もはや｢ChatGPT｣で騒いでいる場合ではない？
日本で生成AIと言えば、OpenAIのChatGPTがその代名詞。この傾向は日本でのオフィス開設も加わって、さらに高まっているが、そのOpenAIやGeminiをはじめとする多様なAIサービスを提供するグーグルと並んで存在感を示している企業がある。 このジャンルに注目している方ならばご存知だろうが、AnthropicというAI専業ベンチャーである。AnthropicはOpenAIの運営方針に異を唱えるメンバーがスピンアウトした2021年創業の生成AIスタートアップで、アマゾンとグーグルが巨額を出資していることでも知られる。 滑らかな文章を生成するClaude 同社の大規模言語モデル“Claude（クロード）”はその性能の良さから注目されていたが、特に注目を集めるようになったのは、今年3月4日に発表されたClaude 3からだろう。特徴的な性能や機能もさることながら、印象的だったのは生成する
ジムの会員管理システムを作った僕に「エニタイムフィットネスみたいなことがしたい」とジムを家族経営するお客さんから相談された。 「えっ！？会員管理を作ったついでにエニタイムフィットネスみたいな仕組みをやりたい！？予算は無い！？不正防止のため、入退室時の写真も撮りたい？！ログもとりたい！？」 さすが筋トレに明け暮れてるオーナーさんの要望はマッチョだと思った。 普通にやれば電子錠の仕組みや工事やらで一店舗あたり数百万から一千万掛かるような仕組みだろう。 そんな予算無いみたいだし、既存の店舗をそんな大々的に工事もできない。そもそも自分にそんな工事の知識もない。 結果Raspberrypiを使い、それを一店舗予算10万円代で実現、会員カードを他店舗と共有した24時間営業にできた。 その詳しい技術的な内訳を共有する。 （なお執筆時点では２０２４年だが、これ自体は５年前、２０１９年の仕事である。） 前提
こんにちは！イーゴリです。 AWS にとって、クラウドのセキュリティは最優先事項です。(AWS公式ページ) AWS環境のセキュリティ対策としてAWSサービスを解説するよりも、まずはAWS環境の最適な設計について考える必要があります。AWS Well-Architected Frameworkを考慮しながらの設計を推奨します。AWS Well-Architected Frameworkを全部詳しく読むことをおすすめしますが、この記事では個人的に一番重要だと思う点について記載します。 とてもざっくり説明しますと、AWS Well-Architected Frameworkとは、クラウドシステムの最適な設計方法を提供するAWSのガイドラインで、6つの柱があります。この記事では基本的に「セキュリティ」の柱を技術的観点から見てみたいと思います。 AWS Well-Architected Framew
はじめに こんにちは@Sicut_study (Watanabe Jin)です。 去年の10月頃にReactのロードマップを投稿しておかげさまで1000いいねもすぐそこになりました そこから私自身も状況がかなり変わり、大好きなReactを使ってプログラミングを教えるスクールを運営しております。 エンジニアになりたい完全未経験の方や、すでにエンジニアだけどもっと自由にプログラミングができるようになりたい人をたくさん教えてきました。 👇メンバーの記事はこちらにあります その中である程度この流れで学習をすすめていけば1-2ヶ月程度でReactで自由にサービスを作れるレベルに再現性をもってレベルアップすることができると確信がもてたので、 実際にやっているカリキュラム(React部分)をすべて紹介します ロードマップは完全未経験でもできるようなものになっていますのでわかる箇所は飛ばしてもOKです。
はじめに フロントエンドもバックエンドもTypescriptで書きたい！ということで、T3 Stack（T3スタック）について調べてみました。 T3 Stackを利用したプロジェクトを作成するためのCLIツールcreate-t3-appが用意されており、簡単に雛形プロジェクトが作れるため、実際に使ってみました。 この記事は以下の内容をメインに紹介します。 create-t3-appの環境構築手順 雛形プロジェクトの解説（特にtRPCを用いたAPIの呼び出し方法について） T3 Stackとは T3 Stackとはsimplicity（簡潔さ）、modularity（モジュール性）、full-stack type safety（フルスタックの型安全）を追求した思想に焦点を当てています。 そしてそれらを実現するために以下6つの技術スタックが採用されています。 ✅ Next.js ✅ tRPC
はじめに Playwright を使うことで比較的簡単に E2E テストを実装することができます。しかし、通常テストコードは実装したら終わりということではなく、継続的にメンテナンス（保守）が必要になります。その際に保守しやすいように実装するため、Playwright の公式ドキュメントに記載されているベストプラクティスの中で参考になりそうな部分を確認しておこうと思います。 テストの独立性を高める 可能な限りテスト間の依存が無いようにして、テストを分離すると良いというプラクティスです。各テストが独立していることで、 １つのテストが失敗しても他のテストに影響しない テストの順序を考慮する必要がない テストをシンプルに保つことができる あたりのメリットがあるかと思います。また、特定の処理（例えば特定の URL に遷移する処理）の繰り返し実装するのを避けるために before and after
