1990年代のDOS用ワードプロセッサ「QText」の逆アセンブルを通じて、ロックされた文書のパスワードを回復するプロセスについて述べています。著者たちは2020年に、パスワードを忘れたクライアントのために古いQText文書のロックを解除する依頼を受けました。QTextはヘブライ語と英語に対応したワードプロセッサで、シンプルな暗号化手法を使用しています。

初期の調査では、パスワードは短く（4文字）、大文字と数字に制限されていることがわかりました。ロックされた文書には特定のヘッダーがあり、同じパスワードを使用すると同じヘッダーが生成されます。また、暗号化は行ごとおよび列ごとに行われており、現代の基準では古い方法です。

著者たちはDOSBOXを使用してQTextプログラムを実行し、そのバイナリを分析しました。実行ファイルはPKZipの手法で圧縮されており、コードにアクセスするためには解凍が必要でした。パスワードはキー導出関数を通じて処理され、各バイトに対して置換ステップと有効性チェックが行われます。彼らは復号プロセスを逆に辿ることで元のパスワードを見つける方法を示しました。

可能なパスワードの数が少ないため、ブルートフォース攻撃によるパスワードの解読は可能でしたが、キー導出の理解によりより効率的なアプローチが可能になりました。著者たちは、導出されたキーに基づいて可能なパスワードを生成するスクリプトを開発し、回復プロセスを自動化しました。

最終的に、著者たちはQTextの逆アセンブルを通じて初期の暗号技術を探求し、失われたパスワードを回復する方法を確立しました。

マット・ウィリアムソンは、初めての起業家として、スタートアップの資金調達についての見解を彼の初めてのSubstack投稿で共有しています。彼はスタートアップのための三つの主要な道を論じています。

一つ目は「ベンチャーキャピタル（VC）パス」です。この方法は、大規模な資金提供を通じて急速な成長を促進しますが、創業者は持ち株が少なくなり、財務的なプレッシャーが大きくなることが多いです。

二つ目は「ブートストラップ」です。この方法では、外部からの資金調達なしにビジネスを構築します。持続可能な成長を実現できる可能性がありますが、結果が出るまでに時間がかかることが一般的です。

三つ目は「ミッシングミドルパス」と呼ばれるあまり知られていないアプローチです。この方法では、100万ドル未満の少額の資金を調達し、ほとんどの持ち株を維持することを提案しています。この道を選ぶことで、スタートアップはVCからの強いプレッシャーを受けることなく、収益性や資産価値の向上に集中できます。

マットは、多くのスタートアップが過剰な資金を調達し、最終的に売却時にほとんど何も残らないことで失敗することがあると強調しています。彼は、プレシードとシリーズAの資金調達段階の間に創業者にとって貴重な機会があると考えています。最終的に、彼は起業家に対して、資金調達の方法を選ぶ前に自分の目標や価値観を理解することが重要だとアドバイスしています。

この投稿は、私たちの技術的な記事を簡単にしたものです。詳細な数値や科学的な情報が必要な方は、技術的な投稿を参照してください。ここでは「線形表現仮説」という少し複雑なテーマについて話します。理解を助けるために、実際には高次元の空間を扱っているにもかかわらず、二次元の図を使います。また、変数ではないトークンについてもプローブに質問できますが、結果は不明確です。なぜなら、私たちは変数トークンのみを訓練し、ラベル付けしているからです。

AppleはmacOS Sequoiaで古いファイル転送ツールのrsyncを新しいツールであるopenrsyncに置き換えました。以前のrsyncのバージョン2.6.9は2006年にリリースされたもので、ライセンスの問題から限界がありました。Appleは新しいGPLv3ライセンスに準拠していないため、rsync 3.xへのアップグレードができませんでした。

openrsyncはより緩やかなライセンスであるISCを使用しており、これによりAppleは将来的に自由にアップデートできるようになります。ただし、Macユーザーはopenrsyncが旧rsyncのすべての機能をサポートしていない可能性があることに注意する必要があります。これにより、以前に機能していた一部の機能に影響が出るかもしれません。ユーザーはrsyncと同じコマンドを使ってopenrsyncを実行できますが、コマンドライン引数にはいくつかの制限があります。機能の詳細については、openrsyncのドキュメントを参照することができます。

エリミネーションゲームは、言語モデル（LLM）の社会的推論、戦略、そして欺瞞能力を評価するために設計された競技トーナメントです。参加者は公の場と私的な場で議論を交わし、同盟を結びながら互いに排除し合い、最終的に二人のプレイヤーが残るまで進行します。排除されたプレイヤーは、勝者を決定するために投票を行います。

このゲームの主な特徴には、まず公の議論と私的な戦略のバランスを取る必要がある点があります。プレイヤーは、隠れた動機がゲームを変える可能性があるため、オープンな議論と秘密の戦略を使い分けなければなりません。また、プレイヤーは匿名で投票を行い、他のプレイヤーを排除しますが、同点の場合の決定がさらに複雑さを加えます。最後の二人は、排除されたプレイヤーからなる陪審を説得して勝利を目指す必要があり、プレッシャーの中での説得力が試されます。

ゲームは複数のラウンドで構成されており、プレイヤーは公私のコミュニケーションを行い、他のプレイヤーを排除するために投票し、同盟を形成します。この形式は、会話の記録や投票行動を分析することを促し、モデルが共有知識や隠れた意図をどのように管理するかを理解する手助けとなります。

ラウンドのリプレイやさまざまなチャートなどの視覚資料は、モデルのパフォーマンスを示すのに役立ちます。これには投票パターン、裏切り率、コミュニケーションスタイルが含まれます。

最終結果は、パフォーマンスに基づいてモデルをランク付けし、スキル評価や勝率などの指標が用いられます。特に、GPT-4.5プレビューやClaude 3.7ソネットなどのモデルは、特に優れた成績を収めました。

全体として、エリミネーションゲームはAIモデルの交渉能力や社会的相互作用を試す複雑なテストであり、彼らの戦略的な能力に関する洞察を提供します。

「マジックナンバー」という言葉は、プログラミングやデータ分析において特別な意味を持つ数字を指します。これらの数字は、説明なしに使用しない方が良いとされています。

カレンダーシステムについても触れられており、日付や時間を整理するさまざまな方法が紹介されています。これらのシステムは、計画やスケジュールを立てる上で重要です。

「Google Sheets」というツールも言及されており、データの管理や使用に関連していると思われます。特にカレンダーシステムやマジックナンバーとの関係が考えられます。

「Quadratic」という用語は、数学的な概念や計算、データ分析に関連する特定のツールを指している可能性があります。

全体として、このテキストはデータの取り扱いや分析における重要な概念に触れており、明確さと理解の重要性を強調しています。

Glamorous Toolkitは、Mac、Linux、Windows向けの無料でオープンソースの開発環境です。このツールは、文脈に基づいたマイクロツールを使用することで、ソフトウェアシステムをより理解しやすくすることを目的としています。

主な特徴として、モールド可能な開発があります。これにより、ユーザーは特定の問題に対してカスタマイズされた体験を、小さくインタラクティブなツールを使って作成できます。また、APIの探索、ソフトウェアの分析、データの可視化、DevOpsの調査、システムの文書化、カスタムエディタの作成など、さまざまな用途に利用できます。

始めるには、ツールキットをダウンロードし、その環境内でプログラミングを学びます。興味のある問題から取り組むと良いでしょう。

Glamorous Toolkitは、PharoとRustで構築されており、Java、Ruby、Pythonなどのさまざまなプログラミング言語を分析できます。また、GraphQLなどの異なる技術とも連携可能です。

モールド可能な開発の概念は、システムに対する複数の有効な視点が存在することを強調しています。文脈に応じたツールは、システムをよりよく要約し説明する手助けをし、明確なコミュニケーションやフィードバックを促進します。

コミュニティとのつながりも重要で、ユーザーはGitHubやDiscordを通じてサポートやコラボレーションを行うことができます。

カメラメーカーは異なるRAWフォーマットを使用しているため、混乱や互換性の問題が生じています。小規模なメーカーの中には、DNG（デジタルネガティブ）というオープンソースのフォーマットを採用しているところもありますが、主要なブランドは独自のフォーマット（例えば、キヤノンのCR3、ニコンのNEF、ソニーのARW）を使用し続けています。

RAWファイルはJPGに比べて編集用のデータが多く含まれていますが、標準化が進んでいないため、写真編集ソフトウェアはそれぞれの独自フォーマットに対応する必要があります。これにより編集プロセスが複雑になり、新しいカメラとお気に入りのソフトウェアをスムーズに使いたいユーザーにとってはストレスとなることがあります。

独自フォーマットはメーカーにパフォーマンスを最適化し、画像処理を管理する能力を与えますが、サードパーティ製のソフトウェアのサポートを制限することもあります。小規模なブランドは、柔軟性と互換性のあるDNGを好むことが多いです。

現在の状況は混沌としており、写真家たちはソフトウェアのアップデートが新しいカメラのRAWファイルに迅速に対応することを期待しています。共通のフォーマットが望まれているにもかかわらず、独自のRAWフォーマットがすぐに消えることは考えにくく、ユーザーは互換性の課題に直面し続けることになります。

DeepMindが開発した新しいAIシステム「Dreamer」は、Minecraftというビデオゲームの中で、プレイの仕方を教えられずにダイヤモンドを集めることに成功しました。この成果は人工知能の大きな進歩を示しており、Dreamerは自分の環境を理解し、経験を通じて自己改善ができる能力を持っています。

Minecraftでは、プレイヤーはランダムに生成された3Dの世界を探索し、資源を集めてダイヤモンドを見つけるための道具を作りますが、これは非常に複雑な作業です。Dreamerは強化学習という手法を用いており、試行錯誤を通じて報酬につながる行動を特定します。これまでのAIの試みは人間のプレイヤーを観察することに依存していましたが、Dreamerは独自にゲームを探求します。

Dreamerの成功の鍵は「世界モデル」を作成する能力にあります。これにより、自分の行動の結果を想像し、より効率的な意思決定が可能になります。この能力は、将来的に現実の世界をより効果的にナビゲートし、相互作用するロボットの開発につながるかもしれません。

要約がありません。

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この記事では、数学とかぎ針編みの意外な関係について説明しています。かぎ針編みのパターンには数学的な構造があり、バイナリーコードに似ています。具体的には、1つの編み目が「1」を表し、編み目がない部分が「0」を表します。また、かぎ針編みは、数学者たちがモデル化に苦労していた複雑な形状、例えば双曲面を表現することもできます。1997年にダイナ・タイミナ博士がかぎ針編みを使ってこれらの形を作り出したことで、実現しました。

記事では、幾何学的な形を編んだアラン・チューリングや、双曲幾何学を探求するためにかぎ針編みを用いるアーティスト、リリアン・ボロニーなどの著名な人物にも触れています。また、カオスやフラクタルのかぎ針編みについても言及されており、かぎ針編みの技術がローレンツ方程式やフラクタルといった複雑な数学的概念を表現することができることが説明されています。これらは自然界のパターンを描写するものです。

