1.スタンダード電子書籍(Standard Ebooks: liberated ebooks, carefully produced for the true book lover)
Standard Ebooksは、ボランティアによって運営されているプロジェクトで、著作権が切れた作品の高品質な無料電子書籍を作成しています。既存のテキストを美しくフォーマットし、著作権の問題がないことを確認しています。
このプロジェクトの特徴の一つは、プロフェッショナルなフォーマットです。多くの無料電子書籍とは異なり、Standard Ebooksは現代的なタイポグラフィやフォーマット基準を使用して、書籍を見栄え良く仕上げています。また、各電子書籍は元のテキストと照らし合わせて丁寧に校正され、誤字やエラーが修正されています。
さらに、詳細なメタデータも提供しており、読者が内容を簡単に見つけ理解できるようになっています。最新の技術を取り入れ、ハイフネーションやポップアップ脚注などの機能を加えることで、読書体験を向上させています。
各電子書籍には独自で魅力的なカバーがデザインされており、一般的なデザインに頼ることはありません。また、電子書籍のコードは一貫性があり、構造が整っているため、他の人が利用したり学んだりしやすくなっています。
すべての電子書籍は無料でオープンソースであり、誰でも貢献したり変更したりすることができます。彼らの作品はパブリックドメインとして公開されており、文化への制限のないアクセスを促進しています。
全体として、Standard Ebooksは、優れた読書体験を提供しながら、古典文学を誰でも利用できるようにすることを目指しています。
2.The "S" in MCP Stands for Security(The "S" in MCP Stands for Security)
要約がありません。
3.安全なRustの落とし穴(Pitfalls of Safe Rust)
Rustはメモリ安全性で知られていますが、開発者はコンパイラが検出できない他のリスクやバグにも対処する必要があります。安全なRustにおける一般的な問題には、型キャストエラー（整数のオーバーフローなど）、論理エラー、unwrapやexpectの使用によるパニック、サードパーティライブラリの脆弱性、レースコンディションが含まれます。
これらの問題を防ぐための対策として、整数のオーバーフローを防ぐためにチェック付きの算術メソッドを使用することが推奨されます。また、安全な型変換にはFrom::from()やTryFromを使い、asの使用は避けるべきです。無効な状態を防ぐために、NonZeroUsizeのような制約のある型を使用することも重要です。配列のインデックス指定は直接行わず、.get()メソッドを使ってパニックを防ぎましょう。ビジネスロジックにはプリミティブ型ではなくカスタム型を作成することが望ましいです。デフォルト値の実装には注意を払い、無効な状態を避けるようにします。デバッグ出力には敏感なデータを含めないようにし、重要なデータのシリアライズにはカスタム実装を行って漏洩を防ぎます。TOCTOU（Time of Check to Time of Use）脆弱性を避けるためには、リソースの条件を使用直前に確認することが必要です。タイミング攻撃を防ぐためには、敏感なデータに対して定数時間比較を使用します。リソースの制限を設けて、サービス拒否攻撃を防ぐことも重要です。Path::joinが絶対パスとどのように動作するかを理解し、予期しない結果を避けることも大切です。
ツールとしては、依存関係における不安全なコードをチェックするためにcargo-geigerを使用し、コンパイル時に潜在的な問題をキャッチするためにClippyを活用することが推奨されます。Rustは安全性の機能を提供していますが、開発者は一般的な落とし穴を避けるために注意を払う必要があります。テスト、リンティング、コードレビューは、堅牢なRustアプリケーションを維持するために不可欠です。これらのガイドラインに従うことで、安全で信頼性の高いRustコードを書くことができます。
4.The Treachery of Image Files (2020)(The Treachery of Image Files (2020))
要約がありません。
5.JavaScriptなしで隠す(Hiding elements that require JavaScript without JavaScript)
ウェブサイト上でJavaScriptが無効な場合に要素を隠すための戦略について説明しています。主なポイントは以下の通りです。
まず、<noscript>タグを使用する方法があります。このHTMLタグは、JavaScriptがオフのときにのみコンテンツを表示します。JavaScriptが無効な場合には、ボタンの代わりにシンプルなリンクを表示するなど、代替コンテンツを提供するのに役立ちます。
次に、JavaScriptの検出方法があります。JavaScriptが有効なときだけ要素を表示するためには、JavaScriptを使って<html>要素にクラスを追加する方法があります。しかし、これにより追加のCSSルールが必要になり、管理が煩雑になることがあります。
スタイルの上書きも別のアプローチです。ここでは、JavaScriptが無効なときに特定の要素を隠すために、<noscript>とCSSを組み合わせて使用します。この方法は簡単ですが、機能が増えるにつれて面倒になることがあります。
著者は、JavaScriptが必要な要素を示すために、単一のクラスd-js-requiredを使用することを提案しています。JavaScriptが無効な場合、その要素は複数のCSSルールを必要とせずに隠されます。
この方法は、JavaScriptに依存する要素の管理を簡素化し、よりクリーンで効率的なコードベースを実現します。全体として、ウェブサイトがJavaScriptの有無にかかわらず機能的でユーザーフレンドリーであることを目指しています。
6.Gumroadの新戦略(Gumroad's Interestingly Timed "Open-Source" Play)
クリエイター向けのサービスであるGumroadが、自社プラットフォームをオープンソース化すると発表しましたが、一部の批評家はこれが真のオープンソースではないと指摘しています。著者は「Gumroad」という名前に個人的な抵抗感を持ちながらも、このプラットフォームがクリエイター経済において重要であることを認めています。しかし、最近の変更については懸念を示しており、特に顧客サポートの縮小や混乱を招くライセンス条項について問題を提起しています。ユーザーからは、サポートが主にチャットボットによって行われているため、フラストレーションを感じるという報告もあります。
ライセンス契約では、年収が100万ドル未満の企業にのみ使用が制限されており、成功したクリエイターが手数料を支払わなければならない可能性があります。この発表は、GumroadのCEOであるサヒル・ラヴィンギアが、退役軍人省で働きながらGumroadの多くの役割を自動化していることを明らかにしたWiredの記事と同時に行われました。著者は、クリエイターがGumroadのようなプラットフォームに依存するのではなく、自己ホスティングの代替手段を検討することを提案し、自分の作品に対するコントロールを強化し、中間業者への依存を減らすことを推奨しています。
7.Gmail E2Eの悲劇(Gmail E2E is as terrible as expected)
Googleの新しいGmail向けエンドツーエンド暗号化（E2E）は、期待外れです。暗号化されたメールを読むためには、受信者は「ミニマルGmail」インターフェースを開かなければならず、Googleアカウントを持っていない場合でも同様です。この仕組みでは、Gmailで暗号化されたメールはGmailだけが読めるため、セキュリティが低下し、使い勝手も悪くなります。
以前は、GmailやOutlookなど、さまざまなサービス間でメールをやり取りできましたが、今ではGmailから暗号化されたメールを受け取ると、必ずGoogleのサービスを利用しなければならず、追跡やその他の不要な機能が含まれています。Googleのアプローチにより、ITチームはメールアクセスを管理できるため、実質的にGoogleがメッセージの所有者となります。その結果、多くのユーザーはGmailとのやり取りを避けるため、これらのメールをスパムとして分類するかもしれません。
8.地図学の新潮流(New Theoretical Research Trends in Cartography)
この記事では地図作成の進化について述べています。地図作成は最初、科学というよりも芸術と見なされていましたが、1950年代から研究者たちはロビンソンの地図美学に影響を受け、より科学的なアプローチを取り入れ始めました。1970年代には、地図を情報を伝えるためのコミュニケーションツールとして理解することに焦点が移り、情報を明確に伝えつつ、余計なノイズを最小限に抑えることが目指されました。
コンピュータ技術の進歩により、最近の研究は地図に対する見方を変えました。地図は単に既知の情報を共有するための道具ではなく、空間データの中に隠れた未知のパターンを発見する手助けをすることができるようになりました。この新しいアプローチは「地図的可視化」と呼ばれ、さまざまなデータの表現を作成することで異なる質問を探求し、新たな洞察を明らかにすることが可能です。
この記事は、コンピュータグラフィックスや認知科学などの分野からの知見を取り入れた理解の変化が、地図作成の研究を活性化させ、より良い地図を作成する可能性を秘めていることを強調しています。
9.Neutron Stars Hint at Another Dimension(Neutron Stars Hint at Another Dimension)
要約がありません。
10.安全なアンセーフコード実行クレート(Show HN: I built a Rust crate for running unsafe code safely)
mem-isolateは、潜在的に安全でないコードをメインプログラムのメモリに影響を与えずに別のプロセスで実行できるツールです。このツールは、fork()システムコールを使用して子プロセスを作成し、その中でコードを実行し、結果を親プロセスに安全に返します。
主な特徴としては、メモリの隔離があります。この機能は、親プロセスのメモリ状態のコピーで実行されるため、親のメモリを変更することができません。また、メモリリークやヒープの断片化などの安全でない動作を引き起こす可能性のあるコードを実行するのに役立ちます。ただし、Unix系のシステム（Linux、macOS、BSD）でのみ動作し、WindowsやWebAssemblyには対応していません。
動作の流れは次の通りです。まず、親プロセスと子プロセスの間に通信パイプを作成します。次に、fork()を使用して親プロセスを複製します。その後、子プロセス内で指定された関数を実行し、子プロセスが終了するのを待って結果を親プロセスに送ります。
パフォーマンスについては、隔離されたプロセスを実行することで若干のオーバーヘッド（約1.9ミリ秒）が発生しますが、安全性を考慮すれば妥当なトレードオフです。ベンチマークでは、直接の関数呼び出しがはるかに速い（約1.5ナノ秒）ことが示されていますが、mem-isolateの安全機能は多くのアプリケーションにとって有益です。
mem-isolateは、MITライセンスまたはApacheライセンス（バージョン2.0）の下で利用可能です。この要約は、mem-isolateの動作とその目的を簡潔に説明しています。
11.Apache Parquetに深刻な脆弱性発見(Max severity RCE flaw discovered in widely used Apache Parquet)
Apache Parquetのすべてのバージョン、特に1.15.0までに深刻なリモートコード実行（RCE）脆弱性が発見されました。この脆弱性はCVE-2025-30065として特定されており、攻撃者が特別に作成されたParquetファイルを使用することで、システムを制御する可能性があります。脆弱性の深刻度は最大スコアの10.0であり、バージョン1.15.1で修正されました。
Apache Parquetはビッグデータ環境や分析で広く使用されているため、これは重大な脅威です。NetflixやUberなどの大手企業も利用しており、この脆弱性はこれらのファイルをインポートするデータパイプラインに影響を与える可能性があります。この情報は2025年4月1日にAmazonの研究者キー・リーによって公表されました。
この脆弱性を悪用するには、攻撃者がユーザーに悪意のあるParquetファイルをインポートさせる必要があります。現在、実際の悪用は報告されていませんが、Parquetの広範な使用によりリスクは大きいです。ユーザーは直ちにバージョン1.15.1にアップグレードするか、信頼できないParquetファイルを避け、これらのファイルを処理するシステムの監視を強化することが推奨されています。
12.シードLMの革新(SeedLM: Compressing LLM Weights into Seeds of Pseudo-Random Generators)
「SeedLM: 擬似乱数生成器のシードにLLMの重みを圧縮する」という論文が2025年4月に発表され、自然言語処理における大規模言語モデル（LLM）の使用に伴う高コストの問題に取り組んでいます。著者たちは、擬似乱数生成器のシードを利用してモデルの重みを圧縮する新しい手法、SeedLMを提案しています。この手法は、推論中にランダム行列を生成し、モデルの重みブロックを効率的に再構築することを可能にします。
主なポイントは以下の通りです。SeedLMは、計算リソースを最適化することでメモリアクセスを削減し、メモリに依存するタスクの処理速度を向上させます。また、他の手法がキャリブレーションデータを必要とするのに対し、SeedLMはデータなしで機能し、さまざまなタスクで良好なパフォーマンスを発揮します。Llama3 70Bモデルでのテストでは、SeedLMが大幅な圧縮（3ビットおよび4ビットまで）を実現しながらも精度を維持し、既存の手法と競争力があることが示されています。FPGAでのテストでは、モデルサイズが大きくなるにつれて、SeedLMが従来のFP16モデルと比較して最大4倍の速度向上を達成できることが示されています。
全体として、SeedLMはLLMをよりアクセスしやすく、効率的に展開するための有望な解決策を提供しています。
13.証拠で考えるQVQ-Max(QVQ-Max: Think with Evidence)
12月にQVQ-72B-Previewを発表しましたが、いくつかの問題がありました。今回は新しい視覚的推論モデルであるQVQ-Maxを発表できることを嬉しく思います。このモデルは、画像や動画を理解し分析することができ、数学の問題解決やプログラミング、アート制作などのタスクをサポートします。
視覚的推論が重要な理由は、従来のAIが主にテキストに依存しているのに対し、多くの情報が視覚的であるためです。建築図面の評価など、画像やチャート、図を理解することは非常に重要です。QVQ-Maxは視覚情報を「見る」「理解する」「考える」ように設計されており、強力なアシスタントとなります。
