人間以上の文学を、もしAIが書くならば―――スタニスワフ・レム「ビット文学の歴史」
SF小説を公募する星新一賞で、グランプリを含む3作品が、AIを用いて創作されたという。審査員のコメントに、こんなものがあった。 たとえAI小説がどれほど面白かったとしても、人間の内から生まれた言葉こそが尊い。AIの執筆した文章は、もう読みたくない。 [yahooニュース:『星新一賞』でAI小説が上位独占 ] より 「作り手が込めた思い」や「作り手の個性」を含めたうえで、作品を評価することが一般的だという解説が添えられている。 気持ちは分かるが、もったいない。これから、もっと優れた作品がAIの手で創り出されてくるのだから。それらを「もう読みたくない」とするのは審査員としての自殺行為になりかねない。 なぜならこの状況、スタニスワフ・レムの「ビット文学の歴史」そのままだからだ。 これは、"実在しない書物の序文集"という体裁のSF作品『虚数』に収録されている。「ビット文学の歴史」（全4巻）という歴
無料で非常に強力なスクリーンキャプチャツール「Flameshot」
ドキュメントやプレゼンテーションの資料などを作成する場合には大抵スクリーンショットを撮影する必要があります。WindowsやmacOSには標準でスクリーンショット機能が備わってはいるものの、より高度な編集機能やカスタマイズ性を求めるとサードパーティ製のスクリーンキャプチャツールが必要になることがあります。無料で使えるオープンソースソフトウェアでありながら、シンプルかつ非常に高機能なスクリーンキャプチャツールが「Flameshot」です。 Flameshot | Open Source Screenshot Software https://flameshot.org/ flameshot-org/flameshot: Powerful yet simple to use screenshot software :camera_flash: https://github.com/flames
高校数学から最先端AIまで ——『独学で鍛える数理思考』全12章の全体像 | gihyo.jp
はじめに ECサイトでは、自分の好みに合った商品が「おすすめ」として表示される。スマートフォンのアプリでは、写真の人物が誰なのか自動で認識されている。地図アプリを開けば、いま自分がいる場所がピタリと表示される。ChatGPTに話しかければ、こちらの意図をある程度汲んだ自然な文章が返ってくる——これらの技術は私たちの生活をあらゆる場面で便利で快適なものにしてくれています。この点、これらの技術の裏側では、数学が大きな役割を担っていることを誰もが知っているでしょう。それがどのような数式なのか具体的には示せなくても、数学が生成AIをはじめとする最先端技術の基盤を支えていることは、周知の事実です。 しかし、いざ「その数学の仕組みを理解したい」と思い立って書店に足を運ぶと、景色はがらりと変わります。棚には生成AIだけでなく、画像認識、ロボット工学、信号処理、衛星測位……と、テーマごとに個別の専門書が
20年ぶりに復活したスーパーファミコンエミュレータ「SUPER ZSNES」、完全にゼロから書き直されWindows・Mac・Android対応でiOSも対応予定
「ZSNES」は1997年からリリースされているスーパーファミコン用のエミュレーターで、2006年12月を最後にメジャーリリースが終了していました。そんなZSNESをオリジナル開発者2人が再集結してゼロから書き直した新しいバージョン「SUPER ZSNES」が2026年4月27日にリリースされました。 SUPER ZSNES - SNES Emulator https://zsnes.com/ SUPER ZSNESは完全にゼロから書き直されたGPU駆動のスーパーファミコンエミュレーターで、ZSNESおなじみの機能を備えているほか、新しい機能も複数搭載しています。SUPER ZSNESの主な特徴として挙げられているのは以下の通り。 ・オリジナルのZSNESよりもはるかに高精度なCPUとオーディオコア ・高解像度モードとゲームごとの特別な強化機能を可能にするGPU駆動のPPUコア ・昔のZS
TurboQuant: A First-Principles Walkthrough
Compressing high dimensional vectors to 2–4 bits per number without losing accuracy. Modern language models store large tables of high-dimensional vectors: KV caches, embeddings, attention keys. TurboQuant compresses each coordinate of these vectors to 2–4 bits with provably near-optimal distortion, no memory overhead for scale factors, and no training or calibration. This page explains how it wor