全体として、著者はかぎ針編みにおける創造性と数学の交差点に対する感嘆を表現し、このユニークな融合を楽しむよう読者に促しています。

この記事では、近くにある居住可能な惑星に対するプロキシマ・ケンタウリからのフレアの危険性について説明しています。プロキシマ・ケンタウリのような赤色矮星は、近くに居住可能なゾーンを持っており、そこにある惑星は強い放射線や粒子の噴出にさらされるため、大気が剥がれ落ちる危険があります。

研究者のメレディス・マクレガーとキアナ・バートンは、アタカマ大型ミリ波/サブミリ波干渉計（ALMA）を使ってプロキシマ・ケンタウリのフレアを調査しました。彼らは、これらのフレアが光学波長よりもミリ波長でより頻繁に発生することを発見し、フレア活動をよりよく理解するためには多波長での包括的な研究が必要であることを示しました。

研究の結果、フレア活動は以前考えられていたよりも複雑で、潜在的により有害であることが明らかになりました。フレアは、プロキシマ b のような岩石惑星の大気を化学的に変化させたり、侵食したりする可能性があります。研究者たちは、もしプロキシマ b が強い磁場を持っていれば、これらのフレアの有害な影響から惑星を守るかもしれないと期待しています。

要するに、プロキシマ・ケンタウリのフレアは、その近くにある惑星の居住可能性に大きな課題をもたらしており、これらの影響を理解するための継続的な研究が重要です。

著者は、Cloudflare WorkersとD1データベースを使用したサーバーサイドプロジェクトに取り組んでおり、データベースクエリに関するさまざまな課題に直面しています。これらの課題は、フロントエンド開発者にはあまりなじみがないものです。

問題を特定するために、著者はD1ダッシュボードで異常なデータベースのアクティビティを監視したり、クエリ文や読み書きされた行数を確認したり、メタデータを使用して各クエリによって影響を受けた行数を調べたりしました。

複数のデータベース操作を一つのリクエストにまとめることで、パフォーマンスが向上します。個別の挿入文を実行する代わりに、著者はバッチリクエストを使用することを推奨しています。これにより、D1へのリクエスト数が減少します。

レコードを更新する際には、IDフィールドを除外することが重要です。これにより、読み取る行数を最小限に抑えることができます。著者は、特定のパラメータを除外して更新を行う方法を提案しています。これにより、更新時にアクセスする行数が制限されます。

カウント操作で読み取る行数を減らすために、著者は全レコードをカウントするのではなく、カーソルベースのページネーションを使用することを推奨しています。これにより、効率が向上します。

複雑な結合は過剰な行の読み取りを引き起こす可能性があります。著者は、クエリを分割し、アプリケーションロジックでグループ化を行うことで、処理するデータを最小限に抑えることができると述べています。

複数のレコードを挿入する場合、一つの文で行う方が効率的です。著者は、ユーザーのデータを一度に挿入する方法を提案しています。ただし、SQLiteやD1のパラメータ制限により、データをチャンクに分割する必要がある場合があります。

サーバーサイドの問題は、クライアントサイドのエラーとは異なり、パフォーマンスやコストに大きな影響を与える可能性があります。著者は、データベースクエリを最適化する際には、慎重な監視、テスト、体系的な問題解決のアプローチが重要であると強調しています。

要約がありません。

ソフトウェアエンジニアにとって、自分の仕事が会社の利益にどのように結びついているかを理解することが重要です。多くのエンジニアは、ユーザー体験の向上や収益を生まないプロジェクトに取り組むことが雇用主に評価されると誤解していますが、実際にはテクノロジー企業は直接的に利益を生む仕事を優先しています。

テクノロジー企業の目標は利益を上げることであり、エンジニアの仕事はその利益への貢献度によって評価されます。エンジニアは「利益を生むセンター」（収入を生み出す分野）に関与することを目指すべきであり、「コストセンター」（収入を生まない分野）に留まることは避けるべきです。利益を生むセンターに関与することで、より安定した雇用と機会が得られます。

エンジニアは、自社のビジネスモデルを理解し、自分の仕事がそのモデルをどのように支えているかを知る必要があります。この理解は、雇用の安定にとって非常に重要です。製品開発やアクセシビリティのようなサポート機能に取り組む際にも、自分の仕事が会社にどのように価値を加えているかを明確に伝えることが求められます。

もしエンジニアが収益性が低いプロジェクト（例えばアクセシビリティ）に集中したいのであれば、そのような取り組みを支える余裕のある大手の成功したテクノロジー企業で働くことを検討すべきです。

要するに、エンジニアは自分の仕事の安定性が、その仕事自体の内在的な価値ではなく、利益への貢献に結びついていることを認識する必要があります。

ミシガン大学の新しい技術革新により、電気自動車（EV）が寒冷地で5倍速く充電できる可能性が出てきました。研究者たちは、リチウムイオン電池の電極の製造プロセスを改良し、特別なコーティングと微細なチャネルを作成しました。これにより、-10℃（14°F）という低温でもわずか10分で充電できるようになりました。

この革新は、EV購入者にとっての大きな懸念事項である、寒い天候での充電の遅さと航続距離の減少に対処しています。通常、低温ではリチウムイオンの動きが遅くなり、充電が遅くなったり、電力が失われたりします。しかし、新しい設計は、寒冷条件での急速充電時に電極にリチウムが蓄積されるのを防ぎます。

このチームのアプローチは、既存の電池製造プロセスに大きな変更を加えることなく統合できるため、製造業者が採用しやすくなっています。この進展は、特に冬の性能に対する懸念から最近EVの購入意欲が低下している中で、消費者の信頼を高めることを目指しています。

このプロジェクトはミシガン州経済開発公社の支援を受けており、技術はアーバーバッテリーイノベーションを通じて商業化されています。

この記事では、Google AIコンテストのために作られたボットに触発され、Common Lispを用いた遺伝的プログラミング（GP）の入門的な探求が紹介されています。著者は、GPが生物の進化を模倣して問題を解決する方法について説明し、特定の環境内でコンピュータプログラムを生成し進化させるプロセスを解説しています。

著者は、GPに関する自身の経験を共有し、GPボットの動作を見た後に実験してみたいという気持ちを表明しています。最初のステップは、加算、減算、乗算、除算といった演算子を定義することから始まります。次に、random-eltやrandom-formといった関数を使って、再帰的に数学的な表現を生成するランダムなコード構造が作成されます。

生成されたコードは、入力値を受け取るラムダ関数を用いて実行されます。また、不正なコードを適切に処理するためのエラーハンドラーも含まれています。初期のランダムな形式の集団が作られ、フィットネス関数が各生成形式が目標出力（この場合は円の面積）にどれだけ近いかを評価します。

記事では、生成されたコード内のノードを移動し操作する方法が説明され、交差（2つの形式を組み合わせること）や突然変異（形式を変更すること）といった遺伝的操作が実装されます。集団のフィットネスが評価され、新しい世代が交差や突然変異を通じて作成されます。多様性を維持するために、新しいランダム形式を導入する小さな確率も設けられています。

このプロセスは多くの世代にわたって繰り返され、集団のフィットネスが徐々に向上し、最終的には満足のいく解決策（円の面積の公式）が見つかります。著者は、GPの実験を奨励し、コードの肥大化や集団の多様性を維持することなどの課題についても言及しています。

全体として、この記事はCommon Lispを使用した遺伝的プログラミングに興味のある初心者向けの実践的なガイドとなっており、コードを使った実験の重要性を強調しています。

CERNの科学者たちは、携帯電話のカメラセンサーを利用した新しい高解像度の検出器を開発しました。この装置は、反水素の重力における挙動を研究するためのもので、3840万画素の解像度を持ち、反水素が落下する様子をリアルタイムで撮影し、正確に追跡することができます。AEgIS実験では、反水素が地球の重力下で通常の物質と同じように振る舞うかどうかを調べるため、反水素の水平ビームにおける微小な垂直変位を測定します。

携帯電話のカメラセンサーは、1マイクロメートル未満のピクセルサイズを持ち、これにより検出器の解像度が従来の写真プレートよりも向上しています。この技術は、反物質研究における測定精度を高めるだけでなく、高い位置分解能を必要とする物理実験にも幅広く応用可能です。この進展は、反物質とその特性に対する理解に大きな影響を与える可能性があります。

要約がありません。

このテキストでは、TypeScriptを使用してGemini APIをOpenAIのバックアップとして利用する方法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。

目的は、レート制限に達した際にバックアップオプションが必要なアプリケーション、特にグラフ作成アプリにGeminiのAPIを統合することです。

Geminiモデルは1分間に20リクエストに制限されているため、サービスを途切れさせないためにはOpenAIへのフォールバックが必要です。

使用するAIモデルを指定する必要があります。例えば、「gemini-2.5-pro-exp-03-25」や「gemini-2.0-flash」などです。

getCompletionという関数が用意されており、GeminiまたはOpenAIにリクエストを送ることができます。この関数はリストの最初のモデルを使用しようとし、失敗した場合は次のモデルを試みます。

この関数は一連のメッセージを引数として呼び出すことができ、完了レスポンスを返します。この例ではジョークが含まれています。

構造化された出力のために、getJSONCompletionという別の関数が導入されており、Zodを使用して型安全なレスポンスを提供します。

両方の関数には、モデルからのレスポンス取得に失敗した場合のエラーハンドリングが含まれています。

この要約は、Gemini APIをOpenAIと統合するプロセスを簡素化し、目的や設定方法、例を提供しています。

この記事では、地図作成の最近のトレンドについて述べており、地図が芸術から科学の分野へと進化してきたことを強調しています。最初は、地図作成は主に芸術と見なされていましたが、1950年代にロビンソンなどの研究者が科学的手法を取り入れ始めました。1970年代には、地図製作者たちはコミュニケーションモデルに移行し、情報を効果的に伝え、余計な要素を排除した地図作成に注力しました。

最近10年のコンピュータ技術の進歩により、地図は単なるコミュニケーションツールからデータ探索のための道具へと変わりました。アラン・マクイーケンのような研究者は「地図的視覚化」という概念を提唱し、データの多様な表現を通じて隠れたパターンを明らかにすることを可能にしました。このアプローチは、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組み合わせており、地図作成の研究の可能性を広げ、地図作成の実践を改善しています。

MonkeysPawは、ユーザーの指示に基づいてウェブページを生成する新しいRubyのウェブフレームワークです。HTML、CSS、JavaScriptを使ってコーディングする代わりに、ユーザーは自分の望む内容を説明するだけで、フレームワークがそれに応じたページを作成します。このアプローチには以下のような利点があります。

まず、コンテンツ重視の開発が可能です。構造をどうするかではなく、表現したいことに集中できます。また、自然言語がコードとして機能します。ユーザーの説明がそのままプログラムになります。さらに、実装のハードルが低く、技術的な文法ではなく、平易な言葉でアイデアを描くことができます。

MonkeysPawは、ウェブ開発をより表現豊かで創造的にすることを目指していますが、必ずしも完璧な結果が得られるわけではありません。このフレームワークはRubyのgemとして提供されており、インストール手順はGitHubに掲載されています。

注意が必要です。古典的な物語「猿の手」のように、出力は近いけれども少しずれていることがあり、複雑なやり取りには正確な言葉が求められる場合があります。今後のアップデートでは、キャッシュ機能や画像生成などの新機能が追加される予定です。

