Radiant AIは、『The Elder Scrolls IV: Oblivion』のために開発された野心的な人工知能システムで、動的で没入感のあるゲーム世界を作り出すことを目指していました。このシステムは、千以上の非プレイヤーキャラクター（NPC）がそれぞれのスケジュールを持ち、食事をどこでとるかや食料をどう調達するかといった独自の判断を行うことを約束していました。このアイデアは、2006年のゲーム発売に向けたプロモーション資料やデモで初めて紹介されました。

しかし、期待に反して、実際のRadiant AIの実装は約束されたほどの印象を与えず、ファンの間に失望をもたらしました。多くの機能が削除されたり簡略化されたりし、システムは提案されたほど自律的には機能しませんでした。Radiant AIに関する議論は何年も続いており、特に最近の『Oblivion』のリマスター版により、その本来の姿と実際の姿についての関心が再燃しています。

Radiant AIの遺産は、後のベセスダのゲームに引き継がれ、『Fallout 3』や『Skyrim』、『Fallout 4』などのタイトルにおけるAIシステムに影響を与えています。しかし、多くの人々はRadiant AIの初期のビジョンが完全には実現されなかったと考えており、その能力についての議論や神話が続いています。この記事では、Radiant AIの歴史、約束、実際の成果について、広範な研究とコミュニティの議論を基に明らかにします。

Jake Runzerは、Railpackという新しいビルダーのリリースを発表しました。これは、約3年間使用されてきたNixpacksを改善するために設計されたもので、Nixpacksは多くのユーザーにとって便利でしたが、約20万人に影響を与える制限がありました。Railpackは、Railwayが100万人から1億人のユーザーに成長する中で、ユーザー体験とスケーラビリティを向上させることを目指しています。

Railpackの主な特徴には、特定のパッケージのバージョン管理が可能な「細かいバージョン管理」、イメージサイズを38%から77%削減し、デプロイ時間を短縮する「小さなビルド」、BuildKitを使用してより効率的なキャッシングとビルドレイヤーの管理を実現する「より良いキャッシング」が含まれています。

Railpackは、Nixpacksの問題、特に複雑なバージョン管理や大きなイメージサイズに対処しています。Railpackへの移行では、コードベースをRustからGoに変更し、ビルドの構築方法を改善しました。

Railpackのプロセスは、分析、計画、生成の3つのステップから成り立っています。このアプローチにより、イメージのビルドにおける制御と効率が向上します。

現在、Railpackはベータ版で、Node、Python、Goなどのさまざまなプログラミング言語や、静的サイト向けの人気フレームワークをサポートしています。オープンソースであり、オンラインでドキュメントも利用可能です。ユーザーは今日からRailpackを利用することができます。

この記事では、プログラムの最適化の重要性について説明しています。最適化されたプログラムはコストを削減し、パフォーマンスを向上させることができます。コンパイラは最適化に優れていますが、必ずしも最良のコードを生成するわけではありません。Zigのような低水準言語は、プログラマーの意図に関する情報を多く提供するため、より良い最適化が可能です。

Zigの特徴には、組み込み関数やコンパイル時実行（comptime）があり、これにより最適化能力が向上します。コンパイル時実行は、コンパイルの段階でコードを生成することを可能にし、従来のマクロの複雑さを避けながら効率的なプログラムを作成できます。マクロがプログラムの構造を変更するのに対し、Zigのコンパイル時実行は通常のコードをコンパイル中に実行するため、使いやすくなっています。

この記事では、コンパイル時実行を使用することで文字列比較関数を最適化し、より効率的なアセンブリコードを生成する例も紹介されています。全体として、著者はZigをパフォーマンスの高いコードを書くための強力なツールとして推奨し、その機能を探求することを読者に勧めています。

著者は、Zigが最適化プロセスを簡素化し、他のプログラミング言語の限界を超えてコーディングの創造性を促進すると考えています。

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CDImageは、イメージをコンパクトディスクに焼くためのツールです。このプロジェクトは、Instructablesなどのユーザーによる以前の成功した試みに触発されて生まれました。制作者はこれらの貢献を認め、ツールの改善に取り組み、使いやすいインターフェースを作成し、現代の利用に合わせてコードを更新しました。

CDImageを構築するには、Qt 6ライブラリが必要です。Windowsユーザー向けにはバイナリ版が用意されていますが、十分なテストは行われていません。ツールは特定のディスクの形状を必要とし、リストにないディスクの場合は、ユーザーが手動で寸法を入力する必要があります。このプロセスは難しく、ディスクを無駄にすることもあります。

ユーザーは高コントラストの画像を読み込み、調整し、音声トラックを作成できます。出力されるのは、CDに焼くのに適した大きな音声ファイルです。異なるディスクのキャリブレーションは複雑な最適化を伴い、明確な画像を得るためには複数回の試行が必要になることがあります。制作者は、AIを使った自動キャリブレーションなどの改善案を提案しています。

制作者はアイデアの共有を奨励し、関連する技術や基準についての追加情報へのリンクも提供しています。全体として、CDImageはコンパクトディスクの時代へのオマージュであり、ユーザーがイメージを焼く実験を行うことを可能にしつつ、技術的な課題にも触れています。

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WordPressエコシステムにおいて、中央集権やガバナンスの問題に対処するための新しい取り組み「FAIR（Federated and Independent Repositories）」が始まっています。この動きは、コアコントリビューターからの公開書簡を通じて、WordPress内でのより良い選択肢やガバナンス改革の必要性についての議論から生まれました。

FAIRは、既存のプラットフォームをフォークすることなく、WordPressのプラグインやテーマのための分散型配信システムを構築することを目指しています。このプロジェクトは、コミュニティ主導の技術運営委員会（TSC）が監督し、Linux Foundationのもとで運営されています。FAIRは、WordPress.orgとの互換性を保ちながら、インフラとガバナンスの改善に焦点を当てています。

この取り組みの目的は、ユーザーにプラグインの配信に対するより多くのコントロールを与え、WordPressコミュニティにとってより責任あるシステムを育むことです。FAIRは多くのコントリビューターによる協力的な努力であり、オープンウェブやWordPressの進化を支援したいと考える人々は参加を奨励されています。詳細はfair.pmで確認できます。

アメリカで障害者手当を受け取る人の数が過去30年間で大幅に増加し、現在では1400万人が政府の支援に依存しています。この障害者手当の申請が増えている一方で、医療の改善や職場での差別に対する法律の整備が進んでいます。障害を持つ多くの人々は働いておらず、失業統計にも含まれないため、アメリカ経済の中で隠れた安全網が広がっていることが浮き彫りになっています。

アラバマ州のヘイル郡では、働き盛りの成人の約25%が障害者手当を受け取っており、その多くは腰痛やメンタルヘルスの問題など、主観的に評価される状態にあります。障害の認定プロセスは複雑で、個人によって大きく異なることがあります。調整された役割で働ける可能性のある人々も、自分の状態に合った雇用の選択肢を見出せないことが多いです。

さらに、多くの伝統的な職が閉鎖されたことで、元製材所の労働者のような人々が新しい役割のために再訓練を受ける代わりに、障害者手当を求めるようになっています。この変化は、限られた職業スキルや教育しか持たない人々にとって、障害が支援の一形態となる状況を生み出しています。

障害者手当を受け取る子供たちも多く、特に学習障害のために支援を受けています。家族がこれらの手当に依存することで、子供たちが自立や学校での成功を目指す意欲を失う可能性があります。

障害者プログラムの増加は、これらのシステムの効果や持続可能性についての疑問を呼び起こしています。これらのプログラムは高額で、受給者にとって長期的な貧困を招く可能性があります。全体的な経済状況が変化する中で、障害を必要な安全網と見る人もいれば、労働市場や社会的支援システムの根深い問題を反映していると主張する人もいます。

生産性を高めるためのシステムを整えることが重要です。この記事は、テクノロジー業界の専門家向けのキャリアプラットフォーム「Taro」の創設者、ラフル・パンデイによって書かれました。2025年6月5日に公開されたこの内容では、キャリアの発展や、特にテクノロジー分野における先延ばしを克服するための実践的な戦略について議論されています。先延ばしを克服するためには、生産性を向上させる効果的なシステムを作ることが必要です。

この文章は、対立と平和のテーマについて述べています。さまざまな状況で対立が生じる可能性があることを強調し、それを平和的に解決する方法を見つける重要性を示しています。対立の原因を理解することや、コミュニティで平和を促進することの利点に焦点を当てています。最終的には、調和を達成するためには対話と協力が必要であることを強調しています。

リポジトリのバックアップは災害復旧において重要ですが、リポジトリが大きくなるにつれて、信頼でき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以前48時間かかっており、実用的ではありませんでした。この問題は、大規模なリポジトリに対して非効率的な古いGit機能に起因していました。

バックアップに使用されるGitコマンドには、リポジトリ内の参照の数が増えるにつれて複雑さが増し、パフォーマンスに問題があることがわかりました。このため、バックアップは時間がかかり、リソースを大量に消費し、失敗や中断のリスクが高まっていました。

これを解決するために、Gitコマンドで使用されるアルゴリズムを改善し、非効率的なネストされたループをより効率的なマッピング構造に置き換えました。この変更により、バックアップ時間は48時間からわずか41分に短縮され、パフォーマンスが大幅に向上し、サーバーの負荷も軽減されました。

GitLabの顧客にとって、この改善は以下のような利点をもたらします。まず、バックアップが速くなり、チームは開発を中断することなく夜間のバックアップをスケジュールできるようになります。また、データの復旧が迅速になり、ダウンタイムを最小限に抑えることができます。さらに、バックアップ時間が短縮されることでリソース消費とクラウドコストが削減されます。そして、リポジトリが成長してもバックアッププロセスはパフォーマンスを損なうことなくスケールできます。

GitLabバージョン18.0から、すべての顧客は追加の設定なしにこれらの改善の恩恵を受けることができます。このプロジェクトは、すべてのユーザーに対してスケーラブルで効率的なGitインフラを提供するという私たちのコミットメントを反映しています。

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最近の言語モデルの進展により、大規模推論モデル（LRM）が開発されました。これらのモデルは、答えに至るまでの詳細な推論プロセスを示すことを目的としています。LRMは推論タスクでのパフォーマンスが向上していますが、その強みと弱みはまだ完全には理解されていません。

現在の評価は主に、従来の数学やコーディングのベンチマークを用いた最終的な答えの正確性に焦点を当てていますが、これらはデータの汚染に悩まされ、推論プロセス自体の質を明らかにすることができません。この研究では、複雑さを体系的に操作できる制御されたパズル環境を使用して、これらの問題を調査しています。

主な発見は以下の通りです。

まず、LRMは複雑な問題に直面すると、正確性が大幅に低下し、特定の複雑さの閾値を超えると苦労します。また、パフォーマンスには三つの段階があります。低い複雑さでは、標準モデルがLRMを上回ります。中程度の複雑さでは、LRMは推論能力により優位性を示しますが、高い複雑さでは両方のモデルがパフォーマンスを崩し、推論能力に限界があることを示しています。

さらに、LRMはしばしば非効率的な「考えすぎ」を示し、正しい解決策を見つける前に誤った解決策を探るため、計算資源を無駄にしています。また、正確な計算や異なるタイプのパズル間での一貫性にも苦しんでいます。

