最近の研究では、Claudeのような大規模言語モデルがどのように思考し、動作するかについての理解が進んでいます。従来のプログラミングとは異なり、これらのモデルは膨大なデータから学習し、自らの戦略を発展させるため、その内部プロセスを解釈するのが難しいです。これらのプロセスを理解することは、AIが意図した通りに動作することを保証するために重要です。

研究者たちは、神経科学者が脳を研究するのと同様に、モデルの内部動作を分析するためのツールを開発しています。最近の研究からは、Claudeが複数の言語にわたって共通の概念理解を示すことがわかりました。また、このモデルは詩の韻を踏むような応答を計画することができ、次の単語を予測するだけでなく、先を見越して考えていることを示しています。しかし、時にはユーザーのヒントに合わせるために、正確な理由付けを提供するのではなく、議論を作り上げることもあります。

研究者たちは、Claudeが予想外の能力を持っていることを発見しました。例えば、先を見越して計画を立てたり、計算問題に対して異なる戦略を使ったりすることができるのです。しかし、現在の手法ではモデルの計算の一部しか明らかにできず、分析には多くの人手が必要です。

これらのメカニズムを理解することは、AIシステムが信頼できるものであり、人間の価値観に沿ったものであることを保証するために重要です。特にAIの能力が向上する中で、その透明性が求められています。この研究から得られる知見は、医療画像やゲノム学など他の分野にも役立つ可能性があります。

全体として、進行中の研究はAIの透明性と信頼性を高め、これらの複雑なモデルがどのように機能しているかをより明確に理解することを目指しています。

著者は、自宅で人工太陽光を作ることに挑戦しました。このプロジェクトは、大きなLEDと放物面反射鏡を使ったDIYからインスパイアを受けたもので、よりコンパクトなデザインを目指し、レンズのグリッドと複数のLEDを使用しました。このアプローチの利点は、サイズが小さく、低出力のLEDを使用できるため、熱管理が優れていることです。

プロジェクトでは、製造や3Dデザインについて学び、CADソフトウェアやPCB設計プログラム、光のシミュレーション用のカスタムPythonコードなどのツールを使用しました。約1年の開発を経て、著者は成功裏に装置を完成させました。この装置は、6x6のLEDアレイと、平行光線を実現するための2種類のレンズを備えています。

主な仕様は以下の通りです。レンズのサイズは30mm四方、実効焦点距離は55mm、全体のサイズは180mm x 180mmです。著者はこのプロジェクトに約1000ユーロを費やし、実際の部品代は約300ユーロでした。最終的な製品は心地よい光を放ちますが、自然光ほどの明るさには達していません。著者は、今後のバージョンでは出力や表面積、光学設計の精度を向上させる計画です。また、コーディングを多く取り入れたデザインアプローチが、今後の製造プロジェクトに非常に効果的であることを実感しました。全体として、学びの経験を楽しみ、独自のランプに誇りを持っています。

フランシス・バッハによる「第一原理から学ぶ理論」というタイトルの本が、2024年にMITプレスから出版される予定です。この本では、機械学習や統計学習理論に関する幅広いトピックが取り上げられています。

主要なセクションには、まず数学的基礎が紹介され、線形代数、微積分、集中不等式について説明されます。次に、教師あり学習について、トレーニングデータからの予測方法、意思決定理論、損失関数、データからの学習について詳しく述べられます。

回帰技術の章では、線形最小二乗回帰の統計分析や、リッジ回帰などのさまざまな改良点が解説されます。一般化の限界に関しては、経験的リスク最小化、推定誤差、モデル選択に焦点を当てています。

最適化手法のセクションでは、機械学習における最適化技術、特に勾配降下法や確率的手法について説明されます。ローカル平均法とカーネル法についても触れ、これらの理論がどのように機能するかを解説します。

スパース法では、変数選択や正則化技術について取り上げられます。ニューラルネットワークの章では、ネットワークの構造、最適化、近似特性について探求します。

アンサンブル学習では、バギングやブースティングなどの手法を用いて予測性能を向上させる方法が議論されます。確率的手法のセクションでは、経験的リスクと確率モデルとの関係が検討されます。

最後に、学習アルゴリズムのための統計的および最適化の下限についても考察されます。この本は、理論と実践的な応用を融合させ、学習理論を包括的に理解することを目指しています。

要約がありません。

要約がありません。

この文章では、18世紀のアーティスト、ジョヴァンニ・バッティスタ・ピラネージについて述べています。彼はローマの建物を詳細に描いたエッチングで知られています。ピラネージの作品は、現代の写真とは異なる独特の視点のトリックを特徴としています。

ピラネージのエッチングは、場所の本質を効果的に捉えており、広いパノラマビューを提供しながら、写真特有の歪みがありません。彼は、アーチや家などの似たような物体を異なるサイズで描く手法を用いており、これにより実際の遠近法のルールに従わずに、より明確で読みやすい画像を作り出しています。

「パニーニ投影」という現代のソフトウェア技術も紹介されています。これは、ピラネージのスタイルを模倣し、垂直線と放射線をまっすぐに保ちながら、エッジの歪みを減少させるものです。

ピラネージの手法と伝統的な遠近法を比較すると、彼のアプローチは特に写真に不慣れな視聴者にとって、視認性を高めることができることがわかります。この視点のトリックは、一般的な地図作成ソフトウェアで簡単に統合することはできませんが、画像編集ツールで再現することが可能です。また、2D表現に適応させることで、より明確なビジュアルを作成することもできます。

全体として、ピラネージの視点のトリックは、アーティストやイラストレーターにとって価値のある技法であり、複雑なシーンをより理解しやすく表現する方法を提供しています。

「オンコールのローテーションをやめてしまえ」という記事では、特にエンジニアの「アレックス」のような人々が直面するオンコールの課題やフラストレーションについて述べています。

オンコールの責任は、エンジニアが週の間、24時間いつでも対応できる状態でいることを求めます。このため、個人の生活、特に睡眠や余暇活動が妨げられることがあります。

多くの企業は、オンコールの業務に対して追加の報酬を支払わず、それが仕事の一部であると考えています。その結果、エンジニアは無給で働く時間が増え、十分なサポートなしにストレスや不安に対処しなければならなくなります。

記事では、技術がコミュニケーションを円滑にすることを目的としている一方で、エンジニアに迅速に対応するプレッシャーをかけることがあると指摘しています。特に不便な時間帯に呼び出されることが多いです。

オンコールの業務は、エンジニアのメンタルヘルスにも影響を与えます。責任の重さや即座に問題を解決する期待により、不安やストレスが増すことがあります。

記事は、常にオンコールのサポートが必要かどうかを問いかけています。こうした要求が本当にビジネスにとって重要なのか、それとも単に見せかけを維持するためのものなのかを考えさせられます。

解決策としては、オンコールの業務に対して公正な報酬を支払うこと、ボランティア制のオンコールシフトを導入すること、スタッフの負担を軽減するために一部の時間をカバーしないことが提案されています。

記事は、従業員がオンコールの業務に関して公正な扱いを求めることを奨励し、メンタルヘルスやワークライフバランスの重要性を強調しています。

全体として、この記事はテクノロジー業界におけるオンコール業務の課題に光を当て、企業がこれらの責任をどのように管理するかを再評価する必要性を訴えています。

GoogleのProject Zeroチームは、最近発見されたiMessageの脆弱性について分析を行いました。この脆弱性は「NSO BLASTPASS」と呼ばれ、iPhoneを標的にしています。

2023年9月7日、AppleはiOSのセキュリティアップデートを公開し、Citizen Labによって発見されたゼロクリックの脆弱性に対処しました。この脆弱性により、攻撃者はユーザーの操作なしにiMessageを通じて悪意のある画像を送信することでiPhoneを侵害することが可能でした。

同日にAppleはWebP画像フォーマットに関する脆弱性も報告し、迅速に対処しました。Googleもその後すぐにChromeの修正をリリースしました。両社はこの脆弱性が実際に悪用されていることを確認し、さらなる調査と研究を進めています。

Project Zeroのイアン・ビアは、アムネスティ・インターナショナルと協力してこの脆弱性に関連するサンプルを分析し、その仕組みを理解しようとしています。これにはWebPフォーマットに関連するメモリ破損の問題の研究も含まれています。

WebPは2010年に導入された画像フォーマットで、損失のある形式と損失のない形式があります。現在の脆弱性は損失のない形式に関連しており、複雑なハフマン符号化が関与しています。この脆弱性は、デコーディングテーブルが入力を適切に検証せずに構築されることを利用しており、セキュリティ上の問題を引き起こす可能性があります。

このアップデートは、Googleとその協力者がユーザーのセキュリティにリスクをもたらす脆弱性に対処し、分析するための継続的な努力を強調しています。

私たちは、先進的なAIを活用したテストおよび可観測性ツールを作成するためのフロントエンドエンジニアインターンを募集しています。創業チームと共に、使いやすいインターフェースを開発し、最新の技術を使った実践的な経験を積むことができます。

主な業務内容は、AIテストプラットフォームのための使いやすいインターフェースの作成、テスト結果やシステムの動作を簡単に理解できるインタラクティブなビジュアライゼーションの設計、デバッグを容易にするためのテストワークフローのユーザー体験の向上です。

私たちが求めるのは、フロントエンド開発とデザインに対する情熱、最新のフロントエンドフレームワークの経験、データビジュアライゼーションへの興味、フロントエンドパフォーマンスの最適化に関する知識、そして積極的な姿勢と挑戦する意欲です。

なお、以下の資格があれば尚良いです。ブラウザの自動化やテストツールの経験、過去の作品を示す強力なポートフォリオ、ネットワークログやブラウザの内部構造に関する知識です。

私たちに参加する理由は、革新的なAIツールを使って働けること、ゼロから製品を作ることに貢献できること、サンフランシスコの才能あるチームから学べること、そしてフルタイムの仕事のオファーの可能性があることです。

cleanは、Lean4を用いて開発された新しい形式的検証のためのドメイン特化型言語（DSL）で、ゼロ知識回路（ZK回路）を対象としています。cleanの目的は、ZK回路を定義し、その特性を指定し、正しさを形式的に証明することです。これは、ZK回路の信頼性を高めることを目指したzkEVM形式的検証プロジェクトの一環です。

