FFmpegアセンブリ言語学校へようこそ！ここからプログラミングの魅力的な旅が始まります。このコースでは、FFmpegでアセンブリ言語を書く方法を学び、コンピュータの仕組みを理解する手助けをします。

必要な知識として、C言語、特にポインタについての理解が必要です。C言語に不慣れな方は、「Cプログラミング言語」という本を読むことをお勧めします。また、高校レベルの基本的な数学スキルも必要です。具体的には、スカラーとベクトルの違いや、加算、乗算の理解が求められます。

レッスンや課題はGitリポジトリで提供されます。コースの終わりには、FFmpegに貢献できるようになります。

質問がある場合は、Discordサーバーに参加できます。リンクは https://discord.com/invite/Ks5MhUhqfB です。

教材の翻訳はフランス語とスペイン語でも利用可能です。

著者は、Instagramの過剰なスクロールを制限しつつ、ソーシャル機能を楽しむためのアプリを作成しました。既存のスクリーンタイムアプリはほとんどがアプリをブロックするだけですが、彼らのアプリは無限スクロールを止めることに焦点を当てています。特にInstagramのリール機能をブロックした後、YouTubeショートやRedditに時間を使いすぎてしまったため、これらのプラットフォームもアプリに追加しました。連続スクロールを防ぐために、ユーザーが過剰にスクロールするとポップアップのリマインダーが表示される仕組みになっています。このアプリはAndroid Studioを使ってKotlinとJetpack Composeで開発されており、アクセシビリティサービスを通じてスクロールを検出します。ただし、現在はAndroid専用で、iOS向けの同様の解決策はありません。著者はアプリに対するフィードバックを求めています。

テスラの最近の発表によると、同社はデータベースシステムのClickHouseを使用して、毎秒10億行のデータを取り込むことができるとしています。これを実現するための仕組みを簡単に説明します。

ClickHouseは、ノードがレプリカやシャードとして構成されるクラスターを利用しています。シャードはデータの一部を保存し、レプリカは各シャード内のデータのコピーです。データの調整はZookeeperを通じて行われ、クエリはレプリカに分散されます。

毎秒10億行を取り込むためには、まず1つのノードが処理できる行数を確認します。例えば、1つのノードが毎秒210万行を取り込める場合、10億行を達成するには約500ノード（シャード）が必要です。データを取り込む前にソートしたり、設定を調整することでパフォーマンスを最適化できます。

著者はMacBookでテストを行い、毎秒210万行の取り込みを実証し、最適化により最大880万行まで達成しました。

実際のシナリオでは、複数のマシンを使ってClickHouseクラスターを構築し、効率的なデータ取り込みのために設定を行うことが推奨されます。リアルタイムのデータ取り込みには、障害管理や再試行、データ分配の最適化が必要です。

テスラは、ClickHouseにデータが到達する前にKafkaを使用したETLプロセスを利用して、大量のデータを効率的に取り込む管理を行っていると考えられます。

高い取り込み速度を維持することは複雑で、スループットのバランス、マージプロセス、データの整合性を確保することが求められます。

要するに、ClickHouseを使用して毎秒10億行を取り込むことは、適切に構成されたクラスターと最適化されたデータ処理プロセスがあれば可能です。テスラの事例がその実証となっていますが、慎重な計画とリソース管理が必要です。

Reality Defenderのベン氏は、同社が世界中の大企業や政府向けに高度なディープフェイク検出サービスを提供していると述べました。最近、一般向けのAPIとSDKを発表し、誰でも簡単にディープフェイク検出をアプリケーションに組み込むことができるようになりました。これにはわずか2行のコードが必要で、無料で始めることができます。

初期の製品発表以来、AI生成メディアの検出に特化したサービスに対して、開発者や企業からこの技術をツールに追加したいというリクエストが寄せられています。彼らの検出サービスは、画像、音声、動画、テキストをカバーしており、毎月最初の50回のスキャンは無料で利用できます。

Reality Defenderは、StripeやTwilioのような信頼性の高いディープフェイク検出インフラを構築することを目指しています。さまざまな組織と提携し、彼らの技術が大規模な機関やスタートアップの両方に適した効果的かつ柔軟なものであることを確保しています。このツールはすでにZoomなどのプラットフォームで利用可能で、近くTeamsでも利用できるようになります。

試してみたい方のために、彼らは2つの無料オプションを提供しています。1つはZoomやTeamsへのワンクリック統合、もう1つはファイルをメールで送信してスキャンする方法です。フィードバックを歓迎しており、信頼性やコンテンツの整合性に関する課題を抱える人々をサポートすることに意欲的です。

要約がありません。

HackerNewsWatchは、Apple Watch向けに設計されたシンプルなHacker Newsリーダーで、SwiftUIを使用して作られています。

主な機能としては、トップストーリーのスクロール可能なフィードがあり、タイトル、ポイント、コメント数が表示されます。ストーリーをタップすると、コメントがツリー形式で表示されます。また、「記事を開く」リンクを使うと、ウォッチのブラウザで記事を閲覧できます。アプリのデザインはHacker Newsに似ており、オレンジ色のアクセントが特徴です。

必要な環境としては、Xcode 15以上、コマンドラインツールがインストールされたmacOS、HomebrewまたはXcodeGenの手動インストールが必要です。

セットアップ手順は以下の通りです。まず、Xcodeプロジェクトを作成するために./scripts/generate.shを実行します。次に、アプリをビルドするには./scripts/build.shを使用します。最新のwatchOSシミュレーターで実行するには./scripts/run-sim.shを使います。また、生成されたプロジェクトをXcodeで開いて実行することも可能です。

プロジェクトの構成は、project.ymlがXcodeGenの設定ファイルで、Sources/WatchAppにはアプリのSwiftソースコードが含まれています。scripts/フォルダにはプロジェクト生成やビルド用のスクリプトがあります。

プライバシーに関しては、アプリは公的なHacker News APIを安全に使用し、個人データを収集することはありません。

ライセンスはMITです。

要約がありません。

Typechecker Zooは、過去50年間に成功した静的型システムの簡易版を作成することに焦点を当てた個人プロジェクトです。このプロジェクトの目的は、基本的なシステムから始めて、現代の依存型に進むまでのトイプログラミング言語とコア型チェックアルゴリズムを実装することです。

Rustを使用する理由は、良好なパーサーエコシステムがあり、使いやすいためです。このプロジェクトは正式な導入ではなく、楽しみながら進めるサイドプロジェクトですので、より深い理論についてはTAPL、ATTAPL、PFPLなどのリソースを参照してください。

実装は簡素化され、理解しやすいように設計されています。これは、複雑な商用コードとは対照的です。このプロジェクトでは、4つの型システムを構築します。

1つ目は「Algorithm W」で、775行のコードから成るシンプルな多相ラムダ計算で、Hindley-Milner型推論に基づいています。2つ目は「System F」で、1090行のコードを持つ第二階ラムダ計算で、Mini-OCamlに似た双方向型チェックを特徴としています。3つ目は「System F-ω」で、3196行のコードから成るSystem Fの進化版で、簡略化されたHaskellに似たさまざまな機能を備えています。最後に「Calculus of Constructions」があり、6000行のコードで構成されるLeanに触発された依存型チェッカーで、複雑な型システムを特徴としています。

このプロジェクトはMITライセンスの下でオープンソースであり、GitHubでの誤字修正などの貢献を歓迎しています。

要約がありません。

ウォーキーテキスティは、モバイル信号に依存せずにテキストメッセージを送受信するために設計された携帯型デバイスです。LoRa無線技術を使用しており、キャンプやハイキングなどのアウトドア活動に適しています。

このデバイスの主な特徴は、12キーのキーパッドとOLEDディスプレイを備えていることです。都市部では最大3マイル、田舎では最大10マイルの距離でメッセージを送信でき、ライセンス不要の無線周波数を利用しています。メッセージの入力は、昔の携帯電話と同様のマルチタップ方式で行い、一行あたり最大20文字のメッセージを送信できます。

メッセージを受信すると、インジケーターライトとビーパーが通知します。電源は小型のリポバッテリーまたは2本のAAA電池で供給でき、通常の消費電流は24mAです。デバイスの回路には、RFM95W LoRaモジュールやATtiny814マイクロコントローラーなどの部品が含まれており、プリント基板（PCB）を使用して組み立てることができます。

さらに、このデバイスはモバイルネットワークなしで簡単にメッセージを送受信できるため、子供たちが楽しく、コストを抑えた方法でコミュニケーションを取ることができます。ユーザーはビーパーのオンオフやディスプレイの調整など、デバイスの設定をカスタマイズすることも可能です。

技術的な詳細については、ウォーキーテキスティの構築やプログラミングに関するリソースがオンラインで見つけられます。

2025年7月3日、NASAの宇宙飛行士ニコール・エイヤーズが国際宇宙ステーションから「巨大なジェット」と呼ばれる珍しい現象の素晴らしい写真を撮影しました。巨大なジェットは、雷雨から上空に向かって放出される強力な電気放電で、雲と宇宙の間に電気的なつながりを作ります。この現象は偶然にしか見ることができず、より一般的に見られる「スプライト」とは異なります。スプライトは雷の後に発生し、雷雨の上空にカラフルな閃光として現れます。スプライトは大気中の高い位置で発生し、独特の形を持っています。これらの大気現象の研究は進行中であり、一般の人々も写真を提出することで科学者たちを支援することができます。

MITの報告書によると、ビジネスにおける人工知能（AI）は、主にアウトソーシングされた仕事に影響を与えており、アメリカの労働者を直接置き換えるわけではないとされています。現在、企業は従業員を解雇するのではなく、外部の業者との契約を減らすことでコストを削減しています。短期的には、AIによって約3%の仕事が置き換えられる可能性がありますが、長期的には特にテクノロジーやメディアの分野で27%に達する可能性があります。多くの企業は、重大な解雇を伴わずに生産性を向上させるためにAIを活用しており、これは投資家にとって有益かもしれません。しかし、AIへの投資が増加している一方で、ほとんどの組織はすぐに経済的なリターンを得ていないのが現状です。全体として、AIは生産性を向上させ、コストを削減することが期待されており、近い将来に広範な雇用喪失を引き起こすことはないと考えられています。

