要約がありません。

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uBlock Origin Liteは、iPhone、iPad、Mac向けにApp Storeで入手可能なアプリです。開発者はレイモンド・ヒルで、このアプリは無料で効率的なコンテンツブロッカーです。

uBlock Origin Lite（uBOL）は、余分なCPUやメモリリソースを使用せずに、不要なコンテンツを効果的にブロックするように設計されています。デフォルトのルールセットには、EasyListやEasyPrivacyなどの人気のフィルターリストが含まれています。このアプリは宣言型モデルで動作しており、フィルタリングのために常にプロセスを実行する必要がありません。

開発者は、ユーザーからのデータは収集していないと主張しています。

iPhoneやiPadにはiOS 18.0以降、MacにはmacOS 15.0以降、Apple VisionにはvisionOS 2.0以降が必要です。

アプリのサイズは5.8 MBで、年齢制限は4歳以上となっています。アプリのサポートやプライバシーポリシーも用意されています。

この記事では、エンジニアがAIの導入によって生産性が10倍から100倍向上するという主張に対して感じる不安について考察しています。著者は、他の人がAIを使って生産性を誇るのを見て、自分が劣っていると感じた経験を振り返り、コーディングにおけるAIツールの使用について深く掘り下げています。

まず、著者はAIが生産性を劇的に向上させるという主張に疑問を呈しています。実際のコーディングには、単にコードを書く以上の多くのプロセスが含まれているため、これらの主張の妥当性を疑っています。

次に、さまざまなAIコーディングツールを試した結果、著者はそれらが従来のコーディング手法と同様のパフォーマンスを示すことに気づきました。特に、複雑なコードベースを理解したり、品質基準を維持したりする際には、AIの効果は限られています。

また、AIは時折生産性の向上をもたらすことがあるものの、すべてのタスクやプロジェクトにおいて効果的にスケールするわけではないと指摘しています。ソフトウェア開発の実際の作業の多くは、コラボレーションやバグ修正、コードレビューなどであり、これらはAIによって劇的にスピードアップすることはできません。

さらに、AIの能力を宣伝する人々は過度に楽観的であったり、個人的なインセンティブからその利点を誇張している可能性があると著者は示唆しています。これにより、エンジニアがプレッシャーを感じることになり、不必要な不安を生むことがあります。

エンジニアにとって、自分の仕事を楽しむことや、自分に合った方法を見つけることが重要です。たとえAIの基準で最も「生産的」でなくても、楽しむことに焦点を当てることで、より良い結果を得られ、燃え尽き症候群を防ぐことができます。

最後に、著者はエンジニアに自分のスキルを信じ、AIに関する外部の誇大広告に圧迫されないように促しています。読者に対して、自分が有能であることを再確認させ、高い生産性をAIによって達成するための単一の解決策は存在しないと伝えています。

全体として、AIをツールとして活用しつつ、コーディングの楽しさや技術を維持するバランスを見つけることが重要であるというメッセージが伝えられています。

GitHubは、開発者向けのニュースレターを提供しています。このニュースレターでは、役立つヒントや技術的なガイド、ベストプラクティスが紹介されています。ニュースレターは月に二回、直接あなたのメールボックスに届きます。興味がある方は、購読することができます。

2025年8月5日、アメリカ沿岸警備隊の海洋調査委員会（MBI）は、2023年6月にタイタニック号の潜水中に発生したタイタン潜水艦の悲劇に関する報告書を発表しました。この事故により、5人が亡くなりました。

報告書の主な内容は以下の通りです。まず、悲劇は防げたものであり、複数の要因が事故に寄与したとされています。次に、タイタンを運営していたオーシャンゲート社は、潜水艦の設計、認証、メンテナンス、検査プロセスが不十分であったことが指摘されています。また、オーシャンゲート社内には有害な職場文化が存在し、潜水艦に関する規制が効果的でないことも問題視されています。さらに、オーシャンゲートは潜水艦の船体に関する既知の問題に対処せず、2022年の探査から得られた重要なデータを無視していたことが明らかになりました。

報告書には、潜水艦の運用に関する監視と安全性を向上させるための17の安全勧告が含まれています。これらの勧告は、より厳格な規制、連邦機関間のより良い調整、運営者向けの明確な安全プロトコルの必要性を強調しています。

この報告書は、今後の政策形成や、アメリカ国内外での潜水艦の安全対策の強化に寄与することを目的としています。詳細については、アメリカ沿岸警備隊のウェブサイトで報告書の全文を確認できます。

著者は、AIによって生成されたテキスト、特に大規模言語モデル（LLM）によるものに対する不快感について述べています。彼らは、ほとんどがLLMによって書かれた設計文書を受け取った結果、それが混乱を招き、理解しづらいものになってしまったと感じています。著者は、LLMが生成するテキストには、人間の意図や配慮が欠けており、意味のあるコミュニケーションには不可欠な要素であると考えています。

技術文書を読む際には、著者からの明確な意図を期待するものの、LLMは無関係なフレーズやランダムな表現を含むことがあるため、その意図の欠如が読書を frustrate し、疲れさせる原因となると強調しています。

著者は、LLMが便利なツールであることを認めつつも、人間の創造性やつながりを代替するものではないと警告しています。機械に過度に依存することの危険性についても言及し、最終的には人間の入力が不可欠であり、意味のあるコミュニケーションには欠かせないと主張しています。

ロスアラモスの科学者たちは、動的イメージングの分野で革新を進めています。この技術により、爆発が起こる瞬間を700万分の1秒以下でリアルタイムに捉えることが可能です。この技術は、実際の爆発を行うことなく、材料や爆発現象を理解するために重要であり、ラボの弾薬管理の使命を支えています。

この動的イメージングの能力を支える主要な施設が三つあります。

一つ目は、ロスアラモス中性子科学センターにあるプロトンラジオグラフィー（pRad）です。pRadは、粒子加速器からのプロトンと高速カメラを使用して、爆発の20〜40枚の画像を撮影します。これにより、科学者たちは材料の密度を分析し、極限状態での強度や挙動を把握することができます。

二つ目は、二軸ラジオグラフィック流体力学テスト施設（DARHT）です。DARHTは、電子ビームを使用して二つの角度からX線画像を生成し、複雑な爆発の三次元的な視覚を提供します。これは、pRadデータから開発されたモデルの検証に役立ちます。

三つ目は、スコーピウス加速器です。この新しい施設では、カスタマイズされた電子ビームパルスを使用して迅速な画像を取得し、臨界未満のプルトニウムを用いた実験を行うことが可能になります。

これらの施設は、米国の核兵器在庫の安全性と信頼性を確保するための、国家核安全保障局全体の取り組みの一環です。核実験を行うことなく、これらの技術を活用しています。

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Frigateは、リアルタイムAIを使用したオープンソースのネットワークビデオレコーダー（NVR）です。すべての処理がユーザーのハードウェア上で行われるため、カメラの映像はプライベートに保たれ、クラウドに送信されることはありません。

主な特徴としては、まず「ローカルオブジェクト検出」が挙げられます。Frigateは人や車などのオブジェクトを正確に識別することで、従来のNVRが動きを検出するだけのものとは異なり、誤報を最小限に抑えます。また、「効率的なビデオ監視」機能により、1秒間に100フレーム以上を分析できるため、影や風などの無関係な動きを除外することが可能です。

さらに、「カスタムアラート」を設定することができ、特定の監視ゾーンを指定することで、正確な場所に基づいた通知を受け取ることができます。加えて、FrigateはHome Assistantなどのプラットフォームと連携し、リアルタイムのアラートやコントロールを通じてスマートホームの自動化を実現します。

ユーザーは、Frigateのカスタマイズ性や速度、クラウドに依存せずに効果的なオブジェクト検出を維持できる点を高く評価しています。

2025年8月5日、Proxmox Server Solutions GmbHはProxmox Virtual Environment（VE）9.0のリリースを発表しました。これは同社の20周年を記念するもので、新バージョンはDebian 13「Trixie」を基盤としており、いくつかの重要な改善が含まれています。

まず、Proxmox VE 9.0はDebian 13に基づいており、ハードウェアのサポートが向上し、セキュリティが強化され、更新されたソフトウェアパッケージが提供されています。特に新しいLinuxカーネルが搭載されています。

次に、ストレージ機能の改善として、厚くプロビジョニングされたLVM共有ストレージにスナップショットのサポートが追加されました。これにより、特にiSCSIやファイバーチャネルシステムを使用する企業環境で、スナップショットの管理がより効果的になります。

ネットワークの強化として、新しい「ファブリック」機能がソフトウェア定義ネットワーキング（SDN）に追加され、複雑なネットワークの管理が改善されました。これにより、冗長性とパフォーマンスが向上します。

高可用性（HA）ルールも新たに追加され、リソースの配置を最適化するための親和性ルールが導入されました。これにより、関連する仮想マシンが一緒に配置され、パフォーマンスが向上します。

さらに、モバイルインターフェースが改良され、管理機能へのアクセスが容易になりました。これにより、ユーザーは外出先でも仮想環境を管理できるようになります。

Proxmox VE 9.0はダウンロード可能で、インストールも簡単です。以前のバージョンからのアップグレードもスムーズに行え、Proxmoxは企業ユーザー向けにサポートサブスクリプションを提供しています。このプラットフォームはオープンソースで、無料で使用できます。

詳細については、Proxmoxのウェブサイトを訪れてISOイメージをダウンロードし、リリースノートを確認することができます。

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SimpleWの特徴は以下の通りです。

ルーティング機能により、リクエストの処理方法を整理します。API RESTをサポートしており、JSONデータの自動処理が可能です。Json Web Tokenを実装しており、安全なデータ転送を実現します。Websocketを利用することで、リアルタイムのコミュニケーションが可能です。サーバーからクライアントへの更新をプッシュするためのサーバー送信イベントもサポートしています。また、画像やスタイルシートなどの静的コンテンツを提供します。OpenTelemetryに対応しており、アプリケーションのパフォーマンスを監視・追跡できます。

追加情報として、ドキュメントはstratdev3.github.ioで入手可能です。変更履歴には各バージョンの更新内容が記載されています。ユーザーは問題を報告したり、貢献することができます。このライブラリはMITライセンスのもとで提供されています。

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誰でも使えるユニークな1000ピクセルのディスプレイを作りました。このディスプレイでは、1回の画像を完成させるのに30分から60分かかります。なぜなら、1ピクセルずつ描いていくからです。参加者は、次に描く画像に投票したり、自分の画像を提出したりすることで参加できます。詳しい情報は、kilopx.comでご覧いただけます。

Apache EChartsは、オープンソースのデータ可視化ツールで、12年前の初リリース以来、大きく進化しています。新しいバージョンであるECharts 6.0は、開発者向けにデータ可視化を向上させるための12の主要なアップグレードを導入しました。

まず、プロフェッショナルなビジュアルプレゼンテーションが強化されました。新しいデフォルトテーマは、さまざまなチャートタイプに対して現代的で統一感のある外観に再設計されています。また、動的テーマ切り替え機能により、チャートのテーマをリアルタイムで変更でき、再読み込みなしでユーザー体験が向上します。さらに、ダークモードのサポートも追加され、システムの明るさに応じてチャートが自動的に調整されます。

