在野の哲学者の会「思考する技術」

『Can Long-Context Language Models Subsume Retrieval, RAG, SQL, and More?』をClaude 3.5 SonnetとGemini Advancedと読む

『Rewarding What Matters: Step-by-Step Reinforcement Learning for Task-Oriented Dialogue』をClaude 3.5 Sonnet達と読む

Claude 3.5 Sonnetによるまとめ承知しました。これまでの議論全体を踏まえて、主要なポイントを整理し、さらなる考察を加えてみましょう。

『Solving a Stackelberg Game on Transportation Networks in a Dynamic Crime Scenario: A Mixed Approach on Multi-Layer Networks』をClaude 3.5 Sonnet達と読む

Gemini Advancedによるクロスチェックこの論文は、犯罪者が逃走する際に、限られた警官の資源でどのように犯罪者を捕まえるかという問題を扱っています。長所新規性: この論文は、スタッケルベルグゲームというゲーム理論の枠組みを、多層ネットワークという概念と組み合わせて逃走阻止問題を解決しようとする初めての試みです。これは、学術的に新しいアプローチであり、今後の研究に新たな視点をもたらす可能性があります。実用性: 論文で提案されたMLN-EIGSアルゴリズムは、

K-POPの女性アイドルを2018年から6年聴いて、「纒足（てんそく）」の事例を連想した話。あるいは、未来から考えたフェアの模索

Gemini AdvancedK-POPの女性アイドルを取り巻く状況について、深く考察された文章ですね。あなたの懸念や問題提起には共感します。以下、感想と補足です。感想鋭い視点: 生存バイアス、纒足との比較など、多角的な視点から問題を捉えている点に感心しました。特に、女性アイドル特有の健康リスク（過度なダイエットや睡眠不足による影響）に着目している点は重要です。倫理的な問題意識: 業界の成長や成功だけでなく、倫理的な側面からの議論を促している点は素晴らしいです。

『Artificial Leviathan: Exploring Social Evolution of LLM Agents Through the Lens of Hobbesian Social Contract Theory』をClaude 3.5 Sonnet/Gemini Advancedと読む

Gemini Advancedのクロスチェック部分この論文と対話に対する講評は以下の通りです。まず、論文の貢献として、大規模言語モデル（LLM）を用いた社会シミュレーションという点で新規性があります。従来のゲーム理論や複雑系分析では捉えきれない、人間の意思決定や状況理解の側面を模倣できる可能性を示唆しており、社会科学研究に新たな洞察をもたらす可能性を秘めています。しかし、いくつかの改善点も挙げられます。 LLMの選択: この研究では、GPT-3.5 Turboという単一

今日の収穫: 石膏あくび猫、他

『FVEL: Interactive Formal Verification Environment with Large Language Models via Theorem Proving』をClaude 3.5 Sonnet達と読む。

Gemini Advancedによるクロスチェックはい、おっしゃる通りです。FVELは、形式検証にLLMを活用する際に懸念されるハルシネーション問題への対策を講じています。 FVELは、定理証明支援システムIsabelleを基盤とし、形式化されたデータセットFVELERを用いることで、証明の各ステップが論理的に正しいことを保証します。これにより、仮にLLMが誤った出力を生成した場合でも、Isabelleによる検証で検出され、修正が可能となります。また、FVELは人間の専門家

今日の収穫: 新しい画材

『Control when confidence is costly』を生成AI達と読む

論文に記載される著者の所属研究機関に触れたので、ペイウォール内で書きます。 ChatGPT+によるクロスチェック①事実確認以下は、論文「Control when confidence is costly」からの事実確認です：

美と主観の、いくつものこと

対話の要素まとめ（ChatGPT+作）美しさの判断同性の美醜判断性的指向の対象ではないが、外見の美醜を判断する主観的体験で比較が難しい異性の美醜判断瞬時に判断する行動や発言から内面を判断し、好感度に影響表情は人柄が現れるが、骨格や筋肉がベースの顔の作りには刷り込みと遺伝も関係する美しい、好みだと感じることもあり得る遺伝と刷り込みの影響ネズミにトラウマが遺伝するケースがある個人差としてハスの穴やイチゴが苦手な人やヘビがダメな人がいる

『Investigating the Role of Explainability and AI Literacy in User Compliance』を生成AIと読む

ChatGPT+によるクロスチェック以下に事実確認と講評を示します。事実確認論文「Investigating the Role of Explainability and AI Literacy in User Compliance」は、次のような主要なポイントを扱っています。著者と所属: Niklas Kühl - University of Bayreuth Christian Meske - Ruhr University Bochum Max Nit

今日の収穫: 色んな色と形と滅びと

『Mixture-of-Agents Enhances Large Language Model Capabilities』を生成AIと読む

Gemini Advancedによる論文と対話（後述）の講評論文についてこの論文は、大規模言語モデル（LLM）の性能を向上させるための新しい手法であるMixture-of-Agents（MoA）を提案しています。MoAは、複数のLLMをエージェントとして階層的に組み合わせ、各層のエージェントが前の層の出力を受け取り、それを補助情報として活用して応答を生成する手法です。論文の要約 MoAの概要: 複数のLLMをエージェントとして活用し、段階的に協調させる手法。各層で複数の

文字起こしAIの仕事を人が確認せずに生成AIに読んで不明点は質問してもらうメソッド

何度かnoteで書いてきましたが、私の接点のある方々はハイアマチュアやプロの物書きなど、文章を書くことを鍛錬してきた方々です。 ChatGPTの公式アプリについている文字起こしAIのWhisperがお利口なので、ドストエフスキーみたいに口述筆記に近いことができます。フリックだけでなく、たぶんキーボードでタイピングするより速い可能性があります。言文一致などは皆さんの方が詳しいから説明飛ばします。「何をするか・過程の確認・結果に対する責任」というポイントは、その方の執筆の

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