最近のCSSの実験で、あるユーザーが幅と高さのプロパティに「無限」を使うことを試しました。彼は<div>要素を無限のピクセルサイズに設定し、異なるブラウザがこれらの値をどのように処理するかを観察しました。

まず、ブラウザの挙動についてですが、SafariとChromeは計算されたサイズを約3350万ピクセルに制限しました。一方、Firefoxは結果が不安定で、計算された幅は約1790万ピクセル、しかし高さはわずか19.2ピクセル、これはテキストの1行の高さに相当します。

フォントサイズに無限の値を適用した場合、Safariは100,000ピクセルに制限し、Chromeは10,000ピクセルに制限しました。Firefoxの計算値ははるかに高かったものの、実際の表示には反映されませんでした。

行の高さを無限に設定した場合も、幅のテストと似た結果が得られました。SafariとChromeは一貫した制限を示しましたが、Firefoxは再び異常な計算値と表示値を示しました。

著者は特にFirefoxの制限に困惑しており、洞察を持っている人々に意見を求めています。この実験は、CSSで極端な値を扱う際のウェブブラウザの特異性や限界を浮き彫りにしました。

製品を販売する際、ユーザーと購入者が異なる場合の課題について述べています。例えば、開発者（ユーザー）は製品を試すことが多い一方で、CTO（購入者）が購入の決定を行います。この記事では、これを二つのシナリオに分けて説明しています。

小規模な組織では、ユーザーがより大きな影響力を持つことが多いです。彼らの提案は、会社の市場投入のスピードに大きく影響します。開発者は、ワークフローを改善するために、正式な承認がなくても独自にツールを導入することがあります。

一方、大規模な組織では、意思決定がより中央集権的です。CTOのような購入者は、セキュリティなど異なる優先事項を持っています。このため、販売プロセスは長くなり、リーダーシップが重視する懸念に対処する必要があります。

重要なポイントとして、真の意思決定者は必ずしも予算を持つ人ではなく、制約に基づいて影響力を持つ人であることが挙げられます。ユーザーと購入者の両方のインセンティブを理解することが、効果的な販売には欠かせません。企業は、ユーザーが製品の価値をリーダーシップに訴えるための強力な証拠を提供することで、彼らを支援すべきです。

成功するためには、企業はユーザーが意思決定者に対して自分の主張を行えるようにサポートし、製品が時間を節約し効率を向上させる方法を示す手助けをする必要があります。このアプローチにより、ユーザーは製品の支持者となり、成功した販売結果につながる可能性があります。

このブログ記事では、著者がAWSのアカウントが突然削除された際の苦い経験を語っています。20日間、サポートからは機械的な返答しか得られず、データが「終了された」と言われ続けました。しかし、状況が一変したのは、オープンソースのバックグラウンドを持つAWSの従業員タルス・バログが個人的に連絡をくれたときです。彼は問題をVPレベルにエスカレーションし、「重大度2」のチケットを発行し、最終的に著者のアカウントを復元しました。

アカウントが復元された際、著者は自分のインスタンスが実際には「停止」していただけで、終了されていなかったことを知りました。これは、AWSのサポートがデータの状態について誤った情報を提供していたことを示しています。また、著者は、反対の主張にもかかわらず、データがまだバックアップされていることも確認しました。

このブログは、特にアカウント管理における支払いリンクシステムに関するAWSの根本的な問題を浮き彫りにしています。今後同様の問題を防ぐために、AWSでは「エラーの修正」プロセスが導入されています。著者は、企業システムにおける人間の介入の重要性と、より良いコミュニケーションやサポートの実践が必要であることを強調しています。

問題が解決したものの、著者はクラウドサービスを完全に信頼することには慎重です。より良いバックアップ戦略の必要性を訴え、テクニカルサポートにおいて自動化と人間の監視のバランスを取ることを提唱しています。最後に、タルスの共感と行動に感謝し、AWSに対して顧客サービスにおいて人間性を優先するよう呼びかけています。

著者は、ブログに適したコメントシステムを見つけるのに何年も苦労してきました。Disqusは遅く、コンテンツの所有権を認めていません。また、自己ホスティングの解決策は管理が煩雑です。GitHub Issuesのような代替手段は、アカウントを持つ人だけがアクセスできるため、コメントがないと貴重な会話が失われてしまいます。

最近、著者はBlueskyという分散型プラットフォームを使った有望な解決策を見つけました。Blueskyは、重いインフラ管理なしで簡単にコメントを統合できるため、非常に便利です。リッチコンテンツをサポートし、責任を持つために実名を奨励し、異なるプラットフォーム間での会話を可能にします。

Blueskyコメントシステムの主な特徴には、メンテナンス不要であること、リッチコンテンツの共有ができること、実名による責任の明確化、そして異なるプラットフォーム間でのコメントの可視化があります。これにより、ブログとソーシャルメディアの間でトラフィックが促進されます。

技術的な実装として、著者はBlueskyのスレッドを取得して表示するコメントコンポーネントを作成しました。ネストされた返信やリッチコンテンツタイプを効果的に処理し、JavaScriptが無効でも機能するように設計されています。

新しいシステムはより社交的で魅力的に感じられ、ユーザーが多様なコンテンツを共有しています。著者はシステムのパフォーマンスと柔軟性に満足しており、Blueskyの成長に合わせてスケールすることを確認しています。

このアプローチは、ユーザーに新しいシステムに適応させるのではなく、既存のソーシャルメディアプラットフォームを活用しています。接続性の重要性を強調しつつ、独立性を損なわないことが、分散型プラットフォームの目標に合致しています。

2025年7月、FreeBSD Foundationのラップトッププロジェクトに重要な更新が行われました。

まず、USB HIDサポートが強化され、usbhidドライバーがFreeBSD CURRENTでデフォルトで有効になりました。これにより、マウスやキーボードなどの入力デバイスとの互換性が向上しました。

次に、AMDシステム向けの現代的なスタンバイ機能が改善され、S0iXスタンバイモードをサポートするためのテストイメージが用意され、ユーザーがファームウェアの問題を解決しやすくなりました。

LinuxKPIのACPIサポートも強化され、無線ドライバーが変更なしでコンパイルできるようになり、Wi-Fi 6の機能が実現する道が開かれました。

電力管理に関しては、信頼性の高いS0i3サポートが確立されましたが、AMDシステムの互換性を広げるためには追加のGPIO変更が必要です。

USBデバッグに関しては、USBシリアルデバイスを使用した新しいカーネルデバッグツールが開発中で、ローダー実装のバグ解決に向けた作業も進められています。

ハイブリッドシステムでの高性能を実現するためのスケジューラーの初期設計が進行中で、パフォーマンスコアと効率コアの両方をサポートする予定です。

Wi-Fi 6のサポートについては、FreeBSDの無線スタックをWi-Fi 6に更新するための進展があり、システムへの変更が統合されています。

KDEデスクトップインストーラーに関しては、FreeBSD 15.0で最小限のKDEデスクトップインストールオプションを提供する計画があり、必要な依存関係の評価が進められています。

音声およびHDMIの改善については、音声デバイスの取り扱いやHDMI経由の外部モニターサポートの向上に向けた作業が続いており、自動音声切り替え機能も含まれています。

特殊キーのサポート向上に向けた調査も進行中で、サポートされていないキーに関するドキュメントも計画されています。

FreeBSD Foundationは、すべての貢献者に感謝の意を表し、プロジェクトを支援してくれたさまざまな協力者や組織に感謝しています。プロジェクトの詳細はREADMEに記載されています。

PhoenixBIOS 1.4 リリース 6.0は、Phoenix TechnologiesとVMwareによって開発されたシステムソフトウェアです。このBIOSは、VMwareが使用する仮想CD-ROMドライブに関連しています。現在、システムが初期化されています。

モンテカルロ積分に関するさまざまな技術やアプローチについて詳しく説明しています。主なポイントは以下の通りです。

モンテカルロ積分は、ランダムサンプリングを用いて積分を推定する統計的手法です。この方法は効果的ですが、高い精度を得るためには多くのサンプルが必要です。

モンテカルロ推定量の分散は、サンプル数が増えるにつれて減少しますが、改善の速度は遅いことがあります。分散をさらに減少させるためのいくつかの方法があります。まず、層化サンプリングは、領域を等しい部分に分け、それぞれの部分内でサンプリングを行います。これにより、サンプル間の負の相関が確保され、精度が向上します。次に、適応サンプリングは、分散が高い領域により多くのサンプルを割り当て、観測データに基づいてサンプル分布を最適化します。

ポアソンディスクサンプリングは、サンプルのクラスタリングを防ぎ、点間に最小距離を保つ技術です。これにより、より均一に分布したサンプルを生成するのに役立ちます。

ラテンハイパーキューブサンプリングは、各次元を独立に層化する方法で、高次元での効率的なサンプリングを可能にしつつ、サンプル間の負の相関を維持します。

準モンテカルロ法（QMC）は、ランダムサンプルの代わりに決定論的な数列（低差異数列など）を使用し、特定の関数に対してより速い収束率を実現します。これらの数列は、標準的なモンテカルロ法よりも効率的に誤差を減少させることができます。

低差異数列、例えばハルトン数列は、高次元でのサンプリングを改善し、サンプルが領域全体に均一に分布するようにします。

動的層化とシャッフルは、サンプル数に基づいて層化を適応的に調整し、高次元での不一致を減少させるためにランダムな順列を適用する技術です。

全体として、このテキストはモンテカルロ積分をさまざまなサンプリング方法や戦略を通じて向上させる方法を包括的に示しており、分散を減少させ、サンプル分布の効率を改善することの重要性を強調しています。

Gemini CLI GitHub Actionsは、開発者向けに設計された無料のAIコーディングアシスタントです。このツールは、日常的なコーディング作業を自動化し、GitHub上でプロジェクトに協力することができます。現在ベータ版のこのツールは、主に三つの機能を提供します。

まず、問題管理機能です。新しい問題を自動的に分析し、ラベルを付け、優先順位をつけることで、開発者が重要な作業に集中できるようにします。次に、プルリクエストのレビュー機能があります。コードの変更に対して迅速なフィードバックを提供し、レビュアーがより複雑な問題に集中できるようにします。最後に、タスクの割り当て機能です。開発者は、問題やプルリクエスト内でGemini CLIに言及することで、テストの作成やバグの修正などのタスクを割り当てることができます。

このツールは、強力なセキュリティ機能を備えており、安全な認証や詳細な権限管理が可能です。開発者はワークフローをカスタマイズしたり、自分の作成物をコミュニティに貢献したりすることができます。利用を始めるには、Gemini CLIをダウンロードし、GitHub用に設定するだけです。

