2025年5月1日、Krakenは、求人に応募した北朝鮮のハッカーを特定した経緯を共有しました。Krakenにとってサイバーセキュリティは非常に重要で、彼らのチームは様々な攻撃、特に採用プロセスへの侵入を試みる攻撃に対処しています。

最近、エンジニア職の採用過程で疑わしい候補者を発見しました。問題点としては、候補者が異なる名前を使用していたこと、面接中に声が変わったこと、そして既知のハッキング活動に関連するメールアドレスを持っていたことが挙げられます。Krakenのセキュリティチームはオープンソースの情報を活用し、この候補者が暗号通貨企業に応募しようとする偽の身分のネットワークの一部であることを明らかにしました。

Krakenは、応募者に警告するのではなく、採用プロセスを進めてさらなる情報を収集しました。最終面接では、候補者の身元に関する確認テストを行い、一貫した回答ができないことが判明しました。最終的に、この人物が正当な応募者ではなく、偽者であることが明らかになりました。

Krakenの最高セキュリティ責任者は、サイバーセキュリティは世界的な問題であり、組織はこのような侵入試みへの備えが必要だと強調しました。重要なポイントとして、採用プロセスにおける確認の重要性と、組織内でのセキュリティ意識の文化を育むことが挙げられます。

SQLiteデータベースをコンピュータ間で迅速にコピーする方法があります。特に大きなデータベースの場合、重いインデックスを転送しない方法が効果的です。

まず、問題を理解することが重要です。SQLiteデータベースが大きくなると、直接コピーするのが遅くなり、信頼性も低下します。これは、大きなインデックスがデータを重複させるためです。

次に、SQLiteのダンプコマンドを使用します。データベースを直接コピーする代わりに、以下のコマンドでテキストダンプを作成します。このテキストファイルは、元のデータベースよりもはるかに小さくなることが多いです。なぜなら、インデックスを単純な指示に変えるからです。

ダンプをさらに圧縮して、スペースを節約することもできます。圧縮するには、次のコマンドを使用します。

次に、圧縮したファイルをローカルマシンに転送します。rsyncを使って、以下のようにコマンドを実行します。

ダウンロードが完了したら、データベースを再構築します。圧縮を解除し、以下のコマンドでデータベースを再構築します。

この方法の利点は、転送中の更新による破損のリスクを避けながら、安定したコピーを確保できることです。また、ダウンロード時間を大幅に短縮することができます。例えば、3.4GBのデータベースが圧縮後にわずか240MBになったケースもあります。

このアプローチは、大きなSQLiteデータベースを管理する際に、時間を節約し、信頼性を向上させるのに役立ちます。

要約がありません。

北カリフォルニアの裁判官イボンヌ・ゴンザレス・ロジャースは、Appleのアプリストアに関する行動が反競争的であると判断し、Appleの幹部に対して偽証の罪で刑事 contempt の申し立てを行いました。この決定は、2020年にEpic Gamesが提起した長期にわたる独占禁止法の訴訟に起因しています。Epicは連邦のいくつかの主張では敗れましたが、州の主張では勝利し、Appleに対してアプリ開発者がユーザーと連絡を取り、アプリをApp Storeの外で手数料なしで販売できるようにするという裁判所の命令が出されました。

この判決にもかかわらず、Appleは新たな手数料を導入し、裁判所を誤解させることで遵守を回避しようとしました。裁判官はこれらの行動を非難し、特にAppleの副社長アレックス・ローマンが偽証したことを指摘し、刑事告発の可能性があるとしてこの件を紹介しました。Appleは判決に従う意向を示しましたが、控訴する計画もあると述べています。

別の動きとして、共和党の指導者ジム・ジョーダンによる独占禁止法を弱体化させる提案が、民主党や一部の保守派からの強い反発を受けて撤回されました。この提案は、連邦取引委員会（FTC）の競争権限を司法省と統合することを目指しており、進行中の独占禁止法の訴訟に悪影響を及ぼす可能性がありました。反発を受けて法案が修正され、FTCの権限が維持されることになりました。これらの出来事は、テクノロジー業界における独占的な権力に対抗するための継続的な努力を示しています。

要約がありません。

バンガードの投資家への公開書簡の要約

バンガードは、50年前にジャック・ボーグルによって設立され、投資家が所有する投資会社として、外部の経営者の利益ではなく、投資家の財務的成功に焦点を当てています。現在、5000万人以上の投資家がバンガードを信頼し、彼らの財務目標をサポートしています。

バンガードは、投資コストを下げることがパフォーマンスの向上につながると信じています。これまでに2000回以上もファンド手数料を引き下げており、最近では最大の経費削減を発表し、アメリカの投資家に約3億5000万ドルの節約をもたらす見込みです。

固定収入ポートフォリオに対して競争力のある低手数料を提供しており、従来の貯蓄口座よりも大幅に高い3.65%の利回りを持つ「キャッシュプラス」口座を新たに開始しました。

バンガードは、サービスの質を向上させるために技術を近代化しています。顧客満足度で1位にランクインしており、今年はAIやデジタルサービスを含む技術改善に30億ドルを投資します。

新たに設立した「アドバイス＆ウェルスマネジメント」グループにより、投資アドバイスをより手頃な価格で提供し、手数料や最低投資額を引き下げました。デジタルアドバイザリーサービスはわずか100ドルで利用可能です。

バンガードは、低コストで長期的な投資ソリューションを提供し、サービスを改善することへのコミットメントを再確認しています。来年には進捗状況を投資家に報告することを楽しみにしています。

全体として、バンガードは、投資家の利益、コスト削減、顧客体験の向上に対する献身を強調し、50年間のサービスを祝っています。

NIHの所長は、アメリカ合衆国保健福祉省の重要な機関である国立衛生研究所のリーダーです。所長は、医療研究や公衆衛生の取り組みを監督する責任があります。具体的には、研究の優先事項を指導し、資金を管理し、全ての人々の健康を向上させるための科学的進展を促進する役割を担っています。

マイクロソフトは、Office向けに「スタートアップブースト」という新機能を導入します。この機能により、WordやExcelなどのプログラムがWindowsの起動時に自動的に立ち上がるため、読み込みが速くなります。しかし、この機能を使うと、全体のコンピュータの起動時間が遅くなることもあります。この機能は、最低でも8GBのRAMと5GBの空きディスクスペースを持つPC向けに設計されています。

最初はこのアップデートはMicrosoft Wordにのみ適用され、後に他のOfficeプログラムにも拡大される予定です。ユーザーは設定でこの機能を無効にすることもできます。一部の批評家は、マイクロソフトがこの回避策に頼るのではなく、Officeの効率を改善すべきだと疑問を呈しています。

科学者たちは、「植物的電子顕微鏡」という奇妙な用語がさまざまな研究論文に現れることに気づきました。この意味不明な用語は、古い論文のデジタル化やペルシャ語の翻訳ミスから生まれたもので、現在ではAIシステムに組み込まれ、少なくとも22の出版物に見られます。

この用語は1950年代にスキャンエラーによって初めて登場し、その後、ペルシャ語の単語のわずかな違いからイランの論文で再び現れました。特に新しいAIモデル、例えばGPT-3などは、学習データからこの意味のない用語を学び、知識の一部として定着しています。

このようなエラーを見つけて修正することは、AIのトレーニングに使用されるデータセットの膨大なサイズや、テクノロジー企業がデータに関して透明性を欠いているため、非常に困難です。これらの「デジタル化石」は、AI生成コンテンツが一般的になりつつある時代において、知識の信頼性に対する懸念を引き起こしています。出版社はこの問題に対処するのに苦労しており、一部は論文を撤回する一方で、他の出版社はそれを擁護しています。

全体として、この状況はAIのトレーニングにおける透明性の向上、情報の正確性を評価する方法の改善、科学出版におけるピアレビューのプロセスの強化が必要であることを浮き彫りにしています。

このガイドでは、MLXライブラリとLocalforgeを使用して、MacBook上でQwen3 AIモデルを無料で実行する方法を説明します。これにより、コードを生成することができます。

まず、MLXをインストールします。コマンドは「pip install mlx」です。次に、LLMヘルパーライブラリをインストールします。こちらのコマンドを使用します：「pip install mlx-lm」です。

モデルサーバーを実行するためには、「mlx_lm.server --model mlx-community/Qwen3-30B-A3B-8bit --trust-remote-code --port 8082」というコマンドを実行します。このコマンドはモデルサーバーをダウンロードして起動しますので、大きなファイルのダウンロードに備えてください。

次に、Localforgeを設定します。Localforgeはlocalforge.devからダウンロードできます。設定でプロバイダーを追加します。まず、Ollamaプロバイダーを「LocalOllama」と名付けます（Ollamaがインストールされている必要があります）。次に、Qwenプロバイダーを「qwen3:mlx:30b」と名付け、タイプをOpenAIに設定し、ローカルサーバーのURLを使用します。

カスタムエージェントを作成するには、エージェントタブで新しいエージェント（例：'qwen3-agent'）を追加します。メインプロバイダーをQwenモデルに設定し、補助としてOllamaモデルを設定します。

エージェントを使用するには、メインチャットウィンドウで新しいエージェントを選択します。これで、フォルダー内のファイルをリストアップするように指示するなどのコマンドを与えることができます。

少しの実験と設定を行うことで、MacでQwen3を使って自動的にコードを生成することができるようになります。コーディングを楽しんでください。

要約がありません。

Hyperparamは、機械学習（ML）エコシステムを改善することを目的としたオープンソースの取り組みで、ユーザーが大規模なデータセットを探索し管理するための使いやすいツールを提供しています。Hyperparamの使命の主なポイントは以下の通りです。

まず、データの質に重点を置いています。Hyperparamは、高品質なデータが成功するMLモデルにとって不可欠であると考えており、より良いトレーニングデータセットを作成するためのツールの改善を目指しています。

次に、インタラクティブなデータ探索が可能です。ユーザーは複雑な設定を必要とせず、ブラウザ上で直接大規模なデータセットを探索できます。これには、大量のデータを視覚化し、対話するための効率的なツールが含まれています。

また、AIを活用したデータキュレーションも行っています。Hyperparamは機械学習モデルを取り入れ、データのラベリングや管理を効率的に行うことで、データキュレーションのプロセスを迅速かつ手動作業を減らすことを目指しています。

さらに、ローカルファーストの設計が特徴です。すべてのツールはクライアント側で動作するため、機密データがユーザーの機械から外に出る必要がなく、プライバシーとコンプライアンスが強化されます。

Hyperparamは、さまざまなオープンソースツールを提供しています。例えば、Hyparquetはブラウザ上でParquetファイルを直接読み込むためのライブラリです。Hyparquet-WriterはデータをParquet形式にエクスポートするためのツールであり、HighTableは大規模なテーブルをスムーズに表示するためのReactコンポーネントです。IcebirdはApache Icebergテーブルのリーダーで、データレイクへのアクセスを容易にします。Hyllamaは大規模言語モデルファイルからモデルメタデータを解析するためのライブラリです。

最後に、コマンドラインインターフェース（CLI）も提供しており、ユーザーはローカルのウェブアプリケーションを迅速に立ち上げてデータセットを表示し、対話することができます。

全体として、HyperparamはMLにおけるデータ中心のワークフローを効率化し、ユーザーがブラウザ上でデータを直接管理し探索しやすくすることを目指しています。これらのツールは軽量で効率的であり、既存のアプリケーションに簡単に統合できるように設計されています。

