NewSQLはデータベースに革命を起こすか - NetflixにおけるCockroachDBのユースケース｜ミック
近年のデータベースの新潮流にNewSQLと呼ばれる一群のデータベース製品群の登場がある。そのコンセプトを一言でいうと、RDBとNoSQLのいいとこどりである。SQLインタフェースと強いデータ一貫性（ACID）というRDBの利点と水平方向のスケーラビリティというNoSQLの長所を兼ね備えた夢のようなデータベースである。下図に見られるように、RDBとNoSQLが鋭いトレードオフを発生させていたのに対して、NewSQLではそれが解消されているのが分かる。 RDB vs NoSQL vs NewSQL本当にそのような夢の実現に成功しているか、というのはまだ議論が続いているが（クエリのスループットを出すためにレイテンシを犠牲にしているので本当にトレードオフを解消はしていない、などの問題が指摘されている）、商用でも利用可能な製品としてGoogle Spanner、TiDB、YugabyteDB、Coc
元シリコンバレーCTOが日本のヘルスケアベンチャーを選んだ理由 - JMDC VOICE
医療ビッグデータを活かした事業を幅広く展開しているJMDCには、魅力的な経歴や豊富な経験を持ったメンバーが所属しています。今回は、シリコンバレーのスタートアップ企業でCTOを務めた小原さんにインタビューを実施。JMDCへの転職を決断した理由やシリコンバレー行きを目指す人に向けてのアドバイスを聞きました。 ＜プロフィール＞ 小原 大樹（こはら だいき） 新卒でITコンサルティング事業を行うフューチャーアーキテクトに入社。その後、アメリカに渡り、シリコンバレーのスタートアップ2社でCTOを経験。ゼロからのプロダクト開発や多国籍メンバーのマネジメントに奔走した。2021年9月にJMDCに入社し、2022年4月からユーザープラットフォーム開発部の部長に就任した。 新卒で入社した会社を辞めてシリコンバレーに挑戦 ーー新卒で入社したフューチャーアーキテクトでは、どのような業務に取り組んだのでしょうか？
Google DeepMindがサッカー戦術AI「TacticAI」をプレミアリーグの強豪リヴァプールと共同開発、コーナーキックにおける得点のチャンスを増加させたり失点の確率を減らしたりすることが可能
サッカー日本代表の遠藤航選手が所属するイングランドの名門サッカークラブ・リヴァプールは、サッカーにおけるデータ活用を積極的に行っているクラブとしても知られています。そんなリヴァプールとGoogleのAI開発部門であるGoogle DeepMindが協力し、サッカー戦術AIの「TacticAI」を開発しました。TacticAIはGoogleとリヴァプールの複数年にわたる協力関係の一環として開発されたもので、「コーナーキックについてアドバイスできる完全なAIシステム」としてアピールされています。 TacticAI: an AI assistant for football tactics - Google DeepMind https://deepmind.google/discover/blog/tacticai-ai-assistant-for-football-tactics/ Deep
LLM テクニックの習得: LLMOps
Reading Time: 3 minutes 企業は、イノベーションを起こし、顧客に価値を提供し、競争力を維持するために、これまで以上にデータと AI に依存しています。機械学習 (ML) の導入は、信頼性が高く、コスト パフォーマンスがよく、スケーラブルなコード、データ、モデルを管理するためのツールやプロセス、組織原則の必要性を生じさせました。これは MLOps として広く知られています。 世界は、特に基盤モデルと大規模言語モデル (LLM) を活用した新しい生成 AI 時代に急速に突入しています。ChatGPT のリリースにより、この変化はさらに加速されました。 GenAIOps と LLMOps の新しい専門領域は、本番環境での生成 AI および LLM を利用したアプリの開発と管理の課題に対処するための MLOps の進化として登場しました。 この投稿では、生成 AI アプリ開発
Flashエミュレーター誕生のきっかけは別に「フラッシュ愛」じゃなかった 「swf2js」開発者の本音と数奇な運命【フォーカス】
