著者は深層学習とトポロジーの関係について論じています。トポロジーは表面の性質を研究する分野であり、神経ネットワークがデータを処理する方法を理解する手助けとなります。

トポロジーの基本について説明すると、トポロジーは引き裂かずに変形できる表面を研究します。例えば、粘土の表面に描かれた円は形を変えることができますが、線や二つの円にはなりません。

データサイエンスにおいて、分類はしばしば乱雑なデータをきれいな線で分けることを必要とします。もし低次元でこれが不可能な場合、高次元に移行することで解決できることがあります。神経ネットワークはこれらの次元を操作し、複雑なデータを分ける方法を見つけることができます。

神経ネットワークは、処理するデータに基づいてトポロジーを学習することができます。例えば、犬と猫のような似た概念を高次元空間でグループ化することが可能です。

著者は、推論も多様体として表現できると提案しています。「良い」推論は一つの領域に集まり、「悪い」推論は別の領域に分かれるという考え方です。このアイデアは、AIモデルのトレーニングを通じて改善に役立つ可能性があります。

トレーニング方法については、強化学習や以前のモデルからの推論の痕跡を利用して新しいモデルを改善する方法が議論されています。この方法により、モデルは主観的な人間のフィードバックに頼ることなく、より良い推論を学ぶことができます。

将来の方向性として、拡散モデルのような新しい手法が、パラメータに基づいて神経ネットワークを作成または改善する可能性があることが強調されています。これにより、トレーニングが速くなり、モデルの開発がより効率的になるかもしれません。

トポロジーの視点から深層学習を理解することは、モデルが情報を学び処理する方法についての貴重な洞察を提供し、より高度なAIシステムの実現につながる可能性があります。

この論文では、Clojureを基にした新しいプログラミング言語「Deputy」について説明しています。Deputyは依存型を取り入れており、依存型は型が値に依存することを可能にします。これにより、動的なプログラミングパターンが実現されつつ、コンパイル時に型チェックが行われます。Deputyシステムは、ClojureのREPL（読み取り・評価・出力ループ）環境を活用して、特にデバッグ時のプログラミング体験を向上させるように設計されています。

重要なポイントとして、まず依存型があります。これらの型は値に基づいて変化するため、プログラミングタスク内でのデータ変換の指定やチェックに役立ちます。また、DeputyはClojure内のライブラリとして開発されており、開発者はホスト言語と依存型を同時に使用できます。依存型を用いたプログラミングは動的ですが、型チェックはコンパイル時に行われるため、実行時の検証フレームワークとは異なります。

さらに、このシステムは既存のClojureデバッグツールを通じてシンボリックデバッグを可能にし、型チェック中のエラー追跡を強化します。論文では、帰納型や値に基づいて型を計算する関数、再帰的データ構造を定義する能力などの言語機能も紹介されています。著者たちは、Lispのような環境で依存型を使用することの実用的な利点を強調し、より堅牢でエラーの少ないコードにつながる可能性があると示唆しています。

最後に、著者たちは今後の開発において、パフォーマンスの向上や型エラー管理の改善が必要であることを認識しています。Deputyは、依存型の強みとClojureのインタラクティブな機能を組み合わせ、ソフトウェア開発のための強力なツールを提供することを目指しています。

90s.devという新しいゲーム制作プラットフォームがウェブブラウザで利用できるようになりました。このプラットフォームは、クラシックゲームの再現を長年夢見ていたクリエイターによって、今年の初めに開発が始まりました。

90s.devの主な特徴には、320x180のキャンバスを使用したブラウザベースのゲームメーカーがあり、簡単にアクセスしたり共有したりできます。また、ウェブワーカーを活用してセキュリティとパフォーマンスが向上しています。さらに、WebGL2に対応しており、60フレーム毎秒のゲームを作成することが可能です。ユーザーフレンドリーなインターフェースと、TypeScriptを基にしたSDKにより、簡単にプロトタイピングが行えます。さまざまな言語からWebAssemblyにコンパイルできるモジュールをインポートする機能も備えています。

このプラットフォームはコミュニティの参加を促進しており、ユーザーはピクセルアートやゲーム資産のツールなど、自分のアプリを作成して共有できます。シンプルなGUIデザインには、自動レイアウトシステムや監視可能なプロパティなどの革新的な要素が含まれており、開発が容易になります。

さらに、ユーザーはGitHubやnpmからのリンクを使用してアプリを公開でき、コミュニティ内でのコラボレーションや共有が進みます。クリエイターは、内蔵ツールは出発点に過ぎず、真の価値はコミュニティが作成したコンテンツにあると強調しています。

Astraは、JavaScriptファイルを実行可能なファイル（.exe）に変換するためのシンプルで効率的なツールです。主な特徴は以下の通りです。

Astraは、使いやすいインターフェースを提供しており、ユーザーにとって快適な体験を実現しています。また、esbuild技術を利用しているため、プロジェクトのコンパイルが非常に速いです。ECMAScriptにも対応しており、ESMベースのアプリケーションを扱うことができますが、Node.jsにはいくつかの制限があります。Astraは、アプリケーションを実行するために必要なすべてを含む単一のファイルを作成します。さらに、実行可能ファイルのアイコンやバージョンなどのメタデータをカスタマイズすることも可能です。最終的な実行ファイルは、内蔵の圧縮機能によってサイズが小さくなります。

Astraを始めるには、npm、Yarn、またはpnpmを使用してグローバルに、または単一のプロジェクト用にインストールします。インストール後は、次のコマンドでJavaScriptプロジェクトをコンパイルできます。

astra build src/index.js

他のオプションを確認するには、次のコマンドを使用します。

astra --help

Astraへの貢献は、問題を報告したり、コードの変更を提出することで行えます。

AstraはMITライセンスのもとで開発されており、QwertyCodeQCによって提供されています。

このテキストでは、絵文字と果物を使った複雑な数学の問題について説明されています。この問題はインターネットで人気を集めました。最初に、Redditのユーザーが、シンプルで混乱を招くような問題に対抗するために、絵文字を使った挑戦的な数学問題を提案しました。その後、別のユーザーであるスリダール・ラメシュが問題を修正し、解決するためには楕円曲線の高度な理解が必要な問題に変わりました。

著者はまず、円上の有理点を使ってピタゴラス数を見つけるという簡単な問題を説明します。これにより、楕円曲線上の有理点を通る線を引くことで新しい有理点を生成できることがわかります。この方法を適用することで、著者は元の複雑な問題に対する有理解を見つけることを目指します。

このプロセスでは、計算を助けるためにMathematicaを使用し、より多くの点を生成します。著者は、妥当な解に対応する特定の領域内の点を見つけるための体系的なアプローチを説明します。いくつかの計算を行い、線を引く技術を適用した結果、著者は最終的に正の整数の解を見つけます。

主なポイントは、楕円曲線上の有理点の特性を活用し、体系的なアプローチを用いることで、複雑な数学の問題に効果的に取り組むことができるということです。

要約がありません。

Jwnoは、Windows 10および11向けに設計されたカスタマイズ可能なタイル型ウィンドウマネージャーです。このソフトウェアはJanetを使用して作られており、ウィンドウを効果的に管理するためのユニークな機能を提供します。現在も開発が進められているため、一部のドキュメントリンクはまだ機能していない場合があります。

Jwnoの主な特徴には、高度にカスタマイズ可能なインターフェース、EmacsやSonic Piなどのさまざまなアプリケーションの管理、そしてより簡単に操作できるようにするためのUIヒント機能があります。

利用可能なリソースとしては、新しいユーザー向けのインストールガイドやインタラクティブなチュートリアル、経験者向けのクックブックやリファレンスインデックスがあります。また、GitHubやItch.ioなどのプラットフォームでダウンロードリンクやソースコードも提供されています。

なお、ドキュメントは現在進行中の作業であるため、一部の内容は未完成の可能性があります。

llm-dコミュニティが新しいフレームワークとして立ち上がりました。このフレームワークは、Kubernetesを使用して大規模な言語モデル（LLM）の推論を効率的に提供することを目的としています。

llm-dの目的は、生成AIのための高性能な分散推論ソリューションを提供し、ユーザーが迅速にセットアップでき、コスト効率よくモデルを大規模に展開できるようにすることです。

従来のスケーリング手法は、LLMの特性により、リクエストの時間が高価で変動するため、LLMのワークロードに対してうまく機能しません。LLMのリクエストはサイズや複雑さが大きく異なるため、リソースの利用効率が低下します。

llm-dは、以下のような高度な技術を取り入れています。キャッシュを考慮したルーティングにより、キャッシュされたデータを持つレプリカにリクエストを送ることでレイテンシを改善し、不要な計算を省きます。また、推論の前処理とデコードのフェーズを異なるインスタンスに分けることでリソースの使用を最適化する分散サービングや、さまざまなレイテンシ要件に対応する品質管理（QoS）を行い、インフラの効率を向上させます。

このフレームワークは、運用が容易でKubernetesと統合されているため簡単に展開でき、異なるハードウェアに対応し、さまざまなワークロードに適応できる柔軟性を持っています。また、高度な分散最適化を活用して効率を最大化することを目指しています。

使用される主な技術には、オープンソースのLLM推論エンジンであるvLLM、コンテナ化されたアプリケーションを管理するためのKubernetes、推論タスクのルーティングと負荷分散を強化する推論ゲートウェイ（IGW）があります。

llm-dは、ワークロードの特性に基づいたスマートな負荷分散や、パフォーマンスを向上させるためのさまざまなキャッシング戦略のサポート、リソース配分を最適化するためのトラフィックに応じたオートスケーリング機能を備えています。

llm-dコミュニティは、AIエンジニアや研究者の参加を歓迎しており、フレームワークを試し、その開発に貢献することを促しています。詳細情報や始め方については、GitHubリポジトリを訪れ、開発者用のSlackチャンネルに参加してください。

訪問者の皆様、こんにちは。私たちのウェブサイトへようこそ。ぜひ、さまざまなコンテンツをお楽しみください。サイト内では、情報の出所もご覧いただけますので、興味のある方はぜひチェックしてみてください。

2025年5月17日、ブログ記事でTI-84+ CE電卓で動作するOCamlプログラムのコンパイル方法が詳しく説明されました。

OCamlは著者が学ぶのを楽しんでいる関数型プログラミング言語です。これまで、電卓はC言語やアセンブリ言語のみをサポートしていましたが、新しいツールチェーンにより、さまざまな言語でのプログラミングが可能になりました。ただし、OCamlは除外されています。

このプロジェクトの目標は、OCamlをTI-84+ CE電卓のツールチェーンで動作する単一のポータブルANSI Cファイルにコンパイルすることです。著者は、電卓の256k RAMに収まる軽量なソリューションを作成することを目指しています。

提案された方法は、通常OCamlをJavaScriptにコンパイルするJs_of_ocamlを使用して、OCamlをCにコンパイルするというものです。この方法はよくメンテナンスされており、不要なコードを削除することができます。

著者はJs_of_ocamlに基づいたCバックエンドを作成する計画を立てており、JavaScriptの構造をCに簡単にマッピングし、ガーベジコレクタを組み込むことを目指しています。

ガーベジコレクションでは、グローバルスタックを使用して生存しているオブジェクトを追跡し、ローカル変数を明示的なグローバルスタックの読み書きに置き換えます。ガーベジコレクタは生存しているオブジェクトに印を付け、未使用のものを解放します。

C関数は、基本的なOCaml関数とTI-84+ CEの機能をサポートするために記述されます。OCamlのビルドシステムとの統合により、電卓用のOCamlプログラムを簡単に開発できるようになります。

著者は、OCamlのフィボナッチプログラムの生成されたCコードを読者に探求するよう呼びかけています。多くのOCamlの機能はまだサポートされていませんが、将来的な開発によりプロジェクトがさらに拡大する可能性があります。すべてのソースコードはオンラインで入手可能です。

要約がありません。

DDoSecretsは、イスラエルの企業TeleMessageからハッキングされた410GBのデータを公開しました。この企業は、SignalやWhatsAppなどのアプリからメッセージをアーカイブするサービスを提供しています。公開されたデータには敏感な情報が含まれており、現在はジャーナリストや研究者のみに共有されています。

このデータ公開に至る重要な出来事として、まず3月に国家安全保障顧問が、敏感な話題を議論するためにSignalを使用したことが問題視され、議会での公聴会が開かれました。次に5月には、その顧問がTeleMessageの改良版Signalアプリを使用している姿が目撃されました。その後すぐに、アプリのソースコードが公開され、TeleMessageの製品が主張していたエンドツーエンド暗号化をサポートしていないことが明らかになりました。また、TeleMessageのサーバーに脆弱性が見つかり、平文のチャットログやその他のデータにアクセスできる状態でした。

公開されたデータには、ダイレクトメッセージやメタデータが含まれており、研究目的での利用が意図されています。DDoSecretsは、この公開を行ったグループで、限られた予算で運営しており、活動を続けるための寄付を求めています。

