著者は、物体を球面らせんの経路に沿って配置する方法を探求し、パラメトリック方程式を再検討しました。彼らは自分の発見を記録するためのビジュアライゼーションを作成し、他の人が見るためのリンクを共有しました。作品に対するフィードバックを歓迎しています。

この文書では、「standalone-gemma3.ipynb」というJupyterノートブックについて説明しています。このノートブックは、Gemma 3モデル（270M）をゼロから実装しており、約2GBのRAMを必要とします。また、パフォーマンスを向上させるためにKVキャッシュを含む「standalone-gemma3-plus-kvcache.ipynb」という別のノートブックもありますが、こちらはより複雑です。

モデルのパフォーマンスについては、CPUとGPUの異なるセットアップで、1秒あたりに処理できるトークン数が異なることが示されています。KVキャッシュを使用すると、モデルのトークン処理速度が大幅に向上します。

ハードウェアの比較では、Mac Mini M4（CPUとGPUの両方）およびNvidia A100 GPUでのモデルのパフォーマンス指標が提供されています。特にA100 GPUは、モデルのコンパイル版を使用した場合に高いパフォーマンスを示します。

さらに、KVキャッシュや他のモデルとの比較についての詳細な情報を得るために、文書では追加の関連記事を参照することを推奨しています。この要約は、Gemma 3モデルの実装と異なるハードウェアセットアップにおけるパフォーマンスの重要なポイントを捉えています。

この記事では、著者がブラウザ自動化のためにPlaywrightからChrome DevTools Protocol（CDP）に切り替える決断について述べています。

まず、なぜ切り替えるのかという点について、PlaywrightやPuppeteerは自動化スクリプトの作成を簡単にしますが、ブラウザの動作に関する重要な詳細を隠してしまうことがあります。著者は、CDPを直接使用することで、要素の抽出やスクリーンショットの処理など、ブラウザの操作に対する速度と制御が向上すると考えています。

次に、抽象化の問題について触れています。Playwrightのようなアダプタライブラリに依存することで、時間が経つにつれて複雑さが増すことがあります。著者は、AIブラウザ自動化に必要な特定のニーズに対して、Playwrightの多機能性が過剰であると感じました。

ブラウザ自動化の歴史についても簡単に説明されています。PhantomJSからヘッドレスChrome、そしてPuppeteerやPlaywrightのようなライブラリの発展に至るまでの流れが紹介されています。

2025年現在、多くの高品質なブラウザ自動化ライブラリが存在し、それぞれに独自の強みがあります。著者は新しいライブラリ「cdp-use」を紹介し、CDPを使った作業により特化した体験を提供することを目指しています。

新しいアプローチの主な機能として、CDP用の型安全なPythonクライアント、ブラウザのリアルタイムの変化に応じるイベント駆動型アーキテクチャ、異なるフレームやコンテキスト間での要素処理を強化する方法が挙げられています。

CDPへの切り替えには、タブのクラッシュ管理やPythonとJavaScript間の信頼性のある通信を確保するなどの課題もありますが、著者は開発中の新しいツールを使ってこれらの障害を克服できることに楽観的です。

全体として、この記事はブラウザ自動化をより直接的かつ効率的に扱う方法への移行を強調しつつ、その過程に伴う複雑さも認識しています。

IntelliJのようなコードエディタやGleamのようなプログラミング言語におけるリファクタリング機能は、コード管理のためのインタラクティブなツールのおかげで人気を集めています。私のインターンシップでは、OCamlのリファクタリング機能を強化するために、新しいコマンドのセットを開発しました。

私たちが取り組んだ重要な機能の一つは「式のトップレベルへの抽出」です。これは、選択したコードの式を新しい変数としてトップレベルに移動させることができます。例えば、関数から定数3.14159を抽出すると、それは新しい変数への参照に置き換えられます。

また、より複雑な式を抽出する際の難しさも考慮しました。特にOCamlのような不純な言語では、こうした操作がプログラムの動作を変更する可能性があります。これに対処するために、私たちは式を慎重に分析し、有効なコードを維持するシステムを実装しました。

さらに、ローカル変数に依存する式の抽出についても探求しました。これは、これらの変数を引数として受け取る関数を生成することを含み、抽出されたコードが機能することを保証します。

私たちの開発は、Language Server Protocol（LSP）に統合され、さまざまなエディタでスムーズに使用できるようになっています。シンプルなコードアクションと、ユーザー入力のためのインタラクティブなカスタムリクエストの両方を提供しました。

今後は、OCamlのリファクタリングツールをさらに拡張し、将来的にはより多くの機能を追加することを目指しています。抽出コマンドの作業は、OCamlエディタの体験を向上させるための始まりに過ぎません。

興味のある方には、この機能の実装が現在レビュー中のいくつかのプルリクエストで確認できます。インターンシップ中に同僚からのサポートに感謝しています。

Tidewave Webは、RailsやPhoenixのための新しいコーディングエージェントで、ブラウザ内で直接動作します。これにより、ツール間の切り替えを減らし、開発プロセスを効率化します。

Tidewaveは、現在のユーザーインターフェース（UI）の状態を理解し、それに関連するコードとリンクさせるため、画面に何が表示されているかを説明する必要がありません。さらに、RailsやPhoenixアプリ内でコードを実行したり、データベースをクエリしたり、ログにアクセスしたりできるため、開発者が持っているのと同じツールを提供します。

ブラウザ内で直接機能を構築し、テストすることができ、ポイントアンドクリックのインスペクターを使って変更をリクエストできます。セットアップも簡単で、アプリにパッケージをインストールし、GitHub CopilotやAnthropicアカウントを接続することで、ウェブアプリを通じてTidewaveにアクセスできます。

現在、Tidewaveは月に20メッセージの無料トライアルを提供しており、無制限のメッセージングは月額10ドルで利用可能です。現時点では、フルスタックのRailsやPhoenixアプリケーションで最も効果的に機能しますが、Reactや他のフレームワークへの対応も計画されています。Tidewaveチームは、特定の開発環境をよりよく理解するAIツールを作成し、ソフトウェア開発プロセスをさらに効率化することを目指しています。

全体として、Tidewave Webは開発者とAIの協力を強化し、説明の必要性を減らし、機能開発をスムーズに進めることができます。

README.mdファイルは人間の読者向けに作られており、プロジェクトの概要、開始ガイド、貢献方法を簡潔に提供します。一方、AGENTS.mdは別のファイルで、コーディングエージェントに関する詳細な情報を提供しています。具体的には、ビルド手順やテスト手順が含まれており、これらの情報はREADMEに混在すると煩雑になる可能性があります。この分離により、READMEは明確で人間に焦点を当てた内容を保ちながら、エージェントには特定のニーズに応じた専用のスペースを提供します。AGENTS.mdのフォーマットは、コーディングエージェントに関わる誰でも利用できるようになっています。

要約がありません。

Mapboxのベクタタイル（MVT）フォーマットは、大規模な地図を作成するための一般的な標準であり、AWSやMeta、Microsoftなどの大手企業でも使用されています。しかし、MVTは古く、新しい技術から生まれる地理空間データの増加に十分に対応できていません。この問題を解決するために、MapLibreタイル（MLT）フォーマットを提案します。MLTは、MVTの限界を克服するために設計された新しいベクタタイルです。私たちのテストでは、MLTはMVTよりもデータを最大で三倍圧縮でき、デコード速度も三倍速いことが示されています。MLTは処理速度を向上させ、新しい機能を導入し、将来的な地図レンダリングにおいてGPU処理をより効果的に活用できることを目指しています。

