2025-11-27 00:00 はてなブックマーク テクノロジー 人気エントリー

以前にも、OpenAI「o3-mini-high」が登場した時には、軽量で低料金、コード生成が強いという理由で、プロンプトから一発出しでゲームを生成する共有祭りが始まりました。 関連記事：OpenAI「o3-mini-high」でゲーム生成祭り　o1より高速、低料金、コーディング能力が高く気軽に生成（生成AIクローズアップ） そして、今回は「Nano Banana Pro」です。

https://www.sh-reya.com/blog/ai-engineering-flywheel/ 『AIエンジニアリング』は、基盤モデルの仕組みの理解から、評価の重要性、プロンプト・RAG・エージェント・ファインチューニングといった適応技術、そしてデータ・最適化・アーキテクチャという実運用の知識まで、AIアプリケーション開発に必要なすべてを体系的に学べる一冊です。

先日の記事でも取り上げたように、Linuxカーネルのメンテナーは、その必要不可欠で大変な仕事に以前よりも強い緊張を感じるようになっている。

「既に Postgres を使っているチームが、新しいユースケース（地理空間、時系列、生成 AI など）が発生したとき、別のデータベースを追加する前に Postgres で解決できるか確認してみよう」 これがこのモットーの正しい解釈だと著者は言います。

[請求とコスト管理]→[コスト異常検出]を選択し、Cost Anomaly Detectionを有効化しておくと普段利用されていないサービスが利用されている、過去の利用平均金額から一脱するようなコストが発生していることに気づく事ができます。

この記事では、Rustが期待されてきた「C++の後継候補」としての役割を十分に果たしていないのではないかという問題提起を行い、とくにコンパイル速度の遅さ、言語としての複雑さ、メモリ安全性と信頼性のトレードオフ、可変共有状態の扱いにおける限界について詳しく紹介している。

/etc/pam.d/system-local-login sufficientでpam_u2fを登録することで、Yubikeyの認証が終わった時点でログインを可能にしている。
Yubikeyの販売元であるYubicoがOSSとして開発しているpam-u2fを利用すればFIDO2認証がPAMで利用できる様になる。

分析の結果、AI を利用する際、単一の API を実装する場合と比較して、複数 API（3〜4 つ）をまとめて実装する方が、1API あたりの作業時間が約 66%も削減されることがわかりました。

英検準1級の単語学習を除き、特に対策をせずこれらの試験を受けて同じような結果になっていることから、「やっぱりすごい人たちが考えた資格試験って、力を測るための指標として優れているな」と感じています。

ATOKのサブスクリプションサービスは、月額330円で「ベーシック」「ATOK for Windows 月額版」「ATOK for Mac 月額版」をそれぞれ提供してきた他、「ATOK for Android」は月額480円だった。

渡辺：他社提供の技術でも同じことができるものはあったんですが、スキャンしてその中でリグを入れるフローを組み込む、という契約が必要になります。 例えば、キャプチャしたモデルに動きをつけるための骨格である「リグ」をある程度自動で入れる技術はゲーム由来のもので、「十分にできるだろう、と最初から予測していた」（渡辺氏）という。

WebGPU（高性能 3D グラフィックスと汎用 GPU 計算を実行するための強力な新しい API）が、Chrome、Edge、Firefox、Safari で正式にサポートされるようになりました。 WebGPU には、レンダリング コマンドのセットを記録して再利用し、パフォーマンスを向上させ、CPU オーバーヘッドを削減できる強力な機能であるレンダー バンドルも導入されています。

このページの本文へ 篠原修司のアップルうわさ情報局
第2367回 2026年春に登場 2025年11月26日 20時00分更新 文● 篠原修司 Apple アップルが開発中の次世代Siriは、グーグルの大規模言語モデル「Gemini」を活用することになるようだ。

https://docs.datadoghq.com/network_monitoring/network_path/setup/ example.com を宛先にした場合、Network Path の結果から、AWS の AS（AS16509）を出た後に外部 AS を経由していることが確認できました。