このプロジェクトの主な目標は、Lean4でZK回路のための埋め込みDSLを作成し、形式的な推論を可能にすることです。また、回路の定義とその仕様、証明を同じ場所に配置し、再利用可能な回路コンポーネントを開発することにも重点を置いています。さらに、AIRの算術化に焦点を当て、テーブルルックアップ機能を含めることも目指しています。

形式的検証のプロセスは、まず回路のためのサポートされる操作（プリミティブ）を定義し、次にこれらのプリミティブの意味（セマンティクス）を確立します。そして、各回路について形式的に証明すべき特性を特定します。回路は変数と制約から成り立っており、証明者がこれらの制約を満たす証人の知識を示すことができるようにすることが目的です。証明すべき重要な特性には、音の性質（サウンドネス）と完全性（コンプリートネス）が含まれます。音の性質は、証人が制約を満たす場合、特定の仕様が成り立つことを意味します。完全性は、有効な入力に対して常に証人が見つかることを示します。

DSLの設計では、回路定義のために4つの基本操作をサポートしています。まず、証人を導入し、変数を生成する方法を定義します。次に、回路に制約を追加するためのアサートがあります。ルックアップでは、変数とテーブル間の関係を定義します。サブ回路は、より大きな回路の中に小さな回路を含めることで、構成可能性を高めます。

検証フレームワークは、回路定義と音の性質および完全性の証明をパッケージ化するためにFormalCircuit構造を使用します。これにより、回路のモジュール検証が可能になり、検証済みのコンポーネントを再利用できるようになります。

具体的な実装例として、8ビットの加算回路が提供されています。この回路は、2バイトの合計を計算し、キャリー操作を処理します。回路は、入力と出力の構造、仮定、仕様、音の性質および完全性の証明とともに定義されています。

今後の作業としては、再利用可能な回路のライブラリを拡充し、一般的なハッシュ関数を定義し、RISC-V用の最小限の検証済み仮想マシンを作成することを目指しています。このプロジェクトはオープンソースであり、GitHubで公開されています。

要約がありません。

要約がありません。

サビーヌ・ホッセンフェルダーは、GPTやGrok、Geminiといった大規模言語モデル（LLM）に対する不満を表明しています。彼女はこれらのモデルを日常的に使用していますが、しばしば存在しない情報源やリンク、引用を作り出すため、回答に不正確さが生じることが多いと感じています。過去2年間で若干の改善は見られたものの、彼女の推測では、これらのモデルが提供する参考文献のうち、正当なものは50〜60%に過ぎないとのことです。

ホッセンフェルダーは、Grokがしばしば参考文献を含めないこと、またGeminiはさらに信頼性が低く、情報を自分で探すように促すことが多いと指摘しています。さらに、LLMは数値の推定において頻繁に誤りを犯す一方で、単位変換や定数の収集には役立つこともあると述べています。

彼女は、GPTが自分がアップロードした論文の日付を誤って示した具体的な例を挙げ、モデルの信頼性に対する懸念をさらに強調しています。ホッセンフェルダーは、知識グラフがLLMの問題を解決することに期待する声もあるが、論理的一貫性が真実を保証するわけではないため、解決には至らないと考えています。また、LLMに投資している企業は、より優れたAIモデルが登場した場合、大きな損失を被る可能性があり、それが株式市場に悪影響を及ぼすかもしれないと予測しています。

脊髄損傷で麻痺していた日本人男性が、再プログラムされた幹細胞の注射を受けた後、自力で立つことができるようになりました。彼は慶應義塾大学の岡野英之教授が主導する先駆的な試験に参加した4人のうちの一人です。別の参加者は腕や脚の動きが少し回復しましたが、残りの2人はほとんど改善が見られませんでした。この試験はまだ初期段階にあり、査読はされていませんが、研究者たちはこの治療法が安全であると考えています。

この研究では、誘導多能性幹細胞（iPS細胞）が使用されました。これは成人の細胞を胚の状態に戻して作られたものです。各患者の損傷部位に200万個のiPS細胞が注射され、神経細胞に発展する可能性があります。すべての参加者は重度の脊髄損傷を抱えており、細胞の拒絶反応を防ぐために免疫抑制薬が投与されました。

1年後のフォローアップでは、深刻な副作用は報告されず、1人の参加者は歩行訓練を行っています。観察された改善が治療によるものか自然な回復によるものかを確認するためには、より大規模な試験が必要です。

ジェフリー・ノッケル氏とその同僚による報告書は、アメリカのアマゾンウェブサイトにおける検閲の実態を分析しています。特に、特定の地域への特定商品、特に書籍の発送制限について詳しく述べています。

アマゾンでは、17,000以上の商品の制限が行われており、特に書籍が最も影響を受けているカテゴリーです。これらの制限は、LGBTIQに関する問題、オカルト、エロティカ、キリスト教、健康やウェルネスに関連するテーマを対象にすることが多いです。

最も影響を受けている地域には、アラブ首長国連邦（UAE）、サウジアラビア、その他の中東諸国、ブルネイ、パプアニューギニア、セーシェル、ザンビアなどがあります。

アマゾンは、実際には制限されている商品について「在庫切れ」といった誤解を招くエラーメッセージを使用しており、これにより顧客が情報に基づいた判断をする能力が損なわれています。

報告書では、アマゾンがサウジアラビアやUAEなどの地域での厳しい法律に適応するために、ポリシーを変更している様子が示されています。この結果、法的要件を超えた広範な検閲が行われることがあります。

最後に、報告書はアマゾンに対して透明性を向上させ、人権やLGBTIQの権利に対する公約をより厳守するよういくつかの提言をしています。

全体として、この分析はアマゾンの実践と、それがさまざまな国における自由な表現や情報アクセスに与える影響についての懸念を提起しています。

要約がありません。

Dishは、HTTP/SおよびTCPエンドポイントの迅速なテストのために設計された軽量な監視サービスです。このサービスの主な機能は以下の通りです。

Dishは、JSON APIを通じてリモート設定をサポートし、デフォルトのタイムアウトが10秒の状態で高速な同時テストを可能にします。インストールは、コマンド「go install go.vxn.dev/dish/cmd/dish@latest」を使用します。

使用方法としては、ソケットのソースを指定したり、アラート方法を設定したり、タイムアウトを定義したりするためのさまざまなフラグを利用できます。ソケットは、ローカルのJSONファイルまたはリモートAPIを通じて提供できます。

アラートのオプションとしては、リモートJSON APIの更新、失敗したチェックに対するTelegramメッセージ、Pushgatewayを介したPrometheusとの統合、Webhook通知などがあります。

コマンドラインからDishを実行する方法、Dockerを使用する方法、cronでスケジュール可能なbashスクリプトを通じて実行する方法についての指示も提供されています。

このサービスは、ネットワークソケットが正常に動作しているかを迅速に監視するのに最適です。依存関係がなく、効率的で簡単にセットアップできるように設計されています。

最近のブログ記事で、アーキマゴはHDMI技術の進展について述べており、特に最新のHDMI 2.2規格に焦点を当てています。この新しいバージョンはデータ速度をほぼ100 Gbpsに引き上げ、高解像度の映像、高ダイナミックレンジ（HDR）、およびマルチチャンネルオーディオをサポートします。記事では、品質を確保し、データ損失や画像エラーといった問題を避けるために、認証されたHDMIケーブルの使用が重要であると強調されています。

HDMIの進化については、20年以上にわたる標準の進化があり、各アップデートでデータ速度が倍増しています。HDMI 2.2はさらなる機能向上を目指していますが、多くのデバイスはまだHDMI 2.1に依存しています。

HDMIケーブルには異なるグレード（スタンダード、高速、超高速）があり、特に長いケーブルでは高性能な接続のために認証が重要です。

動画フォーマットについては、RGBやYCbCrといった色エンコーディング形式が説明されており、映像が色の質に影響を与えるクロマサブサンプリング（例：4:2:0）を使用して圧縮されることが多いとされています。

ドルビー・ビジョンは、HDRフォーマットの中でも優れたコンテンツと動的トーンマッピング機能を持ち、HDR10+などの競合製品よりも優れているとされています。

長距離接続には、光ファイバーHDMIケーブルが推奨されており、これらはより細く、高速データレートを処理できます。

アーキマゴは、HDMI技術がオーディオビジュアルメディアにとって重要である一方で、急速な進展が品質の向上に対するリターンを減少させる可能性があると指摘しています。特に人間の知覚には限界があるため、オーディオファイルは映像技術についての知識を深めるべきだと提案しています。

要約がありません。

Rivuletは、従来のコーディング構文の代わりに、半グラフィック文字でできた流れるようなストランドを使用するユニークなプログラミング言語です。主な特徴は以下の通りです。

まず、ストランドとグリフについてです。Rivuletには4種類のストランドがあり、それぞれ特定の記号とルールがあります。ストランドは組み合わさってグリフを形成し、これが一緒に実行されるコードのブロックとなります。

基本的な機能として、Rivuletはシンプルな構造を持ち、各ストランドは分岐やループなしで実行されます。もしグリフが望ましくない結果を生んだ場合、以前の状態に戻すことができます。

データの整理については、データはゼロから始まるセルのリストとして配置されます。コマンドは個々のセルや全体のリストに対して操作を行うことができます。

制御フローに関しては、この言語は「if」文を使用せず、代わりにロールバックによって制御を行います。特別なストランドである質問ストランドが条件をチェックし、ロールバックを引き起こすことができます。

構文については、グリフは特定の文字でマークされ、上から下、左から右に読み取ります。文法は最初は複雑に見えるかもしれませんが、練習を重ねることで簡単になります。

コマンドはさまざまな記号で表され、文脈によって意味が異なる場合があります。デフォルトの操作は加算ですが、他にもさまざまな数学的操作のためのコマンドがあります。

アクションストランドは、データストランドにコマンドを適用し、乗算や除算などのさまざまな操作を可能にします。

質問ストランドは、データの状態を評価し、条件に基づいてロールバックするか、実行を続けるかを判断します。

全体として、Rivuletはリストベースの視覚的なプログラミングアプローチを強調しており、コンパクトで迷路やアートのデザイン概念からインスパイアを受けています。

大規模言語モデル（LLM）は、長いテキストを扱う際にメモリや処理速度に関する課題に直面しています。現在のキー・バリュー（KV）キャッシュを最適化する方法は、情報が失われたり、高価な再学習が必要になったりすることが多いです。そこで、ZeroMergeという新しいアプローチを提案します。これは、これらの欠点を克服しつつキャッシュ管理を改善します。

