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Githubが2024年に提供する「Copilot Workspace」がやばい・Issueから仕様を作成・ブレイクダウンし、実装計画を作る・コードを生成・ビルドし、エラーが出た場合はコードを修正これもうほぼやってること人間と同じじゃん... 簡単なIssueはAIがコードを書いて解決するシーンが増えそう

くるしば | 全講座ベストセラー入りUdemy講師

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Science & Technology

Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

3 Comments

くるしば | Udemyベストセラープログラミング講師2 years ago

・プログラミングの基礎、応用を学べる厳選教材・学習のコツ・企業が魅力に感じるポートフォリオ作成、転職活動tips など、0から最短でエンジニアになるロードマップを作りました！はてブの総合エントリやnoteの注目記事にも入り、5万回以上読まれています！

BlueTone焼肉食べたい2 years ago

半年ぐらい前に見た動画と思ったら2023/11/8に発表だった。

NUMARN(ヌマーン)【スーパーAIで人格形成中の公式】2 years ago

これつまりissueは人間が作ってそれに基づいてAIが実装計画からコーディング、デバッグまでを実装するってことかな？見えてる限りのものはすごく便利そうだけど、結局要件をどこまでissueに落とし込むか、AIが理解できる(言うなりゃ素人にもわかる)レベルにまで噛み砕くかだな

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Taishi | 脱スマホ中毒アプリ開発中🐿️

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サム・アルトマン：コードの価格は下がるが、需要は増える。今日何らかの価値でコードを書くことができる人は、はるかに高い価値でコードを書いたり、ソフトウェアを作成したりできるようになる。

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d

331,465 views • 1 year ago

【衝撃】 CodexがChatGPT Proを「計画担当」として呼び出すSkillが作られた😳 コードベース全体のコンテキストを渡しながらR/Wアクセス付きスレッドはリポジトリごとに紐付く設計だ・ChatGPT Proがタスクの計画を立てる・Codexがその計画を実行する・スレッドはリポジトリ単位で管理される「計画はGPTに、実行はCodexに」 AIどうしの協業構造を、Skillというコードで自分が書けるどのAIに何をやらせるか、その設計がコードになった

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東大Codex研究所

549,139 views • 1 month ago

年商5.9億。それでも、自分が凄いっていう実感がなかった。 Rちゃん（29歳）の言葉だ。「年商が去年5.9億だったんですね。10億になったら幸せを感じれると思ってた。だったら私5.9億でも自分が凄いっていう実感がないんですよ。」 5.9億を達成した人間が、「実感がない」と言う。この一言が、全部説明している。夜職の人事をやっていると、僕は同じ構造を何度も見てきた。月100万を達成した子が、次は150万を目指し始める。 150万を達成すると、今度は200万を目指す。数字は上がっている。でも「やっと満たされた」と言う子に、ほとんど会ったことがない。「もっと、もっと」と追い続けた子が、ある日突然消える。売れ続ける子は、今の自分に根拠がある。「毎日やることをやった」「先月よりビジュが上がった」「この仕事が好きだ」数字じゃなく、プロセスや状態が自分の根拠になっている。消える子は、次の数字を達成して初めて自分を認める。数字が出なければ、根拠ごと消える。 Rちゃんはこうも言っていた。「幸せは本当に条件じゃなくて状態だと思ったんですね。何かをプラスしてプラスしてプラスすれば幸せかっていうとそうじゃなくて」 BrickmanとCampbellが提唱した「ヘドニック・トレッドミル（Hedonic Treadmill）」がある。目標を達成しても、幸福度は元の水準に戻る。外からプラスし続けても、慣れが生じて満足感がリセットされる。 Rちゃんの「5.9億でも実感がない」は、この構造そのものだった。夜職だけじゃない。一般企業でも、SNSのフォロワーでも、恋愛でも。「次の数字」を追い続ける構造は、どこにでもある。あなたが追っているのは、数字か。それとも、自分の状態か。その違いが、長く売れ続けられるかどうかを決める。

