私は、ユーザーがトレーニングルーチンを作成できるオープンソースのフィットネスアプリ「workout.lol」の主要な貢献者でした。このアプリは人気を集め、GitHubで1400以上のスターを獲得し、月間訪問者数は2万人に達しましたが、ライセンスの問題により売却され、最終的には放棄されてしまいました。私は9ヶ月間復活を試みましたが、反応はありませんでした。

コミュニティを助けたいという思いから、ライセンスの問題を解決し、より良いデザインと多機能に焦点を当てた新しいバージョン「Workout.cool」を作成しました。このアプリは完全にオープンソースで、1200以上のエクササイズ、進捗追跡、多言語サポート、自己ホスティングの機能を提供しています。

私は利益を追求しているわけではなく、誰でも利用できるフィットネスツールの重要性を信じています。興味がある方は、GitHubのリポジトリにスターを付けたり、共有したり、機能を提案したり、貢献したりすることでサポートできます。みんなで素晴らしいオープンソースのフィットネスプラットフォームを作り上げましょう。

ウェブサイト: workout.cool
GitHub: workout-cool

この記事では、ローカルファーストソフトウェアにおけるホモモルフィック暗号と競合のない複製データ型（CRDT）を使用する際の課題について説明しています。特に、機密文書の共同作業においての問題が取り上げられています。

ローカルファーストソフトウェアの課題として、プライバシーを保つ必要がある文書を共同編集する際、従来の同期方法では文書の内容がサーバーに露出してしまうことがあります。エンドツーエンド暗号化はこの問題を緩和しますが、変更を同期するためには両者が同時にオンラインである必要があります。

ホモモルフィック暗号は、暗号化されたデータに対して計算を行うことができ、復号化する必要がないため、サーバーは実際の内容を知らずに変更を統合することが可能です。

この記事では、ホモモルフィック暗号を使用して「最後の書き込みが勝ち」のレジスタを作成するコード例が示されています。このレジスタは単一の値を保持し、タイムスタンプやピアIDに基づいて更新を処理します。

ホモモルフィック暗号にはいくつかの制限があります。まず、暗号化キーは実際のデータよりもかなり大きくなることがあり、効率が悪くなります。また、ホモモルフィック暗号化されたデータでの操作は、暗号化されていないデータに比べて非常に遅くなります。さらに、すべての入力を最悪のケースとして扱う必要があるため、データの保存や統合方法が制限され、暗号化された形式でも変更が明らかになる可能性があります。

ホモモルフィック暗号は共同作業中にデータをプライベートに保つための有望な方法ですが、その制限が使いやすさを妨げる可能性があります。ローカルファーストアプリケーションのための安全で効率的な解決策を求める研究と開発は続いており、さらなる革新が必要とされています。

「Poline」は、TypeScriptで作られたマイクロライブラリで、カラーパレットの作成に特化しています。名前は「polar」と「line」を組み合わせたもので、アンカーポイントの間に線を引くという基本機能を反映しています。Polineでは、アンカーは色が生成されるポイントのことを指します。生成される色の数はポイントの数によって決まり、ポイントが多いほど色も増えます。これらのポイントの配置は、位置関数によって制御されます。

要約がありません。

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この記事では、AIエージェントのさまざまなタスクにおけるパフォーマンスについて、タスクの時間が成功率に与える影響に焦点を当てています。Kwaらの研究（2025年）によると、AIエージェントには予測可能な失敗率があり、タスクが長くなるにつれて成功率が指数関数的に低下するモデルが提案されています。これは、各AIエージェントが「半減期」によって特徴づけられ、成功率が大きく低下するまでにどれくらいの時間タスクを成功裏に実行できるかを示しています。

主な発見として、AIエージェントがタスクを完了する能力は約7か月ごとに倍増することが挙げられます。また、異なる成功率の閾値（例えば50%や80%）における成功率は、タスクの時間において顕著な違いを示しており、より高い信頼性を達成するためにはAIにとってかなり短い時間が必要であることが示唆されています。研究では、一定の危険率モデルを用いてタスクの複雑さがパフォーマンスに与える影響を説明しており、長いタスクはより多くのサブタスクを含み、それぞれに失敗の可能性があることを示しています。

また、この記事では、研究で使用されたタスクがすべての現実のシナリオを代表しているわけではないため、これらの発見の一般化可能性について懸念が示されています。さらに、AIと人間のパフォーマンスを比較し、人間は長いタスクにおいてAIの一定の危険率モデルが予測するよりも良いパフォーマンスを発揮する可能性があることが指摘されています。

要するに、一定の危険率モデルは、AIのパフォーマンスを時間とともに理解し、成功率を予測し、タスク管理におけるAIの能力とその影響についてのさらなる研究の必要性を示唆するのに役立ちます。

MiniMax-M1は、ハイブリッドなMixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャと高速な注意機構を組み合わせた革新的な推論モデルです。このモデルは4560億のパラメータを持ち、トークンごとに459億が活性化され、最大100万トークンのコンテキスト長を処理できます。DeepSeek R1と比較して、100Kトークンを扱う際には計算資源の25%しか使用せず、より効率的です。

MiniMax-M1は大規模な強化学習（RL）を用いて訓練されており、数学的推論やソフトウェア工学などの複雑なタスクに優れています。異なる思考予算を持つ2つのバージョン（40Kと80K）があり、テスト結果ではDeepSeek-R1やQwen3-235Bなどの他のモデルをさまざまなベンチマークカテゴリーで上回っています。

評価結果では、MiniMax-M1は数学、コーディング、ソフトウェア工学などの複数のタスクで強力なパフォーマンスを示し、AIMEやLiveCodeBenchといったベンチマークでも優れたスコアを記録しています。

使用に関する推奨事項としては、創造的な応答を得るために温度を1.0、top_pを0.95に設定することが挙げられます。また、一般的な支援やウェブ開発など特定のタスクに合わせてプロンプトを調整することが重要です。

デプロイメントについては、HuggingFaceからモデルをダウンロードできます。最適なパフォーマンスを得るためにはvLLMを使用することが推奨されており、標準的なデプロイメントにはTransformersが適しています。

MiniMax-M1は関数呼び出しをサポートしており、開発者がその機能を活用できるチャットボットやAPIを提供しています。詳細については、提供されたデプロイメントガイドを参照するか、MiniMaxチームに問い合わせることができます。

この文章は、2025年6月9日にケビン・ブラック、マニュエル・Y・ガリカー、セルゲイ・レビンによって発表されたものです。詳細については、[email protected]までメールでお問い合わせください。

このガイドでは、AIシステム、特にKapaのような情報検索強化生成（RAG）システムのドキュメントを改善する方法について説明します。以下が主なポイントです。

ドキュメントの質の重要性は非常に高いです。明確で構造化されたドキュメントは、ユーザーとAIシステムの両方が正確な回答を提供するのに役立ちます。質の低いドキュメントは誤解を招き、AIの応答が不正確になる可能性があります。

Kapaは、情報を構造的に処理します。まず、リトリーバーが関連するコンテンツを検索します。次に、ベクターデータベースがコンテンツを保存し、迅速な検索を可能にします。最後に、生成器である大規模言語モデル（LLM）が取得した情報に基づいて応答を作成します。

コンテンツは、より正確な検索を実現するために、小さく焦点を絞ったセクション（チャンク）に分けるべきです。各チャンクは独立しており、他のチャンクからの文脈を必要とせずにAIが理解できるように明確である必要があります。

AI向けにコンテンツを最適化するためには、標準化されたセマンティックHTMLを使用して構造を改善します。PDFは避け、HTMLやMarkdownを使用することで解析を容易にします。ページ構造をシンプルにし、クローラーに優しいコンテンツを作成します。見出しやURLは明確にし、視覚要素にはテキスト説明を提供します。

一般的なコンテンツデザインの課題として、重要な情報をセクションに散らばせないことが挙げられます。これにより曖昧さが生じる可能性があります。AIが関連するコンテンツを取得できるように、一貫した用語を使用します。ユーザーが前提知識を持っていると仮定せず、必要な情報は明示的に提供します。また、視覚コンテンツにはテキストの代替を用意し、すべての重要な情報にアクセスできるようにします。

ドキュメントは階層的に構成し、各セクションが独立して理解できるようにします。トラブルシューティングのために必要な文脈や詳細を含め、正確なエラーメッセージを使用して検索性を向上させます。

良いAIのためのドキュメントは、明確で構造化され、ユーザー中心であるべきです。ドキュメントを改善することで、人間のユーザーとAIシステムの両方がより良いサービスを受けられます。ユーザーのインタラクションに基づいて定期的にコンテンツを見直し、改訂することで、関連性と効果を保つことが重要です。

グラフ探索アルゴリズムは、グラフとして表現された地図上で最短経路を見つけるのに役立ちます。A*アルゴリズムは人気のある手法で、幅優先探索（BFS）やダイクストラ法などと共に使用されます。

グラフは、地点（ノード）とそれらを結ぶ接続（エッジ）で構成されています。これらのアルゴリズムは、このグラフ構造に基づいて動作し、実際の世界の特徴、例えば部屋やドアなどは考慮しません。

アルゴリズムにはいくつかの種類があります。幅優先探索（BFS）は、すべての方向を均等に探索し、経路を見つけたり地図を生成するのに役立ちます。ダイクストラ法は、異なる地形などの移動コストを考慮して最短経路を見つけます。A*アルゴリズムは、BFSとダイクストラ法の利点を組み合わせて、出発点からの実際の距離と目標までの推定距離の両方を使用します。

経路探索のプロセスでは、アルゴリズムは「フロンティア」（探索する地点の集合）と「came_from」テーブル（経路を再構築するため）を使って地点を追跡します。目標が見つかった時点で探索を停止するための早期終了条件を設定することも可能です。

A*アルゴリズムは、目標までの距離を推定するためのヒューリスティック関数を使用し、経路を見つける効率を向上させます。

アルゴリズムの選択については、移動コストが均等な場合やすべての地点への経路が必要な場合にはBFSを使用します。さまざまな移動コストがある場合にはダイクストラ法を選びます。単一の目標への経路や効率が求められる場合にはA*を使用します。

パフォーマンスを向上させるためには、グラフ内の不要な地点を減らすことが重要です。シンプルなアルゴリズムはより速く動作するため、ニーズに合った最もシンプルなものを選ぶと良いでしょう。

これらのアルゴリズムは、地理的な地図だけでなく、あらゆるグラフ構造に適用できます。全体として、A*アルゴリズムはその効率性と正確なヒューリスティックがある場合の最適経路の発見能力から、経路探索においてしばしば最良の選択肢となります。

Scrappyは、ジョン・チャンとポンタス・グランストロームによって開発された、シンプルで個別化されたアプリ（「Scrapp」と呼ばれる）を作成するためのツールです。このツールは、一般的なアプリとは異なり、ユーザーが自分の特定のニーズに応じたソフトウェアを創造的かつ表現豊かに構築できるように設計されています。

Scrappyの特徴の一つは、Figmaのようなデザインツールに似たキャンバス型のインターフェースです。これにより、ユーザーは要素を簡単にドラッグ＆ドロップし、基本的なJavaScriptを使ってそれに動作を追加することができます。また、複数のユーザーが同時にScrappにアクセスできるため、リアルタイムでアプリを編集したり修正したりすることが容易です。Scrappyは、基本的なコンピュータスキルを持つ人々にとって使いやすいことを目指していますが、アプリをゼロから作成するにはある程度のJavaScriptの知識が必要です。

