技術部の笹田（ko1）と遠藤（mame）です。クックパッドで Ruby (MRI: Matz Ruby Implementation、いわゆる ruby コマンド) の開発をしています。お金をもらって Ruby を開発しているのでプロの Ruby コミッタです。 本日 12/25 に、ついに Ruby 3.1.0 がリリースされました（Ruby 3.1.0 リリース ）。今年も Ruby 3.1 の NEWS.md ファイルの解説をします。NEWS ファイルとは何か、は以前の記事を見てください。 プロと読み解く Ruby 2.6 NEWS ファイル - クックパッド開発者ブログ プロと読み解くRuby 2.7 NEWS - クックパッド開発者ブログ プロと読み解くRuby 3.0 NEWS - クックパッド開発者ブログ 本記事は新機能を解説することもさることながら、変更が入った背景や苦労な
都市開発シム『Cities: Skylines II』に「市民を歯の一本一本まで描画してるから重い説」浮上。開発元は一部を認め改善を約束 - AUTOMATON
『Cities: Skylines II』は10月25日のPC版発売以来、最適化不足によるパフォーマンス問題が課題として指摘されている。そうした中、あるユーザーが独自検証によりパフォーマンス問題の原因を推察。距離に関わらず市民一人ひとりが「歯」に至るまで詳細に描画されるとの見解を投じ、波紋を広げている。 この状況を受けて開発元は海外メディアを通じて声明を発表。距離に関わらず詳細に描画される市民がパフォーマンスに影響を与えている点について認め、現在改善を進めていると明かした。 『Cities: Skylines II』は、高い評価を得た都市開発シミュレーションゲーム『Cities: Skylines（シティーズ：スカイライン）』の続編だ。プレイヤーは居住区やインフラなどを整備し、さらに産業を活性化させながら街を一から建設。市民の生活や経済などが複雑にシミュレーションされ、それらのニーズや状況
Container Runtime Meetup #3 発表資料 「DockerとPodmanの比較」PodmanとはPodmanは、Red Hat社を中心とするコミュニティが開発している、Docker互換のコンテナエンジンです。RHEL、CentOS、Fedora などの Linuxディストリビューションに標準で付属しています。 Podmanの使い方は、コマンド名が docker ではなく podman である点を除けば、Docker とほぼ同じです。(例: podman run -p 80:80 --name nginx docker.io/library/nginx ) “Podman”は “Pod Manager” を意味しますが、Podmanを用いてKubernetesのPodを管理することは、基本的にはできません。ただし、CRIランタイムとしてCRI-Oを用いている場合に限り、
![DockerとPodmanの比較 [Container Runtime Meetup #3]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/95dd437ee47af8a6787c1a615e75b7d301b636ba/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fmiro.medium.com%2Fv2%2Fresize%3Afit%3A640%2F1%2AVD87-YoAC4PnLKoVHhC6iA.png)
RubyのYJITコンパイラをShopifyが本番に投入、Railsアプリを高速化。Rubyも本格的にJITの時代へ
RubyのYJITコンパイラをShopifyが本番に投入、Railsアプリを高速化。Rubyも本格的にJITの時代へ ECサイト構築サービスを提供するShopifyは、Ruby 3.2に搭載されているYJITコンパイラを同社の本番環境に投入し、Railsベースで構築された同社サービスの性能改善を実現したと明らかにしました。 YJITコンパイラはShopifyが開発を進めてきたRubyのJITコンパイラで、大規模なRailsアプリケーションにおいてより高い性能向上を目指して開発されたものです。 一昨年末のRuby 3.1でメインラインにマージされ、昨年末に登場したRuby 3.2ではさらに改善が進められて本番環境にも耐えるようになったと説明されており、今回Shopify自身がそれを実証した形になりました。 If you’re a keen Rubyist, you may have hear
