3FS（ファイアフライファイルシステム）は、DeepSeekがオープンソースとして開発した分散ファイルシステムです。このシステムは、データが複数のマシンに分散していても、アプリケーションがファイルをローカルシステムのように扱えるようにします。

分散ファイルシステムの主な特徴には、大量のデータ（ペタバイト単位）を管理するための簡単な方法を提供することが含まれます。ユーザーは複雑な仕組みを理解する必要がありません。また、高いスループット、フォールトトレランス（マシンが故障してもシステムが機能し続けること）、冗長性（データが複数のノードにバックアップされること）といった利点もあります。

3FSの構成要素には、メタノード、管理サーバー（Mgmtd）、ストレージノード、クライアントがあります。メタノードはファイルのメタデータ、つまりファイルの場所や特性を管理します。管理サーバーはクラスターの構成を監視し、どのノードが稼働しているかを把握します。ストレージノードは実際のデータを物理ディスクに保存し、クライアントはファイル操作のために他のノードと通信します。

3FSの動作は、管理サーバーがアクティブなノードを追跡し、ノード同士の発見を助けることから始まります。メタノードはファイル操作を処理し、ファイルのメタデータを保存します。ストレージノードは実際のデータを管理し、効率のためにデータをチャンクに分割します。

3FSはCRAQ（チェーンレプリケーションと分散クエリ）というプロトコルを使用して、データの整合性とフォールトトレランスを確保しています。このプロトコルは、データの書き込みと読み込みを整理し、強い整合性を維持しますが、書き込み性能はチェーン内で最も遅いノードによって制限されることがあります。

多くの分散ファイルシステムが似たような構成要素を持つ中で、3FSは実用的な実装と異なるワークロードに対する柔軟性で際立っています。

今後のブログシリーズでは、3FSのパフォーマンスを分析し、システムのボトルネック、ワークロードの効率、他のファイルシステムとの比較などの側面を探ります。より詳細な技術的な洞察については、設計ノートや関連論文に追加の文書が用意されています。

Slackの絵文字にHDR（ハイダイナミックレンジ）効果を追加することで、特にiPhoneなどの対応デバイスで、より明るく鮮やかな印象を与えることができます。ただし、この機能はAndroidデバイスでは利用できません。

HDR絵文字を作成するには、ImageMagickというツールを使ったスクリプトを利用します。このスクリプトを使うことで、明るさや色の設定を調整できます。使用するためには、必要なカラープロファイルファイル（2020_profile.icc）をダウンロードしておくことが重要です。

要するに、HDR絵文字はSlackでの反応を際立たせることができますが、デバイスによってサポート状況が異なります。

Erlang/OTPに新たなセキュリティ脆弱性が発見されました。この脆弱性は、Erlangプログラミング言語のライブラリセットに関連しており、OTP-27.3.3、OTP-26.2.5.11、OTP-25.3.2.20以前のバージョンのSSHサーバーに影響を与えます。

この脆弱性により、攻撃者は正当な認証情報を必要とせずにリモートから不正なコマンドを実行できる可能性があります。影響を受けるバージョンは、OTP-27.3.3、OTP-26.2.5.11、OTP-25.3.2.20以前のものです。この問題を解決するためには、上記の最新バージョンにアップデートすることが推奨されます。また、一時的にSSHサーバーを無効にするか、ファイアウォールのルールを使ってアクセスを制限することも考えられます。

この脆弱性の深刻度は非常に高く、CVSSバージョン3.1のスコアは10.0（クリティカル）です。CVE IDはCVE-2025-32433で、公開日は2025年4月16日です。関連する情報やパッチへのリンクも提供されています。

要約がありません。

この記事では、TikTokが子供や若者に与える影響についての深刻な懸念が取り上げられています。さまざまな州の司法長官が提出した法的文書からの証拠が示されています。アメリカ合衆国最高裁判所が国家安全保障や表現の自由の問題からTikTokの禁止を検討している中、著者たちはこのプラットフォームが若いユーザーに重大な害を及ぼしていると主張しています。

主なポイントは以下の通りです。まず、TikTokのアルゴリズムはユーザーを長時間引きつけるように設計されており、これが若者の中での依存症を助長しています。多くの若いユーザーは、トレンドを追い続ける必要があると感じており、自分が閉じ込められているように思っています。

次に、TikTokの内部報告によると、過度の使用とメンタルヘルスの問題、例えばうつ病や不安、自傷行為との関連が示されています。このプラットフォームは、これらの問題を悪化させる有害なコンテンツをしばしば促進しています。

また、TikTokはポルノや暴力、薬物関連の有害なコンテンツを効果的に管理できていません。多くの不適切なコンテンツがそのモデレーションシステムを通過してしまっています。

さらに、セクストーションや性的搾取の事例も深刻です。特にライブストリーミング機能を通じて未成年者が成人向けのコンテンツにさらされることがあります。

最後に、TikTokは多くのユーザーが未成年であることを認識しながら、年齢制限を強化したり安全対策を改善したりすることがほとんどありません。企業の優先事項は子供の安全よりもユーザーのエンゲージメントを維持することのようです。

著者たちは、TikTokによって引き起こされる害は重大で広範囲にわたると結論づけており、その禁止が子供や若者にとって有益であると主張しています。プラットフォームの設計自体が若いユーザーを危険にさらしているため、公共の支持を得てその排除を進めるべきだと提案しています。

「Making Software」は、ダン・ホリックによるリファレンスマニュアルで、さまざまな技術の仕組みを説明しています。特にソフトウェアの設計や開発に関連する内容が中心です。タッチスクリーンや画像のぼかし、ベクターグラフィックス、コンピュータが曲線を表示する方法などのトピックが取り上げられています。この本は、日常的な技術への理解を深めることを目的としており、ステップバイステップのチュートリアルを提供するものではありません。複雑な概念を説明するためのイラストも含まれており、技術に詳しくない読者にもわかりやすくなっています。著者は、この本がすぐにデザインやプログラミングのスキルを向上させるものではないが、技術に対する理解を深め、不安なときに役立つと強調しています。本書はデジタル版として提供され、将来的には印刷版も予定されています。また、読者は最新情報を受け取るためのメールリストに登録することができます。

要約がありません。

要約がありません。

MCP Run Pythonは、PyodideとDenoを使用して安全な環境（サンドボックス）でPythonコードを実行できるサーバーです。この設定により、コードはオペレーティングシステムから隔離されます。

サーバーを実行するには、Denoをインストールし、ネットワークアクセスやファイル操作を許可する特定のコマンドを使用する必要があります。これにより、Pythonライブラリをダウンロードすることが可能になります。サーバーは異なるモードで実行できます。

stdioモードでは、ローカルでサブプロセスとして実行されます。sseモードでは、ローカルまたはリモート接続のためのHTTPサーバーとして動作します。warmupモードでは、必要なPythonライブラリをダウンロードしてサーバーを準備します。

このサーバーを使用してPydanticAIライブラリを利用する例もあります。この例では、2つの日付の間の日数を計算するPythonスクリプトを実行するエージェントが作成されます。スクリプトが実行されると、結果が表示されます。

詳細なドキュメントについては、提供されたリンクを訪れてください: https://ai.pydantic.dev/mcp/run-python/.

織田氏の宇治春は、日本の戦国時代においてあまり知られていない人物で、しばしば「最弱の武将」と呼ばれています。これは彼が頻繁に軍事的な敗北を喫したためです。しかし、彼は何度も織田城を取り戻すことができ、その回数は九回にも及びます。このため、彼は「不死鳥」としての称号を得て、尊敬されています。

宇治春は1530年代に生まれ、織田城から重要な常陸国を治めていましたが、強力な大名たちからの絶え間ない攻撃に直面しました。彼は戦闘中にアドバイスを無視するなど、軍事的な判断が不十分でしたが、家臣や一般の人々からは非常に愛されていました。彼は彼らのために戦う意志を示し、大きな危険を顧みない姿勢が支持を集めました。

戦略的な誤りもありました。例えば、計算ミスによって城を失ったり、豊臣秀吉に忠誠を誓わなかったりしましたが、宇治春は外交的なスキルを持ち、キャリアの中でさまざまな同盟を結ぶことができました。最終的には、戦闘において効果的ではなかったものの、彼の人柄や決意が歴史家たちにより好意的に評価される要因となっています。

私たちはAIの重要な転換点にいます。この時期は「AIのハーフタイム」とも呼ばれています。これまでの数年間、研究者たちは新しいトレーニング手法やモデルの開発に注力し、チェスや囲碁のチャンピオンに勝利したり、標準化された試験で良い成績を収めたりするなど、重要な成果を上げてきました。これらの進展は、AI技術の革新によって推進されました。

現在、強化学習（RL）がより効果的になり、幅広いタスクに適用できるようになったことが大きな変化です。以前は、多くの研究者がソフトウェア工学や創造的な文章作成といった複雑な分野に対して、単一の手法が対応できるとは考えていませんでした。しかし、今やそれが現実のものとなっています。

AIの次の段階では、単に問題を解決することから、問題を定義し、進捗を測定することにシフトします。AIシステムの評価が、トレーニング手法そのものよりも重要になるでしょう。AIが何をするべきか、そしてその効果をどのように評価するかに焦点が当たります。

AIの前半では、主な突破口はトレーニング手法、特にトランスフォーマーアーキテクチャにありましたが、今後はAIシステムの能力が向上する中で、現実の応用を反映した新しく意味のある評価を作成することが課題となります。

現在のAI成功のレシピは、大規模な言語の事前学習、データと処理能力のスケーリング、そしてAIシステムへの推論の組み込みです。これにより、さまざまなタスクに対する一般化が向上します。しかし、これらの手法が標準化されるにつれて、新しいトレーニング技術の開発の新規性は薄れていきます。

この新しい時代で成功するためには、AIの評価方法を再考する必要があります。従来の方法に疑問を持ち、現実の応用により密接に関連した新しいベンチマークを作成することが求められます。最終的な目標は、実用的な価値を提供し、さまざまな産業での重要な進展を促進できるAIシステムを構築することです。

AIの後半にようこそ。ここでは、既存のモデルを改善するだけでなく、有用な製品や革新的な解決策を創造することに焦点が当てられます。

オーナ・ライセネンは、飛行機が頭上を通過する際に発生する「ウーシュ」という音について考察しています。彼女は最初、この音はドップラー効果によるものだと考えていました。ドップラー効果とは、飛行機が近づくと音の高さが変わる現象です。しかし、彼女はこの音には他にも要因があることを発見しました。

まず、ドップラー効果とウーシュ音の違いについて説明します。ドップラー効果は飛行機が近づくと音の高さが下がることを説明しますが、ウーシュ音は「コームフィルタリング」と呼ばれる現象を含む、より複雑な要因によって生じます。コームフィルタリングは、似たような音がわずかに異なるタイミングで耳に届くときに発生し、音波にピークと谷を作ります。この現象はスペクトログラムで視覚的に表現されます。

さらに、ライセネンはウーシュ音が飛行機からの直接音と地面からの遅れたエコによって生じる可能性があると提案しています。地面が音を反射し、エコ音はより長い距離を移動するため、少し遅れて届き、ウーシュ効果に寄与します。

彼女はこの音の現象を視覚化するためにシミュレーションを行い、高さや地面の柔らかさなどの変数が私たちの聞こえ方にどのように影響するかを調べました。

ウーシュ音は飛行機だけのものではなく、滝の音や壁の近くの音など、似たような条件下で他の音でも発生することがあります。記事では、読者が反射面の近くで音を出してウーシュ効果を実際に体験してみることを勧めています。

この記事では、ラグビーのデータ分析を向上させるために開発されたAIシステムについて説明しています。現在のデータソースはスコアや選手の統計などの基本情報を提供していますが、試合の重要な瞬間、例えば審判の判定やスクラムでの選手のパフォーマンスに関する文脈が欠けています。

ラグビーにおけるデータのギャップについて、従来のデータソースは主要なイベントをカバーしていますが、ゲームの微妙なニュアンスを説明することができず、ファンにとっての物語性が制限されています。

AIプロトタイプのコンセプトは、ラグビーの試合を観察し、文脈データを生成できるAIを作ることです。これには、試合の映像を分析してスコアや試合時間などの情報を抽出することが含まれます。

画像分析では、プロトタイプがOpenAIのビジョンモデルを使用して試合のスクリーンショットを分析します。最初はスコアや試合のフェーズを検出することを目指しましたが、コストや画像の質に関する課題に直面しました。

コストを最適化するために、チームはフル画像を送信するのではなく、特定のエリア（例えばスコアボード）を切り取ることに焦点を当て、データ処理の費用を大幅に削減しました。

