**「Kimi K2.5 技術レポート(PDF)」**

2026/01/31 1:43

**「Kimi K2.5 技術レポート(PDF)」**

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要約

日本語訳

(欠落しているワークフローの詳細を組み込む):


要約

GitHubは、Copilot、Spark、およびModelsというコード生成・アプリ構築・プロンプト管理用のAI搭載ツールセットで開発者エコシステムを拡大し、外部アプリケーションを統合するためのMCP Registryも提供しています。これらの追加機能は、脆弱性スキャンや秘密情報保護、データ漏洩対策を行うGitHub Advanced Securityなどの堅牢なセキュリティ機能と組み合わせられています。

プラットフォームは、Actions、Automate any workflow、Codespaces(即時開発環境)、Issues(作業計画・追跡)、Code Review、およびコード変更管理ツールを通じてエンドツーエンドの開発ワークフローをサポートします。この幅広さにより、ヘルスケア、金融、製造業、政府機関など多様な産業で、企業、中小チーム、スタートアップ、非営利団体にも適しています。

GitHubのコミュニティリソース—ドキュメント、フォーラム、Trust Center、パートナープログラム、スポンサーシップ、アクセラレーターイニシアティブ—は、ユーザーがこれらの機能を採用する際に支援します。今後、エンタープライズ向け提供はさらにAI駆動型プラットフォームとCopilot for Businessなどの追加機能で拡大し、24時間体制のサポートと詳細な価格プランが付帯します。

これらの進展により、開発者はクリーンで高速なコードを書き、アプリケーションをより効果的に保護し、CI/CDパイプラインを合理化できるようになり、結果として多様なセクターでデジタルトランスフォーメーションが加速します。

本文

AI コード作成

  • GitHub Copilot:AIでより良いコードを書きましょう
  • GitHub Spark:インテリジェントなアプリを構築・デプロイ
  • GitHub Models:プロンプトの管理と比較
  • MCP Registry / 新規統合:外部ツールとの連携

デベロッパー ワークフロー

  • Actions:あらゆるワークフローを自動化
  • Codespaces:即座に開発環境を起動
  • Issues:作業の計画と追跡
  • Code Review:コード変更の管理

アプリケーション セキュリティ

  • GitHub Advanced Security:脆弱性を検出し修正
  • コードを書きながらセキュリティを確保
  • Secret Protection:漏洩を事前に防止

探索

  • なぜ GitHub なのか
    • ドキュメント、ブログ、変更ログ、マーケットプレイス、すべての機能を見る
  • 企業規模別
    • エンタープライズ、大中小チーム、スタートアップ、非営利団体
  • ユースケース別
    • アプリモダニゼーション、DevSecOps、DevOps、CI/CD(すべてのユースケースを見る)
  • 業界別
    • ヘルスケア、金融サービス、製造業、政府機関(すべての業界を見る)
  • トピック別
    • AI、ソフトウェア開発、DevOps、セキュリティ(すべてのトピックを見る)
  • タイプ別
    • 顧客事例、イベント&ウェビナー、電子書籍・レポート、ビジネスインサイト

GitHub スキル

  • サポート & サービス:ドキュメント、カスタマーサポート、コミュニティフォーラム、トラストセンター、パートナー

コミュニティ

  • GitHub Sponsors:オープンソース開発者を支援
  • プログラム:Security Lab、Maintainer Community、Accelerator、Archive Program

リポジトリ

  • トピック、トレンド、コレクション

エンタープライズ ソリューション

  • Enterprise Platform(企業向けプラットフォーム)
  • AI‑powered Developer Platform(AI搭載開発者プラットフォーム)

利用可能なアドオン

  • GitHub Advanced Security(エンタープライズレベルのセキュリティ機能)
  • Copilot for Business(エンタープライズレベルの AI 機能)
  • Premium Support(24 時間体制のエンタープライズサポート)

