Over half of the Instagram community visits Instagram Explore every month to discover new photos, videos, and Stories relevant to their interests. Recommending the most relevant content out of billions of options in real time at scale introduces multiple machine learning (ML) challenges that require novel engineering solutions. We tackled these challenges by creating a series of custom query langu
人工知能（ＡＩ）分野でグーグルの最も影響力のある論文の一つを共同で執筆したＡＩ研究者、リオン・ジョーンズ氏が、スタートアップを立ち上げるためグーグルを退社する。 ＡＩに関する先駆的論文「Attention Is All You Need」（原題）の執筆に携わったジョーンズ氏は、グーグル日本法人を今月去ることをブルームバーグに確認した。休養を取った後、会社を設立する計画だという。 ジョーンズ氏はブルームバーグに寄せたメッセージで、「グーグルを去ることは容易な決断ではなかった。彼らと素晴らしい10年間を過ごしたが、何か違うことに挑戦する時が来た」とし、「ＡＩの勢いと進化を踏まえると、何か新しいものを構築する良いタイミングのようにも感じられる」とした。 グーグルの広報担当者にコメントを求めたが、すぐに返答はなかった。 この論文が2017年に発表されると、シリコンバレーでセンセーションを巻き起こし
新型コロナウイルス接触確認アプリ（COCOA※）は、新型コロナウイルス感染症の拡大防止に資するため、厚生労働省と新型コロナウイルス感染症対策テックチームが連携して開発されたものです。 なお、このアプリは2022年11月に機能を停止しています。 ※COVID-19 Contact Confirming Application 概要新型コロナウイルス接触確認アプリ（COCOA）とデジタル庁の関わり新型コロナウイルス接触確認アプリ（COCOA）は、新型コロナウイルス感染症の拡大防止のためのアプリですが、開発直後に、不具合の解消が遅れる等の問題が発生しており、不具合の速やかな解消や機能の改善を図るため、2021年2月に、内閣官房情報通信技術（ＩＴ）総合戦略室（当時。現・デジタル庁）と厚生労働省の連携チームが発足し、COCOAの開発・保守運用を行ってきました。 COCOAは、新型コロナウイルス感染症
こんにちは @hagino3000 です。去年に引き続き今年もデータマイニングの国際会議であるKDDに参加してきました。本稿は主にアドテク及びマーケティング関連の発表に焦点を当てたレポートです。 www.kdd.org Index なぜKDDに参加するのか Tutorial Day AdKDD 2019 Tencent Ads: Interesting Problems and Unique Challenges From the Clouds to the Trenches: Learning to Manage the Marketplace In-app Purchase Prediction Using Bayesian Personalized DwellDay Ranking 本会議 マーケティングにおける逆強化学習・逆最適化 マーケットデザイン 羅生門効果 (Rashomon
GitHub - google-research/deduplicate-text-datasets
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ストレージとコンフィグでデータベースのグリッチを探す - Software Transactional Memo
AIに描いてもらったストレージで作ったレース会場 はじめに この記事はデータベース・システム系 Advent Calendar 2023の一日目の投稿である。今年読んだ論文（今年書かれた論文とは限らない）の中で驚きや納得があって良かったなぁと思った論文をいくつか紹介していきたいと思う。 論文の本文そのものは機械翻訳なりチャットAIなりに叩き込めば誰でも内容の抽出はできるので、こちらのブログ内では何故これが良いと思ったかについて僕の主観に基づいて書いていく。僕の解釈が厳密に正しいことは一切保障しないし、気になって読んでみたら全然内容違うやんけ！と驚くところまでがセットくらいの気軽なつもりで読んで欲しい。 最初に紹介する論文は「When Database Meets New Storage Devices: Understanding and Exposing Performance Mism
AAAS
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Googleが倫理的AIチームのテクニカルリーダーを解雇
Googleで倫理的人工知能(AI)チームのテクニカルリーダーを務めていたティムニット・ゲブル博士が、2020年12月3日(木)、AI部門のシニアフェロー＆シニアヴァイスプレジデントであるジェフ・ディーン氏からメールで解雇を通告されたことを明かしました。解雇理由は「経営陣が『Googleのマネージャーの期待に反する』とみなしたメールを送信したこと」で、AI研究の専門家やGoogle従業員からは抗議の声が挙がっています。 I was fired by @JeffDean for my email to Brain women and Allies. My corp account has been cutoff. So I've been immediately fired :-)— Timnit Gebru (@timnitGebru) Google’s Co-Head of Ethica
