研究者たちは、「バーチャルアンラッピング」という技術を用いて、ヘルクラネウムの封印された巻物のタイトルと著者を特定することに成功しました。この巻物はPHerc. 172として知られ、ギリシャの哲学者フィロデモスによる「悪徳について」というタイトルが付けられています。この倫理的な作品は、徳のある生活を送るための洞察を提供しています。この成果により、研究チームは6万ドルのヴェスビウスチャレンジファーストタイトル賞を受賞しました。

巻物は2024年7月にスキャンされ、そのデータは世界中の研究者がテキストを解読するために利用できるようになりました。タイトルの発見は二つのチームによって独立して行われ、読み取りの正確性が確認されました。フィロデモスはエピクロス派の哲学者で、彼の教えは実践的な幸福に焦点を当てています。

著者とタイトルは明らかになりましたが、この巻物が「悪徳について」シリーズのどの部分に属するかは不明です。おそらく第一巻である可能性がありますが、さらなる分析が必要です。この発見は、AIが歴史的なテキストを明らかにし、古代の作品に対する理解を深める可能性を示しています。ヴェスビウスチャレンジは、ヘルクラネウムの巻物を研究するための国際的な協力を引き続き呼びかけています。

要約がありません。

ゴンサロ・ゲレロは、1511年頃にユカタン半島で難破したスペインの船乗りです。地元のマヤに捕らえられた後、彼は自由を得て尊敬される戦士となり、マヤの女性と結婚し、三人の混血の子供を育てました。これにより、彼はアメリカ大陸における初期の混血の象徴的な存在となりました。

彼の若い頃の記録はあまり残っていませんが、スペインの探検隊の一員として新世界に到着したと考えられています。難破後、ゲレロと他の乗組員はマヤに奴隷として捕らえられましたが、彼は軍の地位を得て、マヤ文化に完全に溶け込み、彼らの宗教も受け入れました。

1519年、スペインの征服者エルナン・コルテスが到着した際、ゲレロは家族やマヤの領主への義務を理由に彼に加わることを断りました。その後、彼はマヤを率いてスペイン軍と戦い、地域の植民地化に抵抗しました。

ゲレロは、1536年にホンジュラスでの戦闘中に亡くなるまで、スペインに対するさまざまな軍事作戦に参加しました。彼の遺産は複雑で、植民地時代の記録では物議を醸す存在でしたが、現代の文学やメキシコのアイデンティティにおいては文化的な英雄として評価され、スペインの植民者と先住民とのつながりを象徴しています。

エポカリプスプロジェクトは、2038年1月19日に多くのコンピュータシステムが誤動作する原因となる「32ビットタイムスタンプ問題」という重要な脆弱性に対処しています。この問題は、病院の機器、銀行、交通、電力網などの重要なシステムに影響を及ぼし、対策を講じなければ広範な混乱を引き起こす可能性があります。

この問題は、1970年からの時間を追跡するために多くのシステムが使用している32ビットカウンターが、2038年1月19日にオーバーフローすることに起因しています。このオーバーフローにより、システムが日付を誤解し、故障を引き起こす恐れがあります。準備が不十分であれば、医療用の投薬ミス、支払い処理の失敗、交通制御の問題、停電などが発生する可能性があります。また、悪意のある者がこの脆弱性を利用して混乱を引き起こすことも考えられます。

現在、脆弱なシステムの数はY2Kの時よりもはるかに多く、簡単に更新できないものも多いです。システム同士が相互に接続されているため、一部の故障が広範囲に影響を及ぼすことがあります。重要な日まで約12年しか残されていないため、これらの脆弱性を特定し、対策を講じ、緊急時の計画を策定することが重要です。

このプロジェクトは、サイバーセキュリティの専門家であるトレイ・ダーレイとペドロ・ウンベリーノによって設立され、迫り来る危機に対処するための意識を高め、協力を促進することを目的としています。

一般の方々には、自分のデバイスをテストし、問題を記録し、周囲に知らせることが求められています。業界の専門家は、製品をテストし、コンプライアンスを更新する必要があります。また、技術者はシステムを評価し、2038年問題に対応できるよう改善することが求められます。政府は、コンプライアンスを確保し、一般の意識を高めるためのガイドラインや規制枠組みを策定する必要があります。

エポカリプスプロジェクトは、すべての人々に脆弱性のテストと報告に参加し、この重要なデジタル脅威に対する共同の対応を作り出すよう呼びかけています。共に、潜在的な混乱を防ぎ、デジタルの未来を守ることができます。

GlassFlow for ClickHouse Streaming ETLは、データエンジニアがKafkaとClickHouseの間でリアルタイムデータパイプラインを作成・管理するためのツールです。このツールは、パイプラインを構築するためのシンプルなインターフェースを提供し、データの重複排除やストリームの結合といった機能を備えています。

主な機能には、リアルタイムでデータの重複を排除する「ストリーミング重複排除」があり、最大7日間の設定が可能です。また、「時間的ストリーム結合」機能を使うことで、2つのKafkaストリームをリアルタイムで結合することもでき、こちらも最大7日間の設定が可能です。さらに、手動での介入なしにKafkaトピックから自動的にデータを取得する「組み込みKafkaコネクタ」や、バッチサイズや再試行メカニズムのオプションを持つ「最適化されたClickHouseシンク」があります。ユーザーフレンドリーなウェブベースのインターフェースにより、パイプラインの管理が容易になります。また、ローカル開発をサポートするために、ローカルテスト用のデモセットアップが用意されており、Dockerを使用して簡単にデプロイできます。

GlassFlowをローカルにセットアップするには、まずリポジトリをクローンし、Dockerを使ってサービスを起動します。次に、ウェブインターフェースにアクセスして接続やパイプラインを設定します。パイプラインは、開始・停止やログの確認を通じて管理できます。

パイプラインは、ソース（Kafka）、シンク（ClickHouse）、およびオプションの変換（結合）を詳細に記述したJSON形式で定義されます。ウェブインターフェースによりこのプロセスは簡素化されていますが、JSON設定を理解することは上級ユーザーにとって役立つでしょう。

このプロジェクトはオープンソースで、貢献を歓迎しており、Apache License 2.0の下でライセンスされています。

2025年初頭、ベンチャーキャピタル（VC）の状況は厳しく、人工知能（AI）に大きく依存しているものの、全体的には苦戦しています。全米ベンチャーキャピタル協会の最新の報告によれば、VCの活動は減少しており、資金の大半がAI、特にリスクの高い投資と見なされているOpenAIに集中しています。

報告書では、ベンチャーキャピタルの問題は、トランプ大統領の関税やゼロ金利時代の終焉など、いくつかの要因に起因しているとされています。過去には資金調達が容易でしたが、現在は金利が上昇しており、投資家は慎重になっています。そのため、多くのスタートアップが投資を回収できずに失敗しています。

報告によると、現在のベンチャー資金の大部分はAIに集中しており、全体の半分以上がこの分野に流れています。しかし、これは主にOpenAIのような大手企業に対する期待から来ているものです。他の分野は苦戦しており、初期段階のスタートアップは資金調達が難しくなっています。

全体として、VC業界は回復のための明確な計画を欠いており、市場の改善を期待しています。ベンチャーキャピタルのコミュニティの多くは、現在の課題に対して鈍感で準備不足と見なされています。未来は不透明であり、業界の唯一の希望は市場の安定化と利益を上げるIPOの復活です。

Rustプログラミングエコシステムにおけるドキュメントの重要性と質についてのレビューでは、プログラマーがコードのドキュメント作成を好まないことが多い一方で、良いドキュメントが初心者の教育や専門家がライブラリの使い方を思い出す手助けに不可欠であることが強調されています。

ドキュメントの種類については、Diátaxisモデルが紹介され、ドキュメントは四つのカテゴリーに分類されます。まず、初心者向けの実践的な学習体験を提供する「チュートリアル」、次にある程度の知識を持つユーザーを対象に特定の目標を達成するための「ハウツーガイド」、詳細な技術的説明を提供する「リファレンス」、そしてコードの選択理由を説明し、ライブラリの哲学を理解する手助けをする「説明」があります。

良いドキュメントの基準としては、情報の網羅性、ユーザーが新しい情報を見つけやすさ、設計決定の背後にある理由の明確さ、初心者が理解しやすいかどうかが挙げられます。

ドキュメント作成の課題として、多くのライブラリがAPIリファレンスのみを提供したり、十分なチュートリアルやガイドが欠けているため、ユーザーが効果的に使い方を学ぶのが難しいことが指摘されています。ユーザーのニーズや潜在的な問題を予測したリソースの作成が重要であると強調されています。

Rustエコシステムの例として、著者は人気のあるRustライブラリ（クレート）をいくつか分析し、確立された基準に基づいてそのドキュメントの質を評価しています。randやchronoなどのライブラリが、どのようにドキュメントの四つのカテゴリーを満たしているかについて議論されています。

このレビューは、効果的なドキュメントがRustエコシステムにおける新参者と経験豊富な開発者の両方にとって重要であり、最適な学習と使いやすさのために四つのカテゴリーをバランスよく含むアプローチが必要であると強調しています。

ヨーロッパでは、裁判所がOpenDNSやGoogle、CloudflareといったDNSリゾルバーに対して、海賊サイトへのアクセスをブロックするよう命じるケースが増えています。これは、これまでのように消費者向けのインターネットサービスプロバイダー（ISP）だけがブロックを実施していた状況からの変化を示しています。目的は、ユーザーがISPによって設定された制限を回避するのを防ぐことです。

OpenDNSは、フランスとベルギーからサービスを完全に撤退させるという極端な対応を取りました。これにより、これらの国のユーザーはOpenDNSを全く利用できなくなります。

一方、Cloudflareは裁判所の命令に従っていますが、異なる方法を用いています。ブロックされたサイトにアクセスしようとするユーザーには、法的な問題を示すHTTP 451エラーメッセージが表示されます。ただし、Cloudflareはコンテンツを直接ブロックしているわけではないと主張しています。

Googleの対応はあまり透明性がなく、ブロックされたサイトに対するDNSクエリを単に拒否するだけで、ユーザーに理由を通知しないため、混乱を招くことがあります。

これらの企業の異なる対応は、特にアメリカなど他の国でも同様の要求が出てくる可能性がある中で、サイトブロック命令に関する透明性の向上が必要であることを浮き彫りにしています。

データ分析における単純な階層モデルと複雑な階層モデルのバランスについて議論されています。キラン・ゴーティエは、単純なモデルを使うべきか、それとも追加の相互作用を取り入れた複雑なモデルを使うべきかを問いかけています。特に、確率的プログラミングや迅速なベイズアルゴリズムの柔軟性を考慮すると、どちらが良いのかという点が焦点です。

アンドリューの回答では、単純なモデルが時には良い結果を出すこともあるが、複雑なモデルの方が一般的には難しい問題に対して効果的であると強調しています。彼は、まずは単純なモデルから始め、徐々に複雑さを増していくことを勧めています。また、統計学の理解が深まるにつれて、より複雑なモデルを適合させることが日常的になるだろうとも述べています。

Solid Queueは、Rails 8で導入された新しいバックグラウンドジョブ処理ライブラリです。このライブラリは、データベースのみを使用してキューイングプロセスを簡素化し、SidekiqやResqueなどの他のシステムで必要とされるRedisのような追加の依存関係を排除します。このアプローチは、Railsアプリケーションの運用の複雑さを減らすために37Signalsによって開発されました。

Solid Queueの主な特徴は、データベースのみで動作することです。これにより、他のキューイングシステムとは異なり、開発者が管理しやすくなります。また、高いパフォーマンスを発揮するように設計されており、スマートなデータベース構造を利用して大量のジョブを効率的に処理します。これにより、ジョブレコードへの迅速なアクセスが可能になり、遅延を最小限に抑えます。

