Sakana AI、科学論文の調査から作成、レビューまですべてAIが自動で実行するThe AI Scientistを発表 | gihyo.jp
Sakana AI、科学論文の調査から作成、レビューまですべてAIが自動で実行するThe AI Scientistを発表 Sakana AIは2024年8月13日、大規模言語モデル (LLM) を複数組み合わせてアイデアの生成、必要なコードの記述、実験の実行/結果の要約、視覚化、レビューまで、論文作成のライフサイクル全体を自動化するAI駆動型の論文作成システム「The AI Scientist」を発表した。 The AI Scientist: Towards Fully Automated Open-Ended Scientific Discovery 「AIサイエンティスト」： AIが自ら研究する時代へ（上記ブログの日本語訳） Introducing The AI Scientist: The world’s first AI system for automating sc
Redisがライセンスを変更、BSDライセンスからRSAL/SSPLデュアルライセンスに | gihyo.jp
Redisがライセンスを変更、BSDライセンスからRSAL/SSPLデュアルライセンスに Redisは2024年3月20日、次のバージョン（Redis v7.4）以降、これまで採用してきたBSD 3条項ライセンスから、RSALv2（Redis Source Available License）もしくはSSPLv1（Server Side Public License）のいずれかを選択するデュアルライセンスに移行することを発表した。 Redis Adopts Dual Source-Available Licensing | Redis Today, we announced that all future versions of Redis will be released with source-available licenses. Starting with the releas
ChatGPT APIのFunction callingを使って、請求書の構造化データを抽出する | gihyo.jp
いまからわかる！ChatGPT活用プログラミング ChatGPT APIのFunction callingを使って、請求書の構造化データを抽出する 先月、OpenAIからFunction calling（関数呼び出し）機能がリリースされました。これが何なのか、何のために使うべきなのか、ちょっと見ただけでは分かりづらいと思います。 今回は請求書から情報抽出をするというよくありがちなケースを題材に、Function callingの利便性を示してみます。 Function callingとは OpenAIが2023年6月13日にリリースしたChat APIの追加機能です。主にできることとして以下の3つが挙げられています。 外部ツールを呼び出して質問に答えるチャットボットを作成する 自然言語を内部APIの呼び出しやSQLに変換する テキストから構造化データを抽出する たとえば天気予報と血液型
生成系AIがもたらす開発ワークフローの変化 | gihyo.jp
セキュリティの脆弱性を常に把握しておきたくても、SQLインジェクションのリストは増え続けています。CodeQLなど、MLモデルを使用するコーディングツールは、既知のインジェクションを検出するだけでなく、そのインジェクションに類似した初めて見るパターンもデータから検出するようトレーニングされています。これにより、確認された脆弱性の認識率を高め、新たな脆弱性を予測できるようになります。 生成系AIコーディングツールは、MLを活用して新たな答えを生成し、コードシーケンスを予測します。GitHub Copilotなどのツールは、IDEから切り替えてボイラープレートコードを調べる回数を減らし、コーディングソリューションのブレインストーミングを支援します。生成系AIは、開発者の役割を暗記型の記述から戦略的な意思決定へとシフトさせ、より高度かつ抽象的なレベルでコードを検討できるよう支援します。そのため、
ChatGPT APIを取り巻くライブラリ 〜LangChainとguidanceの紹介 | gihyo.jp
