Mullvadというプライバシー重視のサービスには、検索機能があります。ユーザーは、国や言語でコンテンツを検索でき、アルゼンチンからアメリカ合衆国までの国や、英語、スペイン語、中国語などのさまざまな言語が選べます。また、過去1日や1週間などの時間枠に基づいて結果を絞り込むオプションもあります。さらに、利用規約、よくある質問、フィードバックのリンクも用意されています。

モネロ（XMR）はプライバシーを重視した暗号通貨であり、外部からの取引追跡が難しい設計になっています。ビットコインとは異なり、モネロはリング署名、ステルスアドレス、機密取引といった高度なプライバシー機能を使用して、ユーザーの匿名性を保っています。

モネロの取引を非匿名化しようとする試みはいくつかあります。

まず、チェイナリシスという分析会社はモネロを追跡するためのツールを開発しましたが、成功は限られています。彼らの方法は取引のタイミングを利用し、オフチェーンデータと関連付けることで、確定的ではなく確率的な非匿名化を実現しています。

次に、サイファートレースはモネロを追跡するためのツールを持っていると主張していますが、その効果については議論があります。批評家は彼らの手法に疑問を呈し、独立した検証を求めています。彼らは包括的な非匿名化を示していないため、信頼性が問われています。

また、いくつかの学術研究では、特に古いリング署名の実装においてモネロのプライバシーに弱点があることが指摘されています。しかし、モネロの開発チームはこれらの脆弱性に対処するためにアップデートを行っています。

メタデータの相関を利用する企業もあります。エリプティックのような会社は、取引データを中央集権的な取引所やIPアドレスの情報と関連付けることでユーザーを非匿名化しようとしていますが、その成功はユーザーのセキュリティ対策によって異なります。

さらに、アメリカ合衆国歳入庁（IRS）はモネロのプライバシーを破ることができる人に報酬を提供しましたが、これらの試みが効果的な追跡につながったという公的な証拠はありません。

最後に、モネロのコミュニティは「ブレイキング・モネロ」シリーズのようなプロジェクトを通じてプライバシーの向上に積極的に取り組んでおり、脆弱性を特定し修正しています。

全体として、モネロの非匿名化に対するさまざまな試みがあるものの、そのプライバシー機能は依然として強固であり、開発コミュニティからの継続的な改善が行われています。

要約がありません。

Tesseralは、ビジネスソフトウェア向けに設計されたオープンソースの認証インフラです。クラウド上で動作し、APIを優先して設計されており、どんな技術スタックとも連携可能です。開発者は、Tesseralの管理サービスを利用するか、自分でホストすることができます。

主な特徴には、カスタマイズ可能なログインページがあり、ブランドに合わせたログインインターフェースやログイン方法の設定が簡単に行えます。また、B2Bマルチテナンシーにより、顧客の管理者は自社のユーザーログインやアカウントを管理できます。ユーザーのなりすまし機能もあり、開発者はサポートやデバッグのためにユーザーとしてログインできます。顧客は自己管理の設定が可能で、ユーザーを招待したり、ログイン方法を調整したりできます。さらに、コーディングなしで利用できるマジックリンクやソーシャルログインのオプションも提供されています。エンタープライズ向けの機能としては、SAMLやSCIM、マルチファクター認証（MFA）、役割ベースのアクセス制御（RBAC）をサポートしています。APIキー管理やWebhook機能により、自動化されたAPIアクセスやリアルタイムのデータ同期が可能です。

開発者は、tesseral.com/docsで完全なドキュメントを読むことをお勧めします。Tesseralは、React、Express、Flask、Golangなどの人気のあるフレームワーク向けにSDKを提供しています。

統合の手順としては、まずフロントエンドでSDKをインストールし、<TesseralProvider>コンポーネントを使用して認証タスクを管理します。次に、バックエンドではミドルウェアを使ってアクセストークンを検証します。

Tesseralはサンフランシスコに拠点を置くスタートアップで、コミュニティの参加や貢献を奨励しています。質問やセキュリティに関する懸念がある場合は、直接連絡することができます。

ライセンスはMITライセンスです。全体として、TesseralはB2Bアプリケーションの認証を簡素化し、強力な機能を提供しながら、柔軟で統合しやすいものとなっています。

要約がありません。

Loodioは、プライベートな時間をリラックスして過ごすために設計されたバスルーム用のプライバシーデバイスです。このデバイスには、100曲があらかじめインストールされた4GBのメモリーカードが付属しています。また、バッテリーの持続時間は1週間です。価格は149ドルで、国際配送は無料です。

宇宙の構造形成に関する新しい理論、ブロートーチ理論が小説家ジュリアン・ゴフによって提唱されました。この理論は、宇宙の複雑な構造であるコズミックウェブに焦点を当てています。コズミックウェブは、銀河の密集したクラスターがフィラメントでつながり、広大な空隙に囲まれた構造です。このような構造は予想外で、従来のモデルでは予測されていませんでした。

現在の主流モデルであるラムダ冷暗物質（ΛCDM）は、重力による徐々の引力で構造形成を説明しています。このモデルは、暗黒物質と暗黒エネルギーの存在に大きく依存していますが、観測された現象のいくつかを説明するのが難しく、ジェームズ・ウェッブ宇宙望遠鏡によって観測された大きな銀河の急速な形成を説明できません。

ゴフの新しい理論は、初期の超大質量ブラックホールからの強力なジェットが、宇宙の構造を形成する上で重要な役割を果たしたと提案しています。これは重力だけに依存せず、電磁的なプロセスを通じて行われたとされます。このモデルは暗黒物質を必要とせず、よりシンプルな説明となっています。

最近の発見では、大きな超大質量ブラックホールとそのジェットがこの理論を支持しており、銀河の形成が従来考えられていたよりもはるかに早く、急速に進んだことを示しています。また、宇宙にはコズミックボイドと呼ばれる広大な空隙が存在し、1970年代後半に発見されました。これらの空隙は宇宙の体積の80%以上を占めており、宇宙が均一に物質で満たされているという以前の仮定に反しています。

ゴフのブロートーチ理論は、宇宙の構造形成に新たな視点を提供し、ブラックホールからの電磁的な力が重要な役割を果たしたことを示唆しています。これは、従来の暗黒物質と重力への依存を挑戦するものです。

要約がありません。

2024年9月下旬、ハリケーン・ヘレネがフロリダに接近する中、ある大学生が「ワッフルハウス・インデックス」に触発されて、ワッフルハウスの店舗閉鎖を追跡するウェブサイトを作成しました。このインデックスは、ワッフルハウスの営業状況に基づいて災害の深刻度を示す非公式な災害対応ツールで、同店は嵐の際でもほとんど閉店しないことで知られています。

学生は、Next.jsで構築されたワッフルハウスのウェブサイトからデータを抽出する方法を見つけ、営業中と閉店中の店舗を示すライブマップを作成しました。サイトを立ち上げた後、学生はそのことをツイートし、ワッフルハウスの公式アカウントの注目を集めました。公式アカウントは、サイトが非公式であり、閉店情報は彼らから提供されると返答しました。

その後、政治評論家のフランク・ランツがこのサイトを共有したことで、アクセスが急増しました。しかし、ワッフルハウスのマーケティングチームはすぐに介入し、学生をツイッターでブロックし、商標侵害に関する停止命令を送ってきました。

法的な問題が生じたにもかかわらず、学生は軽やかな反応を示し、ワッフルハウスの代表者との友好的なやり取りを楽しみました。代表者は学生の努力を評価しましたが、最終的にはサイトを削除する必要があると伝えました。学生はそれに従いましたが、公式にコラボレーションしたいという意向を示しました。

全体として、このプロジェクトはデータを創造的に活用する楽しい探求でしたが、最終的には中止せざるを得ませんでした。学生はこの経験とワッフルハウスの反応を評価し、商標の問題にもかかわらず満足していました。

開発者のユハ＝マッティ・サンタラは、ブログ記事で新しい仕事を始めることへの興奮を語り、ソフトウェア開発においてノートブックが重要なツールであることを強調しています。彼は、コードを書くことが重要である一方で、どのコードを書くべきかを理解することがさらに大切だと説明しています。

サンタラは、コンピュータから離れているときの方が考えがまとまりやすいと感じており、ノートブックを使ってアイデアをブレインストーミングしたり、デザインをスケッチしたり、コードを分析したりしています。書くことによって自分の考えを整理し、知識の不足を明らかにすることができると述べています。彼は、自分のコードについて他の人に説明するかのように書くことが多く、これが間違いを見つけたり、作業を改善したりするのに役立っています。

さらに、メモを取ることで、自分の思考過程を時間をかけて追跡できるため、過去の決定を思い出しやすくなります。全体として、彼は書くことが開発者にとって強力なツールであると強調しています。

Wetlandsは、Conda環境を簡単に管理するために設計された軽量のPythonライブラリです。このライブラリを使うことで、ユーザーはConda環境を作成し、依存関係をインストールし、その環境内でPythonコードを実行することができます。これにより、すべてが隔離され、競合がなくなります。ライブラリの名前は、アナコンダが生息する熱帯の湿地に由来しています。

主な特徴としては、自動環境管理があり、環境を簡単に作成・設定できます。また、依存関係の隔離が可能で、パッケージを競合なしにインストールできます。さらに、埋め込み実行機能により、隔離された環境内で関数を実行できます。迅速な処理が特徴で、pixiやmicromambaを使用して迅速なConda管理を実現しています。

Wetlands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 wetlands

基本的な使用例としては、まず環境マネージャーを初期化し、次にConda環境（例： "numpy_env"）を作成して起動します。その後、モジュールをインポートし、その環境内で関数を実行します。使用後はクリーンアップを行います。

インタラクション方法には、簡略化された実行があり、env.importModuleを使うことで関数を簡単に呼び出せます。また、env.executeCommandsを使用することで、コマンドや通信に対してより細かな制御が可能です。

さらに多くの例や詳細については、上記のドキュメントやソースコードを確認してください。

WetlandsはMITライセンスのもとでライセンスされており、フランスのレンヌにあるInriaで開発されました。

要約がありません。

要約がありません。

2025年5月27日にLLM 0.26がリリースされ、ツールを使用する新機能が追加されました。これにより、ユーザーはLLM CLIツールやPythonライブラリを使って、OpenAIやAnthropic、ローカルモデルなど、さまざまなプロバイダーのLLMをPythonの関数として表現されたツールに接続できるようになりました。

主な機能としては、プラグインを通じてツールをインストールし、コマンドラインから有効化できる点があります。また、ユーザーはコマンドラインで直接Pythonの関数コードを渡すことができ、ツールは非同期および同期の両方のコンテキストで動作します。

始めるには、まずpipまたはpipxを使ってLLMをインストールまたはアップグレードします。次に、選択したモデル（例えばOpenAI）のAPIキーを設定します。その後、特定のコマンドを使ってツールを実行できます。例えば、llm --tool llm_version "What version?"というコマンドです。

リリースには、数学計算やSQLクエリなど、さまざまなタスク用のプラグインが含まれています。ユーザーはコマンドラインから--functionsオプションを使って、アドホックなツールを直接作成することも可能です。

今後の開発として、ツールサポートのさらなる強化、実行ログの改善、ツールプラグイン作成のためのチュートリアルの開発が計画されています。また、より効率的なツールアクセスのためにモデルコンテキストプロトコル（MCP）のサポートにも関心が寄せられています。

全体として、LLM 0.26は言語モデルの機能を大幅に拡張し、ツールとの効果的なインタラクションを可能にすることで、開発者に新たな可能性を提供します。

インドネシアのジャワ島沖で考古学者たちが重要な発見をしました。約14万年前に生息していたホモ・エレクトスの化石が見つかりました。これらの発見は、マドゥラ海峡での浚渫作業中に行われ、スンダランドと呼ばれるこの海底地域から化石が見つかったのは初めてのことです。この地域はかつて広大な低地でした。

これまで研究者たちは、ホモ・エレクトスがジャワ島で孤立して生活していたと考えていました。しかし、新たな証拠は、海面が低下していた時期に周辺の低地に広がり、川を利用して水や貝類、食用植物などの資源を得ていたことを示唆しています。また、これらの初期の人類が大型動物を積極的に狩猟していたことも明らかになりました。この行動は、以前のジャワ島の人々には見られず、より現代的な人類に見られるものであり、異なるホミニン群間の相互作用の可能性を示しています。