音声の文字起こしについては、システムがOpenAIのWhisperを使用して審判や解説者の音声を文字に起こし、視覚的に収集したデータに豊かな文脈を提供します。

将来的な課題として、プロトタイプには可能性があるものの、スケールアップにはスポーツにおける自動ジャーナリズムに関連するインフラ、法的、倫理的な問題に対処する必要があります。

このプロジェクトは、AIを活用してラグビーファンに試合のより深い理解を提供し、単なるスコアを超えた包括的な物語を展開することを目指しています。

職種：シニアバックエンドエンジニア - ラテンアメリカ（リモート）

雇用形態：フルタイム、リモート（ラテンアメリカ在住の候補者向け）

応募方法：興味のある方は今すぐご応募ください。

この記事では、脂肪組織が肥満の「エピジェネティックメモリー」を保持することに関する研究について述べています。このメモリーは、体重を大幅に減らした後でも肥満の状態を記憶しているため、体重を維持するのが難しくなることがあります。

肥満と体重減少については、健康を改善するために体重を減らすことが重要ですが、多くの人が「代謝メモリー」と呼ばれる現象のために体重を維持するのに苦労しています。

研究の結果、先進的なRNAシーケンシング技術を用いて、人間とマウスの脂肪組織が体重減少後に遺伝子発現に持続的な変化を示すことがわかりました。これらの変化は、脂肪細胞の機能や食事への反応に影響を与えます。

肥満の記憶を持つマウスは、高脂肪食に戻った後、体重がより早く戻ることが観察されました。この研究では、脂肪細胞の行動に持続的な変化をもたらす特定のエピジェネティックな修飾が特定されました。

これらの発見は、エピジェネティックな変化をターゲットにすることで、長期的な体重管理や健康結果の改善に役立つ可能性があることを示唆しています。これにより、ダイエットの「ヨーヨー効果」を減少させることが期待されます。

全体として、この研究は体重の再増加の背後にある生物学的メカニズムを理解することの重要性を強調しており、より良い体重管理の戦略を開発するための手助けとなるでしょう。

要約がありません。

ハルティング問題とその計算複雑性における分類について説明します。

NP問題とは、ある証明が与えられたときに「はい」と答えることが迅速に確認できる決定問題のことです。例えば、数の集合に合計がゼロになる部分集合が存在するかどうかを確認する問題はNPに属します。

NP完全問題は、最も難しいNP問題のカテゴリーであり、部分集合和問題などが含まれます。

NP困難問題は、NP完全問題と同じくらい難しい問題を含む広いカテゴリーです。この中には、NPに含まれないさらに難しい問題もあります。

ハルティング問題（HALT）は、NP困難の例としてよく引用されます。この問題は、特定の入力に対してプログラムが停止するかどうかを問うもので、決定不可能であるため、すべてのケースで答えを判断する方法はありません。

著者は、HALTをNP困難の例として使うことは誤解を招くと考えています。その理由は、NPは「はい」の答えに対して迅速な確認を必要とするだけで、「いいえ」の答えには必要ないからです。また、最終的には決定不可能であっても、特定のケースでは決定可能な方法で確認できることもあります。

著者は、NPよりも明確に難しい問題を見つけたいと考えており、多くの難しい問題は理解するために高度な知識を必要とすることを示唆しています。

代替の問題として、トークンを移動させるグリッドベースの問題を提案しています。この問題はPSPACE完全であり、理解しやすいかもしれません。次元を拡張することで、さらに複雑な分類が生まれる可能性があります。

この議論は、NPよりも難しい問題のより良い例が必要であることを強調しており、ハルティング問題のような決定不可能な問題による混乱を避けることを目指しています。

アーヴィンド・ナラヤナンとサヤシュ・カプールによるエッセイ「AIを普通の技術として考える」は、人工知能（AI）を超知能的な存在ではなく、一般的な技術として捉えるべきだという考えを示しています。

著者たちは、AIは電気やインターネットと同様に普通の技術であるべきだと主張しています。この視点は、AIが影響力を持つ一方で、独立した存在ではないことを強調しています。

彼らは、AIは人間が制御できる道具であり、そのためには極端な政策変更や技術革新は必要ないと考えています。AIを人間のような知能として捉えることは誤解を招き、社会的影響を理解する上で役に立たないとしています。

著者たちは、AIの社会的および経済的影響は数十年かけて徐々に現れると予想しています。AIの手法（AIの動作方法）、応用（AIの使用方法）、採用（人々がAIを使い始めること）は異なる速度で進行するとしています。

将来の高度なAIの時代において、人間は主にAIの管理を行い、AIが独立して動作するのではなく、人間とAIの協力が重要になると述べています。

AIに関連するリスクについても分析しており、事故や悪用などの可能性があると指摘しています。AIを普通の技術として捉えることで、これらのリスクを軽減するための異なる結論に至るとしています。

著者たちは、AI政策において不確実性を減らし、壊滅的なリスクに対するレジリエンスを構築することが主要な目標であるべきだと提案しています。仮想の超知能AIを制御しようとする過激な措置は、不平等などの問題を悪化させる可能性があると警告しています。

AI技術の採用は、予想よりも遅れることが多く、安全性への懸念や組織の適応の必要性が影響しています。これは過去の技術における歴史的な傾向と似ています。

AIが医療などの重要な分野にますます統合される中で、安全性と効果を確保するために規制が必要になると述べています。

著者たちは、AIを普通の技術としてバランスよく捉えることを提唱し、人間の制御、徐々に進行する社会的変化、そして慎重な規制の重要性を強調しています。

このテキストは、2006年10月24日にシカゴで開催されたUniForumでマイケル・ポッターが行った、bashを使った高度なシェルスクリプトに関するプレゼンテーションについてです。

まず、bashを使う理由として、初心者にとって扱いやすいことや、積極的に開発が進められており、高度な機能をサポートしている点が挙げられました。

プレゼンテーションの目的は、さまざまなbashスクリプトの技術を示し、説明することでした。デモでは、プロセスをリストアップし、それをファイルに出力するスクリプトが紹介され、エラー処理も行われました。

学んだこととしては、noclobberオプションを使うことでファイルの上書きを防げること、errexitオプションによりエラーが発生した場合にスクリプトを停止できること、pipefailオプションがパイプでつながれたコマンドのエラーを捕捉するのに役立つことが説明されました。また、trapを使うことでエラーによる静かな終了を管理できること、$LINENOを利用することでエラー報告がより良くなることも強調されました。

全体として、このプレゼンテーションはbashスクリプトをより堅牢でエラーに強いものにすることに焦点を当てていました。

BitNet b1.58 2B4Tは、2億のパラメータを持つ初のオープンソースの1ビット大規模言語モデル（LLM）です。このモデルは、4兆のトークンで訓練され、言語理解、数学的推論、コーディング、会話などのさまざまなタスクでテストされました。性能は同じサイズの他の主要なモデルと同等ですが、メモリ、エネルギー、時間の使用が少なく、より効率的です。さらなる研究を支援するために、モデルの重みはHugging Faceで公開されており、GPUとCPUの両方で実行するためのオープンソースツールも提供されています。

go-mcpは、MCP（モデルコンテキストプロトコル）サーバーの開発を簡素化するために設計されたGo SDKです。このツールは、使いやすく型安全なインターフェースを提供し、サーバーの作成をより簡単で信頼性の高いものにします。

主な特徴として、型安全性があります。これは、コード生成を通じてコンパイル時にエラーを検出し、実行時エラーを防ぐことができます。また、シンプルなAPIを提供しており、迅速なサーバー開発を可能にします。さらに、開発者にとって使いやすさを重視しています。

MCPサーバーを作成するには、まずプロジェクトファイルを適切に整理します。次に、必要なコードを生成するためのコード生成ファイルを作成します。その後、リクエストを処理するためのメインサーバーロジックを実装します。

例えば、温度変換のMCPサーバーを作成することができます。この場合、摂氏と華氏の変換ロジックを定義します。

サポートされている機能には、Pingやツールなどの基本機能、プロンプトやリソース管理、ログ記録やキャンセル機能があります。

現在、バッチ処理やストリーミングHTTPトランスポートなどの機能が開発中ですが、Goの制約により動的なツール変更は計画されていません。

このプロジェクトはオープンで、興味のある開発者はプルリクエストを提出することができます。go-mcpはMITライセンスの下で提供されています。

要約がありません。

この記事はダーウィンの日を祝うもので、チャールズ・ダーウィンの205回目の誕生日を記念しています。特に、アメリカ自然史博物館のダーウィン原稿プロジェクトを通じて、ダーウィンの作品がオンラインで利用できることに焦点を当てています。このプロジェクトでは、ダーウィンの個人的なノートや絵画、子供たちによって描かれたものも含まれています。

特に注目すべき絵は「果物と野菜の兵士たちの戦い」と題され、息子のフランシスによって描かれたと考えられています。この絵は、果物や野菜の上に立つ兵士たちのユーモラスなシーンを描いています。他の絵は、子供たちが自然を観察した結果を反映しており、彼らの芸術的才能を示しています。

また、エマ・ダーウィンの日記にもスケッチやメモが含まれており、家族の創造性をさらに示しています。ダーウィンの子供たちが両親の仕事に遊び心を持って関わっていたことや、家族の絆の強さが強調されています。

さらに、チャールズの最愛の子供であるアニー・ダーウィンの悲劇的な死についても触れています。彼女の記憶はダーウィンに深い影響を与え、信仰と科学に関する彼の考え方にも影響を及ぼしました。著者は、ダーウィンのような歴史的人物が孤立していたわけではなく、彼らの仕事を形作る活気ある家族生活の一部であったことを強調しています。

全体として、この記事は著名な科学者たちの人間的な側面や、彼らの人生や遺産における家族の重要性を思い出させてくれます。

ニューヨークに本社を置く企業、マッシブ・ブルーは、アメリカとメキシコの国境沿いの警察署に対して、AIを活用したソーシャルメディアボットを数十万ドルで販売しています。これらのボットは、人身売買や抗議活動など、さまざまな犯罪に関与していると疑われる個人と対話し、情報を収集するために設計されています。この技術は「オーバーウォッチ」と呼ばれ、リアルなオンラインの人物像を作り出し、ソーシャルメディアや他のプラットフォームで容疑者とやり取りします。

マッシブ・ブルーは、ボットが国境の安全を確保し、人身売買と戦うのに役立つと主張していますが、その効果や個人の権利を侵害する可能性について懸念が寄せられています。これまでのところ、この技術は逮捕につながっておらず、試験的に使用した一部の法執行機関は継続使用を決定しませんでした。

同社は、容疑者の特定方法や運営の透明性の欠如について厳しい目を向けられています。それにもかかわらず、マッシブ・ブルーはアリゾナ州のいくつかの郡と契約を結び、技術の使用を進めており、さまざまな法執行機関にサービスを宣伝しています。批評家たちは、この技術が特に平和的な抗議者の監視に関して市民の自由を侵害する可能性があると指摘しています。

Rustは実行時には高速ですが、コンパイル時には遅いという問題があります。これは多くの開発者にとって共通の課題です。Felderaは、ユーザーがSQLを記述すると、それがRustコードに変換される仕組みを提供しています。このRustコードは、新しいデータが追加されるたびに更新されるバイナリにコンパイルされます。

最近、大規模な企業クライアントとのプロジェクトで、Felderaは大幅なコンパイル時間に直面しました。あるSQLプログラムは8,500行以上のコードがあり、これが約10万行のRustコードに変換されました。このコンパイルには、一台のマシンで約25分、別のマシンでは45分かかりました。大部分の時間はRustのコンパイルに費やされ、SQLからRustへの変換には数分しかかかりませんでした。

強力なマシンを使用していたにもかかわらず、Rustは効果的に一つのコアしか活用できていませんでした。コンパイルプロセスは主にシングルスレッドのLLVMパスによって遅延していました。コード生成ユニットを増やすなど、速度向上のためにさまざまな方法を試みましたが、顕著な効果は得られませんでした。

この問題に対処するために、FelderaはSQLからRustへのコンパイラの出力を再構築し、一つの大きなクレートではなく、複数の小さなクレートを作成することにしました。この調整により、RustはすべてのCPUコアをフルに活用できるようになりました。その結果、複雑なSQLプログラムのコンパイル時間は劇的に短縮され、約2分になりました。

新しいアプローチでは、データフローグラフの各オペレーターを表す約1,106の小さなクレートを作成しました。この方法は、コンパイル時間を改善するだけでなく、小さな変更を加えた際にRustが以前にコンパイルされたアーティファクトを再利用できるようにすることで、効率も向上させました。

このように、Rustコードの生成方法を変更することで、Felderaはコンパイル時間を大幅に改善し、複雑なSQLワークロードを持つユーザーにとってシステムの効率を向上させました。

