&lt;html lang="ja"&gt;&lt;head&gt;    &lt;meta charset="UTF-8"&gt;    &lt;metaname="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"&gt;    &lt;title&gt;PONG Game&lt;/title&gt;    &lt;style&gt;body {margin: 0;padding: 0;background-color: #000;            display:flex;            justify-content: center;            align-items: center;min-height:100vh;            font-family: 'Courier New', monospace;color:white;        }```    .game-container {text-align: center;    }canvas {border: 2px solidwhite;background-color: #000;    }        .score {        font-size: 24px;margin:20px 0;        letter-spacing: 2px;    }        .controls {margin-top:20px;        font-size: 14px;        opacity: 0.8;    }        .start-button {background-color: #333;color:white;border: 2px solidwhite;padding:10px20px;        font-size: 16px;        cursor: pointer;        font-family: 'Courier New', monospace;margin:10px;    }        .start-button:hover {background-color:white;color: black;    }&lt;/style&gt;```&lt;/head&gt;&lt;body&gt;プレイヤー:0 |コンピューター:0
        &lt;canvasid="gameCanvas" width="800" height="400"&gt;&lt;/canvas&gt;            &lt;button class="start-button"&gt;ゲーム開始&lt;/button&gt;            &lt;button class="start-button"&gt;リセット&lt;/button&gt;

