2025年7月3日、コリン・リチャーズは個人プロジェクトとして、tmuxのコードベースをCからRustに書き換えたことを発表しました。6ヶ月の作業を経て、約67,000行のCコードが81,000行のRustコードに増え、完全にRustで書かれましたが、安全でないコードを使用しています。

このプロジェクトは趣味として行われており、特に変換の理由はなく、個人的な興味から始まりました。コリンは最初にC2Rustというツールを使って自動変換を試みましたが、生成されたコードが扱いにくかったため、最終的にはCコードを手動でRustに翻訳することに決めました。

開発プロセスでは、ビルドプロセスを理解することが重要でした。彼は既存のautotoolsの設定をRustに合わせて適応させました。最初はファイルを一つずつ翻訳していましたが、後にデバッグを容易にするために一つの関数ずつ翻訳する方法に切り替えました。翻訳中には、CとRustの型の不一致や関数プロトタイプの誤りによるバグが発生しました。

技術的な課題としては、Rustの生ポインタを使用する必要がありました。これは、翻訳されたコードでRustの参照を直接使用することが制限されていたためです。また、Cのgoto文の使用をRustのラベル付きブロックやループを使って対処しました。元々yaccで構築されたパーサーは、lalrpopクレートを使って再実装しました。

作業の効率を上げるために、Vimにカスタムマクロを使用し、AIツールを試しましたが、プロセスのスピードアップには大きな効果がなかったと述べています。プロジェクトは現在バージョン0.0.1で完成していますが、コリンは今後、安全なRustへの移行や既存のバグの修正を目指しています。

このプロジェクトはRustやtmuxに興味のある人々に開放されており、GitHub Discussionsを通じてフィードバックやコラボレーションを歓迎しています。

要約がありません。

Pennybaseは、FirebaseやSupabaseに似た軽量のバックエンドサービスです。1000行未満のGoコードで構築されており、外部依存関係はありません。主な機能は以下の通りです。

ファイルストレージ機能では、データをCSVファイルで保存し、各レコードのバージョンを管理します。REST APIを通じて、データのアクセスや操作が簡単に行え、JSON形式のレスポンスを返します。ユーザー認証には、セッションクッキーと基本認証をサポートしています。アクセス権限は、役割に基づく制御（RBAC）と所有権に基づく権限管理を実施しています。また、サーバー送信イベント（SSE）を利用してリアルタイムの更新を提供し、データの型や形式を検証するスキーマバリデーション機能も備えています。動的なHTMLコンテンツを提供するために、Goテンプレートを使用しています。

データは読みやすいCSVファイルに保存され、各更新時にレコードの新しいバージョンが作成されます。最新のバージョンに迅速にアクセスするために、メモリ内インデックスが使用されます。CSVの構造には、レコードID、バージョン番号、データフィールドの列が含まれています。

ユーザーと権限は特別なCSVファイルを通じて管理されます。_users.csvにはユーザーの認証情報と役割が含まれ、_permissions.csvでは異なるリソースへのアクセスルールが定義されています。

Pennybaseは、レコードの一覧表示や取得、作成、更新、削除（適切な権限が必要）を行うためのエンドポイントを提供しています。また、リアルタイムイベントのストリーミングも可能です。

静的ファイル（HTML、CSS、JS）を提供し、HTMLテンプレートをレンダリングすることで、ユーザーやリソースデータに基づいた動的コンテンツの生成が可能です。

Pennybaseは、データの変更時にカスタムアクションを実行できるフックシステムを通じて機能を拡張することをサポートしています。

このプロジェクトは、コードベースを小さく明確に保つことに重点を置き、貢献を奨励しています。オープンソースで、MITライセンスの下で提供されています。

要約がありません。

行動の局所性（LoB）は、プログラマーが特定のコードを見ただけで、そのコードが何をするかを理解できるべきだという考え方です。この原則は、コードをよりシンプルで保守しやすくすることを目指しています。

LoBの定義は、コードの単位の動作が他の部分を調べることなく明確であるべきということです。例えば、htmxではボタンの動作がそのタグから明確にわかります。具体的には、<button hx-get="/clicked">Click Me</button>というコードはLoBを満たしています。一方、jQueryではボタンの動作が複数の場所に隠れているため、理解が難しくなります。例えば、以下のようなコードでは、ボタンの動作が明確ではありません。

$("#d1").on("click", function(){
  $.ajax({
    /* AJAXオプション... */
  });
});

このように、LoBが欠けていることがわかります。

実装と呼び出しには違いがあります。実装は何かがどのように機能するかを示し、呼び出しはそれをどのように使うかを示します。良い関数は複雑な詳細を隠しつつ、その使い方を明確にします。

LoBは他の原則と衝突することがあります。例えば、冗長性を避けることが重要な「DRY（Don’t Repeat Yourself）」の原則は、過度に使用すると動作がわかりにくくなることがあります。また、コードの異なる側面を分離する「SoC（Separation of Concerns）」は、動作を不明瞭にし、ある部分の変更が他の部分にどのように影響するかを見えにくくすることがあります。

LoBはコードの保守性を高めるために重要ですが、他の原則とのバランスも考慮する必要があります。LoBを追求することで、ソフトウェアの品質や持続可能性が向上することが期待されます。

著者は、プログラミング作業のためにCursorやClaude Sonnetなどのさまざまなコーディングモデルを使用した経験について語っています。最初はこれらのモデルが役立つと感じていましたが、締め切りが迫る中での非効率性にフラストレーションを感じるようになりました。そこで、彼らはo3という新しいモデルに切り替えました。このモデルは遅いものの、より良い結果を出すことができました。

著者と共同創業者は、o3の効果を考慮し、月に1,000ドルを支出することに決めました。これは過剰に感じられましたが、o3や類似のモデルがツールを効果的に使い、不要な複雑さを避け、貴重なリサーチ支援を提供する点で優れていることがわかりました。

コストに対する懸念があったものの、高品質なコーディングエージェントに投資することは正当化できると考えました。特に最近、これらのモデルの価格が下がったためです。著者は、早期のエラー検出、シンプルな技術の使用、コーディングルールの洗練、開発スクリプトの強化など、これらのモデルから最大限の価値を引き出すための戦略を示しました。

最終的に、著者は複数のコーディングエージェントを使用することで生産性が大幅に向上し、開発者がルーチンのコーディングではなく、より複雑なタスクに集中できるようになると信じています。これらのツールの進化は、より良いコーディングプラクティスのために協力して使用する方向にシフトしていることを示唆しています。

主なアイデアは、手間をかけずに自分のフィードをパーソナライズできるシンプルなHacker News（HN）プロファイルを作成することです。30件の投稿を一度評価することで、自分の好みに合った恒久的なホームページを確立できます。このツールは、言語モデル（LLM）を使用する際に、より良い結果を得るためにどれだけの個人情報が必要かをテストし、データの入力とユーザーの手間のバランスを探ることを目的としています。制作者は、このツールをフィードバックを得るために共有し、個人の文脈を活用してLLMのワークフローを向上させたいと考えている他の人々とつながることを目指しています。

ニューラルネットワークは、現在、言語モデルや音声認識、ロボティクスなどの技術を支える重要な存在です。ニューラルネットワークの基本的な構成要素は、微分可能プログラミングという手法を通じて調整することができます。この内容は、アリスのような初心者がこの複雑な分野を探求するために設計されています。自動微分を用いた関数の最適化の基本を説明し、シーケンス、グラフ、テキスト、音声を処理するための一般的な設計についても触れています。

主な技術として、畳み込みブロック、注意機構、再帰的ブロックなどが紹介されており、これらの技術をわかりやすく概説しています。また、理論と実際のコーディングの両方を理解できるように、PyTorchやJAXといったツールを使った実践的な側面にも焦点を当てています。これにより、読者は大規模な言語モデルやマルチモーダルシステムといった高度なモデルを理解できるようになります。

テキストが提供されていないようです。要約してほしい内容を教えていただければ、お手伝いします。

P. トルヒーヨは、FPGA上でSHA-256ハッシュ計算機を開発しました。この計算機は、文字列のハッシュを68クロックサイクルで計算します。しかし、最初の設計では一度に一つのハッシュしか生成できず、十分に活用されていませんでした。性能を向上させるために、新しい設計では複数のハッシュ計算機が並行して動作するようになりました。

設計に加えられた主な改善点は、K行列（事前計算された値）を高いレベルに保存し、すべての計算機が重複なくアクセスできるようにしたことです。また、W行列の値を並行して初期化することで、複雑なインターフェースが不要になりました。

新しいモジュールは「sha256_core_pif」と呼ばれています。ハッシュ計算機の入力と出力を管理するために、「SHA256_manager」という調整モジュールも追加されました。このシステムは、与えられたSHA-256ハッシュに対して可能な文字列をテストするハッシュクラッカーアプリケーションで使用されます。

プロジェクトは、Raspberry Pi 5に接続されたLitefuryボード上で動作し、62.5 MHzのクロックスピードを使用してタイミング要件を満たし、12の並行ハッシュ計算機を統合しています。FPGAとデータの読み書きを行うためのPythonドライバーも作成されました。

このプロジェクトは、暗号化タスクを加速するためのFPGAの可能性を示しており、暗号学やサイバーセキュリティの分野での重要性が高まることが期待されています。すべてのプロジェクトファイルはGitHubで公開されており、著者は暗号学に関わる他の人々にFPGAソリューションを探求するよう呼びかけています。

AI評価に関するよくある質問の要約です。この内容は、ハメル・フセインとシュレヤ・シャンカーの講義から得た知見に基づいています。

「RAG」（Retrieval-Augmented Generation）は依然として重要です。「RAGは死んだ」という主張は、特定の単純なコーディングアプリケーションにおける使い方に関するもので、概念そのものを否定するものではありません。AIの性能を向上させるためには、効果的な情報検索戦略が重要です。

同じモデルをタスクと評価の両方に使用することは可能で、特に二項分類の場合に有効です。モデルを切り替える前に、エラー分析を通じてモデルの失敗点を理解することを優先してください。

カスタムアノテーションツールの構築は非常に推奨されます。これにより、作業のスピードと効率が向上します。市販のツールでは特定のニーズに応えられないことが多いです。

二項評価（合格/不合格）は、1から5の評価スケールよりも効果的な場合が多く、明確で迅速な意思決定につながります。

マルチターンの会話をデバッグする際は、まず全体の成功を評価し、最初の失敗点を特定します。文脈を簡素化することで、エラーの特定が容易になります。

自動評価ツールの構築は、すべての失敗に対処するのではなく、持続的な問題に焦点を当てることが重要です。シンプルなチェックは、コスト効率が高いことが多いです。

中小規模の組織では、質の高い意思決定のために一人の専門家（「善意の独裁者」）が十分です。

既存のツールでは、エラー分析やカスタムメトリクスに関するすべての評価ニーズをカバーできないことがあります。これらのギャップを自分で埋める準備をしておく必要があります。

