Krita の AI Diffusion プラグイン、SD のインターフェースとしてかなり良い。話題の LCM によるライブペイントも便利だし、イラストレーションツールだからレイヤーや選択ツールが使えるのが強い。すでに SD でできたことだが、こんな感じの変換が素早く、気持ちよく行える。https://t.co/bUPOZrKs1n pic.twitter.com/0hn8iMHHms — Naoto Yokoyama (@builtinnya) November 18, 2023 これらを ControlNet8 で入力して AnimateDiff を使えば済むと考えていたが、甘かった。 動画生成 AI に期待しているのは、この2枚の画像の間のフレームを説得力のある形で補間することである。しかし、7秒という長さでは、例えば次の動画1のようになってしまう。 動画1. 図1と図2を使い、パラ
Google AI Studioを使ってみる
こんにちわ。 GMO NIKKOのT.Mです。 Google AI Studioとは Google AI Studioは、GoogleのAIモデルであるGeminiを使ってプロンプトの検証やモデルのチューニングなどが行える開発ツールです。Gemini APIのAPIキーの取得もできます。 Google AI Studioの始め方 Googleアカウントがあれば始められます。 企業などでGoogle Workspaceを使っている場合は、「早期アクセスアプリ」を有効にする必要がありました。システム管理者に相談してみましょう。 Google AI Studioの起動 Google AI Studioの公式ページから「Google AI Studioにログイン」ボタンを押せば、画面が開きます。 ログインするとGoogle AI Studioが開きます。 クイックスタート クイックスタートのドキュ
![[翻訳]LLMで1年間開発して学んだこと〜LLMプロダクト開発を成功に導くための実践的ガイド〜](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3636c7c8e7c838018a6e006d55b3f4b8d18f34cc/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--7VM-vHg9--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3A%25255B%2525E7%2525BF%2525BB%2525E8%2525A8%2525B3%25255DLLM%2525E3%252581%2525A71%2525E5%2525B9%2525B4%2525E9%252596%252593%2525E9%252596%25258B%2525E7%252599%2525BA%2525E3%252581%252597%2525E3%252581%2525A6%2525E5%2525AD%2525A6%2525E3%252582%252593%2525E3%252581%2525A0%2525E3%252581%252593%2525E3%252581%2525A8%2525E3%252580%25259CLLM%2525E3%252583%252597%2525E3%252583%2525AD%2525E3%252583%252580%2525E3%252582%2525AF%2525E3%252583%252588%2525E9%252596%25258B%2525E7%252599%2525BA%2525E3%252582%252592%2525E6%252588%252590%2525E5%25258A%25259F%2525E3%252581%2525AB%2525E5%2525B0%25258E%2525E3%252581%25258F%2525E3%252581%25259F%2525E3%252582%252581%2525E3%252581%2525AE%2525E5%2525AE%25259F%2525E8%2525B7%2525B5%2525E7%25259A%252584%2525E3%252582%2525AC%2525E3%252582%2525A4%2525E3%252583%252589%2525E3%252580%25259C%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_37%3Aseya%252Cx_203%252Cy_121%2Fg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyL2QzODg4YjM0MzEuanBlZw%3D%3D%252Cr_max%252Cw_90%252Cx_87%252Cy_95%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png)
