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｢Qwen3.5-9B｣ は2026年にリリースされた高性能ローカルLLMのひとつ。HuggingFaceやLM Studioで無料でダウンロードできる Photo: かみやまたくみ 2026年も進化を続ける生成AIですが、伸びているのはOpenAIのGPTやAnthropicのClaudeだけではありません。 無料で公開されていてダウンロードして自分のPCで動かせる｢ローカルLLM｣も大きな発展を見せています。 この記事では2026年上半期にかけてのローカルLLMの動向をまとめます。 1. ローカルLLMの高性能化が止まらない｢Gemma-4-31B｣で画像認識をしているところ。同モデルはGoogleが2026年4月にリリースした非常に高性能なローカルLLMImage: かみやまたくみ2026年のローカルLLMで特徴的なのが、性能が大幅に向上したこと。 具体的なモデルとしては、3月にリリ

はじめに Claude Codeを使い始めて数ヶ月、便利だなと思いつつも「同じ指示を何度も書いてないか？」「無駄な前置きを毎回読まされてないか？」と感じる場面が増えてきました。 AIに作業を任せるのは便利ですが、AIを使うこと自体に発生するタイムロスに目を向けると、まだまだ効率化の余地があると気づきました。 この記事では、Claude Codeを触り始めたエンジニア向けに、私が実際にやってみて効果が高かった「個人ルールの設定」をまとめます。難しい設定はなく、ファイルに数行追記するだけで作業効率がはっきり変わるものを紹介します。 読み終わるころには、自分のCLAUDE.mdに何を書けば良いかのイメージが掴めるはずです。 基礎となる知識 CLAUDE.mdとは Claude Codeには、起動時に自動で読み込まれるCLAUDE.mdというファイルがあります。ここにルールを書いておくと、毎回プロ

はじめに X 上で見かけた 「もう Markdown じゃなくて HTML でドキュメント書いた方がよくない？」 系の議論（@trq212 のポスト等）には、まったく同感です。 というのも、自分は もう半年ほど前から、Claude CodeにHTMLでドキュメント生成させています。エージェントを使えばつかうほど、その生成物を直接人間が修正することが減るからです。プランファイルがその典型で、プランがまちがっていたらそれはAIに指示して修正させるべきで手動修正するべきではないのです。その理由は手間を減らしたいからではなく、「なぜそう出力されたか」の理由にたちもどって指示しないとAIは同じ間違いをくりかえしてしまうからです。そうすることで人間はAIと思考を共有することができます。 その場合、Markdownは人間が作成も修正することはなくなるわけで、Markdown形式がドキュメントの形式として

たしかに～となった。 Markdownは人間が書きやすくするために表現力を落としてる。でもAIが書くのであれば、わざわざ表現力を落としたMarkdownを使う必要がない、という話。 HTML is the new markdown. I've stopped writing markdown files for almost everything and switched to using Claude Code to generate HTML for me. This is why. https://t.co/T97m0lIDx1— Thariq (@trq212) 2026年5月8日 ということで試しに次のようなプロンプトをQwen3.6-35B-A3Bに渡してみた。 ecサイトを作りたいときのサイトの設計について、svgやmermaid jsでの図を含んだhtmlで表して そうする

コロナ禍の巣ごもり需要の反動による需要減、中国の教育方針の転換によるピアノの販売数激減、さらにトランプ関税の影響など、環境の変化により苦境が続くヤマハ。同社は、2025年度からの中期経営計画で「Rebuild（再構築）& Evolve（進化）」というテーマを打ち出し、適正規模で需要変動に強い生産体制の構築を目指してDX（デジタルトランスフォーメーション）を進めている。 3月11日に開催された「TECH+セミナー スマートマニュファクチャリング 2026 Mar. 未来を創る人材と組織～変革を支える環境と実践～」に同社 楽器事業本部 生産統括部 生産企画部 製造DX推進グループ リーダーの宮田智史氏が登壇。楽器工場で取り組む「大きなDX」と「小さなDX」について解説した。 ヤマハのDX、成功の裏で見えた「標準化の壁」 ヤマハは2018年にスマートファクトリー推進グループを立ち上げ、DXを推進

