Misreading Chat

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By Hajime Morrita, Jun MukaiTechnology
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Misreading Chat episodes

  • #143 – SWE-bench: Can Language Models Resolve Real-World GitHub Issues?

    GitHub の Issue を読んでバグを直すエーアイについて森田が読みました。ご意見感想などは Reddit やおたより投書箱にお寄せください。iTunes のレビューや星もよろしくね。

    • [2310.06770] SWE-bench: Can Language Models Resolve Real-World GitHub Issues?
    • [2405.15793] SWE-agent: Agent-Computer Interfaces Enable Automated Software Engineering
    • SWE-bench
    • Introducing SWE-bench Verified | OpenAI
    • The new Claude 3.5 Sonnet, Computer Use, and Building SOTA Agents — with Erik Schluntz, Anthropic

      • Misreading Chat は Jetpack Podcast で作成されています。 https://misreading.chat/ での完全なショーノートとすべてのエピソード

      37 min
    • #142: An Empirical Study of Rust-for-Linux: The Success, Dissatisfaction, and Compromise

      Rust を Linux カーネルへで使う取り組みの進捗を向井がウォッチしました。ご意見感想などは Reddit やおたより投書箱にお寄せください。iTunes のレビューや星もよろしくね。

      • An Empirical Study of Rust-for-Linux: The Success, Dissatisfaction, and Compromise | USENIX
      • Rust for Linux

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        55 min
      • #141: SQL Has Problems. We Can Fix Them: Pipe Syntax In SQL

        Google SQL の新しい文法を森田が紹介しました。ご意見感想などは Reddit やおたより投書箱にお寄せください。iTunes のレビューや星もよろしくね。

        • SQL Has Problems. We Can Fix Them: Pipe Syntax In SQL
        • PRQL
        • Pipe syntax  |  BigQuery  |  Google Cloud
        • SQLite Forum: Interesting paper from Google on pipe syntax on SQL

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          37 min
        • #140: GSM-Symbolic: Understanding the Limitations of Mathematical Reasoning in Large Language Models

          LLM にひっかけ算数問題を出してみる話を向井が読みました。ご意見感想などは Reddit やおたより投書箱にお寄せください。iTunes のレビューや星もよろしくね。

          • [2410.05229] GSM-Symbolic: Understanding the Limitations of Mathematical Reasoning in Large Language Models
          • GitHub – openai/grade-school-math

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            40 min
          • #139: NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis

            写真を集めてシーンをレンダリングするニューラルネットを森田が読みました。ご意見感想などは Reddit やおたより投書箱にお寄せください。iTunes のレビューや星もよろしくね。

            • NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis
            • NeRF Tutorial ECCV 2022
            • illuminate.google.com

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              38 min
            • #138: Distilling the Knowledge in a Neural Network

              大きなモデルから小さなモデルを作るテクニックを向井が回願しました。ご意見感想などは Reddit やおたより投書箱にお寄せください。iTunes のレビューや星もよろしくね。

              • [1503.02531] Distilling the Knowledge in a Neural Network

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                24 min
              • #137: Optimal Quantile Approximation in Streams

                ストリームにパーセンタイルを計算したい森田が教科書を読みました。ご意見感想などは Reddit やおたより投書箱にお寄せください。iTunes のレビューや星もよろしくね。

                • [1603.05346v2] Optimal Quantile Approximation in Streams
                • Small Summaries for Big Data
                • Data Types – Presto 0.288 Documentation
                • Estimating Percentile Values | Snowflake Documentation
                • KLL sketch vs t-digest – DataSketches

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                  28 min
                • #136: Distinct Elements in Streams: An Algorithm for the (Text) Book

                  学部生にも実装できるストリームの要素カウントアルゴリズムを向井が試しました。ご意見感想などは Reddit やおたより投書箱にお寄せください。iTunes のレビューや星もよろしくね。

                  • [2301.10191] Distinct Elements in Streams: An Algorithm for the (Text) Book
                  • The CVM Algorithm for Estimating Distinct Elements in Streams
                  • Computer scientists invent an efficient new way to count | Hacker News

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                    26 min
                  • #135: In-Datacenter Performance Analysis of a Tensor Processing Unit

                    行列の掛け算が得意なハードウェアについて森田が読みました。ご意見感想などは Reddit やおたより投書箱にお寄せください。iTunes のレビューや星もよろしくね。

                    • [1704.04760] In-Datacenter Performance Analysis of a Tensor Processing Unit
                    • Systolic Arrays – an overview | ScienceDirect Topics
                    • Pallas: a JAX kernel language — JAX documentation
                    • About Groq – Fast AI Inference
                    • The Design Process for Google’s Training Chips: TPUv2 and TPUv3 | IEEE Journals & Magazine | IEEE Xplore

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                      45 min
                    • #134: LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models

                      巨大 ML モデルの軽量 fine-tuning 手法を向井が読みました。ご意見感想などは Reddit やおたより投書箱にお寄せください。iTunes のレビューや星もよろしくね。

                      • [2106.09685] LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models

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                        29 min

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                      From the publisher's feed

                      森田と向井がコンピュータサイエンス周辺の論文をなんとなく読んで感心する Podcast です。

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