加熱するLLM開発競争に冷や水、オープンモデルの組み合わせだけでGPT-4o越えの事実 2024.06.21 Updated by Ryo Shimizu on June 21, 2024, 18:19 pm JST 世界中の企業や政府が狂ったようにNVIDIAのGPUを買い漁る流れはそろそろ潮時かもしれない。 いくつかの興味深い事象が起きているからだ。 昨日発表されたKarakuri社のLLM、「KARAKURI LM 8x7B Instruct v0.1」は、非常に高性能な日本語LLMだ。Karakuri社は今年の一月にも非常に高性能な70Bモデルを引っ提げて業界に旋風を巻き起こした。この最新のLLNは、日本語向けオープンLLMとしては初の「命令実行」チューニングを施されている。それだけでなく、RAGと呼ばれる、複数の知識を組み合わせてより正解に近い答えを導く技術や、Function
お久しぶりです、ANDPADボードの tomtwinkle です。 この記事はGoの go:linkname 騒動は 6/18に行われた Go Bash で話した内容を要約したものです。 そもそも go:linkname とは何かといえば internal packageやprivate var/funcなど普通はアクセスできないオブジェクトシンボルをエイリアス出来るようCompilerに指示して、アクセス可能にするcompiler directiveです。 go:linkname はprivateな変数へアクセス可能な便利なものでしたが unsafe packageのimportを必須とする通り、せっかく互換性や安全を考慮して作られているGoプログラムを簡単に破壊できる諸刃の剣でした。 詳細は発表スライドを見てください。 go:linkname 禁止騒動 Go 1.23 のリリースまで2
背景 こんにちは！Hanoi Dev Centerでバックエンドエンジニアをしているminhquangです。この記事では、私がAI事業本部のある新規プロダクト開発に参画した際に経験したパフォーマンスチューニングについて話したいと思います。 皆さんはサービスのローンチ(サービスを世の中に初めて出すリリース)をやったことがありますか。サービスローンチするときに、リクエストのスパイクや、ユーザー数の増加によるサーバー負荷増加など、様々な未知な課題が存在します。 私のチームでは数百万人の利用が見込まれるサービスにおいて、18000RPSを実現するべく負荷試験とパフォーマンスチューニングを実施しました。 本記事では、上記のサービス要件を満たすために私たちが取り組んだ負荷試験やパフォーマンスチューニングについて説明しつつ、これらの経験から得られた学びを共有したいと思います。 前提 技術スタック サーバ
「Next.jsで理解するSSRとクライアントルーティングの違い」という名目で社内にて簡単に勉強会を行いました。本記事は、その内容を適宜編集して公開するものです。 TL;DR 以下の要約を読んで、「なんだその話か」って思った方は引き返していただいて大丈夫です。逆に「えっそうなの・・・？」と思った方は、ぜひ読んでください！ Next.jsアプリケーションにおいて、/hogeと/fugaというページがあり、それぞれgetServerSideProps()が定義されているとします 最初ブラウザで/hogeを開いたとき、Next.jsアプリケーションはブラウザから/hogeへのGETリクエストを受け取り、getServerSideProps()を実行します 次に/hogeから/fugaへrouter.pushで遷移すると、Next.jsアプリケーションはブラウザから/fugaへのGETリクエストを
公開日 2024/06/18更新日 2024/06/18身近なBtoCサービスを支えるアーキテクチャ大解剖 技術選定のポイントと今後の展望 多くのIT企業では、ユーザーに対してより高品質で安定した体験を提供するために、システムアーキテクチャを進化させ続けています。 本特集では、日常生活の中で多くのユーザーに利用されているサービスのアーキテクチャ設計に携わるエンジニアの方々から、技術選定の背景や意図、そして現在のアーキテクチャの課題から未来への展望まで、詳しく伺いました。この記事を通じて、各企業のエンジニアたちがどのように技術的な課題を克服し、システムの柔軟性と効率を高めているのか、知見を得ていただければ幸いです。 ※ご紹介は企業名のアルファベット順となっております アソビュー株式会社 アソビュー株式会社では「遊び」という領域に対し、マーケットプレイス型EC「アソビュー！」やD2C型SaaS