主なターゲットユーザーには、DIY愛好者や、プログラミングの概念を学び教えるための簡単な方法を探している教育者と学生、そして広範なプログラミング知識なしで業務プロセスを改善したい人々が含まれます。Scrappyを使って作成されるScrappの例としては、子供向けの算数練習ツール、イベントの参加者カウンター、ルームメイトのための家事管理ツールなどがあります。

Scrappyの利点は、ユーザーのニーズにぴったり合ったカスタマイズが可能で、個人的なタッチを提供できる点です。また、ユーザーはアカウントを設定することなくScrappを共有し、すぐに使用を開始できます。さらに、このプラットフォームはアプリ作成における遊び心や創造性を促進します。

今後の開発では、プログラミングの知識がない人でも使いやすくするための改善や、コラボレーション機能の強化、作成できるアプリの種類の拡大が計画されています。Scrappyは、ソフトウェア作成の民主化を目指し、誰でも自分のシンプルなアプリを作成し共有できるようにすることを目指しています。これは、従来のソフトウェアへの依存から、より個別化された手作りの解決策への移行を示しています。

最近、「文明の崩壊」ポッドキャストがモンゴル帝国についての長いエピソードを公開し、現代のモンゴルに対する関心が高まっています。21世紀に入ってから、モンゴルは貧困削減、経済成長、インターネットアクセスの向上などで大きな進展を遂げましたが、政府の腐敗といった問題も抱えています。

2023年のモンゴルの人口は約350万人で、出生率は2.7です。貧困率は2002年の11.6%から2022年には0.2%に大幅に減少しました。また、一人当たりのGDPも大きく増加しています。しかし、腐敗や規制の課題は依然として残っています。

モンゴルの伝統的な住居であるゲルの存在に興味を持った著者は、機械学習を用いて国内のゲルの数を数えることにしました。衛星画像をダウンロードし、ゲルを特定するためのモデルを訓練し、最終的には10,000枚以上の画像に注釈を付けました。このプロジェクトでは複雑なデータ処理とモデルの訓練が行われ、172,689軒のゲルが発見されました。

ゲルは、モンゴルが遊牧社会からより都市化した社会へ移行する際に重要な役割を果たしています。多くの人々が都市に移住する際、ゲルを持ち込んだため、ゲル地区と呼ばれる非公式な集落が形成されましたが、これらの地区はインフラの課題に直面しています。政府はさまざまな開発計画を通じてこれらの地域を改善しようとしていますが、進展は遅れています。

モンゴルの探求は、その豊かな歴史と都市部での伝統的な生活様式と現代的な成長が共存する中での開発課題を浮き彫りにしています。著者はモンゴルの未来や都市化と開発に関する広範な問題について考察を締めくくっています。

2025年6月17日、ホンダの研究開発部門は北海道大樹町で再利用可能なロケットの試験に成功しました。このロケットは長さ6.3メートル、重さ900キログラムで、高度271.4メートルに達した後、目標地点から37センチメートル以内に着陸しました。この試験は、ロケットの再利用性を高めるための重要な技術、特に飛行の安定性や着陸能力を示すことを目的としています。

試験中の安全性が重視され、発射地点の周囲には1キロメートルの制限区域が設けられました。ホンダは地元の自治体と協力し、事故が発生しないように十分な対策を講じました。

ホンダは2021年から宇宙技術の研究を進めており、コア技術を活用して人々の生活を向上させ、持続可能な交通手段を開発することに注力しています。まだ研究段階ではありますが、ホンダは2029年までに亜軌道打ち上げの能力を実現することを目指しています。

CEOの三部敏宏氏は、進展に誇りを持っており、ホンダの技術を活用してロケット研究において意義ある進展を図ることへのコミットメントを強調しました。

大規模言語モデル（LLM）は、複雑な推論問題を解決するのに効果的です。特に「思考の連鎖」（CoT）という方法を用いることで、回答を提供する前に「思考トークン」を生成します。従来の研究では、離散的なCoTがLLMの性能を向上させることが示されていますが、連続的なCoTの利点についてはあまり理解されていません。

この論文では、連続的なCoTを使用する特定のトランスフォーマーモデルが、さまざまな応用に重要な「有向グラフ到達可能性問題」を効率的に解決できることを証明しています。離散的なCoTは選択肢を順番に探るために多くのステップを必要としますが、提案されたモデルは複数の経路を同時に探ることができます。これは、各連続的な思考ベクトルがさまざまな潜在的解を一度に表現する技術によって実現されています。

研究者たちは、理論モデルが実際に効果的に機能することを確認するための実験を行い、複数の経路を探る能力が特別な指示なしに自然に訓練中に生じることを示しました。

Jigaは、製造業者の運営方法を変えています。彼らはデジタルプラットフォームを作成し、これにより製造部品を直接サプライヤーから簡単かつ迅速に購入できるようにしています。このプラットフォームはプロセスを自動化し、チームワークを促進し、データを活用して効率を向上させます。

要約がありません。

著者は、C++とCUDAを使用して「dsc」というテンソルライブラリを開発しています。彼らの目標は、ユーザーが小型の言語モデル（LLM）をローカルで実行できるシンプルでクリーンなAPIを作ることです。「dsc」の主な特徴には、C++で構築されたコアとCUDAのサポートがあります。また、PyTorchに似たPython APIも提供しています。HuggingFaceのQwenのようなモデルを、CUDAとCPUの両方で最小限の変更で読み込み、実行できる機能も備えています。さらに、PythonとC++の両方に組み込まれた可視化ツールもあります。

今後の計画には、BF16のサポート追加やGPUワークロードの可視化の改善が含まれています。このプロジェクトはまだ初期段階にあり、著者はコミュニティからのフィードバックやコードレビューを歓迎しています。プロジェクトはGitHubで公開されています。

開発者が、文書をアップロードしたり問い合わせたりするためのコマンドラインインターフェース（CLI）を作成しました。このインターフェースは、従来の文脈に依存するのではなく、検索ツールを利用する言語モデル（LLM）を使用しています。デモでは、CrossFit 2025のルールブックを使って、この方法の効果を従来のアプローチと比較して示しました。

この方法の重要なポイントは、LLMが知識を効率的に取得できることです。検索を行い、クエリを繰り返し洗練させることで、必要な情報を引き出します。CLIはこのプロセスを簡素化し、ユーザーが文書をアップロードし、「重要な発見は何ですか？」といった質問をすることを可能にします。具体的なコマンドは以下の通りです。

ユーザーはツールの動作をカスタマイズしたり、アップロードの状況を確認したり、出典を参照した回答を受け取ったりできます。このツールは最大1,000の文書チャンクまで無料で利用でき、開発者はユーザーの関心に応じて機能を追加する意向を示しています。ソースコードはGitHubやnpmで入手可能で、ツールやデザインに関するフィードバックも歓迎されています。

要約がありません。

ドイツの長い週末に、著者は初めてミュンヘンを訪れ、7年間住んでいるハンブルクと比較しました。二つの都市はそれぞれの歴史によって大きな違いがありました。ミュンヘンはヴィッテルスバッハ家によって支配されており、富と文化の発展が集中していました。一方、ハンブルクは自由貿易都市として繁栄し、独立性と多様性を育んでいます。

著者はミュンヘンの豊かな文化遺産に注目し、印象的な建築物や大きな教会、アルテ・ピナコテークやグリプトテークなどの多くの博物館を楽しみました。また、イザール川の清らかさや美しい公園も評価しましたが、一部の通りには木が少なく、歩くにはあまり快適ではないと感じました。

ミュンヘンの公共交通機関は効率的で、トラムシステムが整備されていますが、著者はこの街がハンブルクよりも車中心であると感じました。また、ミュンヘンは人口密度が高く、観光客も多いため、より混雑している印象を受けました。

食事は旅行のハイライトで、著者は伝統的なバイエルン料理や新鮮なビールを楽しみました。さらに、ユニークな味わいのトルコのデザートショップも発見しました。

著者はミュンヘンの文化や機会に魅力を感じつつも、環境やライフスタイルの面でハンブルクに住むことを好んでいると述べました。今後、ミュンヘンの自然スポットや文化的な魅力をもっと探求するために再訪したいと考えています。

著者は、クラシックなLinuxのtreeコマンドに触発された新しいコマンドラインツール「lstr」を作成しました。このツールはRustで構築されており、高速でミニマリストな設計を目指しています。また、インタラクティブな機能を取り入れています。

まず、インタラクティブなTUIモードでは、ユーザーがキーボード操作でディレクトリを移動したり、ファイルを開いたりできます。次に、Gitの状態を統合しており、-Gフラグを使用すると、ツリー表示でファイルやディレクトリのGitの状態が確認できます。さらに、シェルとの統合機能もあり、ユーザーはディレクトリを選択して簡単なコマンドで現在のディレクトリを変更できます。

その他の機能としては、ファイルタイプのアイコン、ファイルサイズ、権限の表示、.gitignore設定への準拠などがあります。このプロジェクトはオープンソースであり、著者はフィードバックを歓迎しています。詳細については、GitHubリポジトリやCrates.ioのページへのリンクが提供されています。

著者は、人工一般知能（AGI）がすぐに実現するという主張に疑問を呈しています。特に数学の分野において、AIは学部レベルの数学をうまくこなすことができるものの、独立して考えたり、博士課程レベルの問題を解決する能力が欠けているため、AGIには至っていないと主張しています。

AIの真の能力を調査するために、著者は博士課程以上の研究者向けに特別に設計された難解な数論の問題の新しいデータベースを作成することを提案しています。これらの問題は、学部生が解くための知識を持っていないほど複雑であり、単なるパターン認識ではなく、より深い理解を必要とするものであるべきです。

この目的は、AI企業に対してこれらの問題をテストし、その結果を公表することです。著者は数学者に問題の提供を呼びかけ、実験を円滑に進めるために提出の締切を設けています。

過去一年間、私たちはさまざまなチームと協力して大規模言語モデル（LLM）エージェントを開発しました。その中で、シンプルさが成功の鍵であることがわかりました。複雑なフレームワークを使うのではなく、効果的なエージェントは簡潔で柔軟なパターンで構築されています。

エージェントとワークフローの違いについて説明します。エージェントは、LLMが自律的にタスクや意思決定を管理し、人間と対話しながら指導を受けるシステムです。一方、ワークフローは、LLMが特定のコードパスに従ってタスクを完了するための事前定義されたステップを含みます。

効果的なエージェントを構築するためのポイントは、まずシンプルな解決策を使い、必要に応じて複雑さを増すことです。また、予測可能なタスクにはワークフローを選び、柔軟でモデル駆動のタスクにはエージェントを選ぶことが重要です。LangChainやAmazon Bedrockのようなツールは開発を簡素化することができますが、同時に複雑さをもたらすこともあります。基礎となるコードを理解し、直接LLM APIを呼び出すことから始めるのが良いでしょう。

