2025-10-29 00:00 はてなブックマーク テクノロジー 人気エントリー

米X（旧Twitter）は10月27日（現地時間）、2要素認証（2FA）の方法としてセキュリティキーを使用しているすべてのアカウントに対し、11月10日までにセキュリティキーを再登録するよう、公式アカウントで求めた。2FA方式として登録されたセキュリティキーは現在、twitter.comドメインに関連付けられている。

（諸説あると思いますが）私は AI Agentの実行環境をサンドボックス化し、インフラ構成を変更できない権限 を与えたうえで、自由に作業させることにしました。 今回は、ClaudeCodeを使用した既存AWS環境のTerraform化の事例をご紹介させて頂きました！
インフラ領域へのAI Agentの活用検討の一助となれていましたら幸いです。

縦軸が対数目盛りである点に注意してください（遅延は1目盛り増えると10倍になる） スキーマ数の増加 対 クエリ遅延のグラフ 800スキーマ以上では目標QPSまで負荷を上げることができなかったので、600スキーマ時点の負荷設定（クライアント側で24並列, 合計12000QPSをかける設定）で固定してデータを取りました。

それは、一度に100枚まで乗せられるシート・フィーダーだったり、1分間にA4の紙を45枚、両面スキャンできるという機能強化が、とても本のデジタル化作業を楽にしてくれたということもあるのだけど、実際に何冊もスキャンしていると、そういう機能強化を実現している技術のおかげで副次的に実現した細部の使い勝手こそ、この新機種の素晴らしさであり、技術の面白さではないかと思ったのだ。

その背景には、2021年ごろに訪れたスタートアップバブル後の反動、SES業界で広がる「案件採用」、そしてエージェント構造の変化といった複数の要因が重なっています。 マネジャーや役員の年齢も若い傾向にあり、彼らと比較した上での希望年収と年齢に対する期待値が高すぎることから50代、60代は不利な立場に置かれやすくなっています。

出所の追跡と特定 万が一、イレブンラボを通じて生成されたコンテンツで不正な利用が発生した場合、デジタル透かしとその検知機能（AI Speech Classifier）を分析することで、音声の出所を迅速に追跡・特定し、関係機関と連携できる体制を確立。

https://github.com/karpathy/nanochat なんと、ChatGPTのような対話可能なLLMを、規模こそ違えど約100ドルのコストでゼロから4時間で学習させることができるソフトということで話題になりました。

PydanticはFastAPIのデータ検証で利用されていることで注目を浴びるようになりました。 PydanticのField()関数を使って属性値をより具体的に宣言し、データ検証することができます。 データの検証には、単一の属性に対してデータ型や値が条件にあっているのかをチェックするものと、複数の属性にまたがって条件をチェックするものがあります。

特定のチャットで使いたいなら、会話の冒頭にこう書くだけでも効果があります： ナレッジ記事として公開・共有することを想定して、以下のような指示も追加しておくと良いです： これらを含めると、ChatGPT の出力がそのまま Zenn 記事や社内ドキュメントとして使える精度になります。

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例えば、GSCで「製品名 × 課題解決」といった検索クエリから流入しているページを確認し、そのページがGA4で実際に問い合わせにどれだけつながっているのかを評価すれば、SEO施策の成果を直接的に把握できます。

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そのため、文章を作成してもらった後は、声に出して読んでみて引っかかるところがないか、文のつながりに違和感がないかを確認するようにしています！ 生成 AI を活用して、指示の出し方が曖昧で思っていた通りの回答を得られないことが課題となっていました。 実際、発表用スライドの構成案作成の時間を生成 AI を活用することで、通常1-2時間かかっていた作業が数分に短縮されました。

ユーザー行動データがないため、モデルの評価やリリース判断が困難でしたが、プロトタイプによる評価を経て、レコメンド結果に対して多くの具体的な改善案を得ることができました。その後、設計した分布に基づいてユーザーデータを生成するSQLクエリを作成し、マッチングアプリの一般的なユーザー行動パターンを反映したモックデータを生成しました。

バージョンはpnpm-workspace.yamlで一元管理されているため、アップデートはpnpm-workspace.yamlとpnpm-lock.yamlのみの変更で完結します。詳細はmonorepo内でのパッケージのバージョンを1つだけに統一するOne Version Ruleをpnpm catalogで実装する – newmo 技術ブログを参照してください。

QRコードを1人1ピクセルずつ消していき、リーダーで認識できなくなったら負けという闇のゲームで、全てのスターチップを失いました pic.twitter.com/8N4IC4AyRI じゃあどのぐらいQRコードが削られると読めなくなるのかという話です。

例えば「226-68=」を入力すると、評価結果 158 は 150 から 180 の間にあるので第 24 層の 12439 番目のニューロンが発火しトークン「150」「151」「152」…「179」「180」の出力確率が上昇、評価結果 158 は mod 10 で 8 なので第 30 層の 1582 番目のニューロンが発火しトークン「8」「18」「28」…「998」の出力確率が上昇します。