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2025年7月4日、私は自宅のラボを再構築し、大きな4ポストラックからミニラックにサイズダウンします。現在、120TBのストレージを持つNASを使用していますが、ニーズが変わり、今は約6TBしか必要ありません。そこで、GMKtec G9、Aiffro K100、Beelink ME miniの3つの新しいミニNASデバイスを検討しています。これらはすべてインテル製のチップを搭載し、複数のNVMe SSDスロットを備えています。

GMKtec G9は、4つのドライブを使用すると冷却に問題がありますが、新しいバージョンでは通気性が改善されています。コストパフォーマンスが最も良い選択肢です。

Aiffro K100は、G9よりも小型で冷却性能が良く、全金属製の筐体を持っています。しかし、eMMCストレージとWiFiがないため、汎用性に欠けます。また、最も高価なモデルでもあります。

Beelink ME miniは、非常に静かで効率的で、6つのNVMeスロットを備えていますが、複数のx1スロットのため帯域幅が制限されています。内蔵のeMMCとコンパクトな電源も含まれています。

それぞれのNASには利点と欠点があり、最適な選択は個々のニーズによります。私は、必要なSSDが良い価格で見つかればK100に傾いています。

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CAMLBOYというゲームボーイエミュレーターの開発について述べています。このエミュレーターはOCamlプログラミング言語を使用して作られ、ウェブブラウザで動作するように設計されています。このプロジェクトは、実用的なアプリケーションを持つ中規模のプロジェクトに取り組むことで、著者のOCamlに対する理解を深めることを目的としています。

プロジェクトの目標は、エミュレーターを読みやすく、保守しやすくし、モバイルデバイスで毎秒60フレーム（FPS）で動作させることです。著者はOCamlの高度な機能を活用し、ベンチマークを通じてパフォーマンスの向上に努めました。

エミュレーターのアーキテクチャには、CPU、タイマー、GPU、データ管理用のバスなどのコンポーネントが含まれています。メインループはこれらのコンポーネント間の同期を確保し、ゲームボーイのハードウェアをシミュレートします。

実装技術として、著者はOCamlのファンクタを使用し、テストのしやすさを向上させました。これにより、CPUを異なるバスの実装でインスタンス化してテストできるようになりました。また、一般化代数データ型（GADT）を用いて、命令引数をより効果的に定義しました。

ゲームボーイのカートリッジの異なるタイプもモジュールとして実装され、カートリッジの種類に応じてランタイムで選択できるようになっています。

エミュレーターは特定のテストROMを使用して機能を確認するためにテストされました。パフォーマンスのボトルネックが特定され、対処されることで、ブラウザで60 FPSを達成するための大幅な速度向上が実現しました。

エミュレーターはjs_of_ocamlライブラリを使用してJavaScriptにコンパイルされました。特にJavaScriptでの関数のインライン化を管理することで、速度を向上させるための最適化戦略が適用されました。

著者はエミュレーターの開発を競技プログラミングに似ていると感じ、仕様の理解、実装、テストを繰り返すプロセスを経験しました。OCamlエコシステムの改善を認識しつつも、依存関係の管理や抽象の文法的複雑さに関する課題も指摘しました。

この記事は、ゲームボーイエミュレーターの開発プロセスに関する技術的なガイドであり、著者の個人的な反省を示しています。OCamlの機能の活用と、開発過程で直面した課題が紹介されています。

20年以上の経験を持つソフトウェア開発者が、AIコーディングツールに触発されて初めてゲーム開発に挑戦しました。彼はJavaScriptのゲームエンジンであるPhaser.jsを学び、新人向けのゲームジャム「ビギナーズジャムサマー2025」に参加しました。このイベントではAIコーディングの使用が許可されています。主に仕事の後に25〜30時間をかけて、時間旅行をテーマにしたゲーム「タワー・オブ・タイム」を制作し、提出しました。

開発者はAIが楽しいゲームを作る手助けになるかを試した結果に満足しています。彼は学習過程や使用したコード、プロンプトをGitHubで共有しました。多くのアート素材は、itch.ioの無料アーティストから取得し、音響効果はfreesound.orgから入手しました。また、開発過程の一部をオンラインで配信し、視聴できるようにしています。

この経験を通じて貴重な知識を得た彼は、次回はより大規模なプロジェクトに挑戦する予定です。他の人からのコメントや質問にもオープンです。

BunkerWebは、ウェブサービスを簡単に保護するために設計されたオープンソースのウェブアプリケーションファイアウォール（WAF）です。NGINXを基盤にしており、リバースプロキシとして機能し、Linux、Docker、Kubernetesなどのさまざまな環境と簡単に統合できます。

BunkerWebの特徴の一つは、既存のシステムにスムーズに導入できる点です。また、ユーザーは使いやすいウェブインターフェースを通じて、セキュリティ設定を自分のニーズに合わせて簡単にカスタマイズできます。初めから組み込まれたセキュリティ機能により、ウェブサービスはしっかりと保護されます。さらに、プラグインシステムを利用することで、追加のセキュリティ機能を簡単に導入できます。BunkerWebはAGPLv3ライセンスのもとで提供されており、使用や改変の自由を促進しています。

セキュリティ機能には、Let's Encryptとの自動統合によるHTTPSサポートや、高度なウェブセキュリティ対策、攻撃からの保護が含まれます。疑わしい行動を自動的に禁止し、クライアントの接続やリクエストに制限を設けることでリソースの枯渇を防ぎます。また、チャレンジベースの検証を通じてボットからの保護を行い、外部のブラックリストを使用して既知の悪意のあるIPをブロックします。

BunkerWebには、デモサイトを通じて機能を試すことができるオプションや、自己ホスティングを希望しないユーザー向けのマネージドサービス「BunkerWeb Cloud」があります。さらに、機能を強化したPROバージョンがあり、先進的な機能を試すための無料トライアルも提供されています。技術サポートやカスタム開発のためのプロフェッショナルサービスも利用可能です。

詳細情報やドキュメント、コミュニティサポートは、公式のBunkerWebウェブサイトやソーシャルメディアチャンネルで確認できます。

圧縮辞書輸送は、共有された圧縮辞書を利用してHTTPレスポンスのサイズを削減することを目的とした実験的な技術です。この方法は、ウェブページの帯域幅コストや読み込み時間を短縮するのに役立ちます。

この技術の目的は、データ内の繰り返し出現する文字列を特定し参照することで、HTTPリソースを圧縮し、ダウンロードの全体的なサイズを減少させることです。

技術的な背景として、圧縮辞書輸送は、広く採用されなかった以前の方法であるSDCHを改善したものです。この新しい技術は、より明確に仕様が定められ、幅広いサポートを受けています。

圧縮辞書輸送の仕組みは、一般的な文字列の辞書を使用してデータをより効率的に圧縮することです。例えば、複数のバージョンのJavaScriptライブラリが多くの同じコードを共有している場合、以前のバージョンが新しいバージョンの辞書として機能し、新しいバージョンは変更点のみを含むことができます。

辞書の使用については、サーバーが提供するリソースや別のファイルとして辞書を利用できます。サーバーは、HTTPヘッダーを通じて特定の辞書を使用できるリソースを示すことができます。

圧縮されたレスポンスは、BrotliやZStandardといった圧縮アルゴリズムを使用して作成され、辞書の使用を示す特定のヘッダーを含める必要があります。

セキュリティと制限に関しては、悪用を防ぐための対策が講じられており、同一オリジン制限やプライバシーに関する考慮が含まれています。辞書は追跡に利用される可能性があるためです。

ブラウザの互換性については、この技術を本番環境で使用する前に、異なるブラウザとの互換性を確認する必要があります。

この技術は、特に同じリソースの異なるバージョン間で多くの類似点がある場合に、ウェブリソースの圧縮率と効率を大幅に改善する可能性を秘めています。

ラリーは、2011年からイギリスのダウニング街10番地の内閣府でチーフマウザーとして活躍しているタビー猫です。彼は2007年1月頃に野良猫として生まれ、バタシー犬猫ホームから引き取られました。ラリーはこれまでに6人の異なる首相と一緒に過ごしてきましたが、特定の首相に所有されているわけではなく、ダウニング街のスタッフに世話をされています。

彼の役割には、訪問者の出迎えやセキュリティの確認、そして建物内にネズミがいないことを確認することが含まれていますが、狩りよりも寝ていることが多いことで知られています。ラリーはその公の存在によって人気を集め、猫の里親募集にも影響を与えています。健康に関する懸念が報告されたこともありますが、ダウニング街は彼が元気であると発表しています。

ラリーは他の動物たち、特に外務省のライバル猫パーマーストンとの関係が遊び心満載で時には対立することもあります。彼は一般の人々に愛されており、政治家たちと比べても好意的に見られることが多いです。年月が経つにつれ、彼は文化的なアイコンとなり、さまざまなメディアで取り上げられ、さらには彼専用のパロディツイッターアカウントも存在しています。

jeditermライブラリを使って作られたターミナルエミュレーターについての話です。このライブラリは、統合開発環境（IDE）で使用されており、10年以上の歴史があります。しかし、これまでのところ、このライブラリを基にしたスタンドアロンのターミナルエミュレーターアプリは作られていなかったようです。新しいターミナルエミュレーターには、タブ機能などの特徴が含まれています。

「Lenses, Folds and Traversals」パッケージは、Haskellにおけるデータ型を扱うための包括的なツールセットを提供します。このパッケージには、一般的なデータ型用の便利なレンズが多数含まれており、ユーザー定義の型に対して自動的にレンズを生成するツールも備えています。また、ゲッターやセッター、フォールド、トラバーサルを作成するためのさまざまなコンビネータも特徴としており、非常に柔軟に利用できます。

主なリソースには、例が含まれたREADME、サイモン・ペイトン・ジョーンズによるレンズの使用法や構築法に関する入門動画、チュートリアルやガイダンスを提供するレンズウィキ、レンズを使った状態管理を示す小さなポンゲームなどの例プロジェクトがあります。

レンズはさまざまな方法で組み合わせて使用できるため、データ操作において柔軟性があります。ユーザーは外部ライブラリに頼ることなく、自分自身のレンズやトラバーサルを定義することも可能です。

このパッケージには、一般的なデータ型用の多くの事前定義されたレンズやトラバーサルが含まれており、インデックス付きフォールドや同型体などの追加機能も提供されています。このパッケージを使用したり、貢献したりしたい開発者向けに、さまざまなリソースやコミュニティサポートも用意されています。

