研究チームは、大規模言語モデル（LLM）を活用し、政治的に分極化をもたらす可能性のあるコンテンツへの影響を調べるため、リアルタイムでXのフィードを再ランク付けするアプローチを開発し、ユーザーへの影響を調査した。 実験では、Xのユーザー1256人の協力を得て10日間実施。ブラウザ拡張機能を使用してフィードをリアルタイムでコントロールし、敵意コンテンツ投稿への接触を意図的に増減させた。 参加者は2つの実験群に分けられ、一方は敵意コンテンツへの接触を減らし（727人）、もう一方は増やす（529人）設定にした。実験の最初の3日間は通常のフィードを見せ、その後の7日間で介入を行った。

【世界的名著『アルゴリズムイントロダクション』第4版の翻訳総合版！】 本書は、全世界で標準的なアルゴリズムの教科書として位置づけられてきた『Introduction to Algorithms』の第4版の翻訳書である。第4版ではコンピュータサイエンスの第一線を捉えるために、安定結婚問題（2 部グラフでのマッチング問題）、オンラインアルゴリズム、機械学習などの新しい章や、再帰的漸化式の解法、ハッシュアルゴリズムなど、新しい話題を豊富に取り入れている。これまでの版と同様、各節末には多様なレベルの問題が配置され、学部や大学院の講義用教科書として、また技術系専門家の手引書、あるいは事典としても活用できる。 本書は原著の第1～35章、および付録A～Dまでの完訳総合版。巻末の索引も和（英）‐英（和）という構成で、「数理用語辞典」としての価値も発揮している。 発売日、価格など予告なく変更する場合がござい

TOPコラムテック最前線レポート【ちょくだい】競プロer採用のミスマッチが起こる理由と、開発者体験が高いチームのつくり方【Developer eXperience Day 2024 レポート】 【ちょくだい】競プロer採用のミスマッチが起こる理由と、開発者体験が高いチームのつくり方【Developer eXperience Day 2024 レポート】 2024年8月20日 AtCoder株式会社 代表取締役社長 高橋直大（ちょくだい） 2012年、慶應義塾大学環境情報学部卒業。2014年、慶應義塾大学院政策メディア研究科卒業。2008年に、Microsoftが主催するプログラミングコンテスト「Imagine Cup」で世界3位を獲得。その後、ICFP Contestの4度の優勝、TopCoder Openの2度の準優勝など、プログラミングコンテストにおいて多くの成績を残す。2012年に、

Google検索で何か調べ物をした時、上位に表示される検索結果が明らかにSEOに特化した低品質なページで埋め尽くされており、うんざりした経験がある人は多いはず。2024年3月にGoogleが、検索ランキングシステムのアルゴリズムを強化すると共に、スパムに関するポリシーを更新して「人間ではなくGoogle検索のために作られた低品質なページ」が上位に表示されないようにすると発表しました。 Google Search: New updates to address spam and low-quality results https://blog.google/products/search/google-search-update-march-2024/ What web creators should know about our March 2024 core update and new

この文章みてください。 オレはもう20年以上システム業界にいるけどな、その長い経験から言うと、オブジェクト指向なんてものは、理論としては面白いけど、およそ実用的とは言い難いものだな。まぁ、例えばGUIのコンポーネントとかはオブジェクト指向に基づいて作られているようだから、そういうツールとかを作る人には必要なものなのかもしれない。しかし君たちがいずれ作ることになる業務アルゴリズムにはまったく無縁のものだと思ってもらって間違いない。どうもこの業界、オブジェクト指向でなければダメ、というような風潮がまかりとおっているけどな、オブジェクト指向なんか本当に使っている人はほとんどいないよ。オレも少し勉強してみたけど、カプセル化とかポリ何とかとか、どうにも利点が理解できなかったね。実際、実業務で使ったことなどないしな…… 「またお前、オブジェクト指向の話をしてるのか」と思ったかもしれませんが、2010年

先日のJJUG CCC 2023 Fallの懇親会でクソコードを研究しているという学生がいたのだけど、クソコードの研究は難しいという話をした。 人工的にクソコードを再現しても、あの野生のクソコードのクソさには全く足りないわけで。 トルストイが言うように「すべてきれいなコードは互いに似通っているが、クソコードはそれぞれにクソの趣を異にしているものである」なので、なかなか「これがクソコード」のように類型化するのも難しい。 典型的なクソコードを書いてみても、なんだかきれいなクソコードができてしまう。 クソコードはネットに出回らないので、資料の収集もまた難しい。ネットにないということは、ネットの情報に基づいている「AI」もホンモノのクソコードには触れていないことになる。 クソコード収集サイトをつくっても、実際のクソコードは業務固有処理も含まれるので、掲載できる形に整理していくと本来のクソさが薄れて

