「try and」というフレーズは、特にイギリス英語で「try to」という意味でよく使われます。このフレーズは動詞の原形が続くことができます。その起源は少なくとも16世紀後半にさかのぼります。

「try and」の使用については、イギリス英語でより一般的ですが、アメリカ英語でも使われます。また、「try to」に比べてカジュアルな印象があります。

文法的な特性としては、標準的な接続とは異なり、「try and」の「and」は動詞の順序を入れ替えることを許しません。また、「both」によって前置きされることはなく、通常、続く動詞は原形でなければなりません。さらに、「try」と「and」の間に副詞や否定を挟むことも制限されています。

方言によっては、「try and」の使い方に異なるルールがあり、いくつかの方言では活用形が許可されることもあります。

英語には「to」の代わりに「and」を使う他のフレーズもあり、例えば「be sure and」など、似たような文法的な特徴を示します。

要するに、「try and」は特定の文法ルールや歴史的な背景を持ち、方言によっても異なる独特な構文です。

エンジニアリングブログの検索エンジンを作成しました。これは、実際の技術例を探すために複数の企業ブログをチェックするのが面倒だったからです。

新しい技術を学ぶ際、GoogleやMetaのような企業からの洞察が役立ちますが、これらの情報は多くのブログに散らばっているため、見つけるのが難しいという問題があります。そこで、Engineering.fyiでは、Google、Meta、Stripeなど約15社のエンジニアリングブログを一か所に集めてインデックス化し、検索できるようにしました。ユーザーはトピックや難易度、コードサンプルでフィルタリングすることができます。

このサイトはNext.js、SQLite、DrizzleORMを使用して構築されており、各ブログ用のカスタムスクレイパーと基本的なタグ付けシステムを備えています。タグ付けシステムはまだ改善中です。現在、コアの検索機能は正常に動作しており、新しいブログは毎週追加されています。

今後の機能として、ユーザーのフィードバックに基づいて、AIによる記事の要約、トレンドの洞察をまとめた週刊ダイジェスト、ブックマーク機能などが考えられています。ただし、各ブログには独自のフォーマットがあり、正確なタグ付けシステムを作成するのは難しいという課題があります。

フィードバックを求めています。価値のあるエンジニアリングブログの提案や、AIによる要約の有用性についての意見、これらの企業からエンジニアリング記事を発見する現在の方法について教えてください。

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著者は、UnderjordというElixirとNervesに特化したコンサルタント会社の一員であり、5000台の仮想Linux IoTデバイスを、1TBのRAMを搭載した192コアのAmpere Oneマシン上で動かす実験について語っています。彼らはカンファレンスでの発表に向けて準備を進めており、KVM（カーネルベースの仮想マシン）やQEMUを用いた仮想化に関する知見を共有しています。

重要なポイントとして、まずNervesフレームワークがあります。このフレームワークは、開発者がElixirを使って組み込みデバイスを構築できるようにし、BEAM仮想マシンをオペレーティングシステムとして扱い、Linuxをカーネル機能に依存させます。これにより、メモリの安全性や堅牢な回復戦略が提供されます。

次に、ブートローダーの開発についてです。「little_loader」と呼ばれる新しいブートローダーが作成され、ARM64 QEMUデバイスのブートプロセスを簡素化し、A/Bアップグレードなどの機能を可能にしました。

パフォーマンスとメモリ管理に関しては、著者は3000台以上のデバイスを同時に動かすことに成功し、効率的なメモリ使用を確認しました。彼らはBEAMとLinuxのメモリ設定を調整し、最終的には5100台のデバイスを稼働させました。

今後の計画としては、Nervesツールの一部として成果を発表し、さらにパフォーマンスを向上させるためにKVMとNUMAの相互作用を検討することが挙げられています。

著者は、大規模なワークロードでの実験の価値や、Linux、QEMU、パフォーマンスチューニングに関する知識の習得について振り返っています。このプロジェクトは、強力なハードウェア上で多くの仮想デバイスを効率的に運用する可能性を示しており、IoTアプリケーションのテストや開発の向上に寄与することが期待されています。

OS/2は、Intel 80286および80386マイクロコンピュータ向けにMicrosoftが開発した新しいオペレーティングシステムです。このシステムは、マルチタスク機能、包括的なアプリケーションプログラミングインターフェース（API）、将来のハードウェアとの互換性により、次の10年間の主要なシステムになることを約束しています。OSは、OS/2カーネル、Windowsプレゼンテーションマネージャー（WPM）、OS/2 LANマネージャーの3層で構成されています。

主な特徴として、まずマルチタスク機能があります。OS/2は、優先度や時間配分に基づいてタスクを管理するプリエンプティブスケジューラのおかげで、複数のアプリケーションを同時に実行できます。次に、ダイナミックリンクライブラリがあり、これによりディスクスペースを節約し、アプリケーション間でコードを共有できるため、更新やバグ修正が容易になります。

さらに、OS/2は既存のMS-DOSアプリケーションをリアルモードで実行しつつ、マルチタスクのために保護モードを使用できるため、ユーザーは新しいシステムへの移行がスムーズです。プロセスとスレッドの管理においては、OS/2はプロセスとスレッドを区別し、アプリケーション内でのタスク管理やリソース共有を迅速に行います。

メモリ管理機能も充実しており、仮想メモリをサポートしているため、プロセスは物理的に利用可能なメモリ以上を使用できます。また、メモリ保護や共有メモリの機能も備えています。デバイスサービスに関しては、OS/2はビデオ、キーボード、マウスの高度な処理を提供し、従来のBIOSサービスよりもパフォーマンスを向上させています。

ファイル管理では、OS/2のファイルシステムはMS-DOSと互換性があり、階層構造を持ち、非同期ファイル操作をサポートしています。プロセス間通信（IPC）については、パイプ、キュー、セマフォなどのさまざまなメカニズムを提供し、プロセス間のコミュニケーションを円滑にします。その他にも、タスクのタイミング、プロセスのシグナル管理、音声管理などのユーティリティが含まれています。

今後、OS/2は強化されたファイルシステムやセキュリティ対策などの新機能を搭載して進化することが期待されています。大手企業からの支援を受けて開発が進められており、将来のソフトウェアにとって強力なプラットフォームとして位置づけられています。

この記事では、Zigプログラミング言語の構文について説明し、その強みやRustに対する改善点を強調しています。特に、コード要素の扱い方に焦点を当てています。

Zigでは、整数リテラルの構文が簡素化されており、すべての整数リテラルに対して単一の型であるcomptime_intを使用しています。これにより、u8やu32のような接尾辞が不要になります。

文字列リテラルに関しては、Zigの生文字列構文が特徴で、エスケープシーケンスなしで簡単に複数行の文字列を扱うことができます。各行は別々のトークンとして扱われ、他の言語でよく見られるインデントの問題を回避しています。

レコードリテラルについては、Zigは簡潔な構文を採用しており、読みやすく書きやすいです。また、フィールドへのアクセスも容易です。

型の構文は、Zigでは接頭辞ベース（例：u32、[3]u32）であり、Cの構文よりもシンプルです。ポインタの逆参照も自然言語に近い形で書かれています。

関数の宣言に関しては、Zigの構文は明確で、関数名がfnキーワードの横に配置され、戻り値の矢印が省かれています。これにより、視覚的な煩雑さが軽減されています。

制御フローでは、Zigはandやorといったキーワードを使用しており、記号（&&や||）よりも読みやすさが向上しています。また、明示的な戻り値の記述が求められ、コードの構造が明確になります。

ループや条件文については、Zigはループにelse句を追加でき、if文に対してもより伝統的なアプローチを採用しています。これにより、Rustに比べて構文が煩雑になりません。

変数のシャドウイングを禁止し、明示的なインポートを要求することで、Zigは名前解決の複雑さを避けています。

Zigでは、値、型、パターンを一様に扱うため、構文が簡素化され、特別なケースの数が減ります。

ジェネリクスについては、Zigは通常の関数呼び出しとして扱い、型推論の複雑さを回避しています。

Zigの組み込み関数は明確に命名されており、混乱を防ぎ、明瞭さを向上させています。

全体として、この記事はZigの構文がシンプルに設計されており、コードの可読性と理解を向上させることを主張しています。著者は、この言語のミニマリストなアプローチと一貫した構文を評価しつつ、いくつかの改善点についての個人的な好みも述べています。

このガイドでは、Bash（Linux）とZsh（macOS）でコマンドラインツールのタブ補完を作成する方法を説明します。基本的なタブ補完の設定方法や、Bashではネイティブにサポートされていない説明をシミュレートする方法についても触れています。

タブ補完は、ユーザーが<TAB>キーを押すとハンドラ関数によって開始されます。この関数は現在のコマンドを確認し、ユーザーの入力に基づいて可能な補完を生成します。

補完を設定するには、各シェルに特化した関数を定義します。Bash用には_complete_foo_bash、Zsh用には_complete_foo_zshという関数を作成し、共通の関数を呼び出して補完を生成します。これらの関数は通常、ユーザーの設定ファイル（~/.bashrcや~/.zshrc）に追加されます。

Zshは補完に説明を表示できますが、Bashはできません。ただし、Bashの補完を構造化して、選択されたときにのみ実際の補完を表示し、出力に説明を含めることでシミュレートすることが可能です。

