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使い方 Coderは様々なクラウドサービスで利用できますが、AWSでの使い方について紹介します。 詳細は公式サイトに詳しく記載されているので簡単に紹介します。 1.Coderが提供しているAMIからインスタンス(管理サーバー)を起動する Coderを使うためには、管理サーバーが必要になります。 ブラウザで管理サーバーに接続し、開発環境を立ち上げたりアクセスできるユーザーを管理したりすることができます。 2.管理サーバーにログインする 3.テンプレートを作成する デフォルトでDocker, AWS EC2, AWS ECSなどのテンプレートが用意されています。今回はEC2を選択しました。 4.ワークスペースを起動する。 ワークスペースが実際に開発を行うための環境になります。 5.開発環境に接続する 起動が成功するとVSCode Desktopとcoder-serverが選択できるようになりま
Qwen3のアップデートがいろいろ出ていて、ベンチマークですごい結果を出したりしています。 けど、実際に使うと全然そんな性能が出てる気しないです。 これたぶん、コンテキストが長くなったときの性能劣化が激しいんじゃないかと思います。 なので、ベンチマークや、ちょっとプロンプト一発投げて返答を見ると性能よさそうに見えるんだけど、実際に使うとダメということになるんだと思います。 Qwen3 30Bアップデートとコーディングモデル Qwen3のアップデートは、先日の235Bに続いて、30B-A3Bのnon-thinkingモデルと、それをベースにしたコーディングモデルが出ていました。 Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 · Hugging Face Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct · Hugging Face 235Bについては、な
中国・Alibabaグループが開発する大規模言語モデル(LLM)「Qwen」の研究チームが、コード生成や補完、数学の推論タスクに特化したLLM「Qwen2.5-Coder」の新モデルを2024年11月12日にリリースしました。Qwen2.5-Coderのコーディング機能はGPT-4oに匹敵し、パラメータ数も最大320億で、M2搭載MacBook Pro上でも実行できたことが報告されています。 Qwen2.5-Coder Series: Powerful, Diverse, Practical. | Qwen https://qwenlm.github.io/blog/qwen2.5-coder-family/ Qwen2.5-Coderは2024年10月にテクニカルレポートが発表されており、この時にパラメータ数15億(1.5B)のモデルと70億(7B)のモデルがオープンソースで公開されてい
Alibabaの大規模言語モデル「Qwen」の研究チームが、コーディングに特化したエージェントモデル「Qwen3-Coder」を発表しました。パラメータ数4800億・アクティブパラメータ数350億のモデル「Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct」は、Claude Sonnet 4に匹敵する最先端の結果を達成しています。 Qwen3-Coder: Agentic Coding in the World | Qwen https://qwenlm.github.io/blog/qwen3-coder/ GitHub - QwenLM/Qwen3-Coder: Qwen3-Coder is the code version of Qwen3, the large language model series developed by Qwen team, Alibaba Cl
ずっとClaudeが好きだったのに、最近o3-miniに浮気していた。 ところがClaudeが帰ってきた!3.7という控え目なバージョンナンバーとともに。 特筆すべきはダントツのコーディング能力 もうええでしょうo3-miniとの比較がないのでこれだけで一概には言えないが、そもそもo1-proの段階で僕の3Dコーディング能力を超えていたので、どのくらい凄いものか探ってみることにした。 Memeplexでアルファテスト中のコーディング機能を試験的に対応させた。「/claude」をつけるとClaude-3.7でコードを書いてくれる。 Claude-3.7が吐き出すコードは結構癖があるなという感じだが、効果は抜群。想像することも難しかったような4Dマンデルブロ集合を一発で書いてくれた。しかもリアルタイム処理で。 しかしもはや4Dマンデルブロなど書いたことがない俺には、これが正しいのかどうかもわか
Alibaba が開発した Qwen3-Coder を使用したコーディングエージェント Qwen Code を試してみた記事です。OpenRouter 経由での認証設定、コードベースの調査、リファクタリング、テストコード生成などの実際の使用例を紹介しています。 Qwen3-Coder は、Alibaba が開発した Qwen3 系列の LLM モデルです。Agentic Coding(エージェントを活用したコーディング)や Agentic Browser-Use(エージェントを通したブラウザ操作)の分野で特筆した成果を上げており、Claude Sonnet 4 に匹敵する性能を持つと言及されています。また 256k トークンの長いコンテキストを持つことができ、長大なドキュメントの処理や複雑なコードベースの理解に優れています。 最新のモデルは Qwen3-Coder-30B-A3B-
Welcome to BomberlandAn open-source multi-agent AI competition inspired by Bomberman. Program intelligent agents using strategies from tree search to deep reinforcement learning and compete to reach the top of the global leaderboard. View on GitHub Try any strategyA fun way to learn and experiment with the latest algorithms, from tree search to deep reinforcement learning.