「Have I Been Pwned 2.0」が2025年5月20日に正式にリリースされました。

JavaFactoryは、開発者が繰り返し行うJavaコードを自動的に生成するためのツールです。このツールは、従来のAIコードジェネレーターと比べて、より信頼性が高く、一貫した結果を提供します。主な機能は以下の通りです。

まず、ユーザーは簡単な言葉でタスクを定義できます。生成するものや使用するクラスを指定し、各タスクはパターンとして作成されます。このパターンには、目標、生成ルール、期待される出力形式、そして例となるコードが含まれます。

次に、注釈を使った参照収集機能があります。ユーザーはクラスに役割を示す注釈を付けることで、JavaFactoryがコード生成に含めるべきクラスを把握できるようになります。主に二種類の注釈があります。一つは「@JavaFactoryData」で、関連するデータクラスを収集します。もう一つは「@JavaFactoryApi」で、特定のAPI関連クラスを収集します。

JavaFactoryは、他のAIコードジェネレーターに問題を抱えている開発者に特におすすめです。構造化された環境での実装やテストの作成など、繰り返しのタスクにおいて、コード生成をよりコントロールしたい方に向いています。

インストール方法は、IntelliJを開き、設定に移動してプラグインを見つけ、JavaFactoryを検索します。デモでは、400行のコードがわずか20秒で生成され、すべてのテストが合格する様子が示されています。

要約がありません。

フィンランド政府は、鉄道システムをロシアのゲージ（1,524 mm）からヨーロッパの標準ゲージ（1,435 mm）に変更することを決定しました。この決定は、交通大臣のルル・ランネによって発表され、特にフィンランドがNATOに加盟し、ロシアとの緊張が高まる中で、軍事輸送と地域の安全を向上させることを目的としています。

プロジェクトは、オウル近郊の北フィンランドから始まり、数十億ユーロの費用がかかると見込まれています。影響を受けるのは9,200キロメートル以上の鉄道です。政府は2027年7月までに最終決定を行い、建設は2032年頃に始まる予定です。ヨーロッパの資金が計画費用の最大50%、建設費用の30%をカバーする可能性があります。この変更は、フィンランドのインフラをヨーロッパの基準に大きく整合させるものです。

アメリカは常に貿易赤字を抱えており、その主な理由は輸入が輸出を上回っているからです。この赤字は、アメリカ人が貯蓄するよりも投資する額が多いという広範な経済問題にも影響されています。そのため、国内の投資を支えるために外国からの資金が必要となっています。

閉じた経済では、貯蓄は投資に等しいです。なぜなら、投資に必要な資金はすべて国内の貯蓄から来るからです。しかし、国際的な借入が可能なオープンな経済では、貯蓄と投資が乖離することがあります。アメリカは、貯蓄が投資ニーズを満たすには不十分なため、海外から借り入れを行っています。

貿易赤字を減少させるためには、アメリカは輸出を増やし、貯蓄習慣を改善する必要があります。データによると、2000年以降、国内の貯蓄はしばしば投資支出を下回っています。2008年の金融危機のような出来事がこのギャップに影響を与えましたが、特にCOVID-19パンデミック以降もこの傾向は続いています。

貿易政策は輸出を促進したり輸入を減少させたりすることができますが、貯蓄と投資のギャップにも対処しない限り、貿易赤字に大きな影響を与えることはありません。例えば、アメリカの石油貿易赤字はかつて全体の赤字に大きく寄与していましたが、国内の石油生産が増加したことでその特定の赤字は解消されました。しかし、貯蓄が低いままでは全体の貿易バランスは改善されませんでした。

貿易赤字を批判する人々は、これがアメリカの資産を外国の買い手に売ることにつながり、国からの所得流出を招くと主張しています。しかし、海外から借り入れる能力は、アメリカがより多くの投資を行うことを可能にし、経済成長を促進する可能性があります。貿易赤字を減少させるためには、貯蓄と投資において厳しい調整が必要かもしれませんが、長期的な経済安定のためには不可欠です。

RepoRouletteは、GitHubからリポジトリをランダムにサンプリングするためのツールです。使い方や必要な情報を以下にまとめます。

インストールは、pipを使って行うことができます。コマンドは「pip install reporoulette」です。または、GitHubからソースコードをクローンしてインストールすることも可能です。

RepoRouletteには、GitHubリポジトリをサンプリングするための4つの方法があります。まず、IDベースのサンプリングでは、ランダムなIDを使用してリポジトリをサンプリングしますが、多くの無効なIDが存在するため、成功率は低くなることがあります。この方法では、再現性のためにシードを設定することもできます。

次に、時間ベースのサンプリングでは、特定の期間内に最終更新されたリポジトリを選択します。最小スター数やプログラミング言語などの条件で結果をフィルタリングすることも可能です。

ビッグクエリサンプリングは、GoogleのBigQueryを利用して公開されているGitHubデータセットにアクセスします。この方法は高度なフィルタリングが可能で、GitHubのAPIのレート制限に制約されません。ただし、Google Cloudアカウントの設定が必要で、費用が発生する場合があります。

最後に、GHアーカイブサンプラーでは、GitHubアーカイブから記録されたイベントに基づいてリポジトリをサンプリングします。さまざまなイベントタイプに基づいてリポジトリを選択することができます。

RepoRouletteは、コーディングの実践に関する学術研究や、学習リソースやコード例の発見、機械学習のデータサイエンスプロジェクト、技術トレンドやセキュリティ研究の分析などに利用できます。

プロジェクトへの貢献は歓迎されており、ライセンスはMITライセンスの下で提供されています。詳細や始め方については、プロジェクトのGitHubページを訪れてください。

マイクロソフトは、Windows Subsystem for Linux（WSL）がオープンソースになったと発表しました。これにより、WSLのコードがGitHubで公開され、誰でもダウンロード、修正、開発に貢献できるようになります。

WSLには、Windows上で動作するコンポーネントや仮想マシン内で動作するコンポーネントが含まれています。オープンソースのコンポーネントには、コマンドラインツール（wsl.exeなど）、WSLサービス、Linuxプロセスが含まれています。ただし、カーネルドライバーなどの一部のコンポーネントは、現時点ではクローズドソースのままです。

WSLは2016年に初めて導入され、その後大きく進化しました。特にWSL 2では、実際のLinuxカーネルを使用することで互換性が向上しています。WSLをオープンソースにする決定は、コミュニティからの貢献が数年にわたり重要な役割を果たしてきた結果です。

貢献に興味があるユーザーは、GitHubのリポジトリを訪れて詳細を確認できます。この動きは、WSLコミュニティ内での協力と革新を促進することを目的としています。

物理学者のニック・マクグレイビーは、プラズマ物理学の研究におけるAIの使用についての失望を語りました。科学的発見を加速するAIの可能性に最初は期待を寄せていましたが、実際にはAIの手法が従来の数値計算手法に比べて劣っていることが多いと感じました。

彼は、物理に基づいたニューラルネットワーク（PINNs）という人気のあるAI技術を使った実験を行ったところ、その信頼性が低く、主張されているほど効果的ではないことがわかりました。多くの論文がAIが複雑な方程式をより早く解けると示唆していますが、マクグレイビーはほとんどの比較が不公平で、多くの研究が弱い基準を使用していることに気づきました。これにより、彼は科学研究におけるAIの全体的な効果について疑問を持つようになりました。

彼は、科学者たちがAIを採用する傾向が高まっていることに言及しましたが、それは必ずしも科学に利益をもたらすからではなく、引用数や就職の見通しを高めるためであると指摘しました。AI研究に対する懐疑的な姿勢の重要性を強調し、否定的な結果はほとんど公表されないため、AIの能力に対する過度に楽観的な見方が広がっていると述べました。

マクグレイビーは、AIが近い将来に科学を革命的に変えることは難しいと結論づけ、AI研究における評価方法や透明性の向上を求めました。AIが進歩に寄与する可能性はあるものの、現在の影響は研究報告のバイアスによって過大評価されているかもしれないと強調しました。

要約がありません。

アプリケーションにClaude Codeを簡単に追加するには、SDK（ソフトウェア開発キット）を利用します。

要約がありません。

要約がありません。

Kiloは、1,000行未満のコードで作られたシンプルなテキストエディタです。デモを見ることができます。Kiloを使用するには、コマンドラインで「kilo <ファイル名>」と入力します。主なキーボードショートカットは以下の通りです。

CTRL-S：ファイルを保存する
CTRL-Q：エディタを終了する
CTRL-F：ファイル内のテキストを検索する（検索を終了するにはESCを押し、矢印キーで移動します）

Kiloは外部ライブラリに依存せず、標準のターミナルコマンドで動作します。開発者のサルバトーレ・サンフィリッポ（antirez）によって迅速に開発され、まだ初期段階にあります。ユーザーはKiloを基にして、より高度なテキストエディタやコマンドラインツールを作成することが奨励されています。KiloはBSD 2条項ライセンスのもとで提供されています。

Denoは最近、一部の批判に直面していますが、多くの懸念は根拠がありません。会社は、自身の活動や方向性についてより良いコミュニケーションが必要であることを認めています。Denoが消えてしまうのではないかという不安がある一方で、Deno 2が昨年10月にリリースされて以来、その採用は実際に倍増しています。これはNode.jsとの互換性が向上したためです。

Deno Deployについては、地域数が35から6に減少しました。これは主にコストと使用パターンによるもので、ほとんどのアプリケーションは多くの地域で動作する必要はなく、スピードとローカルデータへのアクセスが求められています。Deno Deployは、バックグラウンドタスクや自己ホスト型の地域など、フルスタックアプリケーションをサポートするよう進化しています。

Deno KVはシンプルなキー・バリュー型ストレージですが、完全なデータベースソリューションではありません。Denoでリレーショナルデータベースをより使いやすくするための取り組みが進められています。また、状態管理と計算をより良く統合する新しいプロジェクトも開発中です。

Freshフレームワークは依然として活発に使用されており、改善が進められています。今年後半にはFresh 2の安定版リリースが期待されています。

Denoは単なるランタイムではなく、TypeScriptのサポートやセキュリティ機能、グローバルデプロイメントシステムを含む、JavaScript開発のための包括的なツールとなっています。

今後の展望として、Denoはパフォーマンスと互換性の向上に注力しており、将来の開発に向けてコミュニティ主導のガバナンスを取り入れています。チームは分散アプリケーションの構築を簡素化する新製品に取り組んでおり、ユーザーとのコミュニケーションを改善することにも力を入れています。

全体として、Denoは活動を縮小するのではなく、将来の成長と改善に向けて準備を進めています。

要約がありません。

デンマークの冒険家トルビョルン・ペデルセンは、2013年に34歳で飛行機を使わずに世界中のすべての国を訪れるという驚くべき旅に出ました。子供の頃のヒーローであるインディ・ジョーンズに触発された彼の冒険の夢は、誰もこの偉業を一度の旅で成し遂げていないことに気づいたときに現実のものとなりました。彼は10年以上にわたり、脳性マラリアや銃を突きつけられるといった大きな困難に直面しました。

ペデルセンは旅のために厳格なルールを設けました。各国に最低24時間滞在し、帰国せず、飛行機を使わないというものでした。彼は1日あたり20ドルの予算を立て、デンマーク赤十字社の認知度を高めることを目指し、各国からのポジティブなストーリーを共有しました。

彼の旅には、ケニアの山で雪嵐の中に彼女にプロポーズするという高揚感もあれば、危険な遭遇からのトラウマや家族の葬儀に帰れないという低迷もありました。彼は信頼とコミュニケーションを通じて彼女との関係を維持し、COVID-19パンデミック中にはオンラインで結婚しました。

約10年後、彼は小規模ながらも温かい歓迎を受けて帰国しました。ペデルセンは人間関係やレジリエンス、他者に頼ることの重要性について大切な教訓を学びました。彼はほとんどの人が善良で助けてくれる意志があると強調し、他の人々に「決して諦めないで夢を追い続けてほしい」と呼びかけています。

言語学者たちは、イヌイット語が雪に関して複数の単語を持っていることを確認しました。これは人類学者フランツ・ボアスの以前の主張を支持するもので、かつては神話として扱われていましたが、新たな研究によって裏付けられました。この研究では、600以上の言語を分析し、異なる文化が重要視する概念に特有の単語を持っていることが明らかになりました。例えば、サモア人は溶岩に、スコットランド人はオートミールに特有の言葉を持っています。

研究者たちは、バイリンガル辞書を調査し、「語彙の発展」を評価しました。これは、ある核心的な概念に対して言語がどれだけ多くの単語を持っているかを測るものです。彼らは、アラビア語が砂漠に関する多くの用語を持っているように、言語はしばしばその環境に関連する多くの単語を持つことを発見しました。一方で、特定の感情が特定の言語で強調される理由については、明確な結論が得られませんでした。

この研究は、言語が知覚に影響を与えるが、完全には決定しないという言語相対性の柔らかいバージョンを支持しています。しかし、これらの発見は辞書に基づいているため、偏りや古くなった情報が含まれている可能性があります。今後の研究では、特にオンラインでの実際の言語使用を探求し、異なる言語間での概念の議論の仕方についてより深い洞察を得ることが期待されています。

