精度ほぼ同等で80億パラメータがiPhoneで動く「1ビットLLM Bonsai 8B」、国産AI「LLM-jp-4」を国立情報学研究所がオープンソースで公開など生成AI技術5つを解説（生成AIウィークリー） | テクノエッジ TechnoEdge
この1週間の気になる生成AI技術・研究をいくつかピックアップして解説する「生成AIウィークリー」。 第139回では、国立情報学研究所がオープンソースで公開した大規模言語モデル「LLM-jp-4」や、Netflixなどが開発の動画から物体を消すと世界も変わる技術「VOID」を取り上げます。 また、LLMのハーネス設計を自動最適化する「Meta-Harness」や、推論精度はほぼ維持したままスマホで動く1ビットLLM「Bonsai 8B」をご紹介します。 そして、生成AIウィークリーの中でも特に興味深いAI技術や研究にスポットライトを当てる「生成AIクローズアップ」では、Webブラウザだけで日本語OCR（光学文字認識）が完結するツール「NDLOCR-Lite Web AI」を別の単体記事で取り上げています。
PowerShell／Windows PowerShell（以降、合わせてPowerShell）には、過去に入力したコマンドを呼び出すことができるヒストリ（履歴）機能がある。 実はPowerShellには、元々組み込まれていた「組み込みヒストリ」と、Windows PowerShell Ver.5.1(2016年）から標準搭載されたPSReadLineに組み込まれている「PSReadLineヒストリ」の2つがある。そしてカーソルキーの上下などキー操作によるヒストリ機能は、現在はすべてPSReadLineヒストリ機能によるものだ。 組み込みヒストリは、PowerShellが起動されてからのセッション中の入力コマンドしか記憶せず、セッションが終了するとヒストリは消えてしまい、自動保存する機能はない。 相対的にPSReadLineによるヒストリ機能のほうが強力であるため、組み込みヒストリ機能を使
One of the longest running schisms in programming is that of static vs dynamic typing. I've heard a million arguments from both sides throughout my entire career, but seen very few of them ever convinced anyone of anything. As rationalizations masquerading as reason rarely do in matters of faith. The rider will always justify the way of the elephant. That's not to say there aren't people who've sw
TypeScriptの型でドメインモデリング⛅️
紹介すること TypeScriptの型を厳密に定義し、ドメインモデリングを行います。 ソースコードがドキュメントとして機能することを目指します。具体的には、Branded Typeやタグ付きユニオンなどの技法を扱います。 この記事は、TypeScriptをこれから使いこなしてみたい方向けの内容です。 紹介しないこと ドメイン駆動開発や関数型プログラミングの概念については、深くは触れません。 Make Illegal States Unrepresentable あり得る型だけを定義するという考え方です。 詳細は以下を御覧ください。 この考え方は、ほとんどのTypeScript開発に適用できると思います。 例1 仕様: すべてのユーザは、id、nameを持っている 認証されるとisVerifiedがtrueになり、verifiedDateが付与される 認証前はisVerifiedがfalse
【Git】git-flowを知ろう！ 利用時のルールについて 仕事効率化 相変わらずGit勉強中です。 今回はGitを活用する上で重要となるモデル、ルールであるgit-flowについて整理していきます。 なお、弊社でもgit-flowをベースに管理を行っています。 １．git-flowとはgit-flowとはGitにおけるリポジトリの分岐モデルであり、ルールのことを指します。 それぞれのブランチを明確に定義し、複数人での開発時にそれぞれが好き勝手にブランチを作成し混乱することを防ぎます。 下図はその概念図です。 ※Vincent Driessen氏が提唱した「A successful Git branching model」を参考に横向きに焼き直したものです。 下記は一般的な各ブランチの定義です。 master: プロダクトとしてリリースする用のブランチ。リリースしたらタグ付けする。 ※こ
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 実際にやってみて分かったこと 最近 Vibe Coding を続けていて、最初はかなり便利だと感じました。 画面も処理もすぐ形になるし、初速は本当に速いです。 ただ、機能が増えてくると、しんどさの種類が変わってきます。 大変なのは「コードを書くこと」より、その後の設計、整合性、テスト、レビューでした。 今回は、実際に進める中で感じたことを、開発の流れに沿って短くまとめます。 1. まず大事なのは、何をどの順番で作るかを先に考えること Vibe Coding では、思いついた機能をそのまま作り始めても、最初はそれなりに進んで見えます。 で
