- Liz Riceは、eBPFがどのように機能し、カーネルの動作をカスタマイズする能力が強力で効率的な機能につながるかを説明するデモと例を使用しています。
- Daniel Bryantらは、2024年のトレンドと発展について、主要なドメインであるアーキテクチャ、文化と方法論、AIとデータエンジニアリング、クラウドとDevOpsについて振り返っています。
- Roland MeertensとAnthony Alfordは、QCon San FranciscoでTime and Travelについて議論しており、Meertensはデータサイエンスでの時間的な誤解が予測性能の低下につながった3つの事例を紹介しています。Alfordは、最初の横断鉄道がアメリカの東海岸と西海岸の間の移動時間を短縮した経緯を語っています。
- Shane Hastieが主催するポッドキャストでは、Olalekan Elesinとのインタビューが行われ、生成AIツールがエンジニアがより創造的かつ生産的になることを可能にする方法について取り上げられています。
- InstaDeepとNVIDIAの研究者が、ゲノミクスデータのための基盤モデルであるNucleotide Transformers（NT）をオープンソース化しました。最大のNTモデルは25億のパラメータを持ち、850種の遺伝子配列データでトレーニングされました。
私の考え：
生成AIツールの活用やゲノミクスデータにおけるNucleotide Transformersの重要性が強調されています。これらの技術は、ソフトウェア開発やデータエンジニアリングの分野で革新的な成果をもたらす可能性があります。特に、NTモデルの成果や能力は、これからの研究や応用において注目されるでしょう。
元記事: https://www.infoq.com/news/2024/12/instadeep-nucleotide-transformer/