要約がありません。

HTML Day 2025のために、現在の空の色をあなたの位置に基づいて表示するウェブサービスを作成しました。このサービスは、CSSのグラデーションを使用しており、気象条件に基づいて色が生成されます。JavaScriptを使わずに、毎分自動的に更新されます。ソースコードや詳細情報はGitHubで確認できます。HTML Day 2025に関するさらなる情報もこちらで見ることができます。

著者は、最近OpenFreeMapが驚異的な秒間10万件のリクエストを処理した経験を共有しています。この急増は、新しいウェブサイトWplace.liveからのトラフィックの急増によるものでした。このプロジェクトは過去10ヶ月間順調に運営されており、Cloudflareと安定したサーバーに支えられていますが、予期しないトラフィックの急増により、一部のタイルが欠けるなどの問題が発生しました。

負荷がかかる中でも、リクエストの96%が成功しており、システムが圧力にうまく対処できたことを示しています。著者は、多くのユーザーが自動化されたスクリプトを使用してリクエストを生成しているのではないかと考えています。Wplace.liveの開発者に連絡を取ったところ、ユーザー数が急速に200万人に達したことがトラフィックの過負荷に寄与している可能性があると述べました。

今後の問題に対処するため、著者はリクエストの発信元に基づいて帯域幅の制限を実施し、欠けたタイルの問題を解決するためにサーバーの設定を改善する計画です。また、Cloudflareのサポートに感謝し、OpenFreeMapのインフラやさらなる開発を支えるための寄付を呼びかけています。

最近の分析によると、約3000万人を対象とした研究から、特に車の排気ガスによる大気汚染が認知症、特にアルツハイマー病のリスクを高めることが明らかになりました。現在、世界中で5700万人以上が認知症に苦しんでおり、この数は2050年までに1億5280万人に達すると予想されています。

ヨーロッパや北アメリカでは認知症の発生率が減少している一方で、多くの地域では大気汚染が依然として大きな問題です。『ランセット・プラネタリー・ヘルス』に掲載された系統的レビューでは、51の研究を調査し、3つの汚染物質と認知症との明確な関連性を見出しました。

まず、微小粒子状物質（PM2.5）は、肺に入り込むことができる小さな粒子で、車両の排出ガスなどさまざまな源から発生します。次に、二酸化窒素（NO2）は化石燃料の燃焼から放出され、車の排気ガスに多く含まれています。そして、すすは車の排気や木材の燃焼から生成され、吸入すると有害です。

この研究では、これらの汚染物質への曝露が高いほど認知症のリスクが増加することが示されています。例えば、PM2.5の濃度が10μg/m³増加すると、認知症のリスクが17%増加することがわかりました。

研究者たちは、大気汚染の対策が健康や社会、経済において多くの利益をもたらし、個人や医療システムへの負担を軽減できると提案しています。また、特に大気汚染に最もさらされているマイノリティグループを考慮した包括的な研究の必要性を強調し、交通や産業からの汚染物質に対する厳しい規制を求めています。

これらの結果は、認知症予防における学際的な取り組みの重要性を浮き彫りにしており、都市計画や環境政策が重要な役割を果たすべきであることを示唆しています。

Quickshellは、QtQuickを使用してステータスバーやウィジェット、ロック画面などのデスクトップコンポーネントを作成するためのツールキットです。Waylandのコンポジタやウィンドウマネージャともうまく連携し、完全なデスクトップ環境を構築することができます。

Quickshellの主な特徴には、変更を保存した直後にリアルタイムで反映される機能があります。これにより、更新内容をすぐに確認できるため、非常に便利です。また、ユーザーインターフェースを設計するためのシンプルな言語であるQMLを使用しており、機能を向上させるためのLSP（言語サーバープロトコル）もサポートしています。さらに、Quickshellには多くの統合機能があり、新しい統合も定期的に追加されています。

Quickshellを使えば、簡単なコーディングでデスクトップ要素をカスタマイズすることができます。

友人がクラウドサービスやリモートコード実行を避けた完全にローカルなシステムを望んでいることを聞き、ローカルで動作する大規模言語モデル（LLM）を使い、コードが安全な環境で実行され、ヘッドレスブラウザでインターネットにアクセスできるシステムを作るアイデアが生まれました。

このシステムの重要な要素には、ローカルで動作するLLMとしてOllamaのようなモデルを使用すること、軽量の仮想マシン（VM）内でコードを実行してセキュリティとプライバシーを強化すること、そしてユーザーデータを保護しながらオンライン情報を取得できるヘッドレスブラウザがあります。

開発の初期段階では、既存のツールを使ってネイティブのMacアプリを作成するのが難しく、シンプルなローカルウェブ版に焦点を当てることに決めました。また、複数のLLMをサポートするためにアシスタントのユーザーインターフェースをカスタマイズする必要があり、初期の設定は期待に応えられませんでした。ツール呼び出しのサポートも限られており、追加の開発作業が必要でした。

技術的には、Appleのコンテナを使用してVMの隔離を行い、AIが生成したコードを安全に実行できる環境を整えました。VM内にJupyterサーバーを作成し、既存のツールとの統合を可能にしました。

このシステムの機能としては、リサーチを行いトピックを要約すること、画像や動画を生成・編集すること、GitHubからツールを安全にインストールすることが含まれます。

現在の制限としては、このセットアップはApple Siliconにのみ対応していること、ユーザーインターフェースがツール管理の改善を必要としていること、ヘッドレスブラウザが時々ウェブサイトで制限に直面することがあります。

このプロジェクトは、クラウドサービスに依存せずプライバシーを確保しながら、コンピューティングをローカルマシンに戻すことを目指しています。システムは現在稼働中で、ユーザーからのフィードバックを歓迎しています。詳細については、GitHubにリソースが用意されています。

このテキストでは、Zigプログラミング言語における、共通の処理が必要な複数のバリアントを持つ列挙型（enum）の扱い方について説明しています。

通常、列挙型の異なるケースを処理するためには、match文を使用します。例えば、特定の列挙型の値に応じて異なる関数を呼び出すことができます。

時には、複数のバリアントに対して同じコードを実行したい場合があります。この場合、各ケースごとに処理コードを重複させるのは面倒です。

列挙型をリファクタリングして似たケースをまとめることは助けになりますが、多くのケースが存在し、すべてが同じ処理を必要としない場合は複雑になることがあります。

別の方法として、到達不可能なコードに対してランタイムパニックを使用するmatch文を使うこともできますが、これは満足のいく解決策とは言えません。

より良い解決策として、Zigの機能を活用した方法が紹介されています。具体的には、switch文とinline、comptime unreachableを使用することで、コンパイラが特定のコードパスが到達不可能であることを確認できるようになります。これにより、安全性が向上し、ランタイムエラーが減少します。

記事では、この解決策を実装するための例コードが提供されており、コンパイル時にバグを検出する助けになることが示されています。全体として、このテキストはZigにおける列挙型の管理方法を巧妙に紹介し、言語の機能を活用してコンパイル時のチェックを強化することで、安全性と効率性を高めることを強調しています。

ChatGPTエージェントモードは、ユーザーが複雑なオンラインタスクを行う際に、調査やアクションを代行してくれる機能です。このモードでは、ウェブサイトのナビゲート、ファイルの管理、フォームの記入、スプレッドシートの編集が可能で、ユーザーは常に操作をコントロールできます。主なツールには、視覚的なブラウザ、コードインタープリター、データソース用のコネクター、コマンド用のターミナルが含まれます。タスクの完了には通常5分から30分かかります。

エージェントモードを使用するには、ツールメニューから選択するか、/agentと入力します。タスクを説明すると、エージェントが作業を開始し、必要に応じて確認のために一時停止します。エージェントモードは、Pro、Plus、Team、Enterprise、Eduプランで利用可能です。

使用制限については、Plusプランでは月に40メッセージ、Proプランでは400メッセージ、TeamおよびEnterpriseプランでは月に40メッセージが許可されています。初回のリクエストは制限にカウントされますが、確認のメッセージはカウントされません。

安全性とプライバシーに関して、エージェントは機密データにアクセスできるため、プライバシーリスクを避けるための対策が必要です。具体的には、不必要なコネクターを無効にしたり、プライベートな情報を直接入力しないことが推奨されます。タスクにログインが必要な場合は、ユーザーがブラウザを操作することで、機密データがキャプチャされないようにできます。

データ処理については、仮想ブラウザのスクリーンショットがナビゲーションに使用されますが、手動で入力された機密情報はキャプチャされません。チャットやスクリーンショットは、削除されるまで会話履歴に残ります。

ワークスペースの管理者は、エージェントモードへのアクセスや利用可能なコネクターを制御できます。

よくある質問として、エージェントモードは無料プランでは利用できず、出力にはソースリンクやスクリーンショットが含まれます。また、ウェブ、モバイル（iOS/Android）、デスクトップ（MacOS/Windows）でサポートされています。

詳細な手順やベストプラクティスについては、ChatGPTエージェントのドキュメントを参照することが推奨されます。

Janは、あなたのデバイス上で動作するオフラインのAIアシスタントです。これにより、プライバシーを守りながらデータを管理できます。Janは、Windows、macOS、Linux向けにjan.aiやGitHub Releasesからダウンロード可能です。

主な機能としては、LlamaやQwenなどのローカルAIモデルを実行できること、OpenAIなどのクラウドサービスと統合できること、カスタムAIアシスタントを作成できることがあります。また、APIとの互換性を持つローカルサーバーを提供し、すべての処理がローカルで行われるため、プライバシーが確保されています。

インストールは簡単で、使用しているオペレーティングシステムに適したバージョンをダウンロードするだけです。さらに、Node.jsやRustなどのツールを使ってソースからビルドすることも可能です。

システム要件は、macOSの場合はバージョン13.6以上で、基本的なモデルには最低8GBのRAMが必要です。Windowsはバージョン10以上でGPUのサポートが必要です。Linuxはほとんどのディストリビューションが対応しています。

トラブルシューティングについては、ドキュメントを参照するか、Discordコミュニティで助けを求めることができます。また、プロジェクトへの貢献も歓迎されています。

連絡先情報は、バグについてはGitHubのIssues、一般的な問い合わせは[email protected]、求人については[email protected]です。

JanはApache 2.0ライセンスのもとで提供されています。

法学者のビクトリア・ハネマンは、故人が自分のデジタルデータを削除する権利を持つべきだと主張しています。これは、AI技術によって故人の肖像が無断で再現されるのを防ぐためです。この懸念は、生成AIがオンラインデータを基に人々のデジタル表現を作成する能力が高まっていることから生じています。

ハネマンは、アメリカの法律が故人の遺族に対して、個人データの削除を求めるための限られた期間を設けるべきだと提案しています。現在の法律では、故人のデジタルアイデンティティを守るための保護がほとんどありません。多くの人が遺言を残さずに亡くなるため、デジタル資産は保護されず、テクノロジー企業によって管理されることになります。

一方、ヨーロッパの法律は「忘れられる権利」を含む強力なプライバシー権を提供しており、相続人が故人のデータを削除することができます。ハネマンは、故人のデジタルデータを削除するための特定の法律があれば、故人の権利を尊重しつつ、社会的な利益とのバランスを取ることができると考えています。

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このガイドは、フィットシーツをきれいに折る方法について説明しています。このスキルを習得するには、特にゴム素材に対して忍耐が必要であることが強調されています。著者は、マルタ・スチュワートの動画を見た後にこの技術をマスターするまでの個人的な経験を共有しています。

フィットシーツの目的は、ゴムを使ってマットレスにしっかりと固定し、ずれないようにすることです。ガイドでは、フィットシーツを折るためのステップバイステップのプロセスが説明されています。まず、シーツを裏返しにして平らな面に置きます。次に、四隅を集めて長方形を作ります。その後、三等分に折りたたむことで、コンパクトな束を作ります。

効率的に折るためのコツとして、「腕を使った角を集める」方法を練習することで、習得後はより早くできるようになると提案されています。また、折りやすくするための「クォーターシーツ」を作る方法も紹介されています。

最終的には、きれいな長方形の束を作ることが目標であり、シーツのサイズや希望する形に応じて折り方を試すことが奨励されています。著者はフィットシーツの歴史についても触れ、一般的な誤解を正しています。

