#wcsc34 わたしの将棋エンジン、きふわらべユージングシーショーギの解説( ＾ω＾ ) 評価関数は２つの指し手関係( ＾ω＾ ) pic.twitter.com/euL412XNin

これ以上評価関数を複雑にしてもしかたないので、とりあえずこれで…

めっちゃコンサバな評価関数使ってるな pic.twitter.com/xXnpoHXtMD

オセロにNNUE-likeな評価関数を実装するの、精度的にはある程度うまく行ったけど、速度がこれまでの1/10未満になってしまい、厳しい（もう少し最適化すると倍くらいにはなりそうではある）

@制御屋さん 最適制御で入力するエネルギーを最小化するために設定する作用や評価関数に∫(入力する力)²dtみたいな項を導入するのってしきたり？(ちなみに∫Fvdtだと"仕事をしたことにならない例"に限らず実際にアクチュエータに投入するエネルギーを反映できない？)

HoneyWaffleさんは評価関数にBLOSSOMを使用してくれているので応援してます。実はBLOSSOMの学習時の教師データの割合は、振り飛車6割、角換わり３割、その他１割で、振り飛車(特に角交換振り飛車)とは相性が良いのだ。

State-tuningだけど、 Loss 評価関数に、Orpoや、DPOをいれるとどうなるんだろうか？ 上手くいけば、LoRAの代わりになれると思う

【謎のBARで謎のマッチング】 1×1=1 1×-1=-1 -1×-1=1 組み合わせによって、 人のポテンシャルが引き出されるか どうかは変わる。 また、プラスかマイナスかを 判断するのも自分の脳内の 評価関数(バイアス)によりけり。 出会う人たちがいろんなマッチングに よって楽しく、嬉しく、幸せに… pic.twitter.com/6mSyO9hJbE

評価された評価関数いっぱい作って実験結果と共にたくさんオープンにしていったらまあまあ人類に貢献できる気がする。その思想がGuardrails.ai な気もしますが

逆に理学系は「生物多様性が確保されると何が嬉しいんですか？」「『世界をよくする』の評価関数の定義は？」とかを大真面目に聞いてるイメージ

DSPy Optimizer 結局自動の評価関数をどう作るかがムズいのでそこが Human-in-the-loop にできるといいのかもしれない、それでプロンプトガチャガチャするより早く望む質に辿り着けるなら全然良さそう感

たかが１万円札１枚を破れない守銭奴たちに自分自身の重要性評価関数なんて一生かかっても理解は出来やしない。 pic.twitter.com/PdMWdSyBqd

最近思うのがデータとか言いながらケーススタディ始める人多くないか？ってところ。データを気にするのならニュースという完全に無作為とは言えない視聴率という評価関数によって恣意的な抽出が為された固有事例をベースにものを語るよりも統計の方がデータのバイアスを排除できて具合が良いんだけど。

エネルギー様態相が情報 相転移のフラクタル・レイヤーが自己組織化 情報読取り作用に「意識」が発生する クオリア・評価関数・メタ作用 意味付与・価値創造・歴史性・物語性 情報の読取りから創作へ 情報プールにおける編集作用

ねね将棋、評価関数がさすがに古いのかfloodgateで苦戦。レートは3700前後ですが、4100ぐらいまでの相手には一発入るので大会では覚悟の準備をしておいてください。

消化関数ってタイポしてた。評価関数だ。

そもそも「かけた時間で割る」という評価はあまり理にかなってない。それなら「基本の時間をオーバーしたら、毎分◯点差し引く」の方が良い。最適化考えたとき、評価関数に割り算いれて、かつ制約がないなら、そりゃ分母を最小にするようにするわな

将棋AIのリアル大会に初めて出てみたいという人は、既存ソフトの定跡か評価関数を差し替えて、ノートパソコンで思考するだけの構成から始めるのが良いです。これなら本番固有のトラブルはほぼないと思います。クラウドを使うと起動が複雑、独自探索部は想定外の通信で落ちる、iPhoneは配線が複雑(!?)。

Ponanzaとは、東京大学将棋部に在籍の山本一成が、2009年に開発したコンピュータ将棋のソフトウェアのこと。評価関数の学習手法のBonanzaを参考に開発。#DX #将棋 #DX検定 #IT事例 #Ponanza dx.moonring.net

返信先:@nkogiso1制約条件満たしているかのチェックと、制約入れた・入れないの比較もするので置き忘れは大丈夫そうです。何を推定状態量にするのか、制約条件は推定状態量側で入れるか評価関数側で対処するか、を考えるところが設計の面白さだと思っています。 不確定性は評価関数側でうまく設定できそうです。