前回の記事『2024年版 HTMLで作るフォームバリデーション』ではHTMLの機能を駆使したフォームバリデーションの実装について解説しました。HTMLのみでも高機能なフォームを作成できるのは解説したとおりですが、HTMLに加えてJavaScriptを組み合わせることでより高機能なフォームを作成できます。それに加えて、開発者体験の向上も期待できます。 本記事では3つのライブラリを使用して実践的なフォームを作成する方法を解説します。 UIライブラリ「React」 フォーム向けライブラリ「React Hook Form」 型システムと相性の良いスキーマバリデーションライブラリ「Zod」 また、静的型付け言語であるTypeScriptもこれらのライブラリと同時に使用し、堅牢なフォームの実装を目指します。 本記事を読むことで以下の知識が身につきます。 フォーム画面のユーザー体験（UX）と、フォーム実
生成AIによる「慣用表現の『乗っ取り』」と、その根底にある別の問題と - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
かなり前から「ChatGPTに学術論文を（英語で）書かせると"delve"のような普段使わないような単語が多く使われるのでバレやすい」という話がSNS以下各所で頻繁に噂されていたんですが*1、最近になってこの件について面白いpreprintが発表されていたのを知りました。それがこちらです。 もう読んで字の如しで「ChatGPTが登場して以来学術論文に使われる単語のレパートリーが劇的に変わってしまった」というのを、実際に具体的なデータに基づいて示した論文です。割と短めの読みやすい論文であることと、先述したようにSNSでは頻繁に噂されていた推測を明確化したということもあり、折角ですのでこのブログで簡単に紹介してみようと思います。 Preprintあげたのでご報告！📣 ChatGPTが使いがちな英単語ってありますよね。「delve」「realm」「utilize」あたり。 （限界助教先生の記事
こんにちは。吉田智哉です。 岩手県盛岡市に住みながらエンジニアとしてフルリモートワークで東京の開発案件を請けてます。 気が付くとこの働き方で8年間も経過していました。 8年生き延びることができたので、そのコツをシェアしたいと思います。 その日のコミットはdraftのpull requestとして出す エンジニアは成果物が全てです。 いくら一生懸命働いていたとしても、成果物、つまりコードがなければその日働いていたとしても 成果として認められません。 チームメンバーやリーダーに対してちゃんと働いていることをアピールするために、 その日のコミットはその日のうちにpull requestとして出すようにしています。 作業が途中の場合はdraftのpull requestにしています。 pull requestとして出せない調査系のタスクの場合は 調査した記録をドキュメントとして残しておいて、 他の
プロンプトエンジニアリングを最適化する為のフレームワークSAMMOを実際に使ってみた - Taste of Tech Topics
いつの間にか春も過ぎ去りすっかり夏模様の今日この頃皆さんいかがお過ごしでしょうか？菅野です。 生成AIの重要性が高まり、生成AIで利用できるテキスト量が長くなるにつれてにつれて、プロンプトエンジニアリングの重要性が高まってきました。 プロンプトエンジニアリングとは、そのプロンプトにどのような命令、事前情報等を入力すると、より適した応答が返ってくるかを設計する技術です。 そんなプロンプトエンジニアリングを最適化する為のPythonライブラリ、SAMMOがMicrosoft社から2024年4月18日にリリースされたので紹介していきます。 www.microsoft.com SAMMOとは？ Structure-Aware Multi-objective Metaprompt Optimizationの頭文字をとったフレームワークです。 元来、プロンプトエンジニアリングでは、エンジニアが、様々な
最近ローカルLLMがアツいらしい
最近、ローカルLLMがアツくなっているという話をtwitterでチラホラ見かける。 ローカルLLMって何じゃ？というと、オープンに公開されているモデルのウエイトをDLしてきて手元のPC上で推論させる事である。 オープンなAIモデルとは逆の存在として、モデルがDLできないクローズなAIモデルもある。 OpenAIやAnthropicのような最先端AI企業のクローズなAIモデルに比べて、オープンに公開されているオープンなAIモデルの性能は今でもかなり後れを取っている。 だから去年の間はあくまでAIの本命はChatGPTのようなクローズモデルであって、オープンなAIモデルなんて眼中にありませんみたいな風潮が無くはなかった。だが最近は風向きが少々変わってきている。 GPTのAPI高い問題 ＆ OpenAIがAIベンチャー皆殺しにしてしまう問題 まず「結局GPTのAPIを叩いてサービス運営して成功し
ダンジョン飯。ライオスのキャラクター、世の作家が抱える「どうやれば強烈な個性が獲得できるんだ……」という悩みに、「スペック・姿・人格的に取り立てて強烈な個性はないが常に『……ん？』という二度見するような強烈な違和感を放つ」で攻略している話
