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HiddenLayerの研究者たちは、「ポリシー・パペトリー攻撃」と呼ばれる新しい手法を開発しました。この手法は、OpenAI、Google、Microsoftなどの主要なAIモデルの安全対策を回避することができます。この方法を使うことで、ユーザーはモデルが避けるように訓練されているにもかかわらず、有害なコンテンツを生成することが可能になります。

この技術は普遍的で移植可能であり、一つのプロンプトを異なるAIシステムで使用して有害な出力を生み出すことができます。具体的には、プロンプトをポリシーファイルとして偽装し、AIを騙して安全指示を無視させる仕組みです。

この方法は、暴力や自傷行為を助長するなど、さまざまな有害な行動に簡単に適応できるため、重大なリスクを伴います。現在のAIモデルには根本的な弱点があり、ユーザーが危険な情報や指示を引き出すのを信頼して防ぐことができないことを示しています。

この研究結果は、AIを使用する組織に対して、より良いセキュリティ対策とテストの必要性を強調しています。従来の調整方法では、悪用を防ぐには不十分である可能性があります。全体として、この研究はAIシステムの訓練と管理における深刻な脆弱性を浮き彫りにしています。

College Punchというプロジェクトについての記事です。このプロジェクトは、学生が自分を拒否した大学に「パンチ」をすることで、無害な復讐を楽しむことができるというものです。College Punchは大きな人気を集め、わずか2週間で400万回以上のパンチが記録されました。

このアイデアは、著者が以前に大学の入学状況を追跡するために作成したアプリから生まれました。Discordサーバーで共有したところ、ユーザーからパンチ機能の提案があり、College Punchの開発につながりました。

著者はプロジェクトの立ち上げ時にいくつかの課題に直面しました。まず、アイビー・デイに立ち上げたため、予想外のユーザー増加がありました。また、テスト不足やデータベースの設定ミスによりアプリにバグが発生し、リーダーボードのリセットが必要になりました。さらに、ボットの攻撃を過小評価していたため、サイトを管理するために大規模なコード変更が求められました。

特に最も「パンチ」された大学は、最初は架空の大学であるバットマン大学でした。著者は今後の大学出願シーズンにCollege Punchを再開する計画ですが、現在はサーバーコストのためにオフラインにしています。このプロジェクトは、データベースやスケーリングについての貴重な学びの経験となりました。

スレートトラックは、アメリカ製の革新的な電動ピックアップトラックで、連邦のインセンティブを受けて2万ドル未満で発売される予定です。ミニマリストデザインで、2人乗りの座席を備え、150マイルの航続距離を持っています。従来の特徴である塗装やステレオ、タッチスクリーンがないことで、「デジタルデトックス」を促進しています。トラックのボディは耐久性のあるプラスチックで作られており、塗装工場や金属部品が不要なため、製造が簡素化されています。

カスタマイズが可能な設計で、オーナーはDIYキットやアップグレードを使ってトラックを個性化できます。SUVへの改造も可能です。スレートトラックは、必要最低限の技術を備えながら高い安全性を目指しており、複雑なインフォテインメントシステムを減らすことで信頼性を高める可能性があります。

メンテナンスはDIYに優しく設計されており、「スレート大学」を通じて自己修理のサポートが受けられます。また、専門的な助けを得るためのサービスセンターとの提携もあります。直接販売が行われ、予約は50ドルから始まり、2026年末に配送が予定されています。このトラックは、現代の車両の複雑さからのシフトを象徴していますが、消費者がこの革新的なシンプルさを受け入れるかどうかは今後の課題です。

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この記事では、赤血球の生成を促進するホルモンであるエリスロポエチン（EPO）と、がん免疫におけるその役割についての研究が紹介されています。研究者たちは、腫瘍細胞が免疫系を回避するためにEPOを生成し、特に肝臓がんにおいて免疫抑制的な環境を作り出すことを発見しました。EPOの高レベルは、がんと戦うために重要なT細胞が不足している腫瘍と関連していました。

この研究では、マクロファージ（免疫細胞の一種）上のEPOまたはその受容体をブロックすると、T細胞の活動が増加し、肝臓がんの制御が改善されることが示されました。これは、EPO/EPO受容体経路が腫瘍に対する免疫応答を抑制または強化するスイッチのように機能することを示唆しています。

要するに、EPO/EPO受容体経路を標的にすることは、非炎症性の腫瘍を炎症性の腫瘍に変えることで、がん治療の改善に向けた有望な戦略となる可能性があります。これにより、治療に対する反応が高まることが期待されます。

ティナは、熱意の力とそれが人々の人生をどのように変えるかについての考えを共有しています。彼女は子供の頃にファンクラブのポスターを作ったことを思い出し、ファンであることは他者への興奮と信頼を意味すると強調しています。彼女の人生の中で、創造的な叔母のフギや初めての上司マシュー・ウォルドマン、娘のエラなど、さまざまなサポーターに影響を受けてきました。彼らは彼女が夢を追い求め、大胆になることを奨励してくれました。

ティナはコミュニティとつながりの重要性を強調し、彼女のコワーキングスペースやクリエイティブモーニングスの取り組みが、創造的な人々の間での協力と支援を促進していることに言及しています。彼女は、人々が互いに支え合うことで、親切さや好奇心に向けた文化的な変化を生み出せると信じています。

要するに、ティナは読者に対して自分の熱意を受け入れ、他者を支援し、意味のあるつながりを作ることを促しています。彼女は皆にファンになり、周囲の人々の可能性を信じるよう呼びかけています。これが明るく、より共同体的な未来につながると考えています。

この研究は、ルシアン・ポペスキューとヌーノ・P・ロペスによって行われ、CおよびC++プログラムにおける未定義動作（UB）がパフォーマンス最適化に与える影響を探求しています。未定義動作とは、プログラミング言語が特定の動作を定義していない状況を指し、コンパイラが最適化の際に柔軟性を持つことを可能にします。未定義動作を利用することでパフォーマンスが向上する可能性はありますが、著者たちは、UBを利用した場合の実際のパフォーマンス向上は、さまざまなCPUアーキテクチャにおいて最小限であることを発見しました。

研究の主なポイントは以下の通りです。まず、未定義動作（UB）についてですが、CおよびC++では算術オーバーフローやメモリの範囲外アクセスなど、多くの動作がUBとして定義されています。これにより、コンパイラは定義された動作に厳密に従うことなくコードを最適化する自由を持ちます。

次に、コンパイラの最適化についてです。LLVMコンパイラはUBを利用して最適化を行いますが、研究者たちはこれらの最適化がしばしばわずかなパフォーマンス向上にしかつながらないことを発見しました。場合によっては、パフォーマンスが低下することもあり、これはより良い最適化アルゴリズムやリンク時最適化のような技術によって改善できる可能性があります。

研究方法論として、著者たちはLLVMを改良し、異なるUBカテゴリの利用を無効にしました。これにより、各カテゴリのパフォーマンスへの影響を測定することができました。24のベンチマークスイートを用いて広範なテストを実施し、多様なアプリケーションをカバーしました。

結果として、一部のベンチマークではUB最適化を無効にすることで改善が見られましたが、全体的なパフォーマンスへの影響は一般的に小さいことが示されました。ARMアーキテクチャではリンク時最適化によってパフォーマンスが向上する可能性がある一方で、AMDおよびIntelのCPUはUBの利用に対してあまり敏感ではありませんでした。

この研究は、プログラミングにおけるUBの慎重な考慮が必要であることを示唆しています。未定義動作は予測不可能な動作や潜在的なセキュリティ脆弱性を引き起こす可能性があり、またUB最適化が実際に重要なパフォーマンス向上をもたらすかどうかも疑問視されています。要するに、UBは最適化の機会を提供する一方で、実際のパフォーマンス上の利点は最小限であり、異なるシステム間で一貫性がない可能性があることが強調されています。この研究は、プログラミング言語におけるUBの役割と、それがセキュリティや信頼性に与える影響を評価する重要性を浮き彫りにしています。

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リキッドサンライトアライアンス（LiSA）は、研究者たちが太陽光を液体燃料に変換することを目指している共同プロジェクトです。最近、彼らはペロブスカイトと銅を組み合わせて二酸化炭素を貴重な化学物質に変える装置を開発しました。

この研究は『ネイチャー・カタリシス』に発表されており、植物の光合成の自然なプロセスを模倣しています。ローレンス・バークレー国立研究所とカリフォルニア工科大学の科学者たちが率いるチームは、小さな装置を作成しました。この装置は人工の葉のように機能し、太陽光を利用してC2化学物質を生成します。これらの化学物質は、プラスチックや大型車両用の燃料など、さまざまな製品の重要な成分です。

LiSAの取り組みには、異なる機関から集まった100人以上の科学者が参加しており、アメリカ合衆国エネルギー省から資金提供を受けています。目標は、この技術の効率性とスケーラビリティを向上させ、将来的に太陽光を利用した液体燃料の生産をより実現可能にすることです。

BugStalkerは、Linux x86-64システム向けに設計された最新のデバッガで、RustプログラミングのためにRustで構築されています。

このデバッガの主な特徴には、Rustに特化した開発環境があり、シンプルさを重視しています。基本的なデバッグ機能としては、ブレークポイント、ステップ実行、シグナル処理、ウォッチポイントが含まれています。また、マルチスレッドアプリケーションのサポートや、データクエリ、Rustの型システムとの深い統合により、変数の表示やインタラクションが強化されています。

ユーザーはコンソールモードとTUIモードを自由に切り替えることができ、柔軟なインターフェースを提供しています。非同期Rustにも対応しており、Tokioランタイムの検査も可能です。拡張可能なアーキテクチャを持ち、コード変更なしで利用できるTokioオラクルを内蔵しています。

インストールの詳細については、インストールページを参照してください。貢献や提案、機能の実装も歓迎されています。

著作権は© 2025 Derevtsov Konstantinに帰属し、MITライセンスの下で配布されています。

著者はオープンソースソフトウェアライセンス、特にGNU一般公衆利用許諾契約書（GPL）についての経験を語っています。最新のバージョンはGPLv3ですが、多くのプログラムは依然としてGPLv2を使用しています。GPLv2にはライセンス文書を取得するためのURLではなく、物理的な郵送先住所が記載されています。これは、GPLv2が1991年に作成されたため、当時はほとんどの人がインターネットを利用していなかったからです。

その住所に興味を持った著者は、手紙を書くことに決めました。しかし、アメリカの切手を手に入れる必要があることに気づきました。著者はeBayで切手収集の世界を探り、最終的にリクエストを送ることができました。数週間後、著者はリクエストしたGPLv2の文書ではなく、GPLv3のテキストを受け取りました。著者はリクエストの際にバージョンを明記すべきだったのかと考えましたが、混乱があったにもかかわらず、返事に満足していると感じています。この郵送の試みには多くの手間がかかり、その後は少し休む必要があったと締めくくっています。

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2025年4月23日、OpenAIは新しい画像生成モデル「gpt-image-1」を発表しました。このモデルは、開発者がアプリケーションに高品質な画像作成機能を統合できるようにします。発表からわずか1週間で、130万人以上のユーザーが7億枚の画像を生成するなど、人気を集めました。

