聴覚の一部に障害をもつイギリス人ジャーナリスト、チャーリー・スウィンバーンさんは、耳が聞こえない人の「くしゃみ」がいつも “achoo!（アチュー！）”と言わずに静かに行なわれることに疑問をもっていました。 “achoo!（アチュー！）”とは、英語圏でのくしゃみの「かけ声」のようなものです。ちなみにフランスでは “atchoum!”、フィリピンでは “ha-ching”、日本語ではご存じの通り「はっくしょん」。江戸っ子はその後に「バカヤロー」が付いたり付かなかったりするのは余談ですが、とにかく場所が変わればくしゃみも変わるわけです。 このことから、くしゃみの際に出る声が100%自然なものではなく、言語や文化に依存している部分があることが分かります。そして、耳が聞こえない人にとっての言語は「手話」になりますが、当然ながらくしゃみの「かけ声」を手話で表現する必要はなく、彼らがくしゃみの際に何も
ココピー (cocopy) というブラウザ拡張機能がある。 chromewebstore.google.com Webページを見ていて URL やページタイトルなどをコピー＆ペーストしたくなったとき、ココピーを使うと思い思いの形式でクリップボードへのコピーができて便利だ。 ココピーについてはいろいろな人が紹介記事を書いているのでそれを読んでもらうのがいいと思う。 blog.pokutuna.com motemen.hatenablog.com ココピーは任意の JavaScript コードを実行できる ココピーは現在見ているページの URL・ページタイトル・コンテンツを JavaScript コードでいい感じに整形してからクリップボードに突っ込めるツールだ。 JavaScript コードはユーザーが好き勝手に書くことができる。fetch() を使って外部 API を叩くこともできる。 とい
低レベルプログラミング（No.04：関数について）
使用ツール：Visual Studio Community 2019 使用言語 ：C言語 関数について C言語では「関数」と読んだり、他の言語では「メソッド」と読んだりしますが、特定の処理をひとまとめにして、色んな場所から呼び出す事が出来るようにしたものです。 サンプルコード 今回利用するサンプルコードは下記の様なものです。 #include <stdio.h> int plus(int x, int y) { return (x + y); } void main() { int a = 1; int b = 2; int c = plus(a, b); // 関数呼び出し } 説明の必要もないかも知れませんが、３～６行目の関数pulus()は引数ｘ、ｙを受け取って、x＋yの計算結果を戻り値として返します。 １３行目では、前回確認したコードの「c=a+b」の「a + b」の部分をplus
GoogleのLLM「Gemini」でコードレビューをするGitHub Actionsを自力で構築してみた - NTT Communications Engineers' Blog
ビジネスdアプリ開発チームの立木です。現在、私たちのチームでは生成AIによる開発効率の向上を検討しています。その一環として、コードレビューの自動化を検討しています。 そこで、本記事では検証の一環として勉強も兼ねて、GoogleのLLM「Gemini」でコードレビューをするGitHub Actionsを自力で構築してみたのでその方法を紹介します。 Geminiとは Google AI Studio Vertex AI Google Gen AI SDK 着想の背景 コードレビューの観点 完成したもの ファイルの構成 処理の流れ gemini-code-review.yml gemini_review_code.py プロンプト 終わりに Geminiとは Geminiとは、Googleが提供しているLLMです。つい先日も、Gemini 2.5 proがリリースされ、コーディング能力を含め、そ
LLMによるパワポ自動生成にチャレンジしてわかった課題 - Insight Edge Tech Blog
はじめに こんにちは。２０２３年１２月からInsight Edgeに参画したData Scientistのカイオと申します。 入社してから幅広い分野のAIや機械学習だけでなく、API構築やクラウドと関わり海外出張までする機会があって非常に感謝しています。 最近、LLMを使ってPPTXを生成する案件に携わり得た知識を共有しようと思ってこの記事を書きました。 目次 PPTXファイルの構成 PythonによるPPTXライブラリ(python-pptx) わかった課題 まとめ PPTXファイルの構成 皆様ご存知だと思いますが、PowerPointが世界一使われている発表資料です。OpenOffice等のオープンソースアプリも存在しますが人気度がそこまで高くありません。 PowerPointは２００７においてPPTからPPTXフォーマットに変わってその中身の仕様は大きく変わりました。中身は非常に複雑