全体として、このガイドはユーモアを交えながら、読者がフィットシーツを折るという課題を克服する手助けをする実用的なアドバイスを提供しています。

あなたはリクエストを確認するためのCAPTCHAテストを受けることに選ばれました。以下に必要事項を記入し、ボタンをクリックして送信してください。

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アイルランド系アメリカ人の名誉勲章受賞者に関するリストには、軍務における勇敢さを称える名誉勲章を受けたアイルランド系の個人についての情報が含まれています。このリストは、姓や戦闘、民族グループなどのさまざまな基準に基づいて整理されています。この文書は、異なる戦争や民族的背景を持つ名誉勲章受賞者について議論するより大きなリソースの一部です。

Sandstormは、さまざまなウェブアプリケーションを自分でホストすることを容易にし、セキュリティとプライバシーを確保するオープンソースのプラットフォームです。主な特徴には、アプリのインストールがスマートフォンでのダウンロードと同じくらい簡単で、自動更新や使いやすいアプリマーケットがあることが挙げられます。また、すべてのアプリやデータが一元管理され、デフォルトでプライベートアクセスが設定されています。

セキュリティ面では、文書やチャットルームなどのコンテンツが安全な環境で保護されており、不正アクセスから守られ、セキュリティリスクが軽減されています。データの自由度も高く、ユーザーはデータをクラウド上または個人サーバーのいずれかにホストすることを選べ、簡単に切り替えることができます。Sandstormでは、さまざまな開発者のアプリを組み合わせて使用でき、カスタマイズ可能なオープンソースの選択肢も提供されています。

対象となるユーザーは、オープンソースアプリを安全かつ簡単に利用したい個人、データを整理し、ITサポートに依存せずにチームがツールを選べるようにしたい企業、アプリケーションを簡単にパッケージ化し、サービス管理を気にせずに開発を行いたい開発者です。

全体として、Sandstormはユーザーにウェブアプリケーションの管理におけるコントロール、セキュリティ、柔軟性を提供します。

2025年8月9日、私はベイエリアのAIセキュリティミートアップで、プロンプトインジェクションや「致命的トライフェクタ」、モデルコンテキストプロトコル（MCP）システムのセキュリティ課題について講演を行いました。講演は録画されていませんが、詳細なプレゼンテーションとノートを作成しました。

プロンプトインジェクションは、信頼できないユーザーの入力が信頼できる指示と混ざることで発生する脆弱性です。これはSQLインジェクションに似ており、AIシステムに予期しない動作を引き起こす可能性があります。例えば、ユーザーが翻訳アプリに以前の指示を無視するように求めることができれば、特に機密データに関して深刻なセキュリティ問題を引き起こす恐れがあります。

一般的な攻撃の一つに「マークダウンエクスフィルトレーション」があります。これは攻撃者がチャットボットを騙してプライベートデータを漏洩させる手法で、画像レンダリング技術を利用します。この手法はChatGPTやGoogle Bardなど、さまざまなシステムで確認されています。

これらのリスクを軽減するためには、画像レンダリングを制限または無効にし、許可リストに登録するドメインに注意を払うことが推奨されます。致命的トライフェクタとは、AIシステムに脆弱性を生む三つの要素を指します。それは、プライベートデータへのアクセス、信頼できないコンテンツ、外部との通信です。これらの要素のいずれかに対処することで、攻撃を防ぐ手助けになります。

現在のMCPシステムでは、ユーザーが重要なセキュリティ判断を行う必要がありますが、これは合理的ではないかもしれません。ユーザーは致命的トライフェクタを理解し、データ盗難につながる可能性のあるシステムの組み合わせを避ける必要があります。

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ウィスコンシン州では、郡道が数字ではなくアルファベットで表示されています。このシステムは100年以上前から続いており、州道と郡道を区別するのに役立っています。これにより、道路の維持管理や修理が適切に行われ、記録されることが確保されています。道路名の決定は各郡の委員会によって行われるため、利用できるアルファベットが26文字しかないことから、同じ文字が重複することがよくあります。年々道路が増える中で、郡は二重文字や文字の組み合わせを使うようになり、例えば「County CE」のような表記が見られます。

ウィスコンシン州は、州道と郡道を区別する取り組みの先駆者であり、道路の維持管理や建設に関するベストプラクティスを共有するための道路学校を最初に開催した州でもあります。現在、ウィスコンシン郡高速道路協会は、革新的な交通手段の取り組みを引き続きリードしています。

この記事では、Torが元々軍事プロジェクトであったことから、オンラインプライバシーの重要なツールへと変わった経緯について説明しています。Torは、ユーザーのインターネットトラフィックを世界中のさまざまなサーバーを通じてルーティングすることで、匿名でインターネットを閲覧できるようにします。これにより、政府がユーザーを追跡したりアクセスを制限したりすることが難しくなります。ダークウェブとの関連があるものの、Torはアメリカ政府によって資金提供されており、権威主義的な国々で情報にアクセスする手助けをしています。

Torの歴史は、アメリカ海軍研究所の軍事研究者たちが開発した「オニオンルーティング」と呼ばれる手法に遡ります。この技術はインターネットトラフィックを暗号化し、ユーザーの身元を隠すことで、軍関係者の安全な通信を可能にしました。匿名性の概念は、プライバシーと分散型技術を支持するサイファーパンクとの協力によって影響を受けました。

また、この記事ではプライバシーとセキュリティの対立についての議論も取り上げています。特に、イギリスのオンライン安全法のような法律がある中で、プライバシーツールを弱体化させることが、脆弱なグループを守るのではなく、逆に害を及ぼす可能性があると主張しています。政府の監視や管理が強まる中で、Torのようなプライバシー技術が個人の権利を守り、安全なオンライン環境を育む上で重要であることを強調しています。

Marimoは、インタラクティブな計算体験を向上させるために設計された新しいオープンソースのPythonノートブックです。このノートブックはデータフローグラフとして表現されており、ユーザーはインタラクティブなコーディングと、従来のPythonソフトウェアの再現性や再利用性を組み合わせることができます。

Marimoが必要とされる理由は、従来のノートブックであるJupyterやGoogle Colabが再現性、インタラクティブ性、保守性、再利用性に関する問題を抱えているからです。研究によると、GitHub上の多くのノートブックは信頼性を持って再実行できないことが示されています。

Marimoは、有向非巡回グラフ（DAG）を使用してコードの実行を管理します。ノートブック内の各セルは互いに接続されており、1つのセルを実行すると、そのセルに依存する他のセルも自動的に実行されるため、出力がコードの変更と同期されます。

Marimoの特徴には、依存するセルを自動的に実行する反応的な実行、ノートブックを標準のPythonスクリプトやモジュールとして使用できるサポート、スライダーやボタンなどのUI要素をPythonの変数に直接結びつけるインタラクティブ性があります。また、ノートブックは標準のPythonファイルとして保存されるため、Gitなどのツールで管理しやすくなっています。

Marimoは、ユーザーのコードを抽象構文木に解析し、データフローグラフを作成するために分析を行います。これには、変数の定義や参照を理解し、グラフが特定の制約を満たすようにすることが含まれます。

Marimoは、誕生以来多くのユーザーや組織に採用され、AIやデータプロジェクトに活用されています。全体として、MarimoはPythonを使用するデータサイエンティストや開発者にとって、インタラクティブで再現可能、再利用可能なノートブックを作成するためのより効率的で使いやすい体験を提供することを目指しています。

Jussi Pakkanenは、GitHubのCEOによるブログ投稿を批判しています。この投稿では、開発者はAIを受け入れるか、業界を去るべきだと主張されていますが、Pakkanenはその論理に欠陥が多いと指摘しています。彼は、ソビエト連邦の誤解を招く統計と、企業がデータをより良く見せるためにどのように提示するかを比較しています。

まず、彼は統計に対する懐疑心について述べています。ソビエト連邦が統計を操作して虚偽の物語を作り上げたことを例に挙げ、データの出所や比較を疑うことの重要性を強調しています。

次に、PakkanenはCEOのブログ投稿が科学的な厳密さに欠けていると批判しています。AIが生産性に与える影響についての主張には、小さく偏ったサンプルサイズが使われていると指摘しています。

また、彼は投稿の中に矛盾があることを指摘しています。特に、AIツールが開発者の時間を節約するのではなく、むしろ「野心」を高めるという主張は、あまり有益ではないと彼は考えています。

さらに、彼は教育に関する誤解についても言及しています。投稿では、従来のプログラミング教育方法が時代遅れになりつつあると誤って述べられていますが、これはコンピュータサイエンスにおいて長年の批判であると指摘しています。

最終的に、PakkanenはAIが開発者の生産性を向上させるのではなく、むしろ根拠のない「野心の増加」についての主張を生む結果になっていると述べ、業界におけるAIに関する現在の物語を批判しています。

著者は、AIプログラミングツールであるClaude Codeを使って、約12のプロジェクトを効率的に開発した経験を共有しています。いくつかの課題はあるものの、このツールはプログラミングのプロセスを大幅に加速させました。良い結果を得るための重要な戦略には、以下の点が含まれます。

まず、明確な仕様を作成することが重要です。コーディングを始める前に、詳細なプロジェクトのアウトラインを作成します。次に、ドキュメンテーションを維持することが必要です。プロジェクトの構造や開発の手法を説明するガイドを作成します。また、コードレビューも重要です。AIに自分のコードをレビューさせることで、より良い結果を得ることができます。最後に、手動での監視も欠かせません。AIが生成したコードは必ず手動で確認し、テストして品質を確保します。

著者は、最終的なコードに対して全責任を持つことを強調し、AIの出力を確認する重要性を訴えています。また、シンプルさや明確な意図、問題解決に対する構造的アプローチに焦点を当てたベストプラクティスをまとめた個人的なガイドも共有しています。

全体として、著者はClaude Codeを使った実験を奨励し、AIの支援が便利である一方で、手動でのレビューの重要性を強調しています。

Ecosiaは、特にフランスのユーザー向けに検索結果を改善するために、ヨーロッパを拠点とした新しい検索インデックスの使用を開始しました。この取り組みはQwantとのパートナーシップで進められており、公正で倫理的なインターネットを促進し、ヨーロッパのデジタル独立性を高めることを目指しています。

新しい検索インデックス「Staan」は、小規模な検索エンジンが大手テクノロジー企業に依存せずにウェブデータにアクセスできるようにします。これにより、ユーザーのプライバシーとデータセキュリティが優先されます。この独立性は、多様な検索市場を創出し、アメリカのテクノロジー大手への依存を減らすために重要です。これにより、ヨーロッパはデジタルツールに対するコントロールを強化できます。

ユーザーはすぐに変化を感じないかもしれませんが、この進展はヨーロッパの競争力と民主的なコントロールを強化するために重要です。これにより、より環境に優しく、公正なテクノロジーの風景を形成し、気候問題にも引き続き取り組むことができます。

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レビューでは、16ポンドのスマートウォッチ「Colmi P80」について述べられています。この時計はUSB-C充電機能が特徴です。著者はUSB-Cの互換性に対する独特のこだわりを認めており、この充電規格を効果的に利用できるスマートウォッチがあるかどうかを確かめるために購入しました。

レビューの主なポイントは次の通りです。まず、機能性についてですが、この時計は正確に時刻を表示し、スマートフォンとのペアリングも簡単で、通話も可能です。心拍数や睡眠のモニタリング機能もありますが、その性能は基本的なものです。次にバッテリー寿命については、充電が0から100％まで約90分で完了し、適度に使用すれば最大で1週間持ちます。

制限事項としては、低出力のチップが速度に影響を与え、高度な機能（GPSやNFCがない）や、フル機能を利用するためにペアリングが必要な基本的なアプリがあることが挙げられます。価格については、低価格ながら驚くべき機能を提供していますが、AppleやAndroidの高級モデルには対抗できません。

総合的に見て、レビューではこのスマートウォッチに4つ星を付けており、USB-C充電機能を備えた予算に優しいデバイスを探している人にとって良い入門モデルであると示唆しています。限界はあるものの、Colmi P80は手頃な価格のスマートウォッチが機能的で、現代の充電規格に対応できることを示しています。

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このリポジトリには、流体シミュレーションを特徴とした名刺プロジェクトの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、PCB設計ファイルは「kicad-pcb」フォルダにあります。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。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、これはMatthias Müllerの作品に基づいています。充電式バッテリーの設計は難しい特徴で、USB-Cポートのデザインはcnlohrのプロジェクトから取得しました。デバッグ用のWASMシミュレーターは「sim_display」フォルダにあります。rp2350用の流体シミュレーションの実装は「flip-card_firmware」ファイルに含まれています。各フォルダ内のREADMEファイルには、追加情報が記載されています。

