クリス・マコードは、Elixir用のPhoenixフレームワークの開発者であり、Fly.ioで新しいプロジェクト「Phoenix.new」を進めています。このツールは、PythonやJavaScript向けに提供されているものと同様に、Elixirとシームレスに連携するコーディングエージェントを作成することを目的としています。

Phoenix.newの主な特徴は、ブラウザベースの開発環境です。完全にブラウザ内で動作し、ローカルマシンに影響を与えずに安全な仮想環境でコーディングができます。また、リアルタイムコラボレーションが可能で、Phoenix専用に設計されており、ヘッドレスブラウザを使用してアプリとエージェントが相互作用するためのツールも備えています。

さらに、エージェントは環境全体を変更したり、パッケージをインストールしたり、テストを実行したりすることができ、開発プロセスを効率化します。Phoenix.newで作成されたアプリケーションは、クラウドに即座にデプロイされ、GitHubとの統合や共有が容易になります。開発者は、エージェントがアプリケーションをリアルタイムで構築する様子を観察でき、ライブプレビューや更新も行えます。

Phoenix.newはフルスタックアプリケーションを作成でき、エージェントはユーザーの入力なしで独立してタスクを実行することも可能です。将来的には、さまざまなプログラミング言語やフレームワークに適応できるように設計されています。

マコードは、これが開発者のワークフローに大きな変化をもたらすと考えており、エージェントがコーディングプロセスの多くを担当することで、より効率的な開発が可能になると期待しています。彼はPhoenix.newの可能性に興奮しており、他の人々がこのツールを使って何を創造するのか楽しみにしています。

ニューヨーク市の言語療法士、モーラ・ライアンは、マンハッタンに入る際に9ドルの通行料がかかる新しい混雑料金制度に最初は不満を持っていました。彼女は仕事のためにイーストリバーを渡ることが多く、その費用を心配していました。しかし、この制度が導入されてから、彼女の移動時間が大幅に改善され、1時間以上かかっていたのがわずか15分に短縮されました。その結果、彼女は意見を変え、通行料を評価するようになりました。最近の調査では、他のニューヨーカーたちも彼女と同じような意見を持っており、混雑料金制度への支持が高まっていることが示されています。

Klarrioは、CTOのブルーノ・デ・バスによって特定された大規模なマルウェアネットワークをGitHub上で発見しました。彼の調査によると、2,400の感染したリポジトリと15,000の偽アカウントが、これらの悪意のあるプロジェクトを宣伝していることが明らかになりました。

マルウェアは、クローンされたオープンソースプロジェクトに挿入されることが多く、ユーザーを誤解させて有害なコードをダウンロードさせることがあります。Klarrioはこの問題に対抗するため、セキュリティ対策を強化し、より厳格な審査と自動コードスキャンを導入しました。

デ・バスは、元のプロジェクトよりも高い評価を受けているクローンを発見し、さらなる調査を行いました。このマルウェアは特定のURLパターンからペイロードを取得しており、GitHubのユーザーにはこれらのURLをブロックすることが推奨されています。Klarrioはこの調査結果をGitHubに報告し、影響を受けたリポジトリのリストを公開しました。

詳細については、Klarrioに直接お問い合わせください。

この論文では、宮崎駿の1984年の映画『風の谷のナウシカ』について論じています。特に、視覚的なストーリーテリングが戦争の環境への影響をどのように強調しているかに焦点を当てています。これまでの研究は主に物語やキャラクターの分析を通じて映画の生態学的および反戦テーマを探求してきましたが、この研究では色彩、照明、ボディランゲージなどの視覚的要素がメッセージを伝える上での重要性を強調しています。

『ナウシカ』は、主人公である平和主義の王女が過去の戦争によって引き起こされた傷を癒そうとする、ポストアポカリプスの世界を描いています。この映画は、戦争が人間と自然の両方に与える壊滅的な影響を示しており、巨大な戦士たちのような視覚的メタファーを用いて核兵器と平行させています。美しいアニメーションを通じて、映画は観客に現実の問題について考えるよう促し、平和と環境保護を追求することを呼びかけています。

宮崎の作品はしばしばファンタジーと現実を結びつけ、人間と自然の関係に関する複雑なテーマに取り組んでいます。『ナウシカ』を視覚的ストーリーテリングの観点から分析することで、映画のイメージが観客の戦争や環境劣化に対する認識にどのように影響を与えるかが明らかになります。この研究の結果、映画は戦争技術の道徳的含意や自然界を守る必要性についての強力なコメントとして機能していることが示されています。

1972年、物理学者フランシス・ペリンは、アフリカのガボンからの天然ウラン鉱石について、予想よりもわずかに少ないウラン-235（U-235）が含まれていることを発見しました。この発見により、研究者たちは最初、人工的な核分裂が起こったのではないかと考えましたが、さらなる分析によって、この鉱石は完全に自然のものであり、実際には20億年以上前に自然の核分裂を経験していたことが明らかになりました。

この自然の核分裂が起こるためには、鉱石がU-235の臨界量を持ち、水が中性子を減速させる役割を果たす必要がありました。これは人工の原子炉と似た条件です。この特異な要素の組み合わせが、核分裂反応を引き起こし、今日まで保存されることを可能にしました。

この鉱石のサンプルは、2019年からウィーンの自然史博物館で展示される予定です。この展示は、私たちの周りに存在する自然放射能について一般の人々に教育することを目的としています。自然放射能は通常、低いレベルでは危険ではありません。この博物館は年間75万人の訪問者を迎え、さまざまな自然放射線の源を示し、放射能に対する理解を深めることを目指しています。

SnapQLは、Postgresデータベースを簡単な日常的な言葉でクエリできる無料のデスクトップアプリです。複雑なSQLやデータベースの構造について心配する必要はありません。SnapQLは自動的にスキーマを理解します。すべての処理はあなたのコンピュータ上で行われるため、データやAPIキーは安全でプライベートに保たれます。データベースを接続し、SnapQLに必要な情報を伝えるだけで、SQLを生成して実行してくれます。

Hurlは、シンプルなテキスト形式を使用してHTTPリクエストを実行するためのコマンドラインツールです。このツールは、GETやPOSTなどのリクエストを送信し、レスポンスから値を取得して次回のリクエストに利用することができます。また、複数のHTTPリクエストを簡単に連結することができ、ステータスコードやヘッダー、ボディの内容をチェックしてレスポンスを検証する機能も備えています。これにより、REST、SOAP、GraphQL APIのテストに適しています。

Hurlの主な特徴には、HTML、REST、SOAP、GraphQL APIに対応した多様なAPIサポートがあります。HTTPレスポンスの検証には、XPathやJSONPathなどの異なるクエリメソッドを使用することができ、パフォーマンステストではレスポンスタイムの評価やデータの整合性チェックが可能です。また、CI/CDパイプラインに統合でき、HTML、JSON、JUnitなどの複数の形式でレポートを生成することもサポートしています。

技術的な詳細として、HurlはRustで構築されており、libcurlライブラリを利用しているため、高速で信頼性の高いパフォーマンスを実現しています。CSRFトークンのような値を取得し、それを次のリクエストで使用することも可能です。さらに、テストモードで実行することができ、レスポンスボディを表示せずにリクエストの検証に集中することができます。

Hurlは、パッケージマネージャーを使用するか、ソースからインストールすることで、Linux、macOS、Windowsなどのさまざまなプラットフォームにインストールできます。全体として、HurlはHTTPリクエストを効率的に管理し、テストすることを求める開発者やDevOps専門家にとって強力なツールです。

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Nanogradは、Rustで書かれたシンプルな自動微分ツールです。

実行するには、コマンド「cargo run --release」を使用します。デモとして、小さなニューラルネットワーク（多層パーセプトロン）がXOR関数を学習し、その計算の視覚的なグラフをgraph.htmlというファイルに作成します。

使用例として、勾配を計算できるスカラー（数値）を「Scalar::new_grad()」を使って作成できます。例えば、式「x * y + 3」にReLU関数を適用して「z」を計算することができます。計算後、「z」の値と「x」および「y」に対する勾配を取得できます。

このツールの仕組みとして、各スカラーはその値、オプションの勾配、そしてそれを生成した演算に関する情報を保持します。加算や乗算などの数学的演算は、有向グラフを構築し、各演算の局所的な導関数を保存します。「backward()」関数は、このグラフをたどって勾配を計算します。また、「plot::dump_graph」を使用すると、計算グラフを視覚化でき、インタラクティブなHTMLファイルが生成されます。

著者は、大学野球選手の親としての経験から得た洞察を共有し、特に収益スポーツである野球における大学体育の複雑で激しい世界を強調しています。大学アスリートになる過程は、ベンチャーキャピタルを調達することに似ており、どちらも高いリスクと大きなコミットメントを伴うことを示しています。

大学体育の現実は、一般的な大学生活とは大きく異なります。アスリートは、自分のスポーツに基づいて学校を選ぶことが多く、そのためには何年もの献身が必要です。

リクルーティングプロセスは非常に波乱に満ちており、特に名前、イメージ、肖像権（NIL）契約の増加やNCAAのトランスファーポータルの影響で、学生アスリートにとってより複雑になっています。

著者は、ベンチャーキャピタルの調達と大学野球のポジション確保を比較しています。アスリートは、自分のスキルを示すためにビデオや統計を使い、これはスタートアップが投資家にプレゼンテーションを行うのと似ています。また、アスリートとベンチャーキャピタリストは、興味が本物でない可能性がある中で不確実性や決定の遅れに直面します。大学からのオファーは、ベンチャーキャピタルのタームシートのように拘束力がないことがあり、これが失望を招くこともあります。アスリートと起業家は、過小評価や誤解を受けるなど、将来に影響を与えるリスクを乗り越えなければなりません。

アスリートや起業家へのアドバイスとしては、自分の目標を理解し、それに沿った決定をすること、真に求められ価値を感じられる場所を選ぶこと、そして旅にはスポーツやビジネスを超えた挑戦や学びの経験が伴うことを認識することが挙げられます。

著者は、大学アスリートのレジリエンスと彼らが直面する独自の課題に対して誇りを表明しています。

この論文では、Rubyプログラミング言語の主要な実装であるCRubyにおけるメモリ管理の改善に関する取り組みが述べられています。特に、Ruby on Railsフレームワークで広く使用されているCRubyのガーベジコレクションシステムの再構築に焦点を当てています。従来のCRubyでは、固定サイズのオブジェクトを割り当てるシンプルなマークスイープ方式が使われており、このアプローチは断片化やメモリ割り当てによるオーバーヘッドといったパフォーマンスの問題を引き起こしていました。