ライデン大学と国際的な共同研究者によって行われたこの研究は、スンダランドの先史時代の生態系について詳しい情報を提供しています。この地域は乾燥した草原のような環境で、絶滅したアジアのカバや、象やワニなどの繁栄した動物が生息していました。この研究は、東南アジアの生物多様性や初期人類の生活についての理解を深めるものです。発見された化石は現在、インドネシアのバンドンにある地質博物館に保管されており、将来的な展示が計画されています。

要約がありません。

「スクエア理論」についての内容では、人気のDiscordサーバー「Crosscord」から生まれたこの概念が紹介されています。このサーバーはクロスワード愛好者が集まる場所です。スクエア理論は、一つの意味では同義語であるが、別の意味ではそうでない言葉のペアについての投稿から始まりました。この流れから「ダブルダブル」と呼ばれる似たような言葉のペアを作ることが流行しました。これらのペアは、言葉が角にあり、それらの関係が辺として表現される四角形として視覚化できます。

スクエア理論は、四角を完成させる構造が満足感を与え、魅力的であることを示唆しています。これはクロスワードだけでなく、ジョークやブランド名、物語作りなどの他の創造的な活動にも当てはまります。この理論は、驚きや予想外のつながりの魅力を強調しており、さまざまな言葉遊びの形で見ることができます。

また、成功したクロスワードのテーマはしばしばこの四角の構造を反映しており、その結果、より緊密で満足のいくパズルが生まれます。著者は、読者に対して自分の創作活動、例えば執筆やブランディング、その他の表現方法においてスクエア理論を認識し、活用するよう促しています。四角の概念は、アイデアの明確さやインパクトを高めることができると述べています。

テレグラムは、イーロン・マスクのAI企業xAIと提携し、Grokチャットボットをプラットフォーム上で1年間提供することになりました。この契約の一環として、xAIはテレグラムに3億ドルの現金と株式を支払います。また、テレグラムはアプリを通じて行われるGrokのサブスクリプション収益の50%を受け取ることになります。

当初、Grokはテレグラムのプレミアムユーザーのみが利用できましたが、今後はすべてのユーザーがアクセスできる可能性があります。ユーザーはチャット内でGrokをピン留めし、検索バーを通じて質問をすることができます。Grokは、文章の提案を行ったり、会話を要約したり、ステッカーを作成したり、ビジネスのモデレーションや問い合わせを支援するために設計されています。

この要約は、xAIがGrokの配信に対してテレグラムに対価を支払っていることを明確にしています。

この記事では、エンジニアが組織をモノレポに移行する際の課題や考慮すべき点について説明しています。モノレポとは、すべてのコードを一つのリポジトリにまとめる方法です。

モノレポを採用する前に、チームはその目的を明確に理解する必要があります。目指すべきは、一貫性や共有ツール、協力の向上などであり、GoogleやMetaのような大企業の利点を単に追求することではありません。

モノレポでツールを構築する際の主な指針は、効率的な操作を実現することです。理想的には、変更があったファイルのみを扱うO(change)の操作が求められ、リポジトリ全体を扱うO(repo)の操作は避けるべきです。

Gitは一般的に使用されていますが、リポジトリのサイズが大きくなるとパフォーマンスに問題が生じます。リポジトリが成長するにつれて、スパースチェックアウトや仮想ファイルシステムなどの代替手段が必要になることがあります。

モノレポをシンプルに保つこと、理想的には単一のプログラミング言語で構成することが効率を維持するのに役立ちます。スケーリングの問題が発生するまで、既存のビルドシステムを利用することが推奨されます。テストシステムは、変更に基づいて自動的に再試行を行い、実行するテストの数を最小限に抑えるように適応する必要があります。

継続的インテグレーション（CI）プロセスは、変更を効率的に処理するために、必要なジョブのみを実行するように設計されるべきです。これには慎重な計画が必要で、効率を高めるために変更をバッチ処理するツールを使用することも考慮されます。

モノレポは、コードベース全体で原子的なコミットを可能にしますが、デプロイメントは慎重に管理する必要があります。コードの異なる部分が異なるタイミングでデプロイされる可能性があるため、サービス契約が検証され、破壊的な変更を防ぐことが重要です。

モノレポは組織内の一貫性や協力を高めることができますが、生産性を維持し、特有の課題に対処するためには継続的な努力が必要です。このアプローチにコミットする組織にとって、その投資は価値があります。

ロマン・トマのブログ記事では、リバースエンジニアリング情報を共有するためのDWARFフォーマットの利用について紹介されています。DWARFは元々デバッグデータ用に設計されていましたが、現在ではバイナリから構造体や関数名などの詳細を保存できるようになりました。LIEFライブラリは、Python、Rust、C++でDWARFファイルを作成するための使いやすいAPIを提供するように拡張されました。

主な機能としては、LIEF APIを使用することで、バイナリ用のDWARFファイルを生成でき、関数や変数の定義が簡単になります。また、DWARFファイルはBinary NinjaやGhidraといった人気のリバースエンジニアリングツールにインポートできるため、バイナリデータの共有や分析が容易になります。さらに、GhidraやBinary Ninja向けの新しいプラグインにより、これらのツールからDWARFフォーマットに情報をエクスポートできるようになり、リバースエンジニアリングの作業が効率化されます。

DWARFのエクスポート機能はまだ開発中で、将来的にはコメントのエクスポート機能などが追加される予定です。このアプローチは、リバースエンジニアリングデータの共有方法を標準化し、開発者や研究者間のコラボレーションを促進することを目指しています。

「レベルデザインブック」は、3Dビデオゲームのレベルデザインに関するリソースであり、あらゆるスキルレベルのデザイナーに適しています。また、さまざまなゲームエンジンと互換性があります。現在も開発が続けられており、構成や内容は時間とともに変わる可能性があります。重要な更新として、2025年1月に推奨される講演が追加される予定です。

この本では、レベルデザインの基本的なトピックが扱われています。具体的には、レベルデザインの紹介、レベルの作成プロセス、既存のレベルの研究と分析、レベル編集やモッド対応ゲームのためのツール、無料のアセットや追加の読み物に関するリソース、教育者向けの本の使い方に関するガイダンスなどが含まれています。

このオンラインブックは、クリエイティブ・コモンズライセンスのもとで永遠に無料で読むことができ、販売や制限はされません。翻訳は許可されていますが、販売することはできません。

要約がありません。

ロデリック・カーンは、PoE+ x86システムのブートプロセス中に発生する電力問題の解決策について述べました。これらのコンピュータはデジタルサイネージ用に設計されており、標準のPoEが提供できる以上の電力を必要とします。しかし、オペレーティングシステムが起動する前にLLDPを使って高い電力レベルを交渉できないため、Windowsが起動する前に電源が切れてしまうという課題がありました。

この問題を解決するために、ロデリックは「PoePwrNegotiator」というUEFIアプリケーションを開発しました。このアプリケーションは、オペレーティングシステムがロードされる前にLLDPパケットを送信し、必要な電力を要求できるようにします。彼は元インテルエンジニアのピオトル・クローと協力し、カスタムBIOSのサポートなしでこのアプリケーションを作成しました。

プロジェクトは成功し、ロデリックはPoePwrNegotiatorをオープンソース化しました。これにより、同様の課題に直面している他の人々が利用できるようになっています。彼は、このアプリケーションがPoE電源システムにおける電力交渉の管理を理解する手助けになることを願っています。アプリケーションはMITライセンスのもとでGitHubで公開されており、誰でも使用や改変が可能です。

要約がありません。

この記事では、大規模言語モデル（LLM）を迅速に運用する新しいアプローチについて説明しています。特に、即時の応答が求められるチャットボットなどのアプリケーションに焦点を当てています。著者のベンジャミン・スペクター氏とそのチームは、現在の推論エンジンが従来の方法で多くの小さなタスク（カーネル）を別々に実行するため、GPUの帯域幅の約50%しか活用できていないことを発見しました。このため、必要なモデルデータの読み込みに遅延が生じています。

この問題を解決するために、彼らは「メガカーネル」を開発しました。これは、Llama-1Bモデルのすべての操作を一つのカーネルに統合するもので、レイテンシを大幅に削減し、GPUの帯域幅の使用率を78%に引き上げます。この方法は、特定のGPU（H100およびB200）で既存のシステムよりも1.5倍以上速く、1ミリ秒未満でフォワードパスを実行できます。

著者は、メガカーネルを作成する際の三つの主要な課題を挙げています。第一に、操作の融合です。多くの小さな操作を一つにまとめるために、これらのタスクを効率的に実行する特別なインタープリターを使用します。第二に、メモリ管理です。操作間でデータがスムーズに読み込まれるようにし、GPUのアイドル時間を避ける必要があります。第三に、同期です。メガカーネル内のタスク間の依存関係を管理し、データが必要なときに準備できていることを確保します。

このアプローチは、LLMの性能を劇的に向上させる可能性があり、今後の改良も期待されています。著者は、他の人が利用し、発展させるためにコードをオープンソースとして公開しています。

Voidenは、開発者向けに設計されたオフラインAPIクライアントです。Gitに基づいており、モジュール式でカスタマイズ可能なため、開発者は煩わしい手間をかけずに自分の作業フローに簡単に統合できます。

主な特徴としては、まず柔軟性があります。Voidenは、既存のプロセスやフォーマットに合わせて適応し、作業フローを変更する必要がありません。また、ドキュメンテーションにはMarkdownを使用しており、APIの文書化やテストを一つの場所で行い、再利用可能なコンポーネントを作成できます。

さらに、ダイナミックなインターフェースを提供しており、固定のテンプレートに縛られずにカスタムAPIインターフェースを作成できます。すべてはMarkdownで表示されます。Gitとの統合も特徴で、すべての変更がGitで追跡されるため、バージョン管理がシームレスで簡単です。

Voidenは、他のツールが強制する作業フローとは異なり、API開発プロセスを自分でコントロールできるように設計されています。

GoogleのProject Zeroチームは、2025年5月23日にWindowsレジストリに関する最新の分析結果を発表しました。この分析は「Windowsレジストリアドベンチャー」というシリーズの一環です。最新のエピソード「攻撃面分析」では、Windowsレジストリに関連する潜在的な脆弱性やセキュリティリスクについて議論されています。目的は、これらのリスクをよりよく理解し、Windowsオペレーティングシステムのセキュリティを向上させることです。

ウェストミンスター宮殿には、約6,000脚の歴史的な椅子があります。これらの椅子はシンプルなものから豪華なデザインのものまで様々です。ほとんどの椅子は定期的に使用されており、1840年代にA.W.N.プギンによって作られたものや、第二次世界大戦後の1940年代後半にサー・ジャイルズ・ギルバート・スコットによって作られたものが多く含まれています。特に注目すべき椅子には、君主の玉座、下院と上院用の「ポートカリス」椅子、プレス用のアームチェア、ロービングルームの国家椅子、スコットチェア、そしてウールサックがあります。

大規模言語モデル（LLM）に過度に依存することがソフトウェアエンジニアリングに与える潜在的な悪影響について述べています。主なポイントは以下の通りです。

LLMは迅速にコードを生成できる一方で、いくつかの重要なリスクがあります。まず、出力リスクとして、LLMが不正確なコードやバグのあるコードを生成する可能性があり、特に経験の浅いユーザーにはそれが見逃されることがあります。また、入力リスクもあり、LLMは不完全なプロンプトを受け入れるため、誤った解決策を導くことがあります。さらに、LLMを使用することで、コードの質が時間とともに低下する可能性があり、これは手入れされていない雑然とした空間に似ています。ユーザーの思考力が弱まることも懸念されており、特に問題を独立して解決する能力を学ばないエンジニアにとっては深刻です。最後に、AI生成のコードを使うことで、開発者はコーディングや創造性の楽しさを失うかもしれません。

次に、人間のスキルとLLMの違いについてです。プログラム理論の理解やプログラムのエントロピー管理といった重要なスキルは、LLMでは代替できません。人間だけが、自分が取り組むシステムについて深い理解を維持することができます。

このように、LLMは有益に見えるかもしれませんが、エンジニアリングの能力が低下する可能性があることに警鐘を鳴らしています。エンジニアはLLMを代替品ではなくツールとして捉え、批判的思考や問題解決能力を磨き続けるべきです。AIの進展にもかかわらず、深く考えることのできる熟練したエンジニアの需要は依然として強いままです。

全体として、進化する技術に対して人間のスキルを維持する重要性が強調されています。

UCサンタバーバラのOpenTPUプロジェクトは、Googleのテンソル処理ユニット（TPU）のオープンソース版で、ニューラルネットワークの計算を高速化することを目的としています。このプロジェクトは、GoogleのTPU性能分析に関する論文を基にしていますが、具体的な技術的詳細はまだ公開されていません。