ミゲル・デ・セルバンテスによって書かれた「ドン・キホーテ」は、コレクターを魅了する複雑な出版の歴史を持っています。第一部は1605年に出版され、続いて第二部が1614年に発表されました。その人気の高さから、第一部の無許可版が多数作られ、さまざまな言語や形式のバージョンが登場しました。

重要な版には、第三マドリード・クエスタ版（1608年）があり、推定価格は8万ドルから12万ドルです。また、初の完全なスペイン語版（1617年）は6万ドルから8万ドルとされています。その他にも、初のオランダ語版（1657年）、初のアメリカ版（1803年）、フランス語の第二版（1681年）など、注目すべき版がいくつかあります。

この本が有名になるにつれて、多くの言語に翻訳され、印象的なシーンを描いたイラスト版も登場しました。コレクターは、今後の販売会で多様な版や形式を探求することができます。

Windsurfは急成長しているSaaS企業で、設立からわずか8ヶ月で8200万ドルの年間定期収入（ARR）を達成しましたが、最近その価値の一部で売却されました。OpenAIとの買収交渉が失敗に終わったためです。GoogleはWindsurfの経営陣を24億ドルで雇いましたが、実際のビジネスには興味を示さず、その持続可能性に疑問を投げかけています。

同社の財務状況は悪化しており、マイナスの利益率が大きな損失を招いていました。報告によると、利益率は-300%から-500%に達し、新しい顧客を獲得するたびに財務問題が悪化していることが示唆されています。この状況により、創業者たちは急いでCognitionに2億5000万ドルで売却せざるを得なくなり、かなりの現金準備金を残しました。

この売却は、AIコーディングエコシステムにおける懸念すべき傾向を浮き彫りにしています。企業が製品から価値を得るのに苦労していることが、Windsurfの高いARRにもかかわらず買い手を見つけられなかったことから明らかです。この買収により、WindsurfはGoogleのトレーニングプログラムに変わってしまい、同様のビジネスが利益を上げるための道筋を見つけられないことへの懸念が高まっています。

全体として、創業者や投資家が利益を得たかもしれませんが、この売却は特にAI分野における持続不可能なビジネスモデルについての警告となっています。人材獲得に焦点を当てるあまり、提供される製品の実際の価値が見過ごされる可能性があります。

著者は、ARC AGI賞のためのモデルを実験しており、昨年の受賞者「The ARChitects」の手法を再現しています。モデルがピクセルに対して不確実な場合、誤りを犯す可能性が高いことがわかりました。このモデルは、タイプライターでの入力のように、厳密に左から右へとタスクを解決するように設計されており、そのため効率が制限されていました。

重要な発見として、モデルが自信のある部分から先に埋めることを許可すると、パフォーマンスが向上することが示されました。これは、自己回帰モデルと拡散モデルの比較を通じて説明されました。拡散モデルは、自信のある予測を先に埋めることでトークンの正確性が向上しましたが、自己回帰モデルと比較して全体のタスク成功率には大きな改善が見られませんでした。自己回帰モデルは以前の計算をキャッシュすることで速度が向上しますが、拡散モデルはそのアーキテクチャのためにこれが難しいです。

技術的な実装として、著者は微調整された自己回帰モデル（Qwen3-8B）を、任意の順序でトークンをデコードできる拡散モデルに適応させました。トレーニングプロセスでは、トークンをマスクし、文脈に基づいてこれらのマスクされた位置を予測するようにモデルを訓練しました。トークンの正確性は向上しましたが、拡散モデルは完全に正しい解を生成するには至りませんでした。

結果として、自己回帰モデルのタスク成功率は0.8%でしたが、拡散モデルも同様の成功率を達成しましたが、速度は遅くなりました。拡散モデルのパフォーマンスは、時間ステップを増やすことで改善されましたが、完璧な解を生成するには至りませんでした。

今後のステップとして、著者は拡散モデルのパフォーマンスを妨げるアーキテクチャの問題に対処する計画です。具体的には、キャッシュ機構の実装やさらなるトレーニングを行う予定です。また、解の候補生成を改善するために、より効率的なサンプリング方法の開発も目指しています。

拡散モデルは非順序的な問題解決において可能性を示しましたが、実際のパフォーマンスはまだ競争力がありません。著者は、モデル設計におけるアーキテクチャの利点の重要性を認識しています。

Radarは、地理位置情報インフラを提供する企業で、毎日10億件以上のAPIコールを処理しています。スケールアップに伴い、エンジニアリング上の課題に直面していました。これらの問題を解決するために、彼らはRustで書かれた地理空間データベース「HorizonDB」を開発しました。このデータベースは、複数のサービスを一つの効率的なシステムに統合します。HorizonDBを使用することで、高いクエリ処理速度を低遅延で実現し、以前のElasticsearchやMongoDBに依存していたシステムよりも運用と保守が簡単になりました。

HorizonDBの主な改善点には、効率性、運用性、開発者体験があります。効率性においては、標準的なハードウェア上で良好に動作し、スケーリングが予測可能です。運用面では、データを頻繁に更新でき、変更の展開やロールバックが容易です。開発者体験に関しては、開発者がローカルでサービスを簡単に実行し、変更をテストできるようになっています。

HorizonDBは、RocksDBを用いた高速データストレージ、S2による空間インデックス作成、FastTextを使った検索品質の向上など、さまざまな技術を活用しています。この新しいシステムへの移行により、操作が迅速になり、コストが削減され、新しいデータソースを迅速に取り入れることが可能になりました。全体として、HorizonDBはRadarの地理位置情報サービスを大幅に向上させ、より信頼性が高くコスト効率の良いものにしています。

Efritは、Emacs向けに設計されたAIアシスタントで、さまざまなインターフェースを通じて効率的なコーディングを実現します。efrit-chatは複雑なコーディングタスクのための多段階の会話を行い、efrit-doは自然言語のコマンドを実行して迅速なタスクを処理します。efritは構造化されたコマンドインターフェースを提供し、efrit-agent-runは多段階プロセスにおける高度な自動化を扱います。

主な機能には、Emacs Lisp（Elisp）を直接評価できる柔軟性、反復的な議論のための会話の文脈を維持する能力、Emacsの関数との統合、バッファの管理、エラー処理によるユーザーの安全性の優先があります。また、ダークテーマに対応したデザインで、どのEmacsテーマにも適応します。

インストールには、Emacsのバージョン28.1以上、Anthropic APIキー、APIアクセスのためのインターネット接続が必要です。インストール手順は、リポジトリをクローンし、EfritのパスをEmacsの設定に追加し、authinfoファイルにAPIキーを設定し、Emacsを再起動してM-x efrit-chatを使って開始します。

使用コマンドには、M-x efrit-chatで会話を開始し、M-x efrit-doで迅速なコマンドを実行し、M-x efritでコマンドインターフェースを使用し、M-x efrit-agent-runで高度な自動化を開始することが含まれます。具体的な使用例としては、efrit-doを使って複数のバッファでコンテンツを作成したり、進行中の会話で以前の出力を修正したり、テキストを挿入したりコメントを探したりする迅速なコマンドを実行することができます。

設定オプションとしては、モデルやトークンの制限を設定したり、多段階の会話機能を有効にしたり、アクセスを容易にするためのキー割り当てをカスタマイズしたりできます。Efritは、複雑な抽象化ではなく直接的なElispアクセスを重視しており、Emacs内での柔軟性を高めています。

一般的な問題のトラブルシューティングとしては、ファイルパスやAPIキーが正しいことを確認し、インターネット接続やAPIの状態をチェックすることが挙げられます。開発者は、ドキュメントのガイドラインに従ってEfritを構築、テスト、貢献することができます。

最新バージョン（v0.2.0）では、安定性、トークン処理、会話管理の改善が含まれています。EfritはApache License, Version 2.0の下でライセンスされています。EfritはAIの能力とEmacsのプログラミングの強みを組み合わせ、より良いコーディング体験を提供します。

要約がありません。

JSON gem APIにはいくつかの問題があり、新しいメンテイナーはそれに対処することを目指しています。メンテイナーの主な関心事はパフォーマンスではなく、質の低い、または潜在的に危険なAPIの存在です。

ユーザーは、非推奨に関する変更や警告を好まないことが多いですが、多くの変更には明確に伝えられていない正当な理由があります。Ruby 2.7以降、非推奨の警告はテスト中に表示されるようになり、ユーザーは重要な警告を見逃さないように効果的に対処することが推奨されています。

JSON.loadのcreate_additions: trueオプションは、JSONから任意のクラスをインスタンス化できるため、セキュリティ上の問題を引き起こす可能性があります。このオプションは非推奨にされ、明示的な同意が必要なより安全な方法に置き換えられる予定です。

JSONオブジェクト内の重複キーの扱いも問題です。メンテイナーはこの動作を制御するためにallow_duplicate_keyオプションを導入しましたが、将来的にはデフォルトでエラーとする計画です。

to_jsonメソッドはオブジェクトが自分のJSONシリアル化を定義できるようにしますが、予期しないグローバルな動作を引き起こす可能性があります。新たに導入されるJSON::Coder APIにより、シリアル化のカスタマイズをよりローカライズされた形で行えるようになります。

JSONメソッドのグローバルオプションを設定できることは、ライブラリ間での競合を引き起こす可能性があります。これらのオプションは、JSON設定をより管理しやすい方法に置き換えるために非推奨にされています。

非推奨に関しては、ユーザー体験と安全性・機能性の向上の必要性をバランスよく考慮する必要があります。メンテイナーは、グローバルな動作がコードを簡素化することがあるが、慎重に使用する必要があると強調しています。

これらの変更は、JSON gemの安全性と使いやすさを向上させ、API設計における長年の問題に対処することを目的としています。

NASAの代理管理者ショーン・ダフィは、宇宙飛行士ジム・ラベルが97歳で8月7日に亡くなったことについて声明を発表しました。ダフィはラベルの家族に哀悼の意を表し、彼のインスピレーションに満ちた人生と宇宙探査への貢献を強調しました。ラベルは、月を初めて周回したアポロ8号や、重大なトラブルから乗組員を安全に帰還させたアポロ13号など、いくつかのミッションで重要な役割を果たしました。彼はユーモアのセンスでも知られ、仲間からは「スマイリン・ジム」と愛称で呼ばれていました。また、ラベルは軍に従事し、その勇気と革新的な精神が評価されました。NASAは彼の遺産を称え、今後のミッションに向けて進んでいきます。

要約がありません。

著者は自分自身のプログラミング言語を作りたいと考えていますが、どの言語を基にするか決めかねています。現在、PythonとCのどちらを選ぶべきか悩んでおり、決断を下すための助けが必要です。

サムは、ChatGPTの週ごとのユーザー数が約7億人であると述べました。しかし、強力なGPT-4モデルをローカルで運用するのは、高いメモリ要件や遅いパフォーマンスのため非常に難しいです。大規模なGPUクラスターが役立つことは明らかですが、モデルの最適化やシャーディング、カスタムハードウェア、効率的な負荷分散など、他にもさまざまな技術が関与している可能性があります。著者は、この大規模な運用を実現しつつ迅速な応答時間を維持するためのエンジニアリング戦略について学びたいと考えています。

DALEQは、Javaバイトコードの同等性を比較するために設計されたツールで、Jens Dietrich氏とその同僚によって開発されました。DALEQに関連する主要な出版物には、説明可能な同等性、バイナリ比較、差分テストに関する研究があります。

DALEQはJava 17で動作し、Mavenを使用してビルドできます。また、データベース管理にはSouffleツールが必要です。DALEQを実行する際は、比較する2つのjarファイル、レポート用の出力フォルダ、オプションでソースコードファイルを指定します。このツールは、比較結果に基づいたHTMLレポートを生成します。

比較プロセスは次のようになります。まず、バイトコードを分析して、クラス、メソッド、バイトコード命令に関する事実を含む拡張データベース（EDB）を作成します。次に、EDBにルールを適用して、2つのバイトコードの同等性を判断するための強調データベース（IDB）を生成します。

プログラムは、クラスやリソースが同等であるかどうかを示すレポートを生成し、さまざまな比較結果に応じた異なる終了コードを提供します。レポートには、合格、失敗、エラーを示す分析結果が含まれ、詳細な由来や差分レポートへのリンクも提供されます。

