2025年、著者はウィリアム・ギブソンの影響力のある1984年の小説『ニューロマンサー』を初めて読んだことを振り返っています。この本はサイバーパンクジャンルの基礎となる作品で、コンピュータハッキングや人工知能、ディストピア的未来といった重要なテーマを紹介しており、これらは現代のSFメディアにも広く浸透しています。

著者は、この本の概念には馴染みがあったものの、オリジナルの言語や専門用語に驚かされたと述べています。そのため、読むのが難しい一方で、非常に充実した体験だったと感じています。また、多くの現代のSF映画やシリーズが『ニューロマンサー』から影響を受けているため、そのアイデアは身近に感じられるものの、AIやバーチャルリアリティといった問題に触れているため、今でも重要な作品であると指摘しています。

一部の予測は時代遅れになっているものの（例えば携帯電話の不在など）、『ニューロマンサー』は人間の経験を深く探求しており、技術の進歩を正確に予測することがいかに難しいかを浮き彫りにしています。著者は、この本が人間の本質を探求していることが、出版から数十年経った今でもその relevancy を保っている理由だと結論づけています。

Derin Eryılmazは、Google Chromeの新しいMV3アップデートにもかかわらず、広告ブロッカーが機能するバグを発見したことについて語っています。MV3、つまりマニフェストバージョン3は、広告ブロッカーが依存している「webRequestBlocking」権限を削除し、広告のブロックを難しくしています。

このバグは、Chromeが拡張機能のAPIを扱う方法に起因しています。ほとんどのAPIはより安全なC++のバインディングに移行しましたが、一部はまだJavaScriptを使用しており、その中にはchrome.webRequest APIも含まれています。Eryılmazは、プラットフォームアプリ用に設計されたパラメータを利用することで、リクエストのブロック制限を回避する偽のイベントを作成できることを発見しました。

彼は2023年にこのバグをGoogleに報告し、2025年に修正されました。報告に対して金銭的な報酬は受け取れませんでしたが、彼はこの経験を楽しみ、大企業の大規模なアップデートでも、小さなコーディングの問題が影響を与える可能性があることを強調しました。

Axon EnterpriseのDraft Oneは、警察官のボディカメラで録音された音声から警察報告書を作成する生成AIツールです。電子フロンティア財団（EFF）の調査では、その透明性や説明責任の欠如に関する懸念が浮き彫りになりました。主な発見は以下の通りです。

まず、監査可能性の欠如があります。警察署や研究者は、報告書のどの部分がAIによって生成され、どの部分が警察官によって書かれたのかを判断するのが難しく、誤りに対して誰も責任を問うことができません。

次に、AIによる報告書生成についてですが、Draft Oneは音声を文字に起こして報告書を作成しますが、警察官は最終的な文書を確定する前にテキストを編集できます。しかし、元のAI生成の草案は保存されないため、AIが生成した内容の記録は残りません。

また、誤用の可能性も指摘されています。明確な監査の記録がないため、警察官がAIの草案を適切に確認しているのか、それとも単に受け入れているだけなのかが不明です。これにより、偏った表現や誤りが見過ごされる可能性があります。

立法の努力も進められています。一部の議員は、AI生成の報告書に透明性を確保するための法案を提案しており、AIの入力を開示し、初期の草案を保存することを求めています。しかし、Draft Oneの設計では、これらの提案に従うことが難しいとされています。

さらに、信頼性に関する懸念もあります。AIが音声状況を正確に解釈する能力はまだ証明されておらず、特に透明性に問題を抱える警察報告書の作成においては大きな懸念が生じています。

EFFは、このような技術を採用する際には慎重になるよう呼びかけています。影響が完全に理解され、透明なプロセスが確立されるまで、多くの検察官や法執行機関の関係者はAIによる報告書作成に対して慎重または拒否的な姿勢を示しています。

AIを用いて警察報告書を生成することには、説明責任の欠如、誤りの可能性、監視の不十分さなど、重大なリスクが伴います。

要約がありません。

グレアムのLispコードは、一般的に保守が容易で移植性が高く、関数の定義が短く明確です。しかし、彼のコーディングスタイルにはいくつかの注目すべき点があり、一般的なスタイルとは異なります。

まず、命名についてですが、彼は短く、時には意味が不明瞭な名前を好む傾向があります。より良い命名の実践が推奨されています。条件文に関しては、彼は「cond」ではなく「if」を使うことが多く、これが複雑なネスト構造を生むことがあります。ループについては、誤用の可能性があるため避ける傾向がありますが、時には最もシンプルな解決策となることもあります。再帰については、彼は反復処理よりも再帰を好むため、大きなリストを扱う際にはスタックオーバーフローの問題が発生することがあります。

テキストには、彼の作品のさまざまな章やセクションに関する具体的なコメントも言及されていますが、その詳細はこの要約には含まれていません。

TorchLeetは、PyTorchや深層学習のスキルを向上させるための2つの問題セットを提供しています。

1つ目は「問題セット」で、難易度別に整理されたさまざまなPyTorchの問題が含まれています。基本的な問題は初心者向けで、線形回帰やカスタムデータセットの実装が含まれています。易しい問題は、ある程度の知識がある人向けで、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の構築やオートエンコーダの訓練が例として挙げられます。中程度の問題は、LSTMやCNNをゼロから実装するなど、より挑戦的な内容です。難しい問題は、生成的敵対ネットワーク（GAN）や複雑なニューラルネットワークの作成など、高度なタスクを含んでいます。

2つ目は「LLMセット」で、これは大規模言語モデル（LLM）をゼロから理解し構築することに焦点を当てています。具体的には、注意機構や埋め込み技術の実装が含まれています。

始めるには、まずPyTorchや必要なパッケージをインストールする必要があります。問題は難易度別に整理されており、問題と解答のファイルが用意されています。使用方法は、問題ファイルに移動し、欠けているコードを記入して解答をテストするという流れです。

ユーザーは新しい問題を追加したり、既存の問題を改善したりすることが奨励されており、プルリクエストを通じて貢献できます。

なお、学習目的で問題を解く際は、GPTに頼らずに独自に解決することが推奨されています。

この文章では、強化学習（RL）の分野での重要な進展の可能性について述べています。これは、自然言語処理におけるGPT-3の影響に似たものになるかもしれません。現在、RLモデルは大規模なデータセットで事前に学習され、その後特定のタスクに合わせて微調整されますが、これにより新しい状況での一般化や効果が制限されています。著者たちは、さまざまな環境でRLモデルを訓練する方向にシフトすることを予測しており、これにより新しいタスクに迅速に適応できるようになるとしています。

この目標を達成するために、著者たちは「複製訓練」という概念を提案しています。これは、AIシステムに既存のソフトウェアを複製させることで、利用可能な膨大なデータを活用する方法です。この手法により、詳細な指示に従って正確に作業を行い、時間が経っても一貫した品質を維持できるモデルの開発が促進されます。

複製訓練には、効果的なテストの必要性や、一部のタスクが人工的であることなどの課題がありますが、RLの能力を大幅に向上させる可能性があります。著者たちは、このアプローチがより堅牢で多様なAIシステムの実現につながると考えていますが、人間が持つ幅広いスキルを完全に再現することは難しいとも認めています。

全体として、著者たちは複製訓練をRLの改善に向けた有望なステップと見ており、関連プロジェクトに取り組むソフトウェアエンジニアを募集しています。

この文章では、スクリーンの仕組みについて説明しています。デジタルディスプレイの背後にある技術に焦点を当てています。画像を作り出すために、電子銃と小さな電気結晶がどのように働くかを解説しています。全体として、スクリーンがコンピュータにおいてどれほど重要であるかを強調していますが、普段はあまり意識されていないことが多いです。

要約がありません。

Zigに新しい非同期入出力（I/O）インターフェースが導入されることが、Zig Roadmap 2026の配信中に発表されました。この新しいデザインにはいくつかの重要なポイントがあります。

まず、非同期性と同時実行性は異なる概念であることが強調されています。新しい設計は、この違いを明確にすることを目的としています。次に、新しいI/Oインターフェースでは、プログラマーがI/Oの実装を指定できるようになり、柔軟性が向上し、さまざまな依存関係との統合が容易になります。

さらに、このインターフェースは同時実行をサポートしており、コード内で適切に表現されれば、操作を並行して実行できます。例えば、二つのファイルに同時に書き込むことが可能です。また、新しいデザインには、進行中のタスクをキャンセルするための関数が導入されており、リソースの管理やエラー処理が容易になります。

標準ライブラリには、ブロッキングI/O、スレッドプール、グリーンスレッドなど、さまざまなI/O実装が含まれる予定で、将来的にはスタックレスコルーチンも計画されています。新しいアプローチの設計目標には、コードの再利用性を高めることが含まれており、ライブラリは同期モードと非同期モードの両方で動作できるようになります。また、インターフェースレベルでバッファリングを組み込むことで、コードの肥大化を最小限に抑え、パフォーマンスを最適化します。

この新しいI/Oシステムの一部はZig 0.15.0に含まれ、今後のリリースでさらに包括的な更新が行われる予定です。要するに、Zigの新しい非同期I/Oは、柔軟性、パフォーマンス、使いやすさを向上させ、非同期プログラミングの統合を簡素化することを目指しています。