この投稿は、AArch64システムをデスクトップコンピュータとして利用することについてのシリーズの一部です。特に、Armシステム上でx86-64アプリケーションを実行することに焦点を当てており、ユーザーが特定のx86-64プログラムが非x86プラットフォームで実行できるかどうかを尋ねることがよくあります。

Fedora/Armでx86-64アプリケーションを実行するために推奨されるソフトウェアはFEX-emuで、これによりプロセスが簡素化されます。他のQEMUパッケージは削除して、FEX-emuに集中することが推奨されます。インストール後、特定のコマンドを実行することでエミュレーションが機能するか確認できます。

著者は、Geekbench 6を使用してエミュレートされたCPUの性能をテストしました。その結果、性能は古いIntel Atom CPUに似ており、現代のAMD Ryzen 5には大きく劣ることがわかりました。Arm CPUにはエミュレーション速度を向上させるいくつかの機能がありますが、現在使用されているArm CPU（Ampere Altra）はこれらの機能のサポートが限られています。

著者は、性能を向上させるためのヒントを共有しています。例えば、x86の浮動小数点演算の精度を下げたり、FEX-emuの設定で特定の機能を無効にしたりすることです。設定を調整した結果、ゲーム「Factorio」はよりプレイしやすくなりましたが、Ryzen 5での実行と比べると性能はまだ劣っていました。

最後に、著者はx86(-64)エミュレーションの全体的な有用性について疑問を呈しています。重い使用には理想的ではないかもしれませんが、古いゲームを試す価値はあるかもしれないと示唆しています。

特定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いただければ、喜んでお手伝いします。

著者たちは、現在のAIデータ作成のアプローチを見直す必要があると主張しています。これまで、低スキルの労働者が基本的なAIタスクのために「スウェットショップデータ」を収集していましたが、今やAIはソフトウェア管理やデバッグといった高度な課題に対応するために、より複雑なスキルを必要としています。

AIを改善するためには、三つの変更が必要です。

まず一つ目は、ソフトウェアに焦点を当てることです。静的なデータセットに依存するのではなく、AIはゲームのようにプレイヤーを引き込むインタラクティブなソフトウェア環境を通じて学ぶべきです。

二つ目は、フルタイムの専門家を必要とすることです。将来のAI開発には、単純なタスクを請け負う契約者に頼るのではなく、包括的な学習環境を作成できる専門家が必要です。

三つ目は、深い専門知識の活用です。専門家は自らの知識をAIシステムに提供し、データ生成の重要性を低い地位の作業から、優れた人材が必要な重要なプロセスへと変える必要があります。

著者たちは、AIが現在の能力を超えて進化するためには、より良い強化学習環境が不可欠であると強調しています。単にAIモデルのサイズを増やすだけでは、重要な進展は得られません。実際のシナリオを模擬したカスタム環境を作成することが、効果的なAI学習には重要です。この取り組みを支援するために、ソフトウェアエンジニアの採用を進めています。

Googleがハッキングされたことを確認し、その結果、データベースからユーザー情報が盗まれました。この攻撃は「ShinyHunters」と呼ばれるグループに関連しています。侵害されたデータベースには、中小企業の連絡先情報が含まれていました。Googleによると、盗まれたデータには、企業名や連絡先情報などの基本的で公開されているビジネスの詳細が含まれていました。

このハッキングは6月に発生しましたが、Googleは攻撃に関連する具体的な身代金要求については確認していません。ただし、ShinyHuntersは身代金を要求する手法を用いることで知られています。この事件は、Googleのような大企業でさえサイバー犯罪に対して脆弱であることを浮き彫りにしています。今後の状況の進展に伴い、さらなる情報が期待されています。

要約がありません。

私たちは、高齢者や障害者が自宅で自立した生活を送る手助けをするデジタル介護プラットフォームです。退職コミュニティを避けるために、認知、視覚、移動、器用さに課題を抱える方々を支援するために、UberやDoorDashの技術を活用しています。私たちは利益を上げている急成長中のスタートアップで、12人のエンジニアからなるチームが完全にリモートで働いています。

勤務地は完全リモートで、東部標準時間（EST）に基づいています。給与は9万ドルから15万ドルで、地域によって異なります。

技術スタックは、バックエンドにNode.js、TypeScript、MySQL、RESTとGraphQLを使用し、フロントエンドにはVue.jsを推奨しています。デプロイにはAWSやDocker/Kubernetesを好んで使用しています。

応募資格としては、Node.jsとVue.jsを中心に、少なくとも6年のプロフェッショナルな経験が求められます。

面接プロセスは二段階で行われます。

高齢者や障害者の生活を改善することに興味がある方は、LinkedInまたは履歴書を[email protected]に送信するか、GoGoGrandparentの求人ページから応募してください。

ロイ・ダークスのブログ記事では、モデルコンテキストプロトコル（MCP）と大規模言語モデル（LLM）におけるツール呼び出しの関係について説明されています。

MCPは、LLMがツールと接続するための標準化された方法です。これにより、開発者はさまざまなツールを統一された形式で統合でき、各ツールごとに特別なコードを必要とせずに済みます。

ツール呼び出しは、LLMが外部ツールを使って情報を取得したり、アクションを実行したりすることを可能にします。LLMは、提供されたコンテキストに基づいて関数呼び出しのテキスト表現を生成しますが、ツール自体を理解しているわけではありません。

開発者は、ツールの統合と実行を担当しています。LLMは、受け取った入力に基づいてどのツールを使うべきか、またその使い方を提案するだけです。

コンテキストエンジニアリングは、LLMが有用な応答を生成するために必要な情報を提供することを指します。ツール呼び出しは、LLMにリアルタイムのデータやアクションへのアクセスを提供し、その応答能力を向上させるのに役立ちます。

MCPの利点は、複数のツールを使用する際の複雑さを管理し、開発者がシステムを維持・拡張しやすくすることです。これにより、LLMは提供されたコンテキストに基づいて出力を生成することに集中できます。

全体として、MCPは開発者が効果的なAIシステムを構築するのを支援するために設計されており、LLMの操作を複雑にすることはありません。

「ささやくイヤリング」は、ティル・イオソフランの宝物庫で見つかった魔法のイヤリングの物語です。このイヤリングはトパーズの四面体の形をしており、身に着けた人にアドバイスをささやきます。常にその人を最も幸せにする選択を提案し、そのアドバイスはいつも正しいため、身に着けた人は良い結果を得ることができます。最初は大きな人生の選択についての指導を行いますが、次第に日常の決断にもアドバイスを提供し、最終的には筋肉の動きを通じてコミュニケーションを取るようになります。

時間が経つにつれて、イヤリングを身に着けた人々は非常に成功し、好かれるようになりますが、彼らの脳には変形の兆候が見られ、特に本能的な行動に関連する部分に影響が出ます。物語のキャラクターであるカドミ・ラフミオンは、このイヤリングを調査し、安全のために封印すべきだと結論づけます。物語は、自由の重要性や、たとえ簡単ではなくても選択をすることの価値についての考察で締めくくられます。

Claude Code IDEはEmacsと統合されており、ユーザーがClaude Code CLIを効果的に利用できるように設計されています。この統合により、ClaudeはEmacsのプロジェクト管理やカスタム関数などの機能と双方向でやり取りが可能になります。

主な機能には、プロジェクトの自動検出とセッション管理、vtermやeatを通じたフルカラーサポート、EmacsコマンドにアクセスするためのMCPプロトコルの実装、エラー検出のためのFlycheckやFlymakeとの連携、コード変更を比較するためのediff、ファイル選択やバッファのコンテキストを追跡する機能があります。

Claude Codeは、スマートなコードナビゲーションのための言語サーバープロトコル（LSP）や、Tree-sitterによる構文解析、プロジェクト特有の操作やカスタムElisp関数など、さまざまなEmacsの機能にアクセスできます。

インストールには、Emacs 28.1以上とClaude Code CLIが必要です。インストールはEmacsのパッケージマネージャーを使用して行います。

使用方法はメニューインターフェースを通じてコマンドにアクセスします。主なコマンドにはClaude Codeの起動、プロンプトの送信、セッションの管理が含まれます。

複数のプロジェクトを自動的に検出し、それぞれに別々のClaude Codeインスタンスを持つことができます。また、ウィンドウ管理も簡単で、セッションを停止せずにClaude Codeのウィンドウの表示を切り替えることができます。

さまざまな設定をカスタマイズでき、バッファ名やターミナルバックエンド（vtermまたはeat）、追加のCLIフラグなどを調整できます。デバッグモードを有効にすることで、Claude CLIとEmacsの両方のエラーや通信ログを追跡することも可能です。

さらに、Claudeの機能を拡張するためのカスタムツールを作成し、特定のEmacsコマンドを実行させることができます。

ライセンスはGNU一般公衆ライセンスv3.0またはそれ以降のバージョンに基づいています。また、VS CodeやNeovimなど、他のエディタ向けのバージョンも含まれています。

この記事では、パスワードやトークンなどの機密情報を保護するためのツールであるCyberArk Conjurのセキュリティ上の欠陥について説明しています。これらの脆弱性がどのように悪用される可能性があるかを解説し、無許可のリモートコード実行（RCE）などの深刻な問題を引き起こす恐れがあることを示しています。この記事は、コアチームのエンジニアであるヤルデン・ポラットによって書かれており、企業システムにおける安全な信頼の連鎖の重要性を読者に伝えることを目的としています。

レオナルドは、ビデオコーディングの研究者であり起業家で、古典教育を受けた高校卒業後、電子工学の修士号を取得し、東京大学で博士号を取得したという強力な学歴を持っています。彼のキリスト教の価値観は、社会に貢献するミッションに焦点を当てる原動力となっています。

1988年、彼は移動画像専門家グループ（MPEG）を設立し、デジタルメディアの標準を作成することで、グローバル市場におけるシームレスなコミュニケーションと相互運用性を実現しました。MPEGは、デジタルメディアの配信において重要な役割を果たしたMPEG-1、MPEG-2、MPEG-4などの重要な標準を開発しました。彼の指導の下、MPEGは大きく成長し、200以上の標準を開発しました。しかし、2020年までに、組織は停滞し、古い知的財産モデルに悩まされるようになりました。

2020年6月にMPEGを離れた後、レオナルドは2020年9月に新しい組織である人工知能による移動画像、音声、データコーディング（MPAI）を設立する手助けをしました。MPAIは、先進技術を用いて現代的な標準を開発することを目指しています。すでに5つの標準を作成しており、AIアプリケーションやビデオコーディングなどの分野に焦点を当てたさらなる標準の開発も進めています。