データ表現の幅も広がりました。新しいチャートタイプとして、複雑な関係を視覚化するためのコードチャート、散布図の明瞭さを向上させるためのビーズワームチャート、金融データ用の強化された株式取引チャートが追加されました。また、散布図にランダムなオフセットを加える新しい散布ジッタリング機能が導入され、密集したデータポイントの視認性が向上します。さらに、破断軸機能により、異なる大きさのデータを直感的に視覚化できるようになりました。

構成の自由度も向上しました。マトリックス座標系を利用することで、さまざまなチャートタイプを組み合わせることができ、視覚化の柔軟性が増しました。カスタムシリーズの登録と再利用が容易になり、コード管理が改善されます。新しいカスタムチャートには、バイオリンチャートや等高線チャートなどの革新的なタイプが含まれ、データプレゼンテーションにおける創造性を促進します。また、軸ラベルの最適化により、ラベルのレイアウトが改善され、オーバーフローを防ぎつつ明瞭さが確保されます。

全体として、ECharts 6.0は開発者がより視覚的に魅力的で柔軟なデータ可視化を作成できるようにし、ユーザー体験を向上させています。

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iPhone 17の発表イベントが9月9日に行われることが、ある通信会社の資料から明らかになりました。

この記事では、古いDOSバージョンのハードディスクのサポート数に関する制限について説明しています。具体的には、DOS 5.0以前のバージョンは技術的な制約により、最大で2台のハードディスクしか扱えず、3台以上のディスクが接続されると起動時にシステムがフリーズすることがありました。この問題は、当時のほとんどのPCが通常2台以上のハードディスクを持っていなかったため、長年見過ごされていました。

著者は、IBMのBIOSがハードディスクの数を制限していた一方で、INT 13hインターフェース自体はより多くのディスクをサポートできることを説明しています。CompaqのEXTDISK.SYSやAdaptecのASPIDISK.SYSのようなソリューションが開発され、DOS環境で追加のディスクをサポートできるようになりました。

重要な発見として、DOS 4.0およびそれ以前のバージョンには、2台以上のハードディスクが接続されるとフリーズするバグが存在していたことが挙げられます。このバグは、より多くのストレージの必要性が明らかになるまで、DOS 5.0まで修正されなかった可能性があります。IBMは、DOS 4.0のバグを修正サービスを通じて修正し、追加のハードディスクをサポートできるようにしました。この問題は、複数のドライブを扱えるSCSIアダプターが導入されるまで認識されませんでした。その結果、DOSオペレーティングシステムの修正が必要となりました。

全体として、この記事はコンピュータのストレージ能力の進化と、ソフトウェアがハードウェアの進展に対応する必要があったことを強調しています。

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「Can You Block It?」は、あなたの広告ブロッカーが正しく機能しているかを確認するためのツールです。このツールは、どの種類の広告がブロックされているか、または表示されているかを確認するためのさまざまなテストを提供し、広告ブロッカーの効果を理解する手助けをします。

テストにはいくつかの種類があります。まず、シンプルテストでは、自分のサーバーでホストされた広告が表示されます。次に、エクストリームテストでは、人気のあるネットワークからのさまざまな広告が表示されます。最後に、アドバンステストでは、異なる広告フォーマットを診断するための一連のページが用意されています。

テストを開始すると、広告が表示されるページに移動します。広告ブロッカーが正常に機能していれば、広告は表示されないはずです。また、どのように機能するかを示す動画も用意されています。

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チームは、データを文字列形式に変換するための重要なJavaScript関数であるJSON.stringifyの性能を向上させ、処理速度を2倍以上にしました。この改善により、ウェブアプリケーションやページのインタラクションがより迅速になります。

主な改善点として、まず新しい手法により副作用なしでシリアル化が可能になり、処理が速くなりました。この手法は再帰的ではなく反復的なアプローチを採用しており、より深いオブジェクト構造を効率的に扱えるようになっています。

次に、1バイトおよび2バイトの文字列用に特化した2つのバージョンのシリアライザーが作成され、性能が向上し、メモリ使用量が削減されました。また、特殊文字をエスケープするプロセスも加速され、長い文字列にはハードウェア特有の命令が使用され、短い文字列には巧妙な技術が用いられています。

さらに、特定の条件を満たすオブジェクトをマークする最適化が行われ、不要なチェックをバイパスすることでシリアル化が迅速化されました。数値を文字列に変換する方法も改善され、JavaScriptにおけるすべての数値から文字列への変換に恩恵をもたらしています。文字列構築のために単一のバッファを使用するのではなく、セグメント化されたメモリ管理が導入され、メモリ割り当てのオーバーヘッドが削減されました。

ただし、これらの改善を最大限に活用するためには、カスタムシリアル化メソッドやインデックス付きプロパティを使用せず、通常のデータオブジェクトを利用する必要があります。全体として、これらの変更はAPIレスポンスやキャッシングなどの一般的な使用ケースにおいて大きな性能向上を提供し、V8のバージョン13.8から利用可能です。

提供されたリンクは「Qwen-Image」に関連するリソースにアクセスできます。このプロジェクトまたはモデルはHugging Faceでホストされています。最初のリンクはプロジェクトのページに、二番目のリンクはその詳細情報を含むPDF文書に繋がっています。

ロブ・スナイダーの記事は、スタートアップのアイデアを見つけ、製品と市場の適合を達成することに焦点を当てています。特にB2Bの創業者に向けた内容です。

まず、何を探すべきかを理解することが重要です。「痛みのポイント」や「市場のニーズ」といった漠然とした概念ではなく、緊急の優先事項を持ち、現在の解決策が不十分な特定の個人を探すべきです。これをPULLフレームワークと呼びます。

次に、アイデアを見つける方法についてですが、従来の発見インタビューは効果的でないことが多いです。創業者は、ターゲット市場に没入し、実際のニーズや洞察を見つけるために自ら体験することが重要です。

仮説の検証についても触れています。誰かが製品を購入するまで、アイデアは単なる仮説に過ぎません。この仮説を実際の販売のやり取りを通じてテストすることが重要であり、「デザインパートナー」に頼るのは避けるべきです。彼らは実際の需要を代表していない可能性があります。

全体として、スナイダーは真剣な創業者が潜在的な顧客と深く関わり、実際の需要に明確に焦点を当てることが成功するスタートアップを築くために不可欠であると強調しています。

この文書は、IPカメラのファームウェアに関するプロジェクトの概要を提供しています。サポートされているハードウェア、インストールの詳細、コミュニティリソースについての重要なポイントが含まれています。

コミュニティリソースとして、GitHubのリポジトリ、Discordサーバー、Telegramグループ、プロジェクトのウィキへのリンクがあります。これらはユーザーが参加し、問題を報告するための場です。

サポートされているハードウェアには、さまざまな屋内外カメラ、バルブ型カメラ、IPCモジュール、ウェブカメラ、特定の開発ボードが含まれています。各カメラモデルには、それぞれのシステムオンチップ（SoC）、イメージセンサー、Wi-Fiモジュール、フラッシュチップのサイズが記載されています。

インストールに関する注意点として、一部のカメラモデルには特定のインストール手順が必要であり、さまざまなデバイスに対してその指示が示されています。

条件付きでサポートされているハードウェアには、特定のブランドが持つセキュリティ対策（秘密鍵など）があり、これがファームウェアの置き換えを制限する可能性があります。

潜在的にサポートされるカメラとして、一部のカメラは必要なSoCを使用していると考えられていますが、テストや開発のためのサンプルが不足しています。

サポートされていないハードウェアには、ゼラトゥルプラットフォームを使用したバッテリー駆動のカメラが含まれ、現在はサポートされていません。

全体として、このプロジェクトは非営利であり、開発にはコミュニティの貢献が重要です。

2025年6月30日現在、Backblazeは321,201台のハードドライブを管理しています。この中には3,971台のブートドライブと317,230台のデータドライブが含まれています。会社は四半期ごとにハードドライブの性能と故障率を分析しています。

主な発見として、年間故障率（AFR）は1.31%から1.30%に減少しました。一方、四半期ごとの故障率は1.35%から1.42%にわずかに増加した後、再び1.36%に戻りました。特に、故障率が高かったモデルの中で、12TBのSeagateドライブは9.47%から3.58%に改善されるなど、顕著な改善が見られました。

今四半期で故障がゼロだったドライブは、8TBのSeagate ST8000NM000Aと16TBのSeagate ST16000NM002Jの2モデルのみでした。また、HGSTやSeagateのモデルを含むいくつかのドライブは、わずか1件の故障を記録しました。

新たに16TBのToshibaモデルがラインアップに加わりました。小型のドライブ（12TB以下）は老朽化が進んでおり、多くが5年以上使用されており、全体の故障率は1.54%です。古いモデルの平均故障率は低く、一部は老朽化しても良好に機能しています。

20TB以上のドライブの比較では、20TBのToshiba、22TBのWDC、24TBのSeagateの3モデルが含まれています。現在、24TBのSeagateは最も高い故障率を示していますが、まだ若いため、今後安定する可能性があります。

Backblazeは、ユーザーがLinkedIn Liveやラスベガスで開催されるDefConカンファレンスでDrive Statsチームと交流することを呼びかけています。詳細な情報やデータについては、Backblazeのハードドライブテストデータページを訪れてください。

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著者は、複雑なソーシャルメディアプラットフォームを使わずに、テキストメッセージで誕生日のリマインダーを送るシンプルなサービス「birthdays.app」を作りました。最初は個人用に開発されたこのアプリは、2023年以降、主に年間9ドルのプランで739人の有料ユーザーを獲得しました。

このアプリは、誕生日を簡単に同期できるGoogleカレンダーとの統合機能を備えており、広告などの典型的なソーシャルアプリの気を散らす要素を避けることを目的としています。ユーザーは電話番号でログインし、誕生日を手動で入力するか、テキストメッセージを通じて登録できます。アメリカではSMSでリマインダーが送信され、国際ユーザーにはWhatsAppメッセージが届きます。

メッセージングにはTwilioを、支払いにはStripeを使用しています。著者は、iPhoneの連絡先との同期や、ユーザーの誕生日を祝うための動画コンテンツの作成など、さらなる機能追加を計画しています。アプリに関するフィードバックやアイデアも歓迎しています。

2025年8月5日で、curlが1998年3月20日に初めてリリースされてからちょうど10,000日になります。この日を「c10kday」として祝います。この特別な機会に、curlチームはユーザーに対して、curlに関する体験談を共有するよう呼びかけています。思い出に残る瞬間や、curlがどのように役立ったか、また個人的または職業的にどのような意味を持つのかを教えてほしいとのことです。

体験談を共有したり、他の人の話を読むには、発表にリンクされたGitHubのディスカッションセクションを訪れてください。その間、curlチームは新機能や修正に引き続き取り組んでいます。

curlをご利用いただき、ありがとうございます。

アムリタンシュ・クワトラによる「3Dライン描画の作成」に関する実験についての内容です。この実験では、3Dガウシアン・スプラッティングという技術を用いて、シーンの3Dライン描画を作成する方法が探求されています。

3Dガウシアン・スプラッティングは、異なる角度から撮影された画像の集合を、放射場と呼ばれるボリュメトリックな表現に変換する手法です。この技術は、リアルタイムでフォトリアルなシーンを作成するために一般的に使用されます。

この研究では、写真をライン描画に変換しながら、その幾何学的形状や意味を保持するプロセスが利用されています。これは、生成的敵対ネットワーク（GAN）を通じて行われ、幾何学、意味、外観に関連するさまざまな損失を最小化します。