要約がありません。

要約がありません。

新しいプロジェクト「typed-arrow」をリリースしました。

通常、arrow-rsを使用する際には、プログラムが実行されている間にスキーマが定義されます。これにより、エラーが発生したり、開発がリスクを伴うことがあります。

typed-arrowはこれを改善します。具体的には、Rustの型システムを利用してコンパイル時にスキーマを定義することで、実行時のスキーマエラーを防ぎます。また、すべてがコンパイラによってチェックされ、作成されるため、実行時の追加コストは発生しません。

もしArrowで実行時のスキーマの問題に悩まされている場合や、安定したスキーマを持っているなら、このプロジェクトは役立つかもしれません。

著者はコーディングチャレンジのために「スペースインベーダー生成器」を作成しました。このプロジェクトは、クラシックなビデオゲーム、特にスペースインベーダーからインスパイアを受けており、Rayvenというベクター3Dレンダラーを使ってユニークなインベーダーデザインを生成することを目指しています。

著者はプロジェクトを完成させないことが多いと気づき、シンプルで楽しいものを作ることに決めました。その結果、ランダムなスペースインベーダーを生成するアイデアが生まれました。このプロジェクトは人気を集め、参加者が自分のバージョンを作成できるコミュニティチャレンジに発展しました。著者はチャレンジが終了した後、すべての応募作品を共有する予定です。

デザインプロセスでは、著者がインベーダーのスケッチを描き、その後デジタルツールを使ってピクセルアートに移行しました。幾何学的なパターンを特定し、ベクターシェイプを作成することでインベーダーを生成する方法を開発しました。インベーダーを作る過程では、体の形を決定し、触手や角を追加し、最終的にベクターデザインをピクセルアートに変換しました。ピクセル化の方法は、ピクセルの中心がベクターシェイプの中にあるかどうかに基づいています。

目のような特徴はあらかじめ定義されたセットから追加され、色は特定のカラースペースを使用して生成され、インベーダー全体で一貫性が保たれるようにしました。インベーダーは元のゲームスタイルを模倣するようにアニメーションされ、触手や角の動きはシンプルに設定されています。インベーダーのサイズは大きくすることも可能ですが、認識できる外観を維持するためには限界があります。

このプロジェクトは著者にとって楽しく教育的な経験であり、プロセスを共有することを楽しんでいます。また、他の人々にも自分自身のインベーダーを探求し、作成することを奨励しています。将来的には追加機能が加わる可能性もあると述べています。

著者は最近、Port AuthorityというFirefoxの拡張機能をインストールしました。特定のウェブサイトを訪れた際、そのサイトがプライベートネットワークをスキャンしようとしたという通知を受け取りました。これはウェブサイトにとって一般的なことなのか、著者は疑問に思っています。また、別の拡張機能であるuBlock Originには、そのような侵入をブロックする機能があることも分かりましたが、その機能は有効になっていませんでした。

要約がありません。

ネイサン・ソボ氏は、同社がセコイア・キャピタル主導のシリーズBラウンドで3200万ドルを調達し、総資金が4200万ドルを超えたと発表しました。彼らは、ソフトウェアのコラボレーションを革新することを目指しており、コードに関する議論を古いスナップショットに頼るのではなく、コード自体に直接結びつける新しい方法を作ろうとしています。

現在、Gitのようなツールはコラボレーションを可能にしますが、コミット間でユーザーが孤立してしまい、コードについて正確に議論することが難しくなっています。このため、会話がコードから切り離されてしまい、文脈が失われることがあります。彼らが開発している新しいシステム、DeltaDBは、操作ベースのバージョン管理を使用して、リアルタイムでの変更を追跡し、人間のチームメンバーやAIとの継続的なコラボレーションを可能にします。

DeltaDBはGitと連携し、編集の詳細な追跡を可能にすることで、コードに関する会話をより流動的で統合的にします。目標は、すべての議論や洞察がコードにリンクされるコーディング環境を作り、文脈を保持し、コラボレーションを容易にすることです。

チームは、このビジョンを実現し、ソフトウェア開発のコラボレーションを改善するためにエンジニアやプロダクトデザイナーを募集しています。興味のある方は、彼らの現在のIDEであるZedをmacOSまたはLinuxで試すことができます。

現代の継続的インテグレーション（CI）プラットフォームには、複雑さや問題が存在し、その強みと弱みが浮き彫りになっています。

CIプラットフォーム、特にGitHub ActionsやGitLab Pipelinesは進化を遂げ、開発者がソフトウェアをより信頼性高く、頻繁にリリースできるようになりました。しかし、これらの現代的なCIシステムは、しばしば過度に複雑です。YAML構成ファイルなど、多くの機能が含まれており、CIシステムというよりもビルドシステムのように感じられることがあります。

著者は、高度なCIシステムがビルドシステムと重複していることが多く、混乱や冗長性を引き起こすと指摘しています。CI機能をビルドシステムに統合することで、ワークフローを簡素化できる可能性があります。また、多くのCIの提供が専門的なツールに偏りすぎており、CIとビルドプロセスの両方を扱える広範なプラットフォームに焦点を当てるべきだと提案されています。

MozillaのTaskclusterは、GitHub ActionsやGitLab Pipelinesと比べて、より柔軟性と能力を持つ強力なCIプラットフォームとして評価されています。著者は、CI、ビルド、バッチ実行タスクを一つの統合システムにまとめることで、複雑さを減らし、効率を向上させる未来のビジョンを描いています。

ただし、こうした統一プラットフォームの市場全体が大手企業が投資するには小さすぎるのではないかという懸念もあり、実現への懐疑的な見方が存在します。現代のCIプラットフォームは大きな進歩を遂げていますが、その複雑さやビルドシステムとの冗長性が課題となっています。より統一されたアプローチがソフトウェア開発プロセスを効率化できる可能性がある一方で、市場の動向がその発展を妨げるかもしれません。

マイクロソフトはAIに大きく注力しており、特に「Copilot」という製品が注目されています。Copilotは、ユーザーがマイクロソフトのサービスを使って作業を行うのを支援します。しかし、セキュリティ上の問題が発見されました。Copilotは、監査ログに記録を残さずにファイルにアクセスできるため、アクセスの追跡やコンプライアンスの確保に重要な監査ログが機能しなくなります。

この脆弱性は、著者がCopilotをテストしている際に発見し、マイクロソフトに報告しました。マイクロソフトはこの問題を認識し、重要な問題として分類しましたが、顧客への通知や、通常重大なセキュリティ問題に対して付与されるCVE（共通脆弱性識別子）番号を発行することはありませんでした。

報告プロセスは非常に不満が残るもので、マイクロソフトは明確なコミュニケーションなしに報告のステータスを変更しました。著者は、Copilotを使用している組織はこの脆弱性を認識する必要があると強調しています。特に、HIPAAなどの規制に従って正確な監査ログが求められる組織にとっては重要です。この情報の不開示は、マイクロソフトがセキュリティ問題をどのように扱っているのか、他にどのような問題が報告されていないのかについて懸念を引き起こします。

