メタは、多くのユーザーが気づかないうちにプライベートなAIチャットを公開コンテンツに変えていることが問題視されています。Mozillaコミュニティは、メタに対してこの行為をやめ、より強力なプライバシー保護を実施するよう求めています。具体的には、以下の点を提案しています。

まず、すべてのAIとのやり取りはデフォルトでプライベートであるべきで、ユーザーが明示的に同意した場合のみ公開が許可されるべきです。また、どれだけのユーザーが知らずにプライベート情報を共有したかについての透明性も求めています。さらに、すべてのメタプラットフォームでユーザーデータがAIのトレーニングに使用されるのを防ぐための簡単なオプトアウトシステムの導入を求めています。最後に、プライベートな会話が公開された可能性のあるユーザーには、その内容を永久に削除できるよう通知することも重要だとしています。

コミュニティは、人々が自分の発言が公開されているかどうかを知るべきだと考えています。特にプライベートだと思っている場合には、その認識が重要です。メタに対してより良いプライバシー対策を求める声を広めるよう、他の人々にも支持を呼びかけています。

リポジトリのバックアップは災害復旧にとって重要ですが、リポジトリのサイズが大きくなるにつれて、信頼性のあるバックアップを作成することが難しくなります。例えば、私たちのRailsリポジトリのバックアップには48時間かかり、そのためパフォーマンスやバックアップの頻度に影響が出ました。

問題の原因は、スケーラビリティが低い古いGit機能にありました。この機能は複雑なアルゴリズムのため、効率が悪くなっていました。そこで、この機能を変更することで、バックアップ時間を大幅に短縮し、コストを削減し、安全でスケーラブルなバックアップ戦略を実現しました。

大きなバックアップに伴う課題には、長いバックアップ時間によるスケジュールの複雑化、高いリソース使用による他の作業への影響、長時間のプロセスによる失敗のリスクの増加、バックアップ中にリポジトリが変更されることで無効なバックアップが生成される可能性があります。

私たちは、バックアップを作成するためのGitコマンド「git bundle create」が非効率的であることを発見しました。このコマンドは、参照を処理する際に遅い方法を使用しており、参照の数が増えるとさらに悪化しました。コマンドのパフォーマンスを分析することでボトルネックを特定し、入れ子のループではなく、より効率的なマッピングシステムを使用することで改善しました。

この変更により、最大のリポジトリのバックアップ時間は48時間からわずか41分に短縮されました。これにより、迅速で信頼性のあるバックアップが可能になり、通常のスケジュールに組み込むことができるようになりました。また、復旧時間が短縮され、緊急時のデータ損失のリスクが減少しました。さらに、サーバーのリソース消費が低下し、コスト削減にもつながりました。

すべてのGitLabの顧客は、設定を変更することなくこれらの改善を利用できるようになりました。この改善はGitLabのユーザーだけでなく、広範なGitコミュニティにも貢献します。私たちは、より良いパフォーマンスとスケーラビリティを実現するために、システムの強化に引き続き取り組んでいます。

Odyc.jsは、プログラミングのスキルがなくてもビデオゲームを作成できるシンプルなJavaScriptライブラリです。このライブラリを使えば、自分だけのゲームを作ったり、ギャラリーでさまざまな例を見たりすることができます。

ウェブサイトがあなたのブラウザを確認しています。もしこのウェブサイトの所有者であれば、問題を解決するためのリンクがあります。

このガイドは、著者が複雑なCプログラムをWebAssembly（WASM）とEmscriptenを使ってウェブアプリケーションに変換した経験を詳しく説明しています。主なポイントは以下の通りです。

著者は、ルービックキューブのソルバー用のウェブアプリを作成することを目的としており、特にC/C++に慣れた人々にとってのウェブ開発の課題や学びのプロセスを強調しています。

WebAssemblyは、ブラウザ内で高性能なアプリケーションを実行できる技術で、JavaScriptよりも高速です。主要なブラウザでサポートされており、開発者がC/C++のコードをウェブ用に移植することを可能にします。

このチュートリアルを進めるには、Emscriptenの動作するインストールとウェブサーバーが必要です。著者は、CコードをWASMにコンパイルし、ブラウザで実行する方法を示すシンプルな「Hello World」例を提供しています。

著者は、CライブラリからJavaScriptで使用するための関数を作成し、エクスポートする方法を説明しています。これには非同期操作の処理やコールバックの使用が含まれます。

ガイドでは、ウェブアプリケーションにおけるマルチスレッドの実装方法についても触れています。これは、特に素数のカウントなどの計算タスクにおいてパフォーマンス向上に役立ちます。

著者は、重い計算を行う際にメインスレッドを応答可能に保つためにウェブワーカーを使用することについても説明しています。

チュートリアルでは、IndexedDBを使用してブラウザ内にデータを永続的に保存する方法を解説しており、次回のセッションでのアクセスを速くすることができます。

著者はウェブ開発の複雑さについて考察し、Emscriptenがいくつかの側面を簡素化する一方で、開発者は基盤となるウェブ技術を理解する必要があると述べています。

この経験は挑戦的でしたが、C/C++を使ったウェブ開発に関する貴重な洞察を提供しました。著者は読者に学びのプロセスを受け入れるよう促し、自分が扱うシステムを理解することの重要性を強調しています。

このガイドは、実践的な例と個人的な反省を組み合わせて、C/C++開発者がウェブ開発に移行する手助けをしています。

ベル研究所の遺産についての内容が述べられています。この研究機関は、トランジスタの発明やさまざまな分野での進展など、革新的な貢献で知られています。アレクサンダー・グラハム・ベルやマーヴィン・ケリーのようなリーダーのもとで、研究者たちが自由に探求し、革新できる環境が育まれたことが強調されています。

しかし、歴史的な成功にもかかわらず、現代の研究環境は、指標や責任が重視されることで、創造性や革新を妨げていると指摘されています。ベル研究所が研究者に提供していた自由な支援と、今日の学術文化との対比がなされています。現在の科学者たちは、実際の研究よりも書類作業に多くの時間を費やすことが多くなっています。この変化により、若い科学者が自分の研究室を持つことが難しくなり、画期的な研究が抑制されています。

著者は、ベル研究所の成功を再現するためには、組織が才能ある個人に自律性を与え、即座に生産性を求めるプレッシャーなしにアイデアを探求できるスペースを提供することが重要だと主張しています。最後に、特定のベンチャーキャピタル企業のような新しい取り組みが、ベル研究所のような育成的な雰囲気を模倣し、革新的な思考を促進することへの期待が表現されています。

この論文は、2025年のCVPRで発表されたもので、FreeTimeGSという新しい手法を紹介しています。この手法は、リアルタイムで複雑な動きを持つ動的な3Dシーンを生成することができます。従来のアプローチでは、変形フィールドの最適化が難しく、正確にシーンをモデル化することが困難でした。FreeTimeGSは、4次元の柔軟な表現を使用しており、ガウス原子が任意の時間と場所に存在できるようにしています。各ガウス原子には動きの関数があり、時間とともに移動するのを助け、シーン内の冗長性を減少させます。

この手法は、最近の技術と比べてレンダリング品質を大幅に向上させています。論文では、4次元の正則化損失とレンダリング損失を用いて表現を最適化し、複数のビデオビューからシーンを再構築する方法が詳述されています。また、他の手法とのデモや比較も含まれており、コードは他の研究者が利用できるように公開される予定です。

この研究は、浙江大学とジーリー自動車研究所のチームによって行われ、複数の著者が同等に貢献しています。

この記事では、シモン・タサムの実践に基づいてシェルの履歴管理について考察しています。彼は、unset HISTFILEというコマンドを使ってシェルの履歴ファイルを無効にし、コマンドの履歴を短期間でセッション内に限定しています。これにより、失敗した試行の混乱を避けることができます。

履歴ファイルに頼る代わりに、彼は.bashrcに関数を保存したり、メモを取ったりして貴重なコマンドを管理しています。この方法では、動作するコマンドだけを保持し、間違いを捨てることができます。

著者は、自身のzshでの長い履歴の管理方法と対比しています。彼は約10,000のコマンドを保存しており、失敗したコマンドを保存しないことの利点を認めています。失敗したコマンドは無駄なスペースを占め、後で混乱を招く可能性があります。

履歴を管理するために、著者はsmiteという関数を作成しました。この関数を使うことで、ユーザーは履歴からコマンドを簡単に削除できます。履歴を見やすく表示し、複数のコマンドを一度に選択して削除することが可能です。

この記事は、読者にシェルの履歴管理について考えさせ、より便利で整理された方法を模索することを促しています。

著者はRustプロジェクトに取り組んでいる際に、「オープンファイルが多すぎる」というエラーに直面しました。このエラーは、cargo testを実行したときに発生し、すべてのテストが失敗しました。エラーは、プログラムがオープンファイルの数に関する制限を超えたことを示していました。オープンファイルの数は、オペレーティングシステムがオープンファイルやその他のリソースを追跡するために使用する整数です。

Unix系のシステムでは、ファイルディスクリプタは通常のファイル、ディレクトリ、パイプ、ソケット、デバイスなど、さまざまなリソースを表すことができます。各プロセスには、一度にオープンできるファイルディスクリプタの数に制限があります。macOSでは、システム全体での最大ファイルディスクリプタ数は245,760であり、各プロセスは最大122,880のオープンが可能です。著者の場合、ユーザープロセスのデフォルトである「ソフト」リミットは256に設定されていました。

問題を解決するために、著者はテストを実行しながらオープンファイルディスクリプタの数を監視するスクリプトを作成しました。テストが失敗する前にオープンファイルの数が237に達し、ソフトリミットに近いことが確認されました。解決策として、ulimitコマンドを使用してソフトリミットを256から8192に引き上げました。この変更により、テストはエラーなく正常に実行されるようになりました。

この経験を通じて、著者はファイルディスクリプタについて学び、Unix系システムでの管理方法を理解しました。この知識は今後のプロジェクトに役立つ貴重な教訓となりました。

要約がありません。

サンディア国立研究所は、新しいスーパーコンピュータ「SpiNNaker 2」を発表しました。このコンピュータは、人間の脳の神経構造を模倣することを目的としており、従来のGPUや内部ストレージを使用していません。SpiNNcloudとの共同開発により、150から180百万のニューロンをシミュレーションできる能力を持ち、世界的に見てもトップクラスの脳にインスパイアされたプラットフォームの一つです。

SpiNNaker 2は、サーバーボードごとに48個のチップを搭載し、それぞれに152の処理コアがあります。高速度通信システムを利用して効率的に動作し、データはディスクではなく、高速なSRAMやDRAMに保存されます。このスーパーコンピュータは、米国の核抑止力を強化するための高度な神経形態コンピューティングを支援するために、NNSAの資金提供を受けた大規模なプロジェクトの一部です。

システムは合計で175,000のコアを持ち、既存の高性能計算システムと接続可能で、国家安全保障に必要な複雑なシミュレーションや計算に適しています。また、従来のGPUシステムと比べてエネルギー効率が高い設計になっています。

フランスの裁判所は、NordVPN、CyberGhost、Surfshark、ExpressVPN、ProtonVPNなどの主要なVPNプロバイダーに対し、約200の海賊サイトのドメインへのアクセスをブロックするよう命じました。この決定は、様々なスポーツイベントの放送権を持つカナル・グループによる法的措置に基づいています。同社は、VPNユーザーがサッカーやラグビーの試合の違法ストリーミングにアクセスしていると主張しました。

