外部リンクにはアクセスできませんが、もしその文書のテキストや重要なポイントを共有していただければ、要約するお手伝いをいたします。

要約がありません。

要約がありません。

新しいマージナリア検索エンジンのシステムが導入され、サーバーの稼働状況を検知し、ウェブサイトの重要な変化、例えば所有権の移転を特定することを目的としています。このシステムの主なポイントは以下の通りです。

まず、目的としては、無効なリンクを除外し、検索エンジンのクローラーにアクセスできないドメインへの試行を停止させることで、データの質を向上させることがあります。また、所有権の変更を認識することで、ドメインのランキングに影響を与えることも目指しています。

実装方法としては、HTTP HEADリクエストとDNSクエリを使用して、ウェブサイトの稼働状況や変化に関するデータを収集します。現在のデータと過去のデータを効果的に管理するために、別のデータベース構造が利用されています。

データは、リアルタイムの情報と歴史的な変化を表すためにテーブルに分類されます。これにより、サーバーが一時的に利用できなくなった場合でも、重要な詳細を失うことなく効率的に追跡と分析が可能になります。

変化の検出については、主にHEADリクエストを使用してサーバーの稼働状況を確認し、変化を検出します。証明書の変更やDNSの更新など、さまざまな指標を追跡して所有権の変更やデザインの変更を特定します。

開発者は、特に多くのサブドメインを持つ大規模なドメインをクエリする際に、ジョブスケジューリングやネットワークのレート制限に関する課題に直面しました。パフォーマンスとHTTPS証明書の検証の徹底性のバランスを取る必要がありました。

初期の結果は、駐車されたドメインを特定し、サーバーの稼働状況データの精度を向上させる可能性を示しています。この新しいデータは、検索エンジンの機能やクローリング戦略の意思決定を強化します。

今後の作業としては、さらなるデータ収集に伴い、重要な変化を検出するためのより良いモデルを構築し、全体的な機能を向上させることが期待されています。このシステムの導入は、マージナリア検索が高品質な検索結果を維持し、ウェブ上の変化に適応するための一歩前進となります。

AIシステムの開発には、さまざまな段階があり、大規模言語モデル（LLM）からより複雑なAIエージェントまで含まれます。AIエージェントは高度な意思決定を提供できますが、多くの実際のアプリケーションでは、よりシンプルなソリューションの方が効果的です。特定のニーズに基づいて適切なAIアーキテクチャを選ぶことが重要です。

純粋なLLMは、膨大なインターネットデータで訓練されたモデルで、テキストの要約や生成に優れていますが、リアルタイム情報の能力は欠けています。特定のタスクを処理するために、ワンショットプロンプティングのような技術を使用することができます。

RAG（リトリーバル・オーグメンテッド・ジェネレーション）は、LLMを強化するアプローチで、関連する外部の文脈を提供することで、より正確で最新の応答を可能にします。例えば、履歴書のスクリーニングアプリケーションでは、RAGが社内データを引き出して分類を改善することができます。

AIワークフローは、LLMが外部ツールやAPIに接続することで、構造化されたビジネスプロセスを自動化することができます。例えば、AIワークフローは自動的に履歴書を取得し、資格を評価し、メールでの応答を送信することができます。

AIエージェントは、独立して推論し、意思決定を行うことができ、ユーザーの指示なしで複雑なタスクを管理します。採用などの全体的なプロセスを監督し、さまざまなアクションやツールを調整することができます。

すべてのアプリケーションがAIエージェントを必要とするわけではなく、まずはシンプルなソリューションから始め、必要に応じて複雑さを追加することが重要です。信頼性も非常に重要です。LLMは予測不可能な場合があるため、十分にテストを行い、信頼できるシステムを構築してから本番環境に展開することが求められます。

AIシステムの選択は、タスクの要件に基づいて行うべきであり、信頼性のあるソリューションを構築することに焦点を当てるべきです。

著者は最近、LessOnlineという合理主義者のブログ会議に参加し、合理主義コミュニティのさまざまな著名な人物と交流しました。この会議は、カリフォルニア州バークレーのユニークな場所で開催され、活気ある雰囲気と参加者同士のネットワーキングの機会が豊富でした。

イベントを通じて、著者は構造化されたセッションよりも非公式な議論や会話の重要性に気づき、小グループでの交流の価値を強調しました。彼らは、群衆の中を移動しながらAIや意識といった複雑なテーマについて議論した経験をユーモラスに語りました。

長年のためらいを経て、著者は自分が合理主義者であると認識するようになり、自分の信念がコミュニティの価値観と一致していることに気づきました。この変化は、合理主義運動の進化によるもので、今では家族や親の視点を含む多様な意見が取り入れられ、主に若者中心の実験的な文化からシフトしています。

著者は、合理主義者がAIに焦点を当てていることやカルト的なダイナミクスについての以前の懸念を認めていますが、コミュニティは思っていたよりもオープンで協力的であることを発見しました。外部からの批判にもかかわらず、合理主義コミュニティは知的な活力に満ち、ポジティブな未来を創造することにコミットしていると結論づけました。

著者は、合理主義を受け入れるまでの旅を振り返り、コミュニティの成長や未来に関するアイデアを形成する上での対話の重要性、特に技術や育児に関する点を強調しました。

著者は、セッション中のClaude Codeの使用制限を追跡するためのシンプルなローカルツールを作成しました。このツールの主な機能は次の通りです。

プロンプトと完了の使用状況をリアルタイムでストリーミングします。また、セッションが終了する前に使用制限に達するかどうかを予測する機能もあります。このツールは完全に自分のコンピュータ上で動作し、認証やサーバーは必要ありません。異なるプランに合わせたプリセットが用意されており、設定をカスタマイズするオプションもあります。

このツールは、著者が予期しないセッションの停止を避けるのに役立っていますが、まだ開発中であり、フィードバックや貢献を歓迎しています。GitHubでこちらから見つけることができます。

Caudenaのコアエンジニアリングチームは、EuropolやFBIなどの国際的な捜査機関を支援するために、ブロックチェーン分析用に設計されたリアルタイムC++データベース「Prism」の詳細を発表しました。このデータベースは、大規模で複雑なブロックチェーンデータを処理するために、先進的なエンジニアリング技術を用いています。

具体的には、2TBのRAMと48のCPUコアを備えた高性能サーバーを使用し、効率性を高めるためにロックフリーの同時データ構造を採用しています。また、独自のメモリ管理システムを構築し、パフォーマンス向上のためにCPUレベルのベクトル化を行っています。さらに、カスタム設計のインメモリカラム型およびグラフデータベースも利用しています。

彼らは、エンジニアリングの決定、成功した最適化、直面した課題、スケーリング、メモリ管理、リアルタイム分析、暗号フォレンジックに関する質問を歓迎しています。

著者は、従来のレジストリを使わずにDockerイメージを簡単に展開できるツール「Unregistry」を作成しました。UnregistryはDockerの既存のイメージストレージを利用し、ユーザーが新しいコマンド「docker pussh」を使って、リモートのDockerホストに直接イメージをプッシュできるようにします。この方法では、イメージの必要な部分だけが転送されるため、より迅速で効率的です。Unregistryは、複数のDockerホストにコンテナを展開するのを助ける別のプロジェクト「Uncloud」を進めながら開発されました。著者は、使用例に関するフィードバックや提案を歓迎しています。

フロリダ大学の最近の研究によると、空気中に存在する環境DNA（eDNA）を利用して、野生動物や違法薬物などさまざまな種を追跡できることがわかりました。研究者たちは、シンプルな空気フィルターを使ってこのDNAを捕らえ、分析する方法を開発しました。

この研究では、ダブリンのような場所から採取した空気サンプルが、植物や動物、さらには人間の病原体の遺伝物質を明らかにすることができることが示されています。これにより、新たな病気やアレルゲンの監視が可能になります。この方法は、科学者が種を観察する際にその生息環境を乱さずに済むため、絶滅危惧種の追跡やその起源の理解が容易になります。

分析プロセスは迅速かつ効率的で、研究者は1日以内に多くの種を特定することができます。しかし、チームはこの技術が進展する中で、特に人間の遺伝データに関して倫理的なガイドラインの必要性を強調しています。全体として、この研究は環境研究や野生動物保護に新たな可能性を開くものです。

プロジェクトをテストするには、ソースコードからビルドするか、GitHubで入手できるブータブルISOイメージを使用します。ISOイメージを手に入れたら、QEMUで実行できます。詳細については、上記のブログを訪れてください。

最近の研究により、ホワイトサンズ国立公園で発見された足跡が約23,000年前のものであることが確認されました。この発見は、北アメリカにおける初期の人間活動に関する重要な証拠を提供しています。つまり、人々が最後の氷河期にこの地域に住んでいたことを示しています。この研究結果は、地域における人間の移動や定住の時期を理解する手助けとなります。

Strudelへようこそ！このプラットフォームでは、JavaScriptやTidal Cyclesを知らなくてもコードを使って音楽を作ることができます。StrudelはTidal Cyclesを基にしており、動的な音楽作品を作成する手助けをします。

Strudelでできることには、リアルタイムで音楽を作る「ライブコーディング」、独自のパターンを使って音楽を作曲する「アルゴリズミック作曲」、音楽とコーディングを一緒に教えるのに適した「教育用途」があります。Strudelは学びやすいため、音楽教育に最適です。また、MIDIやOSCを通じて音楽制作環境に柔軟に組み込むこともできます。

Strudelはさまざまな音を生成でき、ショーケースビデオでさらに多くの例を見ることができます。始めるには、インタラクティブなワークショップが最適です。これに参加すると、最初の音を作る手助けをしてもらえます。また、Mastodonでコミュニティに参加して他の人とつながることもできます。

これは、ナディール・ハジョウジとスティーブ・トレッテルによるプロジェクトのウェブサイトで、楕円曲線の可視化に焦点を当てています。このページはまだ開発中のため、訪問者にはしばらくお待ちいただくようお願いしています。今後、楕円曲線に関連する研究論文や美しいイラストが掲載される予定です。

この記事では、著者がRaymarchingというレンダリング技術を探求した内容が紹介されています。Raymarchingは、従来の幾何学を使わずに複雑な風景や物体を作成するための手法で、シェーダーを用いて3Dシーンを生成します。著者はRaymarchingに関する動画に触発され、この夏を使ってその概念を学び、さまざまなシーンを作成することに取り組みました。

Raymarchingの基本について説明します。ラスタライズとは異なり、Raymarchingはカメラからピクセルを通して光線を「進ませ」、物体と交差するまで進めます。この際、Signed Distance Fields（SDF）という方法を用いて、物体の表面を数学的に定義します。

SDFは、光線に沿った点から物体の表面までの最短距離を計算する関数です。これにより、球体や箱などの基本的な形状を作成し、それらを組み合わせてより複雑な形を作ることができます。

記事では、Three.jsとReact Three Fiberを使ってRaymarchingシーンを設定するためのコードスニペットも提供されており、シェーダーにおける時間や解像度のユニフォームの重要性が強調されています。

基本的なライティングは、表面の法線と光の方向のドット積を使って追加できます。著者は、SDFを用いて柔らかい影を作成する方法についても説明しています。

複雑なシーンの作成方法についても触れています。SDFを組み合わせて複数の物体を作り、Raymarching内で移動、回転、スケーリングなどの変換を行う方法が解説されています。

無限のシーンやフラクタルについても説明があります。繰り返しや数学的な関数を使うことで、無限の風景やフラクタルの錯覚を作り出す方法が示され、Raymarchingの力を活かして複雑で詳細なシーンを作成することができることがわかります。

著者は、ノイズ関数を使ってリアルな地形を作成する方法を探求しています。特に、フラクタルブラウン運動（FBM）という手法を用い、ノイズの導関数を加えることで、より詳細な風景を実現しています。

最後に、霧や空の色などの追加要素についても触れ、これらがRaymarchingによる風景のリアリズムを高めることを示しています。著者は、Raymarchingの芸術的な可能性を強調し、比較的シンプルなコードと数学的原則を使って複雑なシーンを作成できることに興奮を感じていると述べています。今後もこの技術や体積レンダリングの応用を探求し続ける意欲を示しています。

