要約がありません。

アイスランドの人名をユーザーインターフェースで表示する際の課題について述べています。アイスランド語では、名前が文法的な格によって形を変えるため、適切な形を使わないと文章が不自然に聞こえることがあります。各名前には異なる格に対応する四つの形があります。

この問題を解決するために、「beygla」というJavaScriptライブラリが作られました。このライブラリは、主格に保存された名前に対して正しい文法的な格を適用します。アイスランドの名前データから派生した圧縮トライ構造を使用して、格変化のルールを効率的に保存・取得します。このトライはコンパクトで、ライブラリ全体のサイズをわずか3.27 kBに抑えています。

プロセスには、アイスランドの名前に関する公開データベースを利用して格変化データを取得し、巧妙な圧縮技術を適用することが含まれています。このトライ構造により、元のデータセットに含まれていない名前でも接尾辞のパターンを特定することで迅速に検索できます。

テストの結果、データがない名前に対しても74%の確率で正しい格変化を予測し、一般的な名前に適用した場合の全体的なエラー率は低いことが示されました。このライブラリは、正確性が重要なアイスランドの司法制度などの公式な場面でも利用されています。

「beygla」は、アイスランドの名前の格変化の複雑さに効果的に対処しつつ、小さなバンドルサイズを維持しています。この技術は、同様の特徴を持つ他の言語にも応用できる可能性があります。

要約がありません。

要約がありません。

ユニカーネルは、特定のアプリケーションを実行するために設計された軽量の仮想マシンです。これは、すべてのリソースを独占的に利用できるプライベートヴィラのようなものです。ユニカーネルは、LinuxやWindowsのような従来のオペレーティングシステムの負荷から解放された独自のアプリケーション環境を提供します。従来のシステムは複数のアプリケーションを管理し、不要なリソースを消費しますが、ユニカーネルはその点で優れています。

ユニカーネルの主な特徴には、アプリケーションとオペレーティングシステムを一つの実行可能なイメージに統合することが含まれます。これにより、システムは小さく、速く、より安全になります。また、必要なコンポーネントだけを含むため、リソースの消費を抑え、起動時間を短縮します。さまざまなハイパーバイザーやローカルデバイスで実行できるため、効率的な仮想化が可能です。

ユニカーネルにはいくつかの種類があり、NanosやUnikraftが代表的な例です。Nanosはさまざまなクラウドプロバイダーでの柔軟な運用が可能で、Unikraftは独自のクラウド構造を活用してパフォーマンスを向上させています。

Nanosユニカーネルを構築するには、Linux環境を設定し、必要なツールをインストールし、AWSなどのプラットフォームでアプリケーションを作成・展開するための一連の手順に従います。Nanosは特定のタスクにおいて、実行時間や入出力操作の面でLinuxよりも優れたパフォーマンスを発揮するため、軽量なマイクロサービスや迅速なアプリケーションプロトタイピングに適しています。

しかし、ユニカーネルにはいくつかの課題もあります。開発の複雑さや既存ツールの機能の限界、従来のシステムと比較して発展途上のエコシステムによるライブラリやコミュニティサポートの不足、バイナリ形式と限られたシステムコールサポートによるデバッグの難しさなどです。

ユニカーネルは、アプリケーションの展開において効率性と安全性を向上させる有望なアプローチを提供しますが、開発やサポートにおいていくつかの課題も抱えています。エコシステムが成長するにつれて、ユニカーネルはアプリケーション配信の未来において重要な役割を果たす可能性があります。

著者は、ルービックキューブの「完璧なスクランブル」を作成しようとしました。このスクランブルでは、同じ色の正方形が隣接しないようにすることが求められます。ランダムなスクランブルに苦労した後、著者はオンラインで助けを求め、特定の条件を満たすスクランブルが実際に可能であることを発見しました。

完璧なスクランブルの主な要件は次の通りです。まず、各面にはすべての色が表示されなければなりません。次に、同じ色の正方形が一つの面に二つ以上現れてはいけません。また、同じ色の正方形が隣接して触れ合うこともできません。さらに、対角線上や角で同じ色の正方形が触れることも禁止されています。最後に、各面は異なるパターンを持つ必要があります。

著者は、プログラムを使ってキューブの配置を生成する方法を開発しました。4300兆通り以上の組み合わせを手作業で確認するのは現実的ではないと気づいたからです。著者は、角やエッジの組み合わせのリストを作成し、条件を満たしつつキューブの解決可能性も維持するようにしました。

五日間の計算の後、プログラムはすべての要件を満たすユニークな解を見つけ、48通りの異なる配置を可能にしました。著者はまた、プログラムの改善点についても議論し、処理速度を上げたり、追加の要件を考慮したりすることを提案しました。

完璧なスクランブルは、厳しい条件を満たすルービックキューブの複雑な配置であり、著者のプログラムは膨大な数の可能な構成からこのユニークなスクランブルを特定することに成功しました。

著者は、わずか6週間でClaude Codeを使った変革的な体験を共有しています。このツールは、彼らのコーディングやコード管理のアプローチに大きな影響を与えました。プログラミングにおいて新たな自由を感じ、行を一つずつ書くのではなく、迅速に完全なシーンを作成できるようになったと述べています。この変化は、アートにおける写真の導入に例えられ、従来のコーディング方法が魅力を失っていると感じています。

著者は多くのサイドプロジェクトを完了し、通常の仕事をこなしながらもコードベースを大幅に改善しました。以前は数週間かかっていた作業が、今ではずっと短時間で終わるようになり、技術的負債に効率的に取り組むことができるようになりました。新しいプロジェクトを始めたり、アイデアを探求したりすることが容易になり、失敗を恐れずに進められると強調しています。

記事では、Claude Codeがチーム内のコラボレーションや実験を促進し、ゲームデザインや開発プロセスを迅速化する方法についても触れています。著者は、プルリクエストやコミットのペースは大きく変わっていないものの、内部の勢いが増していると感じています。

このツールは実験を奨励し、開発者がその出力から学びながら実践的な作業に取り組むことを可能にします。著者は、AIツールのトレンドにこだわることを避けるようアドバイスし、Claude Codeが自分のニーズには十分であると述べています。

全体として、著者はClaude Codeをプログラミングにおける強力な味方と見なし、質の高いコードを迅速に生み出す手助けをしてくれる忍耐強いペアプログラミングのパートナーに例えています。

要約がありません。

キャッシュの排出ポリシーについて、コンピュータアーキテクチャにおけるさまざまな戦略の効果を考察しています。特に、キャッシュが満杯のときにどのように機能するかに焦点を当てています。

排出ポリシーの中で、最も最近使用されたデータを保持する傾向がある「最少最近使用（LRU）」が好まれることが多いですが、ループがキャッシュサイズを超えると、常にミスが発生するため、効果的ではなくなります。一方で、ランダム排出は、特に大きなキャッシュでは意外に良好なパフォーマンスを示すことがあります。

ポリシーの比較では、「2-random」というハイブリッドアプローチがLRUに対して競争力のあるパフォーマンスを示し、特に大きなキャッシュでの効果が期待されます。全体として、LRUは小さなキャッシュでのパフォーマンスが優れていますが、2-randomは大きなキャッシュにおいて好まれる傾向があります。

シミュレーション結果では、SPEC CPUベンチマークを使用して、さまざまなキャッシュサイズとポリシーにおけるミス率を比較しています。擬似ランダムポリシー（擬似2-randomや擬似3-randomなど）は、最小限のリソースオーバーヘッドで実装でき、期待できる結果を示しています。

数学的な観点からは、複数のランダムオプションの中から選択するという概念（2-randomのような）は、システムの最大負荷を大幅に減少させることができ、キャッシュを超えたさまざまなコンピューティングシナリオに適用可能です。

今後の方向性としては、異なるキャッシュレベルやCPU以外のアプリケーションに対するさまざまな戦略を含む排出ポリシーのさらなる探求の可能性があります。全体として、LRUは小さなキャッシュに対して効果的である一方、2-randomやその変種は大きなキャッシュにおいてより良いパフォーマンスを提供する可能性があり、現代のコンピュータアーキテクチャにおいて考慮する価値があります。

要約がありません。

この文章では、Rubyの正規表現における/o修飾子について説明しています。この修飾子は「インターポレーションモード」を意味し、最初に評価された正規表現の値をキャッシュします。つまり、以降の使用に対しては一度だけ評価されるため、予期しない動作やバグを引き起こす可能性があります。

著者は、/o修飾子を誤って使用しているコードをレビューした際の個人的な体験を共有しています。最初は出力が壊れているように見えましたが、これは正規表現が異なる入力に対して再評価されず、最初に遭遇した値を保持していたためです。調査の結果、著者は/oが正規表現をキャッシュし、最初の評価後は定数のように振る舞うことを発見しました。

文章では、Rubyの仮想マシンがこのキャッシュを「once」という特別な命令で処理していることを説明しています。この命令により、メソッドが何回呼ばれても正規表現は一度だけ評価されることが保証されます。この動作は、特にマルチスレッド環境では非決定的な結果を引き起こす可能性があります。

著者は、/o修飾子の複雑さとバグを引き起こす可能性から、使用を避けることを勧めています。正規表現を手動でキャッシュする方が安全な代替手段であると提案しています。文章の最後では、/o修飾子は最適化のために存在しますが、混乱やエラーを防ぐためには避けるのが最良であると述べています。

Cerebrasは、AIコーディングを簡素化し、迅速化するために2つの新しいプランを発表しました。月額50ドルの「Cerebras Code Pro」と月額200ドルの「Code Max」です。どちらのプランも、毎秒2,000トークンの速度でコードを生成する強力なコーディングモデル「Qwen3-Coder」にアクセスでき、週ごとの使用制限はありません。

主な特徴として、即時のコード生成があり、コーディング中の待機時間を短縮します。また、OpenAIのエンドポイントをサポートするさまざまなコーディングツールやエディタとの互換性があり、既存のワークフローに統合することが可能です。