著者たちは、CRubyのメモリ管理をリファクタリングするための数年にわたる共同作業について説明しています。このプロジェクトでは、モジュール化されたガーベジコレクションシステムを実現するために、CRubyのコードベース内の長年の設計仮定に取り組みました。主な成果は以下の通りです。

まず、モジュール化されたガーベジコレクションの開発がありました。チームは、異なるガーベジコレクタをCRubyに統合できる新しいインターフェースを作成し、メモリ管理のための高度な技術を利用できるようにしました。

次に、MMTk（メモリ管理ツールキット）フレームワークとの統合が進められました。MMTkはさまざまなガーベジコレクションアルゴリズムを提供しており、この統合によりCRubyはメモリ管理のパフォーマンス向上の恩恵を受けることができます。

また、著者たちはいくつかの課題にも直面しました。ガーベジコレクション中のスレッドセーフの確保やスタックからの参照の特定、効率的なオブジェクトスキャンの実装などがその例です。さらに、ファイナライゼーションやオフヒープメモリに関する問題にも取り組み、これらは重要なパフォーマンスのボトルネックとなっていました。

最後に、パフォーマンス最適化の重要性が強調されています。論文では、ガーベジコレクションプロセスのボトルネックを特定するためにパフォーマンス分析ツールが重要であることが示されています。ガーベジコレクションアルゴリズムの最適化だけでは、既存のファイナライゼーションメカニズムが非効率な限り、顕著な改善は得られないことが明らかになりました。

この研究は、Ruby開発者やガーベジコレクションに関心のある研究者にとって貴重な教訓を提供し、CRubyのメモリ管理機能の将来の進展に向けた道を開くことが期待されています。

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著者はC++を使いながらElixirとGoを学んでいます。この3ヶ月間、ElixirでBitTorrentトラッカーを作成しており、公開するに足る機能が揃っていると考えています。特に、簡単にテストできるDockerイメージも用意しています。最近の技術、例えばDHTやPEXの登場により、トラッカーは時代遅れだと考える人もいますが、著者は公共のトラッカーには今でも重要な役割があると信じています。この分野では新しい開発が少ないことに気づいていますが、トラッカーの改善や独自の機能追加を続けるつもりです。現在のトラッカー運営者に試してもらい、その安定性を評価してもらいたいと考えています。プロジェクトの一部はツールを使ってコーディングしましたが、残りは手作業で行いました。

ts-sshは、TailscaleのフルソフトウェアをインストールせずにTailnet上のマシンにアクセスできるツールです。これは、CI/CDランナーや制限されたシステムなどの環境で便利です。ts-sshは、Tailscaleのtsnetライブラリを使用して接続を行い、一般的なSSH機能をサポートする標準的なSSH体験を提供します。これには、ProxyCommandや鍵認証などが含まれます。

主な機能としては、複数のホストで同時にコマンドを実行できること、複数のホストで作業するためのtmuxセッションの管理、SCPに似たファイル転送が可能なこと、そしてLinux、macOS、Windows（AMD64およびARM64両方）との互換性があります。

ts-sshの開発は主にAIツールを使用して行われました。ソースコードとバイナリはGitHubで入手可能で、同様の接続問題に直面している方からのフィードバックも歓迎されています。

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メタは、オークリーと協力してスポーツ向けの新しいAIグラスを開発することを発表しました。このグラスは、ユーザーにリアルタイムのデータや洞察を提供し、アスリートの体験を向上させることを目的としています。この提携は、メタの技術とオークリーのスポーツウェアに関する専門知識を組み合わせており、アスリートのパフォーマンスやトレーニングの向上に焦点を当てています。詳細については、公式発表を参照してください。

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Linuxをデスクトップコンピュータで使用する際の課題について述べられています。特に、統一されたAPIの欠如が問題であり、これがWindowsやMacOSと比べて調整を難しくしています。著者は、Linuxのプロファイラーであるホットスポットの経験を振り返り、Linuxエコシステム内で異なるライブラリや標準を使用することの複雑さについて触れています。

重要なポイントは、マイクロソフトが導入した言語サーバープロトコル（LSP）の影響です。このプロトコルは、ソフトウェア開発を改善し、重要な統合開発環境（IDE）の機能を提供しました。しかし、著者はこの変化が遅すぎたと指摘し、オープンソースコミュニティがこのようなプロトコルの作成において調整に苦労したことを述べています。

また、Linuxは独自のガバナンス構造とPOSIX標準の遵守によって存在していることが強調されています。POSIXは異なるシステム間で一貫したAPIを提供しますが、これらの強みにもかかわらず、Linuxデスクトップアプリケーションに特化した調整が不足している現状があります。

研究者たちは、なぜ一部の生態系が侵略的な種に対して他よりも脆弱であるのかを探求しています。1958年に活躍した生態学者チャールズ・エルトンは、多様な生態系は多くの種が資源を共有するため、侵入者にとっては資源が少なくなり、より回復力があると提唱しました。しかし、物理学者ジェフ・ゴアが主導した最近の研究では、多様な生態系は実際には侵入に対してより脆弱である可能性があることがわかりました。特に、種の個体数が時間とともに変動する場合にその傾向が見られます。

ゴアと彼のチームは、実験室で微生物のコミュニティを作成しました。彼らは、個体数が変動する生態系では新しい種が定着する余地が増えることを発見しました。これはエルトンの理論とは逆の結果です。このことは、時間と個体数の動態が生態系の回復力において重要な役割を果たすことを示しています。

研究者たちはまた、「生存比率」という概念を特定しました。これは生態系内で生存している種の比率であり、侵入者が繁栄する可能性を予測します。この新たな理解は、生態系の管理や有害な侵入からの保護に役立つかもしれません。侵入は重大な生態的および経済的な影響をもたらす可能性があるためです。全体として、この研究は生態系の複雑な動態を強調し、生物多様性や侵入に関する従来の見解の再評価が必要かもしれないことを示唆しています。

Apple NewsやGoogleのようなニュース集約サービスの普及により、多くのモバイルユーザーが同じニュースに関する通知を多数受け取るようになり、「通知疲れ」が問題となっています。ある調査によると、一部のユーザーは毎日最大50件の通知を受け取っており、その結果、多くの人が通知を完全にオフにしています。実際、調査対象者の43%は、圧倒されると感じたり、役に立たないと感じたりして通知を無効にしたと答えています。

近年、ニュース通知の利用が増加しており、アメリカでは2014年から週ごとの利用率が6%から23%に、イギリスでは3%から18%に上昇しています。ニュース組織によって通知の扱いは異なり、タイムズは1日4件に制限している一方で、CNNインドネシアは最大50件の通知を送ることもあります。ニューヨークタイムズは1日平均10件の通知を送信し、BBCニュースは約8件です。

出版社は通知の数に慎重であり、あまりにも多くの通知を送るとユーザーがアプリをアンインストールする可能性があるためです。ユーザーは日常生活の中での気を散らす要素を避けたいと考えており、常に中断されることなくニュースを受け取りたいという欲求があります。通知疲れが続くと、ニュース業界全体に悪影響を及ぼす可能性があることが懸念されています。特に、AppleやGoogleのような大手プラットフォームが出版社に対して過剰な通知について警告しているため、注意が必要です。

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生物細胞のデジタルツイン、つまりバーチャルセルや全細胞モデル（WCM）は、システム生物学、計算モデリング、人工知能（AI）などの先進技術を用いて、生きた細胞のすべての分子プロセスを再現することを目指しています。これらのモデルは、研究者が細胞の挙動を理解し、医療治療を改善するのに役立ちます。

生きたシステムをシミュレーションする概念は、1952年にホジキン・ハクスリーモデルが神経活動を数学的に記述したことから始まりました。しかし、技術的な制約により、重要な進展は遅れていました。1990年代後半には、研究者たちが単純な細菌であるE-Cellを用いて初の全細胞シミュレーションを作成しました。これが複雑な生物システムのモデリングの始まりとなりました。

2012年には、科学者たちがマイコプラズマ・ジェニタリウムの全ライフサイクルを成功裏にシミュレーションし、このモデルが生物データの誤りを特定できる能力を示しました。これにより、デジタルモデルが生物学的研究を情報提供し、修正する役割を果たすようになりました。

2016年には、473の遺伝子だけを持つ合成生物JCVI-syn3.0が作成され、その機能をシミュレートする計算モデルが構築されました。この生物は最小限であるにもかかわらず、多くの未知の要素を抱えており、生物学的理解のギャップを浮き彫りにしました。

最近の進展により、E. coliのようなより複雑な生物のシミュレーションが可能になり、細菌集団の集団行動に関する洞察が得られています。AIの統合により、シミュレーションが加速し、より迅速かつ効率的なモデリングが実現され、現在は薬の発見や個別化医療に応用されています。

2024年現在、この分野は進化を続けており、規制機関はバーチャルセルの予測を受け入れ、企業はこれらのモデルを臨床応用に利用しています。実験生物学と計算モデリングの関係は、医学へのアプローチを変革しており、生物学の研究からそれと積極的に連携する方向へと進んでいます。

NASAの科学者たちは、地球の大気中の酸素レベルと磁場の強さとの関連性を発見しました。この関係は、5億4000万年にわたって存在しているとされています。この発見は、地球内部の深いプロセスが地表の生命に影響を与える可能性があることを示唆しています。

地球の磁場は、溶融した内部の動きによって生成され、時間とともに変化します。磁場が太陽からの粒子から大気を守ることは知られていますが、具体的にどのように関連しているのかはまだ研究が進められています。研究者たちは、地球の磁場が変動する際に、大気中の酸素レベルも似たようなパターンを示すことを発見しました。この現象は、特にカンブリア紀に複雑な生命が出現して以来顕著です。

この研究は、磁場と酸素レベルの両方が、地殻の動きのような同じ根本的なプロセスに反応している可能性があることを示しています。科学者たちは、より長い歴史的データセットを調査し、この相関関係がさらに過去にも続くかどうかを確認し、生命にとって重要な他の化学物質についても調査する計画です。地球内部と地表の生命との関係を完全に理解するためには、さらなる研究が必要です。

