みんなのPython 第5版発売中です！Pythonは「すごいbash」とか「遅い」などと言われることが多いようですね。前者については「そうやな」としか思わないですが、後者の原因はいろいろあって、たとえば動的な型判定とか関数呼び出しのコストとかGILとかいろいろあります。「メモリ割り当て」も主要因の一つと言えます。 では、どの程度頻繁にメモリ割り当てを行っているのかというと、「それはもう頻繁に」でも「できるだけ少なくしようと頑張っている」というのがファイナルアンサーです。今回は、CPythonがどんなときに、どんな風にメモリ割り当てを行うかということを、Cのコードを引きながら調べたZack Overflow氏の記事がとても面白かったので、概要を紹介したいと思います。 Pythonは「とても頻繁に」メモリを割り当てているたとえばPythonの整数（int）をC言語レベルで見ると、ヒープ上に配

AIの開発に用いられている機械学習ライブラリ「PyTorch」の発明者であるソウミス・チンタラ氏が、Metaを退職したことを発表しました。PyTorch開発プロジェクトは他のメンバーに引き継がれます。 Leaving Meta and PyTorch https://soumith.ch/blog/2025-11-06-leaving-meta-and-pytorch.md.html Leaving Meta and PyTorch I'm stepping down from PyTorch and leaving Meta on November 17th. tl;dr: Didn't want to be doing PyTorch forever, seemed like the perfect time to transition right after I got back f

［Pythonクイズ］型比較にはtype関数を使うべき？　isinstance関数を使うべき？：Pythonステップアップクイズ Pythonで型を比較するには大きく2つの方法があります。type関数を使う方法とisinstance関数を使う方法はどこでどんな違いがあるのか、このクイズで確認しましょう。そして、第3の方法もあるって知ってましたか？

GitHubは、リリース後の成果物を変更できなくする新機能「Immutable Release」（変更不可リリース）機能を正式版として提供すると発表しました。 リリースしたバイナリなどが変更不可に Immutable Releaseを利用することで、リリースとして公開したバイナリやインストーラなどのアセットとGitタグが変更できなくなります。 これによって攻撃者がリリースされたアセットに対して脆弱性やマルウェアを投入するサプライチェーン攻撃や、開発者がアセットやタグを間違えて……

世界のAI開発競争は常に変化しており、今回は、中国の新興AI研究所であるMoonshotが発表した新モデルによって、その流れが大きく動いた。 北京に拠点を置くMoonshotは米国時間11月6日、「Kimi K2 Thinking」という推論モデルを公開した。同社によれば、このモデルはOpenAIの「GPT-5」やAnthropicの「Claude Sonnet 4.5」を主要なベンチマークで上回っているという。評価項目には「Humanity's Last Exam」、ウェブブラウザーを用いて難解な情報を抽出する能力を測る「BrowseComp」、そして推論能力を評価する「Seal-0」が含まれている。なお、Kimi K2 Thinkingのコーディング能力はGPT-5やSonnet 4.5と同等であるものの、特筆すべきほど優れているわけではない。

前回の巨大AIモデルはAIインフラ説動画の続編です。巨大AIモデルが社会インフラ化する未来を見据え、今AIの研究開発者はどこに注力すべきで、投資家はどこに投資すべきなのかについてお話しています。 本動画用に作成したスライド https://speakerdeck.com/frievea/aiinhurashi-dai-nozhan-lue-yan-jiu-kai-fa-zhe-totou-zi-jia-henoti-yan チャプタ 00:00 オープニング 01:09 AIモデル研究開発者向け、進むべき道とアンチパターン 11:20 AI企業投資家向け、投資すべき企業と関わらない方が良い企業 21:44 エンディング 関連動画 【AI】巨大AIモデルは世界インフラであるという当然の認識 https://youtu.be/4Rm3G2gTJBE @frievea Fr

OpenAIは2025年11月7日（現地時間）、GPT-5-Codex-Miniのリリースをはじめ、開発者体験向上のためのアップデートを発表した。 You can now get more Codex usage from your plan and credits with three updates today: 1️⃣ GPT-5-Codex-Mini — a more compact and cost-efficient version of GPT-5-Codex 2️⃣ 50% higher rate limits for ChatGPT Plus, Business, and Edu 3️⃣ Priority processing for ChatGPT Pro and… — OpenAI Developers (@OpenAIDevs) November 7, 2025 G

ちょっと前までの自分は、AI のいろいろがやって来て正直壊れていた。本当は夜や休日に勉強したり、プログラミングを勉強したいのに、体が動かない。仕事は一生懸命やってるのに、全然うまくいってる感じがしない。だからもっと頑張ろうとするけど、何もうまくいかないし、その割に体感的な忙しさだけが３倍になった感じ。どうしてこんなことになってしまったのだろう。そして、今はそれから抜け出すことが出来た。 もしかすると、将来同じように感じる人もいるかもしれないので、自分なりに問題の原因と解決策に関してブログに整理してみたいと思う。 AI が来てなぜ体感３倍の忙しさになったのか？AI がやって来て、自分もゴリゴリに Vibe Coding に、調べもの、アーキテクチャ、ドキュメント書き、そして、自分がめんどくさい事に関しての自動化を Agent のプログラムを書いて AI にやらせるなど使いまくっている。 とこ

このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」（シームレス）を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高いAI分野の科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 X： ＠shiropen2 arXivがコンピュータサイエンス（CS）カテゴリーにおいて、レビュー論文（サーベイ論文）とポジションペーパーの投稿に関する運用変更を発表した。今後、これらの論文タイプをarXivに投稿する前に、学術誌または会議（カンファレンス）での採択と査読プロセスの完了が必要に。投稿時には査読完了の証明書類を含める必要があり、この書類なしに投稿された論文は却下される可能性が高くなるという。 arXivは、物理学や数学、コンピュータサイエンス、生物学などの分野における査読前の学術論文（プレプリント）を無料で公開・共有するオンラインリポジトリ。1991年に米

2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にして紹介しているWebメディアのSeamless（シームレス）を運営し、執筆しています。 1週間の気になる生成AI技術・研究をいくつかピックアップして解説する連載「生成AIウィークリー」から、特に興味深いAI技術や研究にスポットライトを当てる生成AIクローズアップ。 今回は、能力がある人とない人の仕事の増減をAI普及の前後で調査した論文「Making Talk Cheap: Generative AI and Labor Market Signaling」を取り上げます。 大規模言語モデル（LLM）の登場で、誰でも簡単に、非常に質の高い文章が作れるようになりました。この変化は、特に就職活動や仕事の応募といった場面で大きな影響を与えています。 ▲優秀な人がAIのせいで仕事が減少しているイラスト（絵：おね） かつては、応募先の企業や仕事内容

Wikipediaを運営する非営利団体Wikimedia Foundationは11月10日、公式ブログでAI企業に対し、AIモデルのトレーニングのために無断で同財団のデータを収集するのをやめ、同財団のAPIの使用料を支払うよう求めた。 同財団は、生成AIの能力は著しいものの、その背後には人間によってキュレーションされ、議論され、文書化された知識が存在しており、Wikipediaがインターネット上の知識の根幹としての役割を担っていると説明している。 AIは、人間が絶えず更新する知識なしには存在できず、それがない場合、AIシステムは「モデル崩壊」に陥る可能性があると主張。そのため、WikipediaはAIをトレーニングするための世界最高品質のデータセットの1つであり、AI開発者がこれを除外すると、結果として得られる回答は著しく不正確で、多様性に欠け、検証も困難になるとしている。 Wikime

企業が今「ローカルLLM」を求める切実なワケ　導入の背景、流れ、費用、注意点を徹底解説：IT導入完全ガイド 生成AIの業務活用が進む一方、クラウド利用のセキュリティ懸念は根強い。その解決策として、自社環境でLLMを運用する「ローカルLLM」が注目を集めている。なぜ今、この選択肢が選ばれるのか。 2022年末に「ChatGPT」が登場し、瞬く間に世界中で生成AIブームを巻き起こしてから、はや3年になる。その間、多くの企業が業務効率化の切り札として生成AIに白羽の矢を立て、その活用に取り組んできた。 OpenAIやGoogle、Anthropicなど海外ベンダーが提供する汎用（はんよう）のLLM（大規模言語モデル）をクラウドで利用し、簡単なチャットbot開発からRAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）を使った自社データの活用、近年ではAIエージェント

AGI(汎用人工知能)の達成に向けた競争が、データセンターへの投資と建設を急激に加速させており、そのペースは部品の製造能力をはるかに超えています。AI関連の需要に追いつくための苦戦はストレージ不足にも現れており、HDDの納期が2年以上の遅れを見せていると報じられています。 Hard drives on backorder for two years as AI data centers trigger HDD shortage — delays forcing rapid transition to QLC SSDs | Tom's Hardware https://www.tomshardware.com/pc-components/hdds/ai-triggers-hard-drive-shortage-amidst-dram-squeeze-enterprise-hard-drive

AI技術を活用して簡単にAI生成画像・荒い写真・圧縮されたJPEG画像からノイズを除去したり、ピンボケを補正したり、ロスレス拡大したり、高精細化したりすることができるというソフトウェアが「Aiarty Image Enhancer」です。Aiarty Image Enhancerを特価で購入できるコラボキャンペーン実施中ということで、実際にどんなことができるのか確かめてみました。 【公式】Aiarty Image EnhancerとGIGAZINEのコラボ特価を読者様にご提供 https://jp.aiarty.com/campaign/image-enhancer-gigazine-tokka.htm ・目次 ◆インストール＆ライセンス登録 ◆実際に使ってみた ◆AI生成画像のロスレス拡大 ◆ピンボケした画像の補正 ◆高感度撮影で発生したノイズを削除 ◆顔のレタッチ機能を使ってみた ◆ま

「新しいサポートフォームの回答が届いたら、内容を分析して緊急度を判定し、 過去の類似ケースを検索して、適切な回答案を作成してサポートチームに通知してください」 自然言語によるワークフローの作成 この指示を受け取ると、Google Workspace Flowsは以下のような複雑なロジックを含むワークフローを自動的に構築します ワークフロー Google Formsの新規回答をトリガーとして設定 Step 1: When a form response comes in Google Formsから情報の抽出 Step 2: Extract Geminiによる内容分析と緊急度スコアリング Geminiによる過去の類似ケースとの照合 回答案のドラフト作成 Step 3: Ask Gemini Google Chatでの通知 Step 4: Send a message 上記のプロセスのワークフ