フランスの法律（スポーツ法第L. 333-10条）は、権利者が自らの権利を侵害するウェブサイトに対してブロック措置を要求することを認めています。最初は地元のインターネットサービスプロバイダー（ISP）に適用されていましたが、今回の裁判所の判決により、VPNにも適用されることになりました。裁判所は、VPNが海賊行為を減少させる手助けをする仲介者であると認定しました。

VPN企業からの管轄権や法律の適用に関する異議申し立てにもかかわらず、裁判所はこれらの主張を却下しました。裁判所は、VPNはフランスの領土内、海外地域を含む、指定された海賊サイトへのアクセスを防ぐための措置を講じる必要があると述べました。ブロック措置は3日以内に実施され、費用は関係者間で分担されることになります。

多くのブロックされたウェブサイトは、以前の海賊行為によりフランスのISPによってすでに制限されていました。この決定は、フランスにおけるオンライン海賊行為との戦いにおいて重要な一歩を示しています。

デイブの記事では、小さなプログラミング言語や小さなプログラムの魅力と重要性について語られています。彼は、25行のJavaScriptライブラリや46バイトのForthプログラムのように、コードが小さいほど理解しやすく、大きなものよりも圧倒されにくいと指摘しています。これらの小さなプログラムは、プログラミングの基本的な概念を明らかにし、好奇心を刺激します。

記事では、ForthやLisp、Tclなどのさまざまな小さな言語が紹介されています。これらの言語はシンプルでありながら強力な機能を持っています。Luaはそのコンパクトなコア言語で知られており、CやJavaScriptのような言語でも比較的小さなコア要素があります。

デイブは、小さなプログラミング環境が実験を促進し、コントロール感を与えることを強調しています。彼は、ミニチュアに対する快適さや魅力を語る著者を引用し、小さなものが管理しやすい学びや複雑なトピックの習得を可能にすると示唆しています。全体として、小さなプログラムや言語は楽しさだけでなく、コーディングにおけるシンプルさの美しさを示す意味深い存在です。

提供されたテキストは不完全で、要約するための情報が不足しているようです。もう少し詳細や文脈を教えていただけますか？

2025年6月5日、あるコンテンツクリエイターが、Raspberry Pi 5での4K動画再生に関するLibreELECの使用を紹介した動画について、YouTubeから2回目のコミュニティガイドライン違反を通知されました。この動画は違法なツールを宣伝していないにもかかわらず、「危険または有害なコンテンツ」を促進しているとして削除されました。クリエイターは、数十年にわたり物理メディアを購入し、ネットワーク接続ストレージ（NAS）には合法的に取得したコンテンツのみを使用していることを強調しました。

これが初めての問題ではなく、以前にもJellyfinを紹介した際にストライクを受けましたが、その際の異議申し立てはすぐに認められました。今回のケースも同様になると考えており、動画は100万回以上視聴され、1年以上問題なく公開されていたからです。しかし、異議申し立ては却下され、審査者はメディアの自己ホスティングが有害であると主張しました。

これに対して、クリエイターは動画をインターネットアーカイブとFloatplaneに再アップロードしました。また、Peertubeのような代替プラットフォームでのコンテンツ制作の課題についても語りました。これらのプラットフォームは、現在のところYouTubeほどの視聴者数や財政的持続可能性を持っていません。クリエイターは、Patreonや他のプラットフォームでの支援者に感謝の意を示しましたが、YouTubeの広告収入が自分の活動資金にとって重要であることも認めました。

さらに、YouTubeの新しいAI機能が動画を要約することに関する懸念も述べられ、これがクリエイターの視認性に影響を与える可能性があると指摘しました。投稿は、著作権やコンテンツ制作、YouTubeのようなプラットフォームでクリエイターが直面する課題に関するさまざまなユーザーのコメントで締めくくられました。

この記事では、著者がAndroidデバイスで電話中にDTMF（デュアルトーン多周波数）信号を送信するための解決策を作成した経験について述べています。特に、障害のある人々を支援するために設計されたオープンソースのデジタルアシスタント「LifeCompanion」に関連しています。このアシスタントは、プラグインを通じて機能を拡張できます。

著者は、LifeCompanionの通信プラグインにDTMF入力を実装する必要がありましたが、既存のAndroid APIではアプリがデフォルトの電話アプリである必要があり、時間的制約から実用的ではありませんでした。DTMFは電話中に番号やコードを入力するために使用されますが、プラグインの元の開発者はこの機能を含めていませんでした。

著者は、Android APIのplayDtmfTone()メソッドを使用しようとしましたが、デフォルトの電話アプリでないと使えないことがわかりました。さまざまな文書やコミュニティフォーラムを調査しましたが、実行可能な解決策は見つかりませんでした。

転機は、Androidのアクセシビリティサービスを使用することから生まれました。このサービスは、電話の画面上でボタンを押す動作をシミュレートできます。このアプローチでは、通話画面がアクティブなときに検出し、キーパッドを開いてDTMFトーンを送信することが含まれました。

著者は、アクセシビリティイベントを監視し、通話画面がアクティブかどうかを確認し、キーパッドと対話してDTMF入力を送信するAccessibilityServiceを作成しました。最初の実装には、ちらつくキーパッドや不安定なボタン押下といった問題がありましたが、著者は入力中にキーパッドが開いたままになるようにロジックを改善し、ダイヤラーアプリの検出精度を向上させました。

複数回の改良を経て、最終的にこの解決策はアシスタントがDTMFトーンを効果的に送信できるようになりました。この機能のための標準APIがないため、複雑なプロセスでした。著者は、Androidでこのような基本的な機能を実装する際のフラストレーションを振り返り、アクセシビリティサービスを扱う際の開発者が直面する課題を強調しています。

Cute Frameworkは、2Dゲームを作成するためのC/C++ツールで、開発者はゲームロジックにSwiftを使用できます。このガイドでは、CMakeを使ってCute Frameworkプロジェクトを設定する方法を説明します。

まず、必要なものをインストールします。Swiftはバージョン6以上を推奨し、CMakeはバージョン4.0以上が必要です。また、SwiftをCMakeでビルドするためにNinjaもインストールしてください。

プロジェクトのセットアップは次のように行います。まず、新しいディレクトリを作成し、その中に移動します。フォルダ構成は以下のようにします。srcフォルダにはSwiftのソースファイルを、includeフォルダにはCのヘッダーファイルを配置します。プロジェクトの設定用にCMakeLists.txtを作成し、メインのSwiftコード用にsrc/main.swiftを作成します。また、SwiftとCの相互運用性のためにinclude/shim.hとinclude/module.modulemapも作成します。

CMakeの設定では、プロジェクトを定義し、使用する言語（C、C++、Swift）を設定し、ソースファイルを指定します。FetchContentを使用してCute Frameworkを依存関係として含め、Cute Frameworkにリンクされた実行可能ターゲットを作成します。

Swiftとの相互運用性を確保するために、shim.hにはCute Frameworkのヘッダーを含め、module.modulemapではSwift用にCヘッダーのインポート方法を定義します。

ゲームロジックを書く際は、main.swiftにウィンドウを作成し、Cute Frameworkを使ってスピニングスプライトを表示するコードを書きます。

プロジェクトのビルドには、ビルド用のディレクトリを作成し、CMakeを使ってNinjaでプロジェクトを設定し、ビルドします。実行可能ファイルを実行してゲームを起動します。

これで、Swiftを使ってゲームを開発するためのCute Frameworkプロジェクトが正常にセットアップされました。C/C++のパフォーマンスを活かしてレンダリングを行うことができます。さらなる探求のためには、ドキュメントを確認したり、Cute FrameworkのDiscordに参加してサポートを受けてください。

デビー・マー氏は、AheadComputingのCEOであり、インテルで30年以上のキャリアを積んだ後にこのスタートアップを共同設立しました。インテルではマイクロプロセッサの開発に携わっていました。現在、元インテルの社員たちと共に、AheadComputingはRISC-Vというオープンアーキテクチャを用いた新しいタイプのマイクロプロセッサの開発を目指しています。このアーキテクチャは、ライセンス料なしでより効率的でカスタマイズ可能な設計を可能にします。

AheadComputingは設立から1年が経ち、従来の半導体産業に変革をもたらすことを目指しています。この産業は長年にわたりインテルが支配してきましたが、同社はオープンスタンダードの未来に期待を寄せています。これにより、より多くの革新と競争が生まれると考えています。すでに2200万ドルの資金を調達しており、テクノロジー業界で注目を集めています。

インテルが課題に直面し、雇用削減が進む中、オレゴンではAheadComputingのような新しいスタートアップが登場しています。これらの企業は、進化する半導体市場で地域の重要性を保つことを目指しています。創業者たちは、大企業の中で働くよりも、よりダイナミックで迅速に行動できる機会に興奮しています。

ウェブワークベンチには二つのインスタンスがあります。

一つ目は「ライブURL」で、アドレスは lammpee.de です。二つ目は「ベータURL」で、アドレスは beta.lammpee.de です。

URLに特定のGETパラメータを追加することで、設定を変更できます。例えば、?no-bootを使うとブートシーケンスが無効になります。?no-webdosを使うとウェブドスシーケンスが無効になり、?no-cloud-storageを使うとクラウドストレージが無効になります。また、?start-commandを使うとブート後に初期コマンドを設定できます。?no-diskを使うとフロッピーディスクのヒントが表示されます。

例えば、次のようなURLがあります。
https://lammpee.de/?no-boot&no-webdos&start-command=execute+%22DF2:Synthesizer.app%22

利用可能なプログラムには以下のものがあります。
時計アプリは こちら から開けます。計算機アプリは こちら で、クラウドアプリは こちら からアクセスできます。文書編集アプリは こちら、文書リーダーは こちら で開けます。「Say」アプリは こちら から、ゲストブックは こちら で利用できます。ウェブペインティングは こちら、ウェブベーシックは こちら から開けます。シンセサイザーは こちら で、ムーンシティは こちら からアクセスできます。

TigerBeetleは、二重仕訳会計に特化したデータベースで、安全性と速度に重点を置いています。Viewstamped Replication（VR）という合意プロトコルを使用して、金融取引の強い一貫性を確保しており、銀行業務や取引などの分野に適しています。TigerBeetleは高い取引量に最適化されており、書き込みは単一ノードで行われ、バッチ処理やハードウェアの最適化を活用してパフォーマンスを向上させています。

TigerBeetleは、メモリエラーやプロセスのクラッシュ、ネットワークの問題など、さまざまな潜在的な問題に対処することで、フォールトトレランスを重視しています。たとえ一つのレプリカが記録を保持しているだけでも、データの安全性を確保します。フォールトテストは厳格に行われ、さまざまなエラー条件下でのシステムの挙動を検証するために決定論的シミュレーションが使用されています。

TigerBeetleのデータモデルは二重仕訳帳簿に合わせて設計されており、固定サイズの不変レコードでアカウントや転送を保存します。操作は原子的であり、一連のリクエストが完全に成功するか、失敗するかのいずれかです。クライアントのリクエストは最大8190イベントのバッチで処理され、強い直列性が確保されています。

包括的なテストスイートでは、TigerBeetleにいくつかの問題と改善点が明らかになりました。リクエストがタイムアウトせず、ノードが応答しない場合に無限の失敗を引き起こす可能性があります。また、初期化されていないメモリアクセスやセッションの排除に関連するクラッシュが発生し、これらは更新で対処されました。単一ノードが失敗した際にレイテンシの急増が見られ、こうした事象に対する回復とパフォーマンスを改善するための設計変更が行われました。特定のクエリに対して不完全な結果をもたらすバグもあり、これらは修正されています。

