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こるぼー
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When something is important enough, you do it even if the odds are not in your favor.
(たぶん失敗するだろうと思ったけど、. 重要な事だからやることにした)
というイーロンマスクの名言は、結構沁みるなぁと思う。
Kohta Ishikawa@_kohta
これは我々自身の仕事を考えてもなんだけど、やっぱり「勝ち筋」から発想しようとする時点でダメなような気がするな…。解決するべき課題がなんなのかがとにかく先であって、勝ち筋かどうかは二次的に考慮には入るけど(カネが桁で足りないとか)、基本的には覚悟を決めてやるかどうかだけな気がする。
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Nginxへの攻撃は某氏の動画で見て勉強になったな
ゆいゆい@yuiyui12322
Webアプリの脆弱性で昔からバッファオーバーフローがあるけど、現実的に可能なのか? ソースも環境もわからないシステムに、どうやってメモリに指定のペイロードを読み込ませるんだ?
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nikomatsakis.github.io/rust-project-p…
Rustのコントリビューターに対するAIに関する見解のサーベイ的な話?
* AIは無視できないほど高性能になってきている
* が、細心の注意を払う必要がある
* コーディング以外の用途では便利
* コードレビューやブレスト相手には良い
* 文書作成にはあまり良くない。単語数が多くても情報量が少ない・あるいは構成にまとまりがない。複数の文書に重複した情報が大量に分散してしまう。
* AIに意図したコードを生成させて、レビューや修正まで行うと、もう自分が書いた方が速い
* AIを用いて新機能を実装すると、自分が実装するよりも性能が悪いものになることが多いと感じる
* 高度な補完機能として使う分には良い。必ず内容を確認してブラッシュアップすることにしている
* 制約が明確なタスクには有用
* 自分で書かないと、コードベースに関する深い理解やメンタルモデルを維持することが困難になる
* AIが生成したコードには慎重なコードレビューが必要であるが、その実施は簡単ではない
* 生成されたコードを人間が徹底的にレビューするという方法には無理がある
* そもそもコードレビューは些細なミスを発見するのに適した方法ではなく、変更内容を周知するためのものという意味合いが大きいので、その意味合いがAIに対するものだと変わってしまうし、コードレビューという作業がAIの書いたコードの些細なミスを調べるものになると、開発者のモチベ低下につながるのでは
* AIは専門家の作業効率を向上させる一方で、初心者が専門家になる過程を妨げるのでは
* AIの仕様が時間効率の面でむしろマイナスの影響を与えるか、もしくは学習を阻害する可能性が示唆される。一方で利用者自身はより速く作業できたなどと認識するというずれが生じる
* AIの仕様の促進は努力が少なく関与度が低い楽な選択肢を選ばせるリスクを伴う
* 著作権あるいは倫理的・道徳的側面でも問題があるのでは
* AIへのアクセスに高額なコストがかかり、権力の集中を招く可能性があるのではないか
* モデルが少数の企業に集中することで操作の可能性があるのではないか。これはFOSSの理念とは正反対のもので、慎重になるべき
* etc, etc...
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これ割と真面目に検討中なんですが、なにかおすすめある人いますか?
Kali Linux、デスクトップに妙なバグが多かったり、ツールをインストールしづらかったりがあるので
まあUbuntuでいいかなという気はしているんだけども
こるぼー@zero_kpr
「なんかかっこいいから」というだけの理由でKali LinuxをノートPCに入れて普段使いしてるんだけど、別にペネトレーションテストをする訳でもなく、600あるツールで容量を無駄にしているだけになっている 今からでもUbuntuにしようかな……
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