平素よりNatureの商品・サービスをご利用いただき、誠にありがとうございます。 先日、2024年7月8日22:00より発生しましたシステム障害の原因と、再発防止および障害発生時の影響を最小限に抑えるための取り組みについてご報告いたします。 発生した事象と原因 今回のシステム障害は、Natureサーバー上のデータベースに対する書き込みリクエストが一時的に急増し、想定していたキャパシティを超えたため、書き込みリクエストにかかる時間が大幅に延びる事象が発生しました。 この結果、APIサーバーがダウンし、Nature Remoとサーバー間の通信を適切に処理できず、Nature Homeアプリからの操作ができない状態になりました。 その後大量のNature Remoからの再接続が発生しシステム全体に障害の影響が広がったことから、原因の特定と対処に時間がかかり長時間に及ぶ障害となりました。 今後の対
GitHub - darrenburns/posting: The modern API client that lives in your terminal.
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DDDを実践するための手引き（ドメインイベント編）
ドメインイベントを扱う実装は様々な流派があり、本記事ではなるべく一般的なものを取り上げたいと思っていますが、あくまで一例です。 実装例は Kotlin を使っていますが、他の言語でも同様の実装が可能です。 ドメインイベントとは イベントとは「過去に発生した出来事」であり、ドメインイベントは「ビジネスドメイン上で発生した重要な出来事を表すメッセージ」です。 （例: チケットが割り当てられた、注文がキャンセルされた） ドメインイベントはシステム内の状態の変化（=集約の状態の変化）を表現するものであり、通常は集約がドメインイベントの発生源となります。 用途 ドメインイベントは主に次のような目的で使用されます。 1. イベントの発生を起点に、別の処理をトリガーする ドメインイベントは、システムの異なる部分間を連携させるために使用されます。 ドメイン上の要件として「...したら...する」のようなフ
フィードバックを送信 Google Meet REST API の概要 コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 Google Meet REST API を使用すると、Google Meet の会議を作成、管理し、アプリから直接ユーザーにエントリ ポイントを提供できます。 Meet REST API を使用すると、次のことができます。 会議スペースを作成して、ビデオでユーザーをつなぐ。 会議室または会議をリソース名で取得します。 参加者と参加者セッションのリストを取得する。 会議のアーティファクト（録画、文字起こし、文字起こしのエントリ）を取得する。 Google Workspace Events API を使用して Meet のイベントに登録することもできます。変更の通知を受け取るには、指定した会議スペース、または指定したユーザーに属するすべての
はじめに どんな人向けの記事？ ローカルLLMに興味のある人 zoltraakに興味のある方 LLMを用いて要件定義書を作りたい方 内容 今回は元木さんのZoltraakを使って、自然言語から要件定義書を作ってみようと思います。 ただし、リリースされてから2ヶ月以上経ったzoltraakを普通に動かすだけでは面白くないので、この記事ではローカルLLMを使った場合にどの程度の品質のアウトプットが得られるか、そもそもまともに使えるのかを検証してみたいと思います。 結論 結論から述べると、下記の通りになりました。 現状のローカルLLMだけでzoltraakを完全に動作させるのは難しそう。 要件定義書は問題なく作成できる。 その後の工程の、ディレクトリ・ファイル構成を作成するための実行可能なpythonコードを作ることができなかった。 grimoiresの記載を工夫することで、ある程度は改善できる
ジャンプTOON Flutter アプリの全体像 | CyberAgent Developers Blog
ジャンプTOON アプリチームの國師です。 5 月にサービスを開始した 「ジャンプTOON」 は、Flutter を採用し Android, iOS, iPadOS 向けのアプリを提供しています。 本記事では、ジャンプTOON モバイルアプリの開発で採用している技術スタックやプロジェクト構成、開発手法を紹介します。 目次 SDK・ツール管理 プロジェクト管理・タスクランナー CI・CD ディレクトリ構成 テーマ管理 ルーティング アセット管理 状態管理 サーバ通信 Lint テスト UI カタログ Web Preview PDR SDK・ツール管理 Flutter の SDK バージョン管理には、Flutter 以外の SDK やツールもまとめて管理できる asdf を採用しています。 Flutter の開発者界隈では FVM も人気ですが、次の点から、アプリチームに限らず開発チーム全体で
