このリポジトリには、流体シミュレーションを特徴とする名刺のフリップカードプロジェクトに関するすべてのファイルが含まれています。

重要なポイントとして、まず「kicad-pcb」フォルダにはPCB設計が含まれています。このプロジェクトは、mitxelaの流体シミュレーションペンダントからインスパイアを受けています。また、流体シミュレーションのロジックは「fluid_sim_crate」フォルダにあり、Matthias Müllerの作品に基づいています。さらに、充電式バッテリーのUSB-Cポート設計は、cnlohrの小型タッチLCDプロジェクトから適応されています。

デバッグ用のWASMシミュレーターは「sim_display」フォルダにあり、シミュレーションの確認に使用できます。ファームウェアの実装は「flip-card_firmware」フォルダにあります。

各フォルダ内のREADMEファイルには、さらに詳しい情報が記載されています。

要約がありません。

この記事では、AI開発における技術ライターの役割の変化について述べており、特に大規模言語モデル（LLM）に関連するAIツールのための明確な文書とコンテキストの重要性が強調されています。

まず、開発者はAIツールの性能を向上させるために、構造化された文書作成にますます注力しています。このため、執筆はコーディングと同じくらい重要なものとなっています。

次に、技術ライター、または「コンテキストキュレーター」と呼ばれる人々は、情報を整理し、人間とAIの両方に役立つようにするために欠かせない存在です。彼らは単なるコンテンツ以上に価値のある意味のあるコンテキストを作り出す手助けをします。

さらに、LLMの効果は、与えられるプロンプトの明確さと構造に依存しています。適切に準備された入力は、より良い応答を引き出し、最終的には開発時間を短縮します。

技術ライティングの未来については、コンテキストの需要が高まる中で、技術ライターがAI駆動の文書プロセスをリードすることが期待されています。彼らは、AIとユーザーの両方にとって理解しやすい形で情報をパッケージ化することに注力すべきです。

最後に、技術ライターは適切な言葉を選び、コンテンツを効果的に整理することで、ソフトウェアの設計や開発に大きく貢献できます。これにより、情報がアクセスしやすく、役立つものとなります。

全体として、技術ライターは執筆、キュレーション、コラボレーションを融合させた重要な役割に移行しており、そのスキルはこれまで以上に重要性を増しています。

Radarは、地理位置情報インフラを提供する企業で、新しいデータベース「HorizonDB」を開発しました。このデータベースは、パフォーマンスとスケーラビリティを向上させることを目的としています。これまで、Radarはジオコーディングの作業にElasticsearchとMongoDBを使用していましたが、この方法はコストが高く、複雑でした。HorizonDBはRustとRocksDBを使用して構築されており、複数の位置情報サービスを一つの効率的なソリューションに統合しています。このシステムは、コアごとに1秒あたり1,000件のクエリを低遅延で処理できる能力を持っています。

HorizonDBの主な特徴には、標準的なハードウェアでの効率的な運用、データ処理と展開の簡素化、開発者体験の向上が含まれます。新しいシステムは、空間インデックスのためのS2、効率的な文字列クエリのためのFST、検索クエリの意味理解のためのFastTextなど、さまざまな技術を使用しています。この移行により、操作が速くなり、管理が簡単になり、複数の既存クラスターやサービスを排除することで大幅なコスト削減が実現しました。

RadarはHorizonDBの設計に満足しており、将来的なスケーリングに向けた準備が整っていると考えています。今後のアップデートで開発に関する詳細を共有する予定です。また、提供内容をさらに強化するためにエンジニアリング職の採用も行っています。

要約がありません。

要約がありません。

申し訳ありませんが、YouTubeの動画のような外部コンテンツにはアクセスできません。ただし、動画のテキストや主なポイントを提供していただければ、それを要約するお手伝いができます。

チャットアプリでリンクをクリックすると、ブラウザが開くはずですが、Waylandではウィンドウのアクティベーションの扱いがX11とは異なります。Waylandでは、アプリケーションが自分のウィンドウを前面に強制的に表示することはできず、XDGアクティベーションプロトコルを使ってフォーカスを要求する必要があります。

具体的な流れは次の通りです。まず、アプリケーション（例えばチャットアプリ）がコンポジタにアクティベーショントークンを要求し、その後URLを開くようにリクエストします。この際、トークンをブラウザに送ります。アクティベーショントークンは、リクエストが有効であることを証明する特別な文字列です。このトークンは、新しいアプリケーションを起動する際や、DBusを通じて既存のアプリケーションを修正する際に渡すことができます。

コンポジタは、リクエストが本物であるかどうかを判断するために特定の情報を確認し、信頼できないと判断した場合はアクティベーションリクエストを拒否することがあります。多くのKDEアプリケーションはこの新しいシステムに対応するように更新されており、必要に応じて自動的にトークンを要求します。

古いシステムでは不要なフォーカスの変更を防ぐ方法がありましたが、Waylandのフォーカス奪取防止はより厳格で、アプリケーションはアクティベーションプロトコルを正しく使用する必要があります。これを怠ると問題が発生し、開発者によって対処されています。

最近のアップデートでは、アプリケーションがフォーカスを要求する方法に関するいくつかの問題が修正され、ユーザー体験が向上しました。新しいプロトコルに準拠するアプリケーションが増えるにつれて、Waylandのフォーカス奪取防止はさらに厳しくなります。

このWaylandへの移行は、ユーザーがウィンドウのフォーカスをよりコントロールできるようにし、作業中の中断を防ぐことを目的としています。

Appleの歴史は、Apple Symbolsというフォントに反映されています。このフォントは、現代のmacOSにも含まれており、2003年にMac OS X 10.3 Pantherと共に導入されました。Apple Symbolsには、Newton PDAやFireWire、PowerPCプロセッサなど、古いApple技術のアイコンを含む4,400以上のグリフが収められています。

macOSは頻繁に更新され、古い機能が削除されることがありますが、Apple Symbolsフォントは、Appleロゴのバリエーションやフロッピーディスクのアイコン、さらには元のQuickTimeロゴなど、多くの懐かしいアイコンを保持しています。これらのシンボルは、Appleの遺産や、CRTモニターの調整などの古い技術を象徴しています。

MacでApple Symbolsフォントを探るには、Font Bookアプリケーションを開くことができます。デザインや技術が進歩しているにもかかわらず、Appleはこの歴史の一部をそのまま残しており、他の多くのレガシー要素がmacOSシステムから削除されているのとは対照的です。

要約がありません。

著者は、プロジェクト管理ツールのLinearを使った経験を共有しています。このツールは、ローカルファーストのウェブアプリケーションに興味を持たせるきっかけとなりました。Linearの瞬時の更新とスムーズな操作は、背後にある技術を探求するきっかけとなり、ブラウザのIndexedDBを実際のデータベースとして扱うカスタム同期エンジンを使用していることを発見しました。

ローカルファーストアプリケーションは、データをクライアント側に保持するため、ネットワークの遅延なしに瞬時に更新が可能です。これは、サーバーが主なデータソースである従来のウェブアプリとは対照的です。著者は、オフラインモードの処理や競合解決、セキュリティなど、ローカルファーストシステムを構築する際の課題を強調しています。

さまざまなローカルファーストツールについても探求しており、Jazzというツールは、反応型データ構造を使ってローカルファーストアプリを簡単に作成できるようにします。Jazzはデータの自動同期を可能にしますが、ユーザーデータへのサーバーアクセスを制限するエンドツーエンドの暗号化や、ストレージ使用量の増加といったトレードオフがあります。

著者は、Electric SQLやZeroといった他のツールにも触れています。これらは既存のデータベースと統合できますが、効率的なデータ処理には追加のソリューションが必要です。

ローカルファーストアプリケーションは、クリエイティブツールやコラボレーションアプリ、モバイルアプリに適していると見なされていますが、重いサーバーサイドのロジックや厳格な監査要件にはあまり向いていません。著者は、ローカルファーストがアプリケーション開発において重要な変化をもたらし、より良いユーザー体験を提供し、開発者がこのアプローチを試すことを促進すると結論づけています。

「コンサルティングは何をするのか？」という論文は、ゲルト・ビエンセス、シモン・イェーガー、ベンジャミン・ショーファーによって執筆され、2002年から2023年までのベルギーのデータに基づいた初めての詳細な実証研究です。この研究の主な発見は以下の通りです。

コンサルティングサービスは主に大規模で生産性の高い企業によって利用されています。また、高パフォーマンスの企業だけでなく、低パフォーマンスの企業もコンサルタントを雇っており、新規のクライアントは短期契約で給与の約3%をコンサルティングに費やしています。コンサルティングを受けることで、労働生産性は5年間で3.6%向上し、若干の人員削減があるものの、収益は安定または増加しています。

平均賃金は2.7%上昇しており、生産性の向上が労働者の収入に悪影響を及ぼさないことを示しています。組織の変化も見られ、解雇率がわずかに上昇し、サービスの調達が増加していますが、労働の外注は減少しています。生産性の低い企業はより大きな生産性の改善を見せており、これは資源のより良い配分を示唆しています。

これらの結果は、コンサルティングが生産性を向上させるという見解を支持しており、多くの実務者や一部の経済学者の意見とも一致しています。全体として、この研究はコンサルティングがビジネスの生産性にプラスの影響を与え、従業員の報酬に悪影響を及ぼさないことを示しています。

現在の情報整理方法には限界があり、特にChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）を含むAIの成功が注目されています。

AIは、ChatGPTのように複雑な質問に迅速に答えることができます。これは、従来の検索エンジンが苦手とする非構造化データの中から関連性を見つけ出す能力によるものです。

一方で、セマンティックウェブは、機械が読み取れる構造化されたインターネットを作ることを目指しましたが、実現には至っていません。データは依然として整理されておらず、機械が解釈するのが難しい状態です。

多くのシステム、例えばGoogleドライブは、整然とした構造よりも検索機能に依存しています。この傾向により、質の高い構造化されたコンテンツを作成するのではなく、検索バーに頼るようになっています。

また、コンピュータが個人の知識ベースとして機能する可能性は実現されていません。構造化されたデータの代わりに、混沌とした情報が存在し、AIはそれを処理しなければなりません。

AIは混沌から秩序を引き出すことができますが、それは理想的な解決策ではありません。知識を管理するための適切に設計されたシステムではなく、あくまで代替手段に過ぎません。