クラウドファンディング「AIゲームセンター構想」がクラファンだけでなく、色々な地方自治体や地方を拠点とした企業から問い合わせを受け始めている。 その中で、「なぜAI教室ではなくAIゲームセンターなのか」という質問をいただくことがちらほらあったので、とりあえず自分の思いを整理しておくためにここに書いておきたい。 当然、「AI教室」が無価値なわけではないが、「AI教室」と「AIゲームセンター」は性質が全く異なることを説明しておきたい。 AI教室はコストが高く、ごく少人数しか相手にできない僕が誰かにコンピュータやプログラミングというものを最初に教え始めたのは、13歳の時だ。なぜか技術家庭科の内藤先生が、「おまえが一番コンピュータに詳しいんだから、クラスメイトにプログラミングを教えてみろ」と言ってきて、僕は授業をすることになった。BASICを教えるのだ。 子供ながら、どうすればプログラミングができ

Your schema as SQL Edit definitions.sql to the shape you want. sqlfu draft compares that desired schema with replayed migration history, shows the smart diff, then writes the reviewed migration file. Read about the migration model definitions.sql create table posts ( id integer primary key autoincrement, slug text not null unique, title text not null + published integer); terminal $ npx sqlfu draf

昨今AI Agentの進化は凄まじく、ある程度AI Agent任せでもそれなりに良いUIが実装できるようになってきました。一方UX[1]を細かく作り込むには、AI Agentは明確な指示を必要とします。特にローディング体験[2]は細かい指示がなくともAI Agentがある程度よしなに実装してくれますが、筆者の理想とするような作り込みまでしてくれることはありません。これはおそらくモデルやツールの性能的な問題ではなく、プロンプトやルールを通じて行う目標設定の問題が大きいと筆者は考えています。AI Agentは実行に特化したツールであるため、明確な目標設定は人間側の責務であり、今後もしばらくは人間側の責任が大きい部分だと思われます。 この記事ではユーザーストレスを低減するローディング体験をテーマに、筆者が普段意識している原則を4つ紹介します。この記事を通して、より良いローディング体験についての学

こんにちは、DeNAでデータサイエンティストをやっているまつけんです。 今回は、Transformerの中で重要な役割を果たしているSelf Attention、特にQKVの仕組みについて直感的に理解できるように解説してみます。 Transformer、特にGPTなどの生成モデルでは のようなSelf Attentionの計算を行うことで、各単語のそれ以前の文脈に基づいた文脈化と、長文の理解を実現しています。このブログではこの数式が何を行っているかを直感的にわかりやすくすることを重要視して解説します。 概略: 本記事における簡単化のいくつかの前提 わかりやすさのためにtokenは単語単位となっている前提とします。実際の GPT 系モデルでは入力は単語そのものではなくtokenに分割されますが、本記事では直感的な理解を優先して、各tokenを「単語」のように扱って説明します Q, K, Vは

｢自作キーボード｣界隈のおとなり｢論理配列｣界隈。日本語の入力効率を爆上げしてくぜ2026.05.10 13:006,464 田中宏和 突然ですが、キーボード好きですか？ 私は大好きです！ ここのところギズモード・ジャパンのスタッフも、自作キーボードとか新機軸トラックボール｢Nape Pro｣で盛り上がっていますし、ガジェット界隈では、自分用にカスタマイズできる入力デバイスが話題を呼んでいますね。 というわけで、“乗るぜ、このビッグウェーブ！” と、私が最近チャレンジしたのが、日常的に長文タイピングしている人のためのキーボード論理配列｢薙刀式（なぎなたしき）｣です。 ナニソレ？って人が大半だと思いますので、サクッと、ご紹介させてください。 日本語入力するときの “常識” って？Photo: 田中宏和よくあるキーボードの配列（文字の並び）はこんな感じ。最近では音声入力もけっこう使えるレベルに

