Rustで変数を終了ステータスとして利用する実行バイナリを生成できる小さなリンカーをゼロから実装して、リンカーの動作原理を理解する本です。
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。
つまり Bun の Rust 移植では、「自動テストが通る」を「レビューが通った」に静かに置き換えている、と読める。これは伝統的なコードレビューの観念とは違う何かだ。 所感:すごいのは AI じゃなくレビュー概念のほう 私が驚いたのは「AI が 96 万行書ける」ことよりも、「人間がコードを読まずにマージできる、と判断したこと」 の方だ。レビューの定義が、コードを読むことから「テストと AI の再生成可能性を信じること」に、静かにスライドしている。 これが Bun だから許される特殊例なのか、これからの標準なのか。私には分からない。 ただ、AI 時代のレビューって何だっけ、という問いは、もう避けて通れないところに来ている気がする。 疑問② 動いてるのに、なぜ書き換える? Bun は すでに本番で動いている JS ランタイム だ。それを 6 日でゼロから別言語に書き換える、というのは普通の意
なぜモダニズム建築は壊されてしまうのか。専門家・松隈洋が語る、いま私たちに問われていること丹下健三による代表作のひとつ、旧香川県立体育館(通称「船の体育館」)の解体が進んでいる。なぜこのようなモダニズム建築は壊されてしまうケースが相次ぐのか。その背景と、モダニズム建築を守るために必要なことを近代建築史の専門家である神奈川大学教授・松隈洋と考える。 聞き手・構成=東留伽・橋爪勇介(編集部)
【追記】文章が長くなってしまったので、文章だけだと読むのが大変かなと思って補助のためにAIで作ったスライドを入れたのですが、圧倒的に不評だったので、スライドだけ有料部分に隠します。文章は全文無料で読めます 2026年5月、カドカワの2026年3月期決算が発表された。出版事業の営業利益が前年の+32億円から-10億円へと赤字転落し、連結営業利益も89億円から40億円へとほぼ半減という内容だった。 通年で見ると「動画工房」や「ホテル」などの減損もあり、色んな意味でツッコミどころが多い決算となっていた。 これを受けてITmediaが記事を出し、SNS上でそれなりに話題になっている ただ、記事への反応を見ていると「やっぱりなろう系はもう終わりだった」という読み方をしている人がわりと多くて、それは違うんじゃないかと思ったので書いておきたい。 投資目線で見るとこの決算、「悪い数字が出た」以上に気になる
第三次世界大戦後の英国を舞台に、全体主義を痛烈に批判したディストピアSFの金字塔『1984年』。同作が突きつけた強大な国家権力への警鐘は、冷戦が終結した今もなおその輝きを失っていない。 独裁者ビッグ・ブラザーと党が国民を監視・支配する全体主義国家オセアニア。双方向テレビ「テレスクリーン」を通じて毎日政敵への怒りをかき立てる「二分間憎悪」、言語と思想を統制する「ニュースピーク(新語法)」「ダブルシンク(二重思考)」といった統制システムはあまりに周到で隙がない。 だが、果たしてこれほど完璧なシステムが一朝一夕に築き上げられるものだろうか。 そんな疑問への答えを示したのが本作である。舞台はオセアニアの体制が本格稼働する前年。未完成な管理システムの改革に奔走する一人の官僚の苦闘と悲哀を描いた《エピソード・ゼロ》である。 統制システム完成のため、主人公の新人官僚ボブに与えられた期間は1年足らず。かな
1. はじめに:この記事の目的と注意書きこの記事は、私が長年使用していたペンネーム/アバターネームと同一名称のキャラクターが大手IPコンテンツ企業から発表され、私が取得した同名の .com ドメインについて、その企業から移管要求を受けた経緯をまとめたものです。 現在は状況が落ち着いており、非常に珍しい体験だったため、個人活動者向けのナレッジとして共有します。 本記事の目的は、特定企業を批判することではありません。ペンネーム、屋号、サークル名などで活動する個人が、商標やドメイン名のトラブルに巻き込まれた際に、何を確認し、何ができるのかを共有することです。 読者の方におかれましても、関係者の特定、問い合わせ、攻撃的な言動などはお控えください。 なお、法的評価については、私が当時調べた範囲の理解であり、専門的な助言ではありません。 2. ざっくり何が起きたか概要は以下の通りです。 長年使っていた
time-clocks.md Time, Clocks, and the Ordering of Events in a Distributed System http://research.microsoft.com/en-us/um/people/lamport/pubs/time-clocks.pdf の要約。 著者はレスリー・ランポート (Leslie Lamport), 1978年。 分散アルゴリズムの書籍や論文でお馴染みの、分散システムにおけるイベント群の順序や時刻の概念を説明している論文。 ! が先頭についている箇所は、要約者による(いい加減な)注釈。 ! 資料作成の便宜上、記号や記法が、元論文と若干異なることがあるので注意。 ! 後半の要約はだいぶ怪しい... 導入 (Introduction) 時間の概念は、思考の際の基礎となるもの: これは「イベント群の発生順序」という
Time, Clocks and the Ordering of Events in a Distributed System Leslie Lamport Communications of the ACM 21, 7 (July 1978), 558-565. Reprinted in several collections, including Distributed Computing: Concepts and Implementations, McEntire et al., ed. IEEE Press, 1984. | July 1978 , pp. 558-565 2000 PODC Influential Paper Award (later renamed the Edsger W. Dijkstra Prize in Distributed Computing).