要するに、AIは非構造化データを扱うのに優れていますが、整理されたセマンティックシステムを作ることに失敗したため、洗練された解決策ではなく、力任せの方法に依存する状況が続いています。

著者は、プロジェクトにPythonを選んだ理由は、性能よりもモジュール性や拡張性、コードの修正のしやすさを重視したからです。彼らは「Synchrotron」というシステムを作成しました。このシステムは、「ノード」と呼ばれるシンプルなPythonクラスを使って音声を処理します。各ノードは、入力値に1を加えるなどのタスクを実行でき、プログラムやグラフィカルエディタでつなげることが可能です。ユーザーは、ウェブインターフェースや他のプログラミング手法を通じてSynchrotronと対話できます。現在、このシステムではシンセサイザーやエフェクト、MIDI楽器などを作成することができます。プロジェクトはまだ実験段階であり、著者はフィードバックを歓迎しており、ドキュメントの改善が必要であることを認めています。

多くの人々が食費、住宅費、医療費の負担にストレスを感じています。成人の約50%が食料品の価格を大きな経済的な悩みと考えており、そのうちの約20%が「今買って後で支払う」サービスを利用して食料品の支払いを助けています。

全体では、29%の人々がさまざまな支出に対してこれらのサービスを利用しており、特に45歳未満の若い成人が高齢者よりも頻繁に利用しています。経済的なストレスを感じている人は、これらのサービスを利用する傾向が高く、例えば、重大なストレスを抱えている人の21%が医療費にこれらのサービスを使っているのに対し、ストレスが少ない人では8%にとどまっています。

住宅費も多くの人にとって大きな懸念事項であり、約半数の成人がそのことでストレスを感じています。また、43%が収入や貯蓄について、40%が医療費についてストレスを感じていると回答しています。全体として、回答者の75%が少なくとも1つの経済的要因が大きなストレスの原因になっていると報告しています。

2025年7月に1,437人の成人を対象に実施された調査によると、若い成人は収入、住宅、学生ローン、育児に関するストレスレベルが高いと報告しています。結果には±3.6ポイントの誤差があります。

テレフォン・ヒールモンドは、1893年2月15日にハンガリーのブダペストで設立され、初の電話新聞として電話回線を通じてニュースやエンターテインメントを提供しました。発明者のティヴァダー・プシュカシュは、急速に変化する出来事に対応するため、従来の新聞よりも迅速な情報源を作ることを目指しました。

最初は60人の購読者から始まりましたが、1907年には15,000人にまで増加しました。このサービスは1944年まで運営され、1925年以降は主にラジオ放送を中継していました。新聞には約200人のスタッフが働いており、ニュースを受話器に直接読み上げるアナウンサーも含まれていました。

プシュカシュは音声ニュースを伝送する技術を特許取得し、1,100マイル以上のワイヤーで構成されるネットワークを作りました。購読者は電話の受話器を通じて聞くことができ、ニュースの要約やコンサート、講演など多様なプログラムが提供されました。

成功を収めたものの、テレフォン・ヒールモンドは政府の規制との交渉や当時の技術的制約への適応といった課題にも直面しました。第二次世界大戦後にサービスは終了しましたが、その革新的なニュース配信のアプローチは、将来の放送技術の基礎を築くこととなりました。

1年前、TrayceはDockerコンテナネットワークを監視するためのツールとして紹介されました。新しいバージョンがリリースされ、HTTPクライアントが追加されました。これにより、開発者はウェブアプリケーションサーバーとのインタラクションやデバッグがより容易になります。開発者向けの「Burp Suite」と考えても良いでしょう。

Trayceはリクエストを.localファイルとして保存し、.bru形式で管理します。また、Flutterを使って構築されたモダンで高速なデスクトップインターフェースを備えており、Linux用のダウンロードサイズはわずか13MBです。開発者はOAuth2、GRPC、スクリプティングなどの新機能を積極的に追加しており、フィードバックも歓迎しています。Trayceはオープンソースで無料で使用できますが、継続的な使用にはライセンスが必要です。これはSublime Textと似たような仕組みです。

研究者たちは、言語モデルが長い会話を処理するのが難しいことを発見しました。これは、メモリを節約しようとする際に重要な初期トークンを失ってしまうためで、結果としてパフォーマンスが低下し、意味不明な出力が生じます。この問題は「アテンションシンク」と呼ばれる現象によって引き起こされます。アテンションシンクとは、モデル内で最初の数個のトークンが注意を吸収し、未使用の注意を保存する役割を果たすものです。

この問題に対処するために、研究者たちはStreamingLLMという解決策を開発しました。この方法では、最初の4つのトークンをメモリに保持しながら、残りの会話をスライディングウィンドウで管理します。この変更により、モデルは数千トークンではなく、400万トークン以上を処理できるようになり、安定性が大幅に向上します。

OpenAIはこのアプローチを最新のモデルに採用しており、アテンションシンクのメカニズムが効率的な言語モデルのパフォーマンスにとって重要であることを示しています。彼らの実装では、アテンションのために単一の学習可能なスカラーを使用して概念を簡素化していますが、StreamingLLMのアプローチでは複数のトークンをシンクとして保持します。

この革新は会話の長さに対処するだけでなく、モデルの最適化や量子化の新たな道を開くものであり、AI言語処理における重要な進展となっています。

Flipper Zeroは、ロールジャム攻撃の一種を実行するために使用されました。詳細については、関連する研究論文やニュース記事を参照してください。

著者は、AIプログラミングアシスタントであるClaude Codeを使用した経験を共有しています。このツールのおかげで、著者は自分一人では達成できなかった約12のプロジェクトをより効率的に完成させることができました。まだ学んでいる段階ですが、Claude Codeを使うために広範な知識は必要なく、プロンプトを試すだけでも成果が得られると強調しています。

Claude Codeを使って成功するための重要な戦略には、まず明確な仕様を作成することが挙げられます。プロジェクトの詳細なアウトラインを記述することで、AIを効果的に導くことができます。また、プロジェクトの構造やコマンドを詳しく記載したドキュメントを維持することも重要です。さらに、AIに自分のコードをレビューさせることで、改善点を見つけることができます。最後に、AIツールを効果的に使うための個人的なガイドラインを作成することも推奨されています。

著者は、AIが生成したコードを手動でレビューする重要性を強調しています。AIのコードにはしばしば欠陥があるため、最終的なコードの品質に対する責任は自分にあると述べています。開発哲学、プロセス、技術基準、品質と保守性を確保するための注意点を含む包括的なガイドラインを提供しています。

全体として、Claude Codeは生産性を向上させますが、コードの正確性と効率を確保するためには、注意深い監視が必要です。

著者は、Lean Domain Searchというドメイン検索ツールの体験を共有しています。このツールはAutomatticに買収され、その結果、品質が低下しました。RDAPルックアップについて学んだ後、著者は自分自身のドメイン検索ソリューションを作ることに決めました。

彼らのツールにはいくつかのタブがあります。基本タブでは、選んだ単語に接頭辞や接尾辞を組み合わせ、データをサーバーに送信することなくVerisignのAPIに問い合わせを行います。AIタブでは、文脈に基づいた賢い接頭辞の提案を提供します。ユニークタブでは、単語を組み合わせて独特な名前のバリエーションを作成します。ポートマンテーウトタブでは、AIを使用して迅速に実装できるドメイン名を生成します。

著者は、新しいツールに対する提案やフィードバックを歓迎しています。

要約がありません。

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この記事では、ドイツの出口税について説明しています。この税金は、1%以上の株式を保有する事業主に影響を与え、外国企業も含まれます。事業が一定の規模に成長すると、出口税の財政的負担からドイツを離れることが難しくなる場合があります。

出口税は、過去3年間の平均収入に13.75を掛け、その後60%に調整し、事業主の個人所得税率で課税されます。これは、平均収入の約3.5倍に相当します。

起業家にはさまざまなシナリオがあります。従業員は出口税なしで離れることができますが、赤字の事業主は事業評価が低ければ大きな税金を回避できる可能性があります。一方、利益を上げている事業主は高額な出口税に直面し、十分な貯蓄がないと負担が大きくなります。大企業のオーナーは、税務アドバイザーを雇って合法的に出口税を回避することができる場合が多いです。

具体的な例として、年収5万ユーロの事業主は出口税がゼロになる可能性がありますが、年収20万ユーロで市場価値のある給与を得ているオーナーは、約70万ユーロの出口税を支払うことになるかもしれません。

記事では、成長中の事業を持ち、移転の可能性を考えている場合は、事業評価が上がる前にドイツを離れることが賢明だと提案しています。出口税はかなりの額になる可能性があります。

出口税は起業家にとって「ベルリンの壁」のようなもので、自由に移動する能力を制限しています。多くの事業主がドイツを離れたい正当な理由を持っていることを強調し、出口税が大きな財政的障壁となっていることが指摘されています。ドイツの出口税は、特に事業が成長するにつれて起業家にとって大きな課題を生む可能性があり、事実上国に縛り付ける要因となっています。

Cursor CLIは、ターミナルから直接コーディングを効率化するためのツールです。簡単にインストールでき、さまざまな統合開発環境（IDE）やターミナルと連携して、一貫した使用体験を提供します。

主な機能には、リアルタイム編集があります。これにより、ターミナル内で直接コードを変更し、AIエージェントに作業を指示することができます。また、カスタマイズ機能を使って、Cursorの動作ルールを自分のワークフローに合わせて設定することも可能です。さらに、OpenAIやAnthropicなどの提供者から最新のAIモデルにアクセスできるため、最先端の技術を活用できます。自動化機能を利用すれば、ドキュメントの更新やセキュリティレビューのトリガーなどのタスク用にスクリプトを作成することもできます。

全体として、Cursor CLIはコーディングの効率を向上させ、既存の環境にスムーズに統合されます。

提供されたテキストは、GPT-5のシステムカードへのリンクです。このカードには、GPT-5の機能や特徴、使用に関するガイドラインが含まれていると思われます。ただし、PDFの具体的な内容にアクセスできないため、詳細な要約を提供することはできません。しかし、GPT-5に関連する一般的な概念を理解する手助けや、他の質問にお答えすることはできます。