#!/usr/bin/env bash set -euo pipefail fuser -kvn tcp 8080 usage() { cat <<'EOF' Usage: ./lms-load-and-serve.sh <gguf-path> <identifier> Example: ./lms-load-and-serve.sh ../models/Qwen3.6-27B-UD-Q4_K_XL.gguf Qwen3.6-27B-UD-Q4_K_XL LMS_DISABLE_THINKING=0 ./lms-load-and-serve.sh ../models/Qwen3.6-27B-UD-Q4_K_XL.gguf Qwen3.6-27B-UD-Q4_K_XL Environment variables: MODEL_USER=local Import destination use

生成AIが起業の姿を変え始めた。1人の社長が複数のAIを使いこなす、「1人社長×AI」による起業の時代の到来である。既に米国では、「1人社長×AI」と同義の「ソロプレナー」が当たり前の存在となり、ソロプレナーによるユニコーン（時価総額が10億米ドル以上の未上場企業）の登場も予想されている。日本でいち早くそうした時代の到来を予測し、自らもソロプレナーとして活動しているのが茶谷公之氏。ソニー在籍時代にCTO（最高技術責任者）として歴代プレイステーション開発を指揮し、その後は楽天ではAI担当の執行役員、KPMGではデジタル開発会社（KPMG Ignition Tokyo）CEOとして活躍した同氏に、「1人社長×AI」提唱の背景と自身の活用法、そして今後の展望を聞いた。 ――今回の取材のきっかけは、2026年4月、創業3年目に入るのを機に出されたプレスリリースです。創業以来「1人社長とAIで構成す

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? AI 関連サービスの使いすぎでお小遣いがピンチです。贅沢に ChatGPT Pro を契約して遠慮なく使いたい所ですが、ちょっとでも節約した使い方が出来ないか思考を巡らせてみました。 最近は Coding Agent の選択肢も豊富です。そもそも Codex にこだわらなければ他にもより安価なサブスクリプションはありますが、ここではそれは触れません。私よりもお小遣いが厳しい方は私の記事を読むよりは以下のような Coding Agent を検索しても良いでしょう。 色々な Coding Agent Claude Code （高ぇ） Ope

■武漢の環状道路が「巨大な駐車場」に！100台超のフリーズ劇事件が起きたのは交通量の多いラッシュ時。武漢市の主要な環状道路で、走行中だった「Apollo Go」の車両が、まるで見えない壁にぶつかったかのように次々と停車した。 一部の車両では「システム異常により走行を継続できない」とのアナウンスが流れ、ドアロックが解除されないまま乗客が車内に閉じ込められるケースも発生。 高速走行が前提の環状道路上で降車せざるを得なかった乗客もおり、一歩間違えれば大惨事につながる極めて危険な状況であった。地元当局や百度のエンジニアが駆けつけたが、車両を物理的に移動させるまでに数時間を要し、現場はカオスと化した。 NEW: Dozens of robotaxis by Baidu stopped on the road in Wuhan, causing crashes on highways and trap

本記事の検証は環境によって異なる結果になる場合がありますので、本記事の検証結果をそのまま鵜呑みにしないでください。実運用環境と同等の環境で検証されることをお勧めします。 はじめに スローHTTPアタックは、サーバーのリソースを枯渇させ、サービスを停止させるDoS攻撃の一種です。本記事では、Docker環境に構築したWebサーバー、アプリケーションサーバーに対してスローHTTPアタックを行い、サーバーリソースがどのように変化するのかを検証します。また、各サーバーのタイムアウト値などの設定も検証します。 スローHTTPアタックの概要 まずはスローHTTPアタックの仕組みを簡単に説明します。スローHTTPアタックはアプリケーション層（L7）のDoS攻撃です。 良く知られているICMP FloodやSYN Floodは大量のパケットやトラフィックを送りつけてサーバーをパンクさせるL3/L4のDoS

はじめに 2000年代のIT業界で最大級のバズワードを一つ挙げるなら、XMLは間違いなく有力候補です。UML、SOAP、WSDL、MDA、Ajax、Webサービス、エンタープライズJava、.NET、Office文書形式、各種設定ファイルまで、当時のXMLは単なるデータ形式ではなく、あらゆるものをつなぐ共通中間表現として語られていました。現在の目から見ると過剰な熱狂にも見えますが、当時は本気で「XMLでデータ交換も設計も業務連携も統一される」と考えられていたのです。 しかし2020年代の現在、日常の新規Web APIでXMLを積極的に選ぶ場面はかなり減りました。多くの開発者にとって、軽量なデータ交換はJSON、設定はYAMLやTOMLという感じになっています。Ajaxという名前にXMLが入っているにもかかわらず、実際のWeb開発ではJavaScriptと相性のよいJSONが主役になったこと