ユーザーは特定の手順に従って、DALEQにカスタムアナライザーを追加することができます。また、プロジェクトへの貢献が奨励されており、開発環境の設定やコード品質の確保に関するガイドラインも用意されています。

テストを行うには、ローカルにSouffleツールを設定する必要があり、Souffleに関する問題がパフォーマンスに影響を与えることがあります。

全体として、DALEQはJavaバイトコードの同等性を分析し確認するための高度なツールであり、継続的インテグレーションプロセスへの統合に適しています。

チャットアプリでリンクをクリックすると、ブラウザでウェブページが開くはずです。しかし、Waylandではウィンドウのフォーカスの扱いが古いXシステムとは異なります。Waylandでは、アプリケーションが自分から前面に出ることはできず、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リクエストしなければなりません。

まず、フォーカスリクエストのプロセスについて説明します。アプリケーションはフォーカスを受け取ることはできますが、奪うことはできません。URLを開くために、チャットアプリはアクティベーショントークンをリクエストし、それをウェブブラウザに送信します。ブラウザはそのトークンを使ってウィンドウをアクティブにします。

アクティベーショントークンは、アクティベーションリクエストを確認するためのユニークな文字列です。コンポジタ（ウィンドウを管理するシステムの部分）は、トークンやその他の情報に基づいてリクエストを受け入れるかどうかを決定します。

多くのアプリケーションやツールキット、例えばQtやKDEは、このアクティベーションのワークフローを使用するように更新されており、Waylandと正しく動作することが保証されています。

KWin（KDEのウィンドウマネージャー）は、アプリケーションがフォーカスを奪うのを防ぐための対策を講じています。新しい「エクストリーム」設定では、アプリケーションが正しくアクティベーショントークンを使用しているかをテストすることができます。

最近、開発者たちはアクティベーショントークンを正しくリクエストしないいくつかの問題を解決し、全体的な機能性を向上させました。

Waylandへの移行は、アプリケーションがウィンドウフォーカスをリクエストする新しい方法に適応することを必要とし、ユーザー体験をスムーズにしながら不要な中断を防ぐことを目指しています。

最近の研究で、海星の衰弱病の原因として「ビブリオ・ペクテニシダ」という細菌が特定されました。この病気は海星に影響を与え、その個体数が減少しています。この発見は、科学者たちがこの病気をよりよく理解する手助けとなり、海洋生物の保護活動にも役立つ可能性があります。

2025年8月8日、多くのChatGPTユーザーが、OpenAIがGPT-5を発表した際に古いモデルであるGPT-4oへのアクセスを失ったことに失望を表明しました。この変更は、他のいくつかの古いモデルも同時に廃止される形で行われ、事前の警告や移行期間はありませんでした。ユーザーたちは、GPT-4oが創造的な作業や感情的なやり取りに最適なモデルであったため、特に不満を感じていました。一方で、GPT-5はより複雑な推論や専門的な作業を目的としています。

OpenAIの新しいシステムは、ユーザーの入力に基づいて最適なモデルを自動的に選択しますが、一部のヘビーユーザーには予測が難しいと感じられています。有料ユーザーは、より集中した応答を得るために「GPT-5 Thinking」を選択することができます。この変更により、特に個人的なアドバイスや感情のニュアンスにおいて、ユーザーがGPT-4oで重視していた特定の機能を失うことへの懸念が高まりました。

ユーザーからのフィードバックを受けて、OpenAIのCEOであるサム・アルトマンは、有料ユーザー向けにGPT-4oを再導入することを発表しました。また、古いモデルはAPIを通じて引き続き利用可能であり、一部のユーザーはこれらのモデルを利用するサードパーティのプラットフォームに移行する可能性もあります。全体として、GPT-5への移行は、ChatGPTユーザーのさまざまなニーズや好みに関する議論を引き起こしています。

Claude Code IDE for Emacsは、Claude Code CLIをEmacsと統合するためのツールです。この統合は、モデルコンテキストプロトコル（MCP）を使用して行われ、Emacsの機能を活用することで、コーディング作業をサポートするスマートアシスタントとして機能します。

主な特徴として、自動プロジェクト検出機能があります。これにより、手動での設定なしにプロジェクトを特定し、管理できます。また、vtermやeatを通じてフルカラーのターミナルサポートが提供され、FlycheckやFlymakeと連携してエラーチェックを行い、高度な差分表示も可能です。さらに、Emacsの機能を利用して、コードのナビゲーションや構文解析、プロジェクト管理が行えます。

インストールには、Emacsのバージョン28.1以上が必要です。また、Claude Code CLIとvtermまたはeatパッケージのインストールも求められます。ユーザーは、ターミナルの種類やバッファ名、CLIフラグなどの設定をカスタマイズでき、vtermとeatの両方をサポートしています。Claude Codeのバッファは、サイドウィンドウに配置することも可能です。

使用方法としては、Claude Code IDEがコマンドへのアクセスを容易にするメニューを提供します。ユーザーは、現在のプロジェクトのためにClaude Codeを起動したり、プロンプトを送信したり、Emacs内でセッションを管理したりできます。また、複数のプロジェクトを検出し、それぞれのプロジェクトに対して別々のClaude Codeインスタンスを実行することができ、並行開発が促進されます。

MCPツールとして、Claude Code IDEはコードのナビゲーションや分析を強化するための組み込みツールを提供し、特定のEmacs機能のためのカスタムツールを作成するオプションもあります。デバッグ機能もあり、CLIとEmacs内の両方でWebSocketメッセージやエラーを追跡することができます。

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。このIDEは、ユーザーがEmacsの機能を最大限に活用し、Claudeとシームレスに連携することで、強力なコーディング体験を提供します。

Postgresを使用して耐久性のあるワークフローライブラリを構築する決定について、技術的な利点に焦点を当てています。まず、データストアの選択についてですが、著者たちはPostgresを選びました。これは、チェックポイントや中断からの回復など、スケーラブルで効率的なワークフロー操作をサポートする強力な技術的特徴があるからです。

次に、スケーラブルなキューについてです。Postgresは、ワークフローキューにアクセスする同時作業者を管理するのに役立ちます。ロック句を使用して、複数の作業者が同じワークフローを処理しようとするのを防ぎ、システムのボトルネックを減らし、同時に多くのワークフローを処理できるようにします。

また、可観測性についても触れています。耐久性のあるワークフローは、ワークフローの実行をリアルタイムで監視することを可能にします。Postgresは、SQL機能を通じてワークフローデータを分析するための複雑なクエリをサポートしており、時間の経過とともにワークフローのパフォーマンスを追跡しやすくしています。セカンダリインデックスを使用することで、システムに負担をかけることなくクエリのパフォーマンスを最適化します。

最後に、正確に一度だけ実行することを目指しています。特にデータベースとのやり取りにおいて、各ステップが正確に一度だけ実行されることを保証します。Postgresのトランザクションを使用することで、全体のステップとそのチェックポイントが一緒に束ねられ、失敗が発生した場合でもステップの重複実行がないようにします。

全体として、Postgresの機能が堅牢で高性能なワークフローライブラリの開発を支援することを強調しています。

この文書は、Wyattwallsが所有する「system_prompts」というGitHubリポジトリについて説明しています。主なポイントは以下の通りです。

リポジトリの概要として、合計11のファイルとディレクトリがあり、主にさまざまなChatGPTやAI関連のプロンプトやモデルに焦点を当てています。ファイルの内容には、「ChatGPTエージェント」や「gpt-5-thinking」といった異なるバージョンのChatGPTが含まれており、それぞれ特定の更新日が記載されています。

ユーザーが通知設定を変更するにはサインインが必要で、リポジトリをフォークしたりスターを付けたりするオプションもあります。スタイルガイドラインでは、AIがユーザーとどのように対話すべきかについての指示があり、親しみやすくカジュアルな口調を強調しつつ、その限界について正直であることが求められています。AIは過度に複雑な言葉や詳細を避け、親しみやすさを目指すべきです。

全体として、このリポジトリはAIとの対話プロンプトに焦点を当てており、ユーザーと効果的にコミュニケーションを取るためのスタイルに関するガイダンスが提供されています。

話し手は自分が人間であることを述べており、ダミークッキーが設定されることについて触れています。このダミークッキーは、ボットが処理できないものです。

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。その理由は、古いトークンを削除してメモリを節約するため、意味のない出力が生じるからです。この問題は、モデルが最初の数個のトークンに多くの注意を向ける「アテンションシンク」と呼ばれる現象に起因しています。これにより、モデルのパフォーマンスが安定します。解決策として提案されたStreamingLLMでは、最初の4つのトークンを常に保持し、他のトークンは出入りできるようにしています。これにより、モデルは数千ではなく400万以上のトークンを扱えるようになります。

OpenAIは、新しいオープンソースモデルに同様のアテンションシンクのメカニズムを組み込んでおり、この発見の重要性を示しています。この研究はもともとMetaでのインターンシップ中に始まり、言語モデルが長い会話を効率的に管理できるようにすることが課題でした。

研究の結果、初期のトークンが削除されるとアテンションメカニズムが乱れ、モデルが機能しなくなることがわかりました。これらのトークンを保持することで、長い対話でもパフォーマンスが安定します。さらに、トレーニング中に専用のアテンションシンクトークンを使用することで、モデルの効率とパフォーマンスが向上することも示されました。

この研究は言語モデルの設計に影響を与え、大手AIシステムに迅速に採用され、AIの安定性とパフォーマンスの向上につながっています。

WHY2025バッジは、保護されていない18650リチウムイオン電池セルを使用すると火災の危険があります。これらのセルは高い短絡電流を生成する可能性があり、過熱や火災のリスクを引き起こします。このバッジには、これらのリスクから保護するための十分な安全対策や外装がありません。

まず、保護されていないセルで電源を供給すると危険であるため、ユーザーにはこれらのセルを返却するか、使用しない場合は安全に保管することが推奨されています。次に、外部のUSB電源を使用することが推奨されており、通常は短絡保護が含まれています。

バッジのデザインには、露出した銅トレースや不十分な絶縁など、短絡のリスクを高めるいくつかの問題があります。以前のバッジデザインは保護されたセルとより良い安全機能を備えていたため、現在のバッジはより危険です。将来のバッジには、適切な外装と徹底的な安全レビューを含めるべきです。

このアドバイザリーは、内容を確認しリスクを認識した複数の専門家によって支持されています。著者は安全の重要性を強調し、特にテントのような混雑した環境での火災の可能性について懸念を示しています。

したがって、WHY2025バッジを扱う際には注意が必要であり、保護されていないセルの使用を避けるか、安全な電源に切り替えることが重要です。

Mintlifyでは、AI SDKとNodeストリームAPIを使用したHTTPレスポンスストリーミングに関する重大な問題が発生しました。cURLやPostmanなどのツールではストリーミングが正常に機能しましたが、node-fetchやブラウザのfetchでは失敗しました。

問題の調査では、最初にストリームの互換性、特にHTTP/2を使用したウェブストリームとNodeストリームの間に問題があると考えられました。そこで、Cloudflareのワーカーをミドルウェアとして使用することで、意外にもストリーミングの問題が解決されました。

cURLを使用してHTTP/1.1でテストした結果、問題はHTTPのバージョンに関連していないことが明らかになりました。また、特定のヘッダーが削除されていることが確認され、これがブラウザに問題を引き起こす可能性がある一方で、cURLやPostmanには影響しないことがわかりました。

真の問題は圧縮であることが特定されました。cURLはデフォルトでAccept-Encodingヘッダーを送信しませんが、ブラウザは送信するため、レスポンスの圧縮に関してサーバーの動作が異なることが原因でした。Cloudflareで圧縮を無効にすることで、ストリーミングの問題が解決されました。

チームは、過去に似たような問題に直面したことを思い出し、Cloudflareの設定変更に関する可視性が不足しているため、デバッグが難しいことを認識しました。異なるツールがリクエストをどのように処理するかを理解する重要性や、今後同様の問題を防ぐためにクラウド設定の明確な監査記録が必要であることを学びました。

得られた教訓として、圧縮がHTTPストリーミングを妨げる可能性があること、cURLとfetchの違いを認識する必要があること、Cloudflareワーカーを利用することでデバッグが助けられること、変更ログへのアクセスが効率的なトラブルシューティングに不可欠であること、そしてチーム内での知識共有が問題解決に重要であることが挙げられます。