株式会社ソニックムーブ エンジニアグループ ソリューションユニット マネージャー 家永 稔之 2011年にソニックムーブに入社。個人ではJavaScriptとTypeScriptを用いて、「swf2js」や「Next2D」の開発を手がける。業務のリモート化をきっかけに地元の消防団に所属し、防災活動として月に数回、消防車両に乗って地域の巡回を行う。 X GitHub Animation Tool かつてインタラクティブなWebコンテンツを支えた「Adobe Flash」。「Adobe Flash Player」は2020年12月末でサポートを終了し、ほとんどのコンテンツはすでに姿を消しました。そんなFlashコンテンツ（SWF）を最新のHTML環境で再生可能にする、オープンソースのJavaScriptライブラリが「swf2js」です。ソフトウェアエンジニアの家永稔之さんが開発し、2015年に
サーバーレスが気になる開発者に捧ぐ「べき等性」ことはじめ 第一回〜べき等性 (冪等性/idempotency) ってなんだ!? - builders.flash☆ - 変化を求めるデベロッパーを応援するウェブマガジン | AWS
そもそも、べき等性とは、どういうことを言うのでしょうか ? これは「ある操作を 1 回行っても複数回行っても結果が同じである」ことをいう概念です。 例えば、注文処理を考えます。画面インターフェースで、注文確定 / 送信ボタンを押すという操作で二度三度押してしまうユーザーがいます。これで同じ内容の注文が複数回登録されてしまったら問題です。こういったケースでは、画面側で連続して押せないような実装を追加したり (①)、サーバー側で同じ注文の処理であることを認識して適切に一つの処理と判断するようなこと (②) が必要です。 この例では、画面側の制御を入れたほうが簡単なように見えます。しかし、現実には画面とサーバーとの間のネットワークの問題や画面以外からの HTTP コールなどを考えると、このような重複リクエストが起こってしまうという可能性はゼロではありません。 このようなものへの対処として、サーバ
カラクリの700億パラメーターLLM、国産モデルの中で最高性能を獲得 | KARAKURI
~「AWS LLM開発支援プログラム」で開発、近日公開予定~ カスタマーサポートDXを推進するカラクリ株式会社（東京都中央区：代表取締役CEO 小田志門、以下カラクリ）は、アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社（以下、AWSジャパン）の「AWS LLM 開発支援プログラム」を活用し、2023年9月より国内最大規模となる700億パラメーターのLLMを開発いたしました。2024年1月18日に、LLMのベンチマークテスト「Japanese MT-Bench」で性能評価を実施し、国産LLMモデルとして最高性能（※）の評価が採点されました。世界市場での競争力を持った国産AIモデルの構築を加速するため、本モデルを公開可能な形に修正して、近日中に公開する予定です。 ※ 「Japanese MT-Bench」はStability AI社が提供しているベンチマークテストです。2024年1月18日に性能
簡単な製品設計はAIにお任せの時代に、オートデスクが大規模モデル開発
米Autodesk（オートデスク）は、設計作業を自動化する人工知能（AI）の「大規模製品モデル（Large Product Model）」を開発する取り組みを開始した。2023年7月19日に同社の製造業担当シニアディレクターのデトレフ・ライヒネーダー（Detlev Reicheneder）氏が東京都内で会見し、明らかにした。大規模製品モデルは製品の3D形状や設計技術、生産技術、技術上の問題の解決法といった情報を学習したモデルという。 同社は既に、一定の制約条件と目的のもとで多数の設計案を自動生成する「ジェネレーティブ・デザイン」の機能を製品化している。しかし現状の機能では、ユーザーが制約条件などを細部の数値に置き換えて指定する必要がある。これに対して大規模製品モデルでは、設計概念を直接扱えるようにするとともに、現状よりも多様な設計案を生成できる機能の実現を目指す。 大規模言語モデルが文章や
OpenAIが開発中の次世代AI「Q*（キュースター）」とは | AI新聞 | exaBase コミュニティ（エクサベースコミュニティ）
編注：画像はAdobe Fireflyで生成 OpenAIがどうやらものすごい次世代AIモデルを開発中らしい。このAIモデルに関してはOpenAIはまだ発表していないが、ロイター通信によると、その名前は「Q*（キュースター）」と呼ばれているらしい。（ソース ロイター通信 英語） 最初にそのモデルの存在を明らかにしたのはOpenAIのCEO、Sam Altman氏本人だった。Altman氏が解雇された日の前日、同氏はAPEC（アジア太平洋経済協力）のパネル討論会で「来年、AIは誰も予想しなかったレベルにまで大きくジャンプして進化する」と開発中の次世代AIモデルのブレークスルーについて語っている。また「（そのブレークスルーは）過去2、3週間の間に起こった」と言う。気になるのが同氏の「われわれはAIモデルを作ったのだろうか。新たな生物を作ったのだろうか」という発言だ。そこまですごいブレークスルー