レオナルドは、MPEGとMPAIの歴史を2冊の本にまとめ、その歩みを記録しています。

新しいタイプのホップフィールドネットワークを紹介します。このネットワークは連続的な状態を使用し、更新ルールが改良されています。多くのパターンを保存でき、迅速に取り出すことができ、取り出しエラーも非常に少ないのが特徴です。エネルギーの最小値は三種類あり、すべてのパターンを平均化するもの、いくつかのパターンを平均化するもの、そして単一のパターンを保存するものです。更新ルールはトランスフォーマーモデルの注意機構に似ており、トランスフォーマーヘッドの動作を説明するのに役立ちます。

これらのホップフィールド層は深層学習システムに組み込むことができ、データや結果の保存とアクセスをより良くします。従来のニューラルネットワークのタイプを超えた新しい機能、例えばメモリ、注意、プーリングを提供します。ホップフィールド層がいくつかのタスクで性能を向上させ、薬剤設計や分類問題などさまざまな分野で最先端の結果を達成したことを示しました。実装はオンラインで利用可能です。

SUSEは、Perl 5コアメンテナンス基金を支援するために、The Perl and Raku Foundation（TPRF）に11,500ドルを寄付しました。この寄付は、SUSE LLCからの10,000ドルと、SUSEオープンソースネットワークからの1,500ドルで構成されています。

PerlはSUSEのエコシステムにおいて重要な役割を果たしており、Linux製品に欠かせない存在です。また、OpenQAやOpen Build Serviceなどのプロジェクトでも、自動化やパッケージ管理にPerlが使用されています。

この寄付は、Perlの維持と向上が重要であることを強調しています。Perlのセキュリティ、パフォーマンス、さまざまなプラットフォームとの互換性を確保するためには、継続的なサポートが必要です。SUSEの支援は、オープンソースへの貢献の持続可能なモデルを示しており、他の組織にも自らが恩恵を受けるコミュニティへの投資を促しています。

35,000ドル以下の車を探している多くの購入者は、不要な機能がないシンプルなモデルを好むことが分かりました。AutoPacificの調査によると、14,000人以上のグループから調査されたこれらの潜在的な購入者は、コストを抑え、修理を簡単にするために基本的なオプションを選ぶ傾向があります。高級なサウンドシステムや革のシートなどの高級機能を望む人はごくわずかです。

この価格帯のほとんどの購入者は、前輪駆動、基本的なステレオ、布製のシート、アナログメーターを好みます。一部はワイヤレスのApple CarPlayや加熱ステアリングホイールなどの現代的な機能を求めていますが、大多数は派手な技術よりも機能性を重視しています。

興味深いことに、これらの購入者の60％はミスを防ぐための安全機能を求めていますが、運転作業を完全に制御する車には興味がありません。多くの人は依然として従来の内燃機関を好み、ハイブリッドや電気自動車への関心はわずかです。

全体として、購入者は実用性と価値を重視しており、特に経済が不安定な時期にはその傾向が強まります。自動車メーカーは、予算に優しい市場で成功するために、これらの好みを考慮する必要があります。

要約がありません。

著者は、マネージャーや経営者の間で生産性や従業員の幸福に対する真剣な関心が欠けていることを振り返っています。夏休みの後、彼らは生産性向上に焦点を当てた現代の経営理論が、労働や株価の管理に重きを置くことによってほとんど無視されていることを考えました。

まず、現代の経営理論は第二次世界大戦後に生まれましたが、今日の多くの企業では無視されています。経営者は効果的な経営手法よりも、管理や利益を優先しています。

次に、オープンオフィスの設計は生産性や従業員の士気を損なう一方で、リモートワークは睡眠や幸福感を向上させる可能性がありますが、従業員の監視が難しくなるため、多くの経営者はこれを好ましく思っていません。

AIツールの導入についても疑問が呈されています。著者は、AIツールが職場の生産性を向上させる効果があるのか疑問視し、職場の設計が悪い場合、その潜在的な利益は打ち消されると指摘しています。

また、組織が本当に改善を目指しているのか疑念があり、多くの企業は現在のシステムに固執し、AIの影響を合理的に分析することに抵抗を示しています。

AIツールの導入は作業プロセスの変動を増加させ、これが機能不全を引き起こす可能性があります。高い変動性は組織を圧倒し、特にレイオフと組み合わさると遅延や失敗を招くことがあります。

著者は、職場でのAI推進が重要なシステム的問題を見落としていることを懸念しており、これらのツールへの依存が最終的に組織に悪影響を及ぼす可能性があると警告しています。

全体として、この文章は現在の経営状態や新技術の表面的な採用が生産性や従業員の福祉に与える広範な影響を考慮していないことを批判しています。

要約がありません。

デバウンシングは、近接して発生する迅速な操作を無視し、それらを一つのアクションにまとめるためのプログラミング技術です。これは、連続的な操作を制限するスロットリングとは異なります。

デバウンシングの一般的な例は、ユーザー入力、特にタイピングです。ユーザーが入力を行うと、システムは短い間隔、例えば10ミリ秒の間、入力が止まるのを待ってから処理を行います。これにより、ユーザーインターフェースの遅延を防ぎます。

この仕組みは次のように機能します。最初のアクションは「リーディングエッジ」と呼ばれます。その後の10ミリ秒以内のアクションはまとめられます。もし10ミリ秒の間にアクションがなければ、システムは最後にまとめられたアクションを実行します。これを「トレーリングエッジ」と呼びます。

場合によっては、デバウンシングの設定に応じて、リーディングエッジとトレーリングエッジの両方でアクションが発生することもあります。

プロジェクト・ハイペリオンは、世代船のコンセプトを創造することに焦点を当てた国際的なデザインコンペティションです。世代船とは、長期間にわたる有人の星間旅行を目的とした架空の宇宙船で、数世代にわたる旅を想定しています。この取り組みは、250年間の旅の間に自己持続可能な社会を支える方法を探求することを目的としています。

このコンペティションでは、建築家、エンジニア、社会科学者などの異なる分野のチームが参加し、世代船のための居住空間をデザインしました。さまざまな分野の専門家が協力することが、複雑な課題に対処する上で重要であることが強調されました。

応募作品には、以下のような基準が求められました。1,000人が世代を超えて生活できる居住環境、回転による人工重力、避難所や衣服、食料などの基本的な生活条件、空気や水、廃棄物管理のための効果的なライフサポートシステム、文化的知識の伝達メカニズムが含まれます。

コンペティションでは、革新的なデザインを持つさまざまなチームが表彰されました。1位は「クリサリス」で、モジュール式の居住空間と詳細な計画が評価されました。2位は「WFPエクストリーム」で、文化的および社会的な焦点が強い点が注目されました。3位は「システマ・ステラーレ・プロキシマ」で、魅力的なストーリーテリングと想像力豊かなデザインが評価されました。

また、いくつかのデザインが創造性や長期的な宇宙居住に対する思慮深いアプローチで特別賞を受賞しました。それぞれ独自の特徴や文化的配慮が盛り込まれています。

プロジェクト・ハイペリオンは、航空宇宙工学や建築などの専門家チームによって運営されており、NASAやMITなどの著名な組織とも協力しています。このコンペティションは、宇宙での持続可能な人間生活を想像することを目的としており、多様なチームが提案した革新的なコンセプトが際立っています。

この記事では、1991年に発売されたクラシックレーシングゲーム「スーパーカーズII」のクリエイター、アンドリュー・モリスとショーン・サザーンへのインタビューが紹介されています。主なポイントは以下の通りです。

ゲームのインスピレーションは「スーパースプリント」や他のトップダウンレーシングゲームから得られ、武器や取引要素などの新しい機能を追加することを目指しました。

開発中には厳しい締め切りや技術的な制約に直面しました。特に、ゲームが視覚的に魅力的であり、二人で遊べるようにすることが重要でした。

ゲームのメカニクスには、若いプレイヤーにとって難しいかもしれないユーモラスな質問が含まれていましたが、国際的な観客向けにどのように翻訳されるかにはあまり焦点を当てていませんでした。

また、ゲームの海賊行為が彼らの収益や当時のゲーム業界に与えた悪影響についても話し合いましたが、それでも一定の売上を達成することができました。

モリスとサザーンは「スーパーカーズII」に対する誇りとその遺産を語り、将来的に更新版を作る可能性についてもほのめかしました。

インタビューでは、ゲームに対する彼らの思い出や、プレイヤーに与えた持続的な影響が強調されています。

要約がありません。

著者は、ウェブをナビゲートするために設計されたAIエージェントの増加について、興奮と懸念が入り混じった感情を表現しています。彼らは、AIを人間のように振る舞わせることを目指すのではなく、その超人的な可能性を引き出すことに焦点を当てるべきだと考えています。現在のアプローチにはリスクがあり、AIエージェントがウェブサイトの運営やコンテンツの管理方法に影響を与える可能性があります。

これらの問題に対処するために、著者はAURA（エージェント利用可能リソース主張）というオープンプロトコルを作成しました。これにより、ウェブサイトの所有者はAIに何をさせることができ、何をさせてはいけないかを明確に指定できます。これにより、サイトの所有者にコントロールが戻り、AIとのインタラクションに関する明確なガイドラインが設定され、AIの能力を向上させつつも無制限に動作させることは防がれます。

著者はAURAの開発にAIを活用し、コアプロトコルとその実装をGitHubでオープンソースとして公開しました。彼らは他の人々にこのプロジェクトを探求し、その未来やウェブ全体への影響についての議論に参加することを呼びかけています。このプロジェクトはフィードバックを受け付けており、コミュニティの関与を促進することを目指しています。

要約がありません。

Kitten TTSは、さまざまなデバイスで使用できる小型の音声合成モデルのオープンソースセットです。最新のモデルは、サイズが25MB未満で、1500万のパラメータを持ち、英語をサポートしています。声のバリエーションは8種類あり、男性の声が4つ、女性の声が4つ用意されています。このモデルは、Raspberry Piやスマートフォンなどの低電力デバイスでも動作し、GPUを必要とせず、効率的な量子化フォーマットを使用しています。

今回のリリースは、来週の完全版の発表に向けてユーザーからのフィードバックを集めるためのプレビュー版です。このモデルはまだ初期段階にあり、予定しているデータの10%未満でトレーニングされています。目指しているのは、高価なクラウドサービスや、既存のモデルで一般的に必要とされる強力なGPUを使わずに、軽量で表現力豊かな音声合成ソリューションを作ることです。

要約がありません。

「黒い花瓶の横たわる女性」は、アーティストのアンリエット・ロネール＝クニップによる絵画です。この作品は、「横たわる女性」と呼ばれる女性が黒い花瓶のそばで横になっている穏やかなシーンを描いています。絵は落ち着いた色合いと静かな雰囲気で知られています。ロネール＝クニップは、親密な瞬間を捉える才能で有名で、作品には猫や女性がよく登場します。この絵は彼女のスタイルをよく表しており、柔らかさと静けさを描く技術が見られます。

