どら

書きました！Cloud Run Worker Poolsを使ってcloudflaredをお手軽に立てる話です！

関東私鉄11社のタッチ決済開始にあわせ、「Yahoo!乗換案内」も対応しました！ - Yahoo!路線情報公式ブログ blog-transit.yahoo.co.jp/info/20260326_… おおー

たしかにこれお知らせ出さないと問い合わせめっちゃ来そう 【重要】Safari上で「解約」ボタンが反応しない事象について | dアニメストア animestore.docomo.ne.jp/animestore/CQ/…

CUTIE STREETが韓国の音楽番組「MCOUNTDOWN」で披露した『かわいいだけじゃだめですか？』、「何を変えて、何を変えないか」がすごく興味深かった！！！ 【変えた部分】 ･「ここは原宿〜日本の中心」→「きゅーすと韓国進出〜トレンドの中心」 ･「小野小町」→「アフロディテ」 【変えなかった部分】 ･「かわいいだけじゃだめですか？」は日本語のまま そして韓国のファンからの反応が、さらに面白くて。 「K-POPアイドルが日本で歌詞を日本語に変えるのがなぜか昔は理解できなかった。でも日本の女の子たちが一生懸命韓国語で歌ってくれるのを見て、初めてわかった」というコメントが相次いでました。 K-POPが日本で現地語に変えるのも、CUTIE STREETが韓国で韓国語に変えるのも、「あなたの言語で届けようとしている」という誠実さの表明なんだなと。 今回、それがちゃんと韓国人にとっても”かわいい”という感情に変換されている。 多忙な中で韓国語歌詞を用意したこと自体も、そのままファンへのリスペクトとして伝わっている気がします。 「翻訳する」という行為が、単なる言語変換じゃなくて、ファンダムへの姿勢表明になる。 J-POPのグローバル展開において「何を翻訳して、何を翻訳しないか」という問いは、これからもっと重要になってくると思いました。 原宿から世界へ🌏 素晴らしいステージでした！！！！！

すごすぎる youtu.be/aanKhmeCl-s?si…

おもろ

Notionまたやばい機能出してきた！ エージェントが ひたすらデータ最新化してくれる項目！ 『Ankerの最新モバイルバッテリーの最安値』 みたいな項目つくれるってことか！ DBの概念変えすぎて夢広がりすぎ

コミットが急にカッコよになってしまった

【日本ユーザーに朗報】 Claude Code で日本語の入力位置が改善されたよ > Fixed native terminal cursor not tracking the text input caret, so IME composition (CJK input) now renders inline and screen readers can follow the input position

よさそう 1Passwordが人間とAIエージェントのアイデンティティを統一管理する「Unified Access 」発表 － Publickey publickey1.jp/blog/26/1passw…

コンテナでAIエージェント動かしても、所詮外部への副作用は何もしないと防げないなーと思っていて プロキシCA入れて、破壊的なAPI制限するとかだと安心なのかなぁ、かなりめんどいけど

iptablesより良さそう iptablesなしでOK！SquidプロキシでClaude Codeの通信を制御するDevContainer構築｜kuroki-g zenn.dev/gkuroki/articl… #zenn

確かに面白い FRUITS ZIPPERから鬼頭明里にいきついた

Spotify激やば機能実装されたね 気に入ったクリエイター見つけた瞬間、その人が関わった曲に即ジャンプできるのヤバすぎる コンポーザーだけじゃなく、ミュージシャンまで対象なの本当に神✨

おもしろい Kubernetesを止めてもワークロードは止まらない？ | IIJ Engineers Blog eng-blog.iij.ad.jp/archives/19756

ずっと欲しかった機能…!

うーん、もとのPDFも見たけど含まれてるタスクの一例くらいしか書かれてなさそう…？

確かにCursorBenchってなんなんだ

Nothing like panic-publishing a technical report after your base model provider outs you on Twitter. A few questions: 1. Your key evidence that continued pretraining helps RL (Fig 2) is run on Qwen3-Coder-30B, not Kimi K2.5. Why should we believe this transfers to a model 30x larger with a different architecture? 2. K2.5 already went through extensive agentic RL training including coding-specific RL with verifiable rewards. What happens when you RL on top of an already RL-trained model? You never mention this. 3. Your headline number (61.3) is on CursorBench. I’ve never heard of this. Is it an internal benchmark your team writes, grades, and "continually updates" between model versions? Nobody can reproduce this. On SWE-bench Multilingual, K2.5 self-reports 73.0 vs your 73.7. That's your frontier improvement? 4. "4x scale-up" from what? The report has pages of kernel details but zero compute numbers. No GPU-hours, no FLOP counts, no total rollouts. Every other lab publishes these. 5. The cost efficiency win in Fig 11 comes from K2.5 being a 32B active param MoE. That's their architecture, not your training. Impressive infra engineering. But the science here is "we fine-tuned a frontier model and tested it on our own exam.”

We're releasing a technical report describing how Composer 2 was trained.

すいちゃん見てきたけど、迫力がすごかった