外注で初期開発したシステムを内製化するためにやったこと
この記事は FastDOCTOR After Advent Calendar 27日の記事です。 はじめに ファストドクター株式会社でテックリードをしている shirauix と申します。 弊社では、ある Next.js アプリケーションを別会社のパートナーさんに外注することによって初期開発を行いました。ある時点からこのシステムを内製化することになったのですが、それにあたって多くの課題を解決する必要がありました。 この記事では、外注と内製のそれぞれのメリット・デメリットや、内製に切り替える際にどんな苦労があったのかについての赤裸々な事例をご紹介します。 対象となる読者 外注で初期開発したシステムを内製に切り替えてメンテナンスしようとしているエンジニアの方 新しくシステムを開発したいが、外注と内製のどちらを選択すべきか悩んでいる方 外注と内製の違い 外注するか内製するかはあくまで手段の話であ
チームで1年間コードレビューを最優先に実施したら開発生産性に良い影響を与えてくれたかも
＼スニダンを開発しているSODA inc.の Advent Calendar 10日目の記事です!!!／ こんにちは！！！！SODA開発部の矢野です！！！ はじめに 私のチームでは一年前からコードレビューを最優先に実施するという取り組みをしています。この取り組みを継続した結果開発生産性にも良い影響を与えてくれたかもしれないので記事にしようと思います！ ちょうどこの記事を作成しているときにX(旧Twitter)で「PRのレビューを最優先にしたらチームの生産性が上がった」の投稿にたくさんのいいねがついていたので、コードレビューを最優先に取り組んで効果を実感している組織やチームが多いのかもしれないですね。 レビューを最優先にした結果 結果から書くと、 「コードレビューを最優先にする」取り組み前後の「レビューからアプルーブまでの平均時間」を比較すると6.5時間から2.5時間に縮まりました（本当かな
Eureka - LLMで報酬を自動生成してロボットを学習させるAIエージェント｜npaka
以下の記事が面白かったので、かるくまとめました。 ・Eureka! NVIDIA Research Breakthrough Puts New Spin on Robot Learning 1. Eureka「NVIDIA Research」が開発した、ロボットに複雑なスキルを学習させることができる新しいAI エージェントは、ロボットハンドにペン回しを教えることができました。 これは、ロボットを学習させるための報酬アルゴリズムを自律的に作成する 「Eureka」のおかげで、ロボットが達成できるようになった30近くのタスクのうちの1つになります。引き出しやキャビネットを開ける、ボールを投げる、キャッチする、ハサミを使うなどの作業も覚えました。 公開された「Eureka」の研究には、論文とプロジェクトの AI アルゴリズムが含まれており、開発者は強化学習研究用の物理シミュレーション リファレン
勤務時間の10％を｢探索｣活動に。急成長スタートアップが実践するイノベーションの生み出し方
今や企業が成功するには、ただ単に良い製品やサービスを提供するだけでは不十分だ。継続的なイノベーションによって、消費者ニーズの変化についていく必要がある。 しかし、それは簡単なことではない。日々の業務をこなしながら次の大事業を思いつくなんて従業員にはハードルが高い、と多くの企業は思うだろう。 だが賢い企業は、イノベーションが｢探索｣と｢実験｣から生まれること、そして良い結果にはある程度の｢失敗｣が伴うことを理解している。 ｢Facetune（フェイスチューン）｣という写真編集アプリを開発したライトリックス（Lightricks）は、実験に真剣に取り組んでいる。イスラエルに拠点を構える同社は、テッククランチ（TechCrunch）によればシリーズDで1億3000万ドル（約173億円、1ドル＝133円換算）を調達し、現在のバリュエーションは18億ドル（約2400億円）だ。同社の社員は全員、勤務時
AI英会話アプリ｢スピーク｣の野望…すでに有料会員10万超、創業者はハーバード×スタンフォードの頭脳
