オンラインコラボレーションツール、例えばGoogle DocsやTrello、Figmaはチームワークを容易にしましたが、データの所有権や長期的なアクセス性が損なわれることがあります。クリエイティブな専門家は自分の作品に強い感情的なつながりを持っており、デジタル作品の所有権を保持したいと考えています。

クラウドアプリはデータをリモートサーバーに保存するため、ユーザーのコントロールや所有権が制限されます。サービスが停止したり終了した場合、ユーザーはデータにアクセスできなくなります。また、ユーザーはサービスプロバイダーに依存するため、データのアクセス性やプライバシーに関する問題が生じることがあります。

ローカルファーストソフトウェアは、データをデバイスにローカルに保存することを優先しながら、コラボレーションやクラウド機能を可能にします。このアプローチにより、ユーザーはデータを完全に所有でき、オフラインで作業し、後で変更を同期することができます。

ローカルファーストソフトウェアには、以下の七つの理想があります。まず、サーバーの応答を待たずにデータに迅速にアクセスできること。次に、さまざまなデバイス間でシームレスに同期できること。オフラインでも機能することも重要です。リアルタイムでのチームワークが可能で、競合が発生しないことも求められます。データは長期的にアクセス可能で、ソフトウェアプロバイダーが消えても利用できることが理想です。プライバシーとセキュリティが確保され、データがローカルに保存されることでリスクが減少します。最後に、ユーザーが自由にデータを管理・変更できることが重要です。

技術革新として、コンフリクトフリー複製データ型（CRDT）がローカルファーストアプリケーションの基盤技術として提案されています。これにより、中央サーバーなしでリアルタイムのコラボレーションやデータの統合が可能になります。Trellis（カンバンボード）、Pixelpusher（共同描画）、PushPin（ミクストメディアキャンバス）などのプロトタイプが開発され、これらの概念を実践で探求しています。

ローカルファーストアプローチは、クラウドアプリの利点と従来のソフトウェアの所有権・コントロールを組み合わせることを目指しています。進展は見られますが、ユーザー体験を向上させ、ローカルファーストソフトウェアが広く採用されるためにはさらなる開発が必要です。研究者、開発者、起業家の協力が、ローカルファースト技術の可能性を実現するために重要です。この要約は、コラボレーションと所有権のバランスを取るローカルファーストソフトウェアの必要性と、現在のクラウドアプリケーションがもたらす課題を強調しています。

ヨーロッパは、極端な天候に対応する能力を向上させるために、初の静止気象観測衛星「メテオサット第3世代観測衛星1号（MTG-S1）」を打ち上げました。2025年7月1日に打ち上げられたMTG-S1は、貴重な大気データを提供し、気象予報士がより正確で迅速な天候警報を発表できるよう支援します。これにより、人命や財産を守ることが可能になります。

この衛星は、大気中の温度、湿度、微量ガスを監視し、予報士が深刻な天候条件を危機的な状況になる前に検出できるようにします。MTG-S1は、嵐の発展を継続的に観測できる先進的な技術を搭載しており、短期的な天候予測や長期的な気候監視を強化します。

MTG-S1の成功裏な展開は、ヨーロッパの気象コミュニティによって祝われ、ヨーロッパの協力における重要な成果を示しました。この衛星は、天候予測を革新し、ヨーロッパ全体の空気質監視を改善することを目指す広範なプログラムの一部です。

要約がありません。

要約がありません。

Nikkei Asiaは、アジアに関するニュースや情報を提供する出版物です。個人向けや法人向けのさまざまな購読オプションがあり、ギフト購読も利用できます。サイトには、簡単にナビゲートできるサイトマップや、発表、広告、サポートのセクションもあります。また、ユーザーの権利を守るための法的情報やプライバシーに関する情報も掲載されています。

要約がありません。

「Build Systems à la Carte」という論文は、アンドレイ・モコフ、ニール・ミッチェル、サイモン・ペイトン・ジョーンズによって書かれ、ソフトウェア開発者にとって不可欠なツールであるビルドシステムの理解と改善について論じています。

ビルドシステムは、コードのコンパイルやリンクのプロセスを自動化するもので、複雑でありながらソフトウェア開発において重要な役割を果たしていますが、しばしば見過ごされています。著者たちは、ビルドシステムの構成要素を特定し、それらを再結合することで、さまざまなビルドシステムを分析・比較するための体系的な枠組みを提案しています。

ビルドシステムは、依存関係の種類（静的か動的か）、ビルド環境（ローカルかクラウドか）、タスクの実行方法（決定的か非決定的か）など、いくつかの要因によって異なります。ビルドシステムにおける二つの基本的な設計選択肢は、タスクの実行順序とタスクの再構築の有無です。これらの選択は、異なるビルドシステムを理解するための分類システムにつながります。

論文では、いくつかのビルドシステムの例が挙げられています。例えば、「Make」は静的依存関係とファイルの変更時間を利用し、「Excel」は動的依存関係を扱うものの効率性が一部犠牲になります。「Shake」は動的依存関係に対応しつつ効率を維持し、「Bazel」はクラウドベースのシステムで、共有リソースを利用してビルドを加速します。

著者たちは、既存のシステムを理解することで、新しいビルドシステムを既存の機能を組み合わせて設計できると提案しています。また、論文ではビルドシステムの抽象化についても述べており、関数型プログラミングの原則を用いてそれらを作成・分析しやすくしています。

この論文は、ビルドシステムの重要性と改善の可能性を体系的な枠組みを通じて理解を深めることを目的としています。

2025年7月4日、著者は自宅のラボを再構築し、ストレージを120TBの大容量NASから、約6TBの使用可能なスペースを持つミニNASに縮小することにしました。これは、YouTubeチャンネルを停止したためにストレージの必要が減ったためです。著者は、GMKtec G9、Aiffro K100、Beelink ME miniの3つの新しいミニNASの選択肢を検討しています。これらはすべて、似たようなIntelチップと2.5Gbpsのネットワーク機能を備えています。

GMKtec G9は以前にレビューされており、複数のドライブを搭載すると冷却に問題があるものの、エアフローを改善するために再設計されています。コストパフォーマンスに優れていますが、安定性に問題が残る可能性があります。

Aiffro K100はG9よりも小型で効率的で、冷却性と静音性に優れています。しかし、内蔵のeMMCやWiFiがなく、BIOSのカスタマイズも限られています。最も高価な選択肢です。

Beelink ME miniは非常に静かで、6つのNVMeスロットを備えていますが、各スロットの帯域幅は限られています。内蔵のeMMCを搭載し、内部電源を持つコンパクトなデザインはミニPCとしては珍しい特徴です。

それぞれのNASには利点と欠点があり、最適な選択肢は個々のニーズによります。著者は、ストレージ要件を満たすために手頃な価格のSSDが見つかれば、K100を選ぶ傾向にあります。

Gecodeは、制約に基づくシステムやアプリケーションを作成するためのオープンソースのC++ツールキットです。主な特徴は以下の通りです。

Gecodeはオープンで、他のシステムとの接続が容易であり、新しい制約や探索手法のプログラミングをサポートしています。また、整数、ブール値、集合、浮動小数点数に関するさまざまな制約を含んでおり、高度な探索技術やMiniZincのサポートも提供しています。

効率性に優れ、速度とメモリ使用量の両方で高いパフォーマンスを誇ります。2008年から2012年にかけて行われたMiniZincチャレンジでは、複数の賞を受賞しています。

Gecodeは、ユーザーがツールキットを学び、使用するための豊富なチュートリアルや参考資料が用意されています。MITライセンスの下で提供されており、すべてのコンポーネントが無料でダウンロード可能です。

C++標準に従っており、さまざまなハードウェアプラットフォームで動作します。また、マルチコアプロセッサを活用して効率的な並列処理を行います。

さらに、50,000以上のテストケースを持つ堅牢なテストスイートがあり、高い信頼性とカバレッジを確保しています。

要約がありません。

要約がありません。

この記事では、SIMD（Single Instruction, Multiple Data）機能とベクトル化について説明し、プログラミングにおけるパフォーマンス向上のために複数のデータ要素を同時に処理する方法に焦点を当てています。

SIMD関数は、一度の関数呼び出しで複数のデータ入力を処理することで、パフォーマンスを向上させます。例えば、標準のサイン関数 sin(double angle) は、角度の配列を処理できるようにベクトル化され、sin(double[4] angle) のように使用できます。

ベクトル関数を使用する理由は、コンパイラがループを最適化できるためです。コンパイラは、パフォーマンスのニーズに応じてスカラー（単一値）またはベクトル（複数値）の実装を選択します。

ベクトル関数は、特定のコンパイラプラグマ（例えばOpenMP）を使用して宣言できます。これにより、コンパイラにそのベクトル化された性質を伝えることができます。

関数のパラメータの種類によって、SIMD関数の動作に影響を与えることがあります。例えば、変数は各レーンに異なる値を持つことができ（デフォルト）、ユニフォームはすべてのレーンが同じ値を持ち、リニアは値が線形に増加します。

SIMD関数にはいくつかの制限があります。まず、すべてのコンパイラがSIMD機能をサポートしているわけではなく、これが使いやすさに影響します。また、コンパイラが効率的でない実装を生成することがあり、最適化されたベクトルコードの代わりに繰り返しスカラー関数を使用することがあります。さらに、固有の関数を使用したカスタム実装は、コンパイラの詳細やABI（Application Binary Interface）を理解する必要があります。

ベストプラクティスとしては、inbranch や notinbranch といった属性を使用して、関数呼び出しの最適化方法をコンパイラに伝えることが重要です。特に条件付きロジックを扱う際には効果的です。

SIMD関数はパフォーマンスを大幅に向上させる可能性がありますが、その実際の適用は複雑でコンパイラに依存することが多く、効率的な実行を達成するためには慎重な管理が必要です。全体として、SIMD関数を活用するには、さまざまなコンパイラの仕様を理解し、関数宣言を適切に行うことが重要です。

要約がありません。

37歳のこの人は、ものを作ることに対する情熱からコンピュータサイエンスを学びたいと考えています。彼はウェブ開発の経験があり、シンプルなブログや情熱プロジェクトのために作ったもう少し複雑なウェブサイトを通じて、独学と便利なフレームワークを活用してきました。

これまでのキャリアは多様で、ウェイターや営業職、数学、科学、コンピュータの教師として働いてきました。今、彼はコンピュータサイエンスに深く取り組む準備が整い、次の10年間で習得を目指していますが、ソフトウェア開発者になることには重点を置いていません。

彼は最小限の生活を支えるための貯金があり、妻からの励ましも受けて、APIの設計やデータベースの構築などを学ぶ決意を固めています。テクノロジー分野における年齢差別についての懸念はありますが、彼は自分の旅に対して熱意を持っています。

彼は地域のためのアプリや教育ツール、デザインした木製おもちゃのためのeコマースプラットフォームなど、いくつかのプロジェクトアイデアを持っています。進捗を記録し、途中での更新を共有する計画も立てています。

N-バックテストは、作業記憶を測定する課題で、認知トレーニングに利用されます。このテストでは、グリッド内に表示される青い四角形の列を見て、現在の四角形が何ステップ前のものと一致するかを判断します（Nステップ）。