こんにちは、IVRyでデータエンジニアとして働いている松田健司（@ken_3ba）です。趣味はビリヤードで、プロの試合にも出るぐらい割とガチでやっています。 ビリヤードが盛んな国はどこかご存知でしょうか。アメリカやヨーロッパが盛んなイメージかと思いますが、実はフィリピンや台湾といったアジアでも人気で、世界ランキング上位に複数います。日本にも世界で戦うスタープレイヤーの大井直幸プロがいて、応援しています！ 画像出典: SE11トーナメント | ビリヤードキューズ ビリヤードの話はこのへんにして、本題に入ります。 TL;DR ゼロからデータ基盤を作って踏んだ3つの失敗談（スナップショット設計／パイプライン連結／リアルタイム要件）を共有します ヒアリングは伝聞ではなく、データエンジニア自身がクライアントに出向くことで基盤の品質は大きく変わる 共通する根本原因は「要件定義の徹底不足」で、技術選定よ

はじめに こんにちは、morioka12 です。 本記事は、バグハンターの視点でソフトウェアサプライチェーン (Software Supply Chain)について解説する入門ブログです。 なお、本記事は昨年の LT 発表「バグハンター視点によるサプライチェーンの脆弱性」（「あなたの知らない ”サプライチェーン攻撃”を語る セキュリティ Night」, 2025年12月）をもとに、補足等を加えて再構成した入門内容になります。 speakerdeck.com https://speakerdeck.com/scgajge12/baguhantashi-dian-niyorusapuraitiennocui-ruo-xing https://x.com/scgajge12/status/1996546273403600953?s=20 注意事項 本記事で紹介する手法や事例はすべて、正規のバグバ

はじめに 普段からSSH先のリモートサーバーで開発を行っており、最近はZedエディタを使い始めました。Zedは非常に快適なエディタなのですが、VSCodeのRemote SSHのようなポートフォワーディング機能がないため、ローカルからリモートのサービスにアクセスしたいときは毎回手動でSSHトンネルを張る必要があり、ずっと不便に感じていました。 そんな中で出会ったのが MolePort です。 MolePortは、こうしたSSHポートフォワーディングの悩みを解決するために生まれた、Go言語製のデーモン+クライアントアーキテクチャのポートフォワーディングマネージャです。 この記事では、MolePortのインストールから実践的な使い方、設定のカスタマイズ、そしてその内部アーキテクチャまでを一気に解説します。 この記事で分かること: MolePortのインストールと基本的な使い方 Local /

しばらく前から家計簿をbeancountで管理しているので紹介したい。 beancountは「コードを書く人向けのテキストベースの複式簿記フォーマット」とでも言うべきものだ。Getting Startedあたりを読むと分かるとおり、次のようなテキスト形式にて記帳してことになる。 2026-05-09 * "○○映画館" "プロジェクト・ヘイル・メアリー" Assets:Cash -1,300 * 2 JPY note: "××と2人分" Expenses:Entertainment:映画 この説明からはいくつか疑問が浮かぶことだろう。テキストベースであることの利点は何か、なぜコードを書く人向けなのか、クラウド家計簿サービスでは駄目なのか。 Beancountの特性 テキストベース管理の利点 テキストベースであることでgit等による履歴管理が自然にできるようになる。gitに慣れている人には大

