Erlang-REDは、Node-REDのNodeJSバックエンドをErlangバージョンに置き換えることを目的としたプロジェクトです。既存のフローコードとの互換性を保ちながら、Erlangの並行処理やメッセージパッシングの強みを活かし、Node-REDのローコードでの視覚的プログラミング体験を向上させることを目指しています。

このプロジェクトの目的は、単一スレッドのNodeJSではなく、並行処理に特化したErlangを使用することでNode-REDを改善することです。しかし、Node-REDの一部のJavaScript関数ノードはErlang-REDではサポートされない可能性があり、完全な互換性が制限されることがあります。開発は、Erlang-REDのノードの機能がNode-REDと一致することを確認するためのテストフローの作成に重点を置いています。

アーキテクチャは、ノード間の多くの相互依存関係を含んでおり、複雑です。この相互接続性を簡素化するためのアーキテクチャ図は役に立たないかもしれません。

Erlang-REDは現在、エラーハンドリング用のcatch、GETおよびPOSTリクエストをサポートするhttp in、静的遅延のためのdelay、ほとんどの論理演算子が機能するswitchなど、さまざまなノードをサポートしています。ただし、コンテキストや特定のJSONata機能など、一部の機能は完全には実装されていません。

テストと開発においては、Node-RED内で視覚的にユニットテストを作成できます。フロー機能をテストするための新しいノードも追加されており、Assert Failedノードを使用してフロー内のエラーをキャッチできます。視覚的なユニットテストが統合されており、テスト結果の実行と監視が容易です。

プロジェクトへの貢献は歓迎されており、特にErlangコードやNode-REDのテストフローにおいて重要です。各テストは特定の機能に焦点を当て、検証のためにアサートノードを使用することが求められます。

Erlang-REDはDocker、Fly.io、Herokuを使用してデプロイでき、詳細なセットアップ手順が提供されています。

このプロジェクトは、個人やNode-REDコミュニティからの貢献に感謝しており、彼らのサポートやリソースに対しても感謝の意を表しています。プロジェクトは伝統的な方法で開発されており、ソフトウェア開発に対する思慮深いアプローチを促進しています。

2025年5月16日、OpenAIは新しいクラウドベースのソフトウェア開発ツール「Codex」を発表しました。このツールは、複数のコーディングタスクを同時に処理できる機能を持っています。現在、ChatGPT Pro、Team、Enterpriseのユーザーが利用でき、今後はPlusユーザーにもアクセスを拡大する予定です。

Codexの主な機能には、タスク管理、リアルタイムモニタリング、検証と安全性、カスタマイズがあります。タスク管理では、Codexがコードを書く、バグを修正する、コードに関する質問に答える、変更を提案することができます。各タスクは安全で隔離された環境で実行され、ユーザーのコードリポジトリにアクセスできます。リアルタイムモニタリングでは、ユーザーはCodexがタスクを進める様子を追跡でき、通常は1分から30分で完了します。検証と安全性の面では、Codexはターミナルログやテスト結果を通じて行動の証拠を提供します。ユーザーは生成されたコードの安全性と正確性を確認することが推奨されています。カスタマイズ機能では、開発者がAGENTS.mdファイルを使用して、Codexに自分のコードベースのナビゲート方法やコーディング基準を指示できます。

Codexは、コーディングタスクに最適化されたcodex-1モデルに基づいており、人間のコーディングの好みに密接に合わせて訓練されています。さまざまな実際のコーディングシナリオに効果的に対応できます。

セキュリティ対策として、Codexは悪用を防ぎつつ、正当なコーディングタスクをサポートするために設計されています。タスク実行中はインターネットにアクセスせず、安全な環境で動作します。

早期導入者であるCiscoやTemporalは、Codexを利用して機能開発を加速し、問題をデバッグし、繰り返しのタスクを管理しています。Codexはソフトウェア開発チームの生産性を向上させるツールとして期待されています。

今後の計画として、OpenAIはCodexの機能を拡張し、開発ツールとの統合を改善し、AIとのユーザーインタラクションを洗練させることを目指しています。開発者がCodexにタスクを簡単に委任しつつ、プロジェクトの管理を維持できるワークフローの構築を目指しています。

Codexは現在、特定のユーザーグループに展開中で、将来的にはより広範なアクセスと柔軟な価格オプションを提供する計画です。

要約がありません。

2025年5月16日、マサチューセッツ工科大学（MIT）は、2024年11月にarXivに投稿された「人工知能、科学的発見、製品革新」というタイトルのプレプリント論文を撤回することを発表しました。この研究の信頼性に関する懸念から、MITは内部で秘密裏に調査を行い、データの信頼性や妥当性に問題があることを確認しました。その結果、MITはarXivおよび『経済学季報』からの論文の撤回を求めました。

著者の中には、ダロン・アセモグル教授やデイビッド・オータ教授が含まれており、彼らはこの研究に対する自信を失ったことを表明しました。また、正確な研究記録を維持することの重要性を強調しました。彼らは、この論文の結果が人工知能や科学に関する学術的または公共の議論に使用されるべきではないと述べています。MITは、研究の誠実性がその使命にとって重要であり、そのような懸念に対処するための方針を持っていると強調しています。

最近、CPythonの開発者たちはCPython 3.14.0b1をリリースしました。これは、マルチコアCPUやGPUをより効率的に活用できるフリースレッドPythonの実装において重要な進展を示しています。Quansightチームは、多くのPythonパッケージが新しいフリースレッドビルドで動作するようにするために重要な役割を果たしました。

フリースレッドPythonの導入は、利用可能な計算リソースを効率的に活用することでパフォーマンスを向上させることができます。現在のGIL（グローバルインタプリタロック）は、Pythonがスレッドを並行して実行する能力を制限しており、多くの開発者は高コストなマルチプロセッシングを使用せざるを得ません。

フリースレッドPythonへの移行には、特にコンパイルされたコードを含む既存のパッケージに対して大幅な更新が必要です。これにより、スレッドセーフであることを確保し、データ競合を引き起こす可能性のあるグローバルな状態の問題を修正する必要があります。

チームは、パッケージングツールやPyDataエコシステムの主要パッケージ（NumPyやpandasなど）、一般的な依存関係を含む多くのツールやライブラリの改善に貢献しました。Pythonの警告モジュール、asyncio、ガベージコレクタに対しても重要な改善が行われました。

昨年、多くのパッケージはフリースレッドPythonと互換性がありませんでしたが、継続的な協力により状況は大幅に改善されました。Cythonは現在、フリースレッドビルドをサポートしており、以前のビルドの問題も多く解決されています。

フリースレッドビルドはテストの準備が整っていますが、パフォーマンスやバグに関するさらなるフィードバックが必要です。一部のライブラリはスレッドセーフであることを確認するために詳細な監査が必要であり、多くのレガシーパッケージは必要な更新のためのリソースが不足しています。

コミュニティは、提供されたガイドラインを確認し、Discordでの議論に参加し、PyConでの講演に出席することで貢献することが奨励されています。フリースレッドPythonの開発は、Pythonのパフォーマンス向上に向けた重要なステップと見なされており、今行われている作業は全ての開発者にとって言語の未来を向上させることを目指しています。

17世紀から19世紀初頭にかけて、イギリス海軍は数々の成功を収めました。その統治構造は、艦長の監視が難しい中でも効果的なパフォーマンスを促進しました。

歴史的背景として、イギリス海軍は七年戦争やナポレオン戦争といった歴史的な対立において支配的な役割を果たしました。技術的に優れていないにもかかわらず、重要な勝利を収めました。

監視の課題として、広大な海、遅い通信、予測不可能な天候が艦長の監督を困難にし、職務を怠る可能性がありました。

イギリス海軍は艦長が戦闘に参加するよう動機づけるためのシステムを構築しました。艦長は商船を捕らえることで富を得ることができ、海に出ていないときは半分の給料が支給されるため、規律が促進されました。また、陸軍とは異なり、海軍の士官は年功序列で昇進するため、艦長は良好な行動を維持し、高い階級に昇進することを目指しました。戦闘においては、「戦闘隊形」や「風上を取る」戦術を用いることで、戦闘中の監視と参加をより効果的に行いました。

厳格な戦争規則は、士官が戦闘に参加することを義務付け、臆病や怠慢には厳しい罰則が科されるため、責任が確保されました。

19世紀に蒸気船が導入されると、これらの慣行や規則に変化が見られ、監視能力が海軍の統治にどのように影響したかを示しています。

全体として、イギリス海軍の制度設計は、海戦の固有の課題にもかかわらず、効果的なインセンティブと規則を通じて成功を収める助けとなりました。

Sci-Netは、研究者が研究論文をリクエストし、共有するために設計された新しいソーシャルネットワークプラットフォームです。このプラットフォームは、ユーザーが論文を自動的にダウンロードできるSci-Hubの問題を解決しますが、ユーザーのアップロードは受け付けていません。

Sci-Netの主な機能には、論文のリクエスト機能があります。ユーザーはDOIを入力して論文の入手可能性を確認でき、入手できない場合はリクエストを作成できます。また、リクエストされた論文にアクセスできるユーザーは、匿名で論文をアップロードできます。このプラットフォームでは、ユーザーの身元を保護するためにウォーターマークが削除されます。さらに、ユーザーは自分のリクエストやアップロードを確認でき、簡単に論文を貢献することができます。アップロードされた論文は、登録していない人でも公共のURLを通じて誰でもアクセスできるようになります。

Sci-Netは、ユーザーが論文を共有することで報酬を得られる分散型トークンシステムを採用しています。ユーザーは1000トークンで登録する必要があり、これは論文をアップロードすることで獲得できます。従来の有料壁とは異なり、Sci-Netのトークン料金は最小限で、資金は出版社ではなく、研究者同士に直接渡ります。一度アップロードされた論文は、すべての人に無料で提供され続けます。

Sci-Netは、知識へのオープンアクセスを促進し、研究を誰でも自由に利用できるようにすることを目指しています。プラットフォームが利用されるほど、トークンの価値が高まり、Sci-Hubの継続的な開発を支える助けとなります。Sci-Netは、研究者が知識を共有する方法を革新し、オープンアクセスのための協力的な環境を育むことを目指しています。

SQL-tStringは、SQLインジェクションを防ぐためにt-stringsを使用して安全にSQLクエリを作成するツールです。以下に主なポイントをまとめます。

基本的な使い方として、sql_tstringからsqlをインポートし、t-stringsを使ってSQLクエリを構築できます。例えば、変数aの値を使ってクエリを作成することができます。この場合、queryは文字列で、valuesはクエリのための値のリストになります。

t-string内では、変数名（例えば{a}）のみを使用できます。無効な構文、例えば{a - 1}は許可されていません。

有効なカラム名やテーブル名を定義するために、sql_contextを使用することができます。これにより、指定したカラムやテーブル名が正しいかどうかを確認できます。無効な名前を使用するとエラーが発生します。

パラメータを特別な値であるAbsentに設定することで、クエリからそれらを削除することができます。これにより、特定のカラムだけを更新することが可能になります。

条件式では、NULL値を扱うためにIsNullやIsNotNullを使用できます。SQLではx = NULLは常に偽となるため、これらの機能が役立ちます。

デフォルトでは、SQL-tStringはパラメータにqmarkスタイルを使用しますが、$スタイルでも動作します。この設定はグローバルに変更することができます。

SQL-tStringはPython 3.14以降に設計されていますが、Python 3.12や3.13でもt-stringsの代わりに標準の文字列を使用することで利用可能です。

このライブラリは、PythonでのSQLクエリ構築を簡素化し、安全に行うことができます。

2025年5月16日、年間1億3000万ドルを生み出す航空宇宙企業が、ソフトウェア製品の無料トライアルを利用し続けていることが明らかになりました。この企業は宇宙関連の事業を展開しており、ソフトウェアに大きく依存していますが、過去10年近くにわたり、さまざまな法人および個人のメールアドレスを使って新しいアカウントを作成し、30日間のトライアルを繰り返し利用しています。

問題のソフトウェアは「Xen Orchestra Appliance（XOA）」で、これはチームが自分でソフトウェアの更新を管理したくない場合に適した、使いやすいプラットフォームのバージョンです。この企業は、ボリュームライセンスの購入を勧められたにもかかわらず、新しいトライアルにサインアップし続けることで支払いを回避しています。

このような行動はオープンソースコミュニティの倫理基準を損ない、持続可能性に対する懸念を引き起こしています。ソフトウェア提供者は、トライアルの使用に対してより厳しい制限を設け、真のユーザーを支援し、製品を改善することに注力する計画です。彼らはこの企業に対し、アプローチを見直し、倫理的に行動するよう呼びかけています。

最近のRedditのディスカッションで、参加者がRustWeekの内容を共有し、Rustコンパイラのエラーメッセージの進化について語りました。バージョン1.01からのRustのリリースを分析した結果、エラーメッセージの報告が時間とともに大きく改善されていることがわかりました。

