投稿に投票するには、15ポイントの評判ポイントを獲得する必要があります。これは、そのコンテンツが役に立つと感じていることを示します。まだ投票する準備ができていない場合は、後で読むために投稿を保存することもできます。

あるユーザーが、1936年に導入されたユニバーサル・ピクチャーズのオープニングロゴがどのように作られたのかを尋ねました。彼らは、このロゴが以前のものと比べて独特なデザインであり、多くの動く部分や反射があることに注目しました。しかし、調査をしてもオンラインではあまり情報が見つからなかったそうです。

その質問に対する回答では、アートディレクターのアレクサンダー・ゴリッツェンによるロゴの制作過程が詳しく説明されていました。このロゴはアクリル板を使って作られ、特別な照明を用いて回転する星を撮影し、反射効果を生み出しました。地球儀には星が投影され、動的な光のパターンが作られました。このプロセスには約6ヶ月かかりました。その後、1955年の映画「この島の地球」でも地球儀が再利用されました。

著者は、MacBook Pro Silicon M1 Maxのバッテリーが予期せず消耗する問題に直面しました。この問題を調査するために、ターミナルコマンドを使って電源管理のログにアクセスしましたが、内容が複雑で理解しづらいものでした。そこで、ログを分析するためのツールを作成しましたが、あまり役に立ちませんでした。さらに調査を進める中で、Sleep Aidというツールを見つけました。このツールは、ウェイクイベントの表示や設定の調整を簡単に行えるものです。調べてみると、「メンテナンスのためにウェイクする」というオプションが無効になっており、これが頻繁なウェイクアップの原因でした。この設定を有効にしたところ、バッテリー消耗の問題が解決され、MacBookはコンセントから外しても夜間に電源を失わなくなりました。

インディアナ大学のジェイコブス音楽学校の名誉教授、ジェフリー・ハスは、電子音楽とコンピュータ音楽のセンターに関わっています。詳細は彼らのウェブサイトで確認することができ、メールでの問い合わせも可能です。フィードバックやコメントは歓迎されています。コンテンツの著作権は2025年にジェフリー・ハスとインディアナ大学の理事会に帰属します。

StreamNative AI Hubの概要についてお伝えします。

新しいUrsaエンジンが登場しました。このエンジンはApache KafkaとPulsarを組み合わせており、データストリーミングをより速く、賢く、そして安価に実現します。ユーザーは、Kafkaのワークロードを5GB/sで運用でき、料金は1時間あたりわずか50ドルです。これは、従来のエンジンであるRedpandaと比べて大幅にコストを削減できます。

Ursaは、Snowflakeのオープンカタログと統合されており、Icebergテーブルへの安全なアクセスが可能です。また、UrsaはAWS上で完全に利用可能となり、ZooKeeperの管理なしで本番環境のワークロードを運用できます。

Ursaの主な利点には、最大95%の総所有コスト（TCO）の削減が含まれています。従来のシステムと比べて1000倍のスループットを提供し、既存のKafka APIと完全に互換性があるため、アプリケーションの書き換えは不要です。

アーキテクチャの特徴としては、リーダーレス設計があり、管理が簡素化され、スケーラビリティが向上します。また、Lakehouseネイティブストレージにより、低コストのストレージに直接データを書き込むことができ、クエリにすぐに利用可能です。

さらに、KafkaとPulsarを組み合わせることで、AIモデルや他のアプリケーション向けのリアルタイムデータストリーミングをサポートします。StreamNativeでは、主要なクラウドプラットフォームで簡単にデプロイできるUrsaを無料で試すことができ、従量課金制でクレジットカードなしで始められます。

全体として、Ursaはデータストリーミングの能力を向上させ、コストを削減し、ビジネスの運用を簡素化することを目指しています。

Servoは、Rustで開発された独立したウェブブラウザエンジンで、ChromiumやGeckoといった既存のエンジンに代わる高速で安全な選択肢を提供することを目指しています。もともとはMozillaのプロジェクトでしたが、現在はLinux Foundation Europeによって管理されており、ブラウザだけでなくさまざまなアプリケーションに組み込むことができるように設計されています。Servoは、現代のウェブアプリケーションにとって重要なマルチスレッド性能とメモリ安全性を重視しています。

現在、Servoには完全な機能を持つブラウザはありませんが、テスト用のナイトリービルドが利用可能です。将来性はあるものの、いくつかのレンダリングバグがあり、Acid3テストでは83点（100点満点中）を記録しており、改善の余地があります。

Mozillaは当初、FirefoxにServoのコンポーネントを組み込んでいましたが、2020年のリストラ後にその焦点を変えました。現在、Servoはさまざまな組織の支援を受けながら積極的に開発されています。

Googleに対する継続中の法的闘争は、Mozillaの将来やFirefoxのGoogle検索エンジンへの依存に影響を与える可能性があり、Geckoの運命やコミュニティ主導のプロジェクトの可能性について疑問を投げかけています。不確実性がある中でも、Servoの開発とウェブエコシステムへの将来的な影響に対する楽観的な見方があります。

要約がありません。

Apple Siliconを搭載したMacでZigを使用している開発者にとって、利用できるプロファイリングツールはLinuxに比べて限られています。ここでは、主なポイントを紹介します。

プロファイラーにはいくつかの種類があります。まず、CPU時間を測定するプロファイラーがあります。統計的サンプリングは、定期的にコード内での時間を推定する方法です。ハードウェアイベントサンプリングは、ハードウェアカウンターのオーバーフローに基づいてサンプリングを行います。インストゥルメンテーションプロファイラーは、特定のポイントでパフォーマンスを監視するためにコードを挿入します。

Apple Silicon向けのプロファイリングツールには、いくつかの選択肢があります。Samplyは、スタックトレースを収集するサンプリングプロファイラーで、使いやすいインターフェースを持ち、実行中のプロセスや新しいコマンドのプロファイリングが可能です。インストールはcargo install samplyまたはbrew install samplyで行えます。Poopは、ハードウェアカウンターを使用してパフォーマンスを比較するツールで、開発中であり、ルートアクセスが必要です。インストールには、フォークしたリポジトリをクローンし、Zigでビルドする必要があります。Tracyはリアルタイムプロファイラーで、インストゥルメンテーション機能を提供しますが、Apple Siliconではコールスタックのサンプリングサポートがありません。インストールは、Tracyのリポジトリをクローンし、Zigプロジェクトに統合する形で行います。Apple Instrumentsは、CPUプロファイリングやその他の機能を持つ多用途なツールですが、インターフェースが遅いことで知られています。GPUの使用状況やその他のメトリクスも追跡できます。

Apple Silicon向けのプロファイリングツールはLinuxほど豊富ではありませんが、SamplyやTracyのような選択肢はパフォーマンス分析に役立ちます。Samplyは迅速なチェックに推奨され、Poopは反復的な最適化に適しています。

要約がありません。

大規模言語モデルを使用したAIエージェントは、複雑なタスクを自律的に実行できますが、コンピュータの使用やソフトウェア開発などの分野では人間のスキルには及びません。彼らの独立性が高まることで、ミスをしたり誤解を招いたりする安全性の懸念が生じています。この問題を改善するために、「人間の介在」を取り入れたシステムの使用を提案します。これは、人間の監視とAIの効率を組み合わせて生産性を向上させるものです。

私たちは、AIと人間の相互作用を研究するために設計されたオープンソースのウェブインターフェース「Magentic-UI」を紹介します。このインターフェースは、ウェブブラウジング、コードの実行、ファイルの操作が可能で、さまざまなツールでカスタマイズできます。Magentic-UIには、人間が効果的に関与するための六つの方法が含まれています。それは、共同計画、共同タスク、マルチタスク、アクションガード、長期記憶です。

私たちはMagentic-UIを四つの分野で評価しました。タスクの完了度、ユーザーとのインタラクション、実際のユーザーからのフィードバック、安全性のチェックです。その結果、Magentic-UIは人間とAIの安全で効率的な協力を向上させる大きな可能性を秘めていることがわかりました。

ダークパターンとは、ウェブサイトやアプリが利用者を騙して余分なお金を使わせたり、必要のない個人情報を提供させたりするための手法です。オンラインショッピングをする際に注意すべき点を紹介します。

まず、隠れたコストがあります。チェックアウトの過程で追加料金が突然現れたり、分かりにくく表示されたりすることがあります。これには、あらかじめ選択されているオプションや、無料トライアルの自動更新が含まれます。

次に、トリック質問です。混乱を招く質問が、ビジネスに有利な選択肢へと誘導します。特に、サブスクリプションのキャンセルやデータ収集の際に見られます。

また、希少性のサインもあります。カウントダウンタイマーや在庫が少ないという警告が、購入を急がせる心理的な圧力を生み出します。

アクティビティ通知も注意が必要です。他のユーザーの行動（購入など）に関する通知が、緊急性を感じさせることがありますが、必ずしも正確ではありません。

確認の恥という手法もあります。購入に同意しないことを悪いことのように感じさせる言葉が使われ、罪悪感を煽る選択肢が提示されることがあります。

強制的な継続も問題です。簡単にサブスクリプションに登録できる一方で、解約が難しく、複数の手順を踏まなければならないことが多いです。

データの収集も見逃せません。取引に必要ない過剰な個人情報を求められることがあります。

また、偽装広告も存在します。本物に見えるリンクが、実際には他の製品やサービスに誘導することがあります。

偽の階層も注意が必要です。特定の製品を魅力的に見せるために、他の製品を目立たなくする方法です。

最後に、リダイレクションや催促があります。サイトを離れようとすると、常にポップアップやプロンプトが表示され、意図した作業を妨げられることがあります。

これらの手法を理解しておくことで、オンラインショッピングをより賢く行うことができます。

要約がありません。

要約がありません。

エドゥアルド・アガブリロアエとマテイ・ジョセフスのクラウドセキュリティ研究者たちは、Google Cloud Platform（GCP）のイメージに関する研究を行い、セキュリティの秘密を探りました。これは、以前のAmazon Web Services（AWS）やAzureに関する研究に続くものです。AWSでは多くの公開イメージに秘密が露出していることが発見されましたが、GCPの8,400以上のイメージをスキャンした結果、秘密は一切見つかりませんでした。これは、GCPがイメージを公開できる人を厳しく制限していることが、セキュリティ向上に寄与していることを示唆しています。

研究では、公開イメージからディスクを作成し、ファイルを抽出して、秘密に関連する一般的なファイルタイプを検索しました。100GB以上のデータを処理したにもかかわらず、機密情報は検出されませんでした。この研究は、GCPの検証ポリシーが秘密の露出を防いでいる可能性が高いことを強調しており、彼らの厳選されたアプローチがセキュリティを強化するのに効果的であることを示しています。

全体として、GCPの厳格な公開ルールによって秘密がゼロであったことは、AWSで見つかった数やAzureでの中程度の発見と対照的です。この研究は、クラウドサービスにおけるセキュリティ対策の重要性を強調し、プラットフォーム間での公開イメージの継続的な監視を促しています。

要約がありません。

要約がありません。

Eclipse SUMO（都市交通シミュレーション）は、複雑な交通システムをモデル化できるオープンソースの交通シミュレーションツールです。このツールでは、車両や公共交通機関、歩行者などを含むさまざまな交通手段をシミュレーションできます。Windows、Linux、macOSの各プラットフォームで動作するため、非常に移植性があります。

SUMOの主な機能には、異なる交通手段をモデル化する「インターモーダル交通シミュレーション」、自動運転車両をシミュレーションに統合する「自動運転」、車両間の通信技術をサポートする「車両通信」、交通信号や速度制限を制御するためのツールを提供する「交通管理」が含まれます。また、個々のオブジェクトの動きを詳細にシミュレーションする「微視的シミュレーション」、さまざまな形式から道路ネットワークをインポートできる「ネットワークインポート」、データやモデルに基づいて現実的な交通需要を生成する「需要生成」、交通信号のスケジュールを変更するためのツールを提供する「交通信号管理」などもあります。

