2026-04-05 17:01 はてなブックマーク テクノロジー 人気エントリー

Linux 7.0はUbuntu 26.04 LTSのカーネルとして採用される予定であり、PostgreSQLをUbuntu上で運用している組織にとって、カーネルアップグレードと同時にデータベース性能が半減するリスクは看過できない。

さらに、現在は1.2GBサイズの8B(80億パラメータ)モデルしか公開されていないが、これが少し強力なマシン、ゲーミングPCやメモリ24GB程度を搭載したMacなら十分実用的に動かせる10GBサイズ程度まで広げた時、単純に計算して10倍のパラメータ、80B(800億パラメータ)のモデルが動くとなると、これはかつて一世を風靡したDeepSeek-R1級のものが普通のPCで動くということになる。

500文字でいい） Step 2: 品質ゲートを自動化する
（リンター、型チェック、テストをhooksで強制する） Step 3: フィードバックループを回す
（エージェントが間違えた → AGENTS.mdに制約を追加 → 次から間違えない） この3ステップで、あなたはもうハーネスエンジニアリングを実践しています。

しかし、ServiceやDeploymentといった単純な単体リソースの比較であればdiffでもなんとなく差分比較できますが、HelmアプリケーションのValuesといった数百、数千行あるような設定ファイルをdiffで比較するのはかなりの苦行だと思います。 dyffは以下のコマンドを実行することで、yamlファイルAからyamlファイルBはどのように差分があるのかを出力します。

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2012年のUbuntu 12.04 LTSでは384MB（32bit）/ 512MB（64bit）だった最低RAM要件は、2014年に1GB、2018年に4GB、そして今回6GBと段階的に引き上げられてきました。 Ubuntu 26.04 LTSの公式スペックによると、最低システム要件は2GHz以上のデュアルコアCPU、6GBのRAM、25GBのストレージとなっています。

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Xの攻略法を探す暇があるなら、他のSNSで自分の居場所を作っておく方が、よっぽど建設的な凍結回避策だと思う。だから、今のうちにThreads、Bluesky、Mastodonあたりにアカウントを作って、避難所じゃなくて移住先として育てておいたほうがいい。人が多いからXにいるならThreadsでいい。月額料金を払って青バッジを付けていれば優先的に保護されるかと思いきや、凍結されている。

すでにMacBook NeoではOllamaでLLMを動かし、クリスタルメソッド開発のTTS（Text to Speech）、SakuraSpeechで彼女の声のクローンを簡単かつ高精度に作れるようになっていますが、この環境ならばリアルタイムでのリップシンクもできるかも？ Claudeに、現在のオープンソース技術を使ってこのようなシステムを実装できるか尋ねたところ、実装計画を作ってくれました。

/api/users へのリクエストのたびに、大量のクエリが発行されていることがわかります： sql-tap の N+1 検出機能がアラートを出しています。
「ツールが多すぎてどれを使えばいいかわからない」という問題を解決するため、1コマンドで全ツールを体験できる教材リポジトリ go-observability-playground を作りました。

やっていることはシンプルで、インフラの構成情報から依存関係グラフを構築し、2,000 以上の障害シナリオを自動生成して、レジリエンススコアを 0-100 で算出します。 このグラフに対して、単一ノード障害、複数ノード同時障害、エッジ切断、負荷急増などのシナリオを組み合わせて 2,000 以上のケースを自動生成します。

こういった「困ってはいないけど、もっと良くできる余地がある」という部分に対して、EMとしてチームのAI活用を後押ししたり、旗を振ったり、何かしらのアクションを取ることでチームを強くすることができるわけです。
これは前述した "強いチームの定義はEMのスキルセットやチームメンバーの特性に合わせて決める" という話と同じですね。

これらの発見を通してAnthropicは、モデルの感情ベクトル（特定の感情表現を測定可能にしたもの）をモニタリングすること、モデル内部の感情表現を隠蔽しないこと、モデルの感情を形成する手段としての事前学習の重要性を指摘し、「この研究はAIモデルの心理的構造を理解するための第一歩だ」とした。

2026/4/1のAI Coding Agent利用率 2026/3/1のAI Coding Agent利用率 2026/3/1～2026/4/1までのAI Coding Agentを利用利しているリポジトリ数の推移 プロダクト別のシェアは以下のようになっています。

画面の中のアバターをエロくしたところで、既存のエロ動画を見てる方が100倍マシ。どれだけチャットが盛り上がっても、触れ合えない存在を恋人とは呼べない。人肌に近い質感の高級モデルは2,000万円以上、安くても数百万だ。「情報」だけで「肉体」の飢えは満たせないんだよ。AIとセックスできるのか？ キスができるのか？「最新のAIロボットがある」なんて言うけど、調べてみろよ。

Ubuntuでもこの構造は同じで、アーカイブサーバーに単に依存する限り、複数台のサーバーで構成されたシステムは、「⁠aptのたびにランダムに中身がズレる」構造を抱えることになります（適切な設定によってこの問題を回避することは可能ですが、意識的にデザインしていないシステムにおいては回避できている可能性はあまり高くありません⁠）⁠。

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https://github.com/anthropics/claude-plugins-official/tree/main/plugins/ralph-loop 直近だと、ClaudeがCコンパイラを作った際に使った手法として話題になったり、LangChainのコーディングエージェントのベンチマーク上げる際にも似たものを使ったと紹介されています。

settings.json で次のように設定します： さらに、スタートアップフォルダに Quake Mode 起動ショートカットを置くことで、ログイン直後から Quake Mode が待機状態になります： ブラウザ・エディタ・資料を見ている最中に `Win + “ 一発でターミナルを出し、コマンドを打ったらまた引っ込める。

　NECの家庭用無線LAN機器の脆弱性の今回の一部の対応は、内部ユーザーや一般ユーザが悪戯をすることには無力と思います。　私のこれまでの考えでは、小規模ビジネス向けでコストをかけられないLAN構築では、有線ルーターにYAMAHAを使って、NECの家庭用機器を無線APとして数台配置するのって良い解決方法と思っていました。

そうはいってもまだAIに出来ない分野はある、とか、AIは責任をとれない、とか、AIはツールでしかないからAIを使いこなせばいい、とか、複雑なビジネス要件についてはコンテキストの量が足りないない、とか、最後は人間が判断するしかない、とか、そういう言説を目にする度に俺はうんうんと頷いて、心の平穏を保ってきた。

この記事では、弊社のヘルスケアアプリケーション開発の実例を交えながら、トレースによる挙動の可視化、プロンプトの一元管理、データセットの構築、そして簡易的なプロンプト評価（Prompt Experiments）の実行まで、Langfuse活用の一連の流れを解説していきます。