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どういうわけか日本では一切話題に上がっていないのですが、Pythonの開発者コミュニティでなんか問題が起きているようです。 どうも話が様々なスレッドにとっ散らかっているうえに半分はDiscordや非公開のところで動いているみたいなので、読み取れていないところが色々あるかもしれません。 誰かが補足してくれるはず。 Proposed bylaws changes to improve our membership experience 最初のきっかけはこのスレッドです。 これは規約の一部を変更する提案であり、その中でも3番目の提案であるAdds provision to remove Members by vote of the Board of Directorsという変更が注目を浴びました。 Python財団にはフェローという制度があり、これはPythonエコシステムやコミュニティに優れた
Rustで作るプログラミング言語という書籍が先日発売されました。簡単なプログラミング言語を作ってバイトコードに変換して実行したりネイティブコードに変換して実行してみよう、という本で、大変面白く読みました。最終的にまあまあ本格的な言語になるので、これを元にするとわりとちゃんとした言語を作れそうです。 この書籍で最終的に作られる言語はこちら: GitHub - msakuta/ruscal: Programming language implementation learning project ちょうど私も、以前から構想していた言語があったので、ちょっと作ってみました。というのも、TypeScriptを設定記述言語としてさまざまなプログラミング言語から使えると便利ではないかとずっと思っていたのです。 この設定言語で複雑なことができる必要はなく、最終的にはJSONに準ずるデータ構造になればよい
生成AIに疑似コードで指示すると自然言語よりも効率的にプログラムが生成できるというアイデアから生まれた、生成AI用の疑似言語「SudoLang」 ChatGPTやCopilotなどの生成AIを用いてコードを生成しようとすると、多くの場合プロンプトを自然言語で書くことになるでしょう。 しかし自然言語で的確にプログラムの内容を表現するのは、ときに面倒だったり、あいまいさを排除することが難しかったりします。 一方で、プログラマが自分でコードを書こうとするとき、あるいは他のプログラマとコードの内容を議論するときに、自然言語をプログラミング言語のような構文で書く、いわゆる「擬似コード」を使うことがよくあります。 例えばこんな風に自然言語をコードっぽくホワイトボードに書いたことのあるプログラマの方は多いのではないでしょうか? 入力値を処理するための関数(A、B){ Aは数字かどうか確認する Bは日付か
SmartHRが目指す「誰もがその人らしく働ける社会」。これを実現するには、働く人々が言葉という最も基本的な社会との接点を、自分だけの力で理解でき、さまざまな手続きを行えることが重要です。 しかし、外国人や知的障害のある方など、日本語の読解に難しさを抱える方を雇用する企業が増えているいま、言葉が原因で手続きが難しくなってしまう人が増えています。 SmartHRのアクセシビリティ本部では、「やさしい日本語」がユーザーにとっての「わかりにくさ」に対する力強い解決策になると考え、ヒアリングやアンケートなどの調査を進めてきました。 そして、この度「SmartHR」ホーム画面のやさしい日本語切り替え機能を提供開始しました。 この記事では、難しい労務手続きの代表である年末調整を主軸に、企業で働く外国人に対して行った調査の結果をまとめました。 「やさしい日本語」とはやさしい日本語とは、難しい言葉を簡単な
対話型AIサービス「ChatGPT」で使われている自然言語モデルの核になっている技術が「Transformer」だ。自然言語処理を例に、Transformerの仕組みを解説する。 すっかり市民権を得た対話型AIサービス「ChatGPT」。ChatGPTで用いられている自然言語モデルが「GPT」(Generative Pre-trained Transformer)です。いわゆる「大規模言語モデル」(LLM:Large Language Model)の1つであり、本稿執筆時点(2023年12月)の最新バージョンは「GPT-4 Turbo」です。バージョンを追うごとに、精度向上などの進化を遂げてきました。 このGPTの核となるディープラーニング(深層学習)のモデルが「Transformer」です。前述のGPTの正式名称を見直すと、「T」はTransformerのTであることがわかります。このネ
プログラミング言語ごとのコミュニティの最大規模はJavaScriptの約2520万人、続いてPythonが1820万人、Javaが1770万人など。SlashDataの調査 ソフトウェアデベロッパーを中心とした調査会社のSlashDataは6月15日、2024年第1四半期時点のプログラミング言語ごとのコミュニティの大きさについてのレポートを発表しました。 これは同社が行った世界135カ国から1万人以上の回答者を集めたアンケート結果などを基に同社が推測しレポートとして発表する予定の内容の一部を公開したものです。 下記は同社が発表したプログラミング言語別のコミュニティを大きさ順に示した図の一部を切り取ったものです。 これによると、最大のコミュニティを持つプログラミング言語はJavaScriptで2520万人。もっともポピュラーな用途はWeb開発となっています。ただしこの人数にはTypeScri
