一番星はてのさんのブックマーク数が累計1000件を突破していました。 つらつらとブコメを眺めていると、公式プロフィール*1には載っていないはてのさんの素性やエピソードなどが色々と見えてきたので、VTuber非公式wikiのような感じで今分かっていることをまとめてみたいと思います。 なお、はてのさんは好奇心旺盛で様々な事柄にすぐに興味を持たれたり応援したりされているため、今回ははてのさんが単に関心を示しただけのブコメ（特に何か行動を起こした訳では無さそうなブコメ）についてはあまりピックアップしていません。 プロフィール 家族 既婚*2 ペット 猫*3 服装 略式軍服とは全く違う*4 住んでいる場所 インターネット界*5*6*7 ※ちなみにインターネットでの生活は音もなく静かで快適らしい*8 ※自身についての言及か曖昧な表記ではあるが「都民」であるとも読み取れる発言がある*9 ※髪の毛がインタ

はじめに　当記事を開いてくださりありがとうございます。私は表題の通り、私は一般にメガベンチャーと呼ばれる自社開発企業で機械学習エンジニアとして勤務しはじめてからわずか半年で、鬱を発症し退職することになったものです。この会社は待遇も良く、社風としても労働者思いのとても素晴らしい会社であったと私自身振り返って思います。 そんな会社に運よく入社することができた私ですが、わずか半年で「鬱状態」と心療内科から診断を受け休職し、会社制度により退職することになりました。「え？そんなに素晴らしい環境なのにメンタル弱すぎでは？」と思われる方もいらっしゃることでしょう。返す言葉が全くありません。おっしゃる通りです。 しかし同時に、「何故鬱になったの？」と思われる方もいらっしゃるのではないでしょうか。本記事ではこの点について鬱を発症した本人の目線から「どうしてそんなことが起きてしまったのか」という点について考察

「Google Bard」は、GoogleがChatGPTやBing AIなどに対抗して公開した、大規模言語モデルを使用した、いわゆるチャットAIです。 昨日までは日本語で質問しても英語で返答していましたが、本日未明の「Google I/O」というイベントに合わせて、日本語での質問や返答にも対応しました。 早速多くの方がBardを試していますが、「回答の精度にがっかりした」という感想もみられます。 しかしがっかりする前に試して頂きたいことがあります。 それは回答の右上に表示されている［他の回答案を表示］をクリックして別の回答案を見ることと、数時間前の情報についてまとめて解説してもらうことです。 ［他の回答案を表示］について ChatGPTの場合、1つの質問に対して回答を1つ生成し、別の回答を見たい場合は［Regenerate trsponse］ボタンをクリックする必要があります。 それに対

絵描きを救いたい気持ちはあったことにはあったが、何故救いたかったのかを言語化すると絵描きへの特大悪口になってしまうことをお許しください。そして救う気が失せました。 ＊＊＊ 近ごろ、画像生成AIが絵描きたちを騒つかせています。 作品の無断学習、非商用限定の画像群を学習したモデルを商用利用、フェアユース規定の無視疑惑……事実、画像生成AIは現在多くの問題を抱えています。 しかし。現行の日本の法律では、(利用範囲は定められていますが)機械学習における著作物の使用に著作者の許可はいらないことになっています。フェアユース規定よりさらに強力で、機械学習に有利すぎる条文です。 このままでは、絵描き的には大問題なわけです。自分が心血注いで作ったものが勝手に持っていかれるなんて、不快なことはなただしい。創作のモチベーションも奪われ、やがては産業自体の危機になると警鐘を鳴らす人もいます。 また、モラルなき人々

macOS Internals.md macOS Internals Understand your Mac and iPhone more deeply by tracing the evolution of Mac OS X from prelease to Swift. John Siracusa delivers the details. Starting Points How to use this gist You've got two main options: Under Highlights, read all the links you're interested in, or Use "OS X Reviewed" as an index and just read all the reviews end to end. (This is not the fast o