Google ChromeにはGoogleだけがアクセスできる隠しAPIがプリインストールされていることが判明、EdgeやBraveなどのChromiumベースのブラウザも同様
JavaScript Registry(JSR)やDenoの開発者であるLuca Casonato氏が、Google純正のウェブブラウザであるGoogle ChromeにはGoogle関連のウェブサイトしかアクセスできないAPIがプリインストールされていると指摘しています。 Casonato氏によると、Google ChromeはすべてのGoogle関連サイトにシステムおよびタブ上でのCPU使用率・GPU使用率・メモリ使用率といった情報への完全なアクセス権限を付与しています。他にも、より詳細なプロセッサ情報へのアクセス権限や、ログを記録するバックチャンネルへのアクセス権限も付与しているそうです。これらを実現するAPIは、他のウェブサイト向けには公開されておらず、Googleが自社サイトでのみ利用しているものであると、Casonato氏は指摘しています。 So, Google Chrome
芥川賞に選ばれた作品の一部を「文章生成AIを駆使して書いた」と作者が明かしたように、大規模言語モデル(LLM)を用いた生成AIは人間とコラボレーションすることが可能というアイデアがあります。科学ジャーナルのScience Advancesに掲載された論文では「生成AIは個人の創造性を高める」ことが実証されましたが、一方で生成AIに頼ることで創作として問題も発生する可能性が指摘されています。 Generative AI enhances individual creativity but reduces the collective diversity of novel content | Science Advances https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adn5290 AI prompts can boost writers’ crea
LLMに面倒なことをやらせたい 面倒なことはChatGPTにやらせようという本の著者のからあげです。 書籍では、様々な面倒なことをChatGPTにやらせています。ChatGPT単体（コアの部分）は、基本的にテキスト（言葉）を生成することしかできないので、どうやって面倒なことをやらせているかというと、ChatGPTの生成したテキストで、拡張機能を操作することで、実現しています。イメージ的には以下のように、ChatGPTの手足のように拡張機能を使う感じです。拡張機能としては、色々ありますがChatGPTが生成したコードを実行できるAdvanced Data Analysis（Code Interpreter）が重要かつ代表的な機能となります。 面倒なことはChatGPTにやらせよう（講談社）より引用 この機能はChatGPT独自のものだったのですが、最近はGeminiのGoogle AI St
前提 Difyのバージョンは Dify：0.6.11 Dify：0.6.13です。 今の最新バージョンで現状できないことをまとめてみました。 いろんな人がXでDifyでできることをあげていってくれていますが、あまりできないことをまとめている人はいなかったのでまとめた次第です。 「探索に時間を費やしたけど結局できなかった...」となる人が少なくなること祈って書いています。 ループ処理の制限 現在のDifyでは、特定の条件を満たすまでループを回す処理の実装が困難です。例えば、Self-RAGのような自己反復型のRAGの実装ができません。 一時的解決策 現状見つかっていないです。実装方法あったら教えてください。 モニタリングツール（LangSmith、Langfuse）との連携 (0.6.12からできるようになりました) できるようになったので、混乱を与えないため内容は削除しました。 AIモデル
![[Dify]現状Difyができないこと - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/6998a269a73925f4b606cb0daa549e937187fcf5/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Fengineer-festa-ogp-background-074608b13b4bbe67c10ada41e7e2d292.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCRGlmeSU1RCVFNyU4RiVCRSVFNyU4QSVCNkRpZnklRTMlODElOEMlRTMlODElQTclRTMlODElOEQlRTMlODElQUElRTMlODElODQlRTMlODElOTMlRTMlODElQTgmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3AmdHh0LWNvbG9yPSUyM0ZGRkZGRiZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT01NiZzPWVkZTg4YzkxNTI3MzIyYjZlYTgyYzJiYzUwZDdkMWE0%26mark-x%3D120%26mark-y%3D96%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9OTcyJnR4dD0lNDBodWRlYmFrb25vbmFrYSZ0eHQtY29sb3I9JTIzRkZGRkZGJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9ZjA0YzMxOWNiMTJlOWFhMjFlMDljZjMzMjJhNDc5NWE%26blend-x%3D120%26blend-y%3D500%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Dc1e24026ade5bba4c0d30d8a74552db5)