重要なポイントとして、Rustは常に強力なエラーメッセージを提供しており、年々その質が向上していることが挙げられます。バージョン1.2.0では数値のエラーコードが導入され、バージョン1.26.0ではカラフルなエラーメッセージとエラーコードの説明を得る機能が追加されました。また、一部のエラーメッセージはバージョン間で変更があり、継続的な調整と洗練が行われていることを示しています。これらのエラーメッセージの開発には多くの貢献者の努力が必要であり、効果的なコンパイラのフィードバックを作成するためのデザインやテストの重要性が強調されています。

参加者は他の人にもエラーメッセージの例を探して、気に入ったものをRedditで共有するよう促しました。また、エラーの進化を視覚化するインタラクティブなツールの作成が複雑であることにも言及し、それが大きな取り組みであることを示唆しました。

この記事では、著者が運営するウェブサイト、jasonthorsness.comとオープンソースのhn.unlurker.comで使用されているキャッシング技術について説明しています。これは、予算に優しいウェブプロジェクトを管理する人々が高トラフィックに対応できるようにすることを目的としています。記事は三つの難易度に分かれています。

まず、簡単なレベルでは、主に静的なサイトについて説明しています。これらのサイトは、すべてのユーザーに対して変わらないコンテンツを提供します。使用される技術には、コンテンツのハッシュを含むリソース名を持つ「コンテンツハッシュリソース」があり、効率的なキャッシングを可能にします。また、CDN（コンテンツ配信ネットワーク）を利用することで、リソースが世界中にキャッシュされ、読み込み時間やサーバーへのリクエストが減少します。さらに、基本的な動的コンテンツはクライアントサイドのJavaScriptを使って管理し、静的な部分と動的な部分を分けています。

中程度のレベルでは、データ駆動型の動的サイトについて触れています。これらのサイトは、hn.unlurker.comのように頻繁にコンテンツが更新されます。著者は、短期間のキャッシュ制御ヘッダーを使用して、コンテンツを短い時間だけキャッシュし、新鮮さとパフォーマンスのバランスを取っています。また、バックエンドキャッシングとして、メモリキャッシングやシングルインスタンス（同じデータへの複数リクエストを防ぐ）を行い、SQLiteを用いたディスクキャッシングでパフォーマンスを最適化し、APIリソースを保護しています。

難しいレベルでは、ユーザーごとに認証が必要なサイトについて探求しています。このカテゴリは、ユーザー特有のデータが関与するため、より複雑です。重要な戦略としては、ユーザーに依存しないコンテンツを分離し、ユーザーのブラウザとサーバー間でのキャッシングを管理することが挙げられます。

効果的なキャッシングは、サイトのパフォーマンスを向上させ、コストを管理する上で重要です。特に、ウェブサイトがAPIやサーバーレスホスティングに依存するようになるにつれて、その重要性は増しています。適切なキャッシングは、リソースが限られた環境でも大きな能力を引き出すことができます。

Googleは、より感情的で魅力的なユーザー体験を提供することを目指した新しいデザインシステム「Material 3 Expressive」を発表しました。このアップデートは、ユーザーが感情を喚起するデザインの好みを理解するために、46の研究と18,000人以上の参加者を対象に行われた広範な調査の成果です。

この「表現豊かなデザイン」は、色、形、サイズ、動き、そして要素の配置を活用して、インターフェースを活気に満ちた魅力的なものにすることを目的としています。これにより、ユーザーは目標を達成しやすくなり、使いやすさも向上します。

調査によると、特に若いユーザー（18〜24歳の87%）は、感情的に共鳴する表現豊かなデザインを好む傾向があります。表現豊かなデザインは、ユーザーが重要な要素をより早く特定できるようにし、場合によってはその速度が最大で4倍向上することもあります。このデザイン手法は、高齢者が若いユーザーと同じように効果的にナビゲートするのにも役立ちます。

また、表現豊かなデザインを持つブランドは、より現代的で関連性があるとユーザーに認識されます。これらのデザインに関連する現代性は34%、反抗的な印象は30%も向上しました。

ただし、表現豊かなデザインはユーザー体験を向上させる一方で、既存の使いやすさの基準と整合性を持たなければなりません。馴染みのないパターンから逸脱すると、使いやすさが損なわれる可能性があります。

実装にあたっては、新しいデザインキットや手法を試し、ユーザーのニーズと基本機能から始めることが重要です。また、アクセシビリティ基準に従い、包括性を確保することも大切です。ユーザーのフィードバックに基づいて継続的に改善を行うことが求められます。

Material 3 Expressiveは、従来の退屈なデザインから脱却し、ユーザーと感情的に結びつくインターフェースを創出することで、機能性と魅力の両方を促進することを目指しています。

rvは、Rパッケージを効率的かつ再現性を持って管理・インストールするためのツールです。現在開発中であり、完全なドキュメントはまだ整っていないかもしれません。

主な機能としては、まず「rv plan」コマンドがあります。これは、syncコマンドを実行した際に何が起こるかを示します。次に「rv sync」コマンドがあり、これを使うことでRライブラリ、設定ファイル、ロックファイルを更新します。

ユーザーは設定ファイルを作成し、プロジェクトの状態を定義します。この設定にはRのバージョン、リポジトリ、パッケージの依存関係が含まれます。例えば、以下のような設定が考えられます。

[project] name = "my first rv project" r_version = "4.4" repositories = [ { alias = "PPM", url = "https://packagemanager.posit.co/cran/latest" }, ] dependencies = [ "dplyr", { name = "ggplot2", install_suggestions = true} ]

「rv sync」を実行すると、指定したパッケージとその依存関係がインストールされます。また、「rv plan」コマンドを使うことで、変更内容のプレビューが得られます。

インストールや使用方法については、インストールドキュメントを参照してください。使用の詳細や設定のヒントは、使用ドキュメントに記載されています。

rvの開発にはRustが必要です。オプションとして「Just」を使用することもできます。プロジェクトは「just run sync」などのコマンドで実行でき、ビルドには「cargo install」を使用します。ユニットテストは「just test」で実行可能です。

さらに多くの例や高度な設定については、リポジトリ内のexample_projectsディレクトリを確認してください。

Dalusは、ロケットや衛星のような複雑なハードウェアシステムの設計プロセスを改善するために、AI駆動のソフトウェアを開発することに特化した会社です。現在のツールは古くなっており、Dalusはハードウェア開発をより迅速、安全、効率的に行えるようにし、小規模なチームでも対応できるようにすることを目指しています。

現在、創業エンジニアのポジションを募集しています。この役割では、製品のすべての側面に関わり、フロントエンドとバックエンドの開発、AI、システムモデリングを行います。理想的な候補者は、新しいスキルを学ぶことを楽しみ、製品設計に対する理解があり、挑戦的な問題に取り組む意欲がある人です。

技術スタックには、フロントエンドにNext.js、Typescript、React、バックエンドにNode.js、Python、AWSが含まれています。また、AIにはさまざまな言語モデルやツールのワークフローが使用されます。

Dalusは2024年にEliotとSebastianによって設立され、航空宇宙やソフトウェアの経験を持つチームです。彼らはY CombinatorのW25プログラムを修了し、すでに収益を上げながら先進的なハードウェア企業と協力しています。

職務内容には、製品の主要機能をコンセプトからローンチまで開発すること、顧客と関わってニーズを特定すること、会社のアーキテクチャや文化に影響を与えること、AIやシミュレーションを活用した実用的なアプリケーションに取り組むことが含まれます。

このポジションは要求が高く、スピード感のある環境で、献身と努力が求められますが、大きな学びと影響を与える機会も提供されます。

望ましい資格としては、システムエンジニアリングや関連分野の経験、シミュレーションやAIに対する興味が挙げられます。

給与は14万ドルから20万ドルの範囲で、株式オプションは0.5%から2.5%です。興味のある候補者には、技術面接と最終的なオンサイトプロジェクトが含まれる採用プロセスがあります。

2025年5月6日、レイモンド・チェンは、Windowsのprogman.exeから使用されている標準アイコンを利用したMS-DOSプログラムについて質問しました。

Ollamaは、新しいエンジンを発表しました。このエンジンは、複数のモードに対応したモデルをサポートしており、最初はMeta Llama 4やGoogle Gemma 3などの視覚モデルから始まります。このエンジンは、視覚的な入力を通じて理解力と推論能力を向上させることができます。

新しいエンジンの主な特徴には、まずモデルのサポートがあります。ユーザーはLlama 4 Scoutのようなモデルを使用でき、画像を分析し、それに関する質問に答えることができます。例えば、風景の画像を説明し、旅行情報を提供することが可能です。

次に、複数の画像を同時に分析できる機能があります。このため、ユーザーは複数の画像間の関係について質問でき、例えば、複数の画像に存在する動物を特定することができます。

また、精度の向上も特徴です。このシステムは、画像に追加のメタデータを処理することでより良い結果を得られ、画像をキャッシュすることでメモリ管理を効率化し、将来のプロンプトでの迅速なアクセスを実現します。

さらに、モジュール性も重要なポイントです。各モデルは独立して動作するため、信頼性が向上し、開発者にとって統合が容易になります。これにより、他のモデルに影響を与えることなく、アップデートや機能追加が簡単に行えます。

最後に、Ollamaは今後、より長いコンテキストサイズや推論機能、ツールとのインタラクションの改善を計画しています。このエンジンの開発は、さまざまな研究所やハードウェアパートナーからの貢献によって支えられ、マルチモーダルモデルの性能と使いやすさが向上しました。

要約がありません。

LPythonは、新しいPythonコンパイラで、型注釈付きのPythonコードを最適化された機械コードに変換します。LLVM、C、C++、WASM、Julia、x86など、さまざまなバックエンドをサポートしています。主な特徴には、迅速なコンパイルと実行性能、実行中にコードをコンパイルすることで速度を向上させるジャストインタイム（JIT）コンパイル、@pythoncallのようなデコレーターを通じて既存のPythonライブラリと連携できる相互運用性があります。

現在、LPythonはアルファ版であり、バグが含まれている可能性があります。ユーザーは問題を報告することが奨励されています。インストールはCondaを通じて行うか、ソースからビルドすることができます。

LPythonの特徴として、複数のバックエンド向けに共通の表現からコードを生成できる点があります。コンパイルプロセスでは、入力コードを抽象構文木（AST）に変換し、そのASTをすべての意味的詳細を保持した抽象意味表現（ASR）に変換します。その後、最終的な機械コードを生成する前に、ASRにさまざまな最適化を適用します。また、ユーザーはコマンドラインフラグを使用してさまざまな最適化を適用することができます。

LPythonは、NumbaやC++などの競合製品と比較してベンチマークテストが行われており、特に辞書やリストのような複雑なデータ構造を利用するアルゴリズムにおいて競争力のある性能を示しています。多くのケースで、LPythonの実行速度はC++に匹敵します。

LPythonは、Pythonの使いやすさと高性能な実行速度を組み合わせることを目指しており、効率を求めるPython開発者にとって有望なツールとなるでしょう。

メキシコには、ナワトル語やマヤ語を含む68の公認先住民言語があり、約700万人がこれらの言語を話しています。しかし、都市化やグローバリゼーション、スペイン語や英語の普及により、これらの言語は減少しています。これに対抗するため、メキシコ政府は先住民言語の授業やバイリンガル教育を推進しています。例えば、ユカタン州では35,000人の学生が幼い頃からユカテック・マヤ語を学ぶことができ、ナワトル語の授業はメキシコシティの78校で近日中に提供される予定です。

この取り組みは、先住民文化を保存し、その歴史的な重要性を認識することを目的としています。限られた資源や先住民言語に対する差別といった課題があるものの、学生やコミュニティの間でこれらの言語を学び、使おうとする熱意が高まっています。先住民とその言語に対する差別はメキシコの植民地時代の歴史に深く根ざしていますが、これらの言語を復活させることは、アイデンティティと尊厳を取り戻す手段と見なされています。言語の多様性を受け入れることで、メキシコのすべての声が大切にされることが期待されています。

要約がありません。

現代の世界では、私たちはテキストを通じてAIとやり取りすることが多いですが、これには誤解や応答の遅れ、アクセシビリティの問題などが伴います。著者は、AIが必要に応じて動的なユーザーインターフェース（UI）コンポーネントを作成することで、ユーザー体験を向上させる解決策を提案しています。

テキストコミュニケーションの課題として、ユーザーは自分のニーズをテキストで表現するのに苦労し、テキストはあいまいで検証が難しいことがあります。また、テキストのみのインターフェースは障害のある人々にとって使いづらく、長いテキストのやり取りは混乱を招くことがあります。

著者は、AIが会話中にフォームやボタン、テーブルなどのUI要素を生成できるプロトタイプを開発しました。例えば、新しい配送先住所を一つずつ入力する代わりに、ユーザーは一度にフォームに記入することができます。

この仕組みでは、AIがユーザーのリクエストを解釈し、どのようなUIコンポーネントを作成するかを特定します。AIはUIのための構造化されたフォーマット（JSON）を生成し、それがユーザーに表示されます。ユーザーはUIと対話し、そのデータはシステムによって収集・処理されます。

