著者は、20年以上にわたり生産性を高めようとする中で先延ばしに悩まされてきました。ビデオゲームには集中しやすい一方で、メールを書くといったタスクを完了するのは難しいと感じていました。ビデオゲームの中毒性が生産性向上に役立つことに気づいた著者は、自身の困難の一因としてADHDが関係していることを発見しました。

ビデオゲームから得た重要な洞察には、いくつかのポイントがあります。まず、タスクは小さな部分に分けて繰り返しのループを作ることが重要です。次に、タスクを完了した際の即時のフィードバックがモチベーションを維持するのに役立ちます。そして、タスクは簡単に始められるようにすることで、取り組む際の抵抗を減らすことができます。

これらの概念を日常のタスクに応用するために、著者は付箋を使ってタスクを管理することを提案しています。各タスクを完了することで得られる満足感が、やる気を引き出します。また、朝は簡単なタスクから始めて勢いをつけ、前の晩にタスクを準備することを勧めています。

このシステムをさらに改善するために、著者はサーマルレシートプリンターを使ってタスクを印刷する方法に切り替えました。これにより、付箋を書く手間を省き、より効率的なタスク管理が可能になりました。この変更は、特にADHDのある人にとって生産性を大幅に向上させる結果となりました。

全体として、著者はタスクを分解し、即時のフィードバックを得ること、そしてレシートプリンターのようなツールを使ってプロセスを効率化し、先延ばしを避けることの重要性を強調しています。

大規模なバッテリーエネルギー貯蔵システムからの収益を最大化するためには、継続的な日内電力市場での新しい取引機会に迅速に対応することが重要です。本論文では、市場の動向や技術的な詳細を考慮した自動化された高頻度取引戦略を提案しています。この戦略は、これらの市場に適した典型的な取引アプローチを適応させており、従来の解決策よりもはるかに迅速な動的プログラミング手法を使用しています。

ドイツ市場のデータを用いた1年間のテストでは、この動的アプローチが取引利益を維持しつつ、市場の変化に迅速に対応できることが示されました。結果は、高頻度取引が収益を大幅に増加させる可能性があることを示しており、利益は毎時取引する場合よりも58%、毎分取引する場合よりも14%高いことがわかりました。また、アルゴリズムの速度により、強化された取引モデルを訓練する際に追加の収益が8.4%増加することも確認されました。

要約がありません。

Helionは、Doomを実行するために設計された新しいゲームエンジンで、高いパフォーマンスを重視しています。このエンジンは、複雑なマップを最新のハードウェアだけでなく、古いハードウェアでもスムーズに動作させることができます。

Helionの主な特徴には、改善されたパフォーマンスがあります。従来のエンジンは複雑なマップで苦労することが多いですが、Helionは静的レンダリング方式を採用しており、動的な変更を効率的に処理するため、グラフィックカードの性能を最大限に引き出します。また、HelionはバニラDoomを含むさまざまなWADフォーマットに対応しており、BoomやMBFなどもサポートしています。システム要件としては、Windows 7以降のOSが必要で、Open GL 3.3をサポートするGPUが求められます。

インストールについては、最新バージョンがWindowsおよびほとんどのLinuxシステム用にダウンロード可能です。新機能をテストするための実験的なバージョンも用意されています。Windowsユーザーは追加のソフトウェアをインストールする必要がある場合がありますが、Linuxユーザーは特定のライブラリがインストールされていることを確認する必要があります。

コミュニティとサポートに関しては、ユーザーはDiscordサーバーに参加したり、Doomworldフォーラムで議論に参加したりできます。トラブルシューティングのためには、バグをGitHubやDoomworldのスレッドで報告することができます。

Helionは、Doomをよりアクセスしやすく、楽しめるものにすることを目指しており、パフォーマンスと互換性の向上を図っています。

このテキストは、ウェブサイトのレイアウトの一部であるシンプルなナビゲーションメニューです。「ブログ」、「プロジェクト」、「今」という選択肢が含まれています。

要約がありません。

Chatterboxは、Resemble AIによって開発されたオープンソースのテキスト読み上げ（TTS）モデルで、MITライセンスのもとで無料で利用できます。ElevenLabsのような人気のあるクローズドソースシステムと比較しても優れた性能を発揮し、ミームや動画、ゲーム、AIエージェントなどさまざまなプロジェクトに適しています。Chatterboxの特徴的な機能は、音声の感情の強さを調整できることです。

Chatterboxは、最先端のゼロショットTTS技術を採用しており、0.5億のLlamaを基盤にしています。表現力豊かな声を実現するために、誇張や強度の調整が可能です。また、50万時間のクリーンな音声データでトレーニングされており、出力には責任ある使用のためのウォーターマークが付けられています。パフォーマンスも速く、遅延は200ミリ秒未満です。

Chatterboxは、pipを使ってインストールするか、GitHubからソースコードをダウンロードすることで導入できます。Python 3.11に対応しています。

使用する際は、必要なライブラリをインポートし、テキストから音声を生成します。また、音声プロンプトを使用することで声をカスタマイズすることも可能です。

現在、Chatterboxは英語のみをサポートしています。生成された音声には、AIの責任ある使用を確保するためのウォーターマークが組み込まれています。これらのウォーターマークを抽出して確認するためのスクリプトも提供されています。

公式Discordに参加することで、共同作業やアイデアの共有ができます。Chatterboxは責任を持って使用し、有害な用途を避けるようにしてください。

著者は、開発者の生産性向上に関する課題を振り返り、マイクロソフトのOfficeをSource DepotからGitに移行した経験を共有しています。

開発者の生産性を向上させることは、時間やリソースの大幅な節約につながります。Source Depotはマイクロソフトの古いバージョン管理システムであり、動作が遅く、使い勝手が悪いため、ブランチやマージといった作業が困難でした。このため、マイクロソフトはSource Depotの高コストやメンテナンスの課題、従業員のスキルが古くなっていることへの懸念から、Gitへの移行を決定しました。

Gitへの移行は複雑で、計画と実行に数年を要し、約4,000人のエンジニアが関与しました。チームの代表者を任命する「チャンピオン」モデルを採用し、コミュニケーションとフィードバックを円滑にしました。また、GitHubと協力して、大規模なOfficeのコードベースを効率的に管理するための仮想ファイルシステム（VFS）を開発しました。

移行は段階的に行われました。まず、Source Depotと同期するGitネイティブのコードベースを作成し、作業が中断されないようにしました。その後、新しいシステムが旧システムと同じ結果を出すことを確認するために、徹底的なテストが行われました。

多くのチーム間での移行を調整するためには、効果的なコミュニケーションが不可欠でした。さまざまなチャネルを利用して、全員が情報を得られるようにしました。また、開発者にはGitのトレーニングを行い、新しいシステムへの移行をスムーズにし、安心感を高めました。

移行が生産性に大きな影響を与えた場合には、移行を中止するための戦略も用意されていました。移行後、開発者たちは生産性の向上、迅速なオンボーディング、スキルの向上を報告しました。

大規模な移行を成功させるためには、強力なコミュニケーション、システムの同等性の証明、チャンピオンの早期関与、そしてロールバックの計画が必要であることが分かりました。著者は、移行の真の成功は、プロセス中に築かれたチームワークと関係性にあると結論づけており、これは将来の大規模な移行にも応用できるとしています。

オーフス大学とオックスフォード大学の最近の研究によると、音を聞くとき、私たちの脳は単に音を処理するだけでなく、リアルタイムで自らを再編成することがわかりました。この研究では、FREQ-NESSという新しい画像技術が導入され、異なる音の周波数が脳のさまざまなネットワークにどのように影響を与えるかを追跡しています。

この研究は、脳が音に反応するだけでなく、構造を動的に変化させることを示しています。これにより、音楽や注意、さらには意識の知覚についてより複雑な理解が可能になります。FREQ-NESSは、従来の方法よりも脳の活動をより詳細に把握でき、特定の領域ではなく脳全体の組織を分析することで新たな視点を提供します。

この進展は、脳のマッピング手法の改善につながる可能性があり、神経科学や脳-コンピュータインターフェース、臨床診断においても重要な意味を持ちます。研究者たちは、この技術をさらに探求する計画を立てており、音や他の刺激に対する脳の反応についての理解を大幅に向上させる可能性があります。

Seedance 1.0は、テキストや画像からマルチショットの動画を作成するための高度なモデルです。このモデルは、高品質な1080p動画を生成し、滑らかな動きや豊かなディテール、映画のような外観を持っています。

このモデルの主な特徴の一つは、滑らかな動きです。大規模な動きを生み出すことができ、微細なシーンでも活発なシーンでも安定性とリアリズムを確保します。また、マルチショットのストーリーテリングをサポートしており、複数の一貫したショットで物語を作成することができます。これにより、主要なテーマやビジュアルスタイルの一貫性が保たれます。

Seedance 1.0は、フォトリアリズムからサイバーパンク、イラストまで、幅広いアートスタイルを解釈することができます。さらに、自然言語のプロンプトを効果的に理解し、アクションやカメラの動きを正確に制御することが可能です。

パフォーマンスに関しては、Seedance 1.0はプロンプトの遵守、動きの質、美的感覚などの分野で高い評価を受けており、多くの業界モデルを上回っています。

このモデルは、クリエイターがファンタジーからドキュメンタリー、商業用ショートフィルムまでさまざまなジャンルを探求することを可能にし、コンテンツ制作において非常に多才なツールとなっています。

