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Notice of Convocation Annual General Meeting 2024 が出ていますね

世界の運用会社 買え‼️ 世界の運用資産規模トップの運用会社上位20社（単位：百万米ドル） 注釈： 数値：2021年12月31日現在 追加の調査結果は、2019年以降の関連データをまとめた2021年の資産運用会社ランキングの一部データに基づいています。 順位 運用会社名 国 総資産額 1. BlackRock 米国 $10,010,143 2. Vanguard Group 米国 $8,466,372 3. Fidelity Investments 米国 $4,233,825 4. State Street Global 米国 $4,138,172 5. J.P. Morgan Chase 米国 $3,113,000 6. Allianz Group ドイツ $2,954,432 7. Capital Group 米国 $2,715,178 8. Goldman Sachs Group 米国 $2,470,000 9. BNY Mellon 米国 $2,434,330 10. Amundi フランス $2,332,454 11. UBS スイス $2,124,000 12. Legal & General Group イギリス $1,917,486 13. Prudential Financial 米国 $1,742,326 14. T. Rowe Price Group 米国 $1,687,800 15. Invesco 米国 $1,610,915 16. Northern Trust 米国 $1,607,100 17. Franklin Templeton 米国 $1,578,124 18. Morgan Stanley Inv. Mgmt. 米国 $1,492,849 19. BNP Paribas フランス $1,439,280 20. Wellington Mgmt. 米国 $1,425,481

128 2024/10/29(火) 22:01 >>127 石破内閣支持率32％　自公連立政権望まない53％　政界再編による新たな枠組み望む31.５％ [2024年10月29日19時46分] ://www.nikkansports.com/m/general/news/202410290001446_m.html 政党支持率 自民31・8％ 立民20・3% 維新5・3％　 国民民主党9・8％ 公明3・4％ れいわ新選組6・7％ 共産党2・1％ 参政党1・7％ 日本保守党は1・7％、 社民党0・6％ 無党派層は15・0％

入試問題の精度の話なのか。 そんな時代が来たのね。 >オルツの「LHTM-OPT2」、日本語RAG（検索拡張生成）で軽量型LLMとして世界最高の精度と推論速度を実現 >～国内一の日本語推論能力を有する軽量型言語モデルで日本語AIの新たなユースケースを創出～ > >株式会社オルツ（260A:本社：東京都港区、代表取締役：米倉 千貴、以下、オルツ）は、当社が開発する軽量大規模言語モデル「LHTM-OPT」シリーズの最新バージョン「LHTM-OPT2（ラートム・オプト2）」をリリースいたしました。「LHTM-OPT2」は、RAG（検索拡張生成）の精度を最適化する軽量型LLMであり、日本語RAG精度において、軽量型LLMで世界最高精度を達成したことをお知らせいたします。 > >Wiki RAGデータセットを作成する手法は、日本語Wikipediaから特定の段落を抽出し、その段落に基づく質問を生成し、[段落、 質問、 正解] の３つ組を作成することです。このデータは、専門家の手によって再度確認、修正を行うことで、高品質のRAGベンチマークになります。 >また、東京大学入学試験の国語科目データセット評価では、東京大学入学試験における国語大学科目問題の前提テキスト（段落）とその設問をRAGの入力とし、LLMがその段落と設問から生成した回答を専門家が評価しました。 >評価結果では、Wikipedia RAGデータセットでは、「LHTM-OPT2」が、GPT-4oと同等レベルの精度（LHTM-OPT2：91.0%、GPT-4o：90.8%）を達成しました。また、東大入試国語科目におけるRAGに関する質問では、「LHTM-OPT2」が、GPT-4oの94%の精度を達成しました。 >さらに、RAG評価においては、国内の全ての軽量型LLM（パラメータ数が10B以下のLLM）を上回る高い精度を達成し、「JGLUE（Japanese General Language Understanding Evaluation）」ベンチマークや「Japanese MT-Bench（MTベンチ）」でも、軽量型LLMとしての最高スコアを記録しました。 >推論速度に関しては、SambaNova社の協力を得て、日本語推論において平均速度500TPS（トークン／秒）、最大速度796TPSを確認しました。この速度は、日本語LLM推論速度の最高記録です。

オルツの「LHTM-OPT2」、日本語RAG（検索拡張生成）で軽量型LLMとして世界最高の精度と推論速度を実現 ～国内一の日本語推論能力を有する軽量型言語モデルで日本語AIの新たなユースケースを創出～ 株式会社オルツ（260A:本社：東京都港区、代表取締役：米倉 千貴、以下、オルツ）は、当社が開発する軽量大規模言語モデル「LHTM-OPT」シリーズの最新バージョン「LHTM-OPT2（ラートム・オプト2）」をリリースいたしました。「LHTM-OPT2」は、RAG（検索拡張生成）の精度を最適化する軽量型LLMであり、日本語RAG精度において、軽量型LLMで世界最高精度を達成したことをお知らせいたします。 　Wiki RAGデータセットを作成する手法は、日本語Wikipediaから特定の段落を抽出し、その段落に基づく質問を生成し、[段落、 質問、 正解] の３つ組を作成することです。このデータは、専門家の手によって再度確認、修正を行うことで、高品質のRAGベンチマークになります。 　また、東京大学入学試験の国語科目データセット評価では、東京大学入学試験における国語大学科目問題の前提テキスト（段落）とその設問をRAGの入力とし、LLMがその段落と設問から生成した回答を専門家が評価しました。 　評価結果では、Wikipedia RAGデータセットでは、「LHTM-OPT2」が、GPT-4oと同等レベルの精度（LHTM-OPT2：91.0%、GPT-4o：90.8%）を達成しました。また、東大入試国語科目におけるRAGに関する質問では、「LHTM-OPT2」が、GPT-4oの94%の精度を達成しました。 　さらに、RAG評価においては、国内の全ての軽量型LLM（パラメータ数が10B以下のLLM）を上回る高い精度を達成し、「JGLUE（Japanese General Language Understanding Evaluation）」ベンチマークや「Japanese MT-Bench（MTベンチ）」でも、軽量型LLMとしての最高スコアを記録しました。 　推論速度に関しては、SambaNova社の協力を得て、日本語推論において平均速度500TPS（トークン／秒）、最大速度796TPSを確認しました。この速度は、日本語LLM推論速度の最高記録です。