ベンジャミン・フランクリンの風刺的な作品「大帝国を小さなものにするためのルール」は、1773年9月11日に発表され、アメリカにおけるイギリスの植民地政策を批判しています。彼はユーモアとアイロニーを用いて、イギリス政府が植民地を管理する際の誤りを浮き彫りにしています。

まず、フランクリンは植民地を弱体化させるためには、遠く離れた植民地に焦点を当て、母国からの切り離しを感じさせることが重要だと提案しています。具体的には、権利や特権を与えず、植民地の人々を疎外することです。

次に、彼は腐敗した圧政的な知事や裁判官を任命することを推奨しています。これにより、植民地の人々は疎外感を抱き、不満が高まると指摘しています。

また、フランクリンは代表権のない不公平な税金を課すことが、怒りを引き起こし、権利を求める声が上がる原因になると強調しています。これらの要求は無視されるべきであり、不満をさらに深めることになると述べています。

さらに、彼は保護の名目で植民地に軍隊を派遣することを提案していますが、実際には住民をさらに抑圧するために利用されると警告しています。

最後に、フランクリンは植民地の苦情を無視し、苦情を言う者を罰することが、植民地の人々に絶望感と反乱の気持ちを生むと指摘しています。

全体として、この風刺は不適切な統治や植民地政策の結果について考えさせるものであり、読者にアメリカ植民地へのアプローチを再考させることを目的としています。フランクリンは、風刺が楽しませることができる一方で、権力者を説得することは必ずしも容易ではなく、自身の批判に対して反発を受けたことも認めています。

Splatshopは、大規模な3Dガウススプラッティングモデルを簡単に編集できる強力なツールです。このツールは、選択、削除、ペイント、変形などの機能を提供し、リアルタイムでのパフォーマンスを確保しながら迅速なレンダリングを実現します。最大1億要素を含むシーンを効率的に処理できる能力があります。さらに、Splatshopはバーチャルリアリティヘッドセットとも連携できるため、これらのモデルに対応した初のVR対応エディタとなっています。この開発は、Photoshopのような使いやすいガウススプラッティング用の編集ソフトウェアを作成するための重要な一歩です。

この研究は2025年6月24日に開催されたHPG 2025カンファレンスで発表され、論文は2025年6月21日に公開されました。

この報告書では、ジェームズ・ウェッブ宇宙望遠鏡のMIRI装置を使用して観測されたアルファ・ケンタウリAについて説明しています。観測は2024年8月、2025年2月、2025年4月の3回にわたって行われました。チームは、温度が225から250ケルビンの惑星を検出し、サイズは木星に似ていることがわかりました。また、星の周りには非常に微弱な塵も確認されましたが、これは私たちの太陽系の塵よりもはるかに暗いものでした。

2024年8月には、アルファ・ケンタウリAから1.5秒角離れた位置にS1という点源が検出されましたが、データが限られているため、惑星であるかどうかは確認できませんでした。S1はその後の観測では見られませんでしたが、2019年に観測された別の天体と関連している可能性があります。その場合、動いているために再度検出されなかった可能性があります。分析によると、もしS1が惑星であれば、偏心軌道を持ち、軌道を一周するのに2〜3年かかる可能性があり、温度は約225ケルビン、半径は木星の1倍から1.1倍、質量は地球の90倍から150倍程度であると考えられています。

新たにリリースされたオープンソースモデルGPT OSS 120Bの最適化プロセスについて、NVIDIAのGPUで最高のパフォーマンスを実現することに焦点を当てています。

目的は、GPT OSS 120Bのレイテンシーとスループットを最適化し、開発者に優れた体験を提供することでした。リリース日には、チームはOpenRouterで測定された実際の使用ケースにおいて、業界をリードするパフォーマンスを達成しました。

最適化プロセスには、実験、バグ修正、ベンチマークが含まれました。エンジニアリングチームは、TensorRT-LLM、vLLM、SGLangなどの異なる推論フレームワークで協力し、モデルを迅速に稼働させることに取り組みました。

最初の推論では、最も効果的なフレームワークを使用してベースラインの推論が行われました。新しい技術が統合される中で互換性の問題が解決され、モデルの設定も最適化されました。特に、レイテンシーを改善するためにテンソル並列処理が活用されました。

今後の改善の余地もあり、推測デコーディングなどの技術が推論速度を向上させる可能性があります。チームはモデルパフォーマンスエンジニアを募集しており、AIエンジニアリングチームに最適化の支援を呼びかけています。

全体として、新しいモデルの高いパフォーマンスを維持し、継続的な改善に注力しています。

Litestarは、非同期プログラミングと型ヒントに焦点を当てたPythonのウェブフレームワークです。著者はプロジェクトのためにLitestarを選び、その後もさまざまな新しいプロジェクトで利用しています。他のフレームワーク、特にFastAPIと比較して、Litestarの独自の機能を高く評価しています。

Litestarの主な特徴の一つは、シンプルさと柔軟性です。独立したデコレーターを使って簡単にルーティングができ、他のフレームワークでよく見られる循環インポートの問題を避けることができます。また、コードベースのスケーリングもユーザーフレンドリーに行え、プロジェクトが成長するにつれてより良い整理を促進します。初期の単一ファイル設定を複雑にすることなく、スケーリングをサポートします。

スキーマの取り扱いについては、FastAPIがPydanticに大きく依存しているのに対し、Litestarはスキーマを定義するための複数の方法をサポートしています。これにより、特にSQLAlchemyモデルとの統合時に、より柔軟性が得られます。

LitestarはSQLAlchemyとの統合に優れたサポートを提供しており、SQLAlchemyモデルからデータ転送オブジェクト（DTO）を簡単に作成できます。これにより、コードの冗長性やエラーを減らすことができます。

さらに、フレームワークには認証、キャッシング、ロギング、エラーハンドリング、メトリクスのための組み込みサポートがあり、開発者がこれらの機能を広範なサードパーティの統合なしに実装するのに便利です。

全体として、LitestarはPythonのウェブ開発において軽量でありながら強力な代替手段を提供します。使いやすさと高度な機能を兼ね備えており、ウェブアプリケーションの構築において堅実な選択肢となっています。

サラ・マクブライド議員は、共和党のメンバーが彼女を挑発して否定的な反応を引き出そうとしていることについて言及しました。彼女は、そうした挑発者によって気を散らされたり、対立に巻き込まれたりすることはないと強調しています。マクブライド議員は、自身の目標や有権者にとって重要な問題に集中し続ける姿勢を示しています。

9ビットバイトを使用することで、現在の8ビットバイトよりも効率的なコンピュータシステムが実現できた可能性について述べています。歴史的に、PDP-10のようなシステムでは9ビットバイトが使用されており、著者はこれが現在直面しているいくつかの問題を回避できたかもしれないと主張しています。

まず、IPv4アドレスについて考えてみましょう。9ビットバイトを使えば、IPv4は36ビットのアドレスを持つことになり、約640億のアドレスが可能になります。これは現在および将来のインターネットの成長に十分な数であり、NATの複雑さやIPv6の導入の遅れを避けられたかもしれません。

次に、UNIXの時間管理についてです。32ビットのUNIXタイムスタンプは2038年に枯渇しますが、36ビットのタイムスタンプであれば3058年まで持続可能であり、大規模なシステムへの移行を容易にします。

また、9ビットバイトのシステムでは、26万2千の文字をサポートできるため、すべての言語に対応可能です。現在の65,000文字の制限を大きく超えています。

メモリ管理の面でも、36ビットのアドレス指定が可能なオペレーティングシステムは、プロセスに対して最大32GBの大きなメモリを提供でき、今日のニーズにより適しています。

さらに、他にも大きなAS番号、ポート、IDの増加や、浮動小数点数の表現がより効率的になるなどの利点があります。

ただし、TCPのシーケンス番号に関しては、いくつかの問題が生じる可能性があり、高速化に対応するためには大幅なアップグレードが必要になるかもしれません。

全体として、著者は9ビットバイトがあれば、制限が減りシステムの互換性が向上するため、世界がより良い場所になる可能性があると提案しています。この議論は、初期のコンピュータ設計が数値的な制約に影響されていたことを浮き彫りにしています。

この記事では、英語を話す人々がフィンランド語の単語を思っている以上に認識している可能性があることについて説明しています。フィンランド語は難しい言語と見なされていますが、実際には多くの英語話者が知っている単語が含まれています。フィンランド語はウラル語族に属し、ヨーロッパで一般的に話されているインド・ヨーロッパ語族とは異なります。

フィンランド語は何世紀にもわたり、特にスウェーデン語やロシア語の影響を受けてきました。また、ドイツ語系の言語、つまり英語とも歴史的なつながりがあります。現代フィンランド語には、英語や他のドイツ語系言語の祖先である原始ゲルマン語に由来する単語が約500語存在します。例えば、「kattila」（鍋）は「kettle」（やかん）に関連し、「sama」（同じ）は「same」（同じ）とつながっています。

この記事では、フィンランド語が古代の音や構造を保持していることが強調されています。これらはドイツ語系の言語では変化しているため、英語話者が馴染みのある単語を見つけやすくなっています。全体として、これらの歴史的なつながりを理解することで、学習者はフィンランド語をより身近に感じ、難しさを軽減することができるでしょう。

デジタルファウンドリーは、ビデオゲームコンソールの詳細な分析で知られる企業で、ユーロゲーマーのサブブランドから独立した存在となりました。創設者のリチャード・リードベターが会社を買収し、すでにパトレオンやYouTubeで強い支持を得ているため、利益を上げています。

企業の管理から解放されたデジタルファウンドリーは、PCゲーム、レトロゲーム、コンソールのパフォーマンスに焦点を当てつつ、新しいウェブサイトやポッドキャストなど、コンテンツの充実を図る計画です。リードベターは、ほとんどのコンテンツは無料のまま提供し、途切れることなく同じ品質を維持することを目指していると強調しています。チームの目標は、企業の優先事項に縛られずに革新し、成長することです。

この記事では、合成生物学が人間の宇宙探査、特に月や火星への長期ミッションにおいて果たす役割について述べています。現在の課題として、人間の宇宙探査は生命維持システム、資源の利用、放射線防護といった問題を抱えており、地球の軌道を超えた持続的なミッションにはより良い解決策が必要です。

合成生物学の重要性は、宇宙ミッションにおいて地球からの物資への依存を減らすために、現地の資源を活用できる点にあります。この分野は、廃棄物のリサイクルや食料、酸素の生産を助け、ミッションをより自給自足型にすることが可能です。

将来の火星ミッションは900日から1000日続く可能性があり、月のミッションは20日から30日程度の長さになると予想されています。これらのミッションに備えるためには、宇宙での生命と健康を支える革新的なシステムが必要です。