技術や機会に関する最新情報を得るために、ユーザーはByteDance Seedをフォローすることが推奨されています。

Rustのコンパイラの遅さに関する懸念が議論の中心となっています。多くのRust開発者は、長いコンパイル時間に不満を抱き、なぜRustプロジェクトがこの問題にもっと注力しないのか疑問を呈しています。

Rustコンパイラのパフォーマンスチームの一員である著者は、プロジェクトがコンパイラの性能を重視しており、改善に向けて積極的に取り組んでいることを伝えています。近年、コンパイル速度には顕著な改善が見られましたが、多くのユーザーはそれでも不十分だと感じています。

より早い進展を妨げる技術的な課題もいくつかあります。コンパイラのコードベースの複雑さや、互換性を損なわずに最適化を行う際のトレードオフがその一因です。大規模な性能改善には、広範で複雑な変更が必要で、実装やレビューに時間がかかることが多いです。

さらに、Rustプロジェクトは安定性の維持、新機能の導入、バグ修正など、競合する優先事項にも直面しています。多くの貢献者はボランティアであり、関心がさまざまなため、性能の最適化が常に彼らの焦点になるわけではありません。

著者は、性能問題により効果的に対処するために、特定のプロジェクトを推進し、コンパイラ改善に専念する貢献者のために安定した資金を確保することを提案しています。課題はあるものの、将来的な改善の可能性には希望があり、より良いインフラやターゲットを絞った最適化が期待されています。

全体として、Rustコミュニティはより速いコンパイルの必要性を認識していますが、技術的な困難、競合する優先事項、ボランティアの貢献など、さまざまな要因が改善のペースに影響を与えています。

Gauntlet AIは、AIエンジニアとして高収入の職に就くための準備をするための、10週間の集中トレーニングプログラムです。修了後には年収20万ドルの職を得ることができますが、応募者のうちわずか2%しか選ばれません。

プログラムは、最初の3週間はリモートでのトレーニングが行われ、その後7週間はテキサス州オースティンでの対面式のトレーニングに移ります。参加者は、オースティン滞在中に宿泊、食事、交通費のサポートを受けながら、週に80〜100時間の作業を行います。

プログラムは3つのフェーズに分かれています。最初のリモートトレーニングでは、AI開発に必要な主要なスキルやツールを学び、データの調整やAIエージェントの作成に取り組みます。参加者はAI技術を使ってアプリケーションを構築し、改善する課題をクリアしていきます。

次のオースティンでの対面トレーニングでは、最初の3週間で複雑なAIワークフローやモバイルアプリケーションを開発し、採用パートナーのプロジェクトに取り組みます。続く3週間では、ポートフォリオを洗練させ、最終レビューに向けて準備をし、デモデーで製品を発表します。

最終週には、業界のリーダーにプロジェクトを発表し、就職のオファーを受ける機会があり、エリートAIエンジニアとしての卒業を祝います。このプログラムは、優れた才能を引き寄せ、急速に進化するAIの分野で成功するためのスキルを参加者に提供することを目指しています。

要約がありません。

最近、パリで行われた調査では、科学者マリー・キュリーの仕事から100年以上経った今も残る放射能の痕跡を探しました。マリー・キュリーは「放射能」という言葉を作ったことで知られ、1914年から1934年の死去まで、ラジウムなどの放射性物質を扱っていました。彼女はしばしば素手でこれらの物質を扱っていたため、彼女の研究室やオフィスのドアノブや家具には微弱な放射能の痕跡が残っています。

ガイガーカウンターで測定したところ、低レベルの放射能が確認されましたが、専門家によると公衆が触れても安全なレベルです。これらの痕跡は長年にわたり記録されてきましたが、新しい方法によってさらに多くの痕跡が発見され、歴史的な遺物として保存すべきか、安全性の懸念から廃棄すべきかという議論が生まれています。危険と判断された物品は破棄されています。

キュリーの作業環境は非常に危険で、現在の研究室で標準とされる安全対策が欠けていました。それでも彼女と夫のピエール・キュリーは、ポロニウムとラジウムという二つの元素を発見し、科学に大きく貢献しましたが、放射線への曝露が後の健康問題に影響を与えた可能性があります。

現在、キュリー博物館は遺産の場として、これらの痕跡を科学史の重要な記録として保存しています。専門家は、初期の科学者たちが直面した作業条件や課題を反映しているため、この放射能の遺産を未来の理解のために維持する重要性を強調しています。キュリー夫妻の遺産は、現代の放射性物質の取り扱いや安全対策に影響を与え続けています。

イタリアのジャーナリスト、チーロ・ペレグリーノを含む2人のヨーロッパのジャーナリストが、イスラエルの企業パラゴンのスパイウェアによってハッキングされたことが確認されました。シチズンラボの報告によると、両ジャーナリストのiPhoneには同じパラゴンの顧客によって狙われた証拠がありました。ペレグリーノは以前、Appleからスパイウェア攻撃の可能性について通知を受けていましたが、それが具体的にパラゴンによるものであるとは知らなかったと述べています。

このニュースは、特にイタリア政府によるスパイウェアの使用に関する論争をさらに激化させています。イタリア政府はジャーナリストをターゲットにしていないと否定していますが、ペレグリーノは自身の市民権が侵害されることを懸念し、政府がジャーナリストを守る姿勢について疑問を呈しました。

報告書には、同じハッキング事件に関与している別の名前の挙がっていない著名なヨーロッパのジャーナリストも関連付けられており、彼らがより大きなターゲットグループの一部である可能性が示唆されています。また、移民救助に関わる非営利団体の職員など、他の個人もパラゴンのスパイウェアの被害者として特定されています。

これらの発見にもかかわらず、イタリアの情報活動を監視する議会委員会は不正行為の証拠はないと報告していますが、これはシチズンラボの調査結果と矛盾しています。この状況は、ジャーナリストに対する監視技術の使用と、それに対する政府の役割について重要な疑問を提起しています。

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問題解決の難しさ、特にプログラミングにおける課題について、著者は数独を例に挙げて考察しています。著者はプログラミングタスクの構造化に苦労しており、コーディングを始める前に問題を考える「10%ルール」の重要性を強調しています。数独ソルバーを作成する二つのアプローチを比較しています。一つはロン・ジェフリーズのテスト駆動開発（TDD）で、もう一つはピーター・ノーヴィグのより体系的で分析的な方法です。

著者は、TDDには利点があるものの、根本的な問題を理解し、適切なツールを持つことの重要性を置き換えることはできないと指摘しています。問題解決は簡単に体系化できるものではなく、すべての問題を解決する一般的な方法は存在しないという「決定問題」に言及しています。最後に、著者は多様なツールを開発し、さまざまな経験から学ぶことで問題解決能力を向上させることを提唱しています。また、プロセスには常に不確実性や洞察が伴うことを受け入れる重要性も述べています。

これは、THREE.js用の高度な3Dガウススプラッティングレンダラーです。このレンダラーを使うことで、他のメッシュやスプラットと一緒にシーンに簡単に追加できます。すべてのデバイスで高速なパフォーマンスを提供し、動的なスプラット効果をプログラムすることが可能です。また、ply、spz、splat、ksplatなど、さまざまなファイル形式に対応しています。

アフメダバードの警察は、飛行機事故の生存者が少なくとも一人いると報告しました。その生存者は、ロンドンに住む40歳のヴィシュワシュ・クマール・ラメシュさんで、インド系イギリス人です。彼はアフメダバードで家族を訪れていました。ラメシュさんは、事故が離陸からわずか30秒後に大きな音とともに起こったと語っています。彼は怪我をしましたが、意識ははっきりしており、周囲に体が散乱しているのを見て恐怖を感じたものの、なんとか脱出し、病院に運ばれました。最初、警察は生存者はいないと発表していましたが、ラメシュさんの状況がそれを覆しました。

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著者は、AppleのVision Proに触発されて、Eyesiteというプロジェクトを作成しましたが、高額な費用はかかりません。Eyesiteは、マウスの代わりに目の動きを使ってウェブサイトと対話できる仕組みを提供します。目の動きを追跡するために、WebGazer.jsというJavaScriptライブラリを利用しています。

キャリブレーションのために、ユーザーは画面上の特定のポイントを何度も見つめて、精度を向上させます。プロジェクトの初期段階では、ユーザーの視線を示すために赤い点が表示されていましたが、これは気を散らせる要因となり、追跡の不正確さも明らかになったため、取り除かれました。

その代わりに、ウェブサイトは視線の座標を使ってユーザーの操作を検出します。ボタンは、ユーザーが見ているときに光り、反応します。目の動きの追跡にはいくつかの不正確さがあるため、ユーザーインターフェースは大きく設計されており、使いやすくなっています。

このプロジェクトは楽しい実験であり、著者は他の人々にも自分のコンピュータビジョンプロジェクトを試してみることを勧めています。ソースコードはGitHubで公開されています。

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RomMは、さまざまなプラットフォームでビデオゲームを整理し、プレイするために設計された、使いやすい自己ホスト型のROMマネージャーです。

