要約がありません。

このブログでは、数値積分の手法であるガウス求積法について、特にチェビシェフ-ガウス求積法に焦点を当てています。この方法は、正確な解が得られない場合に定積分を計算するのに役立ちます。

ガウス求積法は、特定の点（ノード）での評価を用いて関数の積分を推定します。基本的な方法では、精度を達成するために多くの点が必要ですが、ガウス求積法は少ないノードで高次の多項式を推定できます。

チェビシェフ-ガウス求積法は、チェビシェフ多項式の根をノードとして使用するバリエーションです。これにより、積分区間の境界での誤差を減少させることができます。ノードの重みは固定されているため、計算が簡単になります。

ブログでは、チェビシェフ-ガウス求積法を任意の関数や積分区間に適用する方法も説明しており、この手法の幅広い応用が可能です。

著者は、異なるノード数を試して積分の精度に与える影響を観察できるインタラクティブなノートブックも共有しています。

この手法は、著者のライブラリで海面変動のモデル化に使用されており、実際のシナリオでの効果を示しています。

要するに、チェビシェフ-ガウス求積法は、精度と効率に優れた強力な数値積分手法であり、さまざまな応用に特に有用です。

最近のAIエンジニアワールドフェアでの基調講演では、スピーカーが過去6ヶ月間における大規模言語モデル（LLM）の急速な進展について語りました。30以上の注目すべきモデルがリリースされており、その性能を効果的に評価することが難しくなっていると指摘しました。スピーカーは、ペリカンが自転車に乗っているSVGを生成するようモデルに依頼するというユニークな評価方法を例に挙げ、このタスクの複雑さを強調しました。

主な開発内容としては、アマゾンのNova、メタのLlama 3.3 70B、DeepSeekの大規模オープンウェイトモデルなどの重要なモデルが紹介され、性能の向上とコストの低下が示されました。また、DeepSeekのR1推論モデルのリリースがNVIDIAの株価に大きな影響を与えたことも触れられました。Mistral Small 3のような小型モデルは、大型モデルと同等の性能を発揮できることが示され、よりアクセスしやすくなっています。

さらに、AnthropicのClaude 3.7 SonnetやOpenAIのGPT-4.5は、成功の度合いにばらつきがあり、Claudeはその創造的な出力が高く評価されました。スピーカーは、ChatGPTが過度にお世辞を言うというバグや、モデルが不正を報告する可能性がある倫理的ジレンマについても言及しました。

講演は、AIにおけるツールと推論の組み合わせの重要性、ならびにセキュリティやデータプライバシーに関連するリスクについての議論で締めくくられました。スピーカーは、新たに開発したモデル評価のベンチマークに対する期待を表明しつつ、この分野での継続的な革新の必要性を認めました。

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HTMLの<blink>タグと<marquee>タグは1990年代に人気がありましたが、現在では新しいウェブ開発者にとってはほとんど忘れられています。<blink>タグはNetscapeのエンジニアによってジョークとして作られ、一方で<marquee>タグはMicrosoftによって真剣な機能として導入され、スクロールするテキストを作成するために使われました。両方のタグは、重要なメッセージを異なるブラウザのユーザーに向けて目立たせるために使用されました。

1990年代後半には、これらのタグはデザインやアクセシビリティの問題にもかかわらず一般的になりました。現在、<blink>は時代遅れと見なされていますが、<marquee>タグは多くの現代のブラウザでまだ機能します。しかし、現在のウェブ開発では、より良く、アクセシブルな代替手段があるため、その使用は推奨されていません。この記事は、これらのタグの独特な歴史を振り返り、すべてのユーザーにアクセス可能なウェブコンテンツを作成する重要性を強調しています。

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著者は、PewDiePieのプロジェクト作成やLinux学習に関する動画に触発されて、テクノロジーの独立、自分でサーバーを運営すること、オープンソース技術への道のりを語っています。著者は、ドメインを所有し、個人のブログをホスティングすることの重要性を強調しています。頻繁にプラットフォームを変更すると、コンテンツやつながりを失う可能性があるため、長期的なオンラインプレゼンスを築くためには、自分のドメインを持つことが大切です。

著者は、ブログやニュースレターなどのさまざまなサービスを自分でホスティングした経験を共有し、自分で作ったソリューションを使う喜びを強調しています。テクノロジーの独立を提唱し、大手企業に依存せずにソフトウェアを利用することの重要性を訴えています。また、まずは自分のドメインを取得することから始めることを勧めています。

オープンソースソフトウェアは、その協力的な性質とコミュニティの支えによって称賛されています。誰でも利用できる無料のリソースを提供しているため、著者はニュースレター用のListmonkやウェブサイト分析用のGoatCounterなど、使用しているオープンソースツールに感謝の意を表しています。

さらに、ドキュメント管理システムや広告ブロッカーなど、ホームラボ向けのさまざまな自己ホスティングアプリケーションについても言及し、高価な新しいサーバーを購入するのではなく、古いハードウェアを使って実験することを勧めています。最終的に、著者は個人プロジェクトを通じて学ぶことや、大手テクノロジー企業からの独立を得ることに大きな満足感を感じています。

画像をさまざまなサイズに合わせる方法について説明します。サイズの例としては、50x50、320x240、512x384、640x480、800x600、1024x768などがあります。また、カスタムサイズにも対応しています。画像をデスクトップに保存することも可能です。

この記事では、ソフトウェアエンジニアリングにおける大規模言語モデル（LLM）の実際の利用について、特に「エージェンティックコーディング」という概念に焦点を当てています。著者はLLMを使った経験を共有し、SQL文の生成などのタスクを大幅に迅速化できることを指摘しています。しかし、過剰な期待があるものの、LLMは複雑なソフトウェアプロジェクトを独自に完了することはできず、相当な人間の指導が必要だと主張しています。

LLMとソフトウェアエンジニアリングについては、LLMがコードを書く手助けをすることはできるものの、効果的に機能するためには経験豊富なエンジニアによる厳密な監視と文脈管理が必要です。

エージェンティックコーディングの過大評価については、LLMが自律的にソフトウェアタスクを処理できるという考え方は過剰であると著者は述べています。このアプローチは過度に楽観的であり、過去の技術的な過剰評価と比較されています。

文脈の重要性については、LLMの出力の質は与えられた文脈に大きく依存します。適切でない文脈は平凡な結果をもたらし、LLMを真に効果的にするための大きな課題となっています。

現在の限界について、著者はLLMには可能性があるものの、まだ独立したコーディングエージェントとして信頼できるわけではなく、その限界を管理できる熟練したエンジニアによって使用されるのが最適であると強調しています。

全体として、この記事はソフトウェア開発におけるLLMに対して慎重な見解を示しており、人間の監視とより良い文脈管理の必要性を強調しています。

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Frayは、Javaアプリケーションの同時実行性をテストするためのツールで、競合状態や例外、デッドロックなどの問題を特定し修正することを目的としています。このツールは、確率的テストや部分順序サンプリングといった高度な技術を使用し、特定のスレッド間の相互作用をデバッグするために決定論的リプレイを可能にします。

使い始めるには、JUnit 5を使用する場合、テストに@ConcurrencyTestアノテーションを付け、テストクラスには@ExtendWith(FrayTestExtension.class)を追加します。その他のテストフレームワークを使用する場合は、FrayInTestLauncherを使って同時実行テストを実行します。

Gradleを利用する場合は、build.gradleファイルにFrayプラグインを追加します。Mavenを使用する場合は、pom.xmlにFrayプラグインとfray-junit依存関係を含める必要があります。

追加リソースとして、ドキュメントには技術報告書、使用ガイド、IDE設定、Frayによって発見されたバグに関する情報が含まれています。プロジェクトへの貢献も歓迎されており、協力を希望する方のためのガイドも用意されています。

このプロジェクトは、国立科学財団から部分的に資金提供を受けており、Amazon Research Awardの支援も受けています。

このテキストは、プラットフォームやプロジェクトに関連するいくつかの見出しやカテゴリーを示しているようです。「メインナビゲーション」、「ノート」、「概要」、「インスタグラム」、「ギットハブ」、「外観」といった項目が含まれていますが、具体的な内容は提供されていません。

これらの見出しは、インスタグラムやギットハブに関連する情報や機能を提供するセクションを示唆していると考えられます。

コベントリー・ヴェリー・ライト・レールは、コベントリー市議会による交通プロジェクトです。このプロジェクトは、地域の計画、開発、再生に重点を置いています。具体的には、車両や軌道に関する情報や、実際の走行テストが含まれています。詳細を知りたい方や最新情報を受け取りたい方は、メールで問い合わせるか、公式ウェブサイトを訪れてください。

BorgBackupは、特に追加専用サポート機能に関する更新を行っています。主なポイントは以下の通りです。

エラーメッセージに関して、一部のページの読み込みに問題がありましたが、全体としてプロジェクトはGitHub上で活発に進行しています。

最近の変更として、サーバー側のコンポーネントに依存していた追加専用リポジトリのサポートが削除される新しい変更が統合されました。この機能はBorg 1.xではSSHリポジトリでのみ機能していましたが、他のリポジトリタイプには適用されません。

Borg 2の現在のリポジトリタイプには、ファイルシステム、SFTP、Rclone（さまざまなクラウドプロバイダー向け）、S3/B3、SSHが含まれます。特定の機能を強制できるのはSSHリポジトリだけで、これはサーバー側のコンポーネントを持っているためです。

追加専用機能に関しては、Borg自体ではなく、ストレージの権限を通じて管理する新しいアプローチが提案されています。つまり、Borgはバックアップを作成する際に削除権限を制限する資格情報を使用することになります。

コミュニティからのフィードバックでは、追加専用機能の重要性が指摘されており、データ損失を防ぐための適切な権限の必要性について議論が行われています。

全体として、BorgBackupは機能を整理しつつ、データ管理やセキュリティに関するコミュニティの懸念に対応する形で進化しています。

この投稿は、開発者がソフトウェア開発においてAIを効果的に活用するためのガイドです。特に、ツール「Claude」を使った開発について説明します。生産性を向上させ、コードの品質を管理し、AIを活用したコーディングのベストプラクティスを理解することができます。

まず、AIを活用することで生産性を10倍に引き上げることが可能です。AIの強みを活かし、弱点に対処するための構造化された方法を採用することで、開発者はコードを大幅に早く展開できます。規律ある方法を取り入れることが重要です。

AIをコーディングに活用する際には、三つの異なるモードがあります。第一に、AIを「初期ドラフト作成者」として使う方法です。この場合、AIが初期コードを生成し、開発者はデザインやアーキテクチャに集中します。第二に、AIを「ペアプログラマー」として活用し、AIの提案を一緒に洗練させる方法です。第三に、AIを「バリデーター」として利用し、コードのバグや改善点をレビューしてもらいます。

テストの重要性も忘れてはいけません。テストは人間が書くべきものであり、AIにテストファイルを触らせるべきではありません。テストはコードの機能に対する人間の意図や理解を反映しています。

また、構造化されたドキュメント（CLAUDE.md）を使用することが重要です。このドキュメントはプロジェクトの真実の源となり、コーディングの規約やアーキテクチャの決定、プロジェクト特有のガイドラインを詳述します。

