生成AIが直接機械語やバイナリを出力するようになるのではないか、という問いは本質的に間違っている。 自分は、まだ素朴なニューラルネットワークで光学文字認識(OCR)の精度を出していた頃から似たようなことを考えていたので、少し他人よりも蓄積がある。 これは、Large Language Model(LLM)を開発する企業が資金を集めるために多少誇張した未来を語るという文脈では大目に見た方が良いが、正確性に欠ける。 本質的な問いは、なぜ我々は、ノイマン型コンピュータを用いて、主記憶に置かれたプログラムをCPUを用いて実行する形式をとるのか、というものである。 まず、筋の悪い反論から説明し、妥当な反論にも触れたうえで、本質的に問うべき課題を説明する。 生成AIを含むAIは、十分な人間のデータが無いと学習が出来ないのか?これは明確に、いいえ、と答えることが出来る。 最初こそ人間による補助は必要だが
ChatGPTに絶対に共有してはいけない5つの情報を、専門家が警告。すでにしてしまった場合の対処法も紹介
たびたび見かける「そのうちAIが直接バイナリを吐くようになるんでは」という話、原理的に難しいし、できるとしてもだれもやらないし、できるようになったとしてもだれも使わないので、今の仕組みのAIが直接バイナリを吐く未来は来ないと思います。 ここらへんも参照 AIがコードを書くようになるなら、AIだけに理解できる言語を作ればいい、のかな? - きしだのHatena AI専用のプログラミング言語は現れない - きしだのHatena AIが読み書きするコードも読みやすいほうがいい(トランスフォーマの特性の考慮やリーダブルコードについて追記) - きしだのHatena プログラミング言語は人間が扱いやすく機械が実現できるよう論理を表現するものでありプログラムの本体 - きしだのHatena ※ LLMが生成したコードを内部でコンパイラを呼び出してバイナリにするというのは、例えばここにあるようなプログラ
1月6日、TwitchのエンジニアJosh Ribakoff氏が「How Twitch Tamed a Million Lines of TypeScript」と題したブログ記事を公開し、注目を集めている。この記事では、巨大なコードベースにおけるエンジニアリング基準の維持と、Lintルールの例外管理をスケーラブルに行う手法について詳しく紹介されている。 1月6日、TwitchのエンジニアJosh Ribakoff氏が「How Twitch Tamed a Million Lines of TypeScript」と題したブログ記事を公開し、注目を集めている。この記事では、巨大なコードベースにおけるエンジニアリング基準の維持と、Lintルールの例外管理をスケーラブルに行う手法について詳しく紹介されている。 以下に、その内容を紹介する。 Twitchにおいて、筆者のチームの役割は、パフォーマンス
新しいMacマシンを手に入れた時は環境を引き継がずにゼロから環境を育てつつ、色々と試したい。 しばらくメインがデスクトップの Win/WSL2 だったので、色々刷新したい。 2023年版 新しく試したいものリスト AeroSpace 採用 Raycast IME azooKey/azooKey Ghostty ZedEditor chezmoi Aqua Voice Docker ではない仮想コンテナ環境 nix https://github.com/antfu-collective/ni opencode Helix Zellij https://hyperkey.app/ 何かしらの履歴管理 marimo 継続して採用 zsh パッケージマネージャどうしよう mise homebrew eza starship vscode uv ty jj
12月17日、Sebastian Aaltonen氏が「No Graphics API」と題した記事を公開した。この記事では、現代のGPUが抱える複雑すぎる命令系統を整理し、より効率的に動かすための次世代の考え方について詳しく紹介されている。 なお、本稿は初心者向けに要点をかいつまんで解説したものである。技術的な詳細や厳密な議論をより深く知りたい方は、ぜひ原文を参照していただきたい。 以下に、その内容を紹介する。 グラフィックスAPIの歴史と「現代の壁」 PCゲームや3DCGを動かす際、ソフト(ゲームエンジン)とハード(GPU)の間を仲介する役割を果たすのがグラフィックスAPIだ。DirectXやVulkan、AppleのMetalといった名称で知られている。 10年前の設計思想が招いた複雑化 現在の主要なAPI(DirectX 12やVulkanなど)が設計された約10年前、GPUはまだ
50種類以上の商用JavaScript UIコンポーネントがオープンソースに、React、Angular、Blazor、Web Components対応。インフラジスティックスが公開 ビジネス向けUIライブラリを提供しているインフラジスティックスは、同社が提供しているUIライブラリ「Ignite UI」の一部を、オープンソース版として無償提供を開始したと発表しました。 Webアプリケーション向け有償UIライブラリ「Ignite UI」の一部をオープンソース化 - プレスリリースを公開しました。50種以上のUIコンポーネントを、商用・非商用を問わず無償でご利用いただけるようになりました。https://t.co/vabd7aSSba — インフラジスティックス・ジャパン (@IGJP) December 23, 2025 これによりGrid Lite(グリッド ライト)、Button(ボタン
初期のネイティブプレビューでは「高速だが不安定」との指摘があったものの、言語サービスの内部構造を見直し、共有メモリ型の並列処理を取り入れることで、安定性とスケーラビリティを高めたとしている。大規模コードベースを含め、クラッシュが起きにくい構成に再設計しているという。 「ネイティブ版ではプロジェクトの読み込み時間短縮、メモリ使用量削減、エディタ全体の応答性向上が期待できる。不具合や未移植機能があった場合に備え、拡張機能側には従来のTypeScriptエンジンとネイティブ版を切り替える機能も用意している」(Microsoft) コンパイラのネイティブ移植も進んでおり、npmでは「@typescript/native-preview」としてナイトリービルドが公開されている。ローカル開発用には「npm install -D @typescript/native-preview」、グローバルには「n