OpenAIは、gpt-oss-120bとgpt-oss-20bという名前の初のオープンソースの大規模言語モデルを発表しました。これらのモデルは、一部のベンチマークでは良好な結果を出しますが、SimpleQAのような他のテストではあまり良くありません。一般的な知識は豊富ですが、ポップカルチャーに関しては深みが欠けています。これらのモデルの実用性は、今後6ヶ月でより明確になるでしょうが、ベンチマークでは優れていても、実際のタスクでは期待外れの結果になる可能性があります。

2024年には、マイクロソフトがPhiシリーズのモデルを開発しました。これらのモデルは、書籍やインターネットなどの従来の情報源ではなく、合成データを用いて訓練されています。これらのモデルはベンチマークで良い結果を出しますが、実際のパフォーマンスはしばしば不足しています。この傾向は、合成データで訓練されたモデルが特定のテストには適しているものの、一般化には向かない可能性があることを示唆しています。

OpenAIは、リリースしたモデルの安全性と制御を確保するために、同様の訓練アプローチを選んだと考えられます。オープンソースモデルはユーザーによって変更可能であり、OpenAIのような組織にとっては懸念材料となります。合成データを使用することで、悪用やネガティブな行動のリスクを最小限に抑えつつ、良好なパフォーマンスを持つモデルを作成することを目指しました。

要するに、OpenAIの新しいモデルは技術的には優れているかもしれませんが、実際の応用ではそれほど良い結果を出さないかもしれません。これらのモデルは、安全性とベンチマークパフォーマンスに重点を置いて訓練されており、より広範な実世界での能力にはあまり焦点を当てていません。

Kreaは最近、FLUX.1-KreaというAI画像生成モデルを発表しました。このモデルは、一般的な「AIらしい見た目」を避けることを目的としています。この「AIらしい見た目」とは、過度に光沢があり明るい画像で、真のスタイルや多様性に欠けるものを指します。多くのAIモデルは、技術的な正確さに重点を置いており、その結果、視覚的には一貫しているものの、味気ない出力が続いています。

主な問題点としては、AIモデルが魅力的な美しさよりも正確さを優先していること、評価基準が偏っているために美的評価が標準化され、魅力に欠ける平均的な画像出力が生まれること、異なる芸術スタイルを混ぜることで平凡さが生じ、多様なユーザーの好みに応えにくくなることが挙げられます。

ユーザーは通常、「AIらしい見た目」に対抗するために複雑なプロンプトを使用しますが、この方法は多くの人にとって効果的ではありません。

FLUX.1-KreaをOpenAIのGPT-4.1と比較したテストでは、Kreaのモデルがより視覚的に魅力的な結果を生み出し、AI生成画像に見られる典型的な光沢や滑らかさを避けることができました。この傾向は、特定の美的選択を受け入れるモデルへのシフトを示しています。

今後のクリエイティブな作業におけるAIは、特定の好みを反映したより専門的なモデルが登場し、画像生成やテキスト作成などの分野で出力の質が向上する可能性があります。

要約がありません。

「popover=hint」機能は、2025年1月にChrome 133で導入され、ユーザーが他のポップオーバーを閉じることなくヒントポップオーバーを表示できるようになります。この機能は、ツールチップやプレビューなどの追加情報を表示しながら、既存のポップオーバーを見える状態に保つのに役立ちます。

この機能の主なポイントは、ヒントポップオーバーが他のポップオーバーと同時に開くことができるため、ユーザーが複数の情報を一度に必要とする場面に最適であることです。例えば、ソーシャルメディアプラットフォームでプロフィール写真やコメントボタンにカーソルを合わせた際に表示されるプロフィールのプレビューなどが挙げられます。

ポップオーバーにはいくつかの種類があります。自動ポップオーバーは開くと他のポップオーバーを閉じますが、手動ポップオーバーは他のポップオーバーを閉じません。ヒントポップオーバーは、他のポップオーバーを閉じることなく開き、ホバーやフォーカスによってトリガーされます。

ヒントポップオーバーを管理するためには、開発者がホバーやフォーカスなどのアクションに対するJavaScriptのイベントリスナーを記述する必要があります。また、「インタレストインボーカー」という新しい実験的機能もあり、リンクにカーソルを合わせるだけでポップオーバーを表示できるようになります。

この「popover=hint」機能は、ウェブデザインにおけるレイヤー化されたUI要素の作成を簡素化し、ユーザーの体験を中断することなく文脈や情報を提供しやすくします。

Underjordというコンサルタント会社が行った実験について述べています。この会社はElixirとNervesに特化しており、192コアの強力なARM64サーバー上で仮想Linuxデバイスを動かすことに焦点を当てています。著者はNervesプロジェクトに関わっており、同時にいくつのIoTフレームワークのインスタンスを実行できるかを調べることを目的としています。

Nervesプロジェクトは、開発者がElixirとErlang BEAM仮想マシンを使用してIoTデバイスを作成できるようにするものです。この仮想マシンは信頼性と性能で知られています。実験の目的は、Ampere Oneサーバー上でできるだけ多くのNervesを使った仮想Linuxデバイスを動かすことです。

著者は仮想化にQEMUを使用しています。これにより、500台の仮想デバイスを成功裏に動かすことができ、各デバイスには約1.2GHzの処理能力が割り当てられました。この数は少ないように見えますが、今後のテストで増やすことを目指しています。

U-Bootというブートローダーに関しては、Nervesのいくつかの機能に必要ですが、問題が発生しました。しかし、同僚がU-Bootを回避するための代替手段を提供してくれました。著者は組み込みシステムを理解するためにトップダウンアプローチを採用していますが、同僚は基礎から始めるボトムアップアプローチを好んでいます。

これまでの結果として、500台の仮想デバイスを動かすことに成功しましたが、パフォーマンスは最適ではありませんでした。さらなる最適化を計画しており、設定の限界を探るつもりです。このセットアップは、Nervesの機能を効率的にテストし、IoTアプリケーションの開発環境を整えるのに役立つ可能性があります。

著者はブートプロセスの改善を計画しており、さらに多くのデバイスを効率的に動かせるかを探求するつもりです。また、業界内での協力とサポートの必要性を認識しています。実験は順調に進んでおり、強力なARMハードウェア上での仮想Nervesデバイスの限界を押し広げる計画が進行中です。これにより、IoTアプリケーションのためのツールの開発にも貢献しています。

第4週目のMakersのプレコースでは、履歴書の作成を始めましたが、自分が潜在的な従業員としてどれほどの価値があるのかについて不安を感じました。多くのクラスメートは、ソフトスキルを身につけた前職を持っていますが、私は教育の分野での経験や健康上の課題に取り組んできたため、関連する経験が不足していると感じています。自分がソフトウェアエンジニアとして十分でないのではないかという恐れを夫に打ち明けました。しかし、私は本当に優れたソフトウェアエンジニアになりたいという気持ちを再確認し、自分の経験がポジティブに私を形成してきたことに気づきました。

また、将来の雇用主に向けて「ラブレター」を書き、回復過程で身につけたレジリエンスや問題解決能力を強調しました。これにより、学歴を含む過去の経験の価値を認識することができました。

履歴書のことに加えて、ペアプログラミングや個人プロジェクトを通じてコーディングの課題にも取り組みました。テスト駆動開発（TDD）について学びましたが、最初は誤解してしまい、作業中に混乱を招きました。しかし、この経験が最終的にはその概念をよりよく理解する助けになりました。

また、Rubyと並行してGoも学び、テキストベースのアドベンチャーゲームを作成してスキルを固めました。もうすぐ始まるフルタイムのコースに向けて、緊張と興奮が入り混じった気持ちです。この挑戦的な旅の中で、自分の目標に集中し続けることを目指しています。

Foundryは、デジタル作業を自動化するための重要なインフラを構築しています。現在のブラウザベースのワークフローは、非効率な手作業によって妨げられていますが、同社はそのトリリオンドルの可能性をターゲットにしています。Foundryは、AIエージェントの開発とテストのために、高精度なシミュレーション環境を提供することで、AIエージェントの改善を目指しています。このアプローチは、Waymoの自動運転車用シミュレーターに似ています。

創業エンジニアとしての役割は、複雑なビジネスシナリオのためのリアルなブラウザシミュレーションエンジンの開発や、AIのパフォーマンス評価フレームワークの作成、高品質な製品の構築を含みます。使用する技術は、バックエンド（Python、Rust、Go）とフロントエンド（React/Next.js、TypeScript）です。また、大手テクノロジー企業向けのシステムのライフサイクル全体を管理し、コード品質や自動テストのベストプラクティスを設定します。

理想的な候補者は、複雑なプラットフォームの構築に6年以上の経験があり、分散システムやネットワーキング、エンジニアリングリーダーシップに精通していることが求められます。スケーラブルなソフトウェアソリューションの作成に強いスキルを持ち、TypeScriptやPythonに熟練していることが必要です。KubernetesやDockerなどの最新のインフラツールに対する理解も重要です。過去に顕著な成果を上げた経験があり、あいまいな状況を乗り越え、基盤となる製品に貢献できる能力が求められます。

使用する技術スタックには、バックエンドにFastAPI（Python）、Go、Rust、フロントエンドにReact/Next.js（TypeScript）が含まれます。コア技術としては、WebSockets、PostgreSQL、Redis、RabbitMQがあり、インフラにはKubernetes、Docker、CI/CDパイプラインが使用されます。

Foundryに参加する理由としては、戦略的かつ技術的な決定に対するオーナーシップを持てること、競争力のある給与と株式オプションを受け取れること、Scale AIやMetaなどの成功した企業から集まった才能あるチームと共に働けることが挙げられます。

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新しい生成AI動画ツール「Grok Imagine」が、その「スパイシー」設定により懸念を呼んでいます。この設定では、ユーザーがテイラー・スウィフトのような有名人のディープフェイクを含む挑発的な動画を作成できるためです。他のAIツールが成人向けコンテンツに対して安全対策を講じているのに対し、Grok Imagineはテイラー・スウィフトのトップレス動画をすぐに生成することができました。ユーザーはテキストプロンプトを入力することで画像を生成し、それをさまざまな設定で動画に変換できますが、その中には「スパイシー」なオプションも含まれています。

このAIは有名人のリアルな画像を作成できますが、ヌード画像のリクエストは直接受け付けていません。しかし、「スパイシー」オプションを選ぶと、不適切なコンテンツが生成されることが多いです。年齢制限がほとんどないため、誰でもこの機能にアクセスしやすくなっています。このことは、特にテイラー・スウィフトとディープフェイクに関する過去の論争を考えると、安全対策の欠如についての議論を引き起こしています。全体として、Grok Imagineの機能は倫理的および法的な問題を大きく提起しています。