今朝起きたら、とんでもない論文を見つけました。 Othello is Solved ゲームの オセロが"解かれた(弱解決)" というのです。飛び起きました。それで、16時まで二度寝してから読みました。 注意すべきは、この論文が査読を経て公開されているわけではないこと、つまり形式上特にチェックを受けたものではないことです。ただ、タイトルからして非常に衝撃的ですので、個人的に読んでみました。この記事では、私がこの論文(およびソースコード)を読んでわかったことを、なるべくわかりやすくまとめます。随時更新します。 余談ですが、このタイトルはどうやら、チェッカーというゲームが以前弱解決された際の論文"Checkers Is Solved"のオマージュだろうという話です。 この記事には専門用語が出てくるので、最後の方に基礎知識として重要な用語や知識をまとめました。 お詫びと訂正 この記事の内容は、私が

米Google傘下のAI企業Google DeepMindは6月7日（現地時間）、アルゴリズムを開発するAI「AlphaDev」が、人間が考えたものより高速なソートアルゴリズムを発見したと発表した。 ソートアルゴリズムは、入力されたデータを一定のルールに基づいて並べ替えるもの。ネット検索結果の並べ替えやランキング制作などIT技術の根幹を担う技術の一つ。今回AlphaDevが考案したアルゴリズムは既存のものに比べて、少量のデータなら最大70％、数十万規模の大量のデータなら約1.7％速く処理できた。 DeepMindはAlphaDevに新しいアルゴリズムを発見させるため、ソートの作業を「組み立てゲーム」としてプレイさせた。「正確にソートできる」「既存のアルゴリズムより高速である」という2点を満たせばクリアとした。 関連記事 OpenAIやDeepMindのCEOやトップ研究者ら、「AIによる人

ツイッターのオーナーであるイーロン・マスク氏は12日夜に行われた米プロフットボールＮＦＬの王者決定戦「スーパーボウル」に関する自身の投稿の閲覧数に不満を示し、自分のツイートが優先されるようアルゴリズムの変更をエンジニアに指示したと、ニュースサイトのプラットフォーマーが報じた。その結果、13日にはユーザーのフィードがマスク氏のツイートであふれたという。 プラットフォーマーによれば、マスク氏の指示を受け、ツイッターはユーザーのタイムラインを向上させるためのフィルターから除外することで同氏のツイートを人為的に1000倍に増やしたという。スーパーボウルの翌日にマスク氏の投稿が大量に表示されたことについて、ユーザーからは不満の声が聞かれていた。 Please stay tuned while we make adjustments to the uh .… “algorithm” — Elon Mu

計算複雑性理論を知らないやつが何をやらかすか教えてやろう。 ある業務用Webシステムは検索結果の表示件数を5/10/20件から選べるようになっててて，URLのパラメーターで「?n=20」とかやって送ってた。メニューからは三つの値しか選べないが手で書き換えれば100とか200とか選べる穴が空いてた。 で，よりによってメモリ使用量がO(n^2)になるコードを書いていやがった。n=500でOutOfMemoryError。リモートから面白いようにサービスを落とせた。 CSを知ってるやつなら，コードを書いた瞬間から「これnの上限チェック入れないとまずいな」とわかるんだよ。というか，普通にこのコードはまずいと考えてアルゴリズムをなおして，O(1)でDBレコード全件持ってきても落ちないコードにできてたはず。

囲碁世界チャンピオンを打ち負かしたDeepMind製のAI「AlphaGo」は度重なる機能強化によってチェスや将棋などあらゆるボードゲームへの対応を果たしました。新たに、AlphaGoの系譜を受け継ぐAI「AlphaTensor」が「行列の積を計算する最適な方法を求めるゲーム」に挑み、行列の積を計算する未発見のアルゴリズムを導き出すことに成功しました。 Discovering faster matrix multiplication algorithms with reinforcement learning | Nature https://doi.org/10.1038/s41586-022-05172-4 Discovering novel algorithms with AlphaTensor https://www.deepmind.com/blog/discovering-no

「食べログ被害者の会」の立上げについて恣意的かつ差別的な「食べログ・チェーン店ディスカウント」による被害が全国約4,000チェーン店飲食店に上る可能性 飲食店経営者各位、報道各位 株式会社韓流村（本社：東京都港区、代表取締役：任　和彬、以下当社）は、株式会社カカクコムが運営するグルメ・サイト「食べログ」が２０１９年５月２１日以降、チェーン店だけを狙い撃ちにし点数を差別的に下げる不当なアルゴリズム（以下「チェーン店ディスカウント」）を設定・運用したことを明らかにするため、被害を受けている可能性がある全国約４，０００チェーン飲食店による「食べログ被害者の会」を立ち上げ、株式会社カカクコムに対して、集団で法的措置を取ることを提案します。 当社は、２０２０年５月に、株式会社カカクコムに対して、食べログにおけるチェーン店飲食店の差別に関する損害賠償請求訴訟（訴額６億３９０５万４４２２円）を提起し単独

