2025-09-16 00:01 はてなブックマーク テクノロジー 人気エントリー

短期出張でアメリカに行って、工場でちょっとした設置作業をしていたら、ある日突然「不法労働」と言われて鎖をかけられる。ヒュンダイは200億ドル以上を投資し、完成すれば8,500人の雇用を生むとされていた。そして、それは日本に住む自分にとっても、決して他人事じゃないんだと思った。「自由の国アメリカ」とは言うけど、その自由は制度の隙間に挟まれた人には驚くほど冷たい。

あの時、僕らは自分たちの思っているスケールが合ってると言ってたけど「じゃあ集英社ゲームズの思ってるとおりのものを作ってみよう」とアルファ版を開発してみたら、結局それが『都市伝説解体センター』のウリになったんです。

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今回のビザの内訳12日、国会外交統一委員会の限定愛とともに民主党議員が外交部と米ジョージア州で拘禁された現代エンジニアリング・LGエネルギーソリューションから提出された資料によると、韓国の労働者317人の半分以上の170人がESTAを保有したことが分かった。 B1・B2(観光)ビザは146人、EAD(就業許可)ビザは1人だった。

[森正弥, 博報堂ＤＹホールディングスCAIO, 山本泰士, メディア環境研究所所長, 「AIに向けた情報発信」をどうするか？　＠メ環研フォーラム2025 レポートvol.3] 専門家の発言を受けて博報堂DYホールディングスの方がアドバイスとして受け止めているのですが、この記事をお読みいただいている方は騙されないようにしてください。

準備ができたら、開発コンテナを起動するために、dvc-java 用の VS Code の画面で VS Code の左下のマークをクリックして表示されるメニューから「コンテナーで再度開く」を実行します。

10のステップごとに記事を紹介しており、上から読んでいくことで、生成AI活用スキルの全体像、使うべきツール、具体的な活用テクニックまで押さえられるようになっています。 以下記事では、非エンジニアの方でも直感的に扱える「Zapier」を使って、生成AIを組み込んだ業務自動化ワークフローを構築する方法を、具体的な事例とともに解説しています。

【第1回】手元にゲーミングPCがあれば、オフライン環境でも生成AIが利用できるってホント？　ローカルLLM（大規模言語モデル）導入を解説 【第2回】手元にあるゲーミングPCを活用して生成AIを動かす！　無料で使える「LM Studio」のキホンを解説 開発者がAIモデルを作成する場合、膨大な情報を学習させる。

上記のページに問い合わせフォームや応援フォームもそれぞれ開いていますので、何かあればメッセージいただけると嬉しいです 🙂 国内のRuby関連書籍の刊行数が少なくなってきている現在、そして、技術書籍の翻訳書の出版という形態もこの先長く続くかどうかの約束のない今だからこそ、ピッケル本の最新版を日本語の紙書籍という形で出版しておきたいと考えています。

ナレッジワークの「TestDesignDoc： パスワードログイン」の「テスト観点」の「ログインエラー」のテストを実行してください。 今回の実験で印象的だったのは、社内汎用MCPのナレッジ取得toolが利用できなかったことにより、結果的に私が想定していなかった観点のテストが実行されたことでした。

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https://speakerdeck.com/techouse/depuroiworen-saretanode-jiao-watutatong-rinidepuroisitarazhang-hai-ninatutajian-an-noyarakasiwoyue-eteyuke 私の所属するAI技術開発室では、AIを応用した医療系サービスを手掛けています。

https://go.dev/play/p/hRRAAh1hIBs?v=goprev slog.GroupAttrsという新しい機能が追加され、複数の情報をリストのまま直接グループにできるようになりました。 https://go.dev/play/p/2bBpbHjCbyZ 何がいいのか？ ログが出力された場所に応じて、出力を変えたり、通知を送ったりといった柔軟な処理が可能になります。

具体的には、GoogleがPMCのコンテンツを無断で使用して「AIによる概要」などのAI製品を生成し、PMCのWebサイトへのトラフィックと収益を減少させているという主張に基づいて、損害賠償、不当に得た利益の返還、および原状回復を裁定するよう求めている。

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疎ベクトル同士を比較することで単語ごとの頻出度を調べ、検索したいキーワードが多く含まれる文章を取り出すことが出来ます。
逆に、同種のベクトルで内容が異なる複数の検索結果を統合する場合には、DBSF手法の方が適していると考えられます。
この問題を解決するために、ナレッジや問い合わせを数値ベクトル化してベクトルの近さによる検索を行います。