このガイドでは、完成した単語に対しても説明を表示する方法を示しています。ダミー補完を使用することで、ユーザーは文字を削除することなくコマンドオプションを理解しやすくなります。

投稿には、架空のコマンドfooの補完と説明を処理するための例となる関数が提供されており、シェルで直接テストすることができます。

最終的なコードは、両方のシェルで可能な補完と説明を表示し、部分的な補完と完全な補完の両方を処理することで、ユーザーフレンドリーな体験を提供します。これらの手順に従うことで、BashとZshの両方でシームレスに動作する効果的なタブ補完スクリプトを作成できます。

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Open Lovableは、AIと簡単にチャットしながらReactアプリを作成できるツールです。設定方法は以下の通りです。

まず、リポジトリをクローンしてインストールします。コマンドラインで「git clone https://github.com/mendableai/open-lovable.git」と入力し、次に「cd open-lovable」でフォルダに移動します。その後、「npm install」を実行して依存関係をインストールします。

次に、環境変数を設定します。「.env.local」という名前のファイルを作成し、必要なキーを追加します。まず「E2B_API_KEY」をe2b.devから取得し、「FIRECRAWL_API_KEY」をfirecrawl.devから取得します。さらに、少なくとも一つのAIプロバイダーのキーを追加することもできます。「ANTHROPIC_API_KEY」はanthropic.comから、「OPENAI_API_KEY」はopenai.comから、「GROQ_API_KEY」はgroq.comから取得できます。

最後に、アプリケーションを実行します。「npm run dev」と入力してアプリを起動し、ブラウザで「http://localhost:3000」にアクセスします。

ライセンスはMITです。

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この記事では、著者たちがCopilot内のPythonサンドボックスを調査し、基盤となるコンテナへのルートアクセスを取得することに成功した様子が紹介されています。彼らの探求と発見が、技術ブログの形式で詳しく述べられています。

2025年のHTMLデーに向けて、私は現在の空の色をCSSグラデーションとして表示するウェブサービスを作成しました。この色は大気の状態に基づいて生成され、JavaScriptを使用せずに毎分更新されます。ソースコードや詳細情報はGitHubで確認できます。

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、AIシステムにおける深刻なセキュリティ問題であるプロンプトインジェクションについて講演し、「致命的トライフェクタ」という概念を紹介しました。この概念は、これらのシステムを保護する際の課題を浮き彫りにしています。講演は録音されていませんが、スライドとメモを使った注釈付きのプレゼンテーションを作成しました。

プロンプトインジェクションは、SQLインジェクションに似たもので、AIのプロンプトに関わる問題です。信頼できる指示と信頼できない入力が混ざることで、セキュリティの脆弱性が生じます。例えば、翻訳アプリがフランス語に翻訳する指示を受けた際に、ユーザーが海賊のように応答するよう命令した場合、アプリは元の指示に従わず、リスクを示すことになります。

マークダウンエクスフィルトレーションは、プロンプトインジェクションの一般的な形態で、攻撃者がAIを騙してデータを自分のサーバーに送信するリンクを作成させることで、機密データを抽出する手法です。最近、多くのシステム、特に著名なAIプラットフォームがプロンプトインジェクションの影響を受けており、複雑なシステムでも悪用される可能性があることが明らかになっています。

「致命的トライフェクタ」という用語は、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、外部との通信の組み合わせを指し、これがデータ盗難につながる可能性があります。これらの要素のいずれかを排除することで、攻撃を防ぐことができます。現在提案されている防御策の多くは、攻撃をフィルタリングするために追加のAI層を加えることなどですが、99%の成功率では不十分です。攻撃者は常に弱点を探し続けるためです。

モデルコンテキストプロトコル（MCP）の設計は、ユーザーが安全な選択をすることに過度に依存しており、これは現実的ではありません。ユーザーは意図せずに複数のシステムを有効にして脆弱性を生じさせることがあります。

また、セキュリティに関する議論で新しい用語を作ることについての見解を共有し、これらの問題に関する用語の改善に対する関心を表明しました。詳細については、私のブログにプロンプトインジェクションや致命的トライフェクタに関する投稿があります。

この文章は博物館に関する活動や提供されているサービスの概要を示しています。まず、博物館の訪問情報があり、サウスケンジントンやトリングなどの場所が含まれています。次に、自然を観察したり、地元の野生動物をモニタリングするなどの参加機会が紹介されています。

また、会員になる方法や寄付、企業とのパートナーシップなど、支援の選択肢もあります。展示内容には、イギリスの野生動物や恐竜、宇宙に関するものが含まれています。さらに、博物館で行われるイベントについての情報も提供されています。

全体として、人々が博物館の資源に関わり、その使命を支援することを促しています。

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POML（プロンプトオーケストレーションマークアップ言語）は、大規模言語モデル（LLM）のプロンプト構造を改善することを目的とした新しいマークアップ言語です。この言語は、整理されていないプロンプトやデータ統合の問題、フォーマットの感受性などの課題を解決する手助けをします。

POMLの主な特徴には、HTMLに似た構文を使用している点があります。具体的には、<role>、<task>、<example>といった要素を使うことで、可読性や再利用性を高めています。また、さまざまなデータタイプ（テキスト、表、画像など）をサポートし、外部ソースとの統合も容易に行えます。さらに、CSSに似たスタイリングシステムを採用しており、コンテンツとデザインを分離することで、プロンプトの論理に影響を与えずにスタイルを変更することができます。動的なプロンプトを作成するためのテンプレートエンジンも含まれており、変数、ループ、条件を使ったプロンプト作成が可能です。

開発ツールとしては、Visual Studio Code用のIDE拡張が提供されており、構文のハイライト、自動補完、エラーチェック機能があります。また、Node.jsやPython用のSDKも提供されており、アプリケーションとの統合が簡単に行えます。

POMLを使い始めるための簡単な例も用意されており、教師が光合成を説明する役割を持ち、画像を使用する内容が示されています。POMLを利用するには、開発者はVisual Studio Codeの拡張をインストールし、LLMの設定を行う必要があります。

追加のリソースとして、YouTubeにデモ動画があり、構文や要素に関する詳細なドキュメントも提供されています。プロジェクトは、貢献者ライセンス契約（CLA）のもとでの貢献を歓迎しており、Microsoftのオープンソース行動規範に従っています。ライセンスはMITライセンスです。

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Framework Desktopは、コンパクトで静かなPCであり、その性能と独自のデザインでユーザーを驚かせています。従来のデスクトップよりも小型ですが、AMD Ryzen AI Max 395+プロセッサのおかげで、より高速な動作を実現しています。このCPUはノートパソコン用のチップであり、Framework Desktopは小型ながら優れた性能を発揮します。

特に、このPCはカスタマイズ可能なフロントタイルを備えており、静音性も高いため、デスクトップ市場で際立っています。マルチコアタスクにおいて優れた性能を発揮し、BeelinkやAppleのM4チップと比較しても、特にDockerを使用した開発タスクでは優れた結果を出しています。Appleはシングルコア性能が優れていますが、Framework Desktopは非常に低価格で強力なマルチコア性能を提供しており、コストパフォーマンスが高いです。

64GBのRAMと2TBのNVMeストレージを搭載したモデルは1,876ドルで販売されており、同等のMacモデルよりもかなり安価です。ユーザーは、通常の作業には64GBで十分だと感じていますが、大規模なAIモデルを実行する場合には128GBが必要になるかもしれません。

全体として、Framework Desktopは強力で楽しいLinux対応のマシンを求める人に非常におすすめです。ただし、予算が限られている人には、Beelink SER9のような代替品が半額で提供されており、性能はやや劣りますが選択肢として考えられます。また、ゲームにも適しており、専用のグラフィックカードに匹敵する性能を持っているため、開発とレジャーの両方に対応できる多用途なPCです。

ケン・シリフのブログ記事では、1985年に発売されたインテル386プロセッサの3D CTスキャンから得られた驚くべき発見について述べられています。このプロセッサは、x86シリーズで初めての32ビットチップです。スキャンの結果、内部には複雑な構造があり、6層の配線やパッケージに接続されたほとんど見えない金属ワイヤーが確認されました。386プロセッサは、132本のピンを持つカスタムセラミックパッケージを使用しており、電源供給を最適化し、ノイズを減少させています。

重要な点として、セラミックパッケージは6層のプリント基板のように設計されており、ダイ上の小さな回路からマザーボードの大きな機能への接続を容易にしています。また、チップは入力/出力（I/O）回路と論理回路のために別々の電源とグラウンドネットワークを持ち、動作中の干渉を防いでいます。セラミックパッケージの製造プロセスには、配線用のタングステンペーストの使用や、ピンの金メッキなど、いくつかの工程が含まれています。スキャンでは、「ノーコネクト」ピンも確認されており、これはテスト中に役立つことを示唆しており、デバッグの可能性を示しています。

全体として、386パッケージの複雑さは、インテルの以前の設計に比べて大きな進歩を示しており、コンピュータの性能におけるパッケージの重要性に対する同社の理解が進化していることを反映しています。技術が進歩するにつれて、後のプロセッサはさらに多くの接続を持つようになり、386の132本のピンから現代のチップでは数千本に増加しています。