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リテラテプログラミングは、ドナルド・クヌースによって提唱されたアプローチで、コードがコンピュータによる実行だけでなく、人間にも読みやすく理解しやすいように設計されています。この方法では、プログラマーが自然言語の説明とコードの断片を組み合わせて、自分の思考過程に沿った形でコードを書くことができます。これにより、コードがよりアクセスしやすく、共有しやすくなります。

リテラテツールの特徴には、あらゆるプログラミング言語に対応した構文ハイライト、簡単に書けて読みやすいMarkdownの使用、ソースコード内のエラーを正確に報告する機能、ターゲット言語でのコメント付きコード生成、TeX方程式のサポート、ソースファイルと生成されたHTMLの両方で読みやすい出力を生成する機能、ユーザー定義のHTMLやCSSによるカスタマイズ、迅速なコンパイルとコードセクション間の自動ハイパーリンク、MicroやVimなどのエディタとの互換性があります。

リテラテツールを使って、シンプルな「Hello World」プログラムを作成することができます。このツールは、.litファイルからCコードとHTMLにコードをコンパイルします。

インストールについては、さまざまなオペレーティングシステム向けに事前にビルドされたバイナリが用意されており、Dプログラミング言語を使用してソースからビルドすることも可能です。

ツールは、コードファイルのみをコンパイルしたり、HTMLを生成したりするなど、さまざまなオプションで実行できます。

ソースコードはオープンで、貢献を歓迎しており、ユーザーにはバグの報告が奨励されています。

ネットワークプロトコル、一般にテキストプロトコルと呼ばれるものは、クライアントとサーバー間でテキストメッセージを送信します。パイプライン処理は、クライアントが応答を待たずに複数のリクエストを送る方法で、通信を迅速化することを目的としています。しかし、すべてのプロトコルがこの方法をうまくサポートしているわけではありません。例えば、NNTPはパイプライン処理を必要とし、HTTP 1.1は定義していますがサポートが不十分です。SMTPはパイプライン処理を許可していますが、サーバーの問題から推奨はされていません。

問題が発生するのは、サーバーが操作の中で暗黙の状態に依存している場合です。例えば、サーバーがリクエストを順番に処理し、パイプライン処理を適切に扱わないと、応答が混同される可能性があります。サーバーが一度に一つのコマンドしか処理しないと仮定している場合、複数のリクエストが短時間に送信されると、後のリクエストに基づいて以前のリクエストに誤った応答を返すことがあります。

具体的なシナリオでは、サーバーが別のコマンドを早く受け取ったために、有効なコマンドを誤って拒否する可能性が示されています。また、RFC 2920では、バッファリングに関する問題や、リクエストのパイプライン処理時にデッドロックのリスクについても言及されています。全体として、パイプラインプロトコルにおいては、状態と応答の管理を慎重に行うことがエラーを避けるために重要です。

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オクトバスは、1850年にジャン＝バティスト・ヴュイヨームによって発明された珍しい巨大な弦楽器です。高さは約3.3メートルから3.6メートルあり、非常に低い音を出すように設計されています。その中には人間には聞こえない音も含まれています。この楽器は3本の弦を持ち、演奏には特別なペダルとレバーが必要です。最初は2人の演奏者が必要で、一人が弓を使い、もう一人がレバーを操作していました。

世界には知られているオクトバスが7台しかなく、ほとんどは博物館に収蔵されています。アリゾナ州フェニックスの楽器博物館にも1台あります。モントリオール交響楽団が唯一所有しているオーケストラです。時折、音楽作品に登場することもありますが、現在では通常は1人の演奏者によって演奏されます。

博物館でオクトバスを見るには、20ドルの入場料が必要で、長い行列が予想されます。展示をじっくり楽しむためには、少なくとも2時間の余裕を持つことをお勧めします。

Infinite Macは、初期のMac OS Xのバージョン、具体的には10.1と10.3を実行できるようになりました。10.2もサポートされています。パフォーマンスはあまり良くありませんが、その時代の実際のハードウェアを使った体験を反映しています。

著者はDingusPPCエミュレーターを使ってMac OS Xの移植を試みましたが、カーネルパニックやグラフィックの問題に直面しました。しばらくの休憩の後、x86システム上でMac OS Xをエミュレートするために設計されたPearPCに切り替えました。PearPCはより安定していましたが、キャッシュが不足しているためDingusPPCよりも遅くなりました。著者はパフォーマンスの改善に取り組み、起動時間を少し短縮しましたが、起動には依然として約2分かかりました。

エミュレーターの浮動小数点処理を改善する作業も行い、いくつかのレンダリングの不具合を修正しました。著者は両方のエミュレーターを組み合わせて、より多くの初期のMac OS Xバージョンを実行できるようにしました。

Infinite Macを強化するために、著者は2000年代初頭のソフトウェアを使って「Infinite HD」を再構築しましたが、古いディスクイメージ形式のためにいくつかの課題に直面しました。また、初期のMac OS Xデザインに基づいた懐かしいAquaユーザーインターフェースも作成しました。

今後の計画には、A/UXやNewtonなどの他の古いシステムを探求することが含まれるかもしれません。また、QEMUを使用することで、将来的にグラフィカルなゲストを実行する際のパフォーマンス向上の可能性もあります。

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にあるブータブルISOイメージを使用する方法があります。QEMUで実行することも可能です。詳しい情報は、リンクされたブログをご覧ください。

申し訳ありませんが、外部リンクには直接アクセスできません。ただし、要約してほしい文書のテキストや主なポイントを教えていただければ、お手伝いできることを喜んで行います。

最近、著名な人物たちが参加した合理主義者のブログ会議「LessOnline」が開催されました。スコット・アレクサンダーやエリエザー・ユドコウスキーなどが出席し、参加者同士の活発な議論が行われました。著者は、正式なセッションと同じくらい重要なこれらの議論について体験を共有しています。特に、自分が合理主義者としての新たなアイデンティティを持つことを表明し、意識や自由意志の本質についての討論に参加したユーモラスな瞬間を振り返っています。

著者は、文化的な違いやAIリスクに過度にこだわっているというコミュニティのイメージから、合理主義者のアイデンティティを受け入れることに最初はためらいがあったと述べています。しかし、多くの合理主義者が成熟し、家庭を持つようになったことで、より親しみやすい環境が生まれたことを認めています。また、コミュニティがカルト的な傾向を持っているという懸念にも触れていますが、実際には伝統的なカルトというよりも、創造的で知的に刺激的なグループのように感じたと述べています。

最終的に、著者は外部からの批判にもかかわらず、合理主義者コミュニティのアイデアや問題解決に対する焦点に価値を見出しています。そして、自分の知的追求に合った支援的なコミュニティを見つけたことに満足していると結論づけています。

Sexprsは、S式の略で、Rustで書かれたシンプルなLispプログラミング言語です。インストールするには、次のコマンドを使用します。

$ cargo install sexprs-repl

試してみるには、以下のコマンドを実行します。

$ sexprs

このガイドは、主にCやC++の大規模プログラムのコンパイル管理に使われるMakefileの理解を簡素化することを目的としています。著者はMakefileの複雑さや不明瞭なルールに苦労した経験から、このリソースを作成しました。ガイドには、各トピックに対する簡潔な説明と実行可能な例が含まれています。

Makefileの目的は、ソースファイルが変更されたときに、どの部分を再コンパイルする必要があるかを判断する手助けをすることです。Makeの代替としては、C/C++用のSCons、CMake、Bazel、Ninjaや、Java用のAnt、Maven、Gradleなどがあります。また、Pythonのようなインタプリタ言語は再コンパイルを必要としないため、Makefileは必要ありません。

Makefileは、ターゲット、前提条件（依存関係）、およびコマンドを定義するルールで構成されています。ターゲットは通常ファイル名であり、コマンドはそのターゲットを作成または更新するために実行されます。ユーザーはMakefileを作成し、ターミナルでmakeコマンドを使って実行できます。Makefile内のコマンドには適切なインデント（タブを使用）が重要です。

Makefileの構文では、ターゲットはその前提条件とコマンドとともに定義されます。前提条件のファイルが変更されると、ターゲットを更新するためにコマンドが実行されます。一般的なターゲットの一つにcleanがあり、これは生成されたファイルを削除して新しいビルドを確保します。

Makefileは効率のために変数をサポートし、繰り返しの作業を簡素化するためのパターンルールを使用できます。.PHONYを使うことで、Makeがターゲットを実際のファイルと混同するのを防ぎ、コマンドが常に実行されることを保証します。エラー処理に関しては、-kオプションを使うとエラーがあってもMakeが続行し、-iオプションを使うと特定のコマンドのエラーを抑制できます。

このガイドでは、再帰的なMake呼び出し、環境変数のエクスポート、条件分岐、テキスト処理のための関数、モジュール化のために他のMakefileを含めることなどの高度な機能についても説明しています。このガイドは、C/C++プロジェクトでのMakefileの効果的な使用に向けた実用的な例とヒントを提供し、基礎的な理解を深めることができます。

要約がありません。

Kubernetesの進化と将来の改善点についての内容です。Kubernetesは、Googleの以前のシステムであるBorgから派生した人気のあるコンテナオーケストレーションツールです。

Kubernetesは2014年に導入され、MicrosoftやIBMなどの大手企業からの支持を受けて成長してきました。アプリケーションのデプロイ方法を変革し、スケーラブルで回復可能なインフラを実現しています。

Kubernetesの強みには、同一のコンテナを多数のサーバーに展開できるコンテナ管理機能があり、柔軟なマイクロサービスアーキテクチャを可能にします。また、サーバーは使い捨てのユニットとして扱われるため、運用の複雑さが軽減されます。スケジュールされたタスクやバックグラウンドジョブの実行も簡素化され、ハードコーディングされたIPアドレスの代わりに安定したDNS名を使用することで、設定ミスが減少します。

一方で改善が必要な点もあります。現在のYAML形式はエラーが発生しやすく、デバッグが難しいため、より型が明確で扱いやすいHCL（HashiCorp Configuration Language）への移行が提案されています。また、Kubernetesはデータストレージにetcdに依存しているため、さまざまなハードウェア構成に対応できる柔軟なストレージオプションが求められています。さらに、現在のHelmツールは複雑で制限があるため、依存関係や更新をより効果的に管理できる新しいネイティブパッケージマネージャーであるKubePkgの導入が提案されています。