Chromeは「x-browser-validation」という新しいヘッダーを導入しました。これは、ブラウザのユーザーエージェントの整合性を確保し、なりすましの試みを検出するために使用されるハッシュのようです。

新たに追加されたヘッダーには、以下のものがあります。「x-browser-channel」はバージョンを示し（例：安定版）、「x-browser-copyright」は著作権情報を記載しています。「x-browser-validation」は機能が完全には文書化されていないハッシュ値であり、「x-browser-year」は年を示します（例：2025年）。特に「x-browser-validation」ヘッダーは、ユーザーエージェントが実際のプラットフォームと一致しているかを確認するのに役立つと考えられています。

「x-browser-validation」ヘッダーを生成する手順は次の通りです。まず、オペレーティングシステムに特有のハードコーディングされたAPIキーと、完全なユーザーエージェント文字列を組み合わせます。次に、この組み合わせたデータをSHA-1アルゴリズムを使ってハッシュ化します。最後に、結果をBase64でエンコードします。

プラットフォームごとのAPIキーは以下の通りです。Windows用は「AIzaSyA2KlwBX3mkFo30om9LUFYQhpqLoa_BNhE」、Linux用は「AIzaSyBqJZh-7pA44blAaAkH6490hUFOwX0KCYM」、macOS用は「AIzaSyDr2UxVnv_U85AbhhY8XSHSIavUW0DC-sY」です。

ヘッダーを作成するプロセスは、APIキーとユーザーエージェントを取得し、それらをハッシュ化して結果をエンコードすることを含みます。コードは、データがどのように準備され、ハッシュ化され、リクエストヘッダーに追加されるかを示しています。

要するに、「x-browser-validation」ヘッダーは、ユーザーエージェントを実際のプラットフォームと照合することで、Chromeのセキュリティを強化する仕組みです。

「ゲームでがんを克服する」という本の中で、ジェフ・ヨシミはビデオゲームがどのように深刻な科学的課題、特にがん研究に役立つかを探求しています。彼は、ゲームが私たちの自然な問題解決能力を引き出し、科学者が自分の分野で解決策を見つける方法に似ていると主張しています。

ヨシミは、市民科学ゲームを作ることを提案しています。これにより、一般の人々がオープンな課題に参加することで、がん治療などの実際の科学的問題を解決する手助けができるとしています。これらのゲームでは、プレイヤーに未解決の問題が提示され、定義されたツールを使って解決策を見つけることが奨励されます。

彼は、すでに科学的発見に貢献しているゲームとして「エテルナ」や「フォルディット」を挙げています。これらのゲームは、ワクチン開発の進展を含む科学的発見に寄与しており、プレイヤーに生物学についての教育も行い、健康に関する情報に基づいた意思決定を行う力を与えています。

がん研究におけるゲーム化された課題の可能性は非常に大きいです。がんは多くの相互に関連する問題を含んでいるため、一般の人々をこれらの課題に巻き込むことで、多様なスキルや視点を活用し、科学的発見を進め、がんのような病気に対する進展を図ることができます。

研究者たちは、オマーンの岩面に見られる古代ドファリ文字の理解において大きな進展を遂げました。この文字は約2400年前に遡ります。言語学者のアフマド・アルジャラッドは、この文字の一部の解読に成功し、南アラビアに起源を持たない可能性を示唆しました。ドファリ文字は、過去100年以上にわたり学者たちを悩ませてきましたが、その起源についてはさまざまな理論があり、コーランに登場する失われた部族との関連も考えられています。

この文字は1990年代に文献として記録されましたが、アルジャラッドが分析するまで解読されることはありませんでした。彼は、この文字が約26の独自の記号から成り立っていることを特定し、長い文ではなくアルファベットであると考えました。彼は、イエメンや北アラビアの古代文字と比較し、記号を音に結びつけました。その結果、この言語はアラビア語ではなく、オマーンで現在も話されている先住民の言語の古代の親戚であることが明らかになりました。

彼の発見は、ドファリ文字の記号が北アラビアで広く使用されていた文字から派生した可能性があることを示唆しており、異なる地域間の歴史的なつながりを示しています。この解読により、古代港町スムフラムなどの考古学的遺跡の重要性が明らかになり、スムフという神との関連が示されています。

アルジャラッドは、これらの碑文が教育目的や悪霊を追い払うために作成された可能性があると推測しており、これらの古代の文書から学ぶべきことがまだ多くあることを示しています。

要約がありません。

要約がありません。

北朝鮮からの偽のIT労働者がアメリカやヨーロッパで仕事を求める問題が深刻化しています。これにより企業は大きな経済的損失を被っています。これらの詐欺師は、印象的な履歴書を提示することが多いですが、LinkedInのつながりは少なく、対面での面接を避ける傾向があります。過去6年間で、アメリカの企業は少なくとも8800万ドルの損失を出しており、内部情報にアクセスして機密情報を盗んだり、企業を脅迫したりすることもあります。

GoogleやSnowflakeなどの大手企業も、こうした詐欺的な応募者に直面したと報告しています。一部の詐欺師は、採用される可能性を高めるためにディープフェイク技術を使用することさえあります。応募が急増しており、疑わしいプロフィールには、派手な履歴書と浅いオンラインプレゼンスの不一致が見られます。

この問題に対処するために、企業は以下の戦略を実施することが推奨されています。まず、候補者を徹底的に審査するために対面での面接を行うことです。次に、応募者の背景や身元の正当性を確認するための技術を活用することが重要です。また、採用担当者には、過度に印象的な履歴書や面接中の不一致な回答など、警告サインに注意を払うように訓練することが求められます。

セキュリティチームと人事部門の間での意識と協力が重要です。詐欺的な応募者は新しい手法に迅速に適応するため、これらの詐欺を特定し防ぐための取り組みが必要です。

C++のコルーチンは、std::vectorのようなすぐに使えるライブラリではなく、ライブラリ開発者が特定の機能を実装する必要がある仕様です。

C++コルーチンの主な特徴は、基本的な関数モデルを拡張し、呼び出しや返却に加えて、一時停止、再開、破棄といった操作を追加することです。また、コルーチンには、呼び出し、返却、一時停止、再開の際に開発者が動作をカスタマイズできる特定のポイントが用意されています。

例えば、二つの数を加算するシンプルなコルーチンは次のようになります。ここで、co_awaitはco_sleepが完了するまでコルーチンを一時停止させます。

C++のコルーチンは柔軟性を重視しており、開発者がコルーチンの呼び出し、返却、破棄といったさまざまなイベントに対して独自の動作を定義できるようになっています。

戻り値の型であるTask<T>には、コルーチンのライフサイクル中の動作を定義するpromise_typeが含まれており、状態の保存や呼び出し、返却の処理を行います。

コルーチンは、定義されたポイントで実行を一時停止することができ、例えばinitial_suspendやfinal_suspendがあります。また、コルーチンが操作を待つときには、待機オブジェクトが作成され、コルーチンの一時停止と再開を管理します。さらに、co_await式を異なる型で動作させるためのカスタマイズを可能にする機能もあります。

C++のコルーチンは非同期プログラミングのための柔軟な手法を提供し、開発者が一時停止や再開の複雑さを管理しながら、自分自身のコルーチンの動作を定義できるようにしています。

埋め込みソフトウェア開発における状態遷移機械の使用には、特にオペレーティングシステムのないシステムでの制御フロー管理に関して、さまざまな課題があります。著者は、コルーチンを使用することを提案しています。コルーチンは、実行を一時停止したり再開したりできるため、同時実行性の管理においてより明確な代替手段となります。

状態遷移機械は、論理を複雑にし、コードの保守を難しくすることがあります。これは、非線形のフローが原因です。コルーチンは、いくつかのプログラミング言語で使用されており、コードを順次実行し、イベントを待つことができるため、制御フローを簡素化するのに役立ちます。これにより、スレッドやブロッキング呼び出しの複雑さを回避できます。

著者は、ユーザーの入力に基づいて点滅周期を変更するLED点滅器の実装例を示しています。最初は状態遷移機械とポーリング関数を使用していましたが、明確さを求めてコルーチンベースの解決策に変えました。テキストでは、C言語のマクロを使用してコルーチンを実装する方法が説明されており、従来の関数呼び出しなしで状態と制御フローを管理する方法が詳述されています。

コルーチンアプローチは、可読性と保守性を向上させますが、タスクスケジューリングにはFreeRTOSのようなオペレーティングシステムが必要です。著者は、Cのコルーチン実装が教育的で巧妙である一方、Rustのような言語を使用することで非同期プログラミングのサポートが組み込まれているため、真剣な開発にはより良い選択肢であると結論付けています。

また、著者は、Cでコルーチンを管理するためのより洗練された解決策として、Adam Dunkelsのプロトスレッドに言及しています。これにより、自身の実装に存在するいくつかの複雑さを回避できます。全体として、テキストは埋め込みシステム向けのCプログラミングにコルーチンを統合する技術的な探求を提供し、このアプローチの利点と限界について議論しています。