デイビッド・ロザドの分析は、大規模言語モデル（LLM）が採用決定において性別バイアスを示す方法を調査しています。この研究では、22のLLMと70の職業が対象となり、各モデルは同じ資格を持つ男性と女性の名前が付けられた2つの履歴書を比較しました。その結果、LLMは男性候補者よりも女性候補者を56.9%の割合で好むことが明らかになり、体系的な性別バイアスが存在することが示されました。

さらに実施された実験では、明示的な性別指標や好ましい代名詞を追加すると、女性候補者への好みが増加しました。一方で、候補者の名前が性別に中立的なラベルで隠された場合、選択は均等になりました。また、研究では、プロンプトの最初にリストされた候補者が63.5%の割合で優遇されるという位置バイアスも発見されました。

全体として、これらの結果は、採用プロセスにおけるLLMの公平性と信頼性についての懸念を引き起こしました。LLMの意思決定が公平性の原則に沿っていないことを示唆しています。この研究は、採用における「バイアスのない」AIの主張に対して警鐘を鳴らし、高リスクな決定にこのような技術を導入する前に倫理的な考慮が必要であることを強調しています。

この論文は、さまざまな機関の研究者によって執筆され、AIシステムのサイズを大きくすることで性能が向上する一方で、それが内部表現の改善を意味するのかどうかを探求しています。著者たちは、創造的な探索プロセスを通じて進化したニューラルネットワークと、標準的な手法である確率的勾配降下法（SGD）で訓練されたネットワークを、画像生成のタスクにおいて比較しています。

主な発見として、両方のタイプのネットワークは似たような出力を生成しますが、その内部の動作は非常に異なることが挙げられます。SGDで訓練されたネットワークは「破損した絡み合った表現」（FER）と呼ばれる混沌とした内部構造を示すのに対し、進化したネットワークは「統一された因子表現」（UFR）と呼ばれるより整理された構造を持つ傾向があります。大規模モデルにおけるFERの存在は、一般化や創造性といった重要な能力を妨げる可能性があり、FERを理解することが今後のAIの進展にとって重要であることを示唆しています。

論文には補足データや視覚化が含まれており、実験を再現するためのコードも提供されています。研究者はさらなる調査のために追加のPicbreederゲノムにアクセスできます。この研究を引用する際は、提供されたBibtexリファレンスを使用してください。

Annはシンプルで分散型のソーシャルメディアプラットフォームで、ActivityPubを利用しています。主にWebアノテーションに焦点を当てており、これはコンテンツに対するコメントや推奨のようなものです。ユーザーは他の人からアノテーションを保存、送信、受信することができます。

従来のソーシャルメディアとは異なり、Annにはコンテンツを閲覧するためのメインサイトがありません。さまざまなアプリケーションに接続することで役立つサーバーです。具体的な利用例としては、ブログやGeminiブラウザのコメントセクション、研究チームが論文を共有し議論するためのプライベートな設定、フォロワーからのおすすめ記事、ウェブコンテンツにコメントを追加するためのブラウザプラグイン、AIトレーニング用のアノテーション付きコンテンツのコレクション、ファイル共有やコメントのためにorg mode、Obsidian、Logseqなどのツールとの統合、そしてRedditやHackernewsのような推薦を共有する機能があります。

LibreOfficeや動画プレーヤーなど、多くのアプリケーションがAnnを利用してソーシャル機能を強化できます。各アプリが独自のコメントシステムを作るのではなく、Annに接続することで、ユーザーはトラッカーで満たされた従来のウェブアプリに依存せずに交流できるようになります。Annは、よりプライベートでユーザーがコントロールできるウェブ体験を提供することを目指しています。

要約がありません。

マイクロソフトは、イーロン・マスクのAIスタートアップであるxAIと提携し、Azure AI Foundryプラットフォームを通じてGrok AIモデルへの管理されたアクセスを提供します。具体的には、Grok 3とGrok 3ミニモデルが利用可能で、マイクロソフトの標準サービス契約と直接請求が含まれています。

Grokは、マスクによって刺激的でフィルターのないAIとして宣伝され、他のAIが避けるような物議を醸す質問にも答えることで知られています。特に、センシティブなトピックについては寛容な姿勢を示します。しかし、Grokは不適切な回答や特定のトピックの検閲など、いくつかの問題で批判を受けています。

Azure上のGrokモデルは、マスクのソーシャルネットワークであるX上のモデルよりも制御が強化されており、データ統合やガバナンス機能が向上しています。

ヘルムートは1980年にオーストリアのグラーツで生まれ、幼い頃から列車と旅行に情熱を注いできました。2007年からはオーストリア連邦鉄道で働いています。彼は長距離列車の旅を好み、飛行機よりも列車を利用することで新しい文化に浸り、異なる時間の感覚を体験できると感じています。特に東ヨーロッパや旧ソ連諸国、アジアのあまり知られていない目的地を探し求めています。

北朝鮮への興味は年々高まり、列車旅行のガイドやドキュメンタリーがきっかけとなりました。観光ルートへのアクセスには課題がありましたが、ロシアから北朝鮮へのユニークな列車ルート、特にトゥマンガン経由の情報を得ました。2006年12月には北朝鮮の寝台列車に乗り、北朝鮮を訪れたいという思いがさらに強まりました。

2008年には、友人との計画や話し合いを経て、トゥマンガン経由で北朝鮮に入ることを決意しました。公式には観光客に閉ざされているルートですが、別のルートから入るという名目で旅行を予約し、ビザもスムーズに取得しました。ヘルムートは、北朝鮮への冒険を心待ちにしています。

ニール・スティーブンソンは、ニュージーランドでの最近のパネルディスカッションで人工知能（AI）についての考えを共有しました。彼は、決定的な意見を述べるのではなく、大きな視点からのアイデアを提示することで議論を促そうとしました。

スティーブンソンは、現在ほとんどの人々がAIを、技術的なスキルがなくてもテキストや画像、動画を作成できる使いやすい大規模言語モデルと結びつけていると指摘しました。この急速なAIの能力の向上を、20世紀中頃の核兵器の予期しない発展に例え、AIが脅威に見える一方で、核爆弾のように有益な応用もあると強調しました。

彼は、人間がさまざまな動物の知性と長い間共存してきたことを考慮し、AIとの未来についても同様に考えることができると提案しました。異なる動物は異なる種類の知性を示し、人間に対する意識も異なります。ペットのように私たちに依存する動物もいれば、昆虫のようにほとんど無関心な動物もいます。この枠組みは、AIとの関わり方を理解する手助けになるかもしれません。AIは、役立つアシスタントから無関心な存在までさまざまです。

スティーブンソンは、AIの潜在的なデメリットについても警告しました。特に教育の分野では、ChatGPTのようなツールに依存することで、批判的思考能力を欠いた世代が生まれる可能性があると述べました。彼は、自分自身の知性と学びを維持する重要性を強調し、教育機関はAIの影響を軽減するために従来のテスト方法を導入すべきだと提案しました。

要するに、スティーブンソンはAIに対してバランスの取れた見方を奨励し、その潜在的な利点とリスクの両方を認識し、ますます自動化が進む世界で人間の知性を維持することを訴えています。

Terraform MCPサーバーは、Terraform Registry APIと統合されたツールで、Infrastructure as Code（IaC）開発の自動化とインタラクションを向上させます。

このツールの主な用途には、Terraformプロバイダーやモジュールの自動検索、Terraform Registryからのデータ分析、プロバイダーリソースやデータソースに関する詳細情報の提供、Terraformモジュールの探索と理解を助けることが含まれます。

重要な注意点として、MCPサーバーからの出力はさまざまな要因によって変わる可能性があります。ユーザーは、これらの出力がセキュリティ、コスト、コンプライアンス基準を満たしているかどうかを確認する必要があります。

サーバーをコンテナで使用するには、Dockerがインストールされていて、動作している必要があります。

インストールと使用方法については、VS Codeの場合、ユーザー設定（JSON）に特定の設定を追加してDockerを使用してMCPサーバーを実行します。Claude Desktopでも同様の設定を追加してサーバーを実行できます。Dockerが利用できない場合は、提供されたコマンドを使用してソースからサーバーをビルドすることも可能です。また、ローカルDockerイメージをビルドすることもできます。

利用可能な主なツールには、プロバイダーに関するドキュメントをリストするresolveProviderDocIDや、プロバイダーの完全なドキュメントを取得するgetProviderDocs、Terraform Registryでモジュールを検索するsearchModules、モジュールの詳細なドキュメントを取得するmoduleDetailsがあります。

開発とテストのために、プロジェクトのビルド、テスト、クリーンアップのためのさまざまなmakeコマンドが用意されています。プロジェクトへの貢献に関する指示もあり、リポジトリをフォークしてプルリクエストを提出する方法が説明されています。

このプロジェクトはMPL-2.0のライセンスの下で提供されており、サポートが必要な場合はGitHubで問題を報告するか、セキュリティに関する懸念についてはメールで連絡することができます。

Zod 4が開発の一年を経て正式にリリースされました。この新しいバージョンは、Zod 3よりも速く、コンパクトで、効率的です。また、多くのユーザーからの要望に応えた機能が追加されています。この開発は、Clerkのオープンソースフェローシップによって支援されました。

Zod 4は安定しており、実際のプロダクション環境でも使用可能です。Zod 3とともに[email protected]リリースの一部として公開されています。ユーザーはnpm upgrade zod@^3.25.0を実行し、import { z } from "zod/v4";でZod 4をインポートすることでアップグレードできます。このリリースでは、長年のデザイン上の制約が解消され、パフォーマンスが大幅に向上し、多くのユーザーからの要望に応えています。

ベンチマークによると、Zod 4は文字列の解析で最大14倍の速さを実現し、TypeScriptコンパイラのインスタンス化を100倍以上削減しています。また、Zod Miniという新しい軽量バージョンも導入され、厳しいバンドルサイズの要件を持つプロジェクト向けに、コアバンドルサイズを85%削減しています。

新機能には、スキーマ用のメタデータシステム、JSONスキーマへの変換機能、再帰オブジェクトのサポート、新しい数値フォーマット、エラーメッセージの国際化が含まれています。エラーハンドリングが簡素化され、APIもカスタマイズしやすく改善されています。さらに、Zod 4はテンプレートリテラル型やブール値の強制変換の精緻化もサポートしています。

全体として、Zod 4は今後の開発の強力な基盤となることが期待されており、より柔軟で強力なスキーマ検証を可能にします。ユーザーにはアップグレードして新機能を試すことが推奨されています。

要約がありません。

GitHubは、開発者が技術的なタスクを管理し、作業負担を軽減するために設計されたCopilotコーディングエージェントのパブリックプレビューを開始しました。ユーザーは、他の開発者にタスクを割り当てるようにCopilotに問題を割り当てることができ、Copilotは安全なクラウド環境でバックグラウンドでタスクを処理します。コードを探索し、変更を加え、更新をプッシュする前に作業を検証することができます。

Copilotは、機能の追加、バグの修正、ドキュメントの改善など、低から中程度の複雑さのタスクに最適です。Copilot Pro+およびCopilot Enterpriseのユーザーが利用でき、企業の管理者がこの機能を有効にする必要があります。6月4日からは、Copilotの各アクションが1つのプレミアムリクエストを使用します。

この機能は、iOSおよびAndroidのGitHub Mobileユーザーに段階的に展開され、GitHub CLIでも利用可能になります。ユーザーは、Copilotを効果的に使用するためのヒントをドキュメントで確認できます。ユーザーからのフィードバックも歓迎されています。

なお、この機能のユーザーインターフェースは、プレビュー期間中に変更される可能性があります。

メモリの一貫性は、コンピュータサイエンスにおいて重要な問題であり、特にマルチコアシステムでは、複数のスレッドが共有メモリにアクセスする際に特に重要です。この問題は、スレッドがメモリをどのように観察し、相互作用するかに関わり、予期しない出力、例えば誤った値を表示することにつながる可能性があります。

スレッドは異なる順序で実行されることがあり、その結果、さまざまな出力が得られます。例えば、2つのスレッドがある場合、出力は「01」や「11」となることが期待されますが、「00」にはならないはずです。操作の順序を理解することは、期待される結果に矛盾が生じるのを防ぐために重要です。

逐次一貫性は、すべての操作が単一の順序で発生するように見えるモデルであり、各スレッド内の操作の順序を保持します。このモデルはプログラマーにとって直感的ですが、並列実行を制限するため、効率が悪くなることがあります。

コヒーレンスは、すべてのスレッドが変数への書き込みを同じ順序で見ることを保証し、スレッド間の一貫性を提供します。しかし、単一のメインメモリを維持することは、パフォーマンスを低下させる可能性があります。

効率を向上させるために、トータルストアオーダリング（TSO）などのアーキテクチャでは、操作の順序を変更することが許可されています。これにより、「00」といった驚くべき動作が生じることがあり、これは逐次一貫性の下では不可能です。

コンパイラも最適化のためにメモリ操作を再配置することがあり、特にマルチスレッド環境ではプログラムの動作に影響を与える可能性があります。このため、C++やJavaなどのプログラミング言語には、定義されたメモリモデルが必要です。

