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
Gemini について全部解説！ 使い方やモデル、プランまで｜Gemini - Google の AI
伊與木研究室 – IYOKI LAB
セキュリティ研修 〜マネジメントパート〜（サイバーエージェント新卒研修2024）
スマートフォンGPUの特性を解析！ 社内で実施予定のGPUパフォーマンスチューニング研修を紹介します！
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
分散トレーシングを使ってパフォーマンス改善をやってみたら、レスポンスタイムを2割近く改善できたお話 - Tabelog Tech Blog
目次 目次 はじめに そもそもシステム運用改善チームとは何か？ なぜアプリAPIのパフォーマンス改善が必要になったのか？ どうやって改善箇所を見つけるのか？ 分散トレーシングを使って、店舗詳細APIを細かく分析する 計測結果の見方 計測結果から分かったこと 計測結果から見つけたポイントに改善を実施していく コースに紐づくクーポンの取得 口コミを取得する処理と公開画像数のカウント ユーザーごとの公開口コミ投稿数の合計数カウント 全体での改善効果はどうだったか？ パフォーマンス改善の影響 ユーザー体験が向上した 今後の食べログ成長に備えたシステム上の余裕ができた 食べログの分散トレーシングを使って改善を実施してみてよかったこと おわりに はじめに こんにちは。食べログ開発本部 ウェブ開発1部 システム運用改善チームの @4palace です。 今回は、私の所属するシステム運用改善チームが食べロ
SB Intuitions、独自の日本語LLMを構築 アカデミアや産業界の研究開発に資するために70億、130億、650億パラメータの日本語LLMを公開 | プレスリリース | SB Intuitions株式会社
近似近傍探索のチューニングで気をつけること
【資料公開】AthenaとStep Functionsで簡単ETLオーケストレーション #midosuji_tech | DevelopersIO
Amazon AthenaとAWS Step Functionsで作る簡単なETLの仕組みのメリットと、さらに必要とされる要件に対してなにが求められるのかについて発表しました。 データアナリティクス事業本部 インテグレーション部 機械学習チームの鈴木です。 2024年6月12日にクラスメソッドの大阪オフィスで開催された勉強会Midosuji Tech #1で『AthenaとStep Functionsで簡単ETLオーケストレーション』というタイトルで話しましたので資料を公開します。 当日は淀屋橋の大阪オフィスでオンサイトでイベントが開催されました。発表後にはワイワイガヤガヤタイムということで、参加者の方も交えたディスカッションが大変盛り上がりました。 発表資料 ポイント Step FunctionsのAPI統合で、S3バケットに配置したSQLファイルをステートマシンから読み込み、Athen
1. 記事の狙いと想定読者層研究を進めるうえでのTIPSをまとめていくシリーズです。大学や大学院等における研究活動に関して、お読みいただいている皆さまになにかしら示唆をご提供できればという思いで書いています。 読者層としては、大学院等の研究機関で研究活動に取り組む方々を想定しています。今回テーマとして取り上げるのは、「避けるべき論文」、すなわちハゲタカジャーナルに掲載されている論文の見分け方。 2. 「避けるべき論文」とは？なぜ避ける必要があるのか？このテーマで記事を書こうと思った背景がいくつかありまして、最大の要因はいわゆるハゲタカジャーナル（英語だと、Predatory Journal。ハゲタカだからってVulture journalとは言いません）の氾濫猖獗。以前、別記事「先行研究レビューの実作業のやりかた」でも触れましたが、世の中には一見学術誌の体裁をとりつつ、じつは粗悪な著作物で
AIがゲーム攻略情報でプレイをお助け？ PCのチューニングまで面倒を見てくれる「Project G-Assist」は何ができるのか
