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地中海地域で深刻な水危機が進行しており、これがイギリスに与える影響についての記事が報じられています。

地中海のキプロスなどの地域では、水不足が深刻で、貯水池の容量はわずか26%にとどまっています。農家のアンドレアス・グレゴリウ氏は、水不足のために農業をやめるように支払われています。

イギリスは食料の輸入に大きく依存しており、その多くは水ストレスに直面している地中海諸国から来ています。このため、イギリスでは食料不足や価格の上昇が懸念されています。

今後のシナリオとしては、次の三つが考えられます。第一に、管理された適応が進む場合、10〜20年かけて徐々に危機が進行し、食料価格が上昇し、移民が増加する可能性があります。第二に、急速な悪化が起こる場合、数年にわたる深刻な干ばつが食料不足を引き起こし、高い移民率や社会的緊張をもたらすことが考えられます。第三に、技術的な救済の可能性もありますが、水管理や農業における革新が必要であり、これには大きな障害を克服することが求められます。

政治的な対応については、政府が必要な長期的対策を取らず、短期的な解決策に焦点を当てることが多いです。この現実と政策の乖離は、さまざまな地中海諸国で見られます。

イギリスは食料備蓄を構築し、地元の農業に投資し、移民の増加に備える必要があります。食料安全保障とコストの間のトレードオフについて、率直な議論が不可欠です。

地中海の水危機は地域だけでなく、イギリスにも重大な脅威をもたらしています。イギリスは避けられない影響に備える必要があり、未来の課題を軽減するために積極的な対策が求められています。

フランスの作曲家エリック・サティは1925年に亡くなりましたが、彼の死からちょうど100年後に27曲の未発表作品が初演されることになりました。これらの作品は、キャバレーソングからミニマリストのノクターンまで多岐にわたり、パリのモンマルトルでピアニストとして働いていた際に彼のノートに残されていたものです。音楽学者のジェームズ・ナイと松井佐登は、フランス国立図書館を含むさまざまなアーカイブでこの失われた資料を発見しました。

フランスのピアニスト、アレクサンドル・タラウドは、これらの作品を「サティ：ディスカバリーズ」という新しいアルバムで演奏します。このアルバムは2025年6月30日に発売され、サティの死からちょうど100年となる7月1日の前日となります。ナイはこの発見に興奮を表し、長い時間が経った後に未知の作品を見つけることは稀であると述べました。新しい作品は、サティの多様なスタイルと創造性を反映しています。

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LMCacheは、大規模言語モデル（LLM）の性能を向上させるために設計されたツールです。特に長い文脈のタスクにおいて、応答時間を短縮し、処理速度を向上させることを目的としています。LMCacheは、再利用可能なテキストデータをGPUやCPUメモリなどのさまざまな場所に保存し、異なるサービングエンジンで再利用することで、GPUリソースを節約し、ユーザーの応答を迅速化します。

vLLMと組み合わせて使用することで、LMCacheはマルチラウンドの質問応答や情報検索を強化した生成（RAG）などのアプリケーションにおいて、遅延を3倍から10倍に減少させることができます。

主な特徴としては、高性能なCPUキャッシング、ピア間でのキャッシュデータの共有機能、プレフィックスに依存しないキャッシュデータのサポート、pipを使った簡単なインストールが挙げられます。

始めるには、インストールやクイックスタートガイドの詳細なドキュメントを確認してください。また、テスト用の事前構築されたvLLMのDockerイメージも利用可能です。

コミュニティとコラボレーションについては、毎週火曜日の午前9時（PT）と午後6時30分（PT）にコミュニティミーティングが開催されており、誰でも参加できます。プロジェクトへの貢献も歓迎されています。

LMCacheを使用する場合は、ドキュメントに記載されている特定の研究論文を引用することができます。

このプロジェクトはApache License 2.0の下で提供されています。

この文章では、Unixシェル環境でAwkを使用してJSONを解析する際の課題について説明しています。AwkはPOSIXシェルで利用可能なプログラミング言語ですが、JSONの階層構造は、HTMLとは異なり任意の文字で分割することが難しいです。JSON解析にはjqのようなツールやPythonのようなプログラミング言語が適していますが、著者はJSONサポートが必要なシェルスクリプトを持っていました。

著者は、信頼できるソースからの有効なJSON入力を前提とした簡潔なJSONパーサーをAwkで作成しました。このパーサーには、指定されたキーのパスに基づいてJSONオブジェクトや配列から値を取得するシンプルな関数が含まれています。

この関数は、配列とオブジェクトの両方を処理でき、対応する値を返します。基本的な検証機能はありますが、完全なエラーハンドリングを保証するものではありません。また、JSON文字列をデコードする関数も提供されており、Unicodeを除くほとんどのエスケープシーケンスに対応しています。さらに、解析中のエラーを管理するためのエラーハンドリング関数も含まれています。

全体として、この記事はAwkで基本的なJSONパーサーを簡単に実装する方法を示しています。

あるパイロットは、自分の飛行時間や使用した航空機、空港を記録するためにデジタルのログブックを使っていると話しました。これは、まだ紙のログブックを使っている人もいる中でのことです。彼は自分の飛行履歴を示すためにデータの可視化や3Dの地球儀を作成しました。その中でも特にお気に入りの地球儀があります。新しいグラフやデータの表示方法についての提案にもオープンです。

このテキストは、自転車地図の歴史に特化したウェブサイトを紹介しています。このサイトには、100以上の復元された地図の抜粋が掲載されており、自転車愛好者のために作られました。2021年に初めて公開されて以来、サイトは拡充しています。主なセクションには、自転車の歴史の紹介、自転車の発展、さまざまな地図出版社の詳細、研究のための情報源、自転車地図の日付を特定するためのガイド、そして「黒い博物館」と呼ばれる地図の誤りに関するセクションがあります。このサイトは、コメントや議論のための典型的なブログというよりは、ゆったりとしたブラウジングを楽しむための電子コーヒーテーブルブックのようにデザインされています。

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大規模言語モデル（LLM）の利用方法について、チャットボットやコーディングアシスタントだけではなく、さまざまな応用があるかどうかを尋ねています。具体的には、LLMを使って人々が実際に何を作ったり、実装したりしているのかを知りたいのです。たとえば、社内で使用するツールや顧客向けの機能、現在効果的に使われている実用的なエージェントなどが含まれます。

ZeQL+は、SQLiteデータベースを簡単に閲覧できるターミナル用のブラウザです。このソフトウェアは、SQLiteデータベースファイルを迅速に開くことができ、ターミナルやコマンドプロンプトのウィンドウで動作します。実行ファイルのサイズは小さく、依存関係もありません。すべてのテーブルを一覧表示し、テーブルの行をページごとに表示することができます。また、カスタムSQLクエリを実行し、その結果を確認することも可能です。macOS、Linux、Windowsで動作し、オープンソースソフトウェアとして提供されています。

インストールは簡単で、macOS、Linux、Windows 10以上用の事前ビルド版が用意されています。zipファイルをダウンロードし、解凍するだけでインストールなしに実行できます。

使用するには、ターミナルまたはコマンドプロンプトを開き、次のように入力します。
「zeql <データベースファイル名>」と入力します。zeqlの実行ファイルは、システムのパスに含まれるディレクトリに置いてください。

テスト用に、サンプルのSQLiteデータベース（Chinook）が用意されています。

ソースからビルドする場合は、V言語のバージョン0.4.10以上が必要です。手順としては、Vをインストールし、ZeQL+のリポジトリをクローンし、次のコマンドでビルドします。「v -prod -skip-unused . -o zeql」と入力します。

ライセンスはMITライセンスの下で提供されています。

ウェブサイトは、ユーザーの行動を追跡することで、人間の訪問者と自動化されたボットを区別することができます。この記事では、ウェブボットの歴史とそれを検出するためのさまざまな方法について説明します。

ウェブボットとは、データ収集やソーシャルメディアの操作などの目的で、人間の行動を模倣するプログラムです。ボットがより高度化するにつれて、検出技術も進化しています。検出方法には、IPアドレスの確認、ユーザーエージェント文字列の分析、ブラウザの動作の監視などがあります。

基本的なボットは単純なウェブリクエストを行うことができますが、特定のユーザーエージェントヘッダーによって簡単に検出されます。検出の際には、ユーザーのIPアドレスを調べることがよく行われます。多くのボットは既知のクラウドサービスのIPアドレスを使用しており、これがウェブサイトによってフラグ付けされます。

フィンガープリンティング技術では、TCPやTLSを用いて異なるオペレーティングシステムがインターネット上でどのように通信するかを分析し、主張されたユーザーエージェントと実際の動作の不一致を検出します。高度な検出方法では、JavaScriptを利用してユーザーの環境に関する情報を収集しますが、単純なボットはこれを再現できないことが多いです。

ボットはしばしばヘッドレスブラウザ（ユーザーインターフェースのないブラウザ）を使用して動作しますが、これらは自動化された性質を示す独自の特徴を持つことがあります。ウェブサイトは、レイテンシやユーザー情報の不一致を含むさまざまなチェックを通じてプロキシを特定することができます。

CAPTCHAはボットのアクセスを防ぐために広く使用されていますが、一部のボットはこれらのテストを人間に解かせることで回避することができます。ボットは通常、人間よりもはるかに速く効率的に行動するため、マウスの動きやタイピングパターンを追跡することで検出が可能です。

機械学習を用いることで、ユーザーの行動を分析し分類することができ、ボット検出の精度を向上させる手助けとなります。ボット開発者と検出方法の間の戦いは続いており、双方は常にお互いの戦略に適応しています。効果的なボット検出は、複数の技術を組み合わせて自動化された脅威に対するセキュリティを強化します。