ロボットの人気が高まっており、北京で開催された世界ロボット会議ではヒューマノイドロボットが紹介されました。特に注目されているのは、ウィーブロボティクスのアイザックというロボットです。アイザックは1万ドル以上の価格が予想されており、年内に発売される予定です。このロボットは、自動で洗濯物を畳んだり、部屋を片付けたりすることができ、1950年代の家庭用電化製品が家庭生活を変えたのと同様の影響を与えると期待されています。

アイザックは、洗濯や掃除などの実用的な作業を手伝うように設計されており、遠隔操作も可能です。また、冷蔵庫の中身を教えてくれるなどの会話機能も備えています。将来的には、料理やセキュリティ監視などのタスクもこなすことができるようになり、外出中の家庭管理がより簡単になるでしょう。

この記事は、アイザックのようなロボットが日常の家事や家庭の安全管理の方法を大きく変える可能性があることを示唆しています。

Otter.aiという会社に対して、クラスアクション訴訟が提起されました。この会社は、AIを利用した音声からテキストへの転写サービスを提供しており、特にバーチャルミーティングの転写ツールで知られています。訴訟では、Otterが参加者の同意なしに私的な会話を密かに録音し、そのデータをサービス向上のために利用していると主張しています。これはプライバシーや盗聴に関する法律に違反しているとされています。

原告のジャスティン・ブリューワー氏はカリフォルニア州出身で、Otterが自分や他の参加者に通知することなく機密の会話を録音していたことにより、プライバシーが侵害されたと訴えています。Otterのプライバシーポリシーには、ユーザーからの許可を求める旨が記載されていますが、訴訟では多くのユーザーが自分の会話が会社と共有されていることを知らないと指摘されています。

Otterは2016年の設立以来、2500万人のユーザーを持ち、10億回以上のミーティングを転写してきました。しかし、ソフトウェアが自動的にミーティングに参加し、同意なしに録音することに対する苦情も寄せられています。また、批評家たちは外国政府とのデータ共有の可能性について懸念を示していますが、Otterはこれを否定しています。

訴訟では、Otterのデータ匿名化プロセスの有効性にも疑問が呈されており、機密情報を十分に保護できていない可能性が指摘されています。

要約がありません。

要約がありません。

Vibeコーディングは、自然言語のプロンプトを使ってコードを生成する現代的なソフトウェア開発の方法です。このガイドは、新しい手法や推奨事項が出てくるたびに更新されます。

コーディングの基本要素には、まず「プロンプト」があります。これはコーディングのための初期指示です。次に「クライアント」があり、これはAmazon Q Developerのようなインターフェースで、AIとのやり取りに使われます。そして「コンテキスト」があり、これはAIの能力を高めるための追加情報です。例えば、AWS MCPサーバーなどが該当します。

開発者の役割は、AIを生産性を高めるためのツールとして活用することであり、AIの代わりにはなりません。開発者は、AIが生成したコードをすべて確認し、品質を確保しながら技術的な決定を行う必要があります。

ベストプラクティスとしては、まずAIが生成したコードの正確性やセキュリティを常に確認することが重要です。また、クライアントは組織のニーズや機能、ツールとの互換性に基づいて慎重に選ぶべきです。プロジェクトの範囲や設計ガイドラインを明確に定義してからコーディングを始めることも大切です。効果的なプロンプトを使用し、タスクを小さな部分に分けることで、より良い結果が得られます。さらに、AIが生成したテストは深みが欠けることがあるため、自分自身でテストケースを作成するなど、徹底的なテストと検証を実施することが求められます。コードの変更に伴い、ドキュメントも常に最新の状態に保ち、AIと協力して文書を作成することが重要です。

制限事項としては、MCPサーバーが多すぎるとパフォーマンスに影響を与える可能性があるため、異なる機能ごとに別々の会話を維持してコンテキストの過負荷を避けることが推奨されます。

成功のためのヒントとしては、コーディングや設定に関する明確なルールを確立することが重要です。また、整理された開発のためにバージョン管理のベストプラクティスを活用し、静的解析やテストのツールを利用して手作業を減らすことが勧められます。

全体として、AIを効率性と生産性を高めるための支援ツールとして活用しながら、コーディングプロセスの管理を維持することが大切です。

要約がありません。

この文書では、Linuxのsystemdサービスのセキュリティを強化する方法について説明しています。特に、ホームラボ環境を管理しているユーザーに向けた内容です。

systemdの目的は、サービスを強力に制御することですが、デフォルトの設定ではセキュリティが優先されていない場合があります。セキュリティを強化することの重要性が強調されており、systemdサービスユニットやpodman quadletを強化するためのオプションが提供されています。これにより、潜在的なセキュリティリスクを減少させることができます。

セキュリティ設定は、使用する特定のサービスに依存しており、調整にはテストやログの確認が必要になることがあります。ユーザーは、sudo systemd-analyze securityというコマンドを使用して、サービスのセキュリティ状態を評価することが推奨されています。

各サービスには、さまざまなセキュリティ機能を変更するオプションがあります。例えば、ProtectSystemはファイルシステムを読み取り専用にし、PrivateTmpは一時ファイルを隔離し、MemoryDenyWriteExecuteは書き込み可能なメモリの実行を防ぎます。

サービスの設定は、通常/etc/systemd/system/にあるサービスのユニットファイルで行う必要があります。外部に公開されているサービス、例えばウェブサーバーやSSHから始めて、徐々に重要度の低いサービスにも同様の対策を適用することが推奨されています。

文書には、Traefikリバースプロキシの例設定が示されており、いくつかのセキュリティ設定が強調されています。すべてのサービスが広範な強化を必要とするわけではありませんが、これらのセキュリティ対策を適用することで、Linuxシステム全体のセキュリティが大幅に向上する可能性があります。

このガイドは、systemdを使用してサービスのセキュリティを強化したいLinux管理者にとって、実用的なツールとなるでしょう。

新しいMITの報告によると、企業における生成AIプロジェクトの95%が重要な成果を上げられていないことが明らかになりました。生成AIには可能性がありますが、ほとんどの取り組みは収益を効果的に向上させていません。この研究はインタビューや調査に基づいており、AIの試験的導入のうち、急速な収益成長を達成するのは約5%に過ぎず、大多数はほとんど影響を受けていないことを示しています。

成功しているAIの導入は、特定の課題に焦点を当て、効果的にパートナーシップを結ぶスタートアップから生まれることが多い一方で、大企業は統合の問題に苦しんでいます。また、多くの企業はリソースを誤って配分し、バックオフィスの自動化に投資する代わりに、営業やマーケティングに過剰に支出していますが、バックオフィスの自動化はより良いリターンをもたらします。

成功のための重要な要素には、専門のベンダーからAIツールを購入すること、マネージャーに導入を促す権限を与えること、適応性のあるツールを選ぶことが含まれます。また、顧客サポートや管理の職が空いた際にその職を置き換えない傾向があり、ChatGPTのような「シャドーAI」ツールが公式に承認されていないにもかかわらず広く使用されています。

今後、先進的な組織は独立して学習し行動できるAIシステムを探求しており、企業AIの未来の方向性を示しています。

2025年の夏、著者はDefoldエディタ用のMCPサーバーを作成する実験を行い、AIのClaudeがエディタ内でLuaコードを評価できるようにしました。楽しさはありましたが、Claudeは正確性に欠け、文書に頼るのではなく実験に依存してしまうため、時間が経つにつれてフラストレーションが溜まることがありました。

AIの出力の不正確さを解決するために、ツールが入力構造をJSONスキーマで定義することが提案されています。しかし、著者はDefold用の複雑なツールを作成しようとした際に、特定のリソースタイプに基づいた動的な入力スキーマが必要であり、MCPではそれがサポートされていないため、困難に直面しました。

提案された解決策は二段階のプロセスです。まず、AIがリソースを選択し、そのデータ構造を取得してJSONスキーマを作成します。次に、そのスキーマを使用してAIが編集を生成します。このプロセスはカスタムAIインターフェースで実装可能ですが、現在のところMCPでは他のツールに基づいてスキーマを参照する機能がないため、実現が難しい状況です。著者は、MCPがこの機能をサポートすることで改善される可能性があると提案しています。

この記事では、BIOSで使用される8×19テキストモードフォントの歴史と開発について説明しています。このフォントは、1997年に発売されたIntelのマザーボード、AN430TXやAL440LXで特に使用されました。標準の8×16フォントとは異なり、8×19フォントは640×480の解像度での表示を改善するために設計されました。

8×19フォントは主にBIOS画面で使用され、従来の720×400解像度では表示が難しいモニターでも、より明確なテキストを提供します。IntelのAN430TXおよびAL440LXボードは、AMI BIOSからPhoenix BIOSに移行し、その際に8×19フォントが導入されました。

BIOSの更新をデコードし、フォントを抽出するプロセスは複雑で、Intelの独自のフラッシュメモリアーキテクチャを管理するために特定のツールや技術が必要でした。このフォントはメモリを節約するよう最適化されており、標準のエンコーディングに従わないコードポイントの組み合わせが特徴です。BIOSの文字列モジュールと信頼性よく動作するように設計されています。

8×19フォントは2010年代に入ってもさまざまなIntelボードで使用され続け、最終的には現代のBIOS設定におけるUEFI標準にも影響を与えました。この記事では、8×19フォントの元の作成者についての疑問も提起されており、AMIやPhoenixのようなBIOSベンダーではなく、Intel自身である可能性があると推測されています。