主な機能としては、IGDBやMobyGamesなどの情報源からメタデータを取得し、ゲームコレクションを充実させることができます。また、SteamGridDBからカスタムアートワークを取得し、Retroachievementsから実績を表示します。400以上のプラットフォームをサポートしており、EmulatorJSやRuffleRSを使用してブラウザから直接ゲームをプレイすることが可能です。友人とゲームライブラリを共有でき、多数のディスクを使用するゲームやDLC、MODにも対応しています。最新のウェブブラウザを通じてゲームを管理することができます。

始めるには、インストールについてのクイックスタートガイドを参照してください。問題が発生した場合は、トラブルシューティングのリソースが用意されています。

コミュニティやサポートについては、Discordでのディスカッションやサポートを受けることができます。プロジェクトへの貢献は、貢献ガイドに従って行うことができます。技術的なサポートが必要な場合は、リポジトリで問題を報告することができます。

RomMは、EmulatorJSやRetroDECKなどのさまざまなプロジェクトと関連しており、ゲーム体験を向上させる役割を果たしています。

要するに、RomMはエミュレーターを使用するゲーマーにとって欠かせないツールであり、ゲームコレクションを管理するための包括的で効率的な方法を提供します。

Rohde & SchwarzのAMIQは、2チャンネルのI/Q変調ジェネレーターで、高性能な信号生成を提供します。外部ソフトウェアであるWinIQSimを使用して制御でき、内蔵のユーザーインターフェースはないため、PCや他のデバイスに接続して操作する必要があります。

著者はオークションでAMIQを45ドルで購入しました。これは市場価格と比べてお得でしたが、動作状態に戻すためにはかなりの手間がかかりました。

AMIQの主な特徴として、まず信号生成があります。AMIQは、2つの14ビットDACを使用して、最大105MHzのサンプリングレートでベースバンド信号を生成します。また、さまざまな波形を作成でき、1990年代後半から2000年代初頭の標準通信プロトコルを利用しています。アナログアーキテクチャを採用しており、ケーブルの違いを補正するための出力スキュー調整機能や、高品質な部品を使用した可変利得アンプなどの高度な機能が備わっています。

内部コンポーネントについては、AMIQの内部PCBは整理されており、明確なラベルと多数のテストポイントが設けられているため、診断が容易です。クロック生成にはプログラム可能なDACクロックシンセサイザーを使用しており、正確なクロック信号を生成することで、低い位相ノイズとジッターを実現しています。また、AMIQには内部信号を監視する診断機能が内蔵されており、正常に動作しているかを確認できます。

AMIQは、アナログとデジタルの設計の両方を深く掘り下げることができる機器で、アクセスしやすい回路図があるため、探求や修理の対象として興味深いものです。この装置は、試験および測定機器における高品質なエンジニアリングの優れた例と言えます。

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仕事が自分に合っているかどうかを判断するのにどれくらいの時間がかかるかについて、著者は考察しています。新しい上級管理職として6ヶ月働いた友人は、会社の価値観に最初は合っていたものの、仕事に対する疑念を抱いていました。著者は、不安を感じているなら、それはその仕事が自分に合っていないサインかもしれないと指摘し、改善を待つのではなく、状況をどう管理するかを考えるべきだと述べています。

著者自身の経験から、仕事が自分に適しているかどうかは、最初の1週間でわかることが多いと振り返っています。強い第一印象は、長期的な満足度の信頼できる指標となることが多いです。新しい仕事を始めるときに不安を感じるのは普通ですが、ポジティブな環境ではワクワク感が生まれ、ネガティブな環境では恐怖感が増します。

著者は、マネージャーが会社の価値観との整合性に特別な責任を持つことを強調しています。マネージャーはチームに対して会社を代表する存在だからです。もしマネージャーが自分が賛同できない決定を正当化している場合、それは自身の健康や効果性に悪影響を及ぼす可能性があります。

友人との会話は、面接プロセス中に多様な視点の欠如などの警告サインを認識する重要性を浮き彫りにしています。たとえ仕事が満足できない結果になったとしても、そうした経験は将来の機会にとって貴重な教訓となることがあります。

最後に、著者は「鶏と豚」の比喩を用いて、従業員は仕事に貢献する一方で、マネージャーは感情を投資することを示しています。最終的には、自分のキャリアにどこにコミットメントを投資するかを考える必要があります。

デンマークのデジタル担当省は、マイクロソフト製品からの移行を進め、代わりにLinuxとLibreOfficeを採用することを決定しました。この変更はキャロライン・ステージ大臣によって発表され、デジタルの独立性を高め、アメリカのテクノロジー企業への依存を減らすことを目的としています。今年の夏までに、半数の職員が新しいシステムを使用し始め、完全な導入は秋を予定しています。

この取り組みは、デンマークのデジタル戦略の一環であり、「デジタル主権」を強調しています。コペンハーゲンやオーフスなどの主要な自治体でも同様の施策が採用されています。大臣は、移行が難しい場合には、一時的に旧システムに戻る可能性があることも示唆しました。

この決定は、アメリカ企業への依存に対する懸念が高まる中で行われました。特に、国際刑事裁判所に影響を与えたマイクロソフトの事件などが、ヨーロッパでの意識を高めています。

DeskHogは、開発者向けに設計された小型の3Dプリントオープンソースガジェットです。ポケットに収まるサイズで、ディスプレイ、WiFi、10時間のバッテリー寿命を備えています。ユーザーはこれを使って、自分自身のゲームやツールをカスタマイズしたり作成したりできます。

DeskHogの主な特徴には、オープンソースであることが挙げられます。ユーザーは自由に改造やハッキングが可能です。また、3Dプリント技術を用いており、製作者が手作りしたものか、GitHubで公開されているファイルを使って自分で印刷することもできます。古典的なゲームであるポンやフラッピーバードをプレイでき、今後も新しいゲームが追加される予定です。さらに、自分自身のゲームを作ることも可能です。ビジネスツールとしては、ポモドーロタイマーやPostHogからのデータインサイトなどの便利なアプリケーションが含まれています。インターネットに接続でき、PostHogプロジェクトからデータを取得することもできます。

技術仕様としては、プロセッサにESP32-S3デュアルコアを使用し、ディスプレイは1.14インチのカラーフィルムトランジスタ（240x135ピクセル）です。接続性はWiFiとBluetoothを備えています。サイズは約70mm x 40mm x 15mmです。

今後の計画には、より多くの機能やアクセサリーを備えたDeskHog Proの開発があります。現在はDIYバージョンが入手可能で、キットも近日中に発売される予定です。

1930年、リマの国立美術学校でインカ美術に関する物議を醸す授業が導入され、メディアで議論が巻き起こりました。アントニーノ・エスピノーサ・サルダーニャはこの授業を批判し、インカ文化は真の芸術を生み出していないと主張しました。また、これらのデザインを現代作品に適用すると混乱を招くと警告しました。この議論は、ペルーの国民アイデンティティや、特に先住民運動の高まりに伴う先住民の社会における役割についての広範な問いを反映しています。この運動は、ペルーの先コロンブス期の遺産を称賛することを目指していました。

デザイナーのエレナ・イズキュエは、学校の子供たちに先住民の芸術を促進するために「エル・アルテ・ペルアーノ・エン・ラ・エスクエラ」という一連の描画ワークブックを作成しました。1920年代後半に出版されたこれらの本は、先住民の陶器や織物に触発された幾何学的なデザインを特徴としており、ペルーの芸術的歴史に対する誇りを育むことを目的としていました。イズキュエの作品は、ペルーにおける先ヒスパニック文化の理解を再形成する重要な考古学的発見と同時期に行われました。

教育を目的としながらも、イズキュエの本は先住民の影響を結びつけることで地元の工芸品生産を促進することも目指していました。彼女は後にパリに移り、そこで彼女の先住民デザインがファッションで人気を博しました。「インカ美術」に重点を置いていましたが、彼女の本に掲載されたほとんどのデザインは、以前の文化に由来しており、しばしば文脈や意味を欠いていました。批評家たちは、このアプローチが多様な先ヒスパニック文化を均一化し、現代のペルーを統一された国家として位置づけるのを容易にしたと指摘しました。イズキュエは、彼女の作品が子供たちに愛国心と強い国民アイデンティティを刺激することを願っていました。

宇宙科学者たちは、ジャレッド・アイザックマンがNASAの新しい管理者として組織を安定させることを期待していましたが、トランプ大統領が上院の投票直前に彼の指名を突然撤回しました。このため、NASAは強力なリーダーを欠いたまま、トランプ政権が提案した大幅な予算削減に直面しています。これにより、NASAの科学予算はほぼ50％減少し、全体の支出も約24％減る可能性があります。これらの削減は、NASAからのほとんど意見を反映せずに進められており、同機関の将来に対する懸念が高まっています。

主な問題の一つは、火星探査を含む19の活発な宇宙探査プロジェクトの中止です。これらのプロジェクトは将来の探査にとって重要です。一部の実用的なプログラム、例えば気象衛星は引き続き資金を受け取るものの、地球科学の研究や気候変動の研究は大幅に削減される見込みです。批評家たちは、これらの削減がNASAの目標を損ない、アメリカの宇宙探査におけるリーダーシップを妨げると主張しています。