米Twitterは3月31日（現地時間）、予告通りプラットフォームを構成するソースコードの一部をGitHubで公開した。「おすすめ」に表示するツイートを選ぶアルゴリズムも含まれる。 Twitterは公式ブログで、コードの公開は「より透明性を高めるための第一歩」であり、今後も「Twitter自身とユーザーに大きなリスクをもたらさない」コードを共有していく予定という。 安全とプライバシー保護のために、児童の性的搾取と闘うためのコード、アルゴリズムに関連するトレーニングデータやモデルの重みは公開していない。また、広告レコメンデーションを強化するコードも含まれていない。 モデルの重みをめぐっては2月に一時期、「おすすめ」タブがイーロン・マスクCEOのツイートだらけになった（その後調整された）のは、マスク氏の要請でエンジニアチームがコードを修正したためと報じられた。 未発表新機能ハンターとして知られ
GPUの単精度 sin / cos には「標準版」と「近似版」がある NVIDIA / AMD など多くの GPU には、sin や cos といった超越関数を高速（1サイクルあたり1命令のスループット[1]）に 近似計算する 専用ハードウェアが搭載されています。NVIDIA ではこれを SFU (Special Function Unit) [2]と呼びます。本記事では便宜上、SFU で計算されるものを 近似版 と呼び、非SFUのほうを 標準版 と呼びます。 Unity をはじめとするゲームエンジンで何気なく sin / cos を Shader（HLSL/GLSL）から呼ぶと、HLSL → 中間表現 → GPU アセンブリ となってSFU 命令に置き換えられ ます[3] [4]。 このときの誤差特性を把握していないと、回転行列や FFT 系など三角関数を多用するアルゴリズムで想定外のブ
AIエージェントにSOLID原則を叩き込んでやろうじゃないか - KAYAC Engineers' Blog
こんにちは！カヤックボンドの鈴木です。こちらは面白法人グループAdvent Calendar 202524日目の記事です。 サッカーを見ることが好きなのですが、僕の愛する柏レイソルが優勝を逃してしまい、悔しい、歯痒い気持ちを抱えながら記事を書きます。 今回はバイブコーディングにおけるプログラミング原則を徹底させることの影響について書いていきたいと思います。 はじめに 言うまでもないですが、近年AIが見せている凄まじい成長は、常に我々を驚かせ、そして脅かしています。 AIを利用して生産性を向上させる取り組みも業界に限らず見られ、一種の社会現象とも言えるでしょう。 直近だと、我々エンジニアという仕事に最も影響を与えているサービスは、AIによるコーディングエージェントだと思います。 プロンプトを投げるだけでそれに沿ってタスクを進めてくれる技術は、エンジニアが1日で終えることのできる仕事量を大幅に
Claude Codeを使ってみた
% claude ╭────────────────────────────────────────────╮ │ ✻ Welcome to Claude Code research preview! │ │ │ │ /help for help │ │ │ │ cwd: /Users/hogehoge/fugafuga/piyopiyo │ ╰────────────────────────────────────────────╯ Tips for getting started: 1. Ask Claude to create a new app or clone a repository. 2. Run /terminal-setup to set up terminal integration 3. Ask Claude questions about your codebase
プログラミング言語Ruby30周年記念イベント
すべてのRubyKaigiの運営に携わる。Señor RubyKaigi Organizer。Asakusa.rbメンバー。主な訳書に『研鑽Rubyプログラミング』『なるほどUnixプロセス』『Rubyのしくみ』『ユニコーン企業のひみつ』『Clean Agile』『アジャイルサムライ』『アジャイルな見積りと計画づくり』など。好きなメソッドはObject#extend。
Qwen3.5の小規模モデル(4B / 2B / 0.8B)がいろいろ使えてすごい - きしだのHatena