今後、チームはCloudflareを使用する際にHTTPストリーミングエンドポイントの圧縮を無効にする計画です。

スパイキングニューラルネットワーク（SNN）は、従来のニューラルネットワークに代わる有望な選択肢です。従来のネットワークは多くの計算能力を必要としますが、SNNはシンプルなスパイク（0と1）を使って情報を共有するため、より効率的です。しかし、LoihiやTrueNorthのようなSNN専用のチップは広く普及していません。

フィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）は、より手に入れやすい選択肢として考えられていますが、多くの設計は高価なハードウェアを必要としたり、特定のタイプのSNNにしか対応していなかったりします。この論文では、柔軟なSNN加速アーキテクチャとPytorchに基づくモデルコンパイラを持つ新しいフレームワークを紹介します。このフレームワークは、さまざまなSNNタイプに対応でき、低コストのFPGA上で動作するように設計されており、最小限のリソース（6358 LUTと40.5 BRAM）で動作します。

100 MHzで動作する低価格のXilinx Artix-7 FPGAでのテストでは、MNISTの数字を画像ごとに0.52ミリ秒で迅速に認識できることが示されました。また、このフレームワークは、さまざまなスパイキングニューラルネットワークを簡単な実験で正確にシミュレーションすることもできます。関連するコードやセットアップ手順はオンラインで入手可能です。

提供されたテキストには、YouTubeの動画リンクとGitHubのページリンクが含まれています。YouTubeのリンクは、GitHubページの内容に関連する動画に繋がっている可能性があります。このGitHubページは、LangChain AIやソフトウェアエンジニアリングのリソースに関連していますが、テキスト自体には詳細な説明や重要なポイントは記載されていません。

サンフランシスコの小さな会社、マラソンフュージョンが、核融合プロセスを用いて大量の金を生産する計画を発表しました。この方法は、従来の錬金術のように材料を混ぜるのではなく、原子を変化させることに基づいています。金の生産自体が主な目的ではありませんが、金の販売から得られる収益が核融合の資金調達に役立つ可能性があります。核融合は持続可能なエネルギー源として期待されています。

金属を金に変えるという考えは、2000年以上にわたり人々を魅了してきました。中世の錬金術師たちは、神話のような賢者の石を求めていました。1900年代初頭、科学者たちは原子の中の陽子の数を変えることで、ある元素を別の元素に変えることができることを発見しました。しかし、実験室で金を作ろうとする試みは、わずかな量しか生産できず、コストも非常に高くつくことが多いです。例えば、ある物理学者は、粒子加速器を使って1オンスの金を作るには約1京ドルかかると推定しています。最近の実験では、鉛から微量の金が生成されましたが、その結果は商業的には実用的ではありませんでした。

Appleの歴史は、現代のmacOSにも残るApple Symbolsフォントに反映されています。このフォントは、2003年にリリースされたMac OS X 10.3 Pantherと共に導入され、PowerPCプロセッサやNewton PDAなど、古いApple技術のアイコンが多数含まれています。

macOSは頻繁に更新され、古いコンポーネントが置き換えられることが多いですが、Apple Symbolsフォントはほぼそのまま残っています。このフォントには、Appleのロゴやフロッピーディスク、FireWire、さらにはオリジナルのQuickTimeロゴなど、4,400以上のグリフが含まれています。これらの多くのシンボルは、NewtonやCRTモニターのように、すでに廃止された技術を表しています。

Appleのソフトウェアが進化しても、このフォントは会社の過去を懐かしく思い起こさせる存在です。ユーザーは、MacのFont Bookアプリケーションを使ってこのフォントを見ることができます。全体として、macOSに残るこれらのレガシーアイコンは、Appleの歴史のユニークな側面であり、完全には消えていません。

テレフォン・ヒールモンドは、1893年にハンガリーのブダペストで技術者ティヴァダー・プシュカシュによって設立され、世界初の電話新聞として知られています。このサービスは、電話回線を通じてニュースやエンターテインメントを配信し、最初は60人の購読者から始まり、1907年には15,000人にまで増加しました。1944年まで運営され、1925年以降は主にラジオ放送を再送信する形でサービスを提供しました。

プシュカシュは、従来の新聞が急速に進展する出来事に追いつけないことを認識し、タイムリーなニュース更新を提供することを目指しました。テレフォン・ヒールモンドは、電話回線のネットワークを利用しており、最終的にはブダペスト全体をカバーするまでに拡大しました。プログラム内容は、毎時のニュース要約やエンターテインメント、教育的なコンテンツなど多岐にわたりました。

プシュカシュの死後、彼の兄アルバートや後に技術者のイシュトヴァン・ポッパーがサービスを引き継ぎ、近代化を進めて政府の承認を得ました。会社は独自の電話ネットワークを構築し、ピーク時には約200人のスタッフで運営されました。

テレフォン・ヒールモンドは、その技術とニュース配信の方法で注目され、効率性に対して購読者から高く評価されました。また、他国でも類似のサービスを生むきっかけとなりましたが、第二次世界大戦中にインフラが破壊されたため、最終的には運営を停止しました。このサービスは、現代の放送や電子ニュース配信システムの先駆けと見なされています。

Baseus Security S2は、4K画質の監視カメラで、ローカル録画機能を備えています。このカメラはソーラーバッテリーで動作するため、無限に稼働することが可能です。つまり、バッテリーの持ちを心配することなく、太陽光を利用して自動的に充電しながら、あなたの財産を監視することができます。

HTMLのスクリプトタグは、その複雑な解析ルールのためにウェブページを壊す可能性があります。スクリプトタグ内にJSONを安全に含めるためには、特定の文字をエスケープする必要があります。

まず、JSON文字列内では、<を\x3Cまたは\u003Cに置き換えます。PHPを使用する場合は、json_encode($data, JSON_HEX_TAG | JSON_UNESCAPED_SLASHES)を使って安全にエンコードします。WordPressでは、同じフラグを使ってwp_json_encodeを利用します。

HTMLの標準では、<script、</script、および<!--をエスケープすることが推奨されています。これにより、問題を防ぐことができます。

HTMLパーサーは、</script>タグを含む有効なJavaScriptコードを誤って解釈し、スクリプトが早期に終了することがあります。これにより、空白のページや機能の破損が発生する可能性があります。

スクリプトが「二重エスケープ」状態に入らないようにするためには、スクリプトタグ内にエスケープされていない<が含まれないように注意してください。

PHPでスクリプトタグ用にJSONをエンコードする際には、以下のフラグを使用することをお勧めします。JSON_HEX_TAGは<と>をエスケープされた形式に変換し、JSON_UNESCAPED_SLASHESはスラッシュをエスケープしません。さらに、必要に応じてJSON_UNESCAPED_UNICODEやJSON_UNESCAPED_LINE_TERMINATORSを使うと、よりきれいな出力が得られます。

これらのガイドラインに従うことで、ウェブページを壊すことなく、スクリプトタグ内にJSONを安全に含めることができます。

ニュースの中には、長い間人々の関心を引き続けるものと、すぐに忘れられてしまうものがあります。現在のメディア環境では、ニュースへの信頼が低下しており、どのストーリーが重要であり続けるのかを理解することは、社会のトレンドを知る手助けになります。

重要なポイントとして、まず検索の関心が挙げられます。Googleの検索データを用いて、さまざまなニュースイベントに対する公共の関心を測定します。これらは政治、自然災害、科学、社会問題、暴力、訃報などのトピックに分類されます。

地域ごとの関心も重要です。自然災害に関するニュースは、被災地からの検索が多くなります。例えば、ハリケーン・フローレンスに関する検索は、アメリカ東海岸の地域でピークに達しました。

注目の性質については、検索の関心のトレンドが、ストーリーがどのように展開し、どれくらいの期間 relevancy を保つかを示しています。北朝鮮との首脳会談のように予測可能な結果を伴うイベントは、安定した関心を維持しますが、アンソニー・ボーディンの死のような予想外の出来事は、急激に関心が高まり、その後徐々に減少します。

ストーリーのダイナミクスも考慮すべきです。一部のイベントは、進行中の展開により検索の関心が複数回ピークを迎えることがありますが、他のものは急激に関心が高まり、その後すぐに落ち着くことがあります。

全体として、検索トレンドの分析は、公共の関心を引き続ける要因や、変化するメディア環境におけるニュース消費のダイナミクスを理解する手助けとなります。

著者は、大規模言語モデル（LLM）、特にGPT-5の能力に対して不満を表明しています。具体的には、SwiftでのZSTDを使ったデータ圧縮に関するコーディングの質問を試した結果、モデルが自信を持って不正確な回答を提供したことから、ユーザーを誤解させる可能性があると結論づけています。

著者は、LLMがトレーニングデータに基づいて最も可能性の高い応答を予測することで動作していると強調しています。これは、事実を理解したり論理的に推論したりすることとは異なります。著者は、LLMが不正確な回答をするのは情報が不足しているからではなく、その設計上の問題であり、真の理解や推論を行うことができないためだと主張しています。

著者は、色盲の例えを使って、人間の推論とLLMの応答の違いを説明しています。人間は自分の仮定を疑ったりテストしたりすることができますが、LLMは統計的な可能性に基づいてテキストを生成するだけで、学習や適応する能力はありません。

著者は、正確な情報を得るためにLLMに頼ることは避けるべきだと助言しています。代わりに、知識のある仲間に助けを求めたり、自分の創造力や批判的思考を使って問題を解決することを勧めています。

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を提供するオープンソースプロジェクトです。彼らは、25MB未満で15百万のパラメータを持つ最小モデルのプレビューを発表しました。このモデルは、英語で八つの異なる声（男性四つと女性四つ）を生成でき、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を必要とせずに動作するように設計されています。

この初期リリースは、ユーザーにモデルの性能や声の選択肢を体験してもらうことを目的としており、来週にはより完成度の高いリリースを予定しています。モデルはまだ開発中で、計画されているデータの10%未満でトレーニングされています。このプロジェクトの目標は、エッジデバイスで動作するのに十分軽量でありながら、表現力豊かなモデルを作成することです。これにより、強力なGPUや高価なクラウドサービスを必要とする既存のモデルの限界を克服することを目指しています。ユーザーからのフィードバックも歓迎されています。

ギビング・プレッジは、2010年にビル・ゲイツ、メリンダ・ゲイツ、ウォーレン・バフェットによって始められたもので、億万長者に対して自らの富の少なくとも半分を慈善活動に寄付することを約束するよう促しています。しかし、最近発表された政策研究所（IPS）の報告によると、256人の署名者のうち、約9人しかこの約束を果たしていないことが明らかになりました。多くの億万長者は署名後にさらに富を増やしており、寄付の大部分は直接的な慈善団体ではなく、私的な財団に向けられています。

主な発見としては、最初の57人のアメリカの署名者のうち、億万長者でなくなったのは11人だけで、主に富の減少が理由であり、寄付によるものではありません。また、元々の署名者が寄付した2060億ドルの約80%が私的財団に流れていることも指摘されています。富の蓄積が慈善寄付を上回っているため、多くの人が約束を果たすことは難しい状況です。もし全ての生存する署名者が約束を果たした場合、約3670億ドルが寄付される可能性がありますが、同時に2720億ドルの税収が失われることにもなります。

この報告は、財団の支出要件を引き上げたり、慈善寄付の透明性を高めるなどの改革を提案しています。ギビング・プレッジ側は報告の懸念を認めつつも、重要な形態の慈善寄付が含まれていないことを批判しました。

全体として、この報告は、慈善活動が富裕層だけでなく公共の利益に資するようにするための制度的な変革の必要性を強調しています。

この記事では、Model-View-ViewModel（MVVM）パターンの使用に反対する意見が述べられています。MVVMはユーザーインターフェースを構築するための人気のある手法ですが、状態管理やイベント処理の複雑さが問題となることが多いです。特に、冗長なコードが増え、状態の追跡が難しくなり、デバッグが困難になることがあります。

著者は、MVUX（Model-View-Update-eXtended）という現代的な代替手法を紹介しています。MVUXは、ユーザーインターフェースの開発を簡素化することに重点を置いています。この手法は、単一の不変の状態に焦点を当て、冗長なコードを減らし、状態管理を集中化します。また、一方向のデータフローを採用することで、ユーザーインターフェースの動作がより予測可能になり、テストもしやすくなります。

