Next.js（App router）における開発しやすいディレクトリ構成の例 - TechDoctor開発者Blog
初めまして、テックドクターでフロントエンド開発を担当している大瀧です。 ディレクトリ構成はコードの可読性やスケーラビリティに関わる重要な要素であると思っています。 しかし、フロントエンドのディレクトリ構成はベストプラクティスが確立されておらず、わりと悩むポイントです。 そこで今回は、Next.jsのApp routerにおいて、弊社で採用しているディレクトリ構成を共有します。この記事がディレクトリ構成に悩む開発者の助けになれば幸いです。 ディレクトリ構成の自由度が高すぎる問題 さきほど「フロントエンドのディレクトリ構成はベストプラクティスが確立されていない」と書きましたが、特にApp routerのディレクトリ構成については、公式ドキュメントで以下のように記載されています。 There is no "right" or "wrong" way when it comes to organi
このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」（シームレス）を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高いAI分野の科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 X： ＠shiropen2 ベトナムのFPT Software AI Centerに所属する研究者らが発表した論文「XMainframe: A Large Language Model for Mainframe Modernization」は、メインフレームコンピュータの近代化を支援する新しい大規模言語モデルを提案した研究報告である。 1959年に開発されたプログラミング言語「COBOL」（Common Business Oriented Language）は、今なお多くの組織にとって重要な役割を果たしている。COBOL言語は、大規模な中央集中型メインフレームコンピュ
第378回NRIメディアフォーラム
中国AI産業の最新動向及び 日本企業への示唆 第378回NRIメディアフォーラム 2024年8月22日 株式会社野村総合研究所 未来創発センター 戦略企画室 李 智慧 エキスパート 1 Copyright （C） Nomura Research Institute, Ltd. All rights reserved. 序章 米中「ハイテク戦争」の最前線 第1部 イノベーションの主戦場 第1章 現地で見たファーウェイ（華為技術）復活 第2章 世界展開を急ぐバイトダンス（字節跳動） 第3章 急成長するチャイナ生成AI 第2部 ハイテク分野の「鉄のカーテン」とチャイナ・イノベーション 第４章 技術包囲網の突破に挑む中国 第５章 米中が激突する大技術競争時代 第６章 分断されるテクノロジー勢力圏 第３部 デジタル・チャイナの現在地 第７章 デジタル技術を使った社会管理の光と影 第８章 デジタル化が
AIによる自律論文作成プロセス：AI Scientistのプロンプト解説｜genkAIjokyo|ChatGPT/Claudeで論文作成と科研費申請
sakana.aiが発表した「AI Scientist（AI科学者）」が話題ですね。このAI Scientistは、機械学習の分野で新しいアイデアを生み出し、実験を行い、論文を執筆し、さらには論文を査読する一連のプロセスを自動化します。 今回AI Scientistシステムのプロンプトを紹介していきます。論文作成にも活用できると思いますので是非ご覧ください。AIによる研究プロセスの自動化は、私たち研究者の仕事を大きく変える可能性を秘めています。 個人的な着目点 1.アイデア発案と新規性評価 AIがアイデアを生成し、既存論文との比較により新規性を評価する機能は注目に値します。特に、Semantic Scholar APIを用いた論文検索システムが詳細に指示されている点は興味深いです。私の理解ではSemantic Scholar APIは医学系は弱いと思いますが、Pubmed APIはポンコツ
Yi-Coderは、効率的な推論と柔軟なトレーニングが可能になるように設計されており、特に「Yi-Coder-9B」は、01.AIのオープンソースLLMファミリー「Yi」の一つである「Yi-9B」をベースに、高品質の2.4兆（2.4T）トークンの追加データを用いたトレーニングによって構築されている。このデータは、GitHubのリポジトリレベルのコードコーパスと、CommonCrawlからフィルタリングされたコード関連データから厳密に調達されている。 Yi-Coderの主な特徴は以下の通り。 関連記事 日本と中国を含むアジア太平洋地域の生成AI支出、2027年までに260億ドルに IDC予測 IDCによると、アジア太平洋地域（日本と中国を含む）では、生成AIの導入がかつてなく急速に進んでいることから、生成AI支出が2027年までに260億ドルに増加し、2022～2027年の年平均成長率は95
はじめに最近､大規模言語モデルの開発が終わり､少し余裕が出てきたので､noteの投稿をちょくちょく再開していくかもしれません｡ 第一弾は､2024/8/13に公開されて話題になった､「AIサイエンティスト」の読解記録です｡ こちらは､気にはなっていたのですが､手つかずの論文でした｡ そろそろ締切の科研費の申請書の参考になりそうなのと､某件で解説を頼まれたので､読むことにしました｡ 本記事は､ただのメモ書きです｡体系的・学術的に正確に論文を読み解くものではないのでご了承ください｡ 論文の読み方の参考になるかもしれないと思ったので､時系列に書いていきます｡ 読む前の疑問など(8/22, 11:40頃) 論文を読む前に思った疑問を､つらつらと書いておきます｡ 基本的には､厳しめの視点で読んでいきます｡ 今のオープンな最先端モデルに､どこまで科学研究ができるか? GPT4o, Claude3.5-
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後継者不足の“COBOL言語”を生成AIに引き継ぎ 政府や銀行の“いにしえのプログラム”を近代化へ
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Sakana AIの「AI科学者」の読解メモ｜Kan Hatakeyama