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  renovateとDependabotの連携による脆弱性管理 - KAKEHASHI Tech Blog

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  • 2024/09/06

  この記事は秋の技術特集 2024の5記事目です。 カケハシではライブラリの更新検知にrenovateを利用しています。renovateは実行スケジュールの設定やパッチのグルーピングができるなどの機能が便利ですが、脆弱性データベースを持っていないため、検知された更新が脆弱性対応か否かがわかりません。 最終的にはすべて対応するべきですが、対応の優先順位づけのためどれが脆弱性対応パッチなのかわかると便利です。 GitHubでrenovateを使っている場合、Dependabot Alertsと組み合わせることで、Dependabotの脆弱性情報を利用してrenovateでも脆弱性を検知できます。 Dependabotシリーズについて Dependabotを有効化すると、renovateとDependabotで二重にPRが作られるのでは？と心配されるかもしれませんが、その問題はありません。費用もか

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  人間よりAIのほうがレッスン上手？ 「学マス」で新カードのバランス調整を迅速かつ確実にするための“AI開発手法”とは［CEDEC 2024］

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  • 2024/08/22

  人間よりAIのほうがレッスン上手？ 「学マス」で新カードのバランス調整を迅速かつ確実にするための“AI開発手法”とは［CEDEC 2024］ ライター：高橋祐介 ゲーム開発者向けカンファレンス「CEDEC 2024」の初日（2024年8月21日），スマホゲーム「学園アイドルマスター」（以下，学マス）の講演「『学園アイドルマスター』における適応的ゲームAIとグレーボックス最適化を用いたバランス調整支援システムの実現」が行われた。 学マスではこれまで，深層強化学習によるカードゲームAIと，デッキ探索を用いたバランス調整支援システムを開発し，新規実装カードのバランス調整に活用してきたという。これらについて講演では，カードゲームのバランス調整支援にAIを活用する考え方や，最新のマスターデータにも適応するゲームAIの開発手法などが伝えられた。 左からサイバーエージェント ゲーム・エンターテイメント事

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