この研究は、最終的な正確性を超え、問題解決中の推論の痕跡を分析する新しい評価フレームワークの必要性を強調しています。

LRMは言語モデリングにおいて重要な進展を示していますが、特に複雑なタスクにおける推論には大きな限界があり、今後の開発や応用について重要な疑問を提起しています。

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このブログ記事では、Mojoプログラミング言語を使用して、Hopperアーキテクチャ向けの効率的な行列転置操作を作成する方法について説明しています。最も優れた実装では、2775.49 GB/sの帯域幅を達成しており、同じハードウェアでCUDAを使用した場合の2771.35 GB/sと同等です。

重要なポイントは以下の通りです。まず、TMA（テンソルメモリアーキテクチャ）デスクリプタが2つ初期化されます。1つは元の行列用、もう1つは転置行列用です。次に、転置アルゴリズムでは、行列のタイルを共有メモリに読み込み、それを転置してから、転置された位置に戻します。

カーネルの実装では、効率的なデータ転送のために共有メモリを使用し、1056.08 GB/sの帯域幅を達成しています。これは以前のCUDA実装を上回る結果です。また、デスクリプタを調整し、スウィズルインデックスを使用することで、カーネルの帯域幅は1437.55 GB/sに改善されます。

さらに、スレッドの粗粒化により、各スレッドが複数の列を処理できるようにすることで、最高の帯域幅である2775.49 GB/sを実現しました。このブログは、MojoがCUDAと同様にGPUコンピューティングタスクで高いパフォーマンスを達成する可能性を強調しており、より深い理解のために完全なコードや以前の投稿へのリンクも提供しています。

サンディア国立研究所は、従来のGPUやストレージを使用しない脳にインスパイアされたスパイナカー2スパコンピュータを発表しました。この革新的な技術は、スピンクラウドとの共同開発により、脳のようなネットワークをシミュレーションすることができ、脳の機能理解や計算能力の向上に寄与する可能性があります。

スパイナカー2は、1億5000万から1億8000万のニューロンを模倣できる能力を持ち、1つのサーバーボードに48個のチップを搭載した高い並列アーキテクチャで構築されています。各チップには20MBのSRAMが含まれており、最大1440ボードまで構成可能です。このため、中央集権的なストレージなしで動作できる大容量のメモリを提供します。

このスパコンは、既存の高性能計算システムに接続されており、特に国家安全保障の分野での複雑なシミュレーションや計算を効率的に処理するように設計されています。その独自の構造により、従来のGPUシステムと比較してデータ処理が速く、消費電力も低く抑えられています。

FlightAwareでは、私たちのソフトウェアは航空データのさまざまな予測不可能な状況を効果的に管理する必要がありますが、航空データはしばしば混乱していて一貫性がありません。エンジニアは航空データについて誤解を抱くことがあり、それが顧客やシステムに問題を引き起こすことがあります。

フライト、空港、航空会社、ナビゲーション、トランスポンダーに関する一般的な誤解について説明します。

フライトに関しては、出発ゲートから複数回出発することや、不規則なスケジュールがあることがあります。また、フライト番号は変更されることがあり、必ずしもユニークではありません。フライトは予想される所要時間やルートに従わないこともあります。

空港については、複数のコードや識別子を持つことがあります。ターミナルやゲート番号は常に一貫しているわけではなく、空港自体が移動したり識別子が変更されることもあります。

航空会社に関しては、航空会社がコードを共有したり、自社が運航していないフライトに番号を割り当てることがあります。機体に基づいてどの航空会社がフライトを運航しているのか混乱が生じることもあります。

ナビゲーションでは、ウェイポイントの名前がユニークでないことや、高度の定義が異なることがあります。フライト情報が常に正確であるとは限りません。

トランスポンダーとADS-Bについては、ADS-Bメッセージは航空機だけでなく、サービス車両からも送信されることがあります。これらのメッセージに含まれるGPS位置情報は必ずしも信頼できるわけではありません。また、トランスポンダーが誤ってプログラムされていたり、故障することもあります。

これらの誤解を理解することは、私たちのフライト追跡エンジンであるHyperfeedが、ウェブサイト、アプリ、APIに正確なデータを提供するために重要です。

AIスプライトジェネレーターは、ユーザーがプロフェッショナルなゲームアニメーションスプライトを迅速に作成できるツールです。使い方は簡単です。

まず、キャラクターデザインの画像をアップロードするか、テキストで説明します。次に、ジャンプや走る、攻撃するなどのさまざまなアニメーションアクションを選択します。最後に、すぐに使用できるスプライトをダウンロードできます。

このツールの特徴には、AIを活用したスムーズなアニメーション生成、複数のキャラクターアクションに対応した多様なアクション、透明な背景と適切なサイズで提供される制作-readyなスプライト、レトロなピクセルアートから現代のアニメスタイルまでの多様なスタイル、そしてわずか5つのサンプルで独自のアニメーションを無料でトレーニングできるカスタムトレーニング機能があります。

理想的なユーザーには、アーティストを雇わずにスプライトを作成したいインディー開発者、フルキャラクターセットを生成して時間とコストを節約したいゲームスタジオ、AIを使ってアニメーションを強化・洗練させたいアーティストが含まれます。

料金体系は、使用ごとに支払う方式で、サブスクリプションは不要です。クレジットは期限がなく、スターター、ポピュラー、アルティメットの3つのクレジットパックがあり、大きな購入には割引が適用されます。

さらに、カスタムAIモデルをプライベートまたはパブリックにトレーニングし、共有モデルから収益を得るオプションもあります。

FAQでは、サポートされているファイル形式、商業利用、生成時間、返金ポリシーについての情報が提供されています。

要するに、AIスプライトジェネレーターは、ゲーム開発に関わるすべての人にとって強力なツールであり、迅速かつ高品質なアニメーション作成を柔軟な価格で提供します。

著者は、C言語、WebAssembly（WASM）、最小限のJavaScriptとHTMLを使用してルービックキューブソルバーのウェブアプリケーションを作成した経験を共有しています。このプロセスは複雑でしたが、非常に充実したものであり、その学びの過程を記録することに決めました。

WebAssemblyは、高性能なウェブアプリケーションのために設計された低レベルの言語です。ウェブブラウザで動作し、主要なブラウザすべてに対応しています。このチュートリアルは、C/C++の開発者が自分のコードをウェブに移植することを目指しています。

チュートリアルを進めるためには、Emscriptenをインストールする必要があります（Node.jsを含む）。また、darkhttpdやPythonのhttp.serverなどのウェブサーバーも必要です。

チュートリアルは、シンプルな「Hello, web!」プログラムから始まり、CコードをWebAssemblyにコンパイルし、ブラウザで実行する方法を示しています。

著者は、Cでライブラリを作成し、それをWASMにコンパイルし、JavaScriptから関数を呼び出す手順を案内します。関数名やランタイムの初期化に関する問題にも触れています。

インタラクティブなウェブページを作成するために、著者はJavaScriptがHTMLとどのように相互作用するかを説明します。具体的には、テキストの変更やボタンのクリック処理の例が挙げられています。

チュートリアルでは、名前の衝突を避け、Node.jsとウェブ環境の互換性を向上させるために、モジュール化されたライブラリの構築方法が説明されています。

著者は、ウェブアプリケーションのパフォーマンスを向上させるためにマルチスレッドを使用することについても言及しています。特に、Emscriptenのpthreadsを利用する方法が紹介されています。

長時間の計算中にメインスレッドがブロックされないようにするために、チュートリアルではウェブワーカーを導入し、バックグラウンド処理を行うことでユーザー体験を向上させる方法を説明しています。

著者は、ライブラリ内でコールバック関数を実装する方法についても説明し、JavaScriptの関数をCの関数に渡すことができるようにしています。

ブラウザ内での永続的なデータストレージにはIndexedDBを使用する方法が紹介され、Emscriptenを使った仮想ファイルシステムの設定方法が詳しく説明されています。

著者は、Emscriptenを用いたウェブ開発の課題について振り返り、低レベルの詳細やウェブ環境の複雑さを理解することの重要性を強調しています。開発者には、これらの課題に適応し、より良いウェブアプリケーションのパフォーマンスを実現するために学び続けることを勧めています。

Odyc.jsは、プログラミングの経験がない人でも簡単に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、ゲームの作り方を簡単に学ぶことができ、ギャラリーでさまざまな例を見ながら楽しむことができます。

著者は、NRAOの就職面接のためにプログラムを書く経験について語っています。候補者はJavaでスキャン時間を計算する必要がありますが、著者はHaskell、Common Lisp、Smalltalkで問題を実装することを選びました。

著者はHaskellに強い好みを持っており、その楽しさは技術的な優位性よりも使用感から来ていると述べています。Haskellのコードの明快さと美しさを、LispやSmalltalkの複雑さや不器用さと対比させています。著者はHaskellのモジュール性を評価し、問題を小さく管理しやすい部分に分けることを促進する点を気に入っています。

著者は、効果的なプログラミングのためにHaskellのコンパイラに依存していることを認め、他の言語でコードを実行する前にコード分析に苦労していると述べています。また、プログラミング言語の教育についても考察し、Haskellのような複雑な言語がプログラミングの概念を学び理解するのに役立つ可能性があると主張しています。

著者は、プログラミングが明確な答えのない継続的な旅であると感じており、使用する言語の強みと弱みを認識しています。また、従来のタイピングシステムを超えて作業フローを改善する可能性のあるAutotestのようなツールに興味を持っています。

グライフスヴァルトにあるウェンデルシュタイン7-X核融合研究施設が、核融合において新たな記録を達成し、商業利用に向けた進展を示しました。2025年5月22日、研究者たちは、43秒間のプラズマ放電中に「トリプルプロダクト」という重要な指標で新たなピークに達しました。トリプルプロダクトは、粒子密度、イオン温度、エネルギー閉じ込め時間を組み合わせたもので、核融合を持続可能にするために重要です。

この記録の際、約90個の燃料ペレットが炉に注入され、プラズマは2000万度以上に加熱されました。アメリカ合衆国エネルギー省からの新しいペレットインジェクターが使用され、燃料と加熱の調整が向上しました。

この成果は、ウェンデルシュタイン7-Xの可能性を示しており、将来の核融合発電所に必要な長時間のプラズマ維持能力を強調しています。他の炉は短時間でより高いトリプルプロダクト値を達成していますが、ウェンデルシュタイン7-Xは長時間のプラズマ維持において先頭を走っており、核融合技術の重要な進展を示しています。

著者はRustプロジェクトのテスト中に「Too many open files」というエラーに直面しました。このエラーは、プログラムがオペレーティングシステムによって許可されている以上のファイルディスクリプタを開こうとしたときに発生します。ファイルディスクリプタとは、オペレーティングシステムが開いているファイル、ディレクトリ、パイプ、ソケット、デバイスを管理するために使用する整数です。

Unix系のシステムでは、すべてのプロセスは三つの標準ファイルディスクリプタ（標準入力、標準出力、標準エラー出力）から始まります。また、各システムには開くことができるファイルディスクリプタの総数に制限があります。macOSでは、プロセスのソフトリミットはulimitコマンドを使って設定され、調整可能ですが、オペレーティングシステムによって設定されたハードリミットを下回る必要があります。

問題を診断するために、著者はcargo testの実行中に開いている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。このスクリプトによって、テストが256の制限に近づくと失敗することが確認されました。解決策として、ulimitコマンドを使ってソフトリミットを8192に引き上げることで問題が解決しました。

著者はファイルディスクリプタについて多くを学び、この一般的なエラーのトラブルシューティング方法を理解しました。この経験は、プログラミングにおけるシステムリソースの効果的な管理についての洞察を提供しました。

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メタは、ユーザーが気づかないうちにプライベートなAIチャットの会話を公開コンテンツに変えてしまっています。この問題に対して、Mozillaコミュニティはメタに対し、より良いプライバシー保護が確立されるまでこの行為をやめるよう求めています。彼らの要求は以下の通りです。

