2025-10-15 00:00 はてなブックマーク テクノロジー 人気エントリー

プロダクション環境を任せてもらえるようになって、推薦システムとかパーソナライゼーションの設計をやるようになって、ようやく「ユーザーベクトルを使う」という文脈でNLPが再接続した。自然言語処理って、そういう「積層的な知識と挫折の積み上げ」が一番の資産なんだよな。

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apps/desktop/package.jsonのversionを上げてからmainにマージするとGitHub Actionsでバージョンの変更が検知され、ビルドと新しいファイルの配置が行われるようになっています。

https://zenn.dev/rebi/articles/28c7f1fee5730a カラムの追加はデータベースの操作の中でも基本的な操作ですが、さまざまな問題を起こしうることをお分かりいただけたでしょうか？
カラム追加が適切な場合ももちろんありますが、適切なデータモデリング・テーブル設計が行われた上で初めて判断できることです。

その中で、ダイハツ工業では、DX推進部門が各現場を回り“DXの芽”を支援する“草の根”活動を推進し、さらに、それを広げるための仕掛け作りにより、社内でのAI活用事例を次々に生み出している。

ヤマト運輸は10月14日、姫路主管支店に在籍していた元従業員が一部取引先企業の情報を不正に持ち出し、別の企業に流出させていたと発表した。 不正に持ち出されたのは、兵庫県姫路市・加古川市・高砂市・宍粟市などにある取引先企業1万1356社の情報、計2万6790件。

https://x.com/karpathy/status/1886192184808149383 コードをほとんど見ずに実現したい仕様を伝えるだけで開発を行い、バグが発生した際もバグの挙動だけを伝えてAIに直させる、自分で実装の確認はしない、というスタイルですね。

グーグルクラウドのトーマス・クリアン最高経営責任者（CEO）は、ニューデリーでの式典で「米国外で最大のAIハブへの投資」と語り、今後5年で「150億ドルの資本投資」を行い、南部アンドラプラデシュ州ビシャカパトナムに「1ギガワット規模のAIハブ」を設立すると説明した。【10月14日 AFP】米グーグルは14日、インド南部に巨大なデータセンターと人工知能（AI）研究拠点を設立すると発表した。

100万年かけて宇宙が作った模様がこれ 「良い知らせ」「悪い知らせ」はどっちを先に話せばいい?スティーブ・ジョブズはこうした Apple Watchをバンドで直接充電する時代へ。

GitHub: https://github.com/ComposioHQ/composio 僕が直面していた課題：
Slack、GitHub、Notion——複数のサービスを連携させる自動化スクリプトを書くのに、毎回APIドキュメントを読み漁っていた。

［ロンドン発］英中央銀行、イングランド銀行の金融政策委員会（FPC）は10月2日付議事録を公開、その中で「株式市場のバリュエーション（評価額）は割高に見え、特に人工知能（AI）に注力するテック企業はその傾向が顕著」と指摘したことが大きなニュースになった。

▲AIが夢を画像に変換してスマホに表示しているイラスト（絵：おね） Dream2Imageデータセットは、38名の参加者から収集された31時間以上の夢のEEG記録に基づいており、129個の夢サンプルが含まれています。

米国のセキュリティソフトベンダー、Rapid7は10月8日、自社ブログでCrimson Collectiveを「クラウド内での活動が観察された新たな脅威グループ」とピックアップして警鐘を鳴らした。

JavaScriptを有効にして、または対応ブラウザでご覧下さい ニュース一覧 2025年10月14日 KDDI株式会社 KDDIは2025年10月15日から、使用済み携帯電話・スマートフォンやモバイルバッテリー、加熱式・電子たばこなどのリチウムイオン電池内臓製品の店頭回収を行う実証事業（以下 本実証）（注1）に参画します。

ドコモグループ（NTTドコモ・NTTドコモビジネス）はゴールドスポンサーとして、2025年8月2日に開催された第3回 セキュリティ若手の会に協賛しました。

たとえば、
最初は Next.js + Drizzle で構築していたとしても、
後から Go製のマイクロサービスに移行する時は、
external/service/** の実装を差し替えるだけでOKです。 構造が一貫しているプロジェクトの“予測可能な快感”を一度体験すると、
もう場当たり的なApp Router開発には戻れなくなるはずです。

もし、記事制作の目的が社内情報の共有や、ごく一部の既存顧客に向けた情報発信であり、かつ社内にコンテンツ戦略から品質管理までを一貫して担える専門知識を持った人材がいるのであれば、AIを活用した内製でも十分かもしれません。 ここでの狙いは、AIが生成するようなありふれた内容ではなく、専門家の学術的な知見を基にした信頼性と独自性の高いコンテンツを制作すること。

公開初日に触った時は「自然言語で検索できるのはすごいけど、直接検索した方が早いよなー」と、ちょっといまいち強みが分かってなかったんですが、いろいろ試しているうちに、AIと組み合わせていろいろやってもらえるということが強みなんだなと理解できました（遅い）。