このテストは1958年にウェイン・カーチナーによって作成され、神経科学の研究で広く使われています。研究によると、定期的に練習することで作業記憶や注意力、さらには全体的な知能が向上することが示されています。

N-バックテストを行うには、グリッドに集中し、一致するものが見えたら「一致」をクリックするか、スペースバーを押します。一致しない場合は「不一致」をクリックするか、「N」を押します。各四角形は3秒間表示され、その後1秒の休憩があります。

N-バックトレーニングの利点には、作業記憶の向上、流動性知能の増加、注意力と集中力の向上、タスク間の切り替え能力の向上、学業成績の改善が含まれます。研究はこれらの利点を支持しており、一貫したトレーニング後に顕著な認知の改善が見られることが示されています。より良い結果を得るためには、簡単なレベルから始め、定期的に練習し、気を散らす要因を最小限に抑え、記憶戦略を活用することが重要です。

N-バックテストには、初心者向けの1-バック、標準レベルの2-バック、さらに難易度の高い3-バックやデュアルN-バックなど、さまざまなバリエーションがあります。

最良の結果を得るためには、毎日15〜20分の練習を目指すと良いでしょう。2〜3週間後には改善が見られるかもしれません。N-バックトレーニングの効果は科学的な研究によって裏付けられています。

この記事では、1999年に登場し、ジャンルを形作った影響力のあるMMORPG「エバークエスト」の歴史について述べています。オンラインファンタジーの世界を先駆けたのは「ウルティマオンライン」ですが、「エバークエスト」はこのコンセプトをうまく活用し、大規模なプレイヤーベースを獲得し、かなりの収益を上げました。

「エバークエスト」は、ソニー・インタラクティブ・スタジオ・アメリカのチームによって開発され、ジョン・スメドリーが率いていました。彼は、ダンジョンズ＆ドラゴンズやネバーウィンター・ナイツなどの以前のゲームに触発されたマルチプレイヤーオンラインRPGを作るというビジョンを持っていました。

スメドリーは、シェアウェアゲームの経験があるブラッド・マククエイドとスティーブ・クローバーをチームに招きました。彼らは、エバークエストを楽しく、アクセスしやすいものにするための詳細な設計文書を作成しました。

「ウルティマオンライン」がプレイヤー同士の対戦（PvP）を可能にしたのに対し、「エバークエスト」はプレイヤーと環境との対戦（PvE）に重点を置き、プレイヤーにとってより安全で歓迎される雰囲気を作り出しました。

1999年3月16日にサービスを開始した「エバークエスト」は、瞬く間に人気を集め、初日には10,000人の加入者を記録しました。1999年10月には150,000人以上の加入者を抱え、「ウルティマオンライン」を大きく上回りました。

このゲームはその中毒性から注目を集め、プレイヤーがゲーム内で過剰な時間を費やすことがしばしばありました。このことは、MMORPGが現実の人間関係や責任に与える潜在的な悪影響についての議論を引き起こしました。

「エバークエスト」の成功は、今後のMMORPGの道を切り開き、ゲームのマーケティングや収益化の方法を変え、プレイヤーとの長期的な関係に焦点を当てるようになりました。

「エバークエスト」は、楽しさ、コミュニティ、アクセスしやすいゲームプレイに重点を置くことでMMORPGの風景を変え、ゲーム中毒やその影響についての重要な議論を引き起こしました。

上院財政委員会は、新たな法律を提案し、「適格小企業株式」（QSBS）の税制優遇を拡大する内容となっています。この法律が施行された後に取得されたQSBSについて、特定の条件を満たす場合、創業者や投資家は売却益の最大100%を除外できる仕組みです。

提案されている主な変更点は以下の通りです。

まず、段階的な利益除外制度が導入されます。具体的には、QSBSを保有する期間に応じて、3年から4年の場合は50%、4年から5年の場合は75%、5年以上の場合は100%の利益を除外できるようになります。これにより、早期の売却に対する実質的な税率が低くなります。

次に、利益除外の上限が1000万ドルから1500万ドルに引き上げられ、2027年からはインフレに応じて調整されることになります。

さらに、企業の総資産の上限も5000万ドルから7500万ドルに増加し、こちらも2027年からインフレに応じて調整されます。

これらの変更は、最終的な法律が成立した後に発行された株式に適用されます。創業者は税負担を軽減しながら早期に売却できるメリットがあり、スタートアップは現在の資産上限を超えるリスクがある場合、資金調達を遅らせることを検討するかもしれません。全体として、これらの変更はスタートアップや新興企業への支援を強化することを目的としています。

GamingOnLinuxは、今日で16周年を迎えました。この数年で、多くの同様のウェブサイトが閉鎖されたり、方向性を変えたりしましたが、GamingOnLinuxはLinuxゲームに関するニュースや情報を提供し続けています。著者のリアム・ダウェは、読者やサポーターに対して感謝の意を表しています。

一時的なダウンタイムの後にBing Newsから削除されるなどの困難があったにもかかわらず、ウェブサイトのトラフィックは過去最高を記録しています。リアムは、GamingOnLinuxを直接フォローし、記事をソーシャルメディアで共有することがサイトの可視性を保つために重要であると強調しています。

このウェブサイトはAI生成コンテンツを採用する予定はなく、オリジナルの執筆に重点を置いています。また、PC情報システムの復活など、今後の改善も予定されています。

読者は、Patreonを通じての支援や寄付、アフィリエイトリンクを通じてのゲーム購入でGamingOnLinuxをサポートできます。引き続きのご支援に感謝いたします。

要約がありません。

要約がありません。

Googleタグマネージャー（GTM）は、ウェブサイトがユーザーの行動を追跡するためのツールであり、しばしば侵入的な監視につながります。このツールは、さまざまな追跡スクリプトを隠すことで、ウェブサイトが個人データを収集しやすくしています。最近、Googleはサードパーティからファーストパーティの追跡に移行しました。これはプライバシーの改善のように見えますが、実際にはコンテンツブロック対策を回避する手段です。

GTMは主にユーザーの監視に使用され、一般的なウェブサイト管理よりも個々の行動を詳細に追跡するためにGoogleアナリティクスと密接に統合されています。Googleアナリティクスは、マウスの動きやクリックを監視するなど、より侵入的な追跡を行うよう進化しており、心理的な脆弱性を利用することが多いです。

GTMをブロックするには、ブラウザでJavaScriptを無効にすることが効果的です。これにより、GTMは機能しなくなりますが、多くのウェブサイトは正常に動作するためにJavaScriptを必要としています。プライバシーを守るための方法としては、ファーストパーティとサードパーティのクッキーをすべてブロックすることや、uBlock Originなどのブラウザ拡張機能を使ってJavaScriptを選択的に無効にすることが挙げられます。また、Lynxのようなテキスト専用ブラウザを使用することで、追跡機能なしでページを表示することも可能です。さらに、ページを読み込んだ後にインターネットを切断することで、初回の読み込み後にデータが送信されるのを防ぐことができます。

ただし、多くのウェブサイトはJavaScriptが無効な場合に機能が制限されるように設計されているため、プライバシーを維持したいユーザーにとっては困難です。GTMを無効にし、オンラインプライバシーを守ることは重要ですが、挑戦でもあります。侵入的な追跡に「ノー」と言うことは、ユーザー体験を損なう可能性がありますが、搾取に抵抗することは不可欠です。

要約がありません。

ADXL345は、アナログ・デバイセズが製造した低価格のMEMS加速度センサーで、特に趣味で使う人々に人気があります。しかし、購入時には注意が必要です。なぜなら、一部の製品には欠陥がある可能性があるからです。あるユーザーは、測定誤差や機能不全といった問題を抱えた不良品のADXL345を受け取り、問題の診断を手伝ってもらうことになりました。

調査の結果、チップに異常なマーキングが見つかり、これは不良ロットから再マーキングされて販売された可能性を示唆しています。内部構造は、MEMS加速度センサーを含むシリコン層と、読み出し用のチップから成り立っています。この設計により、ADXL345は前モデルのADXL335とは異なり、最大で±16gの加速度を測定できる高性能を実現しています。

MEMSチップは、加速度に応じて動く質量によって生じる静電容量の変化を測定することで動作します。外見上は正常に見えるものの、製造過程で品質テストに合格せず、不適切に販売された可能性が高いです。この分解作業は、MEMSデバイスの複雑な設計と潜在的な問題を浮き彫りにしています。

NVIDIAは、RTX 50シリーズのグラフィックカードの問題の多い発売に対して大きな批判を受けています。主な問題点は以下の通りです。

まず、スカラーボットの問題があります。これらのボットが消費者が購入する前にGPUを買い占めてしまい、二次市場での価格が高騰しています。小売業者には限られた在庫しか届かず、NVIDIAが意図的に供給不足を演出しているのではないかという憶測を呼んでいます。

次に、欠陥のあるハードウェアが報告されています。一部のGPUは処理ユニットが欠けた状態で出荷されており、性能が低下しています。NVIDIAは、こうした欠陥があるカードはごく一部であると認めていますが、その影響を軽視しています。

さらに、電源コネクタの問題も続いています。RTX 50シリーズは、前の世代から引き継いだ電源コネクタが溶けるという欠陥に悩まされています。この設計上のミスは安全性に関する懸念を引き起こし、ハードウェアに損傷を与える可能性があります。

また、NVIDIAはマーケティングにおいても批判されています。メディアの報道を操作し、特定の性能指標に焦点を当てるようレビュアーに圧力をかけているとされています。これにより、レビューの信頼性が損なわれています。

独自技術についても問題があります。NVIDIAのDLSSやG-Syncといった独占技術は、消費者がAMDなどの競合製品に切り替えることを難しくしています。

世代間の性能向上も不十分です。最新のカードは高価格にもかかわらず、性能の改善はわずかであり、特にレイトレーシング機能に関して消費者の失望を招いています。

最後に、市場での圧倒的なシェアにより、NVIDIAは条件や価格を決定する力を持っており、消費者は品質や性能の改善がないままコストが上昇する状況に直面しています。

全体として、NVIDIAはデータセンターからの利益を優先し、消費者のニーズを軽視しているとの感情が広がっており、ゲーマーやPCビルダーの間で不満が高まっています。

心臓発作による死亡率は、アメリカでの医療の進歩や公衆衛生の取り組みにより、減少しています。最近の記事では、1960年代に心臓発作の死亡率がピークに達して以来の進展が強調されています。例えば、冠動脈性心疾患による死亡率は、1970年から2022年の間にほぼ90%減少しました。現在、65歳以上の男性が心臓発作を起こした場合、入院すれば90%以上が生存しますが、1970年にはその割合は60%でした。

この改善に寄与している主な要因は以下の通りです。まず、禁煙キャンペーンが大きな公衆衛生の取り組みとして成功し、1970年の喫煙率40%から2019年には14%に減少しました。これにより、心臓発作のリスクが低下しました。次に、スタチンというコレステロールを下げる薬が1980年代から広く使用され、毎年世界中で約200万人の命を救っています。また、心肺蘇生法（CPR）のトレーニングや携帯型除細動器の導入により、心臓発作時の生存率が向上しました。さらに、冠動脈治療ユニットや低侵襲手術などの医療革新も、心臓発作の治療結果を改善しています。