最初、臓器の名前が出てきた時は、AIのレイヤーや、AIを構成する機能のメタファーかと思った。もしくは評価関数。実際はそうでは無くて、実在した人間の意識をコピーした人造人間だった。 ビッグデータでは無くて1人の人間が知り得る小さなデータだった

テキストで最適レギュレータの評価関数がR＝１になっているけど，一般にはRも存在するらしい あと，これは逆に，書籍でC'QCの項がただのQになっている，今は誤植だと思っているがワカラン（５０ PBR-1B'Pの項の符号が反転しているのが関係していると考える

- eavluateという評価関数が用意されている > predict（実行）、データセット、評価器（関数）（独自に定義することも可能） ・Annotation Queue - 実行結果をAnnotation Queueの入れて、コメント（評価）などを記入できる -正解の応答を編集して、Data setに組み入れることも可能

二次形式評価関数のQは重み，

問題は制御が共通普遍化した評価関数に従うと、個が消える。「個のイデア」、天使論（一個が一種（普遍））の導入が必定か・・・。

機械学習に最急降下法が使われてるって聞いても ？評価関数は？ ってなって、普通に評価関数求めるの難しくね？（ものによる）何かもっと気軽にやってるよな...ん？ってなる

「お前！？」の観点から、CrossEntropyLossで省エネだけでなく、報酬をGreedyに取りに行く評価関数が面白そう。「嘘をつくこと」で自分が有利になる感覚とか、機械学習を超えた人間学習。

n駒関係評価関数->データ依存 直観評価関数->精度が悪い 高階評価関数->時間がかかる データ依存問題を解決しないと、進捗は停滞したまんま

Weave の評価関数に Elyza-tasks-100 を組み込んで elyza-7b-instructとcommand-r-plusでお試し。 評価者はGemini。 wandb.github.io/weave/ ・elyza-7b-Instruct {'elyza_tasks_100_score': {'mean': 2.49}, 'model_latency': {'mean': 104.48897054195405}} ・command-r-plus… pic.twitter.com/XkMUSVfS2K

返信先:@bDfbZBmNkdEeeaMわっしー常駐← 頭脳派のようで評価関数の壊れているあたりが共感できる(汗)。

#キャルちゃんのquantphチェック 量子アニーリング(QA)やQAOAを、ロバスト最適化問題(問題を定義するデータが不正確な場合の最適化問題)に適用。QAの量子確率性を活用し、またQAOA内のパラメータと評価関数を調整することで、ロバストな最適解を得るための2手法を提案した。 arxiv.org/abs/2404.16784 pic.twitter.com/Dm9cfgjHN8

Japanese-Chat-Umievo-itr001-7b、進化的マージの評価関数にもElyzaTasks100を使ったということでいいのだろうか？ ものすごく高コストな気がするが、評価もローカルで行えるなら、その手も取れるということか。

ジェンダーがコミュニケーション上の評価関数に大きく影響するのはたぶんそうなんだろうなと経験上思う＝偏見をもっているが、個人差もかなり大きい。

普通の条件分岐より、評価関数と確率による分岐のほうが頑健に作れるケースが思ったより多いな。端末に合わせた解像度の調整とかも、分岐でやると条件複雑にしないと脆くなりやすいように見える。

評価関数重すぎて胃が破裂しそう

LVMが良いとこまで進化すれば、絵の状況を見たまま評価してテキストが生成される状態になる。 これを絵の解釈が揺らがないレベルでガチガチに固めたテキストと絵の組み合わせで逆回しで学習に回すと、LVM自身を評価関数にしながら画像生成AIの再発明ができる 半導体はしぬ

前に見たマックの最強デッキ構築に似ている、とても好き（ヤバい解を例示することで評価関数設計の難しさが分かるので）

NNUE評価関数、新しい時代の夜明け | やねうら王 公式サイト yaneuraou.yaneu.com/2022/06/09/nnu… 名人戦第2局の夜配信、ABEMA将棋Chと朝日新聞社 囲碁将棋TVで評価値の乖離が続いてたけど、今はDeep Learning系とNNUE系に分かれるらしい AI学習はもうDL一択だと思ってたけど、将棋ソフトはそうでもないのか

ラッキーナンバーの戦略を考えたいなー、と思って手が滑って変な方向に捗ってしまった（仕事はどこへｗ）。 それっぽい動きができるだけのまだ何も考えられないやつが出来上がってきた。 評価関数とか考えないと～（趣味でやるにはわたしの実力的に少し重いかもｗ） #ふわわちゎ pic.twitter.com/7N8qmqF61O