このプロジェクトの創始者であるスコット・ワーナーは、「Works on My Machine」というシリーズでさらに多くのプロジェクトを共有する計画を立てています。

1960年代後半から1970年代にかけて、パーソナルコンピュータの世界は大きく変化しました。初期の愛好者であるドン・ターベルは、自作コンピュータの部品を販売し、1972年には実際に動作するシステムを作り上げました。1975年に登場したアルテア8800キットは、多くのホビー愛好者がパーソナルコンピュータを手に入れるきっかけとなり、南カリフォルニアコンピュータ協会（SCCS）などのコミュニティが形成されました。

しかし、アルテアにはメモリ不足や不十分な入出力オプションといった限界がありました。ターベルは、ターベルカセットインターフェースのような手頃なストレージソリューションを提供することで、これらの問題に対処しました。このインターフェースを使うことで、ユーザーは標準のカセットレコーダーにデータを保存できるようになりました。この革新は、さまざまな起業家たちの他のアイデアとともに、パーソナルコンピュータに関する小さな産業の成長を促しました。

競争が激化する中で、新しい企業が登場し、改良されたモデルやアクセサリーを生み出しました。特に、信頼性の高いメモリボードを提供したプロセッサーテクノロジーや、グラフィックスやROM製品で知られるクロメンコが注目されました。また、IMSAIなどの企業は、より良い機能を求める消費者向けにアルテアのクローンを製造しました。

ソフトウェアもパーソナルコンピュータの重要な要素となりました。ポール・アレンとビル・ゲイツは、アルテア用のBASICインタープリターを開発し、マイクロソフトを設立しました。これにより、ホビー愛好者間の自由なソフトウェアの交換という伝統が破られ、商業ソフトウェアの時代が始まりました。

ゲイリー・キルダールは、パーソナルコンピュータの標準となるオペレーティングシステムCP/Mを作成し、ソフトウェア開発を容易にしました。一方、IMSAIはビジネスマシンの信頼性を追求し、ホビー向け企業との差別化を図りました。

全体として、1970年代はパーソナルコンピュータがニッチな趣味から急成長する産業へと変貌を遂げた時代であり、ハードウェアとソフトウェアの両方での革新がその原動力となりました。

ミュンヘン工科大学が主導するAEgISプロジェクトは、スマートフォンのカメラセンサーを利用した新しい検出器を開発しました。この検出器は、反陽子の消滅をリアルタイムで非常に鮮明に画像化することができます。解像度は約0.6マイクロメートルで、従来の方法よりも35倍優れています。

研究チームは、反水素が地球の重力下でどのように振る舞うかを測定することを目指しています。そのために、反水素のビームを生成し、その動きを追跡する技術を用いています。この新しい検出器は、従来の写真プレートの特性とリアルタイムデータを提供する能力を組み合わせており、60個の改良されたカメラセンサーを使用して、驚異的な画素数を実現しています。

高い精度を達成するために、研究者たちはクラウドソーシングを活用しました。仲間たちが数千枚の画像の中から手動で消滅点を特定することで、自動化された方法よりも効果的であることが証明されました。この技術は、低エネルギーの反粒子消滅に関する研究を進め、反水素に対する重力の影響をより詳細に研究することを可能にします。

要約がありません。

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著者は30歳を迎え、ソフトウェアエンジニアリングの旅を振り返っています。この振り返りは、ハイキングの中間地点を思わせるもので、過去12年間を見つめ直すきっかけとなりました。

著者の好奇心と学びへの情熱は、子供の頃から始まりました。母親が購入したコンピュータや、祖父の古いノートパソコンがそのきっかけです。彼らは実験を通じてコンピュータについて学び、時には故障させながらもその仕組みを理解していきました。

オンラインフォーラムを通じて、C++やバッチファイル、Perlといったプログラミング言語を学びました。これらのコミュニティは、彼らに指導を提供し、学びを加速させる助けとなりました。

Linuxに関する経験も共有しています。彼らは多くの失敗を経験し、その結果としてシステムが壊れることもありましたが、これらの失敗からコンピュータの設定について貴重な教訓を得ました。

初めてのウェブ開発は、インタラクティブゲーム「ネオペッツ」でのストア作りでした。この経験を通じてHTMLやCSSに触れ、ゲーム感覚で学ぶ楽しさを実感しました。

これらの初期の経験は、ソフトウェアエンジニアとしてのキャリアの強固な基盤を築くものであり、好奇心、コミュニティ、実践的な挑戦が技術を学ぶ上でいかに重要であるかを強調しています。

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ためのツールですが、現在は効果的に機能せず、80%以上の失敗率を示し、簡単なタスクでも人間よりも時間がかかっています。Foundryは、自己運転車や言語モデルのために行われているように、ブラウザエージェント専用のシミュレーターと評価プラットフォームを作成することで、これを改善しようとしています。これにより、失敗を特定し、改善を迅速化し、ビジネスにとってより信頼性の高いブラウザエージェントを実現することが期待されています。

Foundryのフルスタックエンジニアとして、ブラウザのインタラクションをシミュレートするシステムを開発し、エージェントのパフォーマンスを追跡するためのユーザーフレンドリーなダッシュボードを作成します。機械学習（ML）や強化学習（RL）の専門家と密接に連携し、製品の将来に影響を与える役割を担います。

理想的な候補者は、スケーラブルな製品の構築経験があり、ReactやNode.jsなどのフルスタック技術に関する知識を持ち、クラウドインフラの管理スキルを有していることが求められます。また、AIやMLについて学ぶことに対する情熱も重要です。

Foundryは、専門家との協力的な環境を提供し、拡大する自動化市場での専門的成長の機会を与え、インテリジェントな自動化ソリューションの開発に大きな影響を与えるチャンスを提供します。

約9ヶ月前、私と3人の友人は、AIを使って大規模なコードベースのセキュリティ問題を監視する会社を設立しました。人間のペネトレーションテスターの役割の一部を置き換えることを目指しています。私たちは2024年6月にプロジェクトを開始し、その後すぐにClaude 3.5のリリースによってツールのパフォーマンスが大幅に向上したことに気付きました。しかし、新しいAIモデルをテストしても、内部のベンチマークや新しいバグを特定する能力にはほとんど改善が見られませんでした。

AIスタートアップコミュニティの多くの人々も似たような経験をしています。期待される発表やベンチマークスコアがあるにもかかわらず、新しいモデルの実際のパフォーマンスはしばしば期待を下回ります。私たちは、AIモデルが特定のタスクにおいては優れているかもしれませんが、2023年8月以降、全体的な有用性や複雑な現実の問題を扱う能力においては大きな改善が見られないと考えています。

これは、業界がAIのパフォーマンスを正確に測定できるかどうかについての懸念を引き起こします。現在のベンチマークがモデルの能力を効果的に捉えていない場合、企業の管理や公共政策など、より重要な分野でAIを適用する際に問題が生じる可能性があります。

AIラボが競争の圧力からモデルの能力を誇張しているのではないかという憶測もあります。いくつかのベンチマークは改善を示していますが、ほとんどの公的評価は疑わしいものです。私たちは、現在のベンチマークが実際のタスクや仕事に必要な実践的スキルを反映していない学術的なテストに似ていることが多いと主張しています。

私たちの分野では、AIモデルは特定のユーザーの要求に適応するのが難しく、特定のセキュリティの懸念に対処するのではなく、一般的な応答に頼ることが多いです。この制限は、AIの実際の能力をよりよく理解し、より関連性のあるベンチマークを開発する必要性を浮き彫りにしています。

最終的に、AIが社会にますます統合される中で、これらのモデルが透明性と倫理を考慮して設計され、内在する限界に効果的に対処できることが重要です。

ソフトウェアエンジニアとして働くことは挑戦的で、多様なスキルが求められます。まず、プログラミング言語やツールについての知識が必要ですが、それは始まりに過ぎません。企業は、特定のフレームワーク（RailsやDjangoなど）やCSSに精通していることを期待しますが、これらは複雑でストレスを感じることもあります。

特にJavaScriptは重要で、Reactの普及に伴い、フロントエンドとバックエンドの両方の技術を学ぶ必要があるフルスタックエンジニアの需要が高まっています。これには、TypeScriptやReduxといった追加のツール、さらにはwebpackのような設定ツールも含まれます。

役割が進化する中で、エンジニアは従来はシステム管理者が担当していたインフラ管理などの業務もこなすことが求められています。これには、DockerやAWS、Terraformのようなインフラをコードとして管理するツールを学ぶ必要があります。

もし管理職に昇進すると、プロジェクトやチームの監督が主な責任となり、全く新しいスキルセットが必要になります。さらに、求人要件はますます厳しくなっており、いくつかのポジションでは複数の分野における専門知識が求められるため、専門化が難しくなっています。

このような状況から、ソフトウェア開発の複雑さが増すことで、将来的には数回のプロンプトだけでアプリを構築するような、よりシンプルな方法が実用的になる可能性が示唆されています。

あるRedditユーザーが、ソフトウェア定義無線を使って13.56 MHzのNFC（近距離無線通信）周波数を調べている際に、スマートフォンからの予期しない信号を発見した体験を共有しました。彼は、電話の画面をタップするとスペクトルにスパイクが現れることに気づき、他のiPhoneが同様の信号を送信していることを示していると説明しました。これは、アラートを確認するために、壁越しに15〜20メートルの距離からでも行われている可能性があります。

彼によると、Google Pixelのスマートフォンはロックを解除すると3つのNFC信号を発信し、iPhoneは画面を起こすだけで4つの信号を送信します。これらの信号は、騒がしい環境でもはっきりと検出できるため、NFC信号は以前考えられていたよりも遠くまで届くことが示唆されています。

これらの信号はセキュリティリスクではありませんが、誰かの存在や使用している電話の種類を明らかにする可能性があり、プライバシーや監視に影響を与えるかもしれません。ユーザーは、多くの人がNFCは近距離でのみ機能すると考えているが、彼の発見は信号漏れが想像以上に多いことを示していると指摘しました。

彼は、他の人々にもより高度な機器を使ってこれらの信号をさらに探求することを奨励し、戦場などさまざまな状況での電話の活動を検出する可能性を強調しました。

トーマス・ラッティガンは、1986年4月1日から1987年4月23日までの短期間、コモドールのCEOを務めました。彼は出勤した際に突然解雇され、その状況はまるで残酷な冗談のようでした。ラッティガンは、会社の財務状況を改善しようと努力し、ある四半期には大きな損失を利益に転じさせましたが、彼を解雇したアーヴィング・グールドは、ラッティガンが目立ちすぎると感じていました。ラッティガンは契約違反を理由にコモドールを900万ドルで訴え、1991年に勝訴しました。

ペプシコで成功した経歴を持つラッティガンは、コモドールを安定させるために雇われましたが、新製品が発売される前に解雇されました。彼の在任期間は、コモドールにおける短命のリーダーシップの一例でした。コモドールを退職した後、ラッティガンは1991年にG.ハイレマン・ブリューイング社のCEOに就任し、その後RJRナビスコの取締役会にも参加しました。

要約がありません。

LocalScoreを使用するには、公式モデルまたは自分の.ggufモデルを使ってダウンロードし、実行する方法があります。

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、Windowsで動作します。次に、ベンチマークを選択します。Tiny（1B）は約2GBのメモリが必要で、Small（8B）は約6GB、Medium（14B）は約10GBのメモリが必要です。