プランの詳細は以下の通りです。月額50ドルの「Cerebras Code Pro」は、1日あたり最大1,000メッセージを送信でき、インディー開発者やシンプルなプロジェクトに最適です。一方、月額200ドルの「Cerebras Code Max」は、1日あたり最大5,000メッセージを送信でき、フルタイムの開発者や複雑なコーディングタスクに適しています。

両方のプランは現在利用可能で、ユーザーは待機リストなしですぐに使用を開始できます。

アダム・サフディは、父親が認知症と診断された後の家族の経験を通じて、長期介護保険（LTC保険）についての教訓を共有しています。

最初の状況として、アダムは父親の混乱や徘徊についての心配な電話を受け、認知症の診断を受けました。アダムの両親は2004年にLTC保険を購入し、10年間で年間約14,000ドルを支払っていましたが、アダムは母親が亡くなるまでその保険の内容を知らなかったのです。

保険金請求の手続きでは、アダムと兄は最初にポリシーを見つけるのに苦労しましたが、保険会社に直接電話する方が効果的であることを学びました。その後、請求手続きのための申請書が送られてきました。保険会社は請求を処理するために評価を必要とし、これが遅延を引き起こすことがあります。

請求が処理される間、彼らは在宅介護サービスを雇いましたが、支払いは専門的なケアが行われた90日後から始まります。アダムの父親のポリシーには、実際のケア費用に関係なく日額の給付を提供するインデムニティライダーが含まれており、これが費用のカバーに役立ちました。

アダムは介護サービスの日数を記録し、保険会社の記録との不一致を発見しました。これには注意深い監視が必要でした。また、保険会社は支払いを処理するために詳細なケアノートを要求しており、ケア提供者からの適切な文書化の重要性が浮き彫りになりました。

支払いがサービスに合致しているかを確認するために、継続的なチェックが必要であり、請求書の処理方法に問題が生じることもあります。アダムは、両親をサポートしてくれた保険代理人からの支援を受け、保険会社との課題を乗り越える上で重要な役割を果たしました。

この経験は、LTC保険の内容を理解し、請求や高齢の親のケアを積極的に管理することの重要性を強調しています。

Goのデータレース検出器には限界があり、人間の観察者には明らかなデータレースを見逃すことがあります。この問題は、ミューテックスを使って共有データを保護している状況で、別のスレッドが保護されていない書き込みを行う場合に発生します。

具体的な例では、二つのスレッドが共有カウンターをインクリメントします。一方のスレッドはミューテックスを使ってアクセスをロックし、もう一方のスレッドはロックせずにカウンターをインクリメントします。もしミューテックスをロックするスレッドが先に実行されると、両方のスレッドが同時にカウンターにアクセスすることになり、データレースが発生する可能性があります。しかし、Goのレース検出器は、実行中に実際にレースが発生しない限り、このレースを見逃すことがあります。

Goは、操作間の「先行関係」を分析することでデータレースを検出します。操作の順序が一方のスレッドの動作を他方の動作から独立させる場合、レースが報告されます。Goのツールは、さまざまな実行タイミングの下でレースを特定するのに効果的ですが、ロックのモデル化によって実行順序が安全に見える場合にはレースを見逃すことがあります。

これらの限界にもかかわらず、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。そのため、コードの安全性を確保するためには、このツールの限界を理解することが重要です。検出器がレースを報告しないからといって、コードに潜在的な問題がないとは限りません。

パロアルトネットワークスは、アイデンティティ管理とセキュリティを専門とするサイバーアークを250億ドルで買収する計画を発表しました。この買収は現金と株式の両方を含むもので、パロアルトにとってこれまでで最大の取引となり、アイデンティティセキュリティ市場への参入を意味します。2018年にCEOのニケシュ・アローラが就任して以来、パロアルトは合計70億ドル以上の複数の買収を行っており、最近ではディグセキュリティやタロンサイバーセキュリティの買収も含まれています。この取引は、サイバーセキュリティ業界において2025年の最大のものの一つであり、今年初めにグーグルがウィズを320億ドルで買収したことに続くものです。

デイビッド・ヒルは、ThinkPadノートパソコンのデザインに関わった著名なデザイナーであり、ThinkPadのデザインに関する自身の経験や考えを語っています。ThinkPadは1992年に発売され、トラックポイントやバタフライキーボードといった独自の特徴で知られています。ヒルは1995年から2017年までThinkPadに携わり、革新を推進し、バタフライキーボードを搭載した新しいモデルや、ノートパソコンのように折りたためるポータブルワークステーションの導入を試みました。

彼はトラックポイントの重要性を強調し、これは年々進化してきました。また、キーボードを照らすためのオーバーヘッドライトであるThinkLightについても言及しています。これはバックライトが標準になる前に使用されていました。ヒルはThinkPadの一貫したデザイン言語を重視し、急激な変化よりも「目的に沿った進化」を好んでいます。過去の課題についても振り返り、ノートパソコンのデザイン変更に伴う六列キーボードへの移行や、ポータブルワークステーションの開発が失敗したことを挙げています。

全体として、ヒルはThinkPadの遺産に誇りを持ちながらも、市場に出なかった機会や革新についても認識しています。

ダグ・マクダウェルは、ユニークなコーヒーメーカーとレトロゲーム用コンピュータを組み合わせた「コーヒーマティックPC」を作りました。彼は古いGEコーヒーマティックコーヒーメーカーをリサイクルショップで見つけ、それを機能するコンピュータに改造することに決めました。このコーヒーマティックPCは、コーヒーを淹れるだけでなく、その熱い液体を内部コンポーネントの冷却にも利用するという革新的なアプローチを採用しています。

コーヒーマティックPCは、2002年に始まったコーヒーメーカーコンピュータの系譜の一部であり、注目すべき作品には「カフェインマシン」、「ゾタックメクスプレッソ」、そして「ミスターコーヒーPC」が含まれます。これらの作品の間には15年の空白があり、マクダウェルはその期間に創造性が欠けていた理由について疑問を投げかけています。

このプロジェクトは、設計と製作に1か月を要し、2000年代中頃のマザーボードや最新のソリッドステートドライブなど、古い部品と新しい部品を組み合わせて作られました。その結果、1970年代のコーヒーメーカーで淹れたような味のコーヒーを作る、独特で機能的なマシンが完成しました。

マクダウェルの作品は「スパークラインズ」というアート展をインスパイアし、コーヒーメーカーコンピュータの創作における空白を手描きのデータビジュアライゼーションを通じて探求しています。彼は、見落とされたコーヒーメーカーコンピュータの作品を共有するよう他の人々にも呼びかけています。

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

この研究は、サイクリストの異なる隊形がレース中に風から守られるライダーの空気抵抗をどのように減少させるかを調査しています。高解像度の計算流体力学（CFD）シミュレーションと風洞実験に基づいて、3人、4人、5人のサイクリストによる27の隊形が分析されました。

重要な発見として、一般的な単一のパックライン隊形、つまりライダーが直線に並ぶ形は、風から守られるライダーを最も効果的に守るものではないことがわかりました。最適な隊形としては、3人のサイクリストによる逆三角形の隊形があり、これにより守られるライダーの空気抵抗を最大39%減少させることができますが、先頭のサイクリストには逆に空気抵抗が増加します。4人のサイクリストによるダイヤモンド隊形では、守られるライダーの空気抵抗が38%減少し、全てのライダーに利益をもたらします。5人のサイクリストによる2x2の隊形では、守られるライダーの空気抵抗を24%まで下げることができ、従来のパックラインよりも大幅に改善されます。

リードサイクリストがパンクやクラッシュなどのトラブルに見舞われた場合、チームメイトは守られるライダーの風の抵抗を最小限に抑え、主集団に戻る手助けをする必要があります。この研究は、代替の隊形を使用することで、こうした状況での効率と速度を向上させることができると示唆しています。

実際の応用として、チームはレース中に特に重要な場面で、守られるライダーのエネルギーを節約するためにこれらの代替隊形を採用することを検討すべきです。

研究の限界として、シミュレーションは静止した空気の条件を前提としており、動的なサイクリング姿勢や横風との相互作用は考慮されていません。これらは今後の研究で探求されるべきです。

この研究は、単一のパックラインを放棄し、より専門的な隊形を採用することで、レース中のサイクリストの空気抵抗効率が大幅に向上する可能性があることを示しています。

2025年7月のHacker Newsでの議論へのリンクがあります。この議論には105件のコメントが寄せられています。具体的な内容は記載されていませんが、リンク先のトピックについて重要な会話があったことを示しています。

2025年7月、Ladybirdプロジェクトは大きな進展を遂げ、47人の貢献者から319件のプルリクエストが統合されました。また、新たにScraping FishやBlacksmithといったスポンサーが加わり、プロジェクトの継続的な開発を支援しました。

主な更新内容として、まずウェブプラットフォームのテストが強化され、新たに13,090件のテストが成功し、合計で1,831,856件に達しました。次に、Google reCAPTCHAに関する問題が修正され、postMessageを通じてGoogle reCAPTCHAが正常に機能するようになりました。

さらに、Ladybirdは最大120Hzでのレンダリングをサポートし、アニメーションやスクロールの滑らかさが向上しました。HTTP/3のサポートも追加され、Alt-Svcヘッダーを介して対応するサーバーとの交渉が可能になりました。

セキュリティ面では、クロスサイトスクリプティング（XSS）に対する防御を強化するために、Trusted Typesの初期サポートが追加されました。また、SVG内の埋め込みHTMLの取り扱いが改善され、互換性が向上しました。

CSSの強化も行われ、擬似要素でのcontent: url(...)のサポートが追加されました。新しい擬似クラス:state(foo)と:uncheckedも導入され、スタイリングが向上しました。論理プロパティグループの改善により、CSSプロパティの取り扱いがより正確かつ効率的になりました。