I've used ChatGPT since its launch and have slowly tried out every new feature as they arrive. While most folks use ChatGPT just to ask questions or plan their day, I believe that if you're not using these features, you're missing out on what makes it so useful. 6 Create and Analyze Images ChatGPT isn’t limited to text generation—it can also create AI-generated images based on text descriptions, s
【Gemini】GPU不要！超軽量TTSとLLMを使ったチャットWebサービスの構築 ～ UTAU収録音声を用いたTTS ～
はじめに エイプリルフールネタとして、「蒼月ハヤテ」という歌声合成音声ツール用の素材キャラクターを作りました。 その際に配布サイトも自作したのですが、折角キャラクターと歌声生成用の自分の声データがあったので、それらを組み合わせてLLM=>TTS(text-to-speech)を繋げたら、まるで自分のクローンが喋っているようになると思ったので、隠し機能としてTTSでのお試しと会話機能をWebに展開しました。 今回は備忘も込めて、各種技術の紹介をしようと思います。 できあがりイメージ ざっくり使用技術 Typescript arwes (frontend design) Next.js Gemini API (LLM) tone.js (sound) render.com (deploy) upstash (security) 要件の整理と技術選定 元々は「UTAU」という合成音声用の素材配布
こんにちは。 ファインディ株式会社 で Tech Lead をやらせてもらってる戸田です。 現在のソフトウェア開発の世界は、生成AIの登場により大きな転換点を迎えています。 GitHub Copilotやチャットベースの開発支援ツールなど、生成AIを活用した開発支援ツールが次々と登場し、開発者の日常的なワークフローに組み込まれつつあります。 そのような状況の中で、「プロンプトの書き方がわからない」「プロンプトが思った動作をしてくれない」といった声をよく耳にします。 そこで今回は、生成AIに対するプロンプトの書き方のコツを紹介します。プロンプトの書き方のコツを知るだけで、生成AIの精度は驚くほど向上します。 それでは見ていきましょう！ 長い文章よりも、簡潔な階層構造 記述の順序 対象と実行内容を絞る まとめ 参考文献 長い文章よりも、簡潔な階層構造 長文のプロンプトよりも、マークダウン記法な
はじめに 遅ればせながら..MCPサーバーのキャッチアップをはじめまして、ざっくり理解するために作ってみました。 今回は、プロンプトに入力されたURLを元にWebサイトから本文を抽出し、Markdownで返すMCPサーバーを作ってみようと思います。 MCPとは MCP（Model Context Protocol）は、アプリケーションがLLMにコンテキストを提供する方法を標準化するオープンプロトコルです。 以下の構成要素があります。 MCPホスト: Claude Desktop、IDE、または MCPを介してデータにアクセスする AI ツールなどのプログラム MCPクライアント: サーバーとの1:1接続を維持するクライアント（一般的にはMCPホストに内包） MCPサーバー: 標準化されたモデルコンキテストプロトコルを通じて特定の機能を公開する軽量プログラム ローカルデータソース: MCPサ
Vercel AI SDK で MCP クライアントをツールとして利用する MCP（Model Context Protocol）は LLM に追加のコンテキストを提供するための標準化されたプロトコルです。Vercel AI SDK は v4.2 から MCP をサポートしており、MCP クライアントをツールとして利用できます。この記事では Vercel AI SDK を使って MCP ツールを使用する方法を紹介します。 MCP（Model Context Protocol）は、LLM（大規模言語モデル）に追加のコンテキストや機能を提供するための標準化されたプロトコルであり、AI アプリケーション開発において注目を集めています。MCP を利用することで、LLM は外部ツールやデータソースと連携し、より高度なタスクを実行できるようになります。 MCP サーバーの例としては、以下のようなものが
LLMのことを知りたいと思ってチュートリアルなどを眺めても結局transformersのAPI紹介で何も分からない。そこで「分からないなら作ればいいじゃない」、というファインマン流な勉強を始めてみました。ゼロから作ろうかと思ったのですが、ちょっと大変そうなので、このシリーズではJAXとequinoxで実装していきます。JAXは自動微分やJIT機能のついたnumpyですが、流石にそのレベルから頑張るのはしんどいので、JAXでニューラルネットワークなどを作りやすくするライブラリーであるequinoxを使います。flaxなどより薄いラッパーで、扱いやすいのが特徴です。 Llama3モデルを色々用意するのは大変なので、今回はLlama3に限定します。LlamaはMetaの開発しているLLMで、同じ構造はSarashinaやLLM-jpといった日本語LLMにも採用されているようです。私が使ったことの