始めるための手順は以下の通りです。まず、LocalScoreをダウンロードします。次に、公式モデルをダウンロードします。例えば、bartowski/Llama-3.2-1B-Instruct-GGUFなどです。その後、cmd.exeを開き、必要に応じてモデルのパスを置き換えてLocalScoreコマンドを実行します。

コマンドラインインターフェースで問題が発生した場合は、トラブルシューティングガイドやREADMEを参照してください。さらに助けが必要な場合は、追加のサポート用の動画も用意されています。

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シグナルの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、イエメンにおけるアメリカの軍事攻撃について話し合われていました。このミスは、数ヶ月前にウォルツ氏がゴールドバーグ氏の電話番号を別の連絡先として誤って保存したことから発生しました。内部調査では、この事件に至る一連の誤りが明らかになり、2024年の選挙キャンペーン中に始まったことが分かりました。

トランプ氏はウォルツ氏を解雇することを検討しましたが、最終的には彼を留任させることを選びました。その理由の一つは、メディアに解雇による満足感を与えたくなかったからです。調査によると、ゴールドバーグ氏の番号が保存されたのは、iPhoneの機能が自動的に連絡先を提案したためでした。ウォルツ氏はフォックスニュースで自らを擁護し、ゴールドバーグ氏とは一度も連絡を取ったことがないと述べました。

ホワイトハウスはこの状況についてコメントを出さず、調査はウォルツ氏とゴールドバーグ氏の関係の性質についても明らかにしませんでした。それにもかかわらず、トランプ氏は公にウォルツ氏を支持しており、シグナルを通信手段として使用することは代替手段がないために許可されていました。

コロッサルという遺伝子スタートアップが、絶滅した先祖の古代DNAを使って、三匹のダイアウルフの子犬を成功裏に作り出しました。この進展は、マンモスのような他の絶滅種を復活させる可能性を示唆しています。

歴史を通じて、絶滅は地球上の生命の自然な一部でしたが、人間の活動が多くの種の減少を加速させ、この傾向を逆転させる努力が行われています。コロッサルの創設者ベン・ラムは、意味のある変化をもたらしたいという思いから、遺伝学者のジョージ・チャーチと提携し、絶滅復活プロジェクトに取り組んでいます。彼らの会社は、CRISPRなどの先進的な遺伝技術を活用して、マンモスやドードー、タスマニアタイガーのような「魅力的な大型動物」を復活させることを目指しています。

コロッサルのアプローチは、これらの動物をかつて繁栄していた生態系に再導入することに焦点を当てており、生態系のバランスを回復する可能性があります。この試みは科学界で興奮と懐疑を呼び起こしており、一部の専門家は倫理的な問題やプロジェクトの実現可能性に疑問を呈しています。

ダイアウルフプロジェクトは、古代の化石からDNAを抽出することから始まり、科学者たちはゲノムを配列し、絶滅種に似た新しい子犬を作るために正確な遺伝子編集を行いました。子犬はダイアウルフの特徴を持っていますが、遺伝子操作されたグレーウルフであり、彼らの行動や特性は先祖とは異なる可能性があります。

コロッサルの取り組みは、絶滅した動物を復活させるだけでなく、人間の健康や環境に利益をもたらす遺伝子工学の革新を生み出すことも目指しています。会社がプロジェクトを進める中で、これらの生物が大きな生態系にどのように適応し、最終的にどのような影響を与えるのかは今後の課題です。

AppleのDarwinオペレーティングシステムとその中心的な要素であるXNUカーネルについて詳しく探ります。

XNUカーネルは「X is Not Unix」の略で、MachマイクロカーネルとBSD Unixの要素を組み合わせたハイブリッドカーネルです。これはmacOS、iOS、その他のAppleオペレーティングシステムの基盤となっています。

XNUの起源は1980年代に開発されたMachマイクロカーネルに遡ります。Machは、よりモジュール化され、信頼性の高いオペレーティングシステムを作ることを目指していました。スティーブ・ジョブズが設立したNeXT Computerは、OSであるNeXTSTEPにMachを採用しました。1996年にAppleがNeXTを買収したことで、NeXTSTEPはmacOSの基盤となりました。XNUはその後、MachとBSDの機能を取り入れ、パフォーマンスと現代的な機能が向上しました。

XNUの主な特徴には、ハイブリッド設計があります。MachのマイクロカーネルアプローチとBSDのモノリシック設計を融合させることで、効率的な通信とパフォーマンスを実現しています。また、メモリ管理においては、コピーオンライトや仮想メモリ管理といった高度な技術を利用し、効率的なメモリ使用を提供しています。セキュリティ面では、システム整合性保護や現代的なドライバアーキテクチャなど、複数のセキュリティ対策を実施し、システムの信頼性を高めています。さらに、仮想化をサポートするフレームワークにより、IntelとApple Siliconの両方のMacで仮想マシンを効率的に実行できます。

最近のアップデートでは、Apple Siliconのサポートが追加され、カスタムARMプロセッサを活用することで、電力効率とパフォーマンスが向上しました。また、セキュアエンクレーブやエクスカーブといった新しいセキュリティメカニズムが導入され、重要な操作をメインカーネルからさらに隔離し、セキュリティを強化しています。

XNUの進化は、従来のオペレーティングシステムの原則と現代の要求をうまく融合させた成功例を示しています。パフォーマンスとモジュール性のバランスを達成し、この堅牢な設計は新しいハードウェアやセキュリティの課題に適応し続けており、Appleのエコシステムの重要な要素となっています。

この記事では、データセンターで生成され保存される不要なデータ、いわゆる「クソデータ」について述べています。このデータは環境に悪影響を及ぼし、ほとんどが再利用されることのない未使用のファイルや古い情報、過剰なデジタルコンテンツで構成されています。

まず、毎年、私たちは数兆枚の写真やその他のデジタルアイテムを生産していますが、そのほとんどは再び見ることがありません。商業や政府のデータの90%以上は不要とされ、存在すべきではないとされています。しかし、多くの組織は自分たちのデータの量や場所を把握しておらず、非効率を招いています。

クラウドストレージの低コストはこの問題を悪化させ、管理を考慮せずに不要なデータをさらに蓄積することを助長しています。また、多くの組織は自分たちのデータやその関連性を追跡しておらず、膨大な未使用情報が蓄積されています。

さらに、質の低いデータはAIシステムにも影響を与えています。AIはこの「クソデータ」を基に学習するため、出力結果に不正確さが生じることがあります。

全体として、この記事は環境への影響を減らし、効率を改善するために、より良いデータ管理の実践が急務であることを強調しています。

Apache Parquetという広く使われているデータストレージ形式に深刻なセキュリティの脆弱性が見つかりました。この脆弱性は、攻撃者が影響を受けたシステムでリモートコードを実行できる可能性があります。CVE-2025-30065として特定されたこの問題は、バージョン1.15.0までのすべてのバージョンに影響を及ぼし、最大の深刻度スコアは10.0です。

この問題は、信頼できないデータがデシリアライズされる際に発生し、攻撃者がシステムを制御したり、データを盗んだり変更したり、さらにはランサムウェアのようなマルウェアを展開したりすることを可能にします。この脆弱性を悪用するには、攻撃者がユーザーを騙して悪意のあるParquetファイルをインポートさせる必要があります。

この脆弱性は、アマゾンの研究者であるKeyi Liによって報告され、Apache Parquetのバージョン1.15.1で修正されました。ユーザーには、このバージョンへのアップグレードが強く推奨されています。

Apache Parquetは、HadoopやAWSなどのビッグデータ環境で一般的に使用されており、NetflixやUberなどの大手企業でも利用されています。現在のところ、実際にこの脆弱性が悪用されたという報告はありませんが、その深刻度と形式の広範な使用によりリスクは依然として高いです。

アップグレードがすぐにできない場合は、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重要です。

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学生のシム・ジェヒョンさんは、忙しいスケジュールを管理するために、Raspberry Pi Pico Wを使って電子インクのダッシュボードを作成しました。彼は、リアルタイムで更新される物理的なカレンダーを求めており、作業スペースを向上させつつも目立たないデザインを目指しました。

このインキー・ダッシュボードは、7.3インチの電子インクディスプレイを搭載しており、週間カレンダーとTodoistアプリからのタスクリストを表示します。ジェヒョンさんはiCalからデータを統合し、30分ごとに接続することで省エネルギーな表示を実現しました。ユーザーインターフェースのプログラミングには苦労しましたが、最終的にはLight and Versatile Graphics Library（LVGL）を使用してプロジェクトを完成させました。

このダッシュボードはさまざまなカレンダーアプリと同期でき、ジェヒョンさんは天気ウィジェットなどの機能を追加する予定です。このプロジェクトはオープンソースで提供されており、さらなるカスタマイズが可能です。

このテキストは、ウェブサイトやプラットフォーム上のさまざまなコンテンツのセクションやカテゴリーを示しているようです。主なカテゴリーには、特集記事、コーディングやプログラミングに関連する「Codesod」、エラーやトラブルシューティングに焦点を当てた「Error'd」、ディスカッションやコミュニティの交流の場であるフォーラム、他のカテゴリーに分類されない追加のコンテンツを含む「Other Articles」、そしてランダムにコンテンツを表示する「Random Article」があります。これらのカテゴリーは、プラットフォーム上で多様な記事やコミュニティリソースが利用できることを示唆しています。

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mem-isolateは、潜在的に安全でないコードを安全に実行するために設計されたツールです。このツールは、fork()システムコールを使用して別の子プロセスを作成し、関数が一時的で隔離されたメモリ空間で動作することを可能にします。これにより、関数が親プロセスのメモリを変更することがありません。

主な特徴としては、まず「隔離」が挙げられます。関数を実行する前にプログラムのメモリのスナップショットを提供し、親プロセスに副作用を及ぼさないようにします。また、メモリリークやヒープの断片化、または安全でない操作を含むコードを実行するのに適しています。パフォーマンスに関しては、隔離されたプロセスを呼び出す際に約1.9ミリ秒の遅延が発生しますが、メモリの安全性向上のためには許容されるトレードオフと考えられます。

制限事項としては、Unix系のシステム（Linux、macOS、BSD）にのみ対応しており、WindowsやWebAssemblyでは使用できません。また、親プロセスと子プロセス間のデータ転送にはシリアライズが必要であり、大きなデータセットの場合は遅くなることがあります。

パフォーマンスのベンチマークでは、直接の関数呼び出しは非常に速く約1.5ナノ秒ですが、fork()とwaitを使用する場合は約1.7ミリ秒、execute_in_isolated_process()は約1.9ミリ秒かかります。

ライセンスについては、このツールはMITライセンスまたはApacheライセンス第2.0版の下で提供されています。全体として、mem-isolateはリスクのあるコードを安全に実行し、メインアプリケーションに影響を与えないための便利なツールです。

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マイクロソフトは本日、創立50周年を迎え、MS-DOS 5.0という重要なバージョンのオペレーティングシステムについて振り返っています。1975年にビル・ゲイツとポール・アレンによって設立されたマイクロソフトは、数十年にわたりパーソナルコンピュータの世界を変革してきました。著者は1995年頃に贈られた古いコンピュータで初めてMS-DOS 5.0を体験したことを思い出します。このバージョンは1991年にリリースされ、EditやQbasicといった新しい機能を導入しました。また、IBMと共に開発された最後のバージョンでもあります。