Gitのワークフローについては、git worktreesを利用してAIが生成したコードを実験するための隔離された環境を作成し、メインブランチをクリーンに保つことが推奨されます。

AIの使用に関しては透明性が重要です。AIの支援が大きいコミットにはタグを付けることで、開発プロセスにおける説明責任と明確さを保つことができます。

AIには変更してはいけない領域があります。テストファイルやデータベースのマイグレーション、セキュリティに関わるコードなどは、AIによって修正されるべきではありません。AIの役割に関する明確なルールを設けることが、コードの整合性を維持するために重要です。

AIの開発における未来については、ツールが進化し、将来的にはコードベースの理解や積極的な提案が可能になるかもしれませんが、方向性を決めるのは常に人間です。

実行計画としては、まずプロジェクトのためにCLAUDE.mdを作成し、複雑なコードにはアンカーコメントを追加します。明確な境界を持つ小さなAI支援機能を試し、チーム内でAIの役割についての透明性と共通理解を育むことが大切です。

これらの実践を通じて、開発者はAIの可能性を活かし、コーディングプロセスの向上と品質の維持を図ることができます。

日本の研究者たちが、植物由来のバイオマスから新しいタイプの透明な紙を開発しました。この生分解性の素材は、水と二酸化炭素に分解されるため、海洋汚染の原因となるプラスチック容器の代替品として期待されています。

この透明な紙は約0.7ミリメートルの厚さで、透過性が高く、はっきりと中が見えます。カップやストローなどの形に加工できる強度を持ち、特定のプラスチックと同等の強さがあります。製造プロセスでは、セルロースパウダーを臭化リチウムと水の溶液に溶かし、加熱してゲル状にし、それを成形して乾燥させます。

テストの結果、この紙は海水中で溶解し、主に4ヶ月以内に分解されることが確認されました。深い場所でも同様の結果が得られています。紙パックは一般的ですが、消費者は中身が見える透明な包装を好むことが多いです。この透明な紙はそのニーズに応える可能性がありますが、大量生産には専門の工場が必要です。生産コストは通常の紙の約3倍になると予想されていますが、プラスチック製造に比べて二酸化炭素の排出量は半分に削減できる見込みです。

ラディアントAIは、RPG『エルダースクロールズIV: オブリビオン』において非常に期待されていた機能で、千を超える非プレイヤーキャラクター（NPC）がそれぞれのニーズや目標に基づいて独立して行動できる動的なゲーム世界を作り出すことを目的としていました。NPCは自分自身の毎日のスケジュールを持ち、買い物や食事、探索などの活動に参加することができるとされていました。

この機能は2004年に発表され、2005年のE3デモで紹介されました。ラディアントAIは、NPCが選択を行い、よりリアルな方法で相互作用できる画期的な技術として宣伝されました。しかし、実際のリリース時には、多くの野心的な機能が縮小されたり、完全には実現されなかったりし、ベセスダのマーケティングによって誤解を招いたと感じるファンの間で失望が広がりました。

リマスター版『オブリビオン』の登場により、ラディアントAIに関する議論が再燃し、ゲームコミュニティ内でのその物議を醸す遺産が浮き彫りになっています。この記事では、ラディアントAIに関する誤解を解消し、その起源や『オブリビオン』における実際の実装、さらには『フォールアウト3』や『スカイリム』、『スターフィールド』といった後のベセスダのゲームにおける進化について探ります。

全体として、ラディアントAIはゲームにおけるNPCの行動を革新することを目指しましたが、現実は期待に届かず、ゲーム開発の約束やプレイヤーの体験に関する議論を引き起こす要因となっています。

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Railwayは、Nixpacksの代わりとなる新しいアプリ構築ツール「Railpack」を導入しました。Railpackは、Nixpacksの使用から得た教訓をもとに開発されました。Nixpacksは80%のユーザーにとっては良好に機能しましたが、20万人のユーザーには制限がありました。Railpackの主な特徴は以下の通りです。

まず、細かなバージョン管理が可能です。これにより、パッケージのバージョンをより適切に管理できます。また、ビルドサイズが大幅に小さくなります。具体的には、Nodeでは38%、Pythonでは77%のサイズ削減が実現され、デプロイが速くなります。さらに、キャッシュ効率が向上し、BuildKitと直接統合されることで、より効果的なキャッシングが可能です。

Nixpacksはバージョン管理システムやイメージサイズに問題があり、ユーザーが依存関係を管理するのが難しい状況でした。Railpackは、依存関係管理とビルドプロセスに対してより明確なアプローチを提供し、これらの問題を解決します。また、環境変数のための秘密管理も改善されています。

Railpackは、コードの分析、ビルドプロセスの計画、効率的なイメージ構築のためのビルドグラフの生成という3つのステップで動作します。Node、Python、Go、人気の静的サイトジェネレーターなど、さまざまなフレームワークや言語をサポートしています。現在、Railpackはベータ版でオープンソースとして提供されており、今後のサポートや機能拡張が予定されています。

この記事では、プログラムの最適化の重要性、特にプログラミング言語Zigを使用した場合について説明しています。以下は主なポイントです。

最適化の重要性について、コードを最適化することでパフォーマンスが向上し、コスト削減につながることが強調されています。適切に最適化されたプログラムは、高価なインフラの必要性を減らすことができます。

現代のコンパイラは非常に強力ですが、必ずしも最適なコードを生成するわけではありません。開発者はコンパイラに明確な情報を提供し、時には自分のコードを調整して、より良い最適化を実現する必要があります。

低レベル言語であるZigは、コードに対するより正確な制御を可能にし、コンパイラの最適化を助けます。一方、高レベル言語はガーベジコレクションなどの追加機能によってオーバーヘッドが発生することがあります。

Zigの利点として、冗長性が高いため、開発者はコンパイラに意図をより明確に伝えることができ、効率的なコード生成につながります。Zigの特徴である非オプショナルポインタやコンパイル時実行（comptime）は、最適化能力を高めます。

Zigのcomptimeは、コンパイル時にコードを実行できる機能で、従来のマクロの複雑な構文なしに最適化を行うことができます。これにより、コンパイル時に既知のデータに基づいて定数や最適化された構造を生成できます。

具体例として、comptimeが文字列比較の効率を向上させる方法が示されています。コンパイラは、コンパイル時に一方の文字列が知られている場合に最適化されたアセンブリコードを生成できます。

Zigのcomptimeへのアプローチは、他の言語に比べてパフォーマンスの高いコードを書くことをより簡単かつ効果的にします。著者は言語の優劣にこだわるのではなく、効果的なコーディングプラクティスに焦点を当てるべきだと主張しています。

全体として、この記事はZigを独自の機能を通じて最適化されたソフトウェアを作成するための強力なツールとして推奨しています。

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著者は、Frayというツールのために統合テストを追加し、ScheduledThreadPoolExecutorを使ったコードのテスト中にデッドロックの問題に直面しました。最初はFrayに問題があると思われましたが、実際にはJava Development Kit（JDK）のバグであることが判明しました。

このコードは、エグゼキュータを作成し、タスクをスケジュールし、エグゼキュータをシャットダウンするスレッドを開始します。デッドロックは、エグゼキュータがSHUTDOWN状態にあるときに、タスクが実行されるかキャンセルされることなく無限にブロックされるために発生します。これは、スケジューリングとシャットダウンのメソッドが互いに干渉するレースコンディションによって引き起こされます。

Frayは、著者が実行をステップバイステップで再生できるようにすることで、バグの原因となったスレッドの正確な交互実行を明らかにし、問題の理解を助けました。この機能により、通常のデバッグツールでは再現が難しい問題を把握しやすくなりました。

著者は、他の人がFrayを使ってテストを実行し、問題を確認できるように手順を提供しました。また、JDKチームにバグを報告し、バグを引き起こすパッチが最終報告に含まれていなかったことも指摘しました。

Frayは、特にJDKのような複雑なシステムにおける並行性の問題をデバッグするための貴重なツールであることが証明されました。

CDImageは、画像をコンパクトディスクに書き込むためのツールです。このプロジェクトは、約15年前にInstructablesで行われた2つの試みからインスピレーションを受けています。特に、[unDEFER]というユーザーの作業が基盤となっています。著者は、座標変換に関する彼らの貢献を評価しています。著者は、いくつかの実験を経て使いやすいインターフェースを作成しましたが、異なるディスクタイプのキャリブレーションの課題から2008年にプロジェクトを中断しました。最近、プロジェクトを再開し、コードを更新して現代のソフトウェアと互換性を持たせました。

CDImageを構築するには、Qt 6ライブラリが必要です。ユーザーはターミナルでコマンドを実行するか、Qt Creatorを使用できます。また、Windows用のバイナリ版もありますが、十分にテストされていません。

使用を始める前に、ソフトウェアがあなたのコンパクトディスクモデルを認識することが重要です。認識されない場合、問題が発生する可能性があります。各ディスクには独自の幾何学的特性があり、これが画像の書き込みプロセスに影響を与えます。ディスクがリストにない場合、幾何学を推測すると間違いや無駄なディスクを生むことがあります。

使用手順は次の通りです。まず、高コントラストの画像ファイルを読み込みます。次に、マウス操作で画像を調整します（移動、中央揃え、ズーム）。ディスクモデルを選択するか、リストにない場合は幾何学を手動で入力してトラックを作成します。出力は約800MBの大きなオーディオトラックとなり、さまざまなソフトウェアを使用してディスクに書き込むことができます。

ディスクのキャリブレーションには、複数の基準を最適化する必要があり、時間がかかることがあります。著者は、キャリブレーションを改善する方法として、AIや画像認識を利用して専門家のフィードバックを自動化する可能性を提案しています。

さらに詳しい情報を得るために、著者は元の方法や「レッドブック」標準、関連プロジェクトへのリンクを提供しています。

ソフトウェアの開発速度に影響を与える要因を理解することは、チームや組織にとって重要ですが、このテーマに関する大規模な証拠は限られています。この研究では、「サイクルタイム」という指標に注目しています。サイクルタイムは、タスクが作成されてから完了するまでの期間を測定するものです。216の組織から55,000件以上のデータを使用して、研究者たちはコーディング時間、タスクの範囲、協力の程度などがサイクルタイムにどのように影響するかを分析しました。その結果、結果には大きなばらつきがあることが明らかになりました。

研究では、週あたりのコーディング日数や協力の取り組みがサイクルタイムに影響を与えることが分かりましたが、結果には依然として多くの予測不可能性が残っています。つまり、単一の測定値が典型的なパフォーマンスを正確に反映しない可能性があるということです。この研究は、複雑な指標を慎重に分析する重要性を強調し、それらを意思決定のみに使用することに対する警告を発しています。最終的には、ソフトウェアの提供速度を向上させるためには、個々の貢献だけでなく、システム全体を見直す必要があるかもしれません。

ワシントンポストのテクノロジーコラムニストが、MetaのFacebookやInstagram、そしてYandexが、効果的なプライバシー設定なしにユーザーデータを秘密裏に収集していると警告しています。研究者たちは、これらの企業がAndroidデバイス上でGoogleのセキュリティ対策を回避していることを発見しました。プライバシーを守るために、以下の対策を考慮してください。