Qwen3.5の小規模モデル、4B / 2B / 0.8Bについて試してみます。 画像認識精度の高さもあって、かなり便利に使えそうです。 LM Studio CommunityのGGUFで、Q4_K_Mを試しています。0.8BについてはQ8_0。 画像エンコーダーの影響で2BはQ4_K_MとQ8_0のサイズがあまり変わらないので、Q8_0で試してもよかった。 (9Bに関しては別枠で) Thinkingのオフ 今回、コーディング以外ではThinkingをオフにしてます。 LM Studioで動かす場合だと、35Bと9BはThinkingのON/OFFに対応したモデルが出てるけど、それ以外はプロンプトテンプレートでenable_thinkingで切り替える必要があります。 現状で、0.8Bと2BはデフォルトでOFF、4BはデフォルトでONなので、4BでThinkingをOFFにするには次の指定
Version 1.108 is now available! Read about the new features and fixes from December. Update (June 30th, 2025): the GitHub Copilot Chat extension is now open source. May 19th, 2025 by the VS Code team We believe that the future of code editors should be open and powered by AI. For the last decade, VS Code has been one of the most successful OSS projects on GitHub. We are grateful for our vibrant co
Mojo may be the biggest programming language advance in decades – fast.ai
I remember the first time I used the v1.0 of Visual Basic. Back then, it was a program for DOS. Before it, writing programs was extremely complex and I’d never managed to make much progress beyond the most basic toy applications. But with VB, I drew a button on the screen, typed in a single line of code that I wanted to run when that button was clicked, and I had a complete application I could now
Googleが提唱したDESIGN.mdとは？Claude CodeとDESIGN.mdでデモサイトをいくつか作ってみた - Qiita
はじめに こんばんは、mirukyです。 個人的にAIにデザインを指定するのって、意外と難しいと思っています。 皆さん、DESIGN.mdをご存知でしょうか。GoogleがStitchプロジェクトの一部として策定した、マークダウンベースのデザインシステム仕様です。「AIコーディングエージェントにデザインの文脈を与える」という、シンプルながら強力なアプローチで、いま海外のAI開発者コミュニティで注目を集めています。 私はこのDESIGN.mdの仕様を読んで「これ、実際に使うとどのくらいのクオリティが出るんだろう？」と気になりました。 そこで今回、DESIGN.mdを5つ書き、それぞれClaude Codeに渡してデモサイトを作ってもらいました。ジャンルはSaaS、カフェ、ポートフォリオ、ヘルスケア、クリエイティブエージェンシーとバラバラにしています。結果は正直、かなり驚きました。 この記事で
プログラミングの入門書で、変数だとかfor文なんかは丁寧に例えなどを使って説明されていることが多いのですけど、逐次実行はほとんど説明されていることがありません。 入門書を書く人にとって、逐次実行は自明であって説明が必要なものではないという認識があると思います。 プログラムに慣れた人にとって、プログラムが上から順に実行されるというのは当たり前で学習が必要なことには思えないと思います。 「見たままやん」 となるのではないかと。 けど、実際には上から順に動くというのがよくわからないようです。 「あ、プログラムって上から順番に実行されるんですね、わかってなかった」 と言われたことがあります。そういうふうに言ってくれる人がいるということは、言わないけどわかってなかったという人が何倍もいるはずです。 通常の文章というのは、基本的には一定の状態を仮定して書かれていて、前部と後部で表す状態が違うということ
Since Claude Sonnet 3.5 (new) in October 2024, I made a habit of testing every new model by asking Claude Code (an internal tool at the time) to add a table tool to Excalidraw. With each new model, Claude got a little further but still failed. Then, with the release of Opus 4 in June 2025, Claude started occasionally succeeding, enough that we turned the exercise into a pre-recorded demo for the C
