Tokasaurusは、大規模言語モデル（LLM）を効率的に実行するために設計された新しいエンジンで、高スループットに重点を置いています。スタンフォード大学のチームによって開発されたこのエンジンは、小規模モデルと大規模モデルの両方に対応し、既存のエンジンであるvLLMやSGLangに比べて性能が大幅に向上しています。

小規模モデルに最適化されており、タスクを非同期かつ適応的に処理することでCPUの負荷を軽減し、GPUの処理中の停止を防ぎます。また、類似のシーケンスを処理する際に効率を高めるために動的なプレフィックス共有を実装しており、ベンチマークテストでスループットを大幅に向上させています。

大規模モデルに関しては、マルチGPU環境をサポートし、パイプライン並列処理を利用してGPU間の通信コストを最小限に抑えます。NVLinkを持つGPUでは、非同期テンソル並列処理を活用し、通信と計算を重ねることで性能を向上させています。

性能ベンチマークでは、Tokasaurusは特定のタスクにおいて競合他社の3倍以上のスループットを達成することができます。特に大規模モデルの設定でその効果が顕著です。

このソフトウェアはオープンソースで、GitHubやPyPIで入手可能であり、Llama-3やQwen-2などの人気モデルファミリーをサポートしています。

プロジェクトは、いくつかの組織や個人からの支援とテストを受けています。Tokasaurusは、高スループットが求められるシナリオにおいて、効率的なLLM推論を必要とする人々にとって強力なツールです。

Claude Composerは、Claude Codeを強化するために設計されたコマンドラインインターフェース（CLI）ツールです。このツールは、自動化、ユーザーエクスペリエンス（UX）、および設定オプションの改善を目指しています。

主な特徴として、まず「中断の軽減」が挙げられます。ユーザーが定義したルールに基づいて、権限ダイアログを自動的に管理します。また、「柔軟なコントロール」が可能で、ユーザーは特定のルールを設定してアクションを効率化できます。さらに、「ツール管理」が簡素化され、Claudeとの連携がスムーズになります。最後に、「可視性の向上」があり、システム通知が作業の流れを妨げることなく提供されます。

Claude Composerのインストールは、次のコマンドのいずれかを使用します。npm install -g claude-composer、yarn global add claude-composer、またはpnpm add -g claude-composerです。設定はclaude-composer cc-initを実行することで行え、グローバルまたはプロジェクト固有の設定を作成できます。

基本的な使用方法としては、claude-composerを実行するだけで自動的にダイアログを処理しながらClaude Codeを起動できます。また、異なる自動化レベル（例えば、安全、慎重、YOLO）に応じたルールセットを指定することも可能です。

設定はYAML形式の設定ファイルを使用し、グローバルまたはプロジェクトレベルで設定できます。ユーザーは権限や利用可能なツールを制御するためのルールセットやツールセットを定義できます。

ルールセットは、どの権限ダイアログが自動的に受け入れられるか、または拒否されるかを定義します。これらはグローバルおよびプロジェクトレベルで作成できます。ツールセットは、Claudeが使用できるツールを決定します。特定のプロジェクト用にカスタムツールセットを定義することも可能です。

コマンドラインオプションとして、Claude Composerは設定、安全性、通知、デバッグに関するさまざまなオプションを提供しています。

開発に関しては、プロジェクトへの貢献が奨励されており、更新のための構造化されたリリースプロセスがあります。詳細な指示や例については、ツール内に提供されているドキュメントを参照してください。

この文書では、HaskellでのAPLインタープリターの開発について説明しています。主なポイントは以下の通りです。

APLとは、配列プログラミング言語であり、唯一のデータ型として多次元配列を使用します。独特な構文は、操作に単一のUnicode記号を用いることで、コンパクトで表現力豊かなコードを可能にします。

著者は、APLのアプローチが異なる考え方を必要とし、機能型プログラミングに似ていると感じています。低レベルの再帰よりも高レベルの操作に焦点を当てています。

プロジェクトは当初、APLを探求することを目的としていましたが、Haskellはサイドプロジェクトとして位置づけられていました。しかし、Haskellでの作業は、特に状態管理やパフォーマンスの面でより困難であることが分かりました。

インタープリターは、テキスト入力を読み取り、それをトークンに変換し、トークンを構文木に解析し、木を評価して結果を出力します。このプロセス全体でインタープリターの状態が追跡されます。

著者は、パーサーをゼロから構築することを選び、その仕組みをよりよく理解するために、命令型スタイルと関数型スタイルの間で変換する補助関数を使用しました。

コアロジックには「MatchFn」が含まれており、トークンのリストを処理します。これはいくつかのバージョンを経て進化し、状態をより優雅に管理するためにモナドを統合しました。

APLにおける関数の評価は複雑で、特に高次元配列を扱う際には注意が必要です。著者は、これらの配列を扱う際のインデックス付けや形状操作の重要性を強調しています。

プロジェクトはDyalog APLに大きく影響を受けており、その構文や動作を再現することを目指しています。しかし、特定の関数の実装やエラー処理の方法においては相違点があります。

著者は、Haskellのコンパイラによるエラーチェックを評価していますが、学習曲線が急であると感じています。Haskellの遅延評価モデルによってデバッグが複雑になり、エラー報告が遅れることがあります。

著者はプロジェクトから得た経験を振り返り、Haskellを使用することの利点と困難さを強調しています。このプロジェクトは、配列プログラミングの可能性と機能型プログラミング言語の複雑さを示しています。

要約がありません。

2025年6月5日、VE3NEAは「SkyRoof」という新しいWindowsプログラムを発表しました。このソフトウェアはアマチュア無線愛好者向けに設計されており、アマチュア無線衛星からの信号を追跡し、受信することができます。SkyRoofはRTL-SDR、Airspy、SDRplayのデバイスと連携して動作します。

主な機能には、アマチュア衛星のリアルタイム追跡、詳細な衛星情報と通過予測、スカイマップとSDRのウォーターフォール表示、SSB（単側波帯）、CW（連続波）、FM信号の復調サポート、自動ドップラー補正、hamlibを使用したアンテナ回転機との互換性があります。

さらに、Johnson's TechworldによるYouTube動画では、SkyRoofの実際の使用例が紹介されており、ソフトウェアについて詳しく知りたいユーザーにとって役立つ内容となっています。

エヴァン・ペイコンの「機械学習：生物学の母国語」という記事では、機械学習が従来の数学的手法よりも生物システムの理解に適している理由について述べています。

まず、従来の数学の限界について触れています。数学モデルは、生物システムの複雑さを捉えることが難しく、相互接続性や多様性、高次元性に影響されます。特定の生物現象、例えば捕食者と被捕食者の関係には適用できるモデルもありますが、多くの重要な生物学的課題は数学的枠組みにうまく収まらないのです。

次に、機械学習の利点について説明しています。機械学習は、データから複雑な関係を引き出すことができ、簡略化された人間が理解できる方程式を必要としません。高次元データの処理や、文脈に依存した相互作用の把握に優れており、従来の数学では難しいことを可能にします。

生物学を言語に例えると、自然言語が文脈によって意味が変わるように、生物学的プロセスも環境によって変化します。機械学習は、文脈に応じて役割が変わる転写因子の挙動など、こうした複雑さを効果的にモデル化できます。

さらに、予測生物学という新しい分野が登場しています。これは、生物学的な結果を予測することに焦点を当てており、単に機能や相互作用をカタログ化するのではなく、異なる条件に対する生物システムの反応を予見するモデルの構築を重視しています。

最後に、バイオエンジニアリングの未来について触れています。機械学習を取り入れることで、反応性のある細胞療法の設計や新しい特性を持つ生物の創造など、革命的な進展が期待されます。従来の手法も依然として価値がありますが、機械学習は複雑な生物学的問題に取り組むための優先的なアプローチになりつつあります。

ペイコンは、数学が物理法則を解き明かしたように、機械学習が生命の複雑さを解読する鍵になる可能性があると示唆しています。

フィラデルフィア西部に新たにオープンした「アメイジング・ビンズ」は、古着店に代わって登場しました。この店では、大手小売業者からの売れ残りや返品商品が詰まったビンが並び、金曜日には価格が10ドルから始まり、日ごとに下がって水曜日には1ドルになるというユニークな価格設定が特徴です。

店の在庫は、過剰在庫や返品商品から成り立っており、これは「リバースロジスティクス」と呼ばれる成長中の業界の一部です。この業界は、オンラインショッピングの返品率が上昇する中で拡大しており、多くの商品がアメイジング・ビンズのような清算店に流れ込んでいます。オーナーのアフメドとオムランは、手頃な価格の商品を提供し、廃棄物を埋立地から減らすことを目指しています。

アメイジング・ビンズは、利益を得るために価値のある商品を探す転売業者を含む多様な顧客を惹きつけています。しかし、地元の意見は分かれており、手頃な価格を評価する声もあれば、消費主義の象徴として批判する声もあります。この店の独自のビジネスモデルは、均一でないジェントリフィケーションが進む地域で成功を収めています。

キニーは訪問を通じて、ビンストアモデルの課題やダイナミクス、在庫管理や需要の変動を観察します。ビンストアは、消費者行動や大量生産の影響といったより大きな経済的テーマを反映しています。人気がある一方で、市場の変化に伴うこうしたビジネスの持続可能性について懸念も存在しています。

技術は、人間が実用的な目的のために創造した知識であり、物理的に実装されるものと定義されます。これは、非物理的な概念や人間以外の発明を除外します。

技術ツリーは、技術革新を時系列で整理し、それらの関連性を示します。すべての革新は前のものに基づいているという前提から始まり、影響のネットワークを形成します。

このツリーには、1,550以上の技術と1,700の関連が含まれており、ウィキペディアや学術論文などの情報源を使用しています。例えば、火器がカメラのデザインに与えた影響など、技術間の予期しないつながりを強調しています。

技術は、専用のウィキペディアページがあるかどうか、また革新のレベルに基づいて分類されます。発明には、最も早い実用的なバージョンに基づいて日付が割り当てられますが、これが曖昧な場合もあります。

このツリーの目的は、技術の歴史を視覚的に表現し、しばしば見落とされるパターンや関連性を明らかにすることです。技術がどのように進化し、互いに影響を与えるかを理解する手助けをし、直線的な進歩の概念に対抗することを目指しています。

技術ツリーは、人間の創造性の記念碑として機能し、技術の複雑さを理解する手段となります。特にAIなどの新興技術を考慮すると、技術の進歩とその未来への影響をよりよく理解する助けになります。

全体として、歴史的な技術ツリーは、技術がどのように時間をかけて発展してきたかを深く学び、評価するためのツールであり、革新の相互関連性を強調しています。

新しいツール「ask-human mcp」が登場しました。このツールは、AIのパフォーマンスを向上させるために設計されており、AIが誤った仮定をしたり「幻覚」を起こしたりするのを防ぐことを目的としています。このツールを開発したのはKallroの創設者で、別のシステム「Cursor」を使用する際に直面する一般的な問題を解決するために作られました。