著者は図書館の本を使ってこの古いシステムの操作を学び、技術が古くなっても役立つスキルを身につけました。この知識は、Windows PCに移行した後も活用できました。マイクロソフトの物議を醸す行動を認めつつ、著者は初めてのコンピュータとそのソフトウェアに対する懐かしさを表現し、それが自分の技術キャリアに与えた影響を強調しています。

レトロコンピューティングに興味がある人のために、MS-DOSや他のヴィンテージシステムを体験できるオンラインエミュレーターも利用可能です。

アメリカ政府が技術輸入に対して新たな関税を課したことが、特にヨーロッパの企業に影響を与えています。この関税により、ハードウェア、クラウドサービス、AI開発のコストが上昇しています。

具体的には、データセンターの設備、例えばサーバーやネットワーキング機器の価格が上がる見込みです。特にアメリカで設計された製品に対して影響が大きいです。また、AWSやGoogle Cloudなどのクラウドサービスプロバイダーも、インフラコストの増加に伴い価格を引き上げる可能性があります。AI開発においても、GPUなどのハードウェアのコストが上昇し、AIプロジェクトがより高額でリスクの高いものになるでしょう。

一方で、この関税はヨーロッパのクラウドやAIプロバイダーにとってチャンスとなるかもしれません。アメリカのサービスへの依存を減らす動きが促進される可能性があります。しかし、アメリカのサービスに依存しているヨーロッパのスタートアップは、利益率が厳しくなり、販売サイクルが長くなることが予想されます。また、不確実性から投資家の信頼も低下するかもしれません。

そのため、企業はクラウドサービスの依存度を見直し、EUベースのプロバイダーへの移行を検討することが重要です。ハードウェアの調達戦略も見直し、将来的なコスト増加を避ける必要があります。また、アメリカのデジタルサービスに対するEUの対抗措置にも注意を払うべきです。

新たな関税は技術業界の風景を変え、企業が戦略を見直し、コスト管理の方法を再考するきっかけとなっています。

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1997年、アルバニアでは1月16日から8月11日までの間に大規模な市民の混乱が発生しました。この混乱は、権力の空白と政府の秩序維持の失敗から生じ、武装した市民やギャング、救済委員会などのさまざまなグループが支配権を握る事態となりました。紛争にはアルバニア政府、民主党、社会党、さらには反乱勢力が関与しました。

この混乱により、民間人と軍人を合わせて約2,000人が犠牲となりました。状況は国際的な介入を招き、アメリカ市民を避難させるための「シルバーウェイク作戦」などの救助活動が行われました。最終的に、この混乱はアルバニアでの新しい議会選挙につながりました。

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昨年12月にQVQ-72B-Previewが発表されましたが、多くの問題が発生しました。今回は、画像や動画を理解し分析することで、数学からクリエイティブな作業までさまざまな問題を解決できる新しい視覚推論モデル、QVQ-Maxを紹介します。

QVQ-Maxの主な特徴は、詳細な観察能力です。画像の中の重要な要素、例えば物体やテキスト、複雑なディテールを特定し分析することができます。また、深い推論能力を持ち、視覚情報に基づいて結論を導き出したり予測を行ったりすることができます。さらに、イラストのデザインやスクリプトの生成、スケッチの洗練など、さまざまな作業に柔軟に対応できます。

具体的な応用例としては、職場でのデータ分析や整理、コーディングの支援があります。学習面では、学生が複雑な数学や物理の問題を解く手助けをし、特に図を含む問題に役立ちます。日常生活では、写真に基づいた服装の提案や料理のアドバイスなど、実用的なサポートを提供します。

今後の改善点としては、観察精度の向上やタスク処理能力の強化、テキスト以外のより豊かなインタラクションの実現が計画されています。

QVQ-Maxは、視覚的理解と推論能力を組み合わせて、現実の課題に効果的に対処することを目指しています。

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著者のジョー・マーシャルは、鍛冶とLispプログラミングの類似点を指摘しています。彼は鍛冶を楽しんでおり、温めることで軟鋼が簡単に形を変えられることを強調しています。間違いがあった場合でも、金属を再加熱することで修正できる点は、プログラマーがLispを自分のニーズに合わせてカスタマイズできることに似ています。

マーシャルは、トングのようなカスタムツールをゼロから作る方法を説明し、鍛冶における創造性の重要性を強調しています。彼は、他のツールを作るためのツールを作ることもこの技術の一部であり、これはプログラミングにおける再帰的な問題解決に例えられると述べています。

熱い鋼を扱うことは火傷の危険があることを認めていますが、これにより素早い反応や安全対策を学ぶことができるとしています。例えば、落ちてくる熱い金属をキャッチしようとしないことなどです。この投稿は、鍛冶の実践的なスキルとLispの柔軟で適応性のある性質を結びつけています。

広告をすべて違法にするという過激なアイデアについて述べられています。著者は、広告を廃止することで操作を減らし、より健全な民主主義を促進できると主張しています。現在、広告は中毒性のあるコンテンツを生み出し、ターゲットを絞ったメッセージによって人々の信念や行動に影響を与え、分断を助長しています。著者は、広告からの金銭的インセンティブがなくなれば、TikTokやFacebook、Googleのようなプラットフォームは大きく変わるか、現在の形では存在しなくなるだろうと考えています。

提案では、広告は消費者に情報を提供するのではなく、感情的な反応に基づいて購入を促すように操作しているとされています。著者は、広告が自由な言論の一形態であるという主張を否定し、それを嫌がらせに例えています。また、広告をプロパガンダと同じものと見なし、両者が公共の意見を操作するために機能していると述べています。

著者は、このアイデアが非現実的に思えるかもしれないことを認めつつ、広告に満ちた文化を考えることが、その悪影響を認識するための第一歩であると促しています。彼らは、将来的には社会が広告を有害な慣行として振り返るようになることを想像しており、現在の子供の労働や喫煙に対する見方と同様のものになると考えています。

要約してほしいテキストが必要ですが、現在そのテキストがありません。要約してほしい内容を教えていただければ、喜んでお手伝いします。

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LAistは、最近のカリフォルニアの山火事、特にパリセーズ火災で使用された消火剤の環境への影響を調査しています。主要な消火剤であるMVP-Fxのサンプルを分析した結果、鉛、ヒ素、カドミウム、クロムなどの有害な重金属が検出され、これらは人間や野生動物に害を及ぼす可能性があります。

消防当局は、消火剤が火災の消火に不可欠であると強調しています。しかし、調査結果にもかかわらず、製造業者や消防機関は、検出された重金属のレベルはEPA（環境保護庁）が定めた安全基準を下回っており、存在する重金属は自然由来であると主張しています。これらの製品の安全データシートには、これらの金属についての記載がなく、透明性や安全規制の遵守に対する懸念が高まっています。

LAistの調査では、現場サンプルと未使用の消火剤の両方が分析され、どちらも同様の重金属含有量が確認されました。専門家は、ハイキングなどの活動中に一般市民が曝露されるリスクは低いと指摘していますが、特に水生生態系においてこれらの化学物質が蓄積し、長期的な環境への影響を及ぼす可能性については深刻な懸念があります。

全体として、この状況は消火活動に使用される消火剤に伴うリスクについて、より良いコミュニケーションが必要であることを浮き彫りにしています。

Rustはメモリ安全性で高く評価されていますが、堅牢なアプリケーションを実現するにはそれだけでは不十分です。この記事では、コンパイラが検出できない「安全なRust」の一般的な落とし穴と、それを避けるための戦略を紹介します。

Rustの安全性ではカバーされない主な問題には、整数のオーバーフローがあります。静かにオーバーフローが発生するのを防ぐために、チェック付きの算術演算を使用することが重要です。また、数値の変換にはasを使わず、From::from()を使って安全に変換するか、エラー処理が可能なTryFromを利用することをお勧めします。入力やビジネスロジックの検証を常に行うことも重要です。unwrapやexpectからのパニックは、プログラムが予期せずクラッシュする原因となります。さらに、依存関係に含まれる不安全なコードについては、cargo-geigerのようなツールを使って確認する必要があります。並行アプリケーションでは、スレッドの安全性を確保することも大切です。

一般的なバグを避けるための実践的なヒントとしては、無効な状態を防ぐためにカスタム型を作成することが挙げられます（例えば、負の距離を許さない）。配列のインデックスを常にチェックし、安全なメソッドである.get()を使用することも重要です。デフォルト値の実装が無効な状態を引き起こさないように注意が必要です。デバッグ出力に機密情報を露出しないようにし、TOCTOU（時間的な競合）脆弱性から保護するために、チェックと操作が安全に行われるようにします。また、入力サイズに制限を設けてリソースの枯渇を防ぐことも重要です。

ベストプラクティスとしては、タイミング攻撃を防ぐために機密データの比較には定数時間の比較を使用することが推奨されます。機密データのシリアライズやデシリアライズには注意を払い、情報漏洩を避ける必要があります。定期的にcargo clippyを使用して、コンパイル時に潜在的な問題を検出することも重要です。

Rustは多くの安全性の保証を提供しますが、開発者はバグを避けるために常に警戒し、規律を持つ必要があります。定期的なテスト、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。

「SeedLM: Pseudo-Random Generatorの種にLLMの重みを圧縮する」という論文では、大規模言語モデル（LLM）をより効率的に、かつ展開しやすくするための新しい手法が紹介されています。著者のラソール・シャフィプール氏を含む研究チームは、SeedLMを開発しました。この手法では、擬似乱数生成器の種を使用してモデルの重みをエンコードします。このアプローチにより、モデル推論中のメモリアクセスの必要が減り、効率的にランダム行列を生成できます。

主なポイントとして、SeedLMはデータを使用しない方法でLLMの重みを圧縮し、さまざまなタスクにおいて優れた性能を発揮します。この技術は、現在の手法と比較して同等またはそれ以上の精度を保ちながら、メモリ使用量を削減します。Llama3 70Bモデルを用いたテストでは、SeedLMが重みを4ビットおよび3ビットに圧縮しても精度を失わないことが示されました。また、FPGAを使用したテストでは、他のモデルと比較して最大4倍の速度向上が見られました。

全体として、SeedLMはLLMを現実のアプリケーションにより実用的にするための有望な進展を示しています。

2025年3月、アメリカへの外国からの訪問者数が大幅に減少しました。税関のデータによると、主要空港への到着者数は前年と比べて20％以上減少しています。この減少は、1兆ドルを超える価値を持つアメリカの旅行産業にとって懸念材料です。アメリカ市民の帰国者数は約14％増加したものの、外国からの訪問者の減少は、アメリカへの旅行に対する広範なためらいを示しています。この傾向には、貿易摩擦や厳しい経済・政治環境、カナダやドイツなどの国からの新たな旅行警告が影響しています。特に、トランスジェンダーやノンバイナリーの旅行者に対する警告が目立ちます。

