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「Neosyncをご紹介します：開発環境やテストにおいて、製造データを同期化し、匿名化するためのオープンソースソリューション」

ソフトウェア開発では、テストと開発の目的で機密性の高い本番データを扱う際に、チームはしばしば課題に直面します。データのプライバシーとセキュリティをバランスする必要性と、強力なテストの必要性の両立は難しいものです。既存の解決策には、データの匿名化や合成データの作成に手作業が必要な場合もありますが、これらのプロセスをより便利かつ効率的にする必要があるかもしれません。この問題に取り組む一つの一般的な手法は、テストのためにデータを手動で匿名化または生成することです。しかし、これは時間がかかり、エラーを起こしやすく、潜在的なセキュリティリスクを引き起こす可能性があります。技術の進歩に伴い、Neosyncと呼ばれる新しいオープンソースのソリューションが現れました。このソリューションは、このプロセスを簡略化し、合理化するために登場しました。 Neosyncは、本番データベースのスナップショットにシームレスに接続することで、チームが本番スキーマに基づいた合成データを生成したり、既存の本番データを匿名化したりすることを可能にするプラットフォームです。この匿名化されたまたは合成データは、ローカル開発、ステージング、および継続的な統合テストを含むさまざまな環境で同期できます。 Neosyncの主な特徴は、自動的に合成データを生成し、機密情報を匿名化し、特定のテストニーズに対応するために本番データベースのサブセットを作成する能力です。このプラットフォームはGitOpsベースのアプローチを採用しており、既存の開発者ワークフローにスムーズに適合します。Neosyncはまた、テスト中に発生する可能性のある外部キーの破損に関する懸念を解決するためにデータの整合性を確保します。 Neosyncの特筆すべき側面の一つは、ジョブの再試行、失敗、再生を処理する包括的な非同期パイプラインです。これにより、開発者にとって頑強かつ信頼性の高いテスト環境が確保されます。このプラットフォームは、事前に構築されたトランスフォーマーを使用してさまざまなデータ型をサポートし、特定の要件に応じてカスタムトランスフォーマーを定義することも可能です。 Neosyncは、どのワークフローにもシームレスに統合される世界クラスの開発者体験を提供することで、その機能を実証しています。PostgresやMySQLなどの複数のデータベースシステム、およびS3などのストレージソリューションのサポートにより、その汎用性が向上しています。KubernetesやDockerなどのツールを使用することで、効率的でスケーラブルな開発環境が提供されます。まとめると、Neosyncは、効率的なテストとデータプライバシーのバランスを求める開発者にとって貴重なソリューションです。オープンソースの性質により、チームは最も機密性の高いデータを自身のインフラストラクチャ内に保持することができ、安全で信頼性の高いテスト環境を促進します。自動データ生成、匿名化、およびさまざまなデータベースのサポートなどの機能により、Neosyncは現代の開発者のベストプラクティスにぴったりと合致し、より優れた、より強靭なアプリケーションの構築に貢献しています。

KAISTの研究者らが「SyncDiffusion」を提案：知覚的な類似度の損失関数から勾配降下法を使って複数の拡散を同期させるためのプラグアンドプレイモジュールです

