RAGは要らない　私にはね

一時期は職場ローカルLLMを立ち上げてRAGを使って業務課題を解こうと思っていた。しかし、そんな物は不要だ。どうしても最初に考えたときは演繹法的な発想で考えるからRAGが必須だと思っていたが、全然そんな事は無い。本気でやろうとするとRAGの扱いにくさが課題になるだろう。手を出さなくて良かった。AI展示会でも最近はRAGを全面に推してるところは減ってきた。

Google AI Studioを使うと圏論が計算できるのかもしれない...

検証中。出来たら凄いな。（これ、一ヶ月考えても分からなかった） 一箇所、間違いがあったけど残りは合ってる気がする。 回答結果はこれ。どのエディターで見ればわかりやすいのかな。 τ_A,C,B,D ◦ τ_A,B,C,D を計算します。 まず、τ_A,B,C,D は以下の形でした。 τ_A,B,C,D : (A × B) × (C × D) → (A × C) × (B × D) τ<su

ウイングマンのBDが高すぎる...

買えんな、16,000円！

そうか、中学の理科で習った原子論モデルは今ではもう廃れたのか。今の教科書を見てみたいな。真ん中に核があって周りに電子という、大雑把なモノだった。

アイデア：表組OCRデータを生成AIで機械学習っぽく解析できないか？

以下、色々と続くけど何とかしてくれるらしい👍 この表組みデータをOCR出力から整形するには、以下の方法が考えられます。 目標 OCR出力を、次のような構造化データ（JSON形式）に変換することを目指します。 [ { "観点": "目的", "位相的データ解析 (TDA)": "データの形状や構造（トポロジー）を解析して、隠れたパターンや周期性を発見", "グラフニューラルネットワーク (GNN)": "グラフ構造を持つデータに対して、ノードやエッジの情報を使って予測や分

量子コンピューターを最低限度で理解するのに必要な章

もんの凄い難しいな。 全然分からない（笑） 第一章の1.2 第二章の2.2までをなんとなく 第四章はテンソル積だから必須 第五章は量子もつれだから必須 第七章は量子測定だから図だけは見る 後は意味不明。 今回はこれくらいにしておいてやるかな。 後はこの2冊いくか。私にはそれで十分かな。

iPhoneでバーコードリーダーとOCRスキャナーが0円で出来るなんて聞いてない

※極めて地味だと思われるだろうが、この発見は直近１年間では最も嬉しいモノだった。 iPhoneカメラでOCR機能はあるんだけど。物流現場じゃ使えないよ。 １）カメラを起動して ２）右下に出るボタンを押して ３）固定表示されたテキストを選択して ４）「コピー」を選ぶ必要が有る 何とか自動化したい。 機能制限のあるiPhoneなのでね。ちょっと一工夫。 ①ショートカットを作成 ②「1枚の写真を背面カメラで撮る」 ③「写真からテキストを抽出」 ④「画像からテキストをクリップボー

”最近の若者”は、”本当に”　本を読まないといけないのか？

本を読むという行為が形式化されているんだったら、それはやらなくてもいい。本来の「本を読む」という行為の目的は情報のインプットであって、インプットがあればアウトプットの質が上がる。つまりは人の成す行為の質を高める事が目的であって、本を読む事自体はKPIですらない。（個人のKPI設定に関する感想です） 私も最近は会社でPCを触っている時間は恐ろしく減った。画面を触ってる時間をKPIにされたら、私なんて全く働いてない事になる。しかし会社は私の評価を「PCを触っている時間」ではなく

モノイド圏

P54の1〜3行目が理解できないのでいつの間にか一ヶ月も経っていた。久しぶりに見返すとスーっと分かった。少し進んでおくか。

業務カレンダーを埋め尽くす

会社にOutLookが導入された時からやってるから、もう10年になるか。文字通りに、カレンダーの出社時間を”1時間単位で”全て何らかの帯で埋める。最初の頃は完了形で終わってから日報の感覚で何をやってたのか記録していた。新人時代に日報を書かされると嫌だったが、あれは自分の行為に自信を持てなかったからだ。今は暇な日の外出だろうが、勉強時間だろうが自信を持って書ける。私的には一番駄目なスケジュールはコーディングだ。あんなのは1時間/日以下だ。 佐々木かをりさんが、手帳のスケジュー

物理学というものには疎いのだが...

高校時代でも物理は苦手だった。更に輪をかけて化学も生物も出来なかったから物理を選んだに過ぎない。そして を読むと、最初にプランクが量子力学の発端を開くことになる発見は、なんだか帰納的な考え方に読める。一般的な事象について、物理学者は演繹法なのか帰納法なのかどちらを使って式を導くものだろうか？ つまり観測結果ありきなのか、理論ありきなのか。 ちなみに今の私は物理学者でも研究者でもなんでもないが、物流現場の熟練者を相手に皆の判断データだけから彼らの経験則を言葉と数値として抜

機械学習ツールのまとめ2024/12現在

新しい技術がどんどん目の前に出てくるのでおいつかない。 これだけあると、案件ごとに適切な物を選ぶことが出来るな。