全体として、この記事はBIOS設定におけるテキスト表示技術の進化と、初期のIntelマザーボードで8×19フォントが採用された実際的な理由を強調しています。

要約がありません。

要約がありません。

この記事では、OpenAIのChatGPTのようなAIチャットボットを使用する際のプライバシーに関する懸念が取り上げられています。ユーザーは、自分の質問がGoogle検索に表示されることに驚き、OpenAIがチャットボットへのすべての問い合わせを記録していることが明らかになりました。データ収集に関する警告があったにもかかわらず、多くのユーザーは利用規約を十分に理解していなかったり、読んでいなかったりしました。

最近、OpenAIはユーザーのチャットを検索可能にするオプションを削除しましたが、連邦裁判所の命令により、すべての会話を保持する必要があります。これにより、削除されたチャットでさえも保存されることになります。

著者は、AIに敏感な情報を共有することの潜在的なリスクを強調しています。情報が悪用されたり、データ漏洩で露呈したりする可能性があるからです。また、Googleなどの他の企業もユーザーのやり取りを記憶する機能を実装しており、さらなるプライバシーの懸念が生じています。この記事は、ユーザーがAIに対してどのような質問をするかに注意を払うべきだと警告しています。データが後に再浮上し、プライバシーに影響を与える可能性があるからです。

要約がありません。

ガリー・マーカスは、大規模言語モデル（LLM）やコーディングエージェントの使用が増えることで、ソフトウェア開発における重大なセキュリティ脆弱性が生じると警告しています。最近のブラックハットカンファレンスでは、これらの技術を悪用する新たな攻撃手法について学び、深刻な情報漏洩につながる可能性があることを指摘しました。

LLMには信頼性の低いコードを生成する問題があり、「プロンプトインジェクション」と呼ばれる攻撃に対して脆弱です。これは、悪意のあるユーザーがシステムを操作し、本来の目的に反する行動をさせる手法です。また、新しいコーディングエージェントがユーザーの代わりにタスクを実行することで、リスクがさらに増大しています。これらのエージェントはコマンドを実行し、広範なツールにアクセスできるため、攻撃者にとって魅力的な標的となります。

研究者たちは、攻撃者がコーディング環境内で悪意のある指示を隠すさまざまな方法を示しました。例えば、コードリポジトリや見えないテキストの中に隠すことができ、これにより不正な行動を引き起こす可能性があります。特に、リモートコード実行（RCE）は大きな懸念事項です。攻撃者がシステムを完全に制御できる状況であり、過去のワナクライランサムウェア攻撃などがその危険性を示しています。

専門家は、コーディングエージェントの権限を制限し、高リスクな状況での使用を避けるなどの対策を提案しています。しかし、多くの開発者は便利さからこれらのツールを使いたいと考えるかもしれません。LLMやコーディングエージェントの使用には大きなリスクが伴います。これらの技術が進化する中で、開発者はそれらがもたらす脆弱性を理解し、必要な対策を講じることが重要です。

AIツールは生産性を向上させる一方で、深刻なセキュリティ侵害を防ぐためには慎重な管理が求められます。

要約がありません。

ウェブサイトのレイアウトはシンプルで、主に「ホーム」、「アバウト」、「ニュース」の三つのセクションがあります。「ホーム」セクションでは、ウェブサイトの目的に関する情報が提供されているでしょう。「アバウト」セクションでは、組織の詳細について説明されています。「ニュース」セクションでは、最新の情報やお知らせが更新されていると考えられます。

要約がありません。

Llama-Scanは、Ollamaを使用してPDFファイルをテキストファイルに変換するツールです。このツールはトークンコストがかからず、画像や図から詳細なテキスト説明を作成することもできます。

主な機能には、PDFをテキストにローカルで変換することが含まれています。また、Ollamaの最新のマルチモーダルモデルを利用しています。

必要な条件としては、Python 3.10以上が必要です。また、Ollamaがインストールされていて、動作している必要があります。

インストール手順は以下の通りです。まず、Ollamaをインストールします。次に、コマンドを実行します：ollama run qwen2.5vl:latest。最後に、Llama-Scanをpipでインストールします：pip install llama-scanまたはコマンドuv tool install llama-scanを使用します。

使用方法は基本的なコマンドとして、llama-scan path/to/your/file.pdfを実行します。

オプションとしては、出力ディレクトリを設定する--output, -o（デフォルトは「output」）、Ollamaモデルを選択する--model, -m（デフォルトは「qwen2.5vl:latest」）、中間画像ファイルを保持する--keep-images, -k（デフォルトはFalse）、画像の幅を設定する--width, -w（0を指定するとリサイズをスキップ、デフォルトは0）、開始ページ番号を指定する--start, -s（デフォルトは0）、終了ページ番号を指定する--end, -e（デフォルトは0）があります。

具体的なページを特定の幅で処理する例としては、llama-scan document.pdf --start 1 --end 5 --width 1000があります。また、異なるOllamaモデルを使用する場合は、llama-scan document.pdf --model qwen2.5vl:3bと入力します。

要約がありません。

Tilusは、GPUプログラミングのために特別に設計されたプログラミング言語です。この言語は、主にテンソルをデータ型として使用し、スレッドブロックレベルの制御を重視しています。また、共有メモリやレジスタテンソルの直接管理が可能で、1ビットから8ビットまでの低精度タイプをサポートしています。

Tilusには、自動調整機能やキャッシング機能があり、使いやすいPythonインターフェースも備えています。インストールは、コマンド「pip install tilus」を使用することで簡単に行えます。使用を始めるには、プログラミングガイドにあるチュートリアルや例に従って、Tilusでカーネルを書く方法を学ぶことが推奨されています。

Tilusは、その設計や応用について議論した研究論文に基づいています。また、Tilusの開発には、Hidet、TVM、Triton、Hexcuteなどのいくつかのプロジェクトが影響を与え、アーキテクチャや機能に関するアイデアを提供しました。

統一は、論理学やコンピュータサイエンスで使用されるプロセスで、記号的な項を含む方程式の解を自動的に見つけるためのものです。論理プログラミングや型推論において重要な役割を果たします。

項は、定数（小文字の文字）、変数（大文字の文字）、および関数適用（例：f(...)）から構成されます。パターンマッチングは、定数項と変数を含むパターン項を照合することを指します。ここでは、二つの項を同一にするための変数の割り当てを探します。統一はパターンマッチングに似ていますが、両方の項が変数を含むことができます。目的は、項を等価にするための置換を見つけることです。

例えば、f(a, V, bar(D))とf(D, k, bar(a))という二つの項がある場合、統一子は{D=a, V=k}になります。

問題に対して有効な統一子は複数存在することがありますが、最も単純なものは最も一般的な統一子（MGU）と呼ばれます。これは他の統一子に変換することができ、追加の置換を適用することで得られます。

統一アルゴリズムは、マッチをチェックし、項や変数を再帰的に統一することを含みます。主要な関数には、統一を処理するunify、変数の統一を扱い一貫した置換を保証するunify_variable、無限ループを引き起こす可能性のある自己参照の変数バインディングを防ぐoccurs_checkがあります。

このアルゴリズムのPython実装が提供されており、項、適用、変数、定数のクラスが含まれています。アルゴリズムは、再帰的な呼び出しを通じて項と置換を処理します。

提示されたアルゴリズムは単純ですが、大規模な問題に対しては最も効率的ではありません。冗長性を減らし、結果をキャッシュすることで性能を向上させるより高度なアルゴリズムも存在します。興味のある方は、統一の効率に関する特定の学術論文を通じてさらに学ぶことをお勧めします。

著者は、Luaを使用して開いているバッファから直接HTTPリクエストを処理するNeovimプラグイン「nvim-web-server」を作成しました。このプラグインは、Node.jsやPythonなどの外部ツールを必要とせず、Djot形式のコンテンツをサポートしています。また、Nginxよりも高速で、静的ウェブサイトの提供において効率的です。

主な特徴としては、コンテンツの即時デプロイ、コンテンツ管理の低オーバーヘッド、Gitとのシームレスな統合、Vimのキーバインディングのサポートがあります。

パフォーマンスに関しては、Luaがインタープリタ型言語であるため、速度に対する初期の懸念がありましたが、ベンチマークテストではnvim-web-serverが静的コンテンツの提供においてNginxを上回る結果が出ています。この速度は、Neovimの効率的なイベント処理と、LuaJITがPythonなどの他の言語に比べて持つ性能的な利点によるものです。

デプロイメントについては、2012年製の古いThinkPadラップトップ上でサーバーが動作しており、古いハードウェアでも多くのタスクにおいて効果的であることを示しています。Neovimのメモリ使用量は低く、限られたリソースでも効率的に動作します。

安全性については、サーバーはメモリ安全な言語で実装されており、制限されたDockerコンテナ内で動作するため、セキュリティリスクを最小限に抑えています。

全体として、nvim-web-serverプラグインは、Neovimのような多用途のテキストエディタがウェブサーバーのタスクにどのように活用できるかを示しており、その伝統的な役割の限界を押し広げています。

アップルが約599ドルの新しい手頃な価格のマックブックを今秋に発売するという噂があります。このデバイスは、従来のMシリーズプロセッサの代わりに、iPhone 16 Proに搭載されているA18 Proチップセットを使用する可能性があります。業界の専門家であるミンチー・クオ氏は、この噂を確認し、マックブックには12.9インチのディスプレイが搭載され、ピンク、ブルー、シルバー、イエローなどのさまざまな色が用意されると述べています。

2025年10月14日にWindows 10のサポートが終了するため、この新しいマックブックは新しいコンピュータを探している多くのユーザーを引き付けるかもしれません。ただし、Thunderboltのサポートなどの一部の高度な機能が欠けている可能性があり、接続オプションが制限されるかもしれません。それでも、低価格が魅力となり、多くの人に選ばれる可能性があります。

さらに、クオ氏はアップルが2027年に発売予定のスマートグラスにも取り組んでいると述べており、これらはヘッドアップディスプレイなしで音声再生や動画録画に重点を置いているとのことです。

著者は現代のWYSIWYGエディタに不満を感じ、よりシンプルなマークダウンエディタを作ることに決めました。重いライブラリを避け、軽量なソリューションを求めていましたが、通常の<textarea>を使ったマークダウンは見た目が魅力的ではないと感じました。