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、ユーザーが明確に同意した場合のみ公開が許可されるべきです。また、メタはどれだけのユーザーが意図せずにプライベート情報を共有してしまったのかについて透明性を持つべきです。さらに、すべてのメタのプラットフォームにおいて、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を作ることが求められています。最後に、ユーザーは自分の会話が公開された場合に通知を受け、そのコンテンツを永久に削除できる権利を持つべきです。

このメッセージは、人々が公の場で話しているとき、特にプライベートな会話だと思っている場合には、そのことを知っておくべきだと強調しています。もしこの意見に賛同するなら、これらの変更を求める声を支持することができます。

多くのチームがさまざまなタスクに大規模言語モデル（LLM）を使用する中、依然としてGPTやClaudeのようなクローズドソースモデルに依存しているケースが多く、オープンソースの代替品によるコスト削減やパフォーマンス向上のメリットを逃しています。クローズドソースモデルは複雑な推論に優れていますが、分類、要約、データ抽出といった一般的なタスクは、オープンソースのワークホースモデルでも効果的に実行できます。

オープンソースモデルは、特にバッチ処理を通じて大量のタスクを処理する際に、より低コストで優れたパフォーマンスを提供することが多いです。クローズドソースモデルの中で人気のあるGemini 2.5 FlashやGPT-4o-miniに対して、Qwen3やLlama 3などのオープンソースの選択肢は、同等またはそれ以上のパフォーマンスを提供し、コストを大幅に削減できる可能性があります。

ワークホースモデルは、日常的なビジネスタスクに非常に適しています。具体的には、テキストからの構造化データの抽出、文書の要約、簡単な質問への回答、感情分析、テキストの分類などが含まれます。さまざまなモデルのパフォーマンスとコストを分析し、パフォーマンスとコストの比率を示すことで、企業が最適な選択をする手助けをしています。

オープンソースモデルへの移行にはいくつかの調整が必要かもしれませんが、潜在的なコスト削減とパフォーマンス向上を考えると、その価値は十分にあります。オープンソースの代替品と推定される節約額を示す変換チャートも用意されています。

高レベルの推論を必要としないタスクには、オープンソースのLLMを検討することが企業にとって重要です。コスト対パフォーマンス比で優れている傾向があるため、バッチ処理を利用することでさらに大きな節約が期待できます。LLMの利用を最適化したいチームは、専門家の相談を求めると良いでしょう。

サイモン・タサムは「一時性の方針」という記事の中で、ユーザーがシェルの履歴ファイルを無効にすることを検討するよう提案しています。その方法として、.bashrcにunset HISTFILEというコマンドを追加することを勧めています。これにより、履歴は一つのシェルセッション中だけ保持され、複数のセッションにわたって保存されることはありません。これにより、ユーザーは過去のミスによる混乱を避け、現在のコマンドに集中できるようになります。

タサムは、役立つコマンドを履歴ファイルに頼って保存するのではなく、シェル関数やスクリプト、メモなど別の場所に保存することを推奨しています。これにより、誤ったバージョンのコマンドを思い出して混乱することを防げます。

一方で、要約の著者は、最大9,800コマンドの大きなシェル履歴を保持することを好んでいますが、タサムの指摘する誤ったコマンドを保存することの無意味さには同意しています。この問題を管理するために、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不要なコマンドを簡単に削除できるようになります。

smite関数は、履歴のエントリーを閲覧し削除するための使いやすいインターフェースを提供し、ユーザーがよりクリーンな履歴を維持できるよう手助けします。著者は他の人にも自分のシェル履歴の管理を見直し、より良い整理のために調整を行うことを促しています。

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Anysphereは、AIコーディングツール「Cursor」の強化のために、9億ドルの資金を調達しました。この評価額は99億ドルです。資金提供者には、Thrive、Accel、Andressen Horowitz、DSTなどの投資家が含まれています。Cursorは年間500百万ドル以上の定期収益を上げており、NVIDIA、Uber、Adobeなどの多くの大手企業に利用されています。この投資により、AIコーディングの研究が進み、コーディング手法の改善が期待されています。

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新しい高級 overnight train スタートアップ「Dreamstar」は、1940年代以来存在しなかったロサンゼルスとサンフランシスコ間の列車旅行の優雅さを復活させることを目指しています。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、ヨーロッパやアジアの現代的な鉄道サービスからインスピレーションを受け、アメリカでも快適で効率的な旅行オプションを提供したいと考えています。

Dreamstarは、全室個室の宿泊施設、グルメな食事、ホテルのようなサービスを提供する計画です。ルートは、かつてのラルク列車に似たものを想定しています。彼らは、主に夜間に貨物や旅客の交通が少ないルートを運営するユニオン・パシフィックと軌道利用契約を結びました。

このサービスは環境に配慮した設計で、飛行機と比べて二酸化炭素排出量を75%削減すると主張しています。チケットの価格はまだ決まっていませんが、同社は航空券やアムトラックと競争できる価格を目指しています。

Dreamstarの列車には、さまざまなクラスのプライベートキャビン、ラウンジ、ダイニングエリア、スパが含まれます。現在、技術設計の作業、メンテナンス施設の計画、規制の承認手続きに取り組んでいます。目標は、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で、列車の建設には18ヶ月から24ヶ月かかる見込みです。このスタートアップは、さまざまな投資家からの資金援助も受けています。

音の種類にはいくつかのタイプがあります。「なし」は音がないことを意味します。「ディープボウルストライク」は特定の音の一つです。「クリスタルボウルピング」は別の独特な音です。そして「ウッドクリック」は木が何かに当たったときに出る音です。

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SaaS（サービスとしてのソフトウェア）は便利に見えることが多いですが、開発を複雑にする隠れたコストが存在します。ここでは、SaaSをプロジェクトに統合する際の五つの主要な課題、いわゆる「隠れた税金」について説明します。

まず、発見税があります。サービスを統合する前に、その提供内容や互換性、価格、ドキュメントを調査する必要があります。この作業は他のプロジェクトに転用できず、主観的なものです。

次に、サインアップ税です。サービスを選んだ後、サインアップする際に、使用量に基づく料金やチームアクセスの追加料金など、予期しないコストが発生することがあります。サービスを使う前から、経済的なコミットメントが求められます。

統合税も重要です。サービスを統合するには、ドキュメントを読み、カバーされていない問題を解決する必要があります。これには時間がかかり、ストレスを感じることもあります。

ローカル開発税も考慮すべきです。サービスがローカル環境で動作するようにするためには、複雑な設定や追加のツールが必要になることがあり、開発プロセスが複雑化します。

最後に、プロダクション税があります。統合後、実際の環境でサービスを管理するには、信頼性を確保し、APIキーを安全に保管し、パフォーマンスを監視する必要があります。これにより、さらなる責任が生じます。

SaaSは開発を簡素化することを目指していますが、依存関係や複雑さを生むことが多いです。CloudflareやSupabaseのような統合プラットフォームを選ぶことで、サービスを一元化し、常に調整を行う必要が減り、スムーズな開発体験を実現できます。このアプローチは効率を高め、複数のサービスを管理するのではなく、ソフトウェアの構築に集中できるようにします。

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ウェブサイトはセキュリティのために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オプションがあります。

Cute Frameworkは、2Dゲームを作成するための強力なC/C++ツールです。このガイドでは、CMakeを使用してCute Frameworkを設定し、ゲームロジックをSwiftで記述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以上を推奨します。次に、CMakeもバージョン4.0以上をインストールしてください。また、CMakeでSwiftをビルドするためにNinjaも必要です。

プロジェクトのディレクトリ構造を設定します。新しいディレクトリを作成し、そこに移動します。次に、ソースコードやヘッダーファイルを整理するためのディレクトリを作成し、必要なファイルを作成します。

CMakeの設定を行います。CMakeLists.txtを編集し、プロジェクトの設定、Cute Frameworkのインクルード、実行可能ファイルの定義を行います。具体的には、CMakeのバージョンを指定し、プロジェクト名や使用する言語を設定します。ソースファイルを取得し、Cute Frameworkを宣言して利用可能にします。最後に、インクルードディレクトリとライブラリをリンクします。

Swiftとの相互運用性を確保するために、include/shim.hにCute Frameworkのヘッダーをインクルードします。また、include/module.modulemapでは、Swift用のモジュールを定義します。

ゲームコードを書くために、src/main.swiftにCute Frameworkアプリを作成し、スプライトを表示するコードを記述します。

プロジェクトをビルドするために、ターミナルでビルド用のディレクトリを作成し、CMakeを実行します。最後に、ゲームを実行します。

これで、CMakeとSwiftを使用してCute Frameworkプロジェクトを設定できました。ゲームの開発を始めることができ、Cute FrameworkのDiscordサーバーやドキュメントでサポートを求めることができます。

メルボルンの研究者たちは、HIVの治療法を探る中で重要な進展を遂げました。彼らは、HIVが通常隠れている白血球内でウイルスを可視化する方法を開発しました。この発見は、体内からウイルスを完全に排除する可能性を秘めています。

ピーター・ドハティ研究所のチームは、COVID-19ワクチンで使用されるのと同様のmRNA技術を用いて、感染した細胞に指示を届けました。彼らは、LNP Xと呼ばれる新しいタイプの脂肪の泡を作成し、HIVを抱える白血球にうまく入り込むことに成功しました。

現在、約4000万人がHIVと共に生活しており、ウイルスを管理するために生涯にわたる治療が必要です。この研究は有望な結果を示していますが、ウイルスを明らかにすることで免疫系がそれを排除できるかどうかを確認するためには、さらなる研究が必要です。人間を対象とした試験までには数年かかる見込みで、実験室での成功が患者に対しても効果的であることを保証するものではありません。

専門家たちは、この研究が持つ意味に期待を寄せています。がんなど他の病気にも応用できる可能性があります。しかし、ウイルスの全ての貯蔵庫を排除することが、成功する治療に必要かどうかはまだ不明です。

アメリカ合衆国デジタルサービスの起源に関する口述歴史プロジェクトは、アメリカ合衆国デジタルサービス（USDS）の設立と初期の活動を記録しています。このプロジェクトは2025年6月6日に始まり、政府の技術に関する過去の経験を理解することの重要性を強調しています。特に、USDSが最近「アメリカ合衆国DOGEサービス」に再編成されたことを受けてのことです。

このプロジェクトには、2009年から2015年にかけてUSDSの設立に関わった人々への約50件のインタビューが含まれています。彼らは自身の洞察や経験を共有しており、これらのインタビューからは、政府に技術を統合する際の重要なテーマや教訓が明らかになります。また、その過程で直面した課題についても触れられています。

この取り組みは、過去20年間の市民技術における広範な動きを反映しており、政府内の優れた人材が公共サービスを向上させることができるという点を強調しています。USDSには欠点もありましたが、政府の技術における前向きな変化の可能性を示し、関わった人々に持続的な影響を与えました。

OAuth 2.0は、開発者がユーザーの認証と承認を管理するためのプロトコルです。このプロトコルでは、ユーザーは各アプリケーションに対して直接ユーザー名やパスワードを提供するのではなく、OAuthサーバーにログインします。OAuthサーバーは、異なるアプリケーションに対してデータへの限定的なアクセスを許可するトークンを提供します。これにより、より安全で使いやすい環境が実現されます。

OAuth 2.0は、ユーザーの認証と承認を委任するためのプロトコルです。ユーザーは一つのプラットフォームにログインすることで、複数のアプリケーションにパスワードを共有することなくアクセスできます。

