『株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20260106』のカバーアート

株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20260106

株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20260106

無料で聴く

ポッドキャストの詳細を見る

このコンテンツについて

youtube版(スライド付き) 関連リンク 2025 JavaScript Rising Stars 2025年のJavaScriptエコシステムを振り返る「JavaScript Rising Stars」の第10回記念版が公開されました。この1年間で最も勢いのあったプロジェクトをGitHubのスター獲得数に基づきランキング形式で紹介しています。新人エンジニアの方にとっても、現在のフロントエンドやバックエンドの潮流を把握するのに最適な資料です。 1. 2025年の主役:AIエージェントとワークフローの爆発 今年の総合1位は、ワークフロー自動化プラットフォームの「n8n」です。1年間で11万以上のスターを獲得するという異例の記録を樹立しました。単なるチャットボットの時代は終わり、AIが自律的にタスクを遂行する「AIエージェント」や、それを制御する「ワークフローエンジン」へと関心が移っています。 2. フロントエンド:Reactの再燃とUIの新機軸 フレームワーク部門ではReactが首位を奪還しました。React 19のリリースや、React Server Components(RSC)によるサーバー側へのシフトが大きな議論を呼びました。UI関連では、もはや定番となった「shadcn/ui」が2位を維持。さらに、美しいアニメーションコンポーネント集の「React Bits」が3位にランクインするなど、デザインの質と開発効率の両立が求められています。 3. ツールチェーン:Bunの躍進とTypeScriptの進化 ツール部門では「Bun」が1位を獲得しました。驚くべきニュースとして、Bunの開発チームがAI企業のAnthropicに買収されたことが挙げられます。これにより、AIエージェントを実行する基盤としてのJavaScript実行環境の重要性が増しています。また、MicrosoftがTypeScriptをGo言語で書き直している(TypeScript 7.0への布石)という発表もあり、ビルド速度の劇的な向上が期待されています。 4. バックエンドとモバイルの新たな波 バックエンドでは、APIやジョブ、AIエージェントを一つの仕組みで扱える「Motia」が初登場で1位となりました。モバイル部門では、React Nativeを抑えてSnap社の「Valdi」やByteDance社の「Lynx」といった、Web技術を使いつつネイティブ性能を極限まで引き出す新興フレームワークがスターを集めました。 5. セキュリティへの警鐘 革新の一方で、エコシステムの脆弱性も浮き彫りになりました。RSCに関連する脆弱性「React2Shell」や、npmを標的とした大規模なサプライチェーン攻撃が発生しました。新人エンジニアは、便利なライブラリを使うだけでなく、依存関係の監査やセキュリティ意識を持つことが不可欠になっています。 2026年に向けては、AIエージェントをいかに使いこなし、複雑化するサーバー・クライアントの境界線を正しく理解することが、エンジニアとしての重要なスキルになるでしょう。 引用元: https://risingstars.js.org/2025/en Introducing Falcon-H1-Arabic: Pushing the Boundaries of Arabic Language AI with Hybrid Architecture アラブ首長国連邦の技術革新研究所(TII)が、アラビア語に特化した最新のLLMシリーズ「Falcon-H1-Arabic」を発表しました。本モデルは、従来のTransformerと、長文処理に優れた次世代アーキテクチャ「Mamba(状態空間モデル)」を融合させたハイブリッド構成を採用しており、アラビア語NLPの新たなスタンダードを確立しています。 1. 革新的な「ハイブリッド・アーキテクチャ」 最大の特徴は、MambaとTransformerのアテンション機構を各ブロック内で並列に実行し、出力を融合させている点です。これにより、Mambaの強みである「長いシーケンスに対する効率的なスケーラビリティ(処理の速さ)」と、Transformerの強みである「精密な推論能力」を両立しました。特にアラビア語のような複雑な語形変化を持つ言語において、長文の一貫性と推論性能を大幅に向上させています。 2. 巨大なコンテキストウィンドウの実現 前モデルの32Kから飛躍的に進化し、3Bモデルで128K、7Bおよび34Bモデルでは最大256Kトークン(約20万語分)の入力を処理可能です。これにより、数百ページの技術文書や法務資料、複数の小説などを一度に読み込めるようになり、ドキュメント全体の深い分析や高度な対話が可能になります。 3. 多様なアラビア語方言とデータ品質へのこだわり 学習データ(約3000億トークン)は、標準的な...
まだレビューはありません