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テクノロジー教 インターネットデブリ / コミュニケーションが苦手 / / /

[猫宮 みみみ @NekomimiMaster]

「推しのAIとの心地よい距離 〜 GitHub Copilot cloud agent のススメ」の登壇資料を公開しました！

AI時代だからこそ、従来のプロダクトづくりで大切にしてきた考え方が生きてきます。cloud agent で、推しと楽しく開発しよう🚀

https://t.co/LdhT0tM5Oq
#GitHubAfterDark

[nwiizo @nwiizo]

はてなブログに投稿しました
ループエンジニアリングは、サイバネティクスの再発見だ - じゃあ、おうちで学べる https://t.co/pcrfG9zekz
#はてなブログ

[██████████ @motchang]

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アニメロサマーライブ アニサマ

[しょっさん@ʕ ◔ϖ◔ʔ @syossan27]

ハーネスエンジニアリングをやりすぎた話 ~そのハーネスは解体された~ https://t.co/IIFiuZ0Us6

[OpenAI Developers @OpenAIDevs]

Show Codex a workflow once. Reuse it as a skill.

Record & Replay lets you show Codex a recurring task, like filing an expense report or submitting a time-off request.

Codex turns that demo into an inspectable, editable skill.

You control when recording starts and stops.

[██████████ @motchang]

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[コムテ @commte]

Claude Code に技術書を覚えさせて作業中に引けるスキルが面白い

PDFやEPUBやMarkdown渡すと、章別ファイル＋用語集＋チートシート＋パターン集構成のスキルに変換。必要な章だけオンデマンドで引ける。読みっぱなしの本を、作業しながら実際の章の中身から引ける

https://t.co/3Qf38iRSGx

[Tim Sneath @timsneath]

One of my personal favorite features announced at WWDC will I suspect be a sleeper hit: container machines, allowing your Mac to run a lightweight, persistent Linux environment with your home directory and repos automatically mounted: https://t.co/dOBdfOOVxC

[██████████ @motchang]

大吉祥寺.pm 2026 https://t.co/gVNnHuyYB7 #kichijojipm

[██████████ @motchang]

“RubyKaigi 2026 に参加しました | BLOG - DeNA Engineering” https://t.co/3xanERyGd6 #rubykaigi

[██████████ @motchang]

全人類豊洲にいる

[██████████ @motchang]

いまさらだけど４バイトのスクリーンネームすごいな

[██████████ @motchang]

「おい、辞めるな」を深掘り！nwiizo氏と考える、焦らず自分らしいキャリアを見つけるヒント https://t.co/UM91Hz4nuh #おい、辞めるなを深掘り_LAPRAS

[小崎 資広 (KOSAKI Motohiro) @kosaki55tea]

去年の9月にメディアに大きく取り上げていただいた、LLMの 1bit量子化技術を OneCompressionテクノロジーとしてOSS化しました。(URLはリプライに記載します）

AI研究者にとっては釈迦に説法ですが、AIの世界ではGPUメモリが足りなさすぎるので、いかにメモリを節約するかというのがキーテクノロジの1つ。最初はふつうにFP32で行列計算していたのが、NVIDIA GPUが2020年のAmpereからBF16サポート、2022年のHopperからFP8サポートと、低精度サポートに進んで来ました。
単に低精度レジスタ使うだけだと計算精度がボロボロになるため、ソフトウェア面の研究も競争が進んでおり、去年の段階で4bitぐらいならまあいけるかなぐらいの世界になっていました。
というところで、富士通が2025年9月に1bit量子化で実用的な精度でるって発表して話題をさらったというのが、ここまでの話。

それで、この技術のキモは1bitで動くことじゃなくて任意のbit数で精度落ちを防ぐところにあるため、

result = estimate_wbits_from_vram(MODEL_ID, total_vram_gb=0.8)

みたいにRAMサイズ指定すると、そのRAMに収まるようにいい感じに精度落すところと高精度のままにするところとを調整してくれるAutoBitを新たに搭載、特にEdgeやオンプレなどのGPUのRAMサイズに制約がある環境でLLMを数倍賢くすることが出来ました。

現在、Llama、Qwen3に対応済みです（仕組み自体にはモデル依存性がないため、今後対応モデルは増やしていけるとおもいます）

開発者たちが、パートナーや大学の研究者たちとの連携を加速していきたいのでフィードバック欲しいといっていますので、よければ使ってやってください。

※ 一応ですが,

onecomp <model_id>

だけでいま動かしているGPUの使えるメモリ使用量を算出して, それに合うように量子化が動きます。

[筑摩書房 @chikumashobo]

【訃報】
漫画家のつげ義春さんが2026年3月3日、誤嚥性肺炎のため逝去されました。88歳でした。ご遺族からのご連絡を受けここにお知らせいたします。

筑摩書房では、マンガの歴史を変えた名作やエッセイを集めた「つげ義春コレクション」等を刊行させていただきました。謹んでお悔やみ申し上げます。

[あんどぅ @integrated1453]

レビュー観点をプロンプト化してツールに移転していくというのは、障害の再発防止のアクションとしても有効そうですね
「レビューが漏れてバグりました」→「漏れないようにチェックリスト化します」「考慮が漏れないようにチームで知見共有をします」こういう浅… #NewsPicks https://t.co/NOwUwr93tz

[azu @azu_re]

見てる: "壊れにくいUIテストの設計を考える（Playwright + Storybook + React + GitHub Actions）" https://t.co/9gyAMps3FW