オブジェクト指向プログラミングと関数型プログラミングの違い：手法、コード例、ユースケースごとに解説 関数型プログラミングモデルの採用を考える開発者は多い。だが、採用するなら、関数型プログラミングモデルとオブジェクト指向のアプローチがどのように異なるかを正確に理解することが重要だ。 プログラミングのパラダイムを決めることは、どのようなアプリケーション開発作業にとっても重要なステップの1つだ。関数型プログラミングとオブジェクト指向プログラミングのどちらを選ぶかは、この2つしか選択肢がないわけではないとしても、今日の多くの開発者が直面する課題の1つになっている。 本稿では、関数型プログラミングとオブジェクト指向プログラミングの主な違いを復習し、両コーディングパラダイムが機能する仕組みを幾つか示し、いずれかを選択する際に最も重要な考慮点を確認する。 オブジェクト指向プログラミングと関数型プログラミ
インターネット無しでAIコードアシスタントをVSCodeとOllamaで構築【2アプローチ比較】 - Qiita
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こんばんは！くりぷとべあーです。 今日は僕がBotを作るときによく使っている便利なPythonライブラリを紹介します。Botで〜と書き始めたのですが、読み返してみると自動取引以外でも便利かもです。 CCXTやTA-libといった有名すぎるものは避けて書いたので、みなさま何かしら気づきはあるんじゃないかと思います。 tl;drはTweetしておいたので、そっち見て、知らないのがあれば読むとかでも全然いいかもです。 僕が仮想通貨Botを作るときに愛用している便利なPythonライブラリたちを紹介してみました！ Pythonﾁｮｯﾄﾜｶﾙ勢の皆様は知ってるものも多いかと思うのでtl;drを連ツイにぶら下げておきます。 気になるものあったらぜひ読んでみてください🤗 (1/5)https://t.co/DQewBZf4Tb — くりぷとべあー🫡 (@cryptoo_bear) August 26
日本語でのTransformerの活用拡大と、Transformerを超える技術発展が進む 高度なマルチモーダルAIの研究が進展し、何らかのサービス登場する ローコード／ノーコードのAIサービスを採用するケースが増える AutoMLを利用するケースは着実にさらに増えていく MLOpsは引き続き広まり、採用する企業が増えていく エッジデバイスでの機械学習／TinyMLの利用は引き続き拡大する 量子AI／量子機械学習の実用化に向けた研究がさらに進展する 責任あるAIのための原則や規制が各所で制定され続ける なお、AutoML、MLOps、TinyML（エッジデバイス上の小さな機械学習技術）、責任あるAIを支える説明可能性／解釈可能性やデータとプライバシーの規制強化などのトレンドは、数年を掛けて拡大中のため、2019年や2020年で予測した項目と重複しているが、2022年も継続するトレンドとして
2024/05/08 AWS オンラインセミナー、「AI Agent 開発の 0→1 - AWS の実証事例に学ぶ、企画から組織展開までのメソッド」での発表資料になります。 https://pages.awscloud.com/eib-aiml-250508-reg.html
筒井.xls@エクセル関数擬人化本著者 @Tsutsui0524 Excelが好きな経理職、絵描きです エクセル関数の擬人化(#関数ちゃん )を発信しています！ 著書『関数ちゃんと学ぶエクセル仕事術(インプレス)』 (amzn.to/40xC3Uf) 関数ちゃんブログ (aka-aca.com) 関数ちゃんイラストは #関数ちゃんファンアート aka-aca.com
PyTorchはMeta AI(旧Facebook AI)によって開発されたオープンソースのディープラーニング用フレームワークであり、現在はLinux Foundationの一部となっています。このライブラリは、記事作成時点で開発が終了しているTorchライブラリを基盤として構築されました。テクノロジー系のブロガーであるObyteが、PyTorchの基本的な構成要素からニューラルネットワークの実装までを視覚的に解説しています。 Introduction to PyTorch | 0byte https://0byte.io/articles/pytorch_introduction.html Visual Introduction to PyTorch - YouTube PyTorchの最も基本的な構成要素はテンソルと呼ばれるデータ型です。これは機械学習で扱う数値を格納するための特殊な容
AI Coding Meetup #1 を開催しました #aicoding - LayerX エンジニアブログ