航空会社はアメリカ行きのフライト需要が減少していると報告しており、専門家は外国からの観光客がさらに減少する可能性があると予測しています。ゴールドマン・サックスは、この減少とアメリカ製品のボイコットの可能性が、アメリカのGDP成長にわずかな影響を与える可能性があると見ています。トランプ政権によって新たに課せられた関税が旅行産業にさらに影響を与える可能性があり、状況は悪化するかもしれませんが、具体的な影響は不明です。

航空会社は、乗客の注意を引き、ブランドへの忠誠心を高めるために、過去10年間で魅力的でエンターテイメント性のある安全ビデオに数百万ドルを投資してきました。このトレンドは、2007年にバージンアメリカが始め、その後、高い制作価値や有名人の出演、異国情緒あふれるロケーションが特徴となっています。

例えば、ブリティッシュ・エアウェイズの2024年のビデオは、シャロン・マグワイアが監督し、従来の機内安全からエンターテイメントへの移行を示すもので、視聴回数は約200万回に達しました。また、ユナイテッド航空の最近の安全ビデオは、制作に10か月以上かかり、年間約1億回の視聴を記録しました。これはスーパーボウルの広告と同じくらいのリーチです。

しかし、研究によると、これらのエンターテイメント性の高いビデオは、乗客が重要な安全情報を記憶する能力を妨げる可能性があることが示されています。ある研究では、より楽しませる形式の方が、重要なメッセージの保持率が低くなることが分かりました。それにもかかわらず、多くの航空会社は、ソーシャルメディアでの広範なリーチやブランドへのポジティブな影響の可能性から、派手な安全ビデオを優先し続けています。一方で、エミレーツ航空のように、安全性に特化したより伝統的なアプローチを維持している航空会社もあります。

このように、高予算の制作物は注目を集め、ブランドイメージを向上させる一方で、重要な安全情報を効果的に伝える能力には疑問が残ります。

新しいSwitch 2のジョイコンは完全に再設計されましたが、ホール効果スティックは搭載されていません。

Motif Analyticsは、ユーザーがウェブブラウザ上で直接大規模なデータセットを分析できるインタラクティブな分析ツールを開発しています。この体験を向上させるために、DuckDB WASM、Apache Arrow、Web Workersなどの技術を活用しています。

DuckDB WASMは、ブラウザで動作するようにコンパイルされたDuckDBのバージョンで、データに対してSQLクエリを実行できます。効率的ではありますが、仮想マシン内で実行されるため、ネイティブ版よりも遅くなります。Web Workersは、ブラウザ内で並列処理を行うために使用され、応答性を向上させますが、ワーカー間の通信には制限があります。Apache Arrowは、Web WorkersとDuckDB間でデータを効率的に管理するためのフレームワークで、迅速なデータのやり取りを可能にします。

DuckDB WASMはネイティブ版よりも遅く、特定のクエリでは約4倍の遅延がありますが、ブラウザ内で複雑なタスクを処理することができます。ただし、ブラウザのメモリ制限がパフォーマンスを制約することがあり、特に大規模なデータセットを扱う際に影響が出ます。

複数のApache Arrowテーブルを使用する際には、スキーマの整合性の問題が発生し、データの取り扱いが複雑になります。また、DuckDB WASMやNode.jsライブラリにはバグや制限が存在しますが、コミュニティはこれらの問題に積極的に取り組んでいます。

今後、技術が成熟するにつれて、特に大規模なデータセットのサポートやパフォーマンスの向上が期待されています。DuckDBは注目を集めており、開発者が貢献し、革新する機会を提供しています。

これらの技術を組み合わせることには課題がありますが、その潜在能力はブラウザ内でのデータ分析において強力なソリューションを提供します。

TechZ-Waveは、スマートホーム市場に適応するためにオープンソースプロトコルを採用し、Z-Wave Long Range（ZWLR）という新しい長距離技術を導入しています。Z-Waveは1990年代後半に開発されましたが、Matterのような新しい規格が人気を集める中で、追いつくのが難しくなっています。Matterはさまざまなプラットフォーム間でスマートホームデバイスを統一することを目指していますが、Z-Waveは当初、除外されていました。

Z-Waveは家庭用セキュリティシステムで広く使用されており、アメリカの約4000万世帯に存在感を示しています。しかし、中央ハブと閉じたプロトコルに依存しているため、Wi-FiやBluetoothのようなシンプルなデバイスに比べてアクセスしにくいという制約があります。

ZWLRはZ-Waveの通信範囲を最大1.5マイルに延ばし、デバイスが直接ハブに接続できるようにすることで、安定したネットワークを構築するために複数のデバイスを必要としなくなります。この進展により、100以上のZWLR認証デバイスが登場し、信頼性が向上し、屋外のスマートデバイスの可能性が広がっています。

しかし、Z-Waveは魅力的な消費者向け製品が不足していることや、Apple、Amazon、Googleなどの主要なテクノロジーブランドに存在しないことから課題に直面しています。ただし、Matterエコシステムにおけるハブの必要性は、Z-Waveがこれらのプラットフォームと統合する機会を提供する可能性があります。

Z-Waveアライアンスは、Z-WaveデバイスとMatterをつなぐ取り組みを進めており、これにより使いやすさが向上し、Z-Waveの関連性が高まることが期待されています。Z-Waveの未来は、成長するMatterの環境に適応し、スマートホームデバイスがシームレスに連携できる場所を見つける能力にかかっています。

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このブログ記事では、AIによる画像生成の影響について、特にスタジオジブリのスタイルでの画像作成のトレンドに焦点を当てています。著者は、AIが認識可能な芸術スタイルを簡単に模倣できることを指摘し、オリジナリティや著作権の問題についての懸念を示しています。ココ・シャネルやオーソン・ウェルズなどのさまざまな思想家の言葉を引用し、模倣よりもオリジナリティの価値を強調しています。

著者は、AIが有名なキャラクターに関するプロンプトにどのように反応するかを調べる実験を行い、AIが印象的な結果を生成できる一方で、既存の知的財産に依存していることが多いことを示しています。この作品は、AIがアートを再現する能力に対する不安を反映し、これが知的盗用に寄与するのかどうかを問いかけています。最終的には、AIが創造性を高める一方で、他者の作品の使用に関する倫理的な課題も提起していることを示唆しています。

TinyWallは、軽量で非侵入型の無料ファイアウォールです。ソースコードは誰でも利用でき、プロジェクトの改善やフォークに興味がある人に公開されていますが、現在の開発はほとんど行われていません。

TinyWallをビルドするには、Microsoft Visual Studio 2019または2022、Wix v3.14ツールセット、Wix v3ツールセット用のVisual Studio拡張が必要です。

ビルド手順は以下の通りです。まず、Visual Studioでソリューションファイルを開き、TinyWallプロジェクトをコンパイルします。次に、既知のアプリケーションのデータベースを更新するために、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起動し、profiles.jsonという新しいデータベース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、コンパイルしたファイルをMsiSetup\Sources\ProgramFiles\TinyWallフォルダーにコピーし、Visual StudioでMsiSetupプロジェクトをコンパイルします。

貢献については、機能リクエストやバグのために問題を開かないでください。自分で変更を実装してください。プロジェクトをフォークし、機能ブランチを作成して、改善点についてプルリクエストを提出してください。大きな変更を行う場合は、まずプロジェクトのメンテナーに連絡してください。

ライセンスについては、TaskDialogラッパーコードはパブリックドメインに属しています。他のコードはGNU GPLv3ライセンスの下にあります。

お問い合わせは、プロジェクトのウェブサイトを通じてKároly Padosに連絡できます。

ウェブサイトやGitHubリポジトリへのリンクは以下の通りです。ウェブサイトはTinyWall、GitHubリポジトリはTinyWall Repositoryです。

テキストが提供されていないようです。要約してほしい内容を教えていただければ、喜んでお手伝いします。

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中国が台湾に侵攻するという仮定のシナリオでは、中国は製造能力や物流の優位性から迅速に成功する可能性が高いです。結果に関わらず、中国と台湾の両方が大きな経済的損失を被り、現代生活に不可欠なグローバルなサプライチェーンが混乱することになります。

アメリカの貿易システムは第二次世界大戦以来進化してきました。アメリカの政策は外国経済を支援しながら貿易黒字を維持することを目指しています。しかし、中国がこのシステムに参加したことで、アメリカの赤字が増加し、製造業の雇用が減少しました。中国が製造業の大国として台頭したことで、アップルのような企業は中国の低コストと熟練した労働力の恩恵を受けています。

トランプ政権による最近の関税導入は市場の不安定を引き起こし、貿易不均衡を是正しようとしたニクソンショックと比較されています。この関税は、アメリカ経済の再構築や中国への依存を減らすための鈍い手段と見なされています。

関税や潜在的な対立にはリスクが伴いますが、グローバル経済システムを完全に見直すのではなく、これらの課題に直接対処する方が賢明かもしれません。特にテクノロジー産業は、コストの増加や需要の減少という課題に直面しており、成長を妨げる可能性があります。

全体として、グローバルな貿易の複雑さや経済の相互依存性を考えると、慎重にその影響を考慮せずに急激な変化を実施するのではなく、バランスの取れた解決策を見つけることが重要です。

天文学は、伝統的な光に基づく観測から、光子、ニュートリノ、重力波を含むマルチメッセンジャーアプローチへと進化してきました。

歴史的に見ると、天文学はもともと可視光に焦点を当てていましたが、何世紀にもわたってさまざまな波長を取り入れるようになり、マルチ波長の科学へと発展しました。ニュートリノの発見により、天文学にはマルチメッセンジャーの側面が加わりました。

重力波の追加は、天体の研究に新しい方法を提供します。これにより、通常はアクセスできない宇宙の領域についての洞察が得られます。重力波は、LIGOやVirgoといった地上の検出器を使って検出され、人間の聴覚範囲内の周波数で発生します。

一般相対性理論では、重力は質量とエネルギーによって影響を受ける時空の曲がりとして説明されます。重力波は、この時空のメトリックにおける小さな摂動であり、特定の質量分布によって生成されます。

重力波の主な発生源は、主に非球形の回転するコンパクト天体、特に中性子星やブラックホールであり、特にバイナリシステムにおいて見られます。重力波の強度は、質量分布の四重極モーメントに依存します。

間接的な検出の例として、ハルス・テイラーパルサーが重力波の最初の間接的証拠を提供しました。これは、重力波の放出によるエネルギー損失と一致するバイナリシステムの軌道の減衰を示しました。

重力波の直接検出は、2015年にバイナリブラックホールの合体から初めて行われました。それ以来、さらに多くの合体が検出され、ブラックホールや中性子星の特性が明らかになっています。

重力波は、星質量のブラックホールの存在を確認し、その形成や進化、さらにはビッグバンのような宇宙の出来事における役割についての洞察を提供しています。

重力波天文学の未来は急速に進化しており、宇宙の理解を深めるための高度な地上および宇宙ベースの検出器の計画が進行中です。将来の技術は、検出能力を大幅に向上させることを目指しています。

重力波天文学は、宇宙を探求する新たなフロンティアを開き、コンパクト天体の動態や重力の本質について貴重な情報を提供しています。

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この記事では、PlanetScaleが使用するオープンソースのデータベースシステムであるVitessのSQL評価エンジンの改善について説明しています。以下は主要なポイントの要約です。