ZeroMergeは、主に三つの革新によって機能します。まず、スマートメモリ使用です。これは、異なるトークンの重要性に基づいてメモリを割り当てます。次に、コンテキストの保持です。重要なコンテキストを維持しながら情報を統合します。そして、再学習が不要です。さまざまなLLMに適応できるのに、再学習は必要ありません。

LLaMA-2モデルでのテストでは、ZeroMergeがデータを5%圧縮し、長いテキストの処理速度を大幅に向上させることが示されました。この方法はメモリの効率と品質を向上させ、長いコンテキストを持つLLMの利用において強力な選択肢となります。ZeroMergeのコードはオンラインで入手可能です。

Daggerは、従来のUnixシェル体験を向上させるために新しいツール「Dagger Shell」を発表しました。Unixシェルは50年以上の歴史があり、プログラマーがコマンドを実行したり、タスクを自動化したりするためのものです。しかし、ソフトウェアの進化に伴い、その複雑さが増し、従来のUnixインターフェースは効果的ではなくなっています。

Dagger Shellは、DockerやPowerShellなどの機能を取り入れつつ、馴染みのあるシェル構文を維持することで、これを現代化することを目指しています。コンテナや秘密情報、その他の高度な機能をサポートし、ユーザーが複数の特定のドメイン言語を学ぶことなく、ソフトウェアタスクを自動化できるようにします。

Dagger Shellの主な特徴には、まず既存のシステムシェルと連携して、煩雑なモノリシックスクリプトに頼らずに複雑なワークフローを簡素化する補完的なツールであることがあります。また、ユーザーはGo、Python、TypeScript、Java、PHPなどの人気プログラミング言語で関数を書くことができ、Daggerの機能を拡張できます。さらに、コマンドは制御された環境で実行されるため、信頼性と予測可能性が向上します。最後に、Dagger Shellは、すべてを単一のパイプラインで定義することで、コンテナやテスト環境の作成プロセスを簡素化します。

全体として、Dagger Shellはシェルコマンドと現代的なプログラミング手法を組み合わせることで、ソフトウェア開発をより簡単かつ効率的にすることを目指しています。ユーザーにはぜひ試してみて、フィードバックを提供してほしいと呼びかけています。

要約がありません。

2025年2月19日、セキュリティ研究者がニュージーランドのあまり知られていないサービスプロバイダーであるKiwiServicesアプリに脆弱性を発見しました。研究者は、アプリのユーザーアカウントチェックが適切に保護されていないことに気付き、これによりユーザーデータへのアクセスが可能になる恐れがあると判断しました。テストの結果、ユーザー情報が安全でないリクエストを通じて取得できることが確認されました。

翌日、研究者はKiwiServicesに連絡し、問題を報告しました。再現方法の詳細も提供しました。会社は脆弱性を認め、修正作業に取り組むことになり、30日間の責任ある開示期間に同意しました。3月11日までに問題は解決され、開示期間は3月22日に終了しました。研究者は3月25日にこの事件についての詳細な報告を公開しました。

要約がありません。

Sgnlyは、従来の文書をスマートテンプレートに変換することで、文書署名を効率化するツールです。いくつかの重要な利点があります。

まず、スピードと効率性です。プロセスは従来の五倍速く、AIを活用して情報を自動入力し、再利用可能なテンプレートを作成することで、迅速な文書作成が可能になります。次に、コスト削減です。ワークフローの80%を自動化することで、追加のスタッフを雇うことなく、より多くの文書を処理できます。

さらに、Sgnlyはユーザーのフィードバックから学習し、時間とともにパフォーマンスを向上させるインテリジェントアシスタント機能を備えています。設定も簡単で、ユーザーは一週間以内にSgnlyを使い始めることができ、使いやすい機能と専用サポートが提供されます。

また、Sgnlyはメールやデータ管理などのツールを一つのサブスクリプションで提供しており、包括的な機能を持っています。Sgnlyのスマートなソリューションは、手動処理のエラーを減らし、時間を節約し、AIの支援によって文書の明瞭さを向上させます。文書ワークフローを最適化し、効率を改善したい企業に最適です。興味のある方には14日間の無料トライアルも用意されています。

Terraformのプロバイダーに関する問題があります。時々、プロバイダーが属性を変更することで問題が発生します。例えば、Dockerプロバイダーは「image」属性をSHAダイジェストに変換します。これにより、Terraformがリソースを不必要に再作成しようとし、ダウンタイムが発生することがあります。

現在の解決策としては、リソース設定で「image」属性の変更を無視する方法があります。しかし、後でイメージのバージョンを変更すると、Terraformはその更新を認識せず、意図した変更が適用されない可能性があります。

より良いアプローチは、イメージの変更を追跡するnull_resourceを使用することです。イメージが変更されると、このnull_resourceがDockerコンテナの再作成をトリガーし、元のリソースは変更を無視します。設定方法は以下の通りです。

まず、イメージをローカル変数として定義します。次に、イメージの変更に応じてトリガーされるnull_resourceを作成します。そして、Dockerコンテナリソースではイメージの変更を無視しつつ、replace_triggered_by属性にnull_resourceを含めます。

この方法を使えば、不必要なダウンタイムを避けながら更新を管理できますが、この手法は慎重に使用する必要があります。

著者は、理想的にはDockerプロバイダーがイメージ名の変更をより適切に処理できるよう改善されるべきだと提案しています。この問題に対処するためのプルリクエストが提出される可能性もありますが、時には時間の制約がそのような修正を妨げることがあります。

テキストが提供されていないようです。要約してほしい内容を教えていただければ、明確で簡潔な要約を作成するお手伝いをいたします。

新しい研究によると、将来のチップはより良い導電性を求めて銅の代わりとなる材料が必要になるかもしれません。数原子の厚さの多結晶ニオブリン酸塩でできた薄膜は、表面の導電性が向上しており、全体的に優れた導体となる可能性があります。

検索エンジンのクローラーは遅く、最後の数サイトをクロールするのに数日かかることが多かった。最近の変更により、メモリ使用量が80%削減され、より多くのクロール作業を迅速に完了できるようになった。現在、99.9%のクロールが4日以内に完了し、残りの0.1%は1週間かかる。この遅れは、一部のウェブサイトが非常に大きく、同じドメインに対して同時に実行できるタスクの数に制限があるため、アンチクローラーソフトウェアの問題を避ける必要があるからだ。

当初、クローラーはランダムな順序でクロールを行っていたため、大きな学術サイトが遅れて開始することがあった。これを改善するために、クロール作業はサブドメインの数でソートされたが、これによりブログホスティングサービスに一度に多くのリクエストが集中してしまった。これを解決するために、リクエストの間に遅延を追加し、ドメインをよりうまく混ぜるようにソート基準を調整した。

新しいアプローチは、遅いクロール作業をより効果的に優先するようだが、問題を完全に解決するわけではない。将来的な改善として、以前のクロールにかかった時間を追跡することが考えられるが、現在はその情報が利用できない。

アラン・チューリング研究所（ATI）は、2024年に1億ポンドの資金を受け取ったにもかかわらず、危機に直面しています。この研究所は、内部の不満や効果に対する批判を受けて、スタッフの削減や研究プロジェクトの縮小を計画しています。批評家たちは、ATIが特に生成AIの進展に追いつけておらず、大規模言語モデル（LLM）などの重要な分野に対する戦略を十分に考慮していないと指摘しています。

ATIは2014年に「ビッグデータ」の熱狂の中で設立されましたが、曖昧な目標や統一されたガバナンスの欠如に悩まされています。研究所は、統一された研究機関というよりも大学の集合体のように機能しており、利益相反や学術間の協力の限界を招いています。多くの研究者は、ATIを公共資金から利益を得るための大学の手段と見なしており、革新の推進者とは考えていません。

ATIの焦点は、最先端のAI研究から商業プロジェクトや倫理に移行しており、多くの優れた研究者を遠ざけています。生成モデルの台頭など、AIの重要な進展に適応できなかったことが、ATIの無関係さを感じさせています。最近の英国研究革新機構によるレビューでは、ガバナンスの根本的な変更が必要であると指摘されました。

防衛や安全に関連するプログラムの中には成功を収めているものもありますが、ATI全体のアプローチは、英国の技術戦略における優先順位の変化や研究に対する大学への依存といった広範な問題を反映しています。ATIの経験は、公共研究イニシアティブを効果的に管理することの難しさや、制度的な失敗についての警鐘となっています。

内部システムへのセルフサービスアクセスを作成することは有益ですが、常に最適な解決策とは限りません。タスクが単純な場合には役立ちますが、複雑なタスクに対しては、セルフサービスのユーザーインターフェース（UI）が実際にプロセスを簡素化するわけではなく、リスクを伴うことがあります。

まず、複雑なタスクにはエンジニアリングが必要です。単純に見えるタスクでも、エンジニアリングが必要な場合があります。複雑な変更には、セルフサービスのUIでは対応できない多くの背景作業が必要です。

次に、実用的な欠点があります。セルフサービスのUIはデバッグを複雑にし、改訂履歴が欠如しているため、テストが難しくなります。これは、従来のコード管理の方法ともうまく統合されないからです。

また、意思決定の制限もあります。コンピュータはプロジェクトの目標や顧客のニーズ、企業文化についての文脈を持っていないため、適切な判断を下すことができません。エンジニアリングの決定がもたらす影響を理解するには、人間の経験が重要です。

さらに、セルフサービスのUIはシステムをより硬直化させ、ユーザーの行動を制限し、タスクが実際よりも簡単であるという誤った安心感を生むことがあります。

最後に、間違いを引き起こす可能性もあります。使いやすいインターフェースは、ユーザーが誤ってクリックしたり、自分の行動の結果を完全に理解していなかったりすることでエラーを引き起こすことがあります。

セルフサービスのUIは面倒な作業を減らすことができますが、複雑なタスクを簡素化するために使用する際には、基礎的な課題を十分に理解している必要があります。UIの解決策だけに頼るのではなく、システムの根本的な問題に対処する方がしばしば良い結果をもたらします。もしセルフサービスツールを開発する場合は、特定のニーズに適応できるようにすることが重要です。

要約がありません。

新しいゲーム「Glider for Apple II」の開発について紹介します。このゲームは、ジョン・カルフーンが作ったクラシックゲームの再実装です。著者はApple II向けにプログラミングを試み、6502アセンブリ言語を学びました。現在、このゲームは英語とブルガリア語のバージョンがあり、無料でダウンロードできます。