AWSでElasticsearch(Elastic Cloud)を使う時のポイント 2024年版（運用編1） - Taste of Tech Topics
こんにちは、Elastic認定資格３種(※)を保持しているノムラです。 ※Elastic社の公式認定資格（Elastic Certified Engineer / Elastic Certified Analyst / Elastic Certified Observability Engineer） こちらはAWS編の記事になります。 以下の構築編の記事でElastic Cloudを構築し、Security設定／認証設定を実施しました。 acro-engineer.hatenablog.com 本記事ではElastic Cloudを運用するにあたり、必要な各種設定を実施する手順を紹介します。 はじめに 1. Monitoring設定（Metric／Logs） 2. Snapshot設定 3. 監視設定 まとめ はじめに 以下本記事ではElastic Cloud(Elasticsearch
前書き WordPressで稼働しているリニューアル案件で、Astroを使って実装を行った。 ライブラリにサイトが完全に依存するデメリットもあるものの、 Astroを使用した理由としては、コンポーネント指向による保守性拡張性の観点からと、サイトの最適化の観点から採用した。 結果普通のレンタルサーバーでPageSpeedInsightsでほぼ100点満点。 SPの点数 PCの点数 使用感と感想 正直これまでのタスクランナーやモジュールバンドラーなどを使ったHTML開発は若干レガシー化している感があった。 そんな中、まさに現時点でのWeb開発ベストプラクティスを詰め込み、ほぼ何も考えずに最適化されたサイトを実装できる非常にすぐれたライブラリだと感じる。 また、これまでPageSpeedInsigthsの点数を上げようと思ったら、構築後、PageSpeedInsightsの助言に一つ一つ従いなが
Vitest Browser Modeがアツい
Background これまでVitestでコンポーネントのテストを行う時は、jsdom や happy-dom を使ってブラウザ環境を偽装していました。しかし、偽のブラウザ環境を使うことは多くの問題があり、また開発者はテスト以外でどこにも存在しない環境を作り上げるという不毛な作業が必要でした。 この問題を解決するために、Playwright や Cypress などのテストフレームワークは Component Test をサポートしています。しかし、UnitテストでPlaywrightやCypressを使うのは少々Fatであり、Reactのhooksなどのテストをすることができません。 Vitest Browser Modeを使用することで、Vitest上でComponent Testが可能となり、これらの問題を解決できます。 Installation Browser ModeのSetu
東京学芸大学 教育AI研究プログラム / ㈱カナメプロジェクトの遠藤太一郎です。教育現場でのAI活用に関して、色々な試みをしています。最近、こんな記事も書きました。 さて、話題の生成AIですが、ものすごい勢いで開発が進み、出来ることもどんどんと増えてきています。ChatGPTを授業に活用している先生方も少なくないのではないでしょうか？ 一方で、本格的に試そうとするとある程度の「自動化」が必要で、なかなかハードルが高いのではないかとも思います。 そこでGPT-4o等を使い、簡単に、まとめてAIがフィードバックを生成するシステムを作りました。これを、無料で公開します！ 以下、公開の経緯も含めて詳しくご説明していきます。 システム無料公開の経緯東京学芸大学の「教育のためのデータサイエンス」という授業で、毎週上がってくる出席レポートに対し、AIがフィードバックする仕組みを導入しました。 500人ほ
ESLintがJavaScript以外にも対応言語を広げるとの方針を説明。まずはJSON、Markdownへの対応プラグインを開発
ESLintがJavaScript以外にも対応言語を広げるとの方針を説明。まずはJSON、Markdownへの対応プラグインを開発 JavaScriptコードの構文やスタイルをチェックできる「ESLint」の開発者であるNicholas C. Zakas氏は、ESLintのブログに投稿した記事「What's coming next for ESLint」で、今後ESLintをJavaScriptだけでなく他の言語にも対応させていく方針を説明しました。 We're excited to share our plans for the future of ESLint:https://t.co/4joAwfRqkR — ESLint (@geteslint) July 5, 2024 ESLintはJavaScriptの構文やスタイルなどをチェック ESLintはその名前にあるように、いわゆる
