くりらじ静岡局から、技術屋目線で技術情報を追いかける番組をお届けします。
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Player FM - Internet Radio Done Right
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Kandungan disediakan oleh Hajime Morrita , Jun Mukai. Semua kandungan podcast termasuk episod, grafik dan perihalan podcast dimuat naik dan disediakan terus oleh Hajime Morrita , Jun Mukai atau rakan kongsi platform podcast mereka. Jika anda percaya seseorang menggunakan karya berhak cipta anda tanpa kebenaran anda, anda boleh mengikuti proses yang digariskan di sini https://ms.player.fm/legal.
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漫画（コミック・WEBマンガ）・ゲーム（ビデオゲーム・スマホアプリ・アナログゲーム・ボードゲーム）映画・アニメ・特撮・音楽など様々な娯楽について、批評、評論、考察ではなく、感想をゆるく語りあう文化系ポッドキャスト番組です。 番組中、取り上げた作品のネタバレが入ることがありますので、気にされる方はご注意ください。
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Mac,iPod,iPhone,iPad,AppleWatchなどAppleにまつわるニュースをもとにリスナーと一緒に楽しむpodcast火・木・土の週3回早朝配信 30分の番組ですApple News Radio ワンボタンの声 2025年3月公開録音！！」 2025年3月15日(土) 12:30-15:30 曽根崎コミュニティセンター2F ￥2,500.
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<div class="span index">1</div> <span><a class="" data-remote="true" data-type="html" href="/series/standup-comedy-your-host-and-mc">Standup Comedy "Your Host and MC"</a></span>
Celebration of 40+ years on the fringe of show business. Stories, interviews, and comedy sets from standup comics... famous, and not so famous. All taped Live on my Comedy stage. The interviews will be with comics, old staff members, and Friends from the world of Comedy. Standup Sets by Dana Carvey, Jay Leno, Tom Dreesen, Jerry Seinfeld, Larry Miller, Mark Schiff, Bobcat Goldthwait, Paula Poundstone, Garry Shandling, Ray Ramano, Cathy Ladman, Willie Tyler & Lester, and MORE. My web site has many pictures, items for sale, and more information www.standupcomedyyourhostandmc.com
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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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1 #143 – SWE-bench: Can Language Models Resolve Real-World GitHub Issues? 36:07
36:07 
Main Kemudian 
Main Kemudian 
Senarai 
Suka 
Disukai36:07
Main Kemudian
Main Kemudian
Senarai
Suka
DisukaiGitHub 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…
1 #142: An Empirical Study of Rust-for-Linux: The Success, Dissatisfaction, and Compromise 54:05
54:05 Main Kemudian Main Kemudian Senarai Suka Disukai54:05
Main Kemudian Main Kemudian Senarai Suka DisukaiRust 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
1 #141: SQL Has Problems. We Can Fix Them: Pipe Syntax In SQL 36:55
36:55 Main Kemudian Main Kemudian Senarai Suka Disukai36:55
Main Kemudian Main Kemudian Senarai Suka DisukaiGoogle 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
1 #140: GSM-Symbolic: Understanding the Limitations of Mathematical Reasoning in Large Language Models 39:54
39:54 Main Kemudian Main Kemudian Senarai Suka Disukai39:54
Main Kemudian Main Kemudian Senarai Suka DisukaiLLM 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
1 #139: NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis 38:00
38:00 Main Kemudian Main Kemudian Senarai Suka Disukai38:00
Main Kemudian Main Kemudian Senarai Suka Disukai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
1 #138: Distilling the Knowledge in a Neural Network 23:38
23:38 Main Kemudian Main Kemudian Senarai Suka Disukai23:38
Main Kemudian Main Kemudian Senarai Suka Disukai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
1 #137: Optimal Quantile Approximation in Streams 27:32
27:32 Main Kemudian Main Kemudian Senarai Suka Disukai27:32
Main Kemudian Main Kemudian Senarai Suka Disukai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…
1 #136: Distinct Elements in Streams: An Algorithm for the (Text) Book 25:58
25:58 Main Kemudian Main Kemudian Senarai Suka Disukai25:58
Main Kemudian Main Kemudian Senarai Suka Disukai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…
1 #135: In-Datacenter Performance Analysis of a Tensor Processing Unit 44:18
44:18 Main Kemudian Main Kemudian Senarai Suka Disukai44:18
Main Kemudian Main Kemudian Senarai Suka Disukai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…
1 #134: LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models 28:40
28:40 Main Kemudian Main Kemudian Senarai Suka Disukai28:40
Main Kemudian Main Kemudian Senarai Suka Disukai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
1 #133: Triton: An Intermediate Language and Compiler for Tiled Neural Network Computations 30:19
30:19 Main Kemudian Main Kemudian Senarai Suka Disukai30:19
Main Kemudian Main Kemudian Senarai Suka DisukaiCUDA を書かずに済む GPU カーネルの DSL 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。 Triton: An Intermediate Language and Compiler for Tiled Neural Network Computations Introducing Triton: Open-source GPU programming for neural networks | OpenAI Welcome to Triton’s documentation! — Triton documentation Hello Triton.ipynb – Colab #01: Tensor Comprehensions, Rust Belt – Misreading Chat #23 – Halide: Decoupling Algorithms from Schedules for High-Performance Image Processing – Misreading Chat #27 – Julia: A Fresh Approach to Numerical Computing – Misreading Chat…
1 #132: High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models 34:30
34:30 Main Kemudian Main Kemudian Senarai Suka Disukai34:30
Main Kemudian Main Kemudian Senarai Suka DisukaiStable Diffusion の元論文を 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。 [2112.10752] High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models [2105.05233] Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis Classifier-Free Diffusion Guidance | OpenReview What are Diffusion Models? | Lil’Log…
1 #131: FlashAttention: Fast and Memory-Efficient Exact Attention with IO-Awareness 30:40
30:40 Main Kemudian Main Kemudian Senarai Suka Disukai30:40
Main Kemudian Main Kemudian Senarai Suka DisukaiCUDA で書かれた PyTorch 用カーネルに森田が玉砕しました。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。 [2205.14135] FlashAttention: Fast and Memory-Efficient Exact Attention with IO-Awareness GitHub – Dao-AILab/flash-attention: Fast and memory-efficient exact attention GitHub – NVIDIA/apex: A PyTorch Extension: Tools for easy mixed precision and distributed training in Pytorch [2307.08691] FlashAttention-2: Faster Attention with Better Parallelism and Work Partitioning [2112.05682] Self-attention Does Not Need $O(n^2)$ Memory GitHub – tspeterkim/flash-attention-minimal: Flash Attention in ~100 lines of CUDA (forward pass only)…
1 #130: Diffusion models from scratch, from a new theoretical perspective 30:44
30:44 Main Kemudian Main Kemudian Senarai Suka Disukai30:44
Main Kemudian Main Kemudian Senarai Suka Disukai向井 が画像生成の拡散モデルに入門しました。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。 Diffusion models from scratch [1503.03585] Deep Unsupervised Learning using Nonequilibrium Thermodynamics [2006.11239] Denoising Diffusion Probabilistic Models
1 #129: Programming Massively Parallel Processors (Ch.4- Ch.6) 59:43
59:43 Main Kemudian Main Kemudian Senarai Suka Disukai59:43
Main Kemudian Main Kemudian Senarai Suka Disukai森田が飽きずに CUDA の教科書を読んでます。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。 Programming Massively Parallel Processors: A Hands-on Approach ( Amazon.co.jp , Elsevier ) NVIDIA H100 Tensor Core GPU Architecture Overview
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