要約がありません。

このメモでは、プログラミングの重要な戦略である「条件文を上に移動」と「ループを下に移動」について説明しています。

「条件文を上に移動」とは、関数内の条件チェック（if文）を呼び出し元に移すことを指します。これにより、関数がシンプルになり、条件チェックの数が減るため、バグが少なくなる可能性があります。制御フローを一つの関数に集中させることで、冗長な条件や不要な条件を見つけやすくなります。

「ループを下に移動」とは、アイテムを一つずつ処理するのではなく、まとめて処理することを意味します。このアプローチは、オーバーヘッドを減らし、より効率的なデータ処理技術を可能にすることで、パフォーマンスを向上させます。具体例として、オブジェクトのバッチ処理が個別処理よりも効率的であることが示されています。

これらの戦略を組み合わせることも効果的です。例えば、アイテムのバッチを処理する前に条件をチェックすることで、ループ内で何度も条件を確認する必要がなくなります。

要するに、複雑な条件を上に移動させ、アイテムのグループを一緒に処理することで、コードをシンプルにし、パフォーマンスと明瞭さを向上させることが重要です。

2025年5月15日、MetaはPyreflyを発表しました。これは、Rustで構築されたPython用のオープンソース型チェッカーおよびIDE拡張機能です。Pyreflyは、Pythonコードの型の一貫性を確保し、開発者がコードを実行する前にエラーを検出できるようにします。IDEとの統合やコマンドラインでの使用にも対応しています。

主な特徴として、まずパフォーマンスがあります。大規模なコードベースに対しても迅速にチェックを行い、最大で毎秒180万行を処理できます。また、IDEとの統合により、IDEとコマンドラインの間で一貫した使用感が得られ、使いやすさが向上しています。型推論機能もあり、型が指定されていないプログラムでも自動的に型を推測し、使い勝手を向上させます。さらに、MITライセンスのもとでGitHubで公開されており、コミュニティの協力を促進しています。

このプロジェクトは2017年に始まり、Instagramの大規模なコードベースをサポートするために開発されました。以前のPyre型チェッカーから進化したもので、Pythonの型システムを改善し、開発者の体験を向上させることを目指しています。

Pyreflyのインストールはコマンドラインから行え、設定の移行やVSCode拡張機能のダウンロードも可能です。コミュニティからのフィードバックはGitHubで歓迎されており、ディスカッション用のDiscordチャンネルも用意されています。チームはバグや機能の改善に取り組み、Pyreflyを今夏にアルファ版から安定版へ移行する予定です。

詳細については、公式のPyreflyウェブサイトを訪れるか、プロジェクトについて語るMeta Tech Podcastのエピソードをチェックしてください。楽しいコーディングを！

Explicit Resource Managementの提案は、JavaScriptにおけるファイルハンドルやネットワーク接続などのリソース管理の新しい方法を導入し、開発者がこれらのリソースを適切にクリーンアップできるようにします。この提案の主な特徴は以下の通りです。

まず、usingとawait usingというキーワードを使ってリソースのライフサイクルを管理します。usingは同期的なリソースに、await usingは非同期的なリソースに使用されます。これにより、リソースがスコープから外れた際に自動的に破棄されることが保証されます。

次に、リソースのクリーンアップ操作のために新しいシンボル、[Symbol.dispose]()と[Symbol.asyncDispose]()が導入されます。これにより、リソースを効率的に処理できます。

また、DisposableStackとAsyncDisposableStackという2つの新しいスタック構造が追加され、開発者は複数のリソースをまとめて管理し、協調して破棄することが可能になります。これにより、追加された順序の逆でリソースを破棄することで、複雑なシナリオの管理が容易になります。

さらに、新しいエラータイプであるSuppressedErrorが導入され、リソースの破棄中にエラーが発生した場合の処理が改善されます。これにより、重要なエラーが隠れてしまうことを防ぎます。

最後に、開発者は自動的にリソースを管理するための破棄可能なオブジェクトを作成でき、手動でロックを解除する必要がなくなります。新しいスタック構造は、複数のリソースの管理をさらに簡素化します。

この提案はコードの品質を向上させ、リソースのリークを防ぎ、JavaScriptにおけるリソース管理を簡素化します。最近のChromeやFirefoxのバージョンでサポートされていますが、SafariやNode.jsではサポートされていません。

要約がありません。

要約がありません。

日本の独自のICカードシステムについて、特にFeliCa技術の利用が取り上げられています。この技術は、MIFAREなどの西洋のシステムと比べて、速度とセキュリティの面で際立っています。

近距離無線通信（NFC）は、デバイス同士がワイヤレスで通信できる技術です。西洋ではEMVやMIFAREといったシステムが一般的ですが、日本では主に1988年にソニーが開発したFeliCaが使用されています。

FeliCaカードは、取引速度が非常に速く、最大424kbpsの速度を実現しています。これは、カードとリーダー間の取引を外部サーバーに接続することなく処理できるため、混雑した交通ゲートでも迅速に処理が行えるからです。

「おサイフケータイ」というシステムは、スマートフォンがICカードを模倣できる機能を提供します。ほとんどの現代のスマートフォンはNFCに対応していますが、日本では特定のセキュアエレメントを持つ機種（iPhoneなど）でのみ、この機能を完全に利用できます。

FeliCaカードは、その設計により非常に高いセキュリティを誇ります。クローンやその他の攻撃を防ぐために、各取引ごとにユニークなセッションキーを生成し、ユーザーデータを安全に保護します。

著者は、FeliCaの速度の利点に関する物理学を調査し、シミュレーションされた鉄道ネットワークのソフトウェアを作成することに興味を示しています。

全体として、日本のICカードシステムの効率性とセキュリティ、そしてそれを支える革新的な技術が強調されています。

このカタログは、メモアプリの衰退と大規模言語モデルの台頭の中で開発された新しいオペレーティングシステムの多様性を紹介しています。AmigaOSやNeXTSTEPのような独自のオペレーティングシステムの創造性と革新性を称賛しています。

主なエントリーには、100 Rabbitsによる個人コンピューティングスタック「UXN/Varvara」があり、コンピューティングに対する革新的なビジョンを持っています。「Playbit」は、Rasmus Anderssonによるコンピュータスタックの再発明を目指すプロジェクトです。「Folk.computer」は、Omar RizwanとAndreas Cuérvoによって開発されました。「Nette.io」は、Pawel Cerankaによるウェブ向けの研究用オペレーティングシステムです。「Interim」は、Lispを使用して構築されたミニマルなオペレーティングシステムです。「Mezzano」は、CommonLispで書かれたオペレーティングシステムです。「ChrysaLisp」は、GUIやLispインタープリタを含む多機能なマルチスレッド・マルチユーザーOSです。「RayvnOS」と「RedoxOS」も革新的なシステムとして挙げられます。「DesktopNeo」は、Lennart Ziburskiによるデスクトップインターフェースの新しいアプローチです。「MercuryOS」は、Jason Yuanによって開発された意図に基づくオペレーティングシステムです。「Freeze.app」は、ユーザーがデスクトップインターフェースを凍結したり解除したりできる機能を提供します。「WormOS」は、タスクのための分割された空間という独自の概念を特徴としています。

他にも、AwesomeOSやAnagora Listなどの注目すべきリストがあります。このカタログは、多様で創造的なオペレーティングシステムへの関心の再燃を反映しています。

この記事では、著者が新しいオペレーティングシステム「Starina」でLinuxを実行するためのRISC-Vハイパーバイザーを作成した経験について述べています。このプロセスにはいくつかの重要なステップがあります。

まず、RISC-VのH拡張を選択しました。この拡張はハードウェア支援の仮想化を可能にし、ハイパーバイザーが複数のゲストオペレーティングシステムを管理できるようにします。次に、著者はQEMUを使用してRISC-V環境をエミュレートし、新しいOSのデバッグを容易にしました。

ハイパーバイザーの開発の最初のステップは、RISC-Vのゲスト状態（VSモード）に成功裏に入ることです。これは特定の制御レジスタを調整することで達成されました。著者はゲスト環境で基本的なコマンドを実行できることを示し、ハイパーバイザーの機能を確認しました。

次の目標はLinuxを起動することですが、最初はヌルデリファレンスエラーが発生しクラッシュしました。これは、利用可能なハードウェアを定義するために適切なデバイステーブルが必要であることを示しています。著者はRustライブラリを使用してデバイステーブルを作成し、メモリやCPUの能力に関する詳細を含めました。これはLinuxが動作するために必要です。

Linuxのタイミング要件をサポートするために、著者はタイマー機構を実装し、割り込みの注入に関する課題に対処しました。また、ハイパーバイザーはメモリマップドI/O（MMIO）を通じてデバイスとの相互作用を処理するように設計されており、認識されていないアドレスが例外を引き起こし、その例外をハイパーバイザーが処理します。

ファイルシステムには通常のvirtio-blkの代わりにvirtio-fsを選択し、より統合されたファイルシステム管理を可能にしました。最後に、著者はGDBを使用したデバッグの戦略を紹介し、ハイパーバイザーとゲストのLinuxカーネルを効果的に監視できるようにしました。

全体として、この投稿はRISC-Vアーキテクチャのためのハイパーバイザーを構築する際に直面した技術的な課題と解決策についての詳細な日記として機能しています。

要約がありません。

Wow@Homeプロジェクトは、小型で低コストのラジオ望遠鏡のネットワークを利用して、空を監視し、一時的な現象や地球外からの信号を探る取り組みです。これらの望遠鏡は常時稼働でき、世界中をカバーし、時間をかけて信号の検証を行うことができます。

このプロジェクトの利点には、まずコスト効率の良さがあります。大規模な天文台よりも安価で、24時間365日運用可能です。また、分散した場所に設置されているため、異なるタイムゾーンでの観測を調整することができ、グローバルなカバレッジを実現しています。さらに、新しい技術に容易に対応できるスケーラビリティも持ち合わせています。教育や市民科学に適しており、ラジオ天文学への参加を促進する点も魅力です。

一方で、いくつかの制限もあります。非常に微弱な信号や遠くの信号を検出する感度は低く、望遠鏡のディッシュサイズが小さいため、信号源の位置特定の精度が低くなります。また、異なる観測所間でデータの質が一貫しないこともあります。

Wow@Homeラジオ望遠鏡は、オハイオ州のSETIプロジェクトのビッグイヤー望遠鏡の設計を模倣していますが、より多くのチャンネルや広い視野を持つ改良版です。広範囲の空を継続的に観測し、一時的な現象を監視したり、ラジオ周波数干渉（RFI）を特定したりします。

ソフトウェアはデータの取得と分析に不可欠で、天体現象や技術的信号を探す役割を果たします。現在はIDLで開発されていますが、後にPythonでも利用可能になり、より多くの人にアクセスできるようになります。

プロジェクトの目標は、歴史的なWow!信号に似た一時的な現象や信号を継続的に監視することです。また、2025年8月までに最もシンプルで効果的な望遠鏡の構成とソフトウェアを開発することを目指しています。

個人は約500ドルで自分自身の望遠鏡を作ることができ、プロジェクトから提供されるガイダンスや無料のソフトウェアを利用できます。技術や広報に関連するスキルを持つ人々の協力も歓迎されています。

詳細情報や参加希望の方は、[email protected]までご連絡ください。

要約がありません。

著者は、AIの時代における自分の創造的なプロセスに対するフラストレーションを表明しています。彼らは、自分のオリジナルなアイデアや執筆の努力が、AIによって生成された洗練された成果物に overshadowed されていると感じ、無力感を抱いています。以前は、慎重に考えを巡らせながら執筆することを楽しんでいたのに対し、今ではAIのプロンプトを使うことで、最小限の努力で完全なアイデアを生成することが容易になっています。この変化により、批判的思考能力が低下し、知的な鋭さを失ったように感じています。

彼らは、これまで以上に多くの情報にアクセスできることを認めていますが、AIの支援には個人的な探求やアイデアの発展から得られる深い理解が欠けていると感じています。著者は、AIを使うことで自分の思考が能動的で魅力的なプロセスから、より受動的な体験に変わったことを振り返っています。最後に、AIが自分のブログ投稿をより効率的に作成できたかもしれないが、自分の考えを共有する行為を大切にしていると述べています。

この記事では、GoogleのテキストからSQLへの技術の進展、特にGeminiモデルについて説明しています。この技術により、ユーザーは自然言語の指示からSQLクエリを生成できるため、技術者だけでなく非技術者にとってもデータへのアクセスが容易になります。この機能は、BigQueryやCloud SQLなどのさまざまなGoogle Cloud製品に統合されています。

