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2024.07.02

LLM生成の精度を維持しつつ、20％の応答高速化を達成　「Medusa Head+Speculative Sampling」を活用した工夫

2024.07.01

ただ褒めるより、部下のやる気アップにつながる“声のかけ方”　コーチングのプロが教える“やりにくい職場”を変えるコツ

2024.07.01

“応答高速化”のためにはキャッシュデータをどこに保存する？　可能な限りアクセスを減らすための3つの置き場所

2024.06.28

どうすれば“安全なエージェント型AI”を作れるのか？　ベンジオ氏が取り組む「Generative Flow Networks」とは

2024.06.27

“AIが逃げられないケージ”を作るために人間は何ができるか　大惨事を避ける上で正しく実現しなければいけない2つの課題

2024.06.26

「汎用人工知能（AGI）はいずれ実現し、人間よりも賢くなる」　ヨシュア・ベンジオ氏が説く、AIの特性を理解する重要性

2024.06.25

ハーバード・ビジネス・スクール学長が語る、ウォーレン・バフェット氏の長所　世界に変化をもたらすリーダーたちの資質

2024.06.25

「集合知を活用した算出」から「AIを使った算出」へ　QuerySoftmax活用で改善した“オッズ予測の精度”

2024.06.24

「netkeiba」の予想オッズ算出方法が抱えていた課題　精度が投票数に左右される、意図的な投票操作が可能…

2024.06.21

「尖った人ではなく、暗黙知を形式知に変換する人がほしい」　“均質人材”を育成してきた日本でこれから求められる能力とは