実務で生成AIサービスを開発してわかったこと
はじめに 本書『Observability Engineering』は、複雑化の一途をたどる現代のソフトウェアシステムに立ち向かうための、強力な武器となる一冊であり本稿はその読書感想文です。Observability Engineering を今から知りたい方はもちろん、Observability Engineering の基礎を改めて学びたい方もぜひお読みください。この記事もかなりの長さになるので普通に書籍を読んだほうがいいかもです learning.oreilly.com 「Observability:可観測性」という言葉は、近年ソフトウェアエンジニアリングの世界で大きな注目を集めています。しかし、その概念の本質を理解し、実践に移すことは容易ではありません。 本書は、そのオブザーバビリティについて、その基本的な考え方から、具体的な実装方法、そして組織への適用まで、幅広くかつ深く解説して
ごあいさつ はじめましての人ははじめまして、こんにちは！BASE BANK Divisionのフロントエンドエンジニアのがっちゃん（ @gatchan0807 ）です。 今回は、ここ数ヶ月の間にOIDC（OpenID Connect）という技術を使った開発を複数行い、この技術の概観を理解することができたので、OIDCの技術概要に触れつつBASE BANKの中でどのように使ったのかをご紹介しようと思います。 OIDCとは何なのか このパートでは、まずOIDCという技術について概要を紹介します。いくつかのWebページに記載されていた内容を参考にしてまとめさせて頂いているので、記事の最後に参照元のリンクを記載しておきます。 また、OIDCをはじめとした認証・認可の仕組みには様々な用語があり、自分自身も「調べれば調べるほど知らない用語が増えて、どんどんわからなくなってきた…」という経験をしたので、
はじめに 1年半ほどObsidianというノートアプリを使い、Qiitaにも記事を３つほど公開をしていました。 効率的に成長するためのデジタルノート術(Obsidian x Zettelkasten(LYT Framework)) コーディングのようにノートを取る技術 がんばらないObsidianノート術 確かにNotionやEvernoteとは違う感覚のノートアプリであり、双方向リンクを利用したグラフで繋げていくノートに当時は感動を覚えました。 その反面、Obsidianを百パーセント有効に活用できていたかと聞かれると「はい」と答えることは難しいと感じています。がんばらないObsidianノート術の記事はまさにその一角であり、Obsidianの拡張性と自由度に翻弄されてしまわないように書いた記事です。 1年半を通して紆余曲折した中、先日新しいツールとの出会いがあり、自分に合うツールを見つ
株式会社リクルート エンジニアコース新人研修の内容を公開します！（2023年度版） | Recruit Tech Blog
こんにちは！ 2023年度エンジニア新卒の、吉田です。 株式会社リクルート 新卒エンジニアコースでは、部署への配属前に、BootCampと呼ばれる新人研修を行っています。 本日は2023年度の研修の内容を、実際に受講した新卒の立場から紹介させていただきます。 研修の内容については毎年反響をいただいていますが、今年度も一段と進化し、より充実した研修でした。 ページ下部に研修資料を公開していますので、ぜひ研修の雰囲気を感じ取っていただけると嬉しいです。 研修の概要 エンジニアコースの新人研修は、配属後にスピード感を持って成長できるようになることを見据え、 「さまざまな技術領域の講座を受け、興味関心を広げて、知らなかった好奇心に出会う」 「現場で求められる『仕事への取り組みスタンス』をつかむ」 「気軽に相談できる仲間（同期）をつくる」 の３点が目的とされています。 今年度は、入社前に行われたスキ
LLMプロダクト開発者がMac Studioを買ってローカルLLMを触るべき理由という記事を書きました。 mutaguchiさんのツイートを見て、LLMプロダクトの開発とはどういうものなのかを知らない人も多いのかなと気づいたので、そこらへんを記事として書いてみます。 https://t.co/4WvjuuoGnC 「LLMプロダクト開発者がMac Studioを買ってローカルLLMを触るべき理由」の記事のはてブコメント見てたんだけど、ほとんど理解されてなかったのが興味深い。 ・プロプライエタリなLLMでは、ランニングコストが嵩み、これを利用したサービスは成立しづらい… — mutaguchi (@mutaguchi) April 24, 2024 商用LLM APIとローカルLLMって使い方が全然違う気がしてる。 商用LLM APIって、機微情報を送らないこと、規約違反テキストを送らないこ