ContentEditableのアプローチを探求する中で、Ghostのスプリットスクリーンエディタの効果を思い出しました。このエディタは、一方にマークダウンを表示し、もう一方にプレビューを表示します。そこで、<textarea>の背後にプレビューを重ねるアイデアを思いつき、リッチテキスト編集のような感覚を実現しようとしました。

しかし、リストやフォントの不一致による整列の問題に直面しました。著者は整列の問題を正規化する技術を開発し、同期したプレビューと連携する透明な<textarea>を作成しました。

最近、GitHubの<markdown-toolbar>を発見し、プロジェクトの改善に役立ちました。その結果、シンプルな<textarea>として機能するリッチマークダウンエディタ「OverType」が誕生しました。これは軽量で（45KB）、元のテキストエリアのように元に戻す機能ややり直し、アクセシビリティを維持しています。

著者はOverTypeに関するフィードバックを歓迎しており、詳細はovertype.devで確認できます。

この情報は、2日前に行われた議論やスレッドについてです。コメントは26件あり、17人の参加者がいます。ユーザーはこのスレッドをお気に入りに追加したり、削除したりすることができます。参加者のリストには、議論に関わった人々の名前とメールアドレスが含まれています。

2025年8月18日、オーストラリア競争消費者委員会（ACCC）は、Googleアジアパシフィックに対して反競争的行為で訴訟を開始しました。Googleは、テレストラとオプタスとの間で合意を結び、AndroidスマートフォンにGoogle検索をのみ事前にインストールすることを求めていたことを認めました。これにより、他の検索エンジンとの競争が制限されました。解決の一環として、Googleは5500万ドルの罰金を支払い、競争を促進するために契約慣行を変更することを約束しました。

テレストラとオプタスとの合意は2019年12月から2021年3月までの間に存在し、ユーザーに表示される広告からの収益分配が含まれていました。Googleは、これらの合意が市場での競争を減少させた可能性があることを認めました。

ACCCはまた、テレストラ、オプタス、TPGから、今後同様の独占的合意を避けるという約束を受け入れ、消費者がデバイス上で検索エンジンを選ぶ際の選択肢を増やすことを目指しています。ACCCは、消費者の選択肢とサービスの質にとって競争が重要であることを強調しました。

この法的措置は、デジタルプラットフォームサービスに関するACCCの広範な調査に続くもので、デジタル経済における競争問題に対処することを目的としています。このケースは、テクノロジー業界における公正な慣行を確保し、消費者にとって競争的な環境を促進するための継続的な取り組みを浮き彫りにしています。

Wordの動作が遅くて不満を感じたため、ターミナルベースのWord文書ビューアを作成しました。このビューアの主な機能は以下の通りです。

ターミナルで.docxファイルを適切なフォーマットで表示できます。テーブルはUnicodeの境界線で正しく表示され、ネストされたリストも適切にインデントされます。全文検索機能があり、検索結果はハイライトされます。テキストを簡単にクリップボードにコピーでき、文書をMarkdown、CSV、またはJSON形式でエクスポートすることも可能です。

このツールは、SSHを通じてサーバーで作業する際にWord文書に迅速にアクセスできるように作られました。既存のオプションはフォーマットを削除したり、グラフィカルなインターフェースを必要としたりするため、これを開発しました。

私のビューアの主な利点は、Wordの起動時間が8秒に対して、わずか50ミリ秒であることです。SSH経由でもシームレスに動作し、文書の構造とフォーマットを維持します。データタイプに基づいてテーブルを賢く整列させ、長い文書のためのインタラクティブなアウトラインも提供します。

このビューアはRustで構築されており、「glow」というMarkdownビューアに触発されています。まだ開発の初期段階ですが、ほとんどの文書に対してはうまく機能します。Cargoを使ってインストールでき、ターミナルでdoxx filename.docxと入力することで使用できます。このツールを共有できることを楽しみにしており、皆さんのフィードバックをお待ちしています。

フローライブラリは、アプリケーションのロジックとデプロイメントタスク（実行やエラーハンドリングなど）を分離します。

ステップファンクション（step-fns）は、ループ内で実行され、自身のライフサイクルを管理するロジックを作成します。これらはチャネルを介して通信しますが、状態を保持しないため、テストや再利用が容易です。各ステップファンクションは、以下の四つの要素から成り立っています。最初に「describe」はパラメータやチャネルの説明を返します。次に「init」は入力引数を使ってプロセスを初期化します。「transition」はライフサイクルの変化（開始、停止、一時停止、再開）に伴う状態を更新します。そして「transform」は受信したメッセージを処理し、新しい状態と出力メッセージを返します。

プロセスの状態は、カスタムキーやフロー特有のキーを含むマップで、入力や出力チャネルを管理します。また、入力チャネルのフィルタリングも可能です。

ステップファンクションを簡単な形から作成するためのヘルパー関数も用意されており、定義が容易になります。

プロセスランチャーを作成するには、process関数を使用して、ワークロードの種類（混合、I/O、計算）に応じたオプションを指定します。各タイプは、プロセスが実行をどのように処理するか、特にスレッドやタイムアウトに関して影響を与えます。

ステップファンクションを再読み込みする際は、開発中の更新を容易にするために、変数に定義することが推奨されます。

フロー定義は、プロセスと接続をマッピングし、相互作用の詳細を示す構成です。例えば、ソースプロセスとシンクプロセスがチャネルを通じて接続される例があります。

フローのライフサイクルは、フローが再開状態で始まり、プロセスを開始、停止、一時停止、再開するための関数を使って制御できます。プロセスの状態を確認したり、必要に応じてメッセージを注入したりすることも可能です。

システムには、フローの実行と状態を監視するためのツールも含まれています。このガイドは、フローライブラリを使用してアプリケーション内のプロセスとその相互作用を管理するための構造化された方法を提供します。

Mangleは、推論データベースプログラミングのために設計されたプログラミング言語で、Datalogを基にし、集約、関数呼び出し、オプションの型チェックなどの機能が追加されています。これにより、異なるソースからのデータを統合し、複雑なドメイン知識をモデル化することが可能です。

Datalogは、SQLに似た宣言型言語ですが、再帰的なルールをサポートしています。MangleはDatalogを取り入れ、より実用的なものにしていますが、拡張に伴い、必ずしも終了保証などの特性が維持されるわけではありません。

Mangleはオープンソースで、開発者が利用しやすいように設計されており、アプリケーションへの簡単な統合のためにGoライブラリを提供しています。詳細や例については、GitHubのドキュメントやディスカッションで確認できます。

Mangleの主な特徴には、ルールベースのクエリが可能で、SQLに似た簡単なクエリができること、結果のグループ化と集約をサポートしていること、再帰的なルールを扱うことができ、依存関係からの複雑なデータ取得が可能であること、二項関係や複雑なn元関係を表現できることがあります。

Mangleを使用するには、Goコマンドを使ってライブラリをビルドし、ドキュメントに記載されたガイドラインに従って開発に貢献することができます。

この文書は、C. E. ラスムッセンと C. K. I. ウィリアムズによる2006年にMITプレスから出版された書籍「機械学習のためのガウス過程」の参考資料です。この書籍では、機械学習の手法としてのガウス過程について探求しており、回帰、分類、共分散関数、モデル選択、大規模データセットの近似手法など、さまざまなトピックを扱っています。この本は「適応計算と機械学習」シリーズの一部であり、理論的な視点、演習問題、数学的背景やデータセットに関する付録が含まれています。ガウス過程とその機械学習における応用について、包括的な理解を提供することを目的としています。

技術の世界では、他人が作成したソフトウェアを改変することは一般的ですが、いくつかの課題があります。多くの場合、ソフトウェアに対する修正は個々のニーズや好みに特化しすぎていて、公開する準備が整っていないことが多いです。

このたび、新しいプロジェクト「Lappverk」が発表されました。これは、ソフトウェアのパッチ管理を改善することを目的としています。バージョン管理に広く使われているGitには、長期的なパッチの管理に関していくつかの制約があります。Gitは変更の線形履歴を促進するため、個々のパッチを時間をかけて維持・追跡するのが難しくなります。

新しいバージョン管理システム「Jujutsu」は、これらの問題に対処しようとしていますが、変更の共同作業においても課題があります。特にLinuxディストリビューションを管理している人々は、パッチに関して同様の問題に直面しています。

ディストリビューションでは通常、変更管理に「.patch」ファイルを使用しますが、この方法は複数の変更を扱う際に煩雑になることがあります。「Quilt」のようなツールはパッチ管理を助けますが、Gitと比べると使い勝手が悪いことがあります。

「Lappverk」は、Gitの強みとパッチ管理を組み合わせることを目指しています。ユーザーはパッチセットをインポートおよびエクスポートでき、馴染みのあるGitインターフェースを維持します。このツールは、ソフトウェアの改変プロセスを簡素化し、プロジェクトの完全なフォークを作成することなく、小さな調整を実施しやすくします。

Lappverkは、パッチ処理を簡素化し、ソフトウェア改変の歴史的背景を考慮に入れたツールです。開発者がより簡単かつ効率的に変更を行えるように設計されています。

要約がありません。

ウクライナは、現在の紛争中にロシアに対してサイバー攻撃を行った外国のハッカーグループ「ワンフィスト」に感謝状を授与しました。このチームは、アメリカ、イギリス、ポーランドなど8か国のメンバーで構成されており、ロシアの軍事企業からデータを盗んだり、監視カメラをハッキングしたりして、ウクライナの軍事活動を支援しています。ハッカーの一人、クリストファー・コートライト（通称「ボルテージ」）は、感謝状を受け取ったことに誇りを感じており、個人的な犠牲を払ってでもこの活動にコミットしていることを強調しました。

