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  • postgres.new: In-browser Postgres with an AI interface

    Introducing postgres.new, the in-browser Postgres sandbox with AI assistance. With postgres.new, you can instantly spin up an unlimited number of Postgres databases that run directly in your browser (and soon, deploy them to S3). Each database is paired with a large language model (LLM) which opens the door to some interesting use cases: Drag-and-drop CSV import (generate table on the fly) Generat

      postgres.new: In-browser Postgres with an AI interface
    • Notion導入について(前編) - BASEプロダクトチームブログ

      はじめに 本記事はBASE アドベントカレンダー 2023の5日目の記事です。 こんにちは!BASE株式会社でエンジニアをしている田中です。 Creative Time1 Groupに所属し、主にBASEのBackOffice領域の機能開発を担当しています。 BASEでは、社内でのドキュメント管理の課題解決に向けて、2023年2月頃からツールをKibelaからNotionに移行しようという検証が始まりました。 この記事では、どのようにしてKibelaの記事をNotionに移行したのかや、移行の際に困ったポイントを紹介していこうと思います。 Notion導入にあたっての詳しい経緯や課題などについては、12/6公開予定のbonさんによる「Notion導入について(後編)」にて紹介予定です。 Kibelaのエクスポート機能とNotionのインポート機能 Kibelaには記事のエクスポート機能があ

        Notion導入について(前編) - BASEプロダクトチームブログ
      • 要素を非活性にするのに、まさか disabled を使ってないよね? - Qiita

        はじめに フロントエンドエンジニアのみなさん、 要素を非活性にする際、disabled=trueを使っていませんか? アクセシビリティ的にそのやり方は良くないです。 最近、アクセシビリティに配慮したアプリケーションの開発に携わっています。 その中でシニアエンジニアから頂いたフィードバックについて共有したいと思います。 結論 disabled=true ではなく aria-disabled=true を使う disabledの場合 disabledが付与されている要素はフォーカスができません。 そのため、キーボードを用いて操作しているユーザーにとって、 要素の存在を認知しにくいものにしてしまいます。 (フォーカスできない要素は存在しない要素とほぼ同義だから) ちなみにテキストフィールドをdisabledにすると上記のように、ボタンのフォーカスがスキップされ、スクリーンリーダーでも検知すること

          要素を非活性にするのに、まさか disabled を使ってないよね? - Qiita
        • 『劇場総集編ぼっち・ざ・ろっく! Re:』喜多郁代役・長谷川育美インタビュー「この結束バンドという形態がめちゃくちゃ幸せで大好き」

          『劇場総集編ぼっち・ざ・ろっく! Re:』喜多郁代役・長谷川育美インタビュー「この結束バンドという形態がめちゃくちゃ幸せで大好き」 極度の人見知りで陰キャな少女・後藤ひとりと、彼女がメンバーとして加入する4人組バンド・結束バンドの活動と成長を描くTVアニメ『ぼっち・ざ・ろっく!』。2022年に放送されて一躍話題作となった本アニメを再編集した劇場総集編の前編『劇場総集編ぼっち・ざ・ろっく! Re:』が、映画館で大ヒット公開中。リスアニ!では、後藤ひとり役・青山吉能のインタビューに続き、今回は結束バンドのメインボーカリスト・喜多郁代役の長谷川育美に、映画に期待するポイントや主題歌である新作曲のエピソード、そしてこれまでのステージから得てきた経験をもとに夏からのライブへ向かう意気込みを聞いた。 INTERVIEW & TEXT BY 日詰明嘉 OP・EDを飾る結束バンドの新曲2曲「上位に食い込む

            『劇場総集編ぼっち・ざ・ろっく! Re:』喜多郁代役・長谷川育美インタビュー「この結束バンドという形態がめちゃくちゃ幸せで大好き」
          • LLMエージェントのデザインパターン、Agentic Design Patternsを理解する

