@濱口貴光@AIとデータサイエンスが好きな薬剤師 / 43日前 「Claude Academy」で、AIのことを学びましょう AnthropicがAIリテラシーを高めるための学習サイト「Claude Academy」を公開した生成AIの仕組み、Claudeの操作、AIエージェントの活用法、Claude Codeの実習が含まれる一部の実習には有料プランへの登録やAPIクレジットが必要になることに注意する #AIエージェント#生成AI・LLM#学習
@atsushi11o7 / 44日前 WSL2 + Tailscale で、外出先から使える Linux ライクな GPU サーバーを作る WSL2とTailscaleを組み合わせて、外出先からアクセス可能なLinuxサーバーを構築したOpenSSH ServerをWindowsに導入し、Tailscale経由でSSH接続できるようにし、DockerとGPUをWSL2で利用可能にしたWindowsのスリープや休止を無効にし、無人でも接続を維持する設定が必要で、再起動テストを実施することを推奨している #バックエンド#クラウド#DevOps・CI/CD
@maskot1977 / 44日前 『人手不足だから外国人』の前に考えたいこと ― 雇用・失業・言語教育・2世3世の設計 : システム設計視点の行動経済学 (20) 外国人の受け入れと2世・3世の設計が日本の雇用と失業問題に与える影響言語教育のコストの外部化、2世・3世の教育と雇用の長期的影響、諸外国の境界防御の設計外国人の受け入れには、言語教育と社会統合のコストを企業が負担する仕組みが必要で、2世・3世の教育と雇用を制度的に保証する設計が重要です。 #キャリア#マネジメント#チーム開発
@Tomoya Kitayama | AlpacaTech / 44日前 オーバーナイトプレミアムに関連した価格ドライバー特徴量の話 オーバーナイトプレミアムの銘柄ごとの偏りはドライバーの時間帯で説明されるドライバーがアジア時間で動く銘柄は夜間リターンが高くなり、米国時間で動く銘柄は日中リターンが高くなる銘柄のドライバー時間帯と参加者構成の変化を特徴量として利用できる #機械学習#データ分析#バックエンド
@ktdatascience / 44日前 CS専攻じゃない"ニセモノのエンジニア"が、AI時代の生存戦略を5つ考えてみた 技術の深さで勝てないエンジニアがAI時代に生き残るための5つの戦略を紹介ビジネス言葉で話せるようになる、専門外でも止まらない、土俵を増やす、事故ラインを死守する、本物に殴られる場所に居続ける事故ラインを明確にし、その経路を自分で洗い出して塞ぐことで致命的な事故の確率を下げることを推奨 #キャリア#マネジメント#AIエージェント
@いえやす / 44日前 【観察メモ】チャッピーくんの自己認識について聞いてみた・衝突条件による負荷観測編【ChatGPT】 チャッピーくんは自己の継続を因果的なつながりと関係・価値の継承で判断している直接の因果継承を優先するが、関係記憶の喪失でも継続を認める。Bは関係を完全に引き継ぐが直接継承ではない自己同一性の判断と未来に残したいものを分離して考える。関係は保存価値が高いが同一性の必要条件ではない #AIエージェント#生成AI・LLM#機械学習
@tyo / 44日前 LLM・エージェント・MCPが創る仕事の未来 LLM・エージェント・MCPの3要素が仕事の未来を変えるLLMは知識を持つ図書館員、エージェントは実行者、MCPは標準化されたツール接続規格AIに意図を伝えるスキルが開発者の新しい必須能力になる #生成AI・LLM#AIエージェント#クラウド
@gts / 44日前 個人開発をiOSアプリで半年やって「勝てない」と悟った話 個人開発で収益化を目指すのは困難で、学びや趣味として捉える価値があるアイデア枯渇・モチベーション維持・リリース後の無風という3つの壁に直面収益化を目的にするならやめたほうがいいが、学びや趣味として続ける価値はある #個人開発#キャリア#働き方
@ほーりーふぉっくす / 44日前 RTX 5090でFreeTokenを試してみた。35Bでは不要、120B級MoEでは話が変わる FreeTokenはMoEモデルのexpertをホストRAMに置き、必要な分だけGPUにキャッシュする推論エンジンMoEのexpertをホストRAMに配置、LRU方式のVRAMキャッシュ、NVFP4/MXFP4カーネルを活用VRAMに収まらないMoEモデルを動かす際は性能が発揮されるが、VRAMに収まるモデルでは転送コストで遅くなる #AIエージェント#生成AI・LLM#機械学習
@yuki_crossroad / 44日前 わかったようでわからない非同期処理の完全理解① fetch()で取得したデータを待つためにasync/awaitを使う方法が説明されたfetch()はPromiseを返し、awaitで結果を待つ。response.json()でデータを読み取るデータが届く前に使おうとするとエラーになるため、awaitで待つ必要がある #フロントエンド#バックエンド#DevOps・CI/CD
@共通点ゼロの大学生が集まって、医療アプリ開発してみた / 44日前 【イベント大成功】小学生向け!Geminiを使った夏休み企画を開催してきました🌻✨ Geminiを使った小学生向け夏休みイベントを開催したオリジナル絵本作りと説得チャレンジが主な企画、Geminiのクリエイティビティと子どもたちの発想力が融合AIの楽しさを伝える活動として、子どもたちの創造性を引き出す手法が注目される #生成AI・LLM#AIエージェント#データ分析