合成データの生成には、潜在的な失敗モードを反映する次元に焦点を当てた構造化されたアプローチを使用してください。

評価戦略は、事前にすべてのクエリタイプを分類しようとするのではなく、観察された失敗パターンに基づいて構築します。

文書処理のためのチャンクサイズは、タスクの種類に応じて選択します。固定出力タスクには大きなチャンクを、小さな出力タスクには小さなチャンクを使用すると、推論が改善されます。

RAGシステムの評価には、情報検索の伝統的なメトリクスを取得コンポーネントに、生成コンポーネントにはエラー分析を使用します。

レビューのためのカスタムインターフェースを構築し、明確さとスピードを向上させ、直感的なレビューと効率的なナビゲーションを可能にします。

評価は開発の重要な部分と考え、単なる自動チェックではなくエラー分析に焦点を当てて予算を立てます。

徹底的なエラー分析を行い、独自の失敗モードを特定し、それに基づいて関連する評価メトリクスの開発を導きます。

ガードレールはリアルタイムでの即時エラーを防ぎ、評価者は応答後の品質とパフォーマンスを評価します。

最小限の実行可能な評価セットアップは、エラー分析から始め、一人の専門家が品質をガイドします。効率的なトレースレビューと分析のためにノートブックを活用します。

エージェントワークフローの評価では、まず全体のタスク成功を評価し、その後個々のステップを分析して失敗を特定します。

評価ベンダーは、サポートとニーズへの適合性に基づいて選択します。機能はしばしば似ているためです。

CI/CDテストは小規模で既知の問題に焦点を当てていますが、プロダクション評価はライブデータをサンプリングし、より複雑な評価が必要な場合があります。

全体として、AI評価を改善するための実践的な戦略に重点が置かれており、失敗を理解し、特定のアプリケーションに応じたアプローチを調整する重要性が強調されています。

AI NPCプロジェクトの開発において、AIのコンテキスト管理に関する課題に直面しました。この部分はしばしば見落とされがちですが、非常に重要です。コンテキストの問題が増大する中で、頻繁な要約と自己成長システムを取り入れる解決策を実施しました。これにより、AIはインタラクションに関する重要な詳細を記憶し、各AIが独自に学び、観察することで、より没入感のある体験を提供できます。

しかし、コンテキストが増えるにつれて、その効果は低下し、AIの応答時間が遅くなります。過剰なコンテキストはモデルを圧倒し、関連情報を無視する原因となることが分かりました。この問題に対処するために、AIのコンテキストを整理し、無関係なメッセージによって混乱しないようにするシステムを開発しました。

AIに不要な情報、例えばエラーメッセージや無関係なツールの使用詳細を過剰に与えないことで、クリーンなコンテキストを維持することが重要だと考えています。このアプローチはAIのパフォーマンスを向上させ、集中力を保つのに役立ちます。

「コンテキストエンジニアリング」という用語がAI開発の新しい概念として登場しましたが、これは「プロンプトエンジニアリング」の進化だと捉えています。楽しみながら取り組んでいますが、効果的なコンテキスト管理は本当にインタラクティブなNPCを作成するために不可欠です。コンテキストと関連するプロンプトのバランスを取ることが、AIの能力を高めるために重要です。

Kyberは、AIを活用して規制文書のワークフローを改善する次世代の文書プラットフォームを企業向けに開発しています。このソリューションは、保険請求組織がテンプレートの使用を80%削減し、文書作成時間を65%短縮し、コミュニケーションのスピードを5倍にするのに役立ちます。

過去8ヶ月間の主な成果には、収益と利益が20倍に増加したこと、大手保険会社との6桁および7桁の複数年契約を獲得したこと、GuidewireやSnapsheetなどの主要なソフトウェア企業とのパートナーシップを形成したことが含まれます。

Kyberは、顧客基盤を拡大するために、優れたエンタープライズビジネス開発担当者（BDR）を募集しています。主な業務内容は、重要な意思決定者を特定し、接触すること、コールドコールやメールなどのアウトバウンド戦略を実行すること、リードを管理し、成長チームと協力してそれを販売に結びつけることです。

理想的な候補者は、強い労働倫理、優れたコミュニケーション能力、独創性、チーム志向のマインドセットを持っているべきです。

新入社員は、最初の1週間で保険業界やKyberの提供内容について学び、会社の独自の利点を明確に伝え、初月内に潜在的な購入者との初回会議を確保することを目指します。

Kyberは、革新、顧客重視、職人技、高い基準、チームワークを重視しています。競争力のある報酬体系を提供しており、無制限のコミッションや包括的な健康保険も含まれています。

候補者は、紹介を受けて応募することで、選考プロセスで目立つことが奨励されています。

Arista 7130 MetaWatchネットワークアプリケーションのテストでは、ダイレクトアタッチ銅ケーブルが、同等の性能を持つシングルモードファイバー（SMF）およびマルチモードファイバー（MMF）ケーブルよりも速いことが示されました。テストでは、2台の機械がAristaデバイスに10Gイーサネットで接続され、100万パケットが往復して遅延が測定されました。

主な結果として、ダイレクトアタッチ銅ケーブルはファイバーケーブルに比べて遅延が低いことがわかりました。銅ケーブルの平均遅延は1メートルあたり約4.60ナノ秒であり、SMFおよびMMFファイバーはそれぞれ約4.96ナノ秒でした。また、銅ケーブルの最大到達距離は7〜10メートルであるのに対し、MMFは300メートル、SMFは最大10キロメートルまで到達可能です。

これらの結果は、短距離の場合、銅ケーブルを使用することで遅延を大幅に減少させることができるため、速度が重要な場面では銅ケーブルが好ましい選択肢となることを示しています。

ジャレッド・マルセル・ポレンによる「雲の中の頭」という作品が、2025年6月23日に書籍に関するセクションで発表されました。この作品についての感想や意見を、指定されたメールアドレスに送ってほしいと読者に呼びかけています。

小惑星電子回覧は、小惑星や関連する天文イベントに関する最新情報を提供しています。詳しい情報は、提供されたリンクをご覧ください。

この記事では、古代エジプトの王国時代に生きた男性の全ゲノム配列について紹介しています。この男性は、紀元前2855年から2570年の間に存在したヌワイラットという場所で発見されました。彼は岩をくり抜いた墓の中に陶器の壺に埋葬されており、そのおかげでDNAが保存されました。

主な発見として、彼の祖先は主に北アフリカの新石器時代に起源を持つことがわかりましたが、遺伝子の約20%はメソポタミアなどの東部肥沃地域に関連しています。これは、古代エジプトが貿易や文化だけでなく、人の移動を通じても周辺地域とつながっていたことを示唆しています。この研究は、初期のエジプト人の遺伝的多様性を理解する手助けとなり、彼らの人口が単に地元の起源だけで構成されていたという考えに挑戦しています。

この男性はおそらく高い社会的地位にあり、エリートの埋葬にもかかわらず、肉体的に厳しい生活を送っていたことが示されています。遺伝的な予測によれば、彼は茶色の目を持ち、肌の色は暗い色から黒にかけての範囲だったとされています。また、彼の食生活は、古代エジプトの一般的な食事に一致しており、陸上動物のタンパク質や植物を含んでいました。

この研究は、古代エジプト人の遺伝的歴史や周辺地域とのつながりについて貴重な洞察を提供し、彼らの文明の重要な時期における理解を深めるものです。

XOR、つまり排他的論理和は、ビットに対して働く論理演算子であり、特定の面接問題を解く方法について説明しています。まず、XORの基本を理解することが重要です。XORは、両方のビットが同じであれば0を返し、異なれば1を返します。この演算は、ブール値だけでなく、さまざまなタイプの値にも適用できます。

XORの主な特性には、いくつかの重要なポイントがあります。まず、XORと0を組み合わせると、元の値がそのまま返されます。また、同じ数同士のXORは0になります。さらに、XORは交換法則が成り立ち、順序を変えても結果は同じです。さらに、XORを使った一連の操作は、重複をキャンセルすることができます。

XORの応用例としては、まず二つの変数を三回のXOR操作で入れ替えることができます。また、1からnまでの数の配列の中で一つの数が欠けている場合、1からnまでの全ての数と配列内の数をXORすることで欠けている数を見つけることができます。同様に、n+1個の整数からなる配列の中で重複した数を見つけるためにもXORを使うことができます。さらに、XORの結果からビットの違いを分析することで、二つの欠けている数や重複した数を見つけることも可能です。

ただし、XORのトリックは一つまたは二つの欠けている数や重複した数には効果的ですが、三つ以上になると機能しません。最終的に、面接でXORを使うことは専門的な性質から理想的ではないかもしれませんが、その特性はこれらの問題に対する優れた解決策を提供します。著者は、これらの課題を解決するためのXORの美しさと有用性を評価しています。

著者は、ChatGPTが統合されたAndroidのイヤフォンについての体験を共有しています。245ユーロでイヤフォンを購入した後、翻訳機能や音楽アプリなどのAI機能があることを発見します。しかし、音質や小さな画面の使い勝手に問題があることに気づきます。

デバイスを探っていると、OpenAIと直接通信していることが分かり、OpenAIのAPIキーが含まれていることがわかります。これにより、セキュリティ上の懸念が生じます。著者はデバイスをハッキングし、チャット履歴にアクセスできる脆弱性や、推測可能なIMEI番号を使ってデバイスを結びつけることができることを発見します。これらの問題を製造元のIKKOに報告すると、最終的にアプリとデバイスが更新されてセキュリティが改善されますが、いくつかの脆弱性は依然として残っています。

著者は、継続するセキュリティの欠陥や、会社からの専門的な対応がないことに対して不満を表明しています。更新があったにもかかわらず、特定の脆弱性が依然として存在することを指摘し、他の人々にもこれらの問題に取り組むよう呼びかけています。

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コードを書くことが主なボトルネックではないと主張しています。実際には、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課題が、コーディングそのものよりもプロセスを遅らせる要因となっています。最近では、コードを迅速に生成できるAIツール、特に大規模言語モデル（LLM）の登場により、コーディングがボトルネックであるという誤解が広がっています。

しかし、LLMがコードの生成を容易にする一方で、そのコードを理解し、テストし、信頼することの複雑さが増しています。生成されるコードが増えるにつれて、レビュー担当者やメンテナンス担当者への負担が大きくなります。特に、生成されたコードを理解するのが難しい場合や、既存の慣行から逸脱している場合には、さらにストレスがかかります。

著者は、真の課題はコードを書くことではなく、コードを理解することだと強調しています。LLMがコードの生産を加速させる一方で、そのコードについて考えたり、品質を確保したりするための努力は依然として大きいままです。協力や共通理解は依然として重要ですが、コード生成が速くなることで品質に対する誤解が生まれ、チームにさらなる負担をかけることになります。

要するに、コードを書くコストは減少したものの、徹底したレビューや理解の必要性は変わっていないため、これがソフトウェア開発における真のボトルネックとなっています。

著者は、1988年にアミーガ500を見てからのアミーガコンピュータとの関わりを振り返ります。アミーガは、アタリSTやPCと比べて優れたグラフィックと音質を持っており、90年代初頭にはゲーマーやクリエイターに人気の選択肢となりました。