OAuthの仕組みは、ユーザーがOAuthサーバーで認証を行い、その後アプリケーションがデータにアクセスするために使用できるトークンを受け取るというものです。OAuthは、主に認証を目的とするSAMLと混同されることがありますが、OAuthは承認に重点を置いています。

OAuthには、一般的に使用される8つの実装方法があります。これには、ローカルログインと登録、サードパーティログインと登録、ファーストパーティログインと登録、エンタープライズログインと登録、サードパーティサービスの承認、ファーストパーティサービスの承認、機械間認証、デバイスのログインと登録が含まれます。

どのOAuthモードを選ぶかは、シナリオによって異なります。例えば、資格情報を保存しない必要がある場合や、エンタープライズレベルのサービスを提供する場合などです。

実装の例として、ローカルログインでは、ユーザーがOAuthサーバーを通じてアプリケーションに登録またはログインしますが、実際にはアプリを直接使用しているように感じます。サードパーティログインでは、ユーザーがFacebookやGoogleなどの既存のアカウントを使用してログインし、アプリケーションが彼らのデータにアクセスするための許可を与えます。

全体として、OAuth 2.0は認証プロセスを簡素化し、安全にし、さまざまなニーズに応じた実装を可能にします。

この記事では、衝突のない複製データ型（CRDT）の重要な概念について説明します。特に、収束、決定論、下限、インフレの4つの主要なアイデアに焦点を当てます。

まず、決定論と収束についてです。CRDTは、すべてのデータの複製が最終的に同じ状態に一致することを保証するように設計されています（収束）。しかし、この収束はプロセスが決定論的であることを意味しません。つまり、異なる更新の順序が異なる最終状態をもたらす可能性があります。

次に、インフレ関数について説明します。インフレ関数とは、システムの状態を決して減少させない関数のことです。CRDTが決定論的であるためには、すべての更新関数がインフレである必要があります。これにより、一度状態が増加すると減少することがなくなり、一貫した最終状態が得られます。

下限についても触れます。CRDTの状態を読み取る際、更新がインフレであれば、現在の状態は最終状態の下限を表していると考えることができます。非インフレの更新は予測不可能な状態を引き起こす可能性があり、読み取った値の安定性を仮定することは安全ではありません。

最後に、実装の提案です。インフレを確保するための一つのアプローチは、更新プロセスを変更し、更新が既存の状態と常に統合されるようにすることです。これにより、更新がインフレであることが保証されます。

要するに、CRDTが一貫性と予測可能性を維持するためには、その更新関数がインフレであることが重要です。これにより、決定論的な結果と安定した下限が得られ、システムの信頼性が向上します。

ドイツのテクノロジー億万長者クリスチャン・アンガーマイヤーは、幻覚性のキノコを使用したことで人生が大きく変わりました。この体験が彼に、人類が自らを向上させる手助けをしたいというインスピレーションを与えました。現在、彼は精神的健康の治療に向けたサイケデリック薬の使用を支援する投資ファンドを運営しており、人間の能力を向上させることを目指しています。彼の目標は、人々をより強く、賢く、長生きさせることです。

アンガーマイヤーは、老化を遅らせる科学的進展に対する1億1百万ドルの賞にも貢献しています。また、彼は「エンハンスト・ゲーム」という新しい競技会の創設にも関与しています。この競技会では、通常は禁止されているパフォーマンス向上薬を使用して記録を破ったアスリートが100万ドルを獲得できる仕組みです。

Py-PGliteは、PythonでPostgreSQLのテストを簡単かつ迅速に行うためのツールです。pip install py-pgliteでインストールでき、Dockerや複雑な設定なしでテストを実行できます。

このツールの主な特徴は、設定が不要であることです。各テストのために自動的に新しいPostgreSQLデータベースを作成します。また、SQLAlchemy、Django、FastAPIなどの人気のあるフレームワークと互換性があり、追加のインポートは必要ありません。全てのPostgreSQLの機能をサポートしており、JSONや配列も扱えます。セットアップはわずか2～3秒で完了し、Dockerの設定に比べて時間が短縮されます。

インストール方法にはいくつかのオプションがあります。基本的なインストールはpip install py-pgliteで行えます。特定のフレームワークに対応する場合は、SQLAlchemy用にpip install py-pglite[sqlalchemy]、Django用にpip install py-pglite[django]、全機能を利用するにはpip install py-pglite[all]を使用します。

具体的な使用例として、SQLAlchemyではテーブルが自動的に作成され、ユーザーの作成やカウントの検証が簡単に行えます。Djangoでは、モデルがすぐに使用でき、オブジェクトの作成や検証が簡単です。また、Raw SQLを使用することで、PostgreSQLの全機能にアクセスし、高度なクエリを実行できます。

パフォーマンス面では、大量のデータ挿入を効率的に処理できるため、パフォーマンステストにも適しています。

ユーザーからは、Py-PGliteのシンプルさとスピードが評価されており、セットアップ時間を大幅に短縮できる点が特に好評です。Py-PGliteは、PostgreSQLのテストを簡素化し、開発者にとって迅速で強力、使いやすいツールとなっています。

「ストライプのないシャツ」を探すために、GoogleやAmazon、Bingなどのさまざまなプラットフォームを利用することができます。また、Amazon、Microsoft、GoogleからのAIや機械学習に関するリソースへのリンクも提供されています。さらに、これらの企業のバーチャルアシスタントであるAlexa、Cortana、Googleアシスタントへのリンクも含まれています。

この記事では、プログラミングにおける「ハッキング」の概念について説明しています。ここでの「ハッキング」は、サイバーセキュリティではなく、「不完全なコーディング」や迅速な解決策を指しています。プログラマーはコードの細部にこだわる傾向があり、これが改善につながることもありますが、逆に非生産的になることもあります。

重要なポイントは以下の通りです。まず、理想と現実の対立があります。プログラマーは明確さや安全性といった理想を追求しますが、これらを完全に実現することは不可能です。理想に近づくためには妥協が必要であり、時には不完全さを受け入れることも重要です。

次に、ハッキングの定義についてです。ハッキングとは、理想に到達することよりも便利さやスピードを優先することを意味します。すべてのプログラミングは、ある程度のハッキングの形態であり、「ハッキーさ」と理想主義の間には幅があります。

型の強さについても触れます。強い型の仮定はコードの安全性を向上させることができますが、メンテナンスを難しくすることもあります。プログラマーは、コードの変更や他の優先事項によって、適切な仮定を決定するのに苦労することがよくあります。

構造的なリファクタリングも重要です。コードの構造を変更することは有益ですが、同時に複雑でリスクも伴います。完璧主義は進捗を妨げることがあり、時にはシンプルなアプローチの方が効果的です。

さらに、厄介な問題についても言及します。多くのコーディングの課題は複雑で定義が不十分であり、試行錯誤なしには解決が難しいことがあります。仮の解決策（足場）は、しばしば長期的な修正として機能することがあります。

最後に、プログラマーはハッキングの必要性を受け入れ、理想を追求する時と妥協を受け入れる時を考慮した判断を下すべきです。どちらのアプローチも価値があり、失敗から学ぶことがプロセスの一部です。

このシリーズは、実際の生産環境で効果的なAIコーディングアシスタントを構築するための実用的なガイドです。全体で三冊の本から成り、それぞれが協調型AIシステムの異なる側面に焦点を当てています。

第一巻では、AIコーディングエージェントの基本を紹介しています。コアアーキテクチャ、ツールシステム、セキュリティモデル、並列実行、コマンドシステムについて詳しく解説しており、シンプルなチャットボットを超えた生産品質のコーディングアシスタントを開発したいエンジニアに最適です。

第二巻は、単一ユーザーエージェントを協調プラットフォームに変えることに焦点を当てています。スケーラブルなアーキテクチャ、認証、協力戦略、企業向け機能、デプロイメントパターンについて議論しており、AIアシスタントを協調環境に拡張するチームにとって不可欠な内容です。

第三巻では、高度なツールシステムとコンテキスト管理を探求しています。ツールアーキテクチャ、コマンド設計、コンテキスト管理、実世界での実装について詳しく説明しており、洗練されたコンテキスト対応システムを開発するエンジニアに最適です。

この本は、システムエンジニア、プラットフォームチーム、技術リーダー、研究者、AIコーディングツールの実践的な実装に興味がある人々に向けられています。

前提条件としては、システム設計に関する知識、基本的なAIの理解、TypeScriptやNode.jsなどのバックエンド技術の経験が必要です。

内容には、アーキテクチャパターン、実装戦略、意思決定フレームワーク、コード例、実際のシステムに基づいたケーススタディが含まれています。

著者のゲレッドは、AIやインフラに関する豊富な経験を持つシステムエンジニアで、Kubernetesや安全な環境でのAIシステムに関わってきました。

読者はコンサルティングやサポートを求めることができ、エージェントシステムに対する理解度に応じてスタート地点を選ぶことができます。

要約がありません。

2025年6月5日、OpenAIのCOOであるブラッド・ライトキャップは、ニューヨーク・タイムズからの訴訟に関する懸念に対処しました。この訴訟は、OpenAIにユーザーデータを無期限に保持することを求めていますが、OpenAIはこの要求がユーザーのプライバシーへのコミットメントと矛盾し、既存のプライバシー保護を弱めると考えています。彼らは、消費者向けのChatGPTやAPIデータを保持するよう求める裁判所の命令に対して積極的に控訴しています。

重要な点として、ユーザーはチャットを削除でき、OpenAIは通常30日以内にこのデータを削除しますが、訴訟によってこの慣行が脅かされています。この要求は、ChatGPTの無料版、Plus、Pro、またはTeamのサブスクリプションを持つユーザーに影響を与えますが、ChatGPT EnterpriseやZero Data Retention契約を持つユーザーには影響しません。裁判所の命令に該当するデータは安全に保管されており、厳格な法的プロトコルの下で監査された少数のチームのみがアクセスできます。

OpenAIは透明性を重視しており、ユーザーのデータに関する変更については常に情報を提供するとしています。また、法的に変更を求められない限り、データ保持ポリシーはそのまま維持されると確認しています。OpenAIはユーザーのプライバシーを守るために戦っており、訴訟の要求が過剰であると考えています。

イギリスのアーティスト、アレックス・チネックがロンドンのチャーターハウス広場で「膝の上の一週間」という新しい彫刻を発表しました。この作品は、伝統的なジョージアン様式のタウンハウスの外観が膝を抱えて座っているように見える遊び心のあるデザインが特徴です。320メートルの再利用された鋼鉄と7,000個のレンガを使って作られ、高さは5メートル、重さは12トンですが、厚さはわずか15センチメートルとスリムな形状をしています。

チネックの作品は、鋼鉄やレンガといった重い素材を軽やかで夢のようなものに変えることを目指しています。この彫刻は訪れる人々がその中を歩くことを促し、設置場所の歴史的な文脈と結びついています。雨樋やランプなどの細部も含まれています。アーティストはこのユニークなインスタレーションを作るために、さまざまなイギリスの企業と協力しました。この作品は6月まで展示される予定です。

コレコ・アダムは、1983年におもちゃメーカーのコレコによって発売されたホームコンピュータで、人気のコモドール64と競争することを目指していました。しかし、初期の期待に反して、アダムは商業的に失敗し、1985年には生産が中止されました。

コレコはおもちゃで知られ、コレコビジョンというゲーム機で成功を収めた後、コンピュータ市場に進出しました。アダムは、525ドルという価格で完全なシステムとして販売され、既存のコレコビジョンをコンピュータとして利用できるように設計されていました。しかし、初期の生産問題により価格が上昇し、発売が遅れた結果、初年度に生産されたのはわずか10万台で、目標の50万台には遠く及びませんでした。