このウェブアプリケーションは、RustとTypeScriptを使用して、高いパフォーマンスと安全性を兼ね備えています。

アーキテクチャについて説明します。バックエンドはRustで構築されており、APIエンドポイントを作成するためにPoemというウェブフレームワークを使用しています。フロントエンドはTypeScriptで開発されており、SvelteKitを利用してインタラクティブなユーザーインターフェースを実現しています。ビルドシステムにはViteを採用しており、迅速な開発と最適化されたプロダクションビルドを可能にしています。さらに、PoemフレームワークはOpenAPI仕様を生成し、これをもとにフロントエンド用の型安全なクライアントが作成されます。

開発を始めるには、開発サーバーを起動するために「zellij --config dev-layout.kdl」というコマンドを実行します。フロントエンドとバックエンドのポートは、環境設定で指定されています。

プロジェクトの構造は、主に二つのフォルダで構成されています。backend/とfrontend/のそれぞれには、アプリケーションを構築し実行するために必要なファイルが含まれています。

Enhanced Radarは、安全な航空交通管制システムの開発を進めており、航空用の高度な音声認識モデルY2を作成しました。チームは全員、パイロットでもあるソフトウェアエンジニアで構成されています。

同社は、航空業界のバックグラウンドを持つ優秀なソフトウェアエンジニアを求めています。競争力のある給与と株式の提供があります。

今後の資金調達、パートナーシップ、将来の計画についての詳細は、CEOのエリック・バトンに連絡することができます。連絡先は、enhancedradar.comの[squawk VFR]です。

ChatGPTやGPT-4のような大規模言語モデルは、人とのコミュニケーションにおいて優れた能力を示しています。この報告では、テキストベースのゲームにおける彼らのパフォーマンスを探ります。プレイヤーが対話を通じてゲームの世界とやり取りする形式のゲームです。私たちの調査結果によると、ChatGPTは他のシステムと比べて良好な成績を収めていますが、真の知能には欠けています。具体的には、ゲームの環境を理解するのが難しく、ゲームのメンタルモデルを構築できず、既存の知識を効果的に活用することがしばしばできません。また、ゲームが進行するにつれて目標を見つけるのにも苦労しています。これらの結果は、人工知能、機械学習、自然言語処理の研究に新たな疑問を投げかけています。

2025年3月、著者はIntel N100ミニPC（具体的にはGMKtec N100 NucBox G3）とRaspberry Pi 5 8GBを1年間比較しました。現在、より新しいバージョンのミニPCが登場しており、より高速なIntel N150と16GBのRAMを搭載しています。また、16GBの新しいRaspberry Pi 5も発売されています。

著者は性能の違いを評価するためにベンチマークテストを行い、ミニPCではWindows 11からLinuxに切り替えて、Raspberry Pi OSとの公平な比較を実施しました。その結果、DDR4ベースのN100システムは、一般的にRaspberry Pi 5よりも速く、条件によっては1.5倍から2倍の速度差が見られました。

ただし、Raspberry Pi 5は古い製造プロセスにもかかわらず、より省エネルギーであることが指摘されました。ミニPCは、中古市場では新しいRaspberry Piよりも安価である傾向があり、特に古いモデルが多く流通しているため、選択肢が豊富です。

全体として、どちらのシステムを選ぶかは特定のニーズによります。Raspberry Pi 5はコンパクトでエネルギー効率が良い一方、IntelミニPCはデスクトップ使用においてより優れた性能を提供し、幅広いソフトウェアとの互換性があります。結論として、価値や適合性はユーザーの要件に依存し、自転車と車を異なる交通手段として比較するのと同様です。

CGI（共通ゲートウェイインターフェース）プログラムは、ウェブ開発において重要な役割を果たしてきました。特に2000年代初頭には、動的なウェブサイトを作成するための主要な手段でした。CGIプログラムは、通常PerlやCで書かれ、ウェブリクエストを処理するために別のプロセスとして実行されます。この仕組みにより、複数のCPUコアを効果的に活用することができます。

現代のサーバーは非常に強力で、数百のCPUスレッドを持っています。このため、CGIプログラムは1秒あたり2,400件以上のリクエストを処理でき、1日あたり2億件以上のリクエストを処理することも可能です。デモとして作成されたシンプルなゲストブックプログラムは、GoとSQLiteを使用しており、ユーザーがウェブサイトにコメントを残すことができます。

ベンチマークテストの結果、CGIは現代のハードウェア上でも依然として優れたパフォーマンスを発揮することが示されました。ただし、新しい技術と比較すると、常に最適な選択肢とは言えないかもしれません。

全体として、CGIは現代のウェブアプリケーションにおいて第一選択ではないかもしれませんが、その速度と展開の容易さから、依然として有効な選択肢です。著者は、ゲストブックプログラムのコードをGitHubに共有し、他の人が探索できるようにしています。

Gaspypeは、平衡反応などの迅速な熱力学計算を目的としたPythonライブラリです。このライブラリは軽量で、型指定されたPython/Numpyを使用しており、包括的な種データベースを備えています。Gaspypeは、組成、温度、圧力などの変数に対して多次元配列を扱うことができます。

使いやすさが特徴で、Jupyter Notebookで簡単に利用でき、大規模なモデルでも高いパフォーマンスを発揮します。また、JAXやPyTorchといったGPUフレームワークと連携できるため、性能が向上し、機械学習のパイプラインに統合することも可能です。

具体的な例を確認したり、フィードバックや機能のアイデアを共有することもできます。このライブラリはGitHubで入手可能です。

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コリン・リチャーズは、ターミナルマルチプレクサであるtmuxをC言語からRustに書き換えるプロジェクトに、過去6ヶ月間取り組んできました。彼は重要なマイルストーンに到達し、コードベース全体がRustで書かれましたが、まだ安全性には課題があります。このプロジェクトは趣味として始まり、約67,000行のCコードを約81,000行のRustコードに移植する作業を含んでいます。

移植の理由は、特に技術的な背景があるわけではなく、主に個人的なプロジェクトとして進められています。最初はC2RustというCコードをRustに変換するツールを使用しましたが、出力が扱いにくかったため、手動でコードを翻訳することに決めました。彼はRustとCを組み合わせたビルドシステムを開発し、カスタムスクリプトを使ってコンパイルを管理しています。

翻訳中にはさまざまなバグに直面しましたが、これらは主に型の不一致や不正な関数宣言によるものでした。彼はこれらの問題を特定し修正する方法について具体例を共有しています。また、CのポインタとRustの参照の違いについても触れ、Rustコードには生ポインタが必要であることを強調しています。

yaccベースのパーサーをRust用のlalrpopクレートに置き換え、残りのC依存関係を排除しました。コーディングにはVimを使用していますが、CursorのようなAIツールも試しましたが、プロセスを加速する上ではあまり効果的ではなかったと述べています。

プロジェクトは機能していますが、リチャーズはコードをさらに改善し、安全なRustに移行することを目指しています。彼は他のRustやtmuxの愛好者が試せるように、バージョン0.0.1を公開しました。リチャーズはGitHubでプロジェクトに関するフィードバックや議論を歓迎しています。

この記事では、セバスチャン・ラウワースがRustとWebAssembly（WASM）を使った開発の簡便さについて説明しています。特にバックエンドプログラミングに焦点を当てた開発者にとって、WASMの設定が以前よりも容易になりました。これまでは、WASMを使うためにNodeやWebpackといった複雑なツールが必要で、多くの人が利用をためらっていましたが、最近の改善によりプロセスが簡素化されました。

このチュートリアルの主な目的は、Rustを使ってHTMLテンプレートを提供し、フォームバリデーションのためのWASMコンポーネントを含むシンプルなウェブサーバーを作成する方法を示すことです。著者は、フロントエンドとバックエンド間でコードを共有できるなど、従来のJavaScript（JS）に対するRustとWASMの利点を評価しています。

チュートリアルの主要なステップは以下の通りです。まず、プロジェクトのセットアップでは、サーバーとWASMコンポーネント用に別々のクレートを持つディレクトリ構造を作成し、wasm-bindgen、wasm-pack、rocketなどの必要な依存関係をインストールします。

次に、WASMの設定では、RustがWASMにコンパイルできるように適切なターゲットを追加し、WASMクレートを動的ライブラリとして生成するように設定します。

サーバーの実装では、Rocketフレームワークを使用してシンプルなログインサーバーを作成し、ログインページのレンダリングとログイン送信を処理するルートを定義します。

WASMを使ったフォームバリデーションでは、WASMコンポーネントを設定してフォーム入力を検証し、ブラウザのバリデーションAPIを活用します。無効な入力に対してエラーメッセージを表示し、有効な場合はフォームを送信します。

最後に、WASMバイナリはJSよりも大きくなることがありますが、より複雑な機能を追加する際のスケーラビリティの利点を提供します。著者は、プロダクションコードにおける適切なエラーハンドリングの重要性を指摘し、チュートリアルへのフィードバックを促しています。

全体として、ラウワースはRustとWASMを使ってウェブアプリケーションを構築するのがいかに簡単かを示し、コードの共有や効率的な開発の可能性を強調しています。

ウィンドニッティングファクトリーは、風力で動くユニークな編み機で、建物の側面に設置されています。大きなブレードが風を受けて編みのプロセスを進め、長いスカーフが建物の外に垂れ下がります。編む速度は風の強さによって変わり、強風の時は速く、弱い風の時は遅くなります。

スカーフが編まれると、建物の外壁を下に垂れ下がり、窓から内部に入ります。人々はその様子を見ながら、スカーフがどんどん長くなるのを楽しむことができます。時折、編まれた布が集められ、スカーフに仕立てられます。それぞれには、風の状況に基づいた製造日時がラベルとして付けられます。このプロジェクトは、都市の風を利用して繊維製品を生産する方法を創造的に示しており、公共空間と私的空間を融合させています。

最近、Zigプログラミング言語のI/O（入出力）システムに関する変更が発表されました。主なポイントは以下の通りです。

新しいI/O APIが導入され、従来の標準I/Oリーダーとライターは非推奨となり、新しいstd.io.Readerとstd.io.Writerタイプが採用されました。これらの新しいタイプは、より効率的で便利に設計されていますが、もはやジェネリックではありません。

これらの更新により、既存のコードが動作しなくなる可能性があります。特に、フォーマットされた印刷機能に影響が出るため、ユーザーはコードを適切にアップグレードすることが推奨されています。