はじめに こんにちは、保田です。本記事はiimonアドベントカレンダー25日目の記事となります。 試験的機能として開発されていた<Activity>コンポーネントが、2025年10月にリリースされたReact 19.2で正式に導入されました。 普段の業務で使えるものなのか気になったので、今回調べてみることにしました。 https://ja.react.dev/reference/react/Activity タブ切り替えで状態が消える問題 Reactでタブを切り替えるとき、よく使われるのが条件付きレンダリングです。 import { useState } from 'react'; const App = () => { const [tab, setTab] = useState<'A' | 'B'>('A'); return ( <div> <button onClick={() =>
技術ジャーナリストのPaul Thurrott氏は12月22日(現地時間)、「Microsoft to Replace All C/C++ Code With Rust by 2030 - Thurrott.com」において、Microsoftが2030年までに自社の主要コードベースからCおよびC++を全面的に排除し、Rustへ移行する長期方針を明らかにしたと報じた。 これは単なる言語置換ではなく、同社の開発文化と基盤技術を根本から刷新する計画であり、OSやクラウドを含む中核製品群に直接関与する点で影響範囲は広いとみられる。 Microsoft to Replace All C/C++ Code With Rust by 2030 - Thurrott.com Rust移行を支える中核基盤、カーネルから始まった変革 この計画にはMicrosoft Distinguished Enginee
I am continuing to set up my home server on FreeBSD 14.3, which is intended to serve as a NAS. In the previous post, FreeBSD: introduction to Packet Filter (PF) firewall, we got acquainted with firewalls; the next step is to configure a VPN for access. The main idea is to (finally!) connect my “office” and my apartment, and later, perhaps, also connect the server where rtfm.co.ua is currently runn
こんにちは。PIVOTでソフトウェアエンジニアをしている@tawachanです。 AIの進化により、私たちの開発プロセスは根本から変わりつつあります。AIは部分的に導入するのではなく、プロジェクト全体を見直す必要があるのは当然の流れです。実際PIVOTでもスクラムからカンバンへの移行を行うなど、私たちもいろいろ考えてやってみています。その流れの一例として以前の記事「スクラムからカンバンへの移行——ソフトウェアエンジニアがマネージャーになる時代に」でも書いています。 しかし今回は、あえてその大きな話から視点を移し、コードレビューという日々の細かいプラクティスに焦点を当てたいと思います。今年1年、AIを使い倒す中で「レビューで見るべきものが明確に変わったな」という個人的な感覚があり、その変化を言語化してみたいと考えたからです。 この記事では、AIが前提となった開発フローにおいて、コードレビュー
はじめに オンプレミス前提の環境で、組み込みソフトやプライベートクラウドを扱うエンジニアとして働いたあと、転職し、クラウドネイティブな環境に移ってしばらくが経ちました。 環境が変わって最初に感じたのは、新しい技術を覚えること以上に、 これまで当たり前だと思っていた前提が通用しない、という戸惑いでした。 この記事は、オンプレミス前提の環境からクラウドネイティブな環境に移る中で、 特に Kubernetes を中心に感じた技術的ギャップについての振り返りです。 オンプレミス前提の環境での技術的前提 オンプレミス前提の環境では、いくつかはっきりした技術的前提がありました。 ある程度の共通仕様があり、迷いは少ない オンプレミス前提で、IGP的な比較的固定されたネットワーク構成 安定性や制約を強く意識する文化 「決められた前提条件の中で、いかに堅実に作るか」が重視されていました。とはいえ、技術選定の
You know the drill by now: Another year and 8-9 Rust versions later, it's time for a new Rust9x update! Rust9x provides Windows downlevel support for the Rust standard library, bringing it to Windows 95, 98, ME, and most NT-based Windows versions. See the project wiki on Github: rust9x/rust. What's new? # Rebased and partially reimplemented all fallback code on-top of Rust 1.93-beta. target_vendor
はじめに GLOBISでエンジニアをしているkazukiと申します。 Rustを多くの人に学んで欲しいと感じこの記事を執筆しました。 私自身、仕事でRustを使うことはありませんがRustの学習を通して、 エンジニアとしての視点や感覚がよくなる体験を得ております。 但し、Rust自身は最初が難しくなかなか取っ付きにくい言語でもあります。 入門としてこの記事が役に立ってくれれば幸いです。 なんでRust? 他のモダン言語と比較して仕事で見ないRust それでもRustはエンジニアの思考能力を鍛える教材としても価値がある 静的型付けや低レイヤ未経験の人でも読めるよう、できる限り噛み砕いて解説します そもそもRustって何? Rust は Mozilla が開発した、安全性と高速性を両立するプログラミング言語です C/C++並みのパフォーマンスを持ちながら、メモリ安全性をコンパイル時に保証します
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