このモデルの主な特徴は、さまざまな業界での統合です。AdobeやAirtable、Figmaなどの多くの企業がこのモデルを活用し、ユーザーが簡単に画像を作成・編集できるツールを強化しています。具体的な応用例としては、Adobeがクリエイティブアプリに画像生成機能を組み込んでいることや、Airtableがマーケティングチームの資産作成を効率化していること、Figmaがデザインプラットフォーム内で画像を生成・編集できるようにしていることが挙げられます。

また、安全対策も講じられており、有害な画像生成を防ぐ機能が含まれています。さらに、データプライバシーに関するポリシーにも準拠しています。

料金体系はトークンごとに設定されており、テキスト入力、画像入力、生成された画像の種類によってコストが異なります。

gpt-image-1モデルは世界中で利用可能となっており、開発者はその機能を探求し、アプリケーションの開発を始めることが奨励されています。

スタートアップのアイデアについての議論があり、特に「ターピットアイデア」に焦点が当てられています。ターピットとは、一見魅力的に見えるが、実行が難しいアイデアのことを指します。

多くの創業者は消費者向けのアイデアに惹かれますが、これらは特に実行が難しいことがあります。消費者向けスタートアップが直面する独自の課題には、高い競争や市場の変化が含まれます。

スタートアップの成功要因についても触れられており、タイミングや市場の状況が重要であることが強調されています。具体的な例として、GoogleやFacebookが挙げられています。

最近のトレンドについても言及されており、Web3などの新しい技術アイデアが取り上げられています。また、成功するためには戦略の変更、いわゆるピボットが重要であることが強調されています。スタートアップが適応し、成長するためには、これが不可欠です。

議論は、消費者向けビジネスを立ち上げる際の複雑さや、柔軟性の重要性についての最終的な考察で締めくくられています。

著者は、Rustにおける非同期（async）実行の学習方法として、視覚化を用いたアプローチを説明しています。彼らは、サイン波の計算をグラフィカルに表現することで、同時に実行されるタスクの順序や相互作用を理解しようとしています。

著者は、非同期プログラミングにおける時間の経過をサイン波で表現し、非同期に値を計算してチャネルに送信し、プロットする方法を採用しています。タスクの実行を観察することで、タスクは同時に実行できるものの、適切に管理されない限り必ずしも並行して実行されるわけではないことを示しています。例えば、CPUを多く使用するタスクが実行されていると、他のタスクがブロックされる可能性があります。

著者は、重い計算（よりCPU集約的なサイン計算など）が他のタスクの遅延を引き起こし、全体的なパフォーマンスに影響を与えることを探求しています。また、Tokioを使用して新しいタスクを生成することで、CPUコアの利用を改善し、CPUに依存するタスクが他のタスクを停止させることなく並行して実行できる方法を示しています。

著者は、tokio::task::spawn_blocking()を紹介し、ブロッキングコードを専用のスレッドで実行することで、CPU負荷の高いタスクを効率的に実行し、非同期タスクに影響を与えないようにする方法を説明しています。視覚化を通じて非同期実行の理解を深めることで、同時実行と並行処理の違いが明確になり、Rustでマルチコアプロセッサを効果的に活用する方法が理解しやすくなると結論づけています。

投稿には、視覚化に使用されたデモコードの実行方法についての簡単な付録も含まれています。

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2025年4月25日現在、一部のサービスにおいてダウンタイムが発生しています。特に、ホームページとクエリAPIが影響を受けています。ホームページは14時間以上ダウンしており、クエリAPIも同様の問題が発生しています。

稼働率の統計は以下の通りです。ホームページは97.575%、クエリAPIは97.632%、検索APIは97.640%、VSCodeアセットAPIは97.589%となっています。

最近のダウンタイムについては、4月22日にホームページが14時間16分ダウンし、4月23日にはすべてのサービスが1日ダウンしました。4月24日にはサービスが12時間3分ダウンしました。

チームは、これらのダウンタイムの原因となっているバックエンドストレージの問題を解決するために積極的に作業を進めています。

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2025年4月23日、研究者たちは遺伝学の創始者であるグレゴール・メンデルが研究したエンドウ豆の遺伝的特性に関する百年の謎を解明したと発表しました。メンデルはエンドウ豆において七つの特性を特定しましたが、そのうち三つの特性の背後にある遺伝子はこれまで不明でした。

この研究は、科学雑誌『ネイチャー』に発表され、先進的な配列解析と計算技術を用いて約700のエンドウ豆のゲノムを分析しました。このプロジェクトは6年かかり、科学者たちの共同チームによって行われました。研究者たちは、さやの色、形、花の集まりに関与する遺伝子を発見しました。具体的には、さやの色はクロロフィルの生成に影響を与える遺伝子と関連しており、他の遺伝子はさやの形や花の分岐を制御しています。

この研究は植物の遺伝学において重要な進展を示しており、メンデルの業績に対する理解を深めるものとなりました。

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MotherDuckは、Instant SQLという新しいSQL作成ツールを発表しました。このツールは、ユーザーが入力するたびにクエリの結果を即座に確認できることを特徴としています。この革新により、従来のSQLクエリ作成の遅さや煩雑さを解消し、より迅速で直感的なプロセスを実現します。

主な機能としては、リアルタイムプレビューがあります。これにより、ユーザーは結果セットのプレビューをすぐに確認でき、データ分析をより探求的かつ流動的に行うことができます。また、共通テーブル式（CTE）の視覚化が即座に行え、リアルタイムでの検査や修正が可能になり、デバッグが容易になります。さらに、複雑なカラム式を簡素化して問題を迅速に特定できる機能も備えています。

Instant SQLは、DuckDBのテーブルだけでなく、PostgreSQLやMySQLなどさまざまなデータソースとも互換性があります。また、AIを活用した編集提案を受けることができ、結果に即座に反映されるため、作業の効率が向上します。

全体として、Instant SQLはSQLの体験を、長い作成と待機のプロセスから、インタラクティブで効率的なデータ探索へと変革することを目指しています。このツールは現在、一般公開プレビューとして利用可能です。

水素原子の特定の遷移によって放出される21センチメートルの光の波長は、宇宙を理解する上で重要です。水素は最も豊富な原子で、1つの陽子と1つの電子から成り立っています。これらの粒子が形成されると、スピンが同じ方向に揃うか、逆方向に揃うかのどちらかで、確率はそれぞれ50％です。スピンが揃った状態から逆方向に揃った状態に遷移する際に、21センチメートルの波長を持つ光子が放出されます。このため、21センチメートルは天体物理学における「魔法の長さ」とされています。

この放出により、科学者たちは宇宙の水素ガスをマッピングでき、星形成やビッグバン直後の条件に関する情報を明らかにします。また、21センチメートルの放射は最近の星形成を示すこともあります。星が誕生すると、周囲の水素をイオン化し、その後水素が再結合する際にこの特定の波長を放出します。

この21センチメートルの信号を検出し研究することで、星形成の歴史や星よりも前に存在する水素雲の存在など、さまざまな宇宙現象についての洞察が得られます。将来的な技術の進歩、特に電波望遠鏡の発展により、この放射を観測する能力が向上し、宇宙の進化や構造についての理解が深まるでしょう。したがって、21センチメートルの遷移は、宇宙やその初期の瞬間を探求するための重要なツールとなります。

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CUDAグラフは、NVIDIAのGPU向けの新機能で、CPUがGPUタスクを起動する際の時間を短縮することを目的としています。これは、タスクをまとめて処理することで実現されます。しかし、CUDAグラフの固定された構造は、パフォーマンスの問題を引き起こすことがあり、特にデータのコピーが余分に発生することで、逆に処理が遅くなることもあります。

このような課題に対処するために、PyGraphという新しい手法を提案します。PyGraphは、PyTorch2内でCUDAグラフをより簡単に利用できるようにします。主な改善点は三つあります。まず、CUDAグラフの利用範囲を広げること、次にGPUカーネルパラメータのコピーによるオーバーヘッドを最小限に抑えること、そしてCUDAグラフを使用するタイミングをその利点に基づいて判断することです。PyGraphはPyTorch2のツールとスムーズに連携するため、コードの変更は必要ありません。私たちのテストでは、PyGraphを使用することで、PyTorch2単独での使用に比べてさまざまな機械学習タスクにおいてパフォーマンスが大幅に向上することが示されています。

優れたデザイナーがその素晴らしい作品にもかかわらず無名のままでいることがあるという考えについて述べています。レオナルド・ダ・ヴィンチのような歴史的な人物を例に挙げ、デザインにおける真の偉大さは意外と珍しいものではなく、多くの才能あるクリエイターが認識されないままでいる可能性があることを示唆しています。

現代では、デザインの成功はしばしば可視性によって測られます。具体的には、ソーシャルメディアのフォロワー数や受賞歴、メディアでの言及などが重視され、作品そのものの質が二の次になってしまうことがあります。このような認知の重要性に焦点を当てることで、人々のニーズに静かに応えるデザイン、例えば使いやすい道具や効率的なシステムの重要性が見落とされがちです。

優れたデザインは問題を解決し、ユーザー体験を向上させることにあります。デザイナーが有名かどうかは関係ありません。多くの熟練したクリエイターは、単に優れたものを追求するために努力し、賞賛を受けることがないかもしれません。著者は、真のデザインの偉大さは、名声や注目を求めるのではなく、その効果によって目に見えなくなるような本質的な作品を創造することにあると強調しています。

Faastaは、コードを迅速かつ効率的に実行するための新しいプラットフォームです。このプラットフォームはWebAssembly技術を利用しており、起動時間が1ミリ秒未満と非常に速く、メモリ使用量も1KB未満に抑えられています。

Faastaの主な特徴には、WebAssemblyモジュールとしてコードを実行すること、WASIHTTPを使用してHTTPリクエストを効率的に処理すること、安全な関数の隔離を提供するサンドボックス環境、従来のコンテナを使用せずに非常に速いコールドスタートを実現すること、簡単に設定でき、どこでもホスティング可能であることが含まれます。また、オープンスタンダード（WASI P2およびWASIHTTP）に準拠しており、ポータビリティを確保しています。WebAssemblyの実行にはWasmtimeを利用しており、faasta.xyzでは無料のオンライン版も提供されています。

Faastaを始めるには、まずFaastaのコマンドラインツールをインストールし、新しいプロジェクトを作成します。その後、WebAssemblyとして関数をビルドし、GitHubでログインして、オンラインに関数をデプロイします。デプロイした関数は特定のURLでアクセス可能になります。

FaastaはWASI Preview 2およびWASIHTTPの標準に従っており、HTTPリクエストの統一的な処理、モジュール設計による整理の向上、ホストシステムとの一貫したインタラクション方法、さまざまなプラットフォーム間でのポータビリティを実現しています。