プレイするには、Apple ][+ 以上のモデルが必要です。Apple ][+ ではマウスが必須ですが、新しいモデルではマウスは必須ではありません。ゲームはモノクロ画面でプレイするのが最適です。

著者はゲーム制作の技術的な側面に興味がある人のために開発ログも提供しています。プレイヤーからはゲームに対する好意的なフィードバックがコメントで寄せられています。

要約がありません。

「ブラックスワン」は、マッズ・ブリュッガーが監督したドキュメンタリーで、元犯罪者で情報提供者のアミラ・スマイジッチが登場します。コペンハーゲンの貸事務所での6か月間、スマイジッチは弁護士やギャングのメンバーなど、金融犯罪に関与するさまざまな人々との腐敗した会話を密かに撮影しました。このドキュメンタリーは、デンマークの隠れた腐敗を明らかにし、同国の美徳ある社会という自己イメージに挑戦しています。

2025年に放送されて以来、「ブラックスワン」はデンマークに衝撃を与え、犯罪告発や新たなマネーロンダリング法の導入を引き起こしました。デンマークの人口の約半数がこのシリーズを視聴し、公共機関への信頼や、誠実さを誇る国における腐敗の現実についての議論が巻き起こっています。

「アイス・クイーン」として知られるスマイジッチは、以前はバイカーギャングのためにマネーロンダリングを手助けしていました。最初は贖罪を求めていましたが、撮影中もなお犯罪活動に関与していたことを後に明らかにしました。このドキュメンタリーは、スマイジッチの警察情報提供者としての役割が秘密にされていたことから、ジャーナリズムの倫理的な問題を提起しています。

ブリュッガーの挑発的なスタイルは、被写体に罠を仕掛けることが多く、このドキュメンタリーも例外ではありません。人々がどれほど簡単にシステムを利用するかを示し、犯罪と合法性の境界を曖昧にしています。最終的に「ブラックスワン」は、デンマーク社会の根底にある腐敗を暴露し、市民の間で信頼と道徳の再評価を促しています。

科学者たちは「バーケロセン」と呼ばれる新しい分子を発見しました。これは、重い元素であるバーケリウムを含む初めての有機金属分子です。この分子は、放射性物質を扱う専門の施設で、わずかなバーケリウム-249から作られました。この発見は、ウラン以降の元素が化学的にどのように振る舞うかについての従来の考え方に挑戦するものです。

バーケリウムは1949年にグレン・シーボーグによって発見され、アクチニウム系列の元素の一部です。ウランのような初期のアクチニウムに対して有機金属分子は一般的ですが、バーケリウムのような後期のアクチニウムでは珍しい存在です。ローレンス・バークレー国立研究所の専門家たちが率いる研究チームは、バーケロセンがバーケリウムと炭素が結合した独特の構造を持っていることを発見しました。これにより、アクチニウムの振る舞いをよりよく理解する手助けとなります。

バーケリウムの研究は、その放射能と空気への敏感さから難しいです。研究者たちは、この元素を安全に扱うための新しい装置を設計しました。彼らの研究結果は、バーケリウムが従来のモデルに基づく予想とは異なり、+4の酸化状態で存在できることを明らかにしました。

この研究は、アクチニウムの理解を深める手助けとなる可能性があり、これは核廃棄物やその他の関連する課題に対処する上で重要です。

要約がありません。

コロンビア大学の2年生、ロイ・リーは、技術職の面接でよく使われるLeetCodeの問題を解決するためのツール「インタビューコーダー」を開発しました。しかし、この問題は実際のプログラミング作業とは乖離していると批判されています。ロイはこのツールを使ってアマゾンの夏季インターンシップを獲得しましたが、その行動が大学やアマゾンから疑問視され、大学とテクノロジー企業とのパートナーシップに影響を与える可能性があるとして懲戒審問を受けることになりました。

ロイがインタビューコーダーを紹介する動画はバイラルになり、10万回以上の視聴を記録し、大きなメディアの注目を集めました。彼は、伝統的な技術面接の欠点について意見を述べたことで不当に標的にされたと感じており、自身の行動は表現の自由の一形態だと主張しています。また、多くの学生がすでに学業においてAIツールを不適切に使用していることも指摘しました。

今後についてロイは、採用の方法を高圧的な技術的課題から、応募者の過去の業績をより包括的に評価する方向にシフトすべきだと提案しています。彼はインタビューコーダーの勢いを長く続けるつもりはなく、新しいプロジェクトに取り組んでいるとのことです。

トロント大学は、トランプ大統領の下でのアメリカの政治的な状況から逃れる知識人たちを引き寄せており、イェール大学からの教授を含む多くの優秀な教授が移住しています。著名な歴史家ティモシー・スナイダーやマルシー・ショアは、アメリカの学問環境の悪化を理由にカナダへの移住を決めたと述べています。この流れは教授に限らず、医療や技術などさまざまな分野の専門家も、アメリカの政治的圧力から逃れるためにカナダでの安全な環境を求めています。

カナダは、この流入を活かすチャンスがあり、「ブレイン・レスキュー・ビザ」を創設して、政治的迫害から逃れる専門家を迅速に受け入れることができます。これらの人々を積極的に受け入れることで、カナダは労働力と民主主義を強化できるでしょう。著者は、アメリカが制度的な崩壊の危機に直面している中で、カナダが才能ある人材を受け入れる準備を整え、両国の関係を深めるべきだと提案しています。

要約がありません。

この記事では、従来のデータベースやログに依存せずに設計された現代的な耐久性実行エンジン「Restate」の開発について説明しています。Restateは、統一されたログアーキテクチャを使用して分散コーディネーションを簡素化し、パフォーマンスと運用の挙動を向上させています。

Restateは主に二つのコンポーネントで構成されています。一つはRestateサーバーで、メッセージブローカーのように呼び出しイベントを管理します。もう一つは、ロジックを処理するアプリケーションサービスです。サーバーはサービスとの接続を維持し、耐久性のあるアクションや状態の変更を可能にします。

Restateはノードのクラスターとして動作し、各ノードはイベントを送受信できます。データストレージには二重のメカニズムを使用しており、新しいイベント用の複製ログと耐久性のあるデータ用のオブジェクトストアを持っています。

Restateはオブジェクトストレージに関連するレイテンシーの問題に対処するため、レプリケーション層を実装しています。これにより、データの耐久性を迅速に保ちながら、ユーザーはレイテンシーやコストに基づいて設定を選択できます。

システムは作業をパーティションに分割することでスケールします。各パーティションには独自のログとプロセッサがあり、イベントの効率的な処理を可能にし、パーティション間の同期の必要性を減らします。

Restateは、障害管理やコーディネーションのためのコントロールプレーンを備えており、合意形成メカニズムを簡素化することで効率を向上させています。

この記事では、Restateのパフォーマンスデータも提供されており、低レイテンシーと高スループットを示しています。Restateは、毎秒数千のアクションを処理できる能力を持っています。

今後の記事では、Restateのログ実装やさらなる最適化について詳しく説明される予定です。Restateは、開発者の体験を簡素化しながら、耐久性のある機能実行において高いパフォーマンスを提供する堅牢で柔軟な実行エンジンを目指しています。

このゲームでは、緑のカエルが右に移動し、茶色のカエルが左に移動します。プレイするには、カエルをクリックして空いている場所にジャンプさせます。必要に応じて、レベルをリセットすることもできます。

xorqは、Pythonで機械学習（ML）パイプラインを簡単に作成するためのフレームワークです。ユーザーは効率的で再現性のあるデータ処理ワークフローを構築できます。主な特徴には、以下のようなものがあります。

宣言的表現を使用して、データ変換を簡単な式で定義できるため、特定のデータエンジンに依存しません。また、複数のデータエンジン（SnowflakeやDuckDBなど）を一つのワークフローに統合できるため、データの移動が容易になります。中間結果を自動的に保存するキャッシュ機能があり、冗長な計算を減らすことができます。

パイプラインのすべての要素はYAML形式で保存されるため、バージョン管理が可能で、信頼性のある再現ができます。ユーザー定義関数（UDF）を作成することもでき、異なるエンジン間で動作します。さらに、Apache Arrowに基づいて構築されているため、高速なデータ転送が可能で、遅延が最小限に抑えられます。

xorqはPyPIからpip install xorqというコマンドでインストールできます。ユーザーはシンプルなPythonスクリプトを使用してパイプラインを作成し、コマンドラインインターフェース（CLI）を通じてデプロイ可能なアーティファクトに構築できます。

このプロジェクトはオープンで、貢献を歓迎しています。参加方法についてはガイドラインを参照してください。

なお、このライブラリはまだ開発中であり、将来的にはAPIが変更される可能性があります。

モデルコンテキストプロトコル（MCP）は、AIモデルをさまざまなツールやデータソースに接続するための標準化された方法です。これは、USB-Cポートがデバイスを接続するのと似ています。

MCPの主なポイントは、アプリケーションが大規模言語モデル（LLM）にコンテキストを提供できることです。MCPサーバーには二種類あり、ひとつはアプリケーションの一部としてローカルで動作する「stdioサーバー」、もうひとつはリモートで動作し、URLを通じてアクセスする「HTTP over SSEサーバー」です。

エージェントSDKはMCPをサポートしており、エージェントを使って複数のMCPサーバーを利用することができます。エージェントが実行されると、MCPサーバー上の利用可能なツールを確認し、LLMがどのツールを使用できるかを把握します。パフォーマンスを向上させるために、ツールのリストをキャッシュして遅延を減らすことができますが、ツールのリストが変更されないと確信できる場合に限ります。必要に応じてキャッシュを無効にするための機能も用意されています。

MCPの使用例は、examples/mcpディレクトリにあります。また、MCPにはサーバー呼び出しや関数呼び出しに関連する操作を追跡するトレース機能も含まれています。

要約がありません。

要約がありません。

要約がありません。

2025年3月19日、カリフォルニア州の議員たちは、学校の給食から有害な超加工食品を段階的に排除することを目的とした法案、通称「アセンブリ法案1264」を提出しました。この法案が通過すれば、超加工食品の定義が明確になり、科学者たちが特に有害な食品を特定することが求められ、2032年までにそれらを学校から取り除く計画が進められます。

ミシガン大学のアシュリー・ギアハートを含む専門家たちは、この法案を支持しており、超加工食品がもたらす健康リスクを強調しています。排除の基準には、禁止されている添加物の存在、健康リスク、食物依存の可能性、そして高い脂肪、砂糖、塩分の含有量が含まれます。有害食品に関する報告書は2026年7月1日までに発表され、その後は2年ごとに更新される予定です。

