ウェブサイトで表示されるチャレンジは、データを収集するAIボットから保護するために「アヌビス」というシステムを使用しているためです。アヌビスは、ボットがサイトにアクセスするのを難しくするために、Proof-of-Workに似た方法を採用しています。特に、大規模に動作するボットに対して効果があります。この方法は、データを収集するボットの動きを遅らせつつ、正当なユーザーがサイトにアクセスできるように設計されています。

このチャレンジをクリアするには、ブラウザでJavaScriptを有効にする必要があります。一部のプライバシープラグインがこれをブロックしている可能性があります。アヌビスの目的は、実際のユーザーに不便をかけることなく、ボットを特定するより良い方法を見つけることです。

2017年以降、iPhoneはLiDARなどの技術を使って作成された深度マップを利用し、画像の品質を向上させています。これらの深度マップはHEICファイルに保存されており、複数の画像やメタデータを含むことができます。HEIC形式は2017年からiPhoneの画像のデフォルト形式となっており、深度データが不要な場合はJPEG形式も使用可能です。

VFX専門家のフィン・イェーガーは、「HEIC Shenanigans」というプロジェクトに取り組んでおり、HEICファイルから画像やメタデータを抽出し、視覚効果で使用される高ダイナミックレンジ画像形式であるEXR形式に変換する作業を行っています。

著者は、AMD Ryzen 9 CPUを搭載した強力なコンピュータを使用し、96GBのRAMを持ち、Windows上でUbuntuを実行しています。画像処理に必要なツールやライブラリ、例えばPythonやOpenEXRがインストールされています。iPhone 15 ProからのHEIC画像を使って、抽出と変換のプロセスを示しています。

Pythonスクリプトを用いてHEIC画像からさまざまなコンポーネントを抽出し、メタデータや深度マップを含む複数のファイルが生成されます。その後、OpenImageIOプロジェクトのコマンドラインツールを使って、画像と関連する深度マップをEXR形式に変換します。

最終的なEXRファイルは、基本画像、HDRゲインマップ、深度マップを組み合わせており、プロフェッショナルな環境での画像の利用価値を高めています。著者は関連プロジェクトに対するコンサルティングサービスも提供しています。

著者は、Klarnaのコアシステムを10年間維持してきた経験をもとに、『The BEAM Book』を執筆しました。BEAM（Erlang仮想マシン）での一時的な停止が、何百万もの取引に影響を与える可能性があることに気づいたからです。この本は、エンジニアがそのような問題に効率的に対処できるようにすることを目的としています。

プロジェクトは2012年に始まり、最初はシンプルなDocBookファイルからスタートしましたが、時間とともに進化し、出版社との契約の放棄やファイル管理の技術的な課題など、さまざまな困難に直面しました。いくつかの挫折を経て、著者は2017年にプロジェクトをGitHubに移行し、コミュニティからの貢献によって内容が大幅に改善されました。

この本は、特に大規模なErlangやElixirシステムを構築または管理する人々を対象にしています。内容には、プロセス管理やスケジューリング、メモリ管理やガベージコレクション、BEAMにおけるデータ表現、コードのコンパイルと実行、デバッグツールやパフォーマンス調整、BEAMのシステムアーキテクチャなど、重要なトピックが含まれています。

著者が学んだ重要な教訓には、挫折があっても粘り強さが大切であること、集中して執筆するための時間と境界を設定することが進捗を助けること、公開されたフィードバックやコミュニティの関与が貴重であること、プロジェクトの範囲を明確にし、重要なことを優先することが重要であること、そして実際の締切が完成を促すことが挙げられます。

『The BEAM Book』のペーパーバック版は現在Amazonで入手可能です。著者は読者にフィードバックを提供し、プロジェクトのGitHubリポジトリに貢献するよう促しています。また、より深い学びを希望するチーム向けに、実践的なワークショップも提供されています。

入力中に賢いコードの提案を受け取ることができ、特定のコードベースに合わせた複数行の補完も含まれています。

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IRSは、Direct Fileのソフトウェアコードの大部分をGitHubでオープンソースとして公開しました。これはSHARE IT法に基づく取り組みの一環で、透明性を高め、納税者との信頼関係を築くことを目的としています。Direct Fileチームは、自分たちのコードを共有することで、独立した評価が可能になり、すべての納税者が利用できる税制の恩恵を受けられるようになると考えています。この取り組みは、税の申告をよりアクセスしやすく、安全にするための一歩と見なされています。最近IRSを退職した著者は、今後さらに多くのIRSソフトウェアが公開されることを期待しています。

AdamCADは、AIを活用したCADプラットフォームで、迅速に3Dデザインを生成します。主な機能は以下の通りです。

ユーザーは、テキストプロンプトを使って希望する3Dモデルを説明することができます。この機能を「テキストからCAD」と呼びます。プラットフォームは3Dモデルを生成し、さらに洗練させるためのパラメータも提供します。このプロセスは「洗練とエクスポート」として知られています。

また、ユーザーは任意の画像を数秒で3Dモデルに変換することも可能です。この機能は「画像から3D」と呼ばれています。さらに、AdamCADはプロフェッショナルが使用する人気のCADソフトウェアと連携することができます。

ユーザーが作成できるものには、エンジンの部品、スマートフォンスタンド、キーリングなどがあります。AdamCADは自然言語を使ってデザインプロセスを簡素化することを目指しています。

1980年代後半、フランスの研究機関インリアのチームが「効率的チェーンリンクアルゴリズム」という重要なコンピュータビジョンのアルゴリズムを開発しました。この革新的なコードは、ソフトウェア遺産によって保存されており、画像を効率的に処理するために、ピクセルのエッジをつなげて滑らかな輪郭を作成することを目的としています。プロジェクトは、ジェラール・ジロードン氏とその同僚たちによって主導され、初期のコンピュータメモリの限界に対処するために、データストレージを最小限に抑えつつ性能を最大化する巧妙なコーディングが求められました。

このアルゴリズムは、一度に画像の3行しかメモリに保持できず、画像を行ごとに読み込み処理する方法を採用していました。この手法により、最小限のメモリ使用で輪郭チェーンを作成することができ、当時の技術においては大きな成果でした。現代のコンピュータビジョン技術は進化していますが、このアルゴリズムはその効率性から今なお重要であり、初期のコンピュータにおける資源の有効活用の重要性を示しています。

このレガシーソフトウェアの保存は、インリアからの重要なコードをアーカイブする広範な取り組みの一環であり、コンピュータビジョンの歴史と革新が未来の世代と共有されることを目指しています。

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ベンチャーキャピタルの資金提供が、特に規制が少ない国々で労働者監視技術の世界的な増加を促進しています。Coworker.orgの報告によると、労働者を監視・管理するツールを開発するスタートアップが増えており、これらのツールはしばしば人工知能を利用しています。生体認証による追跡や生産性の監視などの技術は、ギグワーカーに広く普及しており、従来の職場にも徐々に浸透しています。

報告では、多くの労働者が人間ではなくアルゴリズムによって管理されることで、自分の自由が奪われていると感じていると指摘されています。ラテンアメリカのように労働法があまり厳格に施行されていない地域では、これらのツールが他の地域に展開される前にテストされることが多いです。労働者は常に監視されていると感じており、それがストレスや仕事に対する不安を引き起こしています。

現在の監視ツールの使用例には、出席を地理的位置情報や生体認証で追跡するタイムキーピングシステム、労働者の身元を確認するための生体認証ツール、追跡された指標に基づいて労働者を評価するパフォーマンスモニタリングソフトウェア、HR機能を自動化し従業員データを分析する予測分析プラットフォーム、主にスマートフォンを通じて労働者を管理するギグエコノミー追跡アプリなどがあります。これらのアプリは、労働者に自分の仕事に対するコントロールがほとんどないと感じさせることが多いです。

一部の国にはデータ保護法が存在しますが、その施行は一貫しておらず、多くの労働者は自分のデータがどのように使用されているかを知らないままです。

Google Cloudは、AIワークロードを実行するためのサーバーレスプラットフォームであるCloud Runにおいて、GPUサポートの一般提供を開始しました。この新機能にはいくつかの重要なポイントがあります。

まず、ユーザーは実際に使用したGPUリソースに対して、秒単位で料金が発生する「秒単位の課金」が導入されました。また、Cloud Runは使用されていないときにGPUインスタンスを自動的にゼロに減らす「スケール・トゥ・ゼロ」機能を備えており、予測できないワークロードに対してコストを節約できます。さらに、アプリケーションはゼロからアクティブなGPUインスタンスに5秒以内でスケールアップできるため、迅速な応答が可能です。HTTPやWebSocketストリーミングをサポートすることで、インタラクティブなアプリケーションの構築も容易になっています。

NVIDIA L4 GPUは、クォータをリクエストすることなく利用できるようになり、GPUアクセラレーションの実装が簡単になりました。GPUサポート付きのCloud Runは、信頼性を確保するためのサービスレベル契約（SLA）によって支えられています。

これらのGPUは、アメリカ、ヨーロッパ、アジアの5つの地域で利用可能で、低遅延のデプロイメントを実現します。また、ユーザーはモデルの微調整やメディア処理などのバッチ処理タスクのためにCloud Runジョブを活用することもできます。

初期のユーザーからは、コスト削減や効率の向上が報告されています。全体として、GPUサポート付きのCloud Runは、AIアプリケーションのデプロイを簡素化し、開発者のパフォーマンスを向上させることを目指しています。

興味のあるユーザーは、これらの機能を試すために300ドルの無料クレジットを利用できます。

サマンサ・フランは「ゾンビクライアント」の問題について説明しています。これは、放置されたり設定が誤っているサーバーが、Let’s Encryptからデジタル証明書を繰り返し要求することで、リソースを無駄に消費する現象です。これらのクライアントは、古いドメイン名やインフラの変更が原因でリクエストの検証に失敗しているにもかかわらず、証明書を求め続けます。

