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。

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

いつもはてなブックマークをご利用いただき誠にありがとうございます。はてなブックマーク開発チーム、ディレクターのid:yone-yamaです。 先日の人気エントリーのアルゴリズム改善のお知らせでは、多くのご意見をお寄せいただき誠にありがとうございました。今後の改善に生かしてまいります。 bookmark.hatenastaff.com 人気エントリーのアルゴリズム改善に続き、前回（2023年1月16日）の告知で予告した通り、はてなブックマークの人気コメントのアルゴリズムに一部変更を加えましたのでお知らせいたします。 アルゴリズム変更の概要 変更を行った背景 補足：コメントに関するご意見について ブックマークコメントへの返信機能について その他のご要望について アルゴリズム変更の概要 人気コメントの順位を決定するアルゴリズムにおいて、これまでよりも「人気コメント全体の健全性・多様性」という観点

0. はじめに 再帰関数は初めて学ぶときに壁になりがちで なんとなくわかった...けれど どんな場面で使えるのだろう...いい感じの例を探したい！ という気持ちになりがちです。再帰関数は、なかなかその動きを直感的に想像することが難しいため、掴み所が無いと感じてしまいそうです。 そこで本記事では 再帰関数の動きを追いまくることで、再帰関数自体に慣れる 再帰的なアルゴリズムの実例に多数触れることで、世界を大きく広げる！ ことを目標とします。特に「再帰関数がどういうものかはわかったけど、使いどころがわからない」という方のモヤモヤ感を少しでも晴らすことができたら嬉しいです。なお本記事では、ソースコード例に用いるプログラミング言語として C++ を用いておりますが、基本的にはプログラミング言語に依存しない部分についての解説を行っています。 追記 1. 再帰関数とは 再帰の意味はとても広いです。自分自

1: 購入 0: 閲覧(したが購入してない) -: 未観測 ユーザーベース型 ユーザー同士の類似度を計算 「あなたと購入履歴の似たユーザーはこんな商品を買っています」 行を各ユーザーのベクトルとみなして、似たユーザーを見つける（上位N人） 似たユーザーが購入しているアイテムを推薦する（N人の平均値などで購入しそうな順に提示） アイテムベース型 アイテム同士の類似度を計算 「この商品を買ったユーザーはこんな商品も買ってます」 列を各アイテムのベクトルとみなして、類似度の高いアイテムを推薦する（上位M件） 類似度計算には、コサイン類似度やJaccard類似度が使われる。 類似度を計算する際に、未観測「-」は適当な値（0, 0.5など）で埋めるか、無視をする。 ログデータを使うため、情報の少ない新規アイテム/新規ユーザーに弱いコールドスタート問題がある。 コンテンツベースフィルタリング アイテム

概要 Sakana AIは進化や集合知などの自然界の原理を応用して基盤モデルを開発することを目指しています。私達の目標は、モデルを自ら訓練し開発することだけではありません。基盤モデルの開発を効率化、高度化、自動化するための新たな手法を生み出すことに挑戦しています。この目標に向けた第一歩として、私たちはプレプリント「Evolutionary Optimization of Model Merging Recipes （モデルマージの進化的最適化）」を公開しました。 このリリースの要点は以下の通りです。 進化的モデルマージという手法を提案します。これは、多様な能力を持つ幅広いオープンソースモデルを融合（マージ）して新たな基盤モデルを構築するための方法を、進化的アルゴリズムを用いて発見する手法です。私たちの手法は、ユーザーが指定した能力に長けた新しい基盤モデルを自動的に作成することができます。既

AppleのiPhoneやGoogleのPixelなど、ハイエンドスマートフォンには高機能なカメラが搭載されており、誰でも簡単にいつでも美麗な写真を撮影できます。そんなiPhoneのカメラで「決して現実では起こり得ない光景」が偶然撮影できてしまった非常に珍しい例を、カメラ関連のニュースサイトであるPetaPixelが紹介しています。 'One in a Million' iPhone Photo Shows Three Versions of the Same Woman | PetaPixel https://petapixel.com/2023/11/16/one-in-a-million-iphone-photo-shows-two-versions-of-the-same-woman/ 以下は、イギリスのコメディアンであるテッサ・コーツさんがウェディングドレスを試着中にiPhone

こんばんみんみん。 バーチャル幼女プログラマーという肩書でインターネットをやっているきりみんちゃんというものです。 競技プログラミングのAtCoderというサービスに日々取り組んでいるんですが、この度めでたく緑レートになることが出来ました。 いわゆる色変エントリというやつです。 で、誰？3年前にこんなエントリを書いた者です。 VTuberをやったり絵を描いたりしてる社会人エンジニアです。 専門分野はAndroidでしたが、最近はフルスタックエンジニアを目指してフロントエンドやバックエンドなどをやっています。 現在のAtCoderコミュニティの中心層は理系の学生やもともと数学がかなり好きなタイプの人たちです。 一方きりみんちゃんはプログラマでありながら数学にコンプレックスがあり、それどころか小学2年までしか義務教育を受けていないため、中学、高校レベルの基礎的な数学の教養が全くありませんでした

