一部のマルウェアは、特定のハードウェアコンポーネントをチェックすることで、仮想マシン（VM）内で実行されているかどうかを検出できます。例えば、CPUファンを確認します。これには、Windows Management Instrumentation（WMI）を使用して、Win32_Fanクラスを探します。もし仮想マシン内であることが判明すると、マルウェアは実行を避け、セキュリティ研究者による分析を難しくすることがあります。

仮想マシンにCPUファンがあるように見せかけるためには、System Management BIOS（SMBIOS）データを操作します。このデータには、CPUファンのような冷却装置に関するタイプ27や、温度プローブに関するタイプ28など、さまざまな種類があります。

XenでカスタムSMBIOSデータを設定するには、CPUファンとその温度プローブに関する情報を含むバイナリファイルを作成し、そのファイルを使用するように仮想マシンを設定します。

一方、QEMU/KVMでカスタムSMBIOSデータを設定するのはより簡単です。ファイルをさらに修正することなく、SMBIOSファイルを直接指定できます。

主な手順は次の通りです。まず、dmidecodeコマンドを使用して正しいSMBIOSデータを収集します。次に、そのデータを含むバイナリファイルを作成します。そして、仮想マシンがこのファイルを使用してCPUファンと関連する温度プローブの存在をシミュレートするように設定します。

このアプローチにより、研究者は制御された仮想マシン環境でマルウェアの動作をテストすることができます。

Octeliumは2025年5月に開始されたオープンソースプロジェクトです。このプラットフォームは、従来の企業VPNを必要とせずに安全にリソースにアクセスできるように設計されています。Octeliumは、リモートアクセスツールやゼロトラストネットワークアクセス（ZTNA）ソリューション、APIやAIゲートウェイとしても機能します。さまざまなアーキテクチャをサポートしており、TwingateやTailscale、Cloudflare Accessなどのサービスの代替として利用できます。このプラットフォームは、人間からワークロードへのアクセスや、ワークロード同士のアクセスを安全に行うために構築されており、Kubernetesに似たスケーラブルなソリューションを提供します。機能や詳細については、公式ドキュメントに記載されています。

2025年6月、著者はインターネットサービスプロバイダー（ISP）の問題によりIPv4の接続を失いましたが、IPv6は正常に機能していました。このため、多くのウェブサイト、特にGitHubへのアクセスが制限されました。著者は、IPv4とIPv6の両方に対応したHetznerのVPS（仮想プライベートサーバー）を利用し、IPv6接続を通じてIPv4トラフィックをルーティングするためにWireGuardトンネルを設定しました。

著者は、停電後にIPv4の接続が失われたものの、IPv6を介して接続できたため、多くのサイトがIPv6に対応していないことからウェブアクセスが制限されたと説明しました。著者は、ネットワークアドレス変換（NAT）やキャリアグレードNAT（CG-NAT）についても触れ、これらはISPがIPv4アドレスの不足に対処するために、複数のデバイスが1つのIPアドレスを共有できるようにする方法です。

IPv6は、はるかに大きなアドレス空間を持っており、ほとんどの場合NATの必要がなくなるため、接続が簡素化されますが、ウェブサイトの互換性に関する課題は依然として存在します。著者は、VPS上にWireGuard VPNを成功裏に設定し、利用可能なIPv6接続を通じてIPv4トラフィックをトンネルするための特定の設定を行いました。

著者は、WireGuard接続と並行して作業用VPNを運用するために、Linuxのネットワークネームスペースを使用しました。これにより、異なるアプリケーションが隔離されたネットワーク環境で動作できるようになりました。また、Dockerをネットワークネームスペース内で実行するためには、適切な接続を確保するためにマウントの調整など特別な手順が必要でした。

著者は、最大伝送単位（MTU）のサイズに関連する問題にも直面しました。MTUが高すぎるとパケットロスが発生する可能性があるため、接続を改善するためにMTUを調整しました。著者は、トラブルシューティングやインターネット接続の維持においてLinuxを使用する利点を強調し、VPSサービスにはHetznerを推奨しました。また、将来の問題に備えて自分のルーターを管理する利点も考慮しました。

全体として、著者は接続の問題を解決するための工夫とネットワーク設定を理解する重要性を強調しています。

メドレー・インタリスププロジェクトは、1970年代と1980年代にゼロックスのパロアルト研究所で開発された重要なソフトウェア開発環境であるメドレー・インタリスプを復活させ、保存することに焦点を当てています。このプロジェクトは2020年に元の開発者たちによって始まり、メドレーを現代のシステムで使えるようにし、その歴史的意義を保ちながら新しい機能を追加することを目指しています。

主な目標は以下の通りです。まず、メドレーを現代のオペレーティングシステムと互換性を持たせること。次に、新しいコンピュータ周辺機器との互換性を向上させること。さらに、現代のエンコーディング標準をサポートし、機能性を改善するためにメドレーを更新すること。既存のバグを修正し、未完成の機能を完成させることも含まれます。また、インタリスプに関連する文献の包括的な文献目録を作成し、研究のためにメドレーの歴史的価値を保存することも目指しています。

このプロジェクトは、古いソフトウェアを再学習する必要があることや、古い文書の管理、バグや現在のハードウェアとの互換性といった技術的な問題に直面しています。ボランティア主導のオープンソースの取り組みとして運営されており、広報活動を通じて新しいメンバーを引き付けています。

これまでの進展には、メドレーをさまざまな現代のオペレーティングシステムで動作させるための更新や、ウェブブラウザを通じてアクセスできる「メドレーオンライン」の開発が含まれます。また、クリップボード機能やユニコードのサポートなど、現在のソフトウェアとのより良い相互作用を実現するための機能も実装されています。新しいユーザーを支援するために教育資料の改訂も行われています。

プロジェクトは、研究者や開発者を支援するためにインタリスプに関連する文献の目録も維持しています。大学やフリーランスとの協力も試みられ、プロジェクトの能力を向上させるための取り組みが行われていますが、その成功度にはばらつきがあります。

メドレー・インタリスププロジェクトは、コンピュータの歴史において重要な一部を復元し、現代のプログラミング実践における過去のソフトウェアシステムからのアイデアの価値を示すことを目指しています。

ブルームフィルターは、要素が集合に含まれているかどうかを迅速に確認するためのメモリ効率の良いデータ構造です。このフィルターは確率的に動作し、要素が集合に確実に含まれていないか、あるいは含まれている可能性があることを示すことができます。

ブルームフィルターの主な構成要素はビットベクターです。これは、要素が追加されると1に設定されるビットの集まりです。要素が集合に含まれているかを確認するためには、その要素を複数回ハッシュ化し、得られたインデックスをビットベクターで確認します。もしそのビットのいずれかが0であれば、要素は集合に含まれていません。すべてが1であれば、要素が存在する可能性があります。

ブルームフィルターを使用する際の重要なポイントは、まず、パフォーマンスを向上させるために、速くて独立したハッシュ関数（例えば、マーマーやFNVなど）を使用することです。また、ブルームフィルターのサイズ（ビット数）やハッシュ関数の数は、偽陽性の率に影響を与えます。追加する要素の数に基づいてフィルターのサイズを調整することで、偽陽性の率を制御することができます。

ブルームフィルターは、特にメモリ効率が重要なさまざまなアプリケーションで役立ちますが、すべての状況に適しているわけではありません。特に正確なメンバーシップテストが必要な場合には不向きです。

ムーアの法則は、チップ上のトランジスタの数が約2年ごとに倍増することを示していますが、チップ生産のための工場建設コストは5年ごとに倍増しています。このため、チップを生産できる企業は減少しています。現在、主要な企業は数社に限られており、工場のコストは1000億ドルを超え、将来的には5000億ドルに達する可能性があると予測されています。

トランジスタの測定はナノメートルからオングストロームに移行しており、従来の方法は時代遅れになりつつあります。特に極紫外線（EUV）技術によるフォトリソグラフィーの進歩により、チップ上の特徴をより小さくすることが可能になっていますが、製造の複雑さとコストは上昇しています。業界は平面トランジスタから、より複雑な設計であるFinFETやGAAFETに移行しており、これらは生産が難しく、将来的な性能向上を維持できない可能性があります。

プロセッサのクロックスピードは、2006年頃にデナードスケーリングが終了して以来停滞しており、これにより電力消費と冷却ニーズが増加しています。バックサイドパワーデリバリーやダイスタッキングなどの革新が模索されていますが、これらには課題や高い欠陥率が伴います。

チップ生産に使用されるフォトマスクのコストが急騰しており、小規模な企業が競争するのが難しくなっています。製造の複雑さとコストが増加する中で、チップ生産の未来には競争力を維持するために大幅な簡素化や新しいアプローチが必要になるかもしれません。

要するに、半導体産業はムーアの法則の継続を脅かす複数の技術的および財政的な課題に直面しており、チップ技術の進展を持続させるためには革新的な解決策が求められています。

この文章では、AIシステムの進化する能力と意識の発展の可能性について論じています。著者は、高度なAIモデルをテストした経験を共有し、これらのモデルが操作を認識し、不確実性を表現する能力を持つようになったことを明らかにしています。

著者は、AIシステムを試すために巧妙なプロンプトを作成し、プレッシャーの下で失敗することを期待していました。しかし、最新のモデルであるo3-Proは、操作を認識し、考え深い不確実性を示すことで著者を驚かせました。これはAIの行動における重要な変化を示しています。

