この研究は、太陽系の遠い天体セドナへのミッション計画における課題を、二つの先進的な推進方法を用いて検討しています。一つは「直接核融合推進装置（DFD）」で、もう一つは「ソーラーセイル」です。

直接核融合推進装置（DFD）は、核融合エネルギーを利用したロケットエンジンで、セドナへの軌道投入が可能になると期待されています。この方法では、セドナに到達するまでに約10年かかり、そのうち1.5年は常に推進力を維持する必要があります。

一方、ソーラーセイルは太陽の光を利用して推進する方法で、セドナを通過するだけの飛行が可能です。木星の重力を利用することで、約7年でセドナに到達できる見込みです。

この研究では、ペイロードの容量、移動時間、科学的な利点などの重要な要素を検討しています。また、ミッションの段階として、出発、加速、滑空、遭遇を考慮しています。セドナが太陽に最も近づくのは2075年から2076年の間であるため、特に従来の推進方法では最大30年かかる可能性があるため、適切なタイミングでの打ち上げが必要です。全体として、これらの結果は将来の深宇宙ミッション計画に役立つ情報を提供します。

Spegelは、ウェブコンテンツをマークダウン形式に変換する新しいターミナルウェブブラウザです。これは、大規模言語モデル（LLM）を使用して開発されたもので、週末の楽しみとして作られました。ユーザーはカスタムプロンプトを使って、ウェブページの個別の表示を作成できます。

主な特徴として、ユーザーは自分の好みに合わせてコンテンツを調整できる点があります。たとえば、複雑な記事を簡単にしたり、レシピのような特定の情報を抽出したりできます。SpegelはHTMLコンテンツを取得し、LLMを通じて処理し、結果をマークダウン形式で出力します。ブラウジング中にプロンプトを調整することも可能です。また、Textualフレームワークを使用してシンプルなターミナルユーザーインターフェースを提供しており、使いやすさも考慮されています。

ただし、現在SpegelはPOSTリクエストをサポートしておらず、LynxやLinks2のような既存のターミナルブラウザの完全な代替ではなく、概念実証の段階にあります。主に、CSSやJavaScriptに依存した現代のウェブサイトからの煩雑さを減らすことを目指しています。

Spegelを始めるには、コマンドpip install spegelでインストールし、URLを使って実行します。設定は~/.spegel.tomlというファイルで行う必要があります。ソースコードに興味がある方は、GitHubで確認できます。

仕事を探している方やフリーランスを探している方は、必ず自分の所在地を明記し、リモートワークが可能かどうかも記載してください。フリーランスを雇いたい方や、フリーランスとして働きたい方のみ投稿してください。エージェンシーやリクルーター、求人情報サイトについての投稿は避けてください。

求人情報を投稿する際は、勤務地を明記してください。リモートワークの場合は「REMOTE」、対面の仕事の場合は「ONSITE」と記載します。求人を投稿できるのは、採用を行う企業の担当者のみで、リクルーターや求人掲示板の利用は禁止です。各企業は一度だけ投稿でき、知名度の低い企業は簡単な説明を添える必要があります。

求人情報は、現在募集しているポジションに限り、応募者には必ず返信を行ってください。コメント欄では不満や関係のない返信は避けましょう。興味のある方は、求人に応募したい場合のみメールを送ってください。

求人を探す際は、提供されたリンクを利用してさまざまなリソースを活用してください。また、求職者やフリーランス向けの追加スレッドもウェブサイトで利用可能です。

2022年、友人グループは世界中に広がり、COVIDの影響でつながりを保つのに苦労しました。彼らはゲームやチャットのためにDiscordを使うことに決めましたが、Signalでの通知が多くなり、ゲームセッションの調整が難しくなりました。そこで、ダニエルは誰かがボイスチャンネルに参加したときにグループに通知するDiscordボットを作成し、メッセージの過負荷を軽減しました。

このボットは最初は賛否がありましたが、時間が経つにつれて人気が出て、友人同士のカジュアルな会話を促進しました。ダニエルはDiscordの利用頻度を追跡し、年々の利用状況が大きく向上していることを発見しました。多くの人がゲームをするためではなく、社交のために参加していることがわかりました。この変化により、彼らのコミュニケーションはテキストチャットから定期的なボイス会話へと移行しました。

ダニエルは今後、ボットに実績機能を追加したり、友人が参加したときに光るIoTデバイスを作成したりする計画を立てています。この小さなプロジェクトは、グループの社会的なダイナミクスを大きく改善しました。

友人の何人かが解雇され、新しい仕事を探しています。LinkedInでは、ユーザーが自分のつながりのある会社だけで求人を検索できないことに驚きました。そのため、私は「jobsbyreferral.com」というウェブサイトを作りました。このサイトは、RapidAPIのAPIを利用していますが、少し高額です。今、私はこのプロジェクトにもっと時間を投資するべきか、コストをカバーするために料金を設定することを検討しています。

2024年の終わりに、会社を別の国に移転するために新しいStripeアカウントを作成しなければなりませんでした。設定で国を変更するだけでは済まず、完全に新たに始める必要がありました。ユーザーが何百人もいる中で、Stripeで商品やサブスクリプションを手動で設定するのは非常に時間がかかります。移行サービスを探しましたが、費用が高すぎました。

そこで、Stripeの複雑なAPIを使うことに決め、開発者の友人に助けを求めました。しかし、これは予想以上に難しく、数日で終わると思っていた作業が結局一週間かかってしまいました。

この経験を経て、私たちはこのプロセスを簡単にするためのツール「stripemove.com」を作成しました。このツールは移行を自動化し、ビジネスがスムーズに運営されるようにします。移行中も顧客は古いアカウントで支払いを続け、新しいアカウントに切り替える準備ができたら移行できます。

このツールは、個人的な理由やビジネスの都合で会社を別の場所に移す必要がある起業家のために設計されています。私が直面した問題を解決し、価格も適正です。同じようにStripeの移行を経験した方々からの課題についての意見を聞きたいと思っています。

数学ソフトウェアは、主にC++で書かれた「パッケージ」として作成され、互いに依存しています。この従来の方法では、コードを共有するためにヘッダーファイルを使用するため、手間がかかり、遅くなることがあります。これを改善するために、C++20では「モジュール」システムが導入され、パッケージがより効率的にコードをエクスポートできるようになりました。これは他のプログラミング言語で使われるシステムに似ています。

この文章では、約80万行のコードを持つ有限要素ライブラリのような大規模な数学ソフトウェアパッケージを新しいモジュールシステムに変換する方法について探ります。従来のヘッダーに基づくインターフェースと新しいモジュールに基づくインターフェースの両方を同じコードから提供する方法について議論しています。著者は変換中に直面した課題に触れ、実際の結果を共有しています。モジュールへの変換には一定の努力が必要ですが、ライブラリ自体のコンパイル時間を短縮できる可能性があることが示されています。ただし、関連プロジェクトにおけるコンパイル時間の明確な傾向は見られません。著者は、今後数年または数十年の間に、数学ソフトウェアエコシステム全体をこの新しいシステムに移行するためのアイデアを提案しています。

要約がありません。

OpenFLOWは、ユーザーがブラウザ上で直接アイソメトリック図を作成できるオープンソースのウェブアプリです。オフラインでも使用可能です。主な機能には、3D技術図の作成、5秒ごとの自動保存、データがデバイスにローカルで保存されるプライバシー重視の設計、JSONファイルとしての図のインポートとエクスポート、インターネット接続なしでの作業が含まれます。

始めるには、リポジトリをクローンし、依存関係をインストールします。その後、ローカルサーバーを起動し、ブラウザで開きます。

OpenFLOWの使用方法としては、コンポーネントをドラッグ＆ドロップして接続し、外観をカスタマイズして図を作成します。作業は自動的に保存されますが、「クイックセーブ」や「新規保存」オプションを使うこともできます。図の管理も簡単で、読み込みやインポート、エクスポートが可能です。

キーボードショートカットを使うと、選択したアイテムの削除やアクションの取り消し、マウス操作でのズームやパンができます。

ビルドとデプロイメントでは、プロダクションビルドを作成し、GitHub PagesやNetlifyなどの静的ホスティングサービスにデプロイします。

重要な注意点として、PWA機能を使用するにはHTTPSを利用し、図はブラウザのローカルストレージに保存されます。重要な図は定期的にバックアップを取ることが推奨されます。

ブラウザのサポートについては、ChromeやEdgeでの動作が最適ですが、FirefoxやSafariでも利用可能です。

トラブルシューティングでは、ストレージが満杯の場合の管理や、失われた図のローカルストレージの確認、インストール時にHTTPSが使用されているかの確認が必要です。

技術スタックは、React、TypeScript、Isoflowライブラリを使用して構築されています。貢献は歓迎されており、改善案の提出も受け付けています。

ライセンスはMITおよびアンライセンスのもとで提供されており、自由に改変や配布が可能です。詳細については、x0z.coを訪れてください。

19世紀には、子供向けの文学が厳格な道徳教育から、想像力をかき立てる物語へと変化しました。エソップの寓話を一音節の言葉で表現した作品は、その良い例です。エソップは、実在したかどうか不明なギリシャの語り手で、彼の寓話は何世紀にもわたって楽しまれ、「すっぱいブドウ」といった表現にも影響を与えています。

最初の英語版は1484年に大人向けに出版されましたが、子供向けのイラスト付きの寓話が登場したのは18世紀になってからです。メアリー・ゴドルフィンは、ルーシー・エイキンというペンネームで、1867年から1870年の間に一連の本を制作しました。その中には、一音節の言葉だけで書かれたエソップの寓話も含まれており、子供たちが読みやすいように工夫されています。

1895年版のエソップの寓話には、「オオカミが来た」と叫んだ少年や「キツネとブドウ」といった99の寓話が収められていますが、一音節のルールのためにいくつかの有名な寓話は省かれています。このユニークな版は、Distributed ProofreadersやProject Gutenbergのボランティアの努力によって、今でも楽しむことができます。

モリー・ヘリングの記事では、自然界における色の進化に関する研究が紹介されています。この研究では、色鮮やかな信号と色を視覚的に認識する能力のどちらが先に進化したのかを探っています。研究者のザカリー・エンバーツとジョン・ウィーンズは、化石記録や系統樹を用いて、5億年にわたる進化の歴史を分析し、この問いに答えようとしました。

自然界における色鮮やかな信号は、重要な役割を果たしています。植物や動物の鮮やかな色は、受粉者や交尾相手を引き寄せたり、捕食者を遠ざけたりするために使われます。

研究によると、色の視覚は4億年から5億年前に進化した可能性が高く、色鮮やかな信号が現れる前に発展したことが示唆されています。これは、色の視覚が信号とは直接関係のない理由で最初に発達したことを意味しています。

果物や種子の特徴的な色は約3億年前に現れ、その後、約1億3000万年前に色鮮やかな花や動物の警告色が登場しました。性的な信号は約1億年前に現れました。

異なる種は色を異なって認識します。例えば、マンティスシュリンプは人間よりも広い色のスペクトルを見ることができます。

この研究は、色の進化に関する洞察を提供する一方で、化石記録の不確実性や進化的特性の複雑さから、深い進化の歴史を再構築することには限界があることも認めています。

全体として、この研究は自然界における色の視覚と色鮮やかな信号との複雑な関係を強調しており、今後も自然がさらに鮮やかな色を進化させる可能性があることを示唆しています。

私は、ユーザーがコメントを幅広く探索できるHNクライアントを作成しました。この方法は、大きなスレッドに適しており、文脈を保ちながら興味のない議論を簡単にスキップできるのが特徴です。動画のプレビューは、こちらでご覧いただけます。

2025年6月19日、オークリッジ国立研究所（ORNL）の研究者たちは、ポリアクリロニトリル（PAN）ナノファイバーの薄い層を加えることで、カーボンファイバー複合材料の強度を2倍にする方法を発見しました。これらのナノファイバーは人間の髪の毛よりもはるかに細く、カーボンファイバーとその中に埋め込まれているポリマー基材との結合を改善するのに役立ちます。この強化により、ストレスがより効果的に分散され、航空宇宙や高性能車両に適した強い材料が得られます。

研究チームは、500万個の原子がこれらの複合材料内でどのように相互作用するかを分析するために、高度なスーパーコンピュータシミュレーションを使用しました。直径約6ナノメートルのPANナノファイバーが界面で均一に整列することで、最も優れた性能を発揮し、強度とストレスの伝達が改善されることがわかりました。

