Creation | anyon_e
Creating a highly-integrated open-source laptop from scratch. Power in your hands. I do not think there is any thrill that can go through the human heart like that felt by the inventor as he sees some creation of the brain unfolding to success – Nikola Tesla It’s got a 4K AMOLED display, a Cherry MX mechanical keyboard, plays Minecraft at 4K, runs +7B LLMs, surfs the web, and has ~7h battery life.
青森県黒石市は人口比の焼きそば店の数が「富士宮やきそば」で知られる静岡県富士宮市を上回るという「やきそばの町」で、名物として、焼きそばに温かいつゆをかけて食べる「黒石つゆ焼きそば」が知られています。今回、黒石市を訪れる機会があったので、現地で黒石つゆ焼きそばの石焼き版にあたる「黒い石つゆ焼きそば」を食べてきました。 黒石つゆやきそば伝紹会 - 黒石市 http://www.city.kuroishi.aomori.jp/kankou/spot/bussan/tsuyuyakisoba.html 和風レストラン御幸 | 黒石市 | レストラン御幸 https://www.miyuki.rest/restaurant 弘前駅から弘南鉄道弘南線で黒石へ向かいます。 40分弱で黒石駅に到着しました。 駅前ロータリーは雪に埋もれていました。 黒石市中心部の中町地区は、建物の前に「こみせ」と呼ばれる木
[Browser Use] 触ってみた結果と感想
# 必要なライブラリをインポート from langchain_openai import ChatOpenAI # OpenAIのチャットモデルを利用するためのライブラリ from browser_use import Agent # エージェント機能を提供するライブラリ import asyncio # 非同期処理を使うためのライブラリ # 非同期関数mainを定義 async def main(): # Agentのインスタンスを作成 agent = Agent( task="Zennで小倉さんというユーザーの最新記事を教えて", # エージェントに対するタスク（質問） llm=ChatOpenAI(model="gpt-4o", api_key="xxxxxxxxxxxxxx"), # GPT-4oモデルを使う（APIキーは仮の値） ) # エージェントにタスクを実行させ、その結果
![[Browser Use] 触ってみた結果と感想](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/2d460bdf240183e5fab90b48c628ebae17ad0140/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--41ff8_pi--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3A%25255BBrowser%252520Use%25255D%252520%2525E8%2525A7%2525A6%2525E3%252581%2525A3%2525E3%252581%2525A6%2525E3%252581%2525BF%2525E3%252581%25259F%2525E7%2525B5%252590%2525E6%25259E%25259C%2525E3%252581%2525A8%2525E6%252584%25259F%2525E6%252583%2525B3%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_37%3A%2525E5%2525B0%25258F%2525E5%252580%252589%2525E3%252581%252582%2525E3%252582%252593%252520%252Cx_203%252Cy_121%2Fg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyL2FhZTc3ZDA0MzcuanBlZw%3D%3D%252Cr_max%252Cw_90%252Cx_87%252Cy_95%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png)
RedNote: Americans and Chinese share jokes on 'alternative TikTok' as US ban looms
Thousands of TikTok users have migrated to popular Chinese social media app RedNote A looming TikTok ban has connected Chinese and American citizens like never before, as they swap jokes and memes in what one user described as a "historic moment". It's all unfolding on a popular Chinese social media app called RedNote, or Xiaohongshu (literally translates as Little Red Book), which doesn't have th
はじめに MLエンジニアのふるです。今日は珍しく、MLエンジニアらしいAPI化の技術選定(笑)について話していこうと思います。 今回はLanggraphの説明の詳細は省き、LanggraphアプリをAPI提供する場合の技術選定について、困ったことを書いていこうと思います。 背景 Langgraphでは、LLMのマルチエージェントもしくはマルチワークフローを構築する際に、forループで出力する箇所があります。 for s in graph.stream( { "user_input": user_input, "messages": input_messages, "user_profile": user_profile, "question": question, "image_url": image_url }, { "recursion_limit": 30, } ): # (エージェ
フルスクラッチLLM「PLaMo」の事前学習を支える技術 - Preferred Networks Research & Development
