Goを勉強している中で、「Composition over inheritance」という概念が出てきました。ちゃんと理解していなかったので、ここで改めて掘り下げます。 特に、普段 Ruby や Rails を書いている初中級者の方は、Go を勉強する前におさらいしておくことをオススメします。なぜなら、Go では、Rubyで馴染みのある Inheritance（継承）ではなく、Composition（合成）のみが使われるからです。 「Composition over inheritance」とは 「Composition over inheritance」は、日本語だと「継承より合成」と表現されます。 これは、オブジェクト思考プログラミングにおいて、親クラスやベースクラスを「継承」するよりも、「合成」によってコードを共通化・再利用する方が望ましい、という考え方です。 つまり、継承より合成の

日本企業の間で生成AIの導入に向けた動きが活発になる中、アメリカの大手IT各社が、日本市場への攻勢を強めています。企業に資金を提供する支援プログラムを相次いで打ち出し、国産の生成AIとの競争が激しさを増しそうです。 アメリカのマイクロソフトは、今月、自社の生成AIを導入する企業を対象にした総額1億ドルの支援プログラムを発表しました。 このうちのおよそ4割は日本企業を対象にする見込みで、日本市場を重視する姿勢を示しています。 生成AIをビジネスに導入する際の検証や準備にかかる費用を支援するとしています。 木村靖エンタープライズパートナー統括本部長は「日本では生成AIの市場が40％を超える成長率になると考えられていて、成長の可能性は大きい」と話していました。 また、アマゾンは、自社のシステムを基盤に生成AIを開発する日本企業向けに、総額600万ドル規模の支援を始めました。 これに対し、国産の生

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Project Silicaは、2023年までに100ゼタバイトを超えるデータをクラウドに保存することを目指し、ストレージシステムの構築と技術を根本的に再考するというMicrosoftのプロジェクトです。2019年には映画「スーパーマン」を手のひらサイズの石英ガラス板に保存することに成功しましたが、2023年10月にはそのストレージ容量は100倍以上の7TBまで成長し、保存できる寿命も1000年から1万年まで延長していることが発表されています。 Sealed in glass – Microsoft Unlocked https://unlocked.microsoft.com/sealed-in-glass/ Microsoft's glass data storage system saves terabytes for 10,000 years https://newatlas.co

LinuxカーネルがWebブラウザで動いたらどう考えても面白い んだけど、そこに至るまではなかなか難しい道のりになる。その第一歩として、Linuxカーネルのユーザーランド版であるLKL( https://github.com/lkl/linux )をWebAssemblyにコンパイルして、wasm2cでC言語に変換した上、Visual Studio 2022でコンパイルしてWindows上で実行してみた。 まだWebブラウザでは動いていないが、思ったよりは簡単にWasmに移植できた(個人の感想です) ウケが良ければMUSL libc移植編 → デバイスドライバ活用編 → Webブラウザ上動作編と続ける感じで。。 EDIT: Visual Studioのスクリーンショットを撮りなおし。 memory-control はanonymousなmapしか救えないので、ここ数年スパンではエミュレーシ

はじめに 最近オブジェクト指向とデザインパターンについて学び始めたので、勉強しつつ記事にまとめていきたいと思います。 初回はSOLID原則についてです。SOLID原則はオブジェクト指向プログラミングにおいて、開発者にとって読みやすく、メンテナンスが可能なプログラムを作成しやすくするために考えられたルールです。 この記事では、オブジェクト指向プログラミングの重要な開発原則であるSOLID原則について皆さんが想像しやすいマリオのクラス実装を例に解説していきます。 1. S (Single Responsibility)：単一責任の原則 クラスは単一の責任を持つべきと言う原則です。 ここでの責任というのは、オブジェクトが持っている機能のことです。 一つのクラスができる機能（責任）が複数あると、クラス内部の関数が強い結合を起こす可能性が高ま理望ましくありません。 次のマリオクラスを見てみましょう。

様々なLLM, 画像生成AIを一箇所で使えることが魅力。新モデル発表への対応も非常に迅速で、Claude 3も既に使用できる。 無料で毎日100クレジットが発行され、例えばClaude 3 Sonnetであれば、1回5クレジットなので...