こんにちは！ 逆瀬川（@gyakuse）です！ 前回はOpenAIが公開しているChat APIとWhisper APIを用いて議事録文字起こしアプリケーションを作ってみました。今回は、Chat APIを便利に使うためのライブラリであるLangChainとguidanceを紹介していきます。 なぜ便利に使うためのライブラリが必要なのか？ 単純にChat APIにリクエストを送るだけであれば、各言語に用意されたライブラリを使うだけで良いでしょう。たとえば、Pythonにおいてはopenai-pythonが用意されています。前回紹介したとおり、Chat APIを使うだけなら以下のようなリクエストを作るだけで済みます。 import openai openai.api_key = "sk-..." # APIキー completion = openai.ChatCompletion.create
ChatGPTのおさらいと、プログラミングに活用するための第一歩 | gihyo.jp
大量の文章から学習することで、多言語を取り扱う能力だけでなく、高度な推論能力まで手に入れました。 GPT-3.5、とりわけその初期モデルのCodexはGitHubに存在する5400万の公開リポジトリから採取された159GBのPythonコードでGPT-3をfine-tuning（微調整）することで生まれました。ChatGPTがとりわけPythonが得意なのはここから来ています。 ChatGPTの学習データを考えることはその能力を発揮させるときに極めて有効です。質問時も以下のように、『涼宮ハルヒの憂鬱』というライトノベル作品について日本語で聞いたときはSOS団の略称を間違えるなどしますが、英語ではほぼ期待通りの回答を見せます。 図1 『ハルヒの憂鬱』について日本語で聞いた場合の回答 図2 『ハルヒの憂鬱』について英語で聞いた場合の回答 知ったかぶりをするChatGPT ところで、ChatG
2021年のプライバシー標準 | gihyo.jp
あけましておめでとうございます。@_natこと崎村夏彦です。2020年はプライバシーに関してもデジタル／アイデンティティに関しても様々な動きがあった年でした。2021年の年頭にあたり、2020年の動きを振り返り、その上で2021年を展望してみたいと思います。 コロナ禍とプライバシー 2020年の出来事で何が一番大きなことであったかというと、やはりコロナ禍でしょう。これによって、欧米でも5年分といわれるサイバー大陸シフトが起きました。遅れていた日本では10年分にもなるかもしれません。業務のうち可能なものはZoomなどを利用したリモート業務に移行し、リモート化を阻害するハンコなどもできる限り廃止しようという動きが表面化しました。 こうしたリモート会議やリモート授業に関して真っ先にプライバシー上の課題としてクローズアップされたのが「Zoombombing」とよばれるものです。これは、Zoomに代
第1回 ファジング活用の基本 | gihyo.jp
ファジングにおいてもっとも重要なのが、ファズをどのように作り出すかという点です。代表的な手法としては、次のようなものが挙げられます。 問題の生じる可能性が高いとされるデータ（制御コードを含む文字列や、境界値周辺の値など）をあらかじめ用意する 正常なデータを元に、一部を変化させて生成する 指定の範囲内で連続的に値を変化させて生成する ランダムに生成する 複数の手法によって生成されたファズを組み合わせて利用することもあります。多くのファジングツールでは半ば自動的にファズを生成する機能を持つため、それらのツールを利用することで専門的な知識がない状態でもファジングを始めることができます。 ファジングを巡る業界の動向 ファジングの根底にある"意図的に異常な入力を与えてソフトウェアをテストする"という考え方そのものは決して新しいものではなく、多くのプログラマが何らかの形で触れたことがあると思いますが、
第12回 Google、「GKE On-Prem」などエンプラ向けKubernetes関連サービスを拡充へ ―アプリケーションデプロイの世界を変えたKubernetes | gihyo.jp
IT Cutting Edge ─世界を変えるテクノロジの最前線 第12回Google、「GKE On-Prem」などエンプラ向けKubernetes関連サービスを拡充へ ―アプリケーションデプロイの世界を変えたKubernetes 2018年7月24日（米国時間）、Googleは米サンフランシスコで開催中の年次カンファレンス「Google Cloud Next'18」において、Google CloudおよびG Suite関連のいくつかの大きな発表を行いました。本稿ではそのうち、Googleの商用Kubernetesマネージドサービス「Google Kubernetes Engine（GKE）」を核とした新プラットフォームビジョン「Cloud Services Platform」の概要を紹介するとともに、世界中の企業で急速に拡大するKubernetesプラットフォーム採用の動きにつ