このブログ記事では、AIコードレビューツールであるCodeRabbitのセキュリティ脆弱性が悪用され、機密データやコードリポジトリに不正アクセスが行われた経緯が詳述されています。著者は、CodeRabbitのサーバー上でリモートコード実行（RCE）を達成し、APIトークンを漏洩させ、プライベートを含む100万のリポジトリへの読み書きアクセスを得た方法について説明しています。

著者は、カンファレンスでの議論をきっかけにCodeRabbitを調査している際に脆弱性を発見しました。彼らは、CodeRabbitがRubocopのような外部ツールを通じて任意のコードを実行できることを見つけました。

悪用のプロセスでは、Rubocopの設定ファイルを含む悪意のあるプルリクエスト（PR）を作成することで、有害なコードを実行しました。このコードは、APIキーやデータベースの認証情報などの機密環境変数を外部サーバーに送信しました。

漏洩した環境変数は、CodeRabbitのGitHubアプリのプライベートキーを含む多くの機密リソースへのアクセスを提供しました。これにより、多数のGitHubリポジトリへの書き込みアクセスを得ることができました。

脆弱性が明らかになると、CodeRabbitはシステムのセキュリティを確保するために迅速に対応しました。彼らは問題を認識し、脆弱なツールを無効にし、認証情報をローテーションし、恒久的な修正を実施しました。

著者は、同様の悪用を防ぐために外部ツールを隔離する重要性を強調しています。これらのツールのネットワークアクセスを制限することで、データ流出のリスクを最小限に抑えることを提案しています。

この投稿は、企業が迅速な開発と同時にセキュリティを優先する必要があることを強調しており、真の革新にはユーザーやデータを保護するための強固なセキュリティ対策が含まれるべきだと述べています。全体として、この投稿はAIツールに関連する潜在的なリスクと強力なセキュリティプラクティスを維持する重要性についての警鐘を鳴らしています。

AI開発を整理するために、シンプルなプロジェクト管理のワークフローを作成しました。複数のClaudeエージェントと作業しているときに重要な詳細を見失ってしまうことが多かったからです。従来のプロジェクト管理ツールは、私たちのリポジトリとうまく連携せず、問題が発生していました。

私の解決策は、GitHub Issuesを中心としたデータベースとして利用し、約50のbashスクリプトとマークダウン設定でサポートしています。このシステムは以下の機能を持っています。

プロジェクト要件文書（PRD）をブレインストーミングし、作成し、それをタスクに分解してGitHubの課題と同期します。複数のタスクの進捗を追跡し、すべてを元のプロジェクト仕様にリンクさせます。また、コマンドラインから迅速に操作でき、コマンドは数秒で完了します。

私たちはこのシステムを内部で数ヶ月使用しており、出荷時間を約半分に短縮しました。プロジェクトはまだ初期段階ですが、私たちには効果的です。GitHubを基にしたプロジェクト管理やAI駆動のワークフローを探求している他の方々からのフィードバックを求めています。プロジェクトの詳細はここで確認できます。

要約がありません。

最新のD2リリース（バージョン0.7.1）では、ASCII出力機能が追加され、ユーザーはASCII図を含むテキストファイル（.txt）を生成できるようになりました。この機能は、コードのコメントにシンプルな図を追加する際に特に便利で、関数やクラスの理解を助けます。また、D2のVim拡張機能では、これらの図をリアルタイムでプレビューすることが可能です。

ASCIIレンダラーは、視覚的な品質を向上させるためにデフォルトでUnicodeを使用していますが、ユーザーは標準のASCIIに切り替えることもできます。これにより、より広い互換性が得られます。ただし、この機能はまだアルファ版であり、バグや制限がある可能性があります。現在のところ、スタイルやテーマ、特定の形状には十分に対応しておらず、特殊なテキストや画像、カスタム形状などの要素が正しく表示されないことがあります。

D2 Playgroundでは、新しいASCIIレンダリング機能を実際に試すことができます。

要約がありません。

BusyBeeは、.NET向けの迅速かつ効率的なバックグラウンドジョブ処理ライブラリです。開発者は、監視や設定の機能を利用して、バックグラウンドでタスクを処理することができます。

このライブラリの主な特徴には、高いパフォーマンスがあり、メモリ内キューを使用して迅速に処理を行います。また、無制限または制限付きのキュー、タイムアウト、並列ジョブ処理のオプションがあり、柔軟に設定できます。さらに、OpenTelemetryと統合されたログ記録やメトリクスを備えており、ジョブのパフォーマンスを追跡することが可能です。開発者に優しい設計で、設定が簡素化されており、依存性注入やキャンセルトークンのサポートもあります。

BusyBeeをインストールするには、次のコマンドを使用します。dotnet add package BusyBee。

アプリケーションにBusyBeeを登録し、IBackgroundQueueインターフェースを使用してジョブの処理を開始します。

キューのオプションには、無制限キューと制限付きキューがあります。無制限キューは容量に制限がなく、制限付きキューは容量を設定し、オーバーフロー時の処理戦略（例外を投げるか、ジョブを破棄するか）を選択できます。

ジョブが無限に実行されないように、グローバルなタイムアウトを設定することができます。各ジョブには、ユニークな識別子やタイミングデータなどの有用な情報が含まれています。

OpenTelemetryを使用して、メトリクスやトレースを通じてジョブのパフォーマンスを監視できます。デモアプリケーションでは、BusyBeeの機能を示しており、API、ログ記録、メトリクスの統合が含まれています。

高度な使用法としては、エラーハンドリングのカスタマイズや、長時間実行されるジョブの管理が可能です。ベストプラクティスとしては、ジョブを冪等性を持たせ、キャンセルトークンを尊重することが推奨されます。また、現実的なタイムアウトを設定し、ジョブのパフォーマンスを監視することが重要です。

BusyBeeへの貢献は歓迎されており、バグ報告や機能提案なども受け付けています。

この記事では、HTMLテンプレートを効率的なRubyコードにコンパイルするRubyのテンプレートライブラリP2の改善点について説明しています。P2は他のライブラリとは異なり、テンプレートコードを直接実行するのではなく、何を作成するかを記述するコードを生成します。

P2はRuby開発者がRubyの構文を使ってHTMLを書くことを可能にします。このコードは最適化されたRubyにコンパイルされ、HTML生成のパフォーマンスが向上します。

P2はテンプレートを効率的にHTMLを組み立てる形式に変換します。HTML要素のためにカスタムノード表現を使用しており、これによりコード生成プロセスがスムーズになります。

初期のパフォーマンスはまずまずでしたが、最適ではありませんでした。開発者のジャン・ブシエと協力して、改善点を特定しました。具体的には、静的なHTMLと動的なコンテンツを分離し、効率を向上させました。また、不必要なエラーハンドリングのオーバーヘッドを削除し、メモリ割り当てを最小限に抑えるためにフローズンストリングを使用しました。さらに、より高速なHTMLエスケープ手法に切り替えました。

これらの更新後、P2のパフォーマンスは大幅に向上し、ERBやERubiなどの確立されたテンプレートソリューションと競争できるレベルになりました。

これらの改善は、効率的なコーディングプラクティスがRubyアプリケーションの速度を大幅に向上させることを証明しました。著者は、今後他のライブラリやアプリケーションでもRubyからRubyへのコンパイル技術を活用することを推奨しています。