テキストからSQLへの変換にはいくつかの重要な課題があります。まず、ビジネス特有の文脈を提供する必要があります。大規模言語モデル（LLM）は、正確なSQLを生成するためにデータベースのスキーマやビジネスの意味について詳細な知識を必要としますが、すべてのデータセットでこれらのモデルを訓練するのは難しく、コストもかかります。

次に、ユーザーの意図を理解することが挙げられます。自然言語は曖昧な場合が多く、LLMはしばしば不明確な質問に対して回答しようとしますが、これが誤ったクエリにつながることがあります。

さらに、LLMの生成には限界があります。LLMは特定のタスクにおいて優れた性能を発揮しますが、正確なSQLの指示や方言の違いに苦労することがあります。

Googleは、これらの課題に対処するために、インテリジェントなデータ取得、ユーザーのクエリのあいまいさの解消、生成されたSQLの検証など、さまざまな技術を使用しています。また、モデルの性能を向上させるために継続的な評価にも注力しています。

全体として、GoogleはテキストからSQLへの機能の効率性と正確性を向上させ、組織がデータから洞察を得やすくすることを目指しています。

xtoolは、Xcodeの代替として機能するクロスプラットフォームツールで、Linux、Windows、macOS上でSwift Package Manager（SwiftPM）を使用してiOSアプリを構築・展開することができます。

主な機能としては、SwiftPMパッケージをiOSアプリにビルドすること、iOSアプリに署名してインストールすること、Apple Developer Servicesとプログラム的にやり取りすることが含まれます。

始めるには、Linux/WindowsまたはmacOSのインストールガイドに従ってください。提供されているチュートリアルを使って、最初のアプリを作成し、実行することができます。

コマンドラインインターフェースでは、xtool --helpを使ってヘルプを表示できます。主なコマンドには、iOS開発のためにxtoolを準備する「Setup」、Apple Developer Servicesの認証を管理する「Auth」、Darwin Swift SDKを管理する「SDK」、新しいSwiftPMプロジェクトを作成する「New」、プロジェクトをビルドして実行する「Dev」、デバイスを一覧表示・管理し、アプリをインストールまたはアンインストールし、アプリを起動する「Devices」があります。

xtoolにはXKitというライブラリが付属しており、開発者は自分のアプリケーション内でApple Developer ServicesやiOSデバイスとやり取りすることができます。使用するには、SwiftPMプロジェクトにXKitを依存関係として追加してください。

Popcornは、ElixirコードをWebAssembly（WASM）を使ってウェブブラウザで実行できるライブラリです。このライブラリは、ElixirがJavaScriptと通信できるようにし、クライアントサイドでElixirコードを実行することを可能にします。

Popcornの主な機能には、コンパイルされたElixirコードがブラウザ内のAtomVMランタイムで実行されることが含まれています。また、ElixirとJavaScriptの間でメッセージを処理し、ブラウザが応答を維持できるようにするためのAPIも提供されています。さらに、Popcornの機能を示すためのライブ例が三つ用意されています。

Popcornを使用するには、まずElixirプロジェクトに依存関係として追加し、JavaScriptとElixirの環境を設定するための特定のコマンドを実行します。Elixirモジュールを作成し、start/0関数を定義してElixirとJavaScriptの通信を初期化します。このプロセスは、JavaScriptからのメッセージを受信し、DOMとやり取りを行います。

APIの概要として、JavaScript側ではPopcornクラスを使用してWASMモジュールを管理し、Elixirにメッセージを送信します。call()メソッドを使うとメッセージを送信し、応答を待つことができ、cast()メソッドを使うと応答を待たずにメッセージを送信できます。Elixir側では、Popcorn.WasmモジュールがJavaScriptからのメッセージを処理し、応答を返します。これには、Elixirが準備完了をJavaScriptに通知したり、iframe内でJavaScript関数を実行したりする機能が含まれています。

ただし、Popcornはまだ開発中であり、APIは安定していません。また、AtomVMで実行されるElixir標準ライブラリの一部の関数は完全にはサポートされていません。

アーキテクチャとしては、PopcornはErlang/ElixirランタイムをWASMにコンパイルし、クラッシュを防ぐためにiframe内にロードします。通信は、メインウィンドウとiframeの間でpostMessageを介して行われます。

Popcornは、ウェブおよびモバイルアプリ開発に経験豊富なSoftware Mansionによって開発されています。この要約は、PopcornライブラリとウェブブラウザでElixirコードを実行する機能についての明確で簡潔な概要を提供します。

要約がありません。

RapidHashは、さまざまなプラットフォームで動作する高速かつ高品質なハッシュ関数です。Wyhashの公式な後継として、速度と互換性が高く評価されています。

RapidHashの特徴の一つは、その速度です。小さなデータから大きなデータまで、非常に高速に処理できます。AppleのM4 CPUでは、70GB/sを超える速度を達成しています。また、SMHasherやSMHasher3のテストによると、最も速いハッシュ関数とされています。

互換性も重要なポイントです。RapidHashはAMD64およびAArch64システムに最適化されており、gcc、clang、icx、MSVCなどのコンパイラと連携して動作します。特定の機械命令に依存しないため、CやC++での利用が幅広く可能です。

品質に関しても優れています。SMHasherやSMHasher3のすべてのテストをクリアしており、衝突の確率が低く、Wyhashよりも優れた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、信頼性の高い衝突率が確認されています。

パフォーマンスの指標として、小さなキー（4、8、16バイト）のハッシュ処理にかかる平均レイテンシは、他のハッシュ関数と比較しても優れています。ファイルのハッシュ処理におけるピークスループットは、さまざまなプロセッサで37GB/sから71GB/sの範囲です。

衝突に関する研究では、理想的なハッシュ関数は出力の均一な分布を生成するべきです。150億のキーをハッシュする場合、期待される衝突数は約7です。RapidHashの実験では、平均衝突率が期待値をわずかに上回っており、強力な性能を示しています。

全体として、RapidHashはさまざまなアプリケーションに適した効率的で信頼性の高いハッシュソリューションです。

3Dガウシアン・スプラッティング（3DGS）は、ガウス形状を用いてシーンを表現し、高品質なリアルタイム3Dビューを生成する技術です。この技術は、GPUの性能を活かして迅速なレンダリングを実現します。詳細やカバレッジを向上させるために、3DGSはポイントを追加する方法を採用していますが、これにより冗長なポイントが増え、メモリを消費し、パフォーマンスが低下することがあります。これはリソースが限られたデバイスにとって大きな課題です。

この問題を解決するために、3DGSにおけるポイント密度をより良く管理するための新しい理論的枠組みが開発されました。この枠組みは、ポイントを分割することで特定の課題を克服できることを示し、ポイントの数や不透明度を最適化するためのガイドラインを提供します。

この研究に基づいて、SteepGSという新しい手法が導入されました。SteepGSは、密度を効果的に制御する戦略を用いており、ガウスのポイント数を約50%削減しながらも、良好なレンダリング品質を維持します。これにより、プロセスがより効率的でスケーラブルになります。

「Concurrency Control and Recovery in Database Systems」の第2章では、データベースのトランザクションを競合なく同時に管理するために重要なシリアライザビリティ理論について説明しています。

まず、トランザクションとその操作（読み取りや書き込み）の順序を定義する「履歴」の概念があります。これは、異なるトランザクションがどのように相互作用するかをモデル化するために不可欠です。

次に、「シリアライズ可能な履歴」という概念が紹介され、トランザクションの同時実行が直列（順番に実行）と同等であるかどうかを判断します。ここでは、トランザクション間の競合を視覚化するためにシリアライゼーショングラフが使用されます。

「シリアライザビリティ定理」では、履歴がシリアライズ可能であるためには、そのシリアライゼーショングラフにサイクルが存在しないことが必要であると述べています。これにより、シリアライザビリティのチェックがサイクル検出の問題に簡略化されます。

「回復可能な履歴」では、トランザクションが障害から回復できるようにするための概念が議論されます。ここでは、回復可能性、カスケード中止、厳密スケジュールといった用語が導入され、トランザクションがデータを読み書きする際の整合性を維持する方法が説明されます。

「一般化された操作」では、単純な読み書きにとどまらず、値の増減といった操作を含む理論の拡張について説明しています。

最後に、「ビュー同値性」という、シリアライザビリティよりも柔軟な形態が紹介されます。これは、シリアライザビリティが許可しないトランザクションの特定の交差を許容しますが、テストがより複雑であるため、スケジューリングには実用的ではありません。

全体として、この章はデータベースのトランザクションを同時に管理しながら、正確性と効率性を確保するための体系的なアプローチを提供しています。

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に投稿された論文「人工知能、科学的発見、製品革新」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は内部調査を行い、データの信頼性や研究の妥当性に疑問があるとの結論に至りました。著者は正式な撤回要求を提出していませんが、MITはarXivに対して論文を撤回としてマークするよう依頼しました。

MITは研究の誠実性の重要性を強調しており、これは同大学の使命の中心にあります。論文に名前が挙がっているダロン・アセモグル教授とデイビッド・オータ教授は、研究の妥当性について懸念を示し、AIが科学に与える影響に関する議論ではこの研究結果に依存すべきではないと明言しました。

Rustlsプロジェクトは、ISRGからの大規模な資金提供を受け、性能向上と安全性の確保に取り組んでいます。Rustlsは、高性能を目指して設計された安全なTLS実装であり、さまざまなアプリケーションで広く使用されています。OpenSSLとは異なり、Rustlsはメモリの安全性に重点を置き、脆弱性を避けることを目指しています。

最近のアップデートでは、Rustlsはサーバーの性能を向上させ、特に複数の接続を効率的に処理できるようになりました。セッションの再開を無効にすることで、サーバーのスケーラビリティが向上し、テストしたハードウェアでは最大80コアまで線形の性能を達成できることが確認されました。これは、接続数が増えると性能が低下するOpenSSLとは対照的です。

Rustlsは、状態を持つセッション再開と状態を持たないセッション再開の2つの戦略をサポートしています。状態を持つ再開は帯域幅の効率が良いですが、スケーリングが難しいのに対し、状態を持たない再開はスケーリングが容易ですが、より多くの帯域幅を使用します。最近のアップデートでは、Rustlsの鍵管理中の競合が減少し、セッション再開に使用されるチケットの数も減少し、効率が向上しました。

全体として、Rustlsは競争力のある性能を示しており、多くの接続を同時に処理しながら、OpenSSLに比べて低遅延で通信を行うことができるため、安全なインターネット通信の強力な選択肢となっています。

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アーティストのコリー・アルカンジェルが、2002年に飛行機事故で亡くなった才能ある画家ミシェル・マジュラスのデジタル遺産を回復し探求する手助けをしていることが紹介されています。マジュラスのノートパソコンは事故を生き延び、そのハードドライブには彼の創作過程を知るための豊富なデジタルファイルが保存されていました。アルカンジェルはマジュラスの作品に興味を持ち、ノートパソコンに焦点を当てて、マジュラスが伝統的な絵画とデジタルイメージ、文化をどのように融合させていたのかを明らかにしようとしています。

アルカンジェルは専門家と協力してハードドライブの内容を保存し、アクセスする作業を行いました。その結果、マジュラスがデジタルアート技術に深く関わっていたことが明らかになりました。彼はPhotoshopなどのソフトウェアを使って絵画をデザインし、実際に制作する前にインスタレーションを計画していました。回収されたファイルには、マジュラスが初期のデジタルアーティストとして2000年代初頭の技術的な環境を乗り越えていた様子を描いた個人的な資料も含まれていました。

この探求を通じて、アルカンジェルはマジュラスの作品の重要性とデジタルアート運動の広がりを強調し、アート史の重要な時代の一端を保存しようとしています。彼はパフォーマンスやビデオを通じて自らの発見を共有し、マジュラスの革新的な精神を生かし続け、当時の多くの作品が失われている中でデジタルアートの価値を認識してもらいたいと考えています。

伝統的なイギリスのテレビは、NetflixやDisney Plus、Amazonなどのアメリカのストリーミングサービスの競争によって危機に瀕しています。業界の重要人物たちは、BBCスタジオとチャンネル4を統合して競争力を強化することなど、解決策について議論しました。しかし、意見は分かれており、イギリスの放送局の統合を支持する声もあれば、異なる競争が視聴者にとって有益だと考える人もいます。

視聴習慣が変化し、伝統的なテレビが資金面での課題に直面する中、専門家たちは生き残りの戦略がなければ、イギリスの公共放送は10年以内に衰退する可能性があると警告しています。2035年までには、伝統的な放送は主にデジタル専用のプラットフォームに移行する可能性が高く、イギリスの放送局は適応しなければ relevancy を失う危険があります。