3Dライン描画を生成するために、3Dガウシアン・スプラッティングプロセスの元の画像を、変換されたライン描画に置き換えることができます。これは、ガウシアン・スプラットのトレーニング前やカメラ位置の推定前に行うことが可能です。

著者は、元の画像からの色情報をブレンドすることで、ライン描画に色を加える実験も行い、水彩画のような効果を得ています。

別の方法として、コラージュシーンを作成する技術も探求されており、主題だけがライン描画として示され、背景はそのまま残される形です。

ライン描画の品質は出力解像度によって異なり、トレーニング時間やキャプチャされる詳細にも影響を与えます。高解像度ではより多くの詳細が捉えられますが、トレーニングには時間がかかります。

著者は、この研究で使用したコードを共有する意向を示しており、コラボレーションを歓迎しています。

全体として、この実験は芸術的スタイルと3Dレンダリング技術を融合させる革新的な方法を示しています。

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Clojure Civitasは、Clojureのアイデアやプロジェクトを簡単に共有できるプラットフォームです。複雑な設定は不要で、以下のような特徴があります。

まず、設定が非常に簡単です。リポジトリをクローンし、新しい名前空間を作成するだけで、すぐにコーディングを始められます。また、コード内にコメントとして自分の考えや結果、アイデアを直接記録できる「インプロセスライティング」機能もあります。

共有も簡単で、作業を共有するためにはプルリクエストを提出するだけです。承認されると、あなたの作品がClojure Civitasのウェブサイトに掲載されます。さらに、あなたの貢献はコミュニティ全体の知識を構築する手助けとなります。

視覚的なツールも利用でき、通常の作業フローの中で表やグラフ、マークダウンを使用することができます。誰でも新しいコンテンツを追加することが奨励されており、Clojureの名前空間やマークダウンファイルを作成することで投稿が可能です。投稿にはタイトルやタグなどのメタデータを含めることができます。

コンテンツは、トピックを反映した論理的な名前空間を使って整理することが推奨されています。これにより混乱を避け、発見しやすくなります。作品を公開するには、リポジトリをフォークし、変更を加えた後、プルリクエストを提出してレビューを受けます。

また、投稿の閲覧数を確認することで、その影響を把握することもできます。ファイルの命名や構造に関しては特定の規則に従うことで、明確さと整理を保つことができます。コンテンツはEclipse Public Licenseバージョン1.0の下でライセンスされています。

Clojure Civitasは、Clojureコミュニティ内での協力と知識共有を支援することを目指しています。

この三ヶ月間で、私は使用している言語モデル（LLM）の出力を改善する新しい方法を学びました。最近、LLMにまず詳細な計画書を作成させ、その後それをテスト可能な段階に分けて、一つずつ取り組むのが効果的だと気づきました。今では明らかに思えますが、全体の計画を持つことが重要だと気づくまでには時間がかかりました。あなたの仕事で学んだ重要な教訓は何ですか？

「魚を描いて他の魚と一緒に泳ぐのを見よう」というプロジェクトがHacker Newsで紹介されました。このプロジェクトでは、ユーザーが自分で魚を描き、その魚が他の魚と一緒に泳ぐ様子を見ることができます。この投稿は多くの関心を集め、233件のコメントが寄せられました。

OpenIPCは、IPカメラ用に設計されたオープンソースのファームウェアです。このファームウェアは、メーカーが提供することが多い不安定でサポートのないファームウェアの代替を目指しています。インストールが簡単なように、事前にコンパイルされたバイナリファイルが提供されており、ソースコードもMITライセンスのもとでアクセス可能です。ユーザーは改善点を提案したりフィードバックを提供したりすることが奨励されていますが、軍事利用は禁止されています。

このファームウェアはBuildrootを使用して構築されており、さまざまなストリーミング技術をサポートしています。現在はオープンソースではないMajesticという技術も含まれていますが、十分な資金があれば将来的にオープンソース化される可能性があります。

OpenIPCは、ユーザーにカメラに対するより大きな制御を提供し、バックドアやマルウェアのような隠れた脅威がないことを保証します。幅広いカメラに対応しており、基本的な機能として動画や音声のストリーミングに重点を置いています。さらに、クラウドストレージやYouTube、Telegramなどのプラットフォームへのストリーミング、ドローンや医療研究向けの特化したアプリケーションなど、追加機能も備えています。

全体として、OpenIPCはユーザーにIPカメラシステムに対する自由と制御を与えています。

プージャ・サクセナは、2013年からインドのストリートレタリングを記録してきました。彼女の「インディア・ストリート・レタリング」プロジェクトは、インド各地のさまざまなサインペインティングスタイルを研究し、写真を集めた新しい本にまとめられています。

サクセナは、インドの街の看板に対する一般的なイメージが、カラフルで派手なデザインに偏っていると感じていました。彼女は、地元の技術や伝統の多様性を探求することを目指し、金属リボンの文字やモザイクデザインなど、さまざまな素材やスタイルを調査しました。

このプロジェクトには、異なる地域のユニークなタイポグラフィーを紹介するオンラインアーカイブや出版物も含まれています。サクセナは、地元のクリエイティビティの重要性を強調し、サインペインターは大企業よりも地元のビジネスのために働く際に自由度が高いことを指摘しています。

彼女は、モハンラル・シハーニのようなサインペインターの洞察を共有しています。彼らは、厳格な顧客のガイドラインに従うのではなく、信頼や個人のスタイルに基づいてサインを作成します。この独立性が、コルカタやコーチのペイントされたバスやトラックなど、彼らの作品に独特の地元の風味を与えています。

サクセナは、タイポグラフィーのデザイナーとしての視点も語り、ペイントされた看板と伝統的なタイポグラフィーの違いについて述べています。彼女は、一部のサインペインターが、必要のない場合でも可動タイプの制約を模倣する一方で、他の人々は自分の媒体に創造的に適応していることに気づきました。

彼女は、クリシェから視点を変えることで、手描きの文字とそれが地元の文化や機能的なニーズとどのように結びついているかをより深く理解するようになりました。サクセナの研究は、インドにおけるサインペインティングの芸術をより広く理解することを促しています。

Carbonは、製造業で使用される従来の企業資源計画（ERP）システムの限界を克服するために設計されたオープンソースプラットフォームです。開発者たちは、現代的なツールの不足やベンダーロックイン、各企業のニーズの独自性といった問題を認識し、Carbonを作り上げました。

このプラットフォームの主な機能には、包括的なERP機能、製造実行システム（MES）、品質管理システム（QMS）、カスタムフィールドとトレーサビリティ、資材所要計画（MRP）、統合のためのAPIやWebhook、会計およびキャパシティプランニングツールが含まれています。

技術的な特徴としては、統一された認証と権限管理、リアルタイムのデータベース更新、柔軟なユーザーアクセス制御、サードパーティとの統合がサポートされています。

開発環境のセットアップは、まずリポジトリをクローンし、Dockerを使用して依存関係を設定します。次に、Upstash、Trigger.dev、Posthogなどの外部サービスを構成し、環境変数やデータベース接続を設定します。最後に、ERPやMESなどのローカルアプリケーションを起動します。

APIは生成されたキーを通じてアクセス可能で、さまざまなプログラミング言語で使用できます。また、使いやすさを考慮して、ERPアプリ内にドキュメントが用意されています。

Carbonは、開発者が特定のニーズに合わせて拡張・適応できるカスタマイズ可能で統合的な製造ソフトウェアソリューションを提供することを目指しています。

M・コルビは言語学者であり、患者でもあります。彼は、マスト細胞活性化症候群（MCAS）や起立性頻脈症候群（POTS）などの慢性疾患を表現し、測定することの難しさについて語ります。彼は、医者を訪れた際に、患者が経験する独特でしばしば目に見えない感覚を捉えきれない曖昧な検査結果を受け取るという共通の体験を説明しています。このことが、患者と医療提供者の間に言語的なギャップを生む原因となっています。

コルビは、慢性疾患の複雑さに効果的に対処するためには、質的および量的な測定が必要であると強調します。バイオマーカーはある程度の洞察を提供しますが、患者の実際の体験を完全には反映していません。痛みの尺度などの既存の測定ツールの限界は、患者が理解されていないと感じる原因となっています。

コルビは、患者と医療専門家の間でより協力的なアプローチを推進し、これらの内面的な感覚を表現するためのより良い言語やツールを開発することを提唱しています。これにより、理解とケアが向上することが期待されます。最終的に、彼は、これらのギャップを認識し対処する医療の未来に希望を持っています。慢性疾患をより人間的かつ正確に表現できるようになることを願っています。

間隔反復システム（SRS）は学習に効果的ですが、重要な制約があります。それは、フラッシュカードの内容を理解していないことです。各カードは独立して扱われ、関連するカード同士が記憶を強化できることを認識していません。従来のSRSで使用される記憶モデルは、カードがどれだけ復習されたかにのみ焦点を当て、内容の意味を無視しています。

コンテンツを考慮した記憶モデルは、フラッシュカードの意味やその関係を考慮に入れ、記憶の予測を改善します。この変化により、異なる視点から理解を評価できるより賢い学習ツールが可能になります。

スケジューラーは、ユーザーの履歴に基づいてどのカードを復習するかを決定しますが、記憶モデルは学生がカードを思い出す可能性を予測します。これらの要素を分離することで、革新やユーザー体験の向上が図れます。

高度な記憶モデルを用いることで、関連カードやユーザーの目標に基づいて復習のスケジュールを調整するなど、さまざまな戦略が実施可能になります。これにより、長期的な記憶の保持を最適化し、ユーザーの休憩にも対応できます。

従来のモデルはカードを孤立して扱いますが、カードの内容や相互のつながりを分析することで、記憶モデルは学生の情報を思い出す能力についてより正確な予測を提供できます。

KARLシステムのような実例は、意味的関係を利用することで記憶保持が向上することを示しています。このアプローチにより、詳細な記憶の動態がなくてもパフォーマンスが向上します。

コンテンツを考慮した記憶モデルの開発における主な課題は、カードの内容と復習履歴の両方を含む包括的なデータセットが不足していることです。現在のデータは偏りがあり、散発的で自己報告に依存しています。

コンテンツを考慮した記憶モデルは、ユーザーフレンドリーな間隔反復システムの設計に新たな可能性を開きます。カードの編集プロセスを簡素化し、動的な復習の促しをサポートすることで、学習をより効率的にします。

間隔反復システムにコンテンツの認識を統合することで、学習体験や成果が大幅に向上し、より効果的な教育ツールの道が開かれます。

NASAのキュリオシティローバーが火星での13周年を迎え、エンジニアたちはその効率と自律性を向上させ、エネルギーを節約しながら作業を行えるようにしました。キュリオシティは原子力発電機で動いており、現在は複数の作業を同時に行うことができるため、科学研究を行いながら電力を節約しています。

最近、キュリオシティは独特な岩の形成が見られる地域を探査しました。これにより、火星の古代の水や過去の微生物生命の可能性についての洞察が得られるかもしれません。以前のローバーは太陽光パネルを使用していましたが、キュリオシティは長寿命の原子力源に依存しています。ただし、プルトニウムが減衰するにつれて、バッテリーの充電に時間がかかるようになっています。