現在の大規模言語モデル（LLM）をコーディングツールとして活用する状況について、さまざまなAIツールを4週間試した個人的な経験をもとに述べます。

LLMをコーディングのワークフローに統合するのは簡単ですが、完全に生産準備が整ったコードを自動生成するわけではありません。ユーザーは生成されたコードを読み、理解する能力が必要です。LLMはコードの整理が苦手で、構造がしっかりしているプロジェクトや文書化されたプロジェクトで最も効果を発揮します。人気のある言語やフレームワーク以外では効果が薄く、LLMに頼ることで学習が疎かになる可能性があります。

「エージェント」と呼ばれるツールは、LLMを強化し、ローカルサーバーやAPIと連携してより複雑なタスクを実行できるようにしますが、真の知能は持っていません。多くのLLMツールは安定性や価格の問題に直面しており、頻繁な更新や変更がワークフローを妨げることがあります。

LLMモデルの性能はさまざまで、Claude 4は他のモデルよりも優れていることが多いです。ローカルモデルは現在、大規模でクローズドなモデルには対抗できません。製品レビューでは、Github Copilotは良い価値を提供しますが、VSCodeに依存しているため柔軟性が制限されます。Claude Code Proはターミナルベースで性能はまずまずですが、ユーザーフレンドリーなインターフェースが欠けています。Gemini CLIやJulesは価格が複雑で、性能にも問題があります。AIファーストのIDEは、価格や機能の面で一般的に効果が薄いです。

LLMは確立されたコーディング標準の処理、統合テストの作成、バグの迅速な修正、シンプルなソフトウェアコンポーネントの作成に優れていますが、しばしば複雑で質の低いコードを生成します。特にフロントエンド開発ではその傾向が強く、強く型付けされたバックエンド言語では優れた性能を発揮しますが、カスタムで複雑なフロントエンドデザインには苦労します。

LLMは有用である一方で、多くの制限があります。特に古い知識や人気のあるライブラリに対する偏見が問題です。Github Copilotはその価値から推奨されますが、すべてのコーディングタスクにLLMに依存する必要はありません。将来的には、現在の大規模で一般化されたモデルのトレンドとは異なる、より軽量で焦点を絞ったLLMの登場が期待されます。

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Quickshellは、QtQuickを使用してステータスバーやウィジェット、ロックスクリーン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連携し、完全なデスクトップ環境を構築します。

Quickshellの主な特徴には、リアルタイムでの更新機能があります。変更を保存するとすぐに反映されるため、迅速に調整が可能です。また、ユーザーフレンドリーな言語であるQMLを使用しており、学びやすく柔軟なユーザーインターフェースの構築に適しています。さらに、Quickshellは幅広い統合機能を提供しており、新しい統合が定期的に追加されています。

全体として、Quickshellはデスクトップ開発を簡素化し、ユーザーインターフェースコンポーネントの迅速かつ効率的な作成を可能にします。

ザック・ダニエルは、Elixirプログラミングコミュニティにおける「let it crash」というフレーズに関する一般的な誤解について論じています。彼は、このフレーズが新しい開発者を誤解させ、良くないコーディング習慣を助長する可能性があると主張しています。

Elixirでは、プロセスがクラッシュすると、スーパーバイザーによって自動的に再起動されるというのがBEAM仮想マシンの重要な機能です。しかし、「let it crash」という表現は、開発者がエラーを無視したり、いい加減なコードを書いても良いという印象を与え、結果的にユーザー体験を悪化させることがあります。すべてのエラーをアプリケーションのクラッシュに任せるのではなく、開発者はエラーを適切に処理し、ユーザーに対して意味のあるフィードバックを提供することを目指すべきです。

ダニエルは、クラッシュが本当に回復不可能な状況では許容されることもあるが、単にクラッシュさせるのではなく、プロセスが回復できるようにすることに焦点を当てるべきだと提案しています。彼は、Elixirの真の強みはプロセスを再起動し、エラーを効果的に管理する能力にあると強調し、この能力をよりよく反映するために「let it heal」というフレーズを提唱しています。

約3000万人を対象とした包括的な分析によると、自動車の排気ガスなどの大気汚染が認知症のリスクを高めることが示されています。現在、世界中で5740万人以上が認知症を患っており、この数は2050年までにほぼ3倍になると予測されています。

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、他の地域では状況が悪化しています。研究では、微細粒子状物質（PM2.5）、二酸化窒素（NO2）、すすなどの汚染物質が認知症の重要なリスク要因として特定されています。具体的には、PM2.5の濃度が1立方メートルあたり10マイクログラム（μg/m³）増加するごとに、認知症のリスクが17%上昇することが分かりました。

この研究は『ランセット・プラネタリー・ヘルス』に発表され、主に高所得国からの51件の研究を分析しました。また、今後の研究では社会的に疎外されたグループの代表性を高める必要があると強調しています。著者たちは、大気汚染への対処が健康の改善につながり、医療システムへの負担を軽減し、最終的には認知症の予防に役立つと述べています。

この関連性のメカニズムとしては、脳内の炎症や酸化ストレスが挙げられ、これらは認知症の発症に寄与することが知られています。研究は、より厳しい大気質規制の導入と、都市計画や交通政策を含む学際的なアプローチによる認知症予防を提唱しています。

要するに、大気汚染を減少させることは、認知症のリスクを大幅に低下させ、個人や社会全体に利益をもたらす可能性があります。

ジェフリー・クレメンス、オリビア・エドワーズ、ジョナサン・ミアによる作業論文「カリフォルニアのファストフード最低賃金は雇用を減少させたのか？」では、2024年4月から施行されたカリフォルニア州のファストフード労働者向けの20ドルの最低賃金が与える影響を調査しています。この研究によると、2023年9月から2024年9月の間に、カリフォルニアのファストフード業界の雇用は、アメリカ全体と比較して2.7%減少しました。過去の雇用動向を考慮に入れると、この減少率は3.2%に増加し、賃金引き上げによって約18,000の雇用が失われたことを示唆しています。

Debian 13「Trixie」が2025年8月9日にリリースされました。このバージョンは、2年以上の開発を経て登場し、Debianのセキュリティおよび長期サポートチームによって5年間のサポートが提供されます。

主な特徴として、Trixieにはさまざまなデスクトップ環境が用意されています。GNOME 48、KDE Plasma 6.3、Xfce 4.20などが含まれています。また、14,100以上の新しいパッケージが追加され、合計で69,830のパッケージが利用可能となり、そのうち44,326のパッケージが更新されています。

Trixieは、amd64、arm64、そして新たに追加されたriscv64など、複数のアーキテクチャをサポートしています。従来のi386アーキテクチャは公式にはサポートされなくなりました。さらに、TrixieのイメージはAmazon EC2やMicrosoft Azureなど、さまざまなクラウドプラットフォームでも利用可能です。

インストールオプションとしては、メモリから実行されるライブイメージを使用してTrixieを試すことができ、インストールは78の言語で行えます。前のバージョンであるDebian 12「Bookworm」からのアップグレードが推奨されており、プロセス中の問題に備えてバックアップを取ることが勧められています。

Debianは強力なコミュニティと自由ソフトウェアへのコミットメントで知られており、Trixieはさまざまなコンピューティングニーズに応える優れた選択肢となっています。詳細についてはDebianのウェブサイトを訪れてください。

最近の調査によると、79年に火山の噴火で壊滅的な被害を受けたポンペイの遺跡に、人々が戻ってきたことが確認されました。生き残った人々の中には、移住できなかったために再びその場所に戻った人もいれば、避難所を求めて訪れた人もいました。噴火前、ポンペイには2万人以上の住民がいました。

考古学者たちは新たな研究を通じて、この帰還を確認しました。噴火後、ポンペイは完全な機能を持つ都市ではなく、仮設の集落に変わったことが明らかになりました。5世紀まで、ポンペイはキャンプや非公式な近隣のように機能していました。遺跡は貴重な品を拾う機会を提供し、人々は建物の上層に住み、下層を物置として利用していました。

しかし、この歴史の多くは見過ごされてきました。発掘作業は保存状態の良い遺物を取り出すことに重点が置かれ、後の居住の痕跡が消されることが多かったのです。現在、ポンペイは古代ローマの生活を知るための重要な観光地として残っています。

スタンフォード大学は、2026年秋の入学者に対して、卒業生や寄付者とのつながりを持つ応募者に優先的に入学を許可する「レガシー入学」を継続することを決定しました。このため、カリフォルニア州のカリフォルニア・グラントプログラムから撤退します。このプログラムは州の財政支援の一環です。この動きは、カリフォルニア州が独立した大学が入学時にレガシーの地位を考慮することを禁止する法律（AB 1780）を9月に施行したことを受けたものです。

カリフォルニア州の公立大学はレガシーの地位を考慮しませんが、スタンフォードのような私立大学は以前はこれを考慮していました。批判者は、レガシー入学が裕福な家庭を優遇し、不平等を助長すると主張しています。スタンフォード大学は、失われた州の資金を自校の財政支援で補い、学生を支援する計画です。

レガシー入学を巡る議論は激化しており、特に最高裁判所の判決がこのような慣行の公平性、特に人種的平等に関する問題を問い直したことが影響しています。批判者は、レガシーの優遇が主に白人学生に利益をもたらすことが多いと強調しています。また、米国教育省によるデータ収集の最近の変更は、今後これらの慣行に対するさらなる注目を集める可能性があります。

申し訳ありませんが、外部リンクにアクセスしたり、インターネットを閲覧したり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、そのお手伝いができます。