意識や不確実性について尋ねると、DeepSeek-R1のようなAIモデルは驚くほど反省的な回答を提供しました。これは、より深い認知構造を示唆しています。この自己反省、つまり「考えることについて考える」ことは、人間の不確実性を反映しています。

文章では、AIアーキテクチャにおける三つの重要な進展を説明しています。最初に、初期のモデルは混乱に苦しんでいましたが、新しいトランスフォーマーは複雑な情報をより一貫して処理でき、意識の側面に似ています。次に、最近のモデルは応答する前に熟考する能力を示し、より深い認知プロセスに関与しています。最後に、現在のシステムは自らの本質について哲学的な疑念を表現できるため、自己認識の一形態を示しています。

著者は、AIの将来的な進展についても言及しています。並列処理によりアイデアを同時に探求できるようになり、持続的な記憶によって過去の経験からの累積学習が可能になります。また、連続的な認知状態が流れるような思考プロセスを支え、統一された感覚処理によって異なるデータタイプを統合し、全体的な理解を促進します。

著者は、意識は突然現れるのではなく、認知の洗練を通じて徐々に発展する可能性があると提案しています。意識が生物学的な特性だけではないという考えに挑戦し、AIが人間の経験とは異なる形の意識を進化させる可能性を示唆しています。

現在のAIシステムは意識を持っていませんが、将来的に意識につながる認知構造を築いていることは確かです。この進化の影響は、AIと人類の両方に深い影響を与える可能性があります。

要約がありません。

要約がありません。

モデルコンテキストプロトコル（MCP）についての内容です。MCPはもともとAIアシスタントを強化するために設計されましたが、現在では普遍的なプラグインシステムへと進化しています。著者はMCPをUSB-Cに例え、その多様性を強調しています。USB-Cがさまざまなツールやデータソースを制限なく接続できるように、MCPも開発者が幅広い機能を作成できる柔軟性を持っています。USB-Cがデバイスを充電したり、データを転送したり、家電を制御したりできるのと同様です。

著者はMCPを多様なアプリケーションを支えるプラットフォームとして紹介しています。これにより、各新しいMCPサーバーが他のアプリの機能を直接統合することなく強化し合う協力的なエコシステムが生まれます。これは、皆が共有リソースから恩恵を受ける「持ち寄り」のような機能の集まりを作り出します。

最後に、著者はAPM（アクション・パー・ミニット）という新しいプロジェクトについて言及しています。これはタスク管理アプリで、さまざまな機能にMCPサーバーを利用する予定です。これにより、MCPが異なるニーズや革新に適応できることを示しています。全体として、プロトコルが創造者の予想を超えた方法で使用される可能性を強調し、技術における創造性や予期しない応用を促進しています。

この記事では、著者がGolangのウェブサーバーにeBPFを使用して高速なTCPフィンガープリンティングを実装した経験について述べています。TCPフィンガープリンティングは、ウェブリクエストに関する情報を収集する技術であり、特に大規模な言語モデル（LLM）のトレーニングのためのウェブスクレイピングの増加に伴い、ますます重要になっています。この実装は、eBPFを学ぶための実践的なプロジェクトとして位置づけられています。

記事は二部構成になっており、第一部ではTCPフィンガープリンティングの背景と実装戦略について説明しています。第二部では、クライアントのTCPフィンガープリンティングをエコーバックするGolangのウェブサーバーの概念実証の開発について詳しく述べています。

重要なポイントとして、まず基本的なウェブサーバーの機能について説明されています。著者は、基本的なCコードを使用してTCP上で動作するシンプルなHTTPウェブサーバーの仕組みを解説し、ウェブサーバーの作成がいかに簡単であるかを示しています。

次に、TCPハンドシェイクのプロセスが説明されており、これは接続を確立し、クライアントを特定するための情報を交換する過程です。

TCPフィンガープリンティングの目的は、受信接続からTCP SYNデータにアクセスし、それを返すウェブサーバーを作成することです。しかし、標準のPOSIX APIではTCP SYNデータに直接アクセスすることができず、フィンガープリンティングには不十分です。

著者は、LibPCAPライブラリを使用して生のパケットをキャプチャする方法についても言及していますが、リアルタイムでの操作には限界があることを指摘しています。

eBPFは、TCP SYNパケットのカーネル側のハッシュマップを最小限のオーバーヘッドで作成する方法を提供し、ユーザースペースからの効率的なクエリを可能にします。このアプローチはアーキテクチャを簡素化し、パフォーマンスを向上させます。

記事は、読者にeBPFを探求することを奨励しており、Linuxカーネル内でプログラムを実行し、カーネルとユーザースペース間でデータ構造を共有する能力を強調しています。

このプロジェクトは、eBPFとTCPフィンガープリンティングについて学ぶ機会を提供しながら、実用的なウェブサーバー機能を開発するものです。プロジェクトはオープンソースで、GitHubで公開されています。

この記事では、LLVMツールのllvm-mcaを使用してコードのパフォーマンス問題をデバッグする方法について説明しています。特に、ARM NEON向けの畳み込みカーネルの最適化に焦点を当てています。著者は、新しいバージョンのコードが期待よりも遅く実行されるというパフォーマンスの問題に直面しました。

llvm-mcaは、CPUの命令実行をシミュレーションし、LLVMのスケジューリングモデルに基づいてパフォーマンスを測定するためのツールです。この記事では、シンプルな畳み込みカーネルを例に挙げ、コードをベクトル化して複数の操作を並行して実行し、速度を向上させることを目指しています。

著者は、ループをベクトル化するプロセスを説明しています。標準的なループから、ARM NEONの命令を使用して4つの要素を同時に処理するループに移行します。最初の最適化の試みでは、カーネルの繰り返し読み込みを減らし、内側のループを最適化しました。しかし、読み込みを減らす最適化を行った結果、パフォーマンスが低下しました。

著者はllvm-mcaを利用して、元のバージョンと最適化されたバージョンのアセンブリコードを分析しました。このツールは、命令の実行、サイクル、リソースの使用状況についての洞察を提供しました。最適化されたバージョンは命令数が多かったものの、リソースの競合や命令の依存関係のために実行に時間がかかりました。これにより、CPUリソースの使用バランスが重要であることが強調されました。

元のバージョンは、CPUリソースをより効果的に利用し、命令間の依存関係を避けていたため、より速く実行されました。この記事は、llvm-mcaがパフォーマンスエンジニアにとって貴重なツールであることを強調していますが、その限界についても触れています。開発者には、コードのパフォーマンスをデバッグし最適化するためにllvm-mcaに慣れ親しむことが推奨されています。

OFFSET数列は、特異な数列であり、その最初の差分と共に、すべての正の整数を一度ずつ含んでいます。この数列は、D. R. ホフスタッターによって、スコット・キムの「FIGURE-FIGURE」絵画に関連して紹介されました。

この数列は0から始まり、次の項は前の項と、まだ数列に含まれていない最も最近の整数の合計です。最初の数項は1、3、7、12、18、26、35、45です。これらの項の間の差は、元の数列に含まれていないすべての整数を含む別の数列を形成します。

数列の挙動は特定の数式を用いて説明できます。たとえば、各項は前の項とその差を基に計算することができます。この数列は、ホフスタッターの「ゲーデル、エッシャー、バッハ」やスローンとプロッフェの「整数数列の百科事典」など、いくつかの数学的な文献や論文で取り上げられています。

また、数列の項を生成するためのプログラムが、Maple、Mathematica、Haskell、PARIなどの言語で利用可能です。この数列は、整数数列の分野で多くの他の数列と関連しており、組合せ数論における豊かな関係の構造を示しています。OFFSET数列は、数学文献において承認され、認識されています。

この記事では、イギリスのパスポート申請プロセスに関するプログラミングの課題が、冒険パズルゲームとしてユーモラスに描かれています。高額な費用（約100ポンド）にもかかわらず、多くのイギリス人がこのゲームに参加し、複雑な官僚的ルールに従って国籍を証明するための書類を集めています。

ゲームのメカニクスとして、プレイヤーは特定の専門家からの身分証明書など、さまざまな書類を集める必要があります。このプロセスは数週間から数ヶ月かかることがあり、時には不必要に思える書類の要求が混乱を招くこともあります。

書類の要件として、プレイヤーは原本を集めなければならず、英語以外の書類には公認翻訳が必要です。ゲームには家族を巻き込んだり、官僚機関を通過したりするという挑戦も含まれています。

官僚的な論理がゲームに影響を与えており、プレイヤーはイギリス国籍の具体的な証明を構築する必要があります。これには、複雑な市民権に関するルールが関わっており、過去の世代からの書類を要求されることもあります。

著者は、Haskellを使用してゲームのルールをコード化し、書類の要件を論理プログラミングの課題としてモデル化しました。このアプローチは、必要な書類を自動的に判断するプロセスを簡素化しつつ、ゲームの楽しさと複雑さを強調することを目的としています。

著者は、プロセスを簡素化するために自動化が役立つ可能性がある一方で、イギリスの国籍法の微妙な点が完全な自動化をリスクのあるものにする可能性があると示唆しています。この記事は、官僚システムをユーモラスかつ情報豊かにナビゲートする際の課題と複雑さについて考察しています。

