会社がなくなるタイプのレイオフ｜Nobuyuki Kubota
今年、私の勤めていた日系の会社で米国子会社を閉じることになり、私も含め従業員全員レイオフになりました。その際に、過去にレイオフされた方々のブログが非常に参考になったため、自分でも記録を残しておこうと思い、久しぶりにブログを書くことにしました。 米国におけるレイオフに関しては先人の記事が多くありますが、会社がなくなるタイプのレイオフや、小規模な会社におけるレイオフの情報はまとまったものを見かけなかったため、本記事では主にそこに注力します。 （幸い転職活動は終了しました。本当に多くの方々に助けていただき感謝しております。） 通常のレイオフとの違い元の会社が存続する一般的なレイオフと会社がなくなるタイプのレイオフではいくつか異なる点があります。その中でも最も影響の大きな違いは健康保険と401k（確定拠出年金的なもの）の扱いです。 今回は特に保険周りでできる限り準備をしたにも関わらずひどい目にあっ
激動の2024年を振り返る。そして更なる激動の2025年に思いを馳せる - Sweet Escape
はじめに 2024年を一言で言うと 会社を一つ畳むことにした プライベートな会社は目標達成 社会課題への取り組み 色んな相談にどう対応していくか イベントとかアウトプットとか 2025年に向けて 最後に はじめに 恒例の振り返りです。今年こそは年内中にしたいと思って書いてます。 2024年を一言で言うと 『激動』 昨年の『停滞』とは一変し、エンジニアリングのキャリアからビジネスサイドへと本格的に舵を切った一年だったと言える。特に後半の始まりとなる6月にジョインしたDELTAのCOOとして新しい役割を担うことになり、これまでのソフトウェアエンジニアとしてのキャリアとは異なることに日々挑戦し続けることになったのはなかなかにエキサイティングな日々でした。昨年の振り返りの最後では事業への思いを強くしつつ文章を締めていたわけだが、結果的には2024年は事業に強くコミットする役割につくことになったので
将棋AIの強化学習の基礎が根底から変わりそうな件 | やねうら王 公式サイト
将棋AIでは、教師(教師局面)を生成して、そこから評価関数パラメーターの学習を行っている。AlphaZeroなんかもそうしている。 教師は、実際に対局して生成する。ところが、この対局は、1手指すごとに何千とか何万とかの局面を探索しないといけない。Deep Learning(以下DLと略す)系の将棋AIの場合、何千とか何万の局面を探索すということは、その回数だけ推論を行うということである。普通、学習は、順伝播 逆伝播で、順伝播のコストをCとすると、逆伝播は2Cぐらい、つまり合計で3Cぐらいの計算コストを要するのだが、推論(これは順伝播)はCだから、要するに学習は3倍のコストを要する。ところが、教師生成時に1手指すのに仮に1万局面探索するとしたら、10000Cかかるわけで、これは学習コスト(3C)の3333倍である。 というように、教師生成のコストは学習時のコストとは比較にならないほどのコスト
超知能がぬるっと誕生する可能性に実感が湧かない｜bioshok
正直なところo1までは超知能の実現をまだあまり実感していなかった。しかし、oシリーズの進歩の速さとその性能飛躍の大きさに現実感が逆に今なくなっている。これは現実に起こっていることなのだろうか、と。 下手をしたら来年か再来年には人間のトップAI研究者に比肩するAIシステムが開発される可能性もあるのではないか・・・？と。 もうすぐ人間のできる殆どの認知タスクを凌駕するAIシステムが誕生するというのは文化的には何十年も前から語られていたことだし、今年の2024年6月に公開されたLeopold Aschennbrener氏のエッセイを読めば2027年末までにはAGIが開発される可能性があることは理解できた。 しかし、2024年の12月半ばに入って、o3が発表された時、少し目を疑った。o3がo1と比較していっきにおよそ人口換算100倍の能力をcodeforcesで会得したのだ。 Codeforces
RTA in Japan Winter 2024に「アクアリウムは踊らない」の解説として参加した話｜ankoTBTB(あんこつぶつぶ)
はじめまして、あんこつぶつぶと申します。タイトルにもあるとおり、2024年12月25日から開催されたRTA in Japan Winter 2024の『アクアリウムは踊らない』にて解説として参加しました。内容について賛否両論あったと思われますが、私目線での考えや感想を適当に書き散らしていこうと思います。あくまで私個人の見解であるということを忘れずに。 アーカイブ https://www.twitch.tv/videos/233807371 目次 はじめに感想を語る前に、皆さんが危惧しているであろう橙々さんとバグありRTAについてのお話からしていこうと思います。 まず今回のRTA in Japanの参加についてですが、結論から言うとグリッチ(バグ)を使った攻略と内容のネタバレに関しては、事前に橙々さんに許可をいただいております。また、発見されたバグや不具合に関してはほぼすべて橙々さんに報告済
【1泊4700円】成田空港のスーパー銭湯「空の湯」に泊まってみた！ 早朝便に最適だけどサウナーは気をつけろ……