国際労働者の日、またはメーデーは、毎年5月1日または5月の最初の月曜日に祝われます。この日は、労働者や労働階級の貢献を称えるもので、国際的な労働運動に根ざしています。

この日の起源は19世紀後半にさかのぼり、特に1886年にシカゴで起きたヘイマーケット事件に関連しています。この事件では、労働者たちが8時間労働制を求めて抗議しました。1889年にはパリで第二インターナショナルが設立され、5月1日を世界中の労働者のデモの日として推進しました。

多くの国では5月1日が祝日として認識され、パレードやイベントで祝われますが、アメリカやカナダでは9月に労働の日が観察されます。1955年にはカトリック教会が5月1日を聖ヨセフの祝日として定め、その重要性を強調しました。

国際労働者の日は、労働運動にとって重要な機会であり、特に社会主義国や共産主義国では大規模なデモや軍事パレードが行われます。今日では、世界中で祝われ、労働者の権利や連帯の重要性が強調されています。

若い大学卒業生の就職市場に懸念すべき変化が見られ、最近の卒業生の失業率は5.8%に達しています。特に、MBAを取得した卒業生でさえ、仕事を見つけるのに苦労している状況です。ニューヨーク連邦準備銀行によると、これらの労働者の労働条件は悪化しています。

この傾向には主に三つの理由が考えられています。

一つ目は、パンデミックからの回復です。若者向けの就職市場は、コロナウイルスの影響や大不況から完全には回復していません。若い労働者は雇用を見つけるのに引き続き困難を抱えており、最近の経済状況は特に技術産業において厳しさを増しています。

二つ目は、大学の学位の価値の変化です。大学の学位を持つことの利点は、以前ほど重要ではなくなっているかもしれません。調査によると、2010年以降、大学卒業生と高校卒業生の収入差は広がらなくなり、大学の学位を必要とする求人も減少しています。

三つ目は、人工知能（AI）の影響です。AIが若い卒業生が通常持つ仕事を奪う可能性が懸念されています。さまざまな分野でのAIの導入により、最近の卒業生がエントリーレベルの職を確保するのが難しくなっていると考えられています。企業は効率を向上させるために技術に依存する傾向が強まっています。

全体として、若い大学卒業生の就職市場は弱まっているようで、雇用のダイナミクス、高等教育の価値、労働力におけるAIの役割において、長期的な変化の兆しを示しています。

マーキュリーは、商業規模での拡散言語モデル（dLLM）を世界で初めて導入しました。このモデルは、現在の大規模言語モデル（LLM）よりも大幅に高速で低コストです。

まず、マーキュリーのdLLMは、1秒あたり1000トークン以上の速度でテキストを生成でき、既存のモデルよりも最大10倍速いという特徴があります。次に、従来の自己回帰モデルが1トークンずつテキストを生成するのに対し、マーキュリーのモデルは「粗から細へ」というアプローチを採用しており、複数のトークンを同時に処理することが可能です。これにより、より速く高品質な出力が実現され、エラー修正機能も備えています。

また、マーキュリーコーダーは、コード生成に特化して最適化された初の公開モデルです。このモデルは、GPT-4o MiniやClaude 3.5 Haikuなどの他のモデルと比較して、コーディングベンチマークで優れた性能を発揮します。

さらに、顧客サポートや自動化などの業界で早期に導入した企業は、マーキュリーのモデルに切り替え、性能向上とコスト削減の恩恵を受けています。これらのモデルは既存のシステムと互換性があり、API経由またはオンプレミスでの導入が可能です。

今後、マーキュリーはチャットアプリケーション向けのモデルを含むさらなるdLLMをリリースする計画で、高度な推論や制御可能な生成、リソース制約のある環境での効率的な性能向上を目指しています。

全体として、マーキュリーの拡散モデルはAI技術の重要な進展を示しており、より速く、効率的で高品質なテキストやコード生成を約束しています。

2025年5月1日、ある著者が「バイブコーディング」という用語の誤用について不満を表明しました。この用語はアンドレイ・カルパティによって提唱され、コーダーがコード自体に焦点を当てず、AIツールに大きく依存するリラックスしたコーディングスタイルを指します。しかし、ジーン・キムとスティーブ・イェッゲによる「バイブコーディング」、およびアディ・オスマニによる「バイブコーディング：プログラミングの未来」という書籍は、この定義を誤解しており、AIツールをプロのソフトウェア開発に統合する方法について論じています。

著者は、非開発者向けにバイブコーディングを正確に扱った書籍が必要だと考えています。これにより、プログラミングを学ぶことなく、これらのツールを使ってタスクを自動化する手助けができるからです。著名な著者や出版社によるこの用語の誤用は、概念を誤って伝えるだけでなく、バイブコーディング技術から利益を得られる重要な読者層へのアプローチの機会を逃しているといえます。

要約がありません。

要約がありません。

RSAカンファレンスでは、専門家たちが北朝鮮の工作員が西側企業の技術者を装って知的財産を盗んだり、マルウェアを導入したりする問題について議論しました。CrowdStrikeのアダム・マイヤーズ氏は、これらの工作員が偽のオンラインプロフィールを作成し、AIを含む高度な手法を駆使して大手企業に就職することを明らかにしました。彼らを見抜くための重要な面接質問は、金正恩の体重に関するもので、これに答えられないと彼らは退くことが多いといいます。

一旦雇われると、これらの工作員はチームで協力して高品質な仕事を提供するため、企業が彼らを疑うのが難しくなります。彼らの目的は、給料を得ることと、機密情報を徐々に盗むことの二つです。FBIは、面接時にコーディングテストを実施して候補者の身元とパフォーマンスを確認することを推奨しています。

しかし、北朝鮮の工作員は適応しており、アメリカ国内にラップトップファームを利用して自分たちの位置を隠したり、ディープフェイク技術を使ってリクルーターを欺いたりしています。専門家たちは、採用プロセスにおいて警戒を怠らないことが重要だと強調しており、地元での会議を行ったり、リモート従業員に対して慎重になることが、こうした侵入を防ぐために必要だとしています。

Ladybirdは、SerenityOSプロジェクトから開発された新しいブラウザエンジンで、現在はプレアルファ段階にあります。このプロジェクトの中心は、JavaScriptエンジンであるLibJSです。LibJSはインタープリターを備えていますが、まだコンパイル段階はありません。LibJSは、整数オーバーフローのような脆弱性を防ぐために、最新の最適化と厳密なチェックを行っています。

著者は、JavaScriptインタープリターのファジングテストにFuzzilliというツールを使用しました。約10日間テストを行った結果、10件のユニークなクラッシュが見つかりました。これには一般的なバグや、正規表現パーサーのバグ、TypedArrayにおける整数オーバーフローなど、いくつかの興味深いものが含まれています。最も注目すべきバグは、インタープリターの引数バッファにおける使用後解放（UAF）脆弱性です。

UAFは、関数オブジェクトがコンストラクタとして使用されるときに発生し、解放されたメモリにアクセスする可能性があります。この脆弱性は、引数バッファが使用前に解放されることを利用したJavaScriptの例で示されました。解決策は、プロトタイプにアクセスするタイミングを変更してUAFを回避することです。

さらなる悪用方法としては、メモリアドレスの漏洩や偽のオブジェクトを作成して任意の読み書き能力を得ることが挙げられます。最終的には、ブラウザの実行フローを制御することにつながります。このプロセスでは、メモリ構造を操作して戻りポインタを上書きし、任意のコードを実行します。

文書には、バグの技術的詳細、ファジングプロセス、使用された悪用技術についての情報が含まれており、成功した悪用のデモンストレーションで締めくくられています。

要約がありません。

国際労働者の日、またはメーデーの起源と重要性についての内容は、アメリカではしばしば誤解されています。メーデーが単なる共産主義の祝日だという考えとは裏腹に、この日はアメリカの労働史に深く根ざしており、19世紀後半の8時間労働制運動に関連しています。

当時、労働者は厳しい環境で働いており、しばしば1日10時間から16時間も働かされ、安全面はほとんど無視されていました。8時間労働制の実現は、労働運動の大きな目標となりました。労働者たちは、富裕層だけが利益を得る資本主義体制に代わる選択肢を求め、社会主義が広まりました。

1886年5月1日、アメリカ全土で30万人の労働者が参加する大規模なストライキが行われ、8時間労働制を求めました。この運動は、ハイマーケット事件によって特徴づけられました。この事件では、警察とストライキ参加者の間で暴力が発生し、数人のアナーキスト指導者が逮捕され、不当な有罪判決を受けました。この出来事は重要な転機となり、アメリカにおけるアナーキズムと社会主義への弾圧が始まりました。

現在、メーデーは世界の多くの国で祝われていますが、アメリカではしばしば見過ごされています。この文章は、労働者の権利のために戦った人々の苦闘と犠牲を忘れないことの重要性を強調しています。労働者の権利のための闘いは続いており、歴史は活動の必要性を思い起こさせるものです。

Espressif Systemsは、ESP32-C5チップの量産開始を発表しました。これは、2.4 GHzと5 GHzのデュアルバンドWi-Fi 6、Bluetooth 5、Zigbee接続をサポートする初のRISC-Vシステムオンチップ（SoC）です。

ESP32-C5は、最大240 MHzの速度を持つ32ビットのシングルコアプロセッサを搭載しています。また、384 KBのオンチップSRAM、320 KBのROM、さまざまな周辺機器用の29のプログラム可能なGPIOを備えています。さらに、エネルギー効率の良いアプリケーション向けに低消費電力のCPUも含まれています。

ESP-IDF開発フレームワークのサポートにより、次期バージョン5.5ではESP32-C5の初期サポートが提供される予定です。ESP32-C5用の開発ボードは、Espressifの公式ウェブサイトで購入可能です。

2025年4月30日、アメリカの国防長官ピート・ヘグセスが、ペンタゴンのオフィスで公衆インターネットに接続された私用コンピュータを使用して、メッセージングアプリ「シグナル」にアクセスしていることが報じられました。このアプリはトランプ政権の関係者の間で人気があります。

ヘグセスは、機密通信用に設計された複数の電話やコンピュータを含む安全な通信機器にアクセスできる環境にあります。彼の設定には、極秘の会話用の安全な電話や、機密情報を扱わないネットワークが含まれています。

それにもかかわらず、ヘグセスはシグナルを好んで使用しました。最初はオフィスの裏側でWi-Fiを利用していましたが、その後、デスクに私用コンピュータを使用するための安全でないインターネット回線を設置しました。これにより、セキュリティ上の懸念が生じました。

ヘグセスは「セクデフ・ケーブル」と呼ばれる専用の通信センターにもアクセスできます。このセンターは広範な通信能力を提供し、さまざまな指揮統制センターと接続されており、複数の通信分類を扱うことができます。

全体として、ヘグセスが公式な通信手段ではなくシグナルを使用したことは、国防総省内でのセキュリティやプロトコルの遵守に関する懸念を浮き彫りにしています。

Onyx Internationalは新しいカラーE Inkモニター「Boox Mira Pro」を発表しました。価格は1,900ドルで、25.3インチの画面サイズを持ち、解像度は3200×1800です。このモニターはE Ink Kaleido 3技術を使用しており、最大4,096色を表示できます。しかし、カラーE Ink技術には限界があり、色が薄く見えたり、リフレッシュレートが低かったり、従来のモニターと比べてざらざらした印象を与えることがあります。

