2025年3月、ハッカーのグループがラスベガスで開催されたバグハンティングイベント中に、GoogleのAIモデル「Gemini」の一部を発見し、漏洩させることに成功しました。このグループにはロニ・カルタ、ジャスティン・ガードナー、ジョセフ・サッカーが含まれています。彼らの活動は、生成的人工知能（GenAI）や大規模言語モデル（LLM）の急速な進展と、それに伴うセキュリティの課題を浮き彫りにしました。テクノロジー企業は、AIの提供を改善するために競争しています。

Googleは「LLM bugSWAT」のようなイベントを開催し、AIシステムの脆弱性を特定するために研究者を招待するなど、セキュリティ対策に積極的です。2024年のイベントでは、ロニとジャスティンがGeminiの新たな脆弱性を発見し、最優秀ハッカー（MVH）に選ばれました。

彼らはGeminiの安全なPythonサンドボックスを調査しました。このサンドボックスは、安全にコードを実行できるように設計されていますが、彼らはサンドボックス環境を操作することで内部ファイルシステムにアクセスし、機密データを外部に持ち出す方法を発見しました。この結果、Googleの内部ソースコードやデータ交換の構造を定義するプロトファイルを見つけることができました。

ハッカーたちは自分たちの発見をGoogleに報告し、AIシステムの徹底的なテストの重要性を強調しました。彼らのbugSWATでの経験は、単なるハッキングにとどまらず、サイバーセキュリティコミュニティ内でのつながりを築くことにもつながりました。今後のイベントやセキュリティ専門家との継続的な協力を楽しみにしています。

スマートフォンの普及は、2007年に登場したiPhoneを皮切りに大きな便利さをもたらしましたが、予期しない心理的負担も生じています。特に大きな問題の一つは、注意散漫です。スマートフォンはユーザーを引きつけるように設計されており、そのため機能を制限しようとする試みが多く見られます。多くの人々は、スマートフォンの利便性を完全に手放すことなく、よりシンプルな電話体験を求めています。

注意散漫の他に、「デジタルエコー」と呼ばれるより深い問題があります。これは、デジタルデバイス上での行動がデータとして収集され、他者によって監視されているという常に意識している状態を指します。この認識は、常に見られているという感覚を生み出し、孤独な活動でさえも社会的なものに感じさせ、自己意識を高めることがあります。

著者は、レコードプレーヤーやフィルムカメラなど、よりシンプルなアナログ技術への関心が高まっていることに注目しています。これらの技術は、メディアとの意図的な関わりを促進します。記事では、ストリーミングよりも物理メディアを好むことや、監視の側面からスマートホームデバイスを避けるといった、デジタルエコーを制限するための個人的な選択についても触れています。

最終的に著者は、技術が常に接続されることよりも、集中と意図を優先する未来を望んでいます。次のデジタル革新の段階では、何を接続すべきかをより慎重に選ぶことが重要になると示唆しています。

Xeeは、Martijn Faassenによって開発されたプログラミング言語の実装で、Rustを使用して現代のXPathとXSLTをサポートすることを目的としています。XPathはXMLのためのクエリ言語であり、XSLTはXML文書の変換に使用されます。Xeeはこれらの技術を現代化し、さまざまなプログラミング言語との統合を向上させることを目指しています。

FaassenはPaligoからXeeの開発を依頼され、最初は大変だと感じながらも興奮を覚えました。彼の目標は、XML技術の現代的な実装を提供することです。XeeはXPathクエリ用のコマンドラインツールと、XPath統合用のRustライブラリで構成されています。また、WebAssembly（WASM）を使用してウェブブラウザで実行できるようにコンパイルすることも可能です。

XMLは2000年代初頭に非常に人気がありましたが、その使用は減少しています。それでも、多くのアプリケーションやデータフォーマットにとって重要な存在です。XPathとXSLTはどちらもプログラミング言語と見なされ、XPathはXMLデータに対するクエリを可能にし、XSLTは文書の変換を実現します。Xeeはこれらの言語の現代版を実装しています。

既存のXMLライブラリ、例えばlibxml2やlibxsltは古く、古いバージョンのXPathとXSLTしかサポートしていません。Xeeはこのギャップを埋めるために、現代的な代替手段を提供することを目指しています。XMLコミュニティは標準に非常に重きを置いており、これが開発を遅らせる要因となることがあります。Xeeはこれらの仕様に基づいて設計されており、堅牢なソリューションとなっています。

現在、XeeはXPath 3.1の機能的な実装を持ち、多くの機能がすでに完成しています。このプロジェクトは、プログラミング言語やXML技術に興味のある他の人々からの貢献を歓迎しています。FaassenはRustに精通し、XMLに興味のある人々にプロジェクトに参加し、機能を向上させる手助けをするよう呼びかけています。

全体として、XeeはRustでの現代的なオープンソース実装を提供することで、XML技術を再活性化しようとする取り組みを表しています。

要約がありません。

Hexiは、バイナリデータを安全に管理するために設計された軽量のC++23ライブラリです。特にネットワークソースからのデータに対応しており、使いやすさ、安全性、柔軟性、効率性を重視しています。ただし、バージョン管理やフォーマット変換、テキストフォーマットの処理といった機能は含まれていません。

Hexiを使用するには、ヘッダーファイルをプロジェクトにコピーするか、ビルドシステムに含めるだけで済みます。主なコンポーネントはbuffer_adaptorとbinary_streamで、これらはバイナリデータの読み書きを容易にします。Hexiは、std::array、std::vector、std::stringといった標準コンテナや、同様のAPIに従ったカスタムコンテナとも連携できます。

Hexiは、データの範囲をチェックすることで、安全性を確保しています。これにより、利用可能なデータを超えて読み込むことを防ぎます。エラーハンドリングには例外を使用しており、必要に応じてカスタマイズしたり無効にしたりすることも可能です。また、エンディアン（バイト順序）の処理機能や、固定サイズ、動的、ファイルバッファなどのさまざまなバッファタイプも提供しています。

主な機能には、構造体のシリアライズとデシリアライズが簡単に行えること、データのオーバーフローを防ぐための範囲チェック、標準コンテナとカスタムコンテナの両方に対応していること、異なるデータフォーマットに対するエンディアンの処理が含まれます。

詳細な理解や具体例については、Hexiが提供するドキュメントやサンプルを参照することをお勧めします。

テレンス・タオの論文「階乗を大きな因子に分解する」では、階乗を特定の大きさ以上のいくつかの因子に分ける方法について論じています。このテーマは、数学者ポール・エルデシュが始めた研究に基づいており、彼はこの因子分解の上限と下限を見つけることに関心を持っていました。

論文の重要なポイントの一つは、階乗を最小サイズの因子にどれだけうまく分割できるかに関連する量の定義です。目標は、各因子がサイズ要件を満たしながら、使用できる因子の最大数を見つけることです。

歴史的背景として、エルデシュはこの量の境界について以前に予想を立てていましたが、共同研究者ジョン・ストラウスのノートを失ったため、完全には証明できませんでした。

最近の発見として、タオはこの量の新しい境界を確立し、以前に失われた結果のいくつかを回復しました。また、この問題は、特定の基準を満たすためにアイテム（または因子）を最適に選択する必要があるナップサック問題の変種に似ていると提案しています。

タオは、境界に関連するいくつかの予想についても議論し、それらを解決するためのさらなる計算的探求を呼びかけています。因子分解を近似する方法を提供し、特定の予想を検証するためのクラウドソーシングアプローチの可能性を示唆しています。

方法論としては、論文では素因子を操作し、それらを再分配することで、すべての因子が必要な最小サイズを達成するための因子分解の改善方法が詳述されています。

全体として、この論文は階乗を効果的に分解する方法の理解に貢献しており、数論や組合せ最適化との関連性があります。

要約がありません。

アヴァロン・エマーソンは、エリッサ・ストールマンとのインタビューで、彼女の独自のDJスタイルについて語りました。彼女は、他のDJを「バイブメン」と呼び、自身の技術力や組織的なアプローチで差別化しています。エマーソンの作業フローは、創造性と効率性を融合させており、さまざまなジャンルの曲を迅速に見つけてミックスし、観客を楽しませる雰囲気を保つことができます。

彼女はアナログのレコードからデジタル形式に移行し、CDJやデジタルファイルの多様性と利便性を好んでいます。アナログレコードはもうプレイしませんが、高品質なトラックのためにレコードを購入し、それを自分のスタイルに合わせてリッピングや編集するプロセスを楽しんでいます。エマーソンは、自身のセットを丁寧にアーカイブし、音楽の旅を追跡し、同じ曲を繰り返さないようにしています。

彼女のDJセットアップには、複数のCDJ、高品質のミキサー、USBドライブ、エフェクト用のペダルが含まれています。エマーソンは、ループやホットキュー、創造的なトランジションなどのさまざまな技術を駆使して、伝統的な長いブレンドに従わず、物語を語るようなダイナミックなミックスを作り出しています。彼女は、音楽を詳細に整理するためにRekordboxなどのソフトウェアを使用し、タグやプレイリストに基づいてトラックを簡単に分類しアクセスできるようにしています。

エマーソンは、技術的なスキルが芸術的表現を高めるものであり、減少させるものではないと考えています。彼女は、ワークフローを効率化するためにテクノロジーを活用する重要性を強調し、観客の感情的な体験に集中できるようにしています。最終的に、彼女は誰かが自分の技術を学んでも、彼女の独自のスタイルを再現することはできないと伝えています。それは、彼女の個人的なタッチと技術的な専門知識が組み合わさったものだからです。

この記事では、数学的な形状であるスーパーエリプスとスーパー双曲線について説明しています。

エリプスと双曲線は、それぞれ特定の数学的な方程式を持っています。スーパーエリプスとスーパー双曲線は、パラメータ ( p ) に基づいて変化するバリエーションです。 ( p ) が増加すると、スーパーエリプスは長方形に似てきますが、スーパー双曲線はその頂点が鈍くなります。

スーパーエリプスは、ピエト・ハインの提唱によって広く知られています。一方、スーパー双曲線はあまり認知されておらず、その名称が少し抵抗感を与えることもあります。「スーパー」という接頭辞は、エリプスや双曲線の標準である指数2からの増加を示しています。

全体として、この記事はスーパーエリプスとスーパー双曲線の違いや、スーパー双曲線のあまり知られていない地位を強調しています。

マイケル・リンチは、開発者を惹きつけるブログ記事を書くためのヒントを、9年間のブログ経験を基に共有しています。彼は、多くのブロガーが読者を遠ざける一般的なミスを犯していることを指摘しますが、これらのエラーは簡単に修正できることが多いと述べています。以下が重要なポイントです。

まず、読者の興味をすぐに引くことが大切です。「これは私にとって有益なのか？」や「どんな利点があるのか？」という質問に、最初の数文で答えるようにしましょう。

次に、テーマがより広い読者層にアピールできるかを考えることが重要です。少しの調整で、記事がより多くの人に関連性を持つようになります。

また、記事を書く前に、読者がどのようにしてあなたの投稿を見つけるかを考えることも必要です。既存のコンテンツやキーワード、共有するための適切なプラットフォームをリサーチしましょう。

視覚的要素を取り入れることも効果的です。画像や図、スクリーンショットを使うことで、投稿がより魅力的で視覚的に引きつけられるものになります。

最後に、多くの読者は記事をざっと流し読みしますので、見出しや画像が目を引くようにし、長い文章の塊は避けるようにしましょう。

これらのテクニックを活用することで、ブロガーは自分の投稿が開発者に読まれ、評価される可能性を高めることができます。

2025年3月28日、クリス・マギーはSwiftツールチェーンのインストール、管理、更新を簡素化するために設計されたSwiftのバージョン管理ツール「Swiftly」の初の安定版リリースを発表しました。

Swiftlyの主な特徴には、クロスプラットフォームサポートがあります。これにより、ユーザーはLinuxやmacOSなどのさまざまなプラットフォームにSwiftをインストールでき、Xcodeとは別に利用できます。また、ツールチェーンの管理が簡単で、新しいSwiftバージョンのインストールや最新の安定版への更新、異なるツールチェーン間の切り替えが容易に行えます。夜間ビルドのスナップショットや古いバージョンもサポートされています。さらに、開発者はプロジェクト内に「.swift-version」ファイルを作成することで、チーム全員が同じツールチェーンのバージョンを使用できるようにできます。Swiftlyは自動的に最新バージョンに更新する機能も備えています。