Let’s Encryptは、多くのリクエストが検証に失敗し続けるアカウントから来ていることに気付きました。このため、リソースの使用が増加していました。そこで、過剰なリクエストを管理するために、ユーザーを罰せずにレート制限を導入しました。この新しいアプローチでは、検証に繰り返し失敗する特定のアカウントとホスト名の組み合わせを一時停止し、他の有効なリクエストが通常通り進むことを可能にしています。

これらの対策を実施して以来、10万以上の組み合わせを一時停止し、失敗したリクエストが30%減少しましたが、アクティブなユーザーには不便をかけていません。また、ユーザーが必要に応じてアカウントを再開できるセルフサービスオプションも追加しました。システムをさらに改善するために、ユーザーや開発者からのフィードバックを歓迎しています。

全体として、Let’s Encryptはリソースを効率的に管理し、有効なユーザーへの影響を最小限に抑えることを目指しています。また、忘れられたリクエストを避けるために、積極的な監視の重要性を強調しています。

ワシントン州で修理の権利が法律として成立しました。これは、さまざまな支援者や団体の協力によるものです。ボブ・ファーガソン知事は、州内の人々が自分の電子機器や家電、車椅子を修理するための道具や部品、情報にアクセスできるようにする二つの法案に署名しました。この法律は、所有者が自分の物の修理方法をコントロールするべきだということを強調しています。

消費者の権利や環境問題に焦点を当てた団体を含む支援者たちは、この法律を通過させるために何年も協力してきました。彼らは、州都での個人的な体験を通じて、車椅子を修理の権利に含める重要性を訴えました。

さらに、アメリカ合衆国国防長官のピート・ヘグセスは、陸軍に契約に修理の権利に関する条項を含めるよう促すメモを発表しました。彼は、軍が外部の供給者に頼ることなく、自らの装備を維持できることの重要性を強調しました。

修理の権利運動は広がりを見せており、全米50州が同様の法律を検討しています。ワシントン州はこのような法律を通過させた8番目の州となり、個人が自分の持ち物を修理する力を与える上で大きな進展を示しています。

これは、Cloudflare Workersを使用してリモートモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーを作成するための雛形テンプレートです。OAuth認証とPostgreSQLデータベースの統合が含まれています。

主な機能としては、カスタムユーザー登録とログインを提供するOAuth 2.1プロバイダー、ユーザー管理とOAuthトークンのための完全なデータベース設定を行うPostgreSQL統合、グローバルエッジ配信を利用するサーバーレスデプロイメントがあります。また、ユーザーコンテキストのためのモジュラーなツールを提供するMCPツールフレームワーク、REST APIエンドポイントを追加するためのシンプルなシステムであるカスタムルートフレームワーク、レスポンシブでカスタマイズ可能なログインおよび登録ページを持つユーザーインターフェース、JWTトークン、bcryptハッシュ化、PKCEサポートを組み込んだセキュリティ機能、さまざまなデバイスで動作するモバイル互換性、TypeScriptで構築され、ホットリロードやエラーハンドリングなどの機能を含む開発者フレンドリーな設計があります。

クイックスタートとしては、まずリポジトリをクローンし、依存関係をインストールします。次に、PostgreSQLのホスティングオプション（Neon、Supabase、Railway、またはローカル）を選びます。環境変数を編集してデータベース接続とセキュリティキーを設定し、Cloudflareにログインしてデータベースを初期化します。最後に、開発サーバーを実行して利用可能なツールを確認します。

含まれている例としては、基本的な数学演算、ユーザー情報の取得、パーソナライズされた挨拶、AIによる画像生成、ユーザー統計などがあります。

カスタマイズについては、OAuth同意画面をHTML、CSS、JavaScriptを使用して完全にカスタマイズできます。

デプロイメントでは、プロダクション用のシークレットを設定し、Cloudflareにデプロイします。オプションでカスタムドメインを設定することも可能です。

開発には、開発用のスクリプト、型チェック、デプロイのためのスクリプトが含まれています。新機能の追加やテストに関してはベストプラクティスに従うことが推奨されます。

この雛形は、セキュリティとパフォーマンスに重点を置きながら、MCPプロトコルを使用して堅牢なアプリケーションを簡単に構築できるように設計されています。

Swiftは、さまざまなプラットフォーム向けに設計された多用途のプログラミング言語です。主な特徴は以下の通りです。

まず、パフォーマンスに優れており、Swiftはネイティブコードに直接コンパイルされるため、高速で効率的です。また、メモリ管理も予測可能です。

次に、表現力が豊かで、開発者は明確で簡潔なコードを書くことができます。オブジェクト指向プログラミングや関数型プログラミングなど、さまざまなプログラミングスタイルをサポートしています。

安全性も重視されており、Swiftはメモリの安全性を優先します。これにより、コンパイル時に安全チェックが行われ、バグや脆弱性が減少します。

互換性の面でも優れており、CやC++のコードともうまく連携できます。これにより、既存のプロジェクトにSwiftを徐々に統合することができ、完全な書き換えは必要ありません。

適応性も高く、組み込みシステムからクラウドサービスまで、幅広いアプリケーションで使用できます。

さらに、Swiftはオープンソースであり、開発者はコミュニティやGitHubを通じて貢献することができます。

全体として、Swiftは速度、安全性、柔軟性を兼ね備えており、さまざまなプログラミングニーズに適しています。

Merlin Bird IDは、見たり聞いたりした鳥を特定するための無料アプリです。このアプリの主な機能は以下の通りです。

まず、音声識別機能があります。この機能は周囲の鳥の鳴き声や呼び声を聞き取り、リアルタイムで識別の提案を行います。オフラインでも使用できるため、どこでも利用可能です。

次に、写真識別機能があります。鳥の写真を撮るか、カメラロールから選ぶことで、アプリが可能性のある一致を提供します。この機能もオフラインで利用できます。

さらに、鳥の識別ウィザードがあります。鳥に関する三つの簡単な質問に答えることで、候補のリストを受け取ることができます。このツールは、初心者から上級者までのバードウォッチャーに役立ちます。

また、「マイバードを保存」する機能もあり、識別した鳥をデジタルライフリストに保存できます。これにより、自分のバードウォッチングの経験を記録することができます。

最後に、近くの鳥を探す機能があります。このアプリでは、場所や季節に基づいてカスタムリストを作成することができます。

Merlinは、コミュニティからの情報や専門家のアドバイスによって強化されており、信頼性が高く包括的なバードウォッチングのリソースとなっています。

Diffファイルは、ソフトウェア開発者がテキストファイルの変更点、例えば追加や削除された行を示すために一般的に使用しています。多くの開発者はUnified Diffsに馴染みがありますが、これらの形式にはいくつかの制約があります。エンコーディングやメタデータ、ファイルパスの表現方法など、重要な要素が標準化されていないため、ツールが一貫して解釈するのが難しくなっています。

Unified Diffsは、複数のコミットやバイナリパッチ、任意のメタデータを効果的に表現することができません。そのため、開発の現場では、より構造化されたdiff形式が求められています。

DiffXは、Unified Diffsを基にした新しい提案された形式です。DiffXは以下のことを目指しています。まず、diffを解析するための標準的なルールを提供します。次に、diffやコミット、ファイルに関連するメタデータを構造化して保存できるようにします。また、1つのdiffファイルで複数のコミットを表現できる能力を持ちます。さらに、既存のツールやパーサーとの互換性を保ちながら、将来的な拡張も可能にします。最後に、バイナリdiffのサポートやテキストエンコーディングに関する知識も含まれています。

DiffXは、既存のツールが大きな変更なしに機能し続けられるように、後方互換性と使いやすさを重視して設計されています。現在のdiff形式の欠点を解決しつつ、将来のニーズにも柔軟に対応できるようになっています。

詳細については、DiffXファイル形式の仕様を確認したり、例となるDiffXファイルを見たりすることができます。「pydiffx」のような実装もすでに利用可能で、DiffXはReview Boardなどのツールに統合され、diffの取り扱いが改善されています。

2025年6月4日、Langfuseはすべての残りの製品機能をMITライセンスのもとでオープンソース化することを発表しました。この決定は、コミュニティが大規模言語モデル（LLM）アプリケーションをより迅速に開発し、プラットフォームに対するフィードバックを提供できるようにすることを目的としています。新たに利用可能になった主な機能には、評価、アノテーションキュー、プロンプト実験、プレイグラウンドが含まれます。

Langfuseの目標は、開発者コミュニティ内で信頼と協力を促進するオープンソースのLLMエンジニアリングプラットフォームを作ることです。これまで商業用だった機能を無料で提供することで、開発者の関与を高め、プラットフォームの採用を加速させることを期待しています。

Langfuseは常にオープンソースを基盤としており、今回の拡張はさまざまなモデルとの柔軟性と統合へのコミットメントを反映しています。商業的な側面は、今後は企業向けのセキュリティとサポートに重点を置くことになります。

現在、8,000以上のアクティブな自己ホスト型Langfuseインスタンスが存在しており、コミュニティの関心が高いことを示しています。ユーザーには最新バージョンへのアップグレードと、プラットフォームの機能を最大限に活用するための自己ホスティングガイドラインの遵守が推奨されています。

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技術革命のパターンについて述べられており、各主要な経済変化は新しい価値の変換方法によって推進されていることが強調されています。農業から人工知能（AI）に至るまで、これらの革命は単一の発明ではなく、一連の革新から成り立っています。これらの革命には、以下の七つの重要な要素があります。

まず、コア変換とは、一つの価値を別の価値に変える新しい能力を指します。次に、スケーリングインフラストラクチャーは、この変換を効率的かつコスト効果的に行うためのシステムです。さらに、時空間圧縮は、経済的なやり取りにおける距離と時間のコストを削減するためのツールです。重要なリソースは、コア変換に必要な必須の投入物を指します。経済モードは、各革命の際に価値が創造され、捕捉される主要な方法です。中央集権と分散のアークは、効率性のために最初は中央集権が行われ、その後技術の進化に伴い分散化が進むことを示しています。最後に、行政の革新は、異なる分野で革命を支える基準やツールを指します。

テキストでは、農業（約1万年前）から現在の第四次産業革命（IR4）までの六つの主要な革命が概説されています。各革命は前の革命に基づいており、将来の革新の基盤を築いています。