新しいI/O APIは、パフォーマンスの向上やユニークな機能を備えています。具体的には、読み込み中のデータ廃棄を効率的に行う機能や、メモリ使用を最適化するための「スプラッティング」機能、ファイルを直接書き込む際の機能などがあります。

古いAPIから新しいAPIへの移行ガイドも提供されており、関数名の変更や既存のコードの適応方法が示されています。

この変更は、Zig言語を改善するための大規模な取り組みの一環であり、非同期操作やさらなるI/Oの強化に関する計画も含まれています。

現在、変更を最終化するための作業が進行中で、テストの修正や互換性の確認が行われています。

これらの変更は、Zigプログラミング言語のI/O機能を向上させることを目的としていますが、ユーザーは既存のコードに大きなアップデートを行う必要があります。

研究者たちは、サリッシュ海に生息する南部のシャチが、相互グルーミングのためにウミヒルガオを道具として使う新しい行動を観察しました。この行動は「アロケルピング」と呼ばれています。水生哺乳類が衛生のために道具を協力して使用する様子が確認されたのは初めてで、彼らの複雑な社会的相互作用を示しています。

この発見は海洋生物学者のマイケル・ワイスと彼のチームによって行われ、12日間で30回のこの行動が記録されました。海洋哺乳類が道具を使うことは知られていますが、この特定の社会的グルーミング行動はこれらのシャチに特有のものです。

専門家は、アロケルピングが皮膚の健康や社会的な絆を助ける可能性があると指摘しています。これは動物の間では珍しい現象です。このような行動を理解することは、保全活動にとって重要です。動物の文化を保存する必要性を強調し、遺伝的多様性とともに守るべきであることを示しています。

DRM Panic QRコードジェネレーターは、カーネルクラッシュからのパニックデータを表示するQRコードを生成します。このツールを使うことで、デバッグのために情報を簡単にコピーしたり共有したりできるようになります。単に画面にテキストを表示するのではなく、QRコードを利用することで、より多くのデータをコンパクトに含めることができます。

このツールはRustで構築されており、エラー処理において重要なメモリの安全性が考慮されています。QRコードジェネレーターはシンプルで、Linuxカーネルにうまく統合されており、特にバージョンv6.12-rc1での使用が計画されています。また、Arch Linuxでも利用される予定です。

追加のリソースとしては、QRコードをデコードするためのウェブフロントエンドや、QRコードを含むパニックスクリーンの例、カーネルの外で同じ機能をテストするためのスタンドアロンのRustアプリケーションがあります。主な開発者はジョスリン・ファレンプで、Rust for Linuxコミュニティのサポートを受けています。

ケビン・ケリーは多才な思想家でありクリエイターで、特定の大きな業績よりも多様なプロジェクトで知られています。彼は「ホールアースカタログ」の編集や「WIRED」誌の共同設立、初期のオンラインコミュニティの構築など、さまざまな分野に貢献してきました。ケリーは、伝統的なキャリアの成功に固執するのではなく、自分の興味を追求することの重要性を強調しています。彼は、キャリアの成功がしばしば過大評価され、否定的な特性と結びつくことが多いと考えています。

ケリーの仕事においては、富や肩書きの追求よりも、長期的な思考と創造性の価値が重視されています。彼は、仕事に対して喜びを持つアプローチを奨励し、最も影響力のある人々は偉大さを求めることにとらわれず、自分の情熱に従う人々であると主張しています。彼は、シリコンバレーの成功基準に合わせるプレッシャーなしに、自分の仕事に満足感を見出すよう他者を鼓舞することを目指しています。

著者のブリー・ウルフソンは、テクノロジー業界での自身の経験とケリーのアプローチへの敬意を表しています。彼女は、野心と仕事の楽しさとの間の緊張に悩み、最終的には名声や経済的成功のプレッシャーに屈するのではなく、意味のある楽しい仕事を追求する許可を求めています。このエッセイは、視点の転換を提唱し、他者が充実した幸せな仕事生活を受け入れることを奨励しています。

著者は、FreeBSDの既存のmalloc実装におけるパフォーマンスの問題に対応するために開発したメモリ割り当てシステム「phkmalloc」について説明しています。

背景として、著者はBSDから引き継いだ古いmallocシステムを使用していましたが、これは機能していたものの、特に1990年代半ばにRAMの価格が上昇する中で非効率的でした。著者のマシンは4MBのRAMしかなく、メモリ使用量に対する懸念がありました。

問題点として、元のmalloc実装はメモリを解放する際に過剰なディスク活動を引き起こし、特にGCCのようなプログラムが終了する際に顕著でした。この現象は「死にかけの音」と呼ばれました。

初期の修正として、著者はmallocシステムを変更し、メモリ割り当ての呼び出しを記録するようにしました。これにより、非効率的な部分を特定しました。元の実装では、空きメモリリストを読み込む必要があり、不要なページングが発生していました。

著者は完全に新しい設計をゼロから作成することを決定し、メタデータをメモリチャンクから分離することで、パフォーマンスを大幅に向上させ、メモリ関連のエラーを減少させました。

phkmallocには、解放されたメモリをジャンクやゼロで埋めるなど、メモリの誤使用を検出するための実行時設定可能なオプションが含まれていました。これにより、バグを見つける能力が向上しました。

1995年にphkmallocを導入した後、著者は好意的なフィードバックを受け、さまざまなプログラムでバグが発見される報告があり、その効果が示されました。

phkmallocは成功を収めましたが、マルチスレッドや現代のシステムでのパフォーマンスに苦しみました。著者は最終的にmallocのメンテナンス役割をジェイソン・エバンスに引き継ぎ、彼は「jemalloc」を開発し、スケーラビリティの問題に対処しました。

著者はphkmallocの旅を振り返り、FreeBSDにおけるメモリ管理の改善への影響や、開発中に直面した課題、特に技術会議での印象的なプレゼンテーションについて思いを馳せています。全体として、phkmallocの創造と進化が、オペレーティングシステムにおけるメモリ管理の向上において重要であったことが強調されています。

テクノロジー業界で働いていて、より意義のある仕事に転職したいと考えている方に向けて、さまざまなキャリアパスについてのガイダンスを提供します。

まず、転職を考える理由は人それぞれです。業界が社会に与える影響に不満を感じたり、個人主義的な文化に疑問を持ったり、より充実した生活を求めたりすることが挙げられます。

次に、いくつかの代替案を検討することができます。公共機関で働くことは、よりリラックスした環境で多くの人々に影響を与える意義のあるプロジェクトに関わる機会を提供しますが、コンサルタント会社の影響には注意が必要です。また、テクノロジーの協同組合に参加したり設立したりすることで、労働者が所有権を持ち、自分たちの仕事やプロジェクトについて決定を下すことができますが、異なる考え方や責任が求められます。さらに、非営利団体やNGOは、環境問題や人権などのさまざまなミッションのためにテクノロジーの専門家を必要としています。これらの機会を見つけるためには、ネットワーキングが重要です。労働組合や政治団体のテクノロジー部門で働くことも、テクノロジーの分野に留まりながら労働条件を改善する方法の一つです。教育が好きな方には、学校や大学、オンラインプラットフォームで他者にテクノロジーを教える機会もあります。最近注目されている「テクノポリティカルハスラー」という役割では、さまざまなグループやプロジェクトをつなげ、社会的・政治的な目的のためにテクノロジーのスキルを活用します。

最終的に、より意義のあるキャリアへの道のりは個人のものであり、自己反省が必要です。自分の価値観に合った機会を探し、積極的に行動することが重要です。キャリアの方向を変えるのに遅すぎることはなく、これらの選択肢を探ることで、従来のテクノロジー職以外の充実したキャリアを築くことができるでしょう。

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バチカン美術館は最近、コンスタンティヌスの間の10年にわたる修復作業を完了しました。この修復により、フレスコ画の中の2つの人物が、従来考えられていたようにラファエロの助手によって描かれたのではなく、実際にはラファエロ自身によるものであることが明らかになりました。

この発見は、キリスト教を称賛する場面が描かれたこの間におけるラファエロの作品に対する理解を変えるものです。ラファエロは独自の油彩技法を開発し、正義と友情の人物像にそれを用いました。一方、助手たちは伝統的なフレスコ技法を使用したため、ラファエロの人物像だけが際立って見えます。

修復プロジェクトは2025年3月に始まり、2024年12月に完了しました。この作業では、ラファエロが1520年に亡くなる前に、さらにこの間での作業を準備していた証拠も発見されました。美術館の関係者は、この発見がラファエロの芸術への貢献の歴史的重要性を高めると考えています。

K-Scale Labsのベンは、オープンソースのヒューマノイドロボットを開発しています。彼らの目標は、趣味や開発に使える手頃な価格のロボットを作ることです。現在のロボットは非常に高価なため、彼らは3Dプリンターと一般的な部品を使って、わずか2ヶ月で最初のプロトタイプを完成させました。

K-Scaleは、趣味向けから消費者向けのロボットへの移行に注力しており、コストを抑えています。製造上の課題を克服するために、ハードウェアとソフトウェアをオープンソース化し、開発者コミュニティとの連携を図っています。彼らは、ヒューマノイドロボットを試してみたいという人々の関心が高いと考えています。

現在、K-Botを8,999ドルで販売しており、サプライヤーとの価格交渉も行っています。完全自律型ロボットに対する顧客の需要に応えるため、将来的な技術の進展に合わせたアップグレードを含む「フルオートノミー」オプションを提供しています。このアプローチは、研究開発の資金を確保しつつ、初期の顧客がロボットの機能向上に関与できるようにしています。

ベンは、プロジェクトをさらに改善するためにコミュニティからのフィードバックを歓迎しています。

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エージェントは、大規模言語モデル（LLM）によって動作し、効果的にタスクを実行するために特定の情報、つまり「コンテキスト」が必要です。コンテキストエンジニアリングとは、このコンテキストを管理してエージェントのパフォーマンスを最適化するプロセスです。

コンテキストを理解することが重要です。コンテキストウィンドウは限られており、コンピュータのRAMのように関連する情報で満たさなければなりません。コンテキストの種類には、指示（プロンプトや例）、知識（事実や記憶）、ツール（外部ツールからのフィードバック）があります。

コンテキストにはいくつかの課題があります。長いタスクでは、コンテキストの汚染（誤った情報）、気を散らす要因（無関係な情報が多すぎる）、混乱（メッセージが混在する）、対立（矛盾する情報）が発生することがあります。