エージェントの一般的なパターンには、LLMをツールやメモリで強化する「拡張LLM」、タスクを順次のステップに分ける「プロンプトチェイニング」、入力を専門的なタスクに振り分ける「ルーティング」、タスクを同時に処理する「並列化」、中央のLLMが他のタスクを動的に割り当てる「オーケストレーター-ワーカー」、一つのLLMが応答を生成し、別のLLMがフィードバックを提供する「評価者-最適化者」があります。

エージェントは、継続的な意思決定が必要なオープンエンドのタスクに最適です。複雑な問題を扱うことができますが、エラーを避けるために厳密なテストが必要です。

ベストプラクティスとしては、デザインをシンプルに保ち、エージェントの意思決定のステップを明確に示し、エージェントが使用するツールについて包括的な定義を提供することが挙げられます。

エージェントの応用例としては、カスタマーサポートがあり、エージェントは会話やアクションを管理し、効果的な解決策を提供します。また、プログラミングの問題を自律的に解決し、フィードバックに基づいて反復することも可能です。

効果的なLLMエージェントはシンプルさと明確さに基づいています。基本的な構成から始め、結果が明確に改善される場合にのみ複雑さを追加することが重要です。良いインターフェースを作成し、ツールを理解することに焦点を当てることで、信頼性と効果を確保できます。

この文書は、プログラミングにおけるデータとコードを表現する方法であるS式について説明しています。特にLisp言語で使用されます。S式を扱うためのパーシングライブラリであるS-exprが紹介されており、文字列やコメント、転置ブロックと呼ばれる新しい形式を扱うための独自の機能があります。

S式は、ネストされたリストやコードを表現するためのシンプルな表記法で、括弧を使用します。S-exprは、S式を解析するライブラリで、文字列やコメントのための特別な構文を追加しています。

S式は、単語のような原子（アトム）または他のS式のリスト（例：(expr1 expr2 expr3)）として表現できます。リストはネスト可能で、複雑な構造を作成できます。例えば、(eq (mul x x) (pow x 2))は等式を示しています。

文字列は、単一行のものは引用符で囲まれ（例："text"）、複数行のものは三重引用符で囲まれます（例："""text"""）。コメントは解析中に無視され、スラッシュで始まります。単一行のコメントは/コメント/のように、複数行のコメントは/// コメント ///のように記述します。

転置ブロックは、行と列を入れ替えることで可読性を向上させる独自の機能です。縦の整列にはアスタリスク（）を使用します（例： (eq ...) *）。これにより、括弧による煩雑さを軽減できます。

この文書は、S-expr形式の非公式なガイドを提供しており、文字列やコメント、革新的な転置ブロックの扱いを強調しています。従来のLisp構文よりも複雑ですが、これらの機能はコードの可読性を向上させることを目的としています。

この記事では、Google翻訳のような大規模言語モデル（LLM）が翻訳やプログラミングの分野に与える影響について述べています。多くの人々は、LLMが人間の専門家を完全に置き換えるのではないかと恐れていますが、著者はその主張には深みが欠けていると指摘しています。

著者はGoogle翻訳を例に挙げ、2016年にニューラル機械翻訳に移行して以来、機械翻訳技術が大幅に改善されたものの、人間の翻訳者の必要性は変わらないと述べています。翻訳者は文脈を提供し、あいまいさを処理し、文化的なニュアンスを理解する能力を持っていますが、これらはGoogle翻訳には再現できません。たとえば、ノルウェー語から英語への翻訳では、礼儀や文化的な背景を理解する必要がありますが、機械はこれを見落とすことがあります。

著者は、実際には翻訳者の雇用市場が成長していることを強調しています。多くの専門家がAIを自分の作業を補助するために取り入れており、置き換えるのではなく、共存しているのです。同様に、著者はプログラマーを翻訳者に例え、両方の役割が複雑な人間のコミュニケーションをコンピュータに解釈させることに関わっていると述べています。AIツールはプログラマーを支援することができますが、現在のところ人間のように文脈やあいまいさを扱う能力はありません。

著者は、AIツールには利用価値がある一方で、限界や倫理的な懸念も伴うと考えています。LLMが人間の専門家を完全に置き換えるという考えは単純すぎて、翻訳やプログラミングの複雑さを無視しています。

この投稿では、1970年にコナントとアシュビーによって提唱された「良い調整器定理」について説明しています。この定理は、調整器がシステムを効果的に管理するためには、そのシステムのモデルである必要があると述べています。良い調整器は、結果における不確実性を最小限に抑え、不要な複雑さを避けることが重要です。

元の論文は、読みづらく、複雑な用語が多いと批判されています。定理をより理解するためのリソースとして、ジョン・ウェントワースやダニエル・L・ショルテンによる要約などが存在します。

この投稿は、定理についてより明確で入門的な説明を提供することを目的としています。システム変数（S）、調整器変数（R）、結果変数（Z）の3つの変数を含む設定を紹介します。調整器の役割は、システムの状態に基づいて結果に影響を与えることであり、理想的には不確実性を減少させる方法で行われます（これはシャノンエントロピーで測定されます）。

良い調整器に関する重要なポイントは次の通りです。まず、結果におけるエントロピーが低くなるようにする必要があります。つまり、結果を予測可能にすることです。次に、不要な複雑さを使用しないことが求められます。これは、単純な決定論的解が存在する場合にランダム性を含まないことを意味します。

定理は、調整器が効果的であれば、その状態（R）はシステムの状態（S）の決定論的な関数になると結論づけています。つまり、Sを知ることでRについて正確な予測が可能になるということです。

全体として、良い調整器定理は、良い調整器がシステムを効果的にモデル化することを示唆していますが、この投稿ではそれを従来の意味でのモデル化だけで解釈すべきではないと主張しています。この定理は、制御理論における調整器、システム、結果の関係を理解するための基盤を提供します。

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ナサン・フィゲロアは、AIが開発者を置き換える懸念がある中でも、今がソフトウェア開発を学ぶ絶好の時期だと主張しています。彼の主なポイントは以下の通りです。

まず、開発者は自社のビジネスに関する独自の知識を持っており、AIでは完全に代替できません。企業は開発者を解雇するのではなく、AIツールを効果的に活用できるように支援すべきです。

次に、AIはアプリケーションを迅速に作成する手助けをしますが、しばしば表面的な解決策を提供します。開発者は根本的な問題を理解し、クライアントと効果的にコミュニケーションを取る必要があります。これにより、実際のニーズが満たされることが確保されます。

ソフトウェアの問題は常に存在するため、開発者の役割は非常に重要です。AIは生産性を向上させることができますが、品質と責任を確保するためには人間の監視が必要です。

また、AIツールが利用可能になったことで、コーディングを学ぶことがこれまでになく簡単になっています。開発者はAIを受け入れ、表面的な解決策に惑わされないように基礎的なスキルを磨くことに集中すべきです。

最後に、開発者の才能への投資は依然として重要です。熟練した専門家の需要は今後も続くでしょう。開発者を支援する企業は、長期的に成功する可能性が高いです。

フィゲロアは、AIを受け入れつつスキルを向上させることで、ソフトウェア開発において刺激的な機会が生まれると強調しています。

OpenSERDESは、高速通信システムにおいて重要な要素です。この技術は、並列データを一つの直列データストリームに変換して送信し、受信側で再び並列形式に戻します。このプロセスは、グローバルなクロック信号と同期しています。

OpenSERDESは、Skywater OpenPDKの130nm技術を使用して構築されています。設計とシミュレーションには、OpenLaneとVirtuoso Cadenceというツールが利用されています。シリアライザーとデシリアライザーは、Verilog HDLで作成され、OpenLaneで合成されることで、実装用のさまざまなファイルが生成されます。

TXドライバーは、CMOSインバータのチェーンを使用して、チャネルの入力容量を駆動します。RX設計では、低信号を検出するために抵抗フィードバックインバータを使用し、その後にゲインを得るためのCMOSインバータが続きます。Dフリップフロップ（DFF）が、クロックデータ回復（CDR）システムによって回復されたクロックでデータをサンプリングします。オーバーサンプリングCDRは、受信信号からデータとクロックを回復し、データの変化に基づいてクロック周波数を調整します。

関連する設計ファイルは、gds、spice、ネットリスト、Verilogファイルなどが特定のフォルダに整理されており、さらなる探索が可能です。

研究者たちは、六窒素（N6）という新しい形態の窒素を成功裏に作り出しました。この物質は高いエネルギー含量を持ち、クリーンなエネルギー貯蔵材料としての可能性があると考えられています。この発見は重要で、これまで安定した窒素の形態として知られていたのは窒素ガス（N2）だけでした。

N6の合成は、常温で塩素または臭素と銀アジ化物を反応させ、その生成物を非常に低温（10ケルビン）でアルゴン中に閉じ込めることで実現しました。さらにテストを行った結果、N6は液体窒素温度（77ケルビン）でもフィルム状で安定していることが確認されました。

N6の存在とその構造を確認するために、赤外線および紫外可視分光法などのさまざまな手法が用いられました。この研究結果は、N6が無害な窒素ガスに分解されることから、環境に優しい新しいエネルギー貯蔵技術につながる可能性を示唆しています。

全体として、この研究は窒素化合物に対する理解を深め、高エネルギー材料の開発の可能性を広げるものです。

2025年6月17日、GoogleはGemini 2.5シリーズのモデルの拡張を発表しました。Gemini 2.5 FlashとProモデルは安定しており、開発者が自信を持ってアプリケーションに利用できるようになりました。また、新たにGemini 2.5 Flash-Liteというモデルがプレビュー版として導入されました。これは、2.5シリーズの中で最も速く、コストパフォーマンスに優れた選択肢です。

Gemini 2.5モデルは、コーディング、数学、翻訳などのタスクにおいて優れた性能を発揮し、以前のバージョンと比べて速度が向上し、遅延が低減されています。Flash-Liteモデルは、さまざまなベンチマークで高品質なパフォーマンスを維持し、大きなコンテキスト長を持つマルチモーダル入力をサポートしています。

開発者は、Google AI StudioやVertex AI、さらにGeminiアプリを通じてこれらのモデルにアクセスできます。Googleは、開発者が新しいGemini 2.5モデルをどのように活用するかを楽しみにしています。

ある人がLinuxのISOファイルをダウンロードしていると、多くのトレントトラッカーがダウンしていることに気付きました。そこで、使われていないトラッカーを復活させるアイデアが浮かびました。トラッカーは、BitTorrentシステムでファイルを共有するためにユーザーがピアを見つける手助けをしますが、メンテナンスが行われていないとユーザーは困難に直面します。この問題を解決するために、その人は使われていないトラッカーのドメインを購入し、opentrackerというトラッカーソフトウェアを使って匿名の仮想プライベートサーバー（VPS）を設定しました。

トラッカーを開始した後、彼らは大きなトラフィックを観察し、最終的には300万人以上のピアと170万以上の異なるトレントに接続しました。しかし、トラッカーを運営することの合法性について疑問を抱きました。公に公開されているトラッカーは著作権の執行者から狙われることが多いですが、広告なしでトラッカーを運営することは起訴されるのが難しいかもしれないと認識しました。最終的に、法的な影響について不安を感じたため、トラッカーを閉鎖し、ドメインを削除しました。同様のドメインはまだ登録可能であることにも言及しました。