財政的なギャップは大きく、BBCは2010年以降、収入が30%減少しています。また、ITVやチャンネル4など他の放送局も財政的に苦しんでいます。一部の関係者は、さまざまな公共放送局のコンテンツを集約した統一ストリーミングサービスを作ることを提案しています。

これらの課題にもかかわらず、伝統的な放送局は依然としてイギリスで重要な視聴者を持っていますが、デジタル化が進む中で視聴者を維持するためには進化が必要です。イギリスのテレビの未来は、協力、革新、そして競争の激しいストリーミング環境を乗り越えるための強力な戦略にかかっています。

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Merliot Hubは、AIを活用したデバイスハブで、Claude DesktopやCursorなどのプラットフォームを通じて、自分で作ったデバイスを自然言語で操作し、対話することができます。これはAIと物理デバイスをつなぐ役割を果たします。

このハブは、ユーザーが自分で構築したデバイスのみと互換性があります。具体的には、Raspberry PiやArduinoなどのホビー向けコンポーネントを使用して作成したデバイスです。市販のスマートデバイスには対応していません。デバイスの構築には、指示や部品リストが提供されますが、製作スキルが必要です。

プライバシーに関しては、Merliot Hubは分散型のアーキテクチャを採用しており、データはプライベートに保たれ、第三者がアクセスすることはありません。ユーザー自身がハブとデバイスを管理します。

ハブはウェブアプリとして提供されており、ウェブブラウザがあればどのデバイスからでもアクセスできます。モバイルアプリはありません。

AIとの統合も可能で、大規模言語モデル（LLM）に接続することで、自然言語コマンドを使ってデバイスの一覧表示や機能の制御ができます。

クラウド対応で、Dockerを使用してローカルで実行することも、クラウド上で動かすこともできます。必要なリソースは最小限で、Koyebなどのプラットフォームで無料でセットアップできます。

Merliot Hubは、Raspberry Pi、Arduino、Adafruit PyPortal、Linux x86-64で構築されたデバイスと互換性があります。

ハブのインストールはDockerを使用するか、ソースコードから直接実行することができます。両方の方法についての指示が提供されています。

プロジェクトは貢献やフィードバックを歓迎しており、サポートやコラボレーションのためにチームにメールやソーシャルメディアで連絡することができます。

ハブはBSD 3-Clause Licenseの下でリリースされています。

詳細については、Merliotのウェブサイトを訪れてください。

メキシコシティ近郊のネサワルコヨトルで、宮脇式の再森林化プロジェクトが始まりました。この地域は都市化に伴うヒートアイランド現象などの環境問題に直面しています。この日本の手法は、在来種の木を密に植えることで、劣化した土地でも迅速に多様性のある森林を作ることを目的としています。地元のボランティアが参加し、温度を下げたり土壌の健康を改善したりすることで環境を向上させることを目指しています。

この手法は日本の宮脇昭によって開発され、工業地域の緑地を復元するのに役立ちました。ネサワルコヨトルでは、25種類の在来種からなる1,500本の植物が植えられ、生物多様性を促進し、地域の教育のための緑地を作ることを目指しています。このプロジェクトがすべての環境問題を解決するわけではありませんが、都市生活と自然のバランスを取り戻すための前向きな一歩を示しています。

Erlang-REDは、NodeJSの代わりにErlangを使用してNode-REDのバックエンドを作成する実験的なプロジェクトです。このプロジェクトの目的は、既存のNode-REDフローコードとの完全な互換性を保ちながら、Erlangのメッセージパッシングや同時実行性の強みを活かすことです。

このプロジェクトの主な目的は、Node-REDのシングルスレッドのNodeJSバックエンドをマルチプロセスのErlangバックエンドに置き換え、パフォーマンスと同時実行性を向上させることです。開発はフロードリブンで行われ、テストフローを使用して機能がNode-REDと一致しているか確認します。

コードベースは多くの相互依存関係を持っており、複雑なため、アーキテクチャの図を解釈するのは難しいです。多くのノードがサポートされていますが、すべての機能が完全に実装されているわけではありません。例えば、catch、change、debug、delay、http in、injectなどが含まれますが、コンテキストや高度なJSONata関数などの一部の機能はまだサポートされていません。

ElixirはErlangと併用でき、統合を容易にするためのヘルパー関数も用意されています。ほとんどのコーディング作業にはErlangの構文が好まれます。ユニットテストはNode-RED内で視覚的に作成でき、新しいノードがテストフロー用に導入されており、機能の正しい実装を確認します。

アプリケーションはDocker、Fly.io、Herokuを使用して特定の設定でデプロイできます。ErlangやNode-REDのテストフローへの貢献が奨励されており、特定の機能のテストに焦点を当てています。プロジェクトは現在、メインブランチで直接開発されており、非公式なバージョニングが行われていますが、将来的にはより構造化されたアプローチが採用される可能性があります。

Erlang-REDは、ローコードのビジュアルプログラミングのシンプルさとErlangの強力な機能を組み合わせ、フローベースの処理のための柔軟なプラットフォームを提供することを目指しています。

RXTXアルゴリズムは、行列とその転置行列の積（XX^t）を計算します。このアルゴリズムは、既存の最良の方法と比べて、掛け算や足し算を5%少なく使用し、小さな行列に対してもより速く動作します。RXTXは、機械学習の技術と組合せ最適化を組み合わせて開発されました。

SingleAttentionNetという簡略化されたトランスフォーマーニューラルネットワークが、コンウェイのライフゲームをゲームの例からのみ学習してシミュレーションできるように訓練されました。このモデルは、単に統計的パターンに基づいて次の状態を予測するのではなく、実際にゲームのルールを実行することを学ぶ点でユニークです。

このモデルの重要なポイントは、まずルールを学ぶことです。モデルは、過去の例から結果を予測するのではなく、ライフゲームのルールを直接計算することで、隣接するセルの数を数え、各セルの次の状態を決定します。

次に、注意機構を使用しています。これにより、3x3の畳み込みを行い、セルの隣接セルに関する情報を効果的に収集します。

また、高い精度を誇ります。このモデルは新しいゲームグリッドに対して完璧な予測を達成しており、トレーニングデータを単に記憶するのではなく、基礎となるルールを理解していることを示しています。

訓練プロセスでは、勾配降下法を用いて予測誤差を最小化し、さまざまなサイズのグリッドを扱うことができます。

ライフゲームのルールは、各セルが生きている（1）か死んでいる（0）かで構成されており、隣接するセルに基づいてセルが生き残るか死ぬかを決定する特定のルールがあります。

全体として、この研究は、シンプルなニューラルネットワークが構造化された訓練プロセスを通じて、複雑なゲームのルールを学び、適用できることを示しています。

Fahmatrixは、PythonのPandasに似た、タブularデータを扱うための現代的なJavaライブラリです。このライブラリは、JVM上でデータを理解しやすくすることを目的としています。主な特徴には、使いやすいAPIがあり、タブularデータを簡単に操作できます。また、CSVファイルの読み込みやプレビューが簡単にできるサポートも備えています。基本的な機能としては、行のフィルタリングや列の選択が可能で、今後は集計やソートといった機能も追加される予定です。

インストール方法は、まずGitHubのリリースページから最新のJARファイルをダウンロードし、プロジェクトに追加します。ローカルでのビルドを行う場合は、リポジトリをクローンし、Gradleを使用してビルドします。

使用例としては、簡単なコードスニペットを使ってCSVファイルを読み込み、内容を表示することができます。また、包括的なJavaドキュメントも用意されています。

今後の機能としては、行のフィルタリング、列の選択、データのグループ化、エクスポートオプションなどが計画されています。

Fahmatrixを選ぶ理由は、Javaにおいて表現力豊かなDataFrame APIの空白を埋め、開発者がデータをより効果的に扱えるようにする点です。

プロジェクトの継続的な開発のために、支援を検討してみてください。ライセンスはMITライセンスで、プロジェクトでの自由な使用が許可されています。

KVSplitは、Apple Silicon向けに設計されたツールで、大規模言語モデル（LLM）を実行する際のメモリ使用量を最適化します。これは、注意機構のキー・バリュー（KV）キャッシュにおいて、キーとバリューに異なる量子化レベルを使用することで実現されます。主な利点は以下の通りです。

まず、メモリ効率が高く、モデルの品質にほとんど影響を与えずに最大72%のメモリ使用量を削減できます。また、同じメモリ制限内で2〜3倍長いコンテキストを処理できるようになります。さらに、標準のFP16設定と比較して推論速度を維持または向上させることができます。

さまざまな構成によるメモリ使用量の違いは顕著です。例えば、K8V4（8ビットのキー、4ビットのバリュー）では59%のメモリ削減が見られ、品質の損失はわずか0.86%です。一方、K4V4（4ビットのキーとバリュー）では72%のメモリ削減が可能ですが、品質の損失は約6%になります。また、多くの構成では推論速度が5〜15%向上し、特にK8V4が効果的です。

KVSplitの特徴には、キーとバリューの独立した量子化、Apple Siliconに完全最適化されたMetalサポート、使いやすいインストールおよびベンチマークツールがあります。

KVSplitをインストールするには、リポジトリをクローンし、インストーラスクリプトを実行します。この際、Pythonのセットアップやllama.cppとの統合オプションがあります。

異なる構成の比較を簡単に実行し、メモリ使用量、速度、品質を評価できます。推奨される構成は、品質とメモリ削減のバランスが取れたK8V4と、最大のメモリ削減が可能なK4V4です。

詳細なパフォーマンス分析を行うために、ユーザーはメモリ使用量、速度、品質を測定する包括的なベンチマークスイートを実行できます。結果はさまざまな形式で保存され、簡単に分析できます。

今後の開発には、適応型精度、レイヤーごとの量子化、モバイルサポートなどの機能が含まれる可能性があります。

KVSplitは、Mac上で大規模言語モデルを最適化する強力な手段を提供し、メモリ使用量を最小限に抑えつつ、品質を犠牲にすることなく長いコンテキストを扱いやすくします。

ロバート・ガスキンズは、パワーポイントの共同開発者として、1980年代のスタートアップ運営の難しさについて語っています。この時代は、インターネットが広く普及する前のことでした。

1980年代のソフトウェア開発は非常に複雑でした。スタートアップは、顧客からのフィードバックや売上を得る前に、長期的な計画を立て、大きな投資をしなければなりませんでした。今日のような迅速な開発や最小限の製品を作る機会はありませんでした。

ガスキンズは、既存のソフトウェア会社との厳しい競争に直面しました。多くの競合他社は、古いオペレーティングシステム向けのプレゼンテーションソフトをすでに製造していました。しかし、ガスキンズは、将来の市場を支配すると信じていたウィンドウズとマッキントッシュのプラットフォームに焦点を当てることに決めました。

ウィンドウズの発売が遅れたため、パワーポイントの開発スケジュールにも影響が出ました。1988年にウィンドウズ向けにパワーポイントをリリースする予定でしたが、実際には1990年まで準備が整いませんでした。この遅れは、ウィンドウズ3.0と同時に発売することができたため、結果的に大きな市場優位性をもたらしました。

インターネットがない時代では、顧客にリーチするためには広範な旅行や雑誌編集者、業界コンサルタントとのネットワーキングが必要でした。広告は印刷メディアを通じて行われ、物理的なソフトウェアを販売するための物流は高コストで非効率的でした。

ガスキンズは当初、複数のプロジェクトを同時に進めようとしましたが、これが会社の失敗につながる寸前でした。最終的に、パワーポイントに専念することを決め、マイクロソフトに買収された後、成功を収めました。

現代の開発についてガスキンズは、ウェブベースの開発がもたらすコミュニケーションの容易さや製品の迅速な反復に対して羨ましさを表現しています。1980年代に直面した課題と、現代のソフトウェア開発者が享受する便利さを対比させ、ビジネスの発展における技術の進歩がどれほど重要であるかを強調しています。

ガスキンズの経験は、インターネット以前のスタートアップ生活の困難さを示しており、戦略的な焦点の重要性や技術の進歩がビジネス開発に与える影響を強調しています。

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新しいブラウザエージェントの基盤モデルを開発する必要性が強調されています。単に既存の技術、例えばGPTの周りに簡単なツールやラッパーを作るのではなく、Foundryはブラウザに依存するワークフローを自動化することを目指しています。従来のAIでは効果的に管理できないこれらのワークフローに対応するため、Foundryはリアルなウェブシミュレーション、詳細なアノテーションシステム、信頼性の高いトレーニング環境など、ブラウザエージェントのための重要なインフラを構築しています。

Foundryは、機械学習システムや強化学習インフラをゼロから開発する意欲のある優秀なエンジニアを求めています。一般的なエンジニアリング業務ではなく、革新に情熱を持つ候補者が理想です。プログラミングスキルが高く、機械学習の経験があることが求められます。

