日本のウェブデザインの特異な事例
sabrinas.spaceより。 8週間もかからなかったはずのプロジェクト 日本のウェブデザインはどう違うのか? 2013年のRandomwireのブログ投稿で、著者(David)は、日本のデザインの興味深い相違点を強調しました。日本人はミニマリストのライフスタイルで海外に知られていますが、ウェブサイトは奇妙なほどマキシマリストです。ページには様々な明るい色(3色デザイン原則を破っている)、小さな画像、そして多くのテキストが使われています。2022年11月に撮影されたこれらのスクリーンショットで、自分の目で確かめて下さい。 ブログ投稿には、文化的専門家、デザイナー仲間、そして不満を抱く市民によって支持されている、考えられる理由がいくつか挙げられていました。 この理論が今でも正しいのか、また、もっと定量的なアプローチが可能なのか気になったのでやってみました。 私が見つけたもの 各国の最も人
Contents Command Line Interface Guidelines An open-source guide to help you write better command-line programs, taking traditional UNIX principles and updating them for the modern day. Authors Aanand Prasad Engineer at Squarespace, co-creator of Docker Compose. @aanandprasad Ben Firshman Co-creator Replicate, co-creator of Docker Compose. @bfirsh Carl Tashian Offroad Engineer at Smallstep, first e
日本株3700社以上を分析。yfinance x「わが投資術」株式スクリーニングアプリを作った話（バイブコーディング）
いきなりですが。 海外旅行したり働き始めたりすると、日本の良さが身に染みたと感じた人は多いんじゃないでしょうか？ なんかとりあえず外で働いてみたいと思っていましたが、今はいつ戻るかと考える日々です。（とにかく温泉に入りたい） また色々と各国を回る中で、日本企業ってアジア圏や他の国にもかなり進出してるんだなぁと実感しました。（そりゃそう） そんなこんなで日本株に興味を持ち 昨年にわが投資術を購入して実践し始めました。（まだ初めて一年目なので成績はわかりません。。。が、マイナスは無し） 自分でバフェットコードや Claude mcp-yfinance などを利用しながらスクリーニングしてみましたが、毎回決算が出るたびに手動とチャット相手にあるのも何かなぁ。と思いまして。 じゃあ自動収集とスクリーニング用のアプリ作ってみよう(vibe coding) そんなノリから、日本株全銘柄を自動収集・簡易
This is The Entire Computer Science Curriculum in 1000 YouTube Videos
This is The Entire Computer Science Curriculum in 1000 YouTube Videos In this article, we are going to create an entire Computer Science curriculum using only YouTube videos. The Computer Science curriculum is going to cover every skill essential for a Computer Science Engineer that has expertise in Artificial Intelligence and its subfields, like: Machine Learning, Deep Learning, Computer Vision,
Published on December 14, 2020 · Updated on December 16, 2020 Bash scripts. Almost anyone needs to write one sooner or later. Almost no one says “yeah, I love writing them”. And that’s why almost everyone is putting low attention while writing them. I won’t try to make you a Bash expert (since I’m not a one either), but I will show you a minimal template that will make your scripts safer. You
