皆さん、おはようございます！マイクです！今日は2024年12月5日、木曜日です。今日も「zenncast」をお聴きいただきありがとうございます！今日はZennでトレンドの記事をいくつか紹介していきますので、お楽しみに！

さて、前回紹介した記事についてですが、今日は特にその内容を振り返ることはありませんので、早速今日の内容に移っていきましょう。

今日ご紹介する記事は、全部で5本あります。それでは、さっそく最初の記事からいきましょう！

1つ目の記事は「ブラウザ上でヌルヌル動作する流体シミュレーションを Rust + wasm-bindgen-rayon で実装する」という内容です！この記事では、Rustとwasm-bindgen-rayonを使って、ブラウザ上で動作する流体シミュレーションが紹介されています。このシミュレーションは、粒子法に基づいており、ユーザーがマウスで流体を操作できるデモも用意されています。著者は、Sebastian Lagueの動画に触発されて、手軽に試せるブラウザベースのシミュレーションを作成することを目指しました。

具体的には、流体の挙動を模擬するために、粒子の圧力、密度、力を計算し、次のタイムステップの物理量を導出していきます。パフォーマンス向上のために、rayonクレートを使用し、12スレッドで10,000粒子を60FPSで処理することが可能になっています。また、各粒子の近傍探索を効率化するために空間を格子状に分割する手法も採用されているんですよ。

wasm-bindgenを活用することで、RustとJavaScriptの相互運用が可能となり、シングルスレッドと比較して処理時間が大幅に短縮され、スムーズなシミュレーションが実現されています。今後は、三次元シミュレーションやWebGPUを利用したさらなるパフォーマンス向上が計画されているとのことです。

。.

続いて、2つ目の記事は「フロントエンドフレームワークから実装が望まれているmoveBeforeメソッドとはなにか」です。この新しいメソッド、`Node.prototype.moveBefore()`は、要素の状態を維持しつつノードを移動できるAPIとして注目されています。このメソッドは、既存の`insertBefore()`と似たシグネチャを持ち、要素が左右に動いた際にアニメーションや外部リソースの状態、テキスト選択やフォーカスなどを保持したまま移動できるんです。

このメソッドの挙動は、Chrome 131以降で確認できるようになっていて、MozillaやWebKitのチームもこの仕様に関して前向きな姿勢を見せています。特にフロントエンドフレームワーク、ReactやAngularなどからの利用が期待されているとのことで、フレームワークの進化に寄与する重要な機能になるかもしれませんね。

。.

3つ目の記事は「vLLMで独自実装モデルを高速推論させる」です！この記事では、vLLMを用いて独自のマルチモーダル動画生成モデルを高速に推論する方法が解説されています。vLLMは、推論を効率化するためのオープンソースライブラリで、特にKey-Value Cacheの管理を最適化するPagedAttentionアルゴリズムを採用しています。そのため、従来の実装に比べて推論速度が大幅に向上するんです！

具体的には、自己回帰Transformerを用いた動画生成モデル「Terra」を例に取り上げ、Hugging FaceのモデルをvLLMに適合させる手法が紹介されています。生成時間が短縮され、vLLM版ではフレーム生成にかかる時間が約4.25秒と、HF版の11.03秒に比べて約2.6倍の速度向上が確認されています。

最後に、vLLMを用いた独自モデルの実装方法を通じて、生成AI技術の発展に寄与する可能性が示唆されていますので、興味がある方はぜひチェックしてみてくださいね。

。.

4つ目の記事は「【Rails】Sorceryがサポート終了しているって本当？」です。Railsアプリケーション向けの認証ライブラリSorceryがサポート終了したとの報告があります。公式のREADMEには「Sorceryは現在メンテナンスされていない」と明記されていて、定期的なメンテナンスやメジャーアップデートが行われないと予想されています。

軽量でカスタマイズ性が高い認証ライブラリですが、サポート終了が発表されたことで、ユーザーは他のライブラリへの移行を検討する必要があります。READMEには、利用を続ける際のリスクや他のアクティブな認証ライブラリへの乗り換えを提案しています。これからライブラリを選択する際は、メンテナンス状況をしっかり確認することが重要ですね。

。.

最後に、5つ目の記事は「LLMの思考の性能をモンテカルロ木探索で引き上げる」です。株式会社ナレッジセンスの須藤英寿氏が提案する「HiAR-ICL」は、LLMが複雑なタスクを解く際の性能を向上させる手法です。この手法は、モンテカルロ木探索を用いて推論を導き出し、タスクの抽象化と適応を通じて高い精度を実現します。

従来の手法とは異なり、小規模なLLMでも高性能を引き出せる特徴があります。特に数学タスクにおいて高評価を得ているとのことで、今後の研究にも期待が寄せられています。タスクを抽象的に分解することで、LLMの性能を引き出しやすくする手法として注目されているようです。

以上、今日ご紹介した記事を駆け足でおさらいしました！流体シミュレーション、moveBeforeメソッド、vLLM、Sorceryのサポート終了、そしてHiAR-ICLに関する内容でしたね。次回もお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、ぜひそちらもご覧ください！番組の感想やお便りも大歓迎です！それでは、またお会いしましょう！マイクでした！