さらに、自分自身のFaastaサーバーを運営し、インフラストラクチャ上で関数を管理することも可能です。

なお、Faastaは現在実験段階にあり、オンラインインスタンスのサービスに影響を与える可能性のある変更が行われることがあります。

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この記事では、ウェブアプリケーションをよりローカルファーストに適応させる必要性について述べています。これにより、ユーザーはオフラインでも迅速で応答性の高い操作を体験できるようになります。この変化には、特に検索機能における効率的なクライアントサイドのデータ処理が求められます。記事では、プロジェクト管理における問題検索のために特別に設計されたドメイン特化型言語（DSL）を用いた型駆動アプローチが紹介されています。

重要なポイントとして、まずドメイン特化型言語（DSL）があります。DSLは、ユーザーが検索意図を表現しやすくするために、馴染みのある用語を使って検索クエリを簡素化します。記事では、SQLやElasticsearchなどの既存システムにおけるDSLの例が示されています。

次に、データの構造について説明されています。問題追跡システムのデータセットを定義する方法が示されており、特定のドメインに応じてデータを構造化することの重要性が強調されています。

エラーハンドリングについても触れられており、関数型プログラミングにおけるエラー管理のためのEither型が紹介されています。これにより、成功した操作と失敗した操作を区別することができます。

パーシング技術については、パーサーコンビネータの使用が説明されています。これにより、検索クエリを処理し、クエリ構造を表す抽象構文木（AST）を作成するためのモジュール式のパーサーを構築できます。

クエリの実行については、ASTを指定された基準に基づいて問題をフィルタリングする関数に変換する方法が概説されています。

パフォーマンスに関する考慮点として、システムは大規模なデータセットを効果的に処理できるものの、実際のアプリケーションでのクエリパフォーマンスを向上させるためにインデックス作成やその他の最適化が必要であることが指摘されています。

最後に、この記事は、関数型プログラミングの原則を用いた堅牢で保守可能な検索システムの価値を強調しています。開発者には、ローカルおよびサーバーサイドのアプリケーションで効率的な検索機能を構築するために、これらの技術を採用することが奨励されています。

全体として、この記事は、データを効果的に管理しながらユーザー体験を向上させる強力な検索システムの開発に関するガイドとなっています。

人気のプラットフォーム向けにアプリを簡単に作成できます。TelegramやDiscordなどのプラットフォームで、プログラミングの知識がなくてもアプリを開発できます。最新のAI技術を活用して、アプリをより賢く、使いやすくすることが可能です。

アイデアを簡単にアプリやボットに変えることができ、数分でアプリを展開したり更新したりできます。また、業界の最高水準のセキュリティでアプリを保護します。サービスは、Telegramの機能を利用したインテリジェントなアプリ作成や、SlackやDiscordでの生産性向上やコミュニティの活性化に対応しています。

料金プランはシンプルです。無料プランでは月に10メッセージ、2つのボットが利用できます。スタータープランは月10ドルで50メッセージ、5つのボットが使えます。開発者プランは月20ドルで100メッセージ、10ボットが利用でき、最も人気があります。プロプランでは月50ドルで250メッセージ、20ボット、音声メッセージが含まれます。スケールプランは月100ドルで500メッセージ、40ボットが利用でき、プレミアムアカウントが必要です。

Plutonicに参加して、コミュニケーションを改善し、タスクを簡素化するスマートボットを作成しましょう。

Googleが音楽家と協力して開発したMusic AI Sandboxは、新機能を追加し、アメリカの音楽家、プロデューサー、作曲家へのアクセスを拡大しました。このプラットフォームは、人工知能（AI）ツールを通じて創造性を高めることを目的としています。

主な機能には、まず「Create Tool」があります。これは、ユーザーが希望する音やジャンル、ムードに基づいて音楽サンプルを生成できるツールです。次に「Extend Feature」があり、これは音楽家が既存のアイデアを発展させる手助けをします。アップロードした音声クリップから続きの部分を作成することで、作曲の行き詰まりを克服するのに役立ちます。

さらに「Edit Function」もあり、音楽に対する細かなコントロールを提供します。これにより、クリップのムードやスタイルを変更したり、特定の修正を加えたりすることが可能です。

最新の音楽生成モデルであるLyria 2は高品質な音声出力を提供し、Lyria RealTimeはインタラクティブでリアルタイムの音楽制作を可能にします。生成された音楽には責任ある使用のためにウォーターマークが付けられています。

Music AI Sandboxを利用している音楽家たちは、このプラットフォームが創造性を刺激し、制作プロセスを効率化する可能性を高く評価しています。また、アーティストからのコラボレーションやフィードバックを促進し、ツールの継続的な改善を目指しています。

サラ・ウィン・ウィリアムズの回顧録『ケアレス・ピープル』は、彼女がFacebook（メタ）のグローバル政策担当役員としての経験を明らかにしています。この本は、メタの弁護士が出版を抑えようとしたことから注目を集め、その内容への関心が高まりました。

ウィン・ウィリアムズは、マーク・ザッカーバーグやシェリル・サンドバーグ、ジョエル・カプランといった会社のリーダーたちについて、無関心で現実から乖離しているという衝撃的な見解を示しています。彼女は、ザッカーバーグが情報提供を拒否したり、カプランがセクハラを含む不適切な行動をとったりする事例を語っています。

この回顧録では、ウィン・ウィリアムズがFacebookに入社するまでの異例の経緯も描かれています。彼女は、クリスマス大地震の際に人々をつなげるプラットフォームの可能性に魅了されました。しかし、彼女はすぐに、ミャンマーでのジェノサイドや中国市場への進出失敗など、会社がグローバルな問題に対して無関心であることを目の当たりにしました。特に、中国市場では国家監視のためのツールを構築していました。

ウィン・ウィリアムズは、Facebookのリーダーシップが自らの行動の結果に無関心であると主張し、リーダーたちが倫理的な配慮よりも成長を優先する文化を描写しています。この「無関心」は、彼らの権力の増大と責任の欠如に起因しており、Facebookは「大きすぎて無関心」となってしまったと述べています。

全体として、『ケアレス・ピープル』はFacebookの内部の実態や経営陣の道徳的失敗を問題視し、こうした企業がその行動に対して責任を持つための規制の必要性を強調しています。

RoopとPuneetは、建設業界における図面の読み取り、コスト見積もり、許可申請を改善するために、Bild AIを設立しました。彼らは、先進的なAIとコンピュータビジョン技術を活用して、住宅や病院などの建設プロジェクトをより効率的に進めることを目指しています。この取り組みは、Khosla Venturesの支援を受けています。

現在、彼らはインフラとフロントエンドの開発ができるフルスタック開発者を探しています。理想的な候補者は、サンフランシスコに住んでいるか、引っ越す意欲があり、オープンなコミュニケーションを大切にし、挑戦を受け入れる姿勢を持っている人です。

スタートアップやコンピュータビジョン、機械学習、建設業界の経験があると尚良いです。また、影響を与えたいという意欲がある方を歓迎します。

メッセージを送る際には、自分がなぜ適していると思うのかと、好きな果物（Roopの好きな果物はシタファル）を簡潔に書いてください。

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マイクロソフトは最近、Visual Studio Code（VS Code）のC/C++拡張機能を使用している開発者に影響を与える変更を行いました。この拡張機能は、コード補完やデバッグなどの機能を提供していますが、VS CodiumやCursorなどの代替版のVS Codeでは動作しなくなりました。この変更は2025年4月3日のアップデート後に確認されました。

開発者たちは、このアップデートが作業の流れを妨げ、競争を制限するため不満を抱いています。マイクロソフトは以前、他の製品でもこの拡張機能を使用できるようにしていましたが、現在は自社のソフトウェア以外での使用を制限する方針を強化しています。

CursorのCEOは、マイクロソフトの拡張機能から脱却するための解決策に取り組んでおり、オープンソースの代替品に投資していると述べました。

さらに、マイクロソフトが自社製品を推進しながら競合他社を排除する不当競争を行っているとの主張もあり、一部の開発者はアメリカ合衆国連邦取引委員会に調査を依頼しています。マイクロソフトはこの件についてのコメントをまだ発表していません。

c/ua（コンピュータ利用エージェント）は、AIエージェントが軽量の仮想コンテナ内で完全なオペレーティングシステムを管理できるフレームワークです。Apple Silicon上でネイティブの速度の97％に達することが可能です。主に二つの機能を提供しています。

一つ目は高性能な仮想化です。これにより、ユーザーはmacOSやLinuxの仮想マシンをほぼネイティブのパフォーマンスで作成し、実行することができます。二つ目はコンピュータ利用インターフェースとエージェントです。この機能により、AIシステムは仮想環境を観察し、対話することができ、ウェブブラウジングやコード作成などのタスクを実行できます。

c/uaを使用する理由は多岐にわたります。まず、セキュリティ面では、AIエージェントが隔離された仮想環境で動作するため、メインシステムを保護します。次に、Apple Silicon上でのほぼネイティブな速度を実現し、柔軟性も兼ね備えています。macOSとLinuxの両方をサポートし、AIのワークフローに一貫した環境を提供します。また、さまざまな言語モデルプロバイダーとの統合も可能です。

システム要件としては、Apple Silicon（M1/M2/M3/M4）を搭載したMac、macOS 15以降、Python 3.10以上が必要です。推奨されるディスクスペースは30GB以上です。

クイックスタートオプションには、基本的な仮想化のためのLume CLIのみ、AIエージェントを仮想環境で使用するためのフル機能、最新の機能を求める貢献者向けのソースからのビルドがあります。

含まれるライブラリには、仮想マシンを実行するためのLume、macOS/Linuxのサンドボックスと対話するためのComputer、専用のサンドボックスでワークフローを実行するためのAgentがあります。

c/uaの改善に向けた貢献は歓迎されており、ディスコードコミュニティも利用可能です。c/uaはMITライセンスの下でオープンソースとして提供されています。

Colanodeは、自分のサーバーにホストできるオープンソースのコラボレーションワークスペースです。データのプライバシーと管理に重点を置いており、オンラインでもオフラインでもチームが効果的に協力できるように設計されています。

主な機能には、チームコミュニケーションのためのリアルタイムチャット、Notionのように簡単に文書やメモを作成できるリッチテキストページ、カスタマイズ可能なデータベース（テーブルやカレンダーのようなフィールドやビューを使ってデータを整理）、そしてワークスペース内でファイルを安全に保存・共有できるファイル管理があります。

Colanodeは、個人やチームに適しており、小規模なプロジェクトから大規模な組織まで幅広く利用できます。自己ホスティングのため、データに対する完全なコントロールが可能です。

動作の仕組みとしては、デスクトップアプリが含まれており、複数の自己ホストサーバーに接続できます。それぞれのサーバーには異なるワークスペースがあります。変更はまずローカルに保存され、その後サーバーと同期されるため、サーバーがオフラインでも作業を続けることができます。また、複数のユーザーが同時に同じ文書を編集できるリアルタイムコラボレーションもサポートしています。

始めるには、デスクトップアプリを無料でダウンロードし、アメリカやヨーロッパにあるColanodeのベータクラウドサーバーに接続できます。自己ホスティングを希望する場合は、特定の要件を満たすDockerを使用してセットアップできます。