日本の1人1カ月当たりのコメ消費量が2025年度は平均4435グラムとなり、前年度から6.1%減少したことが16日分かった。7年ぶりの低水準で、減少幅は普通サイズの茶わん1杯(精米65グラム)で換算すると4.4杯分に当たる。価格高騰を背景に消費者のコメ離れが進んだことが裏付けられた。足元では価格は下落傾向だが、物価高で節約志向に拍車がかかっており、日本を代表する食の購買意欲が戻るかどうかは見通せない。 コメの業界団体「米穀安定供給確保支援機構」が調査結果を発表した。コメが前後の年と比べ割高だったという18年度(4426グラム)と同程度の水準で、全体の66%を占める家庭での消費量は8.2%減の2929グラムだった。 24年夏にスーパーの店頭から品が消える「令和の米騒動」が起き、価格が高騰。一時は5キロ平均4千円台が常態化した。卸売り大手は「買い控えが起き、麺類やパンを取り入れる家庭が増えた」
手塚は会見で「今はっきり言うと鎖国している日本と同じ状態だと思います。どんどん日本の民族性というものに深く食い込んだマンガばかり出てきてしまって。僕が一番望んでいることは日本のマンガ界に黒澤明が出てほしいと思っています」とコメント。また自主規制をしながら執筆することについて、「お上からそれを圧迫されますと、どうしても言論の自由ということで戦わなければならない」「21世紀になればこういうことはないと思う。国際的な心の交流みたいなものをテーマにしたい」と話す。さらに「アドルフに告ぐ」を描くにあたって考えていたことなども語られた。 そして「鉄腕アトム」のアトムを「もしアメリカ人が描いたらどうなるか」という趣旨で、手塚が描いたイラストを見ることができる。 手塚治虫:表現の自由とタブー『歴史の証言 ~あの日何が語られたのか~』
中心となるのがWiki層である。Wiki層はmarkdownファイル群で、以下のページが並ぶ。 サマリーページ:一次資料1本につき1つ作られる要約。論文・Web記事ごとに1ページ 概念ページ:複数のソースを横断して整理したテーマ・手法・人物などのまとめ。 queryページ: wikiへの質問とその回答をファイリングしたもの index.md:上記すべてのページを一覧するカタログ(特別ファイル) log.md:操作履歴を時系列で追記していくログ(特別ファイル) 運用は3つの基本オペレーションで回る。 Ingest:新しいソースを投入すると、LLMがサマリーページを作り、関連する概念ページに知見を波及させ、indexとlogを更新する。1ソース投入で10〜15ページに更新が及ぶこともある Query: wikiに対して質問する。価値ある回答はqueryページとしてwikiにファイリングし、資産
2026年1月28日の記事を編集して再掲載しています。 今年の終わりにどうなっているか、ですよね。 いつのまにかなくてはならない存在になりつつある人工知能モデル。その多くを支えている基盤技術は、機械学習と言語処理の一種である大規模言語モデル(LLM)と呼ばれるものです。 AI企業の多くは、LLMに十分な量のデータを与えれば、人間のように考え、機能する完全自律に近いものを実現でき、さらに人間以上の集合的な知識が加わると考えています。しかし、ある研究で「LLMはある一定の複雑さを超える計算的かつエージェント的なタスクを実行できない」ということが数学的に証明されたとのことです。 親子研究で出たAIの限界点この論文は、Vishal Sikka氏(父)とVarin Sikka氏(息子)の2人の研究者によって発表されたもので、公開当初はあまり注目されていませんでしたが、その後大手メディア「WIRED」
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