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FacebookやGoogleに倣うAndroidアプリの起動時間の改善
最近の記事で、GoogleとFacebookのエンジニアが、Androidアプリが起動時に応答するまでの時間を短縮し、最適なユーザエクスペリエンスを確保する上での、最も重要なことのヒントを提供した。
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Facebook、ディープラーニングモデルの初期化を高速にするGHN-2 AIをオープンソースとして公開
Facebook AI Research(FAIR)とゲルフ大学(University of Guelph)の共同チームは、ディープラーニング・ニューラルネットワークの初期パラメータを予測するGraph HyperNetworks(GHN-2)メタモデルの強化版をオープンソースとして公開した。GHN-2は単一CPU上で1秒未満で動作し、CIFAR-10データセット上において、追加的なトレーニングを必要とせず、最高77パーセントのtop-1精度でコンピュータビジョン(CV)ネットワークの値を予測することができる。
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Spaces、新しいエンドポイント、よりフレンドリな開発者ポリシを加えたTwitter API v2
TwitterがAPI v2を正式にローンチした。新たにプライマリAPIとなったAPI v2は、Spaces、ツイートによる投票の投稿、リストのピン止め(pinning)とピン外し(unpinning)、その他多数の新機能をサポートしている。開発者ポリシも変更され、これまでより柔軟なものになった。
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Airbnbで大規模なiOSアプリ構築
Airbnb iOSチームはモバイルアプリのコードベースの肥大化と複雑化の課題に対応した。これは、最新のビルドシステム、モジュールタイプ、開発アプリなどの新しいツールとプロセスの採用によって実現された。
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FacebookがCSS-in-JSソリューションのStylexをReact Finland 2021で発表
Facebookのソフトウェア技術者であるNaman Goel氏は、先日のReact Finland 2021でStylexについて講演した。Stylexは新しいfacebook.com Webサイトで使用されたFacebook独自のCSS-in-JSソリューションで、大規模ReactアプリケーションにおけるCSS-in-JSの主な問題点(使用されていないスタイル、CSSファイルの肥大化、CSS-in-JSライブラリのサイズ)を軽減する。Goel氏によると、2021年末までにオープンソースとして公開される見込みである。
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Flowタイプチェッカーはただの型付きのJavaScriptではなく、今やFacebookのニーズを満たす中核を担う
FacebookのFlowチームをサポートするエンジニアリングマネージャーのVladan Djeric氏は、Flowタイプチェッカーが単なる型付けされたJavaScriptを超えるもので、Facebookの内部ユーザーニーズをベースにした新機能を導入することを発表した。Flowでは、特に、大規模で複雑なコードベースで高速かつ適切なタイプチェックを提供することに注力している。Flowのビジョンは、TypeScriptのビジョンとは対照的だ。TypeScriptは型のシンタックスを備えたJavaScriptである。
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Facebookがコンピュータビジョンモデル”Multiscale Vision Transformers”をオープンソースとして公開
Facebook AI Reserch(FAIR)は先頃、Transformerアーキテクチャに基づくコンピュータビジョン用ディープラーニングモデルであるMultiscale Vision Transformer(MViT)を、オープンソースとして公開した。MViTは、内部にいくつかの解像度低減(resolution-reduction)ステージを備えることにより、他のTransformerビジョンモデルをパフォーマンスで凌駕すると同時に、必要な計算能力の低減を実現しており、いくつかのベンチマークにおいては精度の最高値を更新している。
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FacebookがSuperpackでコード分析を活用してAndroidアプリを圧縮
最近、記事で、FacebookはAndroidアプリ圧縮の新しい手法のSuperpackについて説明している。これはコンパイラ分析にデータ圧縮を組み合わせたものだ。まだすべての人が利用できるわけではないが、Facebookはオープンソース化を望んでいる。
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ZippyDB：Facebookの強力な一貫性のあるKey-Valueストアのアーキテクチャ
Facebook Engineering recently published how it built its general-purpose key-value store, known as ZippyDB. ZippyDB is Facebook's biggest key-value store, which has been in production for more than six years. It offers flexibility to applications in terms of tunable durability, consistency, availability, and latency guarantees.
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モバイル、科学計算、分散トレーニングを強化したPyTorch 1.9がリリース
Facebookがオープンソースで提供するディープラーニングフレームワークのPyTorchが、バージョン1.9のリリースを発表した。科学計算やモバイルのサポート、分散トレーニングなどが強化されている。全体として、新リリースには、1.8リリース以降の3,400以上のコミットが含まれている。
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FacebookがBlenderBot 2.0チャットボットをオープンソース化
Facebook AI Research（FAIR）はBlenderBot 2.0をオープンソース化した。これはAIチャットボットで、長期に記憶を保持し、補足的な会話コンテキストのためにインターネットを検索する。人による評価で、新しいモデルは、以前の最先端のチャットボットであるバージョン1.0を上回り、以前と同じ会話を使った場合に55％改善した。
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WhatsApp、セキュアなマルチデバイス通信のためにSignalプロトコルを採用
WhatsAppは、暗号化によってエンドツーエンドのセキュリティを確保しながら真のマルチデバイスメッセージ同期を可能にする、まったく新しいアーキテクチャをテスト中である。この目的のために同社は、Signalプロトコルを採用している。
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FacebookがTransformer AIをスケールアップするExpire-Spanをオープンソース公開
Facebook AI Research(FAIR)は、入力中の記憶すべきアイテムを学習することによって、AIのメモリおよび計算能力に関する要件を低減するディープラーニング技術のExpire-Spanを、オープンソースとして公開した。FAIRによれば、Expire-Spanを併用したTransformerは、数万アイテムのシーケンスにまでスケールアップ可能であると同時に、パフォーマンス面においても従来のモデルよりも向上している。
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レジリエントな企業がより多くのインシデントを求める理由
John Egan氏によると、インシデント管理プロセスは単なるインシデントへの対応だけではない。根本原因を報告して、社内プロセスと業界全体のプラクティスを更新するサイクルなのだ。インシデント報告のバリアを低くし、非難を伴わない事後分析を使った効果的なインシデントレビュー会議を実施して、分析結果をすべての人に公開すべきだ、というのが氏のアドバイスである。
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Facebookの圧縮アルゴリズムZstandard 1.5におけるパフォーマンス向上
FaceBookは6年ほど前、Zlibを速度と効率の両面で凌駕することを目指したZstandardを、オープンソースとして公開した。Zstandard 1.5では、一般的な圧縮レベルにおける圧縮速度と、高い圧縮レベルにおける圧縮率を共に改善すると同時に、解凍速度の向上も実現している。