味噌汁って何かと日本人の心の原風景、「おふくろの味」呼ばわりされているけど、正直いってマズいよね。 スープなら中華スープとか洋食のコンソメスープ、ポタージュスープの方がおいしい。 味噌を使ったスープなら味噌ラーメンのスープの方が圧倒的においしいよ。 日本料理だって高級な懐石料理ではすまし汁（お吸い物）が出てくる。お吸い物や西日本のうどんの汁はとても美味しい。でも 一般家庭の家庭料理で出てくるあのドロっとした味噌汁、何が良いのか理解できない。 （追記） なんか勘違いしてる人が多いから書いておくけど、「ドロっとした」っていうのは粘度のことじゃないんだよ。味がドロっとしてるの。あとこれは俺の実家だけの話じゃない。他のご家庭のお味噌汁を頂いたこともあるけど、やはりドロっとした味で美味しくない。もちろん、そういう本音は口に出さず「おいしです！」と言ったけどね。インスタント味噌汁を勧めている人もいるが

石川県輪島市の坂口茂市長は7日、能登半島地震で、市内の避難所に避難していた被災者1人が死亡していたと明らかにした。 避難所で9人がノロウイルス、新型コロナウイルスに2人が感染したことも発表した。それぞれ同じ避難所にいた。病院で手当てを受けた後、隔離したという。

虚ろ井 @lambda_numnum 「嬉しい」というのは感情の「嬉しい」という意味ではないニワよ。同様に結果として役に立つことはあっても「役に立つ」という意味ではないニワ。 twitter.com/cari_meli/stat… 2024-01-06 12:22:43 壺屋めり @cari_meli 理系の言い回し、「簡単のために」はたしかに違和感あるが、「これの何がうれしいのかというと…」は大好き。これがわかると何がうれしいのか、文系の研究でも問うの大事よね。 2024-01-05 23:54:28

れいわ山本太郎代表の「炊き出しカレー」食事が波紋　能登訪問に「物見遊山」自民市議は辛らつ「控えめに言って『最低』」 3枚 れいわ新選組の山本太郎代表が５日、能登半島地震にみまわれた能登町を訪れたことをＳＮＳにつづり、波紋を呼んでいる。 山本氏は、「電話ではなく、現場のＮＰＯから直接話を聞くため、本日、能登半島は能登町に入った。来週にも国会では災害特別委員会を開くような開かないような、生ぬるい動きがあるので、現場の声を、状況を知っておく必要がある」と、レンタカーで現地入りしたことを報告。ＮＰＯにヒアリングをしたことなどを記した。 さらに「彼らの晩ごはんの炊き出しに誘われ凍える寒さの中、カレーをいただく」と炊き出しを食べたことも明かした。 ネットでは山本氏の行動力への称賛があがった。その一方で、石川県の馳浩知事が公式Ｘ（旧ツイッター）で道路が渋滞するために「救援部隊が大変に困っている」として、

能登半島地震の被害を受けて、北朝鮮はキム・ジョンウン（金正恩）総書記が岸田総理大臣に宛てて見舞いの電報を送ったと6日、朝鮮労働党機関紙「労働新聞」を通じて発表しました。 5日付けの電報でキム総書記は「日本で不幸にも年初から地震によって、多くの人命被害と物的な損失を受けた知らせに接し、遺族と被害者に深い同情とお見舞いの意を表す」としています。 そのうえで、「被災地の人々が1日も早く地震の被害から復旧し、安定した生活を取り戻すことを願っている」と強調しています。 北朝鮮の報道を分析しているラヂオプレスによりますと、キム総書記が自然災害に関連して、日本の総理大臣に電報を送ったと伝えられたのは今回が初めてだということです。 また、キム総書記が岸田総理大臣に宛てて電報を送ったと伝えられたのも初めてだとしています。 林官房長官は記者会見で、「能登半島地震による被害には各国からお見舞いのメッセージを受け

