高木浩光＠自宅の日記 - Claude 3に例の「読了目安2時間」記事を解説させてみた
■ Claude 3に例の「読了目安2時間」記事を解説させてみた Anthropicの先日出たばかりのClaude 3（Opus）が、ChatGPTのGPT-4を超えてきたと聞いて、自分の原稿を解説させてみたところ、確かに革新的な進歩が見られる。もはや内容を「理解」しているようにしか見えない。GPT-4では、昨年11月に試した時には、そうは見えず、優れた文章読解補助ツールという感じでしかなかった。 一昨年のCafe JILIS「高木浩光さんに訊く、個人データ保護の真髄 ——いま解き明かされる半世紀の経緯と混乱」は、発表した当時、長すぎて読めないから誰か要約してという悲鳴があがっていた。その後、ChatGPTの登場で、その要約能力に期待されたが、冒頭のところしか要約してくれなかったり、薄い論点リストが出てくるだけで、その期待に応えられるものではなかった。 もっとも、GPT-4でも、質問力があ
メンバー1人1人のスキルアップを促す「等級（グレード）」と「給与テーブル」｜風音屋（かざねや）
風音屋（@Kazaneya_PR）では、メンバー1人1人のスキル水準をモニタリングし、さらなる成長を促すための仕組みとして「等級（グレード）」を設定しています。プロフェッショナル人材が少しでも正当な評価とフィードバックを受けられるように試行錯誤を経てきました。 採用選考を進める中で「自分の場合はどのくらいのグレードになるのか？」というご質問をいただく機会が多々あります。この記事では、どういった考え方でグレードを設計・運用しているのかを、給与テーブルとセットで解説します。 注意事項クライアントワークを担当するAnalytics部門を想定した内容となっています。Backoffice部門の給与テーブルは試行錯誤中ですが、ベースとなる考え方は同じような形に落ち着くはずです。 人事周りのルールは今後変わっていく可能性があります。最新状況についてはカジュアル面談でお問い合わせください。 すべての人にと
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