Amazon.co.jp: 体系的に学び直す パソコンのしくみ 改訂版: 日経BPソフトプレス: 本
Claude Sonnet 4に匹敵するコーディング特化のオープンモデル「Qwen3-Coder」をAlibabaが発表
Alibabaの大規模言語モデル「Qwen」の研究チームが、コーディングに特化したエージェントモデル「Qwen3-Coder」を発表しました。パラメータ数4800億・アクティブパラメータ数350億のモデル「Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct」は、Claude Sonnet 4に匹敵する最先端の結果を達成しています。 Qwen3-Coder: Agentic Coding in the World | Qwen https://qwenlm.github.io/blog/qwen3-coder/ GitHub - QwenLM/Qwen3-Coder: Qwen3-Coder is the code version of Qwen3, the large language model series developed by Qwen team, Alibaba Cl
NewSQLとは何か？ SQL（RDBMS）やNoSQLとの違いと「いいとこどり」の特徴をマンガで解説
SQL（リレーショナルデータベース）の信頼性と、NoSQLのスケーラビリティ。この2つのいいとこどりをしたのが、最近注目されている「NewSQL」です。今回は書籍『わかばちゃんとつくって、壊して、直して学ぶ NewSQL入門』（翔泳社）から、NewSQLの基本情報、SQLとNoSQLとの比較、注目の背景を解説します。さらに、MySQLと高い互換性を持つオープンソースのNewSQLである「TiDB」についても紹介。データベースの次の一手を考えているエンジニアにおすすめです。 NewSQLってなんでしょうか。本書を手にとった読者の皆さんは、もちろんNewSQLという言葉に興味があって手にとられたことでしょう。GoogleのCloud SpannerやTiDBといったNewSQLと呼ばれているデータベースを知っている読者の方も多いのではないでしょうか。 NewSQLは、一般的にはNoSQLのよう
夢のVR触覚コントローラー来た！シャープが価格10万円（暫定価格） - すまほん!!
シャープ株式会社は、VR空間内のオブジェクトに触れた感覚を得られる、新開発の「VR触覚コントローラー」の事前登録受付を開始しました。暫定価格は10万円（税込）。 本製品は、VR体験における「物に触れられないもどかしさ」を解消し、より深い没入感を提供するといいます。 指先に多分割駆動の触覚素子を搭載。この素子が面内で多彩な振動パターンを生み出すことで、「さらさら」や「ざらざら」といったオブジェクト表面の細かな手触りの違いをユーザーの指先に伝えるそうです。 また、ユーザーがオリジナルの触覚データを作成可能とのこと。開発は、専用ソフトだけでなく、一般的な画像編集ソフトを用いてノーコードで直感的に編集できることを想定しており、作成したデータはUnityなどのゲームエンジンを利用してVRワールドへ実装できるそうです。 コントローラーにはスティックやボタンも備わっており、移動やジャンプといった標準的な
AI ModeからGemini 2.5 Proを利用可能に。Deep Searchもサポート
[レベル: 上級] AI Mode から Gemini 2.5 Pro を使えるようになります。 また、Deep Search を AI Mode がサポートします。 AI Mode を Gemini に切り替え AI Mode にいながら、LLM アプリの Gemini Pro 2.5 を使えます。 AI Mode から Gemini 2.5 への切り替えはドロップダウンメニューから選択するだけです。 上段の「Fast all-around help」は通常の AI Mode です。 下段の「Reasoning, math & code」が Gemini 2.5 Pro です。 Gemini 2.5 Proは、Gemini アプリを立ち上げれば利用できますが、AI Mode にいながら使えるというのが利点です。 わざわざ別のアプリ（ページ）に移動する必要がなくなります。 調べものをすると
100種類以上の言語に対応 Googleが「Gemini Embedding」の最新モデルを一般提供開始
なお、テキスト埋め込みモデルとは、テキストデータを数値ベクトル（埋め込み表現）に変換するAIモデルで、文脈把握や意味理解において重要な役割を果たす。 gemini-embedding-001の特徴は？ gemini-embedding-001は、テキスト埋め込みモデルの性能を評価するベンチマーク「Massive Text Embedding Benchmark」（MTEB）の多言語分野において高い評価を得ている。 Googleによると、gemini-embedding-001は100種類以上の言語に対応し、最大2048トークンのコンテキスト長をサポートする。このため、例えば研究論文など大容量のテキストにも対応できる。また「Matryoshka Representation Learning」（MRL）などの技術も利用しており、用途や計算リソースに応じて最適な埋め込みベクトル長（次元数）を選
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ＡＩロボットも中国の天下…「２０５０年には人間のＷ杯優勝チーム破る」（１）（中央日報日本語版） - Yahoo!ニュース