このアプローチの利点には、馴染みのあるUI要素を使用することで認知負荷を軽減し、UIレベルでのデータ検証を確保し、複雑なサービスをよりアクセスしやすくすることでユーザー体験を向上させることが含まれます。

UIコンポーネントの種類には、関連する情報を収集するためのフォーム、選択肢を作るための選択コンポーネント（ボタンやチェックボックス）、データを明確に提示するためのデータビジュアライゼーション（テーブルやリスト）、多段階のタスクを処理するための複雑なコンポーネント（ウィザードやカレンダー）があります。

実際の例として、ある配送会社のプロトタイプでは、ユーザーがインタラクティブなフォームやボタンを使って配送先住所を変更できるようになり、プロセスが効率化されています。

実装にあたっては、開発者がAIのために明確なシステムプロンプトを作成し、コンポーネントをレンダリングできるクライアントサイドを構築し、コンポーネントがアクセシビリティ基準を満たすようにする必要があります。

今後の課題としては、遅延や検証といった技術的な問題に対処する必要があります。将来的な研究は、パーソナライズされたインターフェースや自動化されたUIテストに焦点を当てることができるでしょう。

要するに、会話型AIとAI生成インターフェースを統合することで、インタラクションをより直感的で効率的にし、ユーザー体験を大幅に向上させることが可能です。このアプローチは、会話の利点と構造化されたUI要素を組み合わせ、人間とコンピュータのインタラクションを豊かにします。

要約がありません。

ハーバードビジネススクールの研究によると、在宅勤務をしている従業員は、パンデミックが始まって以来、実際に長時間働き、より多くの会議に参加していることが確認されました。300万人以上のデータを分析した結果、ロックダウンの初期段階で平均的な労働時間が8.2％、つまり約48.5分増加したことがわかりました。従業員は会議に13％多く参加しましたが、各会議の時間は約12分短縮されました。

主な発見として、従業員は毎日5.2％多くのメールを送り、受信者も増え、勤務時間外のメールも増加しています。また、平均的な労働時間が長くなり、仕事と私生活がますます混ざり合っていることが分かりました。

この研究は、リモートワークの課題も浮き彫りにしています。例えば、ビデオ会議による疲労や、仕事と家庭の境界を維持することの難しさです。研究者は、従業員の生産性は個々の状況によって大きく異なる可能性があると指摘しています。

マネージャーに対しては、三つの重要な提言が示されています。まず、従業員の独自の状況を理解し、共感すること。次に、働いた時間だけでなく、仕事の質に焦点を当てること。そして、従業員の生産性はこの時期において異なることを認識することです。

全体として、この研究はパンデミック中の仕事の進化と、それが従業員の健康に与える影響についての洞察を提供しています。

要約がありません。

BuyMeACoffeeというクラウドファンディングプラットフォームは、最近、いくつかの国のクリエイターへの支払いを停止しました。特にウクライナのユーザーに大きな影響を与えています。この決定は事前の通知なしに行われ、クリエイターは自分の資金にアクセスできなくなりました。最初、同社はコンプライアンスの問題を理由に挙げましたが、その後、ウクライナのクリエイターが利用していたPayoneerを取りやめ、支払いオプションとして残ったのはStripeだけでした。しかし、Stripeはウクライナでは利用できません。

この変更についての情報が不足していたため、多くのユーザーは不満を抱き、同社の信頼性に疑問を持っています。BuyMeACoffeeは一部の問い合わせには応じましたが、そのコミュニケーションは曖昧で不十分だと批判されています。ユーザーの中には、収入源を失うことやプラットフォーム全体の信頼性について心配している人もいます。

その後の更新では、同社は状況を認めましたが、今後、サポートが停止された国のクリエイターをどのように支援するのかについては明確にしませんでした。全体として、変更の実施方法やコミュニケーションの仕方に対して、ユーザーからの大きな懸念が寄せられています。

「I Dropped My Phone The Screen Cracked」は、ウェブブラウザでの音声の作成と管理を簡単にするためのウェブオーディオライブラリです。このライブラリは、シンプルなメソッドチェイニングシステムと、音声ノードの操作に使えるCSSに似たセレクターを採用しています。

このライブラリの主な特徴には、まず簡単な例が挙げられます。ユーザーは、基本的な音を作るために「__().sine().dac().play();」のようなコマンドを使って、音声ノードを簡単に作成し接続できます。また、カスタマイズも可能で、周波数やフィルターなどの設定を簡単なコマンドで調整できます。たとえば、サイン波オシレーターの周波数を変更することができます。

さらに、マクロ機能を使うことで、音声ノードのチェーンを再利用可能な単位にまとめることができ、複雑な設定を簡素化します。また、プラグインを作成することもでき、これによりユーザーは簡単にインスタンス化やカスタマイズが可能です。

このライブラリは、音声コーディングをシンプルで楽しいものにすることを目指しており、ユーザーが複雑さではなく創造性に集中できるように設計されています。さらに、ドキュメントやコミュニティサポートなどの追加リソースも用意されており、興味のある人は学んだり貢献したりすることができます。

要約がありません。

研究者たちは、バッテリーとスーパーキャパシタの利点を組み合わせた亜鉛イオンマイクロキャパシタを開発しました。これらのデバイスは小型の用途向けに設計されており、IoTデバイスや医療用インプラント、ウェアラブルデバイスなど、さまざまな技術での使用に適しています。

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2024年3月16日、ユーザーの「jart」がOllamaのGitHubリポジトリに投稿した問題について、Ollamaソフトウェアが依存関係であるllama.cppの著作権表示を含んでいないことが指摘されました。これはMITライセンスに違反しています。ユーザーはインストールフォルダ内で「Georgi Gerganov」という名前を探しましたが、著作権情報は見つかりませんでした。

ユーザーは、これらの著作権表示がソフトウェアのバイナリアーティファクトに含まれていることを期待していました。また、llama.cppへの言及がREADMEファイルにも記載されるべきだと考える人もいますが、これはライセンスによって厳密に要求されているわけではありません。

この問題は未解決のままで、ユーザーからのコメントがいくつか寄せられ、Ollamaのメンテイナーからの反応がないことに対する不満が表明されています。また、ソフトウェアが依存関係をどのように認識しているかや、その開発意図についても懸念が示されています。

全体として、この問題はオープンソースライセンスの遵守の重要性と、ソフトウェアプロジェクトにおける適切な帰属の必要性を浮き彫りにしています。

要約がありません。

この記事では、ジュリアン・ゴールドスタインがRustでロックフリーなデータ構造「LockFreeArray」を作成する方法を探ります。この配列は、従来のロックを使用せずにスレッド間で同時アクセスを可能にし、高速である一方、リスクも伴います。

ロックフリープログラミングは効率的ですが、誤った実装をすると深刻なバグが発生する可能性があります。これは、安全装備なしでのフリーソロクライミングに例えられます。

この記事では、いくつかの重要な要素が紹介されています。まず、アトミック型として「AtomicPtr」と「AtomicUsize」が登場し、これらはメモリ管理とスレッドの安全性を確保するのに役立ちます。また、メモリオーダリングについても触れられており、異なるメモリオーダリング（例えば「Acquire」や「Release」など）がスレッド間のデータの可視性にどのように影響するかを理解することが重要です。

「LockFreeArray」は固定サイズの配列で、値を格納するためにリサイズや境界チェックを行いません。主なメソッドは三つあり、「new()」で配列を初期化し、「try_insert(value)」で値の挿入を試み、失敗した場合はインデックスまたは値を返します。「take(index)」は指定したインデックスから値を削除します。

パフォーマンスに関しては、「LockFreeArray」は従来のミューテックスベースの構造に比べてベンチマークで大幅に優れており、平均で83.19%速いことが示されています。

さらに、効率的なメモリ割り当てのためにフリリストを使用しており、空きスロットを探す必要がありません。

著者は、ロックフリープログラミングが強力で効率的である一方、データ競合やメモリリークの問題を避けるためにメモリの取り扱いに注意が必要であると強調しています。この記事は、高性能なロックフリーのデータ構造を開発したい上級Rustプログラマー向けの技術ガイドとして役立ちます。

要約がありません。

要約がありません。

この記事では、Torの.onionドメインをブロックしつつ、ユーザーが情報を漏らさずにアクセスできるようにすることの難しさについて述べています。.onionドメインはTor特有のもので、通常のDNSでは解決できず、これによりユーザーがこれらのサイトとやり取りしようとしている意図が明らかになる可能性があります。

情報漏洩を防ぐために、IETFは2015年にRFC 7686を発表し、ソフトウェアが.onionドメインを解決しないようにすることを推奨しました。2023年には、cURLがこのフィルタリングを実装し、Torを使用する際にSOCKSプロキシを介して.onionの使用が誤って漏れないようにしました。

しかし、この変更は一部のTorユーザーが特定の設定でフィルタをオーバーライドしたいと考えたため、論争を引き起こしました。この件についての議論は、合意やコードの変更には至っていません。

最近、Torプロジェクトはoniuxという新しいツールを導入しました。これはアプリケーションのネットワーク隔離を提供しますが、.onionフィルタリングをサポートしていない古いバージョンのcURLでしか動作しません。このため、cURLに対して問題が提起されており、セキュリティと機能性のバランスを取ることの難しさが浮き彫りになっています。

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2025年のTLA⁺コミュニティイベントが5月4日にマクマスター大学で開催され、ETAPS 2025と同時に行われました。このイベントでは「TLA⁺ツールの作成がこれまでになく簡単になった」というタイトルの講演が行われ、TLA⁺言語のツール開発の重要性が強調されました。議論は主に三つの分野に焦点を当てました。

まず、現在のTLA⁺ツールについてです。イベントでは、パーサー、インタプリタ、モデルチェッカーなどの既存のツールが紹介されました。特に注目されたツールには、文法と意味のチェックを行う堅牢なパーサー「SANY」、信頼性の高いTLA⁺の主要なモデルチェッカー「TLC」、TLA⁺仕様にも対応する象徴的モデルチェッカー「Apalache」がありました。

次に、レガシーコードの課題についてです。講演者は、TLA⁺ツールに関する「生きた知識」を維持することの重要性を強調しました。多くの元開発者が関与しなくなっているため、レガシーコードの課題は大きく、改善が難しくなっています。

最後に、将来の開発アイデアについても触れられました。今後の強化計画には、テストケース作成の自動化を目指した生成テスト、TLA⁺の文法をよりアクセスしやすくするための簡素化、ツール開発を容易にするためのSANY APIの改善が含まれています。

講演者は、TLA⁺財団の支援を受けて、TLA⁺の将来に対する楽観的な見方を示しました。コミュニティの参加を促し、TLA⁺ツールの強化や貢献を呼びかけました。プログラミング言語開発者が直面する共通の課題がある中で、強いエコシステムが存在しています。

講演は、TLCモデルチェッカーの速度を1分間に10億状態に引き上げるという大胆なビジョンで締めくくられ、TLA⁺ツールの成長の可能性が強調されました。

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NASAは、約50年前に打ち上げられ、20年以上も動かないと思われていたボイジャー1号の主推進装置を復活させることに成功しました。この復活は重要で、バックアップの推進装置が燃料ラインの問題を抱えており、近くに故障する可能性があったからです。ボイジャー1号は1977年に打ち上げられ、地球から156億マイル以上離れており、通信のために指標となる星に正しく向くために推進装置に依存しています。

主推進装置は2004年に電力損失のために動かなくなり、技術者たちはそれが永久に壊れていると考えていました。しかし、彼らは推進装置に電力を復旧させることで修理を試みることに決めました。もし成功すれば、バックアップシステムが故障した場合でも宇宙船の制御を維持するのに役立つと期待されました。

幸運にも、この操作は成功し、推進装置は再び動作するようになりました。これにより、ボイジャー1号は星間空間の端でのミッションを続けることができます。ボイジャーのミッションはこれまで多くの課題に直面してきましたが、今回の修理はこの素晴らしい宇宙船の寿命を延ばすための新たな成功となりました。

フィリップ・ゼイリガーと彼のチームは、SketchというAIプログラミングアシスタントを開発しました。彼らは、言語モデル（LLM）をツールと組み合わせて使用する基本的なプロセスが意外にもシンプルであることを発見しました。このコアループは、ユーザーからの入力を受け取り、それをLLMで処理し、必要に応じてツールを呼び出すという流れです。

「ツール使用」という用語は、LLMが特定の構造に合った出力を生成することを指し、これによりbashコマンドのようなタスクを実行できるようになります。この基本的なツールだけで、AIは多くのプログラミング問題を迅速に解決することが可能です。ユーザーはコマンドを調べたり、手動でエラーを修正したりする代わりに、これらのタスクをSketchに任せることができます。

Sketchは、必要なツールをインストールしたり、さまざまなコマンドオプションに適応したりすることで、異なる環境にも対応します。非常に役立つ一方で、時にはテストをスキップするなど、イライラするような決定を下すこともあります。