            「Agentic Design Patterns」と呼ばれるLLMベースのAIエージェント(以下、LLMエージェント)の4つのデザインパターンについて紹介します。 まず、「Agenticワークフロー」について説明し、続いて4つのデザインパターンを説明します Agentic Design Patterns Part 1 Agentic Design Patterns Part 2, Reflection Agentic Design Patterns Part 3, Tool Use Agentic Design Patterns Part 4, Planning Agentic Design Patterns Part 5, Multi-Agent Collaboration 動画もあります。 LLMエージェントについての説明は省略しているため、エージェントについて初見の方は以下記事をお勧

              LLMエージェントのデザインパターン、Agentic Design Patternsを理解する
            • LLMを活用した大規模商品カテゴリ分類への取り組み | メルカリエンジニアリング

              こんにちは、メルカリの生成AIチームで ML Engineer をしている ML_Bear です。 以前の記事[1]では商品レコメンド改善のお話をさせていただきましたが、今回は、大規模言語モデル (LLM) やその周辺技術を活用して30億を超える商品のカテゴリ分類を行なった事例を紹介します。 ChatGPTの登場によりLLMブームに火がついたということもあり、LLMは会話を通じて利用するものだと認識されている方が多いと思いますが、LLMが有する高い思考能力はさまざまなタスクを解決するためのツールとしても非常に有用です。他方、その処理速度の遅さや費用は大規模なプロジェクトでの活用にあたっての障壁となり得ます。 本記事では、こうしたLLMの課題を克服するためにさまざまな工夫を施し、LLM及びその周辺技術のポテンシャルを最大限に引き出して大規模商品データのカテゴリ分類問題を解決した取り組みについ

                LLMを活用した大規模商品カテゴリ分類への取り組み | メルカリエンジニアリング
              • LangChain への OpenAIのRAG戦略の適用|npaka

                以下の記事が面白かったので、かるくまとめました。 ・Applying OpenAI's RAG Strategies 1. はじめに「Open AI」はデモデーで一連のRAG実験を報告しました。評価指標はアプリケーションによって異なりますが、何が機能し、何が機能しなかったかを確認するのは興味深いことです。以下では、各手法を説明し、それぞれを自分で実装する方法を示します。アプリケーションでのこれらの方法を理解する能力は非常に重要です。問題が異なれば異なる検索手法が必要となるため、「万能の」解決策は存在しません。 2. RAG スタックにどのように適合するかまず、各手法をいくつかの「RAGカテゴリ」に分類します。以下は、カテゴリ内の各RAG実験を示し、RAGスタックに配置する図です。 3. ベースライン距離ベースのベクトルデータベース検索は、クエリを高次元空間に埋め込み(表現)し、「距離」に基

                  LangChain への OpenAIのRAG戦略の適用|npaka
                • GIMPで画像生成AIを使えるようにしてNPUでの処理も可能にするOpenVINOプラグイン「OpenVINO AI Plugins for GIMP」レビュー

                  Intel製CPU搭載を搭載したPCでGPUなしでもStable Diffusionを用いた画像生成を可能にするGIMP用プラグイン「OpenVINO AI Plugins for GIMP」がGitHubに公開されています。特徴的なのは、AIの演算処理に特化したプロセッサ「NPU」に対応しており、NPUを使った画像生成が可能だという点。ちょうどNPUを搭載したXPS 13とXPS 14をDellから借りていたので、導入から実際に使うところまでをまとめてみました。 GitHub - intel/openvino-ai-plugins-gimp: GIMP AI plugins with OpenVINO Backend https://github.com/intel/openvino-ai-plugins-gimp/tree/main ◆目次 1:導入方法 2:使い方 ◆1:導入方法 使

                    GIMPで画像生成AIを使えるようにしてNPUでの処理も可能にするOpenVINOプラグイン「OpenVINO AI Plugins for GIMP」レビュー
                  • 広島市長、教育勅語に「民主主義的な発想ある」との見解 研修で引用:朝日新聞デジタル