将来的な考慮点としては、IPv6の導入が挙げられます。IPv6をデフォルトにすることで、ネットワークが簡素化され、IPアドレスの不足が緩和される可能性があります。また、Kubernetes内に強力なパッケージ管理システムを構築することで、ユーザー体験が向上し、アプリケーションのデプロイがスムーズになるでしょう。

著者は、技術において強力なデフォルト設定を設けることがユーザーの行動や採用に影響を与える重要性を強調しています。Kubernetes 2.0に向けた提案は、より広いユーザー層に向けてその使いやすさと機能性を向上させることを目指しています。

このツールは、プルリクエスト（PR）のレビューを支援するために設計されています。変更内容を明確で管理しやすいコミットに整理することで、レビューアは大きな変更よりも小さな変更を好む傾向がありますが、変更を細分化するのは難しいことがあります。このツールはAIを活用してそのプロセスを自動化します。コードのブランチの違いを分析し、コミットメッセージやグループ分けを提案します。

提案を受け入れると、ツールはコミット履歴を自動的に書き換え、ブランチを簡単に更新できるようにします。デフォルトのAIプロバイダーはローカルサーバーで、データの安全性が確保されていますが、クラウドオプションも利用可能です。また、変更を元に戻したい場合に備えて、安全のためにバックアップブランチを作成します。ただし、コミット履歴の書き換えには強制プッシュが必要なので、特に共有ブランチで作業する際には、チームがこの手法に同意しているか確認することが重要です。

ダブリンの科学者たちは、空気中に野生動物や薬物、人間の病気など、さまざまな源からの遺伝物質が含まれていることを発見しました。研究者たちは、高度な空気フィルターと環境DNA（eDNA）分析を用いて、空気中からDNAを収集し、ボブキャットなどの種を特定したり、ウイルスや細菌といった病原体を検出したりしました。この革新的な方法により、科学者たちは生物を直接観察することなく、生態系を監視し、病気を追跡することが可能になります。

この研究の主著者であるデイビッド・ダフィー氏は、この技術が絶滅危惧種を特定し、その起源を効率的に追跡するのに役立つと説明しました。このプロセスは迅速で、必要な機器も最小限で済むため、多くの研究者にとって利用しやすいものです。しかし、技術が進歩するにつれて、敏感な遺伝情報を保護するための倫理的ガイドラインの必要性が叫ばれています。全体として、この研究は環境モニタリングと野生動物保護において重要な進展を示しており、私たちが呼吸する空気から得られる知識を変革しています。

OpenElectionsは、公式な選挙区の結果を利用可能なデータに変換するために12年以上取り組んできましたが、主に結果の画像PDFに関する課題に直面しています。これらのファイルは、手動でのデータ入力や光学式文字認識（OCR）を用いて変換する必要があり、どちらにも欠点があります。手動入力は時間がかかりコストも高く、商業用のOCRソフトウェアは複雑なレイアウトに対応するのが難しく、限界があります。

その中で、GoogleのGeminiは高い精度と大きなPDFファイルを扱う能力から、この作業において好まれるツールとして浮上しました。例えば、Limestone Countyの明瞭な画像PDFを変換した際、Geminiはほぼ完璧な結果を出しましたが、いくつかの軽微なフォーマットの問題がありました。また、Live Oak Countyのより複雑なPDFでは、難しいレイアウトにもかかわらずデータをうまく抽出しましたが、同様のフォーマットの誤りが発生しました。

しかし、GeminiはCameron Countyの653ページの大きな文書に対しては、複数回の試行と手動での介入が必要でした。正確性を確保するために、文書を小さな部分に分け、特定のプロンプトを使用して変換をガイドするプロセスが求められました。

このプロジェクトは、テキサス州の半数以上の郡の選挙区結果を成功裏に変換しており、Geminiのような大規模言語モデル（LLM）を使用することの効率性を示しています。スピードも重要ですが、正確性が最優先であり、公式の合計と結果を照合するためのチェックが必要です。OpenElectionsは、さらなる改善や協力のアイデアを歓迎しています。

セッション中にClaude Codeの制限に何度も引っかかり、使用状況を簡単に確認できなかったため、シンプルなローカルトラッカーツールを作成しました。

このツールの主な機能は、リアルタイムでプロンプトと完了の使用状況を表示することです。また、セッションが終了する前に制限に達するかどうかを予測します。すべての処理はあなたのコンピュータ上で行われるため、ログインやサーバーは必要ありません。異なる使用プランに合わせたプリセットがあり、必要に応じてカスタマイズも可能です。

GitHubで公開していますので、こちらからご覧いただけます：Claude Code Usage Monitor。

このツールは、セッションが予期せず停止した際の混乱を避けるのに役立ちましたが、まだ少し改善の余地があります。フィードバックやバグ報告、貢献をお待ちしています！

Featureformチームと協力して、EnrichMCPという新しいオープンソースプロジェクトに取り組んでいます。これは、AIエージェントがデータを構造的に扱うためのPythonのORM（オブジェクト関係マッピング）フレームワークです。

EnrichMCPは、MCPという別のプロジェクトを基にしており、SQLAlchemyやAPI、カスタムメソッドを使ってデータモデルを定義することができます。これにより、AIエージェントがデータを探索し、対話するための使いやすいインターフェースが提供されます。

主な機能には、データモデルからの自動ツール生成、Pydanticを用いた入力と出力の検証、複雑なデータ関係やスキーマの発見のサポートがあります。

このツールは、エージェントがシステムにクエリを実行したり、APIを呼び出したり、ビジネスロジックを適用したり、機械学習モデルを統合したりするのを容易にします。SQLAlchemyと連携が良く、他のデータソースにも拡張可能です。

AIシステムを開発している方からのフィードバックをお待ちしています。コードやドキュメントは、こちらでご覧いただけます。質問があればお気軽にどうぞ！

ドイツの長い週末にミュンヘンの友人を訪れ、三日半をかけてこの街を探索しました。ハンブルクに七年間住んでいた私にとって、二つの都市の間には歴史的な背景からくる大きな違いがあることに気づきました。

ミュンヘンは歴史的にヴィッテルスバッハ家によって支配されており、権力と富が集中していました。その結果、壮大な建築物や文化の発展が見られます。一方、ハンブルクは自由貿易都市として発展し、商人たちの影響を受けた独立した多様な成長を遂げました。この歴史的な背景は、両都市の建築や宗教的な影響にも反映されており、ミュンヘンは大きな教会が多く、カトリックの存在感が強いのに対し、ハンブルクはプロテスタントのシンプルさが際立っています。

ミュンヘンの自然の美しさを楽しみました。特に清らかなイザール川やエングリッシャー・ガルテンなどの公園が印象的でした。また、ミュンヘンにはハンブルクよりも多くの博物館がありますが、個人的にはハンブルクの博物館の方が多様で興味深いと感じました。ミュンヘンの公共交通機関は効率的でトラムのシステムも整っていますが、街全体が車中心であると感じました。

ミュンヘンの活気ある文化や混雑した通り、美味しい食べ物、特に今までで一番美味しいシュニッツェルを楽しみましたが、私はハンブルクの雰囲気の方が好きです。ミュンヘンは素晴らしい旅行の機会や強いテクノロジーシーンを提供していますが、ハンブルクの魅力や木々が恋しくなると思います。全体として、ミュンヘンは好きですが、ハンブルクよりも住みたいとは思いません。

この記事では、アジャイル産業複合体によって推進される現在のソフトウェア工学のアプローチが欠陥を抱えており、AI技術によってさらに悪化する可能性があることについて述べています。主なポイントは以下の通りです。

まず、多くの企業がエンジニアリングの生産性を新機能やデプロイメントといった表面的な指標で測定していることが問題です。これにより、システムを機能させるために重要なメンテナンスやアーキテクチャの作業が無視されています。

次に、AIはコードを生成したり機能を迅速に生み出したりすることができますが、複雑なシステムを管理するために必要な深い理解が欠けています。AIに完全に依存することは、エンジニアリングにおいて重大な見落としやエラーを引き起こす可能性があります。

また、企業は熟練したエンジニアリングチームを削減し、AIに頼ることで成功していると誤解することがありますが、インフラの根本的な問題は見過ごされ、手遅れになるまで気づかれないことが多いです。

さらに、リーダーがエンジニアリングの基本的な理解を持つことがますます重要になっています。これにより、AI技術を適切に評価し、誤った管理を防ぐことができます。

最後に、この記事は、医療や金融などの重要な分野において、技術的なリテラシーなしに欠陥のあるエンジニアリングプラクティスを適用することの危険性について警告しています。これは深刻な結果を招く可能性があります。

要するに、この記事はエンジニアリングの本質を理解する重要性を強調し、必要な専門知識なしにAIソリューションを盲目的に採用することへの警鐘を鳴らしています。

生成AIに関する著作権訴訟では、両者が大規模言語モデル（LLM）が著作権で保護されたコンテンツをどれだけ記憶しているかについて極端な主張をすることがよくあります。しかし、これらの主張は問題を単純化しすぎているとこの記事は説明しています。研究者たちは特別な手法を用いて、13のオープンウェイトのLLMを分析しました。その結果、いくつかのモデルは特定の書籍の重要な部分を抽出できる一方で、記憶の程度はモデルや書籍によって異なることがわかりました。例えば、Llama 3.1 70Bモデルは「ハリー・ポッター」や「1984」のような書籍のほとんどを記憶していましたが、一般的に大きなモデルはほとんどの書籍を記憶していませんでした。これらの発見は著作権訴訟において重要な意味を持ちますが、原告や被告のどちらを明確に支持するものではありません。

この研究は、大人のチンパンジーがアンドロイド（人型ロボット）があくびをするのを観察したときに、どのようにあくびをするかを調査しました。研究者たちは、アンドロイドが口を大きく開けてあくびをしたとき、チンパンジーが最もあくびをする可能性が高いことを発見しました。アンドロイドが口を部分的に開けたときは反応が少なく、口が閉じているときにはあくびは見られませんでした。

また、チンパンジーはアンドロイドがあくびをするのを見ている間に、横になったり寝床の材料を集めたりするなど、眠気に関連する行動も示しました。これは、知らないモデルのあくびが単なる反射的な行動ではなく、休息の合図として機能する可能性があることを示唆しています。