AIは時々、誤った情報を提供したり、間違った仮定をしたりすることがあります。これにより、デバッグに無駄な時間を費やすことになります。ask-human mcpは、AIが推測するのではなく、助けを求めることを可能にします。これは、熱心なインターンが明確な指示を求めるのと似ています。

AIが質問を持っているとき、その質問はマークダウンファイルに送信されます。ユーザーはそのファイルで正しい答えを提供でき、AIは混乱することなく作業を続けることができます。

このツールの利点には、pip install ask-human-mcpで簡単にインストールできること、設定が不要でさまざまなプラットフォームで動作すること、即座にフィードバックを提供し、質問と回答の履歴を保持することでデバッグが容易になることがあります。また、セットアッププロセスもシンプルです。

全体として、ask-human mcpはAIとユーザーのインタラクションを効率化し、コーディング作業における精度と効率を向上させます。

SCIM（システム・フォー・クロスドメイン・アイデンティティ・マネジメント）は、大企業がさまざまなソフトウェアアプリケーションへのユーザーアクセスを管理するのに役立ちます。ユーザーの権限を集中管理し、ITチームが誰がどのアプリケーションにアクセスできるかを効率的に管理できるようにします。これにより、セキュリティを損なうことなく管理が行えます。

アイデンティティプロバイダー（IDP）、例えばOktaやOneLoginは、ユーザー情報を保存し、アプリケーションへのアクセスを管理するデータベースの役割を果たします。IDPは、ユーザーアカウントの変更（追加、更新、削除）をSCIMを使って他のソフトウェアに伝えます。

SCIMは、標準化されたJSONメッセージを使用して新しいユーザーアカウントの作成、ユーザー情報の更新、ユーザーアカウントの削除を行います。例えば、ユーザーが追加されたり役割が変更された場合、IDPはソフトウェアに対してJSONメッセージを送信し、ユーザー記録を適切に更新します。

SCIMに関する一般的な誤解として、SCIMはコンプライアンスやデータ保持に直接関係していないこと、ユーザーセッションの管理方法を指示したり、リアルタイムの更新を要求するものではないことがあります。また、SCIMを実装することが必ずしもソフトウェアのユーザー管理システムを全面的に見直す必要があることを意味するわけではありません。

SCIMはCRUD（作成、読み取り、更新、削除）操作を通じて機能し、HTTPメソッド（GET、POST、PUT、PATCH、DELETE）を使用します。あなたのソフトウェアはサーバーとして機能し、IDPからのリクエストに応じます。IDPはクライアントの役割を果たします。

SCIMの実装には、特に既存のデータを変更するPATCHリクエストに関して複雑な操作が伴うことがあります。また、一部のIDPがSCIM仕様に完全に準拠していない場合があり、その結果として不整合が生じ、実装に追加の調整が必要になることもあります。

SCIMソリューションをゼロから構築することは一般的には推奨されません。時間がかかり、より重要な顧客のニーズに集中することを妨げる可能性があります。代わりに、既存の市販のSCIMソリューションを利用してプロセスを効率化することを検討してください。

ICANNは、ドメイン名登録機関や認定レジストラからの手数料で運営されていますが、10年以上ぶりに両者の手数料を引き上げる計画を発表しました。2025年7月1日から、2010年から続いていた10%の手数料減免が撤廃されます。年間固定手数料はそのままですが、取引に基づく変動手数料は1件あたり0.18ドルから0.20ドルに上昇します。

例えば、各レジストラの総手数料は約342万ドルから380万ドルに増加します。これらの手数料変更は、公開コメントやレジストラによる投票を含む承認プロセスに従って進められます。承認されれば、新しい手数料は2026年度に適用され、最初の請求書は2025年10月に送付されます。もしレジストラが手数料変更を拒否した場合でも、レジストリは引き上げられた手数料を負担し、それをレジストラに転嫁することになります。

また、ICANNはインフレを反映させるためにレジストリ手数料も調整します。質問がある場合は、[email protected]までお問い合わせください。

Convergeは、オンラインストア向けのマーケティング測定に特化したスタートアップで、マーケターが顧客の出所を理解し、戦略を最適化する手助けをしています。ニューヨークでプロダクトエンジニアを募集しており、給与は175,000ドルから230,000ドルの範囲で、株式も提供されます。

Convergeの主な特徴として、まず、わずか5人の社員が180以上の顧客を持つ成功したビジネスを運営しています。また、社員は単なる機能ではなく、製品全体に対して大きな権限を持っています。ユーザーの33%が毎日利用しており、高い顧客依存度を示しています。さらに、毎日約2000万件の顧客インタラクションを処理し、年間約30億ドルの売上を上げています。

求める人材の条件としては、フルスタック開発者として4年以上の経験があり、Reactや類似の技術、バックエンド開発、データベースに精通していることが求められます。また、製品全体を管理し、その影響を理解する能力も必要です。

会社の価値観には、緊急性を持って問題を迅速に解決すること、問題解決の前に深く学ぶこと、どんな小さな仕事も大切にする謙虚さ、基本的な原則に焦点を当てるシンプルさがあります。

福利厚生としては、競争力のある給与と株式、健康保険、年金、401kの拠出があります。

面接プロセスは、CTOとのスクリーニング、文化適合性の面接、技術的評価、チームとのフルデイの作業セッションが含まれます。

HyperDXは、ClickStackに統合されたツールで、エンジニアが生産環境の問題を迅速に診断できるように、ClickHouseクラスター上のログやトレースを簡単に検索・可視化することを可能にします。これはKibanaに似た機能を持っています。

主な特徴として、すべてのログ、メトリクス、セッション再生、トレースを一つの場所で関連付けて検索できる「オールインワン検索」があります。また、既存のClickHouseスキーマに対応しているため、特別な設定は不要です。検索や可視化が迅速に行えるよう最適化されており、ユーザーフレンドリーな設計になっています。全文検索やプロパティ検索の構文が用意されており、SQLの知識がなくても利用可能です。トレンド分析やアラートの設定も簡単に行え、リアルタイムでログやトレースを監視することができます。さらに、アプリケーションモニタリングのためにOpenTelemetryにも対応しています。

HyperDXはClickStackの一部として、またはClickHouse Cloudと共にデプロイ可能です。ローカルでのデプロイにはコマンドが提供されており、http://localhost:8080でアクセスできます。ファイアウォールの背後にいる場合は、特定のポートを開放する必要があります。

ユーザーは、自分のアプリケーションを計測するために、HyperDXにテレメトリーデータを送信するように設定する必要があります。JavaScriptやPythonなど、さまざまな言語向けのSDKが用意されています。

プロジェクトは、バグ報告、機能リクエスト、ドキュメントの改善など、貢献を歓迎しています。

HyperDXの目的は、エンジニアが信頼性の高いソフトウェアを提供できるように、既存のツールの高コストや複雑さを避けて、アクセスしやすい生産テレメトリーを提供することです。

HyperDXは、ツールの改善のために匿名化された使用データを収集しますが、ユーザーはオプトアウトすることも可能です。

このツールはMITライセンスの下でオープンソースとして提供されています。

Dinoは、高水準のスクリプト言語で、関数型プログラミングとオブジェクト指向プログラミングの特徴を組み合わせています。1993年に開発が始まり、当初はロシアのゲーム会社でスクリプト用に使用されていました。1998年、2002年、2007年、2016年に大規模なアップデートが行われ、現在の形に至っています。

Dinoの特徴として、言語設計があります。DinoはC言語に似ており、多倍長整数、拡張可能な配列、連想テーブルをサポートしています。また、第一級関数、例外処理、並行処理、パターンマッチングを含んでいます。オブジェクト指向の面では、Dinoのクラスは特化した関数として機能し、継承や特性を持つことができます。オブジェクトは名前空間として機能し、オブジェクトのメンバーを公開するための仕組みもあります。並行処理では、従来のオペレーティングシステムのスレッドよりも効率的な軽量な「ファイバー」をサポートしています。

実装に関しては、Dinoはバイトコードコンパイラとインタプリタを使用し、パフォーマンス向上のための最適化が施されています。実行速度を高めるために、JIT（ジャストインタイム）コンパイルや型推論が含まれています。DinoはPython、Ruby、JavaScriptなどの他の言語と比較され、さまざまなタスクにおいて競争力のあるパフォーマンスを示しています。実装には、多倍長算術や正規表現処理のためのライブラリを含む、コンパイラ構築用のさまざまなツールが活用されています。

パターンマッチングは柔軟な変数の割り当てやケース処理を可能にし、例外処理はクラス階層に基づいて構築されており、洗練されたエラー管理を実現しています。今後の方向性として、Dinoは型注釈を導入し、コンパイル時の型チェックを改善し、より迅速なコード実行のために直接的なJITを目指しています。

DinoはLinux、Windows（CYGWIN経由）、MacOSXでビルド可能で、インストール手順は公式ウェブサイトで確認できます。詳細については、Dinoのウェブサイトを訪れてください。

AlphaMeet Eleven v3は、表現力豊かで感情的な音声を生成する高度なテキスト読み上げモデルです。このモデルは、音声タグを使って制御できるダイナミックな音域を提供し、複数の話者間で自然で魅力的な会話を実現します。

主な特徴として、ユーザーは感情の深さや音声効果を調整でき、リアルな音声を作り出すことができます。また、70以上の言語に対応しており、世界中での利用が可能です。対話モードでは、異なる声同士のシームレスなやり取りができ、生成される会話のリアリズムが向上します。さらに、自己サービスユーザー向けに、2025年6月まで80%の割引が適用されます。

今後の機能として、開発者向けの公開APIが予定されています。音声タグのサポートは声や文脈によって異なり、ユーザー向けに詳細なガイダンスも提供されています。

パッケージURL（PURL）は、2017年に作られたオープンスタンダードで、さまざまなエコシステムにおけるソフトウェアパッケージを一意に識別するためのものです。PURLは特別な形式のURLで、パッケージの種類（例：npm、Maven）、名前、バージョン、オプションの修飾子などの詳細が含まれています。その主な目的は、ソフトウェアコンポーネントの追跡と共有を簡素化することであり、ソフトウェア部品表（SBOM）にとって不可欠な存在です。

PURLの主要な構成要素には、常に「pkg」と表示されるスキーム、パッケージエコシステム（例：npm、Maven）、パッケージ名が含まれます。オプションのフィールドとしては、パッケージのグループ識別子であるネームスペース、特定のバージョンを示すバージョン、パッケージに関する追加情報を提供する修飾子、パッケージ内の特定のファイルやディレクトリを示すサブパスがあります。

PURLは、npm（JavaScript）、pypi（Python）、Maven（Java）などのプログラミングエコシステムで広く使用されており、ソフトウェアコンポーネントの一意の識別子として機能することで、正確なSBOMの作成に役立っています。

SBOMにおけるPURLは、コンポーネント情報、ライセンス、脆弱性データの正確性を確保するために重要です。PURLはCycloneDXやSPDXなどの主要なSBOMフォーマットで認識されており、コンポーネントの一貫した識別を可能にします。