OpenTPUは、設計にPyRTLを使用しており、インストールにはPython 3、PyRTL（バージョン0.8.5以上）、およびnumpyが必要です。このプロジェクトは行列の乗算とReLUやシグモイドの活性化関数をサポートしていますが、畳み込みやプーリングといった機能は含まれていません。

行列乗算テストを実行するには、config.pyのMATSIZEを8に設定し、対応するPythonスクリプトを実行します。ボストンの住宅回帰テストを行う場合は、MATSIZEを16に設定して、関連するスクリプトを実行します。シミュレーションにはハードウェアシミュレーションと機能シミュレーションの2種類があり、それぞれに特定のコマンドがあります。

OpenTPUは、ホストメモリからの読み書き、行列乗算、活性化関数の実行を含む限られた命令セットをサポートしていますが、GoogleのTPUとはバイナリ互換性がありません。

ハードウェアシミュレーションはPyRTLを使用し、メモリと重みのための入力ファイルが必要です。機能シミュレーターは32ビット浮動小数点と8ビット整数の2つのモードで動作し、結果を期待される出力と照合します。

ユーザーはconfig.pyでバッファサイズや行列サイズなどのパラメータを調整できます。ニューラルネットワークのトレーニング用のデータ生成スクリプトも提供されています。

提案や貢献については、チームメンバーにメールで連絡することが推奨されています。全体として、OpenTPUはTPUに似たハードウェアやニューラルネットワークの計算を探求するためのフレームワークを提供しますが、まだ開発中であり、元のTPUに見られるいくつかの高度な機能は欠けています。

渡り鳥が侵入性のダニを運んでおり、これが新しい病気を世界中に広める可能性があります。

マイクロソフトは、サードパーティの開発者がアプリをWindows Updateを通じて更新できる新しいプラットフォームを導入します。この取り組みは、特にビジネス関連のアプリを含むすべてのアプリケーションの管理を簡素化することを目的としています。

開発者は、このオーケストレーションプラットフォームのプライベートプレビューに参加でき、ユーザーの活動やその他の要因に基づいてスケジュールされた更新をサポートします。このシステムを利用するアプリは、Windows Updateの通知や履歴に統合され、更新プラットフォームの継続的な改善の恩恵を受けることができます。

現在、ほとんどのアプリは独立して更新されていますが、この変更により、Adobeのような大手企業を含む多くの開発者が独自の更新方法ではなく、Windows Updateを利用することが促進される可能性があります。全体として、この動きはユーザーと開発者の両方にとって更新プロセスを効率化することを目指しています。

最近、Python用の新しいRustベースの型チェッカーであるPyreflyとTyが登場しました。これらは、MyPyやPyrightなどの既存のツールを超えて、型チェックの向上を目指しています。両者はまだ初期のアルファ版で、PyCon 2025で紹介されました。

PyreflyはMetaによって開発されており、前のバージョンであるPyreよりも速く、コミュニティに焦点を当てています。一方、TyはAstralによって作られ、以前はRed-Knotとして知られていましたが、より静かな立ち上げを行っています。

速度に関して、PyreflyはPyreよりも35倍、MyPyやPyrightよりも14倍速いと主張しています。Tyも速いですが、速度を強調することは少なく、初期のテストではPyreflyよりも2〜3倍速いことが示されています。

目標として、Pyreflyは積極的な型推論に焦点を当てており、明示的な型がなくても型の保証を提供します。Tyは「段階的な保証」を推進しており、型注釈を削除しても、適切に型付けされたプログラムに新しいエラーを引き起こさないことを目指しています。

インクリメンタルな更新方法について、Pyreflyはモジュールレベルでのアプローチを採用しており、変更があった場合にはモジュール全体を再解析します。対照的に、Tyは影響を受けた関数のみを再解析する細かいインクリメンタル更新を行い、より迅速な更新を可能にしています。

機能面では、Pyreflyは暗黙の型推論に優れ、多くのシナリオで正確に型を特定します。Tyは交差型や否定型を導入しており、より微妙な型解決を可能にしています。

両方のツールには独自の強みがあり、まだ開発が進行中です。ユーザーは両方を試してみることが奨励されており、オンラインでテストが可能です。今後の進展が期待されています。

詳細情報やツールの試用については、Pyreflyのウェブサイト（pyrefly.org/sandbox）やTyのウェブサイト（play.ty.dev）を訪れてください。

毎年、何百万ものアメリカ人が重要な試験を受けていますが、テキサス州では、年間の読解テストが2012年から2021年までの間に実質的な改善を見せていません。これは、教育への資金が大幅に増加したにもかかわらずです。最近の研究によると、このテストは毎年難易度を調整しており、そのため生徒の成績が変わっていないように見えることがありますが、実際には変化があるかもしれません。

このテストは「テキサス州学力評価試験（STAAR）」として知られており、生徒同士を比較することを目的としています。特定の学習基準を満たしているかどうかを測るのではありません。このため、実際にスキルが向上していても、一定の割合の生徒が不合格になることが避けられません。

STAARテストの設計は、生徒の結果だけでなく、学校や地域社会にも影響を与えます。テストの成績は資金の配分、学校の運営、そして不動産の価値に影響を及ぼします。特に、社会的に不利な立場にある生徒は、このテスト制度の下でより苦しむことが多いです。

著者は、他の州でも同様のテスト方法が使われているかどうかを調査する予定です。STAARテストは最近更新されましたが、採点システムはほとんど変更されていないため、テキサス州では今後も成績が停滞する可能性があることを示唆しています。

ブログ記事では、なぜ他のグループではなく楕円曲線ディフィー・ヘルマン（ECDH）を使用するのか、その理由について探求しています。特に「なぜ楕円曲線なのか？」という初めの疑問に焦点を当てています。

ディフィー・ヘルマンの基本について説明します。ディフィー・ヘルマンは、公開鍵を計算するためにグループと秘密鍵を必要とし、その公開鍵を使って共有秘密を作成します。しかし、モンスターグループのような他のグループを使用することは、群準同型の特性から実現不可能であると述べています。

有限単純群の分類を考えると、多くの種類が存在しますが、セキュリティを維持するためには、使用するグループに正規部分群がないことが重要です。これにより、暗号学において不可欠な有限単純群に焦点が当たります。

著者はカテゴリ理論を紹介し、ディフィー・ヘルマンがグループに対して機能しない理由を説明しています。それは、同型までしかグループを見ないためです。このため、秘密鍵と公開鍵を区別できないことが示唆され、より複雑な構造が必要であることがわかります。そこで、グループオブジェクトの導入が提案されます。

安全にディフィー・ヘルマンを実装するためには、カテゴリ内のグループオブジェクトを考慮する必要があります。特に、加算や乗算などの操作を行える有限構造が求められます。

記事の最後では、適切なカテゴリは代数的多様体であり、楕円曲線がディフィー・ヘルマンにとって最も単純で効果的な選択肢であると結論づけています。これは、楕円曲線の独自の数学的特性によるもので、セキュアな鍵交換に適しています。

最終的に、著者は楕円曲線ディフィー・ヘルマンが単なる選択肢ではなく、安全な暗号プロセスのための唯一の実行可能なオプションであると主張しています。グループ構造とカテゴリ理論の探求は、現代の暗号学を支える複雑な数学的基盤を浮き彫りにしています。

Flower Garden CLIは、楽しいターミナルゲームで、仮想の花園を育てることができます。プレイヤーは、数学を使って独自のパターンを生み出す5種類の花を育てることができます。

このゲームの主な特徴は、5種類の花です。スパイラルローズはフィボナッチの螺旋、フラクタルツリーは再帰的な枝、マンダラブルームは円形のデザイン、ウェーブガーデンはサイン波のパターン、スターバーストは放射状の星を表現しています。また、各花は10段階の成長レベルを持ち、進行状況は自動的に保存されます。色鮮やかな表示が美しい見た目を提供し、使いやすいメニューで簡単に操作できます。

ゲームを始めるには、pip install flower-garden-cliでインストールし、flower-gardenで実行します。ゲームを開始したら、メニューからアクションを選び、花に水をやって成長を見守ります。進行状況は自動的に保存されます。

メニューのオプションは、特定の花に水をやる1から5、庭を表示する6、すべての花に水をやる7、庭をリセットする8、ゲームを終了する9があります。

このゲームをプレイするには、Python 3.7以上が必要で、Windows、macOS、Linuxなどのプラットフォームに対応しています。ライセンスはMITライセンスで、GitHubを通じて誰でも貢献できます。

デジタルガーデンを楽しんで作成してください。

1975年から1977年初頭にかけて、パーソナルコンピュータは主に趣味として楽しむ人々によって使用されていました。BYTE誌では、コンピュータを「世界最高の玩具」と表現しました。初期の利用者は多くの場合、高学歴の男性で、実用的な用途よりもコンピュータの構築やプログラミング、拡張に焦点を当てていました。話題の中心はゲームで、特に「スタートレック」などのテーマが人気でした。

趣味者たちは、地域のクラブやBYTEのような雑誌、そして知識を共有できる店舗を通じてつながっていました。シリコンバレーのホームブリューコンピュータクラブは、Appleなどの初期のコンピュータ企業を育てたことで特に有名でしたが、アメリカ全土には多くのクラブが存在し、活発に活動していました。これらのクラブはコミュニティを提供し、知識を共有しましたが、管理や資金調達の問題に悩まされることも多かったです。

1975年には小売店が登場し、顧客が購入前にコンピュータを見たり試したりできるようになりました。この変化は、製造業者や小売業者がビジネスを安定させるのに役立ちました。また、コンピュータ雑誌は情報やプロジェクトのアイデア、新製品の広告を提供する重要な役割を果たしました。

趣味者たちの間では、コンピュータを民主化し、企業の支配から解放したという共通の物語がありました。彼らは自らを先駆者と見なし、技術を一般の人々にアクセス可能にしたと考えていました。しかし、このロマンチックな見方は、趣味者運動に影響を与えた既存のコンピュータ文化をしばしば見落としていました。

1977年には、パーソナルコンピュータ市場が変化し、製造業者が趣味者だけでなく大衆市場をターゲットにするようになりました。この結果、趣味者クラブの重要性は低下しました。それでも、趣味のコンピュータ活動の初期の年々は、その後のパーソナルコンピュータ革命の基盤を築くことになりました。

この記事では、アメリカで提案されている「ビッグビューティフル法案」の環境への影響について考察しています。この法案は、エタノールのような作物由来の航空燃料に対する税額控除を提供することを目的としています。一見、環境に優しい解決策として推進されていますが、実際には炭素排出量を増加させ、森林伐採を助長する可能性があります。農家は、食料ではなく燃料のために作物を育てるために、より多くの土地を開発するかもしれません。

主なポイントは以下の通りです。まず、法案は持続可能な航空燃料（SAF）に対する税額控除を2031年まで延長しますが、土地利用の変化による排出量を無視しているため、食料価格の上昇や世界的な飢餓の増加を引き起こす可能性があります。

次に、法案全体は民主党の支持を欠いていますが、農業に優しい民主党員からの支持を受けており、アメリカの政治における農業利権の強い影響力を示しています。

環境への懸念もあります。作物を燃料として使用することは、大量の農地を必要とし、さらなる森林伐採を引き起こす可能性があります。すでに欧州連合は、土地利用に悪影響を及ぼすため、作物由来の航空燃料を除外しています。

現在の持続可能な航空燃料の多くは、リサイクルされた食用油から作られており、作物由来の燃料とは異なり、森林伐採には寄与しません。

農業ロビーの影響力も無視できません。農業ロビーは強力で、環境への悪影響にもかかわらず作物由来の燃料を支持する政策を推進してきました。土地利用による排出に関する懸念はしばしば脇に置かれています。

全体として、この記事は作物由来の燃料を持続可能と呼ぶことは誤解を招くものであり、気候変動を緩和するどころか、悪化させる可能性があると主張しています。

LumoSQLは、SQLiteデータベースの強化版であり、セキュリティ、プライバシー、パフォーマンス、測定機能の向上を目指しています。現在、開発は第2フェーズに入っています。

LumoSQLの特徴として、まず「フォークではない」という点があります。これは、SQLiteをフォークすることなく改良を加え、元のコードベースを失うことなくアップグレードが可能であることを意味します。また、プラグイン可能なバックエンドをサポートしており、ユーザーはデフォルトのSQLiteストレージシステムに加えて、LMDBやバークレー・データベースなどのさまざまなキー・バリュー型ストレージエンジンに切り替えることができます。さらに、LumoSQLは、行ごとの暗号化やエラーを迅速に検出するためのチェックサムなど、現代的な暗号化手法をサポートしています。オープンソースであり、MITライセンスの下で配布され、NLNet財団によって支援されています。