ちらいむ @chilime 旅と社寺と刀とお茶とご飯と舞台とその他色んな好きなもの（TLほとんど追えてません @ほぼ返せません 巻き込みリプ苦手勢）※この頃は実況以外は青空にいることが多いかもしれません（Miskey、犬スキーやタイッツーなどにもいます） nara-tabikura.jp/4920/ ちらいむ @chilime しかし航空機事故の際はポシェットなどもNGという話、飛行機をよく利用する人ならご存知だとは思うのですが、改めて「女性ものの服にポケット少な過ぎorあっても浅かったり小さかったりして飾りのようなものだったりする」問題は深刻だなと…物によってはスマホも財布も入らなかったりしますもんね。 2024-01-04 17:58:01 ちらいむ @chilime 自分の場合はそこそこ飛行機慣れしているので飛行機に乗る時はスポーツ用など中身の落ちないポケットのついた服を着ることが多

羽田空港で日航機と海上保安庁の航空機が衝突して炎上し海保機の乗員5人が死亡した事故で、日航機の貨物室に預けられたペットは救出できなかったという報道を受け、女優の石田ゆり子（54）が思いを明かした。 2日に起きた事故では日航機の乗客、乗員379人全員が脱出。ただ、手荷物として貨物室に預けられたペットは救出できなかったという報道もある。元フジテレビでフリーの笠井信輔アナウンサーは4日、自身のインスタグラムで、海外の航空会社ではペットを客室に同伴することが可能な社もあるとし、「条件を定めて、日本でも試験的に始めてみては、どうでしょうか？」と提案。その後「追伸」として「脱出時の乗客の安全など、様々な課題がある事はわかっておりますが　何かそれを乗り越える方法があるのではないかなと、『無理に決まっている』と、決めつけるのではなく今の新しい技術やアイディアで検討していただけたらとそんな思いで、書かせてい

なんか年始からあんまり明るくないからみんなの去年買ってよかったものの話聞かせてくれよ。 ブログとかわざわざ書くほどじゃなかったけど振り返ってよかったなーってものの話聞きたい。 私は新しく買った洗濯機が良かったよ。 【追記】 もしよかったらこっちも教えてくれたらありがたい anond:20240104125053

GPT-4の発表から、より一層注目を浴びるようになった生成系AI。2023年には数々のイベントで生成系AIについて語られていました。そこで今回は、2023年に掲載したログミーTechの記事から、今あらためて読み返したい生成AI系の記事を5つピックアップしました。 「今の生成系AIは“人間人間したもの”を生み出している」　スクエニ・三宅陽一郎氏が語る「第3次AIブーム」の盛り上がり 米国OpenAI社が公開した「ChatGPT」が盛り上がりを見せている中、議論されがちなのは“AIの脅威”。それではエンジニアやプログラマーにとって、AIは脅威なのでしょうか？それとも新たな相棒なのでしょうか？　今回は、株式会社スクウェア・エニックスのジェネラル・マネージャー リードAIリサーチャーである三宅陽一郎氏に、AIの一般化によるエンジニア、そして人類の未来についておうかがいしました。全3回。1回目は、三

　羽田空港で炎上した日航機に乗っていた乗客が撮影した、緊迫の瞬間の映像です。 ※この映像にはナレーションはありません。ご了承ください。 [テレ朝ｎｅｗｓ] https://news.tv-asahi.co.jp

こんちには。 データアナリティクス事業本部 機械学習チームの中村(nokomoro3)です。 冬休みの個人的課題図書(自習)として「Pythonによる時系列予測」を読み終えましたので、感想と振り返りを書いておこうと思います。 書籍情報 以下の書籍になります。 Pythonによる時系列予測 | マイナビブックス 発売 : 2023年10月 翻訳本であり原著は以下となります Time Series Forecasting in Python 発売 : 2022年08月 概要 概要として本書に記載されていることと、記載されてないことを紹介します。 記載されていること（感想含む） 記載されていることは以下のようになっています。 時系列タスクの説明 トレンド、季節性、残差という3成分に分けられることの説明 ランダムウォークという解けない問題の定義 統計モデル MA、AR、ARMA、SARIMA、SA

