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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。

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。

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。

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。

巨大 ML モデルの軽量 fine-tuning 手法を向井が読みました。

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。

Stable Diffusion の元論文を向井が読みました。

CUDA で書かれた PyTorch 用カーネルに森田が玉砕しました。

向井が画像生成の拡散モデルに入門しました。

森田が飽きずに CUDA の教科書を読んでます。

Meta の vector search 実装の関連論文を向井が読みました。

森田が CUDA の入門書を読み始めました。

AI 流行りで台頭中な Vector DB のサーベイを向井が眺めました。

Intel の CPU にやってきたニューラルなんとかの出自を森田がたどりました。

LLM に解かせる難問集と採点結果を向井が睨みました。