Insights from recent episode analysis
Audience Interest
Podcast Focus
Publishing Consistency
Platform Reach
Insights are generated by CastFox AI using publicly available data, episode content, and proprietary models.
Total monthly reach
Estimated from 1 chart position in 1 market.
By chart position
- 🇯🇵JP · Technology#1641K to 10K
- Per-Episode Audience
Est. listeners per new episode within ~30 days
700 to 7K🎙 Biweekly cadence·146 episodes·Long inactive - Monthly Reach
Unique listeners across all episodes (30 days)
1K to 10K🇯🇵100% - Active Followers
Loyal subscribers who consistently listen
300 to 3K
Market Insights
Platform Distribution
Reach across major podcast platforms, updated hourly
Total Followers
—
Total Plays
—
Total Reviews
—
* Data sourced directly from platform APIs and aggregated hourly across all major podcast directories.
On the show
Recent episodes
#143 – SWE-bench: Can Language Models Resolve Real-World GitHub Issues?
Dec 11, 2024
36m 07s
#142: An Empirical Study of Rust-for-Linux: The Success, Dissatisfaction, and Compromise
Dec 4, 2024
54m 05s
#141: SQL Has Problems. We Can Fix Them: Pipe Syntax In SQL
Nov 13, 2024
36m 55s
#140: GSM-Symbolic: Understanding the Limitations of Mathematical Reasoning in Large Language Models
Oct 24, 2024
39m 54s
#139: NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis
Oct 2, 2024
38m 00s
Social Links & Contact
Official channels & resources
Official Website
Login
RSS Feed
Login
| Date | Episode | Description | Length | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 12/11/24 |  #143 – SWE-bench: Can Language Models Resolve Real-World GitHub Issues? | GitHub の Issue を読んでバグを直すエーアイについて森田が読みました。 | 36m 07s | ||||||
| 12/4/24 | #142: An Empirical Study of Rust-for-Linux: The Success, Dissatisfaction, and Compromise | Rust を Linux カーネルへで使う取り組みの進捗を向井がウォッチしました。 | 54m 05s | ||||||
| 11/13/24 | #141: SQL Has Problems. We Can Fix Them: Pipe Syntax In SQL | Google SQL の新しい文法を森田が紹介しました。 | 36m 55s | ||||||
| 10/24/24 | #140: GSM-Symbolic: Understanding the Limitations of Mathematical Reasoning in Large Language Models | LLM にひっかけ算数問題を出してみる話を向井が読みました。 | 39m 54s | ||||||
| 10/2/24 | #139: NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis | 写真を集めてシーンをレンダリングするニューラルネットを森田が読みました。 | 38m 00s | ||||||
| 9/11/24 | #138: Distilling the Knowledge in a Neural Network | 大きなモデルから小さなモデルを作るテクニックを向井が回願しました。 | 23m 38s | ||||||
| 8/13/24 | #137: Optimal Quantile Approximation in Streams | ストリームにパーセンタイルを計算したい森田が教科書を読みました。 | 27m 32s | ||||||
| 8/7/24 | #136: Distinct Elements in Streams: An Algorithm for the (Text) Book | 学部生にも実装できるストリームの要素カウントアルゴリズムを向井が試しました。 | 25m 58s | ||||||
| 7/2/24 | #135: In-Datacenter Performance Analysis of a Tensor Processing Unit | 行列の掛け算が得意なハードウェアについて森田が読みました。 | 44m 18s | ||||||
| 6/9/24 | #134: LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models | 巨大 ML モデルの軽量 fine-tuning 手法を向井が読みました。 | 28m 40s | ||||||
Want analysis for the episodes below?Free for Pro Submit a request, we'll have your selected episodes analyzed within an hour. Free, at no cost to you, for Pro users. | |||||||||
| 5/21/24 | #133: Triton: An Intermediate Language and Compiler for Tiled Neural Network Computations | CUDA を書かずに済む GPU カーネルの DSL について森田が読みました。 | 30m 19s | ||||||
| 5/2/24 | #132: High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models | Stable Diffusion の元論文を向井が読みました。 | 34m 30s | ||||||
| 4/23/24 | #131: FlashAttention: Fast and Memory-Efficient Exact Attention with IO-Awareness | CUDA で書かれた PyTorch 用カーネルに森田が玉砕しました。 | 30m 40s | ||||||
| 4/5/24 | #130: Diffusion models from scratch, from a new theoretical perspective | 向井が画像生成の拡散モデルに入門しました。 | 30m 44s | ||||||
| 3/26/24 | #129: Programming Massively Parallel Processors (Ch.4- Ch.6) | 森田が飽きずに CUDA の教科書を読んでます。 | 59m 43s | ||||||
| 3/9/24 | #128: Faiss: A library for efficient similarity search and clustering of dense vectors. | Meta の vector search 実装の関連論文を向井が読みました。 | 42m 38s | ||||||
| 2/29/24 | #127: Programming Massively Parallel Processors (Ch.1- Ch.3) | 森田が CUDA の入門書を読み始めました。 | 28m 52s | ||||||
| 1/30/24 | #126: Vector Database Management Systems | AI 流行りで台頭中な Vector DB のサーベイを向井が眺めました。 | 54m 03s | ||||||
| 1/23/24 | #125: Always-on Vision Processing Unit for Mobile Applications | Intel の CPU にやってきたニューラルなんとかの出自を森田がたどりました。 | 27m 46s | ||||||
| 12/22/23 | #124: GAIA: a benchmark for General AI Assistants | LLM に解かせる難問集と採点結果を向井が睨みました。 | 41m 33s | ||||||
| 12/5/23 | #123: SYCL 2020 Specification | (壊れた音声ファイルを配信してしまったので、修正したファイルで同じエピソードを再配信しています。ごめんね。）GPGPU ワナビーの森田が C++ 拡張の GPGPU 標準を眺めました。 | 37m 50s | ||||||
| 11/9/23 | #122: Lifting the veil on Meta’s microservice architecture | Meta 社のインターンが分散トレーシングで集めたログを睨んだ論文を向井が読みました。 | 54m 03s | ||||||
| 10/31/23 | #121: The SPACE of Developer Productivity | 開発生産性の測り方について森田が読みました。 | 22m 51s | ||||||
| 9/21/23 | #120: On-demand Container Loading in AWS Lambda | でかいコンテナイメージをサーバレスで高速に起動する話を向井が読みました。 | 33m 32s | ||||||
| 8/22/23 | #119: Overlapping Experiment Infrastructure | ウェブ検索の開発に使われていた A/B テストのインフラについて森田が読みました。 | 32m 56s | ||||||
Showing 25 of 146
Sponsor Intelligence
Sign in to see which brands sponsor this podcast, their ad offers, and promo codes.
Chart Positions
1 placement across 1 market.
Chart Positions
1 placement across 1 market.