LLM Hacker News Apr 18, 2026 1 min read
HNがMacMindを押し上げたのは、transformerをinspectできる大きさまで縮めたからだ。Macintosh SE/30上のHyperTalkで、1,216-parameter modelがembeddings、positional encoding、self-attention、backpropagation、gradient descentを使いFFT bit-reversalを学ぶ。
HNがMacMindを押し上げたのは、transformerをinspectできる大きさまで縮めたからだ。Macintosh SE/30上のHyperTalkで、1,216-parameter modelがembeddings、positional encoding、self-attention、backpropagation、gradient descentを使いFFT bit-reversalを学ぶ。