パフォーマンスにいくつかの問題があるものの、TigerBeetleは強い安全性を維持し、データの整合性を損なうことなくさまざまな障害を処理しています。アーキテクチャは堅牢な操作をサポートしていますが、エラーハンドリングやノードの回復プロセスにおいてはさらなる改善が必要です。

今後の計画には、アップグレードのテストを強化し、クライアントのエラー表現を洗練させ、失敗したノードのためのより安全な回復方法を開発することが含まれています。テストのフィードバックに基づく継続的な改善が、TigerBeetleの信頼性とパフォーマンスを向上させることが期待されています。ユーザーには、議論された修正と改善の恩恵を受けるために最新バージョン（0.16.43）へのアップグレードを推奨します。

要約がありません。

要約がありません。

コレコ・アダムコンピュータは、1983年に玩具会社のコレコによって、家庭用コンピュータ市場でコモドール64に対抗するために発売されました。初めは期待が高かったものの、アダムは期待に応えられず、1985年には生産が中止されました。

コレコは、成功した玩具やコレコビジョンゲーム機で知られ、アダムを通じてコンピュータ市場に参入しようとしました。アダムにはフルキーボード、テープストレージ、バンドルされたソフトウェアなどの機能がありました。しかし、アダムは生産上の問題に直面し、高価格と遅延が発生しました。初期の価格は525ドルでしたが、問題が続いたため725ドルに上昇しました。

コレコは1983年に50万台の販売を計画していましたが、実際には約10万台しか生産できず、小売業者からは高い不良率が報告されました。アダムのストレージシステムは競合よりも速かったものの、欠陥があり、プリンターには音が大きくて遅いという設計上の問題がありました。

アダムが発売された時点で、コモドールは供給問題を解決し、順調に売上を伸ばしていましたが、コレコは追いつくのに苦労していました。アダムの失敗はコレコに約5000万ドルの損失をもたらし、その結果、1988年には会社が破産する一因となりました。

振り返ってみると、もしコレコがアダムを成功裏に提供し、問題を解決していれば、コンピュータ業界の風景が変わっていたかもしれません。アダムはレトロコンピューティングの議論の中で興味深い話題として残り、1980年代の最大の失敗の一つとして記憶されています。

要約がありません。

Tokasaurusは、大規模言語モデル（LLM）のために設計された新しい推論エンジンで、高スループットのタスクを効率的に処理することができます。スタンフォード大学のチームによって開発されました。

Tokasaurusの主な特徴は、スループットの最適化です。これは、大量の入力を迅速に処理するために構築されており、個々の応答の速度よりも多くの入力を処理することが重要なタスクに適しています。また、テストでは、TokasaurusがvLLMやSGLangなどの既存のエンジンよりも特定のベンチマークで三倍以上の性能を発揮することが示されています。

小型モデル向けの最適化として、TokasaurusはCPUの負荷を軽減するために、多くのタスクを非同期かつ適応的に処理します。これにより、GPUへのデータの流れを維持することができます。また、動的プレフィックス共有機能により、入力シーケンス内の共有プレフィックスを特定し活用することで、特に注意機構に依存する小型モデルの効率を向上させます。

大型モデル向けには、パイプライン並列処理を採用しています。これは、複数のGPU間での通信遅延を最小限に抑え、スループットを大幅に向上させる手法です。また、NVLinkを使用するGPUでは、計算と通信を重ねることができ、大きなバッチサイズでの性能を向上させる非同期テンソル並列処理も可能です。

TokasaurusはGitHubで入手可能で、pipを使ってインストールできます。現在、さまざまなモデルファミリーをサポートしており、データ処理の柔軟な設定が可能です。

Tokasaurusは、LLMの運用効率を向上させることを目指しており、高スループットのシナリオで言語モデルの利用を最適化したい研究者や開発者にとって貴重なツールとなるでしょう。

要約がありません。

要約がありません。

py-pgliteは、PostgreSQLの機能をテストに利用できるPythonのテストライブラリです。フルのPostgreSQLインストールは不要で、以下のような特徴があります。

まず、パフォーマンスが非常に速く、インメモリのPostgreSQLを使用することで迅速なテスト実行が可能です。また、セットアップが簡単で、PostgreSQLのインストールは必要なく、Node.jsだけがあれば利用できます。SQLAlchemyやSQLModelとの相性も良く、Python開発者にとって使いやすいライブラリです。各テストは独立したデータベースを持つため、テストが互いに干渉することもありません。さらに、真のPostgreSQL機能を完全にサポートしており、pytest用の使いやすいフィクスチャも提供されています。

インストールは簡単で、基本的には「pip install py-pglite」と入力するだけです。SQLModelやFastAPIとの統合を行いたい場合は、それぞれ「pip install "py-pglite[sqlmodel]"」や「pip install "py-pglite[fastapi]"」を使用します。開発用には「pip install "py-pglite[dev]"」を使います。

必要な環境は、Python 3.10以上、Node.js 20以上、SQLAlchemy 2.0以上です。

主な機能としては、データベースセッションやエンジン用のpytestフィクスチャを提供し、データベースのライフサイクル管理やクリーンアップを自動で行います。タイムアウト、ログ記録、ソケットパスの設定オプションもあり、データのクリーンアップやスキーマ作成などのデータベース操作用のユーティリティ関数も備えています。

使用例としては、基本的なテストではモデルを定義し、ユーザーの作成やクエリを実行できます。また、FastAPIとの統合も簡単で、エンドポイントのテストが可能です。さらに、複雑なデータベース操作のテストもサポートしています。

貢献は歓迎されており、このライブラリはApache 2.0ライセンスのもとで提供されています。ベストプラクティスとしては、同じエンジンを使用して複数のデータベースセッションを利用し、効率的なテストとクリーンアップのために提供されているフィクスチャを活用することが推奨されます。このライブラリは、PostgreSQLの機能を活用してPythonでのテストプロセスを効率化したい開発者に最適です。

APL（A Programming Language）は、配列を唯一のデータ型として使用する配列プログラミング言語です。その構文はコンパクトで表現力が高く、組み込み関数には単一のUnicode記号を使用しているため、高度な問題解決を促進します。

著者は当初APLを探求することを目指していましたが、Haskellの方が難しいと感じました。Haskellの強みは、優雅な構文解析と関数合成にありますが、状態管理やパフォーマンスに関しては難しさがあります。

インタープリターは、入力を読み取り、トークン化し、構文木に解析し、その木を評価して結果を出力するという典型的な構造に従っています。著者は、より深く理解するためにパーサーをゼロから作成することを選びました。

最初は文脈自由だったパーサーは、APLの要件に対応するために進化する必要がありました。特に、グローバル変数の値などの文脈を考慮する必要がありました。著者はトークンと解析構造を一致させるためにさまざまな関数を実装しました。

パーサーは設計を改善するために複数のバージョンを経て、最終的なバージョンではHaskellのモナドやアプリカティブファンクターを活用して機能を向上させ、複雑さを軽減しました。

APLにおける関数の評価プロセスは簡単ですが、状態や副作用の取り扱いには注意が必要です。このインタープリターでは、関数を第一級の市民として扱うことができます。

著者は、現代のAPL実装であるDyalog APLの構文や動作を模倣することを目指しましたが、出力を一致させたりエッジケースを処理したりする上での課題がありました。

Haskellのコンパイラの保証や強力なライブラリには感謝していますが、特に関数型プログラミングの概念に関しては学習曲線が急であることに気づきました。遅延評価のため、デバッグが面倒でエラーの追跡が難しくなることもあります。

このプロジェクトは、APLとHaskellの両方において重要な学びの経験を提供し、インタープリターの実装の複雑さや関数型プログラミングの intricacies を浮き彫りにしました。全体として、このテキストはHaskellを使用する際の課題と利点を乗り越えながらAPLインタープリターを構築する過程を記録しています。

SCIM（システム間アイデンティティ管理）は、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ための標準です。大規模な組織では、従業員が多くの異なるソフトウェアツールを使用しており、誰が何にアクセスできるかを制御することが、セキュリティとコンプライアンスを確保するために重要です。

企業は、EntraやOkta、OneLoginなどのアイデンティティプロバイダー（IDP）を使用して、従業員のアクセスを管理します。これらのツールは、ユーザーとその権限のリストを維持します。IDPは、新しいユーザーの追加やユーザー情報の更新、ユーザーの削除などの変更を他のソフトウェアと通信する必要があります。SCIMはこの通信を標準化し、異なるソフトウェアシステムの統合を容易にします。

SCIMは、ユーザーデータをシステム間で一致させるプロセスを簡素化します。これは、作成、読み取り、更新、削除（CRUD）操作のための標準化されたJSONフォーマットを使用します。SCIMに関する一般的な誤解として、コンプライアンスやデータ保持とは直接関係がないこと、既存のソフトウェアやセッション管理に大きな変更を必要としないこと、リアルタイムの更新は必須ではなく、定期的な更新で十分な場合が多いことが挙げられます。

技術的な実装において、SCIMは標準的なHTTPメソッドを使用して操作を行います。顧客のIDPはクライアントとして機能し、開発したソフトウェアがサーバーとしてリクエストを受け取ります。認証は通常、ベアラートークンを使用して行われます。SCIMでは、主にユーザーとグループに焦点を当てており、ユーザーの作成、更新、削除などの操作は特定のHTTPリクエストを通じて管理されます。

SCIMは概念的にはシンプルですが、異なるIDPが標準に従う方法にばらつきがあるため、実装は複雑になることがあります。一部のIDPは完全には準拠していない場合があり、これが潜在的な問題を引き起こすことがあります。SCIMをゼロから構築することは推奨されません。既存のソリューションを利用する方が、SCIMに伴う複雑さやメンテナンスの負担を避けるために良いでしょう。

要するに、SCIMはアプリケーション間でユーザーアイデンティティを管理するための便利な標準ですが、開発者はその複雑さを理解し、自分で作成するのではなく、確立されたソリューションを使用することを検討すべきです。

この記事では、AMD Radeon 8050SグラフィックスのLinuxにおける性能について、特にRyzen AI Max PRO 390プロセッサーに焦点を当てています。この新しいグラフィックスカードは、32のグラフィックスコアを搭載し、クロック速度は2.8GHzで、以前のRadeon 890Mの16コアと比べて大幅にパワフルです。

Radeon 8050SはフラッグシップモデルのRadeon 8060Sには及びませんが、8K解像度や複数のディスプレイをサポートする能力があります。LinuxディストリビューションのUbuntu 25.04やFedora 42では、大きな問題もなく良好なパフォーマンスを発揮しました。

ベンチマークテストでは、Radeon 8050SをIntelやAMDの他の統合グラフィックスと比較しました。これには、さまざまなRyzenおよびCoreプロセッサーのモデルが含まれ、すべてUbuntu 25.04でテストされています。異なる性能プロファイル（バランス型、省電力型、性能重視型）を使用して、さまざまな条件下でのグラフィックスを評価しました。

全体として、Radeon 8050SはLinuxにおける統合グラフィックスとして堅実な性能を提供しており、そのカテゴリーで競争力のある選択肢となっています。

フィラデルフィア西部に「アメイジングビンズ」という新しい店舗がオープンしました。この店は、閉店したビンテージショップの跡地に位置しています。店内には、ターゲットやアマゾンなどの大手小売業者からの未販売品や返品品が詰まったビンが並んでおり、金曜日には10ドルから始まり、水曜日には1ドルまで価格が徐々に下がる仕組みです。この価格設定は、転売業者やお得を求める買い物客など、さまざまな人々を引き寄せています。

