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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コンテンツは Hajime Morrita , Jun Mukai によって提供されます。エピソード、グラフィック、ポッドキャストの説明を含むすべてのポッドキャスト コンテンツは、Hajime Morrita , Jun Mukai またはそのポッドキャスト プラットフォーム パートナーによって直接アップロードされ、提供されます。誰かがあなたの著作物をあなたの許可なく使用していると思われる場合は、ここで概説されているプロセスに従うことができますhttps://ja.player.fm/legal。
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いろいろなモノのトレンドを観測しながら、時代の一歩先（？？）を読み解きます！！
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ウェブ開発、プログラミング、モバイル、ガジェットなどにフォーカスしたテクノロジー系ポッドキャストです。 #rebuildfm
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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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一週間分のテック・ガジェットニュースを配信するポッドキャスト
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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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American Criminal
On August 20th, 1989, Lyle and Erik Menendez shot and killed their own parents. Until then, this Beverly Hills family had been a portrait of the American Dream. How did it go so wrong? To listen to all four episodes of 'The Menendez Brothers' right now and ad-free, go to IntoHistory.com . Subscribers enjoy uninterrupted listening, early releases, bonus content and more, only available at IntoHistory.com . If you or someone you know is in crisis, there is free help available at mhanational.org Learn more about your ad choices. Visit megaphone.fm/adchoices…
#129: Programming Massively Parallel Processors (Ch.4- Ch.6)
Manage episode 408946607 series 2151064
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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。
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- NVIDIA H100 Tensor Core GPU Architecture Overview
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1 #143 – SWE-bench: Can Language Models Resolve Real-World GitHub Issues? 36:07
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「あとで再生する」 「あとで再生する」 リスト 気に入り 気に入った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…
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1 #142: An Empirical Study of Rust-for-Linux: The Success, Dissatisfaction, and Compromise 54:05
54:05 「あとで再生する」 「あとで再生する」 リスト 気に入り 気に入った54:05
「あとで再生する」 「あとで再生する」 リスト 気に入り 気に入った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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1 #141: SQL Has Problems. We Can Fix Them: Pipe Syntax In SQL 36:55
36:55 「あとで再生する」 「あとで再生する」 リスト 気に入り 気に入った36:55
「あとで再生する」 「あとで再生する」 リスト 気に入り 気に入った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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1 #140: GSM-Symbolic: Understanding the Limitations of Mathematical Reasoning in Large Language Models 39:54
39:54 「あとで再生する」 「あとで再生する」 リスト 気に入り 気に入った39:54
「あとで再生する」 「あとで再生する」 リスト 気に入り 気に入った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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1 #139: NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis 38:00
38:00 「あとで再生する」 「あとで再生する」 リスト 気に入り 気に入った38:00
「あとで再生する」 「あとで再生する」 リスト 気に入り 気に入った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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1 #138: Distilling the Knowledge in a Neural Network 23:38
23:38 「あとで再生する」 「あとで再生する」 リスト 気に入り 気に入った23:38
「あとで再生する」 「あとで再生する」 リスト 気に入り 気に入った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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1 #137: Optimal Quantile Approximation in Streams 27:32
27:32 「あとで再生する」 「あとで再生する」 リスト 気に入り 気に入った27:32
「あとで再生する」 「あとで再生する」 リスト 気に入り 気に入った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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1 #136: Distinct Elements in Streams: An Algorithm for the (Text) Book 25:58
25:58 「あとで再生する」 「あとで再生する」 リスト 気に入り 気に入った25:58
「あとで再生する」 「あとで再生する」 リスト 気に入り 気に入った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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1 #135: In-Datacenter Performance Analysis of a Tensor Processing Unit 44:18
44:18 「あとで再生する」 「あとで再生する」 リスト 気に入り 気に入った44:18
「あとで再生する」 「あとで再生する」 リスト 気に入り 気に入った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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1 #134: LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models 28:40
28:40 「あとで再生する」 「あとで再生する」 リスト 気に入り 気に入った28:40
「あとで再生する」 「あとで再生する」 リスト 気に入り 気に入った巨大 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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1 #133: Triton: An Intermediate Language and Compiler for Tiled Neural Network Computations 30:19
30:19 「あとで再生する」 「あとで再生する」 リスト 気に入り 気に入った30:19
「あとで再生する」 「あとで再生する」 リスト 気に入り 気に入ったCUDA 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…
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1 #132: High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models 34:30
34:30 「あとで再生する」 「あとで再生する」 リスト 気に入り 気に入った34:30
「あとで再生する」 「あとで再生する」 リスト 気に入り 気に入ったStable 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…
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1 #131: FlashAttention: Fast and Memory-Efficient Exact Attention with IO-Awareness 30:40
30:40 「あとで再生する」 「あとで再生する」 リスト 気に入り 気に入った30:40
「あとで再生する」 「あとで再生する」 リスト 気に入り 気に入ったCUDA 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)…
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1 #130: Diffusion models from scratch, from a new theoretical perspective 30:44
30:44 「あとで再生する」 「あとで再生する」 リスト 気に入り 気に入った30:44
「あとで再生する」 「あとで再生する」 リスト 気に入り 気に入った向井 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
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1 #129: Programming Massively Parallel Processors (Ch.4- Ch.6) 59:43
59:43 「あとで再生する」 「あとで再生する」 リスト 気に入り 気に入った59:43
「あとで再生する」 「あとで再生する」 リスト 気に入り 気に入った森田が飽きずに 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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