しかし、心臓病は依然としてアメリカで年間約70万人の死亡を引き起こしています。肥満や糖尿病の増加など、多くの要因がリスクを高めています。GLP-1阻害薬のような新しい治療法は、心臓病の発生率をさらに減少させる可能性があります。また、心臓病の高度なスクリーニング検査を受けるアメリカ人は現在のところ少数派であり、より多くの人々がこれらの検査の恩恵を受けることが期待されています。

全体として、心臓発作による死亡率を大幅に減少させることに成功しましたが、心臓病の予防に向けてはまだ取り組むべき課題が残っています。

要約がありません。

「ババはあなた」というパズルゲームでは、プレイヤーがルールを操作してパズルを解く必要があります。このゲームは、従来の基準とは異なり、オンラインには既存の解決策が存在しますが、多くのプレイヤーが作成したレベルには解決策がないため、挑戦が続いています。

このプロジェクトでは、「ババは評価」というデモ版を作成することを目指しています。他のゲーム環境からインスパイアを受けたもので、主な目標はゲームの状態を読み取り、モデルが人間よりも早くゲームを操作できるようにし、メニューのナビゲーションを自動化することです。

ゲームの状態を取得するために、開発者たちはゲームのLuaスクリプトと関数を発見し、レベルデータにアクセスしてシリアライズする方法を見つけました。これにより、情報をグリッド形式で表示するサーバーを設定しました。

操作に関しては、キー入力をシミュレートするのではなく、コードから直接コマンドを実行する方法を見つけ、速度を向上させました。しかし、レベルのナビゲーションや選択は、コードが散発的であるため、複雑であることが分かりました。

デモクライアントとしてClaude Desktopアプリを使用しましたが、ゲーム内の複雑なタスクに苦労し、推論モデルの課題を浮き彫りにしました。今後の改善点としては、より高度なモデルへの切り替えや、ゲーム状態の表現方法を変更して効率を高めることが考えられます。全体として、このプロジェクトは進行中であり、開発者たちは他の人々からの貢献やアイデアを歓迎しています。

要約がありません。

20年以上の経験を持つソフトウェア開発者が、これまでゲームを作ったことがなかったにもかかわらず、最近AIコーディングツールを使ってゲーム制作に挑戦することを決めました。彼はJavaScriptのゲームエンジンであるPhaser.jsを学び、AIの支援を受けられる初心者向けのゲームジャム「Beginner's Jam Summer 2025」に参加しました。フルタイムの仕事の合間に約25〜30時間をかけて、時間旅行をテーマにした「Tower of Time」というゲームを完成させ、提出しました。

開発者は、AIが楽しいゲームを作る手助けをしてくれるかどうかを試したところ、実際に役立ったことを発見しました。彼はその過程を記録し、使用したコードやプロンプトをGitHubで共有しました。アート資産のほとんどは、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、開発の一部をTwitchで配信しました。

この経験から多くを学んだ開発者は、得た知識を今後のプロジェクトに活かす予定で、コメントや質問を歓迎しています。彼のゲームはここでプレイできます。

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。大きな羽根が風を捕らえて動作します。風が吹くと、機械は長いスカーフを編み上げ、そのスカーフが建物から垂れ下がります。編む速度は風の強さによって変わり、強い風が吹くほど編み上げる量が増えます。

編まれた素材は建物の上から落ち、窓を通って内部に運ばれます。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、編まれたスカーフが集められ、それぞれに制作された日時がラベル付けされます。これにより、都市の風を利用した生産の可能性が示されています。このプロジェクトは公共空間と私的空間を融合させ、風エネルギーを活用する創造的な可能性を表現しています。

初期のコモドールBASICのバージョンには、ユニークな特徴とバグがあります。特に、インタープリタが空白やトークン化をどのように処理するかに焦点を当てています。

BASICでは、コードの行を入力すると、キーワードがトークンと呼ばれる整数値に変換されます。これにより、メモリを節約し、実行速度を向上させることができます。例えば、「LET」というキーワードは特定のトークン値で表されます。

BASICは、キーワードや識別子の間の空白を無視します。これが混乱を招くことがあります。例えば、「LE THEN」と入力すると、空白がないために「LET HEN」と誤解されることがあります。

トークンを使用することで、BASICプログラムはメモリを少なく抑えることができました。これは、初期のコンピュータではメモリが限られていたため、非常に重要でした。

BASICプログラムはメモリ内で連結リストとして保存されます。各行は次の行に接続されており、これがインタープリタが異なるコード行にアクセスする速度に影響を与えます。

他のBASICのバージョン、例えばAppleSoft BASICは、空白の扱いが異なり、時には情報が失われることもあります。例えば、空白を完全にスキップしてしまうことがあります。

BASICでは、数字や変数名に空白を含めることができ、入力が楽になりますが、インタープリタがこれらの空白を解析する必要があるため、実行速度が遅くなることがあります。

全体として、このテキストは初期のBASICインタープリタの特異性や設計上の選択、特に空白やトークン化に関するものを示しており、これらの選択がコモドールPETのようなシステムでのプログラミングにどのように影響を与えたかを説明しています。

要約がありません。

要約がありません。

要約がありません。

要約がありません。

要約がありません。

ITTAGE間接分岐予測器は、現代のCPUで使用される性能向上ツールで、特にバイトコードインタープリタにおける間接ジャンプの予測に効果的です。最近のCPU技術の進展により、これらの予測の精度が向上し、従来のインタープリタループでもその効果が見られます。

分岐予測の基本として、現代のCPUは複雑なアルゴリズムを用いてコード内の分岐の挙動を予測します。これにより、過去のデータに基づいてプログラムがどの経路を取るかを予測し、性能を向上させることを目指しています。

ITTAGE予測器はTAGE予測器の一種で、TAGEが条件付き分岐に焦点を当てるのに対し、ITTAGEは間接ジャンプの行き先を予測します。両者は過去のデータを利用して予測を行い、過去のパフォーマンスに基づいて最適な予測戦略を選択します。

主な特徴として、複数のテーブルを異なる履歴の長さで保存し、予測精度を向上させることが挙げられます。また、各分岐に対して最も適したテーブルを選択し、過去の誤りから学ぶことで予測を洗練させます。さらに、同じテーブルに保存された異なる分岐を区別するためにタグ付けを行い、衝突エラーを減少させています。

ITTAGEは信頼度カウンターを保持し、予測の信頼性を測定します。予測が外れた場合、信頼度が低いときのみ予測されたターゲットアドレスを更新し、信頼できるデータのみが将来の予測に影響を与えるようにしています。

ITTAGE予測器は、カバレッジガイド付きファジングツールなどの他のソフトウェアツールに情報を提供し、プログラムの状態をより効果的に探索する手助けができる可能性があります。これは、機械学習や強化学習における応用の可能性を広げ、予測エラーが学習アルゴリズムの探索を導く手助けになるかもしれません。

全体として、ITTAGEはインタープリタにおける分岐の挙動の理解を深め、ソフトウェアの実行性能向上やプログラミングツールにおけるより効果的な探索戦略につながる可能性があります。

要約がありません。

ソハム・パレクがツイッターで話題になっています。多くのスタートアップが最近、または過去に彼を雇ったと主張しているからです。人々は、これらのスタートアップがなぜ候補者の選考をもっとしっかり行わないのか疑問を持っています。詐欺を働く可能性がある人や、複数の仕事を掛け持ちしている人を雇わないための対策が不十分だと指摘されています。

著者は、開発者からCTOに転身した経験を共有しています。この役割の変化は、コーディングから人やプロジェクトの管理へとシフトしています。時間が経つにつれて、コーディングに費やす時間は大幅に減少し、技術的な詳細よりも製品やシステムに焦点を当てるようになりました。この役割はより大きな影響力を持つ一方で、コーディングの問題を解決することで得られる満足感は減少しています。

AIツールがコーディングにおいて普及する中、誰もがこれらのAIエージェントを管理する立場になっています。これにより生産性が向上し、作業が楽になる一方で、仕事の満足感やモチベーションに対する懸念も生じています。著者は、AIを使うことの容易さが、難しい問題を克服することで得られる達成感と同じものを提供するのか疑問を呈しています。

ユーザーの問題を解決することは重要ですが、開発者の日常業務は依然としてコードを書くことや修正することが含まれています。AIへの依存は業界の性質を変える可能性があり、特に問題解決に情熱を持つ人々の仕事の満足感に影響を与えるかもしれません。

ユーザーがAIをうまく管理できるようになると、従来のコーディングスキルが低下し、複雑な問題が発生した際に対処するのが難しくなる可能性があります。著者は、AIを管理することはやりがいがある一方で、ソフトウェア開発の核心からの乖離感を引き起こす可能性があると警告しています。

この文章は、AI主導の世界における開発者の役割の進化と、それが仕事の満足感やスキルの維持に与える影響について考察しています。

2025年7月に、PCIe 5.0をサポートする新しいNVIDIAおよびAMDのGPUが発売されることに伴い、この帯域幅の増加がコンテンツ制作におけるGPUの性能にどのように影響するかが注目されています。PCIe（Peripheral Component Interconnect Express）は、GPUなどのデバイスをマザーボードに接続するための標準規格であり、各バージョンはデータ転送速度を向上させています。例えば、PCIe 5.0は16レーン構成で最大64 GB/sのスループットを実現でき、これはPCIe 4.0の倍の速度です。

PCIeレーンの数はマザーボードによって異なります。多くの消費者向けボードはスロットが限られており、これによりGPUが最大帯域幅で動作できないことが多く、性能に影響を与える可能性があります。この記事では、x16、x8、x4などの異なるPCIe構成が、動画編集（DaVinci Resolve、After Effects）、ゲーム開発（Unreal Engine）、レンダリング（Blender、Octane）などのさまざまなアプリケーションにおける性能にどのように影響するかを具体的に調査しています。

主な発見は以下の通りです。動画編集では、DaVinci Resolveが低いPCIe帯域幅で顕著な性能低下を示します。x16またはx8構成を使用すると同様の性能が得られますが、x4以下では速度が25％以上低下することがあります。After EffectsはPCIe帯域幅の変化に対してあまり敏感ではなく、異なる構成間での性能の変動はわずかです。ゲーム開発においては、Unreal Engineの性能は主に安定していますが、帯域幅がx4に低下するとわずかな性能低下が見られます。レンダリングでは、BlenderとOctaneは異なるPCIe構成からの影響がほとんどなく、シーンが主にGPUメモリにロードされるため、帯域幅がそれほど重要でないことを示しています。AI関連のタスクでは、帯域幅による性能の違いは最小限ですが、複数のGPUを使用するシナリオでは影響を受ける可能性があります。

全体として、最新のマザーボードは通常、ほとんどのタスクにおいてPCIe 5.0 x8構成を使用しても性能の大きな損失がないことが多いですが、x4のような低い帯域幅を使用すると特に動画編集アプリケーションで顕著な遅延が生じる可能性があります。したがって、ユーザーはコンテンツ制作のためにシステムを構成する際に、自分の特定の使用ケースを慎重に考慮する必要があります。

要約がありません。

圧縮辞書輸送は、HTTPレスポンスのサイズを削減するために設計された新しい実験的技術です。この技術は、共有の「圧縮辞書」を使用することで、ネットワークを通じて転送されるデータ量を減らし、コストを抑え、ページの読み込み速度を向上させることができます。