著者は古いiPhone 8を太陽光発電の光学文字認識（OCR）サーバーに変身させました。このプロジェクトには、AppleのVisionフレームワークとEcoFlow River 2 Proの電源装置が使用されています。このシステムは、オフグリッドで1年以上稼働し、83,000件以上のリクエストを処理し、48GBの画像を扱っています。

システムの構成は、SwiftUIアプリを動かすiPhone 8、ウェブサービス用のミニPC、220Wの太陽光パネルを備えた太陽光発電装置から成り立っています。このセットアップにより、電気代の大幅な節約が実現しました。

パフォーマンスとしては、83,418件のOCRリクエストを処理し、1年後も76%のバッテリー健康を維持しています。また、年間で84ドルから120ドルカナダドルの電気代を節約しています。

著者は、一般的なMacのセットアップではなく、楽しくユニークなプロジェクトを作りたいと考えました。この取り組みは、リアルタイムのモニタリングやコスト削減といった予期しない利点をもたらしました。

太陽光発電の管理においては、季節に応じて太陽エネルギーを効果的に管理し、天候に応じたバッテリーの使用を最適化しています。

AppleのVisionフレームワークはプライバシーと信頼性を提供し、コストが高くプライバシーの懸念があるクラウドOCRサービスに代わる強力な選択肢となっています。

このプロジェクトは、プライバシー、エネルギーの独立性、電子廃棄物の削減のためのローカルコンピューティングの重要性を示しています。また、古いデバイスを効果的に再利用する方法も紹介しています。

このプロジェクトは、再生可能エネルギーとローカル処理の可能性を示し、古いデバイスを機能的で環境に優しいサーバーに変えることができることを示しています。

要約がありません。

私は「workout.lol」というオープンソースのフィットネスアプリを作りました。このアプリは、ユーザーがトレーニングルーチンを作成するのを助けるためのもので、GitHubで1,400以上のスターを獲得し、毎月約20,000回の訪問を受ける人気を博しました。しかし、ライセンスの問題により売却され、その後放置されてしまいました。復活を試みてメールを送ったものの、返事はありませんでした。

アプリが消えてしまうのを防ぐために、「Workout.cool」という新しいバージョンを開発しました。この新しいアプリは完全にオープンソースで、MITライセンスのもとで提供されています。1,200以上のエクササイズ、進捗の追跡、多言語対応、自己ホスティングが可能な機能を備えています。

私はフィットネスとオープンソースのツールに情熱を持っており、このプロジェクトから利益を得ることは考えていません。同じ興味を持つ方々に、GitHubリポジトリにスターを付けたり、シェアしたり、機能を提案したり、貢献したりしてプロジェクトをサポートしていただければと思います。

詳細については、ウェブサイトworkout.coolやGitHubページgithub.com/Snouzy/workout-coolをご覧ください。

Windows 10のサポートは2025年10月14日に終了します。これに伴い、マイクロソフトはユーザーに新しいコンピュータの購入を促しています。しかし、2010年以降に購入したコンピュータであれば、交換する代わりに最新のLinuxオペレーティングシステムをインストールすることで、スムーズに動作させ続けることができます。

Linuxに切り替える理由は以下の5つです。まず、コスト面では、Linuxは無料でダウンロードして使用できるため、新しいハードウェアやソフトウェアの更新にかかる費用を節約できます。次に、プライバシーの面では、Linuxは広告やスパイウェアを減らすことで、コンピュータの動作を遅くしたりデータを危険にさらしたりするリスクを軽減します。また、環境への配慮として、既存のコンピュータを長く使うことで、新しいデバイスの製造に伴う炭素排出量を減らすことができます。

さらに、Linuxのサポートは多くの地域で受けられます。地元の修理カフェや専門サービスが、Linuxのインストールや使用に関して手助けしてくれます。そして、Linuxはユーザーに対して、ソフトウェアを使ったり学んだり、共有したり改善したりする自由を与え、デバイスに対するコントロールを強化します。

興味がある方は、地域のサポートを探したり、修理団体でボランティアをして他の人を助けたりすることができます。Linuxに切り替えて、あなたの「新しい」古いコンピュータを活用しましょう。

マイケルは、AIを利用したトレーディングシグナルの経験について語っています。彼は、従来のAIモデルが一貫性の欠如、文脈の制限、バックテストの難しさ、高コストといった問題に悩まされていることを指摘しています。ChatGPTのようなAIにトレーディングのアドバイスを求めるだけでは効果的ではなく、明確な戦略がなく、十分な過去データを処理できないからです。

これらの問題を解決するために、彼はハイブリッドアプローチを開発しました。このアプローチでは、AIが「指揮者」として機能し、強力なサーバー上でシミュレーションを実行します。AIは結果を分析し、パラメータを最適化し、各トレードの後に市場の変化に適応します。彼のモデル「TrendFi」は、デイトレードや小さな変動ではなく、重要な市場トレンドを特定することに焦点を当てています。

詳細については、TrendFiのウェブサイトを訪れてみてください。

ランダル・マンローのxkcdコミックは、2012年11月28日に公開され、カレンダーの日付の大きさが2000年以降のGoogle Ngramsデータベースでの言及頻度を反映しています。よく知られている日付、例えば7月4日や12月25日は大きく表示されますが、毎月の11日は特に小さく、特に9月以外では目立ちません。この傾向は、2001年9月11日の出来事よりもずっと前から続いています。

著者は、2000年から2008年までの各日の言及頻度を分析しました。その結果、11日は常に最も言及されていない日であり、他の日付と比べて統計的に有意な差が見られました。歴史的データによると、この低い言及率は1860年代から始まったことがわかります。

11日の言及頻度が低い理由は、誤植に起因しています。数字の「1」は、さまざまなフォントで小文字の「l」や大文字の「I」と誤読されることが多く、データベース内で混乱を引き起こしています。この問題は、タイプライターの登場により悪化しました。タイプライターでは、数字の「1」が小文字の「l」で表記されるため、「11th」が「nth」などと誤って記録されることが多くなりました。

これらの誤りを修正し、誤読されたインスタンスを追加すると、11日の言及率は大幅に改善されます。これは、誤読が11日の低い可視性の主な理由であることを示しています。この分析は、特にタイプライター時代におけるアルゴリズムの誤解釈が、歴史データにおける11日の特異な過小評価を説明していることを示唆しています。

要約がありません。

Bentoは、弁当箱の形をしたコンパクトなコンピュータで、コモドール64やサイバーデッキのアイデアに触発されています。キーボードの下にすっきりと収まり、キーボードが蓋の役割を果たすため、内部の部品や小型周辺機器へのアクセスが簡単です。

Bentoの特徴の一つは、内蔵ディスプレイがないことです。外部ディスプレイ、特にXREAL Oneのような空間ディスプレイと組み合わせて使用することを想定しており、内蔵スクリーンによる不要な重量を減らしています。また、内部にはSteam DeckのOLEDメインボードが搭載されており、冷却装置やバッテリーも利用されていますが、他のシングルボードコンピュータ（SBC）も搭載可能です。

Bentoは、既存のXRデバイスがタブレットのようで真のコンピュータではないことに対する不満から生まれました。単にPCの画面を映すのではなく、本物の空間コンピューティング体験を提供することを目指しています。

このプロジェクトはオープンソースで、さまざまな改善のための貢献を求めています。異なるキーボードのサポートやRaspberry Pi 5バージョン、新しい周辺機器の開発などに興味がある人は、自分の改良をプロジェクトに共有することが奨励されています。

プロジェクトには、設計ファイル（STEP、3MF、STL）や、Magic Trackpadトレイのような周辺機器の設計も含まれています。

「バックパックホルダーフック」という製品についての情報があります。この製品は番号243で識別され、評価や数量を示す数値として5と613が記載されています。ただし、これらの数値が具体的に何を意味するのかを理解するには、さらに詳しい情報が必要です。

Zedは新しいデバッガーを導入しました。これは2,000人以上の開発者からのフィードバックを受けたもので、Zed 1.0に向けた重要なステップとなります。

このデバッガーの主な特徴は、まず「速さ」です。デバッグ中にコンテキストを切り替える時間を短縮します。また、「親しみやすさ」も重要で、Zedのデザインや一般的なデバッグプロセスに沿った作りになっています。さらに、「カスタマイズ可能」で、ユーザーはインターフェースやキーバインディング、設定を自由に変更できます。

ZedはRust、C/C++、JavaScript、Go、Pythonなどの人気プログラミング言語のデバッグをサポートしています。ビルド設定を自動的にデバッグ設定に変換する「ロケーター」というシステムを含んでおり、ユーザーは手動で設定を書くことなくデバッグを始めることができます。

デバッガーパネルは完全にカスタマイズ可能で、ユーザーはタブやパネルを自分の作業フローに合わせて配置できます。また、マウスを使わずにキーボードで操作することもサポートしています。

このプロジェクトはコミュニティ主導で、8か月かけて開発され、堅牢なデバッグ基盤が築かれました。Zedのアーキテクチャはデバッグセッションの効率的な管理を可能にし、将来的には共同デバッグをサポートするよう設計されています。

さらに、ZedはTree-sitterを使用してインラインの変数値を表示します。これにより、LSP（言語サーバープロトコル）への依存を減らし、正確に変数を特定することができます。

今後、Zedは新しいビューや追加の言語、ビルドシステムに対する自動設定の改善など、より高度な機能を追加することを目指しています。

ZedはmacOSとLinuxで利用可能で、チームはソフトウェア開発ツールの向上に向けて新しいメンバーを募集中です。

スタートアップの世界では、個人が10億ドル以上の価値を持つ「ソロユニコーン」、つまり一人で運営する企業を作る可能性に対する期待が高まっています。このアイデアはまだ理論的なものが多いですが、イスラエルの開発者マオール・シュロモは、彼のスタートアップであるBase44を通じて、実際に大きな成功を収めることが可能であることを示しました。彼はBase44を立ち上げてからわずか6か月後に、Wixに8000万ドルで売却しました。

Base44は、プログラミングの知識がない人でも簡単なテキストの指示を使ってソフトウェアを作成できるサービスを提供しており、立ち上げから急速に25万人のユーザーを獲得し、すぐに利益を上げるようになりました。シュロモは8人の従業員を抱えており、売却額は10億ドルには達しませんでしたが、彼の会社への関心は、バイブコーディング技術の急速な進化を反映しています。

シュロモはイスラエルのテックシーンでの経験や大手企業とのパートナーシップを活かし、Base44の知名度を高めました。彼はプラットフォームにコスト効果の高いAIモデルを選び、AWSのイベントでデモを行う機会を得ました。印象的な成長を遂げたにもかかわらず、シュロモはスケールアップのためにより多くのリソースを得るためにWixに会社を売却しました。

Wixはノーコードのウェブサイト構築で知られており、Base44を買収することでこの革新的な技術を自社のサービスに取り入れようとしています。全体として、Base44の旅はスタートアップの世界における急速な成功の可能性を示しており、「ソロユニコーン」がまだ珍しい現象であることを考慮しても、その可能性は注目に値します。

新しい戦略が登場し、プログラムをCからRustに移植するプロセスを効果的に自動化しています。この方法では、大規模言語モデル（LLM）を使用してファズテストを作成し、移植プロセスを管理します。このアプローチは、将来的に機械が人間よりも多くのコードを生成する可能性があることを示唆しており、コードやライブラリの管理方法についての疑問を呼び起こしています。

主なポイントは以下の通りです。LLMはAPIの不整合を修正したり、既存のコードを壊すリスクがあるため避けられていたライブラリの大規模な更新を自動化できます。著者はTensorFlowの経験を共有し、技術的負債や設計上の欠陥、大規模なリファクタリングを正当化する難しさについて述べています。

移植のためのファズテストのアイデアも探求されており、CとRustのバージョンの出力を比較することで、移植されたコードの機能をより簡単に検証できるようになります。構造化された自動化プロセスが開発され、コードをシンボルごとに移植し、LLMを使用してRustの実装と対応するファズテストを作成することで、元のCコードとの整合性を確保しました。この結果、ZopfliライブラリのRust版は元の出力に非常に近いものとなりました。

このアプローチは期待が持てるものの、生成されたRustコードは依然として「C風」であり、より複雑なライブラリに適応するためにはさらなる作業が必要です。LLMを用いた移植は、効率的かつコスト効果が高くなっており、将来的には自動化の大きな進展が期待されます。これにより、人間のエンジニアはより複雑な問題に集中でき、機械が日常的なコード移植作業を担当することが可能になります。