経緯 world.hey.com DHHが「オタクくん見てる〜? 今からうちのレポジトリからTypeScriptを剥しま〜す」と宣言したことにより、Web開発者界隈でTypeScriptの是非自体の話になり騒ぎになった*1*2。 github.com その後、野次馬がたくさん集ってきてrevertプルリクエストを立てる人やTypeScript公式リポジトリから全ソースコードを消すプルリクエストを出す*3ようなキッズムーブをする人も出てきた world.hey.com 実際の変更 8617行のTypeScriptがJavaScript化された。(Sloc 便利) ❯ scc src/ ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── Language Files Lines Blan
米Appleの研究者らは4月24日(現地時間)、オープンソースの言語モデル「OpenELM」(ELMはEfficient Language Model、効率的な言語モデルの略)をHugging Faceで公開した。 パラメータ数の異なる4つのモデルがある。小さいものから、2億7000万、4億5000万、11億、30億(パラメータとは、意思決定でモデルがトレーニングデータセットから理解する変数の数を示す)。 AppleがAIのモデルを公開することはこれまでほとんどなかったが、OpenELMの「広範なリリースは、オープンな研究コミュニティを支援し、発展させることが目的」という。 Appleは、OpenELMとともに、開発者がモデルをソフトウェアに組み込めるように設計された複数のツールもオープンソース化した。その中にはiPhoneやMac上でモデルを実行できるようにするライブラリも含まれる。 「
# Behind VS Code Extensions for JavaScript / TypeScript Linting and Formatting This slides are used at VS Code Conference Japan 2024 https://vscodejp…
Appleは、さまざまなコンフィグレーションファイルを生成するための静的型付言語「Pkl」(発音はPickle=ピックル)をオープンソースで公開しました。 ソフトウェアやクラウドサービスなどの設定に用いるコンフィグレーションファイルはどんどん複雑になってきており、利用者が望む詳細な設定を、一般的なコンフィグレーションファイルのフォーマットとして使われているJSONやYAML、XMLプロパティリストなどの形式で正確に記述することは難しくなってきています。 Pklはそうしたコンフィグレーションを正確かつ分かりやすく記述するために開発された、特定目的用のプログラミング言語だと説明されています。 Configuration-as-Codeを実現するための豊富な型やバリデーション機能、VSCodeやIntelliJ、NeoVimなどのコードエディタのプラグインを提供します。Language Serv
Amazon Connect アドベントカレンダー 2023、4日目の記事です! クラスメソッドとギークフィードさん、スカイアーチHRソリューションズ さんの有志が募ってチャレンジしている企画になります。 (アドベントカレンダーのカレンダー一覧はこちら↓) はじめに Amazon Connect + GPT-4 Turbo JSONモード + Whisper の構成で、発話での「時刻と日付」の言い回しをどこまで正しく認識してくれるか調査しました。 以前、電話予約の無人化をAmazon Connect + GPT-4 JSONモード + Whisperで構築し、1回の発話で予約情報を正しく認識してくれるか、という記事を執筆しました。 上記の記事では、下記の5つの予約情報を発話し、正しく抽出されました。 お名前 電話番号 予約日 予約時間 人数 処理の流れは、顧客がConnectの電話番号から
このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」(シームレス)を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 Twitter: @shiropen2 米Microsoftや米ペンシルベニア州立大学などに所属する研究者らが発表した論文「AutoGen: Enabling Next-Gen LLM Applications via Multi-Agent Conversation」は、複数のエージェントの会話を使用してさまざまな大規模言語モデル(LLM)ベースのアプリケーションを作成するためのフレームワークを提案する研究報告である。このフレームワークでは、各エージェントを容易にカスタマイズでき、多様なアプリケーションへの対応が可能となる。プロジェクトページはこちら。
About ようこそプロジェクトに貢献するにはGeneral コード補完コメントからコードを生成コードからコメントの自動生成GitHub CopilotとのクイックQ&A正規表現プログラミング言語間の翻訳タイプヒンティング構造化データからのオブジェクト生成コードからドキュメントへClient Side Tips Copilot スニペットハンドリングGitHub Copilot ショートカット定義に移動便利なファイルのピン留めDesign Patterns AI が理解可能な命名規則一貫性のあるコーディングスタイルハイレベルアーキテクチャを先に小さなコードチャンクで作業するコンテキストレス・アーキテクチャ微細な OSS 依存関係の排除Collaboration AIフレンドリーなドキュメンテーションプロンプトとコード生成プロセスのコーチングTesting ユニットテストの作成テストコード生
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