こんにちは、Kaiです。
ここ1週間も色々な話題がありましたね。
特にOpenAIの日本オフィスについては、日本がその法規制に特徴があることも含め、
今後AIにおけるハブ国家になる可能性を感じさせるものでした。
（今のところ、出ている求人はセールス・マーケのみのようですが）
では振り返りつついってみましょう。
注意事項
- 先週収集したAIおよびWeb系の記事やポストが中心になります
- 私のアンテナに引っかかった順なので、多少古い日付のものを紹介する場合があります
- 業務状況次第でお休みしたり、掲載タイミングが変わったりします
特定AIサービス
Introducing OpenAI Japan
OpenAIの日本オフィスが誕生。
MicrosoftもAmazonも（AI以外を含め）日本への投資を表明していますし、
世界経済の中で日本がどう位置づけられるかが、AIまわりの動向で変わってきそうです。
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フランスのAIスタートアップ、Mistral AIのLLM。
GPT-4近似性能でApache2.0ライセンスというのが白眉です。
Copilot に Intune の PowerShell を書かせたらマジでビビった話
やはりAIには作業をさせるべき。
特にサンプルを与えて改造させるなんて使い方だとめちゃくちゃ速いですね。
なぜ我々は GitHub Copilot Enterprise の導入を見送ったのか
一休での評価と見送りの経緯。
これだけポイントを絞って、スピード感を持って評価検証できるのはすごいことです。
また、今後に向けた準備は当社としても参考になります。
その他AI系話題
クックパッドが取り組むレシピレコメンドの面白さと難しさ
失敗した理由と他サービスの研究、それを踏まえた改善があり大変勉強になりました。
「回遊目的でないユーザにセレンディピティ提案は邪魔」はその通りだなぁと。
Sequential Recommend、いいですね。
タイミーにおける H3を活用したレコメンドの改善事例
「働く場所までの距離」を特徴量にすると効き方が強すぎたため、
「よく働く場所」をグリッドの情報量で表現したら結果が向上したということです。
「距離」というスカラー値を安易に使うのではなく、「場所」というカテゴリ値に変換することで
有用性が増したという事例ですね。
LLM評価ツールpromptfooとアサーションの解説
LLMの評価やテストは難しいですが、これだけ多くのアサーションが使えるなら
作り込むことはできそうです。
ただ、テストのメンテコストが膨大になってしまいそうなので、使い方は悩ましいですね。
WEB開発系話題
巨大なテーブルのテーブル定義を無停止で安全に誰でも変更できるようにする
オンラインDDL実行をどう実現するか。
私はメンテorレプリカ昇格のパターンしか経験がないですが、やはり完全無停止とはいきません。
ptoscというツールとStep Functiosなどの併用でソフトウェアレベルでの解決を提供。
その他一般テック話題
列指向、行指向データベースの特性を木構造を用いた集計クエリから理解する
PostgreSQL、BigQueryで実際のデータ構造2例を用いて特性比較しています。
サンプルデータから直感的に分かりやすいです。
NOT A HOTELでのデータ・AI活用
非テック系の企業でここまでやっているのはすごいことです。
事業観点でも採用観点でも大きい差別化要因になるはず。
単体テストを書かない技術 #phpcon_odawara
んっ？と思ってしまうタイトルですが、仕様を守るべき制約に落とし、型やコード上で
きちんとそれを記述することで、制約を逸脱したら動かないコードにする、という考え方。
多くのプログラミング言語に危険な脆弱性 ～Windows環境の引数エスケープ処理に不備「Rust」「PHP」「Node.js」「Haskell」などに影響
JVNVU#94343502の脆弱性レポートです。
基本的には最新で対処済みですし、ユーザの入力をそのまま引数としてシステムコマンドに
渡すことはレアケースだと思いますが、念のため。
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