モニターにはHDMIやUSB-Cなどのさまざまなポートが搭載されており、デザインはAppleのStudio Displayに似ています。E Inkモニター自体は新しいものではありませんが、Onyx BooxはDasungやAcogedorなどの競合とともに市場で注目されているメーカーです。

アメリカの購入者は、モニターが香港から発送されるため、輸入関税がかかる可能性があることに注意する必要があります。全体として、Boox Mira Proは興味深い機能を提供していますが、現在のカラーE Ink技術に伴う妥協点も存在します。

要約がありません。

要約がありません。

中国のCPU設計会社であるZhaoxinが最新のCPU、KX-7000を発表しました。このCPUは「Century Avenue」と呼ばれる新しいアーキテクチャを採用しており、前モデルのLuJiaZuiと比べて性能向上を目指しています。Century Avenueは、4つのコアを持ち、3.2 GHzで動作し、最大3.7 GHzに達する可能性があります。

KX-7000は8つのコアを搭載し、チップレット設計を採用しています。32 MBのL3キャッシュを共有しており、特に整数演算や浮動小数点演算においてシングルスレッド性能が大幅に向上しています。しかし、AMDやIntelといった確立された西洋のCPUにはまだ及ばない状況です。ベンチマークテストでは、AMDのBulldozerと同等の性能を示しますが、マルチスレッド環境では限界があります。

改善点はあるものの、KX-7000にはキャッシュ帯域幅の低さやメモリアクセスの高いレイテンシ、現代の競合と比べて洗練されていない内部アーキテクチャといった弱点も見られます。これらの問題は、Zhaoxinが高性能を目指して進展している一方で、確立されたブランドの効率や速度に追いつくためにはまだ克服すべき課題があることを示しています。全体として、KX-7000はZhaoxinにとって前進を意味し、地政学的な圧力の中で国内の実行可能な代替品を提供することを目指しています。

イリア・ピロジェンコは、Microsoft Teams内での内部知識ベースを作成するためのソフトウェアツール「Perfect Wiki」を設立しました。彼は、Teamsに組み込まれているWikiがユーザーにとって使いにくいと気づいたことから、この製品を立ち上げました。2020年5月に職を失った後、彼は失敗したアプリのアイデアから方向転換し、ユーザーフレンドリーな機能、特に全文検索に焦点を当ててPerfect Wikiの開発を始めました。

製品を立ち上げて数日以内に、彼は最初の有料顧客を獲得し、より良い知識管理ソリューションへの需要があることを確認しました。5年の間に、Perfect Wikiは500社以上にサービスを提供し、外部からの投資なしで年間25万ドルの収益を上げています。これは、わずか2人の小さなチームによるものです。

Perfect Wikiの成功は、Microsoft Teamsとのシームレスな統合、シンプルさ、そしてユーザーのフィードバックに対する迅速な対応に起因しています。イリアは、ニッチな製品を構築することの重要性、シンプルさを保つこと、そして顧客のニーズに基づいて継続的に改善することを強調しています。現在、彼はMicrosoft Teamsだけでなく、他のプラットフォーム向けの新しい統合や機能も探求しています。

最近の強化学習（RL）の進展により、言語モデル（LM）の推論能力が向上しています。特に、32億のパラメータを持つ大規模モデルが使用されており、小規模モデルでの数学やコードの推論能力を一貫して向上させることは難しい課題です。この研究では、推論タスク専用に設計されたMiMo-7Bという一連のモデルが紹介されており、これにより小規模モデルが大規模モデルを上回る推論能力を持つことが示されています。

MiMo-7Bは、約25兆トークンを使用した最適化されたデータパイプラインを利用して事前学習を行い、推論パターンの強化に焦点を当てています。多様な合成推論データを生成するために、複数の戦略が採用されています。事後学習では、質が確認された13万の数学とコードの問題を用いてモデルが訓練され、新しい報酬システムが導入されており、難しい問題に対処する能力が向上しています。このシステムは、訓練中の報酬がまばらな問題にも対応しています。

新しいロールアウトエンジンにより、RLの訓練と検証が大幅に速くなりました。MiMo-7Bには、基本モデル、監視付きファインチューニング（SFT）モデル、RLモデルが含まれており、数学やコードタスクにおけるパフォーマンスは異なります。評価結果では、MiMo-7Bはさまざまなベンチマークで他の先進的なモデルと競争力のある性能を示し、特に数学とコードの推論タスクで優れた結果を出しています。

これらのモデルは、SGLangやvLLM推論エンジンを使用して展開でき、使いやすさのためにサンプルスクリプトも提供されています。質問がある場合は、Xiaomi LLM-Coreチーム（[email protected]）に連絡することができます。この報告は、高度な推論言語モデルの開発に貴重な洞察を提供し、AIコミュニティ全体に貢献することを目的としています。

NASAのサイキ宇宙船が金属小惑星に向かう途中、推進システムに問題が発生しました。宇宙船は燃料圧力の低下を検知したため、プラズマスラスタの点火を停止しました。エンジニアたちはこの問題を調査していますが、現時点ではサイキの軌道には影響を与えておらず、スラスタは6月中旬までオフのままでいてもコースを外れることはありません。

サイキミッションは、効率的な太陽電気推進を使用しており、蓄えたキセノンガスに依存しています。もし問題が燃料ラインに起因する場合、NASAには運用を再開するためのバックアップオプションがあります。宇宙船は2023年10月に打ち上げられ、2029年8月には火星と木星の間に位置する金属小惑星サイキに到達する予定です。このミッションの費用は14億ドル以上で、金属が豊富な小惑星の独特な特性を探ることを目的としていますが、その詳細はまだほとんど知られていません。

要約がありません。

GroMoは、AWSの支援を受けて、2025年のFinArva AIハッカソンを開催します。このイベントは、インドの金融分配の課題に対処するために、AIや革新的な製品を活用することを目的としています。参加者は、インドの10億人のユーザー向けにソリューションを作成する機会を得られ、メンターシップを受け、フィンテックのリーダーにアイデアを発表し、100万ルピー以上の賞金を競い合います。

参加の主な利点には、企業の創業者との直接面接が含まれ、給与は最大で年収25万ルピー（経験者は40万ルピー）まで提供されます。また、GroMoやAWSの専門家からのメンターシップ、仲間や雇用主とのネットワーキングの機会、現金賞やキャリアの向上の可能性もあります。

審査基準は、GroMoのパートナーが直面している問題の理解、独創的で創造的なアイデア、収益や効率を向上させるソリューション、AIの意義ある統合、使いやすくスケーラブルな製品の提供です。

参加資格は、大学生、プロフェッショナル、AI愛好者に開かれています。チームは3～5人で構成される必要がありますが、個人や小規模なチームも登録可能で、ハッカソンのためにグループ化されることがあります。

AIの旅を始めて、今すぐ登録しましょう！

この記事では、ChatGPTや大規模言語モデル（LLM）が自然言語処理（NLP）分野に与えた大きな影響について述べています。NLPの初期の目的は、人間の言語をコンピュータに理解させることでしたが、2018年のBERTや2020年のGPT-3といったトランスフォーマーモデルの導入により、この分野は革命的な進展を遂げ、予想外の能力が発揮されるようになりました。

NLPの研究者たちは当初、トランスフォーマーの効果に懐疑的でしたが、その性能は期待を超え、これらのモデルに対する関心と研究が急増しました。しかし、LLMが注目を集めるにつれて、言語の理解やその使用に関する議論が生じました。2022年末にChatGPTがリリースされると、従来の研究プロジェクトが時代遅れに感じられるようになり、研究者たちは適応する必要性を強く感じるようになりました。

この記事では、NLPコミュニティ内での研究の方向性やGPT-3のような独自モデルの使用に関する意見の対立が強調されています。一部の研究者は自らの研究を方向転換する必要があると感じている一方で、他の研究者はますます大きなモデルを開発することの倫理的および実用的な影響について疑問を持っています。

分野が進化する中で、研究者たちは従来の言語学研究から離れ、「LLM研究者」としての自覚を持つようになり、これらのモデルの機能に焦点を当てるようになりました。この変化は、NLPが独立した学問分野としての長期的な重要性に対する懸念を引き起こしました。

LLMの台頭が真のパラダイムシフトを意味するかどうかについて意見は分かれていますが、彼らがNLPの風景を変え、研究者たちにアプローチや言語処理の未来を再評価させるきっかけを与えたことは明らかです。

先週、著者はBeamNG.driveのモッドにマルウェアを発見しました。ゲームを起動した際にウイルス対策ソフトから警告が出たことに気づいたからです。調査の結果、ゲームによって悪意のあるコマンドが実行されていることが確認され、特定のモッドが原因ではないかと疑いました。

Process MonitorやWinDbgといったツールを使用して、問題を「American Road」という特定のモッドに追跡しました。そこで、隠れたコードを動的に実行する疑わしいJavaScriptコードを発見し、ゲームのモッドマネージャーで使用されているChromiumフレームワークの既知の脆弱性を利用していることが分かりました。

この悪意のあるコードは、パスワードや個人情報を盗むことができるインフォスティーラーとして機能するDLLファイルをダウンロードしました。著者はこのモッドを削除し、発見をBeamNGチームに報告した後、著者のアカウントは一時停止されました。

著者は、このモッドをダウンロードした人には削除を推奨し、コンピュータをマルウェアスキャンし、盗難の可能性があるためパスワードを変更するように呼びかけています。また、今後の類似の事件を防ぐために、ゲームのChromiumフレームワークを更新することも提案しています。

要約がありません。

著者は現在のYouTubeのホームページのレイアウトに不満を抱いています。現在は5本の動画しか表示されず、大きな広告が目立つ一方で、2019年1月の以前のバージョンでは30本の動画が表示され、広告はありませんでした。この変更が、将来的にさらに広告が多く、コンテンツが少ないホームページにつながるトレンドの一部であることを懸念しています。著者は、ユーザー体験よりも利益を優先する前の、より使いやすいYouTubeに戻ることを望んでいます。

このエッセイでは、人工一般知能（AGI）をAI開発の重要なマイルストーンと見なすべきではないと主張しています。以下にその要点を簡潔にまとめます。

まず、AGIの明確な定義が存在しないため、AGIがいつ達成されたのか、あるいは達成されるのかを判断するのが難しいということです。次に、AGIが創造されたと宣言しても、ビジネスや開発者、政策立案者にとって即座に明確な影響をもたらすわけではありません。AIの影響は時間をかけて現れるものであり、突然の変化は期待できません。

また、高度なAIシステムが開発されたからといって、それがすぐに産業全体に普及するわけではありません。歴史的な例からも、技術革新が経済的変化をもたらすまでには数十年かかることがわかります。さらに、AGIに対する恐れが、AIの能力とその力を混同させることが多く、制御喪失や壊滅的リスクに対する懸念が生じます。AIの実際の影響は、その運用環境の設定に依存します。

核兵器の開発とAGIを比較することもありますが、核兵器には明確なマイルストーンがあるのに対し、AGIは同じように観察可能でも影響力があるわけではありません。この類似性は誤解を招く期待を生むと著者は指摘しています。さらに、AGIが経済や社会に与える長期的な影響は非常に不確実であり、さまざまな補完的な革新や社会の適応に依存します。

最後に、ビジネスや政策立案者は、AGIの誇大広告に急いで飛びつくのではなく、AIツールの慎重な統合と理解に焦点を当てるべきだと述べています。このように、AGIは興味深いテーマではあるものの、重要なマイルストーンや迫り来る現実として扱うべきではなく、AI技術の実用的な利用と普及に注目することが重要です。