はじめに Elasticsearchではv8.12からLearning To Rankという機能が実装されました。これまでにもコミュニティープラグインでは同様のことが実現できていましたが、今回Elasticが公式にサポートしましたので概要について紹介したいと思います。 検索の良し悪しは主に以下の観点で評価できます。 適合率 / Precision : どれだけノイズが少ないか 再現率 / Recall : どれだけもれなく検索できているか Learning To Rank（LTR）はこのうち適合率 / Precisionを、事前に用意したデータを学習することによって向上させるための仕組みです。 この機能はElasticsearchの外部で機械学習によって作成したモデルを使って実現します。流れとしてはData Frame Analyticsやベクトル検索で実現しているのと同様、Pythonで
サイバーエージェントは6月13日、75億パラメータの日本語大規模視覚言語モデル（Vision Language Model、VLM）を一般公開した。Hugging Faceで商用利用可能なAIモデルや、研究用途でのみ使えるデモを公開中だ。 VLMとは、画像とテキストを複合して扱えるマルチモーダルなAIモデル。画像とテキストを理解できることで「この写真に写っているものは何ですか？」のような質問にも対応できる。米OpenAIの「GPT-4o」などが代表的なモデルで、近年では画像を扱えるAIモデルの進化が急速に進んでいる。 一方で「VLMのほとんどは英語のデータを中心に学習しており、日本文化の理解や日本語での会話に強いVLMは少ない状況」とサイバーエージェントは説明する。このような背景から同社は日本語に強いVLMを公開。日本語大規模言語モデルで合成して作ったデータセットをメインに学習させたという
独自の日本語LLM「CyberAgentLM2」に視覚を付与したVLM（大規模視覚言語モデル）を一般公開 ―商用利用可能な画像チャットモデルを提供―
株式会社サイバーエージェント（本社：東京都渋谷区、代表取締役：藤田晋、東証プライム市場：証券コード4751）は、75億パラメータの日本語VLM（Vision Language Model、大規模視覚言語モデル）を公開したことをお知らせいたします。 近年、OpenAI社が開発した「GPT-4o」※1 を始めとした画像も扱えるLLMが急速な進化を遂げており、世界中のあらゆる業界・ビジネスにおいて活用が進んでいます。 当社においてもデジタル広告におけるクリエイティブ制作において、2023年5月に画像を考慮した「広告コピー自動生成機能」を実装するなど、画像とテキストの複合領域での研究開発および活用に取り組んでおります。 一方、既存の公開されているVLMのほとんどは英語を中心に学習されているため、日本文化の理解や日本語での会話に強いVLMは少ない状況です。 こうした背景のもと、当社は日本語VLMの開
PKSHA製基盤モデルの特徴とは？ 「Transformer」ではなく「RetNet」だから実現できた“3つの強み”
PKSHA製基盤モデルの特徴とは？ 「Transformer」ではなく「RetNet」だから実現できた“3つの強み” 生成AIブームの今、注目のキーワードが「基盤モデル」だ。大量のデータを事前学習したAIモデルのことで、少しのチューニングを施せば、さまざまなタスクに対応できる。米OpenAIの「GPT-4」といった生成AIも包含する概念だ。 さまざまな企業が生成AIを使った業務効率化を試行錯誤する中、各AIベンダーたちの間では基盤モデルの開発競争が激化している。そこでこの特集では、基盤モデルを開発するAIベンダーに一問一答メールインタビューを実施。開発状況や独自の強みなどを探っていく。 今回は、日本マイクロソフトの技術支援の元で、独自の基盤モデルを開発する、AIベンチャー・PKSHA Technology（東京都文京区）に話を聞いた。 PKSHA Technologyの基盤モデルの特徴や強
BigQuery アンチパターンレコメンデーションツールで、パフォーマンスの悪い SQL を使っていないか確認してみる。 | DevelopersIO
AI開発企業が抱えるもうひとつの課題は、AI開発投資が極端なまでに大規模化しつつあることだ。OpenAIやマイクロソフトのようなAI開発企業は、今後数年の間に、AI関連の開発投資を「1000億ドル（約15兆6000億円）」あるいは「7兆ドル（約1092兆円）」と極端な規模へと拡大する野望を抱いている。現状のAIの100倍、あるいはそれ以上の規模のAIを作り出すためだ。 大規模投資計画は現状の100倍以上 2024年2月、AI開発企業OpenAIのCEOであるサム・アルトマンが、AI向け半導体の増産とAIデータセンター増強のために実に5兆〜7兆ドル（780兆〜1092兆円相当）の資金を集めていると経済紙ウォールストリート・ジャーナルが報じた。アラブ首長国連邦（UAE）政府、ソフトバンクの孫正義CEO、台湾の半導体メーカーTSMCと話し合いをしているという。 この7兆ドルという数字は誇大妄想と