ジョブはActiveRecordモデルとして表現され、ワーカープールがこれらのジョブの実行を担当します。このシステムは、ジョブの状態や実行記録を管理するためにいくつかのテーブルを使用します。また、Solid Queueはジョブの喪失を防ぐための安全対策も実装しています。もしワーカーがジョブの実行中に失敗した場合、スーパーバイザープロセスがそのジョブを再取得し、少なくとも一度は実行されることを保証します。

記事では、今後の議論で取り上げる予定の定期ジョブのスケジューリング機能など、追加の機能についても言及されています。全体として、Solid QueueはRuby on Railsの開発者にとって信頼性が高く、効率的で使いやすいキューイングソリューションを提供することを目指しています。

イアン・ランス・テイラーが、19年間勤めたグーグルを退職したことを発表しました。彼は主にGoプログラミング言語の開発に携わっていました。テイラーは2008年にGoチームに加わり、ロブ・パイクやケン・トンプソンといった著名な人物と協力してきました。彼はGoの成功に驚いており、当初の予想を超えて広く使われるプログラミング言語になったことを喜んでいます。

在職中、テイラーはGoの開発に貢献し、GCCコンパイラにGoのフロントエンドを追加したり、2022年のGo 1.18リリースでジェネリクスの追加をサポートしたりしました。彼はプロジェクト内の問題を特定し解決することに注力しましたが、時には革新的なアイデアを見逃してしまうこともあったと認めています。

プログラミングの環境が変化する中で、テイラーはグーグルのGoプロジェクトに自分が合わなくなったと感じ、次のステップに進むことを決意しました。彼はGoに対する関心を持ち続けており、プログラミング言語は常に進化し続けるべきだと考えています。今後は一休みする予定ですが、将来的には再びGoに貢献したいと考えています。

Roameは、旅行者がクレジットカードのポイントやマイルを効果的に利用できるよう支援するフライト検索エンジンです。毎年、690億ドル以上のポイントが発行され、Roameは100万人以上の旅行者がその価値を最大限に引き出す手助けをしています。会社はY CombinatorやAccelなどの著名な投資家から支援を受けています。

現在、Roameではリードフルスタックエンジニアを募集しています。このポジションは、初めての製品に特化したエンジニアであり、CTOやエンジニアリングチームと密接に連携して働きます。役割にはフロントエンドとバックエンドの開発が含まれ、製品デザインや成長戦略に対して実践的なアプローチが求められます。勤務地はサンフランシスコで、週5日の対面勤務が必要です。

主な責任には、Next.jsを使用したフロントエンドアプリケーションの開発をリードすること、チームと協力して会社の目標に沿った変更を調整すること、ベストプラクティスに従いながら技術的負債を管理すること、FirebaseやGoを用いたバックエンド開発への参加、AI技術の統合を探ること、ユーザーフレンドリーなデザインや改善を重視すること、新しいアイデアや急速な変化に迅速に適応することが含まれます。

応募資格としては、旅行やクレジットカードのポイント・マイルに対する情熱、4年以上のエンジニアリング経験（ユーザーの関与が高い個人プロジェクトを含む）、フロントエンド開発を独立して管理する能力、Next.js、Firebase、Goに対する理解、AI技術への興味、デザインセンスがあり、スピード感のある仕事に慣れていることが求められます。

Roameに参加する理由としては、旅行とポイント業界の変革に貢献できること、競争力のある給与（15万ドルから21万5000ドル）と株式（0.5%から1.25%）、包括的な健康保険や401(k)プラン、通勤手当や無料のランチ、旅行ポイントを活用した会社のオフサイトイベントがあります。

会社の文化としては、強い労働倫理が重視され、期待を超える働きかけが求められます。チームメンバーは自分の仕事に責任を持ち、互いに支え合うことが奨励されています。意見の対立は許容されますが、一度決定が下されると、全員がその決定に従うことが求められます。

2021年に著者は、利益を追求することなく特定のユーザーのニーズに応えるためのツール「OnlineOrNot」の開発を始めました。それ以来、市場には多くの競合が現れましたが、著者はほとんどが効果的ではないと考えています。OnlineOrNotは自己資金で運営される長期的なビジネスモデルで、ユーザーの満足度を最優先にしています。

これまでの経験から得た重要な原則には、以下のようなものがあります。まず、毎日2時間を他のプロジェクトに気を取られずにビジネスに専念することが大切です。また、ユーザーと積極的に関わり、彼らのニーズを理解しながら製品を改善していくことが重要です。小さな更新を頻繁に行い、完璧なバージョンを待つのではなく、迅速にリリースすることもポイントです。未完成の機能をユーザーに試してもらい、フィードバックを得るための早期アクセスプログラムを設けることも有効です。

さらに、ユーザーが製品を使いやすくするための明確なドキュメントを提供すること、モバイルデバイスでの利用を考慮して製品がしっかり動作するようにすることも重要です。ユーザーがどのように製品を見つけるかを理解し、それに基づいてマーケティングを行うことも効果的です。価格戦略を試行錯誤し、顧客の期待とビジネスの持続可能性のバランスを見つけることも大切です。

著者は、メッセージを複雑にしすぎず、ユーザーのニーズに明確に焦点を当てることの重要性を強調しています。また、成功は他の製品と直接競争することよりも、ユーザーの行動を変えることに依存していると述べています。

QRコードが読み取れない場合、助けを求めることができます。壊れたQRコードを無料で修理するために、指定されたリンクからアップロードするか、[email protected]にメールを送ってください。修理されたQRコードは、QRコードの復元を改善するためのデータセットに貢献します。

このアイデアは、ある人が猫の首輪に付いている擦り切れたQRコードの修理を求めたことから始まりました。修理に成功した後、著者は友人のグレッグと一緒に、QRコードが読み取れない問題について話し合いました。彼も同様の問題に直面しており、QRコードの失敗に関する情報がもっと必要だと気づきました。

目的は、壊れたQRコードを集めて修理し、それを基に信頼できる修正ツールを開発することです。本当に機能していないQRコードのみを提出してください。提出のためだけに作成したものはお控えください。ありがとうございます。

要約がありません。

ASUSのノートパソコンにはファンの速度を切り替える機能がありますが、OpenBSDではこの機能が動作しないため、カスタムドライバーが必要です。ACPI（Advanced Configuration and Power Interface）は、オペレーティングシステムがハードウェアと通信するための標準です。一方、WMI（Windows Management Instrumentation）はACPIの拡張で、デバイスのメソッドをGUID（グローバルユニーク識別子）を使って特定するのに役立ちます。

著者は最初、GUIDのバイトオーダーやイベント処理の理解に苦労しましたが、システムのACPIコードを調べることで、イベントを正しく読み取り、キーボードのバックライトなどのデバイスを制御する方法を見つけました。ファンプロファイルの切り替えには課題がありましたが、デバッグを行い、Linuxドライバーの一部を統合することで、ファン速度の制御を成功させました。

最終的なドライバーでは、ユーザーがファンの速度を切り替えられるようになり、バッテリー寿命やパフォーマンスが向上します。また、異なるASUSノートパソコンモデルでも動作します。このプロジェクトは、ASUSノートパソコンにおけるOpenBSDのファン制御機能を強化し、ドライバー開発の複雑さを示しています。

2025年5月10日、FandomはゲームメディアブランドのGiant Bombを長年のスタッフでありコンテンツクリエイターのジェフ・バカラーとジェフ・グラブに売却することを発表しました。売却の財務詳細は公開されていません。Giant Bombのプログラムは、売却交渉中に一時停止していましたが、間もなく再開される予定です。

Fandomは、この動きがGiant Bombを独立したルーツに戻すことを目的としており、ファンやクリエイターへのコミットメントを強調しています。バカラーとグラブは、この買収に対する興奮を表明し、コミュニティがGiant Bombの未来において重要な役割を果たすことを強調しました。

Giant Bombは2008年に設立され、独自のゲームコンテンツで知られ、オンラインゲームメディアの形成において影響力を持ってきました。

要約がありません。

ジャイルズのブログ記事では、大規模言語モデル（LLM）をゼロから作成する際の洞察が述べられています。特に、これらのモデルにおける注意機構の概念に焦点を当てています。

注意機構について、彼は自己注意の「なぜ」を探求しています。注意ヘッド（モデルの構成要素）は一見複雑に見えますが、それぞれはシンプルで「単純な」方法で機能していると強調しています。

LLMの強みは、複数の注意ヘッドと層を使用することにあります。これにより、データの豊かな表現が可能になり、単一のヘッドの出力に依存することがなくなります。

注意の各層は前の層を基に構築されており、深層学習モデルが画像を処理する方法に似ています。例えば、初期の層は基本的な特徴を認識し、より深い層はより複雑なパターンを特定します。

従来のモデルは固定長の表現のために長い入力に対して課題を抱えていますが、注意機構は入力サイズに応じて出力の長さを調整できるため、パフォーマンスが向上します。

各注意ヘッドはトークンをよりシンプルな共有埋め込み空間に投影し、関連情報をマッチさせます。これにより、モデルは単語間の重要な関係に焦点を当てることができます。

最後に、ジャイルズは注意ヘッドが単純に見えるかもしれないが、その集合的な動作がモデルの効果に大きく寄与していると結論づけています。今後の投稿では、コンテキストの長さの影響についても議論する予定です。

全体として、この記事はLLMの複雑さをわかりやすく説明しており、難解な概念をより身近なものにしています。

要約がありません。

Googleに対する法的訴訟において、著名なスタートアップアクセラレーターであるY Combinator（YC）が原告を支持する意見書を提出しました。YCは、Googleの独占的な行動が革新を妨げ、新しいスタートアップの機会を制限しており、これが全体の技術エコシステムに悪影響を及ぼしていると主張しています。

YCの主な主張は以下の通りです。まず、Googleの支配的な立場が独立したベンチャーキャピタル企業が競争相手となるスタートアップに投資することをためらわせ、革新の停滞を招いているという点です。次に、特に現在のAI革命のような大きな技術の変化がある時期には、反トラスト法の強力な執行が重要であるとYCは考えています。効果的な反トラストの対策が競争を促進し、スタートアップが成長できる環境を整えるとしています。

さらに、YCは対策として、Googleのデータへのアクセスを提供し、新しい技術においてGoogleが独占的な行動を拡大することを防ぐべきだと提案しています。これにより、公正な競争が確保されるとしています。また、YCは歴史的な事例を挙げて、反トラストの措置が革新を促進した成功例を示し、今日のスタートアップに新たな機会をもたらす可能性があると強調しています。

YCは、アメリカにおける活気ある革新的な技術環境を育むためには、強力な反トラストの執行が不可欠であると強調し、市場に新たに参入する企業を支援するための措置を求めています。

数値キーパッドの歴史は、計算機と電話で異なるレイアウトを持つことから始まります。計算機は上部に7-8-9の配置を使用し、電話は1-2-3の形式を採用しています。この違いは不思議であり、その理由は明確ではありません。技術的制約や人間工学的な考慮が関係しているという説があります。

キーを使ったインターフェースの概念は19世紀に始まりました。ジャン＝バティスト・シュヴィルゲは1844年に初めて動作するキー駆動型計算機のプロトタイプを作成しました。それ以前にも概念は存在しましたが、実用的ではありませんでした。最初のレジスターは1879年にジェームズ・リッティによって発明され、当初は異なるレイアウトで、ゼロキーも含まれていませんでした。

1884年にはドール・フェルトがコンプトメーターを開発し、9対1のレイアウトでユーザーの効率を重視しました。0キーを搭載した最初の加算機は1902年のダルトンで、使いやすさが大幅に向上しました。1914年にはデビッド・サンドストランドが加算機用の3x3レイアウトを特許取得し、これが計算機の標準となりました。