最近の研究論文では、KAISTの研究者チームが、事前学習済みの拡散モデルを使用して、パノラマ画像の生成を向上させる画期的なモジュールであるSYNCDIFFUSIONを紹介しました。研究者たちは、パノラマ画像の作成において、複数の固定サイズの画像を縫合する際に目立つシームが存在するという重要な問題を特定しました。この問題に対処するため、彼らはSYNCDIFFUSIONを提案しました。広くて没入感のある視点を持つパノラマ画像の作成は、画像生成モデルにとって課題を提供します。通常、これらのモデルは固定サイズの画像を生成するために訓練されています。パノラマを生成しようとすると、複数の画像を単純に縫合することで目立つシームや不連続な構成物が生じることがよくあります。この問題は、画像をシームレスにブレンドする方法と全体の一貫性を維持するための革新的な手法の必要性を引き起こしました。パノラマ画像の生成のための2つの主要な手法は、逐次的な画像外挿とジョイントディフュージョンです。前者は、与えられた画像を逐次的に拡張して最終的なパノラマを生成し、各ステップで重なり合う領域を修正することで行われます。しかし、この手法はしばしばリアルなパノラマを生成することが難しく、繰り返しパターンを導入してしまう傾向があり、理想的な結果を生み出すのには十分ではありません。一方、ジョイントディフュージョンは、複数のビュー全体で逆生成プロセスを同時に操作し、重なり合う領域で中間のノイズのある画像を平均化します。このアプローチはシームレスなモンタージュを効果的に生成しますが、ビュー全体でコンテンツとスタイルの一貫性を維持する点では不十分です。その結果、異なるコンテンツやスタイルの画像を1つのパノラマ内で組み合わせ、非一貫な出力を生み出すことがよくあります。研究者たちは、SYNCDIFFUSIONを複数の拡散を同期させるモジュールとして紹介しました。これは知覚的な類似性損失に基づく勾配降下を用いたものです。このアプローチは、各ノイズ除去ステップで予測されたノイズ除去画像を使用して知覚的損失の勾配を計算する点において、意義のあるガイダンスを提供します。このアプローチにより、コンテンツの一貫性を保ちながら画像をシームレスにブレンドすることができるため、一貫したモンタージュの作成に有益です。 SYNCDIFFUSIONをStable Diffusion 2.0モデルと組み合わせて行われた一連の実験では、従来の手法を大幅に上回る結果が得られました。ユーザースタディによると、SYNCDIFFUSIONは66.35％の好意的な評価を受け、従来の手法は33.65％でした。この大きな改善は、SYNCDIFFUSIONが一貫したパノラマ画像の生成において実用的な利点を提供していることを示しています。 SYNCDIFFUSIONは画像生成の領域への注目すべき追加です。これは、シームレスで一貫したパノラマ画像の生成という永続的な問題に効果的に取り組んでいます。複数の拡散を同期させ、知覚的類似性損失から勾配降下を適用することで、SYNCDIFFUSIONは生成されたパノラマの品質と一貫性を向上させます。その結果、パノラマ画像の作成を含むさまざまなアプリケーションにおいて貴重なツールとなり、勾配降下を使用して画像生成プロセスを改善する可能性を示しています。

「Amazon SageMakerの非同期エンドポイントを使用して、Amazon SageMaker JumpStartの基礎モデルのデプロイコストを最適化する」

この投稿では、これらの状況を対象にし、Amazon SageMaker JumpStartからAmazon SageMaker非同期エンドポイントに大規模な基盤モデルを展開することによって高コストのリスクを解決しますこれにより、アーキテクチャのコストを削減し、リクエストがキューにある場合や短い生存期間のみエンドポイントを実行し、リクエストが待機している場合にはゼロにスケーリングダウンしますこれは多くのユースケースにとって素晴らしいですが、ゼロにスケーリングダウンしたエンドポイントは、推論を提供できる前に冷たいスタート時間を導入します

オムニバースへ：Reallusionは、2方向のライブ同期とOpenUSDサポートにより、キャラクターアニメーションのワークフローを向上させます

編集者の注：この投稿はInto the Omniverseシリーズの一部であり、アーティスト、開発者、企業がOpenUSDとNVIDIA Omniverseの最新の進歩を活用してワークフローを変革する方法に焦点を当てています。単一の3Dキャラクターをアニメーション化したり、産業のデジタル化のためにそれらのグループを生成したりする場合、人気のあるReallusionソフトウェアを使用するクリエイターや開発者は、今月リリースされたiClone Omniverse Connectorの最新のアップデートでワークフローを向上させることができます。このアップグレードにより、NVIDIA Omniverseを使用するクリエイターにとって、シームレスなコラボレーションが可能になり、創造的な可能性が拡大します。NVIDIA Omniverseは、OpenUSDベースのツールやアプリケーションを接続および構築するための開発プラットフォームです。新機能には、プロジェクトのリアルタイム同期や、Universal Scene Descriptionフレームワーク（OpenUSDとも呼ばれる）の強化されたインポート機能が含まれており、これによりiCloneとOmniverseの間の作業がより迅速でスムーズかつ効率的になります。このアップデートには、バグ修正と改善も含まれています。 3Dキャラクターをより良くアニメーション化する世界中のクリエイターは、リアルタイムの3DアニメーションソフトウェアであるReallusion iCloneを使用してキャラクターを生き生きとさせています。ソロモン・ジャグウェは、3Dアーティスト、アニメーター、受賞歴を持つ映画監督であり、彼の作品はしばしば環境に焦点を当てています。東アフリカで育ったジャグウェは、兄と一緒に田舎に冒険に出かけたときに見た生物を描くという幼い頃の思い出を思い出します。今でも、彼の3D作品の多くは、ペンと紙を使ったシンプルなスケッチから始まります。このアーティストは、常に影響を与えるアートを作り出すことを目指していると語っています。たとえば、ジャグウェは、ウガンダの文化についてあらゆる年齢の人々に教育するためのビデオシリーズ「Adventures of Nkoza and Nankya」を作成しました。彼はこのシリーズのためのセットをAutodesk…