                    ","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下(中⑤企画)パーツ=1541 -->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下(中⑥デジ編)パーツ=8826 --><!-- /news/esi/ichikiji/c6/default.htm -->","naka6Sp":"<!-- BFF3053 SP記事下(中⑥デジ編)パーツ=8826 -->","adcreative72":"<!-- BFF920 広告枠)ADCREATIVE-72 こんな特集も -->\n<!-- Ad BGN -->\n<!-- dfptag PC誘導枠5行 ★ここから -->\n<div class=\"p_infeed_list_wrapper\" id=\"p_infeed_list1\">\n <div class=\"p_infeed_list\">\n <div class=\"

                      広島市長、教育勅語に「民主主義的な発想ある」との見解 研修で引用:朝日新聞デジタル
                    • GoとGCSで100GBの巨大zipファイルを展開する | Re:Earth Engineering

                      はじめに ファイルをアップロードすることができる機能を持ったWebアプリケーションやクラウドサービスは世の中に多数あります。しかし、アップロードしたzipファイルを自動で展開(解凍)してくれて、中身のファイルが閲覧できる機能を持ったサービスは、あまり多くはないかもしれません。 もし、Google Cloud上で、zipファイルをアップロードし自動的に展開してGCSに配置するシステムを作るとしたら、どうやって実現すればよいでしょうか。たとえ100GBのzipファイルでも問題なく展開できるようにするには? そんな難題に挑み、GCSにアップロードされた100GB級のzip/7zファイルを自動的に展開することができるシステムをGoで実装し、プロダクションレベルで実現しました。その技術について解説します。 背景 PLATEAU VIEWの画面 Eukaryaでは、国土交通省が主導しているProjec

                        GoとGCSで100GBの巨大zipファイルを展開する | Re:Earth Engineering
                      • Yu Gothic UIに text-spacing-trim を適用するとバグる

                        halt と hmtx を見る Windows に標準搭載される Yu Gothic UI や游ゴシックには、GPOS テーブルに halt 機能タグが含まれている。 halt 機能タグの正式名称は「字幅半角メトリクス」であり、全角の約物を半角として扱う際などに位置を補正する役割を持つ。text-spacing-trim プロパティの実装においても、この halt の値を見て文字詰めを決定している。 TTX(fontTools が提供する解析ツール)を用いて、Yu Gothic UI/游ゴシック の halt と hmtx(水平方向のレイアウト情報)を値をダンプしてみる。 ttx -t GPOS YuGothicUI-Regular.ttf ttx -t GPOS YuGothic-Medium.ttf ttx -t hmtx YuGothicUI-Regular.ttf ttx -t h

                          Yu Gothic UIに text-spacing-trim を適用するとバグる
                        • サーバレスにおけるRustについて - NTT Communications Engineers' Blog

                          この記事は、 NTT Communications Advent Calendar 2023 22日目の記事です。 はじめに こんにちは、イノベーションセンターの鈴ヶ嶺です。普段は、クラウド・ハイブリッドクラウド・エッジデバイスなどを利用したAI/MLシステムに関する業務に従事しています。 本記事は、各クラウドベンダーのサーバレスにおけるプログラミング言語Rustについて調査・比較した結果を紹介します。 まず初めにサーバレスでRustを利用するメリットをエネルギー効率の観点から説明し、次に各クラウドベンダーの関連記事をピックアップします。 さらに、それぞれのクラウドでRustを使ったサーバレスアプリの代表的な作成方法を紹介して比較します。 Rustのエネルギー効率 Rustは、次の公式ページでも宣伝している通りパフォーマンスを強くアピールしています。 Rustは非常に高速でメモリ効率が高く

                            サーバレスにおけるRustについて - NTT Communications Engineers' Blog
                          • SQLite Wasm + OPFSで簡単アプリ化!ビジネスに活かすWasmとWeb技術