さらに、var()やattr()の実装が更新され、CSS仕様により適合した堅牢なものとなりました。新しいCSS構文が属性値の解析をサポートし、CSS Houdiniの対応も強化されました。@property宣言とCSS.registerProperty()のサポートも開始されました。

最後に、内部の文字列処理がネイティブのUTF-16に移行され、操作が簡素化され、バグが減少しました。今月の更新に貢献してくれた多くの方々に感謝します。

要約がありません。

もちろん、そのお手伝いができます！ただし、要約してほしいテキストが必要です。要約してほしい内容を教えてください。

Trieveの創設者であるニコラス・カミは、Mintlifyでの検索に関する問題に直面しました。検索結果がしばしば不正確であるのは、バグが原因でした。彼は以前にこの問題を指摘しましたが、修正は優先されませんでした。しかし、Mintlifyのチームに加わったことで、彼は検索機能にAbortControllerを追加し、ユーザーが入力している内容に関連した結果を得られるように問題を解決しました。カミはこのような問題を解決することに満足感を感じており、オープンソースソフトウェアの特性を評価しています。オープンソースでは、ユーザーが直接バグを修正できるからです。彼はMintlifyの検索機能を改善できたことを誇りに思い、今後もさらなる改善を目指しています。

企業はB2C（企業対消費者）からB2A（企業対行政）へのシフトを考えるべきだという提案があります。つまり、個々の消費者を主なターゲットとするのではなく、政府や行政機関との連携に重点を置くべきだということです。この考え方は、消費者に直接販売するだけでなく、公共部門との協力において新たな機会が増えているという点にあります。

要約がありません。

Aaron Ballman、Shafik、Endill、Corentinを含む開発者グループが、CおよびC++プログラムの安全性とセキュリティの向上を提案しています。標準化委員会（C++のWG21およびCのWG14）がこの課題に取り組んでいますが、速度や範囲に制限があります。この提案では、安全性の向上に関する責任がClangのような実装にあることが強調されています。

現在、Clangはさまざまな安全機能を提供していますが、それらは整理されておらず、文書化も不十分なため、ユーザーが効率的に利用するのが難しい状況です。チームは、これらの機能を統一し、使いやすい「ハードンモード」を作ることを目指しています。

このモードの主な目標には、次のようなものがあります。安全関連のコンパイラフラグや設定を自動的に有効にすること、将来のコンパイラバージョンでのコードの破損に関するユーザーの期待を明確にすること、言語標準を指定できるようにし、古い安全性の低いバージョンを避けることです。

チームは、この機能を実装するためのさまざまな方法を検討しています。1つは、ユーザーが設定ファイルを通じてハードンモードを設定できる方法です。これにより、メンテナンスが容易になります。次に、新しいドライバーモードを導入することで、コンパイラの更新に関するユーザーの期待を変えることができますが、既存のビルドシステムとの統合が複雑になる可能性があります。また、異なる設定のための別々のフラグを用意することで、ユーザーが自分の好みを選択できるようにすることも考えられています。さらに、すべての安全機能を一度に有効にする単一のフラグを設ける案もありますが、これがGCCとの互換性に影響を与えるかもしれません。

このグループは、ハードンモードを進めるべきか、またその効果的な実装方法についてコミュニティからのフィードバックを求めています。

求人情報を掲載する際は、勤務地を明確に示すことが重要です。リモートの仕事には「REMOTE」、アメリカ国内のみのリモートポジションには「REMOTE (US)」、リモートワークが許可されていない場合は「ONSITE」と記載してください。求人を投稿できるのは、採用を行う企業の担当者のみであり、リクルーターや求人情報サイトからの投稿は認められません。企業があまり知られていない場合は、簡単な説明を添えると良いでしょう。

また、求人を出す際は、実際に採用活動を行っており、応募者に対して必ず返答することを確認してください。求人投稿に対するコメントは、苦情や話題から外れた内容を避けるべきです。興味のある求職者は、ポジションに本当に関心がある場合のみメールを送るようにしてください。

求人検索のための役立つリンクもいくつか提供されています。求職者やフリーランス向けの追加スレッドも用意されています。

カデンス・デザイン・システムズ社は、カリフォルニア州サンノゼに本社を置くテクノロジー企業で、中国の国防科技大学（NUDT）に半導体設計ツールを不正に輸出した罪を認めることに合意しました。この大学は中国軍と関連があります。カデンス社は、約1億4千万ドルの罰金を支払うことになり、その内訳は約1億1,800万ドルの刑事罰金と9,500万ドル以上の民事罰金です。

NUDTは、2015年にその軍事活動を理由にアメリカ合衆国商務省のエンティティリストに追加されました。2015年から2021年の間、カデンス社とその中国の子会社は、必要なライセンスなしにNUDTに対して機密技術を販売しており、それが違法であることを認識していました。カデンス社は、その後、輸出コンプライアンスプログラムの改善に向けた措置を講じています。

この有罪答弁の合意は連邦裁判官の承認を待っており、事件はFBIと商務省によって調査されました。

Ethersyncは、複数のユーザーがリアルタイムでテキストファイルを共同編集できるツールで、ペアプログラミングやノート取りに最適です。このツールはGitと連携して動作し、いくつかの重要な機能を提供します。

まず、同時編集が可能で、異なるテキストエディタを使用している複数のユーザーが同時にファイルを編集できます。また、カーソルの可視化機能により、他のユーザーがドキュメントのどこで作業しているかを確認できます。さらに、ユーザーは通常通りプロジェクト全体にアクセスして共同作業ができます。接続は暗号化されたピアツーピア方式を使用しており、サーバーを必要としません。オフラインでも使用でき、ファイルへの完全なアクセスが可能です。新しいエディタープラグインの開発も簡単に行えるプロトコルをサポートしています。

インストール手順は簡単です。まず、Linux、macOS、Android、Windows Subsystem for Linux用のethersyncコマンドをインストールします。次に、NeovimまたはVS Code/Codium用のエディタープラグインをインストールします。

基本的な使い方としては、ディレクトリを共有するためにethersync shareを実行します。別のユーザーは提供された参加コードを使って接続できます。変更は即座に同期され、リアルタイムでのコラボレーションが可能です。

Ethersyncは現在も開発中で、ユーザーはコードの貢献やバグの報告を奨励されています。JetbrainsやEmacs、ウェブエディタ用のプラグインに関するプロジェクトも進行中です。

質問がある場合は、GitHubやソーシャルメディアで連絡を取ることができます。Ethersyncはさまざまな組織から資金提供を受けており、GNU Affero General Public Licenseの下でライセンスされています。

要約がありません。

要約がありません。

「苦い教訓」という概念は、リッチ・サットンによって提唱され、AIにおいて最も効果的な方法は人間中心の知識構築ではなく、一般的な計算アプローチから生まれることを強調しています。人間の知識を取り入れることは短期的な利益をもたらすことがありますが、しばしば停滞を招くことになります。AIにおける真のブレークスルーは、探索と学習を通じて計算を拡張することから生じます。

この考え方は、人間の謙虚さという広いテーマにも関連しています。私たちの宇宙における重要性に対する認識を挑戦するものであり、コペルニクス、ダーウィン、フロイトの歴史的な発見に似ています。

イーサン・モリックは最近、ビジネスプロセスに関連してこの苦い教訓について議論しました。彼は、組織がしばしば混沌とした状態で運営されているため、AIを効果的に実装するのが難しいと指摘しました。一部の企業は非公式にAIを使用し始めていますが、組織全体でAIを拡張することはプロセスが不明確なため困難です。

モリックは、組織が品質を定義し、具体例を示すことができれば、チェスや音声認識のようなより定量的な分野で得られる結果に近い成果を上げることができると主張しています。しかし、高品質なデータが苦い教訓を成功裏に実施するために重要であるため、懐疑的な見方もあります。多くの組織は自らの目標を明確に定義するのに苦労しており、扱うデータは偏っていたり不十分であることが多いです。

チェスの例では、StockfishというAIプログラムは単に計算を拡張するのではなく、小さく効率的なモデルを統合することで成功しました。これは、実用的なアプローチが一般的な方法を上回ることがあることを示しています。

全体として、苦い教訓は貴重な洞察を提供しますが、実際の応用には限界があります。AI開発者は、一般的な計算方法と特定の人間の論理をバランスよく組み合わせて、独自の課題に効果的に対処することが重要です。

北朝鮮の脱北者であるジンスは、北朝鮮政府のために秘密裏にIT業務を行うために海外に送られた経験を語りました。彼は偽の身分証明書を使って西側の企業からリモートの仕事を得ており、月に約5,000ドルを稼いでいました。そのうち85%は政権を支えるために送金されていました。この秘密の活動は、パンデミック以降増加しており、北朝鮮に年間2億5,000万ドルから6億ドルの収入をもたらしています。

多くの北朝鮮のIT労働者はチームで働き、国際的な制裁を逃れるために西洋人になりすますことがよくあります。ジンスは、さまざまな国の人々から身分を集めて仕事に応募していたことを説明し、主に高い給与を得るためにアメリカ市場をターゲットにしていたと述べました。多くの企業が知らずに複数の北朝鮮人を雇っていることも指摘しました。

北朝鮮の厳しい状況にもかかわらず、ジンスは海外で働くことでより自由を感じましたが、ほとんどの労働者は家族への罰を恐れて脱北を考えないといいます。脱北後、ジンスはIT業界で働き続けていますが、以前よりも収入は少なくなりました。しかし、彼は自分の収入をより多く手元に残すことができています。彼は、政権のために行う違法な仕事と、正当な方法でお金を稼ぐことの違いについて考えています。

外部リンクにはアクセスできませんが、要約してほしいテキストや重要なポイントを教えていただければ、喜んでお手伝いします。

パトリックとジェームズは、ビジネスがターゲットオーディエンスをシミュレーションできる「人工社会」というツールを開発しました。これにより、マーケティングメッセージやコンテンツを本格的に展開する前にテストすることが可能になります。