OpenAI、AIエージェント構築ツール「Responses API」「Agents SDK」を発表 どう役立つのか、事例も紹介
Responses APIは、OpenAIの組み込みツールを活用してエージェントを構築するための新しいAPIプリミティブ（基本要素）だ。これは、対話形式のAIを扱うAPI「Chat Completions API」のシンプルさと、「Assistants API」のツール利用機能を組み合わせたものだ。モデルの能力が進化し続けるにつれて、Responses APIは、エージェントアプリケーションを構築する開発者にとって、より柔軟な基盤を提供すると当社は考えている。Responses APIを呼び出すことで、開発者は複数のツールを組み合わせたり、モデルと複数回のやり取りを行ったりし、ますます複雑なタスクを解決できるようになる。 Responses APIは、Web検索、ファイル検索、コンピュータ操作などを行う新しい組み込みツールをサポートする。これらのツールは連携して動作するよう設計されており、
LLMモジュールの普通ではない使い方
それはある日のこと ある日のこと、社内Slackに吉川部長からこんな投稿がありました。 「伊達さんがXでリポストしてたアリババクラウドのオープンソースLLMって、オフラインでLLMが動く小さいモジュールなのかしら？オフラインでLLMが使える可能性があるなら試してみたい感じではあります。」 これは、M5Stack社のLLMモジュールの発売案内に関するポストでした。 LLMモジュールが面白いのは、AI対話アプリケーションをハードウエア単体だけで実現しているところです。高価なGPUを積んだPCであれば単体で実現するのは比較的容易なのですが、安価な基板１つだけで音声対話型AIを実現してしまうのは、ちょっとびっくりする技術です。 一般的に、音声対話型のAIを実現するためには、以下の４つの技術が必要になります。 キーワード検出 KWS（Keyword Spotting）：特定のキーワードやフレーズを音
精度を保ちつつコストを大きく削減！～Elasticsesearchのベクトル検索オプションと効果～ - Taste of Tech Topics
こんにちは。 Acroquestのデータサイエンスチーム「YAMALEX」に所属する@shin0higuchiです😊 YAMALEXチームでは、コンペティションへの参加や自社製品開発、技術研究などに日々取り組んでいます。 はじめに 近年、RAG（Retrieval-Augmented Generation）の台頭などを背景に、ベクトル検索の重要性が増しています。 ベクトル検索は、テキストや画像などの高次元データをベクトル空間に埋め込み、類似度に基づいて検索を行う技術です。 これにより、従来のキーワード検索では捉えきれなかった、意味的な類似性に基づいた検索が可能になります。 (RAGでElasticsearchのベクトル検索を利用するやり方については、こちらの記事で紹介していますので是非ご覧ください) acro-engineer.hatenablog.com 一方で、ベクトル検索を扱うため
はじめに OpenTelemetryを活用した分散トレーシングやメトリクス収集が広がる中、OTLP/HTTP通信の内容を詳細に確認したいという場面がちょいちょいあります。 例えばさくらのクラウドのモニタリングスイートというサービスではログをOTLP/HTTPで送信可能です。 manual.sakura.ad.jp このモニタリングスイートと連携する時にどのようなリクエストを送っているのかだとかレスポンスの具体的な内容だとかを確認したいケースがあったりします。 これを簡単に行うためにOTLP/HTTPでのリクエスト/レスポンスを可視化する軽量プロキシツール otlp-http-spy というのを作ったのでご紹介します。 otlp-http-spyとは？ otlp-http-spyは、OpenTelemetry Protocol (OTLP) のHTTP通信を監視し、リクエストとレスポンスの内
TL;DR: I chose to make using AI a manual action, because I felt the slow loss of competence over time when I relied on it, and I recommend everyone to be cautious with making AI a key part of their workflow. In late 2022, I used AI tools for the first time, even before the first version of ChatGPT. In 2023, I started using AI-based tools in my development workflow. Initially, I was super impressed