おじさん構文はiモードメール時代の名残だよなぁ。 あの頃は1通のメールに懸ける想いが違ったものですな。 好きな子とメールする時は無限にセンター問い合わせしてたねー。 pic.twitter.com/lbp2IodYXV — Ryoko.S (@rsensui) May 3, 2021 特に根拠があって呟いたわけでもないのだが、考えれば考えるほどおじさん構文というものは、ある時代においては最もモテる要素を詰め込んだ構文であったとしか思えなくなったので、ネタとしてここに記しておこう。 俗に言うおじさん構文とはおじさん構文とは俗にこんな特徴を持っているらしい。 ・顔文字・絵文字を多く使用 ・何故か語尾にカタカナ ・長文 ・聞いていないのに近況報告してくる ・脈絡なく褒める ・余計な一言がある 一番特徴的なのは顔文字、絵文字の多様だが、本当に気持ち悪いとされるおじさん構文には例外なく、長文や近況報
AI開発企業のInceptionが、一般的なAIモデルよりも最大10倍高速なテキスト生成が可能な大規模言語モデル「Mercury Coder」をリリースしました。 Inception Labs https://www.inceptionlabs.ai/news We are excited to introduce Mercury, the first commercial-grade diffusion large language model (dLLM)! dLLMs push the frontier of intelligence and speed with parallel, coarse-to-fine text generation. pic.twitter.com/HfjDdoSvIC— Inception Labs (@InceptionAILabs) Februar
July 22, 2025 · 5 min · 1000 words · Qwen Team | Translations:简体中文 GITHUB HUGGING FACE MODELSCOPE DISCORD Today, we’re announcing Qwen3-Coder, our most agentic code model to date. Qwen3-Coder is available in multiple sizes, but we’re excited to introduce its most powerful variant first: Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct — a 480B-parameter Mixture-of-Experts model with 35B active parameters which supp
Bu yazıyı Türkçe oku.|Read the post in Turkish. This post tells about my journey of fast-booting a Raspberry Pi 3 (RPI). In addition to that, some optimizations are discussed that can be applied to a Qt (QML) application. In the end, we will have a RPI that boots from power-up to Linux shell in 1.75 seconds, power-up to Qt (QML) application in 2.82 seconds. Edit : There are requests for a demo ima
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紹介しているWebメディアのSeamless(シームレス)を運営し、執筆しています。 Google DeepMindは、タンパク質構造予測モデル「AlphaFold3」の基盤となるコードをオープンソース化しました。AlphaFold3の開発者は、2024年のノーベル化学賞を受賞したことで知られています。 Googleは、「Gemini-Exp-1114」をリリースしました。性能が高く、業界標準のリーダーボード(Chatbot Arena)で総合ランキング1位を獲得しました。 OpanAIは、ChatGPTがデスクトップPCでも気軽に使えるように、macOS版に加えてWindows版のアプリケーションをリリースしました。 さて、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72回)
1. Ubuntu 24.04.1 LTS (Core i5-8400 + メインメモリ 16GB) 2. Mac Studio (M2 Ultra 128GB) # ollama server 概要 前回の記事に引き続き、Qwen2.5-Coder-32B-Instruct を用いて、アプリ開発がどの程度出来るかを検証していきたいと思います。 以下のように前編と後編に分けて記事にしました。 前編(前回の記事) Shaberi3 ベンチマーク評価 Open WebUI を用いた html + css + javascript の簡単なアプリ OSS 版 Bolt.new 後編(今回の記事) API や DB 機能具備した Next.js アプリ ということで、今回は前回に比べてもう少し複雑なアプリ開発に挑戦しようと思います。 具体的にはAPI 機能と DB 機能を有した初歩的な Next.