ネットワークでのCOVID-19のモデル化：スーパースプレッダー、検査および封じ込め - himaginary’s diary
タイラー・コーエンが、「この研究によって漸く何かが分かってきた気がする（With this research, I feel we are finally getting somewhere.）」というコメントを添えて、エージェントベースのSEIRモデルとネットワーク理論を活用した表題の論文を紹介している。論文の原題は「Modeling COVID-19 on a network: super-spreaders, testing and containment」で、著者はOfir Reich（グーグル）、Guy Shalev（同）、Tom Kalvari（テルアビブ大）。 以下は論文の本文中で検査と検疫に関する結果についてまとめた部分。 Exiting lockdowns without allowing critical levels of spread is possible if
Causal Inference in Economics and Marketingを（今更）読んだ感想と備忘録 – かものはしの分析ブログ
都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト 2016年にバリアンがPNAS（Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America）に投稿した”Causal Inference in Economics and Marketing”というペーパーを見つけました。内容的に非常にわかりやすかったし学びがあったので、要約して自分のためにメモを残しておきたいと思います。要約なんぞいらないという方はこちらのPDFを見て
In this work, we propose Retentive Network (RetNet) as a foundation architecture for large language models, simultaneously achieving training parallelism, low-cost inference, and good performance. We theoretically derive the connection between recurrence and attention. Then we propose the retention mechanism for sequence modeling, which supports three computation paradigms, i.e., parallel, recurre
2020年9月9日に開催された日本心理学会第84回大会 大会企画シンポジウム 「若手が聞きたい再現可能性問題の現状とこれから」 での発表資料です。本番の増補版になってます。 ----- いくつか補足： スライド14の「偽追試」という語は誤りで「偽反復」が正しいです。ここでの追試の文脈とは微妙に異なるためミスリーディングでもあります。すいません・・・ スライド96の枠で囲まれた部分(ランキング)は「日本の科学と技術」さん (http://scienceandtechnology.jp/archives/21533) からの引用です。編集のどこかでクレジットが外れていました。こちらもすいません・・・Read less
はじめに UTokyo Repositoryにて修士論文を公開しました。 リンクは以下です。 http://hdl.handle.net/2261/00079131 「写真を見ること、写真を通して見ること――ケンダル・ウォルトンによる「透明性テーゼ」の理論的射程をめぐって」と題し、写真論を扱っています。 タイトル通り、ケンダル・ウォルトン（Kendall Walton）というアメリカの美学者による写真論を中心としています。 論文の位置づけとしては分析美学内の写真論ということで、「写真とはなにか」という問いから、概念の分析、条件の確認、反論の整理、ポイントごとの擁護＆反論と、一歩ずつ前進するようなanalytic styleをとっています。 内容としても、仮想敵となるのは「写真は死んだんじゃ〜」と言ってちゃぶ台をひっくり返すタイプの言説です。語尾が「ポモ〜！」な人たちによって、「写真と
Imagen unprecedented photorealism × deep level of language understanding unprecedented photorealism deep level of language understanding We present Imagen, a text-to-image diffusion model with an unprecedented degree of photorealism and a deep level of language understanding. Imagen builds on the power of large transformer language models in understanding text and hinges on the strength of diffusi
キンキンに冷えたビールはなぜ美味しい？分子レベルで解明！