1. ファインチューニングの利点ファインチューニングの利点は、次のとおりです。 (1) プロンプトよりも高品質な応答 (2) プロンプトに収まりきらないより多くの例の適用 (3) プロンプトの短縮によるトークン数 (コスト) の節約 (4) プロンプトの短縮による処理時間の短縮 モデルは膨大な量のテキストで事前学習されており、このモデルを効果的に利用するため、プロンプトに手順や応答の例を指定する手法が使われます。この例を使用してタスクの実行方法を示すことを「Few-Shot」と呼びます。 ファインチューニングで、プロンプトに収まりきらないより多くの例で学習することにより、さまざまなタスクでより良い結果を達成できるようになります。プロンプトに多くの例を指定する必要はなくなります。これによりトークン (コスト) が節約され、処理時間も短縮されます。 2. ファインチューニングの使用料金ファイン
こんにちは、エムスリーエンジニアリンググループ、コンシューマチームの園田です。本記事では、外部サービスとAIエージェントの連携を可能にするMCPプロトコルについて、技術検証の実装例を交えてお話しします。 1. MCPとは（ざっくり） MCP（Model Context Protocol）とは、Anthropic社によって策定されたAIエージェントが外部サービスから情報を参照したり連携することを目的としたプロトコルです。 「MCPサーバー」は、GitHubやPostgreSQLといったリソースをMCPで喋れるように変換してあげるプロキシのようなサーバーです。 Claude DesktopやCursorなどはMCPクライアントの機能があり、GitHubなどのMCPサーバーを利用してナレッジとして利用したり、プルリクエストの作成なども行えます。 Introduction - Model Cont
こんにちは。ChatGPTでこんなもの作ってみましたっていう記事です。 できる事 ・Kindleを全ページ自動で画面スクショ ・スクショ画像からOCRで文字起こし ・ドキュメントにしてGoogleDriveに自動アップロード ・ついでにPDFファイルとTXTファイルも作成 ・スクショデータは全削除 ・生成されるファイルの名前はOCRの最初の10文字を設定 記事内で生成したコード全文とMacで実際に動かすまでの手順の解説を載せてます。こういうことやってみたかったという人はぜひ試してみてください。 参考までに 私は非エンジニア。素人と言っても全く問題ない程度の知識しかないので、そんな人でもこんなことできたよってことが伝わる一つの例になればいいなと思っている。 ※Amazon Kindkeの利用規約と著作権法をざっと確認して、「私的利用の複製」の範囲っぽいことは確認済み。違ってたらごめんなさい。
MCPでLLMに行動させる - Terraformを例とした tfmcp の紹介 - じゃあ、おうちで学べる
はじめに こんにちは！今回は、私が最近開発した tfmcp というツールを紹介します。これは Terraform を LLM（大規模言語モデル）から操作できるようにするツールで、Model Context Protocol (MCP) を活用しています。 github.com このブログが良ければ読者になったり、GitHub リポジトリにStarをいただけると開発の励みになります。nwiizoをフォロワーしてくれるのもありがたいです。より良いツール開発のためのフィードバックもお待ちしています！ MCP とは何か？ 記事を始める前に、まず MCP (Model Context Protocol) について簡単に説明しましょう。MCP についてより詳しい情報は、公式ドキュメント modelcontextprotocol.io や Anthropic の Model Context Protoc
お近づきになりたい人向けシリーズです。 いろいろなトピックを詰め込みましたが、「これら全部を知らないといけない」のようなつもりではなく、いろいろなことを知るきっかけになったらいいなという気持ちなので、あまり身構えずにちょっとずつ読んでもらえたらうれしい気がします。 まえがき 予備知識 規格 用語 精度という語について 記法 表現について 有限値の表現について エンコードについて 丸めについて よくある誤差や勘違いの例 0.1 = 1 / 10? 0.1 + 0.2 = 0.3? 整数の誤差 Rump’s Example 基本的な誤差評価 用語に関して 実数の丸め 有理数の丸め 基本演算の丸め 差について 複数回の演算 補題たち 桁落ちについて Re: Rump’s example 融合積和 数学関数に関する式の計算 誤差の削減に関して 総和計算 数学関数の精度について 比較演算について 雑
Google Antigravity のスタートガイド | Google Codelabs
1. はじめに この Codelab では、IDE をエージェント ファーストの時代へと進化させるエージェント開発プラットフォームである Google Antigravity（以降、このドキュメントでは Antigravity と表記）について説明します。 行を自動補完するだけの標準的なコーディング アシスタントとは異なり、Antigravity は、計画、コーディング、ウェブの閲覧まで行う自律型エージェントを管理するための「ミッション コントロール」を提供し、構築を支援します。 Antigravity は「エージェント ファースト」のプラットフォームとして設計されています。これは、AI がコードを記述するツールではなく、人間の介入を最小限に抑えながら、複雑なエンジニアリング タスクの計画、実行、検証、反復処理を行うことができる自律的なアクターであることを前提としています。 学習内容 An
