2025-07-22 17:00 はてなブックマーク テクノロジー 人気エントリー

UnityやUnreal Engineといった汎用ゲームエンジン向けの製品開発をリードし、現代のゲーム開発を支える。 ――率直な疑問ですが、ハードでもソフトでもなく「ミドルウェア」という領域でゲーム開発を支えるＣＲＩの皆さんは、どのような動機でこの仕事を選んでいるのでしょうか？ 家室：私の場合は、「面白いゲームをつくる人を支えたい」という想いが強かったんです。

今回は、子どもが11歳のときに書いた短い作文から、その子の将来の最終学歴や認知能力をAIが予測できるかを調査した論文「Large language models predict cognition and education close to or better than genomics or expert assessment」を取り上げます。

第4章では、テストスコープをキーワードとしてWeb APIをテストする意義を見つめ直した上で、CRUD操作やエラーハンドリング、認証・認可設定、データ漏洩、バリデーション、メトリクスなど何をテストすべきか考え、Web APIテストを現実的に進める上で、カバレッジの目安やパフォーマンステストの実施フェーズ、実験計画などの考え方について考察します。

詳しくは単体テストの考え方/使い方の6章に記載がありますが、ロジックは純粋関数として定義し、DBアクセスのような副作用を伴う処理は、そのメソッドに引数として渡すような実装をすることが多いです。

この研究結果は、虫嫌いの背景に病原体感染を避けようとする進化的圧力によって形成された心理的メカニズムがあり、それが現代の都市化によって過剰に作動していることを示唆している。

米Google傘下のGoogle DeepMindは7月21日（現地時間）、同社のAIモデル「Gemini」の「Deep Think」が、2025年の国際数学オリンピック（IMO）に公式に参加し、出題6問中5問を解いて金メダルレベルのパフォーマンスを達成したと発表した。

ソフトウェア著作権という存在が徐々に浸透していった1980年代前半にかけて、READMEファイルに書かれた「自由に使ってよい」「作者名は残せ」といった単なるお願いのメモが事実上のライセンスとして機能していたと考えられるが、それらは法的な拘束を意図したものではなく、「一方的な許諾」の精神そのものだったのだろう。

https://gnunn1.github.io/tilix-web/ なんでこれを使っているかと言われると特段大きな理由はないのですが、扱いやすさ、設定のやりやすさなどの理由からこちらを使用しています。

X： ＠shiropen2 中国の復旦大学などに所属する研究者らが2024年に発表した論文「Plasma proteomics identify biomarkers and undulating changes of brain aging」は、人の脳画像と血液中のタンパク質を詳しく調べることで脳の老化を調査した研究報告だ。

また、開発や保守に対する心理的ハードルについては、
処理ごとの責務が明確になり、影響範囲が見通せるようになったことで改修への不安が減った、
ユニットテストがあることで品質確保の安心感も向上したと評価されました。

そのOK、本当にOKですか？ UIの目的と必要性を問い直す 表現の一貫性と用語の意図を汲む デザインされていない状態をどう扱うか 実現性とユーザー体験のバランスを取る 対話を通じて、デザインをより良くする おわりに デザイナーから上がってきたデザインに対して、「いいと思います」や「大丈夫そうです」と返したものの、いざ実装を進めてみると「どうも想定と違っていた」と感じることは珍しくありません。

ちなみにxAIは現在、“俺の嫁”（Waifu）のエンジニアと、「日本語AIチューター」のフルタイム職を募集している（関連記事：Aniちゃんの開発も？　xAI、Grokの“俺の嫁”エンジニア募集　フルリモートの「日本語AIチューター」も）。 この2週間さえ乗り切れば、その後は各自のタイムゾーンで勤務できるようになるのだが、筆者はもともと夜に弱いうえ、子どもと一緒に寝ているので昼夜逆転が不可能。

こうした状況の中、Slack に用意されているサポート専用チャンネルに、調査を担当することになった旨を書き込んだところ、SAML の実装に関するドキュメントの場所や、実装に関わった経験者が誰なのかといった、初動に必要な情報がすぐに集まりました。緊急度が高い問い合わせの場合は有識者を探し出して対応を代わってもらうこともありますが、基本的には担当者としてアサインされた人が対応するルールです。

要約の取得に失敗しました。

すべての記事が読み放題有料会員が初回１カ月無料 日経の記事利用サービスについて 企業での記事共有や会議資料への転載・複製、注文印刷などをご希望の方は、リンク先をご覧ください。 残り624文字 すべての記事が読み放題有料会員が初回１カ月無料 全文表示で読む 有料登録すると続きをお読みいただけます。

「楽して作れる」「速く作れる」という前提が強すぎる インターバルが認知負荷になっていることは見えにくい 自分の時間効率が落ちている原因が「AIによる集中力断絶」にあるとは最初思ってませんでした。自分はAIを使って漫画を描く実験をしているのですが、「手描きの補助にAIをどのように活かせるか」を本格的に試した時に起こる、「AIを使った方が時間がかかる」場合の原因がどこなのかを考えてみました。