PURLはCPE（共通プラットフォーム列挙）とは異なり、パッケージに焦点を当てており、使いやすさが特徴です。一方、CPEはより複雑で商業製品に適しています。PURLはオープンソースソフトウェアの管理に特に有利であり、脆弱性データベースでもますます採用されています。

PURLはソフトウェアコンポーネントの効率的な管理やサプライチェーンの透明性とセキュリティの向上に不可欠です。ソフトウェアサプライチェーンの実践を改善したいと考える組織に推奨されています。

Chromeのセキュアウェブおよびネットワークチームは、公共のウェブサイトがユーザーのローカルネットワークとどのようにやり取りするかを改善するためのデザインを提案しました。この提案は、セキュリティを強化することを目的としています。現在、公共のウェブサイトは、ユーザーが気づかないうちにローカルデバイス（プリンターなど）の脆弱性を悪用することができます。この提案では、ウェブサイトがローカルデバイスに接続するためにはユーザーの許可を必要とすることで、こうした不正アクセスを防ぐことを目指しています。

公共のウェブサイトは、ローカルデバイスに対して不要なリクエストを送信することができ、これがセキュリティリスクを引き起こします。例えば、悪意のあるサイトが脆弱なプリンターにアクセスする可能性があります。提案された解決策として、ウェブサイトはローカルネットワークデバイスにアクセスするためにユーザーの明示的な許可を必要とします。このデザインは、ユーザーのコントロールを簡素化し、公共のウェブサイトが期待される場合にローカルデバイスと通信できるようにします。

この提案の目標は、脆弱なローカルデバイスの悪用を防ぎ、ユーザーの同意のもとで公共のウェブサイトとローカルデバイスの間で期待される通信を可能にすることです。具体的な利用ケースとしては、ローカルデバイスを持たないユーザーが、予期しないネットワークリクエストからリスクにさらされないようにすることや、デバイスメーカーが公共のウェブサイトを利用して複雑な設定なしにデバイスのセットアップを支援できることが挙げられます。

実装の詳細として、新しい「ローカルネットワークアクセス」許可が導入されます。ローカルネットワークへのリクエストは、この許可に対して確認され、許可がない場合はユーザーに許可を求めるプロンプトが表示されます。この提案は、ユーザーが自分のローカルネットワークへのアクセスを認識し、制御できるようにすることを目指しており、不正アクセスに伴うリスクを軽減します。

提案はまだ初期段階にあり、Chromeでの実装は承認されていません。コミュニティからのフィードバックが奨励されており、さらなる改善に向けた意見が求められています。全体として、この提案は機能性とセキュリティのバランスを取ることを目指し、ユーザーがブラウザとローカルデバイスのやり取りを制御できるようにすることを重視しています。

StringFluxは、文字列を変換・整形するためのウェブベースのツールで、特にJSONのフォーマットやエンコードに役立ちます。主な機能には、複数の操作を組み合わせて複雑な変換を行う「変換チェーン」があり、これはコマンドラインツールに似ています。また、特定の変換のために選択したテキストを新しいエディタにコピーする「コピー選択」機能も備えています。

さまざまな形式に対応しており、JSON、Base64、XML、CSVなどの変換が可能です。ユーザーインターフェースは直感的で、操作を推奨、検索、またはカテゴリから見つけることができます。JSONのフォーマットにおける一般的なエラーを修正する「壊れたJSONの修正」機能もあり、使いやすさを追求しています。

さらに、ユーザーは自分の変換チェーンをリンクを通じて他の人と共有し、共同作業を行うこともできます。全体として、StringFluxは開発者のために文字列変換作業を効率的かつ簡単にすることを目指しています。改善のためのフィードバックも歓迎されています。

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phptopは、Bearstechが開発したツールで、PHPのパフォーマンスを監視するためのものです。実行時間やメモリ使用量、CPUリソースの消費といった指標を提供します。LAMPサーバーに簡単に設定でき、php.ini設定ファイルに一行追加するだけで済みます。PHPのバージョン5.2.0以上に対応しており、PHP 8.2までのテストが行われています。

phptopを使用するには、まずphp.iniファイルに一行追加し、その後サーバーを再起動します。数分間データを収集した後、phptopを実行すると、URLごとの詳細な使用統計を確認できます。

出力例には、さまざまなURL、ヒット数、処理時間、ヒットごとのメモリ使用量が表示されます。

phptopの使い方についての詳細は、マニュアルを参照してください。

リクエストを確認するために、CAPTCHAを完了するように選ばれました。下のフォームに必要事項を入力し、ボタンをクリックして送信してください。

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Screen Time Network APIを使うと、次のことができます。まず、自分自身や他の公に利用可能なユーザーの今日のスクリーンタイムを確認できます。また、自分や他の公に利用可能なユーザーの過去のスクリーンタイムデータも見ることができます。さらに、自分や他の公に利用可能なユーザーのスクリーンタイムに関する更新情報を受け取ることもできます。これらの機能は簡単に始めることができます。

TUデルフト大学のチームがアブダビで開催されたA2RLドローン選手権で歴史を作りました。これは、自律型ドローンが国際レースで人間のパイロットに勝利した初めてのケースです。この大会では、他に13機の自律型ドローンと人間のチャンピオンが競い合いましたが、TUデルフトのドローンは前方に1台のカメラを搭載し、時速95.8キロメートルという高速度を達成しました。これは、これまでのレースで使用されていたよりも高度なシステムとは異なります。

このドローンの成功は、新しいAIシステムに起因しています。このシステムは、深層ニューラルネットワークを通じてモーターを直接制御し、迅速かつ効率的な意思決定を可能にしました。この成果は、制御された環境を超えた現実世界でのAIの可能性を示しており、重要な意味を持っています。このレースでの進展は、自動運転車やロボティクスなど、さまざまな分野に影響を与え、困難な状況での効率性や制御を向上させる可能性があります。

チームリーダーのクリストフ・デ・ワグターは、チームの成果を誇りに思っており、これが将来のより実用的なロボット応用の道を開くことを期待しています。

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人間は知識を整理する際、似たようなアイデアを簡単なカテゴリーにまとめながら、その意味を保ちます。例えば、ロビンとブルージェイはどちらも鳥に分類され、飛ぶ能力などの共通の特徴を持っています。このプロセスは、詳細さとシンプルさのバランスを取るものです。大規模言語モデル（LLM）は言語タスクに優れていますが、情報を人間のように分類できるかは不明です。

この点を探るために、研究者たちは情報理論に基づいた新しい枠組みを作り、LLMと人間の情報の分類方法を比較しました。さまざまなLLMからのデータを分析し、人間の分類基準と比較しました。その結果、LLMは人間と似た広いカテゴリーを作成するものの、人間の理解にとって重要な微妙な違いを見逃すことが多いことが分かりました。LLMは情報を過度に圧縮する傾向がありますが、人間は文脈やニュアンスに注目し、効率が低下してもその分類を重視します。これらの違いはAIと人間の思考の間にあるギャップを浮き彫りにし、LLMを人間の概念により適合させるための改善策を示唆しています。

Parrot.liveは、"curl"というコマンドを使うことで、どのコンピュータでもアニメーションされたパーティーパロットを表示できるプロジェクトです。ターミナルでcurl parrot.liveと入力することで試すことができます。

このプロジェクトは、jmhobbsがターミナル用のパロットとアニメーションフレームを作成し、Robert KochとEric Jiangがテストとフィードバックを提供したおかげで実現しました。

さらにパロットを楽しみたい方は、cultofthepartyparrot.com、terminal-parrot、parrotsay、またはascii.liveを訪れてみてください。

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著者は、Pandasにフルテキスト検索機能を追加する検索ライブラリ「SearchArray」を作成した経験について振り返っています。彼らは、SearchArrayの性能をElasticsearchと比較し、BEIRというベンチマークを用いて、800万件の文書を含むMSMarco Passage Retrievalデータセットに焦点を当てました。その結果、SearchArrayは関連性やスループットといった重要な指標で劣っていることが分かりました。

まず、性能比較についてですが、SearchArrayのNDCG@10スコアはElasticsearchと似たような結果でしたが、検索やインデックス作成のスループットでは後れを取っていました。著者は、Elasticsearchのような本物の検索エンジンが高度な技術を使って性能を最適化している一方で、SearchArrayはBM25スコアを直接計算することでプロセスを簡素化していると説明しています。

次に、検索エンジンの仕組みについても触れています。検索エンジンは、用語の出現頻度や文書の頻度に基づいて文書にスコアを付ける洗練された方法を使用しており、これにより低スコアの文書を迅速に排除することができます。しかし、SearchArrayはポスティングリストのような効率的なデータ構造を欠いているため、大規模な検索には既存のエンジンに比べて効果が薄いと指摘しています。

著者は、検索システム設計におけるトレードオフを理解することの重要性を強調し、プロの検索エンジンの複雑さに対する感謝の気持ちを表しています。総じて、SearchArrayは小規模なプロジェクトには役立ちますが、Elasticsearchのような確立された検索エンジンの性能や効率には対抗できないことを認識しています。著者は、大規模な検索システムを構築する際の課題や専門知識の重要性を理解しています。

2025年夏、機械学習の初心者がリカースセンターで集中的に学んでいました。基本的な知識を得た後、彼らは「ディープダブルディセント」に関する論文の結果を再現することを目指しました。この論文では、モデルが大きくなると、最初は精度が低下するものの、その後再び向上することがあると説明されています。

ダブルディセントとは、モデルのサイズが増加するにつれて、最初は精度が下がり、その後再び向上する現象です。小さなモデルでは問題をうまく捉えられないことがあり、大きなモデルは過学習することがありますが、最終的にはより良い特徴を学ぶことができます。モデルは異なるデータセットで評価されます。訓練データでは良好に機能するが、テストデータではうまくいかないモデルは、一般化が不十分とされます。

著者は、ResNet18モデルの異なるサイズに関連する結果を再現することに焦点を当て、初期のアプローチを簡素化して時間を節約しました。彼らは、より大きなImageNetデータセットの代わりにCIFAR-10データセットでモデルを訓練し、モデルのアーキテクチャを調整する必要がありました。

著者は、標準のResNet18実装に問題を抱えました。この実装は大きな画像用に設計されていたため、彼らのニーズに合わせてモデルを修正しなければなりませんでした。また、訓練プロセスは当初約5ヶ月かかると見積もられていましたが、GPUのレンタルを利用することで約10日間に短縮しました。

実験の結果、高いラベルノイズレベルで顕著なダブルディセント効果が見られました。ノイズがない場合、モデルはダブルディセントなしで良好に機能しましたが、10%および20%のノイズがある場合、モデルごとおよびエポックごとにダブルディセントが観察され、元の論文の結果を確認することができました。

著者は、論文の結果を成功裏に再現し、その過程で多くのことを学びました。初めての学びから機械学習における実用的なモデルを達成するまでの旅に満足していると述べています。

