祝・実験終了 🎉 Linux カーネルの Rust 採用が正式化！ C から Rust へ ─ AI コードエージェントが Linux カーネルコードを書き換えるとどうなるか？sddSwarmCodingCodeGraphMUSUBI 📝 本記事について 本記事は、実際に MUSUBI（仕様駆動開発フレームワーク）と CodeGraph MCP Server を使用し、Linux カーネルコードの解析・変換を実験した結果をもとに、MUSUBI が自動作成した文章です。AI コードエージェントがどのように大規模コードベースを理解し、C から Rust への変換を行うかを、実践を通じてお伝えします。 目次 はじめに Linux カーネルにおける Rust サポートの歴史 「実験的」タグが外れた意味 Rust for Linux とは なぜ Linux カーネルに Rust が必要なのか C
トーバルズ氏 私がここに来たのは、毎年恒例のメンテナーサミットが明日開催されるからです。そこで私たちが議論する予定の大きなテーマの1つが、AIを使用する際の私たちのツールとポリシーを拡大することです。 私はAI全般の話題が嫌いですが、それはAIを嫌っているからではなく、AIが過剰に宣伝されているからです。テクノロジー領域全体がAIになって、他のことは重要ではないかのように扱われているのですから。 しかし同時に、私はAIをツールとして大いに信じています。私たちは（AIを使って）コードレビューを行うプロジェクトを進めています。個人的な話としては、私はメンテナーであり、私にとって非常に重要なのはコードレビューなので、コードを書くためのAIにはあまり興味がないのです。 今では、多くの人がプログラミングについて話すとき、AIを使ってコードを書くことを話題にしますが、私にとっては、コードのメンテナンス
QEMUプロジェクトは、AIツールによって生成されたコードによる貢献を拒否する方針を正式に取り決めた。その核心的な理由は、貢献者が提出するパッチの正当性を証明するために用いているDeveloper’s Certificate of Origin (DCO) の要件を、AI生成コードが満たせないという懸念である。この問題に対して我々は何をすべきなのだろうか？ English article: https://shujisado.org/2025/07/02/how-can-open-source-projects-accept-ai-generated-code-lessons-from-qemus-ban-policy/ なぜDCOはAI生成コードを拒むのか？ AI生成によるコードがDCOをクリアしにくい理由は二つある。一つは人間による作者性の問題である。DCOの条項は貢献が「自身によって
［速報］マイクロソフト、Windows Subsystem for Linux（WSL）のコードをオープンソースとしてGitHubに公開 マイクロソフトは日本時間5月20日未明に開幕したイベント「Microsoft Build 2025」で、Windows上でLinux環境を構築するWindows Subsystem for Linuxのコードをオープンソースとして公開したことを発表しました。 GitHubのMicrosoft /WSLリポジトリのRelease 2.5.7でコードが公開されており、ユーザーは自身でコードをビルドをすることや、独自のカスタマイズなどが可能になると説明されています。 WSLは、Linuxカーネルを軽量な仮想マシン内で実行することによりLinuxのシステムコールを処理しているため、Windows上でフル互換のLinuxシステムコールを備えています。 これによりW
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このようなスケジュールになったのは、Torvalds氏が「マージウィンドウをクリスマスの時期に持ってきて、クリスマスを台無しにしたくない」と考えたからであり、現在は「重大な問題がないかの確認待ちをしている」段階だという。また同氏は、次のバージョンである6.8の準備を進めているメンテナーや開発者が、「クリスマスの直後にマージウィンドウが始まってパニックになったりしないように、おそらく次のスケジュールを1～2週間遅らせて、タイミングを調整することになるだろう。クリスマスに仕事をしたい人などいない」とも付け加えた。 メンテナーの話が出ると、Hohndel氏は、「メンテナーの疲労と、その仕事がいかに消耗させられる、ストレスが強いものか」という問題を取り上げた。先日の記事でも取り上げたように、Linuxカーネルのメンテナーは、その必要不可欠で大変な仕事に以前よりも強い緊張を感じるようになっている。
AI Labの尾崎です。 主に人間とロボットとのインタラクションに関する技術開発を担当しております。 さて、ロボットといえば、コミュニケーションロボットや自動運転車など、自律的に動いてもらって人の労働を助けるものが多いと思います。人の労働を助けるほど、ロボットに人並みに自律的で賢く動いてもらうためには、たとえば、ロボットに視覚を与える必要が出てきます。このときに役立つのがロボットビジョンを始めとした人工知能 (AI) です。特にロボットのAIのようなインターネットの末端 (エッジ) にいるAIをエッジAIと呼びます[1,22]。 最近では深層学習と呼ばれる技術が生まれ、このエッジAIの分野も革新的に進歩しました。深層学習のおかげでロボットは、目の前の歩行者を画像から認識したり、部屋のものを認識できるようになったりしました。しかし、この深層学習で作られたモデルを使うには莫大な量の計算をしなけ
ラズパイマガジン2018年12月号に記事が載りました ラズパイマガジン12月号に、GoogleのAIカメラ「Vision Kit」に関する記事を載せていただきました。現時点で既に書店で発売中です。 ラズパイマガジン 2018年12月号 (日経BPパソコンベストムック) 作者: 日経Linux出版社/メーカー: 日経BP社発売日: 2018/11/08メディア: ムックこの商品を含むブログを見る 【国内代理店版】Google AIY Vision Kit V1.1posted with カエレバ Google Amazon楽天市場 商業誌での記事掲載は、ラズパイマガジン10月号と日経Linux11月号に続いて3ヶ月連続となります、イエイ！（詳細は以下記事参照下さい） 人工知能とジャンケンゲームができる「Deep Janken」 ラズパイマガジンでは、「Vision Kit」で手の形を画像認識
![ラズパイマガジン2018年12月号に「Vision Kit」を使った人工知能ジャンケンゲーム「Deep Janken」の記事を書きました - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/8b477b0f7aec96bb0641d27ceb367598d98d235d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fsiteproxy.ruqli.workers.dev%3A443%2Fhttps%2Fcdn.image.st-hatena.com%2Fimage%2Fscale%2F500b931c4776e0ee48184e99c27c856e35f8cc2c%2Fbackend%3Dimagemagick%3Bversion%3D1%3Bwidth%3D1300%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn-ak.f.st-hatena.com%252Fimages%252Ffotolife%252Fk%252Fkaraage%252F20181109%252F20181109062403.jpg)
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