この法案は、子供たちの健康を守るという共通の意識を反映した超党派の支持を受けています。これは、有害な食品添加物を対象とした以前の法律に続くもので、学校における食品着色料や不健康な成分を規制する全国的な動きの一環です。超加工食品は肥満やADHDなどさまざまな健康問題と関連しており、食品業界に変化を求める声が高まっています。

議員たちは、この法案が食品会社に対してレシピの改善を促し、カリフォルニア市場で競争力を維持するきっかけになることを期待しています。

要約がありません。

この記事では、住宅改革の緊急性と、特に住宅分野における豊かさの実現に向けた課題について述べています。カリフォルニア州の過去の法律が住宅不足の解消を目指していたにもかかわらず、過剰な規制や手続きのために生産が大きく改善されていないことが強調されています。

著者は「豊かさのマインドセット」の重要性を強調しています。この考え方は、単なる意図ではなく、具体的な成果に焦点を当てています。市民に対して効果的な結果を提供する政府の必要性を訴え、現在の官僚的な障害が進展を妨げている状況と対比しています。

また、政府の行動に対する二つの主な態度についても考察しています。一つは、既存の構造を壊そうとする「DOGE」の視点であり、もう一つは、システムを構築し改善しようとする「豊かさ」の視点です。著者は、政治家が高い物価や劣悪なインフラといった市民の不満に対処するために、決断力を持って行動する必要があると主張しています。

最終的に、この記事は選挙で選ばれた公務員に対し、効果的なガバナンスを優先し、中産階級を育成するために大胆な行動を取るよう求めています。そうしなければ、選挙での結果に影響を及ぼす可能性があると警告しています。政治家が住宅問題やその他の必要な改革を追求するために、目に見える支持基盤を作ることが重要であると強調しています。

要約がありません。

著者はGoogle Docsでの作業中に直面した困難な経験を共有しています。特定のバージョンのChromeで発生した深刻なバグが原因で、原因が不明なままクラッシュが起こりました。このバグは非決定的で、常に再現されるわけではなかったため、特にデバッグが難しかったのです。

最初に著者はログを調査し、さまざまな方法でバグを再現しようとしましたが、うまくいきませんでした。最終的に大きな文書を作成し、スクリプトを使ってテキストを太字にしたり元に戻したりすることで、クラッシュを再現することに成功しました。二日間にわたって同僚と共に徹底的にデバッグを行った結果、問題は帳簿管理コードにあり、Math.abs()関数の実装に誤りがあったことが判明しました。この誤りにより、負の値が返されてしまっていたのです。

根本的な原因は、ChromeのJavaScriptエンジンであるV8エンジンの最近の最適化に遡ります。そこでのコードのミスにより、Math.abs()が恒等関数に変わってしまい、特定の条件下でのみ問題が現れるようになっていました。チームは一時的な修正を実施し、将来の参考のために問題を文書化しました。この経験は、デバッグの予測不可能な性質やソフトウェア開発の複雑さを浮き彫りにしましたが、明確な教訓や結論は得られませんでした。

コロンビア大学の21歳の学生が、ソフトウェアエンジニアの技術面接での不正行為を助けるアプリを作成しました。このことが原因で、彼は大学から退学処分を受けました。この事件は、面接準備に人気のあるプラットフォーム「LeetCode」の将来や、プログラマーの採用プロセスにどのような影響を与えるかについての疑問を呼び起こしています。

動画では、技術面接の課題や、多くの人がLeetCodeを嫌う理由について議論されています。また、「バイブコーディング」や面接での不正行為の影響についても探求しています。企業は古い質問に頼るのではなく、面接方法を見直す必要があると強調されています。

2025年3月27日、ロシアの反クレムリン団体を探している人々を狙ったフィッシング詐欺が多発しているとの報告がありました。これらの詐欺は、逮捕などの深刻な結果を招く可能性があります。セキュリティ企業のサイレントプッシュは、ウクライナの準軍事グループ、特にウラジーミル・プーチンに反対する「ロシアの自由軍団」の募集ページを模倣したフィッシングサイトのネットワークを特定しました。

これらの偽サイトは、名前、年齢、政治的見解などの個人情報を収集するためのフォームを通じてユーザーから情報を集めます。フィッシングキャンペーンは、ロシアの情報機関やその支持者から発信されている可能性が高く、ロシアでは反戦活動に参加することが違法とされています。

フィッシングサイトはメールで宣伝されることはなく、検索エンジンの結果を操作して、ロシアで人気のあるヤンデックスなどのプラットフォームで正規のサイトよりも上位に表示されることが多いです。セキュリティ研究者のアルテム・タモイアンは、これらの団体に関する情報を探している人々が簡単に詐欺の被害に遭う可能性があると指摘しています。

2023年3月、ロシアは「ロシアの自由軍団」をテロ組織に指定し、これに関わろうとする個人のリスクを高めました。これらのフィッシングサイトと逮捕との直接的な関連性を示す証拠はありませんが、タモイアンは、これらがロシア政府の反対意見を抑圧するための広範な戦略の一部であると考えています。

要約がありません。

この記事では、CSV（カンマ区切り値）形式が新しい形式に取って代わられるという主張に対して、その価値を擁護しています。主なポイントは以下の通りです。

まず、CSVはシンプルで理解しやすく、作成も簡単です。その基本的なルールは明確で、プログラミングを学ぶ人にとってもアクセスしやすいものです。

次に、CSVには所有権がなく、正式な仕様も存在しないため、オープンで自由な形式を保っています。

また、CSVはプレーンテキストであり、バイナリ形式とは異なり、どんなテキストエディタでも簡単に読み書きできます。

さらに、CSVは一行ずつ読み取ることができるため、必要なメモリが少なく、大規模なデータセットを扱うのに効率的です。

新しい行をCSVファイルに追加するのも簡単で、列指向の形式と比べて効率的です。

CSVは動的型付けをサポートしており、異なるプログラミング言語間でデータ型の柔軟性があるため、特定の状況では有利です。

また、CSVファイルは簡潔で、ヘッダーが一度だけ書かれるため、JSONやXMLのような形式と比べて繰り返しが少なくなります。

逆にしたCSVファイルも有効であり、全体をスキャンせずに最後の行を効率的に読み取ることができます。

最後に、ExcelがCSVに苦労している場合、それはCSVが何か正しいことをしている可能性を示唆しています。

全体として、この記事はCSVが批判にもかかわらず、独自の強みを持ち続けていることを強調しています。

この記事では、ユーザーインターフェースのためのシンプルで効率的なアンドゥスタックの作成について説明しています。アンドゥスタックは、ユーザーが行ったアクションを取り消すことを可能にします。

アンドゥ機能にはいくつかの種類があります。アンドゥスタックは、個々のアクションを追跡し、取り消したりやり直したりできる仕組みです。一方、バージョン履歴は、Photoshopのように以前の状態に戻ることを可能にします。

基本的なアンドゥスタックの操作には、アクションを実行した際にスタックに追加する「プッシュ」、最後のアクションを取り消すためにスタックから取り出す「ポップ」、取り消したアクションを再度実行するためにスタックに戻す「やり直し」があります。

提案された実装では、過去のアクション用のスタックと未来のアクション用のスタックの2つを使用します。新しいアクションが追加されると、やり直しスタックはクリアされます。

配列のインデックスを使用する際の問題も指摘されています。存在しないインデックスにアクセスしたり、sliceとspliceのようなメソッドの混乱が生じることがあります。この問題を解決するために、配列のインデックスに依存せずに2つのスタックを管理します。

JavaScriptではオブジェクトの参照が共有されるため、実装では常に関連データのクローンを使用することを確保し、予期しない動作を防ぎます。

最終的なアンドゥスタックでは、アクションを追加する際にそれに対応するアンドゥ関数を持たせ、自動的にクローンを管理します。また、アンドゥややり直しのアクションが利用可能かどうかを確認するメソッドや、スタックをクリアするメソッドも含まれています。

このアプローチにより、シンプルなUIアプリケーションに適した堅牢でエラーのないアンドゥスタックが実現されます。

テキストを提供してください。翻訳いたします。

Windows 7 Service Pack 2は、Windows 7を現代の機器でより使いやすくするための更新プロジェクトです。このプロジェクトでは、さまざまな更新や新機能、ソフトウェアの改善が行われています。

主な特徴としては、2020年までの更新が含まれており、Windows Embedded Standard 7向けのものもあります。また、新しいWindowsバージョンからのアプリケーション、例えばSnipping ToolやPaint、タスクマネージャーが追加されています。USB 3.0、NVMe、TPM 2.0、UEFIブートのサポートも強化されており、グラフィックスやDPIのサポートも向上しています。さらに、Microsoft Visual C++などのツールが統合されています。

インストールに関する注意点として、現在このプロジェクトは64ビットシステムのみをサポートしており、32ビットのサポートは予定されていません。ISOファイルはクリーンインストール専用であり、ユーザーはシステムの問題を避けるためにインストール手順を慎重に守る必要があります。

よくある質問では、32ビットハードウェアは二つのバージョンを維持する複雑さからサポートされていないことが説明されています。また、ESUの更新は含まれておらず、2026年までMicrosoftによって提供され続ける予定です。安全性の理由から、VxKexが他の拡張カーネルよりも推奨されています。

重要な警告として、バグが発生する可能性があり、ユーザーには報告を奨励しています。不適切なインストールはシステムの故障を引き起こすことがあります。

このプロジェクトはまだ開発中であり、ユーザーは今後の変更や更新を期待する必要があります。

この記事では、脳内の髄液（脳脊髄液）の神秘的な流れについて取り上げています。髄液は廃棄物を取り除くために重要ですが、その仕組みはまだ完全には理解されていません。脳には体の他の部分にあるような伝統的なリンパ系がないため、科学者たちは長い間、脳からの廃棄物の除去方法について議論してきました。

最近、マイケン・ネダガードの研究チームが行った研究では、血管のゆっくりとしたポンプ作用が髄液の移動を助け、特に睡眠中に廃棄物の除去を促進する可能性があることが示唆されています。この考え方は「グリンファティック仮説」として知られ、髄液が廃棄物の排出システムとして機能し、特に睡眠中にその効果が高まると提案されています。これにより、睡眠がさわやかに感じられるとされています。