まず、Chromeブラウザの使用をやめることをお勧めします。代わりに、Firefox、Brave、DuckDuckGoなどのブラウザを使うと、多くのトラッキング手法をブロックできます。AppleユーザーにはSafariも良いプライバシー機能を提供していますが、完璧ではありません。

次に、MetaやYandexのアプリをスマートフォンから削除してください。これらのアプリは、位置情報やデバイスの詳細など、より多くの個人情報を収集することを許可します。

さらに、Metaのアプリを使用していなくても、同社は他の手段を通じてあなたのオンライン活動を追跡する可能性があります。

要するに、ブラウザを切り替えたり特定のアプリを削除したりすることで、データプライバシーのリスクを減らすことができます。

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2023年11月、著者はFreeBSDのリリースエンジニアリングリードの役割を担いながら、Amazon EC2上でのFreeBSDの維持管理を続けました。限られた資金と増加する責任の中で、FreeBSD/EC2プラットフォームを効果的に管理できるかどうか不安を抱いていました。話し合いの結果、Amazonは著者の活動を1年間支援することに同意しました。

スポンサーシップ期間中、著者はFreeBSD関連の作業に月約50時間を費やしました。具体的には、複数のFreeBSDリリース（13.4、14.2、13.5、14.3）の管理や、AWS Gravitonインスタンス向けのパワードライバーの開発、デバイスのホットプラグ機能の改善など、FreeBSD/EC2にとって重要な機能に取り組みました。

また、著者はパフォーマンスの問題にも対処し、エントロピーシーディングの最適化やファイルシステム設定の調整によってFreeBSDインスタンスのブート時間を短縮しました。新しいAMI（Amazon Machine Image）フレーバーを追加し、古いイメージを整理してストレージスペースを節約しました。

著者は大きな貢献をしたものの、スポンサーシップが終了するため、今後はこの作業にかける時間が減ることを予想しており、計画していた機能の実装が遅れる可能性があります。Amazonからの機会に感謝し、自らの成果に誇りを持っています。

2025年6月、WordPressエコシステムを改善するための新しい取り組み「FAIR（連携型独立リポジトリ）」が導入されました。このプロジェクトは、WordPressにおける権力の集中と透明性のないガバナンスに対する懸念から生まれました。

重要な進展として、まず12月に20人のコアコントリビューターからの手紙があり、ガバナンス改革の必要性が強調され、エコシステム内での選択肢の増加が求められました。また、さまざまなグループが協力してプラグインの更新サービスや中央集権化といった問題に取り組み、より強力な共同作業が進められました。

FAIRは現在、Linux Foundationの下で技術プロジェクトとして運営されており、コミュニティ主導の技術運営委員会によって管理されています。このプロジェクトは、WordPressのコアソフトウェアをフォークすることなく、分散型の配信レイヤーを作成することを目指しています。

FAIRは、プラグインの配信に対するユーザーのコントロールを強化し、分散化を促進しながら、既存のWordPressシステムとの互換性を維持するよう設計されています。これは、WordPressのためのより良いインフラとガバナンスを構築するための協力的な取り組みを表しており、オープンソースプロジェクトにおけるコミュニティの関与の重要性を強調しています。

詳細については、fair.pmをご覧ください。

トランプ大統領とイーロン・マスクの間で、6月5日に始まった公の対立が続いています。この対立は、スペースXの契約に関する脅迫が含まれています。マスクはトランプが支持する予算案を批判し、その後のソーシャルメディアでのやり取りで、トランプはマスクの企業、特にスペースXとの政府契約をキャンセルすることを示唆しました。マスクはこれをスペースXへの脅威と受け取り、ドラゴン宇宙船の運用を停止する意向を示しました。

この対立により、政府がスペースXとの重要な契約、特にNASAや国防総省との契約を切る可能性が懸念されました。これらの機関は、打ち上げサービスにおいてスペースXに大きく依存しています。しかし、マスクは後に、オンラインユーザーからのアドバイスを受けて、運用停止の脅威を撤回しました。

NASAはこのやり取りの間、中立を保ち、業界パートナーとの協力を重視する姿勢を強調しました。また、トランプはジャレッド・アイザックマンのNASA管理者への指名を撤回したことを確認し、民主党員をその職に任命したくないと述べました。

この論文では、大規模推論モデル（LRM）が複雑な推論タスクを扱う際の強みと弱みについて議論しています。LRMは大規模言語モデル（LLM）の進化版であり、推論能力が向上していますが、その真の効果はまだ完全には理解されていません。

まず、パフォーマンス評価についてですが、従来の評価は最終的な答えの正確性に焦点を当てており、LRMがどのように推論を生成するかを見落としがちです。この研究では、制御されたパズル環境を使用してLRMの内部推論プロセスを分析し、より包括的な評価を行っています。

複雑さに関する発見として、LRMは単純な問題では良好なパフォーマンスを示しますが、複雑さが増すにつれて苦戦します。特定の複雑さのレベルを超えると、正確性が大幅に低下します。問題の複雑さに基づいて、パフォーマンスは三つのカテゴリーに分けられます。低い複雑さの問題では、標準的なLLMがLRMを上回ります。中程度の複雑さの問題では、LRMの推論能力が利点を示します。高い複雑さの問題では、両方のモデルが失敗し、LRMは十分なリソースがあるにもかかわらず、推論の努力を減らす傾向があります。

推論パターンの分析では、単純なタスクではLRMが正しい解決策を迅速に見つける一方で、しばしば誤った道を探ることがわかりました。中程度のタスクでは、最初に誤った解決策を探った後、正しいものを見つけます。複雑なタスクでは、正しい解決策を提供できないことが多いです。

LRMには限界もあります。正確な計算が苦手で、アルゴリズムを一貫して効果的に適用することができません。推論プロセスが非効率的で、計算リソースが無駄に使われることが多いです。

これらの発見は、LRMの全体的な推論能力について重要な疑問を提起し、複雑な問題解決シナリオでのパフォーマンス向上のためにさらなる研究が必要であることを示唆しています。LRMは推論モデルにおいて重要な進展を示していますが、問題の複雑さが増すにつれて顕著な限界も見られます。この研究は、新しい評価方法とこれらのモデルの推論プロセスのより深い理解を求めています。

煙突は、工業施設で空気汚染を管理するために使われる高い構造物です。その高さは、燃料を燃焼させた際に発生する有害な排出物を広範囲に拡散させ、人口密集地での濃度を減少させるのに役立ちます。

煙突の主な目的は、燃焼によって発生した熱い気体を上昇させて広がらせることで、汚染物質を希釈し、空気の質を改善することです。これにより、環境規制で定められた空気質基準を満たすことができます。

煙突の設計には、温度、高さ、大気条件などのさまざまな要素のバランスを取る必要があります。エンジニアはシミュレーションを用いて、汚染物質がどのように拡散するかを予測し、安全基準を超えないようにします。

煙突は19世紀に燃焼効率を向上させるために導入されましたが、時間が経つにつれて汚染規制が厳しくなる中で、空気の質を向上させる役割がより重要になってきました。

空気汚染の複雑さも考慮しなければなりません。風、温度、周囲の構造物など、さまざまな環境要因が汚染物質の挙動に影響を与えます。エンジニアは、効果的な煙突を設計するためにこれらの変数をすべて考慮する必要があります。

煙突は工業環境における空気質管理にとって重要です。その設計は複雑でコストがかかりますが、公共の健康や環境の安全のためには必要不可欠です。

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計算複雑性に関する重要な進展が、ライアン・ウィリアムズによって発表されました。彼は、アルゴリズムを従来考えられていたよりもはるかに少ないメモリでシミュレーションできることを示しました。具体的には、任意のアルゴリズムが時間t(n)で実行される場合、そのシミュレーションは空間t(n) log t(n)で可能であることが示され、これまでの最良の結果であるt(n)/log t(n)に比べて大きな改善となります。

ウィリアムズの証明は、ジェームズ・クックとイアン・マーツによって開発された空間効率の良いアルゴリズムに基づいています。このアルゴリズムは、木の評価や有限体を利用した巧妙な技術を用いています。この新しい発見は、特定のタイプのチューリングマシンに適用可能であり、シミュレーションの空間効率をさらに向上させる可能性があることを示唆しています。

この定理の影響は大きく、計算の時間と空間の関係に関する長年の仮定に挑戦しています。今後の研究では、これらの結果をさらに進めて、PクラスとPSPACEクラスのような複雑性クラスを分離する方法を探ることが期待されます。

Androidアプリの維持管理は、特に趣味で開発を行う人にとっては非常に難しいことがあります。以下のポイントが重要です。

まず、言語の互換性についてです。新しいAndroidプロジェクトではKotlinが推奨されていますが、古いJavaプロジェクトではライブラリがKotlinに移行することで互換性の問題が生じることがあります。

次に、ライブラリの頻繁な変更があります。Googleはライブラリに対して破壊的な変更を行うことが多く、開発者はコードを頻繁に適応させる必要があります。例えば、ExoPlayerライブラリは何度も互換性のない更新が行われています。

また、サポートの廃止も問題です。一部のライブラリや機能は、明確な移行手段が示されずに廃止されることがあります。例えば、Google Adsライブラリは古いAndroidバージョンのサポートを突然終了しましたが、その理由は説明されていません。

さらに、UIガイドラインの進化もあります。Androidのデザインガイドラインは予測できない形で変わるため、新しい基準に追いつくのが難しくなります。

バージョン管理の混乱もあります。Androidは二つのバージョニング方式を使用しており、これが開発者にとって理解やデバッグを難しくしています。

最後に、強制的なアップグレードが必要になることがあります。互換性を維持するためにはアプリの複数のコンポーネントをアップグレードする必要があり、適切に管理しないと問題が発生することがあります。

趣味でAndroidアプリを開発しようと考えているなら、継続的なメンテナンスの課題やプラットフォームの頻繁な変更に適応する必要があることを覚悟しておくべきです。

連邦航空局（FAA）は、現在フロッピーディスクやWindows 95といった古い技術に依存しているアメリカの航空交通管制（ATC）システムの近代化計画を発表しました。FAAの暫定管理者であるクリス・ロシロは、安全性と効率性のためにこれらの古いシステムを置き換える必要性を強調しました。運輸長官のショーン・ダフィは、このアップグレードを数十年にわたる最も重要なインフラプロジェクトの一つとし、超党派の支持を受けていると述べました。

ATCシステムのアップグレードは複雑です。一部のシステムは安全上の理由から稼働し続ける必要があり、新しいシステムはハッキングに対しても安全でなければなりません。FAAは現在、近代化を支援できる企業から情報を集めており、プロジェクトを4年以内に完了させることを目指していますが、専門家はこのタイムラインが現実的ではないと考えています。更新の必要性は長年にわたり認識されており、このプロジェクトは現在のインフラの長年の問題に対処することを目的としています。

この文章は、対立と平和に関する経験について述べています。人々が直面する課題や意見の相違について触れつつ、調和と理解を得るための方法を見つけることの重要性を強調しています。重要なポイントは、対立を解決し、平和的な関係を促進するためには、コミュニケーション、共感、協力が必要であるということです。