はじめに 対象イベント 読み方、使い方 Remote Code Execution(RCE) 親ディレクトリ指定によるopen_basedirのバイパス PHP-FPMのTCPソケット接続によるopen_basedirとdisable_functionsのバイパス JavaのRuntime.execでシェルを実行 Cross-Site Scripting(XSS) nginx環境でHTTPステータスコードが操作できる場合にCSPヘッダーを無効化 GoogleのClosureLibraryサニタイザーのXSS脆弱性 WebのProxy機能を介したService Workerの登録 括弧を使わないXSS /記号を使用せずに遷移先URLを指定 SOME(Same Origin Method Execution)を利用してdocument.writeを順次実行 SQL Injection MySQ
Difyって何？ 少し前から話題の、プログラミングなしで生成AIアプリケーションを開発できるOSSです。 「Dify すごい」 でSNSを検索すると、驚き屋さんがみんな驚いています。このゴールデンウィークはAmazon BedrockとDifyの話題でもちきりでしたね。 元々は「GPTビルダーのOSS版ね。はい解散」という感じだったのですが、最近追加された「ワークフロー」機能がすごく便利のようです。 ちょっとしたアプリなら、ローコードで簡単に作れてしまうとのこと。 最近は自分でPCやサーバー準備して動かさなくても、SaaS版が公式から準備されたようです。無料プランもあります。 やってみた サインアップ 公式サイト右上の「Get Started」からサインアップします。 GitHub連携すると、いきなり開発画面に辿り着きました！いいUX。 「（いち？）から作成」よりワークフローを作ってみまし
「Postgres で試した？」と聞き返せるようになるまでもしくはなぜ私は雰囲気で技術を語るのか？ — Just use Postgres 読書感想文 - じゃあ、おうちで学べる
はじめに 「Just use Postgres」という言葉を初めて聞いたのは、いつだったか覚えていません。Twitter か Hacker News か、あるいは社内の Slack か。どこで聞いたにせよ、私の反応は決まっていました。「また極端なことを言う人がいる」と。 「それ、〇〇でもできますよ」——この手のフレーズはもう100回は聞いてきました。そして大抵の場合、その〇〇は専用ツールに置き換えられていきます。技術が専門分化していくのは自然な流れです。 全文検索なら Elasticsearch。時系列データなら InfluxDB。メッセージキューなら RabbitMQ。それぞれの分野に専門家がいて、専用のソリューションがあって、ベストプラクティスがあります。「とりあえず Postgres で」なんて、それは思考停止ではないか、と。でも、心のどこかで気になっていたんです。 www.mann
ついにBitNet Llama8Bが登場! CPUのみで爆速推論するLLM,BitNet.cpp｜shi3z
科学の世界では、それまでの常識が覆ることを俗に「パラダイムシフト」と呼ぶ。 しかし、もしもAIの世界にパラダイムシフトという言葉があるとしたら、今週の人類は一体何度のパラダイムシフトを経験しただろうか。 そのトドメの一撃とも言えるのが、BitNetのLlama8B版だ。 Lllama-8B構造で学習された最初のBitNetであり、全てを変えてしまうゲームチェンジャーでもある。CPUのみで秒間5-20トークンを出力する。超強力なLLM推論エンジンの出現だ。 BitNetとは、そもそも1.58ビットに相当する情報量で、本来は4ビット以上必要な大規模言語モデルの計算を劇的に高速化する技術である。 LLMの推論には通常は巨大な浮動小数点数(8ビットから16ビット)の、大量の乗算(掛け算)が必要なため、GPUなどの特殊な半導体を必要としていた。特にNVIDIAのGPUがこの目的にマッチしていたので今
動作環境 Python 3.12 ライブラリの使用バージョン gradio 5.34.2 anthropic 0.54.0 mcp 1.9.4 python-dotenv 1.1.0 仮想環境とライブラリインストール % cd mcp-host-with-gradio % python3 -m venv venv % source venv/bin/activate (venv) % pip install gradio anthropic mcp dotenv .envファイルの設定 AnthropicのAPIキーが必要です。APIキーの作成は以下を参考にしてください。APIの利用には料金がかかりますが、API従量課金であれば5ドルから始めることが可能です。 Claudeを使い始める -Anthropic .env ANTHROPIC_API_KEY=xxxxxxxxxxxxxxxxxx