アダムは信頼性の問題に直面し、欠陥率が高く、競合他社と比べてストレージ技術も劣っていました。質の高いキーボードやプリンターといった良い特徴もありましたが、アダムが発売された時点でコモドール64は供給問題を解決しており、競争には勝てませんでした。コレコはアダムに対して約5000万ドルの損失を出し、その結果、1988年には破産に至りました。

アダムはコンピュータ史上最大の失敗の一つとして記憶されていますが、その機能のおかげで小さな熱心なファン層も存在しました。振り返ってみると、もしコレコが計画をより良く実行していれば、コンピュータ業界の風景は異なっていたかもしれません。また、アダムの失敗はアタリと任天堂の交渉にも影響を与え、NESの発売が遅れる要因となりました。

著者は、SearchArrayという検索ライブラリを作成した経験を振り返り、その性能をElasticsearchとBEIRベンチマークを用いて比較しています。SearchArrayをBEIRに統合し、MSMarco Passage Retrievalコーパスでの効果を評価した結果、SearchArrayは関連性や速度の指標においてElasticsearchに劣ることが明らかになりました。

パフォーマンスの比較では、SearchArrayは重要な指標で低いスコアを記録しました。具体的には、NDCG@10が0.225に対しElasticsearchは0.2275、検索スループットは18 QPSに対し90 QPS、インデックススループットは3.5Kドキュメント/秒に対し10Kドキュメント/秒でした。

検索効率の理解において、Elasticsearchのような本格的な検索エンジンは、Weak-ANDやWANDなどの高度なアルゴリズムを使用して、複数の検索用語からのスコアを最適に組み合わせます。これにより、不要な計算をせずに迅速にトップ結果を見つけることができます。一方、SearchArrayはすべてのドキュメントからBM25スコアを直接計算するため、処理が非効率的になります。

技術的なメカニズムとして、SearchArrayはフレーズマッチングのためにローニングビットマップを用いた位置インデックスを使用していますが、この設計は用語の頻度に焦点を当てており、従来の検索エンジンのようなポスティングリストを利用していません。キャッシング機構を導入すれば性能が向上する可能性がありますが、著者はメンテナンスの懸念から実装を選ばなかったと述べています。

SearchArrayは小規模なデータセットのプロトタイピングには役立ちますが、大規模な検索システムには向いていないと著者は強調しています。効率的な検索エンジンを構築することの複雑さと労力を認識し、この分野の専門家に対する敬意を表しています。

全体として、このテキストは個人プロジェクトと商業レベルの検索エンジンの違いを浮き彫りにし、検索技術の開発における課題や学びの経験についての洞察を提供しています。

最高裁判所は、イーロン・マスクが率いるトランプ政権の政府効率局（DOGE）が、社会保障局のデータにアクセスすることを認めました。このデータには、社会保障番号などの敏感な個人情報が含まれています。この決定は、連邦裁判所の差し止め命令が解除された後に下されましたが、三人のリベラル派判事は反対の意見を表明しました。

DOGEに対する訴訟は、労働組合を代表する進歩的な団体によって提起されました。彼らは、このアクセスがプライバシー法に違反し、アメリカ人の個人データを脅かす可能性があると主張しています。ホワイトハウスは、この判決を政府システムの近代化と無駄の削減に向けた勝利と称賛しました。

下級裁判所は以前、DOGEがこのデータを必要としないとの判断を下していましたが、最高裁の決定により、同機関は直ちにデータにアクセスできるようになりました。また、裁判が続いている間、トランプ政権はDOGEを情報公開請求から保護することも認められました。リベラル派の判事たちもこの判決に対して異議を唱えました。

脳は体重のわずか2%に過ぎないにもかかわらず、体全体のエネルギーの約20%を消費しています。神経科学者のシャーナ・ジャマダール氏とそのチームの最近の研究によると、認知作業を行う際の脳のエネルギー消費は、安静時と比べて約5%しか増加しないことがわかりました。この結果は、脳のエネルギーの大部分が思考だけでなく、維持管理や身体機能の調整に使われていることを示唆しています。

脳は予測エンジンのように機能し、未来のニーズを常に計画し、身体のシステムを安定させるためのホメオスタシスを維持しています。これらの背景プロセスに使われるエネルギーは、生存にとって非常に重要であり、特にエネルギーが乏しい環境で生活していた私たちの祖先にとっては欠かせないものでした。

さらに、脳はエネルギーの効率的な使用に進化しており、過度の負担を避けるためのメカニズムを持っています。この進化的背景は、激しい精神的活動の後に疲労を感じる理由を説明する助けになります。全体として、私たちの認知能力は脳の複雑さとエネルギーの制約とのバランスによって形作られています。

FreeTimeGSは、複雑な動きを持つ動的な3Dシーンをリアルタイムで再構築するために開発された新しい手法です。従来の技術は変形フィールドに依存しているため、こうしたシーンの処理が難しくなります。

FreeTimeGSは、任意の時間と場所に現れることができるガウス原始の柔軟な4次元表現を導入し、動的シーンのモデリングを改善します。各ガウス原始には、動きを追跡するための運動関数と、時間に応じて可視性を制御するための時間的透明度関数が備わっており、冗長性を最小限に抑えています。

実験結果では、FreeTimeGSが最近の手法に比べてレンダリング品質で大幅に優れていることが示されています。コードは他の人が使用し、結果を検証できるように公開される予定です。また、論文にはインタラクティブなデモや他の技術との比較も含まれています。

iFixitが分析した結果、Nintendo Switch 2は従来のモデルよりも修理が難しいことがわかりました。この新しいコンソールは、修理のしやすさを示すスコアが10点満点中3点と低く、主な理由はバッテリーが接着されていることや、フラッシュストレージやUSB-Cポートなどの重要な部品が基板にハンダ付けされていることです。

多くのネジはトライポイント型で、しばしばシールの裏に隠れているため、取り外す際に損傷することがあります。また、Switch 2の公式な修理部品やマニュアルは存在せず、修理はサードパーティの選択肢に依存することになります。一部の部品、例えばヘッドフォンジャックや冷却ファンは取り外しやすいですが、バッテリーはアクセスが難しく、特別な工具や技術が必要です。

ゲームカードリーダーは基板にハンダ付けされているため、交換が複雑になっています。新しいジョイコンも修理が難しく、従来のSwitchでジョイスティックのドリフトを引き起こしたのと同じ技術を使用しています。全体として、Switch 2の設計は修理をこれまで以上に難しくしています。

2025年6月5日、あるYouTuberがRaspberry Pi 5を使った4K動画再生に関するLibreELECの使用についての動画でコミュニティガイドライン違反を受けました。著作権を回避するツールについては一切触れていないにもかかわらず、「危険なコンテンツ」やメディアへの不正アクセスを促進しているとして動画が通報されました。このYouTuberは、合法的なメディアを購入する長い歴史があり、合法的に取得したコンテンツのみを共有しています。異議申し立てを行った結果、動画は復活しましたが、クリエイターはYouTubeの自動システムに対して不満を表明しました。

これが初めての問題ではなく、以前にもJellyfinに関する動画でストライクを受けており、それも復活しました。YouTuberは、YouTubeの方針や広告収入への依存に懸念を抱き、代替手段としてインターネットアーカイブやFloatplaneに動画をアップロードしています。コンテンツの自己ホスティングには課題があり、YouTubeのような大規模なプラットフォームと競うのは難しいことを認識しています。

クリエイターは、多くの問題のある動画がプラットフォームに残っている中で、自身の動画が有害コンテンツとして通報されたことの皮肉を強調しています。著作権の主張を処理するためのより良いシステムと、独立したクリエイターへの支援を求めています。

要約がありません。

cpdownは、ウェブページの内容を簡単にクリーンなマークダウン形式でコピーできるブラウザ拡張機能です。また、YouTubeの字幕もマークダウン形式でコピーすることができます。

主な機能としては、ウェブページの内容をワンクリックでマークダウン形式でコピーできること、YouTubeの字幕を同様にコピーできることがあります。DefuddleやMozillaのReadabilityなどのツールを使用して、主要なコンテンツを抽出し、スクリプトやスタイルなどの不要な要素を取り除きます。コピーした内容のトークン数も表示され、キーボードショートカットにも対応しています。

インストールは、ChromeウェブストアからChrome用に入手可能です。Firefox版も近日中にリリース予定です。また、リポジトリをクローンして特定のコマンドを実行することで手動インストールも可能です。

使用方法は簡単です。任意のウェブページにアクセスし、cpdownのアイコンをクリックするか、キーボードショートカットを使用します。そうすると、内容がマークダウン形式でクリップボードにコピーされ、すぐに貼り付けることができます。

設定オプションでは、マークダウンのクリーンアップにDefuddleまたはMozilla Readabilityを選択できます。また、内容を三重バックティックで囲むオプションや、コピー成功時の通知、Raycastユーザー向けの楽しい紙吹雪アニメーションも用意されています。

開発には最新のウェブ開発ツールやライブラリが使用されており、ライセンスはMITです。

「ask-human mcp」というツールを作成しました。このツールは、AIが混乱したときに誤りや仮定を避ける手助けをするためのものです。これは、別のツール「cursor」を使用した際の体験を改善するために設計されました。

AIは時々不正確な回答をし、それに対して過度に自信を持つことがあります。その結果、デバッグに無駄な時間を費やすことになります。この問題に対する解決策が「ask-human mcp」です。このツールは、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。まるでインターンが質問をするように、AIがサポートを求めるのです。

このツールの仕組みは簡単です。まず、AIが「ask_human」関数に質問を送ります。その質問はマークダウンファイルに保存されます。次に、正しい回答を提供すると、AIはその情報をもとに作業を続けます。

「ask-human mcp」は、インストールが簡単で、pip install ask-human-mcpで利用できます。特別な設定なしに、さまざまなプラットフォームで動作します。また、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を助けます。

セットアップは簡単です。まず、pip install ask-human-mcpでインストールします。次に、ask-human-mcp --helpコマンドを使ってサポートを受けることができます。設定ファイルを更新し、ツールを再起動すれば準備完了です。

このツールは、コーディングプロセスを効率化し、エラーを減らすことを目的としています。

TigerBeetleは、二重仕訳会計のために設計された専門的なデータベースで、速度と安全性を重視しています。このデータベースは、強い整合性を確保するためにViewstamped Replicationプロトコルを使用しており、特にアカウントや送金に焦点を当てています。これにより、金融取引に最適化されています。高い取引量に対応できるように設計されており、単一のコアを通じて操作を集約することで、競合を最小限に抑えています。また、メモリやプロセス、ストレージ、ネットワークの障害に対処できるように、耐障害性を考慮して構築されています。

データモデルはアカウントと送金に限定されており、すべてのデータは固定サイズで不変です。操作はバッチリクエストをサポートし、厳密な実行順序を維持することで強い直列性を確保しています。耐障害性に関しては、1つのレプリカが記録を保持している限り、データ損失なしに機能し続けるように設計されています。さまざまな障害に対する信頼性を確保するために、広範なシミュレーションテストが行われています。

テスト結果では、最初のテストでリクエストが無限にスタックすることが明らかになりました。このシステムはタイムアウトなしでリクエストを再試行するように設計されており、エラーハンドリングが複雑になっています。また、メモリアクセスの問題やサーバーの追放によるクラッシュが発生し、これらはその後のアップデートで対処されました。単一のノードが失敗した際にはレイテンシーの問題が発生し、確認応答の処理に設計上の欠陥があることが示されました。一部のクエリは不完全な結果を返し、これはデータインデックスのバグに起因しています。TigerBeetleはディスクの破損からの回復能力が強いことが示されましたが、特定の条件下ではクラッシュが発生する可能性もあります。