QVQ-Maxの主な強みは3つあります。まず、詳細な観察能力です。画像内の物体やテキストなどの要素を特定し分析できます。次に、深い推論能力です。単に見るだけでなく、情報を分析し、図に基づいて幾何学の問題を解くなどの結論を導き出すことができます。最後に、柔軟な応用能力です。イラストのデザインやスクリプトの作成、スケッチの洗練など、さまざまなタスクを支援できます。
QVQ-Maxはさまざまなシナリオで役立ちます。職場ではデータ分析や情報整理、コーディングを手助けします。学習面では、学生が複雑な問題を解決し、概念を明確に説明するのをサポートします。日常生活では、画像に基づいた服装の提案や料理のアドバイスなど、実用的な助言を提供します。
これは初版に過ぎず、今後は観察精度の向上や複雑なタスクへの対応、テキスト以外の豊かなインタラクションを可能にすることでQVQ-Maxを改善していく予定です。全体として、QVQ-Maxは視覚的理解と分析的思考を組み合わせた有望な視覚推論モデルであり、実世界の問題を効果的に解決することを目指しています。
14.ファウンドリー採用中！(Foundry (YC F24) Is Hiring)
ブラウザエージェントは、ウェブブラウザ内でのタスクを自動化するツールですが、現在、実際のタスクの80%以上で苦戦しており、人間よりも遅いことが多いです。Foundryは、自己運転車や言語モデルのために行われたように、ブラウザエージェント専用のシミュレーターとトレーニング環境を作ることで、これを改善しようとしています。これにより、ブラウザエージェントの正確なベンチマーク、反復、強化が可能になります。
例えば、OpenAIはFoundryを利用してDoorDashのウェブサイトをシミュレートし、実際の問題なしに広範なテストを行うことができます。Foundryの目標は、信頼性の低いブラウザエージェントをビジネスにとって信頼できるツールに変えることです。
現在、彼らはウェブシミュレーションプラットフォームを構築するためのフルスタックエンジニアを募集しています。この役割では、スケーラブルなシミュレーションの開発、使いやすいダッシュボードの作成、AI研究者との協力、製品開発への影響を与えることが求められます。
候補者は、スケーラブルな製品の構築経験があり、フルスタック技術（ReactやPythonなど）やクラウドインフラ管理の知識を持っている必要があります。ウェブスクレイピングやAI技術の経験があれば尚良いです。
Foundryに参加することで、才能あるチームと共に働き、急成長するAI分野での経験を積み、大規模な自動化市場において重要な影響を与えることができます。
15.名道修復の危機(Federal cuts disrupt repairs to iconic U.S. trails)
嵐によって、アメリカの有名なハイキングルートであるパシフィック・クレスト・トレイル（PCT）とアパラチアン・トレイル（AT）が深刻な被害を受けました。連邦政府の予算削減により、修理作業が妨げられ、スタッフも減少しているため、これらのトレイルをハイキングすることがさらに難しくなっています。
PCTのガイドであるエリック・キッパーマンは、ハイカーに対して多くの障害物に直面することになると警告しています。2025年に予定されていた多くのトレイル修理がキャンセルされたためです。ハイキングコミュニティは、安全性について懸念を抱いており、倒木やその他の危険によってトレイルの一部が通行不能になる可能性があります。
アパラチアン・トレイルも影響を受けており、ハリケーン・ヘレネによる被害を受けました。両方のトレイルはアウトドア愛好者や地域経済にとって重要ですが、連邦政府の予算削減はその維持と存続を脅かしています。
それでも、多くのハイカーはトレイルに挑戦する意欲を持ち、困難に立ち向かう姿勢を示しています。しかし、これらのトレイルが将来の世代にとってもアクセス可能で安全であり続けるためには、継続的なメンテナンスが不可欠です。
16.アップルの深層解析(Apple’s Darwin OS and XNU Kernel Deep Dive)
このテキストでは、AppleのDarwinオペレーティングシステムとその基盤となるXNUカーネルについて詳しく探ります。以下は主なポイントの要約です。
XNUとは、MachマイクロカーネルとBSD Unixのコンポーネントを組み合わせたカーネルで、モジュール性とパフォーマンスのバランスを取った独自のアーキテクチャを提供しています。
開発の歴史については、1980年代に開発されたMachが低レベルの機能と高レベルのサービスを分離するマイクロカーネルを目指したことが始まりです。次に、Steve Jobsが設立したNeXTによって作られたNeXTSTEPは、MachとBSDを統合し、パフォーマンスを向上させました。Appleは1996年にNeXTを買収し、XNUカーネルを統合したMac OS Xへと移行しました。その後、Mac OS XはRhapsodyから現代のmacOSへと進化し、64ビットサポートやセキュリティの向上、さまざまなアーキテクチャへの対応などの機能が追加されました。
最近の開発として、AppleのカスタムARM64チップへの移行があり、新たな課題が生じました。これにより、異なるCPUアーキテクチャに対応したスケジューリングや統一メモリ管理が強化されました。また、XNUは軽量な仮想マシンを実行できるフレームワークを通じて仮想化をサポートしており、セキュリティの進展としてSecure Enclavesやexclavesが導入され、重要な操作がメインカーネルから隔離されています。
カーネルのアーキテクチャは、Machのマイクロカーネルの特徴とBSDのモノリシックな構造を融合させたハイブリッドデザインで、重要なサービスを同じ場所に配置することでパフォーマンスを最適化しています。メモリ管理には、コピーオンライトや共有メモリなどの高度な仮想メモリ技術が使用されています。XNUのスケジューラはデスクトップとモバイル環境の両方に対応し、マルチコアや省エネルギーアーキテクチャに適応しています。
XNUはMachとBSDのルーツから進化し、現代のオペレーティングシステムの要求に応える柔軟なアーキテクチャを示しています。新しい技術を統合しながらも、安定性とパフォーマンスを維持しています。全体として、XNUは現代のコンピューティングの複雑さと堅牢なパフォーマンス、セキュリティ機能をバランスよく兼ね備えた洗練されたオペレーティングシステムカーネルを表しています。
17.トーマス・ラッティガンの短命CEO(Thomas Rattigan, short-lived Commodore CEO)
トーマス・ラッティガンは1986年4月1日にコモドールのCEOに就任しました。それ以前はCOOを務めていましたが、彼の在任期間はわずか1年余りで、1987年4月23日にアービング・グールドによって突然解雇されました。ラッティガンは、237百万ドルの損失から22百万ドルの利益に改善するなど、会社の財務状況を改善しましたが、彼の派手な経営スタイルはグールドの不満を招きました。ラッティガンは後にコモドールを相手に900万ドルの訴訟を起こし、1991年に勝訴しました。
ラッティガンはビジネスのバックグラウンドを持ち、ペプシコでの勤務経験もありました。CEOとしての在任中にはコスト削減策を実施し、製品開発に注力しました。彼が退任した後は、G.ハイレマン・ブリューイング社やRJRナビスコでの役職を務めました。ラッティガンの退任後も、コモドールは経営陣の交代や財務の不安定さに直面し続けました。
18.鍛冶とLisp(Blacksmithing and Lisp)
著者のジョー・マーシャルは、自身の趣味である鍛冶について語り、プログラミング言語のリスプとの類似点を示しています。彼は、軟鋼は加熱すると扱いやすくなり、間違いを簡単に修正できることを説明しています。鍛冶で道具をカスタマイズするのと同様に、リスプもプログラミングの問題に合わせて調整することができます。
彼は、熱い金属を扱うためのカスタムトングを作る過程を説明し、これは「ブートストラッピング」という概念を反映しています。ブートストラッピングとは、より簡単な道具から新しい道具を作り出すことです。このことは、鍛冶とプログラミングの両方における創造性を強調しています。
マーシャルは、熱い鋼を扱う際の課題についても触れ、火傷のリスクがあることを認めていますが、すぐに安全に熱を扱う方法を学ぶことができると述べています。全体として、彼は問題解決や適応力に焦点を当て、両方の技術の類似点を強調しています。
19.極寒でEV充電5倍速！(Charging electric vehicles 5x faster in subfreezing temps)
ミシガン大学の研究者たちは、電気自動車（EV）用バッテリーの新しい製造方法を開発しました。この方法により、バッテリーは-10°Cで500%も速く充電できるようになります。この革新は、冬季における充電の遅さやバッテリーの航続距離の減少といった一般的な問題に対処しており、これらの問題がEV購入をためらわせている要因となっています。
この進展の鍵は、バッテリーの電極に施された特別なコーティングと、リチウムイオンの移動を改善する微細なチャネルの組み合わせです。この設計により、充電を妨げたりバッテリー容量を減少させたりするリチウムの析出を防ぐことができます。改良されたバッテリーは、寒冷条件下で100回の急速充電を行った後でも、97%の容量を維持することができます。
現在のEVバッテリーは、寒い天候ではリチウムイオンの移動が遅くなるため、充電時間が長くなります。従来の解決策は電極の厚さを増やすことに焦点を当てており、これにより航続距離は改善されますが、充電速度が遅くなります。この新しいアプローチは、エネルギー密度を犠牲にすることなく急速充電を可能にします。
EVの人気が高まっているにもかかわらず、最近では消費者の関心が低下しており、次の車としてEVを考える人が減っています。この新しい充電技術は、特に冬の条件下での長い充電時間という不便を解消することを目指しています。
大学は量産のプロセスを開発する計画を立てており、特許を申請するとともに、アーバーバッテリーイノベーションズと提携してこの技術の商業化を進めています。
20.The order of files in /etc/ssh/sshd_config.d/ matters(The order of files in /etc/ssh/sshd_config.d/ matters)
要約がありません。
21.Lessons from open source in the Mexican government(Lessons from open source in the Mexican government)
要約がありません。
22.ローカルスコア発表！(Show HN: LocalScore – Local LLM Benchmark)
LocalScoreを使用するには、公式モデルのいずれかをダウンロードするか、自分の.ggufモデルを使用することができます。
始めるための手順は以下の通りです。
まず、使用するオペレーティングシステムを選びます。LocalScoreはMacOS/LinuxまたはWindowsで実行できます。次に、ベンチマークを選択します。以下のオプションから選ぶことができ、それぞれ必要なメモリの量が異なります。Tinyは1Bで約2GB、Smallは8Bで約6GB、Mediumは14Bで約10GBのメモリが必要です。
次に、LocalScoreをダウンロードします。公式モデルの場合は、必要なモデルをダウンロードしてください。その後、コマンドプロンプト（cmd.exe）を開き、選んだモデルに応じたコマンドを実行します。
問題が発生した場合は、トラブルシューティングガイドを参照するか、READMEを確認してさらなるドキュメントを探してください。必要であれば、役立つ動画も用意されています。
この要約は、LocalScoreを実行するためのプロセスを簡素化し、重要な手順と利用可能なオプションに焦点を当てています。
23.My Browser WASM't Prepared for This. Using DuckDB, Apache Arrow and Web Workers(My Browser WASM't Prepared for This. Using DuckDB, Apache Arrow and Web Workers)
要約がありません。
24.広告禁止の未来(What if we made advertising illegal?)
すべての広告を違法にするというアイデアが、操作を防ぎ民主主義を守るための過激な解決策として提案されています。この主張は、広告を排除することで、中毒性があり誤解を招くコンテンツを作成するための経済的インセンティブがなくなり、現実を歪めて社会に害を及ぼすことを防げるというものです。
広告を禁止することで、FacebookやInstagram、TikTokなどのプラットフォームは経済的基盤を失い、ポピュリストや外国の勢力がこれらのツールを利用して分断的なメッセージを広めることが難しくなります。著者は、広告がもはや消費者に情報を提供する役割を果たさず、感情を操作して購買を促す手段になっていると考えています。
広告は自由な表現ではなく、むしろハラスメントの一形態であるという考えが強調されています。広告はターゲットを絞ったメッセージで個人の空間に侵入してくるという主張です。この提案は一見非現実的に思えるかもしれませんが、著者は読者に広告の悪影響を考え、他の有害な慣行を社会が乗り越えてきたように、広告のない未来を考えるよう促しています。
25.モンキーパウの魔法(MonkeysPaw – a prompt-driven web framework in Ruby)
MonkeysPawは、Rubyで作られた新しいウェブフレームワークです。このフレームワークを使うと、従来のコーディングの代わりに簡単なプロンプトを使ってウェブページを作成できます。HTML、CSS、JavaScriptを書く代わりに、自然な言葉で欲しい内容を説明すると、MonkeysPawがその説明に基づいてウェブページを生成します。
主な特徴としては、プロンプトファイルからウェブページ全体を生成できること、自然言語を使ってルーティングやレイアウト、スタイリングを行えること、あいまいなアイデアを機能するJavaScriptに変換できることがあります。
このフレームワークは、コンテンツを重視した開発を強調しており、ユーザーが自分のアイデアを簡単に表現できるようにしています。思考と実装のギャップを縮め、ウェブ開発をより身近なものにすることを目指しています。
ただし、ユーザーは「猿の手」の話のように、結果が必ずしも期待通りになるとは限らないことに注意が必要です。わずかな不正確さが生じることがあり、複雑な機能には正確な言葉遣いが求められる場合があります。
MonkeysPawはRubyのgemとして利用可能で、インストール手順はGitHubに掲載されています。作成者は今後、機能の拡張を計画しています。
26.ママが絶賛！新しい言葉ゲーム(Show HN: I built a word game. My mom thinks it's great. What do you think?)