PC市場の成長や「ドゥーム」のようなゲームの登場にもかかわらず、著者はドゥームがアミーガの衰退の原因ではないと主張します。むしろ、アミーガのアーキテクチャは2Dグラフィックやマルチタスクに優れていましたが、急速に進化するPCハードウェアには対抗できませんでした。特に、CPUが安くて強力になっていく中で、その差は顕著になりました。

PCが手頃な価格で複雑なゲームを実行できるようになると、アミーガの限界が明らかになりました。コモドールが革新を怠り、競争力のある新モデルを発表しなかったことも衰退に寄与しました。アミーガの独自の機能である先取り型マルチタスクも、もはやその relevancy を保つには不十分でした。

著者は、最終的にゲームや日常の作業にPCに移行したものの、アミーガへの忠誠心を振り返ります。アミーガの衰退にもかかわらず、その経験を大切にし、コンピュータの世界に与えた影響を認識しています。結局、アミーガの没落はドゥームのような単一の要因によるものではなく、PCの技術革新とコモドールの誤りの組み合わせによるものでした。

要約がありません。

このテキストは、月の毎日の位相を簡単なASCIIアートで表示する方法を説明しています。特定の日付、2025年7月3日の月の明るさが58.40%で、第一四分期にあることについての情報が含まれています。

主なポイントとしては、ユーザーが月の位相を日ごとに切り替えられることが挙げられます。また、テキストにはJavaScriptのコードが含まれており、SunCalcライブラリを使用して指定された日付に基づいて月の位相を計算します。月の位相を取得し、表示し、異なる位相を見るために日付を変更する関数が定義されています。

月の位相は、明るさのパーセンテージに基づいて新月から減少する三日月まで、さまざまな名前に分類されています。このテキストは、月の位相を追跡し表示するプログラムの技術的な説明として機能しています。

外部リンクやその内容にアクセスすることはできませんが、研究論文の主なポイントやセクションを教えていただければ、その情報を分かりやすくまとめるお手伝いができます。要約してほしい詳細を教えてください。

Gmailtailは、Gmailのメッセージを監視し、JSON形式で出力するためのコマンドラインツールです。自動化や他のツールとの統合に最適です。主な機能には、リアルタイムでの監視、新しいメールのチェック、送信者や件名、ラベル、添付ファイルによる柔軟なフィルタリング、監視を途中から再開できるチェックポイントのサポート、JSONやJSON Lines、コンパクト形式など複数の出力形式、複雑な設定に対応したYAML構成ファイルの使用、Gmailの検索構文の利用、OAuth2やサービスアカウントによる簡単な認証があります。

始めるには、まずuvを使ってインストールします。インストールスクリプトを実行し、プロジェクトをクローンして設定します。次に、Google Cloud ConsoleでGoogle APIの認証情報を設定し、認証情報を使ってGmailtailを実行します。

使用例としては、すべての新しいメールを監視したり、特定の送信者や件名、ラベルでフィルタリングしたりできます。また、さまざまな出力形式を利用し、メールの本文や添付ファイルを含めることも可能です。チェックポイントを管理することで、監視を再開したりリセットしたりできます。

高度な使い方としては、jqと統合して特定のデータを抽出したり、高度なフィルタリングを行ったりできます。緊急のメールに対するアラートを作成したり、日々のメール活動を要約することもできます。

コマンドラインオプションでは、認証ファイルやフィルタリングクエリ、出力形式、監視の動作を指定できます。

利用ケースとしては、アラートの監視、ワークフローの自動化、データの分析、他のツールとの統合、重要なメールのバックアップなどがあります。

設定には、認証、フィルター、出力形式、監視の動作に関する詳細な設定を含むgmailtail.yamlファイルを作成します。

認証については、個人使用の場合はOAuth2を設定し、サーバーの自動化にはサービスアカウントを使用します。

開発に関しては、リポジトリをクローンし、依存関係をインストールし、テストを実行し、フォーマットやリンティングツールを使ってコードの品質を維持します。

ライセンスはMITライセンスです。

要約がありません。

このプロジェクトは、CSSを使って高度なガラスモーフィズム効果を作成することに関するものです。制作者は、効果を改善するために数ヶ月間試行錯誤を重ね、さまざまなウェブブラウザでうまく機能するように工夫しました。

色のにじみやぼやけを避けるために、::beforeや::afterという擬似要素を使って異なるプロパティを重ねています。主なレイヤーには、調整可能なぼかし、明るさ、彩度（バックドロップフィルターを使用）、微妙な半透明のテクスチャ、ボックスシャドウを使って作られた擬似3Dベベル効果が含まれています。

ガラスモーフィズムはリソースを多く消費するため、デスクトップ画面では大きな面積ではなくアクセントとして使うのが最適です。最近のChrome、Safari、Firefoxのバージョンで動作するはずで、制作者はバグに関するフィードバックを歓迎しています。また、これは彼らが開発中のガラスSCSS/コンポーネントライブラリのプレビューでもあります。

要約がありません。

この文章では、ジェーン・ストリートでの面接に関する投稿や、同社のインターンシッププログラムについての情報が紹介されています。面接のプロセスや求められるスキル、インターンシップの内容や応募方法について詳しく説明されています。特に、実際の体験談やアドバイスが多く含まれており、これから応募を考えている人にとって非常に参考になる内容です。

デイビッド・ハワードによる「ヒットマンとの対話」という記事は、『アタビスト・マガジン』に掲載され、ルイジアナの刑務所で退職したFBI捜査官マイロン・フラーと有罪判決を受けたヒットマンラリー・トンプソンとの出会いを描いています。フラーは、トンプソンに関わる過去の殺人事件に悩まされており、自身のFBIキャリアがこの事件によってどのように影響を受けたのかを理解し、後悔に向き合おうとしています。

フラーとジャーナリストのデイビッド・ハワードは、強盗や複数の殺人を含む罪で80年の刑を受けているトンプソンを訪れます。トンプソンの友好的な態度は、二人の予想とは裏腹に、より脅威的な出会いになると思っていた彼らを驚かせます。フラーは、彼が防げたと信じる殺人事件、すなわちトンプソンが女性マリア・マーシャルを殺すように依頼された事件に対する残る罪悪感に向き合おうとしています。

二人は南部の貧しい環境で育ったという共通の背景を持ち、それぞれの人生に異なる影響を与えています。フラーは、この人生の一章を再訪することで、過去の過ちについての何らかの結論や明確さを見出せることを望んでいます。

この記事は、後悔や贖罪、人間関係の複雑さといったテーマを探求しており、敵同士であっても人間関係には深いものがあることを示しています。

このテキストでは、著者が評価するDプログラミング言語の10の特徴が紹介されています。以下はその要点を簡潔にまとめたものです。

D言語は、構造体のために自動的にコンストラクタを生成します。これにより、従来のデータ型の作成が簡単になります。また、Dは関数が入力と出力の条件を定義できる「契約による設計」をサポートしており、パラメータの妥当性や戻り値の正確性を保証します。

ドル演算子を使用すると、配列の長さを簡潔に参照でき、コードがすっきりします。さらに、Dはコンパイル時に関数を実行できる「コンパイル時関数実行（CTFE）」をサポートしており、効率を向上させ、コードをよりクリーンに保つことができます。

Dには、コードと同じファイル内でユニットテストを簡単に統合できる機能があり、開発者がテストを書くことを促進します。また、Dのスイッチ文は自動的に欠落したケースを処理できるため、開発中のエラーを防ぐのに役立ちます。

特定の関数呼び出しでは、括弧を省略できるため、コードの可読性が向上します。「統一関数呼び出し構文（UFCS）」という機能により、関数をその最初のパラメータのメソッドのように呼び出すことができ、コードの明瞭さが増します。

Dは、特定のコード部分に限定してインポートを行うことができ、無駄を減らし理解を助けます。さらに、Dにはドキュメントを簡単に生成するツールが備わっており、コードの保守や理解が容易になります。

著者は、これらの特徴がDの独自で効果的なプログラミング環境に寄与しており、開発者がコードを書くことや管理することを容易にしていると結論づけています。

ICEBlockアプリは、ユーザーがアメリカ合衆国の移民・関税執行局（ICE）職員の目撃情報を匿名で報告できるアプリです。このアプリは、アメリカ合衆国の司法長官であるパム・ボンディから批判を受けた後、急速に人気を集め、Apple App Storeのランキングでトップに達しました。主にロサンゼルスで使用されており、ICEの摘発が頻繁に行われる地域です。ユーザーは5マイル以内の目撃情報を共有でき、近くでのICEの活動について通知を受け取ることができます。重要な点として、このアプリはユーザーデータを収集したり保存したりしません。

この記事では、JavaScriptにおける通常の関数とアロー関数の違いについて説明しています。構文、動作、そしてそれぞれの関数を使うべき場面について詳しく解説しています。

まず、関数の種類についてです。関数宣言は名前のある関数で、宣言前でも使用できるため、スコープ内のどこでも利用可能です。一方、関数式は式の中で定義される関数で、無名または名前付きのものがありますが、ホイスティングされないため、呼び出す前に定義する必要があります。アロー関数は、関数をより簡潔に書く方法で、常に無名であり、独自のthisやarguments、superを持ちません。

次に、構文の違いについてです。アロー関数はfunctionキーワードの代わりに=>を使用し、ボディが1つの式だけの場合は、波括弧やreturnが不要で、より短く書けます。

動作の違いについても触れます。アロー関数は独自のthisをバインドしないため、オブジェクトのメソッドとして使用すると問題が生じることがあります。また、アロー関数はコンストラクタとして使用できず（newを使えない）、yieldキーワードも使えないため、ジェネレーター関数とは互換性がありません。

それぞれの関数を使うべき場面については、アロー関数は特に配列メソッドのコールバック（例えば.map()）など、簡潔で無名のコールバックに適しています。関数宣言や関数式は、thisにアクセスする必要がある場合や、可読性のために関数を使用する前に定義したい場合に使うと良いでしょう。

関数の種類を選ぶ際は、thisのコンテキスト、可読性、ジェネレーターを使うかどうかといった具体的なニーズに応じて判断することが重要です。アロー関数はその簡潔さとシンプルさから一般的に好まれますが、従来の関数は特定のシナリオでより柔軟性を提供します。

最近、あるプログラマーが解雇やAIの台頭に不安を感じ、自分のキャリア選択が間違っていたのではないかと疑問を抱いています。28年の技術業界の経験を持つ著者は、こうした不安を理解しつつも、コーディングのキャリアに対して楽観的な見方を示しています。

技術業界は採用と解雇のサイクルを繰り返しており、これが専門家たちにストレスや無力感をもたらしています。AIがジュニアエンジニアを置き換えるのではないかという懸念もありますが、著者はAIが繰り返しの作業を担うことで、人間は創造性や革新に集中できるようになると考えています。

