2024年5月23日のブックマーク (8件)

  • メタのAI部門トップ、大規模言語モデルが「人間レベルの知恵」を持つことはないと発言 | Forbes JAPAN 公式サイト(フォーブス ジャパン)

    メタのAI部門のトップを務めるヤン・ルカンは、5月22日に公開されたフィナンシャル・タイムズ(FT)によるインタビューの中で、OpenAIChatGPTグーグルのGemini(ジェミニ)などのAIは、将来的に「人間レベルの知能には到達できない」と語った。 彼のこの発言は、4月末の決算発表でAI投資の拡大を宣言して投資家の不安を煽り、2000億ドル(約31兆円)もの時価総額を消失させたメタの今後の計画についての洞察を与えるものだ。 ChatGPTやジェミニ、メタのLlama(ラマ)のような人気の生成AIツールの基盤となる大規模言語モデル(LLM)は、「人間のレベルのプランニングや推論に到達することはできない」とルカンはFTに語った。 このようなAIモデルは、膨大な量のデータを使って訓練されるが、正確な答えを導く能力は、「訓練されたデータの性質によって制限される」とルカンは言う。これは、こ

    メタのAI部門トップ、大規模言語モデルが「人間レベルの知恵」を持つことはないと発言 | Forbes JAPAN 公式サイト(フォーブス ジャパン)
    eagleyama
    eagleyama 2024/05/23
    関係者にとっては普通の話しでは?
  • サイバーエージェント、新卒エンジニアの研修資料を2つ無料公開 「システム運用」と「オブザーバビリティ」を解説

    関連記事 上司や部下に読ませたい? とある地方自治体の「会議改善に関するガイドライン」が分かりやすいと話題に 新潟県柏崎市が公開した「会議改善に関するガイドライン」が、Xやはてなブックマークで話題だ。同市がDXに伴う既存業務の見直しに当たって、会議の質を向上するために策定したもので、SNSなどでは「自治体からこれが出てくるのは画期的」「同僚や役員に読ませたい」といった声も出ている。 「テスト文字列にうんこと入れるな」──ゲーム会社の新卒向け資料“2024年版”が公開 テスト環境で悪ふざけするリスク説く 「テスト文字列にうんこと入れるな」──そんなふうに訴える新入社員向けの研修資料の2024年版が公開中だ。軽い気持ちで入れたテスト文字列が社外に漏えいした際のリスクについて説明した資料で、新たに事例などを加筆している。 早速出たぞ、24年度研修資料 新卒向け「エンジニア基礎」、ウィルゲートが公

    サイバーエージェント、新卒エンジニアの研修資料を2つ無料公開 「システム運用」と「オブザーバビリティ」を解説
    eagleyama
    eagleyama 2024/05/23
  • アメリカで急成長している高収入の仕事トップ20 [2024年版]

    Madison Hoff [原文] (翻訳:仲田文子、編集:井上俊彦) May. 21, 2024, 10:30 AM 働き方 50,712 ソフトウェア開発者の推計年収中央値は13万2270ドル(約2050万円)で、2022年から2032年にかけてのこの職種における雇用増加数は、41万400人と予測されている。 Luis Alvarez/Getty Images ソフトウェア開発者の年収は高く、その数も2022年から2032年にかけて増加すると予測されている。 Business Insiderは雇用増加数予測と年収中央値の推計値に基づき、「アメリカで急成長している高収入の仕事ランキング」を作成した。 それによると「診療看護師」は5位にランクインした。 さっそくネタバレするが、Business Insiderが作成した「アメリカで急成長している高収入の仕事ランキング」のトップは「ソフトウェ

    アメリカで急成長している高収入の仕事トップ20 [2024年版]
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    eagleyama 2024/05/23
    医療系がたくさん
  • イーサ現物ETFの承認でETH価格が1万ドルに到達と予想|承認は2025年か

    米国証券取引委員会(SEC)のイーサ現物ETF承認によって、イーサ価格が1万ドルになる可能性が指摘されている。 ネクソのプライムブローカー部門の責任者であるアンドレイ・ストイチェフ氏は、承認プロセスには数か月かかるかもしれないが、ETFの開始はETHの価格にとって大きな推進力となる可能性があると主張した。 ストイチェフ氏はコインテレグラフに以下のように語った。 「米国のETH ETFやアジアの同様の製品が、2024年末までに資産が10,000ドルに達する助けとなり、ビットコインのETF後のパフォーマンスに追いつく可能性がある。」 この予測は、ETHが過去24時間で21%以上急騰し、過去2か月以来の高値である3,771ドルで取引された中での発言だ。 ETH/USDT, 1-day chart. Source: CoinMarketCapETHの急騰は、米国証券取引委員会(SEC)が政治的な動