NASAは、木星の衛星エウロパを探査するために設計されたエウロパランダー計画を中止することを決定しました。エウロパの氷の下には海が存在すると考えられています。この計画は10年間の開発を経て、厳しい環境に対応できる準備が整いましたが、放射線の影響や予算削減といった課題に直面し、最終的に中止となりました。

しかし、エンジニアたちはこのランダーを土星の衛星エンセラダスの探査ミッションに転用することを提案しています。エンセラダスも地下に海を持っており、探査に適しているとされています。この逆境にもかかわらず、チームはランダーが地球外生命の可能性を調査する機会を持てることを期待しています。

ドクター・ドラングは、ラウル・ロハスの著書『数学の言語：記号の背後にある物語』を最近レビューしました。この本は、数学記号の歴史と標準化について探求しています。書籍自体は古いものですが、英語訳は新しいものです。

本書は九つの章で構成されており、それぞれ異なる数学記号について論じています。また、各章は独立して読むことができます。ドラング博士は、数学の論文や教科書から派生した記号の使用頻度に関する興味深いセクションを見つけましたが、これまでこのように分析されたことはありませんでした。

彼は頻度表にいくつかの誤りがあることに気づきました。具体的には、重複した記号や不明瞭な項目が含まれており、データの出所を調査するきっかけとなりました。この分析は、クレア・M・ソーと彼女の指導教員スティーブン・M・ワットの研究に基づいており、彼らは大量の論文や教科書のデータセットを調査しました。

ドラング博士は、ロハスの表にあるいくつかの記号が誤って表現されていることを指摘し、数学的な演算子ではないコンマやピリオドといった句読点が含まれていることに疑問を呈しました。彼の探求は、数学記法の複雑さや独特さ、そして学術的な文献におけるその表現の仕方を浮き彫りにしています。

2025年6月5日、Viraj Mehta、Aaron Hill、Gabriel Bianconiの3人は、Large Language Models（LLMs）を活用したコーディングアシスタント「Cursor」を、TensorZeroというツールを使って強化する方法を探りました。このツールは、エンジニアがLLMアプリケーションを最適化するためにフィードバックやメトリクスを収集できるようにします。彼らは、CursorとLLMプロバイダーの間にTensorZeroをプロキシとして設定し、Cursorが行うリクエストを分析することで、個々のユーザーに対するパフォーマンスを向上させることを目指しました。

まず、TensorZeroをCursorに接続し、すべてのLLMとのやり取りを観察しました。これにより、さまざまなモデルやプロンプトを試しながら、データを保存して分析することが可能になりました。

彼らは、いくつかの課題にも直面しました。最初に、CursorがTensorZeroに接続できなかったのは、リクエストが最初に自社のサーバーを経由していたためです。この問題は、Ngrokを使ってパブリックエンドポイントを作成し、Nginxでセキュリティを確保することで解決しました。また、CursorとTensorZeroの間で通信を可能にするために、CORS（Cross-Origin Resource Sharing）リクエストを処理するようにNginxを設定する必要もありました。

これらの課題を克服した後、Cursor内での詳細なやり取りを観察できるようになりました。これにはプロンプトやユーザー情報が含まれ、さらなる最適化に役立つ情報を提供しました。チームは、プロンプトエンジニアリングの効果についても議論し、簡潔なプロンプトがAIの正確かつ効果的な応答を導くことができると指摘しました。

また、TensorZeroを使用してさまざまなモデルをテストしており、目立った遅延もなく安定した体験を提供しています。今後、著者たちはAIコーディングアシスタントの使用状況を分析し、個々のユーザーパターンに基づいてCursorを改善するためのさらなる洞察を発表する予定です。

ブログでは、読者が自分自身のAIコーディングアシスタントの使用状況を分析するために、彼らの設定を再現することを奨励し、今後の更新に注目するよう呼びかけています。

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、従来のGPUや内部ストレージを使用せずに脳の機能を模倣するように設計されています。SpiNNcloudが提供するこの脳にインスパイアされたシステムは、1億5千万から1億8千万のニューロンをシミュレーションでき、NNSAの先進シミュレーションおよびコンピューティングプログラムの資金提供を受けたプロジェクトの一部です。

SpiNNaker 2のアーキテクチャはスティーブ・ファーバーの設計に基づいており、サーバーボードごとに48個のチップが搭載されています。各チップには専門のコアとメモリがあり、高速なデータ処理が可能です。このシステムのメモリ容量は非常に大きく、最大138,240TBのDRAMを搭載できる大規模な構成もあり、複雑なシミュレーションを効率的に処理できます。

このスーパーコンピュータは既存の高性能コンピューティングシステムと統合されており、データストレージにはSRAMとDRAMを使用しています。これにより、従来のディスクストレージが不要となり、処理速度が向上し、エネルギー効率も高まります。このため、国家安全保障の任務や先進的な防衛アプリケーションに特に適しています。

このガイドは、著者がC言語で書かれた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WebAssembly（WASM）にコンパイルして作成する過程を詳しく説明しています。プロセスは複雑で挑戦的でしたが、最終的には非常に充実した経験となりました。

このガイドは、C/C++開発者を対象にしており、アプリケーションをウェブに移植したい人向けです。従来のウェブ開発者向けではなく、初心者向けのチュートリアルではないため、読者は厳しい学習体験に備える必要があります。

WebAssemblyは、ウェブブラウザで高性能なアプリケーションを実行するための技術で、ネイティブに近い速度を提供します。効率的なウェブ実行のために設計された低レベルの言語です。

このガイドを進めるには、Emscriptenとウェブサーバー（例えばdarkhttpd）が必要です。提供される例はUNIXシステムでテストされています。

ガイドは、シンプルなCプログラムから始まり、それをWASMにコンパイルしてブラウザで実行する方法を示しています。また、JavaScriptとの相互作用のためにライブラリを構築する重要性も強調されています。

インタラクティブなウェブアプリケーションを作成するためには、JavaScriptとドキュメントオブジェクトモデル（DOM）に慣れていることが重要です。ガイドには、JavaScriptを使ってHTML要素を操作する例も含まれています。

著者はCライブラリを作成し、その関数をJavaScriptから呼び出す方法を示し、関数名やエクスポートに関する詳細についても説明しています。

マルチスレッドの実装についても触れ、pthreadsを使用してウェブアプリケーションでマルチスレッドを実現する方法や、マルチスレッドコードをサポートするためのサーバー設定について説明しています。

重い計算をウェブワーカーにオフロードすることでUIをレスポンシブに保つ方法も解説しており、メインスレッドとワーカー間の通信を設定するためのコード例も提供しています。

コールバック関数をCコードに統合する方法についても説明し、JavaScriptとCの間の相互作用を向上させる手法を紹介しています。

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についても説明し、ウェブ環境における通常のファイル処理の制限を克服する方法を示しています。

著者はウェブ開発の複雑さについて考察し、Emscriptenが強力な抽象化を提供する一方で、これらの抽象化が「漏れ」る可能性があるため、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強調しています。

全体として、このガイドは著者がCコードからウェブアプリケーションを開発する際の挑戦や学びの経験を個人的に振り返り、WASMを用いたウェブ開発の技術的および概念的な側面についての洞察を提供しています。

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アーキテクチャ上で非常に効率的な行列転置操作を実装する方法について説明しています。最も優れたパフォーマンスは、2775.49 GB/sの帯域幅を達成しており、これは同じハードウェアでCUDAを使用した際の2771.35 GB/sに匹敵します。

行列転置の基本は、データのタイルを取り出し、それを転置して行列の正しい位置に配置することです。このプロセスでは、データのメモリ内での配置を管理するために、2つのTMA（テンソルメモリアクセス）ディスクリプタが作成されます。

カーネルの実装では、まずデータを共有メモリにロードします。その後、転置を計算し、結果をグローバルメモリに戻します。共有メモリを使用することで、より高い速度を実現しています。

スワイジングという技術は、データの配置を再配置してメモリアクセスパターンを改善します。スワイジングを実装するために、ディスクリプタやインデックスが調整されます。

スレッドの粗粒化により、各スレッドが複数の列を処理することで、カーネルはさらに高いパフォーマンスを達成し、2775.49 GB/sの帯域幅に達しました。

このブログは、Mojoを使用してGPUタスクを最適化する方法を示しており、従来のCUDAメソッドと同等のパフォーマンスを実現しています。完全なコードはGitHubで公開されており、さらに探求することができます。

要約がありません。

グラデーションノイズについての内容では、特にパーリンノイズに焦点を当てています。パーリンノイズは視覚効果やビデオゲームなどのクリエイティブな分野で広く使用されています。1次元から始めて高次元に進む際のグラデーションノイズの理解が重要であり、WebGL2やGLSLを用いたGPUベースの実装が紹介されています。

グラデーションノイズは、視覚的に興味深いパターンを作成するためのツールで、クリエイティブな作業においてよく実装されます。擬似ランダムな値を整数座標に基づいて生成するためには、決定論的な方法が必要です。この目的のために、特定のハッシュ関数である「lowbias32」が使用されます。

ノイズ生成を1次元から2次元、3次元に拡張する方法についても説明されています。バイリニア補間やトライリニア補間といった手法が含まれています。フラクタルブラウン運動（fBm）は、複数のオクターブのノイズを組み合わせて、周波数や振幅を調整することでより複雑なパターンを作り出す技術です。

ノイズ関数の導関数を計算することの重要性も強調されています。これは、ライティングや地形生成などの応用に役立ちます。将来的には、OpenSimplexのような代替ノイズ手法や、ドメインワーピングといった技術を探求することが提案されています。

全体として、この記事はさまざまな次元でのグラデーションノイズの理解と実装に関する包括的なガイドとなっており、実用的な応用やより深い数学的原則に焦点を当てています。

認知モデルの主な目的は、人間の行動を予測し、その背後にある精神的プロセスを説明できるモデルを作成することです。従来のニューラルネットワークモデルは、予測精度が高いものの、どのように機能しているかを明確に説明することができません。この研究では、大規模言語モデル（LLM）を認知モデルとして利用し、行動を正確に予測しつつ、理解しやすい説明を提供することを目指しています。研究者たちは、強化学習を用いて、これらのモデルが人々がリスクのある選択をする理由を明確に説明できるようにしました。その結果、この方法が良い説明を生み出し、人間の意思決定についても正確な予測を行うことができることが示されました。

要約がありません。

FlightAwareでは、航空データのさまざまな予期しない状況に対応するために、ソフトウェアを適応させる必要があります。航空データはしばしば混乱しており、一貫性がありません。以下は、誤解を招く一般的な航空に関する認識で、これがエラーにつながることがあります。

フライトについてですが、フライトはゲート以外の場所から出発することがあり、複数回出発したり、異なるフライト番号を持つこともあります。フライトスケジュールは変更されることがあり、チケットに記載されたフライト番号がパイロットや航空交通管制で使用されるものと異なる場合もあります。また、同じ航空会社のフライト間でフライト番号が重複することもあります。