【LINEヤフー】RAG技術を活用した独自業務効率化ツール「SeekAI」を全従業員に本格導入。膨大な社内文書データベースから部門ごとに最適な回答を表示し、確認・問い合わせ時間を大幅に削減
社内規程・ルール・問い合わせ先、コーディング時の技術スタック、顧客や取引先とのコミュニケーション履歴などを効率的に把握することが可能に。生成AIを活用した業務効率化ツールにより、年間70～80万時間の削減を目指す LINEヤフー株式会社（以下、LINEヤフー）は、生成AIを活用した社内向け独自業務効率化ツール「SeekAI」（シークエーアイ）を、全従業員に本格導入しました。「SeekAI」は、膨大な文書データベースから検索要件に最適化された情報を取得し、回答を生成する自然言語処理技術であるRAG（Retrieval Augment Generation）を活用しています。 独自業務効率化ツール「SeekAI」 「SeekAI」は、社内ワークスペースツールや社内データを参照元とし、従業員が入力した質問に対する回答を端的に表示するツールです。テスト導入段階では、技術関連の社内ナレッジ共有・共同
はじめに こんにちは！AI エンジニアのヤマゾーです。 ここ数年生成 AI の進化が目覚ましく、生成テキストの品質だけでなく画像の理解力も各段に向上しつつあります。例えば以下の記事を書いた時の ChatGPT は画像中に書かれた日本語を殆ど読めなかったのですが、現在は難しい漢字もスラスラ読めるようになっています。 その他にも、X ではインフルエンサーの「〇〇を読めた！」「〇〇を扱えた！」という投稿を毎日のように見かけます。中には再現性や新規性が怪しい投稿も含まれるようですが、ここまで活発かつ継続的に多くの進展が報告されるのは異例の事態です。 それでは、現時点における生成 AI は実際どこまで日本語の画像を理解できるのでしょうか？ 本記事ではこの疑問に答えるべく、三大生成 AI である ChatGPT、Gemini、Claude を対象にオリジナルのテストを行い、初学者向けに解説しようと思い
と言ってもこの点数が低いのか高いのか分かりませんので、Claude 3.5 Sonnetの点数も見ていきましょう。 Claude 3.5 Sonnetの点数 現時点で最強と名高いClaude 3.5 SonnetにもELYZA-tasks-100を解いてもらいます。 単純に問題文だけを投げる形で、temperatureは0.8にしました。 import json import anthropic from datasets import load_dataset client = anthropic.Anthropic( api_key="APIキー", ) dataset = load_dataset("elyza/ELYZA-tasks-100") test_set = dataset["test"] results = {} for i, example in enumerate(t
Amazon ECS now provides enhanced stopped task error messages for easier troubleshooting - AWS
Amazon ECS now provides enhanced stopped task error messages for easier troubleshooting Amazon Elastic Container Services (Amazon ECS) now makes it easier to troubleshoot task launch failures with enhanced stopped task error messages. When your Amazon ECS task fails to launch, you see the stopped task error messages in the AWS Management Console or in the ECS DescribeTasks API response. With today
複数の開発チームの機能開発を止めずに Nuxt3 へアップデートしました - ANDPAD Tech Blog
はじめに 背景 1. 大きなリリースによるアップデートに失敗した 2. 機能開発を止めずにお客様へ価値提供したかった 課題 リリース管理の複雑さ 取り組んだこと 1. 変更予定の内容と実施時期を透明化する 2. アップデート作業による変更量を小さく頻繁にリリースする 2.1. Nuxt Bridge を利用してアップデートする 2.2. 互換レイヤーを作成してアップデートする 2.3 codemod script を作ってアップデートする おわりに はじめに SWE の sunecosuri です。 アンドパッドでは多くのプロダクトで Nuxt を使用しており、 使用していたバージョンの Nuxt2 が EOL を迎えたため、 Nuxt3 へアップデートしました。 この記事では、複数のプロダクトチームが開発する環境でどのように 機能開発を止めずに Nuxt のメジャーアップデート に取り組
