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@moudameprpr

明日から頑張る地方公務員 ツイートやいいねは個人的なうんたらかんたら https://t.co/O9hyKUbzHG

Katılım Haziran 2017
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kennying@moudameprpr·
めちゃライブバンドだったなーリズム隊音源と全然印象違くて超前出てきてくれて嬉しい
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kennying@moudameprpr·
of monsters and men本当毎年来てほしい。最高でした。Little Talksでhey!ってやれたので大満足
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佐々木俊尚@新著「フラット登山 日本を歩く旅60」7月8日刊行!
中年男性のハーフパンツが「キモい」と表現された問題。この通りだと思います。 「今回の論争が示しているのは、いまだに『おじさんいじり』をネタにしている日本のメディアの周回遅れの時代感覚」 「男性批判や権力構造への批判が必要な場面はある。しかし、それは中年男性の外見を貶めることとは全く関係がない」 「メディアが本当にジェンダーや多様性を大事にしているのであれば、誰かの外見を安易に笑いものにする発想そのものから距離を取るべき」↓
佐々木俊尚@新著「フラット登山 日本を歩く旅60」7月8日刊行! tweet media
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kennying@moudameprpr·
iosの自動入力→テキストをスキャン、でカメラocr→そのままテキスト入力できる機能に初めて気づく。読書メモに便利すぎてもっと速く知りたかった。
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kennying@moudameprpr·
放送大学オンライン授業、動画の再生速度速くできない、ウィンドウがアクティブじゃないと勝手に再生止まる等中々な感じ。テレビ授業もそうだけど、視聴年代メイン層考慮して皆さんゆっくり話してるので時間が無限に感じる。内容が知りたいことじゃなければ即離脱レベル
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炎鎮🔥 - ₿onochin -
炎鎮🔥 - ₿onochin -@super_bonochin·
正直、もう日常の中でRAGって用語を使わなくなったのはワイだけ? 当たり前の仕組みすぎて。 コーディングエージェントがfindとgrep叩いてファイル一覧見てコメントしてるのも、もうRAGじゃん。 だから一周回っていまさら『RAGのアプリ作れ』みたいなこというおっさんがもう化石だと思う。
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社内政治の科学 読了。てっきりお役所的な根回し批判の話かと思ったら、もっと抽象度の高い、でも実務に近い、社内政治をもう少し前向きに捉えてより良い方向に進むための手段と考えるための色々が詰まった本でした。硬派だけどライトに読めるのも良いです。bookplus.nikkei.com/atcl/catalog/2…
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生成AI臭さみたいなのは言語学的アプローチでどう評価されてるんだろ
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AirPods Proがどうしても耳にフィットせず、gptの回答もハマらなかったのでググって調べてたんだけど、明らかに生成AIに書かせたであろうカス記事しかヒットせず 元々フリーランスSEOハック量産記事しかヒットしてなかった近況を考えると質は変わってないかと思いつつ不愉快さは爆増
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お仕事の場で感情的になることで相手をコントロールしようとする仕草は、わざとにしろ天然にしろろくでもない行動には間違いないけど、個人の仕事を減らすと言う観点では有効だったりするので視野が狭い人には有効な生存戦略だったりするのでしょうね
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シャカセポ(釈迦に説法)と言う語彙に初めて遭遇。ウェカピポすぎてDiggy-MO’の「ア アラララァ ア アァ!」が一回脳裏よぎっておもろいのでもっと流行ってほしい
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「最後だから、いいか。」というキラーフレーズ。いつか使いたい
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「入札が公告されている時期のことであり、利害関係者に当たる丙社側の者と飲食を共にすることや飲食代金を負担してもらうことが適切ではないことは分かっていたが、退職を目前にして、「最後だから、いいか。」と軽率に考え、IPAにも報告しなかった旨を述べている。」 ipa.go.jp/choutatsu/thir…
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codexアップデートが早くて多すぎてGW潰せる。うっかり重課金してしまいそう
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「つまり、自治体・行政としては3号年金で負債しか発生させない専業主婦より正社員妻の存在の方が遥かにありがたいです。」って発言のヤバさ
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「マクロが動かなくって、chatgptに聞いたら「コードは間違ってない!IT部門に確認してみて🫵」と言われたので確認しにきました」と言われる実績を解除しました。取り敢えずコードは間違ってたし時間外に来んな
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血祭ナコト༼ ຶー ຶ༽🕸
血祭ナコト༼ ຶー ຶ༽🕸@xxxchimaturixxx·
シューゲイザー論争を聞く度に 吉村秀樹氏がリッキーに放ったとされる「理樹ィ!!!俺たちシューゲイザーだよなぁ!!!」がヤクザ感溢れててどうでも良くなる。
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Hiromitsu Takagi
Hiromitsu Takagi@HiromitsuTakagi·
それでもLLMによる判断に人々は納得ができるのかという問題。これには相反する2つの面がある。人間はそれぞれの個性があり裁判官の判断も揺れる。それをいい加減なものと受け取るのか、救いと受け取るのか。旧来型AIのデータ判断は入力に対して一意に決まり、救いの余地がなかった。人間なら当たり外れがあり、外れに当たることもまた運命として受け入れざるを得ないものであった。それがLLMならどうか。基本的には個々のケースの材料が十分に揃って理由が有力なときは毎回同じ判断が出るだろうが、それが不完全である場合にはLLMの乱数要素によって判断と理由が大きく揺れることになるだろう。それを人々は救いと受け取ることができるのか。コイン投げで決まるのは納得できないとして、人間が投げるのとLLMが投げるのとで何が違うということなのか。 x.com/satoshinr/stat…
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