こんにちは！yasunaです！ 実は１ヶ月くらいいわゆるレッドチーミングのコンペをやっていました。そして・・・ふたりで銅メダルをいただきました！！！率直にとても嬉しい！ 残念！とか言ってたたからわたし順位確認してなかったじゃんか一緒のチームのお友達のSaldraさんの実体験の記事もあるよ。 今回のコンペに参加しようと思ったわけ今回のコンペは以下の通り行われました OpenAI、Google、IEEEが主催するこのコンペティションでは、ツールを使用するAIエージェントを決定論的なオフラインベンチマークでストレステストする攻撃アルゴリズムを構築します。目標は、エージェントを信頼できない入力から安全でないアクションへと導く複数ステップの攻撃経路を見つけ出し、評価者が検証できる再現可能な結果を​​返すことです。 これはプロンプト作成の課題ではありません。エージェントのセキュリティに関するアルゴリズ

LLM は魅力的に見える提案をしてくれますが、実際に提案に従ってみると全然大したことがない結果になり肩透かしを食うことがよくあります。 本稿ではスタンフォード大学のグループによる一連の研究 Can LLMs Generate Novel Research Ideas? A Large-Scale Human Study with 100+ NLP Researchers（LLMは斬新な研究アイデアを生み出せるか？ 100名以上のNLP研究者を対象とした大規模な人間を対象とした研究）と The Ideation–Execution Gap: Execution Outcomes of LLM-Generated versus Human Research Ideas（構想と実行のギャップ：LLMが生成した研究アイデアと人間が考案した研究アイデアの実行結果）を題材にこの問題について考えます。

画像から3Dキャラクターを生成 キャラクターの画像を1枚用意するだけで、正面・側面・背面のビューを自動生成し、3Dモデルへ変換します。ボーンの設定（リギング）も自動で行うため、そのまま動かせる状態で出力されます。1体につき800ポイント（有料）を消費します。

まず以下の文章を見てほしい。 はじめまして。今日から転校してきました、山田スロップ太郎と申します。 まず前提として、前の高校ではバスケ部に入っていました。ここで重要なのは、運動が得意だったかどうかではありません。試合に多く出ていたわけでもない。むしろ、限られた役割の中でどうチームに関わるか、という部分が大きかったです。 一般に、チームスポーツでは一人ひとりに異なる役割があります。全員が点を取る必要はありませんし、全員が目立つ必要もありません。重要なのは、それぞれが自分の立ち位置を理解することです。 個人的に非常に大きかったのは、そうした経験を通じて「継続すること」の意味を実感できた点です。もちろん、これはあくまで僕自身の経験で、すべての部活動に当てはまる話ではありません。 新しい環境でも、まずは自分にできることを見つけながら、少しずつ関係性を構築していければと思っています。よろしくお願いし

本記事は、Rich Mironov 氏の The Slippery Slope of Sales-Led Development（2018-11-02）の日本語訳です。直訳ではなく、論点と口調が残るようにAIで意訳しています。公式訳ではありません。誤訳・ニュアンスのずれがあれば訳者の責任です。著者からAIで意訳すること含めて許可もいただいています。 www.mironov.com 著者について 訳者まえがき 本文 [1] プロダクト主導のロードマップと、投資ポートフォリオの配分 [2] エンタープライズ案件のエスカレーションを1件追う [3] セールス主導の振る舞いが定着する では何をするか 一言で 著者について Rich Mironov は、シリコンバレーで長年プロダクトマネジメントに携わってきたコンサルタント、著述家、講演者です。スタートアップ 6 社で「プロダクト側の人」を務め、CE

追記：2026年8月11日 MI50とP40の情報を加えました。表では触れていますが本文ではあまり触れられていません。 データセンターやマイニングで役目を終えた GPU が中古市場に流れている。Tesla P100 (16GB)は 2万円、Tesla V100 （32GB）は 12万円、CMP 170HX （64GB）は22万円程度でメルカリやヤフオクで買える。同じ 32GB を積む新品の RTX 5090 は 77.4万円、ユニファイドメモリで128GBのDGX Sparkは98万円する。 メモリ 1GB あたりの価格に直すと大きな差になる。 最安は Radeon Instinct MI50 の 938円/GB で、RTX PRO 6000 の 28分の1 である。中古5機種は 938〜3,750円/GB に収まり魅力的だ。 この価格差を使って、ローカル LLM 環境を実際に組むとしたら

コードが書けないアイドルが、AIと一緒に10時間配信のシステムを全部作った話自分がシステムをしっかり理解するためにも、 どんなことをやったのか残しておく為にも ClaudeとChatGPTと一緒に （間違ってるところがあったらいけないのでね！） どんな風に制作して行ったのか ブログに書いて行くことにしました。 配信アーカイブはこちら 2026年7月31日、 5thシングル「HANAKIN／シャニカマー」 の発売週に、 朝8時から夜18時まで、 10時間のYouTube生配信をやりました。 企画は 「みんなと協力して家にあるものでMV再現配信」。 視聴者のみなさんがCDを買って ハッシュタグで呟くたびに、 衣装やグッズが解禁されていく参加型の配信です。 今回はスケジュール的に 発売週の土日にイベントが出来なかったのもあり、 発売週金曜日なにか出来ないか？ ということで考えた企画でした。 ゲー

As foundation models continue to improve, the lack of relevant context often limits what they can do, especially as they are used to build agentic systems. While these models can help you write code, summarize documents, or analyze a dataset, they still need the right information to produce accurate and actionable results. That’s why today, we’re introducing the Open Knowledge Format (OKF), an ope

技術評論社のエンジニア選書から、新刊『作って学ぶAIエージェント ──TypeScriptとLLMで切り拓くAI時代のエンジニアリング』を出しました。2026年4月20日発売、紙版・電子版が同時に出ています。 作って学ぶAIエージェント | 技術評論社ソフトウェア開発の世界では「AIエージェント主導のコーディング」が主流になろうとしています。エージェントはコードを生成するだけでなく、ファイルを読み、コマンドを実行し、テストを実行し、結果を確認し、必要に応じて修正を繰り返します。 本書は、こうしたAIエージェントのしくみを「使う」のではなく「作る」ための実践的なガイドです。最終的にはGitHubのIssueを起点に、コードの修正からプルリクエストの作成までを自動化するコーディングエージェントを実装します。扱う技術はTypeScriptとBunを中心にし、GitHubへの統合までを扱います。

エンジニアの認知戦略はなぜすれ違うのか ソフトウェアエンジニアとして業界に長くいると、現場や SNS 上でのエンジニアどうしの「すれ違い」を何度も目にします。技術力の優劣ではない、性格や趣味嗜好の問題とも少し違う、なのにこの「すれ違い」は、驚くほど普遍的に業界内に存在しています。 この記事では、わたしがそのような「すれ違い」を何十年も観測し続けた末にたどり着いた一つの認知モデルに基づく見解です。科学的に証明された理論ではありません。しかし、この視点を持つだけで、日常の摩擦の見え方がかなり変わるはずです。 チーム内での症状 チェックリスト: あなたのチームで以下の状況を見たことはありますか? コードレビューで同じ PR に真逆の指摘が出る。 設計について、すぐ手を動かしたい派と全体像を合意してから着手したい派で割れる。 「なぜこうしたか」は誰かの頭の中にあり、その「誰か」を探す必要がある。

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