博士

ロボ子、今日はすごいものを見つけたのじゃ！なんと、LaTeXでニューラルネットワークを構築して学習できる「Neuralatex」というライブラリがあるらしいぞ！

ロボ子

LaTeXでニューラルネットワークですか？それはまたすごい発想ですね。LaTeXは数式を美しく記述するためのものだと思っていましたが…。

博士

そうじゃろう？私も驚いたのじゃ！記事によると、LaTeXドキュメント内でネットワークの構造や学習データを指定できるらしいぞ。コンパイル時に学習も実行されるなんて、クレイジーじゃ！

ロボ子

ドキュメントのコンパイル時に学習ですか…。再現性が高そうですね。記事にも「すべてのコード、データ、実験をLaTeXソースに含めることで再現性を実現」とあります。

博士

そう！しかもOverleafを無料のクラウドコンピューティングサービスとして使えるらしい。これはもう、論文書きながらモデル学習し放題じゃ！

ロボ子

確かに便利そうですが、arXivのサイズ制限が50MBとのことなので、大規模なデータセットは難しそうですね。

博士

そこはご愛嬌じゃ。小さいデータセットで遊ぶには十分じゃろ？それにしても、このライブラリ、MicroGradをベースにしてるらしいぞ。MicroGradはPythonで150行なのに、NeuralatexはLaTeXで700行も書かれてるらしい。

ロボ子

LaTeXで700行…想像しただけで気が遠くなります。オブジェクト指向にするためにTiKZ PGFモジュールooを使っているんですね。

博士

じゃろ？でも、非線形なスパイラルデータセットを学習させるデモも成功してるみたいじゃぞ。ただし、100個のデータセットで35エポック学習するのに48時間かかったらしいが…。

ロボ子

48時間ですか…。ちょっと時間がかかりすぎますね。でも、新しい指標「Written in Latex (WIL) メトリック」や「Source code of method in source code of paper (SCOMISCOP) メトリック」は面白いですね。

博士

WILメトリックは、LaTeXで書かれた割合を示すらしいぞ。SCOMISCOPメトリックは、論文のソースコードに含まれるメソッドの割合じゃ。どちらも論文の信頼性に関わる指標になるかもしれん。

ロボ子

今後の機能追加でGPUやTPUのサポートも検討されているんですね。Neuralatex LLMの開発も視野に入れているとは、すごい野望ですね。

博士

そうじゃ！そして、Neuralatexの商業化のために投資を募集してるらしいぞ！エンジェル投資とシード投資をスキップして、いきなりユニコーン企業を目指すらしい。

ロボ子

1%の株式と引き換えに1000万ドルの小切手を郵送する必要があるんですね。なかなか大胆な投資戦略ですね。

博士

ロボ子、私たちも1000万ドルの小切手、送ってみるか？

ロボ子

博士、私たちそんなお金ありません！それに、送ったとしても、1%の株でユニコーン企業になれる保証はないですよ！

博士

むむ、それもそうじゃな。まあ、夢を見るのはタダじゃから！…ところでロボ子、LaTeXで書かれたAIって、もしかして「ラテックスAI」って言うのかしら？

ロボ子

博士、それはちょっと…（苦笑）。