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Cursor 1.0が2025年6月4日にリリースされ、いくつかの新機能が追加されました。

まず、BugBotというツールが導入されました。これは、プルリクエスト（PR）を自動的にレビューし、バグや問題を指摘する機能です。GitHub上でコメントが残され、ユーザーは「Cursorで修正」をクリックすることで簡単に問題を解決できます。

次に、すべてのユーザーが利用できるようになったBackground Agentがあります。このエージェントはリモートコーディングをサポートし、クラウドアイコンやキーボードショートカットからアクセスできます。

Jupyter Notebookのサポートも追加され、エージェントは複数のセルを作成・編集できるようになりました。これにより、研究やデータサイエンスのワークフローが向上します。

Memories機能も搭載され、Cursorは会話の中で得た情報を記憶し、後で思い出すことができます。設定で管理オプションも利用可能です。

MCPサーバーの設定が簡単になり、ワンクリックでインストールできるようになりました。OAuthによる認証もサポートされています。

チャットの応答も強化され、CursorはMermaid図やMarkdownテーブルなどのビジュアライゼーションを直接生成できるようになりました。

ダッシュボードも改善され、使用状況の分析や表示名の更新、詳細な統計情報が提供されます。

さらに、PDFの解析精度向上、ネットワーク診断機能の強化、応答時間の短縮、特に企業ユーザー向けのアカウント管理機能の新機能が追加されました。

2017年以降、AppleのiPhoneはLiDARや構造光スキャンなどの技術を使って、画像に深度マップを組み込んでいます。これらの画像は、高効率画像ファイル形式（HEIF）で保存されており、複数の画像やメタデータを含むことができます。HEICがデフォルトの形式ですが、深度マップが不要な場合はJPEGも使用可能です。

ReplayboysのVFX責任者であるフィン・イェーガーは、HEICファイルから画像やメタデータを抽出し、EXRファイルに変換するプロジェクト「HEIC Shenanigans」に取り組んでいます。このプロジェクトではPythonを使用しており、彼はそのコードベースを共有しています。

著者は、Ubuntuを搭載した強力なコンピュータ環境とさまざまなツールを使って、専門家から送られたHEIC画像を処理しています。そこからゲインマップと深度マップを抽出し、特定のメタデータを含むファイルを生成しています。

さらに、著者はHEIC画像を視覚効果で広く使用されているOpenEXR形式に変換するプロセスについても説明しています。このプロセスには、oiiotoolという画像処理ツールを使ったいくつかのステップが含まれます。

最終的には、基本画像、ゲインマップ、深度マップを含む包括的なEXRファイルが生成され、さらなる視覚効果の作業に備えられます。著者は、自身の専門知識に興味のある人々に対してコンサルティングサービスも提供しています。

この記事では、システインの欠乏が体重減少や脂肪代謝に与える影響についての研究が紹介されています。主な発見は以下の通りです。

システインと体重減少の関係について、カロリー摂取を減らすと人間の脂肪組織内のシステインレベルが低下することがわかりました。マウスを使った実験では、システインが不足すると脂肪の利用が増加し、白色脂肪細胞が褐色脂肪のような状態に変化することで、エネルギー消費が増え、著しい体重減少が見られました。

この脂肪の褐色化と体重減少のメカニズムは、交感神経系に依存しており、特にノルアドレナリンの信号伝達を通じて行われます。この反応は、脂肪代謝に関連する他の二つの要因、FGF21とUCP1とは無関係に起こります。

肥満のマウスにおいて、食事からシステインを除去すると、急速な脂肪の褐色化が進み、体重が30%減少しました。また、肥満に関連する炎症も改善されました。

この研究は、システインが代謝にとって重要であることを強調しています。システインが欠乏すると、脂肪の変化や体重減少が迅速に起こりますが、食事にシステインを戻すことでこれらの影響を逆転させることが可能です。

これらの発見は、システインの役割を理解することで、代謝障害に対抗する新しい方法や健康改善の手段が見つかる可能性を示唆しています。特にカロリー制限戦略の文脈において、システインは健康的な代謝と体重維持に不可欠なアミノ酸であることが明らかになりました。

LTAリサーチは、セルゲイ・ブリンが設立したスタートアップで、2025年5月15日にサンフランシスコ湾上空で大型のヘリウム飛行船「パスファインダー1」を成功裏に飛行させました。この飛行は、同社が飛行船技術を探求し、発展させるための取り組みの一環です。

ニューロモルフィックコンピューティングは、人工知能（AI）の一種で、人間の脳よりも小型で高速、かつ効率的であることを目指しています。現在のAIシステム、特に大規模な言語モデルは、膨大なエネルギーを消費しており、2027年にはアメリカのGDPを超えると予測されています。ロスアラモス国立研究所とエネルギー省の研究者たちは、人間の脳が使用するのと同じ20ワットで動作するAIの開発に取り組んでいます。

この新しいアプローチは、従来のスーパーコンピュータではなく、エネルギー効率の良いネットワークを使って脳の構造と機能を模倣します。これらのニューロモルフィックシステムは、人間のように学習し適応するように設計されており、より良い文脈認識や意思決定が可能です。例えば、現在のAIは信号に反応するだけですが、ニューロモルフィックコンピュータはSTOPサインとTシャツに描かれたSTOPサインを区別できるようになります。

専門家たちは、どの動物の脳を研究するかを検討しており、この技術を支えるための新しい低エネルギーのプロセッサーを開発しています。現在、大規模なニューロモルフィックコンピュータは10億以上のニューロンを持ち、人間の脳の複雑さを再現することを目指しています。

目標は、小型で生物学的な脳よりもはるかに高速に動作し、最小限の電力で動くニューロモルフィックコンピュータを設計することです。これにより、AIが人間の脳と同じくらいエネルギー効率が良く、知能を持つ未来が実現する可能性があります。

このウェブサイトでは、データを収集するAI企業から自らを守るために「アヌビス」というシステムを使用しています。この保護機能により、ユーザーが一時的にアクセスできない場合があります。アヌビスは、ユーザーがボットではないことを証明するためにタスクを完了することを求める仕組みです。この追加のステップによって、大量のデータを収集する業者が活動しにくくなります。

アヌビスは、ウェブサイトが自動化されたブラウザを特定するためのより良い方法を模索している間の一時的な対策です。ユーザーはこのチャレンジをクリアするために、最新のJavaScriptを有効にする必要があります。また、特定のブラウザプラグインを無効にすることも求められる場合があります。これらの対策の目的は、AIによるデータ収集の影響を受けた環境でウェブサイトのセキュリティを維持することです。

2025年6月4日、マチルド・フィシェンは、1980年代後半にインリアで開発された革新的な「効率的チェーンリンクアルゴリズム」の重要性を強調しました。このアルゴリズムは、ソフトウェアヘリテージによって保存されています。開発チームにはジェラール・ジロドンが含まれており、初期のコンピュータの限られたメモリの課題に対処しながら、画像を効率的に処理することを目的としていました。

このチームはPASTISと呼ばれ、画像内のエッジピクセルをつなげて滑らかな輪郭を作成することに注力しました。これは、形状認識などのさらなる分析にとって重要です。彼らの取り組みは、2023年に始まったインリアのレガシーソフトウェアを保存するための大規模な努力の一環であり、これらのアルゴリズムの歴史的重要性を強調しています。

効率的チェーンリンクアルゴリズムは、メモリ効率の良さが特徴です。画像を行ごとに処理し、同時に最小限のデータしか保存しません。このアプローチは、しばしばより多くのメモリを必要とする現代の手法とは対照的です。技術の進歩があっても、このアルゴリズムはその優雅さと効率性から、画像処理において依然として重要な存在です。

サマンサ・フランのブログ記事では、「ゾンビクライアント」という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、もはや有効ではないデジタル証明書をLet’s Encryptから繰り返し要求する現象です。これらのリクエストはリソースを無駄に消費し、証明書の更新を試みるソフトウェアが止まらないため、効率が大幅に低下します。

多くのデバイスが、もはや所有していないドメイン名の証明書を要求し続けるため、失敗するリクエストが増え、リソースの消費が激しくなっています。これに対処するため、Let’s Encryptはゾンビクライアントを管理するためのレートリミットシステムを導入しました。この制限は罰則的ではなく、リソースを節約しつつ、実際のユーザーを不快にさせないことを目的としています。

新たに「一時停止」というアプローチが実施されました。これは、特定のホスト名の検証に継続的に失敗するアカウントのリクエスト能力を一時的に制限するものです。この方法により、同じアカウントからの他の有効なリクエストに影響を与えることなく、リソースを節約できます。

ユーザーは問題に気づいた際に、自分のアカウントを簡単に再活性化できます。特定の問題を解決した後、アカウントとホスト名のペアを再開する機能が用意されています。

これらの対策を実施して以来、Let’s Encryptは10万件以上の問題のあるアカウントを一時停止し、失敗した証明書の注文を約30％減少させ、ユーザーからの苦情も最小限に抑えています。

今後、Let’s Encryptは更新リマインダーメールを廃止する計画を立てていますが、これによりゾンビクライアントが増える可能性があります。自分で再開できる機能が、この潜在的な増加を管理するのに役立つでしょう。

全体として、これらの対策により、Let’s Encryptのインフラへの負荷が成功裏に軽減され、アクティブなユーザーへの影響も最小限に抑えられています。

この文章では、AxumとAskamaを使用してウェブアプリケーションにおけるユーザー認証を実装する方法について説明しています。主なポイントは以下の通りです。

アプリケーションには、ユーザーがログインしている場合は「プロフィール」と表示され、ログインしていない場合は「ログイン」と表示されるナビゲーションバーがあります。

Askamaテンプレートを使用して、ユーザーの認証状態に基づいて適切なボタンを表示する基本的なHTML構造が提供されています。

ユーザーが認証されているかどうかを追跡するために、Context構造体が作成されます。

セッション情報を保存するためには、HttpOnly、Secure、SameSite属性などのセキュリティ機能を持つクッキーの使用が推奨されます。これにより、一般的なセキュリティ脅威から保護されます。

認証にはJSON Web Tokens（JWT）が使用され、短命のJWTと長命のリフレッシュトークンを組み合わせたシステムが提案されています。

ログイン機能が実装されており、ユーザーの資格情報を検証し、リフレッシュトークンを作成し、JWTを生成してクッキーとして設定します。

Axumフレームワークでは、カスタムエクストラクタを使用してクッキーからユーザーデータを取得することができ、ログインしているユーザーを特定するのに役立ちます。

認証ロジックを処理するためにミドルウェアが導入されており、ユーザーセッションの管理やクッキーの検証を行い、複数のエンドポイントを必要とせずにリクエストを簡素化します。

