技術ブログまとめ
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自己紹介とインターン参加の理由 自己紹介 公立はこだて未来大学 情報システム科学部 情報アーキテクチャ学科3年の阿部大晟と申します。 大学では主に情報デザインについて学んでおり、現在は数年後の未来で使われるアプリを制作するプロジェクトに携わっています。開発においては、フロントエンド側のUI/UX設計や、チームの進捗管理を担当することが多いです。 趣味はゲームや小説、アニメ鑑賞など日本のサブカルチャー全般です。 サイオスのインターンを選んだ理由 大学での説明会をきっかけに参加を決めました。目的は以下の3点で
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本記事は、Luup Advent Calendar 2025の19日目の記事になります。 はじめに こんにちは、Luup Quality Team QAの川口です。 【フライトモードじゃないんだよ、弱電波での検証がしたいんだよ】 スマホアプリのQA担当は誰しもが考えたことがあると思います。 アドベントカレンダー企画にかこつけて簡易的なシールドボックスを作ってみたので書いていきます。 自作理由 「弱電波環境 作り方」などで検索すると、立派な機器がヒットすると思います。 確かな効果が得られると思いますが、如何
信じられますか? 2025 年がもうすぐ終わろうとしています。今年もすばらしい 1 年でした! re:Invent のまとめイベントから、AWS Summit、AWS Innovate、AWS re:Inforce、Community Day、DevDay、そして有終の美を飾る最近の re:Invent 2025 まで、この 1 年も新しい近代的な世界を形作り続けるエキサイティングな瞬間とテクノロジーの進歩でいっぱいでした。 re:Invent といえば、すべての新しいリリースや発表をまだご覧になっていな
2025年12月に発行したIIJの技術レポート「IIR vol.68」の第4章、「生成AIによる社内RAG基盤とマルチエージェント連携への拡張」では、IIJが開発した社内専用のRAG基盤やAIエージェ...
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2025年12月に発行したIIJの技術レポート「IIR vol.68」の第2章、「DNSフルリゾルバbowlineの設計と実装」では、自社開発したDNSフルリゾルバ「bowline」の設計と実装につい...
2025年12月に発行されたIIJの技術レポートIIR vol.68 の第1章では、年に1度の定期観測レポート「IIJインフラから見たインターネットの傾向 〜2025年」をお届けします。 ネットワーク...
※本記事は、2025年12月発行のIIR Vol.68より「エグゼクティブサマリ」を転載したものです。 エグゼクティブサマリ 2025年は「AI エージェント元年」と呼ばれています。2022年に公開さ...
ウェブページやアプリケーションの「入力フォーム」についての記事です。 主に、これからUI設計をはじめる方へ向けた内容です。 アンケートや、コンテンツ登録、設定画面など、入力フォームを作成する際に、「ラジオボタン」「チェックボックス」「セレクト」など、各項目をどの方式とするのがよいか迷うことがあります。 今回は「選択式」のUIコンポーネントに注目して、整理してみたいと思います。 なお、各UIコンポーネントの名称や詳細仕様は、開発、制作するシステムによって異なります。 その点については、過去の記事「そのUIど
2024 年 6 月に MLflow を搭載した Amazon SageMaker AI を発表 して以来、弊社のお客様は MLflow トラッキングサーバーを使用して 機械学習 (ML) と AI 実験のワークフローを管理してきました。この基盤を基に、MLflow のエクスペリエンスを進化させて、実験をさらに利用しやすくしています。 2025 年 12 月 2 日、 MLflow を搭載した Amazon SageMaker AI に、インフラストラクチャ管理が不要なサーバーレス機能が含まれるようになっ
Goエンジニアになって半年経ったので振り返る この記事は every Tech Blog Advent Calendar 2025 の 23 日目の記事です。 はじめに こんにちは！デリッシュキッチンで主にバックエンドの開発を担当している秋山です。 私は今年の6月にエブリーへバックエンドエンジニアとして中途入社し、そこから実務でGo言語を使い始めました。 それまでは約3年間主にRuby on Railsを触っていました。 この記事では、Goに転向して半年経った今感じていることや学びを振り返りたいと思います
VLM学習のための「Text-Printed Image」手法。テキストを画像化することでモダリティギャップを緩和しより効果的に学習できるようにする。 はじめに チューリングでインターンをしている東京科学大学(Institute of Science Tokyo)の山辺です。 インターンでは、「画像を一切使わずに VLM を学習できるか？」というテーマで研究を進め、その成果を論文としてまとめて arXiv に投稿しました。画像付きデータを大量に集めるのではなく、テキストだけをうまく活用して VLM を学習
2025 年 12 月 2 日、 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) を使用して、 Amazon FSx for NetApp ONTAP 内のデータにアクセスできるようになったことを発表しました。この機能により、企業内のファイルデータを活用して、 検索拡張生成 (RAG) 用 Amazon Bedrock のナレッジベース による生成 AI アプリケーションの拡張、 Amazon SageMaker を用いた 機械学習 (ML) モデルのトレーニング、Am
はじめに IAMロールの連鎖(Role Chaining)とは？ 実践！検証環境の構築 step1: 中継地点「Role-A」の作成 step2: ゴール地点[Role-B]の作成 step3: Role-A に「Role-Bへ行く許可」を与える AWS CloudShellで連鎖を実行してみる 1. まずはUserからRole-Aへ 2. Role-A から Role-B へ（これが連鎖！） おわりに はじめに 皆さんは IAMロール（IAM Role）、使いこなせていますか？ 私は学習を始めた頃、「I
OneLife評価についての説明です。製品が工場で作られてからサポート外となるまでの長期間（10年～20年）にわたるイベントを想定し、評価に落とし込む考え方を紹介しています。具体的なケースを通じて、時間軸を動かしながら発生するイベントを整理し、見落としていたテストケースを見つける方法を説明しています。
こんにちは、サイオステクノロジーの遠藤です。 クラウドAPIを使わず、手元のノートPCでLLMを動かしたいと思ったことはありませんか？ 2025年現在、軽量で高性能なモデルが続々と登場し、一般的なノートPCでも実用的なLLMを動かせるようになりました。本記事では、ノートPCで動作する主要なローカルLLMモデルを公式ソースをもとに徹底比較し、導入時の注意点まで解説します。 ローカルLLMとは？なぜ今注目されているのか ローカルLLMとは、クラウドサービスを介さず、自分のPC上で直接動作させる大規模言語モデル
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