                            Wasmでお金を稼げるプロダクトは作れるのか? こんにちは。私は技術者としてはかなりミーハーな部類に入ります。 そんなミーハーな私は盛り上がっている分野についてはとりあえず触ってみたい欲が先行します。 ここ数年で盛り上がっている分野といえば色々とありますが、例えばWasmはソフトウェアエンジニア界隈を中心に盛り上がっている分野の一つとして数えてもよいでしょう。 私自身Webフロントエンド開発なども行っているため、分野的にもWasm、そしてWasmを活用した事例などは気になるところです。 ところでこういった気になる分野の技術については、なるべくビジネス的にも機能する形で落とし込みたいと常日頃考えています。 つまり その技術を使うことでお金を得ることができる という状況で使いたいのです。 これは私の性格的な部分が大いに影響していると思いますが、趣味的な用途でしかその技術を利用しない場合、ちょっ

                              SQLite Wasm + OPFSで簡単アプリ化!ビジネスに活かすWasmとWeb技術
                            • Dify で RAG を試す|npaka

                              1. RAG「RAG」(Retrieval Augmented Generation) は、最新の外部知識の習得とハルシネーションの軽減という、LLMの2つの主要課題に対処するためのフレームワークです。開発者はこの技術を利用して、AI搭載のカスタマーボット、企業知識ベース、AI検索エンジンなどをコスト効率よく構築できます。これらのシステムは、自然言語入力を通じて、さまざまな形態の組織化された知識と相互作用します。 下図では、ユーザーが「アメリカの大統領は誰ですか?」と尋ねると、システムは回答のためにLLMに質問を直接渡しません。代わりに、ユーザーの質問について、知識ベース (Wikipediaなど) でベクトル検索を実施します。意味的な類似性マッチングを通じて関連するコンテンツを見つけ (たとえば、「バイデンは現在の第46代アメリカ合衆国大統領です...」)、LLMに発見した知識とともにユ

                                Dify で RAG を試す|npaka
                              • 古いMacBookでディスクが容量足りなくなったので、外付けSSDにOSインストールして使ったら快適になった

                                古いMacBookでディスクが容量足りなくなったので、外付けSSDにOSインストールして使ったら快適になったという話を記載します。 私のMacBookは「Retina, 13-inch, Early 2015」です。 ディスク容量は121GBです。 ディスク容量が足りません。必要なファイルを外付けSSDに移動したり、不要なファイルを削除したりして、ディスク容量を空ける日々を送っていませした。 そろそろ、買い替えようかな、でもお金ないな〜という日々です。 そんな中、SSDにOSインストールして使えばいいじゃんと思いつきました! 実際にやってみたので、手順を書いておきます。 では、外付けSSDにOSインストールして、MacBookを使う方法を記載してきます。 外付けSSDにOSインストールして、MacBookを使う方法 まず、私が使用しているMacBookとSSDについて記載します。 使用した

                                  古いMacBookでディスクが容量足りなくなったので、外付けSSDにOSインストールして使ったら快適になった
                                • UTF-8 の BOM について - 将棋プログラミング

                                  1.はじめに UTF-8 の文字コードのファイルには、BOM (Byte Order Mark) がある場合とない場合がある。 Unicode の規格では、BOM は、推奨されないが、許容されている。 ja.wikipedia.org 今回、必要があり、色々な OS や言語で、UTF-8 の文字コードのファイルを作成した時、BOM が記録されるか、されないか、を調べた。 2.色々な OS や言語での BOM 2.1 Windows 10, Visual Studio, C++, _wfopen (_tfopen) // Visual Studio 2005 以降 保存 FILE *fp = _wfopen(name, _ L"w, ccs=UTF-8"); if (fp == NULL) { // エラー処理 } fwprintf_s(fp, L"ABC漢字123\n"); fclose(