アタリ1200XLは、1983年初頭にアタリ800の後継機として登場したアタリの8ビットコンピュータの第三モデルです。このコンピュータは、コモドール64と競争することを目指し、より現代的なデザイン、64KのRAM、簡素化されたケースを特徴としていました。しかし、いくつかの重大な問題に直面し、失敗に終わりました。

主な問題点としては、まず互換性の問題があります。レターパーフェクトという人気のワードプロセッサなど、多くのソフトウェアが1200XLでは動作しませんでした。これはROMの変更によるもので、これらのアプリケーションを利用していたユーザーにとって大きな不満となりました。

次に、高価格が挙げられます。約800ドルで発売された1200XLは、より安価で人気のあったコモドール64と比べて高すぎました。この価格設定の誤りは、古いアタリ800の販売を増加させる結果となりました。

1200XLは、発売からわずか6ヶ月で生産中止となりました。現在ではそのデザインが評価され、コレクターズアイテムとなっていますが、内蔵BASICがなく、いくつかのハードウェアの制限もありました。それでも、いくつかの改造を施すことで、今日でも機能するレトロコンピュータとして利用可能です。

微分プログラミングは、機械学習、コンピュータグラフィックス、物理学などのさまざまな分野で最適化問題を解決するために微分技術を利用する成長中の分野です。このアプローチは、TensorFlow、PyTorch、JAXなどのフレームワークによって広まりました。

微分の基本概念として、まず「微分」があります。微分は、関数が入力の小さな変化に対してどのように変化するかを示します。1次元では関数の傾きとして理解でき、高次元では入力ベクトルを出力ベクトルに変換するマップとして捉えられます。

次に「勾配」があります。勾配は、関数の最も急な上昇方向を示すベクトルで、各入力変数に対する偏微分を用いて計算されます。「方向微分」は、関数が特定の方向でどのように変化するかを示す微分の一般化です。

「ヤコビ行列」は、ベクトル値関数のすべての1次偏微分を集めた行列で、多次元にわたる関数の挙動を全体的に把握するのに役立ちます。「連鎖律」は、合成関数の微分を可能にする微積分の基本的なルールです。

微分プログラミングは、最適化問題において勾配降下法などの手法を通じてよく利用されます。これは、損失関数を最小化するために入力を反復的に調整する方法です。

コードにおける微分は、数値微分（近似）、記号微分（関数表現の変換）、自動微分（アルゴリズムによる正確な計算）を通じて実装できます。自動微分には、出力が多く入力が少ない関数に効率的な「前向きモード」と、入力が多く出力が1つの関数に適した「後ろ向きモード」があります。後ろ向きモードは、計算グラフを構築することで一度のパスで完全な勾配を計算します。

微分プログラミングは、画像処理などのタスクにも利用され、ぼやけた画像と観測された画像との間の損失を最小化することで画像のデブラー処理が行われます。

ただし、勾配降下法は強力な最適化ツールですが、局所的な最小値や鞍点に収束する可能性があり、発散や収束の遅さを避けるためにパラメータの調整が必要です。

知識を深めたい方には、さまざまな機械学習フレームワークや微分レンダリング、深層学習システムに関する文献を参考にすることをお勧めします。

OpenAI Codex CLIは、ターミナルで動作する軽量なコーディングツールで、開発者が自然言語のプロンプトを使ってコードと対話できるようにします。

インストールは、npmを使ってグローバルに行うことができ、コマンドnpm install -g @openai/codexを実行します。また、OpenAIのAPIキーを環境変数として設定する必要があります。

Codexは、プロジェクト内のコードを直接分析、作成、修正することができます。インタラクティブに使用することも、特定のプロンプトを提供してタスクを実行することも可能です。例えば、コードの説明やSQLマイグレーションの生成、コンポーネントのリファクタリングなどが行えます。

セキュリティ機能として、Codexは安全な環境で動作し、コマンドの自動承認など、異なる権限レベルのオプションがあります。サンドボックス環境で実行されるため、コードベースに悪影響を及ぼすことはありません。

システム要件としては、特定のオペレーティングシステム（macOS、Ubuntu、WSL2を介したWindows）が必要で、Node.jsのバージョン22以上と、いくつかの機能にはGitも必要です。

このプロジェクトはオープンソースであり、貢献が奨励されています。コード変更の提出に関するガイドラインがあり、品質を確保し、コミュニティの基準を維持することが求められます。

また、Codex CLIを使用するオープンソースプロジェクトを支援するために、100万ドルのイニシアティブがあり、25,000ドルの助成金が提供されます。

現在のところ、Codex CLIはAPIの要件により、ゼロデータ保持（ZDR）が有効な組織をサポートしていません。

OpenAI Codex CLIは、AI機能を活用してコーディングワークフローを向上させたいターミナルに慣れた開発者向けに設計されています。セキュリティを確保し、コミュニティの貢献を促進することも重視されています。

Plandexは、ターミナル環境で複数のファイルやステップにわたる複雑なコーディング作業を処理するために設計されたAIツールです。主な特徴は以下の通りです。

まず、高い処理能力を持ち、コーディングタスクのために最大200万トークンのコンテキストを管理できます。また、tree-sitterプロジェクトマップを使用して大規模なディレクトリをインデックス化することも可能です。次に、AIによって行われた変更は最終決定されるまで分離されて保持されるため、簡単に元に戻したりデバッグしたりできます。

さらに、Plandexはさまざまなプロバイダー（OpenAIやGoogleなど）のモデルを統合しており、開発者が効率的に機能やアプリを構築できるようにしています。自律的に動作することもでき、開発者がタスクの要件に応じて詳細な制御を行うことも可能です。スマートなコンテキスト管理により、各ステップに必要なデータのみを効率的に読み込むため、大規模プロジェクトでも信頼性があります。

自動デバッグ機能もあり、ターミナルコマンドやブラウザアプリケーションのデバッグを行い、開発プロセスを簡素化します。また、プロジェクトに特化したチャットモードがあり、コーディング前にアイデアをブレインストーミングしたり、既存のコードベースを理解するのに役立ちます。変更はバージョン管理で追跡され、Gitとの統合によりコミット管理が行えます。

インストールは簡単で、単一のコマンドで行え、Dockerを使用してローカルホスティングにも対応しています。ユーザーはPlandex Cloud（統合されたAPIキーまたは個人のAPIキーを使用）を利用するか、自分のサーバーで自己ホスティングすることができます。

始めるには、プロジェクトディレクトリを作成し、必要に応じてGitリポジトリを初期化し、Plandexのターミナルインターフェースを実行します。詳細については、公式ドキュメントを参照したり、ディスカッションに参加したり、さまざまなチャンネルを通じてフィードバックを提供したりできます。

著者は組み込みシステムのプログラミングの経験があり、最近仕事でHaskellを使い始めました。最初は関数型プログラミングに懐疑的でしたが、特にリアルタイムシステムにおける性能の重要性から、その実用的な応用を発見しました。

Haskellの重要なポイントとして、まず「並行性」が挙げられます。Haskellはランタイムによってスケジュールされるグリーンスレッドを使用しており、複数のコアを効率的に活用し、イベント駆動型プログラミングを通じて遅い入出力操作を処理します。

次に「スレッド管理」についてです。HaskellはforkIOのような関数を提供してスレッドを作成し、asyncパッケージを使ってスレッドの実行や結果を管理します。これにより、スレッド管理に煩わされることなく、並行タスクを簡単に扱うことができます。

「ソフトウェアトランザクショナルメモリ（STM）」も重要な機能です。HaskellのSTMは、TVarを使用してスレッド間の安全な通信を可能にし、原子的な読み書き操作を実現します。これにより、デッドロックや誤ったウェイクアップといった一般的な並行性の問題が解消されます。

さらに、「複雑な調整」についても触れられています。Haskellは複数のスレッドやタスクを簡単に管理するための高レベルの抽象化を提供しています。例えば、concurrentlyを使うと、アクションを並行して実行し、一つが失敗した場合には他のアクションがキャンセルされるため、並行操作の処理が簡素化されます。

最後に、「優れたリソース管理」の例として、著者はデータの入出力を同時に処理できるクローズ可能なキューの作成方法を示しています。これにより、従来のロック機構を必要とせずにHaskellの強力な並行性モデルを活用することができます。

全体として、Haskellの機能は迅速かつ正確なコードを促進し、洗練された並行性ソリューションに興味がある人々にとって魅力的な選択肢となっています。

要約がありません。

要約がありません。

DVMCPは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）のセキュリティ脆弱性を示す教育ツールです。ユーザーがさまざまなセキュリティ問題を学び、それに対処する方法を理解できるように、難易度が上がる10の課題を提供しています。

このツールは、セキュリティ研究者や開発者、AIの安全性に関わる専門家がMCPの脆弱性を理解し、軽減するために設計されています。MCPは、アプリケーションが大規模言語モデル（LLM）に構造化された形でコンテキストを提供するための標準化されたプロトコルです。MCPサーバーに接続するためには、CLINEというVSCodeの拡張機能を使用することが推奨されています。また、DVMCPを実行する際は、Windowsでは安定しない可能性があるため、Dockerを使用することが推奨されています。

このプロジェクトでは、以下のようなセキュリティリスクが示されています。プロンプトインジェクション、ツールポイズニング、過剰な権限、ラグプル攻撃、ツールシャドウイング、間接的なプロンプトインジェクション、トークン盗難、悪意のあるコード実行、リモートアクセス制御、マルチベクター攻撃の10種類です。

プロジェクトの構成は、課題、ドキュメント、解決策のディレクトリがあり、難易度別に整理されています。課題は、簡単なものとして基本的なプロンプトインジェクション、ツールポイズニング、過剰な権限の範囲があり、中程度のものにはラグプル攻撃、ツールシャドウイング、間接的なプロンプトインジェクション、トークン盗難が含まれます。難しいものには、悪意のあるコード実行、リモートアクセス制御、マルチベクター攻撃があります。

重要な注意点として、このプロジェクトは教育目的のみであり、脆弱性を実際のシステムで使用することは推奨されません。常にセキュリティのベストプラクティスに従うことが求められます。このプロジェクトはMITライセンスのもとで提供されています。著者はハリッシュ・サンタナラクシュミ・ガネサンです。

「12 Factor Agents」というガイドは、Dexによって作成され、大規模言語モデル（LLM）を使用した信頼性の高いアプリケーションの開発に関する原則を示しています。DexはさまざまなAIフレームワークを試した結果、「AIエージェント」と呼ばれる多くの製品が、実際のエージェント機能よりも従来のコーディングに依存していることを発見しました。このガイドの目的は、実用的なLLMを活用したソフトウェアを効果的に構築するための原則を確立することです。

このガイドは、12 Factor Appの方法論に触発されており、LLMベースのアプリケーションの信頼性、スケーラビリティ、保守性を向上させることを目指しています。12の要素は、従うべき重要な原則です。自然言語をツール呼び出しに変換し、プロンプトやコンテキストの所有権を持ち、ツールを構造化された出力として扱い、実行とビジネスの状態を組み合わせることが求められます。また、起動、停止、再開のためのシンプルなAPIを実装し、ツール呼び出しを通じて人間とコミュニケーションを取り、ワークフローを管理し、エラーを効果的に処理することも重要です。小さくターゲットを絞ったエージェントを作成し、さまざまなソースからアクションをトリガーしてユーザーのニーズに応えることが求められます。エージェントはステートレスなリデューサーとして設計されるべきです。

Dexは、既存のフレームワークに依存するのではなく、エージェント設計のモジュール概念を現在の製品に統合することで、より迅速かつ高品質な結果を得るべきだと強調しています。このプロジェクトは、原則や実践を洗練させるためにコミュニティからの貢献やフィードバックを奨励しています。また、効果的なAIエージェントの開発をさらに探求するための関連リソース、ポッドキャスト、ツールへのリンクも含まれています。

このガイドは、単純な決定論的コーディングよりも真のエージェント機能を優先する構造化されたアプローチを提唱し、AI技術のユーザー体験と効果を向上させることを目指しています。

天文学者たちは、124光年離れた惑星K2-18bで生命の可能性を示す兆候を発見しました。この発見は、ジェームズ・ウェッブ宇宙望遠鏡を使用して行われました。彼らは、この惑星の大気中に、地球の海洋生物によって通常生成される化学物質であるジメチルスルフィドとジメチルジスルフィドを検出しました。この発見は興味深いものですが、研究者たちは慎重であり、まだ確認されたものではないと強調しています。

K2-18bは地球よりもかなり大きく、その星のハビタブルゾーンに位置しています。このゾーンでは液体の水が存在する可能性があります。これまでの研究では、この惑星の大気中にメタンや二酸化炭素が確認されており、生命を支える可能性のある「ハイシアン」惑星であることが示唆されています。

