Redditで話題になっていたポストを訳してみた。 僕は自分が思っていたほどは頭がよくなかったという高校生の独白にたいしてつけられたこのちょっと長めの返信がとても的確で示唆に富んでおり、多くの人のこころをつかんでいました。私自身、勇気づけられるというか身につまされるところがあり、忘れないために翻訳をしてみました。 まずは高校生の独白から。 僕は自分が思っていたほどは頭がよくなかった 僕はいま高校の最終学年で、次の６月に卒業する予定です。高校の成績は、いままでずっとAを取りつづけていましたが、去年始めてBをとってしまいました。もしそのBがなければ、卒業生総代に選ばれていたでしょう。 総代にふさわしいのは自分だ、つまりクラスで本当に一番頭がいいのは自分だと思いたいです。でもこの一年で、僕にそれほどの知性はないし、僕より頭のいい人はたくさんいるんだということを思い知らされました。 また僕は、自分

デザイナーの keita です。 年始にベンチプレスの MAX 測定をしたら 105kg でした。今年の目標は 120kg です。 この記事では、生成 AI をデザインプロセスに取り入れるためにチームで試行錯誤した内容を紹介します。ぜひ、最後までお付き合いください。 きっかけ はじめに AI を使ってみる インタビューデータからペルソナを作成 まずは 1 人ずつ整理 1 人のペルソナに統合 ペルソナの課題抽出 リサーチを AI で代替してみた結果 AI が作成したペルソナを使ってみる ペルソナにヘルプセンターの記事を評価させてみる 結果 最後に あとがき ボツ案 文字起こしデータから記事を作成 出力された記事のトーンを変更 出力された記事 きっかけ 「ChatGPT をはじめとした AI ツールが便利なのはわかったけど、自分たちの業務をより効率化するためにデザインプロセスで代替できるところ

はじめに BitNet、最近話題になっていますね。 そもそも量子化って何？という方もいると思うので、この記事は DeepLearning の量子化から入り、その上で BitNet の触りについて見ていこうと思います。色々とわかってないことがあり、誤読してそうなところはそう書いてるのでご了承ください。 図を作るのは面倒だったので、様々な偉大な先人様方の図やスライドを引用させていただきます。 量子化 DeepLearning における量子化 DeepLearning の学習・推論は基本 float32 で行います。これを int8 や Nbit に離散化することを量子化といいます。 計算に使う値は、モデルの重み、アクティベーション（ReLUとか通した後）、重みの勾配等があります。 学習時については一旦置いておいて、この記事では推論における量子化について焦点をあてます。推論時に量子化の対象となる

はじめに 34 歳のとき、勤めていた会社の経営が傾き早期退職を促されたのを契機に独立しました。その後、41 歳で Authleteオースリート 社を設立しました。諸般の事情で現在も Authlete 社の代表取締役という肩書きを持っていますが、経営者的な仕事は他の人に任せ (参照: シリコンバレーのプロフェッショナル CEO を迎えて米国市場に挑戦する日本のスタートアップの話)、50 歳目前の現在もプログラマとしてコードを書き続けています。 Authlete 社設立 (2015 年 9 月) から 8 年半弱経過したものの、まだまだ小さな会社で道半ばであるため、起業家として何か語るのは時期尚早ではあるものの、軽い体調不良が長引く中、『自分のエンジニアとしてキャリアを振り返ろう！』という記事投稿キャンペーンを見かけ、生きているうちに子供世代のエンジニアの方々に何か書き残しておこうと思い、文章