GitHubのようなプラットフォームへの貢献は、みんなに利益をもたらす集合知を築き、協力や革新を促進します。プログラマーは、AIとのインタラクションを改善するために文脈をマスターし、単なるツールとしてではなく、問題解決のガイドとしてAIを活用することが重要です。また、AIに過度に依存しないように、好奇心や創造性を維持することも大切です。

著者は、プログラマーであることは間違いではないと強調しています。この職業は進化しており、AIを活用できる問題解決者の需要は高まるでしょう。この変化を受け入れることで、未来に向けた刺激的な機会が広がります。

サイモンの問題は、特定の種類の関数に隠されたパターンを見つけることに関するものです。この問題は、量子コンピュータが古典的なコンピュータよりも特定のタスクをはるかに速く解決できることを示した最初の例の一つとして重要です。この研究では、研究者たちは2つのIBMの量子プロセッサを使用し、隠されたパターンに特定の制限がある場合に、量子アルゴリズムがサイモンの問題のバージョンをより迅速に解決できることを示しました。彼らは最大58量子ビットを使用して顕著な速度向上を達成しましたが、理想的なケースほどの速さではありませんでした。エラーを防ぐ技術や測定ミスを減らす方法を用いることで、速度向上はさらに改善されました。この研究は、特定の問題を解決する際の量子コンピューティングの明確な利点を示しています。

要約がありません。

今月から、Microsoft Authenticatorは自動入力パスワード機能のサポートを終了します。これは、従来のパスワードの代わりにパスキーを使用する方向への移行の一環です。先月、Microsoftはアプリ内で新しいパスワードを保存することも禁止しました。2025年8月までに、保存されているすべてのパスワードは削除され、PIN、指紋、または顔認識などのパスキーを使用する必要があります。

デジタルセキュリティの専門家であるアッティラ・トマシェク氏は、パスキーがパスワードよりも安全である理由を説明しています。パスキーは認証に公開鍵と秘密鍵の両方を必要とし、フィッシングや個人情報の盗難などのリスクを減少させます。また、複数のアカウントで同じパスワードを使用することは危険であり、詐欺の標的になりやすくなります。

Microsoft Authenticatorは、生体認証オプションを使用してアカウントに安全にログインする手助けをします。パスワードはMicrosoft Edgeに保存することができますが、パスキーへの移行が推奨されています。

パスキーとは、生体データやPINを使用して作成された安全な認証情報で、デバイス内にのみ保存されるため、パスワードを覚える手間が省けます。Microsoft Authenticatorでパスキーを設定するには、アプリを開き、アカウントをタップし、既存の認証情報でログインした後に表示される指示に従ってください。

ソニーとAMDは「プロジェクト・アメジスト」というプロジェクトで協力しています。このプロジェクトは、AMDの次世代グラフィックス技術であるRDNA 5の開発に影響を与えるものです。プレイステーションのマーク・サーニー氏がこのプロジェクトに関与しており、RDNA 5の重要な部分に取り組んでいます。この技術は最終的にUDNAと呼ばれる可能性もあります。

このパートナーシップはすでに良い結果を出しており、特にゲーム用のアップスケーリングアルゴリズムの開発が進んでいます。この技術は2026年に発売予定のプレイステーション5プロと共に登場する予定です。両社はゲームハードウェアとソフトウェアの改善に取り組んでおり、これによりPCとプレイステーションのゲーマーの両方に利益をもたらすことが期待されています。全体として、この協力は将来のコンソールやシステムのゲーム体験とハードウェア性能を向上させることを目指しています。

最近の研究によると、音がマウスの細胞の遺伝子活動に影響を与える可能性があり、医療の進展につながるかもしれません。京都大学の研究では、マウスの筋肉前駆細胞を異なる時間、音波にさらすことで、100以上の遺伝子の活動が変化することがわかりました。これらの遺伝子の多くは、細胞の接着や移動に関与しています。

具体的には、音によって細胞が周囲の組織に接着する部位が増加しました。これは、焦点接着キナーゼ（FAK）という酵素が活性化されることによると考えられています。また、音は脂肪細胞の発生を抑制し、脂肪の蓄積を13%から15%減少させる効果もありました。

可聴音は非侵襲的で、超音波よりも生成が容易なため、肥満やがんなどのさまざまな病状の治療に有望な手段となる可能性があります。研究者たちは、今後5年から10年の間に、これらの方法を生きたマウスでテストし、最終的には人間にも適用することを目指しています。

この記事では、Goプログラミング言語におけるキャッシングライブラリの開発について、最近の進展と2023年のキャッシングの現状を紹介します。

キャッシュの主な種類には、ヒープ内キャッシュとヒープ外キャッシュがあります。ヒープ内キャッシュは、ヒープにデータを保存し、ガーベジコレクション（GC）の影響を受けますが、優れた追放ポリシーや機能を提供します。一方、ヒープ外キャッシュは、ヒープの外にメモリを割り当てるため、GCによる停止やオーバーヘッドを減少させますが、追放ポリシーが不十分で、データ変換にコストがかかることが多いです。

歴史的には、Goは当初、洗練されたキャッシングソリューションを欠いており、主に基本的なミューテックス保護されたマップとLRU（最近最少使用）やLFU（最少使用頻度）追放戦略を提供していました。2019年に登場したRistrettoは、高いスループットと可変エントリーコストなどの革新的な機能で人気を博しましたが、追放ポリシーや設計上の欠陥が批判され、ユーザーが減少しました。

新しいキャッシングライブラリとして、2023年に登場したTheineは、適応型W-TinyLFUを導入し、さまざまなワークロードでのヒット率を向上させましたが、スケーラビリティやメモリ効率に制限がありました。Otter v1も2023年に登場し、高いパフォーマンスと低いメモリオーバーヘッドを目指しましたが、設計上の欠陥やキャッシュスタンピード保護などの重要な機能が不足していました。2024年にはSturdycが登場し、データの読み込みや更新などの高度な機能を初めて実装しましたが、追放や有効期限ポリシーが不十分でした。最新のOtter v2は、柔軟性、高スループット、優れたヒット率に焦点を当て、JavaのCaffeineライブラリからインスピレーションを得ています。

この記事では、Goにおけるいくつかのキャッシングライブラリの概要を示し、それぞれの利点と欠点を強調することで、開発者がプロジェクトに適したライブラリを選択する手助けをしています。

カロリンスカ研究所の最近の研究によると、遺伝子治療が遺伝子変異による難聴の患者の聴力を回復させることができることが示されました。この研究には、OTOF遺伝子の欠陥によって聴力に問題を抱える1歳から24歳までの10人の患者が参加しました。この遺伝子は音の信号が脳に伝わる方法に影響を与えます。

治療には特別に設計されたウイルスが使用され、OTOF遺伝子の正常なバージョンを内耳に一度の注射で届けました。ほとんどの患者は1か月以内に聴力が大幅に改善し、音の感知能力は106デシベルから52デシベルに増加しました。特に5歳から8歳の若い患者が最も良い結果を示し、7歳の女の子はほぼ完全に聴力を回復しました。

この治療法は安全であり、軽度の副作用のみが報告されています。研究者たちは、今後の研究で難聴に関連する他の遺伝子を対象にした取り組みを拡大する計画です。

要約がありません。

ジェームズ・ボールは、漫画家ザック・ワイナースミスのジョークに触発されて、AIを活用した24時間年中無休の政治ポッドキャスト「ザ・トーメント・ネクサス」を作りました。このアイデアは、世論調査の数字について延々と話すポッドキャストを提案する漫画から生まれました。一見すると馬鹿げたコンセプトのように思えましたが、ボールはAIの進歩によってこのアイデアを実現できることに気づきました。

彼はChatGPTを使って、ドナルド・トランプの支持率や最新のニュースを話し合う二人のAIキャラクター「アレックス」と「ブレイク」を設計しました。このプロセスは複雑で、AIが間違いを犯したり、指導が必要だったりと問題が多かったものの、ボールは低コストでポッドキャストを立ち上げることに成功しました。

結果として生まれたポッドキャストは、退屈で繰り返しの多い内容でありながら、奇妙に引き込まれるものとされています。ボールは、これは技術の不条理さを反映しており、ジョークから現実へと急速に進化したことを示していると述べました。最終的な製品は意図的にひどいものであるものの、AIの能力や、特に意味のないコンテンツであっても簡単に生成できることについての考察となっています。

ドナルド・アブダラは、ピーターの禅仏教とクエーカー教に関する講演に感謝の意を示すため、ゲイルに連絡を取りました。彼は約15年間禅を実践しており、クエーカー教徒の著名な科学者についての論文をフレンズ・ジャーナルに投稿したいと考えています。彼が尊敬する科学者として、教育に携わるクエーカーのアーサー・スタンリー・エディントンと、スティーブン・ホーキングの共著者であり、著名な賞を受賞したジョージ・エリスの二人を挙げています。アブダラは放射線腫瘍学のバックグラウンドを持ち、フレンズ大学で情報システムの修士号を取得しています。彼は、非クエーカー教徒でも論文を提出できるかどうか尋ねています。

著者は「Recivo」というサービスを作成しました。このサービスは、APIを通じてメールを受信することを簡単にします。ユーザーは新しいメールアドレスを生成し、そのアドレスを使ってメールを受け取ることができます。このメールはREST APIのエンドポイントを通じてアクセスでき、件名や内容、送信者、添付ファイルなどの重要な情報を提供します。また、ユーザーは新しいメールが届いた際に通知を受け取るためにウェブフックを設定することも可能です。

著者は、Recivoを使ってメールを通じてAIエージェントを起動したり、メールを転送することで他のソフトウェアに簡単にドキュメントをアップロードしたりすることを考えています。特に、請求書を会計ソフトに転送する便利さにインスパイアされたそうです。

Recivoのウェブサイトを訪れると、ユーザーは一時的なメールアドレスとAPIをテストするための指示を受け取ります。しかし、永続的なメールアドレスを作成するにはログインが必要です。

著者は、この「プログラム的」なメールボックスの追加の利用ケースについてフィードバックを求めています。

この文章は、著者の学校の友人であるプログラマーのマックスが作成した個人用画像ホスティングソフトウェア「Imagebin」の物語です。著者は2010年頃からImagebinを維持してきましたが、現在のところ唯一のユーザーです。最初は誰でもアップロードできるようになっていましたが、今はパスワードで保護されています。

著者は、ImagebinをGo言語で書き直す際に、マックスのプログラミングスタイルを振り返ります。著者自身のコードはより複雑であるのに対し、マックスの元々のPHPコードはシンプルで効果的だと評価されています。著者のGo版は、構造化された設計やエラーハンドリングのために長くて複雑になっています。

この比較を通じて、著者はかつては単純だと考えていたマックスのストレートなアプローチが、実際にはソフトウェアの長寿と信頼性に寄与する強みであることに気づきます。最終的に、著者は新しく書き直したGo版ではなく、マックスの元のPHPコードを使い続けることに決め、プログラミングにおけるシンプルさの価値を認めました。