テキサス・インスツルメンツは、アメリカに600億ドルを投資する計画を発表しました。この投資は、同社の生産能力を拡大し、半導体産業を強化することを目的としています。この取り組みは、アメリカ国内の製造業を活性化し、さまざまな技術向けのチップの安定供給を確保するための一環です。

テキサスA&M大学の最近の研究によると、ウェブサイトはクッキーを削除してもユーザーを追跡するためにブラウザフィンガープリンティングを使用していることが明らかになりました。ブラウザフィンガープリンティングは、画面の解像度やデバイスタイプなど、ウェブブラウザからのユニークな情報を収集し、デジタルの「指紋」を作成します。この指紋によってユーザーを特定することが可能になります。この方法はクッキーよりも検出やブロックが難しく、多くのユーザーは自分が追跡されていることに気づいていません。

研究チームは、ニテシュ・サクセナ博士の指導のもと、FPTraceというフレームワークを使用して、広告主がブラウザフィンガープリンティングの変化にどのように反応するかを分析しました。彼らは、GDPRやCCPAなどのプライバシー法の下で追跡を拒否したユーザーでさえ、フィンガープリンティングによって追跡される可能性があることを発見しました。この研究は、フィンガープリンティングの実践に関するより強力なプライバシー対策と規制の監視が必要であることを強調しています。現在のツールや規制では、ユーザーのプライバシーを十分に保護できていないのです。

要約がありません。

ピッカーと部品のパレット倉庫は、従来のレイアウトが作業者に遠くまで移動させるため、効率が悪く、多くの労力を必要とします。この研究では、CPUアーキテクチャに基づいた新しいレイアウトデザインを提案し、倉庫をパフォーマンス（P）、効率（E）、共有（S）の三つのゾーンに分けました。研究者たちは、この新しいデザインを長方形やフライングV型の従来のレイアウトと比較するためにシミュレーションを行いました。その結果、新しいCPUにインスパイアされたレイアウトは処理速度を大幅に向上させ、労力を減少させることができることが示され、倉庫の運営を改善できる可能性があることが証明されました。

要約がありません。

ローカルファーストソフトウェアは、競合のない複製データ型（CRDT）として保存された文書に対して共同作業を可能にします。しかし、文書の内容が秘密である場合、エンドツーエンドの暗号化などの標準的な方法は非同期のコラボレーションを複雑にします。なぜなら、同期サーバーはデータを理解しなければ更新を統合できないからです。

この問題に対する解決策として、同型暗号が挙げられます。同型暗号を使うことで、コンピュータは暗号化されたデータに対して復号化せずに操作を行うことができます。これにより、同期サーバーは文書の内容を明らかにすることなく変更を統合できます。この記事では、同型暗号化されたCRDT、特に「最後の書き込みが勝つ」レジスタの実装方法について説明しています。

同型暗号とは、暗号化されたデータに対して計算を行うことを可能にする技術です。部分的同型暗号（1つの操作のみ可能）から完全同型暗号（無制限の操作が可能）まで、さまざまなタイプがあります。CRDTは、分散システム向けに設計されたデータ構造で、中央サーバーを必要とせずに同時更新や競合の解決を行うことができます。

この記事では、Rustでの同型暗号の設定方法を示すコード例が提供されています。これには、鍵の生成やライブラリ（TFHE-rs）の使用が含まれています。また、暗号化されたレジスタを作成し、元のデータに関する情報を明らかにすることなく、暗号化された値を使用してマージを管理する方法についても詳しく説明しています。

ただし、同型暗号にはいくつかの制限があります。まず、同型暗号の鍵は実際のデータよりもかなり大きくなることがあります（例えば、小さなレジスタに対して123MBのサーバー鍵が必要になることがあります）。次に、暗号化されたデータに対する操作は、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（例えば、マージには約1.06秒かかり、暗号化されていない場合は0.52ナノ秒です）。さらに、最悪のシナリオで動作する必要があるため、空間と時間の要件が増加し、効率的なCRDTの実装が複雑になります。

同型暗号はローカルファーストアプリケーションを安全に保つ方法を提供しますが、その制限は実用的な実装に課題をもたらします。この記事では、安全なCRDTに関するさらなる研究や、セキュリティを損なうことなく使いやすさを向上させるための潜在的な解決策を探ることを奨励しています。

この文書は、2025年3月26日の最終改訂以降のモデルコンテキストプロトコル（MCP）の更新内容をまとめたものです。主な変更点は以下の通りです。

まず、JSON-RPCのバッチ処理のサポートが削除されました。次に、ツールからの構造化された出力に対する新しいサポートが追加されました。また、MCPサーバーはOAuthリソースサーバーとして分類され、対応する認証サーバーを見つけるためのメタデータが追加されました。さらに、MCPクライアントは悪意のあるサーバーからアクセストークンを保護するためにリソースインジケーターを実装する必要があります。

セキュリティに関する考慮事項やベストプラクティスについての明確化も行われました。サーバーはユーザーとの対話中に追加情報を要求できるようになり、ツール呼び出しの結果にリソースリンクを含めるサポートも追加されました。プロトコルのバージョンは、HTTPリクエストでMCP-Protocol-Versionヘッダーを使用して指定する必要があります。また、ライフサイクル操作の要件は「SHOULD」から「MUST」に強化されました。

スキーマの変更点としては、追加のインターフェースタイプ用の_metaフィールドが追加され、CompletionRequestに解決された変数を含むためのcontextフィールドが導入されました。さらに、ユーザーに優しい表示名のためのtitleフィールドも追加されました。

変更の詳細については、GitHubリポジトリを参照してください。

要約がありません。

このテキストでは、ウェブデザインとユーザーエクスペリエンスに関するさまざまな問題、特にモバイルや異なる画面サイズについて説明しています。重要なポイントは以下の通りです。

モバイルデザインにおいては、アイコンがズームしないように touch-none クラスを使用することが推奨されます。また、プル・トゥ・リフレッシュ機能を維持するために overscroll-y-none は避けるべきです。横方向の揺れを防ぐためには overflow-x-hidden を使うと良いでしょう。

小さな画面では、単語が正しく改行されず、オーバーフローの問題が発生することがあります。デザインをさまざまなデバイスでテストすることが重要です。

アイコンは、テキストがないと混乱を招くことがあります。アイコンは理解を助けるものであるべきで、逆に妨げるものであってはいけません。

「テキストからタスクへ」というワークフローの傾向が見られ、ユーザーがテキストを入力することでアプリが処理できるタスクを作成できるようになっています。

ランディングページの効果については、良いデザインがコンバージョン率にとって重要です。アプリが優れていても、ランディングページがうまく機能しない場合があり、ユーザーを引きつけるためには見た目が重要であることが示されています。

効果的なコミュニケーションは、明確なプレゼンテーションに依存することが多いです。人々は外見に基づいて品質を評価するのに苦労することがあり、それが彼らの意思決定に影響を与えることがあります。

一般的なアドバイスとしては、さまざまなデバイスでデザインをテストし、コミュニケーションの明確さを確保し、プレゼンテーションを適応させて理解とユーザーの関与を向上させることが挙げられます。

「ポライン」は、TypeScriptで書かれたマイクロライブラリで、アンカーと呼ばれる点をつなげてカラーパレットを作成することに特化しています。「ポライン」という名前は、これらの点の間に線を引くプロセスを示しています。生成される色の数は、使用するアンカーポイントの数によって決まります。ポイントが多いほど、色の数も増えます。これらのポイントの具体的な位置は、位置関数によって設定されます。

Valveは2002年にバルブアンチチート（VAC）システムを開発し、最初はCounter-Strikeで導入されました。このシステムはユーザースペースで動作し、カーネルコンポーネントはありません。

VACは、Counter-StrikeやCall of Dutyシリーズの複数のタイトルを含むさまざまなゲームで実装されています。

23年間の運用の中で、VACは誤った判断をすることがあり、これにより不当なバンが発生しました。例えば、2010年にはSteamのアップデートにより、Call of Duty: Modern Warfare 2の多くのユーザーが誤ってバンされました。ほとんどのバンは後に取り消され、影響を受けたプレイヤーにはゲームが補償として提供されました。最近では、2023年10月に一部のAMDグラフィックカードユーザーが、ドライバーのアップデートが不正行為として誤って検出されたため、Counter-Strike 2からバンされました。

VACによるバンは深刻な影響を及ぼします。バンされたゲームの返金ができなくなり、Sourceエンジンを使用したすべてのゲームからもバンされます。

ゲームコミュニティはVACの仕組みを理解するためにリバースエンジニアリングに取り組んでおり、これを回避しようとする試みも行われています。

VACはサーバーからストリーミングされるアンチチートモジュールのシステムを使用しています。ユーザーはこれらのモジュールをダンプして、その機能を分析する方法を探求しています。

著者は今後の投稿でアンチチートモジュールの分析を続け、さらにその運用についての洞察を得る予定です。この要約はVACの基本的なポイント、歴史、バンの影響、そしてシステムを理解し回避しようとするコミュニティの取り組みを捉えています。

Fangは、Cobraアプリケーション向けに設計されたシンプルで実験的なライブラリで、いくつかの便利な機能が組み込まれています。

主な特徴としては、スタイリッシュなヘルプと使用ページ、魅力的なエラーメッセージ、自動バージョン表示、隠れたコマンドを通じてのマニュアルページ生成、シェルの補完機能、カスタマイズ可能なテーマ、エラー後の静かな使用出力などがあります。

Fangを使用するには、メインのCobraコマンドを引数にしてfang.Executeを呼び出すだけです。

以下は使用例のコードです。

package main

import (
	"context"
	"os"
	"github.com/charmbracelet/fang"
	"github.com/spf13/cobra"
)

func main() {
	cmd := &cobra.Command{
		Use:   "example",
		Short: "シンプルな例のプログラムです！",
	}
	if err := fang.Execute(context.TODO(), cmd); err != nil {
		os.Exit(1)
	}
}

プロジェクトへの貢献やフィードバックは、Twitter、Discord、またはFediverseを通じて行うことができます。

FangはMITライセンスのもとで提供されており、オープンソースの取り組みを支援するCharmの一部です。

このガイドは、人間の読者とAIシステム、特にKapaのような情報検索強化生成（RAG）システムの両方に効果的なドキュメント作成のベストプラクティスを提供します。高品質なドキュメントは、ユーザーが製品を理解するのに役立つだけでなく、AIの応答の正確性を向上させるために重要です。

良いドキュメントはAIのパフォーマンスを向上させますが、質が低いとユーザーにとっての体験が不満足になり、AIの回答も不正確になります。KapaのようなAIシステムは、回答を生成するために三つのステップを踏みます。まず、リトリーバーが関連するコンテンツを検索し、次にベクターデータベースがそのコンテンツを検索可能な形式で保存します。最後に、ジェネレーターが取得したコンテンツを使って応答を作成します。

情報は、AIが処理しやすいように小さく自己完結したチャンクに整理する必要があります。これにより、関連情報が一緒に保持され、検索の正確性が向上します。コンテンツを最適化するためのポイントとしては、標準化されたセマンティックHTMLを使用して明確な構造を持たせること、PDFを避けてHTMLやMarkdownを好むこと、クローラーに優しいコンテンツを作成するためにページ構造を簡素化することが挙げられます。また、説明的な見出しやURLを用いてセマンティックな明確さを確保し、視覚コンテンツにはテキストの代替を提供してアクセシビリティを向上させることも重要です。レイアウトはシンプルに保ち、変換時に意味を失わないようにします。

コンテンツデザインにおける一般的な課題としては、組織が不十分であったり、ユーザーの知識に対する不明確な前提があることが挙げられます。関連情報を近くに保つこと、一貫した用語を使用してAIが情報を正確に取得できるようにすること、必要な詳細を明示的に文書化して暗黙の知識の前提を避けることが重要な戦略です。

各セクションは、独立して理解できるだけの文脈を提供し、前のセクションに依存しないようにするべきです。また、トラブルシューティングのドキュメントでは、特定のエラーメッセージを引用し、明確な解決策を提供することで、ユーザーの検索性を向上させる必要があります。