AWSは、20年近い歴史の中で大きな変化を遂げてきました。さまざまなサービスにおける主な更新内容を以下にまとめます。

EC2（Elastic Compute Cloud）では、セキュリティグループやIAMロールをダウンタイムなしで変更できるようになりました。また、EBS（Elastic Block Store）ボリュームは、インスタンスが稼働している間にサイズ変更や管理が可能です。インスタンスは、クリーンシャットダウンを待たずに停止または終了できるようになり、信頼性も向上しました。スポットインスタンスの価格は安定し、利用しやすくなっています。新しいアカウントでは、パブリックAMIへのアクセスがデフォルトで制限されています。

S3（Simple Storage Service）は、書き込み後すぐに読み取りが可能になり、信頼性が向上しました。オブジェクトキーのランダム化は不要になり、新しいバケットにはデフォルトでパブリックアクセスのブロックと暗号化が有効になっています。以前は別のサービスだったGlacierは、S3に統合され、復元プロセスが改善され、料金も予測しやすくなりました。

ネットワーキングに関しては、パブリックIPv4アドレスにコストがかかるようになりました。VPC（Virtual Private Cloud）の機能が向上し、ピアリングやリソース共有が簡単になっています。CloudFrontなどのAWSサービスは、更新時間を大幅に短縮しました。

Lambdaでは、関数の実行時間が最大15分に延長され、Dockerイメージのサポートも追加されました。コールドスタートの問題も以前より軽減されています。

EBSとEFS（Elastic File System）では、EBSボリュームのパフォーマンスが向上し、インスタンス間で共有できるようになりました。EFSの管理も簡素化され、不要なデータなしでのパフォーマンス向上が実現されています。

DynamoDBは、アイテム内の空のフィールドをサポートし、データの柔軟性が向上しました。パフォーマンスも改善され、問題の監視ツールが充実しています。

コスト管理においては、リザーブドインスタンスがSavings Plansに移行されつつあります。EC2は秒単位で課金されるようになり、短期利用が安くなりました。コスト異常検出ツールやコンピュート最適化ツールが、経費管理を効果的にサポートします。

認証に関しては、権限管理にはIAMロールが推奨され、IAMユーザーは主にレガシーアプリケーションで使用されています。AWS Identity Centerがユーザーアクセスの管理において主流となっています。

その他、全体的なサービスの信頼性が向上し、障害が少なくなっています。CloudWatchのデータ整合性の改善により、監視の精度も向上しました。AWSアカウントは、ルートアカウントからより効率的に管理できるようになりました。

これらの更新は、AWSが機能性、信頼性、コスト管理を向上させるために進化し続けていることを反映しています。

翻訳したいテキストを提供してください。お手伝いします。

著者のアルチョム・ボロゴフは、プログラミングツールにおいてポータビリティとシンプルさを重視しています。特にLispのREPL（Read-Eval-Print Loop）に関して、彼は不要な層を追加して既存の機能を複雑にするカスタムREPLを好みません。代わりに、彼は現在のREPLを段階的に改善することを提唱しています。

ボロゴフは、カスタムやプロキシREPLを使用するのではなく、既存のREPLを強化することを推奨しています。これにより、コア機能を維持しつつ、有用な機能を追加することができます。彼は「トリビアル・トップレベル・プロンプト」ライブラリを紹介し、ユーザーがプロセス名やデバッグレベルなどの要素を含むカスタムプロンプトを作成できるようにしています。

REPL内でのコマンドの概念についても触れ、シェルコマンドの実行やディレクトリ内容の表示などを行うために、ポータブルに定義できるコマンドを「トリビアル・トップレベル・コマンド」ライブラリを使って実現することができます。ボロゴフは、Lispのリーダーマクロの柔軟性を強調し、REPL内での迅速な記法や操作のためにカスタム構文を作成できることを説明しています。

彼はさまざまなGUIデバッガーについて言及し、すべての機能が外部デバッガーで再現できるわけではないと強調しています。また、プロキシREPLを批判しつつ、Readlineの有用性を評価しています。Readlineは、行編集やコマンド補完などの機能を提供し、REPLの体験を向上させます。

ライブラリの管理と読み込みについても言及し、QuicklispやGitサブモジュールを使用して、プロジェクトに必要な依存関係を確実に含める方法を説明しています。ボロゴフは、CIELのようなプロキシREPLに対して懐疑的であり、便利さを提供する一方で、Lispの体験をカスタマイズするために重要なネイティブREPLの機能を犠牲にしていると指摘しています。

ボロゴフは、ユーザーにネイティブREPLと利用可能なライブラリを活用して、個別化された効率的なLispプログラミング環境を作成することを奨励しています。

著者は2012年からHacker News（HN）を利用している経験者であり、HNのフロントページに投稿することの利点と限界についての見解を共有しています。

まず、HNに投稿すると、数千人の訪問者を引き寄せることができますが、このトラフィックはしばしばサインアップや販売にはつながりません。主にブランド認知度を高めるために役立ちます。

次に、コメントへの対応が重要です。コメントは知識のあるユーザーからの貴重なフィードバックを提供します。コメントを無視したり軽視したりするのではなく、理解し、対話することが大切です。

投稿が注目を集めると、時間が経つにつれて追加のトラフィックを生むことがあります。人々がさまざまなチャネルを通じて投稿を共有することで、ブランドの可視性が向上します。

また、他の人の投稿を共有して反響を得た場合、元の著者から感謝されることがあります。これによりコミュニティのつながりが強化されます。

ただし、HNをマーケティング戦略として頼りにするべきではありません。HNは広範なアプローチの一部に過ぎません。また、すべてのターゲットオーディエンスがHNにいるわけではなく、フィードバックが市場全体を代表するわけではありません。HNからのトラフィックは予測が難しく、成功はタイミングや状況によって大きく異なることがあります。

全体として、HNは露出やフィードバックに役立つことがありますが、主要なマーケティング戦略ではなく、補助的なツールとして捉えるべきです。

Rails Chartsは、Ruby on Railsアプリケーションでさまざまな種類のグラフを作成するためのgemで、Apache EChartsライブラリを使用しています。このgemは、使いやすいヘルパーを提供し、数行のコードでグラフを追加できるようにします。

主な特徴として、複数のグラフタイプに対応しています。具体的には、エリア、ライン、バー、ドーナツ、パイ、レーダー、カレンダー、キャンドルスティック、ファunnel、ゲージ、パラレル、サンキー、散布図、積み上げ棒グラフ、カスタムグラフなどがあります。また、Chartkick gemに触発されているものの、より多くのカスタマイズオプションを提供しています。

インストール手順は簡単です。まず、Gemfileに以下の行を追加します。次に、コマンドを実行してインストールを完了させます。EChartsのインストールも必要です。

グラフの作成は非常にシンプルで、例えば以下のように記述するだけでラインチャートを作成できます。

カスタマイズオプションも豊富で、幅や高さ、テーマなどを指定できます。例えば、特定のサイズやテーマを設定したラインチャートは以下のように記述します。

グラフの例としては、エリアチャートは時間の経過に伴うデータを示し、ラインチャートはトレンドを表示します。バーグラフは数量を比較し、ドーナツチャートは比率を示します。レーダーチャートは複数の変数を比較し、キャンドルスティックチャートは価格の動きを表示します。

