すぐに役に立つものはすぐに陳腐化してしまうから方法ではなく設計の本を読む - API Design Patterns の読書感想文 - じゃあ、おうちで学べる
あなたがさっきまで読んでいた技術的に役立つ記事は、10年後も使えるでしょうか？ほとんどの場合でいいえ はじめに 短期的に効果的な手法や知識は、ソフトウェア開発の分野において、急速に価値を失う傾向があります。この現象は、私たちが何を重点的に学ぶべきかを示唆しています。最も重要なのは、第一に基本的な原理・原則、そして第二に方法論です。特定の状況にのみ適用可能な知識や即座に結果を出すテクニックは、長期的には有用性を失う可能性が高いです。これは、技術や手法が時間とともに進化し、変化していくためです。 learning.oreilly.com 「API Design Patterns」は、このような考え方を体現した書籍です。しかも480 ページもあります。本書は単なる手法の列挙ではなく、Web APIデザインの根幹をなす原則と哲学を探求しています。著者のJJ Geewax氏は、APIを「コンピュータ
ついにご家庭にやってきたシンギュラリティ。AIサイエンティストが勝手に仮説を立て、実験して、論文を書く｜shi3z
SakanaAIがまた面白い研究を発表した。その名も「AI Scientist(AI科学者)」 AIの研究をする科学者ではなく、科学者をやるAIである。 しかもすごいのは、基本的に難しいAIはすべてクラウド上で動作する(GPT-4oやOpenRouter対応LLMなど)ので、ご家庭で手軽に遊ぶことができる。AIの実験をする場合はGPUくらいは欲しいところだが、AIじゃないものを研究する場合はGPUすら不要だ。 実際に動かしてみると様々な罠があるぞ(まだ) AI-Scientistの使い方は簡単・・・とまではいかないが、templateを書いて「こういう仮説があるんだよね」というアイデアをいくつかseed_ideas.jsonに書いてあとは電子レンジでチンするが如く実行するだけだ。 ただ、記事執筆時点(2024/8/13 18:50 JST)では、リポジトリが不完全なのか書かれた通りにコマン
Transformer Explainer: LLM Transformer Model Visually Explained
What is a Transformer? Transformer is a neural network architecture that has fundamentally changed the approach to Artificial Intelligence. Transformer was first introduced in the seminal paper "Attention is All You Need" in 2017 and has since become the go-to architecture for deep learning models, powering text-generative models like OpenAI's GPT, Meta's Llama, and Google's Gemini. Beyond text, T
Introduction In our previous exploration, we delved into the simplicity of HTTP/0.9, a protocol that served as the web’s initial foundation. However, as the internet evolved, so did its needs. Enter HTTP/1.0, a landmark version released in 1996 that laid the groundwork for the web we know today. HTTP/1.0 was a game-changer, introducing features that revolutionized web communication: Headers: Metad
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HTTP/1.0 From Scratch