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JTCのDX担当みたいな人たち、ChatGPTのようなテーマには強い関心を示すけど、「実験データにフーリエ変換かける、任意のフィルタをかける、ヒストグラムを書く、これら基本的なデータ処理を自動化する」みたいなやつには全く興味がない
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JTCのイノベーションって、内部昇進と終身雇用によって下の人間が昇進を目指してボトムアップ的に働く仕組みをつくりあげたことなんだけど、それによって現場レベルの生産性向上はめちゃくちゃ強くて、一方で上の人間は全くリスクをとらない
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GPT3.5とGPT4について、物理への理解力を比較した論文、こわすぎて笑ってしまった。
選択肢から正しい答えを選ぶ形式で、理系の学部1年生で60％程度の正答率になる問題をChatGPTに解いてもらった。
GPT3.5は15/23正解、GPT4は22/23正解。… twitter.com/i/web/status/1…
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これはじめて知ったとき衝撃だったんですけど、EVって地球温暖化の救世主みたいな感じで議論されるけど、全体の温室効果ガスに対して「運輸部門」が占める割合って、18%しかないんですよね。飛行機とか船とか全部入れて18%。自家用乗用車に限って言えば8%とか。
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他のChatGPTの使い方についてもいろいろ試してるので、気になる方はぜひ読んでくだされ！
note.com/1za5ij/n/ncfb4…
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ワイ「ピクサー風の都会」
GPT＆mj「ペラペラ画像」
ワイ「海の支配者タコ大魔王」
GPT＆mj「ペラペラ画像」
ワイ「人類vsヒューマノイドロボット」
GPT＆mj「ペラペラ画像」
ワイ「宇宙人の運動会」
GPT＆mj「ペラペラ画像」
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ワイ「やあGPT、月に着陸したリスの写真があるとしてさ」
GPT「ペラペラ」
ワイ「やあmidjourney（コピペ）」
mj「画像」
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ワイ「やあGPT。怒ってるトラの写真があるとするじゃん。その写真に見えるものや情景を詳細に説明してくれる？」
GPT「霧に包まれた森の奥から、怒りに燃えて今にも動き出しそうな虎の姿がーペラペラ」
ワイ「やあmidjourney、プロンプトだよ（コピペ）」
mj「画像」
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中学校くらいの旧友が、久しぶりの飲み会で「ChatGPTは儲かる」とか言ったり、地上波のバラエティーで「ChatGPTとは」みたいなことやりだしたらその瞬間がバブルの天井なんで覚えといてください。2018年仮想通貨も、2020年アメリカ株もそうでした。
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ワイ「二次元の熱伝導方程式をPythonで解きたい」
ChatGPT「Sure！この拡散方程式を解くよ！コードだよ」
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とある本からの引用です。「ターゲット」の花をグループ1か2に振り分けてください。直感で。
あなたの思考のクセについて「東洋派か？西洋派か？」がわかります。
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若手がやりがちなミスNo1は圧倒的に「おじさんのメンツを軽視する」なんですが、ツイッターにいる優秀な皆さんは、その中でも「おじさんを無視してそれなりの結果を出す」には本当に注意した方が良い。
これやってしまうと、せっかくいい結果を出しても、小粒な話で終わってしまう。
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ChatGPTを調べ物で使いたいなら、「Googleに投げる検索ワードを聞く」が本来の正しい使い方だと思います。
「半導体における3次元実装の特許出願数を調べたいです。検索ワードは？グラフがあるといいんだけど」と聞いてそれをGoogleにコピペした結果。
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本日暇な方、ネトフリの「アメリカンファクトリー」おすすめです。オハイオで閉鎖になった自動車工場に中国資本が入り込み、その後の製造現場における米中文化の衝突を描写したドキュメンタリーです。メーカー勤務者は無条件で楽しめると思う。
netflix.com/title/81090071…
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半導体製造装置って、電機からすると中国が全くキャッチアップしてこない不思議な業界なんですが、実はこれ、半導体産業がもつ「後発にとても不利に働く構造」によるものです。これがよくまとまっている文献がこちらです。qr.paps.jp/uisk6
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新卒のときの工場実習て基本的にムダで、何でかっていうと「1次情報に価値がある」ってことをわからない人が大半だから。
本来は3年目くらいの人間を現場に行かせるのが良くて、この人たちが抜ける穴を新卒〜2年目でカバーできるように、とっとと配属先に据えて実務をやらせるべき。
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前職（衰退産業）
先輩「〇〇に200万ほど使いたいんですが...」
上司「部長に相談するわ...」
部長「なぜそれが必要なのか？なぜ他じゃだめなのか？」
ワイ「...（めんどくせえ）」
現職（半導体関連）
ワイ「すいません、300万くらいだと思ってたんですが見積もり400万でした」
上司「おけ」
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電機メーカーで働いてて一番驚いたのは、「品質に対するトレードオフの議論」がないこと。
品質保証部門が直せと言えば、その修正にいくらかかるか？そこを直して出る利益は？こういう議論が当たり前だと思ってたけど、ほぼない。鶴の一声のように修正に動く。
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社会人になっても勉強や読書を継続する人って、「真面目」なイメージあると思うんですけど、あの人たち実は、知識が共通概念でつながる瞬間や周辺情報へ好奇心が連鎖するときの脳汁や快楽を求めているので、どちらかというと薬物中毒者に近いです。
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ワイが思うに、日本が強いモノづくりは、設計情報を実際のモノに転写する難易度が高い産業であり、その強さの本質は、「設計が製造をわかる、製造が設計をわかる」みたいなジェネラリスト的なノウハウである。
ジョブ型採用を本当にやるなら、長い歴史で培ったこれらの強みを捨てることになる。
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ネタツイで笑って軽い気持ちで本買ってここで泣くまでがセット twitter.com/kinoshitas0309…
メーカーで働いてます。製造業や半導体ネタ、おすすめの本などつぶやきます。最近はChatGPTが多めです。ENTP