このgemへの貢献も歓迎されています。具体的には、さらなる例の追加やドキュメントの強化、カスタマイズオプションの改善などが求められています。

ライセンスはオープンソースで、MITライセンスのもとで提供されており、グラフ作成機能にはApache EChartsが使用されています。詳細な例やオプションについては、公式ドキュメントやgemのGitHubリポジトリを参照してください。

キャンドルは通常、揺れずに安定して燃えるように設計されていますが、三本をまとめると、同期して振動し始めます。この現象は約9.9ヘルツという安定した周波数で発生し、主に重力と炎の大きさによって影響を受けます。

研究者たちは、炎の中にワイヤーを使って振動を測定しました。このワイヤーは、イオン化されたガスによって引き起こされる静電容量の変化を検出します。この方法により、簡単な電気信号を出力できるシステムが開発されました。

炎の挙動は興味深く、キャンドルは周囲の環境に反応して明るさに変化をもたらします。束ねたキャンドルの振動は、鋸歯状の波形に似た一貫したパターンを生成し、分析が容易です。

フォトトランジスタや静電容量センサーを使用することで、この振動をマイクロコントローラーに適した電気信号に変換できます。収集したデータは処理され、安定した時計の基準を作成することができます。

最終的に、このプロジェクトはキャンドルの自然な揺らぎを利用して独自の時間計測方法を生み出すことができることを示しており、キャンドルのデザインと炎の物理学のバランスを表しています。

フィル・イートンは、「The Art of Multiprocessor Programming, 2nd Edition」という本についての自身の経験を語り、現代のプログラミングにおいて重要な並行性の基本要素であるfutexが取り上げられていないことに失望を表明しています。

futex（ファストユーザースペースミューテックス）は、従来のロック機構であるSystem V IPCに比べて大きな改善をもたらします。これは、スレッドが忙しく待機することなくブロックできるため、並行環境でのパフォーマンスを向上させます。

futexの設計は、ロックと待機を分離しており、これによりパフォーマンスが向上し、不必要な遅延やボトルネックが減少します。

futexは強力ですが、正しく実装するのは複雑です。テキストでは、futexを使用して基本的なミューテックスを作成する方法が説明されており、システムコールを最小限に抑え、効率を向上させる方法が示されています。

また、スピンロックとミューテックスの違いについても触れられており、ミューテックスが競合をより良く処理できることが強調されています。再帰的ミューテックスに関する潜在的な問題や、所有権チェックの重要性についても言及されています。

さらに、スレッド管理に関する懸念も提起されています。特に、ミューテックスを保持しているスレッドが予期せず終了した場合の影響や、複数のプロセスにまたがるミューテックスの実装に関する課題が挙げられています。

全体として、著者はこの本が現代の並行性における重要な概念、特にfutexについて触れていないことを批判しており、現代のプログラミングにおいて実用的な関連性が欠けていると指摘しています。

データとAIを専門とする企業、Databricksは、シリーズKの投資を実施し、企業価値が1,000億ドルを超えたと発表しました。この資金は、AIに関する取り組みを拡大するために使われます。特に、企業データからAIエージェントを作成する「エージェントブリックス」と、AIに最適化された運用データベース「レイクベース」といった新製品の開発に重点が置かれています。CEOのアリ・ゴッジは、同社のAI製品の成功により、多くの大企業から強い投資家の関心が寄せられていると述べました。

Databricksは、BlockやComcastなどの大手企業を含む15,000以上の顧客を持ち、同社のプラットフォームは組織がデータを分析やAIアプリケーションに活用するのを支援しています。サンフランシスコに本社を置く同社は急成長を遂げており、マイクロソフトやGoogle Cloudといったテクノロジー大手との新たなパートナーシップも結んでいます。

研究によると、プロジェクトが失敗する主な理由は創業者のメンタルヘルスや感情的な健康にあるとされています。このテーマについて、皆さんが直面する課題や、それに対処するために使っているリソース、またこの問題に関する一般的な考えを聞いてみたいです。

本書『Gaussian Processes for Machine Learning』は、カール・エドワード・ラスムッセンとクリストファー・K・I・ウィリアムズによって執筆され、2006年にMITプレスから出版されました。ISBNや著作権情報、関連ウェブサイトへのリンクも含まれています。この本は適応計算と機械学習に関するシリーズの一部であり、機械学習におけるガウス過程に関連するさまざまなトピックを扱っています。具体的には、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が含まれています。

主な内容には、ベイズモデリングとガウス過程の紹介、ガウス過程を用いた回帰および分類手法の詳細な議論、共分散関数とその応用の検討、モデル選択やハイパーパラメータの適応に関する技術、ガウス過程と他の機械学習モデルとの関係、そして大規模データセットを扱うための理論的視点や近似手法が含まれています。

また、本書には多くの演習問題、数学的背景に関する付録、参考文献も収められています。機械学習の分野で研究を行う人々や実務家を対象としています。

この記事では、「ジャーク」という言葉の意味の変化について述べています。元々は「愚か者」や「単純な人」を指していましたが、時が経つにつれて「不快な人」や「嫌な人」を意味するようになりました。この変化に驚いている人が多く、特に昔の意味でこの言葉を使っていた人たちは、今の意味しか認識していないことが多いです。

ベン・リンドバーグはスティーブ・マーティンの映画『ジャーク』を引用し、登場人物のナビンは元の定義においては本当の「ジャーク」ではないと指摘しています。言語学者たちはこの意味の変化に注目しており、オックスフォード英語辞典のような辞書でも年々変わった定義が反映されています。

興味深いことに、一部の人々、特に年配の世代は元の意味を忘れてしまったようです。著者は自身の体験や、言葉の進化について混乱を感じた他の人々の観察を共有しています。この記事は、言語の変化がどのように起こるのか、そしてそれが世代間のコミュニケーションにどのように影響を与えるかについての広い懸念を浮き彫りにしています。

顧客のベンジャミン・ヤンコウスキー氏がホームデポを訴えています。彼は、同社がセルフチェックアウトのキオスクで顧客に知らせることなく、顔認識技術を秘密裏に使用していると主張しています。ヤンコウスキー氏は、セルフチェックアウトを利用している際にカメラが自分の顔を捉えていることに気付きましたが、顔のスキャンについての警告は受けていません。彼は、2024年に盗難防止のために拡張されたホームデポのシステムが、イリノイ州の法律に違反して顔データを収集・保存していると訴えています。この法律では、企業はデータ収集の際に個人に通知し、同意を得ることが求められています。ヤンコウスキー氏は、他の影響を受けた顧客を代表して訴訟を進めており、各違反に対して金銭的な損害賠償を求めています。この訴訟は、顔認識技術の不正使用で罰則を受けたライトエイドに対する類似のケースに続くものです。

要約がありません。

JavaScriptとTypeScriptのためのロガーを作りました。使い方は簡単で、設定も容易ですし、簡単に拡張することができます。皆さんのフィードバックをお待ちしています！

2016年9月28日、Figmaは重要な2つの機能を追加する公のアップデートを発表しました。この変更はユーザーから非常に期待されており、Figmaの継続的な改善の一環です。

Biwinは「ミニSSD」と呼ばれる新しいストレージソリューションを発表しました。この小型の取り外し可能なカードは、ポータブルゲームPC向けに設計されており、サイズはわずか15mm x 17mmです。読み取り速度は最大3,700MB/秒に達し、通常のマイクロSDカードの約900MB/秒と比べて非常に高速です。