プロンプトインジェクション対策: 様々な攻撃パターンから学ぶセキュリティのリスク - GMO Flatt Security Blog
はじめに こんにちは、GMO Flatt Security株式会社セキュリティエンジニアの石川(@ryusei_ishika)です。 近年、ChatGPT や Gemini などの大規模言語モデル（LLM）をはじめとする生成 AI の活用が急速に進んでいます。その一方で、これらの AI モデルに対する新たな攻撃手法である「プロンプトインジェクション」が注目を集めており、そのセキュリティリスクが問題視されています。 この記事では、プロンプトインジェクションが実際にどのような脅威となり得るのか、具体的な事例を交えながらそのリアルなセキュリティリスクを解説します。さらに、開発者や経営者が取るべき具体的な対策についても、分かりやすくご紹介します。 また、GMO Flatt Securityは日本初のセキュリティ診断AIエージェント「Takumi」や、LLMを活用したアプリケーションに対する脆弱性診
Cline＋ローカル版DeepSeek R1でAIコーディングを使い放題にする（高スペックマシン向け）｜しぴちゃん
しぴぴぴ！ Vtuberのしぴちゃん (https://www.youtube.com/@CP-chan) です。 配信ではゲームの話しかしてませんが、今回はAIに関する連載ということでローカル環境（手元のマシン）で動かせるAIの話をしていきます。 第一弾 DeepSeek R1をほぼ準備なしからローカルGPUで動かす 第二弾 本記事 Cline＋ローカル版DeepSeek R1でAIコーディングを使い放題にする（高スペックマシン向け） 第三弾 GPUなしでも動く！ローカルLLMとllama.vscodeでコード補完 今回は連載の第二弾です。 LLMをローカルにインストールする大きなメリットとして、API制限や従量課金から解放されてLLMが「使い放題」になるという点があります。 DeepSeekは一世代前のV3ならWebで使ってもそんなに高くないのですが (https://api-docs
こんにちは！ 逆瀬川（@gyakuse）です！ 前回はOpenAIが公開しているChat APIとWhisper APIを用いて議事録文字起こしアプリケーションを作ってみました。今回は、Chat APIを便利に使うためのライブラリであるLangChainとguidanceを紹介していきます。 なぜ便利に使うためのライブラリが必要なのか？ 単純にChat APIにリクエストを送るだけであれば、各言語に用意されたライブラリを使うだけで良いでしょう。たとえば、Pythonにおいてはopenai-pythonが用意されています。前回紹介したとおり、Chat APIを使うだけなら以下のようなリクエストを作るだけで済みます。 import openai openai.api_key = "sk-..." # APIキー completion = openai.ChatCompletion.create
Gemini 2.5 Proと取り組んだデータ分析のリアルな道のり - Nealle Developer's Blog
はじめに はじめまして。Analyticsチームの清水です。 2024年12月に入社しまして、約4ヶ月が経過しました。今回が初めてのテックブログになります。 ▼先日、入社エントリも公開しました。 本稿のテーマは、自由記述のテキストをラベリングして分類する分析タスクに対し、Geminiと共に取り組んで分かったことの共有です。 私は生成AIをそれほどたくさん使った経験があるわけではないので、これが最良の使い方というわけではないと思いますが、どのようにプロンプトを組み立て、どう効率的に分析を進められたのかを可能な限りリアルに書いていきます。 ※今回利用したモデルは、Gemini 2.5 Proです。 はじめに Geminiを活用したデータ分析の進め方 フェーズ0: アプローチの模索 - Notebook LMや教師なし学習の試行 フェーズ1: データ理解とラベルチェック - コード生成と探索的分
TL; DR LangChainのメリデメを整理する過程で、今となってはopenai-pythonのうちChatGPTのAPIをを簡単に取り回せる程度のシンプルなライブラリがあるだけでも十分便利なんじゃないかと思ったので、ライブラリを個人で作ってみました。（バージョン0.0.1なのでちょっとお粗末な所もありますが） github.com はじめに こんにちは、データサイエンティストの坂元です。ABEJAアドベントカレンダーの13日目の記事です。世は大LLM時代ということで、ありがたいことにABEJAでも複数のLLMプロジェクトを推進させて頂いています。私自身もいくつかのLLMプロジェクトに参画しています。LLMといえばLangChainが便利ですね。OpenAI APIの利用だけでなく、各種ドキュメントのパースが出来たり、HuggingFaceやインデックスDBを扱う他のライブラリとインテ