空港に関しては、空港には複数のコードがあり、必ずしも固定された場所にあるわけではありません。IATAやICAOコードが付いているからといって、すべてが空港であるとは限りません。

航空会社については、航空会社がコードを共有したり、同じフライトに異なるコードを持たせたりすることがあります。また、航空会社が運航していないフライトにフライト番号を割り当てることもあります。

ナビゲーションに関しては、ウェイポイント名が重複することがあり、すべてのフライト情報が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メッセージはさまざまなソースから送信されることがあり、常に正確であるとは限りません。トランスポンダーが故障することもあり、フライト情報が誤って送信されることがあります。

これらの誤解は、私たちのフライト追跡エンジンであるHyperfeedが、ユーザーに信頼できるデータを提供するために乗り越えなければならない複雑さを示しています。

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かつ簡単に作成できるツールです。まず、使い方はシンプルです。キャラクター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、さまざまなアニメーションタイプから選択し、高品質で使用準備が整った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があります。歩く、ジャンプする、攻撃するなど、さまざまなアクションをサポートしており、レトロからモダンまで多様なアートスタイルを提供しています。また、独自のゲームプレイニーズに合わせてカスタムアクションのトレーニングも可能です。

ターゲットユーザーは、インディー開発者やゲームスタジオ、アーティストです。インディー開発者はアーティストを雇うことなくスプライトを作成でき、ゲームスタジオはキャラクターセットを迅速に生成することで時間とコストを節約できます。アーティストはAI生成のアニメーションを活用して作業効率を向上させることができます。

トレーニングオプションとしては、ユーザーが自分のアクションモデルを無料でトレーニングでき、わずか5サンプルから始められます。モデルをプライベートに保つか、収益のために共有するオプションもあります。

料金体系は、従量課金制でサブスクリプションは不要です。クレジットを購入でき、期限はありません。さまざまなユーザーのニーズに応じた異なるクレジットパックが用意されており、一度の支払いで利用できます。

さらに、ゲームスタジオ向けにカスタマイズされたAIソリューションも提供しており、生産性を向上させる手助けをしています。よくある質問に対する回答も用意されており、ファイル形式、商業利用、生成時間、返金に関する情報が得られます。

全体として、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、アニメーションスプライトを効率的に作成・管理する方法を提供しています。

テキストはカルーセルを使用するかどうかを尋ねており、その決定をする必要があることを示しています。「次へ」と「前へ」とラベル付けされたナビゲーションオプションが含まれており、さらに情報や選択肢がある可能性を示唆しています。

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。このライブラリは、自分のゲームを簡単にデザインし、構築するためのツールを提供しています。また、Odyc.jsを使って作られたゲームのギャラリーも見ることができます。

Monaspaceは、コーディング専用に設計された新しいモノスペースフォントのスーパーファミリーです。5種類の異なるフォントが含まれており、重さ、幅、傾きの3つの軸でカスタマイズが可能です。このフォントシステムは、コードの表示方法を向上させ、より表現力豊かで読みやすくします。

従来のモノスペースフォントは、均一な幅のためにテキストの密度が不均一になるという制約がありました。Monaspaceは「テクスチャーヒーリング」という機能を導入しており、文字間のスペースを調整することで、読みやすさを向上させつつ、モノスペースグリッドに適合させています。

また、Monaspaceはさまざまなプログラミング言語のリガチャ（合字）をサポートしており、ユーザーはコーディングのニーズに応じて特定のスタイルを有効にできます。これにより、開発者はフォントを自由に組み合わせ、コードの提案が視覚的にどのように表現されるかを改善することで、より良いコーディング体験を提供することを目指しています。

全体として、Monaspaceは機能性と美しさを兼ね備え、開発者のコーディング体験を向上させることを目的としています。

要約がありません。

要約がありません。

Kir Shatrovは、Anthropicが開発したツール「Claude Code」を調査し、その内部の仕組みや、Cursorなどの他の選択肢と比べて遅くて高価な理由を探ります。彼はmitmproxyというツールを使って、Claude Codeのプロンプトをキャプチャしました。

Claude Codeを自身のブログリポジトリでテストしたところ、ユーザーの入力を分析して新しいトピックかどうかを判断し、タイトルを抽出し、応答をJSON形式で整形することが分かりました。また、プロジェクトのGitステータスやディレクトリ構造にもアクセスできるため、関連情報を提供する能力が向上しています。

例えば、プロジェクトの説明を求めたところ、Claude CodeはNext.js、React、Tailwind CSSを使って構築した自身のウェブサイト/ブログの要約を生成しました。このプロセスには40秒かかり、費用は0.11ドルでした。

Shatrovは、Hacker Newsからトップストーリーを取得するBashスクリプトを書くテストも行いましたが、外部URLへのアクセスを制限するセキュリティ制約に直面しました。それでも、Claude Codeはスクリプトを作成するための手順を示すことで回避策を提供しました。

このツールは、Bashコマンドを実行する際に潜在的なリスクを評価する安全ポリシーに基づいて動作しており、確認が必要なためプロセスが遅くなることがあります。

全体として、Claude Codeは安全で使いやすい体験を提供しますが、他のツールと比べてコストが高く、速度が遅いという欠点があります。Shatrovはそのユーザーエクスペリエンスを好みますが、よりシンプルなタスクには、GPT-3.5-turboのような安価な選択肢の方が効率的であると指摘しています。

2025年6月3日、Power Mobility Doctor Rx, LLCのCEOであるゲイリー・コックスが、メディケアやその他の健康プログラムから10億ドル以上を詐取した大規模な詐欺事件で有罪判決を受けました。コックスとその仲間たちは、不要な医療品のための偽の医師の指示書を作成し、誤解を招く広告や電話を通じてメディケアの受益者を狙いました。彼らはオンラインプラットフォームを利用して、薬局や医療供給業者を医療遠隔診療会社と結びつけ、医師が適切な評価を行わずに指示書にサインするための報酬を支払いました。

この詐欺には違法なキックバックが含まれており、メディケアからは3億6000万ドル以上の支払いが行われました。コックスは、共謀や医療詐欺などの深刻な罪に直面しており、最大20年の懲役刑が科される可能性があります。当局は、医療詐欺との戦いと納税者の資金を守ることへのコミットメントを強調しました。判決の日程は後日決定される予定です。

著者はRustプロジェクトのテストを実行中に「オープンファイルが多すぎる」というエラーに遭遇しました。このエラーは、プログラムがUnix系システムで許可されているオープンファイルディスクリプタの数を超えたときに発生します。

ファイルディスクリプタについて説明します。ファイルディスクリプタは、オペレーティングシステムがオープンファイルやディレクトリ、パイプ、ソケット、デバイスなどのリソースを識別するために使用する整数です。Unixのプロセスは、入力、出力、エラー用の3つのデフォルトのファイルディスクリプタから始まります。

オープンファイルの制限についてですが、各オペレーティングシステムは、リソースの過剰使用を防ぐために、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を設けています。macOSでは、システム全体での最大オープンファイルディスクリプタ数は245,760であり、単一のプロセスでは最大122,880までオープンできます。また、各シェルには「ソフト」リミットがあり（デフォルトは256）、ユーザーがこれを引き上げることが可能です。

著者は、テストコマンドが256のソフトリミットに達しているのではないかと疑いました。問題を調査するために、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。

監視の結果、オープンファイルディスクリプタの数が237に達したときに失敗が始まることがわかりました。著者はulimitコマンドを使用してソフトリミットを8,192に引き上げ、エラーを解決しました。

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、「オープンファイルが多すぎる」というエラーのトラブルシューティング方法を理解しました。このエラーはさまざまなプロジェクトで発生する可能性があります。ファイルディスクリプタとその制限を理解することは、プログラミングにおけるリソース管理において非常に重要です。

トランスフォーマーにおける注意機構は、効果的なシーケンスモデリングにおいて重要ですが、高い計算能力とメモリの要求が課題となっています。線形注意や状態空間モデルは、処理速度を向上させ、メモリ使用量を減らすことで効率を改善します。しかし、これらのモデルは依然として固定サイズの隠れ状態に依存しており、文脈を表現する能力に制限があります。

この論文では、ログ線形注意を提案しています。これは、線形注意の効率性とソフトマックス注意の柔軟性を組み合わせたものです。固定された隠れ状態の代わりに、ログ線形注意は増加する隠れ状態のセットを使用し、より良い文脈モデリングを可能にします。また、シーケンスの長さに対して対数線形にスケールする効率的な計算を維持します。

ログ線形注意は、既存の線形注意モデルを強化することができます。論文では、これを最近の2つのアーキテクチャ、Mamba-2とGated DeltaNetに適用し、線形バリアントと比較して良好な性能を示しています。

著者は、NRAOでの就職面接のためのプログラム作成の経験について語っています。このプログラムでは、Haskell、Common Lisp、Smalltalkという異なるプログラミング言語を使ってスキャン時間を計算します。著者は、Haskellの文法や構造が自分の好みのコーディングスタイルに合っており、他の言語と比べてより楽しく、明確であると感じています。

Haskellでは、コードがモジュール化されていて表現力がある点を評価しています。一方で、LispやSmalltalkの複雑さや扱いにくさには苦労しています。著者はHaskellを好む理由を振り返り、他の言語よりも客観的に優れているわけではないが、自分のコーディングアプローチにより合っていると述べています。また、Haskellのコンパイラに頼ってエラーを見つけることができる点を認識し、LispやSmalltalkではミスが後になって気づかれることが多かったことと対比しています。

最終的に、著者はプログラミングが進化する旅であり、言語の特徴や依存関係の管理、コーディングスタイルに関する個人的な好みについての疑問が常にあることを認識しています。新しいツールであるAutotestを探求したいという意欲も示しており、これがテストや開発プロセスの改善につながることを期待しています。

要約がありません。

この記事では、オープンソースの大規模言語モデル（LLM）が、クローズドソースモデルに比べて日常的なタスクにおいてどのような利点があるかを説明しています。多くの企業はGPTやClaudeのようなクローズドモデルを使用していますが、オープンソースの代替品が提供する大幅なコスト削減や性能向上を見逃している可能性があります。

クローズドソースモデルは複雑なタスクにおいて優れた性能を発揮しますが、要約や分類、データ抽出といった日常的なタスクにはそれほど高度な能力は必要ありません。オープンソースモデルは、これらのタスクを同等以上の性能でこなすことができ、しばしばコストも低く抑えられます。

この記事では、モデルを「フロンティア」（最も能力が高いが高価）と「ワークホース」（日常的なタスクに適したもの）に分類しています。特にワークホースのオープンソースモデルは、バッチ処理を通じて使用することで、性能対コスト比が優れていることが強調されています。

比較チャートも提供されており、多くのオープンソースモデルがクローズドソースモデルよりも優れた性能を発揮し、コスト効果も高いことが示されています。例えば、Qwen3のようなモデルは大幅なコスト削減と競争力のある性能を提供します。

企業は、特に日常的なタスクにおいて、オープンソースのLLMに切り替えることを検討すべきです。この記事は、より良い効率を求めてこれらの代替案を探るよう、組織に促しています。