MVUXの主な利点には、デバッグが容易になるための集中管理された状態、冗長なコードの削減、明確なデータフローによる予測可能なユーザーインターフェースの動作、API呼び出しなどの副作用の管理の改善、純粋な関数によるテストのしやすさがあります。

MVUXは、複雑なユーザーインターフェースを持つアプリケーションや、コードを簡素化したいチーム、Reduxや関数型プログラミングに慣れた開発者に推奨されます。この記事では、MVUXへの移行がよりシンプルで保守しやすいユーザーインターフェースの開発につながると結論づけています。

自社でホストするソフトウェアサービス（SaaS）の構築は難しく、特にLagoのような企業にとっては、迅速なアップデートと自社ホスティングの顧客の要件を両立させる必要があります。多くのソフトウェアがクラウドに移行する中で、エンタープライズ顧客はセキュリティや管理の観点から、自社ホスティングを好むことが多いです。特に請求システムのような敏感なシステムでは、その傾向が顕著です。

アップデートのリリースプロセスは、自社ホスティングのユーザーに問題を引き起こす可能性があります。なぜなら、企業側は顧客が自分たちのインストールで何をしているのかを把握できないからです。例えば、データベースのカラム名を変更するだけでも、顧客のシステムに影響を与えることがあります。

この問題を管理するために、Lagoは「ブリッジバージョン」というアプローチを採用しています。これにより、顧客は既存のシステムを壊すことなくアップグレードできるようになります。具体的には、アップデートの期間中に古いデータ形式と新しいデータ形式の両方を維持することが求められます。これにより、技術的な専門知識がないユーザーでも、問題なく請求を管理できるようにすることが目指されています。

ソフトウェアが進化するにつれて、カスタマイズされたインストールとの互換性を維持するためには、より多くのエンジニアリング努力が必要になります。これは、SAPのような大企業が直面している課題と似ています。最終的に、Lagoはプレミアム版でもオープンソース版でも、ユーザーが請求を簡単に管理できるようにすることを目指しています。

Poltergeistは、ファイルが変更されると自動的にプロジェクトを再構築するユニバーサルなファイルウォッチャーです。macOS、Linux、Windowsで動作し、Node.jsは必要ありません。主な機能には以下があります。

自動再構築機能により、プロジェクトの変更を検出し、自動で再構築を行います。リアルタイム出力機能では、ビルドの進行状況やエラーを即座に表示します。スマート設定機能は、簡単なコマンドでプロジェクト設定を自動的に行います。また、複数のプロジェクトを同時に管理できる機能も備えています。

インストール方法は、macOSの場合はHomebrewを使用し、すべてのプラットフォームではnpmを通じてインストールします。

さまざまなプロジェクトタイプ（実行可能ファイル、ライブラリ、Dockerコンテナなど）をサポートし、インラインエラー診断機能で具体的な提案を行います。最近のビルド失敗に対する自動回復機能や、ビルド状況の更新を通知するネイティブ通知機能もあります。ファイルの変更に基づいてビルドの優先順位を賢く設定します。

使用方法は、まずnpmでインストールし、次にプロジェクトを初期化します。その後、変更を監視し始め、ターゲットを指定して新しいビルドを実行します。

Poltergeistは、SwiftやNode.jsなどのプロジェクトタイプを自動的に検出し、設定を行います。ユーザーは設定ファイルを通じてカスタマイズも可能です。

高度な機能として、複雑なプロジェクト向けにCMakeをサポートし、パフォーマンス向上のためにウォッチパターンを最適化します。また、構造化されたログ記録と監視機能も提供します。

開発者は、テストやフォーマットに関する厳格なガイドラインに従って貢献できます。このプロジェクトはオープンソースで、コミュニティからの貢献を歓迎しています。

Poltergeistは、ビルドを新鮮で効率的に保つことで、開発プロセスをスムーズにし、開発者の手間を減らします。

東南アジアの学生は、国際的な人材競争が激化する中で、世界中の大学からますます注目されています。オーストラリア、日本、韓国、台湾などの国々は、労働力不足に対処し、外国人学生の数を増やすために、東南アジアの学生を積極的に誘致しようとしています。

2022年には、東南アジアが留学先としての地域で三番目に大きな存在となり、主にベトナム、マレーシア、インドネシア、タイから35万人の学生が海外で学んでいます。ヨーロッパの大学も、財政的な圧力や人口問題から東南アジアの人材に目を向けていますが、ドイツの「キャリアトラック」のような留学機会を促進する取り組みがあるにもかかわらず、東南アジアの学生はヨーロッパでは依然として少数派です。

多くのヨーロッパの大学は予算削減や赤字に直面しており、収入を得るために国際学生の募集を増やす必要があります。東南アジアの学生をより効果的に引きつけるために、ヨーロッパはビザ手続きの簡素化や奨学金の資金増加を検討するべきです。ノルウェーのように、競争力を維持するためにすでに調整を行っている国もあります。

また、より多くの東南アジアの学生が自国に近い大学を選ぶ傾向があり、日本が人気の選択肢となっています。一方で、アメリカの政治的変化は、ヨーロッパの大学にとって、代替先を求める学生や学者を引き寄せる機会となっています。

要するに、ヨーロッパの教育機関は東南アジアの人材に注目し始めていますが、資金面や地域の選択肢との競争といった課題に直面しています。

株式のリターンを線形アプローチでモデル化する研究についての内容です。この研究では、株式のリターンをシンプルに予測する方法に焦点を当てています。著者のレイ・ジャンは、この線形モデルに関連する手法や技術について詳しく説明していると思われます。目的は、読者が株式のパフォーマンスを効果的に分析し、予測する方法を理解できるようにすることです。

2002年、ハーバード大学の心臓病専門医であるマーク・フィッシュマンは、製薬業界の経験がないまま、ノバルティスを有力な医薬品研究企業に変革する任務を担いました。当時、製薬業界は研究の生産性が低下しており、内部での開発よりも薬の買収にシフトしていました。しかし、フィッシュマンの指導の下、ノバルティス生物医学研究所（NIBR）は驚くべき成果を上げ、同社の新薬の65%が内部研究から生まれ、大きな収益を生み出しました。

フィッシュマンとCEOのダニエル・ヴァセラは、商業的な成功よりも好奇心に基づく研究に重点を置いた独自のアプローチを採用しました。彼らは生物学的メカニズムの理解と、未解決の医療ニーズに応えることを重視しました。NIBRは商業的な圧力から独立して運営され、科学者たちは革新的なアイデアを追求することができました。この結果、グリベックやエントレストといった成功した薬が誕生し、数十億ドルの売上を上げました。

しかし、NIBRは成功を収める一方で財政的なプレッシャーにも直面し、2016年にフィッシュマンが退任した後は、明確な商業的可能性を持つプロジェクトに焦点が移りました。この変化は、効果的であった探求型研究モデルからの逸脱を意味しました。ノバルティスが内部研究を削減し、短期的な財務リターンを優先する中で、フィッシュマンが確立した多くの革新的な原則が放棄されました。

全体として、この物語は製薬業界における革新的な薬の発見の必要性と短期的な財務パフォーマンスの圧力との間の緊張関係を浮き彫りにしています。NIBRの遺産は、医学における突破口を生むためには長期的な科学的探求に焦点を当てることが重要であることを示しています。

イブラヒム・ディアロの「隠すものはない」という記事では、サラという女性の経験を通じてプライバシーの概念が探求されています。最初、サラは自分には「隠すものがない」と感じているため、監視を気にしないと思っています。しかし、隣人のアレックスとシリが過剰に監視してくると、彼女の考えは変わります。

アレックスはサラの生活に干渉し始め、彼女の買い物リストをチェックしたり、荷物を開けたり、さらにはデートにまでついてくるようになります。この常に見られている状況は、サラにプライバシーが単に悪事を隠すことではなく、人間らしく自由に生きるための空間であることを気づかせます。彼女は自分の行動が評価されていることに気づき、誤解されることを恐れて行動を変えるようになります。

この記事は、監視の危険性と、それが悪事を働く人々だけを対象にしているという誤解を強調しています。ディアロは、一方の当事者にアクセスが許可されると、悪意のある者がそれを利用できる脆弱性が生まれる可能性があると主張しています。プライバシーは個人の尊厳を守り、常に見られているというプレッシャーなしに本物の自分を生きるために不可欠であると強調されています。最終的に、著者は監視システムを信頼することの危険性を警告しており、歴史がそのような権力が簡単に乱用されることを示していると述べています。

著者は、迅速なプロジェクト管理ツールであるLinearを使用した経験を共有し、その結果「ローカルファースト」のウェブアプリケーションの概念に興味を持つようになったと述べています。Linearは瞬時に更新され、読み込みの遅延がないため、著者はサーバーとのやり取りに依存する従来のウェブアプリの構造に疑問を抱くようになりました。

Linearは独自の同期エンジンを使用しており、ブラウザのローカルストレージを実際のデータベースとして扱うことで、即時更新やオフライン機能を実現しています。このアプローチは、サーバーが真実の主要な情報源である従来のウェブアプリとは対照的です。

著者は、ローカルファーストアプリを構築する際の複雑さについても触れています。オンラインとオフラインの切り替えや、データの競合解決などの課題があります。また、Electric SQLやJazzといったローカルファーストエコシステム内の既存の解決策についても探求しています。特にJazzは、リアクティブなデータ構造を用いてローカルファーストアプリを簡単に構築できる点が特徴です。

Jazzは独自の開発者体験を提供しますが、サーバーがユーザーデータにアクセスできないようにする厳格な暗号化などの制限もあります。著者は、ローカル開発やストレージ管理における潜在的な課題についても言及しています。

記事は、ローカルファーストアーキテクチャが特にクリエイティブで協力的なアプリケーションにおいてユーザー体験を向上させる可能性がある一方で、すべてのシナリオに適しているわけではないと結論づけています。著者は、開発者に対してプロジェクトのパフォーマンスやユーザー体験を向上させるためにローカルファーストアプローチを探求するよう促しています。

Foundryは、デジタル作業を自動化するプラットフォームを構築しており、手作業によって妨げられている1兆ドルの機会を解放することを目指しています。現在のAIシステムは複雑な現実のシナリオに苦労しており、FoundryはAIエージェントのトレーニングと展開のための信頼性の高いシミュレーション環境を提供することを目指しています。これは、Waymoが自動運転のために採用しているアプローチに似ています。

あなたの役割は、創業エンジニアとして以下の業務を担当します。複雑な企業タスクのためのリアルなブラウザシミュレーションエンジンを開発し、高いAIのパフォーマンスと信頼性を確保するための評価フレームワークを作成します。また、バックエンド（Python、Rust、Goを使用）とフロントエンド（React/Next.js、TypeScriptを使用）の両方のシステムに取り組み、システムのライフサイクル全体を監督します。さらに、コードの品質とテストに関するベストプラクティスを確立します。

私たちが求めているのは、複雑なプラットフォームの構築に6〜10年以上の経験があり、設計から生産までのオーナーシップを示せる方です。分散システム、ブラウザ技術、ネットワーキングに関する強い知識を持ち、TypeScriptとPythonに精通していることが求められます。また、KubernetesやDockerなどの現代的なインフラに慣れていることも重要です。オープンソースへの貢献や技術製品のリーダーシップを通じて実績を示した方を歓迎します。あいまいさに対して快適で、独立して製品を形作る能力がある方を求めています。

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WebSocket、Playwright/Puppeteer、PostgreSQL、Redis、RabbitMQを使用し、インフラにはKubernetes、Docker、CI/CD（GCP/AWS）を採用しています。

Foundryに参加する理由は、初めから大きなオーナーシップと影響力を持つことができる点です。競争力のある報酬と株式を享受し、Scale AIやMetaから集まった才能あるチームと共に革新的な技術を構築する機会があります。

著者は、自宅のラボをデータセンターのVPSから自己ホスティングの環境に移行し、コストを削減しつつ柔軟性を高めることを目指しています。サービスを運用するためにMinisforum UM880 PlusというミニPCを購入し、Proxmox Virtual Environmentを使用して複数の仮想マシン（VM）を管理し、主要な設定にリスクを与えずに実験を行う計画です。

目的は、サービスを自宅に移してより多くのコントロールと実験を行うこと、Kubernetesを学びながら管理可能な設定を維持すること、ディスク暗号化やバックアップを通じてデータの安全性を確保すること、そして展開や設定の自動化を行い、時間を節約しエラーを減らすことです。