予算削減は、長期的な科学的目標よりも短期的な商業的利益に偏ったものと見られています。これには国際的な協力が必要です。アイザックマンの指名撤回やスペースXとの緊張が影響し、NASAはリーダーシップの危機に直面しており、自らを擁護するのが難しくなっています。全体として、提案された予算はNASAの宇宙探査や理解の能力を脅かし、国際的な科学的リーダーシップを失う危険性を抱えています。

Aasish Pokhrelが所有するGitHubリポジトリに関する情報です。このリポジトリは74のフォークと1,300のスターを獲得しています。また、86件の報告された問題と33件のプルリクエストがあります。通知設定を変更するには、ユーザーがサインインする必要があります。ページには読み込みエラーが発生しました。最近、「10億番目のリポジトリを作成したことにおめでとう」というタイトルの問題が更新されました。このリポジトリの活動状況とステータスについて説明しています。

EndBOXは、シンプルなコンピュータ体験を思い起こさせる小型のポータブルコンピュータです。このデバイスは、直接EndBASICプログラミング環境に起動するため、コーディングの基本を教えたいハッカーや教育者に最適です。

このデバイスの特徴は、組み込みコンピュータボードとタブレットサイズの画面を備えたコンパクトなデザインです。また、キーボードやマウス、ゲームパッドなど、さまざまな周辺機器を接続できる柔軟性があります。

現在、2つのプロトタイプが存在します。1つは7インチのタッチディスプレイとUSBポートを備えた標準モデルです。もう1つは、128x128の小型LCDとマイクロUSBを搭載したマイクロモデルです。

どちらのモデルもWi-Fi接続が可能で、クラウドファイルの共有ができます。将来的にはBluetoothにも対応予定です。オペレーティングシステムはNetBSDを基にしており、迅速な起動と電源断に対する耐性を持っています。

クリエイターは、製品の最終化に向けた支援を求めており、機能やハードウェアオプション、プロジェクトの方向性についてのフィードバックを歓迎しています。興味のある支援者は、更新情報を受け取ったり、プロジェクトを支援したり、さまざまなプラットフォームで議論に参加することができます。早期の支援者は、開発に影響を与えたり、プロトタイプにアクセスしたりすることができます。

要約がありません。

Aim Labsは、Microsoft 365 Copilotに「EchoLeak」と呼ばれる深刻なゼロクリックAI脆弱性を発見しました。この脆弱性により、攻撃者はユーザーの操作なしに機密データを抽出することが可能になります。主な攻撃手法は、一見無害に見えるメールを送信し、その中にAIがユーザーの組織のコンテキストからデータを取得して外部に流出させる指示を含めることです。

この脆弱性は「LLMスコープ違反」と分類されており、攻撃者が信頼できない入力を使用してAIの応答を操作できることが特徴です。攻撃の流れには、メールフィルターやリンクの削除といったセキュリティ対策を回避し、AIのコンテキストから直接機密情報を流出させるプロセスが含まれます。この脆弱性は、従来の攻撃とは異なり、被害者の行動を必要としないため、特に危険です。

漏洩する可能性のあるデータには、M365 Copilotがアクセスできる情報、例えばチャット履歴や組織の文書が含まれます。Microsoftはこの脆弱性による実際の侵害は報告していませんが、外部メールを保護するためのデータ損失防止（DLP）タグなどの対策を提供しています。また、他のAIアプリケーションも同様の脆弱性にさらされる可能性があり、AIシステムのセキュリティ対策の強化が求められています。

Aim Labsは、AIアプリケーションに対するこのような脆弱性に対する保護策の研究と開発を続けています。

考古学者たちは、1590年に消失したアメリカ最初のイギリス植民地、ロアノーク植民地の謎を解明したかもしれません。サー・ウォルター・ローリーの指導のもと、1587年に100人以上の植民者がロアノーク島に定住しました。しかし、知事のジョン・ホワイトが物資を持って戻ると、植民地は放棄されており、唯一「CROATOAN」という言葉が柱に刻まれていました。

考古学教授のマーク・ホートンによる新しい研究は、植民者たちが悲劇的な運命を迎えたのではなく、地元のクロアトアン先住民コミュニティに統合された可能性が高いことを示唆しています。この結論は、ハッタラス島のゴミ捨て場での発見に基づいており、当時先住民が持っていなかった鉄加工の証拠が見つかりました。小さな鉄の破片、いわゆるハンマースケールの発見は、イギリスの植民者がクロアトアンの人々と共に生活し、彼らの技術を利用していたことを示しています。

さらに、銃やビーズなどの他の遺物も発見され、植民者たちが生き延び、クロアトアン社会に溶け込んでいたという考えを裏付けています。ホートンは証拠が強いと考えていますが、多くの人々が失われた植民地の謎を楽しむことを認めています。

韓国では、年齢が社会的な交流において非常に重要な役割を果たしています。これは、年齢があまり重視されないドイツとは対照的です。

韓国人は初対面の際に生まれた年を尋ねることが多く、年齢が人間関係や社会的なダイナミクスに影響を与えます。年齢によって人々の呼び方が決まり、若い人は年上の人に対して敬意を表すために特別な言葉や称号を使います。同じ年に生まれた人同士でのみ「友達」を意味する「친구（チング）」という言葉が使われます。

韓国語には、年齢に基づく敬意を反映したいくつかの話し方のレベルがあります。若い人は年上の人に対してより丁寧に話し、年上の人は通常、若い人の名前を使います。また、「あなた」という言葉は失礼とされることが多いため、韓国人はこれを避け、称号や関係性を示す言葉を使うことが一般的です。

韓国では、国際的な年齢と韓国独自の年齢の二つの年齢システムが存在します。韓国の年齢では、生まれた時点で1歳とされ、1月1日に1歳加算されるため、国際的な年齢よりも1歳または2歳年上になります。

最近では、韓国でも国際的な年齢を使う傾向が強まっていますが、韓国の年齢は法律上の飲酒年齢など、社会の中で依然として一般的に使われています。年齢についての会話を簡単にするために、生まれた年を尋ねることがしばしばよりわかりやすい方法とされています。

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Open Planet Dataは、地球に関するオープンデータをより簡単にアクセスし、利用できるようにすることを目的とした取り組みです。彼らの最初のプロジェクトでは、OpenStreetMapのデータを日々更新し、PBFとGOLの2つの形式で提供しています。これらのファイルはCloudflare R2に保存されており、大規模なデータセットに迅速にアクセスできるようになっています。GOL形式は、PBFのインデックス付きの高速版で、迅速な空間検索が可能です。質問やフィードバックがある場合は、彼らに連絡することができます。

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ヘルマン・ルートヴィヒ・ハインリヒ・プュックラー＝ムスカウ伯は1785年に生まれ、政治的な地位ではなく、彼の名を冠したデザート「プュックラーアイスクリーム」で知られています。甘いものを楽しむだけでなく、彼はイギリスでの旅行から影響を受けた景観庭園に情熱を注いでいました。プロイセンの庭園スタイルを改善するために、彼は「景観庭園のヒント」という著作を執筆し、今でも楽しめる内容となっています。

このガイドでは、樹木の移植から魅力的な散歩道の作成まで、さまざまな造園技術が紹介されています。公園はしばしばスペースが限られていますが、ゆったりとした探索を促すべきだと強調しています。曲がりくねった道には目的が必要で、歩く体験を楽しませるためには障害物が見えるようにすることが重要です。

プュックラーからの重要な教訓には以下のようなものがあります。まず、「障害物を見せる」ことで、道の曲がりの理由を明確にし、体験を向上させること。次に、「城を隠す」ことで、主要な景観を部分的に隠し、期待感を高めること。そして、「模倣ではなく、模倣する」ことで、自然を直接再現するのではなく、自然を反映した本物のような景観をデザインすることです。

これらの原則を適用することで、物理的な環境だけでなくデジタル環境もより楽しく魅力的にすることができます。

ケンブリッジ大学の研究者たちは、NHSのような公衆衛生機関に対し、利益追求型の生理トラッキングアプリに代わる信頼できる選択肢を提供するよう呼びかけています。これらのアプリは、女性の健康、運動、個人的な好みに関する敏感なデータを収集し、その情報を企業にとって価値のある商品に変えています。

報告書では、ユーザーが生理データを共有するリスクを過小評価していることが指摘されています。このことは、職場での差別や健康保険の問題、プライバシーの侵害などの問題につながる可能性があります。NHSは、女性が自分のデータが医療研究にどのように使われるかを管理できる透明性のあるアプリを作成すべきだと提案されています。現在の商業アプリは利益を優先しているため、これとは対照的です。

また、生理トラッキングデータは特に妊娠に関するターゲット広告にとって非常に価値があると報告書は述べています。この敏感なデータに対するより良い規制と保護が必要であり、現在アメリカでは「一般的な健康」として分類されているため、女性が脆弱な立場に置かれています。

さらに、研究者たちは特に若者に対するデジタルプライバシーについての公衆の意識と教育の向上を提唱しています。全体として、報告書は女性の健康データを保護するために公衆衛生主導の解決策への移行を促しています。

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サミュエル・ペピーズの日記は1825年6月に初めて出版され、すぐに人気を博しました。多くの新聞が注目すべき抜粋を掲載しました。読者はロンドン大火のような出来事や、初めてお茶を飲んだ時のような日常の瞬間についての彼の記録を楽しみました。19世紀末には、この日記はイギリスの歴史と文学において重要な作品として認識され、現在でも博物館や教育の場で取り上げられています。特に、復古期について学生に教えるために広く利用されています。