AI向けの効果的なドキュメントは、明確で構造化され、ユーザーに焦点を当てたものであるべきです。これらのガイドラインに従うことで、ユーザー体験とAIのパフォーマンスを向上させることができます。ユーザーのインタラクションに基づいてドキュメントを継続的に見直し、改善することがこの目標をさらに支援します。

「法は修辞であり、修辞は法である」という論文で、ジェームズ・ボイド・ホワイトは法を単なるルールのシステムとしてではなく、主に修辞の一形態として捉えるべきだと主張しています。彼は、修辞がコミュニティや文化を築き、変革するために不可欠であり、法と同様に正義に焦点を当てていると提案しています。

ホワイトは、法に対する二つの伝統的な見方を批判しています。一つは法を神の権威と見なす古い視点であり、もう一つは法を制度的なルールの集合とする現代的な見方です。彼は、これらの視点が法の修辞的な性質を見落としていると考えています。法はしばしば厳密なルールの遵守よりも、説得に関するものであるからです。

彼は法を修辞的な活動として新たに理解することを提案し、三つの重要な側面を強調しています。第一に、法律家は聴衆に響くようにコミュニケーションを行う必要があり、利用可能な文化的および法的資源を活用しなければなりません。第二に、法的議論は既存のルールを適用するだけでなく、法的な言説自体を形作り再定義する創造的なプロセスであるということです。第三に、すべての法的な会話はコミュニティを築き、関与する人々の関係や倫理的なアイデンティティを形成します。

最終的にホワイトは、法は紛争を解決することを目的とするだけでなく、文化的および社会的アイデンティティを創造し維持する重要な役割を果たす、動的な説得のプロセスであると主張しています。この理解は法を静的なルールの集合ではなく、生きた共同体の実践として再位置づけし、社会における意味とコミュニティの継続的な創造におけるその役割を際立たせます。

私たちは、金融市場からのリアルタイムフィードバックを活用して、迅速に研究を進めるラボを立ち上げています。特に、複雑さと機会が豊富なオプション取引に注力しています。私たちのチームは、OptiverやDRWなどの大手企業での経験を持つ、量的取引の専門家で構成されており、10年以上の実績があります。

あなたには、データ収集、モデルのトレーニング、戦略シミュレーション、そして実際の取引を行うためのシステムをゼロから構築していただきます。また、研究者が効率的に作業できるように、機能ストアやモニタリングツールなどのインフラを整備します。創業者と密に連携し、市場予測をテストし、得られた結果から学ぶことも重要です。技術やプロジェクトの優先順位に関する意思決定を行う役割であり、柔軟性があり創造性を発揮できる環境です。

求める人材は、実際のシステム構築の経験がある方です。具体的には、機械学習のパイプラインや分散コンピューティングの経験が求められます。Python、C++、Rustなどのプログラミング言語に精通し、クラウドサービスやデータベースの知識も必要です。迅速な開発と堅牢なシステムの構築に注力できる方を歓迎します。研究者のニーズを理解し、構築することに意欲的なマインドセットを持っていることが重要です。金融の経験は必須ではありませんが、好奇心と意欲が求められます。

私たちと一緒に、影響力のある仕事をし、自分のプロジェクトに責任を持つ機会を得てみませんか。

新しいアメリカのビザ規則では、外国人学生が教育ビザや交換ビザを取得する前に、ソーシャルメディアのプロフィールを公開することが求められています。これは、アメリカに対する敵意やテロ支援の兆候がないかを確認するためです。学生がこの要求に従わない場合、情報を隠している疑いを持たれる可能性があります。

新しいガイドラインは、F、M、Jビザを申請する学生に適用されます。これらのビザはさまざまな教育プログラムを対象としています。アメリカ政府は、安全とセキュリティを強化することを目指していると、国務省の高官が述べています。この動きは、トランプ政権が新しい審査戦略を検討していた際に教育ビザの発行を一時停止したことに続くもので、特に貿易摩擦の影響を受けた中国人学生をターゲットにしていました。

全体として、新しい規則はビザ申請者を徹底的に審査し、アメリカ政府が市民や価値観を守るための広範な取り組みの一環です。

この記事では、ドイツを中心に都市部の人工光の排出を理解することを目的とした市民科学プロジェクト「ナハトリヒター」について紹介しています。このプロジェクトでは、ボランティアがアプリを使って2021年に22平方キロメートルのエリア内で234,000以上の光源を数え、分類しました。

主な発見として、都市中心部では街灯よりも広告や装飾のために使われる光が多いことが挙げられます。また、ドイツでは真夜中に約7800万の光源が点灯しており、光害を減らす大きな可能性があることが示されています。さらに、都市の光源に関する既存のデータは街灯に限られていることが多く、都市全体の光の排出量を過小評価しています。

ナハトリヒタープロジェクトは、研究者や政策立案者にとって光害に対処するための貴重な洞察を提供します。光害は環境や野生生物、さらには人間の健康にも影響を与えるため、都市におけるすべての光源を理解することが、効果的な都市計画や環境保護において重要であることを強調しています。

要約がありません。

要約がありません。

リチャード・エルマンによるジェームズ・ジョイスの伝記は、1959年に出版され、著者の人生と作品について詳細かつ広範な記述がなされています。この伝記は、ジョイスの個性や苦悩、文学的業績を浮き彫りにしています。エルマンは、未発表の資料やジョイスの人生に関わった重要人物へのアクセスを持っていたため、読者や学者にとってより身近に感じられるジョイスの鮮やかな描写を作り上げることができました。

エルマンは、優れた学者であり、人脈を築く才能を持っていました。彼はその魅力と研究能力を駆使して情報を集め、包括的かつ革新的な伝記を作成しました。彼のスタイルは、事実に基づいた物語と心理的洞察を組み合わせ、ジョイスの芸術的旅路の本質を捉えています。

この伝記は成功を収めましたが、エルマンはジョイスの政治的見解を軽視しました。これらの見解は、彼の作品を理解する上で重要です。エルマンの努力は、アメリカ文学におけるジョイスの地位を高め、学者や一般読者の両方にとって重要な人物にしました。

ザカリー・リーダーによるエルマンの最近の伝記は、彼の人生とジョイスの伝記が与えた影響を探ります。この伝記はエルマンの業績を詳しく記述していますが、彼の動機や興味についての深い洞察には欠けています。エルマンの仕事は文学研究が拡大していた時期に行われましたが、その後の焦点は変わり、ジョイスは学問の中でより専門的なテーマとなっています。

この記事は、現代の読者を引きつけることの難しさを強調しています。今日、文学を読む人は少なくなっています。エルマンが魅力的な物語を作り出し、複雑な文学的テーマをわかりやすくする能力は、文学伝記の分野において重要な業績として残っています。

2025年6月17日、ホンダは北海道大樹町で実験用再利用ロケットの打ち上げと着陸テストを成功裏に実施しました。このロケットは長さ6.3メートル、重さ900キロで、271.4メートルの高度に達し、飛行時間56.6秒後に目標地点から37センチ以内に着陸しました。このテストは、ロケットの再利用性を示すために、飛行中の安定性や着陸能力などの重要な技術を実証することを目的としています。

ホンダは2021年からロケット研究を進めており、コア技術を活用して再利用可能なロケットを開発し、衛星打ち上げの向上や持続可能な輸送に貢献することを目指しています。まだ研究の初期段階ですが、ホンダは2029年までにサブオービタル打ち上げ能力を達成することを目指しています。

テスト中は厳格な安全対策が講じられ、1キロメートルの制限区域が設けられ、ロケットの飛行経路を制御する安全システムが導入されました。ホンダのCEOである三部敏宏氏は、この進展に誇りを持っており、ロケット研究が人々の生活に新しい価値を創造し、環境や安全の課題に取り組むホンダの使命に合致していることを強調しました。

Ink and SwitchのBeeKEMプロトコルについての内容は、ユーザーのコントロールとプライバシーを重視したローカルファーストアプリケーションの役割に焦点を当てています。ローカルファーストアプリは、中央サーバーから個人やコミュニティに権限を移行させ、プライバシーを基本的な要素としています。

ローカルファーストアプリは、主にローカルデバイス上で動作し、リモートサーバーに依存しないため、ユーザーは自分のデータに対してより大きなコントロールを持つことができます。

Keyhiveプロジェクトは、ユーザーのプライバシーを保ちながら、共同作業アプリケーションの認可と同期を行うための能力ベースのシステムを提供しています。

CRDT（競合のない複製データ型）を利用したライブラリ、例えばAutomergeやYjsは、中央集権的な管理なしでリアルタイムのコラボレーションを可能にしますが、同期には依然として中央サーバーが必要なことが多く、プライバシーの懸念が生じます。

エンドツーエンドの暗号化は解決策のように見えますが、CRDTと効率的に実装するのは複雑です。操作をバッチ処理することは暗号化を難しくし、グループでのコラボレーションはさらなる課題を引き起こします。

BeeKEMプロトコルは、分散システムにおける鍵の管理と交換の方法を正式に定義し、複数のユーザー間でのアクセス制御と安全なメッセージングを可能にします。

グループメッセージングにおいて、BeeKEMは従来の方法とは異なり、中央の権限なしで効率的な鍵管理を実現し、ユーザーがオフラインのときでも安全なコミュニケーションを可能にします。

BeeKEMは、複数のユーザーが同時に更新を行う場合でもデータの整合性を損なうことなく柔軟な意思決定を可能にするため、競合解決の機能も備えています。

著者はBeeKEMの将来の応用に期待を寄せており、この分野でのさらなる発展を楽しみにしています。全体として、BeeKEMは共同作業環境におけるプライバシーとコントロールを強化し、既存の安全なメッセージングプロトコルのいくつかの限界に対処することを目指しています。

著者は、C++とCUDAを使用して新しいテンソルライブラリ「dsc」を開発しています。彼らは、クリーンでシンプルなAPIの作成に注力しており、小規模な言語モデルをローカルで簡単に実行できるようにしています。主な特徴としては、C++でゼロから書かれたコアとCUDAのサポート、PyTorchに似たPython API、HuggingFaceのQwenなどの実際のモデルを最小限の変更で実行できる能力、PythonとC++の両方でパフォーマンスを観察するための組み込みツールがあります。

今後の計画には、BF16のサポート追加やGPUの作業負荷の可視化が含まれています。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質問を歓迎しています。興味のある方はGitHubリポジトリを利用できます。

要約がありません。

要約がありません。

Haskell Weeklyへようこそ！Haskellコミュニティでの最新情報をお届けします。

Esqueletoに関するチュートリアルが公開されました。このライブラリはPersistentと連携して、Haskellで複雑なデータベースクエリを処理するためのものです。

Brent Yorgeyが競技プログラミングにおけるHaskellの利点についての講演からの洞察を共有しました。Haskellを使うことで得られるメリットが強調されています。

GHCiの最新バージョン9.14.1では、複数のホームユニットが完全にサポートされるようになり、プロジェクトのフィードバックが向上しました。再起動する必要がなくなります。

Brent Yorgeyは、モナドのような複雑な概念を学ぶ際には、比喩よりも具体的な例が重要であると述べています。

「Trapping Rain Water」問題を解決するためのチュートリアルがあり、高さのベクトルを使った二ポインターアルゴリズムが紹介されています。

Magnus Therningは、レガシーシステムと新しいシステム間の機能を向上させるためにRedisクライアントを開発した理由を説明しています。

Tristan de Cacquerayが最近のHaskellハッカソンでの体験を共有したZuriHac 2025のレポートもあります。

求人情報として、以下のポジションがあります。Artificialではリモートで働けるHaskellエンジニアを4名募集しています。Channableではオランダのユトレヒトでハイブリッド勤務のHaskellソフトウェアエンジニアを募集しています。NatuvionではリモートでDSL開発者を募集しています。

お知らせとして、Stack 3.7.1の最初のリリース候補がテスト用に公開されました。また、LaTeX文書内でGHCiを実行するための新しいツールが登場しました。Servant 0.21.0.0の大規模リリースに向けた準備も進行中です。さらに、ミュンヘンで9月12日から14日まで開催されるMunihac 2025の登録が開始されました。