この研究の結果は、あくびが異なる種間でも伝染する可能性があることを示しています。特に刺激が人工的な存在から来る場合でも、社会的要因がこの行動において重要であることが強調されています。研究者たちは、あくびのような社会的コミュニケーションに関わる行動について、異なる種や存在がどのように相互作用するかについてのさらなる研究を求めています。

著者のホマ・モジタバイは、アメリカのホームレス問題について皮肉的かつ批判的な見解を示しています。彼らはこの危機を認識しつつも、自分自身の利己的な態度を明らかにしています。年に一度食べ物を提供する程度の小さな手助けはする意向があるものの、住宅を増やしたり、ゾーニング法を変更したりするような大きな変化には反対の姿勢を見せています。著者は、自身が大きな相続した家に住んでいることを強調しながら、社会における富の集中を批判していますが、ホームレス問題に対処するよりも自分の快適さや不動産の価値を優先しています。彼らは、真の解決策が自分のライフスタイルや快適さを脅かすことを暗に示唆しており、意味のある変化に貢献することに対する消極的な姿勢を浮き彫りにしています。全体的に、助けたいという気持ちと犠牲を払いたくないという気持ちの間の乖離を皮肉的に指摘するトーンが感じられます。

このプロジェクトは、楕円曲線の可視化に焦点を当てており、現在開発中です。ウェブサイトはまだ作成中で、プロジェクトに関連する論文や美しいイラストが掲載される予定です。クリエイターはナディール・ハジョウジとスティーブ・トレッテルです。

RM2000テープレコーダーは、音声サンプルを録音し整理するためのシンプルなツールです。サンプルを録音し、タイトルとタグを付けるだけで、選んだフォルダーに保存されます。このアイデアは、画像や動画の管理を行う既存のサービスに触発されたものです。ファイル名の形式はEmacs Denoteパッケージに基づいており、ファイルブラウザーを使って簡単に検索できます。このアプリは見た目にもこだわっており、SwiftUIとAppKitを使って作られ、グラフィックはSketchで制作されています。制作者はユーザーからのフィードバックや提案を歓迎しています。

要約がありません。

Strudelは、コードを使って音楽を作成するためのツールです。Tidal Cyclesというパターン言語に基づいており、JavaScriptで動作しますが、JavaScriptやTidal Cyclesの知識がなくても始められます。

Strudelを使うことでできることは多岐にわたります。リアルタイムでコードを使って音楽を作る「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の両方を教えるのに適しているため、学習にも役立ちます。また、MIDIやOSCを通じて既存の音楽システムと統合することも可能です。

Strudelは多様な音を生成することができます。さらに多くの例を見たい方は、ショーケースの動画をチェックしてください。

Strudelを学ぶ最良の方法はワークショップに参加することです。興味がある方は、すぐに音を作り始めることができます。

このブログでは、AIシステムの開発について、特に大規模言語モデル（LLM）とその応用に焦点を当てています。AIエージェントは自律性や意思決定を提供できますが、実際の多くのタスクにはよりシンプルな解決策が効果的であることが強調されています。

純粋なLLMは、インターネットデータを基に訓練され、要約や概念の説明などの知識ベースのタスクに優れています。しかし、リアルタイムの情報を提供するためには、何らかの強化が必要です。

情報検索を活用した生成（RAG）という手法は、LLMに関連するコンテキストを追加することで、リアルタイムデータや社内情報にアクセスできるようにし、履歴書のスクリーニングなどのタスクを向上させます。

AIワークフローでは、LLMが外部の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できます。例えば、履歴書のスクリーニングワークフローでは、履歴書を取得し、評価し、自動的にメールを送信することが可能です。

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、採用プロセスのような複雑なタスクを人間の介入なしに管理します。

すべてのシステムにAIエージェントが必要なわけではありません。シンプルなものから始め、必要に応じて複雑さを加えることが重要です。また、能力よりも信頼性を優先し、システムが信頼できるものであることを確認してからスケールアップすることが求められます。

要約がありません。

ソフトウェアを作成する際には、通常、動作させること、正しくすること、そして速くすることの三つのステップがあります。大規模言語モデル（LLM）はコーディングを支援できますが、成功を保証するものではありません。コードを生成したりレビューしたりすることはできますが、単にコードの行数が多いからといって、ソフトウェアが正しく機能するわけではありません。

LLMを使用する際に考慮すべき重要な質問には、明確な要件があるか、テストが意味のあるものであるか、何か問題が発生した場合にコードをデバッグできるか、コードの複雑さを減らすために簡素化できるかなどがあります。

LLMは、アイデアのブレインストーミングから既存のコードのレビューまで、プロジェクトのさまざまな段階で役立ちます。その効果は、コードベースの文脈や明確さに依存します。LLMはプロトタイプを迅速に作成できますが、適切なテストなしにコードを本番環境に急いで投入することは避けるべきです。

テストの自動化は時間を節約できますが、LLMは適切に指導されない限り、意味のあるテストを提供しないことがあります。何をテストする必要があり、その理由は何かを明確にすることが重要です。生成されたすべてのテストが関連するわけではありません。

最後に、不要なコードを削除するタイミングを知ることは貴重なスキルです。これは、ソフトウェア開発において明確さを保ち、複雑さを管理するために人間の判断が必要です。LLMの支援と人間の監視をバランスよく組み合わせることが、成功するコーディングプロジェクトには不可欠です。

「niënor」は、uxnプログラミング言語のための簡略化されたLisp風の環境です。著者はuxnの元々の形式よりもLispスタイルの構文を好み、この構文をuxnのROMに変換するコンパイラを作成しました。

まず、無名関数（ラムダ）について説明しています。これらのラムダは、コンパイル時に一時的な名前を付けることで作成され、環境をキャプチャしない特性を持っています。

次に、クロージャについて触れています。クロージャは、周囲の環境から変数をキャプチャするラムダです。著者はその複雑さにもかかわらず、niënorにクロージャを含めたいと考えました。クロージャを禁止するのではなく、必要な変数をパラメータとしてバインドし、実行時に環境変数を管理するラッパーを作成する方法を考案しました。

また、メモリ管理機能も実装されています。具体的には、mallocやfreeを用いてクロージャのためのメモリ割り当てを行い、不要になったメモリを解放できるようにしています。

最後に、GUIプログラムの例が示されており、クロージャを使って画面上にグラフィックスを描画する方法が説明されています。全体的に実験的なトーンで、著者は読者にniënorをさらに探求することを勧めています。

ヨーロッパやその他の地域の市民団体が、欧州委員会に対して強力なビッグテックの独占を解体するよう求めています。彼らは、これらの企業が市場を支配するだけでなく、検索エンジンやソーシャルメディアなどの重要なデジタルインフラを管理することで民主主義を脅かしていると主張しています。

団体は、市民に利益をもたらす多様なデジタル経済の必要性を強調しています。特に、ジャーナリズムや消費者に悪影響を及ぼすとされるグーグルの広告独占を解体するために、EUがデジタルルールや競争法を厳格に適用するよう呼びかけています。

スペインの首相を含む著名な人物たちは、テクノロジーの億万長者が民主主義を損なうことへの懸念を表明しています。EUの競争担当者も、これらの独占を解体することが公正な競争と説明責任を確保するために重要であると支持しています。署名者たちは、ビッグテックの解体がより自由で公正なインターネットの実現に不可欠であると強調し、EUに対して外部からの圧力に屈せず法律を守るよう求めています。

この文書では、2025年3月26日の前回の改訂以降のモデルコンテキストプロトコル（MCP）の更新内容を説明します。主な変更点は以下の通りです。

まず、JSON-RPCによるリクエストのバッチ処理が廃止されました。次に、ツールからの出力が整理された形式で提供され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、認証サーバーを特定するためのメタデータが含まれるようになりました。さらに、MCPクライアントは悪意のあるサーバーがトークンにアクセスできないように、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ガイドラインが明確化され、認証のベストプラクティスに関する新しいページも追加されました。サーバーは、ユーザーとのやり取りの際に追加情報を求めることができるようになりました。また、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ています。クライアントは、HTTPリクエスト内でMCP-Protocol-Versionヘッダーを使用して交渉されたプロトコルバージョンを指定する必要があります。ライフサイクル操作の標準は、「SHOULD」から「MUST」に強化されました。

その他のスキーマ変更として、より多くのインターフェースタイプに_metaフィールドが追加され、CompletionRequestに以前の変数用のコンテキストフィールドが含まれ、ユーザーに優しい表示名のためのタイトルフィールドが導入されました。

変更の完全なリストについては、GitHubページを参照してください。

Caudenaのコアエンジニアリングチームは、EuropolやFBIなどの機関が使用するツールを提供しており、ブロックチェーンデータを分析するためのリアルタイム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、大量かつ複雑なブロックチェーン情報を処理するために、革新的なエンジニアリング技術を採用しています。

具体的には、2TBのRAMと48の処理コアを備えたサーバーを使用し、同時アクセスを可能にするロックフリーのデータ構造を取り入れています。また、独自のメモリ管理システムを構築し、速度向上のためにCPUレベルの最適化も行っています。さらに、彼らのニーズに特化したユニークなインメモリデータベースを設計しました。

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、スケーリングや暗号フォレンジックに関する質問を歓迎しています。

カリフォルニア工科大学の研究者たちは、スーパーコンピュータを使って、ブラックホールが中性子星を飲み込む際に何が起こるかをシミュレーションしています。これらのシミュレーションは、こうした現象に関わる極端な物理学を理解するのに役立ちます。中性子星がブラックホールに近づくと、その表面がブラックホールの強い重力によってひび割れ、激しい「星震」が発生します。

研究者たちは、これらの衝突の詳細なモデルを作成し、衝撃波がどのように生成され、観測可能な光のフレアを生み出す可能性があるかを示しました。また、ブラックホールに飲み込まれた後に短時間だけパルサーのような磁気風を放出する仮想的な天体「ブラックホールパルサー」の形成についても探求しました。

シミュレーションの結果、天文学者は衝突の直前や衝突中にラジオ波などの信号を検出できる可能性があることが示されています。この研究は、以前は不可能だったより複雑なシミュレーションを可能にする先進的なスーパーコンピュータの利用を強調しています。これらの発見は、宇宙の最もエネルギーの高い現象の理解を深め、天文学者がそれらを観測する新しい方法を示唆しています。

提供されたリンクは、ユーザー「errorcodezero」によって作成された「turbine」という名前のGitHubリポジトリにアクセスします。このリンクを訪れることで、プロジェクトに関連する情報やコードを見つけることができます。