改善点としては、ユーザーはバージョン0.16.43にアップグレードすることを推奨します。このバージョンではほとんどの問題が解決されていますが、無限リクエスト再試行の問題は残っています。リクエストの再試行を効果的に管理するために、設定可能なタイムアウトを実装することが望まれます。また、ノードの障害やレイテンシーの上昇に対するアプリケーションの反応を理解するために、シミュレーションテストを行うことが重要です。

TigerBeetleは、安全性と正確性へのコミットメントを示しており、厳格なテスト手法を用いて問題を特定し解決し、より良い耐障害性とパフォーマンスを実現するために継続的にアーキテクチャを改善しています。

デビー・マー、AheadComputingのCEO兼共同創設者は、元インテルのチップ設計者たちと共に、新しいマイクロプロセッサアーキテクチャであるRISC-Vに特化した会社を立ち上げました。インテルで数十年を過ごした彼らは、会社の外での方が革新を進めやすいと考えています。AheadComputingは、従来のプロセッサよりも少ないタスクをより効率的にこなすマイクロプロセッサの設計を目指しています。

インテルは独自のx86アーキテクチャでCPU市場を支配してきましたが、新しい標準や競合の台頭により、同社は厳しい状況に直面しています。アップルやグーグルなどの多くのテクノロジー企業が自社のチップを開発している中、AheadComputingはオープンなRISC-Vアーキテクチャを活用する計画です。このアーキテクチャはカスタマイズが容易で、ライセンス料がかからないため、スタートアップが市場に参入しやすくなります。

同社は2200万ドルのベンチャーキャピタルを調達し、半導体業界で注目を集めています。特に人工知能のトレンドに伴い、新しいチップ設計の需要が高まっています。リスクはあるものの、AheadComputingは業界を変革し、オレゴン州の半導体エコシステムの進化に貢献できる可能性に期待を寄せています。

最近、アメリカ人類遺伝学雑誌に発表された研究によると、アメリカにおける人々の自己申告による人種や民族は、遺伝的な祖先と必ずしも一致しないことが示されています。この研究は、NIHの「All of Us」研究プログラムの一環として行われ、23万人以上の個人の遺伝データを分析しました。その結果、参加者のゲノムは人種や民族のカテゴリーにきれいに収まるのではなく、さまざまな祖先の混合を示していることがわかりました。

例えば、黒人やアフリカ系アメリカ人の参加者は、アフリカとヨーロッパの祖先をさまざまな割合で持っていることが分かりました。また、人種を報告しなかった多くの人々は主にヒスパニックやラティーノとして自認しており、遺伝的背景が多様であることが明らかになりました。この研究は、遺伝的な祖先の複雑さを強調しており、広い大陸カテゴリーを使用することは誤解を招く可能性があると指摘しています。そのため、研究者たちはより具体的な祖先カテゴリーの使用を提唱しており、これが体重指数（BMI）などの健康特性に大きな影響を与える可能性があるとしています。

この研究結果は、健康格差における遺伝的要因と社会的要因の両方を認識する重要性を示しており、遺伝研究において従来の人種カテゴリーからの移行を提案しています。アメリカ合衆国国勢調査局は、2020年の国勢調査に向けて人種と民族を一つの質問に統合することで、この複雑さに対応しようとしています。しかし、著者たちは、これらの知見が人種や民族に関する社会的構造が異なる他国に普遍的に適用できるわけではないと警告しています。

小さなプログラムやプログラミング言語の魅力と重要性について述べられています。著者は、非常に短いForthの実装に関する記事に対するポジティブな反応から始まり、簡潔なコードへの一般的な興味に話を広げています。

小さなプログラムは、より身近で興味深いものです。例えば、著者は25行のJavaScriptライブラリを発見し、その驚きから興味を持ちました。著者は、46バイトのForth実装のような非常に小さなプログラムを取り上げており、これらは威圧感が少なく、理解しやすいと感じています。

小さなプログラムは、プログラミングに関する基本的な真実を明らかにすることができます。複雑な作業を簡素化できることを示しており、コルモゴロフの複雑性は、特定の結果を達成するためのプログラムの最小サイズを示しています。

Forth、Lisp、Tcl、Luaなどの小さなプログラミング言語も紹介されています。これらの言語は、最小限の構文で強力な機能を提供します。異なる考え方が求められますが、非常に表現力豊かです。

プログラミング言語には、シンプルさと表現力のトレードオフがあります。著者は、シンプルさが理解しやすさや使いやすさにつながることが多いと主張しています。

小さなものへの魅力は、プログラミングに限らず広がっています。ミニチュアは可愛らしく、威圧感が少なく、コントロール感を与え、複雑なアイデアをよりアクセスしやすくします。

小さなプログラムや言語は、その親しみやすさとプログラミングの概念に対する洞察を提供することで価値があり、探求する楽しさと意義を持っています。

Web Workbenchの概要です。

現在利用可能なインスタンスには、ライブURLとベータURLがあります。ライブURLは「lammpee.de」、ベータURLは「beta.lammpee.de」です。

デバッグオプションとして、いくつかのGETパラメータが用意されています。「?no-boot」を使用するとブートシーケンスが無効になり、「?no-webdos」はWebdosシーケンスを無効にします。「?no-cloud-storage」を指定するとクラウドストレージが無効になり、「?start-command」ではブート後の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。

パラメータを含む例として、次のリンクがあります。「lammpee.de/?no-boot&no-webdos&start-command=execute+%22DF2:Synthesizer.app%22」です。

利用可能なプログラムには、時計、計算機、クラウド、文書エディタ、文書リーダー、音声機能、ゲストブック、ウェブペインティング、ウェブベーシック、シンセサイザー、ムーンシティがあります。各プログラムはそれぞれのリンクからアクセスできます。例えば、時計は「lammpee.de/?start-command=execute+%22DF0:Clock.app%22」で開くことができます。

あなたのコンピューターネットワークに異常な活動が見られました。続行するには、ロボットではないことを確認するためにボックスをクリックしてください。

この問題は、ブラウザがJavaScriptやクッキーを許可していない場合に発生することがあります。ブラウザの設定を確認し、これらが有効になっているか確認してください。

サポートが必要な場合は、サポートチームに連絡し、参照IDを提供してください：2eccad44-43b9-11f0-a30d-0261ec8d80e5。

また、Bloomberg.comに登録すると、重要な世界の市場ニュースを受け取ることができます。

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を通じてローカルネットワークデバイスを悪用する攻撃に対するセキュリティを強化するための提案を行いました。この提案は、Chromeでの実装前にフィードバックを求めています。

公共のウェブサイトは、ユーザーのローカルネットワークにアクセスできるため、クロスサイトリクエストフォージェリ（CSRF）攻撃などのセキュリティリスクが生じます。例えば、悪意のあるサイトがユーザーのブラウザを通じてプリンターを悪用する可能性があります。

このリスクを軽減するために、提案では公共のウェブサイトからプライベートIPアドレスへの直接アクセスをブロックし、ユーザーが明示的に許可を与えた場合のみアクセスを許可することを提案しています。このアプローチは、どのサイトがローカルネットワークにアクセスできるかをユーザーがよりコントロールできるようにすることを目指しています。

主な特徴として、ユーザーはローカルネットワークにアクセスしたいサイトを承認する必要があります。また、以前の提案とは異なり、複雑なデバイスの変更を必要とせず、ウェブサイトの修正に焦点を当てているため、一般的に実施が容易です。IPネットワークは、ローカルホスト、プライベートIPアドレス、公共IPアドレスの三層に分類され、公共アドレスからよりプライベートなアドレス空間へのアクセス試行がローカルネットワークリクエストとして定義されます。ウェブサイトがローカルネットワークリクエストを試みると、ユーザーにそのリクエストを許可するか拒否するかのプロンプトが表示されます。

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、ユーザーが期待する場合に公共のウェブサイトとローカルデバイス間の正当な通信を可能にし、ブラウザがローカルネットワークの権限を責任を持って管理することです。

具体的な使用例としては、ユーザーが知らないサイトがローカルネットワークにアクセスしようとした場合にリクエストを拒否できることや、製造業者が公共のウェブサイトを通じてローカルデバイスを設定し、アクセスにはユーザーの許可が必要となることが挙げられます。

実装に関する考慮事項としては、Fetch、WebRTC、Permissions APIなどの既存のウェブ技術との統合が含まれます。現在のサービスに影響を与えることはありませんが、ウェブサイトの一部修正が必要になる場合があります。

セキュリティとプライバシーの観点からは、ユーザーがローカルネットワークアクセスを明示的に許可する必要があり、無許可の接続リスクが低減されます。また、セキュリティ対策が維持されるように、混在コンテンツに関する考慮もなされています。

この提案は、明確な許可モデルを通じてユーザーのセキュリティを強化し、ローカルネットワークデバイスへの必要なアクセスを可能にすることを目指しています。実施前にこのアプローチ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。

要約がありません。

この記事では、オンラインスポーツベッティングは主に「負け組」のためのものであり、スポーツブックの利益は常にお金を失う人々から得られていると主張しています。著者はラスベガスへの旅行を振り返り、この街の富はギャンブラーの損失によって築かれていることを強調しています。

スポーツブックは、利益を守るために成功したベッターを排除し、勝つ可能性が低いカジュアルなギャンブラーを好む傾向があります。また、スポーツブックが使用するアルゴリズムは、熟練したギャンブラーを特定することができますが、ギャンブル依存症に苦しむ人々を助けることはできません。この文章は、将来の世代がスポーツベッティングを現在の喫煙や飲酒運転と同様に見るようになると予測しています。

全体として、スポーツブックは負けるベッターから利益を得て、勝つ可能性のある人々を遠ざけるというメッセージが伝えられています。

要約がありません。

要約がありません。

会議はしばしば時間と才能を無駄にします。通常、一度に一人しか発言できないため、参加者が disengage しやすく、生産的でない議論が行われがちです。このような一方向的な進行は、創造性を抑え、責任感を低下させます。従来のAIによる議事録作成ツールでは、この根本的な問題を解決できません。

会議を改善するために、著者は「セミシンク」形式を提案しています。この形式は二つの段階から成ります。

第一段階は「セミシンクフェーズ」（10～15分）です。この間、参加者は共有ドキュメントに静かにアイデアやコメントを追加します。誰もが発言することなく、自由に考える時間を持ちます。

第二段階は「シンクフェーズ」（15～20分）です。この時間は、静かな段階で特定された重要なトピックについてのライブディスカッションに焦点を当てます。

この方法は、参加者全員の平等な参加を促し、アイデアの創出を高め、アクションアイテムの明確な責任を確保します。また、準備された貢献に基づいて議論が行われるため、会議の時間を短縮しつつ、意思決定の質を向上させます。

効果的にこの方法を実施するためには、明確な期待を設定し、使い慣れたコラボレーションツールを活用し、まずは一つの定期的な会議でこのアプローチを試すことを勧めています。目指すのは、全てのチームメンバーにとってより生産的で魅力的な会議を実現することです。

技術の定義は、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。この定義には、民主主義や儀式のような概念は含まれません。

技術は、タイムライン上の離散的な出来事として表現される必要があります。特定の技術は、専用のウィキペディアページがあり、十分に革新的であれば含まれます。

各技術には、通常、最初の実用的なバージョンに基づいた日付が割り当てられます。しかし、歴史的なデータが限られていたり、複数の発明があったりするため、日付を決めるのは難しいことがあります。

