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ineffable.ai

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wandb.ai

Weights & Biases 法律上の サポートポリシー 最終更新日: 2023 年 12 月 15 日 このサポート ポリシー (以下「ポリシー」) は、W&B と顧客間のマスター サービス契約 (以下「契約」)の一部となり、参照により契約に組み込まれます。このポリシーで定義されていない大文字の用語は、契約で定義された意味を持ちます。 1. 定義 「エラー」とは、ソフトウェアまたはサービスがドキュメントに実質的に準拠して動作しない再現可能な障害を意味し、その結果、ソフトウェアまたはサービスを使用できなくなるか、使用に重大な制限が生じます。  「エスカレーション」とは、W&B が組織の複数のレベルで継続的に取り組み、解決策を提供するプロセスを意味します。 「解決策」とは、エラーに対処する解決策または回避策を意味します。 「開始時間」とは、本ポリシーに従ってお客様から提出されたサポート リクエストを受領した後、W&B が W&B のサポート時間内に初めてエラーを認識した時間を意味します。 2. サポート時間 サポートは営業日に提供されます。「営業日」とは、下記の該当する国およびタイムゾーンにおける、祝日を除く月曜日から金曜日を指します。 日本を除く世界中のエンタープライズ顧客: 米国太平洋標準時午前 2 時から午後 5 時 日本の法人顧客*: 日本標準時午前9時から午後5時 その他のお客様: 米国太平洋標準時午前9時から午後5時※お問い合わせは日本語でも受け付けております 3. 提出 お客様は、電子メールsupport@wandb.comで W&B に通知する必要があります。W&B のサポート提供義務は、W&B が合理的に要求する情報と協力をお客様が W&B に提供することを条件とします。これには、W&B と協議した後でエラーを解決するための合理的な努力を行うこと、およびソフトウェアまたはサービスの動作に必要なすべての機器、ソフトウェア、またはハードウェアを調達、インストール、および保守することが含まれます。W&B は、満足のいく解決策を提供したと合理的に判断した場合、サポート ケースを終了する権利を留保します。 […]

arxiv.org

A system of non-tradable credits that flow between individuals like karma, hence proposed under that name, is a mechanism for repeated resource allocation that comes with attractive efficiency and fairness properties, in theory. In this study, we test karma in an online experiment in which human subjects repeatedly compete for a resource with time-varying and stochastic individual preferences or urgency to acquire the resource. We confirm that karma has significant and sustained welfare benefits even in a population with no prior training. We identify mechanism usage in contexts with sporadic high urgency, more so than with frequent moderate urgency, and implemented as a simple (binary) karma bidding scheme as particularly effective for welfare improvements: relatively larger aggregate efficiency gains are realized that are (almost) Pareto superior. These findings provide guidance for further testing and for future implementation plans of such mechanisms in the real world.

simonwillison.net

I gave a talk about accessing Large Language Models from the command-line last week as part of the Mastering LLMs: A Conference For Developers & Data Scientists six week long …

docs.pytorch.org

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