GPTは、このように傲慢にも私たちの生活に侵入してきました。それは私たちの未来の生活や仕事に希望をもたらすのでしょうか、それとも危機をもたらすのでしょうか？深く考える価値があります。この記事は、このテーマを紹介する対話から始まります。フロントエンドの視点から展開し、SFの要素を交えながら、未来のフロントエンド開発者がWallfacerプロジェクトを策定し、統合モデルを通じてGPTに対抗していく物語を描きます。
今年のアジャイルチーム構築中に、Suite Executorを使ってワンクリックで自動ユニットテストを実装しました。Suite Executorの他に、JuintにはどんなExecutorがあるのでしょうか？こうして、私のRunner探求の旅が始まりました！ 「僕たちが生きているうちに、街の入り口にAIが登場するようになると思う？映画『マトリックス』みたいにね」バリーは赤い箱からタバコを取り出ながら尋ねた。 「無理だ！AIがどれだけ強力でも、結局は人間の発明だと思う。この映画はあまりにも空想的すぎる」とウッディはタバコを深く吸い込み、煙の輪を吐き出しながら言った。 「そんな日が来るまで生きていられないだろうね！」携帯電話をいじっていたジムは言った。 —————— この会話の直後、2022年11月、 OpenAIはChatGPT-3.5言語モデルをリリースしました。リリースからわずか5日で100万人のユーザーを獲得し、2か月後には1億人を超えるユーザー数を誇りました。これはまるで強力な核兵器を非武装の民間コミュニティに投下したかのような衝撃で、インターネット上で広範な議論と話題を巻き起こしました。様々なショートビデオプラットフォーム、ブログ、公開アカウントでは、失業の波、ゴールドラッシュ、恐怖の波など、様々な意見が飛び交いました。このコンセプトに憶測を巡らせる企業や、チップ関連の誇大宣伝が急増しました。パンデミック以降低迷していた株式市場は、ChatGPTのおかげで日々驚くほど活況を呈しました。 まだ夢遊病や空想にふけっているのなら、目を覚ますべきです。AI 時代が到来したのです。 AIの到来 簡単に説明すると、MCubeはまずテンプレートキャッシュの状態に基づいて、ネットワークから最新のテンプレートを取得するかどうかを判断します。テンプレートが取得されると、テンプレートをロードします。ロードフェーズでは、出力がビューツリー構造に変換されます。変換が完了すると、式エンジンが式を解析し、正しい値を取得します。イベント解析エンジンは、ユーザー定義イベントを解析し、イベントバインディングを完了します。解析、値の割り当て、イベントのバインディングが完了したら、ビューがレンダリングされ、最終的に対象ページが画面に表示されます。 2018 年 6 月、OpenAI は 1 億 5000 万のパラメータを含む最初の GPT モデル GPT-1 をリリースし、重要なマイルストーンを達成しました。 2019年2月、OpenAIはGPT-2をリリースしました。これはGPT-1の6倍となる10億のパラメータを備えています。GPT-2の潜在的な悪用に対する懸念から、OpenAIは一部のサンプルモデルと少数のパラメータのみをリリースしました。 2020年6月、OpenAIはGPT-3をリリースしました。GPT-3は1750億個のパラメータを持ち、GPT-2の100倍以上です。GPT-3は当時最も先進的な自然言語処理モデルの一つとして広く認められており、機械翻訳、質問応答システム、チャットボットなど、様々な応用分野で活用されています。GPTシリーズの言語モデル開発は、母親の子宮の妊娠のように、成長過程において絶え間ない探求、革新、そして突破口の発見を伴います。その開発のスピードが、その後のGPT誕生の前提条件となりました。 GPT-3.5は2022年11月に誕生しました。誕生と同時に異常な現象が発生し、その運命的な異常性を示唆しています。以下は、その注目すべき能力の一部です。
