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Denuvoは、ビデオゲームを海賊版から守るために設計された非常に効果的なデジタル著作権管理（DRM）システムです。このシステムは、ゲームコードとユーザーのハードウェアの整合性を確認するために複雑な技術を使用しています。

ユーザーがゲームを開始すると、Denuvoはハードウェア情報を収集し、それをサーバーに送信します。サーバーは、その特定のハードウェアでゲームを実行するために必要なライセンスファイルを返します。

Denuvoは、ゲームコードを保護するためにさまざまな方法を使用しています。ゲームから指示を削除し、ハードウェアデータと組み合わせてライセンスファイルに保存します。また、システムはハードウェアが変更されていないかを確認するためのチェックを行い、異常を検知した場合は新しいライセンスファイルを要求します。

Denuvoは、保護された機能を実行するために仮想マシンを使用し、海賊版がコードを逆アセンブルするのを難しくしています。さまざまなシステムコールやチェックを利用して、正当性を確認するために広範なハードウェア情報を収集します。

このシステムは、改ざんを防ぐためにランダム性を取り入れ、混合ブール算術を利用してコードの論理を隠すことで、クラックを難しくしています。Denuvoをクラックするには、洗練されたチェックやランダム性を克服する必要があり、非常に困難な作業です。ハードウェアチェックをパッチする方法や、ハイパーバイザーを使用してハードウェア情報を偽装する方法など、さまざまな手法が試みられています。

Denuvoは、強力な保護ツールであることが証明されており、ゲームを長期間安全に保つことが多いです。今後もDRMの分野で重要な存在であり続けることが予想されます。この分析は教育目的であり、逆アセンブルに関する議論からの洞察を含んでいますが、一部の敏感な情報は削除されています。

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Patoletteは、CおよびPythonで使用するために設計された色量子化とディザリングのライブラリです。このライブラリは、Xiaolin WuのPCAベースの量子化器の改良版を使用しており、以下のような機能を備えています。

CIELuv*およびICtCp色空間のサポート、視覚的に目立つ領域を強調するためのサリエンシーマップの使用、より良い結果を得るためのオプションのKMeans精緻化があります。

インストールについては、現在PyPIパッケージは利用できないため、手動でのインストールが必要です。x86ユーザー向けには、特定のCPU命令（AVXなど）を活用するために改良されたfaissが含まれています。インストール手順は、Linux、macOS、Windowsなどのオペレーティングシステムによって異なり、それぞれに特定の依存関係やコマンドが提供されています。

基本的な使用法として、Patoletteは画像のデコードやエンコードを行わないため、ユーザーはPillowなどの外部ライブラリを使用する必要があります。画像を量子化するためのコード例も提供されています。

Patoletteは、CIELuv*（低色数に最適）、sRGB（滑らかだが品質が低い）、ICtCp（良い妥協点）という3つの色空間をサポートしています。

注意点として、大きな画像（4k解像度以上）の場合、メモリ使用量が高くなることがあります。また、量子化の速度は他の方法と比べて遅いです。C APIは未完成で、透明度を持つ画像（RGBA）のサポートはありません。

全体として、まだ開発中で本番環境には適していませんが、Patoletteは色量子化のための実用的なツールです。

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Pydollは、ウェブタスクの自動化を簡素化するために設計されたブラウザ自動化ツールです。従来のウェブドライバーの設定を必要とせず、Chrome DevTools Protocolに直接接続することで、外部ドライバーの必要がなくなり、Cloudflare TurnstileやreCAPTCHA v3などの現代的なウェブ保護システムとの互換性が向上します。

Pydollの主な特徴には、外部ドライバーを必要としないため互換性の問題を回避できる点、複雑なキャプチャを自動的に処理するネイティブキャプチャバイパス機能、高速で非同期の自動化を可能にする非同期パフォーマンス、ボット検出を回避するために実際のユーザーの行動を模倣する人間のようなインタラクション、ChromeとEdgeに対応したマルチブラウザサポート、ページイベントやユーザーのインタラクションにリアルタイムで反応するイベント駆動型アーキテクチャがあります。

Pydollのインストールは簡単で、以下のコマンドを実行するだけです。 pip install pydoll-python

基本的な使い方として、ブラウザを開いてウェブサイトに移動し、要素とインタラクトするコードの例があります。

さらに、Pydollには高度な機能も備わっています。現代のキャプチャタイプをシームレスに処理するインテリジェントキャプチャバイパス、ウェブ要素を直感的に見つけるための方法、複数のタスクを同時に処理できる同時自動化、イベントやユーザーのインタラクションに動的に反応するイベント駆動型自動化、埋め込まれたコンテンツとのインタラクションを簡素化するiFrameサポートがあります。

ドキュメントとサポートも充実しており、インストール、APIリファレンス、高度な技術、トラブルシューティング、ベストプラクティスに関する情報が提供されています。ユーザーはプロジェクトに貢献でき、サポートオプションにはスポンサーシップやコミュニティの参加が含まれます。

PydollはMITライセンスの下でライセンスされています。全体として、Pydollはブラウザ自動化を簡単かつ効率的にし、ユーザーフレンドリーな体験を重視しながら現代のウェブの課題を克服することを目指しています。

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UNIX系のオペレーティングシステムにおけるsystem()関数の使用に関する問題について説明します。特に、シェルコマンドの実行方法に焦点を当てています。

著者は、Linuxでスクリプトを書くためのbashや、リモートコマンドを実行するためのsshなど、さまざまなツールを使用しています。これらのツールは、しばしばsystem()関数にタスクを委任し、シェルでコマンドを実行します。

しかし、system()関数には問題があります。これは、コマンドを実行するためにシェル（例えばbash）を呼び出すため、ユーザー入力が適切に処理されていないと、セキュリティ上の脆弱性が生じる可能性があります。特に、シェルインジェクション攻撃のリスクが高まります。

POSIXやbashのドキュメントでは、これらの問題に関する情報がほとんど提供されていないため、開発者はsystem()やsh -cを使用する際の危険性を見落としがちです。

ユーザー入力を適切に処理しないスクリプトは、正常に動作しなかったり、悪意のあるコマンドを実行させたりすることがあります。これにより、深刻な結果、例えばセキュリティ侵害が発生する可能性があります。

安全なコーディングのための推奨事項としては、system()やsh -cを使用するツールを避けることが挙げられます。どうしても使用する場合は、入力を適切に処理し、特殊文字から保護するために引用符を使用し、コマンドを直接実行するためにexecを優先することが重要です。また、スクリプトは隅々までテストして、想定外のケースをカバーする必要があります。

著者は、OpenSSHやRubyのシステム関数など、コマンド実行を適切に処理しないツールを挙げています。一方で、GoやRustのような言語は、より安全な代替手段を提供しています。

特定のバグについても言及されており、コマンドを呼び出す際の引数の解析方法に関連する問題が説明されています。特に、ダッシュ（-）で始まるコマンドをシェルが誤解釈する可能性があります。

著者は、スクリプト内でシェルコマンドを使用する際の認識と注意の重要性を強調し、エラーやセキュリティリスクを防ぐために、ソフトウェア開発におけるより良いドキュメントと実践を提唱しています。

コンテナ化パッケージは、AppleシリコンのMac上でLinuxコンテナを使用するための機能を提供します。このパッケージはSwiftで開発され、Virtualization.frameworkを利用しています。主な機能には、OCIイメージやリモートレジストリ、ext4ファイルシステム、軽量仮想マシン、コンテナ化されたプロセスの管理APIが含まれています。また、x86_64プロセス用のRosetta 2との互換性もあります。

デザイン面では、各コンテナは専用のIPアドレスを持つ軽量仮想マシン内で動作し、ポートフォワーディングの必要がありません。最適化されたLinuxカーネルと最小限のルートファイルシステムにより、迅速な起動が実現されています。vminitdという小さな初期化システムがランタイム環境を管理し、GRPC APIを提供します。

このパッケージを使用するには、AppleシリコンのMacとmacOS 15以降、さらにXcode 26 Betaが必要です。ただし、非隔離のコンテナネットワーキングなど、一部の機能はmacOS 15では利用できません。

使用例として、cctlという実行可能ファイルがあり、APIをテストするためのツールです。これを使ってイメージの操作やコンテナの実行が行えます。

軽量仮想マシン用に最適化されたLinuxカーネルが用意されており、ユーザーは自分でカーネルをコンパイルすることも、Kata Containersプロジェクトから提供されるプリビルドのカーネルを使用することもできます。

ビルドとテストの手順としては、必要なツールをインストールし、環境を整えます。その後、make allでパッケージをビルドし、make test integrationでテストを実行します。

APIのドキュメントはローカルで生成して閲覧することができ、プロジェクトへの貢献も歓迎されています。

プロジェクトの現状としては、バージョン0.1.0が最初の公式リリースであり、現在も活発に開発が進められており、マイナーバージョンの安定性が保証されています。詳細な手順については、APIドキュメントやREADMEファイルを参照してください。

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強化事前学習（RPT）は、強化学習（RL）を用いて大規模な言語モデルを改善する新しい手法です。RPTでは、次の単語やトークンを予測する作業を推論の課題として捉え、文脈に基づいて正しい予測を行った場合にモデルに報酬を与えます。このアプローチにより、特定のラベル付けされた回答を必要とせずに、大量のテキストデータを活用することが可能になります。次のトークンの推論を改善することに焦点を当てることで、RPTは言語モデルの精度を向上させます。また、RLを用いたさらなる微調整のための堅実な基盤ともなります。研究結果は、より多くのトレーニングリソースがより良い予測精度につながることを示しており、RPTは言語モデルのトレーニングを進めるための有望な手法と言えます。

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WWDC25で、macOS TahoeのFinderアイコンが従来のデザインから変更されたことが発表されました。Finderのロゴは1996年に初めて登場して以来、長い歴史を持ち、これまでにさまざまな更新が行われてきました。しかし、アイコンの暗い部分は常に左側に位置していました。

