前にChatGPTなどのLLM（大規模言語モデル）を使って小さなゲームを作るのはまだ難しいのでは、という記事を書いた。 ChatGPT を用いたゲーム考案の方法はいくつか考えられるが、ChatGPT に新しいゲームを考えさせ、それを実装させることは難しい。少なくとも現状の ChatGPT には、以下の課題があるように思える。 ChatGPT に、実装可能なアルゴリズムのレベルまで詳細化された、新しいゲームのアイデアを考えさせるのは難しい。 ChatGPT は、今までにない新しいアルゴリズムを、ソースコードとして実装することを不得意としている。 GPT-〇〇 になればこの辺の問題は解決される？ 分からない。 画像生成 AI の急激な改善を見ていると、半年後にはこの辺の問題は解決するのかもしれない。モデルの規模で乗り越えられる課題なのか、そもそもアプローチとして筋悪なのか、どちらかは現時点では
こんにちは！ミラティブのフロントエンドエンジニア どじねこ です。 今回は、ミラティブを支える社内向けの管理システムにおいて、機能開発の体験を改善する取り組みを「MUI と Zod、React Hook Form の活用術」としてご紹介させていただきます。 前提 ミラティブでは、他の多くの Web サービスと同様に配信者さんの登録した情報や配信の履歴を管理する社内向けのシステムが存在しています。 特に管理システムのフロントエンドにおいては、その特性上入力フォームの実装がその大半を占めています。 日々の機能開発においては、そうした管理システムに実装された入力フォームの新規実装や機能拡張が行われています。 課題 一般的な入力フォームでは、画面の初期描画の際にすでに設定済みの値をフォームに適用する初期化処理や、入力された内容を検証して必要に応じてエラー表示するバリデーション処理が必要です。 ミラ
強化学習におけるLLMの活用パターン調査 はじめに：実世界における強化学習の課題 LLM×強化学習 人間はゼロショット推論によりサンプル効率の良い学習ができる LLMによるゼロショット推論の例 さまざまなLLM活用パターン 1. 報酬モデルとしてのLLM LLMによる代理報酬モデル VLMによる外観ベース代理報酬モデル 外部知識にもとづく報酬モデル設計 2. 計画モデルとしてのLLM LLMによるセマンティック計画 LLMによる構造的な探索計画 3. 方策モデルとしてのLLM LLM as 確率方策 マルチモーダルLLM as 確率方策 参考：GPTアーキテクチャの転用 4. 世界モデルとしてのLLM Language Models Meet World Models (あとで書く) おわりに：VLM as 確率方策に期待 はじめに：実世界における強化学習の課題 レトロゲームで人間並みのパ
オブジェクト指向言語の話をするときに便利なように、Javaを中心にプログラミング言語をまとめてみました。 Javaに影響与えるか、Javaから影響を受けるか、という感じですね。 Simula オブジェクト指向はここから始まったと言われています。 クラス、オブジェクト、継承、仮想関数(多態)といった、オブジェクト指向の基本要素が備わっていました。 ただし、「オブジェクト指向」という言葉は生まれていません。 Smalltalk Simulaから発想を得て「オブジェクト指向」という言葉を生んだのはアラン・ケイでした。 しかし、モデルとしてはSimulaとは異なりメッセージングを主体としたものでした。また、アラン・ケイの「オブジェクト指向」はプログラミングのパラダイムだけではなく、人がコンピュータをどのように扱うかというメタファであり、ダイナブックというハードウェアやそのユーザーインタフェースを含
こんにちは。MNTSQの下村です。 コーポレートエンジニアとして、MNTSQ従業員の生産系向上施策等を実施していたりします。 Twitterもやっているのでフォローしてもらえると嬉しいです！ こんなアイコンです 本日は社員からの問い合わせ業務 いわゆる ヘルプデスク業務について効率化するためのツールを自作した 話を書いてみます。 この記事の要約 一人目コーポレートエンジニアとして参画したがヘルプデスク業務が非効率だったので効率化した。 質問に対して特定のemojiを押すとGitHub ProjectsのItemを作成するようにした。 SlackスレッドのコメントとGitHub ProjectsのItemを双方向同期するようにした。 Azure OpenAIも利用して効率化した。 きっかけ 2023年5月からMNTSQの一人目コーポレートエンジニアとして参画しています。 情報システムを色々と
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