海外网友扒了1680 份 Anthropic 工程师的简历，先说我觉得最反常识的几点： 第一，招的几乎全是搞 infra 的，不是 researcher。 第二，几乎不招初级员工。中位数的工作经验是12.2年。只有13%的人有博士学位。 第三，最大的人才来源不是OpenAI和DeepMind，而是Google和Meta。 第四，如果是 junior ，一个特别"干净"的典型画像是这样的：MIT，IOI 银牌，Codeforces 2900 。 一篇非常好的文章，作者是做招聘的，把当前雇主一栏写着 Anthropic 的 LinkedIn 主页全爬了下来，共 5306 人。从里面筛出 1680 个真正做工程的，再去翻他们进 Anthropic 之前写的 7986 段过往岗位描述。 可以一观Anthropic的人才构成。 1、Anthropic几乎是一夜之间把团队搭起来 现在还在 Anthropic 的工程师里，2021 年之前就进来的，只有 15 个人。 真正的大扩张是在2025-2026年。2025 年一年，工程组织差不多扩了3倍，招了686个。2026 年看起来也会接近这个节奏：截至 6 月，已经招了455个。 现在团队里一半人入职还不到一年，过去 12 个月进来的占53%，在职时间中位数10个月。 也就是说，这是一个在大概 18 个月里，被非常快地搭起来的巨型团队。 2、他们几乎只招资深工程师 这条我觉得最反常识。 进Anthropic之前，这些人的中位工作经验是12.2年。中间 50% 的人，经验8.8到16.5 年。 1680个人里，工作经验不到3年的只有 50 个；44%的人有 13 年以上。应届这块基本等于没有。 所以一个典型的 Anthropic 新人是这样的：已经工作 12 年，但进公司才 10 个月。 3、他们其实更看重 infra，不是我们以为的“搞研究” 40% 的人背景里出现了 infrastructure。 backend、distributed systems、databases、security 这几个方向，各自都在 20% 左右。 而reinforcement learning，只有3.3%人。 也就是说，典型的 Anthropic 工程师，过去十年更像是在 hyperscaler 或 infra-heavy startup 里搭大规模生产系统的人。 4、最大的人才来源不是 AI lab，是 Google 大家总觉得 Anthropic 很多人来自 OpenAI 和 DeepMind。 但实际上，它最大的人才管道是 Google，而且领先很多。 除了 Google，它明显还偏爱那些以工程严谨著称的地方：Stripe、Databricks、Snowflake、Palantir、Airbnb。

【原著論文】反すうは、ただ同じことを考え続けるだけではない この研究は、反すうをしている人が実際にどんな体験をしているのかを、聞き取りを通して詳しく調べた質的研究。 参加者への面接から、反すうは単なる悪い考え方ではなく、不確かさを何とか理解しようとして続く営みとして描かれた。 反すうが始まると、ふつうなら自然にわかることがつかみにくくなり、日常の出来事まで頭で考えすぎる状態になりやすかった。 その結果、体の感覚や直感から離れ、動けない感じ、空っぽな感じ、知ろうとしてもつかめない感じが強まっていた。 つまり反すうは、単に考えすぎる症状というより、時間の流れや体の感覚、人とのつながりまで変えてしまう体験全体として理解したほうがよい可能性がある。 反すうへの支援では、考えを止めることだけでなく、不確かさへの向き合い方や、体の感覚を取り戻す視点も重要になるかもしれない。Front Psychiatry. #反すう #うつ #メンタルヘルス frontiersin.org/journals/psy…

【雑誌　東京理科大学教員連載誌】『数学セミナー2026年7月号』(日本評論社)①東京理科大学理学部の太田雅人先生連載「じっくりと向き合う微分方程式」の4回目は「行列と微分方程式」。本雑誌、太田先生連載開始後の2026年4月号からのバックナンバー、多めに在庫し販売中です。(店長)

Sağ beyniniz varsa kedi yavrusu görürsünüz,sol beyniniz varsa tavşan yavrusu görürsünüz. Siz ne görüyorsunuz

opti-labs.github.io/typeLaTe… 自分用に欲しかった数式LaTeXタイピングゲーム コンパイル結果が正しければ、入力方法によらず正解になります(多分)。高校範囲用もあるので中高生でもできます。動画は実際の操作画面です。

旧帝大から 日本を代表するメーカーへの就職

Study calculus. not because exams exist. because reality moves. • derivatives → how things change • integrals → how change accumulates • limits → what happens at the edge • gradients → where systems want to go • differential equations → how nature evolves motion, heat, fluids, control, optimization, robotics, ML. all of it speaks calculus. without it, you see outputs. with it, you see dynamics.

地味だけど正解の人生

「健康な人には千の夢がある。健康でない人には、ただ一つの夢しかない」。まず身体が健康でなければ、どのような素晴らしい未来も霞んでしまう。だからこそ、超知能への第一の願いは病気と老化の克服だ。AIが創薬、診断、生物学を加速させるなら、それは解くべき技術課題となる。 ピーター・ディアマンディス「デミス・ハサビスのような人の発言を聞いてみてください。彼自身がまさにそれに取り組んでいます。彼はGoogle DeepMindのCEOであり、Isomorphic LabsのCEOでもあります。彼は、10年以内にあらゆる病気を治療できるようになると考えています。あらゆる病気です。 つまり、がんが克服され、心血管疾患、炎症性疾患、感染症、そうしたすべての病気が解決される世界を想像してみてください。これは非常に大きなことです。若い人であれば、自分の親を見ればわかります。人生の終盤に向かうにつれ、健康問題への対応に資産の大部分を費やすことになるのです。 ダリオは1年前に登壇し、今後10年以内に人間の寿命は2倍になると考えている、と述べました。これは本当に驚くべきことです。調べてみてください。彼のプレゼンテーションです」 ——「その話は聞いたことがありません。衝撃的ですね」 ディアマンディス「ええ、彼が昨年ダボスで行ったプレゼンテーションです。この2つのことだけを考えても、健康以上の富はありません。 私の好きな言葉があります。健康な人には千の夢がある。健康でない人には、ただ一つの夢しかない。 ですから、あらゆる病気に対処できること、寿命を2倍にできることは非常に大きいのです。しかし、それだけではありません。重要なのは健康寿命です。どれだけ長く、素晴らしい状態でいられるかです。 レイ・カーツワイルの予測では、私たちは2033年までに「寿命脱出速度」に到達します。生きている1年ごとに、科学が寿命を1年以上延ばす地点のことです」