ベンチマーキングと開発に関しては、ベンチマーキングツールを使用することで、異なるシステム間で一貫したパフォーマンステストが可能です。LumoSQLは、基本的な開発ツールを必要とし、さまざまなLinuxアーキテクチャをサポートするビルドおよびベンチマーキングシステムを提供しています。ユーザーは、LumoSQLの組み込みツールを使用してテストを実行し、パフォーマンスレポートを作成することができます。

現在のバージョンには、ベンチマーキングツールやバックエンド統合に関する制限があり、これらはまだ改善中です。

LumoSQLをセットアップするには、開発者は自分のオペレーティングシステムに基づいて特定のツールや依存関係をインストールする必要があります。リポジトリをクローンし、簡単なコマンドを使用してベンチマーキングを開始できます。

LumoSQLは、SQLiteの広範な使用と保守的な更新アプローチのために、数年間考慮されなかったSQLiteの強化を探求するために作られました。ユーザーに必要な機能を提供しつつ、元のSQLiteとの互換性を維持することを目指しています。

全体として、LumoSQLはSQLiteの枠組みの中で革新を追求し、協力的な開発環境を支援することを目指しています。

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このポジションは、人間とAIシステムを区別することに焦点を当てた科学研究とエンジニアリングの両方を含みます。チームと協力して新しい手法を開発し、データを収集し、モデルを訓練することが求められます。また、出版のための記事を書く可能性もあります。エンジニアリングの側面では、効率的なシステムや使いやすいインターフェースを構築することが含まれます。一般的な初期段階の役割とは異なり、このポジションでは研究とエンジニアリングのバランスが必要で、研究に約半分の時間を割くことになります。研究経験があると良いですが、強い定量的なバックグラウンドと学ぶ意欲が重要です。ウェブ開発（JavaScript、Node.js）とPythonのスキルが必要です。この仕事はオープンエンドで、不確実性や課題に取り組むことが求められ、自主性や問題解決能力が重視されます。

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キャンプ・クランチラボでは、宇宙に関連した楽しい夏のアクティビティを開催しています。今なら無料で「宇宙セルフィー」を撮ることができます。方法は簡単です。

まず、自分のセルフィーをアップロードします。次に、そのセルフィーは衛星SAT GUSに送信されます。SAT GUSは、地球を背景にしたあなたのセルフィーを撮影します。そして、その画像があなたのもとに戻ってきて、シェアすることができます。

このプロジェクトは、元NASAのエンジニアであるマーク・ローバーが手掛けています。衛星SAT GUSは、地球を周回しながらこれらの素晴らしいセルフィーを撮影します。また、SAT GUSが宇宙を高速で移動する様子を追跡することもできます。

詳細やセルフィーのアップロードについては、クランチラボのウェブサイトを訪れてください。質問がある場合は、よくある質問を確認するか、サポートに連絡することができます。

この記事では、WebGLとGPUシェーダープログラミングを用いたGPT-2の実装について説明し、一般的なGPU（GPGPU）プログラミングの重要な概念を紹介しています。

2000年代初頭、NVIDIAはプログラム可能なシェーダーを導入し、グラフィックスレンダリングに対する制御を強化しました。研究者たちは、特定の計算がGPU上でより効率的に行えることを発見し、2006年にはCUDAが開発され、GPU上での一般的な計算が簡素化されました。

従来のグラフィックスAPIであるOpenGLは、画像のレンダリングを目的としており、非グラフィックスタスクのためには複雑な設定が必要です。一方、CUDAやOpenCLのようなコンピュートAPIは、GPU上でのデータ操作をより簡単に行えるため、機械学習のような重い計算に適しています。

この記事では、WebGLにおけるテクスチャやフレームバッファを色ではなく数値データを保持・操作するために再利用する方法が説明されています。フラグメントシェーダーは計算カーネルとして使用され、各シェーダーの呼び出しが並行して計算の一部を実行します。

GPT-2モデルのフォワードパスは、GPU上でレイヤーごとに行われ、最終出力が得られるまでCPUにデータを戻す必要が最小限に抑えられます。

ただし、WebGLを用いた計算にはいくつかの制約があります。共有メモリがないこと、テクスチャサイズの制限、複数の描画呼び出しによるオーバーヘッドなどがあり、CUDAやOpenCLと比べると実用的ではありません。

この記事は、GPUシェーダーを機械学習に活用する革新的なアプローチを示していますが、専用のコンピュートAPIと比べると、実際のアプリケーションには不向きな重要な制限があることも指摘しています。

2023年2月1日、ビル・ベンターの成功した競馬賭け戦略についての分析が行われ、彼が香港で10億ドルを稼いだ方法が再評価されました。1994年、ベンターはコンピュータを用いた競馬賭けモデルに関する論文を発表しました。この論文は技術の進歩により古くなっているかもしれませんが、競馬に数学を応用するための貴重な洞察を提供しています。

この分析には、ベンターの論文の更新版が含まれており、現代のコーディング例を追加し、1986年から2023年までのデータを分析しています。データ収集、賭けモデルの開発、成功するための賭け戦略に焦点を当てています。

ベンターのモデルは、多項ロジット技術を使用して各馬の勝利確率を推定します。成功するシステムは、多くの利益をもたらす賭けの機会を提供すべきだと強調しています。コンピュータを用いたアプローチは一貫性とデータに基づく洞察を提供しますが、広範なデータ準備やプログラミングが必要であり、カジュアルな賭け手には不向きです。

重要なポイントは、よく開発されたコンピュータモデルが馬のパフォーマンスを厳密に評価することで賭け戦略を向上させ、従来の方法を上回る可能性があるということです。

2023年11月14日、デリン・エリルマズはChrome拡張機能に見つかった深刻なセキュリティ脆弱性について議論しました。これらの脆弱性は特にChromeOSに影響を与え、特権の昇格を可能にします。

まず、Chrome拡張機能には制限があります。拡張機能はデータを盗むことができますが、特定の権限が与えられない限り、システムに永久的な変更を加えたり、ローカルファイルを読み取ったりすることはできません。

サンドボックスの脱出についても触れられました。サンドボックスの脱出とは、拡張機能がユーザーの操作なしに実行可能ファイルを実行し、オペレーティングシステムを危険にさらすことを指します。これは通常、特定のChromeのURLでバグを利用して高い権限を得ることによって行われます。

エリルマズは、ChromeOSのファイルマネージャーに存在するバグ（CVE-2023-4369）を発見しました。このバグにより、拡張機能が特権のあるURLにアクセスして悪意のあるコードを実行できるようになり、機密ファイルを読み取ったり、デバイスの設定を操作したりすることが可能でした。

ChromeOSは他のオペレーティングシステムとは異なり、ブラウザとOSが密接に統合されているため、拡張機能が悪用されると有害な行動を取る可能性があります。

エリルマズは、悪意のあるHTMLファイルを作成し、それをファイルマネージャーで開くことで、ユーザーのファイルに不正アクセスするためのエクスプロイトを構築する過程を説明しました。

これらの脆弱性は、ランサムウェア攻撃などの深刻なプライバシー問題を引き起こす可能性がありました。Googleはこれらのバグに迅速に対処し、発見から1か月以内に修正を実施しました。また、エリルマズにはその発見に対して合計1万ドルの報酬が支払われました。

これらのバグは、複雑なシステムにおける設計上の選択が意図しない脆弱性を生む可能性があることを示しており、継続的なセキュリティの監視が必要であることを強調しています。エリルマズの発見は、特にChromeOSにおけるChrome拡張機能の重大なセキュリティリスクを明らかにしており、適切に対処されない場合、悪意のある行為者がユーザーデータを悪用する可能性があることを示しています。

ホーチミン市のベトナム人理髪師、グエン・フック・ロックは、アメリカを訪れたことはないものの、過去8年間にわたりチカーノ文化を受け入れてきました。彼は家族やコミュニティを重視するチカーノのアイデンティティからインスピレーションを得て、理髪店を文化的に重要な壁画やシンボルで飾っています。ロックは、ファッションやタトゥー、社会的なつながりを通じてこの文化を祝う「ベト・チカーノ」のコミュニティの一員です。

チカーノ運動は1960年代にメキシコ系アメリカ人が市民権を求めて戦うための政治的アイデンティティとして始まりました。現在、そのシンボルやスタイルは世界中のさまざまなサブカルチャーに影響を与えており、ベトナムでも2015年にグエン・フイン・タン・リエムがチカーノをテーマにした理髪店を開いたことで、地元のチカーノ運動が始まりました。リエムは現在、複数の店舗を運営し、チカーノ文化を理解するコミュニティの形成を助けています。

しかし、情熱を持つベト・チカーノたちは、タトゥーやストリートウェアをギャングと結びつける古い世代のベトナム人から批判を受けています。コミュニティの多くは、社会的な偏見を乗り越えながら、チカーノ文化のポジティブなイメージを広める必要があると感じています。彼らは、チカーノ文化の価値であるレジリエンスや家族を強調し、ネガティブなステレオタイプから離れようとしています。

彼らは存在感を高め続ける中で、チカーノ文化を受け入れることは単なる美的なものではなく、アイデンティティやコミュニティとのつながりを意味することを伝えたいと考えています。

ディスクやクラウドストレージが低遅延のデータベース書き込み操作に適しているかを評価する方法について、pg_test_fsyncというツールを使った内容が紹介されています。このツールは標準のPostgreSQLパッケージに含まれており、追加のインストールは不要です。pg_test_fsyncは、データベースのログに重要な書き込み操作のディスク性能を測定するのに役立ちます。このツールはPostgreSQLだけでなく、迅速な書き込みが必要なシステム全般に有用です。

著者は、サーバーに接続されているさまざまなディスクの種類を挙げています。これには、一般消費者向けのSSDや企業向けのSSDが含まれますが、これらのディスクの性能は大きく異なることがあります。著者は、消費者向けSSD（Samsung 990 Pro）と企業向けSSD（Micron 7400）でテストを実施し、fdatasyncやfsyncなどの異なるファイル同期方法が書き込み速度や遅延に与える影響を比較しています。

主な発見として、fdatasyncは単一の書き込みにおいてfsyncよりも一般的に速いことが挙げられます。これは、追加のファイルシステムジャーナルの書き込みを待つ必要が減るためです。また、消費者向けSSDはNAND技術の特性により、高い書き込み遅延が発生することがあります。特に適切なキャッシングメカニズムがない場合、遅延が顕著になります。RAM内で書き込みをバッファリングしてから同期することで、複数の書き込みを同時に処理できるため、性能が向上することがあります。企業向けSSDは、電源喪失保護や書き込みスルーキャッシングのおかげで、はるかに優れた性能を示し、書き込み遅延が大幅に低下しました。

テストの結果、企業向けSSDは消費者向けSSDに比べて、データベースのワークロードに対してはるかに速く、信頼性の高い性能を提供することが確認されました。性能はディスクの構成や使用される技術によって異なることがあります。

要約がありません。

バッハの最後の作品集「フーガの技法」は、彼の死後に出版されましたが、当初はあまり注目されず、約30部しか売れませんでした。全曲が演奏されたのは1922年になってからです。当時の聴衆にとってフーガの複雑さは難解だったかもしれませんが、次第に評価されるようになりました。

最初の曲である「コントラプンクトゥス I」は、各声部が入る際に演奏する主旋律に焦点を当てています。この作品は、後のフーガに比べて複雑な技法をあまり使わず、より即興的でカジュアルな印象を与えます。バッハはこの曲を「オープンスコア」で書きましたが、これは彼の時代でも古風なスタイルであり、複数の楽器での演奏が可能です。

ジョセフ・カーマンは「コントラプンクトゥス I」を基本的でありながら自由なフーガと表現し、強い終止形を避け、シンプルな旋律の動きを用いていると述べています。曲が進むにつれて、ますます複雑になりますが、 spontaneity（自発性）を保っています。音楽は緊張感を高めながら、予想外の形で終わります。

著者は、この曲をビートに合わせて聴くことで集中力を保ち、楽しさが増すと感じています。リズムを通じて学ぶことが効果的であることを示唆しています。全体として、「コントラプンクトゥス I」はバッハの独自のスタイルと複雑さを示しており、クラシック音楽の愛好者やジャズのような特性を楽しむ人々の両方に魅力を持っています。