重要なポイントは、コア価値の変換とそれを支えるインフラの理解が重要であるということです。投資は基準やデジタルインフラに向けられるべきであり、公平なアクセスを確保し、不平等を減少させることが強調されています。

今後については、量子コンピューティングが現在の革命における支援技術であると述べられています。将来の政策は、オープンスタンダードの創出、デジタルインフラの改善、そして不平等への対処に焦点を当てるべきであり、新興技術の利点を最大限に引き出すことが求められています。

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コネチカット州の上院は、州の牽引法を改革する重要な法案を可決しました。この法律は100年以上更新されておらず、調査によって現行の法律が牽引業者に有利であり、ドライバーに不利益をもたらしていることが明らかになりました。

この法案は、消費者を保護することを目的としており、私有地からの車両の牽引を難しくし、牽引された車を取り戻す手続きを簡単にします。主な内容は以下の通りです。

牽引業者はクレジットカードを受け入れなければならず、軽微な違反、例えば有効期限切れの許可証などの理由で即座に車両を牽引することはできません。また、牽引する前に通知を行い、牽引後30日間は車両の販売を開始できないことが求められます。さらに、牽引業者は牽引前に車両の状態を記録し、ドライバーは料金を支払っていなくても牽引された車から自分の持ち物を取り出すことができます。

この法案は広範な超党派の支持を受けており、ネッド・ラモント知事によって法律として署名される見込みです。法案は、より公正な牽引プロセスを確立し、調査報道で明らかになった問題に対処することを目指しています。多くのドライバーが悪質な牽引行為によって経済的な困難に直面していることが示されています。

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この記事では、特に技術系の職業に従事している人々に、編み物を充実した趣味として考えることを勧めています。著者はソフトウェア開発者で、パンデミック中に触覚的な体験を強く求めた結果、編み物に出会ったと語っています。編み物はさまざまな技術や素材を使った繊維アートであり、創造的な表現や個人的な満足感を得ることができると強調しています。

編み物の魅力は、まず触覚的な体験にあります。編み物は手を使うことで得られる満足感を提供し、画面に向かうコーディングとは対照的です。また、編み物は初心者でも取り組みやすい学習曲線を持っており、基本的なスキルを習得すれば、無限のパターンや技術を探求することができます。これにより、成長の機会が無限に広がります。

さらに、編み物は個人の選択を尊重する自由な創造活動です。特定の道を追う必要がなく、プロジェクトやスタイルにおいて柔軟性があるため、楽しみながら取り組むことができます。編み物は構造と自由のバランスを保ち、集中したプロジェクトや気楽に取り組むプロジェクトの両方を楽しむことができます。

著者は、手作りのアイテムを作ることの感情的な価値についても触れています。手作りの品は個人的な意味を持ち、愛する人々に深く感動を与えることができます。編み物を始めたい人には、基本的な道具から始めることを勧め、初めの学習の難しさに対して忍耐を持つように促しています。

全体として、編み物はさまざまなライフスタイルに適応でき、喜びや達成感を提供する充実した創造的な活動として描かれています。

Click-Vは、ClickHouse SQLを使用して構築されたRISC-Vエミュレーターであり、ClickHouseをチューリング完全にしています。このプロジェクトは主にバックアップとして機能しており、まだ開発者にとって使いやすいものではありません。

エミュレーターは、INSERT INTO clickv.clock (_) VALUES ()というコマンドに応じて動作し、メモリやレジスタからの読み書きをシミュレートする一連のマテリアライズドビューやテーブルをトリガーします。また、外部マシンへのアクセスにはユーザー定義関数（UDF）を使用し、カスタムバイナリ形式でデータの読み書きを行います。

パフォーマンスについては、ClickHouseのキー・バリュー・ストレージロジックにバグがあるため、メモリやレジスタの管理にRedisを使用しており、現在の動作速度は約17Hzで、期待よりも遅くなっています。

セットアップ手順は以下の通りです。まず、ClickHouse v24とRedisサーバーを設定します。次に、/sql/click-v.sqlからSQL文を実行し、RISC-Vプログラムをロードします。最後に、クロックコマンドを使用してエミュレーターを実行します。

プログラムの命令、レジスタ、メモリ、コンソール出力を確認するためには、さまざまなSQL SELECTコマンドを使用します。

Click-Vの主要なコンポーネントには、エミュレーターに必要なメインエンジンであるClickHouse、ホストリソースにアクセスするためのシステムコールを処理するオプションプログラムであるClickOS、レジスタやメモリを保存するためにRedisを使用するメモリ管理、命令の準拠性とパフォーマンスを検証するためのユニットテストのセットであるRISC-V命令テストスイートがあります。

アーキテクチャの概要には、クロック、プログラムカウンタ、メモリ、レジスタ、命令、システムコールなどのコンポーネントが含まれており、それぞれがエミュレーターの動作内で異なる機能を果たしています。

システムコールについては、ecall命令がオペレーティングシステムとの通信を可能にし、出力の印刷やグラフィックスのレンダリングなどのタスクを実行します。

全体として、Click-VはClickHouse内でRISC-Vアーキテクチャを実装する複雑なエミュレーターですが、現在はパフォーマンスの課題に直面しており、まだ開発段階にあります。

著者は、Mapboxでの面接プロセスに対するポジティブな体験を共有しています。特に、非難のないポストモーテムを書くよう求められたことに感謝しています。ポストモーテムとは、出来事で何がうまくいかなかったのかを分析し、責任を追及することなく学ぶための文書です。著者は、このような取り組みがプログラマーにとって重要な資質、例えばコミュニケーション能力、共感力、批判的思考を明らかにすることを強調しています。

ポストモーテムを準備する中で、著者は2015年のセーリング事故を振り返ります。この事故では、マストからシラウドが外れたことが原因でマストが折れました。著者は、ボートの rigging（装備）の徹底的な点検不足や、プレッシャーの中での判断ミスなど、複数の根本原因を認めています。著者は、機器のメンテナンスの重要性、失敗が重なる性質、そして高圧的な状況での意思決定の練習の重要性について貴重な教訓を得たと結論づけています。

全体として、この取り組みは、失敗から学ぶことの重要性と、技術的なスキルや意思決定能力の向上の必要性を浮き彫りにしました。

この記事では、2025年にNetBSDをインストールするためのインストーラー「sysinst」のプロセスについて説明しています。これは、以前にFreeBSDとOpenBSDのインストーラーを扱ったシリーズの第3部です。

著者はNetBSDにあまり詳しくなく、ある会議で開発者とインストールの難しさについて話し合った後、インストーラーを試してみることにしました。著者はNetBSD 10.1を二回インストールしました。一度はグラフィカルコンソールを使用し、もう一度はシリアル接続を通じて行いました。

インストーラーはメニュー形式で、言語やキーボードレイアウトの選択肢が表示されますが、英語といくつかの他の言語に限られています。インストールプロセスでは、ディスクの選択、パーティションの設定、OSコンポーネントのインストールが含まれています。

新規ユーザーにとって、いくつかの画面には役立つ説明が不足しており、ナビゲーションやタスクの理解が難しくなっています。特にパーティションの編集や削除に関する機能は混乱を招くことがあります。また、インストーラーは成功したアクションを明確に示さず、選択を簡単に変更するオプションも提供していません。

ネットワーク設定のプロセスも、インターフェースの選択や設定オプションに関してはもう少し明確であるべきです。設定中に表示される冗長なプロンプトも不必要だと感じられました。

多くの問題に直面したものの、著者はsysinstのワークフローや特定の機能を評価しています。しかし、新しいユーザーのインストール体験を向上させるためには、重要な問題が解決される必要があると指摘しています。

次回の記事では、DragonFly BSDのインストーラーをレビューする予定です。全体として、著者はNetBSDのインストーラーのいくつかの側面がよく設計されていると感じたものの、特にシステムに不慣れな人々にとって使いやすさを向上させるために多くの改善が必要であると述べています。

このテキストは、情報が必要なグループのリストのようです。具体的には、現在の学生、スタッフ、卒業生、企業、そして寄付者が含まれています。それぞれのグループは、組織に関連する特定のニーズや関心を持っていると思われます。

人工一般知能（AGI）の開発に関する課題や誤解について述べられています。以下に要点をまとめます。

現在のAIモデルの成功により、AGIの実現が近いと考える人もいますが、これらのモデルは人間のように知性を理解しているわけではありません。彼らは真の知性を持つのではなく、既存のハードウェアを利用して機能しています。

生成AI、特に異なるデータタイプを組み合わせるマルチモーダルアプローチでは、人間レベルのAGIには至らないとされています。人間のような知性には物理的な世界を理解する能力が必要ですが、現在のモデルにはそれが欠けています。

真のAGIは、車の修理や料理など、物理的現実に基づいたタスクを扱える必要があります。現在のAIモデルは、世界を包括的に理解することができず、表面的なヒューリスティックに頼ることが多いです。

言語モデル、特に大規模言語モデル（LLM）は、印象的な言語能力を示すことがありますが、意味や文脈を本当に理解しているわけではありません。彼らは文法に基づいて整った文を生成できますが、その意味を把握することはできません。

モデルをスケールアップするアプローチは効果的ですが、必ずしも真のAGIにつながるわけではありません。異なる知識のモダリティを統合し、知性を具現化されたプロセスとして捉えることが、より良い道かもしれません。

AIは構造に無関係であるべきだという考えには反対の意見があります。AIの重要な進展は、知性の構造についての情報に基づいた仮定から生まれることが多いです。

AGIを実現するためには、異なる認知プロセスやモダリティをより思慮深く統合する必要があります。テキストや画像など、さまざまな情報を統一的に処理するシステムを作ることが求められています。

真のAGIを構築するには、現在のアプローチを超えた知性の深い理解が必要であり、物理的な相互作用や統合された認知プロセスに焦点を当てることが重要です。

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ディープラーニング、特にトランスフォーマーのようなモデルは、研究において非常に重要視されています。特に酵素の機能予測において、その価値が高まっています。最近、Nature Communicationsに発表された研究では、2200万のデータセットを用いて450の未知の酵素の機能を予測するためにディープラーニングモデルが使用されました。この論文は大きな注目を集め、多くの引用を得ました。

