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#141: SQL Has Problems. We Can Fix Them: Pipe Syntax In SQL
Manage episode 449911211 series 2151064
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Google SQL の新しい文法を森田が紹介しました。ご意見感想などは Reddit やおたより投書箱にお寄せください。iTunes のレビューや星もよろしくね。
- SQL Has Problems. We Can Fix Them: Pipe Syntax In SQL
- PRQL
- Pipe syntax | BigQuery | Google Cloud
- SQLite Forum: Interesting paper from Google on pipe syntax on SQL
147 episoder
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1 #143 – SWE-bench: Can Language Models Resolve Real-World GitHub Issues? 36:07
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GitHub の Issue を読んでバグを直すエーアイについて森田が読みました。ご意見感想などは Reddit や おたより投書箱 にお寄せください。 iTunes のレビューや星 もよろしくね。 [2310.06770] SWE-bench: Can Language Models Resolve Real-World GitHub Issues? [2405.15793] SWE-agent: Agent-Computer Interfaces Enable Automated Software Engineering SWE-bench Introducing SWE-bench Verified | OpenAI The new Claude 3.5 Sonnet, Computer Use, and Building SOTA Agents — with Erik Schluntz, Anthropic…
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1 #142: An Empirical Study of Rust-for-Linux: The Success, Dissatisfaction, and Compromise 54:05
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Rust を Linux カーネルへで使う取り組みの進捗を 向井 がウォッチしました。ご意見感想などは Reddit や おたより投書箱 にお寄せください。 iTunes のレビューや星 もよろしくね。 An Empirical Study of Rust-for-Linux: The Success, Dissatisfaction, and Compromise | USENIX Rust for Linux
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1 #141: SQL Has Problems. We Can Fix Them: Pipe Syntax In SQL 36:55
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Google SQL の新しい文法を森田が紹介しました。ご意見感想などは Reddit や おたより投書箱 にお寄せください。 iTunes のレビューや星 もよろしくね。 SQL Has Problems. We Can Fix Them: Pipe Syntax In SQL PRQL Pipe syntax | BigQuery | Google Cloud SQLite Forum: Interesting paper from Google on pipe syntax on SQL
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1 #140: GSM-Symbolic: Understanding the Limitations of Mathematical Reasoning in Large Language Models 39:54
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LLM にひっかけ算数問題を出してみる話を 向井 が読みました。ご意見感想などは Reddit や おたより投書箱 にお寄せください。 iTunes のレビューや星 もよろしくね。 [2410.05229] GSM-Symbolic: Understanding the Limitations of Mathematical Reasoning in Large Language Models GitHub – openai/grade-school-math
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1 #139: NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis 38:00
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写真を集めてシーンをレンダリングするニューラルネットを森田が読みました。ご意見感想などは Reddit や おたより投書箱 にお寄せください。 iTunes のレビューや星 もよろしくね。 NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis NeRF Tutorial ECCV 2022 illuminate.google.com
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1 #138: Distilling the Knowledge in a Neural Network 23:38
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大きなモデルから小さなモデルを作るテクニックを 向井 が回願しました。ご意見感想などは Reddit や おたより投書箱 にお寄せください。 iTunes のレビューや星 もよろしくね。 [1503.02531] Distilling the Knowledge in a Neural Network
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1 #137: Optimal Quantile Approximation in Streams 27:32
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ストリームにパーセンタイルを計算したい森田が教科書を読みました。ご意見感想などは Reddit や おたより投書箱 にお寄せください。 iTunes のレビューや星 もよろしくね。 [1603.05346v2] Optimal Quantile Approximation in Streams Small Summaries for Big Data Data Types – Presto 0.288 Documentation Estimating Percentile Values | Snowflake Documentation KLL sketch vs t-digest – DataSketches…
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1 #136: Distinct Elements in Streams: An Algorithm for the (Text) Book 25:58
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学部生にも実装できるストリームの要素カウントアルゴリズムを 向井 が試しました。ご意見感想などは Reddit や おたより投書箱 にお寄せください。 iTunes のレビューや星 もよろしくね。 [2301.10191] Distinct Elements in Streams: An Algorithm for the (Text) Book The CVM Algorithm for Estimating Distinct Elements in Streams Computer scientists invent an efficient new way to count | Hacker News…