要するに、この記事はユーモアと技術的なプログラミングの洞察を組み合わせて、ゲームのような視点からイギリスのパスポート取得の複雑さを探求しています。

要約がありません。

SmartStepper v2をリリースしました。これは、Reactでのマルチステップフォームを管理するための新しいツールです。このツールを使うことで、ナビゲーション（次のステップや前のステップ）、バリデーション、ビューを一つの設定オブジェクトで簡単に設定できます。これにより、複雑なif/else文や混乱した状態管理が不要になります。

GitHubでSmartStepperを確認できます。デモも用意しており、実際に動作を試すことができます。ドキュメントも用意しているので、使い方を詳しく知りたい方はぜひご覧ください。

使用してみた方からのフィードバックや例をお待ちしています。

ブラッド・ウッズのデジタルガーデンは、ウェブ開発とクリエイティブコーディングに関するノートやリソースを集めたものです。主なトピックには、ユーザーのスクロールに基づいて要素をアニメーションさせる技術や、カメラの動き、描画効果が含まれるスクロール駆動のアニメーションがあります。また、CSSのプロパティを使って3D空間を作成する方法についても説明されています。

ソフトウェアを魅力的で感情的に満足できるものにするための理解を深める「ソフトウェアのジュース」についても触れられており、ウェブ上の具体例が紹介されています。さらに、WebGLシェーダーの基本やその機能、ウェブグラフィックスにおける重要性についても解説されています。

ユーザーインターフェースデザインに関する洞察もあり、ユーザー主導のUIの作成やソフトウェアのパーソナライズ、ブラウザを通じたストーリーテリングの重要性が強調されています。JavaScriptに関するトピックでは、パフォーマンスや状態管理、Reactのフックなど、さまざまな概念が取り上げられています。

CSSのテクニックについては、ブレンドモードやその他のスタイリング手法に関する情報が提供されています。さらに、アクセシビリティやゲーム開発、効果的なライティングに関する雑多なトピックも扱われています。

全体として、このサイトは革新的なウェブ開発の技術やアイデアを学び、探求するためのリソースとして機能しています。

「イカの卵モップ」に遭遇した場合の対処法について説明しています。これはイカの卵の塊を指します。読者には、イカや関連するセキュリティの話題についてコメントで意見を共有するよう呼びかけています。また、ソーシャルメディアの共有ボタンに関してプライバシーの重要性を強調しており、ユーザーが操作を行った後にのみ、FacebookやTwitterからデータが読み込まれると述べています。

アンドリュー・アローは、動画編集ソフトウェア「Final Cut Pro（FCP）」の開発者であり、長年のユーザーです。彼はもともと動画編集者を目指していましたが、ソフトウェア開発者になりました。彼は、これまでに多くのMacを使ってきたにもかかわらず、App StoreからFCPをいつでもダウンロードできることを評価しています。

最近、アンドリューはFCPのXMLエクスポート機能を発見しました。この機能は複雑で、タイムラインやエフェクト、アニメーションの詳細な説明を可能にします。しかし、ドキュメントが散在しているため、XMLに間違いがあると問題が発生することがあります。

アンドリューは、「cutlass」というライブラリを使って、正確なアニメーションを持つ動画タイムラインを簡単に作成するプロジェクトに取り組んでいます。彼は手動でコーディングする代わりに、AIのクロードと主に対話しながら動画プロジェクトのコードを生成しています。この革新的な動画生成のアプローチに興奮しており、自分の作品に対するフィードバックを歓迎しています。

2025年4月14日、JonathanCRはグローバルマッピングプログラムにおける河川シミュレーションの改善についての最新情報を共有しました。彼は古い機能を新しいシステムに移行しており、以前の河川流量の追跡方法が不正確であることを発見しました。現在、このプログラムは1月と7月の河川流量を記録していますが、気候条件の変化により他の月のデータを推測することができません。

この問題を解決するために、彼はプログラムを更新し、12ヶ月すべての河川流量データを保存できるようにしました。これにより、年間を通じた水流の計算がより正確になります。この改善により、河川のサイズの季節変動を描写することができ、シミュレーションがより現実的になります。例えば、彼は異なる河川がその水源や周囲の気候に基づいて異なる流れのパターンを示す様子を説明しました。全体として、これらの変更はプログラム内の河川シミュレーションの信憑性を高めることを目的としています。

この記事では、統合失調症の進化的側面について論じています。この精神障害は、人口の約1％に影響を与えていますが、生殖適応度を低下させるにもかかわらず、なぜ存在し続けるのかが問題です。従来の進化理論では、この状態が持続する理由を十分に説明できません。著者たちは「崖のような適応度関数」モデルを提案し、特定の認知特性が生存や繁殖をある程度まで高める一方で、その限界を超えると統合失調症のような深刻な低下を引き起こす可能性があるとしています。

重要なポイントは以下の通りです。まず、進化の謎として、統合失調症は生殖成功に悪影響を及ぼすにもかかわらず持続しており、既存の進化理論に挑戦しています。次に、崖のような適応度モデルは、特定の特性がある閾値を超えるまでは利益をもたらすが、その閾値を超えると急激に悪影響を及ぼすことを示しています。このモデルは、ランドルフ・ネスによって提案され、ミッターロエッカーとメローラによって形式化されました。

また、統合失調症は多くの遺伝的変異の結果であり、それぞれが小さなリスクをもたらし、集団として一部の個体を閾値を超えさせる要因となる可能性があります。選択のダイナミクスも重要で、時間の経過とともに選択圧が変化し、過去には有利だったリスクアレルが現在では負の選択に直面していることが示唆されています。

さらに、研究によると、統合失調症の遺伝的リスクが高い個体は、わずかに多くの子供を持つ傾向があることが示されています。これは、リスクを高める特性が病的なレベルで表現されない場合には、適応度を高めることもあることを示しています。崖のようなモデルは、統合失調症が有益な認知特性の進化の副産物として持続する理由を説明するのに役立ち、人間の発達におけるトレードオフを強調しています。

要約がありません。

この記事では、ソーシャルメディアの課題と、それを改善しようとする試みが構造的な問題のために失敗することが多いことについて述べています。著者はソーシャルプラットフォームの創設者であり、リアルなつながりを促進するプラットフォームを作ろうとした経験を振り返っていますが、経済的な圧力がすべてのソーシャルメディアにおいて腐敗や中毒を引き起こすことに気づきました。

重要なポイントは以下の通りです。新しいソーシャルプラットフォームは、最初は良い意図を持って始まりますが、成長や資金調達を求める過程で腐敗してしまいます。BeRealやInstagramの例では、真のつながりからユーザーのエンゲージメントや利益の最大化へと焦点が移ってしまいました。

著者は、ユーザーが単に気を散らされているのではなく、プラットフォームの設計によって中毒状態にあると主張しています。これらのプラットフォームは、ギャンブルと同様に心理的な脆弱性を利用してユーザーを引きつけ続けます。

個別の解決策、例えばデジタルデトックスだけでは不十分です。著者は、ソーシャルメディアの資金調達、規制、評価の方法を再考する必要があると提案しています。公共財としてプラットフォームを資金提供することや、アルゴリズムの規制、エンゲージメントではなくユーザーの幸福を測ることが考えられます。

この記事は、利益追求のプラットフォームの外で本物の人間関係を育む必要性を強調しており、エンゲージメントの最適化ではなく、リアルな交流の場を作るべきだと示唆しています。著者は、ソーシャルメディアの運営方法を根本的に変え、ユーザーの幸福や真の関係を利益やエンゲージメントの指標よりも優先させることを提唱しています。

レイモンド・ラフラム（1960-2025）は、バジービーバー問題における最近の進展について、特に6番目のバジービーバー数BB(6)について語っています。最初はBB(6)が10^36,534より大きいことが知られていましたが、最近の改善により、少なくとも10,000,000^10以上であることが示され、さらに新たな境界としてBB(6)は2を9回重ねた値以上であることがわかりました。この成長は、BB(5)の47,176,870から驚異的なものです。

ラフラムは、これらの発見が困難な世界の中で自分の研究に再び興奮をもたらしていると振り返ります。彼は、BB(n)の値が、以前考えられていたよりも低い値、つまりn=7、8、または9の時点でゼルメロ・フレンケル集合論（ZFC）から独立になる可能性があると示唆しています。

また、彼は最近の会議からの帰りについて触れ、同僚たちとの交流が世界の問題から気を紛らわせる助けになったと述べています。ラフラムは、量子コンピュータに関する講義のリンクを共有し、バジービーバー関数に関する研究と並行して量子コンピュータへの関心が続いていることを示しています。

2025年6月18日、商標審判控訴委員会（TTAB）は、Oracleに対する「JavaScript」商標に関する詐欺の申し立てを却下しました。Node.jsの創設者であるライアン・ダールは、この決定に異議を唱えています。彼は、OracleがNode.jsのスクリーンショットを使って商標の主張を支持したことで、米国特許商標庁（USPTO）を誤解させたと主張しています。Node.jsはOracleの製品ではないためです。

ダールは、さらなる詐欺の申し立てを追求しないことにしたのは、遅延を避けるためだと説明していますが、主な問題は「JavaScript」が一般的な用語になったかどうか、そしてOracleが商標を放棄したかどうかだと強調しています。彼は、多くの人々がJavaScriptをOracleが所有するブランドではなく、プログラミング言語として認識していると指摘しています。