さらに、大規模なネットワークや多数の車両を制限なくサポートする「パフォーマンス」、複数のオペレーティングシステムに対応し、C++とPythonで実装されている「移植性」、オープンソースライセンスのもとでソフトウェアを変更できる「オープンソース」の特徴もあります。

SUMOについての詳細やダウンロードは、公式ウェブサイトを訪れてください。

要約がありません。

要約がありません。

アメリカ合衆国の上院は、「ブロック・ビアード」と呼ばれる二党派の法案を提案しました。この法案は、外国の海賊サイトをブロックすることを目的としています。以前の下院法案である「外国デジタル海賊行為防止法（FADPA）」に似ています。

この法案の目的は、著作権者が連邦裁判所に対してウェブサイトを「外国デジタル海賊サイト」として指定し、アメリカのインターネットサービスプロバイダー（ISP）にブロックを命じることを可能にすることです。ブロックの基準としては、権利者がそのサイトによって被った損害を示し、運営者に通知するための合理的な努力を行い、運営者がアメリカに拠点を置いていないことを確認する必要があります。また、そのサイトは主に海賊行為を目的としている必要があります。

サイトが海賊サイトとして指定された場合、裁判所はブロックが可能かどうかを判断し、公共の利益を考慮します。ブロック命令は1年間有効で、必要に応じて延長や新しいサイトアドレスへの更新が可能です。この法案は、ISPや検索エンジン、ソーシャルメディアなど、幅広いサービスプロバイダーに適用されますが、5万人未満の加入者を持つプロバイダーや図書館などの公共施設は除外されます。

この法案は、著作権者団体から好意的な反応を受けており、海賊行為に対抗するための効果的な手段となり、言論の自由やインターネットの安全性を損なうことなく実施できる可能性があります。今後、この法案は上院と下院の両方を通過する必要があり、議員たちはその実現に向けて協力しています。

全体として、ブロック・ビアードはオンライン海賊行為に対抗するための法的手段を強化しつつ、権利と公共の利益のバランスを取ることを目指しています。

プログラマーとして、ソースコードにアクセスできない状態でソフトウェアの問題に対処するのは非常にストレスがたまります。最近、私が体験したのは、ゲーム「Trackmania（2020）」の持続的なスタッタリング問題で、これがゲームプレイに大きな影響を与えていました。ゲームのフレームレートは約130から5まで落ち込み、パフォーマンスを発揮するのが難しくなりました。

最初は、他のプレイヤーが提案する一般的な修正方法、例えばドライバーの更新やオーバーレイの無効化を試みましたが、問題は解決しませんでした。原因を突き止めるために、Superluminalというプロファイリングツールを使ってゲームのパフォーマンスを分析しました。その結果、ゲームがメインスレッドに大きく依存していることがわかりました。ビデオ再生などのタスクには他のスレッドが使われていました。

プロファイリング中に、ゲームがSteamやUbisoftのオーバーレイに関連する特定のライブラリを使用していることに気付きましたが、これらのオーバーレイを無効にしても問題は解決しませんでした。また、ビデオデコード用の別のスレッドも見つかり、ゲームプレイ中にこのタスクにCPUリソースを使用している理由について疑問が生じました。

さらに調査を進めると、Trackmaniaにプラグインを追加できるコミュニティ主導のスクリプトプラットフォーム「Open Planet」にたどり着きました。Open Planetをアンインストールするとスタッタリングが止まり、プラグインがパフォーマンスの問題を引き起こしていた可能性が示唆されました。再度Open Planetをインストールしましたが、スタッタリングは再発しなかったため、以前インストールしていた特定のプラグインが問題の原因だったと考えられます。

全体として、慎重な分析とプロファイリングを通じてスタッタリング問題を解決することができました。ソースコードにアクセスできなくても、体系的な調査が解決策につながることを示しています。

CarbonはC++の後継として開発されている新しいプログラミング言語です。C++の強みを維持しつつ、特にパフォーマンスが重要なアプリケーションにおいて改善を目指しています。

Carbonの目的は、C++の技術的負債から生じる問題を解決し、良好なパフォーマンスと既存のC++コードとの互換性を確保することです。主な特徴としては、C++と同等の速度を持ちながら低レベルのアクセスを可能にするパフォーマンス、既存のC++コードと共存できる相互運用性、C++開発者にとって学びやすい現代的な文法、メモリの安全性を向上させバグを減らすことに重点を置いた安全性があります。

現在、Carbonは実験段階にあり、コンパイラやリンカーを含むツールチェーンが開発中ですが、まだ本番環境での使用には適していません。C++の開発者にとっては、Carbonに移行するのが比較的簡単であると考えられています。

Carbonはオープンソースであり、貢献者にとって歓迎されるコミュニティを育成することを目指しています。ユーザーはオンラインツールチェーンを通じてCarbonを試すことができますが、まだ初期開発段階で機能は限られています。

プロジェクトの将来的な目標は、安定版（0.1）をリリースし、ジェネリクスやメモリ安全性などの機能を拡張していくことです。Carbonプロジェクトに興味のある貢献者は、Discordでの議論に参加し、開発に貢献することができます。

GenosDBは、現代のウェブアプリケーション向けに設計された軽量で分散型のグラフデータベースです。リアルタイムのピアツーピア同期、WebAuthnに基づく認証、役割ベースのアクセス制御（RBAC）を特徴としています。効率的なローカルストレージとしてOPFSを使用しています。

主な機能としては、デバイス間での効率的なストレージとリアルタイム同期、データ管理のためのCRUD操作、機能を追加するための外部モジュールのサポートがあります。現在はベータ版であり、商用利用には推奨されていませんが、基本的および高度なクエリ、分散ストレージ、競合解決機能が含まれています。

RBAC機能では、カスタマイズ可能な役割と権限、バイオメトリック認証、暗号化されたトランザクションの検証が可能です。セキュリティ面では、重要な操作がデジタル署名され、権限がリアルタイムで検証されることが保証されています。

インストールはNPMを通じて行うことができ、CDNを使用してブラウザに直接インストールすることも可能です。依存関係としては、データのシリアライズに@msgpack、圧縮にpako、ピアツーピア同期にtrysteroを使用しています。

コミュニティへの参加を奨励しており、ディスカッションや貢献が可能です。サポートが必要な場合は、GitHub DiscussionsやGitterに参加できます。プロジェクトはMITライセンスの下で運営されており、サードパーティの依存関係にはそれぞれのライセンスがあります。

プロジェクトは積極的にメンテナンスされており、使用可能ですが、現在は最小化されたビルドのみが提供されています。詳細なドキュメントや例については、プロジェクトのGitHub Wikiを訪れてください。

Goのデータレース検出器には、特定の状況でデータレースを見逃す可能性がある制限があります。このツールは、共有メモリへの非同期アクセスを検出するために用意されていますが、特定のロック機構が関与する場合には問題を見逃すことがあります。

例えば、二つのスレッドが共有カウンターをインクリメントする場合を考えます。一方のスレッドはミューテックス（ロックの一種）を使ってアクセスを制御しますが、もう一方のスレッドはロックなしで追加のインクリメントを行います。これによりレースコンディションが発生する可能性がありますが、データレース検出器はスレッドの実行タイミングによってはこれを見逃すことがあります。

この検出器は、「先に起こる」関係を利用して、二つの操作が同時に発生する可能性があるかどうかを判断します。しかし、ロックのモデル化の仕方によっては盲点が生じることがあります。スレッドが特定の順序でロックを取得すると、ツールはレースがないと誤って結論づけることがありますが、異なるタイミングではレースが発生する可能性があります。

この制限にもかかわらず、Goのデータレース検出器はプログラミングにおけるデータレースを特定するための最良のツールの一つと見なされています。ユーザーはその限界を理解しておくべきであり、報告されていないレースがあるからといって、コードがデータレースから完全に解放されているわけではありません。

私の名前はソレーヌ・ラペンヌです。知識を学び、共有することが好きです。趣味はQubes OS、BSD、OpenBSD、Lisp、コマンドラインゲーム、セキュリティ、インターネット関連の話題です。私はQubes OSのコアチームのメンバーであり、以前はOpenBSDの開発者でした。私のブログではAIを使用していません。連絡先は[email protected]、またはMastodonの@[email protected]です。私はフリーランスのコンサルタントとして、OpenBSD、FreeBSD、Linux、Qubes OSに関わり、DevOps、DevSecOps、技術文書の作成に重点を置いています。

Altima NSXは1990年代初頭に登場したノートパソコンで、その特徴や歴史、レビューについて述べられています。

Altimaは短命のコンピュータ会社で、パーソナルコンピュータ市場に貢献した後、姿を消しました。著者はこのような企業をニュースレターで紹介することを目指しています。

NSXの仕様には、386SXプロセッサ、VGAディスプレイ、20MBのハードドライブが含まれ、重量は約4〜5キログラムでした。2MBのRAM（最大8MBまで拡張可能）、内蔵モデム、バックライト付きの画面も備えていました。

パフォーマンスに関するレビューでは、NSXは一般的なノートパソコンよりも重く、バッテリーの持続時間は約1.5時間と短いと指摘されました。大きなディスプレイを持っていましたが、速度やバッテリー寿命の面では平均的と評価されました。

デザインについては、キーボードの快適さやデザインが評価されましたが、重さのために携帯性には欠けていました。外部キーボードポートがあり、外部モニターに接続することも可能でした。

NSXの発売時の価格は4,999ドルで、競合他社よりも高めでしたが、その機能を考えると良い価値があると見なされていました。

このノートパソコンは賛否が分かれるレビューを受けましたが、頑丈なデザインとパワーユーザーにとっての有用性が評価されました。著者は、Altima NSXを使用したことがある読者に体験を共有するよう促しています。

全体として、このテキストは初期のコンピュータ技術への懐かしさと、小さな企業が業界に与えた影響を反映しています。

Novaは、Erlang用の新しいウェブフレームワークで、ウェブ開発をより簡単かつ迅速にすることを目的としています。このフレームワークは、Erlangの同時処理、信頼性、スケーラビリティといった強みを活かし、現代的なウェブアプリケーションを構築するための軽量なフレームワークを提供します。

主な特徴としては、軽量でモジュール化されているため、既存のErlangプロジェクトと簡単に組み合わせて使用できる点があります。また、Erlangのアクターモデルを活用して効率的なウェブアプリを実現することに重点を置いています。さらに、ルーティングやミドルウェア、テンプレートなどの作業を簡素化し、ユーザーに優しい設計になっています。プラグインやカスタム統合も可能で、拡張性にも優れています。

詳細についてはGitHubで確認するか、公式ホームページを訪れてください。開発者たちはコミュニティからのフィードバックを歓迎しており、特にErlangの愛好者からの意見を求めています。Erlangをウェブ開発に使用することについての考えや、フレームワークに望む機能についての意見を聞きたいと考えています。

要約がありません。

Leanは、主に数学者が数学を形式化するために使用するプログラミング言語です。Leanを使うことで、数学者は数学的な概念をコードとして表現でき、GitHubのようなプラットフォームで定理を共有し、協力することが可能になります。

著者は、Leanを使って「2は2に等しい」という簡単な定理を証明する例を示しています。Leanで使われる文法や戦術について説明し、「sorry」という未完成の証明のためのプレースホルダーや、「rfl」という同じ数の等しさを証明するためのコマンドを紹介しています。著者は正しい証明と誤った証明や意味のない証明を対比させ、偽の公理（例えば、2が3に等しいと主張すること）を導入すると、2 + 2が6に等しいというような不条理な結論に至ることを示しています。

