ベテランプログラマーのantirezが、Gemini 2.5 PROやClaude Opusなどの大規模言語モデルを18ヶ月間プログラミングに使用してきた経験を共有しています。彼は、現在のLLMは独立したプロジェクト完了ツールではなく、強力なアシスタントとして最適だと主張しています。問題を明確に記述し、効果的に反復処理することで、LLMはバグの排除、アイデアの迅速な探求、ペアデザインへの参加、さらには専門分野外の技術習得にも役立ちます。しかしantirezは、LLMの潜在能力を最大限に発揮するには、十分なコンテキストを提供し、適切なモデルを選択し、コードを常に制御し、自動化されたエージェントへの依存を避けることが重要であると強調しています。これによってのみ、コードの品質を保証し、効率を最大化できます。
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Redis開発者のantirezは、大規模言語モデルGemini 2.5 PROと知力を競わせた興味深いデバッグ体験について語っています。Redisのベクターセット（HNSW）の実装における複雑なバグは、データの破損によりノード間のリンクが矛盾していることが原因でした。単純なO(N²)アプローチでは不十分だったため、Geminiはバイナリサーチを提案しましたが、antirezは最終的にXORアキュムレータを使用する独創的なソリューションを考案し、MurmurHash128とランダムシードを組み込むことでさらに改良しました。この逸話は、複雑な問題解決における人間の創造的思考力の威力を示しており、大規模言語モデルが支援できるものの、真に新しいソリューションを生み出す点では人間の創意工夫には及ばないことを示しています。
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Redisの主要開発者であるantirezは、RedisがAGPLv3オープンソースライセンスに戻った経緯を振り返ります。彼は個人的にAGPLを強く主張し、SSPLはコミュニティで広く受け入れられていないと考えていました。正式リリースされたRedis 8はAGPLv3ライセンスを使用しており、antirezは満足しています。彼はRedis、特に新しいデータ型であるVector Setsの継続的な改善を約束しています。
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コサイン類似度を用いた類似アカウントの検出に関する3年前のHacker Newsの投稿に触発され、AntirezはRedis 8 RC1の新しいベクターセット機能を用いて、この実験を再現しました。彼は10GBのHacker Newsコメントデータを取得し、クレンジングと前処理を行い、ユーザーと単語頻度ベクトルを含むJSONLファイルを生成しました。その後、Burrows-Delta法を用いて単語頻度ベクトルを正規化し、Redisベクターセットに挿入しました。最後に、VSIMコマンドを使用して、同様の記述スタイルを持つユーザーを迅速に見つけることができます。プロジェクトコードはオープンソース化されており、オンラインデモサイトも利用可能です。
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インターネットはゆっくりと忘れつつあります。毎年、かなりの数のウェブページが永遠に消滅しています。インターネットアーカイブ（IA）は、このデジタルメモリの重要な守護者ですが、その存続はますます困難になっています。著者は、すべてを保存することは経済的に不可能である一方、大規模言語モデル（LLM）の情報圧縮能力は、不正確さがあっても、完全な情報消失よりはましだと主張しています。DeepSeek V3などのモデルは既にインターネットの圧縮ビューを提供しています。私たちはIAなどの機関を支援し、公開されたLLMの重みが失われないようにし、IAがLLMの事前学習データセットの一部となるようにする必要があります。
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ベテラン開発者antirezは警告を発しています。私たちはソフトウェアを破壊しつつあるのです！ 新しい技術への過剰な依存、複雑性の無視、扱いにくいビルドシステムと複雑な依存関係の連鎖、そして保守性と下位互換性の軽視が、ソフトウェアを脆弱にしています。「車輪の再発明」を避けることが学習とイノベーションを阻害し、早すぎる書き直し、頻繁な言語/フレームワークの変更、既存の複雑なライブラリへの依存が複雑さを悪化させていると彼は主張します。ハッキングの喜びを取り戻すには、コードのシンプルさ、スケーラビリティ、保守性を優先する必要があります。
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