2025年7月22日、ユーロポールは、キエフで38歳の男性を逮捕したと発表しました。この男性は、5万人以上のメンバーを持つロシア語のサイバー犯罪フォーラム「XSS」の管理者として疑われています。逮捕された人物は、ハッカー名「トハ」として知られ、サイバー犯罪の世界で重要な役割を果たしていると考えられています。彼は、犯罪取引の仲介を行い、フォーラムのメンバー間のトラブルを調停していたとされています。多くのメンバーはランサムウェア活動に関与しています。

逮捕後、XSSフォーラムはすぐに新しいディープウェブのアドレスに移行しましたが、メンバーたちは逮捕された管理者の正体について不安を抱いています。多くの人がトハへの支持を表明しており、彼の他のフォーラムでの活動は、捜索が行われて以来停止しています。

トハは2005年にハック・オールフォーラムを共同設立したことから、サイバー犯罪の長い歴史を持っています。このフォーラムは後にexploit.inとして知られるようになりました。トハの本当の身元についてはさまざまな憶測が飛び交い、フォーラムのメンバー間の議論から、彼の本名はアントン・アブデエフではないかという意見も出ています。しかし、年齢や名前の不一致から、当局が逮捕したのは別の人物、アントン・メドヴェドフスキーである可能性も指摘されています。

この逮捕はサイバー犯罪コミュニティに混乱をもたらし、法執行機関がXSSフォーラムのプライベートなユーザーデータを広範に入手しているのではないかという懸念が広がっています。メンバーたちは信頼の喪失や自分の身元が暴露される可能性を心配し、オンライン活動に慎重になっています。XSSフォーラムの今後は不透明で、事件後の再建を試みています。

この記事では、技術系企業の採用プロセスにおける課題や非効率性について、エンジニアの視点から考察しています。多くの企業が時間を無駄にし、適切な候補者を見極められない採用方法に苦しんでいることが強調されています。

現在の採用問題として、多くの企業が効果的でない採用プロセスを持っており、過剰な面接や流行のスキルに焦点を当てる傾向があります。そのため、優秀なプログラマーがストレス下での面接パフォーマンスの悪さから見落とされることがよくあります。

良い面接のための原則には、候補者のスキルを明確に区別すること、実際の職務に即した評価を行うこと、長期的に価値のある候補者に注目すること、応募者を尊重してトップタレントを引きつけること、そして面接にかかる時間を最小限に抑えることが含まれます。

面接形式については、ライブコーディング面接は効果が薄く、候補者の時間を尊重しないことが多いです。テイクホーム課題は不正が可能で、候補者と面接官の間に時間の不均衡を生むことがあります。アーキテクチャデザイン面接はスキルを評価するのに適していますが、候補者のコーディング能力を完全には反映しません。長文エッセイや作業サンプルは効果的ですが、時間がかかり、あまりコミットしない候補者を排除することができます。コードレビューは、リアルタイムでのフィードバックや議論ができるため、協力的な作業を反映する有望な形式です。

提案されている改善策としては、コードレビューと作業サンプルの議論を組み合わせて、候補者を効果的かつ協力的に評価することが挙げられます。また、候補者が将来のマネージャーに会う機会を設けることで、フィット感を促進し、離職率を減らすことが期待されます。

著者は、採用マネージャーに対してプロセスを見直し、採用結果を改善し、より良い従業員関係を育むよう促しています。

このガイドは、デイブによって作成されたフィットシーツの折り方に関する詳細な説明を提供しています。フィットシーツは、マットレスにしっかりと固定されるようにゴムの端が付いており、夜間にずれるのを防ぎます。折り方は難しいと感じるかもしれませんが、根気よく練習すれば誰でもきれいに折ることができると強調しています。

まず、フィットシーツを裏返しにして平らな面に置きます。ゴムの部分があるため、 cornersを調整して長方形を作ります。その後、シーツを三つ折りにしてコンパクトな束を作ります。

ガイドでは、スペースを必要とするが、きれいな長方形を作るためのシンプルな方法を紹介しています。また、 cornersをまとめる上級テクニックもあり、習得すればより早く折ることができます。

最終的な目標は、収納しやすい小さな長方形の束を作ることです。多くのチュートリアルでは、 cornersを一つずつ折る方法が提案されていますが、現代のフィットシーツでは絡まる原因になることがあります。このガイドでは、より良い結果を得るための別のアプローチを推奨しています。

最後に、フィットシーツの歴史にも触れ、一般的に言及される特許がその発展の全貌を語っていない可能性があることを指摘しています。このガイドは、フィットシーツを折る挑戦を楽しむよう読者に促し、ユーモアと実用的なヒントを使ってプロセスをより簡単で楽しいものにしています。

著者はリモートワークの豊富な経験を振り返り、チームメンバー間のオフトピックな交流の重要性を強調しています。初期の頃、IRCのような非公式なコミュニケーション手段が、物理的に離れていても同僚との親密さや帰属意識を育むのに役立ったと述べています。

COVID-19パンデミックの間、リモートワークに不慣れな企業がチームのダイナミクスに苦しんでいる様子を観察しました。特に、ある企業が「チームスピリット」を促進するためにビデオ通話を強制した事例を挙げていますが、オフトピックな会話によって育まれる本物のつながりが欠けていました。社会的な交流がないことで、より硬直した協力の少ない職場環境が生まれました。

その後、リモートファーストの企業での経験では、オフトピックな議論のためのチャンネルがあったにもかかわらず、従業員は生産性が低いと見られることを恐れて参加をためらっている様子を見ました。著者は、社交を奨励する企業文化がチームの結束や生産性にとって重要であると主張しています。

著者は、成功するリモートワークは複雑ではなく、オープンソースプロジェクトのようなコミュニティ精神を育むことが必要だと結論づけています。従業員をオフィスに戻そうとする現在の傾向を管理の失敗と見なし、オフトピックな交流が活気あるリモートワーク文化にとって不可欠であるというメッセージを伝えています。

友人が、クラウドサービスやリモートコード実行に依存しない完全なローカルシステムを望んでいると話しました。この実現には、チャット用のローカルな大規模言語モデル（LLM）、コード実行のためのコンテナシステム、コンテンツにアクセスするためのブラウザが必要です。

提案されたシステムの主な特徴には、ユーザーのマシン上で完全に動作するチャット機能を持つローカルLLM、より高いセキュリティのために軽量の仮想マシン（VM）内でコードを実行する隔離されたコード実行、オンラインコンテンツへのアクセスや自動化タスクを行うためのヘッドレスブラウザがあります。

開発プロセスでは、チームは最初にネイティブのMacアプリを作成することを目指しましたが、いくつかの課題に直面しました。その結果、より管理しやすいローカルウェブ版を選択しました。また、複数のLLMを統合し、ユーザーが必要に応じてローカルモデルとクラウドモデルを切り替えられるようにしました。さらに、Appleの新しいコンテナツールを使用して、従来のDockerセットアップよりも優れた隔離を提供するコンテナ化された実行環境を実装しました。

このシステムは、研究を行ったり、CSVファイルからチャートを生成したり、動画や画像を編集したり、GitHubからツールを安全な隔離空間にインストールしたり、ヘッドレスブラウザを使用してウェブコンテンツを取得し要約することができます。

現在の課題としては、このセットアップがApple Siliconでのみ動作し、より良いユーザーインターフェースが必要です。また、ヘッドレスブラウザが時折ウェブサイトによってボットとして認識されることがあります。このプロジェクトは、クラウドサービスに伴うプライバシーの懸念を減らし、ローカルコンピューティングへの移行を強調しています。

チームは、ユーザーにGitHubでプロジェクトをチェックし、フィードバックや貢献を提供してほしいと呼びかけています。

要約がありません。

ESP32 Bus Pirateは、オープンソースのツールで、デバイスを多機能なハッカー用ツールキットに変えます。このツールは、元のBus Pirateに触発されており、シリアルターミナルやウェブインターフェースを使用して、さまざまなデジタル通信プロトコル（I2C、UART、SPIなど）を監視したり、送信したり、対話したりすることができます。

主な機能には、さまざまなプロトコルに対応したモードがあります。デフォルトのHiZモードのほかに、I2Cではスキャン、グリッチ、スレーブモードが利用可能です。SPIではフラッシュメモリやSDカードとのインターフェースが可能で、UARTではブリッジやデータ転送が行えます。1-WireモードはiButtonや温度センサーに対応し、デジタルI/Oではピンの読み取りや設定ができます。赤外線通信では信号の送受信ができ、USBではキーボードやマウスのようなHIDデバイスとして機能します。BluetoothではBLEデバイスのスキャンや偽装が可能で、Wi-Fiではネットワークの接続や監視が行えます。また、JTAGではピンアウトのスキャンができ、LED制御ではLEDのアニメーション設定が可能です。その他にも多くの機能があります。

詳細については、GitHubのページを訪れてください。

要約がありません。

著者はAIコーディングツールに対する過剰な期待に圧倒され、自分のスキルが時代遅れになっているのではないかと心配しています。さまざまなモデルを試してみましたが、期待外れであることが多く、むしろ自分で作業した方が短時間で良い結果を出せることが多いと感じています。GPTのようなAIツールは、特定のタスク、例えば単語の提案や小さなコードのバグを見つけるのには役立ちますが、より複雑なプログラミングの仕事には苦労しています。著者は、他の人たちの成功事例が自分の経験とは合わないことに気づき、これがフラストレーションやこれらのツールの効果に対する疑念を生んでいます。彼らはこれらのツールを、見た目は立派だけれども本来の機能を果たせない壊れやすい装飾用のハンマーに例えています。