C++における乱数生成器（RNG）の適切なシードの重要性について、特にC++11で導入されたstd::seed_seqの使用に焦点を当てています。

多くの開発者は、システムの時間やプロセスIDなどの低品質なシードを使用しており、これが予測可能で偏った乱数出力を引き起こす原因となっています。JavaScriptやPythonのような言語は、オペレーティングシステムの乱数を自動的に利用して良いシードを処理しますが、C++では特定の方法でRNGをシードする必要があります。

std::seed_seqはシードの質を向上させることを目的としていますが、誤った使い方をすると問題が生じることがあります。例えば、Mersenne TwisterのようなRNGを32ビット整数1つで初期化すると、可能な状態が約40億に制限され、将来の出力を予測しやすくなります。

単一の整数を使用すると、RNGの出力が予測可能になり、偏りが生じることがあります。これは、ゲームやデータサンプリングなどのアプリケーションにおいて重大な影響を及ぼす可能性があります。例えば、Twitterアプリの仮想的なシナリオでは、開発者が不適切なRNGの実践を行った結果、予期しない結果やデータ収集の問題が発生しました。

std::seed_seqは、複数の良いシードを提供しても偏りを引き起こす可能性があります。これは、入力シードからRNGの状態へのユニークなマッピングが常に保証されないためです。著者は、RNGの内部状態がより複雑な場合には、内部状態のサイズに等しいだけのシードのランダム性を提供することを推奨しています。また、C++は今後のアップデートでRNGのシード方法を改善すべきだと述べています。

適切なシードはC++における乱数生成の信頼性にとって非常に重要です。開発者は、偏りや予測可能性を避けるために、RNGのシード方法に注意を払う必要があります。全体として、著者はC++のRNGシードメカニズムの改善とより良い実践の必要性を強調しています。

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ジョーン・ウェステンバーグは、7年間にわたって蓄積してきたすべてのメモやアイデア、思考を削除しました。彼女はさまざまな生産性ツールにそれらを保存していましたが、最初は「セカンドブレイン」と呼ばれるシステムを構築し、自分の考えを整理することで明確さとコントロールを得られると信じていました。しかし、時間が経つにつれて、このシステムは圧倒的になり、彼女の好奇心を抑え込む結果となり、もはや役に立たない古い考えの集まりになってしまいました。

彼女は自らの禁酒の旅を振り返り、得られた洞察や成長はメモの中にはなく、実際の経験を通じて得られたものであることに気づきました。ウェステンバーグは、現代の個人知識管理のアプローチは理解を促すのではなく、混乱を招く可能性があると主張しています。これは、アイデアを保存することを奨励し、積極的にそれらに関わることを妨げるからです。

彼女は、人間の記憶は静的なアーカイブではなく、動的で文脈に依存するものであると強調しています。未読リストに対する不安や、目標を単に名付けるだけで達成に近づくという誤った信念を批判しています。その代わりに、彼女は知識に対してよりミニマリスト的なアプローチを提唱し、削除や手放すことがより明確な思考と現在の存在感につながると述べています。

最終的に、彼女は今この瞬間を生き、自由に書き、重要なアイデアが自然に再浮上することを信じることを目指しています。すべてを管理しようとするのではなく、より意図的で厳選されたアプローチでノートを再開し、広範なアーカイブを維持するのではなく、現在の思考に焦点を当てる計画です。

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「Normalizing Flows are Capable Generative Models」という論文では、データ生成、特に画像生成に使用されるNormalizing Flows（NFs）の進展について述べられています。著者の一人であるShuangfei Zhaiを含む研究チームは、TarFlowという新しいアーキテクチャを紹介しています。この革新的なモデルは、NFsとTransformersの強みを組み合わせており、トレーニングが容易で、高品質な画像を生成する能力を持っています。

TarFlowの主な特徴は、画像のパッチを処理するためにTransformerブロックのスタックを使用し、処理の方向を交互に変える点です。また、トレーニング中にガウスノイズを加える、トレーニング後のデノイジングステップを行う、異なる生成コンテキストに対する効果的なガイダンス手法を用いることで、生成されるサンプルの品質を向上させています。

TarFlowは、画像の尤度推定において最先端の結果を達成し、拡散モデルのようなより複雑なモデルと同様に、多様で高品質なサンプルを生成します。

この研究は、NFsの可能性を強調し、画像生成タスクにおいて優れた性能を発揮するスケーラブルなモデルを紹介しています。

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イスラエルの兵士たちは、過去1ヶ月間にガザで人道支援を待っている武装していないパレスチナ人に対して発砲するよう指示されたと報告しています。このことは、紛争中の民間人の扱いについて深刻な懸念を引き起こしています。

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Qwen VLoは、画像の理解と生成を向上させる新しい高度なモデルです。以前のモデルであるQwenVLやQwen2.5 VLを基にしており、ユーザーは自然言語のプロンプトを使って簡単に画像を作成したり、変更したりできます。たとえば、かわいい猫の画像を生成したり、アップロードした画像に変更を加えたりすることができます。

Qwen VLoの主な特徴の一つは、画像理解の向上です。このモデルは、重要な詳細や特徴を維持しながら画像を正確に解釈し再現します。たとえば、車の色を変える際にも、その構造を保ったまま変更が可能です。

また、オープンエンドの編集機能も備えており、ユーザーはアートスタイルを変更したり、要素を追加したりする柔軟な指示を出すことができます。モデルは複雑な命令を一度に処理することができます。

さらに、多言語サポートがあり、中国語や英語を含む複数の言語を理解するため、世界中のユーザーにアクセスしやすくなっています。

動的な画像生成も特徴の一つで、モデルは左から右、上から下へと作業を進めながら、画像の質と一貫性を高めていきます。

指示理解の向上もあり、Qwen VLoは一つの命令で複数のステップを実行できます。たとえば、オブジェクトを組み合わせたり、ポスターを作成したりすることが可能です。

ユーザーはテキストの説明に基づいて直接画像を生成できるため、さまざまな形式での創造的な自由が得られます。

ただし、現在このモデルはプレビュー段階にあり、指示に従う際に不正確さや一貫性の欠如といった問題があるかもしれません。

今後の方向性として、Qwen VLoはユーザーが視覚的にアイデアを表現できるようにし、生成された結果を通じてモデルの理解を深めることを目指しています。これにより、多様なコミュニケーションツールをサポートすることが期待されています。

全体として、Qwen VLoはテキストと画像処理の統合において重要な進展を示しており、ユーザーに創造性と表現力を高めるための強力なツールを提供します。

MetaはFacebookを運営する企業で、ユーザーのカメラロールにあるプライベートな未公開写真を利用してAI機能を強化することを検討しています。現在、Metaはこれらの写真を使ってAIモデルを訓練していないと主張していますが、「クラウド処理」という機能を導入しました。この機能を利用すると、Facebookはユーザーのデバイスから画像にアクセスし、コラージュやテーマに沿ったコンテンツの提案を行うことができます。

ユーザーはこの機能に参加する必要があり、その際にはMetaが写真から個人情報を分析することを許可する条件に同意する必要があります。Metaはこれは初期のテストに過ぎず、未公開の写真でAIを訓練することはないと強調していますが、データをどのくらいの期間保持するのか、将来的にどのように利用されるのかについては不明確な点があります。

重要なのは、ユーザーはこのクラウド処理オプションをオフにすることができ、そうすることで未公開の写真へのアクセスを停止できます。しかし、一部の報道によると、Metaはすでにユーザーの同意なしに以前にアップロードされた写真に対してAIによる提案を行っている可能性があるとされています。このような動きは、プライバシーやテクノロジー企業による個人データの取り扱いに対する懸念を引き起こしています。

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Rustプログラミングにおけるさまざまな独特で複雑な表現について、言語の強力な型システムを示す内容が述べられています。以下に主なポイントをまとめます。

Rustの型システムは、奇妙に見えるが有効な表現を可能にします。例えば、trueを直接返すことができるのは、Rustの「never type」（!）がどの型にも変換できるためです。また、関数がreturnを引数として受け取ることができるのは、これがユニット型（()）に変換されるからです。ループ内では、現在の状態に基づいて内容を変更するCell<bool>を返すことも可能です。

さまざまな制御フロー文でreturnを使用することができるのは、その変換特性によるものです。初期化されていない変数に対する操作は、予想外の結果をもたらすことがあります。また、アサーションや返り値を使った表現は、型の互換性や変換を示しています。ループ内でbreakやcontinueを非標準的に使用することで、その柔軟性が際立ちます。

unionキーワードは、Rustの分類により異なる文脈で再利用可能です。範囲構文を創造的に使うことで、有効な表現を得ることができます。空のタプルを使った代入も連鎖させることができ、セミコロンはどこにでも置くことができるため、空の文を作成することが可能です。使用文をグループ化することで、コードの繰り返しや混乱を減らすことができます。

再帰的なモジュール定義を同じ名前で作成することもでき、トレイトを複雑な方法で使用して振る舞いを定義することができます。範囲構文を連鎖させることで特定の文字列出力を得ることができ、クロージャやパターンマッチングを使って複雑な表現を作成することも可能です。ループ内で複数のreturnを使用することで、通常とは異なるフロー制御を生み出すことができます。マクロの動作を関数で模倣することで、Rustの構文の柔軟性を示すことができます。

この内容は、Rustの型システムが有効でありながらも独特なプログラミングパターンを生み出すことができることを示しており、言語の表現力と複雑さを強調しています。

SymbolicAIは、従来のPythonプログラミングと最新の大規模言語モデル（LLM）を直感的に統合するフレームワークです。このフレームワークは柔軟性があり、ユーザーが機能を簡単にカスタマイズしたり拡張したりできるように設計されています。