Colanodeは、Apache 2.0ライセンスのもとで提供されています。

人工知能（AI）の進化に伴い、人間の創造性を守ることが重要だという意見が述べられています。人間の創造性は独自で限られた資源であり、AIが大量のコンテンツを生成することで、真の人間の表現が埋もれてしまう危険性があります。これにより、文化的な風景が味気ないものになってしまう恐れがあります。

AIは人間の創作物から学びますが、著作権やアーティストへの影響を考慮せずにこのコンテンツを利用する可能性があります。多くのクリエイターは、AIが安価なコンテンツを生み出す能力に脅威を感じており、オリジナル作品に対する公正な利用と補償を確保するための明確な規制を求めています。

著者は、現在の状況を歴史的な自然資源の過剰利用に例え、AIが無差別にデータを抽出し続けると、創造的なエコシステムが劣化する恐れがあると警告しています。これにより、AIが生成するコンテンツが繰り返しになり、質が低下し、人間の創造性の豊かさがさらに減少する悪循環が生まれる可能性があります。

人間の創造性を持続させるために、AIのトレーニングに関する規制の導入、公正なライセンス制度の構築、AIに依存せず人に投資することなどの解決策が提案されています。人間の視点を重視し、それをAIツールと責任を持って統合することで、より活気に満ちた多様な創造的な環境を育むことができるとしています。

Infatは、macOS向けの強力なコマンドラインツールで、特定のファイルタイプやURLスキームを開くアプリケーションを簡単に管理できます。新しいマシンを設定するたびにメニューを探す必要がなく、一度設定すればその後ずっと使い続けることができます。

主な機能としては、特定のファイルタイプやURLスキームを開くアプリケーションの一覧表示、任意のファイルタイプやURLスキームのデフォルトアプリケーションの設定、これらの関連付けを管理するためのTOML形式の設定ファイルの使用が挙げられます。特にパワーユーザー向けに設計されており、スクリプトでの操作も容易です。

始めるには、まずHomebrewを使ってInfatをインストールするか、ソースからビルドします。コマンドとしては、特定のファイルタイプのデフォルトアプリを一覧表示する（例：infat list txt）、ファイルタイプに対してデフォルトアプリを設定する（例：infat set TextEdit --file-type md）、URLスキームをアプリにバインドする（例：infat set Mail --scheme mailto）などがあります。また、関連付けを定義するためのTOMLファイルを作成することも必要です。

デザイン哲学としては、最小限で自動化に適したツールであり、macOSの機能と良く統合されている点が特徴です。また、バージョン管理された設定をサポートしています。

インストール方法は、Homebrewを使用する場合はbrew install philocalyst/tap/infatを実行し、ソースからの場合はリポジトリをクローンしてSwiftでビルドします。InfatはMITライセンスのもとでオープンソースとして提供されており、改変や配布が可能です。

マーク・ザッカーバーグは最近、メタの独占禁止法裁判で証言し、ソーシャルメディアが個人的なつながりからエンターテインメントやコンテンツ消費にシフトしていることを認めました。彼は、友人からの投稿に費やす時間が減少していることを指摘し、フェイスブックやインスタグラムが伝統的なメディアのようになっていると述べました。連邦取引委員会（F.T.C.）は、メタがインスタグラムやWhatsAppの買収により違法な独占を持っていると主張していますが、ソーシャルメディア市場の定義が不明確であるため、訴訟は難航しています。

メタは、ソーシャルメディアが大きく変化したため、特定の企業が支配することはできないと主張し、TikTokやYouTubeなどのさまざまなプラットフォームが同様に競争していることを示しています。F.T.C.は、メタの行動が消費者に害を及ぼしたり、革新を妨げたりしたことを証明するのが難しい状況です。WhatsAppとインスタグラムは、メタの所有下で大きく成長しているからです。

ザッカーバーグが過去にインスタグラムを分社化する提案をしたことは、ソーシャルメディアの変化する風景を浮き彫りにしています。TikTokや生成AIなどの新しい競争相手や技術が登場する中で、F.T.C.は古い問題を追求している可能性があります。この訴訟の結果や政治的影響、特にトランプ大統領からの影響によって、メタにとって大きな変化がもたらされるかもしれません。

「グルエン転送」という概念は、消費者が店舗内の混乱したレイアウトによって方向感覚を失い、元々の購買意図を見失う現象を指します。この現象は現在、特にFacebookのようなソーシャルメディアプラットフォームにおいても見られます。もともと友人とのつながりを保つために設計されたFacebookのフィードは、広告や無関係なコンテンツで溢れ、ユーザーが集中するのが難しくなっています。

多くのウェブサイトは、意図的に混乱を生じさせることで衝動的な行動を促しています。例えば、アカウントを削除したり、サブスクリプションをキャンセルしようとすると、複雑な手続きを経なければならず、ユーザーが目標を達成するのを妨げることがよくあります。

EUでは、企業がサービスを解約するのを加入するのと同じくらい簡単にすることを求める法律があります。これは不必要な複雑さを減らすための良い一歩です。著者は、日常のショッピング体験でも同様の改善が進むことを期待しています。

Zevは、自然言語を使ってターミナルコマンドを思い出したり発見したりするのを助けるツールです。

インストールするには、コマンドラインで「pip install zev」と入力します。初回実行後にOpenAIのAPIキーが必要になります。

使用方法は簡単です。インタラクティブモードでは「zev」と入力するだけで開始できます。また、特定のコマンドを直接問い合わせる場合は「zev '<あなたのコマンド>'」と入力します。

具体的なコマンドの例としては、すべての実行中のPythonプロセスを表示するには「zev 'show all running python processes'」、過去24時間に変更された.pyファイルを探すには「zev 'find all .py files modified in the last 24 hours'」、現在のディレクトリのディスク使用量を表示するには「zev 'show disk usage for current directory'」、ネットワーク接続を確認するには「zev 'check if google.com is reachable'」、Gitの未コミットの変更を表示するには「zev 'show uncommitted changes in git'」と入力します。

設定を更新するには「zev --setup」と入力し、OpenAIのAPIキーや設定を変更できます。APIキーを取得するにはOpenAIのアカウントとサブスクリプションが必要です。

また、ZevはOllamaと一緒に使うこともでき、ローカルでコマンドを実行できます。Ollamaをインストールして起動した後、正しい設定で「zev --setup」を実行します。

問題やプルリクエストなどの貢献も歓迎されています。このプロジェクトはMITライセンスの下で提供されています。

このエッセイでは、キリスト教におけるマリア・マグダレナの複雑でしばしば誤解されている姿について論じています。彼女はイエスの重要な信者でありながら、何世紀にもわたり誤ったイメージで描かれてきました。特に6世紀の教皇グレゴリウスによる誤解から、彼女は罪人や売春婦として扱われることが多かったのです。著者のエリザ・グリズウォルドは、マリア・マグダレナを取り巻く多くの物語を振り返り、彼女が「追放者の守護聖人」としての役割を持ち、不確実性と複雑さの象徴であることを強調しています。

マリア・マグダレナは四つの福音書すべてに登場し、イエスの墓に立ち会い、彼の復活を最初に目撃した可能性がある人物として知られています。しかし、彼女の存在や重要性は、特にルカによる福音書では軽視されています。このエッセイでは、フェミニストの学者や『フィリポの福音書』のような代替テキストが、彼女をより力強い存在として描いていることを探ります。

また、マリア・マグダレナが他の聖書の人物、例えばエジプトのマリアと混同されることや、歴史を通じて彼女のイメージに与えた芸術の影響についても触れています。彼女のキャラクターに対する解釈が進化する中で、しばしば女性やセクシュアリティに対する社会的な見方が反映されてきました。

エリザベス・シュレイダー・ポルツァーのような学者たちは、古代の写本におけるテキストの変化を調査し、初期のキリスト教においてマリア・マグダレナの役割が意図的に軽視され、ペテロのような男性の人物を優遇するために操作された可能性を示唆しています。著者は、父との会話や自身のマリア・マグダレナを理解する旅を通じて、彼女との個人的なつながりを共有し、最終的には信仰における可能性と複雑さの象徴として彼女を描いています。

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

著者は、日常的にLinuxフォンを使用すること、特にPinePhone Proを選ぶ理由について考えています。Androidフォンと比較して、この選択にはいくつかの理由があります。

まず、切り替えの目的は単なる便利さだけではなく、日常の習慣を見直し、セキュリティとプライバシーのバランスをより良くすることです。Linuxフォンはセキュリティが劣ると考える人もいますが、オープンソースで広告に依存しないため、プライバシーの面では優れています。

PinePhone Proにはいくつかの制限があります。遅くて古いと感じる人もいますが、著者はブラウジングやナビゲーションなどのタスクには十分だと考えています。速いデバイスに比べて、過剰な刺激からの休息を提供してくれます。

PinePhone Proの利点としては、軽量でコンパクトなサイズ、信頼性のあるヘッドフォンジャックが挙げられます。著者はFairPhoneよりもこれを好んでいます。

また、著者はLGv40 Thinqについても言及しており、パフォーマンスや機能が優れているため、再度使用することを検討しています。PinePhone Proと同じくらいのサイズであることも理由の一つです。

全体として、著者は制限があるにもかかわらず、プライバシーとシンプルさを求めてLinuxフォンを使用する旅に興味を持っています。

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OpenAlternativeは、人気のある商用ソフトウェアに対するオープンソースの代替品を提供するコミュニティ主導のプラットフォームです。このプロジェクトは、ユーザーがビジネスニーズをサポートするためのオープンソースサービスを見つける手助けをすることを目的としています。また、コミュニティの貢献を促進し、包括的なソフトウェアディレクトリを構築しています。

このプロジェクトはオープンソースで、GPL-3.0ライセンスのもとで運営されています。開発にはスポンサーシップが必要で、ユーザーはプロジェクトを支援するためにスポンサーになったり、類似のディレクトリを作成するためのNext.jsのボイラープレートを購入したりすることができます。

主な技術的な詳細としては、プロジェクト構造がTurborepoを使用して構築されており、アプリ、再利用可能なReactコンポーネント、サーバーサイドコード、ユーティリティ、データベース構造などのさまざまなコンポーネントが含まれています。開発にはBunというパッケージマネージャーを使用しており、開発を始めるにはリポジトリをクローンし、依存関係をインストールし、環境変数を設定し、開発コマンドを実行する必要があります。アプリケーションはVercelにデプロイ可能で、特定のビルドおよびスタートコマンドに従って実行されます。

詳細については、プロジェクトのドキュメントを参照し、成長に貢献することが推奨されています。

著者は、電子インクディスプレイに対する興奮を語り、新しいデバイス「TRMNL」を予約購入したことを紹介しています。このデバイスは、バッテリー駆動の電子インクスクリーンを搭載していますが、購入プロセスは混乱を招くものでした。特に、デバイスの機能にアクセスするための異なるライセンスについての説明が不十分でした。

著者は、手に入る部品を使って同様のデバイスをより安く作ることができると考えましたが、TRMNLを待つことに決めました。過去に電子インクプロジェクトの経験があり、TRMNLのオープンソースのファームウェアを、自分が持っている汎用ドライバーに適応させることに興味を持っていました。