はじめに Preferred Networks (以下PFN) 子会社のPreferred Elements (以下PFE) は1000億 (100B) パラメータ規模のLLMであるPLaMo-100Bについて、2024年2月から5月にかけて事前学習を実施しました。現在はPLaMo-100Bを元にPLaMo Prime/PLaMo Liteをリリースし、主要日本語ベンチマークで世界最高レベルの精度をAPIやChatサービスとして提供しています。また、PFNとPFEの共同で2024年10月から現在にかけて、より高性能かつ軽量なLLMであるPLaMo 2の開発を行っています。 本記事では、PLaMo-100Bや現在開発中のPLaMo 2の事前学習を支える技術について紹介します。 PLaMo-100B、PLaMo 2の開発は、経済産業省が主導する国内の生成AIの開発力を強化するためのプロジェクト
# The Madness of High-Flyer: The Approach to LLM by an AI Giant that Few See 暗涌Waves (2023-05-23 22:50) Written by 于丽丽 Edited by 刘旌 Translated by Cosmia Nebula High-Flyer is probably the most exotic among the swarming multitude of competitors in the battle of large models. This is a game destined for the few, and while many startups are adjusting their direction or even retreating after the big pl
オープンAIの「o1」に匹敵する性能を持ちながら、運用コストは数分の一。米国による半導体輸出規制下で誕生した中国発の言語モデル「R1」に、AI業界が沸いている。制約を逆手に取った効率重視の開発が注目され、オープンソース戦略と相まって、規制が新たなイノベーションを促す皮肉な展開となっている。 by Caiwei Chen2025.01.28 16 この記事の3つのポイント 中国のスタートアップが開発したオープンソースの推論モデル「R1」が話題 オープンAIの推論モデル「o1」に匹敵する性能を持ち運用コストは数分の一 中国企業は効率を優先し限られた計算資源を有効活用してAI開発を進めている summarized by Claude 3 人工知能（AI）コミュニティは、ディープシークが新たに開発したオープンソースの推論モデル「R1」に沸いている。 このモデルは中国のAIスタートアップ企業であるデ
Roadmap 2025 and Biome 2.0
Today we’re happy to share our plans for Biome 2.0 as well as the rest of our roadmap for 2025. But before we dive into what’s coming, let’s do a quick recap of the major developments in 2024. 2024 was a great year for Biome. Let’s see what happened: We released 4 new “minor” Biome versions, from 1.6 through 1.9, with plenty of useful features: New biome search and biome explain commands, while th
Apple Watchの睡眠データを自動で連携して、LLMに読み込ませ毎朝アドバイスを送る仕組みを作ってみた
Apple Watch で記録している睡眠データを使って、LLM（Large Language Model）から朝のアドバイスを自動的に送信する仕組みを構築してみたのでご紹介します。 毎朝起きると自動で睡眠内容を分析し、“昨日はどれくらい深く眠れたのか？”や“快適な睡眠のために何を意識するといいか？”など、ポジティブなメッセージが Slack などに届くようにしてみました。 こんなメッセージが毎朝届きます なぜ作ったのか？ Apple Watch の睡眠計測機能は便利ですが、次に生かせるようなフィードバックは意外と少ないな、と感じていました。そこで毎日のデータを LLM に渡し、ポジティブなコーチングスタイルでアドバイスを生成することで、快適な睡眠習慣につなげる狙いがあります。 全体のアーキテクチャ 今回の仕組みは以下のようなフローで動作します。 Apple Watchで睡眠データを記録
Ludovic Courtès — December 12, 2024 Finally, twenty-one years after its inception (twenty-one!), the Shepherd leaves ZeroVer territory to enter a glorious 1.0 era. This 1.0.0 release is published today because we think Shepherd has become a solid tool, meeting user experience standards one has come to expect since systemd changed the game of free init systems and service managers alike. It’s also
Elon Musk Lackeys Have Taken Over the Office of Personnel Management
Centibillionaire Elon Musk’s takeover of the former US Digital Service—now the United States DOGE Service—has been widely publicized and sanctioned by one of President Donald Trump’s many executive orders. But WIRED reporting shows that Musk’s influence extends even further, and into an even more consequential government agency. Sources within the federal government tell WIRED that the highest ran
You don't need Next.js
The Trade-offs Let's be real - every technical decision comes with trade-offs. Here's what we gave up and gained: What We Lost Co-location of Frontend and Backend Now we have separate frontend and backend codebases but end up having better separation of concerns, clearer boundaries Next.js Caching Features We lost built-in caching mechanisms but actually most of our data needed real-time updates.