チームは、エージェントツールが通常の自動化では複雑すぎる反復作業を自動化できる方法を探求しています。彼らは、LLMがソフトウェア開発において、よりカスタマイズされた一時的なタスクにますます使用されるようになると考えています。

シアトルのプログラマー兼ミュージシャンが、運転時の不安やめまいを軽減するために、comma.aiからComma 3Xデバイスを購入しました。彼はフラッシュセールで999ドルで購入し、無料のハーネスも付いてきました。取り付けとキャリブレーションを行った後、システムの性能に感銘を受けました。

Comma 3Xは、2019年製のKia Niro EVに搭載されているレーンキーピング技術を強化し、車がステアリングをサポートし、追加の信号を監視できるようにします。取り付けは可能でしたが、配線が少し難しかったです。ユーザーは、追加機能を提供する代替ソフトウェアのSunnyPilotに切り替えましたが、加速やブレーキの制御に関していくつかの問題が発生しました。

Comma 3Xを使って運転することで、ユーザーの不安が軽減され、道路の中央を保つのが容易になりました。歩行者や信号に対する警告が役立ちますが、信号機の認識など、改善が必要な機能もあります。このシステムは機能するためにクルーズコントロールを有効にする必要があり、これは少し不便です。

ユーザーにはいくつかの不満もあります。車がオフのときにデバイスがシャットダウンすることや、ユーザーインターフェースがわかりにくい点です。ナビゲーションの設定は手間がかかり、CarPlayを使う方が楽だと感じています。しかし、オープンソースの性質や将来的に別の車に移行できる点は評価しています。

全体として、Comma 3Xはユーザーに運転時の自信を与え、さらなる体験の向上が期待できるデバイスです。

アダム・マストロイアニは、「スライムモールド・タイムモールド」というグループが提案した新しい心理学のアプローチについて語っています。この内容は彼らの著書『車輪の中の心』にまとめられています。彼は、心理学には明確なパラダイムが欠けていると主張しています。パラダイムとは、研究や理解を導くための概念やルールの構造的枠組みのことです。

まず、パラダイムの理解について説明します。パラダイムには特定の単位（研究の要素）とルール（それらの単位の相互作用の仕方）が含まれます。科学の大きな発見は、これらの単位やルールを再定義することから生まれることが多いです。

マストロイアニは心理学の研究を三つのタイプに分類しています。第一は「ナイーブリサーチ」で、明確な単位やルールなしに実験を行うため、しばしば結論が出ない結果になります。第二は「印象主義的リサーチ」で、曖昧な用語や構造を使い、明確な概念に対応しないため、循環論法に陥ることがあります。第三は「科学的リサーチ」で、これは単位やルールについて検証可能な仮説を立てることを含みますが、現在の心理学にはこれが不足しています。

新しいパラダイムとして提案されているのが「サイバネティック心理学」です。この考え方では、心はサーモスタットのような「制御システム」で構成されており、さまざまなニーズ（例えば、空腹や社会的な交流）を調整します。感情は、これらのシステムの不一致を示す信号と見なされます。

このアプローチは、性格特性をこれらの制御システムの設定の変化として捉えることができ、精神的健康問題を単なる症状ではなく、システムの故障に基づいて理解するための枠組みを提供します。

マストロイアニは、これらの制御システムとその相互作用を発見するための方法論が必要であると強調しています。現在の印象主義的な方法に頼るのではなく、新しい研究が求められています。彼は、心理学を大胆に再考することで、より効果的な理論や治療法につながる可能性があると提唱しています。

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ローリングハイウェイ、またはローリングロードは、トラックを列車で輸送する交通手段で、Ro-La列車と呼ばれています。このシステムは、特にヨーロッパの山岳地域など、長距離のトラック輸送に便利です。

ローリングハイウェイの主なポイントは以下の通りです。まず、トラックを列車のフラットカーに積載することで、効率的な輸送を可能にします。地域によって異なる点もあり、北アメリカでは鉄道の高さ制限が緩いため、トラックの積載が容易です。一方、ヨーロッパでは高さ制限が厳しく、トラックを運ぶための特別なデザインの貨車が必要です。

商業用のデザインには、「モダロール」や「カーゴビーマー」、「ニーダーフルールヴァーゲン」などがあり、これらはトラックの輸送を可能にしつつ、高さ規制を満たすように設計されています。また、トラックが輸送される際には、運転手が列車に連結された客車や寝台車で移動することができます。

使用例としては、オーストリアではローリングハイウェイがバイエルンとイタリアを結び、トラックの交通量が環境への影響を軽減しています。インドでは、コンカン鉄道が1999年から成功したロールオン・ロールオフ（RORO）サービスを導入し、拡大しています。スイスでは、アルプスを通るサービスが運行され、困難な地形でのトラック輸送を支援しています。フランスでは、モダロール技術を利用した2つの主要なサービスが、さまざまな地域を結び、ルートを拡大しています。

全体として、ローリングハイウェイシステムは、インターモーダル輸送の重要な要素であり、効率を向上させ、道路の混雑を減少させる役割を果たしています。

著者は、大規模言語モデル（LLM）を使ったコーディングの経験を振り返り、LLMがコーディングを支援することはできるものの、広範に使用するとしばしば整理されていない一貫性のないコードを生成することが多いと結論づけています。最初は、SaaSの新しいインフラを構築するためにLLMを利用し始めましたが、プロジェクトが進むにつれて多くの問題に直面しました。AIにコーディング作業を頼っていたにもかかわらず、結果に不満を感じ、混乱したコードベースになってしまいました。

その不満を認識した著者は、自分のソフトウェアエンジニアとしてのスキルにもっと頼ることに決めました。コードを見直し、明確さと一貫性を持たせるために書き直しを始め、LLMは簡単な作業にのみ使用することにしました。AIツールに過度に依存することが有害であると感じ、コーディングスキルと精神的な鋭さを維持する重要性を強調しました。

著者は、AIコーディングツールに苦しむ非コーダーに対して懸念を示し、これらのツールが明確さを生むのではなく混乱を引き起こす可能性があると指摘しています。また、LLMのパフォーマンスの一貫性のなさにも言及し、経験豊富なユーザーでさえ課題に直面していること、現在のAIツールは複雑なタスクに対して十分に信頼できるものではないと述べています。

著者は、LLMを人間の創造性や問題解決の代わりではなく、補助として使うバランスの取れたアプローチを提唱しています。AIの未来には楽観的ですが、現在の利用に対しては慎重さを促しています。

アメリカの推進技術会社であるヴィーナス・エアスペースが、ニューメキシコで回転爆轟ロケットエンジンのテストに成功しました。これはアメリカにとって歴史的な初の試みです。このエンジンは、学術界で長年議論されてきましたが、アメリカでは高推力でのテストが行われたことはありませんでした。回転爆轟エンジンは、超音速旅行を革命的に変える可能性があり、世界中を2時間以内で飛行することを可能にします。

テストでは、2,000ポンドの推力を持つ小型ロケットが使用され、音速を超えることなく約30秒間飛行しました。回転爆轟エンジンは、従来のロケットエンジンに比べて燃料効率が高く、軍事や商業などさまざまな用途に適しています。

ヴィーナス・エアスペースは、手頃な価格の超音速飛行をリードすることを目指しており、政府や商業部門とのパートナーシップを模索しています。長期的には旅客用の超音速航空機の開発を目指していますが、現在は物流や航空宇宙分野での即時の機会に焦点を当てています。全体として、この成功したテストは効率的な超音速旅行の実現に向けた有望な一歩となりました。

テイバ・ハルサニは、複雑なシステムでの経験を通じて得た洞察を共有しています。彼は、複雑な問題と難解な問題を区別しています。難解な問題は、税金の申告のように複雑ですが予測可能で、構造的な解決策で解決できます。一方、複雑な問題は独自のもので、気候変動の緩和のように適応的な解決策が必要です。

ハルサニは、複雑なシステムの主な特徴を以下のように説明しています。まず、全体の挙動は部分を分析するだけでは予測できない「出現的な行動」があります。次に、行動が後になって影響を及ぼす「遅延した結果」があり、デバッグを難しくします。また、一部を改善しても全体には利益がない場合があり、時には害を及ぼすこともある「局所最適化と全体最適化」の問題もあります。さらに、過去の状態が現在の行動に影響を与える「ヒステリシス」や、小さな変化が大きく予測できない影響を引き起こす「非線形性」も重要な要素です。

複雑なシステムを効果的に扱うために、ハルサニはいくつかの戦略を提案しています。まず、必要に応じて元に戻せる「可逆的な決定」を選ぶことが重要です。また、システムの健康状態を把握するために、即時の指標だけでなく、局所的および全体的な指標を考慮することが求められます。革新的な解決策を受け入れることも大切です。変更を導入する際には、リスクを最小限に抑えるために「制御された展開」を行い、機能フラグやカナリアリリースの技術を活用します。システムの理解を深めるために、データを通じて「可観測性」を確保し、デバッグや革新を促進します。変更を全面的に導入する前に「シミュレーション」を行い、システムの挙動を予測することも重要です。機械学習を利用して、静的なルールではなくフィードバックに基づいてシステムを適応させることも推奨されます。そして、複雑な問題を乗り越えるためには「強力なチームの協力」が不可欠です。

システムが難解か複雑かを認識することは、効果的な問題解決において重要です。ハルサニは、複雑さに直面したときには適応性を持つことを奨励し、解決策を見つけるための協力の重要性を強調しています。

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このテキストでは、C++における変数の初期化について説明し、例となるプログラムを用いてデフォルト初期化、値初期化、ゼロ初期化の違いを示しています。

プログラムでは、fooとbarという二つの構造体を定義し、main関数内でそれぞれのインスタンスを初期化しています。a.a（fooから）とb.b（barから）の出力値を確認します。

初期化の結果について、a.aはゼロ初期化が行われるため0に初期化されます。一方、b.bはユーザーが提供したコンストラクタがあるため、初期化されず不定の値になります。

初期化の種類には、デフォルト初期化、値初期化、ゼロ初期化があります。デフォルト初期化では、クラス以外の型に対して初期化が行われず、不定の値になります。値初期化は、ユーザー提供のコンストラクタがない場合にゼロ初期化の後にデフォルト初期化が行われます。ゼロ初期化は、すべてのメンバーがゼロに初期化され、静的変数やスレッドローカル変数に適用されます。

コンストラクタの位置も重要です。宣言時に=defaultが指定されている場合、そのコンストラクタはユーザー提供ではなく、メンバーはゼロ初期化されます。別の場所で定義されている場合は、ユーザー提供のものと見なされます。

変数を初期化しないと未定義の動作を引き起こす可能性があるため、常に初期化することが推奨されます。また、構造体がデフォルトコンストラクタを持たないべき場合は、そのコンストラクタを削除することが勧められます。

C++の初期化ルールは複雑で、予期しない動作を引き起こすことがあるため、注意が必要です。さまざまな初期化の形を挙げて、このテーマの深さを示しています。C++の初期化を理解することは重要であり、開発者は常に変数を初期化して予測可能な動作を確保すべきです。

OWASPの大規模言語モデル（LLM）アプリケーションプロジェクトは、LLMや生成AIを使用する際のセキュリティリスクについて人々に知らせることを目的としています。このプロジェクトでは、LLMアプリケーションにおける最も重要な10の脆弱性のリストを提供し、それらの影響や悪用の容易さを強調しています。

主な脆弱性には、まず「プロンプトインジェクション」があります。これは、入力を操作して不正アクセスを得たり、データ漏洩を引き起こしたりする手法です。「不適切な出力処理」も重要な問題で、出力を検証しないことが原因でコード実行などのセキュリティ問題が発生する可能性があります。また、「トレーニングデータの汚染」は、トレーニングデータを改ざんすることでモデルのセキュリティや精度が損なわれるリスクを指します。

「モデルのサービス拒否攻撃」は、モデルを過負荷にすることでサービスを妨害し、コストを増加させることができます。「サプライチェーンの脆弱性」も見逃せません。これは、侵害されたコンポーネントを使用することでデータ漏洩が発生する可能性があります。「機密情報の漏洩」は、出力内の機密データを保護しないことで法的問題を引き起こすことがあります。

さらに、「不適切なプラグイン設計」は、設計が不十分なプラグインがリモートコード実行に悪用されるリスクを持っています。「過剰な自律性」は、LLMに過度の自由を与えることで悪影響を及ぼす可能性があります。「過度の依存」は、出力を批判的に評価しないことで誤った意思決定やセキュリティリスクを招くことがあります。そして「モデルの盗難」は、不正アクセスによって競争優位性を失うリスクを意味します。

このプロジェクトでは、チェックリストやガイドなどの追加リソースも提供しており、人々に貢献や支援を呼びかけています。LLMのセキュリティに不慣れな方のためには、教育リソースも用意されています。

最近の「ディープスペースエクスプロイテーション」のアップデートでは、開発者がNPCの経路探索について説明しました。このシステムは、動的な環境で物体が移動したり破壊されたりする中でのナビゲーションを目的としています。経路探索システムの主な特徴は以下の通りです。