Haskellコミュニティとつながりを持ち、コーディングを続けましょう！

要約がありません。

バレット・「ドクター・デメント」・ハンセンは、コメディとノベルティ音楽の番組で知られるアイコニックなラジオパーソナリティで、55年のキャリアを経て引退を発表しました。彼の最後のレギュラーエピソードは、番組の55周年に合わせて10月に放送されます。ドクター・デメントショーは1970年に始まり、主流のラジオでは見過ごされがちなユニークな曲やパロディを紹介することで有名になりました。

84歳のハンセンは、10月までの間、さまざまな年代のハイライトや番組の歴史におけるトップ40の曲を特集した回顧エピソードを放送する予定です。彼は30万枚以上のアルバムを持つ膨大なコレクションを所有しており、「ウィアード・アル」・ヤンコビッチのキャリアを支える手助けをしたことでも知られています。

番組は、地元の放送からシンジケート形式に進化し、その後オンラインのサブスクリプションサービスに移行しました。ハンセンは、放送業界への貢献が評価され、2009年にラジオの殿堂入りを果たしました。ファンは、最終放送に向けて番組のウェブサイトで過去のエピソードを見つけることができます。

要約がありません。

天文学者たちは、四つの銀河団をつなぐ巨大な熱いガスのフィラメントを発見しました。このフィラメントは、宇宙の「失われた」物質の一部を含んでいる可能性があります。質量は私たちの天の川銀河の約十倍で、シャプレイ超銀河団の一部として、2300万光年にわたって広がっています。

欧州宇宙機関のXMM-ニュートンとJAXAのすざく宇宙望遠鏡を使用して、研究者たちはこのフィラメントを特定し、調査することができました。このフィラメントは銀河間のガスで構成されています。この発見は、宇宙の既存のモデルと一致しており、この神秘的な物質がシミュレーションによって正確に予測されていたことを示唆しています。

この研究は、宇宙における重要な構造を明らかにするだけでなく、銀河や銀河団をつなぐ「宇宙の網」に対する理解を深めます。また、同様の微弱な構造を宇宙で検出する新たな基準を設定し、暗黒物質やエネルギーを探求するESAのユクリッドミッションなどの取り組みを支援します。

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・レビンによって執筆されたものです。問い合わせ先として、[email protected]のメールアドレスが記載されています。出版物の内容に関する詳細は提供されていません。

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*アルゴリズムはこの一群に属し、特定の目的地に効率的に到達することで知られています。他のアルゴリズムには、幅優先探索（BFS）やダイクストラのアルゴリズムがあります。BFSはすべての方向を均等に探索し、ダイクストラのアルゴリズムは移動コストを考慮します。これらのアルゴリズムは、距離マッピングや流れ場の経路探索、手続き型マップ生成など、さまざまなタスクにも使用できます。

入力はノード（地点）とエッジ（接続）から成るグラフで、出力はノードとエッジで構成される経路です。ただし、アルゴリズムは地図の物理的なレイアウトを理解していません。BFSはキューを使用してノードを層ごとに探索し、目標を見つけるまで続けます。目標が見つかると探索を停止するように調整することで、効率を高めることができます。

異なる地形は移動コストが異なる場合があり、ダイクストラのアルゴリズムは優先度付きキューを使って最も低コストの経路を追跡することでこれに対応します。貪欲法に基づく最良優先探索は、推定距離を使用して経路の優先順位を決定しますが、必ずしも最短経路を見つけるわけではありません。A*は実際の距離と推定距離を組み合わせており、効率的で、ヒューリスティックが正確であれば最適な経路を見つけることができます。

複数の地点への経路を探す場合は、BFSまたはダイクストラのアルゴリズムを使用します。コストが同じ場合はBFS、異なる場合はダイクストラを選びます。単一の目標や複数の目標の中で最も近いものへの経路を探す場合は、A*を優先します。

効率を向上させるためには、グラフのサイズを縮小することが重要です。A*はスピードと精度のバランスが良いため、ほとんどの経路探索のニーズに適しています。グラフ探索アルゴリズムは、地図だけでなくさまざまなタイプのグラフをナビゲートするための多用途なツールです。これらのメカニズムを理解することで、多くのアプリケーションにおける経路探索が改善されるでしょう。

GiftyGiftyは、街中でデジタルギフトを探す楽しさを提供するアプリです。例えば、無料のコーヒーや割引などが見つかります。使い方はとても簡単です。

まず、アプリを開くと近くに隠れているギフトの地図が表示されます。次に、ギフトがある場所に歩いて行くと、そのギフトをアンロックできます。最後に、無料の飲み物や割引などの実際の報酬を楽しむことができ、毎日新しいサプライズが待っています。

このアプリは無料で利用でき、特別なインストールは必要ありません。プロセスを繰り返すことができ、見つけたギフトを友達と共有することもできます。

MiniMax-M1は、4560億のパラメータを持つ初のオープンウェイトの大規模ハイブリッドアテンション推論モデルです。このモデルは、ハイブリッドなMixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャと、長い文脈（最大100万トークン）を効率的に処理できるライトニングアテンションメカニズムを備えています。特に数学やソフトウェア工学のような複雑なタスクにおいて、DeepSeek-R1やQwen3-235Bなどの他のモデルを上回る性能を発揮します。

MiniMax-M1はさまざまなベンチマークでテストされ、数学、コーディング、ソフトウェア工学の分野で強力なパフォーマンスを示しました。MiniMax-M1-80Kモデルは、異なるタスクにおいて一般的に競合他社を上回る結果を出しています。

最適な結果を得るためには、推論パラメータを温度1.0、top_pを0.95に設定することを推奨します。また、タスクの種類に応じてシステムプロンプトを調整することが重要です。例えば、一般的な支援、ウェブ開発、数学の問題解決などに応じて設定します。

MiniMax-M1はHuggingFaceのリポジトリからダウンロードできます。デプロイメントには、効率的なパフォーマンスとメモリ管理のためにvLLMの使用が推奨されます。代わりに、Transformersを通じたデプロイメントもサポートされています。

MiniMax-M1は、外部関数を呼び出す必要がある場合を識別し、適切なパラメータを出力することができます。

このモデルには、オンライン検索機能を備えたチャットボットと、開発者向けのAPIが含まれており、動画生成や音声合成などのサービスを提供しています。

学術的な参照のための引用も用意されています。

サポートが必要な場合は、[email protected]までお問い合わせください。

Polyhedra Viewerアプリは、@tesseralisによって作成され、平面の面を持つ三次元形状である多面体の美しさと多様性を紹介しています。多くの人がプラトン立体（例えば、四面体や立方体）などのいくつかの多面体については知っていますが、独自の特性を持つ他の多くの多面体も存在します。

このアプリでは、120種類の異なる多面体を操作して、その関係を探ることができます。これらはいくつかのグループに分類されています。

まず、均一多面体にはプラトン立体、アルキメデス立体、さまざまなプリズムやアンチプリズムが含まれます。次に、ジョンソン立体は、他の立体の単純な組み合わせでは作れない92種類の非均一な凸多面体のセットです。また、ピラミッド、カポラ、ロタンダは、主にピラミッドと他の形状を組み合わせて形成されます。さらに、拡張、縮小、回転多面体は、均一多面体を変形させることで得られます。最後に、基本的なジョンソン立体は、他の多面体を組み合わせて作ることができない独特の立体です。

このアプリは、非凸形状や四次元の図形を含むより複雑な多面体の存在についても示唆しています。多面体についてさらに学びたい人のために、いくつかのリソースやリンクも提供されています。

Kubernetesは、もともとGoogleのBorgシステムに触発されて2014年に初めてリリースされて以来、大きく進化してきました。コンテナを通じてアプリケーションの管理方法を変え、スケーラブルで効率的なデプロイを可能にしました。しかし、依然として課題や改善点が残っています。

Kubernetesの主な成果には、まず「スケールでのコンテナ管理」があります。Kubernetesは、多くのサーバーにわたってコンテナを一貫してデプロイできるため、複雑な個別設定から脱却しました。また、「低メンテナンス」も重要なポイントです。個々のサーバーをペットのように管理するのではなく、使い捨てのユニットとして扱うことで、運用が簡素化され、自己修復システムを促進しています。さらに、「ジョブ管理の改善」により、Kubernetesのジョブは信頼性の高いスケジューリングと実行を実現し、効率を高め、人間のリソースを解放しています。最後に、「サービスの発見性」が向上し、サービスの発見や負荷分散が簡素化され、ハードコーディングされたIPアドレスに関連するエラーが減少しました。

Kubernetes 2.0に向けた提案された改善点としては、まず「YAMLからHCLへの移行」が挙げられます。YAMLは扱いにくくエラーが発生しやすいため、HashiCorp Configuration Language（HCL）を使用することで、型の強化やバリデーションの向上が期待でき、設定管理が容易になります。また、「etcdの代替を許可する」ことで、データベースのバックエンドに柔軟性を持たせ、異なるクラスターサイズやニーズに対応し、パフォーマンスやリソース管理を向上させることができます。「ネイティブパッケージ管理」も重要です。新しいパッケージ管理システム「KubePkg」は、依存関係の管理やライフサイクルフックを簡素化し、Helmの限界に対処します。最後に、「デフォルトでIPv6を採用する」ことで、多くのネットワーク問題を解決し、トラフィック管理を効率化し、IPアドレスの制限を排除することができます。

Kubernetesはクラウドネイティブな運用において大きな進展を遂げましたが、これらの提案された変更を受け入れることで、使いやすさやパフォーマンスが向上し、現代のアプリケーション管理においてさらに強力なツールとなるでしょう。ユーザー体験の向上と進化する技術ニーズへの適応が重要です。

Scrappyは、個人や友人のためにシンプルでパーソナライズされたアプリを作成する手助けをするツールです。これは、大衆向けのソフトウェアと自家製ソフトウェアの間のギャップを埋めることを目的としています。現在のソフトウェアは、高価な企業向けアプリやアプリストアで手に入る一般的なアプリが多く、個々の創造性やニーズに応える余地が少なくなっています。

Scrappyの主な特徴は、ユーザーフレンドリーなデザインです。インタラクティブなキャンバス上で、ボタンやテキストフィールドなどのオブジェクトをドラッグ＆ドロップして配置できます。また、JavaScriptを使って簡単な動作をコーディングできるため、アプリ作成が簡単です。さらに、Scrappyで作成したアプリは、Googleドキュメントのように友人とリアルタイムで共有・編集でき、協力を促進します。ユーザーは、自分のニーズにぴったり合ったアプリを作成でき、状況に応じて簡単に調整できます。

Scrappyのターゲットユーザーには、DIYを楽しむ人々、プログラミングの概念を学びたい教師や学生、専門的なプログラミングの助けを必要とせずに業務の流れを改善したいビジネスパーソンが含まれます。作成できるアプリの例としては、子供向けの算数練習ツール、イベント参加者カウント、会議タイマー、週ごとの家事トラッカーなどがあります。

Scrappyを使用する利点は、アカウントが不要で、ユーザーはサインアップの手間なく共有アプリにアクセスできることです。また、データはローカルに保存されるため、ユーザーは自分のデータを管理できます。Scrappyはアプリデザインの遊び心を促進し、ユニークで個別化された解決策を提供します。

今後の方向性として、開発者は非プログラマー向けのコーディングのアクセスを改善し、より多くのインタラクティブなコンポーネントを追加し、協力機能のサポートを強化する計画です。Scrappyは、ソフトウェア作成を誰でも利用できるようにし、ユーザーが自分のユニークな問題を解決するためのカスタムアプリを作成できるようにすることを目指しています。

大規模言語モデル（LLM）は、問題を解決する際に「思考の連鎖」と呼ばれる技術を用いることで、複雑な推論タスクにおいて大きな成功を収めています。この技術は、回答する前に問題をじっくり考える手助けをします。これまでの研究では、離散的な思考の連鎖がLLMの性能を向上させることが確認されていましたが、連続的な思考の連鎖の利点はあまり理解されていませんでした。特に、指向グラフの到達可能性のようなタスクにおいては、その効果が不明でした。

本論文では、連続的な思考の連鎖を用いた二層のトランスフォーマーが、指向グラフの到達可能性問題を効率的に解決できることを示しています。従来の離散的な思考の連鎖と比べて、必要なステップ数が少なくて済みます。具体的には、離散的な思考の連鎖はグラフの頂点数に関連する多くのステップを必要としますが、連続的な思考の連鎖はグラフの直径に基づいたステップで問題を処理できます。