要約がありません。

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JPEGは、デジタル写真をオンラインで共有するための主要なフォーマットとして、30年間にわたり利用されてきました。アーニー・スミスのこの記事では、JPEGがなぜ今でも人気を保っているのか、その理由を探ります。JPEGの仕組みに欠かせない画像圧縮や離散コサイン変換といった重要な概念についても触れています。さまざまなフォーマットが登場しているにもかかわらず、JPEGはその効果的な性能と多様なプラットフォームでの互換性により、依然として広く使用されています。

大規模言語モデル（LLM）がプログラミング言語設計、特にドメイン特化型言語（DSL）に与える影響について述べています。

DSLは特定のタスクに合わせて作られており、プログラミングを容易にすることを目的としています。これにより、ユーザーは複雑な文法に悩まされることなく、問題解決に集中できます。しかし、LLMの登場により、効率的にコードを生成できるため、DSLの将来に対する懸念が高まっています。開発者は、LLMが得意とする一般的なプログラミング言語、例えばPythonを好む傾向があり、これがDSLの魅力を薄れさせる可能性があります。

LLMは広く使われている言語でのパフォーマンスが非常に高い一方で、ニッチな言語やDSLではその性能が大きく低下します。これにより、DSLを検討している開発者にとっては大きな課題となります。著者は、DSLの開発が進むにつれて、LLMを使った一般的な言語の便利さが増すことで、DSLの進展が停滞するのではないかと懸念しています。

DSLがLLMと共存できる方法についても考察されています。一般的な言語を用いてLLMにDSLを理解させることや、非公式なプロンプトと正式なコードを統合できるDSLを作成することで、よりスムーズな作業フローを実現することが提案されています。また、LLMが生成したコードの品質と正確性を保証するために、仕様言語に焦点を当てた「検証されたLLM合成」も重要な方向性です。

LLMはDSL設計者にとって課題をもたらす一方で、革新の機会も提供しています。設計者はこの新しい環境に適応し、プログラミング言語の多様性を維持し、停滞を防ぐ必要があります。全体として、LLMの能力と課題に応じてプログラミング言語設計の進化が求められています。

時系列予測は、企業がトレンドを予測し、リソースを最適化するために重要です。最近の手法では、機械学習や生成モデルを用いて予測精度を向上させることに焦点が当てられています。特に、グラフ構造で整理されたデータを活用することが注目されています。

従来の予測手法は、時系列データを単独で分析することが多いですが、マーケティングキャンペーンや経済指標などの関連データを考慮することで、予測が向上します。グラフは、これらの相互に関連するデータソースを効果的に表現できます。

関係深層学習（RDL）という技術は、関係データベースのテーブルを自動的にグラフ構造に変換する手助けをします。これにより、時系列予測をグラフ学習のタスクとして扱うことが容易になります。

予測フレームワークの中心には、過去のデータや他の条件信号に基づいて未来の値を予測する関数があります。このモデルは、過去の時系列データや日時のエンコーディング、グラフエンティティのエンコーディングなど、さまざまなデータタイプを取り入れています。

グラフトランスフォーマーは、グラフ構造やノードの特徴を活用して予測を改善します。これらのモデルは、大規模な実世界のグラフを扱うために、関連する部分グラフをサンプリングすることができます。

予測モデルは、予測された値と実際の未来の値との誤差を最小化するように訓練され、過去のデータからパターンを学習します。

従来の回帰手法は単一の値を予測しますが、複雑な分布に対処するのが難しい場合があります。一方、条件付き拡散モデルのような生成予測モデルは、分布からサンプリングすることができ、不確実性を捉え、より豊かな予測を可能にします。

生成モデルは、従来のモデルと比較して詳細な情報を提供し、稀なイベントにも効果的に対応できることが多いですが、全体的な精度は同様に保たれます。

時系列予測は、機械学習の重要な分野であり続けています。ここで説明したアプローチは、グラフ構造と高度な予測技術を組み合わせており、より正確な予測の可能性を開いています。これらの概念に興味がある方には、PyTorch Geometricのようなリソースが、グラフニューラルネットワークやトランスフォーマーの実装に役立つツールを提供しています。

bzip2クレートは、バージョン0.6.0のリリースに伴い、完全にRustベースの実装に移行しました。この変更により、クレートはより高速で使いやすくなり、特にクロスコンパイルが簡単になりました。bzip2は古い圧縮アルゴリズムですが、多くのプロトコルやライブラリにとって依然として重要です。

主な改善点には、まずパフォーマンスがあります。Rustによる実装は、以前のCバージョンに比べて圧縮と解凍の両方で一般的に速く、さまざまなテストで顕著な速度向上が確認されています。次に、クロスコンパイルの面では、C依存性を排除することで、WebAssemblyやWindows、Androidなどのプラットフォーム向けのクロスコンパイルがより簡単で信頼性の高いものになりました。また、Rustの実装ではデフォルトでシンボルをエクスポートしないため、他の依存関係との競合リスクが減少します。さらに、MIRIを使用してコードをテストできるため、安全性とパフォーマンスの確保が容易になっています。

新しい実装の監査では、軽微なバグが見つかりましたが、大きな問題はありませんでした。これらの変更により、ユーザーが安心して利用できるより効率的なbzip2クレートが実現しました。

Tiger Cloudは、さまざまなワークロードに対応した信頼性の高いPostgreSQLクラウドソリューションを提供しています。これには、時系列データやリアルタイム分析が含まれます。また、ニーズや予算に応じたさまざまなサポートオプションも用意されており、自己管理型のサポートも選択可能です。

主な特徴として、時系列データの迅速な取り込みとクエリ処理、PostgreSQL上での迅速な分析機能があります。さらに、AIアプリケーションや検索機能を構築するためのツールも提供しています。エンタープライズ向けのプランは、セキュリティ、信頼性、サポートを強化したい企業向けに設計されています。

対応している業界には、暗号通貨、産業用IoT、エネルギー、輸送、物流、製造業があります。また、PostgreSQLの最適化に関する詳細なドキュメントやチュートリアル、競合他社とのサービス比較を行ったベンチマークも用意されています。

コミュニティとの関わりも重視しており、ブログやフォーラム、ニュースレターを通じてユーザーが最新情報を得たり、交流したりできる場を提供しています。詳細については、TigerDataのウェブサイトをご覧ください。

バンゴーは、AMDがSteam Deck専用に設計したカスタムAPUです。このハンドヘルドゲーム機には、4つのZen 2 CPUコアとRDNA 2 GPUアーキテクチャが組み合わされており、低消費電力に最適化されています。

バンゴーの主な特徴は以下の通りです。まず、Zen 2の性能についてですが、最大ブーストクロックは3.5 GHzで、単一スレッドのパフォーマンスは優れています。しかし、マルチスレッド性能はCCX（コアコンプレックス）が1つしかないため、限られています。

次に、電力効率についてです。このAPUは16ワットという厳しい電力制限内で動作し、CPUとGPUの間で負荷に応じた柔軟な電力配分が可能です。

メモリ性能に関しては、Steam Deckは16GBのLPDDR5 RAMを搭載していますが、メモリのレイテンシや帯域幅に関しては他の構成と比べて問題があり、パフォーマンスが低下しています。

ゲームに特化した設計として、統合されたRDNA 2 GPU（AMDカスタムGPU 0405と呼ばれています）は、要求の高いグラフィックスをサポートするために70 GB/sを超える高いメモリ帯域幅を提供しますが、デスクトップGPUに見られるような高いクロックスピードやインフィニティキャッシュといった高度な機能は欠けています。

最後に、クロックの立ち上がり速度についてですが、このAPUはクロックの立ち上がりが遅く、ゲームプレイ中の応答性に影響を与える可能性があります。

全体として、バンゴーはCPU性能を一部犠牲にしてGPU能力を強化していますが、Steam Deckのようなゲーム機向けに統合ソリューションを作り出すAMDの強みを示しており、市場の他のアーキテクチャと効果的に競争しています。

要約がありません。

著者はコンピュータサイエンスの学位を持ち、コンパイラの開発を楽しんでいます。最近、TinyBASICというBASICプログラミング言語のバリアント用に「toybasic」というシンプルなコンパイラを作成しました。このプロジェクトは、雨の週末に楽しい挑戦として完成しました。

ToybasicはGo言語で書かれており、BASICからGoコードを生成します。コンパイラは主に三つのステージで構成されています。

最初のステージは「レキサー」で、ソースコードをトークン（意味のある記号）に変換します。次に「パーサー」がトークンを受け取り、プログラムを表す構造（構文木）を作成しながらエラーをチェックします。最後に「コンパイラ」が構文木を実行可能なGoコードに変換します。

著者はレキサーにはnex、パーサーにはgoyaccといったツールを使用し、開発プロセスを簡素化しました。Toybasicの文法はTinyBASICから変更され、INPUT文などの特定の機能が除外されています。

サンプルのBASICプログラムがその機能を示しており、著者は言語のさまざまな構文をテストして正しく動作することを確認しました。このプロジェクトは教育的でありながら楽しく、著者は理論的な知識を実践的な作業に応用することができました。

任天堂の新しいゲーム機、Nintendo Switch 2が2025年6月5日に発売されました。この機種には「マリオカートワールド」というゲームが搭載されており、4K HDR機能をアピールしています。しかし、このゲームはHDRの実装が不十分で「偽HDR」と批判されています。これは、ゲームが主に標準ダイナミックレンジ（SDR）向けに設計され、その後に急遽トーンマッピングが追加されたため、真のHDR品質が欠けているからです。

HDR対応のテレビが一般的になった今、多くのゲーマーがHDR機能を持つ画面でプレイしています。それにもかかわらず、マリオカートワールドのHDR出力は限られており、ピーク輝度は950ニットを超えません。これは、コンソールの明るさ設定を高くしても変わりません。このことは、ゲームのHDR設計に問題があることを示唆しており、急いで作られたか、実行が不十分だった可能性があります。

この批評は、著者がHDRゲーム開発の経験を持ち、ゲームの出力を徹底的にテストした結果に基づいています。著者は、明るさや色域が限られていることを発見しました。ゲームのビジュアルは主にSDRの色空間に制約されており、HDRが提供できる鮮やかな色やダイナミックレンジが欠けています。

ゲームのHDRを改善するためには、開発者は最初からHDRを意識し、広い色域を使用し、ダイナミックトーンマッピングを実装する必要があります。また、開発プロセスの早い段階でHDRディスプレイを使用してアートレビューを行い、問題を早期に発見することが重要です。この記事は、HDRへのアプローチに大きな変化がない限り、開発者はマリオカートワールドのようなフラッグシップタイトルでも劣った視覚体験を提供するリスクがあると主張しています。

マリオカートワールドは、多くの開発者がまだHDRを十分に活用していないことを思い出させるものであり、それがゲームの芸術的および視覚的な可能性を制限しています。

著者は、60進法の時間システムを作り上げた人々を称えたいと考えました。その過程で、古代の文字体系である楔形文字がユニコードに含まれていることを知りました。

JPEG、GIF、PNGは長い間使われてきた画像フォーマットですが、JPEG XLのような新しい選択肢は認知と普及に苦しんでいます。JPEG XLは2021年に最終化され、効率的な圧縮、ロスレス変換、高解像度のサポートなどの先進的な機能を提供しています。しかし、既存のフォーマットに対する利点があるにもかかわらず、ブラウザのサポートが不足しており、その主な理由はGoogleの影響です。

