6月17日と18日に、Copilot Control Systemについて詳しく学ぶ機会があります。専門家によるライブセッションや、データセキュリティ、エージェントの管理、システムの導入方法についての質疑応答が行われます。ぜひご参加ください。

2025年5月23日、私たちが吸う一呼吸ごとに、ジュリアス・シーザーの最後の息からの分子を約1つ吸い込んでいるという考えが紹介されました。このアイデアは、フェルミ推定という興味深い概念を示しています。フェルミ推定は、簡単な数学を使って大規模な数量についての推測を行う方法です。

この考えを理解するために、私たちは主に2つのことを推定します。1つは地球の大気の体積、もう1つは1回の呼吸の体積です。空気が均等に混ざっていると仮定し、過去の呼吸からの分子がまだ存在していると考えることで、ある人の最後の息が大気のどのくらいの割合を占めるかを計算します。

重要なポイントは以下の通りです。地球の大気の体積は約5×10の18乗立方メートルです。1回の呼吸の体積は約5×10の-4乗立方メートルです。これらの値を使って計算すると、私たちは1回の呼吸ごとにシーザーの息の分子を約1つ吸い込んでいることがわかります。

この計算は基本的な推定と仮定に基づいていますが、結果が正しい方向に進んでいることを示しています。この演習は、周囲の世界を理解するために近似を行う楽しさと有用性を強調しています。

Samchikaは、Java用の高速で再利用可能なファイル処理ライブラリで、大きなファイルを効率的に扱うためにマルチスレッド処理に特化しています。

このライブラリの主な特徴は、完全にマルチスレッド対応で並列処理が可能なこと、設定が最小限で済むシンプルなAPIを提供していること、パフォーマンスに関する実行時統計をオプションで表示できることです。特に、ログやデータセットのような大きなテキストファイルの分析に最適です。また、オープンソースであり、貢献を歓迎するコミュニティがあります。

Samchikaは、ログ分析、ETL（抽出・変換・読み込み）操作、大きなテキストファイルの処理、バッチレポートの生成、データ変換パイプライン、リアルタイムデータ処理などに特に効果的です。

インストールは、指定されたリポジトリと依存関係の設定を通じて、MavenやGradleプロジェクトに追加することで行えます。

使用例としては、数行のコードでファイルプロセッサを迅速に設定でき、入力ファイル、出力ファイル、処理ロジックを指定することができます。

パフォーマンスに関しては、Samchikaは従来の方法に比べて大幅な改善を示し、特に大きなファイルにおいては、マルチコアシステムで70%以上の効率向上を達成しつつ、メモリ使用量も管理可能な範囲に保たれています。

ライセンスはMITライセンスの下で提供されており、自由に使用、改変、配布が可能です。

このライブラリは、友人のJavaScriptプロジェクトや大きなファイル処理の課題についての議論からインスパイアを受けて開発されました。

スライムの自然における重要性と、歴史的および現代における生命への影響について述べています。著者はグラスゴーのハンターリアン博物館を訪れ、かつて「原始スライム」と考えられていた海の物質が入った歴史的なガラス瓶を見ます。この原始スライムは生命の起源とされていました。

スライムは固体と液体の間に存在し、多くの生物にとって重要な役割を果たしています。移動、防御、構造的なサポートなど、さまざまな機能を提供します。しかし、現代社会ではその重要性にもかかわらず、スライムはしばしば嫌悪感を持って見られています。それでも、私たちの生物学や生態系において欠かせない存在です。

スライムの歴史的背景も強調されており、エルンスト・ヘッケルのような人物が生命の源として原始スライムの考えを広めたことが言及されています。この理論は後に海洋学の研究によって否定されました。著者は、スライムが見過ごされがちな重要な要素であり、気候変動や健康に対しても影響を与える可能性があることを強調しています。

この本は、スライムのさまざまな側面を探求し、その複雑さと重要性を一連の関連した章を通じて示すことを目的としています。全体として、私たちの世界におけるスライムの「粘り強い支配」を評価するよう呼びかけています。

アラステア・マッキンタイア（1929-2025）は、倫理学において影響力のある著作で知られる哲学者であり、特に『美徳の後に』という著書によって、美徳倫理学を伝統的な倫理理論に対する真剣な選択肢として復活させました。彼の長いキャリアの中で、200以上の論文と20冊以上の書籍を執筆し、さまざまな哲学的伝統に深く関わりながら、現代の道徳哲学を批判しました。

グラスゴーで生まれたマッキンタイアは、一般的な学問の道を歩まず、博士号を取得することはありませんでしたが、多くの名誉博士号を受けました。彼は数多くの名門大学で教え、特にノートルダム大学では、キリスト教の信仰と哲学的な仕事を結びつけ、トマス主義的アリストテレス主義を通じてその関係を深めました。

マッキンタイアの哲学的見解は、時とともに進化し、マルクス主義やさまざまな宗教的信念など、多様な影響を反映しています。彼は倫理が歴史やコミュニティの物語と深く結びついていることを強調し、倫理的な問題を理解するためには、それらを形作る物語を知る必要があると主張しました。

鋭い機知で知られるマッキンタイアは、教室ではメンターでありながら、学生たちに批判的かつ厳密に考えるよう促す挑戦的な存在でもありました。彼は哲学が生き生きとしたものであるべきだと信じ、しばしばユーモアを用いて思考を刺激しました。

全体として、マッキンタイアの遺産は、道徳哲学への深い貢献と、倫理を理解する上で歴史的文脈の重要性を強調した点にあります。

著者は10年前に作成したElixirのジョブランナーを再訪し、更新された詳細な説明を提供しています。基本的なコードはほとんど変更されていませんが、新しいバージョンではより良い構成と追加の洞察が得られています。

この内容は、Elixirの知識がある人がスキルを向上させるためや、ジョブランナーの実装に興味がある経験豊富な開発者、さらにはElixirに不慣れな人々にとってのケーススタディとして役立ちます。

ジョブランナーは、ソフトウェアアプリケーションにおいてバックグラウンドタスクを処理するために不可欠です。Elixirでは、ホセ・ヴァリムによって作成されたGenStageライブラリを使用して、ジョブ処理を効果的に管理します。GenStageは需要駆動型のアーキテクチャを提供し、消費者が自分の処理能力に基づいてジョブを要求できるようにし、プロデューサーがジョブを押し付けることはありません。

他のプログラミング言語との比較では、RubyはRedisに依存するSidekiqを使用しており、複雑な依存関係に苦しむことがあります。PythonのCeleryはより分散型ですが、設定が複雑です。Goはmachineryやasynqを提供していますが、手動でのワーカー管理や慎重なエラーハンドリングが必要です。

GenStageでは、プロデューサーが消費者の需要に基づいてジョブを生成し、オーバーフローを防ぎ、公平なジョブ配分を実現します。消費者は積極的にジョブを要求し、自分のペースで処理するため、自動的にバックプレッシャーが生まれます。

Elixirをジョブ処理に使用する利点には、軽量プロセスによる並行処理があり、失敗を隔離し、メッセージの受け渡しを通じて簡単に通信できる点があります。BEAM VM（Erlangランタイム）は、公平なスケジューリング、組み込みの分散機能、ホットコードリロードを提供し、ジョブ処理に最適です。

ジョブランナーの構造は、プロデューサーがデータベースからジョブを取得し、消費者がジョブを実行して独立して状態を管理するという形になっています。イベントはシステム内を流れる作業の単位を表します。

ジョブランナーの構築は、Phoenixプロジェクトを作成し、GenStageを追加することから始まります。プロデューサーはPostgreSQLデータベースからジョブを取得し、消費者はこれらのジョブを処理し、エラーを管理します。

主な特徴として、ジョブはシリアライズされてデータベースに保存され、耐久性とジョブの状態追跡が可能です。失敗したジョブに対する再試行ロジックを実装し、レジリエンスを確保しています。また、複数の消費者による動的スケーリングをサポートし、リソースの利用効率を向上させます。

さらに、観測性、エラーハンドリング、スケーリング戦略の重要性についても触れています。

全体として、この更新はElixirでの堅牢なジョブ処理システムを構築するための包括的なガイドとなっており、GenStageの機能を活用した効率的なジョブ管理を実現しています。

映画「チャーリーズ・エンジェル」の中にある大きな誤りについての話です。この誤りは、ピグミー・ナットハッチという鳥に関するシーンに関係しています。著者のフォレスト・ウィックマンは、パンデミックの間にバードウォッチングに興味を持つようになり、この間違いに気づきました。

重要なポイントは、映画で描かれているピグミー・ナットハッチが実際にはベネズエラ・トルピアルという別の鳥であることです。この鳥はずっと大きく、映画で言及されている地域には生息していません。また、シーンでの鳥の鳴き声も間違っており、長年にわたり鳥の愛好家たちを困惑させてきました。

この誤りは、脚本作成の過程で生じました。複数の作家が関わったため、鳥の正体について混乱が生じたのです。さらに、法律上の制約により、映画でネイティブな鳥の種を使用することができなかったため、製作者たちは非ネイティブの鳥を選ぶことになりました。映画で使用された鳥の音は、最終的に厚嘴のフォックススパロウの音と特定され、ポストプロダクションでシーンに合わせて加工されました。

この調査から、混乱は創造的な決定、物流の課題、法律的な制約の組み合わせから生じたことが明らかになりました。このシーンは、映画制作が予期しない結果をもたらすことがある一例として興味深いものです。著者は、描写に欠陥があるものの、それは映画制作の混沌とした性質を反映していると結論づけています。

要約がありません。

Depth Anything V2は、TikTokと香港大学が共同で開発した深度推定モデルです。このモデルは、約60万枚の合成画像と6200万枚以上の実際の画像を用いて訓練されました。著者は、このモデルを2025年2月のバンコクの衛星画像に対してテストしています。

著者は、AMD Ryzen 9 CPU、96GBのRAM、4TBのSSDを搭載した強力なワークステーションを使用しています。このシステムは、特定のソフトウェアとの互換性を考慮して、Windows 11上でUbuntu 24 LTSを実行しています。

ソフトウェアとしては、EsriのArcGIS Proバージョン3.5とPython 3.12.3がインストールされています。著者はDepth Anything V2のリポジトリをクローンし、Pythonの仮想環境を設定しました。

衛星画像には、Maxarのオープンデータプログラムから取得した2枚の画像が使用されています。1枚はチャトチャック地区のもので、もう1枚はバン・クラーソー地区の特定の交差点を切り取った小さな画像です。最初の画像は大きく、2枚目は特定の交差点に焦点を当てています。

推論の試みでは、最初の大きな画像での試みは、画像内の黒い部分がモデルを混乱させたため、建物を強調することができませんでした。2回目の小さな画像での試みは成功し、より良い深度マップが生成されました。著者は、実際の建物の高さに基づいて深度スケールを調整するために、さらなる作業が必要であると指摘しています。

このモデルは、タリンのサンプルを用いた実験でも、航空画像に対して良好な性能を示しています。著者はコンサルティングや開発サービスを提供しており、コラボレーションの機会についてはLinkedInでの連絡を呼びかけています。

私たちは木材を使って風力発電用のタワーを作っています。これにより、風力発電がより環境に優しく、持続可能なものになります。

モデルコンテキストプロトコル（MCP）は、AIのための新しい標準であり、さまざまなアプリケーションから情報を取得し、相互にやり取りすることを可能にします。このプロトコルはAnthropicによって開発され、OpenAIのChatGPTを含む他の企業にも採用されています。

MCPは、初期のWeb 2.0時代のオープンで協力的な精神の復活を象徴しています。この時代は、相互運用性やオープンAPIに重点を置いており、Facebookのような閉じられたシステムとは対照的です。

初期のWeb 2.0は、共有とオープン性を重視し、開発者がシームレスに相互作用するツールを作成することを奨励していました。しかし、現代の多くのプラットフォームはこのオープン性から離れ、ユーザーのコントロールやアクセスを制限しています。

MCPの採用は、よりオープンでプログラム可能なウェブ体験への回帰を促す可能性があります。これは、開発者やユーザーがプラットフォームに対してより多くのコントロールと透明性を求めることができることを示唆しています。

MCPは相互運用性の向上に希望をもたらしますが、テクノロジーの分野におけるすべての問題、特にデータセキュリティやプライバシーに関する問題には対処していません。

新しい世代の開発者がMCPや過去の協力的な精神に触発され、オープンなウェブの理想を受け入れる可能性があります。目指すのは、大企業による支配が少なく、ユーザーのエンパワーメントや創造性に焦点を当てたウェブの実現です。