HTTP圧縮は、送信されるデータの冗長性を特定し、排除するためのアルゴリズムを使用します。例えば、同じ文字列が繰り返される場合、1つのコピーだけを送信し、それに対する参照を行います。

圧縮辞書輸送は、以前のSDCHという方法を基にしており、これは広く採用されていませんでした。この新しい方法では、カスタム辞書を使用することで、より効率的なデータ圧縮が可能になります。

この技術の仕組みは、辞書が一般的な文字列やリソースの以前のバージョンを含むファイルであることです。新しいバージョンのリソース（例えば、JavaScriptライブラリ）がリリースされると、以前のバージョンを辞書として利用し、同じデータを再送信することを避けることができます。

例えば、ライブラリがバージョン1からバージョン2に更新される場合、新しいバージョンは古いバージョンの辞書を使用してデータを圧縮し、違いだけを送信します。

辞書には特定のフォーマットはなく、通常のファイルとして定義されます。HTTPヘッダー（例：Use-As-Dictionary）を使用して、どのリソースが特定の辞書を利用できるかを示すことができます。

圧縮されたレスポンスは、BrotliやZStandardなどのアルゴリズムを使用して作成でき、動的に生成することも、事前に構築することも可能です。

セキュリティに関する考慮事項として、いくつかの制限があります。辞書は、使用するリソースと同じオリジンからのものでなければなりません。また、追跡に利用される可能性があるため、ブラウザは特定のプライバシー設定の下でその使用を制限することがあります。

圧縮辞書輸送は、ウェブアプリケーションのデータサイズを大幅に削減し、読み込み速度を改善し、帯域幅の使用を減少させる有望な方法を提供します。セキュリティとプライバシーを確保しながら、これを実現します。

プライベートアイランドネットワークス社は、2025/2026年度の大学プロジェクトに対して、同社のオープンソースネットワーキングスタックであるPrivate Island®のスポンサーシップを提供しています。この取り組みは、ネットワークのセキュリティ、プライバシー、機械学習に焦点を当てており、学部生のプロジェクトや修士論文、高度な高校のサイバーセキュリティクラブに最適です。

スポンサーシップに興味のある学生は、教授のサポートを受ける必要があり、申請はフォームまたはメールを通じて行うことができます。Betsy™メーカーボードは、Altera Cyclone 10 LP FPGAを使用しており、パケット処理やセキュリティなどのさまざまなネットワーキング機能をサポートし、イーサネット接続も可能です。

このプロジェクトでは、侵入検知のためのニューラルネットワークやクラウドベースの機械学習、安全な通信チャネルなど、革新的なアプリケーションのアイデアを奨励しています。また、ネットワークデータの可視化や脆弱性テストの重要性も強調されています。

Betsyメーカーボードのプロトタイプは現在、限られた数量で入手可能で、製品モデルは2026年初頭に期待されています。ドキュメントやプロジェクトリソースは、積極的に開発され、オンラインで共有されています。

プロジェクトの検討を希望する方は、スポンサーシップフォームに記入する必要があります。

要約がありません。

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。この会社は、インディハッカーや開発者をターゲットに、ロボットをより手頃でアクセスしやすくすることを目指しています。現在、彼らのヒューマノイドロボット「K-Bot」は8,999ドルで販売されており、既存の選択肢の50,000ドル以上と比べて大幅に安価です。

K-Scale Labsは、3Dプリンティングとオンラインマーケットプレイスからの部品を使って基本的なロボットを作ることから始まりました。彼らの目標は、趣味向けから消費者向けのロボットへと移行することですが、コストを増やさず、中国のサプライヤーに過度に依存しないようにしています。特に関税の影響を考慮しています。

製造やサプライチェーンの課題を乗り越えるために、彼らはハードウェアとソフトウェアをオープンソース化し、サプライヤーがより簡単に協力できるようにしています。ヒューマノイドロボットに対する開発者の関心は高く、従来のビジネスロボティクスよりも良い市場になると考えています。

現在、多くの潜在的な購入者は家庭用の完全自律ロボットを求めていますが、これは作成が難しいです。この課題に対処するために、K-Scale Labsは「フルオートノミー」オプションを提供しており、顧客はロボットが自律的に動作できるようになるまで無料のアップグレードを受けることができます。

全体として、同社はコミュニティからのフィードバックを重視し、製品の改善に努め、オープンソース開発の協力的な性質を受け入れています。

著者は、MCPの例を使いやすくするためにMCP-123を作成しました。従来のMCPの例は複雑すぎたり、特定のツールが必要だったりすることが多かったのです。MCP-123を使うことで、tools.pyというファイルを利用し、server.run_server(...)を実行するだけで、クライアントが自動的にOpenAIの機能を見つけて使えるようになります。著者は、このツールがユーザーにとって役立つことを願っています。

JSON（JavaScriptオブジェクトノーテーション）は、特にAPIやログで広く使用されていますが、複雑で入れ子になった構造を扱うのは難しいことがあります。JSONPathは、XMLに対するXPathのように、JSONからデータを簡単に抽出するために設計されたクエリ言語です。

JSONPathを使うと、複雑なループを書くことなくJSONデータをクエリできます。主な機能には、ルートや再帰的なナビゲーション、条件を使ったフィルタリング、ワイルドカード、ユニオン、スライス、length()、count()、search()などの組み込み関数があります。

基本的な構文には、ルートセレクタの$、子要素へのアクセスのための$.storeや$['name']、すべての子要素を選択するワイルドカード*、すべての子孫を取得するための再帰的降下..、条件を適用するためのフィルタ式?()、関数の使用例としてcount(@)などがあります。

実際のJSONPathクエリの例としては、すべての書籍のタイトルを取得する$.store.book[*].title、価格で書籍をフィルタリングする$.store.book[?(@.price > 10)].title、自転車の価格を取得する$.store.bicycle.price、すべての価格を取得する$.store..price、最後の書籍を取得する$..book[-1]、最初の2冊の書籍を取得する$..book[:2]、ISBNを持つ書籍をフィルタリングする$..book[?(@.isbn)]などがあります。

JSONPathは、長さに基づくフィルタリングlength(@.authors) >= 5や、正規表現によるマッチングmatch(@.sku, '^[A-Z]{3}\\d{4}$')、ノードのカウントcount(@['category','title','price','isbn']) == 4といった、より複雑なクエリも可能です。

JSONPathは、Java、Python、C#など、さまざまなプログラミング言語で利用できます。構文は言語間で一貫しているため、学びやすく使いやすいです。

PostPilot.devのようなインタラクティブなツールを使うと、ユーザーフレンドリーなインターフェースでJSONPathクエリをテストでき、JSONデータを簡単に探索できます。

JSONPathを学ぶことで、JSONデータを効率的にクエリし、分析することができます。その明確な構文と強力な機能は、JSONを扱う開発者にとって欠かせないツールです。

「Lens, Folds and Traversals」パッケージは、データ型を扱うための便利なツールを提供するHaskellライブラリです。このライブラリには、一般的なデータ型用の事前定義されたレンズが含まれており、カスタムデータ型のためのレンズや同型体を作成するための関数も提供されています。

このパッケージの主な特徴には、ゲッター、フォールド、同型体、トラバーサル、セッター、レンズを構築するためのコンビネータのセットがあります。また、階層内の任意のタイプのレンズを別のタイプとして使用できる機能もあり、例えばトラバーサルはフォールドとしても使用可能です。さらに、追加の依存関係なしに独自のレンズを作成する方法についての指示も含まれています。レンズを使って状態を管理する方法を示すために、シンプルなPongゲームのような例も提供されています。

このライブラリは、README、チュートリアル動画、ウィキなどの充実したドキュメントが用意されており、Haskellにおけるデータ構造の管理を簡素化することを目的としています。

パッケージはエドワード・A・ケメットによって維持されており、BSD-2-Clauseライセンスのもとで利用可能です。さまざまなHaskellのバージョンをサポートしており、多くの依存関係があります。

GREMLLMは、コーディング機能を向上させるために設計されたアップグレードされたユーティリティクラスです。このクラスは、言語モデルの推論を利用して、動的にオブジェクトの振る舞いを変えることができます。これにより、メソッドやプロパティをその場で作成することが可能になります。

主な特徴として、オブジェクトは実行時にメソッドやプロパティを変更できる「動的な振る舞い」があります。また、「ウェットモード」では、メソッドが生きたオブジェクトを返すため、アクションを無限に連鎖させることができます。「冗長モード」では、デバッグや理解を助けるために生成されたコードを表示します。さらに、OpenAIやClaude、ローカルモデルなど、さまざまなモデルに対応しています。子オブジェクトは設定を継承し、エラーは優雅に処理される「継承とスマートエラーハンドリング」も特徴です。

GREMLLMはpipを使ってインストールできます。コマンドは次の通りです。pip install gremllmです。

使用例として、カウンターを作成する方法があります。以下のコードを使ってカウンターを作成し、値を増加させることができます。まず、gremllmからGremllmをインポートし、カウンターを作成します。カウンターの値を5に設定し、incrementメソッドを呼び出すことで値を6に増やします。

設定については、好みのモデルをllmライブラリを使って設定できます。OpenAIを使用する場合は「llm keys set openai」、Claudeの場合は「pip install llm-claude-3」を実行した後に「llm keys set claude」、ローカルモデルの場合は「pip install llm-ollama」と入力します。GREMLLMオブジェクトを作成する際にモデルを指定することができます。

具体的なシナリオとしては、基本的なカウンターの操作や、ショッピングカートの管理、ウェットモードによる生きたオブジェクトとの継続的なインタラクション、冗長モードによるデバッグ支援などがあります。GREMLLMは、コードとのインタラクションを革新し、より動的で使いやすいものにしています。

要約がありません。

ChatGPTやGPT-4のような大規模言語モデル（LLM）は、人とのコミュニケーションが得意です。この報告では、テキストベースのゲームにおける彼らの能力について探ります。プレイヤーが対話を通じてゲームとやり取りする形式のゲームです。調査の結果、ChatGPTは他のシステムと比べて良好なパフォーマンスを示しましたが、真の知能には欠けています。ゲームの世界を理解するのが難しく、プレイや指示を読むことでメンタルモデルを構築することができません。また、ゲームの各ステップの目標を把握す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。

この記事では、1990年代初頭にサン・マイクロシステムズがコモドールのアミガ3000、特にそのUNIX版であるA3000UXに興味を持っていたという噂について述べています。アミガは革新的な機能を持っていたにもかかわらず、コモドールの経営問題が主な原因で失敗したことが振り返られています。

アミガ3000は1990年に発売され、当時としては非常に強力なモデルでした。コモドールは1991年にUNIX版のA3000UXをリリースしました。サン・マイクロシステムズがA3000UXを自社の低価格機器向けにライセンスすることを検討していたという話がありますが、これらの主張は元コモドールのエンジニアであるデイブ・ヘイニーとブライス・ネスビットの未確認の証言に基づいています。彼らは交渉の詳細について異なる情報を提供しています。

ヘイニーはサンがハードウェアに興味を持っていたと主張する一方、ネスビットはソフトウェアを求めていたと示唆しています。どちらの証言も真実である可能性はありますが、一貫性に欠け、信頼性に疑問を投げかけています。