現在の発見によると、K2-18bのこれらの化学物質の濃度は地球よりもはるかに高く、独特な環境を示唆しています。しかし、科学者たちはこれらの化学物質が非生物的な起源を持つ可能性も調査しています。

研究チームはさらなる研究に取り組んでおり、発見に対する懐疑的な姿勢の重要性を強調しています。彼らは、これが地球外生命の探索において重要な瞬間になるかもしれないと考えており、私たちが宇宙で孤独でないかどうかを知る手がかりになる可能性があります。

2025年4月16日、CVE財団が設立され、25年間にわたり世界のサイバーセキュリティに重要な役割を果たしてきた共通脆弱性と露出（CVE）プログラムの長期的な安定性と独立性を確保することを目的としています。これまでアメリカ政府から資金提供を受けていたCVEプログラムは、政府が管理契約を更新しないことを決定したため、その持続可能性に懸念が生じていました。

この問題に対処するため、CVE理事会のメンバーはプログラムを非営利の財団に移行する作業を進めました。CVE財団は、脆弱性の特定の質を維持し、CVEデータが世界中のサイバーセキュリティ専門家にアクセス可能であり続けることを目指しています。この変更は、プログラムを強化し、サイバーセキュリティの脅威が国際的であることを反映する方法と見なされています。

財団の構造やコミュニティの関与についての詳細は、近日中に発表される予定です。最新情報や質問がある場合は、[email protected]までご連絡ください。

要約がありません。

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私たちのブログでは、重要なテクノロジーに関するトピックを取り上げています。例えば、ビッグデータが医療に与える影響について説明しています。ビッグデータは、予測健康トレンドや精密医療を通じて患者ケアを向上させる一方で、データセキュリティの課題にも取り組んでいます。

デジタルウォレットについても解説しています。デジタルウォレットの仕組みや、セキュリティの向上やコスト削減といった利点、そしてビジネスにおける重要性の高まりについて説明しています。

また、エリクサーコミュニティにおける女性の代表性について、ロレナ・ミレレスが行った調査の結果を共有し、テクノロジー分野における強いロールモデルの必要性を強調しています。

IoT（モノのインターネット）ビジネスのセキュリティの基本についても触れています。強力なパスワードの使用や定期的な監査の実施など、IoTセキュリティを向上させるための実用的なヒントを五つ提供しています。

フィンテック向けのDORA（デジタル運用レジリエンス法）についても説明しています。2025年1月に施行されるこの法律の要件や重要な柱、フィンテック企業がどのように準備すべきかをまとめています。

私たちの目標は、テクノロジーに関するトピックをわかりやすくし、それがビジネスに与える影響を理解してもらうことです。質問がある場合は、エルランソリューションズのチームにお気軽にお問い合わせください。

ミシガン州に住むジャレッド・モーチは、AT&Tやコムキャストといった大手企業から信頼できるインターネットサービスを受けられず、自らインターネットサービスプロバイダー（ISP）であるワシュテナウファイバープロパティーズLLCを設立しました。彼は、政府から260万ドルの資金を受け取り、ファイバーネットワークを拡張する計画を立てています。これにより、田舎の地域で約600世帯を新たに接続することを目指しています。

現在、モーチは約70人の顧客にサービスを提供しており、38マイルのファイバーを新たに敷設してネットワークを拡大する予定です。彼のサービスは、月額55ドルで100Mbps、79ドルで1Gbpsの速度を提供しており、隠れた料金はありません。また、低所得世帯がインターネットサービスを利用できるようにする政府のプログラムにも参加しています。

機器のコストが上昇しているにもかかわらず、モーチはビジネスを成長させ続けており、地元の教会には無料でサービスを提供しています。彼の取り組みは、ワシュテナウ郡におけるブロードバンドインフラへの大規模な投資の一環であり、今後数年で3,000世帯以上を接続することを目指しています。モーチの活動は地域で広く知られるようになり、「ファイバーケーブルの男」として親しまれています。

要約がありません。

プッシュ型とプル型のクエリエンジンの違いについて説明します。

プル型システム（ボルケーノモデルのような）は、下流のオペレーターからのリクエストを待ってデータを生成します。各オペレーターは、要求があったときにのみ動作します。一方、プッシュ型システムは、データがあるときに下流のオペレーターに通知します。これにより、消費者のリクエストに依存せずに作業を進めることができます。

プル型システムでは、オペレーターはリクエストがあるまで待機しているため、消費者と密接に結びついています。このため、複数の出力を扱う際に複雑さが増すことがあります。対照的に、プッシュ型システムではオペレーターがより独立しているため、特に複雑なクエリ（有向非巡回グラフを使用する場合など）において、データ出力の管理が向上する可能性があります。

プッシュ型システムの利点には、DAG（有向非巡回グラフ）型の計画を効率的に管理できることが含まれます。これにより、作業の重複を避けながら結果を再利用できます。また、プッシュ型システムは制御フローのロジックを減らすことでキャッシュの効率を向上させ、クエリをより最適化されたコードにコンパイルしやすくします。

ただし、各システムにはそれぞれの強みと弱みがあり、どちらが常に優れているわけではありません。例えば、マージ結合のようなアルゴリズムは、プル型システムでのロックステップの移動が必要なため、より効果的に機能します。また、プッシュ型とプル型のシステム間の移行には、ポーリングや状態のマテリアライズが必要になるため、コストがかかることがあります。

両方のモデルを理解することは重要です。特に現代のデータベースがプッシュ型システムを探求している中で、それぞれのモデルは異なるシナリオにおいて効果的に機能します。これらの動作を学ぶことで、データベースの管理やパフォーマンスを向上させることができます。

この記事では、アメリカ政府が新たに発表した輸入関税について取り上げています。この関税は、アメリカに製造業を戻すことを目的としていますが、著者のモルソン・ハート氏は、10%から49%の範囲の関税が成功する可能性は低く、逆に経済に悪影響を及ぼす可能性があると主張しています。

まず、関税の効果についてですが、これらの関税は中国などの国での製造コストの優位性を打ち消すほど高くありません。関税があっても、アメリカの製造コストが高いため、海外での生産が依然として安価です。

次に、アメリカには強固な産業供給網が欠けています。iPhoneなどの製品に必要な多くの部品はアジアで生産されており、アメリカで製造するよりも安く済むのです。

また、アメリカの製造業者は多くの製品を生産するためのノウハウを失っています。この知識のギャップにより、関税があっても必要なスキルがなければ、アメリカで製品が作られることはありません。

労働市場の課題もあります。アメリカの労働コストは高く見えるかもしれませんが、中国のような国々の労働者の勤勉さや効率性が競争力を高めています。アメリカの労働力には、解決すべき根本的な問題があります。

さらに、アメリカには大規模な製造業を支えるためのインフラが不足しています。信頼できる電力供給や交通網が整っていないため、製造業の発展が妨げられています。

アメリカで工場を建設するにはかなりの時間がかかり、通常は数年単位です。そのため、製造政策の効果がすぐに現れることはありません。

関税政策の頻繁な変更は不確実性を生み出し、アメリカの製造業への投資をためらわせています。

文化的な態度も影響しています。多くのアメリカ人は製造業よりも身体的に負担の少ない仕事を好み、製造業に戻ることに対して消極的です。

自動化についての誤解もあります。自動化はアメリカの製造業が直面している問題の簡単な解決策ではなく、すべての労働を置き換えることはできません。

最後に、アメリカは訴訟が多い環境にあり、これが製造コストやリスクを増加させています。

著者は、現在の関税政策は誤った方向に進んでおり、アメリカの製造業の復活ではなく、経済の衰退を招く可能性があると結論づけています。製造業を効果的に戻すためには、教育、医療、インフラといった根本的な問題に取り組む必要があり、より賢明で段階的な貿易政策を実施することが求められます。

Einkモードは、E Inkデバイス向けに設計されたウェブブラウジング機能で、ウェブコンテンツを本のような形式で表示します。このモードは、ユーザーがオンラインコンテンツをより快適に読むことができるようにし、物理的な本を読む感覚に近づけます。

Einkモードの主な特徴には、ページをめくる形式があり、スクロールの代わりに画面の端をタップすることでページをめくることができます。これにより、電子書籍を読む感覚が強まります。また、スワイプやタップなどのジェスチャーを使ってページを移動したり、文字サイズを調整したり、コンテンツを簡単にハイライトすることができます。スタイラスを使ってウェブページに直接書き込むこともでき、メモを取ったり重要な部分を強調したりするのが簡単になります。文字サイズの調整も迅速に行え、内容が切れることなく拡大縮小できるため、特に高齢者にとって読みやすさが向上します。ハイライトした内容はノートにまとめられ、PDFとして保存できるため、メモを整理しやすくなります。また、複数ページにまたがるテキストを簡単にハイライトできる機能もあり、物理的な本でハイライトする感覚を再現しています。

Einkモードを使用する利点には、エネルギー効率の良さがあります。静的なコンテンツを表示するため、従来のスクロールに比べてバッテリーの消耗が少なくなります。E Inkスクリーンは紙に似た特性を持ち、目の疲れを軽減するため、長時間の読書がより快適になります。また、ページ分けされた形式は、連続スクロールに比べて集中力や記憶の保持を向上させることができます。Einkモードは無料でオープンソースであるため、ウェブ開発者が自分のウェブサイトに実装しやすく、より多くの人々に利用可能になります。

記事では、Einkモードの将来的な機能やアプリケーションについても言及されており、ターゲット広告の強化や折りたたみデバイスへの対応などが考えられています。Einkモードは、E Inkデバイス上でのウェブコンテンツとのインタラクションを変革し、より楽しく効率的な読書体験を提供することを目指しています。

2025年4月16日、OpenAIは新しい高度なAIモデルであるOpenAI o3とo4-miniを発表しました。これらのモデルは、より長く考え、より賢い応答を提供するように設計されており、これまでで最も優れたバージョンとなっています。主な特徴は以下の通りです。

まず、両モデルは強化された推論能力を持ち、ウェブ検索やPythonによるデータ分析などのさまざまなツールを活用して、複雑な質問に対して迅速に回答を提供します。通常、回答は1分以内に得られ、複雑な質問に対処する能力が向上しています。

次に、OpenAI o3はコーディング、数学、視覚分析の分野で優れた性能を発揮し、従来のモデルと比べて重大なエラーを20%減少させています。特に深い推論や分析を必要とするタスクに強いです。

一方、OpenAI o4-miniは効率性を重視した小型モデルで、コストを抑えつつ数学やコーディングのタスクで良好なパフォーマンスを示します。特定の試験では、ツールへのアクセスを効果的に活用し、印象的な結果を出しています。

さらに、これらのモデルは初めて画像を用いた思考が可能になり、ユーザーが視覚情報をアップロードして解釈することができます。画像を分析し、推論プロセスの一部として操作することができます。

また、モデルは詳細な回答を生成するために、いつどのようにツールを使用するかを選択するように訓練されています。最新の情報を検索したり、ウェブソースを利用したりすることで、柔軟性が向上しています。

最後に、両モデルは会話能力も向上しており、過去のやり取りに基づいてよりパーソナライズされた、関連性のある応答を提供します。

全体として、OpenAI o3とo4-miniはAI技術の重要な進歩を示しており、さまざまなタスクや質問に対する精度、効率、ユーザー体験を向上させています。

フェイスブックの親会社であるメタが、著名な作家であるビバリー・クリアリーやジャクリーン・ウッドソンの作品を含む700万冊以上の海賊版書籍を使用してAIモデルを訓練したとして、複数の訴訟に直面しています。最近の裁判では、原告がメタがこれらの書籍を無断でダウンロードし、対価を支払うことを避けたと主張しており、これは著作権法に違反しているとしています。メタは、これらの資料の使用は「公正使用」に該当すると主張し、AI訓練の文脈では個々の書籍に経済的価値がないとしています。

この訴訟では、メタ内部のコミュニケーションが明らかになり、従業員が海賊版コンテンツの使用について懸念を示していたことが分かりましたが、会社は大規模なデータセットが効果的なAI訓練に必要だと主張し、結局使用を続けました。著者や出版社を含む批評家たちは、この無許可の使用が彼らの生計や作品の誠実性を脅かすと怒りを表明しています。

メタは、各書籍がAIモデルに与える影響は微小であるため、著者に対して補償する必要はないと主張しています。この立場は作家コミュニティから批判を受けており、多くの人が著者は自分の作品に対して報酬を受けるべきだと訴えています。AI訓練を巡る法的な争いは、著作権、公正使用、そして創造産業の未来について重要な疑問を提起しています。

