上の数表などから，次が成り立つと考えました． 【定理】$\varepsilon$ を定数とするとき，$w = \Theta(\sqrt{N})$ にとることができる． ランダムウォークで期待値からの乖離の最大が $\sqrt{N}$ のオーダーになるという種類の事実はいくつか知られていると思いますが，本記事の問題では単なる $01$ 列全体ではなく総和が $K$ という制約があるのが厄介で，これに近い結果が知られているかどうかは確認できませんでした． → 既存研究があることを教えていただきました！ありがとうございます！（https://twitter.com/knewknowl/status/1691489279762161664） ランダムウォークというよりは，sampling without replacement というような検索ワードが適しているようです．少し調べたところ， htt

［台北2023］おジャ魔女どれみの新作パズル？　台北ゲームショウ2023のHappyTukブースで，日本未発表のゲームについて聞いてきた 編集部：Junpoco 「トキメキファンタジー ラテール」のサービスなどで日本でもおなじみ，台湾に拠点を置くオンラインゲームパブリッシャ「HappyTuk」。台北南港エキシビションセンターにて開催中の台北ゲームショウ2023では，出展エリアの中心にブースを構え，「トキメキファンタジーラテール」や「ALLIANCE OF VALIANT ARMS」といった複数のタイトルを展示している。 そこに，なんだか触れないわけにはいかないような気がする，なんとも気を引くコーナーがあった。 おジャ魔女どれみ――1999年に第1シリーズが放映された，東映アニメーションのオリジナルアニメシリーズだ。HappyTukのブース内のおジャ魔女どれみコーナーは，同ブース内の中でも一

xtech.nikkei.com 中田敦さんが厳しい論調の文章を書いている。 これに対して、楠正憲さんが「自動運転と違って人命に関わる訳でもなく」と反応しているが、正直これには驚いた。楠正憲さんも2016年の WELQ 騒動を知らないわけはあるまい。検索結果は人命にかかわると言えるのではないか。 この騒動を機に、医師会やジャーナリスト団体が主催する「検索に関する勉強会」に講師として呼ばれる機会がとても増えました。そのとき、「検索エンジンにあがっている誤った情報を患者が信じ込んでしまい、こんなに大変なことが起きている」と、苦しんでいる当事者を目の当たりにしたんです。まるで私がGoogleの中の人間かのように非難を浴びたこともありました。 辻正浩氏が語る、SEOに携わる者の責務と未来 - Marketeer（マーケティア） ワタシの意見は、「この問題を過小評価している人が多すぎる」という星暁雄

日本初のITコンサル「フューチャー」が競技プログラマーを積極採用する理由とは？～ヒューリスティック形式の競プロコンテスト「HACK TO THE FUTURE」を主催〜 フューチャー株式会社は、1989年11月に設立された日本初のITコンサルティングファームである。フューチャーグループは最先端のテクノロジーをベースに「ITコンサルティング＆サービス事業」と「ビジネスイノベーション事業」の2軸でビジネスを展開している。特にITコンサルティング＆サービス事業では、経営戦略・業務改革・システム改革の複合的な視点から、さまざまな業界で大手企業のDXを成功させてきた。一気通貫のプロジェクト推進を重視し、基本的にすべてのシステムを自社で開発するフューチャーの技術力の高さには定評があり、高い技術力をもつITコンサルタントを確保するため競技プログラマーを積極的に採用している。また2018年からは毎年、ヒュ

概要 この記事ではまだ名前が無いと思われるゲーム探索木をいくつか紹介します。この記事では具体的な実装は示さず、概念の紹介にとどめます。 この記事を読むために必要な知識は以下です。 ・モンテカルロ木探索＋UCB1 ・MiniMax探索 ・ボンバーマンの基本的なルール 名のある木々 名もなき木々を紹介する前に、まずは名のある木々を紹介します。 MCTS モンテカルロ木探索。簡単に言えば、評価関数を使わず、ランダム試行を繰り返して勝率の平均が高い手を調べる手法です。 有名な木なので、検索するとたくさん解説がヒットするのでこの記事では説明を割愛します。 一応参考として、私が初めてMCTSを実装したときに参考にした論文を載せておきます。 →A Survey of Monte Carlo Tree Search Methods 最良優先MiniMax 最良優先MiniMax探索についてはこちらの論文が