    イーサ現物ETFの承認でETH価格が1万ドルに到達と予想|承認は2025年か
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    eagleyama 2024/05/23
  • LayerXさん向け新卒研修の内容を一部公開します|長村禎庸@EVeM

    はじめに当日の様子先日、LayerXさんに新卒でご入社された方向けにビジネスパーソンとしての基マインドセットをお伝えする研修を1日かけて実施しました。 EVeMはマネジメントトレーニングの会社ですのでサービスとして「新卒研修」を提供しているわけではないのですが、大変お世話になっている業界の友人である石黒さん(@takaya_i)からのご依頼ということもあり、LayerXさん限定ということで提供させていただきました。 サービスとして提供してはいないので他の会社さんではやれないのですが、記事ではLayerXさんの許可をいただき、実施した内容の一部を公開させていただきます。今回は新卒の方向けにということで提供しましたが、内容としては新卒の方に限らず、全てのビジネスパーソンの方にお役に立てる内容になっていると思います。 スタートアップに新卒でご入社された方に、またそれに限らずで働く全ての方に、

    LayerXさん向け新卒研修の内容を一部公開します|長村禎庸@EVeM
    eagleyama
    eagleyama 2024/05/23
    これを習うのもつらいことだな、新卒に戻れないのか
  • 政令指定都市のスタートアップ支援金ランキング!5位は横浜市、4位は仙台市、ではトップ3は?(東洋経済オンライン) - Yahoo!ニュース

    スタートアップの支援は都道府県だけでなく、政令指定都市(政令市)でも積極的に行われている。東洋経済オンラインでは、都道府県別の支援額に続いて、政令市が行っているスタートアップ支援についても調査した。 【ランキングを全部見る】政令指定都市のスタートアップ支援金ランキング ■スタートアップ支援関連の事業予算を集計 2024年度の一般会計当初予算に含まれるスタートアップ支援関連の事業予算を、各政令市のホームページで公表している資料から独自に取得し、その金額合計でランキングを作成した。ランキングはあくまでも独自集計で、各自治体の公開基準が統一されていないため、すべての情報を取得できていない場合があるほか、スタートアップの支援金額として総額に組み入れてよいものか、線引きが難しいものもあった。 以下に、政令市のスタートアップ支援施策の予算額総額をランキングにして表を掲載する。また記事の最後のページでは

    政令指定都市のスタートアップ支援金ランキング!5位は横浜市、4位は仙台市、ではトップ3は?(東洋経済オンライン) - Yahoo!ニュース
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    eagleyama 2024/05/23
  • メルカリ、価格設定に悩む必要がない「価格なし出品」開始

    メルカリは5月22日、フリマサービス「メルカリ」で、商品の価格を決めずに出品できる新機能「価格なし出品」を始めた。価格設定や価格交渉に悩む必要がなくなるという。 価格を設定せずに出品すると商品ページの価格欄には「???」と表示される。購入希望者が希望金額を提案し、出品者が承諾すると通常の購入フローに入る仕組みだ。 メルカリが利用者を対象に実施したアンケート調査では、出品の際に面倒だと感じることとして「アプリ操作をすること」(46.6%、複数回答)、「適切な販売価格を考えること」(39.6%)、「価格交渉に対応すること」(31.2%)などが上位に並んだ。また「販売価格を考えることが面倒で出品をやめた」ことがある人も7割を超え、価格設定が出品のハードルになっていることが分かったという。 メルカリは、価格なし出品のメリットについて、「購入希望者からの提案を参考にしながら、後から価格を決められるの

    メルカリ、価格設定に悩む必要がない「価格なし出品」開始
    eagleyama
    eagleyama 2024/05/23
    それは一般に、オークション、と呼ばれるものでは。
  • AIの仕組みであるLLMの「ブラックボックス」の内部を見てどのニューラルネットワークが特定の概念を呼び起こすかを知る試みをAnthropicが解説

    チャットAI「Claude」などを開発するAI企業「Anthropic」がAIモデルの内部動作について、何百万もの概念がどのように表現されているかという研究結果を報告しました。 Mapping the Mind of a Large Language Model \ Anthropic https://www.anthropic.com/research/mapping-mind-language-model AIモデルの体である大規模言語モデル(LLM)の出力はブラックボックスとして扱われており、入力に対応して出力が行われた時になぜその特定の応答が出力されたのかは不明となっています。そのため、モデルが有害・偏見・ウソなどの危険な出力をしないことを信頼するのは難しいものです。 Anthropicは以前よりLLMの内部についての研究を行っており、2023年10月には「特徴」単位でまとめるこ

    AIの仕組みであるLLMの「ブラックボックス」の内部を見てどのニューラルネットワークが特定の概念を呼び起こすかを知る試みをAnthropicが解説
    eagleyama
    eagleyama 2024/05/23