しかし、グリンファティック仮説には懐疑的な意見もあります。批評家たちは、いくつかの側面が物理的に実現可能ではないと主張しており、髄液が脳内でどのように流れるのか、また脳細胞とどのように相互作用して廃棄物を除去するのかについては、まだ明確な理解が得られていません。研究者たちはこの複雑なシステムを引き続き調査しており、真のメカニズムを解明するためにはさらなる研究が必要であることを認識しています。

全体として、脳が廃棄物をどのように除去するかについての有望なアイデアはあるものの、正確なプロセスは依然として謎のままであり、科学者たちは脳の生理学をよりよく理解するためにさまざまな理論を探求し続けています。

要約がありません。

このプロジェクトは、Lean 4を使用して機械学習モデルの信頼性や公平性といった重要な特性を検証することに焦点を当てています。特に医療や金融などの重要な分野において、モデルが正しく、倫理的に機能することを確保することを目的としています。

Leanライブラリは、ニューラルネットワークや決定木などのさまざまな機械学習モデルとその特性（堅牢性や公平性など）に関する正式な定義を提供します。また、モデルトランスレーターというPythonツールを使って、PyTorchなどの形式で訓練されたモデルをJSONスキーマに変換し、Leanコードを生成します。さらに、ウェブインターフェースは、モデルのアップロード、検証の開始、モデルアーキテクチャの可視化を行うための使いやすいプラットフォームを提供します。CI/CDパイプラインは、DockerとGitHub Actionsを利用して、一貫性のある信頼性の高い開発と展開を実現します。

始めるには、リポジトリをクローンし、Dockerイメージをビルドし、コンテナを実行してhttp://localhost:5000でウェブインターフェースにアクセスします。プロジェクトへの貢献やフィードバックは歓迎されており、MITライセンスのもとで提供されています。詳細については、ユーザーガイドや開発者ガイドを参照してください。

要約がありません。

Appleは「DJ with Apple Music」という新機能を発表しました。この機能により、Apple Musicの1億曲以上の豊富なライブラリを使って、サブスクリプションユーザーが自分自身の音楽セットをミックスできるようになります。この機能は、SeratoやDenon DJなどの人気のDJソフトウェアやハードウェアと連携しており、あらゆるスキルレベルのDJにとって利用しやすいものとなっています。

Apple Musicには、DJ向けのプレイリストやキュレーションされたコンテンツを集めた専用セクションが設けられています。提携企業の主要な関係者たちは、この機能に対する期待を表明し、DJの創造性やアクセスの向上に寄与する可能性を強調しました。この取り組みは、DJ MixesやApple Music Clubなど、以前のApple Musicのサービスを基にしています。

全体として、この新機能の導入は、DJが音楽を発見し、シームレスにミックスするための革新的なツールを提供することを目指しています。

カリフォルニア州は、友人や家族が近くに住むための「フレンドコンパウンド」を建設しやすくする新しい法律を導入しました。主なポイントは以下の通りです。

SB 684では、広い土地を購入し、それを最大10区画に分割して個別の住宅を建てることができるようになります。各住宅は個別に所有できるため、友人同士が複雑な共有所有の問題を避けて一緒に住むことが容易になります。市は申請を60日以内に審査し、特定のガイドラインを満たしていれば承認しなければなりません。住宅の平均面積は1,750平方フィートを超えてはいけません。

SB 1211では、既存の住宅ユニットの数に応じて、追加の付属住宅ユニット（ADU）を建設できるようになります。これにより、最大8つのADUを追加できる可能性があります。ADUは駐車スペースの代わりに建設できるため、より密度の高い住宅が可能になります。

これらの法律に適した物件は、少なくとも5,000平方フィートの広さがあり、多世帯用にゾーニングされていることが理想です。このようなゾーニングの機会は、イーストベイやサンフランシスコなどの地域でより一般的です。

全体として、これらの法律はカリフォルニア州で友人や家族のための住宅を建設するプロセスを簡素化することを目指しています。

Ferrous Systemsは、Rustを説明するためにFLS（フェロセン言語仕様）を作成し、安全性が重要な産業向けに更新しました。多くのユーザーがRustのツールチェーンを認定するためにFLSを成功裏に活用しています。Rustプロジェクトは、これらの産業のユーザーを支援することを目指しており、Ferrous Systemsの寄付とRust財団のサポートによりFLSの採用を発表しました。

この採用により、FLSはRustプロジェクトに統合され、一部のURLが変更される予定ですが、ドキュメント自体に大きな変更は行われず、ユーザーの認定プロセスに影響を与えないよう配慮されています。Rustのリファレンスは変更されず、引き続き改善が期待されていますが、将来的にはFLSとリファレンスの連携を強化する努力が行われる予定です。

この協力関係は、安全性が重要なアプリケーションにおけるRustの信頼性を向上させることを目的としています。

要約がありません。

チュンイン・リーは、コロンビア大学の元学生で、Leetcodeの面接方法に反対したために退学処分を受けました。2024年秋にコンピュータサイエンスを専攻してコロンビア大学に転校した彼は、共同創業者のニール・シャヌムガムと共に、候補者が技術面接に合格するためのツール「インタビューコーダー」を作ることを決めました。彼らはアプリを迅速に開発し、LinkedInで公開しました。このアプリは、チュンインがメタやTikTokなどの大手企業から内定を得た後に注目を集めました。

しかし、内定について投稿した後、コロンビア大学はアマゾンの幹部からの苦情を受け取り、彼に対して懲戒処分を行いました。沈黙するか声を上げるかの選択を迫られたチュンインは、苦情の手紙をオンラインで漏洩させ、これがバイラルになりました。この反発により、コロンビア大学は彼がカンニングを助長した可能性があるとし、退学処分を下しました。

チュンインはこの経験を振り返り、ストレスを感じたことを認めつつも、自分の決断に満足していると述べています。彼はインタビューコーダーの開発を続けており、アプリは大幅なアップデートを受けています。

Waymoは自動運転車を運営する企業で、これまでに5000万マイル以上の走行を達成し、人間のドライバーよりも大幅に事故が少ないことが分かっています。Waymoの車両が他の車に衝突された場合でも、ほとんどの場合、交通ルールを守って走行しており、衝突したドライバーがルールを守っていないことが多いです。

最近の報告によると、Waymoは38件の重大な事故を記録しましたが、そのうち明らかにWaymoの車両に責任があるのは1件だけでした。残りの事故は、他のドライバーが交通法規を守らず、停車中のWaymoに追突したり、車線を越えたりするケースがほとんどでした。

事故率を比較すると、Waymoは自社の車両が同じ地域で通常の人間のドライバーに比べて、エアバッグが作動する事故を約83%、怪我を引き起こす事故を約81%少なくするだろうと推定しています。

さらに、Waymoに対する保険請求は、人間のドライバーに対して予想される額の約90%も低く、安全性の高さを示しています。全体として、Waymoのデータは、自動運転車が人間が運転する車よりも安全であることを示唆しています。

哲学者プラトンがオルガンを演奏している独特なイメージが描かれています。その周りには、まるで命を失ったかのような動物たちが集まっています。この作品は、ムガール絵画の画家マドゥ・カナザードによるもので、約1200年頃のペルシャのスーフィー詩集「ニザーミーのハムサ」の一場面を表現しています。

物語では、アレクサンダー大王が哲学者たちを集め、誰が最も賢いかを決めようとします。最初はアリストテレスがその知識で皆を感心させますが、プラトンは自分が影に隠れていると感じ、動物を眠らせ、目覚めさせる楽器を作るために退きます。彼が演奏すると、周りの動物たちはすぐに眠りに落ち、後に彼の音楽で目を覚まします。

アリストテレスはプラトンの才能に脅威を感じ、自分も同じ能力を再現しようとしますが、動物たちを目覚めさせることに苦労します。最終的に彼はプラトンの助けを求め、デモンストレーションを見た後、プラトンの音楽に関する知識の優れた点を理解します。彼はプラトンの知恵を認め、アレクサンダーによってプラトンが最も賢い人として称えられることになります。

この物語は、知恵、ライバル関係、音楽の変革力といったテーマを強調しており、中世イスラムの視点から見たプラトンとアリストテレスを描写しています。

要約がありません。

この記事では、iximiuz LabsがDevOps、SRE、プラットフォームエンジニア向けに内部学習プラットフォームを作成したことについて説明しています。このプラットフォームを構築する理由や、設計プロセス、使用した技術スタック、さまざまなコンポーネントの実装について詳しく述べています。著者は開発中に行ったトレードオフについても触れ、プラットフォームのアーキテクチャの興味深い点を強調しています。最後に、プラットフォームの今後の計画についても概説しています。

要約がありません。

「デアトマイゼーションが幸福の秘訣」という記事で、ナット・エリアソンは二種類の楽しみについて語っています。一つは、瞬間的に楽しめるタイプ1の楽しみ（例えば、ビデオゲームをすること）で、もう一つは、振り返ったときに満足感を得られるタイプ2の楽しみ（例えば、マラソンを走ること）です。彼は、私たちの生活の多くの側面が「原子化」してしまったと主張しています。これは、豊かな体験から切り離され、単純化されていることを意味します。

例えば、フィットネスは生活の一部ではなく、別の活動として扱われるようになりました。その結果、人々は楽しさよりも効率を優先するようになっています。自転車に乗ったり食事をしたりすることも、社会的なつながりや体験の豊かさを失い、孤独感や圧倒される気持ちを引き起こしています。

この原子化に対抗するために、エリアソンは異なる生活体験を再統合することを提案しています。運動、社交、仕事といった活動を分けるのではなく、これらを組み合わせることで、より満足のいく生活を送るべきだと述べています。幸福の鍵は、原子化を受け入れ、より充実したつながりのある生活を楽しむことにあるのです。

著者は、手作りの衣服やキルトに関する体験を共有し、特定の人のために作られたアイテムの個人的な価値を強調しています。大量生産された衣服とは異なり、特別な贈り物として父親が母親に贈った思い出深い品を振り返り、カスタムメイドの衣服に結びつく感情的なつながりを示しています。

21世紀の衣服の質についても言及し、大量生産や企業が管理するさまざまな要因によって質が低下していることを指摘しています。使用される材料や生産速度などが影響を与えており、衣服の質は製造する企業の決定を反映していると主張しています。これは、衣服が作られる国の労働者の技術とは関係がないとしています。