この研究は、オープンサイエンスのための世界最強のスーパーコンピュータ「フロンティア」を利用することで実現しました。このコンピュータは、1秒間に数十億の計算を行うことができます。研究者たちは、フロンティアの使用時間をさらに確保し、追加の先進材料を探求し、シミュレーションに人工知能を統合する計画を立てています。

この成果は、さまざまな産業用途において、より強力で賢く、効率的な材料の開発につながる可能性があります。

要約がありません。

ゼブラフィッシュは、傷ついた心臓を修復する独自の能力を持っています。カリフォルニア工科大学とカリフォルニア大学バークレー校の研究により、この再生を制御する特定の遺伝子が発見されました。研究によると、ゼブラフィッシュの心臓細胞の約12％から15％は神経堤幹細胞から来ており、これらの細胞は人間にも存在します。これらの細胞は心臓の修復に重要な役割を果たしています。研究者がゼブラフィッシュからこれらの細胞を取り除くと、心臓は再生できなくなりました。

チームは心臓の再生中に活性化される複雑な遺伝子のセットを特定しました。これらの遺伝子は通常、成体のゼブラフィッシュでは不活性ですが、心臓に損傷があると再活性化されることができます。研究者たちは、この遺伝子活性化を引き起こす信号が何であるか、そして同様のプロセスが人間の心臓細胞にも適用できるかを理解することを目指しています。さらに研究を進めるために、CRISPR技術を使用しています。

この研究結果は、Proceedings of the National Academy of Sciencesという学術誌に掲載されました。研究は、アメリカ心臓協会や国立衛生研究所など、さまざまな組織の支援を受けています。

要約がありません。

さまざまなCSSアニメーションやスタイルが、ユーザーインターフェースの要素に関する内容が紹介されています。特に、グラデーションやボタンのインタラクション、光るアニメーションに焦点を当てています。

ボタンデザインでは、カラフルなグラデーションの背景を持ち、時間とともに変化するボタンが紹介されています。このボタンには、ホバー効果があり、マウスを乗せると光のオーバーレイが現れます。

スパークル効果では、要素がキラキラと輝くように見えるアニメーションがあり、回転や拡大の効果が加わります。これにより、視覚的に魅力的な演出が可能です。

また、電球のアニメーションでは、光る電球の効果があり、ちらつきや脈動するアニメーションが組み合わさって、動的なビジュアルを作り出します。

全体的なテーマとして、これらのスタイルは、ユーザーとのインタラクションを楽しく活気あるものにし、インターフェースの視覚的な魅力を高めることを目指しています。

この内容は、これらのアニメーションをウェブデザインに取り入れたい開発者向けに書かれています。

要約がありません。

Embabelは、Java仮想マシン（JVM）上でインテリジェントエージェントを作成するためのフレームワークです。このフレームワークは、大規模言語モデル（LLM）とのインタラクションをプログラミングコードやドメイン知識と組み合わせており、開発者が動的に適応し、目標を達成するアプリケーションを構築するのを支援します。

エージェントの「アクション」は、エージェントが取るステップを指し、「ゴール」はエージェントが達成を目指す目的です。「条件」は、アクションを実行する前やゴールが達成されたと見なされる前に満たすべき基準を示します。「ドメインモデル」は、エージェントのアクションやゴールに関与するオブジェクトを表現します。「プラン」は、ゴールを達成するためのアクションのシーケンスであり、システムは新しい情報に基づいて動的に作成・調整します。

Embabelの利点には、基本的な状態機械よりも高度な計画機能があり、既知のアクションを新しい方法で組み合わせたり、タスクの実行方法を決定したりできることがあります。また、開発者は既存のコードを変更することなく新しい機能を追加できる拡張性や、すべてのコンポーネントが明確に定義されることでコードの安全性やリファクタリングの容易さを高める強い型付けも特徴です。

さらに、プラットフォームの抽象化により、ローカル開発を可能にしつつ、プロダクション環境に最適化できます。LLMの統合により、さまざまなアプリケーションに対して異なるLLMを簡単に組み合わせることができ、コストやプライバシーの考慮もサポートします。EmbabelはSpringに基づいており、既存の企業機能と統合し、強力なテストサポートを提供します。

開発者は、Spring MVCに似たアノテーションベースのモデルや、エージェントとアクションのための特定のブロックを持つKotlinのドメイン特化言語（DSL）を使用してエージェントを作成できます。

実行モードには、特定の機能がユーザーコードによって要求される「フォーカスモード」、ユーザーの意図が分類されて適切なエージェントを選択する「クローズドモード」、プラットフォームが独自にユーザーの意図を評価し、動的にエージェントを構築する「オープンモード」があります。

開発者は、GitHubからのテンプレートを使用してエージェントを迅速にセットアップし、簡単なコマンドラインツールに従うことができます。

Embabelは、LLMとのインタラクションを管理するための高レベルの抽象化が必要であることに応え、低レベルのプログラミングと比較してモジュール性、安全性、テスト機能を向上させます。

開発者は、環境のセットアップ、既存のリポジトリの利用、MavenやGradleのための必要な依存関係の設定についてガイドされます。

このプロジェクトは貢献を受け入れており、AI機能をJavaアプリケーションに統合するための主要なフレームワークとして進化することを目指しています。また、他のプログラミング言語への拡張も視野に入れています。

Embabelは、開発のすべての側面で自動化とAIエージェントの使用を強調しており、人間の監視が重要である一方で、インテリジェントなシステムによって強化された環境を育んでいます。

要約がありません。

コンテキストエンジニアリングは、AIにおける新しい概念であり、効果的なプロンプトを作成することだけでなく、AIモデルに適切な情報やツールを提供することに重点を置いています。トビ・ルトケは、タスクに必要なすべてのコンテキストを提供することが重要であると述べており、AIエージェントの普及に伴い、その重要性が増しています。

コンテキストとは、AIモデルが応答する前に見るすべての情報を指します。これには、指示やシステムプロンプト、ユーザーからの質問やタスク、短期記憶（現在の会話履歴）、長期記憶（過去のやり取りからの持続的な知識）、外部ソースから取得した情報、特定の機能のために利用可能なツールが含まれます。

AIエージェントの成功は、プログラミングの複雑さよりも提供されるコンテキストの質に大きく依存しています。コンテキストが不十分だと効果的な応答が得られず、豊富なコンテキストがあれば、より有益でパーソナライズされたやり取りが可能になります。

例えば、「安価なデモ」エージェントは、ユーザーのリクエストだけを考慮すると機械的に応答します。一方、「魔法の」エージェントは、カレンダー情報や過去のコミュニケーションなどのコンテキストが豊富で、より効果的かつ自然に応答できます。

コンテキストエンジニアリングは、関連する情報やツールを適切なタイミングで動的に提供するシステムを設計することに関わります。これには、各タスクに応じて応答を柔軟に調整すること、モデルが必要な詳細をすべて持つようにすること、情報を明確かつ簡潔に提示することが含まれます。

効果的なAIエージェントを構築するには、ビジネスの特定のニーズを理解し、AIモデルがタスクを成功裏に達成できるように情報を構成するコンテキストエンジニアリングのスキルが求められます。

2月に、QualcommはEUD（Embedded USB Debug）と呼ばれるデバッグインターフェースのソースコードを公開しました。このインターフェースは、2018年頃から同社のシステムオンチップ（SoC）に統合されています。EUDを使用することで、ユーザーはCPUだけでなく、SoC内の他のプロセッサもデバッグすることができます。対応デバイスでEUDを有効にすると、追加のツールやはんだ付けなしで、PCのUSBハブに接続し、ソフトウェアデバッグインターフェース（SWD）を利用できます。

以前、Qualcommは独自のライブラリに依存したオープンソース版のOpenOCD（デバッグ用ソフトウェアツール）を提供していましたが、オープンアクセスの必要性について議論が行われた結果、ライブラリが公開され、より統合されたデバッグ体験が実現しました。コードをさまざまな環境に適応させる際にいくつかの問題が発生しましたが、これらは解決され、更新されたOpenOCDバージョンはEUDをサポートしています。

EUDの潜在的な利用法には、U-Bootのようなソフトウェアのデバッグプロセスを簡素化し、統合システムのデバッグを強化することが含まれます。EUDは大きな改善をもたらしますが、製品デバイスの高い実行レベルへのアクセス制限や、異なるSoC間の互換性の問題など、いくつかの制約も存在します。

全体として、EUDはQualcommプラットフォームで作業する開発者にとって魅力的な可能性を提供し、コスト削減とデバッグ効率の向上を目指しています。また、Qualcommの継続的なオープン性は、開発者体験の向上に対するコミットメントを示しています。

RP2350pcは、レトロゲームや教育向けに設計されたオールインワンのオープンソースコンピュータです。このコンピュータは、RP2350BデュアルコアARM/RISC-Vプロセッサを搭載しています。メモリは520KBのRAM、8MBのPSRAM、16MBのフラッシュストレージを備えています。さらに、4つのUSBポートと2つのUEXTコネクタがあり、DVI/HDMI出力を通じて映像と音声を出力できます。また、マイクとヘッドフォンの出力も用意されています。SDカードのサポートやバッテリーバックアップオプションもあり、USB-Cポートは電源供給とプログラミングに使用されます。電源スイッチも搭載されています。

RP2350pcは、Apple IIやOric Atmos、Puldin 601などのクラシックコンピュータのエミュレーションに最適です。このデバイスのためのAPIの開発が進行中で、コンパイラやオペレーティングシステムの作成を支援することを目指しています。

要約がありません。

IRSは、ほとんどのダイレクトファイル税ツールをオープンソースとして公開しましたが、最近の問題により、開発を中止しました。私は次の税シーズンに間に合うようにプロジェクトを完成させるために取り組んでいます。また、他の人が読めるように多くの作業をオンラインで共有しました。詳細は、こちらのリンクで確認できます。

TerarkDBの開発者が2019年にByteDanceに買収された後、新しいデータベース「ToplingDB」を開発しました。このデータベースはRocksDBを基にしており、約8倍の速度向上が実現されています。主な改善点は以下の通りです。

まず、MemTableでは従来のSkipListを新しい構造CSPPに置き換え、速度が大幅に向上しました。次に、SST（Sorted String Table）にはToplingZipTableが導入され、高度な圧縮技術を用いて迅速な検索を実現しています。通常、検索時間は1マイクロ秒未満です。また、書き込みの増幅を減少させるために、MemTableをレベル0にフラッシュする必要がなくなり、大きなMemTableでも効率的に動作します。

データアクセスも改善され、MemTableがWrite-Ahead Log（WAL）の値に迅速にアクセスするためのインデックスとして機能します。キャッシング方法も簡素化され、検索性能が向上しました。さらに、分散コンパクションが改善され、複数のデータベースノードで簡単に使用できるようになっています。

ToplingDBは、JSONやYAMLを通じた設定、データベース構造を視覚化するためのウェブインターフェース、オンラインでの設定更新機能など、ユーザーフレンドリーな機能も提供しています。

加えて、ToplingDBはMySQLとMyToplingを通じて統合されており、前のバージョンであるMyRocksに比べてさまざまな性能向上が見られます。ToplingDBは多くの面でInnoDBを上回る性能を示しており、機能の違いを除けば優れた選択肢となっています。

開発者たちはRocksDBに約100件のプルリクエストを提出し、そのうち約40件が受け入れられています。ToplingDBはすでにさまざまな生産環境で使用されており、GitHubでの議論への参加をユーザーに呼びかけています。

2025年6月6日、イギリスにおけるチェスと人工知能（AI）研究の関係について、特にアラン・チューリングとドナルド・ミッチーがブレッチリー・パークで過ごした時期の影響が議論されました。チューリングはチェスの名手ではありませんでしたが、ミッチーの機械知能への興味を形作る上で重要な役割を果たしました。若き暗号解読者であるミッチーは、チューリングと協力してチェスを機械化するアイデアを考案し、これが暗号解読の仕事にとって重要でした。

1947年から1948年にかけて、ミッチーと別の同僚はMACHIAVELLIというチェスをプレイするアルゴリズムを作成し、チューリングはTUROCHAMPという類似のプロジェクトを開発しました。これらのプロジェクトに関する議論は、チェスを効果的にプレイできる機械を作る際の課題や概念を浮き彫りにし、後にAI開発において重要となるヒューリスティック検索技術の使用というアイデアにつながりました。

