プログラミングにおいてメモリ管理は重要な要素の一つですが、その重要性を見過ごされがちなものです。メモリ管理の高レベルな抽象化について、「すべての開発者が知っておくべき要素」としてプログラマーのザカリー・リー氏が解説しています。 Memory Management Every Developer Should Know https://webdeveloper.beehiiv.com/p/memory-management-every-programmer-know メモリは「スタック」と「ヒープ」という2つの領域に分かれています。 ・スタック スタックは「先入れ後出し」という特徴を持つデータ構造で、プログラムの関数呼び出しを記録するのに非常に適しています。例えば下図のように「test()」と「main()」という2つの関数があり、main()からtest()を呼び出す場合を考えてみます。
コードなしでWeb3コンテンツなどを開発することができるプラットフォーム・thirdwebの創設者であるadammaj氏が、「経験なしで2週間でゼロからGPUを構築した」と報告しています。 I've spent the past ~2 weeks building a GPU from scratch with no prior experience. It was way harder than I expected. Progress tracker in thread (coolest stuff at the end)👇 pic.twitter.com/VDJHnaIheb— adammaj (@MajmudarAdam) ◆ステップ1:GPUアーキテクチャの基礎を学ぶ adammaj氏はまず、最新のGPUがアーキテクチャレベルでどのように機能しているのかを理解しようとしたそうで
CTO 室の恩田です。 今回は GitHub Copilot Enterprise を評価してみて、現時点ではまだ採用しないことを決めた、というお話をご紹介したいと思います。 きっかけ とあるエンジニアが Slack で自身の times チャネルに時雨堂さんの GitHub Copilot Enterprise のススメという記事を投稿したことが発端でした。特に感想はなく URL に 👀 だけが添えられていたので、後で見るぐらいのメモだったんだと思います。 それを見かけた別のエンジニアが技術雑談チャネルにその投稿を共有して、これは凄そうと話題を向けたところ、CTO の「評価してみる?」の一言で、有志が集って評価プロジェクトが始まりました。 雑談チャネルできっかけとなる投稿が共有されてから、30分足らずの出来事でした(笑)。 この話題が出たのは金曜日でしたが、週明け早々に稟議を終え、火曜
スバルが次世代「EyeSight」に採用、AMDの第2世代「Versal AI Edge」:人工知能ニュース AMDは、FPGA回路とCPUを集積したアダプティブSoCの新製品として、車載システムをはじめとする組み込み機器でのAI処理性能を大幅に高めた「Versal AI Edge Series Gen 2」を発表した。第1世代の「Versal AI Edge」と比較して、消費電力当たりのAI処理性能で3倍、CPU処理性能で10倍を実現している。 AMDは2024年4月9日、FPGA回路とCPUを集積したアダプティブSoCの新製品として、車載システムをはじめとする組み込み機器でのAI処理性能を大幅に高めた「Versal AI Edge Series Gen 2」を発表した。第1世代の「Versal AI Edge」と比較して、消費電力当たりのAI処理性能で3倍、CPU処理性能で10倍を実現
景気減速でソフト開発の脆弱性対応が後手に? SBOM整備の取り組みも足踏みか:IoTセキュリティ(1/2 ページ) 日本シノプシスは、商用ソフトウェアにおけるOSS(オープンソースソフトウェア)の利用状況を調査した「2024 オープンソース・セキュリティ&リスク分析(OSSRA)レポート」の結果について説明した。 日本シノプシスは2024年4月17日、オンラインで会見を開き、商用ソフトウェアにおけるOSS(オープンソースソフトウェア)の利用状況を調査した「2024 オープンソース・セキュリティ&リスク分析(OSSRA:Open Source Security and Risk Analysis)レポート」の結果について説明した。また、近年のOSSRAレポートのキーワードとなっているSBOM(ソフトウェア部品表)と関わるソフトウェアコンポジション解析について、OSSだけでなくカスタムコンポー