Thank you - Open CollectiveFirst and foremost, thank you to everyone who has contributed to styled-components over the years. Open Source is hard work, and many of the larger feature and/or refactoring drives probably would never have shipped without your support! As... styled-components のメンテナンスモードへの移行が発表された。 これは、CSS in JS 並びに styling library の歴史において、１つの節目となる出来事である。 社内のプロダクトでは styled-components が使
彭澎「中国の科挙とは何だったのか？ 本当にメリトクラシー（実力主義）に基づいた選別・統治手段だったのだろうか？」（2025年３月31日）
中華帝国はメリトクラシー（実力主義）だった。これは、長年語られてきた物語であり、何世代にもわたって中国という国家の理解を形作ってきた。中国では、千年以上にわたって、官吏を目指す者は、過酷な何段階もの試験（科挙）を受け、成績上位者は王朝役人の地位を手に入れた。生まれによって人の将来が決まっていた世界では、この中華帝国のシステムは、革命的で近代的に見えた。血統ではなく、才能によって統治が行われていたからだ。 これは深い示唆を持っていた。ヨーロッパの君主は貴族家系や議会と争うことが多かったが、中華帝国では、家柄ではなく教育によって選別された階級――専門的な官僚階級に権力が集中していた。このシステムによって、中国は世襲エリートや、代議機関を必要とせずに、強力で中央集権的な国家を築くことができたと学者らは論じてきた。 この思想は、中国を超えて広く共鳴された。ヴォルテールのような啓蒙思想家は、中国のメ
MCP Run Python - PydanticAI
MCP Run Python The MCP Run Python package is an MCP server that allows agents to execute Python code in a secure, sandboxed environment. It uses Pyodide to run Python code in a JavaScript environment with Deno, isolating execution from the host system. Features Secure Execution: Run Python code in a sandboxed WebAssembly environment Package Management: Automatically detects and installs required d
Downloads: Windows: x64 Arm64 | Mac: Universal Intel silicon | Linux: deb rpm tarball Arm snap Welcome to the March 2025 release of Visual Studio Code. There are many updates in this version that we hope you'll like, some of the key highlights include: Agent mode Agent mode is available in VS Code Stable. Enable it by setting chat.agent.enabled (more...). Extend agent mode with Model Context Proto
はじめに：この記事について この記事はModel Context Protocol (MCP)という、2024年11月にAnthropicが発表した新しいAIエージェント接続プロトコルについて、その基本概念から実践的な活用方法まで包括的に解説します。特にMicrosoftのAzure AI Foundryとの連携を中心に、具体的なハンズオン手順を通じてMCPの可能性と実用性を探ります。 また、本記事は2部構成となっております。 Part2は以下です。 この記事で学べること MCPの基本概念とアーキテクチャを理解できる クラウドとローカル環境の両方でMCPを実装する方法を学べる Azure AI Foundryとの連携手順を通じて実践的なスキルを身につけられる エンタープライズ環境でのMCP活用におけるセキュリティ考察を理解できる MCP登場から約4ヶ月の2025年3月現在、MCPは急速に業
MCP サーバーを自作して GitHub Copilot の Agent に可読性の低いクラス名を作ってもらう