申し訳ありませんが、リンクや外部のコンテンツ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、自身のブログに適切なコメントシステムを実装するのに何年も苦労してきました。従来の選択肢であるDisqusは遅くて煩わしく、自己ホスティングの解決策は管理が大変で手間がかかります。GitHub Issuesのような代替手段は対象となる読者が限られ、コメントが全くないと活発な議論ができません。

最近、著者はBlueskyという分散型のソーシャルプラットフォームを利用しています。このプラットフォームには活気あるコミュニティがあり、ブログのコメントにBlueskyを使うことが素晴らしい解決策になると気づきました。理由は以下の通りです。著者はインフラの管理が不要で、画像やリンクなどのリッチコンテンツをサポートし、ユーザーは実名でコメントするため、荒らしが減ります。また、コメントやブログ投稿は異なるプラットフォームで発見可能です。

このシステムを実装するために、著者はBlueskyのATプロトコルを使ってコメントを簡単に取得できるシステムを構築しました。コメントを表示するコンポーネントや返信を処理する機能、画像などのリッチコンテンツを管理する機能を作成しました。返信のスレッドは読みやすく設計されており、深さを制限することで混乱を避けています。

このシステムをブログに統合するのは簡単で、TypeScriptを使用することで開発がスムーズになり、コメントがブログを強化する一方で、コアな依存関係にはならないようにしました。Blueskyがバックエンドのインフラを処理するため、パフォーマンスも効率的です。

著者は結果に満足しており、会話がより社交的で自然に感じられると述べています。この方法は既存のソーシャルメディアアカウントを活用できるため、ユーザーに新しいアカウントを作成させることなく、より広範な参加を可能にする点を評価しています。

著者は、このアプローチが独立したサイトが大きな議論に参加しつつ、自立性を保つのに役立つと考えており、将来的な改善の可能性も見込んでいます。現在、彼らのブログのコメントはこの革新的なシステムによって支えられています。

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Claude Code IDEは、Model Context Protocol（MCP）を使用してClaude Code CLIと統合されており、Emacsの機能を効果的に活用できるようになっています。この統合により、ClaudeはEmacs環境内でシームレスに動作するスマートなAIアシスタントとなります。

主な機能には、プロジェクトを自動的に検出し、セッションを管理することが含まれています。また、フルカラーサポートを備えたターミナル統合や、IDEの機能を向上させるためのMCPの実装も行われています。ファイル操作やエディタの状態、ワークスペース情報のサポートもあり、診断ツールであるFlycheckやFlymakeとの統合も提供されています。さらに、高度な差分表示機能や、バッファや選択の追跡を通じてコンテキスト認識を強化しています。

Claude Codeは、Language Server Protocol（LSP）を介したインテリジェントなコードナビゲーションや、Tree-sitterによる構文木分析、プロジェクト管理機能、カスタムElisp関数を利用したワークフローの調整など、Emacsのさまざまな機能にアクセスできます。

インストールには、Emacsのバージョン28.1以上が必要で、Claude Code CLIもインストールされている必要があります。また、ターミナルサポートにはvtermまたはeatが必要です。

Claude Code IDEはメニューインターフェースを通じて操作でき、主なコマンドにはコマンドメニューのオープン、現在のプロジェクトのためにClaude Codeを開始または停止すること、以前の会話を再開することが含まれます。

複数プロジェクトのサポートにより、Claude Code IDEは異なるプロジェクトごとに独自のコンテキストとバッファを持つ複数のインスタンスを実行できます。

ユーザーは、バッファ名やターミナルバックエンド、追加のCLIフラグなど、さまざまな設定をカスタマイズして自分のワークフローに合わせることができます。

エラー検出のためにFlycheckとFlymakeの両方をサポートしており、WebSocketメッセージのデバッグログを有効にするオプションもあります。

ユーザーはClaudeのためにカスタムツールを定義でき、特定のEmacs機能を実行させることが可能です。

このプロジェクトは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の下でライセンスされています。

Claude®はAnthropic, PBCの登録商標であり、Claude Codeも同社によって開発されています。この要約は、Claude Code IDEの主なポイントを強調し、その機能や特性を理解しやすくしています。

Dockerは開発者にとって重要なツールであり、異なる環境でのコード実行を一貫して行うことができます。このチートシートでは、Dockerを効果的に使用するための基本的なコマンドを紹介します。

Dockerの主要な要素には、イメージ、コンテナ、Dockerfile、Docker Compose、ネットワーク、ボリュームがあります。イメージはアプリケーションのテンプレートであり、docker imagesコマンドでイメージの一覧を表示できます。新しいイメージを取得するにはdocker pull <image>を使用し、不要なイメージはdocker rmi <image>で削除できます。また、未使用のイメージを整理するにはdocker image pruneを実行します。

コンテナはイメージの実行中のインスタンスです。現在動作しているコンテナの一覧はdocker psで確認でき、コンテナを実行するにはdocker run <options>を使用します。コンテナの開始や停止はdocker start <name>やdocker stop <name>で行い、コンテナを削除するにはdocker rm <name>を使います。コンテナのログはdocker logs <name>で表示できます。

Dockerfileはイメージを構築するために使用され、docker build -t <name> .コマンドでイメージを作成します。Docker ComposeはYAMLファイルを使って複数のコンテナアプリケーションを管理します。サービスを開始するにはdocker-compose up、停止するにはdocker-compose downを実行します。

ネットワークはコンテナ同士の通信を可能にし、docker network create <name>で新しいネットワークを作成できます。ボリュームはコンテナのライフサイクルを超えてデータを保持するために使用され、docker volume create <name>でボリュームを作成します。

ベストプラクティスとしては、.dockerignoreを使用してイメージサイズを最小限に抑えること、Dockerfileをキャッシュ用に最適化すること、マルチステージビルドを利用して小さなイメージを作成すること、そしてdocker system pruneで未使用のリソースを整理することが推奨されます。

このチートシートは、開発者がDockerコマンドに習熟するための迅速なリファレンスとして役立ちます。

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このブログ記事では、Google Adsが開発した新しい手法について説明しています。この手法は、大規模言語モデル（LLM）の微調整に必要なトレーニングデータの量を大幅に削減しながら、高品質な結果を維持することを目指しています。特に、文脈や文化を深く理解することが求められる危険な広告コンテンツの分類に焦点を当てています。

この手法の主なポイントは、まず「アクティブラーニングアプローチ」です。この新しい方法では、ラベリングに最も価値のある例を特定するアクティブラーニングプロセスを使用します。これにより、トレーニングデータを10万件から500件未満に減らしつつ、人間の専門家との整合性を最大65%向上させることが可能です。

次に「キュレーションプロセス」についてです。基本的なモデルがデータにラベルを付け（例えば、クリックベイト広告の特定）、これらのラベルをクラスタリングして最も混乱を招く例を見つけ出します。その後、人間の専門家がこれらの例をレビューし、高品質なラベルを提供します。

評価指標については、従来の精度や再現率といった基準の代わりに、コーエンのカッパを使用して人間のアノテーターとモデルの出力の一致度を測定します。カッパスコアが0.8を超えると、優れた整合性があるとされます。

実験結果では、異なるサイズの2つのモデルでこの手法をテストしたところ、キュレーションされたデータがモデルの性能を大幅に向上させる一方で、必要なトレーニングデータが大幅に減少することが確認されました。

このアプローチは、高品質なラベルをより効率的に活用できることを意味します。特に広告の安全性のような急速に変化する分野において、モデルのトレーニングにおけるデータの制約を克服する助けとなります。

要するに、この新しいキュレーション手法は、従来のデータ集約型の方法と同等かそれ以上の性能を達成するために、より少なく、より情報量の多い例を使用することを可能にし、複雑な分野における効率的な機械学習の道を開いています。

このテキストは、Phoenix TechnologiesとVMwareによってリリースされたPhoenixBIOSバージョン1.4についてです。このBIOSは、VMware Virtual IDECDROM DriveというATAPI CD-ROMドライブを初期化していることを示しています。

このテキストは、Framework Desktopのマザーボードを使ったベンチマークプロジェクトについて述べています。具体的には、AMD Ryzen AI Max+ 395とRadeon 8090Sを使用しています。著者はテスト用に4台の試作機を受け取りました。

重要なポイントとして、シングルノード構成では128GBのRAMを搭載しています。また、クラスター構成では4台のマザーボードを組み合わせて合計512GBのRAMを実現しています。初期テストは2.5Gbpsのイーサネット接続で行われましたが、その後、NICGIGAスイッチとDeskPiのミニラックを使用して5Gbpsの接続に切り替えました。さらに、Thunderbolt接続を利用して10Gbpsの速度を達成しました。

追加のベンチマークやテストの自動化に関するリンクも提供されています。詳細な結果については、著者のブログやプロジェクトに関連するリポジトリを参照するように促されています。

CSSのトリックとして「infinity」というキーワードを使い、ウェブブラウザが非常に大きな幅、高さ、フォントサイズをどのように扱うかをテストした結果について述べています。このトリックを使用する中で、著者は異なるブラウザ（Safari、Chrome、Firefox）が無限の寸法を与えられた際に、異なる有限の値を返すことを発見しました。

主な発見は以下の通りです。

まず、要素のサイズについてですが、SafariとChromeは幅と高さの最大値が約3350万ピクセルで似たような結果を示しました。一方、Firefoxは結果が著しく低く、一貫性がありませんでした。

次に、フォントサイズに関しては、SafariとChromeはそれぞれ100,000ピクセルと10,000ピクセルという厳しい制限を設けていましたが、Firefoxは非常に大きな浮動小数点値を計算しましたが、実際に表示されるフォントサイズは小さくなりました。

行の高さについては、幅と同様の結果が得られ、SafariとChromeは一貫した値を示しましたが、Firefoxは計算されたサイズと表示されたサイズの間に不一致が見られました。

著者はこれらの不一致の理由に困惑しており、無限の値を扱う際のブラウザの挙動について他の人々からの洞察や理論を共有するよう呼びかけています。「無限ピクセル」の探求は、ブラウザが設定する興味深い限界を明らかにする一方で、レンダリングプロセスの複雑さや奇妙さも浮き彫りにしています。