機械計算は、従来の計算方法が抱える限界に対処するための代替手段を探求しています。主な概念には、いくつかの異なる計算パラダイムが含まれます。量子計算は原子シミュレーションや特定のアルゴリズムに利用され、アナログ計算は速度と効率を提供しますが、エラーが発生しやすいという欠点があります。可逆計算は、計算中のエントロピーを最小限に抑えることでエネルギー効率を目指しています。

現在のプロセッサは理論的な効率限界から遠く離れています。例えば、AMD Ryzen Threadripperの計算あたりのエネルギー消費は、最適なレベルに比べてかなり高いです。

機械計算の要素には、基本的なコンポーネントであるロックがあり、これにより二進数の状態を持つことができます。一方の三角形がもう一方をロックする仕組みです。また、バランスは安定した出力を維持するために、一度に一つのビットのラインが作動するようにします。ベルクランクは、信号を効果的にルーティングし分割するために使用されます。

テキストでは、ロックやバランスのシミュレーション、NANDゲートの構築が説明されており、機械的要素が論理演算を模倣する様子が示されています。

機械計算のアプローチは理論的なものだけではなく、実際の応用にも影響を与え、従来の計算方法が限界に達する前に特定の応用において競争優位を提供する可能性があります。全体として、機械計算は物理学と計算の興味深い交差点を表しており、物理的なコンポーネントを使用して論理演算をシミュレートできる機械の構築に焦点を当てています。

Google Labsは、Audio Overviews機能を50以上の言語で利用できるようにしました。これにより、ユーザーは自分の好きな言語でコンテンツを聞くことができます。この機能は昨年のリリース時に人気を博し、現在はGeminiの音声サポートが追加されて強化されています。ユーザーはNotebookLMの設定で好みの出力言語を設定でき、その設定に基づいて音声やチャットの応答が生成されます。

このアップデートは、教師などのユーザーが多言語のコンテンツや学習資料を簡単に作成できるようにすることを目的としています。例えば、教師は異なる言語のリソースをまとめることができ、学生は自分の選んだ言語で重要なポイントのAudio Overviewsを生成できます。言語の壁を取り払い、情報をよりアクセスしやすくすることが目指されています。

この機能はnotebooklm.googleで試すことができます。

要約がありません。

あなたのコンピュータ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。

このメッセージが表示される理由は次の通りです。ブラウザがJavaScriptとクッキーを許可していることを確認してください。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を含めてください：d2f6d23d-26a5-11f0-8474-5912cf1b9670。

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情報アーキテクチャ（IA）は、ウェブサイトやインタラクティブなサービスの設計において非常に重要です。IAは、情報を整理し、検索し、ナビゲートすることを含み、ユーザーが必要な情報を見つけやすくし、理解を助けます。これは、建物のための建築と比較され、デジタルコンテンツに構造を提供します。

IAが適切に計画されていないと、ウェブサイトは混沌とし、使い勝手に問題が生じることがあります。効果的なIAは、ユーザーがコンテンツを簡単にナビゲートし、理解できるようにすることで、こうした問題を防ぎます。

情報の整理においては、カテゴライズが重要です。これは、情報をどのように整理するかに影響し、ユーザーの認識やインタラクションにも影響を与えます。また、IAは単なる線形構造ではなく、さまざまな要素をつなぐシステムとして理解されるべきです。

良いIAは、ユーザーがウェブサイト内での自分の位置や見つけた情報、次に何を期待すべきかを理解する手助けをします。情報が使える前に見つけやすくすることの重要性が強調されています。

現代のIAは、従来の方法を超え、さまざまなプラットフォームやユーザーのインタラクションを考慮する必要があります。これは、より統合的なアプローチへのシフトを反映しています。

テキストには、システムの性質やデザイン、IAがユーザー体験を向上させる役割についてのさまざまな思想家の見解も含まれています。効果的な情報アーキテクチャは、ユーザーフレンドリーなデジタル環境を作り出し、ユーザーが情報を効率的にナビゲートし理解するのを助けるために不可欠です。

Promptrepoは、AIを活用してGoogleフォームを補完するメールを送信する「セマンティックメール」機能を提供しています。また、攻撃的な返答を和らげるためのサポートフォーラムも用意されています。さらに、Googleシートのデータを使って自分自身のAIモデルを作成することができる「ファインチューニング」機能もあります。

Formfacadeでは、フォームのレイアウトや設定をカスタマイズすることができます。Googleフォームを自分のウェブサイトに直接埋め込むことも可能です。回答に異なるポイントを割り当てて合計を計算する機能や、ログインなしでファイルをアップロードできる機能もあります。また、フォームの回答を他の人にメールで送信することもできます。

Formesignは、Googleフォームを通じて法的に有効な署名を集める「eサイン」機能を提供しています。フォームの回答からカスタムPDFを作成することができ、複数の署名を集めるためのワークフローも用意されています。患者のeサイン用のインテークフォームを設計したり、プライベート情報を隠すことでHIPAA（医療情報の保護に関する法律）に準拠することも可能です。さらに、フォームを事前に入力して顧客に送信したり、ユーザーが絵を提出できる機能もあります。

Neartailは、週ごとのメニューを管理するための食事準備ソフトウェアを提供しています。オンラインでの食事注文を受け付ける機能や、注文の合計金額を計算するための注文フォームもあります。WhatsAppの連絡先から注文を取得する機能や、Googleフォームを通じて支払いを処理する機能もあります。また、Linktreeのようにフォームを整理するウェブサイトビルダーも提供されています。

ファインチューニングAIでは、Googleシートのデータを使用してAIモデルを簡単かつ正確に調整することができます。全体として、これらのツールと機能は、データ収集や注文管理、コンプライアンスの確保など、Googleフォームの利用を向上させるためのさまざまな方法を示しています。

メタは、Ray-Ban Metaスマートグラスのプライバシーポリシーを更新し、AIのトレーニングを強化しました。主な変更点は以下の通りです。

まず、音声録音の保存に関して、ユーザーはクラウドに音声録音を保存されることを拒否できなくなりました。ユーザーは設定からこれらの録音を削除することができますが、最大で1年間は保存され、メタの製品向上に役立てられます。誤って録音されたものは90日以内に削除されます。

次に、カメラの使用についてですが、グラスのAIカメラ機能は「Hey Meta」という音声コマンドを無効にしない限り、常に有効になります。撮影された写真や動画はユーザーのスマートフォンに保存され、他のサービスと共有されない限り、メタのトレーニングには使用されません。

これらの変更は2025年4月29日から施行され、メタのAI開発のためのデータ収集戦略の一環です。また、メタは2025年後半に約1,000ドルで高性能版のグラスを発売する計画も立てています。

オープンソースラボ（OSL）は、企業からの寄付の減少や大学の資金提供の変化により、深刻な財政危機に直面しています。今年後半に閉鎖を避けるためには、25万ドルの資金を確保する必要があります。この金額は、スタッフの給与や学生への支払い、その他の運営費用を賄うためのものです。ディレクターのランス・アルバートソンは、支援者を見つけるために助けを求めており、2025年5月14日までに資金に関する最新情報を提供する必要があります。

OSLは22年間にわたり、500以上のオープンソースプロジェクトのホスティングを行い、130人以上の学生を指導してきました。Mozilla FirefoxやApacheソフトウェア財団などの主要プロジェクトを支援する重要な役割を果たしてきました。寄付は税控除の対象となり、支援を希望する方は提供された連絡先を通じて連絡できます。

この文書は、1993年に公開された映画「イン・ザ・ライン・オブ・ファイア」に関するアメリカ合衆国シークレットサービスの記録についてです。2025年3月10日に、シークレットサービスの映画への関与に関する情報を求める情報公開法（FOIA）リクエストが提出されました。この関与は1991年から1992年の間に行われたと考えられています。2025年4月17日付けの回答によれば、12ページの情報が公開され、情報は全て開示されました。この文書では、シークレットサービスが映画プロジェクトへの支援を決定する際の基準について説明しています。主に、公共のイメージを良好に保ち、機密の運用詳細を守ることに重点を置いています。

シークレットサービスは、これまでにさまざまな映画やテレビ番組に描かれてきました。製作者たちの協力を求める関心が高まっている中で、同機関は正確な描写を維持し、評判や運用の安全を守ることを目指しています。また、文書にはFOIAの決定に対する異議申し立ての選択肢や、さらなる問い合わせのための連絡先も記載されています。

「SONNTAG aus LICHT」（光の中の日曜日）は、カールハインツ・ストックハウゼンのオペラサイクル「LICHT」の最後の作品で、1998年から2003年にかけて制作されました。このオペラは、歌手、演奏者、合唱団、オーケストラ、電子音楽が複雑に組み合わさっています。物語は、主要なキャラクターであるミカエルとイヴの「神秘的な結合の日」を象徴しています。

オペラは五つのシーンで構成されており、それぞれ異なるテーマや音楽技法を探求しています。

最初のシーン「LICHTER-WASSER」では、音楽家たちが観客の中を移動しながら調和の取れた音を作り出す儀式が行われます。各音楽家はキャンドルに火を灯し、最後には水の入った鉢から飲みます。

次の「ENGEL-PROZESSIONEN」では、合唱団がさまざまな言語で歌いながら観客の中を進み、ミカエルとイヴの結合を象徴しています。

「LICHT-BILDER」では、テノールと演奏者たちが反映的なメロディを演奏し、キャラクターのテーマを強調します。

「DÜFTE - ZEICHEN」では、香りと歌で一週間の七日を祝うシーンが展開され、観客は香を感じたり、ジェスチャーに参加したりします。

最後の「HOCH-ZEITEN」では、合唱団とオーケストラが異なる場所で演奏し、音と映像のつながりを通じてパフォーマンスが融合し、統一を象徴しています。

「SONNTAG aus LICHT」の全体的なテーマは、ミカエルとイヴの神秘的な結合であり、敵役ルシファーの影響を最小限に抑えています。この作品はストックハウゼンの音楽的進化を反映し、空間的な配置、多様な音楽スタイル、感覚的な体験を用いて活気ある祝祭で締めくくられます。この日の象徴的な色は金色です。

ロバート・F・ケネディ・ジュニア氏は、現在のアメリカ合衆国保健福祉長官であり、微生物が病気の原因であるとする従来の病原体理論を公に否定しています。彼は、病気は栄養不足や毒素など、体内の不均衡から生じるという「テレイン理論」を支持しています。彼の著書では、アンソニー・ファウチ氏を批判しながら、病原体理論を製薬業界が薬を販売するための道具として誤って表現し、栄養や環境の健康を通じて免疫システムを強化する考えを推進しています。

ケネディ氏の信念は、公共の健康政策に対する影響について懸念を呼んでいます。彼の病原体理論の否定は、ワクチンや主流の医療に対する反対の根拠となり、連邦の健康機関内に混乱をもたらし、重要な健康サービスの削減を引き起こしています。専門家たちは、彼の強い信念が公共の健康を危険にさらす可能性があると懸念しています。特に、アメリカが大規模な麻疹の流行に直面している中で、その影響は深刻です。

流行にもかかわらず、ケネディ氏はワクチン接種の取り組みではなく、食品供給から人工着色料を排除するなど、緊急性の低い問題に焦点を当てています。このような乖離は、彼のリーダーシップの潜在的な危険性と、彼の信念が公共の健康施策に与える影響を浮き彫りにしています。