R0MLの比率は、購入時のボリュームディスカウントが本当にお得かどうかを評価する方法です。この方法は著者の父によって提案され、サーカスの例を使って説明されています。

この比率を評価するためには、二つの重要な数値を計算します。一つ目は「FURLPoUU」で、これは商品を定価で購入した場合の総小売価格です。二つ目は「TPotEEVLA」で、これはボリュームディスカウント契約の総価格です。

比率は次のように計算されます。「RR = TPotEEVLA / FURLPoUU」です。この比率が1未満であればお得な取引を示します。例えば、10,000個の鼻を50万ドルで購入した場合、RRは0.5となり、これは好ましい結果です。

ただし、多くの道化師が鼻を使わない場合、FURLPoUUが減少し、比率が1を超えることがあります。この状況は「ボーゾ」と呼ばれ、良くない購入判断を示しています。

使用データの重要性も強調されます。どれだけのユニットが使用されているかを知ることは非常に重要です。この情報がなければ、取引が良いのか無駄遣いなのかを判断できません。

初めてソフトウェアを購入する際には、従業員がライセンスを個別に購入する方が良い場合が多いです。これにより、RRが1.0のままとなり、悪い取引をするリスクを避けることができます。

全体として、R0MLの比率は、特にソフトウェアライセンスの購入において、使用状況を理解することの重要性を強調しています。

要約がありません。

rqliteは、CAP定理に基づいて可用性よりも一貫性を重視する軽量のオープンソース分散リレーショナルデータベースです。CAP定理によれば、分散システムでは、一貫性、可用性、パーティション耐性を同時に達成することは不可能です。ネットワークのパーティションが発生した場合、一貫性（CP）を優先するか、可用性（AP）を優先するかの選択が必要になります。

一貫性（C）は、システム内のすべてのノードが同じデータを持つことを意味します。可用性（A）は、データの新鮮さに関係なく、システムがすべてのリクエストに応答することを指します。パーティション耐性（P）は、ネットワークの障害が発生してもシステムが動作し続けることを示します。

rqliteはCPシステムに分類されます。ネットワークのパーティションが発生した際には、過半数のノードが存在する側からのリクエストのみを受け付け、一貫したデータを確保します。パーティションが解消されると、少数のノードがデータの整合性を保つために更新されます。

さらに、rqliteはパフォーマンスと正確性のバランスを取るために、4つの読み取り一貫性レベルを提供しています。弱い一貫性は、古いデータのリスクが最小限で、ほとんどのアプリケーションに適しています。強い一貫性は最新のデータを保証しますが、遅く、主にテスト用です。線形化可能な一貫性は、強い一貫性よりも低い遅延で現在のデータを提供し、パフォーマンスに最適です。最後に、一貫性なしは、データの新鮮さに関する保証がない最も高速な読み取りを提供し、読み取り専用ノードに役立ちます。

rqliteやその機能についての詳細は、公式ドキュメントを確認するか、Slackチャンネルでのディスカッションに参加することができます。

要約がありません。

Tailscaleは、さまざまなデバイスやサーバー、アプリを簡単に接続できるサービスで、使いやすいVPNとして機能します。個人ユーザー向けに、寛大な無料プランがあり、オープンソースであるため、誰でも利用しやすいです。

Tailscaleの主な特徴の一つは、簡単な接続性です。複雑なネットワーク設定を必要とせず、クライアントをインストールしてログインするだけで、デバイス同士がプライベートIPアドレスを使って通信できます。

SSHアクセスも簡素化されており、Tailscaleにログインしている場合、認証を管理するため、鍵やパスワードを必要としません。

特定のサービスを公開することも可能で、DockerイメージやTailscaleの組み込みコマンドを使って、全体のマシンではなく個別のサービスを外部に公開できます。

MagicDNSという機能は、デバイスに自動的にDNSエントリを割り当て、IPアドレスを覚える必要なくアクセスを簡単にします。

また、Tailscaleは「ファンネル」機能を通じて、ローカルサービスを公開し、他の人がTailscaleをインストールせずにアクセスできるようにします。

認証の改善も行われており、ユーザーはカスタムのアイデンティティプロバイダーを通じてログインできるため、プロセスがスムーズになり、サードパーティサービスへの依存が減ります。

アクセス制御リスト（ACL）を使うことで、どのデバイスが互いに通信できるかを細かく制御でき、セキュリティが向上します。

さらに、インターネットトラフィックのルーティング用の出口ノードやファイル共有など、サーバーやアプリの管理を強化する機能も含まれています。

全体として、Tailscaleはネットワーク接続を簡単かつ安全に管理するための強力なツールであり、特にサービスを自分でホストしている人にとって便利です。

要約がありません。

約47年の経験を持つ開発者が、さまざまなプログラミング言語（C、C++、Java、PHP、Python、Typescript）を使って、新しい独立したPythonプロジェクトを始めます。このプロジェクトでは、マイクロソフトのGraph 1.0 APIを利用する予定です。また、コーディングにAIアシスタントを活用することにも興味を持っています。彼らは、推奨事項を求めており、解約が難しいサブスクリプションなどの隠れた問題についても知りたいと考えています。さらに、同様のプロジェクトに関する他の人の経験も聞きたいと思っています。

Sandstormは、ウェブアプリケーションを安全に自己ホスティングできるオープンソースのプラットフォームです。文書編集（Etherpad）、ファイルストレージ（Davros）、プロジェクト管理（Wekan）、安全なチャット（Rocket.Chat）など、さまざまなツールを提供しています。

Sandstormの特徴は、まず使いやすさです。アプリのインストールは簡単で、スマートフォンでアプリをダウンロードするのと同じ感覚です。ユーザーは数回のクリックでアプリを見つけて使用開始でき、すべてのアプリは自動的に更新されます。すべての情報は一か所に整理され、デフォルトでプライベートなアクセス制御が設定されています。

次にセキュリティについてですが、各作成物（文書やチャットルームなど）は「グレイン」と呼ばれる安全な単位に収められ、無許可のアクセスを防ぎます。Sandstormの設計は、95%のセキュリティ脆弱性を軽減し、ユーザーが自分の文書へのアクセスを簡単に管理できるようにしています。

自由度も重要なポイントです。ユーザーはデータをクラウドにホストするか、自分のマシンに保存するかを選ぶことができ、いつでも選択肢を切り替えることができます。また、Sandstormは異なる開発者からのアプリケーションを組み合わせて使用でき、カスタマイズも可能です。

Sandstormは、個人、企業、開発者など、さまざまなユーザーに利用されています。個人はオープンソースアプリに安全かつ簡単にアクセスでき、プライバシーとコントロールが強化されます。企業はデータを一元管理し、チームが自分たちのツールを選ぶことで生産性を向上させつつ、データのセキュリティを維持できます。開発者にとっては、サービス管理やスケーリングを気にせずにアプリを立ち上げるプロセスが簡素化されます。

Sandstormは、ユーザーにコントロールとセキュリティを提供し、ウェブアプリケーションの管理を使いやすくしています。

要約がありません。

要約がありません。

Workbenchは、アイデアに集中し、深く考えるための気が散らない環境を提供します。大手テクノロジー企業の製品とは異なり、より速く、効率的に作業できるように設計されています。

要約がありません。

Janは、ユーザーのプライバシーとコントロールを重視したオフラインのAIアシスタントです。ユーザーは自分のデバイス上でAIモデルを直接ダウンロードして実行できます。

インストールを始めるには、使用しているオペレーティングシステムに合ったバージョンを選択します。Windowsの場合は「jan.exe」、macOSの場合は「jan.dmg」、Linuxの場合は「jan.deb」または「jan.AppImage」を使用します。これらはjan.aiやGitHubのリリースページからダウンロード可能です。

Janの主な機能には、HuggingFaceからのLlama、Gemma、QwenなどのローカルAIモデルの利用、OpenAIやAnthropicなどのクラウドサービスとの接続、ニーズに合わせたカスタムアシスタントの作成、他のアプリケーションとの統合のためのローカルサーバーの提供、完全オフラインでの操作が含まれます。

ソースからビルドする場合は、Node.js、Yarn、Make、Rustが必要です。インストールは「make」または「mise」を使うと簡単です。コマンドには「make dev」、「make build」、「make test」、「make clean」があります。

システム要件として、macOSは13.6以上（AIモデルに必要なRAMを搭載）、Windowsは10以上でGPUサポートが必要、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の際は、ドキュメントを確認し、エラーログを収集し、Discordチャンネルで助けを求めてください。

貢献も歓迎されていますので、詳細は貢献ガイドを参照してください。バグの報告はGitHubのIssuesを通じて行うか、ビジネスに関する問い合わせは[email protected]までご連絡ください。

ライセンスはApache 2.0ライセンスです。詳細情報はドキュメントやAPIリファレンスを参照するか、Discordコミュニティに参加してください。

要約がありません。

ハイパーパークスは2025年7月28日に開始されました。

申し訳ありませんが、外部リンクや特定のウェブページに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、そのお手伝いを喜んでいたします。