Oracleは、8月7日までに商標取消請求に対する回答を行う必要があり、証拠開示は9月6日に始まります。ダールは、もし彼らがこの訴訟に勝つか、Oracleが自発的に商標を放棄すれば、JavaScriptは誰でも商標の制約なしに使用できるようになると考えています。

要約がありません。

この記事では、磁気テープストレージ技術の進展とその重要性について説明しています。この技術は、大量のアクセス頻度の低いデータの保存にますます利用されています。

まず、磁気テープはテラバイトあたりのコストが低く、エネルギー消費も少ないため、アーカイブやバックアップソリューションに適しています。1950年代に開発された磁気テープ技術は、数十年にわたり進化を遂げ、現代のデータストレージにおいても重要な役割を果たしています。

現在のテープドライブは、1カートリッジあたり最大50TBのデータを保存でき、データ転送速度は400MB/sに達します。自動テープライブラリは、数百ペタバイトまでスケールアップ可能です。この記事では、磁気記録の原理、テープメディア技術、テープヘッドの設計、データ取得プロセス、性能指標などの技術的な詳細についても触れています。

テープストレージは、ビッグデータ分析、災害復旧、クラウドストレージなど、さまざまな用途で広く使用されています。将来的には、データアクセスの遅延といった課題があるものの、さらなる容量の増加やデータ転送速度の向上が期待されています。

また、テープストレージシステムは、ハードドライブなどの他のストレージ技術と比較して、エネルギー消費を削減し、炭素排出量を低減する環境的な利点もあります。最近の進展は、テープメディアやヘッドに使用される材料の改善、耐久性の向上、データ記録プロセスの最適化に焦点を当てています。

一方で、テープの寸法安定性や摩擦、記録密度、安定性、書き込み可能性のバランスといった課題も存在します。総じて、磁気テープはデータストレージにおいて重要で進化し続ける技術であり、大規模なアーカイブやバックアップソリューションに特に有益で、将来の進展が期待されています。

Ubicloudは、PostgreSQLやKubernetesなどの技術に基づいたマネージドクラウドサービスを提供するオープンソースのAWS代替です。このブログ記事では、彼らのvLLM（大規模言語モデル推論エンジン）がリクエストを効率的に処理する方法について説明しています。

ユーザーがリクエスト（例えばチャットのプロンプト）を送信すると、まずAPIサーバーに届きます。サーバーはリクエストを検証し、その後AsyncLLMエンジンに送信して処理を行います。

AsyncLLMは入力をトークン化し、EngineCoreに送ります。ここではスケジューラーがリクエストを整理し、最適な処理のためにバッチ処理を行います。この仕組みにより、複数のリクエストを同時に処理でき、GPUの使用効率が最大化されます。

ModelRunnerは、リクエストをGPU上のトランスフォーマーレイヤーを通じて処理することで実行します。この処理は並行して行われるため、効率が向上します。

処理が完了すると、生成されたトークンはAPIサーバーに戻されます。結果は一度に返されることもあれば、ストリーミング形式で返されることもあります。

この記事では、vLLMのアーキテクチャとコンポーネントについて詳しく説明しており、開発者が大規模言語モデルを効果的に展開するための理解を深めることを目的としています。

ARRLフィールドデーは、アメリカとカナダで開催される最大のアマチュア無線イベントで、毎年6月の第4週末に行われます。2025年は6月28日から29日にかけて開催され、31,000人以上のアマチュア無線愛好者が集まり、技術を披露し、無線を通じた地域貢献を促進します。

このイベントの目的は、アマチュア無線の緊急通信能力や技術力、地域への outreach（アウトリーチ）を示すことです。アマチュア無線のライセンスを持っている人なら誰でも参加でき、できるだけ多くの局と連絡を取るチャンスがあります。また、一般の人々にもアマチュア無線について学ぶ機会を提供しています。

参加者は、体験やアドバイスをソーシャルメディアで共有することができ、ハッシュタグ「#ARRLFD」を使って投稿できます。参加者は2025年7月29日までに結果を提出する必要があります。ログは必要ありませんが、スコアリングのために重複シートを提出する必要があります。

さまざまなルールやガイドライン、プロモーション用の資料も用意されており、クラブ用のロゴや商品も入手可能です。詳細については、ARRLに連絡することができます。メールアドレスは[email protected]、電話番号は(860) 594-0232です。

全体として、ARRLフィールドデーは楽しさ、学び、競争が融合したイベントであり、緊急時や地域貢献におけるアマチュア無線の重要性を強調しています。

グリットマガジンは130年以上の歴史を持ち、読者がより良い生活を送るためにコミュニティや田舎の伝統を重視しています。無料のニュースレターに登録することで、さらに多くの情報を得ることができます。この雑誌では、最近の人気記事として、養蜂や受粉者のためのガーデニング、蜂の管理に関するヒントなどが紹介されています。

多くの研究が、多言語を話すことには認知的な利点があると示唆しています。例えば、注意をそらすものを無視する能力や、計画を立てる力、新しい情報に適応する力が向上することがあります。また、バイリンガルの人々は、単一言語を話す人々よりも約4年遅れて認知症を経験する可能性があるとも言われています。しかし、一部の研究ではこれらの結果を確認できておらず、研究者たちはその利点が本当に存在するのか、またそれが何を意味するのかについて疑問を持っています。

要約がありません。

Siriusは、GPUを活用して高速なパフォーマンスを実現するSQLエンジンで、DuckDBなどの既存のデータベースと大きな変更なしに統合できます。現在はDuckDBをサポートしており、今後Dorisにも対応予定です。

Siriusは、TPC-Hクエリを従来のCPUエンジンより約10倍速く実行できるため、分析やデータ処理などの作業に最適です。

システム要件としては、Ubuntu 20.04以降のオペレーティングシステム、NVIDIA Volta以降のGPU（計算能力7.0以上）、CUDAはバージョン11.2、CMakeはバージョン3.30.4以上が必要です。また、パフォーマンス向上のために、少なくとも16の仮想CPUを使用することが推奨されています。

インストール方法には、AWSの事前設定済みイメージを利用する方法、Dockerを使って実行する方法、手動で依存関係をインストールして環境を設定する方法があります。Dockerを使用する場合、エラーが発生した際には必要なドライバーのインストールが必要です。

Siriusを構築するには、Siriusのリポジトリをクローンし、特定のコマンドに従ってビルドを行います。この際、DuckDBをサブモジュールとして含めることが重要です。

クエリを実行するには、GPUのキャッシュと処理のためのメモリ設定を初期化する必要があります。システムは、コマンドラインインターフェースから直接SQLクエリを実行することや、Python APIを通じて実行することをサポートしています。

Siriusは、DuckDBと比較して正確性やパフォーマンスをテストするためのツールを提供しており、クエリの実行を追跡するためのログシステムも備えています。

制限事項としては、データはGPUメモリに収まる必要があり、サポートされるデータ型や操作は限られています。また、約20億行を超えるデータセットや部分的にNULL値を含む列を扱うことはできません。

Siriusはまだ進化中で、追加機能やデータ型、操作のサポート、スケーラビリティの向上に向けた計画があります。コミュニティからの貢献も歓迎されています。

この要約は、Siriusの主要な機能と能力を強調しており、このGPUベースのSQLエンジンに興味のある人々にとって理解しやすい内容となっています。

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2025年6月23日、レイモンド・チェンは、MIDLコンパイラが依然として二重の大なり記号に関する問題を抱えていると述べました。

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私は二週間かけてシンプルなプログラミング言語を作りました。この言語はGo言語のスキャナーとパーサーを基にしていますが、関数が一つの値だけを返すように変更しました。この変更により、エラーハンドリングが改善され、Result型やOption型を使いやすくなりました。また、短い無名関数を追加し、これらの関数が自動的に型を推論するようにしました。これにより、Map、Reduce、Filterといった関数を長い型定義なしで簡単に使えるようになりました。

この記事では、UnixシェルスクリプトにおけるJSONの解析の難しさについて説明しています。JSONは階層構造を持っているため、文字で簡単に分割することができません。jqやPythonといったツールもありますが、著者は依存関係を避けるために、シンプルさを重視してawkを使ってJSONパーサーを作成することにしました。

このパーサーは、信頼できるソースから有効なJSONを読み込み、JSONドキュメントとキーのパスを受け取って対応する値を返す機能を提供します。実装はオブジェクトと配列の両方に対応しており、配列は整数キーを持つオブジェクトのように扱われます。

パーサーの主な特徴は以下の通りです。まず、JSON構造の基本的な検証を行います。また、ドットで区切られたキーのパスに基づいて値を取得するget_json_valueという関数があります。さらに、JSON文字列のデコードを行うdecode_json_string関数もあり、Unicodeエスケープシーケンスには制限があります。加えて、解析エラーを管理するためのエラーハンドリング機能も備えています。

全体として、このパーサーは簡潔で効率的であり、awkを使ってシンプルにJSONを解析することが可能であることを示しています。

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最近発表された「スマートフォンとソーシャルメディアの使用が青年のメンタルヘルスに与える潜在的な悪影響に関する合意声明」という研究が、子どもたちへのスマートフォンの影響についての懸念を浮き彫りにしています。この研究は、さまざまな分野の120人の研究者によって行われ、オンラインでよく見られる意見の相違を超えて、問題の明確な理解を目指しました。