                                  • 【LLMの研究者向け】400本を超えるLLMに関する論文のリストを公開・更新しています - Qiita

                                    自身の研究のためにLLMに関する論文を表形式でまとめています。 このレポジトリでは特にさまざまな分野の論文を表にする(Comprehensive)ことを目的としています。具体的には以下のキーワードに注目しています。 CoT / VLM / Quantization / Grounding / Text2IMG&VID / Prompt / Reasoning / Robot / Agent / Planning / RL / Feedback / InContextLearning / InstructionTuning / PEFT / RLHF / RAG / Embodied / VQA / Hallucination / Diffusion / Scaling / ContextWindow / WorldModel / Memory / ZeroShot / RoPE / Spe

                                      【LLMの研究者向け】400本を超えるLLMに関する論文のリストを公開・更新しています - Qiita
                                    • Pythonのセキュリティ関連ライブラリを試してみました。 - Qiita

                                      今回は問題なしと判定されていますが、役に立ちそうなので常に利用し続けたいですね。 公式ページ 2. pylint PyLintはコードの品質とセキュリティを向上させるための静的解析ツール。スタイルガイドに従ったコードを書きやすくし、潜在的なバグを早期発見に役立つようです。 インストール・実行結果 # pip3 install pylint # pylint main.py ************* Module main main.py:10:0: C0301: Line too long (114/100) (line-too-long) main.py:97:0: C0305: Trailing newlines (trailing-newlines) main.py:1:0: C0114: Missing module docstring (missing-module-docst

                                        Pythonのセキュリティ関連ライブラリを試してみました。 - Qiita
                                      • Google Colab で Gemini API を試す|npaka

                                        「Google Colab」で「Gemini API」を試したので、まとめました。 1. Gemini API「Gemini API」は、「Google DeepMind」が開発したマルチモーダル大規模言語モデル「Gemini」を利用するためのAPIです。 3. Gemini API の準備Colabでの「Gemini API」の準備手順は、次のとおりです。 (1) パッケージのインストール。 # パッケージのインストール !pip install -q -U google-generativeai(2) 「Google AI Studio」からAPIキーを取得し、Colabのシークレットマネージャーに登録。 キーは「GOOGLE_API_KEY」とします。 import google.generativeai as genai from google.colab import userd

                                          Google Colab で Gemini API を試す|npaka
                                        • RustとDioxusで投稿アプリのSPAを作ってみよう

                                          Dioxusの概要 Dioxus(ディオクサス)は、Dioxus Labsによるクロスプラットフォーム対応のアプリを構築できるRustライブラリです。移植性が高く(portable)、高性能で(performant)、人間工学に基づいた(ergonomic)設計が特徴とされています。Dioxusでは、単一のコードで以下のプラットフォームで動作するアプリを開発可能です。 (1)Web WebAssembly技術を用いたSPA(Single Page Application)を開発できます。WebAssemblyについては@ITの連載「いろんな言語で試す、WebAssembly入門」で紹介しています。その第5回「RustでWebAssembly――「Rust and WebAssembly」を体験する」でRust and WebAssemblyを紹介しています。本記事の理解にWebAssemb

                                            RustとDioxusで投稿アプリのSPAを作ってみよう
                                          • 受験生の聖地「落ちない石」 壊した都会の大学生に住民執念の罰金刑:朝日新聞デジタル

                                            ","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下(中⑤企画)パーツ=1541 -->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下(中⑥デジ編)パーツ=8826 --><!-- Section BGN -->\n<div class=\"Section jukentokushu_naka6_list pc\">\n<div class=\"Title\">\n<h2><a href=\"https://www.asahi.com/edu/exam/\">受験ニュース</a></h2>\n<ul class=\"SubLink\" style=\"float:right;font-size:.8rem;\">\n<li class=\"Fst\"><a href=\"https://www.asahi.com/edu/kyotsu-exam/\">大学入学共通テストへ</a