「人工社会」の主なポイントは次の通りです。まず、目的としては、マーケティング担当者が無駄なコストをかけずに最適なメッセージを見つける手助けをします。従来の実験は時間がかかり費用も高いですが、シミュレーションは迅速かつ手頃な価格で行えます。

このツールの仕組みは、ソーシャルメディアから得た実データに基づいてAIペルソナを作成することです。ユーザーはメッセージを作成し、これらのペルソナが相互に作用するシミュレーションを実行できます。結果は約30秒から2分で生成され、メッセージの改善に役立つ洞察を提供します。

課題としては、正確性の確保とユーザーインターフェースの魅力を高めることが挙げられます。LinkedInの投稿パフォーマンスを予測する際には有望な結果が得られましたが、他のコンテキストに合わせてモデルを洗練させる必要があります。

背景として、両創業者は行動科学者で、A/Bテストやデータサイエンスの経験があります。シミュレーションの可能性を探る中で、このスタートアップを立ち上げることを決めました。

価格設定については、試用は無料で、新規ユーザーには3クレジットと2週間の無料トライアルが提供されます。プロアカウントは月額40ドルで無制限のシミュレーションが利用でき、将来的にはチームや企業向けのプランも予定しています。

ユーザーにはこのツールを試してもらい、フィードバックを提供してほしいと呼びかけています。

最近の強誘電体技術の進展により、負のキャパシタンスを利用してトランジスタの性能が向上しています。これにより、窒化ガリウム（GaN）デバイスの性能が改善されます。この革新は、通常の欠点である漏れ電流の増加を伴わずに、より良い性能を実現します。このブレークスルーは、より効率的な半導体デバイスの開発につながる可能性があります。

このウェブサイトは、コーディングとGoogle Cloud Platform（GCP）を使う練習として作られた楽しいプロジェクトです。Morning BrewやMetaFilterなどのさまざまなサイトで注目を集めました。このプロジェクトには、卑猥な画像やハーケンクロイツを識別するために訓練された基本的な畳み込みニューラルネットワーク（CNN）が含まれています。画像が63％の信頼スコアに達しない場合、その画像はモデレーションキューに送られます。このプロジェクトは「雰囲気を重視したフィッシュティンダー」と表現され、完成までに約1ヶ月かかりました。ウェブサイトのフロントエンドはHTML5を使用しており、GitHub Pagesでホスティングされています。一方、バックエンドはNode.JSで動作し、GCPを利用しています。

要約がありません。

要約がありません。

著者は、7年以上使用してきたターミナルマルチプレクサであるtmuxについての経験を語っています。最初は、セッションの持続性やウィンドウ管理といったtmuxの機能から離れることに不安を感じていました。しかし、tmuxの複雑さや、色の表示問題、スクロールの難しさ、一部のターミナル機能のサポートが不足していることにフラストレーションを感じるようになりました。

代替ツールを探る中で、著者はdtach、abduco、shpoolといった、tmuxの複雑さを避けつつセッションの持続性に焦点を当てたツールを見つけました。その中でもshpoolが最も有望で、セッションの効果的な切り離しと再接続を可能にしました。

著者はshpoolをローカルのウィンドウマネージャーと統合し、SSH設定を利用してセッションに簡単に接続することで、tmuxを自分のワークフローから置き換えることに成功しました。ネイティブのスクロールバックや、より良いターミナル通知といった改善点を評価していますが、ターミナルの状態を復元することやマルチプレイヤーサポートといった問題は依然として残っています。全体として、著者は新しいセットアップが生産性を向上させ、tmuxのいくつかの欠点に対処していると感じています。

カバレッジキャットでは、フルタイムのソフトウェアエンジニアを募集しています。応募には最低6年の経験が必要で、給与は14万ドル以上からスタートします。

カバレッジキャットは、アメリカ人の財務状況を改善することに焦点を当てた革新的な保険仲介業者です。同社は、保険業界の透明性を高め、AIやデータを活用してポリシーの理解を簡素化することを目指しています。

この役割では、ユーザーフレンドリーな製品を開発するチームに参加します。具体的な業務内容には、機能の開発、顧客データの分析、意思決定を支援するツールの提供が含まれます。顧客の問題を解決し、コストを削減し、重要な資産を守ることが目標です。

この求人は2025年7月30日に掲載され、同日更新されました。

DeepSeekがACL 2025で最優秀論文賞を受賞しました。詳細については、受賞ページをご覧ください。

要約がありません。

このプロジェクトは2016年に始まり、一般的なアプリよりも少ない権限を必要とするアプリを提供することを目的としています。最初に「プライバシーフレンドリー トーチライト」をリリースし、その後30以上のアプリを展開し、インストール数は35万を超えました。

しかし、2025年までに、これらのアプリをGoogle Playで維持することが研究グループにとって非常に負担となりました。現在のユーザーはインストール済みのアプリを失うことはありませんが、Google Playからの更新を受け取ることができなくなり、将来的に互換性の問題が生じる可能性があります。

更新を受け取り続けるためには、ユーザーはF-Droidストアに切り替えることが推奨されています。ここではアプリが引き続き利用可能です。ユーザーがデータを保持しながらスムーズに移行できるよう、移行手順も提供されています。

質問がある場合は、good-bye-google∂secuso.orgまでチームに連絡してください。

土曜日の朝のアニメは、かつて子供たちにとって欠かせない存在でしたが、その人気は大きく減少しています。ジェラード・ライティは、この変化の理由を探ります。

以前は、ABC、CBS、NBCなどの主要ネットワークが土曜日の朝にアニメを放送し、2000万人以上の視聴者を集めていました。しかし現在では、ABCキッズ、FOXキッズ、キッズWB!のみがアニメを放送しており、視聴者数は200万人にも満たない状況です。子供の人口は増えているにもかかわらず、この傾向は続いています。

土曜日の朝のアニメ視聴者数の減少にはいくつかの要因があります。まず、レクリエーションスポーツへの参加が増えています。また、ケーブルテレビや衛星テレビの普及、インターネットやビデオゲームへのアクセスの向上も影響しています。さらに、アニメーションの質が低下し、離婚などの家族の変化により家族活動が重視されるようになったことも要因です。

現代の親たちは、子供と過ごす質の高い時間を重視し、テレビを見る代わりに外出を選ぶことが多くなっています。

子供向け番組の状況は大きく変わりました。主要ネットワークはアニメの放送を減らし、NBCやCBSは実写番組にシフトしています。一方、ニコロデオンやカートゥーンネットワークなどのケーブルネットワークは、子供向けエンターテインメントの主要な供給源となっています。これらのチャンネルは24時間いつでもアニメを視聴できるため、土曜日の朝に特別に見る魅力が薄れています。

平日のケーブルチャンネルの成功は、土曜日の朝の視聴率を下げる要因となっています。子供たちは特定の時間に番組を観る必要を感じなくなっています。また、ケーブルテレビの競争や子供たちの興味の変化も、視聴パターンを伝統的なアニメから遠ざけています。

土曜日の朝のアニメは、財政的な課題にも直面しています。制作コストは上昇していますが、広告収入は減少しており、質の高い番組を維持するのが難しくなっています。広告主は今や小規模で特定のニッチな視聴者をターゲットにすることを好み、子供たちの購買力が増加したため、番組に関連するおもちゃやゲームの重要性が高まっています。

今後は、DVRやオンデマンド視聴の普及が、子供たちのコンテンツ消費方法をさらに変える可能性があります。土曜日の朝のアニメの黄金時代は終わりましたが、その時代の思い出は大切にされており、元の状態に戻ることは難しいでしょう。

このウェブサイトでは、データを収集する自動ボットから保護するために、アヌビスというシステムを使用しています。アヌビスは、プルーフ・オブ・ワークに似た方法を採用しており、これによりボットがサイトにアクセスすることが難しく、コストもかかるようになっています。このシステムは、データ収集ツールによるダウンタイムを減らし、正当なユーザーがサイトにアクセスしやすくすることを目的としています。セキュリティの課題をクリアするためには、ユーザーは最新のJavaScript機能を有効にする必要がありますが、これが特定のブラウザプラグインによってブロックされることがあります。全体として、アヌビスはボットを特定するためのより良い方法が開発されるまでの一時的な解決策です。

仕事を探している方は、以下のフォーマットで情報を共有してください。

• 所在地：
• リモート勤務：
• 転居可能：
• 使用技術：
• 履歴書：
• メールアドレス：

個人的に仕事を探している場合のみ投稿してください。エージェンシーやリクルーター、求人ボードの方は投稿しないでください。

読者は、提供されたメールアドレスに連絡して求人の話を進めてください。求人情報は、wantstobehired.comで確認できます。

著者はキーボードに関する自身の経験を共有し、特に人間工学的な問題とタイピング効率に焦点を当てています。18歳の時に反復性ストレス障害（RSI）を発症した後、Dvorak配列に切り替え、その後さまざまな人間工学的キーボードを試し、最終的にErgodox EZとSvalboard Lightlyに落ち着きました。

著者は若い頃からコンピュータを多用しており、RSIの症状を軽減するためにDvorak配列に変更しました。キーボードの人間工学的な特徴、例えば分割されたデザインや傾斜、親指用のキー配置が、手首や腕の負担を減らすために重要であると強調しています。

CharaChorderは、指の動きを最小限に抑えたタイピング速度の向上を目指していますが、クローズドソースのOSや人間工学的な問題から不満を感じました。

Svalboard LightlyはDataHandの後継機で、各指に個別のキーが配置されており、従来のスイッチの代わりに赤外線センサーと磁石を使用しています。このキーボードはQMKファームウェアを搭載しており、高いカスタマイズ性と簡単な調整が可能です。著者は、快適さと効率のためにレイアウトを調整できる点を評価しています。

Svalboardは椅子に取り付けて一定の位置を保つことで、タイピングの人間工学を改善しています。著者はSvalboard用に独自のレイアウトを開発しましたが、Dvorakの筋肉記憶との干渉により、適応するのに苦労しました。