こんにちは！すべての経済活動を、デジタル化したい @serima です。 4月8日(月)に、記念すべき第1回目となる「AI Coding Meetup」をオフライン/オンラインのハイブリッド形式で開催しました！ AIコーディングツールを組織やチームで活用しているエンジニアの皆さんと濃密な時間を過ごすことができ、企画者としても大変嬉しいイベントとなりました。 今回は、本イベントの企画の意図やウラ側にフォーカスを当てながら、イベントレポートも兼ねて書き留めておきたいと思います。 layerx.connpass.com 🏄♂️ イベント開催にいたるまで 2025年初頭、GitHub CopilotやCursor、そして話題のDevinなど、AIコーディングツールが次々と登場し、個人レベルでの活用はもはや当たり前になりつつある、と感じていました。 しかし、「それをチームや組織にどう適用していく
EmacsやVimなど好きなエディタを利用してブラウザのテキストエリアに入力することができる「GhostText」のVS Code用機能拡張がリリース。
EmacsやVimなど好みのエディタを利用してブラウザ入力することができる「GhostText」のVS Code用機能拡張がリリースされています。詳細は以下から。 GhostTextはイタリアのFederico Briganteさんが開発しているブラウザ機能拡張で、EmacsやVimなどユーザーが使い慣れたエディタを利用して、ブラウザのテキストエリアの編集を行うことができますが、このGhostTextのVS Code用機能拡張「GhostText for VS Code」が新たにリリースされています。 Use VS Code to write in your browser. Everything you type in the editor will be instantly updated in the browser (and vice versa). GhostText Offic
不正なリクエストに一泡吹かせたい
この記事は sadnessOjisan Advent Calendar 2021 25 日目の記事です。 ついに最終日ですね！今日は 02/04 なのですが・・・ 12/25 に Qiita のクソアプリカレンダーに マッチした人の年収を知れるマッチングアプリを作った と言うのを書いたのですが、あまりにも攻撃的なリクエストが飛んできたので閉じました。 で、閉じさせられることに腹が立ってきたので何か仕返しできないかなと思ってこの記事を書いています。 何を作っていたか 年収マッチ と言う、マッチングアプリ です。 マッチング（出会い）した相手とマッチ（対戦）できるというコンセプトです。 「年収を教えてくれる人には自分の年収を教えてもいいよね〜」と個人的に思っていて、それをしやすくするサービスとして作りました。 最終的には 50 人くらいの人が登録してくれていたのですが、一方でリクエストを見てい
この話は、goccy/go-yaml 作者のgoccyさんと、YAMLの話を…止めない!という私のポッドキャストエピソードでも話した内容だが、口頭では説明が難しかったり、上手くまとまってなかった部分もあったので、補足的にエントリーを書いた。ポッドキャストでは裏話的な話やgoccyさんの生の意見も聞けるので、そちらも是非聞いてみて欲しい。 GoのYAMLライブラリとそのアーカイブ事件 GoのメジャーなYAMLライブラリには大きく以下の2つがある。 gopkg.in/yaml.v3 (gopkg.in/yaml) 7k stars github.com/go-yaml/yaml が開発リポジトリ github.com/goccy/go-yaml (goccy/go-yaml) 1.7k stars 他にもYAMLライブラリはいくつかあるが、実態は、gopkg.in/yaml のラッパーであるこ
こんにちは！2022年に新卒としてLayerXに入社したkiyoです。 現在はバクラク請求書のエンジニア(兼スクラムマスター)として働いています。余談ですが、最近髪の毛を坊主にしたおかげでドライヤーの時間が激減して最高になりました。 本記事は「LayerXアドベントカレンダー(概念)2022」25日目の記事です。 24日目はmaroさんの「挑戦を応援する」だったら挑戦しずらいけど、「NoじゃなきゃGo」があるから入社1ヶ月でも挑戦できた話(LayerX入社エントリー)でした！ 今回は新卒としてLayerXに入ってからどのようなことをしてきたか、意識してきたかについてお話ししていこうと思います。 入社してからやったこと入社したばかりのときはドメイン知識も足りてなく、自分で仕様を切ることなどもちろんできないし、プロダクトのコードの理解も他の社員の方と比べて明らかに劣っていました。 そんな状態か
人が増えても遅くならないゲーム開発をするためにUnityエンジニアが実践したことまとめ - CORETECH ENGINEER BLOG
はじめに プロジェクトの前提 プロジェクト初期に負債を産まないということ 情報へのアクセス経路を最適化する ブルックスの法則とアウトゲーム設計 ビジネスロジックのテストとシフトレフトの重要性 ビューのテストを諦めない インゲームは柔軟な初期設計に 作り直しを防ぐLookDev Unityエディタのパフォーマンスチューニングに向き合う 工数見積りに工数をかけすぎない エンジニア以外も使うツールだからこそ直感的に効率的に まとめと宣伝 はじめに こんにちは、株式会社サイバーエージェント SGEコア技術本部（コアテク）のエンジニアの矢野です。 私はこの一年ほど、あるモバイルゲームの新規開発に携わっていました。 このプロジェクトは、開発期間が約1年という、弊社の中では短期間でのリリースを行ったプロジェクトでした。 短期間での開発において、「最初は高速だったのに、人が増えるにつれてどんどん開発が遅く