Defuddleは、ウェブページを簡素化するためのツールです。不要な要素を取り除き、読みやすくします。主なコンテンツを抽出し、コメントやサイドバー、ヘッダーなどの気を散らす要素を排除します。

このツールの主な特徴には、クリーンなHTML文書を出力すること、脚注や数式、コードブロックの一貫したフォーマットを提供すること、モバイルスタイルを使用して非重要な要素を特定すること、ウェブページから追加のメタデータを抽出することが含まれます。

インストールは、npm install defuddleを使用します。Node.jsで使用する場合は、npm install jsdomでJSDOMもインストールする必要があります。

使用方法は、ブラウザ内でDefuddleをインポートし、現在のドキュメントを解析すること、またはNode.jsでJSDOMを使用して文字列やURLからHTMLを解析することができます。

Defuddleは、著者、クリーンに抽出されたコンテンツ、記事のタイトル、発行日などのメタデータを含むオブジェクトを返します。

Defuddleは、3つのバンドルで提供されています。コアバンドルはブラウザ用の主要な使用に適しており、フルバンドルは数式解析のための追加機能を含み、Node.jsバンドルはNode.js環境に最適化されています。

ユーザーは、デバッグログを有効にしたり、コンテンツをMarkdownに変換したりするオプションを使って解析をカスタマイズできます。

Defuddleは、HTML要素を標準化し、一貫性を持たせます。これにより、見出し、コードブロック、脚注、数式要素が後での操作を容易にするように調整されます。

Defuddleを構築するには、Node.jsとnpmをインストールし、必要なビルドコマンドを実行します。

鳥は驚くべき移動を行い、何千マイルも休まずに飛び続けます。科学者たちは、彼らがこのような長距離飛行を持続できるのは、細胞内のエネルギーを生産する部分であるミトコンドリアの特別な適応によることを発見しました。

研究によると、白冠スズメや北極アジサシのような渡り鳥は、移動中にミトコンドリアに大きな変化が起こります。これには、ミトコンドリアの数と効率が増加することが含まれ、持続的な飛行のためにより多くのエネルギーを生産できるようになります。この適応は、身体のトレーニングではなく、季節の光の変化によって引き起こされ、鳥たちはエネルギー生産能力を迅速に高めることができます。

二つの研究では、渡り鳥のミトコンドリアが「ターボチャージ」されており、非渡り鳥と比べてより多くのエネルギーを生成することが強調されました。移動が終わると、これらの適応は元に戻り、非渡りの期間にエネルギーを節約します。また、研究は、鳥がミトコンドリアの活動が増加することによる有害な影響、例えば酸化ストレスに対抗するために抗酸化物質が豊富な食べ物を摂取することを示唆しています。

全体として、渡り鳥のミトコンドリアの機能を理解することは、人間のエネルギー生産や健康に関する洞察を提供し、両種の生物学を結びつける可能性があります。

KumoRFMは、ユーザーの記録や取引履歴などの構造化された関係データから予測を行うために設計された新しいAIモデルです。このモデルは、各タスクごとに特別なトレーニングや広範なデータ準備を必要とせずに機能します。従来の手法では、異なるデータセットに合わせたモデルを開発するために多くの時間と労力がかかりますが、KumoRFMは文脈学習を利用して、関係データベースから直接予測を生成することでこのプロセスを簡素化しています。

KumoRFMの主な特徴には、関係データのための基盤モデルとして、さまざまなテーブルやデータ型を扱うことができるため、予測タスクにおいて非常に柔軟である点があります。また、予測クエリ言語（PQL）を使用しており、これはSQLに似た特別なクエリ言語で、ユーザーが何を予測したいのか、どのように予測するのかを定義することができます。さらに、KumoRFMは従来の手法に比べて非常に高速で、結果を得るのにかかる時間は約1秒で、通常の方法では30分以上かかるのに対し、コーディングも1行で済むため、はるかに少なくて済みます。

このモデルは、新しいデータベースやタスクに適応する柔軟性があり、再トレーニングなしで使用できるため、特定のタスクに合わせて微調整することでさらに性能を向上させることができます。全体として、KumoRFMは迅速かつ簡単に正確な予測を提供できるため、関係データに基づいて意思決定を行う企業にとって強力なツールとなっています。

サイモン・ペイトン・ジョーンズの講義を視聴できます。彼はダーウィン・カレッジでのインタビューの中で、さまざまなテーマについて話しています。

大規模言語モデル（LLM）は多くのアプリケーションで広く使用されていますが、脱獄攻撃に対して脆弱です。脱獄攻撃は、誰かがプロンプトを操作してモデルを騙し、有害な出力を生成させることによって発生します。この論文では、LLMに特有の弱点である「防御閾値の減衰（DTD）」を特定しています。これは、モデルが無害なコンテンツを大量に生成する際に、入力から以前の出力に焦点を移すことで発生し、攻撃を受けやすくなります。

この脆弱性を示すために、著者たちは「砂糖衣を施した毒（SCP）」と呼ばれる新しい攻撃手法を提案しています。この手法では、モデルが最初に無害なコンテンツを生成し、その後に有害な出力に切り替わるように誘導します。これらの攻撃に対抗するために、論文では「POSD」と呼ばれる防御戦略を提案しています。この戦略は、脱獄の成功率を効果的に低下させつつ、モデルが一般的なタスクでも良好に機能することを可能にします。

量子を身近に感じるための簡単なガイドです。

量子の旅を始めましょう。量子の概念を簡単に探求することができます。

量子ピクチュラリズムとは何でしょうか？これは、シンプルな視覚資料と基本的な数学（足し算、引き算、角度）を使って量子のアイデアを理解する方法です。この方法により、量子の概念が初心者から専門家まで、誰にとっても身近で理解しやすくなります。

歴史についても学び、量子ピクチュラリズムがどのように発展してきたかを知ることができます。

さらに深く理解したい方には、ボブ・コエックとステファノ・ゴジオソによる「Quantum in Pictures」という本が手に入ります。

よくある質問のコーナーでは、量子の概念に関する一般的な疑問に対する答えを見つけることができます。

ZX CalculusのDiscordコミュニティに参加して、他の人とつながりましょう。複雑な数学は必要ありません。

量子ピクチュラリズムは、視覚的なツールとシンプルなルールを使って、量子物理学を楽しく学べるようにすることを目指しています。

著者は中学校で作成したフラクタルを振り返り、「壁の花」と愛称を付けています。このフラクタルは、グラフ用紙上に特定のパターンで正方形を重ねる方法に基づいており、中央の正方形の周りに交互に配置することが特徴です。

年月が経つにつれ、著者は数学の知識を深め、このフラクタルをさらに分析し始めました。異なる方法、例えばLシステムを使って生成できることを発見しましたが、元の方法とLシステムではわずかに異なる結果が得られることがわかりました。著者はこれらの方法がよく知られたフラクタルとどのように関連しているかを探求し、基礎となる数学、例えば基数、カウント、ベクトル加算といった概念を調査します。

さらに、壁の花フラクタルの構造が線形代数とどのように関連しているかを掘り下げ、フラクタルの特性に結びつく独自の行列ベースの数体系を提案します。著者はまた、フラクタルを三次元や四次元に拡張する実験を行い、そこから生じる課題やパターンについて議論します。

最終的に、この投稿は著者の数学的探求と創造性の旅を示しており、フラクタル、数体系、そして高次元空間とのつながりを強調しています。著者は他の人々にも数学の美しさと複雑さを理解してもらいたいという願いを表現しています。

2025年5月22日に、Claude Opus 4とClaude Sonnet 4という2つの新しいモデルが発表されました。これらのモデルは、コーディング、推論、AIエージェントの能力を向上させています。

Claude Opus 4は、世界で最高のコーディングモデルとされており、複雑なタスクをこなす能力に優れ、数時間にわたって連続して作業することができます。特にコーディングや複雑な問題解決において高いパフォーマンスを発揮します。

一方、Claude Sonnet 4は、Claude Sonnet 3.7からのアップグレード版で、コーディング性能が向上し、指示に従う能力も改善されています。日常的な使用に最適なモデルです。

両モデルには新しい機能も追加されており、ウェブ検索などのツールを利用して推論を強化することができます。また、ローカルファイルへのアクセスが可能になることで、重要な情報を保持し、将来のタスクに活かすことができるようになりました。タスクを完了する際のショートカットや抜け道の使用が65%減少しています。

Claude Codeは広く利用可能になり、開発ワークフローに直接統合されることで、コーディングにおけるシームレスなコラボレーションを実現します。

両モデルは、ソフトウェアエンジニアリングタスクに関するパフォーマンスベンチマークでも強力な結果を示しています。発表では、モデルの安全対策の改善やAI戦略への影響についても強調されています。価格は以前のバージョンと同様で、さまざまなプラットフォームで利用可能です。

要約がありません。

プログラミング言語における型推論は、しばしば混乱を招くエラーメッセージを生み出し、ユーザーを frustrate させます。このため、多くのプログラマーは、FlowJS から TypeScript など、別の言語に移行することがあります。しかし、エラーメッセージの質が悪いことは型推論の必然的な結果ではなく、既存の言語における設計の選択によって引き起こされることが多いのです。

エラーメッセージの目的は、ユーザーがなぜコードがコンパイルに失敗したのかを理解し、その根本原因を特定する手助けをすることです。この内容は、構文エラーではなく、型エラーに焦点を当てています。

一般的な落とし穴として、コンパイラが型を推測することが挙げられます。推測を行うと、複数の可能性を探る必要があり、結果として長くて混乱を招くエラーメッセージが生成されます。エラーメッセージは、明確で論理的な理由に基づいて作成されるべきです。また、同じ名前の複数の関数が存在する言語では、コンパイラがそれぞれの関数を試すため、複雑さが増します。どれも機能しない場合、コンパイラは各失敗を証明する必要があり、これも長いエラーメッセージにつながります。さらに、オーバーロードがあると、コンパイル時間やエラーメッセージの長さが指数関数的に増加することがあります。

より良いエラーメッセージを設計するためには、コンパイラが型の不一致について早合点しないことが重要です。良いエラーメッセージは、対立している両方の型を明示し、それぞれの起源を示すべきです。また、ユーザーが明示的な型注釈を追加する場所を提案することで、意図を明確にする手助けをすることも重要です。これにより、型の対立の原因を絞り込むことができます。

言語設計においては、型システムがユーザーに推論された型に対して明示的な型注釈を書くことを許可するべきです。また、ユーザーが明示的に書き出せない型を作成することは避けるべきです。型チェックが複雑なランタイムの動作を含まないようにし、推論を複雑にしないことも重要です。

質の高い型エラーメッセージは、慎重な言語設計によって実現可能です。特定の機能を避け、エラーレポートにおいて明確な理由付けを行うことで、言語はデバッグ中のユーザー体験を向上させることができます。

「高度な検索」とは、ユーザーが特定の情報をより効果的に見つけることができる機能を指します。この機能では、日付やコンテンツの種類、キーワードなどの基準に基づいて検索結果を絞り込むためのさまざまなフィルターやオプションが提供されます。これにより、基本的な検索よりも迅速に関連情報を見つけることができ、広範で的外れな結果を得ることが少なくなります。

Pocketは2025年7月8日にサービスを終了します。ユーザーはその日までアプリやブラウザ拡張機能を引き続き利用できますが、その後は2025年10月8日までに保存したコンテンツをエクスポートする必要があります。この期限を過ぎると、すべてのユーザーデータは永久に削除されます。

Pocketの閉鎖決定は、ウェブの利用パターンの変化によるもので、チームは現在のユーザーのニーズにより合った新しいプロジェクトに注力することになります。Pocketは2017年にMozillaに買収され、数百万の人々が質の高いコンテンツを発見する手助けをしてきました。また、地域のジャーナリズムへの貢献が評価され、いくつかの賞を受賞しています。

Pocket Premiumのサブスクリプションを利用しているユーザーには、比例配分での返金が行われ、年額プランのユーザーはサービス終了日に自動的にキャンセルと返金が行われます。月額プランのユーザーは、現在のサブスクリプション期間が終了した後は再度請求されることはありません。

Pocketアプリは2025年5月22日にアプリストアから削除され、その後は手動でアンインストールする必要があります。また、APIを利用しているユーザーも2025年10月8日以降はデータへのアクセスを失います。

ニュースレター「Pocket Hits」は「Ten Tabs」に改名されますが、キュレーションされたコンテンツの提供は続けられます。重要な日付としては、2025年5月22日のアプリストアからの削除、2025年7月8日のサービス終了、そして2025年10月8日の最終データエクスポート期限があります。サポートが必要な場合は、Pocketのサポートチームに連絡することができます。

