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あそぴてっくについて
あそぴてっくは、新しいソフトウェア設計をコード、データ、比較、記事として公開し、OSSと製品へ育てる公開型ソフトウェア・プロダクトR&Dスタジオです。高峰明里が市場側、アスマティ・辰巳が技術側の案内役を担います。
Profile
プロフィール
20年以上のソフトウェア開発経験
20年以上にわたりソフトウェア開発に携わり、クラウドインフラからフロントエンド、ブロックチェーン、AIまで幅広い領域で実践的な経験を積んできました。
- Java / C# / Python / Go / TypeScript での開発経験
- Kubernetes / Docker / k3s / GKE での本番運用経験
- TypeScript / Angular / React / Astro でのフロントエンド開発
- Hyperledger Fabric / Indy でのブロックチェーン開発
- AWS / GCP / Azure でのクラウドインフラ構築
- ChatGPT / Auto-GPT / Stable Diffusion などAI活用
- Raspberry Pi / M5Stack での IoT プロジェクト
- Rust / Nim によるOSSプロダクト開発（Alopex DB、Nimino / Nimculus）
最新コミット
最近の活動
GitHubでの開発履歴
Focus
現在の開発テーマ
取り組んでいる先進的な技術領域
Media
ブログ記事
技術ノートや開発記録
- Blog
ローカルで動く判断モデルと Jev を M5 Pro Mac で試してみた
Strands Decider 2B v19・v21、Clef-flash、laya FP16・q8 を M5 Pro Mac で動かし、Jev と日本語の判定品質、応答速度、並列性能を比較しました。
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索引と探す技術（第8回）― 手法の選び方と意思決定木
論文の手法は、評価したデータに向けて調整されています。自分のデータで調整するための予算と手順を、どう組めばよいのでしょうか。
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索引と探す技術（第7回）― 探索を動かす評価関数
探索は、候補の良さを返す関数が与えられて初めて動きます。ヒューリスティック、ゲームの評価、検証器は、どう作られ、どこで破れるのでしょうか。
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索引と探す技術（第6回）― 局所探索と生物着想の手法
最適な解より、使える解を早く得ることを優先する場面があります。局所探索と動物の行動に着想を得た手法は、どの部品を調整して使うのでしょうか。
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索引と探す技術（第5回）― 状態空間の探索
カーナビの経路や将棋の次の一手は、候補が多すぎて全体を見渡せません。局所の評価と全体の枝刈りを行き来する探索は、何を先に済ませておくのでしょうか。
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索引と探す技術（第4回）― 類似の検索と推薦
キーも語も異なるとき、近いものはどう探すのでしょうか。距離で候補を引き、行動で並べる検索と推薦の仕組みを整理します。
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