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1 #135: In-Datacenter Performance Analysis of a Tensor Processing Unit 44:18
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行列の掛け算が得意なハードウェアについて森田が読みました。ご意見感想などは Reddit やおたより投書箱にお寄せください。iTunes のレビューや星もよろしくね。 [1704.04760] In-Datacenter Performance Analysis of a Tensor Processing Unit Systolic Arrays – an overview | ScienceDirect Topics Pallas: a JAX kernel language — JAX documentation About Groq – Fast AI Inference The Design Process for Google’s Training Chips: TPUv2 and TPUv3 | IEEE Journals & Magazine | IEEE Xplore…
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1 #134: LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models 28:40
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巨大 ML モデルの軽量 fine-tuning 手法を 向井 が読みました。ご意見感想などは Reddit や おたより投書箱 にお寄せください。 iTunes のレビューや星 もよろしくね。 [2106.09685] LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models
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1 #133: Triton: An Intermediate Language and Compiler for Tiled Neural Network Computations 30:19
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CUDA を書かずに済む GPU カーネルの DSL について森田が読みました。ご意見感想などは Reddit や おたより投書箱 にお寄せください。 iTunes のレビューや星 もよろしくね。 Triton: An Intermediate Language and Compiler for Tiled Neural Network Computations Introducing Triton: Open-source GPU programming for neural networks | OpenAI Welcome to Triton’s documentation! — Triton documentation Hello Triton.ipynb – Colab #01: Tensor Comprehensions, Rust Belt – Misreading Chat #23 – Halide: Decoupling Algorithms from Schedules for High-Performance Image Processing – Misreading Chat #27 – Julia: A Fresh Approach to Numerical Computing – Misreading Chat…
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1 #132: High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models 34:30
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Stable Diffusion の元論文を 向井 が読みました。ご意見感想などは Reddit や おたより投書箱 にお寄せください。 iTunes のレビューや星 もよろしくね。 [2112.10752] High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models [2105.05233] Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis Classifier-Free Diffusion Guidance | OpenReview What are Diffusion Models? | Lil’Log…
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1 #131: FlashAttention: Fast and Memory-Efficient Exact Attention with IO-Awareness 30:40
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CUDA で書かれた PyTorch 用カーネルに森田が玉砕しました。ご意見感想などは Reddit や おたより投書箱 にお寄せください。 iTunes のレビューや星 もよろしくね。 [2205.14135] FlashAttention: Fast and Memory-Efficient Exact Attention with IO-Awareness GitHub – Dao-AILab/flash-attention: Fast and memory-efficient exact attention GitHub – NVIDIA/apex: A PyTorch Extension: Tools for easy mixed precision and distributed training in Pytorch [2307.08691] FlashAttention-2: Faster Attention with Better Parallelism and Work Partitioning [2112.05682] Self-attention Does Not Need $O(n^2)$ Memory GitHub – tspeterkim/flash-attention-minimal: Flash Attention in ~100 lines of CUDA (forward pass only)…
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1 #130: Diffusion models from scratch, from a new theoretical perspective 30:44
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向井 が画像生成の拡散モデルに入門しました。ご意見感想などは Reddit や おたより投書箱 にお寄せください。 iTunes のレビューや星 もよろしくね。 Diffusion models from scratch [1503.03585] Deep Unsupervised Learning using Nonequilibrium Thermodynamics [2006.11239] Denoising Diffusion Probabilistic Models
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1 #129: Programming Massively Parallel Processors (Ch.4- Ch.6) 59:43
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森田が飽きずに CUDA の教科書を読んでます。ご意見感想などは Reddit や おたより投書箱 にお寄せください。 iTunes のレビューや星 もよろしくね。 Programming Massively Parallel Processors: A Hands-on Approach ( Amazon.co.jp , Elsevier ) NVIDIA H100 Tensor Core GPU Architecture Overview
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