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Or, in a more compact notation: Starting Address 0 | c | o | m | p | u | t | a | t | i | o | 10 | n | The way to read this is that each cell is a memory location and on the left we have the starting address for each row, so the p is at address 3 (the fourth column in the first row). With this in mind, how do we store the data from this file into memory. The obvious way is something like this, whic
While browsing Reddit the other day waiting for my code to compile , I ran across this question on r/Python: is hash(-1) == hash(-2) an easter egg? Wait, is that really true? $ python Python 3.9.6 (default, Jun 29 2021, 00:00:00) [GCC 11.1.1 20210531 (Red Hat 11.1.1-3)] on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> hash(-1) -2 >>> hash(-2) -2 >>> hash(-1) == h
本書は、システム設計面接に臨むエンジニアのための書籍です。システム設計面接の準備に留まらず、システム設計に必要なスキルの学習、システム設計の事例研究など、システム設計全体をカバーしているので、システム設計の実践学習書としても読むことができます。また、面接を受ける側の対策本としてだけではなく、面接官として面接に臨む際にも、どういうことを質問するべきか、候補者の視点を知る方法など多くのヒントが得られます。 日本語版のためのまえがき 監訳者まえがき 訳者まえがき Part 1 Chapter 1 システム設計に関する概念を俯瞰する 1.1 トレードオフについての議論 1.2 あなたは本書を読むべきでしょうか？ 1.3 本書の概要 1.4 前奏曲：システムのさまざまなサービスにおける、スケーリングについての簡単な議論 1.4.1 始まり：アプリケーションの小規模な初期デプロイメント 1.4.2 G
This article is a linear retrospective of how we searched for and eventually fixed a hard-to-find bug in our embedded software. If you're only interested in the outcome, then make sure to read the last three sections. Sit back and grab a drink. This one is a doozy. BackgroundAt Tweede golf we do lots of engineering work, and a while ago we worked for a client using the nRF9160 microcontroller. Thi
After many long years, the Memory64 proposal for WebAssembly has finally been released in both Firefox 134 and Chrome 133. In short, this proposal adds 64-bit pointers to WebAssembly. If you are like most readers, you may be wondering: “Why wasn’t WebAssembly 64-bit to begin with?” Yes, it’s the year 2025 and WebAssembly has only just added 64-bit pointers. Why did it take so long, when 64-bit dev
【自分用メモ】9年弱ぶりに Ruby をキャッチアップしなおした際に、不意を突かれたポイントリスト - えいのうにっき
この春頃から、Ruby / Rails を業務として使う・書くことになった。僕は、2016年6月まではソフトウェアエンジニアとして、主にWebアプリケーションのバックエンドを書いていたが、その時使っていたのが Ruby / Rails だったので、そのブランクにして実に9年弱になる。コードを書くこと自体は趣味の個人開発で続けてきてはいたものの、言語が違う（Go）なので、こと「Ruby を書く」ことに関していえば、やはり9年弱のブランクがあると言える。 当時の Ruby の最新は2.3系だったようなのだが、今はというとどうやら 3.4系まで進んでいるようで、そのあまりの差の大きさにクラクラする。これくらいのブランクがあると、「以前 Ruby / Rails を書いていたことがありました」「この9年弱は趣味で Go を書いてました」というのはむしろ弊害のほうが多いのでは？とすら思えてしまう。と
Case Study — Using a JavaScript component inside a Haskell application | The Haskell Programming Language's blog
Mateusz Goślinowski January 08, 2025 [GHC] #javascript #case-study GHC since version 9.8 allows us to create callbacks from JS to Haskell code, which enables us to create full-fledged browser apps. This article shows how to use the JS backend with foreign component libraries. repository: https://github.com/Swordlash/halogen-blog ghc used: javascript-unknown-ghcjs-ghc-9.12.1 (ghcup) Preface Any use
Tokyo drift: what happens when a city stops being the future?