一方で、bioRxivにプレプリントとして発表された別の研究は、最初の論文を批判的に検討し、多くの誤りを指摘しました。その中には、数百の不正確な予測が含まれていました。このことは、専門知識がないとAIの結果を評価することが難しいという課題を浮き彫りにしています。

酵素は生物学的反応にとって重要であり、酵素委員会（EC）番号で分類されています。最初の研究は、未知の酵素のEC番号を機械学習を用いて予測することを目指していました。方法論は一見妥当でしたが、モデルは多くの誤った結果を生み出し、既に知られている新規性を主張するなどの問題がありました。例えば、特定の遺伝子の機能を誤った推論に基づいて分類してしまったのです。

二番目の論文では、最初の研究からの多くの予測が繰り返しであったり、新規性がなかったり、誤っていたことが明らかになりました。これは、AI研究において慎重な評価と専門知識が必要であることを強調しています。また、徹底したデータ検証よりも派手なAIモデルを優先する現在の研究インセンティブに対する懸念も生じています。

著者は、研究成果の質と信頼性を向上させるために、高名なAIソリューションにのみ焦点を当てるのではなく、徹底した科学研究にもっと投資すべきだと提案しています。

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Epheは、Markdownを使って日々のタスクや考えを管理するためのシンプルなツールです。従来のタスク管理アプリは複雑なことが多いですが、Epheは一つのクリーンなページを提供し、日常に集中できるようにサポートします。詳しい情報はガイドを参照してください。

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OpenAIのChatGPTは、ビジネスユーザー向けの新機能を導入しました。これには、Dropbox、Google Drive、SharePointなどのさまざまなクラウドサービスとの統合が含まれています。これにより、ChatGPTは企業の文書にアクセスし、カスタマイズされた回答を提供できるようになり、アナリストが企業のリソースを使ってレポートを作成するのが容易になります。

さらに、ChatGPTは会議の録音と文字起こし機能も提供しています。この機能では、タイムスタンプ付きの引用を含むノートを生成し、アクションアイテムを提案することができます。ユーザーは会議のノートについて質問することができ、文書とのインタラクションと同様の方法で利用できます。この機能は、ClickUpやZoomなどのツールと競合しています。

OpenAIはまた、HubSpotや特定のMicrosoftおよびGoogleツール向けの深いリサーチコネクタも展開しています。これにより、ユーザーはこれらのデータを使用して詳細なリサーチレポートを作成できます。さらに、企業はモデルコンテキストプロトコル（MCP）を利用して、Pro、Team、Enterpriseユーザー向けに強化されたリサーチ機能を活用できます。

これらの強化により、OpenAIはより多くの企業がChatGPTを業務に取り入れることを促進することを目指しています。企業向けの加入者数は300万人に達し、その提供内容への関心の高さを反映しています。

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ジョフリー・ハントリーは彼のブログ記事で、AI、特に大規模言語モデル（LLM）に関連するソフトウェアエンジニアリングの変化について論じています。彼は、LLMはオペレーターのスキルを反映しているため、経験豊富なソフトウェアエンジニアであっても、AI主導の環境に適応するためにスキルを変える必要があると主張しています。

ハントリーは、企業が優れたオペレーターを見つける際の課題についても触れています。従来の面接プロセスは、候補者がAIツールを使って不正を行う可能性があるため、機能していないと指摘しています。彼は、面接でAIを禁止することには反対しており、これが優秀な人材を遠ざけ、「シャドウAI」と呼ばれる、従業員が密かにAIを使用する状況を生む可能性があると警告しています。

候補者を効果的に評価するために、ハントリーはLLMに関する詳細な質問をすることを提案しています。具体的には、LLMの機能や候補者の実務経験について尋ねるべきだと述べています。また、面接中に候補者がLLMとどのようにやり取りするかを観察することの重要性を強調し、真のスキルや好奇心、問題解決能力の兆候を探るべきだとしています。

さらに、ハントリーは、技術的なスキルと文化的な適合性のバランスが重要であることにも言及しています。最終的に、候補者のLLMとのやり取りを観察することは有益である一方で、採用プロセスをより複雑でコストのかかるものにする可能性があることを認識しています。

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1610年1月7日、ガリレオ・ガリレイは望遠鏡を使って木星を初めて観測し、その最大の4つの衛星、カリスト、エウロパ、ガニメデ、イオを発見しました。この発見は、太陽系に対する理解に大きな変化をもたらしました。天体が他の惑星の周りを回ることができることが示され、地球の月が地球を回るのと同じような現象が明らかになりました。

それ以来、木星は作家や科学者の興味を引き続けています。古代文明、特にバビロニア人やギリシャ人は惑星を研究し、16世紀にはニコラウス・コペルニクスが太陽中心説を提唱し、ヨハネス・ケプラーがその理論をさらに発展させました。ガリレオの発見はこれらの理論を支持するものでした。

19世紀にサイエンスフィクションが登場すると、作家たちは木星への宇宙旅行を想像し、しばしばそれを活気に満ちた神秘的な世界として描きました。20世紀には、宇宙競争やNASAのミッションの影響で木星への関心が高まりました。パイオニアやボイジャーといった探査機は、木星の大気や衛星についての画期的な知見を提供し、生命を宿す可能性のある地下の海の存在を明らかにしました。

現在、ジュノーや今後のエウロパ・クリッパーといったミッションが木星とその衛星についての理解を深めることを目指しています。これらの発見は科学の進展に寄与するだけでなく、太陽系における生命や探査に関する新たなサイエンスフィクションの物語を生み出し続けています。

この記事では、GNUデバッガー（GDB）の高度な時間操作機能について説明します。特に、コードのデバッグをより効率的に行う方法に焦点を当てています。著者のグィネヴィア・ラーセンは、GDBを使った基本的な時間旅行に関する以前の記事を基に、時間ループを作成し、デバッグ中に過去の状態を変更する方法を示しています。

時間ループは、開発者がバグを特定するまでコードを繰り返しテストできる機能です。特定の行にブレークポイントを設定することで、GDBはテストプロセスを自動化し、実行を記録し、バグが発生しない場合には再起動します。

この記事では、ヒット確率をチェックするシンプルなゲームコードを例に挙げています。著者は、ブレークポイントの設定方法やGDBコマンドを使ったテストの自動化を示し、散発的なバグを追跡する手助けをしています。

GDBは実行ログの整合性を保つために過去の変更を制限していますが、開発者が記録を停止し、過去の値を変更することでプログラムの未来の実行を変える方法も存在します。

著者は、時間ループと過去の状態変更を組み合わせることで、特にプログラムの起動に時間がかかる場合にデバッグの効率を向上させることを提案しています。

最後に、この記事ではGDBにおけるリバースデバッグの多様性を強調し、読者にブレークポイントや他のデバッグ技術についてさらに探求するよう促しています。

全体として、この記事はGDBの高度な機能を活用して、時間や実行履歴を操作することでデバッグスキルを向上させることを目的としています。

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著者はテクノロジー業界を離れることを決め、ブログの内容を変更する予定です。今後は、趣味の農業や自然探検、緊急医療など、テクノロジーに限らず幅広い個人的な興味について書いていく考えです。

25年間テクノロジー業界に携わってきた著者は、業界の否定的な影響に疲れ果て、幻滅を感じています。最後の仕事は楽しんでいたものの、2016年から離職を考えていましたが、経済的な安定を理由に躊躇していました。今は変化を受け入れる準備ができており、これは個人的な決断であり、テクノロジーに留まる人々を批判するつもりはありません。

著者はEMT（緊急医療技術者）としての訓練を受け、地元の捜索救助チームでボランティアをする計画です。将来的にはパラメディックになることも考えています。テクノロジーコミュニティとの関わりは続けますが、2020年以降のテクノロジーリーダーシップに焦点を当てた執筆から、自分自身のために書く方向にシフトしたいと考えています。この新しい方向性に対して著者はワクワクしており、さまざまなテーマを探求する自由を楽しみにしています。

Quarkdownは、Markdownに基づいた柔軟な組版システムで、ユーザーが印刷用の本やインタラクティブなプレゼンテーションを簡単に作成できるようにします。Markdownにスクリプト機能を追加することで、複雑な文書や動的なコンテンツを扱えるようになっています。

Quarkdownの主な特徴には、さまざまなフォーマットへのコンパイル機能があります。HTMLやPDFなど、異なる形式でプロジェクトをまとめることができます。また、スクリプトのサポートにより、ユーザーはMarkdown内で直接関数や変数を定義でき、機能が強化されます。さらに、レイアウトビルダーや数学関数を含む拡張ライブラリがあり、強力でカスタマイズ可能です。処理速度も速く、リアルタイムプレビューが利用できるため、使いやすさが向上しています。

インストールにはJava 17以上が必要で、主要なオペレーティングシステムをサポートしています。ユーザーはプロンプトベースのウィザードを使って簡単にプロジェクトを作成するか、手動で.qmdファイルを作成することができます。

文書のコンパイルオプションも豊富で、自動リロードやPDF生成など、さまざまな方法で文書をコンパイルできます。

貢献が奨励されており、Quarkdownの機能を探るためのサンプル文書も用意されています。全体として、QuarkdownはMarkdownのシンプルさと、文書作成やデザインのための高度な機能を組み合わせています。

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MetaとYandexは、InstagramやFacebookなどのアプリを通じて、ユーザーの同意なしにAndroidユーザーを秘密裏に追跡していると非難されています。ラドバウド大学とIMDEAネットワークの研究者たちは、これらの企業がAndroidのセキュリティ対策を回避するスクリプトを使用して、ユーザーのウェブブラウジング活動を収集していることを発見しました。特に、プライベートブラウジングモードでもデータが収集されていることが問題視されています。

専門家たちは、このような行為が現代のブラウザやモバイルプラットフォームにおけるプライバシー管理を損なうと懸念を示しています。Googleは、MetaとYandexの行動がプライバシーの原則に違反していることを確認し、調査を進めていると発表しました。