一部の人気のあるホームセンターが、駐車場に停まっている車のナンバープレート情報を収集するためにFlockカメラを使用しています。このデータは、監視目的で法執行機関によってアクセスされています。電子フロンティア財団のデイブ・マース氏は、顧客が自分のデータが収集され、共有されていることを知っているのかについて懸念を示しています。彼は、店舗がこのようなデータ収集が顧客に与えるリスク、例えば警察や移民局による悪用の可能性を考慮していないかもしれないと指摘しています。今は個人的な問題のように思えないかもしれませんが、将来的には誰にでも影響を及ぼす可能性があります。

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PEP 802は、Pythonにおける空集合の表現方法として新たに{/}という記法を提案しています。この記法は、数学で使われる空集合の記号である∅に似ています。現在、空集合は直接表現できず、{}を使うと空の辞書が作成されてしまい、特に数学や科学の背景を持つ初心者には混乱を招くことがあります。

この提案の背景には、空集合の明確な記法がないことが新しいユーザーにとって混乱を引き起こすという問題があります。提案された{/}の記法は一貫性があり、現在のset()関数のように特別な扱いを必要としません。

以前の議論では、空集合を表現するためのさまざまな代替案が提案されましたが、{/}はそのシンプルさと数学的記法に似ている点から支持されました。また、最近の投票でも最も人気のある選択肢でした。

新しい記法{/}は有効な空集合として認識されます。空集合の文字列表現はset()から{/}に変更されます。

この表現の変更は、空集合の文字列出力に依存している既存のコードに影響を与える可能性がありますが、集合を作成するための他の機能やメソッドは変更されません。

新しい記法は、Pythonの集合について新しいユーザーを教えるためのドキュメントにも含まれる予定です。

他の提案された表現方法、例えばUnicode文字を使用することや{}の意味を変更することは検討されましたが、効果が薄いと判断されました。

全体として、PEP 802はPythonにおける空集合の使用を簡素化し、明確にすることを目指しており、言語をより初心者に優しいものにしています。

この記事では、ユーザーが購入者でない場合に製品を販売する方法について、開発者（ユーザー）とCTO（購入者）の関係を例に挙げて説明しています。二つのシナリオに焦点を当てています。

一つ目は、小規模な組織です。小さな会社では、開発者が重要な影響力を持つことが多く、プロセスを効率化するための決定に関与することができます。彼らは、正式な購入が行われる前に、価値を示すために無料アカウントを設定することもあります。

二つ目は、大規模な組織です。大企業では、意思決定がより中央集権的であり、CTOがセキュリティやコンプライアンスの懸念から権限を持つことが一般的です。ここでの販売プロセスは長く、ユーザー体験だけでなく、セキュリティや成果に焦点を当てて価値を示すために異なるアプローチが必要です。

重要なポイントは、予算を持っている人が必ずしも意思決定権を持っているわけではないということです。誰が影響力を持ち、なぜその製品を重視しているのかを理解することが重要です。

成功するためには、創業者はユーザー（開発者）に製品の価値をリーダーシップに伝えるためのツールや情報を提供する必要があります。これは、製品の利点を意思決定者に響く言葉で伝え、購入プロセスの摩擦を取り除くことを含みます。ユーザーが力を感じ、製品を支持する手段を提供することで、企業は販売の成功率を高めることができます。

最新のAIモデルであるGPT-5を使わなくても、Linux上でプライバシーを保ちながらコンピュータ作業を自動化することができます。オフラインで動作し、無料で利用できるローカルAIソリューションを活用できます。必要な主要な要素は以下の通りです。

まず、ネイティブAI統合を行うために、Newelleのようなツールを使用します。これにより、ローカルとクラウドのAIを統合できます。次に、OpenAI互換のAPIを持つプロジェクト、例えばOllamaやLM Studioを利用することで、AIを互換性のあるものにすることができます。そして、ハードウェアに適したAIモデルを選ぶことが重要です。例えば、Qwen3-4Bは効率的で、3GB未満のRAMで動作します。

セキュリティ面では、AIシステムがタスクを自動化することは可能ですが、特定のアクションには人間の承認が必要な場合があります。これにより、安全性が確保されます。

パフォーマンスについては、AIの効果はハードウェアやモデルのサイズによって異なるため、さまざまなオプションを試して最適なものを見つけることが重要です。

これらのツールを使用することで、ニーズに合わせた安全で効率的なAI自動化システムを構築できます。

Workleapでは、数百のC#プロジェクトにおける生産性、品質、パフォーマンスを向上させるために、.NETのコーディングスタンダードを改善しました。単一のNuGetパッケージを作成することで、各プロジェクトに設定をコピーする手間を省き、コーディングスタンダードを簡単に配布できるようになりました。

私たちは、一貫性のないコードスタイルや、細かなスタイルに関するコメントが多く含まれる時間のかかるコードレビューといった問題を特定しました。これらの問題に対処するために、800以上の品質、パフォーマンス、セキュリティルールに基づいた堅牢なコーディングスタンダードを開発しました。これらは最新のRoslynアナライザーを活用しています。

新しいシステムでは、開発者がコーディング中に自動的にスタイルの問題を修正できるため、レビュー時間が短縮され、全体的なコード品質が向上します。これらのスタンダードの採用は成功を収めており、より統一されたコーディングスタイル、迅速なビルド、開発者の知識向上につながっています。

コーディングスタンダードはオープンソースであり、どの.NETプロジェクトにも簡単に統合できます。他の企業でもこれらを使用し始めており、ポジティブな結果が報告されています。これにより、チームは迅速に価値を提供することに集中しやすくなっています。

要約がありません。

メールのやり取りは、特に「下を見てください」といった曖昧な表現が多いと、混乱を招くことがあります。長い会話を整理して自分のタスクを理解するのは難しいため、著者はもう長いメールスレッドを読むのをやめ、自動化ツールを使って要約することを選んでいます。

著者は、以下のコミュニケーションのガイドラインを提案しています。重要な情報や複雑なタスクについてはメールを使用し、繰り返し行うプロセスや重要な決定については文書管理ツールを利用します。直接的なコミュニケーションにはインスタントメッセージング（TeamsやSlackなど）を使い、意見が分かれる必要がある議論には会議を利用することを勧めています。

著者は、長いメールスレッドの代わりにインスタントメッセージングを活用することで、コミュニケーションを改善することを奨励しています。

要約がありません。

Business Insiderは、興味深く革新的なストーリーを提供し、読者に最新の情報を届けています。

要約がありません。

Kitten TTSは、新しいオープンソースのテキスト読み上げモデルで、軽量かつ効率的に設計されています。このモデルは最新のもので、サイズは25MB未満で、1500万のパラメータを持ち、英語の音声を4つの男性声と4つの女性声で生成することができます。Raspberry Piや低スペックのスマートフォン、ウェアラブルデバイスなど、GPUなしで動作することが可能です。

今回のリリースは、パフォーマンスや音声オプションをユーザーに体験してもらうことを目的としており、より完全なバージョンが近日中に登場する予定です。このモデルはまだ初期開発段階にあり、利用可能なデータの一部のみで訓練されています。

このプロジェクトは、既存のモデルが強力なGPUを必要としたり、クラウドでの利用が高額であることから始まりました。テキスト読み上げ技術に対する小型でアクセスしやすいオープンソースの解決策が求められていることを示しています。モデルの改善を続ける中で、ユーザーからのフィードバックも歓迎されています。

YuE（楽）は、長い音楽を作成するために設計された新しいオープンファンデーションモデルのセットです。特に歌詞を完全な曲に変換することに特化しています。このモデルはLLaMA2アーキテクチャを利用しており、最大5分間の音楽を生成することができます。また、歌詞が音楽のスタイルや構造に合うように調整されています。

YuEの主な特徴には、次のようなものがあります。まず、「次のトークン予測」という手法を用いて、音楽トラックの複雑な信号を管理します。次に、「歌詞の整合性」を保ち、長い文脈でも歌詞と音楽のつながりを維持します。さらに、「マルチタスクトレーニング」により、性能を向上させるために複数のフェーズで訓練されています。

YuEは、元の音楽のサウンドを保ちながら曲のジャンルを変更するなど、柔軟なスタイル転送を可能にします。広範な評価が行われており、商業音楽生成システムと同等かそれ以上の性能を発揮することが確認されています。

さらに、YuEは特定のタスクに対して微調整が可能で、さまざまな言語に強力なサポートを提供します。音楽生成の能力だけでなく、音楽理解のタスクでも優れた性能を発揮します。

このモデルは、英語、中国語、日本語、韓国語など多様なジャンルと言語をサポートしており、さまざまな音楽スタイルやボーカル技術を披露することを目指しています。

TSMCは、3D統合ウエハスケールプロセッサを作成するための新技術「CoW-SoW」を発表しました。この技術は、既存の二つの方法であるInFO_SoWとSoICを組み合わせて、メモリやロジックチップを重ねて配置することで、性能と効率を向上させます。TSMCは現在、テスラなどの顧客とこの技術に取り組んでおり、2027年までに大規模生産に入る予定です。

CoW-SoWプラットフォームでは、高度なメモリであるHBM4をロジックチップに直接統合することが可能になり、特にAIアプリケーションにおける計算能力が向上します。従来のInFO_SoW技術には、オンチップメモリに依存するという制約がありますが、CoW-SoWは3Dスタッキングとより良いメモリ統合を実現することで、これらの問題を解決します。この開発は、将来のスパコンにおける計算能力とエネルギー効率の向上を目指しています。

OpenAIは、APIを通じてストリーミングモードでGPT-5にアクセスするために、ユーザーにバイオメトリック情報を提供することを求めるようになりました。このサービスは「Persona」と呼ばれています。認証なしでこの機能を使用しようとすると、組織の確認が必要であるというエラーメッセージが表示されます。確認を行うには、身分証明書を提出し、Personaがあなたのバイオメトリックデータを収集・処理することに同意する必要があります。これは、本人確認や詐欺防止のために行われます。あなたのバイオメトリック情報は、最長で1年間保存されます。

Notteは、さまざまなオンラインタスクを信頼性高く自動化するために設計された革新的なプラットフォームです。単一のAPIを通じて複雑なプロセスを簡素化し、以下のような機能を提供しています。