テキストが提供されていないようです。要約してほしいテキストを共有していただければ、喜んでお手伝いします。
27.最近のAI進展は虚構だ(Recent AI model progress feels mostly like bullshit)
約9ヶ月前、著者と友人たちはAIを利用してコードのセキュリティ問題を監視する会社を設立しました。これは人間のセキュリティテスターの一部の機能を置き換えることを目指しています。彼らは2024年6月からこのツールの開発を進めており、最初はClaude 3.5モデルのリリースによって内部ベンチマークや脆弱性レポートの質が向上しました。
しかし、その後のAIモデルのリリースでは、ツールの性能やバグ発見能力に大きな改善が見られませんでした。新しいモデルから高いベンチマークスコアが得られたにもかかわらず、著者や他のスタートアップの創業者たちは同様の失望を経験しました。これは、これらのスコアが実際の利用価値を反映していない可能性を示唆しています。
著者はベンチマークの妥当性について懸念を示し、これらが職務に関連する実践的なスキルを測ることができないことが多いと主張しています。例えば、標準化されたテストは、AIがソフトウェアエンジニアリングや長期記憶のタスクにおいてどれほど効果的であるかを予測することができません。
また、テキストではAIラボが自社のモデルの能力について誇張する可能性についても言及しています。投資や人材を引き付けるために、誤解を招く主張をしても法的な結果を受けることがない場合があると指摘しています。
最後に、著者はAIシステムが倫理的で信頼できるものであることの重要性を強調しています。AIは社会の構造にますます影響を与えるため、ベンチマークに頼るだけでなく、実際の応用におけるAIの性能をより深く理解することが必要だと述べています。
28.The Llama 4 herd(The Llama 4 herd)
要約がありません。
29.「マインクラフト映画」未完成版流出！('Minecraft Movie' Leaks Online: Full Unfinished Version Shared)
「マインクラフト映画」の未完成版が公開前にオンラインで流出しました。未完成の視覚効果を含むスクリーンショットやクリップがソーシャルメディアやファイル共有サイトで広まり、権利者による迅速な削除が行われました。このような流出は珍しく、どのようにしてこのバージョンがアクセスされ、共有されたのかについて懸念が高まっています。それにもかかわらず、ワーナー・ブラザースとレジェンダリー・エンターテインメントが制作したこの映画は、オープニング週末に1億3000万ドル以上の興行収入を見込まれており、ボックスオフィスでの成功が期待されています。これは「スーパーマリオブラザーズ映画」とのビデオゲームの実写化における記録的なオープニングを争うことになります。この映画は制作費が1億5000万ドルで、ポータルを通じて立方体の世界に入る4人のキャラクターを描いています。「マインクラフト」は2011年に発売され、数多くのスピンオフや商品を生み出しており、非常に人気があります。ワーナー・ブラザースとレジェンダリーは、流出についてまだコメントを出していません。
30.Goの通訳、C++に迫る！(Faster interpreters in Go: Catching up with C++)
Vicent Martíは、PlanetScaleを支えるオープンソースデータベースであるVitessのSQL評価エンジンの改善について説明しています。最初、このエンジンは抽象構文木（AST）を用いた評価器として機能していましたが、Goで書かれた仮想マシン（VM）に置き換えられました。この新しいVMは、以前のGoインタープリタよりも大幅に高速で、メンテナンスも容易になり、MySQLのC++評価コードと同等の性能を発揮します。
Vitessは、複数のMySQLインスタンスにわたってスケーラブルなSQLクエリ処理を可能にし、分散環境での複雑なクエリの処理を効率的に行います。評価エンジンは、MySQLで直接実行できないSQL式を解釈します。これらの式は、結果のフィルタリングや集計などの操作にとって重要です。
新しいVMは、SQL式の意味解析を通じて静的型付けを活用し、ランタイムの型チェックを回避する特化したバイトコードを生成することで、以前のASTベースのインタープリタよりも優れた性能を発揮します。VMは、従来のスイッチ文を使用するのではなく、一連のコールバック（関数）を実行するように設計されており、実装が簡素化され、効率も向上しています。
新しい評価エンジンは、元の設計と比較して最大20倍の高速化を実現し、MySQLのC++実装と同等の速度を達成しています。パフォーマンス向上のためにJIT（ジャストインタイム）コンパイルがしばしば考慮されますが、現在のVMの性能がすでに効率的であるため、SQL操作においては必要ないとされています。
全体として、VMへの移行はVitessのSQL評価プロセスを最適化し、速度とメンテナンス性のバランスを保ちながら、確立されたC++ソリューションに追いついています。
31.高速ベクタタイル提供(Serving Vector Tiles, Fast)
ベクタータイルを作成した後は、それをユーザーに提供する方法を見つける必要があります。ファビアン・レヒシュタイナーは、PMTilesやMBTilesではなく、PostGISを使用した6つのベクタータイルサーバーの速度比較を行いました。テストされたサーバーには、BBOX、ldproxy、Martin、pg_tileserv、Tegola、TiPgが含まれています。
詳細な速度統計は彼のGitHubリポジトリにあり、MapLibreを使用したサーバーのインタラクティブな比較や、チューリッヒ州のデータも見ることができます。リポジトリのリンクはhttps://vectormap.chです。
レヒシュタイナーの調査結果は、ザルツブルク大学の修士論文の一部であり、ドイツ語で公開されています。ベクタータイルサーバーを選ぶ際には速度が重要な要素ですが、それだけが考慮すべき点ではありません。
32.North America Is Dripping from Below, Geoscientists Discover(North America Is Dripping from Below, Geoscientists Discover)
要約がありません。
33.The ADHD body double: A unique tool for getting things done(The ADHD body double: A unique tool for getting things done)
要約がありません。
34.ロゴの主、二重生活(Exeter's unassuming co-op worker leads double life as 'Lord of the Logos')
クリストフ・シュパイデルは「ロゴの王」として知られる54歳のアーティストで、エクセターに住んでおり、パートタイムでコープで働いています。彼の仕事は控えめですが、ポップスターのリアーナや多くのヘビーメタルバンドのためにロゴを制作してきました。クリストフは伝統的な手法を用い、鉛筆と紙で描くことが多く、自然の中からインスピレーションを得ることがよくあります。
彼のアートの旅は子供の頃から始まり、野生動物のアートやヘビーメタル音楽に影響を受けました。1990年代にはいくつかの著名なメタルバンドのロゴをデザインし、大きな成功を収めました。特にリアーナのために制作したロゴは、MTVビデオミュージックアワードで紹介され、彼の代表作の一つとなっています。
クリストフは、彼のロゴが視覚的に魅力的で読みやすいことを目指し、デザインにおいて流動性と調和を重視しています。しかし、ロゴデザイン業界では、安価なコンピュータ生成のデザインとの厳しい競争に直面しており、そのため彼は経済的安定を求めてコープでの仕事を続けています。
彼は2025年の国際アーティストオブザイヤー賞を含むいくつかの賞を受賞しており、世界中で作品を展示し続けています。アート活動に加えて、デボンでの地元の展示にも参加し、自身のデザインに関する書籍も執筆しています。
35.モンタサウルス: Pythonの新型Result(montasaurus/result: A simple Rust-like Result type for Python 3)
Resultライブラリは、Python 3で結果を扱うための型で、Rustからインスパイアを受けています。このライブラリは、成功した結果を表すOk(value)と、エラーを表すErr(error)の2つの状態を持ちます。現在、実験的な段階にあり、以前のメンテナンスされていないバージョンからフォークして作成されました。
最新バージョンをインストールするには、次のコマンドを使用します。
uv add git+https://github.com/montasaurus/result
このライブラリの主な特徴は、まずResult型が成功を示すOkとエラーを示すErrの2つの状態を表すことです。状態を確認するには、is_ok()やis_err()といった関数を使います。また、関数は成功やエラーメッセージのためにタプルを使う代わりにResult型を返すことができ、これによりコードの明瞭さが向上します。
例えば、メールアドレスでユーザーを取得する関数の例を見てみましょう。従来の形式では、次のようにタプルを返していました。
def get_user_by_email(email: str) -> Tuple[Optional[User], Optional[str]]:
...
新しい形式では、Result型を返すように変更されます。
def get_user_by_email(email: str) -> Result[User, str]:
...
値にアクセスするには、Okから値を取得するために.ok_valueを、Errから値を取得するために.err_valueを使用します。これらのプロパティは読み取り専用です。
エラー処理に関しては、ライブラリはunwrap()、unwrap_err()、unwrap_or()といったメソッドを提供しており、値やエラーを効果的に扱うことができます。また、カスタムエラーを発生させることも可能です。
Result型の値を変換するためには、map()やmap_err()を使用できます。さらに、as_result()デコレーターを使うことで、通常の関数をResult型を返すように変換でき、既存のロジックを変更することなくエラー処理を簡単に行えます。
最後に、Do Notationという構文機能があり、これはRustの機能に似て、結果に対する操作を連鎖させることができます。
エラー確認を伴う割り算の例を挙げると、次のようになります。
def divide(a: int, b: int) -> Result[int, str]:
if b == 0:
return Err("ゼロで割ることはできません")
return Ok(a // b)
Resultライブラリは、結果やエラーを管理するための構造化された方法を提供し、Pythonにおけるエラー処理を簡素化します。これにより、特に失敗する可能性のある関数において、より読みやすく保守しやすいコードが促進されます。
36.SwiftでのWebAssembly展望(A Vision for WebAssembly Support in Swift)
SwiftコミュニティはWebAssembly（Wasm）サポートの強化に取り組んでおり、この文書ではSwiftにおける将来のビジョンを示しています。
WebAssemblyとは、ポータブルで安全、高性能な仮想マシンの命令セットです。Wasmモジュールにコンパイルされたアプリケーションは、互換性のあるランタイムを持つ任意のプラットフォームで実行できます。
SwiftにWasmサポートを追加することで、言語の汎用性が向上し、これまで利用できなかったウェブブラウザを含むクライアントサイドおよびサーバーサイドのアプリケーションで使用できるようになります。
WebAssemblyはセキュリティを重視して設計されており、直接的なシステムアクセスを制限し、制御された環境で実行されるため、特定の攻撃に対してより安全です。
WebAssemblyシステムインターフェース（WASI）は、ホストオペレーティングシステムとやり取りするためのAPIを提供します。SwiftアプリはWASI libcを利用でき、Wasmエコシステム全体での互換性が向上します。また、コンポーネントモデルはWasmアプリケーションのモジュール化を改善し、インターフェースを定義して相互運用性を向上させます。
SwiftでのWasmの使用例には、ポータブルなSwiftマクロの作成や、コード実行をサンドボックス化することで開発者ツールのセキュリティを向上させることが含まれます。
SwiftとWebAssemblyの将来の目標には、SwiftのコアライブラリにおけるWasmのAPIカバレッジの強化、クロスコンパイルサポートの改善、Swift SDKの管理の効率化、コンポーネントモデルの安定化に向けたサポートの開発、デバッグ体験の向上、Wasmの相互運用性をC/C++の相互運用性と同じくらい簡単にすることが含まれます。
Wasmのデバッグは、そのアーキテクチャのために難しい場合があります。既存のデバッガを使用する方法や、Wasmエンジン内にデバッグツールを組み込む方法が検討されています。また、Wasmにおけるマルチスレッドサポートは限られており、使用するランタイムに依存します。64ビットアドレス空間への移行は進行中ですが、メモリ管理に関する現行の制限があります。
この文書は、セキュリティ、ポータビリティ、開発者体験の向上を強調しつつ、既存の課題にも対処するためのWebAssemblyサポートを強化するための堅実な計画を示しています。さらなる開発に向けて、コミュニティからのフィードバックが歓迎されています。
37.食洗機はクラウド不要！(Jeff Geerling won't connect his dishwasher to your stupid cloud [video])
特定のテキストを要約するつもりだったようですが、内容が見当たりません。要約してほしいテキストを共有してください。喜んでお手伝いします。
38.スイスのレコード回廊(Switzerland's vinyl turntable roundabout: Unique road art (2019))
スイスのリスという町には、巨大なレコードプレーヤーのようにデザインされたユニークなラウンドアバウトがあります。この目を引く交通円形交差点は「KUFA Kreisel」と呼ばれ、2019年5月に完成しました。近くには文化イベントが開催される「クルトゥールファブリック」という文化施設があります。
このラウンドアバウトの直径は12メートルで、レコード部分の直径は10メートルです。また、800個の銀色の金属製ワッシャーが使われています。最初は貨物コンテナや大きなマイクロフォンなど、さまざまなデザイン案がありましたが、最終的には円形のラウンドアバウトに合わせて大きなレコードプレーヤーの形になりました。
この創造的なラウンドアバウトは人気を集めており、ビールとベルンの間を旅行する訪問者にとって楽しい立ち寄りスポットとなっています。
39.RDNA 4の動的レジスタ割り当て(Dynamic Register Allocation on AMD's RDNA 4 GPU Architecture)
AMDのRDNA 4 GPUアーキテクチャの新しい動的レジスタ割り当て機能について説明します。
現代のGPUは、アクティブなスレッドの数（オキュパンシー）と各スレッドが使用できるレジスタの数をバランスさせる必要があります。高いオキュパンシーはレイテンシを隠すのに役立ちますが、レジスタが多いと同時に実行できるスレッドの数が減少します。
RDNA 4アーキテクチャでは、各スレッドに最大256のベクター汎用レジスタ（VGPR）が使用可能です。しかし、192KBのレジスタファイルがあるため、96個以上のレジスタを使用するとアクティブなスレッドの数が減少します。
新しい動的VGPR割り当て機能により、スレッドは最小限のレジスタから始め、実行中に必要に応じて追加のレジスタを要求できます。これにより柔軟性が向上し、アクティブなスレッドの数が増える可能性があります。
スレッドが追加のレジスタを必要とする場合、リクエストを送信しますが、成功することもあれば失敗することもあります。失敗した場合、スレッドは必要なレジスタを割り当てられるまで待たなければならないことがあります。
動的割り当て中にはデッドロックのリスクがあります。すべてのスレッドが必要なレジスタを要求する場合、利用可能なレジスタが不足することがあります。AMDはこのシナリオを防ぐために、十分なレジスタを予約するデッドロック回避モードを実装しています。
動的VGPRモードは特定のコンピュートシェーダーでのみ利用可能で、グラフィックスシェーダーでは使用できません。また、アクティブなスレッドが不足している場合には非効率を引き起こす可能性があります。
Nvidiaは「setmaxnreg」という異なる方法を用いて、実行中にレジスタの割り当てを調整します。これは動的割り当てではなく、スレッドの同期に重点を置いています。
AMDの動的VGPR機能は、特にレイトレーシングのワークロードにおいて、より多くのスレッドが動作できるようにする重要な進展と見なされています。これにより、大きなレジスタファイルを必要とせずに性能が向上します。
40.Emulating an iPhone in QEMU(Emulating an iPhone in QEMU)
要約がありません。
41.赤い消火剤の謎(What's in that bright red fire retardant? No one will say, so we had it tested)
LAistは最近のパリセーズ火災における消火剤の使用とその環境への影響について報じています。消火活動では、280回以上の消火剤が投下され、その多くはMVP-Fxという製品で、鉛やヒ素などの重金属を含んでいます。これらの物質は人間や野生動物にとって有害である可能性があります。南カリフォルニア大学（USC）の調査では、これらの重金属が検出されましたが、製造元のペリメーターソリューションズは、EPA（環境保護庁）が定めた安全基準を下回っていると主張しています。
カリフォルニア州消防局（Cal Fire）は、消火剤に含まれる重金属の検査は通常行われておらず、安全性のテストはアメリカ森林局に依存していると述べています。LAistは、関連機関からの検査依頼が却下されたため、自らサンプルを収集せざるを得ませんでした。その結果、現場サンプルと未使用の消火剤の両方から重金属が検出され、一般に提供されている安全データに疑問が生じています。
専門家によると、消火剤への偶発的な曝露はハイカーや住宅所有者にとってリスクが低いかもしれませんが、重金属は時間が経つにつれて深刻な健康リスクを引き起こす可能性があり、水生生態系にも影響を与えることがあります。また、これらの化学物質に関連する潜在的な健康リスクについての透明性の欠如が懸念されています。
42.今も88x31ボタン(We are still using 88x31 buttons)
88x31ボタンは、1990年代後半から2000年代初頭にかけて人気を博し、現在、特にNeocitiesコミュニティの中で再び注目を集めています。これらのボタンは小さくてカラフルで、作成も簡単なため、ウェブサイトを表現する楽しい手段として利用されています。その起源については議論があり、初期のGeocitiesやNetscapeの「Now」ボタンに由来すると考えられています。88x31というサイズは、1990年代中頃のNetscapeのプロモーション活動から生まれた可能性があります。