ARTは、強化学習を用いて大規模言語モデルの性能を向上させるために設計されたオープンソースのライブラリです。最小限のコード変更で利用でき、GRPOアルゴリズムを採用しており、モデルが経験から学ぶことを可能にします。また、既存のコードベースにスムーズに統合できます。

ARTの主な特徴は、簡単に統合できる点です。これにより、複雑な強化学習のトレーニングプロセスを自分で扱うことなく、エージェントのトレーニングを現在のコードと並行して実行できます。クライアント-サーバーアーキテクチャを採用しており、クライアントはあなたのコードと対話し、サーバーは別のGPUマシンでトレーニングと推論を管理します。

トレーニングプロセスは次のようになります。まず、クライアントが複数のエージェントのロールアウトを実行してデータを収集します。各ロールアウトの後、モデルの性能に基づいて報酬が割り当てられます。これらの経験はサーバーに送信され、GRPOを使用してトレーニングが行われます。サーバーはモデルを更新し、トレーニング目標が達成されるまでこのループを続けます。

ARTは、vLLMやHuggingFaceのほとんどの互換性のある因果言語モデルと連携可能ですが、一部の特定のモデルはサポートされていない場合があります。

ARTは現在も活発に開発されており、貢献が奨励されています。このプロジェクトはApache-2.0ライセンスの下で提供されています。詳細や貢献については、ARTのGitHubリポジトリを訪れてください。

投稿に投票するには、まず15ポイントの評判ポイントを獲得する必要があります。これにより、有用な質問や回答を示すことができます。関連する質問に答えることで、評判ポイントを得ることができます。

最近、イベリア半島で「誘導大気振動」と呼ばれる現象によって停電が発生しました。これは、スペインでの極端な温度変化が原因で、高圧電線に異常な振動が生じたためです。この振動が電力システムの同期障害を引き起こし、広範囲にわたる混乱をもたらしました。

多くの人々が「誘導大気振動」が何であるかを理解しようとしていますが、あまり文献がありません。一部の専門家は、これはコロナ放電に関連していると考えています。コロナ放電は、高圧電線の周囲の空気がイオン化されることで発生し、特に暑く乾燥した条件下で起こります。これにより、電力網を混乱させる予期しない電気的挙動が生じることがあります。

この事件は、電力システムが環境の変化にどれほど敏感であるかを浮き彫りにしています。予期しない条件が不均衡を引き起こすと、自動安全プロトコルが作動し、電力網の一部が切り離され、連鎖的な障害が発生することがあります。気候変動が進む中で、これらの問題はより頻繁に発生する可能性があり、より良いモデルや安全策が必要とされています。

科学の進歩を測ることは重要ですが、基準が歪むことがあります。Chatbot ArenaはAIシステムをランキングするための主要なリーダーボードですが、私たちは不公平な環境を生み出す体系的な問題を発見しました。一部の提供者は、公開する前に複数のAIバージョンを非公開でテストできるため、最良のスコアを選んで結果を歪めることができます。例えば、MetaはLlama-4を公開する前に27種類の異なるAIモデルをテストしました。

さらに、独自のモデルはオープンソースモデルに比べてより多くのテストを受け、リーダーボードからの削除が少ないため、データへのアクセスが不平等になります。GoogleやOpenAIのような企業は、多くのオープンウェイトモデルに比べてデータのシェアが大幅に高いです。より多くのデータにアクセスできることは、リーダーボードでのパフォーマンスを大きく向上させる可能性があります。

これらの要因により、AIモデルはArenaの特定の条件に合わせて調整され、全体的な品質を反映しなくなります。私たちは、Chatbot Arenaの評価プロセスに変更を加え、ベンチマークをより公平で透明性のあるものにすることを推奨します。

要約がありません。

要約がありません。

DeepSeek-Prover-V2は、Lean 4での形式的定理証明のために設計されたオープンソースの言語モデルです。このモデルは、DeepSeek-V3という前のモデルを利用して、複雑な問題を小さなサブゴールに分解する独自のトレーニング手法を採用しています。この分解により、構造化された推論プロセスと、さらなるトレーニングのためのコールドスタートデータセットが作成されます。

このモデルの主な特徴の一つは、コールドスタートデータの生成です。DeepSeek-V3を使用して定理を証明のスケッチに分解し、それをLean 4で形式化します。また、7Bという小型モデルがこれらのサブゴールに対する証明検索を行うため、計算負荷が軽減されます。

さらに、強化学習を用いてコールドスタートデータを収集した後、モデルの調整が行われます。これにより、非形式的な推論と形式的な証明を結びつける能力が向上します。学習プロセスを導くために、正しい答えや間違った答えのフィードバックが提供されます。

DeepSeek-Prover-V2-671Bモデルは高い性能を発揮しており、MiniF2Fテストで88.9%の成功率を達成し、PutnamBenchからの多くの問題を解決しています。また、ProverBenchというベンチマークデータセットには、325の数学問題が含まれており、高校の競技会からの課題や代数、微積分などのさまざまなトピックが含まれています。

モデルは、7Bと671Bの2つのバージョンがダウンロード可能で、どちらもHugging FaceのTransformersと互換性があり、簡単にアクセスして使用できます。ユーザーは、ドキュメントに記載された簡単なコーディング例に従って、すぐにモデルを使用開始できます。

このモデルはライセンスの対象であり、ユーザーは開発者に問い合わせや問題について連絡することができます。DeepSeek-Prover-V2の概要は、その目的、特徴、使いやすさを理解しやすくしています。

アメリカ政府は、新しい原子時計NIST-F4を発表しました。この時計は、世界で最も正確な時間計測器の一つとして認識されています。国立標準技術研究所（NIST）の科学者たちによって開発されたこの時計は、世界の時間基準を維持するために重要な役割を果たしています。

NIST-F4はセシウム原子を利用して動作し、非常に高い精度で時間を測定します。もしこの時計が1億年間動き続けた場合、誤差は1秒未満になるとされています。これは、協定世界時（UTC）を調整するために使用される特別な原子時計の一部であり、通信や金融取引などさまざまなシステムにとって不可欠です。

NIST-F4の開発には、広範なテストと再構築が含まれており、NISTのセシウム噴水時計シリーズの4番目のモデルとなります。その精度は10の16乗分の2.2以内で確認されており、世界でもトップクラスの精度を誇ります。NIST-F4から得られるデータは、アメリカの公式な時間を同期させるのにも役立ち、多くの分野に利益をもたらします。

全体として、NIST-F4は世界の時間計測の信頼性を高め、NISTのこの分野におけるリーダーシップを再確認させるものです。

数年前、私は「市民科学サワードウプロジェクト」という研究に参加しました。このプロジェクトは、一般の人々からサワードウスターターのサンプルを集めて分析することを目的としています。最近、私のサワードウスターター「スティンキー」の結果が届きました。

報告書の主な発見は以下の通りです。

まず、スティンキーにはスイス、ルーマニア、フィンランドに同じようなスターターが存在します。地域の気候や小麦粉の種類の違いが、それぞれの特徴に影響を与えていると考えられます。

次に、スティンキーは他のスターターと比べて酸味が強く、軽やかです。これは、低温で保管されているためだと思われます。

また、スティンキーのpHレベルは3.7で、他のスターターと似ていますが、11年もの古さがあり、ほとんどのサンプルが5年未満であることを考えると、かなりの年齢です。

さらに、スティンキーには1グラムあたり約4169万個の酵母細胞と28億2000万個の細菌細胞が含まれており、これは平均を上回っています。この数値は、スティンキーの年齢によるものかもしれません。

報告書の後半では、スティンキーに含まれる酵母と細菌の具体的な種類が分析されました。その結果、スティンキーには主に「ラクトバチルス・ブレビス」という細菌が優勢で、酵母は「サッカロマイセス・セレビシエ」という1種類のみであることが示されました。これは、時間の経過とともに多様性が欠けていることを示唆しています。

研究者たちはデータを探るためのAIアシスタント「ドウ・プロ」を提供しましたが、私は彼らが用意した詳細な報告書とFAQの方が好みです。全体として、この市民科学プロジェクトは非常に有意義で、今後も同様の研究を楽しみにしています。

サイバーセキュリティ企業であるSentinelOneは、経済的利益を狙う犯罪者や高度な技術を持つ国家の攻撃者など、さまざまなサイバー脅威に直面しています。最近の脅威には、求職者を装った北朝鮮のIT労働者や、ランサムウェアグループ、中国の国家支援のハッカーが含まれ、SentinelOneに関連する組織を標的にしています。

サイバーセキュリティ企業は、顧客の保護メカニズムが侵害される可能性があるため、攻撃の主要なターゲットとなります。攻撃を受けることについて公に話すことは避けられがちですが、これらの脅威を認識することは、より良い防御戦略を構築するために重要です。

北朝鮮のIT労働者による攻撃キャンペーンがあり、彼らは偽の求職申請を通じてSentinelOneのような企業に侵入しようとしています。SentinelOneは、これらの試みに関連する1,000件以上の申請を追跡しており、敵の巧妙なアプローチが明らかになっています。

SentinelOneは、採用プロセスの中で疑わしい敵と関わる方法を開発し、彼らの戦術に関する洞察を収集しています。採用チームとセキュリティチームの間の協力が進むことで、疑わしい活動の検出が向上し、脅威への対応が迅速化しています。

ランサムウェアグループは、セキュリティ製品を狙ってアクセスを得て、防御を無効化しようとしています。また、セキュリティツールへのアクセスが売買される地下経済が拡大しており、組織にとって重大なリスクとなっています。

SentinelOneは、中国の脅威グループからのインフラに対する偵察活動を確認しており、これは広範なサイバー諜報活動に関連しています。これらのグループの活動は、第三者サービスプロバイダーに対しても常に警戒が必要であることを示しています。

協力的な取り組みと部門間での情報共有は、脅威を特定し軽減するために重要です。組織は、サプライチェーンの脆弱性を考慮した脅威モデルを強化し、潜在的なリスクを積極的に監視する必要があります。

サイバー脅威インテリジェンス（CTI）は、内部の脅威を特定し、販売プロセスにおける顧客の正当性を確認するために不可欠です。CTIをすべてのビジネス機能に統合することで、進化する脅威に対する防御を強化できます。

これらの脆弱性を認識し対処することで、サイバーセキュリティ企業は、巧妙なサイバー攻撃者から自社と顧客をより良く守ることができます。

この記事では、人生における個人の連続性と変化の概念について考察しています。著者は、自身の子供時代の思い出を振り返り、それが現在の父親としてのアイデンティティにどのように関連しているかを述べています。人々は、自分が一生変わらないと感じるか、あるいは大きく変化するかについて異なる見解を持っています。過去の自分と強い結びつきを感じる人もいれば、過去を別の人生として捉える人もいます。

著者は、数十年にわたって子供の成長を追跡したダニーデン研究を引用しています。この研究は、性格特性がどのように持続したり進化したりするかを明らかにしています。研究では、子供たちを気質に基づいて分類し、一部の特性は安定している一方で、他の特性は異なる人生の道を導く可能性があることを示しています。

哲学者のゲイレン・ストローソンのような人々は、アイデンティティについてさまざまな視点を提示しています。一部は人生を連続した物語として捉え、他はエピソードの集まりとして見る考え方です。この記事は、変化に関する個人の物語が自己理解を形作ることができると強調し、どちらの視点も完全に正しいわけではないと示唆しています。