Foundryに参加することで、重要な技術的課題に取り組む機会が得られ、早期の株式取得が可能となります。また、将来の利用に向けたコアな機械学習ツールを提供する成長企業の一員となることができます。

この記事では、Rubyを使ってコーディングエージェントを構築する方法について説明しています。これは、Thorsten Ballの「コーディングエージェントを作るのは難しくない」という主張に触発されたものです。著者のラダン・スコリッチは、不要なボイラープレートコードを排除することで、94行のコンパクトなRubyプログラムに簡素化しています。

コーディングエージェントの基本について説明します。コーディングエージェントとは、コマンドを実行し、ファイルを操作できるAIチャットエージェントのことです。ユーザーのプロンプトを読み取り、言語モデル（LLM）と対話し、応答するチャットループに依存しています。

このエージェントには、基本的なツールが3つ必要です。まず「ファイルを読む」機能があり、指定されたファイルの内容を取得します。次に「ファイルをリストする」機能があり、特定のディレクトリ内のファイルを一覧表示します。そして「ファイルを編集する」機能があり、ファイルの内容を変更するか、存在しない場合は新しいファイルを作成します。

実装に関しては、著者はRubyLLMというライブラリを使用してチャットのロジックとツールを実装し、設定を簡単にしています。このコーディングエージェントは、ファイルに関する質問に答えたり、基本的なファイル操作を行ったりできます。

エージェントのテストでは、マインスイーパーゲームを作成するように指示しました。最初は機能するコードを生成しましたが、テストは失敗しました。その後、ユーザーの確認を得てシェルコマンドを実行するツールを追加するなどの改善を行い、すべてのテストに合格するより包括的なゲームのバージョンを作成しました。

コーディングエージェントを構築するには、特別なAIの知識はほとんど必要なく、標準的なソフトウェア開発の手法で実現可能です。Ruby言語は、その可読性とプログラマーの満足度に重点を置いているため、このタスクに特に適しています。

コーディングエージェントの完全なコードはGitHubで公開されており、他の人が実験したり、発展させたりすることを促しています。

Oracle VM VirtualBoxにおいて、高度な深刻度を持つ脆弱性が発見されました。この脆弱性は、メモリの割り当て処理に関連しており、攻撃者がメモリの割り当てを操作することで、ホストのメモリに不正にアクセスできる可能性があります。

この脆弱性の詳細は、vmsvga3dSurfaceMipBufferSize関数における整数オーバーフローです。この問題により、0バイトの割り当てが可能でありながら、非ゼロのサイズが報告されることになります。攻撃者はこの脆弱性を利用して、任意のメモリ位置を読み書きすることができ、仮想マシンから脱出することが可能になります。また、脆弱性を利用して仮想マシン環境を制御する方法を示す証明概念も開発されています。この脆弱性は、機密性や整合性に対するリスクが高く、無許可のアクセスを引き起こす可能性があります。

技術的には、この攻撃はメモリ内の特定のデータ構造を利用し、許可されるべき範囲を超えてメモリの読み書きを可能にします。攻撃者は、VirtualBoxのコード内の関数ポインタを操作することで、任意のコードを実行することができます。

この脆弱性は2025年4月1日に報告され、4月15日に修正され、5月15日に公表されました。CVSSスコアは8.1（0から10のスケールで）であり、高度な深刻度を示しています。この脆弱性はCVE-2025-30712として特定されており、VirtualBoxソフトウェアにおける深刻なセキュリティリスクを浮き彫りにしています。ユーザーはこの問題に注意し、適切なパッチを適用することが重要です。

この記事では、スマートフォンの機能を制限するために設計された代替デバイスの増加について取り上げています。特に、ソーシャルメディアが子どものメンタルヘルスに与える影響が懸念される中で、多くの親がテクノロジーの利点と潜在的な危害のバランスを取る方法を模索しています。

コネチカット州ウェストポートで開催された「代替デバイスフェア」では、ソーシャルメディアをブロックし、先進的な親の管理機能を提供するさまざまなシンプルな電話が展示されました。これらのデバイスは、子どもたちがつながりを楽しむ一方で、有害なコンテンツから守ることを目的としています。

具体的な例としては、ミニマリストデザインの「ライトフォン」や、メッセージを監視し不適切な内容をフィルタリングするAIツールを備えた「ピンウィール」があります。また、ガブやトゥルーミといった他の企業も、異なるレベルのコンテンツ制限を持つ類似の機能を提供しています。

親たちの間では、これらのデバイスの効果について意見が分かれています。先進的な監視機能を評価する親もいれば、プライバシーの侵害と感じる親もいます。代替デバイスの増加は、子ども向けの安全なテクノロジーオプションに対する大きな需要を示しています。

「インターテレストリアルズ」という本は、カレン・G・ロイドによって書かれ、地球上の極限環境で生きる微生物の魅力的な世界を探求しています。深海の堆積物や火山、永久凍土など、過酷な環境で繁栄するこれらの微生物は、私たちの生命に対する理解を挑戦する存在です。この200ページの本は、科学的発見と冒険を融合させており、読者に新たな視点を提供します。

ロイドは地球微生物学者であり、コスタリカのポアス火山の酸性クレーター湖や北極の永久凍土など、危険な場所からサンプルを収集した体験を共有しています。本書では、研究におけるチームワークやリスクが強調され、極限環境で生き延びるための微生物の独特な適応能力が紹介されています。

これらの生物の研究は、メタゲノム解析と呼ばれる技術によって進展しています。この技術は、科学者が微生物の遺伝物質を解読し、その代謝過程を理解するのに役立ちます。「インターテレストリアルズ」は、私たちの惑星に隠れた微生物の生活と、それが生命の限界を理解する上での意義を示す、刺激的な内容となっています。

MinorMinerは、ホバート・リートンによって設立された新しいプラットフォームで、子供たちが数学の宿題を通じてビットコインを得ることができる仕組みです。子供たちが数学の問題を解くことで、その計算がビットコインのマイニングに利用されます。ビットコインのマイニングは、複雑なコンピューターパズルを解くことに依存していますが、MinorMinerはこのプロセスを簡素化します。

このプラットフォームでは、子供たちが数学の問題を解くことでビットコインのマイニングパズルを解決し、その努力がデジタル通貨に変わります。従来のビットコインマイニングはエネルギーを多く消費し、複雑な数学的問題を解く必要がありますが、MinorMinerではハッシュアルゴリズムを簡単な算数の問題に変換することで、子供たちにも取り組みやすくしています。

学校ではMinorMinerを利用して、数学のクイズを出題します。このクイズは教育とビットコインマイニングの両方の目的を果たします。子供たちは「計算パートナー」と呼ばれ、クイズに答えることでビットコインのハッシュ計算に貢献します。

MinorMinerは、マイニングプロセスを効率化するために三つの戦略に注力しています。一つ目は「並列処理」で、複数の子供たちが同時にハッシュの計算を行うことです。二つ目は「カリキュラムの最適化」で、子供たちにXOR演算などのより高度な数学を教えることで、マイニングの効率を向上させます。三つ目は「教師へのインセンティブ」で、教師の報酬を生徒の生産性に連動させることで、宿題の出題を促進します。

将来的には、MinorMinerはビットコインマイニングの最適化を経て、AIやクラウドコンピューティングの分野にも進出する計画です。子供たちの宿題の計算能力を活用して、より複雑なタスクに取り組むことを目指しています。MinorMinerは教育と暗号通貨マイニングを融合させる革新的でユニークなアプローチであり、子供たちに力を与えながら新しいビットコイン生成の方法を模索しています。

Uberは、Javaアプリケーションにおけるリソースリークを修正するための新しいツール「FixrLeak」を開発しました。リソースリークとは、ファイルやデータベース接続などのリソースが適切に解放されないことによって発生します。これによりシステムが遅くなったり、故障を引き起こすことがあります。FixrLeakは生成AIを活用し、これらの問題の検出と修正を自動化することで、従来の手動による方法よりも迅速かつ正確に対応します。

FixrLeakの主なポイントは以下の通りです。まず、リソースリークはプログラムがリソースを解放しないことで発生し、パフォーマンスの問題やクラッシュを引き起こす可能性があります。従来の修正方法は手動で行われることが多く、エラーが発生しやすいものでした。

次に、FixrLeakは高度なコード分析とAIを組み合わせて、リークをより効果的に特定し修正します。特に、関数内に限定された単純なリークに焦点を当てることで、信頼性の高い解決策を提供します。

プロセスの概要としては、まずSonarQubeというツールが報告したリークをスキャンします。次に、抽象構文木（AST）分析という手法を用いて、修正が安全であることを確認します。その後、AIが提案する修正案を生成し、それをレビューして検証した後に適用します。

Uberでの結果として、FixrLeakは102件のテスト対象リソースリークのうち93件を自動的に修正することに成功し、コード品質の向上に寄与しました。

今後の計画として、UberはFixrLeakをさらに強化し、複数の関数にまたがるリークの処理や、異なるプログラミング言語におけるリーク検出のためのAIの導入を目指しています。

全体として、FixrLeakはリソースリークの管理において重要な進展を示しており、開発者の効率とUberのソフトウェアシステムの信頼性を向上させることに寄与しています。

VPNプロバイダーのProtonは、新しい監視法が施行され、VPNやメッセージングアプリにユーザーデータの収集と保存を義務付ける場合、スイスを離れると発表しました。この提案された監視法の改正は、オンラインのプライバシーとセキュリティを脅かす可能性があり、ProtonのCEOであるアンディ・イェンは、これはプライバシー権の重大な侵害だと主張しています。彼は、この法律がスイスのプライバシー基準をロシアと同等にする可能性があり、そのような制約の下ではProtonが運営できなくなると述べています。

同じくスイスの企業であるNymVPNも同様の懸念を抱いており、法律が通過すれば国を離れる準備があるとしています。スイス政府は現在、提案された変更についての協議段階にあり、さまざまな政党や擁護団体から反発を受けています。両社は、ユーザーのプライバシーを保護し、国際的に競争できる法律の必要性を強調しています。

インテュイティブ・マシーンズの2番目の月面着陸機、IM-2は、月の南極近くで横倒しになって着陸しました。これは、高度計の問題と厳しい照明条件が原因です。それにもかかわらず、同社は次のミッションであるIM-3に対して楽観的な姿勢を保っています。IM-3は、適切に着陸することが期待されています。

IM-2は2025年2月26日に打ち上げられましたが、先代のIM-1と同様の問題に直面しました。IM-1は2024年2月に着陸中に転倒しました。IM-2は約12時間しか稼働しませんでしたが、いくつかのデータを収集しました。NASAはこのデータを将来のミッションに役立つため、成功と見なしています。

南極の険しい地形と低い角度の太陽光は、着陸システムにとっての課題でした。インテュイティブ・マシーンズは問題を特定し、IM-3に向けて技術の改善を計画しています。具体的には、より良い高度計やセンサーを使用し、ナビゲーション用のデータベースを拡充する予定です。

IM-3は南極には着陸せず、月の別の地域を目指します。また、インテュイティブ・マシーンズは南極に戻るための4回目のミッションも計画しています。他の企業も、NASAの商業月面ペイロードサービスの下で月面ミッションに取り組んでいます。

2025年5月16日、OpenAIはCodexを発表しました。これは、開発者が複数のコーディングタスクを同時に行うのを支援するために設計されたクラウドベースのソフトウェアエージェントです。Codexは、OpenAIの特別なモデル（codex-1）を活用しており、機能の作成、コードのデバッグ、変更提案などを安全で隔離された環境内で行うことができます。現在、ChatGPT Pro、Team、Enterpriseのユーザー向けに利用可能で、今後はPlusやEduのユーザーにもアクセスを拡大する予定です。

Codexは、ChatGPTの使いやすいインターフェースを通じて操作されます。ユーザーはタスクを割り当てたり、コードに関する質問をしたりできます。各タスクは独立して実行されるため、Codexはファイルを読み込んだり、編集したり、コマンドを実行したりしながら、その行動をログやテスト出力を通じて証明します。

このシステムはセキュリティを重視しており、ユーザーはCodexの出力を確認でき、生成されたコードは実行前に手動でレビューする必要があります。Codexは人間の好みに合わせたコーディングスタイルを学習しており、リファクタリング、デバッグ、ドキュメント作成などのタスクを完了する能力があります。

初期の使用例では、Codexが繰り返しの作業を処理することで効率を向上させ、開発者がより複雑な作業に集中できるようになることが示されています。OpenAIは、CiscoやTemporalなどの外部パートナーと協力して、Codexの機能をさらに洗練させる取り組みも行っています。