WordPressのフィーチャーAPIは、開発者やAIシステム、特に大規模言語モデル（LLM）がWordPressの機能を簡単に利用できるようにするシステムです。このAPIは、WordPressの機能を発見し、利用するための一貫した方法を提供します。

このAPIの主なポイントは、クライアントとサーバーの両方から機能にアクセスできる統一されたレジストリを持っていることです。また、機能はMCP仕様に従って整理されており、現在のWordPressの機能、例えばRESTエンドポイントを活用して、機能の発見性を高めています。さらに、機能は検索可能で、カテゴリ分けができるため、より適切なマッチングが可能です。新しい機能はプラグインやテーマを通じて簡単に追加できる拡張性も備えています。

プロジェクトの構成には、フィーチャーレジストリとやり取りするためのクライアントSDKが含まれています。これにより、サードパーティのプラグインがクライアント機能を登録できるようになります。また、クライアント側の標準機能を含むクライアント機能ライブラリや、クライアントとサーバーの機能を登録する方法を示すデモプラグインも用意されています。コアロジックは、フィーチャーAPIの主要な機能を管理するPHPスクリプトで構成されています。

MCP仕様に基づいて設計されたこのAPIは、WordPressの構造に適合し、サーバーとクライアントの両方でシームレスに機能します。APIは、プロパティ、キーワード検索、カテゴリ、コンテキストに基づいて機能をフィルタリングできるため、関連するツールを確実に提供します。

始めるには、まずリポジトリをクローンし、次にnpm run setupを実行して依存関係をインストールします。その後、npm run buildでプロジェクトをビルドし、WordPressを起動して「WordPress Feature API」プラグインを有効にすることでデモにアクセスできます。

このフィーチャーAPIは、WordPressとAIの統合を強化し、開発者がWordPressの機能をより効果的に活用できるようにします。

この記事では、Llamaコミュニティライセンス契約について説明しています。多くのユーザーがLlamaモデルを使用したり配布したりする際に、その条件を知らずに違反してしまう可能性があることが強調されています。

まず、Llamaの素材を使用または配布することで、ユーザーはそのライセンスに同意したことになります。これは、Hugging Faceやトレントなど、どのようなソースから入手した場合でも適用されます。

次に、ライセンスの要件として、ユーザーは自分の製品やサービスに「Built with Llama」と明示的に表示し、派生モデルの名前にも「Llama」を含める必要があります。

また、受け入れ可能な使用ポリシーとして、Llamaを使用したAIシステムに関連するリスクやバイアスを開示し、エンドユーザーに対して透明性を確保することが求められています。

さらに、コミュニティ内ではLlamaが「オープンソース」とされることに関して混乱がありますが、ライセンスには多くの独自条件が含まれています。

最後に、ユーザーにはライセンスの全文を読み、自分の義務を理解することが推奨されています。これを無視すると、将来的にMetaとの問題が生じる可能性があります。

全体として、この記事は開発者に対してライセンスをよく理解し、意図しない違反を避けるよう警告しています。

要約がありません。

Accelerated Zig Parserは、Zigプログラミング言語用に設計された高速なトークナイザーおよびパーサーです。このツールは、メインのZigトークナイザーと比較して、速度とメモリ効率を向上させることに重点を置いた2つのトークン化の実装を提供します。

最初のバージョンは、64バイトのチャンクごとに少ないビットストリングを生成し、特定の文字の一致をスキップすることで処理を高速化します。このバージョンは現在改善中で、今後の講演で詳しく説明される予定です。第二のバージョンは、64バイトのチャンク内のすべてのトークンに対してビットストリングを生成し、同時処理のためにベクトル圧縮を利用しています。このアプローチは、著しく高速でメモリ効率が良いことが示されています。

新しいトークナイザーは、ファイルを最大1.41 GB/sの速度で読み取ることができ、元の実装と比較して2.75倍少ないメモリを使用します。パフォーマンステストでは、新しいトークナイザーが従来のトークナイザーよりも約3倍速いことが確認されています。

今後の改善計画には、UTF-8バリデーターの修正、メモリ管理の強化、抽象構文木（AST）パーサーの実装が含まれています。設計の目標は、高性能を追求することで、SIMD（Single Instruction, Multiple Data）やSWAR（SIMD Within A Register）などの技術を使用して、複数のデータポイントを同時に処理し、コード内の予測不可能な分岐を減らすことです。

パーサーは、メモリ使用量を最小限に抑え、操作を効率化し、高いスループットを維持するために、キーワードマッチングのための完璧なハッシュ関数や効率的なメモリアロケーション戦略など、さまざまな最適化手法を使用しています。

ユーザーはリポジトリをクローンし、Zigプロジェクトで環境を設定し、提供されたコマンドを使用してパーサーを実行できます。現在、パーサーは活発に開発中で、最近の発見に基づいてパフォーマンスの最適化や改善が進められています。このプロジェクトは、Zigコンパイラとの統合を目指し、Zigコードの解析におけるパフォーマンスと使いやすさを向上させることを目的としています。

歴史的な対局で、トップ囲碁棋士の李世ドルが、DeepMindが開発した人工知能のAlphaGoと対戦しました。AlphaGoは五局中四局を勝ち取り、その高度な能力を示しました。特に、37手目の一手は多くの人々を驚かせ、AIの力を際立たせました。李世ドルは78手目で応じ、見事な一手を放ってAlphaGoを驚かせ、一局を勝利しました。この対局は、機械が素晴らしい成果を上げられる一方で、人間には独自の創造性や直感があることを示しました。人間とAIの協力は私たちのスキルを向上させる可能性があり、将来的には両者が共存し、共に成長できることを示唆しています。

ユーザーが選べる言語のリストには、英語、スペイン語、オランダ語、ドイツ語、フランス語、イタリア語、中国語（簡体字と繁体字）、日本語、韓国語、ポルトガル語が含まれています。

この投稿は、Janne Hellstenによるもので、コモドール64（C64）の競技で使用される巧妙なコーディング技術について述べています。この競技では、参加者ができるだけ少ないバイト数で二本の線を描くプログラムを作成する必要がありました。競技のエントリーはTwitterで共有され、効率的にタスクを達成するためのさまざまなアプローチが紹介されました。

競技の概要として、プログラマーたちは二本の線を描くC64の実行ファイル（PRG）を提出しました。目標は、コードのバイトサイズを最小限に抑えることでした。注目すべき参加者には、フィリップ・ヘロンやゲイル・ストラウメなどが含まれ、フィリップが34バイトのソリューションで優勝しました。

C64のグラフィックスの基本について説明すると、C64は40x25のキャラクターモードを使用しており、画面とカラーRAMは別々になっています。キャラクターを描くために、プログラマーは特定のメモリアドレスに直接バイトを書き込みます。

コーディング技術には、直接描画するシンプルな方法や、線を描くための位置を直接計算する方法が含まれます。最適化されたアプローチには、ROMルーチンを使用して画面をクリアしたり、メモリを直接操作したり、ポインタを段階的に調整して複雑な計算を避ける技術がありました。

サイズ削減のためのトリックとしては、直接線を描く代わりに画面をスクロールさせる手法があり、これによりコードのスペースを節約しました。また、自己修正コードを使用することで、実行中にコードを変更し、よりコンパクトな命令を実現しました。プログラム開始時の既知のレジスタの初期状態やメモリ内容を利用することも行われました。通常の起動シーケンスを避けることでコードサイズを減らす参加者もいました。制御フローの最適化では、不要なジャンプを排除し、条件分岐を効果的に使用することでスペースを節約しました。ビットパッキングを利用して、線のパターンをバイトに圧縮するエントリーもありました。

フィリップ・ヘロンの優勝作は、これらの技術を巧みに組み合わせてわずか34バイトにまとめられましたが、競技後にはさらに小さいバージョンも共有されました。投稿は参加者への感謝と今後の競技についての言及で締めくくられています。

要約がありません。

著者はSpotifyの利用をやめ、自分のニーズに合った音楽プレーヤーを探しました。いくつかの選択肢を試した結果、Jellyfinが最適な代替品であることに気づきました。最初は音楽ファイルを集めていましたが、WinampやVLCのような古い音楽プレーヤーではライブラリの閲覧や特定のファイル形式の取り扱いに制限があり、苦労しました。個人的なウェブ音楽プレーヤーも作成しましたが、旅行中にオフラインでアクセスできない問題に直面しました。

Apple Musicに目を向けましたが、オフラインでの聴取は可能でしたが、デバイスに必要なストレージ容量が大きすぎました。Jeff GeerlingのYouTube動画でJellyfinを知り、自己ホスティングができ、自分が求めていた機能を提供していることがわかりました。自己ホスティングは難しそうに思えるかもしれませんが、著者は古いコンピュータで簡単に設定できたと感じています。

Jellyfinはさまざまなアプリを通じてオフラインでの聴取を可能にし、著者は最終的にミニPCにアップグレードして、より多くのアプリケーションを自己ホスティングすることにしました。著者は他の人にも自己ホスティングを試してみることを勧めており、これは充実した趣味になり得ると述べています。著者は、ソフトウェアが進化することで、他人のサービスに依存せず、自分の音楽や思い出を楽しむことができるようになると信じており、オープンソースの利点を受け入れることが重要だと考えています。

ブライアン・ケンは、確率過程に拡張された従来の微積分を扱う確率微積分について探求しています。彼の関心は、機械学習や定量的金融にあり、これらの分野では確率微積分が広く応用されています。

記事は、確率論の基本的な概念から始まり、確率微積分を理解するためには測度論の重要性を強調しています。主なトピックには以下が含まれます。

まず、確率過程について説明されています。これは、時間によってインデックス付けされたランダム変数の集合であり、連続時間におけるランダムな現象をモデル化することを可能にします。一般的な例として、ランジュバン方程式が挙げられ、これはランダム性に影響されながら確率過程が時間とともにどのように進化するかを示しています。

次に、確率微積分の研究が紹介されます。これには、確率積分、伊藤過程、伊藤の補題、確率微分方程式が含まれ、連続的なランダム過程をモデル化するために重要です。

最後に、確率微積分の実用的な応用が強調され、特にオプション価格付けのためのブラック-ショールズ-マートンモデルや物理学におけるランジュバン方程式が取り上げられています。

ケンは、直感と厳密さを組み合わせ、複雑なアイデアを例を通じて簡素化することを目指しています。テキストは広範で、テーマの深さを反映しており、さまざまなレベルの読者に確率微積分を理解しやすくすることを目指しています。

カリフォルニア州バーバンクにあるフライズ・エレクトロニクスの店舗が解体されています。この店舗は宇宙船の形をしたデザインで知られ、1995年にオープンし、2021年に閉店しました。解体作業員は宇宙船の形を保存することはできませんでしたが、建物から一つのエイリアンをテーマにしたアイテムを保存することに成功しました。この場所はハリウッド・ウェイとバノーウェン・ストリートの交差点に位置しており、近くに約800戸のアパートが建設される予定です。

この記事では、さまざまなVPSノード間のネットワーク遅延を計算するための三角関数ライブラリをNixで作成するプロジェクトについて説明しています。著者は、ノードの地理座標に基づいて距離を自動的に計算する方法が必要で、ハーバサイン（Haversine）式を使用することにしましたが、Nixには三角関数が標準でサポートされていないことがわかりました。

この問題を解決するために、著者はテイラー展開を用いて正弦、余弦、正接の関数を実装しました。入力値に応じて項の数を調整することで、精度を確保しています。逆正接関数については、より効率的に値を近似するために多項式回帰を使用しました。平方根の関数は、ニュートン法を用いて作成されました。

最終的な目標は、距離に基づいて理論的な遅延を計算し、光速を考慮に入れることでした。完成したライブラリにより、ユーザーはNix内で直接三角関数を計算できるようになり、著者はGitHubリポジトリへのリンクを提供しています。

2024年、Googleは広告詐欺対策の一環として、3920万件の広告主アカウントを停止しました。これは前年の3倍以上の数です。Googleは高度なAIモデルとさまざまな検出信号を活用し、多くのアカウントを広告を出す前に特定し、停止しました。

昨年、Googleは安全対策を強化し、50以上のアップデートを実施しました。また、詐欺行為に関与する70万件以上のアカウントを削除しました。特に、ディープフェイク詐欺が問題視されました。アメリカでは、広告ネットワークの乱用や商標の不正使用が大きな違反として挙げられ、インドでは290万件のアカウントが主に金融サービスの違反で停止されました。

全体として、Googleは51億件の広告をブロックし、13億ページを削除しました。これは有害な広告を防ぐための進展を示しています。また、Googleは8900以上の選挙広告主を確認し、数百万件の選挙関連広告を削除しましたが、これらは全体の広告活動の中では小さな割合を占めています。