Leanは定理を証明するための強力なツールですが、その信頼性は基にする公理に依存していることが強調されています。実際の例として、フェルマーの最終定理が挙げられ、これを証明するのに何世紀もかかり、現在Leanで形式化が進められています。

最後に、著者は読者にLeanをさまざまなリソースを通じて探求することを勧めており、その楽しさや考えさせられる特性を強調しています。

Ollamaは、macOSとWindows向けの新しいアプリをリリースしました。このアプリはAIモデルとのチャットをより簡単に行えるように設計されています。主な機能には、さまざまなモデルをダウンロードして対話できる「モデルとのチャット」、テキストやPDFファイルをドラッグ＆ドロップして簡単に分析できる「ファイルサポート」があります。大きな文書の場合、設定でコンテキストの長さを増やすことができますが、その際にはより多くのメモリが必要になります。また、アプリは画像を対応するモデルに送信できる「マルチモーダル機能」も備えており、Google DeepMindのGemma 3などが利用可能です。さらに、モデルはコードファイルの理解を助ける「コード処理」機能も提供しています。

新しいアプリはOllamaのウェブサイトからmacOSとWindows用にダウンロードできます。また、コマンドライン版はGitHubのリリースページから入手可能です。

マネージャーになったこと、おめでとうございます！この役割は、自分で仕事をすることから、他の人が成功するのを助けることにシフトするため、挑戦的です。いくつかの重要なポイントをお伝えします。

まず、焦点を変えましょう。あなたの仕事はもはや自分で仕事をすることではなく、チームをサポートすることです。すべてを自分でやるのではなく、チームが結果を出せるよう信頼しましょう。

次に、ミスをすることを予期しましょう。マネージャーとして、あなたも間違いを犯します。それを認識し、学び、誤りについてオープンでいることが重要です。チームには完璧なリーダーではなく、共感できるリーダーが必要です。

また、明確にコミュニケーションを取りましょう。期待や目標をはっきりと伝え、あいまいさを避けることで、チームが自分の役割や仕事の重要性を理解できるようにします。

良い上司がいる場合は、その人から学びましょう。もし上司があまり良くない場合は、その悪い習慣に影響されないようにし、自分自身の基準を設定してください。

さらに、自分自身のケアも大切です。マネジメントはストレスがかかることがあるため、バーンアウトを避けるために自分の健康を優先しましょう。定期的な自己ケアは、あなた自身だけでなく、チームにも必要です。

最後に、チームの成功を祝うことを忘れないでください。あなたの成果はチームの成功に結びついています。個人的な称賛を求めるのではなく、彼らの貢献を認め、力を与えましょう。

すべてを完璧にこなすことはできませんが、謙虚さとチームのために働く環境を改善したいという気持ちがあれば、効果的なリーダーになれるでしょう。あなたならできます！

Figmaは、予定している新規株式公開（IPO）のためのロードショーを開始することを発表しました。このイベントは、同社が上場に向けて重要なステップを踏むことを意味しています。

要約がありません。

著者は、シャワー中にアイデアが浮かぶ経験と、それが管理の苦労にどのように関連しているかを語っています。最初は小さなチームを管理しようとした際、プログラミングに気を取られ、管理の効果が低下し、ミスを犯してしまいました。この経験から、知識労働における集中の重要性が浮き彫りになりました。生産性は、どれだけ注意をタスクに向けられるかに依存しています。

著者は集中力を高めるための戦略を挙げています。まず、仕事に感情的に投資することで、集中力を維持しやすくなります。また、一度に一つのタスクに取り組む「モノタスク」が、短期的には効率が悪く感じることがあっても、より良い結果をもたらすことがあります。さらに、圧倒されるような気持ちを避けるために、コミットメントを制限することが重要です。これにより、優先すべきタスクに集中しやすくなります。最後に、細かい作業に特定の時間を設けることで、それらが大きなプロジェクトの妨げにならないようにすることができます。

後の管理職では、気を散らすものがない状態で管理に完全に集中することで、パフォーマンスが向上しました。課題はあったものの、このフルタイムの役割では集中力が大幅に改善されたと述べています。

要約がありません。

外部リンクにアクセスすることはできませんが、文書のテキストや主なポイントを提供していただければ、要約するお手伝いができます。

提供されたテキストは、ランダムな文字や記号の長い列のようで、意味のある内容を抽出したり要約したりするのが難しいです。もし特定のトピックや、より明確なテキストがあれば、それを教えていただければお手伝いできると思います。

著者はオーケストラの指揮者とAIのプロンプトエンジニアを比較しています。指揮者は演奏者を導いてパフォーマンスを向上させる一方で、プロンプトエンジニアはAIモデルがタスクを効果的に完了できるように手助けします。どちらの役割もコミュニケーションやスキルレベルに基づいた選択が重要です。指揮者は自分のアンサンブルの能力に合った楽曲を選び、プロンプトエンジニアはAIのエラーを最小限に抑えるためのプロンプトを作成します。

著者は現在のAIモデルは能力があるものの、多くの間違いを犯すことがあると考えています。これをプロの演奏者ではなく、高校生の音楽家に例えています。AIは簡単なタスクをうまくこなせる一方で、より複雑なタスクには苦労することがあり、高校生が高度な音楽に苦戦する様子に似ています。

この類似点には限界があります。音楽家のミスは親を失望させることがあるかもしれませんが、AIのエラーはデータの損失や適切なメンタルヘルスサポートの提供失敗など、深刻な結果を招く可能性があります。著者はAIの将来の改善に期待を寄せていますが、現在の制限が続く場合、その影響に対して懐疑的な姿勢を崩していません。

オーストラリアの船が、量子二重重力計という新しい技術を使って、六日間の航行に成功しました。この装置はQ-CTRLによって開発され、GPSのバックアップとして機能します。特に、GPS信号が不安定だったり妨害されたりする状況で役立ちます。この技術は海洋用としては初めてのもので、GPSに依存せずに安全な航行を確保するための広範な解決策の一部です。

より多くの開発者がコーディングの支援にAIツールを利用していますが、最近の調査では、正確性に関する問題からこれらのツールへの信頼が低下していることが示されています。2025年のStack Overflow開発者調査では、49,000人以上の開発者が参加し、AIの使用率は84%に達したものの、その正確性を信頼しているのは33%にとどまり、前年の43%から減少しました。多くの開発者は、AIが生成したコードが「ほぼ正しい」ものの、修正にかかる時間が自分で一から書くよりも多くなることにフラストレーションを感じています。

調査では、開発者が複数のツールを使用していることが強調されており、これが作業の複雑さを増しています。AIツールは生産性の向上を約束しますが、新たな技術的課題やセキュリティリスクを生む可能性もあります。開発者は依然としてStack Overflowのような人間のリソースに大きく依存しており、多くの人がAIに問題を抱えた後にこのプラットフォームに頼っています。

AIの統合を改善するためには、組織はより良いデバッグプロセスに投資し、人間の専門知識を維持し、AIツールを段階的に導入し、開発者の適切なトレーニングに注力することが推奨されています。成功するAIの導入の鍵は、AIツールと人間の開発者との協力を強化し、AIが生産性にプラスの影響を与えるようにすることです。これにより、技術的負債の原因とならないようにすることが重要です。

Qwen3-Coderコレクションの概要です。このコレクションには5つのアイテムが含まれています。約3時間前に更新されました。現在の評価は45です。

Lucidic AIは、Abhinav、Andy、Jeremyによって開発されたツールで、AIエージェントの観察とデバッグを支援します。このツールを使うことで、ユーザーはわずか1行のコードでAIのパフォーマンスや問題を簡単に追跡できます。主な機能は以下の通りです。

まず、簡単なセットアップが可能です。ユーザーはコードに簡単なコマンドを追加し、ダッシュボードにログインするだけで始められます。次に、デバッグツールが用意されており、エージェントの実行状況やトレンド、失敗のパターンを視覚化することで、問題の特定が容易になります。

さらに、「タイムトラベル」機能を使うと、エージェントの状態を変更し、再シミュレーションを行うことで、変更が結果にどのように影響するかを確認できます。また、「軌道クラスタリング」機能では、類似した実行をグループ化し、複数のシミュレーションにおける行動パターンや失敗の傾向を明らかにします。

最後に、ユーザーは独自の評価基準（「ルブリック」と呼ばれる）を作成し、特定の要件に対するエージェントのパフォーマンスを評価することもできます。このツールは、機能が制限された状態で無料で利用でき、ダッシュボードにアクセスすることで簡単に始められます。フィードバックを歓迎しており、サポートが必要な場合は気軽に連絡するよう促しています。

アンドレイ・カルパティは「バイブコーディング」という用語を紹介しました。これは、AIを使ってコードを書く際に、そのコード自体を完全には理解しないことを指します。この概念は、理解しにくく保守が難しい「レガシーコード」と密接に関連しており、技術的負債を引き起こす原因となります。バイブコーディングは、小規模で一時的なプロジェクト（プロトタイプなど）には迅速で楽しい方法ですが、後にコードを保守する必要がある場合には大きな問題を引き起こす可能性があります。特にプログラミングの知識がない人にとっては危険です。

この文章では、プログラミングを理解せずに大規模なプロジェクトに取り組むことの危険性が警告されています。これは、子供にクレジットカードを渡すことに例えられています。AIツールの「タウニー」などはバイブコーディングを支援することができますが、特に継続的な保守が必要な真剣なプロジェクトでは、賢く使うことが重要です。著者は、コードを理解することの重要性を強調し、時には理解できないレガシーコードを修正するよりも、きちんと書かれた新しいコードから始める方が良い場合もあると提案しています。

AIがプログラミングを変えつつある一方で、複雑なソフトウェアを構築するためには基本的なコーディングスキルが依然として不可欠であることが強調されています。

Googleは、アメリカで新しい技術を試験中です。この技術は機械学習を利用して、ユーザーの年齢を推定し、それに応じてコンテンツを調整します。Googleは、ユーザーの検索履歴やYouTubeの視聴習慣など、Googleアカウントからの情報を分析して年齢を判断します。もしユーザーが18歳未満と特定された場合、Googleの体験に関する変更を説明するメールが送られます。

18歳未満のユーザーに対して、Googleは以下の対策を講じる予定です。まず、地図のタイムライン機能を無効にします。次に、パーソナライズされた広告を停止し、特定の広告カテゴリを制限します。また、Playストアで成人向けアプリへのアクセスを防ぎます。さらに、YouTubeではデジタルウェルビーイングのための機能を有効にし、休憩を取るためのリマインダーや就寝通知を提供します。

自分が誤って18歳未満と判断されたと考えるユーザーは、政府発行の身分証明書や自撮り写真を提出することで、決定に対して異議を申し立てることができます。

この取り組みは、YouTubeで実施された類似の対策に続くもので、Googleのより広範な戦略の一環として、年齢確認を強化し、若いユーザーをオンラインで保護することを目的としています。InstagramやRobloxなどの他のプラットフォームでも、年齢推定のためにAIが使用されており、法律制定者は未成年者をオンラインで保護するための規制に取り組んでいます。

著者は、コードが生成されプロジェクトに統合される過程に対する不満を表明しています。彼らは、コードの生成方法よりも最終的なコードの品質を重視していると強調しています。特に、大規模言語モデル（LLM）が生成するコードの中には、既存のプロジェクトの規約に従っていないものが多く、人間の開発者によって書かれたものではないことが明らかだと指摘しています。

著者は、開発のスピードが重要視される一方で、それがソフトウェアの品質や保守性を損なうべきではないと考えています。彼らは、急いでコーヒーを提供するバリスタの例を挙げ、人々はスピードよりも品質を重視することが多いと述べています。たとえ待たされることになっても、質の高いものを求めるのが人間の本能だとしています。