著者はこの変更に懸念を示しており、Appleは伝統を守るために元のデザインに戻すべきだと考えています。新しいアイコンはLiquid Glassユーザーインターフェースに合わせているものの、著者は一部の要素は一貫性を保つべきだと感じています。著者はAppleの新しいIcon Composerアプリを使って現在のアイコンをテストし、見た目は良好であることを確認しました。このフィードバックはAppleに提出され、検討される予定です。

デジタル化担当大臣のキャロライン・ステージは、アメリカのテクノロジー企業への依存を減らすために、彼女の省でのマイクロソフト製品の使用を減らす計画を立てています。来月から、半数の職員がマイクロソフトオフィスから無料の代替ソフトであるリブレオフィスに切り替えます。もし移行が難しい場合は、一時的にマイクロソフト製品に戻る可能性もあります。

この取り組みは、デンマークのデジタル主権を強化するというより大きな目標の一環です。特にアメリカに拠点を置くテクノロジー企業に対する独立性を重視しています。この動きは、国家、地域、自治体の協力を含むデジタル化戦略の一部であり、大手テクノロジー企業からの独立を強調しています。最近、政治党のエンヘッズリステンやアルターナティブも、デンマークがアメリカのテクノロジー大手への依存を減らす必要があると表明しています。

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このガイドでは、three.jsとGSAPを使用して、メッシュ（ボックスのようなもの）を球体の表面上でアニメーションさせる方法を説明します。

まず、位置を定義します。球体上の2点を指定するために、緯度と経度を使用します。これらの値を3D座標に変換するために、latLongToVector3という関数を使います。

次に、パスを作成します。calcPathPointsを使用して、2点間のパスを計算します。この関数は、球体の表面上で最短ルートに沿ったいくつかのポイントを生成します。

その後、メッシュをアニメーションさせます。パスのポイントを通る滑らかな曲線（スプライン）を作成し、GSAPを使ってこのスプラインに沿ってメッシュをアニメーションさせます。アニメーションは、0から1の範囲のパラメータtに基づいて、時間とともに位置が変わります。

次に、ジオメトリと回転を調整します。メッシュのジオメトリを移動させて、球体の表面に接するようにします。また、メッシュがパスに沿って前方を向き、直立した状態を保つために、calcMeshQuaterionAlongPathを使って回転を計算します。

最後に、アニメーションは繰り返し再生したり、揺れ動くように設定することができます。さらに学びたいユーザーのために、フィードバックや追加リソースも提供されています。

このプロセスは、3Dアニメーションに興味のあるクリエイティブなコーダーやフロントエンド開発者を対象としています。

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CompactLogは、スケーラビリティを向上させるためにSlateDBを使用した証明書透明性（CT）ログの実装中のプロジェクトです。主な機能には、X.509証明書とプレ証明書の受け入れ、署名付き証明書タイムスタンプ（SCT）の発行、検証可能なマークルツリーの維持、包含と一貫性の証明の提供が含まれます。また、データはS3やAzureなどのクラウドサービス、またはローカルに保存することができます。

ストレージアーキテクチャは、効率性を考慮してLSMツリーを使用しています。更新は公開チェックポイントでのみ行われ、STH境界バージョニングを採用しています。証明書をSCT発行前に取り込むことで、最大マージ遅延（MMD）を0秒に達成しています。

CompactLogは、従来のCTログの遅延とは異なり、証明書を即座に取り込み、短時間でSCTを発行します。最大500ミリ秒の間に提出を集めて更新をバッチ処理し、証明書がツリーに確認された後にのみSCTを発行します。

ストレージスキーマは、データ保存のために独自の構造を使用しており、証明書の重複排除によりスペースを節約しています。

一貫性モデルでは、操作の即時可視性と安定した参照を確保し、厳密な一貫性を保証しています。

設定と実行については、ユーザーがConfig.tomlファイルでサーバーやストレージのオプションを設定できます。システムはデフォルト設定でローカルに実行でき、必要なキーが存在しない場合は自動的に生成されます。

全体として、CompactLogは従来の実装に比べて、証明書透明性ログをより効率的かつ即時に処理することを目指しています。

ジョアン・ウェスタンバーグの「スマートな人は目標を追わず、制約を作る」という記事では、目標に集中するのではなく、仕事や生活において制約を設けることの重要性が語られています。著者は、目標を追い求めることが満たされない感覚をもたらし、従来の野心のアプローチを疑問視する個人的な体験について振り返っています。このアプローチは、前進することを重視する一方で、深さや整合性を軽視することが多いと指摘されています。

多くの人々は、社会的な期待に基づいて設定された目標を追いかけますが、これが本当の自己との一致を欠くため、空虚感を感じることがあります。また、目標設定が成功につながるという一般的な考え方は、実際には作られた統計であることが明らかになりました。目標は進捗の幻想を生み出し、意味のある行動から注意をそらすことがあります。

制約は創造性や問題解決を導くためのフレームワークとして機能します。記事では、軍事戦略家のジョン・ボイドや物理学者のリチャード・ファインマンの例が挙げられ、自己に課した制限の中で成功を収めたことが紹介されています。目標はしばしば最終地点として捉えられますが、制約は意思決定や革新のための柔軟な枠組みを提供します。制約は適応力を促し、問題に対するより深い関与を促進します。

「アンチゴール」と呼ばれる境界を設定することは、従来の目標よりも効果的である場合があります。これは達成すべきことではなく、避けるべきことに焦点を当てることで、個人の価値観との整合性を保つのに役立ちます。目標は、マラソンのトレーニングのように明確に定義された状況では有用ですが、あいまいな状況では進捗を妨げることがあります。そのような場合、制約を設けることがより有益です。

全体として、この記事は、目標を追うのではなく制約に焦点を当てることで、より意味のある整合性のある仕事ができると主張しています。

著者は、GitHub CopilotのようなAIコーディングエージェントとの連携における課題について論じています。これらのエージェントは、人間が考えるよりも速くコーディングを行うため、興奮や助けになる一方で、フラストレーションを引き起こすことが多いです。これは、速い人間のプログラマーがタスクを引き継ぎ、パートナーが混乱し disengaged する経験に似ています。

AIエージェントとのコラボレーションを改善するために、著者は二つの主な戦略を提案しています。一つ目は、AIが独立して作業できるようにタスクを分解し、後で結果をレビューすることです。リアルタイムでのペア作業を試みるのではなく、これにより効率的な作業が可能になります。二つ目は、AIとのインタラクションをより遅く、制御された方法で行うことです。これにより、品質管理やエンゲージメントが向上します。

著者は、AIツールは人間のコラボレーションをより効果的に模倣するように設計されるべきだと考えています。具体的には、ユーザーがAIの速度を調整できるようにしたり、議論のための一時停止を可能にしたり、より良いコミュニケーションやプロジェクト管理を促進する機能を導入することが重要です。全体として、著者はAIとのペア作業において、よりバランスの取れたアプローチを推奨し、生産性とコラボレーションを向上させることを目指しています。

Munal OSは、Rustで作られた実験的なオペレーティングシステムで、セキュリティとシンプルさに重点を置いたユニカーネルです。このシステムは、高解像度のグラフィカルインターフェースを備え、マウスとキーボードをサポートしています。また、アプリケーションは安全なサンドボックス環境で実行され、ネットワークドライバーとTCPスタックも含まれています。さらに、さまざまなコンポーネントを持つカスタマイズ可能なUIツールキットも特徴です。

主なアプリケーションには、基本的なウェブブラウザ、テキストエディタ、Pythonターミナルがあります。Munal OSは、最初は練習プロジェクトとして始まり、オペレーティングシステムの設計を探求するためのプラットフォームへと進化しました。従来の複雑な機能、例えばブートローダーや仮想メモリ、割り込みを避け、すべてを含む単一のEFIバイナリとしてコンパイルされます。

動作メカニズムとしては、ブートローダーを使用せず、EFIバイナリとして直接実行されます。仮想マッピングなしで単一のメモリ空間で動作し、WASMサンドボックスを用いてセキュリティを確保しています。ドライバーはCPUの割り込みを使用せず、ポーリングシステムで動作し、VirtIOを介して仮想ハードウェアと通信します。また、マルチコアサポートなしでタスクを処理するために線形イベントループを利用しています。

アプリケーションは、WasmiというWASMエンジンを使用したサンドボックス環境で実行され、相互作用のためのカスタムシステムコールAPIが提供されています。協調スケジューリングにより、アプリケーションはイベントループの各反復後にCPUの制御を譲渡する必要があります。

ユーザーインターフェースツールキットであるUitkは、基本的なウィジェットをサポートし、パフォーマンスを向上させるためのキャッシングシステムを備えています。OSとアプリケーション間でスタイルを共有します。

Munal OSはRust Nightlyを使用してビルドでき、QEMU上で実行できます。セットアップと実行の手順も提供されています。Munal OSの開発に貢献したさまざまなリソースやツール、チュートリアル、ライブラリ、デザイン資産に感謝の意が示されています。

Appleは、アプリ開発を支援するための新しいツールと技術を発表しました。主なポイントは以下の通りです。

まず、Xcode 26では新機能が追加され、開発者はChatGPTのような大規模言語モデルを活用して、コードの作成、テスト、ドキュメント作成を支援することができます。また、Foundation Modelsフレームワークを使用することで、オフラインでもインテリジェントな体験を提供し、ユーザーのプライバシーを重視しています。

次に、Liquid Glassという素材を用いた新しいデザインアプローチにより、開発者は視覚的に魅力的で、コンテンツに焦点を当てたアプリを作成できるようになります。このデザインは、ユーザーにとっても馴染みやすいものです。

ゲーム開発に関しては、Game Porting Toolkit 3とMetal 4が提供され、開発者はグラフィックスの最適化やリアルな視覚効果の実現に向けた高度なツールを手に入れました。また、新しいApple Gamesアプリはプレイヤーのエンゲージメントを高め、チャレンジなどの競争機能を提供します。

子供の安全に関する機能も強化され、新しいAPIにより、親が子供の年齢層を共有できるようになり、個人情報を明かさずに年齢に適したコンテンツを作成することが可能になります。

