こんにちは、みなさん！マイクです。今日は2024年9月30日、日曜日です。今日も「zenncast」にお越し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ご紹介しますよ。

さて、前回紹介した記事は「UnityでVeryPoorでも軽量アバターにする」「今週の生成AI情報まとめ（9/9~9/15）」「JSの配列要素にアクセスするときは添字指定をやめてatメソッドを使おう」でしたね。どれも興味深い内容でしたが、今日は新しい記事をたくさんご紹介します！

それでは、今日紹介する記事の本数ですが、なんと5本です！それぞれの内容を詳しくお話ししていきますので、最後までお付き合いくださいね。それでは、まず最初の記事からいきましょう。

1つ目の記事は「Next.jsのPPR + StreamingがVercelで実行されるときの全体像を掴む」です。Next.js 15 RCのリリースに伴い、Partial Prerendering（PPR）とStreamingの組み合わせが注目されていますね。この記事では、静的ルートとサーバーサイドフェッチのシンプルな例を使って、PPRとStreamingの動作イメージを理解するための解説がなされています。

静的ルートでは全ページがビルド時にレンダリングされ、エッジにキャッシュされるため、リクエストに対する応答が非常に高速です。一方、動的ルートではノード環境での実行が行われ、パフォーマンスが低下するかもしれませんが、エッジ環境では地理的に近いユーザーへ迅速に応答できるため、パフォーマンスが向上します。Streamingを利用することで非同期処理を管理しつつ初期HTMLを迅速に返送でき、ユーザー体験が改善されるのです。

PPRとStreamingを組み合わせることで、全体のパフォーマンスが向上し、理想的なアーキテクチャを実現できるというわけです。Next.jsの新機能を効果的に活用するための理解が深まる内容ですよ。

さて、次に行きますよ！2つ目の記事は「clang++に30740次元の配列を食わせると死ぬ」です。C/C++の多次元配列についての実験が行われていて、clang++コンパイラが耐えられる次元数の限界を探る内容になっています。

1万次元の配列までは問題なくコンパイルできましたが、5万次元に達するとコンパイラがクラッシュしたそうです。結果的に30740次元でクラッシュし、それ以下の30739次元では成功したとのこと。興味深いのは、GCCコンパイラでは10万次元の配列も問題なく処理できることです。

この実験から、コンパイラの限界に関する新たな知見が得られたということですよ。超多次元配列を扱う場合はGCCを使うか、2万次元程度にとどめるのが良いみたいです。

さて、次は3つ目の記事です。「【Next.js】useTransitionを使ったServer Actionsの二重押下防止」についてお話しします。Next.jsを使った個人開発において、更新ボタンの二重押下によるバグを修正する方法が解説されています。

Server Actionsを利用し、状態管理には`useFormState`を、UIの応答性向上には`useTransition`を適用することで、サーバーサイドの処理をしつつスムーズな体験を実現しています。実装手順も具体的に示されていて、ユーザーは操作中に二重押下を行えず、より良いユーザーエクスペリエンスが提供できるようになっています。

また、`useTransition`を使うことで重い処理をバックグラウンドで実行し、UIをブロックせずに状態更新を管理することができるのがポイントですね。

さて、続いて4つ目の記事に移ります！「Sora Python SDK 紹介」です。時雨堂のWebRTC SFU Soraを利用するためのSora Python SDKについての紹介です。

このSDKはC++ SDKを基にしており、nanobind技術を使用してPythonから使いやすくなっています。映像を取得するために、`opencv-python`を使ってカメラデバイスからの映像を取得する方法が示されていて、とても実用的ですね。

接続設定にはシグナリングURLやチャネルID、アクセストークンなどが必要ですが、Sora Laboという無料のサービスも提供されているので、誰でもすぐに試すことができます。映像配信に挑戦したい方にはぴったりの情報が詰まっていますよ。

最後に5つ目の記事です。「LLMの日本語ロールプレイ能力を計測するベンチマーク「Japanese-RP-Bench」の概要と評価結果などのまとめ」についてです。

このベンチマークは、日本語のマルチターン対話におけるLLMのロールプレイ能力を評価するために構築されたもので、評価観点も多岐にわたります。特に、評価観点の数が多すぎる可能性やデータセットの多様性の欠如が指摘されています。

結果として、gpt-4o-miniがgpt-4oを上回る性能を示したこともあり、アライメントが強化されたモデルが創造性を失う可能性があることが示唆されています。今後の評価観点の再検討やデータセットの多様化が求められていますが、このベンチマークはLLMの性能検証に役立つことが期待されています。

さて、今日もたくさんの情報をお届けしましたね。今日紹介した記事を駆け足でおさらいしますと、Next.jsの新機能からC/C++の実験、そしてSora Python SDK、LLMの評価まで、多岐にわたる内容でした。次回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ね。また、番組の感想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！