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本記事中で紹介しているユーザスクリプト「どこでもCopilot」。ChromeビルトインのLLMで、任意のフォーム上で文章の続きをサジェスト。外部通信なし、無料で動作こんにちは、カラクリR&Dの吉田です。今回は、10本ノック「番外編」ということで、Google Chrome の最新版に先日（2024年8月22日）組み込まれたローカルLLMの話をします。 本記事の概要2024年8月22日に公開された Google Chrome の「バージョン128」にローカルLLM として Gemini Nano が組み込まれました。このLLMは、フロントエンド JavaScript から手軽に呼び出し可能で、ローカルLLMなので外部への通信は発生しません。しかも無料です。 本記事では、このLLMを体験する方法を記します。また、このLLMを応用して、任意のフォーム上で入力した文章の続きをリアルタイムで補完し

So, you’ve been working with Kotlin Coroutines for a while and you’re already familiar with basic concepts like suspend functions and thelaunchbuilder. But as your projects become more complex, you might find yourself frequently searching for advanced solutions and asking Google or your favorite AI for help. This cheat sheet consolidates the key insights I’ve picked up along the way. It’s designed

IntroductionAirbnb’s frontend recently reached a major milestone: all of our web surfaces have been upgraded from React 16 to React 18, the current major version of React¹. This was a big project for a product with many surfaces, including Guest and Host pages as well as many internal tools. To safely perform this upgrade, we created the React Upgrade System: reusable infrastructure that allows us

Sitting on my couch, browsing through YouTube recommendations, I came across a video by Prompt Engineering on Google’s latest open-source Python framework named ‘Mesop,’ which is used by teams at Google for internal tooling and rapid prototyping. If you are wondering what ‘Mesop’ means, stop overthinking. Not everything in life makes sense. Will, if you are reading this, drop it in the comments be

技術負債が溜まっている勘所について。現場のエンジニアは実際のシステムを触っているので変更や追加をする過程で当事者になるのでおおよそ異変に気づく。 一方、実際にそのシステムに対となるプロダクトに関わっているのはエンジニアだけではない。PdMやEM、事業責任者がいる中でこのメンバーにどう常に変化し続けるシステムアーキテクチャの異変に気づいてもらうのか、自ら気づかせるのかは至難の業である。 とはいえ、つばり一番わかり易いのは工数の予測精度の幅がある。 以下の3つのフェーズがあったときにそれぞれのズレが大きい場合は負債が溜まっていることが多い。（特に、1.と3.） 一般的な視点と現場システムへの理解度のズレ詳細から開発手前での予測のズレ予測工数と実績工数のズレここでいう工数予測がズレるのはエンジニアリングスキルの問題ではなく、システムに関する理解度の認知問題によってズレるケースが該当する 1.一般

By far the best algorithmic trading experience. Learn to conquer the markets by deploying algorithmic trading… I was a young, hopeful Rust fanatic. On paper, Rust seemed like the programming languages designed by the gods. Not only is it the fastest programming language out there, its also one of the safest. I’m not alone in thinking Rust was this perfect language. If you read about the Rust progr

So what is a Bug Bash?Bug Bash literally means to hunt for bugs. Bug Bash is a collaborative team effort where a cross-functional team aims to find as many bugs as possible in a product they develop. My understanding is actually quite close to what is stated in Wikipedia. So the idea of a Bug Bash session is to find as many bugs as possible in a time-boxed period. Usually, a Bug Bash is conducted

How we applied qualitative learning, human labeling and machine learning to iteratively develop Airbnb’s Community Support Taxonomy. By: Mia Zhao, Peggy Shao, Maggie Hanson, Peng Wang, Bo Zeng BackgroundTaxonomies are knowledge organization systems used to classify and organize information. Taxonomies use words to describe things — as opposed to numbers or symbols — and hierarchies to group things

An abstract vision of abstracting database/sql boilerplateIntroductionThis post is part of the Eureka Advent Calendar 2022. database/sql provides everything needed to work with SQL in Go, yet there’s an ever-growing list of query builders, ORMs and database utilities being developed by the community. Is database/sql really so bad? In this post we’ll explore what can be achieved using Go generics w

Last month the V8 team published an excellent blog post on what they call the V8 Sandbox. This isn’t a sandbox for your JavaScript code — it’s intended to mitigate browser exploits caused by bugs in the JIT compiler itself. That’s important work because they report that most Chrome exploits start with a V8 memory safety bug. V8 is written in C++, so it may seem like these are the sort of bugs you’