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2026/01/31 9:51

**Show HN:** 私は自分の中国語(普通話)の声調を直すため、9Mパラメータの音声モデルを訓練しました。

## Japanese Translation: > **概要:** > AISHELL‑1 と Primewords から約300時間分の文字起こし済み中国語音声を用い、SpecAugment と4台の RTX 4090 GPU を使用して、約9 Mパラメータのコンフォーマーモデル(Conformer)を訓練しました。ネットワークは40 msごとにトークン確率を出力し、Viterbi アルゴリズムでピンイン音調トークン列(各音節+音調がユニークなトークン;中性音調はトーン5へマッピング)に沿ってアラインメントを強制します。語彙には1,254個のトークンと `<unk>`、`<blank>` が含まれます。 > このモデルでは Token Error Rate(TER)が約 5.3 %、音調精度が約 98.3 %です。INT8 量子化によりサイズを約37 MB から約11 MB に縮小し、TER は +0.0003 の増加のみで済みました。先頭の無音によるアラインメントミスを修正するため、 `<blank>` 確率が0.7 を超えるフレームは採点前に除外しました。 > 最終的な量子化モデル(約13 MB のダウンロード)は ONNX Runtime Web 経由でブラウザ上で完全に実行され、リアルタイムの発音フィードバックを可能にします。今後は Common Voice などの会話データセットを取り入れ、カジュアルまたは子供の話し言葉(通常より速く変動が大きい)に対する頑健性を向上させる予定です。 **短縮版(すべてのポイントを網羅):** > **概要:** > AISHELL‑1/Primewords から約300時間分の中国語音声で、SpecAugment と4× RTX 4090 を用いて9 Mパラメータのコンフォーマーを訓練しました。40 ms ごとにトークン確率を出力し、ピンイン‑音調語彙(1,254トークン+`<unk>`、`<blank>`)で Viterbi アラインメントを行います。TER は約 5.3 %、音調精度は約 98.3 %です。INT8 量子化によりモデルサイズが約11 MB に縮小され、TER は +0.0003 の増加のみでした。先頭無音のバグは、高い `<blank>` 確率(閾値0.7)を持つフレームを除外することで修正しました。13 MB の ONNX Runtime Web バージョンはブラウザ内で完全に動作し、即時発音フィードバックを提供します。将来的には会話データを追加してドメインシフトへの対処を図ります。

2026/01/31 5:40

ペアウェブ:WebTorrent を利用した分散型ウェブサイトホスティング

## 日本語訳: PeerWebは、WebTorrent技術を利用したピアツーピア(P2P)ネットワーク上で静的ウェブサイトを無料かつ検閲耐性のある形でホストできるサービスです。サイトはトレントハッシュ経由で配布され、少なくとも1人のユーザーがブラウザタブまたはデスクトップクライアントを開いている限りオンラインに留まります。 **動作原理:** - ユーザーはインターフェースにファイルをドラッグ&ドロップするだけで、シンプルなHTML/CSS/JSプロジェクトをアップロードできます。各サイトにはユニークなPeerWebリンクが付与され、どこからでもアクセス可能です。 - サイトは `index.html` ファイルを必ず含み、相対パスのみを使用し、静的コンテンツで構成されている必要があります。 - キャッシュ前に PeerWeb は DOMPurify で全ファイルをサニタイズし、XSS 攻撃から保護します。 - キャッシュされたサイトは IndexedDB に保存され即座に再読み込みが可能です。キャッシュは7日間の非アクティブ後に自動的にクリアされます。 **セキュリティとパフォーマンス:** - コンテンツはサンドボックス化された iframe 内でレンダリングされ、リソース検証によって正当な資産のみが表示されます。 - 開発者はデバッグモード(`&debug=true`)を有効にして詳細な進行状況とリアルタイムメトリクスを確認できます。 **使用例:** デモリンクではテストページ、SomaFM ラジオ、チェスゲーム、およびテキストエディタアプリが紹介されています。 多くのピアにコンテンツを分散させることで、PeerWeb は従来のホスティング費用なしでサイトを利用可能にし、キャッシュによる高速ロードとマルウェアからの保護を提供しつつ、検閲にも耐えます。

2026/01/31 8:47

**Stonebraker氏のCAP定理とデータベースに関する論考**

## 日本語訳: **要約:** マイク・ストーンブレーカー氏は、CACMブログ記事「データベースシステムにおけるエラー、最終的な一貫性、およびCAP定理」で、CAP定理が最終的一致性を強制するという広く受け入れられているNoSQLの見解に挑戦しています。彼は、多くのデータベース障害はネットワーク分断ではなく、アプリケーション、管理、実装上のバグから生じており、実際にはパケット損失や設定エラーなど他のネットワーキング欠陥と比べても稀であると主張しています。ストーンブレーカー氏は、2ノード冗長スキームが大規模では不十分であり、業界が最終的一致性に依存することで実際の問題を隠してしまう可能性があると指摘しています。 彼はAmazon SimpleDB が最近完全一致性へ移行したことを、高いスケールでも厳密な正確性を保証できる証拠として挙げ、実用的な緩和策として「遅延削除」(削除マークを付けてからガベージコレクションを遅らせる)を提案しています。ストーンブレーカー氏は完全一致性を早期に放棄すると微妙なバグが発生し、運用リスクが増大する可能性があると警告しています。 この記事はNoSQLコミュニティに対し、多くのワークロードで最終的一致性が適切かどうかを再検討し、強い一致性が大規模でも達成できることを示唆しています。

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