この研究の重要なポイントは、連続的な思考の連鎖が複数の探索経路を同時に表現できることです。これは、複数の検索を並行して行うようなものです。一方、離散的な思考の連鎖は一度に一つの経路しか探れず、そのため探索が遅く、効果が薄くなる可能性があります。著者たちは、連続的な思考の連鎖の性能向上が理論的な発見と一致することを示す実験を行い、興味深いことに、複数の経路を探索する能力が特別な指導なしに自然に訓練中に発展することを明らかにしました。

Kwaらの研究（2025年）では、AIエージェントが異なる長さのタスクをどのように遂行するかを調査しています。重要なポイントは以下の通りです。

AIエージェントの成功率は、タスクの長さが増すにつれて指数関数的に低下します。この現象は数学的にモデル化でき、各エージェントには成功率に関する「半減期」があることを示唆しています。

研究では、AIが信頼性を持って解決できるタスクの長さが、約7か月ごとに倍増することが分かりました。成功率を50%や80%など異なるレベルで測定し、改善の速度は同様であることが観察されました。

著者たちは、成功率の低下を一定の危険率で説明できると提案しています。これは、時間が経過するにつれて失敗する確率が一定であることを意味します。このため、タスクの生存確率は指数関数的に減少します。

このモデルの意味は、AIがタスクでより高い成功率を達成するまでの時間を予測するのに役立つことです。また、タスクは複数のサブタスクで構成されており、いずれかのサブタスクで失敗すると全体が失敗することを示しています。

興味深いことに、人間はAIに比べて長いタスクをより良く遂行する傾向があります。この違いは、人間がタスクの長さに対処する能力が異なる可能性を示唆しています。

さらなる研究が求められており、これらの発見が他のタイプのタスクにも一般化できるかどうかを確認し、AIと人間のパフォーマンスの違いを分析する必要があります。

この研究は、AIの能力がどのように進化しているかについての洞察を提供し、時間に伴うタスクパフォーマンスの理解の重要性を強調しています。

リクエストを確認するために、CAPTCHAを完了するように選ばれました。以下のフォームに記入し、ボタンをクリックして送信してください。

要約がありません。

Codacyは、Codacy GuardrailsというIDE拡張機能を発表しました。これはコマンドラインインターフェース（CLI）を備えたもので、AIが生成したコードのリアルタイム分析を行い、セキュリティや品質に関するルールを適用します。このツールは、VS CodeなどのAIコーディングツールと統合され、コードが生成される際に自動的に脆弱性やコーディング標準の違反をチェックし、修正します。

このツールの背景には、AIコーディングアシスタントが生産性を向上させる一方で、安全でないコードや誤ったコードを生成する可能性があるという懸念があります。研究によると、AIが生成したコードの中にはバグが含まれていたり、悪用される可能性があるものが多く、デバッグにかかる時間が増えることが示されています。

Codacy Guardrailsは、オープンソースの静的解析ツールを使用して、AIが生成したコードを2000以上のルールに基づいてスキャンします。特にセキュリティの脆弱性やコードの品質に関する問題に焦点を当てています。現在、JavaScript、TypeScript、Python、Javaをサポートしており、ユーザーは特定のプロジェクトに合わせてルールをカスタマイズすることができます。この拡張機能はすべての開発者に無料で提供されており、チーム向けのオプションの有料プランも用意されています。

インストールは簡単で、CodacyチームはAI支援コーディングの改善におけるツールの有用性についてフィードバックを求めています。拡張機能やドキュメントはオンラインで入手可能です。

VS Codeからコードスニペットを簡単に共有できるショートカットがあります。この機能はすべてのプログラミング言語に対応しており、サインアップも不要です。迅速なコードレビューやデバッグ、プロジェクトの紹介に非常に便利です。

要約がありません。

「文明の崩壊」という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、著者は現代のモンゴルを探求することにしました。21世紀に入って、モンゴルは貧困の削減や経済成長において大きな進展を遂げていますが、政府の腐敗といった問題は依然として残っています。主な統計としては、人口約350万人、出生率2.7、2002年の貧困率11.6%から2022年には0.2%に減少したことが挙げられます。

著者は、伝統的なモンゴルの住居であるゲルの普及状況に興味を持ち、機械学習を用いてゲルの数をカウントするプロジェクトを始めました。衛星画像からゲルを特定するモデルを訓練するために、Googleマップからデータを集め、オープンソースのツールを使ってラベリングを行いました。アプローチを洗練させた後、著者はモデルの複数のインスタンスを展開し、モンゴル全土の数百万のタイルを分析した結果、172,689のゲルをカウントしました。

また、モンゴルが経験した社会的変化についても触れています。遊牧民の社会から都市化した社会へと移行し、多くの人々が都市周辺のゲル地区という非公式な集落に住んでいます。政府はこれらの地域の改善を目指していますが、インフラ整備には課題が残っています。

著者は、データと探求を通じて現代モンゴルを理解する旅を振り返り、伝統と現代化の複雑な相互作用を強調しています。

NIHの数百人の科学者やスタッフが、「ベセスダ宣言」に署名しました。この宣言は、科学とその資金提供の政治化に対する抗議の意を表しています。宣言は、トランプ政権が連邦資金で行われる科学研究に与える悪影響についての懸念を示す公の声明です。この影響は研究者だけでなく、アメリカの経済や国際的な地位にも及びます。宣言はバタチャリャ博士に向けられていますが、目的はこれらの問題に対する意識を高めることです。人々は、反発を恐れる場合でも匿名で署名することで、この宣言を支持するよう促されています。

要約がありません。

要約がありません。

OpenSERDESは、高速通信システムにおいて重要な役割を果たします。これは、並列データをシリアルデータストリームに変換して送信し、受信側で再び並列データに戻す機能を持っています。このプロセスを同期させるために、グローバルなクロック信号が使用されます。

使用されている技術は、SkywaterのOpenPDK 130nmです。ツールにはOpenLaneとVirtuoso Cadenceが含まれています。シリアライザーとデシリアライザーは、Verilog HDLを用いて設計され、OpenLaneで合成されており、Sky130 CMOS技術と互換性があります。シミュレーション結果やファイル（gds、spice、ネットリスト）は、それぞれのフォルダに保存されています。

CMOSインバータのセットは、チャネル入力容量を管理するための送信ドライバ（TX）として機能し、関連ファイルはInverter_Based_Txフォルダにあります。受信側（Rx）は、低振幅信号を感知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。詳細はResistive_FB_inverterフォルダにあります。

Dフリップフロップ（DFF）は、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を使用してデータをサンプリングします。実装の詳細はDFFおよびNANDフォルダにあります。CDRは、データの遷移に基づいてクロック周波数を調整するためにオーバーサンプリングを使用し、正確な信号デコーディングを実現します。関連ファイルはOversampling_CDRフォルダにあります。

この記事では、大規模言語モデル（LLM）がプログラミング言語の設計、特にドメイン特化型言語（DSL）に与える影響について考察しています。

プログラミング言語の設計は重要です。特定のドメインに合わせた言語を作ることで、ユーザーは定型文に気を取られることなく、複雑な問題に集中できます。

LLMの登場により、効率的にコードを生成できるようになりましたが、これがDSLの重要性に疑問を投げかけています。もしLLMが専門的な言語なしでコードを作成できるなら、なぜDSLの設計に投資する必要があるのでしょうか。

LLMが人気のある言語、例えばPythonでより良い成果を上げる一方で、ニッチなDSLは苦戦する可能性があります。開発者は、LLMの利点を犠牲にしてまでDSLを作成することに躊躇するかもしれません。

いくつかの解決策が提案されています。まず、LLMにDSLについて教えるために、Pythonのような共通の言語を仲介として使うことが考えられています。また、非公式なプロンプト（自然言語）と正式なDSLの仕様を統合する方法を探ることで、使いやすさを向上させることができるかもしれません。さらに、LLMが生成したコードの正確性を保証するために形式的検証言語を使用する研究も進められており、ユーザーは深く理解しなくても出力を信頼できるようになります。

LLMの登場により、言語設計の風景は変わりつつあり、DSLの多様性が減少する可能性があります。デザイナーはこの新しい環境に適応し、DSLの必要性を正当化する必要があります。全体として、LLMは新たな機会を提供する一方で、従来のプログラミング言語設計へのアプローチに挑戦をもたらしています。

開発者が、文書をアップロードし、言語モデル（LLM）を使ってそれを検索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。このツールは、単に文脈に頼るのではなく、検索ツールを利用することで機能します。開発者は、CrossFit 2025のルールブックを使ってこのツールをデモンストレーションし、従来の方法よりも優れていることを示しました。

このツールの主なアイデアは、LLMが情報を効果的に検索し、精緻化できる点です。単に関連するテキストを推測するのではなく、正確な情報を引き出すことができます。CLIはプロセス全体を簡素化し、ユーザーが文書を簡単にアップロードし、質問をすることを可能にします。たとえば、ユーザーは次のようなコマンドを実行できます。

trieve upload ./document.pdf
trieve ask "重要な発見は何ですか？"

このツールは、検索の動作をカスタマイズでき、アップロードの状態を確認し、出典を示した回答を提供します。1,000文書チャンクまでは無料で利用でき、開発者は興味があればさらに機能を追加する意向を示しています。ソースコードはGitHubで公開されており、npmを通じてインストールすることも可能です。開発者は、このツールやそのデザインに関するフィードバックを歓迎しています。

時系列予測はビジネス分析において重要であり、トレンドを予測し、リソースを最適化するのに役立ちます。最近の手法では、機械学習や生成モデルを活用して精度を向上させています。このブログでは、特にリレーショナルデータベースからのグラフ構造を用いた予測について説明しており、関連データを取り入れることで予測を強化できることを示しています。

グラフベースの予測について、従来の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、関連データから得られる貴重な洞察もあります。グラフは相互に関連するデータを効果的に表現できるため、より情報に基づいた予測が可能になります。

リレーショナルディープラーニング（RDL）は、リレーショナルデータベースから自動的にグラフ構造を作成するアプローチで、グラフベースの手法を予測に活用できるようにします。

予測フレームワークは、過去の時系列データ、日付情報、グラフノードの特徴など、さまざまな入力を組み合わせて未来の値を予測します。処理には、グラフトランスフォーマーや畳み込みニューラルネットワーク（CNN）などの機械学習モデルを利用しています。

回帰モデルと生成モデルの違いについて、従来の回帰モデルは単一の値を予測しますが、複雑なパターンを見逃すことがあります。一方、生成モデルは、拡散モデルのように、将来の値の分布からサンプリングすることができ、より多様性や詳細を捉えることができます。

結果として、生成モデルは従来のモデルと比較して、高頻度のトレンドを捉えたり、稀なイベントに反応したりする性能が優れていることが示されました。また、単純なモデルに見られる平均崩壊の問題も少なくなっています。

このブログでは、時系列予測におけるグラフ構造の重要性を強調し、より細やかな予測のための生成モデルの可能性を紹介しています。これらの手法に興味がある方には、PyTorch Geometricなどのリソースをお勧めします。

スペインの企業リベラックスは、Linuxベースの新しいスマートフォン「Nexx」のクラウドファンディングキャンペーンをIndiegogoで開始しました。価格は基本モデルが799ユーロ、高級モデルが1300ユーロからとなっています。このスマートフォンはモジュラーコンポーネントを備え、USB-Cポートが2つ、ヘッドフォンジャックも搭載しており、ヨーロッパで製造される数少ないスマートフォンの一つを目指しています。

リベラックスのチームはハードウェアとソフトウェアの経験が豊富で、メンバーはLinux開発やコンシューマーエレクトロニクスのバックグラウンドを持っています。彼らはユーザーのプライバシーと自由を尊重する電話を作ることに力を入れており、企業の利益を優先する主流のデバイスとは対照的です。

Nexxは高品質なコンポーネント、ヨーロッパでの製造、透明性へのこだわりから、一般的なAndroidスマートフォンよりも高価です。Linuxとの互換性があり、プライバシー管理がしやすい設計のRockChip RK3588sチップを使用しています。

