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NVIDIA NemotronモデルがAIエージェント開発の加速を目指す
NVIDIAはカスタマーサポート、不正検知、製品サプライチェーンの最適化などのAIエージェントによるワークフローに特に重点を置いたLlama Nemotron大規模言語モデル（LLM）およびCosmos Nemotronビジョン言語モデル（VLM）を発表した。Nemotronファミリーのモデルは多様なシステム要件に適合しやすくするため、Nano、Super、Ultraの3つのサイズで提供される。
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GitLab Duo Chatでマージリクエストに深く入り込もう
GitLab は最近、開発者とレビュアーがコードレビューをより簡単に行えるように設計された新しいチャットアシスタント、Duo Chat について説明した。この機能はGitLab Duo UltimateとEnterpriseで利用可能で、エンジニアがコードの変更を理解し、ディスカッションをフォローし、依存関係をトラッキングしながら高品質なコードを保証するのに役立つ。
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Googleが視覚言語モデルファミリーPaliGemma 2をリリース
Google DeepMindは視覚言語モデル（VLM）ファミリー PaliGemma 2をリリースした。PaliGemma 2は3つの異なるサイズと3つの入力画像解像度が利用可能で、複数の視覚言語ベンチマークで最先端の性能を達成している。
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SlackがAIを活用したハイブリッドアプローチでEnzymeからReactテストライブラリに移行した方法
EnzymeはReact 18をサポートしていないため、既存の単体テストは使用できず、それらが提供する基礎的な信頼性を危険にさらしていた、とSergii Gorbachov氏はQCon San Franciscoで述べた。彼は、テストカバレッジの継続性を確保するために、SlackがすべてのEnzymeテストをReact Testing Library（RTL）に移行した方法を示した。
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Express 5.0リリース、安定性とセキュリティにフォーカス
Express.jsチームは2014年の最初のメジャー・バージョン・リリースから10年を経てバージョン5.0.0をリリースした。このリリースは、開発者がより堅牢なNode.jsアプリケーションを作成できるよう、安定性とセキュリティにフォーカスしている。
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インパクトのあるデータ製品戦略を形成する
講演者であり、データ戦略家であり、『Data is Like a Plate of Hummus（データはフムスの皿のようなもの）』の著者でもあるLior Barak(バラック氏)が、Data Engineering Podcastで、戦略計画を推進するためのデータ・ビジョン・ボードの活用について語った。バラック氏は、組織のデータ中心戦略において、データチームはしばしば後になってからコストがかかることになりがちであると主張し、連携、進化、そしてインパクトのある能力の提供を確実にするための3年間の共同ロードマップを提案した。
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ソフトウェアエンジ��アリングの効率化を支援する社内ツールの移行から学んだこと
QCon San Franciscoのプレゼンテーションで、Ying Dai氏(ダイ氏)は2つの重要なソフトウェアエンジニアリングのマイグレーションストーリーを共有した。1つはプロダクションモニタリングに焦点を当てたもので、もう1つは自動検証を伴うプロダクションデプロイメントに関するものである。どちらの移行も、エンジニアリングの効率を向上させるという目標によって進められたが、それぞれに課題と教訓があった。
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Azure Boost DPU：クラウドのパフォーマンスを強化するマイクロソフトの新しいシリコンソリューション
マイクロソフトは先日のIgniteカンファレンスで、効率的で低消費電力のデータ中心ワークロード向けに設計された、初の自社製データ処理ユニット（DPU）であるAzure Boost DPUを発表した。同社によると、この単一のシリコンは、高速イーサネットおよびPCIeインターフェース、ネットワークおよびストレージエンジン、データアクセラレータ、セキュリティ機能を統合し、完全にプログラマブルなシステム・オン・ア・チップになっているという。
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Metaがどのようにして100万行のAndroidコードをJavaからKotlinに移行したか？
生産性と安全性の面でKotlinがもたらす利点を最大化するため、Metaのエンジニアは1,000万行のAndroidコードベースをJavaからKotlinに翻訳する作業に懸命に取り組んできた。このプロセスの1年で、彼らはコードベースの約半分を移行し、プロセスを可能な限り自動化するための特別なツールKotlinatorを開発した。
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NVIDIAが初のパーソナルAIコンピューター、Arm搭載Project Digitsを発表
200Bパラメータ・モデルを実行可能なNvidia Project Digits は新しいNvidia GB10 Grace Blackwell Superchipを搭載し、AIモデルのファインチューニングと実行を開発者がローカルマシンでできるようにする。3,000ドルからスタートするProject DigitsはAI研究者、データサイエンティスト、学生をターゲットとしており、デスクトップシステムを使ってモデルを作成し、クラウドやデータセンターのインフラストラクチャにデプロイすることを可能にする。
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LLaMA-Mesh: 3Dメッシュ生成と言語モデルの統合におけるNVIDIAのブレークスルー
NVIDIA研究者はLLaMA-Mesh、大規模言語モデル(LLM)を拡張し、統一されたテキストベース・フレームワークで3Dメッシュデータの生成と解釈を行う画期的なアプローチを発表した。LLaMA-Meshは3Dメッシュをプレーンテキストとしてトークン化し、空間情報とテキスト情報のシームレスな統合を可能にする。
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メタにおけるThreadsアプリのiOSパフォーマンスの改善
MetaのエンジニアであるDave LaMacchia とJason Pattersonは、アプリのパフォーマンスはユーザーにそのアプリを使いたいと思わせる鍵であると言う。これには、アプリを超高速で、バッテリー効率よく、さまざまなデバイスや接続条件下で信頼できるものにすることも含まれる。
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Deno 2リリース、レガシーJavaScriptインフラストラクチャとの相互運用性と大規模利用にフォーカス
Denoチームが最近Deno 2をリリースした。チームによると、Deno 2はレガシーJavaScriptインフラストラクチャとのシームレスな相互運用性、安定化した標準ライブラリ、ランタイム間でJavaScript��イブラリを共有するためのモダンレジストリなどを提供する。
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Hugging Face Smolagents：LLMを搭載したエージェントを構築するためのシンプルなライブラリ
Smolagentsは、大規模言語モデル（LLM）を活用したエージェントを構築するためにHugging Faceで作成されたライブラリである。Hugging Faces社によると、この新しいライブラリはシンプルで特定のLLMにとらわれないことを目指しているという。セキュアな「コードでアクションを記述するエージェント」をサポートし、Hugging Face Hubと統合されている。
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"DeepThought-8B"：LLaMA-3.1 8Bを活用してコンパクトな推論モデルを作成
DeepThought-8Bは、LLaMA-3.1 8B上に構築された小型の「推論」モデルであり、OpenAI o1と同様に、意思決定プロセスを段階的に実行できるが、はるかに小型のパッケージである。