ぺーたろ

C#,Python,R,Julia,MATLAB勉強中。Docker初心者。よろしくお願いします。無言フォローをご容赦ください

[🌿 lithos @lithos_graphein]

If you're looking for a complete overview of glass packaging, this is it. 80-page slide deck just published by John Lau, IEEE fellow.
https://t.co/9GsbHRJmv7

[ZplusC1Bst @ZplusC1Bst]

有田PMのSpaceXに対するコメント…
笑い話的に言っているが、これは重い…
JAXAのH3のPMが、問題は技術陣に技術力ではなく、技術陣にどこまでリソースを与え、どこまで失敗を許容するか、という政策意思決定側にあると、指摘しているわけで…

[Awe Morris @awe_morris]

Rustは熟練者じゃなくても安全にシステムプログラミングできるという認識だったけど、LLMが熟練者以上に上手にCを書いてくれるようになり、Rustの文法は生成に向いていないので、どうしてもRustが好きな人以外にはもう不要で、趣味や嗜好性の強い言語というポジションに収まっていくのだと思います

[チャエン | デジライズ CEO《重要AIニュースを毎日最速で発信⚡️》 @masahirochaen]

コードを手で書く時代が終わった話。

弊社もエンジニア外注辞めて内製化しておりますが、本当にコードを書くだけの仕事は無くなりつつあるかと思います。

「プロのプログラマーを引退した」

Rails創業者DHH（37signals）が、Rails World基調講演でコードを手で書く時代の終わりを宣言。引退したのは4〜5ヶ月前(3月頃)という。

・四半世紀、手でコードを彫り続けた
・今は大多数の企業で経済的に非効率に
・年末までにほぼ全領域・全企業へ拡大と予測
・これからは知性を操縦する側のキャリアへ

後悔ではなく「あの時代にいられた喜び」として語る姿勢が良い。↓詳細

[パウロ @paurooteri]

きったー
SK Hynixが日本に工場作るぞ
きっと宮城だ

[独自] SKハイニックス、日本の工場の基礎工事に着手

SKハイニックスが日本でのメモリ半導体工場設立に向けた工事に着手した。会社側が「決定したことはない」と明らかにしてからわずか1カ月でのことだ。

28日、関連業界によると、SKハイニックスは日本の東北地域で半導体工場設立のための基礎工事に入ったことが分かった。ある関係者は「単独工場なのかキオクシアとの合弁工場なのかは不明だが、現地で基盤工事を進めているのは事実だ」とし、「SKハイニックスの日本市場進出への意志がそれだけ強いという意味だ」と説明した。

この関係者は「SKハイニックスが最近、韓国国内の部品メーカーを対象に供給量の拡大を要求している」とし、「メモリの供給不足に対して積極的に対応しようとする動きだ」と付け加えた。

SKハイニックスはわずか1カ月前までは、日本国内のメモリ半導体工場について「検討中」「具体的に決定したことはない」という立場を示していた。これが事実であれば、1カ月で電撃的に整地作業に入るスピード戦が進められたことになる。

東北地域は日本の重要な半導体・電子部品産業の集積地だ。その中核は岩手県である。代表的なNAND型フラッシュメモリメーカーであるキオクシアの北上工場が位置しており、マイクロコントローラ（MCU）やパワーMOSFET（金属酸化膜半導体電界効果トランジスタ）メーカーのジャパンセミコンダクター、半導体の後工程を担うアムコー・テクノロジーなど、半導体関連企業が集まっている。さらに自動車部品メーカーのデンソー、世界的半導体製造装置メーカーの東京エレクトロンまで拠点を構えている状態だ。現在基礎工事が進行中のSKハイニックスのメモリ工場まで加われば、ここで前工程から後工程に至るメモリのエコシステム（生態系）が構築されることになる。

崔泰源（チェ・テウォン）SKグループ会長が今年8月に日本でメモリ半導体合弁工場を検討していると発言した後、東北が有力候補地として浮上した理由もこうした背景からだ。さらに当時、崔会長が「電力と用水が豊富な場所ならどこでも考慮している」と明かした点も東北進出の可能性を高めた。東北地域の岩手県の場合、半導体関連企業が集まっている場所であるため、用水インフラが非常に優れているとされている。