現地資源利用（ISRU）とは、月や火星で見つかる材料を利用することを指し、コストやリスクを低減することができます。生物学的システム（バイオISRU）は、現地の資源である太陽エネルギーや大気中のガスを利用して人間の前哨基地を支えることができるでしょう。

この記事では、合成生物学が宇宙で重要な四つの分野を特定しています。それは資源利用、バイオ再生型生命維持、放射線防護、そして人間の健康です。これらの分野は相互に関連しており、長期ミッションの成功には欠かせません。

今後の方向性として、欧州宇宙機関（ESA）や他の組織は、深宇宙ミッションに向けて合成生物学の進展に注力しています。資源の効率的な利用と持続可能な実践の必要性が強調されています。

合成生物学の宇宙探査への統合は、他の惑星での人間の健康と持続可能性を確保する上で重要な役割を果たす可能性があります。

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Multiciansのウェブサイトでは、Multicsオペレーティングシステムの歴史が紹介されており、その遺産に興味がある人々を対象としています。このサイトにはいくつかの目的があります。まず、Multicsの技術革新を保存すること、次にその歴史や創作者、ユーザーの貢献を記録すること、さらに重要な進展を認識すること、そして関わった人々や良い経験を忘れないことです。

ウェブサイトには、487以上のHTMLファイル、1795のPDF、670の画像を含む膨大なリソースが揃っています。コミュニティからの貢献も歓迎されています。

2014年11月8日には、ハードウェアシミュレーターがMulticsソフトウェアを正常に起動し、プログラムを実行するという重要な成果が達成されました。最新のMulticsソフトウェアバージョンであるMR 12.8は2023年8月にリリースされ、シミュレーターは誰でもインストール可能です。

Multicsは「Multiplexed Information and Computing Service」の略で、1965年から2000年まで開発されたメインフレームオペレーティングシステムです。現代のオペレーティングシステムに大きな影響を与え、リモートユーザー向けに安全なコンピューティングを提供するよう設計されました。

このウェブサイトには、Multicsに関するタイムライン、ストーリー、記事、その他のリソースが含まれており、コミュニティやそのメンバーに関する最新情報も提供されています。

ビジネスは、技術の進化や顧客の期待、最近の世界的な出来事によって大きく変化しています。この新しい環境でリーダーとして成功するためには、ジョー・リーチが提唱する「モダンCEO」の考え方を取り入れることが重要です。以下に、リーダーにとっての重要な教訓を八つ紹介します。

まず、古い業界のルールに従うのではなく、自分自身の成功の道を切り開くことが大切です。次に、成功のための適切な環境を整えることに注力し、すべての結果をコントロールしようとしないことが求められます。また、限られた資源に焦点を当てるのではなく、豊かさの考え方を持つことで、機会を引き寄せ、良好な人間関係を育むことができます。

さらに、すべての問題が危機であるわけではないことを理解し、チームで対処できる小さな問題と、自分が介入しなければならない重要な問題を区別することが重要です。誤解を避けるためには、役割や期待を明確に文書化して合意を形成することが必要です。

チームを力づけるためには、すべての答えを提供するのではなく、洞察に富んだ質問をすることが効果的です。また、恐れは成長の一部であることを認識し、自分自身やチームがそれを乗り越えられるようサポートすることも大切です。最後に、問題に直面することを恐れず、チーム全体で取り組むことで、問題解決をポジティブな経験に変えることができます。

モダンCEOは変化を受け入れ、協力を促進し、成長と革新に焦点を当てています。

comptime.tsは、TypeScriptのコンパイラで、特定の式をコンパイル時に評価することができます。これにより、計算を実行時からコンパイル時に移すことでコードを最適化できます。この機能は、BunのマクロやZigのコンパイル時機能に触発されていますが、コンパイル時評価のためにマークされた式が安全であることを確認する必要があります。

主な特徴としては、with { type: "comptime" }という構文を使用して式をコンパイル時に評価できることがあります。また、コンパイル時にマークされたインポートは出力から削除されるため、実行時に影響を与えません。関数や定数など、さまざまな式をサポートしています。

インストールはnpm、pnpm、またはbunを使用して行えます。コマンドはnpm install comptime.tsまたはbun add comptime.tsです。

使用方法としては、ViteやBunなどのビルドツールにcomptimeプラグインを追加して統合できます。また、コマンドラインやAPIを使用して直接アクセスすることも可能です。

具体例としては、単純な計算の関数があり、二つの数を足すと、例えばconsole.log(sum(1, 2));はconsole.log(3);にコンパイルされます。CSSの最適化では、CSSスタイルを実行時のオーバーヘッドを加えない形式に変換します。定数計算の例として、時間の変換（例：ms("1 hour")）は、固定値の3600000にコンパイルされます。

ベストプラクティスとしては、定数や静的なコンテンツにはcomptimeを使用し、複雑なロジックや副作用は避けることが推奨されます。また、可変状態には注意が必要で、評価中に予期しない結果を招く可能性があります。

制限事項としては、JSONシリアライズ可能な値のみが返されること、コンパイラが各comptime式を独立して扱うことがあります。

トラブルシューティングでは、問題に対して詳細なエラーメッセージが提供されます。一般的な問題には、予期しない結果やビルド時間の遅延があり、これらは式を簡素化したり、複雑な計算を実行時に移動させることで解決できることが多いです。

プロジェクトを支援する方法としては、共有したり、スターを付けたり、開発を支援することができます。

ライセンスはMITライセンスの下で提供されています。

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TenFourFoxの最新の開発アップデートでは、Power Mac用のMozillaブラウザについて、macOSがその歴史を反映し続けていることが語られています。特に、古いハードディスクのアイコンがよりシンプルなデザインに置き換えられることが注目されています。これは、Appleが歴代のCEOを変えてきたことに似ています。ユーザーは、古いアイコンやさまざまなPowerPCのロゴ、クラシックなシステムアイコンを特定のシステムファイルから抽出することができ、保存したい場合には利用可能です。

このアップデートでは、多くのレガシーアイコンがmacOSに残っているのは商標の理由からであり、Appleの知的財産を保護するためであると強調されています。また、異なる画面解像度に対応するために、複数のサイズのアイコンが用意されており、これらのレガシーアイテムの一部はまだメンテナンスされていることが示唆されています。これは、Appleがノスタルジアのためではなく、実用的な理由からこれらのアイコンを保持している可能性があることを示しています。古いソフトウェアの互換性を重視していないことも考慮されます。

全体として、これらの古いアイコンの存在は、Appleの現在のオペレーティングシステムにおける歴史的な重要性と法的な配慮が融合していることを示しています。

アメリカの株式市場は、2019年から2024年にかけて年平均約20%の驚異的な成長を遂げています。この成長は、パンデミックや高インフレ、金利上昇といった困難な状況にもかかわらず実現しました。この成長を説明するために多くの理論が提唱されていますが、どれも満足のいくものではありません。

通常、株式市場の価値は企業の収益力などの「ファンダメンタルズ」に結びついています。しかし、2008年の金融危機以降、新たな「流動性」理論が登場しました。この理論は、連邦準備制度（FRB）が経済に資金を注入することで市場が上昇していると主張しています。しかし、2023年と2024年にFRBが金利を引き上げ、流動性を引き上げたにもかかわらず、株式市場は依然として上昇を続けており、この理論の妥当性が疑問視されています。

特に、この成長は「マグニフィセント・セブン」と呼ばれる大手テクノロジー企業群（Apple、Amazon、Nvidiaなど）によって推進されています。これらの企業の株価は、AI革命に対する期待から急騰しています。一部のアナリストは、これはドットコム時代を思わせる投機的バブルのようであり、株価が収益を大きく上回っていると警告しています。

さらに、広範な株式に自動的に投資するパッシブ投資ファンドへのシフトが市場のダイナミクスを変えています。経済状況に反応するアクティブ投資家とは異なり、パッシブ投資家は安定した資金の流入をもたらし、市場を下落に対して鈍感にし、評価が上昇しやすくなっています。

要するに、株式市場の成長は前例のないものであり不確実性を伴いますが、投資家の行動、技術への期待、中央銀行の政策との複雑な相互作用を反映しています。

Googleは検索にAIを活用することで、ユーザー体験を大幅に向上させています。これにより、ユーザーはより複雑な質問を投げかけ、より良い回答を得ることができるようになりました。その結果、ユーザーの満足度や検索ボリュームが増加しています。一部ではウェブサイトのトラフィックが減少しているとの主張もありますが、データによるとGoogle検索からのオーガニッククリックは全体的に安定しており、クリックの質も向上しています。これは、ユーザーが見つけたコンテンツに対してより関与していることを示しています。

ユーザーがより詳細な情報を探求する中で、信頼できる声や深いレビュー、独自の視点を提供するウェブサイトはトラフィックが増加しています。GoogleはAIとともにウェブを促進することに力を入れており、検索結果が関連するサイトにリンクし、明確な引用を提供することを保証しています。彼らはAIがウェブクリエイターやビジネスに新たな機会をもたらすと信じており、インターネットにとって刺激的な時代の幕開けを示しています。

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OpenAIが発表したGPT-OSSは、GPTモデルのオープンソース版です。これにより、開発者はこの技術に自由にアクセスし、改良することができます。これが革新や協力を促進することを目指しています。AIをより身近なものにし、コミュニティ主導の開発を奨励することが目的です。

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Stasherは、読み取られた後に消える暗号化された秘密を共有するための小さなコマンドラインツールです。アカウントを作成したり、サーバーを信頼したりする必要はありません。これは、手間をかけずにパスワードを共有するために作られました。

主な特徴としては、秘密はAES-256-GCMという方式で暗号化されます。共有するためのuuid:keyトークンが発行され、読み取られなければ10分後に期限切れになります。暗号化されていないデータは保存されず、ログやメタデータも収集されません。すべてのコードは公開されており、セキュリティが確認されています。

また、セキュアなポップアップで動作するウェブ版もあります。コマンドラインを通じて秘密を共有し、ブラウザでアクセスすることができます。

詳細については、GitHubのページや公式ウェブサイトを訪れることができます。ターミナルで簡単なコマンドを使って試すこともできます。

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AIコーディングスタートアップのCognitionが、競合のWindsurfを買収しました。これに伴い、Windsurfの残りの200人の従業員には厳しい選択肢が提示されています。彼らは、9ヶ月分の給与に相当する買収金を受け取るか、週80時間、週末も含めて働き続けるかのどちらかを選ばなければなりません。CognitionのCEOであるスコット・ウー氏は、同社の強い労働文化を強調し、ワークライフバランスを信じておらず、遅くまで働くことや週末の勤務が一般的であると述べました。従業員は、8月10日までに決断を下す必要があります。Windsurfは最近、OpenAIによる買収が失敗し、その後にGoogleとの24億ドルの契約が成立したことなど、いくつかの課題に直面しています。この契約により、Windsurfの優秀な人材が一部流出しました。