Googleは2010年にWebPを開発し、JPEG、PNG、GIFの強みを組み合わせることを目指しました。すぐにブラウザでの採用を推進しました。別のフォーマットであるAVIFが登場すると、広くサポートされているAV1動画フォーマットとの関連性から注目を集めましたが、JPEG XLと比べると限界があります。

Googleは検索エンジンやブラウザ技術において強い影響力を持っており、競争を抑制することができます。JPEG XLは一時的にChromiumに含まれていましたが、その後削除されました。Googleは既存のフォーマットに比べて興味や利点がないと理由を挙げていますが、批評家はこれはWebPを競争から守るための戦略だと主張しています。

困難な状況にもかかわらず、JPEG XLをサポートする方法はいくつかあります。例えば、その機能を有効にするブラウザを使用したり、JPEG XLの利点についての認知を広めたりすることです。支持者たちは、GoogleやMozillaのような企業に圧力をかけることで、JPEG XLへのサポートが増え、画像フォーマットにおける革新と競争を促進できると信じています。

この記事では、AMDが2012年に発表した「Trinity」アクセラレーテッドプロセッシングユニット（APU）に使用されたインターコネクト技術について説明しています。主なポイントは以下の通りです。

AMDは、CPUとGPU間のシームレスな通信を実現するために「Infinity Fabric」を採用しました。これにより、メモリへの一貫したアクセスが可能になりました。

Trinityアーキテクチャは、CPUと統合GPU（iGPU）の機能を組み合わせていますが、異なるインターコネクト設計を持っています。最初はGPUとの緊密な統合を意図していないノースブリッジアーキテクチャに依存していました。

Trinityには、システムリクエストインターフェース（SRI）と二層クロスバー（XBAR）が搭載されており、リクエストのルーティングを行います。iGPUは独自のグラフィックスメモリコントローラー（GMC）を持ち、CPUとは別にメモリリクエストを管理します。

メモリリンクには二つの主要なリンクがあります。「Garlic」リンクは高帯域幅のiGPUがDRAMにアクセスするためのもので、「Onion」リンクはCPUのメモリアクセス用で、キャッシュの一貫性を優先しますが、帯域幅は低めです。

インターコネクト設計には限界がありますが、TrinityはCPUとGPUの混合ワークロードにおいて良好なパフォーマンスを発揮し、重いGPUの要求があっても合理的なレイテンシを維持します。

当時、Intelの統合GPU設計はメモリ統合が優れていたため、より効率的でした。これにより、AMDは今後の設計での改善が必要であることが浮き彫りになりました。

Trinityのインターコネクトには欠点がありましたが、AMDにとっては強力な統合グラフィックスソリューションを作成するための重要なステップでした。

ブライアン・ヒックスの「不安定なインターネットを考慮して設計すべきか？」という記事では、特に2025年のアメリカにおいて、ソフトウェア設計時にインターネットアクセスを考慮する重要性が論じられています。

アメリカの家庭の約97％がインターネットに接続していますが、信頼できる速度が25 Mbpsのダウンロードと3 Mbpsのアップロードを超える家庭は少ないのが現状です。都市部ではインターネット接続が一般的に良好ですが、農村部では速度が大幅に低下することがあります。

この記事では、FCC（連邦通信委員会）や国立教育統計センターのデータが引用されており、インターネットアクセスは改善されているものの、多くの人々が速度や信頼性の面で依然として課題に直面していることが示されています。教育省のデータによると、2021年には約297万人の学生がモバイルインターネットのみを利用しており、依然として格差が存在していることが浮き彫りになっています。

開発者は、ソフトウェアを作成する際に、遅いまたは限られたインターネット接続を持つユーザーを考慮する必要があります。これには、モバイルネットワークを利用するユーザーの遅延やデータ制限を考慮することが含まれます。

著者は、開発者がさまざまなインターネット環境を理解し、それに応じた設計を行うことが、特にサービスが行き届いていない地域のユーザーに対して重要であると強調しています。

Claude CodeというAIツールは、単純な作業を迅速に繰り返し行う能力によって、知的に見えると述べられています。基本的なモデルは変わっていないものの、Claude Codeのスピードと自律性がユーザーにとってより賢く感じさせる要因となっています。著者はClaude Codeを使用した経験を共有し、プロジェクトの依存関係を効率的に更新したことで、AIツールの価値を再考するきっかけになったと述べています。また、Claude Codeがより多くの計算能力を持って自律的に作業できれば、さらに速くタスクを完了できる可能性についても考えています。全体として、AIの進化する能力とさまざまなタスクを自動化する可能性が強調されています。

要約がありません。

食虫植物は、ケープサンドゥ、ウツボカズラ、そしてビーナスフライトラップなどがあり、何百万年も前から存在しています。これらの植物は、栄養を得るために昆虫を捕まえて食べるために、何度も進化してきました。彼らの魅力的な適応にもかかわらず、これらの植物は比較的小さく、フィクションで描かれるような人間を捕まえることができるサイズには成長したことがありません。

食虫植物は、獲物を捕まえるためにさまざまな方法を使用します。たとえば、サンドゥは粘着性の葉を持ち、ビーナスフライトラップは触発されるとパクッと閉じます。食虫植物は栄養が乏しい環境で生育するため、動物を引き寄せて消化するように進化しました。一般的に、大きな植物は栄養が豊富な土壌で育ち、動物を食べる必要がありません。

食虫植物の歴史は3400万年以上前にさかのぼり、化石の証拠から彼らが時間とともに生息地に適応してきたことがわかります。厳しい条件で生き残り、繁栄する能力は素晴らしい適応ですが、特定の環境条件が必要なため、彼らが大きく成長することは考えにくいです。要するに、食虫植物はユニークな捕獲メカニズムを持つ興味深い生物ですが、そのサイズは生息地と栄養の要求によって制限されています。

KiCadの開発チームは、FedoraやUbuntuなどの主要なLinuxディストリビューションがX11から移行する中で、Waylandとの互換性に関するユーザーの問い合わせに対応しています。

現在の状況として、KiCadはWayland上で動作しますが、ユーザーは使い勝手に影響を与える多くの問題に直面します。主な問題点には、ウィンドウ管理の難しさ、入力デバイスの不具合、高いCPUやGPUの使用率、フリーズやグラフィックの不具合、ダイアログの操作や外部ツールとの統合に関する制限があります。これらの課題は、Waylandが他のシステムでアプリケーションが依存している機能を欠いているために生じており、デスクトップ環境ごとの実装の違いがさらに複雑さを増しています。

開発アプローチとして、KiCadチームは異なるウィンドウマネージャーに特化した修正を行わず、一般的な改善に注力し、Waylandの制限を文書化する方針です。Waylandに特有の問題に関するバグ報告はサポートしないとしています。

ユーザーへの推奨事項として、プロフェッショナルには安定した体験のためにXFCEやKDE PlasmaなどのX11環境を使用することを勧めています。カジュアルユーザーには、KiCadはWayland上で動作しますが、ウィンドウのレイアウト問題や時折のクラッシュなどの制限があることを理解しておくように伝えています。

今後について、チームはWaylandの改善の必要性を認識しており、その互換性を高めるための貢献を歓迎しています。しかし、KiCadの安定性と機能性を維持することが重要であると強調しています。

現時点では、KiCadの信頼性の高いパフォーマンスを必要とするユーザーは、X11環境を利用することをお勧めします。KiCadチームはWaylandが成熟するにつれて適応していく予定です。

ロサンゼルス一般医療センターでは、身分証明書を持たず、深刻な健康問題のために自分の名前を伝えられない多くの患者を特定するという課題に直面しています。毎年、約13万人が救急外来を訪れ、その中には数週間、あるいは数ヶ月間も身元不明のままの患者がいます。

ある具体的なケースでは、イーストハリウッドで意識を失っている男性が発見され、個人情報を提供できませんでした。病院のソーシャルワーカーは、彼の身長や体重などの情報を集め、写真を撮影し、一般の人々に彼の身元を特定するための協力を呼びかけました。しかし、身分証明書がないために他の施設に移ることができず、身元不明の患者が長期間病院に留まることが多くなっています。

身元不明の患者は、適切な医療を受けられないだけでなく、重要な医療歴にアクセスできないため、安全面でも問題を引き起こします。病院は、これらの患者を特定するために限られた情報を法的に共有することができ、メディアや一般の人々にプレスリリースを発表することもあります。

患者を特定するための努力にもかかわらず、約半数のケースは1ヶ月後も解決されていません。この状況は深刻で、一部の患者は病院に無期限に留まることになり、他の重篤な患者に必要なリソースを占有してしまいます。病院のチームは、名もなき多くの人々が失われたままである現実に直面しながら、解決策を探し続けています。

ハンバーガーメニューは、三本の線で表されるアイコンとして、過去10年間で多くのユーザーにとって身近な存在となりました。このアイコンは、小さな画面でのスペースを節約するためにナビゲーションオプションを隠す目的で設計されましたが、ユーザーがそれを見落とすことが多く、使い勝手に問題を引き起こしました。今日では認知度が高まっていますが、同様の使い勝手のリスクは依然として残っています。

2015年から2016年にかけての研究では、ハンバーガーメニューを使用するとユーザーのエンゲージメントが低下し、タスクの完了時間が増加し、満足度が下がることが示されました。そのため、可能な限り目に見えるナビゲーションを使用することが推奨されました。

現在では、多くのユーザーがハンバーガーアイコンを認識しています。特に、標準的なデザインの慣習に従って左上隅に配置されている場合、ユーザーはそれをメニューとして識別できることが研究で示されています。

しかし、ハンバーガーメニューが広く知られている一方で、同じ場所に似たアイコンが使われると混乱を招く可能性があります。これにより、ユーザーがそれをナビゲーションメニューと誤解することがあります。

デザインに関する推奨事項としては、標準の三本線アイコンを使用し、左上隅に配置することが挙げられます。また、不必要なスタイリングや境界線を避け、「メニュー」と明確にラベル付けし、ユーザーの期待を導くために微妙なアニメーションを使用することが重要です。他の線に基づくアイコンと区別できるようにし、十分なサイズ、コントラスト、視認性を確保することも必要です。

ハンバーガーメニューは効果的である一方で、隠れたナビゲーションによる固有のトレードオフがあります。そのため、ベストプラクティスに従って賢く使用し、ユーザーのニーズに応えるために常にテストを行うことが重要です。全体として、ハンバーガーメニューは認識されるパターンですが、使いやすさを維持するためには慎重な実装が求められます。

「所有していないものを嘲笑うな」という記事では、ソフトウェア開発におけるテストの原則について、特にサードパーティの依存関係をどのように扱うかに焦点を当てています。

この原則は、開発者がテストにおいて自分のオブジェクトのみをモックすることを推奨しています。サードパーティのオブジェクトをモックすると、テストが複雑になり、壊れやすくなるためです。著者は、DockerレジストリAPIとやり取りする関数をテストする際にモックを使用する例を挙げ、ネストされたモックがテストを扱いにくくする様子を示しています。