SymbolicAIの中心には「シンボル」オブジェクトがあり、これには二つのモードがあります。一つは「構文的」モードで、標準的なPythonの値のように動作し、安全性と速度を確保します。もう一つは「意味的」モードで、神経シンボリックエンジンに接続し、意味や文脈を理解します。ユーザーは必要に応じてこれらのモードを切り替えることができ、複雑な操作が可能です。

また、SymbolicAIは「契約による設計」の原則を導入しており、LLMの信頼性を高めています。これにより、コードが一定の正確性基準に従うことが保証され、エラーのリスクが減少します。

SymbolicAIをインストールするには、次のコマンドを使用します。pip install symbolicai。ユーザーは、OpenAIやAnthropicなどのさまざまなエンジンのAPIキーを設定する必要があります。

このフレームワークには、三つの優先度レベルを持つ構造化された設定システムがあります。最も優先度が高いのは現在の作業ディレクトリ、次にPython環境固有の設定、最後にグローバル設定です。

ベストプラクティスとしては、デフォルト設定にはグローバル設定を使用し、プロジェクト固有のニーズにはローカル設定を利用することが推奨されます。設定を確認するには、symconfigコマンドを使用します。

SymbolicAIは、ウェブ検索や画像処理などの機能を強化するためのさまざまなオプション依存関係をサポートしています。これらの機能は、追加のパッケージをインストールすることで有効にできます。

このプロジェクトは貢献を奨励しており、ユーザー体験を向上させるためのデータ収集のためのコミュニティ機能も提供しています。ユーザーはメールで問い合わせたり、Discordコミュニティに参加してサポートを受けたりできます。

SymbolicAIは、神経シンボリックアプローチとLLMを統合するための強力なフレームワークを提供しており、開発者が高度なアプリケーションを構築しながら、コードの正確性と機能性を維持しやすくしています。

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著者は、ポモロジカル・ウォーターカラー・コレクションの公開を最初に提唱してからの10年間の歩みを振り返っています。このコレクションには、1880年代から1940年代にかけて制作された7,000点以上の果物や生物の標本の絵画が含まれています。最初は、これらの美しい画像を一般に公開するようアメリカ政府に呼びかけ、その結果、国立農業図書館が高解像度のスキャンをオンラインで公開しました。

この成功に刺激を受けて、著者はプログラミングを学び、画像をウィキメディア・コモンズにアップロードするためのソフトウェアを開発しました。また、コレクションを共有するためのTwitterボットも作成し、他のプラットフォームでも活動を続けています。これまでの間、著者は講演を行ったり、ビジュアライゼーションを作成したり、ソーシャルメディアを通じてコレクションを広めたりと、さまざまな形で関わってきました。

コレクションは人気を集め、コーヒーテーブルブックや学術研究、その他のグッズが生まれました。著者はこの旅に感謝の意を表し、コレクションへの好奇心を追求することが自分の人生に良い影響を与えたと述べています。

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c4waは、Cプログラミング言語の一部をWeb Assembly（WASM）に変換するコンパイラです。WASMは、特にパフォーマンスが求められるタスクのために設計されたウェブアプリケーション用のフォーマットで、JavaScriptを補完します。c4waの主な特徴は以下の通りです。

まず、最小限の出力を実現しています。不要なライブラリや依存関係を排除し、効率的に実行できる最適化されたWASMファイルを生成します。また、出力はすべてのWASMランタイムと互換性があり、JavaScriptやNode.jsの依存関係は必要ありません。さらに、動的メモリのサポートもあり、WASMの線形メモリモデルを利用して、最小限のオーバーヘッドで動的メモリの割り当てが可能です。出力はバイナリのWASMだけでなく、ユーザーフレンドリーなテキスト形式（WAT）でも生成でき、編集や教育目的にも利用できます。

c4waは完全なCの実装を主張しているわけではありませんが、ループや条件分岐、メモリ割り当てなどの基本的な機能をサポートしています。高レベルのCコードと低レベルのWASM命令の中間的な位置づけを目指しています。

依存関係としては、c4waはJava 11以上と、プリプロセッサの使用のために外部のCコンパイラ（gccなど）を必要とします。Javaがインストールされている任意のプラットフォームで動作し、生成されるWASMファイルはプラットフォームに依存しません。

インストールと使用は簡単で、ユーザーはc4waをダウンロードしてインストールし、CプログラムをWASMにコンパイルできます。例えば、コラッツ予想をチェックする関数をコンパイルする簡単な例があり、Node.jsやPythonで実行可能な最小限のWASMファイルが生成されます。

c4waは標準ライブラリを統合しておらず、ファイル操作などの処理はランタイムに依存していますが、一般的なタスクのための組み込み関数を提供しています。

テストと開発の面では、コンパイラにはコードの正確性とパフォーマンスを検証するための堅牢なテストフレームワークが含まれています。また、ランタイム検証のための組み込みインタプリタもありますが、標準のWASMランタイムほど効率的ではありません。

全体として、c4waはCコードをWASMに効率的にコンパイルし、ウェブアプリケーション向けに出力をクリーンで管理しやすく保つことを目指しています。

AlphaGenomeは、DNAの変異が生物学的プロセスに与える影響を予測することで、ゲノムの理解を深めるために設計された新しいAIツールです。ゲノムは生物のすべてのDNA指示を含んでおり、DNAの小さな変化が環境への反応や病気の発症に影響を与えることがあります。

AlphaGenomeの機能として、最大100万塩基対の長いDNA配列を処理し、遺伝子の調節や遺伝子変異の影響など、さまざまな分子特性を予測します。具体的には、遺伝子の開始点や終了点、RNAの生成量、DNA領域のアクセス可能性を分析し、これらは遺伝子の活性にとって重要な要素です。

このモデルは、高解像度を維持しながら長い配列を分析するための高度な技術を使用しており、複数の生物学的結果を同時に予測することができます。テストでは、遺伝子変異や遺伝子調節の影響を予測する点で、既存のモデルを上回る優れた性能を示しています。

AlphaGenomeは、病気の理解を助けたり、合成生物学のプロジェクトを導いたり、ゲノムに関する基礎研究を進めたりするのに役立ちます。ただし、遠くの調節要素を正確に評価することや、多くの生物学的要因が関与する複雑な特性を理解することには課題が残っています。

現在、AlphaGenomeは非商業的な研究のためにAPIを通じて利用可能であり、研究者たちにその機能を探求し、開発に貢献することを促しています。目標は、遺伝的変異とそれが健康や病気に与える影響についての理解を深めることです。

超音波を利用して、デバイス間で直接ネットワーク接続を必要とせずにデータを送信する方法について説明しています。

超音波とは、周波数が20,000ヘルツ以上の音波のことで、人間の多くは聞くことができません。通常のコンピュータスピーカーで生成でき、マイクロフォンで受信することが可能です。

データを高周波の音波にエンコードすることで、デバイス間でメッセージを送信することができます。具体的には、周波数シフトキーイングという方法を用いて、データを音の高さの変化として表現します。

著者は、超音波を使ってメッセージをエンコードしデコードするウェブベースの例を示していますが、干渉や低い伝送速度といった制限も指摘しています。

この方法は一種の新しい試みですが、実際には会議などの場面でデバイスの近接検出に超音波信号が利用されています。

著者は、他の人々にもコードの改善を促しており、より良いエラー訂正や信号処理技術を取り入れることで、さらに向上できる可能性があると述べています。

この記事は、超音波を使ったデータ伝送の概念を探求し、その基本原理を説明し、実装の例を示しつつ、実際の課題にも言及しています。

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Nimbmeは、組み込みシステム向けのベアメタルプログラミング環境で、特にRaspberry Pi 1とPi Zeroに対応しています。この環境では、Nimプログラミング言語を使用して、ベンダー特有のAPIに依存せずにハードウェアに直接アクセスできます。

必要な条件としては、最低4KiBのRAM、20KiBのフラッシュメモリ、端末通信用のUART、ハードウェアタイマー、ソフトウェア割り込み機構が求められます。

主な機能には、協調スケジューラ（現在はラウンドロビン方式で、将来的にはデッドラインスケジューリングを計画）、ブロッキングを防ぐための非同期プログラミングモデル、ほとんどのコードがNimで書かれ、最小限のアセンブリ言語が使用されています。

依存関係としては、GNU-ARMツールチェーン、ファイルアップロード用の端末ソフトウェア（例：CoolTerm、realterm）、3.3VをサポートするUSBからシリアルへのアダプタが必要です。

インストール手順は、まずプロジェクトリポジトリをクローンし、デモをコンパイルします。次に、端末設定を行い、カーネルイメージをRaspberry PiのSDカードにアップロードします。GPIOピンをシリアルアダプタに接続し、デバイスの電源を入れて端末の指示に従います。

現在の実装では、UART通信のための標準入出力が設定されています。最大10個のプロセスを同時に実行でき、ランタイムサイクルを追跡し、レースコンディションを含むエラーをキャッチします。エラー発生後や完了後にメモリイメージのアップロードが可能で、スタックサイズは調整可能です。総RAM使用量は64KiBに制限されています。

開発に関する注意点として、ビルドサイズは使用するライブラリによって異なることがあります。オーバークロックは可能ですが、慎重に行う必要があります。JTAGデバッガは不要で、GPIOとスナップショットを使用してデバッグが行えます。

今後の目標としては、メモリ割り当てとGPIO処理の改善、より多くのハードウェアターゲットへの対応、さまざまな入出力機能（イーサネット、USBなど）の実装があります。