小林香織 ［フリーライター／北欧イノベーション研究家］ Dec. 06, 2023, 08:00 AM 深掘り 37,559 AI英会話アプリ｢スピーク（Speak）｣。OpenAIから出資を受けている企業の1つだ。 撮影：Business Insider Japan ChatGPTをはじめとする生成AIの登場によって、語学学習にも変化の波が起きている。 2016年に米国シリコンバレーで創業したSpeakeasy Labs, Inc（以下、スピーク）は、ChatGPTを開発したOpenAIから出資を受け、同社のAI技術も活用したAI英会話アプリ｢スピーク（Speak）｣で支持を得ている。 同社の強みは、自社開発の自動音声認識技術と生成AI技術をかけ合わせ、｢会話｣に特化したレッスンを提供していること。教科書的な言い回しではなく、シリコンバレーのビジネスシーンで利用される｢ネイティブの表現｣
ヨドバシの中の人が語る、開発中のヨドバシAPIが目指す機能、仕組み、そしてセキュリティ（前編）
ヨドバシカメラは現在、お客様との接点をドメインとして設計する新たなAPIを開発中であることを、クリエーションラインが主催し10月27日に開催されたイベント「Actionable Insights Day 2023」で明らかにしました。 REST APIとして実装される予定のこのAPIについて同社は「ヨドバシスタッフの魂を注入する」としており、厳重なセキュリティやユーザーフレンドリーで高い利便性などが追求されています。 ヨドバシAPIがどのように設計され、開発、実装されていくのか。その中味が紹介されたセッションの内容を見ていきましょう。 本記事は前編と後編の2本の記事で構成されています。いまお読みの記事は前編です。 疎結合なのに一体感、ヨドバシAPIがつなぐ社会 株式会社ヨドバシカメラ 代表取締役社長 藤沢和則氏。 ヨドバシカメラの藤沢と申します。本日はまずこの貴重な機会をいただきありがとう
プロダクト開発チームを結びつけるプロジェクト管理システム
プロジェクト管理とロードマップを単一のシステムで使用することで、部門の枠を超えたチーム作りができます。すると、チームが”いま”行っていることに集中でき、次のアクションの計画も立てられます。 コンテンツここで学べる情報プロダクト開発チームに必要なものは、優れたプロジェクト管理システムプロダクト開発チームのプロジェクト管理とロードマップの設定方法1. プロジェクトのすべてを記録するボード2. データベースのカスタマイズ方法3. プロジェクト管理システムの中身を作成4. テンプレートを使って所定のプロセスを定義5. 関連するすべてのプロジェクト作業をカード内でリンク6. Notionプロダクトチームおすすめの管理手法 プロダクトマネージャーは、あらゆる情報を把握しないといけません。しかし、正確な情報を得ることは大変です。また、関係者やユーザー調査情報、開発プロセス、プロトタイプ製品など、プロダク
git diff＋ChatGPTでPRの説明文作成しよう！ - Qiita
はじめに 組織で開発を行っている皆さんは普段からPull Request（PR）を作っていますよね？(決めつけ) masterブランチに直接pushしている方も中にはいるかもしれませんが、会社やチームで開発を行っていると、PRを作成する頻度は高いのではないかと思います。 そしてPRを作成する際には、その説明文を書く必要があります。 コードだけを読んで修正意図が伝わればいいですが、そうはいってもすべての背景をコードベースで伝えるのには限度があります。 しかし、だからといって修正の背景や詳細を、開発者自身が客観的な文章で伝えるのは簡単なことではありません。 そこで、この記事ではgit diffとChatGPTを組み合わせて、自動的にPRの説明文を生成する方法をご紹介します。 How to make PR？ 繰り返しになりますが使うのはgit diffコマンドとChatGPTだけなんです!(お昼
【switch-c-2048】GoogleがついにGPT-4レベルのLLMをオープンソースで公開！概要〜使い方まで | WEEL
ホーム生成AIずかんパラメーター数1兆以上【switch-c-2048】GoogleがついにGPT-4レベルのLLMをオープンソースで公開！概要〜使い方まで メディア事業部リサーチャーのいつきとメディア事業部AIエバンジェリストの藤崎です。この記事は専門的な内容を含むため、AIスペシャリストとの共同執筆となっています。 今回ご紹介するのは、Googleがオープンソース化したMOEモデルの「switch-c-2048」について。 なんと、こちらのMOEモデルは、1.6兆個のパラメーターと3.1TBサイズのデータでトレーニングされた大規模言語モデルで、あの「GPT 4」と同等のサイズだと話題になっています！ switch-c-2048を使用すれば、より高速な学習が可能になるとのことですが、新しく公開されたモデルなので使い方がわからないという方も多いでしょう。 そこで今回の記事では、switch
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