自動文字起こしサービスである、OpenAIの「Whisper API」とAWSの「Amazon Transcribe」の精度を比較してみた はじめに 今回は、OpenAIのWhisper APIとAmazon Transcribeという2つの音声文字起こしサービスを試し、それぞれの精度を比較してみました。 Amazon Transcribeは、音声をテキストに変換する自動音声認識サービスです。 ストリーミングとバッチ処理のどちらでも文字起こしが可能です。 攻撃的な言葉を指定すると、Amazon Transcribeがそれらの言葉を文字起こしから自動的に削除する語彙フィルタリングなどの機能もあります。 Amazon Transcribeの詳細は、下記の記事をご参考ください。 OpenAIには音声をテキストに変換する「Whisper」という音声認識モデルがあり、WhisperをAPIの形で呼び

Developer Productivity室の @uncle__ko です。この記事は以前に投稿された下記を前提に書かれています。よろしければ下記を先にご覧いただけると幸いです。 経営層に開発生産性向上へのコミットについて理解してもらうためには@stormcat24 です。先日社内で各部署からパネラーを招き開発生産性に関する勉強会を開催したところ、参加者から「技術的負債のことを経営陣に理解してもらうコツはありますか？」という質問がありました。 また、本日開催の開発生産性Conferenceにおいての基調講演で、「LeanとDevOpsの科学」の著者であるNicole Forsgren氏が登壇しましたが、こちらのセッションでもQ&Aでも同様の質問が出ていました。 『LeanとDevOpsの科学』著者登壇！開発生産性Conference (2023/07/13 09:30〜)# 開発生産性C

https://opentelemetry.connpass.com/event/296353/

より高速なRubyのWebAssembly実装「Ruvy」、Shopifyがオープンソースで公開。Ruby仮想マシンとRubyアプリを組み合わせてビルド 昨年（2023年）12月にリリースされた「Ruby 3.2」では、WebAssemblyによって実装されたRubyランタイム「Ruby.wasm」が正式版となりました。これによりWebブラウザや単体のWebAssemblyランタイムの上でRubyランタイムを実行し、Rubyプログラムを実行できるようになりました。 このRuby.wasmをベースに、さらに高速なRubyのWebAssembly実装となる「Ruvy」が、Shopifyからオープンソースとして公開されました。 Calling all #Ruby developers! Explore a new tool for leveraging Ruby to create #WebAs

背景 Twitter で予想外にいいねをたくさん頂いていたため解説記事として出します。 OpenAI の API を活用してその会社のサービスに沿った SQL を返してくれる slack bot を開発しました。主に「OpenAI の API でものを作ってみたい人」「slack bot を簡単に開発したいと思っている人」「Cloudflare Workers に手を出したいと思っている人」などが対象の記事です。 作るものとしては、以下の 2 つです。 slack bot OpenAI に対してリクエストを送るバックエンド 今回使うモデルは gpt-3.5-turbo になります。単純に prompt としてデータベースの DDL を与えてあげれば bot が精度の高い SQL を返してくれるのではないかと考え作成しました。着想から設計、実装、リリースまで 5 時間ほどで出来たのですごく便

こんなことをやって改善していっているよ、という話

ステップバック・プロンプティングは極めてシンプルで具体的なテクニックながら、CoT（Chain-of-Thought prompting）やTake a Deep Breatheといった既存の手法を凌駕する性能を発揮しています。 参照論文情報 ・タイトル：Take a Step Back: Evoking Reasoning via Abstraction in Large Language Models ・著者：Huaixiu Steven Zheng, Swaroop Mishra, Xinyun Chen, Heng-Tze Cheng, Ed H. Chi, Quoc V Le, Denny Zhou ・所属：Google DeepMind ・URL：https://doi.org/10.48550/arXiv.2310.06117 従来の課題 LLMはSTEM（科学、技術、工学、

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サイバーエージェントが生成AI（人工知能）を社内業務に全面的に導入する。ゲームやアニメなど事業部門に加え採用面接など管理部門も使えるようにし、2026年までに映像や書類の作成といった既存業務を6割減らす。空いた時間は新サービスの企画や開発など付加価値の高い業務に充てる。サイバーエージェントは10月に様々な種類のAIの活用を推進する「AIオペレーション室」を新設した。専任の管理者を置き各部門から