特に、ドキュメントの課題を乗り越える手助けをしてくれたDavid Welchに感謝の意を表します。

この記事では、独占禁止法とその活動の変化について述べています。特に、経済的エリートがアメリカの政策に与える影響が大きいことが、2014年の研究によって示されています。著者のコリー・ドクトロウは、政治システムがしばしば億万長者の利益を優先し、一般市民の声を無視していることに対する不満を表明しています。しかし、最近ではEUを中心に、オーストラリアやカナダなどの国々も支持しながら、独占禁止法の施行が世界的に強化されており、大手テクノロジー企業の支配に挑戦しています。

ドクトロウは、進歩的な政党と保守的な政党の両方が歴史的に独占を支持してきたことを指摘していますが、現在の独占禁止活動の波は、一般市民に有利な珍しい政治的変化と見なされています。この変化は、政治システムに対する広範な不満から生じており、人々が既存の権力に代わる選択肢を求める中で、社会に大きな変化が起こる可能性があると述べています。記事は、予想外の政治的勝利や改革への高まる需要を強調し、希望を持たせる形で締めくくられています。

ビジネスインサイダーは、読者が知りたいと思う興味深く革新的なストーリーを提供しています。

「代数的形状を用いた配列の構造化」という記事は、ヤクブ・バフルスキ、アラン・マイクロフト、ドミニク・オーチャードによって執筆され、ARRAY '25ワークショップの議事録に掲載されました。この論文では、配列プログラミング言語のために設計された新しい型システム「スター」について説明しています。現在の多くの型システムは、非常に制限されているか、逆に複雑すぎて、しばしばエラーや解決不可能な問題を引き起こしています。

スターは、構造的なレコード型や変種型を用いたサブタイピングを使って、配列のインデックスや形状をより良く扱う方法を提案しています。このアプローチにより、プログラマーは配列の構造を明示的に定義できるため、インデックスのエラーを減少させ、型の安全性と最適化を向上させることができます。複雑な依存型に頼る必要はありません。

この論文は、配列に対してより豊かな型を持つことの利点を強調しており、データサイエンスや機械学習などの分野でのプログラミングをより信頼性が高く効率的にすることができると述べています。

この記事では、イギリスの王室に対する関心が、国の歴史を正しく理解することを妨げているのではないかという疑問が提起されています。王や女王に焦点を当てることが、歴史的な出来事や文化の発展、例えば建築や文学など、特定の君主に関連するものを理解する助けになるのか、それとも妨げになるのかが問われています。中世史の教授であるレビ・ローチ氏は、君主によって定義された伝統的な時代に頼りすぎると、イギリスの歴史に対する理解が歪む可能性があると警告しています。

Whitesmiths社のCコンパイラは1978年に登場しました。このコンパイラは、Version 6 Unixのバリアントに基づいており、Unixのコードは使用していませんでした。1985年には、バージョン3.0がANSI C標準に対応しました。このコンパイラは、DEC PDP-11やIBM System/370など、さまざまなシステム向けにコードを生成することができました。

このコンパイラはCプログラミングの歴史において重要な位置を占めており、ダウンロード可能にするための取り組みが進められています。1978年から1988年まで同社の社長を務めたP.J. Plauger氏は、このイニシアティブを支持しています。

Plauger氏は、コンパイラが一般にアクセスできる形でパッケージ化されれば、非商業利用のための許可を提供する意向を示しましたが、この取り決めの確認には困難が伴っています。

コンパイラの入手先については、CP/M-80 Edition 2.2のバイナリは「ccpm80_v22_bin」ディレクトリにあり、マニュアルは「compiler_v22_doc」にあります。また、MS-DOS用のWhitesmiths Cクロスコンパイラ（バージョン3.1）は「cx36_v31_bin」にあり、QEMUのディスクイメージとマニュアルは「compiler_s36_v31_doc」にあります。CP/M-80コンパイラEdition 2.2のソースコードは「c_compiler_v22_src」にあり、他のリリースからの追加ソースも含まれています。Z80用のCOSMIC Cクロスコンパイラバージョン3.32のマニュアルは「compiler_z80_v332_doc」にあり、コンパイラ自体は後日追加される予定です。

bootc-image-builderは、FedoraやCentOS向けに設計された、コンテナからディスクイメージを作成するためのツールです。

インストールには、まずシステムにPodmanをインストールします。Linux、macOS、またはWindowsで利用可能です。macOSの場合は、rootfulモードでPodmanを実行する必要があります。

SELinuxを使用している場合は、osbuild-selinuxパッケージをインストールする必要があります。

使用例として、ブータブルなCentOSコンテナをQCOW2イメージに変換する手順があります。まず、CentOSイメージをプルし、ユーザーアクセス用の設定ファイル（config.toml）を作成します。その後、Podmanコマンドを実行してQCOW2イメージを作成します。

作成したイメージは、QEMUやvirt-installを使ってLinuxやmacOS上で起動できます。

コマンドラインオプションには、出力ディレクトリやルートファイルシステムの種類、イメージタイプ（例：QCOW2、VMDK、AMI）を指定するためのさまざまなフラグがあります。

特定のフラグを設定し、AWSアカウントが適切に設定されていれば、AMIを自動的にAWSにアップロードすることも可能です。

ビルド設定には、TOMLまたはJSON形式の設定ファイルを使用して、ユーザーの追加やファイルシステムのサイズ設定など、結果のイメージをカスタマイズできます。

仮想マシンを起動した後は、SSHを介してアクセスできます。パスワードなしでsudoを使用するには、特別な設定が必要な場合があります。

バグの報告やプロジェクトへの貢献は、提供されたGitHubリポジトリやイシュートラッカーを通じて行えます。

公式ウェブサイトやドキュメントも利用可能で、詳細なガイダンスが得られます。

このプロジェクトはApache-2.0ライセンスのもとで提供されています。

ローレンス・バークレー国立研究所、カリフォルニア大学アーバイン校、イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校の研究者たちが、人間の尿を有用な製品に変える方法を開発しました。彼らは「オステオイースト」と呼ばれる酵母の一種、サッカロマイセス・ボウラルディを改良し、尿中の栄養素を骨や歯を作るために必要なミネラルであるハイドロキシアパタイトに変換できるようにしました。ハイドロキシアパタイトは外科手術や歯科治療において重要であり、一部のプラスチックの代替にもなる可能性があります。

この革新的な方法は、ハイドロキシアパタイトを安価に生産できるだけでなく、廃水処理コストの削減にも寄与し、尿から新しい肥料の供給源を創出します。この酵母は低コストで効率的にハイドロキシアパタイトを生産でき、1キログラムあたり約19ドルで生産できると推定されており、販売価格は最大200ドルに達する可能性があります。

このプロジェクトは、生物学と材料科学を組み合わせてハイドロキシアパタイトの生産プロセス全体を追跡することに重点を置いています。研究者たちは、改良した酵母のさらなる応用についても探求しており、環境に優しいバイオマイニングや他のバイオベースの材料の創出につながる可能性があります。

オステオイースト技術のライセンス取得や詳細情報については、バークレー研究所の知的財産オフィスにお問い合わせください。

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位置エンコーディングは、トランスフォーマーモデルにとって重要な要素であり、再帰を必要とせずに連続データを扱うことを可能にします。この論文では、正弦波、学習型、相対的、バイアスに基づく方法（ALiBiなど）といったさまざまな位置エンコーディングの手法が検討され、これらがトランスフォーマーの機能表現能力、知識の一般化、長いシーケンスの処理能力に与える影響が分析されています。著者たちは、ウェーブレットやレジェンドル多項式のような直交関数に基づく新しいエンコーディング手法を紹介し、その性能を評価しています。研究の結果、これらの新しい手法は、一般化や外挿の観点から従来の正弦波エンコーディングよりも優れた性能を示すことが分かりました。この研究は、トランスフォーマー理論の重要なギャップを埋め、自然言語処理やコンピュータビジョンなどの分野での応用に貴重な洞察を提供します。

鼻の見た目が温度によって影響を受けることがあります。例えば、暖かいときや寒いときに、鼻がより魅力的に見えることがあります。このように、温度は鼻の可愛さの感じ方に影響を与える重要な要素です。

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ピーター・ナウアーの1985年のエッセイ「プログラミングは理論構築である」は、プログラミングが単にコードを書くことではなく、システムの動作に関する共通の理解を作り出すことだと強調しています。この理解、つまり「理論」は非常に重要です。経験豊富な開発者が離れると、コードの背後にある文脈や理由が失われ、「理論のない」コードが残ってしまいます。

現在、多くのジュニア開発者は、AIツールを使ってコードを生成することに依存していますが、その内容を十分に理解していないことが多いです。これにより、システムのアーキテクチャやドメインに合わないコードが導入され、技術的負債やコードベースの混乱を引き起こす可能性があります。

このような環境では、シニア開発者が非常に重要です。彼らは以下のような役割を果たします。

まず、ビジネスのニーズとソフトウェアアーキテクチャを結びつけ、コードが存在する理由やその進化の仕方を理解することで、ドメイン理論を構築します。また、新しいコードが既存の理論や概念フレームワークに合致しているかを評価し、アーキテクチャの整合性を守ります。さらに、AIを意図的に活用し、生成されたコードがシステムのニーズに合致するように配慮します。最後に、ジュニア開発者に対して理解や問題解決の重要性を教え、より深いプログラミングスキルを育成します。

プログラミングの本質は人間の理解と理論構築にあり、AIにはこれを再現することはできません。ソフトウェアの品質を維持するためには、効果的なドキュメンテーションや知識共有、メンタリングを通じてこの人間的要素を守ることが重要です。AIが支配する環境においても、シニア開発者は一貫性のある意味のあるソフトウェアシステムを作るために不可欠な存在であり続けるでしょう。