店主のアフメドは、「リバースロジスティクス」を通じて在庫を調達しています。これは、小売業界での返品が増えていることを利用した方法です。ビンストアの概念は人気を集めており、特にパンデミックの間やその後に、アメリカ全土で数千店舗が登場しています。

しかし、アメイジングビンズに対する地域の意見は分かれています。楽しめる手頃なショッピングオプションと見る人もいれば、消費主義やジェントリフィケーションの象徴として批判する人もいます。また、上昇するコストや競争が店舗の持続可能性に影響を与える懸念もあります。それでも、ユニークなショッピング体験を提供するこの店には、地域の人々の間にコミュニティ意識や期待感が残っています。店舗は在庫や収益性の維持に課題を抱えていますが、その魅力は依然として多くの人々を惹きつけています。

Claude Composer CLIは、Claude Codeの利用を自動化し、ユーザー体験を向上させるために設計されたツールです。主な機能と使い方は以下の通りです。

主な機能には、設定したルールに基づいて許可ダイアログを自動的に管理する「中断の削減」、自動的に許可されるアクションを決定するルールを作成できる「柔軟な制御」、Claudeがアクセスできるツールを定義する「ツール管理」、ユーザーに最新情報を提供する「可視性の向上」があります。

簡単なスタートガイドとして、まずはインストールを行います。以下のいずれかのコマンドを使用してください。npm install -g claude-composer、yarn global add claude-composer、またはpnpm add -g claude-composerです。

次に、設定を行います。claude-composer cc-initを実行して初期化します。その後、デフォルト設定でツールを起動するにはclaude-composerを使用します。特定のルールセットを使いたい場合は、claude-composer --ruleset internal:yolo（プロンプトを自動承認）やclaude-composer --ruleset internal:safe（手動確認）を指定します。

設定については、claude-composer cc-initを使って設定ファイルを作成します。グローバル設定やプロジェクト固有の設定を行うことができます。設定例には、ルールセット、ツールセット、通知設定などが含まれます。

コマンドラインオプションでは、ルールセットやツールセットを指定したり、通知を管理したり、デバッグオプションを有効にすることができます。

開発に関しては、バグ修正や新機能、重大な変更に対応するためのリリース管理コマンドが提供されています。設定、ルールセット、環境変数に関する詳細情報は、関連するドキュメントファイルを参照してください。

Appleはオーストラリアに対し、欧州連合の方針に従ってiPhoneでのサイドローディングを許可しないように助言しました。サイドローディングとは、公式のアプリストア以外の場所からアプリをダウンロードすることを指します。Appleは、これがセキュリティリスクを生む可能性があり、ユーザーのプライバシーに悪影響を与えると考えています。

Aetherは、シンプルさとスピードを重視した軽量なコンテンツ管理システム（CMS）です。従来のプラットフォームであるWordPressの複雑さや肥大化を避け、クリーンでモジュール化されたアーキテクチャに焦点を当てています。Aetherの開発者は、WordPressから始まり、よりシンプルなツールを作る過程を経て、Aetherを生み出しました。このシステムは、4つのコアモジュールで構成されています。

Aetherの主な特徴には、ファイルベースのストレージがあります。コンテンツはMarkdownファイルで管理されるため、データベースを使わずに簡単に編集やバージョン管理ができます。また、静的なサイトを生成するため、読み込みが速く、サーバー側の遅延がありません。ユーザーインターフェースは直感的で、ライブプレビューを見ながら簡単にコンテンツを作成し、公開することができます。カスタムテーマもHTML、CSS、JavaScriptを使って簡単に作成でき、複雑な設定は不要です。Aetherはブログ、ドキュメント、マーケティングサイト、ポートフォリオなど、さまざまなタイプのウェブサイトに対応できます。

Aetherは開発者とコンテンツクリエイターの両方に向けて設計されており、柔軟性とシンプルさのバランスを保っています。Node.js上で動作し、迅速にセットアップできます。今後のアップデートでは、スケジュールされた公開や高度なユーザー権限、SEOツールなどの機能が追加される予定ですが、現在でもユーザーのニーズに効果的に応えています。このCMSは、ユーザーが自分のコンテンツを管理できるように設計されており、使いやすさと効率性を重視しています。

このテキストは、公共行政ポータルに関するさまざまな情報を提供しています。主な内容には、個人データの処理やクッキーに関する詳細、メディア連絡先情報、ナビゲーション用のサイトマップ、アクセシビリティに関する声明、ユーザーガイド、問い合わせ用のメールアドレス（[email protected]）、チェコの電子政府に関する最新情報が含まれています。

この情報は、情報へのアクセスに関する法律第106/1999号に基づいて提供されています。ポータルのバージョンは4.2.200です。

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語っています。彼らは、SearchArrayの性能をElasticsearchと比較し、特にMSMarco Passage Retrievalコーパスを用いたBEIRベンチマークを調査しました。その結果、SearchArrayは関連性やスループットなどのいくつかの指標でElasticsearchよりも劣ることがわかりました。

重要なポイントとして、SearchArrayはNDCG@10で0.225のスコアを記録し、検索やインデックス作成のスループットがElasticsearchよりも低いことが挙げられます。また、SearchArrayはシンプルなBM25スコアリング手法を使用していますが、Elasticsearchは効率的に上位の結果を取得するためにWeak-AND（WAND）アルゴリズムなどの最適化を行っています。

データ構造に関しては、SearchArrayはフレーズマッチングのために位置インデックスとローニングビットマップを使用していますが、効率的な文書取得のためのポスティングリストは欠けています。著者は、特定の計算をキャッシュすることでパフォーマンスを向上させる可能性についても言及していますが、その維持管理には課題があることを指摘しています。

SearchArrayは、プロトタイピングや1000万件未満の小規模データセットに適しており、大規模な検索システムには向いていません。著者は、大規模な検索エンジンを開発する専門家の仕事を評価し、検索技術におけるトレードオフを理解する重要性を訴えています。

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、ハム無線衛星からの信号を追跡し、受信することができます。RTL-SDR、Airspy、SDRplayなどのデバイスと連携して動作します。

SkyRoofは衛星のリアルタイム追跡を提供し、衛星の通過予測を行います。また、信号のための空の地図や滝のような表示も含まれています。さまざまな信号タイプ（SSB、CW、FM）を復調でき、ドップラー効果に自動的に調整します。さらに、hamlibと互換性のあるアンテナ回転装置にも接続可能です。

SkyRoofのレビュー動画がYouTubeのJohnson's Techworldで公開されています。

新しいツール「ask-human mcp」が紹介されました。このツールは、AIとのやり取りを改善し、誤った仮定や「幻覚」を防ぐことを目的としています。Kallroの創設者が、AIツール「Cursor」を使用する際のフラストレーションを解消するために開発しました。

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。その結果、これらのミスを修正するために時間を無駄にすることがあります。この問題を解決するために、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。AIが問題に直面したとき、指定された「ask_human」サーバーに質問を送信します。

このプロセスは次のようになります。まず、AIが質問を持って手を挙げます。次に、その質問が記録され、人間が回答します。回答が提供されると、AIはその後の作業を続けます。

このツールの利点には、pip install ask-human-mcpという簡単なインストール方法があり、設定が不要で複数のプラットフォームで動作します。また、即時の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を容易にします。

導入は簡単で、コマンドを実行して設定手順に従うことで、AIシステムに統合できます。このツールは、AIが誤った判断をするのではなく、明確な情報を求めることで信頼性を向上させることを目指しています。

このテキストは、iSpindelに関する動画について説明しています。特に「Jeffrey 2.69」モデルに焦点を当てています。動画では、制作者がこのモデルの新機能を紹介し、フラットはんだ付け技術の使い方を説明しています。また、新しい方法を使ってiSpindelを25度にバランスを取る方法も示しています。

要約がありません。

技術とは、人間が実用的な目的のために創造した知識であり、物理的な形で実現されるものです。これはアイデアや芸術を除外し、道具や機械、システムを含みます。

技術をタイムラインに沿って整理するためには、明確な発明や発見に分類する必要があります。技術が技術ツリーに含まれるためには、独自のウィキペディアページを持ち、重要な革新を表すものでなければなりません。

各技術には日付を割り当てる必要がありますが、これは難しい場合があります。通常、実用的なバージョンが初めて作られた日付が好まれますが、いくつかの日付は歴史的証拠に基づく推定です。

技術ツリーは、技術のつながりや進化を示すために設計されており、発明のパターンや歴史的背景を特定するのに役立ちます。これは、技術が時間をかけてどのように相互に構築されているかを反映しており、直線的な進歩の概念とは対照的です。

技術ツリーは、人間の創造性と技術の進歩を称えることを目的としています。発明同士の予期しないつながりを強調し、たとえばリボルバーのデザインが映画カメラの発展にどのように影響を与えたかを示します。

技術ツリーは、政治史に比べて見落とされがちな技術の歴史を理解するための構造化された方法を提供します。これらのつながりを視覚化することで、技術の発展の複雑さを理解する手助けとなります。

技術ツリーは未来の技術を予測するためのものではありませんが、過去の発展に対する視点を提供し、未来の革新を刺激する可能性があります。

技術ツリーは人間の独創性の記念碑として機能し、さまざまな革新がどのように相互に関連し、私たちの世界を形作ってきたかを示しています。

要するに、技術ツリーを構築することは、技術の進歩に関する知識を整理するだけでなく、それらの歴史的意義や相互関係を深く理解することを促進します。

NamerefsはBash 4.0で導入されたもので、他の変数への参照やエイリアスとして機能します。例えば、変数varに「meow」という値が設定されているとき、varを指すnameref refを作成すると、refを表示すると「meow」と出力されます。さらに、refを「moo」に変更すると、varも「moo」に更新されます。また、namerefsを使って配列の特定の要素を参照することも可能です。

namerefsの創造的な使い方として、一時的な配列tmpを利用する方法があります。これにより、計算を行い、その結果を後で動的にアクセスできる形で保存できます。例えば、ループ内で変数xをインクリメントする簡単なカウンターを作成し、0から9までの数字を表示することができます。

別の例では、namerefsを使ってフィボナッチ数を計算し、数列の最初の10個の数字を表示することができます。

さらに、namerefsを使ったドル展開を活用することで、指定した形式で現在の日付と時刻を表示する時計を作成することもできます。このコードは毎秒現在の日付と時刻を更新して表示します。

全体として、namerefsはBashスクリプトにおいて強力な機能を提供し、洗練された動的なプログラミングソリューションを実現します。

複数のClaude Codeのインスタンスを使用する場合、ターミナルを整理するのは難しいことがあります。「claude」とラベル付けされたタブがいくつもあると、特に高い権限でコマンドを実行する際に、どれが正しいタブなのか見つけるのが大変です。これにより、ミスや混乱が生じることがあります。

この問題を解決するために、ターミナルに各インスタンスのカスタムタイトルを表示する設定を行うことができます。ZSHの設定ファイルに簡単なスクリプトを追加することで、ターミナルのタイトルを現在のフォルダ名と「Claude」という言葉を含むように変更できます。これにより、どのタブがどれかを簡単に識別できるようになります。