画像認識や音声認識などに続き、文章読解の分野でも人工知能（AI）が人間の平均レベルを超え始めた。米グーグルの新AI技術「BERT（バート）」が壁を突き破った。検索や情報収集などの効率が飛躍的に高まる可能性が出てきた。【次回記事】AIが自らAIつくる もはや開発者すら不要AIに文章読解は不可能――。数年前までこれが常識だった。日本の国立情報学研究所（NII）が2011年に始めた「ロボットは東大に入れるか（東ロボ）」プロジェクトでも、AIは大学入試センター試験の英語試験で長文読解問題や単語の並べ替え問題に全く歯が立たなかった。東ロボのAIが16年にセンター試験の英語問題を解いた際の偏差値は「45.1」。東大合格はとうてい不可能なレベルだった。ところがグーグルが18年10月に発表したBERTで常識が一変した。文章読解問題を人間より高い正答率で解いたからだ。AIが文章の意味を理解可能にBERTは文
2020年版：実務の現場で求められるデータサイエンティスト・機械学習エンジニアのスキル要件 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixabay) この記事は、昨年の同様のスキル要件記事のアップデートです。 正直言って昨年バージョンとの差分は殆どないのですが、一応この1年間の業界の進歩を踏まえて僅かながらアップデートしてありますので、ベースとなっているスキル要件についてさらっと概観した上で、差分となるアップデート部分について簡単にコメントしておこうかと思います。 なお、いつもながらの断り書きですが。言うまでもなく、この記事の内容はあくまでも僕の個人的な意見にして、なおかつ僕自身がこれまでの経験と見聞に基づいて「これまで自分が属してきた組織やチームにおけるデータサイエンティストや機械学習エンジニアはこうだったor今後はこうあって欲しい」という最大公約数的な経験談や願望を書き並べたものに過ぎません。よって何かの組織や団体の意見を代表するものではありませんし、況してやauthorizeされた意見として見
OSSプロジェクト「Devika」登場 全自動でゲームもつくれる完全自律型AIエンジニア「Devin」超え目指す【技術紹介】
AIソフトウェアエンジニアを提供するオープンソースのプロジェクト「Devika」がGitHubで公開された。これはAIベンチャー「Cognition」が開発し2024年3月12日に公開した、ソフトウェア開発のための自律型AIエンジニア「Devin」をモデルに、オープンソース版の提供を目指すプロジェクトだ。 Devinは、従来の大規模言語モデル（LLM）やコーディング特化型モデルが実行可能。テキストからのコード生成やバグの特定などの作業支援だけではなく、ゲームなどのソフトウェア開発が全自動でできるとの特徴を持つ。 keyboard_arrow_down プロジェクト背景 keyboard_arrow_down プロジェクト内容 Devinは、独自のコマンドライン、コードエディター、ブラウザを持ち、APIドキュメントを参照しながら、開発プロジェクトを自律的に構築する。エラーが発生した場合は、デ
私が働いているAniqueという会社では、1年前に全てのソフトウェアでTypescriptを採用することにしました。私たちが開発している進撃の巨人のNFTサービス “Attack on Titan: Legacy” でも採用しています。 TypescriptではNestJSという素晴らしいAPIフレームワークを利用することができ、生産性高く開発を続けることができます。また、私たちはフロントエンドでNext.jsを利用しています。言語レベルでのコンテキストスイッチを抑えることで、一人のエンジニアがフロントエンドとバックエンドのどちらもの機能を開発する環境が作れました。 しかし、Nodeならではの作法や設計について、Web上にはたくさんの情報があるものの、あまりにも情報が多すぎて、まとまったプラクティスになかなか出会うことができませんでした。そのため、最初はチーム内での共通認識を作るのに苦労し
2024年世界人工知能大会（WAIC）が7月4日より上海市で開催され、過去最多となる500余りの企業が出展した。新たに開設されたロボットエリアでは、書道ロボット、ツボ押しマッサージをするロボット、衣類をたたむロボットなど25種類の人型ロボットが登場し、今大会で最も注目を集めた。 テスラ：第2世代「Optimus」は展示のみ テスラは人型ロボットの第2世代「Optimus Gen 2」を出展。デモ動画公開から7カ月後の登場は大きな注目を浴びた。 テスラのスタッフによると、Optimus Gen 2は直立歩行を基本とし、初代に比べ歩行速度が30％向上した。また10本の指には触覚センサーを搭載し、扱いに注意が必要な卵をそっとつかめるだけでなく、重い箱を運ぶこともできる。テスラはこのロボットを人間の代わりとすべく、人間の動作を真似てバッテリーの仕分けを訓練するなど、自社のEV工場で試験的に使用して