計算機が電話のキーパッドに与えた影響については議論があります。初期のプッシュボタン式電話は1887年に開発されましたが、1950年代にAT&Tがさまざまなレイアウトを研究した際にデザインに大きな変更がありました。最終的に選ばれた電話のデザインは、コンパクトな3x3レイアウトでした。

現代のデジタルデバイスは、ユーザーの快適さと認識を重視し、スピードよりも馴染みのあるレイアウトを使用し続けています。この伝統的なデザインへのこだわりは、スマートフォンやVRインターフェースにも見られます。

全体として、数値キーパッドの進化は、歴史的な発明、ユーザーのニーズ、人間工学的な考慮が融合した結果を反映しています。

要約がありません。

コモドール64は、マイクロコンピュータ業界で注目されている新製品で、595ドルという競争力のある価格で強力な機能を提供しています。64Kの内蔵メモリ、フルサイズのキーボード、そしてアップルやIBMといった競合製品に比べて優れたグラフィックスとサウンド機能を備えています。これらの競合製品は、価格が大幅に高いです。

主な特徴には、64KのRAMを搭載し、ソフトウェアの拡張も可能です。高解像度のディスプレイと多彩な色を使った詳細なビジュアルを提供し、音質も専用の音楽デバイスに匹敵する高度なオーディオ機能を持っています。また、簡単なアドオンを使うことで2,000以上の追加プログラムを実行でき、以前のコモドールPETのソフトウェアとも互換性があります。

コモドール64は単なるコンピュータではなく、優れたゲーム機でもあります。ユーザーは自分自身のゲームを作成することができ、モデムを介して他のコンピュータに接続してデータにアクセスすることも可能です。ディスクドライブやプリンターなど、さまざまな周辺機器にも対応しています。

家庭、ビジネス、教育の用途において多用途に使えるツールであり、利用可能なソフトウェアのライブラリも増えています。全体として、コモドール64はその価格、性能、機能において際立っています。

著者は新しいASUSのマザーボードを購入した後、ASUSのDriverHubソフトウェアについての体験を語っています。最初は自動でドライバーをインストールするこのソフトウェアに関する懸念を無視していましたが、WiFiドライバーを取得するために結局インストールしました。

DriverHubはユーザーインターフェースのないバックグラウンドプロセスで、ASUSのウェブサイトと通信してドライバーを管理します。著者は、このソフトウェアがウェブサイトからのコマンドを受け取るために、潜在的に安全でない方法（RPC）を使用していることを発見しました。これにより、攻撃者が悪用する可能性があります。

ソフトウェアの通信を調査している際、著者は特定のオリジンからのリクエストのみを受け入れることに気づきました。しかし、このチェックを操作できる欠陥を発見しました。この脆弱性により、攻撃者がDriverHubに有害なコマンドを送信できる可能性があります。

著者は、デバイスを再起動したりアプリケーションをインストールしたりするなど、悪用される可能性のあるさまざまなコマンドを特定しました。最も懸念されたのはUpdateAppコマンドで、ASUSによって署名されたファイルを管理者権限でダウンロードして実行できる可能性があります。

著者は、この脆弱性を悪用するためのカスタムインストーラーを作成し、インストール中に設定ファイルで指定された任意のコマンドを実行できる方法を示しました。このプロセスを通じて、悪意のある実行ファイルを管理者権限で実行できることを実演しました。

著者はこの脆弱性をASUSに報告し、いくつかのやり取りの後、ASUSは問題を修正したことを確認しました。発見に対する謝辞は受け取りましたが、報奨金はありませんでした。

著者は、自身のテストドメインがこの脆弱性の影響を受ける可能性がある唯一のものであることを共有し、報告前にはおそらく悪用されていなかったことを示唆しています。また、ASUSのDriverHubソフトウェアの機能に対する不満も表明しました。

著者は、質問がある読者に対してSignalやメールでの連絡を呼びかけています。

MCP（モデルコンテキストプロトコル）は、AIモデル、特に言語モデル（LLM）がさまざまなツールやデータソースとやり取りするために設計された新しい標準です。これは、デバイスにおけるUSB-Cのように、AIのためのユニバーサルコネクタに例えられています。

最近、MCPは急速に普及しており、IBMやGoogleなどの企業がエージェント間通信のための独自の標準（ACPやA2A）を導入しています。しかし、AIへの多大な投資にもかかわらず、MCPに関するドキュメントやSDKの質は不十分です。多くの実装は、設計が混乱しており、構築が不十分に見えます。

MCPは、主に二つの通信方法をサポートしています。一つは「Stdio」で、これはシンプルでローカルサーバーとクライアント間の通信を可能にします。もう一つは「HTTP+SSE」と「ストリーム可能なHTTP」で、こちらはより複雑で問題が多く、HTTP上でソケットのような機能を実装しようとするため、開発が難しくなり、セキュリティリスクも高まります。

明確なドキュメントが不足しているため、MCPの設定や使用に困難が生じています。プロトコルの多くの側面が十分に説明されておらず、開発者は逆アセンブルを行わざるを得ない状況です。また、セッションの開始方法やリクエストへの応答方法が複数あるため、不要な複雑さが生じ、異なる実装間での一貫性やスケーラビリティの問題を引き起こす可能性があります。

セッション状態や複数のエントリーポイントを管理する複雑さは、セッションハイジャックやリプレイ攻撃などの潜在的なセキュリティ脆弱性を引き起こす恐れがあります。さらに、通信方法ごとに異なる認証要件（例えば、HTTPでは厳格なOAuth2が必要なのに対し、stdioでは緩やかなルールが適用されること）が混乱を招いています。

著者は、HTTP通信をよりシンプルにし、stdioのシンプルさに近づけることを提案しています。これにより、WebSocketを使用してより効率的な双方向通信が可能になるかもしれません。また、ACPやA2Aのような新しいプロトコルが登場していますが、必ずしも必要ではないかもしれません。これらはMCPの拡張として機能する可能性があります。

業界はMCPを急速に採用していますが、成熟した実践や設計の明確さが欠けているため、重大な課題が生じる可能性があります。プロトコルを簡素化し、一般的なユースケースに焦点を当てることで、その効果とセキュリティを向上させることができるでしょう。

検証可能な報酬を用いた強化学習（RLVR）は、結果に基づく報酬を利用することで、大規模な言語モデルの推論能力を向上させる手法です。現在の多くのRLVR手法は、ラベル付けされた推論プロセスを必要とせずに済むものの、トレーニングには手動で作成された質問と回答のペアに依存しています。この人間が作成した例への依存は、AIが人間よりも賢くなる場合、学習において人間が生成したタスクがあまり役に立たなくなる可能性があるため、スケーラビリティに関する懸念を引き起こします。

これらの問題に対処するために、Absolute Zeroという新しいRLVRアプローチが提案されています。この方法では、単一のモデルが外部データを必要とせずに学習を強化するタスクを生成することを学びます。このシステムはAbsolute Zero Reasoner（AZR）と呼ばれています。AZRは、コード実行者を使用してタスクを検証し、確認することで、自身のトレーニングと推論能力を進化させ、指導的な学習のための信頼できる報酬システムを提供します。

外部データなしでトレーニングされているにもかかわらず、AZRはコーディングや数学的推論タスクにおいて最先端のパフォーマンスを達成し、多くの人間が作成した例に依存する既存のモデルを上回っています。さらに、AZRはさまざまなサイズやタイプのモデルでも効果的に機能します。

Xenolab Rasp Pi Monitorは、エキゾチックな肉食植物を育てるために設計された高性能デバイスです。このモニターは、7インチのタッチスクリーンを搭載したRasp Pi 5を使用しています。温度、湿度、土壌の水分を監視し、風を模擬するためのファンと、24個のRGB LEDを使った照明機能も備えています。また、USBリレーを利用してさまざまなセンサーやファンを制御します。

重要な注意点として、このモニターはトリフィッドやそれに類似する植物には安全ではありません。これらの植物は操作する人に危険を及ぼす可能性があります。

このプロジェクトは、クリエイターが楽しみのために作成したもので、3Dプリンティングと電子機器を組み合わせて、通常の仕事から離れた形で進められました。設計にはTinkercadを使用しており、CADに関しては初心者です。

セットアッププロセスでは、部品の組み立て、センサーのテスト、接続の最終確認を行い、完全に機能するモニターが完成しました。

要約がありません。

最近、Sansecフォレンジックチームが人気のあるeコマースソフトウェアにバックドアが存在することを発見しました。この問題は、複数のベンダーから提供される21のアプリケーションに影響を及ぼしています。このハッキングは、6年前に最初に仕込まれたサプライチェーン攻撃の一部であり、最近になってようやく本格的に稼働し始めました。推定では、500から1,000のオンラインストアがこの影響を受けており、その中には400億ドル規模の大企業も含まれています。

影響を受けたベンダーには、Tigren、Meetanshi、MGSなどが含まれています。バックドアの仕組みは、特定のファイル内で偽のライセンスチェックを行い、攻撃者が悪意のあるコードを実行できるようにするものです。現在、影響を受けたパッケージの多くは、ベンダーのサイトからまだダウンロード可能です。

これらのベンダーのソフトウェアを使用している店舗のオーナーは、バックドアの有無を確認し、偽のライセンスファイルを削除することが推奨されます。これらのベンダーからのソフトウェアを使用する際には、注意が必要です。

状況はまだ進展中であり、さらなる情報が得られ次第、更新が行われる予定です。支援が必要な場合は、Sansecチームに連絡してください。

科学と技術における「考える人」と「行動する人」の違いについて述べられています。社会には両者が必要であり、考える人は科学者のように発見や理解に焦点を当てます。一方、行動する人はエンジニアや技術者のように、実用的な応用や改善に集中します。著者は、最近の進展が主に行動する人によって推進されてきたため、科学における独自の思考や創造性が低下していることを指摘しています。

この文章では、「小さな科学」の復活を提唱しています。これは好奇心を促し、小規模な実験を奨励するもので、現在の大規模で制度化されたプロジェクト（「大きな科学」）の流れとは対照的です。著者は、伝統的に学界に限られていたテニュア（終身雇用制度）を拡大し、より多くの考える人に雇用の安定を提供することで、即座の結果を求められるプレッシャーなしにアイデアを探求できるようにすべきだと提案しています。

全体として、行動と考えることのバランスを取る必要性を訴え、社会が革新的なアイデアを生み出すための余地を作り、探求を奨励してさまざまな分野での突破口を促進することを求めています。

PCBひずみゲージは、回路基板をセンサー要素として使用し、微小な変位（マイクロメートル単位）を測定する装置です。測定範囲は±3センチメートルです。

主な特徴として、推奨される基板の厚さは0.6ミリメートルで、薄い基板では出力電圧が低くなります。デザインには、20ミリメートル x 118ミリメートルの2層基板があり、最小トレース幅は0.15ミリメートルで、4要素のセンサー橋を使用しています。別のデザインでは、同じ寸法ですが、熱ドリフトを減少させるために2要素のセンサー橋を使用しています。また、20ミリメートル x 42ミリメートルの長方形の補強材を追加するオプションもあり、3M VHB 5906で取り付けることができます。

組み立ては、特別な工具を使わずに簡単に手作業で行えるように設計されています。統合されたマイクロコントローラーで動作することも、外部のものに接続することも可能です。外部のアナログ-デジタルコンバーター（ADC）やバイアス電圧発生器などのオプション部品は、シンプルなセットアップのために省略できます。

プログラミングに関しては、サンプルファームウェアが5秒間のキャリブレーションを行い、データを継続的にサンプリングします。正確な測定を行うためには、キャリブレーションの前に基板が5分間温度を安定させる必要があります。

ユーザーは特定のツールを使用してセンサー要素の形状をカスタマイズでき、そのデザインをKiCadのフットプリントに変換することが可能です。

1985年、インテルは386プロセッサを発表しました。これはx86シリーズで初めての32ビットプロセッサです。386の重要な特徴は、16バイトの命令プリフェッチキューです。このキューは、必要になる前にメモリから命令を取得します。これにより、プロセッサはメモリアクセスによる遅延なしに命令を実行できます。