解決策の概要は次の通りです。まず、~/.zshrcファイルを修正して、カスタムスクリプトを読み込む行を追加します。次に、Claudeを実行したときにターミナルのタイトルを設定するclaude-wrapper.zshという名前のスクリプトを作成します。このスクリプトは、Claudeが実行されている間、タイトルをリセットし続けるため、予期せず変更されることはありません。Claudeの使用が終わった後は、タイトルが通常の状態に戻ります。

この設定により、複数のClaudeインスタンスを管理するのがずっと楽になります。また、Claudeにこの設定を手伝ってもらうこともできます。

要約がありません。

Dreamstarは、ロサンゼルスとサンフランシスコ間の優雅な列車旅行を復活させることを目指す新しい高級夜行列車のスタートアップです。このサービスは1940年代以来のもので、共同創設者のジョシュア・ドミニクとトーマス・イーストモンドは、アメリカの現在の旅行オプションに対する不満からこのサービスを立ち上げることを決意しました。Dreamstarは、全室寝台の宿泊施設、グルメダイニング、乗客の快適さに重点を置いたサービスを提供する予定です。

同社はユニオン・パシフィック鉄道との間で線路使用の契約を結び、途切れのない旅行を実現するために停車駅を最小限に抑えることを目指しています。また、飛行機と比較して二酸化炭素の排出量を大幅に削減する計画も立てています。チケット価格は、同様の旅行オプションと競争力のあるものになる見込みで、オンラインで購入できるようになります。

Dreamstarは既存の列車車両の改修に取り組んでおり、デザインプロセスにはBMWデザインワークスと提携しています。2028年のロサンゼルスオリンピック前にサービスを開始することを見込んでおり、現在はさまざまな投資家から資金を調達しています。伝統的な鉄道運営者が抱える義務から解放され、効率的な運営を目指し、財政的な持続可能性と運営のコントロールに焦点を当てています。

著者はGoogleでの経験を振り返り、同社やテクノロジー業界で働くことの広範な影響について批判的な視点を共有しています。

著者は2007年にGoogleでキャリアをスタートしました。当時、同社は革新的で進歩的な労働文化が称賛されており、個人プロジェクトのための「20%の時間」などの特典がありました。しかし、著者は日常的なバグ修正に追われ、刺激的な研究に関わることができず、過労で評価されない状況に不満を感じました。

多くの従業員が同様に閉塞感を抱いていることに気づいた著者は、社内で懸念を表明しましたが、経営陣から反発を受けました。会社の「強制された幸福」と透明性の文化に疑問を投げかけたため、「トラブルメーカー」とレッテルを貼られました。

著者は、同僚が企業用語を理解するのを助けるためにボットを作成しましたが、派遣社員やパートタイム労働者に情報を共有したことで批判を受けました。彼らは会社内で二級市民として扱われていました。

企業文化を乗り越える中で、著者はフルタイムの従業員と「プレカリアート」（非正規労働者）との間に存在する格差に気づきました。企業の慣行が持つ搾取的な性質に対する意識が高まりました。

著者はGoogleの侵入的な監視文化についても考察しました。彼らの日本への移転希望は却下され、上司の目を盗んで機会を探ることになり、最終的には解雇される結果となりました。

著者は、危機の際に高級管理職が解雇について笑っているのを目撃し、企業のリーダーとその決定が従業員の生活に与える影響との間にある乖離を強く感じました。この経験は、資本主義の本質的な残酷さを理解するきっかけとなりました。

Googleでの勤務を通じて、著者は政治的な意識を持つようになり、資本主義の搾取的な性質や企業権力の役割を理解しました。Googleで働くことの見かけ上の利点は、多くの他者の犠牲の上に成り立っていることに気づきました。

著者は理想主義的な従業員から企業文化の批判的な観察者へと変わる過程を共有し、テクノロジー業界の実態や資本主義の広範な影響についての個人的な覚醒を詳述しています。

Dinoは、高水準のプログラミング言語で、スクリプト、関数型、オブジェクト指向の特徴を取り入れています。この言語は、多精度整数や複雑なデータ構造、並行処理や例外処理といったさまざまなプログラミング概念をサポートしています。

Dinoは1993年にロシアのゲーム会社向けにスクリプト言語として設計されました。その後、1998年、2002年、2007年、2016年に大きなアップデートが行われました。

Dinoの主な特徴には、ユーザーフレンドリーなスクリプト言語であることが挙げられます。C言語に似ており、多精度整数や拡張可能な配列、クラス、関数、並行処理用のファイバーをサポートしています。また、例外処理やパターンマッチング、Unicodeのサポートも備えています。

データ構造としては、配列や連想テーブルがあり、さまざまなデータ型を保持でき、動的にサイズを変更したり要素を削除したりすることができます。関数については、第一級関数、無名関数、クロージャをサポートしています。

Dinoのオブジェクト指向は、クラスがデフォルトで公開される関数として機能し、独自の継承や特性の扱い方を提供します。並行処理は、効率的なマルチタスクのためにグリーンスレッドを使用し、同期メカニズムも含まれています。パターンマッチングは、高度なデータ処理を可能にし、さまざまなデータ構造にマッチする構文を通じてコードを簡素化します。例外処理も組み込まれており、例外を捕捉して処理することができます。

実装の詳細としては、Dinoはコードをバイトコードにコンパイルし、パフォーマンスを最適化することができます。ガーベジコレクションにより、メモリを自動的に管理し、リソースの使用を最適化します。また、JITコンパイルをサポートしており、実行速度を向上させます。

Dinoは、Python、Ruby、Scalaなどの他の言語と比較してベンチマークテストを行い、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。

今後の方向性としては、型チェックや直接的なJITコンパイルの強化、ポータビリティやリソース効率の向上が挙げられます。

Dinoは、Linux、Windows（CYGWIN経由）、macOSなどの複数のプラットフォームで利用可能です。詳細情報やソースコードは公式ウェブサイトやGitHubリポジトリで確認できます。

Dinoは、高いパフォーマンスと使いやすさを兼ね備えた多用途のプログラミング言語であり、その機能や効率を向上させるための開発が進められています。

AlphaMeet Eleven v3は、表現力豊かで感情的な音声を生成する強力なテキスト読み上げモデルです。このモデルは、さまざまな機能を備えています。

まず、表現力豊かな音声を実現し、感情を伝えることができます。また、音声タグを使ってカスタマイズすることも可能です。さらに、複数の話者の自然な対話を生成できるため、より人間らしいやり取りが可能になります。対応言語は70以上に及び、世界中でのコミュニケーションをサポートしています。

現在、自己利用のユーザー向けに2025年6月まで80%の割引が提供されています。また、Eleven v3のパブリックAPIも近日中に利用可能となり、早期アクセスのオプションも用意されています。

全体として、Eleven v3は人間の音声パターンや感情を模倣する先進的な技術を用いて、高品質で魅力的な音声を生成することを目的としています。

Screen Time Network APIでは、主に3つのことができます。まず、自分自身や公共のユーザーの今日のスクリーンタイムを確認できます。次に、自分や公共のユーザーの過去のスクリーンタイムデータを閲覧することができます。そして、自分や公共の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ための購読も可能です。このAPIの利用は簡単に始められます。

要約がありません。

この文書は、Chromeのセキュアウェブおよびネットワークチームからの提案をまとめたもので、公共のウェブサイトによるローカルネットワークアクセスに関するセキュリティ問題に対処することを目的としています。この提案はまだ設計段階にあり、実施の承認は得られていません。

重要な問題として、公共のウェブサイトがユーザーのブラウザを利用してローカルネットワークデバイスにアクセスできるため、セキュリティリスクが生じることがあります。例えば、悪意のあるウェブサイトがユーザーのブラウザを通じてプリンターなどのローカルデバイスを攻撃する可能性があります。

提案されている解決策は、「ローカルネットワークアクセス」の許可を導入することです。この許可は、ウェブサイトがローカルネットワークデバイスにアクセスする前にユーザーの同意を必要とします。このシステムは、複雑な事前リクエストに依存する従来の方法から、ユーザーのローカルネットワークアクセスに対する制御を強化することを目指しています。

目標は、悪意のあるウェブサイトからローカルデバイスが悪用されるのを防ぐことと、ユーザーが同意した場合に限り、信頼できる公共のウェブサイトとローカルネットワークデバイスとの明示的な通信を可能にすることです。一方で、公共のウェブサイトがローカルデバイスを制御する既存のワークフローを妨げないことや、ローカルネットワークアクセスに関するHTTPSの問題を解決することは目指していません。

使用例としては、ローカルサービスを持たないユーザーが、ウェブサイトからデバイスにアクセスされる予期しない試みに直面しないことや、デバイスメーカーが公共のウェブサイトを通じてユーザーがデバイスを簡単に設定できる方法を持つことが挙げられます。

実施の詳細としては、ローカルネットワークへのリクエストは、サイトがユーザーから適切な許可を得ていない限りブロックされます。このシステムでは、IPアドレスをローカルホスト（最もプライベート）、プライベートIPアドレス（ローカルネットワーク）、パブリックIPアドレス（誰でもアクセス可能）の三つのカテゴリーに整理します。

許可のプロセスでは、サイトがローカルデバイスにアクセスしようとした際に、ブラウザが許可が与えられているかを確認します。許可がない場合は、ユーザーに同意を求めます。ユーザーは許可を拒否することでリクエストをブロックすることも、許可することでリクエストを進めることもできます。

セキュリティとプライバシーに関する考慮点として、この提案はユーザーの同意なしにローカルネットワークリクエストが発生しないようにリスクを軽減することを目指しています。しかし、ユーザーがその影響を十分に理解せずに許可を与える可能性についての懸念もあります。

提案されたローカルネットワークアクセスシステムは、公共のウェブサイトがローカルネットワークデバイスとどのように相互作用するかについて、ユーザーの制御とセキュリティを強化することを目的としています。実施前にこの提案を洗練させるためのフィードバックが求められています。

著者のリンカーン・ミシェルは、文章における副詞の否定的な見方について論じています。彼は、副詞を避けるべきだという一般的なアドバイスは誤解を招くものであると考えています。副詞は言語の正当な一部であり、慎重に使うことで文章を豊かにすることができます。ミシェルは以前の著作で副詞を擁護したことに触れ、現在は新しい小説『メタリック・レルムズ』で創造的に副詞を使用していると述べています。

彼は、多くの作家が副詞を誤用していることに言及し、しばしば文中ですでに伝えられた情報を繰り返してしまうと指摘しています。しかし、彼は副詞が意味を変えたり新しい文脈を提供したりすることで、文に深みを加えることができると主張しています。副詞を反射的に使うのではなく、意図的に使用することの重要性を強調し、文章を書くことは適切なバランスとスタイルを見つけることだと認めています。最終的に、ミシェルは作家に対し、自分の作品に役立つ場合には副詞を積極的に取り入れるよう促しています。

人間は知識を意味を保ちながらシンプルなカテゴリーに整理します。例えば、ロビンやブルージェイを「鳥」としてグループ化することがその一例です。このプロセスでは、詳細さとシンプルさのバランスを取ることが重要です。大規模言語モデル（LLM）は優れた言語能力を持っていますが、情報を人間のようにカテゴライズできるかどうかは不明です。

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開発し、人間のカテゴライズとLLMを比較しました。その結果、LLMは一般的に人間の見解に合った広いカテゴリーを作成するものの、人間が理解する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は情報を過度に単純化する傾向があり、一方で人間は詳細や文脈を重視します。たとえそれがカテゴライズを効率的でなくしてもです。これらの違いは、現在のAIシステムが人間の思考とどのように異なるかを浮き彫りにし、LLMを人間の理解により近づけるための改善点を示唆しています。