当時、サンはSPARCアーキテクチャに注力しており、すでに競合機種を発売していました。アミガ3000UXは比較的競争力のある価格でしたが、UNIX顧客が新しい技術に移行している中で必要な性能を欠いていました。

コモドールのUNIX提供は、モトローラの68k CPU向けの最初のSVR4ポートであり、サンにとって興味深いものであったかもしれません。しかし、ポーティングの実現可能性やサン自身のソフトウェアとの競争があったため、実現は難しかったと考えられます。

この記事は、サンとコモドールの間に話し合いがあったことは示唆していますが、そのタイミングや状況から正式な契約が成立する可能性は非常に低いとしています。アミガUNIXの失敗は、サンとの機会を逃したことよりも、コモドールの経営の失敗に起因するものとされています。

サンとコモドールの潜在的な取引に関する物語は推測の域を出ず、さまざまな要因が状況を複雑にしています。アミガ3000UXは興味深い製品でしたが、市場で効果的に競争することはできませんでした。

テクノロジーコミュニティにおける大規模言語モデル（LLM）に対する意見は分かれています。一部の人々はこれらを驚異的なツールと見なす一方で、他の人々は効果がないと感じています。著者は、多くの批判がLLMの仕組みや使用される具体的な文脈に対する理解不足から来ていることを指摘しています。

LLMが役立つと考える人と無意味だと考える人の間には大きなギャップがあります。また、多くの議論では、プロジェクトの種類やユーザーの専門知識、LLMを使用する際に伴う追加作業などの重要な要素についての明確さが欠けています。LLMは非決定論的であり、その効果はユーザーや状況によって大きく異なるため、異なる体験を比較することが難しいです。

LLMに関する誇大広告は、批判的思考を妨げることがあり、人々は誇張された主張を疑うことなく受け入れてしまう傾向があります。著者はさまざまなAIツールを使用した経験があり、それらは約半分の確率でしか機能しないと感じています。魔法のように見えることもありますが、決して完璧ではないことを強調しています。

全体として、著者はLLMに対するより微妙な理解を求めており、誇大広告や願望的な考えを超える必要性を訴えています。

要約がありません。

ラリーは、イギリスの国内のタビー猫で、2011年2月からダウニング街10番地の内閣府のチーフマウザーの役職を務めています。彼は2007年1月頃に生まれ、元々は野良猫でしたが、バタシー犬猫ホームから引き取られました。ラリーはダウニング街のスタッフに世話をされており、首相の所有物ではありません。

ダウニング街での彼の在任中、ラリーはデイビッド・キャメロンやリシ・スナックを含む6人の首相の下で生活してきました。彼の仕事は、ゲストを迎えたり、セキュリティを確認したりすることですが、実際にはマウスを狩るよりも昼寝をしている姿が多く見られ、カジュアルなアプローチで知られています。彼は数匹のマウスを捕まえたこともありますが、そののんびりとした性格から「レイジー・ラリー」というニックネームもついています。

ラリーは公の場でのイメージが非常に良く、時には政治家よりも高い支持率を持つこともあります。他のペットとの遊び心あふれる交流にも参加しており、外務省の別の猫パーマーストンとのライバル関係も話題になっています。

最近、彼の健康について懸念が示されましたが、公式な声明では彼が元気であることが確認されています。ラリーは愛される存在となり、メディアや公のイベントにも頻繁に登場し、イギリス政治の中心でその魅力と個性が認識されています。

テクノロジー関連の仕事をしていて、より意義のある仕事に転職したいと考えているなら、このガイドがいくつかの選択肢を提供します。転職の理由は人それぞれで、テクノロジー業界への不満や、より良い影響を与えたいという願望、あるいは自分の人生の選択についての内省などが考えられます。

考慮すべきいくつかの道があります。

まず、公的機関での仕事です。公的機関への転職は比較的スムーズに行える場合があります。これらの役割は、公共の利益に資するソフトウェアを作成し、重要な問題に取り組むことが多いですが、質を損なう可能性のあるコンサルタント会社には注意が必要です。

次に、テクノロジーの協同組合です。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、労働者が自分のプロジェクトを所有し、管理することができます。この選択肢は自由度が高いですが、追加の責任も伴います。協同組合は通常、コンサルティングに焦点を当てており、始めやすいです。

また、テクノロジー関連の非営利団体やNGOもあります。人権、環境、教育などの問題に取り組むために、テクニカルスキルを必要とする団体が多く存在します。これらの組織は技術者を見つけるのに苦労しているため、多くの機会があります。

さらに、労働組合や政党での仕事も考えられます。テクノロジー業界の環境を改善したいのであれば、労働組合や政党で働くことを検討してみてください。彼らはテクノロジーインフラを必要としており、自らソフトウェアを開発することもあります。

教育やメンタリングも一つの選択肢です。他者に学ぶ手助けをするのが好きなら、学校や大学、オンラインプラットフォームでプログラミングやデザインを教えることを考えてみてください。

最後に、テクノポリティカルハスラーという新しい役割もあります。これは、さまざまなプロジェクトや組織をつなげ、社会的または政治的な目的のためにテクニカルスキルを活用する仕事です。幅広い分野の理解とネットワーキングスキルが求められます。

充実したキャリアパスを見つけることは個人の旅であり、自分の価値観やスキルに合った選択肢を探ることが重要です。変化を起こし、より意義のあるキャリアを追求するのに遅すぎることはありません。

過去一年間、ジェームズはCodebuffというAIコーディングエージェントの開発に取り組んできました。彼は、ハッカソンのプロトタイプから市場での競争に至るまでの道のりを振り返ります。

最初の成功として、チームはコマンドラインインターフェース（CLI）ツールの開発に注力しました。このツールは作業を効率化するのに役立ちました。また、複数のファイルを読み込んで文脈を理解する機能や、学習を向上させるための知識ファイルの作成など、革新的な機能も導入しました。

しかし、初期の楽観的な見通しにもかかわらず、製品は信頼性の問題に直面し、ユーザーの定着率や成長が低下しました。ファイル編集やタスクの失敗に関する問題が進展を妨げました。

ジェームズは、パフォーマンスを追跡するための定期的な評価の実施、コア機能への集中、全チームを製品開発に巻き込むこと、戦略的な議論のための月次の振り返りを行うことなど、改善すべき点を特定しました。

最近、Codebuffは新しいマルチエージェントフレームワークを発表し、好評を得ています。ジェームズは将来に対して楽観的で、コーディングエージェントの大きな進展、例えば「ライブ学習」や自動品質保証の実現を予測しています。

著者は、コーディングエージェントの開発を続け、新たな可能性を探るチームに参加するよう読者に呼びかけています。

全体として、ジェームズはAIコーディングエージェントの可能性に興奮しており、Codebuffの能力向上に努めています。

大規模言語モデル（LLM）は急速に進化しており、近い将来、人間よりもはるかに速く複雑な作業を完了できるようになる可能性があります。2030年までには、現在人間が1か月かかる作業を数時間で終えることができるかもしれません。このAIの能力の急激な成長は、LLMが近い将来においてその効率を大幅に向上させることを示唆しています。

BunkerWebは、ウェブサービスを簡単かつ効果的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。主な特徴は以下の通りです。

BunkerWebは、LinuxやDocker、Kubernetesなどの既存のシステムとスムーズに統合できるため、導入が容易です。ユーザーは、コマンドラインツールに不安がある場合でも、使いやすいウェブインターフェースを通じてBunkerWebのセキュリティ機能を簡単に設定し、自分のニーズに合わせてカスタマイズできます。

BunkerWebには、以下のような組み込みのセキュリティ機能があります。Let's Encryptを利用した自動HTTPSサポート、HTTPヘッダーやModSecurityを用いた高度なウェブセキュリティ、HTTPステータスコードに基づく疑わしい活動の自動ブロック、悪用を防ぐための接続およびリクエスト制限、キャプチャなどのチャレンジによるボット保護、外部のブラックリストを使用した悪質なIPのブロックなどです。

自己ホスティングを希望しない方には、BunkerWeb Cloudという管理サービスが提供されており、すべての機能、監視、サポートが含まれています。また、PROバージョンもあり、無料トライアルが可能で、強化された機能を提供しています。オープンソース版からのアップグレードも簡単です。

BunkerWebチームは、技術サポートやコンサルティングサービスも提供しています。さらに、さまざまなオンラインプラットフォームを通じてリソースやドキュメント、コミュニティサポートが利用できます。

実際に体験したい方のために、デモや読み取り専用のUIデモがオンラインでアクセス可能です。

要約がありません。

2025年7月3日、コリン・リチャーズは個人プロジェクトの完了を発表しました。このプロジェクトは、ターミナルマルチプレクサであるtmuxをC言語からRustに移植するもので、新しいコードベースは約81,000行のRustコードで構成されています。これはC言語の約67,000行と比べて大幅に増加しています。この取り組みは主に趣味として行われ、特に目標はなく実験的なものでした。

プロセスの重要なステップとして、最初にC2Rustというツールを使ってCコードをRustに変換しましたが、出力されたコードは保守が難しかったため、手動での翻訳に切り替えました。開発には、Vimを使った編集やカスタムビルドスクリプトを用いてコンパイルプロセスを管理しました。正確性を確保するために、一度に一つの関数を翻訳する方法を取りました。

翻訳中にはさまざまなバグに直面しました。例えば、C言語の型宣言の不一致や暗黙の関数宣言が原因でセグメンテーションフォルトが発生しました。また、C言語特有のパターンをRustに翻訳する際にも課題がありました。生ポインタやgotoの使用など、これらのパターンをRustのモデルに適応させるために、データ構造のカスタム実装を行う必要がありました。

元のtmuxパーサーはyaccで構築されていましたが、Rustのlalrpopクレートを使って再実装に成功しました。

リチャーズはRustへの移植を完了したものの、結果として得られたコードにはまだ多くのバグが残っており、彼が望むほど堅牢ではないことを認めています。今後もコードの改善を続け、安全なRustへの移行を目指す計画です。このプロジェクトはGitHubで公開されており、Rustやtmuxに興味のある人々が利用できるようになっています。

2025年3月、Intel N100ミニPC（GMKtec N100 NucBox G3）とRaspberry Pi 5を比較したレビューが公開されました。その1年後、Intel N150プロセッサーと16GB RAMを搭載した新しいミニPCが発売され、同時に新しい16GBのRaspberry Pi 5も登場しました。レビュアーは、ミニPCにLinuxをインストールしながらベンチマークを行い、これまでの比較でWindowsを使用していた点や、Raspberry Pi OSを使っていた点に対する批判に応えました。

主な発見としては、Intel N100システムの性能はRAMや冷却オプションの違いにより大きく異なることが挙げられます。一般的に、遅いDDR4構成でもRaspberry Pi 5より1.5倍から2倍の性能を発揮しましたが、電力効率は低めでした。また、中古のTiny PCは新しいRaspberry Pi 5よりも一般的に安価で、ビジネスリースから多くのものが入手可能です。

新しいモデルを同じスペックで比較すると、Raspberry Pi 5はよりコンパクトでわずかに電力効率が良いですが、Intelシステムはデスクトップ使用やソフトウェアの互換性に優れています。これらのデバイスの運用コストはほとんどのユーザーにとって大きな違いはなく、価値の比較は複雑です。