Sinkzoneというツールは、インターネットの気晴らしを管理するために設計されています。このツールは、許可リスト方式を採用しており、特定の気晴らしをブロックするのではなく、デフォルトで全てをブロックし、明示的に許可したサイトのみへのアクセスを許可します。Sinkzoneには二つのモードがあります。

一つ目は「モニターモード」で、全てのトラフィックを許可しますが、アクセスしたドメインを記録します。これにより、後で何を許可するかを決めることができます。二つ目は「フォーカスモード」で、あらかじめ承認されたドメインのみへのアクセスを許可し、それ以外は全てブロックします。

Sinkzoneはオープンソースで、Go言語で書かれており、macOS、Linux、Windowsで動作します。Pi-holeと似た機能を持っていますが、広告をブロックするだけでなく、指定がない限り全てのサイトをブロックします。開発者は、このツールの有用性や改善点についてのフィードバックを求めています。

著者は、AI企業のAnthropicとそのライブラリ「enigo」の経験について語っています。enigoはソフトウェアがコンピュータを制御するためのもので、Anthropicが自社のAIツール「Claude Desktop」にこのライブラリを使用していることを知り、非常に興奮しました。このツールはmacOSとWindowsで利用可能です。著者は、自分のライブラリが成功を収め、多くの異なるオペレーティングシステムで人気があることを誇りに思っています。

この認識に喜びを感じる一方で、著者はAnthropicに仕事を応募しましたが、拒否のメールを受け取りました。そのメールが人間から送られたのか、自分が手助けしたAIから送られたのか疑問に思っています。著者はenigoの改善に取り組み、Claude Desktopに貢献したいという気持ちを表明していますが、最終的には金銭的な利益がなくても、自分のライブラリが大規模なAIプロジェクトに役立っていることに誇りを感じています。この状況を面白いと感じ、支援したAIに拒否されたという皮肉を振り返っています。

ジュールズが正式に一般公開され、ベータ版から移行しました。新しいバージョンはGemini 2.5を搭載しています。ベータ期間中、開発者たちはジュールズに対して14万以上の改善を行いました。ユーザーからのフィードバックをもとに、インターフェースの向上やバグの修正、タスクの実行速度向上、GitHubとの統合などの新機能が追加されました。

ジュールズは、Gemini 2.5 Proの高度な機能を活用して、コードの品質を向上させています。また、ジュールズには新しいサブスクリプションプランが用意されています。初めての利用に適した「イントロダクションアクセス」、日常的なコーディングに適した5倍の制限を持つ「Google AI Pro」、大規模プロジェクト向けの20倍の制限を提供する「Google AI Ultra」があります。

これらのアップデートは、本日からGoogle AI ProおよびUltraのサブスクライバーに向けて展開されます。また、対象となる大学生は、AI Proを1年間無料で利用できる特典があります。

効果的なメールを書くことは、ソフトウェア開発者にとって非常に重要です。これにより時間を節約し、誤解を減らし、社内での認知度を高めることができます。以下は、より良いメールを作成するためのいくつかの重要なテクニックです。

効果的なメールの重要な特徴には、まず「明確さ」があります。受取人が追加の説明なしに理解できる内容であるべきです。また、「行動指向」であることも重要です。受取人に求められる行動を明確に示す必要があります。さらに、「関連性」が求められます。受取人が情報の重要性をすぐに理解できるようにすることが大切です。「効率性」も欠かせません。目標を達成しつつ、読み時間を最小限に抑えることが求められます。最後に、「簡潔さ」が重要です。必要な情報だけを含み、余分な詳細は避けるべきです。

重要な情報は最初に提示しましょう。挨拶の前に要約や箇条書きを始めることで、受取人が重要な詳細をすぐに確認できるようになります。

「Markdown Here」というブラウザ拡張機能を利用すると、メールをMarkdown形式で整形でき、コードスニペットを含めたり、内容を整理したりするのが簡単になります。

返信は完全な内容を心がけましょう。迅速な返答を送るのではなく、情報をしっかりと提供することで、やり取りを減らすことができます。

スレッドを分け、受取人を整理することも重要です。会話のトピックが変わった場合は、件名を変更し、必要に応じて受取人を更新し、新しい参加者に対しては文脈を提供することが求められます。

長いメールは見出しや段落の区切りを使って構造を作りましょう。これにより、読みやすさが向上し、プレゼンテーションのように整理された印象を与えることができます。

これらのテクニックを実践することで、メールはより明確で効率的、かつ効果的なコミュニケーション手段となります。

アダム・ザックは、重要な物語の初期にシアトルとマウンテンビューで生活し、働いていたことを共有しました。彼はCompQでDOSを学び、OsborneでCPMを学びました。また、DECのレインボーPCを小売店に紹介する手助けもしました。彼は、そのエッセイが思い出を呼び起こしてくれたことに感謝の気持ちを表しました。

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このテキストは、ウェブページがプレビューモードか本番モードかに応じてコンテンツを表示するためのJavaScriptコードです。

このコードは、URLに「localhost」や「preview」が含まれているかを確認することで、サイトがプレビューモードかどうかを判断します。モードに応じて、異なるコンテンツソースを選択します。具体的には、GoogleドキュメントかESPNのAPIからデータを取得します。また、CSSスタイルシートへのリンクを作成し、それをウェブページに追加します。さらに、機能を持たせるためのJavaScriptファイルもインポートします。

要するに、このコードはウェブページのコンテンツやスタイルを、プレビューまたは本番のモードに応じて調整します。

このガイドでは、AndroidアプリにSQLite Syncを追加する方法を説明します。AndroidのデフォルトのSQLiteは拡張機能をサポートしていないため、別のライブラリが必要です。このガイドでは、requery:sqlite-androidライブラリを使用しますが、独自のSQLiteを作成するか、拡張機能をサポートする他のサードパーティ製ライブラリを使用することもできます。

SQLite Syncを統合する手順は以下の通りです。

まず、app/build.gradle.ktsにライブラリの依存関係を追加します。具体的には、次のように記述します。

次に、拡張機能を含めるために、cloudsync.soファイルをapp/src/main/assets/lib/に配置します。

基本的な統合手順としては、MainActivityで必要なパッケージをインポートし、アセットからアプリのファイルディレクトリに拡張機能をコピーするメソッドを作成します。onCreateメソッド内でこのメソッドを呼び出して拡張機能のパスを取得し、データベースがその拡張機能を使用するように設定します。最後に、データベースを開いて、クエリを実行して拡張機能が正常に読み込まれるかをテストします。

提供されたサンプルコードは、これらの手順をアプリに実装する方法を示しています。詳細については、SQLite Sync APIのドキュメントを参照してください。

スコットランドの女性、デニース・パークスさんは、2018年に自宅で発生した火災がLG K8のスマートフォンによるものであると認定され、14万9,496ポンドの賠償金を受け取ることになりました。この火災は、電話が他のデバイスと一緒に充電中に発生しました。法医学の専門家による調査では、LGのバッテリーがひどく損傷していることが確認され、他のデバイスにはほとんど火災の痕跡が見られませんでした。裁判官は、この電話が欠陥品であり、安全基準を満たしていないと判断し、パークスさんの勝訴を決定しました。彼女はこの事件によって煙を吸い込み、不安が悪化し、3ヶ月間仕事を休むことになりました。

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著者は、過去1年半にわたるソフトウェアエンジニアリングにおけるAIとの関わりについて、その利点と課題を紹介しています。まず、AIがソフトウェア開発において重要な役割を果たすと考えており、AIが役立つ場面とプロセスを複雑にする場面を理解する必要があると強調しています。

次に、AI企業が開発者の効率が向上すると主張する一方で、独立した研究ではAIが経験豊富な開発者の作業を実際に遅くする可能性があることに矛盾があると指摘しています。AIは単純な作業には役立つものの、より複雑な問題解決には逆効果になることがあります。

「バイブコーディング」という用語は、十分なレビューなしにAIを使ってコードを生成することを指します。初心者には有益かもしれませんが、悪いコーディング習慣やセキュリティの脆弱性を引き起こす可能性があります。

著者は、AIが複雑な解決策を提案することで、技術的負債を生む可能性があると主張しています。これにより、メンテナンスが難しくなることがあります。

AIツールの真の恩恵を受けるのは、コードを書くことのないプロダクトオーナーやマネージャーなどであり、彼らはAIを使って迅速なプロトタイピングや情報の要約を行うことで、会議の必要性を減らすことができます。

経済的な懸念についても触れており、特に少数の主要顧客に依存している企業の脆弱性を指摘しています。一つの顧客が支出を減らすと、業界全体に波及効果が及ぶ可能性があります。

それでも著者は、AIが日常生活を改善し、繰り返しの作業を減らす可能性に希望を持っています。これにより、個人の活動にもっと時間を割けるようになると考えています。

全体として、著者はAIをソフトウェアエンジニアリングに統合する際にはバランスの取れたアプローチが重要であり、その限界や潜在的な落とし穴を理解することが大切だと述べています。

このテキストは、J. Sunによる書籍「1090メガヘルツの謎：モードSとADS-B信号の解読ガイド」の引用情報を提供しています。この本は2021年にTU Delft OPEN Booksから出版されました。アクセスを容易にするためのDOIリンクが含まれており、APA、MLA、シカゴスタイルなど、さまざまな引用形式が提供されています。また、Endnote、Zotero、BibTeXなどの異なる形式で引用をダウンロードするオプションについても言及されています。

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トム・リンドフライシュは、スタンフォード大学でSUMEX-AIMプロジェクトを指揮しており、シスコシステムズの真の歴史を明らかにし、同社の公式なストーリーと対比させています。彼は、シスコのルーターの基盤となるソフトウェアがスタンフォードで開発されたが、元の開発者たちの承認を得ていなかったこと、特にビル・イエイガーによるものであると指摘しています。

1960年代後半から1970年代を通じて、スタンフォードはコンピュータネットワーキングの先駆者となり、ARPANETの最初のノードの一つとなりました。1980年には、スタンフォードがゼロックスからイーサネット技術へのアクセスを得て、ネットワークを接続するために重要なルーター技術の開発が進みました。イエイガーはこれらのルーターに取り組み、学術的な環境で広く使用される安定したシステムを作り上げました。

その後、レノ・ボサックとサンディ・ラーナーがシスコを通じてこの技術を商業化しましたが、彼らはその初期の開発には直接関与していませんでした。イエイガーはライセンス契約で認識されましたが、ボサックやラーナーのような名声や経済的利益を得ることはありませんでした。リンドフライシュは、技術の進歩におけるすべての個人の貢献を正確に記録する必要性を強調し、特に大学の環境で働く人々の重要性を訴えています。彼は、大学の研究への継続的な支援が今後の技術革新にとって不可欠であると主張しています。