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大規模言語モデルのトレーニングに使用することを禁止しました。この新しいルールでは、開発者はXのAPIやコンテンツをその目的で使用できないとされています。この変更は、イーロン・マスクのAI企業であるxAIによるXの買収に伴い、競合他社からデータを守りたいという意向から来ています。

2023年初め、Xはプライバシーポリシーを変更し、公共データをAIのトレーニングに使用することを許可しました。また、昨年10月には第三者にも同様の使用を認めました。他のプラットフォーム、例えばRedditやThe Browser Companyも、AIデータのスクレイピングに対して同様の制限を設けています。

phptopは、Bearstechが開発したPHPパフォーマンス監視ツールです。このツールは、各クエリの実行にかかる時間（壁時計時間、ユーザーCPU時間、システムCPU時間）やメモリ使用量などの指標を表示します。LAMPサーバーに簡単にセットアップでき、リソースの要件も最小限で済みます。設定にはphp.iniの簡単な変更が必要です。

phptopは、PHPのバージョン5.2.0以上に対応しており、8.2までのテストが行われています。インストールにはphp.iniに一行追加し、サーバーを再起動する必要があります。さまざまなURLに対して詳細なパフォーマンスデータを提供し、ヒット数、処理時間、メモリ使用量などを確認できます。生産環境でも問題なく効果的に使用できます。

詳細については、マニュアルページを参照してください。

著者のマルコ・ジャンコッティは、アファンタジアという状態について自身の経験を語っています。アファンタジアとは、心の中でイメージを作ることができない状態で、彼はこれが記憶、特に個人的な経験を思い出す能力にどのように影響するかを説明しています。また、彼はアファンタジアと、重度の自伝的記憶欠如（SDAM）という関連する状態を区別しており、自分がその可能性があると考えています。

ジャンコッティは、アファンタジアのために心の中でイメージや音、感覚を形成できないと述べています。これを重大な障害と誤解する人もいますが、彼はこれが自分の人生の成功を妨げているとは感じていません。彼は過去の出来事を「再体験」するのが難しく、特定の記憶やエピソードを簡単に思い出すことができません。彼の記憶は整理されておらず、ラベルのないファイルキャビネットのように感じられます。

彼は「記憶の空白」についても語り、過去の事実は知っているものの、その経験に対する詳細な記憶や感情的なつながりが欠けていると説明しています。これはトラウマによるものではなく、記憶を処理する異なる方法によるものです。エピソード記憶は乏しい一方で、一般的な知識を含む意味記憶や場所の認識を含む空間記憶は健在です。彼はこれらを利用してエピソード記憶の欠如を補っています。

ジャンコッティは、アファンタジアやSDAMを持つ人々が、生活をうまく乗り切るために代替的な認知戦略を発展させることを提案しています。これにより、理解力や推論力において強みを持つこともあります。具体的な記憶を思い出せないにもかかわらず、彼は経験から得た感情的なつながりや洞察を保持していることを強調しています。

彼は、自身の状態を障害ではなく、世界を異なる方法で体験する手段と捉えています。これにより、彼は現在に集中し、鮮明な記憶に気を取られることなく合理的に考えることができると感じています。ジャンコッティは、特定の過去の出来事を思い出せず、心の中でイメージを形成できないものの、これが彼の人生や感情的なつながりに大きな影響を与えていないと述べており、情報を処理する独自の方法に価値を見出しています。

トランプ政権は、医療経験のないソフトウェアエンジニアが作成した不完全なAIツールを使用し、退役軍人省（VA）の契約をキャンセルするための対象を特定しました。このツールは「MUNCHABLE」と呼ばれ、がん治療の維持や血液サンプルの分析など重要なサービスを含む2,000件以上の契約を誤ってキャンセル対象として挙げました。

このAIは、契約の価値を誤って読み取ったり、退役軍人のケアの複雑さを理解せずに不必要な削減を提案したりするなど、重大な誤りを犯しました。専門家たちは、この目的でのAIの使用は不適切であり、人間の監視が必要だと批判しました。

エンジニアのサヒル・ラヴィンギアは、自身のコードに間違いがあったことを認め、急いで進めたために十分な分析ができなかったと述べました。VAの関係者は、レビュー過程には複数のスタッフによるチェックが含まれていると主張しましたが、多くの従業員は契約を迅速に正当化するよう圧力を感じていました。

政権は、VAの職を大幅に削減し、一部のサービスを内部に移行することを目指しており、退役軍人のケアに与える影響について懸念が高まっています。

この状況は、医療のような重要な分野で、適切な専門知識や文脈なしにAIを用いて複雑な意思決定を行うリスクを浮き彫りにしています。

HyperDXは、ClickStackスイート内のツールで、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支援します。ClickHouseを使用して、Kibanaのようにログやトレースを簡単に検索し、可視化することができます。

主な機能としては、ログ、メトリクス、セッションリプレイ、トレースを一つのプラットフォームで統合できる点があります。また、特定のフォーマットを必要とせず、既存のClickHouseスキーマと連携します。ClickHouseに最適化された高速な検索と可視化が可能で、直感的な検索オプションやSQLのサポートも提供しています。異常やトレンドの分析も簡単に行え、アラートの設定や使いやすいダッシュボードも備えています。ライブログの表示が可能で、パフォーマンス監視のためにOpenTelemetryと統合されています。

HyperDXは、ClickStackまたはClickHouse Cloudと共にデプロイできます。セットアップは、Dockerコマンドを実行し、http://localhost:8080でUIにアクセスすることで行います。必要に応じてファイアウォールのポートを開放することを忘れないでください。推奨されるシステム要件は、少なくとも4GBのRAMと2つのCPUコアです。

HyperDXを使用するには、アプリケーションを計測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、さまざまな言語用のSDKが用意されています。また、OpenTelemetryと互換性があり、より広範なアプリケーションのサポートが可能です。

コミュニティへの貢献も奨励されており、コードの提出、機能リクエスト、ドキュメントの改善などが歓迎されています。フィードバックや問題提起、Discordを通じた交流も大いに歓迎されています。

HyperDXの使命は、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、アクセスしやすい生産環境の計測ツールを提供することです。既存のソリューションに見られる高コストや複雑さといった一般的な欠点に対処しています。

プライバシーに関しては、HyperDXは製品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ができます。

HyperDXはMITライセンスの下でライセンスされています。

あなたは、自分の身元を確認するためのCAPTCHAテストを受けるよう選ばれました。以下の項目に記入し、ボタンをクリックしてください。

要約がありません。

再:publicaインターネット会議で、デジタル大臣のカーステン・ヴィルドベルガーは、ドイツとヨーロッパにおけるデジタル独立の重要性を強調しました。彼は、デジタル開発にはオープンスタンダードとオープンソースソフトウェアが必要であると提案しました。ヴィルドベルガーは、欧州のクラウドデータの75%以上がアメリカの大手テクノロジー企業によって管理されていることを指摘し、これらの企業への依存を減らす必要があると述べました。

さらに、彼はEU内でのセキュリティを強化し、機密データをEU内に留めるための欧州デジタル決済システムの創設を求めました。また、デジタル行政や電子政府サービスの改善、そして安全なデジタルサービスを支えるための連邦ITセキュリティセンターの設立も目指しています。彼の目標は、イノベーションを促進し、支援的な環境を整えることで、ドイツをテクノロジーやAIのスタートアップにとって魅力的な場所にすることです。

コンテナの利用は、コーディングエージェントがそれぞれ独立した環境で作業できるようにし、複数のエージェントを同時に管理しやすくします。このツールはオープンソースで、Claude CodeやCursorなどのさまざまなエージェントと互換性があります。

主な特徴として、各エージェントが別々のコンテナ内で動作するため、衝突を避け、安全に実験が行える点があります。また、ユーザーはコマンドの履歴やログを追跡できるため、エージェントの動作をリアルタイムで確認できます。エージェントが動かなくなった場合には、ユーザーがそのターミナルにアクセスして直接支援することも可能です。さらに、標準のgitコマンドを使ってエージェントの作業を簡単に確認でき、どのエージェントやインフラとも互換性があり、特定のベンダーに依存しないのも大きな利点です。

インストールするには、makeコマンドを実行してツールをビルドし、make installでシステムのPATHに追加します。

Container Useを利用するには、まずMCP設定にContainer Useの構成を追加し、必要に応じてエージェントがコンテナ化された環境を使用するためのルールを設定します。

具体的な例としては、hello_world.mdはローカルのHTTP URLでシンプルなアプリを実行し、parallel.mdは二つのバージョンのhello worldアプリを提供します。また、security.mdはリポジトリの更新や脆弱性をチェックします。

エージェントの進捗をリアルタイムで監視するには、cu watchを実行します。なお、このプロジェクトはまだ初期開発段階にあるため、ユーザーは多少の不具合や迅速な更新があることを予想しておくべきです。

要約がありません。

スイスでは、暗号化に関する法律の変更が提案されており、これがVPN企業に大きな影響を与える可能性があります。この変更により、企業はユーザー情報を収集する必要が生じ、オンラインプライバシーが脅かされる恐れがあります。スイスに拠点を置くProton VPNとNymVPNは、ユーザーのプライバシーを守るためにスイスを離れる可能性があると述べています。

一方、スイスのクラウドセキュリティ企業Infomaniakは、この法律を支持しています。彼らは、匿名性を防ぐことが必要だと主張しており、それが正義を妨げると考えています。プライバシーとセキュリティのバランスを見つける必要があるとしています。しかし、業界内では多くの人々が反対しており、信頼できるVPNは匿名性を損なうことなくユーザーのプライバシーを守ると強調しています。

新しい法律の下でのメタデータ収集についても懸念が寄せられています。これにより、通信内容を明らかにすることなくユーザーの活動を追跡できる可能性があります。批評家たちは、特に検閲からの保護を求める活動家やジャーナリストにとって、多くのユーザーのプライバシーが危険にさらされると警告しています。スイス政府によるこの法律に関する相談は2025年5月に終了しましたが、結果はまだ未定です。

要約がありません。

この記事では、アメリア・イアハートの世界一周飛行に対する野心的で危険な試みについて述べています。彼女の苦闘や、夫であるジョージ・パーマー・パトナムの影響が強調されています。

最初のポイントは、ルークフィールドでの墜落です。イアハートは世界一周飛行の初めの段階でハワイで飛行機を墜落させましたが、大きな怪我はありませんでした。この事故は、彼女がこのような困難な旅に出る準備ができているのかという懸念を呼び起こしました。

次に、名声を追い求める姿勢です。パトナムはイアハートの夫でありマネージャーでもあり、彼女の名声を利用しようとし、しばしば公の注目を集めるためにリスクを取るように促しました。友人たちは、彼が彼女の有名人としての地位を利用していると感じていました。

飛行経験についても触れられています。イアハートは飛行の業績で知られていましたが、批評家たちは彼女がこの規模の飛行に必要な経験を欠いていると主張しました。特に、過去の事故や、フレッド・ヌーナンのような経験の少ないナビゲーターに依存していたことが問題視されました。

準備と懸念についても言及されています。広大な海を飛行する危険性や不十分な航法機器にもかかわらず、パトナムは安全よりも公の注目を優先し、旅のための適切な準備が不足していました。