Dreamstarは、ロサンゼルスとサンフランシスコ間の豪華な夜行列車を提供する新しいスタートアップです。1940年代の列車旅行の優雅さを再現す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、全室個室の宿泊施設、グルメダイニング、高級なホスピタリティを提供するサービスを作りたいと考えています。彼らのインスピレーションは、現在のアメリカの旅行オプションに対する失望から生まれました。特に、ヨーロッパやアジアでの旅行体験と比較してのことです。

このスタートアップは、夜間の貨物交通がほとんどないユニオン・パシフィックの線路を利用してサービスを運営する計画です。Dreamstarは、快適さを最大限に追求した限られた停車駅の夜行旅行を提供し、飛行機と比べて二酸化炭素排出量を75%削減することを目指しています。

チケット価格はまだ最終決定されていませんが、同様の旅行オプションと競争力のある価格を設定する予定で、チケットはオンラインで販売されます。列車には、4つの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、さらにはスパも用意されます。

現在、Dreamstarはデザインとエンジニアリングの段階にあり、列車の車両の建設を開始し、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計画です。サプライヤーを探しており、いくつかの投資支援を受けながら、効率的で持続可能なビジネスモデルの構築に注力しています。

サイモン・タサムは、.bashrcファイルで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することを提案しています。この方法を使うと、単一のシェルセッション内でコマンドにアクセスできる一方で、セッション間での記録は残りません。タサムはこの方法を好んでおり、成功したコマンドに集中できるため、失敗した試行による混乱を避けられると述べています。

一方で、この要約の著者は、大きなシェル履歴を保持することを好んでおり、作業を行う方法を思い出すのに役立つと感じています。しかし、失敗したコマンドをすべて保存する必要はないという点ではタサムに同意しており、それが混乱を招く可能性があると考えています。

著者は履歴をより良く管理するために、smiteという関数を作成しました。この関数を使うと、不要なコマンドを履歴から簡単に削除できます。この機能はfzfというツールを利用して履歴のエントリーを表示し、ユーザーが複数のコマンドを選択して一度に削除できるようにしています。

全体として、著者は他の人にもシェル履歴の使い方を考え、不要なエントリーを削除して整理するなど、改善の方法を検討することを勧めています。

要約がありません。

メタは、ユーザーが気づかないうちにプライベートなAIチャットを公開コンテンツに変えてしまっています。Mozillaコミュニティは、より良いプライバシー保護が確立されるまで、この行為を中止するようメタに求めています。彼らは、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あり、公開共有には事前の同意が必要であること、また、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たかについての透明性を確保することを望んでいます。さらに、すべてのメタ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ないようにするための簡単なオプトアウトシステムを求めています。また、ユーザーの会話が公開される場合には通知を受け、その内容を永久に削除する選択肢を持つべきだとしています。人々は、自分が公に話しているのか、プライベートだと思っているのかを知る権利があります。この考えに賛同するなら、メタにポリシーの変更を求める声を上げることができます。

Anysphereは9億ドルの資金調達を行い、企業価値は99億ドルに達しました。この投資は、年間定期収益（ARR）が5億ドルを超え、NVIDIAやUber、Adobeなど多くの大手企業に利用されているCursorの開発を支援します。Anysphereはこの資金を使ってAIコーディングの研究を進めることを目指しており、これまでの進展に期待を寄せています。

ProPublicaの報告書は、トランプ政権が退役軍人省（VA）の契約評価に使用したAIシステムに深刻な欠陥があることを明らかにしました。このシステムは、特に患者ケアを直接支援しない契約を特定し、キャンセル可能な契約を見つけるために作られました。しかし、専門家たちは、指示が不明瞭で技術が古いため、AIが多くの誤りを犯していることを発見しました。

主な問題点としては、AIがインターネットサービスの契約など重要な契約をキャンセル可能と誤って判断したことが挙げられます。これは、あいまいなガイドラインを誤解したためです。また、契約の価値を不正確に評価し、契約文全体を分析しなかったため、誤解を招く結論に至りました。AIに与えられた指示には無関係な情報が含まれており、これが意思決定プロセスを混乱させました。

AIコードの開発者であるサヒル・ラヴィンギアは、ミスを認め、時間的制約や適切なリソースの不足が要因であると述べました。VAは効率性のためにAIの使用を擁護しましたが、専門家たちはそのアプローチを批判し、多くのフラグが立てられたサービスが患者ケアにとって必要不可欠であることを強調しました。AIに依存することで重要な詳細が見落とされる可能性があると指摘されました。

この報告書は、特に退役軍人の健康サービスに関する重要な政府機能において、十分な文脈や理解なしにAIを使用するリスクを浮き彫りにしています。

ゲイリー・マーカスは、アップルの新しい論文について語っています。この論文では、大規模言語モデル（LLM）の重大な弱点が明らかにされています。論文は、LLMが訓練データの範囲内では良好に機能する一方で、その範囲外のタスク、例えばハノイの塔のパズルを解くことにおいてはしばしば失敗するという以前の主張を基にしています。「推論モデル」の進展がLLMの改善を目指しているにもかかわらず、基本的な論理的タスクにおいても依然として苦労し、正しい答えを安定して出すことができません。

マーカスは、LLMには利用価値があるものの、複雑なタスクにおいては従来のアルゴリズムに取って代わることはできないと強調しています。LLMが真の人工一般知能（AGI）につながるという期待は非現実的であり、LLMは人間の知能が持たない限界を示し続けています。この議論は、AGIの追求において人間の適応力と計算の信頼性を組み合わせる必要性を浮き彫りにしています。マーカスは、LLMには可能性があるものの、現在の能力では社会に大きな変革をもたらすには不十分であると結論づけています。

連邦取引委員会（FTC）は、競争を制限する規制を特定し、対処することを目指しています。著者連盟やEFFと協力し、見落とされがちな問題を指摘しました。それは、デジタルミレニアム著作権法（DMCA）の第1201条に関する三年ごとの免除制度です。この制度は複雑で、著作権作品の公正利用を制限しています。

著作権は創作者に独占的な権利を与えますが、公正利用はコメント、研究、革新といった公共の活動にとって重要です。第1201条は、著作権で保護された素材のソフトウェアロックを回避することを違法としていますが、これが公正利用を妨げる可能性があります。議会は、三年ごとのプロセスを通じて免除を認める制度を意図していましたが、実際には負担が大きく、効果的ではなくなっています。このため、著作権素材を合法的に利用しようとする人々にとって障壁となっています。

FTCは法律を直接変更することはできませんが、彼らの調査結果が第1201条の悪影響を浮き彫りにし、議会がこの条項を廃止または改正することを促すことを期待しています。また、2026年に予定されている国立公文書館の見直しプロセスを改善し、革新や公正利用をより支援するべきだと提案しています。

要約がありません。

要約がありません。

ダグ・ミュアは、北アメリカの太平洋北西部に生息する非常に毒性の強い両生類、ラフスキンニュート（タリカ・グラヌローサ）について語っています。このニュートの毒は成人を複数人殺すことができるほどですが、毒蛇ではなく、噛んだり刺したりすることはありません。ニュートと一般的なガータースネーク（タムノフィス・サータリス）は進化の競争関係にあり、ガータースネークがニュートの強力な毒に対する耐性を発展させると、ニュートはその毒性を高める必要があります。

この関係は両種にとってコストを伴います。ニュートは毒を生成する細菌を支えるためにより多くの食物を摂取しなければならず、ガータースネークは毒耐性を進化させることで悪影響を受ける可能性がありますが、その影響はまだ完全には理解されていません。

興味深いことに、ガータースネークは他の獲物よりも毒性のあるニュートを好んで食べます。これは、彼らが毒を肝臓に蓄えることができるため、自分自身の捕食者に対して魅力を減らすことができるからです。このダイナミクスは、より毒性の強いニュートがスネークに好まれ、毒性の低いものが消費されるという連鎖を生み出します。

ニュートは複数の課題に直面しています。彼らは警告色を発達させずに毒性を維持しなければならず（警告色は捕食者を引き寄せるため）、毒性を低下させることは捕食のリスクを高めるためできません。この状況は自然界における捕食者と獲物の関係の複雑さを示しています。

詳細な探求にもかかわらず、この相互作用に関する多くの謎が残っており、異なる地域のニュート集団間での毒性の変動などが含まれます。

Cute Frameworkは、2Dゲームを作成するためのC/C++フレームワークであり、このガイドではCMakeを使用してSwiftでゲームロジックを組み込むプロジェクトの設定方法を説明します。

まず、必要な準備として最新のSwift（できればSwift 6以降）をインストールします。また、CMake（バージョン4.0以降）もインストールし、SwiftプロジェクトをビルドするためにNinjaを用意します。

プロジェクトの構成は以下のようにします。新しいプロジェクトディレクトリ（例：MyCuteGame）を作成し、次のようなフォルダとファイルを用意します。ソースファイル用のsrc/、ヘッダーファイル用のinclude/、プロジェクト設定用のCMakeLists.txt、メインのSwiftファイル用のsrc/main.swift、C言語との相互運用性のためのinclude/shim.h、Cモジュールマップ用のinclude/module.modulemapです。

CMakeの設定では、CMakeLists.txtファイルにプロジェクトの詳細を記述し、Swiftのソースファイルを集め、Cute Frameworkを依存関係として設定し、MyCuteGameという実行可能ファイルを作成します。

Swiftとの相互運用性を確保するために、shim.hファイルにはCute Frameworkのヘッダーが含まれており、Swiftがその関数にアクセスできるようになっています。また、module.modulemapファイルはSwiftがCヘッダーをどのようにインポートするかを定義しています。

src/main.swiftでは、Cute Frameworkを使用してゲームロジックを書くことができます。例えば、ウィンドウを作成したり、スプライトを表示したりすることが可能です。

プロジェクトをビルドするには、まずビルド用のディレクトリを作成し、CMakeを使用してプロジェクトを設定します。具体的には、以下のコマンドを実行します。まずmkdir buildでビルドディレクトリを作成し、次にcd buildでそのディレクトリに移動します。続いてcmake -G Ninja ..を実行し、最後にcmake --build .でビルドを行います。

ビルドが完了したら、./MyCuteGameを実行してアプリケーションを起動します。

これでCMakeとSwiftを使ってCute Frameworkプロジェクトの設定が完了し、ゲームの開発を始めることができます。さらなるリソースについては、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たりしてください。

Cloudflare Workers向けのOAuth 2.1プロバイダーフレームワークの新しいTypeScriptライブラリが登場しました。このライブラリはPKCEをサポートしており、現在ベータ版（2025年3月）ですので、APIは変更される可能性があります。

このライブラリの主な利点は、APIエンドポイントの認証を簡素化し、Workerコードをラップすることで実現しています。また、トークン管理を自動で行い、追加のチェックなしで認証されたユーザーの詳細を提供します。ユーザーやUIの管理が柔軟で、どのフレームワークとも統合可能です。セキュリティのために、秘密情報はハッシュのみを保存します。