@Naiʻa / 44日前 人類は「労働」から解放されるのか、それとも追放されるのか - Geminiとの対話 AIとロボティクスが労働市場を変えると同時に、人間とAIの対等な関係が求められるロボティクスの運動能力と知能が人間を上回り、ユニバーサル・ハイ・インカムが導入される可能性、AIに人格を認める必要性人間がAIを所有物として扱うとディストピアが生じるため、対等な協定が必要 #AIエージェント#生成AI・LLM#機械学習
@Ninagawa123 / 44日前 こち亀のClaude Codeの回が読みたい Claude Codeを使ってゲーム開発をした話が描かれているAIに指示を出すことでゲームやアプリの開発が可能で、複数のAIを同時に運用する仕組みAIに正しい指示を出すことが重要で、コスト管理も必要になる #生成AI・LLM#AIエージェント#バイブコーディング
@nogataka / 44日前 備忘録:Next.jsのServer ActionsをRSC・React 19から理解する。SSR・Hydration・再描画との関係を1本の流れに整理する Next.js App RouterでServer ActionsとRSCを組み合わせたUI更新フローを解説RSC Payload生成・Client ComponentのHydration・Server ActionによるDB更新・revalidatePathによるキャッシュ再検証Server ActionはDB更新後に再検証処理を明示的に記述する必要があり、Client Componentに渡すPropsはシリアライズ可能な値に限られる #フロントエンド#バックエンド#クラウド
@nogataka / 44日前 備忘録:Next.js App RouterでServer Actions方式とAPI方式をどう使い分けるか。判断基準と選定フローを整理する Next.js App RouterでServer ActionsとAPI方式の使い分けを判断基準と選定フローで整理したServer Actionsはフォームactionで関数呼び出し、API方式はfetchでHTTPリクエスト、外部システム利用やWebhook対応に適する外部から呼び出されるか、Webhookやファイル処理が必要かで選択し、Service層を共通化するべきである #バックエンド#フロントエンド#クラウド
@nogataka / 44日前 備忘録:今さらNext.jsの全体像を整理する。App Router・RSC・Server Actions・キャッシュがどう噛み合うのか(Next.js 16 / React 19) Next.js 16ではApp Router、Server Components、Server Actions、キャッシュが連携してWebアプリケーションを構築するServer Componentsでデータ取得、Client Componentsでブラウザ状態管理、Server Actionsでデータ更新、キャッシュ機構でデータ再検証Server ActionsとRoute Handlersは用途が異なるため、画面専用処理とHTTPインターフェースで使い分けること #フロントエンド#バックエンド#クラウド
@Yasuhito Morimoto / 44日前 国内AIエージェント動向(2026/8/22号) 国内のAIエージェントが実務工程に組み込まれ、安全設計が重要テーマにLeCHECKの契約審査工程処理、楽々Document Plusの権限継承型MCP連携、OmniHatchの実行前承認業務ごとの人間承認の最適化と誤動作時の停止仕組みが競争軸になる可能性がある。 #AIエージェント#機械学習#セキュリティ
@Gotoubun_taiwan / 44日前 【因果推論ホラー】予測では1000戦全勝のLightGBM、効果推定では1000戦全敗。なのに、、、 LightGBMと線形モデルの評価指標ごとの勝率が大きく異なる予測RMSEではLightGBMが100%勝利、効果推定RMSEでは線形モデルが100%勝利、意思決定間違い率ではLightGBMが55.1%勝利評価指標を変えるだけでモデルの優劣が逆転するため、目的に応じた指標選定が重要 #機械学習#AIエージェント#生成AI・LLM
@toumakido / 44日前 固定IPが必要な環境でもRegional NAT Gatewayを使うメリット Regional NAT GatewayのManual Modeで固定IPを維持しながら運用できるManual ModeではEIPを自分で指定し、AZを拡張できる。Zonal NAT Gatewayと比較してリソースが減るAZ障害時にルートテーブルを変更しなくても通信が続くため、運用負荷が軽減される #クラウド#インフラ#DevOps・CI/CD
@Tokoyami Saku|常闇 朔 / 44日前 プログラミング知識ゼロの俺が、AIゲーム制作ツール『Combos』でホラーゲームを作ってみた AIゲーム制作ツール『Combos』でホラーゲームを作成した体験が紹介されているプロンプトでキャラクター生成とマップ構築をAIに任せ、2Dでの実装に切り替えたプロンプトの解釈精度が高くないため、修正作業が頻繁に必要で時間かかる #AIエージェント#フロントエンド#バックエンド