Metaは現在、この問題を調査しており、Googleとの協議中に追跡機能を一時停止しています。一方、Yandexはデータ保護基準に準拠しており、機密情報を収集していないと主張しています。

Metaの追跡は数ヶ月間続いており、Yandexは2017年から行っており、数千のウェブサイトに影響を与えています。これを受けて、Googleはこのような追跡を防ぐための変更を始めており、関係企業と連絡を取っています。また、FirefoxやDuckDuckGoなどの他のブラウザもこの問題に対処するための措置を講じています。

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最近の情報によると、Meta（フェイスブック）とYandexが新しい追跡手法を開発し、数十億のAndroidユーザーに影響を与える可能性があることが明らかになりました。この手法は、FacebookやInstagramなどのアプリが、モバイルブラウザからデータを収集するために、ローカルポートで静かにデータを聞き取るというものです。

この追跡方法では、MetaやYandexのアプリが特定のローカルポート（localhost）でユーザーのブラウジングデータを取得します。これにより、ウェブサイトに埋め込まれたスクリプトからクッキーやメタデータを受け取ります。この手法は、クッキーを削除したり、シークレットモードを使用したりする一般的なプライバシー対策を回避できるため、組織がウェブ活動を個人の身元に結びつけることを可能にします。

技術的には、Meta Pixelスクリプトが_fbpクッキーをネイティブアプリに送信する際、標準的なデバッグツールではほとんど検出できない通信技術を使用しています。Yandexのアプリも同様にローカルポートを利用して、デバイス識別子をサーバーに送信しています。

Meta Pixelは580万以上のウェブサイトに存在し、Yandex Metricaは300万近くのサイトに導入されています。多くのサイトがユーザーの同意なしにこれらの追跡手法を自動的に発動させる可能性があります。

この情報が公開された後、Metaは2025年6月3日からこの追跡手法の使用を停止しました。このことは、情報公開が意識を高め、迅速な行動を促したことを示しています。

この手法には、第三者のアプリがユーザーのブラウジング履歴を傍受するリスクがあります。実証実験では、悪意のあるアプリがこの脆弱性を悪用できることが示されました。

主要なブラウザは、これらのプライバシー問題を軽減するためのパッチを開発していますが、ローカルホストアクセスの根本的な脆弱性に対処するためには、より包括的な対策が必要です。

ユーザーは、関連アプリにログインしていない場合やブラウジングデータを削除した場合でも、これらの追跡行為が行われることに気づいていないかもしれません。この情報公開は、モバイル追跡に関する重要なプライバシーの懸念を浮き彫りにし、無断データ収集に対するより良い保護の必要性を示しています。

風力発電所の増加に伴い、「風の盗難」という現象が現れています。これは、一つの風力発電所が別の発電所に届く風を減少させ、その結果、エネルギー生産に影響を与えることを指します。風車が風を減速させ、その後ろにできる渦が100キロメートル以上にわたって広がるためです。もし一つの風力発電所が別の発電所の上流に位置していると、下流の発電所のエネルギー出力が10％以上も減少する可能性があります。

この問題は、各国が気候目標を達成するために洋上風力エネルギーを拡大する中で、ますます重要になっています。特に北海のような混雑した地域では、渦の影響に関して開発者間で争いが生じています。イギリスでの研究プロジェクトなどは、これらの影響をよりよく理解し、計画に役立てることで対立を減らすことを目指しています。

風車のサイズが大きくなることも問題を悪化させています。大きなブレードは長い渦を生み出すためです。専門家たちは、風を共有資源として管理するために国同士の協力を呼びかけています。これは海洋資源が規制される方法に似ています。法的な問題を避け、効率的なエネルギー生産を確保するためには、より良い理解と計画が不可欠です。洋上風力エネルギーの成功した拡大には、これらの要素が重要です。

IRSは、無料の税務申告ソフトウェア「Direct File」のコードをGitHubでオープンソースとして公開しました。この決定は、トランプ政権やTurboTaxを提供するIntuitなどのロビー団体がこのプログラムを廃止しようとする動きの中で行われました。ソフトウェアが危機にさらされている可能性はありますが、オープンソース化により他の開発者がこのソフトウェアを基に新しい無料の税務申告ツールを作る機会が生まれます。オープンソース化は、ソフトウェアの公的な監視と改善を促進することを目的としたSHARE IT法に基づくものでした。ただし、このコードは依然としてIRS内部のシステムに依存しているため、機能するためにはそのシステムが必要です。

Go言語のブログでは、エラーハンドリングに関する懸念が取り上げられています。特に、エラーチェックが冗長であることが問題視されています。開発者はエラーを確認するために繰り返し同じコードを書くことが多く、これがプログラムを煩雑にしています。例えば、二つの数を合計する関数には、主なロジックから逸脱するほどの多くのエラーハンドリングが含まれています。

Goチームはこれらの不満を数年前から認識しており、2018年からさまざまな提案を通じて解決を試みてきました。初期の提案には「チェックとハンドル」メカニズムや「try」関数がありましたが、これらは複雑さや制御フローへの影響から反発を受けました。その後、Rustの「？」演算子に触発された提案もありましたが、十分な支持を得ることはできませんでした。

ブログでは、コミュニティからの多くの提案や議論があったにもかかわらず、エラーハンドリングの構文を改善するための合意が得られていないことが述べられています。合意がないことや、変更がもたらす可能性のある混乱を考慮し、Goチームは今後しばらくの間、エラーハンドリングの構文変更の努力を中止することを決定しました。

記事では、現在の方法が冗長に見えるかもしれませんが、実際には目的を果たしていると強調されています。チームは新しい構文を導入することで、解決よりも問題を引き起こす可能性があると考えています。彼らは不満が続いていることを認めつつも、新しい構文の変更を追求するのではなく、既存のエラーハンドリングの実践を洗練させることに焦点を当てるべきだと提案しています。全体として、Goチームは言語の改善に向けた新しい機会を探ることを楽しみにしており、エラーハンドリングに関する議論は一時保留にする方針です。

多くの企業が、OpenAIのCompletionsやChat Completionsと連携するAPIを提供しています。DeepseekやxAIなどがその例です。しかし、OpenAIはCompletionsを古い技術と見なし、新しいResponses APIに注力しています。それでも、Chat Completions APIのサポートは継続する予定です。

現在のChat Completions APIには、他のプロバイダーが異なる方法で実装したいくつかの高度な機能が欠けており、開発者にとって混乱を招いています。例えば、アシスタントのプレフィックスを含める方法がプロバイダーごとに異なるため、これらの機能を試行錯誤なしで使うのが難しい状況です。

この問題を改善するために、OpenAIのcompletions APIの標準化版を作成する動きがあります。これにより、開発者は一貫した体験を得られ、プロバイダー向けの推奨SDKも提供されるため、現在のOpenAI SDKとも互換性を持たせることができます。

この取り組みに興味がある開発者やプロバイダーは、メールやTwitter/Xを通じて連絡を取ることができます。

3Dモデルプレイグラウンドは、ユーザーが手のジェスチャーや音声コマンドを使ってリアルタイムで3Dモデルを操作できるインタラクティブなウェブアプリケーションです。このアプリは、Three.js、手の追跡に使うMediaPipe、音声認識のためのWeb Speech APIなどの技術を使用して構築されています。

主な機能としては、「ドラッグ」、「回転」、「スケール」、「アニメート」と言うことで操作モードを変更できます。また、指を使って3Dモデルを操作することも可能です。新しい3Dモデルは、ページにドラッグ＆ドロップすることでインポートでき、GLTF形式に対応しています。

このアプリを利用するためには、WebGLをサポートした最新のウェブブラウザとカメラ、マイクへのアクセスが必要です。

使用されている技術には、3Dグラフィックスのレンダリングに使うThree.js、手のジェスチャーを追跡するMediaPipe、音声コマンドを認識するWeb Speech API、視覚的フィードバックのためのHTML5 Canvas、リアルタイムのインタラクションに使うJavaScriptがあります。

始めるには、まずリポジトリをクローンします。次にプロジェクトディレクトリに移動し、プロジェクトをサーブします（例えば、Pythonを使用して）。最後にブラウザを開いてhttp://localhost:8000にアクセスします。

ライセンスはMITライセンスです。

クレジットとして、Three.jsはthreejs.org、MediaPipeはmediapipe.dev、Rosebud AIはrosebud.ai、Quaterniusの3Dモデルはquaternius.comから提供されています。

連絡先情報は、Instagramが@stereo.drift、Twitterが@measure_plan、メールが[email protected]、GitHubがcollidingScopesです。

このツールが役立つと感じた場合、オープンソースソフトウェアプロジェクトのためにAlanへの寄付を検討してください。

フサリウムは主に土壌に存在し、植物と関連する大きな真菌のグループです。ほとんどのフサリウム種は無害で、有機物を分解するのに役立ちますが、一部は作物に影響を与える有害な毒素を生成し、結果として人間や動物の健康に悪影響を及ぼすことがあります。主な毒素にはフモニシンやトリコテセンが含まれます。

フサリウムは真菌界に属し、ネクトリア科の一部です。多くの種があり、その中には重要な植物病原菌も含まれています。特定のフサリウム種、例えばFusarium graminearumは、大麦の穂枯れ病を引き起こし、深刻な農業問題を引き起こすことがあります。Fusarium oxysporumはバナナのパナマ病を引き起こし、世界中のバナナ品種に脅威を与えています。

ほとんどのフサリウム種は無害ですが、一部は免疫力が低下している人に感染を引き起こすことがあります。爪の感染や目の感染などの症状が見られることがあります。Fusarium venenatumは、クオーンと呼ばれる肉の代替品を生産するために使用されますが、これにアレルギーを持つ人もいます。

フサリウムは、1930年代にソビエト連邦で発生した汚染事件のように、深刻な健康危機に関与した歴史があります。この事件では多くの人が死亡しました。また、生物兵器としての利用の可能性についても研究されています。