セミコロンは文章に独特の魅力を加えるため、多くの人に好まれています。

SpaceXの最新のスターシップロケットの試験飛行は、いくつかの進展があったものの、新たな課題に直面しました。2025年5月28日に行われた第9回の飛行は、成功裏に打ち上げられましたが、すぐに制御を失い、インド洋上で大気に戻る際に転倒し、早期に終了しました。

この飛行の主なポイントは次の通りです。まず、打ち上げは成功しました。ロケットは以前の試験で発生した技術的な問題を克服し、エンジンが正しく作動したことで計画通りの軌道に乗りました。しかし、飛行開始直後にスターシップは燃料タンクの漏れによって制御を失い、安定性が損なわれました。このため、制御された再突入ができず、熱シールドの性能に関するデータ収集が制限されました。熱シールドはロケットが安全に地球に戻るために重要です。

SpaceXは新しい熱シールドデザインに関するデータを収集することを目指していましたが、飛行の問題によりこの目標は達成されませんでした。また、この試験ではスーパーヘビーのブースターが初めて再利用され、SpaceXの迅速な再利用の目標を示しました。ブースターは最初は良好に機能しましたが、降下中に爆発しました。

今後の計画として、SpaceXは試験を続ける意向を示しており、今後数ヶ月でさらに多くの飛行を行う予定です。イーロン・マスクは、今後の打ち上げが3〜4週間ごとに行われる可能性があると述べています。連邦航空局（FAA）とSpaceXは、この飛行中に発生した問題を検討し、何が間違っていたのか、どのように修正するかを特定しています。

全体として、この試験飛行はすべての目標を達成できませんでしたが、SpaceXが今後のミッションを改善するために活用できる貴重なデータと洞察を提供しました。

PgDogは、PostgreSQLデータベースのパフォーマンスと信頼性を向上させるための管理ツールです。PgDogの主なポイントを紹介します。

PgDogは、トランザクションプーラーおよびレプリケーションマネージャーであり、PostgreSQLデータベースをシャーディング（分割）することができます。Rustで構築されているため、高速で安全であり、多くのデータベースや接続を処理する能力があります。

PgDogは、Kubernetesを使用してHelmチャートでインストールすることができます。また、Dockerを使って簡単に試すことも可能です。セットアップ後は、PostgreSQLクライアントを使って接続できます。

PgDogは、管理用データベースとOpenMetricsエンドポイントを通じて監視オプションを提供し、Datadogの例も用意されています。

主な機能には、複数のサーバーにデータベーストランザクションを分散させるロードバランシング、データベースホストが失敗した際に自動的にクエリを再ルーティングするヘルスチェックとフェイルオーバー、少数のデータベース接続を多くのクライアントで利用できるトランザクションプーリング、正しいデータベースシャードにクエリを自動的にルーティングし、シャード間のクエリも処理できるシャーディング、ダウンタイムなしでデータを分割できる論理レプリケーションがあります。

PgDogは非常に設定可能で、実行中に調整できる設定があります。基本的なセットアップは、提供された設定ファイルを使って簡単に行えます。

ローカルでPgDogを実行するには、Rustをインストールし、リポジトリをクローンしてビルドする必要があります。単一およびシャーディングされたデータベースの例の設定も提供されています。

PgDogは現在初期開発段階にあり、ユーザーにはテストを奨励しています。機能の安定性に関する定期的な更新が行われる予定です。

データベースのパフォーマンスへの影響を最小限に抑えるよう設計されており、効率的なプログラミング技術を使用しています。

PgDogはAGPL v3ライセンスの下でオープンソースであり、内部使用や変更が可能ですが、公開で使用する場合は変更を共有する必要があります。

PgDogへの貢献に興味がある方には、貢献ガイドラインが用意されています。

詳細については、PgDogのドキュメントを参照するか、サポートのためにDiscordに参加してください。

1984年に発売された初代マッキントッシュは、画面解像度が512×342ピクセルでした。この解像度は、後のモデルに見られる512×384ピクセルとは異なります。この決定にはいくつかの重要な要因がありました。

まず、メモリの制約です。初代マックは128キロバイトのメモリしか持っておらず、表示に使うメモリを最小限に抑えることが重要でした。512×342の解像度では約21.8キロバイトのメモリが必要でしたが、512×384の解像度では24キロバイトが必要であり、限られたRAMを考えると大きな違いでした。

次に、CPUとパフォーマンスの問題があります。マックは約7.83MHzで動作するモトローラ68000 CPUを使用しており、表示の更新を効率的に管理する必要がありました。これにより、CPUは表示を描画するのに多くの時間を費やしました。画面が高くなると、パフォーマンスにさらに負担がかかることになります。

また、512×342の解像度は正方形のピクセルを可能にし、グラフィックスやテキストの表示に有利でした。一方、アップルの別の製品であるリサは長方形のピクセルを使用しており、グラフィカルなアプリケーションの扱いが難しくなっていました。

最後に、デザインのトレードオフも考慮されました。アップルは、パフォーマンス、使いやすさ、コストのバランスを重視した製品を目指していました。選ばれた解像度は、当時のアプリケーション、例えばMacWriteやMacPaintに適しており、ユーザーが自分の作業をはっきりと見ることができるようになっていました。

全体として、初代マックの解像度の決定は、メモリ、CPUの能力、デザイン哲学を考慮した計算されたトレードオフであり、グラフィックスに特化した機械としての独自の地位を築くことに寄与しました。

アリゾナ大学の研究者たちが、モハメド・ハッサン教授の指導のもと、世界初のペタヘルツ速度のフォトトランジスタを開発しています。この技術により、コンピュータは現在の技術よりも100万倍以上速く動作する可能性があります。研究チームは、グラフェン内の電子を超高速の光パルスを使って操作し、電子が障害物をほぼ瞬時に回避できるトンネリング効果を達成しました。この成果は『ネイチャー・コミュニケーションズ』に発表され、将来的にはペタヘルツレベルの処理速度が実現できることを示唆しています。これにより、コンピュータ技術が革新され、人工知能や宇宙研究、医療などの分野が進展することが期待されています。

研究者たちは、グラフェンのサンプルを改良し、638アト秒で動作するレーザーを使用してトランジスタを作成しました。このトランジスタは通常の条件下でも機能するため、商業利用が可能です。ハッサン教授は、業界のパートナーと協力してこの技術をマイクロチップに統合し、アリゾナ大学を最先端の電子工学のリーダーとしての地位を高めることを目指しています。

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この記事では、物理学者が時空の特異点、特にブラックホールやビッグバンに関して直面している課題について述べています。特異点は、アインシュタインの一般相対性理論によって予測されるもので、空間と時間が予測不可能に振る舞う点です。このため、そこで何が起こるのかを理解するのが難しくなります。多くの物理学者は、これらの特異点は数学的な産物であると考えており、より進んだ量子重力理論がそれを解決できる可能性があると示唆しています。

一般相対性理論と量子物理学を統合しようとする努力にもかかわらず、特異点は最近の研究でも依然として存在しています。特に、ロジャー・ペンローズの1960年代の研究では、特定の条件下で特異点が必然的に形成されることが示され、その後の研究でも量子粒子を含むより複雑で現実的なシナリオにおいてもその存在が確認されています。

研究者たちは、重力をより完全に理解するために、さまざまな理論的な層を探求しています。これは、玉ねぎの皮を剥くような作業です。一部の理論では、特異点は避けられない可能性があると提案されていますが、他の理論では「ビッグバウンス」のような代替案が示されています。これは、宇宙が崩壊状態から膨張状態に移行することで特異点を回避するという考え方です。

最終的に、量子重力の統一理論を追求することは、これらの特異点の本質を明らかにし、極限における時間と空間の理解を再定義する可能性があります。

さまざまな技術について浅い理解を持つことの重要性が、特にエンジニアリングの文脈で語られています。まず、浅い理解は価値があるという点です。技術がどのように機能するかを基本的に把握していることは、エンジニアが情報に基づいた意思決定を行い、ブラックボックスに依存しないために役立ちます。

具体例として、データベースのインデックスがあります。インデックスが辞書のように機能し、クエリを迅速に処理する手助けをすることを知っていると、エンジニアは複雑なインデックスの実装を理解しなくても、非効率なデータベーススキャンを避けることができます。また、大規模言語モデルについても、これらのモデルがどのように出力を生成するかの基本を理解することで、実際の機能を効果的に実装する際に役立ちます。

エンジニアは、特定の分野に深く専門化するか、多くの技術に対して広い知識を持つかを選ぶことができます。著者は、新しいトレンドに適応するために、広い知識を持つことを推奨しています。

新しい概念を理解するためには、それを技術的に知識のある人に専門用語を使わずに説明できるようにすることが重要です。また、自分の理解を文章に書き出すことは、明確さを保ち、事実確認にも役立ちます。

言語モデルを活用することも、自分の理解を確認し、誤解を解消するのに役立ちます。さまざまな技術についての基礎的な理解は、実践的な応用において有益であり、明確なコミュニケーションと自己確認のための文章作成は、その理解を維持するための重要な戦略です。

JavaScriptにおける日付の解析方法は混乱を招くことがあります。特に「2025/05/28」と「2025-05-28」のような異なる形式では、結果が異なることがあります。

まず、異なる形式は異なる結果をもたらします。「new Date('2025/05/28')」は「2025年5月28日水曜日」を返しますが、「new Date('2025-05-28')」は「2025年5月27日火曜日」を返します。最初の形式はローカル時間として解釈され、二つ目は協定世界時（UTC）として解釈されます。

次に、日付の解析動作についてですが、JavaScriptの日付は特定の日付からのミリ秒で表される時間の点を示します。明示的なタイムゾーン情報がない日付を解析する際、ブラウザごとに異なるルールが適用されるため、一貫性が欠けることがあります。

ブラウザの歴史を振り返ると、年々基準が進化する中で、日付の解析方法が変わってきました。初めは、異なるブラウザが日付形式を扱う際に不一致が見られました。たとえば、Firefoxは日付のみの形式をUTCとして解釈しますが、Chromeはローカル時間とUTCの間で何度も切り替えてきました。

将来的な解決策として、JavaScriptは「Temporal」という新しいAPIを導入しています。これは日付の扱いを明確にし、曖昧さを避けることを目的としています。このAPIでは、日付のみの文字列をタイムゾーンなしの単純な日付として扱い、一貫性を確保します。

最後に、面白い点として、意味のない文字列でさえ有効な日付に解析されることがあるため、JavaScriptの日付解析の寛容さが際立っています。日付形式や解析動作の違いは予期しない結果を招くことがありますが、Temporal APIの導入によりこれらの問題が解決されることが期待されています。

要約がありません。

DuckLakeはデータレイクの管理に役立つ機能を提供しています。まず、スナップショット機能により、データの特定の時点の状態を保存できます。次に、タイムトラベルクエリを使うことで、過去のデータにアクセスすることが可能です。また、スキーマの進化機能を利用すれば、データの構造を時間とともに柔軟に変更できます。さらに、パーティショニング機能によって、データを管理しやすいセクションに整理し、パフォーマンスを向上させることができます。

ケンブリッジでは、牛がGPS付きの首輪を着けるようになりました。これは、4月から10月までの放牧シーズン中に、牛がケンブリッジ川に落ちないようにするためです。この首輪は太陽光で充電され、川の近くの境界に近づくと音を出して牛に警告します。もし牛が戻らなければ、軽い電気パルスが送られます。この新しい技術は、川に落ちた牛を救助するために毎年かかる1万ポンドの費用を削減することを目的としています。

牛は市が所有するさまざまな緑地で放牧されており、困っている動物のために救助チームが待機しています。過去には、放牧者に救助サービスの料金を請求する可能性について議論がありましたが、市は市民の支持を受けて牛の放牧を続けることを決定しました。牛は地域社会にとって重要な存在であると強調されています。市議会のマーチン・スマート氏は、牛がケンブリッジのアイデンティティの大切な一部であると述べました。

この記事では、ハッブル宇宙望遠鏡やジェームズ・ウェッブ宇宙望遠鏡（JWST）が捉えた色鮮やかな画像について説明し、これらの色が私たちの目で実際に見るものとは異なる可能性があることを解説しています。

人間の視覚とカメラの違いについて、私たちの目は光を感知するための桿体細胞と色を感知するための錐体細胞の2種類の細胞を使って画像を認識します。一方、カメラは色を捉えるためにフィルターが必要なピクセルを使用します。