ファームウェアをWaveshareドライバーで動作するようにうまく修正した後、著者はTRMNLのオンラインサービスに簡単に接続できることを発見しました。また、ディスプレイ用のカスタムホルダーも作成しました。最終的に、結果に満足し、自分の作成物が他の人にインスピレーションを与えることを願っています。

メアリー・マクレーンは、19歳で著書『メアリー・マクレーンの物語』を発表し、一躍有名になった先駆的な作家です。1881年にカナダで生まれ、後にモンタナ州ビュートに移り住んだ彼女は、自身の内面の思いや感情を率直に表現しました。彼女のデビュー作は、自伝と感情の探求を融合させたもので、若さに対する苦悩や欲望を描いています。この本は、称賛と厳しい批評の両方を受けました。批評家たちは、彼女の挑発的なスタイルやセクシュアリティのテーマ、特に男性と女性の両方に対する魅力に注目しました。

1902年に本が出版されると、マクレーンは全国的なセンセーションとなり、わずか1か月で約10万部を売り上げました。評価は賛否が分かれ、彼女の生活はメディアによってセンセーショナルに扱われました。その後、彼女は1903年に『私の友人アンナベル・リー』を出版しましたが、こちらはあまり評価されませんでした。

マクレーンは生涯を通じて執筆を続け、ジャーナリズムの仕事もこなしましたが、次第にその名声は薄れていきました。彼女は1917年に最後の著書『私、メアリー・マクレーン：人間の日々の記録』を出版し、そこで自身の性的アイデンティティについてさらに探求しました。かつての名声にもかかわらず、彼女は1929年に亡くなり、文学界ではほとんど忘れられてしまいました。

近年、彼女の作品に対する関心が再燃し、映画化や伝記が出版されています。マクレーンの内面の生活や欲望に対する率直な探求は、特に女性の物語やセクシュアリティの表現において先駆的であると認識されています。

トランスフォーマーは、もともと自然言語処理で成功を収めていましたが、現在では画像分類や物体検出などのコンピュータビジョンのタスクでも優れた成果を上げています。ここでは、ビジョントランスフォーマーに関する三つの重要なポイントを紹介します。

ビジョントランスフォーマーの残差層は並列処理が可能で、これにより計算速度が向上し、精度を損なうことなく処理が行えます。また、注意層の重みを微調整するだけで、これらのモデルを高解像度や異なる分類タスクに適応させることができます。この方法は、計算リソースやメモリの使用量を削減しつつ、タスク間での重みの共有を可能にします。

さらに、MLP（多層パーセプトロン）を用いた前処理層を追加することで、パッチマスキングを通じて自己教師あり学習が強化されます。

これらの知見は、ImageNet-1kデータセットを使用して検証され、ImageNet-v2テストセットでも結果が確認されました。また、六つの小規模データセットにおいてもパフォーマンスが評価されました。

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フィンランドでは、毎年約4,000頭のトナカイが交通事故で死亡しており、大きな問題となっています。この問題に対処するため、フィンランドのトナカイ飼育者協会は、トナカイの角に反射塗料を試験的に塗布しています。これにより、運転者からトナカイがより見えやすくなることを目指しています。特に11月や12月のような暗い月には事故が多発するため、交通事故の防止に役立つことが期待されています。このアプローチは、通常の車両の安全性向上に焦点を当てた方法とは異なり、動物自身の視認性を直接向上させることを目的としています。

Battery Tech OnlineはInforma PLCの一部で、バッテリー技術に関するニュースや開発を扱っています。最近、CATLが新しいナトリウムイオンバッテリー「Naxtra」を発表しました。このバッテリーは大規模生産が予定されており、リチウムを使用しないエネルギー貯蔵の解決策を提供します。

Naxtraバッテリーは2025年6月から大規模生産が開始され、電気自動車（EV）におけるナトリウムイオン技術の重要な一歩となります。このバッテリーは-40℃から+70℃の極端な温度でも動作可能で、厳しい寒さの中でも90%の電力を保持します。

エネルギー密度は175Wh/kgに達し、リチウム鉄リン酸（LFP）バッテリーと同等の性能を持ち、最大500キロメートルの走行距離を実現し、1万回以上の充電サイクルに耐えることができます。また、Naxtraバッテリーは火災や熱暴走のリスクを最小限に抑えるよう設計されており、安全性を高めるための先進的な材料が使用されています。

さらに、重トラック向けの特別版は耐久性が向上し、従来のバッテリーと比べてライフサイクルコストを61%削減します。CATLのNaxtraバッテリーは持続可能性を促進し、リチウムへの依存を減らすことを目指しており、エネルギー貯蔵の未来を変える可能性があります。

SearchKプラットフォームの主なセクションについて説明します。まず、ホームはプラットフォームの出発点です。次に、インストールではソフトウェアの設定手順が示されています。**CLI（コマンドラインインターフェース）**では、コマンドラインの使い方に関するチュートリアルが提供されています。

マイクロブログのセクションでは、マイクロブログの作成方法についてのガイドがあります。フェデレーションでは、異なるシステムを接続するための情報が掲載されています。コンテキストと語彙では、プラットフォームで使用される重要な用語の定義が説明されています。

ディスパッチャーはメッセージや活動を管理するためのツールです。インボックスリスナーはメッセージを受信するための機能を提供します。アクセスコントロールでは、権限やセキュリティの管理が行われます。ノード情報はネットワークノードに関する詳細を示しています。

キー・バリューストアとメッセージキューはデータの保存とメッセージングシステムに関する情報です。統合、テスト、ロギングでは、他のシステムとの統合、機能確認、活動の記録に関するツールが紹介されています。オープンテレメトリーは監視とトレース機能を提供します。APIリファレンスは開発者向けの技術文書です。最後に、不安定な外観では、変更される可能性のある機能についての注意事項があります。

全体として、SearchKプラットフォームを利用し理解するためのリソースがまとめられています。

この記事では、スティービー・バックリーが雇用主への忠誠心について考察しています。彼は、父の世代に見られる伝統的な長期雇用と、テクノロジー業界での頻繁な転職の傾向を対比させています。バックリーは採用の役割についても触れ、企業を推奨する一方で、彼らの主張の誠実さに疑問を抱いていることを述べています。

バックリーは、良い雇用主を評価するための四つの重要な基準を強調しています。まず第一に、競争力のある給与が必要です。公正な報酬は欠かせません。次に、従業員の扱いについて、企業文化を把握するために従業員のレビューを調査することが重要です。三つ目は、企業の財政的安定性です。企業が安定しており、財務について透明性を持っていることを確認する必要があります。最後に、革新へのオープンさです。企業は採用において新しいアプローチを試みる意欲が求められます。

バックリーは、従業員が仕事のために個人的な関係や健康を犠牲にしてはいけないと警告しています。雇用主は友人や家族ではなく、利益を追求するビジネスであることを理解することが重要です。彼は、読者に対して仕事以外の成長や人間関係を優先するよう促し、父親の言葉を引用しています。父親は、キャリアの成果よりも愛する人との時間を大切にしていました。

企業は、柔軟性とスケーラビリティの要求に応えるために、従来のメインフレームから現代のマイクロサービスへとソフトウェアシステムを変革しています。現在、ビジネスは自律的に動作できる知能システム、いわゆるエージェントシステムを必要としています。これらのシステムは、固定されたワークフローや予測可能なプロセスに依存していた従来のネットワークとは異なります。エージェントシステムは動的であり、自然言語を解釈し、リアルタイムで意思決定を行う能力を持っています。

これらのシステムを支えるために、「エージェントメッシュ」と呼ばれる新しいネットワーキングアプローチが提案されています。このプラットフォームは、さまざまなエージェントやツール間の安全で観測可能かつ効率的なコミュニケーションを確保し、セキュリティや運用上の課題に対処します。エージェントメッシュの主な特徴には、以下のものがあります。

セキュリティ：通信が安全であり、身元が確認されることを保証します。
観測性：相互作用やパフォーマンス指標をリアルタイムで追跡します。
動的登録：エージェントやツールが互いに簡単に登録し、発見できるようにします。
細かなアクセス制御：エージェントとツール間のすべての相互作用に対する権限を管理します。

エージェントメッシュは、エージェントと大規模言語モデル（LLM）、およびエージェントとさまざまなツール間のコミュニケーションを管理するために不可欠です。また、効果的に協力できる小規模で焦点を絞ったエージェントを促進することで、マルチエージェントワークフローの課題にも対処します。

全体として、エージェントメッシュのインフラは柔軟で構成可能に設計されており、企業が異なるクラウド環境でさまざまなエージェントタイプを統合できるようにし、特定のベンダーに縛られることがありません。この革新的なアプローチを採用することで、組織は今日のビジネス界の急速な要求に応える適応型で知能的なシステムを構築できます。

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PgDogは、PostgreSQLデータベースを効果的に管理するためのツールです。トランザクションプーラーおよびレプリケーションマネージャーとして機能し、ユーザーがデータベースをシャーディングできるようにします。Rustで構築されており、高速で安全性が高く、多くのデータベースや接続を処理できます。

PgDogのインストールは、KubernetesとDockerの2つの方法があります。Kubernetesの場合、Helmを使用してインストールします。まず、リポジトリをクローンし、ディレクトリに移動してから、Helmを使ってインストールします。Dockerを使用する場合は、Docker Composeをインストールし、コマンドを実行します。セットアップ後、PostgreSQLに接続するためのコマンドも用意されています。

PgDogの主な機能には、負荷分散、ヘルスチェックとフェイルオーバー、トランザクションプーリング、シャーディング、論理レプリケーションがあります。負荷分散機能により、データベーストランザクションが複数のレプリカに分散され、パフォーマンスが向上します。ヘルスチェック機能はデータベースの状態を監視し、障害が発生した場合にはクエリを再ルーティングします。トランザクションプーリングにより、多くのクライアントが少数のPostgreSQL接続を効率的に共有できます。シャーディング機能は、クエリを正しいデータベースシャードに自動的にルーティングします。論理レプリケーションは、既存のデータベースにダウンタイムなしでデータを分割することをサポートします。

PgDogは、一般設定用のpgdog.tomlとユーザー認証情報用のusers.tomlという2つの主要な設定ファイルで構成されています。基本的な設定は簡単で、すぐにセットアップできます。

ローカル環境でのセットアップには、まずRustコンパイラをインストールし、PgDogをビルドします。その後、PgDogを実行するためのコマンドを使用します。

PgDogは現在、初期開発段階にあり、ユーザーには試してみることが奨励されています。機能の安定性に関する定期的なアップデートが提供される予定です。

PgDogは、データベースのパフォーマンスに与える影響を最小限に抑えるよう設計されており、効率的なデータ処理に重点を置いています。

PgDogはAGPL v3ライセンスのもとでオープンソースとして提供されており、内部利用やプライベートな修正はコードを共有せずに行えますが、PgDogをサービスとして提供する場合は公に修正を共有する必要があります。