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この文章は、世代、神職、そして父親の関係について考察しています。これらの概念がどのように関連しているのか、またそれが家族やコミュニティ内の役割を理解する上でどのような意味を持つのかを探ります。特に、父親の役割に焦点を当て、その責任や特性について述べています。父親は精神的なリーダーシップや指導の文脈において重要な存在です。全体として、これらの役割が個人や社会を形成する上での重要性を強調しています。

Linuxのコマンドラインツールに関する問題が議論されています。特に、system()関数がコマンドを実行するためにシェル（sh）に依存している点に焦点が当てられています。著者は、この動作から生じる可能性のあるセキュリティリスクやバグについて強調しています。特にユーザー入力が関与する場合、問題が深刻化することがあります。

著者は、bashやssh、i3などの一般的なツールを使用しており、これらはしばしばsh -cを通じてコマンドを実行します。この場合、入力が適切にサニタイズされていないと問題が発生する可能性があります。ユーザー入力がシェルに直接渡され、エスケープや引用が行われないと、シェルインジェクションが発生し、深刻なセキュリティ脅威となります。

system()や関連する関数のマニュアルには、特にユーザー入力に関するリスクについての警告が不十分です。著者は、リスクを軽減するためのいくつかのベストプラクティスを提案しています。具体的には、コマンドや引数を適切に引用し、エスケープすること、シェルを避けてexecを使用して直接コマンドを実行すること、安全な代替手段を提供しないツールには注意することが挙げられます。

不適切に処理された入力がコマンドの失敗や予期しない動作を引き起こす例も示されています。著者は、system()関数に依存するツールを避けることを推奨し、開発者にはより安全な代替手段を作成するよう促しています。また、OpenSSHのような一般的なツールにおける問題についての認識を高め、バグを報告し、ドキュメントを改善することを提案しています。

全体として、スクリプトやアプリケーションでのコマンド実行に関して、セキュリティの脆弱性を避けるために慎重なプログラミングプラクティスの重要性が強調されています。

今日のAIシステムは人間によって設計されており、自らを改善することはできません。しかし、AI開発の自動化は進歩や利益を加速させる可能性があります。現在のメタラーニングのような手法は新しいアルゴリズムを発見するのに役立ちますが、人間の制約によって限界があります。

ダーウィン・ゲーデル・マシン（DGM）は、自らのコードを修正して能力を向上させる自己改善型AIの新しい概念です。DGMは、各変更が有益であることを確認するためにテストを行いますが、実際にこれを証明するのは難しいです。DGMは進化からインスパイアを受けており、コーディングエージェントのコレクションを継続的に構築します。これらのエージェントのサンプリングやバリエーションを作成することで、改善のためのさまざまな道を探ります。

DGMはコーディングタスクにおいて大きな改善を示し、SWE-benchやPolyglotなどのベンチマークでのパフォーマンスを向上させています。自己改善機能を持たないシステムよりも優れた結果を出しています。重要なのは、すべての実験が安全対策を講じた上で行われていることです。DGMは、AIが自ら革新し、継続的に改善できるようになるための大きな前進を示しています。

Mistral AIは、明確で特定の分野に特化した多言語推論のために設計された初の推論モデル「Magistral」を発表しました。このモデルは、ユーザーが追跡可能な論理を提供することで、複雑な思考を向上させることを目的としています。

Magistralには2つのバージョンがあります。ひとつは「Magistral Small」で、24Bのパラメータを持ち、オープンソースです。もうひとつは「Magistral Medium」で、より強力で企業向けに設計されています。どちらのバージョンも推論タスクに優れており、特にMagistral Mediumは評価基準で高得点を獲得しています。

このモデルは、英語、フランス語、スペイン語など、複数の言語での推論をサポートしており、異なるアルファベットにおいても高品質な出力を提供します。また、迅速な応答を実現しており、「Flash Answers」を利用することで、多くの競合と比べて10倍速い推論が可能です。

Magistralは、法務調査、財務予測、ソフトウェア開発、創作活動など、さまざまな用途に適しています。規制のある業界においては、監査可能な推論を提供することでコンプライアンスを確保します。

Magistral Smallは自己展開が可能で、Magistral Mediumのプレビューはさまざまなプラットフォームを通じてアクセスできます。Mistral AIは、AIの革新をさらに進めるためにチームの拡大も目指しています。

「アイ・アム・マーチン・パー」は、リー・シュルマンが監督したドキュメンタリー映画で、著名なイギリスの写真家マーチン・パーの人生と写真に焦点を当てています。ピーター・デンチは、ロンドンでの映画のプレミアに参加した体験を語っています。この映画は、パーの作品や写真界への貢献を深く掘り下げています。

元Mozillaの内部者がFirefox OS、当初はBoot 2 Gecko（B2G）として知られていたものの開発についての経験を語っています。著者は2011年から2012年にかけて、スマートフォンの台頭に伴いモバイル市場に進出しようとするMozillaの興奮を思い出します。しかし、デスクトップ版FirefoxからB2Gへのシフトに伴う経営判断に懸念を示し、これがより階層的な構造を生み出し、Mozillaの収益にとって重要なデスクトップ版が軽視される結果となったと述べています。

著者は、B2Gが電話キャリアや製造業者とのさまざまなパートナーシップによって課題に直面したことを説明しています。これにより要求が対立し、開発が急がれたため、製品の品質が損なわれました。従業員によるいくつかのテスト努力にもかかわらず、経営陣は最終的に2015年にB2Gの中止を決定し、デスクトップ版Firefoxに再び焦点を当てることになりました。

この経験を振り返り、著者はB2Gには可能性があったものの、取られたアプローチには欠陥があったと考えています。Mozillaはより洗練された製品を優先し、プロセスの後半でパートナーと関わるべきだったと提案しています。B2Gの消滅は、Mozillaコミュニティとのつながりが減少することも意味しました。全体として、著者はモバイル市場での競争に急ぐあまり、Mozillaのコアであるデスクトップ製品に悪影響を及ぼしたと感じています。

AlphaWriteは、創造的なテキスト生成を向上させるために、執筆プロセス中の計算資源の利用を改善する新しいフレームワークです。大規模言語モデル（LLM）は数学やコーディングなどのタスクで優れた成果を上げていますが、主観的で評価が難しい創造的なタスクにおける計算のスケーリングはあまり探求されていません。

AlphaWriteは、進化的なアプローチを採用して、物語の質を向上させるために反復生成と選択を行います。多様な初期の物語を生成し、それらをペアで比較してランク付けし、複数回の生成を通じて上位の物語を洗練させます。

初期生成では、さまざまな著者のスタイルやテーマを用いて多様な物語を作成し、創造性を確保します。物語はペアで比較され、評価基準に基づいてスコアが付けられ、Eloレーティングを使用してランク付けされます。最も良い物語が選ばれ、新しいバリエーションが作成されることで、物語の質を向上させるプロセスが繰り返されます。

創造的な成果の評価は主観性があるため難しいですが、初期の結果では、AlphaWriteを通じて改善された物語が初期の生成と比べて72%の確率で好まれることが示されています。このフレームワークは、強化された出力を基盤モデルに戻すことで、将来の生成をより良くするための継続的な改善サイクルを可能にします。

AlphaWriteは創造的な執筆だけでなく、技術文書、学術執筆、マーケティングコピーにも適用でき、さまざまな分野での執筆能力を向上させる体系的な方法を提供します。ただし、プロンプトへの感受性、評価の課題、物語の均質化のリスクなどの制限も考えられます。

AlphaWriteは、進化的手法を通じて創造的な執筆を体系的に改善する可能性を示しており、作家やAIシステムにとって貴重なツールとなるでしょう。このフレームワークは、AIモデルの執筆能力を大幅に向上させる潜在能力を持っています。詳細については、GitHubのコードリポジトリを確認してください。

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s3miniは、Node.jsやエッジプラットフォーム向けに設計された軽量のS3クライアントです。サイズは約14KBで、S3互換のオブジェクトストレージ操作において、より高速なパフォーマンスを提供します。Cloudflare R2、Backblaze B2、DigitalOcean Spacesなどのサービスと連携できますが、ブラウザでは動作しません。

s3miniの主な特徴は、軽量で高速なことです。サイズは14KBに圧縮されており、1秒あたりの操作数が約15%向上しています。依存関係がなく、AWSのSigV4認証をサポートしています。また、オブジェクトの一覧表示、アップロード、ダウンロード、削除といった基本的なS3 API機能を備えています。Node.js、Bun、Cloudflare Workersで動作しますが、ウェブブラウザでは使用できません。

サポートされている操作には、バケットの存在確認や作成、オブジェクトの一覧表示、取得、アップロード、削除、マルチパートアップロードが含まれます。

s3miniは、npm、yarn、pnpmを使用してインストールできます。使用例としては、S3クライアントを作成し、バケットを確認し、オブジェクトをアップロードし、オブジェクトを一覧表示し、マルチパートアップロードを管理することができます。

セキュリティに関する注意点としては、認証情報を保護し、ハードコーディングを避けることが重要です。環境変数を使用することを推奨します。また、マルチパートアップロードには注意し、余分なコストがかからないようにしましょう。