同社はCodexの機能や既存の開発ツールとの統合を拡大し、ソフトウェアエンジニアリングの生産性を向上させることを目指しています。Codexは現在、研究プレビュー段階にあり、今後のアップデートで機能性や使いやすさが向上することが期待されています。

新しい超音速航空の近代化法案が提出され、52年ぶりにアメリカ本土上空で静かな超音速飛行が可能になる見込みです。この法案は、連邦航空局（FAA）が音を伴うソニックブームを発生させない条件で超音速飛行のライセンスを発行できるようにするものです。

この法律は、複数の共和党上院議員から支持を受けており、次世代の超音速商業航空機の実現を目指しています。特に、Boom Supersonicが開発中の新しい旅客機が注目されています。また、NASAも静かな超音速飛行技術の研究を進めており、X-59という航空機がこの技術を近く実証する予定です。

この法案の推進は、中国などの国々が独自の超音速プロジェクトを進めている中で行われています。支持者たちは、ソニックブームの禁止を解除することが、より速い空の旅を実現し、アメリカの航空分野でのリーダーシップを維持するために重要だと主張しています。

要約がありません。

要約がありません。

ローマの観光は特に聖年に盛況で、街は混雑し、観光名所も賑わっています。そんな中、ホストのアリ・ダニエルと作家のトニー・ペロッテは、混雑を避けるためにローマの地下のスポットを探訪することを提案しています。これには古代の水道橋やカタコンベ、隠れた遺跡が含まれます。

ペロッテは、多くの観光客がこれらの地下の魅力を見逃していると指摘します。これらの場所は、ローマの歴史や日常生活を独自の視点で垣間見ることができる貴重な体験を提供します。彼自身の探訪の経験を共有し、古代の水道橋や地下の遺跡を巡る探検グループについて語ります。

これらの地下の場所は観光客にとってよりアクセスしやすくなっており、普段は隠れている歴史の名残を目にすることができます。歴史に興味がある人々にとって、これらのサイトは混雑した観光地に代わる魅力的な選択肢を提供します。訪れる際は、これらの歴史的な場所を尊重し、その価値を守ることが求められます。

ローマの地下を探ることは、静かで豊かな体験を提供し、街の多層的な歴史とつながる機会を与えてくれます。

テレンス・マリックは、アメリカの映画監督であり、神秘的な人物として知られています。彼はインタビューや公の場に出ることを拒否することで有名です。彼の映画はしばしば賛否が分かれ、一部は傑作と称賛される一方で、他は誤った方向性だと批判されることもあります。マリックは映画における美しさを重視し、観客に美しさが真実と同義であるかを問いかけます。

ジョン・ブリースデールの著書『マジックアワーズ』は、マリックの人生と作品を探求していますが、彼自身の直接的な見解は含まれていません。代わりに、彼に近い人々へのインタビューを基にしており、彼の幼少期や影響を受けたことについての洞察を提供しています。マリックは1943年にイリノイ州で生まれ、テキサス州で育ちました。学業に優れ、ハーバード大学とオックスフォード大学で学びました。彼は短期間、ジャーナリズムや教育に従事した後、映画制作に転向しました。

彼のデビュー作『バッドランズ』（1973年）は、低予算ながら高い評価を受けました。その後の『天国の日々』（1978年）は、彼の美しい映像の評判をさらに高めましたが、商業的には成功しませんでした。長い休止期間を経て、マリックは『シン・レッド・ライン』（1998年）で復帰しました。この戦争映画は、伝統的な物語から逸脱し、英雄主義よりも自然に焦点を当てています。

マリックの後の作品には、『ニュー・ワールド』（2005年）や『ツリー・オブ・ライフ』（2011年）があり、家族や存在という複雑なテーマを探求し、個人的な物語と壮大な哲学的アイデアを融合させています。しかし、その後の『トゥ・ザ・ワンダー』（2012年）、『ナイト・オブ・カップス』（2015年）、『ソング・トゥ・ソング』（2017年）などは、物語の一貫性やキャラクターの発展から逸脱したため、あまり好評を得ませんでした。

2019年には『隠された人生』で再び評価を受け、歴史的背景の中で道徳的選択について深く考察しました。現在、マリックはキリストの生涯を描いた新作映画に取り組んでおり、独自の映画的視点を通じて深いテーマを探求し続けています。

要約がありません。

さまざまな構造やパターンがシステム内で特定の用語によって分類されています。主なカテゴリには、バブル、ワームとループ、ソリトン、カオスとパターン、微生物相互作用が含まれます。

バブルには、ネガティブバブルやプレクリティカルバブルなど、異なるタイプが存在します。ワームとループの構造には、迷路を形成することができるワームが含まれています。ソリトンについては、安定したタイプと脈動するタイプが言及されています。カオスとパターンのセクションでは、カオス的な振る舞いやチューリングパターンが取り上げられています。微生物相互作用では、戦う微生物や自己複製するスポットについて触れられています。

さらに、フィードレートが0.082、減衰率が0.06という二つの数値が提供されています。色に関するセクションでは、何らかの分類が示唆されていますが、詳細については説明されていません。

Solidisは、Redisやその他のRESP互換サーバー向けに設計された高性能クライアントで、SOLID原則に基づいて構築されています。依存関係がなく、現代のJavaScriptやTypeScriptアプリケーションに最適で、RESP2およびRESP3プロトコルをサポートしています。

Solidisの主な特徴は、パフォーマンスの向上です。IoRedisと比較して、さまざまな操作において最大79%の速度向上が見られます。また、ライブラリのサイズは30KB未満と軽量で、必要な部分だけをインポートできるツリーシェイカブルな設計になっています。TypeScriptのサポートも充実しており、コマンドの型安全性を確保しています。使いやすさも考慮されており、カスタマイズ可能なコマンドを持つ基本クライアントと、すべてのコマンドが事前にロードされたフィーチャークライアントの2種類が用意されています。

Solidisはnpm、yarn、またはpnpmを使用してインストールできます。ライブラリは、キーの設定や取得といった基本的な操作、トランザクション処理、パイプライン処理、パブリッシュ/サブスクライブ機能を提供します。接続設定やパフォーマンス調整、エラーハンドリングに関する幅広いオプションも用意されています。

さらに、カスタムコマンドや詳細なエラーハンドリングがサポートされており、接続やリクエストの管理に関する明確な構造が整っています。Solidisはオープンソースで、貢献を歓迎しています。プロジェクトはリリースにおいてセマンティックバージョニングを採用しています。ライセンスはMITライセンスです。

Rustのコンパイラのエラーメッセージの進化について、RustWeekでの講演に触発されて考察されています。著者は、バージョン1.01以降の安定版Rustのリリースを分析し、エラーメッセージの変化をスクリプトを使って記録しました。主なポイントは以下の通りです。

エラーメッセージの質について、Rustは常にエラーレポートの改善に努めており、バージョン1.0.0でもしっかりとしたメッセージが提供されていました。特に注目すべき更新として、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。

ただし、エラーメッセージには一貫性がない部分もあり、バージョン間でメッセージが行き来することもあります。これは、継続的な改善が行われていることを示しています。また、これらのメッセージの開発は、自動生成されているのではなく、10年以上にわたる多くの貢献者の努力の結果です。

著者は、読者に自分のRustコードを見直し、お気に入りのエラーメッセージをRedditのディスカッションで共有することを勧めています。さまざまなプログラムをテストするためのインタラクティブなツールも考えられましたが、ブログ記事には複雑すぎると判断されました。

2025年5月に発表された研究では、選択的セロトニン再取り込み阻害薬（SSRI）が心臓に与える有害な影響、特に妊娠中の影響について調査されています。SSRIはうつ病の治療に一般的に使用されますが、妊婦が服用すると赤ちゃんに先天性心疾患を引き起こす可能性があります。この研究では、人間の幹細胞を用いて心臓細胞モデルを作成し、フルオキセチン、パロキセチン、セルトラリンの3種類のSSRIの影響を評価しました。

主な発見として、SSRIは心臓細胞のエネルギー生産やミトコンドリアの機能を妨げ、心臓に問題を引き起こす可能性があることが示されました。また、SSRIはATPの生産やミトコンドリアの呼吸を減少させ、心臓の発達や血管の形成にも影響を与えることが分かりました。SSRIの毒性は異なり、セルトラリンが最も有害であることが明らかになりました。

この研究は、妊娠中にSSRIを服用することが発育中の胎児の心臓の健康に対するリスクを強調しており、使用に際しての注意が必要であることを示しています。

要約がありません。

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Harmonic for Hacker Newsは、Hacker Newsにアクセスするための現代的で高速なAndroidアプリで、Google Playからダウンロードできます。このアプリは2020年からサイドプロジェクトとして開発されてきましたが、2021年に博士課程を始めたため、開発にかける時間が減っています。アプリはKotlinのような新しい技術を使用していないため、コードの理解が難しいかもしれませんが、機能はしっかりしており、すぐに使用できます。

このアプリはオープンソースで、ユーザーが問題を修正したり機能を追加したりすることができますが、作成者はKotlinでの完全な書き直しを好んでいません。主な機能には、基本的なアカウント機能（ログイン、投票、コメント、投稿の提出）、アニメーションを取り入れたMaterial 3デザイン、フルブラックオプションを含む複数のテーマ、多くのカスタマイズオプション、そして高速なパフォーマンスがあります。

要約がありません。

2年間のテクノロジーコンサルティングの後、私は製品会社で新しい挑戦を求め、Mattaというエキサイティングなスタートアップを見つけました。物理的なものを扱うことが好きなので、ハードウェア、ソフトウェア、クリエイティブなスキルを組み合わせた役割を望んでいました。最初は面接や満足のいく仕事を見つけるのに苦労しましたが、自分の能力をアピールするためのユニークなアプリケーションを作成し、Mattaの注目を集めました。

私は履歴書を入れるためのクリエイティブな封筒をデザインし、コーヒーチョコレートとレゴのミニフィギュアを入れました。これは会社の文化を反映しています。封筒は3DプリントされたPLAプラスチックで作られ、カウンター沈めネジや埋め込まれたマグネットなどの巧妙なデザイン要素がありました。また、私のウェブサイトに簡単にアクセスできるようにNFCタグも付け、デザインプロセスのGIFを作成してオンラインで共有しました。

最終的に、私はMattaでの仕事を得ることができました。この経験は、人々に利益をもたらす具体的な解決策を作ることの重要性を再認識させてくれました。これは私の幸福にも良い影響を与えています。ロバート・ピアシグが言ったように、真の改善は私たち自身と私たちの手から始まります。

要約がありません。

国防総省（DoD）の指令3000.09は、2023年1月25日から施行され、自律型および半自律型武器システムの開発と使用に関する方針と責任を定めています。この指令は2012年の以前の版を置き換え、一般に公開されています。

この指令の目的は、自律型武器システムの作成と使用に関する方針を設定し、意図しない行動を引き起こす失敗の可能性を減少させることです。また、自律型武器システム作業部会を設立することも含まれています。

適用範囲は、すべての軍の部門および関連する防衛機関に及び、自動的に標的を選択できる武器システムに焦点を当てています。ただし、無武装のシステムや誘導されていない弾薬、特定の例外には適用されません。

設計原則として、システムは人間による監視と武力行使の制御を可能にし、信頼性と安全性を確保するために徹底的なテストを受ける必要があります。また、ユーザーにとって使いやすいインターフェースを提供し、明確な指示とフィードバックを行うことが求められます。

新しい自律型武器システムは、開発前と配備前に上級防衛官の承認を必要とします。ただし、特定の基準を満たすシステムはこの審査から免除される場合があります。

倫理的ガイドラインとして、この指令はAIにおける倫理的考慮の重要性を強調しています。具体的には、武器システムにおけるAIの開発と配備において、責任、公平性、透明性が求められます。

さまざまな防衛官や部門には、この指令の実施を監視し、安全性、法的基準、倫理的原則の遵守を確保するための具体的な役割が割り当てられています。この指令は、高度な武器技術の責任ある使用を管理するための枠組みを確立し、安全性、責任、倫理的考慮を確保することを目的としています。

SQL-tStringは、SQLインジェクションを防ぎながら、安全にSQLクエリを作成するためのツールです。基本的な使い方は、sql_tstringからsqlをインポートし、変数を定義してt-stringsを使ってクエリを作成することです。これにより、クエリ文字列と値のリストが返されます。

変数は波括弧の中でのみ使用でき、例えば{a}のように記述しますが、{a - 1}のような式は使えません。また、列名やテーブル名はsql_contextを使用して有効な名前を指定できます。無効な名前を使おうとするとエラーが発生します。

更新時には、特別な値Absentを使用してオプションのフィールドをスキップすることができます。これにより、必要のないパラメータを省略できます。例えば、aとbの両方をAbsentに設定すると、クエリはbのみを更新します。