最終的に、著者は開発者に対し、LLMを使用する際には品質、一貫性、そして自分たちの仕事が長期的に与える影響を優先するよう促しています。コード生成の際には、より明確な指示やガイドラインが必要であり、既存のコーディング原則に従うことが保守性の高いソフトウェアを確保するために重要であると強調しています。

専門家は、気候危機の悪化により、航空機の乱気流がより深刻になっていると警告しています。最近、ソルトレイクシティからアムステルダムに向かうデルタ航空の便が、激しい乱気流に見舞われ、ミネアポリスに緊急着陸しました。この事故で少なくとも25人の乗客が負傷しました。着陸時には医療スタッフが待機しており、負傷者は地元の病院に運ばれました。

ある乗客は、この乱気流が自分が今まで経験した中で最もひどいものであり、ワインカートなどの物が空中に飛び出す様子を目撃したと語っています。専門家は、気候変動の影響で、今後数十年で激しい乱気流の発生頻度が2倍から3倍に増加する可能性があると予測しています。2009年以降、アメリカでは乱気流に関連する重傷者が207件報告されています。

この記事では、アメリカが科学大国としての地位を失いつつあることについて、ソビエト連邦の科学的成果の衰退と比較しています。ロアルド・サグディエフは、ソビエト連邦の全盛期に科学者としてのキャリアをスタートさせ、腐敗やイデオロギーの圧力がどのように科学の進歩を妨げたかを振り返っています。彼はソビエトの宇宙における栄光の日々を思い出しつつも、特にスターリンの時代において、政治的イデオロギーが科学的真実を歪め、革新を制限したことを強調しています。この記事は、アメリカの現在の科学界にも同様の脅威が影響を及ぼしている可能性があることを示唆しています。

NASAのジェームズ・ウェッブ宇宙望遠鏡（JWST）は、初期宇宙における数多くの謎の「小さな赤い点」を発見しました。これらは新しい種類の天体を示している可能性があります。宇宙の最初の10億年の間に観測されたこれらの点は、従来の星ではなく、ブラックホールによって動力を得た熱いガスの巨大な塊であると考えられています。

天文学者のジェニー・グリーンやアンナ・デ・グラーフは、これらの「ブラックホール星」が銀河の進化や超巨大ブラックホールの成長を理解する鍵になるかもしれないと考えています。当初は成熟した銀河と考えられていたこれらの点は、従来のモデルでは説明できないほど密集しており、その明るさはブラックホールによって加熱された周囲のガスの殻から来ていると科学者たちは推測しています。

研究によると、これらの点から放出される光は、活動中のブラックホールの周りにあるガスの特性と一致しており、密度の高いガスの繭であることを示唆しています。これらの天体の発見は、ブラックホールの成長の新たな段階を示しており、銀河形成に対する理解を再構築する可能性があります。

小さな赤い点は距離があるため研究が難しいですが、地球に近い場所での類似の天体の最近の発見が、さらなる洞察を提供するかもしれません。もしこれらがブラックホール星として確認されれば、天文学における重要なブレークスルーとなるでしょう。

「エブリシングマシン」という概念について、ジャーナリストのカレン・ハオが提唱したこの言葉は、現代のAIシステムを指しています。これらのシステムは、あらゆる問題を解決できる存在として描かれることが多いですが、著者はAIが実際に何ができるのかという現実から乖離していると主張しています。

著者は「摩擦」という考え方について考察します。技術の分野では、摩擦はスムーズなユーザー体験を実現するために排除すべきものとされています。しかし、摩擦は意味のあるつながりや社会的な相互作用を表すこともあります。摩擦のない体験は、個人主義や孤立を招く可能性があり、他者を無視して個人のニーズだけに応えることになります。

摩擦を排除するように設計されたAIシステムは、他者に気を使わない感覚を育み、孤独感を助長することがあります。人々がますますチャットボットに寄り添いを求めるようになる中で、AIの約束は本当の人間の交流を避けることになってしまいます。最終的に、著者はこのAIの「ユートピア」が、周囲の世界に本当に触れたり影響を受けたりすることのないディストピアにつながる可能性があると警告しています。

アメリカ政府は、ブラジルの人気デジタル決済プラットフォーム「Pix」に対して調査を行っています。これは、PixがApple PayやGoogle Payなどのアメリカ企業を不当に制限しているのではないかという懸念からです。Pixは無料で利用でき、ブラジルの中央銀行が管理していますが、急速に利用者が増え、現在では約1億6000万人のブラジル人が利用しています。一方で、アメリカの決済サービスを利用している人はごくわずかです。

この調査は、アメリカとブラジルの間の地政学的緊張の高まりを反映しています。アメリカはブラジルの中国との関係に対抗し、消費者データへのアクセスを求めています。専門家によれば、アメリカは自国企業の競争を強化し、ブラジルが西側諸国とより密接に連携することを促そうとしているとされています。

2020年に導入されたPixは、ブラジルの決済習慣を変革し、クレジットカードやデビットカードといった従来の決済方法を超えています。この調査はPixの利用者の間に反感を呼び起こしており、彼らはこれを自国の誇りに対する挑戦であり、公共管理された決済システムへの脅威と見なしています。

要約がありません。

Matrixは、分散型のコミュニケーションプラットフォームであり、EUの組織にとってデータプライバシーやGDPR（一般データ保護規則）への準拠に関する重大なリスクを抱えています。

まず、管轄権の問題があります。Matrixの主要なクライアントであるElementはイギリスに拠点を置いており、ブレグジットによりEUの法律の適用を受けなくなりました。イギリスの監視法、特に調査権限法は、データのセキュリティやプライバシーを脅かす可能性があります。

次に、暗号化の制限があります。Matrixはエンドツーエンド暗号化（E2EE）を使用していますが、個別のチャットにはOlm、グループチャットにはMegolmというプロトコルを用いており、通信のメタデータ、つまり誰がいつやり取りをしているかといった情報を完全には保護できません。このメタデータは送信中に露出する可能性があり、EUのプライバシー基準に違反する恐れがあります。

さらに、連邦リスクも存在します。Matrixはサーバー間のオープンな通信を許可しており、これにより不正なサーバーがスパムやデータ漏洩を引き起こす可能性があります。このオープンなモデルは、EU外の団体と個人データを誤って共有することによってGDPRに違反するリスクを高めます。

商業的な解決策として、Elementは連邦リスクに対処するためのセキュアボーダーゲートウェイを提供していますが、これはクローズドソースのソリューションであり、ユーザーが監査できないため、準拠性や信頼性に関する懸念があります。

また、ガバナンスの問題もあります。Matrix財団は、Elementがその運営に対する支配を強めるにつれて独立性を失いつつあり、プライバシーガバナンスとの間に潜在的な対立が生じる可能性があります。

EUの組織が安全なコミュニケーションを求める場合、Wireが推奨されます。スイスに拠点を置くWireは、より強力なデータ保護を提供し、EUの法律への準拠が優れており、Matrixに関連するリスクなしに高度なセキュリティ機能を備えています。

このように、Matrixは厳格なEUのデータプライバシー法に準拠する必要がある組織にとって安全な選択肢ではない可能性があり、真のプライバシーとセキュリティを確保できるプラットフォームを選ぶことの重要性が浮き彫りになっています。

Ctrl+Cを使用すると、子プロセスを管理するターミナルアプリケーションで問題が発生することがあります。これにより、ターミナルが乱れたり、プロセスが正しく終了しなかったりします。このガイドでは、Moose CLIを例に、これらの問題を解決する方法を説明します。

主な問題点として、まずターミナルの乱れがあります。Ctrl+Cを押すと、カーソルが隠れたり、出力が混ざったりすることがあります。また、子プロセスが正しい終了信号を受け取れず、バックグラウンドで動き続けることもあります。さらに、クリーンアップ作業と子プロセスの出力の間で競合が発生することもあります。

これらの問題を解決するための方法として、まずプロセスの出力管理があります。子プロセスの出力を分離して競合を避けることが重要です。出力をターミナルに直接送るのではなく、ログシステムを使用することをお勧めします。また、クリーンアップの前にすべての出力が処理されるようにします。

次に、ターミナルの状態管理があります。アプリケーションが終了する際には、必ずターミナルをクリーンアップする必要があります。crosstermのようなライブラリを使用すると、一貫したターミナル操作が可能です。

プロセスの優雅な終了も重要です。強制終了する前に、プロセスを穏やかにシャットダウンすることを試みます。また、すべての生成されたプロセスを追跡するためのリストを保持します。

スレッドセーフな管理も考慮すべきです。スピナーや他のインタラクティブな要素を調整して表示の問題を避け、スレッド間のスムーズな通信のためにアトミック操作を使用します。

テスト戦略としては、アプリケーションが信号をどのように処理するかをテストし、競合状態を確認してターミナルの状態が正しいことを確認します。

避けるべき一般的なミスとして、子プロセスの出力をターミナルに直接送らないことが挙げられます。また、入力処理を常に考慮し、スレッドが適切に管理されていることを確認することが重要です。

効果的なターミナルアプリケーションを作成するためには、子プロセスの管理に重点を置くことが必要です。出力の分離、ターミナル状態のクリーンアップ、スムーズなプロセスのシャットダウンを実施することで、ユーザー体験が向上し、ターミナルの問題を防ぐことができます。

メタはAIインフラへの投資を大幅に増やす計画を立てており、2025年には660億ドルから720億ドルを投じる予定です。これは前年より約300億ドルの増加です。この投資は、AIの取り組みを支えるためのデータセンターやサーバーの構築に役立ちます。メタは2026年も同様の支出増加を見込んでおり、AIの能力を強化することを目指しています。

同社はオハイオ州のプロメテウスやルイジアナ州のハイペリオンなど、主要なAIクラスターを開発中で、これらは最大規模のAIスーパークラスターの一つとなる見込みです。これらのプロジェクトは大量のエネルギーを必要とし、地域社会に影響を与える可能性があります。例えば、ジョージア州では、メタの活動によって一部の住民が水不足を経験しています。

メタはAI人材の確保にも力を入れており、これが成長の重要な要因になると期待しています。リアリティラボ部門で大きな損失を出したにもかかわらず、同社の全体的な収益は好調で、第二四半期には475億ドルに達しました。これは広告を強化するAIツールによるものです。

全体として、メタは製品やサービスを向上させるために、先進的なAIインフラの構築に取り組んでいます。

著者はさまざまなプログラミング言語を試しており、macOS上のEmacsに関する長年の問題を解決するために時間をかけてきました。この問題は、Emacsが遅く、メモリを多く消費することです。調査の結果、Emacsのパフォーマンスは時間が経つにつれて大幅に低下し、しばしば再起動が必要になることがわかりました。

まず、macOS上のEmacsは、RAMの使用量が常に増加し、動作が遅くなったり、時にはフリーズしたりします。これは、LinuxやWindowsでの動作とは異なります。この問題の根本的な原因は、EmacsがmacOSのイベント処理システムとどのように相互作用するかにあります。ユーザーのイベントを処理する際に頻繁にメモリの割り当てと解放が行われ、効率的なメモリ使用が妨げられています。

これらの操作を処理するコードは複雑で、macOSのAPIに対する長年の変更によって形成されており、Emacsの主なプラットフォームではないため、トラブルシューティングが難しくなっています。さらに、高速なMacはこの問題を悪化させます。イベントを迅速に処理することで、不要なメモリの割り当てが増え、システムがそれをキャッシュし始めるため、さらなる遅延を引き起こします。

この問題を解決するのは難しいですが、イベントキューやスレッド処理の改善についての議論が進行中です。著者は、一部のコードをSwiftに移行することで、メモリ管理やスレッドの安全性が向上する可能性があると提案しています。将来的には、これらの改善がmacOS上のEmacsをより効率的にし、クロスプラットフォームのサポートを向上させる道を開くことが期待されています。

