yyama

東大で行った医療向けAIの開発の主にデータ分野について発表しました！ よかったら見てみてください！ youtu.be/fKuw7DEJmMg?si=mWEc…

We asked GPT-6 Astra to edit Qwen3.5-0.8B weights to improve math. It directly changed only 0.016% of weights, fixing 0.8B's reasoning loops & improving math up to 6x and even instruction following 3x, without gradients or training. We call this Weight-Space Programming: frontier LLMs can now natively read/write neural network weights! 🧵 Blog: rikiyat.github.io/blog/weigh…

scientific reportsの査読は何度かしたことありますがrejectで返した論文はちゃんとrejectされますし、revisionで返した場合にはちゃんとreviseされて帰ってくるし他の査読者のコメントも結構まともに見えるんですけどね。

これで最後にします。今回の件について 少しだけ補足と説明させてください。 私が「検定を選択する際に、正規性の確認はされましたでしょうか？」と質問したのには理由があります。 当日のスライドでは、アウトカムである入院日数が40±35日（平均±標準偏差、n＝15）と、平均値に対して標準偏差が大きいデータにt検定が使用されていました。 もちろん標準偏差が大きいだけで正規性がないとは断定できません。ただ、分布の偏りや外れ値の影響が気になり、ノンパラメトリック検定なども検討する必要があるのではないかと考え質問しました。 質問の意図が十分に伝わらなかった点は 私にも非があると反省しています。 次に「その場でする質問ではない」「空気を読め」「全体の場で吊し上げるような質問をするな」というご意見もいただきました。 しかし、私にそのような意図は一切ありませんでした。 検定の選択について疑問がある。 →その場で質問する。 →検定を選択する際の注意点を会場全体で共有する。 →次の研究や発表に活かしてもらう。 →組織全体の研究の質が向上する。 私はこれを期待して質問しました。 「それなら自分で勉強会を開催すればいい」というご意見も理解できます。 ただ、日々忙しい看護師さんが、業務とは別に開催される勉強会に参加するのは簡単ではありません。 だからこそ、参加者が集まる発表会の場で質問し、学びを共有することにも意味があると考えました。 そして最後に、もう1点だけ。 そもそも、私は自ら希望して看護発表会に参加したわけではありません。 看護次長から「統計のことをみんな知らないから指導してあげて」と依頼を受けたため、参加しました。そういった背景もあって、今回の質問をしました。質問の仕方には改善の余地があったと思います。 ただ、研究の質を高めるための質問まで「専門的すぎる」という理由で避けなければならないのであれば、発表会は一体何のために開催されているのでしょうか？ また、「レベルに合った質問をしろ」というご意見もあります。 しかし、統計解析を用いた研究発表に対して、その検定を選択した根拠を尋ねることが、そこまで場違いな質問なのでしょうか？ 私は発表する側も自分が使用した統計手法について、最低限の説明ができるようにしておくことが大切だと思っています。 もちろん、質問する側にも配慮は必要です。 ただ、発表者が答えられないからという理由で質問を控えることが、本当に発表者のためになるのでしょうか？ 私は、分からないことを責めるつもりはありません。 分からなかったことを、その場にいる全員の学びにつなげることこそ、研究発表会の意義の一つだと考えています。 長々すみません。以上です。

すまん笑った。 「この検定を選んだ根拠は？」って学会前の院内練習会で看護師に聞いたら、「指導してくれた〇〇大学の〇〇先生（※看護学部の教官）にそう言われたから」「〇〇先生はこれで良いって言ってました」って答えで絶句したの思い出した。

出禁でいいと思います。学会や発表会では質疑応答の時間は限られています。看護研究やリハビリの研究に術式の細かい指摘を持ち込むみたいなもので、自分が座長なら「統計の議論は別の機会にお願いします」と流す案件です。