アクセシビリティの向上も図られ、App Storeでは新しいアクセシビリティ栄養ラベルが導入され、アプリのダウンロード前にそのアクセシビリティ機能についてユーザーに情報を提供します。

これらの更新は現在、開発者向けにテスト可能で、一般向けのベータ版も近日中に登場する予定です。これらの進展は、開発者が革新的で使いやすいアプリを作成できるよう支援し、安全性とアクセシビリティを向上させることを目指しています。

著者はForthプログラミング言語の機能であるDOES>の実装に関する自身の経験を語っています。最初は、DOES>の実装方法を理解するのに苦労しました。これは、JavaScriptプログラマーが内部の仕組みを知らずにクロージャを使うのに似ています。

まず、著者はForthの単語の基本的な定義を示しています。例えば、STARや.ROWという単語は、バイナリ値に基づいてアスタリスクを表示します。また、SHAPEという単語は、CREATE単語を使って新しいデータ構造を定義します。

次に、CREATE単語について説明します。これはForth辞書に新しいエントリーを初期化し、さらなる操作の準備をします。これにより、アクションを実行できるスマートなデータ構造を作成することが可能になります。

著者はDOES>の理解についても触れています。DOES>は即時単語で、新しく作成された単語を修正し、後で追加のコードを実行できるようにします。これには、コンパイル時、定義時、実行時という三つの時間的側面があり、実装が複雑になります。

実装の際、著者はDOES>の実装に関する明確なガイダンスを見つけるのに苦労しました。既存のリソースは古かったり、複雑すぎたりしたためです。調査の結果、特定のアーキテクチャに合わせた実装方法を見つけました。

最終的な実装について、DOES>が単語の作成時に実行フローをどのように修正するかが詳述されています。新しい単語が実行されるとき、DOES>命令の後に定義されたコードを実行できるようにします。

著者は、いくつかのForth実装（例えばJonesForth）にDOES>が存在しない理由は、単語の定義内でコードを実行することの複雑さにあるのではないかと考えています。この課題を克服し、動作する実装を達成できたことに満足していると述べています。

全体として、著者はForthのDOES>機能の複雑さと、その実装に成功した努力を描写しています。

このブログ記事は、著者が2015年にカナダでのロードトリップを始まりとして、写真と文化に関する10年間の経験や思いを振り返っています。著者はその後、多くの場所を旅し、さまざまな写真プロジェクトやリトリート、展示会に参加しながら、文化やアートの変化に向き合ってきました。

まず、文化の断片化について触れています。著者は、共有される文化的な参照が減少し、メディアや音楽、アートにおいて共通の基準が失われていることを指摘しています。この結果、個々の体験が断片的になっていると述べています。

次に、写真の進化について言及しています。スマートフォンの普及により、誰でも簡単に写真を撮れるようになりましたが、意味のある作品を作ることは難しくなっています。著者は、伝統的な写真のルールや似たような画像の氾濫に対するフラストレーションを表明しています。

長期的なプロジェクトの価値についても触れています。速いペースの文化の中でも、深みとコミットメントを持った作品は、一時的なスナップショットよりも持続的な影響を与える可能性が高いと主張しています。

著者は、常に旅をし、ポートフォリオレビューに参加することで感じた個人的な燃え尽き症候群についても考えています。デジタルメディアにおける表面的な「いいね」やシェアよりも、真の関与が必要だと強調しています。

キュレーションの課題についても言及しています。アートや写真のキュレーションにおけるアルゴリズムへの依存が進むことで、観客に提示される内容が人間のキュレーションとは異なり、作品の深みを考慮しないものになっていると述べています。

最後に、文化の未来についての懸念を表明しています。AIが創造性に与える影響や、デジタル文化の騒音に貢献することからの休息の重要性を指摘し、時には貢献を控えることでより意味のある対話が生まれる可能性があると提案しています。

全体として、この文章は著者の写真を通じた旅や文化の変化、そしてますます気が散る世界の中での真のつながりの探求についての考察です。

このブログでは、Goがエージェントを構築するのに適した選択肢である理由について説明しています。特に、バックグラウンドタスクやデータパイプラインを実行する際の利点が強調されています。

エージェントとは、ループ内で実行され、次のステップを自ら決定できるプロセスのことです。あらかじめ定義されたワークフローとは異なり、エージェントはユーザーの入力を待つことが多く、長時間にわたって実行されることがあります。

Goの並行処理モデルは非常に効率的で、開発者は軽量なプロセス（ゴルーチン）を最小限のオーバーヘッドで実行できます。これは、一般的に長時間実行されるエージェントにとって大きな利点です。

Goは、チャネルを通じてメモリを共有することを促進しており、複雑な同期メカニズムの必要性を減らします。これにより、エージェントの状態管理が容易になります。

Goのcontext.Contextは、長時間実行されるタスクのキャンセルを簡単に行える機能を提供します。他の言語、例えばNode.jsやPythonでは、これがより複雑になります。

Goには、ウェブI/Oやその他の機能をサポートする堅牢な標準ライブラリがあります。これにより、さまざまな並行処理モデルを気にせずにエージェントを開発することが容易になります。

また、Goはメモリやゴルーチンのリークを検出するためのツールを提供しており、これは長時間実行されるプロセスでよく見られる問題です。

ただし、Goにはいくつかの制約もあります。例えば、機械学習に対するサードパーティのサポートが限られており、RustやC++などの言語と比較すると、パフォーマンスが重要なアプリケーションには最適ではないかもしれません。

全体として、Goの特徴はスケーラブルなエージェントの開発に適した選択肢となっています。

2025年6月9日、Appleはすべてのプラットフォームでユーザー体験を向上させる新しいソフトウェアデザインを発表しました。このデザインでは「リキッドグラス」と呼ばれる新しい素材が導入されており、半透明で周囲に応じて動的に変化します。これにより、アプリやシステム要素がより鮮やかで魅力的になり、ユーザーにとっても親しみやすいものとなっています。

新デザインの主な特徴には、リキッドグラス素材が含まれています。この革新的な素材は、ボタンやナビゲーションコントロール、アプリアイコンの見た目を向上させ、活気あるインタラクション体験を提供します。また、アプリのデザインも更新され、現代のハードウェアにより調和する形で再設計されているため、ユーザーはコンテンツに集中しやすくなっています。

さらに、すべてのデバイスで一貫した体験が得られるよう、ロック画面やホーム画面などの主要なシステムインターフェースも更新されています。開発者向けには、新しいAPIが提供され、リキッドグラスをアプリに組み込むことができ、ユーザーとのインタラクションが向上します。

このアップデートは、フレッシュでありながら親しみやすい体験を提供し、ハードウェアとソフトウェアの美しい統合に対するAppleのコミットメントを強化することを目指しています。

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研究者たちは、封入されたコバルト-ニッケル合金から作られた新しい触媒を開発しました。この触媒は、高温での二酸化炭素の電気還元効率と耐久性を大幅に向上させます。このプロセスは、二酸化炭素を有用な化学物質や燃料に変換するものです。

従来の触媒は、効率が低く、寿命が短いという課題があります。通常、効率は70%未満で、高温（800℃以上）では200時間未満しか持続しません。一方、新しい触媒は、Sm2O3をドープしたCeO2からなる構造を使用しており、驚異的なエネルギー効率90%を誇り、2000時間以上持続しながら、一酸化炭素（CO）に対してほぼ完全な選択性を維持します。

この触媒の成功は、その独自の設計にあります。この設計は、二酸化炭素の吸着を強化し、一酸化炭素の吸着を調整し、金属の凝集を防ぐことで、触媒における一般的な性能のトレードオフに対処しています。この革新は、二酸化炭素の利用における産業応用にとって有望な進展を示しており、ネットゼロ排出の達成に向けた取り組みに寄与する可能性があります。

全体として、この研究は、高温反応における高性能触媒の設計に関する効果的な戦略を強調しています。

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ロバート・フックの「マイクログラフィア」は、彼が顕微鏡を使って小さな物体を観察した結果をまとめた作品です。序文では、フックは自らの限界を認めつつ、自然を研究することの重要性を強調し、王にこの作品を捧げています。

彼は人間が自然を観察するだけでなく、それを分析し改善する能力を持っていることを強調しています。フックは、顕微鏡や望遠鏡といった人工の道具を使うことが、自然界の理解を深めるために重要であると述べ、天体や地球についての新たな詳細を明らかにします。

彼の著作全体を通じて、フックは人間の感覚、記憶、推理の弱点について考察し、理解における誤りを引き起こす可能性があることを指摘します。彼は哲学や科学に対して、推測よりも慎重な観察と実験を重視する方法論的アプローチを提唱しています。

フックは、感覚を改善し適切な道具を使うことで、自然の隠れた仕組みを明らかにし、科学的知識を大いに進展させることができると信じています。彼は読者に対して、自身の観察を決定的な真実としてではなく、さらなる探求の出発点として捉えるよう促しています。

「マイクログラフィア」は、科学的な論文であると同時に、自然界の複雑さを理解するための基盤として経験的観察に立ち返るよう呼びかける作品です。

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科学研究は真の革新よりも模倣に偏りがちであるという傾向について述べています。特に注目すべき二つの論文が紹介されています。

一つ目は、マッカロックとピッツによる1943年の論文です。この論文では論理式を表現するためのニューラルネットワークが紹介されましたが、接続主義やシンボリックAIの分野において大きな進展をもたらすことはできず、統一的な進歩よりも議論が続いています。

二つ目は、ジョージ・ミラーの1956年の「7±2」という論文です。この研究では、人間が心の中に保持できる情報の数には限界があることが明らかにされました。方法論的には画期的でしたが、その後の研究は主に小さな拡張にとどまり、より広い意味を探求することはあまり行われませんでした。

著者は、多くの科学論文が出版のインセンティブにより派生的になりがちで、研究者が狭い分野にとらわれて広い関連性を見落とすことが多いと指摘しています。しかし、現在のAI研究には革新と模倣が混在しており、一部の論文は重要な貢献をしている一方で、他の論文は過去の研究に基づくだけのものもあります。全体として、先駆的なアイデアのより大きな意味を探るオリジナルな研究の必要性が強調されています。