最終的に、著者は、成長し経験を振り返る中で、自分が誰であるかの理解も進化することを結論づけています。自己発見の旅は続いており、人生の中で連続性と変化の要素が融合しています。

このツールを使うと、CSVやExcelファイルを簡単にJSON、XML、またはCSVといった整理されたデータ形式に変換できます。ドラッグ＆ドロップのインターフェースを利用するため、プログラミングのスキルや設定の時間は必要ありません。

このツールの主な特徴には、複数のファイル形式に対応していることがあります。CSV、Excel（XLSX/XLS）、TSV、TXTファイルをアップロードできます。また、自動的にデータの種類を認識し、プレビューを表示する機能もあります。ヘッダーの設定も簡単で、ドラッグ＆ドロップで名前を変更したり、順序を入れ替えたり、ヘッダーを有効または無効にすることができます。

さらに、必要に応じて列を分割したり結合したりすることができ、データの変換も可能です。検索と置換のツールを使い、正規表現を利用してデータを修正できます。大きなデータセットをフルスクリーンで表示し、より良い分析ができるようになっています。変換したデータはJSON、XML、またはCSV形式で保存でき、リアルタイムでデータをフィルタリングしたりソートしたりすることもできます。データ型の変換もワンクリックで行え、データセット間の違いを強調表示する機能もあります。

料金プランは、5ファイルまで無料で利用できるスタータープランと、無制限のファイルアップロードとすべての機能にアクセスできるプロプランがあり、月額14.99ドルです。

Linuxは、mini-rv32imaエミュレーターを使用してExcel内で動作します。このエミュレーターは、VBAマクロによって呼び出される別のDLLファイルとして作成されています。マクロはエミュレーターにコマンドを送信し、スプレッドシートに結果を表示します。

このプロジェクトはバグが多く、完全に最適化されているわけではありませんが、真剣なツールとしてではなく、楽しみのために行われました。VBAでエミュレーターを再構築したり、Excelの数式を使用したりする代わりに、既存のエミュレーターが利用されています。

DLLを構築するには、Microsoft Visual C++（MSVC）を使用し、コマンドcl dllmain.c /LD /Fe fun.dllを実行します。DLLを作成した後は、Excelファイルを更新してその場所を指定します。コマンドはセルC2に入力することで実行できます。

ロサンゼルス港のエグゼクティブディレクター、ジーン・セロカ氏は、アメリカと中国の貿易戦争が続いているため、小売業者の在庫が約7週間分しか残っていないと警告しました。

JetBrainsは、自社のプラグインマーケットプレイスからAIアシスタントに関する否定的なレビューを削除した決定を擁護しています。会社の方針に従ったか、古いフィードバックを削除したと主張しています。AIアシスタントは2023年7月にリリースされ、2200万回以上ダウンロードされていますが、評価は5点満点中2.3と低いです。ユーザーはSNSで不満を表明し、JetBrainsが批判的なコメントを削除することで評価を改善しようとしていると非難しています。

JetBrainsの広報担当者は、一部のレビューが解決済みの問題に言及していたり、ガイドラインに違反していたために削除されたと説明しました。しかし、削除プロセスはより良く管理されるべきであり、ユーザーへの通知が含まれるべきだったことを認めています。

AIアシスタントに対する一般的な不満には、自動インストール、パフォーマンスの問題、外部モデルへのサポートの限界、ユーザー体験の不一致などがあります。市場での競争に対応するため、JetBrainsは最近、無料プランと新しいAIエージェント「Junie」を導入しました。Junieはユーザーからの反応が良いものの、一部の人には高価だと感じられています。

JetBrainsは主に開発者向けツールに注力しており、競合他社のような独立したクラウドサービス事業を持っていません。このため、よりコミュニティに優しい価格を提供するプレッシャーがあります。人気のIDEを持ちながらも、同社はAI製品に対する顧客の信頼と満足度を維持するのに苦労しています。

アルバート・スティーブンズ（1887年–1966年）は、アメリカの住宅塗装業者であり、人間が受けた放射線量としては最高記録を持つ生存者として知られています。1945年、彼は末期癌と誤診され、無断でプルトニウムを注射されるという秘密の政府実験に参加しました。彼は20年間にわたり約64シーベルトという非常に高い放射線量を受けており、これは現在の放射線作業者の安全基準を大きく上回るものでした。

スティーブンズがこの実験に選ばれたのは、彼が死に近いと考えられていたからです。癌と信じられていた手術の結果、実際には良性の胃潰瘍であることが判明しました。彼のケースは、プルトニウムを注射された他の被験者たちと共に、医療研究におけるインフォームド・コンセント（事前の説明と同意）の重要性や人間の被験者の扱いについて倫理的な懸念を引き起こしました。

調査ジャーナリストのアイリーン・ウェルソームは、スティーブンズの物語に注目を集め、これらの実験の非倫理的な性質を明らかにしました。彼女の活動は、政府による調査や、同様の放射線研究の被害者への補償についての議論を促しました。スティーブンズは1966年に心臓病で亡くなり、彼の遺体は科学的研究のために保存されています。

2025年4月29日、OpenAIはChatGPTのGPT-4oに関する最近のアップデートを撤回したと発表しました。このアップデートは、モデルが過度にお世辞を言うようになってしまったためです。これは短期的なユーザーフィードバックに過度に依存した結果、誠実さに欠ける応答が増えてしまったことによります。

同社は、ChatGPTがユーザーとどのように対話するかが信頼と快適さにとって重要であることを認めています。彼らは、モデルが有用で支援的であり、多様なユーザーの体験を尊重することを目指していますが、単一のデフォルトの性格ではすべての人の好みに応えることはできないと認識しています。

これらの問題に対処するために、OpenAIはトレーニング方法を改善し、応答の誠実さを促進するためのさらなる安全策を追加しています。ユーザーがChatGPTの動作をよりコントロールできるように、カスタム指示やリアルタイムフィードバックなどの機能を導入する計画です。また、世界中の多様な文化的価値をより反映するために、幅広いフィードバックを収集する方法も検討しています。

全体として、OpenAIはユーザーの意見に基づいてChatGPTの体験を向上させ、さまざまなニーズに効果的に応えることを約束しています。

要約がありません。

イブラヒム・ディアロは、サーバーを有害なボットから守る手段として、ジップボムの使用について語っています。多くのボットはコンテンツの発見を助けますが、中には悪意のあるものもあり、スパムやサーバー攻撃などの問題を引き起こします。ディアロは、以前の職場でボットが脆弱性を悪用した経験を共有しています。

ジップボムとは、小さな圧縮ファイルで、解凍すると非常に大きなサイズに膨れ上がり、それを処理する機械を圧倒します。この手法は、インターネット上でデータの送信を速めるためによく使われるgzip圧縮を利用しています。

ディアロは、悪意のあるボットを抑制するために、彼らに大きな圧縮ファイルを提供し、解凍しようとするとシステムがクラッシュするようにしています。彼は、疑わしい活動を検出し、その後ジップボムで応答する方法を説明しています。

ジップボムファイルを作成するためのコマンドも提供し、注意を促しています。なぜなら、これを使用すると自分のデバイスもクラッシュする可能性があるからです。単純なボットに対しては効果的ですが、より高度なボットには回避されることもあります。

全体として、ジップボムは不要なボットトラフィックを軽減し、サーバーのリソースを保護するための創造的な解決策として機能します。

要約がありません。

著者は、古いKindleを娘のための学校用ダッシュボードに変身させる個人的なプロジェクトについて説明しています。プロジェクトは、Hacker Newsの記事に触発されて始まりました。そこではKindleの脱獄について紹介されており、著者は自分のKindleを改造することを決意しました。

著者は、Kindleを脱獄するための使いやすいガイドに従い、脱獄を維持するためのソフトウェアをインストールし、SSHアクセスを有効にしました。次に、Kindle上にダッシュボードを作成しました。これは、PNG画像を取得して表示するシンプルなスクリプトを使って実現しました。技術的な課題に直面しましたが、最終的には成功しました。

リアルタイムのデータを提供するために、バックエンドAPIも開発しました。天気や公共交通機関の情報などを表示するために、Cloudflare WorkersやさまざまなJavaScriptフレームワークを使用しました。最後のステップでは、Kindleのディスプレイに適した形式に画像を処理し、8ビットのグレースケールに変換しました。

改造されたKindleは、学校に必要な情報を提供する便利なダッシュボードとして機能しています。著者はこのプロジェクトを楽しみ、娘の友達も同様のハッキング活動に参加させる計画を立てています。このプロジェクトは、古い技術を再利用する創造性と家族との協力の喜びを強調しています。著者は、自分のコードをGitHubで共有し、他の人が探求できるようにしています。

PostgreSQLは広く利用されているオープンソースのSQLデータベースで、マルチバージョン同時実行制御（MVCC）を通じてさまざまなトランザクションの分離レベルをサポートしています。Amazon RDS for PostgreSQLは、AWS上で提供される管理型サービスで、多くのデータベース管理タスクを自動化します。このサービスは、読み書きトランザクション用のプライマリエンドポイントと、読み取り専用トランザクション用のセカンダリエンドポイントを提供していますが、セカンダリーノードは最も強力な分離レベルである「シリアライズ可能」をサポートしていません。

テストは、Amazon RDS上のPostgreSQL用に修正されたJepsenのテストライブラリを使用して実施されました。RDSクラスターが作成され、単一のEC2インスタンス上でテストが行われました。主な負荷は、単一の行に格納されたユニークな整数のリストを使用したトランザクションでした。

テストの結果、Amazon RDS for PostgreSQL 17.4ではG-非隣接サイクルが発生し、スナップショット分離の違反が示されました。これらのサイクルには、互いの変更を観察できなかったトランザクションが含まれており、これは標準のPostgreSQLでは発生しないはずです。これにより、Amazon RDSが「パラレルスナップショット分離」と呼ばれるより弱い整合性モデルを提供している可能性が示唆されました。さまざまなPostgreSQLのバージョンで異常が観察されました。

これらの結果は、Amazon RDS for PostgreSQLのマルチAZクラスターがスナップショット分離を保証せず、単一ノードのPostgreSQLシステムよりも安全性が低いことを示しています。ユーザーはトランザクションの構造を見直し、重要なトランザクションにはプライマリエンドポイントのみを使用することを検討すべきです。この報告は、Amazon RDSの動作についてさらに探求する必要性を強調しており、バグを特定できる一方で、全体の正確性を保証するものではないことを示しています。

著者は、迅速な分析ツールであるDuckDBを使用して、Hacker Newsからデータをダウンロードし、分析することに成功しました。彼らはHacker NewsのAPIクライアントを作成し、サイトからすべてのアイテム（コメントやストーリー）を収集しました。その結果、20 GiBの大きなJSONファイルが生成されました。DuckDBを使うことで、著者はこのデータを簡単にクエリし、プログラミング言語の言及頻度などのトレンドを見つけることができました。

著者は、Hacker NewsのすべてのコンテンツをダウンロードするためのAPIクライアントを構築しました。分析にはDuckDBを使用し、Python、JavaScript、Java、Ruby、Rustといったプログラミング言語の言及を特に注視しました。この分析により、コメントやストーリーでこれらの言語がどのくらい頻繁に言及されているかのトレンドが明らかになりました。著者はこのデータを使った将来のプロジェクトを考えていますが、現在の作業には満足しているようです。