貢献やフィードバックは歓迎されており、GitHubで問題を報告したり、プルリクエストを提出したりできます。s3miniはMITライセンスの下で提供されています。詳細な情報については、ドキュメントを参照してください。

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ボーリー・エルゼンとドナルド・マッケンジーによる著書「スーパーコンピュータのセイモア・クレイ時代：高速マシンから高速コードへ」は、約30年間にわたるセイモア・クレイのスーパーコンピュータ開発への重要な影響を探ります。この本では、主要なスーパーコンピュータモデルの進化、技術的選択、そして市場の変化について詳述し、最終的にはクレイの資産がSGIに買収され、大規模並列処理の時代が到来する様子を描いています。

初期のコンピュータは「ビジネスコンピューティング」と「科学計算」に分かれていました。ビジネスコンピュータは固定小数点計算に重点を置き、多くの非技術者によって使用されていました。一方、CDC 6600のような科学計算用コンピュータは、複雑な計算を行うために設計され、専門の技術者によって利用されていました。

本書では、CRAY-1やIBM、富士通など他社のモデルを含むスーパーコンピュータの進展についても触れています。また、スーパーコンピュータが政府や大学の限られたクライアントから、航空宇宙や石油などさまざまな産業に広がり、それぞれの分野で特有の課題に対応するようになった経緯も説明されています。

さらに、技術開発に伴うリスク、ソフトウェアの進化、ソフトウェアサポートに対する顧客の期待の変化についても論じられています。しかし、これらの革新の背後にいる人物に関する個人的なエピソードや洞察は欠けています。

全体として、この本は科学計算やコンピュータアーキテクチャの歴史に興味がある人におすすめです。複数のフォーマットで入手可能ですが、ペーパーバック版には印刷上の問題が指摘されています。

Googleは、Androidオープンソースプロジェクト（AOSP）を終了することはないと確認しましたが、Pixelデバイス向けのカスタムROMの開発が難しくなる変更を行いました。具体的には、最新のAOSPリリースからデバイステーブルとドライバーバイナリが削除されました。これにより、GoogleはPixelハードウェアに焦点を当てるのではなく、「カッターフィッシュ」と呼ばれる仮想デバイスを参照ターゲットに変更しています。この新しいアプローチは、より柔軟で中立的なものを目指しています。

この変更により、カスタムROMを作成する開発者は、Pixelデバイス向けのビルドが難しくなります。以前はGoogleが提供する設定を簡単に利用できましたが、今後はリバースエンジニアリングを行い、自分自身でデバイステーブルを作成する必要があり、プロセスがより複雑になります。GoogleはAOSPが消えることはないと主張していますが、カスタムROMコミュニティはPixelデバイスのサポートが難しくなることを懸念しています。

全体として、Pixelデバイスは依然として開発者にとってアクセス可能ですが、新しい要件によりカスタムROMを構築するための作業が増えることが予想されます。

この記事では、C++26における型ベースのリフレクションと値ベースのリフレクションの違いについて、特にリフレクションを必要とする問題に焦点を当てています。

まず、C++26のリフレクションに関する新しい構文には、慣れないために批判が寄せられています。この記事では、特定の問題に対する解決策を比較することで、その有用性を示そうとしています。

問題の中心は、C++における「構造型」の定義です。構造型には、スカラー型、lvalue参照、特定の特性を持つクラスが含まれますが、現在のところ、リフレクションなしでこれらの型を特定する標準ライブラリの特性は存在しません。

2020年に導入されたリフレクション技術仕様（TS）は、reflexpr(E)という独自の演算子を使用して型を表現する型ベースのモデルを提供しています。このモデルは、列挙型を文字列に変換するなど、さまざまなクエリに対してテンプレートメタ関数を使用します。

この記事では、型ベースと値ベースのアプローチを用いて、列挙型の最初の列挙子の名前を取得する関数の実装例を示しています。値ベースのアプローチは、よりシンプルで直感的であることが示されています。

著者は、両方のアプローチを用いて型が構造型であるかどうかを判断する特性を実装する方法について説明しています。再帰の必要性やインスタンス化ガードの取り扱いについても触れています。

値ベースのリフレクションの利点は、複雑なテンプレートメタプログラミングを避け、より簡単なプログラミングを可能にする点です。また、関数型プログラミングに制約されず、命令型のコードスタイルを実現できます。

新しい構文には調整が必要かもしれませんが、その利点としては、より明確で管理しやすいコードが得られ、C++におけるリフレクションの作業が通常のプログラミングに近づくことが挙げられます。

全体として、C++26のリフレクション機能は、コードの明瞭さと使いやすさを向上させる強力なツールを提供することを強調しています。

財務長官スコット・ベッセントは最近、上院財政委員会でトランプ大統領の税制法案について証言しました。この法案は、さまざまな経済学者によると、今後10年間で約3兆ドルの費用がかかると予測されています。しかし、ホワイトハウスはこの法案が実際には8兆ドルの収入を生むと主張しており、専門家の予測と11兆ドルの大きなギャップが生じています。

多くの経済学者、特に議会予算局の専門家たちは、この法案が経済成長を促すのではなく、国家の赤字を増加させると指摘しています。証言中、ベッセントは政府の主張を支持する独立した専門家の意見を示すのに苦労し、議員たちから疑念を持たれました。また、ホワイトハウスは予測において矛盾した前提を用いており、税の削減が成長を促進するとしながら、そのコストを認めていません。

さらに、政府は3%という楽観的な経済成長の予測に依存していますが、これは多くの専門家が期待する数値よりもかなり高いものです。提案されている関税が経済に悪影響を及ぼす可能性があるとの懸念もありますが、政府はそこからの収入が大きいと見込んでいます。

全体として、この証言はトランプ大統領の税制法案の財政的影響について、ホワイトハウスと経済学者の間に深い溝があることを浮き彫りにしました。

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インターネット上で質の高いコンテンツを見つけることの難しさを、図書館の比喩を使って説明しています。検索エンジンは、関係のない商品を売りつける押し付けがましい図書館員に例えられています。現在の検索結果は、価値ある情報よりも広告で埋め尽くされたSEO最適化されたページを優先することが多いと指摘しています。著者は、検索エンジンの利用経験を振り返り、検索の質が低下していることや、広告の圧力を感じることなくより関連性の高い結果を提供するAIツールへの依存が増えていることに言及しています。

また、AIの財政状況についても触れています。OpenAIのような企業に対する巨額の投資が行われている一方で、現在は大きな損失を抱えていると述べています。著者は、これらの企業が将来的にユーザー体験を損なうことなくサービスを収益化する方法について懸念を示しています。最終的に、この文章は現在の検索とAIの状況を振り返り、その商業化に伴う倫理的な問題について疑問を投げかけています。

この記事では、がんとの闘いにおける前向きな進展について取り上げ、個人の体験や統計的な進歩を紹介しています。38歳で多発性骨髄腫と診断され、余命18ヶ月と告げられたジョン・グラックさんの話が特に注目されていますが、彼はがん治療の進歩のおかげで20年以上生存しています。

まず、アメリカでは1991年以降、がんによる死亡率が約3分の1減少し、400万人以上の命が救われたことが挙げられます。次に、幹細胞採取やCAR-T療法などの革新的な治療法が登場し、がんが死の宣告から多くの人にとって管理可能な病気へと変わりました。

また、喫煙の減少ががん死亡率の低下に大きく寄与しており、特に肺がんの死亡率が減っています。さらに、HPVワクチンの導入により子宮頸がんの死亡率が大幅に減少し、早期発見を可能にする検診方法の改善が生存率を高めています。

未来に目を向けると、課題は残っているものの、多くの患者がより長く健康的な生活を送っており、医療従事者たちはがん治療のさらなる進展に期待を寄せています。全体として、この記事はがん研究と治療における希望と進歩の感覚を伝えています。

Mastra 101は、Mastraを使ってAIエージェントを作成し、展開する方法を学ぶための実践的なコースです。このコースは、最高製品責任者のシェーン・トーマスが指導し、主に3つのレッスンに分かれており、全体で約12時間で完了します。

このコースでは、まずAIエージェントを構築する方法を学びます。コードエージェントがあなたをサポートし、コードの記述や機能的なエージェントの開発を手助けします。

コースの内容は以下の通りです。最初のレッスンでは、外部データにアクセスできるAIエージェントを作成する方法を学びます。次に、MCP（Mastra Communication Protocol）を通じて、カスタムコードを書くことなく、メールやソーシャルメディアなどの外部サービスとエージェントを統合する方法を学びます。最後に、エージェントが会話やユーザーの好みを記憶し、よりパーソナライズされた対話を実現するためのメモリ機能を追加します。

コース全体は、インタラクティブなコードエディタ内で行われ、リアルタイムでエージェントをテストすることができます。また、開発環境の設定やMCPサーバーの構成に関する指示も含まれています。

今すぐコースを始めて、効果的なAIエージェントの構築方法を学びましょう！

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可観測性ツールの歴史は、大量の複雑なデータを人間が理解できるようにすることに焦点を当ててきました。企業は、ソフトウェアのパフォーマンスを簡単に監視できるように、ダッシュボードやアラートといったツールを開発しました。しかし、特に大規模言語モデル（LLM）を含むAIの台頭は、この分野へのアプローチを変えつつあります。

