#119: Overlapping Experiment Infrastructure

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اضافه شده در seven سال پیش

محتوای ارائه شده توسط Hajime Morrita , Jun Mukai. تمام محتوای پادکست شامل قسمت‌ها، گرافیک‌ها و توضیحات پادکست مستقیماً توسط Hajime Morrita , Jun Mukai یا شریک پلتفرم پادکست آن‌ها آپلود و ارائه می‌شوند. اگر فکر می‌کنید شخصی بدون اجازه شما از اثر دارای حق نسخه‌برداری شما استفاده می‌کند، می‌توانید روندی که در اینجا شرح داده شده است را دنبال کنید.https://fa.player.fm/legal

The Innovators & Investors Podcast

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Early-Stage Climate Tech Investing: Insights from Avesta Fund on Building Impactful Portfolios 43:26

13 روز پیش43:26

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43:26

In this episode of The Innovators & Investors Podcast, host Kristian Marquez sits down with Srikant Vasan, founder and managing partner of Avesta Fund, to explore early-stage investing focused on climate change and economic opportunity. Srikant shares his unique perspective shaped by his experience as a founder, operator, and investor, including lessons learned from Techstars and other venture ecosystems. The conversation delves into Avesta Fund’s investment approach, emphasizing portfolio construction, managing cognitive biases, and the importance of diverse expert input. Srikant also discusses the challenges and opportunities within climate tech sectors such as grid modernization, clean data centers, and sustainable transportation. Listeners will gain a comprehensive understanding of how Avesta balances impact with financial returns, collaborates with corporate partners, and navigates the complexities of investment horizons. Additionally, Srikant reflects on his eclectic career journey—from corporate consulting and startup success to philanthropic investing—and offers valuable leadership advice for entrepreneurs. This episode provides a thorough look at building a purpose-driven investment fund that aims to generate positive change while delivering solid returns. Learn more about Srikant's work at https://www.avesta.fund/ Connect with Srikant on LinkedIn at https://www.linkedin.com/in/srikantvasan/ Think you'd be a great guest on the show? Apply at https://finstratmgmt.com/innovators-investors-podcast/ Want to learn more about Kristian Marquez's work? Check out his website at https://finstratmgmt.com…

۲ سال پیش 32:56

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ウェブ検索の開発に使われていた A/B テストのインフラ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。

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#コンピューターサイエンス #テクノロジー #Computer Science #Hajime Morrita, Jun Mukai

#119: Overlapping Experiment Infrastructure

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#143 – SWE-bench: Can Language Models Resolve Real-World GitHub Issues? 36:07

38 weeks پیش36:07

36:07

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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#142: An Empirical Study of Rust-for-Linux: The Success, Dissatisfaction, and Compromise 54:05

39 weeks پیش54:05

54:05

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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#141: SQL Has Problems. We Can Fix Them: Pipe Syntax In SQL 36:55

42 weeks پیش36:55

36:55

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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#140: GSM-Symbolic: Understanding the Limitations of Mathematical Reasoning in Large Language Models 39:54

45 weeks پیش39:54

39:54

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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#139: NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis 38:00

48 weeks پیش38:00

38:00

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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#138: Distilling the Knowledge in a Neural Network 23:38

51 weeks پیش23:38

23:38

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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#137: Optimal Quantile Approximation in Streams 27:32

1 year پیش27:32

27:32

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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#136: Distinct Elements in Streams: An Algorithm for the (Text) Book 25:58

1 year پیش25:58

25:58

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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#135: In-Datacenter Performance Analysis of a Tensor Processing Unit 44:18

1 year پیش44:18

44:18

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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#134: LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models 28:40

1 year پیش28:40

28:40

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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#133: Triton: An Intermediate Language and Compiler for Tiled Neural Network Computations 30:19

1 year پیش30:19

30:19

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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#132: High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models 34:30

1 year پیش34:30

34:30

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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#131: FlashAttention: Fast and Memory-Efficient Exact Attention with IO-Awareness 30:40

1 year پیش30:40

30:40

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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#130: Diffusion models from scratch, from a new theoretical perspective 30:44

1 year پیش30:44

30:44

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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#129: Programming Massively Parallel Processors (Ch.4- Ch.6) 59:43

1 year پیش59:43

59:43

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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