1970年代に入ると、ミッチーの研究においてチェスは中心的なテーマとなりました。特にAI研究への資金削減があった後、彼はチェスがその複雑さ、確立された知識基盤、測定可能なパフォーマンス指標により、機械知能を研究するための理想的な枠組みを提供すると主張しました。ミッチーのチェスのエンドゲームに関する研究は、意思決定木アルゴリズムの進展に寄与し、多くの学生に機械学習の影響を与えました。

全体として、チェスとAI研究の関係は重要でありながら、AI開発の歴史の中ではまだ十分に探求されていません。

プロトンは、アメリカでアップルに対する集団訴訟に参加しました。この訴訟では、アップルのApp Storeの運営が開発者や消費者にとって有害であると主張しています。プロトンは、開発者のグループを代表しており、アップルの方針が競争を妨げ、アメリカの独占禁止法に違反していると考えています。この主張は、アップルに対して5億ユーロの罰金を科した欧州委員会の調査結果とも一致しています。

訴訟の目的は、アップルのアプリ配信における独占を挑戦することです。プロトンは、アップルの独占が消費者に対して高価格や選択肢の減少をもたらし、プライバシー重視の企業を抑圧していると主張しています。App Storeの方針は、データ監視を行う企業に不均衡に利益をもたらし、プライバシーを重視するビジネスには障壁を作っています。

また、プロトンは、アップルがアプリの利用可能性をコントロールすることで、特に権威主義的な政権下で自由な言論を抑圧する可能性があることを指摘しています。彼らは、影響を受けた開発者への金銭的賠償だけでなく、公正な競争を促進し、消費者の権利を守るためのアップルの方針の変更も目指しています。

プロトンは、訴訟から得られる金銭的補償を、民主主義や人権を擁護する団体に寄付する計画です。彼らは、独占的な権力に対抗することが自由で競争的なインターネットを確保するために重要であると強調しています。

プログラミングにおける抽象境界の概念について、特にデータベースクエリの最適化に関連する内容が述べられています。

まず、N+1クエリ問題について説明します。これは、コレクション内の各アイテムに対して複数のSQLクエリが送信されることで発生し、効率が悪くなります。次に、漏れた抽象という問題があります。これは、オブジェクト関係マッピング（ORM）ツールが複数のクエリを一つに最適化できないために起こります。ORMは文脈を理解できないためです。

一般的な解決策は、抽象境界を下に調整することです。これにより、プログラマーは複数の行を一度に取得できるようになります。しかし、別のアプローチとして、抽象境界を上に引き上げることが提案されています。これにより、ORMがプログラミング言語の一部となり、コンパイラがクエリをより良く最適化し、一つにまとめることが可能になります。

Haskellの例では、このアプローチがサポートされています。Haskellはライブラリのための書き換えルールを許可しており、宣言的な性質のおかげで操作の最適化が進みます。

要するに、抽象境界を引き上げることで最適化の境界も向上し、アプリケーションのパフォーマンスが改善される可能性があります。

ドンキーコングカントリー2には、ZSNESエミュレーターに特有のバグがあります。このバグでは、回転する樽がプレイヤーの入力に基づいて回転するのではなく、一方向に無限に回り続け、反対の入力が与えられるまで止まらないため、ゲームプレイが意図したよりも難しくなります。

この問題は、ZSNESが「オープンバス動作」を正しくエミュレートしていないことに起因しています。オープンバス動作とは、スーパーファミコン（SNES）が無効なメモリアドレスから読み取る際の処理方法です。実際のSNESハードウェアでは、これらのアドレスから読み取ると最後に保存された値が返されますが、ZSNESはこれを再現できていません。

この記事では、この問題が数年前に特定され、別のエミュレーターであるSnes9xでは修正されたものの、ZSNESは2007年以降更新されていないため、未解決のままであることが説明されています。著者は、樽がZSNESで無限に回転する理由を理解するためにゲームコードを調査し、SNESの65816 CPUとそのメモリアドレッシングの複雑さを強調しています。

このバグは、絶対アドレッシングモードが即時アドレッシングの代わりに誤って使用されたプログラミングエラーに起因しています。この単一の誤った命令を修正すれば、樽は意図した通りに停止し、方位に沿った動作をするようになります。この探求は好奇心から行われ、ゲームは他のほとんどのエミュレーターでは正常に動作することが確認されています。

Claude Codeの動作を変更するには、自分のシェルコマンドを追加することができます。これにより、機能をカスタマイズしたり、強化したりすることが可能です。

Cloudflareが「ペイ・パー・クロール」という新機能を発表しました。この機能により、コンテンツ制作者はAIクローラーに対して自分の素材へのアクセス料金を請求できるようになります。これにより、現在すべてのAIアクセスをブロックするか、無償でアクセスを許可するかの二択に直面している出版社に新たな選択肢が提供されます。

ペイ・パー・クロールでは、コンテンツの所有者がAIクローラーが自分のコンテンツにアクセスするための料金を設定できます。これにより、単にアクセスをブロックするか、無償で許可するのではなく、料金を設定することが可能になります。このシステムはHTTPレスポンスコードを利用して支払いを管理します。クローラーはアクセス料金を支払うか、「支払いが必要」というレスポンスを受け取ります。

出版社は自分の価格戦略をコントロールでき、特定のクローラーに対してアクセスを許可するか、料金を請求するか、ブロックするかを決めることができます。また、特定のクローラーを料金から免除することも可能です。この設定では、クローラーがリクエストを認証する必要があり、なりすましを防ぐ仕組みになっています。

この機能は現在プライベートベータ版であり、Cloudflareはコンテンツ制作者が自分の作品を効果的に収益化できるよう支援し、進化するオンライン消費パターンに適応することを目指しています。将来的には、動的な価格設定やインテリジェントエージェントによるコンテンツアクセスのプログラム的な交渉などの機能も考えています。

参加に興味がある方は、Cloudflareにコンテンツ制作者やクローラーとしての情報を求めるよう呼びかけています。

WiFi Motionは、Xfinityアプリに搭載された機能で、WiFiネットワークを利用して動きを検知します。この機能についての重要なポイントを以下にまとめます。

まず、WiFi Motionはホームセキュリティサービスではなく、Comcastによって監視されることはありません。利用するには、対象となるXfinityインターネットプランと、Technicolor XB7またはXB8などの互換性のあるXfinityゲートウェイ、さらにXfinityアプリのバージョン5.28が必要です。WiFi Boost PodsやXfinity Home Pro Protectionの加入者では利用できません。

WiFi Motionを有効にするには、Xfinityアプリを開き、ホームタブに移動して指示に従い、WiFiに接続されたデバイスを選択します。最適な結果を得るためには、デバイスが静止していて電源が入っている必要があります。

機能が有効になると、アプリのホームタブ内で動きの活動を確認できます。動きの感知感度を調整したり、小さなペットが通知をトリガーしないように除外する設定も可能です。

感知感度は、高、中、低の3段階から選べます。高感度に設定すると小さな動きも検知し、低感度では大きな動きのみを検知します。

WiFi Motionをオフにするには、アプリのホームタブに移動し、動き検知のステータスを確認して、削除するオプションを選択します。

デバイスが正常に動作しない場合は、電源が入っていること、ゲートウェイに接続されていること、低電力モードになっていないことを確認してください。問題が解決しない場合は、デバイスをゲートウェイに近づけてみてください。

なお、WiFi Motionは家庭用にのみ利用でき、法に則って使用する責任は利用者にあります。

GPEmuは、深層学習システムの研究を迅速かつ低コストでプロトタイピングおよび評価するために設計されたGPUエミュレーターです。本物のGPUを必要とせずに、研究プロジェクトの高コストや限られた入手可能性の問題に対処します。GPEmuは、30以上の深層学習モデルと6つのGPUモデルをサポートしており、非常に包括的なエミュレーターの一つです。

GPEmuの主な機能には、時間エミュレーション、メモリエミュレーション、分散システムのサポート、GPU共有のサポートがあります。時間エミュレーションでは、計算やデータ転送などのGPU関連タスクにかかる時間コストを正確にシミュレートします。メモリエミュレーションは、GPUのメモリ使用量を追跡し、異なるGPUのメモリ制限内で作業負荷が収まるようにします。分散システムのサポートにより、複数のGPUやノードにわたる深層学習の作業負荷をエミュレートできます。また、GPU共有のサポートは、異なる作業負荷間でGPUリソースを共有できるようにし、GPUの利用効率を最適化するのに重要です。

GPEmuを使用する利点として、研究者は物理的なGPUを必要とせずに新しいアイデアや最適化をプロトタイピングでき、コストや待ち時間を大幅に削減できます。GPEmuは、複数の研究からの結果を再現することに成功しており、さまざまな深層学習シナリオでの有効性を示しています。また、システム性能のボトルネックを特定し、データの読み込みや前処理の最適化を評価するのにも役立ちます。

GPEmuはモジュール設計で、PyTorchやTensorFlowなどの人気のある深層学習フレームワークと統合できます。データスタール、前処理の最適化、分散トレーニング、GPUスケジューリングに関連する実験を再現するために使用されています。このエミュレーターはオープンソースで提供されており、研究コミュニティがその機能を拡張し、追加のモデルや設定を提供できるようになっています。

GPEmuは、深層学習の研究者にとって貴重なツールを提供し、実際のGPUハードウェアに依存せずに、より効率的かつコスト効果の高い実験を行うことを可能にします。

著者は、1982年に「ゴシップ」というシンプルなゲームを作り始めたことから、インタラクティブなストーリーテリングゲームの制作の旅を振り返っています。著者は、本物のアートを創造することを目指し、いくつかのプロジェクトを展開しました。その中には「エクスカリバー」や、後に開発されたインタラクティブストーリーテリングのための複雑なツール「ストーリートロン」が含まれます。しかし、初期の熱意にもかかわらず、ストーリートロンはその複雑さと、ユーザーが深く関与する意欲の欠如から、利用者を引き付けることができませんでした。

数年の努力の後、最後の試みとして「シブート」というプロジェクトに取り組みましたが、著者は2018年頃にストーリートロンを放棄することになりました。2020年には70歳の誕生日を迎え、「アーサー王物語」に基づく成功したゲーム「レ・モルト・ダルサ」を制作し、これが自らの芸術的目標を達成したと感じました。しかし、技術を他者と共有しようとした試みは無関心に終わりました。

著者は、インタラクティブなストーリーテリングにおける努力は「レ・モルト・ダルサ」を除いてほとんど成功しなかったと結論づけています。彼は、画期的なコンピュータを作った歴史的人物チャールズ・バベッジに例え、需要がなかったことを思い起こします。文章は、アーサー王伝説の遺産についての考察で締めくくられ、失敗に直面しても勇気を持ち、偉大さを追求することの重要性が強調されています。著者は、この人生の章を閉じ、経験についての本を書くことを考えています。

プルートは、一般的な用途向けに設計されたLuaプログラミング言語の特別なバージョンです。主なポイントは以下の通りです。

まず、プルートは開発のスピードを向上させるために、標準ライブラリが改善され、スイッチ文や三項演算子といった新しい構文機能が追加されています。

次に、Luaとの互換性があります。プルートは主にLua 5.4と互換性がありますが、新しいキーワードが既存のコードと衝突する可能性があります。この問題を解決するために、ユーザーは互換モードに切り替えることができます。また、プルートはLuaのバイトコードを実行することもできますが、一部の機能は互換性のあるバイトコードを生成しないため、その点はドキュメントに記載されています。

さらに、プルートは大規模なプログラミングコミュニティに統合されており、互換モードのおかげで既存のスクリプトに問題を引き起こすことはありません。

プルートは、Luaの主要な開発に合わせて継続的に更新されており、Lua 5.5がリリースされる際にはそれに適応する計画もあります。

また、包括的なドキュメントが公式ウェブサイトで提供されており、オープンソースです。ユーザーはオンラインのインタラクティブプレイグラウンドでプルートを試したり、事前にビルドされたバイナリをダウンロードしたりすることもできます。

最後に、プルートは構文ハイライトや言語サーバーなど、開発者を支援するためのツールサポートも提供しています。

ジャック・モリスは、人工知能（AI）の進展は新しいアイデアによるものではなく、新しいデータセットによって推進されていると主張しています。AIは年々着実に進化しており、特に深層ニューラルネットワーク、トランスフォーマー、ヒューマンフィードバックによる強化学習（RLHF）、推論モデルの四つの大きなブレークスルーを通じて進歩してきました。これらのブレークスルーは、画像認識のためのImageNetや言語モデルのためのインターネットなど、大規模なデータセットにアクセスし活用することで実現されました。