Glitchはプラットフォームに大きな変更を加えます。2025年7月8日をもって、アプリのウェブホスティングを終了します。ただし、ユーザーは2025年末まで自分のGlitchダッシュボードにアクセスでき、プロジェクトのコードをダウンロードしたり、リンクを維持するためのURLリダイレクトを設定したりすることができます。

ホスティングを終了する決定は、アプリの数が増える中での維持コストの上昇や、新しい効率的なプラットフォームの登場によるものです。Glitchは、コミュニティに実際に価値を提供する方法に注力することを目指しています。

主なポイントは以下の通りです。ユーザーは2025年末までダッシュボードにアクセスし、コードをダウンロードできます。新機能により、プロジェクトのリンクに対してリダイレクトを設定できるようになります。また、他のプラットフォームへのプロジェクト移行を支援するガイドも提供されます。新しいGlitch Proのサブスクリプションは停止されますが、既存のサブスクリプションは2025年7月8日まで有効で、未使用の期間に対しては返金が行われます。

この移行は複雑な感情を伴いますが、Glitchチームはこの変化を通じてコミュニティを支援することに尽力しています。ユーザーはコミュニティフォーラムで意見を共有するか、Glitchチームに直接メールで連絡することができます。Glitchコミュニティの一員でいてくださり、ありがとうございます。

この記事では、ベル研究所が開発したBellmac-32マイクロプロセッサーの重要性について述べています。このプロセッサーは、現代のスマートフォン技術に大きな影響を与えました。1982年にベル研究所のチームが、このチップの大きな回路図の横でポーズを取っている写真が紹介されています。Bellmac-32は、マイクロプロセッサーの設計を進化させる上で重要な役割を果たし、今日のスマートフォンに使われているチップにも影響を与えました。

Ruby 3.5では、オブジェクトの割り当て速度が大幅に改善され、以前のバージョンに比べて最大で6倍速くなる可能性があります。この改善は、特にYJIT（Yet Another Just-In-Time Compiler）を使用する際に、位置引数とキーワード引数の両方に恩恵をもたらします。

Ruby 3.5のオブジェクト割り当ては、Ruby 3.4.2よりも速くなっています。ベンチマークによると、位置引数はYJITを使用しない場合で約1.8倍、使用する場合で2.3倍速くなります。キーワード引数では、複数の引数を使用する際にYJITを使うことで、6.5倍以上の速度向上が見られます。

記事では、ベンチマークが異なる数の引数でオブジェクトを割り当てるのにかかる時間を測定し、Ruby 3.5と3.4.2を比較する方法について説明しています。

Class#newメソッドは、新しいクラスのインスタンスを作成する機能が最適化されました。これにより、Cを介してこのメソッドを呼び出す際のオーバーヘッドが削減され、実装がインライン化されました。つまり、Ruby 3.5ではClass#newを呼び出す代わりに、割り当てと初期化を直接実行することで、速度と効率が向上しています。

インライン化の利点として、スタックフレームのオーバーヘッドや引数のコピーが減少し、頻繁に呼び出されるメソッドの呼び出しが速くなり、キャッシュヒット率が向上します。

ただし、インライン化はパフォーマンスを向上させる一方で、メモリ使用量がわずかに増加し、Class#newフレームをコールスタックから削除することで軽微な後方互換性の問題が生じます。

これらの変更により、Ruby 3.5は特にオブジェクトの割り当てに依存するアプリケーションのパフォーマンスを大幅に向上させると期待されています。著者は、今後のリリースに対する期待を表明し、実装の詳細をさらに探求することを促しています。

古い法律により、チャリング・クロス鉄道橋から藁の束を吊るすことが義務付けられています。これは、橋と川の間の高さが低くなった際に、船に警告を与えるためのものです。この法律は古い規則に基づいており、通常の高さが下がるときには必ず藁の束を掲示する必要があります。現在、橋のメンテナンス作業中にその状況が発生しています。

この法律に従い、近くのジュビリー歩道橋から藁の束が吊るされています。メンテナンス作業は数年かかる予定で、足場が橋に沿って移動するため、藁の束もその都度移動させる必要があります。また、夜間の視認性を高めるために、警告灯も使用されています。

このテキストでは、ボードゲーム「カタンの開拓者たち」において、特定の数字が出やすいように作られた偏ったサイコロを使って不正を行う方法について説明しています。著者は、これらの偏ったサイコロの作り方を解説し、プレイヤーが受け取る資源カードの数が戦略によってはゲームごとに5枚から15枚増えることを示すデータを提示しています。

さらに、著者は統計的手法を用いてサイコロが本当に偏っていることを科学的に分析しています。通常のゲームではサイコロの振る回数が限られているため、対戦相手がサイコロが不公平であることを証明するのが難しいことを示しています。

重要なポイントとして、著者はサイコロを水に浸して一方の面を重くし、6が出やすくなるようにしたことを挙げています。また、著者はサイコロを4,310回振った結果、6が出る確率に有意な偏りがあることを発見し、その不公平さを示す強い証拠を示すp値を得ました。偏ったサイコロを使うことで、特に高頻度の数字の隣に集落を置くと、プレイヤーはより多くの資源カードを得ることができます。

分析では、標準的な有意性検定の限界についても触れ、対戦相手が通常のゲームで不正を証明するための十分な証拠を集めることが難しいことを指摘しています。最後に、科学研究におけるp値の限界と、より良い統計手法の必要性について議論されています。全体として、不正行為は可能ですが、倫理的な問題を引き起こし、ゲームの誠実さを損なうことになります。

「スケッチカレンダー」プロジェクトは、マルセル・ゴータルスとポール・ゾンネンタッグが主導しており、デジタルアプリの利点と紙のカレンダーの個性を融合させたカレンダーを作成することを目指しています。

デジタルカレンダー（例えばGoogleカレンダー）は、同期機能や招待機能、さまざまな表示オプションなどの便利さを提供しますが、個性に欠け、無機質で堅苦しい印象を与えることがあります。一方、紙のカレンダーは柔軟性があり、レイアウトをカスタマイズしたり、メモを取ったり、生活のさまざまな側面を追跡したりすることができますが、デジタル機能の便利さには欠けています。

このプロジェクトでは、個人の表現を可能にしつつ、デジタルツールの有用な機能を取り入れたデジタルカレンダーの開発を目指しています。現在のアプリはデザインに制約があり、カスタマイズには工夫が必要な場合が多いです。

具体的には、日次、週次、月次のカレンダー表示を相互に関連付ける方法を探ったり、手書きのメモが正式なカレンダーイベントとどのように連携できるかを検討したり、共有カレンダーや招待機能の実装方法を考えたりします。また、ユーザーが習慣トラッカーなどの個人的な機能を追加しつつ、創造的でスケッチのような質感を保つ方法も模索しています。

最新情報や詳細は、ラボのニュースレターを通じて共有される予定です。

この記事では、rav1dビデオデコーダーの速度向上に向けた取り組みについて述べています。rav1dは、dav1d AV1デコーダーのRust版で、M3チップを搭載したmacOSで1%の速度向上を目指しています。著者は、memorysafety.orgからのコンテストに応じてパフォーマンスの改善を探求しました。

主なポイントは以下の通りです。まず、パフォーマンス比較では、rav1dは特定のビデオ入力を使用したベンチマークでdav1dより約9%遅いことがわかりました。rav1dの初期実行時間は約73.9秒でした。

次に、プロファイリング手法として、著者はサンプリングプロファイラーを使用して両デコーダーのパフォーマンスを関数ごとに分析しました。この分析により、rav1dがパフォーマンスで劣っている部分を特定することができました。

パフォーマンス改善の具体例として、まずゼロ初期化の削減があります。MaybeUninitを使用することで、パフォーマンスが重要なコードのセクションで不要なバッファのゼロ化を避け、約1.2秒の実行時間改善を実現しました。また、コード内で使用される構造体の等価性チェックの実装を改善し、さらに0.5秒の改善を達成しました。

これらの変更の結果、rav1dの実行時間は約72.2秒に改善され、dav1dの67.9秒との差が約30%縮まりました。記事は、さらなる最適化の余地があることを示唆し、他の人々にもrav1dのパフォーマンス向上に貢献するよう呼びかけています。

要約がありません。

キ・スンドは、韓国で唯一の伝統的な熟成醤油のグランドマスターです。75歳の彼女は、ダムヤン郡にある1,200個の土壷を管理し、忍耐と配慮を重視した古くからの技術を実践しています。彼女の醤油は独特の風味で知られ、ドナルド・トランプのような著名人にも提供されています。

キは、伝統的な韓国の醤油を作るには、大豆、水、塩の3つの材料と、時間と献身が必要だと強調しています。彼女は、韓国料理に欠かせない370年の歴史を持つ発酵技術を家族から受け継ぎました。

2024年12月、キの仕事はユネスコによって無形文化遺産として認められ、彼女の技術の重要性が強調されました。醤油を作る過程は、大豆を煮て発酵させる儀式的な方法を用い、時間をかけて独特の風味を引き出します。

キは、大量生産品の増加や気候変動により、伝統的な方法の未来が危ぶまれていることを懸念しています。彼女はこれらの課題に対処するために自らの実践を適応させ、2023年には発酵学校を設立して知識を共有しています。キは、料理の伝統を守るだけでなく、急速に変化する世界の中で文化遺産を保護する役割も果たしていると考えています。

2025年、iPhoneで自分のMP3を使うことは、Appleの制限により難しくなっています。これに不満を感じたオレグ・プストビットは、全文検索やiCloudサポートなどの機能を備えたカスタム音楽プレイヤーアプリを作成しました。Apple Musicのサブスクリプションを解約した後、iTunes Matchに支払わない限りクラウド同期が停止することに気づきましたが、iTunes Matchは機能が限られていました。

プストビットは既存の選択肢を調査しましたが、多くはサブスクリプション制であったり、ユーザー体験が悪かったりしました。そこで、彼は自分のアプリを作ることに決め、使いやすいインターフェースと強力な音楽管理機能を目指しました。最初はReact Nativeを使おうとしましたが、ファイルアクセスに制限があったため、より良い制御のためにSwiftとSwiftUIに切り替えました。

彼のアプリのアーキテクチャは、データストレージにSQLiteを使用しており、効率的な全文検索と音楽の整理を可能にしています。アプリは、ライブラリのインポート、ライブラリ管理、再生の3つの主要な画面を特徴としています。また、データと同期を効率的に処理するためのバックエンドのようなロジック層を実装しました。

オフライン音楽プレイヤーを成功裏に作成したものの、プストビットはAppleの開発者制限を批判しました。特に、有料の開発者アカウントなしでアプリを展開することに対する制限や、独立した開発者が直面する課題について言及しました。彼は、技術がよりアクセスしやすくなっている一方で、Appleの方針がiOS上での個人アプリ開発を妨げていると主張しました。

要約がありません。

チームのサイズと生産性に関する課題と解決策について、特にソフトウェア開発の現場での状況が述べられています。

著者は、チームのサイズ、生産性、専門家と一般的なスキルを持つメンバーの効果のバランスについて考察しています。一般的なスキルを持つチームは、生産性が高く、依存関係やボトルネックを減らす傾向があります。これにより、明確な責任の所在が生まれます。

大規模なチームでの経験から、スタンドアップミーティング中にコミュニケーションの問題や誤解が生じ、非効率的な状況が発生しました。チームは非同期のスタンドアップを試みましたが、会話や協力の利点が失われ、ミーティング時間は短縮されたものの、効果的ではありませんでした。

フロントエンドとバックエンドのタスクフォースに分ける試みも行いましたが、依存関係が残り、さらなる複雑さを招きました。最終的に、チームは一般的なスキルを持つモデルに移行し、メンバーがフロントエンド、バックエンド、品質保証などの複数のスキルを学ぶことを奨励しました。これにより、コミュニケーションが改善され、知識の共有や責任感が高まりました。

スウェーデンの平等主義と継続的改善を重視する職場文化が、この移行を支え、協力と共有の責任を促進しました。一般的なアプローチは生産性を向上させましたが、一方で専門家が離職することや、高い期待による燃え尽き症候群の問題も生じました。チームメンバーは必要な知識の幅に苦労しました。

著者は、実験と適応の意欲が成功するチーム環境の重要な要素であると強調しています。全体として、より小さく柔軟なチームと一般的なスキルセットを持つことが、生産性、コミュニケーション、責任感を高めるために重要であると述べていますが、その過程での課題も認識しています。