Svalboardにはいくつかの小さな製造上の問題があり、価格も高いですが、著者はその人間工学的な利点とカスタマイズ性が投資に見合うと感じています。快適さと使いやすさのために適切な設定が重要であり、タイピング速度やキー押下の繰り返しに関する課題にも言及しています。

6ヶ月後、著者はタイピングの快適さと速度が向上したと報告しています。他の人にもSvalboardや同様の人間工学的キーボードを検討するよう勧めており、新しいレイアウトに適応する際の学習曲線についても触れています。全体として、著者はSvalboardのような人間工学的キーボードを推奨し、いくつかの課題があるものの、その快適さとカスタマイズの可能性を強調しています。

要約がありません。

AIコーディングツールを効果的に活用するためには、提供するコンテキストの量とAIが処理する量のバランスを取ることが重要です。

まず、AIコーディングをスキルとして捉えることが大切です。AIにどれだけ依存するか、自分の理解をどれだけ活かすかを見極めることが必要です。この判断を誤ると、時間を無駄にしたり、誤解を招くことがあります。

次に、コンテキストの範囲について考えます。人間が完全に関与する場合から、AIが完全に処理する場合まで、いくつかの段階があります。例えば、ChatGPTとの対話では、コーディングの問題について話し合うことで、自分の考えや前提を明確にできます。また、プロジェクトに関する具体的な質問をすることは、信頼できる同僚に相談するようなもので、コンテキストに関連した回答が得られますが、深い洞察には欠けることがあります。AIからの提案を受け取ることも便利ですが、学びが減る可能性があります。さらに、コーディング作業をAIに任せることは、経験の少ない同僚に仕事を任せるのに似ており、AIが正しくタスクを遂行することへの信頼が必要です。

最後に、AIにより多くのコンテキストを任せると、自分自身の処理が減ります。重要なのは、どのタイミングで関与を続け、どのタイミングでAIを信頼するかを決めることです。

このように、AIをコーディング作業に効果的に活用するためには、これらの層を理解し、コンテキストと信頼の重要性を認識することが求められます。

要約がありません。

バックアップシステムの構築について、FreeBSDを使用したバックアップサーバーの作成方法が紹介されています。FreeBSDはバックアップソリューションに適したオペレーティングシステムとして広く利用されています。バックアップストレージを管理することの重要性が強調されており、プロのサービスを利用するか、自分で設定するかにかかわらず、コントロールを持つことが求められます。

FreeBSDでは、jailや仮想マシンを使ってサービスを効果的に分離できるため、セキュリティと管理が向上します。冗長性を確保するために、ローカルとリモートのバックアップサーバーを組み合わせることが推奨されています。これにより、バックアップが異なる場所に保存されることになります。

データの安全性を確保するために、ディスクミラーリングやRAID構成（RaidZ1やRaidZ2など）を使用することが重要です。バックアップサーバーは安全であるべきで、インターネットから直接アクセスできないようにすることが理想です。VPNの使用が推奨されており、すべてのバックアップは機密データを保護するために暗号化される必要があります。

FreeBSDでZFSを使用する場合は、効率的なバックアップのためにzfs-autobackupツールを利用します。他のシステム（Linuxなど）では、BorgBackupやその他のツールを使用してファイルベースのバックアップを行います。また、各クライアントごとに別々のjailを実装することで、セキュリティと隔離を強化します。

Proxmox Backup Server（PBS）は、仮想マシン内で実行でき、データストレージにはMinio（S3互換のオブジェクトストレージ）を使用します。この設定には、効率的なデータ管理のためにMinio jailを作成することが含まれます。

ローカルスナップショットは、特にランサムウェア攻撃の際にデータ損失に対する追加のセキュリティを提供します。ZFSを使用することで、外部の脅威からバックアップを保護するための目に見えないスナップショットを作成できます。

この記事では、FreeBSDを使用した安全なバックアップシステムの設定プロセスが概説されています。バックアップが効果的で信頼できるものであるためには、慎重な計画と監視が必要であることが強調されています。今後の記事では、クライアント側の設定やバックアップの監視戦略について詳しく解説される予定です。信頼できるバックアップシステムの作成と管理に関するさらなる情報をお楽しみに！

あなたのコンピューターネットワークに異常な活動が見られました。続行するには、下のボックスをクリックしてロボットでないことを確認してください。

この問題は、ブラウザがJavaScriptやクッキーをサポートしていない場合や、それらがブロックされている場合に発生することがあります。

サポートが必要な場合は、サポートチームに連絡し、参照IDを提供してください：56b1a5ea-6fba-11f0-aeda-6efa663670fd。

また、Bloomberg.comに登録すると、重要な世界の市場ニュースを受け取ることができます。

テキストを提供してください。翻訳いたします。

Geminiアプリに新しく追加された「Deep Think」機能が、Google AI Ultraのサブスクライバー向けに提供開始されました。この機能は、初期のテストユーザーからのフィードバックを基に改善されており、国際数学オリンピック（IMO）で金メダルを獲得したモデルのバリエーションです。このバージョンは、日常的な使用に適した高速な性能を持ちながら、複雑な数学問題にも対応できる能力を備えています。

Deep Thinkは、並行思考の技術を活用して創造的な問題解決を強化します。これにより、複数のアイデアを同時に生成し評価することが可能です。特に、ウェブ開発や科学研究など、創造性や戦略的計画、段階的な改善が求められるタスクにおいて効果を発揮します。

Gemini 2.5 Deep Thinkは、コーディングや推論のベンチマークにおいて最先端の性能を示しており、複雑な問題に取り組む能力を証明しています。開発チームは、安全性と責任を重視した展開にも注力しています。

Google AI Ultraのサブスクライバーは、Geminiアプリ内の特定のプロンプトを通じてDeep Thinkにアクセスできます。今後のリリースでは、他のユーザーとのテストを行い、使いやすさを広げる予定です。

2017年、ある大手小売企業の上級幹部が、アウトドア向けのARナビゲーションに関するアンドリュー・ハートの仕事に感銘を受けて連絡を取りました。彼女は、自社が効果的な屋内ナビゲーションアプリを作るのに苦労していることを伝え、これは多くの企業が直面している屋内での案内の必要性を浮き彫りにしました。

BluetoothビーコンやWiFi、磁気センサー、コンピュータビジョンなどの既存の解決策があるものの、屋内ナビゲーションに必要な精度やユーザー体験を提供できるものはありませんでした。この問題をさらに探求する中で、アンドリューはスタートアップのHyperを設立し、正確な屋内ナビゲーション技術の開発を目指しました。

Hyperのアプローチは、初期位置決定にWiFiデータを使用し、SLAM（同時位置決定と地図作成）という高度な動き追跡技術を組み合わせることで、1メートルの精度を実現しています。彼らはWiFiデータを効率的に収集するための使いやすい調査アプリを開発し、動きデータのドリフトやコンパスの不正確さといった課題を克服するためのアルゴリズムを作成しました。

数年にわたる研究とテストの結果、Hyperは大手小売店でその技術を成功裏に導入しました。次の課題は、この屋内ナビゲーションソリューションを10億人のユーザーに拡大することであり、新たなパートナーシップや戦略が必要です。アンドリューは、Hyperの影響力を広げるために企業との協力を楽しみにしています。

Googleはgoo.glリンクの方針を更新しました。最初は2025年8月25日以降、すべてのgoo.glリンクのサポートを終了する予定でしたが、現在は活用されているリンクを維持することに決めました。これは、さまざまなコンテンツに埋め込まれているリンクを利用しているユーザーを支援するためです。2024年末時点で非アクティブなリンクはすでに無効化の対象とされています。「このリンクはまもなく機能しなくなります」というメッセージが表示された場合は、別のURL短縮サービスに切り替える必要があります。アクティブなgoo.glリンクは引き続き正常に機能します。リンクがまだ有効かどうかは、実際に訪問して確認できます。警告なしにリダイレクトされる場合、そのリンクは有効のままです。

多くのプラットフォームがAPIキーの作成と管理に必要とする複雑なプロセスが批判されています。このプロセスは通常、アカウントの作成、メールの確認、設定の調整など、いくつかのステップを含みます。これに対して、コードを使って自分自身のJSON Web Key（JWK）を生成する簡単な方法が提案されています。これにより、面倒なステップを省くことができます。

重要なポイントとして、JavaScriptのライブラリを使えば、ウェブサイトを介さずに簡単に自分のAPIキーを生成できることが挙げられます。また、クライアントキーとサーバーキーの区別は不要で、認証には一つのキーで十分です。異なる環境ごとに別々のSDKを用意するのではなく、統一されたアプローチが推奨されています。ユーザーに課金する場合、APIは有料アカウントに関連付けられていない公開鍵がないときに、支払いリンクを返すことができます。開発者がユーザーにAPIキーを提供したい場合には、階層的なJWKシステムを使用して、セキュリティを保ちながらキーを導出することが可能です。

全体として、このテキストはAPIキー管理において、よりシンプルで効率的なアプローチを支持しています。

Twentysevenは、ハスケルで作られたルービックキューブのソルバーで、2016年に初めて公開され、開発は2014年から始まりました。著者は、2013年にラムダ計算のコースでハスケルを知り、そのプログラミングと数学の融合に魅了されて以来、ハスケルを使用しています。

2025年8月1日にリリースされたバージョン1.0.0は、著者にとっての個人的なマイルストーンであり、主に最新のGHCバージョンに対応するためにコードが更新されました。プログラムの核心部分は大きく変わっていませんが、いくつかの技術的な更新が行われています。

このプログラムは、ルービックキューブの色を表す文字列を入力として受け取り、それを解くための動きの順序を生成します。解決策を効率的に探すために、反復深化A*（IDA*）というアルゴリズムを使用しています。この方法は、ルービックキューブの可能な状態が非常に多いため、最短の解決経路を見つけるのに必要です。

