![Open Interpreterを使ってReactプロジェクトを自動生成してみた - Taste of Tech Topics](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1c76e389ffe4b7ae2603447541b412a2ab91c7a9/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fa%2Facro-abe%2F20231005%2F20231005230439.png)
MacでDocker DesktopやWSLのようなコンテナ/仮想マシン環境を実現する「OrbStack 1.0」リリース Mac上でDocker Desktopのように手軽にコンテナ環境を構築し、またWindowsのWindows Subsystem for Linux(WSL)のようにmacOS上にLinux仮想マシン環境を構築できるソフトウェア「OrbStack 1.0」がリリースされました。 Introducing OrbStack 1.0: the fast, light, easy way to run Docker containers & Linuxhttps://t.co/wGGy4J16h0 pic.twitter.com/BVdABDyf01 — OrbStack (@OrbStack) September 21, 2023 OrbStackはコンテナエンジンとしてD
SPAやモバイルアプリから利用するAPIを開発する際の、トークン認証のお話です。 どの認証ライブラリを使うべきという話ではなく、トークン認証の論理的な設計について考察します。 私自身も結論が出ていないので、色んな意見が聞けると嬉しいです。 出発点 ユーザテーブルにアクセストークンを持つのが最も安直な発想だと思います。 ログイン成功時にアクセストークンを発行し、該当ユーザレコードにセット。 同時に有効期限もセットします。 認証時には、アクセストークンが存在し有効期限内であれば、認証を通過させ、 そうでなければ認証失敗とします。 ログアウト時には、該当ユーザレコードのアクセストークンを空にします。 発行日時を持ち、システム内に定義された有効期間をもとに、認証時に計算する方法もあると思います。 Laravel Sanctum 等はそういう実装です(しかもデフォルトでは有効期限なし)。 有効かどう
9月6日に公開された Open Interpreterは、現在世界で最も注目を集めるGitHubのリポジトリです。公開から2日でデスクトップアプリの早期アクセスウェイトリストには5000人、さらにDiscordでのコミュニティ参加者は500人を超え、レポジトリには9月15日現在で、レポジトリには20K以上のスターが付いています。このツールは、自然言語の指示でさまざまなコードを書き、実行することができ、日常の作業を劇的に効率化します。この記事では、Open Interpreterという新時代のAIの力で、あなたの仕事もプライベートも次のステージへと進化させるための「活用事例25選」をご紹介していきます。 Open Interpreter の基本的な機能・情報はこちらの記事に分かりやすくまとめてくださっていますので、こちらもぜひご覧ください!! 👉 Today I’m launching O
株式会社Emposy(代表取締役:木谷真也)は、8月中旬にリリースした「AIの島」のメディアにエンジニア向けのChatGPTのプロンプトを20選公開いたしました。 プロンプト集の内容 今回、エンジニア向けに本当に使える厳選したプロンプト20選をまとめた記事をアップいたしました。 よく利用する以下の3項目に分けて、ご紹介しています。 ①コーディング ②バグの特定/修正作業 ③その他(便利なプロンプト) プロンプトはすべて、1クリックコピーですぐ使える状態にしているので、エンジニアの方は一度目を通して見てください。 プロンプト集のURL: https://ai-island-media.com/2023/08/28/chatgpt-prompt-20/ 今回はプロンプト5選をご紹介(一部) ①深津式プロンプト ChatGPTに役割を与え、ChatGPT自身が「何を書くべきか」を事前に知らせるこ
ただし、GPT-4と比較すると安価にはなっていますので、性能比較をしながら良い塩梅を探すとコスト的にメリットがある可能性があります。 また学習のコストですが、以下のように学習データ全体のトークン数 x エポック数という形で費用が掛かるので注意が必要です。 (エポック数は後述するようにパラメータとして指定可能です) For example, a gpt-3.5-turbo fine-tuning job with a training file of 100,000 tokens that is trained for 3 epochs would have an expected cost of $2.40. 公式ページは以下となりますので、併せてご確認ください。 レート制限 fine-tuningのレート制限については、以下に記載があります。 fine-tuningについては以下のように
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