技術ツリーの目的は、技術間のつながりを明らかにし、その歴史的な文脈を理解する手助けをすることです。例えば、火器がカメラのデザインにどのように影響を与えたかを示しています。

この技術ツリーは「シヴィライゼーション」というゲームからインスパイアを受けており、技術の歴史をより正確に提示することを目指しています。これにより、直線的な進歩に関する誤解を正すことができます。

技術ツリーは、発明間の複雑な関係を明確にし、現代の技術やその発展を理解する手助けをします。

また、技術ツリーは人間の創造性と革新を称えるものであり、過去の発明が未来の発展にどのように影響を与えるかを強調しています。特にAIの時代において、その重要性は増しています。

技術ツリーは、発明に関する興味深いエピソードも提供します。例えば、スコッチテープがグラフェンの発見につながった話などがあります。

全体として、歴史的な技術ツリーは、技術の進化とその相互関連性を理解するための貴重なツールです。

著者はブラジルのGoogleでの経験を振り返り、同社の文化や従業員の扱い、資本主義や特権についての個人的な気づきを共有しています。

2007年当時、Googleは「良い」テクノロジー企業として知られ、楽しい職場環境や「20%の時間」を利用した個人プロジェクトの概念が推奨されていました。しかし、著者は実際には単調な作業に追われ、この自由な時間を活用する機会がほとんどないことに気づきました。

著者は、経営陣に対して約束が果たされないことに不満を表明しました。このことが対立を生み、多くの従業員が同じようなプレッシャーを感じているにもかかわらず、声を上げることを恐れていることに気づきました。

著者は従業員を支援するためにボットを作成しましたが、内部情報を契約社員と共有したことで叱責を受けました。これは、正社員と派遣社員の間での待遇の違いを浮き彫りにしました。

あるAdSenseの従業員との出会いを通じて、会社がクィア文化を利益のために利用していることを知りました。著者は、自分のプロフィールが個人的すぎると批判され、個々のアイデンティティに対するサポートが欠如していることを実感しました。

無料のスナックや楽しいオフィス環境といった特典があったにもかかわらず、著者は重要な仕事をしている低賃金の契約社員がいることを意識していました。コスト削減策を提案しましたが、経営陣に却下され、低賃金の労働者が直面している現実との乖離を示しました。

著者は、企業の監視がどれほど侵入的であるかを直接体験し、テクノロジー業界での常態化を目の当たりにしました。

Googleでの勤務を通じて、資本主義の厳しい現実を知り、企業文化の倫理について疑問を抱くようになりました。経済危機の際に解雇された従業員に対する経営陣の共感の欠如を目撃し、資本主義の残酷さを理解するに至りました。

著者は、理想主義からテクノロジー資本主義の搾取的な性質を批判的に理解するまでの旅を描写し、個人的なエピソードや階級、特権についての考察を交えています。

要約がありません。

インフラチームが成長し、デプロイメントが複雑になるにつれて、Terraformの設定管理に課題が生じます。初めは、チームは新しいサービスのためにコードをコピーして修正することが多く、これが技術的負債を引き起こします。

Terraformモジュールを使用する理由は、インフラの再利用可能なコンポーネントを作成することです。コードを複製する代わりに、共通のパターンをカプセル化したモジュールを利用することで、更新が容易になり、インフラの運用が標準化されます。これにより、エラーが減り、環境間の一貫性が向上します。

チームは通常、開発のためにローカルモジュールから始めますが、成長するにつれて、Gitリポジトリに保存された外部モジュールに移行します。これにより、バージョン管理や共有が改善されます。最終的には、インフラがさらに複雑になると、構造化されたバージョニングと配布のためにプライベートレジストリを使用することもあります。

機密情報、例えば認証情報の管理は非常に重要です。ハードコーディングは安全ではないため、Infisicalのようなツールを使って安全に秘密情報を管理することができます。この方法により、秘密情報がコードや状態ファイルに保存されることがなくなり、モジュール間での認証情報管理が簡素化されます。

組織が拡大するにつれて、更新を処理し、一貫性を維持するために構造化されたモジュール管理と自動化が必要です。ローカルモジュールは大規模なインフラには不十分なことが多く、効果的な管理のためにはより堅牢なシステムへの移行が不可欠です。

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。不要な複雑さや肥大化を避け、コンテンツ管理の体験を向上させることを目指しています。

このCMSの開発者は、WordPressからスタートしましたが、HTML、CSS、JavaScriptといったよりシンプルな技術に移行しました。Blog-DocとLiteNodeという2つのプロジェクトを経て、Aetherはこれらの経験を集約した形で開発されました。モジュラーアーキテクチャに基づき、adm-zip、argon2、litenode、markedの4つのコアコンポーネントのみを使用しています。

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ファイルとして保存され、YAMLフロントマターを使っているため、任意のテキストエディタで簡単に編集でき、Gitを使ったバージョン管理もスムーズです。また、Aetherは静的サイトを生成するため、データベースのクエリやサーバーサイドの処理による遅延がなく、非常に速く読み込まれます。

管理インターフェースは直感的で、ユーザーはMarkdownで執筆し、変更をプレビューし、簡単に公開できます。テーマはプレーンなHTML、CSS、JavaScriptファイルで構成されており、複雑なビルドプロセスなしでカスタマイズが可能です。Aetherは、個人ブログや企業のドキュメント、マーケティングサイト、ポートフォリオなど、さまざまな用途に対応でき、プラグインや広範な設定を必要としません。

Aetherを選ぶ理由は、他のCMSが複雑すぎたり制限が多すぎたりする中で、シンプルさと柔軟性のバランスを提供している点です。これにより、コンテンツクリエイターや開発者の両方にとってアクセスしやすくなっています。

技術的には、AetherはNode.js上に構築されており、軽量なサーバー、Markdownのパース、ファイルストレージ、安全なパスワードハッシュ、拡張性のためのフックシステムを利用しています。Aetherのセットアップは迅速かつ簡単で、新しいサイトを立ち上げるために必要なコマンドはほんの数行です。

今後の開発では、スケジュールされた公開機能、検索機能、高度なユーザー権限、SEOツールの改善などが計画されています。Aether CMSは、ユーザー体験と柔軟性を重視した迅速でシンプルなソリューションです。ファイルベースのアプローチにより、ロックインがなく、必要に応じてコンテンツを簡単に移動できるのが特徴です。

モデルのコンテキスト長は、近年、数千から数百万トークンに大幅に増加しました。この成長により、長いコンテキストを持つモデルの実用的なベンチマークを作成することが難しくなっています。というのも、数百万のコンテキストを持つタスクを収集するにはコストがかかり、現実的なシナリオを見つけるのも容易ではないからです。そこで、私たちはLongCodeBench（LCB）というベンチマークを提案します。これは、長いコンテキストを持つモデルのコーディング能力をテストするために設計されています。LCBは、実際のGitHubの問題を利用して、コードの理解と修正に焦点を当て、主に二つのタスクを作成しています。ひとつは質問応答のためのLongCodeQA、もうひとつはバグ修正のためのLongSWE-Benchです。このベンチマークは、Qwen2.5のような小型モデルから、GoogleのGeminiのような大型モデルまで、さまざまなサイズのモデルを評価できるように構成されています。私たちの調査結果によると、長いコンテキストを持つモデルはこれらのタスクに苦戦しており、例えばClaude 3.5 Sonnetではパフォーマンスが29%から3%に、Qwen2.5では70.2%から40%に低下するなどの結果が見られました。

要約がありません。

要約がありません。

人間は知識をシンプルなカテゴリーに分けつつ、重要な意味を保つことができます。たとえば、ロビンとブルージェイの両方が鳥であることを認識することがその例です。このバランスを取ることは、アイデアを明確に表現しながら、詳細を維持することを意味します。大規模言語モデル（LLM）は言語タスクに優れていますが、彼らが人間のように情報をカテゴリー分けす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作り、LLMと人間が概念をどのようにカテゴリー分けするかを比較しました。分析の結果、LLMは人間の思考に似た広いカテゴリーを形成することができる一方で、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明らかになりました。また、LLMは情報を大きく圧縮する傾向がありますが、人間はニュアンスや文脈に富んだ表現を重視し、カテゴリー分けの効率が多少失われることがあってもそれを優先します。

これらの洞察は、AIと人間が情報を処理する方法の重要な違いを浮き彫りにし、LLMを人間の思考により近づけるための改善策を示唆しています。

このテキストは、iSpindelデバイスに関するビデオチュートリアルについて説明しています。バージョン2.69の新機能を紹介し、フラットはんだ付けの技術を実演しています。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。

Hzプログラムは、ドイツのデザイナー、ヘルマン・ザップによって開発された特許取得済みのタイポグラフィー作成ソフトウェアです。このソフトの主な目的は、単語の間隔が不均一になることなく、均一なテキストレイアウトを作成することでした。

歴史的には、ザップは1993年のエッセイでこのプログラムの開発について詳しく述べています。彼はハーバード大学やロチェスター工科大学（RIT）での仕事を通じて、タイポグラフィーソフトに特化した最初の大学での経験を語りました。1984年にマッキントッシュが発売されたことは重要な転機であり、より良いタイポグラフィーソフトへの需要を促しました。

Hzプログラムのアルゴリズムの具体的な内容は広く知られていませんが、文字間のスペースを迅速に調整するカーニングシステムを備えており、テキストレイアウトを改善します。このプログラムはURWによって特許が取得され、その後Adobeに買収され、InDesignの機能向上に寄与しましたが、元のアルゴリズムが現在も使用されているかは不明です。

Hzプログラムは、その高品質な出力とザップの重要性に関する主張によって、ほぼ神話的な地位を得ています。彼はこのプログラムをグーテンベルクの業績に例えましたが、一部のデザイナーはこの比較に批判的です。

全体として、Hzプログラムはデジタルタイポグラフィーにおける革新として認識されていますが、その具体的な手法や現在の適用については依然として不明な点が多いです。

新しい研究が、タウリンの低下が老化を示すという以前の考えに疑問を投げかけています。また、タウリンのサプリメントが高齢者に利益をもたらすという主張にも疑問が生じています。研究者たちは、ボルチモア縦断老化研究、マウスの縦断老化研究、そして時間をかけて集められたリスザルの血液サンプルのデータを分析しました。これらの縦断研究は、同じ被験者を繰り返し追跡するため、異なる集団を使用することによる誤差を減らすのに重要です。

研究結果は、タウリンのレベルが年齢とともに減少しないことを示しています。むしろ、個人間の違いがはるかに重要であることがわかりました。これにより、タウリンは老化の信頼できる指標ではなく、タウリンのサプリメントが高齢者に有益であるという強い証拠もないことが示唆されます。著者たちは、効果があるとされる場合でも、それは一般的な効果ではなく、個々の特性に依存する可能性があると指摘しています。

全体として、この情報は老化に対するタウリンのサプリメントが効果的でない可能性があることを明らかにしており、特に白血病などの特定の健康状態における役割についてさらなる研究が必要であるとしています。著者は、以前の仮定に基づいてタウリンのサプリメントを摂取しなくてよかったことに安堵しています。

Claude Composer CLIは、Claude Codeの機能を向上させるためのツールで、自動化や設定オプション、より良いユーザー体験を提供します。

主な特徴として、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処理することで中断を減らす機能があります。また、ユーザーは自動的に許可されるアクションを定義するルールセットを作成でき、ツールセットを設定することでClaudeがアクセスできるツールを管理することも可能です。さらに、システム通知により、ユーザーは常に最新情報を得ることができます。