キンキンに冷えたビールが美味しい理由は心理的なものではありませんでした。 中国科学院（CAS）で行われた研究により、冷やしたお酒が美味しく感じる理由を分子レベルで解明することに成功しました。 お酒は種類によりある程度のアルコール濃度が決まっており、好まれる温度も異なります。 新たな研究ではそれら理由を探るべく、ビール・日本酒・ワイン・ウイスキー・ブランデー・ウォッカ・白酒などのお酒を対象に、アルコール濃度と温度変化が「お酒の分子」に及ぼす影響を精密に測定し、味に関してもプロのテスターを採用して評価しました。 研究成果には、お酒の濃度をめぐる「歴史的」「経済的」な知見も含まれており、お酒好きには興味深い内容になっています。 研究内容の詳細は2024年5月1日に『Matter』にて「エタノールと水のクラスターがアルコール飲料の臨界濃度を決定する（Ethanol-water clusters d
This document outlines some of the common mistakes that occur when using machine learning, and what can be done to avoid them. Whilst it should be accessible to anyone with a basic understanding of machine learning techniques, it was originally written for research students, and focuses on issues that are of particular concern within academic research, such as the need to do rigorous comparisons a
最長一致パターンに基づく高速・高精度な日本語形態素解析
ynaga@iis.u-tokyo.ac.jp 1/2 1/20 1,000,000 / C++ 1000 http://www.tkl.iis.u-tokyo.ac.jp/∼ynaga/jagger 1 Twitter Zoom, Slack [1] GPU [2, 3] [4, 5] ( ) () (MeCab, Vaporetto) MeCab 15 Vaporetto 10 (M2 MacBook Air 1,000,000 /) 2 [6] ( ) [7, 8] [9, 10] [11] ― 351 ― 言語処理学会 第29回年次大会 発表論文集 (2023年3月) This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Algor
【記事更新】私のブックマーク「説明可能AI」（Explainable AI） – 人工知能学会 (The Japanese Society for Artificial Intelligence)
説明可能AI（Explainable AI）原 聡（大阪大学産業科学研究所） はじめに2018年に本誌5 月号（Vol. 33, No. 3, pp. 366-369）の”私のブックマーク”に「機械学習における解釈性」という記事を書いた。前記事の執筆から1年が経ち、機械学習モデルの解釈・説明技術を取り巻く社会的な情勢の変化や新たな研究の発展など、数多くの進展があった。本記事はこれら近年の変化・進展についてまとめた、上記の”私のブックマーク”の続編である。本記事を読む前に、まずは上記の前記事をご一読いただきたい。 用語について本記事では、機械学習モデルの出力に加えて、その出力を補助する追加の情報（モデルの解釈、判断根拠の説明、など）を出力する技術一般および研究分野全体を指す用語としてXAI（Explainable AI, 説明可能AI）を用いる。XAIはアメリカの国防高等研究計画局（DARP
JavaScript: The First 20 Years by Allen Wirfs-Brock and Brendan Eich Our HOPL paper is done and submitted to the ACM for June 2020 publication in PACMPL (Proceedings of the ACM on Programming Languages) and presentation at the HOPL 4 conference in June 2021. PACMPL is an open access journal so there isn’t a paywall preventing people from reading our paper. The official version of the paper is a
論文の生産性を上げるための環境づくり: 効果的なガジェット＆ツール｜genkAIjokyo|ChatGPTで論文作成と科研費申請
私が使っている論文の生産性を向上させる（と勝手に思っている）環境構築ついて紹介したいと思います。私の生産性の大半はChatGPTから来ているため他はオマケ程度の可能性があります笑。あと私はケチなのでサブスクは極力最低限にするために有料サービスは価値があると判断したものしか使わない方針です。 本記事にはAmazonアソシエイトのリンクを含んでいます ガジェット類MacBook Pro（2画面出力できるモデル）: 別にMacでなくてもよいのですがラップトップで4kの27インチモニターを2画面出力が可能なモデルが良いと思っています。（MacBookProでも4kを2画面出力できないものもあり注意が必要）2画面出力は、複数のタスクを同時に表示したり、情報を比較したりするのに便利です。例えば、一方の画面で論文を書き、もう一方の画面でChatGPTや参考にする論文を表示することができます。私は職場でも