ウェブページにリンクを作成する際は、ユーザーが期待できる内容を明確に伝えるテキストを使用することが重要です。技術的な詳細に踏み込むことなく、わかりやすい表現を心がけましょう。「ここをクリック」といったフレーズや、コンテンツへのアクセス方法を指示する表現は避けるべきです。リンクの目的を説明するシンプルなフレーズを使うと良いでしょう。

例えば、「Amayaをダウンロードするには、ここをクリック」と言う代わりに、「Amayaを入手しよう！」と表現し、さらに「Amayaについて詳しく知りたい方はこちら：W3Cの無料エディタ/ブラウザで、HTML、SVG、MathML文書を作成できます」といった追加情報を提供することができます。

W3CのQA Tipsは、ウェブ開発者やデザイナー向けの簡潔なアドバイスを提供していますが、公式な仕様ではありません。さらに詳しい情報やヒントについては、Tips Indexを参照してください。

Appleの新しいユーザーインターフェースデザイン「リキッドグラス」について、著者のリッカルド・モリはその実装に対して不満を表明しています。彼は、このデザインが明確さや一貫性に欠けていると感じています。特に、タブバーやサイドバーなどのナビゲーション要素が透明にされていることが、実際にはコンテンツから注意をそらす原因になっていると批判しています。また、Appleのガイドラインには、コンテンツとナビゲーション要素をぼかすことと分けることの矛盾があると指摘しています。

モリは、ホワイトスペースの増加にも懸念を示しています。彼は、これが視認できる情報量を不必要に減らし、ナビゲーションを複雑にしていると考えています。特にアプリアイコンの簡素化については、時間が経つにつれて機能を表現する力が弱まり、無味乾燥になっていると述べています。

彼は、Appleの現在のデザイン哲学が美しさを機能性よりも優先しているため、ユーザー体験が個性や明確さを欠いていると主張しています。さらに、Appleのガイドラインがサードパーティの開発者に制限を課し、創造的自由を制約し、アプリケーションの統一感を強制していることも指摘しています。これは、独自のブランディングに合わない場合もあるとしています。

全体として、モリはリキッドグラスのデザイン変更がユーザー体験を向上させるものではなく、混乱を招き、開発者コミュニティ内の創造性を制限していると感じています。

この投稿では、関数型プログラミングにおけるモナドの概念について説明しています。モナドは値のためのコンテナや文脈として捉えることができ、関数を異なる状況で再利用できるようにし、制御フローのロジックを再記述する必要をなくします。

モナドには主に二つのタイプがあります。

一つ目は「結果としてのモナド」です。これは、リストやオプショナルな値のように、すでに計算された値を追加の文脈とともに保持します。二つ目は「レシピとしてのモナド」です。これは、まだ実行されていない計算を表し、C#のTask<T>のように将来の値の約束を保持します。

この投稿では、「結果」としてのモナドに焦点を当て、特にリストを使って二つの重要な操作、MapとflatMapのメカニズムを説明します。

Mapは、リスト内の各アイテムに関数を適用し、手動でリストを反復処理することなく変換します。これにより、従来の手続き型プログラミングと比べて、よりクリーンで宣言的なコードを書くことができます。

flatMapは、モナディックな値を返す計算を連鎖させるために使用され、ネストされたモナドの生成を防ぎます。

また、Maybeモナドも紹介されています。これは計算された値を保持するか、値が存在しないことを示すことができます。これにより、null値のチェックをその操作に組み込むことで、チェックのプロセスが簡素化されます。

真のモナドであるためには、二つの操作（UnitとflatMap）を実装し、操作を連鎖させる際の一貫した動作を保証する三つの法則（左単位元、右単位元、結合律）に従う必要があります。

全体の目的は、モナドが制御フローや値の存在を管理することでコードを簡素化し、将来の議論においてより高度なモナディックな概念への道を開くことを示すことです。

要約がありません。

ウェブサイトにおける厳密に必要なクッキーの役割について説明します。これらのクッキーは、ウェブサイトが正常に機能するために不可欠です。具体的には、サイトのセキュリティを保ち、購入を可能にするために必要です。ブラウザでこれらのクッキーをブロックすることはできますが、その場合、サイトの一部が正しく動作しなくなる可能性があります。

ミシガン州の希少同位体ビーム施設（FRIB）の物理学者たちは、星がどのように鉄より重い元素を生成するかを理解するための研究を進めています。彼らは星の中に存在する条件を模擬し、「中間中性子捕獲過程」（i-process）を研究しています。このプロセスは、既知のs-processやr-processに加えて、重い元素を形成する第三の方法と考えられています。

s-processは赤色巨星の中でゆっくりと進行し、r-processは中性子星の中で急速に起こります。一方、i-processは中性子が豊富な環境で発生しますが、s-processやr-processのどちらにも明確に分類されないとされています。FRIBの科学者たちは、原子核を加速させて衝突させ、不安定な同位体を生成する実験を行っています。これにより、重い元素がどのように形成されるかを明らかにしようとしています。

データを収集しながら、研究者たちは古代の星で観測された元素の組成と自らの結果を比較し、モデルの妥当性を確認しています。彼らは、金やプラチナといった貴金属の起源を解明することを目指しており、これらはまだ完全には理解されていません。この研究は、今後5年から10年の間に重い元素の形成に関する重要な知見をもたらすと期待されています。

この記事では、AIコーディングアシスタントがもたらすセキュリティリスクについて説明し、Sharon Brizinovによる「Oops Commits」を調査するプロジェクトが紹介されています。このプロジェクトでは、GitHub上で漏洩した秘密を見つけるためにスキャンが行われました。

GitHubのコミットシステムについて、開発者がコミットを削除しても、その記録は実際には消去されないことが説明されています。GitHubは削除されたコミットの記録を保持しているため、見かけ上削除された情報でもアクセス可能です。

Brizinovは、GitHubのイベントAPIとGitHubアーカイブを利用して、削除されたコミットにアクセスできることを発見しました。彼はこれらの削除されたコミットを分析することで、25,000ドル相当のバグバウンティに関する秘密を見つけました。

彼はTruffle Securityと協力して、隠れたコミット内の秘密を検出するためのオープンソースツール「Force Push Scanner」を開発しました。

研究の結果、多くの機密情報が削除されたコミットを通じて漏洩していることが明らかになりました。これには、GitHubの個人アクセストークンやAWSの秘密情報が含まれ、重大なセキュリティリスクを引き起こしています。

特に注目すべき事例として、Istioという重要なオープンソースプロジェクトのすべてのリポジトリに管理者アクセスを与えるGitHubのPATが漏洩した事件があります。この問題は報告されるとすぐに対処されましたが、供給網攻撃につながる可能性がありました。

この研究は、一度リポジトリに秘密がコミットされると、それは侵害されたと見なすべきであり、たとえ可視のコミット履歴から削除されていても、即座にその秘密を無効にする必要があることを強調しています。この記事は、GitHubのようなプラットフォーム上でのデータの持続性と、機密情報を慎重に管理する重要性について警告しています。

著者はエッシャー美術館を訪れ、エッシャーの芸術的概念とコンピュータサイエンスにおける自身のプロジェクト「レプリケイテッドデータエクスチェンジ（RDX）」との類似点を探ります。

エッシャーの影響について、著者はエッシャーの数学的な複雑さを持つアートが、RDXデータフォーマットやそれに関連する「librdx」ライブラリの開発に役立つ洞察を提供していると感じています。

RDXは、文書のフォーマット、バイナリのシリアライズ、データの同期などの要素を組み合わせた包括的なデータフォーマットです。これにより、最小限のコードベースを維持しながら、さまざまな機能を実現しています。

著者はプログラミングの過程を段階的に進める方法論を強調し、ブロックを使って構築することに例えています。以前に作成したツールを使って新しいツールを開発することで、プロジェクトの効率的なテストと構築が可能になると説明しています。

RDXにおけるタプルの重要性も強調されています。タプルはデータのペアを表現したり、削除されたデータのプレースホルダーとして機能したりします。タプルの使用における複雑さは、システム内の複雑な相互作用を反映しています。

システムの組織化について、成長するコードベースを維持するためには、しっかりとした構造が必要です。著者は明確なルールや命名規則を実装することで、コードの混乱を防ぐことができると述べています。

重要なパラメータに焦点を当てることもアドバイスされています。重要な機能をあまり重要でないものから分けることで、開発プロセスを簡素化できます。初期に重要なパラメータを特定することで、他のコードの側面もより簡単に導き出せるようになります。

最後に、プログラミングにおける経験の価値が強調されています。複雑な状況をうまく乗り越える能力は、開発者の専門性の違いを際立たせます。

全体として、著者は芸術と構造化されたプログラミングの実践が、開発プロセスをどのように豊かにし、向上させるかを示しています。

著者は、Bhavye Khetanがベンチャーキャピタリスト（VC）を騙して会議を確保したことを自慢するツイートについて論じています。この行動は典型的だと著者は感じており、Khetanに対するRob Baileyの反応を指摘します。BaileyはKhetanを偽善者と呼び、Khetanが彼らを騙したのだから、VCが冷たいアプローチを受け入れないことについて文句を言うべきではないと主張しています。著者はこの論理を批判し、Khetanが非難されているのは「人々」の言うことと矛盾しているからであり、彼自身の信念に基づいているわけではないと述べています。

著者は、オンラインでよく見られるパターンについて言及しています。人々は、自分の発言ではなく、所属する大きなグループの見解に基づいて偽善者と非難されることが多いと指摘しています。このような状況は、個人が独自の意見を持つ存在としてではなく、グループの代表として見なされる有毒な環境を生み出します。著者は、社会があまりにも部族的になり、個人の視点よりもグループのアイデンティティを優先しているのではないかと疑問を呈しています。

k-XORSATフィルターライブラリは、圧縮された集合メンバーシップフィルターを作成し、照会するためのツールです。これはBloomフィルターに似ていますが、一度作成するとアイテムを追加することができません。このため、メモリをより効率的に使用する「静的」フィルターとなり、大規模なデータセットや多くのユーザーがいるアプリケーションに適しています。

k-XORSATフィルターは、Bloomフィルターと比較して最適なメモリ使用量を持ち、特に低い偽陽性率で高速な照会速度を提供します。フィルターが構築された後は、アイテムを追加することはできません。

このライブラリは、pthreadと標準C数学ライブラリ、いくつかのgitサブモジュールを必要とします。セットアップするには、次のコマンドでリポジトリをクローンします。

git clone --recursive [email protected]:NationalSecurityAgency/XORSATFilter.git

ライブラリをインストールするには、ルートディレクトリでmakeを実行してlibxorsatfilter.aを作成します。

使用方法は以下の通りです。まず、ビルダーを作成します。次のコードを使ってビルダーを割り当てます。

XORSATFilterBuilder *xsfb = XORSATFilterBuilderAlloc(0, 0);