アディル、サルマン、ホセは、AIエージェント向けに設計されたインテリジェントプロキシサーバー「archgw」を開発しました。このプロキシは、ネットワークトラフィックだけでなく、プロンプトも処理できるようになっています。彼らは、AIエージェントのデモを本番環境向けに構築する際に必要な、安全性の確保や曖昧な入力の明確化、リクエストのルーティングといった繰り返し行われる低レベルの作業を簡素化するためにこのプロジェクトを立ち上げました。

archgwは、AIエージェントのためのサービスメッシュのように機能し、これらのタスクを外部で管理することでアプリケーションロジックをクリーンに保ちます。チームは、Lyft、AWS、Microsoft Research、Metaなどのバックグラウンドを持ち、プロンプト管理に必要なインフラを信頼できる一つのサービスに統合するためにarchgwを設計しました。このシステムは、Envoy Proxyを基盤としています。

システムは主に三つのコンポーネントで構成されています。まず、リクエストを処理するリスナーサブシステムがあります。次に、安全性チェックとルーティングを行うプロンプトハンドラーがあります。そして、軽量な言語モデルのためのモデルサービングインターフェースも含まれています。

チームは、archgwが開発者がより迅速で安全、かつパーソナライズされたAIエージェントを手動での統合の煩わしさなしに作成するのに役立つと考えています。他の開発者にもこのプロジェクトを利用し、改善してもらうことを呼びかけており、デモやドキュメント、モデルへのリンクも提供しています。

Aeronは、UDPとIPC（プロセス間通信）を使用してメッセージを効率的に送信するメッセージングシステムです。Java、C、C++、.NETのクライアントがあり、異なるマシン間や同じマシン内での通信が可能です。主な特徴は以下の通りです。

Aeronは、高いスループットと予測可能な低遅延を目指しており、メッセージングにおいて非常に高いパフォーマンスを提供します。また、アーカイブモジュールを使うことで、メッセージストリームを記録し、後で再生したりリアルタイムで再生したりすることができます。さらに、Aeron Clusterは、Raftコンセンサスアルゴリズムを使用して信頼性の高いサービスをサポートします。メッセージのエンコーディングとデコーディングには、効率的なSimple Binary Encoding（SBE）を利用しています。

Aeronの使用方法やプログラミングガイド、ベストプラクティスについては、公式Wikiを訪れると詳しい情報が得られます。AeronはAdaptive Financial Consultingによって管理されており、元の開発者たちは2022年に参加しました。

彼らはトレーニング、コンサルティング、パフォーマンスやセキュリティの向上に関するさまざまなサービスを提供しています。問い合わせは[email protected]までお願いします。

AeronはApache License, Version 2.0の下でライセンスされています。

要約がありません。

ティムは最近、AIコーディングの環境を変更し、Dockerコンテナ内でVSCodeのDev Container機能を使ってClaude Codeを利用するようになりました。彼はこの変更の理由を説明し、同じことを試したい人のために簡単なガイドを提供しています。

以前は、ティムはChatGPT PlusとCursor Proを使用していましたが、速度やリクエストの制限に問題を感じていました。そのため、彼はClaudeのサブスクリプションに切り替えました。これにより、彼のニーズに対してより良い価値とパフォーマンスを得ることができました。

ティムは、AIエージェントが自分のシステム全体にアクセスすることに対するセキュリティの懸念を表明しています。リスクを軽減するために、彼はAIをDockerコンテナ内で実行することに決めました。これにより、AIはそのコンテナ内のファイルにのみアクセスできるようになります。

セットアップを始めるには、Docker、VSCode、そしてClaudeのサブスクリプションが必要です。プロジェクトフォルダを作成し、その中に.devcontainerディレクトリとdevcontainer.jsonファイルを用意します。必要なセットアップファイルを得るために、ティムのGitHubリポジトリをクローンします。フォルダをVSCodeで開き、「コンテナで再オープン」を選択すると、Claude Codeの使用を開始できます。

コンテナはローカルのSSHキーにアクセスできないため、ティムは基本的なGit操作のためにGitHubのファインチューニングアクセス・トークンを作成することを提案しています。新しいSSHキーを生成する必要はありません。

ティムは、自分のセットアップがすべての人に最適とは限らないことを認めていますが、リスクを最小限に抑えながらAIとコーディングをしたいカジュアルなユーザーにはうまく機能するだろうと考えています。完全なガイドとコードに興味がある人のために、ティムは自分のGitHubリポジトリへのリンクを提供しています。

要約がありません。

著者は、C++のマップを使用して、整数の非重複区間を管理する方法について説明しています。これらの区間は「interval」という構造体で表され、各区間には最小値と最大値があります。著者は、重複する区間をマップに挿入しようとした際に直面する課題を強調しています。C++の連想コンテナでは、厳密な弱順序が求められるため、重複する区間を挿入すると未定義の動作が発生する可能性があります。

重複する区間を挿入する際の問題を避けるために、著者は比較演算子を修正し、重複する区間が検出された場合に例外を投げるようにすることを提案しています。これにより、挿入を防ぎ、マップの整合性を保つことができます。

さらに、著者は、定義された区間内にある整数を直接検索できる機能をマップに追加する方法を紹介しています。これはカスタムの小なり演算子を使用することで実現されます。

重要なポイントは、区間の比較を慎重に管理することが、C++のマップにおけるエラーを避けるために不可欠であるということです。適切な処理戦略を用いることで、区間に対する柔軟な操作が可能になり、データの整合性を確保することができます。

pattrnsは、プログラミングを使って音楽のシーケンスを作成するためのツールです。Rust（コンパイル言語）やLua（インタプリタ言語）で使用できるため、ライブコーディング音楽に適しています。音楽イベントを生成しますが、音声を出力することはできません。音楽を聴くには、pattrnsをサポートするアプリケーションが必要です。

生成プロセスは主に三つの部分から成り立っています。まず、リズムを作成する「リズム」部分があり、これはリズムを定義するための脈動を生成します。次に「ゲート」があり、これはイベント生成のために脈動をフィルタリングする役割を果たします（これはオプションです）。最後に「エミッター」があり、リズムに基づいて音楽のノートやパラメータをトリガーします。このように分けることで、リズムとメロディを簡単に変更したり組み合わせたりすることができます。

pattrnsの使い方は、スクリプティングブックや例を通じて学ぶことができます。また、テスト用のオンラインプレイグラウンドも用意されており、Renoiseという音楽ソフトウェアでも使用されています。

pattrnsは貢献を受け入れており、GNU Affero General Public License V3の下でライセンスされています。

Al Sweigartのブログ記事では、Pythonで音声、動画、ウェブカメラを使用する方法についての章が紹介されています。この章は、Automate the Boring Stuff with Pythonの第三版から削除されたもので、読者がPythonコードを使ってマルチメディアコンテンツを制御する方法を学べる草案が含まれています。

まず、VLCメディアプレーヤーが推奨されています。これはオープンソースのソフトウェアで、音声や動画ファイルの再生において幅広い互換性と機能を持っています。

ファイル形式についても説明されています。音声形式には、非圧縮で大きなサイズの.wav、圧縮されていて音楽に人気のある.mp3、そして.mp3よりも高品質な圧縮形式の.oggがあります。動画形式には、古い形式でファイルサイズが大きい.avi、広くサポートされている.mp4、機能が豊富だがサポートが少ない.mkv、そして新しくて圧縮性能が良い.webmがあります。

マルチメディアを扱う上で、コンテナ形式（例えばMP4）やコーデック（例えばH.264）を理解することが重要です。

Pythonを使った録音については、OpenCVやsounddevice、wavioといったライブラリを利用してウェブカメラやマイクにアクセスできます。ウェブカメラを使って写真を撮ったり動画を録画するためのサンプルコードも提供されています。

音声ファイルの再生には、playsoundライブラリを使うと音声ファイルを再生し、再生が終わるまで処理をブロックします。また、Pygameライブラリを使うと音声再生の制御がより細かくできます。

動画のダウンロードには、yt-dlpツールが利用でき、YouTubeなどのサイトから動画をダウンロードするためのさまざまなコマンドオプションがあります。

マルチメディアの編集には、強力なffmpegツールがあり、コマンドラインを使って音声や動画ファイルを編集できます。これには形式の変換、音声の抽出、動画のサイズ変更、フェード効果の適用などが含まれます。

実践的なプロジェクトとしては、タイムラプス動画の作成やフェード効果の追加、明るさの調整などが提案されています。この章は、Pythonにおけるマルチメディアプログラミングの入門として、音声や動画のタスクを自動化するための基本的なツールと例を提供しています。

要約がありません。

国際宇宙ステーション（ISS）が太陽や月を横切る様子を撮影するためには、以下のステップを参考にしてください。

まず、transit-finder.comを訪れて、あなたの場所に基づいた今後の通過情報を確認します。このツールを使うことで、ISSがいつどこで見えるかを把握できます。

次に、機材を計画します。800mm以上のレンズを持つカメラを推奨します。また、三脚やリモートシャッターを用意すると、より良い写真が撮れます。太陽を通過する場合は、太陽フィルターも必要です。