この記事では、LLMアプリケーション開発プラットフォームであるDifyとGoogle Apps Script（GAS）のカスタム関数を使って、スプシに記載した画像URLに写っているのがわんこかどうかをDifyを使って自動で判定してみました。 なぜDifyとGASカスタム関数の組み合わせなのか？ GASのカスタム関数から直接OpenAIなどのAPIを叩くのが実装としては一番早いのですが、RAGを使いたい、複数のGASから呼び出したい、GAS以外からも呼び出したい、LLMのモデルを柔軟に変えたい、などが発生することも多いです。 そのため実際にLLMアプリケーションを作っていく際は単純にAPIを叩くだけでは解決できないことがおおく、LLMに関わる処理をどこかにまとめておき、まとめておいたものをAPI経由で呼び出すという形にするのが好ましいです。 そこで登場するのがDifyです。 Difyはチャッ
都内のIT企業に勤めている、ソフトウェアエンジニアの D̷ELL と申します。 本稿はQiita Engineer Festa 2024の参加記事です。 本日は生成AI（GPT-4o）のAPIキーだけで、システム開発を300%効率化するハックを共有したいと思います。 なお、本稿はキャンペーンに参加しておりますので、楽しんで頂けたら「いいね」と「ストック」を頂戴できると幸いです。 概要 生成AIによるアプリケーション開発自動化が実現しつつある時代になってきた 日本企業における「Excelドキュメント」は数多く、生成AIを実践投入しづらい GPT-4oのAPIキーさえあれば、社内のドキュメントからシステムを自動構築してくれる仕組みがあった はじめに みなさんはアプリケーション開発における生成AIの利用と言えば、何を想像しますか？おそらく大半の方が、ChatGPTやCopilotを用いた「コード
問題 <img src=""> をブラウザで表示した時、どうなるか知っていますか？わざわざimg要素のsrc属性を空文字列にする機会がないので意外と知らないかもしれません。 もちろん画像は表示されず、(指定していれば)altが表示されます。 img要素のsrc属性を空文字列にすると、リンク切れになることがわかりました！いかがでしたか？(？) そのときHTMLImageElementは JavaScriptでsrcが空文字列のimg要素のDOMインスタンスを確認してみましょう。例として https://zenn.dev/stin を開き、Chrome開発者ツールを使ってsrc属性に空文字列を指定したimg要素を埋め込んでおきます。 そして次のJavaScriptを実行します。 const element = document.querySelector('img[src=""]'); con
Microsoft、ブラウザでAI推論が可能になる「WebNN」を解説 「次世代のWeb開発において重要な役割を果たす」
Microsoftは2024年6月24日（米国時間）に公式ブログで、Webアプリケーションでニューラルネットワーク推論タスクを効率的に実行できるJavaScript APIである「WebNN（Web Neural Network API）」について、概要やアーキテクチャ、メリットなどを解説した。 Microsoftは「WebNNは、Web開発者がWebアプリケーション内でニューラルネットワークの機械学習（ML）処理を直接実行できるようにするJavaScript APIだ」とした上で「WebNNはMLモデルのWebアプリケーションへの統合を簡素化し、ブラウザ上で動作するインタラクティブでインテリジェントなアプリケーションの新しい可能性を開くものだ」と述べている。 WebNNは、2024年7月時点で、インターネット標準を策定するW3C（World Wide Web Consortium）の勧告
コード生成AIの「Amazon Q Developer」が社内のコードやライブラリ、APIなどを学習できるようになった。顧客データの取り出し方など社内コード特有の質問にもチャットで答えてくれる。 Amazon Web Services（AWS）は、生成AIがコードの生成などをしてくれる「Amazon Q Developer」に、社内コードや社内APIの知識を追加できるカスタマイズ機能の提供を開始したことを発表しました。 Slather on personalization with your order of real-time suggestions. You can customize #AmazonQ Developer to generate even better code suggestions—based on your internal libraries, APIs, &
Core MLのアップデート | ドクセル