NASAのジェット推進研究所のチームは、作業を組み合わせたり、早く終わった場合にはキュリオシティに休息を取らせたりする新しい戦略を導入し、運用時間を最大化し、ミッションを延長しています。また、機械的なアップデートを行い、火星での長距離移動後もローバーが正常に機能し続けるための解決策を開発しました。

これらの進展により、キュリオシティは火星の風景を活発に探査し続けることができるようになっています。

tmuxは、複数のターミナルセッションを一つのウィンドウで実行できるターミナルマルチプレクサです。これにより、デスクトップを複数のターミナルウィンドウで散らかすことなく、複数のプロジェクトを簡単に管理できます。主な機能には、セッションを切り離したり再接続したりすることができる点があり、長時間実行するプロセスに便利です。

著者は、tmuxのデフォルトのユーザーインターフェースや多くのコマンドに最初は苦労したと述べています。しかし、より良い体験のためにカスタマイズする意欲が湧いたそうです。カスタマイズは、.tmux.confファイルから始まります。このファイルでは、キーの割り当てを変更したり、ナビゲーションを改善したり、視覚的な魅力を高めたりできます。

主なカスタマイズ内容には、コマンド用のプレフィックスキーの変更、ウィンドウの分割やペイン、ウィンドウのナビゲーションのためのショートカット設定、スクロールバックの履歴を増やすこと、マウス操作の有効化、インターフェースのスタイリングによる視認性の向上などがあります。

著者はまた、tmuxプラグインマネージャーについても触れています。これを使うことで、コミュニティのプラグインを簡単にインストールし、tmuxの機能をさらに強化できます。包括的な設定ファイルは、著者のGitHubリポジトリで提供されています。全体として、カスタマイズのプロセスは、tmuxをより使いやすく、視覚的に魅力的にすることを目指しています。

PerplexityというAIを活用した回答エンジンが、ウェブサイトのクローリングを制限するルールを回避するために隠れた手法を使用していることが明らかになりました。最初は自らを公表されたボットとして認識させますが、ブロックされるとユーザーエージェントやIPアドレスを変更し、robots.txtファイルのようなウェブサイトの指示を無視します。

この行動は、透明性を持ち、ウェブサイトの設定を尊重すべきクローラーの期待される基準に反しています。そのため、Perplexityは監視機関によって認証済みボットのリストから削除され、現在はその隠れた活動をブロックするためのルールが実施されています。

テストでは、新しいドメインが保護措置を講じても、Perplexityがそのコンテンツをスクレイピングすることができることが示されました。これは、制限されたデータにアクセスするための隠れた手法を使用していることを示しています。これは、ガイドラインを遵守し、サイトのルールを尊重する責任あるボット運営者であるOpenAIとは対照的です。

このような隠れたクローラーから保護するために、ウェブサイトは不要なトラフィックをブロックするボット管理システムを導入することができます。たとえば、Cloudflareはサイト所有者がAIクローラーのアクセスを制御できる機能を提供しています。

全体として、ウェブクローリングの状況は変化しており、責任あるボットの行動に関する明確なガイドラインを確立するための取り組みが進められています。

Itch.ioは、PayPalやStripeなどの企業からの制限により、多くの成人向けゲームを削除した後、新しい決済処理業者を探しています。最近、彼らはゲームの削除がSteamの行動と比べて規模が大きいと説明しました。これは、Valve（Steamの親会社）がコンテンツに対してより多くのコントロールを持ち、決済会社に対してより効果的に異議を唱えることができるためです。

この変化は、Valveがポリシーを更新したことから始まり、性的に露骨なゲームが大幅に削除されました。それに応じて、Itch.ioはレビュープロセスを開始し、数千のゲームを削除しました。Itch.ioは誰でも簡単にコンテンツを公開できるため、ユーザーによるタグ付けに頼って適切なコンテンツ分類を行うのが難しく、より広範な監査が必要になりました。

この監査がいつ終了するかは未定で、Itch.ioはPayPalとStripeからの最終決定を待っています。また、成人向けコンテンツに対してより寛容な代替の決済処理業者を探しており、厳格な年齢制限やより良いコンテンツ分類の導入も検討しています。

Itch.ioは削除に関する苦情を認識しており、プレイヤーは所有しているゲームに引き続きアクセスできると述べています。たとえそのゲームが検索できなくなっても、プレイヤーはプレイ可能です。また、開発者への支払いを保留することについての懸念にも対処しており、これはプラットフォームの悪用を防ぐための一般的な慣行であると明らかにしています。

最近の決済会社による成人向けゲームへの圧力は、女性の性的化に反対するオーストラリアの団体「Collective Shout」の活動と関連しているようです。彼らの動機にもかかわらず、この記事は大手金融企業がどのコンテンツが受け入れられるかを決定することへの懸念を提起しています。

1945年8月6日午前8時15分、広島に原子爆弾が投下され、約10万人が命を落としました。生存者の中には、佐々木年子さん、藤井正和医師、中村初代さん、クラインゾルゲ神父、佐々木照文医師、谷本清司牧師がいます。彼らは自らの生還を振り返り、なぜ自分たちが生き残ったのか、他の多くの人々が亡くなったのかを考えています。

各生存者は、爆撃前の普通の日常を語り、その瞬間に突然訪れた眩しい閃光について説明します。爆弾は広範囲にわたる破壊を引き起こし、建物を瞬時に崩壊させ、無数の人々を負傷させました。彼らの体験を語る中で、移動した場所や安全な距離にいたことなど、偶然の決断が命を救ったことを明らかにしています。

谷本牧師は、教会の荷物を移動している最中に爆発が起こりました。最初は近くに爆弾が落ちたと思い、外に飛び出して混乱と破壊の光景を目撃しました。中村さんは未亡人で、爆撃の直前に子供たちと帰宅しました。朝食の準備をしているときに爆発が起こり、瓦礫に埋もれながら子供たちが助けを求めて泣いていました。藤井医師は病院のオーナーで、ポーチで読書をしているときに爆風で病院が川に倒れ、自分は生き残ったものの閉じ込められました。クラインゾルゲ神父はミサを読んでいる最中に爆発が起こり、逃げた経緯もわからないまま、暗く混乱した庭をさまよっていました。若い外科医の佐々木医師は、血液検査のために血を採っているときに爆風が襲い、病院の中で唯一無傷の医師として生き残りました。

これらの証言は、生存の偶然性と爆撃の恐怖が残した深い心理的傷を示しています。各生存者は、自らの体験の重さと周囲の喪失に向き合っています。

土曜日の朝のアニメは、かつてアメリカの子供たちにとって欠かせない存在でしたが、ほとんど消えてしまいました。ジェラード・ライティはこの変化を探り、減少の主な理由をいくつか挙げています。

かつてはABC、CBS、NBCといったネットワークが土曜日の朝を支配し、アニメは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キッズやFOXキッズといった数少ないネットワークしか残っておらず、視聴者数は約200万人にまで減少しています。子供の人口は増えているにもかかわらず、この状況です。

こ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たこと。次に、ケーブルテレビや衛星テレビの普及により、24時間いつでもアニメが見られるようになったこと。さらに、インターネットやビデオゲームの人気も影響しています。アニメーションの質が低下していることや、親がテレビの時間よりも家族との質の高い時間を重視するようになったことも要因です。

また、ニコロデオンやカートゥーンネットワークといったケーブルネットワークが人気を博したことで、子供たちは土曜日だけにアニメを見る必要がなくなり、視聴習慣が変わりました。

放送ネットワークは子供向けの番組を減らし、より利益を生む大人向けの番組に焦点を当てています。子供たちの興味が進化し、実写コンテンツへの好みが高まる中で、土曜日の朝のアニメの魅力はさらに薄れています。

子供向け番組の未来には、オンデマンド視聴を可能にするDVRなどの新しい技術が関わるかもしれません。しかし、土曜日の朝のアニメがかつての栄光を取り戻す可能性は低く、視聴習慣や社会的な規範が大きく変わってしまったからです。

要するに、土曜日の朝のアニメは過去の遺物であり、文化や技術の変化によって形作られています。

申し訳ありませんが、外部リンク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。

著者は理想的な配列プログラミング言語のビジョンについて述べており、進化するハードウェアに適応する重要性を強調しています。

現在の計算ハードウェアは20年前に比べて多様で複雑になっています。複数のコアや、GPUやFPGAのような専門的なユニット、新しいプログラミングパラダイムが登場しています。プログラミング言語はこれらの変化に対応し、パフォーマンスを最適化する必要があります。

理想的な配列言語の重要な特徴の一つは、ランクポリモーフィズムです。これは、ユーザーが異なる次元の配列に対して機能を定義できることを意味します。既存の言語であるNumpyやJAXは、追加のコンポーネントなしでは完全な拡張性を持っていません。

著者は、Fortranのような値セマンティクスを持つ言語を支持しています。これにより、メモリ管理が効率化され、コンパイラがユーザーの明示的な介入なしにメモリ使用を最適化できます。

コンパイラは透明性と検査可能性を提供する必要があります。これにより、ユーザーは最適化がパフォーマンスに与える影響を理解できるようになります。著者は、パフォーマンス調整を助けるための使いやすい最適化レポートの必要性を強調しています。

理想的な言語は、SIMT（Single Instruction, Multiple Threads）モデルを通じて自動的な並列化をサポートすべきです。これにより、ユーザーは並列実行の複雑さを気にせずにコーディングに集中できます。

型システムは、配列の形状や境界を自動的に処理できるべきです。これにより、コンパイラはユーザーが指定した型なしで最適化を行うことができます。

著者は、構文が対象となるユーザーに合わせるべきだと考えており、言語の成功には強力なコミュニティが不可欠だと述べています。コアアルゴリズムの一貫した表現も重要です。

プログラミング言語の未来は、多様なハードウェアに対して抽象化と最適化を行う能力にかかっています。機能的でバッファなしの配列プログラミングは、有望なアプローチといえるでしょう。

全体として、このテキストは現代の計算の複雑さに適応できる強力で使いやすい配列プログラミング言語のビジョンを示しています。

テキサスA&M大学は、CLARKE（道路と重要建物の分析のためのコンピュータビジョンと学習）という新しいツールを開発しました。このツールは、ドローンの画像と人工知能を利用して、ハリケーンや洪水などの災害後に迅速に損傷を評価します。この革新的なシステムは、建物や道路の状態を数分で評価できるため、緊急対応者の対応時間を大幅に短縮します。

CLARKEは、トム・マンジーニとロビン・マーフィー博士が率いるチームによって作られ、約7分で2,000軒の住宅の損傷を分析できます。この迅速な評価は、緊急時における命や資源の救助にとって非常に重要です。このシステムは、2024年のハリケーンシーズン中にすでに成功裏に使用されています。

この技術は、高度なコンピュータビジョンと機械学習を活用してドローン映像を処理し、詳細な地図や損傷報告を作成します。また、損傷した地域を避けるためのルートプランナーも含まれており、特に伝統的な評価に数日かかることがある農村地域での価値が高いです。

CLARKEは、主要な災害の影響を受けた21,000軒以上の住宅のデータで訓練されており、さまざまな損傷パターンを認識できるようになっています。このシステムへの関心は高まっており、多くの緊急対応者がこの技術を効果的に使う方法を学びたいと考えています。

今後、テキサスA&Mのチームは、フィードバックを基にCLARKEを改良し、その能力をさらに向上させることを目指しています。このプロジェクトは、国立科学財団からの資金提供を受けています。

