ついにGitHubのコードで学習したAI「GitHub Copilot」が集団訴訟に直面
GitHubのコードで学習したAIを用いたコード補完サービス「GitHub Copilot」のライセンスに関する問題で、GitHubとその親会社であるMicrosoft、開発に携わったOpenAIの3社に対する集団訴訟が提起されました。AIが学習したものを生成するサービスにまつわる訴訟は、これが初とされています。 GitHub Copilot litigation · Joseph Saveri Law Firm & Matthew Butterick https://githubcopilotlitigation.com/ Joseph Saveri Law Firm and Matthew Butterick File Class-Action Lawsuit Against GitHub, Microsoft, and OpenAI Over Violations of Open-S
株式会社アンドパッドに転職した, Kindle 本を初めて返品した - HsbtDiary(2022-11-04)
■ 株式会社アンドパッドに転職した 今日、情報が解禁されました: https://andpad.co.jp/news/1623/ 以前からヘッドハンティングやスカウトがあった時に、ペパボに在籍していた時もミドル以上のマネジメントの採用は続けていたので、とりあえず話を聞いて市場感を探るということをやっていた。出てくる話としてはどこもエンジニアのトップマネジメントだけではなく、テックリード、エンジニアリングマネージャも全然足りんので採用したいという状態で「まあペパボと同じだよね」という感想で終わることがほとんどだった。 ただ、自分の場合は話をした先が Ruby をメインに使っている会社なら「自分をフルタイムの Ruby コミッターとして雇えないか」というのをここ数年ぶつけていて、大体の会社は「エンジニアリングマネージャを採用したいのに、OSS開発者はいるか?と言われても...」という困惑した顔
CUDA on WSL 2のすすめ - Qiita
前置き 個人マシンで3090 Tiが使えるようになり、ウキウキでEfficientNetV2を回してみると…共有マシンの3090よりも遅い。 どうやらWindowsではパフォーマンスが出ないというウワサは本当だったらしい。（他の要素も検証しろ！ 「Windowsが許されるのは小学生までだよねー」などとイジられながらも頑なにWindowsで粘ってきたが そろそろ潮時だろうかと考えていると、CUDA on WSL 2がnear-nativeなパフォーマンスで動くと聞こえてきた。 結果、WSL 2+Docker環境で学習を回すと、Windowsネイティブ環境と比べて実行時間が16%短縮された。 導入方法 以下のページで丁寧に解説されています。 補足: CUDAをDockerから使う場合は「3. CUDA Support for WSL 2」の手順は不要です。 罠1 systemctlが使えないと
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Datadog Acquires Cloudcraft to Create Live Cloud Architecture Diagrams | Datadog
Amazon Music、“購入済みの楽曲シャッフル”は不具合