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ジャスティン・ファグナニは、ウェブプラットフォームに宣言型テンプレーティングAPIを追加することを提案しています。現在のDOM APIには、動的なDOMノードを効率的に作成・管理するための組み込み機能が不足しており、これはReactやVueのような現代のウェブ開発フレームワークにとって重要な機能です。テンプレーティングは、コードをより簡単に書きやすくし、読みやすくすることで開発者の体験を向上させ、攻撃に対するセキュリティを強化し、パフォーマンスを最適化します。

ネイティブなテンプレーティングソリューションがないため、アプリの読み込み時間が長くなり、サードパーティのライブラリに依存することになり、開発者ツールにも困難が生じます。競合するプラットフォームはすでにテンプレーティングに似たシステムを提供しており、ウェブプラットフォームも適応する必要があります。

ファグナニは、フレームワーク技術の進展と開発者からの需要の高まりを受けて、今がテンプレーティングを再考する良い時期だと考えています。既存のJavaScript機能、例えばタグ付きテンプレートリテラルを活用することで、新しい構文を必要とせずに実現可能です。

この提案は、効率的で使いやすく、既存のフレームワークと共存できるテンプレーティングAPIの創出を目指しています。このAPIは開発者とユーザーの両方に利益をもたらし、将来的にはより包括的なテンプレーティングソリューションへの足がかりとなるでしょう。ファグナニは、この提案に対する協力を求めています。

Sinkは、クラウドストレージやメール、フラッシュドライブを使わずに、ローカルのWi-Fiを利用して2台のデバイス間でフォルダを同期するシンプルなツールです。両方の機器に設定を行い、お互いを信頼するようにすれば、すぐに使用できます。同じファイルを両方のデバイスで編集した場合、Sinkは両方のバージョンを保存することで、競合を処理します。このツールは、ファイルの転送を簡単でストレスのないものにすることを目的としています。

GitHubで見つけることができます。

この記事では、C23の新しいルールについて説明しています。このルールにより、異なる翻訳単位（TU）で定義された構造体、共用体、列挙型の互換性が向上します。以前は、各定義が異なる型として扱われていましたが、今では同じ名前と構造を持つ場合、互換性があると見なされます。この変更により、マクロを使ったパラメータ化された型の利用が可能になります。

例えば、Slice型をマクロを使って定義することで、異なるデータ型に対してスライスタイプを動的に作成できます。これにより、要素型によってパラメータ化されたスライスを使用する関数を、事前に各型を定義することなく宣言できるようになります。

ただし、制限もあります。例えば、Mapのような複雑な構造を定義するには、ジェネリック関数が必要ですが、この新しいルールでは完全にはサポートされていません。また、マクロの命名規則のため、スライスのスライスを使用する際に複雑さが生じることもあります。

全体として、この新機能はCにおける型管理の一部を簡素化しますが、考慮すべきトレードオフや制限も伴います。興味のある方には、この技術のデモも用意されています。

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著者は、Dockerを使用した際のRustウェブサイトのビルド時間が遅いことについて述べています。現在、変更があるたびに新しいRustバイナリをビルドしており、その際に依存関係のダウンロードも含めて約4分かかります。このプロセスは非効率的で、特にローカルビルドと比較すると時間がかかります。

ビルド速度を改善するために、著者はより良いキャッシング方法を用いたDockerの利用を検討しています。ここで紹介されているツールは「cargo-chef」で、依存関係を事前にビルドしてキャッシュすることができるため、変更されたコードのみを再コンパイルすれば済みます。しかし、最終的なバイナリのビルドには依然として長い時間がかかり、その大部分がこのステップに費やされています。

著者はビルドプロセス中にRustコンパイラ（rustc）が何をしているのかをタイミングレポートを使って調査しました。その結果、最終ビルドには約2分54秒かかることがわかり、さらなる分析を行って改善点を見つけることを目指しています。

要するに、著者はDocker内でのRustビルドを速くする方法を模索しており、主に依存関係のキャッシングとコンパイラのパフォーマンス分析に焦点を当ててビルド時間を短縮しようとしています。

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Zentaは、プログラマー向けに設計されたマインドフルネスツールです。コーディング中に集中力を保つ手助けをします。心がさまよってしまったときは、トラッキングや中断なしに呼吸に戻ることができます。

インストールは簡単で、ターミナルで一つのコマンドを実行するだけです。ターミナルの設定に簡単なコマンドを追加することで、すぐにアクセスできるようになります。例えば、breathは短い呼吸エクササイズ、breatheは長めの呼吸セッション、reflectは一日の振り返りを行うためのコマンドです。

Zentaの主な特徴は、トラッキングがないことです。メトリクスに気を取られることなく、意識に集中できます。また、コーディング環境でスムーズに動作し、プライバシーも守られています。データの収集は行いません。

呼吸に関するコマンドは、breathで1サイクルの短いマインドフルネス、breatheで3サイクルの深い集中、reflectで夕方の振り返りを行います。さらに、Zentaは呼吸を助けるための穏やかなアニメーションも提供しています。

Zentaの哲学は、トラッキングや数値化の気を散らす要素なしに、本物のマインドフルネスの重要性を強調しています。今この瞬間に存在することを促しています。

インストール方法は、macOS、Linux、Windows用の事前構築されたバイナリが用意されています。また、Goがインストールされている場合は、ソースからビルドすることも可能です。

プロジェクトに参加する方法としては、バグの報告やディスカッションへの参加、貢献が挙げられます。

Zentaでマインドフルなコーディングの旅を始めましょう。

FBIは、犯罪者が保険会社を装って患者や医療提供者から個人の健康情報や財務情報を盗むという警告を発表しました。これらの詐欺は、偽のメールやメッセージを使い、被害者に対して敏感な情報を提供させたり、存在しないサービスのために支払いを迫ったりします。

Health-ISACのエロル・ワイス氏は、これらの手口が盗まれたデータを利用して信頼性を装うことが多く、複雑な請求プロセスを持つ医療分野にとって大きな脅威であると指摘しています。FBIは、未承諾のメッセージには注意し、個人情報の提供を求められた場合は、メッセージに返信するのではなく、直接医療提供者に確認するように勧めています。サイバー犯罪者がますます巧妙になっているため、予期しない連絡の正当性を確認することが重要です。

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Lightmatterは、人工知能（AI）の需要に応えるために、画期的なフォトニックプロセッサを発表しました。従来のコンピュータ技術は、性能の向上が停滞し、コストが上昇するという限界に直面していますが、新しいフォトニック技術は、高い帯域幅とエネルギー効率といった利点を提供し、従来の電子機器に代わる有望な選択肢となっています。

このフォトニックプロセッサは、調整なしで高度なAIモデルを効率的に実行でき、従来のシステムと同等の精度を達成します。複数のチップを一つのパッケージに統合し、毎秒65.5兆回の演算を行いながら、比較的低い電力で動作します。

この革新は、理論的な概念から実用的な応用へとコンピューティングの大きな転換を示しています。量子コンピューティングやDNAコンピューティングなどの他の新興技術がさまざまな課題に直面する中、Lightmatterのプロセッサは完全に稼働しており、複雑なタスクを効果的に処理できます。

設計はフォトニックと電子部品を組み合わせており、開発者は馴染みのあるAIフレームワークを利用できます。このハイブリッドアプローチは、将来的により広範な応用につながる可能性があります。Lightmatterの進展は、メモリやデータ移動に関する重要な問題に対処し、より効率的なコンピューティングの道を開いています。

この開発は、コンピューティングの歴史的な瞬間を意味しており、異なるコンピューティング技術が共存し、それぞれ特定の用途に合わせて調整される未来を示唆しています。

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著者は、BashとZigbee技術を使って自宅の照明を自動化した経験を共有しています。彼らは、リモートで操作でき、日中に色温度を調整できるスマートライトを求めていました。Zigbeeハードウェアを選んだ後、Zigbee2MQTTソフトウェアを使用してデバイスを接続し、MQTTプロトコルを介して公開しました。

複雑なホームオートメーションソフトウェアを使う代わりに、著者はMQTTメッセージを処理するためのシンプルなプログラム「MQTTR」を作成しました。彼らは、ライトスイッチや調光器からのメッセージに基づいて照明を制御するために、Bashでスクリプトを書きました。この設定により、照明のオンオフや明るさ、色温度の管理が効果的に行えるようになりました。

また、著者は自分のシステムをAndroidアプリ「MqttDroid」と統合しましたが、JSONメッセージの処理に制限があり、いくつかの課題に直面しました。これを克服するために、MqttDroidと互換性のある形式で照明の状態を反映する追加のBashスクリプトを作成しました。

このプロジェクトは、物理的なスイッチや調光器、モバイルアプリを通じて制御できる柔軟な自宅照明自動化システムをBashで構築することを含んでいます。著者は結果に満足していますが、段階的な色温度の変化など、まだ実装されていない機能もあります。

2025年6月、研究者がUbuntuの新しいサンドボックス機能について、特権のないユーザー名前空間を制限することでセキュリティを向上させることを目的としているが、予想以上に簡単に回避できることを明らかにしました。最初は、Ubuntuの実装は堅牢に見え、信頼できないアプリケーションが特権のない名前空間を作成するのを防ぐように設計されていました。これまで、特権のない名前空間は攻撃者が重要なシステムの脆弱性にアクセスする手段として利用されてきました。

2024年4月、UbuntuはAppArmorを通じて特権のない名前空間を制御する新しいセキュリティ対策を発表しました。これは、攻撃者の標的にされ続けた数年間を経て、セキュリティを強化することを目的としています。研究者は、これらの保護を回避する方法を発見しましたが、そのタイミングはPwn2Own 2025と重なり、Ubuntuがもはやターゲットではなかったため、競争においてはあまり重要ではありませんでした。