Designing software with layers is common — and broken. It’s broken for two reasons: Layers suggest some form of abstraction; but layering very fundamentally is not about abstraction.Layering relies on functional dependencies which are hard to test and make software difficult to understand and evolve.No Abstraction with LayersTake this layered design: Do you see the difference? Even though Scott Ha

ArcFaceはメトリックスラーニングという仕組みを使用しており、通常のClassificationタスクにSoftmax Lossを置き換えるAngular Mergin Lossを導入することで、距離学習をClassificationタスクで解くことができるようになっています。 顔同士の距離はCos距離を用いています。Cos距離は検索エンジンでも使用される方法で、正規化された2つのベクトルの内積で計算できます。2つのベクトルが同じであればθが0になりcosθ=1、直行していればθがπ/2になりcosθ=0になります。そのため、類似度として使用できます。 （出典：https://arxiv.org/abs/1801.07698）通常のClassificationタスクでは、Featureを計算した後、FC層でFeatureとWeightの内積を取り、出力にSoftmaxを適用します。 A

Since the emergence of generative AI products like Chat GPT and GPT4 last year, there has been a silent, collective sense of dread amongst workers across most industries. At first, it was fun, we were asking Chat GPT numerous useless questions like how to rule the world and so forth, making funny tweets and memes about it and even using it to do our assignments and projects. But after a while, it

Image by DALL·E 3When you come across the terms ‘Software Quality Assurance’ or ‘Application Tester’, what immediately comes to mind is probably someone who is responsible for ensuring there are no bugs in an application. While this is true, but have you ever wondered about the ins and outs of their goals? What specific targets do they need to achieve? How they measure it? Let’s explore and delve

開発の歴史弊社のサービスローンチ期である 2016 年前後は「マイクロサービスアーキテクチャ」がトレンド化しており、海外では Netflix が大きな成果をあげたことで有名ですが、国内でもメルカリ等 多くの採用事例が続き話題となっていきました。弊社もマイクロサービスを採用し、当時においては比較的先駆者として様々なプラクティスを導入してきました。 開発チームの拡大に伴い、それぞれ開発のしやすさやデプロイ速度を優先し機能や案件に応じて サブスクリプション機能を管理するサービス、チャット機能を管理するサービス、健康プログラムを提供するサービスといったようにサービスはどんどん増えていきます。 気づけば、大小あれどサービス数は 60 以上に.. 結果としてそれに詳しい人が不在になる多くの「無人化サービス」が発生することになりました。 いわゆるマイクロサービスのメリットとして挙げられる「開発規模を小さ

Over the years, working on various products, I have encountered gamification from many perspectives. It has become an essential part of digital design, as evidenced by the increasing number of client requests. I often come across recurring questions, mistakes, or misconceptions about gamification. These experiences led me to write this article, which aims to deepen the understanding of gamificatio

Many software developers working in a Scrum environment see Scrum as a “company tax” — additional overhead they need to adhere to because their company expects them to. Dailies, reviews, refinements, and retros are seen as ceremonies; something you have to endure that don’t really add much value to your work. If this is how Scrum feels to you, you’re not alone. In this article, I want to explain w

Airbnb has made significant strides in improving web accessibility for Hosts and guests who require larger text sizes. This post takes an in-depth look at: The problems encountered on mobile web when relying solely on browser zoom.The challenges of introducing changes that would impact the workflow of all frontend engineers.The benefits seen since launching these accessibility improvements.by: Ste

ヒューマンコンピュータインタラクション研究のトップカンファレンスであるACM CHI2024がハワイで開催された (5/11–5/16)。会議に出た感想を残しておく。 AIの席巻ある程度予想はしていたがAI、LLMと人間とのインタラクションをトピックにした発表が激増していた。CHIはパラレルセッションで、同時に２０セッションぐらいが並行して発表が行われている。同時刻に開催される複数のセッションタイトルにAIやLLMが入っていて、もはやすべてを見るのが不可能な状態になっていた。 AIと銘打っていないセッションでも、要素技術として機械学習を使っているものは多いので、体感では半分以上の研究発表が何等かの意味でAIを使っている感じだった。少し前までは機械学習としってもSVMやCNN、LSTMぐらいでtransformersを使っていたら新しいね、ぐらいだったのだが、LLMが状況を変えていて「誰でも