The software engineering industry is undergoing a major AI-driven transition in how we work. The days when humans needed to write every line of code are already behind us as LLMs become more capable and reliable. The improvement in code output during 2025 alone has been astounding. I’ve personally watched LLMs struggle with certain problems, then a few months later, solve them completely and effic
アリババが、コーディングエージェントとローカル開発用に構築されたオープンウェイト言語モデル「Qwen3-Coder-Next」を発表しました。総パラメーター数は80B(800億)で、推論コストを大幅に低減しつつ強力なコーディング能力とエージェント能力を獲得しています。 Qwen https://qwen.ai/blog?id=qwen3-coder-next 🚀 Introducing Qwen3-Coder-Next, an open-weight LM built for coding agents & local development. What’s new: 🤖 Scaling agentic training: 800K verifiable tasks + executable envs 📈 Efficiency–Performance Tradeoff: achiev
ジェネラティブエージェンツの西見です。 Googleが発表した拡散モデルを利用した言語モデル「Gemini Diffusion」があまりにも爆速で動作していたのは記憶に新しいです。 deepmind.google そんな中、2025年7月15日に拡散モデルベースのオープンウェイトのLLMである「Dream-Coder」が公開されたのを見て、ローカルでどのぐらいの速度が出してくれるのかが気になり、検証してみました。 github.com Dream-Coderとは Dream-Coderは、香港大学NLPグループが開発した拡散モデルベースのコード生成LLMです。従来の自己回帰モデル(左から右への逐次生成)とは異なり、discrete diffusion modelingという手法を採用しています。 discrete diffusion modelingとは、画像生成で使われる拡散モデルをテキ
Qwen3-Coder-Nextが出ていますね。 Qwen3-Coder-Next: Pushing Small Hybrid Models on Agentic Coding Qwen3-Next 80B-A3Bをベースにしたコーディングモデルです。80Bで、Activeパラメータは3Bということで、かなり軽快に動きます。 しかし、元になるQwen3-Nextでは一発のコードはかけるものの やりとりすると弱く、あまりコードは書かせれないなと思っていたので、同じアーキテクチャならちょっと不安が。Qwen3-Nextは線形アテンションを取り入れてるけど、コーディングには向かないんじゃなかろうか、と思っていたので。 そして、その不安は現実に、ということをまとめます。失敗の質が悪い。アーキテクチャについては最後にまとめてます。 確かに、Qwen3-Nextに比べるとかなりコードが書けるようになっ
Ghostty for the web with xterm.js API compatibility — giving you a proper VT100 implementation in the browser. Migrate from xterm by changing your import: @xterm/xterm → ghostty-web WASM-compiled parser from Ghostty—the same code that runs the native app Zero runtime dependencies, ~400KB WASM bundle Originally created for Mux (a desktop app for isolated, parallel agentic development), but designed
6-month-old, solo-owned vibe coder Base44 sells to Wix for $80M cash There’s a lot of talk in the startup world about how AI makes individuals so productive that it could give rise to a generation of “solo unicorns” — one-person companies worth over $1 billion. While an actual solo unicorn remains a mythical creature, Israeli developer Maor Shlomo provided compelling evidence Wednesday that the co