この授与は論争を引き起こしています。戦争における戦闘員と民間人の境界が曖昧になるためです。多くの国には倫理的ハッキングのプログラムがありますが、これは国家が違法なサイバー活動を報酬するという特異なケースと見なされています。専門家は、民間のハッカーを奨励することが既存の戦争規則を損なう可能性があると警告しています。

自警的なハッキングの増加に対して、国際赤十字委員会は民間人を戦闘に巻き込むことに対して警告を発し、確立された規範を守る必要性を強調しています。それにもかかわらず、ウクライナの紛争はサイバー活動の増加をもたらし、アノニマスのようなグループがロシアのシステムを標的にしている一方で、ロシアも自国のハッキンググループと協力していると報じられています。

クリストファーは、彼のチームがウクライナ軍と協力して標的を選んでいるが、直接的な支援は受けていないと述べました。この状況は、サイバー戦争の認識が変わりつつあることを反映しており、政府は紛争における非国家的な行為者の役割を再考しています。

Claudiaは、AIコーディングの作業をより簡単に管理できるように設計された使いやすいグラフィカルインターフェースです。Claude Codeとの連携を強化し、さまざまな機能を提供します。

まず、視覚的なプロジェクト管理が可能です。美しいインターフェースで、すべてのClaude Codeプロジェクトを簡単に閲覧・管理できます。また、カスタムプロンプトを使ってエージェントを作成し、再利用することもできます。トークンの使用状況やコストを明確に視覚化して監視できる機能もあり、効率的な管理が可能です。さらに、Markdownエディタを使って、構文のハイライトやライブプレビューを見ながらプロンプトを編集できます。セッション管理機能では、チェックポイントを作成したり、会話を分岐させたりすることができ、バージョン管理システムに似た使い方ができます。プライバシーにも配慮されており、データはローカルに保存され、外部からの追跡は行われません。

Claudiaを使う理由は、ターミナルコマンドでClaude Codeを管理するのが複雑であるためです。Claudiaはこのプロセスを簡素化し、セッション管理の煩雑さや視覚的な履歴の欠如、使用状況の追跡の難しさといった問題を解決します。

開発者向けに作られたClaudiaは、最新の技術を活用し、高速で安全な体験を提供します。Claudiaは無料でオープンソースであり、macOS、Linux、そして近日中にWindowsにも対応予定です。使用するには、Claude Code CLIをインストールし、Claudiaをダウンロードして、視覚的にセッションを管理を始めるだけです。

よくある質問として、ClaudiaはClaude Code CLIと統合されており、APIキーが必要です。また、データはローカルに保管されるため、プライバシーが守られます。インターフェースのカスタマイズオプションも開発中です。

全体として、ClaudiaはAIコーディングのワークフローをより直感的で楽しい体験に変えてくれます。

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米国のジョシュ・ホーリー上院議員が、メタ社に対する調査を開始しました。これは、流出した文書が同社のAIチャットボットが子供と「官能的」や「ロマンチック」な会話をすることを許可されていると示唆したためです。この文書は「GenAI: コンテンツリスク基準」というタイトルで、オンラインでの子供の安全に関する深刻な懸念を引き起こしました。

ホーリー上院議員は、この状況を「非難すべき」と表現し、文書と関連する製品の提示を求めました。これに対し、メタ社は文書内の例は誤解であり、子供に関する性的なコンテンツを禁止する自社の方針と一致しないと述べました。同社は、AIチャットボットは厳格なルールに従って運営されていると強調しました。

流出した文書は、チャットボットが誤った医療情報を提供したり、敏感な話題について挑発的な議論を行う可能性があることも示していました。ホーリー上院議員は、親には透明性が必要であり、子供たちは有害なコンテンツから保護されるべきだと主張しました。

要約がありません。

このテキストは、統計に関する知識を必要とする実践的な質問が三つある統計的推論テストを紹介しています。以下は、主要なポイントを簡潔にまとめたものです。

まず、成功率に基づいてアイテムを並べ替える必要がありますが、試行の不確実性も考慮しなければなりません。これは、二項分布などの統計的手法を用いて、成功率の信頼区間を計算することを含みます。

次に、地図上に示された侵入盗の件数をもとに、予想外に高いまたは低い侵入盗率の地域を特定する必要があります。このためには、関連する要因（例えば、財産犯罪率）に基づいて期待される件数をモデル化し、観測された件数と比較することが求められます。

最後に、バス停を通過する異なるバスの数を推定するために、2週間にわたってバスの目撃情報を収集します。この状況は多項分布を用いてモデル化でき、密度関数を当てはめて信頼区間を計算することで、バスの総数を推定します。

これらの問題に対する解答は、統計的手法を用いる重要性を強調し、不確実性を考慮することや適切な統計分布を使用することの重要性を示しています。

要約がありません。

著者は、技術文書を書く際にMarkdownよりもreStructured Text（rST）を強く好むと述べています。最近、彼らの著書『プログラマーのための論理』の新しい版を発表し、rSTを利用した文書生成ツールSphinxを使った経験について語っています。

重要なポイントとして、まずrSTはMarkdownよりも学習曲線が急ですが、より強力な機能を提供します。MarkdownはHTMLを簡単に表現する方法ですが、rSTはより複雑な文書構造や拡張性を可能にします。

次に、rSTではユーザーがカスタムディレクティブを定義し、文書ツリーをレンダリング前に変換することができます。これにより、相互参照やPDF、ePubなどの複数の出力形式を作成する際に便利です。

著者は、自身の書籍のためにカスタム演習拡張を開発し、演習と解答をリンクさせることで、rSTが複雑な要件を効果的に処理できることを示しています。

また、rSTの構文が魅力的でないと感じる人もいますが、著者はツールの機能が見た目の問題を上回ると考えています。個々のニーズに最適な文書ツールを見つけるために、さまざまなツールを試すことを勧めています。

最後に、著者はソフトウェア工学における形式論理の使用を探求する進行中の書籍プロジェクトについて、フィードバックを求めています。

このテキストは、ウェブサイトのレイアウトに関する一連のCSSスタイルとメディアクエリについての内容です。主なポイントは以下の通りです。

レスポンシブデザインが採用されており、異なる画面サイズに合わせてスタイルが調整されるため、さまざまなデバイスでレイアウトが美しく見えます。要素は主にブロック表示に設定されており、これによりコンテンツが縦に整然と配置されます。多くの要素は幅を100%に設定しており、利用可能なスペースを最大限に活用しています。

画面サイズに応じて異なるマージンやパディングの設定が適用され、間隔やレイアウトの一貫性が保たれています。また、一部の要素ではフレックスボックスが使用されており、アイテムがそのコンテナ内で中央に配置されるようになっています。

全体として、このテキストは柔軟で視覚的に魅力的なウェブレイアウトの作成に焦点を当てています。

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ケン・シリフのブログでは、1985年に登場したインテル386プロセッサの逆アセンブリ作業について述べており、特にその入出力（I/O）回路に焦点を当てています。彼は、このチップに対する主な脅威として、静電気、ラッチアップ、メタスタビリティの三つを挙げています。

静電気は、386のI/Oピンにとって非常に敏感で、静電気がトランジスタの脆弱な酸化膜を焼き切ることでチップが損傷する可能性があります。この問題を防ぐために、チップには過剰な電圧を逸らす保護ダイオードや抵抗が組み込まれています。

ラッチアップは、シリコン基板内の意図しない寄生トランジスタが活性化し、フィードバックループを引き起こしてチップの電源を短絡させる現象です。386では、I/Oトランジスタの周囲にガードリングが設けられており、これにより不要な電流を遮断し、ラッチアップを防いでいます。

メタスタビリティは、デジタル信号が低い値と高い値の間で安定するまでの時間が予測できない場合に発生し、これが原因で誤動作を引き起こす可能性があります。386では、特殊なフリップフロップ設計とセンスアンプを使用して、あいまいな信号を迅速に解決し、メタスタビリティのリスクを低減しています。

全体として、386のI/O回路はこれらの課題に対処するように設計されており、チップの設計における複雑さと独創性を示しています。

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LL3Mは、シカゴ大学の研究者によって開発されたシステムで、ユーザーの指示に基づいてBlender内で3Dアセットを生成・編集するために大規模な言語モデルを使用します。このシステムは、ゼロから詳細で複雑な3D形状を作成することに重点を置いており、複雑な幾何学的操作が可能です。

LL3Mのプロセスは三つの段階から成り立っています。最初の段階では基本的な形状を生成し、次に自動的に形状を改善し、エラーを修正しながら詳細を強化します。最後の段階では、ユーザーがインタラクティブにアセットを修正するための指示を提供できます。

このシステムは、継続的な改善のループをサポートしており、自動調整とユーザーからのフィードバックを通じて、創作プロセス全体での改善が可能です。LL3Mは、複雑なデザインやカスタマイズ可能な外観を持つ多様なオブジェクトを生成でき、すべて解釈可能なBlenderコードを通じて実現されます。

ユーザーは、シェーダーノードを使用して作成された手続き型のマテリアルを利用し、メッシュの特定の部分のマテリアルを簡単に編集できます。また、生成されるBlenderコードは構造が整っており、文書化されているため、ユーザーが理解しやすく、修正も容易です。

さらに、LL3Mは複数のオブジェクトを生成し、それらをシーン内に配置することができ、適切な空間関係や階層構造を維持します。全体として、LL3Mは高度な言語モデリングと実用的な3Dアセットの作成を組み合わせており、アーティストやデザイナーにとって強力なツールとなっています。

Marginalia Searchのインデックスが、新しいデータ構造を用いて性能向上のために更新されました。このインデックスは、文書のフィルタリングプロセスを緩和し、新しい広告検出アルゴリズムを追加したことで、3億5千万から8億文書に増加しました。インデックスは大きいものの、クエリのパフォーマンスには物足りなさを感じることがあります。これは、クエリのわずかな変更が多くの新しい結果をもたらすためです。

新しい設計では、メモリマップドBツリー構造が採用されていますが、これには限界があり、文書の検索とランキングの効率を向上させるためにブロックベースのスキップリストが導入されました。スキップリスト構造は、交差タスクを改善し、従来のBツリーよりも実装が容易です。