脅威モデルとしては、主なリスクは盗難やハードウェアの故障であり、強力なデータ保護と復旧計画が必要です。著者は、問題が発生した際に環境を迅速に復元できる自動化された設定が求められています。

実装手順としては、まずProxmoxを設定します。著者は、暗号化されたDebianシステムにProxmoxをインストールする予定ですが、特にネットワーク設定に関してインストール中に課題に直面しました。次に、仮想マシンがホストのネットワークインターフェースを共有できるようにブリッジネットワークを構築します。さらに、Ansibleを使ってインストールと設定のプロセスを自動化するためのプレイブックを作成します。これには、ホストの設定、Proxmoxのインストール、ネットワークの正しい設定が含まれます。

著者は、簡単に復元またはクラウドプロバイダーに移行できる再現可能な設定の重要性を強調しています。今後の投稿では、このProxmox環境内での仮想マシンの管理と設定方法について詳しく説明する予定です。

この無料のポートフォリオ計算機を使うと、株式のティッカーを変更したり、投資の比率を調整したり、成長率の仮定を設定したりできます。また、月ごとの成長シミュレーションを表示することも可能です。変更を加えると、共有可能なリンクがすぐに更新され、サインアップする必要はありません。このツールを使って投資アイデアを試したり、異なるシナリオを比較したり、Hacker NewsやRedditのようなフォーラムでスナップショットを共有したりすることができます。

Trayceは約1年前に「Dockerコンテナ用のネットワークタブ」として紹介され、新しいバージョンがリリースされました。この新しいバージョンにはHTTPクライアントが追加されており、開発者がネットワークを監視し、ウェブアプリケーションサーバーのデバッグを行うのに役立ちます。これは「開発者向けのBurp Suite」に似ています。

Trayceはリクエストを.localファイル形式で保存し、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います。Linux用のダウンロードサイズはわずか13MBです。開発者はフィードバックを求めており、OAuth2やGRPC、スクリプト機能などの新機能を追加する予定です。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Sublime Textのように永続ライセンスが必要です。

この記事では、CyberArk Conjurというツールにおけるセキュリティの脆弱性について説明しています。このツールは、認証情報やトークンなどの機密情報を管理するために使用されます。脆弱性が悪用されると、リモートコード実行（RCE）と呼ばれる深刻な問題が発生する可能性があります。RCEは、攻撃者が遠隔から悪意のあるコードを実行できることを意味します。この記事は、コアチームエンジニアのヤーデン・ポラットによって書かれており、企業のボールトを安全に保つことの重要性を強調しています。

2025年8月4日、KreaはFLUX.1-Kreaを発表しました。このAIモデルは、光沢がありすぎたり、明るすぎたりする特徴や不自然な質感といった一般的な「AIらしさ」を避けるために設計されています。FLUX.1-Kreaの開発は、AI生成画像の問題に対処し、単なる技術的な正確さよりも美的価値を重視しています。

Kreaの調査結果の重要なポイントは次の通りです。まず、美的価値に焦点を当てています。従来のAIモデルは正確さや技術的能力を優先しがちで、以前のモデルが持っていた多様で本物の美的価値を無視していました。その結果、均一な「AIらしさ」が生まれました。

次に、トレーニングの偏りがあります。ほとんどの画像モデルは限られた美的評価者に依存しており、特定のスタイルに偏った評価を行うことが多いです。特に、特定の人口層や視覚的特性を好む傾向があります。

スタイルの組み合わせについては、異なる美的嗜好を融合させると、誰にも満足されない平凡な結果になることがあります。個々のスタイルに焦点を当てることが重要です。

ユーザーの関与も重要です。ユーザーはしばしば複雑なプロンプトを使って「AIらしさ」を修正しようとしますが、これは専門知識や努力を必要とし、誰にでもアクセスできるわけではありません。

プロンプトの実験に関して、Kreaは曖昧なプロンプトよりも具体的なプロンプトを使用する方が、モデル間の美的嗜好を明らかにするのに効果的であることを発見しました。

モデルの比較では、FLUX.1-KreaはテストにおいてGPT-4.1よりも魅力的な画像を生成し、類似のプロンプトを使用しても典型的な「AIらしさ」を避けることができました。

AIモデルの未来については、特定の美的嗜好に応じた意見を持つモデルへのシフトが示唆されています。このアプローチは、画像生成だけでなく、他の質的なタスクにも広がる可能性があります。

全体として、Kreaの取り組みはAI画像生成における美的価値の重要性を強調し、多様な芸術的嗜好を反映した専門的なモデルへの潜在的なトレンドを示しています。

この投稿の目的は、リレーショナルデータベースモデルの教育を簡素化する方法を探ることです。そのために、著者は第六正規形（6NF）について考察しています。著者は、なぜ6NFが複雑だと見なされることが多いのか、またはあまり使われないのかを疑問視しています。彼らは、どんなデータベースも元のスキーマを変更することなく、仮想的な表現を通じて6NFまたは第四正規形（4NF）で表現できると主張しています。

重要なポイントは以下の通りです。

まず、仮想的な6NF表現についてです。どんなデータベースも、アンカー、属性、リンクに対応する仮想的な関係（リルバルと呼ばれる）に分解できます。これには、さまざまなデータ型や構造が含まれ、MongoDBのような非リレーショナルデータベースでも可能です。

次に、一次データと二次データについて説明します。一次データには、アンカー（IDリスト）、属性（IDと値のペア）、リンク（ID間の関係）が含まれます。一方、二次データは、一次データから再生成できる重複した情報や事前に集計された情報です。

また、思考実験として、すべてのデータベースデータを仮想的なクエリとして表現する方法について考えることを促しています。これにより、6NFはデータを最小限の単位に整理する方法に過ぎないことが明確になります。

6NFの利点としては、データの表現や関係を明確にすること、データ構造やクレンジング手順の文書化に役立つこと、データベース設計やデータカタログの改善の可能性があることが挙げられます。

著者は、このアプローチを用いることでデータベース管理の多くの側面を再考できると提案しており、今後の投稿では関連するトピックについてさらに探求する予定です。

医療専門家たちは、医療におけるエラーが多いAIツールの使用について懸念を強めています。最近、Googleの医療AI「Med-Gemini」に関する事件が発生しました。このAIは、実在しない脳の部位「基底核」を誤って特定するという重大なミスを犯しました。このエラーは、正しい用語「基底核」と混同したことから生じたもので、AIによる「幻覚」、つまり誤った情報が生成されるリスクを浮き彫りにしています。

専門家たちは、医療の文脈でのこうしたエラーが大きな混乱を引き起こし、患者の安全を脅かす可能性があると警告しています。Googleはこのミスをタイプミスとして認めましたが、誤った情報は研究論文に残ったままでした。この問題は、臨床現場におけるAIの信頼性に疑問を投げかけており、より慎重な実施と監視が求められています。

これらの懸念にもかかわらず、Googleは医療用途のAI技術を進め続けており、健康アドバイスの提供や科学者の支援を行っています。専門家たちは、患者の安全を確保するために、医療におけるAIは人間よりもはるかに高い精度基準を持つべきだと強調しています。

json2dirは、JSONファイルをディレクトリに変換する高速なツールで、dotfilesの管理においてhome-managerの代替手段となります。

使用方法は簡単です。まず、必要な構造を持つJSONファイル（例：file.json）を作成します。例えば、以下のような内容になります。

{ "file": "Hello, world!", "dir": { "subfile": "Content.\n", "subdir": {} }, "symlink": ["link", "target path"], "script": ["script", "#!/bin/sh\necho Howdy!"] }

次に、cat file.json | json2dirというコマンドを実行すると、指定したファイルやディレクトリが作成されます。

入力構造について説明します。JSON内のオブジェクトはディレクトリを表し、文字列はファイルの内容を示します。また、配列はシンボリックリンクや実行可能ファイルを示します。シンボリックリンクは["link", "target"]の形式で、スクリプトは["script", "content"]の形式で記述します。

重要な注意点として、入力はUTF-8形式である必要があります。また、他のユーザーのためにファイルを作成する際は、セキュリティリスク（TOCTOU攻撃など）に注意が必要です。

開発とパッケージングについては、json2dirのNixパッケージがflake.nixに含まれています。プロジェクトをビルドするには、cargo buildまたはnix buildを使用します。役立つスクリプトはスクリプトフォルダにあります。また、Nixキャッシュを利用することで、より簡単にアクセスできます。

プロジェクトをフォークしたり、問題を報告したり、プルリクエストを提出することで、ぜひ貢献してください。

この記事では、「エンダーのゲーム」に触発された音声制御の群れの作成について説明しています。このプロジェクトは二部構成で、ユーザーが音声コマンドを使って群れを制御できる仕組みを提供します。音声からテキストへのプログラムと大規模言語モデル（LLM）を利用します。

まず、音声コントローラーについてです。ユーザーが発したコマンドは文字に変換され、LLMに送信されます。このLLMはシミュレーションと対話し、音声制御エージェントとして機能します。このエージェントは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）をサポートするさまざまなアプリケーションで使用できます。具体的な例として、ユーザーが音声コマンドを使って形を描くことができるキャンバスアプリケーションが作成されます。

次に、群れのシミュレーションについてです。群れの中の個々のエージェント（ボイドと呼ばれる）は、移動のために改良されたボイドアルゴリズムを使用します。ユーザーはコマンドを使って位置を割り当てたり、物体を追ったり、ウェイポイントを循環させたりすることができます。新しい機能として、群れを分割したり、位置に基づいてドローンを再割り当てしたり、飛行禁止区域を設定したりすることが含まれています。

さらに、プロジェクトはドローンを効率的にタスクに割り当てる方法、つまり移動コストを最小限に抑えるための割り当て問題にも取り組んでいます。

追加機能としては、ターゲットを囲むこと、ランドマークを追加すること、音声コマンドを簡単にするための音声IDの使用などがあり、機能性が向上しています。

全体として、このプロジェクトの目的は、ユーザーが音声を使って直感的に群れを制御できるようにすることです。プロジェクトの完全なコードはGitHubで公開されています。

最近の研究によると、あまり知られていないマメ科の植物であるデスモジウム・オバリフォリウムが、牛肉の生産を60%も向上させることができることがわかりました。研究者たちは、4年間にわたり、このマメをマランダグラス（ブラキアリア・ブリザンタ cv. マランダ）と混作することで、牛が出荷体重に達するまでの時間を30%短縮できることを発見しました。これにより、農家のコストが削減されるだけでなく、特に牛から発生するメタンなどの温室効果ガスの排出も減少します。

デスモジウム・オバリフォリウムは、1ヘクタールあたり150kgの窒素肥料と同様の効果を持ち、牛の消化を改善し、従来の肥料使用に伴うメタンや亜酸化窒素の排出を減少させます。他のマメ科植物とは異なり、デスモジウムはより強靭で、マランダグラスと共に9年以上も頻繁に再植えすることなく育つことができます。

この研究はブラジルのエンブラパ農業生物学研究所によって行われ、窒素肥料の使用を減らすことの環境的な利点が強調されています。窒素肥料の生産や使用はCO2の排出に寄与するため、農家はコストや過去の失敗からマメ科植物の使用に抵抗を示すことが多いですが、デスモジウムの持続性と効率性は、牧草地での導入を促進する説得力のある理由となります。

デスモジウムを効果的に導入するために、研究者たちはその種を牛の飼料に混ぜて、牧草地で自然に育つようにすることを提案しています。この研究は、より持続可能でコスト効果の高い牛肉生産の実践への道を開くものです。

インテル社のCEO、リップ・ブー・タンは、最近のニュースを受けて従業員にメッセージを送りました。彼はアメリカへの愛情とインテルでの役割に対する感謝の気持ちを表明しました。タンは、インテルがアメリカの技術、製造、国家安全保障において重要な役割を果たしていることを強調しました。また、彼は自身の過去に関する誤解についても言及し、高い倫理基準へのコミットメントを従業員に再確認しました。インテルは政府と密接に連携し、提起された問題を明確にするために取り組んでいると述べ、会社の変革と革新の推進に注力していることを伝えました。半導体製造における今後の重要な節目を前に、彼はチームの進展に誇りを持ち、インテルの未来を強化するための努力を続けるよう励ましました。

Flipper Zeroというデバイスを使って、ロールジャム攻撃の一種が実施されました。この攻撃は、キーレスエントリーシステムを狙い、使用される信号を操作することで不正アクセスを可能にします。詳細については、提供されたリンクを参照してください。

