2026-03-25 00:01 はてなブックマーク テクノロジー 人気エントリー

（知らないことを知れるのは楽しいですね） お客様がDMARC（Domain-based Message Authentication, Reporting and Conformance）のポリシー強化を進められる中で、弊社ドメインに関連するSPF/DKIM認証失敗の報告を受けました。

要約の取得に失敗しました。

AIの導入から1年ほど経ったが、その間継続して安定した運営ができており、この手法が効果的だったことが示されたと感じているそうだ。

誰でも簡単に設定できる！iPhoneショートカットアプリおすすめ設定5選 背面タップはとても便利で革新的な機能ですが、どんな振動でも感知できるのか気になりませんか？
ここではiPhoneの背面に様々な物を置き、その後ろからタップすることでiPhoneの感知能力を実験してみました。

メインメニューをとばして、このページの本文エリアへ 2026年3月25日（水） 特集 連載 媒体 特集 連載 媒体 特集 連載 特集 連載 特集 連載 媒体 特集 連載 特集 連載 北海道 東北 関東 北信越 東海 関西 中国 四国 九州 沖縄 特集 連載 文部科学省は24日、2027年度から主に高校2年生が使う教科書の検定結果を公表した。

総務省がインターネット上の誹謗中傷対策として通信履歴を一定期間保存するよう関連事業者に求めたのに対し、X（旧ツイッター）の運営会社が対応を拒否したことが24日分かった。 総務省は昨年、通信事業者を対象にした指針を改正し、交流サイト（SNS）への接続履歴などの利用者情報を「少なくとも3～6カ月程度」は保存することが望ましいとの考え方を示した。

さらに、インド、ブラジル、インドネシアといった価格感度が高く、通信のバックボーンとして5Gの低帯域（Low-band）やDSS（Dynamic Spectrum Sharing）への依存度が高い市場においては、C1Xの専用ミッドバンド処理能力が物理的に恩恵をもたらしにくく、需要のシフトが大幅に遅れている構造もデータから見え隠れする。

AI駆動開発で品質を上げるために、
・4つの図で整理する「sudoモデリング」
・draw.io × AIでモデルを壁打ち・可視化
・受入基準をAIで磨き込み、手戻りを減らす
DDDと仕様駆動を一本のプロセスとして繋げる方法について話しました。

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標準模型の衝突データは本質的に「構造化された表形式データ」であり、巨大なTransformerモデルが必ずしも最適解ではないことをCERNは実証している。 HL-LHCでは衝突頻度が現在の10倍に跳ね上がり、検出器が処理するデータ量は毎秒4テラビットから63テラビットへと急増する。 スイスとフランスの国境地下100メートルに設置された全長27キロのリングの中で、陽子はほぼ光速で周回している。

サイト構築 -制作 Post on:2026年3月24日 sponsorsr AIを使用して前景色と背景色のコントラスト、WCAG 2.1および2.2のAA/AAA基準を満たすアクセシブルな色の組み合わせをテストし、さらにその組み合わせに合った色で基準に満たした色も提案してくれる無料ツールを紹介します。

Web検索機能を統合しているため、例えば「今朝のニュースから、AI研究に関する国内外の動向を比較して」と尋ねると、Namazuモデルがリアルタイム検索で情報を収集・統合して返答するという。政治や歴史などのテーマで客観的な立場からの情報提示能力（中立性）と、事実の網羅性（正確性）を独自ベンチマークで評価したところ、ベースモデルに比べ、回答の中立性と正確性の両方で顕著な改善を達成したという。

IP開発・出版DX・AIデータ流通・ファンコミュニティ形成などの領域において、KADOKAWAの編集・メディア力と、noteが有するトラフィック、SaaS基盤、UGCエコシステムを掛け合わせることで大きなシナジーが期待できると確信したことから、このたびの資本業務提携締結に至りました。

これへの対策として、各実験にSESSION_NOTES.mdを必須化し、日次レポート（daily_reports/YYYYMMDD.md）に知識を集約する設計になっています。 設計強制の仕組み 実験フォルダを作る前に、.steering/[YYYYMMDD]-[expXXX]-[title]/に以下の3ファイルを置くことが必須とされています。

WebP形式の画像を右クリックするだけで、JPGやPNG形式で保存できる人気のChrome拡張「Save Image as Type」（日本語名「画像をJPG/PNG/WebPとして保存」）が3月中旬、「マルウェアを含む」としてGoogleに強制的に削除・無効化され、ユーザーが困惑している。

「あと何件の新規アポイントが必要か」を逆算する際の指標になります 回帰モデルによる拡張: 遷移確率や遷移時間のパラメータに案件属性（案件規模、業種、担当者の経験年数等）を説明変数として回帰モデルを組み込むことで、「大型案件は遷移に時間がかかる」「ベテラン担当者は受注確率が高い」といった属性ごとの遷移特性の違いを捉えることも考えられます 本手法にはいくつかの課題と発展の余地があります。

AIを自走させる土台がなければ、個々のタスクでDevinは正しく動いてくれないため並列にする意味がありません。 社内でDevinの環境が整備されていたこともあり、複雑なセットアップなしに実際の開発タスクへすぐ着手できました。