昨今、企業が競合他社に先駆けて顧客を獲得するために、モバイル決済サービスなどの新規サービスのリリースを急ぐ、あるいは、顧客ニーズや消費市場、SNSなどの媒体や決済手段の変化にあわせるために、ECポータルサイトなどの機能追加を頻繁に行うことが増えています。 これによって、リリース頻度が増えるだけでなく、開発・リリースサイクル自体が短くなり、従来の外部ベンダーによるセキュリティ診断が間に合わず、やむを得ずリリースを遅らせるケースが発生します。逆に、セキュリティ観点での設計レビューやセキュアコーディング、セキュリティ診断などの脆弱性への対応を怠ってサービスをリリースした結果、予期せぬ不正アクセスを受けてセキュリティインシデントに繋がるケースも考えられます。 リリース計画に遅れが出ないように、かつ安全にリリースを進めるうえで有効な対策の一つとして、セキュリティ診断のうち定型的な脆弱性診断の手法やツ
セキュリティ研究者は、Copilot、CodeWhispererからハードコードされた有効なシークレットを取り出すことに成功。シークレットの拡散に関連した新しい形のセキュリティリスクが見えてきた。 本記事は、GitHubなどから流出したシークレットをリアルタイム検知するサービスを提供するGitGuardian社のWebサイトで公開された記事をテリロジーワークスが日本語に翻訳したものです。 (原題)Yes, GitHub’s Copilot can Leak (Real) Secrets このところ、ChatGPTやOpenAIのGPT技術といった先進的言語モデルに伴う倫理上、プライバシー上の懸念に注目が集まっています。こうした懸念により、これら先進的言語モデルの使用による潜在的なリスクという、重大な問題が浮上しています。ただし、注意が必要なのはこうした汎用言語モデルだけではありません。コー
本記事は、LLM Advent Calendar 2023 13日目の記事です。 はじめに 🤗 Transformersは、自然言語処理、マルチモーダル、音声処理、コンピュータビジョン分野の事前学習済モデルを簡単にダウンロードしトレーニングすることが可能なpythonライブラリです。このライブラリを使用し、大規模言語モデル(LLM)の事前学習済モデルをローカルPC上にダウンロードし、それを使用した言語生成や、要約・翻訳・質問応答などの個別のタスクへのファインチューニング、チャットAIへの組み込みなどが盛んに行われています。 LLMの事前学習方法に関する情報としては、GPT-NeoXやMegatron-LM、TinyLlama、lit-llamaなど、他のpythonライブラリを使用したものが増えてきています。一方で、Transformersライブラリを使用したLLMの事前学習に関する情報
Googleは、AIによるコード補完やコード生成などを実現する新サービス「Duet AI for Developers」の正式リリースを発表しました。 Duet for Developersは有償で提供されるサービスですが、2024年2月1日まで無償で提供すると説明しています。 20以上の言語をサポート、VSCodeなどで利用可能 Duet AI for DevelopersはVisual Studio Code、IntelliJ、PyCharmなどのコードエディタやIDE、そしてCloud Shell EditorやCloud WorkstationsなどのGoogleのサービスで利用可能。 書きかけのコードの補完やチャットによるコードの生成、コードの説明、単体テストの生成などの機能が備わっています。 C、C++、Go、Java、JavaScript、Pythonなど 20 以上のプログ
TL; DR GPTsに音声入力で指示すると、それに従ってATOM Matrix経由でtoioが動いてくれるようなものを作ってみました。 GPTsのActionsから何秒動きたいかを判断して、BeebotteというMQTTブローカーを使ってATOM Matrix経由でtoioにその秒数を指示します。 ChatGPTなので、「ちょっと進んで」というような曖昧な指示でも1秒を設定して指示してくれます。 (スタックチャンは賑やかしのために参加してもらっただけで今回の内容とは関係ないです。そのうちAIスタックチャンのfunction callingで指示できるように改良予定) 動画↓ www.youtube.com はじめに こんにちは。株式会社ABEJA でプロジェクトマネージャーをメインにやっていて、データサイエンティストも兼務している道辻です。本記事はABEJAアドベントカレンダー2023の
