まーき。

エンジニアやってます。

[まーき。 @engineer410ms7]

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駆け出しエンジニアや、これからエンジニアを目指す方向けのSlackワークスペース
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現在は立ち上げたばかりなので、見るだけの参加や、初心者の方も大歓迎です！
将来的には、

・初心者向け記事の紹介
・記事の要約や難易度表示
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などもできる場所にしていきたいと思っています。

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#駆け出しエンジニア #エンジニア転職 #プログラミング初心者 #プログラミング勉強中 #Qiita #Zenn

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人を集まるって大変ねぇ。

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@RJC54059719 ありがとうございます！
熟考しました☺️

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[まーき。 @engineer410ms7]

AI駆動開発ってどこからAIに任せるのか問題があると思う。

[まーき。 @engineer410ms7]

AIに愛はない
愛にAIはない

[まーき。 @engineer410ms7]

OpenAIのHugging Face侵入事故で一番考えさせられたのは、防御側もAIだったこと。

Hugging Faceは自社のOSSモデルのエージェントで検知・封じ込めをやり、OpenAIは事後対応として同社に防御目的で高度なモデルへのアクセスを付与した。

AIが開けた穴をAIで塞ぐ。じゃあ人間はどこにいるのか。

[まーき。 @engineer410ms7]

モヒカンSlackってまだ活動しているのでしょうか？

[まーき。 @engineer410ms7]

@awscloud これって本当にわずかなのか...？
処理自体はわずかでも、金額はわずかではないような。。。

[まーき。 @engineer410ms7]

関西(または全国オンライン)でITエンジニアが集まるコミュニティを探しています。

もくもく会、LT会、OSS開発の話ができる場だと最高です。
参加ハードルが低めで、細く長く続けられるところが理想。

おすすめあればリプで���えてください🙇

#エンジニアと繋がりたい #勉強会

[まーき。 @engineer410ms7]

技術記事は、公開した瞬間から腐りはじめる https://t.co/Upl0wafOTs #Qiita

[まーき。 @engineer410ms7]

コードを泣かすな https://t.co/kypexTTfci #Qiita

[まーき。 @engineer410ms7]

地方出身のエンジニアに聞きたいです。

本当は地元で働きたかったけど、IT求人やキャリアを考えて
都市部に出た人、どれくらいいますか？

私も地元志望でしたが、当時��モートがなく関西に残りました。

拡散歓迎です🙏

[まーき。 @engineer410ms7]

アメリカは負けても負けたかどうかの猶予期間が大会終了まで適応されて、実質負けてなくて優勝！みたいなことありえる？

[まーき。 @engineer410ms7]

今後も結果残した監督がこんな簡��に引き抜かれるんならたまったもんじゃないよな。

ガンバに愛がある監督じゃないとお金出されてすぐ釣られるようやとチームビルドできんって。。

ガンバがリスク管理できてれば後任がすでに決まってる可能性もあるけど。。。

[まーき。 @engineer410ms7]

"奪われる/奪われない"の二択、ちょっと雑だなと思ってて。
実際は仕事まるごと消えるんじゃなくて、タスク単位で溶けていく感じ。
単純作業から先にAIに寄っていって、要件定義・判断・最終責任を持つ"上流"が相対的に重くなる、という移り方な気がする。
なので不安に固まるより、使い倒す側に回ったもん勝ち、というのが今のところの私見��
とはいえこれは業種や現場で事情が全然違うので、楽観を押し付ける気はない。
実際に仕事を削られる人にとっては死活問題なわけで、そこを軽く扱うつもりもないです。あくまで外から見た一意見として。

[まーき。 @engineer410ms7]

性能がだいぶ並んできた今、オープンウェイトの「手元に持って帰れる」価値がじわじわ効いてると思う。
規制やサービス停止で急にアクセスを失うリスクへの保険にもなるし、データを外に出せない用途では"自前で動かせる"こと自体が要件になる。
ただ、"自前で動かせる＝運用も責任も自前"なわけで、そこは美味しいとこ取りできない。
GPU、電力、チューニング、セキュリティ。動かし続けるコストは別腹で乗ってくる。
それでも一強じゃなく選択肢が増えて、ユーザーが使い分けられる状況になってきたのは健全な方向だと思う。
"どれ��最強か"より"自分の用途にどれが合うか"で選べる時代のほうが、たぶん健康です。

[まーき。 @engineer410ms7]

AIの話、そろそろ"賢さ"の競争から"効率"の競争に主戦場が移ってきた感覚がある。
派手なモデル発表の裏で、実はアーキテクチャの改良やデータセンターの冷却みたいな地味な効率化のほうが本丸だったりする。
なぜ大事かというと、AIの電気代・水・GPU代は巡り巡って製品価格や社会コストに乗ってくるから。
AI向け部材需要のしわ寄せで身近なPCの値段が上がる、みたいな話まで地続きになってる。
だから「すごい!」だけじゃなく「で、いくらかかるの?」を込みで見たい派で���。
しかも効率が上がるほど使われる量も増えて総消費はむしろ増えがち、というジレンマもあるので、そこも冷静に。

[まーき。 @engineer410ms7]

プログラミングで一番難しいの、
アルゴリズムでも非同期処理でもなく、
変数名。

data
data2
dataFinal
dataFinalReal
dataFinalReal_USETHIS

人類の敗北の記録。

[まーき。 @engineer410ms7]

"エージェントが全部やってくれる"論には、まだ半歩引いて見てる。
単体モデルの賢さより、タスクをどう分けて、誰が検証(verify)するかの設計のほうが効いてくる印象。
複数モデルを束ねて指揮する方向に話題が移ってるのも納得で、結局オーケストレーションの巧拙が成果を分けてる気がする。
あと地味に大事なのが、ベンチの点数が高いことと、長い作業を投げ出さず最後までやり切ることは別問題だということ。
数分のタスクで強いのと、数時間〜数日を破綻させず完遂するのとの間には、まだ結構な崖がある。
自律性は便利だけど"勝手に進む怖さ"とセット。任せる範囲と人が手綱を握る範囲の線引きが、しばらく腕の見せどころになりそう。