全体として、macOS上のEmacsは設計上の制約から苦しむ高性能な車に例えられ、改善のアイデアはあるものの、重要な変更が必要です。

著者は自分を「サイドプロジェクトの収集家」と表現しています。いくつかのプロジェクトを始めたものの、どれも完成には至りませんでした。フリーランサー向けのソフトウェアサービスやAIツール、独自のソーシャルネットワークを試みましたが、どれも興味を失ってしまいました。彼らのドメイン名のコレクションは、多くの未完成のアイデアを象徴しています。これらのプロジェクトを完成させることはできませんでしたが、著者はその過程で貴重な知識や楽しみを得たと感じています。いつか成功裏にプロジェクトを立ち上げられることを期待しています。同じような経験を持つ人々にも、自分の成功や失敗を共有してほしいと呼びかけています。

要約がありません。

Apache Flink 2.1.0がリリースされ、リアルタイムデータ処理とAIの統合プラットフォームとしての重要な進展を遂げました。このバージョンは、116人の世界中の貢献者によるもので、16の改善提案が実装され、220以上の問題が修正されています。特に、データ処理とAIの統合に重点が置かれています。

このバージョンの主な特徴として、リアルタイムAIの強化があります。ユーザーはFlink SQLやTable APIを使用してAIモデルを管理できるようになりました。また、ML_PREDICT関数を使うことで、SQLクエリ内でリアルタイムにAIモデルを利用することが可能です。

データ処理の改善も行われています。プロセステーブル関数（PTFs）により、より複雑なデータ変換やイベント処理が可能になりました。新たに追加されたVARIANTデータ型は、JSONのような半構造化データを効率的に扱うことができ、データ分析の柔軟性が向上しています。

ストリーミングジョインの最適化も進められ、DeltaJoinやMultiJoinといった新しい戦略が導入され、リソースの使用を削減し、ストリーミングジョブのパフォーマンスを向上させています。

さらに、非同期シンクでのカスタムバッチ処理のサポート、監視用のメトリクスの改善、状態管理を向上させるための新しいSQLコネクタも追加されています。

Pythonサポートについては、PyFlinkがPython 3.12をサポートする一方で、Python 3.8のサポートは終了しました。

全体として、Flink 2.1.0はリアルタイムデータ処理とAI統合の能力を強化し、企業がリアルタイム分析に基づいて賢明な意思決定を行うためのツールを提供します。ユーザーは、必要な調整のためにアップグレードノートを確認することが推奨されます。

都市の地下鉄システムにおける短い列車の利点について述べられています。まず、コスト削減が挙げられます。地下鉄システムで最も大きな費用は駅にかかることが多く、短い列車に合わせて駅を小さくすることで、15〜20％のコスト削減が可能です。

次に、建設が迅速に行える点も重要です。小さな駅は建設が早く、プロジェクトの期間を30〜40％短縮できるため、交通システムの導入がスムーズになります。

また、短い列車は運行頻度を高めることができ、これにより乗客の待ち時間が減少し、全体的な利用体験が向上します。さらに、小規模な鉄道システムは段階的に構築できるため、特に最近インフラ開発が進んでいないアメリカのような地域では、将来のプロジェクトに役立つ貴重な経験を得ることができます。

自動運転の列車を利用することで、頻繁に短い列車を運行することが可能になり、長い列車を運行するよりもコストを抑えつつ、乗客の需要に応えることができます。成功事例としては、バンクーバーのスカイトレイン、ロンドンのDLR、コペンハーゲンのメトロなどがあり、これらは効率的に低コストで建設されました。

ジャージーシティも、小規模で効率的な地下鉄システムを開発することで、成長やニューヨーク市との接続性を向上させる可能性があります。しかし、著者は適切な計画なしに「小さな列車」を作ることには注意が必要だと警告しています。これにより、不要に大きく高価なインフラが生まれ、小型システムの利点が失われる恐れがあります。

全体として、著者は都市の交通システムを改善するための賢い戦略として、短い列車の導入を推奨しています。

エミール・コロフは、あるプロジェクトまたはソフトウェアがまだ正常に動作せず、成功裏にビルドできないことを報告しました。彼は最新のバージョンでテストを行い、2025年7月30日時点でその問題を確認しました。

Hyprnoteは、Yujong、John、Duck、Sungによって開発されたオープンソースのプライバシー重視のAIノートテイキングアプリです。このアプリは完全にデバイス上で動作し、データがクラウドや外部サーバーに送信されることはありません。開発者たちは、一部の人々がデータプライバシーの懸念から特定のノートテイキングツールの使用に不安を感じ、手動でのノート取りに戻ってしまうという声を聞いて、このアプリを作ることにしました。

Hyprnoteは、マイクやシステムから音声をキャプチャして、会議をローカルで文字起こしし、要約することができます。WhisperやHyprLLMなどのローカルAIモデルを使用して要約を生成します。チームは、モデルの要約能力を向上させることが進行中の課題であることを認識しています。

このアプリは、ユーザーが自社の内部モデルを統合できるカスタムエンドポイントをサポートしており、チームのコラボレーションのためにオプションの自己ホスト型サーバーコンポーネントも提供しています。彼らは、VSCodeのように拡張機能やカスタマイズ可能なワークフローを通じてアプリの機能を強化することを目指しています。

開発者たちは、ローカルAIモデルによって支えられたプライバシー重視のアプリケーションが次世代のAIツールを推進すると信じています。プロジェクトに対するフィードバックを歓迎しています。

GDAL（地理空間データ抽象ライブラリ）は、ラスターデータとベクターデータの地理空間データ形式を変換・処理するためのオープンソースライブラリです。このライブラリはオープンソース地理空間財団によって管理されており、さまざまな形式に対して統一されたデータモデルを提供し、データ操作のためのコマンドラインツールも備えています。

GDALの主な特徴には、さまざまなラスターフォーマットとベクターフォーマットをサポートしている点があります。これにより、地理空間データの取り扱いが非常に柔軟になります。また、データの変換や処理を行うためのコマンドラインユーティリティも含まれています。さらに、オンラインで利用できる詳細なドキュメントがあり、オフライン用のPDFとしてもダウンロード可能です。

GDALは活発なコミュニティを持ち、ユーザーはメールリストやフォーラムを通じて貢献したり、助けを求めたりすることができます。また、C、C++、Python、Javaなど、複数のプログラミング言語で利用できるAPIも提供されています。

GDALはMITスタイルのオープンソースライセンスのもとで提供されており、自由に使用したり改変したりすることができます。

Base44という「バイブコーディング」プラットフォームで重大なセキュリティ脆弱性が発見されました。このプラットフォームは、従来のコーディングの代わりに自然言語のプロンプトを使ってアプリケーションを作成できるものです。この脆弱性により、許可されていないユーザーがプライベートアプリケーションにアクセスできるようになり、企業の機密データにリスクをもたらしました。

バイブコーディングの革命として、Base44のようなプラットフォームは、技術的な知識がないユーザーでも簡単にアプリケーションを構築できるため、さまざまな企業で広く採用されています。Wiz Researchは、Base44における脆弱性を発見しました。この脆弱性により、誰でも公開されているアプリIDを使ってプライベートアプリケーションに登録できるようになり、すべての認証手段、シングルサインオンを含むものを回避できました。

Wizはこの脆弱性を発見した後、責任を持ってBase44とWixに報告しました。両社は迅速に問題を確認し、24時間以内に修正を行い、実際の悪用の証拠は見つかりませんでした。この脆弱性は、バイブコーディングプラットフォームにおける共有インフラストラクチャに依存するリスクを浮き彫りにしています。一つの欠陥が多くのアプリケーションを危険にさらす可能性があります。

この脆弱性があった場合、攻撃者はさまざまな企業アプリケーションにおいて機密データにアクセスできた可能性がありますが、実際の侵害は報告されていません。Base44を利用している組織には、アプリケーションの設定を見直し、異常な活動を監視することが推奨されています。脆弱性は解決されましたが、今後のセキュリティ対策が重要です。

この事件は、AI開発プラットフォームにおける強固なセキュリティ対策の必要性を強調しています。ユーザーデータを保護し、信頼を維持するためには、セキュリティを革新と同じくらい優先することが求められます。急速に進化する技術の中で、セキュリティの重要性を再認識する必要があります。

最近の深海探査によって、太平洋北西部の9キロメートルを超える深さで驚くべき生物群が発見されました。中国の科学者たちが率いる研究チームは、潜水艇「深度者」を使用してこれらの極限環境を探査し、チューブワームやハマグリなどのさまざまな生物の画像を撮影しました。このミッションでは、これまで人口が少ないと考えられていた深さでの生物の存在が記録され、観察された動物の豊富さは「驚くべきもの」とされました。

探査は2,500キロメートル以上にわたり、海底から染み出す硫化水素やメタンといった化学物質によって支えられた繁栄する生態系が見つかりました。これらの生態系は太陽光ではなく、化学物質によって成り立っています。観察された生物の中には、これまで見たことのない種も含まれており、これらの生物がどのように生き延び、化学物質をエネルギーに変換しているのかについてのさらなる研究が求められています。

この発見は、深海における生物の希少性に関する従来の考え方に挑戦するもので、メタンによって駆動される生態系が予想以上に一般的である可能性を示唆しています。科学者たちはこの発見に興奮を隠せず、深海生物のさらなる探査と理解の可能性について強調しています。

Futharkは高速性を重視したプログラミング言語ですが、時にはプログラマーが遅いプログラムを作成してしまうことがあります。その理由を理解するために、プロファイラーが役立ちます。プロファイラーは、プログラムの異なる部分が実行されるのにかかる時間を示します。Futharkは当初、プロファイリング機能が限られていましたが、最近のアップデートでそのツールが改善され、コード内で時間がどのように使われているかを理解しやすくなりました。

以前は、Futharkのプロファイリング出力が解釈しづらいものでした。これは、コンパイラが生成した名前が使われており、プログラマーには馴染みがなかったからです。この問題を解決するために、著者は「出所」という概念を導入しました。これは生成されたコードを元のソースコードに結びつけるものです。しかし、Futharkのコンパイラはコードを最適化し書き換えるため、どこから来たのかを追跡するのが難しいという課題がありました。

解決策として、コンパイラがコードの文に情報を付加する方法を改善しました。これにより、各コードの部分がどこから来たのかを記録できるようになりました。この変更により、プロファイリングデータが生成される際に詳細なソース情報が含まれるようになり、プログラマーは自分のコードの遅い部分をより効果的に特定できるようになりました。

今後、著者はプロファイリング情報の提示方法を改善し、読みやすく使いやすくする計画です。具体的には、コードのパフォーマンスを視覚的に示すヒートマップを作成したり、遅いGPU操作を特定のソースコードの部分にリンクさせる方法を洗練させたりするアイデアがあります。最終的な目標は、Futharkプログラムの最適化に関するより明確な洞察と提案を提供し、ユーザー体験を大幅に向上させることです。

研究者たちは、2500年前のシベリアの「氷のミイラ」に施されたタトゥーを先進的な画像技術を用いて調査しました。その結果、ヒョウやシカ、ニワトリ、神話上のグリフィンなどの複雑なデザインが明らかになりました。この女性は遊牧民のパズリク文化に属し、亡くなった時には約50歳でした。タトゥーは非常に詳細で洗練されており、古代の戦士社会の芸術性を反映しています。

考古学者たちは、現代のタトゥーアーティストと協力して、使用されたタトゥー技術を理解しました。彼らは、タトゥーの品質が彼女の腕の間で異なっていることを発見し、異なるアーティストが関与していたか、施術中にエラーがあった可能性を示唆しています。タトゥーは、おそらく型を使った技術で施され、動物の素材から作られた道具が使用されたと考えられています。