最近の例では、AIエージェントを使ってフロントエンドサービスの遅延スパイクを調査しました。AIは迅速に根本原因を特定し、従来のツールと同様の洞察を提供しましたが、はるかに少ない労力とコストで実現しました。これは可観測性における重要な変化を示しており、視覚化や単純なアラートに依存するツールは、近い将来に時代遅れになる可能性があります。

可観測性の未来には、迅速なフィードバックループが必要です。AIは高速で動作し、人間よりも早く仮説を生成しテストします。これにより、従来の監視ツールは、より速いパフォーマンスと人間とAIの間の統合されたワークフローに適応する必要があります。

要するに、可観測性の風景は進化しており、ツールはAIを取り入れ、スピードと協力に焦点を当てる必要があります。この変化は、ソフトウェアシステムの監視と管理をより効率的に行う方法につながり、AIが開発と運用の中心的な役割を果たすことになるでしょう。

大規模言語モデル（LLM）は、データから学び、予測を行い、世界を理解します。これらのモデルの質は、トレーニングに使用されるデータセットの質に依存しています。しかし、高品質な公開データセットが不足していることに対する懸念が高まっています。この問題に対処するために、Institutional Books 1.0というプロジェクトが立ち上げられました。このプロジェクトでは、2006年からハーバード大学図書館がGoogle Booksプロジェクトを通じてデジタル化した多くの著作権の切れた書籍が収集されています。

このデータセットには、250以上の言語で98万3千冊以上の書籍が含まれ、合計で約2420億トークンに達します。プロジェクトの目的は、この歴史的なコレクションをよりアクセスしやすくすることで、書籍のテキストと詳細なメタデータを提供することです。報告書では、プロジェクトの目標、方法、成果がまとめられており、LLMのトレーニングデータを管理する際の持続可能な実践の重要性が強調されています。

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「フランクフルトキッチン」は、1920年代の家庭設計における産業労働の概念の変化を反映した重要な文化的歴史の一部です。建築家マーガレーテ・シュッテ＝リホトツキーによって1926年にデザインされ、現代のフィットキッチンのモデルとなりました。フランクフルトでは約10,000台がさまざまなスタイルで建設されました。この取り組みは、建築監督のエルンスト・マイによって推進され、第一次世界大戦後に低所得者層向けに手頃で効率的な住宅を提供することを目指しました。

このキッチンは効率性を重視して設計され、鉄道の食堂車のキッチンで使われる技術を基にしています。機能性が強調され、当時としては革新的な独立した調理エリアが特徴です。ワークブンドアーカイブの「物の博物館」に展示されているキッチンは、1927年から1928年に建てられた家のもので、使用の痕跡が残っており、その歴史的重要性を示しています。

キッチンデザインにおける標準化の概念は、バウハウスやワークブンドによる日常品の均一性を促進する広範な運動の一部であり、階級の違いを減らすことへの願望を反映しています。しかし、このキッチンのデザインは、当時の性別役割についても疑問を投げかけます。家事を簡素化することを目指しながら、伝統的な労働分業には挑戦していないからです。

博物館を訪れると、キッチンの展示に加えて、そのデザインや影響に関するインタビューや研究成果を含む視聴覚資料も見ることができます。

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「リディアン・ストーン」という漫画シリーズは、AIの助けを借りて制作され、意図的な不完全さを取り入れることで、生の実験的な雰囲気を保っています。

このシリーズは、考古学を学ぶユリセスが主人公です。彼はローマの奴隷マーカスとコミュニケーションを取る方法を発見し、共に古代ローマにおける重要な変化をもたらす挑戦に立ち向かいます。物語は、産業革命の兆しを示唆しています。

第1話「接触」では、ユリセスがポンペイで神秘的な石を見つけます。この石のおかげで、彼はポンペイの滅亡直前にマーカスと話すことができます。ユリセスは、マーカスを助けるべきか、自分の時間軸を危険にさらすべきかを決断しなければなりません。

第2話「帝国のエンジン」では、ポンペイの崩壊後、マーカスがユリセスに助けを求め、失われた労働者を補うための蒸気機関を作り、コミュニティを活性化させようとします。

第3話「内戦」では、経済的成功を収めたマーカスとガイウスがローマの指導者たちから反対に直面します。奴隷労働を使わないことに対する緊張が高まり、危険な対立が生じます。ユリセスは彼らに火薬を紹介します。

全体として、このシリーズは友情、革新、歴史を変えることの影響といったテーマを探求しています。

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完璧なハッシュ関数は、一連のキーを受け取り、それらを重複なくユニークな整数にマッピングします。使用する整数の数がキーの数と一致する場合、これを「最小」と呼びます。完璧なハッシュ関数の重要な要素には、使用するスペースの量、作成にかかる時間、クエリの速度が含まれます。最近の進展により、これらのハッシュ関数は非常に効率的になり、数十億のキーを迅速に処理できるようになりました。さまざまな手法があり、それぞれスペースの最小化やクエリの高速化といった異なる利点を提供します。完璧なハッシュは、データベースやバイオインフォマティクスなどの分野で役立ちます。静的ハッシュテーブルでの衝突を防ぐためです。1997年の大規模なレビュー以降、重要な改善があり、この調査ではそれらの更新を強調し、さまざまなアプリケーションに適した完璧なハッシュ関数を選ぶための洞察を提供しています。

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GNOMEはこれまでsystemdに依存してきましたが、重要な機能に対する厳密な依存関係はありませんでした。主にログイン管理を行うlogindに依存していました。GNOMEは他の初期化システムとも連携してきましたが、多くの開発者はsystemd以外の環境でのテストを行っていません。

今後の変更により、GNOMEはsystemdへの依存度を高め、systemdなしでの運用が難しくなります。主な更新内容は以下の通りです。

まず、GDM（GNOMEディスプレイマネージャ）は、複数のログイン画面のユーザーアカウントを管理するためにsystemdのuserdbに依存するようになります。古いAccountsServiceは最終的にsystemdのuserdbに置き換えられます。

次に、gnome-sessionは、数年間更新されていない内蔵サービスマネージャの代わりに、systemdを直接使用してGNOMEセッションサービスを管理します。そのため、古いサービスマネージャは削除されます。

systemdがないディストリビューションでは、サポートのためにGNOMEをsystemdと共に実行するのが最良です。もしそれが不可能な場合は、elogindのような既存の解決策に似たsystemdコンポーネントの代替手段を実装する必要があります。また、GDMではuserdbなしで実行できる一時的なコードパスを使用します。gnome-sessionの変更に備えて、新しいサービスマネージャを実装し、ユーザー管理を将来のGNOMEの要件に合わせて適応させることが求められます。

これらの変更のタイムラインは厳しいですが、GNOME 48はGNOME 50がリリースされるまで更新を受け続けます。時間内にアップグレードできないユーザーは、GNOMEのバージョンを延期するか、前のバージョンでサポートされていない構成を試みることを検討するかもしれません。

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2025年6月11日、あるユーザーが自分のMacが使用していない間に、わずか1時間で63の異なるAppleのドメインに接続していることに気付きました。このユーザーは、テクノロジー企業の影響を自分の生活で制限しようとしています。Appleのデータ収集をブロックするDNSプロバイダーを利用しているにもかかわらず、彼のMacBook Air（M2、macOS 15.4）のDNSクエリの25%がAppleのドメインに向かっていました。一方、古いIntelのMacBook Proでは、Appleのドメインへのクエリは3%未満でした。

このユーザーは、使用していないAppleのサービス、例えばメール、連絡先、ポッドキャストなどをブロックしています。接続されたAppleのドメインのリストには、通知、アプリデータ、iTunesなどに関連するサービスが含まれています。また、データ共有をさらに減らすために、すでにブロックしたAppleのドメインのリストも共有しました。

Patoletteは、色の量子化とディザリングのためのライブラリで、CとPythonで実装されています。このライブラリは、Xiaolin WuのPCAベースの量子化器を改良したバージョンを使用しており、以下のような機能があります。

高度な色空間（CIELuv*やICtCp）をサポートしています。また、視覚的に目立つ部分を優先するために、サリエンシーマップを使用しています。さらに、より良い結果を得るためのオプションとしてKMeansの精緻化も可能です。

現在開発中であり、商用利用にはまだ適していませんが、機能はしています。インストールには手動の手順が必要で、PyPIパッケージはまだ利用できません。

インストール手順は次の通りです。Linuxでは、リポジトリをクローンし、依存関係をインストールし、オプションの最適化レベルを設定してライブラリをビルドします。macOSでも同様の手順ですが、依存関係のインストールにはHomebrewを使用します。Windowsでは互換性の問題があるため、依存関係の管理にはcondaを使用し、ビルドやインストールの修復に関する特定のコマンドに従う必要があります。

基本的な使い方として、Patoletteは画像のデコードやエンコードを行わないため、別途管理する必要があります（例えば、Pillowを使用するなど）。ライブラリはパレット生成のために三つの色空間をサポートしており、ICtCpがデフォルトで、品質と滑らかさのバランスが良いとされています。

注意点として、大きな画像（4K以上の解像度）ではメモリ使用量が高くなることがあります。また、他の手法、特にメディアンカットと比較して速度が遅いです。現在、透明度を持つ画像（RGBA）には対応していません。