はじめに 本記事では、Kubernetesで実現するマルチテナントについて、2020年9月時点での現状と、将来的に利用できるであろう機能の紹介をいたします。各機能についての詳細は、参考ドキュメント等を参照していただければと思います。 本記事の要点 マルチテナントは単一のクラスター上に複数のテナントを共存させることを指す。 Kubernetesにはマルチテナントを実現するための機能が備わっている。 アクセスコントロール：RBAC セキュリティ：Namespace / Network Policy / Pod Security Policy リソースの隔離：ResourceQuota / LimitRange / Affinity / Taintなど Kubernetesのマルチテナント機能は、SIGを中心として機能開発が進められている。 Benchmarks Tenant Controlle
LLMが自分で「より賢いLLMの作り方」を発見するSelf-Developingフレームワーク（NEC 石橋陽一氏） | AIDB
マイページに保存最終更新日：2024/11/04 本記事は、研究者が自ら著書の論文を解説する特別企画です。AIDBの通常記事とは異なり、本企画の記事は会員以外のすべてのユーザーも全文閲覧できます。皆様ぜひお楽しみください。また、本企画への応募は以前からXで募集しており、これが4記事目の公開となります。本企画は継続開催中です。研究者の方はこちらからご応募ください。 今回は、NECの石橋 陽一氏ら研究グループによる”Can Large Language Models Invent Algorithms to Improve Themselves?“の解説です。 以下、論文著者による寄稿です。 自己紹介 名前とプロフィールページ 石橋 陽一 (Yoichi Ishibashi) X：@__tuxi__ 個人サイト: https://yoichi1484.github.io/ 所属 NEC Cor
「新しい資本主義」と共に「資本主義」という言葉をオワコンにしよう
やまざき・はじめ／1958年、北海道生まれ。東京大学経済学部卒業。現在、楽天証券経済研究所客員研究員。株式会社マイベンチマーク代表取締役。東京大学を卒業後、三菱商事に入社。野村投信、住友生命、住友信託、メリルリンチ証券、パリバ証券、山一証券、明治生命、UFJ総研など、計12回の転職を経験。コンサルタントとして資産運用分野を専門に手掛けるほか、経済解説や資産運用を中心に、メディア出演、執筆、講演会、各種委員会委員等を務めた。2024年1月1日、永眠。 山崎元のマルチスコープ 旬のニュースをマクロからミクロまで、マルチな視点で山崎元氏が解説。経済・金融は言うに及ばず、世相・社会問題・事件まで、話題のネタを取り上げます。 バックナンバー一覧 岸田文雄首相の看板政策とされた「新しい資本主義」は、もともと中身がなかったが、「異次元の少子化対策」という言葉に取って代わられた。そこで「新しい資本主義」と
Regexp::AssembleのGo実装 rassemble-go を作りました - プログラムモグモグ
PerlにはRegexp::Assembleという便利なライブラリがあります。 複数の正規表現を受け取り、それらのいずれかにマッチする正規表現を構築するためのライブラリです。 my $ra = Regexp::Assemble->new; $ra->add( 'ab+c' ); $ra->add( 'ab+\\d*\\s+c' ); $ra->add( 'a\\w+\\d+' ); $ra->add( 'a\\d+' ); print $ra->re; # prints (?:a(?:b+(?:\d*\s+)?c|(?:\w+)?\d+)) このライブラリのGo実装を金曜日の夜から書き始めて、ようやく形になってきたので公開しました。 package main import ( "fmt" "log" "github.com/itchyny/rassemble-go" ) func main
やまざき・はじめ／1958年、北海道生まれ。東京大学経済学部卒業。現在、楽天証券経済研究所客員研究員。株式会社マイベンチマーク代表取締役。東京大学を卒業後、三菱商事に入社。野村投信、住友生命、住友信託、メリルリンチ証券、パリバ証券、山一証券、明治生命、UFJ総研など、計12回の転職を経験。コンサルタントとして資産運用分野を専門に手掛けるほか、経済解説や資産運用を中心に、メディア出演、執筆、講演会、各種委員会委員等を務めた。2024年1月1日、永眠。 山崎元のマルチスコープ 旬のニュースをマクロからミクロまで、マルチな視点で山崎元氏が解説。経済・金融は言うに及ばず、世相・社会問題・事件まで、話題のネタを取り上げます。 バックナンバー一覧 就任100日を経過した日本銀行の植田和男総裁はこれまで、「現在の金融政策の弊害があることも知っているが、バランスを考えてこう判断した」という論法でコミュニケ