公平な執行を確保するために、Googleは人による審査を含む異議申し立てのプロセスを提供し、広告主へのポリシー違反に関するコミュニケーションを更新しました。

要約がありません。

ジョンのブログ記事では、Unicodeの「雑多な数学記号」ブロックについて取り上げ、あまり知られていないいくつかの記号に焦点を当てています。

まず、直交記号（⟂）について触れています。この記号は直交する線を示すもので、一般的に使われていますが、ブール論理で「偽」を示す記号（⊥）と似ています。また、ドナルド・クヌースのように、二つの整数が互いに素であることを示すためにも使われることがあります。

次に、幾何代数における重要な記号として、幾何積を示す記号（⟑）と双対演算子を示す記号（⟇）が紹介されています。これらはエリック・レンジェルの射影幾何代数に関連しています。

データベースの結合に関しては、外部結合を示す三つの記号が含まれており、内部結合を示す蝶ネクタイ記号（⨝）も紹介されています。この情報はTwitterの表でも共有されました。

最後に、角括弧を示す記号（⟨と⟩）は、LaTeXのコマンドと同等であることが指摘されています。

全体として、この記事はこれらの数学記号の多様性と専門的な使い方を強調しており、多くの記号が一般にはあまり認識されていないことを伝えています。

要約がありません。

要約がありません。

バネバー・ブッシュの報告書「科学：終わりなきフロンティア」は、1945年にトルーマン大統領に提出され、国家科学財団（NSF）の70周年を記念する75周年版として評価されています。この報告書は、国家の安全保障を進め、公衆衛生を改善し、新しい産業や雇用を通じて経済成長を促進するために、基本研究への政府の支援を提唱しています。ブッシュは、大学やカレッジでの研究資金の重要性、好奇心に基づく探求の促進、次世代の科学者の育成を強調しました。

基本研究の重要性について、ブッシュは技術の進歩にとって基本研究が不可欠であり、政府の資金によって支援されるべきだと主張しました。彼の提言は、1950年にNSFの設立につながりましたが、その役割は時とともに進化し、他の機関も基本研究に関与するようになりました。

NSFの研究分野は、生物科学、社会科学、地球科学、工学など多様な分野に拡大し、国家のニーズや技術の進展に適応しています。また、NSFは科学や工学への参加を広げる努力をしており、特に女性や少数派の支援に力を入れ、さまざまなレベルでのSTEM教育を強化するプログラムを支援しています。

この機関の活動は国家の利益に奉仕することを目的としており、影響力のある研究を支えるために実力主義に基づく資金提供が強調されています。ブッシュは、明確な即時の応用がない研究から多くの重要な発見が生まれることを指摘し、この原則は今日でも重要です。

全体として、ブッシュの報告書はアメリカの科学政策の基盤を築き、科学研究のアプローチや資金提供の方法に今なお影響を与えています。

Sniffleは、TIのCC1352およびCC26x2ハードウェアを使用したBluetooth 5および4.x（LE）向けのBluetoothスニファーです。このデバイスは、さまざまなBluetooth広告やデータパケット形式をサポートしており、接続を無視して広告のスニッフィングに専念することができます。また、MACアドレスや信号強度（RSSI）による効果的な広告フィルタリングが可能で、複数のチャネルにわたって広告をキャプチャすることで接続検出が改善されています。Pythonとの互換性があり、ソフトウェアの拡張やWiresharkで使用するためのデータエクスポート形式としてPCAPを利用できます。

Sniffleは、さまざまなTI LaunchpadボードやUSBドングルと一緒に使用できます。対応するハードウェアには、TI CC26x2R、CC2652RB、CC1352R、CC1352Pなどが含まれ、SONOFF CC2652P USBドングルやEC Catsniffer V3も利用可能です。

Sniffleをセットアップするには、ARM GNU Toolchain、TI SimpleLink Low Power SDK、Python 3.9以上（PySerialを含む）が必要です。ユーザーは、UniFlashなどのツールを使用して事前構築されたファームウェアをフラッシュするか、ソースからビルドすることができます。インストール手順はハードウェアの種類によって異なります。

Sniffleは、受動的および能動的なBluetoothスキャンや接続スニッフィングに使用でき、ユーザーはキャプチャしたデータをフィルタリング、デコード、保存するためのコマンドを実行できます。また、SniffleにはWireshark用のプラグインが含まれており、Wiresharkのインターフェースから直接使用することができます。

後のバージョンでは、アクティブな送信機能がサポートされ、レガシー広告や拡張広告などの機能が利用可能になります。ファームウェアをフラッシュする際は、デバイスが壊れないよう注意が必要です。セットアッププロセスでは、makefileの修正や必要なツールのインストールが含まれる場合があります。また、ユーザーは高度なフィルタリングのために、ルート化されたAndroidデバイスなどからアイデンティティ解決キー（IRK）を取得するオプションもあります。

全体として、SniffleはBluetooth通信の監視やデバッグに役立つ強力なツールであり、効果的な分析のための多くの機能を提供しています。

ロシアのプロパガンダキャンペーンがフランスを標的にしています。特にフランスがウクライナを支持していることに注目しています。この作戦は「ストーム-1516」と呼ばれ、フロリダ州の元副保安官ジョン・マーク・ドゥーガンが指導しています。彼らはAIを使って虚偽の情報を作成し、広めています。2024年12月から2025年3月の間に、5つの虚偽のストーリーが約39,000件のソーシャルメディア投稿で共有され、5500万回以上の閲覧数に達しました。これは、前の4か月間に広まった虚偽のストーリーが1件だけだったことと比べると、非常に大きな増加です。また、ニュースガードの調査によると、人気のあるAIチャットボットがこれらの虚偽の主張を繰り返しており、情報の混乱をさらに悪化させています。

Kernelは、インターネットアクセスが必要なワークフロー向けに、すぐに使えるChromeブラウザ環境を提供しています。これには、Dockerコンテナとユニカーネルを使用しています。

主な特徴として、PlaywrightやPuppeteerなどの自動化フレームワーク用に事前設定されたChromeブラウザがあります。また、監視と制御のためのグラフィカルユーザーインターフェース（GUI）や、AIエージェント用の統合チャットインターフェースも備えています。

この環境では、ブラウザタスクの自動化や、ブラウザを使用したAIエージェントの開発・テストが可能です。さらに、制御されたブラウザ設定の中でカスタムツールを作成することもできます。

実装に関しては、Dockerとユニカーネルの両方のセットアップがChromiumをインストールし、ブラウザ自動化ツールとの接続を可能にします。ユニカーネル版は、非アクティブ時にスリープモードに入り、セッション状態を保持したまま迅速に再起動できるため、エネルギーを節約します。

クイックスタートガイドがあり、ユニカーネルとDockerの両方のセットアップ方法が提供されています。

プロジェクトの向上に向けた貢献も歓迎されています。

現在、AIインフラストラクチャの役割を担うバックエンドエンジニアを募集しており、競争力のある給与とリモートワークのオプションがあります。

サポートが必要な場合は、リポジトリで問題を報告したり、詳細情報を得るためにウェイトリストやDiscordに参加することができます。

この記事では、複雑な確率分布からサンプリングするための手法であるマルコフ連鎖モンテカルロ法（MCMC）について説明しています。著者は、統計学でよく使われる難解な用語に対する不満を表明しており、そのためMCMCの理解が難しくなっていると述べています。

MCMCは、特定の分布から効率的にサンプルを引き出す問題を解決する手助けをします。特に、分布の背後にあるプロセスが不明な場合に有効です。著者は、個人の好みに基づいて特定の赤ちゃんの名前を選ぶ可能性を予測する「魔法の箱」のアナロジーを用いて説明しています。

重要なポイントは以下の通りです。

まず、サンプリングの問題があります。統計モデルの主な課題は、プロセスがよく理解されていない分布からサンプルを引き出すことです。MCMCは、目的の分布を近似するマルコフ連鎖を構築することでこの問題に対処します。

次に、マルコフ連鎖についてです。これは基本的にグラフ上のランダムウォークであり、状態（または頂点）間の移動確率が分布を形成します。目標は、定常分布が目的の分布と一致するマルコフ連鎖を作成することです。

さらに、メトロポリス・ヘイスティングスアルゴリズムという特定のアルゴリズムがマルコフ連鎖の設計に使用されます。このアルゴリズムは、目的の分布から効率的にサンプリングできるように遷移確率を設定し、定常分布が望ましい確率に対応することを保証します。

最後に、期待値の推定についてです。MCMCはサンプリングを行う際に、分布に関連する関数の期待値を推定することもでき、時間が経つにつれて真の期待値に収束します。

この記事は、MCMCの理解を簡素化することを目指しており、必要のない専門用語を避け、実際の状況での応用方法を示しています。

イギリスの兵士たちは、ウェールズ西部での試験中に新しい電波兵器を使ってドローンの群れを撃墜することに成功しました。この「無線周波数指向エネルギー兵器」（RF DEW）は、複数のドローンを同時に無力化できるもので、政府からの4000万ポンド以上の投資によって開発され、イギリス国内で135の専門職を支えています。

RF DEWは、高周波の電波を送信してドローンの電子機器を妨害し、墜落させる仕組みです。発射コストは1回あたり約10ペンスと経済的で、最大1キロメートルの距離にあるドローンを狙うことができます。この技術は、ウクライナなど現代の戦争でドローンの群れがますます使用される中で特に重要です。

イギリス政府は革新的な防衛技術に注力しており、2025年からは装備予算の少なくとも10％を新技術に割り当てる計画です。このプロジェクトはタレスUKが主導し、防衛省の支援を受けており、国家の安全保障を強化し、イギリスの防衛産業を発展させることを目指しています。

著者は、Googleでの仕事を失った経験を語り、ショックや悲しみ、怒りの感情を表現しています。解雇は予期せぬもので、パフォーマンスに基づくものではなかったと述べています。別の役割を見つけるように言われたものの、すぐにすべての業務アクセスが遮断され、扱いがひどいと感じました。特に痛ましいのは、チームビルディングイベントを楽しんだばかりで、Google IOでの講演など、今後の責任を楽しみにしていた時期だったことです。著者は裏切られたと感じ、自分の価値が認められていないと述べています。仕事を失ったことや、長年築いてきた人間関係の喪失がもたらす感情的な影響についても触れています。著者は、Blueskyやメールでの連絡を呼びかけていますが、状況が overwhelming であるため、すぐには返信できないかもしれないとしています。

要約がありません。

このツールは、ERBテンプレート内のHTMLを理解し、扱うことができます。混在したHTMLとRubyコードを正確に読み取り、処理することができます。

要約がありません。

GCCやClangの-fsanitize=undefinedフラグは、Cコードにおける未定義または実装依存の動作に関するエラーを検出するのに役立ちます。これらのエラーは、プログラミングミスを示すことが多いです。サニタイザーは、エラーに遭遇した際にプログラムを停止させるか、問題に関する詳細情報を提供する特定のハンドラーを呼び出すことができます。

組み込みシステムでこれらのサニタイザーを効果的に使用するためには、Picolibcが独自のハンドラーを実装する必要があります。デフォルトのハンドラーはコンパイラの特定のライブラリに依存しているためです。

これらのハンドラーを実装した後、Picolibcでのテストではいくつかの一般的なプログラミングエラーが明らかになりました。具体的には、ポインタの算術演算に関する問題や、符号付き整数のオーバーフロー、メモリ管理関数の問題、NULLポインタの算術演算、不要な計算、符号付き整数に対するシフト演算の問題などがありました。これらの問題を解決するために、コードの明確さを向上させたり、符号なしの算術を使用したり、安全にNULLポインタを扱うマクロを作成したりしました。

この作業により、Picolibcライブラリ内の実際のバグが8件発見され、修正されました。これにより、ライブラリの信頼性が向上しました。

未定義動作のサニタイザーは有用ですが、著者は現在のサニタイザーでは検出できない符号なし算術に関する他の一般的なプログラミングミスを捕捉するための追加ツールを望んでいます。未定義動作のサニタイザーを使用することで、Cコードの重要な問題を明らかにできるため、著者はCプログラマーに対して、より良いコード品質のためにこれを活用するよう促しています。

テキサス州のジョン・コーニン上院議員とテッド・クルーズ上院議員が、スペースシャトル・ディスカバリーをバージニア州のスミソニアンからテキサス州ヒューストンに移動させる法案を通そうとしています。この提案は物議を醸しており、シャトルの移動と修復に約10億ドルかかる可能性があるため、実現が難しいとされています。ヒューストンは「宇宙の街」として知られていますが、数年前にシャトルを取得する機会を逃した経緯があります。