全体として、このレビューは両方のデバイスにそれぞれの強みと弱みがあることを強調しており、選択はユーザーのニーズによるとしています。

セバスチャン・ラウワースは、RustとWebAssembly（WASM）を使ったフォームバリデーションの方法について説明しています。Rustを使用することで、フロントエンド技術に詳しくないバックエンド開発者でも、より簡単に開発ができるようになりました。以前は、WASMを使うためにNodeやWebpackなどの複雑なツールが必要でしたが、最近の改善によりプロセスが簡素化されています。

このチュートリアルでは、HTMLをレンダリングするサーバーと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アプリケーションの作成方法を示しています。特に、データ構造をフロントエンドとバックエンドで共有できる点が魅力的だと強調しています。

チュートリアルの主な内容には、プロジェクト構造の設定、WASMターゲットの構成、シンプルなログインフォームの実装が含まれています。サーバーはRocketフレームワークを使用してリクエストを処理し、WASM部分はフォームデータを検証し、DOMとやり取りします。

ラウワースは、サーバーの設定、HTMLテンプレートの作成、WASMでのフォームバリデーションの追加に関するコードスニペットを提供しています。RustとWASMを組み合わせる利点についても触れ、WASMバイナリは同等のJavaScriptよりもサイズが大きくなることがあるものの、スケール時にはより効率的であることを指摘しています。

このチュートリアルは、バックエンドにRust、フロントエンドにWASMを活用したウェブアプリケーションの構築方法を示しており、両方の技術を利用したい開発者にとって効果的な選択肢となっています。

DRM Panic QRコードジェネレーターは、カーネルパニックのデータを表示するQRコードを生成します。これにより、ユーザーはバグを報告する際に便利になります。画面上の難しいパニックトレースをコピーする代わりに、QRコードをスキャンすることで、情報をバグレポートに含めることができ、開発者が問題を修正するのに役立ちます。QRコードは、モニターに表示されるテキストよりも多くのデータを保持できます。

このプロジェクトは、メモリの安全性を高め、Linuxカーネルへの統合を容易にするためにRustで書かれています。バージョンv6.12-rc1に追加されました。Arch Linuxでは、この機能がまもなく有効になります。

追加リソースとしては、QRコードをデコードするためのウェブフロントエンド、サンプルのパニックスクリーン、コード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。主な著者はジョスリン・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。

OpenDropは、デジタルマイクロフルイディクスに焦点を当てたオープンソースプロジェクトで、流体操作のためのハードウェアとソフトウェアを組み合わせています。

製品には、OpenDrop V4デジタルマイクロフルイディクスプラットフォームがあり、価格は975ユーロから1,595ユーロまでです。OpenDrop V4カートリッジは79ユーロから375ユーロで購入できます。加熱パッド付きのOpenDrop V4カートリッジは129ユーロです。デジタル液体（5ml）は19ユーロから49ユーロの範囲で販売されています。Openカートリッジキットは53ユーロで入手可能です。磁気ビーズ入りのデジタル液体（200μl）は27ユーロです。OpenDrop V4基本バンドルは1,205ユーロで、フルバンドルは2,575ユーロです。また、OpenDrop V4ガラスバンドルは1,611ユーロです。

これらの製品は、人気順、最新の追加、または価格で並べ替えることができます。

要約がありません。

エージェントは、大規模言語モデル（LLM）を利用しており、タスクを効果的に実行するためには文脈が必要です。「文脈エンジニアリング」とは、エージェントが成功するために適切な情報を適切なタイミングで提供するプロセスを指します。文脈の主な種類には、指示、知識、ツールからのフィードバックが含まれます。

エージェントがタスクを処理する能力が向上するにつれて、使用する文脈の量が膨大になり、混乱やエラーといった問題が生じることがあります。そのため、効果的な文脈管理はエージェントのパフォーマンスにとって非常に重要です。

文脈エンジニアリングには、主に四つの戦略があります。

一つ目は「文脈の記述」です。これは、エージェントの即時の文脈の外に情報を保存し、タスクを完了するのを助ける方法です。具体的には、メモを取るためのスクラッチパッドを使用したり、過去のやり取りから長期記憶を作成したりします。

二つ目は「文脈の選択」です。エージェントは、作業文脈に関連する情報を引き出す必要があります。これは、有用な記憶を選択したり、ツールの説明を効果的に活用することで実現できます。

三つ目は「文脈の圧縮」です。大量の情報を管理するために、エージェントはやり取りを要約したり、タスクにとって重要でない詳細を削除して、必要な情報だけを保持します。

四つ目は「文脈の分離」です。この戦略は、タスクをサブエージェントに分割したり、別々の環境を使用して文脈を整理し、管理しやすくすることを含みます。

これらの戦略は、今日の効果的なAIエージェントを開発するための重要な要素です。

要約がありません。

要約がありません。

私はRustプロジェクトのためにデータを簡単に保存する方法を探していたので、tinykvを作りました。他の選択肢は複雑すぎたり、メンテナンスが行われていなかったりしました。tinykvは使いやすさを重視しており、JSONとserdeを利用しています。また、オプションで有効期限を設定できる機能もあります。コマンドラインツールやゲームのセーブデータ、設定の保存に最適です。Hacker Newsコミュニティからのフィードバックをいただけると嬉しいです。

ARPANETの歴史と重要性について説明します。ARPANETは現代のインターネットの前身です。多くの人がARPANETを知ると、1960年代後半から70年代初めにかけて、アメリカ全土のコンピュータを接続した地図を見て、その成果が遠くのコンピュータをつなぐことだと考えがちです。しかし、ARPANET以前にも、遠隔地のコンピュータにアクセスする手段は存在しており、テレタイプ装置を通じて接続が可能でした。

ARPANETは1972年にワシントンD.C.で開催された国際コンピュータ通信会議で公開デモが行われ、約800人の研究者や専門家にその能力を示しました。参加者は端末を使ってARPANETにアクセスし、ゲームやプログラミングツールなどのさまざまなソフトウェアを試すことができました。このデモは、人間とコンピュータの相互作用だけでなく、コンピュータ同士の通信能力も強調されました。

ARPANETの真の革新は、異なるコンピュータシステムを接続し、技術的な違いを超えて通信できるようにしたことです。これは、さまざまな機械間の相互運用性を促進するプロトコルの開発によって実現されました。ARPANET以前には、タイムシェアリングシステムに基づくソーシャルネットワークが存在し、ユーザー同士がつながり、協力していました。これらの初期のネットワークを理解することは、デジタルコミュニケーションの進化を理解する手助けになります。

ARPANETの成功には、ネットワークリンググループと呼ばれる若い研究者たちが重要な役割を果たしました。彼らは、標準化に向けた協力的なアプローチを取り、RFC（リクエスト・フォー・コメント）シリーズを通じて将来のインターネット標準の基礎を築きました。ARPANETの重要性は、単にコンピュータを接続することにとどまらず、異なるシステムが協力して機能するという複雑な課題を解決した点にあります。この成果は、今日私たちが使うインターネットの発展にとって重要でした。

要するに、ARPANETは多様なコンピュータシステムが効果的に通信できるようにしたことで、ネットワーキング技術の大きな前進を示しました。

最近の投稿では、二次元以上の配列を扱う際のnumpyの課題について議論されました。一つの問題は、Pythonのループが遅いため、これらのタスクに対して効率が悪くなることです。プログラミング言語Jでは、ランクという概念を使って複数の方程式を効率的に解くことができます。Jの例示コードでは、十個のランダムなベクトルに対して方程式系を解く方法が示されています。

著者は、numpyでも同様のアプローチを作成できると提案し、新しい関数numpy.linalg.solve(a, b, rank=(1, inf))を提案しています。この関数は、この種の問題をより効果的に処理するためのものです。

jeditermライブラリは、統合開発環境（IDE）向けに作られたもので、タブをサポートするスタンドアロンのターミナルエミュレーターとしても機能します。このライブラリは10年以上前から存在していますが、これまで誰もこのライブラリを使ってターミナルエミュレーターアプリケーションを作成したことはないようです。

Zigプログラミング言語の入出力（I/O）システムに関する重要な更新が発表されました。これにより、従来の標準I/Oリーダーとライターが非推奨となり、新しい非汎用バージョンが導入されます。

新しいI/O APIとして、std.io.Readerとstd.io.Writerが登場しました。これらはパフォーマンスを最適化し、インターフェースを簡素化することを目的としています。バッファの処理が改善され、フォーマットされた出力の印刷も向上します。

今回の更新には多くの破壊的変更が含まれており、特にフォーマットされた印刷機能に影響を与えます。ユーザーは新しいAPIに合わせてコードを修正する必要があります。

新しいシステムへの移行をサポートするためのガイドも用意されており、非推奨の関数やメソッドの名前変更が含まれています。

新しいAPIには、効率的なデータの破棄機能や、直接メモリコピーを行わずにI/Oを処理する方法、ファイルディスクリプタ間でファイルを直接送信する機能などが追加されています。

この変更は、ZigのI/O機能を向上させるための大規模な取り組みの一環であり、今後の更新でもさらなる変更が予定されています。全体として、これらの変更はZigのI/O操作のパフォーマンスと使いやすさを向上させることを目指していますが、ユーザーは既存のコードを更新する必要があります。

著者の会社はプロンプトエンジニアリングに力を入れており、CEOとCTOはこれをコーディングの推奨手法として推進しています。彼らは、テストの失敗を修正するような手動のコーディングをAIが生成した解決策に置き換えることを提案しています。著者は約5年の経験を持つシニアエンジニアですが、このワークフローによって自分の技術的成長が妨げられることや、AIが生成したコードに依存することで将来の仕事の質が損なわれることを懸念して、会社を辞めることを考えています。彼は自分の状況についてのアドバイスや、このトレンドに関する一般的な意見を求めています。

最近、ジェイソン・エバンスがjemallocを引退させたことを受けて、phkmallocが再評価されました。最初、FreeBSDではクリス・キングスリーのmalloc実装が使われていましたが、1990年代中頃にRAMの価格が上昇するにつれて、メモリの使用効率が悪化しました。特に、RAMが限られたシステムでは問題が顕著でした。

主な問題は、メモリを解放する際にディスクの活動が過剰になる「デスラトル」と呼ばれる現象でした。この挙動は、元のmallocがメモリを管理する方法に起因しており、特に仮想メモリ環境での影響が大きかったのです。これに対処するために、著者はメモリの割り当て呼び出しを記録し、パフォーマンスの問題を特定する修正mallocを作成しました。

解決策は、メモリ管理の再考にありました。フリーチャンクを直接修正するのではなく、phkmallocはフリーメモリを追跡するための別の構造体を利用し、パフォーマンスを大幅に向上させました。

この新しいアプローチにより、phkmallocはより厳格になり、メモリの不正使用を検出して警告を発することで、プログラムのバグを特定するのに役立ちました。時間が経つにつれて、その効率性とエラーチェック機能から人気を集め、多くのプロジェクトで選ばれるようになりました。

しかし、マルチスレッドの普及とRAMの価格低下に伴い、phkmallocの必要性は減少しました。その後、ジェイソン・エバンスは新たな課題に対応するためにjemallocを開発しました。著者はFreeBSDにおけるmallocのメンテナンスをエバンスに引き継ぎ、phkmallocの時代の終わりを迎えました。