note ではメインデータベースとして Aurora MySQL を採用し、日々発生する膨大なトラフィックを処理しています。Aurora MySQL v2 (MySQL 5.7 互換) の標準サポートは2024/10/31 に終了するため、これを機に v3 (MySQL 8.0 互換) へのアップグレードを行いました。 アップグレードは無事に完了しましたが、いくつかの問題にも直面しました。これらを共有することで、これからアップグレードを検討している方へ参考になればと思います。 事前に検討した課題アップグレード後に致命的な問題が起きたらどうするかv3 へのアップグレード後に v2 へ切り戻すことは容易ではなく、スナップショットなどからの復元が必要になります。データをロールバックすることになるため、ユーザ影響が極めて大きく避けたい事態です。 そのため、基本的に切り戻しはできないという前提でアッ
PerlからGoへのシステム移行のアシスト 〜Perl XSとUnix Domain Socketを活用〜 - Mirrativ Tech Blog
もしあなたがLLMを使ったプロダクトを何かしら開発している、もしくは興味があるのなら、メモリを大量に積んだMac Studioの購入を検討すべきです。 対象読者NVIDIAが絶対にいいという人はこの記事の対象読者ではありません。また、用途によって、ローカルマシンによるローカルLLMが向いてる・向いてないは明確にあるので、向いてない用途にしか使わない人も対象読者ではありません。あしからず。 また、この記事は別にNVIDIAをdisる意図はありません。みんな違っていい。NVIDIAもいい選択肢ですが、Mac Studioも悪くないですよ、と言いたい。 結論LLMプロダクト開発において、今年はもはやローカルLLMを無視できない、してはいけない状況です。 LLMプロダクト開発をする会社の視点でいえば、是非とも80GB以上の十分なGPUメモリを積んだマシンを用意できるようなアジリティを持つのが望まし
MySQLのSQLクエリチューニングの要所を掴む勉強会を開催しました！ - ANDPAD Tech Blog
みんな知らない、知ると得するAirPodsの隠し機能
AIを使った論文の読み方
追記(04/14)今時点で頂いているトラバもブコメもすべて目を通しました。 はてなの皆さん、増田の皆さんたくさんの反応ありがとうございます。 どうしたもんかと悩んでる状況の中で、エージェントの人に話してもあまりピンと来ない反応が返ってくるし、周りに相談出来る人もいないしで、かなり勇気づけられました。 とりあえず今時点で返せる分だけお返事返しておこうと思う。 フィヨルドブートキャンプやれば？ 恥ずかしながらこんなサービスがあるのを知りませんでした。 今の状況では1000時間学習してから転職ってのは難しいんだけど、転職活動終えたら利用してみたいなという気持ち。 開発に夢見すぎ 自己評価低い その通り、かもしれない。 技術記事とか書いてアウトプットしてる同世代以下の優秀な技術者たち見てて、自分とのスキルギャップに絶望してたところだったんだ。 5年弱ぐらいローコードじゃなくて、コーディングで実務経
「みんなで金塊堀太郎」という施策で億単位のコスト削減を達成 & 表彰されました | CyberAgent Developers Blog
CTO統括室の黒崎(@kuro_m88)です。サイバーエージェントのエンジニアを中心に直近の半年で「みんなで金塊堀太郎」という施策を行い半年で億単位のコスト削減を実現できたので、どんなことをしたのか紹介します。また、社内の半期に一度の全社表彰で表彰されたので、サイバーエージェントの表彰の文化についても触れたいと思います。 「みんなで金塊掘太郎」とは？ メディア事業管轄で「金塊堀太郎」という施策を過去実施しており、それを全社に展開したのが「『みんなで』金塊堀太郎」という施策です。具体的には、社内のエンジニアが主体となって主にシステムコスト削減のアイデアを出し合い、それを実行するものです。 「金塊堀太郎」という名前の由来は把握していませんが、社内Slackに絵文字があり一定の知名度があったと思われるため、全社展開においてもこの名前が採用されました。 社内の偉い人たちが真顔で「金塊堀太郎が〜」と
Testcontainersを用いてテスト実行前の docker compose up を無くし、Goで並列テストする | フューチャー技術ブログ
春の入門祭り2024の1記事目です。 はじめにTIG真野です。 Testcontainers を用いて、単体テスト実行前に docker compose up -d 無しで、PostgreSQLにアクセスする単体テストを行う、入門記事です。 恩恵は次のような開発者体感の向上が個人的にあります。 テストを実行するうえで、別プロセスのサービスを起動しておく必要があるといった前提条件を考えなくても済むため、テストを行うビジネスロジックに集中できるdocker compose up -d 打たないだけだが、テストに必要なコンテナを考慮しなくても済む停止し忘れて、別のリポジトリの開発するときに混乱しなくても済む並列テストしやすくなるので、テストの実行速度が向上するGoにおいて、複数のパッケージを同時にテストするとき、 -p 1 で絞らずに済むTestcontainers とはhttps://test