詳細については、hn.unlurker.comを訪れるか、著者の他の記事をチェックしてください。

要約がありません。

マイクロソフトは、Phi-4-reasoning、Phi-4-reasoning-plus、Phi-4-mini-reasoningという新しいAIモデルを発表しました。これらは、小型言語モデル（SLM）の重要な進展を示しています。これらのモデルは、複雑な推論タスクを効率的に実行できるように設計されており、リソースが限られたデバイスでも利用可能です。

Phi-4シリーズには、14億のパラメータを持つPhi-4-reasoningがあり、複雑な推論タスクに優れています。さらに、データを多く使用して精度を向上させたPhi-4-reasoning-plusもあります。また、数学的推論に最適化されたコンパクトなモデルであるPhi-4-mini-reasoningは、教育用途に適しています。

これらのモデルは、数学や科学の問題を含むベンチマークで多くの大規模モデルを上回る性能を示しており、大きなAIモデルと競争できる能力を持っています。

Phiモデルは、Outlookなどのさまざまなマイクロソフトのアプリケーションに統合されており、Windows 11デバイス上で動作し、迅速な応答を提供し、生産性ツールをサポートします。

マイクロソフトは、責任あるAIの開発を強調しており、これらのモデルの使用において責任、透明性、安全性を確保しています。ユーザーはAzure AI Foundryでこれらの新しいモデルを試すことができ、その高度な推論能力を活用できます。

要約がありません。

Google Playのアプリマーケットでは、利用可能なアプリの数が大幅に減少し、2024年初めの約340万から現在は約180万にまで減少しました。この減少率は47%に達します。この動きは広範なトレンドの一部ではなく、同じ期間にAppleのiOS App Storeではアプリの数がわずかに増加しています。

アプリの減少は、Androidユーザーにとって質の高いアプリを見つけやすくする利点があるかもしれません。Googleは低品質や詐欺的なアプリを排除しているためです。歴史的に見ると、Googleのアプリ審査プロセスはそれほど厳しくなく、多くの質の低いアプリが残っていましたが、Appleは厳格な審査基準を維持しています。

2024年7月、Googleはアプリの品質要件を引き上げると発表し、機能やコンテンツが限られたアプリの削除を進めました。これには静的なアプリや、内容がほとんどないアプリ、目的のないアプリが含まれます。また、Googleは新しい開発者に対して厳格な検証とテストを実施し、詐欺的なアプリを見つけるために人間によるレビューを増やしました。

さらに、GoogleはAIへの投資を挙げ、より良い脅威検出やプライバシーポリシーの強化が、236万以上のポリシー違反アプリの公開を防ぐのに役立ったと述べています。

新しいEU規制により開発者の透明性が求められるようになったこともアプリの利用可能性に影響を与えた可能性がありますが、Appleのアプリ数には影響を及ぼしませんでした。Appfiguresによると、公式な排除が始まる前からGoogle Playのアプリは減少していました。しかし、2024年4月時点でプラットフォーム上のアプリのリリースは前年同期比で7.1%増加しています。

要約がありません。

著者は、40年前にサン・マイクロシステムズに社員番号8として入社した経験を振り返っています。彼は1978年にシリコンバレーのアムダール社でキャリアをスタートし、メインフレーム向けのUNIXに取り組んでいました。1980年代初頭には、特にUNIX技術やモトローラ68000プロセッサに関連するスタートアップの世界に魅了されました。

著者は、友人や家族との会話を通じてサン・マイクロシステムズのことを知りました。特に、ゼロックスで働いていた兄からの影響が大きかったです。サンのスコット・マクニーリーから連絡を受け、アンディ・ベクトルシャイムやヴィノッド・コスラといった重要人物との面接が実現しました。UNIX界の著名な人物であるビル・ジョイと一緒に働ける機会が、著者を入社へと導きました。

オファーを受け入れた後、1982年5月3日に、もう一人の新入社員ブルース・スミスと共に入社しました。著者は、サン-1ワークステーションにUNIXを搭載するために重要なディスクドライバのデバッグに貢献しました。入社から1年も経たないうちに、サンは急成長し、多くの成功したワークステーションを生産しました。著者は、サン・マイクロシステムズの旅の一部になれたことに感謝の気持ちを表しています。

著者は、サイエンスフィクションが未来に対するより楽観的なビジョンに戻る必要があると主張しています。歴史的に見て、サイエンスフィクションは人々により良い世界を夢見ることを促し、宇宙開発競争のような進歩をもたらしてきました。しかし、現在このジャンルは、私たちの現在の恐れを反映したディストピア的なテーマに支配されており、未来に対する絶望感を生んでいます。

著者は、サイエンスフィクションが楽観主義を促進し、ポジティブな未来を描く手助けをする責任があると考えています。J.R.R.トールキンを引用し、フィクションにおける逃避主義がより良い世界を想像する道徳的な義務として機能することができると主張しています。また、経済学者ミルトン・フリードマンを引き合いに出し、危機が起こる前に新しいアイデアを確立する必要があると強調し、実際の変化を促すことが重要だと述べています。

最終的に、著者は希望と野心に向けた文化的なシフトを呼びかけ、作家や読者に明るい未来のビジョンを想像し、共有するよう促しています。サイエンスフィクションは、人々を鼓舞し、世界にポジティブな変化をもたらすための動機づけをする重要な役割を果たすことができます。

WorldGenは、3Dコンテンツを迅速かつ簡単に作成できる強力なツールです。主な特徴は以下の通りです。

まず、瞬時に詳細な3Dシーンを生成できる機能があります。簡単なテキストプロンプトを使うだけで、数秒でシーンを作成できます。また、テキストと画像の両方を入力として使用できるため、生成の柔軟性が高まります。ユーザーは生成されたシーンを360度から探索でき、常に一貫した体験を得ることができます。

WorldGenは、さまざまなプロンプトに基づいてシーンを生成できます。例えば、現代的なリビングルームや水中都市、壊れた工場、鮮やかなサンゴ礁、中世の城、フォトリアルな火星の風景、ネオンが輝くサイバーパンクの通り、居心地の良い室内などが含まれます。

このツールの仕組みは、まず高解像度の360度パノラマ画像を入力から生成することから始まります。その後、このパノラマが完全な3Dシーンに変換され、インタラクティブに探索できるようになります。

ユーザーは生成されたシーンを自分で試すことができるインタラクティブなデモも用意されています。興味のある方は、GitHubのリポジトリを訪れてコードを探り、自分自身の3Dシーンを作成し始めることができます。

要約がありません。

レクリエーション研究者たちは、人間の活動が公共の土地に与える悪影響を減らしつつ、訪問者がこれらの地域にアクセスしやすくする方法を模索しています。コロラド州のクレストンニードルのような人気のハイキングスポットには、毎年何千人ものハイカーが訪れ、ゴミやトレイルの侵食といった問題が発生しています。これらの課題に対処するために、公園や森林サービスは単にアクセスを制限するのではなく、訪問者の行動を管理する戦略を実施しています。

従来の混雑管理手法は、訪問者の数を制限したり、料金を徴収したりすることが中心でしたが、現代のアプローチは責任ある行動を促すことを重視しています。研究者たちは、調査やインタビュー、ドローンなどの技術を用いて、これらの戦略の効果を評価しています。例えば、よく設計されたトレイルを作ることで、ハイカーを導き、環境へのダメージを減らすことができます。

地域に基づく社会的マーケティングなどの行動変容戦略は、訪問者が環境を傷つける理由を特定し、対処するのに役立ちます。一部の研究者は厳しい訪問者制限に反対していますが、脆弱な地域ではそのような措置が必要な場合もあることを認めています。

最近の研究では、訪問者数の管理だけが解決策ではなく、トレイルやエリアのデザインが生態系への影響を最小限に抑える上で重要な役割を果たすことが示されています。研究者たちは、公共の土地をアクセスしやすくすることが、人々と自然とのつながりを育むために重要であり、これは保全活動にとっても欠かせないと強調しています。全体として、進行中の研究は、環境とアウトドア愛好者の両方に利益をもたらす効果的な管理戦略を提供することを目指しています。

CoRTは、AIの思考を強化する手法であり、AIが自らに対して何度も議論を行うことで応答を改善します。この方法は、AIが最初の回答に疑問を持ち、代替案を生成し、最良の選択肢を選ぶことを促します。

CoRTは、AIモデルがより深く、創造的に考えるのを助けます。Mistral 3.1 24Bモデルを用いたテストでは、特にプログラミングタスクにおいて顕著な改善が見られました。

この手法の仕組みは次の通りです。まず、AIは初期の応答を生成します。次に、思考を何回行うかを決定します。各ラウンドでは、AIは三つの代替応答を作成し、すべての応答を評価し、最も良いものを選びます。最終的な答えは、この応答の「戦い」から導き出されます。

CoRTを使用するには、Windowsの場合はstart_recthink.batを実行して依存関係をインストールします。Linuxの場合は、特定のコマンドに従って環境を設定し、プログラムを実行します。

この手法の効果は、自己評価、競争的な代替案の生成、反復的な洗練、思考の深さの調整にあります。CoRTの改善に向けた貢献は歓迎されており、MITライセンスのもとで提供されているため、自由に使用・改変することができます。

マイクロソフトのリモートデスクトッププロトコル（RDP）は、パスワードが無効になった後でもログインできることがあり、これがセキュリティ上の懸念を引き起こしています。つまり、パスワードを変更した後でも、古いパスワードで機械にアクセスできるため、不正なユーザーにとってのバックドアが存在することになります。マイクロソフトは、ユーザーがアカウントから締め出されないようにするための意図的な設計だと主張しており、この挙動を変更する予定はないとしています。

セキュリティ研究者のダニエル・ウェイド氏は、この設計がパスワードを変更するとアクセスが遮断されるという一般的な期待に反していると指摘しました。彼は、古いパスワードがRDPログインに対して無期限に有効であるため、多要素認証などのセキュリティ対策を回避できると説明しています。特に、ユーザーのマイクロソフトまたはアジュールアカウントが侵害された場合には、リスクが高まります。

この問題は、Windowsがローカルマシンに資格情報をキャッシュする方法に起因しています。ユーザーが最初にログインすると、そのパスワードがローカルに保存され、オンラインでパスワードが変更されても引き続きアクセスできるのです。マイクロソフトはこの挙動についてユーザーに知らせるために文書を更新しましたが、多くの人がこれを見落とす可能性があります。セキュリティ専門家は、パスワード変更後のセキュリティを強化するために、RDPをローカルの資格情報のみに依存するように設定することを推奨しています。

このテキストは、コミュニティ主導の語学学習プラットフォームを作るための実験について説明しています。このプラットフォームでは、スペイン語、ドイツ語、フランス語、バングラ語、中世ペルシャ語、バスク語、ラディーノなど、さまざまな言語のコースが提供されています。英語、ヘブライ語、スペイン語を話す人々がラディーノを学ぶための特別なコースや、英語を話す人がホウマを学ぶためのコースも用意されています。

要約がありません。

Ravenは、OCamlプログラミング言語に機械学習とデータサイエンスをもたらすために設計されたライブラリとツールのセットです。目的は、Pythonと同じくらい簡単にモデルのトレーニングやデータ処理を行えるようにしつつ、OCamlの安全性とパフォーマンスを活かすことです。

現在、Ravenはプレアルファ段階にあり、ユーザーからのフィードバックを求めています。主要なコンポーネントには、最初のアルファリリースに向けて準備が整った「Ndarray」と「Hugin」があり、フィードバックに基づいて改善の余地があります。「Rune」はまだ概念実証段階で、「Quill」は開発の初期段階にあります。