電車の中というのは暇なものだ。特に立っている時は。旅行中の1時間は一瞬なのに、なぜ普段の15分はこんなにも長いのだろうか。 みんなも同じ思いを抱いているのか、電車の中には様々な暇対策が施されている。 ドア上部の液晶画面はそのひとつである。放送内容は主に広告だが、時々ちょっとしたクイズ番組が流れる。私はよくそのクイズを眺めて、ボーッと答えを考える。 最近、そのクイズ番組のデザインが変わって、スプラトゥーンというゲームとコラボ(？)するようになった。恐らくスプラトゥーンの新作発売に合わせて、宣伝のためにコラボするようになったのだろう。そのクイズの構成は、問題に対して選択肢が3つ提示され、正解を選ぶというものである。例えば、「ナマコの脚は何本？」に対し、30本、300本、3000本の選択肢が提示される(本当の問題なので答えはヒミツです)。 これの正解発表の仕方が面白い。私はスプラトゥーンをやった

私（＝記者）は、名古屋局で大学の取材を担当している。 日々、さまざまな大学から「こんな研究成果が出た」とプレスリリースが届く。 そんな中、あるメールに目が止まった。 国際学術誌に論文が掲載されたというその発表、タイトルはこうあった。

The simplest, fastest repository for training/finetuning medium-sized GPTs. It is a rewrite of minGPT that prioritizes teeth over education. Still under active development, but currently the file train.py reproduces GPT-2 (124M) on OpenWebText, running on a single 8XA100 40GB node in about 4 days of training. The code itself is plain and readable: train.py is a ~300-line boilerplate training loop

犬がいる生活に憧れるけど、ペット不可のアパートなので飼えない。せめて犬を連れて散歩している気分を味わいたいので、犬のバッグをつくって散歩してみた。 憧れの犬ライフ 犬を飼いたい。でもそのためにはまずペットOKの物件に引っ越さなければいけないのだ。なかなかいい物件に巡り会えず、悶々とする日々。せめて犬を散歩している気分だけでも味わって、犬欲を満たしたいと思い、犬を散歩してる風のバッグをつくることにした。 完成したのがこちら。 足にキャスターがついていて、押すと前にすすむ。完全に散歩している むちっとしている黒柴 背中にファスナーがあって、結構たくさん入る！ ただのバッグだが、想像以上に散歩している気分を味わえたし、かなり愛着がわいている。 まずはどんな風につくったか、説明していこう！ いきなり自宅待機 年末、仕事納めをした日から集中してつくるぞ！と意気込んでいたのだが、その日に自宅待機が決定

ある日、マラソン王者のPsyhoさんがつぶやきました。 Let's make a silly experiment. For every like this post receives in the next 24 hours, I will post one tip for heuristic/bot programming contests. I will start posting these as a thread in ~1h from now. I could talk about those things for days, so bring it on!— Psyho (@FakePsyho) 2022年12月21日 要約すると、 これから24時間、1いいね毎にヒューリスティック/ボット プログラミングコンテストのヒントを投下します。 という話です。このまとめ記事を更新する

本書は、古典機械学習ともよぶべき題材に的を絞り、考え方をできるだけ詳細に記述した教科書である。読者の便宜を考慮し、500頁にも及ぶ1冊を分冊化させ、1巻目では「入門的基礎／パラメトリックモデル」、2巻目では「ノンパラメトリックモデル／潜在モデル」、3巻目では「数学事項：機械学習のいしずえ／演習問題解答例」を掲載している。 本書では、機械学習全体の網羅や、深層学習を中心に据えた説明は意図していない。大量のデータが存在する対象、あるいはその近傍の対象に対しては、深層学習はきわめて高性能を発揮する。しかし、少数のデータしか得ることができない対象も多く、本書で紹介する古典的な機械学習の手法は、今後も随所で活躍するであろう。とりわけ、ベイズ的な考え方は、予測の損失最小を保証するという意味で重要である。多くの大学理工系の学部で、初年次あるいは2年次に学ぶ多変数の微積分や、固有値問題の基本をふくむ線形代