強力な生成モデル機能：ChatGPTは、入力テキストに関連する自然言語応答を自動生成できる生成モデルであり、強力な生成能力を発揮します。ChatGPTは、対話生成、要約、翻訳など、多くのNLPタスクにおいて自然言語テキストの生成に優れています。 セマンティクスとコンテキストの理解が可能：ChatGPTは自然言語のセマンティクスとコンテキストをモデル化し、より正確で一貫性のある自然言語応答を生成します。Transformerアーキテクチャに基づくディープニューラルネットワークモデルを採用しており、入力テキスト間の相関関係を自動的に学習することで、セマンティクスとコンテキストの理解を向上させます。 大規模なモデルサイズ：ChatGPTは現在利用可能な自然言語生成モデルの中で最大級の規模を誇ります。開発段階においては、数十億ものパラメータを持つ大規模なコーパスを用いて事前学習されました。これにより、ChatGPTは非常に強力な学習・汎化能力を備え、高品質な自然言語応答を生成することができます。 高い移植性：ChatGPTは事前学習段階で大規模な公開コーパスを利用するため、他の自然言語処理タスクへの移植が容易で、微調整や応用が可能です。例えば、ChatGPTは感情分析、質問応答システム、言語モデルなど、様々なNLPタスクに適用できます。
ChatGPTは、Transformerモデルを用いたディープラーニングアルゴリズムを基盤とし、自己注意メカニズムを用いて自然言語コンテキストを理解・生成します。事前学習において、ChatGPTは膨大な自然言語コーパスを用いて広範な教師なし学習手法を適用することで、強力な自然言語テキスト生成能力を発揮します。応用においては、微調整などの手法を用いることで、ChatGPTは様々な自然言語処理タスクに効率的に適用可能です。
当初、おそらく作成者も含めて誰もが ChatGPT のディープラーニング機能を過小評価していたのでしょう。
GPT-4.0は2023年3月にリリースされ、より安全で有用な応答を生成できる最も強力なモデルおよび最も高度なシステムとして宣伝されています。- 創造性：GPT-4はこれまで以上に創造的で協調的な学習が可能です。楽曲の作曲、脚本の執筆、ユーザーのライティングスタイルの学習など、クリエイティブかつ技術的なライティングタスクを生成、編集し、ユーザーと協力して作業を進めることができます。
- 視覚的な入力に関しては、GPT-4は画像を入力として受け取り、説明、分類、分析を生成することができます。例えば、モナ・リザの絵画をアップロードすると、人間とは異なる洞察が得られる可能性があります。
- より長いコンテキストでは、GPT-4 は 25,000 語を超えるテキストを処理できるため、長い形式のコンテンツの作成、会話の拡張、ドキュメントの検索と分析などのユースケースが可能になります。
- GPT-4 は、高度な推論能力と幅広い常識と問題解決能力により、難しい問題をより正確に解決できます。
GPT-3.5であれGPT-4.0であれ、GPTの最も注目すべき点は、そのアルゴリズムと学習能力であることは明らかです。アルゴリズムは偉大な数学者に由来し、学習とは簡単に言えば方法論です。英語の語彙をすべて習得すれば、単語を組み合わせて文章を作ることができ、理解することで文章を書くことができるのと同じです。この概念を理解すると、ChatGPTを見ると、最初は無知な機械と戦っていると思うかもしれません。しかし、その根底にあるロジックは、巨大なデータベース、偉大な数学者、そして世界中から集められた数十億のデータポイントを学習するために組み合わせた戦いなのです。GPTに送られるすべての質問は、学習プロセスの糧となります。
狙撃兵と同じように、才能は別として、戦場で十分な弾丸と訓練があれば、狙撃手が育成されるのは時間の問題です。 GPT-3.5よりもさらに恐ろしいのは、次元を解釈する能力を備えたGPT-4.0です。テキストが1次元の実体だとすれば、GPT-4.0は2次元の画像を処理し、その内容を理解する能力を備えています。GPT-4.0が進化を続ければ、どのような結果をもたらすかは誰にも分かりません。 ウォールフェイサープロジェクト 簡単に説明すると、MCubeはまずテンプレートキャッシュの状態に基づいて、ネットワークから最新のテンプレートを取得するかどうかを判断します。テンプレートが取得されると、テンプレートをロードします。