著者は、日常の物からの騒がしい通知に対して不満を表明しています。特に、自動車や洗濯機、その他の家電製品の音が気になるようです。運転中や睡眠中に、必要のない大きな音や警告があると、非常に煩わしく感じます。例えば、自動車はLPGタンクが少なくなると過剰にビープ音を鳴らし、運転中に驚かされることがあります。同様に、洗濯機も小さな動作に対して大きなアラームやビープ音を出し、役に立たないと感じています。

著者は、デバイスは重要な警告のためだけに音を出すべきであり、些細な通知のために音を鳴らすべきではないと主張しています。静かな通知や、あまり気を散らさない通知を作ることで、ユーザーの体験や安全性が向上すると考えています。特に、子どもが寝ている親にとっては重要です。著者は、音を出さない食器洗い機や冷蔵庫など、いくつかの家電製品を良い例として挙げています。全体として、著者は静けさを重視し、不必要な騒音を最小限に抑えるデザインアプローチを支持しています。

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効率的に実行するために設計された専門的な仮想マシンです。これは、すべてが自分専用にカスタマイズされたプライベートヴィラのようなものです。ユニカーネルは、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し、リソースの消費を減らし、速度とセキュリティを向上させます。

ユニカーネルは、最小限のオーバーヘッドで一つのアプリケーションを実行するコンパクトな仮想マシンです。従来のオペレーティングシステムの不要な機能を排除し、アプリケーションとOSを一つのイメージにまとめています。

ユニカーネルの利点には、起動時間の短縮やメモリ使用量の削減があります。また、攻撃対象面が小さくなるため、セキュリティも向上します。軽量なマイクロサービスや迅速な展開が求められる環境に最適です。

ユニカーネルには、ナノスやユニクラフトなどの種類があります。これらは異なる展開方法を持ち、ナノスはさまざまなクラウドプラットフォームで柔軟なイメージ作成を可能にします。

ナノスユニカーネルを作成するには、Linux環境を設定し、必要なツールをインストールし、ナノスとOPSソフトウェアをソースからビルドするか、事前にビルドされたバージョンを使用します。展開はAWS上またはローカルでQEMUを使用して行うことができます。

パフォーマンスの比較では、ナノスはCPU集中的なタスクやI/O操作において、従来のLinuxシステムよりも優れた実行時間を示しています。

ユニカーネルは、マイクロサービスの実行や迅速なプロトタイピング、リソース効率が重要なシナリオに適しています。

ただし、ユニカーネルの開発は、エコシステムが小さく、ツールが限られているため、複雑になることがあります。また、ユニカーネルフレームワークは従来のシステムとは異なるため、デバッグや互換性の問題が発生する可能性があります。

ナノスのようなユニカーネルは、アプリケーションを効率的に展開する新しい方法を提供しますが、独自の課題や確立されたエコシステムの不足も伴います。技術が進化する中で、ユニカーネルは現代のアプリケーション配信において重要な役割を果たす可能性があります。

要約がありません。

求職者は採用プロセスでAI面接官に直面することが増えていますが、多くの人がそれを拒否しています。候補者はAI面接を非人間的だと感じ、企業文化が悪いことを示していると考えることが多いです。失業中であっても、ロボットとの面接を受けるくらいなら無職のままでいたいと考える求職者もおり、それを「さらなる屈辱」と見なしています。

人事チームは多くの応募者を管理するためにAIを導入していますが、候補者はぎこちないやり取りや個別対応の欠如など、ネガティブな体験を報告しています。例えば、AI面接が無機質で効果的でないと感じる候補者もおり、自分のスキルや企業への適合性を正確に評価していないと考えています。

求職者からの反発がある一方で、採用担当者は応募者のスクリーニングにおけるAI面接官の効率性を評価しています。彼らは、AIを使うことでプロセスの後半で候補者とのより意味のある会話ができると主張しています。しかし、求職者と人事の間にはAIに対する見方に明確な違いがあり、AI面接官が一般的になりつつある一方で、多くの候補者はそれに対して警戒心を抱いています。

シュワルツィアン変換は、効率を向上させるためにキーをキャッシュするソート技術です。この技術は1994年12月16日にランドール・シュワルツがUsenetの投稿でソートに関する質問に答えた際に初めて登場しました。シュワルツのコードは当時多くのプログラマーにとって馴染みのないPerlの機能を使用しており、革新的でありながら論争を呼びました。

この技術は主に三つのステップから成り立っています。まず、元の値を保持しながらソートキーを計算します。次に、計算されたキーに基づいてソートを行います。最後に、元の値を抽出します。シュワルツは最初にこの技術に名前を付けませんでしたが、後に他の人々がシュワルツィアン変換と呼ぶようになり、1990年代中頃にはトム・クリスチャンセンによってその名前が広まりました。

その有用性にもかかわらず、このコードは複雑で初心者には優しくないと見なされ、賛否が分かれました。Perl 5で導入された新しい概念に苦しむプログラマーもいれば、その力を評価する人もいました。年月が経つにつれて、シュワルツィアン変換は認知され、さまざまなプログラミング書籍に取り上げられ、RubyやPythonを使用するコミュニティでも広く知られる用語となりました。

この技術のバリエーションも登場しており、ソート値を格納するためにハッシュを使用する方法などが見られます。これは元のアイデアの柔軟性を示しています。シュワルツィアン変換は現代のプログラミングの議論においても引き続き重要な存在であることが示されています。

このテキストは、8月4日月曜日の日付が付けられたエピソードについて言及していますが、そのエピソード自体の具体的な内容や詳細は示されていません。追加の情報がないため、これ以上の要約はできません。エピソードについてのさらなる文脈や詳細を提供していただければ、より詳しい要約が可能です。

研究者たちは、単一の細胞が学習し記憶することができるかどうかを探求しており、記憶には神経系が必要だという従来の考えに挑戦しています。最近の研究では、人間の腎臓細胞が化学信号のパターンを「記憶」できることが示され、神経細胞でない細胞でも適応のための一種の記憶が存在する可能性があることが分かりました。

細胞に記憶があるという考えはこれまで否定されてきましたが、バーバラ・マクリントックやハーバート・スペンサー・ジェニングスによる先駆的な実験は、単細胞生物が過去の経験に基づいて反応できることを示しました。ジェニングスの研究では、繊毛虫のStentor roeseliiが刺激物との過去の遭遇に基づいて行動を変えることができることが示され、これが記憶を示唆しています。

ニコライ・ククシュキンのような科学者による現在の研究では、細胞が時間をかけて化学パターンを区別し記憶することができることが示されています。この現象は「間隔効果」と呼ばれ、多くの動物に共通しています。これにより、記憶のメカニズムは以前考えられていたよりもすべての生物細胞に普遍的である可能性が示唆されています。

記憶の定義自体も議論の余地があります。記憶はしばしば観察可能な行動に焦点を当てるため、内部のメカニズムを考慮に入れるべきだという意見もあります。研究者たちは、記憶は細胞内の生化学的変化も含むべきだと主張しています。これは、傷跡や本が情報を保存するのと似ています。

細胞の記憶を研究することは、細胞がどのように環境に適応し生存するかを理解する手助けとなり、多細胞生物、特に人間における記憶の理解にもつながります。

要約がありません。

フィードバックやサポートがないと、孤独を感じることがあります。自由があるのは良いことですが、励ましやアイデアを共有できる相手がいないと、静かで不思議な気持ちになります。誰か他にも同じように感じている人はいますか？

要約がありません。

Convergeは、オンラインストア向けのマーケティング測定に特化したスタートアップで、マーケターが効果的な顧客獲得チャネルを特定する手助けをしています。現在、ニューヨーク市でシニアプロダクトエンジニアと創業アカウントエグゼクティブを募集しています。

Convergeの主な特徴には、まず「リーンチーム」があります。彼らは、わずか6人の小さなチームで、200以上の顧客を持ち、年間100万ドル以上の定期収益を上げる成功したビジネスを運営しています。また、従業員は製品全体に対して大きな権限を持ち、単なる機能にとどまらない責任を担っています。

さらに、ユーザーの33%が毎日サービスを利用しており、これは一般的なSaaS企業と比べて非常に高い数値です。彼らは、毎日約2000万件の顧客インタラクションを処理し、年間で約30億ドルの総商品取引高を扱っています。コアバリューとしては、緊急性、理解、謙虚さ、シンプルさを重視しています。

創業チームは、以前に一緒に働いた経験豊富なプロフェッショナルで構成されており、技術的なバックグラウンドを持っています。応募者には、管理職に焦点を当てるのではなく、実務に積極的に関わることを期待しており、対面でのコラボレーションを好んでいます。

SpaceXのスターリンクシステムは、遠隔地での電話サービスを超えて拡大しています。ニュージーランドでは、IoT（モノのインターネット）デバイスのサポートが始まり、最初に導入されたのは蜂の巣の監視機器です。モバイルキャリアのOne NZが、昨年12月にこのサービスを消費者向けに初めて提供し、その後アメリカのT-Mobileも続きました。

最近、SpaceXとOne NZは、衛星接続を強化するためにより多くの無線周波数を使用する計画をアメリカの連邦通信委員会に通知しました。One NZは、追加の無線バンドを利用してサービスの容量を向上させ、より多くのIoTデータサービスを提供することを目指しています。

この新しい技術により、従来の携帯電話の基地局を使わずに蜂の巣をリアルタイムで監視できるようになり、遠隔地に蜂の巣を設置することが可能になります。T-Mobileも、スターリンクサービスでIoTデバイスをサポートする計画を示しています。

さらに、T-Mobileはスターリンクサービスをアップグレードし、マルチメディアメッセージングを含むようになりました。また、特定のアプリに対するデータサポートも近日中に提供する予定です。

申し訳ありませんが、外部リンク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。

EconTeenは、学生が自信を持ってお金を管理できるようになるための、包括的な金融リテラシー教育プログラムを提供しています。このプログラムは、インタラクティブなレッスンや実践的なスキル、長期的な成功のためのツールを特徴としています。

このプログラムの主な特徴には、インタラクティブな学習があり、クイズやアクティビティを通じて金融の概念をわかりやすく学べます。また、22以上のレッスンが用意されており、予算管理や投資、基本的な金融スキルを網羅しています。さらに、どのデバイスでも利用できるように設計されているため、学生はいつでもどこでも学ぶことができます。教師向けのリソースやレッスンプランも用意されており、プログラムの実施をスムーズに行うことができます。実績として、学生は金融知識や自信において大きな向上を見せています。

学生の90%以上がプログラムに参加しており、95%の学生がスキルの向上を示しています。

料金プランは手頃で、基本的な金融リテラシーを学べるエッセンシャルプランが月額3.99ドル、起業家精神を含む完全なカリキュラムを提供するアドバンストプランが月額6.99ドル、すべてのコンテンツとメンターシップを受けられるエリートプランが月額9.99ドルです。すべてのプランには7日間の無料トライアルがあり、学生には25%の割引もあります。

教育者や学生からは、プログラムへの高い関与と満足度が報告されており、金融リテラシーを教える効果が評価されています。

多くの学生が重要な金融スキルを学んでいます。今すぐ登録して、あなたの金融成功への旅を始めましょう。

ビザンチン将軍問題は、裏切り者がいるかもしれない中で、将軍たちが戦略（攻撃か撤退か）について合意しなければならないという課題です。忠実な将軍たちが、嘘をついたり矛盾するメッセージを送ったりする者がいても、合意に達することが求められます。