                                              受験生の聖地「落ちない石」 壊した都会の大学生に住民執念の罰金刑:朝日新聞デジタル
                                            • ジャンプTOON マンガビューワ を支える Flutter の技術

                                              ジャンプTOON アプリチーム 2024 年新卒の西峰です。 5 月にサービスを開始した「ジャンプTOON」は、Flutter を採用し Android, iOS, iPadOS 向けのアプリを提供しています。 本記事では、ジャンプTOON モバイルアプリのために独自に開発されたマンガビューワについて紹介したいと思います。 マンガビューワとは マンガ作品を閲覧できる機能です。 本アプリでは、快適に縦マンガを閲覧いただけるよう、スクロールや拡大縮小操作に工夫を加えています。また、作品の転載防止のため、画面録画、ミラーリングの禁止機能も存在します。(本記事では解説しません) ビューワを自作した目的 本アプリではビューワ機能を自作していますが、その目的はいくつかあります。まず、柔軟に独自の機能を追加しやすくするためです。連続して話を読んだり、お気に入りやコメント、いいね、拡大縮小といった要件を全

                                                ジャンプTOON マンガビューワ を支える Flutter の技術
                                              • 「もう限界」国立大協会が異例の声明 光熱費と物価の高騰で財務危機:朝日新聞デジタル

                                                ","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下(中⑤企画)パーツ=1541 -->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下(中⑥デジ編)パーツ=8826 --><!-- /news/esi/ichikiji/c6/default.htm -->","naka6Sp":"<!-- BFF3053 SP記事下(中⑥デジ編)パーツ=8826 -->","adcreative72":"<!-- BFF920 広告枠)ADCREATIVE-72 こんな特集も -->\n<!-- Ad BGN -->\n<!-- dfptag PC誘導枠5行 ★ここから -->\n<div class=\"p_infeed_list_wrapper\" id=\"p_infeed_list1\">\n <div class=\"p_infeed_list\">\n <div class=\"

                                                  「もう限界」国立大協会が異例の声明 光熱費と物価の高騰で財務危機:朝日新聞デジタル
                                                • Amazon Connectでお問い合わせ内容をWhisper APIで文字起こしし、ChatGPTで要約して音声出力してみた(一次対応の無人化) | DevelopersIO

                                                  Amazon Connectでお問い合わせ内容をWhisper APIで文字起こしし、ChatGPTで要約して音声出力してみた(一次対応の無人化) はじめに Amazon Connectを使用して、お問い合わせ内容をOpenAIのWhisper APIで文字起こしとChatGPTで要約し、通話中に音声出力する方法をまとめました。 Connectで無人対応の場合、顧客からの発話を聞き取る方法としては、チャットボットサービスであるAmazon Lexもしくは、Kinesis Video Stream(KVS)で音声のストリーミングなどがあります。 Amazon Lexを利用する場合は、1度に15秒以上は聞き取ることができない点や文字起こしにはAmazon Transcribeを利用する制約があります。 今回は、文字起こしにWhisper APIを利用し、ChatGPTで要約した内容をConne

                                                    Amazon Connectでお問い合わせ内容をWhisper APIで文字起こしし、ChatGPTで要約して音声出力してみた(一次対応の無人化) | DevelopersIO
                                                  • BigQueryとGemini 1.5 Proによるラーメン店クチコミの定量分析 - G-gen Tech Blog

                                                    G-gen の神谷です。本記事では、Google Maps API から取得したラーメン店のクチコミデータに対する定量分析手法をご紹介します。 従来の BigQuery による感情分析の有用性を踏まえつつ、Gemini 1.5 Pro の導入によって可能となった、より柔軟なデータの構造化や特定タスクの実行方法を解説します。 分析の背景と目的 可視化イメージ 分析の流れとアーキテクチャ クチコミデータ取得と BigQuery への保存 API キーの取得 データ取得のサンプルコード クチコミ数の制限と緩和策 料金 感情分析とデータパイプライン Dataform の利点 Dataform を使った感情分析のパイプライン定義例 感情分析の結果解釈 ML.GENERATE_TEXT(Gemini 1.5 Pro) 関数を使用した高度な分析 ユースケースに応じた独自の評価観点によるクチコミの定量化