LangChainとLLMsのための非同期処理

「この記事では、LangChainを使用してLLMに非同期呼び出しを行い、長いワークフローを処理する方法について説明します実際のコードを使用した例を通じて、順次実行と比較しながら進めます...」

📱 アップルが不正な認証からのiMessageアクセスをブロック

アップルは積極的な対策を実施することで顧客の安全を最優先に考えていますしかし、Beeperによると、彼らの最新の行動は逆効果になってしまったようですしかし、アップルは顧客の安全を重視し、積極的な対策を実施する姿勢は評価されるべきです

コンテナの力を解放する：あらゆる開発ニーズに対応するトップ20のDockerコンテナを探索する

イントロダクション Dockerコンテナは、ソフトウェア開発とデプロイメントの急速に進化する風景で欠かせないツールとして登場しました。アプリケーションをパッケージ化、配布、実行するための軽量かつ効率的な方法を提供しています。この記事では、さまざまなカテゴリーでのトップ20のDockerコンテナについて詳しく説明し、その機能、使用例、開発ワークフローの合理化への貢献を紹介します。 Webサーバーとコンテンツ管理 Webサーバー Nginx Nginxは、優れたパフォーマンスと拡張性で称賛される多目的のWebサーバーおよびリバースプロキシです。軽量な構造と同時接続の適切な管理により、効率を求める開発者にとって上位の選択肢となっています。主な特徴には、堅牢な負荷分散機能、静的コンテンツの効率的な処理、高度なセキュリティ機能があります。その用途は、静的ウェブサイトの提供からマイクロサービスの負荷分散、アプリケーションサーバーのリバースプロキシまでさまざまです。 Apache HTTP Server Apache HTTP Serverは、Webサーバーのランドスケープでの草分けとして、動的なコンテンツの配信において堅固なオプションです。モジュラーデザインと豊富な設定可能性のために有名で、さまざまなアプリケーションに容易に適応できます。主な特徴には、包括的なモジュールサポート、優れた設定可能性、堅牢なコミュニティの支援があります。その用途は、動的ウェブサイトのホスティング、PHPアプリケーションの実行、さまざまなウェブベースのアプリケーションのバックエンドサーバーまで広がっています。 Traefik もう1つのDockerコンテナであるTraefikは、マイクロサービスアーキテクチャに特化した現代のリバースプロキシとロードバランサーです。動的な構成と自動的なサービスディスカバリーが魅力で、コンテナ化された環境に最適な選択肢となっています。主な特徴には、自動的なサービスディスカバリー、コンテナオーケストレーションツールとのシームレスな統合、Let’s Encryptのサポートが含まれており、SSL/TLS証明書の自動プロビジョニングを可能にします。その用途は、マイクロサービスの負荷分散や指定されたルールに基づいたトラフィックルーティングから、SSL/TLS証明書を自動的に管理することによるセキュアな通信の促進まで、現代のインフラストラクチャセットアップにおける重要なツールとなっています。コンテンツ管理システム WordPress WordPressは、インターネットの大部分を支える支配的なコンテンツ管理システムです。WordPressをDocker化することで、展開を合理化し、拡張性のある環境でコンテンツ管理ニーズを効率化することができます。その大きな特徴は、広範なプラグインエコシステム、ユーザーフレンドリーなインターフェース、堅牢なコミュニティのサポートです。ブログやコンテンツ作成を支援するだけでなく、ビジネスウェブサイトの構築やオンラインコミュニティの監督など、さまざまなウェブ関連の活動に適応する柔軟なソリューションとなっています。データベースとデータストア関係性データベース MySQL MySQLは、広く使われているオープンソースの関係性データベースで、高速性と信頼性が評価されています。MySQLのDocker化は、さまざまなアプリケーションでのデータベースの設定と管理を簡素化します。ACID準拠、レプリケーションとクラスタリングの堅牢なサポート、高性能な機能が主な特徴です。その用途は、ウェブアプリケーションのバックエンドストレージ、eコマースプラットフォームのデータストレージの管理、コンテンツ管理システムのサポートなど、さまざまなドメインでのさまざまなストレージニーズの適応性を示しています。 PostgreSQL PostgreSQLは、拡張性と標準への厳格な準拠で称賛される堅牢なオープンソースの関係性データベースです。PostgreSQLのDocker化により、展開に柔軟性をもたらす移植可能なレプリケーション可能なデータベース環境が実現できます。その特徴には、カスタム関数と演算子による拡張性、データの信頼性を保証するACID準拠、複雑なクエリの強力なサポートが含まれます。その用途は、ジオグラフィック情報システム（GIS）のパワーリング、データウェアハウジングのニーズのサポート、金融アプリケーションの複雑な要件への対応など、厳密なデータ処理とクエリ処理機能を必要とするさまざまなドメインに広がっています。…