現代の基準では実用的ではないものの、88x31ボタンはノスタルジーを感じさせる魅力や、個人のウェブサイトで個性を表現できる点から支持されています。視認性を向上させるための大きなフォーマットも存在しますが、88x31フォーマットの魅力と歴史がその人気を保っています。多くのウェブサイトでは、これらのボタンのコレクションが今も掲載されており、ウェブ文化におけるその存在感を示しています。
実用的な理由から他の選択肢を好む人もいるかもしれませんが、88x31ボタンはインターネットの歴史において独特で大切な存在であり続けています。
43.The Importance of Fact-Checking(The Importance of Fact-Checking)
要約がありません。
44.光と重力波の宇宙探査(Photons, neutrinos, and gravitational-wave astronomy)
天文学は伝統的に可視光に焦点を当てていましたが、20世紀に入るとガンマ線や電波など、さまざまな波長を含むように広がりました。この変化により、天文学は多波長の科学となりました。ニュートリノの検出は「マルチメッセンジャー」天文学の始まりを示し、重力波の追加によって、これまでアクセスできなかった領域や現象の研究が可能になりました。
一般相対性理論は、重力を質量とエネルギーによって引き起こされる時空の曲がりとして説明します。重力波はこの曲がりの変動であり、光の速度で伝播し、特に四重極モーメントが変化する加速する質量分布によって生成されます。
重力波の重要な発生源には、非球形の回転するコンパクト天体（中性子星やブラックホールなど）や、二つのコンパクト天体が互いに渦を巻くように近づくバイナリシステムがあります。これらのシステムはエネルギーを失う際に重力波を放出します。重力波の振幅は距離とともに減少しますが、電磁観測では非常に微弱な遠方の源からも検出可能です。
重力波の間接的な検出は、ハルス・テイラーパルサーによって初めて示されました。このパルサーは、重力波の放出によるエネルギー損失に一致する軌道の変化を示し、この発見はノーベル物理学賞を受賞しました。
重力波の直接的な検出は、2015年に二つのブラックホールの合体（GW150914）によって初めて行われました。それ以来、複数の合体が検出され、ブラックホールや中性子星に関する理論の実証的な支持が得られています。
今後の重力波天文学では、第三世代の地上および宇宙観測所が感度と検出能力を向上させることを目指しています。これにより、初期の宇宙イベントの研究が可能になり、宇宙の形成や進化に関する新たな洞察が得られるかもしれません。
重力波天文学は、宇宙の出来事を観測する新しい方法を提供します。直接的および間接的な検出によって、ブラックホールなどのさまざまな天体現象の存在が確認されています。今後の検出技術の進展は、宇宙に対する理解をさらに深めることが期待されています。
45.ジャンピングスパイダー(Jumping Spiders)
このテキストは、1938年1月から2025年3月または4月までのさまざまな問題を日付順にリストしています。項目は月ごとや隔月ごとに分かれており、長い期間をカバーしていますが、最近の日付に重点が置かれています。各項目は特定の期間を示していますが、問題の詳細については記載されていません。
46.Compilers: Incrementally and Extensibly (2024)(Compilers: Incrementally and Extensibly (2024))
要約がありません。
47.時代遅れの生まれつき(Born in the Wrong Generation)
小さなアメリカの町での奇妙で不安な体験が描かれています。主人公は、美しい従順な彼女との朝食デートを楽しみにしています。明るく完璧なダイナーが舞台ですが、彼は食事の選択に迷いながらも、繰り返しの考えや暴力的な衝動に囚われているように感じます。物語は、彼が孤立感や混乱に苦しむ奇妙な世界へと移行します。そこでは、言葉が意味を失い、周囲の人々も歪んで見えます。
彼は、貝類に関する夢や、自分の理想に合わない別の女性の記憶など、悩ましい過去を振り返ります。彼女に対する愛情がある一方で、彼は彼女に対する暗い思考に苦しんでいます。物語のクライマックスでは、彼がプラスチックのスプーンを鼻に押し込もうとする不穏な行動を取ります。これは、失った何かを取り戻したいという切実な願望を象徴しています。彼女はその間も不気味なほど明るく振る舞い、彼の苦悩と彼女の揺るがない支えとの対比が際立っています。
全体を通して、懐かしさやアイデンティティ、理想化と現実の対立といったテーマが、奇妙で不安な世界を背景に探求されています。
48.SSR Reactで水分補給の誤解を解く(Understanding Hydration Errors by Building a SSR React Project)
Reactを使用したサーバーサイドレンダリング（SSR）アプリケーションでは、ハイドレーションエラーがよく発生します。これらのエラーは、サーバーが生成したHTMLとクライアント側のReactが期待する内容が一致しないときに起こります。一般的なエラーメッセージには「テキストコンテンツがサーバーでレンダリングされたHTMLと一致しません」といったものがあります。
サーバーサイドレンダリング（SSR）とは、サーバーがウェブページのHTMLを準備してからクライアントに送信する技術です。これに対して、クライアントサイドレンダリング（CSR）では、最小限のHTMLが送られ、JavaScriptがブラウザ内でほとんどのレンダリングを行います。
シンプルなReact SSRアプリを構築するには、まず必要なパッケージ（Express、React、ReactDOM）をインストールします。次に、プロップを受け取る基本的なReactコンポーネントを作成します。その後、Expressサーバーを設定して、このコンポーネントをHTMLにレンダリングします。クライアント側では、hydrateRootを使用してサーバーでレンダリングされたHTMLにイベントハンドラーを追加し、インタラクティブ性を持たせます。
ハイドレーションとは、サーバーから送られた静的HTMLとクライアント側のReactのインタラクティブな機能を結びつけるプロセスです。サーバーとクライアントが異なるプロップを提供すると（例えば、メッセージの不一致など）、ハイドレーションエラーが発生します。
ハイドレーションエラーを気にする理由は、ユーザー体験に悪影響を及ぼす可能性があるからです。予期しないコンテンツの変更が起こることがありますし、コードが一致しないとイベント処理に曖昧さが生じ、深刻な問題を引き起こすこともあります。
ハイドレーションエラーの一般的な原因には、サーバーでレンダリングされたコンテンツとクライアントでレンダリングされたコンテンツの違い（例えば、タイムスタンプやブラウザ特有の要素）があります。また、不正なHTML構造もエラーを引き起こす要因です。
ハイドレーションエラーを修正するには、サーバーとクライアントのレンダリングの一貫性を確保することが重要です。特定の要素をレンダリングする前にコンポーネントがマウントされているか確認するなどの技術を使用します。例えば、useEffectを使ってハイドレーション後に状態を設定することで、クライアントとサーバーが同じ初期値から始まるようにします。
ハイドレーションエラーを理解し対処することは、React SSRを使用してスムーズでインタラクティブなアプリケーションを作成するために不可欠です。
49.Peter Navarro Invented an Expert for His Books, Based on Himself (2019)(Peter Navarro Invented an Expert for His Books, Based on Himself (2019))
要約がありません。
50.オープンソース連合、ML供給強化へ「モデル署名」発表(Open Source Coalition Announces 'Model-Signing' to Strengthen ML Supply Chain)
モデルサイニング1.0.0の概要
リリース日は2025年4月5日です。このツールは、機械学習モデルの署名と検証を行い、その整合性と信頼性を確保することを目的としています。インストールは、コマンドpip install model-signingを使用します。
主な機能には、モデルの整合性を保護するための署名機能があります。これにより、モデルが改ざんされていないことを確認できます。また、現代的な署名方法（Sigstore）と従来の署名方法（公開鍵や証明書を使用）に対応しています。署名イベントは透明性ログに記録され、ユーザーは信頼できるソースからモデルが署名されたことを確認できます。
使用方法は、コマンドラインインターフェース（CLI）を通じて行います。インストール後、model_signing sign <model>コマンドでモデルに署名し、model_signing verify <model>コマンドで検証を行います。開発者向けには、署名と検証を機械学習フレームワークやワークフローに統合するためのAPIも提供されています。
必要な条件として、Pythonのバージョンは3.9以上が必要です。このツールは主にAIや機械学習に取り組む開発者を対象としています。
貢献やドキュメントについては、プロジェクトのドキュメントに詳細な情報と使用方法が記載されています。このツールは、機械学習のサプライチェーンにおけるセキュリティを向上させ、モデルの整合性に関する検証可能な主張を提供するため、AI分野の開発者にとって重要です。
51.軽快ファイアウォールTinyWall(TinyWall is a free, feature-rich, and lightweight firewall for Windows)
TinyWallは、使いやすい無料の軽量ファイアウォールです。ソースコードはオンラインで入手可能ですが、主な開発はほとんど行われていません。ユーザーは自分で改善を加えたり、プロジェクトのフォークを作成したりすることができます。
TinyWallをビルドするためには、Microsoft Visual Studio 2019または2022、Wix v3.14ツールセット、Wix用のVisual Studio拡張が必要です。アプリケーションをビルドするには、Visual Studioでソリューションファイルを開き、コンパイルします。既知のアプリケーションのデータベースを更新するには、TinyWall\Databaseフォルダー内のJSONファイルを修正し、/develtoolフラグを付けてアプリケーションを実行し、profiles.jsonファイルを作成します。インストーラーをビルドするには、アプリケーションファイルをMsiSetup\Sources\ProgramFiles\TinyWallフォルダーにコピーし、必要なファイルを更新してMsiSetupプロジェクトをコンパイルします。
貢献については、ユーザーは機能リクエストやバグのためにイシューを開くべきではなく、変更を加えるためにプロジェクトをフォークすることができます。大きな変更を行う場合は、まずプロジェクトのメンテイナーに連絡してください。修正したバージョンを配布する際は、TinyWallとは異なる名前を選ぶ必要があります。
ライセンスについては、TaskDialogラッパーはパブリックドメインですが、その他のコードはGNU GPLv3ライセンスの下にあります。
詳細については、TinyWallのウェブサイトやGitHubページを訪れてください。連絡先はカーロイ・パドスです。
52.We're back: How tuberculosis is set to surge globally once again(We're back: How tuberculosis is set to surge globally once again)
要約がありません。
53.リッチと貧乏の文(Rich Text, Poor Text (2013))
アダム・ムーアは、テキストの表現方法、特に太字や斜体の重要性について論じています。彼は、これらのツールが効果的なコミュニケーションに欠かせないものであり、句読点と同様に重要であると主張しています。伝統的なテキストコミュニケーションはシンプルである一方で、明確さや表現力に欠けることがあると指摘しています。
ムーアは、初期のコンピュータコーディングシステムであるASCIIが、表現属性を含む余地を持っていなかったことを説明しています。このため、テキスト内にフォーマット情報を埋め込むための複雑な方法が生まれ、彼はこれが内容を混乱させる原因になっていると考えています。フォーマットは視覚的な補助だけでなく、言語の不可欠な部分として考えるべきだと主張しています。
著者は、Unicodeがフォーマットを表現する標準的な方法を含んでいないことを批判し、表現属性のためにコーディングスペースの一部を使用する方が良いアプローチだと提案しています。彼は1年後に自分の見解を振り返り、マークアップと句読点の比較が単純すぎたかもしれないと認めつつ、言語における表現の役割についての議論を重視しています。
54.NNCPの真実(NNCP)
NNCP（ネットワークノード通信プロトコル）は、デバイス間でファイルを送信したりコマンドを実行したりするための安全なツールです。このプロトコルは、デバイスが同時にオンラインである必要がなく、USBドライブ、テープ、ラジオ、さらにはクラウドサービスなど、さまざまな輸送手段を利用できます。そのため、特にインターネット接続が限られているデバイスにとって非常に柔軟で耐障害性があります。
NNCPの主な特徴には、非同期通信があり、リアルタイムの接続なしでの通信を可能にします。また、すべてのデータは暗号化され、認証され、整合性が確認されるため、安全性が高いです。さらに、オニオンルーティングを採用しており、リレーされたパケットに対して追加のセキュリティを提供します。マルチキャストサポートもあり、複数のノードに同時にデータを送信することができます。
NNCPは、UUCP（Unix-to-Unix Copy Protocol）と比較されており、現代的で安全なバージョンとして機能します。特に、インターネットに依存せずにファイル共有やメール、コマンド実行のための小規模なピアツーピアネットワークを構築するのに役立ちます。
NNCPは、メールやUsenetなどのさまざまなアプリケーションをサポートし、他のツールと統合することで追加機能を提供することも可能です。
詳細情報やNNCPのダウンロードについては、NNCPのウェブサイトを訪れてください。
55.マイクロソフト50年の軌跡(Microsoft turns 50: A look back at everything from the Altair to the Zune)
マイクロソフトは、ビル・ゲイツとポール・アレンによって共同設立され、50周年を迎えました。彼らの旅は、コンピュータに魅了されたティーンエイジャーの頃、シアトルで始まりました。1975年には、Altair 8800コンピュータ用のプログラミング言語「Microsoft BASIC」を作成し、これが彼らのソフトウェアビジネスのスタートとなりました。当時としては新しいアイデアで、複数のコンピュータモデルで動作するソフトウェアを目指しました。
彼らの大きなブレイクスルーは、初期のIBMパーソナルコンピュータにプリインストールされたMS-DOSでした。これにより、マイクロソフトのソフトウェアは広く普及しました。その後、ユーザーフレンドリーなオペレーティングシステム「Windows」を導入し、人々のコンピュータとの接し方を革新しました。これにより、WordやExcelといったアプリケーションが一般的になりました。
2000年代にはAppleなどの企業との激しい競争に直面しましたが、マイクロソフトはXboxゲームコンソールで成功を収め、その後はMicrosoft Azureを通じてクラウドコンピューティングにも進出しました。現在、同社は人工知能に注力し、BingやOfficeなどの製品に統合しています。
全体として、マイクロソフトは常に適応し、自らを再発明し続けており、パーソナルコンピューティングとソフトウェアの発展に重要な役割を果たしてきました。
56.Scientists witness living plant cells generate cellulose and form cell walls(Scientists witness living plant cells generate cellulose and form cell walls)
要約がありません。
57.仕事オファー交渉術(Rules for Negotiating a Job Offer (2016))
ハセーブ・クレシは、ドラゴンフライのマネージングパートナーです。彼は効果的利他主義者で、収入の33%を慈善活動に寄付しています。ハセーブは、エアビーアンドビーや、コインベースに買収されたアーン.comで働いていました。また、彼は作家であり、元プロポーカープレイヤーでもあります。
58.E.U. Prepares Major Penalties Against X(E.U. Prepares Major Penalties Against X)
要約がありません。
59.不良RAM特定法(Identifying a defective RAM IC on laptops with soldered memory)
この記事では、ノートパソコンの不良RAM IC（集積回路）を特定する方法について、具体的には2013年製のMacBook Proを例に挙げて説明しています。このモデルは16GiBのRAMを搭載しており、32個のRAM ICで構成されています。メモリがテストに失敗した場合、Memtest86というソフトウェアを使って不良ICを特定することができます。
まず、メモリの構造について説明します。RAMは64ビットのデータバスを持ち、8個のICが必要です。メモリチャンネルは2つあり、各チャンネルには2つのランクがあるため、合計で32個のICがあります。
次に、エラーのテストについてです。Memtest86はメモリエラーを見つけるために使用されます。このソフトウェアは、どのビットが失敗しているかを示すことはできますが、具体的なICを特定することはできません。最近のMemtest86のバージョンでは識別機能が向上していますが、この記事では特定のバージョンを使用してテストしたMacBookに適したものを使用しています。
不良ICを見つけるために、Memtest86が報告するメモリアドレスをデコードする方法も説明されています。これには、バイナリ計算を行い、不良ICのランクとチャンネルを特定する作業が含まれます。
ICの特定には、回路図を使用して、失敗したメモリビットに対応するロジックボード上の特定のICを見つけることができます。
修理プロセスでは、マイクロソルダリング技術を用いて不良ICを交換します。ICを交換した後、再度Memtest86を実行することで、問題が解決されたことを確認できます。
この記事では、第三者の情報に依存するため注意が必要であることが強調されています。また、他のハードウェアの問題がRAMの故障と似た症状を示す可能性があることにも触れています。
60.野生動物の大橋、重要な節目到達！(World's largest wildlife crossing reaches critical milestone. Now what?)
