英語を母語としない人が書いた文章が「AIにより作成されたもの」と誤検知されている
ChatGPTやBardのような高度な文章作成能力を有するチャットAIの登場により、「AIが作成した文章」を判別するためのツールが求められるようになっており、日本の企業もChatGPTの文章を判別するためのソフトウェアを開発したことが報じられています。しかし、この種のツールは英語を母語としない人が書いた文章を「AIにより作成されたもの」と判別してしまうことが最新の研究により明らかになりました。 GPT detectors are biased against non-native English writers: Patterns https://www.cell.com/patterns/fulltext/S2666-3899(23)00130-7 Programs to detect AI discriminate against non-native English speakers
知識0の状態からたった2時間でVSCodeの拡張機能を作った話 - Qiita
はじめに こんにちはkenです。エディターはVS Codeを使ってます。 突然ですがみなさん、普段開発をしていて 「VS Code にこんな拡張機能、あったらいいのにな〜」 と思うことありませんか？ 私はあります。しょっちゅうあります。 そこで先日、予定がない休日を利用して拡張機能の開発に挑戦してみることにしました。 最初は拡張機能の開発をどのように進めていけばよいのか全くわからず、そもそも拡張機能でどこまでのことを実現できるのかすらわかりませんでした。ましてや実装についての知識なんて皆無です。 「これは完成まで1日くらい、いや下手すると3日くらいかかるかな」と考えていたのですが、いざやってみるとたった2時間で作れてしまったので今回はその経験についてお話ししたいと思います。 この記事を読んで、 「こんなにお手軽なら自分にも作れそうだ！」 と感じてくれたら幸いです。 本題 作りたかったものと
世界最速レベルの性能を持つリレーショナルデータベース管理システム「劔（Tsurugi）」を開発
世界最速レベルの性能を持つリレーショナルデータベース管理システム「劔（Tsurugi）」を開発― 処理性能456万TPSと応答遅延219ナノ秒を実現 ― 日本電気（株）と（株）ノーチラス・テクノロジーズはNEDOの「高効率・高速処理を可能とするAIチップ・次世代コンピューティングの技術開発」（以下、委託事業）において、世界最速レベルの性能を持つリレーショナルデータベース管理システム「劔（Tsurugi）」（以下、劔）を開発しました。 劔は、次世代のデータベースに用いられるハードウエア環境（メニーコア・大容量メモリーなど）に適合したシステムであり、ハードウエアの性能が向上するほどシステムの性能も高まる特性を有しています。32以上のコア数を有するハードウエアにおいては、世界最速レベルの処理性能456万TPSと219ナノ秒の応答遅延を実現しました。 劔の導入によって、複雑なバッチ処理とオンライン
2023年にエンジニアな私がマネジメントに目覚めてから読んでよかった3冊 - Lean Baseball
タイトルそのままのエントリーです. 気がつけば現職含めて「エンジニアのマネジメント」を行う職種を6年ちょいやらせてもらっています. マネジメントをする・しないを含めてキャリアパスどうする? マネジメントをやるとして何を教科書にしたら? 今どきの開発スタンス・マネジメントってどうしたら? みたいな悩みや迷い（&やっぱコードを書くエンジニアの仕事良さそうという脱マネジメントの検討*1）は常にありますが, 今年はそれに応えてくれる良著3冊に出会いました. スタッフエンジニア エンジニアのためのマネジメント入門 人が増えても速くならない 以上の3冊です. この3冊です（結論） スタッフエンジニア マネジメントを超えるリーダーシップ 作者:Will Larson日経BPAmazon エンジニアのためのマネジメント入門 作者:佐藤 大典技術評論社Amazon 人が増えても速くならない ～変化を抱擁せよ
森永卓郎氏 財務省は“カルト教団”痛烈批判「貯金してるのに増税させてと、わけの分からない理論を」（スポニチアネックス） - Yahoo!ニュース
独協大教授で経済アナリストの森永卓郎氏（65）が10日、TOKYO MX「バラいろダンディ」（月～金曜後9・00）に生出演し、税収増と増税のからくりを解説した。 昨年度の税収は71兆1374億円で、3年連続で過去最高額を更新。ところが、政府は減税はおろか、退職金の課税強化などを念頭に掲げており、今後も大増税の波はとどまりそうもない。 税収増の理由について、森永氏は「円安による物価高」を挙げた。「物価が高くなれば、消費が増えますから、自動的に消費税が増えるという構造。最近、大手企業を中心にコスト増の分を値上げするだけじゃなく、もうけを増やすために値上げするというのが広がっている。もうけが増えると、法人税は増える。物価が上がると賃金が上がりますよね。賃金が上がった分だけ累進課税になっているから、もっと所得税が増える。基幹税がみんな増えているという構造」と解説した。 森永氏は、国民負担率の現状に
俺の町には植物園がない
結局俺は、洒落たハイソな店でウインドウショッピングとか、立派な劇場で高尚な観劇とか、空いた時間でボルダリングとか、そういう都市的なアクティビティには興味がなくて、ただ植物園に行ってウロウロして、でけえ温室に入りてえだけなんだよな 植物園って、人が並んでねえ入り口で高くて400円程度のチケットを買うところからもう始まってんじゃん 800円とか1200円とかじゃなくてさあ、300円とか400円とか、ヘタしたら温室入らねえならタダだったりするわけじゃん その、やっすい入場料を払いながらよ、受付のある事務所に設営された、葉っぱの栞を作ってみよう！とか、まつぼっくりを拾おう！みたいな企画を目の端に捉えてさ、ヒア・イット・ビギンズ、俺の一日が始まるということになる 植物にそんなに言うほど興味ねえし、オフシーズンに来てるからさあ、実際園内に入っても、解像度はずっと低いままなんだよ 時期が良けりゃ花が咲い