バッテリー寿命やVoLTE（音声通話をLTEネットワークで行う技術）などの現代的な機能が重要視されており、オープンソースハードウェアの原則に基づいて設計され、回路図の公開も予定されています。機械式キーボードやドックなどのアクセサリーも開発中です。

ソフトウェア面では、LiberuxOSはDebianを基にしたほぼオープンソースのシステムを目指しており、広範なLinuxコミュニティへの貢献を目指しています。スマートフォンには、より良いモバイル体験のためにカスタマイズされたGNOME Shell Mobileが搭載されます。

リベラックスは、プロジェクトが共同作業であることを強調し、情報を広めたりコードに貢献したりすることでコミュニティの参加を促しています。

Moziのカール・マティアス氏は、新しいElixir Phoenix LiveViewウェブアプリケーションを既存のGoバックエンドに接続する方法を共有しました。この取り組みの目的は、コードの重複を避け、統一されたコードベースを維持することです。

バックエンドはGoで構築されており、イベント駆動型のアプローチを採用しています。以前はiOSアプリのみでしたが、より広いアクセスを求めてウェブアプリを追加することにしました。フロントエンドにはPhoenix LiveViewを選びました。これは、チームがElixirに慣れていることもあり、適していると判断したためです。

以前の方法にはいくつかの課題がありました。まず、NIF（ネイティブ実装関数）を使用すると、ElixirからCコードを呼び出すことができましたが、ビルドが複雑になり、Cコードに問題があるとElixirアプリがクラッシュするリスクがありました。また、ポートを使うことでプロセスの分離は改善されましたが、管理が煩雑になり、オーバーヘッドが増えるという問題がありました。

そこで、彼らは「Cノード」を使用することに決めました。これは、CでBEAM分散ノードを実装する方法です。このアプローチにより、ElixirとGoのコードベースを完全に分離し、通信を簡素化することができ、通常の関数呼び出しのように感じられるようになります。

実装においては、GoのコードをCライブラリとしてコンパイルし、メッセージを管理しGoの関数を呼び出すための小さなCラッパーを作成しました。その後、CコードをCrystalに移行しました。Crystalはネイティブコードにコンパイルされ、保守が容易な言語です。

このソリューションは効果的に機能しており、CrystalとGoのコードはElixirアプリと同じDockerコンテナ内にデプロイされています。この設定により、独立したビルドが可能になり、macOS上でのローカル開発が容易になりました。

カール氏は、十分な関心があればErlangインターフェース用のCrystalラッパーをオープンソース化することを検討しています。

要約がありません。

DropZap Worldは、レーザーや鏡、色合わせを使った落下ブロックゲームで、120の挑戦的なレベルが用意されています。このアプリは無料で、iPhone、iPad、Mac、Apple TVでダウンロード可能です。開発者はアミール・ミハイルで、彼は以前のDropZapゲームでも知られています。

このゲームの特徴として、120の多様なレベルがあり、プレイヤーに挑戦を提供します。また、すべての対応するAppleデバイスでシームレスにプレイできるクロスプラットフォーム機能があります。さらに、iCloudを使って異なるデバイス間で進行状況を保存・同期することも可能です。

ゲームプレイでは、プレイヤーが着地した円から発射されるレーザーを使って、色が一致した正方形を破壊します。年齢制限は4歳以上で、インアプリ購入として「無限ライフ」などのオプションが1.99ドルまたは4.99ドルで提供されています。プライバシーに関しては、アプリがユーザーデータを収集する可能性があり、その詳細はプライバシーポリシーに記載されています。

DropZap Worldをダウンロードして、エキサイティングなゲーム体験を始めましょう！

この記事では、紀元前3700年から西暦2000年までの都市人口データを世界的にマッピングした包括的なデータセットが紹介されています。このデータセットは、テルトゥス・チャンドラーの「四千年の都市成長」とジョージ・モデスキーの「世界の都市」という二つの主要な資料から歴史的データをデジタル化し、地理情報を付加することで作成された初めてのものです。研究者が長期的な都市化の傾向や都市とその環境との関係を理解する手助けをすることを目的としています。

データセットの開発には、歴史的な人口データの整理、調和、地理情報の付加が含まれています。各都市の位置には緯度と経度が割り当てられ、データの正確性を評価するために各地点に信頼性のランキングが設定されています。

世界的な都市化を理解するには歴史的な視点が必要です。このデータセットを使うことで、研究者は6000年にわたる都市の成長パターンや都市の地理的分布を分析することができます。

ただし、このデータセットには限界があります。時間的および空間的なギャップがあり、1599の都市のみが含まれており、主に重要な都市中心部に焦点を当てています。また、都市の定義も時代とともに変化しているため、比較が難しくなっています。

このデータセットは、都市成長のダイナミクスを探ることや、人間の環境への影響を評価すること、農業地域との関連で都市化のパターンを分析するなど、さまざまな分析を促進することを目的としています。

データセットは使いやすい形式で提供されており、さまざまな分野の研究者がデータにアクセスし、さらなる研究に活用しやすくなっています。

全体として、このデータセットは都市化の歴史や現代の都市研究におけるその影響に関心のある学者にとって重要な資源となっています。

過去1年間で、さまざまな業界における言語モデル（LLM）エージェントの構築について多くのことを学びました。最も効果的なエージェントは、複雑なフレームワークではなく、シンプルで柔軟なパターンを用いて作成されました。

エージェントの定義についてですが、エージェントは完全に自律的なシステムである場合もあれば、定義されたワークフローに従うものもあります。Anthropicでは、エージェントを事前に定義された経路（ワークフロー）に基づいて動作するシステムや、自らの行動を動的に指示するシステムとして捉えています。

エージェントを使用するタイミングについては、まずシンプルな解決策から始め、必要に応じて複雑さを追加することが重要です。予測可能なタスクにはワークフローを、柔軟性や大規模な意思決定が必要な場合にはエージェントを使用します。多くの場合、単一のLLM呼び出しを最適化するだけで十分です。

LangGraphやAmazon Bedrockのようなフレームワークは、エージェントシステムの構築を簡素化することができますが、デバッグが複雑になる可能性もあります。まずは直接LLM APIを使用し、基盤となるコードを理解することをお勧めします。

エージェントシステムの核心要素は「拡張LLM」であり、ツールやメモリを使用することができます。重要な実装には、タスクをステップに分ける「プロンプトチェイニング」、特定のタスクのために入力を分類する「ルーティング」、複数のタスクを同時に実行する「並列処理」、中央のLLMが複雑なタスクのために作業者LLMを指揮する「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。

エージェントは複雑なタスクを自律的に処理できますが、意思決定能力があるため、慎重な設計とテストが必要です。事前にステップを決定できないオープンエンドの問題に対して有用です。

開発者はこれらのパターンを組み合わせてニーズに応じた解決策を作ることができます。成功するためには、パフォーマンスを測定し、設計を繰り返し改善することが重要であり、結果を向上させない限り複雑さを最小限に抑えるべきです。

成功するLLMエージェントの構築は、シンプルさと効果的なデザインにかかっています。小さく始め、透明性を確保し、ツールを慎重に文書化することが大切です。フレームワークは役立つことがありますが、基本的なコンポーネントに依存することで、より良い結果を得られることが多いです。

bzip2クレートがバージョン0.6.0をリリースしました。この新しいバージョンでは、bzip2圧縮アルゴリズムのRust実装が完全に使用されており、異なるプラットフォームでのコンパイルがより速く、簡単になっています。新しいRust版は、特に圧縮速度において、以前のC実装よりも一般的に優れた性能を発揮します。

このアップデートは重要です。多くのシステムが依然として互換性のためにbzip2に依存しているからです。Rustへの移行により、Cの依存関係に関する複雑さが解消され、WebAssemblyやWindows、Androidなどのプラットフォームへのクロスコンパイルが容易になりました。

新しい実装では、デフォルトでシンボルをエクスポートしないため、他の依存関係との潜在的な競合が減少します。また、監査により小さなバグが見つかり修正されましたが、全体的には重大な問題はありませんでした。

要するに、bzip2クレートはRust専用の実装に移行したことで、より速く、使いやすくなりました。

著者はコンピュータサイエンスの学位を持ち、プログラミングを楽しむ人です。雨の日に、BASICのバリアントであるtoybasicのための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、BASICが初めてのプログラミング言語だったことからくる懐かしさが動機となっています。コンパイラはGo言語で書かれており、BASICプログラムからGoコードを生成します。

コンパイラの設計は主に三つの段階から成り立っています。最初の段階はレキサーで、これはnexというツールを使ってテキストをトークンに変換します。このプロセスは簡素化されています。次にパーサーがあり、コードの構造的な表現である構文木を構築し、goyaccを使って構文エラーをチェックします。最後にコンパイラが構文木をGoコードに変換します。

toybasicの文法はTinyBASICに触発されており、INPUT文を除外し、文字列を含むように修正されています。具体的な例として、"Hello, world."を表示し、10まで数えるBASICプログラムが提供されており、コンパイラの機能を示しています。

著者はコンパイラを書くという実践的な経験を楽しみ、初めてのBASICプログラムが今でも動作するのを見て喜びました。このプロジェクトはGitHubで公開されており、他の人も探索できるようになっています。全体として、著者はこの経験を教育的で楽しいものと感じ、コンパイラ設計の実践的な側面を強調しています。

Claude CodeというAIツールは、シンプルな指示を迅速に実行することで、まるで魔法のような結果を生み出します。このツールの効果は、問題を解決するために多くの解決策を短時間で試す能力にあります。試行を重ねることで、知能が向上しているように見えるのです。

Claude Codeは、単一のアプローチに頼るのではなく、数多くの試行を行うことで問題を解決します。ヒューリスティックと呼ばれる手法を用いることで、解決策を見つけるために必要な試行回数を減らすことができます。著者は、最初はAIツールに懐疑的でしたが、Claude Codeを使って複雑なタスクをこなした際に、そのスピードと効率の良さを実感しました。

Claude Codeは、強力なコンピュータ資源を使って自律的に動作できれば、タスクにかかる時間を大幅に短縮できる可能性があります。これにより、現在のAIの能力を考えると、タスクの自動化の未来についての疑問が生まれます。

全体として、Claude Codeは著者のAIツールに対する実用的な価値の見方を変えました。

この記事では、2012年に登場したAMDのトリニティ加速処理ユニット（APU）に使用されているインターコネクト技術について説明しています。このAPUはCPUと統合GPUを組み合わせたものです。主なポイントは以下の通りです。

インフィニティファブリックという最新のインターコネクト技術は、AMDの製品がCPUとGPU間でデータを効率的に管理できるようにしますが、トリニティAPUは異なる古い設計を使用しています。トリニティアーキテクチャでは、ノースブリッジがCPUコアとメモリを接続していますが、新しい設計のような高度な機能は欠けています。主な構成要素は、システムリクエストインターフェース（SRI）と、メモリや入出力へのリクエストをルーティングするクロスバー（XBAR）です。

トリニティの統合GPU（iGPU）は、CPUとは別にメモリリクエストを管理するグラフィックスメモリコントローラー（GMC）を持っており、これによりパフォーマンスの問題を回避しています。トリニティは「ガーリック」リンクを使用してDRAMへの高帯域幅アクセスを実現し、キャッシュの一貫性をバイパスします。また、「オニオン」リンクを使用してキャッシュ可能なCPUメモリにアクセスしますが、こちらは遅く効率が良くありません。

トリニティAPUは予算向けのゲーム用に設計されましたが、そのインターコネクトは同時期のインテルの設計と比較すると限界があります。インテルの設計はGPUをより効果的に統合しています。記事には、さまざまなベンチマークを用いたパフォーマンステストの結果も含まれており、アプリケーションを実行する際のCPUとGPUの帯域幅使用量やレイテンシが示されています。

全体として、トリニティはAMDにとってGPU統合の一歩前進でしたが、後のインフィニティファブリックのような技術が解決した重要な制約がありました。

新しいツール「lstr」の作者は、クラシックなLinuxの「tree」コマンドからインスパイアを受け、インタラクティブ機能やGit統合を含むバージョンを作成しました。このツールはRustで開発されており、高速でミニマリストな設計を目指しています。