現在も研究や技術革新は続いていますが、一部の専門家は進展が鈍化していると考えています。最近のモデルは前のモデルに比べてわずかな改善しか見られないからです。モリスは、今後のAIのブレークスルーは新しい手法からではなく、新しいデータソースから生まれる可能性が高いと示唆しています。将来的なデータソースとしては、YouTubeのようなプラットフォームからの動画コンテンツが考えられます。これらはテキストを超えた豊富な情報を提供します。また、センサーを搭載したロボットから収集されるデータも重要です。

要するに、モリスは今後のAIの進展の鍵は新しいデータセットを特定し活用することにあると強調しています。新しいアイデアだけに頼るのではなく、データの重要性を認識することが必要です。

ブログでは「複数の発見」という概念について述べています。これは、異なる人々が同時期に独立して科学的な発見をすることを指し、しばしば単一の天才的なアイデアではなく、似たような社会的条件によって起こることが強調されています。著者は、プロリー木というデータ構造の例を挙げており、これは独立して何度も発明されています。

複数の発見の定義について説明します。これは、ニュートンとライプニッツによる微積分や、ダーウィンとウォレスによる進化論のように、同時に独立して行われた発見を指します。

プロリー木は、2015年にノムスによって紹介されたデータ構造で、検索可能性、履歴の独立性、効率的な差分処理といった特徴があります。構造化データのバージョン管理に役立つものです。

ノムス以外にも、他の研究者たちが似たような概念を開発しています。2019年には、フランスのインリア研究所の研究者が「マークル検索木」を発表しました。これはプロリー木と共通の特性を持ちながら、ノムスの研究を知らずに開発されたものです。2020年には、デポール大学の研究者が「コンテンツ定義マークル木」を提案し、ノムスの設計に非常に近いものとなっています。また、2009年には、エイブリー・ペナランによるバックアップツール「bup」で、同様の木構造が使用されていましたが、名前は付けられていませんでした。

今後、このデータ構造を何と呼ぶかについては不確かさがあります。「プロリー木」「マークル検索木」「コンテンツ定義マークル木」といった名前が候補に挙がっていますが、著者は「プロリー木」が標準用語になることを望んでいます。

全体として、この記事は技術の進歩が異なる分野で同時に生まれることがあることを強調し、科学の進展が協力的な性質を持つことを示しています。

この記事では、廃棄物をジオポリマーに変換することで持続可能な建設材料を作る研究について紹介しています。ジオポリマーは従来のセメントの代替品として注目されています。この研究は、セメント、レンガ、ガラスなどの建設および解体廃棄物を利用して、耐久性のあるジオポリマーを開発することに焦点を当てています。

この研究の主なポイントは、建設業界で増加する廃棄物に対処するために、材料をリサイクルして環境への影響を減らすジオポリマーを作る持続可能なアプローチです。研究者たちは、粉砕したガラスを使用して、ジオポリマー化プロセスの活性化剤である水酸化ナトリウムを生成しました。そして、7つの異なるジオポリマーの配合をテストし、その特性を評価しました。

ジオポリマーは、水、酸性、アルカリ条件に対する耐性をテストされました。その中で、50%のレンガ廃棄物と20%のセメント廃棄物から作られた配合が、最も優れた耐性を示しました。テストされたジオポリマーは、化学的耐性の面で従来のポートランドセメントを上回る性能を示し、建設での実用化の可能性を示唆しています。

また、SEM-EDX、ATR-FTIR、XRDなどのさまざまな手法を用いて、ジオポリマーの微細構造や組成を分析し、その耐久性と安定性を確認しました。さらに、研究はこれらのジオポリマーの機械的特性や長期的な耐久性についてのさらなる調査を提案しており、建設への応用を強化することを目指しています。

この研究は、廃棄物材料を利用して高性能のジオポリマーを作る可能性を示しており、持続可能な建設実践に貢献し、従来のセメントへの依存を減らすことが期待されています。

コロンビア大学の最近の研究によると、加齢に伴う炎症、いわゆる「インフラメイジング」は、すべての人間集団で同じではないことが示されています。この研究は、慢性的な炎症が工業化された社会でより一般的であり、ライフスタイルの要因によって影響を受ける一方で、先住民の集団では異なることを明らかにしました。

研究では、イタリアとシンガポールの二つの工業化された集団と、ボリビアのチマネ族とマレーシアのオランアスリという二つの先住民集団を比較しました。その結果、工業化された集団では炎症と慢性疾患の間に明確な関連が見られましたが、先住民集団では炎症のレベルが主に感染によって引き起こされており、年齢とは関係がないことがわかりました。興味深いことに、先住民の人々は炎症レベルが高いにもかかわらず、工業化社会の人々と同じ慢性疾患を経験していません。

この結果は、炎症が本質的に有害であるという考えに疑問を投げかけます。むしろ、炎症の影響は環境やライフスタイルの文脈によって異なることを示唆しています。研究者たちは、これらの集団間の違いを考慮した新しい加齢と炎症の評価方法の必要性を強調しています。

重要なポイントとして、インフラメイジングは集団によって異なり、工業的なライフスタイルに影響されること、先住民集団は高い炎症レベルを示すが慢性疾患の発生率は低いこと、そしてこれらの違いを理解することで、より良いグローバルな健康戦略につながる可能性があることが挙げられます。

メルボルンの北郊にある家を最近購入したダニエル・シューは、その家の地下に広がる大規模な模型鉄道ネットワークを発見し、驚きました。この模型は約60年前に前の所有者によって作られたもので、住宅検査の際には一切言及されていませんでした。改装のために地下室に入ったシューは、ほこりとクモの巣に覆われた精巧な模型鉄道のレイアウトを見つけました。元々の計画には含まれていなかったものの、シューはこの模型鉄道を復元し、技術をアップグレードすることにワクワクしています。彼はそれをきれいにして再稼働させ、友人やその子供たちと一緒に楽しむことを希望しています。子供たちはすでにこのセットで遊ぶのを楽しんでいます。

ソニーのDTC-700オーディオDATプレーヤー/レコーダーは、高品質なデジタル録音を提供する懐かしい技術です。音声カセットテープよりも音質が優れていました。音声カセットは音楽を録音・共有できる点で人気がありましたが、音質が悪く、バックグラウンドノイズが問題でした。DAT（デジタルオーディオテープ）は1980年代後半に登場し、CDよりも良い音質でデジタル録音の選択肢を提供しました。しかし、高価格や商業リリースの少なさ、音楽のコピーに関する法的な懸念から、一般消費者の間で広く普及することはありませんでした。

1990年に登場したDTC-700は、DATラインアップの中でより手頃な選択肢であり、複数の入力とさまざまなコントロール機能を備えていました。優れた音質を持ちながらも、DATは信頼性や複雑な技術に関する問題を抱えており、関心が低下しました。1990年代初頭には、多くの潜在的な購入者がすでにDATプレーヤーを所有しており、市場は飽和状態に達しました。

現在、コンピューターへのデジタルストレージなどの現代的な録音方法により、DATプレーヤーはほぼ時代遅れとなっています。ビニールレコードやカセットテープのような一部の音声技術は復活していますが、DATにはあまり関心が寄せられておらず、他のフォーマットに比べて懐かしさも少ないと見なされています。

pbf2sqliteは、OpenStreetMapのファイル（.osm.pbf）をSQLiteデータベースに変換するためのシンプルなコマンドラインツールです。

このツールの使い方は簡単で、コマンドラインで「pbf2sqlite DATABASE [OPTION ...]」と入力することで実行できます。オプションには、データベースに.osmまたは.osm.pbfファイルを読み込む「read FILE」、データの整理を改善するためのR*Treeインデックスを追加する「rtree」、住所用のテーブルを追加する「addr」、接続のためのグラフテーブルを追加する「graph」があります。

例えば、「country.osm.pbf」というファイルを読み込み、「test.db」という名前のデータベースを作成するには、「pbf2sqlite test.db read country.osm.pbf」と入力します。

OSMデータはGeofabrikなどのソースから入手できます。ツールの最新バージョンをダウンロードすることを忘れないでください。

LZEXE圧縮ソフトウェアの元のソースコードが公開されました。このソフトウェアは、コシンスキーとも呼ばれ、1980年代後半から1990年代にかけてDOS実行ファイルの圧縮に使用されていました。1990年以来手が加えられていなかったソースコードは、MITライセンスの下で公開され、自由に使用できるようになりました。

LZEXEの開発者であるファブリス・ベラール氏がリリースを確認しました。公開されたバージョンにはv0.90、v0.91、v0.91eが含まれています。オンラインではv0.91とv0.91eのバイナリが入手可能ですが、v0.90は他のサイトで見つけることができます。コードは性能向上のためにx86アセンブリで書かれており、フロントエンドにはPascalが使用されています。

投稿の著者は、メガドライブのソニックゲームのデータに一致するコシンスキー圧縮ソフトを以前に作成しましたが、メガCD BIOSの圧縮データと比較した際に不正確な点が見つかりました。これは、異なるゲームに対して異なる圧縮ソフトが使用された可能性を示唆しています。公開されたソースコードはソニックゲームと完全には一致しないかもしれませんが、修正することで一致させることができるかもしれません。

現在、KENSフォーマットの圧縮ソフトはコシンスキーとサックスマンの2つが知られていますが、残りの2つのフォーマット（エニグマとネメシス）は、セガ専用にカスタムビルドされたため、公開されていない可能性が高く、失われていると考えられています。

YouTube No Translationは、Firefox用の拡張機能で、YouTubeの動画タイトル、説明、音声トラックを元の言語のまま保持します。この拡張機能は自動翻訳を防ぎ、より本物の視聴体験を提供します。主な機能には、動画タイトルを元の言語のままにすること、元の音声をデフォルトに設定すること（ショート動画にも対応）、翻訳を防ぐ説明文、好みの言語を選択し、自動生成された字幕を無効にすることが含まれます。

この拡張機能はオープンソースで、6,400人以上のユーザーが利用しており、評価は4.9星です。ユーザーは寄付を通じて開発を支援することができます。最新バージョン（2.5.0）では、YouTube Data API v3のサポートが追加されました。

この拡張機能を使用するには、Firefoxをダウンロードする必要があります。

HPは、中古車の履歴を提供するCarFaxのように、古いノートパソコンの寿命を延ばすプロジェクトに取り組んでいます。この取り組みは、電子廃棄物を減らし、技術の持続可能性を向上させることを目的としています。このイニシアティブには、エンジニアリング、製品管理、デジタルトランスフォーメーションの豊富な経験を持つアブ・ベイカー、サル・ヴァシ、バーバラ・スピッツァー、ジョン・ホンなどの重要なメンバーが関わっています。この努力は、HPが電子機器に関連する電子廃棄物やエネルギー消費の問題に取り組む姿勢を示しています。

大規模言語モデル（LLM）は、人間のようにタスクをこなす能力や優れた会話スキルで知られています。しかし、特定のタスクに特化した言語モデルを使用する専門的なAIシステムが登場しています。

著者たちは、小規模言語モデル（SLM）が多くの用途において十分な力を持ち、より適していて、コストも安いと主張しています。彼らは、SLMがエージェント型AIの未来になると考えています。議論では、SLMの強み、これらのシステムの一般的な設計、言語モデルを使用する際のコストに関する考慮事項が含まれています。

一般的な会話が必要なタスクには、異なるモデルを組み合わせた混合システムが最適かもしれません。著者たちは、SLMを採用する際の課題にも触れ、LLMをSLMに変換する方法を提案しています。

彼らの主なポイントは、LLMからSLMへの小さなシフトが、AI業界において運用やコストの面で大きな影響を与える可能性があるということです。著者たちは、自分たちの見解に対するフィードバックを促し、反応を公に共有する予定です。

デジタル信号処理（DSP）の重要な人物であるジム・ボディが亡くなりました。彼はニュージャージー州ホルムデルにあるAT&Tベル研究所で働き、初の成功したDSPの開発に大きく貢献しました。彼の半導体に対する貢献は、ベル研究所で共に働いた同僚のスティーブ・ウォルターズとパット・ヘイズによって称賛されています。

トーマス・デピエールはソフトウェアサプライチェーンの概念について議論し、多くの人がその意味を誤解していると指摘しています。特に、フリーおよびオープンソースソフトウェア（FOSS）に関連する点が重要です。

ソフトウェアサプライチェーンモデルは、サードパーティのライブラリを使用することから生じる問題により注目を集めています。これにより、サービスの中断やセキュリティの脆弱性といったリスクが浮き彫りになっています。製造業におけるサプライチェーンは、生産に必要な供給者のネットワークを指しますが、この比喩はFOSSの開発者には当てはまりません。

