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今週のナイトスクープ1本目は… 「伝説のJavaリングを復活させて」 茨城県の男子大学生（１８）から。私はJavaというコンピューターに関しての技術が好きで、趣味が高じて中学生の頃にOracle Certified Java Programmer、GoldというJava最高難度の資格を取った。そして、様々なJavaに関するグッズを収集する中で、Javaリングなる大変興味深いものを発見し、即メルカリで購入。Javaリングは１９９８年に開かれた技術サミットで配布されたもので、指輪の中に小型のコンピューターが入っている。当時は来場者のプロフィールやコーヒーの好みを指輪に記録しておき、来場者管理やコーヒーマシンで利用したそうだ。私はこれを何とか動かしたいと思い、当時の機材を海外から買い揃えＰＣと繋いでみたのだが、上手く作動しない。指輪の内部構造を調べたところ、どうやら「Lithium Backup」なる部品が入っているようだ。名前から推測するにおそらくバッテリーのことで、３０年もすれば切れていて当たり前。原因はこれにあると考え、交換を試みた。しかし、それが入っているであろう部分は台座に強く接着されているようで、およそ私の技術では開けられない。「超小型・指輪型コンピューター」の復活に力を貸して欲しい、というもの。

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⚡ 数十億件の集計を、クエリの先頭に1行足すだけで最大100倍速く。しかも統計的に厳密な信頼区間付き——Elasticsearch ES|QLの近似クエリです。 タイトル: Approximate queries in Elasticsearch ES|QL: 100x faster on billions of records, with built-in confidence intervals URL: 📝 概要 Elasticsearch 9.4は、ES|QLに近似クエリ実行を導入します。既存クエリの先頭にSET approximation = true;を付けるだけで、自動的なサンプリングと外挿が有効になり、クエリの書き換えは不要です。 ❓ 解決する課題 数十億ドキュメントの厳密な集計は、計算コストが行数に比例して増えるため高コストでした。これが大規模インデックスでのインタラクティブな探索やリアルタイムダッシュボードの妨げになっていました。 💡 方法論と提案手法 ・サンプリングはLucene層で行われ、サンプル分のドキュメントだけを読むため、I/Oと計算の節約はサンプリング率に比例します ・サンプル上で実行した結果を、データセット全体を表すよう自動でスケールします ・信頼区間はサンプルのサブパーティションへのブートストラップ法で厳密に計算します ・各結果に「certifiedフラグ」が付き、形式的な統計保証が成り立つかを示します 🎯 ユースケース エージェントが数十億件をサブ秒で走査して候補を絞り、必要な箇所だけ厳密クエリへズームインする、といった使い方ができます。ダッシュボードの高速描画や巨大ログのパターン検出にも有効です。 📊 実験結果 ・ClickBenchで信頼区間付き平均23倍、個別クエリのピークは約100倍、区間計算なしでは最大約300倍 ・サンプリングコストは一定なので、データが大きいほど高速化率も大きくなります ・対応集計はCOUNT/SUM/AVG/MEDIAN/PERCENTILE/STD_DEVなど。rowsとconfidence_levelで精度と速度を調整できます #Elasticsearch# #DataAnalytics#

画像をいつ見るかを決めるだけで、拡散VLMのデコードFLOPsを約3分の1にできるそうです 👀 Look Only When Needed: Certificate-Guided Visual Routing for Efficient Diffusion VLMs 📌 概要 拡散型VLM（LLaDA-Vなど）向けの、学習不要・しきい値不要のデコード手法LOWNです。毎ステップ画像を処理するのをやめ、「このステップに画像は必要か」を安価に判定します。 🚧 解決する課題 ・拡散VLMは双方向アテンションのためKVキャッシュが使えず、毎ステップ画像を再計算します ・入力の89〜97%が視覚トークンで、計算の大半は変わらない画像の再処理です ・画像を除いても確定トークンが変わるステップは平均22.8%にとどまります 🔧 方法論 ・FULL（画像あり）フォワードの予測をアンカーとして保存します ・毎ステップ、画像トークンを除いたTEXT-ONLYフォワードを実行します ・予測がアンカーと一致する最長プレフィックスは「証明済み」として、FULLなしで確定します ・足りなければFULLを実行し、不一致位置を優先して確定します 📊 実験結果 ・LLaDA-Vでスコアをベースラインの99.6%に保ち、デコードFLOPsは0.353倍です ・RedVTP併用では0.223倍のFLOPsで、10ベンチすべてで最高スコアです ・単独で生成時間を平均57.4%削減しました ・Fast-dLLM併用でも生成時間を38〜50%削減しましたが、Fast-dLLM単独よりスコアは下がります ⚠️ 注意点 図表・文書読解のように視覚依存が続くタスクでは節約が小さくなります。 #DiffusionLM# #VLM#