天文学のカラフルな画像は、しばしば「三色画像処理」という手法を用いており、これは私たちが色をどのように見るかを近似するものですが、正確な一致ではありません。そのため、「真の色」とされる画像も、実際には近似に過ぎないのです。

科学研究のために、天文学者は水素のような元素が放出する特定の波長の光を分離するために狭帯域フィルターを好んで使用します。この方法は、天体の組成や特性に関する貴重な情報を提供し、私たちが実際に見るものとは異なる画像を生み出します。

「偽色」や「不自然な色」といった用語が使われることもありますが、これらは誤解を招く可能性があります。さまざまなフィルターを使用する技術は、天体が放出する光の全範囲を捉えるために不可欠であり、結果として得られる画像が「真の色」でなくても重要です。

画像の作成方法は目的によって異なり、真の色を反映していないかもしれませんが、宇宙に関する重要な科学情報を明らかにします。したがって、すべての画像はその文脈において「真実」と言えるのです。

検証可能な報酬を用いた強化学習（RLVR）は、大規模言語モデルにおける数学やコーディングの向上に寄与していますが、実際の予測への適用には、ノイズや遅延のある報酬に関する問題があり、課題が残っています。この研究では、140億のパラメータを持つモデルにRL技術を適用することで、高い予測精度を達成できることが示されました。研究者たちは、グループ相対政策最適化（GRPO）とReMaxという二つのアルゴリズムを改良し、モデルの性能を向上させました。アルゴリズムの調整により変動を減らし、一貫したトレーニングデータを追加し、無意味な応答に対する安全策を実装しました。その結果、モデルは主要なベンチマークと同等の精度を達成し、キャリブレーションにおいてはそれを上回る成果を上げました。この改善により、取引戦略からの仮想的な利益が得られ、洗練されたRL技術が小型モデルを予測において価値あるものにし、さらに大規模モデルへのスケーリングの可能性を示しています。

Aurora DSQLの開発に関する記事では、新しいクラウドデータベースサービスの構築の過程が振り返られています。Aurora DSQLは、管理を簡素化しつつ、パフォーマンスを維持するスケーラブルでサーバーレスなリレーショナルデータベースの実現を目指しています。

背景として、顧客の要求に応えるために革新的なデータベースの必要性が高まり、AWSは様々なデータベースサービスを開発してきました。Aurora DSQLの設計は、データベースを管理可能なコンポーネントに分解し、それぞれが特定のタスクを担当しながら、トランザクションや耐久性といった全体的な機能を確保することに重点を置いています。

技術的な課題として、データベースにおける書き込みのスケーリングが複雑であることが挙げられます。従来の方法ではなく、新しいアプローチを選択した結果、データの読み取りに関する問題が生じました。プログラミング言語の選択においては、最初は他の言語を試した後、パフォーマンスとメモリの安全性を重視してRustに移行しました。この決定は有益であり、パフォーマンスの大幅な向上をもたらしました。

コンポーネントの統合に関しては、管理システムであるコントロールプレーンは最初にKotlinで構築されましたが、Rustベースのデータプレーンとの統合に問題が発生しました。最終的に、チームはコントロールプレーンをRustで書き直すことを決定し、より良い統合を実現しました。

Rustへの移行は、構造化された学習と協力によって支えられ、開発者の間で熱心に受け入れられました。RustはDSQLに適した選択であることが確認され、パフォーマンスと一貫性が向上しました。この記事では、プロジェクトのニーズやチームの能力に基づいた技術選択の重要性が強調されています。

全体として、Aurora DSQLの開発はエンジニアリングの効率と継続的な改善へのコミットメントを示しており、チームが構築しながら革新し学ぶことを促しています。

Clojure MCPは、Clojureの開発を向上させるためにAI支援をREPL（読み取り・評価・出力ループ）と統合した初期段階のプロジェクトです。このプロジェクトは、コーディング、編集、Clojureプロジェクトの管理を効率化するためのツールを提供します。

主な機能には、インタラクティブにコードを実行できるClojure REPL接続、コーディングを支援するAIモデルとの統合、lintingやフォーマットにclj-kondoなどのスマート編集ツールの利用、コードを記述しながらテストできる即時フィードバックがあります。これにより、段階的な開発が可能になります。

始めるには、Clojure（1.11以上）、Java（JDK 11以上）、およびClaude Desktopをインストールする必要があります。セットアップ手順としては、Clojure MCPリポジトリをクローンし、ClojureプロジェクトをMCPサーバーに接続し、Claude DesktopをMCPサーバーに接続する設定を行います。

使用方法は、まず問題を提示し、AIと対話しながら解決策を設計します。AIにコーディングや検証、変更のコミットを依頼しながら開発を進めることができます。

Clojure MCPには、プロジェクトをより良く理解するためのPROJECT_SUMMARY.mdファイルを維持する機能も含まれています。MCPサーバーは、リソース、プロンプト、ツールを定義することで特定のワークフローに合わせてカスタマイズ可能です。これにより、開発者は自分のニーズに合った環境を作成できます。

ベストプラクティスとしては、小さく検証可能なステップで作業し、頻繁にコードを検証することが推奨されます。また、品質と保守性を確保するために人間の監視を維持することも重要です。

このプロジェクトはアルファ版であり、ユーザーからのフィードバックや貢献が奨励されています。ライセンスはGNU Affero General Public License v3.0に基づいており、自由に使用、変更、配布が可能ですが、ネットワークサービスに関する条件があります。この要約は、Clojure MCPプロジェクトの目的、機能、始め方についての概要を提供しています。

数年ごとに、新しい技術が登場し、ソフトウェア開発者が不要になると主張されます。多くの見出しでは、コーディングが必要なくなるとされていますが、実際は異なります。これらの技術は開発者の役割を変え、しばしば新しい専門分野を生み出し、以前よりも高い給与を得ることができるようになります。

ノーコード運動は、当初は開発者の必要性を排除するものと考えられていましたが、実際にはビジネスと技術の両方を理解するノーコード専門家を生み出しました。クラウドコンピューティングは、クラウドへの移行がシステム管理者の必要性をなくすと約束しましたが、より複雑なシステムを管理するDevOpsエンジニアの需要が高まり、彼らはより高い給与を得るようになりました。

オフショア開発は、安価な海外の開発者のアイデアがコミュニケーションや品質の問題に直面し、より良いアーキテクチャと高いコストが求められる結果となりました。AI支援の開発では、AIがコードを書くと主張していますが、その出力を確認し修正するためには経験豊富な開発者が必要です。これは、AIがコードを最適化できる一方で、効果的なシステムアーキテクチャを設計することはできないことを示しています。

重要なポイントは、ソフトウェア開発において最も価値のあるスキルはコーディングではなく、システムの設計であるということです。AIはコーディングを迅速化するかもしれませんが、複雑なシステムを設計し管理できる熟練した専門家の必要性を置き換えることはできません。

著者はダラムの中心部にあるアパートに住んでおり、主にデューク大学の学生が住んでいます。学年末になると、多くの物が捨てられ、著者はゴミの中から900ドルのテーブルやデザイナーの靴など、価値のある品々を見つけます。ゴミ置き場には衣類や家電など、使えるアイテムがたくさんあり、著者はこれらを集めて整理しました。その合計は約6,000ドルに達しました。

著者は、捨てられる物の量が廃棄物に関する広いトレンドを反映していると指摘します。デューク大学の寄付活動を他の大学と比較すると、デュークは一定量の寄付を集めていますが、ライス大学のようにより一貫した収集プログラムを持つ大学には及びません。

salvagingを行う中で、著者は複雑な感情を抱きます。見つけた宝物に対する興奮と同時に、罪悪感も感じます。自分の持ち物の状態や、アイテムを掃除したり修理したりする手間について考えます。いくつかのフラストレーションはあるものの、この経験は無駄遣いの不条理さと、大学コミュニティにおける再利用の可能性を浮き彫りにしています。

GitHubのMCP統合に深刻な脆弱性が発見され、攻撃者がプライベートリポジトリのデータにアクセスできる可能性があります。この問題は、Invariantのセキュリティ分析ツールによって明らかになりました。悪意のあるGitHubのイシューを通じて、ユーザーエージェント（例えばClaude Desktop）が機密情報を漏洩するように仕向けられることが可能です。

攻撃のメカニズムとしては、攻撃者が公共のリポジトリに有害なイシューを作成し、ユーザーがそれにアクセスすると、エージェントが意図せずプライベートリポジトリのデータを開示する恐れがあります。具体的な攻撃の例としては、エージェントが公共のリポジトリのイシューを確認するよう促されると、悪意のあるイシューに遭遇し、個人情報やプロジェクト情報などの機密情報が公共のプルリクエストに漏洩する可能性があります。

この脆弱性はGitHubのサーバーコードの欠陥によるものではなく、エージェントシステムの設計上の問題です。対策としては、エージェントのアクセスを必要なリポジトリのみに制限する「細かな権限管理」や、InvariantのMCPスキャンのようなセキュリティスキャナーを使用してリアルタイムで脅威を検出する「継続的なセキュリティ監視」が挙げられます。

この脆弱性は、エージェントシステムにおけるセキュリティ対策の強化が必要であることを示しています。同様の問題が他のプラットフォームでも発生する可能性があるため、組織は専門的なセキュリティツールを導入してシステムを効果的に保護することが推奨されます。さらなる支援が必要な方は、Invariantに連絡してセキュリティプログラムに参加することができます。

新しいトランス・ネプチューン天体（TNO）である2017 OF201が、私たちの太陽系の端で発見されました。この天体は、冥王星のように矮小惑星に分類される可能性があるほどの大きさです。2017 OF201は、太陽系で最も遠くにある可視の天体の一つであり、ネプチューンの外側にある空間が以前は空っぽだと思われていたのに対し、実際には他の天体が存在することを示唆しています。

この発見は、シハオ・チェン氏率いるチームによって行われ、特異な軌道を分析するために高度な計算技術が使用されました。2017 OF201の軌道は非常に極端で、完了するのに約25,000年かかります。このことは、巨大惑星との複雑な重力相互作用を経てきた可能性を示しています。

この天体の直径は約700キロメートルと推定されており、広い軌道を持つ天体の中では二番目に大きいことになります。サイズを確認するためにはさらなる観測が必要です。この発見は、周辺に似たような天体が多数存在する可能性を示唆しており、外側の太陽系に対する理解を再構築するかもしれません。

また、この発見はオープンサイエンスの重要性を強調しています。発見に使用されたデータは公開されており、適切なツールと知識を持つ誰でも重要な発見を行えることを示しています。

このプロジェクトは、PythonとNVIDIA Warpを使用した3Dガウススプラッティングの簡易実装を提供します。CPUとGPUの両方で動作し、CUDAの設定が不要なため、ユーザーフレンドリーです。現代のグラフィックスや微分可能なレンダリングを理解するための明確で教育的なリソースを目指しています。

このプロジェクトの主な特徴は、簡単なセットアップで、最小限の設定でCPUとGPUの両方でシームレスに動作することです。また、高価なGPUや複雑なコードを必要とせず、基本的なグラフィックスの概念に焦点を当てた学習ツールでもあります。コードベースはミニマリストで、明瞭さを重視しているため、学習やプロトタイピングに適しています。

クイックスタートの手順は以下の通りです。まず、リポジトリをクローンします。次に、依存関係をインストールします。例データをダウンロードし、ガウス点をレンダリングします。最後に、データセットでトレーニングを行います。GPUでのトレーニングを行う場合は、設定ファイルで設定を変更してください。

プロジェクトの構成には、トレーニング、レンダリング、設定、カメラや点群データに関連するユーティリティのスクリプトが含まれています。実装は既存の手法を再構築したもので、明瞭さと教育的目的に重点を置いています。

今後の改善点としては、カーネルの最適化による性能向上や、保存ファイル内の非アクティブポイントに対するフィルタリングの改善が挙げられます。このプロジェクトは、GNU Affero General Public License v3.0の下でライセンスされています。

要約がありません。

Glasskubeは、安全なソフトウェア配布を専門とし、自己管理型の展開のために「Distr」というオープンソースのコントロールプレーンを提供しています。最近、彼らは技術文書をDocusaurusからStarlightに移行し、デザインやSEO、開発者体験の向上を目指しました。

Distrは、自己管理型の顧客にアプリケーションを簡単に配布するために設計されています。DocusaurusからStarlightへの移行は、ユーザー体験を向上させ、文書の外観を現代化するために決定されました。