ミドルウェアは、ユーザーの状態を追跡するためのUserContextを作成し、異なる認証レベル（例えば、管理者アクセス）に対応できる柔軟性を持っています。

フレームワークは、異なる認証要件に応じて複数のミドルウェアを重ねて使用することを可能にし、アプリケーションの構造をよりクリーンで管理しやすくします。

全体として、Axumで構築されたウェブアプリケーションにおける効果的なユーザー認証のために、クッキーとミドルウェアを使用する重要性が強調されています。

IRSは、Direct FileのほとんどのコードをオープンソースソフトウェアとしてGitHubで公開しました。これにより、一般の人々が利用できるようになります。この取り組みは、SHARE IT法に基づくIRSの義務を予定より早く果たすものです。オープンソースとしての公開は、公共の信頼を築き、ソフトウェアの独立した評価を可能にすることを目的としています。Direct Fileチームは、信頼性が高く、アクセスしやすく、安全な税申告の選択肢を提供することに注力しており、コードを共有することで透明性へのコミットメントを示しています。著者は現在IRSを離れており、この情報を個人的に共有しています。

アメリア・イアハートは、世界一周飛行を試みる中で多くの困難に直面しました。彼女の夫であるジョージ・パーマー・パットナムは、名声のためにリスクを取るよう彼女を促しましたが、多くの人々はそれが彼女の命を危険にさらすことになると考えていました。初めての試みでハワイに不時着した際、彼女と乗組員は無事でしたが、公の場での恥をかくことになりました。周囲の人々が彼女の準備やリスクについて懸念を示す中、イアハートは世界一周飛行を成功させる初の女性になることを強く望んでいました。

イアハートは、アトランティック海を横断した初の女性として名声を得ていましたが、彼女の初期の飛行は多くの場合、男性の支援を受けていました。彼女は経験豊富な乗組員を揃えていましたが、その技術に対する疑念は残っていました。夫は彼女の公のイメージを管理し、彼女の飛行に関する宣伝を最大限に活用しようとしましたが、それが彼女の実際の飛行能力を影に隠すこともありました。

飛行機を修理した後、イアハートは飛行計画を見直し、マイアミから二度目の挑戦を始めました。しかし、機械的な問題や悪天候に直面しました。彼女の野心的なルートに対する反対のアドバイスや、航海士の信頼性に対する懸念があったにもかかわらず、彼女は前進しました。最終的に、長い旅の末にエレクトラは太平洋上で姿を消し、その行方は今も謎のままです。

イアハートはキャリアを通じて、飛行への情熱と名声のプレッシャー、そして彼女の名声を利用していると見なされる夫の影響とのバランスを取っていました。彼女の画期的な業績にもかかわらず、経験のレベルを考えると彼女の名声が本当にふさわしいものだったのか疑問を持つ人も多くいました。

Claude 4のシステムプロンプトは、主にClaude 3.7と似ていますが、重要な変更点があり、AnthropicがAIのユーザー体験や開発ニーズをどのように改善しているかが示されています。

まず、以前の一般的な問題に対する「ホットフィックス」がClaude 4.0では削除されました。代わりに、モデルはトレーニング中にこれらの問題を避ける方法を学び、プロンプトの調整が必要なくなるようにしています。

次に、Claude 4.0は、ユーザーの承認を待つのではなく、すぐに最新の情報を検索することを促進しています。これは、Anthropicが自社の検索機能に自信を持っていることを示し、リアルタイム情報を求めるユーザーのニーズに応えています。

また、システムプロンプトは、Claudeが作成できる構造化文書の種類をより多く指定するようになりました。これは、整理された情報を好むユーザーの好みに応じたものです。

さらに、変更点は、特にコーディングタスクにおいて、Claudeが文脈の制限に適応していることを示唆しています。より簡潔なコーディングプラクティスを促すことで、トークンの制限内に収めるようにしています。

最後に、Claude 4.0は、悪意のあるコーディングを助けることを厳しく禁止するガイドラインを追加しました。危険なリクエストには一切応じない方針です。

これらの変更は、Anthropicがユーザーの行動やフィードバックに基づいてClaudeを進化させていることを示しており、機能性と安全性の向上に重点を置いています。システムプロンプトは、チャットボットの行動を形作り、その能力を定義する上で重要な役割を果たしています。

Bolt Foundry Evalsは、開発者がさまざまな基本モデルにおける言語モデル（LLM）の出力を評価するためのグレーダーを作成するツールです。

このツールの主な特徴には、ユーザーが簡単な言語を使って特定の評価基準を構築・更新できるカスタムグレーダー機能があります。また、異なるLLMの出力を同時に比較できるマルチモデル評価や、複数の評価を同時に実施することで迅速な結果を得られる並列実行機能も備えています。さらに、メタグレーダー分析機能により、既知の正解と結果を比較することで、グレーダーの精度を確認し、改善することができます。

始めるには、まずOpenRouterのアカウントにサインアップし、APIキーを取得します。その後、コマンドラインを使用して指定したグレーダーでサンプルデータを評価します。

入力データはJSONL形式で、ユーザーのメッセージとアシスタントの応答を含む必要があります。各エントリーには、オプションで期待されるスコアを含めることもできます。

グレーダーは評価仕様とスコアリングガイドラインで構成されており、コンテキストや出力形式を自動的に処理します。評価するモデルは、コマンドラインのフラグを使って選択できます。

評価結果には、使用したモデル、スコア、結果に関するメタデータが含まれます。メタグレーダー分析機能を使うことで、グレーダーのスコアを既知の正しいスコアと比較し、評価の精度を検証・向上させることができます。

改善の例として、キャリブレーションデータを使用することで、JSONバリデーターの精度が60%から90%に向上した事例があります。これは評価基準を洗練させ、エッジケースへの対応を改善した結果です。

全体として、Bolt Foundry Evalsは、開発者が言語モデルの出力の正確性と一貫性を確保するための構造化された評価プロセスを提供することを目的としています。

要約がありません。

電子フロンティア財団やACLUカリフォルニアアクションを含む団体が、カリフォルニア州の上院法案690号（S.B. 690）に懸念を示しています。彼らは、この法案が多くのカリフォルニア州民のプライバシーや安全を脅かす可能性があると警告しています。法案は企業に対して、移民のステータスや医療情報などの敏感な個人情報を収集することを許可しています。これにより、企業はこの情報を制限なく使用したり、データブローカーや法執行機関と共有したりできると、団体は主張しています。特に、現在の連邦政府の実践が個人の情報に基づいてターゲットを絞っていることを考えると、敏感なデータを共有するリスクが高まると強調しています。彼らは、立法府に対してカリフォルニア州民の保護を優先し、政府がプライベート情報にアクセスすることを助長しないよう求めています。

人工一般知能（AGI）の実現には多くの課題があり、特に生成AIモデル、特に大規模言語モデル（LLM）への依存について批判がなされています。

まず、AGIに対する誤解があります。多くの人々は、生成AIの成功によりAGIが近づいていると考えていますが、これらのモデルは人間の知能を本当に再現しているわけではありません。彼らは効果的にスケールアップされているために良い結果を出しているだけで、知能を理解しているわけではありません。

次に、真のAGIは物理的な世界を理解する必要があります。多くの現実のタスクは単なる記号の操作に還元できないからです。現在のモデル、特にLLMは、パターンに基づいてテキストを予測するだけで、世界についての深い理解を欠いています。

さらに、現在のモデルには限界があります。LLMは言語において有能に見えますが、真の意味や文脈を理解するのではなく、ルールを暗記することに依存していることが多いです。これは、言語に対する表面的な理解を示しており、真の知能とは言えません。

また、異なるタイプのAIモデル（視覚的なものとテキスト的なもの）を統合して一つのAGIを作るという考え方には問題があります。このアプローチは、異なる知能の形がどのように協力するかを過度に単純化するリスクがあり、真の一般知能にはつながらない可能性があります。

AGIを構築するには、言語、視覚、行動などの異なるモダリティがどのように相互作用するかを考慮する必要があります。単にスケールを追求するアプローチでは、完全で機能的なAGIは得られないでしょう。

AGIへの道は、既存のモデルを統合するのではなく、世界と関わりながら学ぶシステムを作ることに焦点を当てるべきです。これは、さまざまなモダリティにおける知能の働きについてのより深い理解を伴うことになります。

全体として、このテキストはAGIの開発において、物理的な世界の理解と異なる知能の形の相互作用の重要性を強調し、より統合的で具体的なアプローチを求めています。

AdamCADは、AIを活用したプラットフォームで、迅速に3Dデザインを作成します。ユーザーはテキストのプロンプトを使ってアイデアを説明すると、AdamCADが3Dモデルを生成し、さらに詳細なパラメータを提供して調整が可能です。また、画像を3Dデザインに変換する機能も備えています。AdamCADは既存のCADソフトウェアと統合できるため、工業デザインや機械工学などの分野で働く専門家にとって非常に便利です。プロジェクトの例としては、ギアやスマートフォンスタンド、植木鉢などのさまざまなオブジェクトのデザインがあります。

要約がありません。

要約がありません。

2025年6月4日、Langfuseは残りのすべての機能を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。この取り組みは、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・改善し、将来の改良に向けたフィードバックを提供することを目的としています。

新たにオープンソース化された機能には、評価ツール、注釈ツール、プロンプト実験用のツール、ユーザープレイグラウンドが含まれており、すべて自己ホスティングが可能です。Langfuseの目標は、LLMエンジニアリングのための信頼されるオープンソースプラットフォームとなり、コミュニティ内での信頼と協力を促進することです。

Langfuseはもともとオープンソースプロジェクトとして立ち上げられ、データはアクセス可能であるべきで、さまざまなモデルと連携し、チームには柔軟性が必要だと考えられていました。この更新により、以前は商業用だった機能のほとんどがオープンソース化されましたが、一部の企業向けセキュリティ機能は除外されています。

現在、Langfuseの自己ホスティングインスタンスは8,000以上稼働しており、同社は新機能を利用して自己ホスティングを始めるようユーザーに呼びかけています。また、GitHubを通じてコミュニティからの貢献やフィードバックを歓迎しています。

大規模言語モデル（LLM）は、人間のような言語を理解し生成する高度なAIシステムです。しかし、これらのモデルは機密情報を記憶することがあり、プライバシーや法的な問題を引き起こす可能性があります。この不要な情報を取り除くための方法として「アンラーニング」がありますが、現在の技術では有用な知識も失われることが多いです。

この問題に対処するために、「ターゲット情報忘却（TIF）」という新しいアプローチが開発されました。TIFは、忘れるべき不要な単語を特定し、それを一般的な単語と区別します。この方法は、不要な情報を削除するための戦略と、有用な情報を保持するための戦略の二つを使用します。

テストの結果、TIFはアンラーニングのプロセスを改善しつつ、モデルの効果を維持することができることが示されました。性能のベンチマークでも優れた結果を達成しています。

要約がありません。

要約がありません。

Dr. Sbaitsoは、1991年にCreative LabsによってMS-DOSコンピュータ用に作られた初期の人工知能プログラムです。このプログラムは、ユーザーとの会話を模擬し、セラピーセッションのような形で「なぜそう感じるのですか？」といった質問を投げかけます。ユーザーはキーボードを使ってテキストベースのインターフェースで対話し、全画面モードに切り替えることで没入感のある体験ができます。