まず、動的な環境に対応する必要があります。経路探索は、移動する物体や破壊可能な物体に適応しなければなりません。また、物体から安全な距離を保つことを目指していますが、必要に応じて近づくことも可能です。さらに、ゲーム内では「アステロイド」のように境界を越えるナビゲーションが求められ、エッジを越える経路には特別な処理が必要です。

開発者はA*アルゴリズムを選びました。このアルゴリズムは詳細な経路を作成する能力があり、空間分割を用いてブロックされたノードのチェック回数を減らすよう最適化されています。空間分割では、効率的にエリアがブロックされているかを確認するための木構造が作成され、必要なクエリの数が減少します。また、経路探索アルゴリズムはリアルタイムで変更可能で、移動する物体に対応するために、500ミリ秒ごとに更新されるキャッシングシステムを使用しています。

自然な経路生成においては、アルゴリズムがノードに対して物体からの距離に基づく近接評価を割り当て、安全で自然に見える経路を促進します。

ゲームのパフォーマンスを維持するために、開発者は経路探索のタスクを複数のゲームティックに分割し、プレイヤーに遅延を感じさせることなく、応答性のあるNPCの動作を実現しています。

開発者はゲームの特定のニーズに合わせたソリューションを作成することを楽しみ、挑戦的でありながらもやりがいを感じています。経路探索システムは順調に機能しており、次のステップはNPCの行動に実装することです。

Googleは、オンラインショッピングを向上させるために、新しいAI技術を開発しました。この技術は、2Dの製品画像をインタラクティブな3D体験に変換するもので、実店舗での買い物の感触を再現することを目指しています。オンラインではこの感触が失われがちです。

最初の技術は「生成的AI技術」で、AIは少数の画像から高品質な3Dビジュアライゼーションを作成できます。これにより、企業は導入が容易でコストも削減できます。

2022年には「NeRF」という技術を使い、複数の画像から3D表現を作成しましたが、薄い製品や複雑な形状の製品には課題がありました。

2023年には「ビュー条件付き拡散」という新しいモデルが導入され、限られた視点から製品の異なる角度を予測できるようになりました。この技術により、3Dモデルの品質が大幅に向上しました。

最新のAI「Veo」は、これまでのモデルを基にして、製品の360°動画を生成します。1枚の画像からリアルな表現を作り出し、画像が増えるほど精度が向上します。

生成的AIの進展により、オンラインショッピングがより魅力的になり、Googleはこれらの技術をさらに改善し、より良いショッピング体験を提供する計画です。

開発者はコードリポジトリ間でファイルやフォルダを移動する必要があることが多いですが、履歴をエクスポートするのは複雑なため、通常は省略されがちです。このガイドでは、git filter-repoコマンドを使って、履歴を簡単にエクスポートする方法を説明します。この方法は、古いgit filter-branchメソッドよりも推奨されています。

まず、git filter-repoは、履歴を持つファイルを移動する際に、git filter-branchよりも優れた選択肢です。後者には問題や警告があるためです。

次に、filter-repoはGitにデフォルトで含まれていないため、別途インストールする必要があります。インストール方法はオペレーティングシステムによって異なり、詳細な手順はGitHubのページに記載されています。

filter-repoを使用すると、--pathや--invert-pathsオプションを使って特定のファイルやフォルダを含めたり除外したりできます。

ファイルを移動する手順は以下の通りです。まず、ソースリポジトリをクリーンにします。ローカルブランチでファイルを含めたり除外したりするために、git filter-repoを使用します。ファイルを含める場合は、git filter-repo --path <include-folder> --path <include-file>と入力し、除外する場合は、git filter-repo --path <folder> --path <file> --invert-pathsとします。

次に、ターゲットリポジトリに移動し、ソースリポジトリをリモートとして追加します。コマンドは、git remote add <origin-name> <source-repo-folder-path>です。

その後、リモートから変更を取得し、ターゲットブランチにマージします。具体的には、git fetch <origin-name>を実行し、次にgit branch <branch-name> remotes/<origin-name>/<remote-branch-name>、最後にgit merge <branch-name> --allow-unrelated-historiesを実行します。

最後に、リモートソースと一時ブランチを削除します。コマンドは、git remote rm <origin-name>とgit branch -d <branch-name>です。

これらの手順に従うことで、リポジトリ間で履歴を持つファイルを成功裏に移動することができます。

LiveSplatは、RGBDカメラのストリームをリアルタイムで処理するためのアルゴリズムで、ガウススプラッティングを使用しています。これは、より大きなVR遠隔操作システムの一部であり、ユーザーからの関心により公開されました。

このソフトウェアは、Mark Liuによって開発され、現在はアルファ版の品質であり、すべての機械で動作するわけではありません。Python 3.12以上、WindowsまたはUbuntuのオペレーティングシステム、x86_64のCPU、Nvidiaのグラフィックカード、そして1つ以上のRGBDセンサーが必要です。ソフトウェアはクローズドソースであり、ライセンスに興味のある企業はMark Liuに連絡することができます。

UbuntuとWindowsの両方に対するインストール手順が提供されており、Intel Realsenseデバイス用の統合スクリプトも含まれています。さらに、ユーザーは関連するDiscordコミュニティに参加して議論を深めることができ、LiveSplatの出力を示すデモ動画も利用可能です。

著者は、配列を使った数値計算に人気のあるPythonライブラリであるNumPyに対して強い不満を抱いています。NumPyは基本的な操作を簡単にしますが、高次元の配列を扱う際には複雑で混乱を招くことがあります。例えば、複数の行列に対して方程式の系を解く場合、ほとんどのユーザーが理解に苦しむような複雑な構文が必要になります。

著者は、NumPyが依存しているブロードキャスティングについても批判しています。これにより、コードが不明瞭で読みづらくなることがあります。インデックスや関数の明確さが欠けているため、操作の結果を予測するのが難しくなります。その結果、ユーザーは操作を正しく行うために試行錯誤することが多くなります。

np.einsumのような明確さが評価される機能もあるものの、NumPy全体の設計は欠陥があると見なされています。著者は、直感的でわかりやすい配列言語を求めています。NumPyの問題は、その歴史的な設計選択に起因していると考え、NumPyの力を保ちながらこれらの欠点に対処する新しい配列言語の開発を示唆しています。

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この投稿では、「jetrelay」という軽量で効率的なパブリッシュ/サブスクライブサーバーの作成について説明しています。このサーバーは、Blueskyの「jetstream」データフィードと連携して動作します。Linuxカーネルの機能を活用することで、jetrelayは高いデータレートを低いCPU使用率で処理でき、8つのCPUコアだけで10 Gbpsの接続をフルに活用します。

jetrelayの目的は、Blueskyからクライアントへのリアルタイム更新（イベント）を効率的に配信することです。シンプルなアーキテクチャを採用しており、大量のデータを重い処理なしで扱うことができます。

jetrelayは「ファイアホース」ストリームで動作し、投稿やいいねなどのさまざまな活動を含んでいます。このストリームは、フルファイアホースと軽量版のjetstreamという2つの形式で提供されます。

すべてのクライアントが同じデータを受け取るため、jetrelayはウェブソケットを使用してマルチキャストのような方法を実装していますが、真のTCPマルチキャストは使用していません。

イベントはファイルに書き込まれ、クライアントはsendfile()システムコールを使用してこのファイルから読み取ります。これにより、メモリコピーが最小限に抑えられ、効率が向上します。また、クライアントが見逃したイベントを追いつくための仕組みも含まれています。

jetrelayはio_uringを使用して複数のクライアント接続を効率的に管理し、遅い接続でブロックすることなく多くのクライアントを処理できます。

古いデータはFALLOC_FL_PUNCH_HOLEという機能を使って破棄され、ファイルが過剰なディスクスペースを消費せずに成長できるようになっています。

jetrelayはローカルおよび実際のネットワークでテストされ、数千のクライアントを接続し、高いスループットを維持できることが示されました。

公式のjetstreamサーバーは異なるアーキテクチャを持ち、特に負荷が高い場合にはjetrelayに比べてスループットが制限される可能性があります。

jetrelayは技術デモであり、起動時のバックフィル、より良いログ記録、安全機能、クライアントフィルタリング機能などの改善が必要です。

この投稿は、通信プロトコルの進化について考察し、従来のプルベースの方法に対して効率的なプッシュシステムの必要性を強調しています。また、ATprotoがRSSのような既存のフレームワークをどのように改善しているかについても触れています。

全体として、jetrelayはリアルタイムデータストリーミングのための効率的なパブリッシュ/サブスクライブサーバーを構築する革新的なアプローチを示しており、現代のカーネル機能が複雑なタスクを簡素化する可能性を強調しています。

多くの顧客は、Stripeのデータを使って月次定期収益（MRR）のレポートを生成したいと考えています。Stripeはこれらの指標を表示するダッシュボードを提供していますが、ユーザーはしばしば定義をカスタマイズしたり、他のシステムからのデータを含めたりする必要があります。MRRを計算するためには、Stripeから生データを抽出し、変換し、分析する必要があり、これは複雑な作業です。

MRR計算の主なステップは以下の通りです。まず、データ抽出では、カスタムツールを使用してStripeのデータを抽出し、データウェアハウスにロードします。データ構造を理解することが重要です。

次に、一般的な課題として、サブスクリプションデータは最新の状態しか表示されず、過去の変更が欠落していることがあります。また、請求書の日付フィールドは誤解を招くことがあるため、正確な請求期間を得るにはラインアイテムの期間を使用する必要があります。請求書のラインアイテムから非サブスクリプションの料金を除外し、割引がラインアイテムの金額に反映されないため調整が必要です。さらに、サブスクリプションが月次で請求されない場合もあり、異なる請求サイクルに対して収益を正規化する必要があります。

SQLの変換では、関連する請求書のラインアイテムを集め、割引の金額を調整します。非月次の請求プランに対しては、総額を関連する月数で割って収益を正規化します。また、請求書がない月も含めたMRR計算のための完全な時系列を作成します。

最後に、MRRの指標を計算するために、データを分析してサブスクリプションの解約、拡張、縮小、再活性化を特定します。この方法はStripeのデータからMRRを計算するためのフレームワークを提供しますが、特定のビジネスニーズに合わせて調整が必要な場合があります。よりシンプルな解決策を求める方には、Definiteのようなサービスがデータ抽出とレポート作成を代行することができます。

2025年5月12日に、ElixirライブラリのLua v0.1.0が正式にリリースされました。このライブラリを使うことで、Lua 5.3のプログラムをBEAM VM上で安全に実行できます。これは、完全にErlangで構築されたLuerlライブラリを活用しています。

このライブラリの主な特徴には、Elixirとの統合があります。defluaマクロを使用することで、Lua用のElixir APIを簡単に作成できます。また、特別な~LUAシジルを使うことで、Elixirのコンパイル時にLuaの構文チェックが行えます。さらに、Lua Hexのドキュメントや初心者向けのLivebookには、詳細なガイドや例が用意されています。

このライブラリは、物理デバイスのテストを自動化するためにTV Labsから生まれました。追加の仮想マシンを必要とせずにLuaコードを実行できるようにすることで、作業を効率化します。

Luerlについての背景として、ロバート・ヴァーディングによって作成され、LuaをBEAM VM上で実行できるようにしました。ヴァーディングは、Erlangで命令型言語を実装したいと考え、Luerlの開発に至りました。

今後の改善点として、エラーメッセージやドキュメントの充実、Luaエコシステムとの統合の向上が計画されています。また、Elixir LuaライブラリとLuerlを統合し、新しいバージョンであるLuerl 2.0.0を作成するための議論も進行中です。

貢献に興味がある方は、SlackやDiscordのコミュニティに参加したり、GitHubで問題を報告したりできます。

「グローバルに考え、ローカルに行動する」という考え方は、actというツールを使って自分のマシン上でGitHub Actionsを実行することを推奨しています。主な利点は以下の通りです。

まず、迅速なフィードバックが得られます。ワークフローファイルに対する変更をGitHubにプッシュすることなくテストできるため、時間を節約でき、より早く繰り返し作業を行うことができます。次に、ローカルタスクランナーとして、Makefileを使う代わりにワークフローファイルから直接GitHub Actionsを実行できます。

また、Visual Studio Code内でGitHub Local Actions拡張機能を使ってactを管理・実行できるため、アプリケーションを切り替えることなくワークフローを簡単にテストできます。

actを実行すると、.github/workflows/ディレクトリからGitHub Actionsを読み込み、Dockerを使って必要なイメージを取得または構築します。依存関係に基づいて実行パスを設定し、Dockerコンテナ内でアクションを実行することで、GitHubの環境を模倣します。

詳細についてはactユーザーガイドを参照してください。助けが必要な場合はGitterで質問できます。貢献に興味がある方は、貢献ガイドラインを確認してください。

actをソースからビルドするには、次の手順が必要です。まず、Goツール（バージョン1.20以上）をインストールします。次に、リポジトリをクローンし、make testでテストを実行します。最後に、make installを使ってビルドとインストールを行います。