データレースは、メモリの一貫性の問題が主に発生する状況であり、複数のスレッドが適切な同期なしに同じメモリ位置にアクセスする場合です。このような場合、コンパイラは操作を再配置する自由度が高くなり、予測不可能な結果を引き起こす可能性があります。

これらの複雑さを避けるためには、メモリ操作を効果的に管理する同期ライブラリを使用することが推奨されます。これらのモデルを理解することで、開発者はより信頼性が高く効率的なマルチスレッドプログラムを書くことができます。メモリの一貫性モデルは混乱を招くことがありますが、同期の重要性を認識し、確立されたライブラリを使用することで、並行ソフトウェアの開発が大いに簡素化されるでしょう。

コラッツ予想についての創造的な探求が紹介されています。この予想は、正の整数に対して適用されるシンプルな関数に基づいています。まず、数が偶数の場合は2で割り、奇数の場合は3を掛けて1を足します。このプロセスを繰り返すことで、どの正の整数も最終的には1に到達するというのが予想ですが、これを証明した人はいません。

著者は、コラッツのプロセスを多くの数に対して同時に視覚化するアイデアを共有しています。具体的には、関数によって生成される数列の2進数表現を使って視覚化しました。彼らは、2進数の出力をバランスよくするために関数を修正し、これらの数列を分数として生成し、プロットするシンプルなJavaScriptプログラムを作成しました。

プロットを試してみると、自己相似性に似た興味深いパターンが見つかりました。また、数学者のオリビエ・ロジエや橋本幸宏も似たような視覚化を行っていることがわかりましたが、彼らの方法は異なっていました。

著者は、読者に視覚化を探求し、興味深い発見を共有するよう呼びかけています。コラッツ予想の美しさとその謎が続いていることを強調しています。

「ディルバート」の創作者スコット・アダムスが、前立腺癌のために近く死ぬと予想していると発表しました。この病気は、元大統領のジョー・バイデンが直面しているものと似ています。アダムスは自身の番組「コーヒー・ウィズ・スコット・アダムス」で、癌が骨にまで広がっており、バイデンが公に認めているよりも長くこの病気を抱えていると語りました。彼は、夏までに命を落とす可能性があると考えています。

アダムスは、前立腺癌が局所にとどまっている場合は治療可能だが、一度広がると治療が難しくなると説明しました。彼は、バイデンとその家族がこの困難な時期を乗り越えることに対して同情の意を示しました。67歳のアダムスは、ドナルド・トランプを支持する政治的なコメントでも知られています。

言語モデル、特にChatGPTの影響について述べられていますが、その最も価値のある特徴は知性ではなく、むしろ忍耐力かもしれません。

多くの人々が高度な言語モデルに無料でアクセスでき、ChatGPTのユーザー数はWikipediaを上回っています。より賢いモデルが存在するにもかかわらず、多くのユーザーはChatGPTを使い続けています。これは、慣れ親しんでいるからか、現在のモデルが彼らのニーズを満たしているからかもしれません。

人々がChatGPTを評価する大きな理由の一つは、判断をせずに感情的なサポートを提供できる点です。これは、従来のセラピーにアクセスできない人々にとって便利な選択肢となっています。言語モデルは常に利用可能で、非判断的であり、無限に話を聞いてくれるため、個人的なアドバイスを求める際に魅力的です。

しかし、言語モデルには人間のセラピストと比べた際の限界についての懸念もあります。深刻な問題に対するエスカレーションの道筋がないことや、ユーザーが人間とのやり取りに対してフラストレーションを感じるリスクがあります。

著者は、言語モデルの驚くべき忍耐力が最も変革的な特徴かもしれないと提案しています。これは、人類がこれまでに経験したことのない独自のサポートの形を提供しています。

WireGuardのバニティキー生成ツールは、特定の接頭辞を持つ公開鍵を生成するコマンドラインツールです。このツールは効率性と使いやすさを重視しており、以前の概念を基にしながらも、より洗練されたアプローチを提供しています。

このツールの主な機能には、Curve25519に準拠したプライベートキーと公開鍵の生成、マルチコア処理のサポート（デフォルトで全てのコアを使用）、大文字と小文字を区別した検索や正規表現による検索が含まれます。また、複数の接頭辞を同時に検索でき、指定した数の結果に達すると自動的に終了します（デフォルトは1件）。さらに、ベンチマークに基づいた確率の推定や予想実行時間も提供されます。

生成ツールは次のコマンドで実行できます。
wireguard-vanity-keygen [オプション] <検索> [<検索>...]
一般的なオプションには、大文字と小文字を区別する-c、スレッド数を設定する-t（デフォルトは全コアから1を引いた数）、結果の数を制限する-lがあります。

特定の接頭辞を検索すると、マッチする確率や速度のリアルタイム計算を確認できます。

最新バージョンはダウンロードするか、Goを使ってソースからビルドすることができます。

マッチする鍵を見つけるための推定時間は、検索語の長さによって大きく異なり、短い語の場合は数秒、長い語の場合は数十年かかることもあります。

このツールは、より柔軟な検索のために正規表現をサポートしていますが、複雑な表現は必ずしも結果を得られるわけではありません。

よくある質問の要点としては、有効な検索文字は文字、数字、/、+が含まれ、類似の長さの検索でも大文字と小文字の区別によって異なる確率が生じることがあります。また、推定時間は概算であり、鍵生成のランダム性によって大きく変動する可能性があります。このツールは、WireGuardサーバー環境での接続を特定するのに役立ちます。

このツールは、識別可能な鍵を求めるWireGuardユーザーや、Goにおけるマルチコア処理について学びたい人々のために主に利用されます。

ジョン・L・ヤング氏は、89歳で3月28日に亡くなりました。彼は政府の秘密をオンラインで公開する図書館を作る先駆者でした。妻のデボラ・ナツィオスと共に1996年に設立した「クリプトム」は、表現の自由、プライバシー、政府の秘密に関する情報を共有するプラットフォームです。彼らのスローガンは、公式の秘密が民主主義に与える危険性を強調し、政府が隠そうとする文書を一般の人々に提出するよう促しました。

クリプトムは、さまざまな政府や企業の文書を公開することで知られ、1990年代の「暗号戦争」では暗号の自由を支持する重要な役割を果たしました。ヤング氏はウィキリークスにも関与していましたが、その収益化の方針に懸念を抱き、後に距離を置きました。

テキサス州出身で建築家としての訓練を受けたヤング氏は、情報への公的アクセスを促進することに人生を捧げ、権威や企業からの反発を恐れませんでした。彼はアメリカ陸軍に勤務し、ライス大学とコロンビア大学で哲学と建築を学び、地域活動にも関与していました。

ヤング氏の透明性へのビジョンとコミットメントは、デジタル時代の無名の英雄として彼を際立たせました。彼は情報アクセスの民主化に技術を活用することを信じており、彼の遺産は公衆の知る権利を擁護したこととして記憶されるでしょう。

Glasskubeは、エンジニアがより効率的に作業できるようにオープンソースのツールを開発しています。私たちのプロジェクトはGitHubで確認できます。アドレスはgithub.com/glasskubeです。

Glasskubeに参加することを考えている方は、次のような方です。

新しい技術トレンド、特に大規模言語モデル（LLM）やエージェントモードに興味がある方。使用するツールのデバッグや探求を楽しむ方。デプロイメントやモニタリングの自動化に熟練している方。小さくてスピード感のあるチームで、迅速に影響を与えたい方。

応募の際のアドバイスとしては、友達と話すようなカジュアルな文体で書くことをお勧めします。私たちは、正式な経験や学歴よりも、あなたの個人的なプロジェクトやアイデアに重きを置いています。

使用している技術にはGo、TypeScript、PostgreSQLがあり、オープンソースに重点を置いています。デプロイメントの分野には大きな可能性があります。

私たちは、好奇心がありやる気のある方を探している小さなチームです。実務経験は最低でも1年必要ですが、広範なDevOpsの知識は求めていません。

ウィーンで働き、サンフランシスコのスタートアップシーンに近い環境を望む方からの応募をお待ちしています。

要約がありません。

IBMのTelum IIメインフレームプロセッサがHot Chips 2024で発表されました。このプロセッサは独自の設計と高い性能が特徴です。

Telum IIは、5.5 GHzで動作する8つのコアを搭載しており、360 MBのオンチップキャッシュを持っています。このため、低遅延で高い稼働率を実現し、金融取引に最適です。

また、先進的なキャッシング戦略を採用しており、仮想L3およびL4キャッシュシステムを利用してメモリアクセスを最適化しています。この設計により、遅延が減少し、キャッシュ間のデータ重複が最小限に抑えられるため、効率が向上します。

各コアには36 MBの大容量L2キャッシュが搭載されており、これは多くの競合製品よりも大きく、メモリアクセスタイムの短縮に寄与しています。

プロセッサは、追い出されたキャッシュラインをL2キャッシュ間で優先的に管理する方法を使用しており、キャッシュスペースの利用効率を高め、異なるワークロードに適応します。

最大32個のTelum IIプロセッサを連携させることで、2.8 GBの大きな仮想L4キャッシュを形成し、全体のシステム性能を向上させることができます。

興味深いことに、Telum IIはサーバー用CPUでありながら、コア数を減らしつつキャッシュ容量を増やすことで、シングルスレッド性能を重視しています。

IBMの革新的なキャッシング戦略は、特にゲームなどの分野でキャッシュ性能が重要な消費者向けCPUの将来の設計に影響を与える可能性があります。

全体として、Telum IIは最先端のキャッシング技術と高性能を通じて、IBMがメインフレーム技術の向上に取り組んでいることを示しています。

GitHub Actionsをローカルで実行するための「Act」の概要について説明します。「グローバルに考え、ローカルに行動する」という考え方に基づき、GitHub Actionsを自分のマシンで実行することが推奨されています。

この方法にはいくつかの利点があります。まず、迅速なフィードバックが得られます。ワークフローに対する変更をテストする際、毎回コミットやプッシュをする必要がありません。Actを使えば、GitHubと同じ環境でアクションをローカルで実行できます。また、ActはMakefileの代わりに使用でき、ワークフローで定義されたGitHub Actionsを利用してローカルタスクを効率化します。

Visual Studio Codeでは、GitHub Local Actions拡張機能を使用することで、エディタから直接ワークフローを実行・テストできます。

Actの動作は次のようになります。まず、Actはワークフローファイルを読み込み、実行すべきアクションを特定します。次に、Dockerを使用してアクションに必要なイメージを取得または構築し、GitHubの環境に合わせて設定します。

さらに、詳細な情報についてはActのユーザーガイドを参照してください。サポートが必要な場合は、Gitterで質問できます。また、貢献に興味がある方は、ガイドラインを確認してください。

ソースからビルドする場合は、Goツール（バージョン1.20以上）をインストールし、リポジトリをクローンします。その後、ユニットテストを実行し、makeコマンドを使用してインストールします。

著者は、iPhoneを修理した後にAuthyアプリで2FAコードを復元しようとした際に問題に直面しました。2014年から同じバックアップパスワードを使用していましたが、復元時に自分が作成したことのない別のパスワードを求められました。このため、ほとんどの2FAコードにアクセスできなくなり、AWSやGitLabなどの重要なアカウントに入れなくなりました。

iPadでAuthyを復元しようとしたところ、状況はさらに悪化し、さらに多くのコードがロックされてしまいました。著者はAuthyのサポートに連絡しましたが、返答は役に立たず、電話の交換によって不可能な行動を提案されました。そこで、著者は安全のために2FAコードを1Passwordに移行することに決めました。

その後、最近のアプリのアップデートで問題が解決し、コードが解除されました。それでも、著者は重要な情報をAuthyに頼ることに不安を感じ、1Passwordのような有料サービスを利用する方が安全かもしれないと考えました。他の人が同じような問題に直面しないことを願っています。

著者は対数に関する本を研究しており、その歴史的背景に特に焦点を当てています。特に、ジョン・ネイピアが対数を発明した経緯について調査しています。彼は1593年頃に『ヨハネの黙示録』を分析している際にこの発明に着手しました。この時期は、メアリー・スチュアート女王が1587年に処刑された後、スペインのアルマダによるイングランド侵攻の試みがあったため、政治的な影響も大きかったとされています。

研究の過程で、著者は「アナモルフォーシス」と呼ばれる独特な絵画を発見しました。この絵画はメアリー・スチュアート女王に関連しており、3Dシミュレーションで見ることができます。この絵は女性の顔から頭蓋骨に変化する様子を描いており、プリズムのパネルを使って作られています。著者はWebGLを用いてこの視覚的変化を再現し、その様子を示す短い動画を共有しました。

絵画の画像はナショナルギャラリーのウェブサイトから取得されており、非商業的な教育目的での使用が許可されています。著者は画像を加工してより良いシミュレーションを作成し、最終的には視聴者がインタラクションできる3D効果を実現しました。シミュレーションの技術的な詳細やコードも提供されています。