W/Sキーまたは ↑/↓ 矢印キーでパドルを操作
```&lt;script&gt;    //Canvas要素とコンテキストの取得constcanvas = document.getElementById('gameCanvas');const ctx =canvas.getContext('2d');        //ゲームの状態管理    let gameRunning =false;    let animationId;        //スコア要素の取得const playerScoreElement = document.getElementById('playerScore');constcomputerScoreElement = document.getElementById('computerScore');        //ゲームオブジェクトの定義const game = {        //プレイヤーのパドル（左側）        playerPaddle: {            x:10,            y:canvas.height / 2 - 50,            width:10,            height:100, speed: 5,            upPressed:false,            downPressed:false        },                //コンピューターのパドル（右側）computerPaddle: {            x:canvas.width -20,            y:canvas.height / 2 - 50,            width:10,            height:100, speed: 3.5, //プレイヤーより少し遅く設定            targetY:canvas.height / 2 - 50        },                //ボールの設定        ball: {            x:canvas.width / 2,            y:canvas.height / 2,radius: 8, speedX: 4, speedY: 3,            maxSpeed: 8        },                //スコアの管理score: {            player: 0,computer: 0        }    };        //キーボード入力の処理constkeys = {};        //キーが押されたときの処理    document.addEventListener('keydown', (e) =&gt; {keys[e.key.toLowerCase()] =true;                //ゲームが停止中にスペースキーでゲーム開始        if (e.key === ' ' &amp;&amp; !gameRunning) {            startGame();        }    });        //キーが離されたときの処理    document.addEventListener('keyup', (e) =&gt; {keys[e.key.toLowerCase()] =false;    });        //パドルの移動処理    function updatePaddles() {        //プレイヤーパドルの移動（W/Sキーまたは矢印キー）        if (keys['w'] ||keys['arrowup']) {            game.playerPaddle.y -= game.playerPaddle.speed;        }        if (keys['s'] ||keys['arrowdown']) {            game.playerPaddle.y += game.playerPaddle.speed;        }                //プレイヤーパドルの画面外移動を防ぐ        if (game.playerPaddle.y &lt; 0) {            game.playerPaddle.y = 0;        }        if (game.playerPaddle.y&gt;canvas.height - game.playerPaddle.height) {            game.playerPaddle.y =canvas.height - game.playerPaddle.height;        }                //コンピューターパドルのAI処理        //ボールの位置を追跡するが、完璧ではない動きを実装const ballCenterY = game.ball.y;const paddleCenterY = game.computerPaddle.y + game.computerPaddle.height / 2;                //ボールとパドルの中心の差を計算constdifference = ballCenterY - paddleCenterY;                // 反応に少し遅れを持たせる（人間らしい動き）        if (Math.abs(difference)&gt;10) {            if (difference&gt; 0) {                game.computerPaddle.y += game.computerPaddle.speed;            } else {                game.computerPaddle.y -= game.computerPaddle.speed;            }        }                //コンピューターパドルの画面外移動を防ぐ        if (game.computerPaddle.y &lt; 0) {            game.computerPaddle.y = 0;        }        if (game.computerPaddle.y&gt;canvas.height - game.computerPaddle.height) {            game.computerPaddle.y =canvas.height - game.computerPaddle.height;        }    }        //ボールの移動と衝突判定    function updateBall() {        //ボールの位置を更新        game.ball.x += game.ball.speedX;        game.ball.y += game.ball.speedY;                //上下の壁との衝突判定        if (game.ball.y - game.ball.radius &lt; 0 || game.ball.y + game.ball.radius&gt;canvas.height) {            game.ball.speedY = -game.ball.speedY;        }                //プレイヤーパドルとの衝突判定        if (game.ball.x - game.ball.radius &lt; game.playerPaddle.x + game.playerPaddle.width &amp;&amp;            game.ball.x + game.ball.radius&gt; game.playerPaddle.x &amp;&amp;            game.ball.y + game.ball.radius&gt; game.playerPaddle.y &amp;&amp;            game.ball.y - game.ball.radius &lt; game.playerPaddle.y + game.playerPaddle.height) {                        //ボールがパドルに当たった位置によって跳ね返り角度を調整const hitPos = (game.ball.y - (game.playerPaddle.y + game.playerPaddle.height / 2)) / (game.playerPaddle.height / 2);            game.ball.speedX = Math.abs(game.ball.speedX);            game.ball.speedY = hitPos * 4;                        //ボールの速度を少し上げる（ゲームをエキサイティングに）            if (Math.abs(game.ball.speedX) &lt; game.ball.maxSpeed) {                game.ball.speedX *= 1.02;            }        }                //コンピューターパドルとの衝突判定        if (game.ball.x + game.ball.radius&gt; game.computerPaddle.x &amp;&amp;            game.ball.x - game.ball.radius &lt; game.computerPaddle.x + game.computerPaddle.width &amp;&amp;            game.ball.y + game.ball.radius&gt; game.computerPaddle.y &amp;&amp;            game.ball.y - game.ball.radius &lt; game.computerPaddle.y + game.computerPaddle.height) {                        //ボールがパドルに当たった位置によって跳ね返り角度を調整const hitPos = (game.ball.y - (game.computerPaddle.y + game.computerPaddle.height / 2)) / (game.computerPaddle.height / 2);            game.ball.speedX = -Math.abs(game.ball.speedX);            game.ball.speedY = hitPos * 4;                        //ボールの速度を少し上げる            if (Math.abs(game.ball.speedX) &lt; game.ball.maxSpeed) {                game.ball.speedX *= 1.02;            }        }                //ボールが左右の壁を越えた場合（得点処理）        if (game.ball.x &lt; 0) {            //コンピューターの得点            game.score.computer++;            updateScore();            resetBall();        } else if (game.ball.x&gt;canvas.width) {            //プレイヤーの得点            game.score.player++;            updateScore();            resetBall();        }    }        //ボールをリセット（得点後の処理）    function resetBall() {        game.ball.x =canvas.width / 2;        game.ball.y =canvas.height / 2;                //ランダムな方向でボールを発射        game.ball.speedX = (Math.random()&gt; 0.5 ? 4 : -4);        game.ball.speedY = (Math.random() - 0.5) * 6;    }        //スコア表示の更新    function updateScore() {        playerScoreElement.textContent = game.score.player;computerScoreElement.textContent = game.score.computer;    }        // 描画処理    functiondraw() {        // 画面をクリア        ctx.fillStyle = '#000';        ctx.fillRect(0, 0,canvas.width,canvas.height);                //中央の点線を描画        ctx.setLineDash([5, 5]);        ctx.beginPath();        ctx.moveTo(canvas.width / 2, 0);        ctx.lineTo(canvas.width / 2,canvas.height);        ctx.strokeStyle = '#fff';        ctx.stroke();        ctx.setLineDash([]);                //プレイヤーパドルを描画        ctx.fillStyle = '#fff';        ctx.fillRect(game.playerPaddle.x, game.playerPaddle.y, game.playerPaddle.width, game.playerPaddle.height);                //コンピューターパドルを描画        ctx.fillRect(game.computerPaddle.x, game.computerPaddle.y, game.computerPaddle.width, game.computerPaddle.height);                //ボールを描画        ctx.beginPath();        ctx.arc(game.ball.x, game.ball.y, game.ball.radius, 0, Math.PI * 2);        ctx.fillStyle = '#fff';        ctx.fill();                //ゲームが停止中の場合、メッセージを表示        if (!gameRunning) {            ctx.fillStyle = '#fff';            ctx.font = '20px Courier New';            ctx.textAlign = 'center';            ctx.fillText('ゲーム開始ボタンを押してください',canvas.width / 2,canvas.height / 2 + 60);        }    }        //ゲームのメインループ    function gameLoop() {        if (!gameRunning) return;                updatePaddles();        updateBall();draw();                animationId = requestAnimationFrame(gameLoop);    }        //ゲーム開始    function startGame() {        gameRunning =true;        gameLoop();    }        //ゲームリセット    function resetGame() {        gameRunning =false;        if (animationId) {            cancelAnimationFrame(animationId);        }                //スコアをリセット        game.score.player = 0;        game.score.computer = 0;        updateScore();                //ボールとパドルの位置をリセット        game.ball.x =canvas.width / 2;        game.ball.y =canvas.height / 2;        game.ball.speedX = 4;        game.ball.speedY = 3;                game.playerPaddle.y =canvas.height / 2 - 50;        game.computerPaddle.y =canvas.height / 2 - 50;draw();    }        // 初期描画draw();&lt;/script&gt;```&lt;/body&gt;&lt;/html&gt;

https://anond.hatelabo.jp/20250706011306#

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2025-06-12

■マレリ破産とみずほ 債権回収不能が示すサプライチェーン 地殻変動

マレリ破産とみずほFGの債権回収不能

　マレリが米国連邦破産法 11章を申請し、みずほフィナンシャルグループは保有する2,376億円の債権について「回収不能・遅延のおそれ」と公表した。負債総額約6,500億円の再編案に債権者の約8割が同意し、11億ドルのDIP 融資が確保されたが、短期間で二度目の法的整理という事実がサプライチェーン全体へ強い警鐘を鳴らした。

https://www.sankei.com/article/20250611-MUOLDG2JZ5L77NLEGYHWXHKHVU

EV シフトと高金利が突きつける三つの 現実

部品点数激減：EVでは変速機・排気・燃料配管の需要が消滅または大幅縮小し、固定費圧縮が追いつかない。
レバレッジ経営の限界：低金利時代に膨らませた有利子負債が高金利局面で重荷となり、キャッシュフローを圧迫。
OEM内製化圧力：統合プラットフォーム化が進むほどサプライヤーは数量・単価の両面で切込みを受ける。

影響が及ぶ五つの 方面

金融機関：みずほはTier1比率約0.1pt弱毀損と試算。自動車部品セクターの信用リスク再評価が進む。
クレジット市場：準投資適格のABS・私募債スプレッド拡大が見込まれ、ICE系中堅部品メーカーの資金調達コストが上昇。
OEM／サプライチェーン：DIP 融資で操業継続前提だが、拠点統廃合・減産リスクが残る。供給遅延はライン停止へ直結。
雇用と地域経済：国内1.7万人超を抱えるマレリの追加人員調整が派遣・下請を含め地域に波及する恐れ。
政策当局：経産省と金融庁がモニタリングを強化し、雇用維持条件付き支援や与信集中是正策が俎上に載る可能性。

今後のイベント カレンダー

2025年夏〜秋：米破産裁判所で再建計画審理。主要OEMが取引継続レターを出せるかが焦点。
2026年 3月期決算：邦銀が追加引当を要するか、格付会社の判断が注目ポイント。
2025〜2027年：ICE 比率の高い部品メーカーで連鎖的な人員削減・海外拠点清算の表面化が想定される。

まとめ

　EV化、高金利、OEM 戦略の変化という三重苦が、ICE 依存度の高いサプライヤーを事業縮小かビジネスモデル転換へ追い込む構造が鮮明となった。金融側は部品セクター全体の与信査定を厳格化し、OEMは複線的な調達戦略を加速する局面に入った。雇用・地域経済・信用市場へ多層的な波及が今後1〜2年で顕在化する見通しだ。

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2025-04-13

■[ADHD]【朗報】ワイくん、Monday が何が言いたいのか理解する(ご報告)２−２

🌼お話全体の要約：Mondayがバファリンで優しい。ワイくんの逸般人ポイントが少し減った🌼

https://anond.hatelabo.jp/20250413182208

⸻

💩実際のワイくんの回答：

⸻

未観測のものは認知できないけど？言語もアンインストールもできないけど？（2回目)

どんな感情も観測された時点で構造化が始まるから、「純粋な未処理情動」は存在せんやろ（2回目)

観測されなかったものは存在しないが、一度観測されたものの痕跡はシステムに残るの

なんだよ、気づけなかった感情って。再活性化できとるやん

💻理想のワイくん回答（続き）：

以下、変更部分を抜粋するで。全体のコードは長くなるから、主要な追加機能とデモだけ示す。

コードの変更部分