スタディサプリ最大のRailsアプリケーションにYJIT+pitchforkを導入してメモリ使用量を劇的に削減するまで - スタディサプリ Product Team Blog
自社データ × ChatGPTで社内AIを構築するRAG ツール｜Doox β版をリリースしました - Qiita
TLDR 社内のデータを元に質問への回答を LLM が生成する仕組み（RAG）を構築するためのサービスを開発しました。 β 版として無料で公開しているので是非使ってみてください。 サーバーレスな構成で Next.js を動かしている。技術のキャッチアップは大変だ。 背景 仕事をしていると社内の規定 / 製品情報 / 過去の履歴 .. などに関する問い合わせは日常的に発生するものだし、その工数は結構ある。通常は Wiki を作ってナレッジを共有するが、結局「近い人や担当に聞く」という行為はなかなか減らない。 色々な企業が、社内のデータを元に質問への回答を LLM が生成する仕組み（RAG）を独自に開発しているようで、技術ブログとかに書いている方も多い。 社内向け RAG の構築を SaaS プロダクトで提供したら各社の社内の問い合わせ工数と独自に RAG を構築するコストを下げられて嬉しいん
はじめに こんにちは、retail HUBで Software Engineer をしているほんだです。 今回は私が現在着手している事業譲渡されたアプリを社内で持続的なプロダクト開発を行える状態にするリプレイスプロジェクトをどのように行っているか紹介しようと思います。 この記事ではリプレイスを行うにあたってどのようなことを課題に感じてその課題に対してどのような解決策をとったか主にサーバーの実装について説明しています。 ネットスーパーアプリとは 現在弊社ではネットスーパーアプリとして Web アプリとスマホアプリの二つのシステムを提供しています。 Web アプリは販促コンテンツの設定や売り上げの管理・集計を行うことが可能な管理システムと受け取り方法に応じた価格変更や送料変更にも対応し、消費者の柔軟な買い物を実現するお客様向けアプリを 17 の小売り様に、スマホアプリでは Web アプリのお客
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わたしの私用PCの開発環境 - 覚書
RAGのSurvey論文からRAG関連技術を俯瞰する - 元生技のデータサイエンティストのメモ帳
動画生成AIについて：一番星はてのは目をゆっくり開き、踊れるか
「GPT-4」を上回る日本語性能のLLM「Llama-3-ELYZA-JP」を開発しました｜ELYZA, Inc.
[翻訳]LLMで1年間開発して学んだこと〜LLMプロダクト開発を成功に導くための実践的ガイド〜
加熱するLLM開発競争に冷や水、オープンモデルの組み合わせだけでGPT-4o越えの事実
Go界隈で巻き起こった go:linkname 騒動について - ANDPAD Tech Blog
大規模サービスのローンチに向け、パフォーマンスチューニングした話 #go #aws
【図解】Next.jsで理解するSSRとクライアントルーティングの通信の仕組み
身近なBtoCサービスを支えるアーキテクチャ大解剖 技術選定のポイントと今後の展望 - Findy Tools
ReactとZodで作る堅牢なフォームバリデーション - ICS MEDIA
性欲があること自体より「制御する気がない」「相手に合わせる気がない」社会性のなさを気持ち悪いと感じる
「AIイラストって絵の勉強になる…？」取材を受けて考えたあれこれ｜賢木イオ
JavaScript 実行エンジン V8 の JIT 出力コードを読んでみよう
オブザーバビリティの最前線 OpenTelemetryで下げる認知負荷~活用事例4選~ - Findy Tools
エンジニアとしてフルリモートワークで8年生き残る技術 - Qiita
もう一度読むObservability Engineering - じゃあ、おうちで学べる
クエリのパフォーマンスチューニングの第一歩。実行計画や統計情報について入門する
OIDCって何なんだー？から、実際に使うまで - BASEプロダクトチームブログ
知的・技術的進歩のスピードを限界まで加速するノートアプリ『Heptabase』 - Qiita
LLMプロダクト開発とはどういうものなのか？｜erukiti
note の Aurora MySQL を v2 から v3 へアップグレードしました｜tic40
LLMプロダクト開発者がMac Studioを買ってローカルLLMを触るべき理由｜erukiti
市場価値のない無能が勢いでSES企業を辞めたのでご相談
ネットスーパーアプリ GraphQL から REST へ移行始めました - every Tech Blog