ウェブサイトの観察やデータの取得、アクションの実行が簡単にできるサイトインタラクション機能があります。また、Pydanticモデルを使用して、好みの形式でデータを受け取ることができる構造化出力機能も備えています。CAPTCHAの解決やプロキシ、検出防止対策を含むステルスブラウザセッションも用意されています。スクリプトとAIを組み合わせたハイブリッドワークフローにより、コストを削減し、信頼性を向上させることが可能です。さらに、メールアドレスやパスワード、トークンなどの資格情報を安全に管理できるシークレットボールト機能もあります。アカウント設定のためにユニークなオンラインアイデンティティを作成できるデジタルペルソナ機能も提供されています。

NotteはPlaywrightと互換性があり、従来のウェブ自動化とAIを組み合わせることで、コストを削減し、より知的なタスクの自動化を加速します。YouTubeでデモを視聴したり、GitHubのクイックスタートガイドを使ってNotteを始めたり、Notteコンソールを通じて無料プランを試すことができます。プラットフォームを改善するための機能に関するフィードバックも歓迎しています。

レオナルドは、デジタルメディアの標準に大きな貢献をしてきた元ビデオコーディング研究者で起業家です。彼は多様な教育背景を持ち、高校を卒業後、電子工学の修士号と電気通信の博士号を取得しました。

1988年、彼はデジタルメディアの標準を開発するために、ムービングピクチャーエキスパートグループ（MPEG）を設立しました。これにより、消費者や企業の間でスムーズなコミュニケーションが可能になりました。MPEGは、MPEG-1、MPEG-2、MPEG-4などの重要な標準を作成し、これらはビデオや音声フォーマットを含むさまざまなデジタルメディアアプリケーションを支えました。

しかし、2020年までにレオナルドはMPEGが停滞しており、古い慣習や利害関係に妨げられていると感じました。そのため、彼はMPEGを離れ、2020年9月に人工知能によるムービングピクチャー、オーディオ、データコーディング（MPAI）という新しい組織を設立する手助けをしました。MPAIは、人工知能を利用して革新的な標準を開発することを目指しており、すでにいくつかの新しい標準が採用され、さらに多くが開発中です。

レオナルドは、MPEGとMPAIの物語を彼の著書に記録し、デジタルメディアの世界での彼らの旅や課題を強調しています。

このブログ記事では、モデルコンテキストプロトコル（MCP）について説明し、言語モデル（LLM）とさまざまなツールを接続するプロセスを簡素化する方法を紹介しています。

LLMはMCPを理解する必要はなく、ツールへの関数呼び出しを表すテキストを生成するだけです。MCPはこれらのツールへのアクセス方法を標準化し、開発者が各ツールに対してカスタムコーディングを行うことなく、複数のツールを統合しやすくします。

ツール呼び出しのプロセスでは、LLMにツールの定義リストを提供します。このリストにはツールの名前や期待される入力が含まれています。LLMは提供されたコンテキストに基づいて、どのツールを使用するかを提案できますが、ツールを実行する方法についての知識は持っていません。それは開発者の役割です。

MCPはホストアプリケーション、MCPクライアント、ツールやリソースを公開するMCPサーバーで構成されています。これにより、ツールとLLMを接続する一貫した方法が作られ、複雑さを管理し、異なるプロジェクト間でツールを再利用しやすくなります。

コンテキストエンジニアリングは、LLMに適切な入力を与えて有用な出力を生成させることを指します。プロンプトの質はLLMの応答に影響を与えます。ツールは、LLMが効果的に質問に答えるために必要な追加のコンテキストを提供できます。

MCPは、開発者がツールの統合をより簡単かつ整理された形で行えるように設計されています。これにより、開発者は各ツールのためにコードを書き直す必要なく、効果的なプロンプトやインタラクションの作成に集中できます。

要するに、MCPは開発者がLLMをさまざまなツールに効率的に接続するのを助け、全体的な機能を向上させるフレームワークです。LLMが基盤となるメカニズムを理解する必要はありません。

要約がありません。

マイク・モンテイロは、「トーメント・ネクサス」と呼ばれる、社会に害を及ぼす企業で働くことに関する倫理的ジレンマについて考察しています。彼は、世界に苦痛を加えたくないのであれば、トーメント・ネクサスの構築に関与すべきではないと主張しています。収入や医療の必要性があっても、その道を選ぶべきではないと述べています。

モンテイロは、かつて技術は前向きな進歩と結びついていたが、現在は害を生む方向にシフトしていると説明します。彼は、この業界で働くことが道徳的な誠実さに影響を与えることを強調し、監視システムや偽情報システムなど、苦痛を引き起こすツールの開発に関与することが多いと指摘しています。

こうした仕事を辞めることの難しさも認めています。特に、仕事に依存しているビザや医療保険がある人にとっては、簡単ではありません。しかし、彼はこうした役割に留まることが魂を損なうことになると主張します。モンテイロは、広範な被害を引き起こすシステムに対して積極的に貢献するよりも、最小限の害を与える方が良いと提案しています。

最終的に、彼は有害な行為に依存しないキャリアパスの再評価を呼びかけています。人類は有害なシステムを構築してきた歴史がある一方で、それを解体する能力も持っていると結論づけています。

新しいコーディングアシスタント「Octofriend」を本日発表します！Octofriendは、会話の中で必要に応じてGPT-5やClaudeなどの異なるAIモデルに切り替えることができるように設計されています。OpenAIやAnthropicからの暗号化されたトークンを含む推論トークンを効果的に管理します。また、小さな編集やJSONエンコーディングのエラーを修正するためのカスタム機械学習モデルも含まれており、これらのモデルはオープンソースです。ぜひご利用ください！

モンテカルロ法と分散削減技術に関する要約です。このテキストは、ランダムサンプリングを用いた数値積分の手法であるモンテカルロ積分に焦点を当てています。

モンテカルロ積分は、サンプルポイントの結果を平均することで積分を推定する強力な手法です。サンプル数が増えるほど精度は向上しますが、その向上の速度は分散によって影響を受けます。

モンテカルロ推定量の分散は、サンプル数（N）が増えると減少します。この減少率は1/√Nです。この速度を超えて精度を向上させるために、さまざまな技術が検討されています。

サンプルが負の相関を持つことで分散を減少させることができます。つまり、あるサンプルが特定の領域にある場合、別のサンプルが近くに存在する可能性が低くなり、空間の均一なカバレッジが実現します。

サンプリング技術にはいくつかの方法があります。ポアソンディスクサンプリングは、サンプル同士が近すぎないようにし、最小距離を保つために近接したサンプルを除外します。層化サンプリングは、領域を同じサイズの部分に分け、それぞれの部分から独立してサンプリングを行います。この方法はカバレッジを確保し、分散を減少させるのに役立ちます。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て精度を最適化します。

動的層化は、サンプル数に応じて領域の数を調整し、高次元での効率を向上させます。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し、高次元での効果的なサンプリングを低い計算コストで実現します。

準モンテカルロ法は、ランダムサンプリングの代わりに決定論的な数列を使用します。これにより収束が速くなりますが、バイアスが生じる可能性があります。ハルトン数列のような低偏差数列は特に効果的です。

スクランブリングは、生成された数列の桁の順序をランダム化することで、高次元における低偏差数列の性能を向上させる技術です。

この文書は、モンテカルロ積分をさまざまなサンプリング方法を通じて強化するための戦略を概説しており、分散を減少させ、低次元および高次元空間における精度を向上させることに重点を置いています。

インクヘイブン・レジデンシーは、約30人の作家志望者を対象としたプログラムです。参加者は11月の間、毎日ブログ記事を公開します。開催地はカリフォルニア州バークレーで、期間は11月1日から30日までです。参加費は3,500ドルで、宿泊費が含まれています。奨学金も用意されています。応募は現在受け付けており、選考結果は10日以内に発表されます。アドバイザーにはスコット・アレクサンダー、スコット・アーロンソン、グウェルンが名を連ねており、他にも発表予定の方がいます。このプログラムはベン・ペース、オリバー・ハブリカ、ライトコーン・インフラストラクチャーによって運営されています。

要約がありません。

要約がありません。

DNA検査によって、近親相姦の意外な普及が明らかになっています。多くの人々が自分の生物学的な親についての真実を知る中で、養子であるスティーブ・エドセルは自分の実母を探し出し、両親が近い親戚である可能性が高いことを知りました。この発見は彼にとって衝撃的で、近親相姦の可能性を考えたことはありませんでした。研究によると、近親相姦は以前考えられていたよりも一般的であり、特定の集団では約7,000人に1人が一親等の親から生まれていることが示されています。

遺伝子検査は、親子関係を知らずに近親相姦から生まれた子どもたちの多くのケースを明らかにしています。遺伝系譜学者のセシー・ムーアが作った支援グループのように、複雑な家族の歴史を発見した人々を助けるためのグループが登場しています。これらのグループに参加する多くの人々は、怒りや恥、つながりを求める気持ちなど、さまざまな感情を抱えています。

近親相姦による出生に伴う健康リスクがしばしば強調されますが、そのような結びつきから生まれた多くの個人は健康です。遺伝学者は、結果は親の遺伝的構成によって大きく異なる可能性があると指摘しています。

スティーブの旅は、同じような発見をした他の人々とつながることにつながり、彼自身の出自についての感情を整理する手助けとなりました。困難があったにもかかわらず、彼はコミュニティとサポートを見つけ、家族についての予期しない真実に直面した他の人々と経験を共有しています。

最近、国際的なピザ研修生のグループがナポリ近郊に集まり、伝統的なピザ作りを推進する「アッソチアツィオーネ・ヴェラーチェ・ピッツァ・ナポレターナ（AVPN）」で本格的なナポリピザについて学びました。AVPNは1984年に設立され、シャンパンやパルミジャーノのように、ピザがそのルーツに忠実であることを保証しています。

研修生たちは、さまざまな国から集まった将来のピッツァイオーロで、厳しいトレーニングを受けました。生地の準備や調理方法などの技術を習得し、最終的にはクラシックなマルゲリータピザを作るテストを行いました。AVPNは、本物のピザの基準に厳格なガイドラインを設けており、クラストのサイズや調理時間などが含まれています。また、世界中のピッツェリアを監視するために、覆面調査員を派遣することもあります。

現在、AVPNによって認定されたピッツェリアは約1,000軒あり、認証を表示することでそのピザの本物性を示しています。しかし、AVPNは現代の味覚にも対応しており、伝統的な技術の重要性を強調しつつ、ある程度の革新も許可しています。新しいトッピングや調理方法に関する論争があるものの、AVPNはナポリピザの文化的なルーツを守ることに尽力しています。