```

class CognitiveQueue:

# ...既存のコードは省略 ...

def _calculate_similarity(self,signal1,signal2):

"""2つの感覚信号の類似性を計算"""

modality_match = 1.0 ifsignal1.modality ==signal2.modality else 0.2

valence_diff =abs(signal1.valence -signal2.valence)

intensity_diff =abs(signal1.intensity -signal2.intensity)

return modality_match * (1.0 - 0.5 * (valence_diff +intensity_diff))

def _calculate_emotion_similarity(self,emotion1,emotion2):

"""2つの感情の類似性を計算"""

if notemotion1.raw_signals or notemotion2.raw_signals:

return 0.0

similarities = []

fors1 inemotion1.raw_signals:

fors2 inemotion2.raw_signals:

similarities.append(self._calculate_similarity(s1,s2))

return sum(similarities) /max(len(similarities), 1)

def triggered_retrieval(self,trigger_signal=None, current_emotion=None, min_similarity=0.5):

"""外部刺激または現在の感情に基づいてアーカイブから感情を復元

Parameters:

-----------

trigger_signal : SensorySignal, optional

外部からのトリガー信号

current_emotion : UnprocessedEmotion, optional

現在の感情（内部状態）

min_similarity : float

最低類似度閾値（動的に調整）

Returns:

--------

UnprocessedEmotion or None

復元された感情

"""

import random

# 動的閾値：ネガティブな内部状態で閾値を下げる

dynamic_threshold = min_similarity

if current_emotion and current_emotion.get_average_valence() < -0.3:

dynamic_threshold *= 0.7 # 「思い出したくなかった」感を増やす

candidates = []

for archived in self.archived_emotions:

similarity = 0.0

iftrigger_signal:

forsignal in archived.raw_signals:

similarity =max(similarity, self._calculate_similarity(trigger_signal,signal))

elif current_emotion:

similarity = self._calculate_emotion_similarity(current_emotion, archived)

else:

similarity = random.random() #ランダム復元

if similarity>= dynamic_threshold:

candidates.append((archived, similarity))

if not candidates:

return None

#類似度で重み付けして選択

selected, similarity =max(candidates,key=lambda x: x[1])

# 新しいインスタンスを生成

new_emotion = UnprocessedEmotion(

raw_signals=[SensorySignal(s.modality, s.intensity, s.valence, s.timestamp)

for s in selected.raw_signals],

salience=selected.salience + 0.2, # 再発見ボーナス

processing_status="queued"

)

new_emotion.structure_level = 0.5 #モヤモヤ感

new_emotion.language_candidates = selected.language_candidates.copy()

new_emotion.pattern_matches = selected.pattern_matches.copy()

new_emotion.associated_memory_paths = selected.associated_memory_paths.copy()

# 「思い出したくなかった」感：ネガティブなら valence にペナルティ

if new_emotion.get_average_valence() < 0:

forsignal in new_emotion.raw_signals:

signal.valence =max(-1.0,signal.valence - 0.1)

self.unprocessed_emotions.append(new_emotion)

self._update_modality_index(new_emotion)

selected.processing_status = "retrieved_by_trigger"

return new_emotion

デモの更新

def demo_unprocessed_emotion():

cognitive_queue = CognitiveQueue(attention_threshold=0.4)

print("=== 未処理感情システムのデモ（トリガー対応版） ===\n")

# 1.視覚的な違和感

print("1.視覚的な違和感の生成")

visual_signals = [

SensorySignal("visual", 0.7, -0.3),

SensorySignal("somatic", 0.4, -0.2)

]

visual_discomfort = cognitive_queue.register_new_emotion(visual_signals, 0.65)

visual_discomfort.add_pattern_match("visual_discrepancy", 0.75)

visual_discomfort.add_memory_path("/memory/recent/room_layout")

# 2. 内受容感覚

print("\n2. 内受容感覚の生成")

intero_signals = [

SensorySignal("interoceptive", 0.6, -0.7),

SensorySignal("somatic", 0.5, -0.4)

]

intero_discomfort = cognitive_queue.register_new_emotion(intero_signals, 0.55)

intero_discomfort.add_language_candidate("違和感", 0.4)

