湛劢

xLog への参加#

2023 年 3 月、昨年 12 月に OpenAI が ChatGPT をリリースしたことにより、新たな AI ブームが起こり、新技術に関心のある人々は情報過多を感じています。毎日、タイムライン上には新しい AI ツールのリリースや OpenAI の API を使用した新しいツールのウェイトリストへの参加のメッセージが表示されます。これは確かに特別な瞬間であり、何かを記録したいと思いました。以前は Apple のメモに記録しようと思っていましたが、以前に iCloud のデータが失われて回復できないというユーザーの話を聞いたことがあるため、他の場所を探すことにしました。Twitter のタイムラインで @DIYgod と @songkeys が xLog について言及しているのを見たこともあり、ブログを書くと報酬がもらえると言っていました（今彼らのホームページを見たところ、彼らはこのプラットフォームの関係者のようです、笑）。ただ、すぐに参加することはありませんでしたが、昨日、タイムラインで @pseudo_yu を見かけ、彼のブログにアクセスして彼が英語の専攻の学生からブロックチェーン開発者になったことを知り、興味を持ちました。そのため、xLog に参加することにしました（ただし、彼の仕事もこのプラットフォームと関係があるようです）。つまり、私が知っている xLog のユーザーは現時点ではこのプラットフォームの内部の人々だけです。誰かが言ったように、この AI ブームはメタバースやブロックチェーンのニュースを押し流してしまったと言われていますが、私はまだこれらに興味を持っています。