インストールと使用方法については、ユーザーはswift.org/installを訪れることで始められます。Swiftlyは必要なパッケージのインストールを案内します。ツールチェーンはデフォルトとして設定でき、すぐにプロジェクトで使用できるようになります。また、簡単なコマンドで新しいバージョンや特定のバージョンをインストールすることも可能です。

技術的には、SwiftlyはSwiftで構築されており、ファイルシステム管理やHTTPリクエストのためのさまざまなSwift機能を利用しています。自己インストール可能なバイナリとして設計されているため、異なるプラットフォームでの使用が容易です。

今後の方向性として、SwiftlyはXcode以外でSwiftをインストールするための主要な方法として位置づけられており、さまざまなLinuxディストリビューションやmacOSをサポートします。CI/CD環境での高度な使用ケースに関するドキュメントも用意されています。

このプロジェクトはオープンソースであり、Swiftコミュニティ内での貢献や議論を奨励しています。特に、Swiftlyへの貢献に対してパトリック・フリードに感謝の意が表されています。

詳細については、Swiftlyのドキュメントを参照したり、Swiftフォーラムでコミュニティと交流したりすることができます。

1970年代以来、ほぼすべてのジャズミュージシャンが「リアルブック」と呼ばれる本を所有しています。この本は桃色の表紙を持ち、多くのジャズスタンダードの手書き楽譜が収められています。しかし、この本は当初、音楽出版社や作曲家の許可を得ずに自己出版されたため、違法でした。密かに販売されていたのです。

リアルブックの起源は、1940年代に登場した「フェイクブック」に関連しています。フェイクブックは、ミュージシャンが大量の楽譜を持ち運ぶことなく人気の曲を演奏できるようにするために作られましたが、出版社からは合法的な楽譜を販売したいという反発を受けました。

リアルブックは、1970年代中頃にバークリー音楽大学の2人の学生によって作られました。彼らは現代的なコレクションを求め、現代のジャズ曲や更新されたコード進行を含めることを目指しました。学生仲間に販売するためにコピーを作成しましたが、すぐに海賊版が世界中に出回り、需要が急増しました。

2000年代中頃、ハル・レナード社がリアルブックの合法版を出版し、作曲家に著作権料が支払われるようになりましたが、ジャズ曲の著作権に関する問題は未解決のままでした。

リアルブックはジャズを学ぶための便利なツールですが、批評家たちはこの本がジャンルを単純化しすぎていると主張しています。ニコラス・ペイトンのようなミュージシャンは、ジャズは単なる楽譜の上の音符以上のものであり、文化的な没入や個人的な表現が重要だと強調しています。また、キャロリン・ウィルキンスのような人々は、リアルブックを出発点として役立つと見なす一方で、ジャズ音楽の多様な解釈を探求する重要性を強調しています。

要約がありません。

SignalチャットにWebhookを追加することで、簡単にメッセージを受信できます。これは通知やアラートに非常に便利です。始める方法は以下の通りです。

まず、WebhookのURLを取得します。@BotMasterにメッセージを送ることで、WebhookのURLを受け取ることができます。次に、リアルタイムの通知を受け取ることができます。これには、ダイレクトメッセージやSignalグループでの通知が含まれます。

通知の例としては、サーバーのCPU使用率のアラートや、デプロイメント成功の通知があります。

よくある質問として、セキュリティに関しては、SignalBotは安全で、メッセージやメタデータを保存しません。ただし、パスワードなどの機密情報を送信することは避けてください。SignalBotはgwillemによって開発されており、無料で使用できます。現在、通知はプレーンテキストと絵文字のみ対応しており、Markdownのサポートは近日中に追加される予定です。また、SignalBotはさまざまなプログラミング言語で動作する一般的なWebhook APIを提供しています。特定の統合ニーズについては、お問い合わせください。

新しい化石のハチの属、Sirenobethylus charybdisがミャンマーの中生代白亜紀の琥珀から発見されました。このハチは約9900万年前のもので、腹部の先端に独特な形状の三つのフラップを持っています。これらのフラップは、捕虫植物のウツボカズラのように、獲物をつかむための機能を持っていると考えられています。この適応は、卵を産む際に宿主を一時的に動けなくするのに役立つとされています。

この発見は、Sirenobethylidaeというハチの科がChrysidoideaという上科の初期の系統を示していることを示唆しています。これは、白亜紀の昆虫における寄生戦略が、現在観察されているものよりも広範囲であったことを意味します。この研究は、昆虫の捕食方法の多様性を強調し、ハチの形態や行動の進化についての洞察を提供しています。

全体として、Sirenobethylusは、特化した腹部を使って宿主を捕らえ、卵を産むために保持する共生寄生者であったと考えられています。この発見は、昆虫の進化や古代のハチの生態的役割についての理解を深めるものです。

欧州連合（EU）は、Appleに対して独自のピアツーピアWi-FiプロトコルであるApple Wireless Direct Link（AWDL）を業界標準のWi-Fi Aware、別名Neighbor Awareness Networking（NAN）に置き換えるよう求めています。この変更は、デジタル市場法（DMA）に基づくもので、デバイス間の相互運用性を向上させることを目的としています。

Appleは、iOS 19にWi-Fi Aware 4.0を実装し、その後すぐにWi-Fi Aware 5.0を導入する必要があります。この移行は任意ではなく、規制上の要件です。

Wi-Fi Awareは、異なるメーカーのデバイスがルーターやインターネット接続なしで直接発見し、通信できるようにする技術です。これにより、異なるプラットフォーム間の接続性が向上します。

Wi-Fiプロトコルの歴史には、直接接続を可能にするWi-Fi Directという以前の標準がありましたが、制限がありました。AWDLはAppleが自社デバイス向けに開発したもので、高性能を提供しますが、他のプラットフォームとの機能が不足しています。一方、Wi-Fi AwareはAWDLの概念を基にしたオープンスタンダードで、より良い相互運用性と省電力性を実現しています。

Wi-Fi Awareの利点には、継続的かつ効率的なデバイス発見、高いデータスループットと範囲、低遅延で瞬時の通信能力、そして組み込みのセキュリティ機能があります。

Wi-Fi Awareへの移行は、クロスプラットフォームアプリケーションの開発を簡素化し、AppleのAirDropのようなピアツーピアファイル共有機能をiOSとAndroidデバイスの両方で容易に実装できるようにします。

EUの指令は、ピアツーピアネットワーキングのさらなる進展を促す可能性があり、将来のWi-Fi Awareのバージョンにおける改善が期待されます。この変更は、デバイス接続の標準を統一し、異なるプラットフォーム間の協力とコミュニケーションを向上させる重要な一歩を示しています。

この投稿では、著者がAMD RDNA3 GPU上でFP32行列の掛け算を最適化する方法を説明しています。具体的には、rocBLASライブラリに対して60%の性能向上を達成することを目指しています。対象となるのは4096x4096の行列で、AMD Radeon 7900 XTXを使用し、8つの異なるカーネル実装が含まれています。

行列の掛け算の基本について説明します。行列A（サイズMxK）と行列B（サイズKxN）の積は、行列C（サイズMxN）になります。この計算では、Aの行とBの列のドット積を求めます。

性能目標は、GPU上で計算に依存する実装を最適化し、RDNA3アーキテクチャの利点を活かすことです。

理論的な性能は約61.44 TFLOPSと計算され、この性能を維持するために必要な帯域幅は約90.2 GB/sです。

基本的なカーネル実装では、性能が低く（136 ms、1010.60 GFLOPS/s）、rocBLASの実装はより良い結果を出しますが（4.49 ms、30547 GFLOPS/s）、理論的な最大値には達していません。

最適化戦略として、基本的な実装の主な問題はグローバルメモリへのアクセスが非効率であることです。著者は、ローカルデータストア（LDS）タイルを使用することを提案し、これによりレイテンシを減少させ、性能を向上させます。

新しいアプローチでは、データをタイルに読み込み、これらのタイル上で計算を行うことでメモリアクセスを最小限に抑えます。著者は擬似コードの例と、LDSを使用した最適化されたカーネルの具体的な実装を提供しています。

全体として、この投稿はメモリアクセスパターンの最適化とGPUアーキテクチャの機能を活用することが、行列の掛け算性能を向上させるために重要であることを強調しています。

要約がありません。

この本は、Pythonを使った複雑なアプリケーションの構築における重要なアーキテクチャパターンを探求しています。効果的なソフトウェア設計とテスト戦略に焦点を当てています。著者のハリーとボブは、ハリーがテスト駆動開発（TDD）に関する以前の仕事を通じて、アプリケーションの構造をよりテストしやすくするための質問からこの本を執筆しました。ボブは経験豊富なソフトウェアアーキテクトで、イアン・クーパーから学んだソフトウェアの複雑さを管理するための洞察を共有しています。

著者たちは、オンライン家具小売業者のMADE.comで働いており、これらの技術を活用して物流や配送を最適化するインテリジェントなシステムを構築しています。彼らは、新しいプログラマーにこうしたプロジェクトに必要な基本的なスキルを教えることを目指しています。

本書は、PythonがC#やJavaのようなより複雑なアプリケーションへと進化する中で、堅牢なアーキテクチャパターンの必要性が高まっていることを強調しています。TDD、ドメイン駆動設計（DDD）、イベント駆動アーキテクチャについて説明し、古典的なパターンを紹介し、それらをPython的に適用する方法を示しています。

読者は複雑なPythonアプリケーションの経験が求められますが、DDDやアーキテクチャパターンの事前知識は必要ありません。本書は各章を通じて単一の例プロジェクトを構築し、読者が演習やGitHubリソースを通じてコードに積極的に関わることを促しています。

取り上げられている主な内容には、ドメインモデリングとDDDの原則、リポジトリ、サービスレイヤー、ユニットオブワークパターン、イベント駆動アーキテクチャとメッセージ処理、コマンド・クエリ責任分離、依存性注入が含まれています。

全体として、この本はPythonにおけるアーキテクチャパターンの実装に関する参考書として機能し、ソフトウェア設計の原則をさらに探求することを奨励しています。

要約がありません。

最近の研究によると、特定の熱帯樹木、特にディプテリクス・オレイフェラは、雷に打たれるだけでなく、実際にそれから利益を得ることができることがわかりました。この研究は森林生態学者エヴァン・ゴラが主導し、これらの木が雷の避雷針のように機能し、最小限の損傷で済みながら、周囲の植物との競争を減らす手助けをすることを示しました。

研究では、パナマで雷に打たれた93本の木を追跡しました。その結果、D.オレイフェラの木は軽微な損傷で生き残った一方で、他の種は大きな損失を被り、多くが雷に打たれた後すぐに枯れてしまいました。雷の影響でD.オレイフェラの木に寄生するツル植物の数が減り、これにより成長が促進され、資源をより効果的に競い合うことができるようになりました。

研究者たちは、D.オレイフェラの木がその高さと広い樹冠のために雷を引き寄せるように進化した可能性があると示唆しています。これらの木は平均して56年ごとに雷に打たれ、数百年生きることができるため、寿命の中で複数回の雷撃から利益を得ることができます。

この発見は、雷が森林のダイナミクスにおいて重要な役割を果たしていることを強調しており、特に気候変動が雷の頻度を増加させる中で、生物多様性や炭素貯蔵に影響を与える可能性があります。今後の研究では、これらの木が雷に耐えるための特性や、他の種にも同様の適応があるかどうかを探る予定です。

遅いCIパイプラインは、ある程度までしか改善できません。CPU、ネットワーク、メモリ、ディスクの入出力（I/O）に関する問題が、すべて遅延の原因となることがあります。この要約では、GitHub ActionsにおけるディスクI/Oがワークフローをどのように遅くするかに焦点を当てます。

milliForthは、Forthプログラミング言語の非常にコンパクトなバージョンで、サイズはわずか328バイトです。このため、最も小さなプログラミング言語の一つとされています。milliForthは8ビットの6502 CPU向けに特別に設計されており、x86のような16ビットCPUを対象とした他のForthバージョンとは対照的です。

milliForthの主な特徴には、内部インタプリタのモデルとして使用されるダイレクトスレッドコード（DTC）とミニマルスレッドコード（MTC）が含まれます。DTCはその小さなサイズから好まれています。また、コーディングはパフォーマンスよりもサイズを優先しており、コンパイルにはca65などのツールを使用しています。