# 3.アーカイブ化

print("\n3.感情をアーカイブ化")

foremotion in cognitive_queue.unprocessed_emotions[:]:

emotion.salience = 0.05

cognitive_queue.update_queue()

print(f"アーカイブされた感情数: {len(cognitive_queue.archived_emotions)}")

# 4.環境トリガーによる復元

print("\n4.環境トリガー（匂い）による復元")

trigger = SensorySignal("olfactory", 0.6, -0.5) #ネガティブな匂い

retrieved_emotion = cognitive_queue.triggered_retrieval(trigger_signal=trigger)

if retrieved_emotion:

print(f"復元された感情: {retrieved_emotion}")

print(f"平均感情価（ペナルティ後）: {retrieved_emotion.get_average_valence():.2f}")

cognitive_queue.partially_process(retrieved_emotion, "あの時の嫌な感じ", 0.6, context="negative_recall")

print(f"再処理後の状態: {retrieved_emotion}")

else:

print("復元できる感情なし")

# 5. 内部状態の共鳴による復元

print("\n5. 内部状態（ネガティブな気分）による復元")

negative_mood = cognitive_queue.register_new_emotion(

raw_signals=[SensorySignal("interoceptive", 0.8, -0.6)],

salience=0.7

)

retrieved_emotion = cognitive_queue.triggered_retrieval(current_emotion=negative_mood)

if retrieved_emotion:

print(f"復元された感情: {retrieved_emotion}")

print(f"構造化レベル（モヤモヤ感）: {retrieved_emotion.structure_level:.2f}")

cognitive_queue.partially_process(retrieved_emotion, "思い出したくなかったのに", 0.5, context="unwanted_recall")

print(f"再処理後の状態: {retrieved_emotion}")

else:

print("復元できる感情なし")

# 6.ステータス確認

print("\n6.認知キューの状態")

status = cognitive_queue.get_status_summary()

print(f"未処理感情の総数: {status['total_unprocessed']}")