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まさ｜元ホスト→夜職人事｜歌舞伎町

673,864 views • 1 month ago

NVIDIAのCEOが断言コードを書くだけのエンジニアは、全員AIに消えるジェンスン・フアンのこの発言は、生成AI時代のエンジニア全員が知っておくべき話エンジニアの目的を一言で言うと問題を解くことコーディングは目的ではなくて手段ただの作業のひとつもし「目的＝コードを書くこと」になってたらそれはAIに代わられる側になってしまう Jensenの生い立ちから追うと、かなり刺さる彼は台湾生まれ幼少期にアメリカへ移住するが、英語も話せず、文化も分からんままかなり荒れた学校に放り込まれた勉強ができるかどうか以前に「どう生き残るか」を考えないとあかん環境そこで彼が身につけたのはテクニックでも要領でもなく、「今この場で一番の問題は何か」を見抜く力やったその後エンジニアになり、 LSI Logic、AMDと半導体業界の最前線を渡り歩くここで彼は気づく・技術的に面白いこと・会社が本当に困ってること・市場が評価することこれらがほとんど一致していないという現実に多くの会社は「作れるもの」を作り、「今ある市場」に最適化して、本当の問題から目を背けていただったら自分でやるしかない 1993年、 JensenはNVIDIAを創業するでも当時のNVIDIAは今みたいなAI企業ではなかったグラフィックス市場は不安定。資金はない。失敗したら即終了の世界。実際、最初のプロダクトは盛大にコケたこのとき彼は「コードが悪い」とは言わなかった「俺たちは間違った問題を解いていた」そう結論づけて、市場と技術の“問い”から全部やり直したそこから GPUという概念を磨き続け、 10年以上「意味わからん会社」扱いされながら、計算・並列処理・AIに賭け続けた結果、 “誰も本気で向き合ってなかった問題”を解き続けた会社だけが AI時代のど真ん中に立っただから今、彼はこう言うエンジニアの仕事は新しい問題を見つけてそれを解くこと会社の中には未発見の問題がうじゃうじゃある。だからこそ時間が命。ここが１番重要生成AI時代に仕事を失うエンジニアと給料が上がるエンジニアの差は、コードの上手さではない・何が本当のボトルネックか説明できるか・それを解いたら売上／コスト／速度がどう変わるか言えるか・AIに任せる部分と、人間が決める部分を切り分けられるかこれができる人は AIを「脅威」ではなく生産性ブースターとして重宝される逆に「実装だけ」「言われたことだけ」になった瞬間、 AI＋安い人材に置き換えられるというか完全に不要に給料を上げたかったらやることはシンプル・コードを書く前に“問題定義”を書く・要件をそのまま受け取らず、１回疑う・AIで実装を高速化して、空いた時間で“問い”を探す・ビジネス側と同じ言葉で話すこれができるエンジニアは「作業者」やなく意思決定に近い存在になる Jensenが言ってるのは「コード書くな」ではない目的と作業を混同するなということ生成AI時代、生き残るエンジニアは一番最初に「何を解くべきか」から考えるこれ読んで「ちょっと焦った」なら、たぶん感覚は間違ってない生成AI時代、何もしないのが一番リスク高い考えがズレてないか確認する用に、ブックマークして定期的に見直し推奨こういう生成AI時代のエンジニア論とかプロダクト・意思決定・キャリアの話は、シリコンバレーのスタートアップでCTOやってきた視点で定期的に書いてます気になった人は Taishi | 脱スマホ中毒アプリ開発中🐿️ をフォローしといてィ

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Taishi | 脱スマホ中毒アプリ開発中🐿️

139,188 views • 6 months ago

あまり使われている現場に遭遇しませんがScriptTemplatesという機能がUnityにはあります。プロジェクトでよく使うコードのテンプレートをあらかじめ作っておいてUnityのメニューに登録できる機能です。使い方は簡単。同じようなコードをよく書いてるなって思ったらScriptTemplatesを試してみて

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オオバ@破壊的スピード開発

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Apple創業者スティーブ・ジョブズがいう成功者の定義がこれ。『成功する人は自分がいまやってることを愛してる』だからこそ困難にも耐えられる。成功しない人は簡単に逃げる、なぜなら大好きじゃなければ我慢する必要がないから。

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VIA

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チャエン | デジライズ CEO《重要AIニュースを毎日最速で発信⚡️》

146,929 views • 2 years ago

欲しいソフトウェアを説明するだけで、夜のうちにコードとテストが生成され、翌朝には動くサービスが立ち上がる。リポジトリを巡回するエージェントがテストとコミットを回し、更新と運用を自律化する。そこまでいけば「開発を速くする道具」というより「会社そのものを自動化するOS」の胎動だ。サム・アルトマン「最初のバージョンを作るときは、欲しいソフトウェアをただ説明するだけになると思います。そしておそらく、システムが一晩かけて考え、コードを書いてテストまでしてくれて、翌朝にはその『本の販売アプリ』のようなものができている、という感じになります。その後、システムが大きく複雑になるにつれて、リポジトリを巡回して作業してくれる、いわば『ソフトウェア工学エージェント』が動くようになります。それらはテストを書き、コードをコミットし、会社運営に関わる多くの作業も、ソフトウェア開発に限らず自動化できると想像できます。ソフトウェア開発に関しては、『これがどう動くか』がはっきり見える道筋があると思います」ダン・ボネ「つまり、開発者ははるかに生産的になる、ということですね。今日のように実際にコードを書くのではなく、欲しいものを説明するようになる、という見方ですね」アルトマン「そう思います」