東北地域にSKハイニックスの工場が建設されれば、日本はTSMCの九州、現地の国産ファウンドリ企業であるラピダス（Rapidus）の北海道を結ぶ「半導体トライアングル（三角軸）」が完成することになる。日本全国が半導体産業でつながるわけだ。

一方、SKハイニックスはこれについて、まだ決定したことは何もないという立場だ。ある関係者は「日本のメモリ半導体工場は現在検討中の段階」とし、「それ以上進展した事項はない」と述べた。

[Daisuke Okanohara / 岡野原 大輔 @hillbig]

Ruby on Railsの作者として知られるDHH氏が講演で「プロのプログラマーを引退した」と宣言し、手でコードを書く時代は終わり、これからはAIを操ってモノを作る時代になると語ったことが話題になっている。

自分の手でプログラムを書き、夢中になってソフトウェアを作った良い思い出は大切にしつつ、次を目指そうという趣旨だ。

この発言は必ずしも広く受け入れられているわけではなく、論争も呼んでいる。私自身、AIを開発し社会実装してきた立場として、いずれこうした時が来ることは理解していたが、一人のプログラマーとしては複雑な気持ちになるのも確かである。

今は経営やマネジメント業務に忙殺され、ソフトウェア開発をすることはほとんどなくなったが、自分の書いたプログラムが思い通りに、そして正しく動いたときの喜びは、これからも残るだろう。むしろ最近は、AIエージェントのおかげで、スキマ時間に再びソフトウェアを作れるようになった。

振り返れば、私がプログラミングを始めてからの約35年の間にも、プログラミングを取り巻く環境は大きく変わった。最初はPCに付属していたQBasicでプログラムを書き、C言語コンパイラの試用版を使い、本格的に学びたくて親に頼んでコンパイラを買ってもらった。その後C++やJavaが登場し、PythonやRustなどはむしろ若い世代から教わるようになった。
人が書いたソフトウェアが世界を変えていくこと、プログラマーとしての仕事も大きな役割となっていくことをみていった。

そうした中で今回の変化である。産業や仕事としてのソフトウェア開発は大きな転換点を迎えている。多くの分野で、ソフトウェアの大部分は、人間ではなくエージェントが書くようになるだろう。AIが特にソフトウェア開発に関して、より能力を改善させていくことは間違いない。その結果、これまで考えられなかった規模と速度でソフトウェアやシステムが開発されていく。

だからといって、AIに仕事を丸投げすればよいわけではない。出来上がったコードやシステムに対する責任は、最終的には人間や企業が負わなければならない。プログラマーが担っていた役割は、これからは、どのようにAIエージェントを使いこなしていくかに変わる。
その際に必要となる知識やスキル、方法論を、新たに築いていく必要がある。例えば、作ったソフトウェアの正しさをどう保証するか、作りたいシステムの仕様や制約についてAIエージェントとどう合意し、調整するかといった具合である。

そして、今回はソフトウェア開発で起きたことだが、同じことは他の業務や専門職でも起こりうる。数十年かけて慣れ親しみ、発展させてきた分野で、わずか数カ月のうちに、突然AIエージェントのほうがずっとうまく仕事をこなせるようになる、ということが起きてくるだろう。
そのとき、社会や個人がこの変化をどう受け止めるのかが問われることになる。

[ねむい@冬休み @stochphys]

Astraが理論どころか図解までマスターしていて頭抱えるレベル。どんどん具体例や図解を促すのがよさそう。いままでの数学の学習の仕方とは根本的に異なる理解度が得られる気がする。上手く使いこなすといいと思う。

[かも @R3000C]

2nm世代採用 「iPhone 18 Pro」分解で見える7000日の進化の歩み：この10年で起こったこと、次の10年で起こること（107）（1/3 ページ） - EE Times Japan https://t.co/8N70r6qC8o

[🐇 @1p_semicon]