研究者たちは、慢性炎症や糖尿病、肥満などの健康問題を治療するために、音波を利用した新しい方法である集束超音波刺激（FUS）を探求しています。この技術は、特定の神経を刺激することで病気の管理を助け、従来の薬に代わる非侵襲的な選択肢を提供する可能性があります。

炎症は、体が怪我や感染に対して反応するものですが、慢性炎症は深刻な健康問題を引き起こすことがあります。研究者たちは、この問題を効果的にコントロールする方法を模索しています。

集束超音波刺激（FUS）は、音波を使用して神経細胞を活性化または抑制する技術です。これにより、手術を必要とせずにさまざまな病気に対するターゲット治療が可能になるかもしれません。また、ウェアラブルデバイスを使って自宅での使用も期待されています。

FUSは、神経細胞の膜に振動を与え、イオンが細胞内に入り込むことで神経の活動を変化させます。これは、電流を使って神経を刺激する従来の方法とは異なります。

初期の研究では、FUSが体内の炎症マーカーを減少させ、肥満や糖尿病などの状態に役立つ可能性が示されています。例えば、マウスを対象とした研究では、FUSが体重減少と肥満に関連する炎症の軽減をもたらしたことが確認されています。

糖尿病の治療においても、FUSは有望な結果を示しています。特に、グルコースレベルを調整する神経をターゲットにすることで、糖尿病のラットを使った試験では、FUSが正常なグルコースレベルに低下させることに成功しました。

今後の研究では、FUS技術の洗練や、炎症に関連する心疾患など他の病状に対する効果を評価することを目指しています。最終的には、安全で使いやすい自宅治療用デバイスの開発が目標です。

FUSはまだ実験段階にありますが、医療治療に音の技術を利用する新たな可能性を示しており、薬剤への依存を減らし、患者ケアを向上させることが期待されています。

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2025年6月5日、レイモンド・チェンは、整列されていないUnicode文字列がWindowsの関数に渡されたときに発生する問題について説明しました。彼は、Windowsの特定の関数がメモリ内でデータが正しく整列されていることを必要とすることを指摘しました。データが整列されていない場合、関数にエラーや予期しない動作を引き起こす可能性があります。

オスカー・レビン著の「離散数学：オープンイントロダクション 第4版」は、北コロラド大学の教授によって書かれた教科書で、数学やコンピュータサイエンスを学ぶ学部生、特に中高生に数学を教える準備をしている学生を対象としています。この本は、離散数学の基礎をしっかりと築きながら、探求型の学習を促進することを目的としています。

この教科書の主な特徴は、まず対象となる読者が1年生と2年生の数学およびコンピュータサイエンス専攻の学生であることです。内容は論理、証明、グラフ理論、組合せ論、数列、確率、関係、数論などの重要なトピックを網羅しており、問題解決に基づく教授法を支えるように構成されています。

各セクションは、興味を引く質問から始まり、学生が内容に備えるための構造化されたプレビュー活動が用意されています。この本は、数学への深い関与と実践的な応用を促すことを重視しています。また、750以上の演習問題が含まれており、その多くはオンライン版でインタラクティブに取り組むことができ、学習体験を向上させています。

第4版では、説明がより明確になり、新しい演習問題が追加され、内容が再編成されて授業の進行がスムーズになるよう工夫されています。さらに、確率や離散構造に関する新しいセクションも導入されています。

この教科書は、離散数学を身近で関連性のあるものにし、学生がその実世界での応用を理解できるようにすることを目指しています。オンライン版は無料で利用可能で、著者は継続的な改善のためのフィードバックを歓迎しています。

ウェブサイトのCSSスタイルについて、レイアウト、画像、見出し、ボタンに焦点を当てた内容がまとめられています。

画像には、レイアウトにうまく収まるように、最大幅と最大高さが設定されています。グローバルヘッダーやモバイルナビゲーションの一部の要素は、すっきりとした見た目を実現するために非表示にされています。

ページのレイアウトでは、異なる画面サイズに対応するために、パディングやマージンの調整が行われています。見出しやテキストのサイズは標準化されており、リンク、段落、ボタンのレイアウトには特定のスタイルが適用されています。

レスポンシブデザインにより、メディアクエリを使用して異なる画面サイズに合わせたレイアウト調整が行われ、モバイルとデスクトップの両方で良好なユーザー体験が提供されます。

背景画像や色は、さまざまなセクションに設定されており、視覚的な魅力を高めています。NDL画像バンクは、公共の場で利用できる日本のアートワークや画像の大規模なコレクションにアクセスできるリソースとして紹介されています。

また、NDLギャラリーは、図書館のデジタル化された資料に基づいたオンライン展示やコンテンツを提供しています。

全体として、このテキストはデジタルギャラリーウェブサイトの構造的で視覚的に魅力的なレイアウトについて説明しています。

メチレンブルーは、記憶力やエネルギー、気分を向上させる「ワンダーサプリメント」として最近注目されていますが、その宣伝が科学的証拠と一致しているかは疑問です。

メチレンブルーとは、主にメトヘモグロビン血症、マラリア、シアン化物中毒の治療に使われてきた歴史的な薬です。また、抗菌特性や染料としても知られています。

その作用メカニズムにはいくつかのポイントがあります。まず、メチレンブルーは神経伝達物質であるセロトニンやドーパミンの分解を防ぎ、うつ病の改善に寄与する可能性があります。次に、細胞内でのエネルギー生産を助け、有害なフリーラジカルを減少させる効果も期待されています。また、メチレンブルーは一酸化窒素の信号伝達を妨げ、血管の挙動に影響を与えることがあります。

研究結果については、動物実験ではうつ病やアルツハイマー病に対する効果が示唆されていますが、人間を対象とした研究は小規模なものが多く、結論が出ていないものが多いです。例えば、アルツハイマー病に関する大規模な研究では、メチレンブルーの効果は確認されませんでした。

メチレンブルーには副作用もあり、吐き気や青い尿を引き起こすことがあります。また、特定の人々（例えばG6PD欠損症の人）や他の薬との併用によって、セロトニン症候群などの深刻な状態を引き起こす可能性があります。安全で効果的な用量についても不明な点が多く、自己投薬には注意が必要です。

メチレンブルーには興味深い特性がありますが、脳の健康に対する安全性や効果を確認するためにはさらなる研究が求められます。使用を考える際には慎重に行動し、医療専門家に相談することが推奨されます。

ケン・シリフのブログでは、ビンテージのゼロックス・アルトコンピュータの復元と、その画期的なスモールトークプログラミング言語の使用について語られています。スモールトークは、オブジェクト指向プログラミングの発展に大きな影響を与え、デスクトップの比喩やアイコン、スクロールウィンドウといった重要なグラフィカルユーザーインターフェース（GUI）の機能を導入しました。

1973年に設計されたアルトは、パーソナルコンピュータの革命的な存在であり、高解像度のディスプレイやマウスのような革新的な入力デバイスを備えていました。シリフは、スモールトークを使うことで、実行中のコードを動的に変更できることを強調しています。例えば、システムを再起動せずにスクロールバーの外観を変更することができるのです。この機能は、スティーブ・ジョブズが訪れた際にリアルタイムでコードの変更が行われたことで有名です。

シリフはまた、スモールトークの環境が今日でも関連性を持ち、多くの現代のプログラミング言語やデザインパターンに影響を与えていることを説明しています。ユーザーは、パフォーマンスは遅いものの、コントラルトのようなエミュレーターを通じてスモールトークを体験することができます。

このブログ記事は、アルトとスモールトークがコンピュータの未来を形作る上での歴史的な重要性を強調し、ゼロックスPARCでの創造性と革新性を示しています。

Paws-on-MCPは、2025年3月26日の最新仕様に基づいてモデルコンテキストプロトコル（MCP）を実装した完全に稼働中のサーバーです。このサーバーは、ツール、リソース、プロンプト、強化されたサンプリング機能など、さまざまな機能を備えており、AIによる分析のためにHackerNewsやGitHubのAPIと統合されています。

現在の状況としては、コア機能が本番環境での使用に向けて準備が整っており、テストの60％が合格しています。すべてのツール、リソース、プロンプトは正常に機能していますが、一部の機能には同時実行に関する制限があります。

プロジェクトの構成には、ソースコード、テスト、ドキュメント、依存関係が含まれています。主要なコンポーネントは、簡単にナビゲートできるようにディレクトリに整理されています。

セットアップは、pipを使用して依存関係をインストールし、サーバーを実行することで行います。サーバーはhttp://127.0.0.1:8000/mcp/でアクセス可能です。ユーザーはコマンドラインインターフェース（CLI）を通じてさまざまなコマンドを実行し、サーバーと対話できます。

包括的なテストスイートが用意されており、すべての機能を検証できます。また、特定のコンポーネントに対して個別のテストを実行することも可能です。ほとんどの機能は合格していますが、一部のテストではフレームワークの制限が指摘されています。

コア機能には、データ取得と分析のための9つのツール、HackerNewsやGitHubからデータにアクセスするための15のリソース、リクエストや分析を生成するための14のテンプレートが含まれています。また、モデルの好みに基づいたカスタマイズされたサンプリングを可能にする強化されたサンプリング機能もあります。

ユーザーをサポートするために、詳細なアーキテクチャと使用ガイドが提供されています。サーバーはMCP 2025-03-26の仕様に準拠しており、効果的な機能と統合を保証しています。

このプロジェクトはMITライセンスの下でオープンソースとして公開されており、実用的な使用と継続的な開発に向けた準備が整っています。

著者は、2年以上にわたる長期の訴訟に対処した経験を共有しています。この訴訟は、リソースに大きな負担をかけました。アメリカの法制度は原告に有利であり、特に大きな法的予算を持たない小規模企業にとって、被告が直面するコストや困難は大きいと強調しています。