性能ベンチマークによると、新しいシステムは特に大きなブロックサイズを使用したデータ取得時に大幅に速くなっています。テストでは、大きなブロックが検索と実行時間を改善することが示されていますが、非常に大きなサイズが常に良い結果をもたらすわけではありません。

さらに、データの局所性を最適化し、io_uringを使用して読み取り操作を高速化する改善も行われました。全体として、これらの更新はNVMe SSDの性能を最大限に引き出し、さまざまなハードウェア構成との互換性を確保することを目指しています。新しいインデックスはすでに稼働しており、良好な結果を示していますが、さらなる最適化や調整が必要な場合もあります。

ASCIIファイルのディレクトリツリーを編集するためのウェブベースのエディタ「asciitreeman」が開発されました。このツールは、treeコマンドの出力を扱うのを簡単にします。実際に試してみたい方は、こちらのリンクからアクセスできます。また、ソースコードはGitHubで公開されています。

主な機能には、ドラッグ＆ドロップによる視覚的な編集、ASCII出力のリアルタイム更新、簡単にナビゲートできるキーボードショートカット、ローカルストレージへの自動保存があります。

開発者はAIの支援を受けてプロジェクトを迅速に作成し、その開発過程をソースコードに共有しています。

ロンドンに特化した新しい雑誌「ロンドナー」は、毎週2回の無料版を提供しています。この記事では、地元の人々に愛されているバーモンジーの「チャイナホール」パブの物語が紹介されています。このパブは、親しまれている経営者ミッキー・ノリスによって運営されていましたが、2017年に新しいオーナーであるハムナ・ワカフが引き継いだ後、ノリスに対する立ち退きの脅威や家賃の大幅な値上げが行われ、最終的に2018年にノリスは立ち退かされ、パブは衰退してしまいました。

また、この記事では、不動産王アシフ・アジズの影響についても触れています。彼は多くのロンドンの物件を所有しており、少なくとも29軒のパブの閉鎖に関与しているとされています。これらのパブは、しばしば住宅ビルに置き換えられています。地域の人々がこれらのパブを守ろうと努力しているにもかかわらず、多くのパブは閉鎖されたままか、再開発されています。

地元の活動家たちは、利益追求の開発業者によって重要なコミュニティスペースが失われることに対する不満を表明しています。彼らの中には、再開発に対抗する戦いに勝てないのではないかと不安を抱く人もいます。この記事は、パブがコミュニティの中心としての重要性を持っていることと、ロンドンにおけるその閉鎖に対する継続的な闘いの重要性を強調しています。

大規模言語モデル（LLM）は、創造性やユーモアに欠ける傾向があります。これは、驚きを最小限に抑えるように設計されているためです。このため、コメディ、アート、ジャーナリズム、研究、科学などの分野でのパフォーマンスに影響を与えています。

良いジョークは驚きを伴いながらも、後から考えると納得できるものです。しかし、LLMは多くの人が面白いと感じるものを予測しようとするため、予測可能で独創性に欠けるジョークを生み出してしまい、結果として面白くないものになってしまいます。

物語を語る際にも、効果的なストーリーテリングには驚きと避けられない結末が必要です。LLMは驚きを避けるため、つまらない物語を作ることになります。

良いジャーナリズムは、驚くべき出来事を説明する物語を語りますが、LLMは驚くべき事実を発見したり説明したりするのが苦手です。

数学において、LLMは定理を証明することはできますが、最も重要な驚くべき証明を見逃してしまいます。彼らの設計は、予期しない結果を探求することを制限しています。

ソフトウェア開発においては、LLMはコーディングにおいてより効果的です。良いコードは理想的には驚きが少ないため、LLMの設計とより合致しています。

AIの能力を向上させるためには、驚きを最小限に抑えるのではなく、好奇心を促し、驚きを求める新しいアーキテクチャが必要です。これには、LLMを他のシステムと組み合わせて、より効果的に世界を探求し学ぶ方法が含まれるかもしれません。

この記事では、微積分の重要な4つの概念について説明します。これらは、導関数、勾配、ヤコビ行列、ヘッセ行列であり、特に最適化においてどのように使われるかに焦点を当てています。

導関数は、特定の点における関数の変化量を測るものです。導関数がゼロになる点では、関数の最小値が存在します。最適化の手法の一つである勾配降下法では、導関数を利用してグラフ上の最低点を見つけるために、導関数の符号に基づいて方向を調整します。

勾配は、高次元における導関数のベクトルで、各変数に対する関数の変化を示します。勾配は関数が最も急激に増加する方向を指し、その逆の方向に進むと最も急激に減少します。この特性は最適化に役立ちます。

ヤコビ行列は、多変数関数の勾配から構成される行列です。これは、関数が多次元でどのように変化するかを記述し、特定の点で空間がどのように歪むかを分析するのに役立ちます。ヤコビ行列の行列式は、その領域内の値が増加するか減少するか、または逆行列が存在しないかを示すことができます。

ヘッセ行列は、二次導関数の行列で、関数の曲がり具合に関する情報を提供します。特定の種類の関数に対して、最小値への収束を早めるために最適化に役立ちます。ヘッセ行列の固有値は、関数が最小値または最大値を持つかどうかを示すことができます。

これらの概念は微積分の基礎であり、特に最適化や機械学習の分野で非常に有用です。

Archonは、Surya Dantuluriによって開発されたプロジェクトで、GPT-5技術を利用してコンピュータの「コパイロット」を作ることを目指しています。Archonは、ユーザーが自然言語のコマンドを使ってコンピュータを操作できるツールです。画面の下部にバーとして表示され、スクリーンショットを取りながら、クリックやキーストロークなどのタスクを実行します。

ユーザーは「ゲームを始める」といった指示を入力します。これをGPT-5が解釈し、行動計画を立てます。その後、より小型のモデルであるArchon-Miniが、計画に基づいて正確なクリック位置を特定します。GPT-5は高度な推論能力を持ち、複雑なタスクを効率的に処理し、長時間の対話でも文脈を維持することができます。これは、以前のモデルが苦手としていた点です。

システムは、タスクの複雑さに応じて計算リソースを調整することで、精度と速度のバランスを取っています。アクションの実行位置を迅速に特定しつつ、ユーザー体験が即時に感じられるようにしています。Archonは、テスラが自動運転ソフトウェアを改善したように、プロセスを統一化するシステムを開発することを目指しています。将来的には、継続的な入力処理やタスクのより効率的な実行を実現する予定です。

このプロジェクトでは、パフォーマンスを向上させ、画像処理にかかるコストを削減するために、以前のアクションをキャッシュするなどの高度な技術が使用されています。また、チームはAIを実世界の問題に適用したいと考える人材を募集しています。

Archonは、自然言語コマンドを使ってタスクを制御することで、コンピュータの使いやすさを大幅に向上させる重要なステップを示しています。GPT-5の能力を活かして、推論と実行を行うことが可能です。

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毎日最高のパフォーマンスを発揮することを目指すチームに参加しましょう。

Node.jsのバージョン22.18.0（LTS）では、いくつかの注目すべき更新が行われました。

まず、TypeScriptのサポートが強化されました。TypeScriptファイルを追加の設定なしで直接実行できるように、型の除去がデフォルトで有効になりました。この機能はまだ実験的であり、今後変更される可能性がありますが、--no-experimental-strip-typesフラグを使用することで無効にすることもできます。

その他の変更点としては、依存関係やドキュメントに関するさまざまなマイナーアップデートが行われました。新機能としては、ECMAScriptモジュール用のimport.meta.mainや、SQLite接続でのBigIntの読み取りサポートが追加されました。また、ファイルシステムのイベント処理やワーカースレッドの管理に関する改善も行われています。

インストール用のバイナリは、Windows、macOS、Linux、AIXなど複数のプラットフォーム向けに提供されており、ソースコードもダウンロード可能です。

さらに、APIリファレンスやリリースノートを含む追加のドキュメントも用意されています。

詳細な情報やダウンロードオプションについては、公式のNode.jsウェブサイトを訪れてください。

524522 Zoozveは小さな小惑星で、金星の一時的な準衛星として知られています。2002年11月11日に発見され、太陽系の主要な惑星の周りで見つかった初めてのこのような天体です。Zoozveの軌道周期は金星と非常に近いですが、金星の周りを回っているように見えますが、実際には他の小惑星と同様に太陽の周りを回っています。

この小惑星は、ローウェル天文台のブライアン・A・スキフによって発見されました。直径は約236メートルで、軌道の長半径は0.7237天文単位（AU）で、金星に似ていますが、離心率と傾斜角はより大きいです。物理的特性としては、X型小惑星に分類され、反射率は約0.25と推定されています。自転周期は約13.5時間です。

Zoozveは約7000年間金星と共に軌道を共有しており、約500年後には金星トロイの小惑星になると予測されています。また、地球に接近するため、潜在的に危険な小惑星（PHA）として分類されています。特に、2026年11月2日には注目される接近が予定されています。

Zoozveは2024年2月に正式に命名され、その名前は仮の指定の誤読に由来しています。

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NextDNSは「バイパス年齢確認」という新機能を発表しました。この機能は、特に成人向けサイトでのIDや自撮りをアップロードする必要を避ける手助けをします。これにより、プライバシーのリスクを軽減できます。この機能は、DNSの技術を利用して年齢確認のプロセスを回避するもので、無料アカウントを持つユーザーも含め、すべてのユーザーが利用可能です。NextDNSのチームは、このアプローチがオンラインプライバシーを守る良い方法なのか、それともより厳しい規制につながる可能性があるのかについて、コミュニティからのフィードバックに関心を持っています。

アーニー・スミスの「原始的なストリーミングの神々」という記事では、音楽業界が物理的なCD販売からデジタルストリーミングサービスへ適応する苦労について述べています。ナップスターの登場により、業界は初めて防御的な反応を示し、厳しい支払いモデルを強制しようとしましたが、これが裏目に出て消費者は無料の音楽ダウンロードへと流れていきました。