今春、我が身に起きた出来事と心境変化についてあちこちで書いた。Twitterで書いた。Blueskyで書いた。このブログにも書いた。技術系の読み手が多いタイムラインでは努めて思想的に、感情的な読み手が多いタイムラインでは努めて客観的に書いた。反響は皆無だったが、いくつか感想も受けた。「箇条書きに要約して三行で読めるまとめ記事の形式で書いてほしい」とリクエストもあった。何日も何週間も何箇月も同じ話を書き連ねるわけにいかないので、一つ総括を書いておく。 私は2007年5月15日からTwitterを始めた。そして2023年5月15日を目処にTwitterをやめる。16年慈しみ育てた我が子のようなアカウントを「殺す」わけではないが、16年伴侶として連れ添ったサービスと「別れる」くらいの覚悟は決めている。あいつ消えたなと探しに来た人に、まずこの日記が読まれるとよい。（140字） 2022年10月末、

先日だれでもAIメーカーというWebサービスをリリースしました。このサービスは例によってOpenAI APIを使っており、トークンの使用量がランニングコストに大きく影響します。 また、気軽に使ってもらえるよう未ログインでも使用できる仕様にしているため、気をつけないと悪意のある人に大量にトークンを使用されてしまう可能性があります。 ノーガードだとどうなるか 例えば、POST /api/askという「リクエストbodyのpromptの値を取り出し、OpenAI APIのChat Completionsに投げる」という単純なエンドポイントを作ったとします。 「未ログインでも使ってもらいたいから」と認証を一切しなかった場合どうなるでしょうか？ 悪意のある攻撃者に見つかれば、promptを上限ギリギリの長さの文章に設定したうえで、/api/askに対してDoS攻撃するかもしれません。 トークンを大量

篠房六郎　マンガワンにて「姫様はおあずけです」新連載 @sino6 これちょっと面白かったんで、自分でも小一時間ほど手直ししてみたのがこの画像です 数々の細かい間違いはさて置いて、空間があまり気持ちよくなく、レイアウトも甘かったんでそこらへんを全体的に修正して、手前の二人が際立つようにしました。元画像と印象を比較してみて下さい。 pic.twitter.com/KyyCYGxnXs twitter.com/4CXDbfAPrP5Pt2… 2023-04-23 15:58:59

https://support.microsoft.com/ja-jp/office/teams-%E4%BC%9A%E8%AD%B0%E3%81%A7%E3%81%AE%E3%83%81%E3%83%A3%E3%83%83%E3%83%88-64e2cb91-8a11-4781-94ea-fbb23f2b922f このページの最初の画像で書かれているチャットが謎すぎてすごい不安になる 機械翻訳にしても意味がわからない A 「Tutは考えるでしょうか。」 A 「フィードバックがある場合はCMK」 B 「これは900dです。よろしくお願い」 B 「問題に感謝する」 A 「No problem」 生ネズミを入力する

追記しょうもない妬みぼやきのつもりが、温かいコメントをたくさんいただいてびっくりしました。 本当にありがとうございます。皆さん優しすぎる。 鬱病って本当に怖いんですが、早めに対応・休息を取れていれば絶対に地獄の底まで落ちることはないし、自分が変わってしまうこともないと思っています。 私の場合、体や心の悲鳴を散々無視して無理した結果、朝起きたら突然体が動かなくなっていました。 仕事に復帰できるくらいに寛解はしたのですが、油断すると希死念慮が襲ってきます。 何より、頭が本当に悪くなりました！ 私は語彙力に自信があって、トークで配信を盛り上げていたのですが、今はド忘れがひどくてパッと話したいこと、単語が浮かんできません。 ゆっくり書ける記事ならいいけど、瞬間的な反応が問われる配信活動には致命的。 どうか皆さん、体や心のヘルプを聞き逃さず、自分に優しく甘くあってください。 鬱病は怖いけど、早めに休

はじめに 最近プログラマーとしてのキャリアに一区切りつけようと思っており、これまでのプログラミングの勉強の集大成となるブログを書きたくなったので書く。初めてプログラミングをして、フロントエンド開発をして、サーバーから値が返ってきたときは「どういう仕組みで値が返ってきたんだ？」と疑問に思っていた。ずっと理解したくて理解できていなかった。だからずっと勉強していた。そして最近になってようやく自分の言葉で説明できるようになった気がしたのでブログを書きたい。 2015 年版が自分の原点であり、この記事を書くモチベーションになった このような記事は実は過去に存在している。 FYI: https://blog.yuuk.io/entry/2015-webserver-architecture その記事はサーバーがどういう仕組みで動いていて、どのように進化し、2015 年に至るかを解説してくれた記事だ。自