フロントエンドのパラダイムを参考にバックエンド開発を再考する / TypeScript による GraphQL バックエンド開発

2024年2月26日、NIST（米国立標準技術研究所）は、「NIST サイバーセキュリティフレームワーク（NIST Cybersecurity Framework：NIST CSF）」のバージョン2.0を正式に公開した。2014年4月に初版であるNIST CSF 1.0が公表されて以来、約10年ぶりの大幅改訂である。 本記事では、NIST CSF 2.0における主な改訂のポイントと、特にインパクトの大きい6つ目の新機能「GV（統治）」について解説する。 はじめに 2020年代に入り、新たな生活様式の変化に起因する脅威の発生、世界各国での深刻かつ大規模なサイバー攻撃の急増、生成AIなど新技術の普及に伴うリスク増加など、セキュリティ脅威が多様化・複雑化している。そのような状況に合わせて、各国でサイバーセキュリティに関する法規制・号令の発出、ガイドラインなどが整備されてきた。 直近10年間の脅威

The MDN Curriculum provides a structured guide to the essential skills and practices for being a successful front-end developer, along with recommended learning resources. Last updated: February 2024 Beginner's level Self-paced Free The go-to resource for the essential skills and knowledge every front-end developer needs for career success and industry relevance. Developed by Mozilla and refined w

1ビットLLMの衝撃! 70Bで8.9倍高速　全ての推論を加算のみで!GPU不要になる可能性も 2024.02.28 Updated by Ryo Shimizu on February 28, 2024, 16:46 pm JST 2月は中国では春節というお正月があり、春節にはみんな休む。 それもあってか、12月から1月にかけて怒涛の論文発表が行われて毎日「デイリーAIニュース」を配信している筆者は忙殺されていた。 春節中にはOpenAIがSoraを、GoogleがGemini1.5を発表したのは、その合間を縫ってのことだった。もはやAI最前線の戦いは研究が行われる場所の文化や風土に影響を受けるところまで来ている。 そして春節もあけた今週、さっそくAlibabaがとんでもないトーキングヘッドモデルを引っ提げて登場したかと思えば、Microsoftの中国チームがとてつもないLLMをリリース

[beta] Next.jsクイズ2 • <p>にはなにが表示されるでしょうか？ /app/page.tsx "use client"; import { useCallback, useEffect, useState } from "react"; export default function Home() { const [date, setDate] = useState(); const fetchDate = useCallback(async () => { const response = await fetch("/api"); const data = await response.json(); setDate(data.date); }, []); useEffect(() => { fetchDate(); }, [fetchDate]); return ( <

オンボーディングのときに「お手並み拝見」をしないようにね。ってのはちょくちょく聞く。そうだなって思う。どんなことをしてくれるんだろう？じゃなくて、自分からサポートしようよって話。 そういう新しくチームに来た人に対しては、僕はわりとそういうことをせずに動けているとは思ってる。けど、自分が尊敬している人に対しては、この「お手並み拝見」がまだまだ発動しやすいから、気をつけたいなと思っている。 例えば、全社アーキテクトが新しい取り組みを始めたときとか、自分のマネージャが何かに挑戦しようとしているときとか。そういうときに「この人は、どんなことをするんだろう？」って観察してしまう。とか一歩前に出て「手伝いますよ？」とか。 どんなことをするんだろう？じゃないんだよ。一緒に挑戦していくんだよ。手伝いますよ？じゃないんだよ。自分でやることを見つけていくんだよ。シニアエンジニアだもんな。という気持ち。 ちょっ

APIシナリオテストツールでもある runn の使い方をステップバイステップで理解していくチュートリアルをまとめたZenn bookです

抹殺は言い過ぎかもしれませんが簡易な名刺管理アプリであれば自作で十分という時代がきていたようです これで紙の名刺からはきっとバイバイできるでしょう！ 名刺管理アプリ作ってほしいといわれた それは2/22のお話。 ことの発端は別の部署からかかってきた一本の電話でした。 新規事業の部署でいろいろな取引先様と付き合いがあるものの、紙の名刺が非常に多く管理に困っているとのことのことです。 私は小売業に勤務しているしがない一社員で、現在Eコマースの戦略立案に関する部署に所属しています。 電話先の方は、以前一緒の部署で勤務したことがある方です。現在新規事業のプロジェクト推進をしており、冒頭のような課題感を持っているため既存の名刺管理アプリ導入を考えたのですが、あまりのお値段の高さに卒倒して私に藁をもすがる思いで連絡されたようです。 これまでのアプリは名刺の識別専門のAI（）を使っていた 話を聞いてみた