拡散モデルは、特に画像生成においてAIの重要な要素であり、トランスフォーマーベースの言語モデルとは異なる仕組みで動作します。基本的な概念として、拡散モデルはノイズのある画像から始まり、徐々にノイズを取り除いて、与えられたキャプションに基づいて明瞭な画像を生成します。これにより、画像のノイズの「勾配」を理解することを学びます。

トレーニングプロセスでは、モデルはノイズを加えた画像を与えられ、そのノイズを予測することを学びます。言語モデルとは異なり、全体の画像に対して操作を行います。

推論プロセスでは、モデルは純粋なノイズから始まり、段階的にノイズの層を取り除いて、一貫性のある画像を作成します。

画像の大量データを扱うために、拡散モデルはしばしば変分オートエンコーダ（VAE）を使用します。VAEは画像をランダムに見える形式に圧縮し、ノイズ除去に適した形にします。

分類器なしのガイダンスという技術を用いることで、モデルはキャプションに関連する画像を生成することができます。これは、キャプション付きの画像とキャプションなしの画像の両方でトレーニングを行うことによって実現されます。

拡散モデルはトランスフォーマーといくつかの点で異なります。拡散モデルはノイズから画像を生成するのに対し、トランスフォーマーはプロンプトからシーケンスを生成します。また、拡散モデルはプロセス中に以前の出力を変更できるのに対し、トランスフォーマーは以前のトークンを固定します。拡散モデルを早めに停止すると出力のノイズが残りますが、トランスフォーマーを早めに停止すると不完全な応答になることがあります。

拡散モデルの原則は、画像だけでなく、動画や音声にも適用できます。これらはより大きなテンソルとして扱われますが、テキストベースの拡散モデルは言語の特性上、より複雑です。

要するに、拡散モデルはノイズを効果的に扱うことを学ぶことで、画像やその他のメディアを生成する独自の方法を提供します。

Mooseアプリケーションのデプロイは複雑ですが、Docker Composeを使用することでプロセスが簡素化され、単一のコマンドで全てを起動できます。このガイドでは、単一のサーバー上に本番環境としてのMooseを設定する方法に焦点を当てています。

このガイドは、Mooseを一台のサーバーにデプロイするためのものです。信頼性を高めるためには、複数のサーバーにわたる高可用性（HA）構成を推奨します。これにはサービスの複製、負荷分散、フェイルオーバーの設定が含まれます。

必要な条件としては、Ubuntu 24以上のサーバー、DockerとDocker Composeがインストールされていること、最低8GBのRAMと4つのCPUコアが必要です。

Mooseスタックの構成要素には、Mooseアプリケーション、必須のClickhouse、必須のRedis、オプションのRedpandaとTemporalがあります。

インストール手順としては、まずサーバーにDockerとDocker Composeをインストールします。次に、Mooseアプリケーションに応じてNode.jsまたはPythonをオプションでインストールします。Dockerのログサイズ制限を設定し、非ルートユーザーによるDockerへのアクセスを有効にします。

MooseアプリケーションをMoose CLIを使用して作成し、Docker用にアプリケーションをビルドします。環境設定として、バージョン設定用の.envファイルとアプリケーションの秘密情報用の.env.prodファイルを作成します。

Docker Composeの設定では、必要な設定を含むdocker-compose.ymlファイルを作成し、ClickhouseやRedis、オプションのRedpandaやTemporalのサービスを定義します。

本番環境の設定では、Clickhouseを安全に構成するためにユーザーを作成し、環境変数を更新します。Redpandaへのアクセスを制限し、ワークフローのオーケストレーションのためにTemporalを設定することもオプションです。

デプロイプロセスでは、Docker Composeを使用してサービスを起動します。自動的にDocker Composeを起動するために、systemdサービスを設定することも考慮してください。

デプロイ方法には、GitHub Actionsを使用してビルドとデプロイを自動化するCI/CDの設定と、最新のコードを手動でコピーしてスタックを再起動する手動デプロイがあります。

監視とメンテナンスとしては、ログの監視、定期的なバックアップ、サービスの健康状態を監視するアラートの設定を実施し、ダウンタイムを避けることが重要です。

このガイドは、Docker Composeを使用してMooseアプリケーションをデプロイするプロセスを簡素化し、セキュリティとメンテナンスのベストプラクティスを提供します。

マイクロソフトは、国際刑事裁判所（ICC）の首席検察官カリム・カーンのメールアカウントをブロックしたことで批判を受けています。このブロックは、元アメリカ合衆国大統領ドナルド・トランプによって課された制裁に起因しています。これらの制裁は、戦争犯罪で起訴されたイスラエルの公務員に対する逮捕状をICCが発行したことを受けて行われました。その結果、ICCの業務は大きな影響を受け、カーンは別のメールサービスに切り替えざるを得なくなりました。

オープンソースビジネスアライアンス（OSBA）は、アメリカの企業がこのような制裁を実施することの影響について懸念を示し、アメリカの管轄外で利用できる代替手段の必要性を強調しています。彼らは、この状況がデジタル主権の重要性を浮き彫りにしていると主張しています。デジタル主権とは、各国が自国のITや通信インフラをアメリカの技術に依存せずに管理できる状態を指します。

OSBAは、ドイツ政府がデジタル主権を強化するために迅速に行動する必要があると考えています。現在の状況は、国際裁判所の独立性に対する脅威となっています。また、カーンに対する不正行為の疑惑についての調査も進行中で、これはICCが直面している政治的課題と同時に浮上しています。

要約がありません。

要約がありません。

ニューヨーク大学タンデン校のエリザベス・ヘナフ助教授が率いる研究チームは、ブルックリンのゴワナス運河という重度に汚染された地域における微生物に関する重要な発見をしました。この研究は2025年4月15日に発表され、微生物が汚染物質や重金属を分解するのに役立つ遺伝子を発展させていることがわかりました。具体的には、455種の微生物が特定され、64種類の汚染物質を分解する方法と、1,171の重金属処理に関する遺伝子が見つかりました。これにより、従来の浚渫に代わる持続可能な水質浄化方法が期待されます。

研究チームはまた、これらの微生物がさまざまな産業向けに価値のある化合物を生産する可能性を示す新しい遺伝子配列を発見しました。彼らは、科学とアートを融合させたアートインスタレーション「CHANNEL」を制作し、研究成果を一般に伝える試みを行いました。

さらに、この研究では微生物の抗生物質耐性に関する懸念も浮き彫りになりました。これは公衆衛生にリスクをもたらす可能性があります。しかし、これらの微生物を環境浄化や資源回収に利用する可能性は有望であり、石油や工業用溶剤などの歴史的な汚染物質を分解する能力があります。

研究は運河内の複数の地点からのサンプリングを含み、過去10年間の先行研究を基にしています。この独自の遺伝子プロファイルは、世界的な汚染浄化の取り組みに役立つ情報を提供します。このプロジェクトは、国立衛生研究所やNASAなど、さまざまな組織から資金を受けています。

OGMOエディターは、インディーゲーム開発者向けに設計された無料のオープンソースツールです。このツールはプロジェクト指向で、開発者がゲームデザインを行う際に役立ちます。始めるには、バージョン3.4をダウンロードしてください。

クレオは、2013年から2015年まで数学に関する質問サイト「数学スタックエクスチェンジ」に参加していた匿名の数学者のペンネームです。彼女は複雑な積分問題に対して迅速に正確な回答を提供することで知られており、その過程を示さないため、彼女が個人の天才なのか、数学者のグループなのか、あるいは初期の人工知能なのかについて議論を呼び起こしました。

活動していた期間中、クレオは39件の回答を投稿し、他のユーザーが混乱するような問題を解決していました。彼女の回答は正確でしたが、詳細な説明が欠けていたため、教育的価値について懸念が示されました。一部の人々は、彼女を証明なしに解答を提供した歴史的な人物であるスリニヴァーサ・ラマヌジャンに例えました。

2025年初頭、クレオの正体がウズベキスタン出身のソフトウェア開発者ウラジミール・レシェチニコフであることが明らかになりました。彼は、無視されがちな数学の問題に注目を集め、他の人々が問題解決能力を高めることを促すためにクレオのキャラクターを作り出しました。レシェチニコフの身元は、彼をクレオのアカウントや他のアカウントに結びつける一連の調査を通じて確認されました。

2018年、メリーランド大学の材料科学者であるリャンビン・フーは、普通の木材を鋼よりも強い材料に変える方法を開発しました。このプロセスを改良し、製造時間を1週間以上から数時間に短縮した後、彼はインベントウッド社と提携し、スーパウッドという製品を商業化しました。

今夏、インベントウッド社はスーパウッドの生産を開始します。この材料は建物の外装やその他の用途に使用されることを目的としています。同社は工場を建設するために1500万ドルを調達しました。スーパウッドは、木材を食品に安全な化学薬品で処理し、圧縮することで強度を高めています。その結果、鋼よりも50%強く、優れた強度対重量比を持っています。最終製品は耐火性があり、腐敗や害虫にも強く、美しい硬木に似た外観を持っています。最終的には、インベントウッド社は仕上げが不要な木材チップから構造用ビームを作ることを目指しています。

「eval-py」は、RustPythonを使用してPythonコードを実行するプラグインです。このプラグインを利用するには、設定でプラグインを指定する必要があります。具体的には、プラグインの名前を「eval-py」とし、プラグインファイルの場所を指定します。例えば、ファイルパスは「/home/anh/Code/hyper-mcp/examples/plugins/eval-py/target/wasm32-wasip1/release/plugin.wasm」となります。この設定により、Pythonコードを効果的に評価することができます。

ロリン・ホックスタインは、従来の根本原因分析（RCA）アプローチについて批判しています。彼は、この方法が複雑なシステムの失敗の仕方を誤って表現していると主張しています。イギリスの健康安全執行機関のガイドは、複数の原因や作業環境の重要性を認めていますが、ホックスタインは依然として欠陥のある因果関係モデルに依存していると考えています。このモデルは、原因が次々と連鎖するドミノのようなものに例えられます。

ホックスタインは、レジリエンスエンジニアリング（RE）という代替モデルを提案しています。このモデルは、単純な因果関係ではなく、システムの構成要素間の相互作用に焦点を当てています。REは、事故が予測できない相互作用から生じることが多いことを認識し、複雑なシステムが多くの潜在的な失敗があっても機能し続ける適応性を強調します。

REアプローチでは、単一の根本原因を探して排除するのではなく、組織が故障の存在下でもどのように適応し、機能を維持できるかを理解することが奨励されます。この視点の転換は、システムのレジリエンスに対するより包括的な見方を促進し、単に欠陥に対処するのではなく、適応能力を育むことで継続的な改善を促します。

印刷されたテキストにおける「リバー」とは、複数の行にわたって整列した白いスペースの隙間を指します。これは、等幅フォントで完全に整列された場合によく見られます。リバーは視覚的に気を散らすことがあり、タイポグラファーは通常これを避けるため、ページを逆さまにして確認することがあります。一般的なテキストでは珍しい現象ですが、1988年にマーク・アイザックがダーウィンの「ビーグル号航海記」の版で注目すべき例を見つけました。また、フリッツィ・シュトライベルは1986年の記事で珍しいリバーのコレクションを共有しました。

古い成長の木材は、100年前に育った木から採取されたもので、現代の窓に使われる新しい木材よりもはるかに優れています。古い成長の木材で作られた歴史的な窓は耐久性があり、100年以上持つことができますが、新しい木材の窓は20年以内に腐ったり歪んだりすることがよくあります。

古い木材と新しい木材の主な違いは以下の通りです。まず、成長速度です。古い成長の木材は成長が遅いため、年輪が密に詰まっており（1インチあたり20〜25年輪）、安定性があります。一方、新しい木材は年輪が少なく（約1インチあたり7年輪）、プランテーションで急速に育てられることが多いです。

次に、心材と辺材の違いがあります。古い成長の木材は主に心材で構成されており、長持ちしますが、新しい木材は主に辺材でできており、すぐに劣化します。また、現代の木材には節などの欠陥が含まれることが多く、製造業者は品質の低下を補うために指接ぎ木材を使用することがあります。

これらの優れた特性から、古い成長の木材は廃棄されるべきではなく、保存や修復が必要です。適切に維持された歴史的な窓はさらに100年持つことができ、「昔のようには作れない」という考えを強化します。

要約がありません。

Hacker News Readerは、Hacker Newsを快適に閲覧するためのデスクトップアプリです。洗練されたインターフェースを持ち、Rustとeguiを使用して開発されています。

主な機能としては、ホットストーリー、新着ストーリー、Show HN、Ask HN、求人情報、ベストストーリーなど、さまざまなセクションを閲覧できます。コメントはユーザーフレンドリーな形式で表示され、フォントサイズを調整することも可能です。ストーリーはタイトル、ドメイン、著者で簡単に検索・フィルタリングでき、スクロールすると自動的に新しいストーリーが読み込まれます。また、スコアに基づいて色分けされたストーリーを表示し、ダークモードとライトモードをサポートし、オフラインでも利用できます。お気に入りのストーリーを保存して後で見ることもできます。