著者は、広範なモックの代わりに、サードパーティのライブラリ（例えばHTTPクライアント）の周りにシンプルなラッパーを作成することを提案しています。これにより、その機能を抽象化し、ビジネスロジックが明確になり、テストが書きやすくなります。

ラッパーを使用することで、テストはサードパーティAPIの実装詳細ではなく、ビジネスロジックに集中できます。これにより、テストが読みやすく、保守しやすくなります。

この原則は有益ですが、特定のエラー条件をシミュレートするためにサードパーティのオブジェクトをモックすることが適切な場合もあります。

著者は、テストの原則を深く理解したい人のために、追加の読み物やリソースを推奨しています。全体として、この記事はテストにおいてサードパーティライブラリへの直接的な依存を避け、ビジネスロジックを明確でテスト可能に保つことの重要性を強調しています。

要約がありません。

最近、アメリカやカナダを含むさまざまな場所で街灯が紫色に変わっており、ドライバーや歩行者の安全に対する懸念が高まっています。この変化は、約15年前に都市が従来のナトリウムランプをLEDライトに置き換えたことに起因しています。当初、街灯の色は黄色から白に変わりました。

紫色の街灯は、白色光を作り出すためのリン酸塩コーティングに問題があることを示している可能性があります。このコーティングが剥がれると、下にあるLEDからの青い光が透けて見え、紫色になります。これは、熱や振動、その他の要因によって発生することがあります。

紫色の光は視力に悪影響を及ぼす可能性があります。暗い環境では、私たちの目はより感度の高い桿体細胞に頼るようになりますが、これらは青い光には敏感でも、細部や色の認識が苦手です。そのため、紫色の光の下では、ドライバーや歩行者が物体をはっきりと見るのが難しくなることがあります。

専門家は、紫色の街灯の問題がすべてのLED技術に対する悪影響を及ぼすべきではないと指摘しています。ほとんどのLEDは安定しており、信頼性があります。これらの光の下で安全を保つためには、青い光をフィルターするサングラスを避けることが推奨されています。

Incantは、プログラムに魔法の呪文や機能を追加できるツールです。言語モデルを利用しており、これらのモデルと安全にやり取りするための簡単な方法を提供します。ただし、個人情報や機密情報を送信しないように注意が必要です。すべての入力データは外部の提供者と共有されるためです。

使い方は以下の通りです。

まず、IncantはAPIキーやその他の変数をチェックして、簡単に設定できるようにします。次に、特定のデータを選択するための関数を作成できます。たとえば、リストから最大の数を見つける関数を作成することが可能です。この場合、出力は常に提供されたリストの中の数値となり、安全性が確保されます。

また、データをフィルタリングするための関数も作成できます。たとえば、名前のリストから男性の名前だけを抽出することができます。元のリストの順序は維持され、出力は入力の安全なサブセットとなります。

要するに、Incantは言語モデルを安全かつ制御された方法で扱う手助けをし、結果が信頼できるものであり、提供されたデータに基づいていることを保証します。

MediaCMSは、動画やメディアの管理と共有のために設計されたオープンソースのコンテンツ管理システムです。セットアップが簡単で、小規模から中規模のメディアポータルを扱うことができます。DjangoとReactを使用して構築されており、REST APIも含まれています。

主な特徴としては、完全なデータ管理のためのセルフホスティング、動画、音声、画像、PDFなどのさまざまなメディアタイプのサポート、公開、非公開、非リストの複数の公開オプション、ユーザー管理のための役割ベースのアクセス制御（RBAC）、動画トリマーやプレイリスト、簡単な検索機能を含む高度なメディア管理ツール、レスポンシブテーマによるカスタマイズ可能なデザイン、適応型動画ストリーミングと複数の字幕形式のサポート、コンテンツ管理を容易にするためのチャンクファイルアップロード、豊富なドキュメントとオンラインデモの提供があります。

使用例としては、教育機関が広告のないコンテンツハブを作成したり、組織が機密資料を安全に共有したり、個人がパーソナライズされたメディアポータルを構築したりすることが挙げられます。

MediaCMSは、機能性、簡単なインストール、カスタマイズに重点を置いた質の高いオープンソースソリューションをコミュニティポータルに提供することを目指しています。

インストールはDockerまたはサーバー自動化スクリプトを使用して行うことができ、カスタムインストールやサポートサービスも提供されています。

ハードウェア要件としては、小規模なインストールには最低4GBのRAMと2～4のCPUが推奨されており、大規模なセットアップにはより多くのリソースが必要です。

ライセンスはGNU Affero General Public License v3.0の下でリリースされています。

詳細については、[email protected]までお問い合わせください。

WFGYは、新しいPDFベースのプロトコルを開発しました。このプロトコルは、大規模言語モデル（LLM）の問題を解決し、誤った予測や混乱した推論パターンを改善することを目的としています。このアプローチは、モデルの再訓練やシステムコールを必要とせず、データ処理時にモデルの思考方法を直接変更します。

この方法による主な改善点は、成功した推論が42.1%増加し、意味との整合性が22.4%向上し、解釈を必要とするタスクの安定性が3.6倍向上したことです。

このプロジェクトはオープンソースで、正式な理論、プロンプトの例、再現可能な結果を含んでおり、追加の依存関係はありません。モデルの整合性や推論に関する専門家からのフィードバックを歓迎します。

AMDは最新のGPUアーキテクチャであるCDNA 4を発表しました。これはCDNA 3からの小規模なアップグレードです。CDNA 4の主な目的は、機械学習において重要な行列の掛け算の性能を向上させることで、低精度のデータタイプを使用しています。デザインはCDNA 3と似ており、AMDのCPUで成功を収めたチップレットアーキテクチャを採用しています。

主な特徴には、計算ユニットの調整があります。CDNA 4は行列の掛け算のスループットを改善し、一部のケースでは性能が倍増します。しかし、NvidiaのGPUは低精度のスループットにおいて依然として優れています。さらに、ローカルデータシェア（LDS）のサイズが64KBから160KBに増加し、実行ユニットの近くにより多くのデータを保存できるようになり、性能向上が期待されます。LDSからデータを読み取るための帯域幅も倍増しました。

システムアーキテクチャの強化も行われており、CDNA 4はHBM3E技術を使用したアップグレードされたDRAMを採用しています。これにより、前の世代と比べてより大きな帯域幅と容量を提供し、Nvidiaの製品に対するAMDの優位性を維持しています。

全体として、CDNA 4はCDNA 3の強みを活かしつつ、大きな変更はなく、機械学習タスクでの性能向上を目指しています。また、ベクトル演算においても強力な能力を保持しています。AMDの戦略は、アーキテクチャを一新するのではなく、既存の技術を洗練させることに焦点を当てているようです。

富士フイルムのX Halfカメラは発売以来、賛否が分かれています。価格に対して機能に不満を持つ人もいれば、魅力を感じる人もいます。著者は富士フイルムのカメラに豊富な経験があり、最近このモデルを購入したことで、家族にとって理想的なカメラだと考えています。

著者は現在使用しているライカM11に対する不満を語ります。このカメラは特に子供たちには使いづらく、家族全員が使えるカメラを探すことになりました。最初は安価な無名のカメラを子供たちに買いましたが、写真の質が悪く、使い方も複雑で多くの問題に直面しました。

さまざまな選択肢を検討した結果、著者は富士フイルムX Halfが家族にぴったりだと結論づけました。このカメラは軽量で使いやすく、バッテリーの持ちも良好です。シンプルなインターフェースが特徴で、子供たちが複雑さを感じることなく写真を楽しむことができます。

ただし、著者はWiFi接続が不安定で、センサーの質が理想的ではない点を指摘しています。価格は約700ドルから850ドルと高めですが、家族がシンプルで楽しい写真体験を求めるなら、良い価値を提供していると考えています。

要するに、X Halfはプロの写真家には満足できないかもしれませんが、家族やカジュアルなユーザーには楽しくアクセスしやすいカメラとして適しています。

リクエストを確認するために、CAPTCHAを完了する必要があります。以下のフォームに入力し、ボタンをクリックして送信してください。

3Dガウシアンスポッティング（3DGS）は、リアルな3Dシーンを作成するための新しい手法ですが、スマートフォンのようなモバイルデバイスではリソースが限られているため、使用が難しいです。一般的な解決策としてクラウドコンピューティングが考えられますが、クラウドから直接画像をストリーミングするのは遅く、インターネットの帯域幅を多く消費します。

この論文では、モバイルデバイスで都市規模の3DGSレンダリングを可能にする解決策を提案しています。主なアイデアは、通常の移動中に新しく見える要素の数がほぼ一定であることです。したがって、クラウドからモバイルデバイスに必要な要素だけを送信します。クラウド側では、これらの重要な要素を特定する方法を使用し、モバイルデバイスではルックアップテーブルを使ってレンダリングプロセスを高速化します。

私たちのシステム「ボイジャー」は、データ転送量を100倍以上削減し、レンダリング速度を最大8.9倍向上させることができ、他の方法と比較しても同様の画像品質を維持しています。

要約がありません。

クレイグ・フェデリギはインタビューの中で、iPadOSの開発とそのマルチタスク機能について語りました。彼は、iPadの能力を向上させるために直面した課題や進展についての洞察を共有しました。フェデリギは、iPadの核心的な特性を強調し、その独自のデザインや機能が他のデバイスとどのように異なるかを説明しました。全体として、この会話はiPadOSがユーザー体験を向上させ、マルチタスクをより効率的にすることを目指していることを反映しています。

天文学者たちは、彫刻家銀河の非常に詳細な画像を作成しました。この画像は、ヨーロッパ南天天文台の非常に大きな望遠鏡を使用して、新たな特徴を明らかにしています。この画像には数千の色が含まれており、科学者たちはこの銀河に存在する星やガス、塵についてさらに学ぶことができます。この銀河は地球から約1100万光年離れています。

研究チームはエンリコ・コンジウの指導のもと、50時間以上にわたり銀河を観測し、星形成や銀河の構造を研究するための包括的な地図を作成しました。彼らは約500の惑星状星雲を発見しました。これらは銀河の距離を測定する手助けとなり、さらなる研究にとって重要な要素です。

この新しい地図は、より小さなプロセスが大きな銀河にどのように影響を与えるかを研究するための重要なツールです。この謎を解明するために、研究者たちはさらなる探求を続けることを目指しています。

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

このような事態が発生した理由は、ブラウザがJavaScriptとクッキーを受け入れており、それらがブロックされていないことを確認する必要があるからです。

サポートが必要ですか？質問がある場合は、サポートチームに連絡し、参照IDを提供してください：d1d8897a-4c61-11f0-9749-e629651c17b0。

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考古学者たちは最近、トルコで約5000年前の青銅器時代にさかのぼる保存状態の良い古代のパンを発見しました。この焦げたパンは、クルロバ遺跡の発掘中に見つかり、住居の入り口の下に埋まっていました。このパンは、通常はパンくずしか見つからないため、非常に珍しい発見です。

5月22日以来、地元のパン職人たちは、先祖代々の小麦、レンズ豆、ブルグルを使って古代のパンを再現しています。その結果、グルテンが少なく、防腐剤を使っていない製品ができました。再現されたパンは地元の人々に好評で、ある顧客はその味を楽しみにしていると語っています。このような古代の食べ物の発見は考古学では珍しく、この発見の重要性を際立たせています。