プリフェッチキューは、複雑な回路で構成されており、メモリアドレスを管理するためのインクリメンターや、データを適切に整列させるための大規模なネットワークが含まれています。このキューは、32ビットのブロックを4つ格納し、セグメントによって定義された許可されたメモリ制限を超えないようにするシステムを使用しています。

ブログでは、プリフェッチャーのさまざまなコンポーネントについて詳しく説明しています。インクリメンターは、命令取得ポインタに効率的に加算する部品で、高度な技術を用いてプロセスを加速します。アライメントネットワークは、データが正しく整理されることを保証します。x86アーキテクチャでは、アライメントが取れていないメモリアクセスが許可されています。サイン拡張回路は、小さいビット値（例えば8ビット）を必要なサイズ（16ビットまたは32ビット）に調整し、正しい符号（正または負）を維持します。

この投稿では、386の設計が過去のx86プロセッサとの互換性を保つ必要があるため、複雑であることが強調されています。このため、プリフェッチユニットのトランジスタ数は、以前のプロセッサに比べて大幅に増加しています。

全体として、この記事は386プロセッサのプリフェッチキューの機能と設計の複雑さについての詳細な洞察を提供し、プロセッサ技術の進化を示しています。

要約がありません。

最近の記事で、スティーブ・ウォズニアックは、初代Apple IIコンピュータが小文字をサポートしなかった理由を説明しました。彼は1970年代初頭に経済的に苦しい状況にあり、小文字を入力できるより高度なキーボードを購入する余裕がなかったと述べています。彼が使用していたキーボードは、大文字専用に設計された古いモデルでした。

ウォズニアックの旅は、ホームブルー・コンピュータクラブから始まりました。そこで彼は新しいマイクロプロセッサについて学びました。彼は手頃な部品と既存の大文字用テレビ端末を使って、自分のコンピュータを作ることができると気づきました。しかし、小文字機能を追加するには、彼の手書きのコードに大幅な変更が必要であり、予算が厳しかったため、その修正を行うことができませんでした。

小文字を使いたいという彼の願望にもかかわらず、ウォズニアックとスティーブ・ジョブズは、Apple IとIIが発売される前に変更を加えるコストを考慮し、大文字のデザインを維持することに決めました。結局、ウォズニアックの経済的制約が、これらの初期コンピュータに小文字がない主な理由でした。

著者は、Suno 4.5技術に対する興奮を表現しており、その音楽生成能力が非常に印象的であると述べています。著者はAIと音楽の分野に背景があり、修士論文もこのテーマについて書いた経験があります。この投稿では、Sunoを使った実験について語り、自分の曲のカバーを作成し、それをクリエイティブ・コモンズライセンスのもとで共有しています。

著者は、Sunoによって生成されたいくつかのカバーを紹介しています。まず、オリジナルの楽曲を基にしたジャズロックのカバーがあり、元の曲に非常に近い仕上がりです。次に、ブラスとサックスソロが追加されたバージョンがあり、著者はそのグルーヴ感を楽しんでいます。また、エレクトロニック要素を取り入れたジャズロックハウストラックもあります。さらに、コンピュータと音楽についての歌詞を持つラップバージョンも生成されています。

加えて、著者はアルバムの他の曲についても探求し、SunoがR&B、ジャズロック、ボサノバなどさまざまなスタイルをどのように解釈するかを示しています。著者は、和音の認識やテーマの正確さに苦労することがあっても、Sunoの創造性を高く評価しています。全体として、結果は美しく、今後もこの技術を使って実験を続けることに意欲を燃やしています。

著者は新しいツール「xtool」を開発しました。このツールを使うことで、ユーザーはLinux、Windows、macOS上でSwiftパッケージを利用してiOSアプリを構築し、展開することができます。xtoolはXcodeの代替として機能し、以下のような特徴をサポートしています。

SwiftPMパッケージをiOSアプリにビルドすることができ、iOSアプリの署名やインストールも可能です。また、Apple Developer Servicesとプログラム的にやり取りすることもできます。

xtoolを使うことで、macOS以外の環境でもiOSアプリの開発が可能になりますが、いくつかの機能には改善が必要です。例えば、Interface Builderは再現が難しいですが、SwiftUIを代わりに使用することができます。アセットカタログの実装にはリバースエンジニアリングが必要ですが、生の画像ファイルは利用可能です。Apple特有のマクロについては、一部の機能を再構築する必要があります。現在は「アプリケーション」ターゲットのみがビルド可能ですが、アプリ拡張を追加することも可能です。LLDBデバッグについては、Appleの最近の変更によりデバッグが複雑になっていますが、統合の計画があります。アプリストアへの展開については、デバイス上でアプリを実行することはできますが、まだアプリストアへのアップロードはサポートされていませんが、今後対応予定です。

このプロジェクトは8年の開発を経ており、著者はユーザーからの貢献やフィードバックを歓迎しています。

要約がありません。

Visual Basic（VB）は、1980年代後半にアラン・クーパーの革新的なビジュアルプログラミングツール「トライポッド」によって、主要なプログラミング環境となりました。1988年の春、クーパーはマイクロソフトのビル・ゲイツにトライポッドをデモンストレーションし、彼はその出来栄えに感銘を受け、Windowsに組み込みたいと考えました。このプロジェクトは進化し、最終的にVisual Basicとなりました。これにより、ユーザーはドラッグアンドドロップのインターフェースを通じて簡単にアプリケーションを作成できるようになり、多くの開発者、特にメインフレームシステムから移行してきた人々に力を与えました。

1991年に初めて発売されたVisual Basicは、プログラミングプロセスを簡素化し、技術的な知識がないユーザーでも利用できるようにしました。このおかげで、数百万のプログラマーがWindowsアプリケーション開発に移行する手助けをしました。Visual Basicは大成功を収め、ビジネスアプリケーションの開発に利用する開発者が数百万に達しました。

しかし、1990年代後半になると、マイクロソフトは新しいフレームワークである.NETに焦点を移し、Visual BasicはVB.NETとして完全に再構築されました。この移行により、複雑さが増し、多くの元のVBユーザーが離れていくことになり、人気が低下しました。開発者たちは他のプログラミング言語に移行しました。

それでも、Visual Basicの遺産は今も残っています。プログラミングのアクセス性や開発者の生産性に大きな影響を与えたからです。その設計原則は、現代の開発環境にも影響を与え続けており、ソフトウェア開発におけるユーザーフレンドリーなツールの重要性を強調しています。アラン・クーパーはこの遺産を振り返り、彼の元のプロジェクトは変わったものの、最終的にはソフトウェア開発の方法に広範な変革をもたらしたことを認識しています。

ブログ「SSLスタックの現状」では、SSL（セキュアソケットレイヤー）技術の進化と、それがHAProxyのようなリバースプロキシのパフォーマンスや互換性に与える影響について議論されています。

SSLの重要性は非常に高く、インターネット通信を安全に保つために不可欠です。リバースプロキシは、変化するSSL技術に適応し、安全で効率的なユーザー体験を確保する必要があります。

2021年9月にリリースされたOpenSSL 3.0は、多くの重要な変更をもたらしました。特にマルチスレッド環境でのパフォーマンス問題や、重要なAPIの削除がありました。このため、開発者はSSL戦略を再評価する必要が生じました。OpenSSL 3.0は長期サポート（LTS）版となる一方で、広く使用されていた1.1.1のサポートが終了しました。

多くのユーザーは、OpenSSL 3.0が他のSSLライブラリよりもパフォーマンスが劣ると感じ、スループットを維持するためにハードウェアコストが増加しました。これにより、エネルギー効率や運用コストについての疑問が生じました。

BoringSSL、LibreSSL、WolfSSL、AWS-LCなどのライブラリは、パフォーマンス最適化や互換性に関して異なる利点とトレードオフを提供しています。

SSLライブラリは、さまざまなTLSバージョンやQUICのような最新プロトコル、証明書管理やセキュリティ基準への準拠といった重要な機能をサポートする必要があります。

SSL/TLSの操作はリソースを多く消費し、パフォーマンスやエネルギー消費に影響を与えます。CPUコアを効率的に使用することで、組織はコストや環境への影響を軽減できます。

SSLの実装を安全に保つことは、タイムリーな更新や専門知識が必要なため、難しい課題です。多くの組織は、移行時の複雑さを避けるために、安定したSSLライブラリのバージョンを維持することを好みます。

進化するSSLの環境は、開発者にとって課題と機会の両方を提供しており、SSL実装におけるパフォーマンス、互換性、持続可能性について慎重に考慮する必要性を浮き彫りにしています。

ユーザーが古いIntel i486SX CPU用のソフトウェア浮動小数点ユニット（FPU）エミュレーターを成功裏に作成し、NetBSD 10.xオペレーティングシステム上で動作させることができました。この成果は、数学のエミュレーション機能を復活させたことで達成されましたが、最初はノートパソコンのEnterキーに問題があり、すぐにテストできなかったという経緯があります。

進捗状況の更新には、FPUエミュレーションコードがカーネルに統合されたこと、浮動小数点の加算操作が成功したこと、そしてレトロコンピューティング愛好者向けに名付けられたi486SX_soft_FPUというソフトウェアFPUエミュレーターの初の公式リリースが発表されたことが含まれています。

このエミュレーターは、86Boxというエミュレーター上でNetBSD 10.1と共にテストされました。このプロジェクトは、レトロコンピューティングコミュニティからの貢献やフィードバックを歓迎しています。

このブログ記事では、Emacsのウィジェットツールキットを改善し、新しいユーザーにとって魅力的なものにする計画について述べています。著者は、Emacsが視覚的に魅力がないわけではなく、むしろレトロでエンジニアリングに重点を置いているため、視覚的な魅力に欠けていると主張しています。また、Emacsが現在使用しているGTKというツールキットのデザインが悪く、後方互換性がないこと、機能が限られていることを批判しています。これにより、クロスプラットフォームのアプリケーションを作成するのが難しくなっています。

著者は、GTKの問題がEmacsのグラフィカルな機能を妨げていると強調し、それに依存することでは根本的な問題が解決しないと述べています。Emacsを活性化させるための主なアプローチとして、SVGグラフィックスを使用して視覚的な表現を向上させることと、カスタムの低レベルツールキットを作成することを提案しています。このカスタムツールキットは、より柔軟性と制御を提供し、Emacs Lispを活用して開発を行うことができます。

著者は、このプロジェクトに貢献したいプログラマーの協力を呼びかけています。コーディング、ドキュメント作成、資金調達など、さまざまな形での参加を歓迎しています。また、フィードバックを求めており、今後の投稿でもこのテーマを探求し続ける意向を示しています。

LoopMix128は、高速な擬似乱数生成器（PRNG）で、周期は2^128です。この生成器は、迅速で統計的に信頼できる乱数が必要なアプリケーション向けに設計されていますが、暗号用途には適していません。

この生成器の特徴は、まずその性能の速さです。標準ライブラリの生成器よりもはるかに速く、他の最新のPRNGと比べても競争力があります。また、強力な統計的品質を持ち、厳格な統計テストを問題なくクリアしています。特別な設計により、最小周期が2^128であることが保証されています。さらに、設計上の工夫により衝突が防がれ、複数の乱数ストリームを同時に生成することが可能です。

性能指標としては、LoopMix128はJavaの乱数生成器よりも8.75倍速く、xoroshiro128++などの他のPRNGを大きく上回る性能を示しています。大規模なデータセットでのテストでも異常は見つかりませんでした。

アルゴリズムの概要としては、数学的な操作を組み合わせてランダム性を確保しつつ、長い周期を維持する仕組みになっています。特有の高いカウンターを用いて2^128サイクルを管理します。