フサリウム菌は、ラスコーの洞窟壁画などの歴史的な遺物にもリスクをもたらします。これは、損傷を引き起こす可能性があるためです。

多くのフサリウム種は環境において有益な役割を果たしていますが、一部は植物、動物、人間に対して有害であるため、農業や医学の分野で重要な研究対象となっています。

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新しいアプリ「Sky」についての記事では、AI自動化をMacコンピュータに導入することが紹介されています。このアプリの開発者たちは以前、Appleの自動化ツールに関わっていましたが、Appleがそのような革新を支援しなかったために離れたとされています。著者は、Appleがこの才能を活用できていないことに対する不満を表明し、なぜApple自身が同様の自動化機能を開発しないのか疑問を投げかけています。

Skyは、ユーザーのニーズを理解し、タスクを効果的に自動化することでMacのユーザー体験を向上させる洗練されたアプリとして説明されています。著者は、Skyがこの分野でAppleが作ったものを上回っていると考えており、Apple内部の問題や古い慣習がその欠点の原因であると指摘しています。

この記事では、Appleがユーザーの期待から乖離していることや、自動化やAIを製品に統合するのが遅れていることに対する懸念が示されています。著者は、Appleの今後の計画、特に次回のWWDCに対して懐疑的であり、Appleが自動化やAIへのアプローチを改善しなければ、 relevancyを保つことが難しいと提案しています。最終的に、SkyはMacユーザーに対するAIの可能性を実現できていないAppleの失敗の基準となっています。

著者は、Forthプログラミング言語のさまざまなバージョンを作成した経験について述べています。これらのバージョンは商業利用には完全には仕上がっていませんが、Forthやプログラミングの概念について貴重な学びを提供しました。

Forthを始めたいなら、既存のバージョンを移植することから始めると良いでしょう。例えば、JONESFORTHを使うと、言語をより深く理解でき、自分の作業が完了したかどうかを判断しやすくなります。

最小限のForthを作ることを考えてみてください。コア部分をどれだけ小さくできるかが課題ですが、単に小さくするだけでなく、面白さも求められます。1,000バイトから46バイトまでの小さなForthの実装例が多く存在します。

特定の小さなプログラムを実行できるようにForthを設計することも重要です。著者は、シンプルなプログラムを実行するために作られたForthに似た言語の例を挙げており、プロジェクトの明確な目標を持つことの重要性を強調しています。

著者は、Forthについて学ぶための貴重なリソースも紹介しています。JONESFORTHのソースコードや、ブラッド・ロドリゲスの「Moving Forth」シリーズなどの注目すべき記事が含まれています。

全体として、Forthを使った実験を奨励し、始め方についてのガイダンスを提供しています。プログラミングを楽しんでください。

「You Will」キャンペーンは、1993年にAT&Tが開始した広告プロジェクトで、デビッド・フィンチャーが監督し、トム・セレックがナレーションを担当しました。各広告は「あなたは…したことがありますか？」という問いかけから始まり、「…あなたはそうなるでしょう。そして、それを実現する会社はAT&Tです。」という締めくくりで終わります。このキャンペーンでは、未来的な技術を紹介し、食料品の自動チェックアウト機、遠隔医療、知能アシスタント、ビデオ会議、GPSナビゲーション、家庭の自動化などの革新を予測しました。

このキャンペーンの大きな成果の一つは、1994年にHotWiredで販売された初のウェブバナー広告です。この広告では、特定の場所をクリックしたことがあるかどうかをユーザーに尋ねました。多くの予測は正確でしたが、実際にはAT&Tだけでなく、新しいシリコンバレーの企業によって実現されました。このキャンペーンは、効果の高さからデビッド・オグルビー賞など、いくつかの賞を受賞しました。

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新しいアプローチを提案し、言語モデルが特定のデータポイントについて「どれだけ知っているか」を理解し、モデルの能力を測定します。これまでの研究では、記憶と一般化を区別することが難しいとされてきました。本研究では、記憶を二つのタイプに定義しました。

一つ目は「意図しない記憶」で、特定のデータセットに関する知識を指します。二つ目は「一般化」で、全体のデータ生成プロセスに関する知識を指します。一般化を除外することで、総記憶量を測定でき、これによりモデルの能力を推定することが可能になります。私たちの調査結果によると、GPTスタイルのモデルは、各パラメータあたり約3.6ビットの能力を持つことが示唆されました。

モデルをより大きなデータセットで訓練するにつれて、情報を記憶し続け、能力の限界に達することが観察されました。その後、「グロッキング」と呼ばれる現象が発生し、意図しない記憶が減少し、一般化が向上します。私たちは、50万から15億パラメータの多くのトランスフォーマーモデルを訓練し、モデルの能力とデータセットのサイズがデータのメンバーシップを推測する能力にどのように関連しているかを示すスケーリング法則を開発しました。

コンピュータが芸術に与える影響について、1971年のフリーダー・ナケの作品を通じて考察されています。1960年代からコンピュータが芸術創作に影響を与え始め、公共の展示やその影響についての議論が行われるようになりました。

芸術界では、コンピュータ生成の作品が「芸術」と見なされるべきかどうかについての議論が続いています。ナケは、コンピュータアートが従来の方法と比べて芸術の分野を大きく進展させていないと考えています。

ナケは、アート市場においてはアーティストではなくアートディーラーがトレンドを決定していると主張し、ファッション業界と似ていると指摘します。彼はコンピュータアートを一時的な流行と見なし、意味のある革新とは考えていません。

また、ナケは、技術やプログラミングの知識へのアクセスが「本物」のアーティストが影響力のあるコンピュータアートを創作することを制限していると述べています。単にコンピュータを使うだけでは重要な芸術的突破口にはつながらないと批判しています。

ナケは、より多くのアートを生み出すのではなく、コンピュータを使って新しいコミュニケーションの形や美的体験を探求することを提案しています。彼は、美的に魅力的な物体を作ることだけでなく、社会的な問題に取り組むプロジェクトを支持しています。

未来の方向性として、ナケは、技術によるアーティストの作品からの疎外感を研究することや、美的情報が生活のさまざまな側面にどのように応用できるかを調査することを提案しています。ナケは、コンピュータを芸術に使う際には批判的なアプローチが必要であり、新しい芸術的な流行を生み出すのではなく、意味のある探求が重要であると強調しています。

Lingo.devは、AIを活用してウェブやモバイルアプリを多言語化するためのオープンソースツールキットです。このツールキットには、主に三つのツールが含まれています。

一つ目は「Lingo.dev CLI」で、これはアプリやマークダウンコンテンツの迅速かつ正確な翻訳を行うためのコマンドラインツールです。二つ目は「Lingo.dev CI/CD」で、GitHub、GitLab、Bitbucketと統合されており、新しいコンテンツが追加されると自動的に翻訳を更新します。三つ目は「Lingo.dev Compiler」で、これはReactアプリがビルド時に既存のコンポーネントを変更することなく多言語をサポートできる新しいツールです。

Lingo.dev Compilerは、ユーザーのLLM APIキーを使用してアプリを自動的に異なる言語に翻訳します。このプロジェクトはコミュニティ主導で、Discord上での貢献や議論を奨励しています。また、ドキュメントには複数の言語がサポートされており、必要に応じてユーザーが新しい言語を追加することも可能です。

この記事では、Linuxにおける最適化されたロック機構の実装方法について、スピンロックとファテックスに焦点を当てています。

ミューテックス（相互排除）の概念では、一度に一つのスレッドだけがクリティカルセクションのコードにアクセスできるようになっています。別のスレッドがロック中にアクセスしようとすると、待機しなければなりません。

スピンロックは最もシンプルなロック方法で、スレッドがロックを取得できるまで継続的にチェック（または「スピン」）します。C言語での実装例では、ロックが保持されているかどうかを追跡するために、原子booleanを使用しています。

スピンロックは、高いCPU使用率を引き起こす可能性があります。特に、スレッドがロックを長時間保持している場合（例えば、クリティカルセクション内でスリープしている場合）、他のスレッドがリソースを無駄に消費してしまいます。

ファテックスシステムコールは、待機中のスレッドをより効率的に処理する方法を提供します。スピンする代わりに、ロックが利用可能になるまでスレッドをスリープさせることができ、FUTEX_WAITやFUTEX_WAKEといった操作を使用します。

ファテックスに基づくロックは、32ビット整数を使用して状態（利用可能、ロック中、待機中のスレッドあり）を管理します。スレッドをスリープさせる前に条件をチェックし、不必要なシステムコールを減らすことを目指しています。

この記事では、スピンロックとファテックスロックの性能をテストを通じて比較しています。ファテックスロックはCPU使用率を大幅に削減する一方で、競合が少なくロック取得が迅速なシナリオでは、シンプルなスピンロックの方が速いことが示されています。

ファテックスロックの改善策として、待機中のスレッドがいない場合に不必要なシステムコールを避けるための強化が提案されています。これにより、さらなる性能向上が期待できます。

結論として、ファテックスは高い競合状況下では一般的に効率的ですが、単純なケースではスピンロックがそれを上回ることもあると述べられています。また、両方の手法を組み合わせたハイブリッドロックアプローチの将来的な探求にも言及しています。

全体として、この記事は並行プログラミングにおけるロック機構についての洞察を提供し、さまざまな実装のトレードオフを強調しています。

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Tellicoは、自動データ取得機能を備えており、さまざまなオンラインデータソースを検索することができます。これにより、情報を手動で入力する手間を省き、時間を節約できます。さらに、Tellicoは人気のあるアイテム、例えば本やビデオゲームのためのあらかじめ定義されたコレクションを提供しています。これらのコレクションを変更したり、自分自身のコレクションを作成することも可能です。また、TellicoはQtとKDEフレームワークを基にしており、デスクトップとの統合が向上し、一貫した外観と操作感を実現しています。

Garlic Decompilerは、C言語で書かれたJavaデコンパイラで、.classファイルや.jarファイルをJavaのソースコードに変換します。

主な機能としては、.classファイル、.jarファイル、.warファイルのデコンパイルが可能です。

必要な条件としては、CMakeのバージョン3.26以上が必要で、他の依存関係はありません。

インストール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、ディレクトリに移動し、プロジェクトをビルドします。その後、デコンパイラを実行します。