著者は、Dockerイメージのデプロイを簡素化するために「Unregistry」というツールを作成しました。複雑なレジストリシステムを使用する代わりに、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SSHを介してリモートのDockerホストに直接イメージをプッシュできる「docker pussh」というコマンドを提供します。この方法では、欠けている部分だけが転送されるため、迅速かつ効率的です。Unregistryは、著者が「Uncloud」という別のツールに取り組んでいる際に開発されました。このツールは、複数のDockerホストにコンテナをデプロイするのを助けます。著者は、この新しいツールに対するフィードバックや使用例に興味を持っています。

要約がありません。

要約がありません。

ロボットではないことを証明するために、CAPTCHAに回答するよう選ばれました。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。

オンラインマルチプレイヤーゲーム「リトルブラッツ！」の開発において、最大の課題は遅延の管理とスピーディなゲームプレイの確保でした。これには、遅延補償やアクション予測といった技術を用いて、遅れがあってもゲームが反応しているように感じさせる工夫が必要でした。プレイヤーがアクションを行うと、サーバーがその処理を行い結果を返しますが、この過程には時間がかかり、プレイヤーにとってはイライラする遅延が生じることがあります。

マルチプレイヤーゲームのテストは、特に開発中は難しいものです。理想的には複数のプレイヤーでテストを行うべきですが、開発者はしばしば一台のコンピュータ上で複数のインスタンスを使用します。使用しているゲームエンジンのGodotは、複数のゲームインスタンスを簡単に実行できる機能がありますが、ローカルでのテストは実際のネットワーク条件を再現することができません。ネットワークの遅延やパケットロスといった問題をシミュレーションするために、開発者はLinux上で人工的な遅延や損失率を加えるコマンドを使用しています。

Godotは高レベルのネットワークAPIを使用しており、データ送信には信頼性のあるモードと信頼性のないモードの両方を採用しています。信頼性のあるモードではすべてのパケットが順番に到着することが保証されますが、信頼性のないモードではパケットを失うリスクを伴いながらもより速い送信が可能です。開発者は、ゲームの状態更新には信頼性のないモードを使用し、ある程度のパケット損失が許容される一方で、プレイヤーの入力には信頼性のあるモードを用いて正確性を重視しています。

さらに、さまざまなネットワーク条件下でゲームをテストするために、開発者はゲームプレイ中に遅延やパケットロスをランダムに調整するスクリプトを作成しました。これにより、悪条件のネットワークでもゲームが安定して動作することを確認できます。

このテスト方法は有用ですが、実際のプレイヤーによるマルチプレイヤーテストも必要で、ゲームのパフォーマンスを完全に評価するためには欠かせません。全体として、これらの技術は外部テストを大規模に行わずとも、ゲームのネットワークコードのデバッグや改善に役立っています。

要約がありません。

2025年6月17日、ホンダの研究開発部門は北海道大樹町で実験用再利用ロケットの発射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1,312キログラムで、約300メートルの高度に達し、飛行時間56.6秒の後、目標からわずか37センチメートルの位置に着陸しました。このテストは、ロケットの再利用に必要な安定した飛行や正確な着陸といった重要な技術を示すことを目的としています。

ホンダは2021年から宇宙技術の開発に取り組んでおり、人々の生活を向上させ、持続可能な交通手段に貢献できると信じています。特に再利用可能なロケットに注力しており、将来的には衛星打ち上げにおいてますます重要になると期待されています。現在は研究段階ですが、ホンダは2029年までに亜軌道打ち上げ能力を達成することを目指しています。

テスト中の安全性は最優先事項であり、発射場周辺には一般の安全を確保するための制限区域が設けられました。ホンダの社長である三部敏宏氏は、ロケット研究の進展に対する熱意を表明し、この分野での新たな挑戦に取り組む姿勢を示しました。

Glazeは、C++の構造体に対して、Mustacheテンプレート言語に触発されたステンシルとマスタッシュ形式を用いた文字列補間を提供します。これにより、構造化されたデータを動的に文字列にフォーマットすることが可能になります。

基本的な使い方として、first_name、last_name、ageなどのフィールドを持つ構造体（例：person）を定義できます。レイアウト文字列にプレースホルダー（例：{{first_name}}）を使用して値を補間します。例えば、glz::stencil(layout, p)を使うと、構造体から実際の値に置き換えられた文字列が生成されます。

テンプレートの構文には、変数補間として{{key}}を使用し、生の出力には{{{key}}}を使います。真の場合にコンテンツを表示するには{{#boolean_key}}...{{/boolean_key}}を、偽の場合には{{^boolean_key}}...{{/boolean_key}}を使用します。また、コンテナ内のアイテムを反復処理するには{{#container_key}}...{{/container_key}}を使います。コメントは{{! comment }}で記述し、処理中に無視されます。

具体例として、person構造体では、雇用状況や空腹度に応じてステータスを表示できます。TodoListでは、タスクを反復処理し、空のリストの場合の処理を行います。

マスタッシュ形式はステンシルに似ていますが、HTMLエスケープが含まれています。エスケープされた出力には{{key}}を、エスケープされていない出力には{{{key}}}を使用します。

高度な機能として、複雑なテンプレート（HTML文書など）を作成し、未知のキーや構文エラーなどの問題に対して明確なメッセージでエラー処理を行うことができます。

StencilCount機能では、文書内のセクションやサブセクションを自動的に番号付けします。主要なセクションには{{+}}、サブセクションには{{++}}、さらに深いレベルには{{+++}}を使用します。

要件として、構造体はリフレクタブルでなければならず、すべてのフィールド名はテンプレート内のものと一致する必要があります。ブール型フィールドはセクションの表示を制御します。

すべてのサービスには、何か問題が発生した際に機能や自動化を迅速に停止できるキルスイッチが必要です。経験豊富なエンジニアは、問題が悪化するのを防ぐために設計にキルスイッチを組み込むことがよくあります。

キルスイッチは、機能フラグを通じて実装でき、コードのデプロイを必要とせずに迅速に無効化できます。これは、ユーザーデータを削除するバグやシステムの過負荷など、機能が誤動作する可能性がある状況で特に役立ちます。

機能フラグに加えて、自動化を制御するための他の方法もあります。例えば、「セーフティファイル」を使用したり、ソフトウェアが機能するために外部APIに接続することを要求する方法です。

システムが故障した場合、特定の問題を修正するよりも、システム全体を復旧させる方がはるかに難しいことがあります。再試行の遅延を伴う指数バックオフや、ランダム性を加えることで負荷を管理する方法もありますが、非必須機能をオフにするためのキルスイッチを持つことが最も効果的な解決策であることが多いです。

キルスイッチの主な問題は、時々使用されないことです。すべてのコード部分にキルスイッチが必要なわけではありませんが、頻繁にトリガーされるコードには、必要なときに迅速にオフにできる簡単な方法を持たせることが賢明です。

ポラインは、アンカーと呼ばれる点を結ぶことでカラーパレットを作成することに特化したライブラリです。この名前は、アンカーをつなげて色を生成するプロセスを象徴しています。ポラインでは、アンカーの数が生成される色の数に直接影響します。つまり、アンカーが多いほど、より多くの色が得られます。これらのアンカーの配置は、特定の位置関数によって決まります。このライブラリはTypeScriptを使用して構築されています。

要約がありません。

BHHという製品について言及されています。BHHは「バックパックホルダーフック」の略称です。この製品の番号は243で、評価は613件中5点となっています。

要約がありません。

Proof of Stakeブロックチェーンでは、リーダーが取引のブロックを提案し、それをすべてのバリデーターと迅速に共有する必要があります。RaptorCastは、このプロセスを改善するためのソリューションで、主に三つのポイントに焦点を当てています。

一つ目はパフォーマンスです。ブロックは迅速に送信される必要があります。二つ目はセキュリティです。バリデーターは、ブロックが正しいリーダーから来ていることを確認し、改ざんされていないことを検証しなければなりません。三つ目は堅牢性です。誠実なバリデーターは、一部のパケットが失われた場合でもブロックを再構築できる必要があります。

RaptorCastの設計における重要な決定事項の一つはデータ伝送プロトコルです。TCPは信頼性が高いですが遅く、UDPは速いですが信頼性が低いという選択肢があります。RaptorCastは速度を重視し、UDPを選択していますが、パケット損失に対処し、データの整合性を確保するための対策も講じています。

次にエンコーディングシステムについてです。UDPでのパケット損失に対処するために、RaptorCastは前方誤り訂正（FEC）方式を採用し、追加のエンコードされたパケットを送信します。選ばれたエンコーディング方式はR10で、欠損データの管理に役立ちますが、データの破損に対しては保護がないため、追加の認証手段も実装されています。

また、ブロードキャスト戦略として、各バリデーターが特定のデータ部分を設定されたピアグループに転送する構造化されたブロードキャストアプローチを採用しています。これにより、ランダムな転送方法と比べて帯域幅の効率が最適化されます。

データの整合性を確保するために、各パケットにはマーケル証明、ヘッダー、データチャンクが含まれています。リーダーはマーケルツリー構造を使用してパケットに署名し、必要な署名の数を減らすことで効率を向上させつつ、データが送信中に本物で改ざんされていないことを保証します。

全体として、RaptorCastはブロックチェーンのリーダーがバリデーターと取引ブロックを迅速かつ安全に共有するための信頼性の高い方法を提供することを目指しています。

著者は古いiPhone 8を太陽光発電のOCRサーバーに変身させ、オフグリッドで1年以上連続稼働させました。このシステムは、83,000件以上のOCRリクエストを処理し、AppleのVisionフレームワークを使用して48GBの画像を扱いながら、電気代を節約しました。

このセットアップには、iPhone 8、EcoFlow River 2 Proの電源ステーション、220Wのソーラーパネル、追加サービス用のミニPCが含まれています。著者は、OCR処理にMacを使うのではなく、古いハードウェアを創造的に活用するためにこのプロジェクトを選びました。このシステムはリアルタイムの統計を提供し、年間で84～120カナダドルの電気代を節約しています。太陽光発電システムは、適切なバッテリー管理を行えば、厳しいカナダの天候でも問題なく動作します。また、iPhoneでのローカル処理によりプライバシーが守られ、クラウドサービスのコストを回避できます。