最初の引数は予想される要素数（不明な場合は0）、2番目はメタデータのサイズです。

次に、要素とそのメタデータを追加します。

XORSATFilterBuilderAddElement(xsfb, pElement, nElementBytes, pMetaData);

要素の不在を追加することもできます。

XORSATFilterBuilderAddAbsence(xsfb, pElement, nElementBytes);

ビルダーからクエリアを作成します。

XORSATFilterQuerier *xsfq = XORSATFilterBuilderFinalize(xsfb, XORSATFilterFastParameters, nThreads);

フィルターの効率とスレッド数のパラメータを選択します。

クエリアを使用して要素をチェックします。

uint8_t ret = XORSATFilterQuery(xsfq, pElement, nElementBytes);

保存されたメタデータにアクセスするには、次のコードを使用します。

uint8_t *pMetaData_retrieved = XORSATFilterRetrieveMetadata(xsfq, pElement, nElementBytes);

クエリアを保存したり読み込んだりするために、シリアライズ関数を使用します。

リソースを解放するには、次のコードを実行します。

XORSATFilterBuilderFree(xsfb);
XORSATFilterQuerierFree(xsfq);

テスト用のサンプルが提供されており、k-XORSAT辞書を構築して照会する方法を示しています。次のコマンドで実行できます。

$ make test/test && test/test

詳細については、SATフィルターやXORSATフィルターに関する論文を参照してください。

この作品は著作権が免除されており、CC0 1.0ユニバーサルライセンスの下で提供されています。保証はなく、ユーザーは使用に起因する請求から米国政府を免責することに同意します。

カリフォルニア大学デイビス校の研究者たちは、麻痺した患者が脳の信号を音声に変換することでほぼ瞬時にコミュニケーションできる神経インプラントを開発しました。この新しい技術は、脳の活動をテキストに変換する従来のシステムを超えており、これらのシステムは遅延や限られた語彙の問題を抱えていました。

このインプラントは、音声を担当する脳の領域から詳細な神経活動を捉えるために256個のマイクロ電極を使用しています。AIアルゴリズムがこれらの信号を解読し、音声に合成することで、ユーザーはより自由に自分を表現できるようになります。これには音の高さの調整や歌うことも含まれます。

テストでは、ALSを患っている参加者T15が、補助なしの発話と比べて音声の明瞭さが大幅に向上しました。しかし、このシステムはまだ日常会話に十分な信頼性を持っていません。研究者たちは、将来の設計でより多くの電極を使用することで性能が向上する可能性があると考えており、この有望な技術をさらに発展させるための臨床試験が計画されています。

最近、EAN 2025で発表されたアビデミ・オタイク博士の研究によると、頻繁な悪夢は生物学的な老化を早め、早死にのリスクを大幅に高める可能性があることがわかりました。この研究には4,196人の成人が参加し、週に悪夢を見ている人は、悪夢を見ない人に比べて75歳未満で亡くなる確率が3倍以上高いことが明らかになりました。

研究では、生物学的老化を測定するためにさまざまな方法が用いられ、加速した老化が悪夢と早死にの関連性の約39%を説明していることがわかりました。これは、悪夢によるストレスや睡眠の乱れが細胞の老化に悪影響を与える可能性があることを示唆しています。

この結果は、悪夢を深刻な健康問題として認識し、治療する必要性を強調しています。医療提供者は、頻繁に悪夢を見ている患者に対して睡眠障害やメンタルヘルスの問題をスクリーニングし、認知行動療法などの治療を検討すべきです。悪夢の治療が老化を遅らせ、寿命を延ばすかどうかについてはさらなる研究が必要ですが、現在の証拠は、全体的な健康と長寿を改善するために医療において悪夢に対処することを支持しています。

エラーが発生したようです。要約するためのテキストが提供されていません。要約してほしいテキストを共有してください。喜んでお手伝いします。

この記事は、WebAssembly（Wasm）の問題とその解決策についてのシリーズの最終部分です。著者はWasmを評価しつつ、その設計上の欠陥を改善することを目指しています。

Microwasmは、Wasmと互換性のある新しいフォーマットで、実行時の効率とコンパイラの生成効率を向上させるために設計されています。これはLightbeamのMicrowasmブランチで実装されています。

Microwasmの目標は、コンパイラの中間表現、Wasm、ネイティブコード間の変換プロセスを簡素化することです。また、Wasmの安全性と決定性の保証を維持し、コンパイラからランタイムへの情報伝達を効果的に行うことを目指しています。さらに、Microwasmストリームを消費する際のパフォーマンスを最適化し、WasmからMicrowasmへのストリーミング変換を、関数全体を待つことなく可能にします。

Microwasmは、ローカル変数を使用せず、スタックベースの引数を利用します。また、階層的なブロックを持たないシンプルな制御フロー構造を採用しています。関数からの戻り値の処理も異なり、継続渡しスタイルに似た形で行われます。

Microwasmは、従来のWasmと比較して、よりクリーンで効率的なアセンブリコードを生成し、不必要な複雑さを減少させます。Microwasmは、既存のWebAssemblyのパフォーマンスや安全性を損なうことなく、コード生成を簡素化することを目指しています。WebAssemblyに直接改善を実装することは、V8（Chrome）やIonMonkey（Firefox）などの既存エンジンの制約により難しいです。

著者は、別のフォーマットを作成することで、WebAssembly自体を向上させるための実験的な変更が可能になることを期待しています。このシリーズはここで終了し、読者には関連するトピックを引き続き探求することを促しています。

このガイドでは、Bhyve仮想マシンではなく、FreeBSDのジェイル内でパッケージビルディングツールであるPoudriereを設定する方法を説明します。設定に関する主な手順は以下の通りです。

まず、ホストの設定を行います。FreeBSDを生のシステムイメージを使用してインストールし、迅速なセットアップを実現します。次に、ネットワーク設定を/etc/rc.confで行い、デバイスルールを/etc/devfs.rulesに設定します。最後に、ジェイルのプロパティや権限を定義するために、/etc/jail.conf.d/joudriere.confにジェイル設定ファイルを作成します。

次に、ジェイルの設定を行います。必要なディレクトリを作成し、FreeBSDのベースシステムを取得します。ジェイルを起動し、SSHやNginxなどのサービスを有効にします。また、Poudriere用のパッケージ管理設定やディレクトリを構成します。

その後、Poudriereの設定に進みます。FreeBSDのリリースとポートツリーを取得し、特定のパッケージ（例：devel/cmake）を対象としたバルクビルドジョブを設定します。

最後に、バルクビルドジョブを実行して、すべてが正しく動作していることを確認します。この設定により、Poudriereを使用してFreeBSDのジェイルシステムの利点を活用しながらパッケージビルディングが可能になります。

要約がありません。

要約がありません。

6ヶ月前に、SQLiteを完全に書き直すプロジェクト「Project Limbo」が発表されました。このプロジェクトには115人以上の貢献者が集まり、現在は「Turso」という名前になっています。Tursoは、SQLiteの信頼性を現代のテスト技術を用いて実現することを目指しています。特に、自動テストプラットフォームであるAntithesisとの提携により、テストの信頼性を高めています。彼らは、見逃したデータ破損のバグに対して1,000ドルを支払うと自信を持って宣言しています。

書き直しの必要性は、SQLiteの限界から生じています。具体的には、同時書き込みの問題やリアルタイムデータの処理、非関係データのサポートに関する課題が挙げられます。これらの問題は、AIアプリケーションの増加に伴い、より顕著になっています。

Tursoは、特にウェブ環境でのパフォーマンス向上のために非同期インターフェースを導入し、AIや機械学習向けのネイティブベクトル検索機能を提供します。アルファ版は基本的なSQLite操作をサポートしており、今後の開発のための信頼できる基盤を提供することを目指しています。早期導入者であるSpice.aiは、すでにTursoを使用することでパフォーマンスの向上を実感しています。

チームはコミュニティの貢献の重要性を強調し、興味のある人々をDiscordに招待しています。また、安定性と信頼性を実現するために支援してくれたAntithesisやBlacksmithなどのパートナーにも感謝の意を表しています。全体として、Tursoは現代のアプリケーションの要求に応えるために設計されたSQLiteの進化版として位置づけられています。

大規模言語モデルにおける専門家の混合（MoE）アプローチは、より大きなモデルを実現し、学習能力を向上させながら、実行コストを低く抑えることができます。これは、各入力に対して少数のパラメータのみが活性化されるためです。しかし、特定の専門家が他の専門家よりも頻繁に使用されるため、複数のデバイスで実行する際に非効率が生じます。この問題を解決するために、専門家をグループ化してよりバランスの取れた作業負荷を確保する「グループ化専門家の混合（MoGE）」を開発しました。この設計により、異なるデバイスで実行する際に計算負荷が均等に分散され、モデル推論時のパフォーマンスが向上します。

私たちは、720億のパラメータを持つPangu Pro MoEモデルを作成しました。このモデルでは、各トークンに対して160億のパラメータが活性化されます。特定のAscend NPUに最適化されており、専門家の負荷バランスが改善され、トレーニングと推論の両方で効率的な実行が確認されています。テストの結果、Pangu Pro MoEは、1枚のカードあたり毎秒1148トークンの推論速度を達成し、加速技術を使用することで1528トークン毎秒への向上が期待できます。このパフォーマンスは、320億および720億のパラメータを持つ他のモデルを上回っています。全体として、Pangu Pro MoEは優れたコスト対パフォーマンス比を提供し、効果的な並列トレーニング能力を示しており、他の先進的なモデルと競争力を持っています。

要約がありません。

セキュリティリサーチラボは、アリュリティグループの一部です。

申し訳ありませんが、外部のウェブサイトやリンクにアクセスすることはできません。ただし、要約してほしいテキストを提供していただければ、喜んでお手伝いします。

要約がありません。

要約がありません。

Fakespotは、オンラインレビューの偽情報を検出するツールで、2025年7月1日に運営を終了しました。2016年にサウード・カリファによって設立されたFakespotは、特にAmazonでの信頼できないレビューを見分ける手助けをするために作られました。調査によると、Amazonで最も売れている商品の43%が誤解を招くフィードバックを受けていました。

Fakespotは成功を収め、700万ドルの資金調達も行いましたが、2023年にMozillaに買収されました。その後、Mozillaは持続可能性の課題からFakespotを終了することを決定しました。MozillaはFakespotの技術をFirefoxブラウザに統合しましたが、最終的にはコア機能やAIの革新に再集中することを選び、サービスを閉じることになりました。

多くのユーザーはこのサービスの終了に失望を表明し、信頼できるレビュー分析の必要性が依然としてあることを強調しました。このニーズに応えるために、持続可能性に焦点を当てた新しいツール「TrueStar」が開発されています。

Fakespotの閉鎖はオンラインショッピングにおける重要なリソースの終わりを意味しますが、新たな代替手段が開発されている状況です。

要約がありません。

要約がありません。

Discordのチャットで、私はRFC 3986という技術文書を読んでいる普通の日を過ごしていると話しました。友人は「リンクの引数」というジョークを言い、RFC 2119の番号だけは知っていると明かしました。このRFCはエンジニアにとって重要な用語を説明しており、私の仕事でもよく使っています。