コンテキストエンジニアリングの戦略としては、まず「コンテキストを書く」ことが挙げられます。これは、コンテキストウィンドウの外に役立つ情報を保存することです。例えば、一時的なメモや長期的な記憶のためのスクラッチパッドを使います。次に「コンテキストを選択する」ことが重要です。必要に応じて関連情報をコンテキストウィンドウに引き込むことです。例えば、記憶やツールの説明を選ぶことが含まれます。また「コンテキストを圧縮する」ことも大切です。これは、要約などの技術を使って必要な情報だけを残すことです。最後に「コンテキストを分離する」ことも考慮します。これは、サブエージェント間でコンテキストを分けたり、状態オブジェクトを利用して情報をより効果的に管理する方法です。

効果的なコンテキストエンジニアリングは、成功するAIエージェントを構築するために重要です。これには、コンテキストを書く、選択する、圧縮する、分離するという4つのカテゴリーがあります。これらの戦略を理解することで、さまざまなタスクにおけるエージェントのパフォーマンスを向上させることができます。

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ソハム・パレクがTwitterで話題になっています。多くのスタートアップが、彼を現在または過去に雇用したと主張しています。これにより、重要な疑問が浮かび上がります。なぜスタートアップは、詐欺に関与している可能性がある候補者や複数の仕事を掛け持ちしている人を雇わないように、効果的に選考を行っていないのでしょうか。

ICM-CSICの研究者たちは、衛星データ処理アルゴリズムを開発し、南半球の海洋循環における重要な変化を検出しました。この変化は気候変動の影響を悪化させる可能性があります。イギリスの国立海洋センターが率いる国際チームは、2016年以降、南極海の表面塩分が増加し、深層海洋循環が逆転していることを発見しました。通常、表面の水が沈むはずが、深層の水が上昇し、熱や二酸化炭素（CO₂）が表面に持ち上げられています。

この逆転は前例のないものであり、現在の大気中のCO₂レベルが倍増する可能性があり、これにより海氷の急速な融解など、深刻な地球規模の気候影響を引き起こす恐れがあります。研究では、ICM-CSICが開発した先進的な衛星技術を利用して、これまで監視が難しかった地域から高品質なデータを収集しました。

この研究は、南極海が地球の気候を調整する上で重要な役割を果たしていることを強調しており、その乱れは北大西洋のAMOCなど、他の海洋循環システムにも影響を及ぼす可能性があります。これらの変化をさらに調査するために、ICM-CSICは北極や海洋表面の熱フラックスに焦点を当てた新しいプロジェクトを開始しました。

この発見は、気候のダイナミクスを理解する必要性の緊急性を示しており、私たちが重要な気候の閾値を越えつつあることを警告しています。

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Pennybaseは、1000行未満のGoコードで構成されたシンプルで軽量なバックエンドサービス（BaaS）です。FirebaseやSupabaseのように使いやすく、外部ライブラリに依存しない設計になっています。

主な機能としては、データストレージがあります。人間が読みやすいCSVファイルを使用してデータを保存し、各レコードにはユニークなIDとバージョン管理が行われます。また、REST APIを提供しており、レコードの作成、読み取り、更新、削除が可能で、リアルタイムの更新もストリーミングできます。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。さらに、役割に基づくアクセス制御（RBAC）を実装しており、リソースに対するユーザーの権限を管理できます。データ型やフォーマットの検証も簡単なスキーマ定義を使って行われます。静的ファイルを提供したり、Goテンプレートを使ってHTMLテンプレートをレンダリングすることも可能です。

データはCSV形式で保存されており、簡単にアクセスや更新ができます。各更新はレコードの新しいバージョンを作成します。ユーザーの資格情報やアクセス権限もCSVファイルに保存されており、ユーザーや権限を追加するには手動で編集する必要があります。APIはさまざまな操作をサポートしており、レコードの作成や削除などのアクションには権限が必要です。

カスタマイズの面では、ユーザーはデータ操作中にカスタムアクションを実行するためのフックを使ってPennybaseの機能を拡張できます。たとえば、保存前にレコードを修正することが可能です。

このプロジェクトは貢献を歓迎しており、コードは明確で簡潔であるべきだと強調しています。MITライセンスのもとでオープンソースとして公開されています。

Rustのトレイトシステムは曖昧さに対して厳格で、特にブランケット実装に関しては注意が必要です。ブランケット実装とは、特定の条件を満たす任意の型に適用されるトレイトのことです。例えば、FromとIntoトレイトは互いに連携して機能します。

ブランケット実装は、特定の条件を満たす型に対して適用される汎用的なトレイト実装です。例えば、From<T>をUに実装すると、自動的にInto<U>がTに対しても適用されます。

Rustでは、将来的な曖昧さを避けるために、重複するブランケット実装を禁止しています。もし二つのトレイトが同じ型に適用される可能性がある場合、コンパイラはそれを拒否します。

実際の問題として、Joydbというプロジェクトでは、著者がAdapterトレイトを実装しようとした際に、統一アダプタ（すべてのデータを一つのファイルに保存）と分割アダプタ（データを別々のファイルに保存）の二つの選択肢に直面しました。Rustのルールでは、両方を衝突なく定義することができません。

著者は、次のような解決策を提案しています。マーカー構造体としてUnified<A>とPartitioned<A>を使用し、型を区別します。また、BlanketAdapterトレイトを使って、衝突なく動作を委譲します。さらに、Adapterトレイトには関連型を含めて、どのアダプタを使用するかを決定します。

具体的な実装例として、JsonAdapterをUnifiedAdapterとして実装することで、コードの重複や衝突を避けつつ、シームレスな統合が可能になります。このアプローチは、Rustのルールに従いながら代替のブランケット実装を実現し、使いやすさを向上させつつ明確さを損なうことがありません。

この記事では「エッジAI」について、特に人工知能（AI）がマイクロコントローラーにどのように実装されるかを説明しています。マイクロコントローラーは小型で低消費電力のコンピュータデバイスであり、エッジAIは限られた計算リソース、つまりメモリや処理能力の環境でAIモデルを実行することが多いです。

マイクロコントローラーは処理能力、メモリ、ネットワーク機能に制約があるため、軽量なAIモデルを実行するのに適しています。AIモデルを使った推論（予測を行うこと）には、モデルの重みだけでなく、モデルの動作を導くデータやメタデータの組み合わせが必要です。

マイクロコントローラーでのAI推論の主なツールは、Tensorflow Lite for Microcontrollers（以前はtflite-microと呼ばれていました）です。この最適化されたTensorflow Liteのバージョンは、モデルの重みと操作指示を含む特定のファイル形式（.tflite）を使用します。

AIモデルが実行する操作（例えば加算）はオペレーターによって定義されており、これはコンピュータのアーキテクチャにおける命令に似ています。これらのオペレーターには異なる実装があり、これをカーネルと呼びます。カーネルは特定のハードウェア機能に最適化されることがあります。

マイクロコントローラーは、ARM Cortex-M拡張などのハードウェア機能を活用して操作を高速化できます。例えば、行列の加算のように並列化できる操作は、特別なハードウェアサポートがあると非常に速く実行されます。

CMSIS-NNのようなライブラリは、ハードウェアの特定の機能を利用した最適化されたカーネル実装を提供し、基盤となるAIモデルを変更することなくパフォーマンスを向上させます。

一部のマイクロコントローラー、例えばAlif Ensemble E3には、AIタスクをより効率的に実行できる専用のニューラルプロセッシングユニット（NPU）が搭載されています。これらのNPUは、Velaコンパイラのような特別なツールで最適化されたモデルを実行できます。

この記事は、シンプルなソフトウェア実装から高度なハードウェアアクセラレーションまでのさまざまな最適化技術を紹介し、AIモデルファイルの構造や処理方法についての今後の議論を示唆しています。

Hibikiは、リアルタイムの音声翻訳のために設計された新しいモデルです。このモデルは、同時に発話された音声を処理するためにマルチストリーム言語モデルを使用し、テキストと音声の出力を同時に生成します。従来の翻訳は話し手が話し終わるのを待つのに対し、Hibikiは話されると同時に翻訳を行い、単語ごとに正確な翻訳を提供します。

このモデルは、弱い教師あり学習の手法を用いて翻訳のタイミングを最適化します。テキスト翻訳システムから得たデータを利用して、整列したトレーニングデータを作成します。トレーニング後、Hibikiは高品質で話者の正確さや自然さを保ちながら、同時に音声を翻訳することができます。また、使いやすいため、一括翻訳やリアルタイムアプリケーションにも適しています。Hibikiを使用するための例やモデル、コードも提供されています。

著者は、GitHub Copilotのエージェントモードとモデルコンテキストプロトコル（MCP）がコーディング効率を向上させたことについて述べています。主な改善点は以下の通りです。

まず、カスタマイズ機能があります。ユーザーはVisual Studio Code（VS Code）内で、異なる開発フェーズに応じてAIの応答をカスタマイズするための指示やプロンプト、チャットモードを設定できます。次に、VS Codeの設定を調整することで、AIがより自律的に機能し、ユーザーの常時の入力なしでワークフローが改善されます。

MCPツールを利用することで、ウェブ検索やブラウザの自動化、データベース操作など、さまざまな外部ツールにアクセスでき、開発プロセスが強化されます。ワークフローの各フェーズには、リサーチ、プランニング、実装、コース修正、バリデーションがあります。リサーチでは、カスタムチャットモードやツールを使って情報を収集します。プランニングでは、コードを書くことなく構造化された実装計画を生成し、分析や戦略に焦点を当てます。実装では、準備したプロンプトファイルを使用して計画を実行し、コンテキストを維持します。コース修正では、進捗や発見に基づいてAIの方向性を調整します。バリデーションでは、特にUI要素の実装を自動化ツールを使ってテストします。

このプロセスにより、一貫したコーディングプラクティスが実現し、効率が向上し、出力の質が高まり、テストのしやすさも向上します。著者は、このアプローチによって実装の詳細よりもデザインに集中できることを強調しています。

全体として、エージェントモードとMCPの組み合わせは、AIとのより洗練された作業方法を提供し、開発プロセスにおいて貴重なパートナーとなります。

この記事では、人工重力を持つ宇宙ステーションの歴史と将来の可能性について、特に1960年代に考案されたフォン・ブラウン・ホイールの概念に焦点を当てています。NASAは人工重力を提供する回転式宇宙ステーションの設計を行っていましたが、アポロ計画により月面ミッションに重点が置かれ、これらの計画は後回しにされました。