ニューラルネットワークのトレーニングや実行にはGPUが使われることが多く、クラウドサービスのGPUの需要はAIの普及に伴い高まりつつあります。そんなクラウドGPUの構成や価格を、AI関連のニュース＆コミュニティサイト・The Full Stackが公開しました。 Cloud GPUs - The Full Stack https://fullstackdeeplearning.com/cloud-gpus/ 表はクラウドサーバーとサーバーレスの2種類に分かれています。ピックアップされたサービスはAmazon Web Service(AWS)やMicrosoft Azure、Cudo Compute、Google Cloud Platform(GCP)、AWS Lambdaなど。Hugging Faceなど一部サービスの記載はありません。 クラウドサーバーの表がこんな感じ。最左列にサービス名
概要 ニューラルポケットは、正常品と異常品を高精度で判別する画像分析アルゴリズムを開発し、国際学会ACPRにて発表しました。複数のオープンデータセットによる評価で、世界最高の異常画像検出精度を達成しています。 正常品と異常品を画像から識別するアルゴリズムは、工場や農業、インフラ管理などの幅広い領域において活用が進められており、属人的な作業を機械化することによる、見逃し率の低減や作業の効率化などに、大きな期待が寄せられています。 この領域においては、従来、正常品とのパターンマッチングを中心としたアプローチが主流でしたが、近年、深層学習を用いたアプローチが広まり、正常品の中でも形状変化が大きい、食品や柔らかい素材の部品など含め、幅広く活用することが出来るようになってきました。 本手法は、その発展として開発されたものであり、以下のような特徴を持ちます： 従来の手法では大量に必要となっていた異常画
DeepMindが競技プログラミングレベルのプログラミングが可能な人工知能(AI)の「AlphaCode」を発表しました。AlphaCodeのほかにも自動でプログラミングが可能なAIは存在しますが、AlphaCodeは414億ものパラメーターを保持した特に精度の高いAIに仕上がっているとのことです。 Competitive programming with AlphaCode | DeepMind https://deepmind.com/blog/article/Competitive-programming-with-AlphaCode Competition-Level Code Generation with AlphaCode (PDF)https://storage.googleapis.com/deepmind-media/AlphaCode/competition_leve
公開日：2022.07.13 更新日：2022.07.13 サウナ歴25年のホテル評論家が厳選する“ととのう”名ホテルサウナ9つ 老若男女問わず、止まることを知らない昨今のサウナブーム。現在、ブームの波はホテル業界にも到達、サウナ・スパ施設に力を入れるホテルも増加の一途を辿り、「ホテルサウナ」に注目が集まっています。 キャリア25年のベテランサウナーであり、年間270泊するホテル評論家である瀧澤信秋さんに“ととのい”やすいサウナの条件を解説いただきながら、“ととのい”が捗る「名ホテルサウナ」を厳選してご紹介してもらいます。本記事を参考に、極上のホテルサウナへ癒しのひとときを満喫しに行ってみてはいかがでしょうか。 歴25年のサウナマニア的「良いサウナ」の条件サウナといえば、ひと昔前までは、狭い空間におじさんたちがひしめき合ってじっくり汗を流すというイメージでした。今やテレビドラマをはじめメデ
Googleが「人間の専門家レベルを超える最初のモデル」とする『Gemini』発表、GPT-4を凌駕 | AIDB
Googleは、人間の専門家のパフォーマンスを上回る最初の大規模言語モデル（LLM）として「Gemini」を発表しました。LLMの主要なベンチマークの一つであるMMLU（多領域の学術ベンチマーク）をはじめとするほとんどのベンチマークでGPT-4を凌駕しています。 Geminiは、画像、音声、動画の理解を含むマルチモーダルタスクでも最先端の性能を示しています。テストに使用された20のマルチモーダルベンチマーク全てで最高の水準を達成しています。 また、複数のソースからの情報を統合して、より正確で詳細に理解する能力に優れているとのことです。 なお、Ultra、Pro、Nanoの3つのサイズがあり、それぞれ異なる計算要件に特化して設計されています（例えばモバイル向けにはNanoなど）。Ultraは最も高度に複雑なタスクをこなし、研究報告では主にUltraの性能が他モデルと比較されています。 本記事
GPT-4の半分以下の計算でほぼ同等なIQを持つパーソナルAI「Pi」と基盤モデル「Inflection-2.5」が登場
AI企業・Inflectionが開発している生成AI「Pi」は、ユーザーひとりひとりに最適化された「パーソナルAI」です。そんなPiの能力を飛躍的に向上させた基盤モデルである「Inflection-2.5」をInflectionが発表しました。 Inflection-2.5: meet the world's best personal AI https://inflection.ai/inflection-2-5 PiはAndroidやiOSのスマートフォン、ブラウザなどを通じて会話する事が可能なAIで、日本語にも対応しています。 Inflectionによると、Piはデイリーアクティブユーザー数100万人、月間アクティブユーザー数400万人の利用者を抱えているとのこと。また、平均会話時間は33分で、10人に1人は1時間以上話し込んだり、使ったユーザーの60％は翌週にまたPiを使っていたり