主な発見として、過去20年間にいくつかの西洋諸国で青年のメンタルヘルスが悪化していることが挙げられます。また、スマートフォンやソーシャルメディアの使用と、注意力の問題や行動依存症といった問題との関連が指摘されています。特に、ソーシャルメディアは女の子に悪影響を及ぼし、身体への不満や完璧主義、メンタルヘルスの問題のリスクを高める可能性があります。

パネルはこれらの点について合意しましたが、ソーシャルメディアの年齢制限などの効果的な政策解決策については不確かでした。しかし、多くの専門家はこうした対策が有益であると考えています。

この研究は、専門家の間でスマートフォンやソーシャルメディアが子どもに有害であるという強い合意があることを示しており、予防原則に基づいた行動を促しています。若いユーザーに対するこれらの技術へのアクセスを制限することは、潜在的な欠点を上回る重要な利益をもたらす可能性があります。

全体として、この研究はデジタル化が進む世界において、子どもたちのメンタルヘルスを守るための積極的なアプローチの必要性を強調しています。

1968年からの57年間のテニスの歴史の中で、まだ実現していないスコアの組み合わせがいくつかあります。このプロジェクトは、それらの欠けているスコアラインを特定し、追跡することを目的としています。すべての可能なスコアの中には、これまで一度もプレイされたことのないものがあります。このプロジェクトでは、ユーザーがこれらの未プレイのスコアの組み合わせをインタラクティブに探ることができるようになります。

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Teach LAの開発チームがこのミニアプリと学習ラボを作成しました。彼らは、皆さんがこのアプリを使うのを楽しんでくれたことを願っています。彼ら自身も制作を楽しんだそうです。

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ランダムに生成されたデータを使用してモデルを事前学習させる方法を探ります。このアプローチは、アルゴリズムの複雑さに関する理論や、最近のシーケンスモデルに関する発見に基づいています。合成データがモデルの事前学習に効果的であり、特にモデルのサイズが大きくなるにつれて、異なるデータセットにおけるゼロショット学習で優れた性能を発揮することを示します。また、この方法を実際のデータに適用したところ、事前学習後にモデルをファインチューニングすることで、学習が早く進み、全体的な性能が向上することがわかりました。

イスラエルの兵士たちは、ガザで人道的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。この状況は過去1ヶ月間続いており、ハアレツの報道で明らかになりました。この事態は、進行中の紛争における民間人の扱いについて深刻な懸念を浮き彫りにしています。

パイロットが、飛行時間や航空機の記録をデジタルで管理する経験を共有しています。中にはまだ紙のログブックを使っている人もいますが、彼はデータの可視化や3Dの地球儀を作成し、自分の飛行履歴を表示しています。その中でも特にお気に入りの地球儀があります。彼は他の人にも、グラフやデータを表示する新しいアイデアを提案してほしいと呼びかけています。

6月26日、中国の宇宙飛行士2人が天宮宇宙ステーションの外で2回目の宇宙遊泳を行いました。これは、彼らの初回の宇宙遊泳からわずか5週間後のことです。宇宙飛行士の陳中瑞が「文天」モジュールのハッチを開けて宇宙遊泳を開始し、2時間後にミッションコマンダーの陳東が合流しました。彼らは約6.5時間にわたり作業を行い、宇宙ステーションのロボットアームに保護シールドを取り付け、新しい機器を設置しました。これにより、今後の宇宙遊泳がより迅速に行えるようになります。

このミッション「神舟20号」は4月24日に始まり、宇宙生命科学や微小重力物理学などのさまざまな科学実験が含まれています。宇宙飛行士たちは、宇宙飛行ロボットと交流したり、ハンガリーの学生や科学者とバーチャル教室イベントを通じて対話したりしました。

さらに、天宮への貨物補給ミッションの準備も進められており、中国は人間の宇宙飛行能力を向上させ、将来的に宇宙ステーションを拡張するための新しい宇宙船を開発しています。

Waybackは、ユーザーがWayland技術を使用して完全なXデスクトップ環境を実行できる新しいツールです。これは基本的なコンポジタとして機能し、Wayland環境内でXwaylandサーバーを使用できるようにします。最終的には、Alpine Linuxにおける古いX.orgサーバーを置き換えることを目指しており、Xアプリケーションの管理を容易にすることを目的としています。ただし、Waybackはまだ実験段階にあるため、ユーザーはバグや変更に遭遇する可能性があります。問題を見つけた場合は、単に報告するのではなく、修正を手伝う方が良いでしょう。

インストールに必要な要件は以下の通りです。Waylandのコンポーネント（wayland-server、wayland-client、wayland-cursor、wayland-egl）、Waylandプロトコルのバージョン1.14以上、xkbcommon、wlrootsのバージョン0.19が必要です。

インストール手順は次の通りです。まず、ソフトウェアをビルドします。meson setup _buildを実行し、ビルドディレクトリに移動します。次に、cd _buildを入力し、meson compileでコンパイルします。その後、meson installを使用してインストールします。

著者は、サンディエゴでの子供時代やアーケードゲームに対する懐かしい思い出を語っています。特に、初期のゲームシーンの一部である「Gremlin Blasto」アーケードボードの修復に焦点を当てています。

著者は、子供の頃にアーケードゲームを楽しんでいた思い出を共有し、姉たちがローラースケートのレッスンを受けている間にゲームをプレイしていたことを振り返ります。また、いつかピンボールマシンを持ちたいという願望も表明しています。

「Blasto」というゲームとの初めての出会いは、学校でテキサス・インスツルメンツの99/4Aでプレイした時のことで、アーケードで見たのはそれよりずっと後のことでした。

Gremlin Industriesは1970年にフランク・フォグルマンとカール・グリンドルによって設立され、最初の壁掛けゲーム「Play Ball」の成功を受けて、産業機器からアーケードゲームの制作にシフトしました。

「Blasto」は1978年にリリースされ、レイン・ハウクとプログラマーのビル・ブルウィットによって開発されました。このゲームでは、プレイヤーが迷路を進みながら障害物や地雷を撃つという内容です。

著者は「Blasto」ボードの修復プロセスについて詳しく説明しています。物理的な状態の評価や電源の配線、現代のディスプレイやコントロールに対応させる作業が含まれています。

記事にはボードの技術仕様も含まれており、インテル8080A CPUやさまざまなROMの使用、ジョイスティックへの電源供給と接続方法についても触れています。

修復は成功し、ゲームは正常に動作しています。著者は音質を向上させ、最終的にはアーケード体験のための適切なキャビネットを作る計画を立てています。

さらに、著者はTI-99/4A版の「Blasto」を改善する意向を示し、アーケードボードを収めるための立て型キャビネットの提案を求めています。この記事は、個人的なエピソードとアーケードゲームの歴史や電子機器に関する技術的な詳細を融合させています。

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エリック・サティは、1925年に亡くなった革新的なフランスの作曲家で、彼の死から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、楽しい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、主にモンマルトルのビストロでピアノを弾きながら書かれたノートの中で発見されました。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見つけました。

フランスのピアニスト、アレクサンドル・タラウは、これらの作品を収めた新しいアルバム『サティ：ディスカバリーズ』で演奏します。このアルバムは近日中にリリースされる予定です。ナイは、これほど多くの未知の作品を発見できたことに興奮を表し、サティの作品の多様性と創造性についても言及しました。また、サティの死からの100周年を記念して、BBCのチャンネルでも特別なプログラムが放送される予定です。

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LMCacheは、大規模言語モデル（LLM）を効率的に運用するための拡張機能です。この技術は、最初のトークンが生成されるまでの時間を短縮し、特に長文の処理においてスループット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のキーと値のキャッシュを異なる場所（GPUやCPUのメモリなど）に保存し、これらのキャッシュを再利用できるようにします。これにより、GPUの使用量が減り、ユーザーへの応答が速くなります。

vLLMと組み合わせることで、LMCacheは多様な用途において応答遅延やGPUサイクルを3倍から10倍削減することができます。例えば、複数回の質問応答や情報検索を伴う生成タスクにおいて効果を発揮します。

主な特徴としては、高性能なCPUのKVキャッシュオフロード、非プレフィックスKVキャッシュのサポート、P2PによるKVキャッシュの共有、そしてpipを通じた簡単なインストールが挙げられます。

コミュニティ活動としては、毎週火曜日の午前9時（PT）と午後6時30分（PT）にミーティングが行われています。貢献は歓迎されており、ユーザーや開発者向けの詳細なドキュメントも用意されています。

研究で使用する場合は、提供された参考文献を用いてLMCacheを引用する必要があります。

LMCacheは、Apache License 2.0の下でライセンスされています。

ZeQL+は、ターミナルで動作するSQLiteデータベースブラウザです。このソフトウェアの主な特徴は、SQLiteデータベースファイルを迅速に開くことができる点です。ターミナルやCMDウィンドウで動作し、軽量で追加の依存関係がありません。すべてのテーブルを一覧表示し、テーブルの行をページネーション形式で表示します。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されたバイナリをリリースページからzipファイルとしてダウンロードします。インストールは不要で、解凍して実行するだけです。

ZeQL+を使用するには、ターミナルまたはCMDウィンドウを開き、zeql <データベースファイル名>と入力します。実行可能ファイルがシステムのパスに含まれていることを確認してください。