企業のデータベース戦略が変わり始めている。これまでオープンソースのデータベースは「コストを抑えるための代替手段」と見なされることが多かった。しかし近年は、AI（人工知能）時代を見据えた“戦略的な基盤”として採用する企業が増えている。その中心にあるのが「PostgreSQL」だ。なぜ今PostgreSQLなのか。Microsoft AzureのPostgreSQL／MySQL製品戦略を統括するチャールズ・フェダーセン氏が2026年4月30日に公開した見解を紹介する。 なぜ今PostgreSQLなのか 併せて読みたいお薦め記事 バイブコーディングがOSSを破壊する AI任せが招くOSS「善意のサイクル」の終わり　バイブコーディングが奪うもの 「放置されたOSS」が招く“第2のLog4j”の恐怖　文化を守る4つの生存戦略とは フェダーセン氏によると、生成AIブームやコスト圧力、クラウドネイティブ

Google DeepMindが、Geminiを活用したアルゴリズム発見AI「AlphaEvolve」の1年間の成果を公開しました。 AlphaEvolve: Gemini-powered coding agent scaling impact across fields — Google DeepMind https://deepmind.google/blog/alphaevolve-impact/ AlphaEvolveは、Geminiが新しいコードや計算手法の候補を作り、自動評価システムが性能を採点し、良い候補をさらに改良していくという仕組み。単なるコード生成AIではなく、速度、精度、コスト削減などを数値で評価できる課題に対して、より優れたアルゴリズムを探し出すAIだといえます。 2025年5月に登場した際には「未知のアルゴリズムや未解決問題の新解法を発見できる」とうたわれていまし

テスラがCybertruckの一部モデルでリコールを発表しました。リコール対象となるのは「2024年から2026年にかけて販売された18インチスチールホイールを装着したCybertruck」ですが、対象車両の数はわずか173台です。 Part 573 Safety Recall Report https://static.nhtsa.gov/odi/rcl/2026/RCLRPT-26V255-9062.pdf Cybertruck recall: Tesla addresses rotor cracks in 2024-2026 models | AP News https://apnews.com/article/tesla-cybertruck-recall-22e2e27e16f7d24449552d7f0a50a186 The Tesla Cybertruck's wheels

はじめに こんにちは、株式会社エムニでエンジニア・PMとして働いている宮木です。 先日、Tursoから興味深いアナウンスが出ました。 Turso Now Includes Unlimited Active Databases for Everybody https://turso.tech/blog/turso-now-includes-unlimited-databases-for-everybody 要約すると、有料プランで「アクティブDBの数」という制限を撤廃したという話です。一見すると単なる料金プラン変更のニュースですが、この発表の背後には「データベースをどう設計するか」という前提を覆す、ものすごく面白い技術と思想がありました。 本記事では、 なぜTursoはこの決断ができたのか（技術的な裏付け） それがアプリケーション設計にどんな影響を与えるのか（設計思想の変化） の両面から、T

トマ吉@トマト農家 @leon831bright たまに廃棄トマトの画像を載せると、 「子ども食堂とかに提供したらいいんじゃないですか？」 的なリプもらうときあるんやけど、実際にそれってワイにメリットはあるんかな？ 廃棄するようなトマトでも買い取ってもらえるってこと？？ 単純に疑問です🙂‍↕️😳 2026-05-09 15:58:37

Google PlayやF-Droidで配布されているAndroidアプリは更新があるとスマホに通知され、アップデートを行うことができます。ただしGitHubだけで配布されているアプリはapkファイルをダウンロードして手動でインストールするだけでありアップデートは自力で行う必要があります。「Obtainium」はGitHubなどのリリースページだけで配布されているAndroidアプリのインストールをF-Droidのようにサポートし、アプリのリリースページから直接インストール・アップデート管理や自動更新してくれ、他の手段ではインストールがおぼつかないケースでも面倒を見てくれる便利なツールです。 Obtainium https://obtainium.imranr.dev/ ImranR98/Obtainium: Get Android app updates straight from th

システム設計やソフトウェア開発をしていると、目の前の仕組みが時代遅れに見えたり、不便に感じたりすることがよくあります。「この設計、なんでこんなに複雑なんだ？😡」と、つい現状を悪く捉えがちです。 そして、気づけば「丸ごと変えてしまおう☝️💡」という流れになってしまうことも少なくありません。 特に最新技術を取り入れたいと考えるエンジニアにとって、古いコードや仕組みは「取り除くべき障害物」に見えることも多いと思います。 最近、 「チェスタトンのフェンス（Chesterton's Fence）」 という言葉を知りました。レガシーコードと向き合う時の考え方にとても近い・重要な要素だと思ったので、ご紹介します。 ✨ チェスタトンのフェンスとは？ チェスタトンのフェンスとは、なぜその仕組みがあるのかがわからないうちは、その仕組みを変えるべきではない、という考え方であり警句である。G・K・チェスタトン

上司になる人にアドバイスするとしたらどういうことを伝えるだろうか？ 機能する上司になるのはほんとに難しい。 役職は会社から与えてもらうことができるが、、だからといって部下がついていくかどうか？は別物だ。フォロワーシップのない管理職は本人も部下も辛い。 はじめて管理職になったのはたぶん32歳のときだった。当時の職場には管理職トレーニングなんてなかったし、そもそも上司ってほとんど見たことなかったし（小組織にしかいたことなかった）で、とりあえず現場プレイヤーのまま管理職になり、そのまま突進して、そして組織がでかくなって見事にいちど自分自身でパンクした。 そのときに幾つかの本を読み始めたんだがその一冊がジャックウェルチのエグゼクティブコーチをしてた人の本。 そこにリーダーにありがちな悪癖が20ある。おもいあたることがみなさんもないだろうか？ 極度の負けず嫌い 何かひとこと価値を付け加えようとする。

バーチャル美少女ねむ/Nem⚡5/10まで『仮想美少女シンギュラリティ』無料CP実施中！ @nemchan_nel 【注意喚起】 ちょ💦 イーロンやりやがった…！！！(><) 「新しいX Android」一度切り替えたが最後、元に戻すボタン無くなってます！ 最悪アンインストールで直せますが、複数アカウント運用だと元に戻すの結構めんどいので覚悟もって切り替えましょう ・ナビゲーションカスタマイズなど、未実装の機能まだいくつかあります ・環境依存の不具合多いです。私も画像添付すると長文投稿できない不具合引いたのでこれからアンインストールします(><) ※仕方ないのでこの投稿はブラウザから 2026-05-06 22:17:41

ds4.c is a small native inference engine for DeepSeek V4 Flash. It is intentionally narrow: not a generic GGUF runner, not a wrapper around another runtime, and not a framework. The main path is a DeepSeek V4 Flash-specific Metal graph executor with DS4-specific loading, prompt rendering, KV state, and server API glue. This project would not exist without llama.cpp and GGML, make sure to read the

りんご犬@古代魔法はあまりにも1巻 @appledog_eringi 「セクシー女優さんにおっぱいをもませてもらって、 1000円とか募金するおっぱい募金っていうのがあるんだって！」 って無邪気に嫁さんに話したら 「絶対にいくなよ」 ってめちゃめちゃ怖い顔で言われたことがあります。 2026-05-09 04:45:59

はじめに こんにちは、クラシルのレシチャレを開発しているkiyokuroです。 これまで、ルール設計・Safety Hook・サブエージェント・3エージェントハーネスのブログを書いてきました。前回の記事では3エージェントハーネスを取り入れて、実装のchunkを連鎖的に回すループまで辿り着きました。 ただし、回り始めたループから出てくる「失敗」をどう活かすかには触れていませんでした。この記事では、Evaluatorが拾った失敗を個人ローカルに蓄積し、3件以上たまればチームルールに昇格させ、さらにセッション全体を振り返る仕組みを紹介します。 Mitchell HashimotoがMy AI Adoption Journeyで紹介している「ハーネスエンジニアリング」は、エージェントがミスをした時に、同じミスが起きにくくなるように環境（Claude Codeで言えばCLAUDE.mdやrules、

はじめに：AI時代にこそ「要件定義」が最重要スキルになる 最近は生成AIの進化により、コードを書くこと自体のハードルは劇的に下がりました。「どう実装するか（How）」の多くをAIが担ってくれるようになった今、ソフトウェア開発において人間の役割は明確にシフトしています。 それは、「何を作るべきか（What）」「なぜ作るのか（Why）」を正確に定義し、チームやAIに迷いなく伝えることです。曖昧な指示からは、人間相手でもAI相手でも、期待したプロダクトは生まれません。 しかし現実には、要件定義や仕様書の作成は現場ごとにやり方がバラバラで、極めて属人的なスキルになりがちです。「もっと体系的に、誰もが迷わず要求を仕様に落とし込める『型』が欲しい」——そうした背景から、GWのお題として、頭の整理も兼ねて作成したのが本記事で紹介する「要求仕様書テンプレート」です。 なぜ要求仕様書が必要なのか 「要件はS