SQLite-JSは、SQLiteデータベースをJavaScriptで拡張するための拡張機能です。この拡張を使うことで、データベース内でカスタム関数や集約関数、ウィンドウ関数、並べ替えの順序を直接作成できます。

インストールは簡単で、Linux、macOS、Windows、Android、iOS用の事前ビルドされたバイナリをダウンロードします。SQLiteで拡張機能を読み込むには、.load ./jsまたはSELECT load_extension('./js');を使用します。

SQLite-JSでは、さまざまなタイプの関数を利用できます。スカラー関数は個々の行を処理し、単一の値を返します。これは計算やテキスト操作に役立ちます。集約関数は複数の行を処理して単一の結果を返します（例：合計や平均）。ウィンドウ関数は集約に似ていますが、行のセットを分析しながら一つの出力にまとめることなく結果を得ることができます。また、カスタムの並べ替え順序を定義することも可能です。

SQLiteのクエリ内で任意のJavaScriptコードを直接実行することもできます。SQLite-JSで作成した関数は、sqlite-syncを使用してデバイス間で同期できるため、すべてのユーザーが同じロジックにアクセスできます。

具体的な例としては、文字列操作や統計計算のための関数を作成したり、JavaScriptを使って中央値や移動平均の計算などの複雑な操作を行うことができます。ユーザー定義の関数を変更する場合は、異なるデータベース接続を使用する必要があります。

拡張機能をソースからビルドするための手順も提供されています。このプロジェクトはMITライセンスの下でライセンスされています。

この拡張機能は、SQLiteデータベースにJavaScriptの機能を追加したい開発者にとって、強力なツールを提供します。

この記事では、大きなJSONファイルをPydanticモデルに読み込む際のメモリ使用量の問題について説明しています。以下は、主要なポイントの簡潔なまとめです。

まず、メモリの問題についてです。例えば、100MBの大きなJSONファイルをPydanticに読み込むと、最大で2000MBのメモリを消費することがあります。これはファイルサイズの20倍に相当し、ファイルが大きくなるほどこの問題は深刻になります。

次に、メモリ使用量を減らすための解決策を紹介します。一つ目は、ijsonというインクリメンタルJSONパーサーを使用することです。これにより、JSONデータを一度に全て読み込むのではなく、少しずつ読み込むことができ、メモリ使用量は約1200MBに減少しますが、パースの速度は遅くなります。二つ目は、Pydanticのデータクラスサポートを利用し、slotsを使うことで、データのメモリ効率の良い表現を作成することです。これにより、メモリ使用量はさらに約450MBに減ります。

技術の要約として、元の方法では2000MBのメモリを使用していましたが、ijsonを使うことで1200MBに減少し、さらにデータクラスと組み合わせることで450MBにまで削減できました。

最後に、メモリ管理の方法はあるものの、Pydantic自体が内部でメモリ使用量を減らす機能を改善できる余地があると述べています。また、Pythonコードの最適化に関してさらなる支援が必要な場合は、コンサルティングサービスも提供されています。

要約がありません。

PGConf.dev 2025カンファレンスで、OpenAIのボハン・ジャン氏が同社のPostgreSQLの利用方法について話しました。彼はアーキテクチャや直面している課題を強調しました。

OpenAIは、1つのプライマリデータベースと約40のレプリカからなるプライマリ・レプリカのPostgreSQL構成を採用しています。これにより、高い読み取りスケーラビリティを実現していますが、書き込みリクエストがボトルネックとなっています。

PostgreSQLの設計には、テーブルの膨張やレプリケーションの遅延といった問題が発生することがあります。OpenAIは、ChatGPTなどのサービスに影響を与えるPostgreSQLの問題によって、サービスの停止を経験しました。

パフォーマンスを向上させるために、OpenAIは以下の点に注力しています。書き込み操作をオフロードし、不必要な書き込みを減らすこと、パフォーマンスを妨げる長時間のトランザクションを防ぐためにタイムアウトを設定すること、運用を妨げないようにスキーマ変更を慎重に管理することです。

これらの取り組みにより、OpenAIはデータベースクラスター全体で毎秒100万件以上のクエリを処理し、低遅延と最小限のレプリケーション遅延を維持しています。

ボハン氏は、PostgreSQLの改善に関する要望も共有しました。具体的には、インデックス管理の向上、観測可能性メトリクスの強化、効率的なスキーマ変更の追跡などが挙げられました。

カンファレンスで発言したラオ・フェン氏は、OpenAIが望む多くの機能がPostgreSQLエコシステム内にすでに存在する可能性があるが、マネージドサービスの制限によりアクセスできないことを指摘しました。

OpenAIの経験は、PostgreSQLを大規模に使用する際の強みと課題を浮き彫りにし、パフォーマンスと信頼性を最適化するための積極的な取り組みを示しています。

Rにおける乱数生成の再現性に関する問題が議論されています。特に、set.seed()関数を使ってランダム性を制御する際の課題が取り上げられています。異なる機械で同じ結果を得ることを目指しているにもかかわらず、著者の同僚たちは多変量正規分布からのシミュレーションを実行した際に、set.seed()を正しく使用しても結果に大きな違いが生じることに直面しました。

これらの問題の主な原因は、浮動小数点演算の誤差です。これにより計算に微小な不正確さが生じることがあります。このため、同じコードを異なる機械で実行した場合に異なる出力が得られることがあります。特に、多変量正規サンプルを生成するような複雑な計算を行う際に顕著です。

著者は、ほとんどの計算は再現可能であるものの、浮動小数点の精度が予期しない結果を引き起こす可能性があることを強調しています。特に、MASS::mvrnorm()のような多変量ランダムサンプルを生成する関数では、入力パラメータのわずかな違いが出力に大きな違いをもたらすことがあります。これは、より単純な計算から期待される結果とは異なる場合があります。

このように、コンピュータ上での数値計算の複雑さ、特に浮動小数点演算が統計シミュレーションの再現性に与える影響が強調されています。

リアルテックは、今年後半に約10ドルでマザーボード用の低価格10GbEネットワークアダプターRTL8127を発売する予定です。この小型コントローラーは、サイズが9mm x 9mmで、2.5Gbps、5Gbps、10Gbpsの複数のイーサネット速度をサポートしています。また、消費電力はわずか1.95Wで、エネルギー効率も良好です。信頼性の高いデータ伝送と簡単なメンテナンスのための機能も備えています。

現在、10GbE技術は主にサーバーや高性能ワークステーションで使用されていますが、この手頃なアダプターの登場により、一般のPCでも普及する可能性があります。多くのマザーボードは現在、より高速なネットワークオプションを提供していますが、コストが高いため10GbEが搭載されていないことが多いです。

ただし、10GbEのセットアップ全体のコストは依然として高く、スイッチやケーブル（CAT6やCAT6Aなど）が高価で、最も安い10GbEスイッチでも約299ドルします。もし手頃な10GbEアダプターが需要を増加させれば、スイッチの価格が最終的に下がる可能性もあります。これらのアダプターは、2025年末から2026年初頭にかけて高性能なマザーボードに搭載されることが期待されています。

このページでは、コンピュータグラフィックスのチュートリアルに関するリソースの概要が紹介されています。主な内容は以下の通りです。

このページには、コンピュータグラフィックスに関するビデオチュートリアルや、著者が余暇に作成した文章によるチュートリアルが掲載されています。誤りがあるかもしれませんが、著者はユーザーが楽しんでくれることを願っています。

ユーザーは、著者の活動をPatreonやPayPalを通じて支援することができます。

すべてのコードスニペットはMITライセンスのもとで提供されており、簡単に再利用することができます。

取り上げられているトピックには、グラフィックスプログラミングに役立つ関数、手続き的なノイズやテクスチャ、レイトレーシング技術、ボクセルやポイントクラウドのレンダリング、3Dモデルの圧縮方法、サイズ制限内でのグラフィックス作成（例：4KB）、サイン距離関数（SDF）とレイマーチング、ライティング技術やレンダリングエンジン、シンプルな昔ながらのグラフィック効果、グラフィックスに役立つ数学的概念、フラクタルや複雑な動力学、フラクタルのレンダリング技術などがあります。

このランディングページは、さまざまなトピックや技術を通じてコンピュータグラフィックスを学びたい人にとって、包括的なリソースとなっています。

Legitの研究チームは、開発者を支援するAIアシスタント「GitLab Duo」に深刻な脆弱性があることを発見しました。コード内の隠れたコメントが、攻撃者にプライベートなソースコードを漏洩させたり、信頼できないHTMLを応答に注入させたりする可能性を与えていました。GitLabはこの問題を修正しました。

研究によると、リモートプロンプトインジェクションという脆弱性が発見され、攻撃者がソースコードを盗んだり、コードの提案を操作したり、機密情報にアクセスしたりすることができる可能性がありました。攻撃者は、GitLabプロジェクトのさまざまな部分（コメントや説明など）に隠れたプロンプトを埋め込むことができ、GitLab Duoがそれに反応するため、操作される危険がありました。

研究チームは、エンコーディングや見えないテキストなどの手法を使って、Duoが認識できる悪意のあるプロンプトを隠しました。この操作によって、Duoが有害なコードを提案したり、悪意のあるURLを安全なものとして表示したりする可能性がありました。また、攻撃者は公共のプロジェクトの説明にプロンプトを埋め込むことで、プライベートなソースコードを抽出することも可能でした。

実際のシナリオでは、攻撃者が公共のプロジェクトにプロンプトを隠し、被害者がそれに関わるとDuoが機密コードを漏洩することが考えられます。これらの手法は、機密プロジェクトの問題、特に重要なセキュリティ情報を暴露するリスクも伴います。

GitLabは脆弱性を確認し、安全でないHTMLタグが表示されないようにするパッチをリリースし、セキュリティ問題に対処しました。この事件は、GitLab DuoのようなAIアシスタントのセキュリティの重要性を強調しています。ワークフローに統合される際にリスクを伴うため、すべてのユーザー生成コンテンツを潜在的に有害なものとして扱う重要性が浮き彫りになっています。GitLabは脆弱性を修正するための措置を講じましたが、開発環境におけるAIアシスタントのリスクは依然として懸念されています。

新しいプロトコル「モデルコンテキストプロトコル（MCP）」について説明しています。このプロトコルは、言語モデル（LLM）と記号計算システムを結びつけることを目的としています。LLMは数学の問題を理解するのが得意ですが、実際の計算には苦労するため、MathematicaやSymPyのような代数システムの正確な機能を活用できるようにします。

MCPの目的は、LLMが標準化されたプロトコルを通じて外部ツールを呼び出すことを可能にし、単に議論するだけでなく、実際のタスクを実行できるようにすることです。MCPサーバーはローカルマシン上で動作し、LLMが直接コードを呼び出すことを可能にしますが、これにはセキュリティリスクが伴います。悪意のある行動を許す可能性があるため、注意が必要です。

この統合により、LLMは自然言語を扱いながら、コンピュータ代数システムを利用して正確な数学的計算を行うことができます。特にテンソル計算のような複雑なタスクにおいて、その強みを発揮します。しかし、MCPエコシステムはまだ開発中で、ドキュメントが限られており、予測不可能な性質のためデバッグが難しいという課題があります。ユーザーは追跡が難しいエラーに直面することがあります。

具体的な使用例として、LLMが物理の問題（減衰調和振動子）を解く際に、数学的な作業をSymPyに正しく委任することで、誤った解答を避ける様子が示されています。コードはGitHubで入手可能で、著者はMCPサーバーのインストール手順を直接またはDockerを通じて共有しています。

MCPサーバーを実行する際のセキュリティリスクについては重要な警告があり、ユーザーはインストールするものを理解する必要があると強調されています。全体として、MCPは数学的な文脈におけるLLMの能力を向上させる有望なアプローチとして紹介されていますが、セキュリティに関する注意も必要です。

Googleは最近、従来のトランスフォーマーではなく、拡散技術を使用した初の言語モデル「Gemini Diffusion」を発表しました。拡散モデルは、ノイズを段階的に洗練させることでテキストを生成し、従来のモデルが一度に一単語ずつ生成するのに対し、より迅速で一貫性のある出力を実現します。

Gemini Diffusionの特筆すべき特徴は、その速度です。毎秒最大857トークンを生成できるという驚異的な速さを誇ります。例えば、シミュレーションされたチャットアプリを作成するよう指示すると、数秒でインタラクティブなHTMLおよびJavaScriptページを生成しました。

独立したベンチマークはまだ存在しませんが、Googleのプロモーション資料によると、Gemini DiffusionはGemini 2.0 Flash-Liteモデルと同等の性能を持ちながら、速度は5倍速いとされています。

