「既存のテニスゲームが、現実のラリーの戦術的な奥深さや多様性を十分に再現できていないことにずっと不満を感じていた」本格テニスシミュレーション『Tennis Elbow 4』【開発者インタビュー】 | Game*Spark - 国内・海外ゲーム情報サイト
金融機関どうし資金やりとりの「全銀ネット」新システム構築へ | NHKニュース
口座振り込みなど金融機関どうしで資金をやりとりするための基幹システムについて、運営する全国銀行協会の関連団体は新しいシステムの構築に向けて本格的な検討に入ることになりました。デジタル資産のステーブルコ…
クローン連続、５８世代目で限界 マウスで２０年間実験―有害な突然変異蓄積・山梨大：時事ドットコム
クローン連続、５８世代目で限界 マウスで２０年間実験―有害な突然変異蓄積・山梨大 時事通信 社会部2026年03月25日01時05分配信 雌マウスのクローンからクローンをつくり、５０世代目の雌（右下の大きい個体）。通常の雄と交尾させると子を出産できた（若山照彦山梨大教授提供） 実験用マウスの体細胞から遺伝的に同じクローン個体をつくる実験を２０年間繰り返したところ、５８世代目が限界だったと、山梨大の若山照彦教授らが２４日付の英科学誌ネイチャー・コミュニケーションズに発表した。雌雄の自然交配（交尾）で生まれた子に比べ、クローンは突然変異の発生頻度が３倍高く、変異の蓄積が原因だった。 皮膚細胞の核でヒト受精卵 クローン技術応用、染色体異常多発でも―米大学「臨床試験まで１０年以上」 哺乳類のクローンは１９９６年に英国で羊の「ドリー」が誕生し、日本を含む先進諸国がクローン人間作製を禁止する法規制を導
クローンは無限に作れない マウス58世代目で限界（共同通信） - Yahoo!ニュース
マウスの体細胞から作ったクローンからさらにクローンを作る「再クローニング」を続けたところ、58世代目で限界を迎えたと、山梨大や放射線影響研究所のチームが24日付で、英科学誌ネイチャー・コミュニケーションズに発表した。自然交配によるマウスに比べ、クローンは突然変異が多く、代を重ねるにつれて有害な変異が増えていき、生存できない程度まで蓄積したとみられる。 【写真】雌だけでクローン増殖のザリガニ、那覇で新たに定着確認 「ミステリークレイフィッシュ」 国内生息3カ所に チームの若山照彦・山梨大教授（発生工学）は「オリジナルとクローンは遺伝的に全く同じで、再クローニングは無限に続けられると考えられていたが、現在の技術では限界があることが示された」と話している。 チームは2005年、雌のマウスから採取した体細胞の核を卵子に移植し、クローンマウス29匹を作製。この1世代目から再クローニングを20年間続け
AIエージェント自作のための基礎知識 - 誰かの役に立てばいいブログ
世は大 AI 時代ということで、調べ事や開発に様々な AI を利用するようになりました。 AI 失業だの SaaS is dead だのと騒がしいですが、そういうのは今日は置いておきます。 AI を使うのも良いですけど、せっかくソフトウェアエンジニアをやっているのですから、自分で作ってみるのもいいですよね。 結論から先に書いておくと、AIエージェントも今どきは簡単に自作できるようになっています。 この記事では Google 製の Agent Development Kit (ADK) を使いますが、何を使うにせよ、そもそも AI エージェントがどう動いているか理解しておかないと効率が悪いです。 それだって AI に聞けば出てくる、、わけですが、まあ人間が要点をまとめた記事にもまだ五円くらいは価値があるかなってことでまとめてみました。 ... お察しの通り、AI に指示して書かせたわけですけ
OpenAI、動画生成アプリ「Sora」終了へ なぜ？ 理由を聞いた
OpenAIは米CNETに対し、「一般消費者向けアプリおよびAPIにおけるSoraの提供終了を決定した」と説明。その上で、「計算資源の需要が高まる中、Soraの研究チームは今後、ロボティクスの進展につながる“ワールドシミュレーション”研究に注力し、現実世界の物理的な課題解決を支援する技術開発を進める」とコメントしている。 2025年は画像・動画生成AIが業界の注目を集めた一方、2026年に入ってからは、AI各社が企業向け製品やコーディング支援分野へと軸足を移しつつある。特にAnthropicは、高度なエージェント機能や生成AI技術を活用した「Claude Cowork」や「Code」関連ツールで存在感を高めた。OpenAIも、アプリケーション部門トップが今月、社内で“本筋ではない取り組み”を減らし、より中核的な領域に集中する方針を示したと報じられており、Sora終了の判断もこうした流れの一
DGX Spark を 2 か月使って見えた「向いている仕事」 と 「向いていない仕事」 | DevelopersIO
この表で目を引くのはメモリ帯域幅の差ですね。273 GB/s という数値は Mac Studio（819 GB/s）の 3 分の 1、RTX 4090（1,008 GB/s）の 4 分の 1 程度で、RTX 5090（1,792 GB/s）と比べると約 6.5 倍の開きがあります。一方で RTX 5090 でも VRAM は 32GB なので、大きなモデルを載せきれないという制約は変わりません。この帯域幅の差が、後述する「向き・不向き」に直結しています。 ざっくり言うと、DGX Spark の強みは「速さ」ではなく「載ること」。128GB のメモリ空間に大きなモデルをまるごと載せて、ローカルで完結させられるのが最大の価値です。カンファレンスでも AI の利用環境には F1 vs SUV に分類できると比喩していたものがあったのですが、その例えからだと DGX Spark は SUV 側のイ
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Arm、ついにCPU完成品を売る。自社設計のAI向け製品発表
INTERNET Watchの30年は、インターネット地図サービス進化の30年でもあった――本誌記事で振り返る【地図ウォッチ】
【特集】 PCリサイクルマーク不要。古くなったPCと周辺機器/小型家電を無料で一括処分！
OpenAI、動画生成アプリ「Sora」を終了へ ～公開から半年足らずで撤退／