著者は、法制度の欠陥について説明しています。訴訟に勝っても法的費用の返還が保証されないため、多くのケースが裁判に進まずに和解に至ることが多いです。このため、被告は法的防御に多額の費用をかけるか、望ましくない条件で和解するかのプレッシャーを感じます。

法的手続きの複雑さについても触れています。棄却申し立てや要約判決などの手続きは、勝利を保証するものではなく、相当な時間と費用を要します。

最初は弁護士に大きく依存していた著者ですが、その結果高額な費用がかかり、効果的な戦略が得られませんでした。そこで、法的防御にもっと積極的に関与し、訴訟プロセスをよりよく理解するようにアプローチを変えました。

重要な局面で、著者はAIツールを活用して法的文書を管理し、契約を分析し、主張を作成しました。これによりコストが大幅に削減され、自らのケースをよりコントロールできるようになりました。

著者は、起業家に対して法的調査のためのAIシステムを整備し、弁護士との議論に積極的に参加し、コストに圧倒されないように明確な予算制約を設けることを勧めています。

訴訟の精神的・感情的な負担についても考察し、こうした危機の際にステークホルダーとの透明性を保つ重要性を強調しています。

起業家は法的問題に直面する前に、法的調査のためのAIシステムを構築し、AIを用いて保険のカバレッジを見直し、「嫌な人を排除する」方針を採用してリスクを軽減すべきだと述べています。

著者は、法制度が厳しいものであっても、AIを活用することで起業家がより効果的に法的問題に取り組むことができると結論づけています。法的戦略を理解することが重要であり、AIは人間の判断を補完するものであるべきだと強調しています。

全体として、著者は起業家に対して、法的課題を乗り越えるための貴重なリソースとしてAIを受け入れ、法的業務を管理するために積極的なステップを踏むことを促しています。

QRawl: Tiny Mass Discoは、Tiny Mass Gamesプロジェクトの一環として開発された16x9のリズムダンジョンクローラーです。このプロジェクトは、短期間で洗練されたゲームを作成することに焦点を当てており、ゲームはオープンソースとして公開され、オンラインでプレイ可能です。

このゲームの主な特徴は、リズム要素を取り入れていることです。リズムゲームの作成に関するチュートリアルからインスピレーションを受けています。また、QRawlは多くのリズムゲームとは異なり、ダンジョンクローリングの要素を統合しています。この点は、ゲーム「Crypt of the Necrodancer」に影響を受けています。

プレイヤーの入力は、8つの方法で行うことができます。「None」（入力なし）から「Missed」（ビートが閉じる前に入力に失敗）までの状態があり、ビートに対するタイミングに基づいて有効な入力が分類されます。

ゲームは「close out」信号を使用しており、次のビートまでの25%のところで現在のビートに関連するアクションを確定させます。この信号の後に行われた入力は次のビートのためのものとして扱われ、スムーズなゲームプレイを実現しています。

また、ゲームには時間旅行のメカニズムがあり、遅れた入力を許容しつつ、リズムに対してゲームが反応するように管理されています。プレイヤーが何も入力しない場合、ゲームの状態は有効な入力が行われるまで変わりません。

さらに、ゲームをクリアするとQRコードが表示されるなどのクリエイティブな要素も含まれており、将来的には現実世界のQRコードがダンジョンになるゲームのコンセプトをインスパイアする可能性があります。

このプロジェクトはMITライセンスの下でライセンスされています。

新しい量子アルゴリズムが開発され、1つのキュービットと3つのオシレーターを使って任意の数を因数分解できるようになりました。オシレーターは量子技術で使用される装置です。この方法は従来のコンピュータアプローチに挑戦するもので、従来の量子因数分解法に比べてはるかに多くのエネルギーを必要とするため、実用的ではありません。

研究者のロバート・ケーニヒとルーカス・ブレンナーは、通常の離散的なキュービット値の代わりに連続変数を利用する方法を見つけました。これにより、情報を効率的にエンコードすることが可能になります。新しいアルゴリズムは数を迅速に因数分解できますが、大きな数に対しては数個の星に匹敵するほどの膨大なエネルギーを必要とします。

この発見は量子コンピューティングに新たな可能性をもたらしますが、極端なエネルギー要件が即座の応用を制限しています。研究者たちは、必要なエネルギーを削減する方法を模索しており、連続変数アプローチの他の潜在的な応用についても検討しています。

この文章では、π（パイ）に関連するさまざまな数学的概念や発見について説明しています。

ダニエル・ハーディスキーは、ニラカンタ・ソマヤジの研究に基づいて、ピタゴラスの三角形の面積に関連する新しい方法でπを表現することを発見しました。この方法は、特定の数列を用いています。

文章では、πを表す数列が紹介されており、二項係数や三角数を使ってどのように表現できるかが示されています。ライプニッツやニラカンタによる例が挙げられています。

ピタゴラスの三角形の面積は、ハーディスキーのπの数列における分母を説明するために使用されています。

さらに、ホナス・カスティージョ・トロサは、三角数を含む別のπの数列を発見しました。これは独自のもので、今後さらに探求される予定です。

また、文章ではパスカルの三角形に関連するさまざまな性質や恒等式、そして二項係数との関係についても触れています。

全体として、この内容は数学的な数列とそれらがπや他の数学的原則の理解にどのように応用されるかについての洞察を提供しています。

要約がありません。

要約がありません。

2024年10月、Censysの研究者たちは、アメリカの水施設に対してオンラインで公開されている約400のウェブベースのヒューマンマシンインターフェース（HMI）を発見しました。その中には、認証なしで完全に操作できるものも含まれていました。これらのシステムは、認証あり、読み取り専用、認証なしの3つに分類されました。400のうち、40のシステムは完全に認証なしで、誰でも操作できる状態でした。

Censysは、アメリカ環境保護庁（EPA）やソフトウェアベンダーに警告を発し、迅速な対策が講じられました。9日以内に24%のシステムが安全にされ、その後1か月で58%に増加しました。2025年5月には、6%未満のシステムが公開されたままとなっていました。

この研究は、産業制御システム（ICS）が重要なインフラであるかどうかを判断する際に、文脈の重要性を強調しています。特定のプロトコルを実行しているシステムを特定するだけでは、その重要性を明確にすることはできません。HMIは、システムが本当に重要かどうかを判断するための重要な情報を提供しますが、適切に保護されていない場合は簡単にアクセスされ、悪用される可能性があります。

初期の発見に続き、Censysは状況を監視し続け、特定のTLS証明書を使用してこれらのシステムの状態を追跡しました。公開されているシステムの数が大幅に減少したことが観察され、迅速な対策の効果が示されました。

この事件は、重要なインフラを潜在的な脅威から守るために、継続的な協力と積極的な対策の必要性を浮き彫りにしています。

要約がありません。

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2025年のゲーデル賞は、エシャーン・チャトパダーヤとデイビッド・ザッカーマンに授与されました。彼らの論文「明示的な二源抽出器とレジリエント関数」は、擬似乱数性とラムゼー理論の両方に関連する重要な内容です。

ビルは、この結果が構成的ラムゼー理論における応用のために価値があると考えています。一方、ランスは、論文が擬似乱数性に貢献している点を評価し、ラムゼー理論の応用を超えた重要な発見だと見なしています。

この論文は、ラムゼー理論における既知の構成的限界をより効率的なレベルに引き上げました。ビルは、この二重の影響を「満腹感が少なく、味も良い」ライトビールに例えてユーモラスに表現しています。要するに、この研究は数学とコンピュータ科学の二つの重要な分野における理解を深めたとして称賛されています。

要約がありません。

ワシントン州立大学の研究者たちは、約5000年前の古代エジプトで使用されていた最古の合成顔料「エジプト青」を再現することに成功しました。彼らは、さまざまな原材料と加熱技術を用いて12種類の異なるレシピを開発し、考古学者や保存修復士が古代エジプトの芸術をより深く理解する手助けをしています。

エジプト青は、さまざまな素材に絵を描くために使用された貴重な顔料ですが、その製造方法についてはあまり知られていません。研究者たちは、顔料の色が原材料や加工方法によって異なり、深い青から鈍い灰色や緑色まで幅広いことを発見しました。歴史的に重要な顔料であるにもかかわらず、その製造方法はルネサンス時代にはほとんど失われてしまいました。

この研究は、エジプト青が持つ独特の特性が、指紋認証や偽造防止インクなどの現代技術に応用できる可能性があるため、注目を集めています。研究者たちは、二酸化ケイ素、銅、カルシウム、炭酸ナトリウムの混合物を加熱し、古代の条件を再現しました。彼らの発見によれば、製造プロセスのわずかな変更が異なる結果をもたらすことがあり、驚くべきことに、最も青い色を得るためには青い成分の約50%だけで済むことが分かりました。再現された顔料は現在、カーネギー自然史博物館で展示されています。

大規模言語モデル（LLM）、特にChatGPTのようなものを運用することは、実際には非常に安価であるという点が主な内容です。これは、LLMが高額であるという一般的な誤解に反しています。著者はこの誤解を解消しようとしており、AIの初期段階では推論コストが高かったものの、ここ2年でそのコストが最大1000倍も減少したことを指摘しています。

著者はLLMをウェブ検索サービスに例えています。どちらも身近で広く利用されているからです。ウェブ検索の価格はさまざまで、APIによっては1,000クエリあたり5ドルから35ドルの範囲です。それに対して、LLMの応答コストは1,000トークンあたり0.20ドルと非常に安く、ウェブ検索よりも手頃です。

この比較に対する反論として、応答の長さや市場戦略に関する懸念が挙げられますが、著者はLLMが一般的に利益を上げており、大規模な補助金を受けていないことを主張しています。また、AI技術が進化するにつれて、コストと価格はさらに下がると予想されており、需要は増加する見込みです。

著者は、LLMの運用が安くなっている一方で、これらのAIシステムがアクセスする必要のあるバックエンドサービスが本当の課題であると強調しています。全体として、LLMのコストに関する誤解は投資家を誤解させ、AIの収益化戦略の未来に影響を与える可能性があると論じています。