使用方法については、.classファイルをデコンパイルするには、コマンドを使用します。.jarファイルをデコンパイルする場合は、基本的なコマンドの他に、出力先を指定したり、スレッド数を設定することもできます。デフォルトのスレッド数は4ですが、5に設定することも可能です。

追加機能としては、javapに似ていますが、より高速で特定の属性がありません。また、ソースコードのメイン関数を変更することでデバッグオプションも利用できます。

ライセンスはApache 2.0ライセンスの下で提供されています。

「Sid Meier's Pirates!」は、1987年にコモドール64用に初めてリリースされ、1990年にはアミーガ用に登場したクラシックなビデオゲームです。アミーガ版は、その独特なグラフィックとゲームプレイが高く評価されています。このゲームはアクション、アドベンチャー、シミュレーションの要素を組み合わせており、プレイヤーはさまざまな歴史的背景の中で海賊としての道を選ぶことができます。

プレイヤーは異なる時代やシナリオを選び、宝探しや船の戦闘、剣の戦いなどの活動に参加します。このゲームはオープンエンドな構造が特徴で、プレイヤーは自分の目標を設定し、自由にゲームの世界を探索することができます。

著者はゲームをプレイした個人的なエピソードを共有し、その持続的な魅力を強調しています。また、多くのファンが新しいリメイク版よりもオリジナル版を好むことにも触れています。レビューは、「Sid Meier's Pirates!」がゲーム史において最も偉大なゲームの一つであり、ゲームに興味がある人々にはぜひ注目してほしいと結論づけています。

バレルフィッシュプロジェクトは、ETHチューリッヒによって開発されたオペレーティングシステムで、独自の「マルチカーネル」アーキテクチャを特徴としています。

バレルフィッシュは、各CPUコアに小さなカーネルを持ち、それぞれのコアが独自のCPUドライバーを実行します。この構成により、カーネル間での共有メモリを避け、アプリケーションはユーザースペースのライブラリを使用して複数のコアで動作するように設計されています。

各コアのCPUドライバーは、スケジューリング、システムコール、割り込みなどのタスクを処理します。これらはシングルスレッドであり、プリエンプション（中断）がないため、タスクは順番に実行されます。

ディスパッチャーは、バレルフィッシュOS内でのスケジューリングの主要な単位で、Unixのプロセスに似ています。各ディスパッチャーは単一のコアで動作し、コア間で移動することはありません。

バレルフィッシュのプログラムは、スレッドのスケジューリング、メモリ管理、通信などの機能を提供する2つの主要なライブラリに依存しています。

バレルフィッシュは、リソースと権限を管理するために能力ベースのアクセス制御システムを使用しており、これによりセキュリティと組織が強化されています。

このOSは、アプリケーションが自分自身の仮想メモリを管理し、ページフォルトに対応できるようにしており、メモリを直接扱う柔軟性を提供します。

バレルフィッシュは、アプリケーションドメイン間でのメッセージパッシングを構造化されたチャネルシステムを通じて促進し、効率的な通信を確保します。

システム知識ベース（SKB）は、システムの状態情報を維持・照会し、デバイスの管理や設定を支援するサービスです。

バレルフィッシュのドライバーは、特定の能力を持って初期化された個別のディスパッチャーとして動作し、ハードウェアデバイスを管理します。

全体として、バレルフィッシュはマルチコアシステムを効率的に活用し、モジュラーで安全なオペレーティング環境を維持するように設計されています。

AirAPは、iPhoneをAirPlay受信機に変えるアプリです。このアプリを使うことで、MacやApple TV、他のiOSデバイスから音声をiPhoneで再生できるようになります。つまり、通常のようにiPhoneから他のデバイスに音声をストリーミングするのではなく、逆に他のデバイスからiPhoneに音声をストリーミングできるのです。

この機能は、夜にヘッドフォンを使って静かに音声を楽しむときや、開発者が音声アプリをテストする際に役立ちます。

AirAPをインストールするには、TestFlightのリンクを使用し、インストール手順に従ってください。また、ストリーミング元のデバイスとiPhoneが同じWi-Fiネットワークに接続されていることを確認する必要があります。AirAPを起動すると、iPhoneがAirPlayのオプションとして表示されます。

開発者向けには、HomebrewとXcodeを使ってアプリをコンパイルすることも可能です。

AirAPは他のプロジェクトの協力を得て開発されており、Appleの技術に対応しています。

この文書では、Node.jsでホットモジュールリロード（HMR）をネイティブに実現する方法について説明し、開発効率の向上を目指しています。重要なポイントは以下の通りです。

まず、効果的な開発には状態の損失を最小限に抑えることが必要です。新しいNode.jsの--watchフラグは不十分で、変更が発生するとすべての状態が失われてしまいます。

次に、すべてを破棄するのではなく、変更されたモジュールとその依存関係のみを更新し、他の部分はそのままにしておくことが目標です。

著者は、以前のimmaculataシステムがViteのアプローチを模倣していたが、重複したロジックや別々のシステムに問題があったことを説明しています。Nodeの組み込みモジュールフックを利用することで、より効率的なHMRを実現できるとしています。

ファイル管理の面では、FileTreeクラスがファイルツリーをメモリ内に読み込み、Nodeのネイティブファイルウォッチャーを使用して効率的に管理します。追加のライブラリは必要ありません。

フックの実装については、useTreeという二重フックが最新のモジュールソースを取得し、タイムスタンプを使ってバージョン管理を行います。

依存関係の追跡に関しては、モジュールの依存関係に変更があった場合、親モジュールのバージョンが自動的に更新されるため、単一の依存関係が変更されてもモジュールが最新の状態を保つことができます。

簡単なコードスニペットが、FileTreeの設定方法、フックの登録、モジュールのインポートと更新の処理を示しています。

リソース管理についても、モジュールが無効化された際にリソース（例えば、構文ハイライト）をクリーンアップする能力が強調されており、よりスムーズな開発体験を提供します。

全体として、このアプローチにより、Node.jsでの効率的なモジュール更新が可能になり、不必要なリロードを避けることで開発ワークフローが向上します。

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マネジメントにおける同情の危険性について、特にマネージャーが部下と一緒に不満を言うことの影響が論じられています。まず、同情は有害であるという点が挙げられます。チームメンバーと共に不満を言うことは、信頼を損ない、組織内に分裂を生む可能性があります。これにより、ネガティブな思考が広がり、協力が妨げられることがあります。

マネージャーは、部下の不満に対して同情するのではなく、解決策を見つけることに焦点を当てるべきです。情報を集め、バランスの取れた視点を持つことが重要です。コミュニケーションの技術としては、状況をよりよく理解するために明確化の質問をすることが推奨されます。また、批判するのではなく、建設的なフィードバックを提供し、他者に対してポジティブな見方を示すことが大切です。無能を示唆するような表現は避け、協力を重視する姿勢が求められます。

リーダーシップに関する不満を扱う際には、上司についてのネガティブな話に加わるのではなく、どのように効果的に働くかに話を向けるべきです。苦情に対処した後は、行動を起こすことを約束し、感情を議論から切り離してプロフェッショナルな態度を保つことが重要です。

マネージャーが不満を言いたい場合は、チームメンバーではなく同僚と話すことが望ましいです。これにより、ネガティブな態度を助長することを避けることができます。全体として、建設的な職場環境を維持し、チーム内の信頼を育むことが強調されています。

最近の研究によると、ビジョン言語モデル（VLM）は、慣れ親しんだ状況では非常に高い性能を発揮し、標準的な画像内の物体を特定し、数える際には100%の正確性を達成しています。しかし、画像が少しでも変更されると、正確性は約17%にまで低下し、これはVLMが真の視覚分析ではなく、記憶した情報に依存していることを示しています。

VLMは、例えば犬の足の数を数える際には正確ですが、犬の足が5本に変更されると、記憶に基づいて4本と答えるなど、わずかな変更に対して苦労します。また、VLMは確認バイアスを示し、視覚的な変化を無視して、以前の知識に基づいた期待される答えに固執します。約75%のエラーは、彼らのバイアスに一致しており、実際に見たことよりも記憶した事実を優先していることが示唆されています。

この研究では、3つのステップでテストが行われました。まず、標準的な画像を使ってVLMの知識を確認し、次に変更された画像でのパフォーマンスをテストし、最後に背景の手がかりが回答に与える影響を分析しました。

さまざまなタスク（動物の足の数、ロゴのストライプ、旗の要素など）において、画像が変更されるとVLMは一貫してパフォーマンスが低下しました。これは、視覚情報を正確に処理する能力に根本的な欠陥があることを示しています。

VLMのバイアスは、医療画像や自動運転車などの重要な分野でリスクをもたらします。わずかな変更が重大なエラーにつながる可能性があるため、視覚分析に重点を置いた評価方法やトレーニングアプローチの改善が求められています。

現在のVLMは既知のパターンを認識するのに優れていますが、視覚的な推論能力には根本的な限界があります。これらのシステムが実際のアプリケーションに展開される中で、その限界を理解し、視覚情報を正確に解釈できるより良いモデルの開発に向けて努力することが重要です。

2025年6月3日の更新内容についての要約です。

Codexはインターネットにアクセスできるようになりました。これにより、依存関係のインストールやテストの実行が可能になりますが、デフォルトではオフになっています。プロとチームのユーザーは、特定の環境でCodexが使用できるウェブサイトや方法を制御しながら有効にできます。企業向けのアクセスも近日中に提供される予定です。

既存のプルリクエストを簡単に更新できる機能が追加されました。また、Codexにタスクを音声で指示することも可能になりました。

修正と改善点としては、プロフィールメニューに変更履歴へのリンクが追加され、バイナリファイルのサポートが向上しました。iOSでは、重複したタスクや古いプルリクエストのステータスに関する問題が修正され、タスクの処理やエラーメッセージが改善されました。タスクの差分やセットアップスクリプトの時間制限が増加し、GitHubとの接続フローが強化され、iOSでの通知が再び有効になりました。一部のユーザーに対しては、必須の二要素認証が解除されました。

