Rust 1.89.0リリース — 定数ジェネリクスにおける暗黙的推論（`_`）の導入
8月8日、Rust 1.89.0がリリースされた。 以下に、Rust 1.89.0における主要な改善点や新機能について簡潔に紹介する。詳しくはリリースノートを参照していただきたい。 Rust 1.89.0の主な内容 1. 定数ジェネリクスにおける暗黙的推論（_）の導入 Rustでは、型に_を用いてコンパイラに推論を任せる機能が以前から存在していたが、今回のリリースでは定数ジェネリクスでも_を使えるようになった。これにより、以下のように記述できる： pub fn all_false<const LEN: usize>() -> [bool; LEN] { [false; _] } ただし、関数や定数のシグネチャ内では依然として_の使用は許可されていない。 // これはNG pub const fn all_false<const LEN: usize>() -> [bool; _] { [f
【海外記事紹介】Go言語から離れる開発者が増えている？その理由とは
5月14日、海外の技術メディアAIMが「Why Developers are Quietly Quitting Golang」と題した記事を公開した。この記事では、Go開発者が同言語を静かに離れつつあるという現状について述べられている。以下に、その内容を簡単に紹介する。 Go に今逆風が吹いている 記事の冒頭では、フィンテック系スタートアップのエンジニア Yash Batra が半年で Go から Kotlin へ全面移行した体験を取り上げている。Batra は「 私たちはツールを作るためにツールを作っていた 」と述べ、Go の最小主義がプロダクト開発の速度を著しく低下させたと回顧する。 また、長年 Google で Go を率いてきた Ian Lance Taylor が 2025 年 4 月に退職したことも、コミュニティに衝撃を与えた。Taylor は「Go は“単なる一言語”の段階に
Google、GPU不要でLLMの実行を可能にするツール「localllm」を公開
2月7日、Google Cloudがブログで紹介したところによると、大規模言語モデル（LLM）をGPUなしでローカル実行できる新しいツール「localllm」を発表した。localllmはCPUとメモリでLLMを実行可能にし、特にGPUの不足が課題となる開発者に新たな選択肢を提供する。 このアプローチでは、Google Cloudの完全管理型開発環境であるCloud Workstations内で、GPUなしでLLMを実行できる。具体的には、HuggingFaceの「TheBloke」リポジトリのLLMモデルを使用し、CPUや低消費電力GPUで動作できるように最適化された量子化手法を採用している。 量子化モデルは、制限された計算リソースを持つローカルデバイスで効率的に動作するように最適化されたAIモデルだ。例えば、以下の利点が挙げられる： パフォーマンスの向上: 低精度データ型を使用すること
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