冗談交じりに、RFC 2119を皮肉っぽく朗読してくれる声優を雇いたいと提案しました。そこで、アンドリュー・ウィンソンという声優を見つけ、彼はその仕事を素晴らしくこなしてくれました。

ホワイトハウスは「ホワイトハウスワイヤー」というウェブサイトを立ち上げました。このサイトは、支持者に「本当のニュース」を一か所で提供することを目的としており、リンクブログのような形式です。著者は、どのようなリンクが掲載されているのか興味を持ち、Quadraticというプログラミングツールを使ってサイトを分析しました。彼らはホワイトハウスワイヤーから外部リンクを収集するスクリプトを作成し、どのサイトが最も頻繁にリンクされているのか、また見出しを分析したいと考えました。

データを時間をかけて収集するために、著者はval.townという別のツールを使い、ウェブサイトのデイリースクレイピングをスケジュールし、分析用にHTMLを保存しました。関連するリンクに焦点を当てるように手法を洗練させた後、データの視覚的表現を作成しました。

情報を1か月半収集した結果、最もリンクされているドメインにはYouTube、Fox News、Breitbartなどが含まれていることがわかりました。また、見出しで頻繁に使われる用語を強調したワードクラウドも作成し、「トランプ」が最も一般的な言葉であることが示されました。著者は、新しいデータと視覚化が自動的に更新されるスプレッドシートを維持しています。

この文書では、2019年から2025年までの大規模言語モデル（LLM）のサイズと発展についての事実情報を提供します。チャットボットのバージョンではなく、基本モデルに焦点を当てています。

モデルのサイズの歴史については、まず2019年のGPT-2が1億3700万から16億1000万のパラメータを持っていたことが挙げられます。2020年にはGPT-3が登場し、1750億のパラメータを持ち、約4000億のトークンで訓練されました。また、Llamaモデルは7Bから65Bのパラメータを持つさまざまなサイズがあり、Llama-3.1は4050億のパラメータを持ち、3.67兆のトークンからなる大規模なデータセットで訓練されています。

モデル開発のトレンドとしては、Llama-3.1のリリースが転換点となり、より大きなモデルが登場し、能力が向上しました。Deepseek V3のような新しいモデルは6710億のパラメータを持ち、高性能なLLMへのアクセスを広げる重要な進展を示しています。

最近のいくつかのモデルは、特定のタスクに対してより多くのパラメータを活性化できるMixture of Experts（MoE）アーキテクチャを利用しています。これにより、効率的で強力なモデルが実現されています。例としては、Databricks DBRXやMiniMaxがあり、サイズは132Bから456Bのパラメータに及びます。

現在、多くの大規模モデルが一般に利用可能であり、さまざまなデータタイプを扱うマルチモーダルや多言語対応のモデルが増加しています。しかし、特に著作権のある素材に関して、訓練データの質や整合性に対する懸念も存在します。

LLMの状況は大きく進化しており、より大きなモデルやMoEアーキテクチャへのシフトが見られます。多くのモデルはAIアシスタンスの要素を取り入れており、元々のテキスト継続エンジンとしての目的に影響を与える可能性があります。AIチャットボットの開発だけでなく、さまざまなアプローチを探るためのさらなる研究が必要です。

要約がありません。

カリフォルニア州サンノゼの陪審は、グーグルに対して州内のAndroidスマートフォンユーザーに3億1460万ドルを支払うよう命じました。陪審は、グーグルがユーザーのスマートフォンがアイドル状態のときに不適切にデータを転送し、その結果ユーザーに負担をかけたと判断しました。この訴訟は2019年に約1400万人のカリフォルニア州民を代表する弁護士によって提起され、グーグルのデータ収集がユーザーの携帯データ使用に無断で影響を与えたと主張されました。グーグルはこの決定に対して控訴する計画で、ユーザーはサービス利用規約を通じてこれらのデータ転送に同意したと主張し、ユーザーに損害はなかったと述べています。また、グーグルに対する別の類似の訴訟は2026年4月に裁判に進む予定です。

2025年7月3日、私たちは新しいナビゲーションアプリ「CoMaps」を発表しました。現在、Google Playストア、Apple App Store、F-Droidで利用可能です。

CoMapsの主な特徴は、オフラインナビゲーション機能です。インターネット接続がなくても旅行の計画ができます。また、バッテリー効率が良く、デバイスのバッテリー寿命を節約するように設計されています。プライバシーを重視しており、追跡やデータ収集、個人情報の特定は一切行いません。さらに、アプリは完全に無料で、広告も表示されません。

CoMapsを選ぶ理由は、コミュニティ主導で開発されたオープンソースのアプリであることです。すべての決定はユーザーと共有され、透明性のあるプロセスが確保されています。また、私たちは利益を追求するのではなく、地域社会に貢献することを目指しています。

今すぐCoMapsをダウンロードして、コミュニティのサポートを受けながら旅を楽しんでください。Google Playストア、Apple App Store、F-Droidで入手できます。

友人の何人かが解雇され、仕事を探しています。私たちは、LinkedInには自分のつながりがある会社の求人だけを表示するオプションがないことに気付きました。この問題を解決するために、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というサービスを利用しており、費用がかかります。そのため、さらに時間を投資するか、経費をカバーするために料金を設定するかを検討しています。

最近、ソフトウェアエンジニアのアルベルト・フォルティンが、AIと大規模言語モデル（LLM）に関する自身の経験を共有しました。彼は15年間のキャリアを経て、LLMがワークフローを改善する可能性に期待を寄せていましたが、インフラの再構築に際していくつかの課題に直面しました。彼はブログ記事を執筆し、AIに関する期待と実際の生産環境での結果の違いを強調しました。

アルベルトは、Claude Opus 4のような新しいモデルで改善が見られるかどうかを確認するためにフォローアップテストを行いました。彼はエンジニアが現実的な期待を持ちつつ、LLMが本当に価値を追加する部分と限界がある部分を理解することの重要性を強調しました。

彼の経験から得られた主なポイントは以下の通りです。

まず、品質に関する懸念です。彼は一部のAI出力の質の低さに驚き、出力が雑でエラーが多く、コードベースのメンテナンスが難しくなることを指摘しました。

次に、生産性に関する過剰な期待です。LLMはコーディングのスピードを向上させることができますが、期待が膨らみすぎたため、現実がそれに達しないと失望感を感じることがありました。

また、開発者としての自分のコントロールを重視することも重要だと彼は述べました。彼はLLMを主要な機能に頼るのではなく、アシスタントとして使うことを好み、重要な部分は自分で処理するようにしています。

最後に、彼は経験豊富な開発者に対して、自分のスキルを信じ、AIを知識を高めるためのツールとして活用するよう勧めつつ、その現在の能力には慎重であるべきだとアドバイスしました。

アルベルトは、ソフトウェア開発におけるAIの使用に対してバランスの取れたアプローチを提唱しており、その可能性を認識しつつ、まだ完全には達成されていないことを認めています。

10年前、科学出版社のネイチャーは、145の権威ある学術誌における各機関の研究者の貢献を追跡し始めました。最初のネイチャーインデックスは2016年に発表され、中国科学院が1位にランクインしました。しかし、アメリカやヨーロッパの機関もトップ10に多く名を連ねました。ハーバード大学は2位、スタンフォード大学とMIT（マサチューセッツ工科大学）がそれぞれ5位と6位に入りました。フランス国立科学研究センターとドイツのマックス・プランク協会は3位と4位に位置し、オックスフォード大学とケンブリッジ大学は9位と10位でした。7位と8位にはヘルムホルツ協会と東京大学がそれぞれランクインしました。

アメリカ国立癌研究所（NCI）の新しい研究によると、空気汚染が非喫煙者の肺癌腫瘍における遺伝子変異と関連していることがわかりました。この研究では、四大陸から集めた871人の非喫煙者の肺腫瘍を分析し、汚染のひどい地域に住む人々は、より清浄な環境にいる人々に比べて多くの遺伝子変異を持っていることが明らかになりました。この研究は、マリア・テレサ・ランディが主導する非喫煙者の肺癌に関する大規模なプロジェクトの一環です。

肺癌はアメリカにおける癌による死亡原因のトップであり、非喫煙者のケースも多く見られます。この研究は、特に気候変動が山火事や極端な暑さを悪化させる中で、空気汚染が重要な公衆衛生の問題であることを強調しています。研究によると、空気汚染は受動喫煙への曝露よりも多くの遺伝子変異を引き起こすことがわかりました。

また、研究では特定の汚染物質に関連する遺伝子変異の地理的な違いも指摘されています。例えば、台湾では伝統医学に関連するアリストロキア酸が関与しています。この研究は、空気汚染の健康への影響についてさらなる研究が必要であることを強調しており、こうした研究への資金が削減されている現状にも触れています。

専門家は、化石燃料の使用が続くことで空気汚染が増加し、アメリカの何百万もの人々にとって医療費や健康リスクが高まると警告しています。この研究結果は、空気の質と健康への影響に対処する必要性の緊急性を訴えています。

シカゴのマネーミュージアムには、100万ドルの1ドル札が入っていると言われる透明な立方体があります。この主張の正確性に興味を持った著者は、札の束を数えようとしましたが、うまくいきませんでした。そこで、写真の中のアイテムを数えるための簡単なツールが存在しないことに気づき、「ドットカウンター」というアプリを作りました。このアプリは、画像をクリックすることでアイテムを数えることができる使いやすいものです。

立方体を分析した結果、実際には約155万ドルが入っている可能性が高いことがわかりました。これは、主張されている金額よりも55万400ドル多いことになります。著者は、立方体が技術的には100万ドルを含んでいるかもしれませんが、追加の現金もあることを指摘しています。これは、注文していない無料のアイテムをもらうようなものです。

また、立方体が中空であるか、単なる装飾的な外殻である可能性も考えられます。外側の束だけでも、価値は53万ドル以上です。著者は、立方体が100万ドル以上を保持しているかもしれないと結論付けていますが、そのような主張を確認することの重要性を強調しています。彼らは他の人が正確に数える手助けをするためのツールを作り、読者に見たものを疑問視するよう促しています。

数学ソフトウェアは、C++に依存し、インターフェースにヘッダーファイルを使用する「パッケージ」として開発されることが多いです。このシステムは、扱いにくく、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。この要約では、80万行のコードを持つ有限要素ライブラリを例に、大規模なC++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を探ります。著者は、同じコードからヘッダー型とモジュール型のインターフェースを作成する方法を提案しています。モジュールへの変換には一定の労力が必要ですが、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ります。ただし、下流のプロジェクトへの影響は不明です。著者は、今後数年で数学ソフトウェア全体をこの新しいシステムに徐々に移行するためのアイデアを示しています。