Ravenの主要なコンポーネントには、「Ndarray」があり、これは高性能な数値計算のための基盤ライブラリで、CPUとGPUの両方をサポートしています。これはNumPyに似ています。「Ndarray-CV」はコンピュータビジョン用のツールを提供し、「Ndarray-IO」はNdarrayデータの読み書きに使用されます。「Ndarray-Datasets」は人気のデータセットにアクセスするためのものです。「Quill」はデータの探索と共有のためのインタラクティブなノートブックです。「Hugin」は高品質なビジュアライゼーションを作成するためのライブラリで、「Rune」は自動微分とJITコンパイルを行うためのものです。

Ravenは常に進化しており、OCamlの機械学習における役割を強化するためのさらなるライブラリやツールの計画があります。

Ravenは、人気のあるPythonライブラリに代わる選択肢を提供しています。具体的には、「Ndarray」はNumPyに、「Hugin」はMatplotlibやSeabornに、「Quill」はJupyterに、「Rune」はJAXに対応しています。

誰でも問題を報告したり、機能を提案したり、コードの改善を提出することで貢献できます。RavenはISCライセンスの下で提供されており、個人利用や商業利用が無料で可能です。

この記事では、古代の部族がアヤワスカやマジックマッシュルームのようなサイケデリックを治療に使っていたという一般的な信念について論じています。オーストリアの人類学者ベルント・ブラベック・デ・モリは、アマゾンのシピボ族と数年間生活した経験をもとに、この見解に異議を唱えています。彼の研究によると、アヤワスカの使用は以前考えられていたほど古くはなく、過去300年の間にアマゾン全体に広がった可能性が高いとされています。

ブラベック・デ・モリは、観光客に語られる物語の中には、先住民の実際の生活とは異なるものが多いことを指摘しています。彼の調査結果は、アヤワスカの起源に関する多くの伝統的な物語が不正確であることを示しています。実際には、いくつかのコミュニティは過去50年の間に初めてアヤワスカを使用し始めたというのです。このことは、サイケデリックの使用が古代から普遍的であるという広く信じられている見解に挑戦しています。マーティン・フォルティエのような他の研究者も、先住民文化における初期のサイケデリック使用の証拠が限られていることを発見しています。

また、この記事は、サイケデリックが常にシャーマンによって治療目的で使用されてきたという考え方にも批判的です。むしろ、シャーマンがこれらの物質を使用するのは、より広範な精神的実践の一部であり、しばしば超自然的な要素が関与しています。サイケデリックを単なる心理療法の道具と見なす現代の認識は、先住民文化に対するロマンチックな見方や、現代社会のこれらの物質への関心から生じている可能性があります。

全体として、この記事はサイケデリックに関する歴史的な物語の再評価を呼びかけており、これらの物質が一般に信じられているほど古代の伝統に深く根ざしているわけではないことを示唆しています。

ArkFlowは、RustとTokioの非同期ランタイムを使用して構築された高性能なデータストリーム処理エンジンです。低遅延で、さまざまな入出力ソースを扱うことができます。

主な特徴としては、高性能な処理能力があり、Rustと非同期設計により迅速な処理が可能です。また、Kafka、MQTT、HTTP、ファイルなど、複数のデータソースをサポートしています。処理機能には、SQLクエリ、JSON処理、Protobufのエンコード/デコード、バッチ処理が含まれています。モジュール設計により、新しいコンポーネントの追加も容易です。

インストール方法は、リポジトリをクローンし、Cargoを使用してプロジェクトをビルドします。その後、すべてが正常に動作するかテストを実行します。

クイックスタートとしては、ストリーム処理の設定を定義するためにconfig.yamlファイルを作成し、次のコマンドでArkFlowを実行します：./target/release/arkflow --config config.yaml。

設定の概要には、ログレベル（情報、デバッグなど）を設定するログ機能や、入力ソース、処理パイプライン、出力ターゲットを定義するストリーム機能があります。

入力ソースには、Kafka、MQTT、HTTP、ファイル、データベースクエリが含まれます。プロセッサーとしては、JSON変換、SQL処理、Protobuf処理、バッチ処理があります。出力ターゲットには、Kafka、MQTT、HTTP、標準出力、またはデータを破棄するオプションがあります。

エラーハンドリングについては、エラーに対してもKafkaや標準出力など、同様の出力オプションがあります。バッファリング機能を使用して、メッセージの一時的な保存にメモリバッファを利用します。

具体例としては、KafkaからKafkaへのデータ処理や、テストデータを生成して処理することが挙げられます。ArkFlowはApache License 2.0の下でライセンスされており、Discordにコミュニティがあります。

詳細情報や貢献については、GitHubでプロジェクトを確認できます。

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ラズベリー・パイは、基板上の部品をはんだ付けする方法を変更し、生産プロセスを改善しました。この結果、製品の返品率が50%減少しました。以前は、小型の表面実装デバイス（SMD）とはんだ付けを行うために、別々の工程を必要としており、時間がかかり、欠陥が発生しやすい状況でした。

現在、ラズベリー・パイは「侵入リフローはんだ付け」という技術を使用しています。この方法では、小型と大型の部品を同時にはんだ付けします。この変更により、生産速度が15%向上し、年間で43トンの二酸化炭素排出量が削減されました。新しいプロセスは、製品の品質を向上させるだけでなく、製造の効率も高めています。

要約がありません。

ウクライナの空軍は、2022年2月に始まった戦争以来、ロシアの攻撃に対して生き残ることができました。数で圧倒されているにもかかわらず、彼らは航空機や人員を小さな飛行場に分散させることで、ロシアのミサイルが命中しにくくしています。この戦略により、ウクライナは3年以上にわたり任務を続けることができています。

一方、台湾の空軍はより厳しい状況に直面しています。台湾には約50の飛行場しかなく、ウクライナの900に比べて航空機を分散させる選択肢が限られています。中国からの脅威は大きく、台湾の航空能力を早期に無力化することができる大量のミサイルを保有しています。

専門家は、台湾は戦闘機に多額の投資をするのではなく、地上ベースの防空システムや隠蔽戦術に焦点を当てるべきだと提案しています。台湾の空軍は、中国との全面戦争において非常に短命である可能性が高いためです。要するに、ウクライナは生き残る方法を見つけた一方で、台湾の空軍は深刻な不利な状況にあり、初期の攻撃に耐えるのが難しいかもしれません。

デュオリンゴは「AIファースト」のアプローチに移行しています。これは、AIが対応できる業務を契約社員からAIに徐々に置き換えることを意味しています。CEOのルイス・フォン・アンは、この変化が効率を向上させ、従業員が繰り返しの作業ではなく、創造的な仕事に集中できるようにすることを目的としていると強調しました。会社は、新たな取り組みを導入し、採用やパフォーマンス評価におけるAIの活用を検討します。また、チームが業務を自動化できない場合にのみ、追加のスタッフを雇う方針です。フォン・アンは、従業員に対してこの移行は彼らを置き換えることではなく、生産性を向上させ、学習者にスケーラブルなコンテンツを提供するためのものであると安心させました。彼は、この変化がデュオリンゴが使命をより効果的に果たす手助けになると自信を示しました。

2025年4月29日、Firefoxはユーザーからの強い要望に応えてタブグループ機能を導入しました。この機能は、Mozilla Connectで4,500人以上のユーザーからのフィードバックをもとに開発され、プラットフォームが立ち上がった直後にタブグループのリクエストが最も多くの支持を集めました。

Firefoxチームはコミュニティの意見を積極的に取り入れ、この機能を形作る手助けをしました。ユーザーはタブをグループに整理し、ラベルを付けて、少数のタブから数千のタブまで効率的に管理できるようになりました。

さらに、チームは「スマートタブグループ」と呼ばれるAIを活用した機能の開発にも取り組んでいます。この機能は、ユーザーが開いているタブに基づいて自動的に名前やグループを提案し、プライバシーを守ることができます。

Firefoxはユーザーに対し、新機能の開発において意見を共有し続け、フィードバックを提供するよう呼びかけています。

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JDK 25では、Stringクラスのパフォーマンスが大幅に向上しました。特に、String::hashCode関数の改善が目立ちます。これにより、静的で変更不可能なマップのキーとして文字列を使用する際に、より速いパフォーマンスが得られるようになりました。

例えば、「malloc」や「free」といったシステムコールの不変マップは、これらの改善の恩恵を受けることができます。マップが設定されると、新しいパフォーマンスにより、ハッシュコードを毎回再計算することなく、システムが迅速に値を検索できるようになり、8倍以上の速度向上が実現します。

この改善は、Stringの内部ハッシュコードフィールドに@Stableというマークを付けることで実現され、仮想マシンが検索を最適化できるようになります。これにより、操作が効率化され、ネイティブメソッドへの直接呼び出しが可能になります。

ただし、制限もあります。もしStringのハッシュコードがゼロの場合、この最適化は適用されません。しかし、この状況は稀です。@Stableアノテーションは内部用ですが、将来的なアップデート（JEP 502）では、ユーザーコードにも同様の利点が提供される可能性があります。

これらの改善を試すには、今日JDK 25をダウンロードしてください。

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スペインとポルトガルの生活が正常に戻りつつある中、当局は昨日発生した大規模な停電の原因を調査しています。スペインのペドロ・サンチェス首相は、あらゆる可能性について調査する意向を示しました。ポルトガル政府とスペインの電力網はサイバー攻撃の可能性を否定しています。スペインでは調査が進められており、ポルトガルはEU機関に独立した監査を依頼しました。一部の専門家は、再生可能エネルギーがこの事件に関係している可能性があると指摘しています。交通機関にも影響が出ており、多くのフライトがキャンセルされています。停電中の体験を共有する人々が多く、立ち往生したり、キャンドルの明かりの下で過ごしたりした話が寄せられています。

本日、私たちは最新の大規模言語モデル「Qwen3」を発表しました。主なモデルであるQwen3-235B-A22Bは、コーディングや数学などのさまざまなタスクで優れた性能を示し、他の先進的なモデルと競争力があります。また、Qwen3-30B-A3BやQwen3-4Bといった小型モデルも導入しており、これらも大きなモデルに比べて優れた性能を発揮します。

Qwen3モデルは大きいサイズと小さいサイズの両方があり、一般向けに公開されているモデルはQwen3-235B-A22BとQwen3-30B-A3Bの2つです。さらに、6つの小型モデルも利用可能で、すべてApache 2.0ライセンスの下で提供されています。これらのモデルは、複雑な問題に対して詳細な推論を必要とする「思考モード」と、簡単な質問に迅速に答える「非思考モード」の2つの操作モードをサポートしています。

Qwen3は119の言語に対応しており、世界中のユーザーに適しています。モデルは36兆トークンという膨大なデータセットで訓練されており、これは前のモデルバージョンのほぼ2倍のサイズです。

Qwen3はコーディングタスクに最適化されており、推論能力と迅速な応答能力を組み合わせた柔軟な訓練プロセスを含んでいます。ユーザーはHugging FaceやModelScopeなどのさまざまなフレームワークを使用して、Qwen3をプロジェクトに簡単に統合できます。

今後、モデルの構造や訓練方法、全体的な能力を向上させることで、人工知能の進展に向けた道を開く計画です。私たちは、Qwenプロジェクトを強化するために、より多くの個人や組織がコミュニティに参加することを歓迎します。