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 結論 複数の設計工程（PSやSSなど）とコーディング（PG）をごちゃ混ぜに勉強しているせいでプログラミングが理解できないんじゃね？ はじめに この記事は、新卒で採用された会社の研修にて、プログラミングができない人と半年近く一緒に過ごした筆者が、現在のプログラミング教育の問題点を考察したものである。 googleで「プログラミング初心者 挫折」と調べると、大多数のホームページにて「質問できる機会がない！」だとか「エラーが解決できない！」などの定型文が転がっており、そうじゃねぇだろと思いこの記事を書こうと思った次第である。 この記事は大きく
GitHub MCP Exploited: Accessing private repositories via MCP
We showcase a critical vulnerability with the official GitHub MCP server, allowing attackers to access private repository data. The vulnerability is among the first discovered by Invariant's security analyzer for detecting toxic agent flows. Invariant has discovered a critical vulnerability affecting the widely-used GitHub MCP integration (14k stars on GitHub). The vulnerability allows an attacker
発表以来、IT業界を騒がせる次世代大規模言語モデル「GPT-4」。さまざまな業界で「本気でAIに仕事を奪われるのでは」と話題だ。コードを瞬時に生成できることから、ITエンジニア間でも「廃業になりそう」「未経験からエンジニアになるハードルが高くなる」などの声がSNSで見られる。 とはいえ、「AIに仕事を奪われる」言説はことあるごとに唱えられすぎて信ぴょう性が薄くなってきている。「どうせまた大言壮語でしょ」と思いつつ、GPT-4でアプリを作れるか試してみたら、できてしまった。IT系Webメディアで記者をしている身ではあるが、エンジニアとして経験があるわけではなく、プログラミングも素人同然だ。そんな記者でもできてしまったのだ。 「画像をまとめてjpgに変換」 困りごとを解決してみた 今回作ったのは、「指定のファイル内にある画像を全てJPEGに変換するアプリ」だ。記者は画像をITmedia NEW
先月、ClaudeCodeに追加された「サブエージェント（subagents）」機能を試してみたので、その体験を紹介します。 テストの修正作業を自動化したい、CIでテストが失敗する前に気がつきたい、というのが今回の動機です。 サブエージェントとは？ サブエージェントとは、ClaudeCodeがタスクを委任できる、あらかじめ定義されたAIエージェントのことです。 それぞれ独立したコンテキストで動作するため、専門的な処理を任せやすく、再利用や目的別の最適化がしやすいという特徴があります。 サブエージェントの作成 claudeを起動し、コマンドを実行 初期状態ではエージェントは存在せず、「No agents」と表示されます。 今回はテスト自動化の専門家を作成します。 推奨されているClaudeが自動生成したテンプレート定義を使い、あとで必要に応じてカスタマイズする形です。 Generate wi
Spec-driven development with AI: Get started with a new open source toolkit
AI & MLLearn about artificial intelligence and machine learning across the GitHub ecosystem and the wider industry. Generative AILearn how to build with generative AI. GitHub CopilotChange how you work with GitHub Copilot. LLMsEverything developers need to know about LLMs. Machine learningMachine learning tips, tricks, and best practices. How AI code generation worksExplore the capabilities and be