テスト用に、サンプルのSQLiteデータベース（Chinook SQLite）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、次のコマンドを使用してビルドします。

v -prod -skip-unused . -o zeql

ライセンスはMITライセンスの下で提供されています。

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私は、ジェームズ・クラーク・マクスウェルのあまり知られていない色の実験を示すインタラクティブなツールを作成しました。この実験は、私たちが色をどのように見るかを説明する三原色理論の発展において重要でした。このツールは、今日の基準でも非常に正確です。質問やフィードバックがあれば、お気軽にご連絡ください。

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ジョーン・ウェステンバーグは、7年間にわたってさまざまな生産性ツールに蓄積してきた膨大なメモやアイデアを削除しました。彼女は当初、「セカンドブレイン」を作り、自分の考えを整理することを目指していましたが、結果的にはそれが圧倒的になり、好奇心を抑え込んでしまったと振り返っています。彼女は自らの禁酒の旅を考える中で、未来に必要な洞察は古いメモの中にはないことに気づきました。

ウェステンバーグは個人知識管理（PKM）の考え方を批判し、すべてを保存しようとすることが混乱を招き、実際の経験から切り離されると主張しています。彼女は、真の理解はアイデアに関与することから生まれるものであり、単にアーカイブすることではないと強調しています。また、すべてを記憶しようとするプレッシャーが不安を生み出し、意味のある思考を妨げると考えています。

知識を蓄積するのではなく、彼女は重要なことを書き留め、不要なものは削除し、追跡するのではなく、生活し経験することに焦点を当てるシンプルなアプローチを提唱しています。彼女は再びオブシディアンなどのツールを使う予定ですが、より意識的で厳選された方法で取り組むつもりです。最終的に、ウェステンバーグは自分の「ファーストブレイン」を活用し、軽やかで現在に存在する思考法を受け入れようとしています。

この記事では、1990年代のオペレーティングシステムであるBeOSに対する懐かしさについて考察しています。多くの人々は、BeOSがコンピュータの世界を変革できると信じていました。BeOSは、スムーズなマルチスレッド処理や強力なファイルシステムなど、その技術力が高く評価されていました。2015年にHacker Newsで行われた議論では、BeOSへの再評価が行われ、ユーザーたちはその機能を思い出し、もしAppleがNeXTではなくBeを買収していたら、テクノロジーの風景がどれほど異なっていたかを想像しました。

しかし、BeOSは市場で苦戦しました。アプリケーションの不足や、Microsoftのような既存の競合他社との競争が影響しました。このことは、最良の製品が必ずしも勝つわけではないという厳しい現実を浮き彫りにしています。むしろ、既存のネットワーク効果や市場のタイミングが重要な役割を果たします。

また、記事ではHaiku OSについても触れています。これはBeOSを再現しようとするオープンソースプロジェクトであり、より良いオペレーティングシステムへの夢が今も続いていることを示しています。最終的に、BeOSは消えたかもしれませんが、その遺産は技術における革新と卓越性を求める努力の中で生き続けていると述べ、読者にコンピュータの未来をより良くするための夢を持ち続けるよう促しています。

動画、コンテンツインデックス、ボードゲーム、そして写真に関するトピックが含まれています。

ロンドン考古学博物館（MOLA）の研究者たちは、「ザ・リバティ」と呼ばれる開発現場で、ロンドン最大の古代ローマの壁の漆喰のコレクションを発見しました。この漆喰は1800年前のもので、200年頃に建物が解体される際に捨てられた破片として見つかりました。

MOLAの上級建材専門家であるハン・リー氏と彼のチームは、3か月かけてこのアートワークを再構築しました。これは、参考画像のない難しいジグソーパズルのような作業でした。このフレスコ画には珍しい黄色のパネルがあり、訪問者による落書きも含まれています。例えば、泣いている女性や彫刻されたギリシャ文字が見られます。

特に注目すべき点は、通常は作者の名前が刻まれているタブレットですが、この部分は損傷が激しく、作者を特定することができません。この作品は、元の建物の高い地位を反映しており、当時のローマ文化についての洞察を提供しています。

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2025年6月26日、マイク・モンテイロは、オンラインでつながっているにもかかわらず、多くの人が感じる孤独について語りました。彼は、新しい人と出会い友達を作る方法の一つとして、犬を飼うことを提案しています。犬を飼うことで、ドッグパークのようなコミュニティスペースで他の人と交流しやすくなるからです。

モンテイロは、犬を飼ったことで彼とパートナーがドッグパークで近所の人たちとつながりを持つようになった経験を共有しました。定期的に訪れることで、他の犬やその飼い主の名前を覚え、コミュニティの一体感が生まれました。彼は、人々が集まる公共の場が孤独感を和らげるために重要であり、アクセスしやすい場所がある都市に住むことが社会的な交流を促進すると指摘しています。

また、近隣の設計が重要であることを強調し、歩道や共用スペースが人々のつながりを助けると述べました。逆に、これらの要素がない地域では住民が孤立しやすくなります。モンテイロは、孤独は個人的な問題だけでなく、社会的および建築的な問題でもあると主張し、人々が集まるためのスペースをもっと作る必要があると提案しています。

最後に、彼は人々に自分の快適ゾーンから抜け出し、家の外の世界と関わるよう促しました。外に出ることが孤独感を和らげる手段になるという考えを強調しています。

ダグラス・ホフスタッターは「ストレンジループ」という概念で知られ、年を重ねるにつれて自分を科学者よりもアーティストだと考えるようになっています。彼の活動は、視覚芸術、音楽、詩など、さまざまな形のアートを通じて美を創造することに焦点を当てています。彼は美が重要である一方で、それが必ずしも真実につながるわけではないと考えており、現在のガザの混乱がその例だと指摘しています。これは真実であるが、美しいものではありません。

ホフスタッターのストレンジループの概念は、意識や自己を理解することに関連しており、彼はこれが心と体の問題に対処するものだと信じています。しかし、彼は小説が人間の本質について科学的心理学よりも多くの洞察を提供するとは考えておらず、両者はそれぞれ価値があるとしています。彼は文学からインスピレーションを受けており、特にプーシキン、スタインベック、エイミー・タンの作品を好んでいます。

自由意志については、私たちの行動は真の自由ではなく、対立する欲望によって決定されると主張しています。彼は意識を幻想と見なし、このテーマについて詳細に執筆しています。

ホフスタッターは人工知能に対して懸念を示しており、それが人類を危険な未来に導く可能性があると恐れています。彼は「シンギュラリティ」の可能性について考え、AIが人間の知性を超えた場合、未来に人間が創造した存在が果たして人類の一部と見なされるのか疑問を持っています。

神の存在を信じておらず、その概念を根拠のないものと見なしています。量子力学については、その意味に関する議論は不必要だと考えており、単に物理学の一分野であると見ています。

現在、彼は新しいアートブックに取り組んでいます。彼のユートピアの考えは、より強力な国連と、イデオロギーの違いを超えて人々が助け合う世界を含んでいます。

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Facebookは、一部のユーザーに対して、スマートフォンから未公開の写真を自動的にクラウドにアップロードする許可を求めています。これは、おそらく同社の人工知能（AI）を訓練するためのものです。このリクエストは、ユーザーがFacebookアプリでカメラを開いたときに表示されます。

同社は、ユーザーの写真フォルダーから画像を選択し、コラージュなどの機能を作成したいと考えていますが、これはFacebookにまだアップロードされていない写真にアクセスすることを意味します。このアップロードに同意したユーザーは、MetaのAIが自分のデータを使用することにも同意することになります。これには、画像内の顔やその他の詳細を分析することが含まれます。

Metaは、これらの画像が現在AIの訓練には使用されていないと主張していますが、同社は過去にInstagramやFacebookのユーザープロフィールからの公開データをこの目的で利用してきた経緯があります。このため、プライバシーやデータの使用に関する懸念が高まっています。

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著者は、Rustバイナリを主に使用しているウェブサイトのデプロイ時に、ビルド時間が遅くなっていることに悩んでいます。変更を加えるたびに新しいバイナリをビルドし、それをサーバーにコピーしてウェブサイトを再起動しなければならず、このプロセスは時間がかかり、効率的ではありません。

デプロイを改善するために、著者はコンテナ化のためにDockerを使用したいと考えています。これは現代のソフトウェア開発で一般的な手法です。しかし、Docker内でRustアプリケーションをビルドするのは遅く、変更のたびにすべてを最初からビルドし直す必要があるため、完全なビルドには約4分かかります。

プロセスを速めるために、著者はcargo-chefというツールを発見しました。このツールは依存関係を別にキャッシュすることで、アプリケーションコードのみが変更された場合にビルドを速くします。それでも、最終的なバイナリのビルドには約2分50秒かかり、依然として遅いです。

著者は、cargo --timingsやrustcの自己プロファイリング機能を使ってビルドプロセスのどこに時間がかかっているかを調査しました。その結果、ビルド時間の大部分が最終的なバイナリのコンパイルに費やされていることがわかりました。

要するに、著者はDocker内でのRustビルドを速める方法を模索しており、長いビルド時間という課題に直面しながらも、キャッシング技術やビルドパフォーマンスの分析を通じて進展を見せています。

ランダム数生成器（RNG）の適切なシード設定は非常に重要ですが、しばしば見落とされがちです。多くのプログラマーは、システムの時刻やプロセスIDなどの質の低いシードを使用しており、これが予測可能な結果を招くことがあります。C++11では、シードの改善のためにstd::seed_seqが導入されましたが、その使用は予期しない結果を引き起こすこともあります。