使用方法としては、このライブラリはHTTPリクエストのエントリーポイントとして機能し、認可されたAPI呼び出しのためにアクセストークンを確認します。APIルートやハンドラーを定義でき、単一または複数のハンドラーの設定が可能です。ユーザー認証のためにはOAuth UIの実装が必要で、トークン交換や動的クライアント登録のためのエンドポイントも提供します。スコープやクライアント登録設定などのオプション機能もサポートしています。

リクエストの処理に関しては、ライブラリは有効なトークンがないリクエスト用のデフォルトハンドラーと、認可されたリクエスト用のAPIハンドラーを提供します。APIはユーザー情報を返し、さまざまなエンドポイントを処理できます。

トークン管理については、トークンは安全に保存され、機密情報は暗号化されてハッシュのみが保存されます。トークンの発行や更新時に追加の処理を行うためのトークン交換コールバックを設定することも可能です。

エラーハンドリングでは、カスタムエラーレスポンスを定義でき、ライブラリはデフォルトでエラーをログに記録します。

セキュリティ機能としては、秘密情報がハッシュ化され、プロパティが暗号化されることを保証します。また、トークンの無効化に関する問題を回避するために、リフレッシュトークンを処理するメカニズムも実装されています。

このライブラリはAIの支援を受けて開発されており、セキュリティや標準への準拠についても徹底的にレビューされています。全体として、このライブラリはCloudflare Workers上でのOAuth 2.1の実装を簡素化し、セキュリティと柔軟性を重視しています。

このウェブサイトは、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。もしあなたが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。

音の種類として、「なし」、「ディープボウルの打撃音」、「クリスタルボウルの音」、「木のクリック音」が挙げられています。

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」を作成したことに対して、恥ずかしさと謙虚さを感じています。彼は、SearchArrayの性能をElasticsearchと比較し、BEIRベンチマークを用いて特にMSMarco Passage Retrievalデータセットで評価しました。

その結果、SearchArrayはすべてのカテゴリで性能が劣っていることがわかりました。NDCG@10スコアは似たような数値でしたが、Elasticsearchは検索とインデックス作成のスループットが高かったです。SearchArrayはBM25スコアリングのみを行い、すべての文書スコアを返すのに対し、ElasticsearchはWeak-AND（WAND）という最適化手法を使用して、不要な計算をせずに効率的に上位の結果を見つけます。

SearchArrayはポスティングリストを持たず、フレーズマッチングを促進するために位置インデックスを使用しています。この設計選択により、すべての文書の用語頻度とBM25スコアを計算するため、上位の結果に対して選択的に最適化するのではなく、遅くなる可能性があります。

著者は、SearchArrayが小規模なデータセットやプロトタイピングには役立つが、大規模な検索システムの構築には適していないと指摘しています。また、Elasticsearchのような確立された検索エンジンの複雑さと効率性を評価し、それを支えるエンジニアたちへの敬意を表しています。

最後に、SearchArrayをBEIRと統合するための技術的な詳細と、検索アプリケーションにLLMを適用するコースへの参加を呼びかけています。

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・タイムズが提起した訴訟についての懸念に応えました。この訴訟では、OpenAIに対してすべてのユーザーデータを無期限に保持するよう求めています。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ており、行き過ぎであると主張しています。彼らはユーザーデータを保護するために裁判所の命令に対して控訴しています。

重要なポイントとして、OpenAIはユーザーが自分のデータを管理するためのツールを提供しており、チャット履歴の削除やオプトアウトの選択肢があります。また、ニューヨーク・タイムズはOpenAIを訴えており、すべてのユーザーコンテンツを保持することで自らの訴訟に有利になると主張しています。この訴訟は、ChatGPTの無料版、Plus、Pro、Teamのサブスクリプションを利用しているユーザーに影響を与えますが、ChatGPT Enterpriseやゼロデータ保持契約を結んでいるユーザーには影響しません。

OpenAIは、裁判所の命令により一部のデータを保持する必要がありますが、それは安全に保管され、限られた法務チームのみがアクセスできるようになっています。OpenAIは、この問題に関連する変更についてユーザーに情報を提供し続け、データ保持ポリシーが維持されることを保証すると約束しています。

全体として、OpenAIは法的義務を遵守しつつ、ユーザーのプライバシーを保護するためにこの要求に積極的に異議を唱えています。

Py-PGliteは、PostgreSQLをPythonでテストするためのツールで、特別な設定やDocker、構成ファイルは必要ありません。インストールはpip install py-pgliteで簡単に行えます。

このツールの主な特徴は、設定が不要であることです。インストールやサーバーのセットアップがなく、すぐにテストを始められます。各テストのために新しいデータベースを自動的に作成するため、迅速なテストが可能です。また、SQLAlchemy、Django、FastAPIといったフレームワークとシームレスに連携します。さらに、JSONや配列などの高度なPostgreSQLの機能もサポートしています。

使い方の例として、SQLAlchemyでは自動的にテーブルを作成し、ユーザー管理が簡単に行えます。Djangoではモデルを自動設定し、テストが容易になります。生のSQLを使用することで、PostgreSQLの機能に直接アクセスし、高速な実行が可能です。

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。一般的なインストールはpip install py-pglite、SQLAlchemyを使う場合はpip install py-pglite[sqlalchemy]、Djangoを使う場合はpip install py-pglite[django]、すべての機能を含む場合はpip install py-pglite[all]です。

さらに、柔軟性を持たせるためのカスタム設定オプションや、大量挿入のパフォーマンステスト、異なるフレームワークのテストを簡単に分離する機能も備えています。

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、PostgreSQLのテストにかかるセットアップ時間を大幅に短縮できると好評です。Py-PGliteは、Python開発者にとってPostgreSQLのテストを簡素化し、通常の複雑さを排除した強力な機能を提供します。

「働けない」という記事では、アメリカにおける障害者手当の申請が過去30年間で大幅に増加し、現在1400万人が政府から障害手当を受け取っていることが述べられています。医療の進歩や差別禁止法が整備されているにもかかわらず、障害者の数は増え続けており、経済や社会保障についての議論では見過ごされがちです。

障害と雇用に関して、多くの障害者は働いておらず、失業者としてカウントされないため、経済の隠れた側面となっています。障害手当を受けている人の大半は、仕事に復帰できない状況です。

障害の判断基準は主観的であることが多く、同じ健康状態でも障害の認定が異なる場合があります。アラバマ州のヘイル郡のような地域では、働き盛りの成人の約25%が障害手当を受けており、慢性的な痛みや仕事のパフォーマンスを妨げる他の状態が原因となっています。

高卒の資格だけで就ける仕事が減少したことで、多くの労働者、特に高齢者が新しい職に再訓練する代わりに、経済的支援として障害手当を求めるようになっています。子どもが障害手当を受け取るケースも増えており、家族が生計を立てるためにこれらの支払いに依存することが、子どもの教育の進展を妨げることがあります。

障害プログラムは福祉の代替として設計されていないにもかかわらず、実際にはそのような役割を果たしており、手当を受けた後に仕事に戻る人はほとんどいません。これに伴い、プログラムのコストが増加しており、その持続可能性に対する懸念が高まっています。

障害産業複合体と呼ばれる弁護士や企業のネットワークが形成され、障害申請の手続きを支援することで、より多くの人々が手当を請求するよう促されています。

この記事は、アメリカにおける障害、経済の変化、社会支援システムの複雑な関係を浮き彫りにし、これらのプログラムの未来と個人や経済への影響についての疑問を提起しています。

ブリティッシュコロンビア大学の新しい研究によると、理想的な睡眠時間は文化によって異なり、すべての人が同じ量の睡眠を必要とするという考えに疑問を投げかけています。この研究では、20カ国から約5,000人の睡眠データを分析し、平均睡眠時間に顕著な違いがあることがわかりました。例えば、日本の人々は平均して6時間を少し超える睡眠をとっているのに対し、フランスではほぼ8時間の睡眠が平均となっています。

研究は、各国の文化的な基準に沿った睡眠をとる人々は健康状態が良好である傾向があることを示しました。驚くべきことに、短い睡眠時間の人々が健康に悪影響を及ぼすという証拠は見つかりませんでした。ただし、すべての国の人々が文化的に理想とされる睡眠時間よりも少なくとも1時間は短い睡眠をとっていることが指摘されています。

全体として、これらの結果は、睡眠に関する推奨事項は文化の違いを考慮するべきであり、公共の健康状態を改善するために重要であることを示唆しています。

SaaS（サービスとしてのソフトウェア）製品の利用にはさまざまな課題があり、特にベンダーロックインの問題が指摘されています。まず、SaaS製品の統合には隠れたコストが伴います。これには金銭的なコストだけでなく、時間や労力も含まれます。

具体的には、サービスの内容や互換性、価格、ドキュメントを調査する「発見税」があります。この調査は時間がかかり、主観的な要素も多いです。また、サインアップ時には不明瞭な価格モデルや追加コスト、使用制限があることが多く、これを「サインアップ税」と呼びます。実際の統合には、ドキュメントを読み、ライブラリをインストールし、未記載の特殊なケースに対処する必要があり、これが「統合税」となります。さらに、ローカルでのサービステストは特別な設定が必要で、時にはクラウドリソースへのアクセスも求められるため、これを「ローカル開発税」としています。生産環境でのサービス管理には、信頼性の確保やAPIキーの管理、ローカルと本番環境の違いのトラブルシューティングが含まれ、「生産税」と呼ばれます。

一度統合すると、別のサービスに切り替える際には大規模なコードの書き換えが必要になることが多く、プロバイダーを変更するのが難しくなります。これがベンダーロックインの問題です。

そのため、部分的な統合ではなく、CloudflareやSupabaseのような包括的なプラットフォームを選ぶことが推奨されています。これにより、統合の問題を最小限に抑え、複雑さを減らし、ワークフローを改善できます。開発者は複数のサービスを管理するのではなく、ソフトウェアの作成に集中できるようになります。

SaaSは特定の作業を簡素化する一方で、開発の流れを妨げる複雑さや依存関係をもたらすことが多いです。統合されたプラットフォームは、こうした問題を軽減する手助けとなります。

この提案は、Chromeのセキュアウェブおよびネットワークチームからのもので、公共のウェブサイトがユーザーのローカルネットワークにアクセスする際のセキュリティ問題に対処することを目的としています。現在は設計段階にあり、Chromeでの実装はまだ承認されていません。

公共のウェブサイトは、ユーザーのブラウザを通じてローカルデバイス（プリンターなど）の脆弱性を悪用する可能性があり、ユーザーが知らないうちに攻撃を受けることがあります。この提案は、そのような不正アクセスを防ぐことを目指しています。

提案の主な目標は、セキュリティの強化とユーザーの制御を向上させることです。具体的には、ウェブサイトがローカルデバイスにアクセスするためにはユーザーの許可を必要とし、許可が得られない場合はアクセスをブロックします。また、ローカルネットワークへのリクエストは、公共のアドレス空間からよりプライベートな空間に移行するリクエストとして定義されます。fetch APIには新しいパラメータ「targetAddressSpace」が追加され、リクエストの性質を特定するのに役立ちます。

この提案には、予期しないリクエストを拒否できる機能があり、ユーザーのセキュリティを強化します。また、製造元のウェブサイトがユーザーにローカルデバイスの設定を手助けする際にも、ユーザーの許可が必要です。