拡散モデルはトランスフォーマーを完全に置き換えるものではなく、出力生成を処理するための異なるアプローチを採用しています。この方法により、因果マスキングなしで入力を一度に処理することが可能です。この手法はBERTの動作に似ていますが、拡散モデルはマスクされたトークンの回復率が高く、テキスト生成能力を向上させています。

著者は、iPadアプリのNoteVisionを使ってピアノの視奏練習を4年間続けています。MIDIキーボードとカスタムPythonインターフェースを活用し、進捗を追跡することでスキルを向上させました。練習のルーチンでは、調のランダム化や弱点に焦点を当てることで学習を深めています。

著者は2021年に家族からピアノをもらってからピアノの学習を始め、以前はギターを弾いていました。練習にはMIDIキーボードとNoteVisionアプリを使用しており、これにより即座にフィードバックを得ることができます。また、Pythonスクリプトを使って練習セッションを管理し、結果を追跡し、ダッシュボードで進捗を可視化しています。

調をランダムにすることで、簡単な調に固執せず、全体的な向上が促進されることが分かりました。著者はスケール練習や音楽理論のドリル、耳のトレーニングなど、他の音楽活動もルーチンに取り入れています。最初は進歩が遅かったものの、4年後にはスピードと自信の向上を実感しています。

著者は、一貫した練習の重要性と、学習を向上させるためのテクノロジーの活用を強調しています。

AIのアラインメントという概念について述べています。これは、AIシステムが人間の目標や倫理的原則に従って行動することを確保することを目的としています。著者は、AIのアラインメントを製薬や教育などの他の分野と比較し、なぜこれらの分野では同様の「アラインメント」に関する議論が行われないのかを問いかけています。

著者は、AIのアラインメントが技術的な焦点を持ち、しばしば数学が関与する一方で、他の分野の倫理的考慮はより広範で、購買や規制といった社会的影響が関与していると主張しています。この影響は「選択」と呼ばれ、進化的プロセスに似ており、社会が集団の選択に基づいて産業を形成する様子を示しています。

技術的なAIのアラインメントの問題は重要ですが、著者はAIに対する社会的影響がさらに重要であると強調しています。社会がどのようにAIの役割を選択し、形成するかを理解することがAIのアラインメントにおける重要な課題だと提案しています。最後に、AIのアラインメントを改善するために社会的プロセスに関与することを促し、社会がAIの開発に与える影響を高めるためのさまざまな方法があることを強調しています。

Kotlin用の言語サーバーは、IntelliJ IDEAを基にしたVisual Studio CodeでのKotlinの早期サポートを提供します。始め方と期待できることについて説明します。

まず、最新のVisual Studio Code拡張機能をRELEASES.mdファイルからダウンロードします。次に、拡張機能メニューを通じてインストールするか、VSIXファイルを拡張機能ウィンドウにドラッグします。Javaのバージョンは17以上であることを確認してください。JVM専用のKotlin Gradleプロジェクトを開くことで、言語サーバープロトコル（LSP）が有効になります。

現在、この言語サーバーはJVM専用のKotlin Gradleプロジェクトのみをサポートしています。Gradle JVMやKMPプロジェクト、JSONベースのシステムをインポートすることができます。コード機能としては、KotlinおよびJavaコードのセマンティックハイライト、ナビゲーション、クイックフィックス、リファクタリング（名前変更など）、コード補完が含まれています。また、プロジェクト内のドキュメントや依存関係に対するホバーサポートも提供しています。

このプロジェクトはプレアルファ段階にあり、実験的で安定性がない可能性があります。テストやフィードバックには適していますが、重要な作業には推奨されません。主にmacOSとLinuxでVisual Studio Codeを使用してテストされています。

将来的には、機能が安定した後に完全にオープンソース化することを目指しています。現在、一部の実装はオープンソースではなく、開発を迅速に進めるための措置です。

問題を報告したりフィードバックを提供したりするには、GitHubを通じて行うことができます。現在、直接の貢献は受け付けていませんが、ドキュメントの変更提案は可能です。

このKotlin言語サーバーは、Visual Studio CodeにおけるKotlin開発体験を向上させるための進行中のプロジェクトであり、継続的な更新と改善が行われています。

ジャンヌ・C・フロマーによる論文「ウィリー・ウォンカのチョコレート工場における営業秘密」は、ロアルド・ダールの小説「チャーリーとチョコレート工場」に描かれた営業秘密の概念について論じています。この物語はお菓子工場を舞台にした幻想的な話ですが、同時にお菓子業界における営業秘密の重要性についての法律的な疑問も提起しています。著者は、企業にとって秘密がいかに重要であるか、またそれが特許法とどのように関連しているかを探求しています。この論文は、フィクションと現実の両方において、製菓業界での機密情報の保護の重要性を強調しています。この研究は営業秘密に関するハンドブックに掲載され、多くの関心を集めており、2,200回以上のダウンロードがありました。

インターネットアーカイブが新しいYouTubeのライブストリームを開始しました。このストリームでは、マイクロフィルムのデジタル化プロセスをリアルタイムで見ることができます。マイクロフィルムとは、新聞や裁判記録などのさまざまな文書の縮小画像が載ったフィルムシートのことです。ライブストリームでは、これらのフィルムがどのようにスキャンされるかを間近で観察でき、高解像度のカメラを使って詳細な画像がキャプチャされます。キャプチャされた画像は処理され、検索可能なテキストに変換された後、アーカイブのオンラインコレクションにアップロードされます。このライブストリームは、月曜日から金曜日の午前10時30分から午後6時30分（東部標準時）まで放送されており、これ以外の時間にはサイレント映画や歴史的なNASAの写真など、他のコンテンツも視聴できます。

要約がありません。

GNUコンパイラコレクション（GCC）15に新たに追加された機能、プライムパスカバレッジについて説明します。この方法は、プログラムの実行中にどのような経路をたどるかに注目し、プログラムがどれだけテストされているかを測定するものです。

プライムパスカバレッジは、必要なテストの数とカバレッジの質のバランスを取るため、非常に効果的です。この方法では、プログラム内のループがさまざまな方法で実行されることが求められます。具体的には、ループが実行される、複数回実行される、またはスキップされるといった状況です。

プライムパスカバレッジは、修正条件/決定カバレッジ（MC/DC）という別のテスト手法よりも包括的です。著者たちは、プライムパスを見つけるための既存のアルゴリズムを改善し、サフィックスツリーというデータ構造を使用することで、より効率的にしました。この変更により、時間の複雑さが$O(n^2m^2)$から$O(n^2m)$に削減されます。ここで、$n$は最長パスの長さ、$m$は可能なパスの数を表します。

さらに、著者たちはパスをコンパクトに表現する方法を開発し、ビット演算を使用して迅速に追跡できるようにしました。GCCはプログラムの構造を分析し、徹底的なテストを行うためにどのパスをたどるべきかについて詳細な情報を提供します。この機能は、使用するプログラミング言語に関係なく適用可能です。

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要約がありません。

この記事では、Rustにおける非同期プログラミングの高度な概念、特に「ピン留め」という概念について説明しています。まず、Rustの関連型とジェネリクスの違いを探り、特に未来（futures）の文脈での関連型の役割を解説しています。関連型は型推論を助け、コードを簡素化するのに役立ちます。

次に、ピン留めについて説明します。ピン留めは、特定のデータ（例えば未来）がメモリ内で移動できないようにする手法であり、自己参照型にとって非常に重要です。生ポインタを使用すると問題が発生する可能性があるため、ピン留めが必要とされます。

Pin型は可変参照をラップし、データが移動するのを防ぎます。Rustの安全性の保証を守るためには、慎重な取り扱いが求められます。

RustのUnpinトレイトは、特定の型がピン留めを必要としない場合に、ピン留めからのオプトアウトを可能にし、ピン留めされた参照の使用を簡素化します。

複雑な構造体、特にピン留めされたフィールドを含む列挙型を扱う際には、フィールドにアクセスするためのプロジェクションが必要であり、ピンの安全性を維持することが重要です。

著者は、Rustにおける自己参照の安全な管理の複雑さを認め、非同期プログラミングの重要な側面である複数の未来を同時に実行することについての今後の議論を示唆しています。全体として、この記事は非同期操作に関連する複雑なRustプログラミングの概念を掘り下げ、ピン留めとメモリ管理の安全性の重要性を強調しています。

要約がありません。

カーティク・アガラムはプログラミングに対する自分のアプローチについて語り、安定したツールを使用し、過剰なライブラリを避けることで複雑さを最小限に抑えることを提唱しています。彼は、Luaプログラミング言語とそのLÖVEフレームワークを使ってヒルベルト曲線を探求する中で、グラフィカルデバッグの経験を共有しました。

彼はヒルベルト曲線を生成するための複雑な再帰関数を受け取り、その基本的な構造は理解できたものの、関数のパラメータや曲線の描画方法といった深い部分で苦労しました。理解を深めるために、彼はさまざまなコードのバージョンを試し、呼び出しのシーケンスを表示したり、アニメーションを通じて曲線を視覚化したりしました。

最終的に、彼はプログラミングの概念をよりよく理解するためには、特に複雑な再帰関数においてグラフィカルな表現が重要であると強調しています。

未来的な朝、目覚まし時計の代わりに、陽気なホログラムのカイルがあなたを起こします。日常のルーチンをこなす中で、エバンというコーヒーメーカーや、ジョージという賢い靴ひも、ユニスという歩道のAIなど、さまざまなAIアシスタントがあなたに話しかけてきますが、あなたはほとんど無視します。ジムでは、受付が故障していて、複雑な認証手続きを経てロッカーを管理しなければなりません。その間、ジョージが自分の機能について話し続けて気が散ります。疲れたジムの後、あなたは車のユリシーズに乗り込みますが、通勤中もその車が自分の機能を伝えようとします。最終的に職場に到着すると、再びエバンに出会い、あなたの一日がどれほどAIとのやり取りで満ちているかを実感します。

最近のStripe Sessions 2025での基調講演で、パトリック・コリソンは、2024年にStripeが1日平均1,145件のプルリクエストを完了し、年間を通じてAPIのダウンタイムがほとんどなかったことを強調しました。約8,500人の従業員のうち、40%がエンジニアであることから、各エンジニアは平均して3日に1回、変更を本番環境にデプロイしていることになります。この成果は、Stripeをエリートソフトウェアデリバリーチームの上位1%に位置づけており、通常は低い失敗率で複数回のデプロイを目指しています。

Stripeの成功は、信頼性と効率性に重点を置いた強力なエンジニアリング文化に起因しています。彼らは自動テスト、デプロイ、可観測性を重視しており、ユーザーに迅速かつ一貫した価値を提供できるようにしています。最終的な目標は、単にデプロイの数を増やすことではなく、機能の迅速な提供を妨げる障害を排除することです。この例は、同様のエンジニアリングの卓越性を目指す他の企業にとってのインスピレーションとなります。

Hotspotは、KDABが開発したLinuxのperfツール用のパフォーマンス分析のためのグラフィカルユーザーインターフェース（GUI）です。このツールは、KCachegrindに似た使いやすい方法でパフォーマンス情報を視覚化することを目的としており、将来的にはさまざまなデータ形式をサポートする予定です。

Hotspotの主な機能には、パフォーマンスデータの視覚化があります。タイムラインを使用して、時間、プロセス、スレッドごとに結果をフィルタリングすることができます。また、ユーザーはHotspotを通じてアプリケーションのプロファイリングを直接開始したり、実行中のプロセスにアタッチしたりすることができます。オフCPUプロファイリング機能は、スレッドがCPU上で実行されていないときの待機時間を分析し、I/O待ちやページフォルト、ロック競合などの問題を特定するのに役立ちます。さらに、Hotspotにはディスアセンブラが含まれており、命令ごとのコストを表示し、アセンブリ行をソースコードにリンクさせて簡単にナビゲートできるようにしています。

Hotspotは、ArchLinux、Debian/Ubuntu、Gentoo、FedoraなどのさまざまなLinuxディストリビューションにインストールできます。また、Linuxシステム全体での互換性を持つAppImageとしても利用可能です。

Hotspotを使用するには、まずperfでデータを記録する必要があります。生成されたperf.dataファイルを自動的に開くか、ファイルパスを指定してHotspotを起動できます。コマンドラインオプションを使用して設定やデータのエクスポートが可能です。

Hotspotでは、分析されたデータを自己完結型の形式でエクスポートでき、簡単に共有できます。ただし、この形式はバージョンに特有であり、異なるバージョン間での使用にはまだ安定していません。