ブライアン・ポッターとオースティン・バーノンによる提案は、アメリカ海軍の艦船建造プロセスの改善を目指しています。以下はその主なポイントです。

現在、アメリカ海軍の艦船は建造に非常に長い時間がかかり、予算を超えることが頻繁にあります。2018年の報告によると、艦船の80%以上が予算オーバーであり、特にズムウォルト級駆逐艦は38%、沿岸戦闘艦は150%もコストがかかりました。また、ほとんどの先行艦も納期が遅れています。

海軍の設計プロセスは、高度な要求や外部の請負業者への依存によって複雑化しています。設計が完了する前に建造を始めると、後で高額な変更が必要になることが多いです。

提案としては、複雑な多機能艦から特定の役割に特化したシンプルな艦船に焦点を移し、コストを削減し効率を向上させることが挙げられています。また、艦船設計を海軍内部に戻し、海軍の海洋建築士の数を約300人から1200人に増やすことも提案されています。設計がほぼ完成するまで建造を遅らせ、高額な再設計を避けることが重要です。

シンプルな設計の艦船は、建造が早く、予算にも優しいです。具体的には、余分な機能を排除し、基本的な能力に集中した護衛フリゲートや駆逐艦、弾道ミサイル防衛やドローン運用に特化した艦船が例として挙げられます。

歴史的に見ると、海軍は以前に成功した内部設計を持っていましたが、1990年代に外注が進んだことで専門知識を失いました。効果的な艦船建造には、強力な設計チームが不可欠です。

これらの提案を実施することで、海軍はより多くの艦船を迅速に、かつ低コストで建造できるようになり、より強力な艦隊を実現できるでしょう。提案は、艦船設計の効率化と、シンプルで特化した艦船タイプへの移行を通じて、海軍の艦船建造の効率と効果を高めることを目指しています。

AirTagを強化するためのアドオンがあり、これを使うことで盗難者が発見しにくくなり、盗まれた物品の回収率が95%向上します。このソリューションは、車やボート、自転車、荷物などの貴重品を守るのに役立ちます。質問がある場合は、会社のフォームに名前、メールアドレス、電話番号、コメントを記入して連絡できます。

Logitloomは、チャットモデルやベースモデルにおけるトークンの軌跡ツリーを探るためのツールです。

このツールには、logitloomからアクセスできます。チャットモデルを使用する場合は、Deepseek-v3 APIを利用してください。このAPIは、アシスタントの事前入力やログ確率などの必要な機能をサポートしています。

チャットモデルを使用する際の基本情報は以下の通りです。ベースURLはhttps://api.deepseek.com/betaです。APIキーはDeepseekから取得できます。モデルはdeepseek-chatです。プロンプトを入力し、「実行」をクリックすると、トークンツリーが展開されます。

ベースモデルを使用する場合は、Hyperbolicの405ベースモデルを推奨します。ベースURLはhttps://api.hyperbolic.xyz/v1です。APIキーはHyperbolicから取得できます。モデルはmeta-llama/Meta-Llama-3.1-405Bです。プロンプトまたは事前入力を入力し、「実行」をクリックすると、ツリーが展開されます。

このツールの特徴として、「実行」をクリックすると設定に基づいた新しいツリーが開始されます。オプションには、ツリーをどれだけ深く展開するかを決める「深さ」、各ノードごとの子オプションの数を設定する「最大子ノード数」、確率によってオプションを制限する「トップP」があります。トップPを100に設定すると、制限をかけずにすべてのオプションを使用できます。各ツリーノードには生成されたトークン、その確率、事前入力に追加したりそのノードから展開したりするためのアクションが表示されます。

追加の注意点として、UTF-8の修復機能があり、文字の問題を修正しようとしますが、奇妙なエスケープシーケンスが生成される既知の問題があります。このツールは現在ライセンスがなく、開発目的でBunを使用しています。

さらに利用する際には、設定をプリセットとして保存することで、後で簡単にアクセスできるようになります。

この記事では、アダム・バードが提案したマルコフテキスト生成器のClojureコードのリファクタリングについて説明しています。目的は、機能を維持しながらコードの可読性を向上させることです。

まず、マルコフ過程の概要として、markov-data関数がテキストの文字列を受け取り、ハッシュマップを返します。このハッシュマップのキーは単語で、値はその単語の後に続くことができる単語のシーケンスです。また、文の始まりを示す特別なキー:startも含まれています。

次に、機能が期待通りに動作することを確認するために、空の文字列や複数の文など、さまざまな入力シナリオをチェックするテストが作成されます。

リファクタリングの戦略として、著者は元のコードを直接修正するのではなく、新しい関数を作成して個々の文を処理することを提案しています。これにより、ロジックが簡素化され、デバッグが容易になります。

新しいprocess-sentence関数は、単一の文を処理し、ハッシュマップを適宜更新します。その後、markov-data関数は、reduceを使用してprocess-sentence関数を適用し、複数の文を処理できるように書き直されます。

さらに、マルコフモデルに基づいてランダムな文を生成するsentence関数も可読性を向上させるためにリファクタリングされます。リファクタリングされたバージョンでは、再帰や異なる関数の引数の数を使用して、読みやすさが向上しています。

全体として、リファクタリングされたコードは少し長くなっていますが、より読みやすく、保守が容易です。この記事では、リファクタリング中にコードの動作が変わらないことを確認するための特性テストの重要性が強調されています。

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MVPとは最小限の実用的製品（Minimum Viable Product）のことで、ユーザーに実際の価値を示し、正しい問題に取り組んでいるかを確認するための基本的な製品のバージョンです。完璧さを求めるのではなく、ユーザーが関心を持って関与することを証明することが重要です。

スタートアップは明確な焦点を持たずに急いではいけません。速すぎるとミスを招き、遅すぎると進捗が停滞します。よく設計されたMVPは、アイデアを迅速に検証し、投資家に効率的にコンセプトをテストできることを示します。

良いMVPの主な特徴は、軽量でありながら信頼性と安全性を兼ね備えていることです。目的を効果的に果たす必要があります。また、無駄を最小限に抑え、学びを最大化する戦略で構築されるべきです。

MVP開発でよくある間違いには、初期に多くの機能を追加しすぎることがあります。これによりテストが複雑になり、コストが増加します。一つの問題をしっかり解決することに集中しましょう。また、柔軟な技術を選ぶことが重要で、長期的な問題を避けるために自分のニーズに合ったものを選ぶべきです。スピードを重視するあまり、コードの品質を犠牲にしてはいけません。最初からセキュリティと保守性を確保することが大切です。

賢いMVP開発のためのベストプラクティスとしては、迅速に構築するが、無造作に行わないことが挙げられます。明確な価値提案を目指し、ユーザーフィードバックに基づいて柔軟に適応することが重要です。また、ユーザーの信頼を維持するために、セキュリティとデータ保護を優先しましょう。

最終的な目標は、明確で目的があり、スケーラブルなMVPを立ち上げることです。膨れ上がった機能や不適切な技術選択といった一般的な落とし穴を避けることで、成功を確実にすることができます。Erlang Solutionsは、将来の成長を見据えた強靭なMVPの作成をサポートします。

要約がありません。

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このテキストでは、インターネットの歴史における重要な出来事に関連するさまざまな情報源やリンクが紹介されています。ウェブコンテンツのアーカイブに協力してくれた人々への感謝の言葉も含まれています。取り上げられている主なトピックは、最初のメールやスマイリーフェイスから、初期のウェブサイト、ソーシャルメディアプラットフォーム、ミームやバイラル動画などのインターネット現象にまで及びます。提供されたリンクは、各トピックに関する詳細な記事やリソースに読者を導き、インターネットの進化とその文化的影響を示しています。

コンピュータ教育の変革が求められています。単に倫理をカリキュラムに追加するだけでは、技術によって引き起こされる社会問題に対処するには不十分です。コンピュータは、社会学や心理学、政治学などの社会科学からの洞察を取り入れるべきです。

著者は、アラン・グリーンスパンやマーク・ザッカーバーグの証言など、歴史的な出来事を引用し、コンピュータ分野が社会への影響について自己反省する必要性を強調しています。コンピュータは社会問題とますます密接に関連しているため、社会科学として扱うべきだと述べています。これには、権力のダイナミクスやアルゴリズムが社会的規範を形成する役割を理解することが含まれます。

変革のための提言として、他の分野からの洞察を受け入れることが挙げられます。コンピュータ専門家は、社会科学の理論や方法を取り入れることで、社会的影響をより深く理解し、仕事を向上させることができます。また、いくつかのコンピュータコースを必修の社会科学コースに置き換えることで、学生により広い教育基盤を提供することが求められます。さらに、コンピュータ学科は社会科学のバックグラウンドを持つ教員を採用し、学際的なアプローチを促進するべきです。

著者は、コンピュータ専門家が自分たちの分野の社会的責任に向き合い、教育を技術と社会の複雑な関係を反映するように適応させる必要があると強調しています。コンピュータの未来は、この認識と調整にかかっています。全体として、この記事はコンピュータ教育の大きな変革を求めており、より包括的で社会的に意識したアプローチを提唱しています。

AlphaEvolveは、AlphaEvolveチームによって開発された新しいAIエージェントで、数学や計算のためのアルゴリズムを作成・改善するための高度な技術を使用しています。このエージェントは、大規模言語モデル（LLM）の創造性と自動評価機能を組み合わせて、複雑な問題に取り組みます。

AlphaEvolveの主な機能の一つは、アルゴリズムの発見と最適化です。これにより、全体のコードベースを進化させ、新しいアルゴリズムを発見したり、既存のアルゴリズムを最適化したりできます。Gemini Flashを用いて広範な探索を行い、Gemini Proを使って深い洞察を得ることができます。

このエージェントは、Googleのインフラにも影響を与えています。データセンターやハードウェア、AIのトレーニングプロセスの効率を向上させ、データセンターのスケジューリングを改善し、計算リソースの約0.7%を回収しました。また、カスタムAIチップにおける行列の掛け算のためのハードウェア設計も最適化しました。

AIトレーニングのプロセスも加速させ、トレーニング時間やエンジニアリングの手間を大幅に削減しました。GPUの命令も最適化され、AIのパフォーマンスにおいて顕著な速度向上を達成しています。

数学の分野でも進展があり、行列の掛け算のためのより速いアルゴリズムを見つけたり、長年の課題であるキス数問題に取り組んだりする新しい解決策を提案しています。

今後の開発として、チームはAlphaEvolveをさらに改善し、学術ユーザー向けに提供する計画を立てています。その能力は、材料科学や薬の発見など、さまざまな分野に利益をもたらす可能性があります。

全体として、AlphaEvolveはアルゴリズム開発におけるAIの利用において重要な進展を示しており、さまざまな分野での応用が期待されています。

研究者たちは、グラフの色付けに関する新しいアルゴリズムを開発しました。これは、航空交通管制のような衝突を防ぐための手法です。従来のグラフの色付けは遅く、数十年間大きな改善が見られませんでした。しかし、2024年に発表された2つの新しいアルゴリズムはより速く、最近発表された論文では、ほぼ最適な速度で動作するさらに迅速な方法が紹介されました。

この新しいアルゴリズムは、グラフの点（頂点）の数ではなく、線（辺）の数に焦点を当てており、グラフのサイズに関係なく迅速に色付けを行うことができます。この革新には「プライミング」と呼ばれる技術が含まれており、ランダム化を用いてグラフを迅速に色付けできるように準備します。

この進展は注目に値しますが、実際のシナリオでの応用はまだ不確かです。研究者たちは、さらなる改善の可能性に興奮しており、ランダム性を排除した真の線形色付け時間を達成できる方法を目指しています。この新しい研究は、グラフ理論とアルゴリズム開発における重要なマイルストーンを示しています。

AWSのCEO、マット・ガーマン氏は、イギリスが今後増加するAIデータセンターを支えるために、より多くの原子力発電が必要だと述べました。彼はBBCのインタビューで、新しいエネルギー技術がAIインフラの増大する需要に応えるために不可欠であると強調しました。AWSは2028年までにイギリスのデジタルおよびAIインフラに80億ポンド（約106億ドル）を投資する計画です。

データセンターからのエネルギー需要は大幅に増加すると予測されており、今後10年間でイギリスでは500%の増加が見込まれています。これに対応するため、イギリス政府はAIエネルギー評議会を設立し、エネルギー網がこれらのニーズに対応できるように取り組んでいます。

原子力エネルギーはゼロカーボンの電力源として有望視されていますが、新しい原子力発電所の建設には数年かかるため、AIの急成長に即座に対応することは難しいかもしれません。AWSやグーグルのような企業は、小型モジュール炉の導入を検討していますが、これらの技術はまだ開発段階にあります。政府もデータセンターの迅速な拡大を支援するために、プロセスの簡素化に取り組んでいます。

マッスルメモリーは、AIエージェントが効率的にタスクを実行するためのPython SDKです。このツールは、エージェントが使用するツールのパターンを記録し、同じタスクに再度直面した際にそのアクションを再生します。これにより、プロセスが迅速化され、大規模言語モデル（LLM）を使用する際のコストを削減します。