私について#

私は中国の普通の大学で光学関連の専攻の修士号を取得した卒業生で、現在は杭州のある企業でフロントエンド開発エンジニアとして働いています。光学を選んだのは、高校時代にある大学の掲示板の投稿を見たからです。光学の専攻の博士課程の学生がその掲示板の有名人であり、私に深い印象を与えましたので、この専攻を選びました。私は自分の才能が優れていると自覚していますが、勉強はあまり真剣にしていませんでした。中学校から数学が苦手になりました（当時の家庭の事情と関係があると思います）。しかし、他の科目の優位性に頼って、高校では一人でリードすることができました。最終的には高校の入試で数学が完全に崩壊し、50 点しか取れませんでしたが、何とか普通の大学に進学することができました。大学時代、他の人々の知性が私よりも劣っていると感じ、コミュニケーションが難しかったです。私の目には一、二人しか入りませんでした。今、28 歳になって初めて、当時の視野が非常に狭かったことに気付きました。若くて優秀な人々はたくさんいますが、私は彼らに及びません。大学の教授たちは授業で教科書通りに教えていましたが、私は授業で優等生を演じるのが好きでしたが、実際には勉強しなかったため、多くの時間を無駄にしました。多くの科目で落第しましたが、当時は家族が私を海外留学させることを支えることができず、成績にも重点を置きませんでした。当時は知乎をよく見ていて、知乎のユーザー @bobozeng が私と同じ専攻だと知りました。もちろん彼は私よりも優れていますが、彼の経験や私の専攻に関連する多くのコンテンツを知乎で見ることができ、将来のことを考え始めました。（あの年、オーバーウォッチが発売されたことを覚えています。その夏は楽しかったし、ハースストーンもやりました。）私は大学院入試を受けることに決め、最初のステップはもちろん卒業することでした。その年、1 学期と再履修を含めて 12 科目の試験に合格しました。また、Python を学びたいと思い、廖雪峰のウェブサイトのすべてのコンテンツを読みました（私は最初にドキュメントを完全に読む癖があります）。その当時、ルームメイトが JavaScript を独学していました。今考えると、彼のように JavaScript を選んで仕事に就いていれば、前のインターネットブームに追いつくことができたかもしれません。大学院入試では、私は専攻の数学を受けることにしましたので、数ヶ月間数学の問題を解きましたが、うまくいきませんでした。研究生試験が終わった後、数学は救いようがないと感じ、その夜頭痛がして、妖猫伝を映画館で見に行きました。その年の休暇中、私はどこにも行く場所がなかったので、地方の親戚の家に行きました。そこで彼女がマルチ商法をしていることを知り、私は暇な時間にアメリカのテレビドラマを見ていました。大学院入試の結果が出たとき、数学は国家基準をわずかに超える 40 点でした（おそらくは運命の選択だったのでしょう、その年の数学は非常に難しかったです）、私は自分が受験した学校の面接に合格することができないと感じ、毎日転勤情報を見るようになりました。しかし、後で私は面接に行くように言われましたが、私はすでに連絡を取っていた学校と連絡を取っていなかったので、面接を諦めました。転校先の学校に入学した後も、同じような感じで、周りには平凡な人々ばかりでした。大学院でレーザー実験を行うために手を動かす必要がありましたが、実験には全く理解がありませんでした。実験室では、実験機器の修理をする必要があることもよくありましたが、それが私が研究生時代に学んだ最も多くのことであり、修理の過程で指導教授の指導によって初めてエンジニアが問題を解決する感覚を味わいました。大学院での経験から、私はいくつかのことを学びました。1. 論文の図は美しくする必要があります。指導教授は私たちにデザイン教育のウェブサイトの会員を買ってくれました（私はあまり興味がありませんでした）。2. 研究は学問の閥があります。象牙の塔も純粋ではなく、みんながあなたの師弟関係を見ます。私の指導教授はまだ学生を受け入れ始めたばかりの若手教授でしたので、私にはあまり助けを与えることができませんでした。彼は私がプログラミングに興味を持っていることに気付き、実験にアプローチが見つからないことにも気付きました。ちょうどその頃、ディープラーニングのブームが起こり、各学科がヒートアップし、論文を発表していました。私にはディープラーニングについての知識はありませんでしたが、自分でいくつかの論文を読み、TensorFlow と Pytorch の基礎を学び、実験室の古いコンピュータでデータを実行しました。当時はよく bilibili を見ていました。bilibili の投稿者 @霹雳吧啦 Wz に感謝します。当時、彼の ResNet についてのビデオを見て、初めて少し理解し始めました。彼のように本当に理解していて教えてくれる人はまだ多くはいませんでした。後で彼のビデオの価値がより多くの人に認識されるようになり、今でも多くの人が彼を導師と呼んでいます。もちろん、今では李沐などの専門家もハードコアな知識を共有しています。当時私が悩んでいた質問も ChatGPT に尋ね、回答を得ることができました。初心者の現在の学習者は私よりも幸せです。ディープラーニングの扉に入った後、光学の論文を見ると、非常に簡単な方法が使用されており、コード、モデル、重み、データセットが公開されていないため、再現が困難です。講演会に来た教授との交流の後、私もこの分野に興味を失いました。その時点で私はもうすぐ卒業すると感じ、私のレベルではディープラーニングを職業にするのは難しいと思いましたし、再び学ぶ時間もありませんでした。正直に言うと、私は光学に関連することを学ぶことはありませんでした（学校は伝統的な光学の教育を行っておらず、この分野の唯一の教授はすでに退職していました）。調査の結果、自分でフロントエンドを学ぶことにしました。HTML、CSS、JavaScript、Vue を学びました。学習の過程で阮一峰の JS ウェブサイト（https://es6.ruanyifeng.com/）と現代の JavaScript チュートリアル（https://zh.javascript.info/）と Vue の公式ドキュメントを何度も読みました（これらの優れたドキュメントに感謝します）。ほぼ学び終わった後、私は既にその年の 11 月で、履歴書を投げ始めました。大学と大学院の両方が故郷から遠く離れていたため、履歴書は近くの杭州の会社にだけ投げました。当時は主に面接の情報を牛客網で見ていました。面接はすべて電話で行われましたが、最初の数社の面接はうまくいきませんでした。実は、準備も十分ではありませんでした。面接中にアリババのフロントエンドトレーニングキャンプの活動について知りましたが、参加した後、卒業の忙しさのためにあまり学ぶ時間がありませんでした。今もフロントエンドを学びたい学生の友人は、試してみると役に立つと思います。バイトダンスも同様のトレーニングキャンプを開催しています。別の小さな会社にも面接に行きましたが、条件は非常に良かったので、特に行きたかったのですが、オンラインでのコーディングテストに合格できませんでした。最後に、ある会社に投げましたが、面接は非常に簡単で、当時絶望的な私に予想外の給与を提示してくれました。感謝しています。入社後、オフィスの環境は非常に悪く、仕事は忙しかったですが、多くのことを学びました。最近、仕事で新しいことを学べなくなり、同僚も技術に対する情熱を感じなくなりました。新しく入社した新卒の技術レベルは非常に低く、私が入社したときとは比べものになりません。労働時間は非常に長く、会社のコンピューターネットワークは制限されており、個人的に学習する時間を見つけるのが難しいです。辞めたいと思うこともよく聞きますが、外部の市場情勢が悪いというニュースもよく聞きますので、現在の仕事はまあまあですか？再び海外で勉強することを考えたが、当時の低い成績によって妨げられた。今はできるだけ技術と英語を学ぶ時間を作ることに専念しています。これが私の現在の状況です。最近の AI 技術のブームは、私に新しい時代の希望を見せてくれました。このタイミングで、健康がますます重要になりました。もしかしたら、数年後にはまったく異なる新しい技術を見ることができるかもしれません。