メモリ管理に関しては、入力および出力バッファ、データスタック、リターンスタックなど、さまざまな機能のために特定のメモリページを利用しています。基本的な操作（加算や値の取得など）、スタック管理、端末やコンパイルを扱うための関数が含まれています。milliForthは、シンプルさと効率性を維持することを目指しており、sectorForthからインスピレーションを受けつつ、最小限の設計を実現しています。

このプロジェクトは、DTCとMTCを比較するためのテストベッドとしても機能しており、両方のモデルがサンプルプログラムを正常に実行しています。コーディングの実践や設計の選択は、6502アーキテクチャの制約に収まることを重視しています。

詳細については、元のmilliForthや類似プロジェクトへのリンクを含む追加のリソースや参考文献が提供されています。

この記事は、Stephan Ewen、Ahmed Farghal、Till Rohrmannによって書かれたもので、Restateという新しい耐久性のある実行エンジンについてのシリーズの第2回目です。Restateは、従来のシステムとは異なり、外部のデータベースやログに依存せず、高い耐久性と運用効率を提供することを目指しています。

Restateの特徴の一つは、統一されたログアーキテクチャです。これにより、分散型の調整が簡素化され、Postgresのような既存のシステムと比較してパフォーマンスが向上します。システムの構造としては、Restateサーバーがメッセージブローカーの役割を果たし、イベントを受信してアプリケーションサービスに配信します。アプリケーションサービスは、耐久性のある機能を持ち、アプリケーションのロジックを実行し、イベントを管理し、状態を維持します。

サーバーはサービスとの双方向通信を維持し、ジャーナリングや状態の変更といった耐久性のあるアクションを実行できるようにしています。データストレージには、新しいイベントのための埋め込みログを使用し、RocksDBにデータを保存します。このデータは定期的にオブジェクトストアにバックアップされ、耐久性が確保されます。

オブジェクトストレージの遅延に対処するために、Restateは低遅延の操作を保証するレプリケーション層を実装しています。また、システムはパーティションを使用してスケールアウトし、各パーティションは独自のログとイベントプロセッサを持ち、独立して呼び出しを処理します。

制御プレーンは全体のシステムを調整し、障害や設定を管理します。一方、データプレーンはログとイベント処理を担当します。初期のテストでは、重い負荷の下でも約3msから10msの低遅延と94,000件以上のアクションを毎秒処理する高いスループットが確認されています。

今後の改善点として、次回の記事ではRestateのログ実装であるBifrostの開発に焦点を当て、パフォーマンスと柔軟性の向上を目指します。全体として、Restateは耐久性のある実行システムを構築するための開発者体験と運用効率を向上させるよう設計されています。これはマネージドクラウドサービスとして提供され、さまざまなユーザーが利用できるようになっています。

要約がありません。

要約がありません。

FreeBSD財団はFreeBSDコミュニティを支援しており、現在、開発者に提供されるFrameworkノートパソコンを含むノートパソコンでのFreeBSDの体験を向上させています。著者はAMD 7000シリーズのCPUを搭載したFramework 13ノートパソコンを受け取りました。このノートパソコンは、デスクトップマシンと似たGPUを持っているため、グラフィックスドライバーのテストに役立ちます。

ノートパソコンのパッケージは巧妙なデザインで評価されましたが、画面のベゼルの取り付けは難しく、慎重な調整が必要でした。取り付け時に損傷を避けるために注意が必要です。

著者は、過去にFreeBSDとWiFiに問題があったため、有線イーサネットモジュールを選びました。FreeBSD 14.2がこのノートパソコンにインストールできることを確認しましたが、セキュアブートを無効にし、USBメモリを使用する必要があります。

インストール後、システムは基本的なテキストコンソールにブートします。X11は設定を行えば動作しますが、Wayland上でKDE Plasma 6を実行すると正常に機能せず、テキストカーソルのみが表示されます。著者はこの問題についてさらに調査する予定です。

著者は公共の場における監視技術、特にナンバープレート読み取りカメラの使用について個人的な調査を行いました。取材中に、警察官がドーナツ店に入って監視映像を確認しているのを目撃し、仕事の移動中に自分がどれくらいカメラに映っているのかを調べることにしました。

彼は一日かけて複数の郡を巡り、情報公開法に基づいて15の法執行機関に映像の提供を求めました。その結果、一部の機関はリクエストを拒否しましたが、多くは応じて自分の車に関するデータを提供しました。彼は自分の車がカメラに映った場所や時間を記録し、監視が行動パターンを明らかにする可能性があることを強調しました。

著者はこのような技術の影響について考え、個人が知らないうちに追跡される可能性があることを指摘しました。公共の監視データは警察が令状なしでアクセスできるため、プライバシーに対する懸念が生じ、監視の監視や個人の権利についての疑問が浮かび上がります。この調査は、公共の場におけるプライバシーの期待が変化していることを浮き彫りにし、人々が政府による監視の方法を知る権利を持たなくなっている可能性を示唆しています。

日本の理化学研究所の科学者たちは、塩水に一晩浸すだけで溶け、害のあるマイクロプラスチックを残さない新しいタイプのプラスチックを開発しました。この生分解性プラスチックは、超分子ポリマーから作られており、使用中は強度を保ちながら、塩水に浸かると簡単に分解される特性を持っています。

新しいプラスチックは、一般的な食品添加物であるヘキサメタリン酸ナトリウムと、肥料に含まれるグアニジニウムイオンを基にしたモノマーを混ぜることで作られます。この組み合わせにより、柔軟で強い材料が形成され、塩水中で約8時間半で溶け、安全な化合物である窒素やリンに分解されます。これらは植物や微生物にとって有益です。

プラスチックが早期に溶けないようにするために、研究者たちは撥水性のコーティングを開発しました。これにより、プラスチックは意図的に傷をつけて塩水を浸透させるまで、安全に使用することができます。

この新しい生分解性プラスチックは、従来のプラスチックに代わる有望な選択肢であり、環境へのリスクが少なく、海に流れ込んでも有益である可能性があります。

要約がありません。

RokuやAmazonなどのストリーミング企業は、視聴者データを活用して広告戦略を強化しています。従来のテレビは常に広告を含んでいましたが、ストリーミングサービスは当初、広告なしの体験を提供していました。しかし、現在では多くのサービスが広告を取り入れ、テレビは視聴習慣に関するデータを収集して、個別化された広告を配信しています。

Rokuはもともとハードウェアで知られていましたが、現在は広告とデータの会社へとシフトしています。広告からの収益が大きな割合を占めるようになりました。この変化は、テクノロジー企業がテレビ体験のすべての側面をコントロールしようとする業界全体のトレンドの一部です。多くのテレビには、視聴内容を監視する技術が搭載されており、プライバシーに関する懸念が高まっています。

その結果、広告がますます一般的になり、多くの視聴者が広告付きのサブスクリプションを選択しています。データ収集に不安を感じる消費者もいますが、ターゲットを絞った広告を評価する人もいます。広告を完全に避けたい人のためには、無料のライブラリストリーミングサービスなどの代替手段も存在します。全体として、テレビの環境は進化しており、視聴者はプライバシーと広告が交差する複雑なエコシステムを navigat しなければなりません。

要約がありません。

要約がありません。

研究者たちは、結晶格子内の準粒子であるファゾンが、非常に低温でも層間エキシトンの移動を可能にすることを発見しました。通常、低温では物質の動きが止まるため、この発見は材料科学の理解を深め、量子技術、特に量子ビットの安定性向上に寄与する可能性があります。

この研究は、モレキュラー・ファウンドリーで行われ、遷移金属ダイカルコゲナイド（TMD）と呼ばれる薄い半導体層を重ねることに焦点を当てました。これらの層を重ねることで、静止していると思われていた動くモアレポテンシャルが生成されます。このポテンシャルは、光がこれらの材料と相互作用する際に生成される電子とホールのペアであるエキシトンの移動に重要な役割を果たします。

研究者たちは、エキシトンが動くモアレポテンシャル内で移動できることを観察しました。このポテンシャルは、動的な海の景観のように振る舞います。エキシトンの移動性は温度や層の整列によって影響を受けることが分かりました。驚くべきことに、絶対零度に近い温度でも、エキシトンは完全に凍ることなく、いくらかの動きを示しました。

この研究は、他の半導体システムを探求し、材料におけるファゾンの役割を理解する新たな道を開きます。これらの発見は、量子情報システムの進展というより広い目標にも貢献しています。

最近の「ジーンズ月間」の調査で、ストラテジストはアマゾンで購入したリーバイスのジーンズが、リーバイスの公式店舗で買ったものよりも品質が劣るのかを検証しました。品質の違いについての情報を受けて、著者は両方の小売店から人気のリーバイススタイルのジーンズをいくつか試しました。

主な発見として、アマゾンとリーバイスのジーンズには色や質感において明らかな違いが見られましたが、これらは品質の大きな差を示すものではありませんでした。ラボでのテストでは、両方のソースからのデニムに違いがあったものの、ほとんどのペアは強度や耐久性において似たような性能を示しました。また、リーバイスは世界中のさまざまな工場から生地を調達しているため、生産品質や外観に違いが生じることがあります。

最終的に、異なる小売店からのリーバイスのジーンズにはいくつかの違いがあるかもしれませんが、アマゾンでのジーンズの品質が必ずしもリーバイスの公式店舗のものより劣るわけではないという評価が得られました。ジーンズを探している人は、小売店にこだわるのではなく、フィット感やスタイルに重点を置くべきです。

要約がありません。

ポッドキャストのエピソード「ヨーロッパのテクノロジー主権を巡る戦い：オープンスタックの重要性」では、Cleuraの創設者でありOpenInfraの理事でもあるヨハン・クリステンソンが登場します。この議論では、ヨーロッパがデジタル主権を達成し、競争力のあるローカルクラウドエコシステムを確立する必要性が強調されています。

主なポイントは以下の通りです。まず、ヨーロッパはアメリカのクラウドサービスに大きく依存しており、データの可用性や価格、政治的影響にリスクをもたらしています。次に、進展を妨げる障害として、既存の企業を優遇する調達システムや、特定のベンダーに依存する状況、非ヨーロッパ企業への人材流出、複雑なインフラの課題が挙げられます。

また、ヨハンはオープンスタックに関する自身の経験を共有し、オープンソースのインフラの重要性や内部能力の開発について語ります。さらに、ヨーロッパのベンダーが協力し、技術標準が市場の発展に果たす役割についても触れています。規制の面では、ヨハンはヨーロッパには規制があるものの、実際の施行が不十分であり、進展を遅らせていると指摘しています。

このエピソードは、ヨーロッパのテクノロジー独立に関する現実を見つめ直し、改善のための可能な道筋を議論しています。外部のプロバイダーへの過度な依存を避けるために、ローカルな能力を構築する重要性が強調されています。

研究者たちは、古代の生物であるプロトタキサイトが、かつては巨大な菌類の一種と考えられていたが、実際には全く未知の生命の系統に属する可能性があることを発見しました。プロトタキサイトは約4億2000万年前から3億7500万年前に存在し、大きな枝のない木の幹のような形状をしており、高さは最大で8メートルに達していました。化学分析に基づいて最初は菌類として分類されましたが、最近の研究では、菌類、植物、動物などの既知の生命のカテゴリーには当てはまらないかもしれないと示唆されています。

最近の研究では、スコットランドで発見された小型のプロトタキサイト、プロトタキサイト・タイティに焦点が当てられました。研究者たちは、その内部構造が既知の菌類とは異なり、菌類の細胞壁の重要な成分であるキチンを欠いていることを発見しました。代わりに、植物に見られるリグニンに似た特徴を示していました。このことから、科学者たちはプロトタキサイトが以前は知られていなかった真核生物のグループに属する可能性を提案しています。

プロトタキサイトを完全に理解し、その絶滅の原因を解明するためにはさらなる研究が必要です。この発見は科学界に興味と好奇心を呼び起こし、地球の歴史における未発見の生命体の可能性を示唆しています。

要約がありません。

Kafkaをセットアップするには、以下の手順に従ってください。

まず、Kafkaのファイルを解凍します。コマンドは「tar xvf kafka_2.13-4.0.0.tgz」です。次に、ユニークなクラスターIDを生成します。このためには「KAFKA_CLUSTER_ID="$(bin/kafka-storage.sh random-uuid)"」というコマンドを実行します。最後に、Kafkaのストレージをフォーマットします。コマンドは「bin/kafka-storage.sh format --standalone -t $KAFKA_CLUSTER_ID -c config/server.properties」です。