ウォリス・アネンバーグ野生動物横断道は、世界最大の野生動物横断道として、建設から3年を経て初めて土壌を受け取るという重要なマイルストーンに達しました。この特別に調整された土壌は、地元の自然土壌を模倣するように設計されており、横断道の植物生育を支える役割を果たします。
現在、プロジェクトは第一段階にあり、6,000立方ヤードの土壌を追加し、地元の植生を植える作業が進められています。完成は2026年末を予定していますが、過去の大雨によって遅れが生じています。最終段階では、横断道が周囲の丘とつながり、地元のクーガーP-22などの野生動物が高速道路を安全に横断できるようになります。
このプロジェクトには、地元の植物から種を集め、建設前に苗床を作るなど、広範な計画が含まれています。横断道が自然の景観に溶け込むように、排水システムなどの機能も設けられ、水のたまりを防ぐ工夫がされています。
土壌の到着を祝うために、政府関係者や野生動物の支持者たちが集まり、都市開発によって断片化された野生動物の生息地を再生するための重要な一歩を示しました。今後数ヶ月で、地域にはさまざまな地元の種が植えられ、豊かな生態系の促進が図られます。
61.冒険家考古学者(An image of an archeologist adventurer who wears a hat and uses a bullwhip)
このブログ記事では、AIが創造性や独自性に与える影響について、特に画像生成技術であるGPTに関連して論じています。「ジブリ化」という現象が取り上げられています。これは、AIが画像をスタジオジブリのスタイルに変換することを指します。スタジオジブリは、手間のかかる制作で知られる有名なアニメーション会社です。著者は、AIが複雑な芸術的プロセスを簡素化できる一方で、オリジナルアートの魂や独自性を欠いていることを指摘し、知的財産の盗用に対する懸念を示しています。
また、AIが認識可能なキャラクターを簡単に模倣できることについても考察しています。これにより、この技術の倫理的な影響についての疑問が生じます。AIが画像を生成する能力は印象的ですが、著者はそれが創造ではなくコピーの傾向を反映していると考えています。最終的に、この記事はAIの時代において、革新とオリジナル作品の尊重とのバランスを考える必要性を強調しています。
62.クリックハウスの錆一年(A Year of Rust in ClickHouse)
5月28日と29日にサンフランシスコで開催されるオープンハウスのClickHouseユーザー会議に参加してください。ClickHouseは、リアルタイム分析、機械学習、データウェアハウジング、可観測性のためのさまざまなクラウドサービスや統合を提供しています。
最近のブログ記事では、Rustプログラミング言語をClickHouseに統合することについて述べられています。全てのコードをRustで書き直すのではなく、新しいシステムコンポーネントをRustで開発しつつ、既存のC++コードとの相互運用性を維持することが目指されています。この統合は、BLAKE3ハッシュ関数の追加から始まり、その後PRQL（新しいクエリ言語）やDelta Lake（データレイクフォーマット）などのライブラリが加わりました。
この統合における主な課題には、セキュアで再現可能なビルドプロセスの確保、C++とRust間のメモリ管理とエラーハンドリング、クロスコンパイルやライブラリリンクの問題、Rustコンポーネントによるバイナリサイズの増加への対処が含まれます。
これらの課題にもかかわらず、Rustの統合は成功しており、チームはClickHouseにおける将来に対して楽観的です。Rust開発者にはプロジェクトへの貢献を呼びかけています。
63.サイドプロジェクトの禅(The blissful Zen of a good side project)
著者は、長い間創作から離れていた後に新しいサイドプロジェクトを始めた経験について振り返っています。彼らは、ほとんどの夜をビデオゲームをプレイすることに費やしていたが、満足感やインスピレーションを感じられなかったと述べています。最終的に、変化への欲求が恐れを上回り、SvelteKitを使ったプロジェクトに取り組むことに決めました。
創作を始めると、しばらく失っていた自由と喜びを感じるようになりました。著者は、人生における創造の重要性を強調し、創造は必ずしも芸術的である必要はなく、具体的なものを作ることから人間関係を育むこと、体験を創出することまで多岐にわたると示唆しています。価値は最終的な結果ではなく、探求と創造そのものにあると強調しています。
著者は、読者に自分自身のサイドプロジェクトに取り組むことを勧めており、探求と創造のプロセスこそが本当に重要であると伝えています。
64.アルディーノで宇宙ステーション追跡(Tracking the international space station with an Arduino)
昨年の夏、誕生日にハックパックをもらいました。これは、2ヶ月ごとに楽しいハードウェアプロジェクトが含まれています。最初のプロジェクトは、フォーム弾を発射する赤外線タレットでしたが、私は国際宇宙ステーション（ISS）を追跡できるように改造したいと思いました。
ISSは、地球から約420キロメートルの高さを周回している大きな宇宙船で、時速28,000キロメートルで移動しています。夜には明るい動く星のように見えます。私は、ISSが頭上を通過する際に簡単に見ることができるように、ISSを指し示す装置を作りたかったのです。
そのためには、ISSの現在の位置と自分の位置を知る必要がありました。NORADは衛星を追跡し、位置を計算するためのデータを提供しています。このデータは、二行要素（TLE）という形式で提供されます。私はSGP4というアルゴリズムを使ってISSの位置を特定しました。この情報をもとに、ISSを指し示すための方位角（北からの角度）と仰角（地平線からの角度）を計算します。
トラッカーには、Arduino Uno R4 Wifi、ステッパーモーター、サーボモーターを使用して動きを制御しました。ボディは3Dモデリングソフトウェアを使って設計し、部品を組み立ててトラッカーが完全に回転できるようにしました。
Arduino用のコードを書いてトラッカーを制御し、Wi-Fiに接続しました。セットアップが完了すると、トラッカーは毎秒位置を更新し、ISSの動きに合わせて指し示します。また、コード内のカタログ番号を変更することで、他の衛星を追跡することも可能です。
全体として、ハードウェアとプログラミングのスキルを組み合わせた楽しく教育的なプロジェクトでした。
65.データベースの限界(Database Protocols Are Underwhelming)
著者は、SQL、PostgreSQL、MySQLなどのリレーショナルデータベースで使用されるプロトコルについて批判し、使いやすさを向上させるために大幅な改善が必要だと指摘しています。
現在のプロトコルには限界があり、クエリを実行するための方法が古く、人間が使うことを前提に設計されているため、開発者の体験を複雑にしています。特に、データベース接続の設定がいつでも変更可能な可変状態が問題で、状態管理やエラーからの回復が難しくなっています。
接続がユーザーコードに渡されると、その設定が変更される可能性があり、接続が戻る際に複雑な問題が生じることがあります。接続状態をより良く管理するためには、明示的な初期設定の段階が必要です。
ネットワークエラーの処理は一般的な課題であり、著者は冪等性の重要性を強調しています。冪等性とは、特定の操作が失敗した場合でも安全に再試行できることを指しますが、SQLには明確な冪等性ルールがないため、クライアントはクエリを再試行しても安全かどうか判断しづらいのです。
著者は冪等性キーの概念についても触れており、これは冪等でない操作の再試行を管理するのに役立つ可能性があります。この機能により、StripeのようなAPIでの動作と同様に、すべてのクエリに対して安全な再試行が可能になるでしょう。
準備済みステートメントはSQLインジェクションを防ぎ、パフォーマンスを向上させる助けになりますが、同時に複雑さも生じます。準備済みステートメントのIDがセッションスコープであるため、接続間で簡単に共有できず、接続プールを使用するアプリケーションでのリソース管理が難しくなります。
著者は、データベースが準備済みステートメントを必要とせずにパラメータ化されたクエリを許可し、効率を向上させるために共有準備済みステートメントに予測可能なダイジェストを使用することを提案しています。リレーショナルデータベースは強力ですが、開発者の体験を向上させるためにはプロトコルの近代化が必要です。SQL言語の基本を変えることなく、改善が求められています。
66.海外の人気サービス代替案(Non-US-based alternatives to popular services)
このリストは、人気のデジタルサービスに対するアメリカ以外の代替案を提供し、プライバシーやセキュリティ、アメリカの監視からの独立性を強調しています。主なポイントは以下の通りです。
アメリカのサービスを利用すると、たとえアメリカ人でなくても、政府があなたのデータに同意なしにアクセスできるリスクがあります。ファイブアイズ同盟により、五つの国間でデータが共有され、監視のリスクが高まります。また、アメリカと関係のある非アメリカのサービスも同様の脅威にさらされています。
このリストは、ユーザーのプライバシーを尊重し、アメリカのテクノロジー企業への依存を減らし、コミュニティ内での透明性を促進するサービスを推奨しています。
ユーザーは、新しいサービスを提案したり、既存のサービスを確認したり、アメリカの利益に関連する疑わしいエントリーを報告することで、リストに貢献できます。
リストには、さまざまなカテゴリーが含まれています。例えば、メールサービスにはMailbox.org、ProtonMail、Tutanotaがあります。検索エンジンにはQwant、Ecosia、Startpageがあり、クラウドストレージにはpCloud、Tresorit、Nextcloudが含まれます。メッセージングアプリにはThreema、Element、Wireがあり、ソーシャルメディアにはMastodon、PeerTube、Pixelfedがあります。ウイルス対策プログラムにはBitdefender、ESET、Aviraがあり、動画ホスティングにはPeertube、Dailymotionがあります。オフィススイートにはLibreOffice、OnlyOfficeがあり、ウェブブラウザにはVivaldi、Mullvadがあります。ビデオ会議にはJitsi Meet、Wherebyがあり、オペレーティングシステムにはUbuntu、Debianがあります。電子商取引にはZalando、楽天があり、送金サービスにはWise、Klarnaがあります。ニュースキュレーションにはFlipboard、Feedlyがあり、ファイル共有にはWeTransfer、SwissTransferがあります。音楽ストリーミングにはDeezer、Tidalがあり、AIチャットボットにはDeepSeek、Mistral AIがあります。地図やナビゲーションにはOpenStreetMap、Here WeGoがあり、ゲームプラットフォームにはGOG、Lutrisがあります。
ユーザーは、新しいサービスを提案したり、既存のサービスのプライバシーポリシーをレビューしたりすることで、リストの拡充と改善に協力することが奨励されています。
67.バスの歴史：Macのデータバス(Get on the Bus: Data Busses Used in Macs, 1984 to 2000 – Low End Mac)
ダニエル・ナイトによる記事「バスに乗ろう：1984年から2000年までのMacに使われたデータバス」では、マッキントッシュコンピュータにおけるデータ接続ポートの進化について述べています。
1984年に登場した初代マッキントッシュ以来、アップルは電話ジャックやシリアルポートといった古いコネクタから離れ、現在も使用されているのはアナログヘッドフォンジャックのみです。
マックには常にマウスやプリンターなどのデバイス用のシリアルポートが含まれていました。代表的な例として、1984年から1986年まで使用されたDE-9マウスポートや、1987年に導入されたApple Desktop Bus（ADB）がありました。ADBは複数のデバイスを接続できましたが、1998年にはUSBに置き換えられました。
1998年にiMacと共に登場したUSB 1.1は大きな進化をもたらし、古いポートを置き換え、より高速なデータ転送を実現しました。
ハードドライブの接続には、1986年から1998年までSCSIが主な標準でしたが、アップルはその後、Parallel ATAやSerial ATAを使用するようになりました。
1999年に導入されたFireWireは、USB 1.1よりもさらに高速なデータ転送速度を提供し、高速デバイスの接続に利用されました。
初期のマックはネットワーキングにシリアルポートを使用していましたが、1997年にはRJ45イーサネットポートが統合され、現在も標準として使われています。
この記事は、古い技術から現代の標準への移行を概説し、マッキントッシュコンピュータにおけるアップルの接続性とデータ転送に対するアプローチを強調しています。
68.PythonとCPUキャッシュの関係(Is Python Code Sensitive to CPU Caching? (2024))
この記事では、CPUキャッシュがPythonコードのパフォーマンスに与える影響について、特にリスト要素へのアクセスが順番通りかランダムかによる違いを調査しています。
CPUキャッシュは、RAMよりも速いですが、そのサイズは小さくなっています。キャッシュはアクセスパターンに基づいてデータを事前に読み込むため、特にC++やRustのようにメモリの配置をより細かく制御できる言語では、パフォーマンスを大幅に向上させることができます。しかし、Pythonは高水準言語であるため、メモリの配置に対する制御が限られており、キャッシュの影響がPythonプログラムにとって重要かどうかが疑問視されます。
著者は、リスト要素へのアクセスを順番通りとランダムで比較する実験を設計しました。仮説として、ランダムアクセスはキャッシュの影響により遅くなると考えられました。
実験の結果、小さなデータセット（20万要素未満）では、順番通りのアクセスとランダムアクセスのパフォーマンス差は小さく、ランダムアクセスは約23%遅い程度でした。しかし、データセットが大きくなると（42万要素以上）、ランダムアクセスは著しく遅くなり、パフォーマンスが順番通りのアクセスに比べて最大280%も低下しました。
データサイズがCPUキャッシュのサイズを超えると、ランダムアクセスのパフォーマンスが順番通りのアクセスよりも悪化し、キャッシュの影響がPythonにおいて重要であることが確認されました。また、Pythonのオブジェクトモデル（PyObjectポインタ）による間接的なオーバーヘッドについても言及されており、NumPyのようなライブラリを使用することでメモリをより効率的に管理できることが示されています。特に大きなデータセットにおいて、NumPyはキャッシュに優しい構造を持っているため、パフォーマンスが大幅に向上しました。
実験の結果、Pythonは低水準言語ほど速くはないものの、キャッシュの効率がパフォーマンスに大きな影響を与える重要な要素であることが示されました。特に大きなリストを扱うCPUバウンドなタスクでは、プログラマーはPythonコードにおいてキャッシュの影響を考慮すべきです。
69.VTechファームウェア入手法(Getting the Firmware of a VTech/LeapFrog LeapStart/Magibook)
このブログ記事では、著者が最初に取り組んだリバースエンジニアリングプロジェクトについて紹介しています。対象は、LeapFrogのLeapStart（フランスではVTech MagiBookとして知られています）という子供向けの読み聞かせ補助デバイスです。著者は、このデバイスにさらなる書籍データを追加するよう依頼されました。このデバイスは、特別なパターンが印刷された本のページをペンで読み取ることができます。