1960年代初頭、NASAは無重力環境での宇宙飛行士の健康問題に対処するため、大型の回転式宇宙ステーションを模索していました。ヴェルナー・フォン・ブラウンは、これらのステーションが長期的な宇宙居住に不可欠であると考えていました。

大型の回転式ステーションを建設することは、細長いロケットに収まるように設計することや、回転が宇宙飛行士に与える影響を管理することなど、重要な工学的課題を伴います。

アポロ計画により、NASAの焦点は野心的な宇宙ステーションの設計から直接的な月面ミッションへと移りました。この変化により、大型の回転式宇宙ステーションの開発は停止し、国際宇宙ステーション（ISS）のような小型で効果の薄い構造物が生まれました。

現在、民間企業が人工重力ステーションのアイデアを再検討しています。その一つであるVast社は、2035年までに回転式ステーションを作ることを目指していますが、デザインには快適性や重力分布に関する制約があります。

将来的には、火星やそれ以降のミッションの一環として人工重力ステーションの開発の可能性があります。しかし、現在の宇宙探査の優先事項は、無人製造に重点を置いており、人工重力の即時の必要性にはあまり焦点が当てられていません。

著者は、回転式宇宙ステーションの建設に向けた新たな努力を呼びかけており、そのためには革新的な工学と規制の変更が必要であると強調しています。全体として、人工重力の概念を再検討することが、人類の宇宙探査の未来にとって重要であると主張しています。

コンピュータやインターネットは、かつて楽しく創造的な空間だったが、現在は商業的な利益や生成技術に支配されるプラットフォームへと変わってしまったことが述べられています。

楽しさの減少について、著者はコンピュータを使う楽しみが失われていることを嘆いています。これは、PayPalのような決済システムの普及や、ビットコインが日常の取引に実用的な通貨として機能しなかったことに影響されています。これらのシステムはクリエイターを力づけるどころか、金銭の使い方に対するフラストレーションや管理をもたらしました。

ウェブは数少ない大手プラットフォームに支配され、多様なコンテンツや創造性が減少しています。この中央集権化は、クリエイターが本物の表現よりもエンゲージメントや広告収入を優先するように仕向け、意味のある作品ではなく、質の低い「コンテンツ」の文化を生み出しています。

著者はAIの進展、特に内容のないテキストを生成する言語モデルに失望を表明しています。これらの技術はしばしば誤解を招く情報を生み出し、創造性や生産性を助けるどころか、混乱を増す結果となっています。

生成AIの普及は、創造的な仕事や批判的思考の未来に対する懸念を引き起こしています。人々が機械に頼ることで、平凡さが進行し、自分自身のスキルを発展させることが減少する傾向が示唆されています。

最終的に著者は、創造性や個々の努力を重視することを呼びかけています。AIが生成した成果物に頼るのではなく、自分自身で物を作るプロセスを楽しむよう人々に促し、真の充実感は意味のある作品を創造することから得られると主張しています。

ソフトウェアを「バッテリー付き」と「バッテリーなし」の2つのタイプに分類する新しい方法について説明しています。

バッテリー付きソフトウェアは、すぐに使える状態で必要なコンポーネントがすべて揃っているため、開発者がすぐに開発を始めやすいです。例えば、ExpressはFlaskよりも多くの機能を提供しますが、その抽象化によりトラブルシューティングが難しくなることがあります。

一方、バッテリーなしソフトウェアは、開発者が自分でコンポーネントを追加する必要があり、セットアップが面倒になることがあります。これにより、より多くのコントロールが可能になりますが、必要な機能が欠けているためにシステムが膨れ上がることもあります。

バランスが重要です。良いフレームワークは、ユーザーが不要な部分を取り除きながらも、しっかりと機能することが求められます。著者は、学校のプロジェクトでFlaskを使った際の良い体験を共有し、その使いやすさを評価しています。

結局、両方のタイプのソフトウェアには利点と欠点があり、最適な選択はプロジェクトの具体的なニーズによります。

このテキストは、無秩序な文字や絵文字、フレーズが混ざり合っており、明確なメッセージがありません。「こんにちは」や「やあ」といった挨拶が含まれていますが、意味のない言葉や記号もあります。全体として、構造的なストーリーや要点がなく、意味のある形で要約することはできません。

要約がありません。

キャッシングの役割について、ソフトウェア開発における重要性が語られています。従来、キャッシングは、データベースのような遅いソースからデータを取得するのではなく、メモリのような速い場所に頻繁に使用されるデータを保存することで、データアクセスを速くする手段と見なされてきました。しかし、著者はキャッシングを単なるパフォーマンス向上の手段ではなく、シンプル化のツールとして捉えるべきだと主張しています。

著者は、一般的なキャッシングアルゴリズム（例えば、LRUやLFU）への依存について疑問を呈し、開発者は自分たちのデータニーズをより深く理解する必要があると提案しています。効果的なキャッシングは、ソフトウェア設計において関心事の明確な分離を生み出すことができると考えています。

データアクセスパターンが予測不可能であることを認めつつ、著者はキャッシングがデータ管理をシンプルにするための効果的な抽象化であることの重要性を強調しています。キャッシングアルゴリズムの複雑さに迷うのではなく、必要なデータへの迅速なアクセスを確保することに焦点を当てるべきだと結論づけています。

このフルスタックアーキテクチャは、Eta、HTMX、Litの三つの技術を組み合わせて、迅速なマルチページアプリケーション（MPA）とインタラクティブなシングルページアプリケーション（SPA）の利点を活かしつつ、それぞれの欠点を克服したウェブアプリケーションを作成します。

まず、技術の組み合わせについて説明します。Etaはサーバーサイドのテンプレートエンジンとして使用され、事前にレンダリングされたHTMLをブラウザに送信することで、初回のページ読み込みを速くします。HTMXは動的なインタラクションを処理し、ユーザーがアプリケーションとやり取りする際にページ全体を再読み込みすることなく、シンプルなHTML属性を使って操作できるようにします。Litは、クライアントサイドのロジックを必要とする特定のインタラクティブなコンポーネント（例えばページネーション）に使用され、再利用可能な「インタラクティビティの島」を作成します。

このアーキテクチャはパフォーマンスにも重点を置いています。クライアントに送信されるJavaScriptの量を最小限に抑えることで、読み込み時間が短縮され、特にモバイルデバイスでのユーザー体験が向上します。初期のJavaScriptバンドルサイズは、従来のSPAと比べて大幅に小さくなっています。

ユーザー体験の向上にも配慮されています。View Transitions APIを使用して、コンテンツ更新時にスムーズなアニメーションを作成し、アプリケーションが迅速で反応が良いと感じられるようにしています。また、ユーザーは特定のインタラクションに対してトランジションを無効にすることもでき、気を散らされることを避けられます。

これらの技術がどのように連携するかについては、まずEtaが初期ページをレンダリングし、Litコンポーネントを含めます。次に、HTMXが動的コンテンツのためのサーバーリクエストを重いJavaScriptなしで管理します。Litコンポーネントは自分自身のUI状態を管理しつつ、サーバーとのインタラクションのためにHTMXと統合されています。

このアーキテクチャは、スピード、インタラクティビティ、メンテナンス性を実現しながら、モノリシックなフレームワークの複雑さを避けるバランスの取れたウェブ開発のアプローチを提供します。

世界経済フォーラム（WEF）は、ビデオゲームにおける年齢確認の必要性を強調する報告書を発表しました。この報告書によると、5歳から18歳の子どもたちの約80%がゲームをプレイしています。子どもたちが監視なしでゲームをすることが多いため、グルーミングやいじめ、搾取といったリスクから守るために、安全なゲーム環境を作ることが重要だとしています。

WEFは、年齢確認のための2つのモデルを評価しています。一つはマイクロソフトのXboxゲーム安全ツールキットで、もう一つはk-IDのプラットフォームです。Xboxツールキットは、親が子どもたちのオンラインゲーム体験を理解しやすくするために、年齢に応じたアドバイスやシナリオを提供します。このツールは、複数の国の教育者や団体と共同で開発され、使いやすく信頼性のあるものとなっています。

k-IDは、プライバシーに配慮した技術を用いて、年齢や地域の法律に基づいてゲーム体験をカスタマイズすることで年齢確認に対応しています。このアプローチは革新的で手頃な価格であり、小規模な開発者が子どもたちの安全に関する規制に従う際に、大きな変更を加えることなく対応できると評価されています。

報告書は、ゲームデザインにおける安全性への積極的なアプローチ、より明確な規制、若者と親のデジタルリテラシーの向上、そして子どもたちを保護に値する積極的な参加者として認識することを求めています。ゲーム業界における効果的な安全対策には、若いユーザーとの関与が不可欠であると提案しています。

Canonicalは、タブレットやシングルボードコンピュータ、組み込みシステムを含むRISC-Vデバイス向けのUbuntuの普及に意欲を示しています。しかし、Ubuntu 25.10のリリースに伴い、RISC-Vハードウェアの要件が変更されます。

重要なポイントとして、Ubuntu 25.10では新しいRISC-VプロファイルであるRVA23が必要になります。これにより、従来のRVA20プロファイルとの互換性に影響が出ます。現在の多くのRISC-VデバイスはRVA23プロファイルをサポートしていません。RVA23プロファイルには、AIや機械学習、暗号化などのタスクのパフォーマンスを向上させるための必須拡張機能であるベクターとハイパーバイザーが含まれています。

そのため、多くの既存のRISC-VデバイスではUbuntu 25.10を実行できなくなります。ただし、古いハードウェアをサポートするUbuntu 24.04 LTSは2029年まで利用可能です。要件の変更は、現在のニッチなRISC-V市場には大きな影響を与えないかもしれませんが、将来的にRISC-Vハードウェアが改善され、より手頃な価格になるにつれて、Ubuntuが主要なオペレーティングシステムになることを目指しています。

現在、新しいRVA23プロファイルをサポートするRISC-Vデバイスは非常に少ないですが、Ubuntu 26.04 LTSがリリースされる頃には状況が変わることが期待されています。