「LHTM-OPT」は、小規模GPUマシンで実用的な、パラメータ数が最適化された新たな軽量型大規模言語モデルです。この度、「LHTM-OPT」シリーズの最新バージョン「LHTM-OPT2」の日本語RAG精度にあたり、オルツが独自に開発したWikipediaデータからのRAG質問・回答のデータセット（Wiki RAGデータセット）と、東京大学入学試験の国語科目データセットを用いて評価を行いました。 　Wiki RAGデータセットを作成する手法は、日本語Wikipediaから特定の段落を抽出し、その段落に基づく質問を生成し、[段落、 質問、 正解] の３つ組を作成することです。このデータは、専門家の手によって再度確認、修正を行うことで、高品質のRAGベンチマークになります。 　また、東京大学入学試験の国語科目データセット評価では、東京大学入学試験※2 における国語大学科目問題の前提テキスト（段落）とその設問をRAGの入力とし、LLMがその段落と設問から生成した回答を専門家が評価しました。 　評価結果では、Wikipedia RAGデータセットでは、「LHTM-OPT2」が、GPT-4oと同等レベルの精度（LHTM-OPT2：91.0%、GPT-4o：90.8%）を達成しました。また、東大入試国語科目におけるRAGに関する質問では、「LHTM-OPT2」が、GPT-4oの94%の精度を達成しました。 　さらに、RAG評価においては、国内の全ての軽量型LLM（パラメータ数が10B以下のLLM）を上回る高い精度を達成し、「JGLUE（Japanese General Language Understanding Evaluation）」ベンチマークや「Japanese MT-Bench（MTベンチ）※3」でも、軽量型LLMとしての最高スコアを記録しました。 　推論速度に関しては、SambaNova社の協力を得て、日本語推論において平均速度500TPS（トークン／秒）、最大速度796TPSを確認しました。この速度は、日本語LLM推論速度の最高記録※4 です。

◎If the "different dimension" continues for 20 years, it can no longer be called a different dimension! Even when young people reach the age of 20, they have only ever known a different dimension, and even though the main issue in the general election is measures to combat rising prices, inflationary policies cannot be stopped... "etc."! ◎「異次元」が20年も続くと、もはや異次元とは呼べない！若者は20歳になっても異次元しか知らないし、総選挙では物価上昇対策が最大の争点なのにインフレ政策は止められない…など々！

As announced in the 'Notice Regarding the Gratis Allotment of Stock Acquisition Rights (Unlisted)' dated August 6, 2024, regarding the exercise of the 11th Stock Acquisition Rights (hereinafter referred to as 'the Stock Acquisition Rights'), the exercise by EVO FUND, disclosed in the 'Notification Regarding the Results of the Exercise of the 11th Stock Acquisition Rights (General Investor Portion) and the Total Number of Issued Shares and Transfer by Sale of Stock Acquisition Rights and the Recording of Extraordinary Income' dated October 22, 2024, has been completed. As a result of this exercise, all of the Stock Acquisition Rights have been fully exercised. Additionally, we hereby inform you that today, we have conducted the early redemption of the 2nd Series of Ordinary Bonds issued on June 24, 2024

Seth Keshel @RealSKeshel General Election - National Among Latino voters 🟥 Trump 49% (+11) 🟦 Harris 38% USA Today/ Suffolk U.| 10/14-10/18 もう一度言うが、もしこれが少しでも真実で、トランプ氏が勝つどころか、事実上分裂すれば、全国的にラテン系票は… 地震が勝利 FLとTX +15%以上 簡単に勝てる アリゾナ州、ネバダ州、ノースカロライナ州、ジョージア州 潜在的な勝利 ニューメキシコ州、バージニア州 思ったより近い ニュージャージー州、コロラド州 大幅な利益率の改善 カリフォルニア州、ニューヨーク州 午後9:52 · 2024年10月22日 やっぱりCA州とNY州しか残らん うそです、、、もう少しあります

　どうして「総」選挙なのか？ 　英語では「general election」と言う。それを「全員改選」という意味で総選挙にしたのだろうか？でも、日本の参議院とか米国の上院の方が半分改選という特別なやり方であって、general electionは一般的、通常の選挙だ。 　普通に衆議院選挙でいいんじゃない？？