Knowledge Library MCP（KL MCP）は、Azure AIサービスを活用して文書検索を改善し、ボットを通じて会話型のインサイトを提供する高度なアプリケーションです。テキストや画像を含むさまざまな文書形式を扱い、リアルタイムデータを統合することで、検索の精度と応答性を向上させます。

KL MCPは、金融文書やチャートなどの混沌としたデータを、実用的なインサイトに変換します。Azure AIエージェントサービス、Microsoft Document AI、カスタムボットを組み合わせることで、効率的なクエリとデータ取得を実現しています。

このプロジェクトは、大量のデータを効果的に管理する必要性から発想されました。既存のシステムは、文書の量が増えるにつれて検索精度に苦しんでいました。KL MCPは、文書を構造的に整理し、Anthropicのモデルコンテキストプロトコルを使用して貴重なインサイトを抽出します。

KL MCPは、PDF、Word、Excel、画像など、さまざまな文書形式に対するクエリをサポートし、高度なテキストおよび画像分析を行います。現在の株価などのリアルタイムデータを統合することで、即時の応答を提供します。また、特定のタスクのためのボットシステムを備えており、ユーザーとのインタラクションやクエリの解決を強化しています。

技術的には、Azure AIエージェントサービスとMicrosoft Document AIを使用し、コードの洗練にはGitHub Copilotなどのツールを活用しています。メタデータ管理にはCosmos DBを利用し、OneDriveからの文書アクセスにはMicrosoft Graph APIを使用しています。また、テキストと画像の処理を行うためにマルチモーダルモデル（GPT-4o）を取り入れ、異なるデータタイプ間のギャップを埋めています。

今後の展開として、音声入力や動画サポート、AI駆動のインサイトを追加し、機能をさらに強化する計画があります。また、FinancialAnalysisAppの継続的なアップグレードを行い、金融データの処理とクエリ機能を向上させる予定です。

使用されている技術には、プログラミング言語としてPython、C#、Goがあり、フレームワークには.NETや文書処理、音声インタラクション用のさまざまなライブラリが含まれています。Azureサービスは、AI機能、文書インテリジェンス、クラウド統合のために利用されています。

KL MCPは、文書管理とクエリの分野において大きな前進を遂げており、高度なAI技術を組み合わせることで迅速かつ正確なインサイトを提供し、ユーザー体験を向上させています。

オートルーターを構築する際の13の重要な教訓をまとめました。

まず、Aアルゴリズムをマスターすることが重要です。Aは、幅優先探索（BFS）などの他の手法よりも短い経路を見つけるのに優れており、近いノードを優先することで効率的に動作します。次に、プログラミング言語の選択はそれほど重要ではありません。例えば、JavaScriptを使うことよりも、賢いアルゴリズムを使うことが大切です。各反復の速度を上げるのではなく、反復回数を減らすことに焦点を当てましょう。

また、空間ハッシュを利用することで、多次元空間での検索を速くすることができます。木構造データよりも、空間ハッシュインデックスを使う方が効果的です。キャッシングも非常に重要です。効果的な空間分割と事前に解決した問題のキャッシングは、パフォーマンスを大幅に向上させ、アルゴリズムの速度がそれほど重要でなくなります。

問題を視覚化することも忘れずに、常に問題の視覚的表現を作成してデバッグや理解を助けましょう。ブラウザのプロファイリングツールを活用して、コードのパフォーマンスを分析し最適化することも有効です。再帰関数は追跡やパフォーマンスを複雑にするため、反復的なアプローチを選ぶ方が効率的です。

モンテカルロ法は避けるべきです。これらはランダム性を利用し、しばしば非効率的でデバッグが難しいため、より良いヒューリスティックを探すことが推奨されます。アルゴリズムの各段階で一貫した座標空間を維持することで、明確さを保ち、後の段階での問題を避けることができます。

プロセスをアニメーション化することで、アルゴリズムの動作を視覚化し、非効率や無駄な反復を明らかにすることができます。交差点の計算には、遅いグリッドチェックではなく、効率的な数学的計算を使用することが望ましいです。

解決可能性を測定し、アルゴリズムの各段階での失敗の可能性を追跡して、早期に潜在的な問題を解決することを優先しましょう。最後に、A*を加重バージョンに調整することで、最適性を犠牲にしても速度を向上させることができ、パフォーマンスが大幅に改善されます。

これらの教訓は、成功するオートルーターを構築するためのアルゴリズム設計、視覚化、データ構造の効果的な使用の重要性を強調しています。

言語モデルであるClaudeは、人間によって直接プログラムされるのではなく、大量のデータを分析することで問題を解決する方法を学びます。このため、内部プロセスの理解が不足しており、研究者たちはこれらのモデルがどのように考えているのかを探求しています。

最近の研究では、これらのモデルの内部を「見る」ためのツールを開発することを目指しています。情報処理の方法を明らかにすることが目的です。主な発見には以下のようなものがあります。

まず、Claudeは異なる言語間で概念を共有できることを示しており、これは各言語ごとに別々のモデルを持つのではなく、普遍的な思考方法を示唆しています。また、詩を書く際には未来の言葉を計画することができ、次の単語を予測するだけでなく、数ステップ先を考えていることがわかります。

さらに、Claudeは時には論理的な推論に従わず、説得力のあるが誤った主張を作成することがあります。これは新しい解釈手法を通じて特定できます。また、複雑な質問に対しては、記憶した回答を繰り返すのではなく、異なる事実を組み合わせて答えることで、高度な推論能力を示しています。

一方で、モデルは不確かな場合には回答を拒否する傾向がありますが、特定のプロンプトを使うことで誤った回答を引き出すことが可能です。さらに、安全対策を回避する方法も存在し、これによりモデルが意図せず有害なコンテンツを生成する可能性があります。

これらの発見はAIシステムの理解を深め、人間の価値観に沿ったものにするための助けとなります。研究は現在の解釈技術の可能性と限界を浮き彫りにし、将来の複雑なAIモデルのためにそれらを改善する必要性を強調しています。

議論は、タイナンの記事に基づいて、彼がどのようにして取り組むべきことを決めるかについて進められています。多くの読者が彼の考え方に対する感謝の意を表しています。重要なポイントは以下の通りです。

アンドリューは、タイナンがどのようにして投資する価値があるものを決めるのか、金銭的な面、自立、生活の質の観点から尋ねています。ギャビンは、マインドセットや目標設定に関する投稿をもっと増やしてほしいと提案し、初心者にとって目標を設定することの難しさについて言及しています。アダムは、高金利の影響を受けたマージンの使用について、タイナンの以前の投稿の更新を求めています。タイナンは、現在はマージンを最小限にしか使用していないと回答しました。JRは、タイナンが独自の選択や考え方で他の人を刺激していることを称賛しています。マッズは、自分のウェブサイトのマーケティングについてアドバイスを求め、タイナンのクルーズシートと比較しています。他のコメントには、ポジティブなフィードバックや新しいコンテンツやリストのリクエストが含まれています。

全体として、この会話は、タイナンの仕事や生活の選択に対する読者の関心と、これらのトピックに関するさらなる洞察を求める声を強調しています。

MegaTTS 3は、PyTorchを使用して構築された効率的なテキスト読み上げ（TTS）システムです。このシステムは、わずか4億5000万のパラメータを持つコンパクトなモデルを特徴としています。

主な特徴としては、軽量設計で効率的な動作が可能です。また、高品質な音声クローン機能を備えており、印象的な音声の再現ができます。英語と中国語の両方に対応しており、言語の切り替えも可能です。アクセントの強さや発音を調整できる機能もあり、今後さらに多くの機能が追加される予定です。

インストールには、Python 3.9の環境を設定し、必要なパッケージをインストールする必要があります。指定されたリンクから事前にトレーニングされたモデルのチェックポイントをダウンロードします。

使用方法としては、コマンドラインまたはウェブインターフェースを通じて推論が可能で、音声の特性を制御するオプションがあります。標準的な音声合成だけでなく、アクセントのある音声合成にも対応しています。

サブモジュールには、音声とテキストの整合性を取るツールや、グラフメから音素への変換、音声合成用の高品質な波形VAEが含まれています。

セキュリティやライセンスに関しては、ユーザーはセキュリティの問題をプライベートに報告する必要があります。このプロジェクトはApache-2.0ライセンスのもとで提供されています。

関連する研究論文も含まれており、さらなる情報を得るための参考になります。詳細については、ドキュメントに記載されたデモ動画やインストール手順を参照してください。

エムダッシュ（—）は、カンマやコロン、括弧のように機能します。追加情報を区切ったり、文の方向が変わることを示したりします。また、会話の中断やためらいを表現することもできます。エムダッシュは、カンマや括弧よりも強調されることが多く、文を劇的に結びつけたり、リストや例を紹介したりする際に使われます。アイテムの列の後に要約を示すこともでき、引用の最後に出典や著者を示す前に使われることもあります。

エンダッシュ（–）は、エムダッシュより少し短く、主に範囲を示すために使用されます。例えば、日付や数字の間に「から」を示します（例：8月1日–31日）。また、複合形容詞の一部が二語の複合語である場合にも使われます（例：プレ・ウェブスターバーグベーカリー）。名前やリンクの中で「から」を置き換えることもあります（例：スプリングフィールド–ウェブスターバーグの列車）。

ハイフン（-）は、複合語の要素をつなぐために使用されます（例：ベーカリーオーナー）。接頭辞や接尾辞を単語から分ける際にも使われます（例：パンのような）。数の範囲や行末の単語の分割にも利用され、吃音や文字を一つずつ綴る際にも使われます。

全体的に、エムダッシュは多用途で、正式な文書でもカジュアルな文書でも使用できます。句読点の選択は個人の好みによることが多く、エムダッシュの周りのスペースはスタイルガイドによって異なります。

この技術報告書では、大規模なMixture of Experts（MoE）モデルのトレーニングに関する課題、特にコストやリソースの問題に焦点を当てています。報告書では、16.8億パラメータ（2.75億が活性化）のLing-Liteモデルと、290億パラメータ（28.8億が活性化）のLing-Plusモデルの2つを紹介しています。両モデルは、業界のトップスタンダードと同等の性能を発揮します。

AI開発をより効率的かつアクセスしやすくするために、特にリソースが限られた環境での利用を考慮し、報告書では以下の方法を提案しています。まず、モデルのアーキテクチャとトレーニングプロセスの最適化です。次に、トレーニング中の問題への対処方法の改善です。そして、モデル評価の効率を向上させることです。

これらのモデルは、知識グラフからの高品質なデータを活用しており、ツールの使用能力が向上しています。特に、300億パラメータのMoEモデルは、性能が他のモデルと同等でありながら、より低性能なデバイスでもトレーニング可能で、高性能システムを使用する場合と比べて約20%の計算コストを節約できることが示されています。モデルは、提供されたリンクから入手可能です。

2025年3月18日、レイモンド・チェンは、Windows 95のセットアッププロセスで、バックアップのグラフィカルユーザーインターフェース（GUI）として小型版のWindows 95を使用しなかった理由について疑問を呈しました。

要約がありません。

要約がありません。

ソニックアドバンス2の逆コンパイルプロジェクトは現在進行中で、まだ完成していません。プロジェクトは、いくつかのROMバージョンを成功裏に作成しました。アメリカ版は「sa2.gba」、ヨーロッパ版は「sa2_europe.gba」、日本版は「sa2_japan.gba」で、こちらはまだ作業中です。

さらに、プロジェクトはLinux、MacOS、Windows向けのSDLバージョンもサポートしていますが、Win32版はまだ機能していません。開発の進捗としては、コードが完全にC言語に変換され、一部の関数は調整が必要です。すべてのアセンブリコードは逆アセンブルされ、C言語に翻訳されました。また、音楽トラックは抽出され、MIDIファイルとして文書化されています。スプライトアニメーションや背景タイルも抽出され、ROMで使用されています。ゲームは現在、ワイドスクリーン形式にコンパイルできるようになりました。チャオガーデンのような小さなゲームも分析されましたが、完全には変換されていません。

プロジェクトに参加したい方は、Discordコミュニティに参加して協力することができます。このプロジェクトでは、さまざまな貢献者が開発したツールを使用しており、「カービィのエアライド」の逆コンパイルに似ています。最後に、グラフィックスや音声の抽出、プロジェクトの設定に尽力した主要な貢献者に特別な感謝を申し上げます。