この話は、シスコの成功に貢献した無名の人々を称え、技術開発を促進するための大学と産業のパートナーシップの重要性を強調することを目的としています。

請求業務は、一見するとサービスに対して固定の月額料金を請求するだけのシンプルな作業のように思えますが、企業が成長するにつれて複雑さが増します。サブスクリプションや使用量に基づく請求など、さまざまな価格モデルが存在し、それぞれに独自の課題があります。たとえば、トライアル期間の管理やアップグレード、複数の通貨、税金の取り扱いなどは、かなりの複雑さをもたらします。

請求業務は収益を生み出すために重要であり、単なる請求書の発行以上のものです。契約管理や使用状況の追跡、財務規制の遵守も含まれます。信頼性の高い請求システムは、ビジネスの運営や顧客満足にとって不可欠です。

成功する請求チームには、技術的な専門知識と財務に関する理解が求められます。彼らは、財務、営業、製品開発など、さまざまな利害関係者のニーズをバランスよく考慮しながら、タスクの優先順位を効果的に設定する必要があります。請求データの明確なドメインモデルを確立し、単一の信頼できる情報源を維持することが重要です。また、混乱や複雑さを避けるために、古い価格プランをそのまま適用する「グランドファーリング」を避けることも大切です。

最終的に、よく設計された請求システムは、単なるコスト管理の手段ではなく、ビジネスの成長と効率を支える戦略的な資産となります。

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このテキストは、「magic.h」や「infer」といったライブラリの代替について説明しています。この代替は他のライブラリに依存せず、単独で機能します。完全にカスタマイズ可能で、標準ライブラリがない環境や非同期プログラミング、組み込みシステムでも使用できます。

アップルは、今後4年間でアメリカへの投資を6000億ドルに増やし、国内生産を促進し雇用を創出する「アメリカ製造プログラム（AMP）」を開始しました。このプログラムは、アップルのサプライチェーンと製造能力を強化することを目的としており、コーニング、テキサス・インスツルメンツ、サムスンなどの企業と提携しています。

主なポイントとして、アップルは全国で45万人以上の雇用を支援しており、研究開発や技術に特化した2万人の新規雇用を計画しています。AMPでは、ケンタッキー州で全てのiPhoneとApple Watchのガラスカバーを生産し、シリコンチップの新しいサプライチェーンを確立することで、2025年までに190億個以上のチップを生産することを目指しています。また、ヒューストンでは高度なサーバーの生産施設が建設され、ノースカロライナ州メイデンではデータセンターの能力を拡大するための施設が整備されています。

さらに、アップルはオースティンのキャンパスを強化し、デトロイトにあるアップル製造アカデミーを通じて教育支援も行っています。この取り組みは、アメリカの製造業を強化し、雇用を創出しながら技術を進展させるというアップルのコミットメントを示しています。

git-fetch-fileは、他のGitリポジトリから特定のファイルを取得し、自分のプロジェクトに同期させるためのツールです。このツールは、.git-remote-filesというマニフェストファイルを使用して、ファイルとその元のコミットを管理します。これはサブモジュールに似ていますが、特定のファイルに焦点を当てています。

主な機能としては、リモートGitリポジトリから個別のファイルやファイルのグループを取得できること、各ファイルの元の情報やコミット、コメントを追跡できることがあります。また、ローカルの変更を上書きするオプションや、コミットの参照を更新する機能、実行せずに変更をプレビューする機能も備えています。パフォーマンス向上のために同時ダウンロードもサポートしており、標準のGitコマンドに似た使いやすいコマンドラインインターフェースを提供しています。

インストール方法は二つあります。一つは、スクリプトをコマンドとして実行するためのエイリアスを作成する方法で、こちらが推奨されています。もう一つは、スクリプトをシステムのPATHに含まれるディレクトリに保存する方法です。

主なコマンドには、リモートリポジトリからファイルを追跡するための「add」、追跡しているすべてのファイルをダウンロードする「pull」、追跡しているファイルのリストを表示する「status」があります。

追跡モードには、指定したブランチの最新のコミットを追う「ブランチ追跡」と、特定のコミットやタグに固定する「コミット/タグ追跡」があります。

使用例としては、リポジトリからファイルを追跡する場合は、git fetch-file add <repo> <file_path> -b <branch> --comment "<description>"と入力します。また、追跡しているファイルをプロジェクトに取り込むには、git fetch-file pull --commitを使用します。

注意点として、--dry-runオプションを使うと、変更を適用せずにどのような変更が行われるかを確認できます。また、効率のために並列ダウンロードを設定することも可能です。このツールはGNU一般公衆ライセンスv2.0の下でオープンソースとして提供されています。

最近のLansweeperの報告によると、ビジネス用デスクトップやノートパソコンにおけるLinuxの利用率が徐々に増加しています。2025年1月の1.6%から、2025年6月には1.9%に上昇しました。また、2025年3月以降に登場した新しいデバイスでは、利用率が2.5%に達しています。この成長は控えめですが、約1850万台という大規模なサンプルサイズを考えると重要な意味を持ちます。

LansweeperのCTOであるグイド・パタネッラ氏は、この傾向が加速すると予想しています。その主な要因は、サイバー脅威の増加に対するセキュリティの懸念と、システムの強化が求められていることです。Linuxには脆弱性もありますが、企業はWindowsに比べてより安全な選択肢としてLinuxを見直し始めています。特にWindows 10のサポートが終了することを考えると、Linuxへの関心が高まっています。

Linuxの導入状況は地域によって異なり、特にビジネスサービスや政府部門ではヨーロッパが北米をリードしています。しかし、ソフトウェアの互換性の問題や、ユーザーがWindowsやMacに慣れていることが、デスクトップでのLinuxの普及に対する課題となっています。

フランスのリヨンのような一部の都市では、オープンソースのソリューションへの移行が進んでおり、組織がセキュリティを重視する中で、Linuxが民間および公共部門でさらに普及する可能性があります。

Automergeは、開発者がデータをローカルで同期させながら共同作業ができるアプリケーションを作成するためのツールです。新しいバージョン3.0では、特にメモリ使用量に関して大幅な改善があり、以前のバージョンと比べて10倍以上も削減されました。これにより、大きな文書を扱う際に過剰なメモリを消費せずに済むようになりました。

主な更新内容には、メモリ効率の向上があります。Automergeは、保存されたデータを静止状態でも編集中でも圧縮することで、メモリ消費を大幅に減少させています。例えば、「モビー・ディック」のような大きなテキストを貼り付ける場合、以前は700MBを使用していたのが、今ではわずか1.3MBで済むようになりました。また、長い履歴を持つ文書の読み込み時間も大幅に短縮され、数時間かかっていたものが数秒で読み込めるようになりました。

APIも簡素化され、特にテキスト処理に関しては使いやすくなっています。新しいバージョンでは、デフォルトで共同作業用の文字列を使用することに重点が置かれ、非共同作業用の文字列クラスはわかりやすく名前が変更されました。

ユーザーには、パフォーマンスと信頼性を向上させるためにバージョン3.0へのアップグレードが推奨されています。アップグレードプロセスは簡単で、既存のユーザーは必要な変更についての移行ガイドを参照できます。新しいユーザーは、Automergeを効果的に使うためのチュートリアルから始めることができます。

著者は最近、マイクロソフトを退職し、MITのメディアアートとサイエンスプログラムに参加しましたが、コース選択において新しい選択肢を見つけるのに苦労しました。MITのコースカタログと学生が作成した人気のツール「Hydrant」にはそれぞれ限界があります。カタログは古くて遅く、Hydrantは直線的な検索体験を提供するため、複数のコースを比較するのが難しいのです。

この問題を解決するために、著者は「Courseek」というツールを作成しました。このツールは、AIを活用してコースの発見を向上させることを目的としています。最初にMITのコースデータを収集し、最新のAIモデルがそのデータセットを効果的に処理できることを確認しました。

既存のツールを評価した後、著者はリアルタイムの検索結果を提供し、複数のコースの詳細を同時に表示できるようにすることで、コース検索を改善することに取り組みました。Courseekは、性能や検索ロジックの課題を克服しながら、段階的に開発されました。最終的な実装では、関連性に基づいて結果をマッチングし、スコアリングする検索エンジンが組み込まれ、マッチした用語のハイライトが提供されます。

コースデータを最新の状態に保つために、著者は毎日更新を取得する自動化システムを設定しました。将来的には、より強力な検索エンジンや、学生がチャットインターフェースを使ってデータを問い合わせる機能の追加が考えられています。このプロジェクトは、AIの能力と人間の意思決定がプログラミングにおいて交差する点を強調しています。

現在のウェブ開発は停滞しており、ドキュメントオブジェクトモデル（DOM）やHTMLは過去10年間ほとんど進展が見られません。WebAssembly（WASM）は進歩を遂げていますが、DOMへの依存は依然として問題です。

DOMは非常に複雑になっており、数百のプロパティやメソッドが存在しますが、その多くは古くなっているか不要です。開発者はDOMとの直接的なやり取りを避け、代わりにフレームワークを使用することが一般的です。

Webコンポーネントは再利用可能なUI要素を構築するための現代的な方法を提供することを目的としていますが、人気がなく、APIも複雑です。HTMLはここ数年ほとんど更新されておらず、アクセシビリティの改善がわずかな例外です。CSSもレイアウトや継承に関する問題があり、デザインを複雑にしています。

DOMやCSSを見直し、シンプルにする必要があります。使いやすさや現代的なデザイン手法に焦点を当てた、より効率的なシステムが求められています。「キャンバス内のHTML」のようなアイデアは、レイアウトやスタイリングの制御を向上させることを目指していますが、独自の課題もあります。この提案は、現在のシステムの古い複雑さを排除する新しいデータモデルの作成を提唱しています。

ウェブ開発を改善するためには、現代的なプログラミング概念を取り入れ、パフォーマンスを向上させ、より直感的なデザインプロセスをサポートする新しいアプローチが必要です。記事は、古くなったDOMやCSSを超えてウェブ技術を進化させる重要性を強調し、現代のニーズに応える革新的な解決策を提唱しています。

著者と貢献者たちは、HTMXやAlpine.jsの代わりになる新しいテンプレート言語を1年間開発してきました。この言語は、EJSとHandlebarsの機能を組み合わせており、ユーザーがHTMLマークアップ内で直接サーバーリクエストを行えるようになっています。

リクエストはfetch APIを使用し、主にJavaScriptで設定されるため、現代のウェブアプリケーションに適しています。このテンプレート言語の主な目的は、コンポーネントをサーバーに移動させることでウェブアプリケーションのサイズを削減し、クライアントが必要に応じてコンポーネントを取り込むことでインターフェースを構築できるようにすることです。