なんでbun installは速いのか？
⚡️ 25x faster — Switch from npm install to bun install in any Node.js project to make your installations up to 25x faster. https://bun.sh/docs/cli/install という記述を見かけて直感的に、そうはならんやろと思ったものの実際にベンチマークをしているのでどういうことなのかを気になって調べた。 A global install cache. bun installを実行すると ~/.bun/install/cache/ 以下にnpmレジストリからダウンロードされたファイルの実体が展開されキャッシュされる(--cache-dirでパスを変更できる)。 キャッシュにはパッケージのバージョンごとのディレクトリとlatestのシンボリックリンクがある。こ
ガーシー議員の除名処分に抱く「2つの違和感」
やまざき・はじめ／1958年、北海道生まれ。東京大学経済学部卒業。現在、楽天証券経済研究所客員研究員。株式会社マイベンチマーク代表取締役。東京大学を卒業後、三菱商事に入社。野村投信、住友生命、住友信託、メリルリンチ証券、パリバ証券、山一証券、明治生命、UFJ総研など、計12回の転職を経験。コンサルタントとして資産運用分野を専門に手掛けるほか、経済解説や資産運用を中心に、メディア出演、執筆、講演会、各種委員会委員等を務めた。2024年1月1日、永眠。 山崎元のマルチスコープ 旬のニュースをマクロからミクロまで、マルチな視点で山崎元氏が解説。経済・金融は言うに及ばず、世相・社会問題・事件まで、話題のネタを取り上げます。 バックナンバー一覧 ガーシー議員が本日3月15日に正式に「除名処分」となる見通しだ。個人的にはガーシー氏を肯定的に評価する気持ちは全くないが、除名は本当にいいことなのだろうか。
The Linux Foundation Japanは2021年2月18日、日本語のオンライン講座「Linuxシステム管理入門（LFS201-JP）」の提供を開始した。Linuxシステム管理に必要なスキルとプロセスを学習する「Essentials of Linux System Administration（LFS201）」の日本語版で、Linuxシステム管理者認定試験「Linux Foundation Certified System Administrator」に向けた学習から認定試験までを日本語で受けられる。 オンライン講座と認定試験はそれぞれ有料で、5人以上で受講する場合は団体割引を受けられる。 IT初心者やLinux以外のOS経験者が対象 Linuxシステム管理入門の対象はこれからLinuxシステムの管理に携わろうとする、IT初心者やLinux以外のOSを使用した経験がある人。講
2020/08/15更新: 「テストの失敗をレポートしたい」と「サブテストの一部のみ実施したい」の章を追加 はじめにTIG の辻です。今回は春の入門祭りということで Go のテストに入門してみよう！ という記事です。 書いた背景ですが Go の標準ライブラリのコードリーディング会で testing パッケージにチャレンジしてみましたが、難しすぎてわからん。そもそも Go のテストって何ができるんだっけ？ という話になり、基本的な内容をなるべく具体例をまじえながらまとめました。 ざっとどんなことができるんだろう、という index になれば幸いです。 TipsGo に組み込まれているテストの仕組みの中に、ベンチマークに関するテストと Example テストというサンプルコード用のテストも含まれているのですが、この 2 つは対象外にします。基礎的と思われる内容から順に並べてみました。 はじめに
ソケットAPIが遅すぎる？新たなio_uringを試す！
新しいAPIが作られるたびに、私たちは、古いAPIを置き換えるだけで高速化という夢をみます。何度夢破れても、高速なAPIが追加されたと聞けば、試さずにはいられませんよね！ 今回は、Linuxカーネル5.1で追加されたio_uringを使って、Rustのasyncランタイムを実装し、gRPCサーバのベンチマークを実行してみました。 io_uringとはio_uringは、ファイルシステムとネットワークの非同期I/Oのために開発されました。同期よりも非同期のほうがおしゃれ、そういう雰囲気ありますよね！クラウドネイティブも、非同期にAPIを介して、なんかやってるやつですよね。 io_uringのインターフェイスは、高い性能を目指し、1）アプリケーションとカーネル間でのメモリコピーを避ける、2）複数のI/O要求を一度にカーネルに伝えることができる、という工夫がされています。 下図のように、アプリケ