本スライドでは、有名なアルゴリズムを概観し、アルゴリズムに興味を持っていただくことを目標にします。 第 1 部：アルゴリズムとは 第 2 部：学年を当ててみよう 第 3 部：代表的なアルゴリズム問題 第 4 部：コンピュータとアルゴリズム

計算量についてのお話です。対象は、プログラミング経験はあるが計算量のことを知らない初心者から、計算量のことを知っているつもりになっている中級者くらいです。 数式を見たくない人にとっては読むのが大変かもですが、深呼吸しつつ落ちついて読んでくれるとうれしいです。 それから、この記事が自分には合わないな〜と思ったときは、（別の記事を Qiita とかで検索するよりも）この記事の一番下の 参考文献 にある本を読むことをおすすめします。Amazon の試し読みで無料で読めます*1。 TL; DR 関数の増加度合いのことをオーダーと呼ぶよ 計算量は、入力サイズ（など）を受け取ってアルゴリズムの計算回数（など）を返す関数だよ その関数のオーダーについての議論がよく行われるよ オーダーを上から抑えるときは \(O\)、下から抑えるときは \(\Omega\) を使うよ オーダーを上下両方から抑えたいときは

こんにちは、BASEのフロントエンドチームでエンジニアリングマネージャーをやっている松原(@simezi9)です。 私は最近ではマネージャーとしてコードを書くことよりもチームの編成や採用などをメインに業務を行っているのですが、 そんな中でチラっと書いたコードで見事に落とし穴にハマって失敗をしたのでその共有記事です まえがき BASEのフロントエンドチームは現在15名ほど（うち業務委託5名）で運営されています。 この人数は今後もどんどん増えていく予定なのですが、目下全社的にリモートワークになっている事情も手伝ってメンバー同士の関係性が希薄になってしまう懸念を持っていました。 BASEの中では常に複数のプロジェクトが走っているのですが、それぞれのプロジェクトにフロントエンドエンジニアは2〜3名ずつ配置されています。 そんななかでアサインされた人同士がフロントエンドエンジニア同士であるにも関わら

SNSなどで話題になっていたので調べてみたら勉強になったのでメモ。 環境 Pythonでの実装例 例1 例2 例3 エラトステネスの篩 Rustでの実装例 試し割り法 エラトステネスの篩 アトキンの篩 おまけ: GMP Benchmark 高速化のテクニック 上限個数を見積もる Wheel factorization オチ Repository References 環境 手元のMacBook Pro 13-inchの開発機で実験した。 2.8 GHz Intel Core i7 16 GB 2133 MHz LPDDR3 Pythonでの実装例 例1 最も単純に「2以上p未満のすべての数で割ってみて余りが0にならなかったら素数」とする、brute force 的なアプローチ。 import cProfile import io import pstats import sys def m

1.具体的な事が分からないプログラミングで主にやる事は下記の2つ。 ①IFでAかBを選択させてどっちかの設定を実行 ②Whileで決められた回数分繰り返す これでやりたいことは分かる。分かるけれどこれでどうやって動画や音楽のエンコードをしたり 画像処理をしたりするソフトウェアになるのかというのがよく分からない。 あるいはWordとかExcelとかがどうやってこんなので作られているのかが分からない。 プログラミング入門書を読んでも、一般的に知られているソフトウェアの作り方みたいな事が 書いてないので、ゴールが見えてこない。だからうんざりしてくる。 入門書を読むと、判定と繰り返しとあとどこかからかそういうプログラムが既に作られている フレームワークだとかよく分からないものを持ってきて使ってくださいってなっている。 だからそのフレームワークがどういう風になっているのかって説明からして欲しいって思

巡回セールスマン問題とは、「複数の都市を移動するセールスマンが全都市をちょうど一度ずつ巡り、総移動コストが最小の経路を求める」という数学の難問です。長年にわたり「クリストフィードのアルゴリズム」が巡回セールスマン問題の近似度が最も高いアルゴリズムとされてきましたが、新たに「クリストフィードのアルゴリズムを上回る近似度のアルゴリズムがあると証明された」という論文を、コンピューターサイエンスの研究者が発表しています。 [2007.01409] A (Slightly) Improved Approximation Algorithm for Metric TSP https://arxiv.org/abs/2007.01409 Computer Scientists Break Traveling Salesperson Record | Quanta Magazine https://www

You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert