noteは1月14日、グーグルと資本業務提携を締結したと発表した。これにより、同社を引受先とした第三者割当増資で約5億円を調達する。資金は2026年11月にかけて、生成AIによる既存事業の強化や、新規事業に向けた研究開発に充てる。 既存事業についてはテキスト投稿プラットフォーム「note」の記事編集画面に米Googleの生成AI「Gemini」を導入する方針。新規事業については「生成AI学習に関するクリエイターからの許諾の取得と対価還元を含む適切な仕組みを構築する実証実験及びシステム開発」などに投資する想定を示した。

はじめに スタロー1〜3幕リリイベ、ありがとうございました！ nikkieです。 世はまさに大LLM時代！ 日々新しいツールがどんどん登場しています。 その中から（最近出てきたツールではないですが）MicrosoftによるPrompt flowを触りました。 目次 はじめに 目次 Prompt flow Prompt flowをローカルで動かす 環境構築 Connectionの作成 Flowの作成 Flow実行！ 終わりに Prompt flow Azureの機械学習機能の1つとして始まり、1年くらい前からOSSになったようです。 Prompt flowって元々Azure MLの1機能だったけど、今はMITライセンスのOSSなので、Azure使わなくても利用が可能です。VSCode拡張でGUIでローカル開発しながらDockerコンテナにしてAPIとして外部のサーバへデプロイすることも可能。

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに Pythonで開発を行う際、仮想環境（Virtual Environment）の管理はほぼ必須といっても過言ではありません。venv、pipenv、Poetry、conda などのツールが存在し、用途に応じて使い分けている方も多いでしょう。 しかし、以下のようなお悩みはありませんか？ 「プロジェクトが増えるたびに仮想環境を作成・管理するのが面倒」 「どのプロジェクトがどの仮想環境を参照しているか分からなくなる」 「ちょっとしたライブラリを試すだけなのに、いちいち環境を汚したくない」 「Dockerでまとめるのも良いけど、もう少

「uv」の使い方をまとめました。 1. uv「uv」は、高速なPythonパッケージ管理ツールです。 従来のpipに代わるツールとして、高速性と効率性を重視して設計されています。 特徴は、次のとおりです。 ・pip、poetry、pyenvなどを置き換える。 ・pipよりも10～100倍高速。 ・任意のバージョンのPythonのインストール・管理。 ・Pythonアプリケーションの実行・インストール。 ・インライン依存関係メタデータをサポートしたスクリプト実行。 ・ユニバーサルロックファイルで包括的なプロジェクト管理。 ・pip互換インターフェース。 ・Cargo-styleのワークスペース。 ・依存関係の重複排除のためのグローバルキャッシュ。 ・Rust・Pythonなしにcurlまたはpipを介してインストール可能。 ・macOS、Linux、Windowsをサポート。 2. インスト

ソーシャルメディアを億万長者の支配から救おう──著名なエンジニアやジャーナリストらは1月13日、新たなキャンペーン「Free Our Feeds」を立ち上げた。3年間で3000万ドル調達し、米Blueskyが採用する分散型ネットワーク「AT Protocol」ベースのソーシャルメディアエコシステムの開発を支援する。 BlueskyのAT Protocolをベースにはするが、これを「より強力なものにするには、独立した資金とガバナンスが必要」なので公益財団を設立し、新たな独立した基盤を構築する。 Webサイトのトップには「先週、（米MetaのCEOであるマーク・）ザッカーバーグが（米Xのオーナーであるイーロン・）マスクと全く同じ行動をとったことで、私たちはもはや億万長者にデジタル公共広場を支配させることはできない」とある。 「同じ行動」とは、コンテンツの第三者によるファクトチェックを廃止し、コ

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Pythonコルーチンの開発プロセスと新旧コルーチンの深層分析 1. Pythonコルーチンの歴史的進化 Pythonの長い開発の歴史を通じて、コルーチンの実装はいくつかの大きな変更を経てきました。これらの変更を理解することは、Pythonの非同期プログラミングの本質をよりよく把握するのに役立ちます。 1.1 初期の探索と基本機能の導入 Python 2.5：このバージョンでは、ジェネレータに.send()、.throw()、.close()メソッドが導入されました。これらのメソッドの登場により、ジェネレータは単なるイテレータ以上のもの

Fediverse Discovery Providers Exploring decentralized search and discovery for the Fediverse A NGI Search project led by Mastodon gGmbH Summary This project explores the possibilities for better search and discovery on the Fediverse in the form of an optional, pluggable service. This service should be decentralized, independent of any one specific Fediverse service and respect user choice and priv

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? この記事は CyberAgent AI Lab Advent Calendar 2024 8日目の記事です． はじめに CyberAgent AI Labに入ってから，Overleafを使って英語論文を執筆する機会がとても多くなりました．しかし，いつまで経っても英文を書くことに対する苦手意識は抜けないもので，書いた英文をChatGPTに校正してもらうことでなんとか投稿までこぎつけています． これまでは手動で 校正したい英文をコピーする 英文を校正させるプロンプトとともにコピーした英文をChatGPTに投げる ということを行っていたのです

