最近、見つけた技。知らない言語でコードかくときChatGPTが神すぎる。 そのテクはなんと「プログラミングまるごとを、ChatGPTに突っ込む」というもの。 え、そんなの動くの！？ と思うんですが、動くんですそんなの。直球すぎて盲点だった。 試してみよう たとえば、下記はGoogleサービス使って、リアルタイムにマイク音声を文字起こしするサンプル。 こいつをチャットAIで音声会話をやろうと、軽く読んでみたのですが…うん、よくわからん。 Pythonだし、Streamingだし、音声の操作だし、普段つかわない技術が満載すぎてわからん。 雑にコードを突っ込むと人生が解決こういう時は 以下のコードを、わかりやすく説明して。 ＜以下、上記コードをそのままコピペ＞とすると……  こうなる。 このコードは、Google Cloud Speech-to-Text APIを使用して、マイクからの音声をリア

新世紀エヴァンゲリオンにでてくる超AI、MAGIシステムを作ってみたメモ。 OpenAI社のGPT3を使って、三頭制合議型のAIシステムを組んでみた。 MAGIシステムとは？MAGIは、アニメ「新世紀エヴァンゲリオン」にでてくる超AI。 このAIの面白い特徴は、性格の異なる3体のAIが、それぞれ独立に見解をだし、それを集約して1つの結論をだすという合議制のシステムです。 キリストの祝福を告げた三賢者にちなみ「メルキオール」、「バルタザール」、「カスパー」という3つのAIが、それぞれ開発者である赤城博士の「科学者」、「母」、「女」として側面をから答えを出します。 MAGI GPT3の実装最近話題のChat GPTの凄さをみるに、「MAGIシステム」現実に作れるのでは？と思って、Google Colabで実装してみました。 1つの質問に対し、GPT3を4回ぶんまわすシステム図のように、1つの質

noteのサービス設計で、参考にしている本など。チームメンバーと価値観を共有するためにも、オススメの本を集めてみました。 経済政策で人は死ぬか? 公衆衛生学から見た不況対策経済危機に国家がどのような経済政策ととったか。それが天然のA/Bテストになりうるという話。本書では、世界中の経済危機や動乱のなか、経済政策や衛生政策の違いで、市民の生死がどのように変化したかを分析した本。危機時に、どのようなテコ入れをすべきかの参考に。

先日、こばかなさんと意思決定の話をした。その話のまとめメモ。 意思決定の遅さや、先延ばしに巻き込まれて、チャンスを逃すケースが非常に多い。私生活でも仕事でも。 でも、実は意思決定で悩むケースは、この世にはほとんど無いんじゃないかなと思う。多くの場合、物事の選択はざっくり「ポリシーの問題」「セオリー」「不変の法則」の3種類のレイヤーに分類できるのではないかと思う。あらゆる意思決定をこの3レイヤーに分類することで、悩むシナリオを最小化できる。 ポリシーの問題この卵を「目玉焼きにする」か「卵焼きにする」か「ゆで卵にする」か。些細なこと、完全に等価なこと、要素が複雑すぎて分析不能な問題。ポリシーの問題は悩むだけ無駄。シンプルに好みや生き様で、決めてしまえばよい。 どちらかというと、明快な「生き様」や「ポリシー」など、行動規範を持っているかどうかが重要。本人が行動規範を持っていれば、何も悩むことはな

中長期のための大きなデザインも大事だけど、そのために日々の改修が犠牲になってはならない（その逆は言語道断）。そんなわけで、しばらくの間は、1〜2日で終わる小さな改修を、コンスタントにnoteチームに提案したいなぁと考えている。 もちろん、「リソースが許せば」だけれども。なぜならpiece of cakeにはまだデザイナーが1人しかいないことだ。そんなわけで、中長期でどういうチームを作るべきかウンウン唸っている。 並行して走るスロットが3-4つ欲しい理想を言えば、デザイン/開発リソースを3つのグループにわけたい。「大局リソース」、「開発リソース」、「カイゼンリソース」の3つだ。これらはそれぞれ独立しているのが望ましい。複数のレイヤーを1人のスタッフが兼任していると、どれかが忙しくなると、他の全てがストップしてしまうからだ。 大局リソース ガイドライン、コンポーネントなど、会社全体にストックさ