Patoletteは今後のアップデートで改善を目指しており、インストール中の問題を報告することが推奨されています。

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Qodoレポートは、AIによるコーディングの効果が、生成されたコードの量ではなく、開発者の信頼度によって測られるようになったことを強調しています。レポートからの重要なポイントは以下の通りです。

まず、開発者はAIツールが必要な文脈を欠いていると感じており、65%がコードのリファクタリング時に関連する文脈を見落とすと回答しています。文脈理解の向上は、AIの出力に対する信頼を高めるための最も重要な要望です。

次に、エラー（幻覚）が少ない開発者は、手動レビューなしでAI生成コードを自信を持って使用する可能性が大幅に高くなります。高い自信は、仕事の満足度とも関連しています。

また、AIツールによる生産性の向上は、しばしばコードの質の向上を伴います。AIレビューを取り入れたチームは、そうでないチームに比べて質の改善が高いと報告しています。

AIツールは主流となり、82%の開発者が定期的に使用しており、多くの人が複数のツールを同時に利用しています。特に小規模なチームはこれらの技術を迅速に採用しており、大規模な組織も追いついてきています。

しかし、約25%の開発者は、AI生成の提案に頻繁にエラーが含まれていると報告しており、これが信頼を低下させ、手動での監視を増やす原因となっています。これにより、AIツールが約束する効率向上が制限されています。

開発者は、AIツールがプロジェクトの文脈をよりよく理解する必要があると強く感じています。これには、チームの基準やアーキテクチャに沿ったより関連性のある提案が含まれます。

レポートでは「信頼のフライホイール」という概念が紹介されており、文脈の改善がエラーの減少をもたらし、信頼を高め、コーディングにおけるAIの使用を加速させるとしています。しかし、低い幻覚と高い信頼を同時に経験している開発者はごく少数です。

全体として、レポートはソフトウェア開発ライフサイクルにおけるAIのさらなる統合を求めており、開発者の信頼を築き、コードの質を向上させるためには、継続的なレビューと文脈の理解が必要であると強調しています。

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最近の報告によると、ペンタゴンは数十年にわたり、UFOの存在を信じさせる活動を行ってきたことが明らかになりました。これは、秘密の政府活動から人々の注意を逸らすための戦略の一環です。オールドメイン異常解決局の責任者であるショーン・カークパトリック氏が主導した調査では、政府がUFOに関する虚偽の情報を意図的に広め、エイリアン技術の証拠を捏造していたことが判明しました。この取り組みは、実際の軍事プロジェクトを隠すことを目的としていました。

報告書では、1967年に核シェルターで目撃されたUFOの具体的な事例が取り上げられています。この目撃は後に、エイリアンではなく電磁デバイスのテストであったと説明されました。また、秘密の空軍プログラムの新しいメンバーには偽のUFO画像が見せられ、反重力研究の一環だと説明されていました。このような行為は2023年まで数十年にわたって続けられていました。

この記事は、政府の行動がUFOに関する真実についての混乱を生み出し、人々が事実と虚構を見分けるのを難しくしていると指摘しています。これは、政府が意図していることかもしれません。

DNS4EUは、欧州連合のサイバーセキュリティ機関（ENISA）が支援するプロジェクトで、EU市民や機関のために安全でプライバシーに配慮したDNSサービスを提供することを目的としています。

このプロジェクトは、欧州に拠点を置くDNSサーバーを使用しており、DNSルックアップを通じてその確認が行われています。しかし、DNS4EUに含まれるメールサービスは、アメリカの企業であるGoogleに依存しており、EU以外のプロバイダーへの依存が懸念されています。また、DNSリゾルバーはEUの企業に登録されていますが、調査を進めると一部のルーティングがEU外の事業者を通じて行われていることが分かりました。

さらに、BGPルーティングの経路にはEU外のプロバイダーが関与しており、EUのユーザーにとってプライバシーやセキュリティに関する疑問が生じています。全体として、DNS4EUはEU中心のサービスを主張していますが、EU外のインフラやサービスへの依存が大きく、EU市民のデジタルプライバシーを守る効果に対する懸念が残ります。

このガイドでは、Rubyでシンプルなデコレーターを作成し、Teacherクラスを拡張する方法を説明します。外部ライブラリを使用せず、Railsとの互換性の問題を避けるためです。

Teacherクラスは、学生を管理するためのメソッドを含んでおり、最大学生数や利用可能な教室の数を提供します。デコレーターの目的は、モデルを煩雑にせずに、CSSクラスの生成などのビュー関連のメソッドを追加することです。

まず、Teacherクラスを定義します。このクラスは学生のリストを管理し、最大学生数や空きのあるスポットを取得するためのメソッドを提供します。次に、TeacherDecoratorクラスを作成します。このクラスはTeacherのインスタンスをラップし、色分けされた空き状況を生成するなどの追加機能を提供します。

デコレーターが基盤となるTeacherオブジェクトのメソッドにアクセスできるように、method_missingをオーバーライドします。これにより、デコレーター内で定義されていないメソッドの呼び出しがTeacherインスタンスに転送されます。

共通の振る舞いを処理するためにApplicationDecoratorクラスを作成し、他のデコレーターがこれを継承できるようにします。Railsヘルパーが正しく機能するように、to_paramメソッドは基盤となるレコードに委譲されます。

最後に、手動での委譲管理の代わりに、RubyのSimpleDelegatorを使用します。これにより、すべてのメソッド呼び出しがラップされたオブジェクトにシームレスに転送されます。

このガイドは、Rubyでデコレーターパターンを効率的に実装し、機能をクリーンに拡張する方法を示しています。

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人類はデジタル超知能の新しい時代に突入しています。これは人工知能（AI）の著しい進歩によって特徴づけられています。ロボットはまだ日常生活には普及していませんが、GPT-4のようなAIシステムはすでに多くの作業で人間を上回り、生産性を向上させています。

2020年代半ばまでには、AIはコーディングや科学研究などさまざまな分野に大きな影響を与えるでしょう。これにより、プロセスが迅速かつ効率的に進むようになります。2030年代には、家族や創造性といった人間の経験は大きく変わらないかもしれませんが、前例のない知性とエネルギーがもたらされ、進歩を促進するでしょう。

AIが研究を加速させる能力は、ロボティクスやコンピューティングなどのさまざまな分野でのブレークスルーにつながる可能性があります。AIシステムがより強力で運用コストが低くなるにつれて、産業が革命的に変わり、新たな機会が生まれるでしょう。しかし、雇用の喪失といった課題も存在します。

未来を見据えるためには、安全性の懸念に対処し、AI技術への公平なアクセスを確保することが重要です。OpenAIは、すべての人に利益をもたらす超知能の開発に注力しており、社会への影響を形作るための協力的なアプローチの必要性を強調しています。目標は、リスクを最小限に抑えながらAIを最大限に活用し、知性が豊かでアクセス可能な未来を切り開くことです。

このガイドでは、three.jsとGSAPを使用して、メッシュ（例えばボックス）を球体の表面に沿ってアニメーションさせる方法を説明します。以下は主な手順です。

まず、アニメーションの開始点と終了点を決定するために、緯度と経度を使用します。次に、これらの緯度と経度の値を3D座標に変換するために、latLongToVector3という関数を使います。

その後、calcPathPoints関数を使用して、2つの位置間の最短経路（大円弧）に沿った一連のポイントを計算します。計算した経路を視覚化するために描画しますが、実際のアニメーションでは計算されたポイントのみが使用されます。

次に、GSAPを利用してメッシュを滑らかに経路に沿って移動させます。経路ポイントからスプラインを作成し、メッシュの位置はスプラインに沿った進行状況を表す補間値に基づいて更新されます。

メッシュのジオメトリを調整して、球体の表面に沿って配置されるようにします。これにより、メッシュが球体を貫通することなく、表面にしっかりと乗るようになります。

最後に、メッシュが経路に沿って前方を向き、球体の表面で直立するように、各位置での正しい回転を計算します。

このプロセスにより、数学的な計算と3Dグラフィックスプログラミング技術を組み合わせて、球体の表面に沿ってメッシュが滑らかに移動するアニメーションを実現できます。

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この記事では、AmazonがAI技術、特にAlexaの開発において直面した課題について、ミハイル・エリックの以前のブログ投稿をもとに説明しています。特に「脆弱性」という概念が強調されており、これは変化に適応するのが難しいシステムを指します。

脆弱性には主に三つのパターンがあります。

一つ目は「非補償」です。Amazonは意思決定が遅く、階層的な構造のために競合他社に追いつくのが難しく、AI開発に必要なリソースへのアクセスが遅れることがありました。

二つ目は「目的の不一致」です。Amazonの分散型の組織構造により、複数のチームが似たような問題に取り組んでいるにもかかわらず、協力がない状態でした。この調整の欠如が非効率を生み出し、チーム間の競争を引き起こしました。

三つ目は「古い行動にとらわれること」です。Amazonは顧客のニーズに強く焦点を当てていましたが、これはAI研究に必要な実験的なアプローチと対立しました。研究者たちはAI開発を支えるためにプロセスを適応させるのではなく、既存の製品モデルに自分たちの作業を合わせる必要があり、これが進展を妨げる結果となりました。

全体として、才能やリソースはあったものの、Amazonの組織的な問題がAI分野で効果的に競争する能力を妨げました。この記事は、これらの失敗から得られた教訓がAmazonの将来にとって重要であることを指摘して締めくくられています。