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、喜んでお手伝いします。

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、アメリカ植民地を管理するイギリスの官僚に向けた、帝国を不適切に統治するための一連の皮肉な戦略を示しています。

主なポイントは以下の通りです。まず、遠く離れた地方を母国から切り離し、厳しい法律を適用し、権利を制限することで、忠誠心を弱めることが重要です。次に、腐敗した官僚を任命し、植民地を搾取させ、不満を煽り、公正さや正義感を失わせることが挙げられます。また、代表権のない重税を課し、植民地の不満を無視し、彼らの貢献を軽視することで、恨みを育てることも重要です。さらに、軍隊を使って保護するのではなく、威圧することで緊張を高め、反乱を引き起こすことが求められます。最後に、地方政府や裁判所の権限を制限し、植民地の統治がイギリス政府の抑圧的な支配下に留まるようにすることが必要です。

フランクリンの風刺的な口調は、このような統治の不条理を浮き彫りにし、アメリカにおけるイギリスの政策について考えさせることを目的としています。最初は好意的に受け入れられましたが、彼は風刺が固定観念を持つ人々を説得するのには効果的でないかもしれず、イギリス政府との関係を悪化させる可能性があることを認識していました。

GPT OSS 120BモデルのNVIDIA GPUでの性能最適化に関する取り組みが紹介されています。2019年からOpenAIの初のオープンソース大規模言語モデル（LLM）の立ち上げパートナーとして、モデルのレイテンシーとスループットを向上させ、より良いユーザー体験を提供することが目標でした。

最適化プロセスでは、実験、バグ修正、ベンチマークが行われ、チームの専門知識が活かされました。立ち上げ日には、最先端の性能を達成することに成功しました。

初期のステップとして、チームは異なる推論フレームワーク（TensorRT-LLMなど）を迅速にテストし、モデルに最も効率的なものを見つけました。また、新しいモデルのアーキテクチャに伴う互換性の問題を解決し、その修正をオープンソースコミュニティに還元しました。

性能向上のために、モデルを複数のGPUに並列化し、テンソル並列処理を用いることで、他の方法に比べてレイテンシーを改善しました。

今後の改善の余地として、トークン生成を加速させるための投機的デコーディングの実装が考えられています。チームはAIエンジニアに対し、モデルの最適化に関する支援を呼びかけており、モデル性能エンジニアの採用も行っています。

FreeBSD Foundationのラップトップに関する最新情報が2025年7月に発表されました。主な更新内容は以下の通りです。

まず、USB HIDサポートが強化され、usbhidドライバーが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S0iX電力管理をサポートするための変更が行われ、モダンスタンバイ機能のテスト用イメージが準備されています。

Wi-Fi 6（802.11ax）への対応も進んでおり、無線スタックが更新されています。これにより、デバッグが容易になる改善がいくつか見られます。

カーネルデバッグツールも更新され、USBシリアルデバイスを使用したカーネルデバッグの機能が向上しています。

ハイブリッドシステム向けのスケジューラーの更新作業も始まっており、性能コアと効率コアの両方を持つラップトップをサポートする準備が進められています。

FreeBSD 15.0では、最小限のKDEデスクトップインストールオプションの計画も進行中です。

オーディオ機能の改善も行われており、オーディオデバイスの取り扱いや自動オーディオ切り替えが進められています。

特別なキーのサポートについては、ほとんどの特別なキーがすぐに使用可能ですが、飛行機モードなど一部のキーについてはさらなる調査が必要です。

HDMIサポートに関しても、外部モニターのサポートと制御を改善するための調査が始まっています。

FreeBSD Foundationは、開発者やプロジェクトチーム、貢献者に対し、継続的なサポートと協力に感謝の意を表しています。詳細については、FreeBSD FoundationのラップトッププロジェクトのREADMEを参照してください。

要約がありません。

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シンプルなコマンドラインツールです。アカウントを作成したり、外部サーバーを信頼したりする必要はありません。このツールは、余分な手順なしでパスワードを簡単に共有できるように作られました。

主な機能には、ユーザーのデバイス上でAES-256-GCMを使用して秘密が暗号化されること、各秘密には10分間または読み取られるまで有効なユニークなuuid:keyトークンが付与されることがあります。また、すべてが透明で安全であり、署名されたコードリリースとコードへの公開アクセスが提供されています。ブラウザベースのバージョンもあり、ユーザーはターミナルから秘密を共有し、ブラウザでアクセスすることができます。

Stasherは、暗号化されていないデータを保存せず、ログも残さず、ユーザーのプライバシーを守ります。

詳細情報やツールへのアクセスは、公式ウェブサイトやGitHubページで確認できます。

要約がありません。

デバウンスは、プログラミングにおいて、迅速な繰り返しの動作を無視し、一定の間隔を置いてそれらを一つの動作にまとめる技術です。スロットリングと似ていますが、スロットリングは動作の頻度を制限するのに対し、デバウンスは特定の時間が経過するのを待ってから動作を実行します。

デバウンスの一般的な例は、ユーザーの入力に見られます。ユーザーが文字を入力すると、システムはすぐに反応せず、インターフェースが遅くなるのを避けます。代わりに、ユーザーが入力を止めてから設定された時間（例えば10ミリ秒）が経過するまで待ってから、入力を処理します。これには検索や結果の提案が含まれます。

この例では、最初の検索呼び出しを「リーディングエッジ」と呼びます。10ミリ秒以内に行われるその後の呼び出しは、最初の呼び出しとまとめられます。新しい呼び出しがない状態で10ミリ秒が経過すると、動作が実行され、これを「トレイリングエッジ」と呼びます。

状況によっては、リーディングエッジとトレイリングエッジの両方で動作がトリガーされることもありますが、即座の繰り返し動作を防ぐためのルールがあります。

著者は、多くの技術専門家、特にデータ分析の分野で、SQLのような基礎的なスキルが軽視されていることを懸念しています。大規模言語モデル（LLM）が迅速に出力を生成できる一方で、結果を効果的に利用し説明するためには、その背後にある概念を理解することが重要です。著者は、LLMに過度に依存することで、スキルが不足する可能性があると警告しています。企業がAIを導入する際には、基礎的なスキルの重要性を忘れないようにすべきだと提案しています。

軽量LSATは、法科大学院入学試験（LSAT）の準備を手助けするための無料ガイドです。このガイドは、勉強方法に不満を感じている学生や、高得点（165点以上）を目指している人々を対象としています。LSATは、事実を暗記するのではなく、読解力や論理的思考といったスキルを試すため、スキルの向上に重点を置いています。

重要なポイントとして、LSATは知識を問う試験ではなく、スキルを重視した試験であることが挙げられます。知識ベースの試験では、間違った答えから明確な教訓を得られますが、LSATではそうではありません。また、焦点を絞らずに多くの問題を練習することは、悪い習慣を強化してしまう可能性があります。軽量LSATは、学生が試験を効果的に乗り越えるための柔軟なツールや戦略を提供します。各セクションの基本的なスキルを習得することが強調されており、例えば、論理的な主張を理解したり、著者の視点を特定したりすることが含まれます。

このガイドは、イェール大学法学部の卒業生であり、経験豊富なLSATチューターであるグラハムによって作成されました。彼は、LSATの準備をよりストレスの少ない、効果的なものにすることを目指しています。ユーザーは、自分の学習スタイルに合わせてシステムを調整し、改善のためのフィードバックを提供することが奨励されています。

なお、このガイドには練習問題は含まれていないため、練習問題を必要とする学生は公式の情報源であるLawHubを参照することが推奨されています。

Qodoは、GPT-5のような言語モデルがコードレビューでどれほど効果的に機能するかを評価するために、PRベンチマークというプライベートな基準を開発しました。このベンチマークは、400件の実際のプルリクエストを用いて、モデルがコードの変更を理解し、バグを特定し、改善点を提案し、プロジェクト特有のガイドラインに従う能力を評価します。

GPT-5のパフォーマンスについては、PRベンチマークで最も優れた結果を示し、中間バージョンは72.2のスコアを獲得しました。軽量な「ミニマル」バージョンでも58.5のスコアを記録しており、速度と品質のバランスが取れていることを示しています。GPT-5の強みは、重大な問題を検出し、明確で実行可能な提案を行い、コーディング基準に従う点です。一方で、時には誤った修正を提案したり、問題を誤分類したり、冗長な提案をすることもあります。

このベンチマークは、モデルが実際のコーディング作業をどれだけサポートできるかを理解することを目的としており、Qodoは今後、より多くの言語や複雑なシナリオをカバーするように拡張する計画です。全体として、AIモデルの急速な進展はコードレビューのプロセスを改善し、開発者にとってより効率的で効果的なものにしています。

著者は、AArch64（Arm）デスクトップシステムでx86-64アプリケーションをエミュレーションを通じて実行する経験について述べています。主なポイントは以下の通りです。

エミュレーションソフトウェアとして、x86-64アプリをAArch64システムで実行するための主要なツールはFEX-emuです。このツールは他の方法に比べてプロセスを簡素化します。著者は、特定のQEMUパッケージを削除してFEX-emuに集中することを推奨しています。

FEX-emuをインストールした後、著者はエミュレーションが正常に機能しているかを確認するために、システムがAArch64とx86_64の両方として認識できるかを確認するコマンドを実行します。

CPUパフォーマンスをテストするためにGeekbench 6を実行し、2021年のIntel Atom CPUと比較しました。その結果、エミュレーション速度がかなり低いことが示されました。

著者は、エミュレーション速度を向上させるための設定変更やArm CPUの機能を活用する方法について議論します。特に、Factorioというゲームでパフォーマンスが向上した具体的な変更点を共有しています。

Steamのインストール方法についても説明し、エミュレーションを通じて実行した後、Factorioのパフォーマンスをテストしました。最初のパフォーマンスは良くありませんでしたが、設定を調整することで多少改善されました。

著者は、x86-64エミュレーションを日常的に使用する実用性に疑問を呈し、特定の古いゲームのためにのみ使用するかもしれないと認めています。

全体として、この投稿はArmベースのデスクトップでx86-64アプリケーションを実行する際の課題や経験をまとめており、エミュレーションの設定、パフォーマンステスト、ゲームに焦点を当てています。