この発見は、古代のタトゥー技術に関する技術力を浮き彫りにし、これらのマーキングが生前に持っていた文化的な重要性についての洞察を提供しますが、死後にはあまり意味を持たなかったようです。この研究は、学術誌「Antiquity」に発表されました。

マイクロソフトは、アプリケーション開発のためのさまざまな機能強化を含む.NET 10の第6回プレビューを公開しました。この新しいプレビューでは、JSONの取り扱いの改善、Blazor WebAssemblyやASP.NET Core、.NET MAUIの更新、.NETツールの向上が含まれています。

.NET 10プレビュー6の主な機能には、以下のようなものがあります。まず、JIT（Just-In-Time）コンパイラが構造体の引数をより効果的に最適化できるようになり、ループの反転などの技術を通じてパフォーマンスが向上しました。また、開発者は.NETツールをインストールせずに実行できる「ワンショットツール実行」が可能になり、継続的インテグレーションや一時的な使用に便利です。

さらに、新しいオプションにより、開発者は重複したJSONプロパティを許可しない設定ができ、これによりセキュリティ上の問題に対処できます。ツールは複数のRuntimeIdentifiersでパッケージ化できるようになり、異なるプラットフォーム間での配布が簡素化されました。新しいコマンドオプションでは、コマンドツリーのJSON表現を出力し、統合やスクリプト作成がしやすくなります。

ファイルベースのアプリケーションは、ネイティブ実行可能ファイルとして簡単に公開できるようになりました。Blazorでは、アセットのプリロード用コンポーネントやフォームバリデーション機能の改善が導入されています。WPFやWindows Formsの更新もあり、フルーエントテーマの改善やダークモードのサポートが強化されています。

このプレビューは、以前のバージョンに続くもので、開発者の体験やアプリケーションのパフォーマンスをさらに向上させることを目的としています。.NET 10の正式リリースは11月に予定されています。開発者は公式の.NETウェブサイトからプレビューをダウンロードできます。

暗号技術とセキュリティに関するニュースレター第127号の要約です。

暗号化されたクライアントハロー（ECH）が公開の承認を受けました。これはTLS作業部会によって承認され、RFCとして発表される予定です。ECHはTLS通信におけるプライバシーの向上を目指しています。2018年にリリースされたTLS 1.3は暗号化を現代化しましたが、サーバーのアイデンティティなどの一部機能が平文のままでした。ECHはこのギャップを解消します。

ECHは、TLSハンドシェイク中にサーバーのアイデンティティを保護するために、DNSレコードに保存された特別な暗号化キーを使用します。このハンドシェイクは暗号化を設定するために必要です。また、これらのキーはALPNやIPアドレスのヒントなどの接続パラメータも提供できます。

ECHは主要なブラウザやCloudflareによってサポートされていますが、その使用はプライバシーの問題を引き起こす可能性があります。特にロシアや中国のような国では、暗号化されたトラフィックをブロックしたり監視したりすることがあります。ECHはユーザーが訪れるウェブサイトを隠すことができますが、同時にユーザーが当局に目立つ存在になる可能性もあり、リスクを伴います。

その他のニュースとして、Let's Encryptからの初のIPアドレス証明書や、さまざまな暗号プロトコルや脆弱性に関する更新など、新しいセキュリティ機能が発表されました。また、英国における年齢確認措置や、2030年までにEUが計画している可能性のある暗号解除のバックドアについての議論も続いています。

このニュースレターは、暗号技術とセキュリティの進展について読者に情報を提供することを目的としており、50,000人以上の購読者に支持されています。

コンピュータの世界では、データの交換がさまざまなアプリケーションにとって重要であり、異なるニーズに応えるためにデータ形式が進化してきました。ここでは、XML、JSON、CBORの三つの主要な形式について説明します。

XML（拡張可能マークアップ言語）は、1990年代にW3CによってSGML（標準一般マークアップ言語）から発展しました。これは、ウェブ上でデータを構造的に共有するための方法を提供します。XMLはタグベースの構造を使用しており、複雑な文書を作成でき、スキーマによる検証もサポートしています。人間が読みやすい一方で、冗長になることがあり、効率が悪くなることもあります。XMLはウェブサービスや文書形式で広く使用されており、特に企業環境における構造化データの交換において重要な役割を果たしました。

JSON（JavaScriptオブジェクト表記法）は、2000年代初頭にダグラス・クロックフォードによってXMLの軽量な代替として作られました。特にウェブAPIやサーバーとブラウザ間のデータ交換に適しています。JSONはJavaScriptのオブジェクト構文に基づいており、XMLよりもシンプルでコンパクトです。キーと値のペアや配列に焦点を当てており、このシンプルさが解析を容易にし、帯域幅の使用を減少させます。JSONは急速に普及し、効率性とさまざまなプログラミング言語での使いやすさから、RESTful APIの標準となりました。

CBOR（簡潔なバイナリオブジェクト表現）は、IoT（モノのインターネット）などの制約のある環境向けに設計されたバイナリ形式です。CBORはJSONのデータモデルとバイナリエンコーディングの効率を組み合わせています。テキストベースの形式に比べてメッセージサイズが小さく、解析が速いため、リソースが限られたデバイスに最適です。CBORはIETFによって標準化され、JSONとの互換性を保ちながら、バイナリデータや拡張性のための機能を追加しています。

XMLからJSON、そしてCBORへの進化は、特定の使用ケースに最適化されたデータ形式の傾向を反映しています。XMLは複雑な文書に対して堅牢であり、JSONはデータ交換を簡素化し、CBORは制約のある環境での効率を向上させます。それぞれの形式には強みがあり、アプリケーションのニーズに応じて複数の形式が共存する状況が生まれています。

Crushは、ターミナルでのコーディング体験を向上させるために設計されたツールで、さまざまなツールやワークフローを好みの大規模言語モデル（LLM）と統合します。

主な特徴としては、まず多様なLLMを選択できることが挙げられます。OpenAIやAnthropicのAPIを使用して、自分のモデルを追加することも可能です。また、セッション中にLLMを切り替えても文脈を保持できる柔軟な切り替え機能があります。複数のプロジェクトや文脈を同時に管理できるセッション管理機能も備えています。さらに、言語サーバープロトコル（LSP）を利用して、より豊かな文脈を提供します。新しい機能を追加するためのモデルコンテキストプロトコル（MCP）を通じて拡張性もあります。macOS、Linux、Windowsなど、さまざまなプラットフォームで動作します。

インストール方法は、HomebrewやNPM、Nixなどのパッケージマネージャーを使用することができます。また、DebianやRPM形式での提供もあり、Goを使ってインストールすることも可能です。

使用を開始するには、OpenAIやAnthropicなどの提供者からAPIキーを取得します。設定は簡単で、カスタマイズオプションはJSON形式で保存されます。

機能のカスタマイズも可能で、LSPやMCPを追加することで機能を強化できます。許可なしで使用できるツールをホワイトリストに登録することもできます。また、カスタムAPI設定のサポートもあります。

Crushは活動をログに記録し、最近のログを表示するためのコマンドも用意されています。

コミュニティとの交流は、Twitter、Discord、Slackなどのプラットフォームで行えます。サポートやフィードバックを受けることができます。

Crushはオープンソースで、FSL-1.1-MITライセンスに従っています。

著者は大学卒業後、組み込みソフトウェア開発とPCB設計の道に進んだ経験を語っています。最初は、ソフトウェアからハードウェア設計への移行が難しいと思っていたものの、実際には楽しんで取り組むことができました。彼らが直面した主な課題は、特にプロジェクトの部品管理に関する組織的なものでした。

回路を設計する中で、異なる設計間で部品を共有すると、在庫に関する混乱が生じることに気づきました。これにより、どの部品が利用可能で、新しい製作に何が必要かを把握するのが難しくなりました。ソフトウェア開発では依存関係を簡単に管理できますが、物理的な部品の管理は複雑でした。

この問題を解決するために、著者はオープンソースのGridfinityストレージシステムに基づいたグリッドシステムを使って、電気部品を整理するプログラムを開発しました。各部品用のバンを設計し、すべてを整理するためのラベリングシステムを作成しました。このソフトウェアを使うことで、回路設計に必要なすべての部品の位置を示す部品表（BOM）を管理できるようになりました。

ソフトウェアは機能していますが、著者は一括購入用のBOMエクスポートや検索機能の改善などの機能を追加する予定です。ソフトウェアの構築を楽しんでおり、以前にはテスト用にコマンドライン版を作成しました。今後は、ソフトウェアの開発やアーキテクチャについてのブログ記事を共有する計画もあります。

要約がありません。

アメリカから提供されたインタラクティブな地図について言及されていますが、その内容や目的に関する具体的な情報は示されていません。

Frigadeの共同創設者クリスチャンは、ウェブベースの製品でのユーザー体験を向上させるために設計されたAIエージェントを紹介しました。このエージェントはアプリケーションの操作を学び、ユーザーを直接ガイドし、ドキュメントを生成し、ユーザーの代わりにタスクを実行します。これは、MS Officeのクリッピーのより進化した、役立つバージョンのようなものです。

Frigade AIは、一般的なAIカスタマーサポートツールとは異なります。多くのツールは単なるチャットボットとして曖昧なサポートを提供するのに対し、Frigadeはユーザーの特定の状況に基づいてリアルタイムでガイドします。これにより、エージェントは同僚を招待したり、請求情報を取得したりすることができます。

最近のAI技術の進歩により、ソフトウェアのインターフェースを以前よりもよく理解できるようになりました。この技術を使ってFrigadeを利用するには、エージェントを製品に招待し、アプリケーションを探索させ、必要に応じてリソースを添付し、小さなJavaScriptのスニペットをインストールするだけです。この設定は迅速で、ユーザーは質問をし、即座にサポートを受けることができます。フィードバックを通じてエージェントのパフォーマンスをさらに向上させることができ、開発者は自分のコードを統合して機能を追加することも可能です。

クリスチャンは、Hacker Newsコミュニティからこのアプローチについてのフィードバックを求めており、彼らが独自のAIエージェントを開発しているのか、既存のソリューションを探しているのかを知りたいと考えています。

要約がありません。

もちろん！しかし、要約するためのテキストが提供されていないようです。要約してほしいテキストを共有してください。喜んでお手伝いします！

AgentGuardは、AI開発者が無限ループに入った際に発生する過剰なAPI料金を回避するために設計されたツールです。このツールは、APIの使用状況をリアルタイムで監視し、予算の上限に達した場合には自動的にプロセスを停止します。これにより、高額なミスを防ぐことができます。

AgentGuardの使用は非常に簡単で、既存のAIプロジェクトに2行のコードを追加するだけです。例えば、50ドルの予算上限を設定するのも簡単で、コストを自動的に追跡します。使用量が上限に達すると、実行が停止し、何が起こったのかを通知します。

このツールを開発した理由は、多くの開発者がOpenAIから予期しない高額請求を受けることが多いためです。既存のツールの中には、発生後にコストを測定するものもありますが、AgentGuardはリアルタイムでの過剰支出を防ぎます。

現在、AgentGuardはOpenAIとAnthropicのAPIにのみ対応しており、コストの見積もりはそれらの文書化された価格に基づいています。

AgentGuardをインストールするには、コマンドnpm i agent-guardを使用します。詳細については、GitHubのページを訪れてください。

ウィンストン、エドワード、ジェームズは、Meka Agentというオープンソースのフレームワークを開発しました。このフレームワークは、視覚に基づく言語モデルが人間のようにコンピュータ上でタスクを実行できるようにします。最初は品質保証テストのためのエージェントを作成しましたが、既存のブラウジングフレームワークには不満がありました。そこで、彼らはブラウジングエージェントを構築し、WebArenaで72.7%のスコアを達成しました。これは、OpenAIのChatGPTエージェントの65.4%を上回る結果です。