それでは、他の話題について話しましょう：

香港と米国の株式市場#

以前、中国の株式市場の制度について説明するビデオを見ましたが、非常に不完全で未熟であり、子供の遊びのようでした。現在、A 株式市場は 3000 ポイント前後で停滞しています。私が知っている会社はすべて香港や米国の株式市場に上場しているため、香港や米国の株式市場に参加したいと思っています。長橋取引プラットフォームのアカウントを登録しましたが、香港の銀行口座が必要です。民生銀行は内地で証人を通じて開設できることを知りましたが、パスポートと長期ビザが必要で、30 万のハードルがあります。以前はネパールのビザを 100 元で購入することもできましたが、今はできません。代わりにトルコのビザを 400 元で申請する必要があります（https://www.evisa.gov.tr/zh）。銀行のスタッフに相談したところ、6 万の 5 年間の回収保険商品を購入する必要があることもわかりました。このような厳しい条件は受け入れがたいです。

ブロックチェーンウォレット#

以前、ブロックチェーンウォレットを作成し、少しビットコインを購入しました（高校時代にビットコインの存在を知りましたが、当時は貧しい家庭のために購入することができませんでした）。購入時にはウォレットのニーモニックが 12 個の中国語の漢字でしたが、さっき MetaMask でログインしようとしたら、中国語のヒントワードはサポートされていないと表示されました。新しいウォレットを作成した後、MetaMask はまだビットコインをサポートしていないことがわかりましたので、別の Coinbase ウォレットを選択するしかありませんでした。ただし、MetaMask ウォレットのニーモニックは Coinbase でも使用できるようです。すでにブロックチェーンに追加されているのでしょうか、詳細は調査中です。xLog にログインする際には、Coinbase ウォレットアプリを使用して QR コードをスキャンします。最初に Crossbell に接続したことが表示され、しばらく待っても他のメッセージや次の手順が表示されませんでした。数分後、ウォレットアプリを使用して QR コードをスキャンするように促され、Crossbell ネットワークに切り替えるように警告が表示されました："未知のネットワークに切り替える際は注意が必要です。詳細情報を確認する前に切り替えてください。"これにはどのようなリスクがあるのか、調査中です

次に書きたい内容#

• ChatGPT、OpenAI、および Microsoft の他の関連プロジェクトの体験
• AI を使用した英語学習のサポート
• 国内ユーザーに適した海外の電話カード（+86 で登録できないアカウントのため）
• 国内ユーザーに適した仮想銀行カード（国内の銀行カードでは使用できない有料サービスの支払いに使用）
• Midjourney の体験
• React の新しいドキュメントの読み込み

xLog の使用体験#

MetaMask ブラウザ拡張機能を使用してログインすることをお勧めします。最初に Coinbase ウォレットを選択しましたが、携帯アプリとの連携が必要で、両方の間でメッセージが頻繁に届かないため、非常に使い勝手が悪かったです。ただし、MetaMask ウォレットはビットコインを受け取ることができません。