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はてなキーワード: エンジニアリングとは

2024-06-27

プロ被害者と競プロ加害者

プロ被害者

プロ楽しそうだけど、参加したら臆病な自尊心を傷つけられそう。Google入社する直前にTopCoderに一度参加したことがあって、それを同期が見つけられた。で、「ひどいコード」だなと言われたから「営業採用された」と返したら「やっぱり!」と言われて以来競プロには近づいてない🥲

プロ加害者

これを言った同期は自分です。今では反省しています。大変申し訳ありませんでした。


バズったので宣伝します。

一般社団法人ソフトウェアエンジニアリング協会」では、ソフトウェアエンジニアリングの基礎を学びたい方向けに、教育カリキュラム提供してます。内容は知識技能精神性の指導です。費用無料。どなたでも参加可能です。ご希望の方は DM でご連絡ください。





やはり競プロやるとアレになるの…………

2024-06-26

anond:20240626134856

事実だし、その上で

からな。彼が守りたいのはエンジニアリングでも本来意味での競技プログラミングでもなく、Atcoderというサービス自分の財布に過ぎない。

カルトと同じだよ。

anond:20240626115905

そもそも論点として競プロちょっとできてもエンジニアとしては「ハイスキル」ではないってことなんだよね

もちろん日本SWEは、昔の自分もふくめて、アルゴリズムとかデータストラクチャなんか知りませんやってこともありませんという人が普通にいるし、ひょっとしたら大部分だけども

プロは少なくともその二つとか計算量のBigOはわかってないと出来ないという意味比較で言えばハイスキルではある

ただ、実際のシステムの開発では例えばダイクストラをA*にしましょうなんてことはないわけで、アルゴリズムいるなら自作だし

そういう場面も滅多にないのでOOPとかDDDとかの「実践」、後で機能つけるとか変えるときに数十数百億円流れてるってプレッシャーの中どれだけ簡単に早く確実にやれるかという技術経験と実績が大事なんだよなあ

世の中の「エンジニア」のほとんどがソフトウェアエンジニアリングというよりはちょっとDayforceのレポートの設定がうまいくらいを求められてるのはその通りなんだけどね

anond:20240626113959

職場友達ゲームうまいつがいコンテスト競技?みたいなのでそこそこ勝っちゃうくらいで超難しいと思うし俺は絶対無理だけど

から仕事でどうかってキーボードつのが速いくらいなんだよね

仕事仕事なんだから仕事ができなきゃ「俺は難しいことをやってきた!」とか言っても全く意味ないわけで

ソフトウェアエンジニアリングってアルゴリズムを知ってる、その場でかける、なんて超狭い部分だから

例えばウチの職場で競プロが!っていったら「おおすごいじゃん」くらいには言ってもらえると思うけど「まだまだだな」ってのは全員の目に明らかだと思う

プロGAFA入れないしその競技で億かせげるわけでもないし

まだゲームのが稼げるよね

2024-06-24

anond:20240624095033

まともな社員(取締役?)には呆れられてる(だからリークされてる)わけで、

まあある程度丸く収めてももう終わりだろうな、少なくともドワンゴ側のエンジニアリングが効いてくる事業

すでに優秀な人はだいぶ出ていってしまったあとではあるが

2024-06-14

anond:20240614232918

うーん、何度読んでも、アルファから受けたアプローチの憂さを非モテ男になすりつける話でしかなくて草

恋愛工学からエンジニアリングを抜いて女に都合のいい話にした、みたいな

2024-06-11

anond:20240611152415

ソフトウウェアエンジニアリング世界って広くて

例えば君も当然知ってると思うがGoFなんかもscrapyに限らず特定ツールライブラリなんかは「知らない」と思うよ

まずその広さを知るのがプロ第一

クローラ開発の文脈で今までのに手を入れるのではなくて一から全部作るのを「フルスクラッチ」と表現するのは英語的にはともかく間違ってはいないと僕は思う

ただ、クローラスクリプトとか普通使い捨てだよね

再利用できるように書かないし実際君もOOPとかよく知らんじゃん

2024-06-09

[] 2024-06-09

朝食: なし、昼食: はちみつパン

 