Mekaにはいくつかの重要な特徴があります。まず、真の視覚ベースの制御が可能で、画面を見て要素と直接やり取りできます。また、ブラウザ専用のツールとは異なり、システムレベルのタスクを管理できる完全なコンピュータアクセスを提供します。さらに、ユーザーは自分の言語モデルやシステムを簡単に統合できる拡張性も備えています。そして、高いパフォーマンスを誇ります。

彼らの目標は、開発者がエージェントを指示するだけで、どんなコンピュータ上でもタスクを自動化できるようにすることです。フィードバックを歓迎し、ユーザーにはGitHubのリポジトリやホスティングプラットフォームを通じてMekaを試してみるよう促しています。

1953年6月発行の雑誌「ファンタジー＆サイエンスフィクション」がオンラインで閲覧可能です。この雑誌はインターネットアーカイブの一部で、JavaScript対応のブラウザを使って読むことができます。全130ページで、1ページ表示や2ページ表示など、さまざまな閲覧オプションがあります。

ユーザーはこの雑誌をソーシャルメディアで共有したり、他のサイトに埋め込むこともできます。発行日は1953年6月で、英語版が提供されています。また、ファンタジーやサイエンスフィクション、パルプ雑誌など、いくつかのコレクションに含まれています。

異なるフォーマットでのダウンロードオプションもあり、PDF、EPUB、印刷障害者向けのDAISY形式が用意されています。この雑誌は「ザ・パルプ・ライブラリアン」によって2017年5月1日にアップロードされ、1,800回以上の閲覧があります。

この情報は、歴史的な出版物にアクセスし、共有する方法について説明しています。

要約がありません。

エズラ・クラインとデレク・トンプソンの著書『アバンダンス』では、アメリカ政府がインフラを整備する際に、過剰な規制や官僚的な手続きのために非効率になっていると指摘しています。この問題を具体的な例で示しています。シアトルに計画されていた電気自動車（EV）充電ステーションは、完成までに3ヶ月かかるはずでしたが、実際には3年間も遅れ、工事は進んでいません。

このプロジェクトは、資金や地域住民の反対といった問題ではなく、業者の変更や再設計といった官僚的な障害に直面しました。クラインとトンプソンは、政府が成果よりもプロセスに重きを置くようになり、小さなプロジェクトでさえ複雑化していると述べています。彼らは、慎重さよりも実行を優先する、より効果的なガバナンスのアプローチを提唱しています。

簡単なインフラ、例えば8つのEV充電スペースを建設できないことは、政府が基本的なサービスを提供する能力に関する大きな問題を反映しています。プロジェクトの遅延は、電気自動車の普及、住宅の供給、全体的な経済成長に影響を与えます。クラインとトンプソンは、公共機関への信頼を再構築し、重要な課題に取り組むために、承認プロセスの簡素化と効率的な政府の行動が必要だと強調しています。

モーガンジャンクションの空き地は、これらの制度的な非効率の象徴であり、政府がインフラプロジェクトを実行する方法に改革が急務であることを浮き彫りにしています。

この記事では、TrackingDictというカスタムPython辞書クラスについて説明しています。このクラスは、どのキーがアクセスされたかを追跡するのに役立ちます。特に、大規模なデータセットを扱う際、例えばデータベースから情報を取得する場合に、すべての取得データがレポートで使用されることを確認するのに便利です。

TrackingDictの主な特徴として、まず標準の辞書を継承し、アクセスされたキーを追跡するためのセットを初期化します。次に、__getitem__メソッドをオーバーライドして、アクセスされたキーを追跡セットに追加します。また、アクセスされたキーと一度もアクセスされなかったキーを取得するためのプロパティも提供しています。

具体例として、ユーザー情報を持つTrackingDictのインスタンスを作成し、特定のキーにアクセスすると、クラスは以下のように報告できます。アクセスされたキーは{'name'}、一度もアクセスされなかったキーは{'email', 'age'}です。この機能は、ユニットテストにおいてすべてのデータが確認されているかを確かめるのに役立ちます。更新されたバージョンでは、コードの明確さを向上させるために型ヒントも追加されています。

コメント欄では、.get()メソッドの取り扱いや、時間の経過とともに未使用のキーを追跡する機能の改善についての議論も行われています。

最近の記事では、負のキャパシタンスが窒化ガリウム（GaN）デバイスの性能を向上させる方法について述べられています。この技術により、従来の欠点を克服しながら、トランジスタの限界を超えることが可能になります。著者のキャサリン・ボウルザックは、半導体技術における強誘電体材料の使用がもたらす潜在的な利点を強調しています。

TUXEDO Computersは、Linuxユーザー向けに設計されたInfinityBook Pro 15 Gen10ノートパソコンを発表しました。このノートパソコンは、AMDのRyzen AI 300シリーズプロセッサを搭載しており、Zen 5コアと統合されたRadeonグラフィックスを特徴としています。画面サイズは15.3インチで、解像度は2560 x 1600、明るさは500ニットです。最大128GBのRAMをサポートし、99Whの長持ちバッテリーを搭載しています。

このノートパソコンは、Ryzen AI 7 350からRyzen AI 9 HX 370まで、いくつかの構成で提供される予定です。ただし、Ryzen AI機能に対するソフトウェアのサポートは現在限られています。基本モデルの価格は1090ユーロで、2024年7月から販売されている同様の機能を持つ他のノートパソコンと比べると高めです。

InfinityBook Pro 15 Gen10は2025年8月に正式に発売される予定です。詳細はTUXEDO Computersのウェブサイトで確認できます。

Optician Sansは、世界中の眼科医が使用する伝統的な視力検査表にインスパイアされた無料のフォントです。このフォントは読みやすさを向上させることを目的としており、視力を測定するためのLogMARチャートの視覚的原則に基づいています。

このフォントの背景には、1862年に開発されたスネレンチャートや1959年に導入されたスローンチャートがあり、効果的な文字選択が行われています。これにより、視認性が高まります。また、患者が商業情報を明確に見る手助けをすることを目指しており、デザイナーの職業へのコミットメントが反映されています。

デザインの特徴としては、統一感のある外観を持つためのカスタム代替グリフが含まれており、表示用としても完全に機能します。ライセンスはSILオープンフォントライセンスの下でリリースされており、オープンソースとしてGitHubで入手可能です。

このフォントは、ANTI Hamarとタイポグラファーのファビオ・デュアルテ・マルティンスによって開発されました。フォントや画像、その他のリソースを利用したい場合は、メールで連絡するか、Dropboxフォルダにアクセスすることができます。

多くの人々が自宅でサービスをホストしたり、ミニラックを使ってホームラボを作成したりしています。私が直面した課題の一つは、これらのサービスの健康状態を迅速に確認し、Raspberry Piを遠隔で制御することです。この経験から、さまざまなセットアップに対応できるユーザーフレンドリーなグラフィカルインターフェース（GUI）をRaspberry Piノードに追加することを考えました。

以前、オープンソースプロジェクト「Ubo pod」のためにこのGUIを設計しましたが、独立したモジュールとしても作成することに決めました。このGUIを使うことで、ユーザーはRaspberry Piを管理し、システムリソースを監視し、アプリケーションの状態を確認できます。また、このモジュールをサーバーラックに適合させるための新しいプリント基板（PCB）とエンクロージャの設計も進めています。

私の再設計の過程を共有しており、特にハードウェアのニーズについての早期のフィードバックをいただけると嬉しいです。GUIのソフトウェアはすでに完全に開発されており、オンラインでテストすることができます。PCBの設計やその他の情報は、提供されたリンクから確認できます。

サムスンのGalaxy Z Fold 7は、前モデルから大幅に進化しており、薄く軽いデザインを実現し、折りたたみスマートフォンの以前の問題にも対処しています。価格は1,999ドルで、200メガピクセルのカメラ、改善されたディスプレイ、強力なマルチタスク機能を備えています。

デザインはスリムで、折りたたんだ状態での厚さはわずか8.9mm、重さは215gと、一般的なスマートフォンと同等の感覚です。カバー画面は6.5インチで120Hzのリフレッシュレートを持ち、内側のディスプレイは8インチのフレキシブルOLEDで、こちらも120Hzです。カメラシステムは、200メガピクセルのメインセンサー、12メガピクセルの超広角レンズ、10メガピクセルの望遠レンズを搭載しており、画像品質が大幅に向上しています。

性能面では、Snapdragon 8 Eliteチップを搭載し、12GBまたは16GBのRAMオプションがあり、ゲームやマルチタスクにおいて高速なパフォーマンスを提供します。バッテリーは4,400mAhで、約1日持続しますが、充電速度は最大25Wと遅めです。

利点としては、スリムで軽量なデザイン、優れたカメラとディスプレイの品質、強力なマルチタスク機能と充実したソフトウェアサポートがあります。一方で、高価格、平均的なバッテリー寿命と充電速度、一部のソフトウェア機能やアプリが冗長に感じられることが欠点として挙げられます。

全体として、Galaxy Z Fold 7は折りたたみスマートフォンを求める人にとって実用的な選択肢ですが、その高価格が一部の購入者をためらわせるかもしれません。

北欧の風力発電所の開発者たちは、洋上風力発電所の増加に伴い新たな懸念に直面しています。より大きく、数も増えた風車が近隣の発電所に影響を与え、風の流れを減少させることで発電量が低下する可能性があります。この状況は、新しい家を建てた後に隣人が視界を遮るようなものです。海底に風車が増えるにつれて、既存の発電所からの風の「盗難」という問題がより重要になっています。

フィリップ・オッパーマンによるブログシリーズ「RustでOSを書く」は、読者がRustプログラミング言語を使って小さなオペレーティングシステムを作成する手助けをします。各投稿はチュートリアルとして機能し、必要なコードを提供し、さらなる探求のためにGitHubリポジトリへのリンクも含まれています。主なトピックは以下の通りです。

まず、フリースタンディングRustバイナリでは、標準ライブラリなしでRustコードを実行するための初期設定を行います。次に、最小限のRustカーネルを構築し、テキストを表示できる基本的な64ビットカーネルを作成します。VGAテキストモードでは、画面上にテキストを表示するための安全なインターフェースを実装します。

テストのセクションでは、カーネル内でのユニットテストや統合テストの技術について説明します。CPU例外では、CPUの例外を処理するシステムの設定方法を学びます。ダブルフォールトでは、ダブルフォールトを管理することでシステムのリセットを防ぐ方法を紹介します。

ハードウェア割り込みの設定では、タイマーやキーボード入力などのハードウェアイベントに対する割り込みを構成します。メモリ管理では、ページングを導入し、メモリ割り当て技術を実装します。最後に、マルチタスクでは、協調マルチタスクとRustの非同期機能であるasync/awaitについて探ります。

ユーザーは更新情報を受け取るために購読でき、過去のエディションにもアクセス可能ですが、現在のバージョンは最新の実践とライブラリに焦点を当てています。ブログのサポートはGitHubでのスポンサーシップを通じて奨励されています。また、コンテンツは複数の言語で利用可能です。

大手テクノロジー企業は、顧客のニーズよりも株価を優先する傾向が強まっています。彼らは質の高い製品やサービスを提供するよりも、株主を喜ばせることに注力しています。この変化は、企業が競合他社への移行を難しくする障壁を作る独占的なビジネスモデルを生み出し、顧客が搾取される結果を招いています。

Google WorkspaceやMicrosoft 365のような主要サービス間の相互運用性の欠如は、この問題を象徴しています。ユーザーは別のサービスに移行するのが難しいため、しばしば閉じ込められた気持ちになります。この状況では、企業は実際の製品の質よりも宣伝を重視することが可能になります。例えば、彼らは「AI」を過剰に宣伝し、株を魅力的に見せようとしますが、その技術が実際には宣伝ほど有益でない場合もあります。