著者たちは以前にこのテンプレート言語を紹介しましたが、その時点ではまだ完全には開発されていませんでした。彼らはプロジェクトに対するフィードバックを求めており、人々の意見を聞くことを楽しみにしています。

人生においていつ辞めるべきかを知ることの重要性が語られています。決意が称賛されることが多い一方で、辞めることが賢い選択になることもあります。多くの人は、失敗への恐れや、投資したものを手放すことによる感情的な痛みから、もはや自分に合わない道を続けるプレッシャーを感じています。著者はポーカーを例に挙げ、人生の選択をポーカー戦略に例えています。ここでは、いつ手を引いてより良い機会を探すべきかを見極めることが重要です。

著者は、自身の辞めた経験を共有しています。会社を縮小したり、安定した仕事を辞めたりしたことを通じて、時には方向を変えることが充実感を得るために必要であることを強調しています。また、現在の選択を評価するためのエクササイズを提案し、読者に自分の人生を真っ白なキャンバスとして想像することを勧めています。これにより、本当に大切なことが見えてくるかもしれません。

最終的に、辞めることは失敗と見なされるべきではなく、より充実した機会を追求するための戦略的な動きと考えるべきです。変化を受け入れることで、現在は見えない新しいつながりや喜びが得られる可能性があります。

ロックファイルはソフトウェアプロジェクトにおいて依存関係を一貫させるために使われますが、必ずしも必要ではないという考え方があります。

まず、依存関係の構造について説明します。プロジェクトにライブラリを追加する際、例えばlibpupaのバージョン1.2.3を使うと、これは別のライブラリであるliblupaのバージョン0.7.8に依存しています。この関係は固定されており、将来何が起こってもlibpupa 1.2.3は常に同じバージョンのliblupaに依存します。

次に、依存関係の解決が予測可能であることが重要です。すべてのバージョンをリストする必要はなく、トップレベルのものだけを示せば十分です。これにより、固定された依存関係に基づいてビルドを行えば、常に再現可能な結果が得られます。

しかし、バージョン範囲を使用するライブラリもあり、これが不整合を引き起こすことがあります。特定のバージョンを固定するのではなく、ビルド時に利用可能な最新のバージョンに依存するため、結果が予測できないことがあります。

ロックファイルは潜在的な競合を解決し、安定性を保つために設計されていますが、著者はそれが逆に複雑さを増すと主張しています。ロックファイルがあっても、開発者は依然として互換性を管理する必要があり、期待される柔軟性を享受できないことが多いのです。

著者は、Java開発で使用されるMavenを例に挙げ、ロックファイルなしで依存関係をうまく管理してきた実績があることを示しています。これにより、ロックファイルなしでも安定したシステムを構築することが可能であるとしています。

著者は、ロックファイルは必要なく、依存関係の管理はそれなしでも効果的に行えると考えています。

この記事では、ブラック・サバスの初期アルバムカバーに使用された独特なタイポグラフィについて探ります。このデザインはヘヴィメタルジャンルの形成において重要な役割を果たしました。バンドの最初の4枚のアルバムは1970年から1972年にかけてリリースされ、キース・スチュアート・マクミラン（通称キーフ）によるデザインとサンディ・フィールドのタイポグラフィが特徴です。

アルバム「ブラック・サバス」、「パラノイド」、「マスター・オブ・リアリティ」、「ボリューム4」のカバーは、バンドのダークな美学を確立する上で重要でした。マクミランの写真とデザインは、記憶に残るビジュアルを作り出しました。

アルバムタイトルに使用された文字の形は、あまり知られていないフォトタイプやドライトランスファーのスタイルから取られています。これらのスタイルはデザイン文献では見落とされがちです。特に、「ブラック・サバス」のアルバムタイトルは1882年のハーパータイプフェイスに基づいています。「パラノイド」のタイトルは、レトル・クーペのアルファベットを改良したもので、ブラック・カジュアルタイプフェイスに適応されています。「マスター・オブ・リアリティ」には、ルドルフ・コッホのカベルタイプフェイスを改良したロドウィック・カベルが使用されています。「ボリューム4」のカバーには、ガジェットというオリジナルデザインが見られます。

これらのタイポグラフィの選択は、バンドのビジュアルアイデンティティを定義するだけでなく、将来のデザインにも影響を与え、独自のアイコンとなりました。この記事は、これらのデザインの起源を明らかにするためのタイポグラファーや研究者の協力を認めて締めくくられています。

全体として、ブラック・サバスの初期アルバムは音楽だけでなく、独特で革新的なタイポグラフィの選択でも注目されており、アルバムアートの世界に長く残る遺産を残しています。

FDAは、近くの視界がぼやける老視に悩む成人向けの新しい目薬「VIZZ」を承認しました。この目薬は、瞳孔を縮小させることで近くの物に焦点を合わせ、最大10時間メガネなしでクリアな視界を提供します。VIZZは、アセクリジンという成分を使用した初めての目薬で、従来の治療法とは異なり、遠くの視界がぼやけるといった副作用を引き起こしません。

アメリカでは1億人以上の成人が老視に影響を受けており、VIZZは2025年末に発売される見込みです。臨床試験では、VIZZが安全であり、体に良く受け入れられることが確認されています。この承認は、加齢に伴う視力の低下に対する重要な進展と見なされており、患者や眼科専門家に新たな選択肢を提供します。

uBlock Origin Liteアプリは、iPhone、iPad、Mac用にApp Storeで入手可能です。このアプリは、広告やトラッカーを防ぐ効率的なコンテンツブロッカーです。uBlock Originのフィルターリストに基づいたデフォルトのルールセットを使用しており、EasyListやEasyPrivacyが含まれています。

uBlock Origin Liteは、常にバックグラウンドでプロセスを実行する必要がなく、CPUやメモリのリソースを節約します。設定に触れたときだけアクティブになります。

このアプリは、37件のレビューから4.8の評価を得ており、特にSafariでの効果と速度が高く評価されています。ただし、一部のユーザーはMacでの有効化に問題を報告しています。

開発者は、アプリからデータが収集されることはないと主張しています。

システム要件は以下の通りです。iPhoneはiOS 18.0以上、iPadはiPadOS 18.0以上、MacはmacOS 15.0以上、Apple VisionはvisionOS 2.0以上が必要です。

アプリは無料でダウンロードできます。全体として、uBlock Origin Liteはユーザーのプライバシーと効率的なパフォーマンスを重視した高評価のコンテンツブロッカーです。

申し訳ありませんが、外部リンクに直接アクセスすることはできません。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。

スコットランドの田舎には、地域の絆と信頼を示す「オネスティボックス」という魅力的な伝統があります。これらの無人の販売所では、新鮮な卵や焼き菓子、果物、野菜、手工芸品など、地元の製品が並んでいます。地域の農家や職人を支援し、誠実さを促進しています。

例えば、アードナマーチャンのコミュニティガーデンショップは、美しい自然の中に位置し、地元の生産者からの季節の野菜やソース、花が揃っています。また、コムリーゴルフクラブでは、スタッフがいない時にオネスティボックスを通じてプレー料金を支払うことができ、風光明媚な環境で楽しいゴルフ体験ができます。

ルイス島のヴァルトスビーチでは、整備されたキャンプサイトで宿泊し、地域の保護のためにオネスティボックスを通じて寄付を行うことができます。マル島では、岸辺のオネスティボックスから高品質で持続可能に養殖されたムール貝を直接購入することができます。シェトランド諸島では、無人の冷蔵庫に入った自家製の焼き菓子が並び、顧客はお菓子を取り、箱に代金を入れることで地域の信頼を反映しています。

スコットランドを訪れる際には、オネスティボックスを訪れることを強くお勧めします。地元の素晴らしい特産品を発見できる機会となり、この文化はスコットランドの地域社会の価値観を誇示しています。

要約がありません。

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BookWithは、AIを活用して読書体験を向上させるオープンソースの電子書籍リーダーです。従来の電子書籍リーダーは、読者が質問をしたり、異なる本のアイデアを結びつけたりする際にインタラクティブなサポートを提供できないため、限界があります。

BookWithはこれらの問題に対処するために、いくつかの機能を提供しています。まず、AIチャット機能では、ユーザーが現在のテキストに関する質問をし、即座に回答を得ることができます。また、AIポッドキャスト生成機能を使えば、書籍の内容を音声に変換してポッドキャストとして楽しむことができます。さらに、メモリーシステムは、最近の会話を記録し、情報を要約し、今後の読書のために文脈を維持する多層的な仕組みを持っています。スマートアノテーション機能では、AIが分析できる5色のハイライトシステムを提供しています。

技術的には、BookWithはFlow ePubリーダーを基にしており、AI統合とベクターデータベースを活用して検索機能を向上させています。英語、日本語、中国語など、複数の言語に対応しています。

2025年3月、言語モデル（LLM）エージェントの重要な進展が注目されました。特に、OpenAIが発表したDeepResearchというツールが、ウェブや文書の検索に特化している点が挙げられます。DeepResearchは強化学習を用いて検索戦略を計画し、情報を効果的に相互参照します。これは、事前に定義された経路に依存し、多段階のタスクに苦しむ従来のエージェントシステムとは対照的です。

LLMエージェントに関する重要なポイントは以下の通りです。まず、LLMエージェントは、モデルが自律的にプロセスやツールの使用を指揮するシステムであり、従来のシステムとは異なります。次に、多くの既存のエージェントシステム、例えばManus AIは、タスクを効果的に記憶したり、長期的な戦略を計画したり、新しい課題に適応したりすることができません。また、ハードコードされた知識をモデルに組み込むことは短期的な利益をもたらすかもしれませんが、最終的には進展を制限します。成功するモデルは、固定されたルールではなく、スケーラブルな検索と学習に依存しています。

LLMエージェントは強化学習を通じて訓練され、生成された出力を望ましい結果と比較して評価するプロセスを使用します。このプロセスには、草案の作成、評価、モデルの戦略の洗練が含まれます。しかし、訓練に利用できるエージェントデータが不足しているため、効果的なLLMエージェントの開発が妨げられています。現在の研究では、この制約を克服するためにデータをシミュレーションする方法が模索されています。

この記事では、真のLLMエージェントが検索などのタスクを革命的に変える可能性があると主張しています。これらのエージェントは、動的にクエリを分析し、インタラクションから学び、広範なプロンプトに依存せずにより正確で効率的な応答を提供することができます。しかし、現在の進展は主に大規模な研究所に限られており、LLMエージェントの開発における民主化の必要性が強調されています。2025年の技術革新の可能性は大きいですが、これらの技術がどのように進化するかは今後の課題です。