はじめに 今まで Model Context Protocol (MCP) の C# SDK を調べて記事を書いてきました。 .NET で MCP サーバー・クライアントを試してみよう .NET で MCP サーバー・クライアントを試してみよう その 2 .NET で MCP サーバー・クライアントを試してみよう その 3 今回は MCP サーバーを自作して Visual Studio Code の GitHub Copilot の Agent から使ってもらおうと思います。 プロジェクトの作成と下準備 ASP.NET Core の Web API のプロジェクト（Minimal API) を作成して、そこに以下のパッケージを追加します。 ModelContextProtocol.AspNetCore v0.1.0-preview.4 余談ですが 2 日前にはこのパッケージは無くて Mod
font-variantプロパティを使用すると、フォントの特定のスタイルや装飾を制御できます。これは、OpenTypeフォントのさまざまな機能を有効化するためのプロパティであり、細かい文字の見た目を調整するために役立ちます。この記事では、font-variantの各種プロパティについて、とくに日本語フォントに役立つものに焦点を当てて紹介します。 font-variantプロパティを適用するには、使用するフォントが対応するOpenType機能をサポートしている必要があります。サポートされていない場合、指定したプロパティが適用されないことがあります。 font-variant-east-asian font-variant-east-asianプロパティはその名の通り、日本語や中国語など、東アジアの文字の字形を指定できます。指定できる値はいくつかありますが、その中から2つを紹介します。 fon
「Copilot＋ PC」の画像生成やリアルタイム文字起こしなどのAI機能がAMDやIntelのCPU搭載デバイスに解禁へ
Microsoftが2025年3月31日に、これまでQualcommのSnapdragon Xシリーズ搭載デバイスでのみ利用できたCopilot＋ PCの便利なAI機能を、「AMD Ryzen AI 300」シリーズと「Intel Core Ultra 200V」シリーズを搭載したCopilot＋ PCでも利用可能にすることを発表しました。 Expanding Copilot+ PC experiences across AMD, Intel and Snapdragon powered devices | Windows Experience Blog https://blogs.windows.com/windowsexperience/2025/03/31/expanding-copilot-pc-experiences-across-amd-intel-and-snapdragon
ちなみに先日、Mastra製のAIエージェントをMCPと連携させてみた、という記事も書いたのでこちらも合わせて読んで頂けると嬉しいです（今回の内容と一部被っている部分があります）。 MastraとはMastra（マストラ）は、AIエージェント開発を効率化するためのオープンソースフレームワークです。 TypeScriptで実装されており、LLMを利用して外部APIやツールを呼び出すAIエージェントをシンプルなコードで作成できます。 OpenAI、Anthropic、Google Geminiなど複数のAIサービスに対応しているので、用途に合わせたモデル選択が可能です。 環境構築するそれでは、まずはMastraの実行環境を作りましょう。 環境構築と言っても、公式の方法に従えば簡単に作成できます。 任意のフォルダで npx create-mastra@latest を実行すると色々質問されるので
みなさん、こんにちは！ ブログに訪問して頂き、ありがとうございます。 去年の11月に収穫した大根を土保存していますが、 葉をカットして、保存したはずなのに4月になって、 葉が、あおあおとしてきました 大根を抜いてみると何と、立派な大根 土保存って、結構、長持ちするんですね 計画的に大根を育てたら、買わなくて良いかも 【送料無料】【産地厳選】朝採れ大根 大きさおまかせ 1箱 6本〜8本入り(北海道沖縄別途送料加算)楽天市場 ${EVENT_LABEL_01_TEXT} ポチっと応援よろしくお願いします。
場の量子論と数学についてもうすこし詳しく
僕の研究のかなりの部分は場の量子論(および弦理論)と数学との関係にあります。関係には大きくわけて 場の量子論の数学 場の量子論による数学 場の量子論のための数学 のみっつがあります。「場の量子論の数学」とは、場の量子論自体を調べるために作った数学のこと、 「場の量子論による数学」とは、場の量子論を使って数学をする、場の量子論がもともと予期されない方法で数学と関係することで、 「場の量子論のための数学」とは、場の量子論の勉強をするのに既存の数学を使うことです。 これに関してはまずは講演動画「場の量子論の場の量子論による場の量子論のための数学」(講演ファイル)を見てください。 以下、三つについてそれぞれ見ていきます。 色んな数学を使います。 「場の理論を勉強するために数学は何をやっておけばいいですか」と聞かれることがしばしばありますが、場の理論も広く、どういう場の理論をやるかによって何が必要に
