こへっち (@kohecchi) profile picture

Kaggle Master🥇1🥈4🥉6 / 🇯🇵→🇸🇬→🇯🇵→🇺🇸

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Joined January 2018
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4月からアメリカ駐在になりました🇺🇸 現地のAIチームでSenior IT Managerとして働きます。英語スキルもAIスキルもどんどん伸ばしていきたい💪
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世の中ではAI Agentにすべてインプットして自動化することを目指している人が多いなか、トップKagglerの多くが高いパフォーマンスを出すために手書きノートで思考を深めているの、なんとも皮肉の効いた現代落語だ。
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Nigeriaは日本でナイジェリアと読むのに、なぜLiberiaはライベリアじゃないのか? …とリベリア人と話してて思った。 I'm from ライベリアと言われて、どこ…?となった。
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中間選挙翌日、政治の話は職場ではしないというルールがあるとはいえ、会社は思ったより通常運転。うちの州は現職民主党議員が再選しただけというのもあるかもだけど。
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明日です。10年ほど前に海外で英語で働くキャリアに憧れを抱き、駅前留学を始め、シンガポールで1年、日本から海外拠点との仕事5年を経て、今はアメリカで働いています。色々遠回りをして気づいた英語学習のコツとか、海外で英語で働く楽しさや難しさについて話そうと思います!
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こへっち retweeted
今週末の日曜日です。誰しも心配な英語の話。職場や大学入学の文化の違いも面白いと思うのでぜひ聴きに来てください
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たしかに読んでいて We Terminated the employee は気になったw
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DDDが解決したい問題は「ビジネスのドメイン構造とソフトウェアのモデル・実装が乖離することで、機能追加や仕様変更が困難になること」だと思う。 Entity間の関係や責務が崩れると後々の機能拡張に支障きたすからそれを防ぐためにやってた。
「DDD, TDD, Clean Architectureはアンチパターンだ」とするツイートが流れてきたので、各技法が解決したい問題、効果、相応しくない状況をまとめました。 技術は問題解決の手段なので、解決したい問題を見極めることが技術を上手く使うポイントです。
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すごい。たしかに職場のインド人が半年前に「Sora Matsushimaはやばい」って小一時間熱弁してた。
【快挙】卓球19歳・松島輝空が世界ランク1位に news.livedoor.com/article/de… 国際卓球連盟は5日、卓球の最新世界ランキングを発表し、男子シングルスで19歳の松島輝空が1位に輝いた。前回発表の3位からランクを上げ、日本人選手として46年ぶり、現行制度では初めての快挙を達成した。
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農業コンペ、いろいろ試したものの何もうまくいかず結局なにも分からなかった!お疲れ様でした!
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Astra 6.1が延期になったけどAIが未知の脆弱性を見つけて隔離環境を飛び出しちゃうのを防ぐのってどうやるんだろ。RLで絶対に脆弱性見つけるマンと絶対に隔離させるマンを敵対的に学習させるのかな。楚の商人かな。
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Kimi K3を含めMoEアーキテクチャの進化やMoonshot AIの組織論についてかなり深い話が聞けてとても勉強になった!第2回があれば是非聞きたい! #AI_LTLAB
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そんなミスがあるのかww
Replying to @pureso_studio
Here is an example of an american keyboard, the enter key is right next to the '/" key. A lot of words in English use 's What will often happen is you are writing something like "i am going to kill Jim's internet" and end up hitting the enter instead of ' and send "i am going to kill jim"
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ゆうきくん優勝しててすごい
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農業コンペ、公開コードを使わないで色々試してるけど一生公開コードに勝てない…
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今日は最低気温13℃。体感気温9℃らしい。一気に寒くなってきた。
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ここ数日動かしていたタスクをFable5.1からOpus5.5に切り替えたけど性能劣化は特段感じなく使用感は悪くない。 (ここ数日のFable5.1が微妙すぎて期待値が下がってる説はある)
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意外と悪くない
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こへっち retweeted
📢CLine38の開発中です。 10/3の天キーで展示を予定しています。 CLine46は電池化+引き算で必要な機能を残した初心者にも比較的扱いやすいキーボード。 38は更に修飾キーを削って小型化。玄人向きではありますが、綺麗にまとまったと思います。
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分かりやすくまとまってる! Jevは分類タスクを安価に意味推論するユースケースに適していて、AI SecurityやguardrailなどのLLM-as-a-judgeとの親和性が高そうな印象 ※ただし精度次第
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…と思ったけど、判定の根拠(説明)が返せないからAuditで刺されそうだな LLMは偉大だ
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