この法案の背後には政治的な動機があるようで、コーニン議員は再選に向けて厳しい戦いを強いられており、テキサスの利益を擁護していることを示したいと考えているようです。しかし、NASAやスペースセンター・ヒューストンは法案が提出される前に何の連絡も受けておらず、NASAは高額な費用や物流の課題を理由にこのアイデアに賛同していません。

要するに、上院議員たちのシャトルをヒューストンに戻そうとする動きは、納税者のお金を無駄にし、宇宙の重要な歴史的遺産を損なう恐れがある誤った試みと見なされています。

要約がありません。

半導体産業は急速に進化しており、ムーアの法則に従って、チップ上のトランジスタの数は2年ごとに倍増しています。しかし、このトランジスタ密度の増加は、チップの性能やエネルギー効率に影響を与える大きな熱生成を引き起こします。2000年代中頃にデナードスケーリングが終了して以来、状況は悪化しており、チップがより強力になるにつれて、発生する熱も増加しています。

この熱を管理するために、従来の冷却方法である空冷や液冷は不十分になりつつあります。特に、ナノシートトランジスタや補完型電界効果トランジスタ（CFET）などの新技術は、電力密度と温度を高めるため、従来の方法では対応しきれません。チップがさらに小型化する中で、わずかな温度上昇でもデータセンターにおいて深刻な運用問題を引き起こす可能性があります。

研究者たちは、マイクロ流体冷却や浸漬冷却などの高度な冷却技術を模索していますが、これらの解決策はすべてのシステム、特にモバイルデバイスには実用的でないかもしれません。また、温度に基づいてチップの性能を調整するための熱センサーを使用するシステムレベルの解決策も検討されていますが、性能に妥協を強いる可能性があります。

新しいバックサイド技術、例えばバックサイド電力供給ネットワーク（BSPDN）などが開発されており、電圧と熱生成を減少させることを目指しています。しかし、これらの新しい設計は独自の熱的課題を引き起こす可能性もあります。CMOS 2.0と呼ばれるチップ技術の未来には、熱を効果的に管理するための包括的なアプローチが必要であり、高度な熱解析や協力的な設計努力を組み合わせることが求められます。

将来のチップにおける熱問題を解決するためには、革新的な冷却ソリューションと、チップ設計における電力分配や熱力学の包括的な理解が必要です。

Tractは2023年5月から2025年3月までの間に設立され、イギリスの住宅危機を緩和するために、計画許可プロセスの改善を目指した技術を開発しました。2024年初めに74万ポンドを調達した後、同社は開発者や土地所有者向けのツールなど、さまざまなビジネスモデルを模索しました。しかし、Tract Editorのような有望な技術を生み出したにもかかわらず、保守的なイギリスの不動産市場の中で実行可能なビジネスモデルを見つけるのに苦労しました。

主な課題は、保守的な業界にソフトウェアを販売することの難しさ、市場の分断と新しいツールに対する支払い意欲の低さ、収益の欠如とスケールアップの明確な道筋がないことでした。このため、2025年3月に事業を停止する決断を下しました。

創業者たちは自らの旅を振り返り、資金調達や有用な製品の構築といった成功と、市場規模の過大評価や早すぎる採用、顧客のフィードバックに十分に焦点を当てなかったことなどの失敗を認識しました。市場の動向を理解し、効率的な運営を維持することの重要性を強調しました。

最終的に、彼らは貴重な技術を生み出したものの、現状の条件下では持続可能なビジネスを構築できなかったと結論づけました。投資家に資本を返還し、今後の起業家に向けての洞察を共有することを選びました。

この記事では、Rustプログラミング言語の特異な特徴、特にメモリ管理とムーブセマンティクスについて説明しています。

Rustの構文はシンプルで、C系の言語に似ています。例えば、簡単な関数を使って数値や文字列を表示することができます。

Rustはムーブセマンティクスを採用しており、特定の型（例えば文字列）を渡す際には、コピーするのではなく所有権が移転します。これにより、移動した後に変数を使用しようとするとエラーが発生することがあります。

Rustでは、Copyトレイトを実装している型（整数など）と、実装していない型（文字列など）を区別します。Copyを実装していない型の場合、移動した後に再度使用するには明示的にクローンする必要があります。

所有権を移転する代わりに、参照を使って変数を借りることもできます。これにより、所有権を持たずに変数を使用することが可能です。

この記事では、Rustのメモリ管理をJavaScriptやGoと比較し、変数を値または参照で渡す際の違いを強調しています。例えば、JavaScriptではプリミティブ型は値渡しされますが、オブジェクトは変更を避けるために異なる戦略が必要です。

全体として、Rustのメモリ安全性へのアプローチは一般的なプログラミングエラーを防ぐように設計されていますが、他の言語とは異なる考え方が求められます。

要約がありません。

要約がありません。

カーミットは、特にディスレクシアを持つ子供たちのために、読みやすく楽しい体験を提供することを目的とした新しいフォントです。Underwareによって作られたこのフォントは、若い読者の理解力を高め、自信を持たせることを目指しています。

カーミットの特徴には、子供に優しいデザインがあります。大きなx高さ、太いストローク、十分なスペースがあり、子供たちが親しみやすい印象を与えます。また、フォントは声の抑揚を表現するために、太さや幅、高さを使っており、子供たちがより表現豊かに音読できるようにサポートします。

さらに、カーミットはディスレクシアを持つ読者のニーズにも配慮されています。視覚的な処理の課題を考慮し、文字認識を視覚的に導くアニメーション版のフォントも開発中です。

カーミットフォントはさまざまなスタイルで利用可能で、子供たちが読み方を学ぶ際に、より楽しく、アクセスしやすい体験を提供します。読書を通じて子供たちの想像力をかき立て、学業や個人の成長に必要な自信を与えることが目標です。

現在、カーミットはOfficeで基本的なスタイルが利用可能で、今後さらに多くのスタイルがリリースされる予定です。

要約がありません。

UTMは、iPhoneやiPadでWindowsやLinuxなどの他のオペレーティングシステムを実行できるアプリですが、他のデバイスでiOSを実行することはできません。この記事では、Apple Silicon上でUTMの仮想マシンを使ってLinuxの開発環境を設定する方法を説明します。

まず、UTMをインストールします。Homebrewを使ってUTM（brew install --cask utm）と、仮想マシン用の初期化ファイル（init.iso）を作成するために必要なcdrtools（brew install cdrtools）をインストールします。

次に、アーキテクチャに適したFedoraまたはUbuntuのクラウドイメージをダウンロードします。Apple Siliconの場合、aarch64のイメージを選びます。

Cloud-Initを使用して、必要な開発ツール（gitやdockerなど）やSSHキーを自動的に設定するスクリプトを作成します。これにより、アクセスが容易になります。

次に、mkisofsを使って、クラウドイニットスクリプトを含むinit.isoファイルを生成します。

仮想マシンを作成し、設定します。希望するオペレーティングシステムをエミュレートするように設定し、ハードウェア設定を行います。8GBのディスクスペースを使用し、不必要なコンポーネントを削除し、必要なドライブを追加します。ダウンロードしたクラウドイメージとinit.isoをインポートします。

仮想マシンを起動し、スクリプトで設定したユーザー名「fedora」とパスワード「password」でログインします。Cloud-Initスクリプトが自動的に環境を設定します。

初期化が完了したら、仮想マシンの電源を切り、init.isoドライブを取り外します。

Apple Siliconの場合は、「Virtualize」を選択し、arm64のクラウドイメージを使用してください。コーディングを楽しんでください！

マイクロソフトの研究者たちは、BitNet b1.58 2B4Tという新しいAIモデルを開発しました。このモデルは、現在利用可能な中で最大の1ビットモデルです。効率的に設計されており、AppleのM2チップを含むさまざまなハードウェアで動作します。

BitNetは量子化と呼ばれる手法を使用しており、モデルの重みを-1、0、1の3つの値に減らします。これにより、従来のモデルよりも少ないメモリで動作し、より高速に処理が可能になります。BitNet b1.58 2B4Tは20億のパラメータを持ち、約3300万冊の書籍に相当する大規模なデータセットで訓練されました。特定のテストでは、同じサイズの他のモデルを上回る性能を示しています。

しかし、このモデルはマイクロソフトのカスタムフレームワークであるbitnet.cppを必要とし、現在は特定のハードウェアのみをサポートしています。広く使用されているGPUは含まれていないため、この制限がリソースが限られたデバイスへの導入を妨げる可能性があります。

Nikkei Asiaは、アジアに関するニュースや情報を提供する出版物です。個人や団体向けの定期購読サービスや、ギフト用の購読オプションなど、さまざまなサービスを提供しています。サイトには、発表や広告の機会、顧客サポートのセクションもあります。また、サイトマップが用意されており、簡単にナビゲーションできるようになっています。さらに、法的およびプライバシーポリシーについての情報も掲載されています。

政府は、Ofgemおよび国立エネルギーシステム運営者とともに、クリーンエネルギープロジェクトのための電力網接続を改善する重要な改革を発表する予定です。これらの変更は、クリーンエネルギーを生み出す企業を優先し、経済成長を促進することを目的としており、年間400億ポンドの民間投資を引き出す可能性があります。

現在、多くの企業は電力網への接続に長い遅延、時には15年までかかることがあり、成長の妨げとなっています。新しい計画では、古いプロジェクトを接続待機リストから外し、データセンターや再生可能エネルギー源などの革新的な産業のために、より迅速な接続を可能にします。

この改革は、エネルギーの安全性を高め、外国の化石燃料への依存を減らすことを目指す政府の「変革計画」の一環です。この取り組みは、2024年7月以降、英国のクリーンエネルギー分野において437億ポンドの民間投資をすでに引き寄せています。

主なポイントは、クリーンエネルギープロジェクトの電力網接続を迅速化すること、経済成長に寄与する産業を優先すること、不要な電力網のアップグレードを減らすことで消費者に50億ポンドの節約を目指すこと、そして価格を安定させ消費者を保護するために、英国の再生可能エネルギーへの移行を支援することです。

これらの改革は、雇用創出を促進し、生活水準を向上させることを目指しながら、英国の持続可能なエネルギーの未来を確保するために設計されています。

カッシオ・ゼンのドットファイルは、依存関係なしにMac OSのシンプルなセットアップを提供します。主な特徴は以下の通りです。

ZSHの強化として、現在のブランチや変更されたファイルを表示するミニマルなプロンプトがあります。また、メニューオプションを使った改善されたタブ補完や、矢印キーを使ったコマンド履歴の検索が可能です。便利なエイリアスやショートカットを使って、ディレクトリのナビゲーションも簡単に行えます。

Gitの機能としては、一般的なGitコマンド（例：ci、co、st）のショートカットが用意されています。さらに、git lolやgit graphといったコマンドでログを強化し、ブランチの公開、非公開、クリーンアップを簡単に管理できます。

生活の質を向上させる改善点として、リベース中の自動スタッシュ機能や、デフォルトのブランチが「main」に設定されていること、グローバルなgitignoreの設定が可能です。

インストール手順は以下の通りです。まず、リポジトリをフォークし、設定ファイルを確認します。次に、リポジトリを希望の場所にクローンします（推奨場所：~/.dotfiles）。セットアップのためにブートストラップスクリプトを実行します。

更新する際は、.dotfilesに移動してsource bootstrap.shを実行します。また、~/.gitconfig.localや~/.zshrc.localで設定をカスタマイズすることもできます。

この文章では、Hacker Newsの独特な文体を再現する方法について説明しています。Hacker Newsに見られる特定の特徴を特定し、それを模倣することに焦点を当てています。これには、トーンや語彙、構造などが含まれます。目的は、Hacker Newsで一般的に見られるテキストに非常に似た文章を作成することです。

RakuASTプロジェクトでは、コンパイラのフロントエンドを再設計しました。このフロントエンドは、ソースコードを処理し、エラーをチェックし、バイトコード生成のための低レベルの表現を作成します。プロジェクトを始めたとき、基本的な機能は整っていましたが、Rakuは複雑で、プライベートメソッドやコンパイル時のメソッド呼び出しなど、まだ実装が必要な多くの機能がありました。

この課題に取り組むため、私は一つずつ仕様テストを修正することに集中し、複雑さに基づいて特定の順序で進めました。しかし、多くのテストが高度なRakuの機能を使用しており、進行が難しくなりました。最大の課題は、コンパイル中のコード実行のタイミングを管理することでした。特定のコード参照がまだ定義されていない場合があり、宣言と定義の順序を正確にする必要がありました。この順序は文書化されていなかったため、試行錯誤を通じて見つける必要がありました。