〜機械学習による違反商品検知〜 株式会社メルカリ（以下、メルカリ）は、当社のAIエンジニアによる論文「Auto Content Moderation in C2C e-Commerce」（邦題：CtoCマーケットプレイスにおける機械学習による違反商品検知）が、2020年7月から8月にかけて開催される国際会議「2020 USENIX Conference on Operational Machine Learning (OpML’20)」にて採択されたことをお知らせいたします。 OpMLを主催するUSENIX協会は、約45年の歴史と権威がある団体で、いくつかの研究会から構成されています。OpMLは2019年より開催されている研究会で、機械学習を実世界で運用する際の課題と解決策がテーマになっています。近年、機械学習が研究領域分野だけでなく、さまざまな商用サービスで実運用されているなかで注目分野
ResearchRabbit
Reimagine ResearchWe’re rethinking everything: literature search, alerts, and more
CVPR 2019 ( http://cvpr2019.thecvf.com/ )の参加速報を書きました。 この資料には下記の項目が含まれています。 ・DNNの動向・CVのトレンド（DNNの流れとCVにおけるトレンドの変遷） ・CVPR 2019での動向や気付き ・最近のトレンドを創っている/引用されそうな論文 ・今後の方針 （・CVPR 2019の論文まとめはこちらにあります Link: http://xpaperchallenge.org/cv/survey/cvpr2019_summaries/ ） cvpaper.challengeはコンピュータビジョン分野の今を映し、トレンドを創り出す挑戦です。論文サマリ・アイディア考案・議論・実装・論文投稿に取り組み、凡ゆる知識を共有しています。 http://xpaperchallenge.org/cv/ Read less
8000億ドルの給与保護プログラム：資金はどこに流れ、なぜそこに流れたのか？ - himaginary’s diary
というNBER論文をAutorらが上げている。原題は「The $800 Billion Paycheck Protection Program: Where Did the Money Go and Why Did it Go There?」で、著者はDavid Autor（MIT）、David Cho（FRB）、Leland D. Crane（同）、Mita Goldar（独立研究者）、Byron Lutz（FRB）、Joshua K. Montes（同）、William B. Peterman（同）、David D. Ratner（同）、Daniel Villar Vallenas（同）Ahu Yildirmaz（コールリッジ・イニシアティブ）。 以下はその要旨。 The Paycheck Protection Program (PPP) provided small business
ビジネスメール詐欺の実態調査報告書
ビジネスメール詐欺 (Business E-mail Compromise： BEC) は、2015年に米国連邦捜査局 (Federal Bureau of Investigation：FBI) が情報を公開して以降、広く知られるようになりましたが、被害は未だ増えている状況です。FBIの米国インターネット犯罪苦情センター (Internet Crime Complaint Center：IC3) に報告された被害件数などのデータによると、2013年10月から2016年5月までの期間において、BEC の被害件数は米国内外で22,143件、被害額は約31億 ($3,086,250,090) 米ドルだった一方で、2016年6月から2019年7月までの期間では、被害件数は166,349件、被害額は約262億 ($26,201,775,589) 米ドルと大きく増加しています。 日本においても、201
2019 Web Almanac
Web Almanac HTTP Archiveの年次報告書 ウェブの状態レポート 私たちの使命は、HTTP Archiveの生の統計やトレンドを、ウェブコミュニティの専門知識と組み合わせることです。Web Almanacは、実際のデータと信頼できるウェブの専門家に裏付けられた、ウェブの状態に関する包括的なレポートです。2019年版は、ページコンテンツ、ユーザー体験、パブリッシング、配布などの側面を網羅した20の章で構成されています。 探索を開始 注目の章 PWA プログレッシブウェブアプリ（PWA）は、サービスワーカーAPIのようなプラットフォームプリミティブの上に構築された新しいクラスのウェブアプリケーションです。サービスワーカーは、アプリケーションがネットワークプロキシとして動作し、ウェブアプリの送信要求を傍受し、プログラム的な応答またはキャッシュされた応答で応答することで、ネットワ
Troubling Trends in Machine Learning Scholarship
By Zachary C. Lipton* & Jacob Steinhardt* *equal authorship Originally presented at ICML 2018: Machine Learning Debates [arXiv link] Published in Communications of the ACM 1 Introduction Collectively, machine learning (ML) researchers are engaged in the creation and dissemination of knowledge about data-driven algorithms. In a given paper, researchers might aspire to any subset of the following