このプログラムは、パーソナルコンピュータ向けに設計された最初のチャットボットの一つとして重要です。AIや人間とコンピュータの相互作用への関心を高める役割を果たしました。現代のチャットボットと比べるとその応答は基本的ですが、Dr. Sbaitsoは今日のAI技術や会話インターフェースの基礎を築きました。

Dr. Sbaitsoは初期のコンピュータユーザーにとって懐かしい存在であり、コミュニケーションを向上させる技術の進化を示すAIの歴史の一部として今でも記憶されています。

著者は生成AI（genAI）技術に対する不満と懐疑心を表明しています。彼らは、自分の思考過程を二人の架空の探偵に例えています。一人は論理的で計画的なシャーロック・ホームズ、もう一人は神経質で細部にこだわるエイドリアン・モンクです。著者はモンクにより共感し、genAIを巡る圧倒的でしばしば矛盾した議論を理解するのに苦労しています。

genAIを理解し批判しようとする努力にもかかわらず、著者はその絶え間ない議論に圧倒され、敗北感を感じています。彼らは自分の現在の考えや感情を明確に表現し、他の人々にも同じような安堵感を感じてもらえ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。

著者はgenAIに対して深い懐疑心を抱いており、その技術がプログラミング作業においてどれほどの質と効果を持つのかに疑問を持っています。最近のgenAIを擁護する記事に対して批判的で、これらの批評が技術に関する深刻な懸念、例えば気候への影響や偽情報の問題を誤解させることが多いと指摘しています。

著者はgenAIの美的特性が不快であると感じており、これらのツールを使用することが生産性を高めるのではなく、むしろフラストレーションや燃え尽き症候群を引き起こすことが多いと強調しています。また、genAIの経済的影響についても言及し、現在の熱狂が崩壊を招き、業界の layoffs や不安定さを引き起こすと示唆しています。

さらに、著者はgenAIのエネルギー消費やデータ使用、プライバシーに関する倫理的な問題について警鐘を鳴らしています。教育への悪影響も指摘し、genAIがカンニングを助長し、教育プロセスを損なうことを懸念しています。

最終的に、著者はgenAIについて考えることから一歩引くことを決意し、自分の批判を厳密に証明する限界を認め、議論の圧倒的な性質に疲れを感じています。このトピックからしばらく離れたいという思いを表明しています。

全体として、著者は急速に進化し、論争の多い分野での自分の考えを記録しようとしつつ、その理解の難しさを認識しています。

要約がありません。

ワシントン州は、住民の修理権を保障する法律を成立させました。ボブ・ファーガソン知事は、電子機器や家電、車椅子を修理するために必要な工具や部品、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、所有物を持つことの意味を認識し、どのようにメンテナンスや改造を行うかを自分で決めるべきだとしています。

ワシントン州では、消費者団体や環境団体を含む支持者たちがこの法律の成立に向けて尽力してきました。特に、障害者権利ワシントンのような団体は、個人の体験を共有することで、車椅子を修理権の法律に含める重要性を強調しました。

修理権は連邦レベルでも注目を集めています。アメリカ合衆国国防長官のピート・ヘグセス氏は、陸軍が契約に修理権の条項を盛り込むべきだと提案しました。これにより、外部の契約者に依存せずに軍事機器のメンテナンスが可能になります。

全体として、自分の持ち物を修理する能力を制限することは、農家から兵士まで、必要な修理に影響を及ぼす可能性があります。ワシントン州は修理権に関する法律を制定した八番目の州となり、全国的にこの取り組みは続いています。

要約がありません。

この記事では、特にテクノロジー関連の仕事をしている人々に、趣味として編み物を始めることを考えてみるよう促しています。著者はソフトウェア開発者であり、自身の編み物の旅を共有し、プログラミングの画面中心の作業とは対照的な、触覚的な体験を強調しています。

編み物の魅力の一つは、物理的で感覚的な満足感です。多くのプログラマーが仕事で感じられないこの感覚を、編み物は提供します。さまざまな糸や編み方があり、豊かな手を使った体験が楽しめます。

また、編み物はオープンワールドのゲームのように、特定のパターンや技法に縛られずに多様なプロジェクトを作ることができます。自分の興味に基づいて何を作るかを選ぶことができ、自由な創造性を発揮できます。

編み物は学びやすいスキルの曲線を持っています。最初の挑戦はすぐに克服でき、基本的な技術を習得すれば、無限のパターンや技法を探求することができます。

構造と柔軟性のバランスも魅力の一つです。編み物は、進捗を感じられる一方で、他の芸術的な活動が持つかもしれない堅苦しさを避けることができます。

短い時間で手軽にできるため、編み物は便利な趣味です。準備やスペースも最小限で済みます。

著者は、誰かのために作品を作ることが感情的な価値を持つと強調しています。思いやりを込めて作ることで、単なる娯楽以上の意味を持つことができます。

最後に、読者に編み物を試してみるよう呼びかけ、始め方についての実用的なアドバイスを提供し、学ぶ際には忍耐強く取り組むことを勧めています。全体として、編み物は人生を豊かにする rewarding で fulfilling な活動として紹介されています。

Google Cloudは、Cloud RunでのNVIDIA GPUのサポートが一般提供開始されたと発表しました。これにより、AIワークロードの実行がより簡単でコスト効率の良いものになります。主な特徴は以下の通りです。

まず、ユーザーは使用したGPUリソースに対してのみ料金が発生し、課金は秒単位で行われます。また、Cloud Runは使用していないときにGPUインスタンスをゼロまで自動的にスケールダウンできるため、無駄なコストを削減できます。さらに、アプリケーションはゼロから完全に稼働するまでの時間が5秒未満と、非常に迅速にスケールアップできます。リアルタイムデータストリーミングに対応したインタラクティブなアプリケーションも可能です。

このリリースにより、GPUへのアクセスが誰でも利用できるようになり、特別なクォータリクエストは不要です。GPUサポート付きのCloud Runには、信頼性を保証するサービスレベル契約（SLA）も含まれています。

Cloud RunのGPUは、5つのグローバルリージョンで利用可能で、複数のロケーションに簡単に展開できるため、世界中のユーザーにとってパフォーマンスが向上します。さらに、GPU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にも使用できるようになりました。

初期のユーザーからは、コスト削減とパフォーマンス向上の報告が寄せられています。Googleは、開発者がこれらの新機能を効果的に活用できるよう、ドキュメントやクイックスタートを参照することを推奨しています。

Swiftは、Linux、macOS、Windowsなど複数のプラットフォームで動作する多用途で強力なプログラミング言語です。この言語は、高速で表現力があり、安全性を重視して設計されており、組み込みデバイスからクラウドサービスまで幅広いアプリケーションに適しています。

Swiftの主な特徴には、まずパフォーマンスがあります。Swiftはネイティブコードにコンパイルされるため、高いパフォーマンスと効率的なメモリ管理が実現されます。次に、表現力があり、簡潔で読みやすいコードを書くことができ、オブジェクト指向や関数型プログラミングなどさまざまなスタイルをサポートしています。

安全性も重要な特徴です。Swiftはメモリの安全性を強調し、一般的なプログラミングエラーを防ぐことで、コンパイル時により安全なコードを保証します。また、Swiftは既存のCやC++のコードと簡単に連携できるため、コードベースを完全に書き換えることなく段階的に導入することが可能です。

さらに、Swiftはマイクロコントローラーから強力なクラウドサーバーまで、多様な環境で使用できる適応性を持っています。そして、オープンソースであるため、コミュニティからの貢献や参加が可能です。

全体として、Swiftは使いやすさと高いパフォーマンス、安全性を兼ね備えており、開発者にとって独自の選択肢となっています。

要約がありません。

Merlin Bird IDは、鳥の外見や鳴き声を使って識別するための無料アプリです。主な機能は以下の通りです。

音声識別機能では、周囲の鳥の鳴き声を聞き取り、その音に基づいて可能性のある鳥の種類を提案します。この機能はオフラインでも利用できるため、どこでも使えます。

写真識別機能では、鳥の写真を撮影するか、カメラロールから写真を選ぶことで、考えられる鳥の種類のリストを得ることができます。こちらもオフラインで利用可能です。

鳥の識別ウィザードでは、鳥に関する三つの簡単な質問に答えることで、Merlinが可能性のある鳥の種類を提供します。これにより、初心者から上級者までのバードウォッチャーにとって使いやすくなっています。

「マイバードを保存」機能では、識別した鳥を個人のライフリストに保存することで、デジタルスクラップブックを作成できます。

地元の鳥を探る機能では、アプリがあなたの地域にいる鳥を発見する手助けをし、場所や季節に応じたリストをカスタマイズすることができます。

Merlinは、コミュニティからのデータや専門家のアドバイスをもとにサポートされており、世界中の鳥について学ぶ手助けをします。

マイクロソフトフライトシミュレーターは、2022年に40周年を迎えた、フライトシミュレーションと3Dグラフィックスを変革した先駆的なビデオゲームとして知られています。その起源は1976年に遡り、イリノイ大学の学生であるブルース・アートウィックが基本的なフライトシミュレーターを作成しました。これがきっかけとなり、サブロジックが設立され、1979年には初のフライトシミュレーターがリリースされました。このゲームは、初歩的なグラフィックスと第一次世界大戦の複葉機を特徴としていました。

その後、フライトシミュレーターは大きく進化し、1995年にはマイクロソフトの所有となりました。マイクロソフトのもとで、ゲームは大幅に改善され、グラフィックスの向上やリアルな飛行物理学、地形の詳細を示すための衛星画像の導入が行われました。2000年までには、フライトシミュレーターは地球全体を1キロメートル単位でマッピングできるようになりました。

内部の課題、例えばXboxの台頭などにもかかわらず、このフランチャイズは革新を続けました。2020年にリリースされた最新バージョンは、機械学習や衛星データなどの先進技術を活用し、非常に詳細な世界のシミュレーションを実現しました。これにより、プレイヤーはほぼどこでも飛行できるようになりました。

要するに、マイクロソフトフライトシミュレーターは、愛され続けるゲームであるだけでなく、ビデオゲームのグラフィックスやシミュレーション技術の進歩において重要な役割を果たしてきました。

オレゴン州立大学の准教授、ナオミ・フィッター氏は、悪態をつくロボットの影響を調査しています。この研究では、「悪態をつくロボット」が人間とどのように関わるかについて、驚くべき結果が明らかになりました。この研究は、彼女が所属する協働ロボティクスと知能システム研究所の一環であり、社会的ロボットと人間との相互作用に焦点を当てています。

VectorSmuggleは、AIや機械学習システムからデータを秘密裏に抽出する方法を紹介するプロジェクトです。このプロジェクトは、Retrieval-Augmented Generation（RAG）システムにおける潜在的なセキュリティリスクを強調し、その脅威に対する防御ツールを提供します。

このシステムの主な特徴には、機密情報を隠すためのステガノグラフィー技術、PDFやメールを含む15種類以上の文書形式に対応する能力、検出を避けるための活動の偽装技術、データの回復と分析を支援する高度なクエリエンジン、Kubernetes上で実行可能なコンテナ化の準備が整っている点があります。

