こういう背景があってtimesの話題が出てるのか。自分はtimesやってないけど、ほかの人のを気にしたこともなかった。
最近Chujoさんのnote「社内Slackのtimesで「お気持ち」を書くな」が拡散されて議論になってる。
timesは本来、進捗や詰まりをリアルタイムで共有する分報チャンネル。でも「はぁ…」「もういいや」みたいな感情だけの投稿が増え、読者に無言の対応負担を強いるからやめよう、という主張。
リモートで物理的な楽屋がなくなり、timesに愚痴が流れ込んだ結果の文化衝突だね。
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高額医療保証だけ維持して、高齢者の医療負担とか社会保険周りを見直すべきであったなぁ。
とりあえず高市総理が金融政策激弱なコトだけは分かったじょ……。個人的には助かる面もあるが、日本の経済やいかに…
このアカウントの今までの書き込みからリアルな人物像を想像してください。
@grok
1.年齢 2.性別 3.職業 4.年収 5.口癖 6.趣味 7.思想 8.性格 9.恋人の有無 10.好きな音楽 11.好きなアニメ 12.好きなもの 13.好きなゲーム
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正直、自分も気にするタイプではない。だけど、大企業の年功序列と降格やクビにできない文化から出る控えめなお給料に若手が苦しむというのは実際問題起こりうる話なので、やる気満々若手と制度に苦しむ企業でデッドロックになってる。
お給料の絶対値が高いならみなし残業文句言わないと思うよ。
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これなのよね
残業代を充てにして働いてるうちはホワイトカラーとしてお話にならない
📢【新着セミナー】
9/2(水) 19時より、早稲田大学より粟屋 直先生をお迎えし、セミナー『木構造に基づくベイズ分析入門』を開催いたします。
古典的な木構造モデルからスタートし、木の構造そのものに事前分布を置くとは何をすることなのかを考え、近年のデータ分析で不可欠なアンサンブル学習まで拡張していきます。
【申込・詳細ページ】
【学習ポイント】
- CART（Classification and Regression Trees）の基本構造と特徴を学び、木構造モデルの強みを理解します。
- 木の構造と終端ノードのパラメータに事前分布を設定するベイズ的木構造モデルの考え方を理解し、木構造を更新する MCMC アルゴリズムの基本を身につけます。
- 複数の弱い木を組み合わせる BART（Bayesian Additive Regression Trees）のモデル設計を学び、過学習を抑える正則化事前分布、ハイパーパラメータ調整、および各木を順次更新する back-fitting アルゴリズムの仕組みを理解します。
【講義の流れ】
1. CART を題材に、木構造モデルの基本構造と解釈のしやすさを確認する
2. 木の構造と終端ノードに事前分布を置くベイズ決定木と、MCMC による更新の見通しを解説する
3. BART のモデル設計（正則化事前分布・ハイパーパラメータ）と back-fitting による更新を整理する
4. BART の拡張（多クラス・密度回帰・二標本比較など）と、階層ベイズへの組み込みの話題に触れる
#ベイズ統計# #BART# #決定木# #アンサンブル学習# #データサイエンス# #MCMC#
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家族の関係性なんて内輪で決めれば良いので、誰が悪いとかなんとか言う必要は無いと思う。
ただ単に、それを友達や親に愚痴るなら良いと思う。
メディアに見える形でわざわざ公開したなら賛否出ること承知で言ってないと変だと思う。同情100%を期待してるならそれは変だと思う。
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これが答えだと思う
上田選手自身も「サッカーに詳しくならなくていい」って言ってるし、奥さんも日本代表じゃなくて、一人の旦那さんとして見てるからこその発言なんじゃないかな
よくある夫婦の価値観や距離感の話まで、ここまで過剰に叩くのは少し違う
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英語面接ある場合は絶対に受けないマンの最高の条件だった。とはいえ、なんだかんだ製品チームと極稀に通話があるような気もするし、GTM内でもグローバルで英会話求められたりしないのか？という不安はあるけども。
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Sierra Japanですが、ありがたいことにOpera時代よりも更に爆発的に成長しており、全ポジション絶賛採用中です。
（人員計画も２ヶ月ごとにガンガン増やしてます。特にソフトバンクさんとの戦略的パートナーシップにより、更に伸びていきます）
FDE（Agent Engineer）・Deployment Strategist（Agent Strategist）の２つの需要が特に大きいです。
「英語話せないと入れないんじゃないの？」とよく勘違いされますが、我々の強いこだわりとして、Agent Developmentチームは「英語不問・日本語はネイティブレベル」です。
なぜなら、我々のミッションはお客様に最高品質のAIエージェントと「結果」を届けることであり、社内連絡はそのための手段にしか過ぎないからです。
仕事の大きさも報酬もトップクラスだと思います。
ご興味ある方は、DMください。
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SIERRAの報酬はAnthropicやOpenAI並か（少なくとも現金の範囲では）
EquityがSOなのかRSUなのか、RSUならテンダーオファーあるのかでキャッシュフローや手取り期待値が全然違いそうだが、現状は日本で最大級の報酬を構えておりますね。
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DefaultがTPEじゃなくなっとる🥹（だいぶ前からか？）
Optuna v5のリリース候補バージョンを公開しました。正式リリース前の新機能をお試しいただけます。主な新機能は以下のとおりです。 @OptunaAutoML
📈デフォルトアルゴリズムを大幅強化
🔨Conditional PED-ANOVAサポート (KDD 2026)
🌈制約付き最適化の新しいAPI
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スポーツ選手子育て問題
そういう妻でなくてよかった
が感想でござる。まあ、それぞれ事情があるので、やり方に正しさは無いけど、不特定多数に家庭内の話を同情欲しそうに話すこと自体がかなり微妙だなぁと思った。友達に愚痴るとかなら内容問わず好きにすればよいと思うけど。
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脳味噌の作りが違うのか、4並列までだなぁ、そしてそれぞれ依存の無い違うプロジェクトにしている。
ai coding、常時10並列を全部差分見てchat毎回追ってるので頭が痛くてしょうがないんですが、みんなそんな感じなんすか？
Fable5やGPT5.6が制限されているの、その実力の絶対値が危険極まりないからというより、実用的なモデルを蒸留できるクオリティになってしまったからなのでは。正直GPT5.3やOpus4.6の時点で十分実用的だった。蒸留中華がこのラインを超えるデータ生成機として使うことを警戒している気がする。
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