米国スタートアップのレイオフする側の話
米国のスタートアップやビッグテックといえば高給取りやワークライフバランスとセットにしてレイオフについて語られることが多い。レイオフする側についてはあまり出回らないので、米国のスタートアップで働く開発チームのマネジャーの立場から書いてみたいと思う。 まず、レイオフにも種類がある。大きく分けて組織改編に伴うものと、個人のパフォーマンスないしは行動規定違反によるものがある。今回は個人のパフォーマンス起因のレイオフについて書く。 個人のパフォーマンスによるレイオフの場合、通常は事前に何度かフィードバックがマネジャーからある。ビッグテックの場合はPIPという再トレーニングプログラムがあるが、昔いたテックカンパニーでは自分の周りでPIPを受けている人を見かけたことがなく、その後は中堅 - 小規模なスタートアップにしか勤めたことがないので、詳しくない。 ともかく、フィードバックの後に改善が見られない場合
AIが「心の理論」テストで人間超え、この結果は何を意味するか
人工知能(AI)モデルが、人間の感情理解力を測るテストで人間並み、時に上回る成績を収めたことが分かった。ただ、訓練データにそうしたタスクが含まれていた可能性も否定できず、大規模言語モデルが「人のように」考えているわけではない。 by Rhiannon Williams2024.05.22 275 23 人間は複雑な存在だ。私たちのコミュニケーションの方法は多層的であり、心理学者たちは対話から意味や理解を推測する能力を測るためのテストを数多く考案してきた。 人工知能（AI）モデルは、こうしたテストでますます優れた結果を出している。ネイチャー・ヒューマン・ビヘイビア（Nature Human Behavior）に5月20日に掲載された新たな研究によると、一部の大規模言語モデル（LLM）は人の心理状態を追跡する能力（いわゆる「心の理論」と呼ばれる）を測るために設計されたタスクを与えられた場合、人
AWS Observability Best Practices
Home Home Guides Data types Tools Curated recipes FAQ Contributors オブザーバビリティとは¶ 概要¶ オブザーバビリティとは、観測対象のシステムからのシグナルに基づいて、継続的にアクション可能な洞察を生成および発見する機能です。つまり、オブザーバビリティを使用すると、システムの状態を外部出力から理解し、(修正)アクションを実行できます。 対処する問題¶ コンピュータシステムは、CPU 時間、メモリ、ディスク領域などの低レベルのシグナルや、API 応答時間、エラー、トランザクション毎秒などの高レベルかつビジネス上のシグナルを観測することで測定されます。 システムの可観測性は、その運用と開発コストに大きな影響を与えます。観測可能なシステムは、操作者に意味のある実行可能なデータを提供し、(インシデント応答の高速化、開発者生産性の向
DB設計書の管理が楽になるDBML入門 – DBMLの書き方,dbdiagram.io, dbdocs の紹介 – | SIOS Tech. Lab
Table users { id integer [pk] first_name varchar last_name varchar email varchar [not null] password varchar [note: 'Hashed password'] created_at datetime [not null, default: `now()`] updated_at datetime Indexes { email [unique, name: "ui_users_email"] } Note: 'table: users' } 上記のテーブル定義を dbdiagram.io の左側のコード記載部分に張り付けると右側にプレビューが表示されます。 以下は dbdiagram.io でのプレビューをした時の表示です。(Noteの箇所は説明のため加工しています) (1) Ta
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