無料でプログラミングの専門知識がなくてもAIエージェントやワークフローを作成できるローコードプラットフォーム「Langflow」
AIを活用した社内アプリや自動化ツールを作ろうとしたとき、「LangChain」というAPIやデータベース、各種AIサービスなどをコンポーネントとして繋ぎ、AIエージェントやRAGアプリを自在にカスタマイズできるPython製の強力なライブラリを使うことがありますが、使いこなすためにはプログラミングの専門知識が求められます。「Langflow」はLangChainの主要コンポーネントをフロー図上で接続でき、プログラミングの専門知識がなくてもAI業務アプリやRAG機能付きツールを構築できます。 Langflow | Low-code AI builder for agentic and RAG applications https://www.langflow.org/ langflow-ai/langflow: Langflow is a powerful tool for buildin
GW中に「Claude Code」を一気に学びたい人のための記事・動画ガイド｜梶谷健人
この連休に「Claude Code」を一気に勉強しようと思っている人向けに、「これを上から順番に見切ったらClaude Codeにめちゃくちゃ詳しくなれる」という記事・動画ガイドを作りました。 14のステップごとに記事・動画を紹介しており、「まず全体像をつかみ、土台を整え、育て方を学び、応用とチーム展開まで広げる」という流れを押さえられるようになっています。 ぜひ「このGWこそはClaude Codeを学ぶぞ」と思っていた方はご活用ください。 連休明けには「Claude Codeが自分の業務環境の真ん中に座っている」という状態になっているはずです。 1. 2026年、もはやClaude Codeはエンジニア以外も全員が使うべきツールになったなぜ非エンジニアこそClaude Codeを使うべきなのかを全体像から解説した記事です。プロジェクトフォルダ／`CLAUDE.md`／Skillsの三層
熱力学を通して、地球内生命を異なる時間スケールからとらえ直す傑作サイエンス・ノンフィクション──『地球内生命──私たちがまだ知らない地下の異世界』 - 基本読書
地球内生命――私たちがまだ知らない地下の異世界 作者:カレン・G・ロイドみすず書房Amazonはたして地球の一番深い場所にいる生命は何なのだろうか？ その答えはいまだに明らかになっていないが、およそ生物が存在しないような極限環境下（火山とか、地殻の数キロ掘った場所とか）にも多種多様な生物が存在することがわかってきている。 本書は、そうした地球の地下に眠る生命圏で暮らす生き物たちについてのノンフィクションだ。著者は極限環境下での生物の研究者で、海底から火山、果てには永久凍土まで様々な場所に微生物を採取していく、微生物学者にして探検家でもある。本書では著者が採取した様々な地球内生命たちの話と合わせて、そうした冒険の日々についても語られていくので、高野秀行的な冒険ノンフィクションとしてもおもしろい。 また、地球内生命がどのようなエネルギー収支のもとに成立しているのかを解き明かしていく過程で（地下
アライメントフィルタリングの機械学習アプローチ AliFilter - macでインフォマティクス
2026/04/30 更新 多重配列アライメントは、タンパク質の構造と機能の予測から系統樹の推論まで、多くのバイオインフォマティクスおよび計算生物学解析において重要なステップである。しかし、大きく異なる配列アライメントには、しばしばかなりの量のノイズが含まれている。ノイズの低減は通常、アライメントをフィルタリングして、アライメントが不十分な列や有用な情報がほとんどない列を除去することによって行われる。これは、さまざまなソフトウェアツールを使用して自動的に行うか、手動で検査することによって行われる。手動によるアプローチは労力がかかり再現性は低いが、各アライメントに適切でない可能性のあるフィルタリング基準に頼るのではなく、研究者の専門知識を活用できる。AliFilterは、機械学習を使用して手動アライメントのフィルタリングを自動化することで、アライメントキュレーションへのこれら2つのアプローチ
「土」について知るほどに「命」の話になっていく『土と生命の46億年史』