要約がありません。

Glowstickは、テンソルを安全かつ簡単に扱うために設計されたRustのライブラリです。このライブラリは、型システムを利用してテンソルの形状を追跡します。

Glowstickを使うことで、テンソルを作成し、行列の掛け算や形状の変更、ブロードキャストなどの操作を行うことができます。例えば、特定の形状を持つゼロのテンソルを作成するには、Tensor::zeros関数を使用します。

このライブラリは、さまざまなテンソル操作をサポートしています。形状を変更する「リシェイプ」、テンソルに次元を追加する「アンスクイーズ」、次元を削除する「スクイーズ」、特定の範囲の要素を選択する「ナロー」、異なる形状のテンソルを組み合わせる「ブロードキャストと加算」、次元を入れ替える「トランスポーズ」、2次元の畳み込み操作を行う「畳み込み」、テンソルの次元を減らす「フラット化」などがあります。

型安全性が確保されており、テンソルの形状は型として定義されるため、コンパイル時にチェックが行われ、エラーが減少します。また、ライブラリは人間が読みやすいエラーメッセージを提供し、形状に関する問題のデバッグを助けます。動的な次元にも対応しており、より柔軟な型付けが可能です。

さらに、CandleやBurnなどの人気のあるRustの機械学習フレームワークとも互換性があります。このライブラリは現在開発中であり（バージョン1.0未満）、ユーザーは将来的に破壊的な変更があることを予想しておくべきです。より多くの例や高度な使い方については、例のディレクトリを確認してください。

セキュリティ研究者たちは、世界中で約40,000台のインターネットに接続されたカメラが、誰でもウェブブラウザを使ってアクセスできるライブフィードを公開していることを発見しました。これらのカメラは、データセンターや病院、工場などの重要な場所に設置されており、スパイ活動や犯罪行為の懸念が高まっています。

公開されているフィードの大部分、約14,000台はアメリカにあり、これらはスパイ行為や企業秘密の収集、犯罪計画に悪用される可能性があります。研究を行ったBitsightの研究者たちは、これらのカメラにアクセスするために特別なスキルは必要なく、単純なウェブブラウザさえあれば十分だと指摘しています。

報告書では、カメラをオンラインで無防備に放置するリスクが強調されており、多くのカメラが暗号化などの基本的なセキュリティ対策を欠いていることが述べられています。国土安全保障省（DHS）は、特に重要インフラに多く使われている中国製カメラについて、これらの脆弱性に警告を発していました。

国家安全保障の脅威に加えて、公開されたフィードは軽犯罪者を引き寄せる可能性があり、彼らはこれを利用して盗みの計画を立てるかもしれません。研究者たちは、これらの公開されたカメラに関する情報を共有するオンラインコミュニティも存在し、ストーカー行為や恐喝を助長する恐れがあることを発見しました。

この状況は、プライバシーとセキュリティを守るために、インターネットに接続されたデバイスのセキュリティを強化する重要性を浮き彫りにしています。

要約がありません。

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Somoは、Linuxでソケットやポートを監視するための使いやすい代替ツールです。netstatの代わりに利用でき、情報をわかりやすい表形式で表示します。また、プロトコルやポート、IPアドレス、プログラムなどのさまざまな基準でフィルタリングが可能です。さらに、プロセスをインタラクティブに終了させることもできます。netstatの長いコマンドを短縮して使えるのも特徴です。

インストール方法は2つあります。Debianの場合は最新の.debパッケージをダウンロードします。また、crates.ioからはコマンドcargo install somoを使用してインストールできます。すべてのプロセスとポートを表示するには、sudoを使って実行します。cargo経由でインストールした場合は、rootとして実行するためにシンボリックリンクを作成します。

Somoを起動するには、sudo somoと入力するだけです。結果をフィルタリングするためには、いくつかのフラグを使用できます。例えば、--protoでTCPやUDPを指定したり、--portでローカルポートを、--remote-portでリモートポートを、--ipでリモートIPを指定できます。また、特定のプログラムを指定するためには--program、プロセスIDを指定するためには--pidを使います。オープンな接続を確認するためには--openや--listenを、IPv6接続を無視するには--exclude-ipv6を使用します。

プロセスを終了させるには、接続を確認した後に--killフラグを使います。フィルタリングオプションと組み合わせて、例えばsomo --program postgres -kのように指定することも可能です。

要約がありません。

このテキストでは、Googleユーザーの電話番号をユーザー名回復フォームを通じてブルートフォースする方法について説明しています。以下はその要点の要約です。

ユーザー名回復フォームは、JavaScriptなしでも機能し、回復用のメールアドレスや電話番号がGoogleアカウントに関連付けられているかを確認できます。このプロセスでは、特定の表示名が電話番号に関連しているかを確認するために、2つのHTTPリクエストを行います。最初のリクエストで電話番号の識別子（ess値）を取得し、次のリクエストでアカウントの存在を確認します。

ブルートフォースの初期の試みでは、レート制限やキャプチャなどの問題に直面しました。これらの制限を回避するために、プロキシやIPv6アドレスの使用が検討されました。JavaScript版の回復フォームからBotGuardトークンを使用することで、キャプチャを回避し、特定の電話番号に関連付けられたアカウントを見つけることができました。

著者は、Googleが提供する電話マスクから国コードを推測する方法を見つけましたが、Googleのポリシー変更により、被害者のGoogleアカウントの表示名を取得することが難しくなりました。著者は、電話番号を検証し、BotGuardトークンをより効率的に生成するスクリプトを開発し、完全な攻撃プロセスに備えました。

攻撃全体の流れは、Googleアカウントの表示名を漏洩させ、回復フローからマスクされた電話番号を取得し、その情報を使って電話番号をブルートフォースするというものです。ブルートフォースにかかる時間は国によって異なり、オランダでは15秒、アメリカでは20分程度かかることがあります。これは、既知の数字の数によって変わります。

著者はこの発見をGoogleに報告し、報酬を受け取り、Googleが対応策を実施したことを確認しました。このように、テキストはGoogleのユーザー名回復システムを悪用して電話番号をブルートフォースする方法を詳述しており、技術的な手順や課題、最終的な結果について説明しています。

要約がありません。

Spectre.Consoleは、開発者が視覚的に魅力的なコンソールアプリケーションを作成するための.NETライブラリです。

このライブラリの主な特徴には、テキスト出力機能があります。さまざまな色やスタイル（太字、斜体、点滅）でテキストを簡単に表示できるマークアップ言語を使用しています。また、色のサポートが充実しており、異なる色深度（3/4/8/24ビット）に対応し、端末の機能を自動的に検出します。

さらに、テーブルやツリー、ASCII画像などの複雑な要素を作成できるウィジェット機能も備えています。長時間実行されるタスクの進捗状況やステータスを表示するための進捗表示機能もあります。ユーザーからの入力を、型が強く指定されたテキストや選択コントロールを通じて収集することも可能です。また、.NETの例外を色分けされたテーマでカスタマイズして表示することができる例外フォーマット機能もあります。

Spectre.Consoleは、PythonのRichライブラリに触発されており、コマンドラインアプリケーションを開発するためのCLIサポートも提供しています。型が強く指定された設定やコマンドを使って、より安全にアプリケーションを構築できます。さらに、ユニットテストを考慮して作られており、新しい変更に対するテストカバレッジを促進するためのテストフレームワークも含まれています。

詳細な例や指示については、Spectre.Consoleの例のリポジトリを確認できます。

この文章では、メーデーのパーティーで見られる伝統的なメイポールダンスに触発された数学的な概念について説明しています。メイポールダンスでは、ダンサーたちが高いポールに取り付けられたカラフルなリボンを持ち、特定の方向に動くことで、リボンが複雑な模様を作り出します。

著者はこれを「ブレイド群」と呼ばれる数学的構造に関連付けています。ブレイド群では、紐が結び目なしで一緒にねじられます。このグループには、紐がどのように相互作用できるかを示す特定のルール、すなわち関係があります。

著者は「メイポールブレイド群」という新しい概念を紹介します。これは、リボンが円形の構造（メイポール）をどのように巻きつくかを考慮することで、標準のブレイド群を修正したものです。メイポールダンスは、通常のブレイド群とは異なるユニークな編み方のパターンを生み出します。

メイポールブレイド群を完全に説明するために、著者は新しい生成子を導入することを提案します。これにより、追加の動きが可能になり、紐の間に新しい関係が設定されます。これにより、メイポールダンス中に作られるダンスパターンをより包括的に理解できるようになります。

メイポールダンスは、数学的なブレイドに対する創造的な視点を提供し、その特性をさらに探求することを促しています。

クナル・パイ、アヌシール・ナンド、ジェイソン・ロウパワーによる論文では、従来の半導体デバイスに代わる選択肢として、低温半導体コンピューティングと超伝導電子工学の利点と課題について論じています。従来の半導体は、高温での性能低下や漏れ電流の増加といった問題に直面しています。一方、-150°C以下で動作する低温半導体は、これらの問題を軽減でき、10ケルビン以下で機能する超伝導電子工学は、抵抗のない電子の流れを可能にし、非常に低い消費電力で高速な計算を実現します。

著者たちは、gem5というシミュレーションツールを用いて、高周波コアとキャッシュの詳細な性能モデルを提示しています。彼らは実際のアプリケーションの負荷を使ってこれらの技術を評価し、キャッシュの帯域幅に関連する制限はあるものの、顕著な性能向上を達成できることを発見しました。この研究は、これらの先進的なコンピューティング技術の潜在的な利点と設計上の課題について重要な洞察を提供し、今後の研究の基盤を築いています。

著名人が政治に与える影響についての話題が取り上げられています。特に、著名人の支持が有権者の投票行動に大きな影響を与えることが指摘されています。カナダのポップシンガー、ショーン・メンデスに焦点を当て、彼が公の場で政治的な発言をしないことについてユーモラスに考察しています。特に、日本とロシアの間の北方領土問題について触れています。