二度目の試みでは、イアハートは飛行機を修理した後、再び世界一周を目指しましたが、機器の故障や乗組員との個人的な問題など、数々の困難に直面しました。

最後の飛行では、過積載の状態で離陸した後、通信の問題が発生し、飛行機は最終的に太平洋上で行方不明になりました。その位置は今も不明のままです。

全体として、この記事はイアハートを先駆的な飛行士として描写し、彼女の野心と名声のプレッシャーが最終的に悲劇的な結末を招いたことを伝えています。

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現在の生成AIモデルの限界について、特に人工一般知能（AGI）の追求に関する内容が述べられています。

多くの人々は、最近のAIの進展がAGIに近づいていることを示していると考えていますが、この見方は真の知能に必要な深い身体的理解を見落としています。真の知能は物理的な世界との相互作用を伴います。

現在の生成モデル、特に大規模言語モデル（LLM）は、言語予測のようなタスクに優れていますが、世界を本当に理解しているわけではありません。これらのモデルは、物理的現実を真に理解するのではなく、記憶されたルールに依存することが多いです。

真のAGIは、車の修理のような物理的相互作用を理解しなければならない現実の問題を解決できるべきです。しかし、LLMはそのような能力を持っていません。

また、LLMが言語だけで世界を学べるという考え方には批判があります。言語理解は単に文法に関するものではなく、意味や文脈も含まれますが、LLMはそれを完全には把握していません。

著者は、AGIに対するマルチモーダルアプローチにも異議を唱えています。このアプローチでは、テキストや画像など異なるデータ形式を効果的に統合することができず、環境との相互作用を通じて自然にこれらのモダリティを統合する方が良いとしています。

構造化された学習と人間の直感の重要性も強調されており、モデルを単にスケールアップするだけではAGIの開発には不十分だとされています。

著者は、真のAGIを達成するためには、さまざまな認知プロセスをどのように統合し、実世界の経験から学ぶかに焦点を当てるべきだと考えています。狭い知能モデルを組み合わせるのではなく、より統合的で身体的なアプローチが必要だと主張しています。

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ユーザー認証を伴うウェブサイトを構築する際、ユーザーがサインインしているかどうかによって「プロフィール」や「ログイン」などのボタンを表示する必要があります。このガイドでは、Axumとクッキーを使用した認証の実装方法について説明します。

まず、基本的なHTMLレイアウトを用意し、ユーザーの認証状態に応じて表示内容を変更します。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という構造体を使用します。このコンテキストは、ユーザーのリクエストから情報を取得して埋めることができます。

認証を扱う簡単な方法としてクッキーが提案されています。クッキーは以下の属性を使って安全にすることができます。HttpOnlyはJavaScriptからのアクセスを防ぎ、XSS攻撃に対抗します。SecureはクッキーがHTTPS経由でのみ送信されることを保証します。SameSiteはCSRF攻撃を防ぐのに役立ちます。また、Expirationを設定することでクッキーの有効期限を制限し、不正使用を減らします。

ログインプロセスでは、ユーザーの資格情報を確認するためのログインエンドポイントを作成します。ログインが成功すると、短期間有効なJWTと長期間有効なリフレッシュトークンの2つのクッキーが生成されます。

Axumのエクストラクターを利用して、クッキーからユーザーデータを取得し、リクエスト中の認証状態を管理します。クッキーからJWTを抽出するためのカスタムエクストラクターを作成することも可能です。

ミドルウェアを導入することで、認証ロジックをよりクリーンに処理できます。ミドルウェアはクッキーを検証し、ユーザーコンテキストを管理し、リクエストとレスポンスを通じてクッキーの更新を伝播させる役割を果たします。

複数のミドルウェアレイヤーを重ねることで、異なるアクセス制御のレベル（例えば、公開、認証済み、管理者専用ルート）を実現できます。

このガイドでは、ユーザー認証のためのミドルウェアの実装方法や、JWTの検証とトークンのリフレッシュをユーザーのリクエストを妨げることなく行う方法についてのコード例が提供されています。

要するに、Axumを使った認証では、クッキーの設定、エクストラクターを用いたユーザー状態の管理、柔軟で堅牢な認証システムのためのミドルウェアの実装が含まれます。

StringFluxは、ユーザーが文字列を簡単に変換・変形できるウェブベースのツールです。Unix/Linuxのコマンドライン操作に似た機能を提供します。このツールを使うことで、複数の操作を組み合わせて複雑な変換を行うことができ、JSONのフォーマットやデータのエンコードなどの作業を効率的に行えます。

主な機能には、いくつかの操作を組み合わせて高度な文字列の修正ができる「変換チェーン」があります。また、JSON、Base64、XML、CSVなど、さまざまなフォーマットに対応しています。直感的なインターフェースを持ち、推奨される操作や検索、カテゴリ別のオプションを通じて簡単にナビゲートできます。さらに、一般的なJSONのエラーを修正する機能も備えています。

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可能です。全体として、StringFluxは開発者の時間を節約し、文字列変換のための使いやすいインターフェースを提供することで、生産性を向上させることを目指しています。

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。彼らのドローンは、国際レースで人間のパイロットを初めて打ち負かした自律型ドローンとなりました。この大会では、他に13機のドローンと人間のチャンピオンたちと競い合い、TUデルフトのドローンは、1台のカメラだけで操作できるように訓練された高度なAIを使用しました。これは、人間のパイロットが飛行する方法に似ています。

ドローンは時速95.8キロメートルに達し、ノックアウトトーナメントで3人の元世界チャンピオンを上回る成績を収めました。この成果は、制御された実験室環境ではなく、実際の環境で行われたため、人工知能にとって重要なマイルストーンとなります。

TUデルフトチームが開発したAIシステムは効率的で、深層ニューラルネットワークを用いて試行錯誤を通じて訓練され、ドローンを直接制御することができます。この技術はドローンレースの向上だけでなく、自動運転車や緊急対応などさまざまな分野にも応用の可能性があります。チームリーダーのクリストフ・デ・ワグターは、この成果を誇りに思い、実世界のロボティクスの進展につながることを期待しています。

Claude 4のシステムプロンプトの変更点についてまとめます。

Claude 4のシステムプロンプトは、前のバージョンである3.7と似た構造を持っていますが、ユーザー体験やアプリケーション開発に重点を置いた重要な変更が加えられています。以前のClaude 3.7での一般的なエラーに対する一時的な修正は削除され、Claude 4では改善されたトレーニングと強化学習を通じてこれらの問題に対処し、より信頼性の高い応答を実現しています。

新しいプロンプトは、ユーザーの許可を待たずに最新情報を検索することを促進しており、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ています。また、Claude 4は、ユーザーの行動に基づいて、食事プランやスケジュールなどの構造化されたコンテンツを作成する能力が向上しています。

コーディングタスクにおけるコンテキストの制限に対処するため、プロンプトでは簡潔な変数名の使用を指示しており、トークン制限内での明確さを維持することの難しさを示しています。さらに、Claude 4は悪意のあるコーディングやサイバー犯罪を助けることに対する厳しいルールを追加しており、有害な結果を招く可能性のあるリクエストを拒否することを保証しています。

システムプロンプトの変更は、観察されたユーザーの行動がClaudeの機能改善に影響を与えるユーザー中心のアプローチを示しています。これらの更新は、Claudeの設計と機能の慎重な調整を通じて、ユーザー体験の向上に対するAnthropicのコミットメントを強調しています。

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。主な機能は以下の通りです。

ユーザーは、シンプルな指示を使って希望する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。AdamCADは3Dモデルを生成し、さらに調整するためのパラメーターも提供します。このプロセスを「洗練とエクスポート」と言います。また、クリエイティブモードを使うと、任意の画像を数秒で3Dモデルに変換することができます。これを「画像から3D」と呼びます。

さらに、AdamCADはプロフェッショナルが使用する既存のCADソフトウェアと連携することができます。多様なデザインが可能で、エンジン部品やキーホルダー、スマートフォンスタンドなど、自然言語での入力を通じてさまざまなアイテムを作成できます。

全体として、AdamCADはデザインのアイデアを迅速かつ効率的に具現化する手助けをします。

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PURL（パッケージURL）は、2017年に作られたオープンスタンダードで、異なるエコシステム間で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。特別な形式のURLを使用することで、パッケージの種類、名前、バージョン、その他の修飾子などの詳細を含めることができ、ソフトウェアコンポーネントの追跡や共有を簡素化します。

PURLは、ウェブURLのような構造を持ち、"pkg:"で始まります。構成要素には、タイプ（例えば、npmやMaven）、名前、バージョン、オプションのネームスペース、修飾子、サブパスなどが含まれます。PURLは、ソフトウェア部品表（SBOM）でソフトウェアコンポーネントを特定するためによく使用されており、正確性と使いやすさを向上させます。また、ライセンス情報の確認や不足しているデータの補完にも役立ちます。

PURLは、npm、PyPI、Maven、Dockerなど、さまざまなプログラミング言語やパッケージマネージャーをサポートしています。CPE（コモンプラットフォーム列挙）と比較すると、PURLはシンプルでオープンソースソフトウェアに適しており、CPEは商業製品に焦点を当てたより複雑なものです。両者はソフトウェアを識別できますが、PURLはその簡潔さと脆弱性管理における広範な使用から好まれています。

PURLは、効果的なソフトウェアサプライチェーンの透明性とセキュリティを求める組織に推奨されますが、CPEに比べて商業製品のサポートが不足しています。全体として、PURLは今日の開発環境におけるソフトウェアコンポーネントの正確な識別と管理に不可欠です。

この記事では、ローカルで大規模言語モデル（LLM）を実行するための二つのグラフィックカード構成を比較しています。一つはデュアルのRTX 5060 Ti 16GB構成、もう一つはシングルのRTX 3090です。

まず、仕様と価格についてです。デュアルのRTX 5060 Ti構成は合計32GBのVRAMを持ち、価格は約950ドルです。一方、中古のRTX 3090は24GBのVRAMを提供し、価格は850ドルから900ドルの間です。また、RTX 3090はメモリ帯域幅が936 GB/sと高く、デュアルの5060 Tiの448 GB/sよりも優れています。

次に、性能テストの結果です。特定のモデルを使用してトークン生成速度やコンテキスト処理能力を測定しました。デュアルのRTX 5060 Tiは長いコンテキストを扱うのに優れており、最大で44,000トークンに達しますが、RTX 3090は約32,000トークンで頭打ちになります。VRAMが多いにもかかわらず、デュアルの5060 Tiはトークン生成が遅く、密なモデルではRTX 3090よりも約70～85%遅い結果となりました。

使用ケースについては、RTX 3090は密なモデルの高速処理が求められるタスクに適しています。対して、デュアルのRTX 5060 Ti構成は、大きなコンテキストウィンドウや高精度の量子化が必要なタスクに有利です。

結論として、どちらの構成を選ぶかはユーザーのニーズによります。24GB以内のモデルで最大の速度を求めるなら、RTX 3090が好ましい選択です。しかし、大きなプロンプトやより多くのVRAMを必要とするモデルを処理する場合、デュアルのRTX 5060 Tiは魅力的な選択肢となります。また、ユーザーは最初にシングルのRTX 5060 Tiを使用し、後からカードを追加して拡張することも可能です。

全体として、両方の構成にはそれぞれの強みがあり、最終的な選択はユーザーの具体的な要件に大きく依存します。

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parrot.liveは、どのコンピュータでも「curl parrot.live」というコマンドを使って、アニメーションのパーティーパロットを表示できる楽しいプロジェクトです。