始めに Emacs ファジーファインダーフレームワークの歴史 私はこれまでいくつかのファジーファインダーを開発してきました。それは Emacs のプラグイン anything.el にとても影響を受けています。 anything.el が存在しなければ私がプラグイン開発をすることもなかった。そういえるほどです。 anything.el のリリースからとても長い月日が経ちました。Vim 界でのファジーファインダーのトレンドが急速に移り変わっているように、Emacs 界隈でもファジーファインダーのトレンドが移り変わっています。ここは私の視点で Emacs 界隈のその歴史を振り返ってみることにしましょう。 anything.el 2007 年頃開発開始 ファジーファインダーの歴史は明確に anything.el 以前と anything.el 以後に分かれます。 現在のテキストエディタではファジ
生成AI(Claude Code)がエンジニアリングの何を変えるのか - GoTheDistance
Anthorpicが世に送り出した「Claude Code」に、脳内を震度７でかき回されました。 Devinが出始めた頃は、「お！ええやん！これから楽しみだな！」ぐらいのテンションでした。無邪気ですよね。でも、Claude Codeは「マジかよ・・・（言葉にできない感情)」になりました。人間がコードを書く時代は終わったと頭では思っていても、どこかで「ふーん」ってシニカルでいた自分が、「・・・はい！」と向き合うことができた。 僕のまわりのベテランが腕まくりしてる 40代の友人知人が、Claude Codeでプログラミングに脳汁が出まくっている様子がSNSやリアルで散見されます。自分が今まで手を付けなかった部分の学習をしたり、今まで書いたコードを書き直してもらって「おっほ〜」をキメたり、並行で走らせてペアプロやIssue潰しをやってるようです。 僕が試しているのは以下のちょっとしたトライです。
要約 日本語オンリーならruri v3 (わずか37mでOpenAIのtext-embedding-large-v3超え) もしかしたら日英だったらベターかも 多言語+コードならgranite-embedding はじめに LLMの普及からはや数年、175Bとかいう途方もないパラメータで動いていたLLMもいつの間にか4bに収まるようになり、スマホやPCで簡単に動かせるようになりました（現在だとQwen3-4b-thinking-2507などはかなり高性能です）。 一方、embeddingモデルはといえば、OpenAIはtext-embeddings-3-small/largeを公開してからというもの新規モデルをリリースしていません。geminiはちょくちょくリリースされているようですが、そこまで話題に上がっていません。embeddingモデルの進化は飽和してしまったのでしょうか？ 実は、オ
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Windowsでのコマンドラインのヒストリ機能 (1/2)
Programming types and mindsets
無料で自動化の快適さを体感！ Google Antigravityの新機能「Skills」でマイAIエージェントを作ってみよう【柳谷智宣のAI ウォッチ！】
【Git】git-flowを知ろう！ 利用時のルールについて | エンジニアBLOG
Vibe Coding、最初は速い。でも後半で急にしんどくなる - Qiita
Twitter、「おすすめ」アルゴリズムを含むソースコードをGitHubで公開
GPUの単精度 sin / cos 関数の誤差を引数 32bit 全探索で調べた
VS Code: Open Source AI Editor
プログラミングの最初の壁は逐次実行 #projava - きしだのHatena
Product management on the AI exponential | Claude
オブジェクト指向プログラミングと関数型プログラミングの違い
僕が仮想通貨Botを作るときに手放せない便利なPythonライブラリを9個紹介します｜くりぷとべあー
2022年の「AI／機械学習」はこうなる！ 8大予測
ペアーズにおける評価ドリブンな AI Agent 開発のご紹介
上司「読めばVBAが習得できてマクロを保守できる引継ぎ書を残せ」部下「どこの出版社から出します？？」
Python向けの機械学習ライブラリ「PyTorch」とは何かをわかりやすく解説
gopkg.in/yaml のアーカイブと乗換先やメンテナンス継承議論 | おそらくはそれさえも平凡な日々
「落ちているボールを拾う」ことで変化したこと｜新卒エンジニアの場合｜kiyo
プログラミング初心者が挫折するまでの道のり - Qiita
非エンジニアだけどGPT-4でアプリ作ってみた 経験ゼロでも欲しい機能ができちゃった
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ClaudeCodeのサブエージェント機能で、テスト修正を自動化してみた
Vimmer から見た Emacs ファジーファインダーの歴史について
実は進化している！ローカルで動くembeddingモデルたち
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