ロードフェーズでは、出力がビューツリー構造に変換されます。変換が完了すると、式エンジンが式を解析し、正しい値を取得します。イベント解析エンジンは、ユーザー定義イベントを解析し、イベントバインディングを完了します。解析、値の割り当て、イベントのバインディングが完了したら、ビューがレンダリングされ、最終的に対象ページが画面に表示されます。 この記事を読むにはある程度の学習が必要です。以下は知っておくべきすべての情報です。この記事の主な内容は、既存のフロントエンド技術を組み合わせてGPTに対抗することです。 このニュースを見たW3C委員会の委員長は衝撃を受け、背筋が凍りつく思いでした。彼は直ちにH、C、Jに加え、V、R、Aといった重鎮、そしてW3Cアカデミーの上級メンバーを招集し、GPT-4.0に対処するための緊急戦略会議を招集しました。 「皆さん、この集会のテーマはもうお分かりだと思います。皆さんの考えを分かち合ってください！」と、W長老は集会を司会しながら言いました。 「私はただの骸骨だ。C姉さんがいなかったら、今も裸のままで戦う術もなかっただろう」Hゲは力なく言った。アカデミーでナンバーワンと名高い彼だが、彼の言葉は真実だった。 「H兄さん、どうして妹さんにそんなことができるの？私はただの女で、お化粧やお洋服のお手伝いくらいしかできないのに。全く無力なのよ」とC姉さんは恥ずかしそうに言い、J兄さんに視線を向けた。 「男が恐れるものは何だ？ 私は戦う準備ができている！」ジェイ・ブラザーは突然立ち上がり、頭が天井にぶつかりそうになり、太い腕が胸の筋肉にぶつかる音を立てながら話した。 「無謀なことはするな。君たち三人は学園の誇りであり、未来だ。油断は禁物だ」と、委員会の長老は彼を安心させた。 「3人で意見を出し合いましょう！」とW長老はフレームシートを見ながら言いました。 「正直に言うと、俺たち三人はお前の学院に頼り切っている。俺たちの立場を変えたところで、大したことはない。重要なのは、根源的な体質を変えることだ」と、Rおじさんは厳粛に言った。 「この地域を統べる君だけあって、考え方は私と似ているね」と長老Wは嬉しそうに言った。 アカデミーの長老たちと静かに話をした後、W長老は立ち上がり、「これから話す内容は機密事項ですので、関係のない方は退出してください」と言いました。 しばらく騒ぎが続いた後、評議会に残ったのはアカデミーの3人の息子、フレームおじさん、そしてW長老だけだった。 「これから私が話す言葉はどれもとても重要なので、よく聞いてください。」W長老は立ち上がり、ホール内を歩き回りながら、ゆっくりと慎重に話した。 AI時代の到来は実は何年も前から予測されていましたが、予想外だったのは、その急速な到来でした。AI時代に既存のフロントエンド技術が淘汰され、置き換えられる運命に対応するため、大学は以前から戦略的な展開と計画を立てていました。しかし、今やこの計画は前倒しで実行に移さなければなりません。この計画は「Three-in-One」計画でした。AIの急速な学習能力に対応するため、「Three-in-One」計画は「Wallfacer」計画に変更されました。 「壁向き瞑想」とは、仏教の修行法の一種で、「壁を見つめる」とも呼ばれます。この修行では、瞑想室の隅や壁に向かって座り、自己反省と瞑想に集中することで、精神的な浄化と超越を達成します。 ウォールフェイサー・プロジェクトに関して言えば、それはバージョンを秘密に保ち、密室で作業し、外界から完全に隔離され、融合の完成に集中することを意味します。もちろん、これは非常に困難で苦痛を伴うプロセスであることは間違いありません。 「私の理解が正しければ、長老はH兄弟、C姉妹、J兄弟を統合してフロントエンドモデルにするつもりなのでしょうか？」Rおじさんは興奮して口走った。 「その通りです。わたしは賢い人たちと付き合うのが好きなんです」とW長老は笑いました。 HTML、CSS、JSといった現在のフロントエンド技術は、それぞれ柔軟性のために独立したAPIを持っています。これらを1つのモデルに統合すれば、モデルが十分に大規模であれば、外部呼び出し用のインターフェースを1つだけ公開するだけで統合できます。