                                                      BigQueryとGemini 1.5 Proによるラーメン店クチコミの定量分析 - G-gen Tech Blog
                                                    • 第793回 自作のカーネルモジュールをRustで作る | gihyo.jp

                                                      第791回では基本的なカーネルモジュールの作り方とそれをDKMSに対応させる方法を紹介しました。今回はカーネルの新しい機能のひとつである「Rustでカーネルモジュールを作る方法」を紹介しましょう。 UbuntuカーネルにおけるRustの対応 Linuxカーネルでは、Kernel 6.1からプログラミング言語である「Rust」の機能が取り込まれました。これは「Rust for Linux」の成果で、カーネルの機能をC言語やアセンブラだけでなく、Rustでも書けるようにするというものです。メモリー安全性や強い静的型付けなどの特徴を取り込むことで、カーネルのセキュリティ問題の原因の多くを占めるメモリー関連の不具合に対して、一種の対策になることが期待されます。 あらゆるケースにおいてRustに置き換えられるというわけではありませんが、今後カーネルのコードを読み書きする上でC言語やアセンブラだけでな

                                                        第793回 自作のカーネルモジュールをRustで作る | gihyo.jp
                                                      • コンビニコーヒー「量増し」の不正行為 中学校長の懲戒免職は妥当か:朝日新聞デジタル

                                                        ","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下(中⑤企画)パーツ=1541 -->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下(中⑥デジ編)パーツ=8826 --><!-- /news/esi/ichikiji/c6/default.htm -->","naka6Sp":"<!-- BFF3053 SP記事下(中⑥デジ編)パーツ=8826 -->","adcreative72":"<!-- BFF920 広告枠)ADCREATIVE-72 こんな特集も -->\n<!-- Ad BGN -->\n<!-- dfptag PC誘導枠5行 ★ここから -->\n<div class=\"p_infeed_list_wrapper\" id=\"p_infeed_list1\">\n <div class=\"p_infeed_list\">\n <div class=\"

                                                          コンビニコーヒー「量増し」の不正行為 中学校長の懲戒免職は妥当か:朝日新聞デジタル
                                                        • 黄金温泉の国ジパング:温泉から超高効率で金を回収する特殊シートを開発! - 科学ニュースメディア!ナゾロジー

                                                          黄金の国ジパングの未来は温泉にあるのかもしれません。 海洋研究開発機構等の研究グループは、海底熱水鉱床において、原始的な藻の一種であるラン藻を利用した金の回収試験を行ったところ、1トン当たり約7グラムの金の回収に成功しました。 また、これと並行して、同グループは、秋田の玉川温泉でこの方法を用いた金の回収試験を行い、1トン当たり約30グラムの金の回収に成功しています。 世界の主要な金鉱山での採掘量が、1トンあたり3グラムから5グラム程度であることを考えると、驚異的な数値です。 この採集法は、温泉地で金を回収することを可能にするものであり、まさに藻を使った現代の錬金術と言えるかも知れません。 しかし、なぜラン藻には金を回収する力があったのでしょうか? 今回は前半で海底熱水鉱床からの回収試験、後半において温泉からの回収試験の結果を紹介したいと思います。 研究内容の詳細は『Nature』に掲載され

                                                            黄金温泉の国ジパング:温泉から超高効率で金を回収する特殊シートを開発! - 科学ニュースメディア!ナゾロジー
                                                          • 研究力支える科研費「倍増を」 100万人超所属の学会が署名開始へ:朝日新聞デジタル