デバイスには、マイクロUSBポート、オーディオジャック、電源ボタン、音量ボタンがあります。著者は、卒業前の実践としてリバースエンジニアリングに興味を持っており、特にデバイスのファームウェアに関心を寄せています。ソフトウェアのアップデート中に、ファームウェアがコンピュータにダウンロードされることを発見しました。キャッシュフォルダ内には、いくつかのファイルがあり、ファームウェアの可能性があるファイルも含まれていました。
著者は、FAT32ファイルシステムのイメージとARMバイナリを特定しましたが、その内容をまだ完全には理解していません。次のステップとして、ファイルのさらなる調査を行い、命令セットアーキテクチャを特定し、特にドット認識機能や音声再生機能のリバースエンジニアリングに取り組む予定です。
著者は、このリバースエンジニアリングの新しい学びの経験に対して興奮を感じています。
70.ローダーの数(Loader's Number)
このテキストでは、ユーザーの国やセッションの制限に基づいて、ウェブページ上で動画が再生できるかどうかを判断するJavaScriptの関数について説明しています。
まず、動画に関する詳細が示されています。このスクリプトでは、ユーザーが1回のセッションで動画を視聴できる回数など、いくつかのパラメータが定義されています。また、動画の利用可能性に関する国のリストが2つ用意されています。一つは一般的な動画の視聴が可能な国のリストで、もう一つは特定の条件を満たす国、いわゆるティア3国のリストです。
さらに、クッキーに関する機能も含まれています。これにより、クッキーを読み取ったり、ユーザーが動画の視聴制限を超えているかどうかを確認したり、クッキーからユーザーの国コードを取得したりすることができます。動画の再生ロジックでは、動画がユーザーの国で再生可能かどうか、ユーザーが視聴制限に達しているかどうか、動画のマッピングが有効かどうかをチェックします。
動画が再生できるかどうかに応じて、ウェブページのボディが変更され、特集動画の有無が反映されます。
テキストの後半では、ラルフ・ローダーによるCプログラムの概念であるローダー数に焦点が移ります。ローダー数は、非常に大きく成長する再帰関数から導き出され、(D^5(99))として定義されています。このプログラムは、型理論やラムダ計算の高度な概念を実装しており、計算数学における他の大きな数をはるかに超える出力を生成します。
ローダー数は、他の既知の大きな数よりもかなり大きいとされていますが、これらの主張には正式な証明がありません。また、テキストでは、ローダー数の計算に寄与するさまざまなコードの関数についても説明されており、ペアリングや構成の計算に関する項を導出する操作が含まれています。
このテキストでは、JavaScriptの動画再生スクリプトの機能と、Cプログラムにおけるローダー数の数学的複雑さという2つの主要なトピックが取り上げられています。
71.クールファイ：自前で使えるホスティング代替(Coolify: Open-source and self-hostable Heroku / Netlify / Vercel alternative)
Coolifyは、HerokuやNetlify、Vercelに似たアプリケーションを自己ホストできるオープンソースのプラットフォームです。さまざまなプログラミング言語やフレームワークに対応しており、静的ウェブサイトやAPIなどを展開することができます。
主な特徴として、柔軟なデプロイが挙げられます。個人のサーバーやAWS、DigitalOceanなどのクラウドサービスにデプロイすることが可能です。また、GitHubやGitLabなどのプラットフォームと簡単に接続できるため、デプロイがスムーズに行えます。さらに、Coolifyはカスタムドメイン用のSSL証明書を自動で管理し、データの完全なコントロールを提供します。設定は自分のサーバーに保存されるため、安心です。
データはS3互換のソリューションに自動的にバックアップされます。CI/CDツールとの統合や、強力なAPIを使用したデプロイの自動化も可能です。ブラウザから直接サーバーを管理できるリアルタイムターミナル機能も備えています。また、チームメンバーとプロジェクトを共有し、役割や権限を管理するためのコラボレーションツールも用意されています。サーバーの状態を監視し、Discordやメールを通じてアラートを受け取ることもできます。
全体として、Coolifyはデプロイプロセスを簡素化し、ユーザーにアプリケーションとデータに対する完全なコントロールを提供することを目指しています。
72.片手で操る！Clawtype v2.1(Show HN: Clawtype v2.1 – a one-hand chorded USB keyboard and mouse [video])
特定の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共有していただければ、喜んでお手伝いします。
73.インタラクティブDDA解説(The DDA Algorithm, explained interactively)
DDA（デジタル微分解析器）アルゴリズムは、レイキャスティングを用いてグラフィックスを描画する際に使用されます。著者はこのアルゴリズムを使って複数のボクセルレイトレーサーを作成しましたが、最近までその仕組みを完全には理解していなかったと認めています。このブログ記事では、同じような悩みを抱える人々のために、アルゴリズムを簡単に説明することを目的としています。
DDAは、2D空間でレイが交差するグリッドの四角形を順に処理します。レイの始点と方向は重要な入力であり、方向は正規化される必要があります。次のグリッドの位置は、レイの角度とグリッド線までの距離に基づいて決定されます。このアルゴリズムは、幾何学的な原則を用いて次の水平および垂直のグリッド線までの距離を計算し、グリッド内を移動するのを助けます。
レイが移動する際には、どちらの距離が短いかを確認し、次に進むグリッドの四角形を決定します。また、レイが負の方向に移動する場合や、ゼロ以外の点から始まる場合には特別なケースが考慮されます。
このプロセスでは、基本的な幾何学を用いて距離を計算し、さまざまなシナリオに対応するためにアルゴリズムを調整します。実際には、DDAアルゴリズムはこれらの計算をより単純な変数に最適化し、描画の精度を保ちながら効率を向上させています。
74.Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms(Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms)
要約がありません。
75.フェロン：Rust製の高速メモリ安全ウェブサーバー(Ferron – A fast, memory-safe web server written in Rust)
Ferronは、高速で安全なウェブサーバーです。主な特徴として、高いパフォーマンスが挙げられます。Rustの非同期機能を活用しており、迅速な処理が可能です。また、Rustで構築されているため、メモリの安全性が確保されています。モジュール設計により、カスタマイズも容易です。さらに、強固なセキュリティを重視し、安全な同時処理が行えます。
Ferronの主要なコンポーネントには、メインのウェブサーバーである「ferron」と、サーバー設定用にハッシュ化されたパスワードを持つユーザーエントリーを作成するためのツール「ferron-passwd」があります。
Ferronをソースからビルドするには、まずリポジトリをクローンします。次に、ディレクトリに移動し、Cargoを使ってビルドと実行を行います。具体的には、git clone https://github.com/ferronweb/ferron.gitでリポジトリをクローンし、cd ferronでディレクトリに移動します。その後、cargo build -rとcargo run -r --bin ferronを実行します。また、Ferron Forgeを使ってインストール用のZIPアーカイブを作成することもできます。
設定の詳細については、ドキュメントを確認してください。貢献方法については、貢献ページを訪れると良いでしょう。
FerronはMITライセンスの下で提供されています。
76.溶解の数学、新証明登場(A New Proof Smooths Out the Math of Melting)
最近、数学の分野で重要な進展があり、物体が溶ける際の形状変化についての理解が深まりました。特に「平均曲率流」と呼ばれるプロセスを通じて、表面が滑らかになり、縮小する様子が明らかになりました。しかし、このプロセスでは時折、特異点と呼ばれる数学的な記述が失敗する点が生じることがあります。
1995年に数学者のトム・イルマネンは「多重性1の予想」を提唱しました。この予想は、形成される特異点は単純であるべきだとし、表面の進化を引き続き分析できることを示唆しています。最近、数学者のリチャード・バムラーとブルース・クラインがこの予想を証明しました。これは平均曲率流の理解において大きな障害を取り除くものでした。
彼らの証明によれば、表面は一般的に縮小する球体や円柱のような単純な特異点に至ることが示されています。この知見は、幾何学や位相幾何学の応用を向上させると期待されており、スメール予想などの重要な数学的概念の証明を簡素化する可能性があります。この研究は、平均曲率流を強力な数学的ツールとして利用する新たな可能性を開くものです。
77.コンピュータの始まり(Taught me to build them. What was your start in computing?)
著者は30歳を迎え、ソフトウェアエンジニアリングの道のりを振り返っています。過去12年間にわたる技術への好奇心を引き起こした重要な経験を思い出します。
幼少期、著者は家族のコンピュータや祖父からもらったノートパソコンのおかげで、コンピュータに興味を持ち始めました。ソフトウェアのインストールやトラブルシューティングを試行錯誤しながら学びました。
コマンドライン（CMD.exe）を発見したときの興奮は忘れられません。これにより、簡単なスクリプトを書いたり、オンラインフォーラムに参加したりしました。これらのフォーラムは、C++やPerlといったプログラミング言語を学ぶためのコミュニティとなりました。
Linuxシステムの設定からは貴重な教訓を得ました。時にはコンピュータを壊してしまうこともありましたが、それが成功したインストールよりも多くのことを教えてくれました。
ウェブ開発の旅は、Neopetsでのストア作成から始まりました。そこでHTMLやCSSを学び、ウェブサイトデザインの創造性を体験しました。
著者は、これらの初期の経験が技術の未来を築く基盤となったことを強調し、他の人々にも自分自身の旅を振り返ることを促しています。
78.ディープシークの革新(DeepSeek: Inference-Time Scaling for Generalist Reward Modeling)
強化学習（RL）は、大規模言語モデル（LLM）のトレーニング後にその性能を向上させるために利用されています。最近の研究結果によると、適切な学習方法を用いることで、これらのモデルがリアルタイムでのパフォーマンスを改善できることが示されています。RLの主な課題の一つは、単純な質問だけでなく、さまざまなトピックに対してLLMに正確な報酬信号を作成することです。
この研究は、一般的なクエリに対する報酬モデリング（RM）を改善し、スケーラブルにすることに焦点を当てています。研究者たちは、ポイントワイズ生成報酬モデリング（GRM）という柔軟なアプローチを使用し、自己原則批評調整（SPCT）という新しい学習方法を導入しました。SPCTは、オンラインRLを通じてGRMがより効果的に報酬を生成できるようにし、DeepSeek-GRMというモデルを生み出しました。
性能を向上させるために、研究者たちは並列サンプリングとメタRMを活用して報酬投票プロセスを改善しています。実験の結果、SPCTはGRMの質とスケーラビリティを大幅に向上させ、既存の方法よりもいくつかのベンチマークで優れた結果を示しました。大きなバイアスを導入することなく、DeepSeek-GRMはまだいくつかのタスクで課題に直面していますが、研究者たちはこれらの問題は今後の研究で解決できると考えています。これらのモデルは一般に公開される予定です。
79.マイクロソフトのクエイク2騒動(Microsoft's Quake 2 AI experiment sparks negative reactions)
マイクロソフトは、生成AIを活用した新しいバージョンのクエイク2を発表しましたが、ソーシャルメディアのユーザーからの反応は主に否定的です。このデモはオンラインでプレイでき、マイクロソフトのAIモデル「ミューズ」を使ってゲームのビジュアルやアクションを生成することを目的としています。しかし、マイクロソフトはこのデモが元のゲーム体験を完全に再現するものではなく、敵とのインタラクションが不明瞭であったり、視界から外れたオブジェクトを忘れてしまうなどの限界があることを認めています。
多くのユーザーはこのデモを批判し、ゲーム開発者の仕事を軽視しているのではないか、また過剰なエネルギーを消費しているのではないかと懸念を示しました。マイクロソフトのCEO、サティア・ナデラ氏は、将来的により多くのゲームが生成AIを取り入れることを想像していますが、ゲーム業界ではAIの影響、特に雇用の安定性や創造性についての議論が続いています。一部の業界リーダーはその利点を見込んでいますが、他の人々はその影響に対して慎重な姿勢を示しています。
80.オープン脊椎動物の3Dデータベース(OpenVertebrate Presents a Database of 13K 3D Scans of Specimens)
フロリダ自然史博物館は、研究者、教育者、学生、一般の人々のために脊椎動物の解剖学に関する無料のデジタル3Dモデルを提供する「openVertebrateプロジェクト（oVert）」を開始しました。このプロジェクトは2017年から2023年の間に、13,000以上の標本をスキャンし、両生類、爬虫類、魚類、哺乳類の属の半分以上をカバーしています。CTスキャンを使用して骨の構造をX線で視覚化することで、これらのモデルは解剖を行わずに内部の解剖学を詳細に研究することを可能にします。
今後、このプロジェクトはアメリカの博物館コレクションから20,000の保存標本をスキャンし、脊椎動物の属の80%以上に対して高解像度のデータを作成する計画です。デジタル画像や3Dファイルはダウンロードや3Dプリント用に利用可能になります。コレクションの紹介動画も興味のある方のために用意されています。
81.An interactive-speed Linux computer made of only 3 8-pin chips(An interactive-speed Linux computer made of only 3 8-pin chips)
要約がありません。
82.NeovimでPytest(Pytest for Neovim)
Pytest.nvimは、Neovimとpytestを統合し、Dockerをサポートするプロジェクトです。このプロジェクトは現在進行中で、貢献を歓迎しています。
Pytest.nvimを使用するには、Neovimのバージョンが0.9.0以上であることと、pytestがインストールされている必要があります。pytestは、pip install pytestコマンドでインストールできます。
プラグインのインストールは、好みのパッケージマネージャを使って行います。Lazyvimを使用する場合は、次のように設定します。
{
"richardhapb/pytest.nvim",
opts = {}
}
