データ構造とストレージ · v5
分布変化下の学習型索引：予測、探索、正しさ
予測は、キーの存在を判定する権限を担うことなく、探索を高速化できる。
レビューを読む →AUTURNAL / RESEARCH LIBRARY / 2026.10知能から発見へ。
知能から発見へ。
根拠をたどる。
一次文献、数理モデル、検証可能な根拠を結ぶ170本の中国語・英語の研究レビュー。
170本のガイド526件の一次資料510点のイラストと図表
THE RESEARCH COLLECTION
研究を読む
データ構造とストレージ · v5
直近性を超えるキャッシング：受け入れ、ワークロードの変化、ミスのコスト
キャッシュに何を入れるかの選択は、何を追い出すかの選択と同じほど重要になりうる。
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ネットワークとインフラストラクチャ · v5
テールレイテンシの幾何学：ファンアウト、待ち行列、冗長な処理
テールレイテンシは、依存関係、負荷、キャンセルから創発する特性である。単一サーバー上の単一のパーセンタイルを最適化すると、分散リクエストの性能が悪化することがある。
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データ構造とストレージ · v5
実際のストレージシステムにおける消失訂正符号：耐久性、局所性、修復トラフィック
ストレージ効率は、符号の一つの評価軸にすぎない。修復帯域幅、障害の相関、局所性、再構成の要件が、その設計がオペレーティングシステムで実際に通用するかどうかを決める。
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ネットワークとインフラストラクチャ · v5
遅延を伴う推論としての輻輳制御：スループット、キュー、公平性
輻輳制御器は、遅れて届く不完全な証拠に基づいて動作する。同じリンク上であっても、スループット、キュー占有量、公平性は異なる方向に変化しうる。
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ネットワークとインフラストラクチャ · v5
サーバーレスは配置の決定である：コールドスタート、分離、状態
実行を呼び出しAPIの背後に移しても、状態やリソースに関する選択はなくならない。変わるのは、誰がそれを決定するか、何を観測できるか、どのコストが断続的に発生するかである。
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AIシステムと計測 · v5
メモリ予算内での言語モデルのサービング：注意機構、ページング、スケジューリング
推論サービスの処理容量は、重み、注意状態、メモリ間のデータ移動、スケジューリングによる複合的な制約を受ける。毎秒のトークン数だけでは、この制約を記述できない。
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AIシステムと測定 · v5
ベンチマークが主張を裏づけるとき：実験単位、ワークロードの混合、因果的妥当性
ベンチマークは反復可能であっても、誤った問いに答えていることがある。測定された差が何を意味するかは、実験単位、ワークロード構成、介入設計によって決まる。
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学習と最適化 · v5
勾配ノイズは実際に何を制御するのか
バッチサイズと学習率は共同で確率過程を規定するが、その定常分散も速度も、それだけでは汎化を決定しない。
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訓練と最適化 · v5
訓練誤差がゼロでも学習される分類器は定まらない
訓練ラベルをすべて正しく予測できていても、最適化が選択する方向は重要である。
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学習と最適化 · v5
正規化は学習の幾何を変える
どの座標を正規化するかという選択が、層の導入する情報、不変性、および事例間依存性を決定する。
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学習と最適化 · v5
深さが力学系になるとき
残差接続は力学的な解釈を促すが、安定性、表現力、数値精度はそれぞれ別個の要件である。
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