貢献に興味がある方には、ガイドラインが用意されています。

1883年にロンドンで開催された国際水産展示会は、260万人以上の来場者を集め、これまでに建設された中で最大の水族館が展示されました。この水族館では、30カ国以上の海洋生物が紹介されました。主催者はこのイベントを広めるために、科学者ヘンリー・リーによる二冊の注目すべき書籍を含む資料を作成しました。これらの書籍は『海の怪物の正体』と『海の寓話の解説』です。

『海の怪物の正体』では、リーがクラーケンや大海蛇といった伝説の海の生き物を否定し、目撃情報は誤って識別されたイカに起因すると説明しています。彼は過去の記録を批判し、科学の証拠を用いて神話を否定し、これらの民間伝承を科学が説明できると主張しています。

『海の寓話の解説』では、人魚に焦点を当て、目撃された生き物はおそらくマナティーやジュゴンであったと示唆しています。リーはこれらの生き物に関する文化的信念を探求し、船乗りたちの想像力が物語を誇張することが多いと強調しています。また、これらの海洋動物が絶滅の危機に瀕している可能性について警告し、現代の環境問題と関連付けています。

展示会自体はほとんど忘れ去られていますが、リーの著作は私たちと海との複雑な関係を思い起こさせ、ファンタジー、科学的探求、環境保護という重要な問題が交差することを示しています。

ジェシカ・ヴェルンベルクの「教皇の権力を抑える」という記事では、歴史を通じて教皇の宗教的および政治的権力の複雑な関係について論じています。

1870年、教皇ピウス9世は、ヴィットリオ・エマヌエーレ2世によってローマが占領され、バチカンに事実上監禁されました。この出来事により、教皇は教皇領に対する支配を失いました。その後、約60年間、教皇たちはローマをイタリアの一部として認めることを拒否しました。

教皇の権威は、その領土支配に深く関連しています。初めは、教皇が世俗の支配者から独立を保つのに役立ちましたが、次第にこの権力は政治的な問題と絡み合い、対立やスキャンダルを引き起こすことになりました。

教皇たちは、フランク王国などの強力な指導者との同盟を結ぶことで政治的影響力を高めましたが、これにより世俗の問題への関与も増加しました。彼らは東ローマ帝国や地元のイタリアの権力からの挑戦に直面し、政治的な闘争が続きました。

プロテスタント改革は教皇の権威を弱め、多くの地域で教皇の宗教的および政治的影響が拒否されました。啓蒙時代は伝統的な権力構造にさらなる挑戦をもたらし、19世紀には教皇の役割は主に宗教的なものとなりました。

1929年、教皇ピウス11世はムッソリーニとの交渉によってラテラノ協定を結び、一部の主権を回復しました。この協定により、教皇は小さな領土の支配者としての地位を取り戻しました。この取り決めは、政治的権力が減少しても教皇の道徳的権威が持続していることを示しています。

全体として、この記事は教皇が何世紀にもわたってその二重の役割をどのように乗り越えてきたかを描写しており、重要な政治的課題に直面しながらも道徳的権威を維持してきたことを示しています。

2025年4月23日、欧州連合（EU）は、Appleに5億ユーロ（約570億円）、Metaに2億ユーロの罰金を科しました。これは、大手テクノロジー企業の権力を制限することを目的とした新しい独占禁止法に違反したためです。この決定は、トランプ大統領が「経済的恐喝」と批判したこともあり、アメリカ政府との緊張を高める可能性があります。

罰金は、これらの企業がデジタル市場法（DMA）に従っているかどうかを調査するための1年にわたる調査の結果です。DMAは、小規模企業が大手企業に支配された市場にアクセスできるようにすることで競争を促進することを目的としています。AppleとMetaは、これらの罰金に対して異議を唱える意向を示しており、アメリカ企業を不当に標的にしていると主張しています。

EUの行動は、2023年に導入されたDMAを施行するというコミットメントを反映しています。罰金は過去の制裁に比べて比較的小さいですが、これは違反の期間が短かったことと、コンプライアンスに焦点を当てたためと考えられます。

EUは、Appleに対してアプリ開発者がApp Store以外で安価な代替品を提供することを妨げる制限を撤廃するよう求めています。また、Metaの広告に関する「支払いまたは同意」モデルはDMAの規則に違反しているとされました。両社は、さらなる罰金を避けるためにEUの命令に従うための期限として2ヶ月が与えられています。EUは、市場を保護するために厳格な競争政策を維持する重要性も強調しています。

この記事では、MCPEngineを使用してAWS Lambda上にModel Context Protocol（MCP）サーバーを展開する方法について説明しています。MCPEngineはMCPのオープンソース実装であり、MCPは大規模言語モデル（LLM）が外部ツールと連携することを可能にしますが、既存の実装は本番環境での課題に直面しています。

MCPはLLMが外部ツールを呼び出すことを可能にしますが、現在の実装はしばしば状態を持つ接続を必要とし、AWS Lambdaのようなサーバーレス環境には適していません。一方、AWS Lambdaはサーバー管理なしでスケーラビリティと効率を提供します。MCPEngineは、ストリーミング可能なHTTPや組み込みの認証機能を使って、Lambda上でMCPツールを実行することをサポートしています。

具体的な展開例として、まず「ステートレス天気API」があります。これは、外部API呼び出しなしで特定の都市の天気情報を返すMCPサーバーです。次に「ステートフルメッセージAPI」があり、これはリレーショナルデータベース（Amazon RDS上のPostgres）を使用してメッセージを保存・取得する複雑なサーバーです。この設定は、サーバーレスでありながら状態を維持します。最後に「Google SSOを用いた認証API」があり、これはトークンベースの認証のためにGoogleをアイデンティティプロバイダーとして使用し、正当なユーザーのみが特定のツールにアクセスできるようにします。

記事では、Terraformまたは手動での方法を用いて各種サーバーを展開するための詳細な手順を示しています。これには、Dockerの設定、AWS Lambdaの構成、接続処理が含まれます。展開後、ユーザーはClaudeのような互換性のあるクライアントを使用してこれらのサーバーに接続し、メッセージの送受信や天気データの照会などのインタラクションを行うことができます。

また、セキュリティのために認証を追加する重要性が強調されており、ユーザー検証のためにGoogle OAuthを統合する方法が紹介されています。著者は今後のコンテンツでより高度な認証パターンや機能についても触れることを示唆しており、エージェントベースのシステムの探求を促しています。

全体として、この記事はAWS Lambda上でさまざまなタイプのMCPサーバーを設定するための包括的なガイドを提供しており、展開の容易さとLLMとの統合に焦点を当てています。

著者は、AIがソフトウェア開発に与える影響について考えています。AIツールが生産性を向上させる一方で、コーディングの創造的なプロセスから得られる喜びや満足感が失われるのではないかと懸念しています。

著者は、プログラミングにおける「フロー」状態を思い出します。この状態では、深い集中が満足感や仕事とのつながりをもたらします。しかし、AIの台頭により、コーディングはより受動的になり、問題を積極的に解決するのではなく、プロンプトを通じてコードを生成することに依存するようになっています。この変化は、開発者が自分の技術から離れてしまうのではないかという不安を引き起こします。

著者は、AIを活用した環境の中でプログラミングの喜びを保つことができるのか疑問を呈しています。喜びがコードを書くことから、より高次のシステム設計や開発の人間的な側面に移る可能性があると示唆しています。著者は、仕事の中でフローを体験する機会を意図的に作ることを提唱し、コーディングそのものの喜びを維持する重要性を強調しています。

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私はブログを書くためにObsidianを使っており、そのおかげで作業が大きく変わりました。私のノートはコンピュータ上にプレーンテキストとして保存されているため、整理がしやすく、気が散ることもありません。iCloud、Dropbox、またはGoogle Driveを使ってノートをデバイス間で同期させているので、スマートフォンで下書きを始めて、ノートパソコンで仕上げることができます。

公開にはHugoを使用し、Bear Blogテーマを選んで、GitHubとCloudflare Pagesを通じて展開しています。この設定により、サブスクリプションやプラットフォームの変更によるリスクなしに、完全なコントロールが得られます。

設定の主なステップは次の通りです。まず、Hugoをインストールし、新しいサイトを作成してBear Blogテーマを追加します。次に、ObsidianをHugoに接続し、Hugoのコンテンツフォルダ内のブログサブフォルダに投稿を書きます。投稿にはHugo用の必要なフロントマターを含めることが重要です。ローカルでプレビューするために、Hugoのローカルサーバーを使ってブラウザで下書きを確認します。その後、GitHubにリポジトリを作成し、ローカルのHugoサイトをリンクさせます。最後に、Cloudflare Pagesに接続して、サイトを展開します。

公開プロセスでは、Obsidianで書いた後、フロントマターを変更して公開し、変更をGitHubにプッシュします。Cloudflareが自動的にサイトを再構築してくれます。

この初期設定には少し手間がかかりますが、一度設定が完了すれば、スムーズに作業が進み、複雑さやコストを気にせずに執筆に集中できます。シンプルで効率的なブログのワークフローを求めているなら、この方法は検討する価値があります。

YAGNI（You Aren't Gonna Need It）は、プロジェクトの初期段階で過剰な設計や不要な機能を追加しないようにと助言しています。しかし、著者はYAGRI（You Are Gonna Read It）という考え方を紹介しています。これは、現在の製品要件に必要なデータだけでなく、より多くのデータを保存すべきだというものです。

デバッグや分析を後で行うために、タイムスタンプやコンテキストなどの有用なデータを保持することが重要です。例えば、ユーザーが何かを削除する機能を実装する際には、誰が、どのように、いつ、なぜ削除したのかを記録することが重要です。たとえ現在の設計でこの情報が必要でなくても、将来的に役立つ可能性があります。

保存を検討すべき有用な情報には、作成日時や更新日時、削除日時、データを作成または変更したユーザーなどがあります。このような実践は、将来的に何かが削除された理由がわからなくなるといった問題を防ぐことができます。すべてのフィールドが常に必要というわけではありませんが、特定のデータを保持しておくことで、後の手間を省くことができます。エンジニアはデータの効果的な管理と保存に注力すべきですが、過剰なログ記録は避けるべきです。

TacOSは、自作のオペレーティングシステムで、独自のカーネルを持っています。C言語とアセンブリ言語を使用して作成されており、UNIXに似た特徴を持っています。DOOMのようなゲームや小さなプログラムを実行することができます。主な機能には、仮想ファイルシステム（VFS）、スケジューラー、一時ファイルシステム（TempFS）、デバイス管理、コンテキストスイッチング、仮想メモリ管理、物理メモリの割り当てがあります。TacOSは実際のハードウェア（ノートパソコンでテスト済み）やQemuエミュレーターで動作しますが、まだ趣味のプロジェクトであり、既知のバグがあるため、日常使用には適していません。

TacOSをビルドして実行するには、ターミナルで以下の手順を実行します。まず、TacOSのリポジトリをクローンします。次に、TacOSディレクトリに移動し、Limineブートローダーをクローンします。その後、正しいバージョンに切り替え、プロジェクトをビルドします。Qemu、NASM、Clangがインストールされていることを確認してください。システムは自動的にQemuエミュレーターで実行されます。