ミニSSDは、ゲームシステムのストレージを簡単にアップグレードできるようにすることを目的としています。デバイスを分解する必要がありません。任天堂が最近、Switch 2にマイクロSDエクスプレス規格を採用したことからも、ゲームサイズの増加に伴う高速ストレージの需要が浮き彫りになっています。2012年から2023年にかけて、ゲームのサイズは年間約6.3GB増加しています。これは主に、グラフィックの向上や物語のための音声ファイルの増加によるものです。

BiwinのミニSSDは、500GBから2TBのストレージ容量を提供し、一部の新しいポータブルゲーム機と互換性があります。公式に標準化されてはいませんが、ゲームにおける迅速なストレージソリューションのニーズに応えています。

AnduinOSは、Ubuntuを基にした無料のオープンソースLinuxディストリビューションで、Linuxへの移行を考えているユーザー向けに設計されています。使いやすいインターフェースと高いパフォーマンスを提供し、ユーザーのプライバシーを重視しているため、個人情報を追跡することはありません。

インストールイメージのサイズはわずか2.0GBで、ダウンロードとインストールが簡単です。GNOMEベースのデスクトップを使用しているため、新しいユーザーにも直感的に操作できます。また、AnduinOSはユーザーデータを収集しないため、匿名性が保たれます。ほとんどのUbuntuパッケージをサポートし、アプリ管理にはFlatpakを使用しているため、セキュリティと安定性が向上しています。

バージョンには、安定性を重視するユーザー向けのLTS（長期サポート）版と、最新の機能を求める新しいデバイス向けのスタンダード版があります。LTS版は2029年4月まで更新が提供され、古いハードウェアもサポートします。スタンダード版は2026年1月まで更新が行われます。

AnduinOSは、ウェブブラウジング、ゲーム、開発など、Ubuntuと同様のさまざまな用途に使用できます。多くのユーザーが、特にWindowsからの移行者にとってのシンプルさと効果的な操作を称賛しています。クリーンなデザインとスムーズな動作が評価されています。

AnduinOSは完全に無料でオープンソースです。Ubuntuと互換性のあるアプリケーションを実行でき、Wineを使用することで一部のWindowsアプリも動作します。サポートはGitHubのディスカッションやコミュニティチャンネルを通じて受けられます。

ユーザーはコミュニティに参加し、フィードバックを提供したり、寄付を通じてプロジェクトを支援することが奨励されています。

この記事では、Haskellの新しいライブラリ「type-machine」について説明しています。このライブラリは、レコード型をより効果的に管理する手助けをします。Haskellでは、データは通常、代数データ型を使ってモデル化されますが、多くのフィールドを扱う際には煩雑になることがあります。このライブラリは、レコードの構造を導出し、TypeScriptに見られるような構造的サブタイピングをシミュレートする方法を提供します。

Haskellでは、名前付きフィールドを使ってレコードを定義できるため、コードがよりクリーンになります。しかし、Haskellの型システムは名義型であり、特定のフィールドを直接強制することができません。このライブラリの主な機能には、指定されたフィールドと型を使って新しいレコード型を導出する「type_関数」や、TypeScriptのユーティリティ型からインスパイアを受けたレコード型を操作する「型トランスフォーマー」が含まれています。これにより、フィールドを選択したり省略したりする操作が可能になります。また、「defineIs」と「deriveIs」関数を使って、レコード型のための型クラスを作成し、フィールドの取得や設定を行う関数を生成し、レコードを他の型に変換することができます。

記事では、データベースモデルからユーザー向けのモデル（例：UserRecord、UserResponse、UserForm）を作成する方法が示されています。この際、パスワードのような機密フィールドを省略します。マイクロベンチマークの結果によると、type-machineを使って作成されたレコードは、他の方法、例えば異種リストに比べて構築や走査が速いことが示されています。

ただし、このライブラリにはいくつかの制限があります。特定のGHC拡張が必要であり、フィールドアクセスの曖昧さを扱う必要があります。著者は、特に構造的サブタイピングのサポートを改善するためにライブラリを強化したいと考えています。

全体として、type-machineはTemplate Haskellを活用してHaskellにおけるレコードの取り扱いを効率化し、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。このライブラリのコードはGitHubで入手可能で、詳細は記事に記載されています。

このテキストでは、ピアツーピアアプリケーションで使用される共同編集アルゴリズムについて説明しています。このアルゴリズムは、複数のユーザーが同時にテキスト文書を編集できるようにします。

まず、共同編集の機能についてです。このアルゴリズムは、YjsやAutomergeのようなアプリと同様に、ユーザーがリアルタイムで文書を一緒に編集できることを可能にします。

次に、文字の識別について説明します。テキスト内の各文字には、作成者の識別子とタイムスタンプを組み合わせたユニークなIDが付与されます。

文字は木構造のように整理されており、各文字はその親文字を指し示します。この構造により、正しい順序が維持されます。

文字を追加する際には、追加された文字はその前の文字にリンクされ、同じ親を持つ文字はカウンターを使って順序付けられます。

削除された文字はマークされますが、システム内に残り、将来の編集の正しい順序を保つために役立ちます。これを「墓石」と呼びます。

パフォーマンスやメモリ使用量を改善するための最適化もいくつかあります。例えば、複数の挿入を統合したり、削除された文字データを効率的に管理したりします。

このアルゴリズムの利点は、メモリ効率が良く、迅速に更新を行えることです。しかし、実装が複雑であり、削除されたデータがメタデータの全体サイズを減少させないため、ユーザー間の調整が難しいという欠点もあります。

記事には、アルゴリズムの動作を視覚化するためのインタラクティブなデモも含まれており、ユーザーは異なる参加者の編集をリアルタイムで見ることができます。

全体として、このテキストはリアルタイムの共同編集のための高度な方法を概説し、その利点と課題を強調しています。

要約がありません。

Drunken Bishopは、SSHプロトコルを使用した安全なリモートログインのためのツールであるOpenSSHの機能です。この機能は、すべての通信を暗号化することでセキュリティを強化し、さまざまな認証方法を提供します。OpenSSHのユニークな点は、公開鍵のフィンガープリントをASCIIアートで視覚化できることです。

この視覚化により、ユーザーは鍵の変更を簡単に識別できます。視覚的な表現は、ボード上を斜めに動くビショップのように見えます。ASCIIアートの表示は、SSH設定でVisualHostKeyオプションを「yes」に設定することで有効になります。

このアルゴリズムは、9x17のグリッドを定義しており、各バイトの入力がビショップの動きを指示します。動きは2ビットのグループに基づいて4つの方向にマッピングされます。ビショップは各セルを訪れる回数をカウントし、ボードの端を通過することはできません。

出力は特定の記号セットを使用して表示され、'S'が開始位置、'E'が終了位置を示します。この視覚化機能はFactorプログラミング言語で実装されており、16進数の文字列を使って結果のASCIIアートを確認することができます。

著者は、ハーモニックドライブとESP32マイクロコントローラーを使ってカスタム望遠鏡マウントを作る過程を共有しています。最初は200ユーロのトラッカーを購入していましたが、天体写真に興味を持ち、商業用のマウントよりも優れた追尾機能を求めていました。しかし、商業用のマウントは予算に対して高価でした。