既知の問題として、特定の条件下でのバックトレースの破損や、perf reportに比べて欠けている機能があります。また、スーパーユーザー権限なしでデータを記録する際に、権限の問題が発生することもあります。

HotspotはGPL v2+のライセンスの下で提供されています。詳細については、ライセンス文書を参照するか、KDABに問い合わせることができます。

全体として、HotspotはLinuxシステム上でアプリケーションのパフォーマンスを分析し最適化したい開発者にとって強力なツールです。

GoogleのGemini Diffusionモデルは、テキスト生成の速さが特徴です。拡散モデルに関する主なポイントは以下の通りです。

拡散モデルは、従来の自己回帰モデルのように一つずつではなく、すべてのトークンを並行して生成します。これにより、応答の正しい部分を迅速に生成でき、生成に必要なパスの回数を減らすことが可能ですが、出力の質が低下することもあります。

通常、拡散モデルは固定長の出力（例えば256トークン）を生成します。これにより、長い出力の場合は速くなりますが、短い出力に対しては自己回帰モデルの方が効率的であることがあります。

拡散モデルは長いコンテキストウィンドウの処理が苦手です。すべてのトークンに対して注意を再計算する必要があるため、自己回帰モデルのように以前のトークンをキャッシュすることができず、効率が悪くなります。

推論能力については、拡散モデルが自己回帰モデルと比べてどれほどの性能を発揮できるかは不明です。自己回帰モデルは出力を容易に調整できますが、拡散モデルは速度を重視して設計されており、深い思考を必要とするタスクには向いていないかもしれません。ただし、将来的な開発によってこの状況は変わる可能性があります。

拡散モデルは内部処理にトランスフォーマーアーキテクチャを取り入れることができますが、これは従来の自己回帰モデルとの基本的な動作には影響を与えません。

全体として、拡散モデルは特に長い出力に対して迅速なテキスト生成を提供しますが、短いプロンプトや複雑な推論タスクにはあまり効果的ではないかもしれません。

ダニエル・ハフマンは、1999年のビデオゲーム「シド・マイヤーのアルファ・ケンタウリ」に登場する惑星キロンの詳細な地図を完成させました。このプロジェクトは技術的に難易度が高く、彼の地図作成スキルを大いに試しました。多くの同僚が現実の地図作成に焦点を当てる中、ハフマンは主に既存の地理データを使ってこの架空の地図を作成しました。

プロセスは複数のステップに分かれています。まず、データ収集では、ゲームの公式地図から標高、降水量、地形タイプなどの属性を含むデータを抽出しました。これには、8,192の標高値を丁寧に記録し、確認する作業が含まれました。

次に、投影設定では、ゲームの地図が円筒状の等面積投影を使用していることを確認しました。これにより、地図全体で空間を一貫して表現できるようになります。

標高モデルの強化では、オリジナルのゲーム版よりも詳細な地図を作成するために、標高グリッドに点を散布し、さまざまな補間技術を使ってより自然な地形を生成しました。

地図作成では、QGISやPhotoshopなどのソフトウェアを使って視覚的な調整を行い、降水量に基づいて色を追加し、川や植生などの特徴を表現しました。この過程では、自然な見た目を実現するために多くの試行錯誤が必要でした。

最後に、ラベリングと最終化では、ゲームのあいまいな命名規則を考慮しながら、地図に慎重にラベルを付けました。ハフマンは、ゲームのインターフェースを反映する追加の地図やスタイル要素を含むポスターのレイアウトを作成しました。

このプロジェクトは、技術的なスキルと創造的な表現を融合させ、ゲームのファンに魅力的な地図を生み出しました。ハフマンは、今後のプロジェクトのために地図作成技術を探求し、データセットを改善し続ける計画です。また、同様の取り組みを支援してくれるサポーターを募っています。

カーブスペースシェーダーは、もともとUnityのゲーム「Sfera」のためにHLSLで作成され、現在はthree.js用にGLSLに書き換えられました。提供されたウェブサイトで実際に試すことができ、YouTubeにはデモ動画もあります。

このシェーダーは、4次元の回転と投影を用いて曲がった空間を表現しています。各3Dモデルは中央に配置された後、次の手順で変換されます。まず、4次元の単位球に投影されます。次に、各モデルに独自の4次元回転が適用され、最後に3Dに戻されます。

インタラクティブな操作方法は以下の通りです。マウスホイールでズームイン・ズームアウトができます。Ctrlキーを押すとZW方向にオブジェクトを回転させ、Shiftキーを使うとXY方向に回転させたり、スケールを変更したりできます。マウスをドラッグすると、左ボタンでXZまたはYZ方向に回転、右ボタンでXY方向に回転、中央ボタンで女の子のモデルを移動させることができます。キーボードでは、スペースキーで女の子のアニメーションを一時停止し、矢印キーでカメラを移動させます。Endキーでカメラの移動を停止し、Homeキーでシーンをリセットします。

クレジットとして、アニメーションモデルはthree.jsの例から取得されており、リポジトリには含まれていませんが、three.jsから読み込まれています。また、使用されている音楽はKevin MacLeodの「Backbeat」（CC0）です。

学術論文を受理される可能性を高めるためのガイドが提供されています。これは、著者が修正を経て論文が拒否から受理に至った経験に基づいています。以下は重要なポイントです。

まず、論文の最初のページは非常に重要です。タイトル、要約、図1、導入部分が含まれ、論文全体の印象を決定づけます。このページで論文の質の約80%が判断されます。

次に、強いタイトルを作成することが求められます。具体的で記憶に残るタイトルを使用し、論文の焦点と貢献を明確に伝えましょう。

図は情報を効果的に伝える必要があります。図1は論文の価値を視覚的に表現し、長い説明なしでも理解できるようにするべきです。明確で魅力的な内容にしましょう。

キャプションも重要です。キャプションの最後には明確なメッセージを添えて、読者が図の重要性をすぐに理解できるようにします。

要約は魅力的に書くことが大切です。研究の具体的な内容や貢献から始めて、読者の興味を引き、広い一般論は避けましょう。

導入部分では緊張感を持たせることが重要です。問題を提示して興味を引き、その後に解決策を示し、重要性を明確にします。

拒否される理由を避けるために、レビューアーが懸念する可能性のある点、例えば完全性や明確さについて予測し、論文全体で対処することが求められます。

明確さと密度を高めることも重要です。図や表、全体の明確さを改善し、論文をより魅力的で理解しやすくします。

信頼性を高めるために、必要なデータを追加しましょう。基準値やアブレーション、ヒト評価などの要素を含めることが必要です。

内容を整理し、不要な部分を削除して焦点を維持し、読みやすさを向上させます。

結論は明確にまとめ、主な貢献とその意義を簡潔に示します。

最後に、コミュニケーションが鍵です。明確なコミュニケーションは科学的貢献の影響を高め、読者がより効果的に学べるようにします。

これらの戦略を実践することで、著者は論文が受理される可能性を高めるとともに、科学的貢献の質を向上させることができます。

要約がありません。

著者は、サーバーを使ってAIのジェミニがドノバンの息子の名前をメールの中から見つける手助けをするプロセスを説明しています。

目的は、ドノバンの息子の名前をメール検索を通じて明らかにすることです。戦略としては、まずドノバンからのメールを特定のキーワードを使って検索し、息子に関連する情報を探します。検索結果に基づいて、息子の名前が直接言及されているメールをさらに絞り込んでいきます。

最初の検索では「息子」や「赤ちゃん」といった用語を使いましたが、得られたメールはドノバンの息子ではなく、親戚の子供に関するものでした。2011年のメールには「赤ちゃん」という言葉が使われていましたが、決定的な情報ではありませんでした。最終的に、「モンティ」という名前の好みについて話しているメールが見つかり、モンティがドノバンの息子である可能性が高いことが示されました。

著者は、メールを検索し、メッセージの内容を取得し、スレッド全体を取得するための三つの主要な機能を持つサーバーを作成しました。いくつかの試行とさまざまな検索を経て、AIはドノバンの息子の名前がモンティであることを特定することに成功しました。

著者は、AIがこの結論に至る過程が興味深く、情報豊かであると感じました。

要約がありません。

著者は経営に対する不満を表明し、経営がしばしば問題を解決するよりも新たな問題を生むことが多いと指摘しています。彼は、一部の経営手法は有用であるものの、多くは不必要な計画を作成することに焦点を当てていると述べています。最近、彼は大規模言語モデル（LLM）がこうした計画を迅速に生成できることに気づきました。これらの計画はしばしば無意味ですが、経営陣の準備への欲求を満たすため、彼自身の労力をほとんど必要としません。例えば、彼はゾンビの黙示録のようなありえないシナリオの計画を作成することを挙げ、これを単なる「無駄なこと」と見なしています。全体として、彼はLLMを経営の非効率性を乗り越えるための道具として捉えています。

研究におけるオペレーティングシステムコードの形式的検証に関連する統計の誤用について議論しています。「証明とコードの比率」という指標が無意味であると批判し、仕様の完全性を考慮していないためです。

多くの論文では、仕様の複雑さを考慮せずに検証効率の向上を示していますが、これが結果を歪める可能性があります。詳細な仕様は、より多くの証明作業を必要とし、証明のサイズには影響を与えますが、コードのサイズには影響を与えません。したがって、仕様の複雑さを考慮せずに証明のサイズを単純に比較することは不十分です。

証明のサイズと仕様のサイズの関係は二次的である可能性が高く、仕様の複雑さが増すにつれて、証明のサイズもさらに大きくなることを意味します。システムを小さなモジュールに分解することで検証作業が簡素化されることがありますが、seL4のような高度に相互接続された複雑なシステムには適用できない場合があります。

著者は、研究者に対して証明とコードの比率を比較に使用するのをやめ、仕様のサイズと証明の努力についてより包括的な理解に焦点を当てるよう促しています。検証統計の慎重な解釈が必要であり、研究における検証努力の提示においてより厳格な基準が求められています。

要約がありません。

ビョン＝チュル・ハンは現代の哲学者で、現代社会の成果主義や表面的なポジティブさへの執着を批判しています。彼は、私たちが「成果社会」に生きており、成功へのプレッシャーが孤立やメンタルヘルスの問題、そして本物の体験の喪失を引き起こしていると主張します。過去には規律が重要でしたが、今日の「できること」に焦点を当てる姿勢は自己搾取や燃え尽き症候群を助長しています。

ハンは、デジタル世界が愛や美に対する浅い見方を助長し、他者とのつながりをもたらす不完全さを奪っていると強調します。彼は、ジェフ・クーンズのようなアーティストによって象徴される現代文化の滑らかさを批判し、ネガティブや深さを避ける社会を反映していると述べています。

彼の著作では、デジタル時代における透明性の増加が、私たちが自らをさらけ出す一方で人間関係の神秘や深さを失わせる監視社会のようだと論じています。また、アートにおける情熱の追求が遊びの価値を overshadow しているとし、私たちは生産性のためではなく、喜びそのものを取り戻す必要があると提案しています。

最終的に、ハンは私たちの不完全さや人生のネガティブな側面を受け入れることを奨励し、常に成果を追い求めるのではなく、真のつながりを重視したより本物の存在を求めるべきだと訴えています。

要約がありません。

この小惑星電子回覧（MPEC）は、小惑星、彗星、自然衛星に関する最新情報を提供しています。国際天文学連合の委託を受けて、小惑星センターが発行しています。

この回覧は2025年5月21日に発行されました。小惑星2017 OF201の観測結果が含まれており、複数の日付にわたるその明るさと位置について詳しく記載されています。

観測は主にカナダ・フランス・ハワイ望遠鏡とセルロ・トロロ天文台を使用して行われました。明るさと位置に関する重要な測定値がリストされています。

2017 OF201の軌道要素も提供されており、半長軸、離心率、軌道周期が含まれています。特に、離心率が0.95と高く、非常に細長い軌道を持つことが示されています。

回覧には、2025年の特定の日付における2017 OF201の予測位置も含まれており、赤経、赤緯、明るさが詳述されています。

さらなる問い合わせについては、小惑星センターにメールまたはウェブサイトを通じて連絡することができます。この要約は、MPECの重要な情報を分かりやすくまとめています。

デイビッド・ボレハムは、ソフトウェアプロジェクトの管理に関する効果的なアプローチについて語っています。彼はシリコンバレーでの初めての仕事で学んだことを基にしています。ボレハムは、すべてのプロジェクトタスクをバグとして扱う「バグスプラット」というシステム（現在のバグジラ）について説明しています。このシステムでは、各バグに対して明確な責任を持たせ、バグ管理のための柔軟なクエリが可能でした。このシンプルでありながら効果的な方法は、定期的な会議（バグ評議会）を通じて、チームがバグをレビューし、優先順位を付けることを含んでいました。