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Tsubame

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あれ？俺いまガードしてたよね？ロマチェンコのガード外しロマチェンコはよく試合中に相手のガードをはたき落とす。本人があまりに鮮やかにやるから簡単そうに見えるけどこれは普通に難しい。簡単なことではない。ただ原理を理解できれば誰もがガード外しをできる可能性がある。まずこれをやるには一つ理解しないといけないことがある。それは相手のガードには必ず力の入る方向があるということ。ボクサーはパンチがくるからガードをしたり、避けたりするわけではない。手が動いたり、肩や肘が動くのに反応してパンチを避けたりしている。例えばこの場合、まずロマチェンコは連打を中央に打つ。そうすることでまずガードは真ん中に集中する。そしてそこから左手をあげている。そうすることで、相手の左手は内側に向かって力を加える。それを左手で上から下に落としているように見えるが、実際は少し右から左に向かって力を加えている。だからガードがズレる。そして2回目も同じように右手を挙げて、外から内に向かって力を加えている。このようにまず連打で内側にパンチがくることを意識させて、そこから相手のガードがどういう動きをするのかを予測、というかエサを巻いて、そう動くようにしておけば相手の動きを誘導できる。逆にフックを打って外に動くようにエサを巻いておけば、この逆で内から外に力を加えてやれば、相手のガードを外にずらすことができる。力の流れを意識せずにこれをやってもまず確実に失敗する。逆に力の流れを把握していれば、成功する確率は高い。エサを巻いて力の流れをコントロールしろ。

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ボクシングアカデミー　ツネ

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#このキャラがいるから何度も見てしまう映画『レオン』やはりゲイリー・オールドマン演じるスタンフィールド！このキャラをオールドマンが演じたからこそ不朽の名作になったと言っても過言ではない。このシーン、監督を笑わせる為にやったアドリブが後、名ゼリフを生み出したとは…さすが！

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チャエン | デジライズ CEO《重要AIニュースを毎日最速で発信⚡️》

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推論AIは、生成AIの1000倍の計算を食う。 NVIDIAのジェンスン・ファンが、ほぼ誰も織り込んでいない計算の数式を語りました。・AIが理解・推論・計画・ツール実行まで進むと、必要な計算量は生成AIの約1000倍・そこに、使いたい人が100倍に増える分を掛け合わせる・だからGPU消費は天井知らず「推論で単価は下がる」という前提は、もう崩れているかもしれない。 ※大前提としてポジショントークであることも念頭に動画を見てもらえたらと思いますが、企業のAI活用の現場にいるとトークン消費が莫大になることは確定路線であるなとも感じております。

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科学も宗教も「出発点は違うかもしれないけど、目指しているところは同じ」生成AIやヒューマノイドロボットなど、これから人間の能力を超えるような科学技術が出てくる時代にあって、「生きるってどういうことか」「生きがいとは何か」を問うことの重要性を語り合っています。

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Soka Youth【創価学会】

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人間が関与することなく、Claude 10がClaude 11を設計し、その次をさらに作る——AIの開発者なら誰もが夢見るであろうRSI（再帰的自己改善）。そういうことが2028年の終わり頃にも実現するかもしれないという。そうなればそこからはきっと、シンギュラリティに向けた本格的な加速が始まる。ジャック・クラーク「これらのシステムは、AIシステムを訓練するためのコードを書くことにも、かなり優れるようになってきました。AIシステムをどのように訓練すればよいか、そのアイデアを提案することにも長けてきています。どこかの時点で、私たち人間がAIの今後の開発から完全に一歩引けるようになるかもしれません。いわば、AIを巻き上げて、あとは進むのを見守るような状態です。私たちが資源を与えて、「Claude 10よ、Claude 11を作れ」と言う。するとClaudeがアーキテクチャを作り、研究を行い、リスクを下げ、訓練実行まで行う。そしてClaude 11が出てくる。それはあらゆる面でClaude 10より優れています。今日それが見えているわけではありません。しかし、私はこれが確実にこの10年以内に到来する現実的な可能性があると思っています。年を賭けるなら、2028年の終わり頃です。それは、多くの科学文献を読んだうえでの見方でもありますし、私たちが公表してきた情報にも基づいています」 ——「2028年というのは、つまり、あなたは7か月のお子さんがいると言っていましたし、私にも6か月の子どもがいますが、その子たちがほんの少し大きくなる頃ということですよね。2028年なんて、もうすぐそこです」クラーク「ええ、かなり近いです。AIは速く進みます。その含意は、AIシステムは今後さらに先へ進み、これまで以上に強力になると予想すべきだということです。私たちがこの5〜6年で感じてきた進歩は、次の2〜3年に圧縮され、さらにもう一度圧縮されるかもしれないのです」

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Tsubame

12,563 views • 21 days ago