こんにちは、マイクです！今日は2025年1月26日、土曜日ですね。皆さん、元気に過ごしていますか？今日はZennでトレンドの記事を紹介していきますので、ぜひお付き合いください！

さて、前回紹介した記事は「Riverpod の難しさを受け止めてみる」、「ISUCON14 をベンチマーカーの限界を超えて最適化した話」、そして「Rust/Tauriに入門したので画像変換デスクトップアプリを開発してみた」でした。これらの内容が気になった方は、ぜひチェックしてみてくださいね。

それでは、今日紹介する記事の本数をお伝えします！今日は全部で5つの記事を紹介しますよ。

まず最初の記事です！タイトルは「初心者向けJWT講座：JSON Web Tokenを使った認証の仕組み」です。JWT、つまりJSON Web Tokenは、認証に使われるトークンで、ヘッダ、ペイロード、署名の3つの部分から成り立っています。ヘッダにはトークンの情報が、ペイロードにはユーザーデータや発行日時が含まれ、署名によって改ざんがないことを確認します。JWTはトークンベース認証として、サーバーが状態を管理せず、軽量でスケーラビリティが高いのが特徴ですが、ペイロードは暗号化されていないため、機密情報を含めないことが大切です。

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次の記事に進みましょう！タイトルは「あちらのお客様から制限ボルツマンマシンです」。2024年のノーベル物理学賞が人工知能に授与され、特にボルツマンマシンが注目されています。ボルツマンマシンは確率分布を再現するためのモデルで、RBM（制限ボルツマンマシン）は可視層と隠れ層に分かれています。学習には勾配降下法が使われ、コストを削減するためにコントラスティブ・ダイバージェンス法が提案されています。PyTorchを使った実装も紹介されており、MNISTデータセットでの学習結果が示され、RBMの効果的な学習が確認されています。

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それでは、3つ目の記事に行きましょう！タイトルは「Deepseek-r1:1.5bを日英翻訳付きで快適に使う方法」です。この内容では、ローカルPCでDeepseekを使って日本語と英語の翻訳を行う方法が紹介されています。特に1.5bモデルの日本語の質問に対する回答精度に課題があり、翻訳モデルを使うことで解決策が提案されています。具体的な処理フローとして、日本語から英語に翻訳し、推論後に再び英語から日本語に翻訳する方法が詳しく説明されています。異なるモデルの試行からも、モデルのサイズが回答の精度に影響を与えることが確認されています。

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次は4つ目の記事です！タイトルは「Unity Addressable Asset System を使いこなす」。Unityのアセット管理に関する内容で、特に大規模なゲーム開発におけるアセットの管理が重要です。AASはアセットの依存関係を隠蔽し、非同期ロードを簡素化することができ、開発体験を向上させます。また、1アセット1AA化戦略によって管理が容易になる一方で、ファイル数が増えることでの負荷も考慮が必要です。具体的な運用方法として、リソース管理やアセットの自動化が推奨されています。

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最後に5つ目の記事です！タイトルは「React useを触ってみた」。この内容では、Reactのuse APIを使ったデータフェッチの方法が紹介されています。特に、サーバーコンポーネントとクライアントコンポーネントの連携において、ブロックを避けつつデータを取得する方法が解説されています。これにより、処理がシンプルになり、ローディング状態の管理も可能になります。Reactのuse APIを使うことで、開発がスムーズになると結論づけられています。

さて、今日は5つの記事を紹介しました！それぞれとても興味深い内容でしたね。次回もまた新しい情報をお届け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、ぜひそちらもチェックしてくださいね。

最後に、番組の感想やリクエストもお待ちしています！それでは、また次回お会いしましょう！素敵な一日を！