アジャイル環境で必須 ビジネス要件定義書（BRD）を作成する際のポイント：どう作るか、どう活用するか アジャイルソフトウェアチームが仕事を行う際には、厳密なプロセスや厳格な監理委員会を設けるべきではない。それでも、ビジネス要件定義書は、チームの中心に据える必要がある。本稿では、そのビジネス要件定義書について考える。 ソフトウェアチームは、顧客に提供予定の具体的な製品または価値をビジネス用語を使って要約する明確かつ包括的なドキュメントを作成して、管理しなければならない。このビジネス要件定義書（BRD：Business Requirements Document）を用意すれば、顧客のニーズを満たすことが可能になる。 アジャイルソフトウェアチームは、顧客用か社内業務関係者用かを問わず、アプリケーションを作成する前に、BRDの作成方法を理解する必要がある。本稿では、BRDが果たす役割、アジャイルプ
JavaScriptランタイムのBun、インストール不要の実行ファイル生成が可能に。Webpackより200倍以上高速とするバンドラがβ版、Puppeteerにも対応
JavaScriptランタイムのBun、インストール不要の実行ファイル生成が可能に。Webpackより200倍以上高速とするバンドラがβ版、Puppeteerにも対応 サーバサイドで実行可能なJavaScriptランタイム「Bun」は、5月に登場したバージョン0.6で、Bunをインストールすることなく、配置することでアプリケーションを実行できる単独の実行ファイルを生成できる「bun build」機能が搭載されました。 同じくバージョン0.6で高速なバンドラ「Bun Bundler」もβ版となり、6月に登場したバージョン0.6.7ではDiscordのボットを操作するDiscord.jsやWebブラウザを操作するPuppeteerなどの動作も確認されています。 下記はBunの開発者であるJarred Summer氏のツイート。 Standalone executables are coming
※効果には個人差があります。 useMemoのオーバーヘッドについて ReactのuseMemoは、パフォーマンス最適化に使われるAPIです。コンポーネント内で計算やオブジェクトの生成を行う際に、以前の計算結果をキャッシュして使い回すことで再レンダリング時の計算を削減したり、新しいオブジェクトの生成を防ぐことができます。 useMemoに関しては、あくまで最適化のためのものであるから「無駄に使うべきではない」という言説がよく見られます。その理由は、useMemoのコストもゼロではなく、余計な使用はそれだけパフォーマンスの低下に繋がってしまうからです。 しかし、筆者はuseMemoのコストは微々たるものであり、本当に一目見て明らかに無駄でない限りは積極的に使うべきだと思っています。 そこで、筆者はuseMemoのオーバーヘッドがどれくらいかを調べるためのベンチマークを作成しました。この記事で
8月27日に開催されたISUCON12 本選にチームNaruseJunとして参加し、スコア341,258点で優勝しました。（ISUCON12 本選の結果発表と全チームのスコア） メンバーは @sekai と @takashi_trap でした。 この記事はその参加記です。 チームについて このメンバーでのISUCONへの参加は10(予選敗退), 11(準優勝)から3回連続です。 それぞれのISUCON参加回数は @to-hutohu, @sekaiが6回目、@takashi_trapが5回目です。 予選準備 7月9日と7月17日に予選のために集まって作戦会議をしました。 7/9 1時間程度集まって素振りに向けた作戦会議 素振りの環境準備、チートシート、初動のAnsible整備、Goを思い出すなどがそれぞれ宿題として持ち帰ることに 7/17 素振り会（ISUCON11予選） 5時間くらいで初
プロンプトを遺伝的アルゴリズムで自動最適化するプロンプトエンジニアリング手法『Promptbreeder（プロンプトブリーダー）』 | AIDB
関連研究 ■GPT-4などのLLMに「自らの論理的な整合性をチェック」させるフレームワーク『LogiCoT』と実行プロンプト ■LLMの出力から誤り（ハルシネーション）を減らす新手法『CoVe（Chain-of-Verification）』と実行プロンプト ■LLMに自身のハルシネーション（幻覚）を「自覚」させ、減らす方法 従来の課題 手作りのプロンプト戦略 現在、プロンプトエンジニアリングの分野で広く用いられているChain-of-Thought（CoT）やその派生テクニックは、基本的には手作りです。特定のタスクや問題に対して最適なプロンプトを設計する際に、人の専門家が手動でプロンプトを生成しています。 自動化の必要性 手作りのアプローチは効果的である場合も多いですが、スケーラビリティに欠けるという問題があります。大規模言語モデル（LLM）が多様なタスクで使用される現代においては、プロン