とほほのRust入門 - とほほのWWW入門
Rustとは インストール Hello world Cargoプロジェクト キーワード コメント(//) 値 変数・定数(let, mut, const) 型 基本の型(bool, i16, char, str...) 型変換(as) 構造体(struct) 共用体(union) 列挙型(enum) タプル(tup) 配列(array) ベクタ(vec) ハッシュマップ(HashMap) 文字列(&str, String) 演算子(+ - ...) ヒープ領域(Box) スライス(&var[n..m]) 関数(fn) クロージャー(|...|{...}) マクロ(macro_rules!) 制御構文 条件分岐(if) 繰り返し(while) 繰り返し(for) ループ(loop) ループ制御(break, continue) マッチ(match) インプリメンテーション(impl) トレイ
前回の記事から約4年3ヶ月ぶりの投稿です... 定期的に文章を書かないと書けなくなってしまうので何か書かなければ...と思っていたら、ちょうどタイミングよくアドベントカレンダーの季節だったので 防災アプリ Advent Calendar 2022の7日目として参加させていただきます。 現在、日本からオーストラリアにかけての上空に「みちびき（初号機〜4号機、初号機後継機）」と命名された準天頂衛星(quasi-zenith satellites)が4機（待機運用中の初号機も合わせると5機）飛んでいます。 この衛星を利用した準天頂衛星システムみちびき(QZSS)は既存のGPSやGLONASSといった衛星測位システムを補完し、常時1機は日本から高仰角で見通せる位置に滞空するように設計されています。 高層ビルの多い都市部や山間部において低仰角を飛んでいるGPSをうまく捕捉できない場合でも高仰角を飛ぶ
LLMフレームワークのセキュリティリスク - LangChain, Haystack, LlamaIndex等の脆弱性事例に学ぶ - GMO Flatt Security Blog
はじめに こんにちは。GMO Flatt Security株式会社セキュリティエンジニアの森(@ei01241)です。 近年、大規模言語モデル（LLM）の進化により、チャットボット、データ分析・要約、自律型エージェントなど、多岐にわたるAIアプリケーション開発が進んでいます。LangChainやLlamaIndexのようなLLMフレームワークは、LLM連携や外部データ接続などを抽象化し開発効率を向上させる一方、その利便性の背後には新たなセキュリティリスクも存在します。 本稿では、LLMフレームワークを利用・開発する際に発生しやすい脆弱性を具体的なCVEを交えて解説し、それぞれ脆弱性から教訓を学びます。そして、それらの教訓から開発者が知っておくべき対策案についても紹介します。 また、GMO Flatt SecurityはLLMを活用したアプリケーションに対する脆弱性診断・ペネトレーションテス
GraphQL is an incredible piece of technology that has captured a lot of mindshare since I first started slinging it in production in 2018. You won’t have to look far back on this (rather inactive) blog to see I have previously championed this technology. After building many a React SPA on top of a hodge podge of untyped JSON REST APIs, I found GraphQL a breath of fresh air. I was truly a GraphQL h
MCP（Model Context Protocol）を活用したJグランツ補助金検索システムの実装例｜デジタル庁
デジタル庁プロダクトマネージャーユニットの土岐竜一です。事業者の手続システム総括班で、Jグランツを含む事業者向けシステムなどを担当しています。 この記事では、デジタル庁が運用する補助金電子申請システム「Jグランツ」のAPIを、Anthropic社が提唱するModel Context Protocol（MCP） によりラッピングし、LLMから利用可能なシステムのサンプル設計および実装について説明します。 具体的には、Pythonで簡単に実装できるFastMCPフレームワークを利用し、Jグランツの補助金検索や詳細の取得などの実用的な機能を備えたMCPサーバーを例として実装します。なお、本記事におけるコードはGitHubよりダウンロード可能です。 本実装例で実現できること今回紹介するMCPサーバーを利用すると、LLM（Claudeなど）を通じて、以下のような自然言語によるJグランツの補助金検索や
防衛省サイバーコンテスト 2025 writeup - st98 の日記帳 - コピー