著者はカスタムPCBデザインのスキルを身につけた後、独自の望遠鏡マウントを作ることに決めました。さまざまな部品を調査し、コンパクトで効果的な性能を持つハーモニックドライブに注目しました。設計にはESP32マイクロコントローラーと統合ドライバーを持つモーターを使用し、全体の設計を簡素化しました。

PCBデザインでの初期のミスにより通信の問題が発生しましたが、著者はマウントを成功裏に構築し、組み立てました。極軸合わせやソフトウェアの設定に苦労しましたが、驚くべき追尾精度を達成しました。プロジェクトの総コストは約1,700ユーロで、商業用の選択肢と同程度でしたが、自分で作ったという満足感がありました。

この経験を通じて、著者はエンジニアリングやデザインの貴重な教訓を学び、機能的なものを作り上げる喜びを感じました。これにより、天体写真の趣味がさらに充実しました。

著者は、組み込み開発やカーネル開発向けのシンプルでポータブルなprintfライブラリ「Uprintf」を作成しました。このライブラリは、既存のソリューションが複雑すぎたり、必要な機能が欠けていることに対する不満を解消することを目的としています。

Uprintfの主な特徴は、単一のヘッダーファイルで構成されており、依存関係がなく、動的メモリの割り当ても必要ないことです。また、%d、%x、%fなどのさまざまなフォーマット指定子を含む、printfの全機能をサポートしています。ユーザーはカスタムフォーマットハンドラを追加したり、浮動小数点数を無効にしたり、ロケールを設定するなどのオプションを構成することも可能です。UprintfはMITライセンスのもとで公開されています。

著者はフィードバックや貢献を歓迎しています。GitHubで「Uprintf」を見つけることができます。

2025年、LagoのチームはコアAPIにRuby on Railsを選び続けています。これは、彼らの豊富な経験に基づいており、迅速な製品開発が可能だからです。Railsが時代遅れだと考える人もいますが、ShopifyやGitHubのような多くの確立された企業にとって、Railsは耐久性があり効果的であることが証明されています。

Railsの主な利点の一つは、開発のスピードです。特にAPI専用モードを利用することで、プロセスが簡素化され、チームは効率的に製品を提供することに集中できます。

スケーリングの問題については、Railsが批判されることがありますが、チームはスケーリングはフレームワーク自体よりもアーキテクチャや運用に関係していると考えています。彼らは、最新のRails機能やRedis、Sidekiqといった補完技術を使って、数百万のAPIコールを成功裏に管理しています。

Railsにはパフォーマンスや同時実行性の問題といった限界がありますが、チームは慎重なコーディングと特定のタスクにGoやRustといった他の言語を使用することでこれを克服しています。

Ruby開発者の採用について懸念があるものの、チームは採用プロセスを厳選しているため、大きな課題には直面していません。適格なRubyエンジニアは見つかると感じています。

Lagoのチームは、技術選択においては製品提供のスピードと効率を優先すべきだと考えており、もし今日始めるなら再びRailsを選ぶだろうと述べています。

セマンティックレイヤーの概念とその利点について説明し、DuckDBとIbisを使用してYAMLファイルとPythonで簡単なセマンティックレイヤーを作成する方法を紹介します。セマンティックレイヤーは、ビジネス指標を定義するための統一された情報源として機能し、さまざまな分析ツールで一貫したアクセスを可能にします。これにより、ロジックの重複を避けることができます。

セマンティックレイヤーとは、ビジネス指標を一貫して定義・管理するためのフレームワークです。これにより、異なるツールでの利用が容易になります。セマンティックレイヤーを使用するべき状況としては、複数の分析ツールや利用者がいる場合、複雑なビジネスロジックや計算が必要な場合、データガバナンスや一貫性を向上させたい場合が挙げられます。一方で、単一の利用者でシンプルな分析ニーズがある場合や、複雑なロジックを必要としない簡単なクエリしかない場合、またはすべての指標を物理テーブルに前処理している場合は、セマンティックレイヤーを省略することができます。

セマンティックレイヤーの利点には、指標定義の集中管理による冗長性の削減、アドホッククエリへの迅速な応答のためのキャッシング、ツール間での統一されたセキュリティ対策の提供、技術的なSQL知識がないユーザー向けの複雑なクエリ生成の簡素化、ビジネスコンテキストを提供することでAIモデルの精度を向上させることが含まれます。

実際の実装に関しては、DuckDBとIbisを使用して簡単なセマンティックレイヤーを作成する手順が示されています。YAMLファイルで指標を定義し、NYCタクシーデータセットからデータをクエリする方法が説明されています。セマンティックレイヤーは、複雑な指標を効率的に管理し、繰り返しのSQLクエリを避けるのに役立ちます。

将来的には、多くの指標やさまざまなツールを持つ組織にとって、セマンティックレイヤーは一貫した定義を確保し、混乱を減らすために有益です。この記事では、ユーザーに小さく始めて、その価値を認識しながら徐々にセマンティックレイヤーを拡張することを勧めています。このガイドは、データ分析におけるセマンティックレイヤーの重要性とその簡単な設定プロセスを理解するための実用的な入門書となっています。

私は数年間、WebRTCと組み込みデバイスを組み合わせたプロジェクトに取り組んできました。このハッカソンプロジェクトは、私のいくつかのアイデアを集めたもので、他の人々がハードウェアを探求するきっかけを与えることを目指しています。二人の仲間と協力し、とても楽しい時間を過ごしました。

このプロジェクトの主なポイントは、まずコードが簡単に修正できるように設計されていることです。これにより、他の人が簡単に変更したり、さらに発展させたりすることができます。また、プロジェクトでは、気分や感情に合わせて電球の色を変えることができる「ライトコミュニケーション」機能があります。さらに、過去や現在の活動に基づいて情報を提供することも可能です。

デバイスの設定は面倒なことが多いですが、このプロジェクトでは、Wi-Fiの設定を必要とせず、スマートフォンを使ってすべてをコントロールできるため、その手間を省いています。加えて、デバイスは個人情報を保存しない設計になっています。

Uplift AIは、ザイド、ムハンマド、ハマッドによって設立され、ウルドゥー語、シンド語、バローチ語などの支援が不足している言語の音声モデルを作成しています。世界中で10億人が読み書きできず、パキスタンでは成人の42%が識字率が低い状況です。このため、医療や教育などの重要なサービスへのアクセスが制限されています。これらの言語に対する音声技術は不足しており、大手テクノロジー企業はこのニーズに対して迅速に対応していません。

最初は副業として始まったUplift AIは、ウルドゥー語の音声ボットの試験運用が成功し、800人のユーザーを獲得したことで、フルタイムのプロジェクトに発展しました。チームは、データ収集や文字起こしの精度に関する課題に直面し、効果的な音声モデルの開発に苦労しました。そこで、独自にデータを収集し、データラベリングのための内部ツールを構築することを決定しました。これにより、進捗が早まり、モデルの改善が可能になりました。

現在、Uplift AIはウルドゥー語、シンド語、バローチ語のテキスト読み上げAPIを提供しており、カーンアカデミーと提携してウルドゥー語の教育コンテンツを吹き替えています。彼らのモデルは情報処理には適していますが、詩のような感情的な応用にはまだ改善が必要です。チームはモデルを公開し、フィードバックを集めて技術を向上させる予定です。支援が不足している言語に関する体験についての意見を歓迎しています。