条件文では、IsNullやIsNotNullを使用して、null値を正しく処理することができます。SQL-tStringはデフォルトでqmarkパラメータスタイルを使用しますが、グローバルに$スタイルを設定することも可能です。

このライブラリは、Python 3.12および3.13と互換性があり、t-stringsの代わりに標準の文字列を使用することができます。SQL-tStringは、変数パラメータ、オプションの更新、nullの処理を適切に行える、安全で柔軟なSQLクエリの構築方法を提供します。

最近の数学的なブレークスルーにより、「スーパー拡散」と呼ばれる現象が乱流の中で証明されました。この現象は、100年以上前に初めて仮説として提唱されました。乱流は、流体の動きが混沌としている状態を指し、長い間、数学者や物理学者にとって難しいテーマでした。今回の証明は、数学者のスコット・アームストロング、トゥオモ・クーシ、アハメド・ブーラビーによって達成され、彼らは「均質化」と呼ばれる数学的手法を用いて、単純化された乱流の中で粒子が予想以上に早く広がることを示しました。

スーパー拡散の概念は、川の中のゴム製のアヒルのような粒子が、流体の渦による相互作用によって加速された速度で引き離されることを意味します。この現象は、科学者ルイス・フライ・リチャードソンによって初めて観察され、乱流の気象パターンが物体を効率的に散乱させる様子が記録されました。

この研究は、乱流の理解にとって重要であるだけでなく、数学者が複雑な状況に適用するのが難しいとされてきた均質化の効果を証明した点でも意義があります。この研究の成功は、数学や物理学の他の複雑な問題に取り組む新たな可能性を開くものです。

共和党は、今後10年間、アメリカの各州が人工知能（AI）に関する法律を制定することを禁止する計画を進めています。この提案は予算案に追加されており、議論が必要な法案を通過させやすくしています。ブレット・ガスリー議員が提案したこの修正案は、州レベルでのAI規制を事実上禁止するもので、民主主義や社会に大きな影響を与える技術に対する公衆の意見が反映されないことへの懸念が高まっています。

この動きは、特にカリフォルニア州のAI企業に利益をもたらすもので、規制を排除することで利益を最大化しようとしています。批評家たちは、この動きが州の権利や公共の安全を損なうものであり、AIによる雇用差別や職場での監視など、個人を守るための法律を各州が制定することを妨げていると指摘しています。

この修正案の提出時期は、テクノロジー企業の幹部がサウジアラビアでトランプ大統領と会い、数十億ドルの契約を結ぶ準備をしていたことと重なります。これは、テクノロジー業界と政府との密接な関係を浮き彫りにしています。カリフォルニア州のアイザック・ブライアン議員は、共和党の行動を批判し、日常生活を送る人々のニーズを無視してテクノロジーの億万長者の利益を優先していると述べました。

修正案の将来は不透明ですが、テクノロジー企業と政治指導者が利益を公共の安全よりも優先する傾向を反映しています。このまま放置されると、労働者や消費者に重大な影響を及ぼす可能性があると多くの人が考えています。

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この記事では、jasonthorsness.comとhn.unlurker.comの2つのウェブサイトで使用されているキャッシング技術について説明します。限られた予算でウェブサイトを運営している方々が、高トラフィックに対抗するための効果的なキャッシング戦略を理解する手助けを目的としています。

まず、ウェブサイトの種類について説明します。簡単なサイト、つまり主に静的なコンテンツを持つサイトでは、すべてのユーザーに対して同じ内容が表示されます。このようなサイトでは、コンテンツに基づいたファイル名を使用することで、ブラウザやCDN（コンテンツ配信ネットワーク）が効率的にキャッシュできる「コンテンツハッシュリソース」や、世界中の複数の場所からコンテンツを配信することで速度を向上させ、サーバーの負荷を軽減するCDNの利用が含まれます。また、静的なサイトでもクライアントサイドのJavaScriptを通じて動的なコンテンツが扱われることがあります。

次に、中程度の難易度のサイト、つまりデータ駆動型の動的サイトについてです。これらのサイトは頻繁にコンテンツが変わります。例えば、hn.unlurker.comでは、短期間のキャッシュ制御ヘッダーを使用して、コンテンツを一時的にキャッシュし、サーバーへのリクエストを減らしつつ新鮮さを保っています。また、頻繁にリクエストされるデータのためのメモリキャッシュや、SQLiteを使用した大きな古いデータセットのためのディスクキャッシュなど、バックエンドキャッシュも利用されています。

最後に、難易度の高いサイト、つまりユーザーごとに認証されたコンテンツを持つサイトについてです。これらのサイトでは、ユーザーに特有のデータをキャッシュするのはプライバシーの懸念から難しいですが、非ユーザー特有のコンテンツは静的サイトのようにキャッシュできます。戦略としては、ユーザーのブラウザ内でリクエストをローカルに処理し、サーバーの負荷を最小限に抑える方法が考えられます。

効果的なキャッシングは、ウェブサイトのパフォーマンスとコスト管理において非常に重要です。特に、サイトがAPIやサーバーレスソリューションに依存するようになる中で、適切に構築されたキャッシングアーキテクチャは限られたリソースを効率的に活用することを可能にします。この記事では、これらの戦略を探求し、さらなる議論のために連絡を取ることを勧めています。

Palleneは、Luaと連携して動作するように設計されたプログラミング言語で、性能に重点を置いています。静的型付けで、事前にコンパイルされるため、CやLuaJITとは異なり、Luaと相互作用する性能が重要なタスクに適しています。

インストール手順は以下の通りです。

まず、特別なLuaをインストールします。Palleneに必要な追加APIを持つ修正されたLuaのバージョンをダウンロードしてコンパイルします。具体的なコマンドは、リポジトリをクローンし、ビルドしてインストールするものです。

次に、Palleneトレーサーをインストールします。デバッグ用のPalleneトレーサーツールをクローンしてコンパイルします。こちらもコマンドを使ってインストールします。

その後、Luarocksをインストールします。特別なLuaと連携するように、ソースからLuarocksをビルドします。これもコマンドを使用して行います。

最後に、Luarocksを使ってPalleneコンパイラをインストールします。これには、特定のコマンドを実行します。

Palleneを使用する際は、Palleneファイル（foo.pln）を共有オブジェクト（foo.so）にコンパイルするために、pallenecコマンドを使います。Luaでモジュールを読み込むには、luaコマンドを使用します。

開発に関しては、貢献者はテストの実行やコーディング基準の維持に関するガイドラインをCONTRIBUTINGファイルで確認することが推奨されています。

詳細やオプションについては、ヘルプコマンドを使用してください。

Googleは、イスラエルとのプロジェクト・ニンバス契約について懸念を抱いており、イスラエル軍が同社のクラウド技術をどのように使用するかを制御できないことを心配しています。この技術の使用がパレスチナ人に悪影響を及ぼす可能性があるためです。内部文書によると、Googleは人権侵害の歴史を持つ国に先進技術を提供するリスクを認識していました。コンサルタントは、これらの懸念からGoogleに対し、イスラエル軍への特定のツールの供給を避けるよう勧めました。

Googleの契約は、同社のサービスがどのように使用されるかについての監視や把握を制限しており、誤用を防ぐことや潜在的な虐待に関する問い合わせに応じることができない可能性があります。また、この契約は、国際法と矛盾する場合でも、敏感なイスラエル政府のデータを保護する義務をGoogleに課しています。

専門家は、Googleがこれらのリスクを認識していることが法的責任につながる可能性があると指摘しています。特に、同社の技術が人権侵害に関連付けられた場合、問題が深刻化する恐れがあります。この状況は、企業の責任や法的影響について複雑な疑問を提起しています。Googleの技術がイスラエル軍や他の機関によって利用されているためです。それにもかかわらず、Googleは人権に関する実践について独立した監査を行うことを約束しておらず、株主や専門家の間でさらなる懸念が高まっています。

2022年11月にChatGPTが登場して以来、OpenAIのGPTのような大規模言語モデル（LLM）は、人間が書いたテキストとAIが生成した素材を組み合わせて訓練されています。このようなデータの混合は「モデル崩壊」という懸念を引き起こします。これは、訓練データが現実の人間の言語から乖離することで、AIの出力の質が低下する現象です。

モデル崩壊は、AIが生成したテキストが訓練データセット内の人間が生成したテキストに取って代わるときに発生します。この結果、統計的な不一致が生じ、モデルが意味不明な結果を生むことがあります。これは、モデルが一般的でないフレーズやアイデアを除外した有限のテキストサンプルに依存するためです。研究者たちは、この問題は言語モデルに限らず、自らの出力で反復的に訓練されるあらゆる生成モデルに影響を及ぼす可能性があると警告しています。

モデル崩壊のリスクを軽減するために、専門家は高品質な合成データを整備し、実際のデータに似せることを提案しています。これには、低品質な出力を除外したり、他のAIモデルにテキストの質を評価させるフィードバックメカニズムを使用することが含まれます。実データと合成データの両方を蓄積することは役立ちますが、モデルの性能向上を遅らせる可能性もあります。

特に懸念されるのは、合成データが多様な視点を捉えられない場合、AIが少数派のグループを正確に表現するのが難しくなることです。モデル崩壊は深刻な問題ですが、これらのモデルを訓練する企業が使用するデータに注意を払えば、管理可能であると研究者たちは考えています。

要するに、LLMには今後の課題がありますが、継続的な研究と慎重なデータ管理が、性能向上とモデル崩壊に関連するリスクの軽減に役立つでしょう。

要約がありません。

Publisherは、Malloyデータ言語のためのセマンティックモデルサーバーとして機能するオープンソースツールです。これにより、ユーザーはデータの意味や文脈を捉えたデータモデルを定義・管理でき、ビジネスに関連する用語を使ってデータベースをクエリすることが容易になります。

Malloyは、詳細なデータモデルを作成するために設計されたオープンソースの言語です。ユーザーはデータの関係性や文脈、意味を定義することができ、より良い理解と分析を促進します。

Publisherの主な目標は、ビジネス用語の明確な理解を提供することで、一貫性のある信頼性の高いデータクエリを確保することです。また、アプリケーションやAIエージェントがこれらの定義されたモデルに基づいてデータにアクセスし、クエリを実行できるようにすることで、信頼できる洞察を得られるようにします。

Publisherの主要なコンポーネントには、まずPublisherサーバーがあります。これは、Malloyパッケージを読み込み管理し、MalloyクエリをSQLにコンパイルし、インタラクションのためのAPIを提供するコアバックエンドです。REST APIは、ウェブフロントエンドがモデルを参照し、クエリを実行するために使用されます。モデルコンテキストプロトコル（MCP）APIは、AIエージェントがプログラム的にMalloyリソースと対話することを可能にします。

次に、Publisher SDKがあります。これは、Publisherサーバーと連携するユーザーインターフェースを構築するためのUIコンポーネントのライブラリです。さらに、Publisherアプリは、SDKを使用してMalloyパッケージを参照し、クエリを生成する方法を示すリファレンスウェブアプリケーションです。

今後の開発として、Publisherは改善された開発者モード、統合分析ツール、スケジュールされたデータ変換パイプライン、他のデータエコシステムツールとのより良い統合などの機能を導入する計画です。

ユーザーは、サポートやコラボレーションのためにMalloyコミュニティに参加することが奨励されており、学習や開発のためのさまざまなドキュメントリソースも利用可能です。

海戦における高い監視コストが、17世紀後半から19世紀初頭にかけてのイギリス海軍の統治と効果にどのように影響を与えたかについて述べています。

貴族的な統治が台頭したのは、軍のポジションの配分が非効率的で、しばしば縁故主義が蔓延していたためです。イギリス海軍は、七年戦争やナポレオン戦争などの戦争で素晴らしい勝利を収めましたが、それは技術の優位性によるものではなく、効果的な制度的インセンティブと構造によるものでした。

監視の課題としては、広大な海と遅い通信が船舶の監視を困難にしました。天候などの外的要因が戦闘の失敗を正当化することもありました。また、艦長は戦闘よりも商船を捕らえて利益を得ることを優先することが多かったのです。

艦長には敵船を捕らえることで得られる巨額の富の可能性があり、規律を促す給与体系が整っていました。海軍の士官は、購入ではなく年功序列に基づいて昇進が保証されており、艦長が艦船の活動を記録することで責任が確保されていました。イギリス海軍は、指揮官による監視を容易にする特定の戦闘編成や戦略を採用していました。

戦闘に参加することを義務付ける「戦争規則」があり、戦闘を怠った場合には死刑を含む厳しい罰則が科されました。この厳格な施行は、臆病を防ぎ、積極的な参加を確保することを目的としていました。