Gaspypeは、平衡反応を含む迅速な熱力学計算のために設計された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、多くの化学種のデータベースを備えています。Gaspypeは、組成、温度、圧力などのさまざまな入力に対して多次元配列を扱うことができます。使いやすい構文を持っているため、Jupyter Notebookで簡単に利用でき、大規模なモデルにも対応できる効率性があります。また、Gaspypeは、JAXやPyTorchなどのGPUフレームワークと互換性があり、機械学習のワークフローにおいてより良いパフォーマンスと統合を目指しています。ユーザーは、サンプルを確認し、フィードバックやアイデアを共有することが奨励されています。リポジトリはここで見つけることができます。

著者は、キャッシングをソフトウェアの簡素化ツールとして捉えるべきだと主張しています。従来、キャッシングはデータベースやストレージからの遅いデータ取得を避けるために、より速いメモリからデータにアクセスする手段と見なされてきました。しかし、著者はこの見方が限られていると考えています。

著者は、キャッシングが抽象化の手段として機能し、開発者がデータの効率的な利用に集中できるようにすることができると提案しています。データの保存やアクセス方法を細かく管理する必要がなくなるのです。また、著者は一般的なキャッシングアルゴリズムへの依存について疑問を呈し、開発者が自分の特定のニーズに基づいてデータ管理をよりコントロールできるべきだと述べています。

キャッシングの利点を認めつつ、著者はオペレーティングシステムのページキャッシュに関する問題など、潜在的な課題にも言及しています。実際のデータアクセスは予測不可能であり、ヒューリスティック（経験則）が必要であるため、キャッシングアルゴリズムを理解することは依然として重要だと強調しています。全体として、キャッシングはソフトウェア設計を簡素化しながらデータアクセスを改善する強力な抽象化手段であるというメッセージが伝えられています。

6月24日、欧州委員会はEU内の法執行機関がデータに効果的かつ合法的にアクセスできるよう支援するためのロードマップを発表しました。この取り組みは、EUの内部安全保障戦略「ProtectEU」の一環です。多くの犯罪がデジタルの痕跡を残すため、法執行機関は電子的な証拠に大きく依存しており、基本的な権利を守りながら法的手段を更新することが重要です。

ロードマップでは、以下の6つの重要な分野が強調されています。

まず、データ保持についてです。2025年までに、委員会は現在のデータ保持ルールを評価し、法執行機関とサービス提供者との協力を改善します。

次に、合法的な傍受に関しては、2027年までにデータの傍受に関する国境を越えた協力を強化し、欧州捜査命令を強化し、セキュリティ機関間の情報共有を改善することを目指しています。

デジタルフォレンジックについては、2026年から委員会はユーロポールと協力してデジタルフォレンジックのニーズを分析し、フォレンジックツールを開発します。これにより、ユーロポールはこの分野の専門センターとなります。

暗号解読に関しては、2026年に委員会は法執行機関が暗号化されたデータにアクセスできるよう支援する計画を発表します。サイバーセキュリティと権利保護を確保しつつ、2030年までに新しい暗号解読技術が期待されています。

標準化については、委員会はさまざまな関係者と協力し、デジタルフォレンジックと合法的なデータアクセスに焦点を当てた内部安全保障の標準的なアプローチを作成します。

最後に、AIソリューションについては、2028年までに委員会は法執行機関が大量のデジタル証拠をより効果的に処理できるよう、AIツールの使用を促進します。

今後、委員会はこのロードマップについて、7月の司法・内務理事会で加盟国と議論を行います。

BusyBoxに新しい機能が追加され、ユーザーはシェルコマンドをリモートサーバーにログとして記録できるようになりました。Bashにはログ用のPROMPT_COMMAND機能がありますが、BusyBoxのシェル（ash）にはこの機能がありません。これは、BusyBoxが軽量化を目的として設計されており、フルシェルに見られるいくつかの高度な機能が欠けているためです。

この新しいログ機能は、ルーターやファイアウォールなど、BusyBoxを実行するネットワークデバイスにとって非常に便利です。コマンドの監査が重要なこれらのデバイスでは、ユーザーがログの設定を行うために三つの環境変数を設定できます。これらの変数は、リモートログサーバーのIPアドレスを指定するLOG_RHOST、ログサーバーのTCPポートを指定するLOG_RPORT、セッションのユニークな識別子を指定するSESSIONID_です。

これらの変数が設定されると、シェルは入力された各コマンドを指定されたサーバーに送信し、追跡のためにセッションIDも含まれます。

この機能を実装するために、コードは標準Cライブラリの関数ではなく、BusyBoxの内部APIを使用しています。これにより、互換性が確保されています。この機能を追加するためのパッチがBusyBoxに作成され、必要のないユーザーに影響を与えることなく、軽量でオプションのコマンドログ記録が可能になりました。

このアップデートにより、コマンドログが重要な環境においてBusyBoxが強化され、ネットワークデバイスを管理するシステム管理者のニーズにより適合するようになりました。

Canonicalは、タブレットやシングルボードコンピュータを含むRISC-Vデバイス向けのUbuntuの普及に楽観的です。しかし、次期Ubuntu 25.10のリリースに伴い、RISC-Vハードウェアのサポートが大きく変わります。

新しいリリースでは、RISC-VアプリケーションプロファイルがRVA20からRVA23にアップグレードされます。この変更により、現在のほとんどのRISC-Vデバイスは、RVA23プロファイルで定義された必要な機能が不足しているため、Ubuntu 25.10を実行できなくなります。RVA23では、AIや機械学習、暗号化などのタスクの性能を向上させるために、ベクトル処理やハイパーバイザーの必須拡張が求められます。

既存のRISC-Vハードウェアは、以前のバージョンのUbuntu（2029年までサポートされる24.04 LTSまで）を引き続き実行できますが、25.10以降へのアップグレードはできません。この変化は、RISC-Vの利用がまだ比較的小さいため、すぐに大きな影響を及ぼすことはないと見込まれています。しかし、より高度なRISC-V機能を持つデバイスに焦点を当てることで、将来的にこのアーキテクチャにおけるUbuntuの地位を強化できる可能性があります。

現在、新しいRVA23基準を満たすRISC-Vデバイスは非常に少ないですが、これは来年のUbuntu 26.04 LTSのリリースに合わせて変わると期待されています。

中国のAIスタートアップ、DeepSeekが新しいモデルDeepSeek R1-0528を発表しました。このモデルはオープンソースで、コスト効率の良いトレーニングと強力な推論能力で人気を集めています。ドイツのTNGテクノロジーコンサルティングは、このモデルを基に独自のバージョン、DeepSeek-TNG R1T2 Chimeraを開発しました。こちらは効率と速度が向上しています。

R1T2はR1-0528より約200%速く、前のモデルR1よりも20%速いです。短い応答を生成しながらも、高い推論性能を維持しており、R1-0528と比べて出力トークンの約40%しか使用していません。この削減により、計算コストが低くなり、応答時間も短縮されています。

TNGのモデルは「Assembly-of-Experts（AoE）」という技術を使用しており、複数の事前学習モデルのコンポーネントを統合することで、推論の質を損なうことなく効率を向上させています。R1T2は一般的な推論タスクには適していますが、関数呼び出しを必要とするタスクには最適ではないかもしれません。

R1T2はHugging FaceでMITライセンスの下で利用可能で、カスタマイズが可能です。企業がコストを削減し、パフォーマンスを向上させるために設計されています。ただし、EU内の企業は今後のEU AI規制に準拠する必要があります。

全体として、R1T2は企業にとって、インフラコストの低減と過度な冗長性なしに高品質な推論を提供する大きな利点があります。

要約がありません。

最近の研究により、大人の脳が新しい神経細胞を生成できることが確認されました。このプロセスは神経新生と呼ばれています。科学者たちは、他の動物での証拠があるにもかかわらず、人間でもこの現象が起こるかどうか長年議論してきました。スウェーデンのカロリンスカ研究所の研究者たちは、先進的な技術を用いて子供と大人の脳のサンプルを調査し、神経前駆細胞や未熟な神経細胞を発見しました。

彼らは、これらの新しく形成された神経細胞が記憶に重要な役割を果たす海馬という脳の領域に存在することを確認しました。調査した19の成人の脳のうち、1つを除くすべてに未熟な神経細胞が見られ、ほとんどの脳には前駆細胞も存在していました。興味深いことに、2人の成人はこれらの細胞が著しく多く、1例ではてんかんとの関連が示唆されています。

この発見は、神経新生が大人の脳の他の部分でも起こる可能性があることを示唆しています。このプロセスを理解することは重要であり、神経新生の障害はアルツハイマー病やうつ病などの状態と関連しています。この研究は、新しい神経細胞が脳の機能にどのように寄与するかを探る新たな道を開き、さまざまな神経疾患の理解を深める手助けとなるでしょう。

要約がありません。

現代のウェブ開発では、開発者は複雑なシングルページアプリケーション（SPA）と、よりシンプルなマルチページアプリケーション（MPA）の間で選択を迫られることがよくあります。SPAは豊かなインタラクティブ性を提供しますが、大きなJavaScriptファイルのために動作が遅くなることがあります。一方、MPAは速いですが、動的さに欠けることがあります。

この両者の利点を組み合わせるために、私たちは三つの技術を用いたフルスタックアーキテクチャを採用しています。

一つ目は「Eta」です。これは軽量なテンプレートエンジンで、サーバーサイドでのレンダリングを迅速に行います。これにより、クライアントに送信されるJavaScriptの量が最小限に抑えられ、ページの読み込みが速くなります。

二つ目は「HTMX」です。これはサーバーでレンダリングされたHTMLのインタラクティブ性を高めるもので、過剰なJavaScriptを必要としません。ユーザーはフォームの送信やリストのフィルタリングなどの操作を動的に行うことができ、ページ全体の再読み込みを減らすことができます。

三つ目は「Lit」です。これは特定のクライアントサイドのロジックを処理する再利用可能なウェブコンポーネントを作成するために使用されます。これにより、必要なときにターゲットを絞ったインタラクティブ性を提供しつつ、全体のアプリケーションを軽量に保つことができます。

このアーキテクチャにより、読み込み時間が短縮され、JavaScriptのバンドルサイズが小さくなり、ユーザー体験がよりレスポンシブになります。サーバーサイドレンダリングと動的なクライアントサイドの動作が統合され、シンプルさとパフォーマンスを維持しながら、コンテンツの更新間でスムーズな遷移を提供します。

このアプローチにより、速く、インタラクティブで、メンテナンスが容易なウェブアプリケーションを構築でき、重いフレームワークに依存することによる問題を回避できます。

ケビン・ケリーは、特定の業績ではなく、多様な貢献で知られる独特な人物です。彼は「ホール・アース・カタログ」の編集者を務めたり、「WIRED」誌を共同設立したり、アートやテクノロジーに関する幅広い執筆を行ったりしています。ケリーは、企業の成功や認知を求めるのではなく、自身の興味に基づいて複数のプロジェクトに取り組む「ハリウッドスタイル」の働き方を重視しています。

彼は、1万年持つ時計を作るプロジェクトに見られるように、長期的な思考を大切にしています。ケリーは、金銭や名声といった従来の成功の指標よりも、好奇心や情熱を重視します。彼は、一般的には「理解しにくい」と思われるキャリアパスを追求することを奨励し、その中で興味深い経験が得られると述べています。