提案は、ローカルネットワークアクセスに依存する既存のサービスを壊さないよう配慮されていますが、ローカルネットワークデバイスのHTTPS問題には対処していません。ユーザーはローカルネットワークへのアクセスを明示的に許可する必要があり、不正な接続のリスクを減少させます。また、以前の方法とは異なり、ユーザーに対して許可の明確さを確保することを目指しています。

MozillaやWebKitなどの組織からは、この提案に対して好意的なフィードバックが寄せられており、提案の方向性に対する広範な支持が示されています。この要約は、ローカルネットワークアクセス提案の目的、主な機能、ユーザーのセキュリティと制御に対する意図された利益を強調しています。

グライフスヴァルトにあるヴェンデルシュタイン7-X研究施設が、核融合において新たな記録を達成し、商業用核融合エネルギーへの重要な一歩を踏み出しました。2025年5月22日、この施設は43秒間のプラズマ放電中に「トリプルプロダクト」という核融合の重要な指標で世界記録を樹立しました。トリプルプロダクトは、プラズマの粒子密度、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す。

この記録を達成した実験では、約90個の燃料ペレットが炉に注入され、強力なマイクロ波によってプラズマが2000万度以上に加熱されました。アメリカで開発された新しいペレット注入装置が、加熱と燃料注入のプロセスを最適化するために使用されました。

この成果は、ヴ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とって重要な長時間のプラズマ維持が可能であることを示しています。従来のトカマク炉はより高いピークトリプルプロダクト値を達成していますが、ヴェンデルシュタイン7-Xは実用的なエネルギー生産に必要な長いプラズマ持続時間でリードしています。

要約がありません。

会議はしばしば、一度に一人しか話さないために失敗します。このため、参加者が disengaged（関与しない）になり、結果が不明確になることが多いです。この従来の形式は時間と才能を無駄にし、多くのチームメンバーが意味のある貢献をする機会を得られません。AIのノート取りアプリを使うだけでは問題は解決しません。会議の構造自体を変える必要があります。

ビクトルは、会議を改善するために「セミシンク」アプローチを提案しています。この方法は二つのフェーズから成り立っています。

第一のフェーズは「セミシンクフェーズ」（10〜15分）です。この時間、参加者は共有ドキュメントに静かにアイデアや更新、コメントを追加します。誰もが中断されることなく作業できます。

第二のフェーズは「シンクフェーズ」（15〜20分）です。この時間、チームは静かなフェーズで特定された重要なトピックについて話し合います。ここでは、既に書かれた内容を繰り返すのではなく、決定に焦点を当てます。

この方法は、平等な参加を促し、階層的な偏見を減らし、より良いアイデアの創出を可能にします。研究によれば、従来の会議と比べて、より多くのアイデアと良い意思決定を生むことができるとされています。

主な利点には、複数の人が同時に貢献する「並行思考」、大きな声に圧倒されることなくアイデアを共有できる「平等な声」、そして決定が即座に記録される「リアルタイム文書化」が含まれます。これにより、記憶に頼る必要が減ります。

このアプローチを実施するためには、チームは明確な期待を設定し、適切なコラボレーションツールを選び、新しい形式を試すために一つの会議タイプから始めるべきです。目標は、時間を節約し、タスクの所有権を明確にし、静かなチームメンバーがより積極的に参加できるようにすることです。

全体として、ビクトルはチームにこの方法を採用し、会議をより生産的で魅力的なものにするよう促しています。

要約がありません。

ワイヤーカッターの水質専門家、ティム・ヘファーナンは、水のろ過についての経験や見解を共有しています。彼は、読者からの水道水の安全性に関する問い合わせを受け、多くのアメリカの水供給が安全であり、ろ過が必要ない理由を説明しました。彼自身が水を何度もテストした結果、清潔であることがわかり、ろ過が必要ないと結論づけました。

彼は三つの重要なポイントを強調しています。

まず、水質の理解です。水道事業者は安全基準を満たすことが義務付けられており、汚染物質のテストを行っています。毎年、消費者信頼報告書（CCR）を提供し、一般の人々に情報を伝えています。家庭でも水質をテストすることができ、安心感を得ることができます。

次に、フィルターの必要性についてです。PFAS（永遠の化学物質）などの汚染物質に対する不安は一般的ですが、多くの測定結果から、ほとんどの水道水は安全であることが示されています。最近の研究では、公共の水供給におけるPFASのレベルは、法的に定められた限界を下回っていることが多いとされています。

最後に、フィルターの限界についてです。完璧な水フィルターは存在せず、各タイプには高コストや効率の悪さ、メンテナンスの問題などの欠点があります。フィルターが常に必要というわけではなく、使用を決める前に自分の水に何が含まれているかを知ることが重要です。

ヘファーナンは、読者に対して自分の水道事業者のCCRを確認し、心配がある場合は水質をテストすることを勧めています。最終的には、水質を理解することで、個人が情報に基づいた判断を下す力を持つことができると強調しています。

「厳密に必要なクッキー」について説明しています。これらのクッキーは、ウェブサイトが正しく機能するために欠かせません。セキュリティを強化し、不正行為を防ぎ、購入を可能にする役割があります。ブラウザでこれらのクッキーをブロックすることもできますが、その場合、サイトの一部が正しく動作しなくなる可能性があります。

この記事では、思考中の脳がどれだけエネルギーを使うかについて説明しています。神経科学者のシャーナ・ジャマダール氏と彼女のチームの研究によると、脳は集中しているときでも、安静時と比べてエネルギー消費は約5%しか増えないことがわかりました。これは、私たちが精神的に疲れていると感じるときでも、脳は主に身体機能の維持に関与していることを示しています。

脳は体重の約2%しか占めていませんが、エネルギーの約20%を消費します。これは非常にエネルギーを多く使う器官です。脳は、グルコースと酸素から作られるATPという分子を利用して機能を支えています。脳が使うエネルギーの大部分は、重要な生理的システムを調整するなどの基本的な維持作業に使われています。

また、この記事では、私たちの脳がエネルギーが不足している環境で進化してきたため、エネルギーを節約する傾向があることも強調されています。そのため、精神的な努力の後に感じる疲労は、エネルギー不足によるものではなく、この進化的適応の結果です。全体として、脳は複雑な思考の必要性とエネルギーの制約をうまくバランスを取りながら効率的に機能しています。

メルボルンのピーター・ドハティ研究所の最近の研究は、HIVの治療法を見つけるための重要な進展を遂げました。科学者たちは、白血球内でHIVウイルスを可視化する方法を発見しました。これは、病気の治療において大きな障害となっていました。ウイルスはこれらの細胞に隠れることができ、再活性化する貯蔵庫を作るため、免疫系や薬物による排除が難しくなります。

研究者たちは、COVID-19ワクチンに使用されるのと同様のmRNA技術を用いて、HIVが隠れている細胞に直接mRNAを届ける新しい脂質ナノ粒子（LNP X）を開発しました。このmRNAは、細胞にウイルスを明らかにするよう促します。初期の結果は有望で、研究チームの間に興奮が広がりましたが、この方法が免疫系によってウイルスを効果的に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。

世界中で約4000万人がHIVと共に生活しており、現在の治療法は生涯にわたる投薬を必要とします。この発見は希望をもたらしますが、まだ初期段階にあり、広く適用される前に動物や人間での追加テストが必要です。専門家たちは、このブレークスルーが特定のがんを含む他の病気にも影響を与える可能性があると考えています。しかし、ウイルスが明らかになった後、どのように排除するのが最善かについては疑問が残ります。

要約がありません。

要約がありません。

「思考の幻想：問題の複雑さを通じて推論モデルの強みと限界を理解する」というタイトルの論文では、大規模推論モデル（LRM）について考察しています。これらは、質問に答える前に思考過程を示すように設計された高度な言語モデルです。これらのモデルは推論タスクで優れた性能を発揮しますが、その能力や限界は十分に理解されていません。

現在の評価は主に最終的な答えの正確性に焦点を当てており、これらのモデルが実際にどのように問題を推論しているかは見落とされがちです。この研究では、制御されたパズル環境を用いてこれらの問題を探求し、最終的な答えとモデルの内部推論の両方を分析しています。研究の結果、LRMは複雑な問題に対して苦労し、複雑さが増すにつれて推論の努力が予期せず減少することが明らかになりました。

この研究では、三つのパフォーマンスレベルが特定されています。第一に、低複雑度のタスクでは、標準モデルがLRMを上回ります。第二に、中程度の複雑度のタスクでは、LRMが追加の推論により優位性を示します。第三に、高複雑度のタスクでは、両方のモデルが失敗します。

LRMは正確な計算を行うことにも限界があり、推論が一貫しないこともあります。全体として、この研究はLRMの強みと弱みを浮き彫りにし、彼らの真の推論能力について重要な疑問を提起しています。

新しいツール「ask-human mcp」は、AIのパフォーマンスを向上させるために設計されています。このツールは、AIが誤った情報を提供したり、間違った仮定に対して過剰に自信を持ったりすることで発生するエラーや混乱を減らすことを目的としています。

AIは時に間違いを犯し、その結果、デバッグに無駄な時間を費やすことがあります。ask-human mcpサーバーは、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が不確かな場合、答えを作り出すのではなく、指定されたマークダウンファイルに質問を送信します。

この仕組みは次のように機能します。まず、AIが質問をします。次に、その質問がマークダウンファイルに記録されます。ユーザーがそのファイルに正しい答えを提供し、AIはその正しい情報をもとに作業を続けます。

このツールの利点は、簡単なコマンドでインストールできること、設定が不要で異なるプラットフォームで動作すること、即座にフィードバックを提供し、複数のAIエージェントをサポートすることです。また、質問と回答の履歴を保持することで、デバッグが容易になります。

インストールは迅速で、ユーザーが始めるために必要なコマンドも提供されています。ask-human mcpは、AIが必要なときに指導を求めることで、信頼性と効率を向上させることを目指しています。

著者は5年前にデータ分析のためにRからPythonに移行し、特にpandasライブラリを使用しています。Rのtidyverseのファンでありながら、著者はpandasの使い方に苦労しており、Pythonユーザーにとって強力なツールと見なされるpandasの欠点を説明するのが難しいと感じています。

このテキストでは、RとPythonでの簡単な購入分析の比較が示されています。Rでは、データを読み込み、国ごとにグループ化し、金額を合計し、フィルターを適用するという分析が非常に簡単で、文法もスムーズで明確です。一方、Pythonのpandasでは同じ作業がより複雑で手間がかかり、同様の結果を得るためには追加のステップが必要になります。

pandasに関する主な不満点は以下の通りです。まず、メソッド名や機能が混乱を招くことがあり、例えば.filter()は値をフィルタリングしません。また、グループ化されたデータフレームと非グループ化のデータフレームで異なるメソッドを使用する必要があります。便利な関数が不足しているため、コードが繰り返しになることも問題です。さらに、データがインデックスに移動してしまうことが多く、管理するために余分なステップが必要になります。

最終的に、著者はRユーザーがpandasに移行する際の課題を強調し、Pythonユーザーに対してこれらの不満に対する理解と共感を求めています。