2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にして紹介しているWebメディアのSeamless（シームレス）を運営し、執筆しています。 1週間分の生成AI関連論文の中から重要なものをピックアップし、解説をする連載です。2024年初っ端の第27回目は、「礼儀は不要」「モデルに質問させる」「良い解答には報酬」など、大規模言語モデルの返答が向上する「プロンプト26の原則」をはじめとする5つの論文をお届けします。 生成AI論文ピックアップ複数の自律AIエージェントが過去の経験を共有して未知のタスクを処理するモデル「Experiential Co-Learning」 画像から動く3Dシーンを生成する新モデル「DreamGaussian4D」 大規模言語モデルの返答が向上する「プロンプト26の原則」が公開。「礼儀は不要」「モデルに質問させる」「良い解答には報酬」など 220以上の生成タスクが実

★★★　　　　面白かった ★★★★　　　すごい好き ★★★★★　　愛してる ★★★★★★　人生のお供 この記事では★5以上を並べます。 同じ★数同士の順番は、単純に読んで記事にした日付の順なので他意はないです。 読んで面白くなかった漫画は、わざわざDISるのもなんなので記事にしてないです。 その他、世の中には自分が読んでない漫画の方が圧倒的に多いです。 前回はこちら。 aqm.hatenablog.jp 1年分まとめて、寸評は巻ごとじゃなくて作品ごとに。 諸々コミでこんぐらい。長くてすいません。 あとで読んでください。 投票や合議で広く意見を募りバランスを取る、多くの漫画賞などと違い、ある一人の人間が読んだ漫画が面白かった、というだけの話です。 多かれ少なかれ、 「ブログ主のアンテナが低かったり好みが偏ってたりのせいで、バランスが悪いラインナップだ」 と思われることでしょう。 ご自身の持つ

2013年から「その年ごとにブックマークしたページでよかったもの集めた」と題して、1年分の「自分がブックマークしたページ」を振り返り、まとめています。正確には毎年ではなくて、2022年だけ抜けています。いろいろなことがあり抜けました。そしてあきらめて、2023年版を作りました。 完全に「私得」なまとめなのでカテゴライズなどは一切しておらず、主に自分のブックマークした順番となっています。基本的には、以下の基準で選出しています。 当年に作られたエントリーであること Wikipediaや当年に作られたことが明確でない役所のページなどは除外 ブックマークが多く集まっていてもリンク切れであるものは除外 Yahoo!ニュース（掲載終了）、サイトクローズなど 内容が「閲覧する際に1記事単位になっている（ページャーはOK）」になっていること 有料記事、課金しないと全部読めない記事などは除外 今年は入院した

みなさんプログラムは書いていますでしょうか。この一年でChatGPTができ、CopilotにCopilot Chatなど色々なAIツールが出ていますが今回お勧めするのはPhindというAIアシスタントです。 Phindとは Phind(Phind.com)とは端的にいえばGPT-4を超えるコーディング能力に特化した言語AIです 参考リンク：大規模言語モデル「Phind」がコーディングにおいてGPT-4を上回る リンク内で言われているように、WebからChatGPTやGoogleのように簡単に使うことができますが、Phindの真髄はここでは味わえません。 Phindの真の実力 Phindの本当の実力はVScode拡張を使うことによって体感することができます。 PhindのベースモデルはPhind-CodeLlamaというものを使っています。これはMeta社が作ったCodellamaというプロ

TL;DR 3.6Bパラメータの日本語LLMに対し全パラメータをSupervised Fine Tuning (SFT)をした さらにLoRAを使用してProximal Policy Optimization (PPO)を行った 精度を定量評価できるようなタスクでSFT, PPOを行い、PPOにより確かに精度が向上することを確かめた 学習はすべてGoogle ColabのA100 GPU1枚を用いて行った はじめに GPT-3.5などのLLMの学習は以下の３段階で行われています。 Pre-traininig: 大規模なコーパスを用いた言語モデルの事前学習 Supervised Fine Tuning (SFT): 対話形式や指示・応答形式のデータセットを用いたファインチューニング Policy Optimization: 人間にとって好ましい応答をさせるためのファインチューニング（ポリシー

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