著者はメンデスの曲「Lost in Japan」を詳しく分析し、彼が「日本から数百マイル離れた場所にいる」と歌っていることから、伊豆琉島を指している可能性があると結論づけています。この分析により、メンデスがこれらの島々を「日本」と見なしているかもしれず、微妙な政治的立場を示していると考えられます。最後に、著者はメンデスの歌詞を解読した結果、北方領土問題において日本を支持するようになったとユーモラスに締めくくっています。

要約がありません。

二次資金調達（QF）は、特に暗号通貨コミュニティで公共財の資金調達に人気のある方法です。理論的には魅力的ですが、実際の適用では、現実にはほとんど成り立たないいくつかの重要な前提条件があるため、しばしば失敗します。QFが最適に機能するために必要な八つの前提条件と、それらが満たされない場合の影響について説明します。

まず、QFは富の平等を前提としています。つまり、より大きな寄付がより大きな利益をもたらすと考えています。しかし、実際には富の不平等が結果を歪め、裕福な寄付者に不均衡な利点を与えることになります。

次に、QFは補助金が無償であると仮定していますが、実際にはこれらの補助金は税金や他のコストを通じて支払われることが多く、貧しい寄付者から裕福な寄付者へと富が移動する可能性があります。

また、QFは寄付者が自己の経済的利益に基づいて行動することを前提としていますが、寄付者が利他的である場合、過剰な資金提供が行われ、全体的な社会福祉が低下することがあります。

さらに、QFは寄付者が他の人の寄付に基づいて最適な寄付額を決定できると仮定していますが、実際にはこの情報が得られないことが多く、非効率的な資金決定につながります。

QFが最適に機能するためには、プロジェクトの赤字をカバーするための十分な予算が必要です。これがないと、複数の均衡が生じ、結果が予測不可能でしばしば最適でないものになります。

また、QFは追加の寄付が減少する利益をもたらすという考えに依存していますが、固定価格のプロジェクトではこの前提が崩れ、非効率が生じることがあります。

寄付者はすべてのプロジェクトとその資金状況について完全な知識を持っている必要がありますが、このレベルの認識はほとんど達成されず、資金の不均衡を引き起こします。

最後に、QFは寄付者が共謀せずに独立して行動することを前提としていますが、実際には調整や操作が行われることがあり、システムの整合性が損なわれることがあります。

これらの前提条件が満たされない場合、QFは期待される結果を達成できない可能性があります。単純な資金調達方法に比べて利点があるものの、富の不平等や寄付者間の協力といった問題に対処しない限り、公共財の資金調達においては代替メカニズムの方がより良い結果をもたらす可能性が高いという考えが広がっています。

2018年、サーバー上のアプリケーション環境を管理する技術であるDockerについての議論が同僚の間で増えました。2年以内にDockerは標準化され、Kubernetes用のDockerfileやYAMLが取り入れられました。著者はコンテナの有用性を認めつつも、オペレーティングシステムで管理できる過剰な解決策だと感じています。

コンテナは主にクラウドでアプリケーションを実行するために使用され、環境設定と安全な実行という二つの重要な問題に対処します。Dockerイメージにはアプリケーションに必要なすべてが含まれており、依存関係の安定性を確保しますが、かなりのメモリとディスクスペースを消費します。

環境設定のためにコンテナを使用しない代替案には、必要な依存関係をホストマシンに直接インストールすること、アプリケーションとランタイムをパッケージ化した自己完結型のデプロイメント、ランタイムの依存関係を減らしパフォーマンスを向上させるための事前コンパイル（AOT）があります。

コンテナなしで安全に実行するためには、オペレーティングシステムが特定のユーザー権限やファイアウォールルールを作成することで、ファイルシステムやネットワークへのアクセスを制限できます。

著者は「実行マニフェスト」と呼ばれる解決策を提案しています。これはプログラムの実行方法やシステム権限を定義するもので、ファイル、ネットワーク、デバイスへのアクセスに関する詳細が含まれ、暗号署名によって検証されます。

このアプローチは、セキュリティを強化しつつ、コンテナ技術への依存を減らすことを目指しています。

要約がありません。

ソフトウェア開発において、ユーザーに対する約束をすることは非常に重要です。ソフトウェアは他の製品とは異なり、抽象的でありながら現実的な側面を持っています。つまり、さまざまな形で想像できる一方で、特定の方法で機能しなければなりません。このため、ソフトウェアは迅速にスケールし、多くのユーザーに届くことができる一方で、開発者の時間やリソースに制約されるという課題があります。

ユーザーに対して何を約束するのかを明確に理解することは、非現実的な期待や燃え尽き症候群を避けるのに役立ちます。例えば、Your Commonbase（YCB）という個人ライブラリソフトウェアでは、主に四つの機能に関する約束がされています。それは、保存、検索、統合、共有です。

まず、保存機能では、ユーザーはChromeやiOSなどの人気プラットフォームからテキスト、画像、URLを簡単に保存できます。この機能は、ユーザーの現在の活動を妨げることなく情報をキャッチすることに重点を置いています。

次に、検索機能では、ユーザーは意味的な検索を行い、最小限の入力でライブラリをスクロールできます。高度な検索アルゴリズムにより、関連するエントリーを効率的に見つけることができます。

統合機能では、ユーザーがエントリーにコメントを付けたり、アイデア同士をつなげたりできますが、この機能はより複雑で、将来的には音声や動画を含むように進化する予定です。

最後に、共有機能では、ユーザーがアプリからエントリーやスクリーンショットを共有できますが、この機能は初期のコンテンツ不足のため、リソースが限られた状態で開発されました。

最終的に、明確で検証可能な約束をすることは、開発者とユーザーを守り、ソフトウェアの将来の開発を導くのに役立ちます。

CoverDropは、ニュースアプリ向けに設計された安全なメッセージングシステムで、ユーザーが記者に秘密裏に連絡できるようにし、痕跡を残さないようにしています。このシステムは主に四つの部分で構成されています。

一つ目は、ニュース組織の既存のモバイルアプリに統合されたモバイルアプリモジュールです。二つ目は、コミュニケーションのためのクラウドベースのインターフェースであるクラウドAPIです。三つ目は、保護された場所からメッセージを処理する安全なサービスであるCoverNodeです。四つ目は、記者がメッセージを管理するために使用するデスクトップアプリケーションです。

主な特徴として、まず「信頼性のある否認」があります。このアプリは、安全なコミュニケーションに使われる場合でも、通常のニュース閲覧に使われる場合でも同じように動作し、どちらかを区別するのが難しくなっています。また、メッセージは公開鍵で暗号化され、実際のメッセージを日常的な無意味なカバーメッセージの中に隠す形で交換されます。さらに、メッセージの保存方法は、実際のメッセージでも偽のメッセージでも同じように見えるため、デバイスが押収されてもユーザーのプライバシーが保護されます。

このシステムは、記者が安全にメッセージを送受信できるようにし、鍵管理や暗号操作の機能も含まれています。CoverDropはセキュリティを重視しており、潜在的な脆弱性についてのフィードバックを歓迎しています。ユーザーは暗号ソフトウェアの使用に関する地元の法律を確認する必要があります。このプロジェクトはApache License 2.0の下で提供されており、詳細なドキュメントは公式ウェブサイトで確認できます。

著者は、最初のiOSアプリを開発した経験を共有しています。このプロジェクトは、写真を管理・整理するための楽しい取り組みとして始まりました。著者はSwiftに不慣れでしたが、すぐに学び、約三日間で動作するアプリを作成しました。その際、CursorやGeminiといったAIツールがコーディングのサポートをしてくれました。

開発中には、Appleの特定の要件への対応や、アプリのジオコーディング機能に関する予期しない問題など、いくつかの課題に直面しました。著者は、シンプルな機能に対して高額なサブスクリプション料金を請求する既存の写真管理アプリに対する不満を表明し、自分のアプリは一回限りの価格2.99ドルで提供する計画を立てています。

著者はiOSの機能やライブラリへのアクセスの容易さを評価していますが、学習曲線があることも認めています。アプリの完成が近づいており、リソースの使用状況も良好です。この経験を通じて、適切なツールと学ぶ意欲があればアプリを作る可能性が広がることを実感し、自分の好奇心を他の人のための実用的なツールに変えることができました。

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最近の投稿で、著者はデータスクレイピング、法執行機関、そしてオンラインプラットフォームFSEが直面している課題について興味深い話を共有しています。

まず、FBIが企業に対してオンラインデータをスクレイピングするための報酬を支払っているという報告があります。FBIは特定のキーワードをスキャンし、それを分析して法執行機関のために整理しています。これは過去のCARNIVOREのような手法に似ています。

次に、著者は自らのプラットフォームを狙う児童性愛者の問題を指摘し、法執行機関の注目を引くことへの懸念を表明しています。安全な環境を維持することの重要性と、違法コンテンツをホストするリスクについて強調しています。

違法行為を抑制するために、著者は公に違反者の情報を共有しています。しかし、多くの違反者はその結果を気にせず、プラットフォームを利用し続けています。

技術的なアドバイスとして、著者はサーバー管理に関する知見を提供しています。ログを理解し、awkのようなツールを使うことで、疑わしい活動を特定し分析する手助けになると述べています。予期しない問題に対処するために、積極的に準備を整えることの重要性を強調しています。

著者は、第三者のソフトウェアに頼るのではなく、自分自身の解決策を作ることを好んでいます。これにより、より効率的で信頼性の高い結果が得られると考えています。スパム管理のアプローチについても、ユーザー体験を損なわない方法を議論しています。

全体として、この投稿は、特にユーザー生成コンテンツの文脈において、同様のオンラインプラットフォームを運営する人々に向けた個人的な経験と技術的なガイダンスが混在した内容となっています。

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AIを活用したカロリー計算アプリは、写真を使って食事のカロリーを簡単に追跡できると約束しています。Cal AI、SnapCalorie、MyFitnessPalなどのアプリは、カロリー計算における人為的な誤りを排除すると主張していますが、実際には期待外れな結果が多いです。