Node.jsへのコントリビュート解説、そしてOSSへ貢献するということ - 別にしんどくないブログ
この記事は Node.js Advent Calendar 2019 - Qiita の2日目の記事です。遅くなってしまいました。 Node.js本体へのコントリビュート解説記事です。この記事は不足している情報や更新があれば、モチベーションが続く限り更新していきたいと思っています。 JSConf JPのスタッフの打ち上げのときに日本人のNode.jsへのコミットしている人が少ないという話がでました。 Node.jsに限らずOSSへのコミット経験があるという人は私の周りには少ないです。 もちろんOSSにコミットしているから良い悪いという話ではなく、Node.jsやOSSにコミットしてみたいと相談いただくことが時々あるので僕の経験でよければ伝えたいと思いました。 私の経験からNode.jsへのコントリビュート方法の解説とOSSへの貢献を通じて得たものについて書き残しておきたいと思います。 言葉
こんにちは。エンジニアリンググループ プロダクト支援チームでプロダクトマネージャーをしている中村です。 2019年5月にエムスリーに入社してから、早4年が経ちました（うち1年半の出産・育児のための休業期間を挟んでいます）。 ちなみにエムスリー入社前の経歴としては、大手メガベンチャーの事業企画からキャリアをスタートし、企画職、プロジェクトマネージャー等を経てプロダクトマネージャーを3年ほどやっていました。 私がエムスリーに入社してから半年後の2019年11月に、以下の記事を書いていました。 www.m3tech.blog 当時の記事に書いた通り、私がエムスリーへ入社を決めた理由は下記4点でした。 エムスリーは新規事業の立ち上げサイクルが速く、プロダクトマネージャーとして「製品を見つける」フェーズにチャレンジできる環境であること 尊敬できるプロダクトマネージャーだと感じたVPoE山崎の直轄チー
僕はRustでRubyのJITを書く仕事をしているのだが、去年の12月くらいから、趣味ではRubyでRubyのJITを書いている。 それまではC言語でコード生成を行なうMJITを5年くらいメンテしていたのだが、先月、Rubyで機械語を直接アセンブルするRJITに差し替えた。 github.com なので、今Rubyのmasterブランチには、会社で業務として開発しているRust製のYJITと、僕が趣味で開発しているRuby製のRJITの2つのJITコンパイラが存在している。余談だが、JITの開発をしすぎてRubyの作者であるまつもとさんのコミット数を最近抜いた。 なぜMJITをやめたのか MJITも結構がんばっていて、去年開発していたRuby 3.2ではMJITのコンパイラの実装をCからRubyにフルスクラッチした上、バックグラウンド処理をpthreadからfork + SIGCHLDで行
どうもこんにちは。はじめましての方ははじめまして。ヨーロピアンです。 今回は「そろそろ投資の一つでも始めてみようかな」と思ってる方を対象にしたエントリです。 良くも悪くも人間の生活にお金はかなり密接ですので、強弱は人それぞれなれども誰もが一度は「資産を増やして人生を豊かにしたい、選択肢を増やしたい」と考えたことがあるはずです。 基本的に我々が生きている社会(資本主義社会と言います)では投資をすることで、経済が成長していく大きな波に乗ることができますから、投資をするかしないかで資産形成が大きく変わることを否定する人はいないでしょう。 とはいえ、投資の勉強って体系的にやるのは難しいんですよね。断片的な情報は大量に転がってるんですが、全体を俯瞰して比較することは難しい。投資初心者の悩みや疑問を解決するつもりで書き始めたのが今回のエントリです。というわけで、 「株式投資くらいはやったことあるけど他
この記事は、Supershipグループ Advent Calendar 2021の23日目の記事になります。 はじめまして。まさやんです。 普段はバックエンドをメインで書きつつ、フロント書いたり、AWSでインフラ構築したりと色々やらせてもらってます。 今回は、フロントエンドをメインにやってる人が、rustを始める時に参考になる記事を書こう！と思い立ち、書いてみました。 この前、JSConfの講演を聴いてて、rustの話もどんどん増えているなあと思ったのがきっかけです。 近いうちに、フロントの人もrust触れないとね〜、という時代になるかもなので、自身の学習も兼ねて整理してみました。 自分がつまずいたり、勉強する時参考になったなーという情報を整理して、最後にrustのフレームワークを紹介して終わりにします。 そこそこ長いので、休み休み読んでください。 対象読者 フロントエンドを書いていて、最
RustのgRPCがGoよりも遅い？