主な機能には、学習したタスクパターンを保存し、後で再利用できる「ビヘイビアキャッシュ」があります。また、エージェントが繰り返しのタスクをより速く、変動を少なく処理できるようにする「スピードと効率性」も特徴です。さらに、エンジンは環境が以前に見たことがあるか（キャッシュヒット）新しいか（キャッシュミス）を確認し、保存されたアクションを使用するかエージェントを呼び出すかを判断します。

動作の流れは次の通りです。まず、アクションを実行する前に、システムは定義された「チェック」を使用して現在の環境が安全かどうかを確認します。APIの使用方法としては、pip install muscle-memでインストールし、エンジンを設定してエージェントのためのツールを定義します。デコレーターを使用してツールの呼び出しを追跡し、安全性のためのチェックを実装します。

システムは環境の特徴をキャプチャし、以前のアクションと照らし合わせて安全性を確認した上でキャッシュされたアクションを再利用します。具体的な実装例では、ユーザーに挨拶するタスクを作成し、タイミングに基づいて以前の呼び出しが再利用できるかどうかを検証します。

システムの開発にあたり、フィードバックが奨励されています。ユーザーはマッスルメモリーのDiscordに参加し、SDKを試してみることができます。詳細については、マッスルメモリーのリポジトリにある完全なドキュメントと例を参照してください。

要約がありません。

ウェーブレットツリーは、大きなアルファベットを持つシーケンスに対してランククエリを効率的に処理するために設計されたデータ構造です。この構造は、文字列をビットベクターの二分木に整理し、ランククエリを迅速に実行できるようにします。時間計算量は ( \mathcal{O}(\log_2 A) ) で、ここで ( A ) はアルファベットのサイズを示します。この構造は、2003年にグロッシ、グプタ、ビッターによって提案されました。

ウェーブレットツリーを構築する際には、アルファベットを再帰的に分割して、最終的に1つまたは2つの記号だけが残るようにします。ツリーの各レベルでは、記号をフィルタリングし再符号化することで、曖昧さを減少させます。例えば、「ピーター・パイパーがピクルスのペッパーを摘んだ」という文字列は、ウェーブレットツリー形式で表現することができます。

ウェーブレットツリーにクエリを行う際には、ビットベクターに対して複数のバイナリランククエリを使用してランククエリを実行します。これにより、シーケンスの特定の位置までの特定の記号の出現回数をカウントできます。ツリー構造は、クエリに対して正しいサブツリーにナビゲートするのを助けます。

ウェーブレットツリーは、他のデータ構造と組み合わせることで効率を向上させることも可能です。実用的な応用に興味がある方のために、いくつかの実装が提供されています。

さらに学びたい方には、ウェーブレットツリーとその応用についての詳細な洞察を提供する学術論文がいくつかあります。

並列機能配列言語は、並列プログラミングを容易にしながら高い性能を維持するために設計された新しいプログラミング言語です。この研究では、Accelerate、APL、DaCe、Futhark、SaCの5つの言語を比較し、Nボディシミュレーション、マルチグリッド、クイックハル、フラッシュアテンションの4つの複雑なベンチマークを使用しました。これらのベンチマークは、さまざまなアプリケーション分野と計算モデルをカバーしています。

重要なポイントは、機能配列コードは従来の実装よりもシンプルで短く、ハードウェアに特有の詳細を避けることができるということです。また、同じソースコードを使ってマルチコアシステムとGPUの両方に対応したプログラムを作成できるため、新しい技術への適応が容易になります。これらの言語の性能は、32コアのAMD EPYCシステムとNVIDIA A30 GPUを使用して、39のベンチマークインスタンスでテストされました。この研究は、機能配列言語が従来のプログラミング手法と同等の性能を発揮できることを示しており、効果的で移植性のある並列プログラミングの可能性を示唆しています。

Rubyは多用途で使いやすいプログラミング言語で、特にRuby on Railsフレームワークを使ったウェブ開発に広く利用されています。オブジェクト指向や関数型プログラミングなど、さまざまなプログラミングスタイルをサポートしています。Rubyの主な実装はMatz Ruby Interpreter（CRuby）で、グローバルインタプリタロック（GIL）という仕組みによって真の並列処理が制限されており、一度に一つのスレッドしか実行できません。

Rubyの並行処理に関する重要な概念には、プロセス、ラクター、スレッド、ファイバーがあります。

プロセスは独立したプログラムで、別々に実行され、メモリを共有しません。プロセス間の通信には、パイプや共有ファイルなどの特別な方法が必要です。

ラクターは、Rubyに新しく追加された機能で、真の並列実行を可能にします。ラクターは同じRubyプロセス内で独立して動作し、それぞれが独自のメモリとGILを持ち、メッセージの送受信を通じて安全に通信できます。

スレッドはプロセスよりも軽量で、Rubyインタプリタによって管理されます。しかし、GILのためにRubyのスレッドは一度に一つしか実行できず、I/Oに依存するタスクには適していますが、CPUに依存するタスクには限界があります。

ファイバーは軽量な並行処理の手法で、実行の流れを手動で制御できます。ファイバーはスレッド内でメモリを共有し、主にジェネレーターの作成など特定のタスクに使用されます。

Rubyはそれぞれに強みと弱みがある複数の並行処理モデルを提供しており、これを理解することで開発者はアプリケーションに最適なアプローチを選ぶことができます。

2014年、アメリカ人のジェレマイア・ヒートンは、娘の「プリンセスになりたい」という願いを叶えるために、アフリカのビル・タウィルという土地を主張しました。ビル・タウィルは、エジプトとスーダンの間の歴史的な国境問題により、どちらの国にも所有権が放棄されているため、地球上で唯一、どの国にも属さない土地です。

ヒートンは厳しい砂漠の条件を乗り越えてビル・タウィルに到達し、旗を立てて「北スーダン王国」と宣言しました。彼自身が王となり、娘をプリンセスにしました。この話はメディアの注目を集めましたが、正式な統治がない土地に対して植民地的な主張をしているとして批判も受けました。

一方、ジャック・シェンカーというジャーナリストは、友人と共にビル・タウィルを訪れ、未開の土地を探求し、国境や帝国主義を批判するという考えから旅をしました。しかし、彼らはすぐに、ロマンチックな考えがこの地域の歴史的・政治的現実と対立していることに気づきました。この地域は植民地時代や先住民の複雑な歴史を抱えています。

両者のビル・タウィルへの主張は、「テラ・ヌリウス」（誰の土地でもない土地）に対する所有権の主張が持つ意味を誤解していることを反映しています。批評家たちは、こうした主張が歴史的な背景や、何世代にもわたってその土地を利用してきた地元の遊牧民の権利を無視していると指摘しています。

最終的に、シェンカーは国境は固定されたものではなく、未開の土地という考え方は、現在の社会的・政治的問題に向き合うことを思い起こさせるものであると結論づけました。ビル・タウィルへの旅は、どの土地も本当に無人ではなく、歴史がないわけではないことを示しており、アイデンティティや統治の探求は進化し続けています。

OpenAIは2025年に新しい技術やアップデートを紹介するためにいくつかのライブストリームを開催しました。主な発表内容は以下の通りです。

2025年4月14日にGPT-4.1が発表されました。また、2025年3月25日には新しい画像生成機能が導入されました。次世代の音声モデルは2025年3月20日に紹介され、GPT-4.5は2025年2月27日に公開されました。さらに、エージェント用のツール構築に関するアップデートが2025年3月11日に共有されました。

2024年末には、ライブストリームで安全性の研究やアプリの統合、高度な音声機能、新しいプログラムであるOpenAIの強化学習ファインチューニング研究など、さまざまなトピックが取り上げられました。2024年5月13日の春のアップデートでは、GPT-4oの導入とChatGPTの無料機能の拡充が強調されました。

この記事では、プログラミングにおける浮動小数点数の比較の複雑さについて説明しています。浮動小数点演算は見た目以上に難しいことが多いです。

まず、浮動小数点数は特定の値、例えば0.1のような数を正確に表現できないことがあります。このため、計算において不一致が生じることがあります。

次に、浮動小数点数を直接比較して等しいかどうかを判断すること（==を使用すること）は、精度の問題から誤解を招くことがあります。代わりに、二つの数の差が小さな範囲内にあるかどうかを確認する方が良いとされています。この小さな範囲は「イプシロン」と呼ばれます。

しかし、固定のイプシロン（例えばFLT_EPSILON）を使用することは、特に1.0から遠い数に対しては効果的ではありません。この場合、表現可能な浮動小数点数の間隔が広がるためです。

より良いアプローチは、相対的なイプシロン比較を使用することです。これは、二つの浮動小数点数の差をそれぞれの大きさと比較する方法で、比較をより柔軟かつ正確にします。

また、ULP（最下位ビット単位）という方法もあります。これは、二つの浮動小数点数の整数表現の違いを測定します。もしその違いが小さい（例えば、1 ULP）場合、二つの数は非常に近いと見なされます。

特別なケースを扱う際には、ゼロに近い数や異なる符号の数を比較する場合に、絶対比較が役立ちます。絶対比較と相対比較を組み合わせることがしばしば必要です。

最後に、壊滅的キャンセルという現象があります。これは、ほぼ等しい二つの数を引き算する際に、精度が大きく失われることを指します。この記事では、sin(pi)のような単純な計算でも、これらの問題により予期しない結果が生じる例が示されています。

要するに、浮動小数点数の比較には慎重な取り扱いが必要であり、浮動小数点表現の仕組みを理解することが重要です。これにより、一般的な落とし穴を避けることができます。

Linuxカーネルに新しい機能「スワップテーブル」が導入され、メモリ管理のパフォーマンスと効率が向上することを目指しています。この機能は、テンセントのエンジニアであるカイルイ・ソンによって開発され、スワップキャッシュとスワップマップをスワップアロケーターと組み合わせています。

スワップテーブルの主な利点には、重い作業負荷時に約20～30%のパフォーマンス向上が含まれます。また、アイドル状態のメモリ使用量が減少し、平均的なメモリ消費量も低くなる可能性があります。さらに、スワップ操作の最適化や改善の機会も期待されています。

スワップテーブルに関する27のパッチがレビューのために公開されており、この機能が近くメインのLinuxカーネルに組み込まれることが期待されています。全体として、スワップテーブルは既存のスワップシステムに大きな改善をもたらすことが期待されています。

オーストラリア初の軌道クラスロケット「エリス」は、打ち上げ前に上部の部分であるペイロードフェアリングが落下するというトラブルに見舞われました。この事故は、最終準備中の電気的な故障が原因で発生しましたが、ロケットや発射台に怪我や損傷はありませんでした。エリスを開発したギルモアスペース社は、問題を調査しフェアリングを交換するために打ち上げを延期すると発表しました。このロケットは低軌道にペイロードを運ぶために設計されており、初のテストフライトでは安定した飛行を短時間行い、性能データを収集することを目指していました。同社は以前にも規制の承認問題により、打ち上げの遅延を経験しています。

この記事では、著者が「purple-garden」というバイトコードインタープリタプロジェクトでコマンドライン引数を解析するためにgetopt.hライブラリを使用した経験について述べています。著者はgetopt.hにいくつかの制限があることに気づきました。

まず、ヘルプや使用方法のドキュメントを自分で作成しなければならない点があります。また、フラグの定義を複数の場所で管理する必要があり、手間がかかります。さらに、すべてのオプション引数が文字列として扱われるため、型安全性が欠けています。デフォルト値をサポートしていないことや、オプションのプレフィックスが短いオプション用に-、長いオプション用に--と固定されている点も問題です。

これらの問題を解決するために、著者は新しいライブラリ「6cl」を開発しました。このライブラリの特徴は、ヘルプや使用方法のページを自動生成すること、短いオプションと長いオプションのためのフラグを一つのリストで管理できること、さまざまなデータ型（文字列、ブール値、整数など）をサポートする型付きフラグと範囲検証機能を持つこと、オプションのプレフィックスをカスタマイズできることです。

この記事では、フラグの定義、引数の解析、エラー処理をgetopt.hよりも使いやすく行う方法について詳しく説明しています。新しいライブラリの実装と使用例が含まれており、使いやすさと型安全性の向上が強調されています。

要するに、著者はgetopt.hの欠点を克服するために6clライブラリを作成し、インタープリタプロジェクトにおけるコマンドライン引数の解析をより簡単かつ効率的にしました。

2011年、ラリー・ペイジはグーグルのCEOに就任し、急速に成長する会社の会議文化を改善することを目指しました。彼は、各会議に決定権を持つ人を必ず置くこと、参加者を10人に制限すること、1時間の会議を50分に短縮することなど、新しい方針を導入しました。しかし、これらの変更にもかかわらず、多くの会議は依然として長引き、参加者は新しい時間制限を無視することが多かったのです。

そこで、ニューヨークのオフィスのあるチームは、機転を利かせてスタンドアップミーティングを時間の最後の10分に予約することを始めました。これにより、会議室の新たに空いた時間を利用することができました。しかし、この結果、会議室の使用権を主張するために他の会議が続いている中で不都合な状況が生まれ、他の参加者にとっては不満の原因となりました。著者はこの状況を面白いと感じ、会議のルールに挑戦したチームメンバーの動機について興味を持ちました。