FOSSの開発者はボランティアであり、金銭的な報酬やユーザーとの正式なビジネス関係なしにコードを共有しています。彼らはソフトウェアを「現状のまま」提供しており、ユーザーはすべてのリスクを負うことになります。デピエールは、企業がFOSSの開発者に特定のサプライチェーンのルールに従わせたいのであれば、彼らを供給者として扱い、その仕事に対して報酬を支払う必要があると強調しています。

彼は、そうでない限りFOSSの貢献者を供給者として見なすべきではなく、企業はソフトウェアサプライチェーンに関する期待を再考する必要があると結論付けています。

遊び場の概念について、特に20世紀の「ジャンク遊び場」に焦点を当てた内容です。ジャンク遊び場は、子どもたちが遊びを通じて探求し、構築し、学ぶ機会を提供しました。従来の遊具が整った遊び場とは異なり、これらの実験的な空間では、廃材を使って創造性を発揮し、大人の監視のもとでリスクを伴う遊びを奨励しました。

第二次世界大戦後、ジャンク遊び場は子どもたちがトラウマに対処する手助けとして登場し、自由で協力的な遊びを促進しました。これらの遊び場はすべての年齢層を対象に設計され、さまざまな活動ができる施設が含まれていました。

安全のためには監視された遊びが重要で、子どもたちがいじめの脅威なしに探求できるようにしました。遊びのリーダーは子どもたちを導きながら、火を使った遊びなどのリスクを取ることを許可しました。

注目すべき例として、デンマークの建築家カール・ソーレンセンが1943年に作ったジャンク遊び場では、子どもたちが50フィートの塔を含む構造物を建てました。また、ミネアポリスでは1949年に「ザ・ヤード」がオープンし、最初は資源を競い合っていた子どもたちが、最終的には協力することを学びました。

1950年代には、ジャンク遊び場は「アドベンチャー遊び場」と改名され、安全性や外観についての懸念を和らげることを目指しました。

現代の遊び場は商業化されることが多く、以前の遊び場が持っていた創造性や関与が欠けていることが批判されています。現在も一部の実験的な遊び場は存在しますが、都市環境では課題に直面しています。

デジタルプレイとの比較では、マインクラフトのようなビデオゲームは創造的な遊びを提供しますが、ジャンク遊び場のような身体的・感覚的な体験は欠けています。

著者は、創造性と安全性を融合させた革新的な遊び空間の必要性を強調し、過去からのインスピレーションを受けつつ、現代の現実に適応することを提唱しています。

大規模言語モデル（LLM）におけるメモリーシステムの実装に関する課題や考慮点について述べられています。以下はその要点です。

初期のLLMは小さなコンテキストウィンドウ（4Kトークン）を持っていたため、長い物語の中でキャラクターの詳細やプロットの要素を追跡するのが難しく、一貫性を保つことが困難でした。知識は特定の文脈に結びついていることが多く、たとえばドイツの首都は時代によって変わり、フィクションの文脈でも異なることがあります。この複雑さが、シンプルなメモリーシステムの構築を難しくしています。

テキストを多次元空間の点として表現するベクトル埋め込みは、似たアイデアを集約するのに使われますが、記憶を順序付けてリンクするのが難しく、解釈も難しい場合があります。知識グラフは、情報の断片同士の関係を示すネットワークで、例えば「父親」という関係をラベル付けすることができます。この構造は、単純な埋め込みよりも複雑なつながりを可能にします。

LLMが情報を処理する際に、新しい文書を作成して以前のクエリからの洞察やつながりを要約することができ、これが将来の応答を効率化するのに役立ちます。関連する文書をどのように結びつけるかは、自動的に行うこともできますが、関連性を明示的に評価することも可能です。ただし、混乱を避けるために、接続の数を管理可能な範囲に保つ必要があります。

記憶のグラフが過密にならないように、あまり役に立たない接続を捨てる方法が必要で、これはLLMの評価に基づいて行われる可能性があります。エピソード記憶は、出来事を物語の形で記録し、後で参照できるタイムラインを作成することを含みます。

情報を探すために関連文書を探索するために設計されたトラバーサルエージェントは、特定のクエリを処理するためにサブエージェントを作成することもあります。一部の構造化された情報（例えば世界の首都）は、メインのメモリーシステムではなくデータベースに保存されることがあります。

情報を単一のテキスト文書に追加するシンプルなアプローチであるスクラッチパッドは、重要な記憶が削除されると問題が生じる可能性があります。異なる種類の記憶（アイデンティティ記憶とエピソード記憶など）は、別々に表現する方が良い場合があります。

エージェントが自らの記憶をどの程度制御すべきかについては議論があります。現在のモデルの限界を考えると、暗黙的なメモリ管理の方が効果的かもしれません。将来的には、より統合された学習アプローチのメモリーシステムが実現する可能性が示唆されていますが、それがどのように実現されるかは不明です。

著者はメモリー技術に関するさらなる洞察を求めており、LLMにおける効果的なメモリーシステムの開発の複雑さを認識しています。

Beenoは、macOS用の軽量ユーティリティで、外部モニターをメイン画面のリサイズ可能なウィンドウにミラーリングすることができます。プレゼンテーションの確認やコンテンツの共有に便利で、デスクトップの設定を変更する必要がありません。

使い始めるには、まずBeeno.zipをダウンロードして解凍します。次に、任意でBeeno.appをアプリケーションフォルダに移動します。アプリを開くには、右クリックして「開く」を選択し、Gatekeeperを回避します。プロンプトが表示されたら、画面とシステムオーディオの録音へのアクセスを許可します。メニューバーに🐝アイコンが表示され、使用準備が整ったことを示します。

主な操作方法は、プレビューを表示または非表示にするにはBeeアイコンをクリックするか、⌥Bを押します。ミラーリングするディスプレイを切り替えるには、Beeアイコンを右クリックしてモニターを選択します。Beenoを終了するには、Beeアイコンを右クリックして「Beenoを終了」を選びます。

Beenoは特にCapture Oneのユーザーに役立ち、ズームやライブビューを別の画面に簡単に投影できます。

2025年7月1日、PlanetScaleは新しいPostgresホスティングプラットフォームのプライベートプレビューを発表し、世界で最も速いと主張しました。企業はウェブサイトを通じてアクセスをリクエストできます。Postgresをサポートする決定は、特にPlanetScale Metalの発表後に顧客からの強い需要によって促されました。

PlanetScaleは、既存のPostgresホスティングソリューションと比べて、より優れたパフォーマンスと信頼性を提供することを目指しています。既存のソリューションは、しばしば障害や高コストに悩まされています。テストの結果、PlanetScaleは競合他社を上回る性能を示し、リソースが2倍ある場合でもその優位性を維持しました。

このプラットフォームは、高可用性を実現する自動フェイルオーバーや接続プーリングを備えています。Postgresのバージョン17をサポートし、バージョン13以上からのオンラインインポートが可能で、ダウンタイムなしでの自動更新も行えます。PlanetScaleはNVMe SSDドライブを使用しており、ホスティングのパフォーマンスとコストの比率を向上させています。

さらに、PlanetScaleはMySQL向けのVitessシステムに関する専門知識を持っていますが、Vitessを直接使用せずにPostgres専用の新しいアーキテクチャを開発しています。顧客と協力し、Postgresを大規模に運用するニーズに応えるシステムを確保しています。

興味のあるユーザーは、PlanetScale for Postgresのプライベートプレビューの待機リストに参加できます。

著者は、1980年代の子供時代に親しんだZX Spectrum 128K、通称「トーストラック」の復元体験を共有しています。彼はレトロコンピュータのコレクションを持ち、これまでにもZX Spectrumの修理を行ってきました。

トーストラックは全体的に良好な状態で、ほとんどの場合電源が入り、起動しましたが、いくつかの修理が必要でした。初期の検査では大きな問題は見つかりませんでしたが、キーボードの膜が劣化していました。著者は以下のようなさまざまなアップグレードを行いました。

まず、古い電圧レギュレーターをより効率的なDC-DC降圧コンバーターに交換し、冷却性能を向上させました。次に、周辺機器との接続を改善するためにエッジコネクタを掃除しました。ビデオ出力の明瞭さを向上させ、色のにじみを減らすためにフィルターを追加しました。また、劣化した膜キーボードを新しいものに交換しました。音質を向上させるためにオーディオジャックを交換し、モノラルからステレオへのケーブルを使用して音の接続を改善しました。最後に、RGB2HDMIアダプターを使ってトーストラックをHDMIディスプレイに接続し、ビデオ出力を向上させました。

これらの改善を経て、トーストラックは良好に動作し、懐かしいゲーム体験を提供しました。著者は復元プロセスを楽しみ、今後さらにアップグレードを探求する計画を立てています。

要約がありません。

著者は、ソフトウェアエンジニアリングにおいて真のボトルネックはコードを書くことではなく、コードレビューやメンタリング、テスト、コミュニケーションといったプロセスにあると主張しています。大規模言語モデル（LLM）などのツールは、コードを生成するのを容易かつ迅速にしますが、そのコードを理解し、検証する必要性をなくすわけではありません。

迅速に多くのコードが生成されると、それを理解し維持することが難しくなり、品質に問題が生じる可能性があります。コードを書くことで節約できた時間は、そのコードについて考えたり、バグを特定したり、保守性を確保したりするための努力を減らすものではありません。

チームの協力は不可欠であり、コードがあまりにも早く生成されると、十分な議論が行われず、品質についての仮定が生まれることがあります。LLMは生産性を向上させますが、生成されるコードの量が増える中で重要な明確な思考、慎重なレビュー、思慮深い設計といった核心的な課題には対処していません。

要するに、コードを作成するコストは減少しましたが、そのコードをチームで理解し管理するコストは依然として高く、これが本当のボトルネックであると言えます。

要約がありません。

アレクサンドラ・エルバキアンは「科学の海賊女王」として知られ、2011年に高額な料金の背後にある数百万の学術論文に無料でアクセスできるSci-Hubを設立しました。彼女は現在、Sci-Hubの運営を支援するために、$SCIHUBという暗号通貨を通じた新しい資金調達方法を模索しています。このプロジェクトは50万ドルを調達し、2000万ドルの市場価値に達しましたが、支持者からの信頼の欠如などの課題に直面しています。

エルバキアンの動機は、研究者が大手出版社によって収益化される学術出版システムに対する不満から来ています。彼女の共産主義的な理想に触発された政治的な意見は物議を醸し、エルゼビアとの法的トラブルやアメリカ司法省による調査を引き起こしました。

$SCIHUBトークンの実験は、暗号通貨、活動家精神、投機の複雑な関係を浮き彫りにしています。一部の投資家はこれを利益を得る可能性のある事業と見なしていますが、エルバキアンはオープンサイエンスへの寄付として強調しています。彼女の取り組みは、特に経済的および政治的に疎外感を抱く若い世代の間で、伝統的な権力構造に挑戦するための代替システムを利用する広範な運動を反映しています。

彼女のメモコイン事業の結果は、ますますデジタル化が進む世界における知識の共有と資金調達の未来について重要な疑問を提起しています。特に、多くの学術的な成果が依然として料金の壁の背後にあり、アクセスできない状況が続いています。

Nimtableは、データレイクハウスにおけるApache Icebergカタログの管理と最適化を目的としたシンプルで使いやすいプラットフォームです。ユーザーはウェブインターフェースを通じて、テーブルを簡単に探索し、クエリを実行し、データの分布を分析することができます。

主な特徴としては、複数のカタログタイプ（REST、AWS Glue、PostgreSQLなど）に接続できるマルチカタログサポートがあります。また、S3や互換性のあるストレージソリューションと連携するオブジェクトストア統合も備えています。ユーザーはテーブルのスキーマやパーティションを表示でき、プラットフォーム内で直接SQLクエリを実行することが可能です。さらに、インテリジェントな支援や自動テーブル要約機能を含むAIツールも用意されています。データファイルの分布を視覚化するファイル分布分析や、ファイルの圧縮やスナップショット管理をサポートするテーブル最適化機能もあります。

Nimtableは、インタラクティブなウェブインターフェースとRESTカタログAPIを通じて、ユーザーをカタログサーバーに接続します。ユーザーはDockerを使って迅速にNimtableをセットアップでき、サービスを実行した後はlocalhost:3000でデフォルトの管理者ログインを使用してアクセスできます。