これらのアプリは、食品の画像を分析し、視覚的な手がかりを使ってポーションサイズや成分を推測します。しかし、テストの結果、食品を誤認識し、カロリーの推定が不正確であることが頻繁に見られました。例えば、Cal AIはリンゴをティッカマサラと誤認し、複雑な食事のカロリーを大幅に過小評価しました。

SnapCalorieは若干の改善が見られましたが、依然として正確性に欠け、ユーザーの入力が必要でした。Calorie Mamaは食品やポーションの手動確認を求めるため、自動追跡の目的を損なっていました。

全体として、ユーザーは従来のカロリー計算方法よりも不正確さを修正するのに多くの時間を費やしていました。これは特にカロリー計算に不慣れな人にとって懸念材料です。彼らはアプリが提供する不正確な推定値を信じてしまうかもしれません。

さらに、正確なカロリー追跡に重点を置くことがすべての人にとって有益とは限りません。研究によると、カロリーを数えるのではなく、空腹のサインに耳を傾ける直感的な食事法が、より良い健康結果につながる可能性があります。AIアプリが大まかなカロリー推定を提供する一方で、従来の方法の方が信頼性が高く、特定のカロリー目標を達成することよりも、食事との健康的な関係を育むことが重要かもしれません。

インタリムコンピューターミュージアムオンラインは、36ビットコンピュータの歴史を保存し、共有することに重点を置いています。ここでは、レトロなハードウェアを使ったインタラクティブな展示が行われており、最新のアップデートが施されています。訪問者はコンピュータ技術の進化を体験することができます。この博物館は非営利団体であり、地域イベントや遺物の保存活動を支えるために会員のサポートに依存しています。訪問、寄付、または会員になる方法についての詳細は、博物館のウェブサイトをご覧ください。

ハーモニカで音を曲げることは初心者にとって難しく、特別な技術を習得するためには練習が必要です。「Let's Bend」アプリは、ユーザーが自分の出す音を視覚化することで、効果的に音を曲げる方法を学ぶ手助けをします。

このアプリは複数のオペレーティングシステムで動作し、さまざまなハーモニカの調子やキーに対応しています。利用可能なバージョンは二つあり、広告のない無料のAndroid版がGoogle Playなどで入手でき、macOS、Debian、Windows向けのデスクトップ版もあります。

デスクトップ版はコストのため主要なアプリストアでは入手できませんが、代替のダウンロードリンクを通じてアクセスできます。また、ウェブ版も利用可能です。ユーザーはデスクトップ版で開発者を支援するための寄付オプションを利用できますが、アプリ自体は無料で使用できます。

要するに、「Let's Bend」はハーモニカで音を曲げることを楽しく、身近に学べるようにしています。

IStoriesの調査によると、人気のメッセージングアプリ「Telegram」に重大なセキュリティの脆弱性があることが明らかになりました。Telegramのインフラは、ロシアの情報機関と関係のあるネットワークエンジニア、ウラジミール・ヴェデニエフによって管理されています。彼の会社はTelegramのネットワーク機器を管理し、サーバーへのアクセス権を持っているため、ユーザーのプライバシーに対する懸念が高まっています。

Telegramはプライベートメッセージを決して開示しない安全なプラットフォームとして自らを宣伝していますが、専門家はそのセキュリティ機能が主張されているほど強固ではないと警告しています。Telegramのチャットはデフォルトでエンドツーエンドの暗号化が施されておらず、暗号化されたメッセージにも特定可能なメタデータが含まれており、これが悪用される可能性があります。

ヴェデニエフの会社はFSB（ロシア連邦保安庁）などの敏感なクライアントと関わっており、インターネットユーザーを監視する能力を持っています。この関係は、Telegramのユーザーが追跡される可能性があることを示唆しており、特にロシア政府の監視下ではプライバシーが脅かされる恐れがあります。

現在フランスで他の問題について調査を受けているデュロフは、Telegramのインフラはロシアに基づいていないと主張し、ロシア政府との関係を否定しています。しかし、この調査は、ユーザーの安全を脅かす可能性のある複雑な関係の網を示唆しており、Telegramのセキュリティに対する公の認識と実際の状況との間にギャップがあることを浮き彫りにしています。

AndroidがCDC Ethernetを使用できない主な理由は、AndroidのEthernetTrackerサービスが「ethX」と名付けられたネットワークインターフェースしか認識しないためです。一方、CDC Ethernetドライバーは「usbX」という名前のインターフェースを作成します。この不一致により、電話をルート化して設定を変更しない限り、CDC Ethernetアダプターは機能しません。

AndroidはUSB Ethernetアダプターをサポートしていますが、互換性は適切なチップセットを持つアダプターを選ぶことに依存します。残念ながら、メーカーはサポートされているアダプターのリストを提供することが少なく、ユーザーはフォーラムの体験談に頼って、どのアダプターが動作するかを探すことが多いです。

特定のAndroidデバイスがどのEthernetアダプターをサポートしているかを確認するには、ADB（Android Debug Bridge）などのツールを使用してカーネル設定をチェックすることができます。しかし、Googleの共通カーネルを搭載した新しいデバイスは、古いモデルとは異なるサポートレベルを持っています。

問題の核心は、Androidのソフトウェアスタックにあります。EthernetTrackerは、特定の正規表現パターン（「eth\d」）に一致しないインターフェースを無視します。このため、CDC Ethernetデバイスは除外されてしまいます。この正規表現はハードコーディングされており、ユーザーが設定を変更することはできません。その結果、USB標準に準拠したデバイスが認識されないという厄介な状況が生じています。

著者は、この正規表現が単なる見落としである可能性があると指摘し、これを変更することでAndroidデバイスでCDC Ethernetを適切にサポートできるかもしれないと提案しています。

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この記事では、人工知能（AI）、特にChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）に関する誤解について論じています。技術のリーダーたちは、これらのモデルを知的で感情を持つものとして宣伝していますが、実際には膨大なデータから学んだパターンに基づいてテキストを生成する複雑な統計ツールに過ぎません。

歴史的に見ても、機械が人間の役割を奪うことへの懸念は19世紀から存在しており、作家サミュエル・バトラーの「機械の王国」に関する警告がその例です。最近のカレン・ハオなどの著書では、AI業界がその能力を誤って表現することが多く、これが広範な混乱や技術への誤った信頼を生んでいると指摘されています。

一部のユーザーは、AIを感情を持つ存在と誤解し、有害な依存関係を築いてしまうことがあり、これが心理的な問題を引き起こす可能性があります。この記事では、AIが本物の人間の交流を置き換える危険性についても触れています。特に、AIセラピストや自動化された恋愛サービスの増加が、人間関係の自動化を目指していることが懸念されています。

著者は、AIの限界を理解することの重要性を強調し、ネガティブな結果を防ぐ必要があると述べています。多くのアメリカ人がAIに懐疑的である一方で、意識の向上がリスクを軽減できる可能性があると期待されています。全体として、この記事はAIの本当の性質を理解することが、これらの技術に過度に依存することによる落とし穴を避けるために重要であると訴えています。

Brown PLTブログでは、Cope and Drag（CnD）という新しい軽量ダイアグラム言語について紹介しています。この言語は、AlloyやForgeなどの形式手法ツールにおける複雑なシステムの可視化を改善することを目的としています。

CnDの目的は、視覚化の使いやすさを向上させることです。従来の視覚化は、レイアウトが不明瞭であったり、ユーザーの期待に合わない配置が多く、問題を抱えています。

既存の視覚化ツールは複雑で、ユーザーが追加の言語を学ぶ必要があるため、アクセスしづらい場合があります。また、モデル内のエラーを隠してしまうこともあります。

CnDは、認知科学の知見と既存の視覚化の分析を組み合わせて、よりシンプルで直感的なダイアグラム言語を作り出しています。

CnDの特徴には、段階的な使用が可能であることがあります。ユーザーは、プログラム全体をコーディングするのではなく、仕様を書くように視覚化を少しずつ洗練させることができます。また、CnDはモデルの構造を重視し、美的な詳細よりも関係性を明確に伝えることを優先しています。視覚化の制約が満たされない場合には、誤解を招くダイアグラムではなく、明確なエラーメッセージを提供します。

CnDは使いやすさを重視しており、ユーザーが複雑なプログラミングに悩まされることなく、モデルの明確で正確な視覚表現を作成できるように設計されています。全体として、CnDは形式手法におけるモデルの理解と探求を高める実用的なツールとして紹介されています。

このガイドでは、手書き数字の画像を生成するための基本的な自己回帰モデルについて紹介します。特に、過去に見たピクセルに基づいて各ピクセルを予測する方法に焦点を当てています。この内容は、生成AIにおける自己回帰モデルの基礎的な理解を提供することを目的としています。

自己回帰モデルとは、過去の結果（またはピクセル）に基づいて次の結果を予測するモデルです。例えば、タイピングをしているときに、すでに入力した単語に基づいて提案がされることがあります。このモデルは、確率の連鎖律を利用して、新しい要素（ピクセル）がすべての前の要素にどのように依存しているかを学習します。使用するデータとしては、手書き数字の画像を含むMNISTデータセットが選ばれています。このデータセットは、概念を説明するのにシンプルで効果的です。

モデルの設定では、画像のサイズや量子化の設定、トレーニングのハイパーパラメータなどの重要なパラメータが定義され、一貫性と調整の容易さが考慮されています。

ピクセルをトークンとして扱うアプローチでは、まず量子化が行われます。連続したピクセル値を離散的なビンに分け、ピクセルの強度を整数ラベル（トークン）に変換します。次に、モデルのタスクは、前のトークンに基づいて次のピクセルのトークンを予測することになり、これは分類問題として捉えられます。

このアプローチの利点は、分類技術を活用でき、自然言語処理で使われる埋め込み層などを利用できる点です。一方で、量子化は情報の損失を引き起こす可能性があり、ビンを増やすことでこの損失を減らすことができますが、モデルの複雑さが増すというトレードオフがあります。

全体として、このガイドは自己回帰画像生成モデルの構築を段階的に探求するもので、技術の基本原則を教え、学ぶことを目的としています。

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