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@study_py
B4//AcademiX/grubio/studying:LLM,AI-driven Drug discovery AI4Science/ #Kaggle / intern:DataScientist色々と興味があります
PyTorchリードのソウミスさんMeta退社 当時天下のGoogle TensorFlowに対して「今更後発？」と半信半疑だった事を覚えてます ・ニ番手大学出身数学苦手 ・修士27校応募26校不合格 ・Google DeepMind3回不合格 ・Meta入社時は極度の自信喪失 ・社内政治に潰されかける 神が試した感ある波乱万丈で感動
If you feel like giving up, you must read this never-before-shared story of the creator of PyTorch and ex-VP at Meta, Soumith Chintala. > from hyderabad public school, but bad at math > goes to a "tier 2" college in India, VIT in Vellore > rejected from all 12 universities for…
楽しそう
Kaggleの新コンペ: CSIRO - Image2Biomass Prediction 牧草地の写真から「草の量」を推定するAIモデルを作る ・1月28日まで ・コードコンペ kaggle.com/competitions/c…
明日やってみる
え、これいい。「AIに任せすぎてプログラミングスキルが成長していない」という不安に対処できる Claude Codeの出力を、全てを実装するのではなく一部を「TODO」として残すようにする機能で、そこを自分で実装する感じ 最強のAIペアプロができるわけだ 👇公式ドキュメント docs.claude.com/ja/docs/claude…
なんかすごいぞ！
Techブログ：MCP（Model Context Protocol）を活用したJグランツ補助金検索システムの実装例 Pythonで簡単に実装できるFastMCPフレームワークを利用し、Jグランツの補助金検索や詳細の取得などの実用的な機能を備えたMCPサーバーを例として紹介しています。 digital-gov.note.jp/n/n09dfb9fa4e8e
Jigsaw 初めてllm 系のコンペででた勉強になったけど、俺がやるlora全部性能落ちてしまったんだけどー まじで上位の人はどうやったんだ.....勉強しよう
有益すぎ！
東京農工大学大学院先進学際科学府の人工知能応用特論Iの第2回講義資料を公開しました．「機械学習・データサイエンスのためのプログラミング」と題して講義をしています．今回はgit・GitHubの実践編です．研究を始めたての学生は特に必見です！ docswell.com/s/2625216247/K…
teams pdf拡大するのがめっちゃくちゃめんどだからあんまり好きくない…
Top 4 open-source LLM finetuning libraries!
You can now train OpenAI gpt-oss with Reinforcement Learning in our free notebook! This notebook automatically creates faster kernels via RL. Unsloth RL achieves the fastest inference & lowest VRAM vs. any setup - 0 accuracy loss gpt-oss-20b GRPO Colab: colab.research.google.com/github/unsloth…
KVキャッシュの役割＆何故 Inference ではメモリ参照速度が重要になるのか？を20分で直感的に理解できる動画。昔は大学に通うか国会図書館で論文コピーする必要があった最先端技術を小中高時代から無限に勉強できる時代凄い。 >> How DeepSeek Rewrote the Transformer [MLA] youtu.be/0VLAoVGf_74
![ebiken's tweet image. KVキャッシュの役割＆何故 Inference ではメモリ参照速度が重要になるのか？を20分で直感的に理解できる動画。昔は大学に通うか国会図書館で論文コピーする必要があった最先端技術を小中高時代から無限に勉強できる時代凄い。
>> How DeepSeek Rewrote the Transformer [MLA] youtu.be/0VLAoVGf_74](https://pbs.twimg.com/media/G1RtI9fbQAE--2m.jpg)
![ebiken's tweet image. KVキャッシュの役割＆何故 Inference ではメモリ参照速度が重要になるのか？を20分で直感的に理解できる動画。昔は大学に通うか国会図書館で論文コピーする必要があった最先端技術を小中高時代から無限に勉強できる時代凄い。
>> How DeepSeek Rewrote the Transformer [MLA] youtu.be/0VLAoVGf_74](https://pbs.twimg.com/media/G1RtI9VbQAA8QyN.jpg)
![ebiken's tweet image. KVキャッシュの役割＆何故 Inference ではメモリ参照速度が重要になるのか？を20分で直感的に理解できる動画。昔は大学に通うか国会図書館で論文コピーする必要があった最先端技術を小中高時代から無限に勉強できる時代凄い。
>> How DeepSeek Rewrote the Transformer [MLA] youtu.be/0VLAoVGf_74](https://pbs.twimg.com/media/G1RtI9caoAAHRiO.jpg)
CMIは最初に公開Nbを参考にしたら途中から全てを理解することができなくなった。パラメータ管理とか意図とか考えるとやはり一度自分である程度base lineを作らないとしっかり戦えない...と学んだので他の方の戦略を勉強する.
夜眠れないもんだから、実はわかってなかった大事な技術、Flash Attentionの勉強を始めたけど、 この記事とってもとってもわかりやすい 日本語で読めるのありがたいなあ zenn.dev/uchiiii/articl…
初心者だから最初コード1からかかないととおもってたけど、claude codeに一旦書かせつつ、理解しつつとするのが一番いいな。特にkaggleの公開ノートブックは先人の知恵が多くて初見だと理解しきれないから、よりシンプルなコードを自分の頭で練りつつ、それをclaude code に書いてもらって、理解の流れ
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