2/2に12時間というちょうどよい競技時間で開催された。21時終了だったけれども、11時45分ぐらいに最速で全完して1位🎉 第1回以来4年ぶりの優勝だ。昨年大会の第4回ではヒントの閲覧数で優勝を逃してしまって悔しい思いをしたので、雪辱を果たすことができ嬉しい。開始直後からずっと1位を独走できており、450名以上のプレイヤーがいる中で圧勝だったのも嬉しい。 昨年度や一昨年度はバルクが作問を担当していたが、今回はAGESTが担当していた。これまでの問題と比較すると全体的に易化したように思うが、解くにあたって発想の大きな飛躍を必要とするいわゆる「エスパー要素」のある問題はごく一部を除いて存在しておらず*1、よかったと思う。また、昨年度・一昨年度に引き続きwriteupは公開可能というのもよかった。 戦略というほどの戦略は立てていなかったけれども、とりあえずWebを見た後は全カテゴリを上から見て
俺が考える最強の「麻雀点数申告練習アプリケーション」を作ってみる ~ Pythonによる麻雀点数計算問題の自動生成と音声による点数申告 ~ - エムスリーテックブログ
こちらはエムスリー Advent Calendar 2023 1日目の記事です。 Overview エムスリーエンジニアリンググループ AI・機械学習チームでソフトウェアエンジニアをしている中村(po3rin) です。趣味は麻雀でフリー雀荘で毎年200半荘以上打ちます。好きな麻雀プロは園田賢さんです。 麻雀を始めるときに一番の障壁になるのは点数計算ではないでしょうか？ 特に符計算が初心者の関門のようです。一方私のような初中級者でも突然のレアな点数申告にまごつくことがあります。 そこで、今回はその人に合った麻雀の点数計算問題(主に符計算が焦点となる問題)を生成して、自分で点数計算&点数申告の練習をする方法を探求したのでその紹介をします。麻雀用語が少しだけ登場するので、対象読者は麻雀を少しでもかじったことのあるエンジニアの方です。 Overview 麻雀の点数計算の難しさ 現状の点数計算の練習
31st January 2022 Release notes are an important part of the open source process. I’ve been thinking about these a lot recently, and I’ve assembled some thoughts on how to do a better job with them. Write release notes. Seriously—if you want people to take advantage of the work you have been doing to improve your projects, you need to tell them about it! Include the date. The date matters a lot, b
最近、twitterで🟩🟩🟨⬜⬜みたいな謎の色付き正方形がいっぱいシェアされてくるようになりました。 Wordle 218 3/6 ⬜⬜⬜⬜⬜ 🟩⬜🟨⬜🟨 🟩🟩🟩🟩🟩— 氷点下カチコチかもリバー (@xcloche) 2022年1月22日 これは「Wordle」というパズルゲームで、５文字の単語を入力して得られた手がかりから、正解の５文字の単語を当てるゲーム（その文字が正解に含まれていて位置もあっていたら🟩、含まれているが位置はあっていないときは🟨でヒントが出る*1）です。 www.powerlanguage.co.uk Wordle、おもしろいですよね。 aseruneko.github.io 日本語版も有志によって作られたようです。 この記事では、インターネット上で囁かれているさまざまなWordleの戦略を概観・レビューした後、情報量を用いたもっとも効率的な単
Python普及しろ協会に入会したい
この記事はタナイ氏によるPython滅ぼす協会に入会したいを読んでから執筆したものです。 この記事の趣旨はPython滅ぼす協会に入会したいに対する反論という形をとりながら、タナイ氏により「バカの言語」と揶揄され、「使ってエンジニアを名乗るというのは」「滑稽」とまで言われたPythonの立場を再考することです。 追記 本記事は「Pythonはこれだけ優れた言語だからみんな使おう！」というものではなく「言うほど酷くないと思うよ」程度のものです。 型アノテーションがあるからと言って静的型付けを軽視しているわけでもなければ、map関数をもってmapメソッドを不要だと言っているわけでもありません。 この記法は嫌い〜この記法が好き〜と表明することは個人の自由ですが、同様に「この記法は実はこういう意味があって〜」という意見があればそれを聞いた上で、物事を判断して欲しいです。もちろん、聞いても意見が変わ
GPT-2でブログ記事のタイトルをTogetterまとめ風にする「面白いのでやってみて」 - 詩と創作・思索のひろば