Packerを使用する場合は、以下のように設定します。
use {
"richardhapb/pytest.nvim",
opt = true
}
使用方法は以下の通りです。まず、Neovimの設定ファイルにプラグインを読み込みます。
require('pytest').setup()
次に、現在のバッファでテストを実行するには:Pytestと入力します。出力を確認するには:PytestOutputを使用します。テストをバッファに追加するには:PytestAttachを、外すには:PytestDetachを使います。Dockerのサポートを有効または無効にするには、それぞれ:PytestEnableDockerと:PytestDisableDockerを使用します。
キーバインディングは以下の通りです。<leader>TTで現在のファイルのテストを実行し、<leader>Taでpytestを現在のバッファに追加、<leader>Tdでpytestをバッファから外します。
設定オプションでは、Dockerのサポートやpytestの追加引数、Djangoとの統合などをカスタマイズできます。例えば、以下のように設定します。
require 'pytest'.setup {
docker = {
enabled = false,
container = 'app-1',
docker_path = '/usr/src/app',
enable_docker_compose = false,
},
django = {
enabled = false,
django_settings_module = ""
},
add_args = "", -- 追加のpytest引数
}
主な機能には、Docker統合、Docker Composeのサポート、単一および複数ファイルのテスト、pytest用のカスタム引数、エラー解析のための集中型UIがあります。
貢献を歓迎しています。プロジェクトをフォークし、機能ブランチを作成して変更をコミットし、プルリクエストを開くことができます。また、改善提案は「enhancement」とラベル付けされた問題として提出することも可能です。
プロジェクトをスターするのを忘れないでください。
83.ダフト・パンク再現！(Recreating Daft Punk's Something About Us)
この文章は、Daft Punkの曲「Something About Us」をAbleton Live 12を使って再現する個人的な旅について述べています。著者のMarca Tatemは、音楽制作に関する洞察を共有し、この曲に大きな影響を与えたフレンチタッチジャンルに焦点を当てています。
最初はAbletonが難しく感じた著者ですが、今ではその洗練された機能を評価しています。このプロジェクトでは、シンセサイザーやギターの音など、曲の各要素を再現しながら、1970年代後半から1980年代にフランスで生まれたフレンチタッチ運動のノスタルジックな側面を探求しています。
重要なポイントとして、フレンチタッチの概要があります。これは、さまざまなメディアや文化からの影響を受けた電子音楽の融合で、独特の音の質感とノスタルジックで未来的な雰囲気が特徴です。また、曲を再現する際の課題もあります。元の録音技術や使用されたツールから生まれる生々しく不完全な音が、再現を難しくしています。
著者は、鍵盤楽器、ドラム、ベース、ボーカルなどの楽器を再現するプロセスを詳しく説明し、現代のソフトウェアを使いながらも、元の曲の感情的な本質を捉えようとしています。さらに、このプロジェクトは、著者のパリでの過去とカリフォルニアでの現在をつなぐ架け橋となり、音楽への感情的なつながりを強調しています。
再現は完璧な複製ではなく、著者の個人的な解釈と見なされており、音楽制作の楽しさとAbleton Live 12の可能性を際立たせています。
84.量子力学が解決！ジョイスティックのドリフト(Quantum mechanics might have the solution to joystick drift)
トンネリング磁気抵抗（TMR）技術は、ゲームコントローラーにおけるジョイスティックのドリフト問題を解決する可能性があります。ドリフトとは、ジョイスティックが誤った入力を登録し、意図しない動きが生じる現象です。この問題は、任天堂やソニー、マイクロソフトなどの主要ブランドのコントローラーにも影響を与えています。
現在、多くのコントローラーはポテンショメーターを使用していますが、これらは時間とともに摩耗し、ドリフトを引き起こします。ホール効果センサーなどの代替技術も検討されていますが、TMRは大きな利点を持っています。TMRセンサーは量子力学に基づいており、物理的な接触に依存しないため、より耐久性があります。磁場によって引き起こされる抵抗の変化を検出することで、ジョイスティックの動きを測定し、高い感度と優れた性能を実現します。
TMRセンサーはホール効果センサーよりも消費電力が少なく、既存のコントローラーに簡単に統合できます。TMR技術はまだ主要なメーカーには広く採用されていませんが、一部のサードパーティ企業はすでに自社製品に使用しており、人気のあるゲーム機向けのアップグレードキットも販売されています。技術が成熟するにつれて、ゲーム業界でより手頃で一般的なものになると期待されています。
85.uWrap.js登場！(Show HN: uWrap.js – A faster and more accurate text wrapping util in < 2KB)
μWrapは、軽量なツールで、サイズは2KB未満です。テキストを迅速かつ正確にラップすることができ、大規模なデータセットを表示する際のユーザーインターフェースのパフォーマンスを向上させるのに役立ちます。
このツールの目的は、リストやグリッドレイアウトの行の高さを予測することです。これにより、大きなスクロール可能なデータセットを効率的にレンダリングできます。しかし、従来のテキストラッピング手法は遅く、DOM内でのテキスト測定やCanvas2D APIの制限により、パフォーマンスに問題があります。
現在の制限としては、μWrapはラテン文字に最適化されており、Windowsスタイルの改行にはまだ対応していません。現時点では、事前に行をラップする戦略のみが利用可能です。
パフォーマンスに関しては、μWrapはcanvas-hypertxtという代替ツールよりも大幅に速く、正確です。例えば、100,000文をラップするのに、ChromeでμWrapを使用すると約82ミリ秒かかりますが、canvas-hypertxtでは770ミリ秒かかります。
インストールはnpmを通じて行うことができ、コマンドは「npm i uwrap」です。また、スクリプトタグを使ってプロジェクトに直接組み込むことも可能です。
APIの使用方法としては、可変幅に基づいてテキストをラップするための関数が提供されています。ユーザーはラッピング関数をインポートし、Canvas2Dコンテキストを作成してフォントスタイルを設定できます。行数をカウントしたり、テキストがラップされるかどうかをテストしたり、行を分割するための関数も利用可能です。
要するに、μWrapは現代のウェブアプリケーション向けに設計された、迅速で効率的なテキストラッピングユーティリティです。
86.気象危機警告(Amid NOAA Cuts, Scientists Warn of Weather and Climate Risks)
アメリカの国立海洋大気庁（NOAA）は、トランプ政権下で大幅な人員削減と予算削減に直面しています。専門家たちは、これが気候科学や天気予報の実施能力に深刻な影響を与える可能性があると警告しています。NOAAは1807年に設立され、海洋や大気の監視、天気予報の提供、気候研究において重要な役割を果たしています。
最近、約880人の従業員がコスト削減の一環として解雇されました。一部の従業員は裁判所の判決により一時的に復職していますが、多くの人は依然として休職中です。これらの削減は、春の厳しい天候シーズンが近づく中で、正確な天気予報が重要な時期に行われており、公共の安全に対する懸念が高まっています。
専門家のキース・サイターやブライアン・ゴンサルベスは、これらの削減が天気予報の信頼性を低下させ、緊急時の準備に支障をきたす可能性があると述べています。また、一部の保守派グループからはNOAAの機能を民営化する動きもあり、これにより多くの民間企業が依存している天気情報のデータやサービスが混乱する恐れがあります。
今後のさらなる削減は気候問題を悪化させ、アメリカの気候研究におけるリーダーシップを損なう可能性があります。NOAAの気候に関するブリーフィングは中止されており、政治的影響により科学的客観性が損なわれるのではないかという懸念が広がっています。全体として、NOAAの変化はアメリカにおける公共の安全や気候意識に深刻な影響を及ぼす可能性があります。
87.「COBOLに手を出すな！」("Hands off working COBOL code" –protest sign in NYC)
Redditは、ユーザーがさまざまなコミュニティに参加し、議論を交わすことができるプラットフォームです。最近の投稿では、印象的な文字でサインを作成したソフトウェア開発者のスキルが紹介され、ユーザー間でその作業に使用されるツールや技術についての会話が盛り上がりました。コメントは、アートワークへの感謝から、LaTeXやCOBOLといったプログラミング言語についての議論まで多岐にわたりました。会話は、特に政府のシステムにおける古いCOBOLコードの維持に関する課題に移り、多くの重要な機能が今でもCOBOLに依存していることが指摘されました。ユーザーたちは、こうしたレガシーシステムを現代の技術に置き換える際のリスクについて懸念を示しました。計画を怠ると、多くの人々の生活に影響を及ぼす重大な問題が発生する可能性があるからです。全体として、この議論は技術的な洞察、古いプログラミング手法への懐かしさ、そして重要なインフラにおけるソフトウェア開発の未来への不安が入り混じった内容でした。
88.トリポSG - テキストから3Dモデル(TripoSG – Text to 3D Model)
TripoSGは、画像から高品質な3D形状を生成するために設計された強力なモデルです。このモデルは、大規模な整流フロートランスフォーマーや多様なデータセットを活用し、印象的な3D生成を実現しています。
TripoSGの主な特徴には、高精度な生成があり、詳細で複雑な3D形状を作り出します。また、生成された形状は入力画像の詳細やスタイルと一致するため、セマンティックな一貫性も備えています。さらに、さまざまな画像スタイル、例えば実際の写真やアニメ、スケッチなどに対しても強い一般化能力を持ち、複雑な形状を効果的に処理する堅牢な性能を発揮します。
技術的なハイライトとしては、安定したトレーニングのために独自のトランスフォーマーアーキテクチャを利用しており、形状の精度を向上させるための高度な技術が採用されています。200万の画像と形状のペアからなる大規模なデータセットでトレーニングされており、高い出力品質が保証されています。また、小型モデルでもパフォーマンスが最適化されています。
最新バージョンのTripoSG 1.5Bは2025年3月にリリースされ、機能が強化され、インタラクティブなデモも提供されています。
インストールと使用方法は、まずリポジトリをクローンし、必要に応じてconda環境を設定します。次に、PyTorchなどの必要な依存関係をインストールします。画像から3D形状を生成するには、特定のコマンドを実行することで、必要なモデルの重みが自動的にダウンロードされます。
システム要件としては、少なくとも8GBのVRAMを持つCUDA対応のGPUが必要です。
コミュニティとサポートに関しては、オンラインでインタラクティブなデモが利用可能です。ユーザーはGitHubを通じて問題を報告したり、機能の提案を行ったりできます。
TripoSGの開発に貢献したさまざまなオープンソースプロジェクトに感謝の意が示されています。このモデルは、3D形状合成の分野において重要な進展を表しています。
89.ハチェット v1: タスク管理革命(Show HN: Hatchet v1 – A task orchestration platform built on Postgres)
Hatchetは、バックグラウンドタスクを効率的に実行するために設計されたプラットフォームで、タスク管理にはPostgresを活用しています。複雑なキューシステムを必要とせず、タスクをワーカーに分配するプロセスを簡素化します。
Hatchetの目的は、主にウェブアプリケーションの外で発生する作業負荷を処理するためのバックグラウンドタスクを管理することです。特にトラフィックが多い時でも、タスクが信頼性を持って処理されることを保証します。
Hatchetの特徴には、耐障害性のあるタスクキューがあり、アプリケーションがクラッシュしてもタスクが失われることはありません。また、タスクのオーケストレーション機能により、複雑なワークフローを作成し、タスクの連鎖や依存関係の管理が可能です。ユーザーの活動に基づいて実行を制限するフロー制御機能や、cronジョブや一度きりのタスクスケジューリングをサポートするスケジューリング機能も備えています。タスクのルーティング機能は、さまざまな戦略に基づいて適切なワーカーにタスクを振り分けます。特定のイベントが発生するまでタスクを一時停止できるイベントトリガーや、タスクの追跡、失敗時のアラート、デバッグを容易にするためのログ機能を含むリアルタイムモニタリングも提供しています。
Hatchetは、信頼性のあるバックグラウンド処理や複雑なワークフロー、モニタリング機能が必要なアプリケーションに最適です。従来のタスクキューやオーケストレーションツールを、より統合されたソリューションで置き換えることができます。
他のツールとの比較では、Hatchetは多様なタスク管理機能を提供しており、耐障害性の実行に特化したTemporalとは異なります。CeleryやBullMQと比べると、Hatchetは持続的なタスク履歴やモニタリング用のユーザーインターフェースを提供しており、従来のタスクキューにはない耐障害性を持っています。DAGプラットフォームに関しては、Hatchetは高スループットのアプリケーションに適しており、他のDAGツールはデータエンジニアリング向けに特化しています。
Hatchetはクラウド版とセルフホスト版が利用可能で、包括的なドキュメントとコミュニティサポートも充実しています。要するに、Hatchetはバックグラウンドタスクを管理するための堅牢なソリューションであり、開発者にとって信頼性、スケーラビリティ、使いやすさを提供します。
90.ラウシー: シングルサインオン管理(Rauthy: OpenID Connect Single Sign-On Identity and Access Management)
Rauthyは、簡単に設定でき、安全に運用できるOpenID Connectのアイデンティティプロバイダーです。Rustで構築されており、軽量で高速です。Rauthyは、IoTやコマンドラインツールなど、さまざまなアプリケーションに適しており、シングルサインオン（SSO）、高可用性、強固なセキュリティ設定といった機能を備えています。
Rauthyの特徴の一つは、セキュリティへの重点です。パスワードなしでのログインや、FIDO2/WebAuthnを利用した多要素認証（MFA）などのオプションを提供しています。従来のパスワードを使わずに、パスキーのみのアカウントをサポートし、セキュリティを強化しています。
効率性も重要なポイントです。Rauthyは、Raspberry Piのようなリソースが限られたデバイスでも動作し、キャッシュを利用してパフォーマンスを向上させます。数百万のユーザーを処理しても、顕著な遅延はありません。
データベースの選択肢も豊富です。Rauthyは、内蔵のHiqliteデータベースや外部のPostgresデータベースで動作でき、さまざまな設定に柔軟に対応します。