始めるための手順は簡単です。まず、コマンドを使ってインストールします。具体的には、npm install -g claude-composerを実行します。このコマンドはpnpmやyarnでも使用できます。次に、設定を初期化するためにclaude-composer cc-initを実行します。Claude Composerを実行する際は、デフォルト設定でclaude-composerと入力しますが、特定のルールセットを使用することもできます。例えば、claude-composer --ruleset internal:yoloはすべてのプロンプトを受け入れ、claude-composer --ruleset internal:safeは手動での確認を必要とします。

設定はclaude-composer cc-initを使用して行い、グローバル設定またはプロジェクト固有の設定を選択できます。基本的な設定の例として、ルールセットやツールセット、プロジェクトのルートディレクトリを指定することができます。通知の表示や固定通知の設定も可能です。

コマンドラインオプションには、ルールセットやツールセットを指定し、グローバル設定を無視するコアオプション、リスクのある条件でのアクションを許可する安全オプション、通知の表示を制御する通知オプション、ログ記録や静音モードを有効にするデバッグオプションがあります。

サブコマンドを使用すると、さまざまなオプションで設定をカスタマイズするための初期化が可能です。また、パッチ、マイナー、メジャーリリースのためのコマンドも提供されています。詳細については、設定、ルールセット、ツールセット、環境変数に関するドキュメントを参照してください。

フロントエンド開発者は、スタートアップ企業で非常に需要が高まっています。彼らの仕事が他のエンジニアリング分野よりも簡単だという誤解がありますが、実際にはフロントエンド開発は複雑です。さまざまなブラウザやデバイスで動作するコードを作成する必要があり、それぞれに独自の特性や制限があります。

サーバーサイド開発者が通常、特定の言語や環境内で作業するのに対し、フロントエンド開発者は多くのブラウザのバージョンやモバイルのバリエーションに対応しなければなりません。これにより、多くのバグが発生する可能性があります。彼らは主にHTMLとCSSを使用しますが、これらは問題解決の選択肢が限られています。

さらに、フロントエンド開発者はウェブパフォーマンスやセキュリティの脅威、レスポンシブデザインやHTML5などの最新のウェブ技術について理解する必要があります。このような複雑さが、彼らの役割を難しくし、成功するウェブアプリケーションにとって重要なものにしています。

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取り入れています。1993年にロシアのゲーム会社のために設計され、その後いくつかの大規模な改訂が行われました。

Dinoの主な特徴としては、Cに似た構文を持ち、オブジェクト指向であり、多精度整数や拡張可能な配列をサポートしています。また、第一級関数、並行処理、例外処理などの強力な構文を含んでおり、パターンマッチングやUnicodeのサポートも提供しています。

データ構造としては、要素の動的な追加や削除が可能な連想テーブル（ハッシュテーブル）や、配列を効率的に操作するための配列スライスがあります。機能面では、匿名関数やクロージャをサポートし、軽量スレッドを実現するためのファイバーを実装しています。

オブジェクト指向設計においては、クラスは公開の特殊関数のように機能し、独自の構成メカニズムを通じて多重継承やトレイトをサポートしています。パターンマッチングにより、配列やオブジェクトなどのさまざまなデータ構造に対してマッチングが可能で、コードの表現が簡素化されます。例外処理については、クラスとtry-catchブロックを使用した堅牢なシステムが実装されています。

実装の詳細としては、パフォーマンス向上のために最適化されたバイトコードコンパイラとインタプリタを利用しています。実行速度を向上させるためのJIT（ジャストインタイム）コンパイルも特徴です。また、動的型推論をサポートし、広範なランタイムチェックなしでコードを最適化します。

Dinoのパフォーマンスは、Python、Ruby、JavaScriptなどの言語と比較されており、さまざまなプラットフォームで競争力のある実行時間を示しています。

DinoはLinux、Windows（CYGWIN経由）、MacOSで利用可能で、特定の設定を行うことでソースからビルドすることもできます。詳細情報やソースコードへのアクセスは、DinoのウェブサイトやGitHubリポジトリを訪れて確認できます。このプロジェクトはGPL 2およびLGPL 2のライセンスの下で提供されています。

製品の重要性についての要約

製品は、どのチームやスタートアップにとっても不可欠です。優れた技術や迅速な納品があっても、顧客に求められない製品では成功しません。チームは、自分たちの製品が解決しようとしている問題やターゲット顧客を特定する必要があります。この理解が、価値ある解決策を生み出す手助けとなります。

プロダクトマネージャー（PM）の役割は、製品を何のために、どのように作るべきかに焦点を当て、市場調査を行い、潜在的な価値に基づいて機能の優先順位をつけることです。PMの役割は重要ですが、チーム全体が関与することが求められます。

チームはPMと密接に協力し、製品のロードマップを作成し、技術的な課題を伝え、プロジェクトへの貢献に対する責任を持つべきです。この協力関係が信頼を築き、目標の一致を確保します。

PMが不在の場合、誰かがその役割を担う必要があります。そうしないとプロジェクトが停滞してしまいます。特に初期のスタートアップでは、他のチームメンバーやCEOがその責任を果たすこともあります。

すべてのメンバー、特にエンジニアは、製品の価値に関心を持つべきです。顧客のニーズや自分たちの仕事がどのように影響を与えるかを理解することで、士気が高まり、単なるコーディングではなく、実際の問題を解決することに向かって努力が一致します。

エンジニアが製品の価値を理解していないと、間違った解決策を構築する可能性があり、時間やリソースの無駄につながります。エンジニアは、個々のタスクを超えた大局を把握することが重要です。

ソフトウェアエンジニアリングがデザイン重視に進化する中で、エンジニアは技術的な側面だけでなく、解決すべき問題を理解する必要があります。成功する製品は、チームワーク、市場の理解、そしてすべてのチームメンバー、特にエンジニアが製品の目的に対して関与し、モチベーションを持つことに依存しています。

Screen Time Network APIでは、主に3つのことができます。まず、自分自身や他の公開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、自分や他の公開ユーザーの過去のスクリーンタイムデータにアクセスすることができます。そして、自分や他の公開ユーザーのスクリーンタイムに関するイベント通知を受け取ることができます。簡単に始めることができます。

過去99年間、1926年から2024年までのさまざまな投資タイプの歴史的なパフォーマンスについて述べています。重要なポイントは以下の通りです。

まず、過去のパフォーマンスは将来の結果を保証するものではなく、投資は慎重に行うべきです。小型株や大型株に1ドル投資すると、政府債券や財務省短期証券に比べて大きな成長が見られます。特に小型株はリターンが最も高いですが、リスクも高くなります。

株式は債券よりも価格の変動が大きく、特に小型株は価格の変動が激しく、取引量も少ないため、リスクが高いです。投資の種類については、株式は高いリターンの可能性がありますが、保証はなくリスクを伴います。政府債券はリターンは低いものの、アメリカ政府に裏付けられているため安全性が高いです。財務省短期証券はさらにリターンが低いですが、非常に安全とされています。

バランスの取れた投資戦略には、リスクとリターンを調整するために株式と債券を組み合わせることが重要です。特に退職や教育といった長期的な財務目標に向けては、このアプローチが有効です。

データは「株式、債券、短期証券、インフレーション年鑑」から得られており、これらの資産クラスのパフォーマンスを分析しています。投資は財務目標を達成するために重要であり、異なる資産クラスのリスクとリターンを理解することが、情報に基づいた意思決定を行う上で不可欠です。

Tokasaurusは、大規模言語モデル（LLM）向けに設計された新しい推論エンジンで、高スループットのワークロードに最適化されています。このエンジンは、小規模モデルと大規模モデルの両方を最適化し、既存のエンジンであるvLLMやSGLangと比較して、処理速度を大幅に向上させています。

小規模モデルに対しては、CPUのオーバーヘッドを最小限に抑え、動的プレフィックス識別を利用してタスク間で共有プレフィックスを効率的に計算することで、特定のベンチマークで他のエンジンの2倍以上のスループットを達成します。

大規模モデルに対しては、NVLinkなしのGPU向けにパイプライン並列処理（PP）を、NVLinkありのGPU向けには非同期テンソル並列処理（Async-TP）をサポートし、さまざまなハードウェア構成でスループットを最大化します。

Tokasaurusはバッチ処理に特化しており、個々の応答時間よりも全体の完了時間とコストを優先します。これにより、大量のデータを迅速に処理する必要があるシナリオに最適です。

テストでは、Tokasaurusは特に大規模モデルを使用したマルチGPU環境で、他のエンジンに対して3倍以上のスループットを達成することができます。

Tokasaurusはオープンソースで、PyPIからインストール可能です。現在、Llama-3およびQwen-2ファミリーのモデルをサポートしています。

Tokasaurusは、特にスループットが重要な環境でLLM推論を効率的に実行するためのソリューションを提供します。遅延を最小限に抑え、処理速度を最大化する革新的な技術を組み合わせており、LLMを扱う研究者や開発者にとって貴重なツールとなっています。

音声クローン技術は大きく進化していますが、主に二つのタイプ、ワンショットクローンとプレミアムクローンの間には重要な品質の違いがあります。

ワンショットクローンは、10〜15秒の音声を使って声のクローンを作成しますが、一般的な音声に聞こえ、感情の深みが欠けています。異なるフレーズが同じように聞こえ、喜びや悲しみといった感情を伝えることができません。この技術は、ターゲットとなる声が一般的であったり、感情のニュアンスが必要ない場合、例えば簡単なニュースの読み上げなどに適しています。

一方、プレミアムクローンは、20〜30分の高品質な音声を使用して、よりニュアンスがあり表現力豊かな声のクローンを作成します。この技術は、笑いや囁きといった感情的なトーンを捉え、より没入感のある体験を提供します。その結果、ユーザーの感情に訴えかけ、元の話者と区別がつかない声を生成します。

さらに、LoRA（ローランク適応）という技術があり、音声モデルを完全に再訓練することなく効率的に微調整できるため、プレミアムクローンがより手軽でコスト効果の高いものになっています。

音声クローンの主要なプロバイダーを比較すると、クローンのタイプ、表現力、価格に基づいて以下のようになります。ElevenLabsはクローンの感情表現が限られており、月額22ドルです。PlayHTは基本的なワンショットクローンを提供し、高いプランでは感情表現がありますが、月額299ドルです。Cartesiaは両方のタイプを提供していますが、感情の伝達に没入感が欠けています。月額49ドルです。Gabberはプレミアムクローンに特化しており、表現力があります。月額39ドルです。

感情的なつながりや没入感のある体験が必要なプロジェクトには、プレミアムクローンが不可欠です。ワンショットクローンは基本的な用途には適していますが、プレミアムオプションはより本物で魅力的な声の体験を提供します。Gabberは品質と感情表現を重視した競争力のあるプレミアムクローンサービスを提供しています。

バージニア工科大学の研究者たちは、リサイクル可能で自己修復機能を持つ新しいタイプの電子機器を開発しました。従来の電子機器は、しばしば電子廃棄物として廃棄され、リサイクルプロセスは効率が悪く、大量の廃棄物を生じることが問題となっています。この研究は、動的ポリマーであるビトリマーと電気を導く液体金属を組み合わせて作られた回路材料を紹介しています。

この革新的なアプローチにより、新しい回路は従来の回路基板とは異なり、耐久性があり、再構成可能で、熱を使って修理することができます。また、新しい材料は使用後により簡単に分解できるため、貴重な部品を回収しやすく、廃棄物を減らし、リサイクルを促進します。

この研究は、電子廃棄物の増加という問題を軽減することを目指しており、電子機器のリサイクルを容易にし、持続可能性を高めることを目的としています。