図１:144×89のセル平面で、ランダムに初期配置された「車」が次第に「渋滞」を作る様子。車の密度は60%。中央の再生ボタンを押すことで、初期配置から渋滞になるまでの様子を動画で見ることができる。 ビハム・ミドルトン・レヴィン交通モデル（ビハム・ミドルトン・レヴィンこうつうモデル、Biham-Middleton-Levine Traffic Model, BML model）は自己組織化セル・オートマトンの交通モデルである。単純なルールでありながら、複雑な振る舞いにより、セルの流れがあたかも交通渋滞のように見える点に特徴がある。 このモデルは、1992年にオファー・ビハム（英語版）, A. アラン・ミドルトン、ドブ・レヴィンにより論文に発表された[1]。ビハムは当時シラキュース大学の助教授だった（2020年現在はヘブライ大学のラカー物理学研究所（英語版）の准教授）[2]。ビハムらは、交通密

こんにちは、チームラボの福岡です。チームラボでは、グラフィクスエンジニアとしてインタラクティブエンジニアというチームに所属しており、映像作品をプログラミングで作りこむ仕事をしています。 ですが今回は、空間展示にも映像にも全く関係ない話題となります。 概要東工大のサークル「traP」さん主催で、AtCoderを利用した競技プログラミングコンテストが、チームラボのオフィスで開催されたため、背景の説明とそのレポートを記しました。 競技プログラミング、略して「競プロ」そうです！ 今日の話題は、競技プログラミング、略して競プロです。 皆さん─── 「競技プログラミング」という言葉を耳にしたことは──　ありますか？ どうしても、知る機会がないと想像がつかない気がします。このワードを初めて聞いて想像する絵というのは、十人十色なのではないでしょうか。 誤った競技プログラミングの認識例。くらえ！ローリングハ

最先端囲碁AI「KataGo」は記事作成時点で世界最強の囲碁AIとして知られており、データやソースが公開されていることから、誰でも自由にこのAIを学習させることができます。このAIを特殊な手法で学習させたアメリカ・コーネル大学のTony Tong Wang氏らが、最強クラスに学習させたKataGo相手に高い確率で勝利することができると発表しました。 [2211.00241] Adversarial Policies Beat Professional-Level Go AIs https://doi.org/10.48550/arXiv.2211.00241 Adversarial Policies in Go - Game Viewer https://goattack.alignmentfund.org/ 用魔法打败魔法！一个叫板顶级人类棋手的围棋AI输给了它的同类_博弈_研究_Kat

人気と実力を兼ね備えた麻雀プロが多数参戦するMリーグで、昨季“台風の目”となったのはKONAMI麻雀格闘倶楽部のルーキー・伊達朱里紗だった。声優との兼業というプロフィールに注目が集まるなか、レギュラーシーズンで32人中4位という成績を残し、半荘最高スコア（10万5500点・歴代1位）の個人タイトルを獲得。見るものを唸らせる雀力を示してみせた。 10月3日に開幕した2022-23シーズンも、初日にいきなり役満・四暗刻を和了。ますます勢いに乗る31歳の新鋭は、なぜ声優を志し、競技麻雀の世界に惹き込まれていったのか。インタビューでそのルーツに迫った。（全2回の1回目／後編につづく） ――伊達プロにとってMリーグ初年度となった2021-22シーズンの活躍は鮮烈でした。実際にあの舞台で戦う前は、どれくらい手応えがあったのでしょうか。 伊達　正直、開幕するまではめちゃめちゃ不安でした。ある番組の帰り道