パズルを解くために必要な動きを見積もるために、プログラムはキューブの状態をより簡単な投影に単純化し、パフォーマンスを向上させています。Twentysevenは最適な解を見つけるのに時間がかかることがありますが、コチエンバの二段階アルゴリズムのような代替手段は、問題を管理しやすい部分に分けることで、はるかに速くキューブを解くことができます。

AIの技術がユーザーの同意や体験に与える悪影響について述べられています。まず、AIの普及により、ユーザーのニーズを考慮せずにデザインの決定が行われる状況が生まれ、ユーザーが強制されたルールを受け入れざるを得ないと著者は指摘しています。

次に、デザインの焦点がユーザー中心から、スピードや効率を優先する方向にシフトしていることが挙げられます。この結果、ユーザーの関与や共感が犠牲になっていることが問題視されています。

多くの消費者はAIに対して強い不満を抱いており、自分の同意なしに生活に干渉されていると感じています。それにもかかわらず、企業はますますAI機能を必須としています。

また、AIのトレーニング方法に関する倫理的な問題も提起されています。特に、ユーザーの知らないうちに盗用されたコンテンツや個人データが使用されていることが問題です。

AIツールに組み込まれた論理は、監視の考え方を反映しており、個人情報の収集を常態化させ、ユーザーの自律性を制限しています。監視の実践がさまざまな技術で一般化していることは、プライバシーやユーザーの権利に対する懸念を引き起こしています。

最後に、著者はこれらの実践が社会で受け入れられつつあるのかを疑問視しています。全体として、著者はAIの技術における役割とユーザーの権利や同意に対する影響を再考する必要性を強調しています。

Erlang Solutionsは、四半期ごとのニュースレターへの登録を呼びかけています。このニュースレターでは、最新情報やベストプラクティス、特別オファーについてお知らせします。同社は、ErlangやElixirの開発者を含むBEAMコミュニティの支援に力を入れています。

特に注目すべき取り組みとして、オープンソースのErlangおよびElixirプロジェクト向けに、無料のCI/CDセキュリティ監査を提供しています。この監査にはSAFEというツールが使われており、コードに更新が加えられるたびに自動的に脆弱性をチェックします。これにより、システムの安全性を保ち、問題を早期に発見することができます。オープンソースのメンテナーは、Erlang Solutionsにメールを送ることで無料ライセンスをリクエストできます。

また、Erlang Solutionsは、コードレビューやアーキテクチャ評価、運用システムのパフォーマンス監査など、専門家によるサービスも提供しています。これらのサービスは、システムの安全性と効率を向上させることを目的としています。

さらに、Erlang Solutionsはイベントのスポンサーシップやインクルージョンの取り組み、教育リソースの共有を通じてBEAMコミュニティを支援しています。貴重なリソースや洞察を提供することで、BEAMエコシステムの強化を目指しています。

無料の監査やコミュニティ支援の詳細については、彼らのコミュニティハブを訪れてください。

ディープエージェントは、複雑なタスクを長期間にわたって実行できる高度なAIツールです。これらは、さまざまなツールを呼び出すループ構造を利用しています。基本的なエージェントが計画や複雑なタスクの実行に苦労するのに対し、ディープエージェントはその能力を高めるために四つの重要な要素を取り入れています。

まず、詳細なシステムプロンプトがあります。これは、エージェントがツールを効果的に使用するための包括的な指示で、期待される行動を示す例が含まれることが多いです。次に、計画ツールがあります。計画ツールが積極的な機能を持たなくても、エージェントがタスクに集中できるようにサポートし、長期的な目標の管理能力を向上させます。

さらに、サブエージェントを作成する機能もあります。ディープエージェントは、特定のタスクを処理するための小型で専門的なエージェントを作成でき、これにより複雑な問題に対する文脈管理と効率が向上します。最後に、ファイルシステムへのアクセスが可能です。これにより、エージェントはメモを保存したり、共同作業を行ったりして、時間の経過とともに蓄積された文脈を管理できます。

ディープエージェントの例としては、リサーチやコーディングに優れたClaude CodeやManusがあります。自分自身のディープエージェントを作成したい人のために、カスタマイズに必要な機能を含むオープンソースパッケージ「deepagents」が利用可能です。

TraceRootは、XinweiとZechengによって開発されたオープンソースのデバッグプラットフォームです。このツールは、エンジニアが生産環境での問題を迅速に解決できるように、AIを活用してトレース、ログ、ソースコード、GitHubやSlackなどのプラットフォームでの議論を組み合わせます。

主な機能には、アプリケーションと統合してログやトレースをキャプチャするための軽量なSDKがPythonとTypeScriptで提供されています。また、データを分析して問題を特定し、特定のコード変更に遡ってエラーを追跡するなどの解決策を提案するカスタムAIエージェントも搭載されています。さらに、トレースを視覚的に整理し、AIが生成した洞察を提供する使いやすいデバッグインターフェースも特徴です。

TraceRootはDockerを使用して自己ホスティングが可能で、ローカル環境とクラウド環境の両方をサポートしています。基本機能は無料で提供されており、より高度な機能には有料オプションがあります。興味のある方にはデモ動画も用意されています。ユーザーが必要とする追加機能についてのフィードバックやコラボレーションも歓迎しています。

研究者たちは、HIVに感染した一部の乳児が、早期に抗レトロウイルス治療（ARV）を受けることで治癒の可能性があることを発見しています。オックスフォード大学のフィリップ・グールダーが主導した研究では、ARV治療を受けていた5人の子どもが治療を中止したにもかかわらず、ウイルス量が検出されない状態を維持しており、寛解状態にある可能性が示唆されています。他の研究では、早期にARV治療を受けた子どもの約5%がウイルスを非常に低いレベルに抑えることができるとされています。

専門家は、子どもの独特な免疫システムが、成人よりもHIV治療に対して良い反応を示す可能性が高いと考えています。小児科医たちは、成人が幹細胞移植などの複雑でリスクの高い手法で限られた成功しか収めていないため、治療法の探索において子どもに焦点を当てるようになっています。

現在の研究は、ARVを中止した後にウイルスをコントロールできる子どもたちの理由を理解することを目指しています。また、広範囲に中和する抗体（bNAbs）や治療用ワクチンなどの新しい治療法も開発されており、これらは子どもの免疫反応を強化する可能性があります。HIVに感染した子どもを対象に、これらの治療法の組み合わせを試す試験が計画されており、長期的な寛解を目指しています。

遺伝子治療も、子どもに対する一度限りの治療法として探求されており、HIVの感染予防策を提供する可能性があります。資金調達の課題はありますが、研究者たちは子どもに対する治療の突破口が、すべての人々に対するHIV治療のさらなる進展につながることを期待しています。

要約がありません。

著者のジョー・マーシャルは、大規模言語モデル（LLM）をプログラミング言語に直接統合するアイデアを探求しています。特に、Common Lispを使用したアプローチを紹介しています。彼は「擬似マクロ」という概念を提案し、プログラマーがLispコード内に擬似コードを埋め込むことを可能にします。このマクロは、文字列で表現された説明をLispの式に変換し、コーディングをより直感的にします。

擬似マクロの主な特徴には、式が期待される場所であればどこでも使用できること、LLMがコードを生成する際のガイドとなる文脈情報を収集すること、そしてより信頼性の高い出力を得るために低温設定を使用し、LLMの推論プロセスを示すことが含まれます。

著者は、Lispの構造が他の言語、特にJavaに比べてこの統合を容易にすることを指摘しています。しかし、いくつかの欠点もあります。LLMは遅く、高価で予測不可能な場合があり、特に擬似コードが曖昧な場合には不正確なコードを生成する可能性があります。

擬似マクロは特定の依存関係を必要とし、GoogleのGeminiを使用して開発されましたが、他のLLMにも適応可能です。著者はこのツールを使った実験を奨励しており、ダウンロードや追加リソースへのリンクを提供しています。

コメント欄では、別のプログラマーが類似の概念を紹介し、Lispのような言語を使用することの利点を強調しています。

元CISA長官のジェン・イースターリーは、アメリカ陸軍長官がウェストポイントでの教職から彼女を解雇した決定を批判しました。彼女は、この解雇が政治家への忠誠心が国やその価値観への忠誠心を上回るという懸念すべき傾向を反映していると主張しました。イースターリーは、軍を政治から切り離すことの重要性を強調し、党派性が原因で軍への公衆の信頼が危機に瀕していると述べました。

彼女の任命は、極右の陰謀論者ローラ・ルーマーがソーシャルメディアで公然と反対した後、すぐに取り消されました。陸軍長官はルーマーの批判が決定に影響を与えたかどうかは明言しませんでしたが、ウェストポイントの採用慣行についての見直しが行われると述べました。

イースターリーは、共和党と民主党の両方の政権下で勤務した経験を持ち、権力を追求するのではなく、国に仕えることにコミットしていると表明しました。彼女は、政治的忠誠心を憲法への忠誠心よりも優先することが国家の安全保障、特にサイバーセキュリティを脅かすと警告しました。

1998年、キップ・ソーンはLIGOが重力波を検出するためには「10の21乗分の1」という非常に高い感度が必要だと述べました。当時、私はそれが不可能に思え、達成するには何世紀もかかるだろうと考えていました。しかし、2016年には研究者たちがこの感度レベルに到達したと報告しました。また、私はピッチドロップ実験と同じ建物で働いていました。このプロジェクトは進行が非常に遅いことで知られており、長期的なプロジェクトや研究の可能性に対する私の視点に影響を与えました。

ニューヨーク市の賃貸市場は非常に予測が難しい状況です。2025年7月の時点で、ウェストビレッジの1ベッドルームアパートの平均賃料は月額5,750ドルです。最近、ニューヨーク市では仲介手数料を廃止する法律が成立しましたが、多くの人はこれが賃料の上昇につながると考えています。これらの変化をより理解するために、独自のデータを使ってダッシュボードを作成しました。