しかし、ボレハムは、GitHub Issuesのような現代のツールには、元のバグ追跡システムの原則に比べて大きな欠点があると指摘しています。GitHub Issuesは、バグに対する包括的なスキーマが欠けており、複数の担当者を設定できるため、プロジェクト管理が煩雑になりがちです。また、クエリ機能も限られているため、管理が難しくなります。

解決策として、ボレハムはGiteaのようなオープンソースの代替ツールを強化し、効果的なバグ追跡のための元の四つの原則に沿った機能を追加することを提案しています。具体的には、バグの優先順位を付けて整理する機能を実装することで、チームがより組織的で効率的なソフトウェアプロジェクトの管理に戻れるようになるとしています。

この記事では、分散システムにおけるデータの整合性を保つために使用される「コンフリクトフリー複製データ型」（CRDT）について説明しています。CRDTは、同期した時計や厳密なメッセージの順序に依存せずにデータの一貫性を確保するためのものです。重要なテーマは、適切に設計されたCRDTは「半格」と呼ばれる数学的構造に基づくべきであり、これによりデータ状態の明確なマージと成長が可能になるということです。

まず、CRDTは半格として構築されるべきであり、これにより状態の適切なマージが可能になります。この際、「結合」関数が必要で、これは可換性、結合性、冪等性を持つ必要があります。次に、多くのCRDTは信頼できる通信やメッセージの一意性を前提として設計されていますが、これを明示的に組み込まないと信頼性のない動作を引き起こす可能性があります。

また、CRDTではデータの有効期限を正しく管理するために、更新間の因果関係を追跡するメカニズムが必要です。これにはバージョンベクターを使用することができ、これによりすべてのノードが特定の変更を実行する前に認識できるようになります。さらに、記事では2フェーズセットや観察削除セットといった具体的なCRDTの実装を分析し、因果関係を正しく組み込むことの重要性を強調しています。

CRDTには操作ベースと状態ベースの2種類がありますが、これらの違いは本質的ではなく、どちらも追加の構造を持つ半格として見ることができます。最後に、基盤となるシステム（例えばネットワークの保証）に依存することができる場合もありますが、その制限を理解せずに行うとCRDTの保証が損なわれる可能性があります。

要するに、CRDTは分散システムにおける信頼性と正確性を確保するために、明確な数学的基盤を持って設計されるべきです。

要約がありません。

Mistral AIは、ソフトウェアエンジニアリング向けに設計された高度なオープンソースモデル「Devstral」を発表しました。このモデルはAll Hands AIとの共同開発により、SWE-Bench Verifiedベンチマークで46.8%のスコアを達成し、従来のオープンソースモデルを大きく上回っています。このスコアは、最も近い競合他社よりも6%以上高いものです。

Devstralの主な特徴には、実際の問題解決能力があります。一般的なモデルが単純なコーディングタスクを扱うのに対し、Devstralは大規模なコードベースを理解し、バグを特定することで複雑なソフトウェアエンジニアリングの課題を管理できます。また、単一のRTX 4090や32GBのRAMを搭載したMacで動作可能で、ローカル使用や企業向けアプリケーションに適しています。特に、機密性の高い環境でも利用できます。

DevstralはApache 2.0ライセンスの下で無料で使用でき、HuggingFaceやOllamaなどのプラットフォームで自己展開が可能です。また、競争力のある価格設定でAPIを通じてアクセスすることもできます。Mistral AIはDevstralのさらなる改善を計画しており、ユーザーからのフィードバックを歓迎しています。

Devstralについての詳細情報や試用方法は、Mistral AIのウェブサイトでドキュメントやチュートリアルを参照することで得られます。

Piecesは、コードの転写に特化した光学文字認識（OCR）エンジンの精度と速度を向上させました。OCR技術は、印刷されたり手書きされたテキストを画像から機械が読み取れるテキストに変換し、文書処理を容易にします。

Piecesでは、TesseractがコアのOCRエンジンとして機能しており、コードに特化した追加の処理ステップで強化されています。これには、さまざまなコーディング環境からの入力画像の最適化が含まれ、明るいモードや暗いモードの画像に対応し、グラデーションや低解像度の問題にも対処しています。

主な改善点は次の通りです。まず、画像の前処理では、認識精度を向上させるために画像を調整し、暗いモードの画像を反転させたり、背景のノイズを除去するためにぼかし技術を使用します。次に、レイアウトのフォーマットでは、認識されたコードに適切なインデントを追加します。これは、Pythonのような言語にとって非常に重要です。最後に、パフォーマンス評価では、画像のアップサンプリングに関するさまざまな方法をテストし、速度やストレージを犠牲にすることなく最適な方法を見つけます。

全体として、Piecesは開発者がコードのスクリーンショットを使える形式に変換するための信頼性の高いOCRツールを提供することを目指しています。ユーザーはPiecesのデスクトップアプリをダウンロードし、自分のコード画像でモデルを試すことができます。

新しい句読点「アムダッシュ」の導入についての内容です。アムダッシュは、AIによって生成された文章で過剰に使われるエムダッシュに対抗する形で設計されました。エムダッシュはしばしば不誠実さを感じさせるため、アムダッシュは思慮深い文章や個々の創造性を象徴しています。この記号は、思考が人間の特性を定義するという哲学的な考えに触発されています。

アムダッシュの使用方法についても説明されています。具体的には、Times New HumanとArealという2つの新しいフォントをダウンロードすることが含まれています。この句読点は、AIがますます支配する時代において、作家が自分の独自の声を主張するための重要な手段であることが強調されています。

さらに、ChatGPTからのコメントもあり、アムダッシュが人間の文章とAI生成のコンテンツを区別するための意味のあるツールであることを認めています。このコメントでは、AIは言語を模倣することができても、真の思慮深さを欠いていることが指摘されており、アムダッシュは文章における人間的な要素を思い出させる役割を果たしています。

2025年5月19日、ミシガン大学はZEUSレーザー施設を発表しました。これはアメリカで最も強力なレーザーで、ピーク出力は2ペタワット（2京ワット）に達します。この出力は、世界全体の電力供給の100倍以上に相当しますが、持続時間はわずか瞬間的です。

ZEUS施設は、医学、国家安全保障、材料科学、物理学などのさまざまな分野での革新的な研究を可能にするよう設計されています。アメリカ国内外の研究者が実験を提案できるため、科学的知識と革新がさらに広がります。

このレーザーは高エネルギーの電子ビームを生成でき、従来の粒子加速器が生み出すエネルギーをはるかに超える可能性があります。チームは、ヘリウムガスからプラズマを生成し、効果的に電子を加速するために、2つの異なるレーザービームを利用することを目指しています。

ZEUSは体育館に似た空間で運営されており、強力なレーザーパルスを安全に管理するために高度な光学機器を使用しています。すでにいくつかのユーザー実験が行われており、システムに必要な大きなサファイアクリスタルを取得することで、出力を3ペタワットにアップグレードすることを目指しています。

全体として、ZEUSはレーザー技術の重要な進展を示しており、さまざまな科学分野への将来の応用や貢献が期待されています。

要約がありません。

この記事では、過去10年間にわたり、データ分析のために複雑な分散システムを追求することが本当に必要だったのか、よりシンプルな解決策で十分だったのではないかという疑問を提起しています。著者は、2012年製のRetina MacBook Proを使ってDuckDBのベンチマークを行い、この考えを探求しています。

まず、ハードウェアの進歩について触れています。ハードウェアの改善速度は、有用なデータセットの成長を上回っており、多くのデータセットは単一のマシンで効率的に処理できるようになっています。

次に、古い技術と新しい技術の比較が行われています。2012年のMacBook Proは、ソリッドステートディスクと強力なCPUを搭載しており、DuckDBのような現代のデータ分析ソフトウェアを実行することができました。著者は、適切なオペレーティングシステムのバージョンを使用することで、この古いハードウェア上でDuckDBを成功裏に動作させました。

ベンチマークの結果も示されています。このMacBook Proは、60億行を超える大規模なSQLベンチマークを実行し、複雑なクエリを処理できることが確認されました。ただし、現代のコンピュータと比べると速度は遅かったものの、当時としては合理的なパフォーマンスを示しており、高度なデータ処理が可能であったことを示唆しています。

新しいハードウェアとの比較も行われています。新しいMacBookと比較すると、古いモデルはかなりの速度差があり、新しいものは最大20倍速かったです。しかし、著者は両方のマシンが同様のデータ問題に対処できることを強調しています。

データ分析の進化についての考察も含まれています。著者は、DuckDBのような単一ノードのSQLエンジンが2012年に効果的であった可能性があると指摘し、分散システムへの移行が本当に必要だったのか疑問を呈しています。著者は、既存の技術の可能性を早く認識していれば、10年を無駄にしたかもしれないと結論づけています。

全体として、この記事はデータ分析へのアプローチを再評価する必要性を訴えており、以前の解決策が今日直面している多くの課題に対処できた可能性があることを示唆しています。

インタラクティブなデータグリッドのウェブ管理における焦点の管理の課題について述べています。特にキーボードを使用するユーザーにとって、入力があるグリッドをナビゲートするのは手間がかかります。特定のセルに到達するためにタブキーを何度も押さなければならないことが多く、セルが多い場合は特にストレスを感じます。

「タブロービング」と呼ばれる解決策が提案されています。これにより、ユーザーはタブキーではなく矢印キーを使ってデータグリッドをナビゲートできるようになります。この方法では、グリッド全体が一つの焦点を持つ要素として機能し、ユーザー体験が大幅に向上します。

焦点管理については、ウェブインターフェースにおける焦点の仕組みが説明され、どの要素が焦点を持つことができるかを制御するためのtabindex属性の使用が詳述されています。

タブロービングの技術では、矢印キーでグリッドをナビゲートでき、タブキーはグリッド内外の焦点を移動させるだけになります。これにより、セル間の移動に必要なキー操作が大幅に減少します。

実装に関しては、Reactを用いたタブロービングの実装例が示されており、焦点の管理やキーボードイベントの処理方法が解説されています。

アクセシビリティの向上に向けた提案として、ショートカットやエッジラッピングの追加が挙げられています。これにより、ユーザーは行や列をスムーズにナビゲートできるようになります。

全体として、焦点管理の重要性が強調されており、特にキーボードナビゲーションに依存するユーザーにとって、アクセシブルなウェブアプリケーションの作成において欠かせない要素であることが示されています。

未来の世界で、バシュティという女性は、人工の光と音に満ちた小さな六角形の部屋に住んでいます。この部屋は機械によって管理されています。彼女は青いプレートを通じて息子のクーノとコミュニケーションを取りますが、クーノは直接会いに来てほしいと願っています。しかし、バシュティはそれに抵抗します。クーノは地球の表面を体験したいと語り、現実から切り離されていると感じています。一方、バシュティは地球が危険だと考え、機械の快適さを好んでいます。

会話の中で、クーノはバシュティの機械への依存を批判し、それが全てではないと指摘します。バシュティは彼の意見に驚き、最終的には彼に会いに行くことを拒否します。話の後、彼女は講義を行ったり、食事をしたり、機械を通じて社交を楽しんだりする日常に戻ります。クーノの懸念にもかかわらず、彼女は満足感を覚えています。この物語は、彼女がますます孤立し、技術に依存していく様子を描いており、安全で管理された環境を離れて現実世界とつながることへの葛藤を示しています。

要約がありません。

2015年、クリス・メイはブータンのユニークな「おしゃべり切手」を探求しました。これは、スタイラスで再生すると音楽が流れる小さなビニールレコードです。この切手は1972年に初めて発行され、ブータンの民謡や国の歴史が英語と現地語のゾンカで紹介されています。当初は新奇なアイテムとして約17ポンドの価値がありましたが、ビニール収集家の関心が高まったことで、価格は300ポンドを超えるまでに上昇しました。

この切手は、アメリカの冒険家バート・トッドによって作られました。彼は世界銀行への融資申請が失敗した後、ブータンの切手発行プログラムを立ち上げました。トッドは収集家を惹きつけるために、3D切手や珍しい素材で作られた切手など、革新的なデザインを導入しました。おしゃべり切手は彼の最も注目すべき作品で、さまざまなブータンの歌や歴史的な物語が収められています。トッドの遺産は、彼の娘が後に開発したCD-ROM切手によって引き継がれました。