トロントライフの7月号では、ダグ・フォードの強い政治的野心について詳しく紹介されています。また、都市の重要な時事問題についても広範な報道が掲載されています。

要約がありません。

要約がありません。

このテキストには、Googleが作成した「longfellow-zk」というGitHubリポジトリへのリンクが含まれています。このリポジトリには、特定のプロジェクトや技術に関連するコードやリソースが含まれている可能性がありますが、具体的な詳細は記載されていません。詳しい情報は、リンクを訪れることで確認できます。

フィリップ・I・トーマスが2022年に作成した個人ウェブサイトおよびニュースレターのプラットフォーム「Postcard」がオープンソースになりました。彼はソーシャルメディアを削除した後、友人たちとつながるためにこのサービスを始めました。Postcardは多くの人に利用されており、収益は控えめですが、トーマスはこのツールの信頼性を重視しています。

彼は他の人がカスタマイズして使えるように、ソースコードを公開することを決めました。PostcardはRuby on Railsで構築されており、簡単に運用できるように設計されています。オープンソース版には、単一サイトのホスティング用の「ソロ」モードが含まれており、ユーザーにとって使いやすくなっています。また、ホスティングサービス用の「マルチユーザー」モードも保持されています。

このプロジェクトには、簡単にデプロイできる手順が用意されており、セットアップ用のDockerfileも含まれています。コードはgithub.com/contraptionco/postcardで見つけることができ、貢献も可能です。

最近の人工知能（AI）の進展、特にOpenAIの大規模言語モデル（LLM）やDeepSeekのような技術は、論理的推論やコーディングなどの分野で驚くべき能力を示しています。このことは、科学研究におけるイノベーションプロセスを向上させるためにAIを活用することへの関心を高めています。しかし、現在のところ、AIを研究に活用するための包括的な調査（AI4Research）は存在せず、この分野での理解や進展が制限されています。

このギャップを埋めるために、私たちはAI4Researchに関する包括的な調査を提供します。私たちの主な貢献は以下の通りです。

まず、AI4Researchにおける五つの重要なタスクを体系的に分類する方法を提案します。次に、研究における重要なギャップを特定し、将来の方向性を示唆します。特に、自動化された実験の改善とその社会的影響を考慮する必要性を強調しています。最後に、AI4Researchに関連するアプリケーション、データセット、ツールなどの貴重なリソースを集めて提供します。

私たちの目標は、研究コミュニティがこれらのリソースに簡単にアクセスできるようにし、この分野での新たなイノベーションを促進することです。

Wasm-agentsは、ウェブブラウザ内でAIエージェントを直接実行する新しい方法です。このアプローチにより、オープンソースのエージェントを簡単に利用できるようになり、スタンドアロンのHTMLファイルとしてパッケージ化され、簡単に開いて実行できます。

このシステムの特徴は、追加のソフトウェアをインストールする必要がないことです。ユーザーは、ユーザーインターフェースとコードが含まれたHTMLファイルを使ってエージェントを実行できます。また、WebAssembly（Wasm）という技術により、Pythonのようなプログラミング言語がウェブブラウザ内で迅速に動作します。Pyodideを使うことで、Pythonのコードやライブラリをこの環境で実行できます。

設定も簡単で、ユーザーはOpenAIのAPIキーを設定ファイルに貼り付けるだけで始められます。適切に設定されたローカルモデルも使用可能です。いくつかのデモエージェントも提供されており、シンプルな会話エージェントやリクエストをルーティングするマルチエージェントシステム、ウェブコンテンツの取得などの実用的なツールを持つ高度なエージェントがあります。

ただし、このプロジェクトはまだ実験段階であり、OpenAIフレームワークへの依存やCORS（クロスオリジンリソースシェアリング）に関する問題、ローカルモデルのインストールが必要であるなどの制限があります。ユーザーにはデモを試し、コードを変更し、さまざまなモデルをテストして自分に合ったものを見つけることが奨励されています。

Wasm-agentsは、AIの実験をよりアクセスしやすく、使いやすくすることを目指しており、ローカルでツールを実行し、個人データを保護する考えを促進しています。プロジェクトの進展に伴い、ユーザーからのフィードバックや協力が歓迎されています。

この文書では、エンジニアやプロダクトマネージャー向けのAI評価（evals）に関する重要な概念とよくある質問への回答をまとめています。著者のハメル・フサインとシュレヤ・シャンカールは、700人以上の専門家に教えた経験をもとに洞察を共有しています。

LLM evalsとは、言語モデルの製品アプリケーションに特化した評価を指し、基盤モデルのベンチマークとは異なります。リトリーバル・オーグメンテッド・ジェネレーション（RAG）は死んでいません。モデルの出力を改善するために文脈を提供することが重要です。開発者はRAGを完全に放棄するのではなく、効果的なリトリーバル戦略に焦点を当てるべきです。

タスクと評価に同じモデルを使用することは一般的に許容されますが、特にバイナリ分類タスクの場合は問題ありません。ただし、主観的な品質評価には使用しない方が良いです。モデル選定には、モデルを切り替える前にエラー分析にもっと時間をかけることが重要です。このアプローチはLLMアプリケーションの改善に効果的です。

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、ワークフローの効率が向上し、一般的なツールよりも特定のニーズに適応できます。バイナリエvaluationsは明確さと一貫性があるため好まれますが、リッカートスケールは主観性や混乱を招く可能性があります。

マルチターンの会話のデバッグでは、まず全体の会話がユーザーの目標を満たしているか確認し、失敗を簡素化して問題を特定します。自動評価者は、すべての失敗モードに対してではなく、持続的な問題に対して構築することに焦点を当て、複雑な評価者よりもシンプルなチェックを優先します。

小規模から中規模のプロジェクトでは、品質基準を指導するために1人の専門家で十分な場合が多いですが、大規模なチームでは複数のアノテーターが必要になることがあります。エラー分析やAIによる支援、カスタム評価者などの分野でのギャップを埋める必要があります。既存のツールはこれらを包括的にカバーしていないことが多いためです。

多様でターゲットを絞った合成データを生成するためには、構造化されたアプローチを使用します。評価戦略は、観察された失敗パターンに基づいてエラー分析を用いて導くべきです。文書処理におけるチャンクサイズは、タスクの種類に応じて調整します。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します。

RAGシステムの評価は、リトリーバルの評価（従来の指標を使用）と生成品質の評価（エラー分析と人間のラベルを使用）を分けて行います。出力をレビューするためのカスタムインターフェースを構築し、ユーザー体験と効率を考慮します。評価は開発プロセスの一部として考え、エラー分析に投資し、重要な価値を追加する自動チェックのみを構築します。

エラー分析は、独自の失敗モードを特定し、評価のために開発される指標に情報を提供します。ガードレールはリアルタイムでの即時の失敗を防ぎ、評価者は全体的な品質とパフォーマンスを後から評価します。最小限の実行可能な評価セットアップは、複雑なインフラに投資する前に基本的なエラー分析と手動レビューから始めます。

エージェントワークフローの評価は、全体的な成功とステップレベルの診断の2つのフェーズで行い、特定の失敗ポイントを特定します。評価ツールのベンダー選定は、機能よりもサポートを基準に選ぶべきです。機能は似ていることが多いためです。CI/CDは頻繁なテストのために小さくキュレーションされたデータセットを使用し、プロダクションモニタリングはライブデータを評価し、より複雑な評価が必要になることが多いです。

著者は、最終的なAI Evalsコースのコホートを発表し、興味のある読者向けに割引コードを提供しています。

研究者たちは、本の整理方法を改善する新しいアルゴリズムを開発しました。この技術は、コンピュータサイエンスにおける大規模データセットの管理にも影響を与える可能性があります。図書館では、新しい本を収容するために棚に空きスペースを残すことが一般的ですが、これはさまざまなデータ管理のシナリオにも当てはまります。この課題は「リストラベリング問題」と呼ばれ、新しいエントリーを効率的に配置し、既存のものの移動を最小限に抑えることが求められます。

長年にわたり、最良のアルゴリズムは新しいエントリーを追加するコストをlog2n（対数スケール）で処理できました。しかし最近、新しいアルゴリズムが導入され、このコストをlogn × (log(logn))^2に削減することに成功しました。これは大きな改善です。このアルゴリズムは、「履歴独立性」を維持することと、敵対的な戦略に適応できることの二つの戦略を組み合わせています。

この進展は、データの急激な流入が発生するソーシャルネットワークなどの実世界のアプリケーションにおけるパフォーマンスを向上させる可能性があります。研究者たちは、この研究がさらなる研究を促し、より効率的なアルゴリズムの開発につながるかもしれないと考えています。これにより、コンピュータサイエンスにおけるソートされたデータの管理方法が革命的に変わる可能性があります。

要約がありません。

エリクサー会議は、エリクサーとナーブスに特化したコンサルタント会社アンダーヨルドによって企画されています。この会議は2025年9月10日から12日まで、スウェーデンのヴァールベリで開催される予定です。会議のアイデアは、以前のイベントであるギグシティエリクサーやナーブスコンフから生まれました。主催者は、プリヤ・パーカーの著書「集まりの技術」に影響を受け、エリクサーコミュニティのためのユニークな集まりを作りたいと考えています。

会議では、単一のトラックでの講演が行われ、単なるプロジェクトの更新ではなく、魅力的で創造的なプレゼンテーションが奨励されます。主催者は、エリクサーコミュニティへの長年の関与を通じて築いたつながりを活かし、会場、スポンサー、講演者のラインアップを確保しました。講演者やチケット管理には、セッションナイズやティトといったツールが選ばれています。

マーケティング活動には、ソーシャルメディアでの積極的なプロモーションが含まれており、イベントのコミュニケーションにはディスコードの利用が計画されています。目的は、地元および国際的なエリクサー開発者を集め、コミュニティのつながりを促進することです。主催者はイベントの成功に対して期待と不安を抱いており、計画過程でのパートナーやアドバイザーからの協力とサポートの重要性を強調しています。

デザインツールのFigmaは、IPOの申請書で、Amazon Web Services（AWS）に対して毎日30万ドルをクラウドコンピューティングに費やしていることを明らかにしました。Figmaは2025年5月31日にAWSとの新たな契約を結び、今後5年間で少なくとも5億4500万ドルのサービスを利用することを約束しました。Figmaはその運営においてAWSに大きく依存しているため、AWSのサービス停止や契約条件の変更があれば、ビジネスに悪影響を及ぼす可能性があります。企業が成長するにつれて高いクラウドコストは一般的であり、37signalsのようにコスト削減のためにクラウドサービスへの依存を減らす企業も出てきています。