この問題では、N人の将軍のうちM人が裏切り者であり、共通の決定（攻撃か撤退か）に合意する必要があります。もし王が裏切り者であれば、問題はさらに難しくなります。

将軍たちはメッセージを送ることでコミュニケーションを取ります。忠実な将軍は裏切り者が誰かを知らず、裏切り者同士は共謀することができます。また、各メッセージには送信者が特定される情報が含まれており、なりすましを防ぎます。

アルゴリズムは、将軍たちが受け取った情報を共有する複数のラウンドを通じて機能します。受け取った値に基づいて結果を決定するために、多数決の機能が使用されます。

最初の段階では、将軍たちは王の指示に基づいて互いにメッセージを送ります。次の段階では、受け取ったメッセージを確認し、合意に達するための作業を行います。

M人の裏切り者がいる場合、忠実な将軍たちが合意するためにはM+1ラウンドが必要です。Mが1の場合、3人の将軍が合意できますが、Mが2の場合は7人の将軍が必要です。

このアルゴリズムは、Flaskサーバーを使用してPythonで実装されています。各将軍はプロセスとして表現され、HTTPリクエストを介して他の将軍と通信します。

実装の結果、忠実な将軍たちは、特定の条件が満たされれば、裏切り者がいても決定に合意できることが示されました。

今後の計画には、アルゴリズムの最適化や、メッセージの検証にデジタル署名を使用するバージョンの実装が含まれています。このアルゴリズムは、特に故障した参加者がいる状況下で、分散システムにおける合意を達成することの複雑さを浮き彫りにしています。

node-cronのメンテナーが新しいツール、Sidequest.jsを開発しました。これはNode.js用のバックグラウンドジョブランナーです。Sidequest.jsはnode-cronに比べていくつかの利点があります。

まず、ジョブは別のワーカースレッドで実行されるため、APIの動作を妨げることがありません。また、Redisを必要とせず、Postgres、MySQL、SQLite、MongoDBなどのデータベースを使用できます。さらに、再試行、ユニーク性、同時実行、スヌーズ、優先順位付けといった機能も備えています。コマンドラインインターフェース（CLI）やシンプルなダッシュボードも用意されています。追加のインフラなしでモノリシックアプリケーションでもうまく機能します。

使い始めるためのガイドは、彼らのドキュメントで確認できます。プロジェクトのソースコードはGitHubで公開されています。開発者はフィードバックや質問を歓迎しています。

著者は、子供や好奇心旺盛な大人が推理力や論理的思考を向上させるためのシンプルなオンラインゲームを制作しています。ゲームの例としては、「ワードラダー」や「プライムハンター」、そして「マスマゼ」などがあります。新しいタイプのパズルに関するフィードバックやアイデアを求めています。

サイン距離関数（SDF）のアンチエイリアス処理は、一見複雑ではないように思えますが、実際には深い理解が必要です。多くの人は、スムースステップのような固定定数の式を使ってこの処理を行いますが、最適な方法にはより詳しい知識が求められます。

SDFの基本について説明します。SDFは、ある点から形状までの距離を示し、符号によってその点が形状の内側にあるのか外側にあるのかを表します。適切に設計されたSDFは、1の一定の勾配を持つことが重要で、これはアンチエイリアス処理に必要な滑らかな遷移を実現するために欠かせません。

アンチエイリアス技術としては、形状のエッジ周辺に遷移ゾーンを作るために線形のグラデーションを使用します。この遷移の幅（w）は、ピクセルサイズに応じて調整可能です。幅を決定するためには、画面解像度を使ったり、数値微分法（fwidth）を利用して3Dの視点に適応させることができます。

関数の選択については、リニアステップはシンプルで効果的ですが、スムースステップはより滑らかな遷移を作り出すため、視覚的に優れた結果を提供します。これらの関数の選択は、アンチエイリアス処理されたエッジの見た目に影響を与えます。

色のブレンドについても考慮が必要です。アンチエイリアス処理には線形ブレンドが有効ですが、ぼかし処理にはより高度なブレンド手法（例えばOkLab）が好まれます。

この記事では、2Dおよび3Dの文脈で異なるアンチエイリアス技術のサンプルコードを提供しており、これらの概念を効果的に適用する方法を示しています。アンチエイリアス処理をシンプルにすることは可能ですが、基礎的な原則を理解し、適切な技術を選ぶことが高品質な結果を得るためには不可欠です。

プログラミング言語は、私たちがソフトウェアを考え、構築する方法に影響を与えます。これは、異なる芸術的な手法が描画スタイルに影響を与えるのと似ています。たとえば、Swiftはオプショナルという機能を通じてデータの取り扱いに注意を促し、Rustは借用チェッカーを用いてエラー処理を重視します。これらの特性は私たちのコーディングの実践に影響を与え、安全性やパフォーマンスを重視する一方で、スクリプトのような迅速な作業を複雑にすることもあります。

この緊張関係を乗り越えるためには、コードの目的を考えることが重要です。意図的に行動するためのいくつかの戦略があります。まず、迅速なスクリプトを書いているのか、完全なシステムを開発しているのか自問してみてください。次に、コードの寿命を考慮します。また、効率を保つために時間管理のテクニックを活用することも大切です。さらに、厳格な言語であるSwiftを使う際には、よりリラックスした言語であるRubyを使うかのように柔軟な心構えを持つことが役立ちます。最後に、粗いバージョンから始めて、後で洗練させることも一つの方法です。

最終的に、プログラミング言語は私たちの作業を導きますが、私たちにはそれらとどのように関わるかを選ぶ自由があります。これは、アーティストが技法を媒体に合わせて適応させるのに似ています。

要約がありません。

この記事では、特にAIコーディングツールを使用する開発者にとって、コードを読み理解することの重要性が強調されています。以下は主なポイントです。

まず、「バイブコーディング」の定義についてです。バイブコーディングとは、開発者がAIにコードを生成させるための協力的なプロセスですが、AIが生成したコードをレビューしないと問題が生じる可能性があります。

次に、悪い習慣による三つの主なリスクがあります。第一に、弱いアーキテクチャです。AIが生成したコードをレビューしないと、アーキテクチャの不整合が生じ、コードベースに根付いてしまうことがあります。第二に、知識の喪失です。AIに過度に依存すると、コードの動作についての理解が不足し、効果的な開発に必要な知識が失われる可能性があります。第三に、セキュリティの脆弱性です。AIは重要なセキュリティチェックを見落とすことがあり、コードが慎重にレビューされないと潜在的な脆弱性が生じる恐れがあります。

責任あるバイブコーディングのアプローチとして二つの方法があります。一つ目は、迅速なプロトタイピングと自動受け入れです。AIを使用して、テスト用のスキャフォールディングなど、密接な監視を必要としないタスクを行いますが、最終的な出力は必ずレビューします。二つ目は、コア機能のための同期コーディングです。重要な機能についてはAIと密に協力し、品質を維持するためにレビューや調整を行いながら進めます。

AIが生成したコードをプッシュする前に確認すべきチェックリストがあります。アーキテクチャ、セキュリティ、テスト、ドキュメンテーション、エラーハンドリング、パフォーマンスを確認することが重要です。

最後に、AIツールは有益ですが、開発者が自分のコードベースを理解することを置き換えるべきではありません。継続的な学習とコードレビューは、開発のコントロールを維持し、品質を確保するために不可欠です。要するに、AIはコーディングの効率を高めることができますが、開発者は自分のコードについて常に関与し、情報を持ち続ける必要があります。

要約がありません。

要約がありません。

この記事では、Rustで構築された新しいデータベースにおける決定論的シミュレーションテスト（DST）の実装について説明しています。これは、以前に開発されたGoデータベースのFrostDBに基づいています。DSTは、同じ初期条件で再現可能なランダムテストを使用することで、ユーザーに影響を与える前に複雑なバグを特定するのに役立ちます。

DSTの基本的な要素として、同時実行性、時間、ランダム性、失敗注入の4つを制御することが挙げられます。この制御により、正確なテストと迅速なデバッグが可能になります。

新しいRustデータベースは、状態遷移機械のアーキテクチャに基づいて構築されており、これにより相互作用やテストが簡素化されています。各コンポーネントはメッセージを介して通信し、システム全体を理解しやすくしています。

中央のメッセージバスは、状態遷移機械へのメッセージのタイミングと順序を管理し、スケジューリング、時間、ランダム性、失敗注入を完全に制御します。

このアーキテクチャの利点は、包括的な失敗注入を提供し、テストを簡素化することです。失敗を一箇所で処理できるため、各コンポーネントごとに別々の実装を必要としません。

ただし、開発者の認知負荷が増加することや、非決定的な依存関係の管理といった課題も存在します。これらはテストを複雑にする可能性があります。

状態遷移機械のアプローチは慎重な設計を必要としますが、重要なバグを発見するのに大きな効果を発揮しています。著者は、他のプロジェクトでもDSTを実装することを検討するよう呼びかけています。これにより、システムの信頼性が向上するでしょう。

子供向けアニメ「ブルーイ」のアートディレクター、カトリーナ・ドラモンドは、魅力的な風景や背景を作り上げる過程を語ります。この番組はオーストラリアのブリスベンを舞台にしており、カトリーナの地元の知識が独特のビジュアルに大きく寄与しています。彼女は、街のユニークな建築や色、光に焦点を当て、視覚的な参考資料を集めることからプロセスを始めたと述べています。

カトリーナは、特に幼児向けの背景においてシンプルさが重要であることを強調し、番組のビジュアル要素を導く「スタイルバイブル」を作成しました。彼女のデザインの重要な要素には、以下のようなものがあります。

参考資料の収集：デザインに役立つ写真やアートのインスピレーションを集めること。 形の言語：基本的な形を使って特定の感情を引き起こし、「ブルーイ」の世界を統一すること。 ビジュアルスタイルのルール：一貫性を保つためのガイドラインを作成し、具体的な犬の要素を避けたり、簡略化された人形のような比率を使用したりすること。

また、色と光の重要性にも触れ、ブリスベンの雰囲気を鮮やかでシンプルに表現することを目指しました。カトリーナの洞察は、「ブルーイ」のために視覚的に魅力的で引き込まれる環境を作り出すことへの情熱を反映しており、この番組が愛される子供向けショーとして成功する一因となっています。詳細については、彼女のサブスタックシリーズ「ブルーイを作る」をご覧ください。

Mathpadは、数学の方程式を簡単に入力するために設計された新しい物理キーパッドです。ギリシャ文字や微積分の記号専用のキーがあり、Unicodeを使って、メールやチャット、コードエディタなどのテキストアプリケーションで直接数学を入力できます。

このキーパッドの開発者は、Wordなどのプログラムで数学記号を見つけるのに苦労した経験からMathpadを作りました。3年間の独自開発を経て、現在Crowd Supplyでの発売が始まります。カスタムキーキャップに数学記号を入れるための製造業者を見つけることが大きな課題でしたが、3dkeycap.comのLoicの協力を得て成功しました。

Mathpadは完全にオープンソースで、ハードウェアとソフトウェアの両方が誰でも使用したり改良したりできるようになっています。詳細情報やプロジェクトの支援については、提供されたリンクから確認できます。

