この記事では、大規模言語モデル（LLM）は世界を真に理解しているのではなく、テキストシーケンスの予測に優れていると主張しています。チェス、画像のブレンドモード、Pythonのマルチスレッドプログラミングなどの例を通して、著者はLLMが一見妥当な回答を生成できる一方で、基礎となる論理や規則を理解していないことを示しています。修正されても、LLMは基本的な概念に苦労します。著者は、LLMの成功はエンジニアリングの努力によるものであり、真の世界理解によるものではないと述べ、「世界モデル」に関するブレークスルーを予測し、真の汎用人工知能につながると考えています。
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この記事では、C++におけるthread_local変数の性能上の問題を深く掘り下げています。アセンブリコードの解析を通して、特にコンストラクタを持つthread_local変数や、共有ライブラリで使用されるthread_local変数において、様々な状況での性能差が明らかになります。単純なアクセスであっても、コンストラクタの呼び出し、共有ライブラリの動的ロードなどの要因により、パフォーマンスが劇的に低下する可能性があります。この記事は、性能最適化のガイドラインを示し、将来的な改善策についても議論することで、開発者がthread_localのパフォーマンス上の落とし穴を回避する手助けとなります。
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この記事は、エンジニアがForthプログラミング言語を学んで使用した経験について記しています。当初、Forthの簡潔さと拡張性に魅了された著者は、pForthのソースコードを深く掘り下げ、コンパイル時の自己修正機能に驚嘆しました。しかし、現実世界のプロジェクトでは、Forthは数値計算には適しているものの、テキスト処理などのタスクには苦労することが分かりました。カスタムハードウェアの組込みシステムを設計する際に、著者はForthを利用してシステムのCPU命令セットを設計しましたが、最終的にはC言語の方が効率的であると判断し、Forthの使用を諦めました。著者は、Forthは極めて効率性を求めるミニマリストなエンジニアにとって理想的である一方で、自分自身はより実用的なアプローチを好み、より広く使用されているプログラミング言語を選択すると結論づけています。
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