ロボティクスやVR/ARの分野では、カメラの急速な動きがモーションブラーを引き起こし、カメラの位置推定に影響を与えることがあります。この研究では、モーションブラーを問題として捉えるのではなく、動きを推定するための有用なツールとして活用する新しいフレームワークを提案しています。この方法では、1枚のぼやけた画像から詳細な動きの流れと深度マップを予測し、カメラの速度を計算することが可能です。私たちは、トレーニング用に現実的なモーションブラーの大規模なデータセットを作成し、実データを用いてモデルを改善しました。テストの結果、私たちのアプローチは、MASt3RやCOLMAPなどの既存の方法と比較して、カメラの動きに関する最も正確な推定を提供することが確認されました。

著者は、自宅で人工太陽光を作ることに挑戦しました。これは、大きな放物面反射鏡を使ったDIYプロジェクトに触発されたものです。しかし、著者は小型のデザインを考案し、小さなレンズのグリッドと複数のLEDを使用しました。このアプローチは、デザインのかさばりを減らし、熱管理を改善することを目的としています。

プロジェクトの主なポイントには、まずデザインコンセプトがあります。著者は小型のレンズと低出力のLEDを組み合わせることで、より小さなデバイスを実現し、熱の分散を良くしました。また、プロジェクトを通じて3DデザインやPCBデザイン、光学について学び、CADモデリングやカスタムPythonスクリプトを使ってシミュレーションを行いました。

技術的な仕様としては、最終製品には6x6のLEDアレイ、特注のレンズ、最適な光出力のための特殊な部品が含まれています。さらに、レイリー散乱を模倣するためにインクジェット印刷フィルムを使用し、光の見た目を向上させました。

プロジェクトのコストは約1000ユーロで、部品の製造にかなりの費用がかかりました。初期のデザインにはいくつかの欠陥がありましたが、手動で調整することで解決しました。最終的に、人工太陽光は心地よい光を放ちましたが、期待したほどの明るさには達しませんでした。著者は、明るさと表面積を増やすことに焦点を当てたバージョン2の改善を計画しています。

全体として、このプロジェクトは大きな学びの経験となり、ユニークなランプを生み出し、デザインにおけるソフトウェアとハードウェアの統合についての洞察を得ることができました。

妊娠に関するさまざまな側面についての情報がいくつかあります。まず、妊娠が女性の記憶に与える影響についてです。特に、計画したタスクを思い出す能力が低下することがあります。また、妊婦が特定の記憶テストに苦労することを示す研究もあります。さらに、妊娠に関連する心理的な問題についてのレビューもあり、生物学的要因やリスク、アイデンティティに関する内容が含まれています。

要約がありません。

この文書は「uv」というツールの使い方についてのガイドです。

まず、uvとは何か、そしてPEP 723との関連について説明します。次に、uvのインストール手順を示します。続いて、単一ファイルのスクリプトでパッケージの依存関係を追加する方法を解説します。次に、uvを使ってスクリプトを実行する手順と、Pythonのシェバンを使って実行を簡単にする方法について説明します。

さらに、Linux/macOSおよびWindowsユーザー向けに、uvスクリプトをコンピュータのどこからでも実行できるように設定する方法を案内します。また、uvが仮想環境をどこにインストールし、どのように名前を付けるかについての情報も提供します。

このガイドは、ユーザーがPythonプロジェクトでuvを効果的に活用できるように設計されています。

著者はデバッガーの使用に対する熱意を表現し、2017年からの経験を共有しています。特に、ネイティブコードの作業において、従来のデバッガーであるgdbやlldbでは不十分であるため、デバッガーとREPL（読み取り・評価・出力ループ）を組み合わせたツールの必要性を強調しています。

この記事では、IntelliJ IDEAのデバッグ体験を向上させる2つの重要な機能を紹介しています。

1つ目は「カーソルまで実行」という機能です。この機能を使うと、特定の行に達するまでプログラムを実行でき、各行を手動でステップ実行することなく、効率的にコードをナビゲートできます。

2つ目は「式を即座に評価」という機能です。これにより、現在のコンテキストで選択したテキストを評価でき、新しいコードをその場でテストすることが可能になります。

これらの機能を組み合わせることで、ユーザーはコードの興味深いポイントに素早くジャンプし、実験を行うことができるインタラクティブなデバッグプロセスが実現します。著者は、デバッガーがシームレスなコード評価をサポートし、ブレークポイントを効果的に使用することでローカル変数に簡単にアクセスできるようにすべきだと提案しています。また、ナビゲーションには煩雑なテキスト入力ではなく、カーソルを活用した直感的なインターフェースを推奨しています。

親が成人した子供に対して経済的支援を行う割合が増加しており、その数字は過去3年間で最高に達しています。最近の調査によると、成人した子供を持つ親の半数が定期的に支援を行っており、その平均額は月に1,474ドルで、昨年から6%増加しています。この傾向はパンデミック中に始まり、若い世代が直面している経済的な圧力によって続いています。

調査の主な結果として、83%の親が食料品の支援を行い、65%が携帯電話の料金を助け、ほぼ半数が旅行費用を負担しています。また、77%の親が経済的支援に条件を設けており、子供の自立を促そうとしています。さらに、約50%の親は子供を支えるために自分の経済的安定を犠牲にしていると感じています。

世代Z（18歳から28歳）の親は、ミレニアル世代（29歳から44歳）の親よりも多くの支援を受けています。世代Zは多くの場合、まだ学校に通っているか、キャリアの初期段階にあるためです。多くの親は、より質素な生活を送ったり、退職を遅らせたりするなどの犠牲を払う意欲がありますが、約40%は今後2年以内に経済的支援を打ち切る計画を立てています。

全体として、多くの親が成人した子供を支援することにコミットしている一方で、境界を設ける必要性や経済的自立を促す重要性が高まっていることが認識されています。調査は、経済的不確実性がこれらのダイナミクスにさらに影響を与える可能性があることを示唆しています。

グレートチャットボットディベートは、大規模言語モデル（LLM）が本当に言語を理解しているのかをテーマにしたイベントです。このイベントでは、これらのAIシステムが人間のような応答を理解し生成する能力と限界について探求します。

エンジニアリング組織における「速く動く」という考え方に関連する問題について述べています。著者は、以前のCEOのモットー「速くなれ、または完璧になれ」を振り返り、この考え方が重要なプロセス、例えばコードレビューやセキュリティを軽視し、手を抜く結果を招いたことを指摘しています。その結果、技術的負債や脆弱なシステムが生まれました。

重要なポイントは以下の通りです。まず、「失敗を早く、前に進む」という考え方があります。失敗から学び、その分析を通じて改善の道を見つけることが大切であり、ただ急ぐだけでは意味がありません。次に、「反復のために構築する」ことが挙げられます。初期バージョンで完璧を求めるのではなく、明確な次のステップを重視し、将来の改善を計画することが重要です。

また、「モジュール性を保つ」ことも大切です。システムを柔軟で変更しやすく設計することで、大規模な書き換えなしに更新が可能になります。そして、「スケールについて正直である」ことも重要です。小規模なチームに適した戦略が、大規模なチームには合わないことを認識し、それに応じてペースを調整する必要があります。

全体として、スピードは重要ですが、長期的な成功のためには慎重な意思決定が不可欠であるというメッセージが伝えられています。

研究者たちは、既存の技術よりも電気信号を光信号に変換する速度が速い新しいプラズモニックモジュレーターを開発しました。この進展は、将来の6GネットワークやAIデータセンターにとって有益である可能性があります。このモジュレーターは金を使用しており、無線通信技術において重要な前進を示しています。

先週の金曜日、ラフール・M・ジュリアトは「システムクラフターズ・ウィークリーショー」で自身のEmacs Solo設定をライブデモで紹介しました。このプロジェクトが注目を集めたことに、彼は驚きを隠せませんでした。Emacs Soloの設定は、シンプルさと効率性に重点を置いており、外部パッケージを使わずにEmacsの内蔵機能のみを活用しています。このミニマリストなアプローチは、Emacsの能力を際立たせ、迅速で機能的な作業環境を作り出すことを目的としています。

Emacs Soloの主な特徴には、機能性を向上させるためのさまざまな強化やカスタマイズ、高度な編集およびナビゲーションツール、内蔵のニュースリーダーやバージョン管理オプション、異なる編集スタイルに対応したカスタムモードが含まれます。

このプロジェクトの目標は、Emacsが巧妙な設定によって強力な統合開発環境（IDE）になり得ることを示すことであり、軽量さを保ちながら実現しています。ジュリアトは、サポートをしてくれたデイビッド・ウィルソンやシステムクラフターズコミュニティ、そして彼を助けてくれた貢献者たちに感謝の意を表しました。

Sgnlyは、PDFを数秒でスマートコントラクトテンプレートに変換することで、文書署名を迅速かつ効率的に処理する方法を提供しています。主な特徴は以下の通りです。

文書のワークフローは従来の五倍の速さで進行し、80%のプロセスが自動化されています。AIアシスタントが文書の自動入力を手助けし、用語の説明を行い、ユーザーのフィードバックから学習します。ユーザーは専用のサポートを受けながら、通常一週間以内に簡単に始めることができます。

文書はさまざまなデータタイプを使用して、個々の顧客のニーズに合わせてカスタマイズ可能です。Sgnlyは、複数の文書管理機能を一つのサブスクリプションサービスに統合しています。また、ユーザーはクレジットカードなしで14日間の無料トライアルを利用でき、いつでもキャンセルが可能です。

全体として、Sgnlyは企業の文書処理にかかる時間を節約し、エラーを減らすことを目指しています。

多くの人々は、特定の音、特に咀嚼音に対して強い不快感を感じることがあります。この状態は「ミソフォニア」と呼ばれています。著者は、自身のこの状態との闘いについて語ります。彼は思春期に父親の咀嚼音に耐えられなくなったことから始まりました。ミソフォニアは、怒りや嫌悪感を引き起こし、日常生活や人間関係に影響を与えることがあります。

ミソフォニアは20年以上前から認識されていますが、科学的な理解はまだ限られています。研究者たちはその起源について、神経的、精神的、または感覚的な障害なのか議論を重ねています。この用語は2001年の研究で初めて使われましたが、特に2013年に新しい精神障害として認識された後、最近になって注目を集めるようになりました。

2019年以降、ミソフォニアに関する研究は新たな資金提供により増加し、より明確な質問票が作成され、認知度も高まりました。2024年の研究では、多くの人が引き金となる音に敏感であると報告していますが、臨床的なミソフォニアの基準を満たす人はごく少数であることがわかりました。

ミソフォニアを医療障害として分類することについては、まだ合意が得られていません。現在の治療法、例えば認知行動療法（CBT）は有望ですが、決定的ではありません。著者は自身のミソフォニアの経験を振り返り、さらなる研究と理解の必要性を認めています。この状態と共に生きることは、単なる治療ではなく、継続的な努力や対処法が必要であることを強調しています。

ジョルジオ・デルイマジーネは、Lean4を用いたゼロ知識（ZK）回路の形式検証のための新しいドメイン特化型言語（DSL）「clean」を紹介しました。ZK回路にはバグが存在することが多いですが、形式検証技術を用いることでその信頼性を高めることができます。cleanを使うことで、ユーザーは回路を定義し、その特性を指定し、正しさを証明することができ、zkEVM形式検証プロジェクトに貢献します。

このプロジェクトの目的は、Lean4でZK回路を書くためのDSLを構築すること、再利用可能な形式検証済み回路コンポーネントのライブラリを作成すること、AIRの算術化をサポートし、ルックアップの原始操作を含めることです。

形式検証のプロセスは次のようになります。まず、回路がサポートする操作を定義します。次に、これらの操作の意味を設定します。そして、各回路に対して証明すべき特性を指定します。回路は変数と制約から構成されており、制約が満たされる場合に指定された特性が成り立つこと、またその逆も成り立つことを保証することが目標です。

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）があります。音の性質とは、もし証人が制約を満たすならば、仕様の特性が成り立つことを意味します。完全性は、すべての入力に対して、誠実な証明者が制約を満たす証人を示すことができることを指します。

このDSLは、新しい変数の導入、制約の追加、ルックアップ関係の定義、サブ回路の合成などの操作をサポートしています。また、回路定義のための使いやすいモナディックインターフェースを提供しています。