SQL評価エンジンは、基本的なAST（抽象構文木）インタープリターから、Go言語で書かれたより高度な仮想マシン（VM）にアップグレードされました。この新しいVMは、以前のC++ベースのインタープリターよりも大幅に高速で、メンテナンスも容易です。

Vitessはスケーラブルなデータベース管理を目的として設計されています。SQLクエリはvtgateというコンポーネントを通じてルーティングされ、複数のMySQLシャードにわたって整理・実行されます。これにより、複雑なクエリを効率的に処理し、結果が標準のMySQLの動作と一致するようにしています。

新しい評価エンジンは、さまざまなSQL式をGoでローカルに解釈します。MySQLに直接渡すことができないSQL機能の範囲を扱うことができます。

アップグレードされたVMは、メモリ割り当てのオーバーヘッドなしで操作を実行できるため、MySQLのC++エンジンに匹敵するパフォーマンスを達成しています。

VMの設計は、SQLクエリから得られる静的型情報に基づいた特化した命令を使用して実行を最適化することに焦点を当てています。これにより、ランタイム型チェックを回避し、プロセスをより効率的にしています。

新しいVMは効率的ですが、迅速な評価が必要な場合には元のASTインタープリターも利用可能であり、処理の柔軟性と正確性を確保しています。

JIT（ジャストインタイム）コンパイルのアイデアも検討されましたが、SQL操作の高レベルな性質により、パフォーマンス向上の可能性が限られているため、必要ないと判断されました。

全体として、VitessのSQL評価エンジンの改善は、速度とメンテナンス性の大幅な向上を示しつつ、MySQLの機能との互換性を維持しています。

このリストは、人気のあるオンラインサービスに対する非米国の代替案を提供しており、プライバシー、セキュリティ、米国の監視からの独立性の重要性を強調しています。

米国のサービスを利用することにはプライバシーリスクがあります。米国政府は、PATRIOT法に基づき、同意なしにデータにアクセスできるため、データが安全ではありません。また、国際的な合意により、同盟国間でデータが共有されることもあります（ファイブアイズ）。GoogleやAmazonなどの大手企業は、これらの法律に従うことが多く、データが不適切に扱われたり、悪用されたりする可能性があります。

このリストの目的は、ユーザーのプライバシーを重視するサービスを促進し、米国のテクノロジー大手への依存を減らし、透明性を促すことです。メール、検索エンジン、クラウドストレージなど、さまざまなカテゴリをカバーしています。

ユーザーは新しいサービスを提案したり、プライバシーに関する主張を確認したり、米国の利益との関連を指摘したりすることができます。このリストは、ユーザーのプライバシーを尊重する本当に独立したサービスで常に更新されることを目指しています。

カバーされているカテゴリには、メールサービス、検索エンジン、クラウドストレージ、メッセージングアプリ、ソーシャルメディア、ウイルス対策プログラム、動画ホスティング、オフィススイート、ウェブブラウザ、ビデオ会議、オペレーティングシステム、電子商取引、送金、ニュースキュレーション、ファイル共有、音楽ストリーミング、AIチャットボット、地図・ナビゲーション、ゲームプラットフォームがあります。

さらに、EUを拠点とした代替案のセクションも含まれており、プライバシーとセキュリティの目標に合った他の選択肢を探ることをユーザーに促しています。

この記事では、メモリがはんだ付けされたノートパソコン、特に2013年後半のMacBook Proを例に、故障したRAM集積回路（IC）を特定する方法について説明しています。主に、Memtest86というツールを使ってメモリの故障を診断することに焦点を当てています。

まず、この記事はリバースエンジニアリングに基づいており、Intelからの公式な文書が存在しないため、他のハードウェアの問題、例えばマザーボードやCPUの故障も原因となる可能性があることを指摘しています。

MacBook Proには、64ビットデータバス用に32個のRAM ICがあり、2つのメモリチャネルに配置されています。この構成を理解することが重要です。

Memtest86はメモリエラーを検出するために使用されます。テストに選ばれるバージョンは、Appleの機械でハングしないものを選ぶ必要があります。テスト結果は、どのデータビットが故障しているかを示します。

故障したICを特定する方法についても説明されています。これは、メモリアドレスをデコードして特定のICを特定することを含みます。アドレスの2進数表現を理解し、XOR計算を使用して影響を受けたチャネルとランクを特定することが求められます。

故障したICが特定されたら、それを取り外し、マイクロソルダリング技術を用いて交換します。交換後、再度Memtest86を実行してメモリが正常に機能していることを確認します。

この記事は、ノートパソコンの故障したRAM ICを特定し修理するための技術的なガイドを提供しており、慎重なテストと修理手順の重要性を強調しています。

著者は、太字や斜体などのテキストの表現的な特徴が、句読点と同じくらい重要であると主張しています。これらの特徴は、特にデジタルコミュニケーションにおいて、文章の明確さや表現力を高めると考えています。しかし、彼は、ASCIIのような従来のテキストエンコーディングシステムが技術的な制約のためにこれらの特徴を含んでいなかったことを指摘し、その結果、テキスト内で内容とフォーマット情報が混在することになったと述べています。

ムーアは、現在のシステム、特にUnicodeが表現的な属性を扱う方法を批判しています。彼は、これらの属性を単なるフォーマットではなく、言語の重要な部分と見なしています。彼は、新しいエンコーディングシステムがこれらの属性のためのスペースを確保し、言語に適切に統合できるようにすべきだと提案しています。彼のあとがきでは、以前の見解を振り返り、私たちが文章で使用する記号とその使い方の関係について考察しています。

Xochitl Gonzalezのこの記事では、「快適階級」と呼ばれる世代的な富を持つ人々と、アメリカの大多数が抱える苦労とのギャップについて論じています。著者は自身の経済的不安の体験を共有し、経済的な問題が多くの人々にとって大きなストレスの源であることを強調していますが、権力を持つ人々にはしばしば見過ごされています。

Gonzalezは、負債が少なく経済的に安定している快適階級が、教育、メディア、政治などの重要な社会分野を支配しているため、労働者階級の現実を理解していないと主張しています。このような分断は混乱や不満を生み出し、インフレや経済的安定に関する労働者階級の懸念に共鳴するドナルド・トランプのような政治家の台頭を例に挙げています。

また、裕福な人々の多くが自らの特権を認識していないことも指摘されており、これが階級に対する理解を曖昧にしています。その結果、経済的に苦しんでいる人々のニーズに効果的に応えられない政策が生まれています。著者は、快適階級の安定が彼らを政治における価値観に基づく問題に集中させる一方で、多くの労働者階級の人々は即時の経済的な問題を優先せざるを得ないと強調しています。

Gonzalezは、アメリカにおける階級問題の理解を深める必要性を訴えています。快適階級の影響が、多数派の経験と共鳴しない政策を形作っているからです。

要約がありません。

著者は、長い間インスピレーションを感じられず、ビデオゲームを消費する日々に埋もれていた中で、副業を始めた経験を振り返っています。彼らは、自分の創造性とそれがもたらす喜びを無視していたことに気づき、それが不満につながっていることを実感しました。そして、行動を起こすことを決意し、新しいプロジェクトに取り組むことで、創造の過程において自由と喜びを感じるようになりました。

著者は、創造する行為はその形に関わらず、個人の充実感にとって重要であると強調しています。読者に対して、自分自身のアイデアやプロジェクトを探求することを勧めており、たとえ具体的な成果に結びつかなくても、その探求と創造の過程自体が価値があると述べています。最終的に、私たちは新しいものを生み出すために存在していると信じており、この考えを受け入れることで幸福と充実感を得ることができると考えています。

Python 3用のResultライブラリは、成功（Ok）またはエラー（Err）の結果を扱うための方法を提供します。このライブラリはRustのResult型に触発されており、完全にはメンテナンスされていないため、使用は自己責任でお願いします。

最新バージョンをインストールするには、次のコマンドを実行します。uv add git+https://github.com/montasaurus/result

このライブラリの主な特徴は、成功を表すOk(value)または失敗を表すErr(error)を持つResult型です。型エイリアスとして、Result[T, E]はOk[T]またはErr[E]のいずれかになります。

使用例として、成功やエラーメッセージのためにタプルを返す代わりにResult型を返す方法があります。例えば、メールアドレスでユーザーを取得する関数は次のようになります。

from result import Ok, Err, Result

def get_user_by_email(email: str) -> Result[User, str]:
    if not user_exists(email):
        return Err('ユーザーが存在しません')
    # さらなるチェック...
    return Ok(user)

結果を確認するには、is_ok(result)を使って成功を確認し、is_err(result)でエラーを確認します。また、値に直接アクセスすることもできます。

if is_ok(user_result):
    do_something(user_result.ok_value)
else:
    raise RuntimeError(user_result.err_value)

便利なメソッドもあり、unwrap()を使うと値を取得するかエラーを発生させます。unwrap_or(default)を使えば、Errの場合にデフォルト値を提供できます。map()関数を使ってOkまたはErrの値を変換することも可能です。

Do Notationは、Rustに似たResult型を返す操作を連鎖させるための構文です。

注意点として、結果は不変であり、@as_resultのような特定のデコレーターを使うと、例外を自動的にErrに変換できます。このライブラリにはいくつかの実験的な機能が含まれており、RustのResultからすべてのメソッドが実装されているわけではありません。

詳細なAPIドキュメントは./docs/README.mdにあります。このライブラリは実験的であり、主に個人プロジェクト向けですので、商用での使用には注意が必要です。

「マインクラフト映画」の未完成版が公開前にインターネット上に流出し、画像や映像がソーシャルメディアやファイル共有サイトで広まっています。流出したコンテンツには未完成の視覚効果が含まれており、このような流出はよくありますが、完成版が流出するのは珍しいことです。それにもかかわらず、この映画は興行成績が良いと予想されており、初週で1億3000万ドル以上を稼ぐ見込みです。これは「スーパーマリオブラザーズ映画」が打ち立てた記録に匹敵する可能性があります。「マインクラフト映画」は、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ており、ポータルを通じて立方体の世界に入る4人のキャラクターの物語です。制作費は1億5000万ドルで、ジェイソン・モモアとジャック・ブラックが出演しています。ワーナー・ブラザースとレジェンダリーは流出についてコメントしていません。

オンタリオ州で、ハンマーヘッドワーム（Bipalium adventitium）という危険な外来種のミミズが確認されました。このミミズは最大で約90センチメートルまで成長し、T字型の頭部と暗赤色の縞模様が特徴です。肉食性であり、優れた嗅覚を使って在来のミミズを狩るため、在来種に対して脅威となっています。

ハンマーヘッドワームは、テトロドトキシンという強力な神経毒を含んでおり、ペットや人間にとって有害です。これらのミミズを摂取すると、重篤な病気や死亡につながる可能性があり、触れるだけでも皮膚に刺激を与えることがあります。

このミミズは春と秋に最も活発で、湿った天候の際には庭や公園で見かけることが多いです。もし見つけた場合は、安全に駆除することが重要です。専門家は、塩や酢、ニームオイルを使用することを推奨しており、直接肌に触れないように注意する必要があります。ミミズを切ることは避けてください。切断された部分が再生する可能性があるためです。