撮影場所を事前に確認することも重要です。撮影の前日には現地を訪れ、設置スペースが十分にあるかを確認しましょう。

通過の少なくとも1時間前には現地に到着し、ISSの進路を確認し、機材をテストします。

撮影の準備を整えたら、カメラをセットアップし、設定を確認し、太陽または月に焦点を合わせます。動きのブレを避けるために、低いISOと短い露出時間を使用します。

通過の5〜10秒前から撮影を始め、通過後も10秒間は続けて撮影します。ISSは予定通りに通過しないことがあるため、余裕を持って撮影することが大切です。

通過が終わったら、撮影した写真を確認し、ISSが写っているかどうかをチェックします。

これらのステップを踏むことで、ISSを成功裏に撮影するチャンスが高まります。

このテキストでは、MoonshotAIが作成したプロジェクト「Kimi-K2」のGitHubリポジトリへのリンクが提供されています。こちらからアクセスできます。

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GhidrAssistMCPは、Ghidraの拡張機能で、MCP（モデルコンテキストプロトコル）サーバーを追加します。これにより、AIツールやスクリプトがGhidraのリバースエンジニアリング機能と標準化されたAPIを通じて連携できるようになります。

この拡張機能の主な特徴には、MCPサーバーが含まれており、通信を行うためのモデルコンテキストプロトコルサーバーを統合しています。また、31種類の分析ツールが組み込まれており、関数やデータ、参照の分析が可能です。使いやすい設定インターフェースも提供されており、リアルタイムでサーバーのリクエストとレスポンスを監視できます。ツールは個別に有効化または無効化でき、設定は永続的に保存されます。さらに、ツールはGhidraの現在のカーソル位置やアクティブな関数を認識することができます。

インストールには、Ghidraのバージョン11.4以上が必要です。また、GhidrAssistのようなMCPクライアントも必要です。インストール手順は、最新のGhidrAssistMCPリリースをダウンロードし、Ghidraに拡張機能をインストールしてプラグイン設定で有効にすることです。

設定はコントロールパネルを開くことで、サーバー設定やツールの構成を管理できます。この拡張機能は、プログラムや関数の分析、ナビゲーション、修正のためのさまざまなツールを提供しています。

開発に関しては、プロジェクトは主なプラグイン、サーバー、ツールのコンポーネントを持つ構造化されたコードベースを持っています。新しいツールは特定のインターフェースを実装することで追加できます。

リアルタイムのログは、サーバーの活動やツールの使用状況を把握するのに役立ちます。一般的な問題には、サーバーの起動失敗やツールの実行エラーがあり、ログメッセージを通じて診断できます。

開発者はリポジトリをフォークし、変更を加えた後にプルリクエストを提出することで貢献できます。このプロジェクトはMITライセンスの下で提供されています。質問や問題がある場合は、プロジェクトのリポジトリでチケットを開くことができます。

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著者は、既存のAIプロンプトテストツールに対する不満から、新しいツールを作成しました。他のツールは複雑で、ログインや長い設定が必要である上に、高額なものもありました。あるツールは、限られた使用に対して年間6,000ドルの料金を提示していました。著者は、ユーザーがサインアップやAPIキーなしで簡単に実験できる、JSFiddleのようなシンプルで無料のツールを思い描いていました。しかし、適切な解決策が見つからなかったため、著者は自分自身でツールを構築しました。このツールはlangfa.stでアクセス可能です。著者は、問題や不足している機能についてのフィードバックを歓迎していますが、ユーザーには過剰なコストを避けるために賢くツールを使用するよう注意を促しています。

OpenAIがAIスタートアップのWindsurfを買収する計画は頓挫しました。その代わりに、GoogleはWindsurfのCEOであるヴァルン・モハン氏、共同創業者のダグラス・チェン氏、そして数人の研究者をDeepMindチームに迎え入れることになりました。彼らはエージェントコーディングプロジェクトに取り組み、特に「ジェミニ」というモデルに焦点を当てます。この変化にもかかわらず、GoogleはWindsurfを所有することはなく、一部の技術に対して非独占的なライセンスを取得します。Windsurfのビジネス責任者であるジェフ・ワン氏が暫定CEOに就任し、グラハム・モレノ氏が新しい社長となります。この移行に関する財務の詳細は公開されていませんが、以前の買収額は30億ドルと評価されていました。

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README.mdファイルの要約を希望される場合は、その内容を提供してください。

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著者はAIを使って繰り返しのフロントエンドデザインを作成し、驚くほど良い結果が得られたと感じています。これを友人たちとのランキングゲームに発展させ、ユーザーが好きなAI生成デザインに投票できるようにしました。参加はこのリンクからできます：Design Arena。

ゲームでは、同じプロンプトに基づいた4つの匿名デザインが表示され、ユーザーはお気に入りを選びます。現在の投票結果に基づいて、どのデザインが勝っているかを示すリーダーボードもあります。著者は、DeepSeekとGrokが好成績を収めた一方で、OpenAIはゲーム開発には特に優れているものの、他の分野ではあまり効果的ではなかったと述べています。彼らは体験を向上させるためのフィードバックを熱心に求めています。

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Cloudflare Tunnelを使うと、ポートを公開せずにウェブサービスをホストできるため、セキュリティが向上します。従来のVPSや専用サーバーといったホスティング方法の代わりに、古いノートパソコンなど、どんなデバイスでもサービスを運営でき、直接インターネットにアクセスされることを防げます。

このサービスの主な特徴は、ポートを公開しないことです。トンネルは、サーバーとCloudflareのデータセンターの間に安全な接続を作り、アプリケーションを保護します。また、すべてのトラフィックが暗号化されているため、セキュリティが確保されています。

始めるには、まずcloudflaredをインストールします。これはトンネルを管理するためのコマンドラインツールです。次に、指定されたURLを通じてCloudflareアカウントにログインします。その後、cloudflared tunnel create mytunnelというコマンドを使ってトンネルを作成します。トンネルの詳細やルーティングするサービスを指定するための設定ファイルも作成します。最後に、トンネルを簡単に管理するためにsystemdサービスを設定します。

サービスを運営する際は、PythonのHTTPサーバーやNginxなどのシンプルなウェブサーバーを使ってコンテンツをホストできます。トンネルを設定して、トラフィックをウェブサービスにルーティングします。

DNSの設定については、CloudflareにDNSレコードを自動で作成させることもできますし、CloudflareのダッシュボードでCNAMEレコードを手動で追加することも可能です。

設定が完了すれば、ローカルのウェブサービスにインターネット経由で安全にアクセスできるようになります。複雑な設定やポートフォワーディングは不要ですので、さまざまなセットアップや構成を試して楽しんでください。

赤ちゃんや幼い子供向けのマラリア治療薬が初めて承認され、アフリカの国々で間もなく利用可能になります。これまで赤ちゃんは、年齢の高い子供向けの薬で治療されており、過剰摂取のリスクがありました。2023年には、マラリアによって約59万7000人が死亡し、そのほとんどがアフリカの幼い子供たちでした。

新しい薬はノバルティスによって開発され、さまざまな組織の支援を受けています。この薬は「コアルテムベビー」（地域によっては「リアメットベビー」とも呼ばれます）と名付けられ、体重4.5キログラム未満の赤ちゃんに安全で効果的な用量を提供します。この承認は、特にマラリアの影響を受けやすい地域において、最も脆弱な人々への医療の向上に向けた重要な一歩と見なされています。専門家たちは、この治療が特に5歳未満の子供たちのマラリアによる高い死亡率を減少させるのに役立つと考えています。ノバルティスは、この薬を非営利の形で配布し、必要な医療へのアクセスを改善する計画です。

テキストを提供してください。翻訳します。

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この記事では「プログラミングのアフォーダンス」について説明しています。これはプログラミング言語の設計がどのようにミスを引き起こすかを指します。著者のノア・ホールは、彼が運営していた研究開発のスタートアップでの経験を共有しています。そこで、心理学の研究から得た全データをコーディングエラーのために失ってしまったという話です。

彼は、一般的なPHPのパターン「or die()」を使用した際に問題が発生したと説明しています。このパターンは、メールの送信に失敗した場合（インターネット接続がないため）にプログラムを終了させてしまい、データが保存されない原因となりました。この経験から、適切なエラーハンドリングと最終的な展開と同じ環境でのテストの重要性を学んだと述べています。

ホールは、プログラミング言語やそのパターンが開発者の選択に影響を与え、時にはエラーを引き起こすことがあると強調しています。彼は、ミスを防ぐためには、正しい行動を容易にし、間違った行動を難しくするシステムを設計することが重要だという原則で締めくくっています。この記事では、彼の今後の書籍に関する待機リストに参加するよう読者に呼びかけています。この書籍には、同様の教訓が含まれる予定です。

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インクスは中耳にある小さな骨で、聴覚において重要な役割を果たしています。インクスは、鼓膜から内耳へ音の振動を伝える役割を担っています。耳の中には、インクスのほかにハンマー骨（マレウス）と足場骨（ステイプス）の三つの骨があります。インクスの機能を理解することは、私たちがどのように音を聞くかを理解するために重要です。

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2025年7月11日、GravityFormsプラグインにおいてセキュリティ侵害が発見され、サプライチェーン攻撃が示唆されました。このマルウェアはバージョン2.9.12およびそれ以前のバージョンに存在していました。調査の結果、悪意のあるコードはプラグインの手動ダウンロードおよびインストールにのみ影響を与えることが確認されました。