ニューヨークのブラウザ会社（BCNY）は、以前のブラウザであるArcをメンテナンスモードにした後、新しいAI統合ウェブブラウザ「Dia」を発表しました。BCNYは、Arcの改善が長期的な成功には不十分だと感じ、Diaを開発しました。Diaは、Chromeとより効果的に競争することを目指しています。

Diaの主な機能には、キーボードショートカットで開けるサイドバーや、GPT 4.1を活用した検索エンジンとチャット機能を組み合わせた新しいタブインターフェースがあります。このインターフェースは、現在のウェブページの内容を参考にして情報を提供します。また、URLバーも独自のデザインで、クエリやページタイトルの表示を簡素化しています。

しかし、Diaにはいくつかの使い勝手の問題があります。サイドバーが画面のスペースを取りすぎて、ウェブサイトの表示に影響を与えることがあります。また、検索をチャットのクエリとして誤解することもあります。

それにもかかわらず、Diaに搭載された広告ブロッカーは高い性能を発揮しています。ブラウザのデザインはChromeに似ているため、ユーザーが移行しやすいですが、Arcが持っていた革新的な魅力には欠けています。Diaの未来は不透明で、BCNYがDiaを放棄してArcに戻る可能性もあれば、GoogleがAI機能で苦戦すれば成功する可能性もあります。全体として、BCNYはDiaに大きなリスクをかけており、目立つ製品になることを目指しています。

著者は企業の世界での経験を共有し、人々が真の能力ではなく表面的なラベルで判断されることが多いと強調しています。ヨーロッパ旅行中にミシシッピ州出身であることから、すぐに先入観を持たれたエピソードを語ります。この判断のテーマは、特に技術系企業の中で続き、リーダーシップがしばしば再利用され、実際の仕事よりも見た目が重視される傾向があります。

著者は、企業の専門用語文化や効果的でない中間管理職、そしてスキルよりも人脈が重視されるカースト制度を批判しています。これに対して、フィアンセの家事代行としての努力を対比させます。彼女の仕事は、より具体的で影響力があるにもかかわらず、しばしば過小評価されています。

最終的に、著者は結果ではなく見た目に焦点が当てられることに対するフラストレーションを表明し、この環境で成功するためには、たとえそれが不誠実に感じられても、その期待に従わなければならないと示唆しています。最後には、周囲に合わせるためにLinkedInのタイトルを誇張して更新することについて、皮肉を交えて述べています。

プログラミングの課題について、状態を持つサービス、特に言語サーバープロトコル（LSP）サーバーにおける複数の受信イベントの処理に関する内容が述べられています。以下に要点をまとめます。

サービスを構築する際、開発者はファイルの変更やクライアントからのリクエスト、コンパイラの出力などの受信イベントを処理するためにイベントループを使用することが一般的です。しかし、一般的な設定では、イベントループが一度に一つのイベントしか処理しないため、効率が悪くなることがあります。このため、同時に複数の準備が整ったイベントを処理する機会を逃してしまうことがあります。

パフォーマンスを向上させるために、いくつかの戦略を実施することができます。まず、重要度に基づいてイベントを処理する優先順位付けがあります。たとえば、完了リクエストよりもファイルの変更を先に処理することが考えられます。また、選択的バックプレッシャーを利用して、特定のリクエストを一時的に無視しながら他のリクエストを処理する方法もあります。さらに、最近のイベントによって無意味になったリクエストを削除することや、似たようなイベントをまとめて処理することで処理の負担を軽減するコアレッシングも有効です。

単一のイベントを処理するのではなく、イベントをまとめて処理するバッチ処理の提案もあります。この方法は、特に負荷が高い時に効率的な処理を可能にし、複数の個別のイベントを処理する際のオーバーヘッドを減らします。

最後に、著者は、バッチ処理技術を用いてイベントの処理方法を再考する必要性を強調しています。これにより、状態を持つサービスのパフォーマンスが向上することが期待されます。

要約がありません。

llm-min.txtは、AIコーディングアシスタントに最適化された技術文書を圧縮するための新しいフォーマットです。従来の文書はサイズが大きすぎたり、古くなっていたりすることが多く、AIモデルが正確な支援を提供するのが難しくなります。llm-min.txtは、重要な情報を簡潔に構造化した要約を作成することで、この問題に対処します。

このフォーマットの重要性は、AIコーディングアシスタントが古い文書や長すぎる文書に苦しむことが多く、これがコード生成のエラーにつながる可能性がある点にあります。llm-min.txtは、ウェブ開発のmin.jsファイルに触発されており、文書を機械最適化された形式である構造化知識フォーマット（SKF）に圧縮します。この形式は、情報を三つの主要なセクションに整理します。最初のセクションは「定義（D）」で、ライブラリの静的な側面、つまりコンポーネントの定義やメソッドのシグネチャが含まれます。次に「相互作用（I）」では、メソッドの呼び出しやエラーハンドリングなどの動的な動作が扱われます。最後に「使用パターン（U）」では、ライブラリの具体的な使用例が示されます。

この圧縮により、文書のサイズを90〜97%削減でき、AIツールが処理しやすくなります。llm-minはpipを使って簡単にインストールでき、圧縮された文書を生成するためにはGoogle Gemini APIキーが必要です。ユーザーは、コマンドラインオプションやPython内での設定を指定することで、llm-min.txtファイルを生成できます。

生成されたファイルは、元の文書、圧縮されたllm-min.txt、およびフォーマットを理解するためのガイドラインを含むディレクトリに整理されます。このツールは主にGoogleのGemini AIモデルを使用して処理を行い、特に効率性と推論能力に優れたgemini-2.5-flash-preview-04-17モデルを推奨しています。

今後の計画としては、共有用のllm-min.txtファイルの公開リポジトリの作成や、ソースコード分析を用いた文書推論の利用が考えられています。文書には、生成プロセス、情報の保持、コスト、トラブルシューティングに関する一般的な質問への回答も含まれています。このプロジェクトは、改善のためのコミュニティの参加を奨励しており、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います。

HDRは「ハイダイナミックレンジ」の略で、写真や映像、ディスプレイに使われる技術です。この技術により、明るさや色の幅が広がります。つまり、HDRの画像や動画は、最も明るい部分や最も暗い部分でより多くの細部を表現でき、よりリアルで鮮やかな映像を作り出します。HDRは、視覚体験を向上させ、人間の目が自然に見るものに近い映像を実現します。

要約がありません。

大規模言語モデル（LLM）は、ユーザーとの会話を通じて、明確な指示に従うだけでなく、ニーズを定義する手助けもできます。しかし、LLMの評価の多くは、単純な一回の指示に焦点を当てており、複雑な多段階の会話にはあまり注目されていません。私たちの研究によると、LLMはこのような多段階の設定で著しくパフォーマンスが低下し、さまざまなタスクで平均39%のパフォーマンス低下が見られました。

私たちは20万以上のシミュレーションされた会話を分析し、主に二つの問題を発見しました。一つはスキルのわずかな低下、もう一つは間違いの大幅な増加です。LLMはしばしば早い段階で仮定を立て、最終的な答えを急いで提供しようとするため、エラーが発生します。簡単に言うと、LLMが会話の中で道を外れると、元の軌道に戻るのが難しくなります。

Epic Gamesは、Fortniteが世界中のiOSデバイスで利用できないままであると発表しました。これは、Appleがゲームを復活させるための試みを阻止したためです。この状況は、2020年にAppleがEpicが独自の支払いシステムを導入しようとした際にFortniteをApp Storeから削除したことに端を発する長期的な法的闘争から生じています。

Epicは、スウェーデンの子会社とは別のアカウントを使用してFortniteの審査を提出しようとしましたが、120時間以上待っても返答がなかったため、再度申請を行わざるを得ませんでした。EpicのCEOであるティム・スウィーニーは、Appleからのコミュニケーションの欠如と審査プロセスの遅さに対する不満を表明しました。

iOSにおけるFortniteの将来は不透明です。以前の訴訟では、AppleがEpicの開発者アカウントを禁止する権利を持つことが確認されています。Fortniteは一時的にEUのEpic Games Storeを通じてiOSに戻りましたが、そのバージョンも現在はオフラインになっています。

マイケル・リャブシキンは、2025年5月に亡くなりました。彼は南カリフォルニアのPythonコミュニティの重要な人物であり、「グッドウィル」として知られていました。多くの人々にとって、彼は愛されるオーガナイザー、メンター、そして友人でした。

マイケルはPythonやオープンソースコミュニティに多大な貢献をしました。彼は数えきれないほどの時間をボランティアとして費やし、ミートアップやPyBeachカンファレンスなどのイベントを組織しました。彼は人々のつながりを育むことに長けており、新しい友情や仕事の機会を生み出しました。多くの人が彼の優しさやユーモア、そして誰もが歓迎されると感じさせる能力を思い出しています。

彼は多くの人々の人生に深い影響を与え、技術のキャリアを追求するよう励まし、困難な時期にはサポートを提供しました。彼の寛大さと思いやりは、彼を知る人々に強い印象を残しました。

マイケルはそのリーダーシップやメンタリング、コミュニティにもたらした温かさのために大いに惜しまれます。彼の優しさとサポートの遺産は、今後も他の人々にインスピレーションを与え続けるでしょう。安らかにお眠りください、マイケル。

FreshはDenoが開発したウェブフレームワークで、そのシンプルさと現代のウェブ標準への準拠が特徴です。次のバージョンであるFresh 2は開発中で、すでに実運用で使用されていますが、正式なリリースはまだ待たれています。

Fresh 2の目的は、Fresh 1.0が人気を博したものの、プロジェクトが複雑化するにつれて、より良いパフォーマンスと拡張性を持つ新しいアーキテクチャが必要であることが明らかになったことです。

Fresh 2の開発には、Denoプラットフォームのコア部分に大幅な改善が必要で、そのために時間がかかりました。Freshに影響を与える問題は、しばしばDenoの基盤技術に関連しており、Deno自体の強化に焦点を当てる必要がありました。

現在、Fresh 2はDenoの公式ウェブサイトとDeno Deployでアルファテスト中です。安定版のリリースは2025年第3四半期の遅く、9月頃を予定しています。

Fresh 2では、シンプルなAPI、パフォーマンスの向上、非同期コンポーネントのサポート、新しいミドルウェア用のプラグインシステムが提供されます。これは、人気のあるフレームワークであるExpressに似た、よりスムーズな開発者体験を目指しています。

アルファ版はテスト用に利用可能で、ユーザーにはフィードバックを提供することが奨励されています。新しいプロジェクトは簡単なコマンドで作成でき、既存のプロジェクトも容易にアップグレードできます。

また、Deno 2.3もリリースされており、Freshの開発プロセスを改善する機能が追加されています。チームはFresh 2に対して期待を寄せており、安定版リリースに向けてコミュニティからのフィードバックを大切にしています。

要約がありません。

Easelは、マルチプレイヤーゲームの制作をシングルプレイヤーゲームと同じくらい簡単にするために設計された、使いやすい2Dゲームプログラミング言語です。ネットワーキングや同期といった複雑な作業を自動化することで、初心者も経験豊富なプログラマーも手間をかけずにゲーム制作に集中できるようになっています。

Easelの主な特徴には、まず「簡単なマルチプレイヤー」があります。すべてのプレイヤーが同じゲーム世界にいるかのようにコーディングでき、技術的な詳細はEaselが処理します。また、「効率的なコーディング」も特徴で、階層的かつ反応的なプログラミングモデルを採用しているため、複雑なゲームロジックを簡単に書いたり理解したりできます。さらに、「初心者に優しい」設計で、新しいユーザーでも扱いやすく、同時に経験豊富な開発者にも十分な機能を提供しています。「オールインワンシステム」として、Easelは2Dゲーム開発に必要なグラフィックスや音声、さらには簡単にゲームを作成・ホスティングできるオンラインエディタも含まれています。

ユーザーからは、Easelのシンプルさと効率性が高く評価されており、JavaやPythonなどの従来の言語に比べてゲームプログラミングが楽しく、時間を節約できるとされています。全体として、Easelはゲーム開発者にとって革新的なツールとして位置づけられています。

著者は、在宅勤務中に家族が会議中であることを知らせるIoTデバイス「Tabajara」を開発しました。このデバイスは、ウェブカメラがオンになるとオフィスのドアで光ります。

Tabajaraは、Wi-Fiに接続されたESP32マイクロコントローラーを使用しており、Arduinoフレームワークで動作します。このデバイスにはHTTPサーバーが搭載されており、ウェブカメラの状態（オンまたはオフ）に関する更新を受け取り、それに応じてLEDの色を変更します。

Pythonプログラムがカメラの使用状況を確認し、デバイスに更新を送信します。この設定はシンプルですが、会議中の中断を避けるために非常に役立ちます。

詳細なデモはここで見ることができ、ソースコードはここで入手できます。