2023年10月3日のブックマーク (5件)

  • 「心理的安全性」はなぜ混乱を招き続けるのか | Q by Livesense

    心理的安全性という概念がある。ここ十年ほどチームづくりの最重要ファクターであるともてはやされ、他方では粗雑な理解によって批判されてきた。急に人気の出たアイドルの宿命みたいなものを背負っている。 世間的なイメージがどのようなものか、少し羅列してみよう。 なんでも言える。否定されない。安心して働ける。不安がない。感情を大切にしてもらえる。あなたはあなたのままでいいと肯定される。 こうしたイメージを抱いている人もいるかもしれないが、残念ながらこれらは、心理的安全性の正しい姿からは遠くかけ離れている。ただ安心してほしいのは、こうした誤解をしている人は決して少なくないということだ。 手持ちのグーグルで「心理的安全性 誤解」と検索してみると、何ページにもわたって理解を正す記事が並んでいる。NewsPicksも、プレジデントも、朝日新聞も、Qiitaも、東洋経済も、あらゆるメディアが心理的安全性の誤解に

    「心理的安全性」はなぜ混乱を招き続けるのか | Q by Livesense
  • WSL 2.0.0 で導入されたミラーモードは万能薬なのか? - Qiita

    WSLパッケージの2.0.0にていくつか機能追加が行われました。ここではネットワークに加えられたミラーモードのみにフォーカスします。 [2023.10.25] ミラーモードはじめいくつかの新機能はWindows11 22H2通常版に機能開放されました。最新のWindowsUpdate適用の上、ストア版WSLをアップデートすることにより以下のオプションが.wslconfigで使えるようになります。 旧来のWSLネットワーク WSL1ネットワーク WSL1はシステムコールエミュレーションで実現されるLinux互換機能です。独自のネットワークスタックでなくWindowsそのものでした。この為、設定などに制限があるものの通信を行う分には違和感のないものでした。ただ、現在の主流は仮想マシン上でLinuxカーネルを動作させるWSL2へ移行しています。 NATモード WSL2は仮想ネットワークからNAT

    WSL 2.0.0 で導入されたミラーモードは万能薬なのか? - Qiita
  • パスキー時代の"認証要素"の考え方 ~パスキーとパスワードマネージャー~

    ritouです。 サービス、ブラウザ、OSそれぞれのパスキー対応が日々進んでいます。 その中で、パスキーを利用してみて認証要素についてふと考えてしまう人がいるでしょう。 パスキー簡単!けどこれ指紋認証だけ?弱くなってない? SMS OTPを2FAに設定し、パスワードマネージャーも使ってたから使い勝手はあまり変わらない。むしろSMS OTPがないぶんだけ弱くなった? この辺りについて整理します。 認証要素というと、次の3つです。 SYK: Something You Know. パスワード、PIN SYH: Something You Have. 認証アプリ、TOTP生成アプリ、バックアップコード、 SYA: Something You Are. 生体認証 前にこんな記事を書きました。 この内容を説明すると、「うん、わかってる」って人は多いです。 でも、実際に使ってみると心許なく感じたりする

    パスキー時代の"認証要素"の考え方 ~パスキーとパスワードマネージャー~
  • 生成AIブームが「一言でいえば薄っぺらい」のはなぜか? AI研究者が語る「ChatGPTの10年前」

    2022年〜2023年にかけて起こった、画像生成AIChatGPTを始めとする大規模言語モデルの日常化は、私たちのライフスタイルをどう変えていくのでしょうか? AIの研究者でプログラマーの清水亮氏は、「生成AI」のような可能性を考えはじめたのは、生成AIブームのはるか前の約10年前からだと言います。 今のAIの最前線が興味深いのは、最先端の成果が「企業」から生まれるのではなく、AIで遊ぶ「趣味人(ホビイスト)」たちから、驚くような実例が出ていることだとも。 AI研究者が見ている現在のAIブームと、最前線の風景を聞きます。 ※この記事は西田宗千佳氏の新書『生成AIの革新 新しい知といかに向き合うか』(9月11日発売)の発売に合わせ、筆者西田氏とAI研究者の清水亮氏の対談としてお届けします。 西田 今の世の中での生成AIブームを、どう捉えていますか? 清水 今のブームはとても表層的なものなの

    生成AIブームが「一言でいえば薄っぺらい」のはなぜか? AI研究者が語る「ChatGPTの10年前」
  • GPT-4、Bard、Claude2などの異なるLLMが円卓を囲み議論した結果の回答は品質が高いとの検証報告。円卓ツールも公開 | AIDB

    異種LLM同士の議論 米ノースカロライナ大学の研究者らは、異なる種類の大規模言語モデル(LLM)同士に議論させるというアプローチを採りました。 このアイデアの背後には、異なるモデルがそれぞれの強みと弱みを持っているという認識があります。例えば、GPT-4は一般的なテキスト生成に優れている一方で、Bardは物語生成に特化しています。これらのモデルを組み合わせることで、より高度な推論が可能になると考えられています。 研究者らは、複数の異なるLLM(GPT-4、Bard、Claude2など)を円卓会議のような形で議論させるアイデアを形にしました。各モデルは独自の視点と推論能力を持ち寄り、最終的な回答や結論を出す過程が検証されました。 異種LLMs円卓会議ツール 研究者らはただ実験を行って報告するだけでなく、LLM同士に議論させて答えを提出させるプロセスを自動化するツールも提供しています。このツー

    GPT-4、Bard、Claude2などの異なるLLMが円卓を囲み議論した結果の回答は品質が高いとの検証報告。円卓ツールも公開 | AIDB