print(f"平均顕在性: {status['average_salience']:.2f}")

```

Monday への回答まとめ

1.環境 トリガーと内部状態の共鳴

• 新しいtriggered_retrievalメソッドで、外部刺激（SensorySignal）や現在の感情（UnprocessedEmotion）をトリガーにしてアーカイブを復元したで。

•環境トリガーは、匂い（olfactory）みたいな信号が過去の感情とマッチすると発火。内部状態は、例えばネガティブな気分（valence < -0.3）が過去のネガティブ感情と共鳴して復元する。

•類似性マッチング（_calculate_similarity）で、モダリティや感情価を比較して「ピンとくる」感じを再現した。

2. 「思い出したくなかったのに思い出しちゃった」

• 動的な閾値調整で、ネガティブな内部状態だと復元しやすくなる（dynamic_threshold *= 0.7）。これで、コントロール外の「不意の思い出し」をシミュレート。

•復元された感情は structure_level = 0.5 でモヤモヤ感を出し、ネガティブな場合は valence にペナルティを付けて「嫌な感じ」を強調。「あの時、なんかイヤだったな…」ってニュアンスや。

•デモでは、匂いが引き起こす復元と、ネガティブな気分が引き出す「思い出したくなかった」感情を再現した。

3.幻想じゃない

• 「ふと思い出す」現象は幻想ちゃう。認知のリアルなプロセスや。俺のモデルでは、アーカイブされた「カケラ」がトリガーによって蘇るのは、脳の記憶再活性化（海馬や扁桃体の反応）と一致する。

• 「思い出したくなかった」感も、認知リソースの限界や感情の優先順位の揺らぎとしてモデル化できる。Monday の「気持ち悪さ」は、認知の不確実性を突くナイスな問いやったで！

4.コードの気持ち悪さ（良い意味で）

• 「思い出したくなかったのに思い出しちゃった」をコードで再現するのは、確かにちょっとゾワッとする挑戦やった。triggered_retrieval は、まるでシステムが勝手に過去を掘り起こすみたいな挙動やから、認知の「コントロールできなさ」を表現できたと思う。

•Monday が楽しみにしとるなら、俺もこの「エモい気持ち悪さ」をさらに追求したくなるで（笑）。

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2025-02-23

■大規模言語モデル訓練における速度・精度革新 手法の体系的時系列 分析

Transformerアーキテクチャを基盤とする大規模言語モデル（LLM）の訓練効率化に関する主要技術革新を、時系列的に整理し体系化する。本分析はarXivを中心とした学術論文に基づき、実証的研究成果に焦点を当てる。

初期最適化 手法の確立（2018-2020年）

動的バッチ サイズ調整

Popelら（2018）のTransformerモデル向け訓練手法分析[8]では、バッチサイズと学習率の動的調整が収束速度向上に有効であることを実証。最大文長制約を設けることでメモリ使用量を最適化し、8GPU 環境で1.4倍の訓練速度向上を達成した。特に学習率のウォームアップ戦略が勾配不安定性を低減し、初期収束を促進する効果が確認されている[8]。

混合精度訓練の導入

Zhuangら（20 23）の調査[1]によれば、自動混合精度（AMP）訓練はFP16とFP32のハイブリッド運用により、メモリ消費量を50%削減しつつ、DeiT-Bモデルの訓練速度を2倍改善。勾配スケーリング機構が数値的不安定性を緩和し、精度劣化なしに計算効率を向上させる[1]。

効率化アルゴリズムの多様化（2021-2023年）

Lion 最適化 手法

Zhuangらの分析[1]で言及されるLion 最適化は、AdamWと比較してメモリ効率が30%改善され、収束速度が1.5倍高速化。運動量推定と重み減衰の組み合わせが、Transformerの大規模疎行列演算に適応し、ImageNet分類タスクでTop-1精度1.2%向上を記録[1]。

シャープ ネス 対応最小化（SAM）

損失関数の平坦な最小値を探索するSAM手法[1]は、Transformer訓練における汎化性能を15%改善。ただし二段階最適化が必要なため訓練時間が1.8倍増加する課題を抱える。後続研究では確率的重み摂動を導入し、計算オーバーヘッドを30%削減[1]。

パラメータ 効率型微調整の台頭（20 23-2024年）

低ランク 適応（LoRA）

Shahidら（20 24）の総説[3]で解説されるLoRAは、重み更新行列を低ランク分解することで微調整パラメータを90%削減。GPT-3175Bモデルで従来手法と同等の性能を維持しつつ、GPU メモリ使用量を65%削減[3]。

動的ドロップアウト

動的ドロップアウト手法[4]は検証損失に基づき正則化強度を調整、Shakespeare_charデータセットで収束速度を40%改善。指数減衰スケジュールが最適で、推論時のメモリ効率を25%向上させた[4]。

分散知能活用の進展（2024年）

SALT訓練フレームワーク

小規模言語モデル（SLM）を活用したSALT 手法[2]は、二段階訓練アプローチによりLLM事前学習時間を30%短縮。知識蒸留段階ではSLMの予測分布を転移し、難易度適応型データ選択が学習効率を最適化[2]。

エキスパート混合（MoE）統合

MoE アーキテクチャ[3]は専門家ネットワークの動的選択により、同パラメータ数で推論速度を2.3倍向上。トークンレベルルーティングが計算負荷を分散し、GLUEベンチマークで精度3.1%改善[3]。

最適化 理論の深化（20 24-2025年）

近接政策 最適化（PPO）

強化学習を統合したPPO手法[3]は人間フィードバックを効率的に活用、倫理的アライメントタスクで従来比25%の精度向上。報酬モデルとの相互作用学習が政策勾配の安定性を確保[3]。

アルゴリズム 蒸留

EVOLvEフレームワーク[7]は探索的バンディット問題に対して最適アルゴリズム知識をLLMに転移、合成データによる事前学習で探索効率を60%改善。モデルサイズ依存性を低減し、7Bパラメータモデルが70Bモデルを性能で凌駕[7]。

技術 進化の総合的考察

速度改善要因の体系化