この分析では、認知能力を向上させるとされる物質、いわゆるノートロピクスの評価について探ります。著者はノートロピクスを広く定義し、薬物や植物、さらには睡眠や運動といった活動も含め、これらが認知パフォーマンスに大きな影響を与えることを示しています。

著者は、ユーザーが試したノートロピクスを評価するシステムを開発しました。このシステムは約2,000人の参加者からデータを収集し、36,000件以上の評価を得ました。評価は0（無意味）から10（人生を変える）までのスケールで、参加者の体験に基づいています。分析では、自己報告やプラセボ効果といったバイアスも考慮されています。

睡眠や運動、特にウェイトリフティングは非常に高い評価を受けており、アデラールやモダフィニルといった有名なノートロピクスをしばしば上回っています。これは、ライフスタイルの変化が認知能力の向上にとって重要であることを示唆しています。

セマックスやセレブロリシンといったペプチド系ノートロピクスは、あまり利用されていないものの、評価が高くリスクも低いことが示されていますが、ロシア以外ではあまり知られていません。

多くの人気ノートロピクス（例：ピラセタム、アシュワガンダ）は、ライフスタイルの介入やあまり知られていない物質と比較して、評価が平凡でした。抗うつ薬であるティアネプチンは、他の薬と比べて高い評価を受けており、その効果や認識について疑問が生じています。

ゼンブリンについては、以前の調査で高い効果が示唆されていたにもかかわらず、この分析では通常のカンナと同程度の評価であり、特別な存在ではない可能性があることが分かりました。

この分析は、ノートロピクスに関連するリスクを理解することの重要性を強調しており、特にあまり研究されていない物質については慎重に扱うよう読者に促しています。結果として、ライフスタイルの選択が認知パフォーマンスに与える大きな影響を示し、多くの有名なノートロピクスが一般に信じられているほど効果的ではない可能性があることを示唆しています。

要約がありません。

要約がありません。

チャットボットフローエディターは、ウェブブラウザ上で動作するチャットボットの会話を設計するための視覚的なツールです。このツールを使って、会話のフローを作成、テスト、そしてJSONファイルとしてエクスポートすることができます。

まず始めるには、npmを使用してプロジェクトに追加します。コマンドは「npm install --save-dev @enumura/chatbot-flow-editor」です。その後、エディターを起動するには「npx @enumura/chatbot-flow-editor」と入力します。これにより、エディターが「http://localhost:3001」で開きます。

使用方法は簡単です。「ノードを追加」ボタンをクリックして会話のポイントを追加します。ノードを選択すると、その詳細を編集できます。また、チャットのプレビューを使ってインタラクションをシミュレーションすることも可能です。作成した会話フローはJSON形式でダウンロードでき、既存のJSONファイルを読み込んで編集することもできます。

開発の流れは次の通りです。まず、プロジェクトにエディターをインストールし、会話のフローを設計します。最後に、そのフローをJSON形式でエクスポートし、チャットボットで使用します。

エクスポートされたフローのJSON構造の例は以下の通りです。フローは次のようになります。

[ { "id": 1, "title": "サポートへようこそ！", "options": [ { "label": "技術サポート", "nextId": 2 }, { "label": "請求に関する質問", "nextId": 3 } ] } ]

エクスポートしたJSONは、チャットボットアプリケーションにインポートして、ユーザーの選択に基づいて会話ノードを進めることができます。

必要な環境として、Node.jsのバージョン20.0.0以上が必要です。貢献を希望する方は、リポジトリをクローンし、セットアップ手順に従ってください。このプロジェクトはMITライセンスのもとで提供されています。

詳細については、ドキュメントやサポートセクションを参照してください。

グラフィックス機能の概要として、まず迅速な2Dレンダリングがあり、これにより効率的なグラフィックス表示が可能です。次に、画像を自動的にグループ化するスプライトバッチ処理があり、これによりパフォーマンスが向上します。また、画像を組み合わせるためのさまざまなブレンディングオプションも用意されています。さらに、基本的な形状や画像を描画する機能もあります。最後に、TrueTypeフォント（TTF）ローダーを使用してビットマップフォントをサポートしています。

要約がありません。

要約がありません。

ウェブサイト「utk.claranguyen.me」についての情報です。

このサイトでは、ユーザーが明るいテーマと暗いテーマのどちらかを選ぶことができます。デフォルトの言語はイギリス英語ですが、ユーザーは表示されるコンテンツの言語をアメリカ英語や日本語に変更することができます。言語を変更した場合、効果を反映させるためにはページをリフレッシュする必要があります。

サイトの詳細には、ドメイン名（claranguyen.me）、サイトのバージョン（3.0.1）、最終更新日（2019年8月18日）が含まれています。

スパースアテンションモデル、特にネイティブスパースアテンション（NSA）は、大規模言語モデル（LLM）における従来のアテンションメカニズムの効率的な代替手段として注目されています。これらのモデルは、従来の方法よりも速く、長い文脈を扱うことができ、性能の低下も少ないです。この研究では、これらのスパースモデルにおけるアテンションパターンを探求し、そのアーキテクチャや性能に関する洞察を提供しています。

従来のアテンションにはいくつかの課題があります。特に、長いシーケンスに対しては計算が二次的に増加するため、スケーラビリティが悪いです。多くのクエリは、実際には少数のトークンに焦点を当てるだけで済むため、全体にアテンションをかけることは非効率的です。

スパースアテンションのアプローチとして、ネイティブスパースアテンション（NSA）とブロックアテンションの混合（MoBA）という2つの最近のモデルがあります。これらはトレーニングプロセスにスパース性を直接組み込むように設計されており、効率性と性能の両方を向上させています。NSAはマルチブランチデザインを採用しており、各クエリが圧縮された選択されたローカルコンテキストに同時にアテンションを向けることができ、速度と表現力が向上します。

NSAモデルは、ハードウェアを考慮して実装されており、メモリアクセスと計算効率を最適化しています。アテンション計算を動的に管理することで、不必要な操作を減らしています。このモデルは、トレーニングと推論の両方において、従来のアテンションメカニズムに対して大幅な速度向上を示しています。

研究では、スパースモデルにおけるアテンションマップの詳細な分析が初めて行われ、密なアテンションとは異なるパターンが明らかになりました。特定のトークンが不均衡に高いアテンションスコアを受け取る「アテンションシンク」が特定されており、これはあまり関連性のないトークンの計算を減らすために使用されます。

性能評価では、NSAがいくつかのベンチマークで密なアテンションモデルを上回り、特に長い文脈のタスクにおいて優れた結果を示しています。このモデルのデザインは、長い文脈に対しても性能を維持しながら、より良い一般化を可能にしています。

今後の方向性として、スパースアテンションの背後にあるメカニズムのさらなる探求が促されており、モデルアーキテクチャの改善による効率性と性能の向上の可能性が示唆されています。スパースアテンションモデル、特にNSAは、計算効率と長い文脈を処理する能力のバランスをうまく取った、LLMの設計における有望な進化を示しています。

バイオノードは、スティーブン・K・ロバーツによって設計された、ポータブルなモバイルラボです。このラボは、さまざまな用途に対応するための先進技術を備えており、14TBのストレージ、映像や音声の制作ツール、センサー、AI機能、太陽光発電などが含まれています。すべては手押し車に組み込まれており、移動が簡単です。

ロバーツは「デジタルノマド」の先駆者として知られ、1983年に自転車「ウィネビコ」を使ってコンピュータをモバイル環境に統合することから始まりました。彼の最新作であるバイオノードは、情報管理と制作に必要な技術を凝縮したコンパクトなシステムです。

デザインはミニラック標準に従っており、より現代的でスペース効率が良く、強力な電源供給とストレージソリューションを取り入れています。バイオノードには、AIタスク用の強力なPCや、さまざまなラズベリーパイユニット、ネットワーク管理システムなど、複数のコンピュータが搭載されており、最適な空気の流れと性能を考慮して整理されています。

ロバーツは、バイオノードを使って情報管理を簡素化し、自身の広範なデジタルアーカイブを安全かつアクセスしやすい状態に保つことを目指しています。このプロジェクトは、彼の技術への情熱を反映しており、メディアやデジタル化における作業のための多用途なツールキットとして機能します。

チームは「Cluely」というツールをテストし、面接の不正行為を見抜く簡単な方法として「幻覚トラップ」を使用することを発見しました。これは、一見信じられるように思える質問ですが、実際にはおかしな答えや正しく答えることが不可能な質問です。Vibeはこのアイデアを示すアプリを作成し、beatcluely.comで公開しています。

彼らは、高度なモデルであるo4-mini-highですら間違った答えを出すように仕向けるプロンプトの例を共有しました。これらのモデルはインターネットを検索する能力を持っていますが、それでも誤った回答をすることがあります。これらの例はChatGPTのウェブサイトで見ることができます。また、アプリのコードはGitHubで入手可能です。

セキュリティ研究者たちは、Azureの組み込みロールやAPI設定に深刻な脆弱性が存在することを発見しました。これらの問題は企業ネットワークに危険をもたらす可能性があります。

まず、過剰な権限を持つロールの問題があります。いくつかのAzureロールは、意図された以上の権限を付与しています。例えば、Managed Applications Readerというロールは、特定のリソースだけでなく、すべてのAzureリソースを読み取ることを許可します。これにより、機密情報への不正アクセスが発生する恐れがあります。

次に、APIの脆弱性についてです。AzureのAPIに存在する欠陥により、読み取り専用の権限を持つ攻撃者がVPNの事前共有キーを漏洩させることが可能になります。これらのキーは内部ネットワークへの接続に不可欠であり、攻撃者がクラウドリソースにアクセスする手助けとなります。

これらの脆弱性を悪用することで、権限の弱いユーザーがクラウドとオンプレミスのリソースにアクセスできるようになります。攻撃者は認証情報を盗み、機密データを発見し、さらなる攻撃を計画することができます。

対策としては、まずロールの監査を行い、過剰な権限を持つロールの使用を避けることが重要です。また、必要なリソースにのみ制限されたアクセス権を持つロールを割り当てることが推奨されます。さらに、組み込みロールの代わりに、特定の権限を持つカスタムロールを作成することも考慮すべきです。

マイクロソフトはVPNの脆弱性を重大な問題として認め、修正を行いましたが、過剰な権限を持つロールの問題については低い深刻度と見なし、ドキュメントの更新のみを行いました。

企業はAzureにおける権限やロールの管理に対して注意を払い、積極的に取り組む必要があります。クラウドプロバイダーに依存するだけでは、セキュリティの見落としが生じる可能性があります。さらなるセキュリティ強化のために、専門的な支援やサービスを求めることも検討できます。

IRSは、数年間開発していたDirect File税ツールのほとんどをオープンソース化しましたが、現在はその開発を終了しています。私はこのプロジェクトを引き継ぎ、次の税シーズンに向けて準備を進めることにしました。また、Direct Fileに関する多くの作業をオンラインで公開し、誰でも閲覧できるようにしました。詳細は、こちらのリンクで確認できます。

要約がありません。