動機 Rustのwasm_bindgenは色々と制約が多いのが課題であまり好きではなかった。 かといってAssemblyScriptやEmscriptenを使う気にはなりません。 ということで自分でWebアセンブリ向け言語を作り始めた。 プロジェクト名は「Mystia」と言います（特に深い意味は無い）。 特徴 そこそこ強力な型推論 コンパイル時に厳密に型チェックされ、関数の引数以外は注釈無しで動きます！ 戻り値の型書かなくて良い分ひょっとするとRustより強いんじゃないか？ --summaryオプションで型推論の結果を表示できます。 ML系みたいな文法 RustとOCamlを足して２で割ったような文法です。 というかデザインは完全に私の思想になっています。 関数定義と代入は明示的にletで行い、行末にセミコロンを付けないと値を返します。 コンパイラ LLVMは使わず、抽象構文木から直接WA
はじめに Webアプリを作る際に、ユーザーの入力をサポートする「入力補完」機能は非常に便利です。 今回はPythonのStreamlitを使って、シンプルながら実用的な入力補完機能の実装方法を紹介します。この記事は自分の学習内容の備忘録として書いていますが、同じような機能を実装したい方の参考になれば幸いです。 実装するもの 今回実装するのは次の機能を持つ簡単なフォームです： ドロップダウンリストから選択できる入力補完 リストにない項目を自由に入力できるカスタム入力欄 入力内容の確認と検証 コード全体 まずは完成したコード全体を見てみましょう： import streamlit as st # 入力候補（本来はDBから取得してもOK） suggestions = ["Apple", "Banana", "Blueberry", "Cherry", "Grape", "Mango", "Ora
![[備忘録] Streamlitで作る便利な入力補完機能！ - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/ed98541cda441360280f2a3c08e563e3f97f078a/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Farticle-ogp-background-afbab5eb44e0b055cce1258705637a91.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnMzLWFwLW5vcnRoZWFzdC0xLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkZxaWl0YS1pbWFnZS1zdG9yZSUyRjAlMkYyNjQ4MDY5JTJGMGU0YTU4OTYzNzI5ZTIyYjkwODM5NDY4YjkzYWNkMGNmNWM4YWFhOCUyRmxhcmdlLnBuZyUzRjE2NTE1ODc2MzQ_aXhsaWI9cmItNC4wLjAmYXI9MSUzQTEmZml0PWNyb3AmbWFzaz1lbGxpcHNlJmZtPXBuZzMyJnM9ZmQxZmIxNGYyM2JiYTE1NTZmMzQ4YmYxZGE3YzFmMjc%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253D4e21d6c99ffd21130be46a8d859f162c%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk2MCZoPTMyNCZ0eHQ9JTVCJUU1JTgyJTk5JUU1JUJGJTk4JUU5JThDJUIyJTVEJTIwU3RyZWFtbGl0JUUzJTgxJUE3JUU0JUJEJTlDJUUzJTgyJThCJUU0JUJFJUJGJUU1JTg4JUE5JUUzJTgxJUFBJUU1JTg1JUE1JUU1JThBJTlCJUU4JUEzJTlDJUU1JUFFJThDJUU2JUE5JTlGJUU4JTgzJUJEJUVGJUJDJTgxJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmdHh0LXBhZD0wJnM9OTc0Yjk4OGNiOGIwZDhiODAwMjZhMzA0ZmFjMDI2NTk%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBUYWRhdGFrYV9UYWthaGFzaGkmdHh0LWNvbG9yPSUyMzFFMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtcGFkPTAmcz01YWM4MmFhMTM4Y2ZkZDI1MzAyNzNkMmI1YzJiNDBhMQ%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D78dcb5a37c1f3163fbce0cffcaccc576)