「呪われた知識」に関連するさまざまな技術についての要約は以下の通りです。

Zitadelのアクションでは、スクリプト機能が正規表現の名前付きキャプチャグループをサポートしておらず、問題が発生しています。Microsoft EntraはPKCEをサポートしていますが、ドキュメントにはその記載がなく、ユーザーを誤解させる可能性があります。画像のEXIFメタデータでは、画像の寸法が実際の寸法と異なることがあり、トリミングやリサイズが複雑になります。YAMLの空白処理は混乱を招くことがあります。

Windowsでは、隠しファイルを「w」フラグで開くことができず、特定の設定で混乱を引き起こします。Bashスクリプトでは、行末の自動変換がスクリプトを壊すことがあります。Cloudflare WorkersのFetchリクエストはデフォルトでHTTPを使用し、リダイレクトの問題を引き起こす可能性があります。モバイルのGPS共有では、位置情報の許可がない場合、画像からGPSデータが削除されることがあります。

PostgreSQLのNOTIFYはトランザクション内で通知を処理するため、パフォーマンスの問題が生じることがあります。npmスクリプトは実行のたびにHTTP呼び出しを行うため、ヘルスチェックには信頼性がありません。ユーザーがJavaScriptプロジェクトに互換性のために多くの不要な依存関係を追加することがあります。長いパスワードに関しては、Bcryptはパスワードの最初の72文字のみを使用し、それ以降は無視されます。

JavaScriptの日付オブジェクトでは、日付が不一致にインデックス付けされており、年と日は1から始まり、月は0から始まります。ESMインポートでは、特定のモジュールを使用すると、特定のバージョン以前のNode.jsがクラッシュすることがあります。PostgreSQLにはパラメータの数に制限があり、大量挿入が失敗することがあります。セキュアコンテキストでは、一部のウェブ機能がHTTPSまたはローカルホストでのみ機能します。TypeORMの削除メソッドは元のオブジェクトを変更し、データ損失を引き起こす可能性があります。

これらのポイントは、ソフトウェア開発におけるさまざまな技術的な課題や特異性を示しています。

Parseは、ウェブサイトを簡単にAPIに変換し、ブラウザを使わずにデータを抽出できるサービスです。使い方は以下の通りです。

まず、ウェブサイトのURLを入力し、必要なデータを簡単な言葉で指定します。次に、Parseはカスタムスクレイパーを生成し、必要なデータを迅速に抽出します。最後に、生成されたAPIエンドポイントを通じて、構造化されたデータにいつでもアクセスできます。

このサービスの主な特徴は、AIを活用してウェブサイトを分析し、効果的にデータを抽出する点です。ブラウザを使用しないため、従来の方法よりも効率的で信頼性があります。また、ユーザーフレンドリーなダッシュボードを提供しており、スクレイパーや設定を簡単に管理できます。リアルタイムでAIと対話しながらスクレイパーを調整できる機能もあります。さらに、スクレイピングのスケジュール設定や、必要に応じて以前のバージョンに戻すことも可能です。

例えば、cURLを使って簡単なコマンドで商品価格などのデータを取得することができます。

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、そのお手伝いができます。

要約がありません。

「歴史的テクノロジーツリー」というプロジェクトは、エティエンヌ・フォルティエ・デュボワによって作られました。このプロジェクトは、300万年前から現在までの技術の歴史を示すインタラクティブなビジュアライゼーションです。現在、テクノロジーツリーはまだ進行中で、具体的な技術やそのつながりは含まれていません。このプロジェクトは、技術の歴史に関わる方法を提供し、参加を呼びかけています。

Underjordというコンサルタント会社が行っている実験プロジェクトについて紹介します。この会社はElixirとNervesに特化しており、著者は192コアのAmpere Oneサーバー上で500台の仮想Linuxデバイスを運用することに挑戦しています。Nervesプロジェクトは、Elixirプログラミング言語を使って信頼性の高いIoTデバイスを構築するためのフレームワークです。

著者は、BEAM仮想マシンの高い同時実行性を活かして、多数の仮想デバイスを運用することでハードウェアの能力を示そうとしています。初めはU-Bootブートローダーに関する課題がありましたが、Nervesの創設者であるフランク・ハンレスの助けを借りて解決策を見つけました。

現在、500台の仮想デバイスを効率的に管理することに成功しており、将来的には数千台にスケールアップすることを目指しています。このプロジェクトは、Nervesの機能のテストを強化し、IoTアプリケーションの開発を簡素化することにも寄与するでしょう。

今後は、起動プロセスの改善やシステムの限界テストを計画しており、これまでのサポートに感謝の意を示しています。また、コミュニティからのフィードバックや関与を歓迎しています。

レオナルドは、映像コーディングと標準化の分野で豊富な経験を持つ専門家です。彼は工学のバックグラウンドを持ち、社会に貢献することの重要性を強く信じています。1988年にデジタルメディアの標準を作成し、業界内での円滑なコミュニケーションと相互運用性を実現するために、映像専門家グループ（MPEG）を設立しました。MPEGは、デジタルメディアやテレビに大きな影響を与えたMPEG-1、MPEG-2、MPEG-4などの重要な標準をいくつか開発しました。

しかし、2020年までにMPEGは内部の対立や古くなったライセンス慣行に直面し、技術の進展や消費者の利益を妨げる状況になりました。これに対処するために、レオナルドは「人工知能による映像、音声、データコーディング（MPAI）」という新しい組織の設立を提案し、2020年9月に設立されました。MPAIは先進技術を用いて標準を開発することを目指しており、すでに5つの標準を作成し、AIや映像コーディングを含むさまざまな用途に向けてさらに多くの標準を計画しています。

レオナルドは、自身の著書の中でMPEGの興隆と衰退、そしてMPAIの始まりを記録し、これらの組織が技術や社会に与えた影響を強調しています。

ドイツには、国を離れたい起業家に影響を与える出口税があります。この税は、外国を含む有限責任会社の1%以上の株式を所有している場合に適用されます。税額は高く、過去3年間の会社の平均収益に13.75を掛け、その後、個人の所得税率で課税されます。

影響を受ける人々については、会社の株式を持たない従業員は出口税なしで国を離れることができます。赤字の会社の所有者は、評価額が低いために出口税がゼロになることがあります。一方、利益を上げている会社の所有者は、かなりの出口税に直面し、これは経済的な負担となる可能性があります。また、非常に大きな会社の所有者は、信託を利用することで税を回避できる場合があります。

ビジネスオーナーのシナリオとしては、低収益のビジネスでオーナーに給与が支払われていない場合、出口税はゼロになることがあります。適度な収益を上げているビジネスでは、オーナーに給与が支払われると高額な出口税が発生する可能性があります（例えば、20万ユーロの収益に対して70万ユーロの税金）。

出口税は、起業家がドイツに留まることを余儀なくさせ、個人的またはビジネス上の理由での移転を難しくすることがあります。そのため、創業者はビジネスが大きく成長する前に離れることを検討することが推奨されています。

起業家は、出口税を軽減するために会社の実際の価値を評価したり、税を回避するためのビジネス構造を考えることを検討するかもしれません。この記事は、特に移転を考えている場合、起業家にドイツの出口税の影響について慎重に考えるよう促しています。

要約がありません。

このブログ記事では、モデルコンテキストプロトコル（MCP）がエージェントとツールを接続するための標準であることが説明されていますが、重要なのは、大規模言語モデル（LLM）がMCPを理解する必要はないという点です。代わりに、ユーザーがLLMが有用な応答を生成するために適切なコンテキストを提供する責任があります。

主なポイントは以下の通りです。

まず、ツール呼び出しについてです。LLMは提供されたツール定義に基づいて関数呼び出しを生成できますが、実際にこれらのツールをどのように使うかを理解しているわけではありません。単に、どのツールを呼び出すかを示すテキストを作成するだけです。

次に、MCPの概要です。MCPはエージェントがツールに接続する方法を標準化し、開発者が各ツールごとにカスタムコードを書くことなく、さまざまなデータソースを統合しやすくします。これは、ユニバーサルアダプターのような役割を果たします。

開発者にとっての利点もあります。MCPは複数のツールをより効率的に管理できるようにし、一貫したフォーマットを提供し、新しいシステムとの統合を容易にします。ただし、LLMはMCPが使用されていることを明示的に知らされない限り、その存在を認識しません。

最後に、コンテキストエンジニアリングについてです。これは、LLMに関連する出力を生成するための正しい入力を提供することを指します。プロンプトの質が重要であり、ツール呼び出しはLLMが必要な情報にアクセスする能力を高めます。

要するに、MCPは開発者がモジュール化された信頼性の高いシステムを構築するための便利なツールであり、LLMに複雑な統合の負担をかけることなく利用できます。

ベンジャミン・フランクリンの「大帝国を小さなものにするためのルール」は、1773年に発表された風刺的な作品で、イギリス政府のアメリカ植民地に対する政策を批判しています。

フランクリンはユーモアと風刺を用いて、読者に政府の政策を植民地の視点から考えるよう促しています。彼は、アメリカ植民地が直面している問題について考えさせることを目的としています。

このエッセイでは、貿易制限や重税、抑圧的な統治など、植民地のさまざまな不満が取り上げられています。フランクリンは、イギリス政府が植民地を平等なパートナーとして扱わないことが、これらの問題を悪化させていると指摘しています。

フランクリンは、もし従うべきルールとして提案された場合、大帝国が衰退することになる不条理な規則を示しています。これには、植民地を虐待することや、不公平な税金を課すこと、無能な官僚を送り込むことが含まれます。

フランクリンは、風刺を通じて意識を高め、変化を促すことを望んでいましたが、風刺が一部の読者を遠ざけたり、政府からの反発を招く可能性があることも認識していました。彼の批判は、イギリス当局からの監視や敵意を高める結果となりました。

フランクリンの風刺に対する最初の反応は好意的で、広く出版され、販売もされました。しかし、彼は風刺がしばしば娯楽として機能し、説得力を持たないことがあるため、実際の変化をもたらす効果が限られることを理解していました。

全体として、フランクリンの作品は植民地関係や不適切な統治のリスクについて考えるよう呼びかけており、深刻な政治的懸念を強調するために機知を用いています。

要点を明確でシンプルにまとめることが重要です。複雑な文をわかりやすくし、要約が簡潔で直接的であることを重視します。情報を整理し、読み手が理解しやすい形で提供することが求められます。

Notteは、さまざまなタスクを信頼性高く自動化するために設計された新しいブラウザエージェントプラットフォームです。このプラットフォームにはいくつかの特徴があります。

まず、ウェブサイトの観察やデータのスクレイピング、アクションの実行が可能なサイトインタラクション機能があります。また、Pydanticモデルを使用して特定の形式でデータを取得できる構造化出力機能も備えています。さらに、CAPTCHAの解決やプロキシ、検出防止機能を含むステルスセッション機能もあります。

ハイブリッドワークフローを利用することで、スクリプトとAIエージェントを組み合わせてコストを削減し、信頼性を向上させることができます。秘密の保管庫機能を使えば、メールアドレスやパスワードなどの認証情報を安全に管理できます。そして、デジタルペルソナを作成することで、アカウント設定のためのユニークなアイデンティティを生成することも可能です。

Notteは、アカウント作成やフォーム記入といった複雑なタスクを簡素化します。Playwrightと連携して動作し、必要なときにのみエージェントを使用することで効率的な自動化を実現します。

YouTubeでデモを確認したり、GitHubのクイックスタートガイドを通じてNotteを使い始めたり、コンソールで無料プランを試すことができます。フィードバックも歓迎されています。

著者は「Synchrotron」というプロジェクトにPythonを選びました。これは、速度よりも柔軟性と修正のしやすさを重視したためです。Synchrotronでは、シンプルなPythonクラスを使ってノードを作成します。これにより、音声を処理できるノードを簡単にリンクさせることができます。ユーザーはシンセサイザーやMIDI楽器など、さまざまな音声ツールを作成でき、ウェブインターフェースや他の手段を通じてシステムと対話することが可能です。このプロジェクトはまだ実験段階で、著者にとって初めてのリリースです。音声やコーディングに興味のある人からのフィードバックを歓迎していますが、現在はドキュメントが不足しています。

詳細については、Synchrotronエディターのウェブサイトを訪れるか、GitHubでソースコードを確認してください。