「倫理上の決断だと感じるようになり、移ることを決めました」 アメリカ東部、ニューハンプシャー州のポール・ルブランクさんは、去年11月、およそ1万人を超えるフォロワーがいた、X（旧ツイッター）のアカウントを削除し、代わりに新興のSNS、「Bluesky」（ブルースカイ）を使い始めました。 半年ほど前まで、アメリカの大学で学長を務めていたルブランクさん。 Xで情報を集めたり、学生や職員とコミュニケーションをとったりするなど積極的に活用していましたが、イーロン・マスク氏がXを所有したころから、流れてくる投稿の雰囲気が変わったと感じるようになりました。 ルブランクさん 「不適切な内容のコンテンツが表示されるようになりました。X上の議論が粗野なものに変わりました。最近では、マスク氏は自身の政治的な活動のプラットフォームとして利用するようになりました」

はじめに アーキテクチャの比較 メモリ効率と計算速度の比較 カテゴリカル変数の処理 適切な使用シーンと実践的な注意点 最後に はじめに XGBoost、LightGBM、CatBoostは現代の機械学習において最も強力なブースティングアルゴリズムとして知られています。これらのアルゴリズムはそれぞれ独自の特徴と長所を持っており、適切な使用場面が異なります。この記事では、これらのアルゴリズムの比較に焦点を当て、それぞれの特徴、長所、短所、そして適切な使用シーンについて詳しく解説していきます。 特に、各アルゴリズムの理論的な特徴を実践的な観点から解説し、実際の使用シーンでの判断材料を提供することを目指します。また、それぞれのアルゴリズムが持つ独自の問題解決アプローチについても、具体例を交えながら説明していきます。 XGBoostやLightGBMの理論に関しては以下の記事を参考にしてください t

【読売新聞】　線香が特産品の兵庫県・淡路島で、長年使われてきたうたい文句が消える。「国内生産量の７割」。県線香協同組合（淡路市）が２０２５年大阪・関西万博でＰＲするため、起源を調べてみると、５０年以上前から２～５割だった。（洲本支局

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はじめまして、ますみです！ 株式会社Galirage（ガリレージ）という「生成AIに特化して、システム開発・アドバイザリー支援・研修支援をしているIT企業」で、代表をしております^^ この記事では、入門者向けの「RAG」の開発手法を解説します！ もしもPythonを使ったことがない方は、下記のZenn本を参考にしてください。 また、RAGについての基礎知識を学びたい方は、下記のZenn本を参考にしてください。 さらに、RaggleというRAGの精度を競うコンペを開催しているため、ご興味のある方は、こちらのコンペを通して、RAGのスキルアップにご活用ください！ なんと1位の人には、賞金30万円も付与されます🏆 それでは、早速解説をしていきます！ この記事の内容を習得すれば、Raggleに応募できる状態になるため、ぜひ皆さんもRaggleのコンペに挑戦していただけたら幸いです^^ 全体の流れ

本記事は、未踏IT'24『自分自身と気を交わすためのMRによる剣道稽古システムの開発』に関連しています。 開発した剣道稽古システム利用して、自分自身と剣道の稽古を行った際の感覚や開発プロダクトの思想などをご紹介します。 技術的な話は後日、別の記事にまとめる予定です。 開発したプロダクトについて　申請したプロジェクトの概要は以下の通りです。 本プロジェクトでは日本が世界に誇る文化である剣道において、自身の試合中の「動作」と「気」を反映した3Dモデルを作成し、MR（Mixed Reality）を活用してそのモデルと剣を交えることができる、新しい稽古システムを開発する。本システムを用いて相手の視点から自分と向き合うことで、自分自身の「動作」と「気」を客観的に捉え、自身の成長に繋げることが可能になる。 「気」とは剣道の試合で有効打突の条件である「気剣体の一致」の要素の一つで、これまで情報技術的な再

はじめに この記事では、PythonのデータバリデーションライブラリであるPydanticを使って、簡単にかつ強力にデータのバリデーションを行う方法を解説します。 今回はGoogle Colab上でハンズオン形式で進めていきますので、ブラウザさえあれば実行環境を整えるのも簡単です。 1. Pydanticとは？ データのバリデーションや型の宣言を簡単に行えるPythonライブラリ Pythonの型ヒント(type hints)を活用して、データ構造の定義と検証を同時に実現 FastAPIなどの人気フレームワークでも広く採用されており、API開発・プロジェクト構成などで非常に便利 Pydanticを使うと、辞書やJSONで受け取ったデータが正しい形式になっているかどうかをPythonicに検証できるようになります。データの整合性を保つために煩雑なチェックを書かなくてよくなるので、とてもおすす

はじめに 前回の記事では、Pydanticの基本的なモデル定義やバリデーションの仕組みを紹介しました。 今回はもう少し応用的な機能として、以下のトピックを取り上げます。 1. 型制約付きフィールド: constr, conintなどを活用した厳格なバリデーション 2. カスタム型とユニオン型: より複雑なデータを扱うためのヒント 3. field_validatorの使いどころ: フィールド間の相関チェック 4. BaseSettingsで環境変数管理: 便利な設定管理機能 5. FastAPIとの簡単な連携例: API開発との相性抜群のPydanticを体験 それぞれ実装例を交えながら、Google Colabやローカル環境などで試しやすい形で紹介します。

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