The yen is low, and everybody is coming to Tokyo. If that sounds familiar, it’s not because I’m being coy or hedging my bets; it is the only information to be found in most English-language coverage of Japan’s capital in the aftermath of the pandemic. I can’t stop reading these accounts. After nine years in the country, you’d think I would have learned enough Japanese to liberate myself from the A
discussion: spec: reduce error handling boilerplate using ? · golang/go · Discussion #71460
This is a discussion about a new syntax that may be used to handle errors. This is issue #71203 converted into a discussion. I've written a tool that converts ordinary Go code into code that uses the syntax from the proposal at #71203. That tool is available at https://go.dev/cl/643996. In order to build and use it you must first apply the changes in the patch series ending at https://go.dev/cl/64
Spring BootによるAPIバックエンド構築実践ガイド 第2版 何千人もの開発者が、InfoQのミニブック「Practical Guide to Building an API Back End with Spring Boot」から、Spring Bootを使ったREST API構築の基礎を学んだ。この本では、出版時に新しくリリースされたバージョンである Spring Boot 2 を使用している。しかし、Spring Boot3が最近リリースされ、重要な変...
This Just In: Chopstick Sleeves as Emissaries of Japanese Typography and Culture
January 13, 2025 Collections This Just In: Chopstick Sleeves as Emissaries of Japanese Typography and Culture Designer and educator Angie Wang deciphers a collection of over 500 sleeves recently donated to the Archive. From Rarified to Commonplace: A Brief History of Hashibukuro The chopstick sleeve originated in the Imperial Court of Japan sometime during the Heian period (8th–12th century). Lad
I wrote previously about different slices of life in the various implementations of the Scrapscript programming language. Until two weeks ago, the most interesting implementation was a so-called “baseline compiler” directly from the AST to C. Now we have an intermediate representation—an IR. Why add an IR? The AST is fine. It’s a very abstract representation of the progam text and it is easy to ge
エンタープライズ向けのマルチテナント型の生成 AI 環境を AWS で構築する | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ エンタープライズ向けのマルチテナント型の生成 AI 環境を AWS で構築する 本記事は、2024年11月7日に公開された Build a multi-tenant generative AI environment for your enterprise on AWS を翻訳したものです。 企業が生成 AI の有用なアプリケーションを開発し続けている一方で、チームのサイロ化やワークフローのカスタム化によって展開が遅れることも少なくありません。より迅速に展開するには、企業はしっかりとした運用形態や生成 AI のライフサイクルをシンプルにする包括的なアプローチを必要とします。本シリーズの第1部では、さまざまな事業部門が Amazon Bedrock 上の基盤モデルにアクセスできるように、AI の管理者が生成 AI の SaaS (Softwar
はじめに LLMの躍進はすさまじく、年初からGemini 2.0、DeepSeek R1、Mistral Small 3、OpenAI o3-miniなど、新しくて強力なモデルが次々と登場しています。今年も非常にエキサイティングな年になりそうです。 そんな2025年ですが、単なるLLMだけでなく「AIエージェントの年になる！」とも言われています。先日も、GoogleによるGemini 1.5をベースにしたDeepResearchと同名の、OpenAIによるo3ベースのDeepResearchが発表され、大きな注目を集めました。 現在、個人的にAriaというAIエージェントフロントエンドを作っているので、今回はDeepResearch風のアプリケーションを自作して、その感触を掴んでみたいと思います。 ちなみに、今回作成した機能のデモはこちらです。 AIエージェントとは？ エージェントに関して
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やきそばにソース味のつゆをかけて食べる石焼き版の「黒い石つゆ焼きそば」を青森県黒石市で食べてきた
【Langgraph+FastAPI】LanggraphのAPI化の技術選定で苦戦した話
Two interviews with the founder of DeepSeek — LessWrong
米制裁で磨かれた中国AI「DeepSeek-R1」、逆説の革新
The Shepherd 1.0.0 released! — 2024 — Blog — GNU Guix
Firefox 134.0, See All New Features, Updates and Fixes
Understanding Memory Management, Part 1: C
Why is hash(-1) == hash(-2) in Python?
システム設計面接の傾向と対策 - 秀和システム あなたの学びをサポート！
The hunt for error -22 - Blog - Tweede golf
Is Memory64 actually worth using?
Gitpod Flex：Kubernetesの次のクラウド開発
A compiler IR for Scrapscript
Gemini 2.0 FlashとRubyでDeepResearchを作ってみた！