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Google DeepMindはAlphaCode 2を導入しました:競争プログラミングの優れた進歩において、ジェミニモデルの力を利用した人工知能(AI)システム
機械学習の分野では、テキストデータの生成と理解において驚くべき進展が見られています。しかし、問題解決における新しい革新は比較的単純な算術とプログラミング問題に制約されています。競技プログラミングは、限られた時間内に複雑な問題のためのコードソリューションを書く競技者のコーディングスキルを評価する厳しいものであり、批判的思考、論理的思考、アルゴリズムとコーディングの概念の徹底的な理解が必要です。 Google DeepMindは、競技プログラミングの分野を解決し、向上させることを目指して、AlphaCode 2を導入しました。AlphaCodeよりも高速で正確さと迅速さが求められるゲームであり、AlphaCode 2は基準を引き上げ、ゲームのルールを変えました。この人工知能(AI)システムは、GoogleのGeminiチームによって2023年に作成された強力なGeminiモデルに基づいており、その洗練された論理思考と問題解決能力の基盤となっています。 チームは、AlphaCode 2のアーキテクチャは強力な大規模言語モデル(LLM)と競技プログラミングに特化した高度な検索および再順位付けシステムに基づいていると共有しています。それはコードサンプルを生成するポリシーモデルのファミリー、多様性を促進するサンプリングメカニズム、非準拠のサンプルを除去するフィルタリングメカニズム、冗長性を除去するクラスタリングアルゴリズム、および最適な候補を選ぶスコアリングモデルで構成されています。 プロセスの最初のステップは、AlphaCode 2の基盤となったGemini Proモデルです。それはGOLDトレーニングターゲットを使って厳密な調整を2回行います。1回目はCodeContestsデータセットの新バージョンに焦点を当て、多くの問題と人間が生成したコード例が含まれています。その結果、競技プログラミングで遭遇する多くの困難に対応するために特別に設計された洗練されたモデルのファミリーが生成されます。 AlphaCode 2は包括的かつ綿密なサンプリング戦略を採用しています。システムはチャレンジごとに最大100万のコードサンプルを生成し、各サンプルにランダムに温度パラメータを割り当てることで多様性を促進します。高品質のC++のサンプルがGeminiの助けを借りてAlphaCode 2に使用されています。 評価によると、AlphaCode 2は競技プログラミングのよく知られたプラットフォームであるCodeforcesで最近のテストでその能力を示しました。AlphaCode 2はたった10回の試行で驚異的な43%の問題に回答することができました。同様の状況下で25%の問題を扱った先行システムAlphaCodeに比べて、これは重要な進展です。AlphaCode 2は平均して85番目のパーセンタイルに位置し、中央値の競合相手を上回り、かつてはAIシステムの能力とは考えられていなかったレベルで動作しています。 まとめると、AlphaCode 2は競技プログラミングにおいて困難な問題に取り組むためにAIシステムを使用する方法を示す、驚くべき開発です。このシステムの成功は技術的な成果であり、人間とAIプログラマがプログラミングの限界を押し上げるために協力する可能性を示しています。
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神経回路網を最初に記述したのは神経生理学者ウォーレン・マキューロックと数学者ウォルター・ピッツであり、生物の脳のモデルとして提案されました1959年にはバーナード・ウィドローとマーシャン・ホフが…
「Pythonにおけるコードゴルフ:簡潔なプログラミングの技術をマスターする」
紹介 コードゴルフはプログラミングの魅力的な概念であり、開発者が与えられた問題を解決するために最も短いコードを書く競い合いです。これは、目的の結果を得るために可能な限り少ない文字数を使用することを目指すゲームに似ています。この記事では、Pythonのコードゴルフの方法、困難さ、アドバイス、およびベストプラクティスについてすべて説明します。 Pythonにおけるコードゴルフの技法 Pythonのシンプルな構文と表現力を活用することで、コードゴルフにはPythonがよく選ばれます。以下のいくつかの技法を使用することで、簡潔なコードを書くことができます: 文字列操作: Pythonの文字列操作の機能を使用すると、コンパクトなコードを作成することができます。文字列のスライス、連結、フォーマットを使用することで、開発者はより少ない文字数で目的の結果を得ることができます。 リスト内包表記: リスト内包表記はPythonの強力な機能であり、リストの簡潔な作成や操作を可能にします。ループや条件文を1行のコードに組み合わせることができ、全体の長さを短縮することができます。 例: 元のコード squares = []for x in range(10): squares.append(x**2) コードゴルフ squares = [x**2 for x in…
「GoとMetalシェーディング言語を通じてAppleのGPUをプログラミングする」
以下では、GoとネイティブCの間でcgoを使用してインターフェースを作成するプロセス、これを使用してAppleのMetal Performance ShadersフレームワークのObjective-Cバインディングとインターフェースを作成する方法について説明します
1. データサイエンティストになるべきでない理由 2. データサイエンティストの仕事の種類が合わない 3. 高度な技術と数学的なスキルが必要 4. 長時間の作業とプレッシャーに耐える必要がある 5. プログラミングが苦手な人には適していない 6. 単調な作業が多い場合がある 7. ビジネスとの連携が重要な役割を果たす場合もある Note The translation provided assumes that the text is asking for 7 reasons why you
「データサイエンスは本当にあなたにとって適切なキャリア選択ですか?それは状況によりますだからこそ、私たちはデータプロフェッショナルの洞察を含んだ主観的なガイドをまとめました」
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昨年、私たちはMetal.jlフレームワークというAppleハードウェアのGPUバックエンドについて紹介されましたこれは、macOSの全ポテンシャルを最大限に活用したいJuliaプラクティショナーにとって、とても興奮するニュースです...
Pythonコードの行数を100行未満で使用した動的プログラミングによる在庫最適化
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