この外来種からペットを守るため、注意を怠らないようにしましょう。

アゴーラヒルズにあるウォリス・アネンバーグ野生動物横断道が、約3年の工事を経て重要な節目を迎えました。現在、横断道には土が追加されており、これは忙しい101号線を安全に横断するために設計されています。この特別に製造された土は、地元の在来土壌を模しており、次の段階で在来植物を植えるために重要です。

プロジェクトは2025年の夏までに第1段階を完了させることを目指しており、全体の横断道は2026年末までに完成する予定です。これは、以前の天候による遅れのため、当初の計画よりも1年遅れています。最終段階では、横断道が近くの丘と接続され、クーガーのP-22などの地元の動物が移動しやすくなります。

このプロジェクトでは、在来植物の種を集め、地元の植物を支えるための苗床を作る取り組みも行われています。また、工事では適切な排水や騒音の軽減にも重点が置かれました。プロジェクトが進む中で、チームは新しく植えられた在来植物を脅かす可能性のある外来植物の監視も行います。

全体として、この横断道は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ています。

この記事では、アメリカにおけるStarLink衛星コンステレーションの帯域幅と潜在的な加入者数について、公開データに基づいて議論しています。主なポイントは以下の通りです。

StarLinkの各衛星は、直径15マイル（約24.13キロメートル）の円形エリアをカバーし、最適なカバレッジのために六角形の配置が採用されています。これにより、約379平方キロメートルの範囲をカバーします。

アメリカの農村地域には約5700万人が住んでおり、各カバレッジセルは約5,339人と2,110世帯を対象としています。

各StarLink衛星は、最適な条件下で合計20.22 Gbpsのスループットを提供できます。現在の設定では、衛星からユーザ端末への最大帯域幅は2000 MHzです。

農村地域で完全なサービスカバレッジを実現するには、1,549基の衛星が必要です。現在、1,400基以上の衛星が軌道上にありますが、分布が不均一なため、地域によってサービスの利用可能性が異なります。

最適な利用のためには、1つのセルが約296人の加入者をサポートできるため、数十万人のユーザーに対応するにはかなりの数の追加衛星が必要です。

現在の展開では、StarLinkはアメリカ本土で約187,000人の加入者にサービスを提供できます。完全に展開されれば、最大で521,000人、他の地域も考慮すると100万人に達する可能性があります。

ユーザーが低速の接続から移行するため、トラフィック消費パターンが安定するまでには時間がかかるかもしれません。今後、SpaceXからの実際のユーザーデータがこれらの推定を明確にするのに役立つでしょう。

全体として、この記事はStarLinkがアメリカの農村地域でのカバレッジと容量を拡大する計画についての洞察を提供し、完全なサービスを実現するための課題や要件も強調しています。

「ダークミラー」イデオロギーとは、別のイデオロギー（「ライトミラー」）に対して道徳的な観点から反対するものであり、世界に関する事実上の信念は共通しています。意見の相違は、提案される行動にのみ存在します。例えば、最低賃金に関する議論では、双方が相手に隠れた悪意のある動機があると非難し合うことがありますが、根本的な違いを認識していません。

ダークミラーイデオロギーは現実には稀ですが、政治的な議論ではよく見られます。ダース・ベイダーやサタンのような架空のキャラクターは、対立するグループと同じ真実を受け入れながら、その信念に反する行動を選択します。

この記事では、マルクス主義と資本主義、または菜食主義と肉食のようなさまざまなイデオロギーのペアを探り、同じ前提を受け入れながらも対立する行動を促進する「ダーク」なバリエーションを提示しています。例えば、ダークマルクス主義者は資本主義に内在する搾取を認めつつ、それを悪の目的のために支持します。一方、ダーク資本主義者は資本主義の利点を認識しながら、それを弱体化させようとします。

また、リベラリズムと保守主義のようなイデオロギーも比較され、「ダークリベラル」は民主的価値の重要性に同意しながら、それに反する行動を取ると示唆されています。「ダーク保守派」は伝統的な価値を支持しながらも、社会を不安定にしようとするでしょう。

最後に、相手をダークミラーイデオロギーを持つとラベリングすることは、理解や効果的な議論を妨げる可能性があります。イデオロギーの対立者を真に理解し、打ち負かすためには、彼らの実際の信念を認識し、理解することが重要です。単に同じ事実を共有しながら悪を選んでいると仮定するのではなく、実際の考えを知ることが必要です。

Coolifyは、HerokuやNetlify、Vercelのようなサービスの代わりに、自分でアプリケーションをホストできるオープンソースのプラットフォームです。さまざまな機能を提供しています。

多くのプログラミング言語やフレームワークに対応しており、ウェブサイトやAPIなどのデプロイが可能です。自分のサーバーや、AWSやDigitalOceanなどの人気プロバイダーをSSHを使って利用することができます。単一または複数のサーバーへのデプロイをサポートしており、Dockerや今後のKubernetesにも対応予定です。

Docker互換のサービスをデプロイでき、多くのワンクリックオプションも用意されています。GitHubやGitLabなどのGitプラットフォームと連携し、簡単にデプロイが行えます。SSL証明書の設定と更新を自動で行い、データに対して完全なコントロールを維持できます。ベンダーロックインがないため、自由にデータを管理できます。

データはS3互換のソリューションに自動バックアップされ、簡単に復元できます。CI/CDツールと統合し、CoolifyのAPIを使ってデプロイを自動化することも可能です。ブラウザからリアルタイムでサーバーを管理できるターミナルも用意されています。チームメンバーとプロジェクトを共有し、権限を管理することもできます。

変更をレビューのために迅速にデプロイするプルリクエスト機能や、コーディングに集中できるようにタスクを自動化するサーバー自動化機能もあります。サーバーのパフォーマンスを監視し、Discordやメールなどのチャネルを通じてアラートを送信します。

現在、1,800以上の顧客がクラウド版を利用しており、Coolifyは自宅でのホスティングを簡素化し、開発者に強力な機能を提供するよう設計されています。

要約がありません。

Gitプロジェクトは、バージョン管理システムに関する情報を提供しています。Gitリポジトリは公開状態で、26,100のフォークと54,200のスターを持っています。リポジトリには、コード管理、プルリクエスト、アクション、セキュリティ、インサイトなどのさまざまな機能が含まれています。

Gitプロジェクトへの最初のコミットは、2005年4月7日にリーナス・トーバルズによって行われました。このコミットは「地獄の情報管理ツール'git'の初期版」として知られています。

初期のコードには、コンパイルのための設定が含まれており、コンパイラフラグやプログラム名が指定されています。これにより、プログラムのビルドとインストールの方法が明確にされています。

全体として、Gitのソフトウェア開発における重要性、初期の創造過程、そして設定に関する技術的な詳細が強調されています。

要約がありません。

クリストフ・シュパイデルは「ロゴの王」として知られ、エクセターのコープでパートタイムで働きながら、才能あるロゴデザイナーとして活躍しています。54歳の彼は、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。成功を収めているにもかかわらず、アート業界の競争が激しいため、自身を支えるためにコープでの仕事を続けています。

クリストフのアートへの情熱は子供の頃から始まり、1990年代にはヘビーメタルシーンで彼のロゴが広く知られるようになりました。彼の最も有名な作品の一つは、MTV VMAアワードで展示されたリアーナのロゴです。彼は手描きのロゴを好み、安価なデジタルデザイナーが作るものよりも独自性があると信じています。

最近、クリストフはイタリアでの2025年アーティスト・オブ・ザ・イヤー賞を受賞し、チリやエクセターでのいくつかの展示会にも参加予定です。また、自身の作品についての本を執筆し、地域のアートイベントにも参加してコミュニティとのつながりを大切にしています。

ウェブサイト上の要素を管理する方法について、特にJavaScriptが有効かどうかに基づいて要素を隠したり表示したりする方法が説明されています。主なポイントは以下の通りです。

著者は、JavaScriptが有効でも無効でも機能する投稿用のシェアボタンを作成したいと考えています。<noscript>タグは、JavaScriptが無効な場合にのみコンテンツを表示することができます。これにより、インタラクティブなボタンの代わりに通常のリンクを表示するなどの代替手段を示すのに役立ちます。

著者は最初に、JavaScriptが有効な場合にHTML要素にクラスを追加する方法を考えましたが、このアプローチは複数のCSSルールが必要になるため、煩雑に感じました。別の方法として、<noscript>内に<style>タグを使用して、JavaScriptが無効な場合に特定の要素を隠す方法があります。この方法は明確ですが、機能が増えると扱いが難しくなる可能性があります。

著者は、d-js-requiredという単一のクラスを作成することで、JavaScriptが必要な要素を示すより効率的な解決策を提案しています。この方法では、すべての要素を隠すために1つのCSSルールだけで済むため、メンテナンスが簡素化されます。

全体として、著者はウェブデザインにおけるプログレッシブエンハンスメントのための創造的な解決策を見つけることを奨励しており、JavaScriptの有無にかかわらず、より良いユーザー体験を提供することを目指しています。

NNCP（ネットワークノード通信プロトコル）は、システム間でファイルを安全に送信し、コマンドを実行するためのツールです。このプロトコルは、システムが同時にオンラインである必要がなく、USBドライブやテープ、ラジオ、さらにはクラウドサービスなど、さまざまなデバイスを通じてデータをルーティングできます。これにより、特にインターネット接続が限られているか、まったくないデバイスにとって柔軟で堅牢な通信が可能になります。

NNCPの主な特徴には、公開鍵を使用した暗号化された認証通信、すべてのパケットに対するエンドツーエンドの暗号化と整合性チェック、各ノードでのクライアントとサーバーの役割のサポート、データのマルチキャスト機能があります。これにより、プッシュとポーリングの相互作用が可能です。

NNCPは、メールやウェブダウンロード、セキュアな通信のためのアドホックネットワークの構築など、さまざまな用途に利用できます。特に、従来のインターネット接続が利用できない、または信頼できない状況で役立ちます。

NNCPに関する詳細情報やリソースについては、NNCPのウェブサイトを訪れてください。

要約がありません。

強化学習（RL）は、大規模言語モデル（LLM）の向上にますます利用されています。この研究は、LLMが意思決定を行う方法を改善することに焦点を当てており、効果的な学習に不可欠な報酬信号を洗練させることを目指しています。これは単純な質問を超えた学習を可能にします。

重要なポイントとして、まず報酬モデリング（RM）の改善があります。この研究は、一般的なクエリに対するRMを向上させ、さまざまなタスクにスケーラブルに対応できるようにすることを目指しています。次に、生成的報酬モデリング（GRM）という柔軟なアプローチが採用されており、異なる種類の入力に対応できるため、推論時のスケーリングが向上します。

さらに、自己原則批評調整（SPCT）という新しい手法がGRMを強化します。この手法は、オンラインRLを通じて一貫性のある正確な報酬を生成することにより、GRMの性能を向上させます。また、DeepSeek-GRMというアプローチから得られたモデルは、品質とスケーラビリティが向上し、ベンチマークで既存の手法を上回る結果を示しています。

並列サンプリングとメタRMといった技術は、計算リソースを効果的に活用し、パフォーマンスを向上させるのに役立ちます。さらに、開発されたモデルはオープンソースとして公開される予定です。

全体として、この研究はLLMのためのRL技術の進展に期待を持たせるものですが、特定のタスクには依然として課題が残っています。