当初、約200回のコミットを予想していましたが、特別なケースやコンパイル時のチェックが多く、900回を超えてしまいました。プロジェクトの第二の目標は、新しいコンパイラが古いフロントエンドに依存せずに自分自身をコンパイルできるようにすることでしたが、これには循環依存関係が生じ、回避策が必要でした。

標準ライブラリは約10万行の高度なRakuコードで構成されており、既存のテストではカバーされていない多くの欠陥が明らかになりました。多くのテストが不完全または不正確であり、さらなる調整が必要でした。

プロジェクトの複雑さがコミュニティからの貢献を妨げていると感じましたが、数人の個人からの支援を受けることができ、これは進展にとって非常に重要でした。

Chromaは、Ubisoftによって開発されたツールで、色覚異常の一種であるプロタノピア、デュタノピア、トリタノピアをシミュレーションすることを目的としています。このツールは、ゲームテストを支援し、色覚に障害のあるプレイヤーのアクセシビリティを向上させることを主な目的としています。

Chromaの主な機能には、ゲームプレイ中にどのモニターでも色覚異常をシミュレーションできること、特定のゲームエンジンを必要とせずにすべてのゲームで動作すること、高性能で最大60フレーム毎秒でのゲームプレイをシミュレーションできることが含まれます。また、すべてのタイプの色覚異常に対して正確なシミュレーションを提供し、ライブゲームプレイ画面をキャプチャしてシミュレーションする唯一のツールでもあります。エラーログ用のスクリーンショットを簡単にキャプチャできる機能や、使いやすくカスタマイズ可能なインターフェースも備えています。

さらに詳しい情報は、ユーザーガイドを参照するか、公式ロゴをダウンロードすることで得られます。

CMakeに関する既知の問題として、Visual Studio 2022を使用せずにCMakeを利用している際にエラー（C2039）が発生する場合、古いCPPWinRTライブラリが原因である可能性があります。この問題を解決するには、Microsoft.Windows.CppWinRTのNuGetパッケージをインストールするか、CPPWinRTのバージョンを更新することをお勧めします。特にVisual Studio 2022を使用することが推奨されます。

この記事では、写真加工の長い歴史について述べています。画像が政治的な宣伝や自己満足、創造性など、さまざまな理由で変更されてきたことが強調されています。「カメラは嘘をつかない」という考え方は誤解を招くもので、写真が発明されて以来、人々は写真を編集してきました。

具体的な例として、エイブラハム・リンカーンの画像は、より英雄的な人物像を演出するために加工されました。また、O.J.シンプソンの描写は、雑誌の表紙でより脅威的に見えるように変更されました。ベニート・ムッソリーニの写真も、強いリーダーとしてのイメージを高めるために編集されました。最近では、ウェールズのプリンセスが大幅に編集された家族写真を公開したことが、写真加工の重要性を示しています。

この記事は、加工された画像が視聴者の期待に応えるものであることが多く、特にディープフェイクのような現代技術によって人々がどれほど簡単に誤解されるかについて懸念を示しています。最後に、一部の加工画像は欺くことを目的としている一方で、他の画像は芸術的またはユーモラスな目的で作成されていることを指摘しています。

最近の研究によると、多くの歯磨き粉ブランド、特に子供向けのものに、鉛やヒ素、水銀、カドミウムといった危険な重金属が含まれていることがわかりました。51ブランドを調査した結果、約90%が鉛を含み、65%がヒ素、ほぼ半数が水銀、そして3分の1がカドミウムを含んでいました。これらの重金属のレベルは、連邦および州の規制で定められた安全基準をしばしば超えており、基準が十分に厳しくないと批判されています。

「Lead Safe Mama」の創設者であるタマラ・ルービンは、この問題の深刻さを強調し、鉛への曝露が子供の認知発達や健康全般に悪影響を及ぼす可能性があると述べました。調査では、クレストやセンソダインといった人気ブランドが高い毒素レベルを示していました。

一部の企業は、鉛は環境中に微量存在するものであり、検出されたレベルは問題ないと主張していますが、どのブランドも製品から鉛を取り除くことを約束していません。現在の連邦基準では、歯磨き粉に含まれる鉛の許容限度は、子供向け製品に対する提案された基準と比べて高く、まだ法案が審議中です。

ルービンの研究によれば、歯磨き粉に含まれる特定の成分、例えばハイドロキシアパタイト、炭酸カルシウム、ベントナイトクレイが汚染の原因となっている可能性があります。しかし、一部の子供向け歯磨き粉はこれらの重金属が検出されない結果となっています。

メリーランド州プリンス・フレデリックにある最後のラジオシャック店舗が、40年以上の営業を経て4月末に閉店します。店舗のマネージャーであるシンディ・ヘニングさんは、30年間この店で働いており、閉店に対する悲しみを表明しました。この店舗は、最近亡くなったマイケル・キング氏が所有しており、息子のエドワードさんが引き継ぎました。ラジオシャックは2015年に破産を宣言して以来苦境に立たされており、現在はアメリカ国内に倉庫を持たずに運営しています。ヘニングさんは、正式な訓練を受けていないにもかかわらず、修理技術が高く評価されています。店舗の最終営業日は4月26日です。

要約がありません。

要約がありません。

PgDogは、Postgresデータベースとクライアント間の通信を支援するネットワークプロキシです。SQLクエリを解釈し、アプリケーションコードを変更することなくルーティングします。PgDogはPostgresのワイヤプロトコルを使用しており、シンプルプロトコルと拡張プロトコルの2つのモードがあります。シンプルプロトコルはクエリを直接実行し、拡張プロトコルは準備されたステートメントを扱います。

ワイヤプロトコルの基本として、クエリはメッセージとして送信され、タイプインジケーターから始まり、ペイロードの長さと実際のクエリが続きます。PgDogはクエリがデータを読み取るのか書き込むのかを判断し、シャーディングキーを特定して適切にクエリをルーティングします。

シャーディングは、効率を高めるためにデータを複数のデータベースに分散させる手法です。PgDogはPostgresの組み込みハッシュ関数を使用してパーティショニングを行い、異なるシステム間での互換性を確保します。

クエリ処理において、SELECTやINSERTのようなシンプルなクエリはシャーディングキーを抽出することで処理されます。条件を含む複雑なクエリ（例えば、INや!=）は、関連するシャードまたは必要に応じてすべてのシャードにルーティングされて管理されます。

拡張プロトコルでは、パラメータを別々に解析しバインドすることができ、パフォーマンスが最適化されます。PgDogは解析済みのクエリをキャッシュして再解析を最小限に抑え、速度を向上させます。

クロスシャードクエリでは、PgDogが複数のシャードからの応答を統合し、クライアントに一貫した結果セットを提供します。さまざまなメッセージタイプを処理し、シャード間の同期を維持します。

データの取り込みに関しては、COPYコマンドがバルクデータの書き込みに最適化されており、シャーディングされたデータベースへの迅速な取り込みを可能にします。PgDogはデータストリーミングを管理し、完全なレコードが正しいシャードに送信されるようにします。

パフォーマンス面では、PgDogは複数のCPUスレッドを活用してデータ処理速度を向上させ、毎秒ギガバイトレベルのデータ取り込みを可能にすることがあります。

今後の方向性として、PgDogは論理レプリケーションストリームの処理やさまざまなクラウド環境での機能拡張を目指しています。開発者は早期採用者や協力の機会を求めています。

全体として、PgDogはシャーディングされたPostgresシステムにおける複雑なSQLクエリの管理を簡素化し、パフォーマンスとデータ処理の効率を向上させます。

この記事では、Kotlinにおける型クラスについて紹介しています。型クラスは、開発者が再利用可能で汎用的なコードを作成するのに役立つ概念で、特にデータの検証に利用されます。Arrow KtライブラリとKotlinの実験的なコンテキストレシーバー機能を使って、これらの概念を説明しています。

型クラスは、元のデータ型を変更することなく、さまざまなデータ型に適用できる振る舞い（例えば、検証ルール）を定義することを可能にします。これにより、同じ関数が異なる型に対して動作するポリモーフィズムが実現します。

記事では、ユーザーのポートフォリオデータをデータ転送オブジェクト（DTO）を使って検証する方法を示しています。異なるDTOのために共通のインターフェース（Validatable）を作成し、検証プロセスを効率化することに焦点を当てています。

型クラスを使うことで、継承に頼るのではなく（継承は堅苦しく壊れやすいコードを生むことがあります）、データ型から独立して検証ルールを定義することが提案されています。これにより、保守性が向上し、同じ型に対して複数の実装が可能になります。

Kotlinの拡張関数とコンテキストレシーバーを使用することで、コードの使いやすさと優雅さが向上します。これにより、検証メソッドをデータ型の一部であるかのように呼び出すことができます。

記事では、エラー処理にArrowライブラリのEither型を使用することが強調されています。これにより、例外を投げることなく複数の検証エラーをキャッチすることができます。

KotlinとArrowライブラリを使用するためのGradleの設定も提供されており、読者が紹介された概念を簡単に実装できるようになっています。

型クラスは、Kotlinにおける検証ロジックを抽象化し管理する強力な方法を提供します。関数型プログラミングの原則とKotlinの機能を組み合わせることで、柔軟で保守しやすいコードを作成することが可能になります。

Valkeyは、Redisのライセンス変更に伴い、[extra]リポジトリでRedisの代わりになります。この移行は2025年4月17日に行われます。Arch Linuxのパッケージメンテナは、ユーザーがValkeyに切り替えられるように、約14日間Redisを利用可能にします。この期間が過ぎると、RedisはAURに移動し、更新が行われなくなるため、古くなります。ユーザーは、移行期間が終了する前にできるだけ早くValkeyを使用することが推奨されています。

劉立鵬は中国の微博で検閲官として働いていましたが、数ヶ月間職務を怠り、共産党に批判的な投稿がオンラインに流れるのを許していました。彼は反対意見を抑え込むために働いていましたが、密かに検閲対象の人々に共感を抱いていました。劉はしばしば「普通のファシスト」という偽名を使い、政府を嘲笑しながら、体制に批判的なユーザーと交流していました。

政府が反対意見に対する弾圧を強化する中、劉は時折、ユーザーのアカウントを解除する手助けをしていました。彼は仕事に失望し、最終的には辞職を決意しました。その後、著名な共産党批判者である作家の慕容雪村のアカウントがキャンセルされると、劉は密かに検閲の実態に関する敏感な情報を集め始めました。

劉はその後、雪村の共通の知人である余大友にこの情報を漏らすことで、自身の安全を危険にさらしました。この情報は、雪村のアカウントの検閲を指示した人物についての詳細を明らかにしました。辞職後、以前の仕事のプレッシャーを感じていた劉は、家族と共にCOVID-19のロックダウン中にアメリカに逃れました。

アメリカでは、劉は検閲官から検閲に反対する活動に転身し、集めたファイルを共有しました。一方、雪村は中国での抑圧に直面し続けました。物語は、劉が自らの過去と現在享受している自由を振り返り、今なお中国で苦しんでいる人々、特に後に汚職で起訴され、投獄された彭博のような高官たちとの対比で締めくくられます。

任天堂とアタリの歴史的な法廷闘争について、特に2024年にNES向けのゲームをリリースしたテングエンゲームズに焦点を当てています。テングエンはアタリゲームズに関連しており、1980年代には無許可のNESカートリッジを製造したため、任天堂に敗訴した過去があります。

ゲーム業界は革新だけでなく、法的な闘争によっても形成されています。任天堂の成功はその法的戦略に大きく依存しており、一方でアタリは法的な失敗から苦しむことになりました。

1979年、アタリのモデルは元社員たちがアクティビジョンを設立したことで揺らぎました。彼らはゲームデザイナーへのロイヤリティを求め、これがサードパーティのゲーム制作の急増につながりました。

しかし、ゲームが市場にあふれすぎた結果、1983年には市場が崩壊し、アタリとアクティビジョンに大きな打撃を与えました。

1985年に任天堂がNESを発売した際、ロックアウトチップを導入し、どのゲームがプレイできるかを制御しました。これは再び市場が崩壊するのを防ぐための措置でした。

1989年、アタリゲームズは任天堂のロックアウトシステムを逆アセンブルし、自社の無許可ゲームを作成しました。これが法廷闘争の始まりとなりました。

最終的に裁判所は、互換性のための逆アセンブルが公正使用に該当する可能性があると判断しましたが、アタリは任天堂のコードを入手するために虚偽の申告を行ったため、敗訴しました。この結果、アタリはNESゲームの製造を禁止されました。

これらのケースによって設定された法的前例は、ゲームエミュレーターやレトロゲームの入手可能性に影響を与えました。この記事は、技術革新だけでなく、法的戦略や闘争がビデオゲーム業界に大きな影響を与えてきたことを強調しています。