すこーる🥤 @dropna_nan 良く駆け出しエンジニアが「IT技術つければ大手メーカーの社内SEに転職できるかも！大手に入れば平でも800万固いし！」とウキウキしてるが大手のあいつら一般平社員無役職でも普通にプロジェクトリードレベルの仕事やらされてるし、中途ならPM候補生じゃないと採用されないし結構厳しい 2026-05-08 12:35:02

先日、DHH（David Heinemeier Hansson）が出演したインタビュー動画「DHH's new way of writing code」（聞き手: Gergely Orosz、約1時間47分）を見ました。あまりに響くものがあったので、本人に日本語で要約紹介する許可を求めてメールを書きました。 返信はこう来ました。 Thank you! Yes, feel free to do so. Much of that thinking is inspired by Japanese philosophy. From omakase to kintsugi 🤌 （あの思考の多くは日本の哲学に着想を得ている。おまかせから金継ぎまで） 元動画はこちらです（YouTube）: DHH's new way of writing code こうして本人の許可を得ましたので公式に紹介します。動

We are all having to keep revising upwards our assessments of the mathematical capabilities of large language models. I have just made a fairly large revision as a result of ChatGPT 5.5 Pro, to which I am fortunate to have been given access, producing a piece of PhD-level research in an hour or so, with no serious mathematical input from me. The background is that, as has been widely reported, LLM

05/08/2026にLinux KernelのLPE(Local Privilege Escalation)脆弱性(Dirty Frag: CVE-2026-43284, CVE-2026-43500)が公開されました。9年前からxfrm-ESP/rxRPCモジュールに脆弱性がある模様です。Dirty PipeやCopy Failと似たような脆弱性ですが、タイミング攻撃では無いため厄介な模様です。PoCも公開されています。また、本脆弱性は意図せず公開がされてしまった模様で、CVEも未アサインの状態です。今回はこちらの脆弱性の概要と、各ディストリビューションの対応について纏めます。 (2026/05/08 17:00 追記) xfrm-ESP Page-Cache Writeの方にはCVE-2026-43284が割り当てられた模様です。 (2026/05/08 18:00 追記) RxRP

はじめに クオンツトレードというと、多くの人は「AIや統計モデルで価格を予測すること」をイメージするかもしれません。 もちろん、予測モデルはクオンツトレードの重要な要素です。 しかし、クオンツトレーダーにとって最初に重要なのは、未来の価格を正確に当てることではありません。 それよりも先に必要なのは、金融市場を 「ランダムに揺れる時系列」 として理解することです。 価格は、一本のきれいな線として未来に伸びていくものではありません。実際の市場価格は、ニュース、金利、需給、投資家心理、流動性、アルゴリズム取引、突発的なイベントなどの影響を受けながら、不確実に変化します。 このような、時間とともに変化するランダムな現象を扱う考え方が 確率過程 です。 本記事では、特に裁量トレードからクオンツ的な考え方へ進みたい人、あるいはこれからクオンツトレードを学び始める人に向けて、確率過程の基本的な考え方を整

Appleは2024年に独自のパーソナルAIである「Apple Intelligence」を発表し、iOS 18でApple Intelligenceの「進化したSiri」も利用可能となる予定でしたが、進化したSiriは開発が難航していることが繰り返し報じられ2026年までリリースが延期したことが告知されていました。この延期により、「Apple Intelligence機能の利用可能性について顧客を誤解させた」としてAppleは集団訴訟を提起されており、和解のため2億5000万ドル(約390億円)を支払うことに合意したことが明らかになりました。 Apple Intelligence AI Class Action Lawsuit — Clarkson https://clarksonlawfirm.com/lp/apple-intelligence-false-advertising/ A