著者のブリー・ウルフソンは、自身のキャリアの旅を振り返り、ケリーのアプローチが成功を企業の階段を上ることと結びつける従来の考え方に挑戦していることを考察しています。彼女は、昇進や肩書きを追い求める同僚たちと比べて自分が劣っていると感じることに悩みますが、最終的にはケリーの喜びに満ちた探求的な働き方からインスピレーションを得ます。彼女は、野心と幸福のバランスを大切にし、達成感とともに楽しさや充実感を重視する働き方を提唱しています。

ウルフソンは、興味を追求することで、苦痛や極端な犠牲を伴わずに充実したキャリアを築けることを結論づけ、仕事の中で喜びを見つける重要性を強調しています。

クリスティアン・ケントップは、Revoltのようなチャットアプリケーションは、連合型でエンドツーエンド（E2E）暗号化を避けるべきだと主張しています。彼は、これらの機能がシステムを複雑にし、大多数のユーザーにはメリットがないと考えています。多くのユーザーは、シンプルなチャット体験を求めているからです。

連合型システムには、機能の不一致やセキュリティの脆弱性、メッセージの遅延といった問題が生じる可能性があります。これにより、ユーザーはメッセージが欠落したり、順序が乱れたり、スパムが増えたりする混乱した体験を強いられます。

非連合型のアプローチでは、より良いモデレーションとユーザー管理が可能になります。これにより、明確なチャット履歴が提供され、スパムの検出も容易になります。

ユーザーは複数のサーバーに接続できるべきですが、チャットのための統一されたインターフェースを持つことが重要です。連合型のアイデンティティシステムは、チャットの運用を複雑にすることなく、これを実現する手助けができます。

ケントップは、E2E暗号化の代わりにトランスポート暗号化（TLSなど）を使用することを提案しています。これにより、ユーザーは完全なチャット履歴にアクセスでき、モデレーションの能力も向上するため、ユーザー体験が簡素化されます。

Discordの代替を開発する際には、連合型やE2E暗号化を避け、機能性とユーザー体験を向上させつつ、複雑さや潜在的な問題を最小限に抑えるために、単一サーバーモデルに焦点を当てるべきです。

EU委員会は、2030年までに法執行機関が暗号化データにアクセスできるようにする計画を発表しました。この取り組みは、ProtectEUという新しい安全保障戦略の一環で、特にVPNや暗号化メッセージアプリなどの暗号化技術に関連するデジタル証拠の取得に関する課題に対処することを目的としています。

この計画の主なポイントには、データ保持の延長、法的傍受の強化、デジタルフォレンジックの手法開発、暗号解除のためのロードマップ作成、セキュリティアプローチの標準化、AIツールの推進が含まれています。具体的には、EUはサービスプロバイダーに対するデータ保持要件の延長を検討し、国境を越えたデータアクセスの協力を改善するための努力を行います。また、デジタル証拠を分析し保存するための手法を開発し、2030年までに暗号化技術に対する解読ソリューションを実現するための計画を策定します。さらに、さまざまな関係者と協力してセキュリティのアプローチを標準化し、2028年までに大量のデータを処理するためのAIツールを推進することも含まれています。

プライバシーの専門家たちは、これらの措置が暗号化を弱体化させ、悪用される可能性のある脆弱性を生む恐れがあると懸念を示しています。批判者は、強力な暗号化がサイバーセキュリティにとって不可欠であり、それを破ることがより大きなリスクを招く可能性があると主張しています。EUは法執行機関のニーズとプライバシー権のバランスを取ろうとしていますが、多くの人々は個人の安全とプライバシーに対する潜在的な影響に懐疑的です。

著者は最近、自宅のラボ用にリサイクル部品を使って強力な新しいサーバーを構築しました。その中には第3世代のIntel i7プロセッサが含まれています。セットアップ中に、意図していたサーバー用ドライブの代わりにデスクトップドライブを誤って使用してしまいました。このデスクトップドライブは容量が大きいものの、BTRFSというフォーマットが施されており、著者は現在それをZFSに再フォーマットすることができません。著者はサーバードライブから古い音楽を取り出したいと考えていますが、YouTubeチャンネルのプロジェクトデータにアクセスすることに重点を置いています。

著者はサーバーにはLinuxよりもFreeBSDを好んで使用していますが、BTRFSドライブはFreeBSDがネイティブでサポートしていないため、互換性の問題があります。LinuxとFreeBSDはどちらもオープンソースのUnixライクなシステムですが、年々分岐してきたため、ファイルシステムの互換性に課題が生じています。

幸いなことに、著者はLinuxカーネルをライブラリとして使用する方法（LKL）を発見しました。これにより、BTRFSをFreeBSD上でユーザースペースのファイルシステムとして実行できるようになります。著者は、必要なパッケージのインストール、カーネルモジュールの読み込み、設定ファイルの修正など、セットアップ手順を詳しく説明しました。

要するに、著者はLinuxとFreeBSDの間のファイルシステムの互換性の複雑さを乗り越え、LKLを利用してBTRFSドライブのデータにアクセスしようとしています。

イタリアの裁判所は、化学工場の幹部に対して、有害な「永遠の化学物質」（PFAS）による水質汚染の罪で最大17年の懲役刑を言い渡しました。ミテニ工場は1968年から2018年まで操業しており、北イタリアの広範囲にわたって飲料水や土壌を汚染しました。三菱や国際化学投資の幹部を含む11人が有罪判決を受け、4人は無罪となりました。裁判所の総判決は141年以上に達し、検察の求刑を大きく上回りました。さらに、有罪判決を受けた個人や企業は、ヴェネト州に650万ユーロ以上、イタリア環境省に5800万ユーロの損害賠償を支払う必要があります。この事件は数百人の市民原告が関与しており、環境団体からは歴史的なケースと評されています。

このテキストには、Googleが管理している「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、プロジェクト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。詳細については、リンクを訪れて確認できます。

2025年7月4日、CursorはProプランの最近の価格変更に関する混乱を認め、明確なコミュニケーションが不足していたことを謝罪しました。以下が主なポイントです。

新しいProプランの特徴として、特定のモデルを自動モードで無制限に使用できることが挙げられます。また、フロンティアモデルについては毎月20ドル分の使用が可能で、追加購入もできます。ただし、「無制限使用」は自動モードにのみ適用され、すべてのモデルには当てはまりません。

価格変更の理由は、リクエストに基づくシステムから月額クレジット制に移行したことで、特に複雑なタスクにかかるコストの違いをより正確に反映するためです。

6月16日から7月4日までの間に発生した予期しない料金については、Cursorが返金を行います。ユーザーはサポートに連絡することで支援を受けられます。

今後の改善点として、Cursorは価格変更に関するコミュニケーションを強化し、ドキュメントを充実させ、ダッシュボード上での使用制限の可視性を向上させる計画です。

Cursorは信頼を再構築し、今後のコミュニケーションをより明確にすることに努めています。

要約がありません。

この記事では、「プロンプトエンジニアリング」というトレンドについて取り上げていますが、現在は「コンテキストエンジニアリング」や「コンテキストプロンプティング」と呼ばれることもあります。この実践は効果が薄く、ホメオパシーのような疑似科学に似ていると主張しています。プロンプトエンジニアリングは、AIモデルの内部構造、つまりトレーニングデータやモデルのパラメータを理解せずに、AIモデルを操作しようとする試みです。

この分野の専門家が主張する多くのことには、しっかりとした証拠が欠けています。例えば、特定のプロンプティング技術が特定のケースで効果を発揮することがあっても、より広範な質問に対しては必ずしも良い結果をもたらすわけではありません。この記事は、これらのプロンプトの効果が非常に限られており、作成にはかなりの努力が必要であることを強調しています。

全体として、推奨されている方法は、実際のエンジニアリングというよりも、信念や希望に基づいていることが多いと示唆しています。

最近の研究によると、空気汚染やその他の環境要因が、喫煙歴のない人々の肺癌の原因に大きな役割を果たしている可能性があることがわかりました。従来、肺癌は主に喫煙者に影響を与える病気と考えられていましたが、喫煙歴のない人々の症例が増加しており、特にアジア系の女性に多く見られています。

カリフォルニア大学サンディエゴ校と国立癌研究所の研究者たちは、871人の喫煙歴のない人々の肺腫瘍を分析し、空気汚染に関連する特定のDNA変異パターンを特定しました。彼らは、汚染のひどい地域に住む人々の肺腫瘍に、特に癌の発生に関連する変異が多く見られることを発見しました。

興味深いことに、この研究では、喫煙歴のない人々における受動喫煙と肺癌の遺伝子変異との間に強い関連性は見られず、受動喫煙の影響は空気汚染の影響よりも弱い可能性があることが示唆されました。さらに、特定の伝統的な中国の漢方薬から発見された発癌物質も、肺癌のリスクに寄与する可能性があることが明らかになりました。

研究者たちは、マリファナや電子タバコの使用など、他の潜在的な癌リスクを調査するために研究を拡大し、より詳細な汚染データを収集する計画です。この研究は、喫煙歴のない人々における肺癌に影響を与える環境要因について、さらなる探求が必要であることを強調しています。

ICM-CSICが開発した衛星データ処理アルゴリズムにより、南半球の海洋循環に重要な変化が検出されました。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。

科学者たちは初めて、南極海の循環が逆転していることを観測しました。現在、表層の水が深層の水塊に置き換わり、熱や二酸化炭素（CO₂）が表面に運ばれています。この変化は2016年から確認されており、現在の大気中のCO₂レベルが倍増する可能性があるため、非常に懸念されています。これにより、海氷の急速な融解やその他の深刻な気候影響が進行する恐れがあります。

この発見は、先進的な衛星観測によって実現しました。この地域は遠隔で動的なため、監視が難しいとされていました。この研究は、地球の気候を調整する上で南極海が果たす重要な役割を強調しています。これらの発見を受けて、ICM-CSICは気候変動の影響をさらに研究し、監視する新しいプロジェクトを開始します。

この発見は、海洋循環の深刻な変化を示しており、地球規模の気候システムに広範な影響を及ぼす可能性があります。

ICEBlock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新しいiPhone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・ボンディからの批判を受けて、特にロサンゼルスで急速に人気を集めました。その結果、アメリカのApp Storeでトップの無料アプリの一つとなり、約20,000人のユーザーを抱えています。ICEBlockは、ユーザーがICEの存在に関するリアルタイムの情報を5マイル（約8キロメートル）以内で共有できるようにし、ICEが近くにいるときにはアラートを送信します。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することはありません。

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。多くの研究が、AIが科学研究の革新プロセスにどのように貢献できるかを探求しており、さまざまな科学分野で独立して研究を行えるシステムの構築を目指しています。しかし、AIの研究における役割についての包括的なレビュー（AI4Research）はまだ存在せず、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に関する詳細な調査を行い、以下の重要な貢献を示します。まず、AI4Researchにおける五つの主要なタスクの分類システムを作成しました。次に、重要な研究のギャップを特定し、特に自動化実験の改善やその社会的影響を考慮する未来の方向性を提案します。最後に、アプリケーション、データセット、ツールなどのリソースを集めたコレクションを提供します。

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迅速にアクセスできるようにし、AI4Researchにおける新たな革新を促進することです。