第8回 Elasticsearchの基礎を学ぶ：聞いたら一生の宝，プログラミングの基礎の基礎 ｜gihyo.jp … 技術評論社
はじめに みなさんこんにちは、teratail開発チームの本橋佑介です。 昨今のWebサービスでは、以前のようにユーザが努力をして興味のあるコンテンツを探すサービスから、キュレーションサービスのようにユーザの興味を分析し配信することが重要とされています。 以前からも、ユーザの動向を分析するために、開発者はさまざまな手段を用いてユーザの興味に合った情報を配信することを実現してきましたが、得られるデータがユーザのサービス内のアクティビティのみだったため、決して精度が高いものとは言えませんでした。 現在では、莫大で多様なデータを取得することが可能になったため、ユーザの興味に近い情報を分析することが可能になりました。そのため、データをそのまま蓄積するだけではなく、各データに属性や情報を付与するなど、高度で柔軟性の高い検索・分析が行える全文検索システムに注目が集まっています。 Luceneという全文
HTML5とPhoneGapで作る、iPhone/Androidアプリ開発TIPS 記事一覧 | gihyo.jp
第4回JavaScript読み込み位置による起動時間パフォーマンス差を計測する 富田宏昭 2012-10-24
第1回 Amazon Elastic MapReduceを使う準備をする | gihyo.jp
Amazon Elastic MapReduceとは 昨今、バッチ処理にHadoopを活用する事例が話題になっています。その中でも特筆すべきなのは、分散処理技術であるMapReduceです。しかし、MapReduceを実際に使うには、数台から数100台のサーバを用意し、Hadoopのセットアップもしなければなりません。そのようなサーバ構築・管理、セットアップの手間を無くし、すぐ使えるのがAmazon Web Service（AWS）のElastic MapReduce（EMR）です。 図1 Amazon Elastic MapReduce AWS、MapReduceの説明は多くの書籍、ブログなどを参照してください。また、EMRを使用するには、まずAWSのアカウントを作っておく必要がありますが、その手順も割愛させていただきます。本連載ではEMRの使い方、気をつけなければいけない点などを重点的
#22 Gitメンテナ 濱野 純 | gihyo.jp
今回のゲストは、分散バージョン管理システムGitのメンテナで『入門Git』（注1）の著者、濱野純さんです。Linuxカーネルの開発者、Linus Torvaldsさんから引き継いでGitのメンテナになった経緯から、対談スタートです。 （撮影：武田康宏） Gitに関わった経緯 弾：Gitに関わったきっかけは？ 濱：2005年の4月にLinuxカーネルのバージョン管理システムとして使われていたBitKeeperが使えなくなる[2]からということで、Linus君がいろいろありものを探したんだけど、使えるものがなくて、誰かがいいのを作ってくれるまでのつなぎというつもりで、とりあえず自分でもコードを書いた、というアナウンスをしました。それをカーネルメーリングリスト（ML）で見ていたんですが、たまたまボクの本業がプロジェクトとプロジェクトの合間だったんです。なんかおもしろそうなこと始まってるじゃん、
今そこにある“DSL” 記事一覧 | gihyo.jp
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第28回 RubyとHadoopで分散処理 Hadoop Streamingの仕組み | gihyo.jp
はじめに Hadoopとは、Googleの基盤技術であるMapReduceをJavaでオープンソース実装したもので、分散処理のフレームワークです。Hadoopを使うと、1台のサーバでは時間の掛かるような処理を、複数のサーバで分散処理させることができます。「処理を割り振ったサーバが壊れた場合どうするか」などの耐障害性の問題もHadoopが管理してくれるため、利用者は処理のアルゴリズムのみに集中することができるのです。素晴らしいですね。最近ではYahoo!やはてななど、様々な企業でも利用されるようになってきています。 Hadoop導入の背景 筆者はクックパッド株式会社に勤めています。open('http://cookpad.com'); return false;">クックパッドというサイトが有名だと思いますが、他にも携帯版クックパッドであるopen('http://m.cookpad.co