The Llama 4 herd: The beginning of a new era of natively multimodal AI innovation
The Llama 4 herd: The beginning of a new era of natively multimodal AI innovation We’re sharing the first models in the Llama 4 herd, which will enable people to build more personalized multimodal experiences.Llama 4 Scout, a 17 billion active parameter model with 16 experts, is the best multimodal model in the world in its class and is more powerful than all previous generation Llama models, whil
宇宙に浮かぶ神秘的な森、ライマンαの森：その定義、観測、そして宇宙論における重要性 - 数物外縁研究所(v・∇)v
広大な宇宙には多くの謎が散りばめられています。その中でも、遥か彼方から届く光に描かれた不思議な模様、まるで木々が密集した森のようなものがあります。この現象は「ライマンαの森」として知られています。この記事では、ライマンαの森が一体何であるのか、どのように観測されるのか、そして宇宙研究においてどのような重要な役割を果たしているのかについて、詳しくご紹介します。ライマンαの森が織り成す宇宙の深遠な物語を通して、その魅力と重要性を深く解説していきます。 ライマンαの森とは？基本的な定義と特徴 ライマンα線の基礎：水素原子からの光 宇宙に広がる吸収の影：ライマンαの森の出現 無数の線が織りなす森：その特徴的なスペクトル なぜ重要なのか？宇宙論におけるライマンαの森の立ち位置 どのように観測するのか？観測の目と道具 遠くの光を捉える目：高赤方偏移クエーサーの利用 宇宙を見るための望遠鏡：地上と宇宙の
LLMでマインドマップを作る方法
ふと、マインドマップを作りたくなったので調べてみました。なるべく長く使えそうな汎用的な手法を書いておきます。 Markmapを使う ChatGPTをはじめとして、大体のLLMで使えると思います。プロンプトは以下のような感じ。 # からあげの作り方 ## 材料 - 鶏もも肉（約500g） - 醤油（大さじ2） - 酒（大さじ2） - みりん（大さじ1） - すりおろしにんにく（1片） - すりおろししょうが（1片） - 片栗粉（適量） - 小麦粉（適量） - 揚げ油（適量） ## 下ごしらえ - 鶏肉を一口大に切る - 調味料を混ぜる - 醤油 - 酒 - みりん - にんにく - しょうが - 鶏肉を調味料に漬ける（30分〜1時間） ## 衣をつける - 漬けた鶏肉の水気を軽く切る - 片栗粉と小麦粉を混ぜてまぶす - サクサクにしたい場合：片栗粉多め ## 揚げる - 油を170〜180
部屋にパーソナルサイネージが欲しいんです。 常人はそんな事を思わない。だけど我々は常人ではないのだ。 異常者ならば1つや2つ余ってる液晶ディスプレイを使って、お部屋用のパーソナルサイネージを作ろうという試みです。 本体側にはraspberrypiのMagicMirror2を使います。 必要なもの 余っている液晶テレビか液晶ディスプレイ (フルHD・32インチ以上だとエクセレントです) raspberrypi (この記事中ではPI3、PI4を想定しています) microSDXCカード(私は64GB、だけどそんなにいらない) 他には、無線ネットワーク環境と設定を行うPCが必要になります。(TeraTerm、WinSCPあたりを使う) あと超最低限でいいのでVI触れること。a/e/x/ddに:wq!と:q!わかればいける。しらんけど。 1.OSをいれるまで Raspberry Pi Imager
論文紹介 - 世界基盤モデルCosmos
Diffusionモデルの仕組み 動画を潜在ベクトル(Cosmos TokenizerのCV8x8x8など)にエンコード そこに段階的にガウスノイズを加え、ノイズ除去しながら最終的に復元→動画生成 3Dパッチ化により、(時間×高さ×幅)を一定単位でまとめて計算効率を確保 RoPEを活用して、フレームレートや解像度を変更しても整合性をある程度維持 学習時は画像データや動画データを交互に使い、大量かつ多様なデータを効果的に学習しています。 Autoregressiveモデルの仕組み 動画を離散トークン化 例えば、8×16×16の圧縮率でCVAE/VQ-VAEのように動画をトークンへ変換 次フレーム予測タスク 過去フレームトークン列 → 次フレームトークンを一つずつ推定し、順に生成 テキスト条件 T5などでエンコードした文字情報をクロスアテンションで条件付けを行うことで、テキストプロンプトに従っ