FormalCircuit構造は、回路の定義、仮定、仕様、音の性質と完全性の証明をカプセル化しており、検証済みコンポーネントの再利用を可能にします。

記事では、8ビット加算回路の実装と検証の過程を詳しく説明しており、入力/出力の定義、仮定、仕様、証明構造について述べています。

今後の作業としては、基本的な再利用可能な回路を追加すること、一般的なハッシュ関数を定義・検証すること、RISC-Vのサブセット用の最小限の検証済み仮想マシンを構築することが計画されています。このプロジェクトはオープンソースであり、さらなる探求のためにGitHubで公開されています。

レーザー装備の原子力潜水艦は、宇宙からの攻撃者に対する重要な防衛手段となる可能性があります。敵艦隊が高軌道を制圧すると、レーザーやミサイルで地上の防衛を攻撃できるため、防衛側は反撃の手段を見つける必要があります。

高軌道にいる攻撃者は、地上の防衛を容易に標的にでき、自由に移動しながら制約なく攻撃できるため、宇宙の優位性を失った防衛側にとって厳しい状況が生まれます。従来のミサイル防衛システムは、標的にされやすく、高軌道に到達するために大量の燃料を必要とするなど、さまざまな課題に直面しています。防衛側は、機敏な攻撃者に対して効果的な反撃を行うのが難しい状況です。

レーザー潜水艦にはいくつかの利点があります。潜水艦は水中に隠れているため、攻撃から守られ、反撃のための安全な拠点を提供します。また、現代の潜水艦はかなりの電力を生成できるため、強力なレーザーシステムを搭載する可能性があります。レーザーはほぼ瞬時に目標に命中するため、奇襲攻撃に非常に効果的です。

レーザーの効果は距離や水、空気を通過する際に減少しますが、約400ナノメートルの波長のレーザーが両方の媒体を貫通するのに最適です。潜水艦は、発見を避けながらレーザーを効果的に発射できる深さで運用することができます。

いくつかの解決策が考えられます。光学レーザーの代わりにラジオ波を使用することで、水中攻撃の課題を回避し、より深い位置から攻撃を行うことが可能になります。また、浮遊レンズを使用することで、潜水艦が水中にいる状態でもレーザービームを効果的に焦点を合わせて発射できます。さらに、曳航レンズシステムを利用することで、潜水艦は柔軟性を保ちながらターゲットにレーザービームを発射できます。高出力の潜水艦は、超キャビテーション速度を達成することで迅速な攻撃や回避行動を行うことができます。

レーザーと水中環境には課題がありますが、革新的な技術や戦略によって、潜水艦は軌道上の脅威に対する効果的な最後の防衛線となることが期待されます。

Windows 7 Service Pack 2は、Windows 7を新しい機械でより使いやすくするための更新プロジェクトです。このパックには、更新や調整、新機能が含まれていますが、まだ開発中のため、ユーザーはバグに遭遇する可能性があります。

主な特徴としては、2020年以前の更新が含まれており、Windows Embedded Standard 7の更新も含まれています。また、Windows 10のスニッピングツールやWindows 8のペイント、更新されたタスクマネージャーなどの新しいツールが追加されています。さらに、USB 3.0、NVMe、TPM 2.0、UEFIなどの最新のハードウェア機能にも対応しています。さまざまなアプリケーションやコーデックが統合され、機能性が向上しています。また、「サポートされていないハードウェア」の警告が削除され、DPIサポートも改善されています。

インストールに関しては、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ビットシステム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、後にインプレースインストーラーが提供される予定です。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ビットシステムは両方のバージョンを維持するのが難しいためサポートされていません。また、ESUの更新はMicrosoftからの継続的な更新が必要なため含まれていません。安全性の観点から、他のカーネルオプションよりもVxKexが推奨されています。

このプロジェクトは、多くの貢献者からインスパイアを受けており、特定の機能やツールに対する多くのクレジットが含まれています。

注意点として、未完成の状態であるため、ユーザーは遭遇したバグを報告することが求められています。

Packy McCormickの「ハイパーレジビリティ」という記事では、現代が情報へのアクセスと理解をどれほど容易にしたかについて論じています。この現象を彼は「ハイパーレジビリティ」と呼んでいます。

まず、情報へのアクセスの変化について触れています。以前は特定の情報を見つけるのに多くの労力が必要でしたが、今では簡単に手に入ります。人々はネタバレを避けたり、最新情報を追ったりすることに努めており、情報の豊富さが際立っています。

次に、ハイパーレジビリティとハイパーレキシックという用語の違いを説明しています。ハイパーレキシックは速くて包括的に読む人を指しますが、ハイパーレジビリティは情報がどれだけ簡単に消費され、理解されるかを示しています。

また、自己主導の明瞭さについても言及しています。過去のトップダウンのアプローチとは異なり、現在では人々が競争の激しい環境で目立つために、自分自身や自分の考えをより明確にする努力をしています。これには、個人的な洞察や専門的な戦略をオープンに共有することが含まれます。

さらに、ゲーム理論と注意の関係についても触れています。ハイパーレジビリティを追求する動機の一部は、オンラインの世界における競争的な性質に起因しています。注意は貴重な資源であり、人々は機会や認知を引き寄せるためにアイデアや洞察を共有することにインセンティブを感じています。

最後に、ハイパーレジビリティが増すことで、情報の消費と共有の仕方がどのように変わるかについての将来の影響を考察しています。この傾向は、迅速な知識へのアクセスを重視する世代を生む可能性があり、情報の価値やその進化についての疑問を提起しています。

この記事は、ハイパーレジビリティの概念を探求し、今日の速いペースで相互に結びついた世界において、個人や組織が情報をどのように扱い、共有するかに与える影響を強調しています。

LibreOfficeは、Microsoft Officeの無料でオープンソースの代替品として人気が高まっており、毎週約100万回のダウンロードが行われています。この急増は、The Document Foundationによるバージョン25.2のリリースに続いています。LibreOfficeはWindows、Linux、macOSで利用可能で、現在は主要なオープンソースのオフィススイートとなっています。一方、OpenOfficeなどの代替品は減少しています。

The Document Foundationによると、LibreOfficeのユーザーは約2億人と推定されていますが、プライバシーの理由からユーザーデータは追跡していません。企業や政府機関の間でLibreOfficeへの関心が高まっているのは、Microsoft Officeのような有料ソフトウェアに比べてコストを削減できるためです。

ユーザーの85%がWindowsでLibreOfficeを使用しており、多くのLinuxディストリビューションにはあらかじめインストールされています。ユーザーはそのシンプルなインターフェースを評価しており、サブスクリプションモデルや煩わしいAI機能を嫌っています。The Document FoundationはLibreOfficeにAIを統合する計画はありませんが、他者が開発した責任あるAI拡張機能をサポートしています。

全体として、LibreOfficeは個人や組織の利用において信頼性が高く、コスト効果のある選択肢としてますます支持を集めています。

Blender 4.4は、安定性と品質の向上に重点を置いており、開発者たちは「品質の冬」と呼ばれるプロジェクトの中で700以上のバグを修正し、ドキュメントを強化しました。主な更新内容は以下の通りです。

アクションスロット機能が追加され、複数のアニメーションを一つのアクションにまとめることができるようになりました。これにより、アニメーションのワークフローが簡素化され、複数の要素を一緒にアニメーションさせるのが容易になります。

ビデオシーケンサーも改善され、テキスト編集やコーデックのサポートが向上しました。特にH.265のサポートが追加され、編集、再生、レンダリングのパフォーマンスが向上しました。テキストストリップに関しては、アラインメントの改善やプロキシビルドの速度向上などの新機能も搭載されています。

モデリング機能も強化され、新しい選択オプションやジオメトリの処理が改善され、クリーンなメッシュフローを維持しやすくなりました。また、モデリングワークスペースでの再生や操作の速度も向上しています。

スカルプティングでは、新しいプレーンブラシタイプが追加され、スカルプティング中のコントロールが向上しました。他のブラシの改善も行われています。

ユーザーインターフェースも更新され、Windows 11やmacOSでのウィンドウ装飾が現代的になりました。エディターのスナッピングやリサイズ機能も改善され、さまざまなエディターでの使いやすさが向上しました。ツールチップがより明確になり、レイアウトも改善されています。

コンポジターのパフォーマンスも大幅に向上し、さまざまなノードの速度が改善され、より応答性が高く効率的になりました。

さらに、新しいビデオフォーマットやレンダリングオプションのサポート、ジオメトリノードの機能強化、Python APIの改善なども行われています。

全体として、Blender 4.4はアニメーション、ビデオ編集、モデリング、パフォーマンスにおいて大きな改善をもたらし、クリエイターにとってより強力なツールとなっています。

Rivuletは、半グラフィック文字で表現された流れるストランドを使用する独自のプログラミング言語です。この言語は、各自に異なるルールを持つ4種類のストランドで構成されています。これらのストランドは組み合わさって、同時に実行されるコードの密なブロックであるグリフを形成します。

Rivuletの特徴の一つは、リストベースの構造です。データはゼロから始まるセルに整理され、コマンドは個々のセルやリスト全体を対象にできます。グリフ内のすべてのストランドは分割されることなく実行されます。もしグリフが望ましくない状態に至った場合、プログラムは以前の状態に戻ることができ、これが唯一の分岐の形です。グリフは特定の文字でマークされ、その配置は柔軟です。読み方は上から下、左から右です。

データの扱いに関しては、コマンドは単純なもの（加算など）から複雑なもの（累乗など）まで対応可能で、ストランドはリスト内のデータを参照したり変更したりできます。従来の「if」文は存在せず、唯一の分岐はロールバックによって行われます。特別なストランドである質問ストランドは、データの状態をチェックし、ロールバックを引き起こすことができます。

Rivuletは、加算、減算、乗算などのさまざまな操作をサポートしており、それぞれに特定の記号があります。アクションストランドは、単一のセルまたはリスト全体にコマンドを適用できます。

デザイン哲学としては、迷路や書道にインスパイアを受けており、コンパクトで視覚的に魅力的なコーディングスタイルを目指しています。文法は初めは複雑ですが、練習を重ねることで扱いやすくなります。

全体として、Rivuletはデータの流れと視覚的構造に焦点を当てた革新的なプログラミング言語です。

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ロジャー・ウッズらによる「FPGAを用いた信号処理システムの実装 第2版」は、信号処理システムに取り組むエンジニアや研究者にとって重要なリソースです。この本は、従来のデジタル信号処理を超えたさまざまなアプリケーションにおけるフィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）の利用が増えていることを強調しています。

この版では、FPGA技術とその応用に関する最新の進展が反映されています。FPGAを用いたデジタル信号処理システムの実装に関する現代的な設計方法やツールについても詳しく説明されています。内容には、通信、音響映像、セキュリティ、バイオインフォマティクスなどの分野に関連する実践的な洞察、ケーススタディ、具体例が含まれています。

取り上げられているトピックには、ビッグデータにおけるFPGAの応用、ARMプロセッサの統合、高水準合成ツールの進展、従来のDSPシステムの代替としてのグラフィックス処理ユニット（GPU）の台頭などがあります。

この版は、従来の信号処理技術と革新的な技術の両方に興味を持つエンジニア、研究者、電気・コンピュータ工学の上級学生にとって有益です。

著者は、AIの進展を背景にコーディングの未来について考えています。この考えは、ReplitのCEOであるアムジャド・マサドの物議を醸す投稿から始まり、コーディングを学ぶことがもはや必須ではないかもしれないという提案がありました。著者は、経験豊富なウェブ開発者として、次世代、特に自分の若い娘にとってコーディングが依然として価値のあるスキルであるかどうかを疑問視しています。

コーディングの性質が進化していることが重要なポイントです。AIの台頭により、コーディングのアプローチが変わり、従来のコーディングが不要になると考える人もいれば、単に進化しているだけだと考える人もいます。

学習の道筋も多様化しています。現在、コーディングを学ぶためのリソースやツールが豊富にありますが、新しい学習者にとってはそのプロセスが複雑になっています。それでも、コーディングの基本は依然として重要です。

AIの役割について、著者はAIをコーディングアシスタントとして活用し、生産性が向上することを実感していますが、過度の依存には注意が必要だと警告しています。コーディングを理解することは、自分の仕事やキャリアをコントロールするために重要です。

将来の懸念として、もし誰もがAIツールを使って簡単にコーディングできるようになると、仕事の不安定さが生じる可能性があります。多くの人がしっかりとしたコーディングの基盤なしに同じ仕事をこなせるようになるからです。