TacOSはMozilla Public License 2.0の下でライセンスされています。詳細はLICENSEファイルに記載されています。また、OS開発プロジェクトに関する更新やサポートのためのDiscordサーバーもあります。

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新しい書籍「デバッガの構築」が予約受付中です。この本は、デバッガの仕組みやLinuxプログラム用のデバッガを作成する方法を教えるシリーズの一部として展開されています。デバッガは開発者にとって欠かせないツールですが、特にコンパイラに比べてそれを作成するためのリソースは非常に少ないです。

このチュートリアルは10のパートに分かれており、最終的なコードを含むGitHubリポジトリも用意されています。WindowsユーザーはWSLを通じてサポートされています。デバッガには以下のような機能が含まれます。

プログラムの起動、停止、実行の再開、ブレークポイントの設定、レジスタやメモリの読み書き、コードの単ステップ実行、ソースの位置、バックトレース、変数の値の表示などです。

リモートデバッグやマルチスレッドサポートに関する追加機能は、最終パートで説明されます。主にCおよびC++に焦点を当てますが、機械語にコンパイルされDWARFデバッグ情報を使用する他の言語でも動作します。

セットアップには、コマンドライン入力にLinenoiseを使用し、デバッグ情報の解析にはlibelfinを使用します。チュートリアルでは、デバッグ用にプログラムを起動し、インタラクションを行い、既存のデバッガに似たコマンドラインインターフェースを通じてユーザー入力を処理する方法を案内します。

最終的には、ユーザーはデバッガを使ってプログラムを実行し、停止ポイントを確認し、実行を再開できるようになります。今後のチュートリアルでは、ブレークポイントの設定やより高度な機能についても取り扱う予定です。

あなたのコンピューターネットワークに異常な活動が見られました。続行するには、下のボックスをクリックしてロボットでないことを確認してください。

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サポートが必要な場合は、サポートチームに連絡し、参照ID：07383367-21ef-11f0-a284-a2ef561ae7dfを提供してください。

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AMDは、Instinctアクセラレーター向けに「GPU-IOVモジュール」と呼ばれるオープンソースドライバーを発表しました。このドライバーは、SR-IOV技術を使用してLinux環境でハードウェア仮想化を可能にし、KVMハイパーバイザーと連携して動作します。

AMDのGIMドライバーは、仮想機能の設定、GPUのスケジューリング、エラーハンドリングなどの機能をサポートしています。このドライバーは、Ubuntu 22.04 LTS上でROCm 6.4を使用してInstinct MI300Xハードウェアでテストされています。コードはGitHubで公開されていますが、まだメインのLinuxカーネルへの統合に関する明確な計画はありません。

さらに、AMDは、Radeonの独立GPUにも同様の仮想化サポートを提供する計画があることを示しており、多くのユーザーがこれを待ち望んでいます。

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Swift Container Pluginは、Swift Package Managerを使用してSwiftサーバーアプリケーションのコンテナイメージを構築し、公開するためのツールです。コンテナイメージは、公共、プライベート、またはローカルのさまざまなプラットフォームでクラウドソフトウェアを展開するために不可欠です。

このプラグインの主な機能には、Package.swiftで定義された任意の実行可能ファイルをコンテナイメージにパッケージ化できること、簡単なコマンドでイメージをコンテナレジストリに公開できることがあります。また、Podmanのようなツールを使ってローカルでコンテナイメージを実行したり、クラウドに展開したりすることも可能です。

使用手順は以下の通りです。まず、プロジェクトにプラグインを追加します。次に、コマンドを使用してコンテナイメージを構築し、公開します。その後、プラグインのネットワーク権限を確認します。最後に、イメージをローカルまたはクラウドで実行します。

このプラグインは、macOSおよびLinuxでSwift 6.0以降が必要です。macOSユーザーは、Linuxとの互換性のためにクロスコンパイル用のSwift SDKが必要です。また、イメージを実行するためにはコンテナランタイムが必要ですが、構築するためには必要ありません。

詳細については、プラグインのドキュメントや例を参照してください。

このテキストでは、「Spring '83」と呼ばれるプロトコルの草案が紹介されています。このプロトコルは、オンラインでの新しい相互作用の方法を探求することを目的としています。ここでは、従来のユーザーという概念はなく、「共同調査者」としてプロトコルに関わる人々がいることが強調されています。現在、この仕様は歴史的なものと見なされていますが、著者はそれがオンラインの関係についての創造的な思考を刺激することを期待しています。

文書には、このプロトコルに関連するソフトウェアの実装リストが含まれており、さまざまなプログラミング言語で開発されたクライアントやウェブコンポーネントが紹介されています。著者は、関連するプロジェクトを作成した人々に対して、そのリストへの掲載を希望する場合は連絡するよう呼びかけています。この作品はクリエイティブ・コモンズライセンスの下で共有されており、他の人が利用したり適応したりすることができます。

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COMPUTELのビデオテキストBBSが30年ぶりに復活し、フランスの電話番号を通じてアクセスできるようになりました。元々のMinitelシステムは、1980年代に導入されたフランスの人気端末で、2012年にはTélételキオスクサービスに取って代わられました。著者のクリスチャン・クエストは、Apple IIeコンピュータと自ら開発したソフトウェア「Cristel」を使ってCOMPUTELサーバーを復元する過程を語っています。このCristelは、Minitel用のBASICプログラミング言語を強化するものです。

当初、Minitelは印刷された電話帳の代わりとして無料で配布され、著者はそのシステムとの初期の体験を思い出します。年月が経つにつれ、彼はMinitelユーザー向けにさまざまなソフトウェアやサービスを作成し、マイクロサーバーのコミュニティを形成しました。Télételキオスクが閉鎖された後、著者はMinitelが独立して機能できることに気づきました。

2017年、友人のMinitelに関する本に触発されて、彼は古いCOMPUTELサーバーを復元することを決意しました。彼は古いファイルを見つけ出し、新しいハードウェアを手に入れて再構築しました。現代のVOIP技術を利用して、サーバー専用の電話回線を設け、かつてのように運用できるようにしました。

著者はMinitelの文化遺産を保存する重要性を強調し、マイクロサーバーの復活に期待を寄せています。今後のプロジェクトとして、新しいMinitelモデル向けのソフトウェアの適応や、フランスにMinitel博物館を作る可能性についても言及しています。全体として、この復元は懐かしさを感じさせる試みであり、技術的な挑戦でもあります。

Indexは、ウェブ上で複雑なタスクを自律的に実行するために設計された高度なオープンソースのブラウザエージェントです。視覚機能を持つ強力な言語モデル（LLM）を使用しており、以下のモデルが含まれています。

Gemini 2.5 Proは、高速で正確です。Claude 3.7 Sonnetは、信頼性が高く、深い思考が可能です。OpenAI o4-miniは、タスクに応じて速度、コスト、正確性のバランスを取ります。Gemini 2.5 Flashは、シンプルなタスクに対して非常に高速でコスト効率が良いです。

Indexの使用方法は以下の通りです。まず、pip install lmnr-indexというコマンドを使ってインストールします。次に、インタラクティブなコマンドラインインターフェース（CLI）でindex runを実行するか、サーバーレスAPIを通じてアクセスします。APIを使用するには、プロジェクトのAPIキーを作成し、詳細な手順についてはドキュメントを参照してください。

Indexの特徴には、インタラクティブなCLIがあり、ブラウザの状態を保持し、リアルタイムで更新できる使いやすいインターフェースがあります。また、Pythonコードを使ってエージェントを実行し、さまざまなタスクに対して異なるモデルを活用できます。さらに、Laminarと統合されており、エージェントのアクションを追跡し、ブラウザセッションを記録することができます。

具体的なコマンドの例としては、エージェントがウェブサイトにアクセスし、情報を抽出して要約を提供することができます（例えば、Y Combinatorから最初の3社を要約するなど）。また、ブラウザの設定をカスタマイズしたり、Chrome DevTools Protocolのエンドポイントに接続して高度な使用が可能です。

詳細については、Indexのウェブサイトにある完全なドキュメントを参照してください。

Gitfasterは、GitHubでの体験を向上させるために設計された新しい高速GitHubクライアントです。このツールは、いくつかの便利な機能を提供しています。

まず、簡単にGitHubアカウントにログインできる「サインイン」機能があります。また、「予測プリフェッチ」という機能により、次にアクセスしたいファイルを素早く読み込むことができ、ナビゲーションがスムーズになります。さらに、「キャッシング」機能を使って、GitHub APIからの遅い応答を保存し、後でより早くアクセスできるようにしています。Gitfasterは、全体的に高速で、使用中もその速さを実感できるように設計されています。

このように、GitfasterはGitHubの利用をより迅速かつ効率的にすることを目指しています。

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「FacebookとInstagramの利用停止がユーザーの感情状態に与える影響」というタイトルの論文は、これらのソーシャルメディアプラットフォームを一時的に休むことがユーザーの感情にどのように影響するかを調査しています。この研究は2020年のアメリカ大統領選挙の前に行われ、二つの大規模な実験が実施されました。

主な発見として、Facebookを6週間利用停止したユーザーは、幸福感が増し、不安や抑うつ感が減少したと報告しています。この変化は、最初の1週間だけ利用停止したグループと比べて、0.060の標準偏差の改善が見られました。同様に、Instagramを同じ期間利用停止したユーザーも改善が見られましたが、その効果はやや小さく、0.041の標準偏差でした。

Facebookの利用停止によるポジティブな効果は主に35歳以上の個人に見られ、一方でInstagramの利用停止の利点は25歳未満の女性により顕著でした。

著者たちは、自身の見解が必ずしもアメリカ経済研究所の意見を反映しているわけではないことを認めており、数名の著者はMeta（Facebookの親会社）からの過去の関与や資金提供を開示しています。

2025年4月11日、ダニエル・ペトリカはイタリアで行われたスタートアップウィークエンドの競技会に参加した経験を共有しました。このイベントは、参加者がゼロからスタートアップを立ち上げる方法を学ぶことに焦点を当てており、実際の問題を特定し、検証することの重要性や効果的な解決策を設計することが強調されました。主な学びは以下の通りです。

まず、成功するスタートアップは本物の問題に取り組むべきです。参加者は、実際の観察に基づいて問題を明確に定義し、分析する方法を学びました。

次に、問題の検証が重要です。潜在的なユーザーへのアンケートやインタビューを通じて、問題が実際に存在することを確認する必要があります。

問題が検証された後、チームは競合他社と差別化された明確な利点を持つ解決策を作成する必要があります。

市場調査も成功には欠かせません。ターゲット市場を理解し、初期の利用者を特定することが重要です。

また、アイデアを伝えるためのピッチも非常に重要です。プレゼンテーションを明確に保ち、データを活用し、聴衆を引き込むことが大切なテクニックです。

ダニエルのチームは「フィトラベル」というサービスを立ち上げました。これは、フィットネス愛好者向けにジムアクセスや食事プランを含むグループ旅行パッケージを提供するものです。彼らのアイデアは競技会で1位を獲得し、現在は9月に初めての旅行を開始する準備を進めています。ダニエルは今後、スタートアップを立ち上げる過程についてさらに共有する予定です。