Fossifyへようこそ。

Fossifyは、プライバシーを重視し、オープンソースで広告のないモバイルアプリのコレクションです。このプロジェクトは、シンプルでプライベートな技術を誰でも利用できるようにするために、SimpleMobileToolsプロジェクトの継続として作られました。

参加方法についてですが、複数のアプリに影響を与える問題については、一般的な問題セクションを確認してください。また、一般的なディスカッションエリアで意見を共有したり、議論に参加したりすることもできます。コーディングや翻訳に協力したい方は、提供されたリンクをたどってください。

質問やフィードバックがある場合は、ディスカッションを始めたり、[email protected]にメールを送ったりして、お気軽にお問い合わせください。皆様の貢献をお待ちしています！

エドスガー・W・ダイクストラは、1952年に始まったプログラミングのキャリアについて振り返ります。彼はオランダで最初のプログラマーの一人であり、プログラミングが尊重される分野として成長するまでの遅い過程を強調します。特に、彼が理論物理学ではなくプログラミングを選ぶきっかけとなった上司との重要な会話を語ります。初期のプログラミングは、当時のコンピュータの物理的な課題によって影を潜め、プログラマーの役割はしばしば過小評価されていました。

ダイクストラは、コンピュータがより強力になるにつれて、プログラミングの課題が減るどころか、逆に増大したことを指摘し、これを「ソフトウェア危機」と呼びます。新しい世代のコンピュータの設計上の欠陥がプログラミング作業を複雑にし、プログラミング言語がプログラマーの思考に与える影響の重要性を強調します。

彼はFORTRAN、LISP、ALGOL60といった歴史的なプログラミング言語を振り返り、それぞれの貢献を称賛しつつも限界も認識しています。ダイクストラは、知的な管理を向上させつつ複雑さを減らすために、より効果的なプログラミング技術や言語の必要性を訴えます。

彼は、プログラミングがより効率的で信頼性の高いものになる未来を描き、社会がより良いソフトウェアの必要性を認識し、経済的な圧力がプログラミングの実践を改善することを促すと述べます。この変化は技術的に実現可能であり、プログラミング手法の革命につながる可能性があると強調します。

最後に、ダイクストラはプログラミングに対して謙虚なアプローチを提唱し、その難しさや人間の思考の限界を認めます。彼はプログラマーに対し、控えめで洗練された言語を使用し、自らの作業の複雑さを十分に理解することが、ソフトウェア開発の成果を向上させることにつながると励まします。

このテキストでは、snapDOMとhtml2canvasという二つのライブラリのベンチマークテストについて説明しています。このテストでは、同じウェブページの要素を五回キャプチャし、それぞれの平均速度を測定します。

テストの主なポイントは、両方のライブラリが基本的なテキスト、アニメーション、CSSフレームワーク、独自のタイポグラフィ、シャドウDOM、キャンバス、擬似要素、クリップパスの形状など、さまざまな要素でテストされることです。また、各ライブラリは、結果を異なるフォーマット（PNG、JPG、WebP）でキャプチャし、ダウンロードできる機能を提供します。現在、テストの準備が整い、開始を待っています。

全体として、このテストの目的は、どちらのライブラリがウェブ要素のキャプチャにおいて優れているかを判断することです。

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テトラクロマシーという現象について説明します。これは、一部の女性に見られる特異な視覚能力で、目の中に通常の三種類の色を感知する錐体に加えて、四種類の錐体を持つ遺伝子変異によって起こります。この珍しい能力により、彼女たちは最大で1億色もの色合いを認識できる可能性がありますが、一般的な人々は約100万色を区別できるに過ぎません。最初に確認されたテトラクロマットは1993年に特定されました。

世界中で女性の2〜3パーセントがこの特性を持っていると推定されていますが、多くの人は自分の色の認識能力が優れていることに気づいていないかもしれません。テトラクロマットは、色の識別が求められる作業、例えば美術品の真贋判定や肌の色の分析などで優れた能力を発揮する可能性があります。しかし、現代の世界は標準的な色覚に合わせて設計されているため、彼女たちの体験は時にフラストレーションを感じることもあります。さらに、彼女たちは赤外線スペクトルを見る能力を持っているかもしれず、これにより夜間の視力が向上することもあります。

テトラクロマシーは興味深い利点を提供しますが、この独特な視覚が受け入れられない世界では、さまざまな課題も伴います。

ピッカーと部品のパレット倉庫は、従来のレイアウトでは作業者が長距離を移動する必要があり、多くの労力がかかるため、効率が悪くなることがあります。この研究では、コンピュータアーキテクチャに触発された新しいレイアウトを提案しています。このレイアウトは、倉庫をパフォーマンス（P）、効率（E）、共有（S）の三つの専門ゾーンに分けています。離散イベントシミュレーションを用いて、この新しいレイアウトと従来の長方形やフライングV型のレイアウトを比較しました。その結果、新しいデザインは処理速度を大幅に向上させ、労働力の必要性を減少させることが示されました。これは、CPU設計に基づいたレイアウトが倉庫の効率を高める可能性があることを示唆しています。

2025年のCNBCディスラプター50リストでは、技術の進展と富の創出において重要な役割を果たしている企業が紹介されています。今年のリストで1位に選ばれたのは、防衛技術に特化したアンドゥリルという会社です。この分野への関心と投資が高まっていることが、同社の評価につながっています。

最近の研究によると、各人の呼吸パターンは指紋のように独特であることがわかりました。この特異な呼吸は、個人の特定だけでなく、身体的および精神的健康についての洞察を提供することもできます。研究者たちは、特別な装置を使って97人の健康な被験者の呼吸パターンを24時間にわたり監視しました。その結果、これらのパターンが参加者を正確に特定できることがわかり、体重指数（BMI）や不安、抑うつのレベルとも関連していることが明らかになりました。

この研究は、ワイツマン科学研究所のノアム・ソベル氏が主導しました。研究者たちは、鼻孔を通る空気の流れを追跡するカスタム装置を使用しました。彼らは、吸気や呼気の持続時間など、呼吸の24の異なる側面を分析しました。その結果、呼吸パターンは、不安や抑うつのスコアが低い人々においても健康情報を明らかにすることができることがわかりました。

この研究は、呼吸パターンの分析が健康状態の診断において強力なツールとなる可能性があることを示唆しています。

この記事では、実用的な観点からアクセシブルなユーザーインターフェース（UI）を構築する重要性について述べられています。著者のノーラン・ローソンは、開発者にとってのアクセシビリティの「自己中心的な」利点をいくつか強調しています。

まず、アクセシブルなUIはデバッグを容易にします。明確に構造化されているため、開発者はコード内のレイアウトや要素をすぐに理解できます。例えば、混乱を招くdivの代わりにテーブルを使用することが挙げられます。

次に、適切なARIAロールを使用することで、UIコンポーネントの役割が明確になります。たとえば、ドロップダウンを「コンボボックス」と呼ぶことで、コードがシンプルになり、可読性が向上します。

また、アクセシビリティはテストのしやすさも向上させます。開発者は、任意のクラスではなく、意味的な役割に基づいて要素を選択できるため、より信頼性の高いテストが可能になります。

さらに、アクセシブルなUIは、キーボードナビゲーションを好むパワーユーザーにとっても利点があります。キーボードショートカットをサポートするUIは、生産性やユーザー満足度を高めます。

著者は、アクセシビリティを推進する個人的な動機として、家族の視覚障害を挙げ、ウェブ上の広範なアクセシビリティの失敗についても触れています。アクセシブルなインターフェースを構築することはそれほど難しくなく、ユーザーと開発者の両方にとって有益であると提案しています。最後に、開発者に対してアクセシビリティを実践として受け入れるよう促し、それが最終的に彼らの仕事を向上させることを強調しています。

著者は、ウェブブラウザ上で簡単に2Dおよび3Dオブジェクトを操作できる小さなライブラリを作成しています。マウスやタッチ操作を使って、基本的な3Dエディタのようにユーザーフレンドリーなものを目指しています。Blenderのような高度なスキルは必要ありません。軽量なソリューションが見つからなかったため、Three.jsとR3Fを使って、自ら構築することにしました。これはVRやARのインタラクションシステムからインスパイアを受けています。ぜひ試してみて、フィードバックを提供してほしいと呼びかけています。

このテンプレートは、Cursor、CLINE、RooCode、Windsurf、GitHub CopilotなどのAIコーディングアシスタントの効果を高めるために設計されています。コーディングプロジェクトに一貫したフレームワークを提供します。

主な利点としては、まずAIの動作が一貫していることが挙げられます。計画、実装、デバッグのための明確なワークフローを確立し、異なるプラットフォームで高品質な成果物を保証します。また、プロジェクトの重要な情報をAIがアクセスできるようにする構造化されたドキュメンテーションシステムを利用し、要件やアーキテクチャの理解を深めます。さらに、さまざまなコーディングアシスタントとシームレスに連携し、それぞれのニーズに適応します。ソフトウェアエンジニアリングの原則をAIの指示に組み込むことで、コードの品質と保守性を向上させます。迅速なセットアップが可能で、プロジェクトのニーズに合わせてカスタマイズできる事前設定された構造を提供します。

このテンプレートは、複雑なプロジェクトに深いAI支援を必要とする開発者や、複数のコーディングアシスタントを使用して一貫したワークフローを求めるチーム、構造化されたAIワークフローを望む個人、再現可能なAIインタラクションが必要な研究者に利用できます。

主な機能には、複数のAIプラットフォームに対応し、一貫したルールの適用を保証すること、深い文脈を提供する「メモリーバンク」によってAIのパフォーマンスを向上させること、ソフトウェアエンジニアリングのベストプラクティスの遵守を促進すること、効率を改善するためにトークンの使用を最適化することが含まれます。

ワークフローの概要としては、まず提供されたスクリプトを使用してプロジェクトにルールとメモリを設定します。次に、プロジェクト固有のルールやメモリを必要に応じて変更します。定期的にルールを更新し、AIアシスタントがプロジェクトの変更に合わせて調整されるようにします。ルールを削除しつつプロジェクト固有のドキュメントを保持するためのコマンドも用意されています。

環境設定としては、Conda環境を設定し、ツールを効果的に実行するために必要な依存関係をインストールします。このテンプレートを使用することで、開発チームはAIとより効果的に協力し、コーディングプロジェクトにおける一貫した品質と保守性を確保できます。

TankerTrackers.comは、油市場に関する洞察を提供することを目的として、油タンカーや貯蔵の変化、政府のデータを追跡しています。彼らは衛星画像を使用して油の貯蔵レベルを視覚的に確認し、これによりトレーダーは市場の動向を理解しやすくなります。

油市場は透明性に欠けており、多くの生産国は生産や貯蔵データを共有することに消極的です。TankerTrackersは、衛星画像とタンカーのデータを分析することで、油が貯蔵されているのか、精製されているのか、または移動されているのかを判断できます。

油貯蔵タンクの占有率を計算するには、二つの重要な測定が必要です。一つ目は直径です。Google Earthなどのツールを使ってタンクの直径を測定します。二つ目は高さですが、これは少し難しい場合があります。油会社のウェブサイトや画像を通じて見つけることができます。