私はよく1on1で「いま、困っていることはありますか？」と聞くのですが、そのように一歩引いてチームを観察し、ボトルネックを見つけ出して一つずつ潰していく役割は、AIがあってもなくなりません。現状のAIは、コンテキストウィンドウの制限などで全体を把握することが難しいため、クラウド、フロントエンド、モバイルなど複数の技術領域やアーキテクチャを横断的に理解したうえで判断できる知識が重要になります。

グーグルと傘下のAI研究部門DeepMind（ディープマインド）が「Gemini（ジェミニ）」など最先端のAIモデルを開発する過程で、AIチームの知見がTPUの設計担当者に還元され、その結果、チップは社内のAI開発に最適化されるようになった。

これに関連して、一部のWebサイトが運用を継続するため一時的にCloudflareのサービスを迂回したことで防御が手薄になり、この間に不正侵入された恐れがあるとして、専門家がログなどを確認するよう促している。

自分自身読書は趣味の 1 つでもあり、習慣化しているため特に意識したことはなかったのですが、改めて「自分はどうやって本を読んでいるのか？」を言語化して再認識する良い機会になりました。以前 YAPC::Fukuoka 2025 で発表した探求の技術では「良いアウトプットを出すためには良いインプットが必要」であるという主張を裏付けるために、私が年間 300 冊の本を読む読書習慣があることを紹介しました。

依存調査に慣れておらずネットの情報を頼っていたため判断ができなかったのですが、 最終的に npm を確認したところ、v2.10.9 の peerDependencies が "react": ">=18" となっており、React 19 もサポート範囲内と判断しました。

これだけなら既にローカルでもQwen-Image-Edit-2509があるのでたいして驚かないのだが、注目はそのUI！ まずtxt2imgでPromptに適当なキーワードや日本語英語に関わらず文章を入れると（ここでは”秋、紅葉、秋服を着た可愛い日本人美女”）、関連する画像がパラっと15枚表示される。

KDDIとKDDI総合研究所は11月26日、チャットによるサポート窓口での人間の応対を学習し、回答の精度を上げたAIエージェントを開発したと発表した。

200回というとかなり余裕があるように見えますが、Boost Llama 3.3 70B Inference Throughput 3x with NVIDIA TensorRT-LLM Speculative Decodingによると、自己回帰モデルは投機的デコーディングを導入することで約3倍程度の高速化が可能です。

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関連記事：アルファベット株急伸、最新AIモデルGemini3への絶賛レビュー相次ぐ 報道によると、メタは2027年に自社データセンターでグーグルの半導体「テンソル・プロセッシング・ユニット（TPU）」を使用する方向で協議を進めている。

「商品が提案されていることをわかりやすくする」ことで「提案されていることを知らずに注文が確定する」Bad体験を防ぎ、結果として「入会直後のユーザに "定期ボックスで商品が提案されていること" を正しく認知してもらうことで2週目での解約を減らすことができる」という仮説が数値として証明された形です。

アクセンチュアの2.2万人削減とアサヒGHDの400人転籍事例から、AIが仕事を奪うのではなく、企業がAI適応力のない人材を選別し、雇用の所有者を外部へ移すメカニズムを分析します。AIによる雇用変化は、ある日突然の解雇として現れるのではなく、企業構造の見直しや転籍、再スキル化できる人材の選別といった形で、段階を経て進んでいくと考えられます。

これにより、同じ問題を入力したときにも多様な解が生成されるようになり、(i) 正解のみ、不正解のみに偏ることなく学習が進む (ii) 同じ問題に対する様々な別解を学習できる (iii) 間違いや寄り道の文章を作成してしまう確率が増えるがそのような場合にも最終的に正解にたどり着き報酬が得られるような方策が学習できる、などの恩恵が考えられます。