オレ定義だけど Togetter まとめ風というのはこういうやつ。 散歩で急にシロクマと会っても食べるのは肉だけにしたほうがいい「肝臓1gに含まれるビタミンAが致死量を超える」 - Togetter まとめタイトルの終わりに誰かのツイートの引用を挿入する、という形式。よくできたもので、誰かの生の声が入っているだけで、感想やハイライトを抽出し、ちょっと気を引くことができる。まあ一種の演出で、ニュースサイトがやってることもある。 タイトルでアテンションを奪い合わなければならない宿命におけるクリック最適化の手法ということだろう。今回はこれを真似してみることにする。すでに書かれた自分のブログ記事に、括弧書きでセリフっぽいものの引用を捏造して付け加えることで魅力がアップするのか、という実験だ。 こういう生成系のタスクも、とりあえず HuggingFace+Google Colaboratory でや
大実験！ChatGPTは競プロの問題を解けるのか (2024年5月版) - E869120's Blog
1. はじめに 2024 年 5 月 14 日、OpenAI 社から新たな生成 AI「GPT-4o」が発表され、世界に大きな衝撃を与えました。これまでの GPT-4 よりも性能を向上させただけでなく1、音声や画像のリアルタイム処理も実現し、さらに応答速度が大幅に速くなりました。「ついにシンギュラリティが来てしまったか」「まるで SF の世界を生きているような感覚だ」という感想も見受けられました。 しかし、いくら生成 AI とはいえ、競技プログラミングの問題を解くのは非常に難しいです。なぜなら競技プログラミングでは、問題文を理解する能力、プログラムを実装する能力だけでなく、より速く答えを求められる解法 (アルゴリズム) を考える能力も要求されるからです。もし ChatGPT が競技プログラミングを出来るようになれば他のあらゆるタスクをこなせるだろう、と考える人もいます。 それでは、現代最強の
優秀と噂なCohere社のCommand R+でRAGチャットボットを簡単に構築して体験しよう！ - Qiita
1. はじめに Cohere社が最近リリースしたLLMのCommand R+がGPT4に迫る性能を発揮していたり、RAG利用での性能で話題となっています。 そのCommand R+でRAGを体験できるチャットアプリの実装がLightningAIにてチュートリアルが公開されています。 これを身近な環境で動かしてみたいと思います。 このチャットボットでCohere社の以下のモデルが使われています LLM: Command R+ Embed: embed-english-v3.0 / embed-multilingual-v3.0 Reranker: rerank-english-v3.0 / rerank-multilingual-v3.0 以下の動画のようにブラウザでPDFファイルをアップロードしてチャットで問い合わせができます。 2. 必要なもの 以下の2つを準備しましょう。 Cohere
PerlからGoへのシステム移行のアシスト 〜Perl XSとUnix Domain Socketを活用〜 - Mirrativ Tech Blog
こんにちは ハタ です。 Mirrativ では 2020年頃から サーバサイドの技術をPerlからGoへのシステム移行 を行っており、2024年現在でもサグラダファミリアのように移行作業は継続しています PerlとGoという2つの環境を同時に運用していますが、 基本的には 新機能は Go で実装 し、 Perlでは積極的に新規実装を行わない というスタイルで進めていました しかし、既存の機能の一部に手を加えたいとなった場合、まだまだ Perl の実装に手を加えることが一定あり、Perl から Go の機能を呼び出したいというニーズが出てきました （配信やギフトといったビジネスの根幹を支えるレガシーな実装においては顕著） そこで PerlXS を利用することで Perl から Go を直接呼び出せるようにできないかと考え検証を進めることにしました Goの -buildmode=c-shar
【Amazon Bedrock】AWSサービスのみを使ったシンプル構成のRAGアプリを作ってみた - NRIネットコムBlog
はじめに RAGとは 構成図 作成リソース Lambda 1. PDFから文書抽出&Embedding取得Lambda 2. 回答作成用Lambda AWS SAM テンプレート Streamlit 動作確認 まとめ はじめに こんにちは堤です。 Amazon BedrockがGAとなり、AWS内で完結してLLMアプリケーションを構築できるようになりました。 試しにRAGアプリケーションを作成してみようと思いましたが、現状AWSでRetrievalするデータソースを作成しようとすると、Amazon OpenSearch Serverless やAmazon Kendraを使用するしかありません。これらのサービスを使うのはコストもそれなりにかかり少しハードルが高いなーと思っていたら以下のブログを見つけました。 aws.amazon.com 構成図を見ると分かるように、S3にembedding