【スライド版】半導体業界を理解したい / I want to understand the semiconductor industry [ver.2025]｜🐇の半導体勉強部屋 @1p_semicon https://t.co/fmiUeV64n2

[いもいもくん @ma_anago]

https://t.co/Qjkg7RwMQY
素晴らしい。もう教科書レベルの分かりやすさと内容なので高等教育これにしようよｗ

[遠藤巧巳 - AIネイティブな会社の作り方 @ai_agent_dev]

今日から使えるJevを体験できるサイトを作りました。
Jevは分類に特化しており、他AIモデルより安く、早く、そして信頼された確率が出てきます。この確率を目安にHuman in the loopに繋ぐことや、頭の良いAIモデルに繋ぐなどの判断ができます。これは事前にサイトを読み込ませてそこの内容に沿った質問をすればurlを出してくれるデモです。
https://t.co/msm5baCO80

[宮﨑達也 @miya_dilx]

これめちゃくちゃいい。イーロンマスクの5ステップ、早速Claudeで使ってみよ。

[やむぅ@8年目のエンジニア | ProFact @yamuu_desu_yo]

Git初心者に向けて作ってみました。
Gitでよく見かけるブランチ戦略の図解を作ってみました。Gitに慣れてきたよって人には刺さるかなと思うので是非みたり保存してみてください。今後こんなざっくり図解理解シリーズやってこうかなと思うのでフォローもお願いします!

[𝑺𝒉𝒊𝒃𝒂 @4ba_ba_baba]

https://t.co/9belRsFQZx
世の中の動向は早いなあ

[そら @sora_biz]

AIエージェントの完成形は「LLM（脳）＋ Jev（反射神経）」

「超高速・判定特化AI」の役割をまとめました。

[AM09:21 @AM09_21]

ちなみにJevのユースケースはココに書いてるから、Jevの使い道に困ったらこのページ見たら全部解決すると思う
https://t.co/rU7RwdyDNM

[koni｜SocialDog 代表｜小西 将史 @koni]

すごい。そっか、、こうやってAIを使いこなすのか。

9月残りの期間でClaudeのスキルとエージェントを使いこなせるようになるぞ。

https://t.co/E05f73T7tn

[あきらパパ【生成AI活用エンジニア&３児のパパ】 @akira_papa_IT]

Jevで次の文章予測判断させるロジック作って、
判断特化AIのJevで、AIチャットできるアプリ作ったんだけど、まず爆速だし、入力は$0.042 / 1Mトークンだけど、出力が無制限で無料でした。
出力無料のAIチャットってなんだこれw
「え？これ作れちゃっていいん？」ってなってる。。。
#Jev

[connect24h @connect24h]

これはAIエージェント作ってる人には神資料。AIエージェントは「反省を繰り返せば賢くなる」わけではない。

見積書抽出の自己改善は90%で停滞。人手なら98〜99%。原因は知能不足ではなく、最初の設計に引きずられ、「プロンプトを1行足す」「文字列置換を増やす」しか出なくなること。改善というより、局所最適への増築だ。

この資料がうまいのは、自己改善を

・Training Data：実行ログを一般化
・Optimizer：編集量を絞り、未使用タスクで検証
・Search Strategy：設計の異なる候補を残す
・Evaluation：業務上の正解を定義

の4点でハーネス化したところ。

評価が弱ければ、反復3回で82.7%だった精度が、10回で78.0%まで落ちる。

エージェントに必要なのは「もっと考えて」ではない。間違った改善を採用しない仕組みだ。

https://t.co/RGLcoXadgb

[nasuuu @nasuvit_z]

緊急でブログ書きました。Jevの話題です！

先日公開された「Jev」が大変な話題となっていますが、これが従来の技術と何が違うのかを、具体例を使って解説しています。

Jevが普及すると、AIエージェントは不要になるのか？
LLMとは何が違うのか？
Amazon Bedrock AgentCoreとは何が違うのか？
のイメージを深めたい方は、ぜひお読みください！

Jevとは何か？ 従来型LLMやAIエージェントとの違いを理解する https://t.co/aWCy4NfDqL
#Qiita