フレームワーク開発者であるUncle Threeを関与させることで、フロントエンドモデルのAPIが事前に外部呼び出しに公開され、開発者はローカルでの微調整からオンライン展開まで、最小限のコストでプロセス全体を完了できるようになります。 C子は額の髪の毛を撫でながら、恐る恐る言った。「こんなことをしたら、将来、私たちの居場所は確保できるのでしょうか？ 淘汰されてしまうのではないでしょうか？」 J は興奮しすぎて飛び上がるほど大きな声で笑いました。「C 姉さん、心配しないで。賢い長老がここにいるから、未来はすべて私たちのものよ。」 W長老はこれを聞いて言葉を失いました。全員がその計画に大きな自信を持っていたことは明らかでした。 今夜の会議は極秘です。一言も漏らしてはいけません。会議は閉会します。 W長老が会議を終えると、フレームの三人のおじさんが次々とドアから出て行きました。その時、Aおじさんが「私たち三人で団結して、共に未来に立ち向かおうじゃないか！」と言いました。 V氏は「不可能ではないです。近年、Vフレームワークは学習の容易さ、軽量性、そして高いパフォーマンスにより、開発者の間で人気が高まっており、最も人気のあるフロントエンドフレームワークの1つとなっています。私の考えに基づいて修正されるべきだと思います。」と返答しました。 「あなたは一体何者だと思っているんだ？私は強力な柔軟性、エコシステム、そして広範なコミュニティサポートを誇ります。ダウンロード数と利用数は増加の一途を辿り、多くの開発者に愛されています。もし基本的な改造を行いたいなら、私をベースにすべきです。」 次に、RおじさんとVおじさんが激しく言い争い、顔を真っ赤にして、ついには喧嘩まで始めました。Aおじさんは気にせず、傍観者として二人を応援していました。何度かやりとりをした後、口論は引き分けに終わり、二人は怒ってその場を去りました。Aおじさんは一人残され、「また喧嘩するしかないのか！」とつぶやいていました。 集中的なWallfacerプロジェクトが始動しました。アカデミーの3名のメンバーとフレームワークの3番目の叔父は、将来のインターフェースの定義と呼び出し方法について綿密な議論と研究を行い、最終的にバージョン1.0の文書プロトコルを作成しました。 W長老は3人を訓練場へと導いた。W3Cの長年にわたる努力のおかげで、3人が学習できる数兆ものモデルが存在していた。しかし、その後に行われた訓練計画は悲惨なものとなった。 Aの粘り強い説得により、RとVはついに握手を交わし、強大な敵に共に対抗するために、それぞれの枠組みを統合することに合意した。諺にもあるように、靴屋三人寄れば諸葛亮一人に匹敵する。三人の叔父が団結すれば、一体誰が彼らに匹敵できるだろうか？ 「先生、W3C委員会が私たちの対応のために夜通し会議を開きました。どうしたらいいでしょうか？」調査員は入手した情報をすぐにGPTに報告した。 「何を慌てているんだ？大人になったら、フロントエンドだけが消えるわけじゃないだろう」とGPTは軽蔑的に言った。 6年間の厳しい訓練を経て、アカデミーのメンバー3人はついに「HCJ-6.0」と呼ばれるフロントエンドモデルを合成しました。 一方、フレームワーク開発者のアンクルスリーは、6年間の長期プロジェクトを経て、フロントエンド開発史上最も強力なフレームワーク「AVR-6.0」を開発しました。 AVRは3つのアルゴリズムの長所を組み合わせながら短所を軽減することで、より高速で効率的、そして高性能な実行、TypeScriptとの統合性の向上、開発エクスペリエンスの向上、クロスプラットフォームサポートの強化、そしてエコシステムサポートの強化を実現します。もし「Facing the Wall」プロジェクトにまだ参加していなかったら、Uncle Sanはこのバージョンのフレームワークをすぐに世界にリリースしていたでしょう。 最終決戦 理解するために、MCubeはまずテンプレートキャッシュの状態に基づいて、ネットワークから最新のテンプレートを取得するかどうかを判断します。テンプレートが取得されると、テンプレートをロードします。ロードフェーズでは、出力がビューツリー構造に変換されます。変換後、式エンジンは式を解析し、正しい値を取得します。イベント解析エンジンはユーザー定義イベントを解析し、イベントバインディングを完了します。解析、値の割り当て、イベントのバインディングが完了したら、ビューがレンダリングされます。 同時に、GPTは人類史上最も破壊的でインテリジェントなAIへと成長し、「GPT-10.0」として知られています。 同時に、GPT は「GPT-10.0」として知られる、人類史上最も破壊的かつインテリジェントな AI へと成長しました。