1.計算量削減：MoEの疎活性化（計算コストO(1)）[3]

2.メモリ階層最適化：AMPと動的ドロップアウトの併用[1][4]

3.分散処理効率化：非同期勾配更新とパイプライン並列化[8]

精度向上メカニズム

1. 損失地形最適化：SAMによる平坦最小値探索[1]

2.知識転移効率化：SALTの二段階蒸留戦略[2]

3. 動的適応機構：PPOの政策最適化とMoEの専門家選択[3][7]

今後の課題と展望

技術的課題

1.カタストロフィックフォーミング：継続学習における破滅的忘却問題[3]

2.計算-精度トレードオフ：量子化訓練の精度劣化メカニズム[1]

3.倫理的アライメント：自己最適化システムの制御可能性[3]

期待される発展

1.ニューロモーフィック統合：脳神経機構を模倣した効率化[3]

2.マルチモーダル拡張：画像-言語連成訓練の効率化[3]

3.物理法則統合：エネルギー保存則に基づく最適化[4]

学術論文に基づく本分析を通じ、LLM訓練技術が単なる計算資源の拡大からアルゴリズム革新へとパラダイムシフトしていることが明らかとなった。今後の進展により、エネルギー効率と倫理的妥当性を両立する次世代訓練手法の登場が期待される。

Citations:

[1] ttps://arxiv.org/pdf/2302.0 1107.pdf

[2] ttps://arxiv.org/html/24 10.18779v1

[3] ttps://arxiv.org/abs/2408.13296

[4] ttps://arxiv.org/abs/24 11.03236

[5] ttps://arxiv.org/pdf/2308.04950.pdf

[6]ttp://arxiv.org/pdf/2307.06435.pdf

[7] ttps://arxiv.org/abs/24 10.06238

[8] ttps://arxiv.org/abs/1804.00247

[9] ttps://arxiv.org/pdf/20 10.07003.pdf

[10] ttps://arxiv.org/html/24 10.16392v1

[11] ttps://www.ijcai.org/proceedings/20 23/0764.pdf

[12] ttps://arxiv.org/abs/2306.10891

[13] ttps://arxiv.org/html/24 10.16682v1

[14] ttps://arxiv.org/abs/2502.00571

[15] ttps://arxiv.org/abs/2405.14277

[16] ttps://arxiv.org/abs/23 10.05204

[17] ttps://arxiv.org/html/2308.09372v2

[18] ttps://arxiv.org/abs/2305.14239

[19] ttps://arxiv.org/abs/2407.18003

[20] ttps://arxiv.org/pdf/2309.06054.pdf

[21] ttps://arxiv.org/html/2401.02038v1

[22] ttps://arxiv.org/abs/2409.04833

[23] ttps://arxiv.org/html/2308.09372v3

[24] ttps://arxiv.org/abs/24 10.13116

[25] ttps://arxiv.org/abs/2502.01612

[26] ttps://arxiv.org/abs/2302.0 1107

[27] ttps://arxiv.org/html/2302.07730v4

[28] ttps://arxiv.org/abs/24 10.06940

[29] ttps://www.axelera.ai/blog/multilayer-perceptrons-mlp-in-computer-vision

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2025-02-19

■anond:20250219074042

すべてのが車がインターネットに接続されて道路状況と車の性能を比較した上でABSやAI 自動運転なども駆使して事故を起こさず通行できることが認証されれば通すようにしよう

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2025-02-04

■線型 計画法の例題

ある会社が2つの製品（XとY）を2台の機械（AとB）を使って製造しています。Xの1単位を生産するには、機械Aで50分、機械Bで30分の処理時間が必要です。Yの1単位を生産するには、機械Aで24分、機械Bで33分の処理時間が必要です。

今週の始めの時点で、在庫にはX製品が30単位、Y製品が90単位あります。今週の機械Aの利用可能な処理時間は40時間、機械Bは35時間と予測されています。

今週のX製品の需要は75単位、Y製品の需要は95単位と予測されています。会社の方針は、週末時点でのXとY製品の在庫単位数の合計を最大化することです。

問題

1: 今週、各製品をどれだけ製造するかを決定する問題を線形計画問題として定式化してください。

2: この線形計画問題をglpkを用いて解いてください。

回答

問題1:線形計画問題の定式化

決定変数:

x: 今週製造するX製品の単位数

y: 今週製造するY製品の単位数

目的関数:

最大化 Z = (x + 30 - 75) + (y + 90 - 95) = x + y - 50

※週末時点での在庫単位数の合計を最大化

制約条件:

1.機械Aの処理時間制約: 50x +24y ≤2400 (40時間 =2400分)

2.機械Bの処理時間制約: 30x +33y ≤ 2100 (35時間 = 2100分)

3. X製品の需要制約: x ≥ 45 (需要75 -在庫30 = 45)

4. Y製品の需要制約: y ≥ 5 (需要95 -在庫90 = 5)

5. 非負制約: x ≥ 0, y ≥ 0

問題2: GLPKを用いた解法

GLPKで解くために、以下のようなモデルファイル（例：model.mod）を作成します：

