2025-08-06 06:00 はてなブックマーク テクノロジー 人気エントリー

過剰対応のリスク： 激辛にしすぎて既存顧客が離れる不適切な解決策： 本当は「選択肢が欲しい」だけかもしれない機会損失： 辛さ調整機能があれば、もっと多くの人に対応できたかも 本当の解決策を見つけるために もし「今後来店するインフルエンサーが辛いカレーが好きで宣伝してもらうために好みのカレーを作ってほしい」というWhyがわかれば、こんな解決策が考えられる。

でも意外とうっかりミスして重要な変更に branch として辿れなくなってしまっても Git のデータベースには一度 commit したものが残っていることが多いし過度に怖がらなくてもいいよ
Git の使い方も含めて Claude と話しながら修正していけるよ。

さらに、リリース記事ではAGIを評価するより難しいベンチマーク「ARC-AGI-2」において、スコア5%のパフォーマンスを達成し、はるかに大きなサイズとコンテキスト長に依存するOpenAI o3-mini-high、DeepSeek R1、Claude 3.7 8Kなどを大幅に上回りました。

キャンバスで　AI育てる　皆の知恵 *1:複数のCanvasがチャンネルやタブにある場合は resident-ai が含まれているものを2点、チャンネルのCavnasならば1点のようにスコアリングし、高いものを使うようにしています MysticDoll
2025-08-05 18:06 もっと技術ブログを読みたいあなたに！ 現場のエンジニアの知見が満載。

特に、東京エレクトロンが日本の先端半導体製造コンソーシアムRapidusの株主でもあることから、流出した情報がRapidusの2nmプロセス開発に利用される可能性も一部で示唆されており、日台関係の機微に触れる問題として、今後の捜査の進捗が注目される。

特に120bの性能は、OpenAIがすでにChatGPT上で提供しているリーズニングモデル「o4-mini」や「o3」に匹敵し、20bはそれよりも小型な分、性能は下がるが数学系のベンチマークではo3に匹敵する。データセンターやハイエンドPC向けの大規模モデル「gpt-oss-120b」と一般向けのPCでも稼働する中規模モデル「gpt-oss-20b」の2種類を公開。

プロダクトマネージャーやプロダクトオーナーとしてのチームマネジメント経験の他、事業開発やインサイドセールスチームの立ち上げにも携わる。 熊谷：今となってはエンジニアリングマネージャーの必読書ともいえるくらい知られているこの本は、「マネージャーの役割は、機能するチームを作ること」だと、とてもシンプルに定義してくれています。

特に回数と人数の多いマイクロソフトは設立から50年経過しており、生成AIとは無関係に何度もリストラを行ってきました（14年のリストラは、携帯電話メーカー・ノキアの買収により移籍した従業員の1万2500人を含みます）。 生成AIが大きく影響する職種であるソフトウェアエンジニアも解雇されており、エンジニアの新規採用を止める会社もあります。

全体的に方針自体はかなり良さそうに感じました！
エンタープライズ管理者は中央集権的に各種リソースに対する認可を一元管理したいニーズがあるので、安全な形でそれをサポートできるなら喜ぶ人は多そう！ ただ、この仕組みで厳密な管理を実現するためには、以下を全て満たす必要がありそうです。

具体的には、StaticEmbeddingの導入背景からユーザー行動ログを活用した学習手法やトークナイザ設計の工夫、さらにベンチマーク評価や推論速度の比較、埋め込みの性質に関する分析などについて解説します。 本記事では、クエリ理解タスクの中核技術であるクエリ埋め込みにおいて、軽量モデルであるStaticEmbeddingを採用し推論速度の問題を解決した取り組みについて紹介します。

私たちがマクラーレンF1チームのスポンサーを務めている理由の一つは、マスターカードが掲げるプライスレスな体験を、より多くの人々に提供したいという強い思いからきています。 このように、F1は今や最もダイナミックで急速に成長しているスポーツであり、私たちがスポンサーシップを通じてプライスレスな体験を提供する意義はますます高まっています。

バイブコーディングは、オープンAI（OpenAI）共同創設者であるアンドレイ・カルパシーが2025年2月に提唱した新しいプログラミング手法で、「開発者がAIと自然言語で対話し、AIが書いたものを“Accept All” alwaysの原理で受け入れ、エラーメッセージはそのままコピーしてAIに修正を依頼する」という極めてシンプルな原則に基づいている。

AIの適用可能性が比較的高い職業は、多くの場合、AIは｢情報収集とそれをユーザーに説明する役割を担うコーチ、アドバイザー、教師のようなサービス的立ち位置｣で機能しているとのこと。 さらに、報告書では｢最もAI適用可能性スコアが高いのは、コンピューターや数学に関する職業や、事務・管理支援業務、あるいは情報の提供や伝達を含む営業職など、知識労働に分類される職種群である｣と続けています。

米Googleは8月4日（現地時間）、傘下のGoogle DeepMindとKaggleが共同で、AIモデルの厳密な評価を目的とした新しい公開ベンチマークプラットフォーム「Kaggle Game Arena」を導入したと発表した。

これまであまり理解していないままにSolrを運用しており、検索機能の調査に時間をかけることができなかったため、Elasticsearchを1から調査することで既存の検索機能におけるバグを見つけることができました。

AIエージェント元年と呼ばれた2025年も半ばを過ぎましたが、僕が日々クライアント企業と接する中で痛感するのは、「AIエージェントの導入を阻む最大の壁は、実はオンボーディングにある」という現実です。多くの経営者は、AIエージェントを導入すれば、すぐに業務が自動化されると期待していました。企業の機密情報は外部に漏れることなく、AIは着実に「その会社専用のベテラン社員」へと成長していきます。

プライベートの時間で技術書を読んだり、
業務をこなす過程で成長するために意識していることがあったり、
そーゆーのが積み重なることでエンジニアとして成長する。 新卒のときはカフェで "CentOS 6" の分厚い技術書を読んだり、
コワーキングスペースでリアルタイム通信の技術を検証したり、
今思い返すと懐かしい気持ちになる（今も趣味だから似たようなことやってるけど・・・）。