転職は弱いツテを頼れ：2千万人のキャリア分析が示唆
Photo by Alexander Schimmeck LinkedInは2,000万人以上のユーザーを対象に5年間にわたり実験を行った。求職活動には比較的弱い社会的つながりの方が、強い社会的つながりよりも役立つことが判明した。 2015年から2019年にかけて世界中で行われた実験では、Linkedinは「People You May Know（あなたの知り合いかもしれません ）」アルゴリズム（同社がユーザーに新しいつながりを推奨するための自動システム）が提案する弱いつながりと強いつながりの割合をランダムに変化させた。LinkedIn、マサチューセッツ工科大（MIT）、スタンフォード、ハーバードビジネススクールの研究者たちはその後、このテストの集計データを分析し、今月サイエンス誌に研究結果を発表した。 サイエンス誌の研究は、「弱い紐帯の強さ」と呼ばれる社会学で影響力のある理論を検証したも
レゴの説明書を理解し組み立てられるAIが誕生 MITとスタンフォード、オートデスクが共同研究
スタンフォード大学、MIT、オートデスクAIラボの研究者が共同で、2Dの指示を解釈して3Dオブジェクトを構築できる、新しい学習ベースのフレームワークを開発した。 Manual-to-Executable-Plan Network（MEPNet）は、コンピュータで作成したレゴセット、実際のレゴセットの指示、『マインクラフト』のようなボクセル建築でテストされ、研究者によると、既存の手法を全面的に上回った。 MEPNetの斬新なアイデア2次元（2D）の指示を解釈することは、AIにとって簡単なことではない。レゴのセットのように、画像だけで構成された視覚的な指示から、いくつかの重要な問題があると研究者は述べている。2Dと3Dのオブジェクトの対応関係を識別することと、レゴのような基本的なピースをたくさん扱うことだ。 arxivに投稿された論文によると、レゴの基本的なブロックは、モデル本体に追加される前
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