Reproでは、AWSに関する課題や疑問が生じた際、あるいは新機能開発やシステムのスケーラビリティ向上を目的としたプロジェクトを進める際に、AWSのソリューションアーキテクトの方々に相談させていただくことが多々あります。 さて、Repro Boosterは多くのシステムコンポーネントがAWS上で稼働しており、各種サービスを組み合わせることで効率的なシステム提供と運用を実現しています。

ChatGPT Agentも内部的にコマンドラインを持っていて、似たようなこともできるらしいのだが、直接操作できないVirtual Machine上のコマンドラインを使うなら、手元のコマンドラインを使った方が安心感が高い。

｢よりフォーカスされていたのは、仮説的なもの（知能爆発やAIによる権力追求）でなく、実質的なリスク（ヘイトや暴力的、政治的見解をコントロールするような内容、生物兵器の制作、自傷行為など）です｣ キャルビンさんのブログで驚いたのは、SNSの動向、特にXでの意見をOpenAIがとても気にしているということ。

はじめに SwiftUIとUIKitの違い UIKit採用画面の構成 1. PreviewマクロでUIの状態を即時確認できるようにする 2. UIの制約の付け方を最小限の例から手を動かして覚える 3. RxSwiftは「やりたいことベース」で必要な範囲だけ理解する おわりに SwiftUIを中心にiPhoneアプリ開発をしていると、UIKitの実装に触れる機会は減りがちです。

NFCカードへURLの書き込みは、Claude CodeでもKiroでもできないため、そちらは省略します…
実施の場合はこの辺りを参照
NFCカードを使ってスマホでその場でパッと自己紹介できる名刺的な仕組みを作った話【
AWSとゼロから始めるデジタル名刺生活～S3+CloudFront 編～ ちなみに、上記2つ目のリンクにあるLTを拝見して、このブログを書いてみようかなーと思い立ちました。

ハッカーが各国政府や企業、その他の組織のシステムに侵入して機密情報を盗み取るため、マイクロソフトの文書管理ソフトウエア「シェアポイント」にあるセキュリティー上の欠陥を悪用していたことが、当局やサイバーセキュリティーの専門家の話で明らかになった。

コアメッセージ: Kiroは、VS CodeをベースにClaude 4を搭載し、構造的なAI支援開発を実現するために設計されたAmazon製のAI IDEです。直感的な「Vibe Coding」が抱える構造的な課題に対し、要求定義から設計、実装までを一貫したワークフローで管理することで、特にチーム開発やエンタープライズ環境での品質と保守性の向上を目指しています。

多くのショップにはWindows 10のサポートが2025年10月14日に終了することを伝えるPOPやポスターが貼られており、十分な周知が行われている様子だ。まあ、11は10と近いUIですし、7ほどアップグレードを踏み止まる人が少ないから、そんなに頑張らなくても移行してくれるということなんでしょうね」と率直に語っていた。

オーガナイザーによってはウェルカムじゃない場合があるので、都度都度確認してください。— 炬燵（kotatsu） (@sakahukamaki) 2025年7月20日 Kaigi on Railsのプロポーザルのわたしの判定値と結論について、わたしの値だけですがお話は可能です。

これも全部AIのおかげだと思ってますww 「知らない」を武器にする 先入観がないからこそポジティブに取り組める 変な固定観念にとらわれない AIに時間管理もお任せ スケジュール作成から何から全部相談 「50分で作れるもの」という現実的な設定 モラハラ的質問で本質課題を深掘り 「なんで？」「他は？」「理由は？」の連発 AIに壁打ちしてもらう 最強の先生に教えてもらう 「私は○○初心者。

FDEはまず、お客さまから業務で実際に処理している資料をお預かりし、読み解き、お客さまへのヒアリングを重ねながら、Ai Workforce上にAIワークフローやAIエージェントといった形で業務を落とし込んでいきます。

ChatGPTなどの高性能AIは雑に仕事を任せられるのが魅力ですが、Gemma 3n E4B（などの動かしやすいローカルLLM）はなんというか｢そこそこの推論能力｣だけをポンと手渡されるような感覚です。

ソーシャルメディアの「正解フォームファクター」 はこれ以外にも色々知られている Twitter の timeline (2006) は一瞬で　Facebook に (News) Feed としてマネされたほか、Facebook 自身の Like ボタン、あとソーシャルメディア自身の発明ではないが notification badge などもカウントできるだろう。

クラウドのサーバレスなものを利用する場合と異なってLinuxを直接に使っているものはどうしても活用法が多岐にわたるため一般論のような形の知識しか持たぬAIがいきなり太刀打ちするのは難しく、曲がりなりにも前提知識がある人間がやった方が高速になるということではないかと想像します。