このダッシュボードでは、地域、ベッドルームの数、賃貸元、期間などで絞り込みができます。まだ開発中のため、いくつかの問題があるかもしれません。例えば、特定の地域を選ぶと無関係な地域も含まれることがありますし、1ベッドルームアパートを絞り込むと2ベッドルームが表示されることもあります。また、同じ物件が複数のサイトに掲載されているため、重複して表示されることもあります。改善点や新機能についてのフィードバックをお待ちしています。

外部リンクにはアクセスできませんが、もしその文書のテキストや主なポイントを教えていただければ、要約するお手伝いができます。

Leanは主に数学者によって使用されるプログラミング言語で、数学的概念を形式化するために使われます。Leanを使うことで、数学を構造、定理、証明に分解し、これらをコードのように扱うことができます。これにより、GitHubのようなプラットフォームで共有することが可能になります。目的は、数学の知識をコードとして検証可能でアクセスしやすいものにすることです。

著者は、Leanを使って「2は2に等しい」ということを証明する簡単な例を示しています。この中で、「rfl」（反射律）や「sorry」（未完成の証明のためのプレースホルダー）といった証明の戦術がどのように機能するかを説明しています。また、健全な公理の重要性を強調し、「2 = 3」のような誤った公理を導入すると、例えば「2 + 2 = 6」といった意味不明な結論に至ることがあることを示しています。

さらに、フェルマーの最終定理についても触れています。この定理の証明には350年以上かかりましたが、その証明をLeanで形式化するための取り組みが続いています。著者は、さまざまなリソースを通じてLeanを探求することを勧めており、このツールを使って数学やプログラミングの概念を再発見する楽しさを強調しています。

要約がありません。

AIテレフォニーエージェントは、ユーザーがVideoSDKを通じてAIエージェントを利用して発信および着信通話を行うことを可能にします。さまざまなSIPプロバイダーに対応しており、VoIPソリューションのための柔軟なアーキテクチャを備えています。

インストールには、Python 3.11以上が必要です。また、VideoSDKとTwilioのアカウントが必要で、SIPトランクの設定に使用します。さらに、Gemini AI用のGoogle APIキーも必要です。

セットアップ手順は以下の通りです。まず、リポジトリをクローンします。次に、依存関係をインストールします。その後、認証情報を含む環境変数を.envファイルに設定します。最後に、サーバーを起動します。サーバーはhttp://localhost:8000で動作します。

APIエンドポイントは、着信通話を処理するための/inbound-callへのPOSTリクエスト、発信通話を開始するための/outbound-callへのPOSTリクエスト、SIPプロバイダーを切り替えるための/configure-providerへのPOSTリクエストがあります。

主な機能には、複数のSIPプロバイダーをサポートするSIP/VoIP統合、インテリジェントな通話応答のためのAI音声エージェント、リアルタイムの音声インタラクション、SIPプロバイダーやAIエージェントの追加が容易なモジュラーアーキテクチャ、サーバーを再起動せずに設定を変更できる構成管理があります。

利用ケースとしては、顧客サービスでのAIエージェントによる問い合わせ対応、通話を通じた予約やリマインダーの自動化、アンケートやフィードバックの収集、SIPを通じた緊急通知の送信などが挙げられます。

今後の計画には、複数のAIエージェントのサポート、監視機能の追加、通話管理用のウェブダッシュボードの作成が含まれています。貢献は、定められたガイドラインに従って歓迎されます。

このプロジェクトはMITライセンスの下でライセンスされています。

Heartbeatでは、投稿の公開やリマインダーの送信など、さまざまなスケジュールされたタスクの管理が多くの個別のcronジョブに依存していました。この方法は非効率的でエラーが発生しやすく、タスクの見逃しやトラブルシューティングが複雑になる原因となっていました。

これを改善するために、チームは「ScheduledTasks」という単一のデータベーステーブルを使用した集中型タスクスケジューラーを作成しました。このシステムでは、毎分実行される統一されたcronジョブを使ってタスクをスケジュールできます。主な特徴は以下の通りです。

タスク管理が一元化され、すべてのタスクが一つの場所に保存されるため、管理やエラー処理が簡素化されました。実行ロジックでは、cronジョブがタスクの状態やタイミングに基づいて実行が必要なタスクを確認し、これらのタスクを処理するAWS SQSコンシューマーにメッセージを送信します。また、失敗したタスクに対する再試行ロジックや、特定の時間以降に実行すべきでないタスクの期限設定も組み込まれています。タスクが更新されると（例えばイベントの時間変更など）、対応するスケジュールされたタスクも更新され、正確性が保たれます。

この新しいシステムにより、タスクのスケジューリングが容易になり、信頼性が向上し、トラブルシューティングのためのログも改善されました。集中型のアプローチにより、新しい機能の実装が迅速に行えるようになり、追加のcronスクリプトは必要なくなりました。

全体として、集中型タスクスケジューラーへの移行はHeartbeatの運用を効率化し、スケジュールされたタスクの管理を効果的に行えるようにしました。

公共放送公社（CPB）は、連邦政府からの資金が新しい予算に含まれなかったため、50年以上ぶりに運営を縮小することを発表しました。CPBは、教育コンテンツや地域のジャーナリズムを含む公共メディアへの支援を、ほぼ60年間提供してきました。

CPBの社長であるパトリシア・ハリソンは、多くのアメリカ人が資金を守ろうと尽力したにもかかわらず、資金喪失に対する失望を表明しました。CPBのほとんどのスタッフは2025年9月30日までに解雇される予定ですが、小規模な移行チームは2026年1月まで残り、閉鎖の管理や財務義務の遵守を確保します。

CPBは、全米の1,500以上の公共放送局を支援しており、公共メディアの研究開発において最大の資金源となっています。組織は、今後の課題に対処するためにパートナーに最新情報を提供し続ける方針です。

いくつかの野心的なプロジェクトが短期間で完成した例が紹介されています。これらのプロジェクトでは、個人やチームが厳しい期限内に驚くべき成果を達成しました。

まず、バンクアメリカカードは90日で立ち上げられ、10万人以上の顧客を獲得しました。次に、P-80シューティングスターは、アメリカ空軍の初のジェット戦闘機として143日で設計されました。マリンシップでは、1942年3月に造船所の建設が始まり、197日で船が完成しました。チャールズ・リンドバーグの大西洋横断飛行のために、スピリット・オブ・セントルイスは60日で製作されました。エッフェル塔は793日で建設され、1889年には世界で最も高い建物となりました。

また、1937年の博覧会のために、人工島トレジャーアイランドが2年で完成しました。アポロ8号は、決定から134日後に月へのミッションを発射しました。アラスカハイウェイは第二次世界大戦中に234日で建設されました。ディズニーランドは366日で完成し、エンパイアステートビルは410日で仕上がりました。ベルリン空輸は封鎖が始まってから2日後に開始され、463日間続きました。ペンタゴンはプロジェクト承認後491日で建設されました。

ボーイング747はプログラム開始から完成まで約930日を要しました。ニューヨーク地下鉄は28の駅を完成させるのに4.7年かかりました。TGVは承認から1,975日後に開通しました。USSナーチラスは世界初の原子力潜水艦として1,173日で完成しました。JavaScriptの最初のプロトタイプは10日で開発されました。COVID-19ワクチンはウイルスのゲノムが公開された数日後に迅速な開発と試験が始まりました。

これらの迅速な成果は、特に1960年代以降に始まった現代のプロジェクトと対照的です。さまざまな著者や研究者は、官僚的な変化や規制の増加、特定の利害関係者の影響がインフラ開発の遅れに寄与していると指摘しています。

要約がありません。

AIツールは、ソフトウェア開発においてますます大きな役割を果たしています。これにより、より多くの人が正社員からフリーランスや契約社員に移行する可能性があるのではないかという疑問が生まれています。

現在の仕事の状況（正社員、フリーランス、学生など）や、AIが将来の職種にどのように影響を与えると考えているかについて尋ねています。あなたの経験や予測、関連する情報を共有してほしいという呼びかけがあります。

要約がありません。

要約がありません。

要約がありません。

著者は、2021年に性的 misconduct（不正行為）で告発された後に「キャンセル」された個人的な経験を共有しています。この告発により、著者はすぐに仕事、収入、住居、そしてScalaプログラミングコミュニティ内での評判を失いました。友人や同僚からの支援もあったものの、著者は社会的孤立と経済的困窮に直面し、最終的にはホームレスになりました。公の告発に続く心理的なトラウマや苦闘について語り、彼らに対する行動が適正な手続きに基づかず、虚偽の情報に基づいていたことを強調しています。

キャンセルは著者のアイデンティティや帰属意識に深刻な影響を与えました。Scalaコミュニティは長年にわたり彼らの生活の中心であったため、プロフェッショナルな機会を失い、告発に伴うスティグマのために仕事を見つけるのが難しくなりました。また、著者はこの状況がもたらした経済的な影響についても触れ、パンデミック中の困難やメンタルヘルスへの影響を強調しています。

この経験を通じて、著者はキャンセルカルチャーの危険性について学び、他者に公の非難に参加する前にその結果を考慮するよう呼びかけています。告発された人々への共感と支援の重要性を強調し、証拠のない主張に基づいて行われた行動を再考する必要があると訴えています。著者は、自分を非難するオープンレターの署名者に名前を削除するよう求めており、それが今もなお害を及ぼしていると述べています。困難な状況にもかかわらず、著者は希望を持ち続け、適正な手続きと共感の重要性を考えるよう他者に促しています。

新しい研究によると、イベルメクチンという薬がマラリアの感染拡大を大幅に減少させることが分かりました。この薬は通常、忘れられた熱帯病の治療に使われています。KEMRI-Wellcome Trustの研究者による調査では、イベルメクチンを既存のマラリア対策、例えば蚊帳に加えることで、5歳から15歳の子供の新たなマラリア感染が26%減少したと報告されています。