19世紀には蒸気船の導入や新しい海軍規律法が施行され、これらの慣行が変化し、厳格な戦闘規則の重要性が低下しました。全体として、イギリス海軍の構造とインセンティブは、海戦の固有の課題にもかかわらず、効果的な海軍作戦を維持する上で重要でした。

要約がありません。

このプロジェクトは、信頼性の高いワークフローを作成することを目指しています。特に、ステップが失敗した場合には自動的にブラウザを使用するように戻る機能を持っています。現在は開発の初期段階にあり、商用利用にはまだ推奨されていません。

始めるには、まずリポジトリをクローンします。次に、extensionディレクトリに移動し、ビルドコマンドを実行して拡張機能を構築します。その後、ワークフロー環境を設定するために必要なコンポーネントを同期し、インストールします。使用方法については、コマンドラインインターフェース（CLI）を実行して確認できます。

提供されているライブラリを使うことで、Pythonでワークフローファイルを簡単に実行できます。主な特徴としては、一度アクションを記録すれば何度でも再利用できる「一度記録、永遠に再利用」、繰り返しのプロンプトが不要な「効率的な実行」、記録を自動的に情報を抽出する信頼性の高いワークフローに変換する「構造化されたワークフロー」、不要なデータをフィルタリングして意味のあるワークフローを作成する「インテリジェントフィルタリング」、そして将来の成長に対応した自己修復機能を備えた「エンタープライズ対応」があります。

将来的な目標には、ワークフローを人間の入力なしで再利用できるようにすること、大規模言語モデル（LLM）との統合を改善すること、失敗した場合にワークフローを自動的に更新すること、ワークフロー内で出力を入力として使用するサポートを強化することが含まれています。

開発者体験の向上も計画されており、コマンドラインインターフェース、拡張機能、ワークフロー編集ツールの改善が目指されています。このプロジェクトは、顧客のニーズに応じてブラウザとのインタラクションをより良くし、自動化を簡単かつ信頼性の高いものにすることに焦点を当てています。

GoogleのMaterial 3 Expressiveデザインは、世界中の18,000人以上の参加者を対象にした広範な調査に基づく画期的なデザインシステムの更新です。この取り組みは、研究インターンがアプリデザインの平凡さについて議論を引き起こしたことから始まり、より感情的に訴えるユーザー体験の創出に焦点が当てられました。

Material 3 Expressiveの主な特徴は、感情的な関与を促すことです。表現豊かなデザインは、色、形、大きさ、動き、そしてコンテナの使い方を工夫することで、ユーザーの感情を引き出し、使いやすさを向上させ、目標達成を助けることを目指しています。また、デザインプロセスには、視線追跡やユーザビリティ研究などのさまざまな調査手法が用いられ、ボタンや進捗インジケーターなどの要素が洗練され、アクセシビリティ基準も満たされています。

特に若い世代のユーザーは、活気があり魅力的なデザインを好む傾向が強く、このデザインアプローチは製品の現代性や関連性を高めることに寄与しています。表現豊かなデザインを採用することで、ユーザーは重要な要素を最大で4倍速く特定でき、より直感的な体験が実現します。また、表現豊かなデザインは高齢者にも配慮されており、若いユーザーと同じように効率的にナビゲートできるようになります。

実用的な観点からは、表現豊かなデザインが活気を加える一方で、機能性を損なってはいけません。使いやすさのためには、馴染みのあるデザインパターンが重要です。デザイナーには、新しいコンポーネントの実験を奨励し、ユーザーのニーズを優先し、アクセシビリティ基準を維持することが求められています。

全体として、Material 3 Expressiveは、従来のデザインを超え、感情的に共鳴し、使いやすいインターフェースを創出することを目指していますが、同時に確立されたユーザビリティの原則も尊重しています。

LPythonは、型注釈付きのPythonコードを最適化された機械語に変換するために設計されたPythonコンパイラです。LLVM、C、C++、WASM、Juliaなど、さまざまなバックエンドをサポートしており、高速なコンパイルと実行が可能です。LPythonは、必要に応じてCPythonと連携できるため、既存のPythonライブラリを利用することができます。

現在、LPythonはアルファ版であり、バグが存在する可能性があります。ユーザーは見つけた問題を報告することが推奨されています。インストールはCondaを通じて行うことができ、ソースからビルドすることも可能です。

LPythonの主な特徴には、複数のフォーマットに同時にコードをコンパイルできるバックエンド、コードを抽象構文木（AST）に変換し、さらに抽象意味表現（ASR）に変換して最終出力を生成するための最適化段階があります。また、ループの展開や不要なコードの削除など、機械に依存しないさまざまな最適化が含まれています。デフォルトでは、LPythonはLLVMにコードをコンパイルし、高速なバイナリ出力を実現します。ユーザーは、@lpythonデコレーターをPython関数に適用することで、指定したバックエンドを使用したJITコンパイルを行うことができます。さらに、@pythoncallデコレーターを使用することで、CPythonライブラリの関数を呼び出すことも可能です。

ベンチマークテストでは、LPythonのパフォーマンスがNumbaやC++などの競合と比較されています。結果は、特に複雑なデータ構造を扱うタスクにおいて、LPythonがこれらの代替手段と同等かそれ以上の速度を示すことが多いことを示しています。

LPythonは、C++のパフォーマンスを提供しつつ、Pythonの使いやすさを維持することを目指しています。開発者は生産性を犠牲にすることなく高性能なコードを書くことができるため、速度を求めるPythonユーザーにとって有望なツールとなっています。

rvは、Rパッケージを迅速かつ整理された方法で管理・インストールするための新しいツールです。現在開発中のため、一部の機能は完全に文書化されていない場合があります。

主な機能としては、まず「rv plan」という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、これを使うと設定に基づいてライブラリや設定ファイル、ロックファイルが更新されます。

設定ファイルでは、プロジェクトの詳細を指定します。これにはRのバージョン、パッケージリポジトリ、依存関係などが含まれます。例えば、プロジェクト名を「my first rv project」、Rのバージョンを「4.4」、インストールするリポジトリやパッケージを設定します。

「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」を実行することで、これらのアクションを事前に確認することができます。

始めるには、インストールに関する文書を参照してください。使用方法については、設定の詳細が記載された文書を確認してください。

開発に参加するには、Rustをインストールする必要があります。プロジェクトは「just run」や「cargo run」といったコマンドを使ってビルド・実行できます。ユニットテストは「just test」で実行可能です。

さらに例やプロジェクトについては、リポジトリ内のexample_projectsディレクトリをチェックしてください。

Pythonのフリースレッド版、特にCPython 3.14.0b1の大きな進展と、これに関与したQuansightチームの役割について述べています。フリースレッドPythonは、グローバルインタプリタロック（GIL）を排除することで、現代のハードウェアをより効果的に活用できるようにし、真の並列処理を可能にします。しかし、コンパイルされたコードを使用する既存のパッケージは、この新しいビルドで動作させるためにスレッドセーフであることを確認する必要があります。

主な成果には、NumPyやpipなど、多くのPythonパッケージやツールへのサポートの強化、CPython 3.14におけるスレッドセーフ性とパフォーマンスの大幅な改善、フリースレッドPythonにアプリケーションを適応させるための包括的なガイドが含まれます。

昨年からエコシステムは改善されましたが、スレッドセーフ性の詳細な監査が必要なパッケージに関しては依然として課題が残っています。チームは、コミュニティの参加を促し、貢献やディスカッションをDiscordで行うこと、またPyConでの講演に参加して新しいビルドに適応するための洞察を得ることを推奨しています。フリースレッドPythonは、今後の言語のパフォーマンスと使いやすさを大いに向上させると考えています。

この記事では、言語モデル（LLM）に関する研究と、トレーニング中に検索エンジンの動作を模倣する能力について述べています。ZEROSEARCHという手法は、検索タスクの難易度を徐々に上げることで、これらのモデルの改善に寄与します。実験の結果、30億パラメータを持つLLMは検索能力を効果的に向上させることができることが示されました。一方、70億パラメータや140億パラメータの大規模モデルは、実際の検索エンジンと同等かそれ以上の性能を発揮します。

しかし、著者はこれらのモデルを実際の検索エンジンと比較することは誤解を招くと主張しています。実際の検索エンジンは、操作やスパムの影響を常に受けており、その効果は関連する文書を見つけることだけでなく、システムを悪用しようとする試みに対抗する能力にも依存しています。したがって、LLMは制御された環境で検索機能を模擬することができても、操作が大きな懸念事項となる現実の条件での信頼性を証明する必要があります。

要約がありません。

この記事では、人間の知覚が目の動き、特にサッケードによってどのように影響を受けるかについて説明しています。サッケードとは、周囲の細かい詳細を見るための目の素早い動きのことです。研究者たちは、サッケードの特性、例えば速度や持続時間が、迅速に動く物体を知覚する能力にどのように影響するかを調査しました。

彼らの研究によると、速く動く刺激の視認性は、サッケードによって生じるパターンと密接に関連しています。刺激が素早く動くと、視覚システムはその動きを無視することがあり、物体が滑らかに動くのではなく、ジャンプするように見えることがあります。この現象は「サッケードの省略」と呼ばれています。

この現象を調べるために、研究者たちは高速度カメラを使って動く画像を提示し、目の動きを制御する実験を行いました。彼らは、人々がこれらの動きを見る能力がサッケードの運動特性に依存していることを発見し、私たちの知覚が目の動きによる典型的な感覚効果に細かく調整されていることを確認しました。

この研究は、私たちの視覚システムが目の動きのメカニズムに適応し、高速の動きに対する感受性を維持する方法を強調しています。たとえその動きの一部が意識的に知覚されなくても、私たちの視覚はその変化に敏感であることが示されています。

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です。このプラットフォームは、Sci-Hubで入手できない論文を求めるユーザーの増加に応えています。Sci-Hubは2年間データベースを更新していないため、Sci-Netは独自の機能を提供します。Sci-Hubが論文を自動的にダウンロードするのに対し、Sci-Netではユーザーが論文をリクエストしたり、自分の論文をアップロードして他の人と共有したりできます。

ユーザーはDOIを入力して論文の入手可能性を確認できます。もし論文が見つからない場合は、リクエストを行うことができます。また、ユーザーはアクセスできる論文をアップロードでき、匿名性を保つために透かしを削除する機能もあります。アップロードされた論文は、登録していないユーザーでも自由にアクセスできるようになります。

Sci-Netは、論文を共有するユーザーに報酬を与えるために分散型トークンシステムを採用しています。ユーザーは最低1000トークンで登録する必要があり、このトークンは論文を共有することで獲得できます。従来の出版社の有料壁とは異なり、Sci-Netのトークン要件は低く、支払いは利益を追求するプラットフォームではなく、研究者に直接渡されます。一度アップロードされた論文は永遠に無料で利用でき、公共の知識に貢献します。

Sci-Netは知識へのオープンアクセスを促進することを目指しており、研究者が協力し情報を共有するための貴重なツールです。トークンの取得に関するいくつかの課題があるものの、研究をよりアクセスしやすくするための一歩を示しています。

今日の世界では、私たちはテキストインターフェースを通じて高度なAIとやり取りすることが多いですが、これによりユーザー体験に関する課題が生じることがあります。例えば、混乱や入力の遅さ、アクセシビリティの問題などです。新しいアプローチでは、AIがユーザーインターフェース（UI）コンポーネントを動的に生成することで、ユーザーとAIシステムのインタラクションを改善できると提案されています。

テキストによるやり取りにはいくつかの重要な問題があります。まず、ユーザーは自分のニーズをテキストに変換する必要があり、これが認知的負荷を引き起こします。また、自然言語は誤解されることがあり、入力データの形式に対するチェックがないため、正確性が欠けることもあります。さらに、テキストのみのインターフェースは障害を持つユーザーを排除する可能性があり、複雑な指示を入力するのは時間がかかり、ミスが起こりやすいです。テキストスレッドが複雑になることもあり、視覚的に提示した方が良い情報も存在します。

AIが生成するUIの解決策として、ユーザーがテキストで情報を提供する代わりに、AIが必要に応じてフォームや他のUI要素を作成することが提案されています。例えば、ユーザーが配達先の住所を変更したい場合、AIはそのための完全なフォームを生成し、手続きを簡素化します。

この仕組みは、まずAIがユーザーのリクエストを理解し、必要な情報を特定します。次に、適切なUIコンポーネントを選び、構造化されたUIの定義を生成します。その後、アプリケーションはAIの応答とともにUIを表示し、ユーザーがそのUIと対話することでデータが収集されます。最終的に、収集されたデータはAIまたはバックエンドシステムによって処理されます。