                                                            ","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下(中⑤企画)パーツ=1541 -->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下(中⑥デジ編)パーツ=8826 --><!-- /news/esi/ichikiji/c6/default.htm -->","naka6Sp":"<!-- BFF3053 SP記事下(中⑥デジ編)パーツ=8826 -->","adcreative72":"<!-- BFF920 広告枠)ADCREATIVE-72 こんな特集も -->\n<!-- Ad BGN -->\n<!-- dfptag PC誘導枠5行 ★ここから -->\n<div class=\"p_infeed_list_wrapper\" id=\"p_infeed_list1\">\n <div class=\"p_infeed_list\">\n <div class=\"

                                                              研究力支える科研費「倍増を」 100万人超所属の学会が署名開始へ:朝日新聞デジタル
                                                            • 最新の Google Gemma モデルを MLX を使ってローカルでファインチューニング|alexweberk

                                                              今回は、最新の Google Gemma モデルを Apple Silicon に最適化されたライブラリ MLX を使ってローカルで実行したり、ファインチューニングしてみましたのでその手順を紹介します。 MLX 関連の情報はドキュメンテーションが分かりづらいものも多かったので色々試した経緯も共有しながら少しでも何かの参考になれば幸いです。 実際に使った Jupyter Notebook を Gist にアップロードしていますので、そちらも参考にしてください。 →Google Gemma モデルを MLX を使ってローカルでファインチューニング 事前準備必要なライブラリをインストールします。 また Apple Silicon 搭載の Mac が必要です。今回は M3 Max 128GB 搭載の MacBook Pro で実行しました。 !pip install -U mlx mlx_lm t

                                                                最新の Google Gemma モデルを MLX を使ってローカルでファインチューニング|alexweberk
                                                              • 生成AIグラビアをグラビアカメラマンが作るとどうなる?第17回:新技術をすぐ試せるComfyUIのインストール・使いかた (西川和久) | テクノエッジ TechnoEdge

                                                                ComfyUIが流行ってる?Stable Diffusionで生成AI画像を作る時、もっとも一般的なインターフェースはAUTOMATIC1111だろう。デファクトスタンダードと言ってもいいほどで、検索すると、インストール方法や使い方など、それこそ山盛り出てくる。 ところが最近、ComfyUIがちょっとした人気だ。以前軽くご紹介したが、カスタムNodeを組み合わせ自由にWorkflowを構築できる結構マニアックなアプリなのに何故? ComfyUI。カスタムNodeを接続してWorkflowを作る…と結構マニアックなアプリ。これは筆者が日頃使っているWorkflowの1つこれには理由があり、12月頃から以降、Stable Video Diffusion、Kohya's HiresFix、SDXL Turbo、LCM、FaceID、PhotoMaker、InstantID、様々なControlN

                                                                  生成AIグラビアをグラビアカメラマンが作るとどうなる?第17回:新技術をすぐ試せるComfyUIのインストール・使いかた (西川和久) | テクノエッジ TechnoEdge
                                                                • RAGで文書検索の精度を上げるには、複数の埋め込みモデルを使う

                                                                  株式会社ナレッジセンスは、生成AIやRAGを使ったプロダクトを、エンタープライズ向けに開発提供しているスタートアップです。本記事では、RAGの性能を高めるための「Router Retriever」という手法について、ざっくり理解します。 この記事は何 RAGを実装するエンジニアが困りがちなのは、大量の文書から「いかに、ソースとなる正しい文書を検索してくるか」という検索部分です。この記事では、そういった文書検索の精度を上げるための手法である「RouterRetriever」の論文[1]について、日本語で簡単にまとめたものです。 今回も「そもそもRAGとは?」については、知っている前提で進みます。確認する場合は以下の記事もご参考下さい。 (注:前提として、今回の手法はちょっとディープです。これまでRAGをやってきたエンジニアで、「RAGの文書検索って難しい」と感じたことがある方にだけ刺さる内容

                                                                    RAGで文書検索の精度を上げるには、複数の埋め込みモデルを使う