情報検索研究における研究チームと生産性(2000-2018年):学界、産業界、およびクロスコミュニティ・コラボレーション
情報検索研究では、アカデミアと産業界の研究者が協力することで、研究トピックの多様化、研究インパクトの向上、大規模な研究チームの形成などの効果が得られる。
言語モデルのコンピューティング最適サイズスケーリング、創発、およびプラトーを説明する情報理論
言語モデルのサイズ増加に伴う3つの現象(コンピューティング最適サイズスケーリング、創発能力、パフォーマンスのプラトー)を、情報理論と確率グラフ理論を用いて統一的に説明する。
承認ベースの委員会投票における個人の代表性
承認ベースの委員会投票において、有権者の意見を適切に反映するためには、個人の代表性を確保することが重要である。
技術の組み合わせ的成長を反映する学術知識か
学術研究では、既存の概念、理論、方法論の組み合わせによる革新的な成長は起こりにくい。むしろ、学術界の制度的構造が、研究者に既存の枠組みに留まることを奨励している。
新しい非GRS型MDSコードとNMDSコード
本論文では、パラメータ、重み分布、自己直交性、深い穴、誤り訂正ペアなどの観点から、特殊な線形コードのクラスを研究する。このようなコードはMDSコードかNMDSコードでなければならず、GRS (Generalized Reed-Solomon) コードと等価ではないことを示す。
グリースマーとアファイン・ソロモン-スティフラー構造からの最適線形コード
本論文では、アファイン・ソロモン-スティフラー構造に基づいて、グリースマーコードや最適線形コードを構築し、それらの重み分布を明らかにする。
コンピューターの基本的な概要
コンピューターは現代生活に不可欠な電子機器であり、データの入力、処理、出力を行う。様々なタイプのコンピューターが存在し、主要なコンポーネントや機能、オペレーティングシステム、プログラミング言語について説明されている。
大規模言語モデルの能力を正確に評価することの難しさ - 固定効果の誤謬とGPT-4の能力に関する主張
大規模言語モデルの能力を正確に評価することは困難である。わずかな変更でも性能に大きな影響を与える可能性があり、観察された性能を一般化することはできない。
科学実践の自動化 - 機会、課題、および影響
科学実践の自動化は、発見の加速、再現性の向上、科学的進歩の従来の障壁の克服などの可能性を秘めている。一方で、データの質や可用性、計算複雑性、ハードウェアの制約、主観的な目標設定など、自動化を阻害する課題も存在する。
私たちの文明は終焉に近づいているのか？
私たちの文明は、自然災害や人為的な脅威によって、近い将来に終焉を迎える可能性がある。しかし、私たちが宇宙における唯一の知的生命体であるならば、私たちには文明を永続させる責任がある。
© 2024 by Linnk AI