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
これをチェックすればOK。iOS 18でiPhoneはこう変わる！ 新機能まとめ #WWDC242024.06.11 08:1474,999 小暮ひさのり モリモリで、たくましい進化が訪れます。 6月11日深夜から始まったApple（アップル）の開発者向けイベントWWDC 24にて、iPhone向け基本ソフトウェアの最新版｢iOS 18｣が正式に発表されました。 さすが年イチのアップデート。しかも今回はAppleのAI、Apple Intelligenceとの連携もあって、機能モリモリだったり、インターフェース自体が刷新されたりとここ数年で最大のアップデートとなっています。 では早速、今秋登場のiOS 18で、iPhoneはどう変わるのか？ ざっとおさらいしてみましょう！ ホーム画面：アイコンのカスタマイズ性がアップImage: Appleまず｢見た目｣をかなり柔軟にカスタマイズできるよう
LayerX、エンタープライズ企業のドキュメントワークを効率化する生成AIプラットフォーム「Ai Workforce」をリリース。日本マイクロソフトと開発・営業で連携
LayerX、エンタープライズ企業のドキュメントワークを効率化する生成AIプラットフォーム「Ai Workforce」をリリース。日本マイクロソフトと開発・営業で連携 すべての経済活動のデジタル化を目指す株式会社LayerXは、AI・LLM事業部において、大規模言語モデル（LLM）を用いてドキュメントワークを効率化する、ノーコード・ノープロンプト生成AIプラットフォーム「Ai Workforce」をリリースしました。また開発・営業にあたっては日本マイクロソフト株式会社（以下、日本マイクロソフト）と連携。システム基盤には Microsoft Azure を活用し、セキュリティと柔軟性の両立を実現します。 AI・LLM事業部では今後、プロダクトマネージャーやエンジニア等の採用を強化し、エンタープライズ企業への提供を加速していきます。 概要 LayerXは2023年11月、企業や行政のLLM（大
LLMにまつわる"評価"を整理する
LLM-as-a-Judgeとは LLMをアプリケーションに組み込んでいると、LLMの出力を評価する必要が出てきます。 LLMの「出力は確率的である（毎回異なる）」ためです。 また、LLMの出力はハルシネーションを含む可能性がありますし、間違いではないにしてもサービス提供者の意図とは違った出力をエンドユーザーに提示してしまうかもしれません。 LLMの出力を評価して、出力が適切でないことを判定できれば、ユーザーには表示しない、出力を再度行わせる（出力をLLMに修正させるのもよいでしょう）というようなことができるようになります。 ただし、LLMのすべての出力を人が評価していたのでは、手が回りません。 そこで、注目されているのが、LLM-as-a-Judgeと呼ばれるLLMにLLMの出力を評価させる手法（以後、単に評価と呼ぶ）です。 評価にLLMを使えば、出力をすぐに評価し、評価結果をアプリケー
逆止弁は気休めと心得る
超近接音場特化と3D音場重視の2タイプ展開 現代社会を生き抜くには息抜きが大切。推しVTuberさんのASMR配信のおかげで何とか心を休ませられて明日に備えられている。そんな方も少なからずいるでしょう。生きててえらい！ さて推しのASMRからしか摂取できない栄養を効率よく摂取するためのアイテムといえば、ASMR向きの音質や使い勝手を備えたイヤホン。その定番のひとつが2021年に“世界初のASMR専用完全ワイヤレス”として発売された、ag「COTSUBU for ASMR」でした。そしてその新モデルとして先日2024年3月に発売されたのが「COTSUBU for ASMR MK2」と「COTSUBU for ASMR 3D」なのですが……。 左が「COTSUBU for ASMR MK2」で右が「COTSUBU for ASMR 3D」。それぞれ魅力的な色合いですが単なるカラバリではありませ