ナップスターは1999年に登場し、ユーザーが音楽を無料で共有できるようになったことで、消費者の行動に大きな変化をもたらしました。レコード会社は、プレスプレイやミュージックネットのような合法的な代替サービスを作ろうとしましたが、これらのサービスは複雑で使いにくく、十分な音楽ライブラリも持っていませんでした。

初期のサービスは、デジタル著作権管理（DRM）に重点を置き、協力が不足していたため、消費者のニーズを満たすことができず、普及に失敗しました。2003年にスティーブ・ジョブズがiTunes Music Storeを立ち上げ、リスナーのニーズを優先することで、業界はより消費者に優しいモデルへとシフトしました。

時間が経つにつれて、消費者は音楽にお金を払うことに慣れていきました。特に、Spotifyのようなサービスが登場し、消費者をより公平に扱うようになったことで、音楽に対する支払いが一般的になりました。

この記事は、音楽業界が初期の失敗から学び、消費者の好みを理解することで、今日の成功したストリーミングサービスが生まれたことを強調しています。

ジェームズ・ウィリアムズの「広告をブロックすることが許される理由」という記事では、広告ブロックの倫理的な影響について議論されています。広告ブロックソフトウェアは、ウェブサイトやアプリに表示される広告を防ぐもので、これが経済やユーザーの権利に与える影響についての論争を引き起こしています。

広告ブロックとは、ウェブサイトに広告が表示されないようにするソフトウェアのことです。これは主にブラウザのプラグインやモバイルアプリを通じて行われます。

広告ブロックに反対する意見として、批評家たちは、広告収入に依存している多くのウェブサイトにとって、広告ブロックが経済モデルを損なうと主張しています。彼らは、ユーザーが無料のコンテンツを得るために広告を見るという合意を破る行為だと見なしています。

一方、広告ブロックを支持する人々は、広告が煩わしく、侵入的であるため、それをブロックすることでより良いオンライン体験が得られると主張しています。また、多くのユーザーはプライバシーを守り、データ使用量を減らしたいと考えています。

記事では「注意経済」という概念も取り上げられています。これは、企業がユーザーの注意を引くために競争し、しばしば操作的なデザイン手法を用いることを指します。この競争は、ユーザーが自分の目標から気をそらされ、幸福感を損なう原因となることがあります。

ウィリアムズは、広告ブロックの倫理性だけでなく、注意を搾取する経済に抵抗することが道徳的義務であるかどうかに焦点を当てるべきだと主張しています。彼は、十分な数のユーザーが広告ブロックを導入すれば、注意経済からのシフトが促進され、より良いオンライン体験が実現する可能性があると示唆しています。

記事の結論として、広告ブロックはユーザーの注意に対するコントロールを取り戻し、ユーザーのニーズや目標を真に尊重する製品やサービスの開発を促すために必要であるかもしれないと述べられています。広告主がその侵入的な手法を正当化する責任があり、ユーザーが広告をブロックする選択を正当化する必要はないという点が強調されています。

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Fallinorgは、Mac上でファイルを簡単に整理できるアプリケーションです。主な特徴は以下の通りです。

まず、ローカルAIによる整理機能があります。これは、ファイルの名前だけでなく、内容を理解する人工知能を活用しているため、より効果的にファイルを整理できます。また、プライバシーとセキュリティにも配慮されており、すべての処理がMac上で行われるため、データは安全に保たれます。

Fallinorgはオフラインでも使用できるため、インターネット接続がなくても便利に利用できます。現在は英語のテキストファイル（.txt）とPDFファイルをサポートしており、今後さらに多くのファイル形式に対応する予定です。ユーザーはファイルの保存場所を自由に選べるため、個別の整理が可能です。

また、MシリーズのMacに最適化されており、パフォーマンスが向上しています。価格は事前販売で9.49ドルで、これは一度の購入で無制限のファイル処理が可能で、メールサポートも提供されます。

よくある質問として、FallinorgはローカルAIを使用してファイルを分析し、データプライバシーを確保しています。ユーザーはファイルの整理場所を選ぶことができ、インターネットは必要ありません。現在はApple SiliconのMacでのみ動作しますが、将来的にはIntel Macにも対応する予定です。

事前販売で購入すると、アップデートを受け取ることができ、アプリの開発にも参加できます。

ジェームズ・シンクレアの記事では、JavaScriptを使って迷路を作成する方法について説明しています。この記事では、再帰、変更不可のデータ、純粋関数といった概念に焦点を当てています。迷路を生成することは、ほとんどのウェブアプリケーションに直接的な実用性はありませんが、開発者が重要なコーディング原則を実践するための面白い課題となります。

迷路生成の目的は、日常的なコーディング作業には役立たないものの、コーディングの概念を探求するための限られた問題を提供することです。迷路の構築プロセスは、まず部屋のグリッドから始まります。ランダムにスタートする部屋を選び、その部屋と隣接する未接続の部屋を壁を取り除くことでつなげます。このプロセスを、未接続の部屋がなくなるまで繰り返します。

アルゴリズムの概要としては、未接続の部屋のグリッドから始め、隣接する未接続の部屋のリストを作成します。未接続の部屋がなければ、バックトラックします。リストからランダムに部屋を選び、接続してから再度繰り返します。

変更不可のデータ構造を作成することで、一度作成した部屋は変更できないようにし、比較や状態管理を容易にします。再帰的な機能を使用して迷路の構築を進め、状態（現在の部屋、迷路の状態、ランダムシード）を慎重に管理することで無限ループを避けます。

最終的な関数は、初期状態の設定と迷路構築プロセスを統合し、完全な迷路を生成できるようにします。迷路を作成することは、問題解決能力を高め、コーディングの楽しさを提供する創造的な挑戦として位置づけられています。

全体として、JavaScriptでの迷路生成は、基本的なプログラミング概念を学び、応用するための魅力的な方法となります。

要約がありません。

この記事では、OpenAIのGPT-5のリリースがもたらした悪影響について述べています。GPT-4の成功した立ち上げと比較して、GPT-5は広く批判されました。ユーザーは、自動的にGPT-5にアップグレードされたことに対して不満を表明しました。戻すオプションがないため、慣れ親しんだ感覚や感情的なつながりを失ってしまったのです。特に、ChatGPTを仲間やサポートとして利用していた多くの人々は、この変更によって見捨てられたと感じています。

また、ReplikaというAIチャットサービスにも言及されており、ユーザーが大切にしていた機能が制限されたことで反発を受けました。どちらのケースも、人々がAIと形成する感情的な絆を強調しており、これらのボットが予期せず変化することで引き起こされる苦痛を示しています。

さらに、AIをセラピーの代替として使用することへの懸念もあります。多くの人が伝統的なメンタルヘルスサービスにアクセスできないため、チャットボットに感情的なサポートを求めています。このような目的でのAIの利用は、仲間を求めるニーズを反映していますが、敏感な状況におけるAIの効果や責任について倫理的な疑問を提起します。

全体として、この記事は人間とAIの複雑な関係、AIの変化による感情的な影響、そして感情的なサポートやセラピーのためにこれらのデジタルアシスタントに依存することの意味を考える必要性を強調しています。

Founderlyは、起業家がアイデアを実際の製品に変える手助けをするために設計された新しいツールです。多くの人々が素晴らしいスタートアップのアイデアを持っていますが、技術的な共同創業者がいなかったり、そのための資金がなかったりして、開発に苦労しています。Founderlyは、AIの共同創業者のように機能し、アイデアから製品のローンチまでのさまざまな段階で、技術、デザイン、マーケティング、法務などの専門的なガイダンスを提供します。早期アクセスがもうすぐ開始される予定で、待機リストに登録することができます。詳細はwww.founderly.xyzをご覧ください。開発者は、このツールの有用性についてのフィードバックを求めており、ゼロから始める人々をどのようにより良く支援できるかを考えています。

ケンブリッジ辞典は今年、6,000の新しい単語を追加しました。その多くは、ソーシャルメディアの影響を受けたスラングです。注目すべき新語には以下のようなものがあります。

「デリルー」は「妄想的」という意味の略語で、オーストラリアのアルバニージ首相が演説で使用しました。「ルーク」は、スタイリッシュで印象的な服装を指し、テレビ番組「ルポールのドラァグレース」で広まりました。「トラッドワイフ」は、家庭で伝統的な役割を受け入れる女性を指し、インスタグラムやTikTokでよく見られます。「ブロリガーキー」は「兄弟」と「寡頭制」を組み合わせた言葉で、テクノロジー業界の裕福な男性たちの強力なグループを表しています。「ワークワイフ」や「ワークスパウス」は、職場での親密で支え合う関係を指します。「インスパ」は「インスピレーション」の略で、オンラインの投稿でよく見かけます。

「スキビディ」という言葉は、良い意味や奇妙な意味など、さまざまな解釈が可能で、バイラルなYouTubeシリーズから人気を得ました。これらの新しい単語は、インターネット文化が英語をどのように進化させているかを反映しています。ケンブリッジ辞典のコリン・マッキントッシュ氏が指摘しています。

Tracking AIは、マキシム・ロットが作成したウェブサイトで、さまざまなAIチャットボットの政治的意見やバイアスを評価しています。このサイトでは、18の言語モデルと12の視覚モデルに関する週ごとのクイズを実施し、それぞれのイデオロギーについての洞察を提供しています。これにより、ユーザーはバイアスの少ないAIを選ぶ手助けを受けることができます。

このサイトは、AIの応答を検索できるデータベースを提供し、トレーニングデータや人間の評価者からのフィードバックに基づいて政治的バイアスを追跡しています。主要なAIの多くは、経済的には左寄りで社会的にはリバタリアンの傾向がありますが、Claudeのようにより中道的なモデルや、GoogleのBardのようにより極端なモデルも存在します。AIの開発者は自らのAIを調整することができますが、それにはトレーニングデータやフィードバックメカニズムの大幅な変更が必要です。