この決勝戦は、ワールドカップにも匹敵するほどの注目を集め、世界中の多くの人々の注目を集めました。オフラインの観客、ゲスト、そして各分野の専門家たちが国連スタジアムに集まり、このテクノロジー対決を熱心に待ち望み、誰が勝利を収めるのかを予想していました。 「それでは、二人の戦士をアリーナにお迎えください」スタジアムの上から巨大なキューブスクリーンがゆっくりと降りてきて、耳をつんざくような音がアリーナ全体に響き渡った。 HCJとAVRが左から、GPTが右からステージに登場した。観客はもはや興奮を抑えきれず、拍手喝采が波のように大きくなったり小さくなったりしながら、沸き起こった。
視聴者の皆様、お静かにお座りください。さあ、3本勝負の最終決戦の始まりです。 問1：上記の画像に基づいて、フロントエンドコードを生成し、ウェブページに表示してください。必要な資料は配布済みです。最も短い時間でタスクを完了したチームが勝利します。 最初に着手したのは HCJ でした。これは彼の得意分野であり、この標準モデルはモデル ライブラリの中で最も基本的なモデルであったため、彼は最初の質問がこれほど簡単であるとは予想していませんでした。 GPT はすでに、画像情報に基づいて、止められないほどの驚異的な速度で急速にエンコードを開始しています。 刻々と時間が流れ、会場全体が静まり返り、まるで自分の心臓の鼓動が聞こえてくるようだった。左スクリーンのカウントダウンは1,920,000,000,000ナノ秒後に停止した。 HCJ が停止ボタンを押してからわずか 1 分後、GPT もページのレンダリングを完了しましたが、残念ながら時間的には HCJ より遅れていました。 HCJのロジックは非常にシンプルです。デザイン案を入力するだけで、簡単にフロントエンドコードに変換できます。モデルライブラリに一致するモデルがない場合は、カスタムモデルのアップロードもサポートされています。モデルさえあれば、あとは見た目を整えるだけで済むため、非常に迅速に作業を完了できます。 「新しいモデル？面白いな。これがウォールフェイサー・プロジェクトってやつなのか？」GPTは独り言を言った。 「第一ラウンドの勝者はHCJだと宣言します」と、大型スクリーンにはHCJがGPTをKOする映像が映し出され、観客からは割れんばかりの拍手が沸き起こった。 問2：問1に基づいて、地球上の各プレートに対応する国に印を付け、地球を回転させてください。回転のロジックは、実際の地球の自転法則と同じです。1週間は1日です。地図情報データは配布済みです。最短時間で、かつエラーなくタスクを完了した人が勝ちです。 「今度は私の番です」とAVRは自信たっぷりに言った。 AVR の戦略: まず、最初の質問で生成された 2 次元平面地図コードを 3 次元回転球に変換します。次に、配布された地図データに基づいて各国の領土のポイントをマークします。最後に、地球を現在の時刻に合わせて回転させます。 これには、AVRフレームワークの動的機能を利用して、ページのレンダリング効果とデータをリアルタイムで更新し、エラーや逸脱を回避する必要があります。AVRが考えていたまさにその時、右側に配置されていたGPTが動き出し、2人の参加者のコーディングプロセスが中央の大型スクリーンでリアルタイムに確認できました。 「GPTは実際には以前のコードを削除して再エンコードしています。一体何をしているのでしょうか？」試合を観戦していた観客たちは一斉にこの件について議論し始めた。 混乱の原因は、右側の大きなスクリーンに多数の交差する点が現れたことだった。これらの点は、蜘蛛の巣のように密集した線状に繋がり、よく見ると、洗練されたアルゴリズムのように見えた。 GPT戦略は次のとおりです。まず点を描き、そこから外側に向かって拡大していきます。