このプロジェクトには、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たjmhobbsさん、テストを行いフィードバックを提供したRobert KochさんとEric Jiangさんに感謝します。

パロットに関連するさらに楽しいコンテンツを楽しむには、cultofthepartyparrot.comやterminal-parrot、parrotsay、ascii.liveを訪れてみてください。

最近の研究によると、私たちの脳はリラックスしている時と集中している時でほぼ同じ量のエネルギーを使っていることがわかりました。神経科学者のシャーナ・ジャマダール氏とそのチームは、精神的な作業を行う際には脳が休んでいる時よりも約5%多くのエネルギーを必要とすることを発見しました。これは、脳のエネルギーの大部分が思考だけでなく、身体機能の維持や調整に使われていることを示しています。

脳は体重の約2%を占めていますが、体全体のエネルギーの20%を消費します。このエネルギーは主にATPという形で供給され、ATPはグルコースと酸素から生成されます。脳にはこれらの重要な資源を供給するための複雑な血管ネットワークがあります。作業を行う際には特定の脳の領域が活発になり、そのためエネルギーの使用がわずかに増加します。

研究によれば、脳のエネルギーのかなりの部分は、ホメオスタシス（恒常性）の維持や環境の変化を予測するなどの背景プロセスに使われています。このエネルギーの効率的な使用は、私たちの祖先がエネルギーが乏しい環境で生きていたことに起因しています。そのため、脳は不必要なエネルギーの消費を避けるメカニズムを発達させており、これが激しい精神的努力の後に疲労感を感じる原因となります。

全体として、この研究は私たちの脳が強力で複雑である一方で、特定のエネルギー制約の中で効率的に機能するように設計されていることを強調しています。認知的な要求と身体の調整をうまくバランスさせているのです。

英国政府は毎年140億ポンドを技術に投資していますが、デジタル調達の専門知識を持つスタッフはわずか15人しかおらず、大手技術供給者との関係を管理するのに十分ではありません。公共会計委員会（PAC）の報告書は、商業的なスキルが不足していることに懸念を示しており、政府のデジタル技術を通じた効率改善が求められる中で、この少人数では不十分だと指摘しています。

政府はデジタル能力を強化する計画を立てており、より良い契約を交渉するための「デジタル商業センター・オブ・エクセレンス」を設立し、小規模な技術企業を支援する方針です。しかし、調達に関する各政府部門の役割や責任が不明確なままであるため、課題が残っています。PACは、政府がこれらの役割を明確にし、技術関連の支出に関わる公務員のトレーニングを改善するよう求めています。

現在、大手技術企業との効果的な交渉には、部門間の調整不足やベンダーロックインといった問題が影響しています。PACは、政府がデジタル施策の成果を向上させるために商業的なスキルを強化する必要があると強調しています。

この記事では、限られたメモリを持つコンピュータで韓国語のテキスト（ハングル）を効率的に表示する方法について説明しています。約3,000の一般的に使用されるハングル文字の大きなフォントファイルを保持する代わりに、基本的な構成要素であるジャモから文字を構築する提案がされています。

ハングルの書き方は約11,000の文字を含んでおり、フォントの保存には多くのメモリが必要です。通常のハングルフォントは15MBを占めることがあり、これはビデオゲーム機のようなメモリが少ないデバイスにとっては難しい問題です。

日本語とは異なり、韓国語では完全なハングル文字セットを管理する必要があります。しかし、ハングルの構造はジャモに効率的に分解できるため、基本的なハングルの構成要素として約70種類のジャモがあります。

適切なハングルフォントを選ぶことは、動的な構成を成功させるために重要です。ほとんどのフォントには個別のジャモのグリフがありますが、動的な使用を意図していないことが多く、入力方法のために設計されています。

プロポーショナルフォントは美観のために間隔を調整しますが、ノンプロポーショナルフォントは一貫した間隔を保つため、動的な構成には適しています。

ジャモからハングル文字を作成する際には、特定のレイアウトルールがあり、構成要素の配置方法を決定します。例えば、リード（L）、母音（V）、トレイル（T）のジャモの位置は、使用される母音によって異なります。

あるビデオゲームのプロジェクトでは、著者はプロポーショナルフォント（HY Gothic）からノンプロポーショナルフォント（AsiaRythm1）に切り替え、動的なレイアウトを容易にしました。ノンプロポーショナルフォントはジャモの調整が最小限で済み、より一貫した結果を得ることができました。

この記事は、メモリが限られた環境で効果的にテキストを表示するために、適切なハングルフォントを使用し、ハングルの構造を理解することの重要性を強調しています。

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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、現代の航空における飛行船の可能性を探るための取り組みの一環です。

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、将来の向上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、評価機能、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ています。すでにLangfuseを自己ホスティングしているユーザーには、これらの新機能にアクセスするためのアップグレードが推奨されています。

Langfuseは、LLMエンジニアリングのためのオープンソースプラットフォームの構築に注力しており、コミュニティの信頼と協力が必要です。重要な機能を無料で提供することで、コミュニティの関与を深め、迅速な改善を促進すると考えています。

Langfuseは常にオープンコア企業でしたが、現在はオープンソースの提供を拡大し、商業機能は企業向けのセキュリティとサポートに限定しています。

現在、8,000以上のアクティブな自己ホスティングのLangfuseインスタンスがあり、SDKのインストール数は数百万に達しています。この変化により、LangfuseはオープンソースのLLM運用における主要な選択肢としての地位を確立することが期待されています。

同社は、ユーザーにLangfuseの自己ホスティングを始め、GitHubでコミュニティに参加するよう呼びかけています。

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この記事では、特に技術職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。著者である男性プログラマーは、自身の編み物との出会いを語り、その利点を強調しています。

編み物は、触覚的な体験を提供します。画面を使った仕事では感じにくい満足感が得られ、手を使うことでデジタル環境からの休息になります。編み物は多くの構造化された活動とは異なり、柔軟性があり、個人の表現を可能にします。無限のプロジェクトや技法があり、自由に楽しむことができます。

編み物は、学ぶのが比較的簡単です。初心者でも基本をすぐに理解でき、その後は自分のペースで挑戦を続けることができます。また、必要な道具が少なくて済むため、ほぼどこでも練習できるのも魅力です。短い休憩中や旅行中にも手軽に始められます。

著者は、編み物によって得られるのは、個人的な意味を持つ手作りのアイテムであると強調しています。作品には特別な思い出が込められることが多いです。さらに、編み物は心を落ち着ける活動でもあり、ストレスを軽減し、達成感を与えてくれます。

興味がある人には、基本的な道具を購入し、オンラインのチュートリアルを利用して技術を学ぶことを勧めています。著者は、編み物が創造性、リラクゼーション、そして意味のあるものを作る喜びを結びつけた、やりがいのある活動であると信じています。

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Gemini 2.5 Proは、コーディングや複雑なタスクに特化した高度なAIモデルです。このモデルは、コード生成、推論、テキスト、音声、画像、動画などのさまざまな入力形式の理解に優れています。

主な特徴としては、まず「ディープシンク」という新しいモードが追加され、推論能力が向上しています。また、ウェブ開発やその他のプログラミングタスクに対して簡単にコードを生成できる能力も備えています。さらに、最大100万トークンを処理できるため、大規模なデータセットにも対応可能です。複数の入力形式を同時に理解し処理することもできます。

性能面では、Gemini 2.5 Proは推論、コーディング、事実の正確性に関するさまざまなベンチマークで他のモデルを上回っています。数学、科学、コーディングタスクにおいて高得点を達成し、これらの分野での強力な能力を示しています。

インタラクティブな機能としては、シンプルなプロンプトからアニメーションやシミュレーションを作成できることが挙げられます。具体的には、ゲームの制作や経済データの視覚化、フラクタルパターンの生成などが可能です。

Gemini 2.5 ProはGoogle AI Studio、Gemini API、Geminiアプリを通じて利用でき、特に推論、コーディング、複雑なプロンプトを必要とするタスクに最適です。このモデルは、堅牢なコーディングと推論能力を求めるユーザーにとって、AI技術の重要な進展を示しています。

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Merlin Bird IDは、見たり聞いたりした鳥を写真や音、地図を使って特定するための無料アプリです。主な機能は以下の通りです。

まず、音を識別する「サウンドID」機能があります。このツール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。オフラインでも利用できるため、どこでも鳥を特定できます。

次に、「フォトID」機能では、鳥の写真を撮影するか、カメラロールから選んで可能性のある鳥のリストを得ることができます。この機能もオフラインで使用可能です。

「バードID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が可能性のある鳥を提案します。これにより、初心者から上級者まで誰でも簡単に鳥を特定できます。

また、「ライフリスト」機能を使うと、識別した鳥をデジタルスクラップブックに保存できます。「これは私の鳥です！」をタップすることで、バードウォッチングの体験を記録できます。

「地元の鳥を探る」機能では、あなたの場所や季節に基づいて見られる可能性のある鳥のカスタムリストを作成できます。オフラインでも利用できるオプションがあります。

さらに、アプリは鳥類愛好家のコミュニティからの貢献によって強化されており、写真や音、専門家のヒントが含まれています。これにより、鳥の識別に関する包括的なリソースとなっています。

Merlinはアメリカ、カナダ、ヨーロッパ、中央アメリカや南アメリカの一部の鳥をカバーしており、将来的にはさらに多くの種や地域が追加される予定です。

あなたの支援のおかげで、ワシントン州は修理の権利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、個人用電子機器や家電、車椅子を修理するために必要なツールや部品、情報へのアクセスを人々に提供する二つの法案に署名しました。この法律は、所有物を持つ人がその修理方法を決定すべきであることを認めています。

公共利益研究グループや障害者権利ワシントンなどの団体が、この法律の成立に向けて懸命に働きかけました。彼らの努力は、車椅子を修理の権利に含める重要性を強調しました。

さらに、アメリカ合衆国国防長官のピート・ヘグセス氏は、契約に修理の権利に関する条項を盛り込むべきだと強調しました。これにより、装備のメンテナンスが向上します。このアプローチは、リンカーン大統領が軍隊の武器の維持を常に可能にした歴史的な慣行とも一致しています。

修理の権利は、農家や住宅所有者、医療技術者、兵士など、すべての人にとって重要です。この動きは広がっており、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成立させた8番目の州となり、勢いが増しています。

Google Cloudは、Cloud RunでのNVIDIA GPU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。主な利点は以下の通りです。

まず、従量課金制が導入されており、GPUの使用に対して秒単位で料金が発生します。次に、Cloud Runは使用していないときにGPUインスタンスをゼロに減らすことができるため、無駄なコストを削減できます。また、アプリケーションは5秒以内にGPUを使って起動できるため、需要に迅速に対応できます。さらに、HTTPやWebSocketを通じてユーザーとのリアルタイムなインタラクションが可能なストリーミングサポートも提供されています。

GPUサポートを備えたCloud Runは、クォータリクエストなしで誰でも利用でき、信頼性のためのサービスレベル契約も付いています。GPUは世界の5つの地域で利用可能で、今後さらに地域が増える予定です。

加えて、GPUはバッチ処理タスクにも利用できるようになり、モデルの微調整や大規模な推論、メディア処理が可能になります。初期のユーザーからは、この新機能によって大幅なコスト削減と効率向上が報告されています。

開発者は、これらの機能を簡単に利用できるようになっており、ガイダンスやベストプラクティスのリソースも用意されています。