子どもを無事に産めなかった
二人目か犬かの答えが出ない ※追記あり これを書いてから1年後。 奇跡的に二人目を授かり、結果的に亡くした。 妊娠が分かったのは1月の半ば。生理が遅れて、検査薬を試した。まさかの自然妊娠だった。元々卵巣機能が低く、第一子は不妊治療を経て出産し、その後いくつかのことを試したが結局授かることはなく。家族3人で楽しくやっていけばいいと完全に諦めていた矢先、妊娠したことが分かった。 最初は夫婦ともに戸惑った。子どもはもう5歳になって、生活に随分余裕ができた。夜は寝るし、言葉を話せて、気軽に旅行にも行ける。経済的にも子どもひとりなら安心して程良い生活ができる。そう高を括っていたところに0歳の存在が加わると。思い出される、寝ない、食べない、忍耐の日々。兄弟を望んだこともあったが、もはや5歳と0歳は多分一緒に遊ばない。仕事も責任のある立場になって、引き継ぎや調整にかかる労力は計り知れず、正直マジかという
生成AIの推論が高度になればなるほど、使う人間の側にも高度な知識が求められる - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
先日こんなことを放言したら、思いの外結構伸びてしまったのでした。 「生成AIが博士号レベルの高度な課題解決や推論が出来る」ようになったら、その出力が正しいかどうかを判定できるのは同レベルの専門人材だけなので、そういう人材の需要が逆に高まる気がしている。それはプロの研究者が論文中で捏造や改竄をしても、プロの研究者でないと見破りづらいのと同じかと— TJO (@TJO_datasci) 2024年9月19日 ということで、今回も相変わらずネタ切れでブログに書くことがないので完全に与太記事ですが「生成AI（というかLLM）の推論がどんどん高度になることで逆にユーザーの側に高度なスキルが必要になる」とはどういうことかを、簡単なケーススタディと共に何となく書き綴ってみようと思います。 正解を知った上で生成AIに推論させるケース 正解がいまいち分からない中で生成AIに推論させるケース 生成AIの推論が
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