ニューラルネットワークは、言語モデルや音声認識、ロボティクスなど、さまざまな分野で利用されています。これらはシンプルな構成要素から作られており、これらのモデルをプログラムし、扱う方法を学ぶことは、微分可能プログラミングと呼ばれるプロセスを理解することを含みます。

このガイドは、アリスのような初心者がこの分野を探求するために設計されています。自動微分を使っ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重要な設計を紹介します。複雑なアイデアをわかりやすくすることに重点を置いており、畳み込みブロック、注意機構、再帰的ブロックなどの技術についても解説します。最後には、読者は大規模な言語モデルやマルチモーダルシステムなどの高度なモデルを理解するための知識を得ることができ、PyTorchやJAXといったプログラミングツールを使えるようになります。

あるユーザーが「Sinkedin」というウェブサイトを作りました。このサイトは、仕事の不採用や面接の失敗など、失敗を共有するためのプラットフォームを提供するというジョークからインスパイアを受けたものです。利用者は自分の体験を匿名で投稿することができます。デザインはシンプルで、改善のための提案も歓迎されています。現在は無料のサービスを利用しているため、アクセスが集中すると遅延が発生する可能性があります。ユーザーは、より多くの資金を投資する前に、アイデアを迅速にテストしたいと考えています。また、質問にもオープンな姿勢を持っています。

要約がありません。

この文章では、AIエージェントのドキュメントを改善するための実験について述べています。具体的には、エージェントの指示を既存のエンジニアリング文書に直接組み込むことで、別々の文書を維持するのではなく、統合する方法が探求されました。

著者は、エージェントのドキュメントの設計について懸念を示しました。特に、エージェント用の文書と既存のエンジニアリング文書の間で重複や不一致が生じることを心配していました。そこで、著者はエージェントの指示を内部のエンジニアリング文書に埋め込むことを提案し、その結果は有望でした。

著者は、ウェブサイトのコード例に関するガイドラインにAIの指示を埋め込む実験を行いました。この実験では、AI（Gemini CLI）に特定のコード例をビルド可能でテスト可能な形式に変換するよう指示し、AIが指示に従ったことを確認しました。

ただし、この実験は非公式であり、同じ場所にある指示と既存のエージェントドキュメントの影響を分けるためには、より制御されたアプローチが必要であることが強調されました。

著者は、プロセスを詳細に文書化しました。新しいテストファイルの作成、ビルドターゲットの更新、統合の成功確認などが含まれています。また、変更後もドキュメントのビルドが正常に機能することを確認しました。

全体として、この実験はエージェントの指示を既存の文書に統合することで、プロセスを効率化し、一貫性を保つ可能性を示しました。

パンデミック前、著者とそのパートナーは海で泳ぐことを楽しんでいました。ある日、ラブラドールのアーサーが彼らのそばを泳ぎ去り、遠くへ行くように見えました。著者は別の泳いでいる人に心配を伝えると、その人はカジュアルに、アーサーがアザラシに出会わないことを願っていると言いました。なぜなら、後でサッカーの試合を観る予定だったからです。

数ヶ月後、著者はアーサーが水の中でアザラシと遊んでいるのを目撃しました。それは友好的な遊びのように見えました。パンデミックが始まると、著者はレニーという子犬を飼うことにしました。レニーも水が大好きでした。著者は他の犬の飼い主たちが集まる地元の公園にレニーを連れて行きました。さまざまな犬種がどのように交流するかを観察すると、犬たちが本能に従って行動していることが明らかでした。

カフェにいると、見知らぬ人がラブラドールは漁師を助けてきた歴史があるため、定期的に海に行くことで元気になると提案しました。その言葉に背中を押され、著者はレニーを泳がせることにしました。しかし、レニーとの泳ぎは混乱していました。レニーはまるでシープドッグのように、著者を岸に戻そうとしました。最終的には、少し苦労した後、著者は自分のペースで泳ぎ、レニーは岸で心配そうに待っていました。

著者はレニーとの関係における常にある引き合いについて考えます。時には、泳いでいるときに犬に先導させるのが正しいと感じることもあると述べています。

最近、FPGA上でSHA-256ハッシュ計算器の開発に関する記事が発表されました。この計算器は、最大25バイトの文字列に対して68クロックサイクルでハッシュを計算することができます。この設計はFPGAの並列処理を活用していますが、一度に一つのハッシュしか生成できず、その能力を十分に活かしきれていませんでした。

性能を向上させるために、著者は複数のハッシュ計算器を導入し、同時にいくつかのハッシュを計算できるようにしました。主な変更点は、事前に計算されたK行列をより高いレベルに保存し、すべてのハッシュコアがアクセスできるようにしたことと、W行列の値を並列で初期化することです。これにより、新しいモジュールsha256_core_pifが誕生しました。

また、ハッシュコアへの入力を調整するための管理モジュールSHA256_managerも追加されました。このアプリケーションは、与えられたSHA-256ハッシュに対してさまざまな文字列を試すパスワードクラッカーです。

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で12のsha256_core_pifモジュールを使用しています。タイミング要件を満たしつつ、FPGAを完全には活用していません。

FPGAを管理するためにPythonドライバーが作成され、通信チャネルを開いてレジスタの読み書きができるようになっています。また、計算されたハッシュを比較して機能を検証するためのテストスクリプトも提供されています。

このプロジェクトは、暗号計算を加速するFPGAの可能性を示しており、サイバーセキュリティにおいてますます重要になると期待されています。詳細については、プロジェクトファイルがGitHubに公開されており、FPGAを暗号プロジェクトに統合したい方からの問い合わせを著者は歓迎しています。

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Hacker Newsのプロフィールを簡単に作成すると、フィードをパーソナライズするために必要な情報がどれほど少ないかがわかります。30件の投稿に評価を付けることで、再訪可能なカスタマイズされたホームページを手に入れることができます。この目的は、Hacker Newsを読む際に、個人のコンテキストが大規模言語モデル（LLM）のパフォーマンスにどのように影響するかをテストすることです。どのようなデータが必要で、ユーザーがどれくらいの労力をかけることで良い結果が得られるのかを調査しています。このツールは使っていて楽しいものであり、フィードバックを得たり、同様のプロジェクトに取り組んでいる他の人々とつながるために共有することにしました。

申し訳ありませんが、外部リンクや特定の文書にアクセスすることはできません。ただし、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、その情報をまとめるお手伝いができます。

要約がありません。

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フォード・ピントは1970年から1980年まで生産され、安全性の問題で悪名高い車でした。特に、後方からの衝突時にガスタンクの設計不良が原因で火災が発生することが問題視されました。批評家たちは、フォードが車の発売前にこれらの危険性を認識していたにもかかわらず、安全対策を講じなかったと主張しています。代わりに、フォードはコストと利益の分析を行い、安全改善のために車をリコールするよりも、潜在的な訴訟を和解する方が安上がりだと判断しました。

流出した「ピントメモ」では、ピントの改良に121百万ドルかかる一方で、事故の被害者に支払う費用は約50百万ドルに過ぎないことが明らかになりました。その結果、ピントは安全対策なしで発売され、多くの事故や死亡者を引き起こしました。調査によると、関連する事故で約9,000人が死亡しており、アメリカ合衆国の国家高速道路交通安全局（NHTSA）は発売直後からこの車の調査を始めました。

公衆の反発により、フォードはディーラーが取り付けた安全キットのリコールを発表せざるを得なくなりましたが、これらは深刻な設計上の欠陥に対処するには不十分でした。批評家たちは、ピントが適切なリアバンパーやドアの補強を欠いていることを指摘し、その危険な評判を助長しました。公衆はこの車を「四人乗りのバーベキュー」と呼ぶようになりました。

要約がありません。

Aristaは、データを送信する際のレイテンシーが最も低いケーブルの種類を調べるため、さまざまなケーブルをテストしました。その結果、ダイレクトアタッチ銅ケーブル（Twinax）が、シングルモードおよびマルチモードのファイバーケーブルよりも速いことがわかりました。

テストは、Aristaの7130 MetaWatchアプリケーションを使用し、10Gイーサネットで2台の機器を接続して行われました。1,000,000個のpingパケットを送信し、データがケーブルを通過するのにかかる時間を測定しました。結果として、ダイレクトアタッチ銅ケーブルの平均レイテンシーは1メートルあたり約4.60ナノ秒であるのに対し、ファイバーケーブルは約5ナノ秒でした。

銅ケーブルは短距離（最大10メートル）での性能が優れており、ファイバーケーブルは長距離（最大10キロメートル）に対応できます。全体として、低レイテンシーが重要なアプリケーションでは、ダイレクトアタッチ銅ケーブルがファイバーケーブルよりも優れた選択肢となります。

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数年前に、シンプルな計算機アプリとしてNumPad v1をリリースしました。現在、私はこれを完全に再設計し、プログレッシブウェブアプリ（PWA）にしました。この新しいアプリでは、ユーザーが複数の文書を扱うことができます。文書はIndexedDBを使って保存され、料金を支払った顧客には同期サービスも提供しています。この同期機能は、Automergeというツールによって支えられており、将来的には文書の共有がより簡単になるはずです。

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元FBI捜査官のマイロン・フラーがルイジアナ州の刑務所を訪れ、長年彼を悩ませてきた殺人事件に関与したヒットマン、ラリー・トンプソンと対面します。フラーは、未解決のマリア・マーシャル殺人事件についての決着を求めています。この事件は、彼が防げたかもしれないと信じているものです。トンプソンは、殺人未遂やその他の犯罪で80年の刑を受けており、二人は面会の中でそれぞれの過去や選択の結果について話し合います。

この訪問はカジュアルな雰囲気の中で行われ、今や70代後半の二人は、犯罪と後悔に満ちた困難な人生を歩んできました。フラーは貧しい家庭に生まれ、FBIで成功を収めましたが、ルイジアナを去る際には敗北感を抱いていました。それ以来、彼は前に進もうと努力してきましたが、過去の記憶は消えません。この面会は、フラーが起こった出来事を理解し、自身の過去と向き合うための試みです。

サムスンのスマートフォンは、欧州連合のエネルギーラベルプログラムの新しいデータによると、グーグルやアップルのデバイスと比べて、充電サイクルの耐久性が大幅に優れています。このプログラムでは、スマートフォンのバッテリーの耐久性など、さまざまな要素が評価されています。

