タビの独り言

Kimi K3って何がすごいの? — オープン最大級モデルを、すごさ・使い道・セキュリティで眺めてみた

中国Moonshot AIのオープン最大級モデル「Kimi K3」。約2.8兆パラメータの何がすごいのか、自分で動かせるのか、そしてセキュリティの勘所は——気になったので3つの角度で眺めてみた独り言。
タビの独り言

革ジャン先輩いわく——「システム思考が新しいコーディング」

NVIDIAジェンスン・フアンCEOのYCインタビューを視聴。「システム思考がこれからの最重要スキル」という話が、講義記事で書いた「アーキテクチャ×リソース管理の視点」と同じで嬉しくなった独り言。
タビの独り言

フォルダを開いただけで乗っ取られる時代 — セキュリティイベントを視聴して

Findyのセキュリティイベントをライブ視聴。EDRのホワイトボックス化、Cloak・Honey・Trap、そして「ディレクトリを開くだけで乗っ取られる」デモに震えた昼休みの独り言。
AI活用

生成AI時代にこそ効く「思考の土台」— エンジニアのためのCS基礎3本柱

「新人はAI使用禁止」が議論される今、本当に必要なのはAIの出力を判断できる土台。4月に行った講義をもとに、アルゴリズム・データ管理・リソース管理の3本柱で「AIに強い人の思考」を解説します。
フィジカルAI

フィジカルAIとは? “身体を持つAI”の基本をやさしく解説

「生成AIの次」と注目されるフィジカルAI。現実世界で身体を動かすAIの基本を、従来ロボットとの違い・支える技術・業界動向の3点からやさしく整理します。
GAN

WGAN-GP(Train Wasserstein GAN with Gradient Penalty)

WGANを改良したWGAN-GPの実装です。WGANでは重みのクリッピングにより勾配消失や勾配爆発が起きやすい課題がありました。勾配そのものに制約をかけるGradient Penaltyの手法を解説します。
GAN

WGAN(Wasserstein GAN)

WGAN(Wasserstein GAN)の実装です。学習が安定しない、勾配消失が起こりやすい、モード崩壊が起こるといったGANの問題に対し、Wasserstein距離による損失計算がどう効くのかを解説します。
GAN

DCGAN (Deep Convolutional GAN)

DCGAN(Deep Convolutional GAN)の実装です。畳み込みニューラルネットワークによる敵対的生成の仕組みを、最初のGANと比較しやすいようMNISTデータセットを使って解説します。
DeepLearning

最初のGAN(Generative Adversarial Networks)

最初のGAN(Generative Adversarial Networks)を実装しながら、生成モデルと敵対的生成ネットワークについて調べました。構造がシンプルなので、GANの考え方を理解する入り口としておすすめです。
GAN

GANの呼び方。ガン? ギャン?

GANの読み方は「ガン」か「ギャン」か。英語の発音 /ɡæn/、提唱者グッドフェロー氏の講演字幕、日本語辞書の表記、派生手法の呼び方まで調べて、実務での落としどころを整理しました。
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