生まれてこのかた健康や運動、食事や栄養に関心がなかったという元テスラ従業員のコンピューター科学者、アンドレイ・カルパシー氏が、何を食べ、どんな運動をし、どうやって90kgあった体重を75kgまで落としたのかをテクノロジー的視点を織り交ぜて解説しています。 Biohacking Lite http://karpathy.github.io/2020/06/11/biohacking-lite/ カルパシー氏は生まれてこのかた健康や食生活に興味がなく、運動や野菜の摂取が良いことだというざっくりとした理解しかしていなかったそうです。2019年6月、自身の体重が200ポンド(約90kg)前後だったことが判明し、適正体重である175ポンド(約79kg)にまで減量することに決めたというカルパシー氏。ダイエットを始める前に、まず生化学とエネルギーについて調査を始めたそうです。 カルパシー氏は脂肪とエネル
AIでは代替しづらい人間のスキル 小澤健祐氏:この作るAIから使うAIへの変化は、ぜひご理解をいただきたいところです。その上で今日は簡単にキャリアのお話もできればということで、これからのヒューマンスキルみたいなお話をさせていただきたいなと思っております。 こういった定義の仕方は、見たことがある方も多いかもしれませんが、今、生成AIを使うと、本当にさまざまなことができるようになっています。 どういうことかと言うと、人間のスキルをソフトスキル、ハードスキル、メタスキルに1回分解してみるとしましょう。ソフトスキルとして挙げられるのは、やっぱり人間性に近い対人関係などのスキルですよね。 どうしても型化をすることができず、何かの学習サービスで学習することが難しいものになります。ちょっとアートな側面があり、形式化されていない。だからこそAIなどの技術で代替しづらい、そして学習しづらいのが、このソフトス
UX Designチームのasakomです。今回はデザイナーの役割定義の活動の一つとして作成した、”Design Skill Map”についてお話しします。 このSkill Mapは、メルカリUX Designチームで求めるデザイナーの専門スキルを整理したものです。以前紹介したDesign Ladderは、メルカリの行動指針に基づいて作成した、デザイナーに求める態度やマインドセット。今回は専門職としてのデザイナーに必要な技術や知識をSkill Mapとしてまとめました。 UXデザイナーの役割定義や、個人の目標設定、採用の基準作りなど、チームの運用に関わる人や、メルカリのUXデザインチームが求める人材に興味のある方に、ぜひ読んでいただきたいです なぜSkill Mapを作ったかUXデザインチームの役割定義は、チームのミッション達成のために存在します。私たちのチームのミッションは、”メルカリの
ChatGPT がアプリケーションに最初に組み込まれたのは GitHub Copilot かもしれません。ここでは、ChatGPT そのものと、GitHub Copilot の双方を使って、アプリケーション開発を爆速させ、品質を少しでも向上させ。そして、Developer の皆さんのスキルを上げていくための入り口として、機能の概要を取り上げます。 内容: - Promptだけで出来るコト: 業務で使うために抑えておくべきポイント。データ・変換・抽出 - PromptのEngineeringへの適用: 企画から要件定義、設計、実装、デプロイも。 - 開発の生産性と品質をあげるための戦略: Prompt自身の現在の能力、チーム開発に向けて サンプルのPrompt: https://github.com/dahatake/ChatGPT-Prompt-Sample-Japanese/tree/m
国土交通省(法人番号2000012100001) 〒100-8918 東京都千代田区霞ヶ関2-1-3代表電話:03-5253-8111 アクセス情報・地図 プライバシーポリシー リンク・著作権・免責事項について 関連リンク集
ウェブブラウザを自動操作する際には、WebDriverやChrome DevTools Protocol (CDP) などのAPIが広く利用されています。 これらのAPIを基盤に構築された様々なブラウザ自動操作フレームワークが、テスト自動化の分野で重要な役割を果たしています。 例えば、SeleniumやPlaywrightといったフレームワークを利用して、テストの自動化に取り組まれている方もいらっしゃると思います。 私もテスト自動化フレームワークの便利さを享受する一方で、フレームワークを介さずにブラウザを自動操作する方法についての興味がわいてきました。 そこで、この記事ではWebDriverやCDPが提供するAPIを直接利用してブラウザを操作する方法を基礎から探求してみることにしました。 これにより、私たちが普段利用しているフレームワークの背後にある原理を理解し、より深い知見を得ることを目
哲学の入門書にひどくつまらないものが多いのはなぜなのか。コンサルタントの山口周さんは「古代ギリシアの哲学者が出した解答は自然科学でほぼ否定されており、『知的興味』を喚起しにくい。哲学者の結論ではなく、結論に至るプロセスにこそ学ぶものがある」という――。(第1回/全7回)
都内某社へプログラマの採用面接に赴く。就職斡旋屋から紹介された中小企業である。おれはプログラミングの経験が皆無だったから採用されることはまず無いだろうと考えていたが先ずは課題を解いてみろと斡旋屋は云う。食事と睡眠時間とその他日常の雑事を犠牲にして一ヶ月ほどで解き終わる。完了した旨を斡旋屋に報告するとあれよという間に面談の日取りを決めてきた。当日、朝からぱらついていた雨は、正午前には止み、蒸し暑い晴天へと変わっていた。都内のオフィスを訪れたおれは、こじんまりとした会議室に通された。ひとりのおとこが入ってきて、ここで一番えらいエンジニアだと名乗った。面接開始である。こちらが名乗ったのだからお前も自己紹介しろとおとこが云うのでおれも名を名乗り、用意してきた志望動機やキャリアヴィジョンをよどみなく述べた。斡旋屋と打ち合わせした通りの模範的な回答である。しかし面接官氏はそれが気に入らないらしくおれ自