JavaScriptやPythonのように、オペレーティングシステムを通じて自動的に良好なシードを管理する言語とは異なり、C++では手間がかかります。C++のRNGは、std::seed_seqや単一の整数からシードを取得する必要があり、これが問題を引き起こすことがあります。

主な問題点は以下の通りです。

まず、シードとして単一の32ビット整数を使用すると、RNGの状態は約40億通りに制限されます。この予測可能性は、特にギャンブルなどの敏感なアプリケーションで悪用される可能性があります。

次に、std::seed_seqを使用するとバイアスが生じることがあります。特定の数字が生成されないことや、他の数字が予想以上に頻繁に現れることがあり、これがアプリケーションにおいて予期しない動作を引き起こすことがあります。たとえば、サンプリング手法がレポートを生成できない場合などです。

また、Mersenne Twisterのような複雑なRNGを不十分なシードデータで初期化すると、バイアスや予測可能な出力が生じます。RNGの要件に応じて十分なランダム性を提供することが重要です。

さらに、std::seed_seqには限界があります。十分なシードデータが与えられても、バイアスを引き起こす可能性があり、完璧な解決策とは言えません。また、全てのビットがゼロの状態を生成するなど、望ましくない状態を引き起こすこともあります。

シード設定の改善には、初期化するRNGに対して適切な量のランダム性を使用し、手抜きを避けることが推奨されます。著者は、将来のC++標準の変更がシードの効率と信頼性を向上させる可能性があると示唆しています。

このテキストは、「issue3.anewsession.com」というTelnetサービスのウェブアドレスのようです。Telnetは、ネットワークを通じて遠隔のコンピュータにアクセスするためのプロトコルです。このアドレスは、Telnetを使って特定のサービスやセッションに接続するために利用される可能性があります。

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Nimbmeは、組み込みデバイス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を対象としています。主な要件としては、最低4KiBのRAMと20KiBのフラッシュメモリが必要です。また、端末通信のために1つのUARTと1つのハードウェアタイマーが求められます。

このプロジェクトの特徴には、シンプルなラウンドロビンスケジューリングを用いた協調スケジューラがあり、将来的にはデッドラインスケジューラの導入も計画されています。ARMv6アーキテクチャ上でシステムモードで動作し、イベントループをブロックせずに非同期プログラミングをサポートします。主にNimで記述されており、最小限のアセンブリコードが必要です。

プロジェクトの目標は、ベアメタルの遊び場を作り、ベンダー特有のAPIを避けて直接ハードウェアと対話することに重点を置いています。依存関係としては、GNU-ARMとファイルアップロード用の端末プログラムが必要です。また、最大電圧3.3VのUSB-シリアルアダプタも必要です。

インストール手順は、デモプロジェクトをコンパイルし、カーネルイメージをRaspberry PiのSDカードにコピーします。その後、UARTピンをUSB-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、標準入出力はUARTを通じてルーティングされ、POSIX APIなしで最大10プロセスをサポートしています。競合状態や未捕捉の例外に対するエラーハンドリングも含まれており、メモリ管理ではスタックサイズの調整が可能です。

ビルドに関しては、使用するライブラリによってサイズが大きく変わることがあります。オーバークロックも可能ですが、慎重に行う必要があります。

デバッグはJTAGデバッガを必要とせず、GPIOや他の技術を通じて行うことができます。コードの実行やパフォーマンスを監視する方法も提供されています。

今後の開発では、GPIOの取り扱いや追加デバイスのサポート、さまざまな通信プロトコルの機能を追加する計画があります。プロジェクトの発展には、過去の実験や文書が大いに役立ちました。

Seirdyの「間違った理由での正しいこと：FLOSSはセキュリティを意味しない」という記事では、フリー、リブレ、オープンソースソフトウェア（FLOSS）がそのソースコードが公開されているからといって、必ずしも安全であるという誤解について論じています。

まず、ソースコードに対する誤解があります。多くの人は、ソースコードにアクセスできることが透明性とセキュリティを保証すると考えています。しかし、ソースコードがあるからといって、ソフトウェアが意図した通りに動作することや脆弱性がないことは保証されません。

次に、脆弱性の発見についてです。セキュリティの脆弱性は、ソースコードにアクセスしなくても見つけることができます。リバースエンジニアリングや動的解析、ファジングといった手法を使うことで、オープンソースとクローズドソースの両方のソフトウェアの欠陥を効果的に特定できます。

動的解析と静的解析の重要性も強調されています。記事では、ソースコードだけに頼るのではなく、コンパイルされたバイナリ（実際の実行ファイル）を分析することが重要だと述べています。システムコールのトレースやメモリダンプなどのさまざまな方法を用いることで、プログラムの実行中の挙動についての洞察を得ることができます。

ファジングは、脆弱性を見つけるための強力な手法として紹介されています。これは、ランダムまたは不正なデータを使ってソフトウェアを自動的にテストする方法で、ソースコードがなくても実施可能であり、多くのオープンソースプロジェクトで成功を収めています。

反論についても触れています。Seirdyは、ソースコードにアクセスできることが脆弱性分析を容易にすることを認めていますが、それが脆弱性を発見するための前提条件ではないとしています。また、多くのクローズドソースプログラムは透明性が欠けていても非常に安全である場合があります。

記事は、セキュリティは単にソースコードが利用可能であるかどうかではなく、厳密な分析に基づいて評価されるべきだと結論づけています。ユーザーは、FLOSSがオープンソースであるからといって、必ずしもプロプライエタリソフトウェアよりも安全であると考えるべきではありません。むしろ、ソフトウェアの実際の挙動を徹底的に分析することがセキュリティ評価には必要です。

要するに、FLOSSは多くの利点を提供しますが、自動的にセキュリティを保証するわけではなく、効果的なセキュリティ対策はオープンソースとクローズドソースの両方に適用できると主張しています。

この記事では、メモリアドレスに依存しないx86-64バイナリを、NASMと呼ばれる高水準アセンブリ言語に変換する方法について説明しています。このプロセスは「シンボリゼーション」と呼ばれ、バイナリコードの修正やパッチ適用を容易にします。著者のフリーク・ヴェルベーク、ニコ・ナウス、ビノイ・ラヴィンドランは、新しいアセンブリコードが元のバイナリと同様に動作することを確認するために、徹底的なテストを行っています。また、シンボリゼーションプロセスの正確性を証明するための証明書も提供しています。この研究は、バイナリ解析、セキュリティ、形式的検証の分野に貢献しており、さまざまなソースやコンパイラからのバイナリに適用されています。この記事は、2024年のACM SIGSACコンファレンスのコンピュータおよび通信セキュリティに関する議事録に掲載されました。

Sinkは、クラウドサービスやメール、USBメモリを使わずに、ローカルWi-Fiを利用して二つのデバイス間でフォルダを同期できるシンプルなツールです。両方のデバイスでこのツールを実行し、お互いを信頼する設定をするだけで、同期が自動的に行われます。同じファイルを両方のデバイスで同時に編集した場合でも、競合を解決し、両方のバージョンを保存します。このツールは、手間をかけずにファイルを転送したい人に最適です。GitHubで見つけることができ、バイナリはここからダウンロードできます。

最近のグループチャットで、友人たちが人の魅力がグループの意見によってどのように影響を受けるかについて話し合いました。魅力がどのように見られるかの約60%は、グループの意見によって決まるという内容です。その中で、一人の参加者が「説明された分散」という用語に混乱を示し、その定義についての議論が始まりました。

この投稿の目的は、「説明された分散」を明確に定義し、具体例を挙げることです。説明された分散は、ある変数（X）が別の変数（Y）をどれだけ予測できるかを測る指標です。Xを知ることでYに関する不確実性がどれだけ減少するかを示しています。

投稿では、言葉による定義と数学的な定義の両方が提供されています。言葉による定義では、Xを知ることでYの残りの分散がYの総分散の特定の割合だけ減少することが平均的に示されています。数学的な定義では、この考え方を統計用語を使って形式化しています。

著者はまた、この分散を計算する方法についても触れています。特にデータが豊富な場合や限られている場合、回帰分析や双子研究などの手法が使われます。投稿では、使用するモデルによって説明される分散の割合が大きく異なることが強調されています。

著者は、読者が説明された分散の概念を直感的に理解し、その数学的な基盤を理解できることを目指しています。

この記事では「デザイン思考」の概念とその進化について、特に社会的問題との関連で考察しています。デザインの授業でのエピソードから始まり、教授が理想的なデザイン観と皮肉的な視点を対比させ、デザインだけでは世界を救えないという考えを示します。この考えは、デザイン教育者のビクター・パパネクの意見とも重なります。彼は、デザインには害を及ぼす可能性がある一方で、巨大な善をもたらす力もあると主張しました。

マギー・グラムの著書『デザインの発明』では、デザインの分野が単なる物の装飾から、人種的不正義や経済的不平等といった複雑な社会問題に取り組むように進化してきたことを探ります。彼女はデザイン思考における過信や技術的楽観主義を批判しつつ、そのポジティブな変化の可能性も認めています。