マルウェアは、新たに登録されたドメインgravityapi.orgへの疑わしいHTTPリクエストの中で特定され、サイトの機密情報を収集しているようでした。開発者は、バックドアを削除するためにバージョン2.9.13をリリースし、gravityapi.orgドメインは悪用を防ぐために停止されました。初期のスキャンでは、感染が広範囲に及んでいないことが示され、問題のあるバージョンが短期間のみ利用可能であったことが示唆されています。

このマルウェアには、管理者ユーザーアカウントを作成したり、任意のコードを実行したり、感染したWordPressサイトのファイルを操作したりする機能が含まれていました。感染の兆候として、特定のIPアドレス（185.193.89.19および193.160.101.6）や、悪意のあるコードに関連する特定の機能の存在が挙げられます。

現在、状況は管理下にありますが、ユーザーにはプラグインの更新と、マルウェアの兆候に注意することが推奨されています。Patchstackは状況を積極的に監視しており、悪意のあるドメインへのリクエストをブロックする対策を講じています。

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この論文では、非常にシンプルな道具を使って量子因数分解の成果を再現する方法について議論しています。具体的には、8ビットの家庭用コンピュータ（VIC-20）、そろばん、さらには犬を使うことも提案されています。著者のピーター・グットマンとステファン・ノイハウスは、将来の量子因数分解の記録に挑戦するインスピレーションを与えることを目指しています。

量子因数分解の背景として、1994年に開発されたショアのアルゴリズムが挙げられます。これは量子コンピュータを用いて数を因数分解する方法です。それ以来、いくつかの因数分解の記録が設定されましたが、多くの主張は物議を醸し、問題を簡略化する特別なケースが含まれることが多いです。

論文では、多くの量子因数分解の結果が「手品」のような技術を使って達成されていると主張しています。つまり、因数分解が容易な特別に選ばれた数を使っており、実際の量子コンピュータの力を示しているわけではないということです。

著者たちは、VIC-20を使って15、21、35という数の既知の因数分解記録を再現しました。高度な量子コンピューティング技術を使用せずに行ったことを強調しています。これらの因数分解プロセスは、そろばんや、正しい回数吠えるように訓練された犬を使っても行えると述べています。

VIC-20は、小さな数を効率的に因数分解することができ、事前に計算された掛け算の表や整数の平方根計算を利用します。著者たちは、これを用いて前述の数や、因数分解が容易なように特別に選ばれたRSA-2048のモジュラスも成功裏に因数分解したことを示しました。

また、著者たちは、そろばんを使って簡単な割り算や掛け算を行い、小さな数を因数分解する方法を説明しています。ただし、大きな数を扱うのは実用的ではないと指摘しています。

さらに、論文では、犬が指定された回数吠えることで数を「因数分解」できるというユーモラスな提案もされています。これは、これらの数の因数を比喩的に表現しています。

著者たちは、基本的な道具を使って歴史的な量子因数分解の記録を再現したと結論づけています。これにより、現代の量子因数分解に関する主張の正当性に疑問を投げかけています。彼らの研究は、量子因数分解の主張を批判的に評価し、その背後にある技術を理解する重要性を強調しています。

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この記事では、著者がDプログラミング言語を使ってゲーム「デウスエクス」のカスタムスピードランタイマーを作成した経験について述べています。ゲームを楽しんだ後、著者はスピードランに挑戦することにしましたが、Linux上では既存のツールが不十分であることに気づき、新しいタイマーを作ることにしました。このタイマーには、自動スプリット機能やロード時間の除去などの特徴があります。

Linuxには、Windowsのように自動スプリット機能を持つツールがないため、スピードランナーは正確な走行時間を追跡するのが難しいという制約があります。著者は、正確なタイマーを作成し、レベルの変化を自動的に検出してスプリットを行い、ロード画面中はタイマーを一時停止し、スプリットを効果的に追跡することを目指しました。

開発の過程では、ゲームのメモリを読み書きするためのシステムコール（syscall）を調査し、最終的にはプロセス制御のためにptrace syscallを使用しました。また、ゲームのコード内にあるLoadMap関数を特定し、これがロード画面を検出するために重要であることを理解しました。

実装のステップとしては、実行中のプロセスとメモリを管理するためのクラスからなるフレームワークを作成しました。ゲームのメモリを修正するためのパッチシステムを開発し、タイマーがロードフラグを設定および解除できるようにしました。さらに、実行時間やマップ名を表示するためのUIコンポーネントとタイマーのロジックも実装しました。

現在の問題点としては、タイマーがセーブ画面やゲーム内の例外ケースに対応していないため、タイマーの精度が損なわれる可能性があります。また、ロード遷移を検出する現在の方法では、ゲームがわずかにカクつくことがあり、より効率的な検出方法が必要であることが示唆されています。

この記事は、LinuxのシステムコールやDプログラミングの機能、アセンブリ言語の知見など、技術的な側面を強調しつつ、プロジェクトに疲れた著者のユーモラスな一言で締めくくられています。このプロジェクトは、著者がLinux上でのゲーム体験を向上させるためにどれだけの努力をしたか、またゲームプロセスの修正に必要な技術的スキルを示しています。

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最近の言語モデルの進展により、専門的なモデルから一般的なモデルへと移行していますが、トークン化のような前処理のステップには依然として課題があります。このテキストでは、データをその内容や文脈に基づいて分割することを学習する動的チャンクシステムの新しい技術を紹介します。このシステムはモデル全体と連携して機能します。これを階層型ネットワーク（H-Net）に統合することで、トークン化のプロセスを単一のエンドツーエンドモデルに置き換えることが可能になります。

バイトレベルで動作するシンプルな階層構造のH-Netは、従来のトークン化を使用した強力なトランスフォーマーモデルよりも優れた性能を発揮します。階層にさらに層を追加することで、異なる意味のレベルを捉え、パフォーマンスが向上します。また、データに対するスケーラビリティも、より大きなトークンベースのモデルと比較して優れています。英語で訓練されたH-Netは、文字レベルでの堅牢性が高く、手動のルールなしで効果的なチャンク化戦略を開発します。

H-Netの利点は、トークン化があまり効果的でない言語や形式、例えば中国語やプログラミングコード、DNA配列において特に顕著です。標準的な方法と比較して、データ効率がほぼ4倍に達します。これは、生データからより効果的に学習し、スケールすることができる完全なエンドツーエンドモデルの可能性を示しています。

2025年3月25日、著者は自らのウェブアプリケーション「Spigot」について説明しました。このアプリは、無意味なコンテンツで満たされた偽のウェブページを生成し、攻撃的なウェブクローラーを欺くことを目的としています。Spigotは非常に成功しており、毎日100万ページ以上を提供しています。最近、「ImageSiftBot」というボットが、Spigotが提供していない画像を多数要求するようになりました。

この問題に対処するため、著者はテンプレート方式を用いて偽のJPEG画像を作成する方法を考案しました。既存のJPEGファイルをテンプレートとして使用し、画像データをランダムなバイトで埋めることで、重いCPU使用を必要とせずに有効なJPEGのように見えるファイルを作成できます。この方法により、毎秒約900枚の画像を生成し、クローラーに偽のデータを効率的に供給することが可能です。

生成された画像は、破損しているにもかかわらず画像として表示されるため、クローラーのいくつかのエラーを回避できます。著者はこの画像生成機能をSpigotに統合し、提供される偽画像の数が大幅に増加しました。

さらに、生成される画像データが無効なJPEGコードになる可能性を最小限に抑えるようプロセスを改善しました。これにより、ウェブクローラーが有効なデータを取得するのが高コストで非効率的になることを目指しています。このシステムのコードは、近日中にGitHubで公開される予定です。

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7月1日、チリにある小惑星探査用の望遠鏡が「3I/ATLAS」と呼ばれる新しい天体を発見しました。この天体は太陽の周りを回るには速すぎるため、星間の訪問者と考えられています。これまでに知られている星間の訪問者は、2017年の「オウムアムア」と2019年の「2I/ボリソフ」に続く3つ目の存在です。ATLASは明るく、直径が最大20キロメートルに達する可能性があり、これまでの星間天体よりもかなり大きいですが、ガスを放出している可能性があるため、そのサイズは不確かです。

ATLASの軌道は異常で、離心率が6を超えています。これは、これまでの星間天体よりも長い間銀河を旅してきたことを示唆しています。科学者たちはその成分を調べることに意欲を燃やしており、他の惑星系の構成要素についての手がかりを得られるかもしれません。ATLASは赤みを帯びた色をしており、これは彗星に見られる有機物に似た材料を示しています。

天文学者たちは、ATLASが太陽に近づく前に観測を急いでいます。ATLASは2023年12月に再び観測可能になると期待されており、2026年5月まで観測できる見込みです。今後の望遠鏡、例えばヴェラ・C・ルービン天文台は、さらに多くの星間天体を発見し、宇宙に対する理解を深めることが期待されています。

Monorailは、CSSのキーフレームアニメーションをインタラクティブなグラフに変換するツールです。サイトに用意されたデモを使って実際に試すことができます。Monorailの使い方についての詳細は、GitHubのリポジトリを訪れて確認してください。再生速度を調整したり、回転、移動、不透明度、背景色などの要素がどのように動くかを実際に見ることができます。