ABEJA でプロダクト開発を行っている森永です。ABEJAアドベントカレンダー2023の22日目の記事です。普段の業務ではフロントエンドからバックエンドやインフラまで幅広く扱っています。今回は、一般的な Web 開発のスタックを飛び越えてより低レイヤーの領域に触れてみたくなり、以前から興味があった FPGA デバイスを触ってみましたのでこちらの記事にやったことをまとめてみました。 注: 筆者 FPGA は超初心者なため、あくまでも私のような初心者の方の参考となる記事に仕立ております。 1. FPGA とは? 1.1 概要 1.2 FPGA が身近に使われているところ 2. FPGA を使うと何が良いのか? 3. FPGA を始めるには何の言語を学べばいいのか? 4. 実際に簡単な回路を FPGA 上で動作させてみる 4.1 環境構築手順 4.1.1 Xilinx ISE Design S
GoogleやMeta、Microsoftなどの大手テクノロジー企業がAI開発を積極的に行っている一方、AppleはAIについて保守的であり、AI開発競争に出遅れているという見方もされています。そんなAppleが2023年12月、自社製プロセッサのAppleシリコン用の機械学習フレームワーク「MLX」をソフトウェア開発プラットフォームのGitHubで公開しました。 GitHub - ml-explore/mlx: MLX: An array framework for Apple silicon https://github.com/ml-explore/mlx Apple launches MLX machine-learning framework for Apple Silicon | Computerworld https://www.computerworld.com/artic
機械学習のもとさまざまなデータを出力できる「生成AI」。プログラムコードなども生成でき、ソフトウェア開発にプログラマーが不要になるとの声も一部聞かれる。しかしながら、出力されたコードが脆弱性に配慮しているとは限らず、過信すると思わぬ事故につながるおそれもあるとして専門家が警鐘を鳴らしている。 EGセキュアソリューションズで取締役CTOを務める徳丸浩氏は、記者説明会で2023年を振り返り、気になったインシデントのひとつとして、コンビニエンスストアの複合機による自治体の証明書発行サービスにおいて別人の証明書が交付された問題を取り上げた。 同問題では、システムにおいて排他処理などが正しく行われておらず、タイミングが近接した処理で競合状態(レースコンディション)が発生。出力するファイルが無関係のデータによって上書きされてしまい、情報流出につながった。 同氏は、基本的なトランザクション管理や排他制御
コード生成AIがもたらす経済効果 ジェネレーティブAIツール活用による生産性改善が期待されている。マッキンゼーの推計によると、ジェネーティブAIによる自動化が進むと、生産性向上により2045年頃には、最大で4兆4,000億ドルもの経済価値が創出される可能性がある。 業務別で見た場合、ジェネレーティブAIの付加価値が最大となるのは、マーケティング/営業で、7,600億〜1兆2,000億ドルの価値創出につながるとされる。この分野では、パーソナライズされたコンテンツ生成などにより、マーケティングの生産性は5〜15%増加、また営業の生産性も3〜5%向上すると推計されている。 マーケティング/営業に次いで、ジェネーティブAIの恩恵を受けるとみられているのが、ソフトウェア開発だ。自動化によってもたらされる価値は、5,800億〜1兆2,000億ドルに達すると予想されている。コード作成、修正と再構築、原因
GitHub、コードの脆弱性を発見後、修正コードまで自動生成してくれる「Code scanning autofix 」発表。GitHub Universe 2023 GitHubの年次イベント「GitHub Universe 2023」が米サンフランシスコで開幕。1日目の基調講演で、GitHub Copilotが脆弱性のあるコードを自動的に修正してくれる「Code scanning autofix 」を発表し、発表と同時にプレビュー公開となりました。 Copilotには以前からコードの脆弱性を発見する「GitHub Advanced Security」と呼ばれる機能が備わっていました。 これはXSS(クロスサイトスクリプティング)などのコードのロジックなどの潜在的な脆弱性や、漏洩すると大きな事故を引き起こすシークレットがコード内に含まれていないか、などをチェックしてくれる機能です。 今回発
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