アドビ（Adobe）の共同創設者であるジョン・ウォーノック（John Warnock）氏が8月19日、82歳で亡くなりました（Adobeによるプレスリリース）。 ▲ジョン・ウォーノック氏（2022年撮影） Xerox PARC在籍時にアウトラインフォントを使った電子出版を考案したウォーノック氏は故チャールズ・ゲシキ氏（2021年死去）とともにAdobe Systemsを創設。ベジエ曲線によるアウトラインフォントと図形を用いたプログラムとしてページを表現し、どのような解像度でも美しい出力ができるページ記述言語PostScriptを考案。Adobe創設時に故スティーブ・ジョブズ氏が出資したことで、LaserWriterにPostScriptが組み込まれ、のちに生まれた組版ソフトPageMaker（Adobeが買収）とともに、MacintoshとPostScriptを中核としたDTP（Desk

pictBLandとpictSQUAREに対する不正アクセスがあり、パスワードがソルトなしのMD5ハッシュで保存されていたことが話題になっています。 2023年8月16日に外部のフォーラムにpictSQUAREより窃取した情報と主張するデータ販売の取引を持ち掛ける投稿が行われた（中略）パスワードはMD5によるハッシュ化は行われているもののソルト付与は行われていなかったため、単純なパスワードが使用されていた29万4512件は元の文字列が判明していると投稿。（それ以外の26万8172件はまだMD5ハッシュ化されたままと説明。） 不正アクセスによるpictBLand、pictSQUAREの情報流出の可能性についてまとめてみた - piyolog より引用 これに関連してMD5ハッシュやソルトに関するツイート(post)を観察したところ、どうもソルトの理解が間違っている方が多いような気がしました。

UberのソフトウェアエンジニアであるPhillip Wang氏は、サイトをF5キーなどを押して更新するだけで次々に新しい「この世に存在しない」人物の顔を生成する、「This person does not exist」というウェブサイトを作成して公開しました。 This person does not exist https://thispersondoesnotexist.com/ This Person Does Not Exist Is the Best One-Off Website of 2019 | Inverse https://www.inverse.com/article/53280-this-person-does-not-exist-gans-website 「This person does not exist」の公式ページにアクセスすると、世界のどこかにいても全

Chainerの入門に最適なチュートリアルサイト。数学の基礎、プログラミング言語 Python の基礎から、機械学習・ディープラーニングの理論の基礎とコーディングまでを幅広く解説します。Chainerは初学者によるディープラーニングの学習から研究者による最先端のアルゴリズムの実装まで幅広く対応するディープラーニングフレームワークです。

Go Conference 2021 Springの登壇資料です アウトライン 1. 検索エンジンとは ~ 一般的な検索エンジンの仕組みと構成要素 2. 自作した検索エンジンの紹介 ~ 具体的に自作した検索エンジンの構成要素と動作例 3. 自作した検索エンジンの実装 ~ アルゴリズムとデータ…

ここでは、はてなブックマークがサービスを運営するにあたっての考え方と、はてながサービスを健全に運営するための方針、また、サービスをより有益に使っていただくためユーザーのみなさまにお願いしたいことをガイドラインとして公開します。 はてな全体のルールとガイドライン はてなでは、サービス利用について下記のようなルールとガイドラインを公開しています。 はてな利用規約 はてなプライバシーポリシー はてな情報削除ガイドライン はてなコミュニティガイドライン 特に、はてなコミュニティガイドライン では、はてな全体のユーザーコミュニティに対する価値観と、サービス上で生じる問題に対する指針を記載しています。ぜひご一読ください。 はてなブックマークは、ご利用いただくみなさまが、サービスを通じて以下のような体験が得られる場であることを目指しています。 新たな発見が多く得られる 情報への深い理解や洞察が得られる

＃はじめに 最近、ニュースや記事でよく目にする“ ディープラーニング（Deep Learning） ” 。 ビジネスや社会にどのように影響を与え、活用されていくのかに興味ある方が多方面に増えてきている一方で、Deep Learningについて知りたいけれども、実際よくわからない…と感じている方も多く見受けられます。 実際にMM総研の「人工知能技術のビジネス活用概況」の調査結果によると、人工知能のビジネスへの導入率は、日本は他２カ国に比べかなり遅れをとっていることが読み取れます。 引用：https://www.m2ri.jp/news/detail.html?id=238 今回は、その基本的な疑問や実際どうビジネス活用できそうなのか皆さまが想像できるようになるよう、Deep Learningとは一体どういう技術なのか、俗にいう「人工知能(AI)」や「機械学習(ML)」との違いなど基本的な情報

波動関数とは「物体の状態そのもの」が波動で表されるという関数であり、時にはゲーム内の物理シミュレーションなどに利用されることもあります。そんな波動関数がある1つの固有の状態に収縮することを波動関数の崩壊と呼び、そんな波動関数の崩壊を用いた「無限に都市が生成されるアルゴリズム」を作り出す猛者が登場。実際にどのような都市生成ツールになっているのか、実際にダウンロードして試してみました。 Wave Function Collapse by marian42 https://marian42.itch.io/wfc GitHub - mxgmn/WaveFunctionCollapse: Bitmap & tilemap generation from a single example with the help of ideas from quantum mechanics. https://g