Doctolibは、ヘルスケアサポートチームを強化するためのエイジェンティックAIシステム「Alfred」を開発しています。専門的なAIエージェントで構成されるAlfredは、日常的な問い合わせを処理し、人間のエージェントを複雑なケースに集中させることができます。「ヒューマン・イン・ザ・ループ」アプローチを採用することで、AIが直接的に機密性の高い操作を実行することを防ぎます。慎重に設計されたUIは、スムーズなユーザーエクスペリエンスを保証します。LangGraphフレームワーク上に構築されたAlfredは、安全な認証とユーザー権限の伝播にJWTを使用します。現在、医師の予定へのアクセス管理に焦点を当てていますが、DoctolibはAlfredの機能を他のサポートシナリオに拡大する予定です。
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かつて大学院でオペレーティングシステムとの対話に無関心だったプログラマーが、ブログ記事のためにIBMのz/OSシステムと格闘することになったという話。z/OSは現代のソフトウェア開発環境とは大きく異なり、テキストベースのインターフェース、JCLスクリプト、IBM独自の命名規則など、多くの困難が待ち受けていました。この記事では、ファイル（データセット）の作成、ISPFエディターの使用、データセットの割り当て、コンパイル、リンク、ロード、そしてSPOOLを使用した出力処理といった苦労が詳細に記述されています。実用的なヒントや教訓も共有されており、レガシーシステムでの作業の難しさを物語っています。
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セキュリティ研究者らは、北朝鮮のAPTグループによるサイバー攻撃キャンペーンを発見しました。このキャンペーンでは、求人チャレンジに偽装したマルウェア（BeaverTail）を使用して被害者を誘引しました。驚くべきことに難読化されていないBeaverTailは、ブラウザから暗号通貨ウォレット情報を盗み、InvisibleFerretという2段階目のマルウェアをダウンロードします。InvisibleFerretはさらにブラウザデータ、クリップボード情報などを盗み出し、リモートアクセス型トロイの木馬（RAT）として機能します。BeaverTailとInvisibleFerretの分析から、単純なコード構造でありながら、様々なブラウザやOSから情報を盗む効果的な能力を持つことが明らかになりました。この事例は、北朝鮮のサイバー脅威の継続性と隠密性を浮き彫りにしています。
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この記事では、MicroStrategy社のビットコイン蓄積戦略の盛衰について深く掘り下げています。同社は説得力のある物語を通じて、株価を純資産価値をはるかに上回る水準に引き上げ、株式公開と転換社債によって利益を得てきました。しかし、このモデルは新たな投資家の絶え間ない流入に依存しています。この流入が枯渇すると、ビットコインの収益率は急落し、投資家に大きな損失をもたらします。著者は、MicroStrategy社のビジネスモデルはポンジスキームの特徴を示しており、最終的には破滅に向かう運命にあると主張しています。
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大規模言語モデルのファインチューニングは通常、相当な計算資源を必要とします。この記事では、パラメータ効率の高いファインチューニング手法であるLoRAを紹介します。LoRAは、事前学習済みモデルに低ランク行列をアダプターとして挿入することで、トレーニングに必要なパラメータ数を大幅に削減し、計算コストとストレージコストを削減します。このパート1では、LoRAの背後にある原理、従来のファインチューニングの欠点、パラメータ効率の高い手法の利点、低ランク近似の数学的基礎について説明します。続くパートでは、LoRAの具体的な実装と適用について詳しく説明します。
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2024年世界チェス選手権で、グケシュ・ドマラダジュが丁立仁を破り、史上最年少の世界チャンピオンとなりました。この分析では、正確性、エラーの種類、平均センチポーン損失、着手時間、変換率、カムバック率などのデータを用いて、試合を詳細に分析しています。データは、丁立仁がわずかに高い精度と一貫性を示していたことを示唆していますが、最終ゲームでの重大なミスが決定的なものとなりました。著者は、データ分析は客観的な視点を与える一方で、試合の複雑さを包括的に理解するためには、他の要因と組み合わせる必要があると結論付けています。
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オウル大学のSensorFuチームの研究者たちは、LaBrea tarpit技術に触発された、斬新なネットワークセキュリティ防御システムを開発しました。このシステムはARPリクエストをインターセプトし、SYN-ACKレスポンスを遅延させることで、ネットワーク上に多数の仮想デバイスを作成し、侵入者を混乱させます。これにより、攻撃者は実際のデバイスの特定に多くの時間を無駄にすることになり、管理者には脆弱性を修正するための貴重な時間が与えられます。テストでは、このシステムによってスキャン時間が数時間にまで延長され、攻撃の成功率が大幅に低下することが示されました。軽量で効率的で、展開も容易なこのシステムは、あらゆる規模の組織に堅牢なネットワークセキュリティを提供します。
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イワン・シュービンは、インタラクティブなダイアグラムエディタSchemioの開発において、線形代数の行列演算を巧みに用いて、数々の困難な問題を解決しました。当初、Schemioは単純な図形の作成と操作のみをサポートしていました。しかし、階層構造が導入されると、座標変換が複雑になりました。作者は最初は再帰的なアプローチを試みましたが、スケーリングとピボットポイントの問題に直面しました。最終的に、シュービンは行列を用いて変換（平行移動、回転、スケーリング）を表し、行列の乗算で座標変換を行い、行列の逆行列を巧みに用いて世界座標からローカル座標への変換問題を解決しました。さらに、行列演算によって、階層内でのオブジェクトの移動時の位置と回転の正確な調整を行い、予期せぬジャンプを回避しました。Schemioのソースコードはオープンソースで、GitHubで公開されています。
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W・エドワーズ・デミング博士の「赤いビーズ実験」は、システムが個人のパフォーマンスに与える影響を鮮やかに示しています。従業員は、主に赤いビーズを含む混合物からビーズを選び、赤いビーズの数でパフォーマンスが測定されます。結果は、従業員の努力にもかかわらず、システムの欠陥（赤いビーズの割合が高い）がパフォーマンスの大きな違いにつながり、経営陣が誤って個人を非難していることを示しています。この実験は、システムの問題の重要性を強調し、真の効率性向上のためには、個人評価ではなく、システムの改善に経営陣が焦点を当てるべきであることを強調しています。
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この記事では、著者がMyst IV: Revelationの悪名高い遅いロード時間を修正した過程を説明しています。このゲームは、SSDでもクリックごとに2秒間のロード時間がかかります。プロファイリングツールを使用して、著者は問題を、画像を1行ずつ読み込むLEADTOOLSライブラリによるゲームの非効率的な画像読み込みに特定しました。解決策には、ゲームアセットの抽出、より高速なロードのための画像のDDS形式への変換、およびマルチスレッディングの実装が含まれていました。ただし、水の効果に関連するクラッシュなど、課題が残っており、さらなる最適化が必要です。
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