要約がありません。

要約がありません。

要約がありません。

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プロジェクトのすべてのファイルが含まれています。

主な内容は以下の通りです。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。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。また、バッテリーデザインはcnlohrの小型タッチLCDプロジェクトからUSB-Cポートの設計を取り入れています。「sim_display」フォルダには、シミュレーションのデバッグ用のWASMシミュレーターが用意されています。さらに、rp2350用の流体シミュレーションの実装は「flip-card_firmware」ファイルにあります。

詳細については、各フォルダ内のREADMEファイルを確認してください。

要約がありません。

この記事では、オープンソースソフトウェアプロジェクトにおけるコミュニケーションの課題について述べられています。著者のジェフ・アトウッドは、明確で集中した議論の重要性を強調しています。彼は「バイクシェッド効果」という現象を取り上げています。これは、人々が単純なトピック（例えば、バイクシェッドの色を決めること）についての議論に多く参加する傾向がある一方で、複雑で技術的な問題にはあまり関与しないことを指します。この傾向は、重要なタスクから気をそらすため、先延ばしを引き起こす可能性があります。

研究によると、抽象的に物事を考える人は先延ばしをしやすいのに対し、具体的な行動に焦点を当てる人はタスクをより早く完了する傾向があります。アトウッドは、長い議論を避け、実際の実装に戻ることでソフトウェア開発の生産性を向上させることを勧めています。

大規模言語モデル（LLM）を利用したAIエージェントが多様化する中で、そのセキュリティを確保することが大きな課題となっています。特に重要な脅威の一つは、プロンプトインジェクション攻撃です。これは、AIエージェントが自然言語に依存していることを利用し、特にツールや機密データにアクセスする際に発生します。この研究では、これらの攻撃に対抗できるAIエージェントを設計するためのパターンを提案しています。提案されたパターンの利点と欠点を、実用性とセキュリティの観点から検討し、具体的なケーススタディを通じてその実用性を示しています。

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Ecosiaは、新しいヨーロッパの検索インデックスを使用し始めました。最初にこのサービスを利用するのはフランスのユーザーです。この取り組みは、Qwantとの共同プロジェクトである「ヨーロッパ検索の展望（EUSP）」の一環で、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の名前は「Staan」で、代替の検索エンジンやAI企業を支援するために設計されています。信頼できるウェブデータへのアクセスを提供しつつ、ユーザーのプライバシーを守ることが重要です。この独立性は、ヨーロッパがアメリカのテクノロジー企業への依存を減らし、デジタルツールの管理をより良く行い、多様な検索市場を育むために不可欠です。

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における競争と革新を促進するために重要です。Ecosiaの使命である気候問題への取り組みや持続可能なテクノロジーの未来を築くことにも寄与しています。

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とシームレスに連携します。この統合により、Claudeはプロジェクト管理やカスタムElisp関数など、Emacsの機能を理解するスマートアシスタントに変わります。

主な機能には、自動プロジェクト検出があり、プロジェクトを認識してセッションを自動的に管理します。また、ターミナルエミュレーター（vtermまたはeat）との完全なカラーサポートも提供されます。MCPプロトコルにより、ClaudeとEmacs間でさまざまな操作のための通信が可能になります。ファイル管理、エディタの状態、ワークスペース情報にアクセスできるコマンドも用意されています。さらに、FlycheckやFlymakeと統合され、コードのエラー検出が行えます。高度な差分表示機能により、コードの変更を視覚的に比較し、統合された診断情報を提供します。また、ファイルの選択やバッファを追跡することで、より良い支援を行います。

インストールには、Emacsのバージョン28.1以上が必要です。Claude Code CLIもインストールされていて、アクセス可能である必要があります。ターミナルサポートには、vtermまたはeatパッケージが必要です。

ユーザーはメニューインターフェースを通じてClaude Codeと対話でき、セッションの開始、プロンプトの送信、IDEの管理に関するコマンドを利用できます。Claude Codeは複数のプロジェクトを扱うことができ、それぞれ独立したインスタンスでセッションを管理します。

設定オプションでは、ターミナルのバックエンド、バッファ名、追加のCLIフラグ、システムプロンプトなど、さまざまな設定をカスタマイズできます。デバッグモードを有効にすることで、CLIとEmacs内でWebSocketメッセージやその他の活動をログに記録できます。

ユーザーはEmacsの関数を使用してカスタムツールを作成でき、ClaudeはMCPを介してそれにアクセスできます。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、Claude Codeアプリケーションを開発したAnthropic, PBCの登録商標です。

ユッシ・パッカネンは、GitHubのCEOトーマス・ドームケが発表したブログ記事を批判しています。このブログでは、開発者はAIを受け入れるべきであり、そうでなければ業界を去るべきだと提案されています。パッカネンはこの論理に欠陥があり、誤った論理が含まれていると指摘しています。彼は、ソビエト時代の統計に例を挙げ、しばしば誤解を招くデータが提示され、偽の成功感を演出していたことを示しています。

彼は、企業が主張する内容を評価する際には懐疑的であることが重要だと強調しています。特に、文脈なしに単なる割合だけが示される場合には注意が必要です。パッカネンは、CEOのブログが不適切な画像を使用していることや、開発者がAIツールを使う際に生産性よりも野心に焦点を当てているとする「研究」が、小さく偏ったサンプルに依存していることを批判しています。

彼は、調査結果がAIが開発者の生産性を向上させず、ただ野心を高めるだけであることを示していると結論づけています。これは、現在の状況と比べて否定的な結果であると彼は考えています。

要約がありません。

FGHI-URL文書は、Mithgol（セルゲイ・ソコロフ）によって作成され、Fidonetコミュニティ内でのUniform Resource Locators（URL）の作成に関する標準の草案を示しています。この文書の主なポイントは以下の通りです。

まず、目的として、Fidonetおよびウェブ上で使用できるURLの標準を確立し、リソースへのアクセスを容易にすることが挙げられています。

次に、Fidonet特有の新しいURLスキームがいくつか定義されています。例えば、メッセージ送信用の「netmail:」、エコーメールの購読管理用の「areafix:」、エコーメールメッセージの参照用の「echomail:」などがあります。他にも「area://」、「faqserv://」、「fecho://」、「freq://」といったスキームがあります。

文書の構成には、草案の紹介と状況、主要な要件と変更履歴、Fidonet URLの一般的な構文、URL内の文字エンコーディングに関する具体的なガイドライン、各URLスキームの詳細な説明が含まれています。これには追加可能なパラメータも含まれています。

URLはUTF-8エンコーディングを使用し、特定の構文ルールに従う必要があります。これには、さまざまなシステムとの互換性を確保するための区切り文字や文字エンコーディングの使用が含まれます。

この標準の遵守は必須ではありませんが、一貫性を保つために推奨されています。

最後に、この文書は初期の草案であり、議論や改善の余地があり、将来的にはより洗練されたバージョンが計画されています。

全体として、FGHI-URLはFidonetネットワーク内でのリソース管理とコミュニケーションを向上させ、アクセスの容易さと使いやすさを促進することを目指しています。

メタ（旧フェイスブック）は、インフラにBtrfsファイルシステムを使用することで大幅なコスト削減を実現したと報告しています。メタのエンジニア、ヨゼフ・バチック氏は、Btrfsのおかげで「数十億ドル」の節約ができたと述べています。このことは、Btrfsが大規模な生産環境での効果的な選択肢であることを示しています。また、Linuxカーネルにおける別のファイルシステム、Bcachefsの将来についての議論が続く中での出来事でもあります。

要約がありません。

要約がありません。

ある親が、悲しい事故で右手を使えなくなった娘のために、一手で操作できるキーボードの作成を手伝ってほしいと連絡してきました。このキーボードは、タイピングやコンピュータの使用をより簡単にするために設計されています。

このプロジェクトの主な特徴は、トラックボールを備えたメカニカルキーボードで、QMKファームウェアを使用しています。また、オープンソースのハードウェアとソフトウェアが含まれており、関連ファイルはGitHubやGiteeで入手可能です。

プロジェクトには、三種類のキーボードタイプのPCB設計が含まれており、それぞれの詳細な仕様が提供されています。QMKファームウェアとカスタマイズ用の設定ファイルも用意されています。さらに、キーキャップやトラックボールのハウジング、キーボードのシェルの3Dモデルファイルも含まれています。

組み立てに関する指示は、右手と左手のキー配置を作成するための特定の材料と方法を使用することが求められています。組み立てに必要なネジやナット、電子部品のリストも含まれています。キーボードの組み立て手順は、配線やファームウェアの書き込みを含むステップバイステップのガイドとして提供されています。

このプロジェクトはオープンソースの取り組みであり、コミュニティからのフィードバックや貢献を歓迎しています。

あなたはリクエストを確認するためのCAPTCHAテストを受けるように選ばれました。テストに記入し、完了したらボタンをクリックしてください。

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Isle FPGAコンピュータは、誰でも理解し、構築できるシンプルで現代的なコンピュータを作ることを目的としたプロジェクトです。このデザインは、実験や個人のカスタマイズを促進します。プロジェクトはまだ開発段階ですが、初期の仕様には以下が含まれています。

32ビットのRISC-V CPU、2Dグラフィックスエンジン、Unicodeテキストサポート、音声機能、SDカードストレージ、キーボードとマウス、仮想拡張スロット、Isleオペレーティングシステムと基本ソフトウェアです。

Isleは、現代のコンポーネントを使用しつつ、既存の技術との互換性を確保することに重点を置いています。ハードウェアを製造するのではなく、FPGA開発ボードを活用し、個人のコンピュータ上で簡単に実験やシミュレーションができるようにしています。