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申し訳ありませんが、外部リンクやURLからのコンテンツにはアクセスできません。ただし、レポートのテキストや主なポイントを提供していただければ、要約するお手伝いをさせていただきます。

コモドール64アルティメットは、クラシックコンピュータを現代風にアレンジしたもので、価格は299ドルからです。この製品は、ポジティブで人間中心のテクノロジー体験を提供することを目指しています。

主な特徴には、1万以上のオリジナルゲームやアクセサリーとの互換性があります。ゲームプレイに応じて色が変わるLEDケースや、Wi-Fiを使ったゲームの転送機能、クラシックと新しいゲームが詰まったUSB「カセット」も搭載されています。また、技術を見せる透明なキーボードや、オリジナルのC64クリエイターのサインが入ったメインボードも特徴です。クラシックな箱とスパイラル製のマニュアルも付属しています。

このコンピュータは、シンプルで気を散らさない体験を提供し、コンピュータについて学ぶのに最適です。また、子どもたちにコーディングを紹介するのにも役立ちます。コモドールは、ユーザーが関与したくなるようなテクノロジーを重視しており、支配するのではなく、楽しむことを促しています。

アメリカ政府は、宇宙マイクロ波背景放射（CMB）を詳細に研究するための9億ドルのCMB-S4プロジェクトを中止しました。このプロジェクトは、ビッグバン後の宇宙の急速な膨張を説明する宇宙インフレーション理論の証拠を提供することを目的としていました。国立科学財団（NSF）とエネルギー省（DOE）の共同プロジェクトとして計画されていましたが、最近、支援を続けることができないと発表しました。

この中止は科学者たちにとって残念なニュースです。CMB-S4は最近の天文学の優先事項に関する調査で高く評価されていました。プロジェクトは南極やチリのアタカマ砂漠に先進的な望遠鏡を使用し、CMBの微弱なパターンを検出することで、初期宇宙に関する重要な情報を明らかにする予定でした。

以前の物流上の課題にもかかわらず、中止の具体的な理由は示されていません。NSFとDOEは、CMB研究コミュニティと協力し、既存の実験に対するよりシンプルな改良を探る意向を示しています。

バッキンスターフラーレンは、サッカーボールの形をした60個の炭素原子からなる分子で、ストーン・ウェールズ変換と呼ばれる変化を起こすことができます。この変換では、炭素原子間の結合が90度回転し、構造が変わります。

グラフェンは、六角形に配置された炭素から成る物質で、ストーン・ウェールズ変換が起こると、4つの六角形が2つの五角形と2つの七角形に変わり、ストーン・ウェールズ欠陥と呼ばれる欠陥が生じます。

このプロセスは、単純な変換が化学における分子構造にどのように影響を与えるかを示しているため興味深いです。アレニウスの方程式は、化学反応の速度、特にバッキンスターフラーレンにおけるストーン・ウェールズ変換の速度を理解するためのツールとして言及されています。

この変換は、化学と数学のトポロジーの変化との関連を示しており、統計力学や分子の挙動におけるさらなる探求の可能性を示唆しています。

Vibe Kanbanの開発者の一人であるルイは、このツールを人間のエンジニアがコーディングエージェントとより効果的に協力できるように作ったと述べています。彼は、コーディングエージェントがタスクを完了するのを待っていると、しばしば気が散ってしまうことに気づきました。Vibe Kanbanを使うことで、ユーザーは複数のコーディングエージェントを同時に動かすことができ、エージェントがバックグラウンドでタスクを処理している間に、計画や作業のレビューに集中することができます。内部でのテストや友人との試用を経て、彼らはVibe Kanbanをオープンソース化し、日常的に使用できるようにしました。また、GitHubでのフィードバックも歓迎しています。

ダニエル・ステンバーグは、cURLプロジェクトのリード開発者として、自身の仕事やモチベーションについての考えを共有しています。彼はcURLプロジェクトを率い、開発や貢献のレビュー、コミュニティとの交流など、さまざまな業務に取り組んでいます。彼は、数十億人のユーザーにサービスを提供するオープンソースプロジェクトにおいて、高い基準を維持することの重要性を強調しています。

ステンバーグの仕事は、プログラミングへの強いコミットメントと情熱によって支えられており、役立つソフトウェアを作ることへの愛情から生まれています。彼は週に50〜55時間働き、異なるタイムゾーンにいる同僚に配慮しながら、通常の勤務時間と夜間のシフトをうまく調整しています。

cURLプロジェクトは独立して運営されており、特定の企業が支配することはありません。このため、協力的な環境が育まれています。ステンバーグは、ユーザーからのフィードバックやプロジェクトがデジタルインフラに与える影響からモチベーションを得ています。

彼は模範を示しながら、貢献者にとって歓迎される雰囲気を作り出し、テストや文書化を通じて品質を確保しています。ステンバーグは直接的なコミュニケーションを重視し、ポジティブなコミュニティの精神を維持することを目指しています。

cURLへの彼の献身は、個人的なコミットメントとサポートしてくれる家族の存在によるもので、オープンソース開発への情熱を全うすることを可能にしています。

この記事では、「ほぼ死んでいる」と見なされる10の影響力のあるプログラミング言語について述べられていますが、これらの言語は現代のコンピュータに大きな影響を与えました。著者は、重要な歴史的な言語を無視し、現代の言語に偏った以前のリストを批判しています。

COBOLは1960年にビジネスデータ処理のために開発され、レコードデータを導入しましたが、後のプログラミング言語により複雑さが増し、あまり注目されなくなりました。ALGOLは同じく1960年に研究用言語として作られ、多くのプログラミング概念、特に構造化プログラミングやスコープの基礎を築きましたが、実用的な入出力機能が不足していたため広く採用されませんでした。

APLは独特な記号ベースの構文で知られ、配列処理に特化していました。RやMatlabなどの言語に影響を与えましたが、その複雑さとキーボードの要求が使用を制限しました。BASICは初心者向けに簡略化された言語で、マイクロコンピュータ時代に人気を博しましたが、しばしば劣った言語と見なされ、より堅牢な言語に取って代わられました。

PL/Iはビジネスと科学のプログラミングを統一しようとしましたが、どちらのユーザーにも複雑すぎたため、早々に衰退しました。SIMULA 67はオブジェクト指向プログラミングの概念を初めて導入しましたが、実用には遅すぎたため、そのアイデアはC++のようなより高速な言語に取り入れられました。

Pascalは教育と明確さのために設計され、多くのプログラミング概念を標準化しましたが、Cとの競争に直面し、特に革新は見られませんでした。CLUはイテレータや抽象データ型などの現代的なプログラミング概念を導入しましたが、広く採用される言語というよりはアイデアのショーケースに過ぎませんでした。

MLは型推論や関数型プログラミングの特徴で知られ、現代の定理証明器に影響を与えましたが、Haskellに影を潜めました。Smalltalkはオブジェクト指向プログラミングの先駆者であり、多くの言語に影響を与えましたが、パフォーマンスや相互運用性に苦しみ、最終的にはJavaに地位を奪われました。

この記事は、これらの言語が現代のプログラミングを形成する上での重要性を強調し、影響力のある多くのアイデアが現在は一般的に使用されていない言語から来ていることを示しています。著者は、プログラミング言語の歴史を理解することで、現在の技術の基盤を理解することができると読者に呼びかけています。

アメリカ合衆国司法省の報告によると、MoonPayの幹部がナイジェリアの詐欺師に25万ドルを送金した可能性があるという。

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著者は、大規模言語モデル（LLM）に基づくコーディングツールについて、数多くのポジティブなレビューを聞いているにもかかわらず、懐疑的な立場を取っています。最近、彼は「cc」と呼ばれるツールを試してみました。これは新しいRustプロジェクトに取り組んでいる際のことです。彼は、リターンタイプの変更や重複コードのリファクタリング、外部クレートの使用など、ジュニア開発者に適したと思われるタスクを割り当てました。しかし、このツールはこれらのタスクを正しく完了することができず、時間もかかりました。著者は、自分がツールを正しく使っていないのではないかと疑問に思い、他の人たちが「cc」や類似のツールをどのように使っているのかを尋ねています。

私は、ハードウェアを制御し、機械学習アルゴリズムを実行するためのPythonパッケージを作成しました。従来のPLCツールはWindowsに限定され、ライセンスの問題があるため、これを避けることができます。このパッケージは、高速な生産環境や重要な用途には向いていませんが、時間に敏感でないアプリケーションでのプロトタイピングを簡素化します。使いやすく、Pythonのみを必要とし、明確な型注釈が付いています。また、MITライセンスのもとで提供されています。ハードウェアとはModBus/TCPを使って通信し、ModBus/TCPクライアントライブラリとしても機能します。皆さんの経験や機能に関するアイデアをお聞きしたいです。ドキュメントはここで確認できます: pyhoff documentation。

カイル・ノーランは、ProjectionLabという財務計画ツールを成功したビジネスに育て上げ、現在は外部からの資金調達なしで年間100万ドルの定期収入を得ている彼の旅を語ります。このプロジェクトは2021年に始まり、財務的独立のムーブメントやより良いライフプランニングツールの必要性に触発されました。