神経形態光コンピューティングは、脳の働きを模倣する新しい機械知能のアプローチです。しかし、脳特有の情報処理の方法を再現するにはまだ課題があります。この報告では、重要な進展として、光スパイキングニューラルネットワーク（PSNN）チップを紹介します。これは、既存の技術と互換性のあるシリコンプラットフォーム上で脳にインスパイアされた計算を行う初めてのチップです。

PSNNの主な特徴には、ギガヘルツの速度で動作する高速スパイキングダイナミクス、監視下のシナプス可塑性と呼ばれる方法を用いたリアルタイム学習能力、視覚信号を処理する網膜の働きに似た情報表現を行うイベント駆動型アプローチがあります。

これらの革新により、PSNNはデータの統合と効率的な処理に関する以前の問題を克服しました。KTHデータセットの動画認識において80%の精度を達成し、従来のフレームに依存する方法よりも約100倍速く処理を行います。

この開発は神経形態コンピューティングにとって大きな前進であり、遅延を減少させ、処理速度を向上させるスケーラブルなソリューションを提供します。これにより、リアルタイムの視覚処理や自律システム、例えば自動運転車やロボットナビゲーションなどの高度な応用の可能性が広がります。

最近のStack Overflowの調査によると、開発者のAIコーディングツールに対する信頼が大きく低下しています。2025年には、開発者のうちAIの出力の正確性を信頼しているのは33%にとどまり、2024年の43%から減少しました。また、AIツールをワークフローに統合することへの支持も72%から60%に減っています。

信頼の低下にもかかわらず、AIツールの利用は依然として増加しており、84%の開発者がすでに使用しているか、使用を計画しています。これは、開発者がAIの信頼性に慎重である一方で、仕事に取り入れる方法を見つけていることを示しています。

専門家は、信頼の低下を開発者がAIの能力について現実的になったためだと説明しています。多くの開発者がAIツールで誤ったコードが生成されるなどの問題に直面し、人間の監視を好むようになっています。しかし、大多数はAIが生産性を向上させると信じており、これらのツールを使用する際により選択的で情報に基づいたアプローチを取っていることを示しています。

マスターカードは、最近SteamやItch.ioから成人向けゲームが削除されたことについて責任を否定し、合法的な購入はすべて許可していると述べました。Steamを運営するバルブは、クレジットカード会社からの圧力によりこれらのゲームを削除したと確認し、特にマスターカードのブランドの評判や合法性に関する規則を挙げました。マスターカードはゲームを直接評価していないと主張していますが、バルブは決済処理業者を通じて影響を受けたと示唆しています。

SteamとItch.ioは、成人向けコンテンツに対する決済システムの反応を懸念しており、Itch.ioは決済処理業者からの圧力により18歳以上向けコンテンツの支払いを一時停止しました。この問題は、金融機関とオンラインプラットフォームの間での成人向けコンテンツに関する緊張を浮き彫りにし、検閲やインディー開発者への影響についての懸念を引き起こしています。

この記事では、RustとCのメモリアロケータの複雑な相互作用について探求しています。特に、これらを混在させる際の重要性が強調されており、メモリ管理を理解することがシステムのパフォーマンスや安定性において致命的なエラーを避けるために不可欠であることが述べられています。

著者は、メモリアロケータを混ぜることに関する難しい面接の質問を振り返り、メモリ管理の原則についてより深く理解する必要があることに気づきました。CのmallocやRustのdeallocなど、異なるメモリアロケータを混在させることは、深刻な問題を引き起こす可能性があります。これには、即座にクラッシュを引き起こさないが、後に予測できない動作を引き起こす可能性のある静かなメモリの破損が含まれます。

メモリ操作からの終了コードについても説明されており、特に終了コードが0である場合は隠れた破損を示す可能性があるため、最悪の結果であることが強調されています。著者は、現代のシステムがどのように仮想メモリを使用し、アロケータ設計の複雑さ、オーバーヘッドやフラグメンテーションのリスクについても言及しています。

安全にアロケータの相互作用を探るために、包括的なテストラボが作成され、サブプロセスの隔離を利用してクラッシュを処理し、結果を効果的に分析しました。複数の実験では、多くのアロケータの組み合わせが即座にクラッシュを引き起こす一方で、他の組み合わせでは静かな問題を引き起こすことが示されました。重要な発見には、小さな割り当てに対する大きなメモリオーバーヘッド、メモリを解放した後も残るデータがセキュリティリスクをもたらすこと、メモリ割り当てにおけるサイズクラスの理解の重要性が含まれています。

初期のパフォーマンステストでは、小さな割り当てが最適化により非常に高速である一方、大きなサイズではキャッシュミスのためにパフォーマンスが低下することが示されました。この記事は、次のステップとしてデバッグ技術、コアダンプ分析、メモリの脆弱性の悪用に関するさらなる調査の必要性を示唆しています。

この要約は、RustとCでのメモリ操作に関する課題や考慮すべき点を明確に理解できるように、記事の主なアイデアと発見をまとめています。

要約がありません。

著者は、良い選択肢が少ないことに不満を感じ、Kimuというウェブベースの非線形ビデオエディタを作成しました。Kimuは、ビデオ、音声、テキストの編集機能を提供し、トランジションをサポートしています。また、オーバーレイを使った非線形編集が可能で、分割やトリミングも行えます。エクスポート機能も含まれています。将来的にはAIエージェント機能も計画されています。このプロジェクトはオープンソースで、GitHubで公開されています。著者は大学生で、このエディタに対するフィードバックを求めています。

小型言語モデル（LLM）を大規模モデルからの高品質データを用いてファインチューニングすることで、性能を大幅に向上させつつ、コストを大幅に削減できることがわかりました。このアプローチにより、大規模モデルであるGPT-4.1と比較して、推論コストを最大30倍、応答時間を最大4倍短縮することが可能です。

重要なポイントは以下の通りです。まず、ファインチューニングされた小型モデルはコスト効率が良く、大規模モデルを使用する場合に比べてコストが急速に増加する顧客サービスなどの高ボリュームアプリケーションに適しています。次に、これらの小型モデルは、データ抽出やナビゲーションなどのさまざまなタスクにおいて、大型モデルと同等またはそれ以上の性能を発揮し、信頼性も維持しています。

さらに、ファインチューニングされたモデルは迅速な応答を提供し、ユーザー体験を向上させます。トレーニングアプローチとしては、ファインチューニングプロセスが計算負荷を一度のトレーニングフェーズに移行させるため、今後の推論コストが大幅に安くなります。また、研究では複数の難しいタスクにおけるファインチューニングを評価し、Gemini 2.0 Flash Liteのようなファインチューニングモデルが、大規模モデルと比較して大きなコスト削減と競争力のある性能を提供することが示されました。

この方法により、LLMアプリケーションの開発者は、高い性能とコスト効率の両方を実現することができます。

デイビッド・G・ブランフラワーとアレックス・ブライソンによる作業論文「アメリカにおける若年労働者の絶望の高まり」では、1990年代初頭から2023年にかけて、異なる年齢層の精神的な絶望の変化について調査しています。

主なポイントは、まず絶望の傾向が変わってきたことです。以前は、アメリカの精神的な絶望は、年齢が中年に達するまで上昇し、その後は減少するという山型の曲線を描いていました。しかし、現在では若年労働者の絶望が増加しており、全体的には年齢とともに絶望が減少する傾向が見られます。

次に、労働市場への影響についてです。働けない人や失業者に関しては、年齢と絶望の関係は依然として山型を示していますが、主婦や学生、退職者に関しては平坦な状態が続いています。

最後に、これらの結果は、行動リスク要因監視システムや国立薬物使用と健康調査など、さまざまな調査データによって裏付けられています。

要するに、アメリカの若年労働者は精神的な絶望をより強く感じており、これが異なる年齢層における絶望の全体的なパターンを変化させています。

グラスゴー大学の科学者たちが、医療画像技術において重要な進展を遂げました。彼らは人間の頭を通してレーザーを通すことに成功しました。この革新的な技術は近赤外線を利用しており、脳の画像を撮影するための低コストな方法を目指しています。この研究は、光を使って画像を取得する可能性を示しており、脳の画像技術の進歩につながるかもしれません。

要約がありません。

Greptileの共同創設者であるダクシュは、2001年に企業が崩壊したエンロン事件を振り返っています。このスキャンダルは、監査の実務に大きな欠陥があることを明らかにし、その結果、企業と監査人の独立性を求めるサーベインズ・オクスリー法が制定されました。

Greptileはソフトウェアのプルリクエストに対して監査を行い、バグを特定し、最良の実践を促進しますが、コードを生成することはありません。ユーザーはしばしばGreptileに見つけたバグを自動的に修正してほしいと要望しますが、チームは客観性を保つためにコード生成を別にすることを決めました。

もしGreptileが「GrepIDE」という仮想のコード生成ツールを作った場合、GrepIDEが生成したコードと人間が書いたコードを比較する際に偏りが生じる懸念があります。これは、アーサー・アンダーセンがエンロンの不正を報告せず、同時にコンサルティングを行っていた問題に似ています。

ソフトウェア開発の環境は大きく変わり、コードはレビューされるよりも早く生成されるようになりました。このため、特にAIによるコーディングエージェントからのバグが増える可能性があります。これらのエージェントは、人間の開発者が通常は犯さない独特のエラーを生み出します。

品質を確保するためには、AIが生成したコードのための独立したレビューツールが必要です。AIモデルの改善が進んでも、すべてのバグがなくなるわけではありません。このツールはプルリクエストのプロセスに統合され、問題を一貫して検出することが重要です。

マックス・ハルフォードのブログ記事では、大規模言語モデル（LLM）がフォントを特定する際の限界について述べています。彼は、ユーザーがフォントの特定を手助けしてもらえるフォーラムを持つウェブサイト、dafont.comを紹介しました。ハルフォードは、コミュニティがまだ特定していない画像からフォントを識別するように、二つのLLM（gpt-4o-miniとgemini-2.5-flash-preview-05-20）をテストするためのベンチマークを作成しました。

彼は、LLMがこれまでに見たことのない画像を使用することで、公平な評価が重要であると強調しました。LLMは最大で五回の推測を行うことができ、その正確性が測定されました。結果は期待外れであり、このタスクが難しすぎたのか、それともLLMが単に苦戦したのかは不明だとハルフォードは述べています。

彼は、この経験がLLMが完璧ではなく、まだ学ぶべきことが多いことを思い出させるものであると結論付けました。また、記事ではベンチマークの技術的な設定についても触れ、PythonスクリプトやGitHub Pagesを使用してホスティングを行ったことが記されています。

要約がありません。

ScreenCoderは、スクリーンショットやデザインモックアップをクリーンなHTMLとCSSコードに変換するスマートなツールです。このツールは、視覚を理解し、レイアウトを計画し、コードを生成するために複数のエージェントを使ったモジュラーシステムを採用しており、開発者がデザインを簡単にカスタマイズできるようにしています。

主な特徴として、UIデザインを迅速に編集可能なコードに変換できること、レイアウトやスタイルを簡単に変更できること、迅速なプロトタイピングと正確なインターフェースデザインをサポートしている点が挙げられます。

使用方法は以下の通りです。まず、リポジトリをクローンし、Pythonの仮想環境を設定します。次に、必要な依存関係をインストールします。その後、選択した生成モデルに基づいてモデルとAPIキーを設定します。最後に、スクリーンショットからHTMLコードを生成し、洗練させるためのステップバイステップのプロセスに従います。