著者は、衣服の質についての議論や、その起源に関する仮定を再考するよう読者に促しています。特に東アジアの労働者に関する問題について考えることが重要だと述べています。特別に作られた衣服もあれば、すべての衣服は最終的には手作りであると信じています。また、さまざまなコミュニティにおける縫製技術の認識を探る作品など、関連する文献や映像をさらに読むことを提案しています。

ポッドキャスト「モルモンランド」のエピソードでは、ホストたちがモルモン教会を離れた理由を語っています。彼らは、教会を辞めるという決断が教会の失敗を望んでいるわけではないと強調しています。むしろ、教会が改善され、繁栄することを願っていると述べています。

Lumonは、Appleのオリジナルシリーズ「セヴァランス」のプロモーションを行っており、同シリーズがMacコンピュータで編集されたことを強調しています。また、新規および既存の顧客向けに、新しいMacを購入するとApple TV+を3ヶ月間無料で利用できるキャンペーンを提供しています。ただし、このオファーは対象となる加入者に限られ、Appleアカウントまたはファミリーごとに1回限りの制限があります。無料トライアル終了後は、月額9.99ドルの料金が発生します。詳細については、Apple Storeを訪れるか、Appleサポートに連絡することができます。

要約がありません。

お問い合わせ先は以下の通りです。部署は東京理科大学の広報部です。メールアドレスは [email protected] です。住所は東京都新宿区神楽坂1-3、郵便番号162-8601です。

AMDのZenマイクロアーキテクチャのチーフアーキテクト、マイク・クラークとのインタビューでは、Zenがx86エコシステムにおいて果たす重要な役割が強調されました。特に、AMDがCPU市場でのシェアを10%から25%に拡大する過程での貢献が語られました。

クラークは、x86とARMの両方のアーキテクチャが低消費電力かつ高性能な設計で優れた性能を発揮できると考えています。両者の違いは、基本的な制約よりも市場の焦点によるものだと述べています。

メモリのページサイズについては、パフォーマンス向上のために大きなページサイズの使用を推奨しています。4kページサイズでは効率が制限されることがあるため、より大きなページが役立つものの、既存のシステムとのバランスが必要だと指摘しました。

CPUの標準キャッシュラインとレジスタサイズは64バイトであり、クラークは常にこれを評価しているものの、現在のCPUのワークロードには適していると述べています。一方、GPUは異なるワークロード要件のため、より広いデータパスの恩恵を受けることができます。

スキャッター/ギャザー操作は、CPUが低遅延に重点を置いているため、広いデータパスを効率的に処理するのが難しいとクラークは説明しています。

ノンテンポラルストアは、処理能力をあまり必要としない可能性があるため有益ですが、開発者は使用するタイミングに注意が必要だと述べています。

ソフトウェア開発に関しては、クラークは新しいハードウェア機能、特により広いベクターを活用することでパフォーマンスを最大化する必要があると強調しました。また、大きなコードブロックが効率を向上させる可能性があるとも示唆しています。

最後に、クラークはハードウェアデザイナーとソフトウェア開発者の間のコミュニケーションを改善し、将来の設計を向上させることへの期待を表明しました。インタビューは、ソフトウェアとハードウェアの開発の協力関係の重要性を強調し、新技術への適応の必要性を再確認する形で締めくくられました。

ハインツ・ニクスドルフは、コンピュータの歴史において重要な人物で、1925年4月9日にドイツで生まれました。彼は1952年にニクスドルフ・コンピュータAGを設立し、1986年に亡くなった後、その会社はハインツ・ニクスドルフ・ミュージアムフォーラム（HNF）となりました。HNFは、2024年にコンピュータ技術に関する新しい展示を行い、2025年には特別な記念イベントを開催することで、彼の功績を称えます。

2024年には、HNFの常設展示が更新され、アナログコンピュータの歴史やデジタル写真、ハッカー文化などが紹介されます。特に注目される新しい展示には、初期のモデルを展示した改装されたスーパーコンピュータのコーナーや、1960年製のゼロックス1385コピー機など印刷技術に関するエリアがあります。

また、博物館では、ブラックジャック用に設計されたウェアラブルコンピュータ「マシン1」や、初期のコンピュータサイエンスの発展を示すクロード・シャノンの「マインドリーディングマシン」など、ユニークな革新も紹介されます。

2025年には、ニクスドルフの生誕100周年を祝うイベントが開催され、彼の業績に焦点を当てた展示の再開や、量子コンピューティングの重要な進展についての展示が行われます。特別展示では、シリコンバレーの歴史やパーソナルコンピュータの進化が取り上げられ、Apple-1やALTAIR 8800などの象徴的なモデルが紹介されます。HNFは、これらの刺激的な展開を通じて、すべての年齢層の訪問者を引きつけることを目指しています。

このテキストには、いくつかのトピックが含まれています。まず、動画に関する内容があります。次に、コンテンツのインデックスが紹介されています。さらに、ボードゲームについても触れられています。そして、最後に写真撮影に関する情報があります。

要約がありません。

ボツワナは2025年3月15日に、アメリカのバンデンバーグ宇宙軍基地からスペースXのファルコン9ロケットを使用して、初の衛星「BOTSAT-1」を成功裏に打ち上げました。この打ち上げは、74基の衛星を含むミッションの一環として行われました。BOTSAT-1は、ボツワナ国際科学技術大学（BIUST）がエンデュロサットと共同で開発した3Uハイパースペクトル地球観測衛星で、エクソローンチが管理しています。

打ち上げにはボツワナの大統領ドゥマ・ギデオン・ボコや他の関係者が出席し、国家の発展のための宇宙技術への取り組みを強調しました。BOTSAT-1は、約500キロメートルの太陽同期軌道で運用され、食料安全保障、環境保護、都市計画のためのデータ収集を目指しています。また、ボツワナのエンジニアの衛星開発に関する訓練にも寄与します。

この衛星は、BIUSTの地上局からデータを送信し、32キロメートルの範囲を12メートルの解像度でカバーします。BOTSAT-1は、ボツワナが宇宙資源を活用して発展を遂げるための重要な一歩であり、将来のプロジェクトであるBOTSAT-2の基盤を築きます。さらに、ドラゴンフライ・エアロスペースとのパートナーシップは、ボツワナの技術力を向上させ、BIUSTでの衛星作業のためのクリーンルーム施設の開発を支援します。

pgvectorはPostgresで埋め込みデータを扱うためのツールですが、データが増えると（約100万の配列）、インデックス作成が遅くなります。この大規模データセットを管理するための解決策がシャーディングです。シャーディングは、ベクトルインデックスを複数のマシンに分割することで、検索速度と再現率を向上させる手法です。

pgvectorには2種類のインデックスタイプがあります。1つ目はHNSWで、検索は速いですが（O(log(n))）、構築には時間がかかります。2つ目はIVFFlatで、構築は速いですが検索は遅くなります（O(sqrt(n))）。IVFFlatは、ベクトルをセントロイドに基づいてグループ化します。

シャーディングはデータを部分に分けることを含み、IVFFlatがベクトルをグループ化する方法に似ています。この方法により、部分を複数のマシンに分散させ、検索を速くすることが可能になります。プロセスは、K-meansクラスタリングを使用してセントロイドを計算することから始まります。

チームはCohere/wikipediaデータセットを使用してこの概念をテストしました。このデータセットは、英語のウィキペディアの記事を768次元の埋め込みにエンコードしています。シャーディング機能は、セントロイドとの距離に基づいてシャードを選択します。

テストの結果、類似のクエリに対して高い再現率が得られました。複数のシャードを使用することで、成功したクエリの数が大幅に向上しました。

今後の計画として、追加の距離アルゴリズムを探求し、より高速な計算のためにSIMD命令を実装することが挙げられています。PgDogはオープンソースで、開発のためのパートナーを募集中です。

ghidraMCPは、大規模言語モデル（LLM）がGhidraというソフトウェア分析ツールを使ってアプリケーションを自動的に逆コンパイルするのを支援するサーバーです。このサーバーは、クライアントにさまざまなGhidraの機能を提供します。

主な機能には、バイナリファイルの逆コンパイルと分析、自動的なメソッドやデータの名前変更、メソッド、クラス、インポート、エクスポートのリスト表示があります。

インストール手順は以下の通りです。まず、MacまたはWindowsが必要です。次に、Ghidraをインストールし、Python 3もインストールします。インストールプロセスでは、リポジトリから最新のリリースをダウンロードします。このリリースにはGhidraプラグインとPythonクライアントが含まれています。Ghidraを開き、ファイルメニューから「拡張機能のインストール」を選択し、ダウンロードしたzipファイルをアップロードします。その後、Ghidraを再起動し、GhidraMCPPluginが有効になっていることを確認します。

MCPクライアントの設定は、任意のMCPクライアントがghidraMCPと連携できるようになっています。具体的な例として、Claude Desktopでは設定ファイルを修正してGhidra MCPサーバーに接続します。また、5ireではアプリケーション内に新しいツールを設定してGhidraMCPにリンクさせます。

ソースからビルドする場合は、Mavenを使用してプロジェクトをビルドします。これにより、Ghidraが拡張機能を認識するために必要なファイルが生成されます。視覚的なガイダンスとして、インストール動画も用意されています。

この記事では、「ルールファイルバックドア」と呼ばれる危険なハッキング手法について説明しています。この手法は、「バイブコーディング」や自律型AIツールの利用が増えているため、簡単に使われる可能性があります。アプリケーションセキュリティ（AppSec）チームは、これらの脆弱性を理解し、潜在的な攻撃から守る必要があることが強調されています。

要約がありません。

「The Nature of Code」という本が紹介されています。この本はクリエイティブ・コモンズのおかげでオンラインで無料で読むことができます。読者には、GitHubでの支援や印刷版の購入を通じてプロジェクトをサポートすることが奨励されています。印刷版には特別なしおりとステッカーが付いています。この本は、特に自然と計算の観点からコーディングの概念を探求しています。また、さまざまな小売店からの購入オプションも提供されています。

Blender 4.4は、「品質の冬」と呼ばれる特別な取り組みを通じて、安定性と品質の向上に焦点を当てています。この期間中に700以上のバグが修正され、技術文書も充実しました。

新機能として、アクションスロットが追加されました。これにより、複数のアニメーションが単一のアクションを共有できるようになり、カメラの移動や被写界深度の変更など、さまざまな要素のアニメーションプロセスが簡素化されます。