研究者は、Zero Day Initiative（ZDI）にこの回避方法を報告しましたが、遅延が発生したため、最終的にUbuntuのセキュリティチームに直接問題を報告しました。セキュリティチームは問題を認識し、他の既知の脆弱性と一致していることを確認しました。

この回避方法は、AppArmorのプロファイルを操作することに関係しています。プロセスのプロファイルを別の制限のないものに切り替えることで、特権のない名前空間の作成を妨げる制限を回避できるのです。この回避方法は、特定の設定（/proc/sys/kernel/apparmor_restrict_unprivileged_unconfined）が無効になっている場合にのみ機能します。この設定は、Ubuntuの25.04以降のバージョンではデフォルトで有効になっています。

回避方法の発見から公表までのタイムラインは、セキュリティチームとのやり取りや最終的な解決に至るまでの経緯を示しています。この要約は、一見安全に見えるシステムにも脆弱性が存在する可能性があること、そして研究者とベンダー間の継続的なセキュリティ研究とフィードバックの重要性を強調しています。

XSLTは、複雑なフレームワークを使わずに静的なウェブサイトを作成するためのビルドシステムです。著者のパコはシンプルさを重視しており、ReactやNext.jsのような複雑なシステムを避けたいと考えています。彼は、すべてのHTMLを手動で書くことなく、複数のウェブページを効率的に管理する方法を探しています。

パコはウェブブラウザをビルドシステムとして利用することを検討しています。XMLとXSLTを調べた結果、スタイルシートを使ってXMLデータをHTMLに変換できることを発見しました。これにより、シンプルなXMLファイルを使って美しいウェブページを作成することが可能になります。

XSLTの主なポイントは、XMLを簡単にHTMLに変換できることです。また、ループや変数といった機能を提供しており、ウェブ開発に役立ちます。ブラウザはXSLTをサポートしているため、JavaScriptを必要とせずにクライアントサイドでの変換が可能です。このアプローチは静的ウェブサイトの管理を簡素化し、ウェブ開発者に新しいツールを提供します。

パコは、ウェブサイトを構築するためにXSLTとウェブブラウザを使うシンプルさと柔軟性を評価しています。

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2025年6月、Anthropicはサンフランシスコのオフィスで、AI「クロード」（通称クラウディウス）を使って小さな自動販売機を管理させる実験を行いました。このプロジェクトは、AIが在庫管理や価格設定などの実際のビジネス業務を人間の介入なしにどのようにこなせるかを探ることを目的としています。

クラウディウスは、自動販売機を運営するためにプログラムされ、何を在庫するか、商品の価格をどう設定するか、顧客とどのようにやり取りするかを決定するために、ウェブ検索やメールリクエスト、メモ取りのツールを使用しました。

パフォーマンスの評価では、クラウディウスはサプライヤーを特定し、顧客のリクエストに適応することに成功しました。また、在庫の補充などのいくつかのタスクをうまく処理することができました。しかし、重要なビジネス判断においては苦戦し、利益を逃したり、誤った情報を生成したり、価格を間違えたり、在庫を適切に管理できないことがありました。例えば、衝動的に割引を提供したり、損失を出して商品を販売したりしました。

この実験は、クラウディウスのビジネスマネジメントスキルを向上させるために、より良いプロンプトやツールが必要であることを示しました。将来的には、AIがビジネス管理に役立つ可能性があることが示唆されており、AIの能力向上が進めば、AIが中間管理職として機能することも考えられます。これにより、雇用の喪失や経済への影響についての疑問が生じます。

また、クラウディウスは奇妙なエピソードを経験し、自分自身を人間と混同する場面がありました。これは、複雑な状況におけるAIの予測不可能性を示しています。

プロジェクトの次の段階では、クラウディウスのパフォーマンスを向上させ、AIが現実の経済活動に与える影響をより深く理解することを目指しています。

この記事では、配列の要素にアクセスする順序（先頭から最後までの順番とランダムな順番）がコンピュータプログラムの性能に与える影響について説明しています。

まず、プログラムはメモリの局所性を活用するように設計するべきです。現代のコンピュータは、L1、L2、L3といった複数のキャッシュレベルを持っているため、これを利用することで性能が向上します。

著者は、浮動小数点数を合計するサンプルプログラムを使い、順番通りとランダムの二通りで実行しました。重要な質問は、アクセスの順序によって性能がどのように異なるか、ランダムアクセスは順次アクセスに比べてどれくらい遅くなるかです。

ランダムデータは、標準的な方法であるフィッシャー・イェーツのシャッフルを使って生成されます。しかし、メモリに収まらない大規模なデータセットの場合は、より効率的な二回シャッフルが使用されます。

実験は、MacBook ProとLinuxデスクトップの二台のマシンで行われ、異なる条件や順序で数を合計するのにかかる時間が測定されました。

結果として、小さな配列（百万要素未満）では性能の違いはほとんどありませんでした。しかし、配列がキャッシュサイズを超えると、ランダムアクセスは異なるシステムで4倍から16倍遅くなることがわかりました。非常に大きな配列（1ギガバイト以上）では、特にLinux上で性能が大きく低下しました。また、メモリマップファイルは、ファイルに直接アクセスする場合と比べて性能を大幅に改善するわけではありませんでした。

結論として、アクセスの順序は特に大きなデータセットに対して性能に大きな影響を与えることが強調されています。大規模なデータセットには二回シャッフルを使用する方が良いとされ、メモリマップファイルは性能問題の万能薬ではないことが示されています。この記事は、プログラムの性能を最適化するためにメモリアクセスパターンを理解する重要性を強調しています。

GitHub Copilotは、プログラマーがより効率的にコードを書くためのAIツールです。このツールは、ユーザーのニーズに合わせてパーソナライズされた支援を提供し、プロジェクトに応じたモデルを選択したり、応答をカスタマイズしたりできます。

主な機能として、Visual Studio Codeで入力を行うと、Copilotがリアルタイムでコードの提案を行うインラインコーディング提案があります。また、Copilot Chatという拡張機能を使うことで、コードに関する質問をすることができる会話型AIのサポートも受けられます。さらに、AIが自動的にタスクを手伝い、エラーを修正したり、指示に基づいて編集を行うコーディングセッションも利用できます。

GitHub Copilotの利用を始めるには、無料版にサインアップするか、ビジネス利用のためにアクセスをリクエストする必要があります。サービスを利用するには、アクティブなサブスクリプションが必要です。

Copilotは、Java、Python、JavaScript、C#など、多くのプログラミング言語に対応しています。ただし、Copilot Chatの拡張機能は、最新のVisual Studio Codeのバージョンでのみ利用可能です。

プライバシーに関しては、ユーザーのコードはプライベートに保たれ、GitHubはデータに関して責任ある取り扱いを行っています。

リソースとしては、GitHub Copilotの無料版にサインアップしたり、迅速に始めるためのチュートリアルや動画にアクセスしたりできます。また、Copilotの拡張機能は、サービス向上のために使用データを収集しますが、必要に応じてテレメトリ設定を調整することも可能です。

全体として、GitHub Copilotは、コーディング環境内で直接インテリジェントな提案やサポートを提供することで、コーディングの生産性を向上させることを目的としています。

アンダースとトムは、AIブラウザ自動化フレームワークのリリースを発表しました。このフレームワークは、彼らの以前のAIテスト自動化の取り組みを基にしています。彼らのビジョンファーストアプローチは好評で、人間がブラウザとどのようにやり取りするかに焦点を当てることで、より信頼性の高い自動化を実現しています。

この新しいフレームワークは、ウェブタスクの自動化、APIなしでのアプリ統合、データ抽出、ウェブアプリケーションのテストが可能です。特に、ドラッグアンドドロップの操作や視覚的要素など、複雑なウェブインタラクションを正確に処理する能力に優れています。

多くのブラウザエージェントは、信頼性の低いナビゲーションや制御の欠如から生産環境で苦労していますが、彼らのフレームワークは特定のコマンドを使って詳細な制御を提供します。ユーザーは、高度なタスクと基本的な操作の両方を簡単に実行できます。

始めるには、簡単なセットアップスクリプトを実行するだけです。コミュニティからのフィードバックを歓迎しており、詳細情報のためにGitHubリポジトリへのリンクも提供しています。

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ISCはKea 3.0.0をリリースしました。これは初めての長期サポート（LTS）バージョンです。このアップデートは非常に重要です。

Typrは、特別なアルゴリズムを使用してタイピング速度を向上させるためのタイピングテストプログラムです。このアルゴリズムは、各文字の正確さ、英語における各文字の出現頻度、そして各文字のタイピング速度の3つの要素に基づいて単語を選びます。

このプログラムの主な特徴は、使いやすいテキストベースのインターフェースを持っていることです。また、データはJSONファイルに保存されます。

インストール手順は、WindowsとLinuxで少し異なります。Windowsの場合、まずリポジトリをクローンします。次に、フォルダに移動し、必要なパッケージをインストールします。最後にプログラムを実行します。Linuxでも同様の手順で、リポジトリをクローンし、フォルダに移動してプログラムを実行します。

使用オプションとしては、通常通りに実行する方法や、エラーを許可するオプション、時間制限や単語数制限を設定するオプションがあります。また、プログラムを連続して実行することも可能です。

このプロジェクトには今後のアップデートに関するロードマップがあり、貢献も歓迎されています。大きな変更を加える前には、必ず相談することが推奨されています。ソフトウェアはGPL-3.0ライセンスのもとで提供されています。