最新バージョン（v0.2.0）の主な機能には、インタラクティブなTUIモードがあります。このモードでは、ディレクトリを移動したり、展開・折りたたんだり、キーボード操作でファイルをエディタで開くことができます。また、Gitの状態をツリー出力に表示する「-G」フラグを使ったGitステータス統合も特徴です。インタラクティブモードでは、選択したパスをコピーするために「Ctrl+s」を押すことで、コマンドラインでのナビゲーションが簡単になります。

さらに、ファイルタイプのアイコン、ファイルサイズ、権限の表示にも対応しており、.gitignoreファイルも考慮されています。このプロジェクトはオープンソースで、作者はフィードバックを歓迎しています。

詳細はGitHubやCrates.ioで確認できます。

スペインの企業Liberuxは、Indiegogoで新しいLinuxフォン「Nexx」のクラウドファンディングキャンペーンを開始しました。このフォンは、基本スペック（8GB RAM、128GBストレージ）で799ユーロから、高性能オプション（32GB RAM、512GBストレージ、5G）で1300ユーロまで、さまざまな構成が用意されています。特長として、2つのUSB-Cポート、ヘッドフォンジャック、セルラーモデムやRAMなどの部品が交換可能なモジュラー設計があります。製造はスペインで行い、オープンソースハードウェアを目指しています。

インタビューでは、LiberuxがLinuxフォンを開発した理由は、主流のデバイスよりもユーザーにプライバシーとコントロールを提供するためだと説明しています。チームはハードウェアとソフトウェアの開発に豊富な経験を持ち、PinePhoneやLibrem 5などの過去のプロジェクトでの失敗を避ける自信があります。

Nexxの価格は、特別な部品とヨーロッパでの製造により、一般的なAndroidフォンよりも高くなっています。選ばれたRockChip RK3588sチップはLinuxとの互換性が良く、プライバシー管理を向上させることができますが、一部のプロプライエタリファームウェアが必要です。

バッテリーの最適化やVoLTEなどの現代的な機能は、彼らの優先事項です。また、オープンソースハードウェアの目標をサポートするために、フォンの回路図を公開する予定です。クラシックデザインにインスパイアされた機械式キーボードなどのアクセサリーも別売りで提供されます。

Liberuxは、Debianを基にした独自のLinux OS（LiberuxOS）を開発することを目指しており、オープンソースの原則に重点を置いています。カスタマイズの可能性が高いGNOME Shell Mobileを選び、モバイルでの使いやすさを向上させるために取り組んでいます。コミュニティからの貢献やサポートを歓迎し、プロジェクトの成功を目指しています。

ガンベル・ソフトマックス分布は、カテゴリーデータをニューラルネットワークに統合するための手法であり、逆伝播による最適化を可能にします。以下にその主要な概念を簡単に説明します。

まず、カテゴリーデータの課題についてです。カテゴリ分布は異なるカテゴリーから成り立っています（例えば、分子内の原子の種類など）。ニューラルネットワークがこれらのカテゴリーを出力する際、逆伝播が難しくなります。これは、プロセスが確率的で離散的であるため、勾配を計算するのが困難だからです。

次に、再パラメータ化トリックについて説明します。この技術は、サンプリングプロセスを決定論的（固定的）な部分と確率論的（ランダム）な部分の組み合わせに変換します。カテゴリーデータではなく連続分布からのサンプリングとして扱うことで、勾配を計算し、モデルを最適化することが可能になります。

ガンベル・マックストリックも重要です。この方法では、カテゴリ分布からサンプリングするために、ガンベル分布からのノイズをカテゴリーの対数確率に加え、argmax関数を使用して最も高い値を持つカテゴリーを選択します。

次に、ソフトマックスの置き換えについてです。argmax関数は微分不可能なため、代わりにソフトマックス関数が使用されます。これにより、微分可能性が保たれます。この調整に温度パラメータ（ラムダ）を組み合わせることで、ガンベル・ソフトマックス分布がカテゴリ分布にどれだけ似ているかを制御します。

最後に、温度制御についてです。温度パラメータは分布の形状に影響を与えます。温度が高いほど分布は均一になり、低いほど鋭く集中した分布になります。トレーニング中に温度を徐々に下げることで、モデルの精度と安定性のバランスを取ることができます。

全体として、ガンベル・ソフトマックス分布は、ニューラルネットワークにおいてカテゴリ変数を効果的に利用し、逆伝播を通じてスムーズな最適化を可能にする手法を提供します。

新しい注射型HIV予防薬「レナカピル」が臨床試験で驚異的な効果を示しました。この薬は、ゲイ、バイセクシャル、トランスジェンダーの人々に対して、日常的な経口薬よりも89%効果的であり、シスジェンダーの女性に対しては100%の効果を発揮しています。しかし、治療にかかる月額3,450ドルという高額な費用が、必要とする人々のアクセスを妨げる懸念があります。

HIVの支援者たちは、レナカピルが広く利用可能で手頃な価格で提供されれば、HIV予防に大きな影響を与えると期待しています。この薬は、年内にHIV予防のためのFDA承認を申請する予定で、2025年の中頃から後半には利用可能になる見込みです。

アメリカでは、効果的なHIV予防方法が急務です。現在の選択肢であるトルバダでは、特に社会的に疎外されたグループの間でHIVの発生率を大幅に減少させることができていません。支援者たちは、低所得層へのレナカピルのアクセスを確保する重要性を強調し、製薬会社のギリアドに対して価格を引き下げるよう求めています。全体として、レナカピルはHIVとの闘いにおける有望な進展を示していますが、手頃な価格とアクセスの問題は依然として重要な課題です。

任天堂のスイッチ2は2025年6月5日に発売され、ゲーム「マリオカートワールド」が登場しました。このゲームは4K HDRグラフィックスを約束していましたが、実際には真のHDRを提供しておらず、標準的なダイナミックレンジ（SDR）のゲームのように感じられる「偽HDR」の外観が批判されています。この問題は、ゲーム業界全体に広がる傾向を反映しており、多くの開発者がゲーム制作においてSDRを優先している状況があります。

この記事では、著者のHDR開発の経験をもとに、マリオカートワールドの詳細な分析が行われています。特定のキャプチャ方法を使用した結果、ゲームの明るさや色域がHDR基準を満たしていないことがわかりました。これは、開発中に慎重なHDRの計画が欠けていたことを示唆しています。主な発見は以下の通りです。

ゲームのピーク輝度は950ニットを超えることがなく、設定を変更してもそれ以上にはなりません。単一の静的トーンマッピング手法を使用しており、動的に適応しないため、色が薄く見える結果になっています。また、色域はSDRレベルに制限されており、HDRが提供できる鮮やかな色を逃しています。

著者は、開発者はデザインプロセスの初めからHDRの実践を取り入れるべきであり、後回しにすべきではないと強調しています。具体的な提案としては、初めから広い色域とダイナミックレンジを使用すること、視覚を向上させるために動的トーンマッピングを実装すること、HDR対応モニターでアートレビューを行い、問題を早期に特定することが挙げられています。

結論として、開発者は基本的なHDRの実装を超えて、HDR技術の可能性を最大限に活用し、ゲーム体験を向上させる必要があると述べられています。著者は、HDRレンダリングプロセスを改善したいゲームスタジオ向けにコンサルティングサービスを提供しています。

要約がありません。

この記事では、「通過運転」という概念について説明しています。これは、郊外の鉄道路線を市中心部で結びつけ、都市の交通システムを改善するものです。歴史的に、多くの都市は広範な鉄道網を構築しましたが、土地のコストや古いトンネル技術のために、都市の端で終わることが多く、結果として分断されたシステムが生まれ、都市内の効率的な移動が制限されていました。

19世紀後半には、電化やトンネル技術の進歩により、さまざまな路線を相互接続できる地下鉄システムが発展しました。これにより、より効率的な交通が可能になりました。しかし、多くの都市は依然として広範囲にわたるが統合が不十分な古いビクトリア時代のネットワークに依存しています。

通過運転は、既存の郊外路線を新しいトンネルで結びつけることで、この問題に対処し、都市中心部への直接アクセスを可能にします。ミュンヘンの例では、比較的小規模なトンネル投資で郊外のS-Bahnを成功裏に統合しました。一方、ロンドンは競合する鉄道会社のネットワークがあるため、より複雑な歴史を持っています。

この記事では、通過運転の潜在的な利点を強調しています。これには、接続性の向上、駅の混雑の軽減、サービスの頻度向上が含まれます。通過運転は、既存の鉄道システムを新しい地下鉄路線をゼロから建設する費用のごく一部で現代的な交通ネットワークに変えることができると主張しています。

最終的に、通過運転は都市交通のコスト効果の高い解決策として提示されており、既存のインフラを活用して乗客により良いサービスを提供し、都市の発展を促進することが期待されています。

畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、2D画像の分析に広く使われていますが、球面画像に対応できるモデルの必要性が高まっています。球面画像は、ドローンの視覚、自動運転車、気候モデルなどの応用において重要です。球面画像の平面版に単純にCNNを適用するだけでは、歪みが生じて効果が損なわれるため、うまく機能しません。

この論文では、球面CNNを作成するための新しいアプローチを紹介しています。球面の相互相関を行う方法を提案しており、効果的で回転の一貫性を保つことができます。この方法は効率的で、特別な高速フーリエ変換（FFT）技術を使用することで迅速に計算できます。論文では、球面CNNが計算効率が高く、正確であることを示しており、3Dモデルの認識や原子エネルギーの予測などのタスクに成功裏に適用されています。

要約がありません。

KiCadの開発チームは、Waylandのサポートに関する質問に答えています。特に、FedoraやUbuntuなどの主要なLinuxディストリビューションがX11から移行している中での対応についてです。

現在の状況として、KiCadはWayland上で動作しますが、ユーザー体験を妨げるいくつかの重大な制限があります。具体的には、ウィンドウ管理、入力のやり取り、パフォーマンス、安定性に関する問題があります。

主な問題点としては、ウィンドウ管理の難しさ、ウィンドウの配置やドッキングパネルの位置決め、複数ウィンドウの管理が挙げられます。また、カーソルの動きやフォーカス管理、入力デバイスの取り扱いに関する問題もあります。さらに、高いリソース使用率やアプリケーションのフリーズ、グラフィックの不具合も報告されています。モーダルダイアログや外部ツールとの統合にも課題があります。

これらの問題は、Waylandの設計上の選択に起因しており、KiCadのようなアプリケーションが必要とする基本的な機能が欠けています。また、異なるデスクトップ環境によるWaylandの実装の違いも、開発者が一貫したサポートを提供することを難しくしています。

KiCadはWayland向けの開発を続けますが、大規模なリソースを投入することはありません。Wayland特有の問題に関するバグ報告には対応せず、すべてのユーザーに利益をもたらすコア機能に焦点を当てます。

プロフェッショナル向けには、信頼性のある体験のためにX11ベースの環境を使用することを推奨します。カジュアルユーザーには、KiCadはWayland上でも動作しますが、制限や時折の問題があることを理解しておく必要があります。

KiCadチームはWaylandの開発を注視しており、サポート向上のための貢献を歓迎しています。ユーザーの生産性を優先し、Waylandが成熟するにつれて適応していく方針です。

現時点では、Linux上でKiCadを最も快適に使用するためには、X11を利用することが推奨されます。

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」について説明します。この定理は、システムの良い調整器はそのシステムを効果的にモデル化しなければならないと述べています。この定理は評価されていますが、元の論文が複雑で用語が不明瞭なため、しばしば誤解されています。

定理の主なポイントは次の通りです。まず、調整器はシステムの結果を調整するものであり、その結果の不確実性（エントロピー）を最小限に抑えるべきです。次に、調整器は過度に複雑であってはいけません。理想的には、調整器は決定論的に動作し、特定の入力に対して特定の出力を生成する必要があります。無駄なランダム性は避けるべきです。

この投稿は、定理の数学的原則に焦点を当て、複雑な解釈には踏み込まずに、より明確でアクセスしやすい説明を提供することを目的としています。良い調整器は、調整するシステムとの間に直接的で予測可能な関係を持ち、その結果がシステムの状態の決定論的な関数であることを保証しなければなりません。

全体として、良い調整器定理は、効果的な調整には明確で決定論的な戦略が必要であり、複雑またはランダムなものではないことを強調しています。