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2025年1月28日のブックマーク (5件)

  • とほほの退職入門 - とほほのWWW入門

    公的年金 国民年金(老齢基礎年金) 20歳以上60歳未満全員が加入することとなっている、国が運営する年金です。 第1号被保険者:自営業やフリーランスなど雇用されずに働いている者。 第2号被保険者:会社などに雇用されて働いている者。 第3号被保険者:第2号被保険者の配偶者など。 受け取る時は 老齢基礎年金 と呼ばれます。 厚生年金(老齢厚生年金) サラリーマンなどの第2号被保険者が加入する年金です。 国から委託を受けた年金積立金管理運用独立行政法人が運営します。 以前は公務員は共済年金、会社員は厚生年金でしたが、2015年に厚生年金に1化されました。 受け取る時は 老齢厚生年金 と呼ばれます。 繰上げ受給・繰下げ受給 国民年金+厚生年金 は 老齢基礎年金+老齢厚生年金 として基的に65歳から受給します。 退職後の年金手続きガイド(↗) 60歳から受給するように 繰上げ受給 することもでき

    kazoo_oo
    kazoo_oo 2025/01/28
  • 印象深かった本を教えて!「2024年ベスト本」まとめ - 週刊はてなブログ

    2025年も、たくさんのに出会いたい! 毎日さまざまな話題のエントリーが生まれるはてなブログの中から「旬な話題」をピックアップする企画「はてなブログで話題」。今回は「2024年ベスト」をテーマに記事を紹介します。 毎年、年末年始に多く投稿される「今年読んだ」を紹介するエントリー。私はこれが大好きです! 自分が読んだことのあるについて「わかる! そこに感動したよね!」と共感するのも楽しいですし、知らなかったを手に取るきっかけにもなって面白いんですよね。なにより単純に世の中にはまだまだおもしろいがたくさんあると思えてワクワクします。 週間ランキングにも頻繁にランクインしているところを見ると、私と同じような考えの方も多いのかもしれません。 ということで今回は「2024年ベスト」をテーマに、2024年に読んで面白かった・印象に残ったについて書かれたエントリーをまとめて紹介します。

    印象深かった本を教えて!「2024年ベスト本」まとめ - 週刊はてなブログ
    kazoo_oo
    kazoo_oo 2025/01/28
    “百年の孤独”
  • DeepSeekショック、アメリカのAI株価が急落 NVIDIA17%下落 - 日本経済新聞

    【ニューヨーク=竹内弘文】中国人工知能AI)企業であるDeepSeek(ディープシーク)が低コスト生成AIモデルを開発したことを受け、米金融市場が揺れている。AI半導体大手エヌビディアの株価は27日に17%安となった。1日の下落率として新型コロナウイルスの感染拡大初期である2020年3月中旬以来、約5年ぶりの大きさを記録した。ナスダック総合、1カ月ぶり下落率AI関連は総じて大幅安となった

    DeepSeekショック、アメリカのAI株価が急落 NVIDIA17%下落 - 日本経済新聞
    kazoo_oo
    kazoo_oo 2025/01/28
    ここまで敏感に反応するとは。
  • 「プログラマとCLINE - これはパンドラの箱なのか」を観た - laiso

    www.youtube.com 昨夜未明、インターネット某所で、プログラミング支援ツール「Cline」と、それを用いたゲーム開発の経験談*1を語り合う会合がありました。 CLINEが持つ、人間の介入を最小限に抑えながら暴走機関車ようにコードを生成する性質を軸に、CopilotやCursorなど既存のAIコーディングツールとの比較や、これまでのコーディングツールのアプローチからの変化、今後の開発における展望も議論されていました。 Clineの性質 ホストの@mizchiさんはClineを「強いパーミッション持って自動で実行されるのでイテレーションの回数が多い」「AIにコーディングのアシスタントではなく主導権を持たせても何とかなるということを気づかせてしまった」と評価していました。Cursorなどと比較してその自律性(相談せず勝手にやっちゃう)に強く惹かれているそうです。 確かに全部読み込ませ

    「プログラマとCLINE - これはパンドラの箱なのか」を観た - laiso
    kazoo_oo
    kazoo_oo 2025/01/28
    “自然言語のタスクを引数で受け取って完了までリトライするようになった巨大なタスクランナーのようなもの”
  • DeepSeek-R1の論文読んだ?【勉強になるよ】

    記事は、DeepSeek-R1の論文とDeepSeekMathの論文を読んだ私の理解をもとに記載しています。 論文で使われている技術に関しては、ある程度の知識を持っているので、大きくは外していないとは思いますが、私の主観も入っている部分もありますので、ご了承ください。 また、DeepSeek-R1の論文が公開される前に、小型モデルに対して同様の実験(強化学習)をしていたグループがあるようです。 そちらのレポートは下記になります。 意図せず、DeepSeek-R1-Zeroの再現実験のようなレポートになっていますが、レポートの著者はDeepSeek-R1論文の公開前から実験していると主張しています。 こちらも非常に興味深かったため紹介です。 論文の興味深いところ 論文は、大きく分けて3つの構成でできています 強化学習による思考能力の強化 LLM(DeepSeek-V3-Base)に対

    DeepSeek-R1の論文読んだ?【勉強になるよ】
    kazoo_oo
    kazoo_oo 2025/01/28