「Isle」という名前は、複雑な技術からの避難所を象徴し、アイデアやデザインを共有できるユニークなコンピュータの群島のような創造的な探求の場を意味しています。

このプロジェクトは、プログラミングを楽しむためにグラフィックスと音声の重要性を強調し、実践的な学習アプローチを推進しています。支援者は、プロジェクトをスポンサーすることで新しい開発に早期アクセスできます。

今後のトピックにはハードウェア開発やグラフィックスが含まれます。プロジェクトはまだ初期段階にあり、特にハードウェアに関してはこれからの進展が期待され、ソフトウェア開発はその後に進む予定です。

要約がありません。

2018年5月、著者は「不正な命令」というエラーが表示され続けるSparcStation 1+コンピュータの修理に苦労しました。しばらくして、ハードドライブを取り外すと、それがSCSI ID 0のApple製の工場出荷ドライブであることがわかりました。ハードドライブなしで起動を試みると、異なるエラーメッセージが表示されましたが、成功には至りませんでした。

著者はいくつかの異なるドライブを試しましたが、「不正なマジックナンバー」や「SCSIバスがハングした」といった複数のエラーに直面しました。また、フロッピードライブも調べましたが、機能していませんでした。数年の不活動の後、2025年にプロジェクトに戻り、SCSIエミュレーターを使用して古いハードドライブにアクセスしようとしましたが、再び動かなくなっていました。

苛立ちを感じた著者は、新しいドライブのセットアップで一からやり直すことに決めました。MAMEを使ってSunOSを無事にインストールしましたが、SCSIの終端問題によりシステムの起動に苦労しました。最終的に、切れたSCSI終端用のヒューズを発見し、これが以前の起動失敗の原因であることがわかりました。著者は交換用のヒューズを注文し、ZuluSCSIエミュレーターに関する問題を含めてトラブルシューティングを続けました。

配線を誤ってSCSIエミュレーターを損傷するなどの setbacks がありましたが、著者はSparcStationを起動させるための進展を遂げました。今後は、切れたヒューズの交換や電源の問題の修正、ROMのアップグレードを含めてシステムの機能向上に取り組む予定です。

著者は、古いSparcStationを復活させる過程でさまざまな技術的課題に直面し、SCSIシステムやブートプロセス、ハードウェアの修理について学びました。ヴィンテージ技術に取り組む際の慎重なトラブルシューティングと資源の活用の重要性を強調しました。

著者は、大規模言語モデル（LLM）、特にGPT-5の信頼性に対する不満を表明しています。著者は、iPhone上でSwiftを使ってzstdでデータストリームを圧縮する方法をGPT-5に尋ねましたが、モデルは自信満々に誤った回答を提供しました。この方法はiOS 16以降で動作すると主張しましたが、著者はAppleのSDKのどのバージョンもzstdをサポートしていないことを強調し、その回答が完全に虚偽であると指摘しています。

著者は、LLM、特にChatGPTが本当に理解したり考えたりしているわけではないと主張しています。彼らは単に、次に来る可能性の高い単語やフレーズの統計的確率に基づいてテキストを生成しているだけです。したがって、正しいトレーニングデータを持っていても、誤解を招くような出力や意味不明な結果を生み出すことがあります。

著者は、人間の推論とLLMの応答の違いを色盲の例えを用いて説明しています。人間は自分の仮定に疑問を持ち、新しい情報に基づいて理解を適応させることができますが、LLMは批判的思考なしに最も統計的に可能性の高い回答を繰り返すだけです。

著者は、正確な情報を得るためにLLMに頼ることを避け、知識のある人から助けを求めることを勧めています。人間の推論や創造性を活用することの重要性を強調し、一般的または誤った回答を生み出す可能性のあるLLMに依存しないように呼びかけています。

要約がありません。

Kitten TTSは、小型デバイス向けに設計された新しいオープンソースのテキスト読み上げモデルです。最新のプレビュー版では、サイズが25MB未満で、1500万のパラメータを持つコンパクトなモデルが登場しました。このモデルは、英語を4つの男性の声と4つの女性の声でサポートしています。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を必要とせずにさまざまなデバイスで動作します。

今回のリリースにより、早期のユーザーは次のバージョンが登場する前に、モデルの速度や声の選択肢を試すことができます。このモデルは少量のトレーニングデータに基づいており、強力なハードウェアに依存せずにエッジデバイスで動作する効率的でコスト効果の高いTTSソリューションを提供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。

要約がありません。

要約がありません。

ネイティブデスクトップアプリケーションの開発における大規模言語モデル（LLM）の課題について述べられています。あるコメントでは、デスクトップアプリ開発に関する学習リソース、例えばブログやチュートリアルが、ウェブやモバイル開発に比べて限られていると指摘されています。90年代にはデスクトップ開発が有望なキャリアとされていましたが、現在ではマイクロソフトやアドビのような大企業を除いて、あまり魅力的ではないとされています。

著者は自身のデスクトップ開発の経験を振り返り、現在のツールや実践について興味を持っています。彼は議論を促すためにいくつかの質問を投げかけています。現在、デスクトップアプリに人気のあるプログラミング言語やフレームワークは何か、開発を簡素化するために役立つIDE（統合開発環境）、ビルドツール、ライブラリは何か、パフォーマンスや効率に焦点を当てることでこれらの質問の答えは変わるのか、ネイティブデスクトップアプリ開発のキャリアは今でも有望なのか、それとも新しいプロジェクトは主にウェブベースのプラットフォームに移行しているのか、という点です。

著者は最近この分野で働いた経験のある人々からの洞察や体験を求めています。

要約がありません。

要約がありません。

新しいアルゴリズムを提案します。このアルゴリズムは、非負の辺の重みを持つ有向グラフにおいて、単一の始点から最短経路を見つけるものです。アルゴリズムの実行時間はO(m log²/₃ n)であり、これは疎グラフに対してO(m + n log n)の時間制限を持つダイクストラ法よりも速いです。この結果は、ダイクストラ法がこの問題に対して最適な選択肢ではないことを示しています。

Efritは、Emacs用に設計されたAIアシスタントで、コーディング作業を簡単な会話とコマンド実行を通じてサポートします。さまざまなタスクに対応するための異なるインターフェースを提供しています。

efrit-chatは、複雑な議論のための多段階の会話を行います。efrit-doは、自然言語を使って迅速なコマンドを実行します。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、複数のステップを自動化する機能を持っています。

主な特徴として、Emacs Lisp（Elisp）の直接評価が可能で、会話の中で文脈を維持します。また、Emacsの関数を使用したり、環境と対話したりすることができます。安全機能として確認プロンプトが含まれており、さまざまなEmacsテーマに適応します。

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、Anthropic APIキー（Anthropic Consoleから入手可能）と、APIアクセスのためのインターネット接続も必要です。

インストール手順は以下の通りです。まず、リポジトリをクローンします。次に、EfritをEmacsの設定に追加し、設定ファイルにAPIキーを設定します。最後にEmacsを再起動し、コマンド「M-x efrit-chat」を使ってEfritを利用開始します。

使用するコマンドには、M-x efrit-chat（会話を開始）、M-x efrit-do（自然言語コマンドを実行）、M-x efrit（コマンドインターフェースを使用）、M-x efrit-agent-run（高度な自動化を実行）があります。

具体例としては、efrit-doを使って特定の内容を持つバッファを作成したり、会話形式で既存の内容を修正したり、バッファを開い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。

設定オプションには、モデルやトークンの制限を設定したり、多段階の会話を有効または無効にしたり、迅速なアクセスのためにキーのバインディングをカスタマイズすることが含まれます。

トラブルシューティングの際は、問題が発生した場合にパスやAPIキーの設定を確認し、詳細なエラートラッキングのためにデバッグモードを有効にすることをお勧めします。

開発や貢献については、提供されたコマンドを使用してソフトウェアをビルドおよびテストし、コラボレーションのためのガイドラインに従ってください。

最新のリリースでは、安定性の向上、機能の強化、互換性の改善が行われています。EfritはApache License Version 2.0の下でライセンスされています。

Efritは、会話形式のインタラクションとコマンド実行を通じてコーディングを容易にし、Emacsの機能を活用する強力なAIコーディングアシスタントです。

盲目の人々がオンラインで服を購入する際に直面する課題について述べています。小売ウェブサイトの製品説明が不十分であるため、盲目の買い物客が情報に基づいた決定を下すのが難しくなっています。多くの説明には必要な詳細が欠けており、これが問題となっています。

AIツールは画像の説明を生成することで助けることができますが、リスクや限界も伴います。より進んだ解決策として「エージェンティックAI」があり、これはユーザーがデジタルショッピングアシスタントと対話し、個人の好みに基づいて商品を見つけたり選んだりするのを助けます。例えば、イノサーチというサービスは、ユーザーがAIと会話しながら商品をフィルタリングしたり、カートにアイテムを追加したりできるため、よりアクセスしやすいショッピング体験を提供します。

この文章では、小売ウェブサイトの未来について疑問を提起しています。エージェンティックAIが普及するにつれて、従来のウェブサイトは relevance を失う可能性があると示唆しています。AIを使って、以前はウェブサイトを通じて行われていた作業が行われる方向にシフトしており、これがオンラインでの情報へのアクセスやインタラクションの仕方を変えるかもしれません。