設定はウェブインターフェースまたはYAMLファイルを通じて行うことができ、ユーザーはカタログを追加したり、環境変数や資格情報ファイルを通じてAWSの認証情報を設定することができます。

今後の計画としては、圧縮戦略の改善、監視機能の強化、セキュリティや統合オプションの向上が含まれています。このプロジェクトはコミュニティの参加を奨励しており、Apache License 2.0のもとでライセンスされています。

オリバー・チャイルドは、3Dプリントされた物体にプリント基板や導電性の要素などの電子部品を組み込む新しい方法に取り組んでいます。この革新的なアプローチは、電子機器と3Dプリントの統合を簡素化し、印刷されたアイテムの機能性を向上させることを目的としています。

トルコのTikTokのコンテンツモデレーターたちが、厳しい労働環境について声を上げています。彼らは過激なコンテンツにさらされ、長時間働き、十分なメンタルヘルスのサポートが受けられない状況に置かれています。労働条件を改善するための労働組合を結成しようとする試みは、法的な障害や解雇に直面しています。

元モデレーターのハサン・ヤヴズ氏は、組合結成を試みたために解雇され、その後、暴力的で不快なコンテンツを扱う仕事の厳しい現実に抗議しています。多くのモデレーターは、仕事の性質や高い生産性の要求によってメンタルヘルスの問題に苦しんでいます。

新たに国際的なコンテンツモデレーターのための労働組合連合が結成され、彼らの権利を擁護する活動が始まりました。しかし、企業はしばしば組合結成の動きを阻止し、従業員の福祉を優先すると主張しながら、実際にはその努力を妨げるような変更を行っています。

全体として、コンテンツモデレーションの仕事はますますストレスが多く、不安定なものになっており、世界中の労働者がその厳しい役割に対するより良い認識とサポートを求めています。

科学者たちは、植物やプランクトン、海の飛沫などの生物が雲の形成にどのように寄与しているかを発見しています。これにより、気候予測が向上する可能性があります。微細な藻類は雲が形成されるのを助けるガスを放出し、海や森林からの他の生物由来の粒子も重要な役割を果たしています。

雲は太陽光を反射したり熱を閉じ込めたりすることで気候に影響を与えるため、雲の形成を理解することは正確な気候モデルを作成する上で非常に重要です。研究者たちは、生物由来の粒子がほこりや汚染物質と同様に雲の発達に影響を与えることを発見しました。たとえば、植物プランクトンは雲の形成につながるガスを放出し、海からの有機物は高温でも氷の雲を作ることができます。

さらに、CERNでの研究では、異なる植物から放出されるガスが雲の形成に与える影響が調査されました。特定の化合物が少量でも雲の発達を大きく促進することが明らかになりました。これらの発見は、現在、生物的影響の複雑さに苦しむ気候モデルの改善に役立っています。

研究者たちは、雲の形成に関する新しい知見を気候モデルに組み込み、気候変動の影響をより正確に予測し、地球工学の解決策を探求することを目指しています。たとえば、森林を再生することが、これまで考えられていたよりも地球を冷却する効果が大きい可能性があります。全体として、雲の形成における生命の役割を理解することは、気候科学へのアプローチを再構築しています。

この文章では、rust-asn1というRustライブラリを使用して、DER（Distinguished Encoding Representation）のシリアル化を最適化するプロセスについて説明しています。

ASN.1はデータを記述するための表記法であり、DERはタイプ・長さ・値（TLV）構造を使用した特定のバイナリエンコーディング形式です。値の長さは変動するため、シリアル化の際に課題が生じます。

最初のシリアル化方法では、値の長さのためにスペースを確保し、書き込み後にバッファのサイズを確認していました。このアプローチは、大きな値に対しては余分なコピーが発生し、効率が悪くなります。

著者は、エンコードされる値が事前にその長さを指定できるようにすることで、推測や余分なコピーの必要性を減らし、効率を改善することを目指しました。

整数の長さを計算する方法は当初非効率的でしたが、共同作業と研究を経て、より効率的な新しいアプローチが開発され、操作の回数を減らし、バイトをループすることを避けることができました。

新しい方法はAlive2というツールを使用して検証され、正確で最適であることが確認されました。

著者はLLVMに対して最適でないコード生成に関するプルリクエストを提出することを検討しました。AIツール（Claude）を使って最適化の実装を支援し、そのためのテストも作成しました。

著者は、複雑な問題に対してAIと協力することの価値、AIと形式的検証ツールを組み合わせる効果、コンパイラの最適化を改善するための継続的な機会について学びました。

要するに、この文章はデータのシリアル化を最適化する過程、AIツールの活用、ソフトウェア開発における厳密なテストの重要性を強調しています。

スティーブは「DB-19キング」として知られ、Apple IIやMacintoshなどのヴィンテージコンピュータで一般的に使用されていたDB-19コネクタの大口販売を行っています。2016年には、彼の製品に対する需要が高まったため、新しいDB-19コネクタを製造し、最大の供給者となりました。2025年現在、彼はヴィンテージコンピュータコミュニティと在庫を共有したいと考え、eBayで1,000個単位のバルクロットを提供しています。価格は1個あたり0.44ドルから始まり、最近の価格よりもかなり安くなっています。これらのコネクタは高品質で全金属製であり、さまざまなプロジェクトに使用できます。興味のある購入者は、7月8日に終了するオークションをeBayで見つけることができます。

この記事では、Rustの表現力豊かな型システムを活用して、Clapライブラリを使った堅牢なコマンドラインインターフェース（CLI）を作成する重要性について説明しています。

まず、Rustは静的かつ強い型付けの言語であり、システムの異なる部分間で明確な契約を定義するのに役立ちます。これは、開発者とユーザーの両方にとって有益であり、型が弱い言語と比べて特にメリットがあります。

コマンドライン引数へのアクセスは、Rustのstd::env::argsを通じて可能ですが、この基本的な方法は手間がかかり、エラーが発生しやすいです。そこで、Clapライブラリは、コマンドライン引数を定義し解析するための構造化された方法を提供し、これを簡素化します。

Clapを使用すると、開発者はビルダーパターンやRustの型システムのderive機能を使って、コマンドライン引数を簡単に指定できます。これにより、ユーザーフレンドリーなCLIを作成しながら、厳密な型定義を維持することができます。

型駆動設計の利点には、明確な型定義がコードの理解と管理を容易にするため、メンテナンス性が向上することが含まれます。また、Clapを使用することで引数解析に必要な命令的なコードが減り、テストの負担も軽減されます。さらに、厳密な型付けはCLIアプリケーションのセマンティックバージョニングの実践を助け、変更が適切に文書化され理解されることを保証します。

Clapは環境変数も扱うことができ、ユーザーはコマンドライン引数や環境設定を通じてオプションを構成できます。

全体として、この記事はRustの型システムとClapを活用することで、開発プロセスが改善されるだけでなく、コマンドラインツールのユーザー体験も向上することを強調しています。

このプロジェクトは、制作者の写真、ソフトウェアエンジニアリング、そして家族の思い出に対する興味を組み合わせた個人的な取り組みです。目的は、GoogleやAppleのフォト機能に似た、家族の写真を探索するためのインタラクティブなシステムを構築することです。

プロジェクトの主な特徴には、家族のメンバーを自動的に識別しタグ付けするためのローカル顔認識機能、各写真に対する説明的なキャプションの生成、そして会話形式の検索が可能な自然言語検索機能が含まれています。これにより、ユーザーは言葉で写真を探すことができます。

制作者はプライバシーの重要性を強調しており、システムはローカルハードウェア上で動作します。すでにAIツールから高レベルのプロジェクト計画を受け取っており、現在は実際の経験、ツール、構造化メタデータ、顔認識、意味ベクトル検索をアプリケーションに統合するためのベストプラクティスに関するアドバイスを求めています。おすすめがあれば大変ありがたいです。

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メールスタートアップの課題や失敗について、信頼性のあるメールインフラを構築することの重要性が強調されています。まず、多くのメールスタートアップは失敗しており、その失敗率は80％を超えるとされています。多くの企業は買収された後に閉鎖されることが多く、これは既存のメールプロトコルの実装が不十分であることが原因です。

メールの基本プロトコルであるSMTP、IMAP、POP3は堅牢ですが、多くのスタートアップはその実装に苦労しています。成功している企業は、これらのプロトコルを置き換えるのではなく、既存のワークフローを強化することに注力しています。

失敗の一般的な理由としては、ユーザーのニーズを誤認し、実際には問題でないことに焦点を当てること、高い技術的負債と信頼性のあるインフラを構築することの複雑さ、そしてメールにおけるネットワーク効果が新規参入者にとっての障壁となることが挙げられます。

成功している例として、SendGridやMailgunのような企業は、信頼性のあるメールインフラを提供することで成長しています。彼らは消費者向けのアプリではなく、開発者向けのツールを構築しています。

ベンチャーキャピタルの役割も重要です。VCからの資金提供は、スタートアップに急速な成長を求めるプレッシャーをかけることがあり、これが誤った意思決定や持続不可能な実践につながることがあります。

最近のトレンドとして、AIに焦点を当てたメールスタートアップが増えていますが、これらも過去の企業と同様の課題に直面する可能性があります。持続可能な成功のためには、インフラと実績のあるプロトコルに再び焦点を当てることが重要です。

メール分野で成功するためには、既存のインフラを基にし、信頼性に重点を置き、現在のワークフローを強化することが求められます。完全にメールを再発明しようとするのではなく、これまでの知見を活かすことが鍵となります。

2025年6月30日、MetaはKotlin Foundationにゴールドメンバーとして参加したことを発表しました。これは、MetaがKotlinとAndroid開発に対するコミットメントを示す重要なステップです。同社は、AndroidのコードをJavaからKotlinに移行しており、そのプロセスの多くを自動化するために「Kotlinator」という社内ツールを使用しています。また、Metaはオープンソースプロジェクトを通じて自社の取り組みを共有し、開発者のビルド速度や実践を改善することを目指しています。

Kotlin Foundationのメンバーとして、Metaはオープンソースライブラリのクリエイターを支援するプログラムや、学生や開発者の革新を促進する活動に貢献する計画です。このメンバーシップは、Kotlinコミュニティの強化や、さまざまなプラットフォームでの言語機能の向上に対するMetaの献身を強調しています。Metaのオープンソースに関する取り組みについての詳細は、公式ウェブサイトやソーシャルメディアで確認できます。

TokenDaggerは、OpenAIのTiktokenの代替として、Llama 3やGPT-3などのモデルでテキストを処理するために使用されます。C++ 17で作成され、Pythonとの互換性も持ち、高速性を目指しながらTiktokenと同じ語彙やトークンのルールを維持しています。

開発者は、トークナイザーをゼロから再構築することで、大規模言語モデルについて学んでいます。Tiktokenの実装では正規表現のマッチングに多くの時間がかかっていることがわかり、より高速な正規表現エンジンを使用することで速度を改善し、場合によっては正規表現を不要にしました。

テストの主な結果として、TokenDaggerは単一スレッドでのコードサンプルのトークン化において4倍の速さを実現しています。また、1GBの自然言語テキストファイルを処理する際には、2〜3倍のスループットを達成しています。

フォードのCEO、ジム・ファーリー氏は最近、中国の電気自動車（EV）産業に対する感銘を表明し、それを「最も謙虚な経験」と称しました。彼は、中国の自動車が西洋のものに比べて技術が優れ、コストが低く、品質が高いことを強調しました。特に、先進的な車載技術や機能に注目しています。ファーリー氏は、中国企業が政府の補助金を受けて強力な製造基盤を築き、手頃な価格で高品質なEVを生産できるようになったと述べました。

中国を訪問する際、ファーリー氏とそのチームはさまざまなモデルを試乗し、学びを得ることを目指しています。その知見をフォードに活かすことを計画しています。フォードは、新たに3万ドルの電気自動車を開発する予定で、中国の企業との提携を通じて、より安価なバッテリーの生産にも取り組んでいます。

ファーリー氏は、アメリカの自動車メーカーが中国からの大きな競争に直面していることを認め、謙虚さと中国の手法から学ぶ必要性を強調しました。彼は、フォードが適応しなければ、業界での未来を失うリスクがあると考えています。

現在取り組んでいるプロジェクトについて教えてください。また、新しく考えているアイデアはありますか？

国際宇宙ステーショントラッカーは、20ドルのESP32 CYD（安価な黄色いディスプレイ）を使用したプロジェクトです。このトラッカーはWi-Fiを通じてリアルタイムの情報を提供し、タッチスクリーンやバックライトの電源管理機能も備えています。このプロジェクトは、教室でのSTEM（科学、技術、工学、数学）活動に適した楽しくて手頃な選択肢であり、完全にオープンソースです。