Webサイト上でユーザーをコンバージョンに導くCV（コンバージョン）ボタン。行動を喚起することから、CTA（Call To Action）とも呼ばれています。 ボタンの色はクリックやコンバージョンにどのような影響を与えるでしょうか？仮に「この色が最適解」というものがあれば、世の中のボタンはその色ばかりになっていることでしょう。 結論から言えば、ボタンを配置する場所や誘導する目的によって最適な色は変わってきます。しかし、A/Bテストにより場所・目的に応じた効果的な見せ方を検証できます。その際、「この色をこう使うことで、ユーザーにこのような影響を与えるのではないか」と仮説を持つことが重要です。 今回は、色の違いによるCVボタンのA/Bテスト結果から、クリックやコンバージョンにつながる色の考え方について解説します。 目立てば良いというわけではないCVボタンの色についてA/Bテストを実施したのは、
@anime_euphoアニメ「響け！ユーフォニアム」公式 2024-06-02 17:00:01 ＼ NHK Eテレにて放送開始 ／ 『響け！ユーフォニアム３』 第九回「ちぐはぐチューニング」 どうぞお楽しみください
MySQL クラウド向け InnoDB チューニング。仮想サーバーで使う場合のチューニングのポイントを解説しました。DB TECH SHOWCASE SAPPORO 2015 での発表資料です。
小さなギター - ポケカメ雑記帳
テキスト生成 AI 利活用におけるリスクへの対策ガイ ドブック（α版） 2024（令和 6）年 5 月 30 日 デジタル庁 〔ドキュメントの位置付け〕 参考資料。今後、デジタル社会推進標準ガイドラインへの編入を検討予定 〔キーワード〕 テキスト生成 AI、生成 AI、サービス開発者、サービス提供者 〔概要〕 テキスト生成 AI を利活用し、行政サービスや職員業務の改善の重要度が高まる中、リ スクを特定し、そのリスクを受容できるレベルまでに軽減する対応もまた重要になってい る。テキスト生成 AI に関連するリスクは多岐にわたるが、その多くはテキスト生成 AI 固有 でない AI システム全般に共通するものである。そこで、本文書では政府情報システムを対 象に、テキスト生成 AI 固有と見られるリスクに焦点をあて、留意点を紹介する。現段階 （2024 年 5 月現在）では、実践的なフレームワー
「ブルーロック Project: World Champion」使っているデザインフォントは原作やアニメを意識したフォントかもしれない - ゲームアプリのUIデザイン
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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
LLMの価値を享受できないのは「全従業員向け」だから 95パーセントがニッチ業務だからこそ必要なチューニング
シェイン グウ、 AI 研究者としての現在地｜Gemini - Google の AI
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
AWS、生成AI人材の育成に向けた新たな認定資格を発表
みかラジ！ライブ 〜チューニングしながらだいたい１９時までまったりトーク〜 - 水景の雑記帳
【研究のススメかた】避けるべき論文の見分け方｜Dr. MM
ElasticsearchによるLearning To Rank(LTR)入門 - Qiita
サイバーエージェント、日本語に強い“視覚言語モデル”公開 パラメータ75億、商用利用もOK
OpenAIの投資計画はアポロ計画の70倍？加速し膨張するAI開発投資、バブルの懸念も：朝日新聞GLOBE＋
ReactとZodで作る堅牢なフォームバリデーション - ICS MEDIA
これをチェックすればOK。iOS 18でiPhoneはこう変わる！ 新機能まとめ #WWDC24
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
LLMによるLLMの評価（LLM as a judge）の精度改善のための試行錯誤〜評価分割・モデル間比較
推しからの栄養摂取効率を引き上げるagのASMR専用TWS - 価格.comマガジン
押したくなる色はある？CVボタンの色の違いによるクリック率・コンバージョン率への影響｜スプ論
響け！ユーフォニアム3 第9話 感想：ラブラブだった久美子ちゃんと麗奈ちゃんにも亀裂が！
ムロアジの開きと酒肴いろいろ - artなfoodsのDiary
JavaScript 実行エンジン V8 の JIT 出力コードを読んでみよう
2024年度_サイバーエージェント_新卒研修「データベースの歴史」.pptx
テキスト生成AI利活用におけるリスクへの対策ガイドブック（α版）