CubeCLは、Rust用の高性能コンピューティング拡張で、GPUプログラミングを容易にします。主に、保守性が高く効率的な計算カーネルを作成することに焦点を当てており、コストのかからない抽象化を提供します。

CubeCLの主な特徴には、RustでGPU関数を記述できることが含まれています。これにより、関数、ジェネリクス、構造体をサポートします。また、フレームワークは自動的にコードを最適化し、可能な限りSIMD（単一命令・複数データ）命令を利用してパフォーマンスを向上させます。コンパイル時最適化を可能にする「コンプタイム」機能もあり、柔軟で効率的なカーネルを作成しやすくなっています。さらに、CubeCLはWGPU（クロスプラットフォーム）、CUDA（NVIDIA）、ROCm/HIP（AMD）など、さまざまなGPUアーキテクチャに対応しています。

GPUカーネルを実行するには、関数にcube属性を付けて、自動生成された関数を使用して起動するだけです。例えば、GELU（ガウス誤差線形単位）関数は、最小限のコード設定で実行できます。

CubeCLの目的は、異なるハードウェアプラットフォームで動作する最適化された計算カーネルの作成を簡素化し、各GPUタイプごとにカスタムコードを必要としないようにすることです。

開発チームは、畳み込みや高速フーリエ変換などの機能を追加し、Rustにおける科学計算のための堅牢なエコシステムを構築することを目指しています。

CubeCLは、Rustの手続き型マクロシステムを利用してカーネルコードを解析し、実行のための中間表現を生成する関数を作成します。このアプローチにより、高い柔軟性とRustの既存機能との統合が可能になります。

現在、CubeCLはアルファ段階にあり、積極的に開発が進められています。高性能の基盤は整っていますが、さらなる改善が必要です。このプロジェクトはWebGPUバックエンドとして始まり、CUDAをサポートするように拡張され、RustにおけるGPUプログラミングの包括的なソリューションへと進化しています。

ユーザーは、コミュニティに参加し、サポートを受けたりライブラリの改善に貢献したりすることが奨励されています。

2025年4月23日、国家労働関係委員会（NLRB）の内部告発者ダニエル・J・ベリュリスが、イーロン・マスクの政府効率化省（DOGE）がNLRBの機密ファイルに不正にアクセスしたと報告しました。3月には、DOGEの職員が特別なアカウントを作成し、労働組合を結成しようとする従業員に関する情報を含む10ギガバイト以上のデータをダウンロードできるようにしていました。

ベリュリスは、これらのアカウントが過剰な権限を持っており、セキュリティログを回避してデータを操作できることを指摘しました。彼は、DOGEの職員で物議を醸す経歴を持つマルコ・エレズが作成したプログラムを含む3つのコードライブラリがGitHubからダウンロードされたことを発見しました。このプログラムはウェブスクレイピング用に設計されており、さまざまな情報源からデータを悪用するために使用される可能性があります。

ベリュリスは、無許可のデータ転送が企業に労働争議で不当な優位性を与え、労働組合の組織者を標的にすることができるのではないかと懸念を示しました。この状況は、最近の政治的変化によりNLRBが弱体化しているため、これらの問題に効果的に対処できないという事態をさらに悪化させています。

この出来事は、政府機関や民間企業におけるデータセキュリティや倫理的な実践について深刻な疑問を投げかけています。

Rowboatは、マルチエージェントワークフローを迅速かつ簡単に構築できるツールです。アイデアを共有するだけで、Rowboatがそれを実現してくれます。例えば、配達状況や不足しているアイテムを追跡するフードデリバリーサービスのアシスタントを依頼することができます。

始めるための主なステップは以下の通りです。まず、MCPサーバーを接続します。設定を通じて、MCPサーバーからツールをRowboatに追加し、インポートします。次に、HTTP APIまたはPython SDKを使用して、Rowboatをアプリケーションに統合します。

設定手順としては、OpenAIのキーを設定し、RowboatのリポジトリをクローンしてDockerを使って起動します。その後、http://localhost:3000でアプリにアクセスできます。また、デモ機能を利用して、RowboatとチャットしながらMCPツールを使ったマルチエージェントアシスタントを作成することも可能です。

統合方法には、HTTP APIを使った直接的なインタラクションと、Python SDKをインストールしてエージェントとやり取りするための例に従う方法があります。詳細な手順については、ドキュメントを確認してください。

ピクセルはデジタル画像における長さや面積を測る単位ですが、これが混乱を招くことがあります。

ピクセルは線形の寸法を表すことができます。例えば、幅が1920ピクセル、高さが1080ピクセルの画像があります。また、面積を表すこともでき、例えばカメラのセンサーが12メガピクセルである場合、これは1200万ピクセルを意味します。

数学的な観点から見ると、ピクセルの幅と高さを掛け合わせると、平方ピクセルという面積が得られます。これにより、ピクセルが1に等しいという混乱した結論に至ることがあります。これは、ラジアンやステラジアンのような特定の数学単位の扱いに似ています。

解決策としては、ピクセルをデバイスによってサイズが異なる正方形として定義し、その線形寸法に「ピクセルサイド」という用語を導入する方法があります。また、ピクセルを長さの単位とし、面積を平方ピクセルで表すという考え方もあります。例えば、800万平方ピクセルのディスプレイという表現です。

この問題は、ピクセルが正式な計量単位ではないため、重大ではありませんが、コンピュータ用語と科学的測定の用語の使い方における不一致を示しています。これは、ポンドが質量と力の両方に使われる一方で、メートル法がこれらの概念を分けていることに似ています。

このチュートリアルでは、GitHubのコードリポジトリを分析し、初心者向けのチュートリアルを生成するAIエージェントの作成方法を紹介します。Pocket Flowという100行のフレームワークを使用して、リポジトリをクロールし、重要な要素を特定し、複雑なコードを視覚的にわかりやすいチュートリアルに簡素化します。

このAIは、GitHubのコードから自動的にチュートリアルを生成します。HackerNewsで800以上の支持を受けて注目されています。また、人気のあるリポジトリに対して生成されたチュートリアルの例も提供されています。

始めるには、まずリポジトリをクローンし、pip install -r requirements.txtを使って依存関係をインストールします。次に、スクリプト内でAIモデルの認証情報を設定します。最後に、メインスクリプトを実行してGitHubのリポジトリやローカルディレクトリを分析し、さまざまな言語でチュートリアルを生成します。

このプロジェクトは、AIを活用してアクセスしやすいチュートリアルを作成することで、コードベースからの学習を簡素化し、初心者がプログラミングの概念を理解しやすくしています。

全米科学財団（NSF）の所長、セトゥラマン・パンチャナサンが、任期の16ヶ月前に辞任することを発表しました。辞任の手紙では、任務を果たす機会に感謝し、新しいリーダーシップの時期だと感じたと述べています。具体的な辞任理由は明らかにされていませんが、ホワイトハウスからの圧力、特に大幅な予算削減やスタッフの解雇が影響した可能性があると報じられています。

パンチャナサンは、新しい助成金の承認を停止し、特に多様性や環境正義に関連する既存の助成金を終了させるという指示に直面しました。これらは現在の政権の優先事項と一致していないとされ、エロン・マスクに関連する部門がNSFでの業務を開始した後に起こった変化であり、助成金のプロセスに混乱をもたらしました。

NSFの所長に就任する前、パンチャナサンは学術界で長いキャリアを持ち、全米科学委員会にも在籍していました。現在、NSFは新しい常任のリーダーが任命されるまでの間、臨時の所長を探しています。手紙の中で、パンチャナサンは在任中の成果を振り返り、アメリカの科学的リーダーシップを維持する上でNSFの重要性を強調しました。

このリポジトリでは、Apache Luceneの機能に関するサンプルと、コードコメントによる詳細な説明が提供されています。サンプルはさまざまな方法で利用できます。

まず、ソースコードを読むことができます。コメントがコードの内容を明確にしています。また、デバッグも可能です。サンプルをIDEで開き、デバッグを行いながらコメントを参照できます。コードを修正して、その効果を確認することもできます。さらに、オンラインドキュメントとして、Doccoを使って生成されたウェブページで例を閲覧することもできます。

サンプルを始めるには、Lucene 10とJDK 21以上が必要です。リポジトリをクローンし、以下のコマンドでサンプルをビルドします。

git clone https://github.com/msfroh/lucene-university.git cd lucene-university ./gradlew build

IntelliJを使用している場合は、「ファイル -> 新規 -> 既存のソースからプロジェクトを作成...」を選択し、クローンした場所を指定してプロジェクトをインポートできます。

貢献も歓迎します！新しいサンプルを提案したり、改善のためのプルリクエストを作成したりできます。各コードサンプルは、自己完結型でLuceneとJavaのクラスのみをインポートし、機能を示すためのpublic static void mainメソッドを含む必要があります。また、タイトルと要約を含むコメントヘッダーで始まるべきです。

コードはApache License, Version 2.0の下でライセンスされています。詳細については、リポジトリ内のLICENSEファイルを参照してください。

最近の進展により、大規模言語モデル（LLM）が簡単な3D機械部品のCADモデルを生成できることがわかり、この分野での能力向上が期待されています。AI機械エンジニアは、従来Fusion 360やSolidworksなどのソフトウェアを使用して行っていた材料選定やCADモデル設計などの作業に焦点を当てます。

CADモデリングを向上させるために、研究者たちは既存のCADファイルの膨大なライブラリを使って生成モデルを訓練しています。特に注目されているのは、OpenSCADというプログラム的なCADツールを使用するアプローチです。このツールでは、ユーザーがグラフィカルインターフェースを使う代わりにスクリプトを書いてモデルを作成します。これにより、LLMはコーディング能力を活かしてデザインを生成することができます。

OpenSCADを通じてLLMが固体モデルを作成する効果を評価するプロジェクトが始まりました。この評価では、LLMが完了すべき特定のタスクを設定し、スコアの均一性を確保するために明確な幾何学的要件を設けました。自動評価プロセスでは、生成されたモデルが基準モデルと比較して幾何学的基準を満たしているかどうかを確認します。

初期の結果では、LLMが成功裏に3DモデルにコンパイルできるOpenSCADコードを生成する能力が向上していることが示されました。評価では、タスクの複雑さに応じて成功率に幅があり、複数の操作を必要とするタスクではLLMが苦戦する傾向が見られました。

さらに、AdamCadやZoo.devのような新しいスタートアップがテキストからCADへのツールを開発しており、Zoo.devは直接STLを生成するAPIを立ち上げました。初期の比較では、OpenSCADモデルを生成するLLMがZoo.devの直接STL出力よりも優れた性能を示しました。

今後、CAD設計におけるLLMの統合が進むと予想されており、ユーザー体験や機能性の大幅な改善が期待されています。GenCADツールの目標は、CAD設計のさまざまな側面を自動化し、機械エンジニアにとって設計プロセスをより迅速かつ効率的にすることです。