驚異のGPT-4o はじめにこんにちは。ネクストビートでエンジニアをしている水島です。 今回は、5月14日（火）にOpenAI社によって発表された、新しいモデルGPT-4oについての紹介記事となります。 既にXなどをはじめ多方面でその驚くべき能力が知られ始めているGPT-4oですが、筆者も昨日に試してあまりの凄さに驚いてばかりです。ちなみに昨日意図せずバズったポストの著者でもあります。 GPT-4oはOpenAIが従来から提供してきたGPT-4-Turboの後継とも言えるモデルです。5月14日（火）のデモで発表された内容ではリアルタイムでの音声認識・応答などが目玉になっていましたが、こちらはまだ未公開です（数週間以内には提供されるようですが）。ですので、今回は即日リリースされたチャットボットとしてのGPT-4oの話になります。 GPT-4oについてはこの記事を読まれている皆さんも色々試され

“Data is the new oil” — a statement that has underscored our approach to data management over the past decade. We’ve dedicated ourselves to gathering, processing, and analyzing vast volumes of data to fuel our journey towards becoming a data-driven organization. However, with the rise of ChatGPT, collecting over 1 million users in just 5 days, the landscape has shifted. This phenomenon has sparked

Author: HOTSAUCE (위협탐지팀) | S2W TALON Last Modified: Jan 04, 2024 Photo by Jakob Owens on UnsplashExecutive Summary2023–07–04, 국제원자력기구(IAEA)가 도쿄전력(TEPCO)의 후쿠시마 제1 원자력 발전소 오염수 방류 계획을 점검한 최종 보고서를 발표함.2023–08–22, 일본 원자력규제위원회(NRA)는 2023–08–24에 후쿠시마 원전 오염수를 해양에 방류할 것으로 최종 결정을 내림.2023–08–24, 일본 정부가 후쿠시마 원전 오염수를 방류함.후쿠시마 원전 오염수 방류에 반감을 가진 핵티비스트 단체들은 일본을 비판하며 일본 인프라를 대상으로 사이버 공격을 수행하고 있으며 해당 보고서에서는 ‘Operat

0.はじめに最近ESLintの有用性を実感している清水琢巳です。 私は、株式会社ネクストビートで「おもてなしHR」という地方創生に関わる、宿泊業界に特化した転職支援プロダクトの開発をしています。 現在おもてなしHRでは、Svelteを採用して開発しています。 その開発する中で、SvelteのESLint設定について調査をしました。 今回はその結果を共有します。 ※ 本記事はeslint-plugin-svelte［1］を参考にし、私が翻訳した内容を記載しています。そのため言い回しが異なっている場合がありますが、ご了承ください。 目次本記事の構成は以下のとおりです。 1. SvelteのESLintの導入方法 2. plugin:svelte/recommendedの設定内容 3. 個別に追加したおすすめの設定 4. 私のベスト3 5. まとめ 6. 参考文献 7. 告知 1. Svelte

Update 7.05.2024 The S3 team is working on a fix: https://twitter.com/jeffbarr/status/1785386554372042890 Imagine you create an empty, private AWS S3 bucket in a region of your preference. What will your AWS bill be the next morning? A few weeks ago, I began working on a PoC of a document indexing system for my client. I created a single S3 bucket in the eu-west-1 region and uploaded some files th

Source:imgflip.comAs I write this on the 25th of April, I am still reeling from the announcement of IBM’s acquisition of Hashicorp. When I first heard the rumours yesterday, I was concerned about the future of possibly my favourite Infrastructure-as-code (IaC) tool. It has long been obvious that Hashicorp has been struggling to make money, making a $274 million loss in 2023. This undoubtedly led t

Artificial Intelligence (AI) is transforming the way we build, debug, and optimize code, and it’s happening at an unprecedented pace. As a long-time Ruby and Rails developer, I’m participating in these developments with excitement via my startup and my new book and open-source projects. The good news I want to share is: not only will Ruby and Rails survive this AI revolution, Rubyists will pioneer

OverviewDependency injection is a programming pattern which prescribes that classes do not construct instances of their dependencies, instead such instances are provided. This pattern enables separation of concerns, and increases testability, reusability, and ease of maintenance. See Dependency injection in Android to review the benefits of dependency injection and its core concepts. You may alrea

UX is a discovery process. We often argue that user experience doesn’t start and finish with a project. As long as your product is live, the UX process never ends. When it comes to digital products, there’ll always be room for improvement and growth opportunities worth exploring, so the design process is an inseparable part of the growth journey. When it comes to usability and design principles th