『中にFunSearch：GoogleのDeepMindの新しいLLM、新しい数学とコンピューターサイエンスのアルゴリズムを見つけることができる』

新しい科学の発見は、AIモデルにとって最も完全なチューリングテストかもしれません新しい科学の方法には、多くの分野からの知識を組み合わせた複雑な推論スキルや、常に実験を行う必要があります...

グーグルのディープマインドリサーチは、FunSearchを紹介します：数学とコンピュータ科学の新しい解決策を検索するための新しい人工知能手法

LLMは、人間のようなテキストの理解と生成に優れており、機械と人間のコミュニケーションを改善するために、人の言語を模倣した応答を理解し生成することができます。これらのモデルは言語翻訳、要約、質問応答、テキスト生成、感情分析など、多様なタスクで柔軟かつ適応性があります。その柔軟性により、さまざまな産業やアプリケーションに展開することが可能です。ただし、LLMは時に幻覚を見ることがあり、正当ながら誤った主張をすることがあります。GPTモデルのような大規模言語モデルは、言語理解と生成において非常に高度であり、入力やプロンプトが曖昧、矛盾、または誤解を招く場合、モデルは入力の解釈に基づいて幻覚的な応答を生成する可能性があります。 Google DeepMindの研究者は、この制限を克服するために、FunSearchと呼ばれるメソッドを提案しています。これは、事実誤認や誤ったアイデアに対してガードする、事前にトレーニングされたLLMと評価器を組み合わせています。FunSearchは、複数の重要な要素を組み合わせることで、初期のスコアの低いプログラムを高スコアのプログラムに進化させ、新しい知識を発見するプログラムを生成します。 FunSearchは繰り返しのプロセスとして機能し、各サイクルでシステムは現在のプールから特定のプログラムを選択します。これらの選択されたプログラムはLLMによって処理され、革新的に拡張された新鮮なプログラムを生成し、自動評価を受けます。最も有望なプログラムは既存のプログラムのプールに再導入され、自己向上のループが確立されます。研究者は、性能の良いプログラムをサンプリングし、それらを改善するためにLLMに戻すことでその機能を向上させます。彼らは骨格としての初期プログラムから始め、制御を司る重要なプログラムロジックのみを進化させます。彼らは各ステップに優先関数を配置することで意思決定を行います。彼らは多様なプログラムの大規模なプールを維持するために島ベースの進化的手法を使用します。新しい結果を見つけるために非同期にスケールさせます。 FunSearchは、ビンパッキングと同じ一般的な戦略を使用します。最も容量が少ないビンにしかアイテムを割り当てないのは、アイテムを配置した後に非常にきついフィットがされている場合のみです。この戦略により、埋まらない小さな隙間がなくなります。FunSearchの重要なコンポーネントの一つは、直接的に構成物を検索するのではなく、プログラムの空間で動作することです。これにより、FunSearchは実世界の応用の可能性を持ちます。もちろん、これはただの初期段階です。FunSearchの進歩は、LLMの広範な進化と自然に一致します。研究者は、社会に存在するさまざまな重要な科学的および技術的な課題に対処するために、その機能を拡張し続けることを約束しています。

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システムデザインシリーズ：ゼロから高性能データストリーミングシステムを構築するための究極のガイド！

「データストリーミング」は非常に複雑な印象を受けますし、「データストリーミングパイプライン」なんてなおさらです専門用語に囚われる前に、まずはその意味について話す前に、理由から始めましょう...

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