1. はじめに ソフトウェア開発のチームに、新しいメンバーが入ってくることはよくあります。 以前に新卒社員がチーム入ってきた場合の育成方法を紹介しました(こちら)。 今回は、新卒社員ではなく、他の会社から中途入社か同じ会社の部署異動で来る新メンバーの話です。 (エンジニアが数百人などで規模が大きい会社の場合、部署が違うと仕事のやり方が全く変わる場合があるので、今回は中途入社と他の部署からの異動を同じように「新メンバー」として扱います) 会社や部署が変わると仕事のやり方が大きく変わるため、仕事のやり方に戸惑うことが多いと思います。 本稿では、そのような「新メンバー」を活躍しづらくしてしまうアンチパターンとその対策を紹介します。 2. 中途入社や部署異動で来た新メンバーが適応することの困難さを理解する 中途入社や部署異動で来た新メンバーが組織に適応することは、新卒社員のそれとは別の難しさがあり

本稿は Yorick Peterse 氏によって書かれた次の記事の日本語翻訳です。著者に翻訳の許可を得て公開しています。 yorickpeterse.com また本稿は DeepL Pro を使って下訳したものに手を加えています。日本語翻訳の不具合または誤訳については Yorick Peterse 氏ではなく、本稿のコメント欄にお願いします。 ここから本文です。 GitLab 社で働くのはどのようなものだったか 私は2015年10月に GitLab 社に入社し、6年あまり働いて2021年12月に退社しました。 前に GitLab 社を辞めて Inko に取り組んでいることは書きましたが、2015年から2021年までの間、GitLab 社で働いていたことがどのようなものであったのかについては触れませんでした。理由は2つあります。 燃え尽き症候群に苦しんでいて、(当時は) 自分の人生の最後の6

はじめに 前々回や、前回に引き続き、ソフトウェア設計の指針に関する話をしたいと思います。 関数やクラス、そしてサービスなどシステムの塊の単位をモジュールと呼び、モジュールを作る事で、認知負荷を下げ複雑性と戦うという話をしてきました。では、モジュールは「いつ」分割するのが良いでしょうか？　また、他にも共通モジュールを不用意に作ってしまって苦労した人も多いのでは無いでしょうか？　今回はそのあたりの話をしていきます。 TL;DR 以下があればモジュール設計を見直す 単純な要件/普段の利用に対して、タイプ量や約束事が多い 共通モジュールが「使われ方」に依存する モジュールの役割を一言で説明できない コード管理や性能/データ整合性など利用に際してのペナルティが高い 分割 is NOT 正義 - FizzBuzz Enterprise Edition 複雑性を排除するためにモジュール分割をすることは重

お近づきになりたい人向けシリーズです。 いろいろなトピックを詰め込みましたが、「これら全部を知らないといけない」のようなつもりではなく、いろいろなことを知るきっかけになったらいいなという気持ちなので、あまり身構えずにちょっとずつ読んでもらえたらうれしい気がします。 まえがき 予備知識 規格 用語 精度という語について 記法 表現について 有限値の表現について エンコードについて 丸めについて よくある誤差や勘違いの例 0.1 = 1 / 10? 0.1 + 0.2 = 0.3? 整数の誤差 Rump’s Example 基本的な誤差評価 用語に関して 実数の丸め 有理数の丸め 基本演算の丸め 差について 複数回の演算 補題たち 桁落ちについて Re: Rump’s example 融合積和 数学関数に関する式の計算 誤差の削減に関して 総和計算 数学関数の精度について 比較演算について 雑