管理インターフェースも用意されており、アプリケーションやユーザーの管理が簡単に行えます。個々のユーザーアカウントの管理用ダッシュボードもあります。
カスタマイズ性も高く、クライアントはブランドに合わせたログインページを作成でき、アプリケーションはさまざまなニーズに応じて高度に設定可能です。
イベントと監査機能も備えており、活動や潜在的なセキュリティ問題を監視するためのシステムがあります。
IoTデバイスとの互換性も考慮されており、リソースが限られたデバイスでも動作し、OAuthデバイス認可グラントフローをサポートしています。
Rauthyはすでに本番環境で使用されており、標準のOIDCクライアントをサポートしています。ユーザーはDockerを使用してRauthyを迅速にテストでき、ローカルテストや安全な設定のオプションもあります。
このプロジェクトはオープンで、貢献を受け入れており、NGI Zero Coreによって資金提供されており、欧州委員会の支援も受けています。
91.NixOSのSELinux(SELinux on NixOS)
著者は、NixOSにSELinux（セキュリティ強化Linux）を導入するプロジェクトに取り組んでおり、新しいLinuxディストリビューションであるExpidusOSの開発の一環として進めています。このOSは、モバイルセキュリティの向上を目指し、宣言的アプローチで構築されています。
SELinuxはすでにNixpkgsリポジトリに存在していましたが、積極的にはメンテナンスされていませんでした。著者はメンテナーとしての役割を引き受け、NixOS用の基本的なSELinuxリファレンスポリシーを作成しました。
著者は、必要なSELinuxツールや設定を含む基本的なNixOSモジュールを作成しましたが、SELinuxを正常に動作させるために、カーネルパラメータの設定や正しいポリシーバージョンの読み込みに関していくつかの課題に直面しました。SELinuxがカーネルがサポートするよりも高いポリシーバージョンをデフォルトで使用していることを発見し、カーネルのバージョンと互換性を持たせるようにビルドを調整しました。トラブルシューティングと必要な調整を行った結果、SELinuxが正しいポリシーを読み込むことに成功しました。
著者は、NixpkgsにおけるSELinuxの管理方法を整理し、さまざまなパッケージでSELinuxサポートを有効にするための新しい設定フラグを導入しました。また、彼らは自分の作業をNixpkgsやNixOSに統合するためにいくつかのプルリクエストを提出し、SELinuxの全体的なサポートを強化することを目指しています。
今後の目標としては、さらなる上流への作業の展開と、NixOSモジュールシステム内でSELinuxポリシーを宣言的に作成する方法の開発が挙げられます。著者の取り組みは、NixOSにおけるSELinuxの実用的なセキュリティオプションとしての地位を確立し、Nixエコシステム全体への統合を円滑にすることに焦点を当てています。
92.ホワイトハウスの秘密チャット(How the Atlantic's Jeffrey Goldberg Got Added to the White House Signal Chat)
マイク・ウォルツ氏は、ドナルド・トランプ前大統領の国家安全保障顧問であり、誤ってジャーナリストのジェフリー・ゴールドバーグ氏をホワイトハウスのシグナルグループチャットに含めてしまいました。このチャットではイエメンに関する軍事計画が話し合われていました。このミスは、ウォルツ氏がゴールドバーグ氏の電話番号を他の誰かの連絡先として保存してしまったことから生じました。この誤りは、2024年の選挙キャンペーンにさかのぼる一連のミスを明らかにした内部調査で発覚しました。
トランプ氏はウォルツ氏を解雇することを考えましたが、最終的にはそれを思いとどまりました。その理由の一つは、メディアに内閣の官僚を追い出したと勝利宣言させたくなかったからです。内部調査の結果、電話番号が保存されたのは、iPhoneの機能が過去のやり取りに基づいて連絡先を提案したためであることが判明しました。ウォルツ氏は、事件の前にゴールドバーグ氏と連絡を取ったことはないと主張しています。
この失態にもかかわらず、トランプ氏はウォルツ氏を公に支持しており、シグナルを安全な通信手段として使用することはホワイトハウスにとって必要なツールとして受け入れられています。前の政権では代替のプラットフォームが開発されていなかったためです。
93.マックペイント解析(Investigating MacPaint's Source Code)
MacPaintは1984年に登場した、Apple Macintosh用の革新的なモノクロペイントプログラムです。このソフトウェアは、マウス操作やツールパレット、コピー＆ペースト機能などを導入し、使いやすいデザインでアーティストをターゲットにしました。
この記事では、MacPaintのソースコードを調査し、その開発やアルゴリズムに関する洞察を明らかにしています。主な発見は以下の通りです。
まず、バッファ管理とアルゴリズムに関して、コードは効率的なバッファ管理と、エリアを塗りつぶすためのバケットフィル法などのアルゴリズムを使用しており、68kプラットフォームでのパフォーマンスを最適化しています。
次に、コードスタイルについては、ソースコードにはスタイルやアーキテクチャの強みと弱みが見られ、将来的な変更に適応できる部分が示されています。
また、歴史的背景として、MacPaintは当時新しいとされる多くの機能、例えば「行進するアリ」の選択インジケーターを持っていますが、いくつかの概念は他のソフトウェアにおいて以前から存在していました。
開発の背景には、開発者のビル・アトキンソンがプロトタイプのApple Lisaを使用し、グラフィックデザイナーのスーザン・ケアからのフィードバックを受けてアプリケーションを洗練させたことがあります。
MacPaintは、PhotoshopやIllustratorなどの現代のペイントアプリケーションのデザインに影響を与えました。モノクログラフィックスに制限されていたにもかかわらず、デジタルペイントプログラムの基準を確立しました。
最後に、MacPaintは1985年以降に限られた更新しか行われませんでしたが、その基盤となるデザインやユーザーインターフェースの原則は、現代のソフトウェアにも影響を与え続けています。MacPaintはデジタルグラフィックソフトウェアの進化における重要なマイルストーンとして認識されており、そのエンジニアリングの決定や歴史的影響についての研究が続けられるべきです。
94.真実の愛 30周年(True Romance (1993) – A 30th Anniversary Retrospective)
このテキストは、ウェブサイトのためのCSSスタイルとデザインルールの集まりで、さまざまな要素が異なる画面サイズでどのように表示されるべきかを示しています。
まず、レスポンシブデザインについてです。スタイルは画面の幅に応じて適応し、メディアクエリを使用して、モバイル、タブレット、デスクトップなど異なるデバイスサイズに合わせてマージンやパディング、その他のプロパティを調整します。
次に、要素の配置に関するルールがあります。テキストの中央揃えやレイアウトに応じたマージンの調整など、テキストの配置や間隔に関する指針が示されています。
背景画像についても具体的なスタイルが提供されています。サイズや位置、ホバー効果など、ユーザーのインタラクションを向上させるための設定が含まれています。
全体のレイアウトには、パディングやボーダースタイルなどの特徴があり、ウェブサイトの異なるセクションで一貫した見た目と感触を確保しています。
要するに、このテキストは、さまざまな画面サイズやユーザーのインタラクションにうまく対応した、視覚的に魅力的で機能的なウェブサイトを実現するためのCSSルールを示しています。
95.ML学習のためのOCRパイプライン(Show HN: OCR pipeline for ML training (tables, diagrams, math, multilingual))
このOCR（光学文字認識）システムは、試験問題などの複雑な教育資料から構造化データを抽出するために設計されており、機械学習（ML）のトレーニングに適しています。多言語のテキスト、数学の公式、表、図、グラフを扱うことができます。
このシステムの主な特徴は、まず、抽出された要素に文脈を付与し、視覚情報の自然言語による説明を含めることで、機械学習の最適化を図っています。また、日本語、韓国語、英語をサポートしており、他の言語にも対応可能です。出力はJSONやMarkdownなどの形式で、数学表現や表の明確な説明を含む構造化されたものになります。実際の学術データセットに対して90〜95％の高い精度を達成し、密度の高い科学コンテンツや視覚要素を含むPDFも効果的に処理します。
システムは、数学や生物学の問題に関連する説明や教育的価値を含む処理された教育資料の例を提供します。使用手順は、まずスクリプトを使用してPDFから生データを抽出し、次に別のスクリプトでそのデータを構造化された人間が読みやすい形式に変換します。
技術的には、正確な抽出と処理のためにさまざまなAPIやモデルを使用し、機械学習のトレーニングに必要な文脈を保持するために元のレイアウト情報を維持します。このプロジェクトは改善やコラボレーションを歓迎しており、興味のある方はカスタムAIツールやプロジェクトについてメールで連絡できます。
プロジェクトはGNU AGPL-3.0のライセンスの下で提供されており、派生作品はそのソースコードを共有する必要があります。このシステムは、AIアプリケーション向けの高品質なトレーニングデータセットを提供することで、教育ツールの向上を目指しています。
96.Microsoft’s original source code(Microsoft’s original source code)
要約がありません。
97.Ask HN: Who is hiring? (April 2025)(Ask HN: Who is hiring? (April 2025))
要約がありません。
98.エアビーの価値測定法(How Airbnb measures listing lifetime value)
カーロス・サンチェス・マルティネスらのブログ記事では、Airbnbがどのようにリスティングのライフタイムバリュー（LTV）を測定し、ゲストの体験を向上させ、ホストをサポートしているかについて説明しています。
LTVの目的は、どのリスティングがゲストにとって最も価値があるかを理解することで、Airbnbが提供内容を改善し、ホストがリスティングの潜在能力を最大限に引き出す手助けをすることです。
AirbnbのLTVフレームワークでは、3種類のLTVを推定します。まず、ベースラインLTVは、リスティングが次の1年間で期待される総予約数を示し、リスティングの特徴に基づいて機械学習を用いて予測されます。次に、インクリメンタルLTVは、特定のリスティングがなければ発生しなかった予約数を考慮し、他のリスティングからの移行による予約数は差し引きます。最後に、マーケティングによるインクリメンタルLTVは、リスティングのパフォーマンスを向上させるためのマーケティング活動によって生み出される追加の価値を測定します。
測定における課題として、正確なベースラインLTVを求めるには1年かかり、COVID-19のような外部要因がデータの正確性に影響を与える可能性があります。また、インクリメンタリティの問題もあり、どの予約が本当に新しいものか、他のリスティングからのものかを判断するのが難しいです。さらに、LTVの推定値は実際の予約に基づいて定期的に更新され、市場の変化を反映します。
LTVを理解することで、新しいホストの機会を特定し、予約を増やすための分野を見つけ、マーケティング施策の効果を評価することができます。
今後の展望として、AirbnbはLTVフレームワークを体験など他のサービスにも拡張する計画があり、測定や洞察の改善を引き続き探求しています。記事は、プラットフォーム上でのコミュニティ体験を向上させるためにLTV測定が重要であることを強調して締めくくられています。
99.交通スムージングの強化学習拡張(Scaling Up Reinforcement Learning for Traffic Smoothing)
あるチームが、混雑した高速道路の交通を改善し、燃料消費を減らすために、100台の強化学習（RL）制御の車両を導入しました。目的は、運転者の行動のわずかな変化によって引き起こされる「ストップアンドゴー」波を解消することです。これらの波はエネルギーを無駄にし、二酸化炭素の排出を増加させます。RL制御の車両は、シミュレーションで訓練され、交通をスムーズにし、人間の運転者の中で安全にエネルギー効率を改善する方法を学びました。
交通波について説明します。ストップアンドゴー波は、運転のわずかな変動が大きな減速を引き起こし、エネルギー効率を悪化させ、事故のリスクを高める現象です。RLを使用することで、車両はこれらの波を減少させる運転戦略を学びます。彼らは、自車の速度、前方の車の速度、車間距離といった基本的な情報をもとに運転します。
RL車両のための報酬システムの設計は重要で、波の緩和、エネルギー効率、安全性、快適さ、そして人間の運転基準の遵守をバランスよく保つ必要があります。シミュレーションの結果、RL車両は人間の運転者よりも大きな車間距離を保ち、道路上に数台の自動運転車（AV）があっても、すべての車両で最大20%の燃料を節約できることが示されました。
実際の環境でのテストも行われ、I-24のピーク時にRL制御の車両が試験されました。この実験では、これらのRL車両の存在が燃料消費を減少させ、交通の流れをスムーズにすることが確認されました。今後は、より良いシミュレーションや追加の交通データを活用し、AV同士の通信を可能にすることで交通管理を改善する余地があります。
この取り組みは、RL技術を標準車両に統合することで、より効率的で環境に優しい高速道路を作ることを目指しています。
100.シエラの終焉：買収編(The End of Sierra as We Knew It, Part 1: The Acquisition)
1996年初頭、シエラ・オンラインは、ベストセラーゲーム「ファンタズマゴリア」の成功により繁栄していました。しかし、1996年2月20日、シエラはCUCインターナショナルとの合併を発表しました。この会社はあまり知られていない技術と会員サービスの企業で、評価額は10億6000万ドルでした。この突然の動きは、ゲーマーたちの間でCUCのビジネスや評判について疑問を呼び起こしました。
CUCのCEOであるウォルター・フォーブスは、印象的な経歴を持っていましたが、物議を醸す人物でもありました。彼は創業者に対するクーデターの後にCUCに加わり、後にアマゾンのモデルとなるようなeコマースの野望を抱いていました。しかし、CUCは主にオフラインのショッピングクラブを運営しており、しばしば倫理的な懸念を引き起こす攻撃的なマーケティング手法を用いていました。
シエラの共同創業者であるケン・ウィリアムズは、フォーブスの関与に最初は興奮していましたが、次第に会社の運営に疲れを感じるようになりました。株主からの圧力や自身の疲労に直面し、最終的に取締役会や妻のロベルタの反対にもかかわらずシエラを売却する決断を下しました。多くの人々は、彼が金銭的な利益に惹かれたと考えました。
買収後、ウィリアムズはCUCが他の買収、特にブリザード・エンターテイメントを所有するデイビッドソン・アンド・アソシエイツを優先する中で、次第に脇に追いやられました。この変化はリーダーシップの対立を引き起こし、シエラの創造的なコントロールが低下しました。ウィリアムズは1997年11月に辞任し、尊重されず屈辱を感じていました。彼の退任はシエラにとっての時代の終わりを意味し、同社は大企業の中でそのアイデンティティを失っていきました。
この記事は、企業の買収の複雑さ、リーダーが直面する圧力、そしてそのようなビジネス決定の予期しない結果についての重要性を強調しています。