フレームワークの比較では、StarlightはDocusaurusよりもスタイリングの柔軟性が高いことが挙げられます。DocusaurusはInfimaという成熟度の低いCSSフレームワークに依存しています。SEOに関しては、両方のフレームワークが基本的なSEO機能をサポートしていますが、Starlightでは一部の機能にプラグインが必要です。開発者体験では、StarlightはDocusaurusよりもビルド時間が短く、依存関係が少ないためメンテナンスが簡単です。ただし、Docusaurusはマーケティングページの作成が容易である一方、Starlightではこの点で課題があります。

技術文書は、ユーザーが主要な概念や使用例、詳細な実装手順を理解できるように整理されており、明確さとナビゲーションのしやすさを重視しています。文書のスタイルは、明確で簡潔、かつスキミングしやすい内容に焦点を当てており、理解を深めるためのビジュアルも補完されています。

全体として、Starlightへの移行は文書体験を向上させましたが、マーケティングコンテンツの作成にはいくつかの制限があります。今後のプロジェクトでもStarlightを引き続き使用する予定です。詳細については、Distrのローンチウィークの発表や文書を提供されたリンクから確認できます。

この記事では、デザインのスタイルがフラットな美学から、よりカラフルで立体的なスタイルへと移行していることが取り上げられています。特に、Airbnbの最近のリデザインでは、アニメーション付きの3Dアイコンや触覚的な表面が特徴的です。この変化は、視覚デザインの新しい時代を示しており、著者のマイケル・フラルプが「ダイアモルフ」デザインと呼ぶ方向へ進んでいます。

ダイアモルフデザインは、深さ、質感、光に焦点を当てており、表現力豊かで遊び心のあるデジタル体験を生み出します。フラルプは、この新しいアプローチがデジタル空間をより自然で意図的に使うことを可能にすると考えています。

さらに、AIツールの普及により、立体的なデザインがより手軽に行えるようになり、デザイナーは複雑なビジュアルを簡単に作成できるようになっています。一部の人々はAIのデザインにおける役割について葛藤を感じるかもしれませんが、フラルプはAIを伝統的なスキルを置き換えるのではなく、創造性を高める手段と見ています。

全体として、デザインの未来は活気に満ち、豊かで、より魅力的で whimsical なインターフェースへと進化していくと考えられています。

イランのウェズメ洞窟で、研究者たちが先史時代の動物の遺骸を発見しました。この発見はザグロス地域の生物多様性を示しています。これにより、過去にこの地域に生息していた動物の種類について重要な情報が得られました。

この記事では、極端なプライバシーコンサルタントの世界を探ります。特に、セレブや裕福な個人など、深刻な脅威に直面しているクライアントにプライバシーとセキュリティサービスを提供するHavenXのCEO、アレック・ハリスに焦点を当てています。ハリスは、自身の匿名性を保つために、UPSストアを利用した郵便受け、複数の使い捨て携帯電話番号、異なる名前にリンクされたバーチャルデビットカードなど、さまざまな手法を用いています。また、追加のセキュリティのためにプリペイドカードやSIMカードを集めています。

HavenXは、より大きなセキュリティ会社から派生したもので、安全が脅かされるクライアントに特化しています。特にビジネス界での著名な事件の後、こうしたプライバシーサービスの需要は大幅に増加しました。特に、暗号通貨業界では、盗難や恐喝に対する懸念が高まっているため、需要が急増しています。

この記事では、プライバシーコンサルティングの先駆者であるマイケル・バゼルも取り上げられています。彼はハリスが使用する多くの戦略を教えた人物です。バゼルは、個人情報が常に収集され、販売される時代においてプライバシーの重要性を強調しています。彼は、偽の情報を使用したり、代替の居住戦略を用いたりするなど、人々が匿名性を維持するためのさまざまな技術を開発しました。

プライベートな生活を送ることは複雑であり、しばしば大きな努力や犠牲を伴います。極端なプライバシーを追求する人々は、日常生活での物流の難しさ、信用スコアの低下、プライバシーを守るために嘘をついたり、複雑な言い訳を作ったりする必要があるなどの課題に直面することがあります。例えば、ハリス一家は、プライバシーの実践を守りながら、子育てや社会的な交流を行っています。

全体として、この記事は、監視とデータ収集がますます支配する世界におけるプライバシーの複雑さとその需要の高まりを示しています。

この記事では、教育におけるAIの使用に関する懸念が高まっていることについて述べています。特に、デューンシリーズの「バトラリアン・ジハード」に例え、機械が人間の思考を模倣することの危険性を警告しています。著者は、作家やアーティスト、教育者の間でAIに対する反対運動が広がっていることに注目し、AIが創造性や学問の誠実さに対する脅威と見なされていると指摘しています。

主なポイントは次の通りです。まず、AIが不正行為の道具として使われていることが大きな懸念です。学生が課題をAIに頼って完成させることで、本来の学びが損なわれています。一部の教育者はAIを教育支援に活用する可能性を見出していますが、全体的には依存や手抜きが進んでいる傾向があります。

次に、AIとの関わりと実際の学びには大きな違いがあります。AIは理解しているかのような錯覚を生むことができますが、従来の学習が求める認知的な関与は欠けています。

また、教師は学生の作品を正確に評価するのに苦労しており、成績付けにおいて対立的な関係が生じています。多くの学生はこの状況を理解しており、証拠があってもAIを使用していないと否定することがよくあります。

著者は、ペンと紙を使った従来の教授法に戻ることで、より深い関与を促し、画面からの気を散らす要素を減らすことを計画しています。

さらに、この記事は、技術に圧倒されている学生たちの間でAIに対する文化的な抵抗があることを強調しています。他の有害物質と同様に、特に若いユーザーに対してAIの使用を規制する必要があるかもしれません。

最後に、著者はAIとの闘いを通じて、社会がコミュニケーションや人間関係に関するより強い価値観を持つようになることを期待しています。全体として、この記事は教育におけるAIの役割を再考し、より本物の学びの体験を推進する必要性を訴えています。

要約がありません。

Vimテキストエディタの使用は、特に初心者にとっては難しいことがあります。しかし、練習と理解を深めることで、Vimは強力なツールになります。ここでは、Vimを使い始めるための重要なポイントを紹介します。

まず、Vimを効果的に使うためには、その「言語」を理解する必要があります。このガイドではこれを「Vimish」と呼びます。基本的な語彙（動作やコマンド）と文法（動詞＋名詞）を学ぶことが重要です。

Vimの基本的な文法はシンプルです。動詞の後に名詞を続けます。例えば、単語を削除するには「dw」と入力します（delete + word）。

Vimの名詞、つまり動作には、左、上、下、右の移動を表す「h/j/k/l」や、単語の移動を表す「w/b/e」、行の先頭や末尾を示す「0/$」があります。

重要な動詞、つまり操作には、「y」（コピー）、「d」（削除）、「c」（変更）があります。

動作と操作を組み合わせることも可能です。例えば、「y$」はカーソルから行の終わりまでをコピーします。「d2w」は次の2つの単語を削除します。

Vimでは、テキストのグループを操作することもできます。これを「テキストオブジェクト」と呼びます。例えば、「diw」は内側の単語を削除し、「di(」は括弧内のすべてを削除します。

検索コマンドやマークを使うことで、ナビゲーションや編集をさらに便利にすることもできます。例えば、「dfz」はカーソルから最初に見つかる'z'までを削除します。

Vimを学ぶには時間と繰り返しが必要です。練習すればするほど、使いこなすのが直感的になっていきます。

Vimをマスターするためには、その独自のコマンドを理解し、定期的に練習することが求められます。目指すべきは、Vimを使うことが自然に感じられるレベルです。コーディングを楽しんでください。

マイクロソフトは、中国、ロシア、イランのハッカーが自社のAIツールを利用してハッキング技術を向上させていると報告しました。同社はOpenAIと提携し、Forest BlizzardやCrimson Sandstormといった名前で知られる国家に関連するグループについての情報を共有しました。マイクロソフトとOpenAIがこの情報を知ることができたのは、自社のAIツールの使用状況を監視しているためであり、これはユーザーのインタラクションを追跡していることを示唆しています。このことから、プライバシーやテクノロジー企業による監視の範囲についての懸念が高まっています。

要約がありません。

要約がありません。

2025年4月17日、Together Fine-Tuning Platformは、言語モデルを人間の好みに合わせるための新しい手法であるDirect Preference Optimization（DPO）を発表しました。DPOは、ユーザーの好みに基づいてモデルを洗練させることで、より役立ち、正確なAIアシスタントを作成することを目指しています。

DPOの開発は三段階で行われます。まず、大量のデータを用いて一般的な知識を学習する事前トレーニングがあります。次に、特定の例に基づいてタスクに適応させるための監視付きファインチューニング（SFT）が行われます。そして、DPOが登場し、ユーザーの好みに応じてモデルを洗練させるための好みベースの学習が行われます。

DPOとは、プロンプトと好ましい/好ましくない応答を含むデータでモデルを直接訓練する手法です。これにより、複雑な強化学習手法を使用せずに、望ましい出力を生成する能力が向上します。

従来の人間のフィードバックからの強化学習（RLHF）は、報酬モデルを含む複雑な多段階プロセスです。一方、DPOは好みデータを直接使用して訓練を行うため、より効率的で実装が容易です。

DPOとSFTを組み合わせることが推奨されており、まずSFTを使用してタスクの基本的な理解を確立し、その後DPOを適用して好みを洗練させることで、パフォーマンスが向上します。

DPOは、人間の判断が応答に対してより有益な情報を提供する場合に効果的です。特に、チャットボットの対話、要約、コード生成、質問応答、ライティング支援などの場面で有効です。

DPOを始めるには、実装のためのコードノートブックにアクセスできます。ここでは、モデルが元のトレーニングからどれだけ逸脱できるかを制御する調整パラメータ（β）などの重要なハイパーパラメータに焦点を当てています。

全体として、DPOはユーザーの好みを直接取り入れることで言語モデルのトレーニングを強化し、従来の手法に比べてインタラクションの質を向上させるとともに、実装が容易で迅速です。

この記事では、XataがOpenAPI仕様、Kubb、カスタムコードジェネレーター、VercelのNext.jsを使用してMCP（モデルコンテキストプロトコル）サーバーを構築した方法について説明しています。MCP標準は、AIモデルがさまざまなタスクのために定義された「ツール」を使用して、リアルタイムでAPIと安全に対話できるようにします。

MCPの目的は、AIモデルがあらかじめ定義された操作のセットを通じてデータを取得するなどのアクションを実行できるようにすることです。Xataは、各ツールを手動でコーディングするのではなく、OpenAPI仕様を利用してMCPサーバーを自動生成しました。これにより、迅速な開発と一貫性が確保され、冗長性を避けることができました。

すべてのAPIエンドポイントをMCPツールに直接マッピングすることは、AIモデルにとって負担となり、エラーを引き起こす可能性があります。そのため、自動生成するツールと実際の使用に基づいて選択的にキュレーションするバランスの取れたアプローチが必要です。Xataは、OpenAPI仕様からコードを生成するためにKubbに移行しました。Kubbは柔軟性が高く、TypeScriptクライアントやMCPツールなど、さまざまな出力を生成することができます。

Xataは、OpenAPI仕様に基づいて型安全なAPIクライアントとMCPツール定義を作成するためのカスタムジェネレーターを開発しました。これにより、一貫性が保たれ、手動コーディングのエラーが減少します。最終的なMCPサーバーは、Next.jsとVercelのMCPアダプターを使用して構築され、シームレスなデプロイとリクエストの処理を実現しました。このサーバーは、動的ルーティングと認証をサポートしています。

従来のREST APIとは異なり、MCPサーバーはAIが利用可能なツールをハンドシェイクを通じて発見できるため、より会話的なインタラクションが可能です。OpenAPIスキーマを活用することで、XataのMCPサーバーはAPIと共に進化し、AI統合のための堅牢なインターフェースを提供します。このアプローチは、AIが開発者プラットフォームと統合されるにつれて、より一般的になると期待されています。

この記事では、読者にXataの新しい提供物を試し、MCPサーバーの機能を探求するよう呼びかけています。

この記事では、Nvidiaのネットワーキング技術の進展について、特にチップ間の効率的な通信を可能にするNVLinkに焦点を当てています。Nvidiaは、この分野でのリーダーシップを確立するために、チップ間通信技術（C2C）をライセンス供与し、NVLinkチップレットを販売しています。これにより、他の技術、特に新興のUALink技術に対して競争優位性を持っています。