本書は、地球誕生から現在に至るまでを「土」を軸に描いたもの。 地球46億年の歴史を丸ごと扱い、粘土を起点に生命誕生を説明し、現代の環境問題に接続する。土を主役に生命と地球史を再構成している。分子結合から大陸の運動を自由にあやつるスケール感と、1億＝1年に換算して、地球を46歳のお母さんに例える視点が面白い。 著者は土壌学者、いわば土の専門家だ。スコップ片手に世界中を飛び回っては掘り返し、「人工的に土を作れるか？」というテーマを追いかけている。土フェチであり土のプロフェッショナルが、土を通して世界の見え方をひっくり返す。 土を中心に世界を考えるスタンスは、デイビット・モンゴメリー 『土と内臓』 や 『土の文明史』 と似ているが、本書はよりサイエンス寄りにまとめられている。。 土とは何か 一言で表すなら、土とは物質＋生命のハイブリッドだ。 岩石が崩壊してできた粒子と、腐植の混合物になる。岩石が
謎の高性能動画生成AI「HappyHorse-1.0」はAlibaba製であることが判明、すでに偽サイトが多数公開されており公式Xが注意喚起
2026年4月に「HappyHorse-1.0」という名前の高性能動画モデルがランキングサイトに登場し、GoogleやByteDanceのモデルを上回って1位の座を獲得しました。このHappyHorse-1.0がAlibabaの研究チームによって開発されたものであることが明らかになりました。 HappyHorse（@HappyHorseATH）さん / X https://x.com/HappyHorseATH HappyHorse-1.0は2026年4月8日頃にArtificial Analysisの動画生成AIランキングに登場したモデルです。HappyHorse-1.0は音声付きの動画を生成可能で、VeoシリーズやSeedanceシリーズを上回るスコアを記録。記事作成時点では「テキストから無音声動画を生成する」「テキストから音声付き動画を生成する」「画像から無音声動画を生成する」という
3Dプリンターで作れるフィルムカメラの一覧サイト「printed.analog camera.space」
「printed.analog camera.space」は写真家のSebastian Lay氏が公開しているウェブサイトで、3Dプリンターで自作できるフィルムカメラの情報を一覧表示できます。 printed.analog camera.space https://printed.analogcamera.space/ printed.analog camera.spaceにアクセスすると3Dプリンター用のデータが公開されているカメラの情報がズラリと表示されます。 各カメラには「外観写真」「名称」「概要」「関連リンク」「対応レンズフォーマット」「対応フィルムサイズ」「発表年」「価格(無料か有料か)」といった情報が記載されています。 興味を引かれるカメラを見つけたらリンクをクリック。 3Dプリントデータの配布ページにアクセスできました。 Lay氏は現行販売されているフィルムの一覧サイトも公開
トランジスタ1つから順番にステップアップしてGPUを組み立てるゲーム「Mvidia」をプレイしてみた
Mvidiaは楽しく遊びながらどうやってGPUの回路が構成されているのかを学べるゲームとのこと。実際にプレイしてどんなゲームなのかを確かめてみました。 Mvidia https://jaso1024.com/mvidia/ スタート画面にCEOからの手紙が表示されています。「Mvidiaへようこそ！履歴書には『ソフトウェアエンジニア』と書いてありましたが、正直なところ、ハードウェア担当の方が必要なんです。でもご安心ください、すぐに慣れますよ。まずは基本から始めましょう。トランジスタを発注しました」とのこと。「START」をクリックします。 ステージが表示されました。まずは「1.1」の「The Switch」に挑戦してみます。 ステージを開くと再びCEOからの手紙が表示されました。今回のステージではNMOSトランジスタの動きについて学ぶとのこと。「GOT IT」をクリック。 NMOSトランジ
流出したコードからClaude Codeの仕組みをすべて解析し知られざる機能を見やすくまとめた「Claude Code Unpacked」、未公開機能などをソースコードから直接マッピング
2026年3月31日に流出したAnthropicのAIコーディングエージェント「Claude Code」のソースコードを解析・研究を行うためのプロジェクト「Claude Code Unpacked」が公開されています。 Claude Code Unpacked https://ccunpacked.dev/ このサイトでは、大規模言語モデル(LLM)との対話やツール実行を制御する「QueryEngine.ts」や、各種ツールの基盤となる「Tool.ts」といった核心的なソースコードの構成や実装の詳細を確認することができます。 Claude Codeでは、ユーザーからの指示に対してLLMが思考し、必要なツールを選択・実行し、その結果を再び思考に反映させるという一連の反復プロセスが行われています。「The Agent Loop」では、このClaude Codeの自律的な動作を支える実行サイクル