AST vs. Bytecode: Interpreters in the Age of Meta-Compilation
233 AST vs. Bytecode: Interpreters in the Age of Meta-Compilation OCTAVE LAROSE, University of Kent, UK SOPHIE KALEBA, University of Kent, UK HUMPHREY BURCHELL, University of Kent, UK STEFAN MARR, University of Kent, UK Thanks to partial evaluation and meta-tracing, it became practical to build language implementations that reach state-of-the-art peak performance by implementing only an interprete
赤ちゃんの手足の動きには意味がある！～筋情報の推定でわかった、発達を育む「感覚運動ワンダリング」～ | 2022年 | プレスリリース | News | 東京大学 大学院 情報理工学系研究科
赤ちゃんの手足の動きには意味がある！ ～筋情報の推定でわかった、発達を育む「感覚運動ワンダリング」～ 生後数か月頃の赤ちゃんが何をするでもなく、もぞもぞと手足を動かしている様子を見たことはあるでしょうか？ このような動きは外部の刺激によらずに赤ちゃん自身が行っていることから「自発運動」と呼ばれています。この時期の赤ちゃんは周囲の環境や世界についてあまり理解できていないだけでなく、自分の身体を自由にコントロールすることもできませんが、自発運動にはヒトの発達に関する重要な要素が潜んでいると古くから考えられてきました。その一方で、自発運動によって赤ちゃんの身体になにが起きているのか、どのような意味を持っているのかは具体的にはわかっていませんでした。 今回、情報理工学系研究科知能機械情報学専攻の金沢星慶特任助教、國吉康夫教授らの研究グループは、赤ちゃんの動きの観察から筋肉の活動や感覚を推定し、それ
Language is essentially a complex, intricate system of human expressions governed by grammatical rules. It poses a significant challenge to develop capable AI algorithms for comprehending and grasping a language. As a major approach, language modeling has been widely studied for language understanding and generation in the past two decades, evolving from statistical language models to neural langu
COVID-19 in Japan: What could happen in the future? Nian Shao, Hanshuang Pan, Xingjie Li, Weijia Li, Shufen Wang, Yan Xuan, Yue Yan, Keji Liu, Yu Chen, Boxi Xu, Xinyue Luo, Christopher Y. Shen, Min Zhong, Xiang Xu, Xu Chen, Yu Jiang, Shuai Lu, Guanghong Ding, Jin Cheng, Wenbin Chen
「紙スマホ」で過ごす休日はいかが？ 脱デジタルの“奇策”3つが面白い：遊んで学べる「Experiments with Google」（第36回）（1/3 ページ） 新年度が始まって早1カ月。新しいことにワクワクしながらも、初めての環境に緊張しっぱなしだったので一息入れたくなった人もいるだろう。幸いにもゴールデンウイークは仕事を忘れられるので、頭を空っぽにして過ごせるはずだ。 そんなときは仕事用PCの電源を入れないのはもちろん、スマートフォンも手にすると仕事を思い出すので遠ざけておきたい。業務メールに気付いたら、つい読んで作業をしてしまうから。電子機器やインターネットから距離を置く「デジタルデトックス」というやつだ。 とはいえ、個人的な連絡や写真撮影、SNS投稿に必要なスマホを完全に使わない生活は難しい。スマホを適度に使いつつ、仕事から離れる良い方法を探している人もいると思う。 この連載で紹
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cvpaper.challenge の メタサーベイ発表スライドです。 cvpaper.challengeはコンピュータビジョン分野の今を映し、トレンドを創り出す挑戦です。論文サマリ作成・アイディア考案・議論・実装・論文投稿に取り組み、凡ゆる知識を共有します。 http://xpaperchallenge.org/cv/Read less