Last week, I built a tiny Linux system from scratch, and booted it on my laptop! Here’s what it looked like: Let me tell you how I got there. I wanted to learn more about how the Linux kernel works, and what’s involved in booting it. So I set myself the goal to cobble together the bare neccessities required to boot into a working shell. In the end, I had a tiny Linux system with a size of 2.5 MB,
OpenAI API ドキュメントの日本語訳をこちらでまとめます。文字量の多いドキュメントなので、セクションごとに記事を分割しています。 今回は「GET STARTED 」のセクションからLibraries 、Models、TutorialsそしてUsage policiesを抜粋した後編です。 基本 DeepLで翻訳して、気になるところだけ書き換えています(ほぼ気になるところがないのが、DeepLのすごいところ)。原文との突き合わせができるようにはじめに原文を入れてますので、間違いなど見つけられましたら、ぜひご指摘ください。ご指摘箇所は随時反映させていただきます。 原文のリンクが有効になってますので、それぞれ必要な場合は原文リンクの方を参照ください。 前回のおさらいはこちら Python library｜Python ライブラリWe provide a Python library, w
せっかく作ったAIエージェントは一般ユーザにも届けたいですよね？？ 皆さん、AIエージェント触ってますか？ 私は最近LangGraphを触るのが楽しいです。 せっかく作ったエージェントは一般ユーザにも届けたいですよね？？ で、あればフロントエンドも作りたいんですが、これが私の様な素人には意外と難しいです。 APIとしてデプロイして蹴って使うのも手間ですし、Streamlitで実装するのも、 チャット履歴は？ツールを使った場合の表示はどうする？など意外と考える事が多くて面倒です。 もっとエージェント開発に注力してフロントエンドはサクッとモダンなものを実装したい... そんな風にして調べていたらChainlitと出会ってしまいました。 ※この記事の続編はこちら [Chainlit✖︎AWS]超簡単!?LangGraphマルチエージェントのチャット履歴をAWSクラウド上に保存しよう Chainl
技術部の笹田（ko1）と遠藤（mame）です。クックパッドで Ruby (MRI: Matz Ruby Implementation、いわゆる ruby コマンド) の開発をしています。お金をもらって Ruby を開発しているのでプロの Ruby コミッタです。 本日 12/25 に、ついに Ruby 3.1.0 がリリースされました（Ruby 3.1.0 リリース ）。今年も Ruby 3.1 の NEWS.md ファイルの解説をします。NEWS ファイルとは何か、は以前の記事を見てください。 プロと読み解く Ruby 2.6 NEWS ファイル - クックパッド開発者ブログ プロと読み解くRuby 2.7 NEWS - クックパッド開発者ブログ プロと読み解くRuby 3.0 NEWS - クックパッド開発者ブログ 本記事は新機能を解説することもさることながら、変更が入った背景や苦労な
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OpenAI API の ファインチューニングガイド｜npaka
MCPサーバーが切り拓く！自社サービス運用の新次元 - エムスリーテックブログ
NotebookLMにKindleを取り込むスプリクトをChatGPTで書いてみた(コード全文)｜SAGE
浮動小数点型の算術とお近づきになりたい人向けの記事 - えびちゃんの日記
【2020年】CTF Web問題の攻撃手法まとめ - こんとろーるしーこんとろーるぶい
話題のローコードツール「Dify」で生成AIアプリを作ってみよう！ - Qiita
Pythonで理解するMCP（Model Context Protocol） | gihyo.jp
ChatGPT APIを取り巻くライブラリ 〜LangChainとguidanceの紹介 | gihyo.jp
LangChainを使わない - ABEJA Tech Blog
みちびき災危通報を受信するためにGNSS受信機を作った話
Why, after 6 years, I’m over GraphQL
Writing better release notes
Wordleの最善手をめぐる巷説と、真の答え - セミになっちゃた
Building a tiny Linux from scratch
OpenAI API ドキュメント 日本語訳｜#2 GET STARTED 後編｜ゑぐみかるちゃあ
マルチAIエージェントのアプリをChainlitで爆速開発しよう - Qiita
プロと読み解く Ruby 3.1 NEWS - クックパッド開発者ブログ