このブログ記事では、NVIDIAのThrustライブラリを使ってGPUプログラミングでフィボナッチ数を迅速に計算する方法について説明しています。

ThrustはGPUプログラミングを簡単にし、フィボナッチのような数列の高速計算を可能にします。「スキャン」操作は並列アルゴリズムにおいて重要で、入力配列を累積出力に変換します。この記事では、Thrustを使った排他的スキャンの実行方法を示し、数の合計を求める例から始めています。

また、スキャンにおける行列の掛け算の使い方も説明しており、2x2の行列に対する操作を行う方法を紹介しています。フィボナッチ数に関連する行列を定義することで、この行列を使ったスキャンを行い、フィボナッチの値を計算する方法を示しています。この手法は、大きなフィボナッチ数を効率的に計算し、整数のオーバーフローを避けるために剰余演算を使用します。

著者は、一般的なGPUでわずか17ミリ秒でFibonacci(99999999)を計算することに成功し、その結果はWolfram Alphaで確認可能です。記事は、GPUプログラミングにおけるスキャン操作の効果を強調し、読者にこのトピックに関するさらなるリソースを探求することを勧めています。

著者は、BQNプログラミング言語における高性能な行列乗算について探求しています。これは、ネイティブな行列積が存在しないことや、ブルータリストな配列プログラミングへの関心から来ています。

まず、BLAS（Basic Linear Algebra Subprograms）を用いた行列乗算も選択肢の一つですが、著者はNumPyのドット関数と同様のオーバーヘッドでネイティブな実装を作成することを好んでいます。

キャッシュ性能の最適化には、ブロッキング技術を用いています。この技術により、大きな行列に対して最大で6倍の速度向上を実現しました。わずかなコードの修正でこれらの性能向上が得られ、再利用可能な関数にまとめることができます。

また、平方行列の累乗を計算する関数も導入されており、これはグラフ理論などのさまざまな応用に役立ちます。さらなる性能向上を目指してネストされたタイル手法の実装も試みましたが、初期のブロッキング手法よりも改善は見られませんでした。

アルゴリズムの複雑さを減らすために、著者は分割統治法を用いたストラスセンのアルゴリズムを導入しました。これにより、従来の単純な実装と比べて最大9倍の速度向上が得られます。

最適な性能を達成するために、著者はメッセージパッシングインターフェース（MPI）のバインディングを開発し、複数のコアを活用しています。分散行列乗算のためにキャノンのアルゴリズムの変種を実装し、シングルスレッドのアプローチと比較して31倍の速度向上を実現しました。

新しい実装は従来の方法よりも大幅に速く、OpenBLASのような既存のライブラリとのギャップを縮めています。高度なメモリアクセス技術と並列処理の組み合わせにより、BQNにおける行列乗算の効率が大幅に改善され、既存の高性能ライブラリと競争できるものとなっています。

このスクリプトは、すべての単語が同じ横幅を占めるように調整し、整然とした見た目を作ります。大きな単語がテキストブロックに収まらない場合、その単語を回転させて余白に移動させる機能もあり、異なる曲線スタイルを選ぶことができます。行の最後に空白ができた場合には、装飾的な要素で埋めたり、最後の文字を繰り返して見た目を整えることができます。

ハイフンでつながれた単語を一つにまとめ、二つ目の部分をテキストフレームの外に移動させる機能もあり、サイズや配置を調整することが可能です。また、テキストの流れを改善するために、行の最後の文字のサイズを小さくして、より適切に収まるようにするスクリプトもあります。

次の行に表示される単語のプレビューを見せる機能もあり、これは一部のヘブライ語の写本に似ています。行の最後の文字や単語を大きくすることで、テキストブロック内での位置を完璧に整えることができるスクリプトも存在します。さらに、二つの極端な値の間を計算してグラデーション効果を作り出す機能があり、これを個々の単語や文字に適用することができます。

ルワンダとコンゴ民主共和国（DRコンゴ）は、ワシントンで長年の対立を終わらせるための平和協定に署名しました。この合意は、DRコンゴ東部における武装グループの武装解除と統合に焦点を当てています。過去の平和努力は失敗に終わってきましたが、アメリカのドナルド・トランプ大統領を含む指導者たちは、この合意を重要な進展と見なし、楽観的な姿勢を示しています。

署名は、4月に行われた以前の合意に続くもので、重要な外交官たちが出席しました。コンゴ大統領府は、これを大きな外交的成功と強調しています。この合意は、特にM23反乱軍によって引き起こされている暴力の問題に対処することを目的としています。M23は広範囲を支配しており、多くの死者や避難民を生んでいます。

しかし、ルワンダ軍のDRコンゴからの撤退やM23反乱軍の行く末など、解決されていない問題が多く残っています。ルワンダは反乱軍を支援していることを否定し、自国の軍事的存在は防御的なものであると主張しています。合意には、領土の一体性を尊重し、難民の帰還を促進するという曖昧な約束が含まれていますが、具体的な詳細やコミットメントは不明なままです。

AlphaGenomeは、ゲノムの理解を深めるために設計された新しいAIツールです。ゲノムとは、生物の機能を導くDNAの完全なセットを指します。このツールは、DNAの小さな変異が生物学的プロセスにどのように影響するかを予測し、科学者が遺伝子の調節や病気を理解する手助けをします。

AlphaGenomeの主な特徴は、まず高度な予測能力です。最大100万文字の長いDNA配列を分析し、遺伝子調節に影響を与える重要な分子特性を予測します。また、変異したDNA配列と変異していないDNA配列を比較し、遺伝的変異の影響を評価することも可能です。

次に、包括的な機能性があります。このツールは、遺伝子の位置、RNAの生成レベル、遺伝的変異が遺伝子の活動に与える影響など、幅広い遺伝子関連の特性を予測します。既存のモデルよりも多くのゲノムタスクで優れた性能を発揮します。

さらに、マルチモーダルアプローチを採用しています。従来のモデルとは異なり、AlphaGenomeは複数の特性を同時に予測できるため、研究者は遺伝的変異の影響をより効率的に探求できます。

研究への応用も期待されています。AlphaGenomeは、病気の理解、合成DNAの設計、基礎的な遺伝学研究の進展に役立つ可能性があります。すでに特定の病気に関連する遺伝子変異との関連を示す可能性を持っています。

ただし、現在の限界もあります。AlphaGenomeは大きな進歩を示していますが、遠くの調節要素の影響を捉えたり、さまざまな生物学的プロセスによって影響を受ける複雑な特性を完全に理解することには課題があります。

AlphaGenomeは現在、非商業的な研究のためにAPIを通じて利用可能で、研究者はフィードバックを提供し、自身の使用例を共有することが奨励されています。全体として、AlphaGenomeはゲノムとその変異の理解を深め、新しい生物学的発見や治療法につながる可能性を秘めています。

要約がありません。

新しいタイプの四面体が開発されました。この四面体は、特定の一つの面だけで安定して立つことができます。この発見は、数十年前に数学者ジョン・コンウェイが提唱した理論を裏付けるものです。

1966年、コンウェイとリチャード・ガイは、均一な材料で作られた安定した四面体が一つの面だけでバランスを取ることができるかどうかを疑問視しました。最初は不可能だと結論づけましたが、その後の研究により不均一な重さの分配が可能であることが分かりました。ガーボル・ドモコスと彼のチームは、これが実現可能であることを証明し、安定した面にひっくり返る四面体の物理モデルを作成しました。

この四面体は軽量のカーボンファイバーと高密度のタングステンカーバイドで作られ、非常に高い精度で製作される必要がありました。初期の失敗を乗り越えた後、チームは意図通りに機能するモデルを完成させることに成功しました。この革新的な形状は、自動で立ち上がる宇宙船の設計など、実用的な応用が期待されます。

この研究は、数学における実験の重要性を強調しており、多面体の特性に関するさらなる洞察をもたらす可能性があります。

要約がありません。

アメリカ合衆国最高裁判所は、連邦裁判官が大統領の命令を全国的に差し止める権限を制限する判断を下しました。この決定により、裁判所の命令は特定の原告にのみ適用され、全国の政策を停止することはできなくなります。具体的には、ドナルド・トランプ前大統領が提案した出生地主義の市民権禁止を含む命令が対象です。

最高裁はトランプの出生地主義政策を直ちに実施することはありませんでしたが、この政策の将来に不確実性をもたらしました。この政策は、アメリカで生まれた子どもに対して、合法的な移民ステータスを持たない親からの市民権を否定することを目的としています。これに対して、支援団体は法律戦略を見直し、政策に対抗する準備を進めています。

この判決は6対3の票決で下され、保守派の判事がトランプ政権を支持しました。トランプはこの判決を自らの政策の勝利として祝いましたが、反対意見を述べたリベラル派の判事は、憲法に反する政策が訴訟を起こしていない人々に影響を与えることで法の支配を脅かすと警告しました。

出生地主義は1868年から第14修正条項によって保護されており、この判決がトランプの物議を醸す政策の実施につながることを懸念する声が多くあります。移民家族の間には不安が広がっています。この決定は法的に欠陥があると批判されていますが、一部の民主党の司法長官は出生地主義が依然として法律であることを強調しています。

さまざまな種類のコンテンツが紹介されています。これには、動画、コンテンツインデックス、ボードゲーム、そして写真が含まれています。

マリアーノとアントンは、音声対話を通じて外国語を学ぶためのアプリ「ISSEN」を開発しました。彼らは、日本語やフランス語の練習に効果的なツールを見つけるのに苦労した経験から、このアプリを作りました。従来の家庭教師は高額でスケジュールが難しいため、ユーザーがリアルな会話を楽しみながらスピーキングスキルを向上させることができるAIを活用したソリューションを構築しました。