こないだ大規模なキュビズム展があったばかりですが、「キュビズムって何がいいの？」ってのを考えた論考(R)が出てたのでチェックしときましょう。アート系の話はだいたいアクセス数が低いんですが、そのへんは私の趣味と言うことで。 で、キュビズムってのは↑みたいな絵画のことで、ピカソやブラックが広めたことでおなじみですね。よく見れば 何が描いてあるかなんとなくわかるんだけど、 ぱっと見はランダムな図形の集合体に見えるというアレです。 これを良いと思うか悪いと思うかは人それぞれですけど、 キュビズムをほめる人の多くは、 キュビスムは、日常的な物体をあらゆる角度から同時に描くことで、我々に物体の新しい見方を提示したのだ！ キュビスムは、 物体を根本的な要素まで還元することで、モダニズムや古典主義を乗り越え、 アートに新たな表現をもたらした！ みたいな物言いをする人が多いはず。 これはこれで納得できるもの
Deep Learning (DL) algorithms are the central focus of modern machine learning systems. As data volumes keep growing, it has become customary to train large neural networks with hundreds of millions of parameters to maintain enough capacity to memorize these volumes and obtain state-of-the-art accuracy. To get around the costly computations associated with large models and data, the community is i
中国にとって国境紛争は狙って起こすもののようです。 米国ノースウェスタン大学で行われた研究によれば、中国がインドに対して起こす国境紛争はランダムに起こる偶発的なものではなく、ゲーム理論にもとづいて中国が勝利するよう戦略的に計画されていたことが判明した、とのこと。 また研究では、紛争頻度の分析から中国が最も重視する4カ所の戦略的重要地点が特定されており、この4カ所は中国が建設した要塞の位置と一致していました。 研究者たちは中国が使用しているゲーム理論を理解することで、より効果的な対処が可能になると述べています。 いったい中国が採用していたゲーム理論とは、いったいどんなものだったのでしょうか？ 研究内容の詳細は2022年11月10日に『PLOS ONE』にて公開されています。
We posit that to achieve superhuman agents, future models require superhuman feedback in order to provide an adequate training signal. Current approaches commonly train reward models from human preferences, which may then be bottlenecked by human performance level, and secondly these separate frozen reward models cannot then learn to improve during LLM training. In this work, we study Self-Rewardi
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Powered by AI: Instagram’s Explore recommender system
ＡＩの画期的論文の共同執筆者ジョーンズ氏、グーグル日本法人退社へ
新型コロナウイルス接触確認アプリ（COCOA)｜デジタル庁
KDD 2019, AdKDD 参加レポート - CARTA TECH BLOG
Amazon DynamoDB: A Scalable, Predictably Performant, and Fully Managed NoSQL Database Service
Retentive Network: A Successor to Transformer for Large Language Models
再現性問題は若手研究者の突破口
「写真を見ること、写真を通して見ること」を通して見ること｜修士論文あとがき - obakeweb
Imagen: Text-to-Image Diffusion Models
How to avoid machine learning pitfalls: a guide for academic researchers
JavaScript: The First 20 Years
メルカリ、機械学習の実運用に関する国際会議「OpML’20」に論文が採択
CVPR 2019 速報
https://dl.acm.org/doi/10.1145/3341301.3359640
A Survey of Large Language Models
COVID-19 in Japan: What could happen in the future?
「紙スマホ」で過ごす休日はいかが？ 脱デジタルの“奇策”3つが面白い
Japan’s push to make all research open access is taking shape
【メタサーベイ】基盤モデル / Foundation Models
キュビズムアートって意味不明だけど素人でも楽しめるの？の科学
SLIDE : In Defense of Smart Algorithms over Hardware Acceleration for Large-Scale Deep Learning Systems
中印国境の”偶発的”な紛争は「ゲーム理論に従った戦略的計画」だった!? - ナゾロジー
Self-Rewarding Language Models