2025年5月22日の更新では、環境ページが再設計され、コード実行の設定が容易になりました。タスクを再試行するためのボタンやネットワーク状況を示すインジケーターが追加され、エラーメッセージやチーム向けのオンボーディングが改善されました。GitHubとの接続やタスクの完了にかかる遅延が減少し、ドキュメントも更新されました。

2025年5月19日の更新では、ChatGPTのiOSアプリでCodexを使用できるようになり、デスクを離れていてもタスクを開始したり、差分を確認したり、プルリクエストを送信したりできるようになりました。

この要約は、更新における重要なポイントと改善点をまとめたものです。

歴史的な社会における分権の概念、特に中世、いわゆる「暗黒時代」についての内容が述べられています。以下はその要点です。

分権社会の歴史的な例は、記録が残されていないために見落とされがちです。また、現代の国家もこれらの例を隠す理由があるかもしれません。中世の法律は王の命令ではなく、地域の慣習に基づいていました。この時期、王や領主もその法律に従う必要があり、これらの法律は古くからのもので正当とされていました。土地の所有権は王からの特権として与えられるものではなく、独立したものでした。

「暗黒時代」という言葉は、ローマの崩壊後の文化的衰退を示唆していますが、実際には多くの統治の側面がより分権的で公平であったことが多いとされています。この時代、自由な人々は自分の土地に対して大きな権限を持ち、税金は自発的であり、現代の政府権限の見方とは対照的でした。

王は法律に縛られており、彼自身も人々もその法律を守る責任がありました。今日では、政府の権限に抵抗することがしばしば違法とされるのとは異なります。中世の建築様式や法律は地域によって大きく異なり、地域のアイデンティティと統治の強い感覚を反映していました。

農奴制はしばしば否定的に見られますが、保護と土地へのアクセスと引き換えに労働義務があったため、現代の経済関係に似た側面もありましたが、制約は異なっていました。全体として、このテキストは中世の統治の複雑さとニュアンスを強調し、それが一様に暗いまたは後退的な時代であったという考えに挑戦しています。

要約がありません。

加齢に伴う病気の治療における課題について述べられています。現在承認されている薬は、損傷を逆転させたり、病気の進行を大幅に止めたりすることはできません。以下は主なポイントです。

まず、加齢に関連する病気に対する承認薬は、損傷を効果的に逆転させるものはなく、進行をわずかに遅らせるだけのものが多く、実際の機能的な利益を示さないものもあります。

地理的萎縮（GA）については、2023年に承認された二つの薬、シフォブレとイゼルヴェイは、病変の成長を遅らせるものの、視力の改善にはつながりません。

特発性肺線維症（IPF）に関しては、2014年に承認された二つの薬、ニンテダニブとピルフェニドンは、肺機能の低下をわずかに抑えるものの、全体的な予後を改善することはありません。

代謝機能障害に関連する脂肪肝疾患（MASH）については、2024年に承認されたレスメチロムが初めての薬で、初期段階ではいくつかの改善が見られますが、進行した肝疾患には効果がありません。

アルツハイマー病に関しては、最近の薬、レカネマブやドナネマブは統計的には有意な効果を示しますが、臨床的には疑問が残る利益があり、深刻な副作用も報告されています。

全体として、治療においていくつかの進展は見られるものの、加齢に関連する病気を持つ患者にとって意味のある改善を提供することは難しい状況です。

Appleのパスワード監視サービスは、毎日数十億件のリクエストを処理しており、JavaからSwiftへの移行が成功しました。この移行により、パフォーマンスが40%向上しました。Javaのスケーラビリティや効率性に限界があったため、特に高負荷時に対応するために必要な変更でした。

2024年に発表されたパスワードアプリは、ユーザーがパスワードを安全に管理できるように設計されています。このアプリには、パスワードが漏洩した場合に警告する機能も含まれています。パスワード監視サービスはプライベートに運営されており、ユーザーのパスワードをAppleに開示することはありません。既知のデータ漏洩と照らし合わせて確認を行います。

Swiftはそのパフォーマンスの利点と現代的な機能から選ばれました。チームはSwiftの文法が学びやすく、プロトコルに重点を置くことで、Javaの複雑な継承構造に比べてよりクリーンで保守しやすいコードが書けることを発見しました。また、Swiftの安全機能であるオプショナル型は、実行時エラーを減少させるのに役立ちました。

新しいSwiftベースのサービスは、メモリ使用量が少なく、応答時間が速くなり、Appleのインフラにおけるリソースの効率的な利用が可能になりました。全体として、Swiftへの移行はパフォーマンス、安全性、保守性の面で有益であり、Appleのクラウドサービスにとって強力な選択肢となっています。

要約がありません。

MonsterUIは、開発者がFastHTMLを使用してウェブアプリケーションの美しいユーザーインターフェースを迅速に作成できるように設計されたPythonライブラリです。ウェブUI開発における一般的な課題、特にCSSや複雑なスタイリングの管理が面倒で混乱を招くことに対処しています。

魅力的なウェブアプリケーションを作成するには、しばしば複雑な依存関係や広範なCSSが必要です。これにより、アプリケーションが成長するにつれてスタイルやレイアウトの管理が難しくなります。

MonsterUIは、事前にスタイリングされたコンポーネントとスマートなデフォルト設定を提供することで、UI開発を簡素化します。これにより、開発者はCSSを気にせず機能の構築に集中できます。また、FastHTMLやTailwind、FrankenUIなどの最新ライブラリと統合されており、CSSを書くことなく美しくレスポンシブなコンポーネントを提供します。

MonsterUIの主な機能には、12種類のカラーテーマから選べるテーマ選択機能があり、アプリ全体で一貫したスタイリングを実現します。すべてのHTML要素にはデフォルトのスタイリングが施されており、最小限のコードでボタンやカードなどを簡単に作成できます。標準のHTMLタグには現代的なスタイリングが追加され、読みやすさとデザインが向上します。ページレイアウトを簡素化するための使いやすいレイアウト関数もあり、要素を重ねたりグリッドを作成したりすることができます。ラベル付き入力フィールドなど、よく使われる要素のショートカットも提供され、開発プロセスが効率化されます。モーダルやナビゲーションバーなどの複雑なUI要素を作成するためのヘルパーもあり、膨大なボイラープレートコードを書く必要がありません。さらに、MarkdownテキストをスタイリングされたHTMLに簡単に変換できる機能も備えています。

インストールはpipを使って簡単に行え、基本的なアプリケーションは事前定義されたテーマとレスポンシブレイアウトを使ってすぐにセットアップできます。このライブラリは、開発者が最小限の設定でアプリケーションを構築し、ユーザー体験に重点を置いて始められるように設計されています。

MonsterUIを使えば、開発者は効率的に現代的なウェブアプリケーションを作成でき、ウェブUI開発の通常の煩わしさを避けながら機能性と美しさを両立させることができます。

要約がありません。

Elide Gradleプラグインは、依存関係の解決やJavaのコンパイルをより効率的に行うために、Gradle内でElideを利用できる実験的なツールです。

インストール手順は以下の通りです。まず、提供されたGitHub Actionsのセットアップを使用してElideをインストールします。次に、JAVA_HOME/binディレクトリにelide-javacという名前のスクリプトを作成し、ElideのJavaコンパイラを使用できるようにします。最後に、そのスクリプトを実行可能にします。

使用方法としては、まずgradle.propertiesを最新のElideプラグインバージョンに更新します。次に、settings.gradle.ktsで指定されたURLからElideプラグインを適用します。最後に、build.gradle.ktsで依存関係の解決やJavaコンパイル機能を有効にするなど、Elideの設定を行います。

Elideの主な特徴は、従来のJavaツール（javac、jar、javadoc）の代替として機能することです。依存関係の取得やコードのコンパイルが速く、プロジェクトによっては最大20倍の速度向上が期待できます。また、複数のプログラミング言語をサポートし、Gradleとの統合もスムーズです。

Elideはネイティブイメージを使用して効率的に動作し、Gradleの組み込みツールを最適化されたバージョンに置き換えることでパフォーマンスを向上させます。

重要な注意点として、Elideは現在ベータ版であり、使用は自己責任となります。また、依存関係の取得には、Mavenの依存関係をリストしたelide.pklマニフェストが必要です。

詳細については、elide.devを訪れてください。

生成AIはソフトウェア開発者の生産性を向上させていますが、職業の喪失やスキルの低下についての懸念もあります。21人の開発者を対象にした調査では、12の仕事の目標、75の関連タスク、そしてAIを効果的に活用するために必要なスキルが明らかになりました。この調査から、5つの重要な洞察が得られました。AIを活用するために成功する開発者は、生成AIの使用、基本的なソフトウェアエンジニアリング、関連するエンジニアリング、そして非エンジニアリングの4つの分野でスキルを持つ必要があります。これらのスキルは、6段階のタスクプロセス全体で活用されるべきです。AI時代に備えるために、開発者向けのトレーニングプログラムは、これらの4つの分野における技術的スキルと「ソフト」スキルの両方に焦点を当てるべきです。これにより、開発者は自分の役割で有能で価値のある存在であり続けることができます。

「プルトニウム山」という報告書は、カザフスタンのセミパラチンスク試験場でのソビエトの核実験から残されたプルトニウムを確保するための17年間の任務について詳述しています。1949年から1991年の間に、ソビエト連邦は456回の核実験を行い、その結果として核兵器に再利用可能な大量のプルトニウムが残されました。ソビエト連邦の崩壊後、科学者や軍関係者はこの場所を放棄し、核の安全に対する懸念が高まりました。

2012年には、アメリカ、ロシア、カザフスタンの科学者たちの協力により、トンネルやボアホールをコンクリートで埋めることでプルトニウムを確保する作業が完了し、核の脅威が大幅に減少しました。この作業は1995年に始まり、放棄されたプルトニウムがもたらす危険に対処する必要性から推進されました。これは、核テロに対する世界的な懸念が高まる中での取り組みでした。

この非公式な協力は、国家間の正式な合意を避けながらも成功を収めましたが、物流の問題や関係国間の不信感などの課題にも直面しました。報告書は、核の脅威を減少させるための国際協力の重要性を強調し、将来の核安全に向けた取り組みにおける教訓を反映しています。