これは何 2021年11月5日に開催されるCSS Nite Coder's High - 2021 fallにて発表する内容です。 当日はスライドを用いて発表しますが、コードの見やすさの問題もあるためQiitaに原稿を投稿します。 導入 それでは今から「そのCSS、新しい書き方がありますよ」と題してセッションをはじめていきます。 まずは簡単に自己紹介から。 Increments株式会社でデザイナーをしています、綿貫佳祐と申します。 企画考えたり情報設計したり目に見えるUI作ったりフロントエンドやったり……比較的色々やっている方です。 また、このxrxoxcxoxのIDで各種SNSやっておりますので良かったらフォローしてください。 1番動いているのはTwitterです。 さてそれでは内容に入っていきますが……CSS、色んな書き方がありすぎると思いません? 最終的なビューが同じなら、便利な書き
1. Ubuntu 24.04.1 LTS (Core i5-8400 + メインメモリ 16GB) 2. Mac Studio (M2 Ultra 128GB) # ollama server 概要 今回は、Alibaba Cloud からリリースされた Qwen2.5-Coder-32B-Instruct を用いて、 アプリ開発がどの程度出来るかを検証していきたいと思います。 以下のように前編と後編に分けて記事にしたいと思います。 前編(今回の記事) Shaberi3 ベンチマーク評価 Open WebUI を用いた html + css + javascript の簡単なアプリ OSS 版 Bolt.new のサンプル例 後編(次回の予定) フロントエンドおよびバックエンド開発
この記事は、「フィヨルドブートキャンプ Advent Calendar 2025」の14日目の記事です! 昨日はayu-0505さんの「ふわふわと理解するgit、Rails、DBの関係性」でした。 ご経験を踏まえたわかりやすい説明でした。復元できるものはぶっ壊すくらいするとフットワークが軽くなって調査が捗りそう。 今回は、私の好きなObsidian拡張機能である「Thino」について書こうと思います。 Obsidian、使ってる? Thinoってなに? Thinoでひらめきを捉える 1. 一時的な記録として 2. 思考の寝床として Thinoによる「寝させる」プロセス メリット 1. スピード感 2. ライフログとしての楽しさ 3. 思いがけない発見がある 最後に Obsidian、使ってる? 皆さんは使ってますか、Obsidian。AI時代が到来する中で、AIと相性が良いとして近年人気を
共起ネットワークとは、SNS投稿やWebサイト、アンケート、書籍/論文、歌詞などの「文章」に含まれる「単語間の共通性」を見出し、図で表現する方法です。 この共起ネットワーク、テキストにおける単語同士のつながりを可視化し、視覚的に理解を促せるため、テキストマイニングの手法として非常に人気が高いです。 この記事では、「青空文庫」に掲載されている小説を題材とし、KH CoderやPythonを使って共起ネットワークを作る方法を解説します。加えて、どういったことが読み取れるのか、どんな示唆出しができるのか、など共起ネットワークの解釈方法についてもお伝えします。 KH Coderは、無料で使えるテキストマイニングツール(主にWindows端末向け)です。Pythonは、無料で使える統計解析や機械学習に用いるプログラミング言語のひとつ。テキストマイニングのためのライブラリも完備しています。 KHCod
「元Google社員がYouTube締め出されてやんのw」と笑い飛ばしたいのですが、それはもう大層落ち込んでいます。 母の進行癌が分かって以降、一緒にゲームして遊んでる様子を遺すため、意識してYoutubeに配信としてアップロードして家族や友達にシェアしていたのですが、全てアクセスできなくなってしまいました。今は色々な場面を覚えてますが徐々に忘れるでしょう。なぜバックアップをとっていなかったのか自分を責める気持ちでいっぱいです。 中身は本当に恥ずかしい話なのですが、誰か1人でも同じことやらかして同じ悲しみを背負う人が減ればと顛末をシェアします。 事の起こり 2022年3月20日のお昼、ふと自分の動画を見ようとするとアクセスできなくなっていました。 血の気が引きつつ、メールボックスを見ると… 頭が真っ白になりました。nudity or sexual content!? 僕のチャンネルにある動