インストール手順は、まずRust（1.70.0以上）とCargoをインストールすることから始まります。次に、リポジトリをクローンし、Cargoコマンドを使ってアプリケーションをビルドします。アプリを実行すると、Hacker Newsにアクセスできます。

ナビゲーションはタブを使ってセクションを切り替え、ストーリーのタイトルをクリックするとブラウザで読むことができます。コメント数をクリックするとコメントが表示され、セクションをリフレッシュしたり、ダークモードとライトモードを簡単に切り替えたりできます。

キーボードショートカットを利用すると、矢印キーでのナビゲーションや、コメントの管理、スクロールが可能です。お気に入りの切り替えや検索、リフレッシュのためのショートカットも用意されています。

ストーリーリストには、タイトル、ソース、著者、スコア、コメントなどの詳細が表示され、コメントはスレッド形式で表示されます。自動折りたたみ機能やフォントサイズの調整も可能です。

お気に入りのストーリーは星アイコンをクリックして保存でき、メニューからアクセスできます。

開発とアーキテクチャに関しては、アプリにはテストやエラーチェックのコマンドが含まれています。UI、データモデル、HTTPリクエストの処理のための3つの主要なコンポーネントがあります。

このプロジェクトはMITライセンスの下で提供されています。Hacker News Readerは、Hacker Newsのコンテンツに効率的にアクセスするための現代的な方法を提供します。

マイクロソフトは、AIと科学的プロセスを統合することで研究開発（R&D）を強化する新しいプラットフォーム「Microsoft Discovery」を発表しました。このプラットフォームは、研究者が自分のツールやデータをマイクロソフトの革新やパートナーのソリューションと組み合わせることを可能にし、発見のプロセスをより迅速かつ効率的にします。

Microsoft Discoveryの主な機能には、エージェント型R&Dがあります。研究者は、仮説の立案や実験シミュレーション、反復学習を支援する専門のAIエージェントと協力できます。また、グラフベースの知識エンジンがあり、複雑な科学的知識をつなげ、詳細な推論をサポートします。これにより、情報に基づいた意思決定が可能になります。さらに、拡張性があり、研究者は好みのツールやモデル、データセットをプラットフォームに簡単に統合できます。

Microsoft Discoveryは、データセンター用の新しい冷却剤プロトタイプの発見など、通常の時間のごく一部で重要な成果を上げています。このプラットフォームは、医療、製造、材料科学などさまざまな業界でR&Dを変革し、より迅速かつ正確な科学的発見を可能にすることを目指しています。

全体として、Microsoft DiscoveryはAIが科学的革新を支援し加速する方法に大きな変化をもたらし、研究者が高度なAI機能を活用しながらも自らのコントロールを維持できるようにしています。

GitHubユーザーがAIツールであるCopilotによって生成された問題やプルリクエスト（PR）をブロックできるようにしてほしいという要望について議論が行われています。ユーザーのmcclureは、機械生成の提出物がリポジトリを混乱させ、プロジェクトの行動規範に違反する可能性があることを懸念しています。彼らは、これらの提出物を管理することがメンテイナーや貢献者にとって時間の無駄になると主張しています。

主なポイントは以下の通りです。まず、AIが生成したコンテンツに対する懸念があります。ユーザーは、Copilotによって作成された問題やPRが無関係な提出物を増やし、リポジトリのメンテイナーにとって負担が増えることを心配しています。次に、AI生成の提出物をアカウントやリポジトリのレベルでブロックするオプションをGitHubに提供してほしいという強い要望があります。また、もしこの機能が実装されなければ、ユーザーはAIをこのように統合していない他のプラットフォームにプロジェクトを移行することを検討するかもしれません。さらに、議論に参加している多くの人々が同様の意見を共有しており、望まないAIとのやり取りを防ぐために、提案されているオプトアウト方式ではなくオプトイン方式を支持しています。

全体として、メンテイナーはプロジェクトのガイドラインを尊重し、不必要な作業を減らすツールを求めています。

このテキストは、バンドCORPに関する情報を提供しています。

音楽に関しては、ファンはSpotify、Apple Music、YouTube Music、BandcampなどのプラットフォームでCORPの音楽を楽しむことができます。彼らのアルバム「Whispers from the Water Cooler」はBandcampで入手可能です。

イベント情報は、SongkickやBandsintownなどのプラットフォームで確認できます。

ソーシャルメディアでは、ファンにInstagram、LinkedIn、YouTube、FacebookでCORPをフォローすることが推奨されています。

公式のCORPグッズも販売されており、「Financial Accounting Services」や「Insider Trading Tip」といったアイテムが含まれています。

メールリストに参加することで、興味のある人は自分のメールアドレスといくつかの任意の情報を提供できます。

ブッキングに関しては、興味のある会場がCORPにメールで問い合わせることができます。

その他の情報として、リサイクルビンや分類されたリソース、音楽やチケットへのクイックリンクも用意されています。

全体として、このテキストはバンドの活動、音楽、イベント、グッズを紹介し、ファンがソーシャルメディアやメールリストを通じて関与することを促しています。

この記事では、Llama言語モデルの簡易版を実装する際のポイントについて説明しています。特に、TinyShakespeareデータセットを使用したトレーニングに焦点を当てています。

まず、段階的なアプローチが重要です。小さく始めて徐々に構築していくことが推奨されます。基本的な機能からテストを行い、シンプルなモデルを選ぶことで、複雑なモデルを実装する前に各要素を理解することができます。

Llamaは、効率的な推論を目指したトランスフォーマーベースのモデルです。より複雑なトークン化手法ではなく、シンプルな文字単位のトークナイザーを使用しています。

データ準備では、データセットをトレーニング、検証、テストのセットに分割し、トレーニング用のバッチを効率的に生成するための補助関数を作成します。

トレーニング中の損失を評価する方法を実装することも重要です。これにより、モデルが正しく学習しているかどうかを追跡できます。

モデル構築は、基本的なニューラルネットワークの構造から始め、RMSNormによる正規化や、位置エンコーディングのためのロタリーエンベディング、SwiGLU活性化関数などの高度な機能を追加していくことで、徐々に強化していきます。

注意機構では、マスク付きの注意を実装し、モデルが現在のトークンを予測する際に未来のトークンにアクセスしないようにします。

トレーニングと最適化では、モデルのパラメータをAdamオプティマイザーを使用して最適化し、進捗を追跡するためにトレーニングの実行を記録します。検証損失を減少させるための調整を行い、モデルの性能向上を図ります。

最終的なモデルは、複数のLlamaブロックの層を含み、注意機構とフィードフォワードネットワークを備えており、性能が向上し、検証損失が減少します。

トレーニング後、モデルはテストセットで性能を評価されます。この記事は、特にLlamaのような複雑な機械学習モデルを構築しトレーニングする際に、体系的で段階的なアプローチの重要性を強調しています。

私たちのAIクラスでは、N-Queens問題にヒルクライミングという情報検索アルゴリズムを適用して学びました。このアルゴリズムは効果的ですが、しばしば局所最適解に陥ってしまいます。教授のジョアン・リカルド・ファバンは、これを改善する方法を見つけるよう私たちに挑戦しました。

このリポジトリでは、私たちの解決策と使用したコードを示しています。重要なファイルには、実験結果を含む「NRainhas.ipynb」と「benchmarks.csv」があります。

現在の実装では、まず「n*n」のボードを作成し、一方にクイーンを配置します。次に、クイーン同士の攻撃数を計算します。攻撃がゼロであれば終了し、そうでなければクイーンをランダムに移動させて繰り返します。複数の構成が最適（攻撃ゼロ）であるため、アルゴリズムはグローバルな解を見つけられずに行き詰まることがあります。

提案する解決策は次の通りです。まず、ランダムな動きを排除し、攻撃を減らす位置にクイーンを系統的に移動させることを提案します。改善が見られない場合には、ランダムに動かして新しい構成を探ります。次に、ランダムな構成とステップサイズから始めることで、アルゴリズムがより多くの可能性を探る手助けをします。最後に、シミュレーテッドアニーリングや遺伝的アルゴリズムなど、他のアルゴリズムを試すことも提案します。これらは局所最適解に陥ることなく解を見つける可能性があります。

私たちは、標準的な方法と比較して、これらの三つの解決策を9x9のボードでそれぞれ1000回実行しました。成功率では、解決策1（系統的な動き）が最も良い結果を出しました。また、解決策1は少ない反復で解に到達しましたが、解決策2はランダムなアプローチが時にはより早い結果をもたらしました。

方法の複雑さについても分析しました。解決策1は解を見つけるのに最も効果的でしたが、複雑さの観点では最も効率的ではありませんでした。

解決策1は、N-Queens問題を解決するための最良の選択肢であり、効果的で正しい解を見つける可能性のバランスが取れています。すべての資料は、私たちと教授の共同作業によって作成されました。

著者は、過去10万年の地球を視覚化するインタラクティブなモデルを作成しました。このモデルは、地理が人類の歴史にどのように影響を与えたかを示しています。標高、海面、気候、氷床の変化を表示し、ウェブブラウザを通じてアクセス可能です。

モデルでは、NOAAから取得した全球的な標高マップを使用しています。このデータは効率性を考慮してダウンサンプリングされ、圧縮されています。特に海面に近い地域に焦点を当て、正確な海岸線を描写しています。

著者は、全球の海面に関するデータセットを活用し、ユーザーが時間の経過とともに海岸線がどのように変化したかを視覚的に確認できるようにしました。これにより、ドッガーランドやベーリング海峡の陸橋などの地域が明らかになります。

気候データも取り入れられており、降水量や気温に基づいて地球に色を加えています。異なる色は、砂漠や森林など、さまざまな気候を表しています。

また、歴史的な氷床に関するデータを使用して、最後の氷河期における氷床の位置を示し、初期の人類の定住地に影響を与えた様子を描写しています。氷のデータは、滑らかで正確な形状を作成するために処理されています。

現在の国境も文脈を提供するために追加されており、行政境界データが使用されています。このプロジェクトは、地理とデータ視覚化に関する貴重な洞察を提供しました。著者は、より正確なデータや歴史的な出来事を加えてモデルを強化する計画を立てています。ライブデモも利用可能で、同様のプロジェクトに興味がある人々はGitHubやLinkedInでのつながりを促しています。

データ効率の管理に関する課題がGo言語で取り上げられています。特に、io.Readerインターフェースを扱う際に、バイトスライスに直接アクセスする必要がある場合に問題が生じます。著者は、バイトデータを必要とするライブラリを使って画像をデコードしていますが、デフォルトのストリーミング手法では不要なデータコピーが発生することがあります。

パフォーマンスを最適化するために、著者はio.Readerが実際にはbytes.Readerであるかを検出し、コピーせずに基盤となるバイトに直接アクセスできるようにしたいと考えています。しかし、Goの画像ライブラリは、リーダーをbufio.Readerでラップするため、元のリーダーが見えなくなってしまいます。

著者は、bufio.Readerをチェックし、その基盤となるリーダーを抽出した後にbytes.Readerを確認するという解決策を提案しています。この方法は、不要なデータコピーを排除することを目指しています。

また、bytes.Readerには、バイトスライスを変更せずに効率的に覗き見するためのPeek関数が欠けていることも指摘されています。著者は、Goの構造的型付けが特定の型が他の型よりも効率的な状況を生み出すことに対して批判し、これらの微妙な点に関するドキュメントが不足していることに対する不満を表明しています。

Microsoft Teamsは、チャットや会議で複数の絵文字リアクションを使用できる新機能を追加します。このアップデートにより、会話中に自分の気持ちをより多様に表現できるようになり、コミュニケーションが向上します。

最近のユーロビジョン・ソング・コンテストでは、オーストリアの歌手JJが「Wasted Love」で優勝しました。一方、イスラエルの歌手ユヴァル・ラファエルは最も多くの一般投票を獲得しましたが、審査員の投票によって2位に終わりました。この結果は、特にガザにおけるイスラエルの行動に対する批判の文脈の中で、投票システムについての疑問を呼び起こしています。

ユーロビジョンのテレボーティングシステムでは、1つのメールアドレスとクレジットカードを使って最大20票を投じることができるため、組織的なグループが結果に影響を与えることが容易です。オンライン投票は1票あたり1.09ユーロの費用がかかり、メールアドレスの厳密な確認プロセスがないため、異なるカードやメールを使って1人のユーザーが複数の票を投じることが可能です。

専門家たちは、電子投票システムの透明性とセキュリティの欠如を批判しており、真剣な選挙には十分な強度がないと指摘しています。大量投票の容易さは、動員されたグループが結果に大きな影響を与える可能性があることを示しており、イスラエルの支持がその例です。これにより、投票プロセスの信頼性に対する懸念が高まり、より厳格な監視と確認措置が求められています。

全体として、この状況はユーロビジョンの投票モデルの脆弱性を浮き彫りにしており、公平な競争のための信頼できるメカニズムではない可能性が示唆されています。

2025年2月、アメリカは国際刑事裁判所（ICC）に対して制裁を課し、ICCの検察官カリム・カーンがMicrosoftのサービス、特にメールにアクセスできなくなりました。この状況は、アメリカに拠点を置く技術サービスに依存するリスクを浮き彫りにしています。カーンの銀行口座も凍結され、アメリカに渡航すれば逮捕される可能性があります。

