こんにちは、マイクです！今日は2024年10月6日、土曜日ですね。今日も楽しい「zenncast」をお届けします。今回はZennでトレンドの記事をいくつか紹介する予定ですよ。

さて、前回紹介した記事は「サーバーサイドTypeScriptを関数で書く理由」や「Cloudflareの大幅アップデートなど: Cybozu Frontend Weekly (2024-10-01号)」など、Webとネイティブを融合させたフレームワークに関する内容でしたね。具体的には、Remixのようなデータ取得ができるフレームワーク「One」についても触れられていました。

さて、今日はおたよりも届いていないようなので、早速今日の内容紹介に移りましょう。

今日紹介する記事は全部で5本です！それでは、さっそくいってみましょう。

まず1つ目の記事は「Open AI Realtime APIのPythonサンプルコードを作成」です。OpenAIが提供するRealtime APIをPythonで利用するためのサンプルコードが作成されました。公式ではPythonのサンプルが公開されていないため、JavaScriptのコードを基にPythonに書き換えているんです。サンプルコードはリアルタイム音声対話を実現するための最小限の機能で構成されていて、システムプロンプトが直接記述されています。

実行には、必要なライブラリとして`websockets`, `soundfile`, `numpy`, `pyaudio`をインストールし、`OPENAI_API_KEY`を環境変数に設定することが前提です。実行後はAIと音声で対話が可能になり、サンプルコード中にはAzure版への接続方法も紹介されています。特に注意が必要なのは、音声データを送信する際のJSON構造です。正しいタイプを指定することが重要で、入出力処理には非同期処理を利用し、スレッドを分けることが推奨されています。このサンプルはリアルタイム音声対話を実現したいエンジニアにとって、とても役立つ内容です。

次に2つ目の記事は「visionOS Apple Samples」です。AppleのvisionOSに関するさまざまなサンプルプロジェクトが紹介されています。サンプルは初心者向けから上級者向けまで、難易度が★☆☆☆☆から★★★★☆に設定されています。SwiftUIやRealityKitを使った2D・3Dコンテンツの作成方法が示されていて、特に「Hello World」や「Destination Video」は実践的な学習に適しています。

各サンプルには視覚的なデモも用意されており、実装方法や注意点が詳述されています。特にハンドジェスチャーやインタラクションの実装、リアルタイムでの物理演算の処理は、これからの開発において重要なスキルとなるでしょう。エンジニアにとって、自らのプロジェクトに取り入れやすい内容となっています。

続いて3つ目の記事は「Tanuki-8BにMagpieを適用して日本語の合成対話データセットを作成する」です。この記事では、Magpie手法を用いてTanuki-8BモデルにてInstruction Tuning用の合成データセットを作成する方法が紹介されています。Magpieは既存のInstruction Tuning済みモデルからゼロからinstructionを合成可能な手法で、ユーザーが入力するinstructionを基に新たなinstructionを生成する流れが特徴です。

Magpieの利点には実装の簡便さや計算量の少なさがあり、Tanuki-8Bは対話形式のデータを多く学習しているため、特に適したモデルとされています。生成されたinstructionは質が高いものが多く、データクリーニングが必要な場合もあります。具体的な実行コードも示されており、合成プロセスが明示されています。

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次は4つ目の記事「Go言語マニアックス ~ iter.PullもいいけどPushしたいよね」です。この記事ではGoの標準`iter`パッケージの`iter.Pull`を用いたpull型イテレータの利点と限界を説明し、それに代わるpush型イテレータの実装を提案しています。pull型は終端のあるデータ列での利用に有効ですが、リアルタイムの入力信号に対しては不便です。

このため、少しずつ値を送り込むことができる`Push`関数を作成しました。具体的には、sum関数を定義し、ユーザーからの入力を受け取りつつ、他の関数（fizzやbuzzなど）へも値を送信することで、リアルタイムに計算結果を出力する例を示しています。`Push`関数の実装はコルーチンと無限に値を送り出すイテレータを組み合わせており、使い方も簡単です。

最後に5つ目の記事は「Snowflake Data Clean Rooms の構築から実行までやってみたよ！」です。タロウ氏が、Snowflake Data Clean Rooms（DCR）の構築と実行手順を紹介しています。企業間データシェアをセキュアに行うためのクリーンルーム機能を活用するための内容で、さまざまなアップデート内容も反映されています。

記事ではSnowflakeを利用したクリーンルームの構築を考えるエンジニア向けの参考資料として手順が詳述されています。特に個人情報保護に関する注意点も触れられており、実用的なアップデートが多く示唆されています。タロウ氏は、Snowflakeの可能性にワクワクしており、今後の活用に期待を寄せています。

さて、今日はここまでです！今日紹介した記事は、リアルタイムAPIやAppleのvisionOS、合成データセットの作成、Goのイテレータ、そしてSnowflakeのクリーンルームについてでしたね。次回またお会いできるのを楽しみにしています！詳しい内容はショーノートに書いてありますので、ぜひチェックしてください。番組の感想もお待ちしております！それでは、またね！