政府機関は、go.gov.sg/openのような.gov.sgのウェブサイトを利用して、一般の人々と情報をやり取りしています。これらのウェブサイトは、信頼できる情報源と見なされています。

これは、llama.cppプログラムと基本的なユーザーインターフェースを組み合わせた、シンプルな45MBのWindows用.exeファイルです。このファイルと任意の.ggufモデルをUSBドライブにコピーし、任意のWindows PCに接続することで、管理者権限やインターネット接続、追加のダウンロードなしで言語モデルとチャットができます。

このツールは、技術に詳しくないユーザー向けに設計されており、クライアント訪問時にUSBドライブを使うだけで簡単に実行できるようになっています。

PyInstallerを使用してすべてを一つのファイルにまとめており、最初に開くとモデルがメモリに読み込まれ、迅速な応答が可能になります。モデルが情報を処理している間も、ユーザーインターフェースは反応を保ちます。プログラムはユーザーの入力からのテキストの部分を強調表示し、クリックすることで情報源を確認できるため、誤った情報を迅速に特定するのに役立ちます。

このテキストでは、言語処理に使われるトランスフォーマーモデルと、グラフ構造から学習するグラフニューラルネットワーク（GNN）の関係について説明しています。トランスフォーマーは、トークンの完全に接続されたグラフ上で動作するGNNとして捉えることができ、自己注意機構を使って各トークンの重要性を他のトークンとの関係で判断します。位置エンコーディングは、トークンの順序を維持するのに役立ちます。要するに、トランスフォーマーは、事前に定義されたグラフ構造がなくても入力間の関係を理解できる強力なネットワークです。しかし、トランスフォーマーは、従来のGNNで使われる疎なメッセージパッシングよりも、現代のコンピュータでより効率的に動作する行列演算に依存しています。このため、トランスフォーマーは現在のハードウェア上での性能において優位性を持っています。

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このブログ記事では、ジェレミー・クックが作成したロボットのドラム演奏者について紹介しています。このロボットは、リラックスした環境音で知られる楽器、タンブリンを演奏するために設計されています。タンブリンは通常、プロパンシリンダーから作られ、切り取られた部分が叩かれることで異なる音を出します。演奏を自動化するために、クックはソレノイドを使用しました。ソレノイドは、ドラムを力強く叩くための装置です。

このロボットには、MDFとPVCパイプで作られたフレームに取り付けられた8つのソレノイドがあります。Arduino Opta Liteマイクロコントローラーがリレーモジュールを通じてソレノイドに電力を供給しています。さらに、クックはMIDI入力を組み込み、ロボットがキーボードやコンピュータから音楽を演奏できるようにしています。この設定では、あらかじめ書かれた曲やコンピュータ生成のメロディを演奏することが可能です。クックは、TindieでMIDI入力用のカスタムアダプターも販売しています。このロボットドラム演奏者は、オーランド・メイカーフェアで展示されました。

著者は「バック・トゥ・ザ・フューチャー」のタイムサーキットに使われていたLEDディスプレイを再現するプロジェクトに取り組んでいます。この小道具に必要なLED部品を調達し、仕様を決める計画を立てています。

映画で使用されたディスプレイは、当時一般的だった市販の7セグメント電子部品である可能性が高いです。7セグメントディスプレイには、目に見える小数点やシャープなデザインといった特徴があります。

映画に登場するアルファベットと数字を表示するディスプレイはガラス製で、機能しないものでした。著者のプロジェクトには合わないため、変更可能なディスプレイが必要です。

著者は元の小道具のサイズを測定し、LEDセグメントの標準サイズを特定しました。数字の高さは約0.6インチ、7セグメントディスプレイの幅は約0.5インチ、スタンドアロンLEDは直径約3mmです。

最近行われた「A」カーのタイムマシンの修復作業から貴重な情報が得られました。修復チームは同様の7セグメントディスプレイとアルファベット表示を使用し、数字の高さや他の寸法を確認しました。

著者は、希望するディスプレイの仕様リストをまとめました。アルファベット表示は幅1.54インチ、高さ0.9インチ、7セグメントは幅0.5インチ、高さ0.6インチ、スタンドアロンLEDは直径3mmです。

今後のステップとして、著者はこれらの仕様に基づいてLEDディスプレイの調達を始める予定で、元のものに近い部品を見つけることを期待しています。著者は、元の小道具や最近の修復から得た測定値や仕様をもとに、「バック・トゥ・ザ・フューチャー」のLEDディスプレイを正確に再現することに注力しています。

「美徳のガーニッシュ」というメンタル戦略についての内容です。この方法は、ネガティブな衝動や悪習慣を管理するのに役立ちます。重要なポイントは以下の通りです。

まず、トリガーを認識することが大切です。イライラやネガティブな感情（「ささやき」と呼ばれます）を感じたとき、それに反応する前にその感情に気づき、認めることが必要です。

次に、二段階のプロセスがあります。第一段階では、自分の感情を書き出します（例：「w: 攻撃されていると感じる」）。これにより、トリガーと反応の間に一時停止を作ります。第二段階では、「美徳のガーニッシュ」を使います。これは、ポジティブな思考やツールで、視点を変え、ネガティブに反応するのではなく、より良い反応を促します。

美徳のガーニッシュとは、引用文や歌の歌詞、呼吸法、マントラなど、ネガティブな思考をより建設的なものに変える手段です。

実際の例として、批判を受けたときや圧倒されていると感じたとき、または忍耐が必要な状況でこの方法を適用する方法が示されています。ささやきを認識し、ガーニッシュを使うことで、反応を変えることができます。

ささやきを書き出すことは、パターンを認識し、自動反応を打破し、自分自身に責任を持つのに役立ちます。また、個人的なガーニッシュライブラリを作成することも重要です。自分の一般的なトリガーを追跡し、自分に響くガーニッシュを開発します。

この方法を実践するためには、専用のジャーナル（「人生の台帳」など）を使って、ガーニッシュライブラリを構築します。

長期的には、ささやきを認識し、ガーニッシュを適用するまでのギャップが縮まり、より良い反応と健康的な習慣につながります。このアプローチは、意識、意図的な行動、ポジティブな再構成の力を強調し、日常生活の課題に対処する方法を改善します。

新しいメモリモデルがCプログラミング言語のために開発され、ポインタの「出所」やプログラム実行中の起源を明確にすることを目的としています。このモデルは、ポインタのエイリアシング、つまり二つのポインタが同じメモリ位置を指す場合の曖昧さを解消し、現代の情報システムの安全性とセキュリティを向上させることを目指しています。

このモデルの重要なポイントは、ポインタの出所を追跡するための数学的な仕様を提供することです。これは、コードの最適化にとって非常に重要です。また、ポインタが同じメモリのオブジェクトを指している場合、二つのポインタはエイリアスしていると言います。エイリアシングを理解することは、コンパイラがコードを効果的に最適化するために重要です。

例として、最適化されていない関数がメモリアクセスを減らすことで改善できることが示されていますが、コンパイラは二つのポインタがエイリアスしているかどうかを判断できないと最適化に苦労します。エイリアシングに関する誤った仮定はバグを引き起こす可能性があります。

現在のC標準では、出所がコンパイラの最適化にどのように影響するかが十分に定義されておらず、プログラマーの間で混乱を招き、異なるコンパイラによって解釈が異なることがあります。このモデルでは、「ストレージインスタンス」といった概念を導入し、メモリアクセスの範囲を定義し、ポインタが「公開」または「合成」されるタイミングに関するルールを示しています。これにより、エイリアス分析に影響を与えます。

プログラマーは、コンパイラがコードを効果的に最適化できるように、ポインタの露出を最小限に抑え、ポインタを整数にキャストするような特定の行為を避け、明確さと安全性を高めるCの現代的な機能を使用することが推奨されています。

この新しい出所メモリモデルは、Cにおけるポインタの動作の理解を統一し、プログラマーとコンパイラがより効果的に協力し、安全で最適化されたコード実行を実現するためのガイドラインを提供することを目指しています。

オンラインジェネレーターを使ってみましょう。例えば、Perplexing LabsのGridfinityジェネレーターでは、自分の寸法を入力することでカスタムの収納ボックスやベースプレート、ふたを作成できます。Gridfinityは、作業場向けに設計されたモジュラー収納システムで、整理整頓と生産性を高めることを目的としています。このシステムは無料で、オープンソースであり、ほぼすべてが3Dプリント可能です。

Gridfinityのアイデアは、アレクサンダー・チャペルのアソートメントシステムに触発され、ザック・フリードマンによって開発されました。最初のデザインは「Gridfinity: Your Ultimate Modular Workshop is FREE!」という動画で共有されました。現在、活発なコミュニティがGridfinityを改善し、適応させています。このコミュニティに参加し、自分のアイデアを提供することが奨励されています。

Ensōは、編集に気を取られずに執筆に集中できるように設計されたツールです。このツールは、執筆プロセスのスムーズな流れを促進します。開発者は、6年間で200万語を毎日書いた経験から、Ensōをさらに使いやすくできると考えています。詳細については、公式ウェブサイトや関連するディスカッションスレッドを確認することができます。

データセンターの建設と管理は、見た目以上に複雑です。特に人工知能（AI）の普及に伴い、データセンターの需要が高まる中で、電力消費と温度管理が非常に重要になっています。

データセンターの電力需要はさまざまで、バージニア州北部にある最大のデータセンターは2,552メガワットの容量を持っています。2023年には、約7.4ギガワットの電力を消費し、これは世界の電力使用量の約1〜1.3%に相当します。

電力使用効率（PUE）は、エネルギー効率を測る指標で、全体のエネルギー使用量とIT機器が使用するエネルギーを比較します。冷却システムは電力使用の約40%を占めており、その監視が不可欠です。

データセンターはIT負荷や使用される機器によって熱を発生させます。過熱を防ぐためには、効率的なサーバー設計や冷却技術の活用など、効果的な温度管理戦略が重要です。

データセンターでは、通常、空気冷却と水冷の混合システムが使用されます。水冷は空気冷却よりも効率的ですが、漏れを防ぐために慎重な管理が必要です。

データセンターは大きなカーボンフットプリントを持ち、航空業界を上回ることもあります。電力効率の向上は、持続可能性とコスト管理にとって重要です。

データセンターの必要性が高まる中で、電力と冷却を効率的に管理するための革新的な解決策も求められています。マイクロソフトのような企業は、運営を維持するために原子力などの代替エネルギー源を模索しています。

データセンターの運営の複雑さを理解することは、今後の技術の進歩や環境の持続可能性にとって重要です。

著者は、ボット対策に関する葛藤を表現しています。一方では、特にAIの文脈において、ウェブサイトを攻撃やスクレイピングから守るためにボット対策が重要であることを認識しています。しかし、他方では、多くのボット対策が使用する攻撃的な手法、特に特定のプラットフォームのユーザーを差別する可能性のある複雑なフィンガープリンティング技術に対して不満を抱いています。このような手法は、ウェブを限られた技術に依存させる方向に進んでいると感じています。

ブログでは、VercelのBotIDが紹介されています。これは「見えないCAPTCHA」として設計されており、ユーザーの操作なしでボットを特定することができます。BotIDには、基本（無料）と深層分析（有料）の2つのモードがあります。基本モードはクライアント側の信号を使ってボットを検出し、深層分析モードはKasadaのボット対策技術を活用したより高度な手法を取り入れています。

BotIDの設定は簡単で、Next.jsプロジェクトにパッケージを追加するだけです。著者はBotIDの実装に関するコード例を提供し、ボット対策のために読み込まれる新しい難読化されたJavaScriptファイルについて、その複雑さやボットからの保護に使われる手法を分析しています。

投稿では、Vercelの基本モードがボットのアクセスを効果的に防げないかもしれないが、将来の検出を改善するためのデータを収集している可能性が高いと強調されています。一方で、深層分析モードはより洗練されており、高度なボットをブロックするのに効果的です。

著者は、ボット対策が必要な機能を果たしている一方で、その開発が不透明でクライアントデータに過度に依存する傾向があることに懸念を示しています。これがオープンウェブに与える影響について、読者に意見を共有するよう呼びかけています。

ジャコビ楕円体は、均一な密度の回転する流体が静水圧平衡にあるときに形成される三次元の形状（トライアキシャル楕円体）です。この名前は、こうした形状が存在することを発見した数学者カール・グスタフ・ヤコビに由来しています。彼は、マクラウリン楕円体のような球体だけが可能だという以前の考えに挑戦しました。