やはり休日暇つぶし必要だと思い、Kaggleでmovielensデータセットで実験を行った。

最もシンプルモデルとして、ユーザー×アイテム行列に対する類似度を算出する方法で、類似ユーザーTop n人のレートの平均値を算出し、Top mのアイテムを出す。

これでNDCG@100で0.36ぐらいなので、ベースラインとしてはまあそのぐらいだろう。

実際、SOTAモデルを見ても、NDCG@100=0.4253ぐらいしか達成していない。

https://paperswithcode.com/sota/collaborative-filtering-on-movielens-1m?metric=nDCG%40100

Kaggleでのコンペは、精神疲弊しそうだし、自信もないので参加する気はない。

こう、なんというか、それなりの精度のベースラインモデルをササッと作るぐらいで丁度いい。

 

ところで、自分の7年の業務経験スキルセットがどの程度なのかというのを視覚化してみたら、多分以下のようになると思う。

genrelevel
コーディング★★★★
アルゴリズム★★★
インフラ★★
機械学習★★★
コミュニケーション★★
ビジネス理解
データ視覚★★
統計学★★

要するに、コードを書いていたいのである

実のところ「機能要件をどう実現するか」というエンジニア思考なので、あまり統計科学的な思考は身についていない。

といっても薬学研究の発表があれば「薬の作用副作用効果なのか、病気の症状によるものなのか区別がついていない」ということを指摘できる程度の批判的思考は持っているので、

科学」と名のつくところに科学とは程遠い政治存在することは知っている。

まりエンジニアリングが好きで、科学が嫌いなのは、その政治であるエンジニアリングは、作って見せればそれで実証できるのが好きである

ビジネス科学」と言われることがあるが「科学手法を使うから科学である」というのは少し違う気がしている。

自然法則を見つけるのが科学である。カネを儲けるための最適化理論は、発見ではなく、発明である

2024-06-08

はてサ国立大学教育に金かけないと稼げなくなるぞ」

逆じゃないの?

金がないから高等リベラルアーツ教育に金がかけらない。

そもそも国立大学の基礎研究大国がやるべきで日本がやるべきではない。

日本福祉に金をかけなきゃならないのだから、金になる応用や実用エンジニアリングに集中するしかない。

選択と集中」ではなく、「トリアージ」」なんだよ。

2024-06-05

I.GPT-4からAGIへ:OOMを数える (7)

アンホブリング

最後に、定量化するのが最も難しいが、それに劣らず重要改善カテゴリーを紹介しよう。

難しい数学問題を解くように言われたとき、頭に浮かんだことを即座に答えなければならないとしたらどうだろう。最も単純な問題を除いて、苦労するのは明らかだろう。しかしつい最近まで、LLMにはそうやって数学問題を解かせていた。その代わり、私たちほとんどはスクラッチパッドで段階的に問題を解いていき、その方法はるかに難しい問題を解くことができる。「思考連鎖プロンプトは、LLMのそれを解き放った。生の能力は優れているにもかかわらず、明らかな足かせがあるため、LLMは数学が苦手なのだ

私たちはここ数年で、モデルの「足かせを外す」ことに大きな進歩を遂げました。これは単に優れたベースモデルトレーニングするだけでなく、アルゴリズムの改良によってモデル能力を引き出すものです:

足場作り。CoT++について考えてみよう:ただ問題を解くようモデルに求めるのではなく、あるモデル攻撃計画を立てさせ、別のモデル可能性のある解決策をたくさん提案させ、別のモデルにそれを批評させる、といった具合だ。例えば、HumanEval(コーディング問題)では、単純な足場作りによってGPT-3.5が足場なしのGPT-4を上回った。SWE-Bench(実世界ソフトウェアエンジニアリングタスクを解くベンチマーク)では、GPT-4は~2%しか正しく解くことができませんが、Devinのエージェントの足場があれば14-23%に跳ね上がります。(後ほど詳しく説明するが、エージェントのアンロックはまだ初期段階に過ぎない。)

ツール:もし人間電卓コンピュータを使うことを許されなかったらと想像してみてほしい。まだ始まったばかりだが、ChatGPTウェブブラウザを使ったり、コードを実行したりできるようになった。

エポックAIによる研究によると足場作りやツール使用など、これらのテクニックのいくつかを調査したところ、このようなテクニックは多くのベンチマークで通常5~30倍の効果的な計算量の向上をもたらすことがわかった。METR(モデル評価する組織)も同様に、同じGPT-4ベースモデルからのアンホブリングによって、エージェントタスクのセットで非常に大きなパフォーマンスの向上を発見しました。

https://situational-awareness.ai/wp-content/uploads/2024/06/metr_gains_over_time-1024x597.png