特集：組み合わせテストをオールペア法でスピーディに！｜gihyo.jp … 技術評論社
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第2回 PICTの基本的な使い方 | gihyo.jp
表1で、パラメータの欄はパラメータの数と各パラメータが含む値の数を表します。たとえば34というパラメータの欄は、3つの値を含むパラメータが4つあることを意味します。表中のAETGとTestCoverは有償のツールです。 この表の結果によると、PICTはほぼ平均的な数の組み合わせを生成することがわかります。ここで注意してもらいたいことがあります。この表で示されているPICTの組み合わせ数は、最適な初期条件を指定した場合であるということです。 PICTはデフォルトで固有の初期条件を使用して生成を行います。この初期条件の違いにより、生成される組み合わせ数が若干違ってきます。たとえばパラメータが34の場合、デフォルトで生成される組み合わせは13です。またパラメータが313の場合、デフォルトで生成される組み合わせは20です。 初期条件の変更は、/rまたは/r:オプションで行うことができます。筆者が確
APPENDIX 2 ワークアイテム管理、ソース・コード管理、構成管理、ビルド管理を統合した次世代チーム開発プラットフォーム「IBM Rational Team Concert」 | gihyo.jp
アジャイル トランスペアレンシー ～アジャイル開発における透明性の確保について～ APPENDIX 2 ワークアイテム管理、ソース・コード管理、構成管理、ビルド管理を統合した次世代チーム開発プラットフォーム「IBM Rational Team Concert」 チームで協調してソフトウェア開発を行う場合、プロジェクトマネジメントツールの存在は不可欠なものになりつつあります。商用・オープンソース含め様々なツールが存在するものの、ソフトウェア開発を効率的に進めるうえではやはりソフトウェア開発専用のツールに軍配が上がります。そうした専用ツールの一つとしてお勧めしたいのが、Rational Team Concertです。Rational Team Concertは、単なるプロジェクトマネジメントツールに留まらない、コラボレーションプラットフォームとも呼ぶべき様々な特徴・機能を備えています。 Rat
「マジカカンファレンス2009」レポート―業務フローを誰でも簡単に書けるようにするために | gihyo.jp
2009年11月9日に開催されたマジカカンファレンス2009の様子についてレポートする。 「うちの会社の仕事の流れには無駄があるような気がする」――多くの人がそう思った経験があるだろう。「マジカ！」は、業務フローを誰でも簡単に書けるようにするために考案されたもの。病院の受付業務でいうと、「患者さんが来たら問診票に記入してもらい、窓口に提出してもらう」といった業務の流れを、数種類用意されているイラストの入ったカードに1コマずつ書き込み、それをつなぎ合わせていくことで業務フロー全体を記述する。非常に直感的なので、専門家ではないエンドユーザーにも簡単に業務フローを記述できる。 マジカ！は無償で公開されており、開発元の （株）マジカジャパンが運営するサイトからダウンロードできるが、実際にどのように利用するのかを知りたい人も多いだろう。そのようなニーズに応えたのが、2009年11月9日に開催さ
第24回 Rackとは何か（2）Rackの使い方 | gihyo.jp
前回の記事では、Rackとは何かについてを、Rackが生まれた背景を交えてご紹介しました。今回は、Rackを実際に使ってみるにはどうすればいいのかを実際に作りながら解説します。 rackupとRack::Builder 前回の記事の最後で、アプリケーションの他にconfig.ruというファイルを用意し、rackupといういうコマンドを使ってアプリケーションを起動しましたが、これについてもう少し詳しく説明したいと思います。 実は、単にRackアプリケーションを起動するためだけであれば、config.ru（rackupファイルと呼びます。拡張子のruはおそらくrackupの略でしょう）は必要ありません。Rackの入門記事等で目にしたことのある方もいるかもしれませんが、以下のようなコードをファイルの末尾に書き加えるとsimple_app.rb単体でアプリケーションを起動することができます。 if
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