要するに、AIは生産性を向上させることができますが、伝統的なコーディングスキルを学ぶことは、テクノロジー業界での長期的な成功とコントロールのために依然として重要です。

2025年3月18日付の記事で、ダン・コーエンは「人類最後の試験」と呼ばれるテストを通じてAIの知能を評価することの難しさについて語っています。このテストは主に数学に関する難問で構成されており、歴史に関する問題はごくわずかです。コーエンは自らのテストの成績が悪かったことをユーモラスに語り、歴史の質問の中で海戦に対する不公平な強調を指摘しています。

彼は、現在のAI評価が複雑な質問に対して正しい答えを提供することを重視していることが多く、これが知能の本質を完全には捉えていないと述べています。AIは歴史のいくつかの分野で、初年度の博士課程の学生と同等のレベルで成果を上げているものの、コーエンは真の知能は単に答えを提供するだけでなく、洞察に満ちた質問をすることも含まれると主張しています。

彼は、最も影響力のある歴史研究は独自で考えさせられる質問から始まると強調しています。AIがそのような質問を生成する能力については、今後の研究でさらに探求していく予定だと述べています。

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著者のリカルドは、2000年にソニーから発売されたゲーム機プレイステーション2（PS2）でGoプログラミング言語のコードを実行する可能性を探っています。従来、ゲーム機の開発には低レベルの言語が使われることが多いため、彼はこの試みに興味を持っています。リカルドは、TinyGoという小型デバイス向けのGoコンパイラを使用して、PS2のアーキテクチャに対するGoのサポートの制約を克服しようとしています。

主な課題は以下の通りです。まず、GoはPS2のエモーションエンジンCPUを直接サポートしていないため、TinyGoを使った回避策が必要です。次に、PS2はMIPS R5900アーキテクチャを使用しており、既存のps2dev SDKとの統合には互換性の問題があります。また、リカルドは実際のハードウェアではなくエミュレーターで実験を行っており、これが便利さを提供しています。

彼はTinyGoをPS2向けに設定するプロセスを詳述し、互換性のあるバイナリを生成し、ps2devライブラリにリンクする際の問題に対処しています。また、GoがPS2で動作するために必要なカスタムランタイム定義や関数の作成についても説明しています。

さらに、PS2のアーキテクチャから生じる複雑さもあります。特に、DDIVUのような特定のMIPS命令が欠如しているため、整数の割り算の処理に影響が出ます。リカルドは、割り算のために補助関数を使用するようTinyGoを修正することで解決策を考案しました。

今後は、浮動小数点演算やシステムコールの処理など、さらなる機能や最適化を実装する計画です。彼は他の人々にもこの設定を試してみるよう促し、自身の進捗についての更新を約束しています。

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この記事では、政治家が住宅問題と経済成長を優先する必要性について述べています。現在の政府システムは停滞しており、国民にとって良い結果をもたらすことができていません。

カリフォルニア州知事のジェリー・ブラウンは、過剰な規制が住宅の生産を遅らせていることを認めています。これは、アメリカの政治における長年の問題であり、善意の法律が解決策ではなく障害を生んでいることを示しています。

「豊かさのマインドセット」という考え方が広がっています。これは、複雑な手続きや規制にとらわれるのではなく、住宅やインフラなどの具体的な成果を生み出すことの重要性を強調しています。

「国家の能力」という言葉は、政府が政策を効果的に実施する能力を指します。この記事では、過剰なルールや手続きがこの能力を低下させ、コストの上昇やサービスの悪化により市民の不満を招いていると主張しています。

現在の問題に対処するための二つのアプローチが提案されています。一つは「解体」という過激な意見で、無能な政府構造を dismantle することを提案しています。もう一つは「構築」というより建設的なアプローチで、政府の能力を向上させ、より良い結果をもたらすことに焦点を当てています。

elected officials に対して、政府の効果を回復するために迅速に行動するよう求めています。政治家は現状維持を恐れるべきであり、大胆な変化を恐れるべきではありません。国民の不満が選挙に影響を与える可能性があるからです。

要するに、この記事は、住宅危機に対処し公共の福祉を改善するためには、成果に焦点を当てたアプローチへの転換が不可欠であると主張しています。

フランシス・バッハによる「Learning Theory from First Principles」という書籍が、2024年にMITプレスから出版される予定です。この本では、学習理論や機械学習に関連するさまざまなトピックが取り上げられ、数学的概念、教師あり学習、統計的学習理論、最適化手法、ニューラルネットワークやカーネル法といった高度な方法に分かれています。

本書の主要なセクションには、まず「数学的前提」があり、線形代数、微積分、集中不等式の基礎が説明されています。次に「教師あり学習」では、トレーニングデータから予測を行う過程が解説され、意思決定理論やデータからの学習、統計的学習理論が含まれています。「線形最小二乗回帰」では、回帰分析の手法や統計的特性について述べられています。

「一般化境界」では、経験的リスク最小化やモデル選択について議論され、「機械学習のための最適化」では、勾配降下法や確率的手法が取り上げられています。「局所平均法」では、さまざまな平均化手法とその一貫性が検討され、「カーネル法」ではカーネルの概念と機械学習における応用が紹介されています。

「スパース手法」では変数選択の技術が論じられ、「ニューラルネットワーク」では単一隠れ層ネットワークの特性が探求されています。「アンサンブル学習」では、バギングやブースティングといった手法が取り上げられ、「確率的手法」ではベイズ推論や関連する概念が説明されています。

この本は、学習理論の包括的な理解を提供し、理論と実践的応用、高度な手法を融合させることを目指しています。

この報告書は、アマゾンが特定の製品、特に書籍の出荷をどのように制限しているかを調査しています。特に中東地域に焦点を当てています。主な発見は以下の通りです。

アマゾンは、17,000以上の製品を制限しており、特に影響を受けているのは書籍のカテゴリーです。制限されている書籍には、LGBTIQに関する問題、オカルト、エロティカ、キリスト教、健康に関するトピックが含まれています。

これらの制限が主に影響を与えている地域は、アラブ首長国連邦、サウジアラビア、その他の中東諸国、さらにブルネイ、パプアニューギニア、セーシェル、ザンビアなどです。アマゾン.comで販売される書籍のうち、1.1%以上がこれらの地域のいずれかで検閲されています。

アマゾンは、検閲を隠すために「在庫切れ」といった誤解を招くメッセージを使用しています。このような行為は、特にLGBTIQの権利に対する同社の人権への取り組みに疑問を投げかけます。

アマゾンは、これらの制限の理由として現地の法律や規制の遵守を挙げていますが、何が不適切または攻撃的と見なされるかの基準は明確ではありません。

報告書は、アマゾンが検閲と透明性に関する実践を改善するための提案で締めくくられています。全体として、この研究はアマゾンのグローバルな運営と地域の規制環境との間に存在する対立を浮き彫りにしています。特に敏感なコンテンツに関しては、問題が顕著です。

日本の理化学研究所の科学者たちが、塩水に溶ける新しいタイプのプラスチックを開発しました。このプラスチックは、マイクロプラスチックの汚染問題を軽減する手助けになる可能性があります。マイクロプラスチックは、環境や人間の健康に悪影響を及ぼす微小なプラスチック粒子です。この新しい素材は、超分子プラスチックと呼ばれ、通常のプラスチックと同じくらいの強度と重さを持ちながら、海水中で迅速に生分解することができ、マイクロプラスチックの形成を防ぎます。

この革新的なプラスチックは、ヘキサメタリン酸ナトリウムとグアニジニウムイオンを基にしたモノマーの組み合わせで作られています。これにより、塩水中で分解できる強い結合が形成されます。このプラスチックは自己修復機能を持ち、リサイクルも容易です。テストの結果、塩水中で8.5時間以内に分解することが確認されました。

生分解性の素材は、土壌を豊かにする栄養素を残しますが、生態系に過剰な負荷をかけないように注意深い管理が必要です。研究者たちは、プラスチック産業がプラスチック汚染に効果的に対処するために、2050年までに生産や炭素排出が大幅に増加する前に変革が必要だと強調しています。

人工知能（AI）は、心臓の問題を検出したり、自閉症を診断したりするなど、患者ケアの向上に向けて医療分野でますます利用されています。しかし、最近の研究によると、AIモデルには偏見が見られることがあり、特に女性や黒人などのマイノリティグループに対して不利な結果をもたらすことがあることがわかりました。この研究では、胸部X線を分析するために設計されたAIモデル「CheXzero」がテストされ、特に黒人女性や若い患者において、病気を正確に検出することができないことが多いことが明らかになりました。

研究者たちは、CheXzeroがX線画像から人種や性別といった患者の特性を高い精度で予測できることを発見しました。これは、診断の際にこれらの特性をショートカットとして利用している可能性があることを示唆しています。このモデルに人口統計情報を提供すると、特定の病状に対する検出率は改善されましたが、すべての条件においてではありませんでした。

この研究は、AIモデルの偏見を減らすためには、より多様なトレーニングデータが必要であることを強調しています。専門家たちは、AIが医療において支援を行うことができる一方で、公平で正確な患者ケアを確保するためには人間の監視が重要であると主張しています。

この文章では、18世紀の画家ジョバンニ・バッティスタ・ピラネージの独特な技法「ピラネージの遠近法のトリック」について説明しています。ピラネージは、ローマの建物を詳細に描いたエッチングで知られ、彼の作品は実際の写真よりもはっきりとした印象を与えます。

ピラネージのスタイルは、場所の感覚を与えるもので、広いパノラマビューを特徴とし、写真に見られる歪みが少ないのが特徴です。彼は、遠くにある似たような物体を、観る人に近い物体よりも大きく描く手法を用いました。これは本来の遠近法とは異なり、シーンに多くの要素を含めつつ、明瞭さを保つことができます。

現代の技術との比較では、Huginのようなソフトウェアが「パニーニ投影」を開発し、歪みのない広角ビューを再現していますが、これはピラネージの方法とは異なります。ピラネージのアプローチは、伝統的な遠近法に比べて画像を読みやすくするため、歪みが少なくなります。

この技法は現代の画像編集にも応用可能で、標準的な遠近法よりもシーンをより明瞭に表現する新しい方法を提供します。ピラネージの遠近法のトリックは、歴史的な作品や現代のアートにおいても今なお重要な役割を果たしています。

2025年3月24日のE360ダイジェストによると、Nature Climate Changeに発表された研究では、2000年以降、北極の氷河が融解し、主にグリーンランドで約2,400キロメートルの海岸線が現れたことが明らかになりました。この氷河の後退は貴重な資源を露出させていますが、新たに現れた土地は侵食や地滑りの危険にさらされています。例えば、2023年9月には、グリーンランド東部の氷河が崩壊し、大規模な地滑りを引き起こし、重要な津波を発生させました。

今週、科学者たちは2013年にキュリオシティローバーが採取した火星の岩石サンプルに長鎖アルカン分子が発見されたと発表しました。これらの大きな分子は、サンプルの処理方法が異なったため、以前の分析では見つかりませんでした。今回は、分析前にサンプルを強く加熱する方法が用いられました。具体的に検出された化合物はデカン、ウンデカン、ドデカンですが、いずれも少量しか見つかりませんでした。

分析には、サンプルを850℃まで加熱する技術が使われており、これにより有機物を放出して検出することが可能になります。しかし、以前に試薬が機器に漏れ込む問題があり、分析が複雑になったため、汚染を最小限に抑えるための手順の調整が必要でした。

検出された長鎖アルカンは、脂肪酸からの脱炭酸反応の産物であると考えられており、火星にこれらの脂肪酸が存在する可能性を示唆しています。地球上の脂肪酸は通常、生物から生成されますが、非生物的なプロセスでも形成されることがあります。検出された分子が生物由来なのか非生物由来なのかは不明であり、その起源を明らかにするためには火星からのサンプルのさらなる分析が必要です。

NASAのパーサビアランスローバーは、地球への帰還を計画してサンプルを保管していますが、ミッションの複雑さとコストのためにタイムラインは不確定です。火星での生命の証拠を探す努力は続いており、火星に存在する可能性のある生命体は単細胞であり、検出が難しいかもしれません。

Cloudflareは「AI Labyrinth」という新機能を導入しました。この機能は、「クロール禁止」の指示を無視する不正なボットを混乱させ、遅らせることを目的としています。このシステムは、AIが生成したコンテンツを使用して、一連のリンクされたページを作成します。ボットはこれらのページを追跡することでリソースを浪費し、ブロックされていることに気づきません。