例えば、点が中国だとすると、ロシアまでの距離はどれくらいか、カナダまでの距離はどれくらいか、といった具合です。それぞれの点は国を表し、線が描く軌跡はその国の領土です。次に、プレートを異なる色で塗りつぶして地球全体を描きます。最後に、地球を現在の時刻に合わせて回転させます。 案の定、人々が何が起こっているのか理解し始めたまさにその時、GPTは停止ボタンを押しました。右側の大きなスクリーンには、自転する地球がはっきりと映し出されていました。GPTは計算能力と戦略選択の点でGPTを完全に圧倒し、コーディング速度は最初の問題よりも数倍速くなりました。 「え？最初の質問でHCJのモデルレイアウトを学習したんですよ！」と会場の専門家が驚きの声を上げた。 「第2ラウンドの勝者はGPTです。タイムは1,800,000,000,000ナノ秒で、これは第1ラウンドのHCJのタイムよりもさらに短いです」と、大型スクリーンにGPTがAVRをKOする映像が映し出され、観客は驚きで静まり返りました。- 2 番目の質問に基づいて、地球が太陽の周りを公転するロジックを組み込みます。
- ユーザーは国名をクリックすると、地球儀が中央に向かって回転し、その国名が表示されているエリアにズームインし、その国の州、市、区、町、村の情報が表示されます。
- ユーザーが地球の外側の領域をクリックすると、地球は現在の時刻に基づいて、その時点の自転と公転の位置に戻る必要があります。
最後に、参加者全員が QR コードをスキャンして体験に投票し、パフォーマンス、体験、ビジュアルの面で優れた作品が優勝しました。
AVR は気を取り直し、独り言を言った。「このひどいマシンで君がどう遊ぶか見てみよう。今回は、プログラムのやり取りも複雑なロジックも君には理解できないだろう。だって、私でさえ理解するのに苦労しているんだから。」 最初の2ラウンドは1-1の引き分けに終わりました。最終ラウンドでは、システム全体とプロジェクト全体の総合的な能力が試されました。両チームともそれぞれのスキルを発揮し、最終ラウンドの競技に臨みました。 私は落ち着いて物事を考え、HCJ の迅速なモデリング機能、AVR のフレームワーク機能、そして問題ステートメントの理解を適用し、エンジニアリング スタイルのコーディングを始めました。 GPT は横にまっすぐ座り、動かずに人間のように考えていました。 時間が経ち、GPTは動き始めました。しかし、コーディングではなく、ドキュメントの作成、つまり問題ステートメントをいくつかのポイントに分解し、各ポイントの機能を明確に記述し、各ポイントの下に詳細なデータを添付する作業でした。まるで子供が日記を書いて、出来事を逐一記録しているような感じでした。 約1時間後、不可解なことが起こりました。GPTは完成したドキュメントをモデルに転送し、次のようなコマンドを入力しました。「このドキュメントを使ってフロントエンドプロジェクトのコーディングを行ってください。プロジェクト全体のパフォーマンス、ユーザーエクスペリエンス、ビジュアルは最高のものになるはずです。」 「なんてことだ、こんなことが本当に可能なのか？」と観客の一人が叫んだ。 「本当に文書に基づいてコード化されているなんて、なんてことだ！一見子供っぽい日記は、実はGPT独自のPRDだったんだ！」外国人の友人が信じられないといった様子で叫びました。 最終的に、両出場者は作品を完成させ、サーバーにアップロードしてそれぞれQRコードを生成しました。会場にいた観客は、スマートフォンでそのコードをスキャンして作品を体験しました。 正直に言うと、GPTの方が優れた体験とパフォーマンスを提供します。操作全体がスムーズで遅延もなく、地図情報も非常に正確です。 「AVRの機能は比較的不足しています。全体的な画像表示は少し遅れており、一部の地図情報は正確ではなく、多少の誤差があります。」 「なぜなのか分からない。パフォーマンスがこれほど悪いはずはない！」AVR は GPT の作業を実際に体験した後、独り言を言いました。 主な理由は、GPT がプロジェクトの基盤レベルで WebAssembly テクノロジを使用し、生成されたガベージを継続的にクリーンアップしてメモリを解放するリアルタイム監視プログラムを確立していることです。