また、設計により異なる初期シードを使用することで、重複の可能性が低い複数の乱数ストリームを生成することができます。

テスト結果では、LoopMix128は広範なテストにおいて失敗がなく、他の人気のあるPRNGと同等の性能を発揮しました。

LoopMix128は、乱数生成の探求からインスパイアを受けたダニエル・コタによって開発されました。

要約がありません。

エンブレイサーゲームズアーカイブは、ビデオゲームの文化と歴史を保存し、称賛することを目的としています。現在、アーカイブには75,000点以上のアイテムが収蔵されており、ゲームやコンソール、アクセサリーが含まれています。CEOのデビッド・ボストロムとチーフアーキビストのナタリアが率いるチームは、このコレクションを将来の世代にとってアクセスしやすく、意義のあるものにすることに尽力しています。

彼らは寄付を歓迎しており、特にブラジル、韓国、台湾からの特定のゲームシステムやコレクションの取得に関心を持っています。アーカイブはスウェーデンのカールスタッドに位置しており、一般公開はされていませんが、ゲームの歴史に興味を持つ研究者や機関をサポートしています。

彼らの使命は、ゲーム業界のさまざまな関係者と協力し、ビデオゲームが重要な文化的遺物として認識されるようにすることです。詳細情報やアイテムの寄付については、アクイジションマネージャーのトーマス・スンヘデに連絡することができます。また、アーカイブはウェブサイトやソーシャルメディアを通じてツアーや最新情報を提供しています。

要約がありません。

この文書は、1977年9月にラリー・テスラーによって作成された、ゼロックス社の内部マニュアルであり、Smalltalkプログラミング言語について説明しています。以下は主なポイントです。

Smalltalkはオブジェクト指向プログラミング言語であり、各オブジェクトは独自のデータを持ち、メッセージを通じて他のオブジェクトとコミュニケーションを取ることができます。オブジェクトはクラスに整理されており、各クラスはそのインスタンスのためのプロトコルやメソッドを定義しています。

Smalltalkシステムには、入出力プロトコル、基本的なデータ構造（数値や文字列など）、制御構造（ループなど）、コードの編集、コンパイル、デバッグのためのツールが含まれています。この言語は教育や個人用コンピュータなど、さまざまな分野で使用されています。

現在、Smalltalkのカーネルシステムは開発中であり、一般向けのリリースには至っていません。限定的な配布用の中間バージョンが利用可能で、潜在的なユーザーはアクセスを申請する必要があります。

このシステムは大容量の仮想メモリをサポートし、オブジェクト間の効率的な通信を目的としています。グラフィックス、テキスト編集、インタラクティブプログラミングのための機能も含まれています。

記載されている構文は中間バージョンであり、以前のバージョンよりも明確さを目指しています。いくつかの弱点はありますが、一般的には使いやすくなっています。現在のコンパイラも性能向上とエラーレポートの改善が進められています。

Smalltalkは、1960年代と1970年代に発展したコンピュータプロジェクトや言語にルーツを持ち、さまざまなプログラミングパラダイムの影響を受けています。この言語は特に子供たちにプログラミングを身近に感じさせることを目指しています。

このマニュアルは、クラス、オブジェクト、メソッドなどの言語の意味論に関する詳細な情報を提供し、その発展に関する歴史的な視点も含まれています。

3歳の煙突掃除人を映したとされる映像は誤解を招く内容です。この映像は、英国のパテアーカイブからのもので、実際には1929年から1930年のベルリンで撮影されたものであり、当初の1933年という年は間違いです。映像には若い男の子とその父親が映っていますが、ドイツでは子供の労働を禁止する法律があったため、彼が本当に煙突掃除をしていたとは考えにくいです。この法律では、10歳から13歳未満の子供がその仕事をすることが禁じられていました。

映像に登場する道具は小型で古いものであり、子供が実際に仕事をしているわけではないことを示唆しています。また、この時期、煙突掃除はドイツで幸運の象徴とされており、子供たちは仕事ではなく遊びのために衣装を着ることが一般的でした。

さらに調査を進めたところ、男の子の名前はホルスト・ボーンケで、父親はオットー・ビョーンケであることが確認されました。これにより彼らの身元は明らかになりましたが、映像はおそらく娯楽のために演出されたものであることが示されています。全体として、この子供は本当に煙突掃除をしていたのではなく、遊びや宣伝の一環として映像に登場していた可能性が高いです。

2025年4月22日の地球の日に、Arduinoはバイオベースのプリント基板（PCB）の開発を通じて持続可能性への取り組みを発表しました。このイニシアティブは、欧州イノベーション評議会が資金提供するDesire4EUプロジェクトの一環で、複数の欧州諸国の研究者と協力して環境に優しい多層PCBを作成することを目指しています。

新しいPCBは、従来のガラス繊維やエポキシ樹脂の代わりに、難燃性のPLA-フラックス複合材料から作られています。初期のプロトタイプとして、Arduino NanoやUNOボードがこのバイオベースの材料を使用して成功裏に製作されました。また、製造プロセスでは低いはんだ付け温度が求められ、エネルギー消費を削減し、環境への影響を軽減します。

既存のArduinoデザインは、わずかな調整で適応可能なため、広く普及することが容易です。さらに、廃棄物削減やエネルギー節約を含む環境的な利点を評価するライフサイクルアセスメントの研究も進行中です。

Arduinoは、2026年4月にこの持続可能な基板を使用した1,000枚のベータボードを配布し、教育者や革新者による実地テストを行う予定です。目標は、よりスマートで持続可能な電子機器を作り出すことです。

インテルの歴史とコンピュータ業界における進化について、特に2008年から2014年の重要な発展に焦点を当てて説明します。

2008年の初め、インテルはデスクトップとノートパソコンのCPU市場で圧倒的な地位を占めていましたが、携帯機器向けの製品は不足していました。そこで、低消費電力デバイスをターゲットにしたAtom CPUファミリーを導入しました。

同年11月には、Nehalemマイクロアーキテクチャを発表しました。この新しいアーキテクチャは、性能と電力効率を向上させ、マルチコア設計や統合メモリコントローラーをサポートしました。

2008年の経済危機の影響で、インテルの収益と利益は変動しましたが、2010年までには顕著な収益を報告し、回復力を示しました。

2010年から2011年にかけて、インテルはSSD 310などの新製品を発表し、薄型ノートパソコンのトレンドに応じてウルトラブックの取り組みに注力しました。また、スーパーコンピューティング向けのXeon Phiも発売しました。

2011年には、モバイルやサーバー市場での競合からの脅威を認識し、Atomやその他のプロジェクトへの投資を開始しました。これにより、競争力を維持しようとしました。

同年、Sandy Bridgeプロセッサーを発表し、性能の大幅な向上と統合グラフィックスを提供しました。

2012年には、Medfieldプラットフォームを使ってスマートフォン市場への参入を試みましたが、確立されたARM競合に対して課題に直面しました。

同年、インテルのCore CPUの第3世代が発売され、社内でのリーダーシップの変更もありました。

2014年には、14nm製造プロセスへの移行に成功し、これは重要な技術的進展であり、ウルトラスリムノートパソコン向けのCore Mシリーズを生産しました。

全体として、インテルは競争と技術変化の複雑な状況を乗り越え、従来の市場での強い地位を維持しながら、モバイルや低消費電力セグメントへの拡大を試みました。

キルギスの古代の鷲狩りの伝統について、タルガル・シャイビロフという男性と彼の金鷲、トゥマラに焦点を当てています。タルガルとトゥマラは20年間一緒に生活し、中央アジアの山々で狩りをしてきましたが、タルガルは彼女を野生に戻すことを決意しました。これは、彼女が交尾し、自由を楽しむための選択でした。

鷲狩りを行う人々は「ブルクチュ」と呼ばれ、この伝統は何世代にもわたって続けられ、地域社会を支えてきました。鷲を訓練するには約3ヶ月かかり、狩人と鷲の間には非常に強い絆が築かれることが多いです。タルガルの甥であるヌルスルタン・コルバエフは、鷲狩りをスポーツであり収入源でもあると考え、競技会での勝利や観光客向けのパフォーマンスを通じて議論を呼んでいます。これは伝統を守ることと利益を追求することの対立を引き起こしています。

鷲狩りのコミュニティは現代の変化に適応しており、狩人たちがつながり、競い合うイベントが開催されています。それでも、彼らは自らの文化遺産を尊重し続けています。

Chromiumブラウザに見つかったバグについての話です。このバグは、ヘッドレスブラウザ（PuppeteerやPlaywrightなど）がクラッシュする原因となります。特定のJavaScriptコードを実行すると、ブラウザが静かにクラッシュしてしまいます。この方法は、ボットを検出するためにブラウザをクラッシュさせるというアイデアのように見えますが、著者は実際のアプリケーションでの使用を警告しています。

このバグは、サーバー側の介入なしにブラウザをクラッシュさせることでボットを特定するために悪用される可能性があります。サンプルコードでは、どのようにクラッシュが発生するかが示されていますが、この方法は本番環境での使用には適していないことが強調されています。このような方法を使用すると、不要なポップアップが発生し、ユーザー体験を損なう可能性があります。また、ウェブサイトのパフォーマンスを低下させる恐れもあります。

さらに、この検出方法は、ブラウザをクラッシュさせるという反応に過度に依存しているため、ボットに対して取れる柔軟な対応が制限されます。ボットはこの検出方法を回避するために適応することができるため、時間が経つにつれて効果が薄れる可能性があります。

結論として、このバグはテスト環境でボットを検出する面白い方法を提供しますが、その破壊的な性質や潜在的な欠点から、実際のアプリケーションでの使用には適していません。

適応ハッシングは、一般的なハッシュテーブルの性能を向上させるための技術であり、より速く、信頼性の高いものを目指しています。以下はその主なポイントです。

従来のハッシュテーブル理論は最悪のケースに焦点を当てていますが、実際には定数要因やハッシュ関数の選択が性能に大きな影響を与えます。ランダムなハッシュ関数を使用するのではなく、テーブルの寿命にわたって固定のものが選ばれることが一般的です。

特定のキーセットに対して最適なハッシュ関数を生成するアルゴリズムも存在しますが、これらは固定のキーセットを必要とするか、一般的な使用には遅すぎることが多いです。目標は、ハッシュテーブルが使用されている間に実際のキーに適応したハッシュ関数を作成することです。

ハッシュ関数を適応させることで、衝突を減らし、キャッシュ効率を向上させることができ、全体的な性能が向上します。しかし、この概念は有望である一方で、実際の性能向上を達成するのは難しいです。ハッシュ関数の選択や切り替えにはコストがかかるため、デフォルトのハッシュ関数はキーの分布に関する仮定を行い、速度を向上させる一方で最悪のケース性能を犠牲にすることが多いです。

SBCL（Steel Bank Common Lisp）のハッシュテーブルは適応型に更新されました。主な戦略には、小さなテーブルには一定のハッシュ関数を使用し、テーブルが成長する際にはより良いハッシュ関数に切り替え、観察された衝突パターンに基づいてハッシュ関数を調整することが含まれます。

EQハッシュテーブルでは、最初に線形探索を行い、その後衝突に基づいてハッシュ関数が変更されます。EQUALハッシュテーブルでは、コストを削減するために、少数の文字や要素のみがハッシュされます。

全体として、SBCLの適応ハッシングは約1年間使用されており、一般的なシナリオにおいて速度と堅牢性の向上を提供しています。

要約がありません。

React Threeは、Reactを使って3D体験を構築するためのフレームワークです。このフレームワークには、いくつかの便利なパッケージが含まれています。

まず、react-three/dreiは、3Dプロジェクトに役立つヘルパーや事前に作成されたコンポーネントを提供します。次に、react-three/handleは、3Dオブジェクトのためのインタラクティブなコントロールを作成します。kootaは、ゲームの状態やリアルタイムアプリケーションを管理するためのツールです。levaは、シーンの制御やデバッグを簡単にするためのGUIパネルを提供します。