自己紹介 • 堤 修一 • @shu223 (GitHub, Zenn, Qiita, note, Docswell, 𝕏, YouTube, Podcast, etc...) • 書籍（商業出版4冊、個人出版多数 @BOOTH）: https://github.com/shu223 https://x.com/shu223 https://podcasts.apple.com/jp/podcast/エンジニアと人生/id1588670163?uo=2 https://shu223.booth.pm/items 趣味： WWDCのキャッチアップ • 記事 • 登壇 Apple IntelligenceとAI/MLパート抜粋 - iPhoneに手足を生やす Platforms State of the Union Apple Intelligenceに対応する - Bring 〜 to A
Private Browsing 2.0
When we invented Private Browsing back in 2005, our aim was to provide users with an easy way to keep their browsing private from anyone who shared the same device. We created a mode where users do not leave any local, persistent traces of their browsing. Eventually all other browsers shipped the same feature. At times, this is called “ephemeral browsing.” We baked in cross-site tracking preventio
Announcing software version consistency for Amazon ECS services | Amazon Web Services
Containers Announcing software version consistency for Amazon ECS services Introduction Container image tags offer a user-friendly way to manage and keep track of different versions of container images. However, they also present a security risk to organizations due to their mutable nature. Without protections in place, a container image tag can be changed in a container image repository to point
Free-threaded CPython is ready to experiment with!Published July 12, 2024 First, a few announcements: Yesterday, py-free-threading.github.io launched! It's both a resource with documentation around adding support for free-threaded Python, and a status tracker for the rollout across open source projects in the Python ecosystem. We hope and expect both of these to be very useful, with the status tra
世界で初めてリアルタイムレイトレーシング技術を搭載したNVIDIAの「GeForce RTX 20シリーズ」がリリースされてから約6年。リアルタイムレイトレーシング処理の実装は、どのように進化していったのだろうか……？ リアルタイムレイトレーシングの大まかな歴史 2018年、リアルタイムレイトレーシング技術を世界で初めて搭載したのがNVIDIAの「GeForce RTX 20シリーズ」だ。 →NVIDIAが新アーキテクチャの「GeForce RTX」シリーズを発表 価格は499ドルから 同年、Microsoftはゲーム／マルチメディア向けAPIセット「DirectX 12」に、GPUのリアルタイムレイトレーシング処理機能を使うためのAPI「DirectX Raytracing」を追加した。ただ、本APIが本格的に使われ始めたのは、2020年に「DirectX 12 Ultimate」がリリ
あらゆるオペレーションが生成AIによって「代替」されるであろう未来、テクニカルスキルを磨いただけのエンジニアが生き残っていくことは難しいとされる。AIに代替されることなく、AIの担い手となりうるエンジニア像とは、どのようなものだろうか。本セッションには、東京大学工学部在学中にフリーランスエンジニアとして独立、その後株式会社AppBrewを起業し、現在も代表兼エンジニアとして第一線で活躍している深澤 雄太氏が登壇。生成AIによって「代替」されていく世界でエンジニアはどう立ち回るべきか、自身の経験をもとに語った。 生成AIによって「代替」されていく世界 初めに深澤氏は、GPTの出現によって、エンジニアリングだけでなくさまざまなオペレーションが「代替」され始めている現状について整理した。 たとえばある機能を持った関数を作成したいときや、既存のコードはあるものの、それぞれの会社の「お作法」に合わせ