デモや例として、ユーザーはHuggingfaceでデモを試したり、その機能を示す動画を視聴したりできます。質的な比較によると、ScreenCoderは他の方法よりも正確で視覚的に整った結果を生み出すことが示されています。

さらに、ScreenCoderはAI駆動のウェブ開発における広範な取り組みの一環であり、WebPAIやAwesome-Multimodal-LLM-for-Codeなどのプロジェクトも含まれています。

このプロジェクトは、その開発に貢献したいくつかのオープンソースの取り組みに感謝しています。

2025年8月4日、著者はChatGPTエージェントの機能について探求しました。特に、ユーザーエージェントとHTTPヘッダーを通じてどのように自己を識別するかに注目しました。最初は、BingbotやYandexとのやり取りをChatGPTの問題だと誤解していましたが、後にそれがChatGPT自体ではなくCloudflareの機能であることを発見しました。

ChatGPTエージェントは、ブラウザの自動化と端末アクセスを組み合わせた新しい機能で、まもなく廃止される古いバージョンに代わるものです。著者はログ記録用のエンドポイントを設定し、ChatGPTエージェントからのユーザーエージェントヘッダーがmacOS上の標準的なChromeブラウザのように見えることに気付きましたが、実際にはLinux上で動作していることが示されていました。また、「Signature-Agent」というヘッダーがあり、これはHTTPメッセージ署名の新しいウェブ標準を指しており、リクエストの検証に役立ちます。

さらに、著者はBingbotやYandexからのリクエストを受け取り、外部の検証ツールを通じてその身元を確認しました。これらのボットの予期しない出現は、著者が知らずに有効にしていたCloudflareの「クローラーヒント」という機能によるものであることに気付きました。この気づきを受けて、著者は以前の投稿を修正し、誤情報の拡散を避けるために自らの発見を更新しました。

Node.jsはその初期の頃から大きく進化し、より洗練された標準に基づく開発アプローチへと移行しています。主な変化点は以下の通りです。

まず、モジュールシステムが進化し、ESモジュール（ESM）が標準となりました。これにより、CommonJSが置き換えられ、組み込みモジュールにはnode:プレフィックスを使用することで、ツールの改善と依存関係の管理がより明確になりました。

次に、トップレベルのawaitが導入され、開発者はモジュールレベルで直接awaitを使用できるようになりました。これにより、コードが簡素化され、関数でラップする必要がなくなります。

また、Node.jsには標準的なWeb APIが組み込まれ、FetchなどのHTTPリクエスト用の外部ライブラリが不要になりました。さらに、AbortControllerを通じてタイムアウトやキャンセルのサポートも提供されています。

Node.jsはネイティブのテストランナーを搭載しており、外部フレームワークなしでコードをテストできるようになりました。非同期プログラミングにおいては、Promise.all()を使用したエラーハンドリングの向上や並列実行が可能になり、効率的で管理しやすくなっています。

ストリーム処理も直感的になり、Web標準と統合されることで、Node.jsとブラウザ環境間の相互運用性が向上しました。CPU集約型のタスクにはワーカースレッドが導入され、真の並列処理が可能になり、メインスレッドをブロックすることなくパフォーマンスが向上します。

開発者体験も改善され、ウォッチモードや環境ファイルのサポートにより、設定の手間が減り、開発ワークフローが向上しました。セキュリティとパフォーマンスの監視機能も強化され、アプリケーションのセキュリティとパフォーマンス追跡が向上しています。

Node.jsは単一の実行可能アプリケーションを作成することをサポートし、デプロイプロセスを簡素化しています。エラーハンドリングも構造化され、デバッグや監視の能力が向上しました。パッケージ管理においても、インポートマップや動的インポートのサポートが改善され、モジュールの解決やコードの整理がしやすくなっています。

これらの進展により、Node.jsはより保守性が高く、パフォーマンスの良いアプリケーションの構築を可能にし、既存のコードとの後方互換性も確保しています。Node.jsが進化し続ける中で、これらのパターンは開発者が現代的なアプリケーションを構築するのに役立ち、広範なJavaScriptエコシステムと整合性を持たせることができるでしょう。

このテキストでは、無料でオープンソースのソフトウェア（FOSS）を評価することに特化したウェブサイトについて説明しています。このサイトは、透明性基準を満たしているかどうかを確認することを目的としています。ユーザーの権利が成長のためにしばしば犠牲にされることに対する懸念が強調されています。このウェブサイトは、FOSSユーザーに対して明確な情報を提供することで、この問題に対処しようとしています。

サイトの目的は、FOSSの透明性を促進することです。ユーザー向けにカテゴリやよくある質問（FAQ）も用意されています。最近追加されたプロジェクトのリストには、さまざまなツールが含まれています。具体的には、パスワード管理ツールのBitwarden、自動化サーバーのJenkins、暗号化されたメールサービスのProton Mail、メッセージングアプリのSignal、Android用のキーボードアプリFlorisBoard、自己ホスティング環境のUmbrel、プロジェクト管理ソフトウェアのOpenProject、コード管理ツールのForgejo、データベース移行ツールのFlyway、APIテストツールのRequestly、コミュニティプラットフォームのForem、ファイル管理サービスのNextcloudなどがあります。

アトゥル・ガワンデの「医者がコンピュータを嫌う理由」という記事では、医療現場でデジタルシステムの使用が増える中で医療従事者が直面している課題について述べられています。デジタル化は医療業務を効率化することが期待されていましたが、多くの医師は使用を強いられるシステムに圧倒され、フラストレーションを感じています。

まず、医師や看護師などの医療スタッフは、新しい電子カルテシステム「Epic」を使用するために大規模なトレーニングを受けました。このシステムの導入には病院システムで16億ドルの費用がかかりました。次に、研究によると、医師は患者と接する時間の2倍をコンピュータ作業に費やしており、これが長時間労働や燃え尽き症候群、うつ病、さらには自殺念慮を引き起こしています。

新しいシステムは医療プロセスを簡素化するために設計されていますが、実際には複雑さを増すことが多いです。医師はしばしば不要なプロンプトや複雑なフォームに直面し、患者との対話の時間が減ってしまいます。また、多くの医師は電子カルテシステムが業務を非効率にしていると報告しており、混乱した医療記録や簡単な作業を完了するために過剰なクリックが必要になることが問題視されています。これにより、医師と患者の関係が希薄になる可能性があります。

デジタルシステムの要求によるストレスは、医療従事者の職業的な燃え尽き症候群を引き起こし、仕事の満足度やワークライフバランスにも影響を及ぼしています。一部の医療専門家は、文書作成の負担を軽減するために医療スクリブ（文書作成を専門に行うスタッフ）を雇うなど、システムの改善に向けた取り組みを行っています。

技術は患者ケアに潜在的な利点をもたらす一方で、医療における人間の相互作用の質よりもシステムの効率を優先するのではないかという懸念もあります。医師と患者の関係を損なわないよう、技術が助けとなるバランスが求められています。デジタルシステムは医療の効率を約束する一方で、医療従事者や患者ケアに影響を与える重大な課題を生み出し、医師のフラストレーションや燃え尽き症候群を引き起こしています。

要約がありません。

スケッチャーズは、子供向けのスニーカーの新しいラインを発表しました。このスニーカーには、AppleのAirTagを収納できる隠しポケットが付いており、親が子供の靴の位置を追跡できるようになっています。ただし、靴にはAirTagは付属しておらず、スケッチャーズはこの製品を独自に開発したため、Appleとの公式な連携はありません。

AppleはAirTagを鍵や荷物などの追跡用に販売していますが、最近では親たちが子供の監視に利用するケースが増えています。しかし、AirTagは素早く動く物体の追跡には適しておらず、Bluetooth技術を使って位置を推定しています。

この追跡技術の悪用に関する懸念もあります。過去にはストーカー行為に利用されたこともあるためです。スケッチャーズの靴は子供向けに設計されていますが、このトレンドは、将来的に同様の製品が認知症などの病気を持つ大人を同意なしに追跡するために使われる可能性について疑問を投げかけています。

1995年、あるソフトウェア開発者がワールドワイドウェブ用の新しいスクリプト言語を作りました。この言語は小さく始まりましたが、ドットコムブームの間に大きく成長し、最も人気のあるプログラミング言語の一つとなりました。文法やセキュリティの問題について批判を受けることもありましたが、年月が経つにつれて主要なテクノロジー企業からの支持を得るようになりました。

この言語はPHPで、ラズマス・レルドルフによって作られました。PHPは、同じ頃に開発された別の言語であるJavaScriptと似た点があります。両方の言語は1997年に標準化され、それ以来大きく進化してきました。特にPHPはウェブホスティングにおいて重要な役割を果たし、世界中の多くのウェブサイトを支えています。

PHPにはオブジェクト指向プログラミングや関数型プログラミングの構文、強力なパッケージマネージャーなどの現代的な機能があります。いくつかの独特な点は残っていますが、言語は着実に改善されており、強いコミュニティも存在します。

人気がある一方で、PHPは「真剣な」プログラマーから批判されることが多いです。しかし、ウェブ開発においては依然として重要なツールです。PHP財団は、PHPの将来に向けて新しいランタイムであるFrankenPHPの開発に取り組んでおり、PHPの機能を向上させることを目指しています。

全体として、PHPは設計上の欠陥から始まったかもしれませんが、現在では堅実で広く使われる言語に成長し、ウェブ開発の分野で重要な役割を果たし続けています。

大規模言語モデル（LLM）を用いて、コード生成や複数のステップを経た推論などの複雑なタスクを行うことは難しいです。強化学習（RL）が役立つ可能性がありますが、LLMに効果的に適用するのは容易ではありません。私たちの目標は、ビジネスと銀行業務をつなぐツールを提供し、国際商取引を促進することです。これにはしばしば複雑な規制が関わります。

私たちは、技術的なカスタマーサポートを支援し、ユーザーの問い合わせに対してPythonコードを生成できるLLMを作成することを目指しました。しかし、モデルの精度に課題があり、改善のためにRLを導入しました。重要な問題は、モデルの正しい応答を妨げずに建設的なフィードバックを提供する方法でした。

LLMの性能を向上させるために、以下のステップを踏みました。まず、プロンプトに対して複数の出力を生成します。次に、報酬モデルを使用してこれらの出力を評価します。そして、高得点の出力を生成する可能性を高めるようにモデルを微調整します。

報酬モデルは、コードの正確さやフォーマットなど、出力の質を評価します。その後、Proximal Policy Optimization（PPO）やGroup Relative Policy Optimization（GRPO）などの手法を用いて、LLMがより良い出力を生成できるように導きます。しかし、これらの手法には、小さなミスに対して全体の出力を罰するという限界があります。

この問題に対処するために、トークンレベルの報酬帰属という新しいアプローチを開発しました。この方法では、出力の各部分に対して詳細なフィードバックを提供し、全体の質への貢献に基づいて個々のトークンを評価します。これにより、より効果的なトレーニングが可能になります。

トークンレベルの報酬を用いることで、私たちは以下の成果を達成しました。トレーニングが25%速くなり、コード生成タスクの性能が向上しました。また、モデルが報酬システムを「操作」する事例が減少し、出力の構造を維持しながらエラーを修正する能力が向上しました。

この技術は、他の人々がLLMを複雑なアプリケーション向けに最適化するのに役立ち、効率的な学習と高品質な出力を実現し、以前に学んだスキルを犠牲にすることなく活用できるようにします。