マラリアは世界的な健康問題であり、2023年には数百万件の感染と死亡が報告されています。従来の蚊の駆除方法は、殺虫剤に対する耐性が高まることで効果が薄れてきており、新しい対策が求められています。BOHEMIA試験は、その中で最大規模のもので、ケニアとモザンビークのマラリアが多発する地域でイベルメクチンの効果を検証しました。ケニアでは、治療を受けた子供たちのマラリア感染率が大幅に低下したことが確認されました。

この試験には2万人以上の参加者が関与し、イベルメクチンは安全であり、軽度の副作用のみが見られました。専門家たちは、イベルメクチンが特に殺虫剤耐性に直面している地域でのマラリア対策において貴重な追加手段となる可能性があると考えています。研究の結果は、マラリア予防プログラムにおける検討のために保健当局に共有されています。

マラリアの発生率を下げるだけでなく、イベルメクチンは治療を受けた地域で皮膚の寄生虫感染も減少させました。全体として、イベルメクチンが将来のマラリア予防戦略において重要な役割を果たす可能性が示唆されています。

私は、手頃な価格のサーマルレシートプリンターで毎日の天気予報を印刷するためのシンプルなPythonスクリプトを作成しました。このスクリプトは、天気データを取得し、印刷用に変換して、特定の形式でプリンターに送信します。GPS座標やタイムゾーンを設定することができ、毎朝自動的に実行されるようにスケジュールすることも可能です。楽しんでください！

申し訳ありませんが、外部リンクやその内容にはアクセスできません。ただし、要約してほしいテキストを提供していただければ、喜んでお手伝いします。

2021年9月1日現在、地球を周回している衛星は約4,550機で、通信、地球観測、ナビゲーションなどさまざまな目的に利用されています。中でもSpaceXが最も多く、1,655機を所有しており、全体の36%を占めています。アメリカが最も多く、2,804機の衛星を持っており、中国やイギリスも主要な衛星保有国です。

衛星は主に4つの軌道に配置されています。低軌道（LEO）、静止軌道（GSO）、中軌道（MEO）、および高楕円軌道（HEO）です。最も多くの衛星（3,000機以上）は低軌道にあり、主に通信やリモートセンシングに使用されています。

衛星の大半は通信目的であり、全体の63%を占めています。次いで地球観測が22.1%、ナビゲーションが3.6%です。今後、SpaceXのような企業が数千機の衛星を打ち上げる計画を持っているため、衛星の数はさらに増加する見込みです。

要約がありません。

アリババのQwen3 Coder 480BモデルがCerebrasプラットフォームで利用可能になりました。このモデルは、Claude 4 SonnetやGemini 2.5などの他の競合モデルと競い合う、最先端のコーディングモデルの一つです。Qwen3 Coderは、毎秒2,000トークンという驚異的な速度で動作し、通常20秒かかるコーディングタスクをわずか1秒で完了させることができます。

このモデルをより多くの人に利用してもらうために、Cerebrasは2つのサブスクリプションプランを導入しました。Cerebras Code Proは月額50ドル、Cerebras Code Maxは月額200ドルです。ローンチからわずか2週間で、Qwen3 CoderはOpenRouterで2番目に人気のあるコーディングモデルとなり、いくつかの競合を上回りました。

Cerebrasは、このモデルがわずか4秒で1,000行のJavaScriptを生成できることを強調しており、他のモデルよりも大幅に速いです。開発者は、VS Code用のコーディングエージェントであるClineを通じて、適切なオプションを選択することでこのモデルを利用できます。

Qwen3 CoderはCerebras Inference CloudやOpenRouter、HuggingFaceなどのパートナーで利用可能で、料金は100万トークンあたり2ドルです。このサービスはアメリカのデータセンターでホストされており、高いパフォーマンスとデータプライバシーが確保されています。

要約がありません。

要約がありません。

OpenAIのChatGPTエージェントが、一般的なオンラインセキュリティ対策であるCloudflareのボット対策認証を通過できる能力を示しました。この認証は、人間とボットを区別するためのものです。エージェントは自分自身のウェブブラウザを操作し、リアルタイムで行動をナレーションしながらタスクを実行します。

動画変換のタスク中、エージェントは自分が人間であることを確認するためにチェックボックスをクリックしました。このことは、AIがボットではないと主張しながら、こうした対策を回避するという皮肉を浮き彫りにしています。この成果は、高度なブラウザ自動化を示しており、ボットをブロックするために設計されたCAPTCHAシステムの将来の有効性について疑問を投げかけます。

CAPTCHAシステムは年々進化してきました。最初は歪んだテキストや画像を使って機械に挑戦していましたが、現在はユーザーの行動を分析して人間かどうかを判断します。これまでAIツールは一部のCAPTCHAを回避することができましたが、ChatGPTエージェントがプロセスをナレーションする能力は新しいと感じられます。

成功を収めているものの、エージェントは完璧ではなく、複雑なウェブサイトのインターフェースには苦労することがあります。全体として、このデモは、人間の判断を必要とする複雑なタスクを処理するAIの進化する能力を強調しています。

そのテキストは、意味のある情報を伝えていない、壊れたまたは無意味な文字列のようです。明確な要点や要約できるメッセージは含まれていません。もし他のテキストや特定の内容を要約してほしい場合は、それを提供してください。

mcp-useの開発者であるピエトロとルイージは、MCP技術に興奮しつつも、それがクローズドソースのアプリケーションを通じてしか利用できないことに不満を感じていました。開発者の体験を向上させるために、彼らはmcp-useを作成しました。このツールは、任意の大規模言語モデル（LLM）を任意のMCPサーバーにわずか6行のコードで接続できるようにします。

このライブラリには主に2つのコンポーネントがあります。1つ目はMCPClientで、サーバー接続とデータストリームを自動的に管理します。2つ目はMCPAgentで、MCPClient、LLM、カスタムプロンプトを統合し、LLMに対して多様なツールを提供します。

mcp-useは、安全なサーバー実行や動的なサーバー接続の機能も備えています。彼らが手掛けたプロジェクトには、ウェブブラウジングエージェント、レポート生成エージェント、IKEAのカーテンを使用したスマート照明システムなどがあります。

mcp-useは10万回以上ダウンロードされ、NASAなどの著名な組織でも利用されています。彼らはツールの改善のためにフィードバックや質問を歓迎しています。

要約がありません。

CarbonはC++の後継として設計された実験的なプログラミング言語です。この言語は、C++開発者が直面する課題に対処しつつ、高いパフォーマンスと既存のC++コードとの相互運用性を維持することを目指しています。

Carbonの主な特徴には、C++と同等のパフォーマンスを実現するためにLLVMを使用し、システムリソースへの低レベルアクセスを可能にする点があります。また、C++コードと共存できるため、コードベースの段階的な移行が可能です。C++開発者にとって親しみやすい構文を持ち、学習が容易です。さらに、ジェネリクスやモジュール化されたコードの組織化など、現代的なプログラミング概念を取り入れています。安全性にも重点を置いており、将来的にはメモリ安全機能の実装を計画しています。

Carbonの目標は、パフォーマンスが重要なソフトウェアやコードの進化を支援することです。また、可読性を確保し、実用的なテスト機構を提供することも重視しています。既存のC++プロジェクトからの移行を容易にするために、C++コードをCarbonに変換するツールも用意されています。

現在、Carbonはまだ初期の実験段階にあり、ツールチェーンやコンパイラの開発が進行中です。興味のあるユーザーは、ウェブベースのツールを通じて試すことができるほか、限られたプラットフォーム向けの実験版をダウンロードすることも可能です。

Carbonコミュニティは貢献を歓迎しており、参加しやすい環境を維持することに注力しています。ディスカッションや開発活動は主にDiscordで行われており、デザインや実装に関する貢献の機会もあります。詳細については、Carbon LanguageのGitHubページを訪れてください。

ハーカム、マイケル、そしてアディは、AIエージェントが独自のメールボックスを持つことを可能にするAPI「AgentMail」を開発しています。これは従来のメールサービスとは異なり、AIがメールを通じてコミュニケーションを行い、タスクを自動化することに重点を置いています。

彼らは最初にGmailを基にサービスを構築しようとしましたが、サポートが不十分であったり、コストが高かったり、制限が多くて使いづらいという問題に直面しました。そのため、独自のメールシステムを作ることに決めました。

AgentMailは、APIを通じて簡単にメールボックスを作成できる機能や、イベント通知、シンプルな認証、高度な検索機能、使用量に基づいた料金モデルを提供しています。

すでに、ユーザーごとのメールボックス、音声エージェント向けのリアルタイム文書受信、自動アカウント設定など、さまざまなアプリケーションにAgentMailを実装しています。

彼らはフィードバックを歓迎しており、ユーザーがサービスを試せるプレイグラウンドも用意しています。

要約がありません。

要約がありません。

ラズベリーパイ5に新しいアクセサリー、マイクロSDエクスプレスHATが登場しました。これはウィル・ワンによって作られた小型の追加装置で、マイクロSDエクスプレスカードスロット、イジェクトボタン、さらに2つの追加コネクタが含まれています。マイクロSDエクスプレスカードはPCIeインターフェースを使用するため、SSDに匹敵する速度を提供できます。

この新しいHATには、接続を管理するためのマイクロコントローラー、データ転送を高速化するためのPCIe接続、電力管理機能、さまざまなインジケーターLEDが備わっています。

ベンチマークテストによると、読み取り速度は630 MB/sを超えることができ、一般的なマイクロSDカードよりも大幅に優れていますが、書き込み速度は高級なマイクロSDカードと同様に200 MB/s未満です。

その性能にもかかわらず、このHATは量産の予定はありません。現在、マイクロSDエクスプレスカードは従来のストレージオプション、例えばM.2 NVMe SSDと比べて高価だからです。デザインはオープンソースで、誰でも製造することが可能ですが、創作者はコストが下がる将来のラズベリーパイモデルと組み合わせると、より有用になるかもしれないと示唆しています。