SREチームの前多です。以前、Google Cloudが提供するサービスメッシュのAnthos Service Meshの入門記事を書きました。 caddi.tech この記事のまとめで私は、Istio (Anthos Service MeshのベースのOSS) を詳しく知るには、envoyのことをもっと知る必要があると書きました。 そしてサービスメッシュで何かエラーが起きているとき、それはサービスメッシュ自体ではなく インフラやアプリケーションのバグや設定ミスがサービスメッシュによってあぶり出されるということも述べました。 先日、サービスメッシュ上でPod間のgRPC通信が特定条件で失敗し、サイドカーがない場合のみ通信が成功するという事象が起きていました。 gRPCのライブラリのアップデートやIssueの調査しましたが、原因がわからずサイドカーを外すしかないかと思っていました。 最終手段
X(旧Twitter)の青いチェックマークがユーザーを欺いていると欧州委員会が警告、総売上高の6％の罰金に直面する可能性も
2024年7月12日、欧州委員会がX(旧Twitter)に対し、同社がコンテンツモデレーションと広告に関する透明性と説明責任を果たせておらず、デジタルサービス法(DSA)に違反しているとして、説明を求める予備的見解を通知しました。 Commission sends preliminary findings to X for breach of DSA https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/ip_24_3761 欧州委員会によると、Xは消費者を欺くダークパターンを取り入れ、広告の透明性を確保せず、研究者にデータアクセスを許可していないとのこと。欧州委員会はこれらの点に基づいてXがデジタルサービス法に違反していると見なし、Xに説明を求めています。 欧州委員会は以下の3点について苦情を申し立てています。 1：Xは、青いチェック
近年ではAIの性能が飛躍的に向上し、現実世界の複雑なシナリオでタスクを実行できるAIエージェントが開発されています。しかし、これらのAIエージェントは複数のシナリオ間で一般化されたタスクを実行する際に失敗することが多いそうで、これは各環境で必要な観察や行動の違いに起因するとのこと。そこで中国の研究チームが、最も統一化されたインターフェースである「スクリーン」を入力に、「キーボード」と「マウス」を出力に使用することで、まるで人間のようにゲームやアプリを操作できるAIフレームワーク「Cradle」を発表しました。 [2403.03186] Cradle: Empowering Foundation Agents Towards General Computer Control https://arxiv.org/abs/2403.03186 Cradle: Empowering Foundat
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多店舗展開するジムの会員入退室管理を材料費数万円で実現し、２４時間営業にした話
セキュアなAWS環境の設計についての解説【2024年版】 - サーバーワークスエンジニアブログ
【2024年最新版】0からReactを勉強するならこのロードマップに従え！ - Qiita
【T3 Stack】フロントエンド・バックエンドTypescript開発入門
Playwright を使いこなすためのベストプラクティス - Qiita
障害の発生原因と今後の取り組みについてのご報告 - Nature
Google Meet REST API の概要 | Google for Developers
ローカルLLMでzoltraakを動かせるか検証してみた
作家が小説のアイデアをAIで得ると創造性は向上するが大きな問題も発生すると判明
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[Dify]現状Difyができないこと - Qiita
Astro+WP APIでPageSpeedInsightsで簡単に100点取る
GPT搭載・教育用AIフィードバックシステムを無料公開しました｜遠藤太一郎
日本語の画像に一番強い生成AIは結局どれなのか？ - Qiita
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【生成AI】知らないと後悔する、GPT-4oだけでシステム開発を300%効率化するハック - Qiita
空世界 〜HTMLの永遠仕様探訪記、或いは、文字なきsrcにまつわる寥々たる考察について〜
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GPUの「レイトレーシング処理」改良の歴史をひもとく【GeForce RTX 30シリーズ編】
"代替"されないエンジニアになるために──生成AI時代に求められるスキルポートフォリオとは
Istioのenvoyサイドカーをデバッグする - CADDi Tech Blog
人間のようにマウスやキーボードを操作してゲームをプレイできるAIフレームワーク「Cradle」が開発される