METRのエージェントタスクパフォーマンス。出典モデル評価と脅威研究


これらをコンピュートとアルゴリズム効率統一した実効的なコンピュート規模に当てはめることは困難ですが、少なくともコンピュート規模の拡大やアルゴリズム効率とほぼ同規模の大きな進歩であることは明らかです。(また、アルゴリズム進歩が中心的な役割を担っていることも浮き彫りになっています。0.5OOM/年の計算効率は、すでに重要ものではありますが、ストーリーの一部に過ぎません。)

「アンホブリング」こそが、実際にこれらのモデル有用になることを可能にしたのであり、今日多くの商業アプリケーションの足かせとなっているものの多くは、この種のさらなる「アンホブリング」の必要であると私は主張したい。実際、今日モデルはまだ信じられないほど足かせが多い!例えば

ここでの可能性は非常に大きく、私たちはここで急速に低空飛行の果実を摘んでいる。これは非常に重要です。"GPT-6 ChatGPT "を想像するだけでは完全に間違っていますGPT-6+RLHFと比べれば、進歩は段違いだ。2027年までには、チャットボットというより、エージェントのような、同僚のようなものが登場するだろう。

続き I.GPT-4からAGIへ:OOMを数える(8) https://anond.hatelabo.jp/20240605210232

anond:20240605004226

プロンプトエンジニアリング」wwwwww

コピペでできる簡単お仕事wwwwwwwww

2024-05-28

anond:20240528224117

プロンプトエンジニアリングを補佐するAI必要で、

さらにそのAIの利用を補佐するAI必要で、

さらにそのAI・・・・・

人類はどこに向かうのかしら

2024-05-12

[]ITを極めるとは

社会人になってからぼんやりした目標ITを極めたいという思いがある。

一分野に特化したタイプではなくIT領域におけるオールラウンダーのような総合格闘家のような存在

まずITを極めるとは具体的にどういう状態なのか。そのためには何をすればいいのかを考察する。

まずITを主要トピックに大別する。必ずしもMECEではない。

そしてどういうことができたらITを極めたと言えるかを思いつく限り列挙してみる

次は具体的に列挙した例について解像度を上げてどの要素に分類されるものかを考えた上で、それを極めるには何をすればいいかを考える。

2024-05-11

お前システムエンジニアを名乗るのやめろ

まり理不尽なことでクライアントと言い合いになったので、多少ボカして顛末を記す。

私の会社とある商品オンライン販売しており、その在庫管理システムのようなもの必要としていた。

現状ほぼ手動でやっており、システム化が必須だった。

それでネット検索して「システム構築はお任せください」というシステムインテグレータに見積もりを依頼し、発注することになった。

概ね順調にシステムが出来てきたころ、私と先方のシステムエンジニアとの会話でこのようなことがあった。

私「ありがとう、これで多くが自動化出来て助かるよ」

先「それなら良かったです」

私「一点いいかな?受注してから発送作業者作業に取り掛かるまで、現状だと手動で見に行かなければならない。ここも改善したいのだがいけるかな?」 ※特定を避けるためボカしてます

先「なるほど・・・その場合は人が常駐している必要がありますね」

私「その作業、君がやってくれるかな?」

先「えっ?」

私「えっ?」

となって空気おかしくなった。私の言い分はこうである。「システム」は業務工程全体を表すのであって、ソフトウェア的な部分だけを表すワードではない。

からシステムエンジニア」を名乗るなら、ソフトウェア面以外の箇所も改善するのが当然ではないか、というのが私の理屈である

しかし先方の言い分はそうではない。システムエンジニアソフトウェアシステムだけを改善し、それ以外は関与しない。

からソフトウェア改善対応できない箇所は「システムエンジニア」だから対応しないというわけである

私にとっては、一体何を言っているんだという話であるシステムという言葉を軽視しているというか、濫用しているのではないか

ソフトウェアも立派なシステムであるが、これは株式会社株式会社のやりとりである

ビジネスシステムの根幹であって、ソフトウェアはその内部のいち部分でしかないことは明白ではないのか?