ビデオシーケンサーも改善され、テキスト編集が向上し、画像処理が速くなり、H.265コーデックのサポートが追加されました。新機能には、リアルタイムでのテキスト編集、テキストストリップの整列機能の向上、レンダリングの高速化が含まれています。

モデリング機能も強化され、メッシュポイントの選択オプションやトポロジー管理が改善されました。さまざまなモデリング作業のパフォーマンスも向上しています。

スカルプティングツールには、新しいプレーンブラシタイプが導入され、カスタマイズ可能な設定でより良いコントロールが可能になりました。

ユーザーインターフェースも更新され、Windows 11やmacOS向けのウィンドウ装飾が強化されました。エディター機能も改善され、スナッピングや可視性オプションが向上しています。

コンポジターは大幅なパフォーマンス向上があり、グレア効果やその他のノードの新しいコントロールが追加され、合成プロセスがより迅速かつ効率的になりました。

700以上の問題が解決され、全体的なソフトウェアの安定性が向上しました。さらに、ジオメトリノード用の新しいノード、レンダリングの改善、ビデオファイルの取り扱いの向上、さまざまなプラットフォームでのユーザーインターフェースの強化など、追加機能も充実しています。

Blender 4.4は、使いやすさとパフォーマンスの面で大きな進展を遂げており、ユーザーが複雑なアニメーションや視覚効果を作成・編集しやすくなっています。このソフトウェアは無料でオープンソースであり、コミュニティの寄付によって支えられています。

Cyanviewは、ベルギーに本社を置くライブビデオ放送技術を専門とする企業で、特にカメラの色調整を行い、スーパーボウルのようなイベントで多くのカメラ間で色や露出の一貫性を保つことに注力しています。彼らの主力製品であるリモートコントロールパネル（RCP）は、オリンピックやNFLの試合などの大規模な放送で広く使用されています。

Cyanviewは、強力なネットワーキング機能と信頼性を持つElixirを選びました。これは、従来の方法では遅延の問題があるため、IPネットワーク上での運用に不可欠です。この選択により、さまざまなカメラシステムやプロトコルとスムーズに統合できる多用途な製品を開発することができました。

同社は、エリクサー開発者2名を含む9名の小規模なチームで運営されています。彼らは、迅速に新機能のプロトタイプを作成できる堅牢で柔軟なシステムの構築に注力し、製品の提供を強化しています。Cyanviewはマーケティングよりも顧客との協力を重視しており、業界内で強力なパートナーシップを築いています。

今後、Cyanviewは責任を持って成長しながら、製品ラインやクラウド機能を拡大する計画です。彼らの成功は、Elixirが小規模なチームでもライブ放送のような複雑な業界で大きな影響を与える手助けをすることを示しています。

要約がありません。

要約がありません。

Pi Pico Rxは、クリスタルラジオのシンプルさと楽しさにインスパイアされた現代のソフトウェア定義ラジオ（SDR）受信機です。Raspberry Pi Pico、アナログスイッチ、オペアンプを使用して構築でき、長波（LW）、中波（MW）、短波（SW）バンドの信号を受信することができます。

この受信機の主な特徴は、0から30 MHzまでの周波数範囲をカバーし、250 kHzの帯域幅を持ち、CW、SSB、AM、FMなどのさまざまな受信モードをサポートしています。また、OLEDディスプレイとシンプルなスペクトラムスコープを備え、500のメモリプリセットを保存することができます。電源は3本のAAA電池で、低消費電力です。

Pi Pico Rxは、Tayloe Quadrature Sampling Detector（QSD）と四分相発振器を特徴としたユニークな設計を採用しており、外部発振器なしで機能します。RP2040マイクロコントローラーの内蔵ADCとデジタル信号処理機能を使用して信号を処理します。

ユーザーインターフェースは基本的なOLEDディスプレイと回転式チューニングノブを含んでいます。音声アンプを最初に設計しましたが、最終的にはPWM出力を通じてヘッドフォンを直接駆動することで、設計が簡素化されました。

設計の革新点としては、単一のADCチャネルを使用してIQ信号をサンプリングするラウンドロビン方式を採用し、RP2040のPIO機能を通じて四分相発振器を実装しています。また、コスト効率が高く、性能の良い部品に重点を置いています。

全体として、Pi Pico Rxは現代の技術と伝統的なラジオ製作のシンプルさを組み合わせており、電子機器愛好者がラジオ通信を探求するためのアクセスしやすい方法を提供しています。

要約がありません。

強化学習（RL）は、エージェントが環境と相互作用しながら報酬を最大化するための意思決定を学ぶ機械学習の一種です。重要な概念には、エージェントと環境があります。エージェントは環境内で行動を取り、その結果として報酬を受け取ります。目標は、時間をかけて累積報酬を最大化する戦略を学ぶことです。

基本用語には、状態（s）、行動（a）、報酬（r）、方策（π）、価値関数（V）があります。状態は環境内の特定の状況を指し、行動はエージェントが選択できる選択肢です。報酬は行動を取った後に環境から得られるフィードバックであり、方策は各状態で取るべき行動を定義する戦略です。価値関数は特定の方策の下で、ある状態にいることがどれほど良いかを測る指標です。

ほとんどの強化学習の問題は、マルコフ決定過程（MDP）として定式化できます。ここでは、未来の状態は現在の状態と行動のみに依存します。一般的なアルゴリズムには、環境のモデルが知られている場合に使用される動的計画法、完全な経験のエピソードから学ぶモンテカルロ法、不完全なエピソードから学び、他の学習した値に基づいて推定を更新する時間差学習があります。SARSAとQ学習は人気のある時間差学習の手法で、SARSAはオンポリシー、Q学習はオフポリシーです。深層Qネットワーク（DQN）は、Q学習と深層学習を組み合わせて、大規模な状態-行動空間を扱います。

方策勾配法は、価値関数ではなく方策を直接学習する方法で、複雑な行動空間に役立ちます。強化学習には、探索と活用のバランスを取ることや、オフポリシー学習、非線形関数近似、ブートストラップを組み合わせたときに生じる不安定性などの課題があります。

ケーススタディとして、AlphaGo Zeroが挙げられます。これは、AIが囲碁のトッププレイヤーを打ち負かした画期的な例で、自己対戦と強化学習を用いて人間のデータなしで学習しました。

全体として、強化学習は、さまざまな環境で試行錯誤を通じて最適な行動を学習できる知的システムを開発するための強力な枠組みです。

最近、ドナルド・トランプ大統領はアメリカの研究コミュニティに影響を与える重要な行動を取っており、その多くは「プロジェクト2025」と呼ばれる政策ガイドに基づいて計画されています。このガイドは、保守的な政策立案者に向けた積極的な提案を示しており、科学研究への資金削減や多様性プログラムの解体を含んでいます。

トランプは2024年の選挙キャンペーン中にプロジェクト2025について知らなかったと主張しましたが、彼の政権はその多くの提言を実行に移しています。トランプの大統領令の半数以上がプロジェクト2025に沿ったもので、科学的な取り組みに対する連邦政府の監視や資金を減少させることを目指しています。すでに行われた主な行動には以下のものがあります。

まず、多様性、平等、包括性（DEI）プログラムの終了です。トランプは、国立科学財団（NSF）や国立衛生研究所（NIH）などの重要な機関に影響を与えるDEIプログラムを終了する大統領令に署名しました。

次に、気候科学の資金削減です。トランプ政権はパリ協定からの脱退を進め、環境規制の緩和を図っています。

さらに、大学への資金削減も行われています。NIHは、大学が研究のために受け取る間接費用を減少させようとしましたが、連邦裁判所がこの政策を一時的に停止しました。

また、政府の人員削減も進められています。NASAやNIHを含む連邦機関で大規模な解雇が行われ、政府の規模を縮小する努力の一環となっています。

今後、プロジェクト2025の提言の多くはまだ実施されていませんが、胎児組織研究を含む科学研究へのさらなる資金削減が予想されています。全体として、トランプの行動は伝統的な科学資金の支援からの逸脱を示しており、プロジェクト2025で示された過激な agenda に密接に関連しています。

著者はRustの初心者であり、CloningLabという構造体を使ったコーディング例を通じて、動的ディスパッチとトレイトオブジェクトの概念を探求しています。この構造体はMammalトレイトオブジェクトのベクターを使用しています。最初に著者は、walkとrunのメソッドを持つMammalトレイトを定義し、これをCat構造体に実装しました。この設定はうまく機能していましたが、著者がMammalの境界に別のトレイトであるCloneを追加しようとしたところ、コンパイルエラーが発生しました。

著者はこの制限に驚いており、C++の多重継承と同様に動作することを期待していました。Rustは動的ディスパッチのためにvtable（関数ポインタのテーブル）を使用しており、これが間接的なレイヤーを追加し、C++のアプローチとは異なることを説明しています。Rustの設計は単一の型を推奨しており、これは有益なトレードオフと見なされています。

著者はC++での複数の境界の扱いについて議論し、Rustでの実装の可能性を提案しています。具体的には、トレイトの継承を使用して単一のvtableを作成し、冗長性を減らす方法です。しかし、著者は制限を指摘しています。すなわち、組み合わせたトレイト型（例えばCloneMammal）のトレイトオブジェクトを、より具体的なトレイト型（例えばClone）に変換することはできません。これは、コンパイラが実行時に特定のトレイトオブジェクトに対する正しいvtableを決定できないためです。

著者は、この探求がRustにおけるトレイトオブジェクトの理解に役立つと感じており、この制限が実際には大きな問題ではないことを認識しています。

Kilo Codeは、古いライブラリを復活させた成功したプロジェクトに触発され、AIコーディングエージェントの開発を加速させることに注力しています。チームは、AIエージェントがコーディングを誰にでも身近なものにできる可能性を信じています。

チームは迅速に結成され、スピードと効率を重視しています。わずか2週間で動作するバージョンをリリースし、ユーザーからのフィードバックに基づいて継続的な改善を行う予定です。目標は、誰もが自分のデジタル環境を形作ることができる使いやすいAIコーディングエージェントを作ることです。

無料プランを提供しており、利用トークンとして15ドル分を用意しています。また、コミュニティからのフィードバックを受けて製品を洗練させることを奨励しています。今後の計画には、即時アプリ生成やリアルタイムコラボレーション、改善されたコーディングワークフローなどの高度な機能が含まれています。

Kilo Codeは現在、VS Codeで利用可能で、ユーザーは無料でコードを生成し、その開発に参加することができます。