nullmodel @nullmodelp2
Conditional asymmetry in genomes, tumors, and transformers. MD. Joined March 2026-
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ガロア理論とかそういうやつかな
僕が現代数学を万人が学ぶべきだと思っている理由は、人間がさまざまな問題に直面して解決しようとする際に問題の汎用的な分解方法、変形方法を与えてくれると思うから。そしてそれを他の人間と意思疎通する際の共通基盤も与えてくれる。自然言語ではなかなかできないことです。
禍々しさではないけど、 欧州で仏壇をおしゃれキャビネットとして使ってらっしゃるマダムがいた。
ふと。 これの逆パターンはないのかしら？ 日本人には禍々しく不穏さを醸し出す記号だけれど海外ではそうでもない、みたいな。
バンクシーか？
ヨドバシ池袋脱糞事案、あれだけ客が来ているのに犯行の瞬間を見たというような証言を一切見かけないのが気になる。 その場で漏らしたのだとすると相当インパクトのある光景なはず。 実際は事前に排出した大便を包んでおき、サリン事件のような形で、雑踏の中設置したのではないか？
お稲荷さんとかかんぴょう巻とかもかな。 東京には東京の美味しいものがたくさんある。日本の食文化はどちらが優れているとかではなくて多彩で豊か。
関東が誇れる味はあれだね、関西風の上質な出汁文化に駆逐されてしまいもはや風前の灯火ではあるが、そういう出汁だなんだという軟弱さを吹き飛ばす醤油で煮ただけの辛いいなりとか、たまり醤油が辛いだけの煎餅とか、そういった本来の東夷としての野生が目を覚ますような、味。
やはり。 新潟で食べる白米はなぜあんなに美味しいのか
大阪の飯が美味くないという批判で割と腑に落ちたのは、 新潟県民による「どこもご飯が適当でよくない、俺はこのおかずを新潟に持ち帰って食いたい」 であった
メシマズ店が好きなので助かる
地方のほうがメシ美味いと言ってる連中に具体的な店名を聞くと答えてくれないんだけど、これどういうことなん？東京の不味かった店の名前でもいいから教えてよ。
北海道大学 松原 崇 先生の講演動画です。 「分子シミュレーションのための深層学習」などのトピックについてもお話しされています。 【データから力学系の構造や法則を見つける幾何学的な深層学習】 youtube.com/watch?v=oYEbmK…
医療LLMの現在地（2026年版）を作成しました！ 最近の論文を中心に、医療LLMの現状を俯瞰できるよう整理しています。 speakerdeck.com/kento1109/yi-l… 「医療LLMはどこまで実用化したのか？」という視点で以下を網羅： ・医学知識の獲得レベル（MedQAなど） ・医療文書作成の実用化（カルテ・サマリー自動生成） ・RWD・情報抽出の進展（構造化の最前線） ・マルチモーダルAIの進化（画像×言語） ・適切な評価ベンチマーク ・実装におけるボトルネック 医療AIに興味のある方の参考になれば嬉しいです。 #医療AI #LLM
📝Fable 5は司令塔や相談役として機能するskillsにしちゃった方が良いです
A few patterns we frequently use with Fable 5: Use Fable 5 as an "advisor." An executor (Sonnet 5) calls Fable 5 for guidance. Most tokens are billed at the lower executor rate.
Fableを管理者じゃなくて、「アドバイザー」として使うアプローチ。 「アドバイザーSKILL」をつくって、CLAUDE.mdの方には、「苦戦しているときには上位モデルで手伝ってくれるのでアドバイザSKILLを起動してください」みたいに書く感じか。
A few patterns we frequently use with Fable 5: Use Fable 5 as an "advisor." An executor (Sonnet 5) calls Fable 5 for guidance. Most tokens are billed at the lower executor rate.