夏のある日、GoのgRPCが、Rustよりも2倍早いという記事を見つけました。「おいおい、測定ミスだろ」と強がっていましたが、日々、不安は高まっていきます。真実の愛であれば、疑うことは許されませんが、エンジニアの言語への愛など、所詮、状況に応じて使い分けるような打算的な愛。確認してみました。 性能測定結果上記の記事と同じく、gRPCのサーバソフトウェアは、Goはgrpc-go、Rustはtonicのgreeterの性能を、gRPCのクライアントソフトウェアghzを使って、測定しました。ハードウェアは、AWSを利用し、サーバはc5a.8xlarge(32 vCPU/64 GiB)インスタンス、クライアントはc5a.16xlarge(64 vCPU/128 GiB)インスタンスを使いました。 1台のクライアントインスタンスは、同時に3,000個のgRPCクライアントを立ち上げ、合計で6,000
中国製x86 CPU Powerstar (暴芯)、中身はComet Lakeで確定。ベンチマーク結果から明らかに | ニッチなPCゲーマーの環境構築Z
中国製x86 CPU『Powerstar (暴芯)』が、IntelのComet Lakeであることが確定しました。 2023年5月上旬、中国のPowerleader社(宝德)から、x86アーキテクチャに基づくCPU『Powerstar (暴芯)』が発表されました。同社の発表では、「Powerstar (暴芯) CPUの発表は、国家の強化に貢献する第一歩です」「Powerstar (暴芯)は普段使いのデスクトップユーザー向けに作られており、ゲームや創作など、あらゆる面で驚異的な性能を提供します」などと述べられており、いかにも凄そうな紹介がされていました。 Powerstar (暴芯)を披露する何丽氏 しかし、発表されたCPUの形状は、どこからどう見てIntelのCPUでした。 Intel第10世代Core 10000シリーズComet Lakeと、Powerstar (暴芯)の比較がこちら。
少し前のことですが、こんな話題がありました。 自分がこれまで現職で手がけた機械学習ソリューションでは 1. そもそも「予測」ではなく「説明（解釈）」をアウトプットにする 2. クラス分類確率の高いものだけアウトプットし、低いものは「未定」扱いにして捨てる などという形で実務の現場で使ってもらってます。精度勝負をしないのも一つの解かと https://t.co/NmZJCPnue2— TJO (@TJO_datasci) 2021年8月29日 実際問題として「ある目的のために機械学習システムを開発し、非常に高精度のものが出来上がったが、結局色々あって実戦投入されなかった」という話は、自分の身の回りでも業界内の伝聞でも事欠きません。 しかし、機械学習と言えばどちらかというと「より精度の高いモデルを追い求める」試み、もう少し下世話に言うと「精度勝負」によって、連綿と発展してきたという歴史がありま
ボタン一発でWindowsを必要最小限の構成に変更して軽快な動作を実現してくれるツール「Win Debloat Tools」レビュー
「Win Debloat Tools」は難しい設定を行わずともボタンを押すだけでWindowsから不要な機能を削除し、必要最小限の構成に変更して軽量化を実現してくれるツールです。実際に使ってどれくらい動作が改善されるのかを確かめてみました。 GitHub - LeDragoX/Win-Debloat-Tools: Re-imagining Windows like a minimal OS install, already debloated with minimal impact for most functionality. https://github.com/LeDragoX/Win-Debloat-Tools GitHubのページにアクセスし、「Download Latest Version」の項目にある「Main」をクリック。 zipファイルがダウンロードされるのでクリックして
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プロと読み解く Ruby 3.1 NEWS - クックパッド開発者ブログ
【Hothotレビュー】 こんなに速くなっちゃっていいんですか？待望のRyzen 7000をベンチマークテスト
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“Tao of Node - Design, Architecture & Best Practices” 日本語翻訳
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そこのお前！ 余計なuseMemo1個に含まれるオーバーヘッドは余計なdiv 0.57個分だぜ！ - Qiita
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