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@otakumesi

Web開発 → NAIST → メディア企業のR&D / 計算社会科学、自然言語処理。主にWeb周りの研究。 / Web: otakumesi.io GitHub: github.com/otakumesi Bluesky: otakumesi.bsky.social

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linkhttps://otakumesi.hatenablog.jp/ calendar_today02-04-2016 07:09:57

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gohan 🍚⛩️ (@grandchildrice) 's Twitter Profile Photo

ここ最近、友人たちが立て続けにソーシャルハック被害に遭っているので、注意喚起の意も込めて自分の体験談を書きました! みなさん本当に気をつけてください! zenn.dev/grandchildrice…

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Claude Codeでscikit-learnで書いてもらったあとに、cuMLでGPUで動くように拡張してよという感じの仕事をしているため、ライブラリパズルマンスペシャルみたいな感じになってしまった

Clint Jarvis (@clinjar) 's Twitter Profile Photo

Stanford paid 35,000 people to quit social media. This was the largest study on emotional health in history. The results were so shocking, scientists called it "comparable to therapy." Here's what happens when you break free from the algorithm: 🧵

Stanford paid 35,000 people to quit social media.

This was the largest study on emotional health in history.

The results were so shocking, scientists called it "comparable to therapy."

Here's what happens when you break free from the algorithm:
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(自衛でプロンプトを埋め込むのは倫理上良くないわけで、査読システム側がランダムにプロンプトを埋め込んで、後から編集者が答え合わせする形にすれば...)

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nature.com/articles/s4158……心理学実験の結果をテキスト化したコーパスでLlama 3.1をFine-tuningしたというモデルがNatureに。 コーパスにない課題を与えても、生成結果が実際の人間の行動を予測できていた、と。実際の実験よりも安価にシミュレーションするために使える可能性があるのだろうか。

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CLAUDE.mdにIMPORTANTってつけて、書く前に既存のコードを読め!と書いたら、さすがに毎度ちゃんと読むようになった。

CLAUDE.mdにIMPORTANTってつけて、書く前に既存のコードを読め!と書いたら、さすがに毎度ちゃんと読むようになった。
O'Reilly Japan (@oreilly_japan) 's Twitter Profile Photo

【7月9日発売】最新刊プレゼントキャンペーン ➡️下記書籍を抽選で3名様にプレゼント🎁 ✅応募方法 ❶当アカウントをフォロー ❷このポストをリポスト 応募締切7月15日まで/当選連絡DM📩 『生成AIのプロンプトエンジニアリング』 oreilly.co.jp/books/97848144…

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『生成AIのプロンプトエンジニアリング』
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ドゥミトル・ソコラン (@dumitru_socolan) 's Twitter Profile Photo

大使館監修のモルドバ伝統料理「ギヴェチ」が 🇲🇩😋🇯🇵 レトルトになって8月5日新発売! atpress.ne.jp/news/440374

谷原つかさ/TsukasaTanihara (@tsukasa14137) 's Twitter Profile Photo

メディアに出るたびに言っているのですが、皆さん「SNS→支持率」という因果を想定しすぎな気がします。 逆の因果、つまり、「リアル(選挙区での活動等)での認知や人気あるいはメディア露出→オンラインでの数字」という流れも高い蓋然性であると思います。

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pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35937553/ 政治的分極化の研究をする上で得られるものがめっちゃ多いレビュー論文だったんですが、これが普通にアカデミックの中でしか読まれていないのは勿体無い。 いわゆる分断が起こる認知のメカニズムに関する研究をまとめたレビューのため、研究者以外にも普通に役立つため。

Daichi Mochihashi (@daiti_m) 's Twitter Profile Photo

『統計的テキストモデル』、岩波ですし表紙が硬いので誤解されがちですが、事実だけが淡々を書いてあるよくある工学系の本とは違って、Pythonの実例を交えた読み物形式になっていますので、積読になっている方も気軽に読んでいただければと思います。 amazon.co.jp/dp/4000069764