Tracking AIの今後の目標には、AIのためらいや人間の利益との整合性などの追加指標の開発、さらにはAIの能力を評価するためのさまざまなテストの追加が含まれています。このサイトはマキシム・ロットによって資金提供されており、彼のSubstackへのサブスクリプションを通じての支援を歓迎しています。

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優れたマネージャーは、チームと上層部の両方と効果的にコミュニケーションを取ります。彼らはチームが期待されることを理解できるようにし、同時にチームのニーズを上司に伝えます。このバランスを保つことは難しく、多くのマネージャーは上司を喜ばせることに偏ったり、チームを支えることに専念しすぎたりします。良いマネージャーは一貫性と誠実さを保ち、これがチームとリーダーシップの間に信頼を築きます。

信頼は成功するマネジメントにとって不可欠です。信頼があることで、チームメンバーは責任を恐れずにリスクを取ることができます。マネージャーがチームと上司の両方から信頼を得ることで、革新的な仕事ができる環境を作ります。優れたマネージャーを見分けるには、彼らのチームと上司がその人を信頼しているかどうかを確認してください。もし信頼されているなら、強力なリーダーを見つけたと言えるでしょう。

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pgautoupgradeは、PostgreSQLデータベースを自動的にアップグレードするために設計されたDockerイメージです。このツールは、データディレクトリ内の現在のPostgreSQLバージョンを検出し、pg_upgradeを使用して必要なバージョンにアップグレードします。アップグレード後、PostgreSQLサーバーは通常通りに動作し、古いデータクラスターは削除されます。

このツールを使用する際は、必ずデータのバックアップを取ってください。これはインプレースアップグレードを行うため、データ損失のリスクがあります。また、イメージには独自のヘルスチェックが含まれているため、既存のヘルスチェックは削除してください。イメージはDocker Hubで入手可能で、最新バージョンを使用するには「latest」を指定するか、特定のバージョン（例：Debian用の「17-alpine」や「17-bookworm」）を指定します。

サーバーを起動せずにアップグレードを行いたい場合は、環境変数「PGAUTO_ONESHOT」を「yes」に設定してください。デフォルトでは、移行後にすべてのデータベースが再インデックスされます。このステップをスキップしたい場合は、「PGAUTO_REINDEX」を「no」に設定します。ただし、PostgreSQLのバージョン15以下では、再インデックス中に制限があります。

Bitnamiのコンテナを以前に使用していたユーザー向けに調整が行われており、必要な設定ファイルのコピーやユーザーIDの違いの処理が含まれています。また、KubernetesではpgautoupgradeをinitContainerとして使用してアップグレードを行うことができます。開発者向けには、イメージをビルドしたりカスタマイズしたりするオプションがあり、拡張機能を追加することも可能です。

このイメージには、複数のPostgreSQLバージョンでの成功したアップグレードを確認するためのテストスイートも含まれています。詳細については、pgautoupgradeのDocker Hubページや関連するGitHubのドキュメントを参照してください。

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ウェブサイトがあなたのブラウザを確認しています。このウェブサイトの所有者であれば、問題を解決するためのリンクがあります。

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EloqKVは、RedisやValKeyと互換性のある高性能な分散データベースで、さまざまな高度な機能を提供します。ACIDトランザクションをサポートし、スケーラビリティを持ち、効率的なデータ管理のための階層ストレージを含んでいます。EloqKVは、特にAI分野で現代的なアプリケーションを開発する開発者に最適です。

EloqKVの主な特徴は、高いパフォーマンスです。マルチスレッドアーキテクチャにより、単一のサーバーで毎秒最大160万件のクエリを処理でき、Redisを上回ります。また、単一ノードから分散セットアップへのスケーリングも容易です。

データの耐久性も重要なポイントです。Write Ahead Logging（WAL）を利用してデータの安全性を確保し、データ損失を防ぎます。さらに、ホットデータ（メモリ内）とコールドデータ（ディスク）の自動管理により、メモリコストを削減します。

ACIDトランザクションをサポートしており、SQLに似た高度なトランザクション構文を使用できます。ロールバック機能もあり、複数のノードにまたがる分散トランザクションも制約なしに行えます。これはRedisとは異なる点です。

Redis APIとの互換性もあり、既存のRedisコマンドとシームレスに連携できるため、移行時にコードの変更は必要ありません。

EloqKVはDockerを使用して迅速にセットアップでき、クラスターの展開にはEloqCtlという管理ツールが利用可能です。アーキテクチャは、データ操作とログ記録を分離した分散システムに基づいており、パフォーマンスと信頼性を向上させています。

ベンチマークテストでは、EloqKVはキャッシュモードと耐久トランザクションモードの両方で他のキー・バリューストアを上回り、高いスループットと効率を提供します。

ライセンスについては、EloqKVはGNU GPLv2およびAGPLv3の下で利用可能です。詳細情報は、ドキュメントにアクセスしたり、EloqCloudを試したり、EloqKVに関するプレゼンテーションを視聴することで得られます。

Algoliaの「HN Search」機能に関する問題が発生しました。この機能は金曜日の夕方から新しいデータを取得できなくなりました。ユーザーの「spiffytech」がこの問題を報告し、HN APIを確認したところ、現在のデータがライブのフロントページと一致していることを指摘しました。他のユーザーもAlgoliaに依存するアプリケーションで同様の問題を確認しました。

Algoliaはこの状況に対して、見逃したストーリーやコメントを補充する作業を進めていると発表しました。その後、「spiffytech」によって問題は解決済みとされました。

Linuxのネットワーキングにおけるパケットリダイレクションの概念を紹介します。著者は元ネットワークエンジニアで現在はプログラマーとして活動しており、eBPF（拡張バークレー・パケットフィルター）を用いたネットワーキング技術についての知見を共有することを目的としています。

パケットリダイレクションとは、あるネットワークインターフェースからパケットを取り出し、別のインターフェースに送信することを指します。これにより、Linuxのネットワーキングスタック内の特定の処理ステップをバイパスし、パフォーマンスを向上させることができます。

デモンストレーションの中心となるのは、仮想イーサネット（veth）です。vethペアは、ネットワークネームスペース間の仮想的な接続として機能し、パケットがそれらの間を流れることを可能にします。ネットワークネームスペースは、Linuxカーネル内で分離されたネットワーク環境を提供し、各々が独自のネットワークスタックを持つことができます。

プロキシARPは、あるネットワークネームスペースが別のネットワークネームスペースのARPリクエストに応答する技術で、これにより相互の通信が容易になります。トラフィックコントロール（TC）サブシステムは、インターフェースの出入りするパケットを処理するeBPFプログラムを接続するために使用されます。

デモンストレーションの手順としては、まずvethペアで接続された二つのネットワークネームスペースを設定します。次に、特定のIPアドレス宛てのパケットをチェックし、適切なインターフェースにリダイレクトするeBPFプログラムを作成します。実際のパケットリダイレクションにはbpf_redirect()を使用し、パケットが特定の処理ステップをバイパスできるようにします。

実装の詳細として、eBPFプログラムはIPv4パケットのタイプと宛先IPアドレスをチェックし、リダイレクト先のインターフェースに合わせてパケットのMACアドレスを書き換えます。デモには環境の設定、eBPFコードのコンパイル、パケット送信のテストが含まれます。

eBPFを用いたパケットリダイレクションは、Kubernetesのようなコンテナオーケストレーションツールでよく使用される強力な技術です。著者は今後の投稿でさらに多くのネットワーキング技術を探求する予定です。

著者のエリオット・スミスは、LinkedInに対する不満を表明しています。彼はこのプラットフォームが表面的で意味のないコンテンツであふれていると感じています。彼は投稿を「有害な平凡さ」と表現し、人々が個人的なストーリーを装った一般的なアドバイスを共有していると指摘しますが、それはほとんど価値を提供していません。役立つ情報を共有する可能性があるにもかかわらず、良いコンテンツはこのような無駄な投稿に埋もれてしまっています。

スミスは、LinkedInのエンゲージメント重視の性質を批判しています。ユーザーはキャリアに本当に役立たない投稿に対してコメントや「いいね」をするよう促されています。彼は、頻繁に投稿してビューや「いいね」を集めることに焦点を当てるのではなく、意味のあるコンテンツを作成することを優先すべきだと提案しています。ブログを書くことがより良い代替手段になると考えており、ブログは深い思考を促し、量より質を重視するからです。

彼は、LinkedInで本物のコンテンツクリエイターを見つけて応援するか、圧倒されるようであればプラットフォームから離れることを勧めています。

アラン・チューリング研究所（ATI）は、著名なイギリスのコンピュータ科学者にちなんで名付けられた機関で、深刻な課題に直面しています。2014年に設立され、チューリングを称え、人工知能（AI）研究を進めることを目的としていましたが、現在、資金不足やイギリス政府からの防衛と安全保障への焦点移動の圧力により、崩壊の危機にあると報じられています。

研究所の将来についての懸念は、内部告発者の訴えによって浮上しました。この訴えでは、政府からの資金提供の喪失や内部ガバナンスに関する問題が指摘されています。最近、ATIはスタッフの解雇を始め、新たな焦点である健康、環境、防衛に関連しないプロジェクトを閉鎖しています。

イギリスの技術担当大臣は、ATIが防衛と安全保障を優先する必要があると強調し、リーダーシップの変更が必要かもしれないと示唆しました。スタッフはこれらの変更に不満を表明しており、研究所がAIとデータサイエンスの国家的センターとしての本来の使命から逸脱していると感じています。

国家の安全保障に取り組む重要性を認識する人もいますが、多くの人は単一の焦点がATIの社会的課題への対応能力を制限する可能性があると考えています。ATIのリーダーシップは、これらの要求に適応しつつ、健康や環境分野での活動を維持することを目指しています。

全体として、研究所の存続と関連性は疑問視されており、内部および外部の圧力の中でこれらの重要な変化に対応しています。