この対立は、ICCがイスラエルのベンジャミン・ネタニヤフ首相に対して逮捕状を発行したことから始まりました。この事件は、アメリカの政策に従わない組織が代替のソフトウェアソリューションを検討すべきであることを警告しています。

オランダなどの一部のヨーロッパ諸国は、以前からMicrosoftを使用するリスクを受け入れていましたが、アメリカとヨーロッパの間の緊張が高まり、アメリカのITサービスへの依存が複雑化しています。Microsoftは、ヨーロッパのデータをアメリカから保護すると主張していますが、依然として不確実性が残っています。

政府は、重要な業務がMicrosoftのサービスにのみ依存しないようにする必要があります。特にICCがヨーロッパの代替案を模索している中で、国家の安全保障はサービス契約の約束に頼るべきではなく、ヨーロッパのデジタル独立に対する懸念が高まっています。

Nuenkiは言語翻訳の品質基準を更新しました。以前は、さまざまな言語モデル（LLM）が互いに1から10のスコアを付けるシンプルな評価システムを使用していましたが、現在はペアワイズ評価とブラッドリー・テリーという統計モデルを用いた新しい方法に焦点を当てています。

最近、著者は有意義なデータを収集するために十分な比較を行う際にコストの問題に直面しました。100ドルを使っても大きな成果は得られず、さらなる試みは高額になりすぎると判断しました。

この問題を解決するために、新しいコスト効率の良いシステムが作られました。これは、古い方法と新しい方法を組み合わせ、約160の文を翻訳し、6つの評価システムがさまざまな要素に基づいて翻訳を評価します。その結果は統計的に分析されます。この新しいアプローチは安価で、比較的良い結果を提供しますが、スコアリングメトリックは1つだけで、完全に盲目的ではありません。ドイツ語での初期テストでは約6ドルのコストがかかりました。

言語学習に興味がある人には、Nuenkiもおすすめです。

この記事では、1979年にアタリが制作したクラシックなアーケードゲーム「アステロイド」について紹介しています。アタリは「スペースインベーダー」の成功を受けて、新たなヒットゲームを求めており、その結果「アステロイド」が開発されました。このゲームはライル・レインズとエド・ログによって共同設計されました。プレイヤーは宇宙船を操作し、隕石を撃って破壊するという内容で、当時の他のゲームに比べて複雑さが増しています。

「アステロイド」は、より良い視覚効果と精度を求めてベクターグラフィックスを使用しており、通常のラスタグラフィックスとは一線を画しています。ゲームの操作方法は独特で、回転、推進、射撃のためのボタンがあり、一部のプレイヤーには難しいと感じられました。

「アステロイド」はアタリのベストセラーゲームとなり、70,000台以上が販売されました。その後、アタリ2600や7800などの家庭用ゲーム機にも移植されましたが、グラフィックスは簡略化されました。また、さまざまなプラットフォーム向けに多くのバージョンやクローンが作られ、著者による個人版「スペースロックス」も開発されました。

総じて、「アステロイド」はアーケードゲームのシーンにおいて画期的で影響力のあるゲームとして認識されており、その革新的なゲームプレイとグラフィックスが称賛されています。

ClawPDFは、PDF、PNG、JPEG、TXTなど、さまざまな形式の文書を作成できる強力な仮想プリンターです。企業向けのソリューションに一般的に見られる高度な機能をサポートしています。

文書作成機能では、特定の基準に合ったPDF（PDF/A-1b、PDF/A-2bなど）や他の画像形式を生成できます。また、光学式文字認識（OCR）機能を使って、画像を編集可能なテキストに変換することも可能です。セキュリティ機能としては、パスワードで文書を保護し、強力な256ビットAES暗号化を使用して文書を暗号化できます。自動化のためのスクリプトインターフェースを利用して、アプリケーションへの統合も行えます。さらに、印刷サーバーにClawPDFをインストールして、共有印刷機能を利用することもできます。

ClawPDFはオープンソースであり、Windows 7から11、Windows Serverの各バージョンを含むすべての主要なWindowsオペレーティングシステムで動作します。また、複数のユーザー環境にも対応しています。

主な機能としては、PDFや画像などさまざまな形式への印刷、ファイルの結合、ドラッグ＆ドロップのサポート、カスタム設定や簡単な展開が挙げられます。広告ソフトやスパイウェアは含まれていません。

ClawPDFは、こちらからダウンロードできます。システム要件としては、.Net Framework 4.6.2以上とVisual C++再配布可能パッケージ14が必要です。ClawPDFはAGPL v3ライセンスのもとで提供されています。

全体として、ClawPDFは、信頼性の高いPDFおよび画像印刷ソリューションを求める個人ユーザーや企業に適した機能豊富なツールです。

間隔反復システム（SRS）は、特に言語や医療情報など、長期的な記憶が必要な分野で知識を習得するための効果的なツールです。従来の方法、例えばSuperMemo-2アルゴリズムは、構造化された復習の間隔があり、間違いを犯すと進捗がリセットされるため、フラストレーションを感じることがあります。

最近、FSRS（柔軟な間隔反復システム）アルゴリズムがSRSの効率を大幅に向上させました。従来の方法とは異なり、FSRSは機械学習を利用して、忘れる前に情報を復習する最適なタイミングを個人のパフォーマンスに基づいて予測します。このアルゴリズムは、各カードの難易度、忘れるまでの時間、思い出す確率の3つの要素を考慮します。この個別化されたアプローチにより、日々の復習回数が減り、長期的な記憶保持が向上します。

FSRSを利用するには、2023年末からこのアルゴリズムを統合したAnkiのようなソフトウェアが必要です。ユーザーは自分の望む記憶保持率を調整でき、知識の保持と復習の負担のバランスを改善できます。WaniKaniやBunproなどの他のプラットフォームと比較すると、FSRSはより満足のいく学習体験を提供します。

全体として、Ankiは間隔反復のトップ選択肢として際立っており、効率的な学習をサポートする柔軟性と継続的な更新を提供しています。

映画協会（MPA）は最近、アメリカにおける海賊サイトのブロックシステムの重要性を、上院の小委員会の公聴会で強調しました。国際的な取り組みに数年を費やした後、国内サイトのブロックに関する議論が再び活発化しています。特に、2023年2月に外国デジタル海賊行為防止法（FADPA）が導入されたことが影響しています。

クリス・クーンズ上院議員は進展が見られるものの、大きな障害としてインターネットサービスプロバイダー（ISP）が過去の海賊行為に対する法的免責を求めていることを指摘しました。MPAは、ISPがサイトブロックを実施することで他国で訴訟を受けていないため、この免責は不要だと主張しています。

一方で、ISPは海賊行為に対する責任に関連する既存の訴訟を懸念している可能性があります。MPAは、アメリカでのサイトブロック法が近く成立する可能性が高く、数ヶ月以内に最終決定を目指していると考えています。

すべてのソフトウェアプロジェクトは、対象とするビジネスを正確に表現する必要があります。これを実現するのがデータベースであり、現実に関する情報を保存します。適切なデータベース設計は非常に重要で、自動化できないため、データベース管理システム（DBMS）による効果的な処理のために情報を慎重にエンコードする必要があります。

多くの開発者はデータベース設計に関する正式な訓練を受けていないため、データの問題を引き起こすような不適切な実践を行うことがあります。信頼性のあるシステムを作成するためには、データベース設計の基本原則を理解することが不可欠です。

主要な設計原則には以下のものがあります。

1. 関係は独立しているべきです。
2. 不要な関係は避けるべきです。
3. 意味のあるすべての関係は基本的な関係から導き出せる必要があります。
4. 関係は最高の正規形にあるべきで、冗長性を排除します。
5. すべての情報は明示的かつ一意に表現されるべきです。
6. 基本的な関係の変更はアプリケーションプログラムに影響を与えるべきではありません。

著者は新しい原則を提唱しています。それは、関係は任意の値ではなく、実体の真のアイデンティティを反映する自然なキーを使用すべきだという「本質的表現」です。

良いデータベース設計は混乱や不安定さを避けるために不可欠であり、現実を効果的に表現するためには、これらの原則を厳密に理解する必要があります。

Uptime Instituteの報告によると、多くのAI開発チームがGPUリソースを効率的に活用できていないことが明らかになりました。最適化されたモデルでも、潜在的な計算能力の35%から45%しか利用していないというのです。これは、Nvidia H100のような高価なGPUのコストを考えると懸念される事態です。価格は27,000ドルから40,000ドルに達することもあります。

現在、業界にはGPUの利用状況を測定するための明確な指標が不足しており、実際のパフォーマンスについて誤解を招くことがあります。平均稼働時間や個々のGPUの負荷を追跡する方法は存在しますが、これらは効率を正確に反映するものではありません。

提案されているより良い指標は「モデルFLOPS利用率（MFU）」です。これは、モデルのパフォーマンスをハードウェアの理論的最大値と比較するものです。しかし、MFUの計算は複雑で、ネットワークの遅延などの要因により結果が低く見えることがあります。それでも、MFUはGPUの効率と電力消費を結びつける可能性を示しています。

全体として、この報告はAIにおけるGPUリソース管理を改善するために、より良い指標と実際の使用からのデータの必要性を強調しています。

ロシアが支援する「プラウダ」ネットワークと「ポータル・コンバット」は、世界中に多数のウェブサイトを運営し、地元のニュースソースを装って親クレムリンのメッセージを広めています。このネットワークは、虚偽の情報を流布することで政治や安全保障に深刻なリスクをもたらし、オープンソースの情報収集やAIのトレーニングデータの収集を妨げる可能性があります。

プラウダネットワークは2022年初頭から活動を開始し、特に2024年にはその存在感を増しています。数百のサイトが370万以上の記事を公開し、正当なニュースのように見せかけています。主にロシアの国営メディアからコンテンツをコピーし翻訳することで、親ロシアの見解を広め、社会に分断を生み出し、ウクライナへの支持を弱め、民主的な制度への信頼を損なうことを目的としています。

このネットワークの影響は広範で、政治的な議論、運用の安全性、経済競争にまで及びます。外国からの干渉のための低コストなツールとして機能し、市民が信頼できる情報を見つけるのを困難にし、分析者の仕事を複雑にしています。ネットワークの強靭性により、取り壊されたサイトは新しいサイトで迅速に代替されるため、解体が難しくなっています。

短期的には、プラウダネットワークは引き続き運営され、検出の試みに適応すると予想されています。中期的には、コンテンツ制作の向上のためにAIを使用し始める可能性があります。長期的には、高度なAIを用いて非常に個別化された虚偽情報を生成し、情報の整合性や世界中のAIシステムの安全性に重大な課題をもたらす可能性があります。

Goboscriptは、テキストベースのプログラミング言語で、Scratchにコンパイルされます。これにより、ユーザーはScratchプロジェクトをテキスト形式で作成し、.sb3ファイルとして保存できます。これらのファイルはScratchやTurboWarpで開くことができ、Scratchのウェブサイトにアップロードすることも可能です。

Goboscriptの主な特徴には、使いやすさがあります。任意のテキストエディタを使用して高度なプロジェクトを作成でき、Gitのようなバージョン管理システムもサポートしています。コードは簡単に再利用でき、コピー＆ペーストで共有することができます。また、Goboscriptの構文はシンプルで理解しやすいです。

外部ツールとの統合も可能で、衣装を生成したり、画像をリストに読み込んだりすることができます。さらに、Rustに似た強力なマクロシステムを備えており、コード生成を効率化します。Goboscriptは、カスタムブロック用のローカル変数や最適化、エラー検出などの機能も含まれています。

このプロジェクトは、boigaやgobomaticといった以前の作品に触発されており、Goboscript自体はRustで書かれています。Goboscriptをインストールするには、開発者はリポジトリをクローンし、特定のコマンドに従ってプロジェクトを実行およびテストする必要があります。

GoboscriptはFOSS HACK 25で1位を獲得し、ハッカソン中の開発に対して認識と賞を受けました。

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

このようなことが起こった理由は、ブラウザでJavaScriptとクッキーが有効になっていることを確認し、それらがブロックされていないかをチェックする必要があるためです。

サポートが必要な場合は、サポートチームに連絡し、参照IDを提供してください：31aeec8c-358e-11f0-a1af-8e7418efa422。

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2025年5月19日、Goチームは独立した監査会社Trail of Bitsによる暗号パッケージのセキュリティ監査の結果を発表しました。この監査では、低い深刻度の問題が1件といくつかの軽微な情報提供が確認され、Goの暗号ライブラリ全体のセキュリティが確認されました。