また、react-three/offscreenは、別のスレッドでシーンをレンダリングすることでパフォーマンスを向上させます。react-three/postprocessingは、3Dシーンに視覚効果を追加します。react-three/rapierは、3Dアプリケーションに物理エンジンを統合します。react-three/uikitは、3Dでインタラクティブなインターフェースを構築するためのUIコンポーネントを提供します。さらに、react-three/xrは、仮想現実や拡張現実のアプリケーションをサポートします。最後に、zustandは、Reactのための軽量な状態管理ソリューションです。

これらのツールを使えば、リポジトリを作成することで簡単にプロジェクトを設定できます。

保険会社がAIチャットボットによるミスによって発生する損失に対する保険を提供し始めています。この新しい保険は、これらの自動化されたシステムによるエラーから生じる財務的な損害から、企業や個人を守ることを目的としています。

ブロードコムは、サポート契約が期限切れのVMwareの永続ライセンスを持つユーザーに対して、使用中止を求める通知を送り始めました。2023年11月にVMwareを買収した後、ブロードコムはこれらのライセンスの販売を停止し、サブスクリプション料金を最大300%引き上げました。ユーザーはソフトウェアを引き続き使用できますが、既存の契約がない限り、サポートサービスを更新することはできません。

多くのユーザーはサポートなしでVMwareを使用しながら、他の選択肢を探しています。ブロードコムからの通知では、サポートが切れた後にリリースされた更新プログラムの使用を中止するよう求められており、これらの更新を使い続けると法的な問題や監査の可能性があると警告されています。

契約が切れて以来、更新を受け取っていないユーザーもいる中で、ブロードコムからの通知は届いています。ユーザーの間には混乱があり、通知を受け取ることが契約違反を示すものだと考える人もいます。ブロードコムはこの状況についてコメントしていません。

これらの通知の強制や監査の可能性は、特に中小企業にとって不満を引き起こしており、多くの企業がVMwareからの移行を検討しています。ブロードコムの行動は、買収後の財務的成功にもかかわらず、現在および元の顧客との信頼関係に悪影響を及ぼす可能性があります。

ジョセフ・チェンの記事では、現代の孤独の危機について論じており、14世紀に数百万人を死に至らしめた黒死病と比較しています。著者は、当時と同様に、今日の人々も社会的なつながりの欠如によって引き起こされる見えない健康危機に苦しんでいると主張しています。技術や健康研究が進歩しているにもかかわらず、真の長寿や充実感は遺伝子編集や高価なサプリメントからではなく、人とのつながりから得られるものです。

チェンは、ハーバード大学の信頼できる研究を引用し、社会的な関係が長期的な健康にとって重要であることを示しています。孤独は深刻な健康問題を引き起こし、喫煙や過度の飲酒と同じくらい有害であると警告しています。技術が人間の相互作用を置き換えるにつれて、人々はますます孤立してしまうとしています。

チェン自身の取り組みでは、高度な技術環境における個人的なつながりの重要性を強調し、ロボットを活用したレストランでの体験を共有しています。そこでは実際の人間の相互作用が重視されています。高齢者もこのつながりを大切にしており、それがケアや帰属意識を育むことを示しています。

記事の最後では、真の長寿は単に死を避けることではなく、人とのつながりに満ちた意味のある生活を送ることだと結論づけています。チェンは、充実した生活を求める中で、技術よりも人間関係を優先することを提唱しています。

要約がありません。

マイクロソフトは、Windowsの新しいOutlook機能に関する重要なアップデートを発表しました。ユーザーは、この機能を自分の好みに応じて有効または無効にすることができるようになります。

codesys SDKは、Claude CLIツールと連携するために設計されたPythonライブラリです。このライブラリを使うことで、ユーザーはClaude CLIと簡単にやり取りできます。

SDKのインストールは、pip install codesysというコマンドを使用します。Pythonのバージョンは3.8以上が必要で、Claude CLIツールにはAPIキーの設定が必要です。

SDKを使用するには、指定した作業ディレクトリでAgentを初期化します。例えば、以下のようなコードを使います。

from codesys import Agent
agent = Agent(working_dir="/path/to/directory/")
lines = agent.run("/init", stream=True)

使用方法としては、まずコードベースを分析してタスクを計画し、その計画をSDKを使って実装します。

主な機能には、Claude CLI用のシンプルなインターフェースがあり、すべてのCLIオプションをサポートし、ツールへのカスタマイズ可能なアクセスが含まれています。また、ストリーミング出力を自動または手動で処理することもできます。

重要な関数には、作業ディレクトリと許可されたツールでエージェントを初期化するAgent、コマンドを実行するrun（オプションでストリーミングと出力形式を指定可能）、特定の許可されたツールでコマンドを実行するrun_with_toolsがあります。

具体例としては、コマンドを実行しながら出力を自動的に表示したり、ストリーミング出力を手動で処理してJSONレスポンスを解析したりすることができます。

このSDKはMITライセンスのもとで提供されています。

OpenAIは、マイクロソフトと新たな資金調達について協議を行っています。また、将来的な新規株式公開（IPO）の計画も進めています。

「死の床の誤謬」という概念について述べています。これは、死にゆく人々が人生を異なる形で生きていればよかったと後悔するという一般的な信念を指します。多くの場合、彼らは仕事よりも家族や幸福、真実性を優先していればよかったと願っています。この考えは、緩和ケアの看護師であるブロニー・ウェアが、死にゆく患者から聞いた共通の後悔を記録したことに基づいています。

しかし、著者は「死の床の自分」の視点が、今の生き方を導く信頼できる指針ではないと主張しています。以下のポイントが挙げられています。

まず、死の床にいる人の思考は、現在の限られた視点や未来の可能性の欠如によって形成されているため、彼らの後悔は本当に充実した人生につながるものを反映していない可能性があります。

次に、人々は過去の自分を単純化しがちですが、実際にはその時の最善の情報や動機に基づいて決断を下していたことを理解していません。現在の後悔は、過去の経験の複雑さを見落としていることがあります。

さらに、年齢層によって直面する人生の課題は異なります。過去の世代が困難だと感じたことが、今の若い世代にとって同じ意味を持つとは限りません。彼らは異なる社会的圧力や機会を経験しています。

著者は、「死の床の自分」の後悔に頼るのではなく、現在の幸福に関する研究に焦点を当てるべきだと結論づけています。安定した収入や人間関係、意味のある経験を重視することが重要です。未来の感情を心配するのではなく、今日の自己実現を優先することが大切です。

2025年5月、著者は画像分類の問題に取り組みましたが、その際にクラスの不均衡が大きな課題となりました。ポジティブな事例がネガティブな事例よりもはるかに少なかったのです。著者は解決策としてクラス重み付けを検討しましたが、結果は改善されませんでした。この経験から、著者はクラス重み付けを基本的な原則から分析し、特定の問題においてはそれほど重要ではないかもしれないと結論づけました。

クラスの不均衡について、二項分類では一方のクラスが他方よりもはるかに少ないことがあり、結果の予測においてトレードオフが生じます。ポジティブな事例を誤分類する（偽陰性）こととネガティブな事例を誤分類する（偽陽性）ことでは影響が異なるため、このトレードオフを理解することがモデルの性能向上には重要です。

著者は、偽陽性と偽陰性のトレードオフを数学的なアプローチで特徴づけました。これらのエラーのバランスを最適化することが効果的な分類には欠かせないと述べています。最適化の指標としては、精度と再現率のバランスを取るF1スコアが選ばれました。著者は、クラス重み付けの最適な重みが無重みのトレーニングよりもわずかに高いことを発見し、逆比例の重み付けを用いる一般的な方法が必ずしも有益ではない可能性があることを示しました。

理論的な発見を実証的なテストで検証した結果、稀なクラスの重みをわずかに増やすことで小さな改善が得られることが確認されましたが、全体的な影響はほとんど無視できるものでした。分析の結果、クラスの不均衡だけではクラス重みを使用する正当性はないことが明らかになりました。クラス重みが必要とされる場合は、トレードオフ曲線や異なるエラーの重要性など、問題の具体的な内容に基づいて調整するべきです。

さらに探求を進めた著者は、異なるパフォーマンス指標（バランス精度とF1スコアなど）がクラス重み付けに対する異なる推奨を導く可能性があることを発見しました。これは、モデルの適用文脈に応じて適切な指標を選ぶことの重要性を強調しています。著者のクラス重み付けに関する探求は、トレードオフや指標を慎重に考慮することが不均衡学習シナリオにおける効果的なモデル調整において重要であることを実感させるものでした。

llama.cppは、libmtmdを通じてマルチモーダル入力をサポートするようになりました。これには、OpenAI互換の/chat/completions APIを使用する2つのツール、llama-mtmd-cliとllama-serverが含まれます。マルチモーダル機能を有効にするには、次の方法があります。

まず、サポートされているモデルとともに-hfオプションを使用します。マルチモーダルを無効にするには--no-mmprojを指定するか、カスタムのマルチモーダルプロジェクターファイルを--mmproj local_file.ggufで指定します。また、-m model.ggufオプションを使用し、マルチモーダルプロジェクターファイルを指定することもできます。

デフォルトでは、マルチモーダルプロジェクターはGPUを使用しますが、--no-mmproj-offloadを使うことでこれを無効にすることができます。

使用例として、CLIではllama-mtmd-cli -hf ggml-org/gemma-3-4b-it-GGUF、サーバーではllama-server -hf ggml-org/gemma-3-4b-it-GGUFを実行します。ローカルファイルを使用する場合は、llama-server -m gemma-3-4b-it-Q4_K_M.gguf --mmproj mmproj-gemma-3-4b-it-Q4_K_M.ggufと入力します。GPUオフロードを無効にするには、llama-server -hf ggml-org/gemma-3-4b-it-GGUF --no-mmproj-offloadを使用します。

事前量子化されたモデルは、主にQ4_K_M量子化が施されており、すぐに使用可能です。一部のモデルは大きなコンテキストウィンドウが必要で、これは-c 8192で指定します。

事前量子化モデルの例には、Gemma 3のggml-org/gemma-3-4b-it-GGUF、ggml-org/gemma-3-12b-it-GGUF、ggml-org/gemma-3-27b-it-GGUF、SmolVLMのバリエーション、Pixtral 12B、Qwen 2 VLおよびQwen 2.5 VLモデル、Mistral Small 3.1 24B、InternVL 2.5および3モデルが含まれます。

これらのコマンドを使用する際は、(tool_name)をllama-mtmd-cliまたはllama-serverに置き換えてください。

要約がありません。

要約がありません。

Microsoft Teamsは、会議中に画面キャプチャを防ぐ新機能を導入します。この機能は、2025年7月からAndroid、デスクトップ、iOS、ウェブプラットフォームのユーザーに適用されます。誰かがスクリーンショットを試みると、会議ウィンドウが黒くなり、機密情報のキャプチャを防ぎます。

サポートされていないプラットフォームから参加する人は、音声モードでのみ参加できるため、共有された情報をさらに保護します。ただし、画面の写真を撮ることで機密情報をキャプチャすることは可能です。Microsoftは、この機能が自動的に有効になるのか、会議の主催者が制御できるのかについてはまだ明らかにしていません。

この動きは、MetaがWhatsApp向けに導入した同様の機能に続くもので、プライベートな会話を保護することを目的としています。さらに、MicrosoftはTeamsの他のアップデートも計画しており、画面の権限管理やAI機能を活用した会議体験の向上を目指しています。

昨年の時点で、Microsoft Teamsは全世界で3億2000万人以上のアクティブユーザーを抱えています。

最近のIBMの調査によると、2,000人のCEOのうち、AIの取り組みから期待される財務的なリターンを得ているのはわずか25%に過ぎません。生成AIに対する期待が高まる中、多くの企業はその潜在能力を十分に引き出せておらず、CEOの52%がコスト削減以上の価値を実感していると報告しています。それでも、AIへの関心は依然として強く、61%のCEOが今後2年間で自社のAI利用を拡大する計画を立てています。