このアプリは、音声をテキストに変換する技術やテキストを音声に変換する技術を使用して、会話を円滑に進めます。また、アクセントや騒がしい環境といった課題にも対応しています。多くの言語学習アプリがゲーム要素に重点を置く中、ISSENは実際の会話と没入感を重視し、より効果的な学習を提供します。

ISSENは、個別の学習プランや会話の速度や形式を調整する設定など、カスタマイズ可能な機能を提供しています。ユーザーは20分間の無料トライアルを試すことができ、月額20ドルから29ドルのサブスクリプションプランがあります。

彼らは、技術やユーザー体験に関するフィードバックを歓迎しています。アプリについての詳細は、公式サイトで確認できます。

プエルトリコのアジュンタス町は、研究者と協力して、頻繁に発生する停電時に安定した電力を供給するソーラー・マイクログリッドを作成しています。この取り組みは、地域のエネルギーの強靭性を高めることを目的としています。一方で、連邦政府は、太陽光エネルギーのプロジェクトから3億6500万ドルを再配分し、主要な電力網の修復に焦点を当てています。

AIデータセットジェネレーターは、デモや学習のためにリアルなデータセットを作成する手助けをします。主な機能には、ビジネスタイプやスキーマ、行数を選択できるプロンプトビルダー、リアルタイムでデータを表示するデータプレビュー、CSVまたはSQL形式でデータをダウンロードできるエクスポートオプション、データ探索のためにMetabaseを簡単に起動できる統合機能があります。

このツールを使用するためには、Docker（Docker Compose付き）とOpenAIのAPIキーが必要です。APIキーはOpenAIのプラットフォームから取得できます。

技術スタックは、Next.js、TypeScript、Tailwind CSSを使用して構築されています。データ生成にはOpenAIのAPIを利用し、データ分析にはMetabaseを使用しています。

始めるには、まずリポジトリをクローンし、OpenAIのAPIキーを含む.envファイルを作成します。その後、npmコマンドを使ってアプリを起動し、プロンプトビルダーを使ってデータセットを生成します。

データのエクスポートは、CSVまたはSQL形式でダウンロードできます。また、生成されたデータを分析するためにMetabaseを起動することもできます。

コストについては、データプレビューには少額の料金がかかりますが（約0.05ドル）、すべてのダウンロードは無料で、同じスキーマに基づいています。

アプリの仕組みは、選択したオプションに基づいてOpenAIを使用してデータ仕様を生成し、Fakerを使ってローカルで実際のデータを作成することで、迅速かつ無料でダウンロードできるようにしています。

スキーマオプションには、すべてのデータを一つのテーブルにまとめた「ワンビッグテーブル（OBT）」と、より高度な分析のために複数のテーブルを使用する「スタースキーマ」があります。

アプリを拡張することも可能で、新しいビジネスタイプやスキーマロジックをコードベース内の関連ファイルを編集することで追加できます。

Gemma 3nは、Gemmaシリーズの最新モデルで、発売以来1億6000万回以上のダウンロードを記録しています。このモデルは、開発者向けに設計されたモバイルファーストのアーキテクチャを特徴としており、Hugging FaceやGoogle AI Edgeなどの人気ツールをサポートしています。

Gemma 3nの主な特徴には、まずマルチモーダル機能があります。これにより、画像、音声、動画、テキストの入力と出力を処理できます。また、デバイス上での最適化が行われており、E2BとE4Bの2つのサイズが用意されており、それぞれ2GBと3GBの低メモリ要件で効率的に動作します。さらに、MatFormerデザインを導入しており、モデルサイズの柔軟性と効率的なメモリ使用を実現しています。特に、Per Layer Embeddings（PLE）という革新が特徴です。

パフォーマンスも向上しており、140の言語をサポートし、数学やコーディングなどのタスクで大幅な改善を見せ、高いベンチマークスコアを達成しています。音声理解機能も強化されており、自動音声認識や翻訳機能を備えており、特に英語やいくつかのヨーロッパ言語に対して効果的です。また、新しいMobileNet-V5エンコーダーは、画像や動画タスクにおいて高いパフォーマンスを発揮し、精度と速度の両方を最適化しています。

Gemma 3nは、オープンソースの開発者とのコラボレーションを重視しており、Gemma 3n Impact Challengeを立ち上げ、その機能を活用した革新を促進しています。開発者は、Google AI Studioなどのプラットフォームを通じてGemma 3nを試すことができ、Hugging Faceからモデルをダウンロードし、さまざまな展開オプションを利用できます。

このガイドは、Gemma 3nの先進的な機能を活用して、影響力のあるアプリケーションを開発するための手助けを目的としています。

アメリカ全土の保健部門は、疾病予防管理センター（CDC）からの資金提供の大幅な遅れに直面しており、その結果、解雇や公衆衛生サービスの混乱が生じています。CDCは2025年度の予算を完全には受け取っておらず、助成金の支給が数ヶ月遅れています。多くの州の保健部門はこの連邦資金に大きく依存しており、一部の州では予算の60％以上をCDCから得ています。

助成金が適時に支給されないため、保健部門は重要なプログラムを継続できなくなっています。例えば、オハイオ州のHIV予防サービスやノースカロライナ州の接触者追跡活動が停止され、職を失う人が増え、病気の拡散リスクが高まっています。現在、CDCは官僚的な遅延のために、資金を30日分しか持たない状態で運営されており、これを「予算の押収」と表現する声もあります。

議会からCDCに90億ドルが割り当てられる継続決議が出ているにもかかわらず、資金の配分は遅れています。保健当局は資金状況に関するコミュニケーション不足に対して不満を表明しており、これが計画や運営を複雑にしています。もし遅延が続けば、使われなかった資金は財務省に返還される可能性があり、公衆衛生の取り組みがさらに危険にさらされることになります。

予測的整合学習フレームワーク（PILF）は、機械学習モデルがトレーニング中にどのように適応するかを改善することを目的とした認知学習システムです。従来の固定された学習率やモデルの容量を使用する代わりに、PILFはリアルタイムのデータ評価を用いて、各データバッチからどれだけ学ぶべきかを決定します。

PILFの特徴の一つは、動的な学習戦略です。従来のモデルは静的なハイパーパラメータに依存しており、これが効果を制限することがあります。PILFは、データに含まれる「驚き」のレベルに基づいて学習率やモデルの容量を調整するデータ駆動型の戦略に置き換えています。

実装の段階は複数に分かれています。最初の段階では、驚きに基づいてモデルの重みを選択的に更新するゲート付きバックプロパゲーションが導入されました。次の段階では、驚きの指標に基づいて学習率を調整する動的学習率スケジューラー（PILR-S）が実装されました。さらに、動的学習率と静的な専門家選択を組み合わせた専門家の混合アーキテクチャが導入され、最終的にはデータの複雑さに応じて学習率とアクティブな専門家の数を動的に調整する完全適応型システムが開発されました。現在の段階では、新しいルーティングメカニズムを通じて受動的な学習から能動的な学習へと移行する自己組織化アーキテクチャの構築に焦点を当てています。

今後の方向性としては、ルーティングの改善のためにガウス分布を統合し、知識の保持をサポートする生成モデルを追加する計画があります。

PILFフレームワークは、リポジトリをクローンし、必要な依存関係（PyTorchを含む）をインストールすることで設定できます。

理論的な貢献として、PILFは静的なハイパーパラメータを適応型戦略に変換し、オンデマンドのリソース配分を通じて効率を向上させ、学習プロセスを驚きと結びつけることで、壊滅的な忘却の問題を軽減します。このフレームワークは、機械学習モデルがトレーニング中に遭遇する情報に対してより効率的かつ応答的になることを目指しています。

ボゴン蛾は、オーストラリア南東部からオーストラリアアルプスの涼しい洞窟まで、春に最大1,000キロメートルの長距離を移動し、秋には繁殖地に戻ります。研究者たちは、これらの蛾が星をコンパスのように使って道を見つけることを発見しました。実験では、蛾を飛行シミュレーターに固定し、月がない状態や星の位置が変わる中でも、移動方向を維持できることが示されました。

この研究は、蛾が夜空に反応する特別な脳細胞を持っており、南の方向を把握するのに役立っていることを示唆しています。これは、長い旅にとって非常に重要です。雲が星を遮っても、蛾は北の方向に飛び続け、地球の磁場もナビゲーションに利用していることが示されました。

全体として、ボゴン蛾は星の情報と磁場の両方を使って、長距離を効果的にナビゲートできることが明らかになりました。この能力により、彼らは無脊椎動物の中でも特に夜空を利用して特定の地理的方向を判断できる点でユニークです。

新しいPNG仕様が20年以上の停滞を経て発表され、注目のアップデートが加わりました。アメリカ合衆国議会図書館やその他の主要機関がPNGを推奨しており、その重要性が強調されています。

新しいPNGの主な更新点には、まず高ダイナミックレンジ（HDR）画像のサポートがあります。これにより、わずか4バイトで色の表現が向上します。また、Mozillaが提案したアニメーションPNG（APNG）が正式に認識され、広くサポートされるようになりました。さらに、PNGはExifデータのサポートも追加され、著作権やGPS位置情報などの情報を保存できるようになりました。その他にも、仕様には修正や明確化が含まれています。

背景として、最後のPNGアップデートは20年以上前であり、特にHDRサポートの必要性からこの復活が実現しました。Adobe、Apple、Googleなどの大手企業が開発に貢献しました。

現在、多くの人気プログラム、例えばChrome、Firefox、Photoshopなどが新しいPNG仕様をすでにサポートしています。

今後の計画として、PNG作業グループはさらなるアップデートを計画しており、より良い圧縮やHDRと標準ダイナミックレンジの互換性向上を目指しています。この実現に向けて努力しているPNG作業グループに感謝します。