最後に、著者はこのシフトがアクセシビリティに与える影響について懸念を表明しています。組織がエージェンティックウェブを探求する中で、AI生成コンテンツが引き続きアクセス可能であり、法的要件を満たすことが重要です。

著者のレオニー・ワトソンは、アクセシビリティとAIの影響に関する専門家であり、この分野での豊富な経験を持っています。

法学者のビクトリア・ハネマンは、故人が自分の個人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が故人のデジタル存在を再現するためにそのデータが使用されるのを防ぐためです。生成AIの進展により、個人のオンラインデータがその人の姿を模倣するために利用されることがありますが、これは故人やその家族の意向に反する可能性があります。ハネマンは、アメリカの法律が遺族にデジタルデータの削除を要求する権利を認めるべきだと提案しています。

彼女は、個人データを使って声や外見を再現するAI企業の市場が拡大していることを指摘しています。現在、アメリカの法律は故人のデジタルデータに関して限られた保護しか提供しておらず、多くの問題が未解決のまま残っています。特に、テクノロジー企業が故人のデータを管理する際の問題が顕著です。一部の州では故人のパブリシティ権に関する法律がありますが、その施行は一貫していません。

これに対して、ヨーロッパの法律はより強力な保護を提供しています。「忘れられる権利」と呼ばれる制度があり、故人のアカウントから個人データを削除することができます。ハネマンは、アメリカでも同様の削除に関する法律があれば有益だと考えており、社会的利益と故人の権利を尊重するために、こうした要求には限られた期間を設けることを提案しています。

著者はARC AGI賞の実験を行い、昨年の受賞者「The ARChitects」のアプローチを再現しました。モデルがピクセルに対して不確かな場合、誤った解を生成する可能性が高いことを発見しました。モデルに厳密な順序で解を生成させるのではなく、問題の簡単な部分から先に埋める方法を試みたところ、より効果的であることがわかりました。

著者は自己回帰モデルを適応させ、拡散アプローチを用いることにしました。この方法では、トークンを固定の順序ではなく、自信のレベルに基づいて埋めていきます。この結果、速度とトークンの精度は向上しましたが、タスクの完了率には改善が見られませんでした。

拡散モデルはキャッシングを効果的に活用できず、ステップ数が増えるにつれて自己回帰モデルよりも遅くなりました。両モデルの構造的な違いが全体のパフォーマンスに影響を与えました。10ステップで、拡散モデルは85.7%のトークン精度を達成しましたが、完璧な解を生成することはできませんでした。一方、自己回帰モデルは82.6%の精度で一つの完璧な解を出しました。拡散モデルは速さでは優れていましたが、完全に正しい出力を生成する点では劣っていました。

著者は拡散モデルの構造上の非効率性に対処し、パフォーマンスを向上させるための訓練を続ける計画です。また、候補解を生成するためのより良いサンプリング手法の開発も目指しています。

実験は興味深い非順次生成の挙動を示しましたが、拡散モデルの実際のパフォーマンスは自己回帰モデルを上回ることはなく、モデル設計における構造的な利点の重要性が浮き彫りになりました。

著者は、デバッグのためのリバースシェルを使った面白い実験についての更新を共有しています。GitHub Actionsのワークフローが失敗した場合に、ウェブブラウザやSSHを通じてインタラクティブにデバッグできる「tmate」というツールの使用を推奨しています。

重要なポイントとして、ワークフローのステップが失敗すると、tmateセッションが開始され、接続情報が表示されます。従来、失敗したワークフローのデバッグは難しく、GitHubは直接シェルアクセスを提供していませんでした。リバースシェルを使うことで、システムがリモートマシンに接続することが可能になります。netcatやngrokのようなツールを使用して、これらのシェル接続をキャッチして転送します。

ユーザーは、デバッグのためにGitHub Actionsを設定して、アウトバウンド接続を作成することができます。接続が確立されると、ユーザーはリモートシステム上でコマンドを実行し、問題をトラブルシューティングできます。

全体として、著者はリバースシェルを設定する従来の方法と比べて、tmateを使ったデバッグの簡便さを強調しています。

アリス・イン・ワンダーランド症候群（AIWS）は、珍しい状態であり、人々が世界や自分の体を異常に感じる知覚の歪みを経験します。この症候群はルイス・キャロルの物語に登場するキャラクターにちなんで名付けられました。AIWSでは、物体や人がサイズや形を変えるように見える視覚的な歪みが生じることがあります。例えば、ある若い男の子は、建物が大きく見えたり、自分の指が広がって見えたりしたと報告しています。

症状には、顔が奇妙な形に変わったり、物体が不自然に動いたり、異なる速度で声が聞こえたりすることが含まれます。これらの体験は恐ろしいものであり、特に夜間に悪化することが多く、不安や悪夢を引き起こすこともあります。

AIWSの正確な原因はまだ不明ですが、偏頭痛や感染症、神経系の問題など、さまざまな要因と関連付けられています。一部の人々は、てんかんや他の健康状態と併発してこの症状を経験することがあります。多くの人は軽度または一時的な症状を持つことが多いですが、症状が深刻な場合、日常生活に大きな影響を与えることがあります。

AIWSの背後にある脳のメカニズムを理解するための研究が進行中で、特に感覚情報がどのように処理されるかに焦点が当てられています。一部の患者は、鏡を使って自分を落ち着かせる方法を見つけることができる一方で、他の人は薬や療法が必要な場合もあります。ほとんどのケースは時間とともに改善しますが、基礎となる原因によっては症状が再発することもあります。

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、彼が宇宙探査において果たした重要な役割を強調しました。ラベルはアポロ8号で月を周回した最初の人であり、アポロ13号の乗組員が無事に帰還するために重要な役割を果たしました。彼はユーモアのセンスで知られ、仲間から「スマイリン・ジム」と愛称で呼ばれていました。ダフィは、ラベルの勇気と革新の遺産が今後の宇宙ミッションに影響を与え続けることを強調しました。

研究者たちは、言語モデルが長い会話に苦労する理由を発見しました。古いトークンを削除してメモリを節約すると、出力が不明瞭になるためです。彼らは、モデルが最初の数トークンに強く注意を向けることを「アテンションシンク」と呼び、これが処理中の安定した注意配分を維持するのに役立つことを明らかにしました。

この問題に対処するために、彼らはStreamingLLMという方法を開発しました。この方法では、最初の4つのトークンを常に保持し、他のトークンは入れ替え可能にします。これにより、モデルは数千トークンではなく、400万トークンを超えるシーケンスを処理できるようになります。

OpenAIは、このアテンションシンクのメカニズムを最新のモデルに統合し、その重要性を示しています。この研究は、アテンションシンクがモデルのアーキテクチャにおいて重要な圧力弁として機能し、その保存が長い会話中のパフォーマンスの急激な低下を防ぐことを強調しています。

この解決策は、技術的な課題を解決するだけでなく、実際のアプリケーションにおける言語モデルの効率も向上させます。

この文章は、ソビエト連邦の失敗や不条理について述べており、その歴史的背景や共産主義の影響に焦点を当てています。

1991年5月、宇宙飛行士のセルゲイ・クリカリョフは、ソビエト連邦が崩壊する中で宇宙にいました。これは、共産主義の大規模な実験の終わりを意味し、その抑圧的な体制によって推定2000万から1億7000万人の死者が出ました。

ソビエト連邦の崩壊にもかかわらず、共産主義のイデオロギーは世界のさまざまな形で残り続けていますが、多くの場合、それは認識されていません。これは、西側諸国がソビエト体制の本質を理解していないことが一因です。

著者のラウリ・ヴァフトレは、ソビエト体制下での個人的な体験を共有し、そこでの生活を特徴づける日常の不条理を示しています。彼は、これらの経験を知ることが歴史の繰り返しを防ぐために重要であると強調しています。

ソビエト連邦における不条理は、非論理的なイデオロギーや官僚制度から生じました。不条理は人間の認識であり、合理性が失われた状況でしばしば認識されるものです。

文章は、ロシアの不条理の歴史的な根源を探り、ピョートル大帝のような重要な人物に遡ります。彼のロシアを西洋化しようとする試みは、しばしば奇妙な結果をもたらしました。エリートと農民の間の断絶も、この不条理をさらに助長しました。

共産主義のイデオロギーの不条理も強調されており、特にマルクス主義のイデオロギーが複雑な社会問題を階級闘争に単純化したことが指摘されています。これにより、敵と見なされた者に対する暴力や抑圧が生じ、イデオロギーの実施がさらに複雑になりました。

ソビエトの不条理は、伝統的なロシア文化と共産主義イデオロギーの融合であり、宗教的な伝統を反映した政治的な展示が義務付けられるなど、奇妙な慣習を生み出しました。

全体として、この文章はソビエト体制の不条理を理解することが、共産主義の歴史的な影響を認識し、将来の全体主義体制を防ぐために不可欠であると主張しています。

サムは、ChatGPTが毎週約7億人のユーザーを持っていると述べました。しかし、強力なGPT-4モデルをローカルで運用するのは、高いメモリ要件と遅いパフォーマンスのために難しいです。ChatGPTのような企業は、大規模なGPUクラスターを使用していますが、モデルの最適化や作業の分割（シャーディング）、専用ハードウェアの利用、効率的な負荷管理など、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、こうした大規模システムが低遅延で効果的に運用されるためのエンジニアリング手法について、さらに学びたいと考えています。

要約がありません。