.aud(🔋.🕸)
2.6K posts

.aud(🔋.🕸)
@aud44549169
⚡🔋$EWT🔋⚡ カーボンニュートラルな世界には何があるのか


日本企業3割が「AI導入のため人員増」、世界の潮流とズレ あずさ調査 nikkei.com/article/DGXZQO…



おまえ、ずっと粘着してくるけど、さすがにしつこいぞ。しかも的外れなことばかり書いていて、おまえの界隈の人たちですら困惑してる事実にそろそろ気づけよ。 おまえから何度か来てたDMにおれが返事をしなかったことを根に持ってんの?自分の事業が一生鳴かず飛ばずの責任をおれたちに押し付けるなよ まぁでもこれまでずっと日陰にいたのに、急にスポットライトを浴びて舞いあがっちゃってんだよな。今回が人生最後の日向だと思うからしっかり噛み締めておけよ

おまえ、ずっと粘着してくるけど、さすがにしつこいぞ。しかも的外れなことばかり書いていて、おまえの界隈の人たちですら困惑してる事実にそろそろ気づけよ。 おまえから何度か来てたDMにおれが返事をしなかったことを根に持ってんの?自分の事業が一生鳴かず飛ばずの責任をおれたちに押し付けるなよ まぁでもこれまでずっと日陰にいたのに、急にスポットライトを浴びて舞いあがっちゃってんだよな。今回が人生最後の日向だと思うからしっかり噛み締めておけよ


今後は頭の硬い凄腕エンジニアより、柔軟でAIに対して好奇心旺盛な駆け出しエンジニアの方が生産性逆転勝ちすると思ってます。 駆け出しの方の勉強スタイルとしてレガシースタイルをおすすめするかAIに任せて飛び級するべきか? 難しい問いですね🤔笑 個人的な意見を以下の整理してみました↓ ❌勉強しなくて良い領域 ・プログラミング言語の細かい書き方やお作法 list型とは何か?hash型とは?for loopの効率的な書き方、とかはAIに任せればいい。 ・インフラの細かい仕組み 最近はCloudflareとかVercelとかCloud Runとかあんま理解せずにインフラ構築出来るサービスが多いので。 ⭕️勉強すると良い領域 ・Gitの実践 commitやmergeやpushなど使いこなすこと ・情報学の基礎 コンパイルとは何か?ネットワークの仕組み?など。雑になんとなーくの理解でOK ・バグfixのやり方 これ結構重要かも。AIに任せっきりにせず「一緒に考える」姿勢。どこにどういうログを入れるとバグ診断が出来るか考える。 ・技術選定の考え方 作りたいアプリのDB何が良いか?認証どれ使うか?1万人にスケールしても耐えるか?仕様書を作る目的で各技術のメリデメが自分で説明出来るくらいに。 これはAIに「なぜなぜハラスメント」をすれば勉強になる。笑 総じて、教科書的な勉強は2割くらいに留めて、実践の中でAIに聴きまくるのを8割、くらいが速いですかねー?🤔 もちろん個人差あります。


Anthropic Builder Summit Tokyoにて、CEOのDarioの言葉: 1. AIモデルの進化する方向を見据えて構築する。技術の進歩ペースに自信を持って、未来を見て作る。 2. 「経験豊富な人や大企業がもうやっているだろう」と決めつけない。 この技術はあまりにも速く進化している。一般的にはどうか分からないが、この分野ではほとんどそんなことはない。進化の波が速すぎて、誰も全く追いつけていないんだ。 3. AIモデルの進む方向に「補完」できるものを探せ。6ヶ月以内のAIモデルの進化によって埋まる穴や弱点を狙うんじゃない。自分たちの「補完的な強み」や「独自の堀(moat)」を築ける領域を見つける。

Tomorrow