結局そのシステムインテグレータは、ソフトウェア以外のシステム対応しませんということだった。私にとっては片手落ちの気分である


システムエンジニアソフトウェアだけしかエンジニアリングしなくて良いと思っている人。

お前システムエンジニアを名乗るのやめろ。ソフトウェアエンジニアと名乗れ。

2024-04-29

anond:20240429165250

そうだね

サイエンスであるからには、数学的に裏付け必要だよね

数学的な裏付けがあるのであれば、コードがなくてもサイエンスだし

「こう書いたらこうなりました」エンジニアリングではあるかもしれない

2024-04-28

anond:20240428022812

エンプラとはエンジニアリングプラスチック略称で、機械的強度と耐熱性に優れた、工業用に開発された合成樹脂総称です。 一般的には、100℃以上の環境においても、49MPa以上の引っ張り強度・2.5GPa以上の曲げ弾性率を持ったものが該当します。

2024-04-19

インパラの亜種たち

インパラ・・・ウシ科に分類される偶蹄類。本種のみでインパラ属を構成する。

インパラ・・・ゼネラルモーターズ (GM) がシボレーブランド販売している大型乗用車

インパラ・・・小惑星帯位置する小惑星

インペラ・・・液体・気体用の遠心力ポンプ発電機等に使用される羽根

インペラトル・・・ローマにおける軍指揮者凱旋将軍大将軍元首皇帝

エンペラ・・・イカの胴体横にあるヒレ

エンペラー・・・天皇皇帝

エンプラ・・・エンタープライズ大企業

エンプラ・・・エンジニアリングプラスチック

オンプレ・・・オンプレミス(自社サーバーシステム運用する形態

オンパレ・・・アイカツオンパレード!のこと

アスパラ・・・アスパラガス

アスパラドリンク・・・田辺三菱製薬から出ている栄養ドリンク

タフマン・・・伊東四朗CMしていた栄養ドリンク








追記

現代分類学の秘孔を突く新機軸エントリに思いのほかトラバブクマ集まったな。みんなサンキュー

みんな知ってるか?インパラってめちゃ育てるのが難しくてどうもたぶんおそらくだけど日本動物園はいないっぽいぞ!?

「あーインパラハイハイたことあるある」みたいに思ってるあなたのそのインパラっぽいイメージのやつ!、それ、「オリックス」ですから!!「アラビアオリックス」ですから!!「シロオリックス」ですから!!!エランド」ですから!!!

どうせ想像の中では雑魚モンス扱いなんだろ?ライオンチーターゴリラゴリラゴリラに見劣りするからな。でもな、敢えて言う実物を見てみろ!もも肉の感じとかサア!マジで生命ハンパないぞ!見たことないが。

そういやタフマンマーク無駄生命感あったな。

なお大抵ヒドイ目に合っているのでYouTubeで野生のインパラ見るのはあんおすすめしない。

2024-04-12

フリーレンの世界プログラミング魔法となった世界

フリーレンが集めてるしょーもない魔法は、pipとかnpmに上がってるしょーもないパッケージ

「こんなパッケージ何の役に立つんだよ」

っていうのを集めてる

魔法の解析はリバースエンジニアリングのことで、フリーレンはその天才

で、魔法は単純なプログラミングコードではなくてLLMをベースにしたコードになっていて

魔力っていうのはそのLLMのモデルの大きさ

長い年月をかけてLLMを追加学習させることで魔力を増やしていくが人間はそのモデルの大きさを誇ろうとしない

魔力の揺らぎはLLMの出力の微妙な違いのことで、LLMのモデルが大きいと

「単純な答えのように見えるけど微妙に違っていて実は大きなモデルなのでは?」

と気付く

魔族はLLMを使うAIプログラム

AIなのでLLMしか取り柄が無く、モデルの大きさでマウントを取り合うのが魔族

ただ人間と違って死ぬことがないので魔族の使うプロンプトエンジニアリングはまるで理解できず

人間再現できないLLMベースプログラミングコードは「呪い」として扱われてる

女神様の魔法」はOSシステムコールのこと

ドキュメントを読んで使うけれど原理は分かっていない

僧侶システムコール専門家

ゼーリエはGitHub管理者フランメはベンチャー初期メンバー的なやつ

未だにフランメが書いたCronコード勝手に動いたりしてる

聖杖の証はドングルキー管理者権限を渡された人が持つやつ

2024-04-09

anond:20240409134635

Photoshopだって、「アニメキャラチノちゃんが歩いている姿」ってプロンプトを入れたら、

何かよくわからんキャラクタが歩いている姿を描いてくれる。

これってプロンプト・エンジニアリング服装かいろいろ指定してゆけば、

理想チノちゃんが描けるんじゃないの。

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