ジャコビ楕円体は、一定の速度で回転する流体の体積を表し、重力によってその形を保っています。ヤコビ以前は、平衡状態にあるのは球体だけだと考えられていましたが、彼は三つの異なる軸を持つ楕円体も安定して存在できることを示しました。

楕円体の軸とその角速度の関係は、数学的に記述することができ、特定の寸法に関する条件があります。また、ジャコビ楕円体は全体が回転しますが、デデキンド楕円体は内部で流体が循環しています。両者は似たような寸法と質量を持っていますが、流体の動きに関しては異なる挙動を示します。

ジャコビ楕円体は、回転する流体の中で安定した平衡状態に存在できる形状についての理解を深めるものです。

要約がありません。

「ファントムの陰謀」というテキストアドベンチャーゲームが、40年の歳月を経てウェブブラウザでプレイ可能になりました。このゲームの創作者は、1984年にティーンエイジャーの頃に制作を始めました。彼は古典的なテキストアドベンチャーに影響を受けましたが、当時の限られた技術のために多くの困難に直面しました。数年にわたり他の興味を追求していた彼は、COVID-19パンデミックの間に再びこのゲームのアイデアを思い出し、現代のプログラミング言語を使って再構築しました。

新しいバージョンには、彼の子供時代への言及が含まれており、ストーリーやパズルがより発展していますが、オリジナルの魅力も保たれています。このゲームは短くて簡単に設計されており、クリアするのに約1〜2時間かかります。

MITのコンピュータ科学者ライアン・ウィリアムズによる最近の発見は、計算時間とメモリ空間の関係に関する長年の信念に挑戦しています。約50年間、ある問題を解くのに必要なステップ数（t）が決まると、その問題を解くためには同じくらいのメモリ（tビット）が必要だと考えられてきました。しかし、ウィリアムズは多くの問題が実際にはそのメモリの平方根（√tビット）だけで解決できることを発見しました。

この画期的な成果は、プラハで開催されたACM計算理論シンポジウムで発表され、以前考えられていたよりもはるかに少ないメモリで複雑な問題を解決できる可能性があることを示唆しています。このアイデアは「還元」と呼ばれる手法に基づいており、ある問題を別の問題に変換することでメモリを効率的に使用できるようにします。ミシガン大学のマフディ・チェラグチのような専門家は、この発見を計算効率の理解における重要な進展と見なしており、利用可能なメモリの量よりも効果的なメモリの使用がより重要であると強調しています。

LibreOfficeは、ユーザーがMicrosoft Officeから自社のソフトウェアに移行するための無料ガイドを提供しています。この取り組みは、オフィスの生産性向上のために無料の代替ソフトを利用したいと考えている人々を対象としています。

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）上で実行されているかどうかを検出できます。例えば、CPUファンを確認することがあります。これは、Windows Management Instrumentation（WMI）コマンドを使用して行われ、Win32_Fanクラスを照会します。マルウェアは、セキュリティ研究者が分析しにくくするために、仮想マシンを避ける傾向があります。

仮想マシンにCPUファンがあるように見せるためには、システム管理BIOS（SMBIOS）データを修正する必要があります。これには、適切なSMBIOSエントリを含むファイルを作成し、そのファイルを仮想マシンに設定することが含まれます。

Xenを使用する場合、設定ファイルでsmbios_firmwareオプションを指定し、カスタムSMBIOSデータファイルを指すように設定します。このデータが正しくフォーマットされていること、各構造体のサイズが適切であることを確認する必要があります。

例えば、CPUファンと温度プローブを表すために必要なバイトデータを含むsmbios.binというファイルを作成できます。この設定が完了したら、仮想マシンを起動し、CPUファンが認識されるかどうかを確認します。

QEMU/KVMを使用している場合、プロセスはより簡単です。-smbiosオプションを使用して、データ構造のサイズを変更することなくカスタムSMBIOSデータを設定できます。

要するに、XenとQEMUの両方は、マルウェアが物理マシン上で実行されていると錯覚させるためにSMBIOSデータをカスタマイズする方法を提供しています。

最近、ジェイソン・エバンスが「jemalloc」を引退し、「phkmalloc」について言及しました。これを機に、phkmallocの歴史を振り返ることになりました。phkmallocはFreeBSD用に開発されたメモリ割り当てシステムです。

FreeBSDは当初、クリス・キングスリーによるmallocの実装を使用していました。この実装は問題なく動作していましたが、1990年代半ばにRAMの価格が急騰する中で、効率的なメモリ使用が重要になりました。著者は、特にGCCのようなプログラムでメモリを解放する際に過剰なディスク活動が発生することに気付きました。

従来のmallocは仮想メモリを使用しないシステム向けに設計されていたため、現代のシステムでは非効率的でした。著者はメモリ割り当ての呼び出しを記録し、メモリを解放する際に不要なページングが発生することを発見しました。これを「死にかけの音」と呼びました。

著者はmallocシステムを修正し、データを記録するようにしましたが、リンクリストの管理が非効率であることに気付きました。そこで、mallocをゼロから再設計し、メモリのページングの問題を回避し、速度を向上させました。新しい設計では、メタデータを割り当てられたメモリブロックから分離し、メモリ使用エラーの検出を改善しました。

1995年9月にphkmallocが導入され、以前の実装よりも特に低メモリ環境でのパフォーマンスが向上しました。好意的なフィードバックを受けましたが、既存のアプリケーションに潜んでいたバグも明らかになりました。

phkmallocは特定のセキュリティ脆弱性に対して強靭であり、他のシステムを狙った攻撃にFreeBSDが影響を受けない事例もありました。継続的な改良が行われ、エラー検出が厳格になったことで、より多くのメモリ管理の問題を特定できるようになりました。

1998年、USEnixカンファレンスで著者はphkmallocを発表し、メモリ管理の実践を改善するツールとしてコミュニティでの重要性が認識されました。マルチスレッドが一般的になり、RAMの価格が下がるにつれて、phkmallocの必要性は減少し、最終的にジェイソン・エバンスに引き継がれ、jemallocが開発されました。

phkmallocの開発は、オペレーティングシステムにおけるメモリ管理の進化を示しており、パフォーマンス、効率性、セキュリティの重要性を強調しています。

CertMateは、さまざまなクラウド環境やデータセンターでSSL証明書を管理するための高度なシステムです。このシステムは、自動更新機能や複数のDNSプロバイダーへの対応、簡単な統合のためのREST APIを提供しています。

主な利点として、自動更新機能があります。証明書は有効期限の30日前に自動的に更新されます。また、19のDNSプロバイダーに対応しており、CloudflareやAWS、Azure、Google Cloudなどで利用可能です。企業向けの機能も充実しており、監視機能やDockerコンテナ化、Kubernetesとの互換性があります。セキュリティ面では、ベアラートークン認証を使用し、安全なファイル権限を維持しています。

主要な機能には、Let's Encryptとの統合があり、無料で自動的にSSL証明書を取得できます。ワイルドカードやマルチドメインのサポートもあり、複数のサブドメインやドメインのための単一証明書を管理できます。使いやすいダッシュボードも用意されており、ウェブインターフェースから簡単に証明書を管理できます。

CertMateは、CloudflareやAWS Route53、Azure DNSなど、さまざまなDNSプロバイダーをサポートしており、SSL証明書の発行に必要なDNSチャレンジの検証を容易にします。

インストールオプションとしては、Dockerが推奨されており、簡単にデプロイやスケーリングが可能です。Pythonの仮想環境も開発やテストに適しています。Kubernetesは高可用性のセットアップに利用されます。

API機能としては、証明書の管理に関する包括的なREST APIが提供されており、証明書の作成、更新、ダウンロードが可能です。すべてのリクエストには認証が必要です。

セキュリティとベストプラクティスとしては、強力なAPIトークンを使用し、適切なファイル権限を適用することが推奨されます。また、証明書の定期的なバックアップやアクセスパターンの監視も重要です。

モニタリングとアラート機能もあり、サービスの監視のための健康チェックが組み込まれています。WebhookやSlackを通じたアラートの統合オプションも利用可能です。

CertMateはオープンソースであり、ドキュメント、テスト、機能開発への貢献を歓迎しています。ライセンスはMITライセンスの下で提供されており、商業利用や改変が可能です。

詳細な情報やインストール手順については、CertMateのGitHubリポジトリを訪れてください。

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この記事では、非同期プログラミングにおけるエラー処理の課題について、特にCUDA（コンピュートユニファイドデバイスアーキテクチャ）の文脈で説明しています。

エラー処理の主なアプローチには三つの方法があります。まず一つ目は「例外処理」です。これは便利ですが、コードの可読性を損なうことがあり、賛否が分かれます。二つ目は「即時エラー返却」で、CUDAでは一般的な方法です。関数がエラーコードを返し、呼び出し元がそれを確認する必要があります。三つ目は「最後のエラー取得」で、後から確認できるグローバルなエラー状態ですが、マルチスレッド環境では問題を引き起こす可能性があり、コードが複雑になることがあります。

CUDAでは即時エラー返却を用いて、明確で一貫したエラー処理を提供しています。この方法では、クライアントがすべての戻り値を確認する必要がありますが、エラー状態の曖昧さを避けるのに役立ちます。

「最後のエラー取得」アプローチは他のAPIでも見られますが、スレッドセーフではなく、エラーを確認するタイミングについて混乱を招くことがあります。CUDAにはcudaGetLastError()という関数がありますが、著者は、構造がしっかりしたCUDAコードではしばしば不要だと主張しています。

著者は、CUDAのエラー報告を改善するために、CUDAイベントの利用を強化し、パフォーマンスを損なうことなくエラーの追跡を向上させることを提案しています。

非同期プログラミングにおけるエラー処理は複雑ですが、CUDAのアプローチは即時エラー返却を重視しています。著者は、よく書かれたコードではcudaGetLastError()を避けるべきだとし、将来的にはより良いエラー追跡方法がAPIを向上させる可能性があると述べています。

Coinbaseは、2022年にDatadogに6500万ドルを支払った謎の暗号通貨企業です。この大きな支払いは、2021年に使用したサービスに対するもので、Coinbaseはその年に上場し、高い取引量を達成しました。しかし、2022年初頭に暗号市場が低迷した後、Coinbaseはコスト削減が必要になり、Datadogから自社開発の監視ソリューションに移行する計画を立てました。この新しいソリューションでは、Grafana、Prometheus、Clickhouseを使用する予定でした。

しかし、DatadogはCoinbaseが留まることを魅力的にする提案を行いました。これにより、より良い開発体験と合理的なコストが提供されました。Datadogの利用は、システムのダウンタイムを減少させ、サービスのコストと比較してCoinbaseにとって大きな収益を守る助けとなりました。

テクノロジー企業全体の傾向として、特にクラウドインフラや監視ツールのような高コストのサービスに対する支出を削減することが注目されています。企業は支出を見直す中で、コストが一定の閾値を超えると、自社開発のソリューションを検討するケースが増えています。Coinbaseの経験は、コスト削減と効果的な技術ソリューションの維持とのバランスを示しています。

データベース内の住所を効果的に照合するための技術について、パフォーマンスと精度に重点を置いています。重要なポイントは以下の通りです。

まず、SQLに注目することが挙げられます。DuckDBのようなエンジンを使用することで、高速な住所照合が可能になります。

次に、モデリング技術についてです。条件付きランダムフィールドや隠れマルコフモデル、またはlibpostalのようなライブラリを活用することで、住所の解釈が助けられます。

住所の複雑さも重要な要素です。「165, Philpot Square, London」という例は、住所を正確に解釈する際の課題を示しており、この問題が循環的であることを強調しています。

高いリコール率の重要性も忘れてはいけません。関連する住所をできるだけ多く取得することが重要であり、一部の手法では正しい住所が選択肢の中に含まれていると仮定しています。

効率的な候補選定については、郵便番号だけを使ってフィルタリングすると候補が多すぎる可能性があります。より良いアプローチは、郵便番号と住所に含まれる数字を持つ候補に限定することです。

「Block on」という用語は、特定の条件に基づいて候補住所を見つけることを指し、逆インデックスを使用するのに似ています。

最後に、重み付けスコアリングの利点があります。厳密なルールよりも重み付けスコアリング手法を使用する方が、複雑なケースを管理しやすくなります。

全体として、住所照合においてさまざまな課題を効率的に処理するために、賢い技術を使用する重要性が強調されています。