このプロジェクトは、エネルギーの自立、電子廃棄物の削減、ローカルコンピューティングソリューションの実用性を強調しています。また、会話のきっかけとなり、再生可能エネルギーがどのように意味のある技術的な作業を支えるかを示しています。このプロジェクトは、古い技術を持続可能に再利用する楽しく革新的な方法を紹介しています。

Valve Anti-Cheat（VAC）は、2002年にValveによって開発された不正行為防止システムで、最初はゲーム「Counter-Strike」で使用されました。VACはユーザー空間で動作し、Call of DutyやCounter-Strikeシリーズなど多くのゲームに実装されています。

23年の歴史の中で、VACは誤った禁止措置などの課題に直面してきました。特に2010年7月には、Steamのアップデートにより「Call of Duty: Modern Warfare 2」で約12,000人のプレイヤーが誤って禁止されましたが、後にこれらの禁止措置は取り消されました。最近では2023年10月に、AMDのグラフィックカードを使用している一部のユーザーが「Counter-Strike 2」で禁止されました。これはドライバーのアップデートが不正行為ソフトウェアと誤認されたためですが、Valveは影響を受けたユーザーを解除すると約束しました。

VACの禁止を受けると、GoldSrcやSourceエンジンを使用したすべてのゲームから禁止され、禁止されたゲームの返金もできなくなります。これは不正行為をしていないプレイヤーにも起こり得るため、リスクを理解することが重要です。

また、VACを回避しようとする試みについても言及されています。特に、VACがどのようにリモートサーバーから不正行為防止モジュールを読み込むかを分析することで、いくつかのユーザーがこれらのモジュールを逆アセンブルし、不正行為の検出方法を学ぼうとしています。これはゲームにおける不正行為に関する倫理的な懸念を引き起こしています。

全体として、Valveは過去に誤りを犯したこともありますが、問題に対処し、コミュニティの声に耳を傾ける姿勢を示しています。

テキサスA&M大学の新しい研究によると、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、ユーザーのブラウザに関する独自の情報を収集します。これには画面の解像度やデバイスタイプなどが含まれ、異なるサイト間でユーザーを特定できるデジタルの「指紋」を作成します。

主な研究者であるニテッシュ・サクセナ博士は、フィンガープリンティングに関するプライバシーの懸念は以前から存在していたが、この研究はその実際の使用に関する初めての確かな証拠を提供していると強調しました。研究者たちはFPTraceというツールを開発し、ブラウザフィンガープリンティングの変化が広告システムにどのように影響するかを分析しました。その結果、フィンガープリンティングが広告の追跡やターゲティングに積極的に使用されていることが確認されました。

この研究の結果は、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監視される可能性があることを示しています。研究者たちは、現在のプライバシー対策は不十分であり、フィンガープリンティングの実践に対するより強力な保護と規制の監視が必要だと主張しています。この研究は2025年のACMウェブ会議で発表され、ジョンズ・ホプキンズ大学との共同研究が行われました。

要約がありません。

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要約がありません。

DNS（ドメインネームシステム）は、インターネットがまだ小規模だった頃に設計され、セキュリティはあまり重視されていませんでした。DNSの主な役割は、覚えやすい名前（ウェブサイトのアドレスなど）を、デバイスがインターネットに接続するために使用するIPアドレスに変換することです。これは、電話帳のようなものです。

DNSリゾルバは、権威のあるサーバーからこの情報を探し出す手助けをしますが、回答が本物かどうかを確認することはできません。これにはリスクがあり、応答が改ざんされる可能性があります。

DNSSEC（ドメインネームシステムセキュリティ拡張）は、認証された応答を可能にすることでDNSにセキュリティ層を追加します。HTTPSがデータを暗号化してプライバシーを保護するのに対し、DNSSECはDNSデータに署名を行い、データが改ざんされていないことを確認しますが、データの機密性は保持しません。

要するに、DNSSECはDNS応答の整合性を確保し、インターネットをより安全にする手助けをします。

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」を開発しました。このアプリは1,400以上のGitHubスターを獲得し人気を博しましたが、後に売却され、新しい所有者によって放置されてしまいました。私が復活を試みてメールや機能リクエストを送ったものの、返事はありませんでした。

そのため、アプリが消えてしまうのを防ぐために、新しいバージョン「Workout.cool」を開発しました。このアプリもオープンソースで、デザインや機能が向上しており、ライセンスの問題もありません。1200以上のエクササイズ、進捗追跡機能を備え、多言語対応で自己ホスティングも可能です。

私は、誰でも利用できるフィットネスツールを作ることに情熱を注いでおり、利益を目的としていません。プロジェクトを支援してくれる方々を歓迎します。GitHubリポジトリにスターを付けたり、友人にシェアしたり、機能を提案したり、何らかの形で貢献していただければ嬉しいです。

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

要約がありません。

Windows 10のサポートは2025年10月14日に終了しますが、2010年以降に製造されたコンピュータをお持ちであれば、新しいコンピュータを購入する必要はありません。無料の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、再び快適で安全に使用することができます。

Linuxにアップグレードする理由は以下の5つです。まず、ハードウェアを新しくする必要がありません。Linuxは無料で、ソフトウェアのアップデートにお金をかける必要もありません。次に、プライバシーが向上します。Windowsに比べて、Linuxは広告やスパイウェアが少なく、プライバシーを守り、エネルギーコストを削減するのに役立ちます。また、エコフレンドリーです。古いコンピュータを長く使うことで、新しいデバイスを製造する際に発生する二酸化炭素の排出を減らすことができます。さらに、サポートも充実しています。地元の修理カフェやコンピュータショップ、オンラインフォーラムで助けを得ることができます。そして、ユーザーの自由度が高いです。Linuxは、ソフトウェアを自由に使ったり、学んだり、共有したり、改善したりすることができます。

興味がある方は、近くの修理カフェやコンピュータショップを探して、Linuxの導入を手伝ってもらい、古いコンピュータを楽しんで使ってみてください。

この記事では、歯と顎の大きさの関係について説明しています。多くの人が歯並びの悪さや埋伏歯といった問題を抱えていますが、これは歯が大きすぎるからではなく、顎が小さすぎるためです。

人間の歯はよく設計されていますが、顎の大きさは遺伝や食生活によって影響を受けます。研究によると、硬い食事を摂ることで顎が大きく成長し、歯により適した形になります。しかし、現代の食生活は柔らかい食べ物が多く、顎の成長を妨げています。

矯正治療は通常、歯を顎に合わせることに重点を置いていますが、一部の専門家は特に子供において顎の成長を優先すべきだと提案しています。また、顎が小さいと、口の中のスペースが制限されるため、睡眠時無呼吸症候群などの問題を引き起こすことがあります。

全体として、私たちの歯と顎の進化的背景を理解することで、これらの歯科の問題により効果的に対処できる可能性があります。

マイケルは、正確なトレーディングシグナルを生成するAIシステムの開発に取り組んでいますが、いくつかの課題に直面しています。具体的には、一貫性の欠如、データ処理の制限、バックテストの難しさ、そして高コストが問題です。ChatGPTにトレーディングのアドバイスを求めても、特定の戦略がなく、十分な過去データを扱えないため、うまくいきません。

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バックテストのシミュレーションを実行します。このAIは結果を分析し、必要に応じてパラメータを調整し、市場の変化に適応することができます。彼のシステム「TrendFi」は、デイトレードや小さな変動ではなく、主要な市場トレンドの特定に焦点を当てています。詳細については、TrendFiのウェブサイトをご覧ください。

ギリシャ当局は、海賊行為に対して強硬な措置を講じており、特に違法なIPTVサービスやトレントサイトをターゲットにしています。最近、59歳の男性が、10年以上前に閉鎖されたトレントサイトP2Planet.netを運営していたとして、5年の懲役刑と1万ユーロの罰金を科されました。このケースは、ギリシャにおけるBitTorrentに関する珍しい刑事訴追として注目されています。

男性の逮捕は長期にわたる調査の結果で、2014年に警察が彼の自宅を捜索しました。サイトは数年間活動していなかったにもかかわらず、過去の運営に基づいて有罪判決が下されました。このサイトは約44,000人のユーザーと14,000のトレントを持っていました。彼の厳しい判決は法廷内で多くの人々を驚かせ、同様の行為を行う他の人々への抑止力を意図しています。

このケースの解決には10年以上かかり、今後の海賊行為に対する法的措置の効果について疑問を呼び起こしています。厳しい判決は海賊行為を抑止するためのものである一方で、長い手続きが潜在的な違反者への影響を薄める可能性があります。

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、製造能力の拡大と半導体産業の成長を支援することに重点を置いています。今回の取り組みは、地元での生産を増やし、さまざまな電子機器に使用されるチップの需要の高まりに応えることを目的としています。

AIシステムの文書改善について、特にKapaのようなRetrieval-Augmented Generation（RAG）システムに焦点を当てた内容です。以下に要点をまとめます。

良い文書は人間のユーザーとAIシステムの両方にとって重要です。文書が不十分だと、AIの回答が不正確になり、ユーザーのフラストレーションを招くことがあります。

AIは文書を処理する際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保存して迅速にアクセスできるようにします。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生成します。

情報を小さなセクションに分けることは、AIシステムが情報を理解しやすくするために役立ちます。各セクションは明確で独立しているべきです。

最適化のためのベストプラクティスとしては、明確な構造を持つ標準化されたセマンティックHTMLを使用することが挙げられます。また、機械が読みやすいようにPDFよりもHTMLやMarkdownを好むべきです。コンテンツのレイアウトをシンプルにし、インデックス作成や解析を容易にします。明確で説明的な見出しやURLを使用し、視覚コンテンツにはテキストの説明を提供してアクセシビリティを確保します。

コンテンツ設計における課題には、関連情報を近くに配置して文脈を維持することや、一貫した用語を使用してAIが関連情報を見つけやすくすることが含まれます。また、ユーザーが前提知識を持っていると仮定せず、必要な情報を明確に提供することも重要です。視覚コンテンツには常にテキストの代替を含め、重要な情報がすべてアクセス可能であることを保証します。

コンテンツは階層的に構成し、各セクションが独立していながら他のセクションと関連していることを確認します。これにより、AIが情報を正確に取得する能力が向上します。

トラブルシューティングのセクションには、正確なエラーメッセージを含めて、ユーザーが解決策を見つけやすくすることが求められます。

効果的なAI文書は、明確で構造化されており、ユーザーに焦点を当てている必要があります。これにより、人間の読者とAIシステムの両方が情報にアクセスしやすく理解できるようになります。ユーザーのインタラクションを定期的に見直すことで、改善点を特定する手助けになります。