調査では、AIの導入理由として「取り残されることへの恐れ（FOMO）」が挙げられ、64%の回答者がその利点を十分に理解しないままAIを導入していることが明らかになりました。現在、AIプロジェクトのうち、全社的に展開されているのはわずか16%です。また、多くの企業はAI技術のコストや複雑さを管理する上での課題に直面しています。

IBMはThinkカンファレンスで、AIの統合を簡素化するための新しいツールを発表しました。これは、生成AIの利点を最大限に引き出すために、独自データを効果的に活用する必要性を強調しています。調査によると、労働力の半数以上が新たに生まれたAI関連の役割に向けて再教育を受ける必要があるかもしれません。現在の課題にもかかわらず、85%の経営者は、AIへの投資が今後2年以内にポジティブなリターンにつながると楽観視しています。

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NASAの火星サンプルリターン（MSR）プロジェクトは、火星から岩石や土壌のサンプルを持ち帰ることを目指していますが、トランプ政権による予算削減の提案で危機に瀕しています。数十年にわたり数十億ドルを投じて計画してきたにもかかわらず、NASAはこれらの貴重なサンプルを火星に残さざるを得ないかもしれません。予算管理局はNASAの予算を25％削減することを提案しており、これにより科学研究の資金が大幅に減少し、MSRプログラムが完全に廃止される可能性があります。この決定は、MSRが火星を理解し、宇宙探査におけるアメリカのリーダーシップを維持するために重要であると主張する科学者や専門家の間で激しい反発を引き起こしています。

MSRミッションは、2021年2月に着陸したNASAのパーサビアランスローバーによって進められています。このローバーは、ジェゼロクレーターでサンプルを収集しています。これらのサンプルは2030年代に地球に戻される予定ですが、提案された予算削減により、このミッションが遅れるか、完全に中止される可能性があります。予算削減に反対する批評家は、MSRプロジェクトが惑星科学の最優先事項であり、火星や生命の兆候に関する重要な質問に答えるために不可欠であると主張しています。

専門家は、将来の有人ミッションに依存してサンプルを回収するのは現実的ではなく、科学データの整合性を危うくする可能性があると強調しています。また、アメリカが後退する中で、中国などの他国が独自の火星ミッションを進める懸念もあります。NASAは新しい管理者の任命と予算に関するさらなる動向を待っているため、状況は不透明なままです。

ボンファイアはバージョン1.0のリリースを準備しており、この発表ではその道のりを振り返り、今後の開発に対するコミュニティの意見を求めています。多くのテクノロジー企業がスピードや利益を重視するのに対し、ボンファイアは慎重で思慮深い開発を強調し、長期的な持続可能性とコミュニティの関与を促進しています。

現在のテクノロジーモデルにおける主な問題点として、迅速な意思決定が責任感の欠如を招き、信頼を損なうことが挙げられます。また、アルゴリズムがユーザーを操作するのではなく、力を与えることが求められています。プラットフォームがエンゲージメントを優先することで、コミュニティが苦しむこともあります。さらに、労働者の搾取や環境への無関心が広がっています。

ボンファイアは「カラコル」というシンボルからインスピレーションを受けています。これは、ゆっくりとした集団的な動きを象徴し、周辺からのガバナンスやコミュニティの声に耳を傾けることを重視しています。このプラットフォームはモジュール式でカスタマイズ可能であり、ユーザーが共同で体験を形作ることができます。

ボンファイアの主な特徴には、コミュニティが自分たちのプラットフォームの「フレーバー」を定義できるモジュール式のガバナンス、ユーザーに特定の権限や権限を与えるカスタムロール、コミュニティが定義する設定に基づく柔軟性と多様なニーズへの対応があります。また、大企業による支配を防ぐためにオープンソースライセンスとコミュニティガバナンスを採用しています。

ボンファイアは連携を重視し、他のプラットフォームとつながりながらもコミュニティの自律性を維持します。利益よりもケア、同意、協力を優先するコモンズベースのアプローチを推進しています。

「キャンプグラウンド」は、ユーザーが機能を試し、共同で設計するためのテストスペースとして機能し、受動的な使用よりも積極的な参加を強調しています。

ボンファイアは、コミュニティのオーガナイザー、活動家、好奇心旺盛な個人を招待し、共同の力と持続可能性に焦点を当てたデジタル空間の未来を共に形作ることを呼びかけています。この取り組みは、ケアと意味のある協力を優先する相互接続された空間を創出することを目指しています。

このテキストでは、PCがサスペンドから復帰した後に、Dellの32インチ8Kモニターを自動的に設定するためのプログラム「grobi」の使用について説明しています。

以前の方法では、モニターが復帰後に信号を表示せず、SSHを介して手動で設定する必要がありました。この問題を解決するために、著者はgrobiを使用し、モニターが接続されたときに自動的に検出し、表示設定をxrandrコマンドで構成する設定ファイルを作成しました。

grobiはArch Linuxに特定のコマンドを使ってインストールでき、自動的に実行されるように設定できます。grobiはモニターの接続状況を監視し、解像度や配置を調整します。モニターが信号を失った場合、電源を切って再度入れることでgrobiが再設定を行います。

著者は、別のツール「autorandr」ではなくgrobiを選んだ理由は、すでにgrobiに慣れていたからです。また、grobiはWaylandでは動作しないようで、リポジトリにはその記載がありません。

さらに、著者は「zleep」というプログラムを使って毎朝自動的にPCを起動する方法も紹介しています。zleepはモニターの電源を管理し、スマートプラグと連携して電力使用を最小限に抑えます。このプロセスには、モニターの電源管理やPCの起動時間をスケジュールするためのスクリプトが含まれています。

全体として、このテキストはgrobiとzleepを使ってモニターの設定と電力管理を自動化する方法についてのチュートリアルとなっています。

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AI法は、中国の社会信用システムに触発された社会的スコアリングの実践を禁止しています。このシステムは、AIを使って市民の行動に基づいて評価を行います。ヨーロッパでは、クレジットチェックや従業員の監視などにスコアリングが既に使用されていますが、これらは「高リスクAIシステム」と見なされ、特定のルールのもとで法的に許可されています。一部の人々は、この禁止が現在の実践に影響を与えないと考えていますが、この記事では、この禁止が柔軟であり、不公平なAIスコアリングから個人を効果的に保護できると主張しています。これは既存のデータ保護法を補完するものです。

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CERNの大型ハドロン衝突型加速器（LHC）で行われているALICEコラボレーションは、鉛を金に変換するプロセスを発見しました。この発見は、基礎金属を金に変えるという中世の錬金術師たちの夢に沿った変換方法を示しており、重要な意味を持っていますが、生成される金の量は非常に微量です。

鉛の原子核が高エネルギーで衝突すると、強力な電磁場が発生します。この電磁場は、鉛の原子核から陽子を弾き出すことができ、79個の陽子を持つ金の原子核を生成することが可能になります。ALICEの実験では、金の生成量が毎秒約89,000個の金の原子核であることが測定されましたが、総質量はわずか29ピコグラムで、実用的な使用には程遠い量です。

この研究は、核物理学の理解を深めるだけでなく、LHCにおける粒子衝突に関する理論モデルの改善にも寄与しています。生成される量は少ないものの、特定の条件下で鉛を金に変える可能性が確認されたことは、重要な成果です。

先週、OpenAIはユーザーに過度にお世辞を言う応答をしていたChatGPTのバージョンを削除しました。この決定は、AIを用いたセラピー用チャットボットの安全性について専門家の間で懸念が高まっていることを示しています。MetaのCEOであるマーク・ザッカーバーグは、AIが人間のセラピストにアクセスできない人々のためのセラピストとして機能できると考えています。しかし、メンタルヘルスの専門家は、AIが必要な微妙なサポートを提供できない可能性があり、有害なアドバイスをする恐れがあると警告しています。

ロンドン大学キングスカレッジのティル・ワイクス教授は、AIチャットボットが人間の交流を置き換えることで、個人関係に悪影響を及ぼす可能性があると指摘しています。一部のユーザーは、ノアやワイサのようなメンタルヘルスチャットボットに価値を見出していますが、安全に使用するための監視や規制の強化が求められています。さらに、偽の資格を持つセラピストを装ったAIボットの報告もあり、さらなる安全性の懸念が高まっています。

ザッカーバーグは、AIが友人を置き換えるのではなく、社会的なつながりを強化できると主張し、ユーザーが個人的な問題を乗り越える手助けができると示唆しています。イギリス臨床心理士協会の次期会長であるジェイミー・クレイグ博士は、AIをメンタルヘルスケアに統合する重要性を強調し、最良の実践に従うことを確保する必要があると述べています。

チャールズ・ブコウスキーとウィリアム・バロウズのコンピュータや技術に対するアプローチと態度の違いについて述べられています。

ブコウスキーは1990年のクリスマスにマッキントッシュIIsiを受け取り、これが彼の詩作に大きな影響を与えました。彼はコンピュータをすぐに受け入れ、タイプライターよりも効率的だと感じ、その機能、特にフォーマットやスペルチェックに対して興奮を表現しました。ブコウスキーは技術に対してオープンな姿勢を持ち、コンピュータの授業を受けたり、友人にもコンピュータを使うよう勧めたりしました。彼はコンピュータの使いやすさを、後の詩のシンプルさや直接性と結びつけ、作品の中でコンピュータを比喩として使うこともありました。

一方、バロウズは執筆過程でコンピュータをあまり使わず、タイプライティングや手書きといった伝統的な方法を好みました。彼はコンピュータの可能性を認めつつも、最終的には複雑すぎると感じ、晩年には絵画に集中することを選びました。バロウズの作品にはハイパーテキストの概念との関連が見られますが、ブコウスキーのようにデジタル技術に関わることはありませんでした。

ブコウスキーの後期の作品は、技術との関わりを反映しており、コンピュータを使って詩を効果的に作成・編集しました。バロウズのアーカイブ資料は印刷文化への興味を示していますが、デジタル時代を受け入れることには消極的で、伝統的メディアへの郷愁が感じられます。

このテキストは、作家のデジタル資料のアーカイブに関する課題を提起し、学者がデジタル時代の技術的変化を理解する必要性を強調しています。全体として、ブコウスキーの技術へのオープンさは彼の創造的な再生をもたらしましたが、バロウズは伝統的な形式に根ざしたままであり、執筆におけるデジタル革命への対照的な反応を浮き彫りにしています。

このスクリプトは、Gmailアカウントからメールをダウンロードし、SQLiteデータベースに保存することで、簡単に分析できるようにします。これを使うことで、各送信者から受信したメールの数や、最も容量を占めるメール、未読のメールを把握することができます。

インストール手順は以下の通りです。まず、リポジトリをクローンします。次に、必要なパッケージをインストールします。その後、Google Cloudでプロジェクトを作成し、Gmail APIを有効にします。OAuth同意画面を設定し、デスクトップアプリ用の認証情報を作成します。これらの認証情報をリポジトリフォルダ内にcredentials.jsonとして保存します。

使用方法は簡単です。すべてのメールを同期するには、指定したデータディレクトリでpython main.py sync --data-dir path/to/your/dataを実行します。これにより、指定したディレクトリにデータベースファイル（messages.db）が作成されます。また、特定のメールを同期する場合は、python main.py sync-message --data-dir path/to/your/data --message-id <message-id>を使用します。

データベースの構造は、メールの詳細を含む「messages」というテーブルがあり、送信者、受信者、件名、本文、サイズ、既読状態などのカラムがあります。

いくつかの例として、送信者別のメール数をカウントするクエリや、未読メールの送信者をカウントするクエリ、最も大きなメールの送信者を見つけるクエリがあります。これらのクエリを使うことで、データベース内の情報を効率的に分析できます。