彼の旅の重要な節目には、2021年に月150ドルの初収入を得たこと、2022年には公の支持を受けて月4,000ドルに成長したこと、2023年には月10,000ドルに達し、その後日中の仕事を辞めてビジネスに専念したことがあります。2024年にはチームを拡大し、顧客サポートも充実させました。2025年には月83,300ドルを達成し、成長を続けています。

ノーランは起業家としての感情の浮き沈みを強調し、成功には粘り強さが不可欠であると述べています。彼は最初は一人で働いていましたが、成長とマーケティングを担当するためにジョン・カイパーズと提携し、製品開発に集中できるようになりました。

今後の展望として、ノーランはProjectionLabの改善を続けつつ、ユーザーコミュニティとの強い結びつきを維持することを目指しています。彼は他の人々にもアイデアに対して日々の努力を続けるよう促しており、小さな積み重ねが長期的に大きな成果につながると信じています。

GumTreeは、Gitと連携して動作するコード差分ツールです。このツールには主に二つの利点があります。一つは、編集アクションをコードの構文に合わせて整列させることができる点です。もう一つは、削除されたコードや挿入されたコードに加えて、移動されたり名前が変更されたコード要素を特定できることです。

GumTreeは、C、Java、JavaScript、Python、R、Rubyなど、複数のプログラミング言語に対応しています。今後、さらに多くの言語が追加される予定です。

GumTreeの使用を始めるには、彼らのウィキにある「はじめに」ページを参照してください。質問がある場合は、GitHubのディスカッションを利用してください。

学術的な作業でGumTreeを使用する場合は、ドキュメントに記載されている関連する文献を引用してください。詳細や引用については、元のテキストを参照してください。

2025年2月8日から9日にかけて、バルト三国の電力網はロシアの電力網から欧州の電力網へと切り替わります。このプロセスでは、一時的に「アイランドシステム」として運用し、その後EUの電力網に接続されます。

周波数の変化を監視したいと考えたある人は、基本的な音声録音技術を使って実験を行いました。彼はコンピュータの音声入力を利用し、音声ケーブルを電源ケーブルに巻き付けて信号を録音しました。最初は信号が検出されませんでしたが、調整を行った結果、約50Hzの正弦波を見つけ、これが電力の周波数を示していることがわかりました。

Pythonとデジタル信号処理（DSP）技術を用いて、周波数を分析することができました。彼は自分の測定結果を専門の周波数監視ツールのデータと比較し、出力に若干の遅延や平滑化があったものの、自分の方法が驚くほどうまく機能したことを確認しました。

この個人は、電力網が同期した際の周波数の変化を観察するためにデータ収集を続ける予定です。また、欧州のネットワーク周波数データを提供するAPIを発見し、これを使って自分の測定結果を公式の読み取り値と比較することができました。このことから、二つの電力網が同期した明確な瞬間が示され、制御されたプロセスであることが示唆されました。

著者は、ChatGPT、Claude、Geminiの中からどのAIチャットのサブスクリプションを選ぶべきか混乱しています。彼らは、どのAIモデルでも使えるシンプルなチャットアプリを求めており、複数のツールを使うことなく、使用した分だけ支払いたいと考えています。しかし、そのようなアプリを見つけられなかったため、自分で作ることにしました。このアプリでは、ユーザーが異なるモデルを使い分けることができ、アプリ間でのコピー＆ペーストをする必要がありません。最初は個人的なプロジェクトとして始まりましたが、他の人にも役立つと信じています。詳細については、アプリへのリンクを提供しています。

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このアップデートでは、「jank」というプロジェクトの進展について報告されています。このプロジェクトは、ClojureとC++の間でシームレスな相互運用性を実現するものです。

まず、メモリ管理についてですが、C++のnewとdeleteを使用した手動メモリ管理が実装され、メモリの割り当てに対する制御が向上しました。このシステムでは、手動および自動メモリ管理のためにデストラクタもサポートされています。

次に、ブール値の取り扱いが改善され、C++のブール値（cpp/trueとcpp/false）を直接使用できる新機能が追加されました。これにより、コードが簡潔になり、不必要な変換が減ります。

複雑な型のサポートも強化され、C++での複雑な型の定義が改善されました。新しい方法（cpp/type）を用いることで、ポインタ型やテンプレート型を扱いやすくなっています。

「オペークボックス」と呼ばれる新しい構造が導入され、ネイティブポインタを型情報を保持したまま扱えるようになりました。これにより、Clojureのデータ構造との統合が容易になります。

パフォーマンス向上のために、C++のヘッダーを事前にコンパイルする仕組みが整備され、起動時間が短縮されました。

また、C++との相互運用性に関するさまざまな問題を特定し修正するために、広範なテストが実施され、システムの信頼性が確保されています。

このシステムは静的型付けであり、すべての型はコンパイル時に知られている必要があります。これにより、ランタイムエラーが最小限に抑えられます。

著者は、jankの実用的なアプリケーションを紹介しています。具体的には、「Hello World」プログラム、JSONの整形ツール、サードパーティライブラリを使用したターミナルレイアウトツールなどがあります。

今後の計画として、次の四半期にはパッケージングと配布の改善、バグ修正、ツールの強化、アルファ版の準備に注力する予定です。また、さらなる開発を支えるための資金調達の必要性も強調されています。

全体として、このプロジェクトはC++との相互運用性において素晴らしい進展を遂げており、著者はコミュニティの参加と支援を呼びかけています。

この記事では、大きな数を表すための二つの命名システム、ロングスケールとショートスケールの違いについて説明しています。

ロングスケールでは、百万を百万倍すると十億になり、各用語は百万が何回掛け合わされるかを示しています（例えば、兆は百万を三回掛けたものです）。一方、現在広く使われているショートスケールでは、百万を百万倍すると兆になり、各用語はさらに千を表しています（例えば、十億は百万に千を掛けたものです）。

著者は、子供の頃に古い辞書からロングスケールを学んだ経験を共有しています。その命名規則が明確だったため、理解しやすかったと感じていました。しかし、大学に進学し、テクノロジーの世界に入ると、ショートスケールに適応する必要がありました。

記事には、二つのシステムの違いを示す表も掲載されています。著者は最終的にショートスケールを受け入れましたが、これは現在のテクノロジーや金融の標準だからです。それでも、ロングスケールには懐かしさとそのシンプルさから特別な思い入れを持っています。

HNコミュニティは、セッションごとに整理されたプロンプトが役立つと感じるかもしれません。これらの詳細は、ウェブサイトのプロンプトやセッションファイルに記載されています。著者は、特定のフォルダーに保存された言語モデル（LLM）が従うべきワークフローを探求しています。プロジェクトに音楽や論理を統合しながら、LLMに作業を文書化させることが役立つと感じました。プロジェクトのバックエンドは約1日で完成し、C++のコントローラーも迅速に開発されました。著者は、息子の体験を向上させることに注力しつつ、LLMにC++、JavaScript、Goでのコーディングを任せました。コーディングエージェントは初めてのため、プロジェクトを改善するためのヒントを歓迎しており、特にエージェントとの効果的な作業方法についてのアドバイスを求めています。

世界的な鉛中毒に関する調査で、意外な原因が明らかになりました。それはターメリック（ウコン）という香辛料です。バングラデシュでは、1980年代に洪水の影響で乾燥プロセスが妨げられたため、農家がターメリックの色を良くするために鉛クロメート染料を加えるようになりました。この結果、バングラデシュ料理の主食であるターメリックに高い鉛濃度が含まれるようになりました。

ニューヨーク市の捜査官たちは、バングラデシュから持ち込まれた汚染された香辛料が原因で、多くのバングラデシュの子供たちが鉛中毒に苦しんでいることを発見しました。研究者のジェナ・フォーサイス博士課程の学生とニューヨーク市の捜査官パロミタ・ホレが協力して調査を行い、ターメリックに含まれる鉛が大きな原因であることを突き止めました。

問題が特定された後、バングラデシュの食品安全当局は2019年に迅速に対応し、一般市民に警告を発し、鉛に汚染されたターメリックを販売する業者に対して罰則を科しました。この取り組みにより、ターメリックの鉛濃度が劇的に減少し、地域社会における鉛中毒のケースも減少しました。

しかし、この成功にもかかわらず、鉛中毒は依然として深刻な世界的問題であり、他の鉛暴露の原因を特定するための取り組みが続いています。ユニセフとUSAIDによる新たな1億5000万ドルのイニシアティブは、塗料や香辛料、化粧品などの消費者製品を対象に、世界中の鉛中毒対策を進めることを目指しています。フォーサイスと彼女のチームは、この重要な問題に取り組み続け、鉛暴露を排除し、子供たちの健康を守るために努力しています。

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2025年7月、著者はM4 Mac miniの内部ストレージを1TBから2TBにアップグレードしました。この作業にはDIYキットを使用しました。その後、M4-SSDから連絡があり、M4 Pro Mac miniのストレージを512GBから4TBに増やす新しいアップグレードを試すよう依頼されました。アップグレードの手順は簡単ですが、背面のプラスチックカバーを取り外す際には注意が必要です。

M4 ProのSSDは独自のコネクタを使用しており、完全なDFU（デバイスファームウェアアップデート）リストアが必要です。このリストアは、特定のIntel MacやApple Silicon Macを使って行うことができます。著者はこのアップグレードを3回成功させました。