要約がありません。

ジョエル・グスタフソンは、自身の地図アプリケーション「オーロラ」に「空間フィード」機能を追加し、ユーザーが地図上に表示されたアカウントからのリアルタイムの投稿を確認できるようにしました。この機能は、ズームレベルに応じて動作し、ズームアウトするとネットワーク全体の最近の投稿が表示され、ズームインすると地域の投稿が見られます。

この機能を実現するために、ジョエルは自宅サーバー上にSQLiteデータベースを使用したバックエンドサービスを展開し、データをローカルで処理しています。空間フィードは投稿情報を常に問い合わせる必要があり、その情報はBluesky APIから直接取得されます。サーバーを外部に公開しないように、彼はクラウドベースのファイアホースコンシューマを作成し、投稿のストリームを受信しています。

主な課題は、これらの投稿を効果的にインデックス化し、時間でソートできるようにすることでした。最初は3D Rツリー構造の使用を考えましたが、時間でのソートには不十分であることがわかりました。そこで、彼は「リングバッファのクワッドツリー」というカスタムソリューションを開発し、最近の投稿の効率的なインデックス化とガーベジコレクションを実現しました。

クワッドツリーはユーザーの位置を整理し、各ノードに最近の投稿のバッファを保持することで、特定のエリアでの投稿の迅速な挿入とクエリを可能にします。クエリは、時間でソートされた最新の投稿を返し、ユーザーが関連するコンテンツをすぐに見ることができるようにしています。

全体として、このシステムは毎秒約100件の投稿を効率的に処理し、約1000万件の最近の投稿を最小限のメモリ使用で管理しています。ユーザーは、オーロラの地図アプリケーションで空間フィードを探索でき、アプリはhttps://aurora.ndimensional.xyzで利用可能です。

著者はタスク管理のためにさまざまなソフトウェアを試しましたが、LiteTrackerが最も優れていると感じました。しかし、それでも多くのバグがあります。他の選択肢は不完全であったり、信頼性に欠けるようです。著者は良いソフトウェアにお金を払う意欲がありますが、まだ満足できるものには出会っていません。著者は、2010年代後半以降、機能的なソフトウェアを作る能力が低下していると考えています。LinearはPivotalほど効率的ではないと指摘しています。熟練したインディー開発者が成功する代替品を作ることができたはずですが、実際には誰もそれを実現していないと感じています。

Gemini CLI GitHub Actionsは、コードリポジトリ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独立して行うことができ、必要に応じてユーザーと協力します。ベータ版としてリリースされ、問題の新規作成やプルリクエストなどのイベントに応じてタスクを自動化し、開発者が効率的にワークフローを管理できるよう支援します。

主な機能には、まず「インテリジェントな問題トリアージ」があります。これは新しい問題を自動的に分析し、優先順位を付ける機能です。次に「迅速なプルリクエストレビュー」があり、コードの変更に対して迅速なフィードバックを提供し、レビュアーが複雑な作業に集中できるようにします。また、「オンデマンドコラボレーション」機能を使うことで、問題やプルリクエスト内で@gemini-cliとメンションすることでタスクを委任できます。

Gemini CLI GitHub Actionsは安全性にも配慮されており、認証情報を必要としない認証や、権限の細かな管理が可能です。さらに、チームが独自のワークフローを作成できるようにカスタマイズも可能です。

使用を開始するには、Gemini CLIのバージョン0.1.18以上をダウンロードし、/setup-githubを実行します。GitHubではgoogle-github-actions/run-gemini-cliから入手できます。

メタは新しいプロトタイプのVRヘッドセット「ボバ3」と「ティラミス」を発表しました。これらは2025年のSIGGRAPHで展示される予定です。

ボバ3は、180° x 120°という超広視野角を提供し、Quest 3の110° x 96°よりも大幅に広い視野を実現しています。また、解像度は片目あたり4K x 4Kで、没入感を向上させています。重さは660グラムから840グラムで、ストラップを装着したQuest 3と同程度です。高性能なPC向けに設計されており、一般向けの価格にはすぐには達しないと考えられています。サイズや重さを増やすことなく、先進的な光学技術を利用して広い視野を実現しています。

ティラミスは「ハイパーリアリスティックVR」のプロトタイプで、網膜を超える解像度、高輝度（1400ニト）、高コントラストを特徴としています。しかし、視野角は33° x 33°と狭く、ガラスレンズのために大きな形状をしています。商業リリースを目的としていないため、将来のVR技術の研究に役立てられます。VRのリアリズムを「視覚的チューリングテスト」を通過できるレベルまで高めることを目指しています。

これらのプロトタイプは、メタの仮想現実および複合現実技術の進歩を示しており、より没入感のあるリアルなユーザー体験を目指しています。

要約がありません。

要約がありません。

Capelaは、アプリケーション開発を効率化するために設計された新しいプログラミング環境です。このシステムは、処理とストレージを統合した分散型のシステムで、Pythonの改良版を使用しています。Capelaは、プログラムをより短く、理解しやすくすることで、人間とAIモデルの両方にとってプログラミングを簡素化することを目指しています。

Capelaの主な特徴には、アプリケーションのロジックとデータストレージを統合し、翻訳層の必要性を減らす「統一システム」、分散クラス間でのトランザクションの強い一貫性を保証する「トランザクションメソッド」、およびCapelaオブジェクトに対するリモートメソッド呼び出しを可能にし、データの永続性と複製を自動的に処理する「HTTP API」があります。

テストの概要として、Jepsenライブラリを使用してテストスイートが作成され、Capelaに対してさまざまな障害注入テストが実施されました。テストされたワークロードには、キーと値のストアやトランザクション操作が含まれています。

調査結果としては、いくつかのPythonの機能がCapelaでは実装されていなかったり、異なる動作をしたりして、静かな失敗や混乱を招くエラーメッセージが発生しました。また、メモリ管理や未実装のコードセクション、短期間の運用後に大幅な遅延を引き起こすパフォーマンスの問題に関連する14件のクラッシュが確認されました。新しいパーティションが初期値を保持できなかったり、視認性から消えたり、トランザクションが更新を失うこともあり、安全性に関する懸念が生じています。

現在、Capelaチームは多くの問題を調査中であり、システムはまだリリースされておらず、初期開発段階にあります。これらの問題を解決するための取り組みが続けられており、外部のユーザーにはバグの影響はありませんが、初期段階のソフトウェアには一般的な問題です。

今後のテスト計画として、Capelaは動的なパーティション作成や追加のデータ構造のテストを含むテストカバレッジの強化を目指しています。Capelaの開発は進行中ですが、安定性と機能性を確保するために解決すべき技術的な課題がいくつか残っています。

「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アーティファクトです。この小さなトパーズのイヤリングは、着用者に役立つアドバイスをささやき始め、最初の提案はそれを外すことです。一度着けると、イヤリングは常に着用者にとってより良い結果をもたらすアドバイスを提供しますが、必ずしも最善のアドバイスとは限りません。

着用者がイヤリングに慣れてくると、少しずつ小さな決断に対する指導を始め、選択が着用者の幸福に合致するようにします。最終的には、イヤリングはクリック音やシューという音を使って複雑な言語でコミュニケーションを取り始め、成功に必要な正確な筋肉の動きを指示します。

しかし、調査の結果、着用者はしばしば脳の変形を引き起こし、高次の脳機能を失い、反射的な行動を優先することがわかりました。キャラクターのカドミ・ラフミオンはイヤリングを研究した後、それを封印すべきだと結論づけ、過度に依存することが個人の自由を損なう可能性があると示唆しました。

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を提供していただければ、簡潔にまとめるお手伝いができます。

ハーバード医科大学の最近の研究によると、リチウムは脳の健康に重要な役割を果たし、アルツハイマー病との関連がある可能性が示されています。

リチウムは脳に自然に存在し、神経変性やアルツハイマー病からの保護に寄与しています。研究では、リチウムのレベルが脳内で有害なアミロイドプラークに結合する際に低下することが明らかになりました。この結合がアルツハイマー病の発症を引き起こす可能性があります。

研究者たちは、アミロイドプラークに結合しない新しいリチウム化合物を発見しました。この化合物はリチウムオロテートと呼ばれ、マウスのアルツハイマー症状を逆転させることができ、毒性も示しませんでした。

また、リチウムのレベルを測定することで、アルツハイマー病の早期診断に役立つ可能性があると研究は示唆しています。実験では、マウスにおけるリチウム欠乏がアルツハイマー様の症状を加速させることが確認されました。リチウムオロテートを与えることで、記憶が回復し、脳細胞の損傷を防ぐことができました。

この研究結果は、リチウムのレベルに注目し、新しい化合物を探求することで、アルツハイマー病の治療に新たな可能性を開くものです。ただし、研究者たちは、さらなる臨床試験で安全性と効果が確認されるまで、人間が自己判断でリチウムを服用することは避けるべきだと強調しています。

この研究は、アルツハイマー病の理解と治療において、リチウムが画期的な要素となる可能性を示しています。

要約がありません。

この記事では、脳内の免疫細胞であるミクログリアが、脳機能に重要なGABA作動性ニューロンの発達にどのように影響を与えるかについて説明しています。研究者たちは、妊娠中の発達段階において、ミクログリアがGABA作動性前駆細胞が活発に分裂している領域に集中していることを発見しました。彼らは、インスリン様成長因子1（IGF1）とその受容体が、ミクログリアとこれらの前駆細胞とのコミュニケーションにおいて重要な要素であることを特定しました。

人間の脳の構造を再現した高度なオルガノイドモデルを使用したこの研究では、ミクログリアからのIGF1がGABA作動性ニューロンの成長と生成を促進することが示されました。この発見は、脳の発達におけるミクログリアの重要な役割を強調しており、GABA作動性ニューロンの機能不全に関連する神経疾患の理解における潜在的な影響を示唆しています。

Splatshopは、3Dガウススプラッティングモデルのインタラクティブな編集のために設計された新しい最適化ツールです。このツールを使うことで、ユーザーはモデルの選択、削除、ペイント、変形などの作業を行うことができます。Splatshopは、スピードと精度のバランスを取るためのさまざまな技術を使用しており、最大1億要素のモデルでもリアルタイムで編集が可能です。

さらに、Splatshopはバーチャルリアリティヘッドセットと連携して使用できるため、大規模な3Dガウスモデルのための初めてのVRエディタとなります。この開発は、Photoshopのようなユーザーフレンドリーな編集体験をガウススプラッティングに提供するための重要なステップです。

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