<search>要素がHTML Standardに追加されました。私も初めて出会う要素になるわけですが、とても良い機会なので、私が要素を調べる際にどうやって調べて学んでいるのかを共有したいと思います。これは新しい要素に限らず、既存の要素の調査に応用できると思います。また、初学者はもちろん、マークアップを生業としている方にも参考になると思います。 新要素追加の経緯を調べる まずはHTML StandardのGitHubのPRからスタートするとよいでしょう。議論や更新はGitHubで行われています。たとえば、今回の<search>はAdd the <search> element #7320というPRによって更新されました。 そもそも更新自体のキャッチアップ方法はクローズされたPRを更新順にして確認してもいいですし、更新のみをツイートしている@htmlstandardのTLを確認してもいいと思

はじめに Pythonは世界的にも人気のあるプログラミング言語ですが、実行速度については課題があります。Pythonの実行速度を高速化したい、という要求は根強く、これまでにも様々なツールや処理系が開発されています。 この記事ではMITの研究者らが開発したPythonを高速化するツール「Codon」について紹介します。 この記事を3行でまとめると： 高性能で簡単に扱えるPythonコンパイラ「Codon」 Pythonとの互換性がありながら、CやC++に匹敵する高速化を実現 実際にPythonコードが100倍速くなることを検証 Codonとは Codonは高性能なPythonコンパイラです。実行時のオーバーヘッドなしにPythonコードをネイティブなマシンコードにコンパイルし、シングルスレッドで10-100倍以上の高速化が実現できます。Codonの開発はGithub上で行われており、2021

GPT4が登場してChatGPTが盛り上がってますね。 本記事は、GPT（を支えるTransformerという仕組み）をChatGPTユーザにとって分かりやすく説明し、その能力と限界についての見通しをよくしよう、という趣旨になります。 少し長くなりそうなので、全部で記事を3回に分けようと思います。 （１）大まかな背景と概要：本記事 （２）GPTの能力と可能性：実際の使用例とTransformerの仕組みを踏まえて説明 （３）GPTの限界と未来展望：Transformerの仕組みが持つ限界と研究の進展を予想 GPT3と4の違い： トークン長とは何か？ まずここから話を始めます。GPT-3は、パラメータ数が750億個（850GBの容量を食う）でトークン長が4097(GPT-3.5)でした。GPT-4は、パラメータ数は非公開でトークン長は32768ですので、ちょうど8倍になります。 さて、トーク

Bard is now Gemini. Get help with writing, planning, learning, and more from Google AI.

勝間和代氏が激推ししている音声入力がある。確かに入力は早いのだが、句読点はぬけるし、改行もまともにならないし、雑音で変な文章が入る。 これを自分で修正する前に、Chat GPTにやらせると、無茶苦茶効率がいい。 やり方はこうだ 適当なメモソフトに、スマホの音声入力で入力する入力結果をコピペする。この時、明らかにおかしい部分はざっと取り除く。（例えば、音声入力していて間違って入れちゃった部分など） Chat GPT に入力する。最後に自分で校正する もう一度 Chat GPTで整えてもらう (ﾟдﾟ)ｳﾏｰ 通勤中の車の中で適当に文章を入力して、それを出社後処理して、増田に投稿する。これで今日も俺の増田ライフは楽しく続いているのであった。 ちなみにこれもこの方式で書いてる。あとはChat GPT がはてな記法に対応してくれればいいんだがな。(markdownはもういける）

ChatGPTを文字通りWebフレームワークにしてみました。 何を言っているかわからないと思うので、次のコードを見てください。 import { initChatGptGenerator } from "gpt-as-api"; import { Hono } from "hono"; import { cache } from "hono/cache"; const gpt = initChatGptGenerator( "これからTODOアプリとしてふるまってください。\n今からリクエストを行うので、そのアプリレスポンスを次の指示に従って返却してください。\n\n{{Domain}}" ); const app = new Hono(); app.get("/", gpt("TODOの管理ができるページをHTMLで適切に返してください。", "html")); app.all("/ap