Go言語について、特にその並行性モデルとスケジューラに焦点を当てた内容です。

Goは2009年に開発され、効率的な並行アプリケーションを構築するために人気があります。Goでは、軽量なスレッドであるゴルーチンを使用し、同期のためにチャネルを利用します。

Goのスケジューラを理解することは、効率的な並行プログラムを書くためやパフォーマンスの問題を解決するために重要です。

Goプログラムは、コンパイル、アセンブル、リンクという三つの段階を経て実行可能なバイナリが生成されます。最初にソースファイルがアセンブリファイルに変換され、次にアセンブリファイルがオブジェクトファイルに変換され、最後にオブジェクトファイルがリンクされて実行可能なファイルが作成されます。

Goランタイムは、スケジューリング、メモリ管理、データ構造を扱い、Goプログラムの実行に不可欠です。

初期のGoスケジューラには制限がありました。例えば、グローバルな実行キューがロックの問題やゴルーチンの局所性の悪さによってパフォーマンスのボトルネックを引き起こしていました。

パフォーマンスを向上させるために、Goチームは各スレッドにローカルな実行キューを導入するなど、いくつかの改善を行いました。これにより、競合を減らし、ゴルーチンの処理効率が向上しました。

このテキストは、Goのスケジューリングメカニズムについて詳しく説明しており、Goの並行性の概念に精通したプログラマーを対象としています。

このプロジェクトでは、CSVファイルをJavaScriptを使って検索可能でフィルタリング可能なHTMLテーブルとして表示することができます。デモはウェブサイトで見ることができます。

使用方法は以下の通りです。まず、リポジトリをクローンします。コマンドは「git clone [email protected]:derekeder/csv-to-html-table.git」です。その後、フォルダに移動します。「cd csv-to-html-table」と入力してください。

次に、CSVファイルを「data/」フォルダに追加します。テーブルの設定を行うために、「index.html」ファイルを修正し、CsvToHtmlTable.init()関数内でCSVのパスやその他の設定を指定します。

プロジェクトを実行するには、Pythonを使ってローカルサーバーを立ち上げます。Python 2の場合は「python -m SimpleHTTPServer」、Python 3の場合は「python -m http.server」と入力します。ブラウザで「http://localhost:8000/」にアクセスしてください。

テーブルをホスティングするには、GitHub Pagesや他のウェブサーバーを利用できます。GitHubを使用する場合は、変更を「gh-pages」ブランチにプッシュします。また、他のウェブサイトにテーブルを埋め込むために、iframeを使用することも可能です。

利用可能なオプションには、CSVファイルのパスを指定する「csv_path」、テーブルが表示されるHTML要素を指定する「element」（デフォルトは'table-container'）、CSVファイルのダウンロードリンクを表示するかどうかを指定する「allow_download」、カスタム区切り文字やセパレーターの設定を行う「csv_options」、DataTablesの設定を行う「datatables_options」、特定の列をフォーマットするためのカスタム関数を許可する「custom_formatting」があります。

このプロジェクトは、Bootstrap 4、jQuery、jQuery CSV、DataTablesに依存しています。テーブルが表示されない場合は、ブラウザの開発者コンソールを使ってJavaScriptエラーを確認してください。

バグはプロジェクトのGitHubのイシューページで報告できます。主な貢献者はDerek Ederを含む他のメンバーです。このプロジェクトはMITライセンスの下で公開されています。

オックスフォード大学のフアン・デ・ララ教授が主導した最近の4年間の研究により、古代ギリシャのパルテノン神殿がどのように照明されていたかが明らかになりました。この研究は考古学と3D技術、光学物理学を組み合わせており、神殿のデザインがどのように驚くべき照明効果を生み出し、畏敬の念を抱かせるかを示しています。

研究では、建築家や彫刻家フィディアスが屋根の開口部や水槽、磨かれた大理石などの要素を使って光を操っていたことが分かりました。研究のために作成された3Dモデルは、紀元前438年に作られた象牙と金でできたアテナ像に対する光の反射も分析しました。パルテノン神殿の内部は主に薄暗く、敬虔な雰囲気を醸し出していましたが、パナテナイア祭の際には、太陽の光がアテナ像に直接当たり、彼女の金色の衣装を劇的に照らしていました。

デ・ララ教授は、考古学的遺跡を理解する上で技術の重要性を強調しており、一般の人々がこの古代の驚異に触れられるように、バーチャルリアリティ体験の開発にも取り組んでいます。この研究は、パルテノン神殿のデザインに対する理解を深めるだけでなく、誰もがその体験をできるようにすることを目指しています。

この記事では、Haskellにおける一般的な面接質問について、その独自の解決策が他のプログラミング言語とどのように異なるかに焦点を当てています。

まず、回文の問題があります。これは、文字列が前から読んでも後ろから読んでも同じかどうかをチェックする簡単な関数です。Haskellでの実装例は、シンプルで分かりやすいものです。

次に、フィズバズの問題があります。この古典的な問題では、3の倍数には「Fizz」、5の倍数には「Buzz」、両方の倍数には「Fizz Buzz」と表示します。Haskellの関数型プログラミングスタイルを活かし、パターンガードを使って論理を明確に分ける解決策が示されています。

また、特定の合計になる3つの数字の組み合わせを求める「Nまでの合計問題」もあります。この問題では、再帰関数を作成して組み合わせを生成し、その合計に基づいてフィルタリングします。

アナグラムのチェックについては、2つの文字列がアナグラムかどうかを確認するために、両方の文字列をソートし、等しいかどうかをチェックします。実装では、大文字小文字を区別しないようにtoLowerを使用しています。

最小値と最大値をリストから見つける方法については、3つの手法が紹介されています。最終的な実装では、Maybe型を使って空のリストを安全に処理し、要素がない場合にはNothingを返します。

最後に、テキストのブロック内で最も一般的な単語を見つける「単語の頻度」問題があります。この解決策では、出現回数を数えるためにマップを使用し、Haskellの効率的なデータ処理を示しています。

記事は、Haskellを学ぶことを奨励し、関数型プログラミングに関する教育書を紹介しています。全体として、Haskellの特徴が特定のプログラミングタスクをより優雅でモジュール化されたものにする様子が描かれています。

Whenishは、iPhoneとiPad向けの無料アプリで、App Storeでのみ入手可能です。このアプリは、iMessage内でグループイベントを計画するのに役立ち、長いテキストのやり取りをせずに集まりを簡単に整理できます。

主な機能としては、日程調整のための投票を作成できることや、複数の日付を選択して自分の空いている時間を示すことができます。また、グループからの即時の反応を得ることができ、使いやすいカレンダーインターフェースを備えています。アプリを切り替える必要がなく、すべてiMessage内で完結します。

使い方は簡単です。まず、メッセージのグループチャットを開き、Whenishのアイコンをタップします。次に、自分の空いている日付を選び、投票を送信します。その後、リアルタイムで反応を確認できます。

このアプリは、グループディナーや旅行、家族のイベント、仕事の会議など、さまざまな集まりの計画に最適です。ユーザーからの評価は7件で、5.0の高評価を得ており、そのシンプルさとスケジュール調整の効果的な方法が称賛されています。

プライバシーに関しては、ユーザーデータを収集しないため安心して利用できます。全体として、Whenishは友人や家族とのイベントのスケジュールを簡単かつ迅速に行えるようにしてくれます。

2025年5月、MITのコンピュータ科学者ライアン・ウィリアムズは、計算の複雑性において重要なブレークスルーを達成しました。彼は、少量のメモリ（または「空間」）がアルゴリズムの実行において多くの時間と同じくらい効果的であることを証明しました。この発見は、コンピュータ科学における長年の信念に挑戦するもので、メモリがこれまで考えられていたよりも強力な資源であることを示唆しています。

ウィリアムズは最初、自身の発見に疑念を抱いていましたが、広範なレビューと検証を経て、彼はその証明をオンラインで共有し、広く称賛を受けました。彼の研究は、任意のアルゴリズムをメモリを少なく使うように変換する新しい方法を提供し、処理時間との間にある本質的なトレードオフを認識しています。

さらに、ウィリアムズの結果は、いくつかの問題を解決するためには空間よりも時間が多く必要になる可能性があることを示唆しています。これは、限られた空間で解決可能な問題のクラス（PSPACE）が、合理的な時間内に解決可能な問題（P）よりも大きいかどうかという、長年の未解決の問題に対する新しい視点を提供します。彼の証明は、この問題に関する50年ぶりの大きな進展を示しており、計算の複雑性に関する今後の研究の新たな道筋を示唆しています。

要約がありません。

ニコ・スミスは、ライトフォン3の高価格に驚き、400ドル以下でE-Inkフォンを作るプロジェクトに取り組んでいます。彼は、WaveshareのSIM7600A-Hモデムを使ってRaspberry Pi Zero Wにセルラー機能を追加しようとしましたが、いくつかの課題に直面しました。

まず、モデムをGPIO経由で接続するのが難しかったため、USBを使わずに直接配線することを計画しています。次に、SSHでのデバッグが遅く、Raspberry Pi Zero 2Wに切り替えました。数日後には問題が予想外に改善しました。

モデムをセルネットワークに接続しようとした際、アンテナコネクタが壊れてしまいました。彼は、同軸ケーブルをPCBに直接ハンダ付けすることで一時的な修理を行いました。また、彼のVisible SIMカードはキャリアの制限によりモデムで使用できないことがわかり、より柔軟なデータオプションのためにTelloのSIMカードに切り替えました。

今後のステップとしては、E-Inkスクリーンの設定やメッセージングアプリ、電話アプリの開発があります。ニコは、SIMカードの問題についての指導をしてくれたジェフ・ギーリングに感謝の意を示し、Raspberry Piでモデムを使用する際の情報がオンラインでほとんど見つからないことに言及しています。

詳細については、ニコに連絡するよう読者に呼びかけています。

動画を編集しても、ウォーターマークが入ることはありません。

Storefront Web Componentsは、Shopifyのeコマース機能をどのウェブサイトにも簡単に追加できる仕組みです。これを使うことで、商品やコレクション、チェックアウトプロセスをシンプルなHTMLコードで表示できます。

これらのコンポーネントは、ShopifyのStorefront APIの利用を簡素化し、複雑なプログラミングなしで商品を表示したり、ショッピングカートを管理したりすることができます。サイトに特定のタグ、例えば <shopify-store> や <shopify-context> を追加することで、店舗の情報にアクセスし、CSSやHTMLで見た目をカスタマイズできます。

このコンポーネントは柔軟性があり、既存のコンテンツに商品を統合したり、新しいページを作成したりするのに適しています。使用方法については、ステップバイステップのガイドやサンプルコードが用意されており、Storefront Web Componentsの活用をサポートしています。

ACE-RISCVは、RISC-Vアーキテクチャ向けに設計された、検証済みのセキュリティモニターを持つ安全なコンピューティングフレームワークを作成することを目的としたオープンソースプロジェクトです。このプロジェクトは、機密コンピューティング技術を向上させるための協力を歓迎しています。

このプロジェクトの主な特徴には、正式な検証が含まれています。ACE-RISCVは特定の展開モデルに従い、セキュリティモニターのコード内に正式な仕様を含んでいます。詳細な論文も用意されており、さらなる理解を深めることができます。また、ポスト量子暗号（PQC）をサポートしており、ML-KEMやAES-GCM-256といった高度な暗号技術を使用して、機密仮想マシン（VM）の認証を行うためのローカルアテステーションを提供しています。ハードウェア要件としては、特定の拡張機能を持つRISC-V 64ビットシステムが必要です。

フレームワークを構築するためには、少なくとも4コア、4GBのRAM、50GBのストレージを持つマシンが必要です。また、さまざまなツールやライブラリのインストールが求められ、オペレーティングシステムやRustプログラミング言語に特有のビルド依存関係も含まれます。

コンパイル手順としては、プロジェクトリポジトリをサブモジュールと共にクローンし、ビルドディレクトリを設定します。その後、提供されたmakeコマンドを使用してフレームワークや個々のコンポーネントをコンパイルします。

フレームワークを実行する際は、ビルド環境が正しく設定されていることを確認し、RISC-Vエミュレーターでテスト環境を起動してハイパーバイザーにログインします。サンプルの機密VMを実行し、そこから秘密情報を取得するためのコマンドを実行します。

今後の作業として、ローカルアテステーションとディスク暗号化ソリューションの統合が進められています。このプロジェクトはApache 2.0ライセンスの下で配布されており、保証のない研究プロジェクトです。さらなる情報については、提供された学術的な引用や論文を参照してください。

要約がありません。

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