多くのユーザーがこれらのサービスに不満を持っていても、高い切り替えコストのために動けないのが現状です。企業はこの状況を利用して、株価を上げるために宣伝を行い、しばしば製品の有用性やユーザーの満足度を犠牲にしています。一つのテクノロジートレンドが衰退すると、次には「量子コンピューティング」のような新たなトレンドが宣伝サイクルに登場します。最終的には、宣伝そのものが製品となってしまうのです。

要約がありません。

カリフォルニア大学デービス校の研究者たちは、ピスタチオの詳細なDNAマップを作成しました。このマップは、ナッツの栄養価や持続可能性を向上させるために重要です。カリフォルニア州はアメリカのほぼ全てのピスタチオを生産しており、この研究は経済的にも大きな意義を持っています。

新しい遺伝子マップは、以前のものよりもはるかに精密で、植物育種家がより良いピスタチオ品種を開発するのを助けます。特に気候変動による暖冬などの影響で作物の収量が変わる中、重要な役割を果たします。また、この研究ではピスタチオの成長過程の四つの重要な段階が示されており、農家が作物をより効果的かつ持続可能に管理する手助けとなります。

さらに、研究はナッツの栄養成分に影響を与える遺伝的要因を特定しており、将来的にはより健康的なピスタチオを育種する道を開きます。この研究はさまざまな農業団体の資金提供を受けており、ピスタチオ生産の質と持続可能性を向上させることを目指しています。

このブログ記事では、異なるバージョン間でAI/ML APIトラフィックの負荷分散を行うためのApache APISIXの設定方法について説明します。

AI/ML APIは、OpenAIに対応した包括的なエンドポイントであり、15万人以上の開発者が利用しています。さまざまなAIモデルへのアクセスを提供しています。

Apache APISIXは、高性能なAPIゲートウェイで、広範なトラフィック管理機能を備えています。また、プラグインを通じてAIゲートウェイとしても利用できます。

このガイドでは、以下の内容について詳しく説明します。まず、Dockerを使用してApache APISIXをインストールする方法、次にAdmin APIのセキュリティ設定、異なるAPIバージョンのルート設定、これらのバージョン間でのトラフィック分割の実装、最後に設定のテストと監視方法です。

インストール手順としては、まずAPISIXをetcdと共にセットアップするためのクイックスタートスクリプトをダウンロードして実行します。その後、APISIXが正常に動作しているかを確認します。

セキュリティ設定では、生成した管理者キーを使用してAdmin APIの認証を有効にし、アクセスを制限するためにIPアドレスをホワイトリストに登録します。

ルート定義では、APIのバージョン1とバージョン2のルートを作成し、トラフィック分割を行う前にそれぞれが個別に機能することを確認します。

トラフィック分割には、トラフィックを2つのバージョン間で均等に（50/50）分配するためのトラフィックスプリットプラグインを使用します。この比率はテスト目的で調整可能です。

検証とテストでは、新しいエンドポイントが期待通りに機能しているかを確認し、2つのAPIバージョン間でのリクエストの分配を検証するために負荷テストを実施します。

ベストプラクティスとしては、レート制限、認証、サーキットブレーカー、可観測性ツールの実装、インフラストラクチャをコードとして管理することが推奨されます。

このガイドは、Apache APISIXを使用してAI/ML APIトラフィックを設定・管理するための包括的なアプローチを提供し、セキュリティとパフォーマンスを確保します。

要約がありません。

TraccarはオープンソースのGPS追跡システムで、Javaベースのバックエンドサービスを提供しています。200以上のGPSプロトコルと2000以上のGPSデバイスモデルに対応しており、主要なSQLデータベースと連携します。また、使いやすいREST APIも提供しています。

Traccarにはいくつかのコンポーネントがあります。ウェブアプリケーションは追跡用のインターフェースを提供し、モバイルアプリとしてはAndroidとiOS向けの「Traccar Manager」と、モバイルデバイスを追跡するための「Traccar Client」があります。

主な機能には、リアルタイムのGPS追跡、ドライバーの行動監視、詳細なレポートや要約レポートの作成、ジオフェンシング機能、アラームや通知、アカウントおよびデバイス管理、メールやSMSのサポートがあります。

チームの連絡先は、Anton Tananaev（[email protected]）とAndrey Kunitsyn（[email protected]）です。

TraccarはApache License Version 2.0の下でライセンスされています。これは自由に使用できることを意味しますが、保証は提供されていません。詳細についてはApacheのウェブサイトを訪れてください。

ハッカーたちが銀行から金銭を盗もうとし、ネットワーク内に4Gモデムを搭載したラズベリーパイデバイスを設置しました。これにより、セキュリティ対策を回避し、銀行の内部システムにアクセスすることが可能になりました。UNC2891と呼ばれるハッカーたちは、マルウェアを隠すために高度な手法を用い、正当なソフトウェアに偽装して検出を逃れました。

彼らの目的は、機密データを保護するセキュリティデバイスを操作することで、銀行のATMシステムを侵害することでした。しかし、攻撃はハッカーたちがATMネットワークを成功裏に利用する前に発見されました。研究者たちは、銀行のインフラにラズベリーパイを物理的に設置するという異常な戦術に注目しており、これはこの種のサイバー攻撃における新しい手法とされています。

スウェーデンのスタートアップ、Lovableは、AIを活用したウェブサイトやアプリのビルダーを提供しており、わずか一週間でユニコーン（評価額が10億ドル以上）からセンタウル（年間定期収入が1億ドル以上）へと急成長しました。設立からわずか8ヶ月で、現在は230万人以上のアクティブユーザーと18万人の有料会員を抱え、従業員は45人という小規模なチームで運営されています。

最近、ユーザーをより手頃なプランに移行させた結果、150万ドルの収益減少に直面しましたが、現在は新たにビジネス向けのプランを導入し、企業顧客を引きつけようとしています。このプランには、セルフサービスオプションやシングルサインオン、プライベートプロジェクトなどの機能が含まれており、企業がLovableのツールをより効果的に活用できるようになることが期待されています。

LovableはすでにKlarnaやHubSpotといった大手クライアントを獲得しており、プラットフォーム上で1000万以上のプロジェクトが作成されています。AIツールへの需要が高まる中、ヨーロッパでは多くの企業が1億ドルの年間定期収入を達成する助けとなっています。

最近の研究によると、「DataComp CommonPool」と呼ばれる大規模なAIトレーニングデータセットには、パスポートやクレジットカード、出生証明書などの個人を特定できる情報（PII）が含まれる数百万の画像が存在しています。研究者たちはデータの一部しか監査していませんが、全体のデータセットには数億枚のこうした画像が含まれている可能性があると推定しています。彼らは、検証された身分証明書や履歴書からの個人情報、連絡先の詳細など、数千件の敏感な情報を発見しました。

CommonPoolは128億のサンプルを持ち、画像生成モデルのトレーニングに使用される最大の公開データセットの一つです。作成者は学術研究のためにこのデータセットを意図しましたが、そのライセンスは商業利用を許可しており、プライバシーに関する懸念が生じています。この研究は、ウェブから収集されたデータにはしばしばPIIが含まれているリスクがあることを強調しており、敏感な情報をフィルタリングしようとする試みがあっても完全ではないことを示しています。

研究者たちは、プライバシー保護が不十分であると指摘しています。アルゴリズムが多くの特定可能な顔を見逃し、既知のPIIを効果的にフィルタリングできていないためです。また、個人がデータの削除を求めても、トレーニングされたモデルが元の情報を保持しているため、リスクが完全に排除されるわけではないと強調しています。この結果は、ウェブスクレイピングの実践を再評価する必要性を訴え、プライバシー法の潜在的な違反を浮き彫りにしています。これらの法律は、研究者を保護することが少なく、何が「公開されている」と見なされるかの複雑さを考慮していないことが多いのです。

全体として、この研究は、多くの人々がプライベートだと考えていた画像や文書が、彼らの同意なしにAIシステムで使用されていることを警告しています。これは重大な倫理的および法的な懸念を引き起こしています。

トム・シアーズは、C言語でメモリ効率の良い構造体（struct）を作成する方法について説明しています。具体的には「モンスター」構造体を例に挙げています。

まず、構造体のサイズを理解することが重要です。一般的なモンスター構造体には、健康状態、ダメージ、位置などのさまざまなフィールドが含まれており、計算上は89バイトになります。しかし、コンパイラが整列のために追加するパディングにより、実際のサイズは96バイトになります。

次に、パディングを減らす方法があります。フィールドを大きい型から小さい型の順に並べ替えることで、サイズを96バイトから92バイトに減少させることができます。

冗長なフィールドを削除することでもスペースを節約できます。例えば、is_aliveフィールドはhealthフィールドから計算できるため、構造体のサイズを88バイトにさらに減らすことが可能です。

小さいデータ型を使用することも効果的です。intの代わりにuint16_tを使うことで、構造体のサイズを84バイトに大幅に削減できます。

ブール値を表現する際にはビットフィールドを利用すると、複数のブール値を1バイトに収めることができ、サイズを80バイトに減少させることができます。

識別子には文字列の代わりに列挙型（enum）を使用することで、メモリ使用量を大幅に削減できます。これにより、構造体のサイズはわずか20バイトに縮小されます。

ただし、構造体の最適化にはトレードオフが伴います。メモリ効率を高めることは重要ですが、コードの可読性とのバランスも考慮する必要があります。一部の手法は整数オーバーフローなどのリスクを引き起こす可能性があります。

全体として、データを慎重に構造化し最適化することで、特にパフォーマンスが重要なアプリケーションにおいて、プログラムのメモリを大幅に節約できる可能性があります。

著者は毎週、学んだ教訓や自己成長の計画について振り返っています。今週は、ウィンブルドンやツール・ド・フランスといった最近の競技からインスパイアを受け、スポーツにおけるライバル関係の重要性について語ります。

著者は、ミシガン大学とオハイオ州立大学のアメリカンフットボールのライバル関係や、ペイトン・マニングとの長年の競争からの個人的な経験を共有します。ライバル関係は、アスリートが限界を超えて自分のパフォーマンスに集中する原動力になると強調しています。

ライバル関係は単なる対戦以上のものであり、緊迫感やモチベーションを高める効果があります。著者は、ライバルを友人ではなく敵として見ることで、競争心が高まると考えています。この考え方は、一時的に感情を傷つけることもありますが、偉大さを育むことにつながると述べています。

著者は、マニングのようなライバルに感謝の意を示し、彼らが自分を挑戦させ、潜在能力を引き出してくれる存在であると認識しています。最終的に、ライバル関係を受け入れることは、個人としてもプロとしても大きな成長につながると考えています。

Oxideは、シリーズBの資金調達ラウンドで1億ドルを調達し、総資金調達額を1億8900万ドルに増やしました。この資金は、オンプレミスソリューションに特化したクラウドコンピューティング市場での主要なプレーヤーになるというOxideのビジョンを実現するために役立ちます。

2019年に設立された当初、多くの投資家は市場の可能性に懐疑的でした。しかし、ハードウェアとソフトウェアの共同設計の重要性を理解している投資家の支援を受けて、Oxideは製品の開発を始めました。独自のハードウェア設計、オペレーティングシステム、統合サービスなどの重要な技術を開発し、2年前に初のシステムを成功裏に発売しました。

それ以来、顧客の関心は高まり、販売サイクルは短縮され、ポジティブなフィードバックが寄せられています。新たな投資は、Oxideの目標に合致しており、業務の拡大や顧客のニーズに応える手助けとなるでしょう。Oxideはこの新たな段階に期待を寄せており、革新的なコンピューティングソリューションの提供に尽力する意向です。