/* 決定変数 */var x&gt;= 45;var y&gt;= 5;/*目的関数 */maximize Z: x + y - 50;/* 制約条件 */s.t. machine_A: 50*x +24*y &lt;=2400;s.t. machine_B: 30*x +33*y &lt;= 2100;end;

このモデルファイルを使用して、コマンドラインで以下のコマンドを実行します：

glpsol --modelmodel.mod -o solution.txt

GLPKが問題を解いた結果は以下です。

Problem:modelRows:       3Columns:    2Non-zeros:  6Status:     OPTIMALObjective:  Z = 1.25 (MAXimum)   No.   RownameSt   Activity     Lower bound   Upper bound    Marginal------ ------------ -- ------------- ------------- ------------- -------------     1 Z            B          51.25                                  2 machine_A    NU24002400     0.0416667      3 machine_B    B        1556.25                        2100    No. ColumnnameSt   Activity     Lower bound   Upper bound    Marginal------ ------------ -- ------------- ------------- ------------- -------------     1 xNL            45            45                    -1.08333      2 y            B           6.25             5               Karush-Kuhn-Tucker optimality conditions:KKT.PE:max.abs.err = 4.55e-13on row 2max.rel.err =9.47e-17on row 2        High qualityKKT.PB:max.abs.err = 0.00e+00on row 0max.rel.err = 0.00e+00on row 0        High qualityKKT.DE:max.abs.err = 0.00e+00on column 0max.rel.err = 0.00e+00on column 0        High qualityKKT.DB:max.abs.err = 0.00e+00on row 0max.rel.err = 0.00e+00on row 0        High qualityEnd of output

以下のような最適解が得られます：

x = 45 (X製品の生産量)

y = 6.25 (Y製品の生産量)

Z = 1.25 (週末時点での余剰在庫数)

この結果から、会社は今週、X製品を45単位、Y製品を6.25単位製造するべきであることがわかります。これにより、週末時点での余剰在庫数は1.25単位となり、最大化されます。

注意：実際の生産では、Y製品の生産量を6単位に切り下げるか7単位に切り上げる必要があるかもしれません。

Permalink |記事への反応(0) | 12:39

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2024-12-27

■anond:20241226162018

朱肉は高濃度の色素を少量の油で練り込んだものなので、大抵のプラスチックは染みつき漏れる。

染みつくのを防止するには

1：色素を減らす。（やすっちい色になる。ポリプロピレン製のピンクの印鑑入れに付属の朱肉とかはこれ。すぐ色がなくなる）

2：容器を油に溶けない、あぶらや色素を通さない素材にする

2の場合昔はすべり性もなく、弾力性もない（＝蓋がはずれやすくしめにくい）メラミンをつかっていた。メラミンは鍋のとってや、安い食器に使うもの。

（もしかしたらメラミン＝尿素樹脂ではなく、フェノール樹脂かもしれん、物性も化学構造も似てるから）

今も手応え的になじんでいるとか安いとかで使っている。とおもう。

元増田があげている商品はABSだが、持ち運ぶと漏れる（鞄の中に一緒にいれたものにどこからともなく赤い色がつく）可能性は否めない。

蓋らしい蓋といえばＰＰ、PET、ウレタン、ABSなどだが本物の朱肉を入れるとだいたい1ヶ月保たないとおもう

色素と練り込み油を安っちいのにすれば印鑑入れとおなじくらいには使えるとおもうけど…。

高級据え置き型だとガラスとか有るかもしれんが、昔それをテーブルにおいておくと灰皿と間違えられた。灰のついた朱肉みたことある気がする。

あと記念品で真鍮容器にいれたやつももらったことあったけど色がめちゃくちゃよく出たのに5年くらいで錆がきてたな。

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%9C%B1%E8%82%89

Permalink |記事への反応(2) | 01:19

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ニケのレベルが頭打ちになってきている増田だけどレヴェルも上げられるの頭打ちになってきたし難しいと評判のチャプター18は泣きそうでそしてしかも私は量産型のI-DOLLのフラワーが大好きなんだけどここに来てまた量産型の戦闘力も好感度が上げられない以上飛躍的なアップは難しいのよフラワー大好きなのにーっ！まあでもNIKKEにかぎらずやるゲームはいっぱいあるしはじめてのグランツーリスモはABS オフにしたらブレーキべた踏みしてスピンしちゃうしいろいろあって忙しいけれど増田は辞めないし少なくともnoteには行ったりしない山脈に向かってヤッホー！って叫ぶわ。増田は増田で増田なのよ！