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。 Java、Python、JavaScript、C++など、52の主要なプログラミング言語をカバーする高品質の2.4Tトークンでの継続的な事前トレーニング ロングコンテキストのモデリング:最大128Kトークンのコンテキストウィンドウにより、プロジェクトレベルでのコードの理解と生成が可能 小規模でも強力:Y
Alibaba、コーディングエージェント向けモデル「Qwen3-Coder-Next」をリリース AlibabaのQwen Teamは2026年2月3日、コーディングエージェントおよびローカル開発向けに特化して設計されたオープンウェイトの言語モデル「Qwen3-Coder-Next」を発表した。 Qwen3-Coder-Next: Pushing Small Hybrid Models on Agentic Coding - Qwen Qwen3-Coder-Nextは、ハイブリッドアテンションとMoE(Mixture of Experts)アーキテクチャを採用したQwen3-Next-80B-A3B-Baseを基盤として構築されている。総パラメータ数800億(80B)に対し、推論時にアクティブとなるパラメータを30億(3B)に抑えていることで、ローカル環境でも動作可能な推論コストと、
July 29, 2024OpenTofu 1.8.0 is out with Early Evaluation, Provider Mocking, and a Coder-Friendly Future Since the 1.7 release, the OpenTofu community and core team have been hard at work on much-requested features, making .tf code easier to write, reducing unnecessary boilerplate, improving performance, and more. We are happy to announce the immediate availability of OpenTofu 1.8 with the followin
しばたです。 以前の記事でAWS Cloud9の新規利用が制限されはじめた旨をお伝えしました。 AWSとしてはローカル環境でAWS IDE Toolkitsを使うかAWS CloudShellの利用を代替方法として紹介しています。 ただ、場合によってはWeb IDEが必要な場合もあるかと思います。 今回いくつかのWeb IDE on EC2を試してみた結果、Coder社のcoder/code-serverが良さそうだったので本記事で共有したいと思います。 代替方法の私的推奨 私は以前にAWS Cloud9に関する記事をいくつか書いており、率直なところ、個人の開発用途であればWeb IDEは不要でVisual Studio Code(VS Code)のRemote SSHを使いローカルからEC2インスタンスに接続して開発するのがベストだと考えています。 ローカル環境のVS Codeをそのまま
1. はじめに こんにちは、グループ研究開発本部 次世代システム研究室のT.D.Qです。今回は、DeepSeek-Coder-V2とContinue.devを使用して、無料でGitHub Copilotのようなコーディング支援環境を構築する方法をご紹介します。GitHub Copilotは有料サービスですが、オープンソースのDeepSeek-Coder-V2とContinue.devを利用することで、同様の機能を無料で実現できます。 1. DeepSeek-Coder-V2の概要 DeepSeek-Coder-V2はコードインテリジェンスの限界を押し広げる強力なオープンソース言語モデルであり、一般的な言語スキルも強力に維持しています。その性能は、多くのコーディングおよび数学ベンチマークにおいて、GPT-4 Turboなどのクローズドソースモデルに匹敵するか、あるいはそれを上回ります。 De
はじめに オープンソースのQwen3-Coderが公開され、素人の私は「わんちゃんローカルLLM??」と胸を膨らませたもののあっさり打ち砕かれたのがこの記事。 最先端のバイブコーディングをしたいもの、あまりにも金欠すぎて毎月高額課金できない。 でもバイブコーディングしたい!そこそこのGPUリソースある!電気代定額なので使い放題!の恵まれた環境がそろっているのでこれはなにかしないともったいない。 ということで最新のQwen3-Coderよりも古いけどローカルで動かせそうなQwen2.5-Coderを使って、無課金ローカルバイブコーディングできる環境を整える手順をまとめました。LLMを稼働させているホストPCと同じネットワークに繋がったクライアントPCからもアクセスできるようする手順も書いてます。 ちなみにこのQwen2.5-Coderは2024年11月に公開されたものでGPT-4oと肩を並べ
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