» 【1泊4700円】成田空港のスーパー銭湯「空の湯」に泊まってみた！ 早朝便に最適だけどサウナーは気をつけろ…… 特集 飛行機で安めの早朝便。ただ、空港近くで宿泊する必要があるのが悩みどころだ。そこで成田空港の近くで泊まれる施設を探してみると、ふむふむ、『空の湯』というスーパー銭湯があるらしい。 風呂に入ってゆるりと出発も良いだろう。それくらいの気持ちで泊まってみたところ、空港に隣接してて無料送迎バスもあるし、早朝便には最適！ でも、サウナーは気をつけろ……。 ・安い 予約してみたところ今回の宿泊費は6200円。公式サイトを見ると4700円で宿泊できる日もあるようだ。予約を取ったのが宿泊日前日のためか他の近隣ホテルはもっと高かったので、宿泊料金という1点で見ると安めと言えるのではないだろうか。 無料送迎バスは成田空港第2・第3ターミナルにバス停がある。ただ、第3ターミナルは朝だけで、基本
「緑膿菌」 生命活動ほとんど停止状態で多くの抗菌薬効かず | NHK
肺の感染症などの原因になる細菌「緑膿（りょくのう）菌」は、密集し生命活動がほとんど止まった状態になると多くの抗菌薬が効かなくなることが分かったと物質・材料研究機構などが発表しました。抗菌薬が効かない「耐性菌」の対策は世界的な課題になっていて、研究チームは新たな治療法を調べるうえで重要な成果だとしています。 「緑膿菌」は免疫の低下した人に感染すると慢性的な肺感染症や、敗血症などを起こす細菌で抗菌薬が効きにくい「耐性菌」が存在するため、対策が課題となっています。 この菌は「バイオフィルム」と呼ばれる密集した塊になり、酸素が不足した状態になると、活動が不活発になるとともに薬への耐性を持つことが知られていましたが、どの程度活動が低下すると耐性を獲得するのかは詳しく分かっていませんでした。 日本の物質・材料研究機構やアメリカのカリフォルニア工科大学の研究チームは、緑膿菌がエネルギーを消費する際の微弱
日本航空で発生した大量データ送付起因のネットワーク障害についてまとめてみた - piyolog
2024年12月26日、日本航空は同社のネットワーク機器に対して大量のデータ送付を受けたことによるネットワーク障害が発生し、一部運航に影響が及んだことを明らかにしました。障害は同日14時までに復旧しています。また関連は不明ですが、その後も金融機関において大量のデータ送信に起因したとみられる障害が発生しています。ここでは関連する情報をまとめます。 大量データ受信でネットワーク機器障害 障害が発生したのは日本航空で社内外接続に使用されるネットワーク機器（ルーター）。この障害により社外通信を必要とする社内のシステム（国土交通省に飛行計画を報告する飛行情報管理システムや貨物重量を計算するシステムなど）が通信不能により使えなくなり*1、一部の航空機の運航等に影響が及ぶ不具合が生じた。 www.youtube.com 機器障害の原因について、日本航空は初報でサイバー攻撃によるものと説明*2。その後表現
DMMビットコイン流出事件 Gincoの責任とセキュリティの穴 - coki (公器）
DMMビットコインから巨額のビットコインが不正に流出した事件は、暗号資産業界に大きな衝撃を与えた。この事件の背後には、暗号資産ウォレットソフトウェア会社「Ginco」の存在があった。 警察庁は、米国連邦捜査局（FBI）及び米国国防省サイバー犯罪センター（DC3）とともに、北朝鮮を背景とするサイバー攻撃グループ「TraderTraitor」（トレイダートレイター）が、DMMビットコインから約482億円相当の暗号資産を窃取したことを特定。合同で文書を公表したことで事件の全貌が明らかになっている。 本稿では、事件の詳細とGincoの役割、そして今後の業界への影響について解説する。 北朝鮮ハッカー集団による巧妙なソーシャルエンジニアリング 警察庁の発表、そしてFBIの情報によると、犯行は北朝鮮のハッカー集団「TraderTraitor」によるものだった。彼らはLinkedIn上でGincoの従業員
オレゴン州立大学のオンラインCS学士号を1年半で卒業した | Masaki Nishi
こんにちは、Masaki Nishi@Xです。 フルタイムでエンジニアとして働きながら、1年半でアメリカのオレゴン州立大学のコンピュータサイエンス学士プログラムを卒業し、学士号を取得したため、これまでの道のりを備忘録として残したいと思います。 プログラムに入学するまでの話については、下記記事にまとめています。 なぜオレゴン州立大学の第2学士号コンピュータサイエンスプログラムを始めたのか エンジニアとして働きながらコンピュータサイエンスの有用性や必要性を感じつつも、表面的な技術を擦り続けていて、本腰を入れて学ぶ機会がありませんでした。 また、学問として体系的に学んでこなかったという一種のコンプレックスをずっと感じていたので、発展的な内容を扱う大学院ではなく学部から入る決断をしました。 オレゴン州立大学は、第2学士号としてのコンピュータサイエンスプログラムをオンラインで提供しており、通常の4年
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