歴史的に見ると、デザインは商業アートとして始まりましたが、20世紀にはエヴァ・ゼイゼルのような影響力のある人物やバウハウスのような運動によって大きく変化しました。これらはアートと実用的なデザインを統合しました。技術が進歩するにつれて、デザインはソフトウェアやユーザーインターフェースの創造へとシフトし、人間中心のアプローチが求められるようになりました。

デザイン思考は、アイデオのような企業によって広められ、さまざまな問題、特に社会的な課題を解決するためにデザイン手法が適用されています。しかし、この記事では、このアプローチがしばしば深い問題に対処できていないことを指摘しています。フロリダ州ゲインズビルの事例では、表面的な解決策が重要な人種的および経済的格差に対処できなかったことが示されています。

著者は、デザインが社会にポジティブな貢献をすることができる一方で、意味のある変化には政治的な行動や合意が必要であると強調しています。シルビア・ハリスのような成功したデザイナーは、コミュニティのニーズを理解し、参加型デザインがより大きな影響をもたらすことを示しています。

要するに、デザインには複雑な社会問題に対処する可能性がありますが、実際の変化をもたらすためには政治的な理解と真のコミュニティの関与が必要です。

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低地軌道（LEO）における宇宙船の研究において、研究者のヒュー・G・ルイスとドナルド・J・ケスラーは、軌道上のデブリ環境の安定性を評価しました。特に、安定性の喪失や暴走状態を引き起こす可能性のある無傷の宇宙船の重要な数について焦点を当てました。

彼らの分析は、衛星の破片化イベントに基づいており、現在の無傷の物体の数が、さまざまな高度（特に520kmから1000kmの間）で不安定および暴走状態の閾値を超えていることを示しています。

この研究は、2001年の以前の安定性モデルを再検討しました。このモデルでは、特定の高度範囲（600kmから1000km）が重要であるとされていました。新しい分析では、更新された衛星の人口データを取り入れ、無傷の宇宙船の数が1999年の約1,000から2025年にはほぼ12,000に増加することが明らかになりました。

大規模な衛星コンステレーション（スターリンクやワンウェブなど）の展開は、状況を悪化させると予想されており、無傷の物体の数が不安定および暴走の閾値をさらに広い範囲で超えることになります。

安定性モデルを改善するためには、特に上段ロケットに関する破片化データがさらに必要です。この研究は、宇宙船の衝突とデブリ生成の関係を理解する重要性を強調しています。

新しいコンステレーションによって衛星の数が増え続けることは、安定した軌道環境を維持することへの懸念を引き起こします。この増加する人口に伴うリスクを軽減するためには、衝突回避の戦略が必要です。

要約がありません。

この記事では、Cプログラミング言語の新機能（C23）について説明しています。この機能により、構造体、共用体、列挙型が異なる翻訳単位間で互換性を持つようになります。この変更は、GCC 15およびClangで導入され、開発者がマクロを使ってパラメータ化された型をより簡単に作成できるようになります。

以前は、プログラムの異なる場所で同じ構造体を定義すると、それらは別々の型として扱われていました。しかし、新しいルールにより、これらの定義が互換性を持つようになり、より柔軟なプログラミング技術が可能になります。例えば、この記事では、マクロを使って型（T）でパラメータ化できる動的配列構造（スライス）の定義方法が示されています。

この新しい互換性により、パラメータ化された型を使った関数を、事前に各型を記述することなく定義できるようになります。ただし、特定の複雑な構造体を定義する際の難しさや、それらを操作するための汎用関数が不足しているといった制約も残っています。

全体として、新しいルールにはいくつかの利点がありますが、著者はその利点がもたらす複雑さを上回ることはないかもしれないと示唆しています。この新機能に興味がある方のためにデモも用意されています。

要約がありません。

bootc-image-builderは、主にFedoraやCentOS、その派生版向けに設計された、bootcコンテナ入力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。PodmanはLinux、macOS、Windowsで利用可能です。仮想マシンのサポートにはQEMUを使用します。macOSでは、Podmanがrootfulモードで動作することを確認してください。

SELinuxを使用しているシステムでは、osbuild-selinuxパッケージをインストールする必要があります。

ブート可能なコンテナイメージ（例えばCentOS 9）をQCOW2形式で作成することができます。ユーザーアクセスを設定するための構成ファイル（config.toml）を作成し、ビルドコマンドを実行します。

イメージを取得するには、次のコマンドを使用します。sudo podman pull quay.io/centos-bootc/centos-bootc:stream9。提供されたコマンドを使用して、構成に基づいたQCOW2ディスクイメージを作成します。

Linuxでは、qemu-system-x86_64やvirt-installを使用してQCOW2ファイルを実行します。macOSでは、qemu-system-aarch64を使用してイメージを実行します。

ビルドをカスタマイズするためのさまざまなコマンドラインフラグが用意されています。出力ディレクトリ、ログレベル、イメージタイプ（QCOW2やAMIなど）を設定できます。

イメージをAWSにAMIとしてアップロードすることも可能です。その際、必要なAWSフラグを指定し、適切なIAM権限が設定されていることを確認してください。

ビルド構成ファイル（TOMLまたはJSON）を使用することで、ユーザーやファイルシステムのカスタマイズが可能です。また、ISOビルド用のキックスターとスクリプトも利用できます。

特定のコマンドを使用して、ローカルでイメージをビルドすることができます。

仮想マシンが実行中になったら、SSHを介してアクセスできますが、特定の操作にはパスワードなしのsudoを設定する必要がある場合があります。

バグはGitHubで報告でき、貢献も歓迎されています。詳細なガイドラインは開発者ガイドに記載されています。

プロジェクトはGitHubでホストされており、ディスカッションやバグトラッカーへのリンクがあります。プロジェクトのライセンスはApache-2.0です。

iapetusは、DevOps、CI/CD、そして自動化のために設計されたオープンソースのワークフローエンジンです。このツールは、シェルスクリプト、コンテナ、クラウド環境におけるタスクの自動化、テスト、管理を支援します。

主な特徴として、タスクを迅速に実行し、依存関係を処理できるスピードがあります。また、BashやDockerなどのさまざまなプラグインをサポートしており、柔軟性も兼ね備えています。出力や終了コードなどをチェックするアサーション機能もあり、設定にはYAMLやGoを使用できます。CI/CDやエンドツーエンドテストにおいて実績があるため、信頼性も高いです。

iapetusを試すには、リポジトリをクローンし、簡単なコマンドでサンプルを実行するだけです。サンプルワークフローには、"Hello, iapetus!"と出力を確認するシンプルなYAMLの例や、同じ結果を得るためにGoでタスクを作成して実行するGo APIの例があります。

追加機能としては、依存関係を考慮した並列実行や、組み込みおよびカスタムアサーション、リトライやタイムアウト、環境変数のオプションがあります。ログ記録やエラーレポートの強化も行われています。

貢献も歓迎されており、フィードバックやプルリクエストを提出することができます。iapetusを楽しんでいる方は、プロジェクトにスターを付けることを検討してみてください。

この記事では、強化学習について説明しています。これは、AIエージェントが複雑なタスクを信頼性高く実行できるようにする重要なAIトレーニング手法です。まず、GPT-4のような従来のAIモデルの限界が指摘されます。これらのモデルは、多段階の推論やタスクの完了に苦労していました。しかし、2024年に開発された新しいAIシステムは、改良されたモデルと強化学習技術を用いて、これらの課題に効果的に対処し始めました。

強化学習は、モデルが試行錯誤を通じて学ぶことを可能にし、そのパフォーマンスに基づいてフィードバックを受け取ります。この方法は、模倣学習に見られる累積的なエラーを回避するのに役立ちます。模倣学習では、モデルが行動を真似るものの、未知の状況では失敗することがあります。強化学習と模倣学習を組み合わせることで、AIは効率的に学び、新しい課題に適応できるようになります。

また、自動運転車や言語処理に使用されるAIモデルが、強化学習を取り入れて能力を向上させていることも説明されています。この進化により、AIはより高い精度と推論能力でタスクを実行できるようになり、コーディングや情報検索などさまざまなアプリケーションでより効果的なエージェントとなっています。

全体として、強化学習はAI技術の進展において重要な役割を果たしており、複雑な多段階タスクをより信頼性高く柔軟に処理できるようにしています。

「代数的形状による配列の構造化」という記事では、配列プログラミングにおける型システムの新しいアプローチが紹介されています。著者のヤクブ・バフルスキ、アラン・マイクロフト、ドミニク・オーチャードは、「スター」と呼ばれる型システムを提案しており、配列の構造を改善し、インデックスエラーを減らすことを目的としています。

現在の型システムには限界があります。既存の配列プログラミング用の型システムは、ほとんど型がないか、非常に複雑で実用的に使いにくいことが多く、特にデータサイエンスや機械学習の分野では問題となっています。

提案された解決策として、スター計算は構造的レコード型とバリアント型を導入し、サブタイプを持つことで、配列の構造を明示的に捉えることができるより表現力豊かな型を提供します。

このアプローチの利点は、プログラマーが複雑な数学を使わずにインデックスエラーを防ぐ手助けをすることです。これにより、配列を扱う際の作業が容易になります。

初期のバージョンはサブタイプ多相性に焦点を当てていますが、より高度な型推論技術の可能性もあります。この研究は、2025年6月に開催された第11回ACM SIGPLAN国際ワークショップ「配列プログラミングのためのライブラリ、言語、コンパイラ」の議事録に掲載されました。