もうだいぶ昔に出会った人がいる。 出会ったと言ってもネット上での話だ。 私は当時(そして今も)自分のwebサイトに文章を載せていて、そういう個人の文章が読めるサイトを紹介するリンク集に参加していた。 ある日サイトのリファラ(自分のサイトの閲覧者がどこからリンクをたどってきたか見ることができる解析)を眺めていたら、見知らぬサイトからリンクされていることに気づいた。 そのリンク元を読むと、あちらの管理人もテキストサイトをやっており、私のサイトを「たまたまリンク集から見つけて読んだ。面白かった」と紹介してくれていた。 どんな人がほめてくれたのだろうと管理人の日記を読んでみると、その人柄や日々をつづった文体が面白く、すっかりファンになってしまった私は定期的にその日記を読むようになっていた。 日々の仕事の苦労や家族とのやり取り、子どもたちの成長、そして家族の死。 全くあったこともない人物の日々・人生
はじめに 近年のAI画像生成は盗品の歴史である。danbooruという無断転載サイトから学習したNovelai。Novelaiのリークモデル。リークモデルを追加学習し、それを無断で転載したAnything。Anythingと、肖像権を無視して何万枚もの写真を無断で学習したinstagramモデルとのマージモデル(Orangemixシリーズ)。Orangemixを改造したabyss。どのモデルをとっても、それは盗品という負の要素が存在する。だから、近年のAI画像生成は盗品の歴史である。 AI絵師は、この事実を無視しつづけた。その理由はわからない。ただ、ある一つの推測を述べることはできる。「いいイラストが作れるから」という理由だ。NovelAIよりも、自分のパソコンで使えるリークモデルの方がアレンジが効いた。リークモデルよりも、anythingの方がいい絵が出た。anythingよりも、ora
GPTsという、特定の役割を持った専用のGPTを作る仕組みが最近できた。といっても、従来のGPT-4にあらかじめ特定の指示 (description)と前提知識のファイル (knowledge)を与えられるだけで、今までできなかったことができるわけではない。だけど、特定のタスクをさせる時に、それらをいちいち指定する手間を省けるので、便利な機能と言えよう。 ChatGPTにミニゲームを作らせる試みは前もやったけど、あまりうまくいかなかった。 そこで今回は以下の改良を加えて、専用のGPTを作ってみた。 最初にユーザからゲームのテーマを与えてもらう。 その後、そのテーマに沿ったゲームのアイデアを5つユーザに提示し、適切なものを選んでもらう。 選ばれたアイデアに対して、ルール作成、プレイヤー動作のコード作成、その他の動作作成、スコアリング、難易度、効果音、と順番に少しづつゲームを作らせる。 「小さ
A guide to full stack web development in Rust Super fast secure applications in a language you love The full development lifecycle Everything you need to deploy a production startup. Including... Managing the Database Infratructure as Code Ci/CD Pipelines Built on standards based best practices Create Great Looking Applications Fully responsive server side rendered applications. Pages rendered on
令和5年11月24日 関東財務局 関東財務局は、本日、株式会社ビッグモーター(本社:東京都多摩市、法人番号:9250001011590)、株式会社ビーエムホールディングス(本社:東京都多摩市、法人番号:9120001183229)及び株式会社ビーエムハナテン(本社:東京都多摩市、法人番号:6120001183462)(以下、3社を合わせ「BMグループ」という。)に対し、保険業法第307条第1項第3号の規定に基づき、下記のとおり行政処分を行う旨の命令を発出した。 記 保険業法第305条第1項の規定に基づく立入検査において認められたBMグループにおける以下の状況は、保険業法第307条第1項第3号に規定する「この法律又はこの法律に基づく内閣総理大臣の処分に違反したとき」及び「その他保険募集に関し著しく不適当な行為をしたと認められるとき」に該当するものと認められる。 (1)経営管理態勢(ガバナンス
【読売新聞】 マスクを着けていないことを注意した男性を投げ飛ばして首の骨を折る大けがを負わせたとして、兵庫県警は7日、神戸市長田区、運送業の男(25)を傷害容疑で逮捕した。容疑を一部否認しているという。 発表では、男は昨年5月31日
リンク Wikipedia 三毛別羆事件 三毛別羆事件(さんけべつひぐまじけん)は、1915年(大正4年)12月9日から12月14日にかけて、北海道苫前郡苫前村三毛別(現:苫前町三渓)六線沢で発生した熊害。三毛別事件や六線沢熊害事件(ろくせんさわゆうがいじけん)、苫前羆事件(とままえひぐまじけん)、苫前三毛別事件(とままえさんけべつじけん)とも呼ばれる。日本史上最悪の熊害と評されることもある。 地名の「三毛別」は、アイヌ語で「川下へ流しだす川」を意味する「サンケ・ペツ」に由来する。 六線沢と呼ばれていた開拓集落(現在のルペシュペナイ川上流域)の池 リンク Wikipedia 地方病 (日本住血吸虫症) 本項で解説する地方病(ちほうびょう)は、日本住血吸虫症(にほんじゅうけつきゅうちゅうしょう)の山梨県における呼称であり、長い間その原因が明らかにならず、住民らに多大な被害を与えた感染症である
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