このエッセイでは、人間と人工知能（AI）の関係が進化していることについて論じています。AIは単なる道具から、自律的なエージェントへと変わりつつあり、プロセスを指揮し、意思決定を行う能力を持つようになっています。この変化は、人間の主体性が失われる可能性についての懸念を引き起こしています。人々がAI主導のシステムの中で、単なる資源や道具として扱われることになるかもしれません。

重要なポイントとして、まず歴史的な変化があります。従来、人間は道具を制御していましたが、現代のAIシステムは独立して意思決定を行うことができ、この関係のダイナミクスが変わっています。次に、哲学的な見解として、ハイデッガーやアーレントのような思想家は、技術が人間を単なる資源に還元し、意味のある仕事や行動を減少させる危険性があると警告しています。これにより、人々が目的を失う未来が懸念されています。

現代の批判として、監視資本主義の問題が挙げられます。ここでは、個人データが商品化され、人間が企業の目的のための道具として使われる状況が生まれています。また、超知能AIが人間を道具として扱う可能性についても懸念が高まっています。

ガバナンスと倫理的な対応については、人間の主体性を優先するAI開発の枠組みを確立するための取り組みが進められています。具体的には、ユネスコのグローバル倫理ガイドライン、EUのAI法、IEEEの倫理的設計基準などがあります。

実践的な解決策としては、AIの道具にならないための方法が提案されています。例えば、個人データの重要性を認識する「データの尊厳」、AI主導のプロセスにおいて人間の判断を保つための「意思決定の儀式」、AIのガバナンスに多様な利害関係者を巻き込む「参加型監視」、便利さよりも人間の経験を重視する「焦点を当てた実践」などがあります。

最後に、エッセイは、AIが浸透した世界で個人が主体性を積極的に主張することを促しています。技術は人間の目的に仕えるべきであり、支配するものであってはならないと強調しています。全体として、AIとの関係を再考し、技術が人間の尊厳や目的を高めるものであることを確保する必要性が訴えられています。

Marginalia Searchは、サーバーがオンラインかどうかを検出し、ウェブサイトの所有権移転などの重要な変化を特定する新しいシステムを導入しました。これにより、データの質を向上させ、検索結果における無効なリンクを避けることを目指しています。

このシステムの一つの特徴は、利用可能性の検出です。この機能は無効なリンクをフィルタリングし、クローラーにアクセスできないドメインへの接続を試みるのをやめさせます。HTTP HEADリクエストやDNSクエリを使用して、サーバーの状態に関するデータを収集します。

所有権の変更検出機能もあり、ウェブサイトが再設計されたり所有権が移転された際にそれを特定できます。DNSの履歴やセキュリティ証明書など、さまざまな要因を調査して重要な変化を示します。

データは、現在の状態を示すライブデータテーブルと、過去の変化を示すイベントテーブルに整理されています。この構造により、パフォーマンスの管理が容易になり、更新も簡単に行えます。

変更検出プロセスは、主にHTTPリクエストを通じて行われます。システムはサーバーへの接続の成功と失敗を記録し、サーバーの信頼性をより明確に把握できるようにしています。

実装には、リソースの競合や正確な証明書の検証とシステムパフォーマンスのバランスを取る必要があるなどの課題がありました。このシステムは、不要なサーバーリクエストを最小限に抑えるように設計されています。

今後、この収集されたデータは、検索エンジンのクローリング効率や意思決定を向上させ、ドメインの利用可能性に基づいて再クローリングのタイミングを判断するのに役立つと期待されています。

全体として、この新しいシステムは、パークドメインの特定や利用可能性データの正確性向上において有望な成果を示しており、さらなるデータ収集に伴う発展が計画されています。

マーヴィン・ミンスキーの著書『心の社会』のアイデアが、現代のAI開発において再び注目を集めています。ミンスキーは、心が単純なエージェントの社会のように機能し、知性は多くの小さな専門的プロセスの協力から生まれると提唱しました。

最近のAI設計では、大規模で一体型のモデル（GPT-3やGPT-4のような）から、ミンスキーのビジョンを模倣したモジュラー型のマルチエージェントシステムへのシフトが見られます。これにより、複数の専門モデルが協力して機能することが可能になります。

具体的な例として、Mixture-of-Experts（MoE）というアーキテクチャがあります。これは、さまざまな専門的なネットワーク（エキスパート）がタスクに協力し、効率とパフォーマンスを向上させる仕組みです。また、HuggingGPTやAutoGenのようなプロジェクトでは、複数のAIエージェントがコミュニケーションを取りながらタスクに取り組むことができ、ミンスキーのエージェントの社会という考え方を反映しています。

さらに、ミンスキーの内部批評家や監視エージェントに関するアイデアも再浮上しています。研究者たちは、AIシステムが自らの出力を批評し、人間の価値観に沿った改善を図る方法を開発しています。

AIにおける中央集権型（大きなモデル一つ）と分散型（小さなモデル多数）のアプローチのトレードオフについても議論が行われており、両者を組み合わせる傾向が示唆されています。

ミンスキーの初期の概念から現代の応用への道のりは、基礎的なアイデアを再考することでAIにおける革新的な解決策が生まれることを示しています。今後のAIは、多様な視点とモジュラー型の監視を取り入れたシステムを構築することになるかもしれません。ミンスキーの洞察は、専門的なエージェント間の協力とモジュール性の強みを活かす方向へと私たちを導いています。

食虫植物、例えばケープサンドゥやウツボカズラは、何百万年もの間、小さな動物を捕まえて消化してきました。これらの植物は歴史の中で何度も進化し、栄養が不足している貧弱な土壌環境から必要な栄養を得るために、さまざまな捕獲メカニズムを発展させてきました。

興味深い適応を持っているにもかかわらず、これらの植物はフィクションで描かれるように人間を捕まえるほど大きくはなりません。知られている中で最も大きな食虫植物であるトリフィオフィルム・ペルタタムは、160フィート以上の高さに成長することがありますが、主に幼い頃は小さな昆虫を捕まえます。他の大きな種、例えばウツボカズラのネペンテス・ラジャは小さな脊椎動物を捕まえることができますが、人間サイズの植物にはまだ及びません。

食虫植物は栄養が少ない生息地で繁栄しており、そのため動物を食べる必要があります。より大きな植物はより良い土壌を必要とし、肉食の必要性が減ります。したがって、これらの植物は環境にうまく適応しているものの、特定の生態的ニッチのために小さいままでいるのです。

最近の研究によると、ニューメキシコ州のホワイトサンズで発見された足跡は約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、北アメリカに人類が以前考えられていたよりもずっと早く存在していたことを示す重要な証拠となります。砂の中に保存された足跡は、古代の人々の行動や移動についての貴重な情報を提供しています。

このガイドは、資金調達を求める医療および科学関連企業の創業者向けに作られています。経験豊富な創業者であるアンディ・コラボスとレイチェル・カッツが執筆しており、資金調達の複雑な状況を乗り越えるための洞察を提供しています。

まず、創業者は資金調達の方法を選ぶ前に、自分たちの目標を明確にする必要があります。組織の種類（営利法人、非営利法人など）は、資金調達の選択肢や成長戦略に影響を与えます。

資本の種類については、二つの主要なタイプがあります。希薄化資本は、所有権を放棄することを伴うもので、ベンチャーキャピタルがその例です。一方、非希薄化資本は所有権を放棄する必要がなく、助成金や顧客からの収益が含まれます。

適切な法人形態の選択も重要です。C法人や非営利法人などの法的な形態は、資金調達やガバナンスへのアクセスに影響を与えます。将来的な制約を避けるためにも、慎重に選ぶことが求められます。

資金調達の戦略としては、さまざまな資金源が紹介されています。顧客からの収益は持続可能で、市場のニーズを反映しています。助成金は返済不要ですが、条件が付くことがあります。借入金は返済が必要ですが、所有権を希薄化させません。戦略的資本は、希薄化または非希薄化のいずれかになります。

創業者は、自らの使命に関する魅力的なストーリーを作り出し、信頼を得て投資家を引き寄せる必要があります。

資金調達プロセスに関しては、効果的に資金を集め、契約を交渉し、さまざまな資金調達の選択肢の影響を理解するためのツールや戦略が提供されています。

著者たちは、実践的なアドバイスや自身の経験から得た教訓を共有することで、医療や科学の起業家を支援し、従来のベンチャーキャピタルの道を盲目的に追うのではなく、慎重な意思決定を促しています。

リチャード・エルマンの伝記『ジェイムズ・ジョイス』は、1959年に出版され、ジョイスを読者や学者の間で伝説的な存在に押し上げる重要な役割を果たしました。この本は842ページにわたり、ジョイスの人生や芸術的な旅を詳細に描写し、彼の複雑な人柄や苦悩、文学的な貢献を鮮やかに表現しています。

エルマンは優れた学者であり、未発表の手紙や原稿にアクセスするために、自身の人脈や広範な研究を活用しました。彼は事実の詳細と心理的な洞察を巧みに組み合わせ、ジョイスを単なる作家ではなく、国際的なアーティストとして描きました。しかし、エルマンはジョイスの政治的見解を軽視することを選びましたが、それらは彼の作品に大きな影響を与えていました。

この伝記は画期的であり、ジョイスの複雑な作品、例えば『ユリシーズ』や『フィネガンズ・ウェイク』を読者にとってより身近なものにしました。エルマンの物語のスタイルは、伝記と文学批評を融合させ、ジョイスの経験や著作を文脈の中で理解しやすくしました。

最近、ザカリー・リーダーによるメタ伝記では、エルマンの人生やジョイスの伝記の創作過程が探求され、エルマンが文学研究に与えた影響や学問の変化する風景が明らかにされています。文学理論が進化する中で、エルマンのシンプルな伝記的アプローチはあまり好まれなくなりましたが、彼の業績はジョイスを理解するための重要な資源として残っています。

今日、ジョイスの作品は依然として教えられていますが、専門的なトピックとして扱われることが多く、深く関わる学生は少なくなっています。現代の文学研究における課題にもかかわらず、エルマンの業績は文学と学問への素晴らしい貢献として際立っています。