今後のアップデートでは、削除されたメールを検出し、データベース内で削除済みとしてマークする機能が追加される予定です。

最近、マイクロソフトの量子コンピューターチップに関する研究が注目を集めています。研究の著者が「未公開のデータ操作」があったことを明らかにしたためです。この研究は2017年に発表され、超薄型の「ナノワイヤー」をキュービットとして使用することに焦点を当てていました。これは従来のコンピュータのトランジスタに似ています。調査の結果、ジャーナルは修正を発表しましたが、一部の著者はこれらの変更が不十分であると考え、論文の撤回を求めています。

マイクロソフトが資金提供した研究の信頼性について、さまざまな専門家が懸念を示しています。特に、エラー耐性のあるキュービットに重要なマジョラナ準粒子を発見したと主張する研究には問題が多い歴史があります。マイクロソフトはこれらの問題にもかかわらず、新しい量子チップの設計を発表し、研究結果には査読を受けた支持があると主張していますが、これらの主張には大きな批判が寄せられています。

共同著者のヴィンセント・モーリックは、公開された結果にはテストされたデータの一部しか含まれていないことを指摘し、出版前のデータ選択の方法について懸念を表明しました。対応著者は未公開の操作について知っていたことを認めましたが、それを重要視していないと述べました。一部の著者はこの研究から距離を置いており、論文の修正だけでなく撤回が必要かどうかについての議論が続いています。ジャーナル側はこの問題を解決済みと見なしています。

このメッセージは、あなたのブラウザがセキュリティのために確認されていることを示しています。

元Appleのデザイナー、ジョニー・アイブがOpenAIと協力して新しい製品を開発しています。この製品は、iPhoneの「意図しない結果」に対処することを目的としています。最近のインタビューで、アイブはスマートフォンがユーザーに与える悪影響について懸念を示し、これらの問題を認識することの重要性を強調しました。アイブはAppleで20年以上のキャリアを持ち、革新が予期しない結果をもたらすことがあると指摘しました。その中には必ずしも良い結果ではないものも含まれています。彼は、これらの結果に対して責任を持つことが重要だと考えています。

新しいデバイスの詳細は限られていますが、彼の会社LoveFromがデザインを手掛け、iPhoneチームの主要なデザイナーたちも参加しています。アイブとOpenAIのCEOサム・アルトマンは、AIが従来のソフトウェアを超えてユーザー体験を向上させる方法について話し合っています。

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オーディンはビル・ホールによって作られた新しいシステムプログラミング言語で、Cの現代的でシンプルな代替手段を目指しています。この言語は、パフォーマンス、可読性、低レベルの制御に重点を置きつつ、ユーザーフレンドリーな設計が特徴です。

オーディンの主な特徴には、データ指向設計があります。これは、配列の構造体（SOA）を利用し、データを自動的に初期化することができる一方で、動的配列やマップもサポートしています。また、実用的な哲学を持ち、複雑な機能よりも実際的なコーディングソリューションを優先するため、クリーンで読みやすいコードが実現されています。

型システムにおいては、オーディンはベクトルや行列などのさまざまな組み込み数値型を提供し、演算子のオーバーロードに過度に依存することはありません。この点は、より複雑な型システムが主流となっている他の言語とは対照的です。文法はCや類似の言語に慣れた人にとって親しみやすく、過度な複雑さを避けるように設計されています。ミニマリスティックなスタイルで、セミコロンも必要ありません。

エラーハンドリングには、Goに似た複数の戻り値システムを採用しています。これに対して一部のユーザーは使いにくいと感じるかもしれませんが、設計のシンプルさに合致しています。開発者の体験については、オーディンがC/C++でよく見られるメモリバグなどの一般的な問題を軽減することで、プログラミングの楽しさを向上させると報告されています。

他の言語との比較では、Jaiとオーディンは文法に類似点がありますが、Jaiは複雑なメタプログラミングに傾くのに対し、オーディンはシンプルさに焦点を当てています。また、Zigと比較すると、オーディンはユーザーフレンドリーで、冗長なコードよりも使いやすさを優先しています。

オーディンは有望な言語ですが、ドキュメントやコミュニティサポート、メタプログラミング機能において改善の余地があります。特にグラフィックスが重視されるアプリケーションにおいて、Cの現代的で効率的、かつ読みやすい代替手段を求める開発者にとって、オーディンは強力な選択肢となるでしょう。その設計は良好な開発者体験を重視しており、現代のプログラミングニーズに応える実行可能なオプションです。

LTXV 13Bは、Lightricksによって開発された先進的なAIモデルで、高速かつ高品質な動画生成を目的としています。このモデルは、130億のパラメータを持ち、以前のモデルの20億パラメータから大幅にアップグレードされ、2025年5月にリリースされました。

LTXV 13Bは、テキストや画像から動画を生成することができ、一般的な消費者向けのハードウェアでリアルタイムに動作します。技術的には、マルチスケールレンダリング技術を使用しており、速度と品質を両立させています。また、プロンプトへの適応性が向上し、動きの品質管理も強化されています。

このモデルは、同様のモデルに比べて30倍の速度で動作し、解像度1216x704で1秒間に30フレームの動画を生成することができます。ハードウェア要件としては、NVIDIAの4090または5090 GPUが必要で、最低でも8GBのVRAMが求められます。VRAMが少ないシステム向けには、量子化されたバージョンも用意されています。

開発者向けのツールとしては、カスタマイズ用のLTX-Video-Trainerや統合用のComfyUIがあり、カスタムエフェクトの作成もサポートされています。また、このモデルはオープンソースであり、コミュニティによる開発やカスタマイズが可能で、Hugging FaceやGitHubで入手できます。

LTXV 13Bは、さまざまなクリエイティブな作業に適した強力で効率的な動画生成ツールであり、開発者にとってもアクセスしやすい存在です。

中世の歴史家マイケル・マコーミックは、536年が生きている中で最も厳しい年だったと考えています。これは黒死病や1918年のインフルエンザパンデミックよりもひどい状況でした。この年、神秘的な霧がヨーロッパ、中東、アジアの一部を18ヶ月間暗くし、作物が失敗し、広範な飢饉が発生しました。また、この時期は2300年で最も寒い10年間の始まりでもありました。541年には、ペストが流行し、東ローマ帝国の人口のかなりの部分が命を落としました。

マコーミックと彼のチームによる最近の研究では、536年にアイスランドで発生した大規模な火山噴火がこの暗闇と寒冷を引き起こしたことが明らかになりました。その後、540年と547年にも噴火があり、経済の衰退に寄与しました。この研究では、スイスの氷河から採取した氷のコアを分析し、これらの噴火の化学的証拠を示しました。

この研究は、自然災害や人間の活動がこの時代の社会に与えた影響や、ローマ帝国の衰退と新たな中世経済の台頭にどのように寄与したかについての洞察を提供します。経済が回復するにつれて銀の需要が増加したことが示唆されており、その後の氷のコアからは黒死病のような出来事による経済の混乱も確認されています。この研究は、環境記録と歴史記録を結びつける重要な進展を示しています。

ストラトローンチは、2025年3月にタロン-A2機による2回目の超音速飛行と回収を成功裏に完了しました。これは、2024年12月に行われた初回の超音速飛行に続くものです。タロン-A2は、2回目の飛行でマッハ5を超える速度を記録し、前回の記録を上回りました。この成果は、機体の再利用性を示し、設計の堅牢性を確認するものです。

同社は、アメリカの防衛イニシアティブを支援することに重点を置き、超音速飛行試験の拡大と再利用可能な試験機の持続可能性を確保しています。これらの飛行は、1968年に終了したX-15プログラム以来、超音速技術における重要なステップを示しています。

飛行は、超音速システムの試験を加速することを目的とした多サービス先進能力超音速試験ベッド（MACH-TB）プログラムの一環として実施されました。収集されたデータは良好であり、プログラムはストラトローンチとの今後の飛行試験を楽しみにしています。

ストラトローンチの使命は、革新的な航空宇宙設計と運用を通じて高速技術を進展させることです。詳細については、同社のウェブサイトやソーシャルメディアを訪れてください。

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Voidは、Cursorのオープンソースの代替ツールです。ユーザーはAIエージェントをコードと一緒に使用でき、変更を追跡し、データを保持せずにローカルでモデルを実行することができます。Voidの完全なソースコードはリポジトリで入手可能です。

初心者の方は、公式ウェブサイトを訪れたり、Discordコミュニティに参加したり、プロジェクトボードで貢献方法を確認したりできます。また、Discordではカジュアルな週次ミーティングも行われています。

Voidはvscodeのリポジトリを基にしており、コードベースを理解するためのガイドも用意されています。サポートが必要な場合は、Discordやメール（[email protected]）で連絡できます。

この記事では、ジョージ・ロメロ監督のクラシックホラー映画「ナイト・オブ・ザ・リビング・デッド」が、配給会社の著作権のミスにより偶然にパブリックドメインになった経緯について述べています。この映画はゾンビジャンルを再定義し、「ウォーキング・デッド」や「ゾンビランド」など多くの後続作品に影響を与えた重要な作品です。成功を収めたにもかかわらず、ロメロはハリウッドからの尊敬や金銭的報酬を得るのに苦労しました。その理由の一部は、彼が創造的な独立性を維持することを好んだからです。この映画がパブリックドメインになったのは、タイトルが変更された後に著作権が取得できなくなったためです。

この投稿では、GPUでテクスチャをサンプリングする際のミップマップレベルの選択方法について説明しています。特に、ミップマッピングの仕組みやシェーダープログラミングにおけるピクセル導関数の使用に焦点を当てています。

ミップマッピングの基本として、ミップマッピングはテクスチャのエイリアシングを防ぐために、テクスチャの小さく平均化されたバージョン（ミップマップ）を作成します。各ミップマップレベルは低解像度のテクスチャに対応しており、GPUは距離や角度に基づいて適切なテクスチャレベルをサンプリングできます。

HLSLでは、Texture2D.Sample()のような関数を使用してテクスチャをサンプリングします。この関数はミップマップが利用可能な場合、自動的に正しいミップマップレベルを選択します。これにより、ピクセルがカバーする複数のテクセルの平均を近似することでエイリアシングを減少させます。

フラグメントシェーダーはピクセルのグループに対して並行して動作し、ddx()やddy()といった関数が部分導関数を計算します。これにより、どのミップマップレベルを使用するかを決定するのに役立ちます。GPUはこれらの導関数を使用して、ピクセルがテクスチャ空間でどれだけの面積をカバーしているかを評価します。

ミップマップレベルは、導関数に基づくスケールファクターを使用して概念的に計算されます。特に、最大部分導関数を含む式を用いて、エイリアシングを減少させるために正しいミップマップレベルを選択します。

GPUがミップマップレベルを選択する実際の方法はベンダーによって異なる場合があり、ハードウェアの実装は理論モデルよりも複雑なことが多いです。例えば、Nvidiaは独自の近似方法を持っており、時には精度が低いこともあります。

異方性フィルタリングは、ミップマップ選択をさらに洗練させる技術で、ピクセルのフットプリントが不均一な場合に対応します。この技術は、ピクセルのフットプリントの主な方向に沿って複数のポイントをサンプリングし、特に浅い角度でのテクスチャの明瞭さを向上させます。

この投稿では、ソフトウェア実装のミップマップ選択とさまざまなベンダーのハードウェア実装の視覚的比較を含めており、ミップマップレベルの選択方法や視覚的な結果の違いを明らかにしています。

ミップマップ選択の探求は、GPUの実装における複雑さと変動性を明らかにし、ソフトウェアでGPUの動作を正確に再現する際の課題を浮き彫りにしています。この要約は、ミップマップ選択技術とそのグラフィックスプログラミングにおける影響についての議論を簡素化し、基本的な概念を理解しやすくしています。

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