スマホでAIモデルをローカル実行できる無料アプリ「Off Grid」レビュー、LLMも画像生成モデルも実行可能でiOS・Androidどっちも対応
GoogleやMetaやAlibabaなど多くのAI開発企業は一部のAIモデルを無料公開しており、スマートフォンでも動作する小型のモデルも複数公開されています。そんな小型モデルをスマートフォンにダウンロードして実行できるアプリが「Off Grid」で、「テキスト生成」「画像生成」「画像認識」「ツール使用」など非常に多くの機能を備えています。便利そうだったので実際に使ってみました。 Off Grid - Private AI Chat - Google Play のアプリ https://play.google.com/store/apps/details?id=ai.offgridmobile Off Grid - Private AI Chatアプリ - App Store https://apps.apple.com/jp/app/off-grid-private-ai-chat/id
学習用に公開されている小規模言語モデル（SLM）を見てみる - macでインフォマティクス
2026/04/15 GLM5.1で推敲 4/19 推敲 GuppyLMはArman Hossain（arman-bd）氏が作成・公開した、「誰でも5分で、ゼロから自分だけの言語モデルを作れる」ことを証明するための教育的プロジェクトで、2026年4月に公開されました。このモデルは学習用に設計されており、小さなモデルを通してLLMがどのように作られているのかを理解する機会を提供してくれます。少し触ってみます。 著者本人の解説記事 （記事を読むにはGoogleなどでアカウントを作ってloginする必要があります） まず実際使ってみます。 インストール 環境を作ってインストールした（M4 mac使用）。 pip install torch tokenizers もしくはこちら https://arman-bd.github.io/guppylm/ 実行方法 python -m guppylm c
超大規模データに特化した高速多重タンパク質配列アラインメントツール FAMSA2 - macでインフォマティクス
本稿では、これまでにない高速で高精度な多重タンパク質配列アラインメントを生成するアルゴリズム、FAMSA2を紹介する。構造、系統発生、機能の各ベンチマークにおいて、FAMSA2は最先端のツールと同等以上の精度を実現し、最大400倍高速で動作し、既存の最速アライナーを凌駕する。FAMSA2は、64GBのRAMを搭載したワークステーションで1200万配列を40分で処理できるため、これまで不可能だった規模での進化解析や構造解析が可能になる。 インストール Github #from source (macosでのコンパイルはレポジトリ参照) git clone https://github.com/refresh-bio/FAMSA --recursive cd FAMSA && gmake #conda mamba install -c bioconda famsa -y > ./bin/fam
転写因子とDNAの結合予測を行う TFBindFormer - macでインフォマティクス
2026/04/20 結果記載 転写因子（TF）は遺伝子発現の中心的な制御因子であり、ゲノムDNAの選択的認識は様々な生物学的プロセスの根底にある。クロマチン免疫沈降法とそれに続くシーケンス解析（ChIP-seq）を用いたTF-DNA相互作用の実験的プロファイリングは、生体内TF-DNA結合の高解像度マップを提供するが、依然としてコストがかかり、労力を要し、本質的にスループットが低いため、異なる転写因子、細胞種、および制御条件間での拡張性が制限される。したがって、計算モデリングは、ゲノム規模でのTF-DNA相互作用の推論において重要な役割を果たす。しかし、既存の計算モデルのほとんどは、TF-DNA結合を予測するためにDNA配列とクロマチン特徴のみに依存しており、TF特異的なタンパク質情報を無視している。この省略により、タンパク質依存的な結合特異性を捉える能力が制限される。本稿では、ゲノムD
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