次に、タンクの満杯度を推定するために影を観察します。貯蔵タンクの浮き屋根は油のレベルに応じて調整され、影を作ります。この影の大きさがタンク内の油の量を示します。影が大きいほど、油の量は少なくなります。

時間をかけて撮影された衛星画像を比較することで、貯蔵レベルの変化を確認できます。例えば、中国の寧波にあるタンクの画像では、1か月間に樽の量に変化が見られなかったことが示されており、この方法の有効性を示しています。

このプロセスにより、油の貯蔵レベルを大まかに推定することができ、油市場に関する貴重な洞察を提供します。

イランの暗号通貨取引所ノビテックスが、イスラエルに関連するグループ「ゴンジェシュケ・ダランデ」によって9000万ドルのハッキング被害を受けました。このグループは、ノビテックスがテロ資金の調達に利用されていると主張し、取引所の内部データやソースコードを公開すると脅迫しています。これにより、残っているユーザーの資産が危険にさらされています。

このハッキングは、イランの国営銀行セパフに対するサイバー攻撃の直後に発生しました。ノビテックスは攻撃を認めましたが、盗まれた金額については確認していません。盗まれた資金はさまざまな暗号通貨のウォレットに追跡されており、グループはこのハッキングが金銭的な動機によるものではなく、イランの政権に対する政治的な声明であると述べています。

イランとイスラエルの緊張が高まる中、ノビテックスは信頼性の危機に直面しています。資金を引き出さないユーザーは、すべてを失う可能性があります。

このガイドでは、2025年10月14日にWindows 10がサポート終了した後の公式アップデートの受け取り方について説明します。ハードウェアの制限や個人の好みにより、Windows 11にアップグレードしないユーザーもいます。

アップデートを受け取り続けるための選択肢は以下の通りです。

まず、拡張セキュリティ更新プログラム（ESU）があります。マイクロソフトは2025年11月から有料のESUサブスクリプションを提供し、これによりWindows 10のアップデートを2028年10月まで受け取ることができます。

次に、Windows 10 IoT Enterprise LTSC 2021というバージョンがあります。このバージョンは2032年1月13日までサポートされます。英語のISOファイルを使用してクリーンインストールすることもできますし、既存のWindows 10エディションからアップグレードする際にファイルやアプリを保持することも可能です。

さらに、2024年にリリース予定のWindows 11 IoT Enterprise LTSC 2024もあります。このバージョンはハードウェア要件が緩和されており、TPMやセキュアブートなしでインストールできます。また、Windows 10エディションからのアップグレード時にもファイルやアプリを保持できます。

インストール手順としては、まずPowerShellを使用してシステムのアーキテクチャと言語を確認します。次に、ISOファイルをマウントし、セットアップを実行してインストールまたはアップグレードを行います。この際、個人ファイルやアプリを保持するオプションを選択することを忘れないでください。

注意点として、LTSCエディションにはデフォルトでストアアプリが含まれていませんが、GACからのアップグレードではそれらを保持できます。また、IoTエディションは一般的なデバイスで動作し、機能的にはエンタープライズエディションに似ています。

サポートが必要な場合は、支援を受けることができます。

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創業者は新しいプロジェクトを始めるにあたり、不要な問題を避けたいと考えています。そのため、現在の仕事で特に難しい点やイライラする点について、率直な意見を求めています。特に、データ探索に関する作業の進め方についての意見を重視しています。彼らは、あなたの作業の流れや直面している問題、そして感じている不満を理解したいと考えています。

研究者たちは、人工知能（AI）モデルを使って私たちの銀河の中心にあるブラックホールの新しい画像を作成しました。このモデルは、以前はノイズが多すぎて分析できなかった望遠鏡のデータを解析することで、より詳細な洞察を提供することを目指しています。AIは、ブラックホールがほぼ最大速度で回転しており、その回転軸が地球の方向を向いていると示唆しています。しかし、ノーベル賞受賞の天体物理学者ラインハルト・ゲンツェルを含む一部の専門家は、結果の信頼性に疑問を呈しています。彼らは、使用されたデータの質が画像の不正確さにつながる可能性があると指摘しています。それにもかかわらず、研究者たちはより良いデータを用いてAIモデルをさらに洗練させ、射手座A*として知られるブラックホールに関する発見を改善する計画です。

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cpdownというChrome拡張機能を作成しました。このツールは、ウェブページやYouTubeの字幕からコンテンツを簡単にコピーし、きれいなMarkdown形式で保存することができます。ワンクリックまたはキーボードショートカットで操作可能です。

主な機能には、まずコンテンツの抽出があります。広告や余計な要素を取り除き、主要な内容に集中できるようにMozillaのReadabilityなどのツールを使用しています。次に、抽出したコンテンツを整ったMarkdown形式に変換します。また、コピーしたテキストのトークン数を表示する機能もあり、これはChatGPTのような言語モデルを扱う際に便利です。

さらに、YouTubeのサポートもあり、YouTubeのトランスクリプトをMarkdown形式で丸ごとコピーでき、動画のタイトルを見出しとして追加します。ユーザーはコンテンツの抽出方法やフォーマットをカスタマイズすることも可能です。

cpdownは無料でオープンソースであり、最新のウェブ技術を用いて構築されています。ChromeウェブストアやGitHubで入手できます。フィードバックや提案も大歓迎です。

51歳の男性が胸の痛みを訴えて救急外来に来院しました。医師たちは最初に急性冠症候群と診断しましたが、ある病院の医師が何かおかしいと感じ、CTスキャンを依頼しました。その結果、他の医師が見逃していた命に関わる大動脈解離が明らかになりました。このケースは、「早期閉鎖」という現象を示しています。これは、医師が最初の診断に固執し、他の可能性を考慮しないことを指します。

ソフトウェア開発においても同様のことが言えます。AIコーディングアシスタントは、一見完璧な解決策を提供することがありますが、実際には深い問題に対処していないことがあります。例えば、AIがパフォーマンスの問題を解決するためにインデックスを追加することを提案するかもしれませんが、実際の問題はデータモデルの欠陥かもしれません。AIの最初の提案に頼ることで、より良い解決策を見逃す可能性があります。

AIはルーチン作業の時間を節約する一方で、開発者が複雑なシナリオでの迅速な解決策に偏る原因となり、技術的負債や問題解決能力の低下を招くこともあります。これに対抗するために、開発者は以下の点を心がけるべきです。まず、AIが生成したコードを批判的にレビューし、同僚の作業と同様に扱います。次に、常に代替の解決策を求めます。また、特に複雑な問題に対しては、スピードと徹底的な調査のバランスを取ります。AIの提案を他者に説明するかのように深く理解することも重要です。最後に、AIに相談する前に問題をじっくり探求する時間を持つべきです。

これらの戦略を実践することで、開発者は批判的思考能力を維持し、AIを有用なツールとして活用できるようになります。目指すべきは、AIを使って生産性を向上させつつ、思慮深い問題解決にも取り組むことです。

このコースでは、AnthropicのAIモデルであるClaudeに対して効果的なプロンプトを作成する方法を学びます。コースの終了時には、良いプロンプトの特徴を理解し、一般的な間違いを特定して迅速に修正する方法を学び、Claudeの強みと弱みを認識し、さまざまなタスクに対して強力なプロンプトを開発できるようになります。

コースは9つの章で構成されており、演習や高度な技術に関する付録も含まれています。基本的な概念から始まり、より複雑なアイデアへと進む段階的な学習体験を提供します。プロンプトの作成を練習し、「例のプレイグラウンド」セクションで変更がClaudeの応答にどのように影響するかを確認できます。

このチュートリアルでは、最もシンプルなバージョンであるClaude 3 Haikuモデルを使用していますが、より高度なモデルも利用可能です。また、Google Sheets上で使いやすいバージョンも提供されています。

各章の概要は以下の通りです。第1章では基本的なプロンプトの構造について学びます。第2章では明確で直接的な表現の重要性を理解し、第3章では役割の割り当てについて学びます。第4章ではデータと指示を分ける方法を、第5章では出力のフォーマットについて学びます。第6章では段階的な思考法である予知について、第7章では例の使用法を、第8章では幻覚を避ける方法を学びます。最後に第9章では、さまざまな業界向けの複雑なプロンプトの構築について学びます。

付録では、プロンプトの連鎖、ツールの使用、検索と情報取得に関するトピックが取り上げられています。まずは第1章「基本的なプロンプトの構造」から始めてください。

ブランダン・ロゼックは、リモートコンピュータに接続するためのネットワークプロトコルであるTelnetについての体験を共有しています。彼は、Telnetを使って「towel.blinkenlights.nl」のポート23に接続することで楽しめる、面白いスター・ウォーズのアニメーションを紹介しています。また、ロゼックは他にも興味深いTelnet接続先をいくつか挙げています。

まず、freechess.org（ポート5000）ではチェスを楽しむことができます。次に、mtrek.com（ポート1701）では、スター・トレックにインスパイアされた宇宙戦闘ゲームがプレイできます。さらに、fibs.com（ポート4321）ではバックギャモンを楽しむことができます。mapscii.meではインタラクティブな世界地図を探索でき、telehack.comでは60以上のテキストベースのゲームが楽しめるArpanet/Usenetのシミュレーションが体験できます。

ただし、Telnetの通信は安全ではないため、個人情報が漏れる可能性があることに注意が必要です。Telnetのユニークな機能を楽しんでみてください。

Chawanは、Nimプログラミング言語を使用して作られた端末ベースのウェブブラウザです。適度なCSSのレンダリング機能を持ち、いくつかのJavaScriptにも対応しています。また、sixelやkittyプロトコルを使ってインライン画像を表示することもできます。Chawanは、HTTPやHTTPSだけでなく、FTP、Gopher、Geminiなどのさまざまなプロトコルにも対応しています。

もともとはw3mブラウザのクローンとして設計されたChawanですが、異なる構造に進化しました。ウェブページは別々のプロセスで読み込まれ、異なるプロトコルやファイルタイプは外部プログラムを使って管理されます。このため、カスタム画像フォーマットのデコーダーを追加することも可能ですが、実際にこの機能を活用する場面はあまり多くありません。

Chawanによってレンダリングされたウェブサイトのギャラリーは、こちらのリンクで見ることができます。

著者は、約1年前から「Canine」というプロジェクトを開発しています。このプロジェクトを始めた理由は、HerokuやRenderといったクラウドホスティングサービスの高額な料金に不満を感じたからです。これらのサービスは、月に400ドル以上かかることもありました。そこで、著者はより安価なHetznerに切り替えました。Hetznerでは、同様のサービスが4GBのマシンでわずか4ドルで利用できます。

Hetznerはコストが低いものの、DNSやSSLの管理、チームのコラボレーション、GitHubとの統合といった便利な機能が不足しています。著者は、Hetzner向けにHerokuのようなプラットフォームを作ることを目指しましたが、予想以上に難しいことが分かりました。それでも、良い進展を見せています。

Canineは、データベースやその他のソフトウェアなど、さまざまなオープンソースアプリケーションのホスティングを簡素化します。このプロジェクトはオープンソースで、GitHubで公開されており、オンラインでクラウドホスト版も利用可能です。

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