arxiv.org/abs/2607.01232 LLMのRL post-trainingは1つのTransformer層だけで十分って研究 KaggleでBERTをコネコネやってた自分としてはFine-Tuningってそういうものでは？って感想だったのだが、面白かったのは今回の実験だとネットワーク深さ40〜60%の中間層が特に効く、って結果 入力処理と出力生成の間で推論方策みたいな抽象的な調整を担ってるってことなのかしら
Je suis d'accord avec Le Cun là dessus, et c'est orthogonal à l'étude d'Anthropic sur le J-space. On sait (cf papier en commentaire) qu'un LLM est limité par sa profondeur (nombre de layers) à une certaine complexité maximale de problèmes. En gros, pour un problème qui demande de panser à N coups d'avance (par exemple un "mat en N coups" ou le problème des tours de Hanoi), si la profondeur de ton LLM n'est pas supérieure à une fonction polynomiale de N, il n'y arrivera pas du tout. C'est pour ça que Chain-of-Thought a tant explosé les scores et, après avoir commencé comme un gadget "let's think step-y-step" en 2023, est devenu un mécanisme fondamental de TOUS les LLM auourd'hui: CoT est un excellent moyen pour le LLM de loop sur un input. Les LLM passe une fois sur l'input, en déduit un token, repasse sur l'input +1 token, en déduit un autre... ça débloque toutes les classes de problèmes. C'est expliqué plus rigoureusement dans le papier en commentaire. Maintenant, si on accepte ce framework de "les transformers son naturellement limités en complexité, et le CoT est un moyen de loop" Alors la loop est en effet un peu pauvre, on ne passe que quelques bits d'info à chaque l'itération suivante. C'est d'ailleurs un problème que des architectures de Recurrent Transformers dont HRM ou TRM pourraient résoudre en passant de vrais vecteurs. De son côté, le papier d'Anthropic porte seulement sur "comment se passe une forward pass", pas sur la CoT. Ils y voient des représentations vectorielles complexe, mais ça ne dit rien sur l'efficacité ou pas de la CoT.
LeCun : "le pb du LLM est que la seule communication d'information d'une étape à une autre est à travers un token discret de 3 octets", alors qu'un véritable raisonnement nécessite de manipuler en interne des représentations dans l'espace latent. L'étude Anthropic réfute cela 🧵
Gemma 4 Technical Report arxiv.org/abs/2607.02770
ホテルニューグランドのラングドシャ缶、あまりにも美しくて美味しくて感動。バターの風味がたまらない。
私たちが知っているお好み焼きじゃない…
本来はやりたきゃやるだけの話だけど、そうもいかないからこういう認識になるのだろう。 MDだろうがnonMDだろうが、たかだか数年でbig journalなんて超上澄みの話で、ほとんどはこんな小石集めを続けるかどうか。 しかしたまに宝石が混ざるのがいやらしいところ。
@shinkato_unagi MDが細々と基礎研究で思い出作りしてIF4-5程度の雑誌に論文お情けで出させてもらってその後は関連病院でスタッフ止まりとか、しょっぱいsingle centerのretro解析で小さい論文書くとか教授のコネでRCTのサブ解析やらせてもらった統計遊びみたいなpaper書くとかでお情け学位もらってもしゃーないですわ
行列計算では、疎行列か密行列かで計算戦略が変わる。疎行列では非ゼロ構造を活かした格納・演算や反復法が重要になり、密行列ではLU分解やQR分解などの直接法がよく使われる。最初はあまり意識しないのだが、計算量やメモリ制約を考えると、行列の構造に応じて手法を選ぶことは実務上重要だと思う。
すうがくぶんか @sugakubunka
11K Followers 10K Following 株式会社すうがくぶんかは、#もっと社会に数学を をミッションに、社会人への数学/統計学/機械学習の普及活動や数学を一緒に学びあえる場の創生に取り組んでいます。現代数学レクチャーシリーズ #現数レク 、数学の祭典 #MathPower を主催しています。
Jolin @IkakFabriantoro
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エンジニアにな... @EngineerZundamo
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みゆ🌹ฅ^•ω�... @arith_rose
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Jonas Geiping @ ICML @jonasgeiping
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Daisuke Okanohara / �... @hillbig
39K Followers 943 Following Co-founder and CEO of Preferred Networks (PFN). CEO of Matlantis.
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Satoshi Yoshiji @SatoshiYoshiji
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Kirk Borne @KirkDBorne
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おいどん @dododon_oi_don
15K Followers 438 Following 自称日本一メイクサロンに行く、楽しいオタク。 紅茶を浴びるように飲みながら、デパコスとメイクツールを買い漁る習性があります。 清く正しく美しく☺️🫶 みんな幸せになれ〜😌✨
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Evolutionary Genomics @evol_genomics
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Maki@Sunwood AI Labs. @hAru_mAki_ch
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QmQ @gejiqmq
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数理生物学 若�... @mbwakate
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ロダン@数学徒 @Rodin_math
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