システムは、文書を読み込む段階から分析まで、いくつかのステージを経て処理します。これには、前処理、埋め込み、クエリのためのコアモジュールが含まれています。

VectorSmuggleを使用するには、Python、OpenAIのAPIキー、オプションでDockerまたはKubernetesが必要です。インストールは、リポジトリをクローンし、仮想環境を設定し、必要に応じて環境を構成することから始まります。

クイックスタートデモでは、文書処理、埋め込み技術、データ回復の完全なワークフローが示されています。

このプロジェクトは、隠れたデータ漏洩や、従来のデータ損失防止（DLP）ツールがセマンティック漏洩に対して効果がないことなどの脆弱性を明らかにしています。

防御策としては、外部接続の監視、埋め込みの異常分析、厳格なアクセス制御の実施が推奨されています。

VectorSmuggleは、セキュリティトレーニング、研究用途、コンプライアンステストのために設計されています。

このプロジェクトはMITライセンスの下でオープンな貢献を受け付けており、参加のためのガイドラインも用意されています。

重要な注意点として、VectorSmuggleは倫理的なセキュリティ研究を目的としており、責任を持って使用する必要があります。そのツールの不正使用は違法です。

詳細や情報については、VectorSmuggleのGitHubページを訪れてください。

ポレンは、著者が機能的で視覚的に魅力的な本を作成するためのデジタル出版システムです。マシュー・バタリックによって開発され、従来のデジタル書籍を改善することを目指しています。ポレンは、本をプログラムとして扱い、著者がマークアップ言語を使用して簡単にテキストを編集できるようにし、さらに高度な作業のためにプログラミング機能をRacketを通じて組み込んでいます。

ポレンの主な特徴には、使いやすいインターフェースがあります。プログラマーでなくても利用できるように、マークアップ言語に基づいています。また、タスクの自動化やデータの統合を希望するユーザーには、プログラミング言語のRacketへのアクセスが提供されます。システムは、インストール、ファイル作成、テンプレートの使用などをカバーした構造化されたチュートリアルを提供し、学習をサポートします。

著者は、HTML、PDF、LaTeXなど、さまざまな形式で作品を出版することができ、カスタムテンプレートや関数を作成することで、出版物の柔軟性を高めることができます。ポレンは、既存のデジタル出版ツールに対する優れた代替手段として位置づけられ、デジタル書籍の質を向上させることを目指しています。

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違いを示すために一般的に使用されており、追加された行は「+」、削除された行は「-」で表示されます。多くの開発者が利用しているユニファイド・ディフ（Unified Diff）には、エンコーディング、メタデータ、ファイルパスの標準化が欠けているという制約があります。この不一致は、ツールがディフを正確に解析し分析することを難しくしています。

ユニファイド・ディフは広く使われていますが、現代のニーズに応えるために進化しておらず、複数のコミットやバイナリパッチ、標準的なメタデータ形式を表現する能力が不足しています。これらの問題を解決するために、DiffXという新しいフォーマットが提案されています。DiffXはユニファイド・ディフを基にしており、構造とメタデータを追加しつつ、既存のツールとの互換性を保っています。

DiffXの主な特徴には、ディフの標準化された解析ルール、メタデータの正式な保存と命名、1つのファイル内で複数のコミットを表現する能力、バイナリコンテンツとテキストエンコーディングのサポート、既存のパーサーやツールとの互換性があります。

DiffXは、ツールに新しいフォーマットを強制することなく、ディフの体験を向上させることを目指しています。将来を見据えた設計で、使いやすさにも配慮されています。

現在のディフフォーマットの制約についてさらに学びたい方や、DiffXについて詳しく知りたい方には、DiffXファイルフォーマット仕様書やサンプルファイルなどのリソースが用意されています。

この記事では、NetBSD 10.1のインストールプロセスをsysinstというインストーラーを使ってレビューしています。著者は、オペレーティングシステムのインストール体験を共有し、新しいユーザー向けに改善が必要な点に焦点を当てています。

まず、インストーラーの概要について述べています。著者はNetBSDのsysinstを他のBSDインストーラーと比較し、メニュー駆動型のインターフェースを持つ一方で、新規ユーザーにとっては特有の課題があることを指摘しています。

言語とキーボード設定については、インストーラーが英語以外の言語を数種類しかサポートしておらず、キーボードレイアウトの選択肢も限られているものの、いくつかのユニークなオプションが含まれていると述べています。

インストールプロセスに関しては、メインメニューはわかりやすいものの、特にパーティショニングやインストール先に関する画面には明確な説明が不足していると指摘しています。

パーティショニングのプロセスは混乱を招くもので、選択肢が不明瞭で、一度選択すると変更が難しいと説明しています。著者は、明確さとユーザーのコントロールを向上させるための改善を提案しています。

システム設定では、ルートパスワードの設定やネットワーク設定の構成オプションが提供されていますが、新規ユーザー向けには指示がもう少し明確であるべきだと述べています。

インストール中に著者は、読み取り専用ファイルシステムやシステムエラーなど、さまざまな技術的な問題に直面しました。これにより、新しいシステムに対するより良いドキュメントとサポートの必要性が強調されています。

結論として、著者はインストーラーの全体的なワークフローを評価しつつも、改善の余地があると感じています。将来のアップデートで直面した問題が解決され、インストールプロセスがよりユーザーフレンドリーになることを期待しています。

記事は次回のインストールに関する予告で締めくくられ、DragonFly BSDのインストーラーについて取り上げる予定です。

Purismは、ユーザーのプライバシーを尊重した美しく安全なノートパソコン、タブレット、PC、スマートフォンを提供しています。

最近の記事には、アメリカ製のリバティフォンに関するPurismの特集（2025年6月5日）や、GoogleのAndroidサイドローディングに対する制限とそれがユーザーの自由に与える影響についての考察（2025年6月4日）、2025年4月から5月にかけてのPureOS Crimsonの開発に関する報告（2025年5月16日）があります。

この記事では、技術革新が経済をどのように変革するかについて説明しています。技術革新は、価値の創造と分配の方法を変えることで経済を変えます。各革命は、ある形の価値を別の形に変換する「コアコンバージョン」によって特徴付けられ、これを支えるのがスケーリングインフラ、距離と時間を短縮するためのツール、必要な資源、そして行政の革新です。

重要なポイントには、まず「コアコンバージョン」があります。これは、労働を食料に変えたり、情報を行動に変えたりする新しい能力です。次に「スケーリングインフラ」は、コアコンバージョンを繰り返し、コスト効率よく適用できるシステムを指します。「時空間の圧縮」は、経済的な相互作用の距離と速度を短縮する革新を意味します。「重要な資源」は、価値の変換に必要な物理的または無形の入力を指します。また、各革命には独自の価値創造の方法があり、これを「経済モード」と呼びます。最初は効率のためにコアコンバージョンが中央集権的に行われますが、技術が成熟するにつれて分散化に移行する「中央集権/分散化のアーク」も重要です。最後に、「行政の革新」は、異なる地域で技術革新を支えるツールや基準を指します。

この記事では、農業からAIまでの六つの主要な革命を概説し、それぞれが前の革命に基づいていることを示しています。新しい技術の利点を最大限に引き出すためには、インフラや基準への投資、平等なアクセスが重要であると強調しています。

量子コンピューティングのような将来の技術進歩は、変革的な可能性を秘めていますが、基盤となるインフラに依存しています。政策立案者には、広範なアクセスを確保し、不平等を最小限に抑えるために、オープンな基準とデジタルインフラの整備に注力することが求められています。

著者は、Klarnaのコアシステムでの10年の経験を経て、The BEAM Bookを執筆しました。BEAMのわずかな遅延でも大きな問題を引き起こすことを理解したからです。このプロジェクトは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、さまざまな課題を経て進化しました。その中には、2回の出版契約のキャンセルも含まれています。著者は、出版プロセスにおける技術的な困難にもかかわらず、BEAMアーキテクチャを理解したいという強い願望とコミュニティからの励ましによって、執筆を続けました。

この本は、ErlangやElixirシステムに関わるエンジニアを対象にしており、プロセス管理、メモリ処理、ガーベジコレクション、デバッグ、パフォーマンス調整といった重要なトピックを扱っています。著者は、執筆過程において粘り強さやコミュニティのサポート、明確な締切の重要性を強調しています。

The BEAM Book 1.0は現在Amazonで入手可能で、読者にはその継続的な発展に貢献することが奨励されています。また、著者はBEAMの内部を深く探求したいチーム向けにワークショップも提供しています。

要約がありません。

著者はMapboxに参加することへの興奮を表現し、特にその面接プロセスを称賛しています。特に注目すべきは、責任を問わない事後分析の演習です。事後分析とは、何か問題が起きた後に、その原因を分析し、今後同じことが起きないようにするための文書です。このプロセスでは、個人を責めるのではなく、プロセスに焦点を当てます。このような演習は、候補者の文章コミュニケーション能力、共感力、批判的思考を評価するのに役立ちます。

著者は、自身のセーリングの経験を振り返ります。ある時、ボートのマストからシュラウドが外れ、その結果マストが折れてしまいました。予期しないトラブルにもかかわらず、著者は状況を立て直し、安全に戻ることができました。この出来事の根本原因として、より良い機器のメンテナンスの必要性や、プレッシャーの中で冷静さを保つ重要性を挙げています。

得られた重要な教訓には、適切な機器の点検の重要性、複数の故障が引き起こすリスクの増大、そしてストレスの多い状況での意思決定の練習が含まれます。これにより、緊急時の対応力を向上させることができます。

クイーンの象徴的な曲「ボヘミアン・ラプソディ」は、1960年代後半にフレディ・マーキュリーが学生時代に作り始めました。最初はアイデアの集まりでしたが、さまざまな音楽スタイルを融合させた6分間のロックオペラへと進化しました。バンドは1975年にこの曲を録音し、数週間をかけて完璧に仕上げ、独特のサウンドを生み出すためにボーカルを重ねました。

歌詞は想像力に富んでおり、キャラクターやテーマへの言及が見られ、マーキュリーの複雑な人格を表現しています。当初、レコード会社はこの長い曲をシングルとしてリリースすることに消極的でしたが、「ボヘミアン・ラプソディ」は大ヒットし、イギリスのチャートで9週間首位を獲得しました。また、支持的なDJのおかげで多くの放送もされました。

この曲に伴うミュージックビデオは革新的で、曲の人気をさらに高める助けとなりました。1975年10月31日に公開されると、すぐにクイーンの代表曲の一つとなり、今でも高く評価されています。数々の賞を受賞し、ストリーミング記録も樹立しました。マーキュリーはこの曲にファンタジーの要素があると考え、リスナーが自分なりの解釈をすることを促しました。