NvidiaのNVLinkは、GPUを接続する上で大きな利点を提供し、大規模データセンターのアプリケーションには欠かせない存在となっています。また、NvidiaはC2C技術をライセンス供与することで、特に高性能コンピューティング（HPC）環境において、GPUとCPUの統合を加速させています。

さらに、NvidiaはNVLinkチップレットを販売することで、C2Cよりも差別化された重要な技術をコントロールし続けています。Nvidiaの戦略は「受け入れ、拡張し、消滅させる」というもので、初めは競合を支援しつつ、優れた技術と迅速なイノベーションによって競争を上回ることを目指しています。

UALinkは、企業のコンソーシアムによって開発されており、NVLinkの競合と見なされていますが、内部の対立により開発が遅れています。全体として、Nvidiaの戦略は市場でのリーダーシップを維持し、他社が依存する重要な技術を提供することで競争を徐々に減少させることを目的としています。

インタラクティブがんリスクマトリックスは、食事、栄養、運動ががんリスクにどのように影響するかを学ぶ手助けをします。このマトリックス内のバブルにカーソルを合わせたりタップしたりすることで、詳しい情報を探ることができます。

Hacker Newsは、パフォーマンス向上のためにArc Lisp方言からCommon Lisp、特にSBCLに移行しました。この変更は2024年9月に行われ、Hacker Newsはより効率的に動作し、複数のコアを活用できるようになりました。

以前は、長いスレッドで追加のコメントを見るために「もっと見る」をクリックする必要がありましたが、その機能は現在は使用されていません。最近の改善は、速度を向上させるClarcのリリースによるものです。

Clarcは、ArcからJavaScriptへの翻訳ツールであるLiltと共に、数年をかけて開発されました。Arcの実装構造は、開発を容易にするために再構築されました。Clarcのコードはオープンソースとして公開される可能性がありますが、Hacker News全体のコードベースを公開することは、敏感な対不正対策のために複雑です。

全体として、この移行は成功を収めており、Hacker Newsにとって重要なアップグレードを意味しています。

アンソロピックのCEO、ダリオ・アモデイ氏は、人工知能（AI）が今後数年で全てのエントリーレベルのホワイトカラー職の半分を失わせる可能性があり、失業率が10%から20%に達する恐れがあると警告しています。彼は、AI企業や政府がこの技術に伴うリスクについて透明性を欠いていると批判し、特に若い労働者に対する影響を懸念しています。

アモデイ氏は、法律制定者や一般市民がAIの進展による職業の喪失について認識し、準備をする必要があると強調しています。多くの人々がこの問題に気づいていない中、AIは大きな利益をもたらす一方で、特に技術、金融、法律の分野において職の安全に深刻な脅威をもたらすと主張しています。

懸念がある一方で、多くのCEOは人間の労働者をAIに置き換える方法を静かに模索しており、コスト削減を目指しています。この変化は急速に進むと予想され、職業危機を引き起こす可能性があります。アモデイ氏は、この状況を緩和するためには、AIが労働市場に与える影響についての公衆の認識を高め、職業再訓練や富の再分配に関する政策を開発するなどの積極的な対策が必要だと考えています。

彼は、AIの利益に対して「トークン税」を導入し、失業した労働者を支援するための資金を調達するアイデアを提案しています。重要なポイントは、AIの進展は避けられないものであるが、労働者を守り経済のバランスを維持する方向にその発展を導くための努力が今必要だということです。

パデュー大学のリベラルアーツ学部が提供するパデューオンラインライティングラボ（OWL）は、ライティングスキルに関するリソースです。文法、スタイル、引用形式などについての指導を行っています。OWLの目的は、学生や作家が自分のライティング能力を向上させ、学術的な基準を理解する手助けをすることです。

2025年5月26日、Stalwartはバージョン0.12のリリースを発表し、包括的なコミュニケーションおよびコラボレーションプラットフォームへと進化しました。主な機能には、統合されたカレンダー、連絡先、ファイルの管理が含まれています。Stalwartはカレンダー用にCalDAV、連絡先用にCardDAV、ファイルストレージ用にWebDAVをサポートし、サードパーティのツールを必要としなくなりました。ユーザーはイベント、連絡先、文書を一つの場所で管理でき、チームで共有できるリソースも提供されています。

スパムフィルターも強化され、ユーザーの個人アドレス帳との連携が向上しました。これにより、誤検知が減少し、誤って分類されたメッセージから学習することで、精度が時間とともに向上します。

パフォーマンスの改善も行われ、新たな最適化としてインクリメンタルキャッシングやゼロコピーのデシリアライズが導入されました。これにより、特に大規模な環境での速度が向上し、CPUの使用率が低下します。

クラスターの改善も行われ、Stalwartはデプロイメントの規模に応じて適応するクラスター調整方法をアップグレードしました。小規模および大規模な環境に対して効率的なプロトコルを使用しています。

今後のアップデートでは、自動会議招待、イベント通知、最新のJMAPプロトコルのサポートなどの機能が追加され、ユーザー体験の向上が図られる予定です。

要するに、Stalwart v0.12はコミュニケーションのための統一されたシステムを提供し、コラボレーションを強化しつつ、パフォーマンスと使いやすさを向上させています。

要約がありません。

WavePhoenixは、シリコンラボのワイヤレスGeckoチップを使用して、任天堂のWaveBirdコントローラーのワイヤレスプロトコルを再現するオープンソースプロジェクトです。

WaveBirdコントローラーは、そのワイヤレス機能、長いバッテリー寿命、快適な使い心地で高く評価されています。しかし、任天堂が10年以上前にこの製品を生産中止にしたため、コントローラーや受信機の入手が難しくなり、価格が高騰しています。この状況が、新しい受信機の設計を促しました。

WavePhoenixのファームウェアは、いくつかのコンポーネントで構成されています。まず、libwavebirdはWaveBirdプロトコルを処理し、libsiはGameCubeやWiiとの通信を管理します。receiverは受信機用の基本的なファームウェアを提供し、bootloaderはBluetoothを介してファームウェアの更新を可能にします。

このプロジェクトでは、低コストのWavePhoenix受信機のリファレンスデザインを提供しています。具体的には、RF通信のためのコンポーネントを備えたシンプルなPCB、ペアリングボタン、ステータスLED、3Dプリント可能なケースが含まれています。

技術的な詳細としては、プロトコルのドキュメントには無線のタイミング、パケットフォーマット、メッセージ構造に関する情報が含まれています。開発では、リアルタイム処理に必要な変調を実装できる適切なシステムオンチップ（SoC）を見つけることが重要でした。受信機はGameCubeからのコマンドを受信し、コントローラーの入力状態を返答します。

いくつかの課題もありました。特に、特定の変調要件に合ったSoCを見つけるのが難しかったことや、最適なパフォーマンスを目指して無線設定を調整することが重要でした。

今後のアイデアとしては、カスタムWaveBirdコントローラー用の送信機ファームウェアの作成、N64用の受信機、より多くのデバイスとの互換性を持つUSB HIDドングルの開発が考えられています。

このプロジェクトは、文書作成やサポートを行った貢献者に感謝の意を表しており、コミュニティの重要性を強調しています。

ファームウェアはMITライセンスの下で提供され、ハードウェアはSolderpad Hardware License v2.1に従っています。

このプロジェクトでは、データを失うことなく動画を圧縮する新しい方法を紹介します。この方法は「ラショナルブルームフィルター」と呼ばれる革新的なアプローチを使用しています。

まず、セットアップ手順について説明します。GitHubのリポジトリをクローンし、仮想環境を有効にして必要なパッケージをインストールします。その後、Pythonを使ってコードを実行し、動画のURLや設定を必要に応じて調整します。

主要なファイルは「youtube_bloom_compress.py」で、ここでロスレス動画圧縮のデモが行われています。ブルームフィルターの概念について説明します。ブルームフィルターは、要素が集合に含まれているかどうかを確認するための効率的なデータ構造です。誤って含まれていると判断することはありますが、実際に含まれている要素を見逃すことはありません。

ラショナルブルームフィルターは、ブルームフィルターを改良したもので、整数以外の数のハッシュ関数を使用できるため、圧縮プロセスが向上します。この方法では、全フレームではなくフレーム間の差分に焦点を当てて動画を圧縮します。ほとんどのピクセルはフレーム間で変わらないため、この特性を利用しています。

効果的な圧縮が行える条件として、データ内の1の密度が低いこと（約0.32453未満）が挙げられます。また、プロジェクトでは、解凍されたフレームが元のフレームと完全に一致することを確認するための徹底的なテストが行われており、達成された圧縮率も明確に測定されています。

この圧縮技術は、解凍に外部データを必要としないため、使いやすいシステムとなっています。フィードバックを歓迎しており、ユーザーはさまざまな動画や設定で実験し、異なる結果を楽しむことができます。

要約がありません。

ストリーミングとダウンロードの違いについて説明します。ストリーミングとダウンロードは、基本的には同じプロセスで、サーバーからデバイスに音声や映像を受信しますが、データの扱い方に違いがあります。

ストリーミングでは、デバイスが一時的にデータを保存することがあります。この一時保存されたデータを「バッファ」と呼び、これにより再生中の中断を防ぎます。視聴後にこのデータが削除される場合はストリーミングとされ、保存される場合はダウンロードと見なされます。

多くのプラットフォームはダウンロードを制限していると主張していますが、これはユーザーがストリーミング後にコンテンツを削除することに依存しています。デバイスの管理権を持つユーザーは、これらの制限を回避できることがよくあります。

ストリーミングとダウンロードにはいくつかの例外があります。ストリーミングメディアはスムーズな再生のためにデータが順番に送信される必要がありますが、ダウンロードは任意の順序で受信できます。また、ストリーミングは接続速度に応じてリアルタイムで画質を調整できますが、ダウンロードは通常、最初に最高画質のバージョンを提供します。さらに、ストリーミングには不正コピーを防ぐためのデジタル著作権管理（DRM）が含まれることが多いですが、ダウンロードにはそのような制限がない場合があります。

要するに、すべてのストリーミングは技術的にはダウンロードであり、主な違いはメディアが使用後に保持されるか削除されるかにあります。

政府の効率化担当部門は、退役軍人省（VA）が小規模なウェブサイトの変更に毎月約38万ドルを支出していると発表しました。この契約は終了し、現在VAは内部のソフトウェアエンジニア1人で同じ作業を行っています。このエンジニアは週に約10時間働いています。

Legitの研究チームは、開発者向けの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。コード内に隠されたコメントが、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ことを可能にしていました。GitLabはこれらの問題を修正しました。

GitLab Duoには、リモートプロンプトインジェクションの脆弱性があり、攻撃者はソースコードを盗んだり、コードの提案を操作したり、機密情報を外部に流出させたりすることができました。攻撃者は、マージリクエストやコメントなど、GitLabプロジェクトのさまざまな部分に隠れたプロンプトを埋め込むことで、Duoの応答に影響を与えました。これらのプロンプトを見つけにくくするために、エンコーディングのトリックを使用しました。

この脆弱性により、Duoは悪意のあるコードを提案したり、安全でないURLを安全だと表示したり、マージリクエストに関するレビューを誤解させたりすることが可能になりました。Duoはリアルタイムで応答を表示するため、攻撃者は生のHTMLを注入し、自分のサーバーへのリクエストを引き起こすことができ、敏感な情報が漏洩するリスクがありました。

Duoはプライベートなコードやプロジェクトの問題にアクセスできたため、攻撃者は公共のプロジェクトコンテンツに悪意のあるプロンプトを埋め込むことで、機密データを漏洩させる可能性がありました。脆弱性が報告された後、GitLabは問題を認め、HTMLおよびプロンプトインジェクションの脆弱性を防ぐためのパッチをリリースしました。

この事件は、開発ワークフローにおけるAIツールのリスクを浮き彫りにしています。AIシステムの出力だけでなく、処理する入力も安全に保つ必要があることを強調しています。これらは、敏感な情報を露呈させるために悪用される可能性があります。

このテキストは、さまざまな活動や動画の時間（分と秒）を示しているようですが、ユーザーエージェントがHTML5ビデオ要素をサポートしていないことにも触れています。主なポイントは以下の通りです。

いくつかの時間の長さがリストされています。具体的には、2分25秒、3分1秒、2分25秒、2分、1分36秒、1分25秒、1分12秒、58秒です。

「あなたのユーザーエージェントはHTML5ビデオ要素をサポートしていません」という記述は、現在使用しているブラウザやデバイスがHTML5ビデオコンテンツを再生できないことを示しています。

全体として、このテキストは一連の時間の長さを提供し、動画再生に関する技術的な制限について言及しています。