私たちのR: ベストプラクティスの探求
紹介 『私たちのR』は宋財泫（SONG Jaehyun）と 矢内勇生が共同で執筆するRプログラミングの「入門書」である。統計学の本ではない。 また、本書はデータ分析の手法の解説書でもない。Rを用いたデータ分析については他の本を参照されたい。私たちが専門とする政治学におけるデータ分析については、以下の本を勧める。 浅野正彦, 矢内勇生. 2018. 『Rによる計量政治学』オーム社. 飯田健. 2013.『計量政治分析』共立出版. 今井耕介（粕谷裕子, 原田勝孝, 久保浩樹 訳）2018.『社会科学のためのデータ分析入門（上）（下）』岩波書店. 本書が想定するのは、次のような希望をもつ読者である。 分析に入るまでの段階、つまりデータの入手やクリーニング方法が知りたい 分析結果を自分の思いどおりに可視化したい 複数のモデルを効率的に分析したい Rでシミュレーションがしたい Rと友達になりたい 本
VS CodeでJupyterしてみよう
Jupyterは、オープンソースで開発が進められているプロジェクト（Project Jupyter）です。Pythonなどのプログラミング言語で記述された実行可能なコードと、Markdownで記述されたコードに関連ドキュメントを、「ノートブック」と呼ばれる単一のファイルにまとめることが可能な環境の構築を目指しています。 このプロジェクトの代表的な成果物が、コードとドキュメントをひとまとめに扱えるノートブックをWebブラウザ上で実現するWebアプリ「Jupyter Notebook」や「JupyterLab」です。Visual Studio Code（以下、VS Code）にPython拡張機能とJupyter拡張機能をインストールすることで、このノートブック環境をVS Code内で実現できます。今回はその基本を見ていくことにしましょう。 必要なもの 以前のバージョンのVS CodeではPy
sys.path.append() を使わないでください - Qiita
sys.path.append() を使わないでください はじめに まず結論だけ言います。 Poetry を使って sys.path.append() を封印しましょう。 なにがあったのか それは新たな開発チームに配属されて、キャッチアップのためにPJのコードを読んでいたときのことでした。 「ん？このモジュールには sys.path.append("/path/to/src") があるぞ？ってことは……」 「やられた！ありとあらゆるモジュールとテストに sys.path.append("/path/to/src") がいる！！」 なぜ問題か ひとことで言えば、モジュールがパスに依存します。では、一体どういう問題が起きるのか？具体例を見ていきましょう。 ケース1: 別名のユーザで実行できない "/path/to/src" を絶対パスで書いた場合、 "/home/hoge/src" のようにユ
【Python】Bokehでインタラクティブなデータ可視化 -ソースコードあり-｜はやぶさの技術ノート
こんにちは。 現役エンジニアの”はやぶさ”@Cpp_Learningです。仕事でもプライベートでも機械学習で色々やってます。 今回はBokehによるインタラクティブなデータ可視化について紹介します。 Bokehを使うモチベーション データ分析するとき、可視化して”データをしっかり観察”することが重要です。 Pythonには matplotlib , seaborn などの優秀な可視化ライブラリがあります。ただ、以下のようなインタラクティブな可視化をしたいときもあります。 インタラクティブなデータ可視化 pic.twitter.com/ivLLyqmm4D — はやぶさ (@Cpp_Learning) June 7, 2020 Bokeh , Plotlyを使えば、上図のようなグラフ描画＋マウス操作を実現できます。Bokehの方が比較的簡単だと思うので、本記事でBokehの基本的な使い方を紹
pythonでデータ分析から可視化まで行う【サンプルコード付き】｜python-manブログ
pythonでデータ分析から可視化を行う方法可視化を行うためには、まずはpythonでデータ分析を行う必要があります Pythonでデータ分析を行うならば、以下のライブラリがおすすめです pandasnumpyscikit-learn特にpandasとnumpyはcsvファイルを読み込むことができるので、データ分析を行いやすいライブラリと言えます Pandasとnumpyでcsvファイルを読み込む方法は以下の記事を参考にしてください scikit-learnは機械学習ライブラリであり、分類や回帰分析、クラスタリング、主成分分析などを行うことができます 前処理や統計処理に関しては、以下の記事で詳細に解説をしているので、そちらを参考にしてください pythonで統計学を学ぶメリット〜実際の学習手順を紹介〜近年、データサイエンティストの需要が高まってきていますが、データサイエンティスト必須能力と
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【やじうまPC Watch】 「👍」は契約上の同意として有効。カナダの裁判所で判決
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