📻 #ニッポン放送# ポッドキャスト 『Anime English Club with Sally Amaki』 エピソード52が配信されました🔥📣 ㅤ 🎧 🎥 ㅤ 今回の作品は、「ちいかわ 〜なんか小さくてかわいいやつ〜」 🌱 ㅤ 取り上げるセリフは･･･ 💭 明日か、草むしりの合格発表…自分のことじゃないのに、ドキドキする
受かりますように…
(ハチワレ) It’s Tomorrow, huh？
The release of the weeding certification results…
I’m not the one who took the exam, But I’m still on tenterhooks.
I wish for a successful result… 一緒に英語を勉強しましょう✨😺 ㅤ #天城サリー# #SallyAEC# @aec1242 #ナナニジ#

コーポレートガバナンスは、不祥事を防ぐための「ブレーキ」の役割だけでなく、企業が思い切りアクセルを踏み、社会からの信頼を勝ち取るための攻めの土台でもあります。弁護士ドットコムが主催する「BUSINESS LAWYERS AWARD 2026」ガバナンス改革部門で優秀賞を受賞されたのは、ガバナンスを企業の推進力につなげてきた5名の弁護士です。 倉橋雄作さん（倉橋法律事務所）は、コーポレートガバナンス・コードが導入された直後、やり方がまだ定まっていなかった時期に『取締役会実効性評価の実務』を著し、各社の運用の土台を築きました。 2018年からは取締役会事務局への調査を続け、運営の実態を数字でとらえてきました。 コードが求める「形式から実質へ」の転換を、実務の側から支え続けています。 柴山吉報さん（阿部・井窪・片山法律事務所）は、生成AIが登場する前から、AIをどう統治するかを、企業の意思決定の問題として捉えてきました。 総務省・経済産業省の「AI事業者ガイドライン」検討会で委員を務め、AIガバナンス体制の認証制度「AI Governance Core Certification」の創設にも運営メンバーとして関わりました。 企業統治が扱う領域を、AIにまで広げた先駆者です。 三浦悠佑さん（渥美坂井法律事務所・外国法共同事業）（@YMiura_Lawyer）は、コンプライアンスを会社の裏方の仕事から、ステークホルダーとの対話の最前線へ引き出しました。 広報やブランディングの部門と組み、社員が胸を張って語れる制度と組織風土を整える過程そのものを、ガバナンス改革と位置づけています。 その手法は著書『ブランド戦略としてのコンプライアンス』にまとめられ、ルールを守ること自体が目的になりがちなこの分野を、信頼を得るための仕組みとして捉え直す、新しいモデルを示しています。 森進吾さん（明倫国際法律事務所）は、親会社の目が最も届きにくい海外子会社のガバナンスを、中小企業のために担っています。 上海に約3年間駐在して中国の法制度と実務を身をもって経験し、日本語、英語、中国語を使って、本社と現地のあいだで情報が途切れないようにしてきました。 東京から福岡へ拠点を移し、地方から国際業務に挑む道を自ら選んでいます。 吉田郁子さん（エクスリンク法律事務所）は、上場企業2社の監査等委員として、取締役会の実効性と経営の透明性を高める取り組みを続けています。 在阪の大手事務所で12年間、60社以上の企業の紛争解決に向き合った経験を、予防法務の現場に注ぎ込んできました。 大阪弁護士会の「ハラスメント研修ねっと」の講師として、受講する人に応じた講座も数多く担っています。 形式的なガバナンスを超えて、企業が持続的に価値を生み出す仕組みへと進化させる。企業の根幹に向き合い、その変革を現場からリードしてきた5名に、心から敬意を表します。 11月4日の表彰式では優秀賞が表彰されるとともに、受賞者の皆さんの中から1人、最優秀賞も選ばれます。