パフォーマンスに関しては、アップグレードされた4TB SSDは書き込み速度が向上しましたが、読み込み速度は元のものと同じでした。内部SSDは、外部のThunderboltドライブと比べて一貫して良好なパフォーマンスを発揮しますが、外部ドライブは時折遅くなることがあります。

M4 Proの4TB SSDアップグレードは699ドルで、Appleの1200ドルのオプションよりも安価ですが、一般的な4TB NVMe SSDよりは高価です。

Xenharmlibは、Pythonに慣れた作曲家や研究者のために設計された音楽理論ライブラリです。このライブラリは、西洋音楽だけでなく非西洋音楽の和声や、独自の調律、特異な表記法など、さまざまな音楽システムをサポートしています。Xenharmlibは、作曲ツールやシンセサイザーとして機能するのではなく、和声の関係を科学的に探求するためのものです。

主な特徴には、等分割調律（西洋音楽やボーレン・ピアス調律など）のサポートや、西洋音楽の表記法、音階や音程、その関係の分析が含まれます。また、群論に基づく分析やモジュレーションの提案、基本的なポストトーナル分析も行えます。

Xenharmlibは関数型プログラミングの原則に従っており、オブジェクトは不変で、メソッドはオブジェクトを変更するのではなく、新しいバージョンを返します。このライブラリはGNU一般公衆ライセンスv3のもとでオープンソースとして提供されており、継続的な開発が行われており、今後の機能のロードマップもあります。

詳細については、インストール方法や表記法、さまざまな分析手法を扱ったユーザーガイドを参照できます。また、サポートや機能リクエストは、プロジェクトのGitlabページやXenharmonic AllianceのDiscordを通じて行うことができます。

若いアメリカ人は、20年前に比べてパーティーに参加したり、主催したりする頻度が70%も減少しています。2023年には、アメリカ人のわずか4.1%が通常の週末にパーティーに参加したり、主催したりしたと報告しています。この減少は、孤独感の増加という大きなトレンドの一部であり、対面での社交が過去20年間で約20%減少しています。

この変化にはいくつかの要因があります。

まず、忙しいライフスタイルが影響しています。多くの女性がフルタイムで働くようになり、社交の計画に影響を与えています。共働きの家庭が一般的になったことで、社交イベントを企画するための時間や労力が減少しました。

次に、育児の変化があります。親たちは少ない子どもと過ごす時間が増え、家族以外の人々との交流が減っています。

さらに、スクリーンタイムの増加も影響しています。テレビやスマートフォンの普及により、余暇の時間が社交的な活動から画面を使った活動へとシフトしています。多くの人が近所の人々よりもオンラインでの交流を重視するようになっています。

最後に、アルコールに対する考え方の変化もあります。若いアメリカ人は飲酒量が減少しており、これが社交やパーティーへの動機を減少させている可能性があります。

全体として、技術の進歩や家族のダイナミクスの変化は個人主義や生産性を高める一方で、社交的なつながりや集まりの減少をもたらしています。このトレンドは、友情やコミュニティの絆に対する長期的な影響について懸念を呼び起こしています。

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パターンプロジェクトは、強力なサイケデリックである5-MeO-DMTの低用量の可能性に焦点を当てた独自の研究集団です。ビル・アトキンソンは、マッキントッシュの開発で知られる伝説的なアップルのエンジニアであり、彼は「グレース・ウィズイン」という偽名のもとでサイケデリックコミュニティでも重要な役割を果たしました。彼は2025年に膵臓癌で亡くなりました。

アトキンソンは、5-MeO-DMTをより安全で低用量で摂取できるように設計されたバペン「ライトワンド」を作りました。これにより、ユーザーはよりコントロールされた体験を得ることができます。高用量の5-MeO-DMTは強烈な体験やリスクを伴うことがありますが、アトキンソンはその治療的な使用を支持し、安全な探求の重要性を強調しました。彼は知識をオープンに共有し、他者を指導しながら、1,000セット以上のライトワンドを提供して、より広いアクセスを促進しました。

彼の活動は、低用量のサイケデリック療法へのムーブメントを刺激し、これらの体験をエリート層だけでなく、より多くの人々に提供することを目指しています。パターンプロジェクトは、低用量の5-MeO-DMTに関する研究と情報共有を続け、安全で責任ある使用を促進するための彼の使命を引き継いでいます。

著者は、4年間信頼して使ってきたM1 Pro MacBook Proの経験を振り返っていますが、特に負荷のかかる作業中にファンがうるさくなり、老朽化の兆候が見え始めています。そこで、CPUからの熱伝導に影響を与えることがある古くなったサーマルペーストを交換することを考えています。

サーマルペーストのチューブを購入した著者は、iFixitのガイドに従ってMacBookを分解します。しかし、ファンのケーブルを誤って損傷してしまい、ファンの交換が必要になるという問題に直面します。ロジックボードを再取り付けしようとした際には、Touch IDセンサーのケーブルを切ってしまい、修理がさらに複雑になってしまいました。このケーブルは専門の修理が必要です。

それでも、サーマルペーストの交換によってノートパソコンのパフォーマンスが向上し、CPUの温度とファンの音が減少しました。著者は、プロセスにはリスクが伴うものの、小型電子機器に慣れた人にとっては価値があるかもしれないと結論づけていますが、Touch IDの機能が使えなくなったことを残念に思っています。

2025年7月7日、ブリュッセルで開催されたワークショップでは、AppleがEUのデジタル市場法（DMA）にどのように対応しているかが焦点となりました。この法律は、「ゲートキーパー」と呼ばれる大手テクノロジー企業に対し、競争を促進するために自社のソフトウェアやサービスへの競合他社のアクセスを許可することを求めています。しかし、Appleはこの要求に抵抗し、法律が過度に厳しく、自社を不当に狙っていると主張しています。

ワークショップでは、Appleは主に自社のコンプライアンスに関する見解を示し、質問に直接答えるのではなく、自社の宣伝に時間を費やすことが多かったです。彼らはDMAの解釈に対する不満を表明し、その複雑さから法律に従うことは不可能だと主張しました。このアプローチは、法律の要求を軽視するGoogleの代表者たちと似ていました。

Appleは規制に挑戦する歴史があり、反競争的な行為で非難されることもあります。彼らは詳細な回答を避け、特にiOS上での代替ブラウザエンジンの使用に関して、サードパーティの開発者に対して障害を作っています。多くの参加者は、Appleの代表者が議論中に軽視し、不尊敬な態度を示していると感じました。

主な問題としては、AppleのApp Storeとの競争の難しさや、ブラウザエンジンに関する制限的なポリシーが挙げられました。Appleからの一部の回答には改善の可能性が示唆されていましたが、彼らの変化へのコミットメントには懐疑的な意見が多くありました。

また、ワークショップではロビー活動や利益相反の懸念も浮上しました。一部の参加者はAppleから資金提供を受けていたためです。著者はAppleがDMAを弱体化させようとする努力を批判し、すべての企業に対して公平かつ平等に法律を適用する重要性を強調しました。

全体として、この記事は透明性と競争を促進する規制の遵守の必要性を強調し、Appleのような大手テクノロジー企業が市場の支配を維持するために法制度を操作することを許してはいけないと述べています。

OpenPipeの共同創設者であるカイルは、強化学習（RL）の課題について語っています。強化学習は効果的ですが、成功を測るための特定の「報酬関数」が必要なため、実装が難しいのです。これらの関数を作成するには、高品質なデータや専門知識が求められることが多いです。

このプロセスを簡素化するために、彼らはRULERという柔軟な報酬関数を開発しました。RULERは、通常の複雑さを避けながら、さまざまなタスクに使用できるものです。RULERは、大規模言語モデル（LLM）を審査役として利用し、複数のタスクの軌跡を評価します。

RULERと別の手法であるGRPOを用いて訓練したモデルは、4つの異なるタスクでテストした結果、より大きく高価なモデルよりも優れた性能を示しました。また、手動で作成された報酬関数に依存するモデルよりも、4つのタスクのうち3つで優れた結果を出しました。詳細や結果については、彼らのブログやGitHubリポジトリで確認できます。

現在の暗号通貨の価格は以下の通りです。

ビットコイン（BTC）は118,708ドルで、前日比1.33%の上昇です。イーサリアム（ETH）は2,992.91ドルで、2.69%の上昇を示しています。XRPは2.84ドルで、5.68%の上昇です。バイナンスコイン（BNB）は691.39ドルで、1.39%の上昇となっています。ソラナ（SOL）は162.06ドルで、2.38%の上昇です。ドージコイン（DOGE）は0.2002ドルで、3.64%の上昇を記録しています。カルダノ（ADA）は0.7416ドルで、6.93%の上昇です。ライトコイン（LTC）は96.00ドルで、5.17%の上昇です。

その他の注目すべき暗号通貨には、ポルカドット（DOT）が4.01ドルで4.87%の上昇、チェーンリンク（LINK）が15.70ドルで6.02%の上昇、アバランチ（AVAX）が21.30ドルで4.66%の上昇、シバイヌ（SHIB）が0.00001328ドルで2.84%の上昇があります。

価格は変動しており、多くのコインがプラスの変化率を示しているため、今日の市場は全体的に上昇傾向にあることがわかります。