1. Research Bot「OpenAI Agents SDK」でシンプルな「Deep Research」クローンを実装します。処理の流れは、次のとおりです。 (1) ユーザーが 研究テーマ を入力 (2) planner_agent でWeb検索のプランを作成。 プランは検索クエリのリストです。 (3) search_agent で検索クエリを実行。 Web検索ツールを使用して検索して結果を要約します。これらは並行して実行されます。 (4) writer_agent でレポートを作成。 ファイル構成は、次のとおりです。 ・research_bot ・main.py ・manager.py ・printer.py ・agents ・planner_agent.py ・search_agent.py ・writer_agent.py 2. コードの解説2-1. main.py「何を研究し
Oracle privately confirms Cloud breach to customers
Oracle has finally acknowledged to some customers that attackers have stolen old client credentials after breaching a "legacy environment" last used in 2017, Bloomberg reported. However, while Oracle told clients this is old legacy data that is not sensitive, the threat actor behind the attack has shared data with BleepingComputer from the end of 2024 and posted newer records from 2025 on a hackin
Rails: Hotwire Nativeで作るネイティブモバイルアプリ: iOS編（3）ブリッジコンポーネント（翻訳）｜TechRacho by BPS株式会社
概要 原著者の許諾を得て翻訳・公開いたします。 英語記事: Up and Running with Hotwire Native iOS 3 - Bridge Components | William Kennedy 原文公開日: 2024/11/07 原著者: William Kennedy 日本語タイトルは内容に即したものにしました。 従来Turbo NativeとStradaと呼ばれていたものは、現在はHotwire Nativeに統合されました。 参考: Hotwire Native: Hotwire Native is a web-first framework for building native mobile apps. Rails: Hotwire Nativeで作るネイティブモバイルアプリ: iOS編（1）（翻訳） Rails: Hotwire Nativeで作るネイテ
How to speak directly on Robinhood? - Paste text,images,html and share with anyone
https://support.google.com/phoneapp/thread/335164128?hl=en&sjid=2199908216005729914-NC
和歌文学テキストデータ構築計画
和歌文学 テキストデータ構築計画 Waka Literature Text Data Construction Project 本文研究はあらゆる古典文学研究の基盤です。国内外の古典籍のデジタル公開が進み、大量の古典籍の情報が手軽に得られるようになりました。それらのなかにはこれまで知られていない伝本も含まれています。つまり、和歌のみならず、現在疑われることなく使用されることもある古典文学作品の本文を、今一度検討する時機が到来していると言えるでしょう。デジタル時代を迎え、これまでの紙媒体やＰＤＦ公開を前提とした本文と、今後のデジタル公開を前提とした本文の提示方法は異なってしかるべきです。そこでこのサイトでは、ＴＥＩ（Text Encoding Initiative）ガイドラインに則って構築した和歌文学のテキストデータを公開します。良い論文や注釈に恵まれるかどうかは、古典の存続にも影響を及ぼす
About eTextPad - Best online Notepad eTextPad is a best free online notepad where you can store any text online for easy sharing. The idea behind the site is to make it more convenient for people to share large amounts of text online.
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なぜ耳が聞こえない人のくしゃみは「無音」なのか？ 「くしゃみの文化」が面白い - ナゾロジー
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