このアプローチの利点には、標準化されたコミュニケーションが提供され、入力の収集と検証が一貫して行えることがあります。また、ユーザーは馴染みのあるインターフェースパターンを使用するため、認知的負荷が軽減されます。複雑なサービスへのアクセスが容易になり、データの正確性が確保されることで、シームレスな体験が実現します。ユーザーは基盤となるシステムを理解する必要がありません。

特定されたコンポーネントの種類には、複数の関連データポイントを収集するためのフォーム、選択肢を作成す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など）、構造化された情報を提示するためのデータ視覚化コンポーネント（表やリスト）、複雑なインタラクションのための複合コンポーネント（ウィザードやファイルアップローダー）があります。

実際の例として、ある配送会社のカスタマーサポートシステムでは、AIがユーザーをガイドしながら配達先の住所を変更する手続きを行い、必要なフォームやフィードバックを動的に生成します。

実装のステップとしては、まずAIのための明確なシステムプロンプトを作成し、UIコンポーネントのクライアントサイドレンダリングを実装します。次に、セキュリティのためにコンポーネント構造を検証し、シンプルなコンポーネントから始めてユーザーとテストを行います。

AIが生成するUIを会話システムに統合することで、テキストベースのコミュニケーションの限界を克服し、会話と従来のインターフェースの最良の特徴を組み合わせたユーザーインタラクションが大幅に向上します。未来は、AIが必要に応じて適切なUI要素を知的に生成できるようにすることにあります。

Business Insiderは、知りたいと思うような興味深く革新的なストーリーを提供しています。

ある航空宇宙企業が、年間約1億3000万ドルを売上げているにもかかわらず、Xen Orchestra Appliance（XOA）という仮想マシン製品の無料トライアルを不正に利用していることが明らかになりました。この企業は、サービスに対して料金を支払う代わりに、法人および個人のメールアドレスを使って新しいトライアルアカウントを繰り返し作成しています。この行動は、オープンソースソフトウェアにおける倫理的な問題を引き起こしています。彼らは、無料で自己ホストできるバージョンを利用することもできたはずです。

この企業は、専門的なサポートに対して支払うことやボリュームディスカウントを検討することにほとんど関心を示さず、トライアルシステムを悪用することを選んでいます。この状況は、オープンソースプロジェクトの維持に関する課題を浮き彫りにし、持続可能性を確保するためにより賢明なトライアル制限が必要であることを示しています。企業には、倫理的に行動し、このような行為をやめることが求められています。

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でロックフリーのデータ構造、具体的にはLockFreeArray<T, N>の構築について説明しています。このデータ構造は固定サイズの配列で、複数のスレッドがロックを使わずに値を挿入したり削除したりできるものです。著者は、ロックフリープログラミングの速度と効率を強調し、フリーソロクライミングのスリルとリスクに例えています。

ロックフリープログラミングは迅速で効率的ですが、正しく行わないと深刻な問題を引き起こす可能性があります。従来のロック機構（例えばMutex）とは異なり、ロックフリー構造はメモリとスレッドの安全性を慎重に管理する必要があります。

このロックフリー配列は固定サイズで、サイズ変更や境界チェックを行わずに同時使用が可能です。主なメソッドには、配列とフリリストを初期化するnew()、値を挿入しようとするtry_insert(value: T)（成功すればインデックスを返し、失敗すれば値を返す）、指定したインデックスから値を取得して削除するtake(index: usize)があります。

フリリストは、配列内の空きスロットを効率的に管理するために使用され、配列全体を検索する必要がありません。

性能ベンチマークでは、LockFreeArrayが従来のミューテックスベースの構造よりも大幅に高速で、平均して83%以上の改善を示しています。

記事の最後では、ロックフリープログラミングが高いパフォーマンスをもたらす一方で、データ競合やメモリリークといった落とし穴を避けるためには深い理解が必要であることが強調されています。このように、この記事はユーモアを交えながらも、Rustで高性能なロックフリーのデータ構造を作成するための情報を提供しています。

「I Dropped My Phone The Screen Cracked」は、ブラウザ内で音声を簡単に作成・管理できるように設計されたウェブオーディオライブラリです。

主な特徴には、音声ノードを簡単な構文で作成し接続できる「メソッドチェイニング」があります。基本的な例では、サイン波を再生することができます。さらに複雑な例では、周波数やフィルターを設定し、異なる音声コンポーネントを接続することができます。また、音声の設定をマクロとして定義し再利用できる機能もあり、複数の音声要素を組み合わせた「マイクロシンセ」などを作成できます。

このライブラリは、音声コーディングを簡素化し、モジュラーシンセサイザーを接続するのと同じくらい簡単にすることを目指しています。ドキュメントやRedditでのインタビュー、テスト用のアプリも含まれています。コメントやバグ報告、コードの提出を通じての貢献も歓迎されています。

この投稿では、テイバ・ハルサーニがグーグルでの経験を通じて、複雑なシステムについての洞察を共有しています。

まず、複雑な問題と難解な問題の違いについて説明します。難解な問題は複雑ですが予測可能で、構造化された解決策が必要です。例えば、税金の申告がこれに当たります。一方、複雑な問題は独自性があり、標準的な方法では解決できないため、適応的な解決策が求められます。気候変動がその例です。

複雑なシステムの特徴には、いくつかの重要な点があります。まず、全体の挙動は構成要素から予測できないことがあります。次に、行動の結果がすぐに現れないことがあり、変更後に問題が発生することもあります。また、一部を改善しても全体が改善されるとは限らず、逆に悪化することもあります。さらに、システムの過去の状態が現在の挙動に影響を与えることもあります。小さな変化が大きく予測できない影響を引き起こすこともあります。

複雑なシステムを扱うための戦略としては、まず可逆的な決定を優先し、実験を行いやすくします。また、即時の指標だけでなく、全体の健康状態を理解するために地域的および全体的な指標を使用します。革新的な解決策にもオープンであることが重要です。リスクを最小限に抑えるために、機能フラグやカナリアリリースなどの手法を使って段階的に展開します。システムの状態を詳細に監視できるようにし、変更を完全に展開する前に制御された環境でテストを行います。機械学習を活用して複雑なシナリオに適応することも有効です。最後に、効果的なコミュニケーションとチームワークを促進し、複雑さを乗り越えることが求められます。

複雑なシステムと難解なシステムの違いを認識することは、効果的な問題解決において重要であり、特定の戦略を用いることでさまざまな環境での複雑さを管理する助けになります。

チリのアタカマ砂漠で建設中の超大型望遠鏡（ELT）についての記事です。この望遠鏡は直径39メートルの主鏡を持ち、世界で最も大きな光学望遠鏡になります。現在の最大の望遠鏡の約4倍の大きさです。

ELTは、他の主要な望遠鏡との競争の一環として位置づけられています。例えば、同じ砂漠にあるジャイアント・マゼラン望遠鏡は25.4メートルの鏡を持ち、ハワイにあるサーティ・メーター望遠鏡は地元の反対により遅れが生じています。

これらの3つのプロジェクトは、今後10年以内に運用を開始することを目指しており、宇宙に関する理解を大きく進展させることが期待されています。これらの望遠鏡が解明するであろう謎に、多くの人々が期待を寄せています。

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間を効果的に埋めることができる亜鉛イオンマイクロキャパシタを開発しました。これらの小型デバイスは、IoT（モノのインターネット）機器や医療用インプラント、ウェアラブル技術などの用途で役立つと期待されています。彼らは、バッテリーとスーパーキャパシタの両方の利点を組み合わせることを目指しています。

ヴェヌス・エアロスペースは、ニューメキシコ州で回転爆轟ロケットエンジンの試験に成功し、アメリカで初めてのフライトを実現しました。このエンジンは2,000ポンドの推力を生み出すことができ、約30秒間飛行しましたが、音速を超えることはありませんでした。この技術は燃料効率を向上させ、超音速旅行を可能にすることを目指しています。これにより、世界中の移動が2時間以内で可能になると期待されています。

ヴェヌス・エアロスペースは、サッシーとアンドリュー・ダグルビーによって設立され、商業用および防衛用の超音速航空機の開発に注力しています。最終的な目標に到達するには時間がかかるものの、このフライトテストは超音速旅行を現実のものにするための重要なステップです。同社は、さまざまな防衛および商業パートナーと連携し、これらの先進的な応用を探求しています。

2025年のTLA⁺コミュニティイベントが、オンタリオ州ハミルトンのマクマスター大学で5月4日に開催されました。このイベントはETAPS 2025の一環として行われ、著者は「TLA⁺ツールを作成するのがこれまでになく簡単になった！」というタイトルの講演を行い、TLA⁺の現状と今後の開発についてまとめました。

著者は、TLA⁺ツールの開発がコミュニティの期待に応えるために重要であると強調しています。既存のツールやレガシーコードの課題、今後の開発アイデアについて議論しました。

現在の主なツールには、最も包括的なパーサーであるSANY、証明に使用されるTLAPM、静的解析に適したポータブルなtree-sitter-tlaplusがあります。インタープリターとしては、モデルチェッカーで使用されるTLCと、ウェブベースのインタープリターであるSpectacleが主要なものです。モデルチェッカーでは、TLCが主力であり、Apalacheは象徴的なチェックを行い、Spectacleは基本的な安全性チェックも行えるようになっています。その他にも、証明検証用のTLAPMや型チェックツール、フォーマッター、さまざまなIDE拡張機能が存在します。

著者は、SANYやTLCツールのような古いコードベースの維持が難しいことを指摘しています。現在の貢献者の間で「生きた知識」が不足しているためです。TLA⁺が関連性を保つためには、徹底的なテストと新しい開発者のためのより良いオンボーディングが必要であると強調しました。

課題がある中でも、TLA⁺の開発には希望があり、TLA⁺財団が貢献者を支援しています。著者は改善のための三つの戦略を示しました。広範なテスト、新しい開発者のためのより良いオンボーディング、そしてフルタイムの貢献を支えるための資金提供です。

著者は、TLA⁺ツールのための生成テスト、TLA⁺構文の簡素化の可能性、SANY APIの改善、そしてTLCモデルチェッカーの速度を大幅に向上させるという大胆な目標を提案しました。コミュニティのTLA⁺ツール開発への参加を促し、TLA⁺の未来に対する楽観的な見解を表明しました。

要約がありません。

鋳鉄製のフライパンの掃除とシーズニングは複雑に思えるかもしれませんが、実際はそれほど難しくありません。ここでは、長年の経験に基づいた簡単なガイドを紹介します。

まず、鋳鉄のフライパンを完全に剥がす必要はほとんどありません。表面を復元するために、石鹸とスチールウールでこすり、その後再度シーズニングを行います。

頻繁に使用することが重要です。フライパンを定期的に使っていれば、必ずしも再シーズニングをする必要はありません。ただし、ベーコンは糖分が含まれているため、シーズニングには避けた方が良いでしょう。

フライパンが乾燥しているように見えたり、錆びた部分がある場合は、掃除の一環として少量のシーズニングオイルを塗ります。

シーズニングをする際は、非常に少量のオイルを使用します。12インチのフライパンの場合、約小さじ半分程度で十分です。オイルが光って見えないように注意しましょう。

石鹸を使って掃除することは問題ありませんが、通常は必要ありません。熱い水で rinsing し、乾いた布で拭き取ります。

表面が粗いフライパンでも大丈夫です。使用することで改善されるので、完璧に滑らかにすることを心配する必要はありません。鋳鉄の熱保持性が最も重要です。

鋳鉄製のフライパンでの料理を楽しみながら、素晴らしい食事を作る中でその表面が自然に改善されるのを見てください。

Ollamaは、新しいエンジンを発表しました。このエンジンは、Meta Llama 4やGoogle Gemma 3などの視覚モデルを含むマルチモーダルモデルをサポートしています。このエンジンにより、これらのモデルの理解力や推論能力が向上します。

新しいエンジンの主な特徴は、マルチモーダルモデルのサポートです。これにより、ユーザーはさまざまな視覚モデルと対話し、複数の画像を同時に処理できるようになります。また、各モデルが独立して動作するため、統合が簡単になり、異なるモデルを使用する際のエラーのリスクが減少します。さらに、Ollamaは画像処理の際にメタデータを追加し、大きな画像を扱う際の出力品質を向上させています。システムはメモリ使用を最適化し、画像をキャッシュすることで迅速な応答を実現し、ハードウェアメーカーとの連携によってパフォーマンスを向上させています。

今後の計画として、Ollamaはより長いコンテキストサイズのサポート、推論能力の向上、ストリーミング応答を伴うツール呼び出しの実現を目指しています。会社は、視覚モデルの開発チーム、推論をサポートするGGMLライブラリ、さまざまなデバイスでのパフォーマンス向上に協力してくれたハードウェアパートナーに感謝の意を表しています。