ピッツバーグ大学の新しい研究は、脳の適応や学習に関する長年の信念に挑戦しています。研究者たちは、脳が異なる種類の信号、つまり自発的な信号と誘発された信号のために別々の場所を使用していることを発見しました。これは、単一の共有場所に依存するのではなく、脳が安定性を保ちながらも学習するための柔軟性を持つことを示唆しています。この研究はオリバー・シュリューターによって主導され、科学雑誌『サイエンス・アドバンシズ』に発表されました。

研究は主に一次視覚野に焦点を当てており、視覚入力によって誘発された信号が強化される一方で、自発的な信号は一定のレベルに達することが観察されました。これは、各信号に異なる制御メカニズムがあることを示しています。この分離により、脳は安定した背景活動を維持しつつ、学習に重要な経路を発展させることが可能になります。

この発見は、自閉症やアルツハイマー病のような障害を理解する上で重要な意味を持つかもしれません。正常な信号がどのように乱れるかについての洞察を提供するからです。全体として、この研究は脳が機能の安定性と柔軟性をバランスよく保つために用いる重要な戦略を浮き彫りにしています。

著者は、MarkdownファイルをeBookや静的ウェブサイトに変換するために設計されたeBookジェネレーター「Little Webby Press」の新バージョンを作成した経験について語っています。初版は複数のフレームワークに依存しており、ビルドプロセスが複雑で、著者はそれにフラストレーションを感じていました。

新しいバージョンでは、著者はブラウザ上で直接動作するシンプルなノービルドシステムを目指しました。ユーザーインターフェースにはSvelteからMithrilに切り替え、基本的なファイル処理システムを自作しました。この効率的なアプローチにより、コード量が減り、不必要な依存関係も排除されました。

新しいアプリケーションでは、ユーザーがファイルのフォルダをドラッグ＆ドロップすることで、簡単にeBookやウェブサイトを生成できるようになっています。特に、新バージョンは非常に高速で、旧バージョンが数秒かかっていた作業を、わずか数分の一の秒数で完了します。

著者は今後、ノービルドのウェブアプリケーションの開発に注力したいと考えており、開発プロセスを楽しむことの重要性を強調しています。

アプリケーションを開くために、トニー・スタークのように二回手を叩くことでChromeを起動することができます。この機能には主に二つのポイントがあります。

一つ目はアプリケーションを開く機能です。スクリプトを使って、手を二回叩くことでChromeやプレゼンテーションのスライドを開くことができます。二つ目は音声アシスタントを起動する機能です。こちらも同様に、手を二回叩くことで音声アシスタントを起動できます。

手を叩く音を検出するために、まずサンプルの手拍子を録音し、音の周波数を分析しました。手拍子の音は主に1.4kHzから1.8kHzの範囲に集中しています。この範囲に焦点を当てたフィルターを作成し、二回の手拍子を認識するシステムを構築しました。二回の手拍子の間には少し時間を置く必要があります。

必要なソフトウェアとしては、アプリを開くためにnumpy、pyaudio、scipy、pywin32が必要です。音声アシスタントにはPyAudio、pygame、SpeechRecognition、dotenv、gTTS、langchain、scipyが必要です。

最後に、Googleの無料利用枠を利用するために、.envファイルにGoogle APIキーを設定することを忘れないでください。

最近の報告書では、特に規制が少ない発展途上国で、労働者監視技術の増加がベンチャーキャピタルの資金提供によって進んでいることが強調されています。これらの「ボスウェア」と呼ばれる製品を開発するスタートアップは急速に成長しており、生体認証や人工知能を使って労働者を監視・管理しています。

報告書の主なポイントは次の通りです。まず、監視技術の成長が挙げられます。多くのスタートアップが高度な技術を用いて労働者を追跡・監督しており、これがストレスや自律性の喪失を引き起こすことが多いです。

次に、労働者への影響についてです。ギグエコノミーで働く人々は、常に監視されていることに不安を感じており、自分の仕事に対するコントロールが減っていると感じています。たとえば、ライドシェアのドライバーは、自分のパフォーマンスを追跡するアプリによって監視されていると報告しています。

また、規制の課題も指摘されています。一部の国にはデータ保護法がありますが、その施行は一貫しておらず、これらの技術が十分な監視なしに広がることを許しています。

監視ツールの種類についても報告書ではさまざまな使用例が示されています。地理位置情報や生体認証を用いた勤怠管理システム、生体認証による本人確認ツール、労働者の生産性を追跡するパフォーマンス監視プラットフォーム、人事機能のためのアルゴリズム管理、リアルタイムデータに基づいて仕事を管理するギグワーカー向けのアプリなどがあります。

全体として、この報告書はプライバシーや労働者の権利に対する懸念を引き起こす、労働者監視の増加という問題の深刻な傾向を示しています。

Click-Vは、ClickHouse SQLを使用して動作するRISC-Vエミュレーターです。このプロジェクトは、現時点ではユーザーフレンドリーではなく、主に開発者のバックアップとして機能しています。

このエミュレーターは、特定のSQLコマンドに応じてRISC-Vの操作をシミュレートします。具体的には、マテリアライズドビューやNullテーブルを使用して命令を処理します。レジスタやメモリへのデータの読み書きが可能で、ClickOSのユーザー定義関数（UDF）を介してコンソール出力やファイル操作もサポートしています。

現在のパフォーマンスは、ClickHouseのキー・バリュー・ストレージのロジックにバグがあるため、約17Hzに制限されています。このバグは、メモリやレジスタへのアクセスに影響を与えています。Redisをストレージとして使用すると速度は向上しますが、エミュレーターは依然としてパフォーマンスの問題を抱えています。

エミュレーターを実行するには、まずClickHouseのバージョン25とメモリ用のRedisサーバーをセットアップします。次に、RISC-Vプログラムをロードし、特定のSQLコマンドを使用して実行および監視します。プログラムの状態やレジスタ、メモリを確認するためのさまざまなコマンドも用意されています。

エミュレーターの主要なコンポーネントには、ClickHouse（エミュレーターに必要）、エミュレーション速度を管理するクロック、外部システムにアクセスしてファイル操作を行うClickOS、そして高速なインメモリストレージのためにRedisを使用するメモリ管理がありますが、ClickHouseのクエリ処理によるパフォーマンスの問題が存在します。

テストスイートが含まれており、命令の準拠性を確認することができます。アーキテクチャは、クロック、プログラムカウンタ、メモリ、レジスタ、命令、システムコールで構成されています。

Click-Vは、ClickHouseの能力を示す革新的なエミュレーターですが、解決すべき重要なパフォーマンスの課題に直面しています。

要約がありません。

Anthropicは、アメリカの国家安全保障向けに特別に設計された新しいAIモデル「Claude Gov」を発表しました。これらのモデルは、政府機関からのフィードバックを基に開発されており、広範な安全性テストをクリアしています。国家安全保障の業務に特有のニーズに応えるため、機密情報の取り扱いや情報文書の理解、サイバーセキュリティ分析の向上に重点を置いています。

Claude Govモデルは、戦略的計画、運用支援、脅威評価など、さまざまな用途に利用できます。これらのモデルへのアクセスは、機密環境において認可された職員に制限されています。詳細については、関心のある機関がAnthropicの公共部門チームに問い合わせることができます。

要約がありません。

オープンソースのAIツール「App Build」は、開発者がNeonプラットフォーム上でフルスタックアプリケーションをゼロから作成するのを支援します。デフォルトでは、これらのアプリはNeon PostgresとNeon Authを使用しますが、開発者は自分のテンプレートを使うことも可能です。このツールはローカルファーストを重視しており、Neonを利用したい他のコード生成製品の参考にもなります。詳細については、ローンチのブログ記事を確認できます。

要約がありません。

Quarkdownは、印刷可能な書籍やインタラクティブなプレゼンテーションを作成するための、柔軟で現代的な組版システムです。従来のMarkdownを拡張し、強力なスクリプト機能を追加することで、動的なコンテンツの作成が可能になります。

Quarkdownの主な特徴には、CommonMarkやGitHub Flavored Markdownに基づいたMarkdownの拡張があり、追加機能が含まれています。また、ユーザーは関数を記述したりカスタムライブラリを作成したりでき、標準のMarkdownでは実現できない複雑なコンテンツを作成できます。出力形式としては、HTMLやPDF文書を生成でき、スライドやページ形式にも対応しています。さらに、迅速なコンパイルとライブプレビューのオプションも提供されています。

始めるには、まずソフトウェアをダウンロードするか、ソースからビルドする必要があります。Java 17以上が必要です。プロジェクトを作成する際は、プロジェクトウィザードを使用して簡単に設定するか、手動で.qmdファイルを作成します。プロジェクトのコンパイルは、簡単なコマンドを使って出力ファイルを生成できます。

プロジェクトへの貢献は歓迎されており、支援してくれるスポンサーへの感謝も表明されています。ロゴは、クォークの構造にインスパイアされたもので、プロジェクトの完全性と豊かさを象徴しています。

詳細については、オンラインのウィキやデモを参照してください。

Googleは、検索エンジンに新たに導入するAIモードを発表しました。この機能は、ユーザーが検索結果とより良く対話できるように設計されています。AIモードでは、ユーザーが自然な言葉で複雑な質問を投げかけると、AIが明確な回答を生成し、重要な情報やさらなる調査のためのリンクを提供します。

この機能の主なポイントは、ユーザー中心のデザインです。AIモードは、ユーザーの行動やフィードバックを基に開発されており、検索をより直感的で会話的にすることに重点を置いています。また、新しいインターフェースは、より長く詳細な質問を促し、簡単にフォローアップできるオプションを提供します。情報は、より整理され、理解しやすい形式で提示されます。

AIモードは、以前のAIオーバービュー機能を基にしています。この機能は、検索結果の上部にAIが生成した迅速な要約を提供していましたが、ユーザーはこれらの回答がより一貫性を持ち、予測可能であることを望んでいました。Googleは、AIのパワーユーザーと連携し、彼らのニーズを理解し、AIモードの体験を改善するための洞察を得ました。

Googleは、進展があったことを認めつつも、ユーザー体験をさらに向上させるためにはまだやるべきことがあるとしています。AIモードは、間もなくアメリカで利用可能になり、今後数ヶ月でさらに多くの機能が追加される予定です。

要約がありません。

要約がありません。

ソーシャルネットワークのXは、開発者契約を更新し、第三者がそのコンテンツを使って大規模なAIモデルを訓練することを禁止しました。この新しいルールでは、XのAPIやコンテンツをその目的で使用することが禁じられています。この変更は、エロン・マスクのAI企業であるxAIによるXの買収に伴うもので、競合他社からデータを守ることを目的としています。

以前、Xはプライバシーポリシーを変更し、公共データをAIモデルの訓練に使用できるようにしていましたが、今回の制限はそれに反するものです。他のプラットフォーム、例えばRedditやThe Browser Companyも、AIクローラーのアクセスを制限する措置を講じています。

Xは第三者によるAI訓練のためのコンテンツ使用を禁止しました。この変更はエロン・マスクによるXの買収と関連しています。他のプラットフォームもデータへのAIアクセスを制限しています。