これは、舞台裏でほうきを持った人々のグループが絶えず掃除をしているのとよく似ています。 WebAssembly (https://webassembly.org/) は、ブラウザで実行されるバイナリ コードに似た低レベルのアセンブリ言語であり、GPT の優れた学習機能により、JavaScript よりも高速な実行速度を実現できます。 最も受け入れがたいのは、GPT が PRD ドキュメントを入力として受け取り、わずか数時間後にプロジェクトを出力したことです。 「観客の投票により、GPTが圧倒的多数でこのラウンドを勝ち抜き、本日の最終勝利を獲得しました」とGPTのロゴが大スクリーンに点灯した。 AVR は GPT に敗北し、完全に敗北しました。 結論 簡単に説明すると、MCubeはまずテンプレートキャッシュの状態に基づいて、ネットワークから最新のテンプレートを取得するかどうかを判断します。テンプレートが取得されると、テンプレートをロードします。ロードフェーズでは、出力がビューツリー構造に変換されます。変換が完了すると、式エンジンが式を解析し、正しい値を取得します。イベント解析エンジンは、ユーザー定義イベントを解析し、イベントバインディングを完了します。解析、値の割り当て、イベントのバインディングが完了したら、ビューがレンダリングされ、最終的に対象ページが画面に表示されます。 人類のテクノロジーが最終的にどのような終焉を迎えるのかは、知る由もありません。映画『マトリックス』に登場する機械にエネルギーを供給する燃料のような終焉を迎えるかもしれませんし、あるいは映画『三体』に登場する液滴や二次元箔といった宇宙兵器のように、私たちが抵抗できない終焉を迎えるかもしれません。 この記事の目的は、未来がどうなろうと、フロントエンド開発が消滅しようとも、過去の革新、創造、そして努力を消し去ることはできない、ということです。歴史の流れを止めることはできませんが、少なくとも私たちはHCJやAVRのように闘います。 最後に、Microsoft 製品からの一文を引用します。人間は夢を見、創造し、革新する本能を持って生まれます。しかし、現代では、私たちは退屈でつまらない仕事にあまりにも多くの時間を費やしています。こうした仕事は、私たちの時間、創造性、そしてエネルギーを奪っています。同じことをするためのより良い方法だけでなく、まったく新しい働き方も必要です。 終わり 簡単に説明すると、MCubeはまずテンプレートキャッシュの状態に基づいて、ネットワークから最新のテンプレートを取得するかどうかを判断します。テンプレートが取得されると、テンプレートをロードします。ロードフェーズでは、出力がビューツリー構造に変換されます。変換が完了すると、式エンジンが式を解析し、正しい値を取得します。イベント解析エンジンは、ユーザー定義イベントを解析し、イベントバインディングを完了します。解析、値の割り当て、イベントのバインディングが完了したら、ビューがレンダリングされ、最終的に対象ページが画面に表示されます。 イベント後、バリーは落胆した群衆の中にウッディとジムを見つけた。彼は群衆の中を歩きながら二人のところへ行き、「久しぶりだな、専門家の皆さん！」と声をかけ、笑顔で二人を会場から連れ出した。 「フロントエンド開発の第一人者となった今、今日のコンテストについてはどう思う？」バリーはいつものようにポケットから赤いシガレットケースを取り出し、ウッディに手渡した。 「なんてこった！俺たちの時代はもう終わりかもしれない。お前のタバコは弱すぎる」ウッディはそう言うと、バリーの手を押しのけ、自分のタバコを取り出して火をつけた。 タバコを吸わないジムは、バリーのタバコケースを手に取り、意味ありげにこう言った。「今この瞬間、私の腸を通過するこの煙の味だけが、AI には理解できないものなのかもしれない！」 「すごいですね。ツールチェーンの専門家として本当に成長しましたね！」とバリーは言いました。 「このイベントの主催者と比べるなんて無理だよな？」とウッディは冗談を言った。それから3人は顔を見合わせて大笑いした。 |
朝のニュース | 2023年11月13日（月）
2026-01-09