調査結果の重要なポイントは以下の通りです。サムスンのデバイス、特にGalaxy S24やS25シリーズは、最大で2,000回の充電サイクルに耐えることができます。一方、グーグルのPixelフォンは1,000回、アップルのデバイスも通常は1,000回程度の評価を受けています。他のメーカー、例えばモトローラやOnePlus、ソニーなどは、充電サイクルの評価が異なり、主に800回から1,400回の範囲に収まっています。

この情報は、消費者がスマートフォンのバッテリーの寿命をよりよく理解するのに役立ちます。しかし、これらの評価が実際の使用状況をどのように反映しているのか、またバッテリーの性能に影響を与える要因については疑問が残ります。

最近のプロジェクトでは、AIのノンプレイヤーキャラクター（NPC）に関する課題として、AIのコンテキスト管理の重要性が浮き彫りになりました。この点はしばしば見落とされがちですが、著者はGoogleの開発キットを分析する中で、コンテキストを効果的に扱うことがAIの性能や記憶を向上させるために重要であることを発見しました。

増大するコンテキストの問題に対処するため、著者はAIが自らの記憶を要約し管理できるシステムを開発しました。このシステムは、重要な情報をベクトルとSQLデータベースの両方に保存し、AIがキャラクターの好みを認識するなどのインタラクションを記憶できるようにしています。これにより、AIは学習のような環境を持ち、各エージェントはランダム性や性格の違いによって独自の観察を持つことができます。

しかし、コンテキストが増えるにつれて、AIの効率は低下し、応答時間が遅くなります。著者は、コンテキストが多すぎるとAIが圧倒され、忘れやすくなることに注意を促しています。この問題に対処するため、著者はコンテキストを整理し、関連性を保つための空間システムを導入しました。これにより、NPCは必要な情報のみを保持できるようになります。

著者は「クリーンなコンテキスト」を維持することの重要性を強調し、AIを混乱させる可能性のある不必要な詳細やエラーメッセージ、ツールに関する情報を避けるべきだと述べています。このアプローチは、「プロンプトエンジニアリング」から「コンテキストエンジニアリング」へのシフトを示しており、AIのインタラクションを管理するためにはより深い理解と技術が必要です。

全体として、著者は真にインタラクティブなNPCの創造に情熱を注いでおり、効果的なコンテキスト管理がこの目標を達成するための鍵であると信じています。

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著者は、動画で紹介されていたAI搭載のイヤフォンを購入した経験を共有しています。いくつかの重要なポイントを挙げています。

まず、イヤフォンはAndroidで動作し、ChatGPT機能や翻訳などのAI機能を備えています。しかし、音質はイコライザー設定を手動で調整しない限り、あまり良くありません。

次に、著者はイヤフォンがADB（Androidデバッグブリッジ）アクセスを許可していることを発見しました。これにより、アプリをサイドロードしたり、通信を確認したりすることができます。デバイスはOpenAIのサーバーと直接通信しており、OpenAIのAPIキーを含んでいることがわかりました。

プライバシーに関しては、重要なセキュリティ問題があります。適切な認証なしにチャット履歴を記録するエンドポイントが公開されており、デバイスIDを推測することで誰でもユーザーのチャットログにアクセスできる可能性があります。

会社にこれらの脆弱性を通知した後、アプリは一時的にメンテナンスのためにオフラインになりました。メンテナンス後、一部のセキュリティ対策が実施されましたが、依然として重要な脆弱性が残っており、リンクされていないデバイスを結びつけたり、ユーザーデータにアクセスしたりすることができました。

著者は、会社の反応のなさや継続するセキュリティの欠陥に対する不満を表明しています。他の人々にも、より良いセキュリティ対策を求めるよう促しています。

全体として、著者は興味深い技術的機能と深刻なプライバシーリスクが混在している状況を記録しています。

RP2040マイクロコントローラーを使って、23LC512チップのようにSPI RAMをシミュレートするプロジェクトです。このシミュレーションは、主にREAD、WRITE、FAST READの3つのコマンドをサポートしています。

READコマンド（0x03）は、指定したアドレスからデータを取得します。WRITEコマンド（0x02）は、指定したアドレスにデータを保存します。FAST READコマンド（0x0B）は、READと似ていますが、より高速に動作するための遅延が含まれています。

動作の最大速度はシステムクロックの速度に依存します。具体的には、READは最大12.5 MHz、WRITEは最大20.8 MHz、FAST READは最大15.6 MHzです。

データ転送にはSPIモード0または3を使用します。操作はRAMの制限内で行う必要があります。コマンドが送信された後、データ転送はすぐに行われます。

この機能をプロジェクトに組み込むには、必要なファイルをコピーし、CMakeLists.txtを修正して必要なファイルを含め、メモリマップを設定します。ピンを設定し、setup_simulated_sram()を使ってRAMを初期化します。

RAMのシミュレーションは、効率的なデータ処理のためにPIO（プログラマブル入出力）とDMA（ダイレクトメモリアクセス）に大きく依存しています。RP2040のCore1はRAM操作を管理し、タイミングを厳密に保ちながら安定したパフォーマンスを提供します。コマンドはアドレスを読み取り、適切なタイミングでデータを転送します。

制限事項として、CS（チップセレクト）信号が操作間に高い状態を保つ時間は正確には定義されていませんが、約50クロックサイクルと推定されています。また、データ転送が始まる前に操作を中止することは現在サポートされていません。

この実装により、RP2040上でSPI RAMを柔軟にシミュレートでき、さまざまなアプリケーションに対して効率的なメモリ操作が可能になります。

リッカルド・モリは、アップル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」について語っています。このデザインは、すべてのプラットフォームに影響を与えるとされています。彼は、アップルのガイドラインに対して不満を表明し、ナビゲーション要素がコンテンツとどのように相互作用すべきかに関する矛盾を指摘しています。例えば、アップルはナビゲーションを透明にしてコンテンツに焦点を当てるべきだと提案していますが、同時にナビゲーションとコンテンツを明確に分けるべきだともアドバイスしています。

モリは、レイアウトの間隔が広がることに批判的で、これがインターフェースを情報量が少なくし、スクロールを増やす原因になると考えています。また、アプリアイコンをシンプルにしすぎる傾向についても言及し、これによりアイコンが独自性を失い、機能を表現する力が弱まると主張しています。

彼は、アップルの最近のデザイン哲学が実用性よりも視覚効果を優先しているように見えると指摘し、これがアプリデザインにおける創造性や個性の欠如につながっていると感じています。モリは、現在のガイドラインが開発者を以前よりも制約し、アップルのブランドに合った無個性な美学に従わせるようになっていると述べています。

全体として、彼はこれらの変更がユーザー体験を向上させるものではなく、創造性や機能性を犠牲にして均一性とシンプルさを追求するアップルのデザイン哲学の問題を反映していると考えています。

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この記事では、特にOpenAIのo3モデルとClaude Sonnetを中心に、先進的なコーディングモデルを使用したソフトウェア開発の体験について述べています。著者は、毎日コーディングを行う中で直面した課題や、これらのモデルに伴う不必要な複雑さやコストについて共有しています。

まず、モデルの性能について触れています。Claude Sonnetは以前は効果的とされていましたが、o3モデルはトラブルシューティングの面で優れた結果を示し、不必要なコード変更を避け、コーディングルールを効率的に守ることができました。

次に、コストの問題があります。著者はo3の使用に月平均1,000ドルの高コストに直面し、その価値について議論が生じました。しかし、費用は高いものの、安価なモデルと比べて得られるメリットから、その投資は正当化できると感じています。

また、記事では大規模コーディングモデルの価値を最大化するための効果的な実践方法も紹介しています。具体的には、コーディングプロセスの早い段階でエラーを検出すること、十分に文書化された技術を使用すること、コーディングルールやスクリプトを洗練させて大規模言語モデル（LLM）との統合を改善すること、コードを読みやすく管理しやすくすること、モデルの限界を理解してその効果を高めることが挙げられています。

最近の動向として、これらのモデルの使用コストが下がり、よりアクセスしやすくなっています。著者は、複数のエージェントを同時に活用するための新しいツールや方法を強調しており、これにより生産性が向上する可能性があります。

全体として、この記事は先進的なコーディングエージェントの使用がコストがかかる一方で、生産性を向上させ、コーディングプロセスを効率化する能力があるため、ソフトウェアチームにとって価値のある投資となり得ることを強調しています。

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、ゲームのAIやハードウェアの向上を目指しています。プレイステーションのマーク・サーニー氏は、AMDの次世代グラフィックスアーキテクチャの開発に深く関わっており、最初はRDNA 5と呼ばれていましたが、UDNAに変更される可能性もあります。

この協力により、すでに印象的な成果が生まれています。例えば、2026年に発売予定のプレイステーション5プロで使用されるゲーム用のアップスケーリングアルゴリズムが開発されました。両社はソフトウェアとハードウェアの強化に注力しており、これによりゲーマーはより良いゲーム技術と体験を得られるようになります。

全体として、AMDとプレイステーションのパートナーシップは、ゲームハードウェアの大きな進展をもたらすことが期待されており、コンソールゲーマーとPCゲーマーの両方に利益をもたらすでしょう。

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カロリンスカ研究所の最近の研究によると、遺伝性の難聴を持つ子供や大人に対して、遺伝子治療が聴力を回復させることができることが示されました。この研究では、OTOF遺伝子の変異によって聴力を失った1歳から24歳までの10人の患者が参加しました。治療にはウイルスを使用し、この遺伝子の正常なバージョンを内耳に届ける方法が取られました。その結果、すべての参加者の聴力が1か月以内に改善しました。6か月後には、特に若い患者において平均的な聴力レベルが大幅に向上しました。

治療は安全で、軽微な副作用のみが報告されました。研究者たちは今後、他の遺伝的な難聴の原因に対する治療法の探求を計画しています。この研究は、難聴治療における有望な進展を示しており、影響を受けた人々の生活の質を大いに向上させる可能性があります。

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リンクを作成する際は、ユーザーがリンクの内容を理解できるように、明確で情報豊かなテキストを使用することが重要です。リンクのアクセス方法に焦点を当てるのではなく、簡潔な説明を心がけましょう。「ここをクリック」といった表現や、動詞のように聞こえるリンクの作り方は避けるべきです。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をゲット！」や「Amayaについて詳しく知る：W3Cの無料エディタ/ブラウザで、HTML、SVG、MathML文書を作成します」といった説明を使うと良いでしょう。

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