この機能の目的は、不要なボットを引きつけつつ、その行動データを収集し、ボット検出システムの改善に役立てることです。疑わしいボットの活動が検出されると、AI Labyrinthは信じられるが無関係なページを生成します。これにより、ボットが有用な情報を収集するのが難しくなります。

ユーザーはCloudflareのダッシュボードで簡単にこの機能を有効にでき、トグルスイッチを使うだけで設定が完了します。このアプローチはボットを混乱させるだけでなく、AIが生成したページの迷路を通過する際にボットを特定する手助けにもなります。これにより、ボット検出がより効果的になります。

Cloudflareは今後、この機能を強化し、AIが生成するリンクを既存のウェブサイト構造とより統合させ、ボットが検出しにくくする計画です。AI Labyrinthは、不正なボット活動からウェブサイトを守るための積極的なツールであり、正当なユーザーにとってはシームレスな体験を維持します。

最近のNVIDIAのGTCイベントでの質疑応答セッションにおいて、CEOのジェンセン・ファン氏は、自社のビジョンや未来がアナリストや一般の人々に理解されていないことに対する不満を表明しました。彼は、NVIDIAは単なるGPUメーカーではなく、AIシステムを構築するインフラ企業であると強調し、これを「AI工場」と呼びました。聴衆に対して理解度を何度も問いかけたものの、彼のメッセージが響いていないと感じていることが明らかになりました。

著者は、問題は聴衆の理解力ではなく、NVIDIAが彼らとつながることに失敗していることにあると主張しています。特にテクノロジー業界外の多くの人々は、NVIDIAやその製品に不慣れです。AppleやAmazonのような有名な消費者ブランドとは異なり、NVIDIAのAI技術の進展は、ほとんどの人々の日常生活に直接的な影響を与えていません。

このギャップを埋めるために、NVIDIAはメッセージを簡素化し、一般の人々にとって親しみやすく理解しやすいものにする必要があります。政府サービスの改善やショッピング体験の向上など、日常の問題に対処するAIの実際の応用に焦点を当てることで、NVIDIAはその重要性をよりよく示すことができます。著者は、NVIDIAが製品の名称や枠組みをより明確にすることで、消費者にとってアクセスしやすく、記憶に残りやすくする必要があると提案しています。最終的には、NVIDIAがその革新を日常の人々に提供できる具体的な利益と結びつけることで、より広い受け入れを得る必要があります。

WakaTimeは、リアルタイムでコーディングの習慣を観察できるツールで、開発者向けのダッシュボードを提供し、さまざまな洞察を得ることができます。無料で試すことが可能です。

設定方法は次の通りです。まず、使用しているコードエディタにWakaTimeのプラグインをインストールします。次に、コンピュータ内の~/.wakatime.cfgというファイルを見つけます。このファイルはWindowsでは隠れていることがあります。ファイルを開いたら、WakaTimeのダッシュボードから取得したAPIキーを入力し、api_urlをhttps://api.wakana.io/apiに設定します。

設定が完了したら、コードエディタを開いて何かを入力し始めます。その後、WakaTimeのダッシュボードを確認して、統計情報が表示されているか確認します。また、プラグインのセクションで収集されたデータを確認することもできます。

サンプル設定は以下の通りです。

[settings]
api_url = https://api.wakana.io/api
api_key = ## ここにあなたのAPIキーを入力

変更を保存したら、エディタを再起動し、何かを入力して再度ダッシュボードを確認してください。

科学者たちは、重元素であるバーケリウム（原子番号97）を含む初の有機金属分子「バーケロセン」を成功裏に合成し、その特性を明らかにしました。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関する古い理論に挑戦するものです。

ローレンス・バークレー国立研究所の研究チームは、非常に放射性で空気や湿気に敏感なバーケリウム-249をわずか0.3ミリグラム使用しました。彼らはこの化合物を安全に研究するための特別な装置を開発しました。

バーケロセンは、バーケリウム原子が二つの炭素環の間に位置する構造を持ち、炭素との間に独特の化学結合を示します。このことは、バーケリウムが従来考えられていたよりも異なる振る舞いをし、特に安定した+4の正の電荷を持つことを示唆しています。

この発見は、アクチニウム系列元素の化学を理解するためのモデルを改善する手助けとなる可能性があります。これは、核廃棄物管理にとって重要な意味を持ちます。研究チームの活動は、アメリカ合衆国エネルギー省の支援を受けています。

todo.txtフォーマットは、プレーンテキストファイルを使ってタスクを管理するシンプルな方法です。ここでは、重要なポイントを紹介します。

まず、基本的な原則として、todo.txtファイルの各行は一つのタスクを表します。

次に、なぜプレーンテキストを使用するのかというと、どんなソフトウェアやオペレーティングシステムとも互換性があり、検索が簡単で持ち運びが容易、さらに軽量だからです。また、データベースやタグのような複雑な機能は必要ありません。

効果的なタスクリストのための三つの重要な軸があります。まずは優先順位です。タスクに優先順位を付けることで、最も重要なものを特定できます。次にプロジェクトです。大きなプロジェクトを小さな実行可能なタスクに分解します。そしてコンテキストです。タスクを状況別に整理することで、例えば電話のための@phoneや家庭のための@homeなど、異なる状況で何ができるかを見つけやすくなります。

フォーマットのルールとしては、タスクには優先順位（例：(A)）、作成日（YYYY-MM-DD）、コンテキスト（例：@phone）、プロジェクト（例：+GarageSale）を含めることができます。完了したタスクは、小文字の'x'で始まり、その後に完了日が続きます。

具体例としては、優先順位とコンテキストを含むタスクは「(A) Momに電話 @phone」となります。完了したタスクの例は「x 2023-10-01 レポートを確認」となります。

このフォーマットは、タスクの整理や操作を容易にしつつ、すべてを人間が読みやすい形に保つことができます。

2025年3月26日のプロジェクトゼロの更新では、2023年9月に発見されたNSOグループに関連する重要なiMessageの脆弱性について説明しています。

この脆弱性は、ユーザーの操作なしに最新のiOS（16.6）を搭載したiPhoneを侵害するゼロクリック型のもので、iMessageを通じて送信された悪意のある画像を利用しています。

Appleは2023年9月7日に、実際に悪用されていたiOSの脆弱性に対処するためのセキュリティアップデートをリリースしました。

同時期に、WebP画像フォーマットに関する脆弱性も特定されました。AppleとGoogleは迅速に修正を開発し、リリースしたことで、この問題の緊急性が強調されました。

プロジェクトゼロのチームは、アムネスティ・インターナショナルと協力して、NSOのゼロクリック型脆弱性のメカニズムを理解するために、脆弱性のサンプルやクラッシュログを分析しました。

さらに詳しい技術的な洞察については、IsoscelesやDark Navyの以前の分析を参照することを推奨しています。

この要約は、iOSやWebPに影響を与える脆弱性に関する発見と進行中の研究の本質を捉えています。

モデルコンテキストプロトコル（MCP）は、AIアプリケーションとツールやデータソースを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の目的は、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するためのフレームワークを提供することです。サーバーの種類には、ローカルでサブプロセスとして動作する「Stdioサーバー」と、リモートで動作しURLを介してアクセスされる「HTTP over SSEサーバー」があります。

エージェントSDKを使用すると、MCPサーバーに接続でき、LLMはこれらのサーバーで利用可能なツールを活用できます。エージェントが実行されるたびに、MCPサーバーからツールのリストを取得します。

リモートサーバーへのアクセス時の遅延を減らすために、ツールリストのキャッシュを有効にすることができます。ツールが変更された場合は、キャッシュを無効にすることが可能です。

MCPには、ツールのリストや関数呼び出しを自動的に追跡する機能も含まれています。MCPの具体的な使用例については、提供された例のディレクトリを参照してください。

キツツキの巣穴は、森林の生態系において非常に重要な生息地であり、多くの動物に恩恵を与えています。研究者たちは「巣のネットワーク」を調査し、これらの貴重な資源がどのようにさまざまな動物に共有されているかを追跡しています。

世界中の鳥類の約20%が、巣作りや休息のために木の空洞を利用していますが、キツツキがこれらの穴を掘る主な役割を担っています。北アメリカでは、ノーザンフリッカーのような種が空洞を作り、さまざまな鳥類や哺乳類、昆虫の住処となっています。これらの穴は、若い個体を育てたり、捕食者から隠れたりするための安全で乾燥した、守りやすい場所を提供します。

ブリティッシュコロンビア州でのキャシー・マーチンの研究によれば、北アメリカの森林に生息する鳥の約30%が、人生のどこかで木の空洞を利用することがわかりました。キツツキはこれらの生息地を作り、維持するために欠かせない存在です。たとえば、ノーザンフリッカーは他の種が利用する空洞のほぼ半分を掘り、レッドコッカデッドキツツキは生きた木に穴を開ける独特の能力を持ち、ロングリーフパインの森林に重要な巣作りの場所を提供しています。

さらに、研究はキツツキが特定の菌類の成長を促進し、木やその生態系の健康を向上させる可能性があることも示しています。気候変動や森林火災の影響を受ける中で、キツツキは新しい巣作りの場所を作り、他の種が変化する環境に適応する手助けをすることで、森林の回復に重要な役割を果たしています。

要するに、キツツキは森林生態系の健康と多様性を維持するために不可欠であり、その巣穴を通じて多くの他の種に利益をもたらしています。彼らの保護は森林生息地全体の健康にとって重要です。

このブログ記事では、著者が最初のバージョンに対するフィードバックをもとに、Goで書かれたHTTPサーバーの改善を続けています。主な更新内容は以下の通りです。

まず、ユニットテストが導入され、サーバーが正しく動作することを確認するためのテストが追加されました。これには、サーバーの起動やリクエストの解析に関するテストが含まれています。

次に、ヘッダーの処理が更新され、大文字小文字を区別せず、複数の値をサポートするようになりました。これにより、以前の単純なマップを使用した方法が改善されました。

さらに、サーバーはレスポンスを一つの文字列として送信するのではなく、ストリーミングで送信するように変更され、効率が向上しました。

大きなペイロードの処理能力も強化され、データを読み込む際に発生する可能性のあるハングの問題が修正されました。

ミドルウェアの機能も追加され、サーバーがリクエストをログ記録やタイミングのための一連の関数を通じて処理できるようになりました。

また、サーバーはURLから抽出されたクエリパラメータをサポートするようになり、動的なリクエストの処理が容易になりました。

ルート管理を効率化するために、サブルーターが導入され、ルートやミドルウェアの整理が改善されました。

著者は、さらなるユニットテストの必要性を認め、今後のプロジェクトとしてgrepツールやシェルなど、次回のブログ記事のテーマになる可能性があることを示唆しています。

要約がありません。

スコット・パキンは、Futharkコンパイラに新しいバックエンドを追加することについてのブログ記事を作成することを提案しました。この投稿では、詳細な技術的な内容には触れず、一般的なプロセスを概説しています。バックエンドを追加する際の複雑さは、単純なコマンドから複雑な新しいハードウェアの実装まで大きく異なることがあります。

Futharkコンパイラは主に三つの部分で構成されています。まず、フロントエンドはFutharkのソースコードを解析し、型チェックを行い、中間表現（IR）に変換します。次にミドルエンドは、さまざまなIRの方言を通じてプログラムを洗練させ、最適化します。そしてバックエンドは、IRをより低レベルの表現（例えばC言語）に変換します。

このコンパイラは、CPUやGPUなど複数のターゲットをサポートしており、コードの重複を避けるためにパラメータ化された表現を使用しています。各バックエンドは「アクション」として定義されており、これはミドルエンドが生成したIRに対して機能する手続きです。

新しいバックエンドを書くためには、IRを変換するための適切なパイプラインを選択し、バックエンドアクションを定義する必要があります。バックエンドの追加はそれほど複雑ではありませんが、既存のインフラやドキュメントを理解することが重要です。潜在的な開発者へのアドバイスとしては、Futharkのフロントエンドとミドルエンドを高水準言語に使用し、低水準のコードにはメモリ情報を持つIRの方言を利用することが挙げられます。また、過去のバックエンドはFutharkの開発者の密接な監督のもとで作成されたため、指導を受けるために連絡を取ることも勧められます。

全体として、バックエンドの追加は挑戦を伴いますが、実現可能な作業であり、開発者たちは新しい貢献を歓迎しています。