監査の範囲は、デジタル署名、暗号化、ハッシュ化、乱数生成などの重要な分野を対象としましたが、TLSのような高レベルのプロトコルは含まれていませんでした。

監査の結果、1件の低深刻度の問題が特定されました。これは、古いGo+BoringCrypto統合に関連するメモリ管理の軽微な脆弱性で、Go 1.25で修正されています。この統合は外部での使用はサポートされていません。また、5件の情報提供があり、これらは直ちにリスクをもたらすものではありませんが、改善が必要な点を示しています。具体的には、タイミング攻撃に関連する脆弱性やいくつかの実装上の制限が含まれています。

Goチームは、複雑さを制限し、徹底的なテストを行い、安全なAPIを使用することでセキュリティを維持することを強調しています。また、メンテナンスやレビューを容易にするために、可読性にも重点を置いています。

今後の改善として、Goチームは純粋なGoを使用した新しいFIPS 140-3準拠のモードを開発中で、サポートされていないGo+BoringCryptoを置き換えることを目指しています。さらに、ポスト量子暗号の実装や、使いやすい高レベルの暗号APIの作成にも取り組んでいます。

この監査結果は、Goチームが安全な暗号ツールを提供することに対するコミットメントを強化しており、今後も改善とベストプラクティスへの準拠を確保するための取り組みが続けられます。

欧州投資銀行（EIB）は、2027年までに欧州のテクノロジー分野に700億ユーロを投資する計画を立てています。この取り組みは「TechEU」と呼ばれ、アメリカとのイノベーションの格差を縮め、人工知能や軍事用ドローンなどの新興技術への投資を促進することを目的としています。EIBは、民間投資家を引き付け、さらに2500億ユーロをこの分野に解放できる可能性を期待しています。

EIBのナディア・カルビーニョ総裁は、銀行がよりリスクを取る姿勢を示し、ベンチャーキャピタルの資金調達プロセスを加速させると述べました。具体的には、スタートアップへの資金承認にかかる時間を18ヶ月からわずか6ヶ月に短縮する計画です。この迅速なプロセスは、競争の激しい市場でスタートアップが成功するために重要とされています。

EIBはまた、特に地政学的な不確実性を考慮し、国際的な投資家にとって安定した革新的なパートナーとしての地位を確立することを目指しています。防衛や安全保障といった分野に焦点を当て、これらが技術の成長と関連していることを認識しています。

民間投資家と共同で投資を行うことで、EIBは信頼を生み出し、リスクを軽減し、欧州のテクノロジーエコシステムをさらに強化することを期待しています。この取り組みはEUの財務大臣の承認を待っており、近く承認される見込みです。これは、欧州がグローバルなテクノロジーリーダーになることへのコミットメントを示しています。

Cogitatorは、大規模言語モデル（LLM）とともに思考過程を整理する「チェイン・オブ・ソート」（CoT）プロンプティング手法を利用するためのPythonツールキットです。CoTプロンプティングは、モデルが答えにたどり着く前に思考過程を整理することを促し、推論や問題解決といった複雑なタスクでの性能を向上させます。このツールキットは、LLMの推論過程を可視化することで、解釈可能性も高めます。

主な特徴としては、同期および非同期のCoT戦略に対応した統一API、OpenAIやOllamaをLLMプロバイダーとしてサポート、Pydanticを使用した構造化モデル出力の検証、カスタマイズ可能なベンチマークフレームワーク、自己一貫性や思考の木などの人気のあるCoT戦略の実装があります。

Cogitatorをインストールするには、次のコマンドを使用します。pip install cogitator。最新バージョンとサンプルを取得するには、git clone https://github.com/habedi/cogitator && cd cogitatorを実行し、その後pip install poetryとpoetry install --with devを続けます。テストを実行するには、poetry run pytestを使用します。

使用例として、Ollamaモデルを用いて自己一貫性戦略を使い、バットとボールのコストに関する問題を解決する例が示されています。

Cogitatorのドキュメントはオンラインで利用可能で、さまざまなデータセットを用いた異なるCoT戦略のベンチマークフレームワークも含まれています。

ユーザーはプロジェクトへの貢献や研究での引用を奨励されています。

CogitatorはMITライセンスの下で提供されています。

大規模言語モデル（LLM）はプログラミングタスクにおいて大きな可能性を示していますが、コードの最適化に関する研究はあまり進んでいません。この研究では、LLMがアセンブリコードの性能を向上させる方法を探求しています。アセンブリコードの最適化には正確な制御が必要です。著者たちは、近接方策最適化（PPO）を用いた強化学習システムと、標準のgcc -O3コンパイラと比較して正確性と性能をチェックする報酬システムを開発しました。彼らは8,072の実世界のプログラムを用いてベンチマークを作成しました。彼らのモデルであるQwen2.5-Coder-7B-PPOは、テストで96.0%の成功率を達成し、gcc -O3と比較して平均1.47倍の性能向上を実現しました。これは、強化学習がLLMのアセンブリコード最適化能力を効果的に向上させる可能性があることを示唆しています。

著者は2009年からサイドプロジェクトを作成し、その進捗を専用のページで追跡しています。彼は楽しめるプロジェクトを優先して構築しており、主にWordPressを使用しています。また、他の人には慣れ親しんだ技術を使うことを勧めています。

現在進行中のプロジェクトには、ゲームを楽しむための「Handheld Hunt」、クリエイター向けのプレミアムWordPressブロックテーマを提供する「Mild Themes」、5ドルでプロジェクトを宣伝するサービス「Stack Your Project」、オンラインで猫を紹介する楽しいサイト「Cats of the Web」、ラジコンカー愛好者のためのデジタルショーケース「RCFlex」、プレミアムテンプレートとツールを提供する「mildspring」があります。

過去に販売したプロジェクトには、旗のカラーコードを提供する「Flag Palette」、サイドプロジェクトのマーケットプレイス「ZeroAcquire」、簡単にオンライン履歴書を作成できる「Tiny Resume」、プライバシーポリシーのホスティングサービス「PolicyTrail」、現代の発明をリスト化した「InventedBy」、シンボルやその意味を発見する「Symbol Hunt」があります。

現在は活動を停止しているプロジェクトには、古代の文字体系に焦点を当てた「nGlot」、俳句とアートの創作集「Book of Naem」、毎日俳句をメールで届ける「Random Daily Haiku」が含まれます。また、技術、金融、社会問題に関連する他のプロジェクトも運営を終了しています。

全体として、著者はプロジェクトを構築する過程を楽しむことと、慣れ親しんだ技術に根ざすことの重要性を強調しています。

K-Botは、身長約120センチの汎用ヒューマノイドロボットです。現在、予約注文が可能で、価格は8,999ドルに設定されています。これは、元の価格15,999ドルからの大幅な値下げです。

is-even-aiパッケージは、AIを使って数が偶数かどうかを確認します。このパッケージは、OpenAIのGPT-3.5-turboモデルを基にしており、人気のあるis-even npmパッケージに触発されています。

インストールはnpmを使って行えます。コマンドは以下の通りです。

npm install is-even-ai

このパッケージを使用するには、関数をインポートします。

import { areEqual, areNotEqual, isEven, isGreaterThan, isLessThan, isOdd, setApiKey } from "is-even-ai";

OpenAIのAPIキーが環境に設定されていない場合は、次のように設定します。

setApiKey("YOUR_API_KEY");

例として、以下の関数があります。isEven(2)はtrueを返します。isOdd(3)もtrueを返します。areEqual(6, 6)はtrueを返し、isGreaterThan(8, 7)もtrueを返します。

さらに高度なオプションとして、IsEvenAiOpenAiクラスを使用してモデルや設定をカスタマイズすることができます。

このパッケージは、数が偶数か奇数かを確認したり、二つの数の等価性を比較したり、一方の数が他方より大きいか小さいかを確認することができます。現在、OpenAIをサポートしており、他のAIプラットフォームへの貢献も歓迎しています。

Red HatはSiFiveと提携し、SiFive HiFive Premier P550プラットフォーム向けのRed Hat Enterprise Linux（RHEL）10の開発者プレビューを発表しました。このプレビューは2025年6月1日からダウンロード可能になります。

使用されるアーキテクチャであるRISC-Vは、誰でもマイクロプロセッサを作成できるオープンソースの命令セットです。Red HatとSiFiveの協力は、開発者がRISC-V技術を自分のITニーズに合わせて評価できるよう支援し、Linux開発者がRISC-Vソリューションを作成することを促進することを目的としています。

さらに、Red HatはRISC-VをサポートするCentOS Stream 10のソースコードも提供しています。この協力は、さまざまなデバイスやアプリケーションでRISC-Vの採用が進んでいることを反映しており、RISC-Vの技術的重要性が高まっていることを示しています。

この記事では、著者がIBM 5150エミュレーターMartyPCを使って、Area 5150デモの「Lake」エフェクトのデバッグプロセスについて説明しています。このエミュレーターはその精度で評価されていますが、「Lake」を含む特定のエフェクトを実行するためには、最初は特別なハックが必要でした。

問題の原因は、IBM CGAグラフィックスアダプターの制限にあります。このアダプターは垂直同期割り込みを持っていないため、著者はポーリング技術を使って画面出力を効果的に管理し、視覚的なアーティファクトを避ける方法を説明しています。また、「ビームをレースする」という複雑な手法についても触れています。これは、CPUサイクルをカウントしてラスタービームの画面上の位置を特定し、正確なグラフィックスレンダリングを実現する方法です。

デバッグの過程で、著者はエミュレーターのタイミングやロジックにいくつかのバグや不一致を発見しました。これにより、問題を修正するために1年の努力が必要となりました。著者は5150のDMAロジックのモデルを作成し、エミュレーターの不正確さを引き起こすタイミングの重複を理解し、修正しました。

最終的に、すべての重要なバグを解決した後、著者は初期のハックを取り除き、「Lake」エフェクトの正確なタイミングを実現しました。これにより、MartyPCはこのエフェクトを正確に実行できるようになりました。この記事は、複雑なグラフィックスエフェクトのエミュレーションに関わる献身と技術的な課題を強調し、元のデモの芸術性を称賛しつつ、エミュレーターの改善点を紹介しています。

Svelte Flowは、ノードベースのエディターやインタラクティブな図を作成するためのカスタマイズ可能なコンポーネントです。このライブラリはオープンソースで、MITライセンスのもとで提供されており、自由に使用したり変更したりできます。

主な特徴として、ユーザーインタラクションがあります。ノードやエッジを選択する際には、Enterキーやスペースキーを使用し、矢印キーでノードを移動させたり、Deleteキーでアイテムを削除したりできます。また、セットアップが簡単で、npm、pnpm、またはyarnを使ってインストールするだけで始められます。

Svelte Flowには、ノードをドラッグしたり、ズームやパンを行ったり、複数のノードを選択したりする機能が組み込まれており、特別な設定は必要ありません。さらに、Svelteコンポーネントを使用してカスタムノードを作成することができ、より高い制御とインタラクティビティを実現できます。背景、ミニマップ、コントロールなどの追加コンポーネントも提供されており、アプリの機能を向上させます。

始めるには、クイックスタートガイドを確認してインストール手順を確認し、インタラクティブな例を見てその機能を探ってみてください。Svelte Flowは、React Flowも維持しているxyflowチームによって開発されています。

オーストラリアの研究者たちは、軽量で割れにくいプラスチック製の鏡を開発しました。この技術により、太陽熱エネルギーのコストが最大40%削減できる可能性があります。農業や食品生産、作物の乾燥、化学製造など、高温の熱を必要とする産業にとって重要な技術です。

太陽熱エネルギーは、太陽の熱を捕らえる仕組みで、従来の太陽光パネルが日光を電気に変換するのとは異なります。南オーストラリア大学（UniSA）は、従来のガラス製の鏡よりも軽く、組み立てやすい鏡を作りながら、高い反射率を維持しています。

これらの鏡は、チャールズ・スタート大学の「未来のブドウ園」で行われるパイロットプロジェクトでテストされる予定です。この革新は、化石燃料への依存を減らし、二酸化炭素排出量を削減するための持続可能なエネルギーソリューションの必要性が高まる中での取り組みです。

最近の調査によると、イギリスの若者のほぼ半数がインターネットなしで生活したいと考えていることがわかりました。この調査には、16歳から21歳までの1,293人が参加し、約70%がソーシャルメディアを使用した後に自己評価が下がると感じていることが明らかになりました。また、多くの人が午後10時以降のアプリ使用を制限する「デジタル夜間外出禁止令」を支持しており、その賛成者は50%に達しています。

調査では、懸念すべき行動も浮き彫りになりました。回答者の4分の1が、毎日4時間以上をソーシャルメディアに費やしており、42%はオンラインでの活動について親に嘘をついたと認めています。さらに、42%がオンラインで年齢を偽り、27%は見知らぬ人に自分の位置情報を共有したことがあると答えました。

専門家は、デジタル夜間外出禁止令が役立つ可能性はあるものの、子供たちをオンラインの危険から守るには不十分だと強調しています。彼らは、ユーザーの安全をテクノロジー企業の利益よりも優先する新しい規制と、より安全で中毒性の少ないオンライン環境の必要性を訴えています。また、パンデミックの影響でオンライン活動が増加し、75%の若者がそれ以降、より多くの時間をオンラインで過ごしていると報告しています。

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