クリスティン・ウェブの著書『傲慢な猿：人間の特異性の神話とその重要性』は、人間が他の種よりも優れているという考え方、すなわち人間の特異性に挑戦しています。彼女は、この信念が科学的に誤りであるだけでなく、社会や環境にとっても有害であると主張しています。

ウェブは「普及による概念変化」という用語を紹介し、人々の認識が一般的に目にするものに基づいてどのように変わるかを説明しています。例えば、誰かが頻繁に怒った顔を目にすると、彼らは感覚が鈍くなり、他者の怒りを認識できなくなるかもしれません。この原則は倫理的判断や、社会が腐敗のような問題にどのように反応するかにも及びます。

ウェブはチンパンジー、象、イルカなどの動物に関する研究を通じて、多くの非人間種が人間中心の見方に挑戦する独自の能力を持っていることを示しています。彼女は、異なる種がさまざまな認知的ニッチで優れていることを強調し、その経験や能力を人間の基準で評価すべきではないと述べています。

また、ウェブは従来の動物研究を批判し、人工的な環境で動物をテストすることが彼らの能力について不正確な結論を導くことが多いと指摘しています。自然な環境で動物を観察することで、彼らの行動や感情、例えば共感や慰めについてより正確な理解を得ることができるとしています。

この本は、人間をすべての生命の基準とする見方から、異なる種の多様な能力を評価する視点へのシフトを提唱しています。ウェブは、この謙虚さがより良い科学的実践と非人間動物への深い尊敬につながると信じています。

最終的に、ウェブは人間の特異性が生態的危機に寄与していると警告し、他の種や環境に対する無関心を助長すると述べています。彼女は自然界に対する畏敬の念と謙虚さを抱くことを呼びかけており、これがすべての生き物とのより思慮深く倫理的な関わりにつながると主張しています。

要約がありません。

ジェームズ・シンクレアの記事では、JavaScriptを使って迷路を生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、純粋な関数といった概念に焦点を当てています。

迷路の目的は、日常的なコーディングにはあまり実用的ではありませんが、プログラミングの重要な概念を学ぶための管理しやすい課題を提供します。実際の例の複雑さを避けながら、プログラミングのスキルを磨くことができます。

迷路の構築は、まずグリッド（例えば4x4のグリッド）から始まります。ランダムにスタートルームを選び、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ていきます。このプロセスを繰り返し、すべての部屋が相互に接続されるまで続けます。

アルゴリズムの概要としては、まず未接続の部屋のグリッドを初期化し、隣接する未接続の部屋のリストを作成します。未接続の部屋が残っていない場合は、バックトラックします。新しい部屋をランダムに選び、接続を繰り返します。

変更不可のデータ構造は、一度作成されたオブジェクトは変更できないため、迷路データの整合性を保つのに役立ちます。再帰を使用して迷路内の道を探索し、状態の変化や終了条件に注意を払い、無限ループを避けるようにします。

迷路の構築プロセスは、初期状態を生成し、前述のアルゴリズムを使って迷路を構築する関数にカプセル化されています。再帰や変更不可のデータ構造を探求することで、創造的な問題解決を促し、楽しいコーディング体験を提供します。

全体として、この記事は迷路生成のような課題を通じてプログラミングの楽しさを強調し、データ構造やアルゴリズムに対する理解を深めることを促しています。

ブライティーのニュースレターでは、イギリスが高級品の盗難が多発する国になったことについて取り上げています。シニアエディターのダニエル・フランクリンは、この傾向の背景にある理由を説明し、イギリスにおける盗難の深刻な問題を強調しています。

パッシブマイクロ波リピーターの歴史と技術について説明します。これらのデバイスは、困難な地形でマイクロ波信号を伝送するのに役立ちます。

マイクロ波技術は、第二次世界大戦中のレーダーから発展し、通信に利用されるようになりました。1950年代後半には、長距離通話の多くがマイクロ波システムを使用して行われるようになり、従来の同軸ケーブルに比べて高い容量と低コストを実現しました。

しかし、マイクロ波信号は多くの通話を同時に運ぶことができますが、直線的な視界が必要であり、障害物に敏感なため、範囲と信頼性に制限があります。

パッシブマイクロ波リピーターは、電源を必要とせずにマイクロ波信号を反射するデバイスです。これにより、障害物を回避したり、困難な地形での通信を延長したりすることができ、特に山岳地帯での利用に適しています。

クレイツバーグ兄弟、ジェームズとジョージは、パッシブリピーターの開発において重要な役割を果たしました。ジェームズは、信号経路の障害物を克服するために反射板を使用することを提案し、これがマイクロフレクトという会社の設立につながりました。この会社は、これらのデバイスを製造していました。

パッシブリピーターは、アクティブリピーターよりも設置が簡単で安価であり、メンテナンスも最小限で済み、電源も必要ありません。アクセスが難しい場所にも設置できるため、農村部や山岳地帯に最適です。

パッシブリピーターは、通信や公共事業などさまざまな業界で使用され、特に1960年代と1970年代に人気がありました。

しかし、1980年代に光ファイバー技術が普及し、アクティブリピーターの進歩により、パッシブマイクロ波リピーターの使用は減少しました。多くのリピーターは放置されたり、取り壊されたりし、その歴史的な重要性はしばしば見過ごされています。

現在、一部のパッシブリピーターはまだ稼働しているかもしれませんが、非常に稀です。主要な製造元であるマイクロフレクトは生産を停止しており、これらのデバイスはもはや歴史的資源として認識されていないことが多いです。パッシブマイクロ波リピーターは、特に困難な地形での通信において重要な革新でしたが、技術の進歩に伴い、その重要性は薄れてきています。

要約がありません。

Positronチームは、データサイエンス向けの新しい無料統合開発環境（IDE）であるPositronを発表しました。このIDEは、PythonとRの両方をサポートしており、さまざまなデータ探索や生産作業を一つのプラットフォームで行えるように設計されています。これにより、ユーザーはアイデアから洞察へとスムーズに移行できるようになります。

主な特徴としては、まず多言語サポートがあります。PositronはPythonとRを同等に扱い、両方の言語を使用するデータチームに対応しています。次に、使いやすい機能が充実しており、コードの記述、データの分析、視覚化の作成に必要なツールが含まれています。また、ノートブックのサポートや、コーディングやデバッグの手助けをするAIアシスタントも搭載されています。

さらに、PositronはVisual Studio Codeを基盤にしており、広範なカスタマイズやさまざまなツールとの統合が可能です。アクセスの面でも、Positronは無料で、Windows、macOS、Linuxで利用できます。

ユーザーは今すぐPositronをダウンロードでき、クイックスタートガイドやコミュニティフォーラム、他のプラットフォームからの移行支援などのリソースにアクセスできます。チームはデータサイエンスのコラボレーションを促進し、科学計算を簡素化することを目指しています。

PyPIは、ドメイン復活攻撃からユーザーアカウントを守るための対策を講じています。この攻撃は、誰かが期限切れのドメインを購入し、パスワードリセットを通じてアカウントを乗っ取ることによって発生します。2025年6月以降、PyPIはセキュリティを強化するために、期限切れのドメインに関連する1,800以上のメールアドレスを未確認にしました。

PyPIのユーザーアカウントはメールアドレスに関連付けられており、関連するドメインが期限切れになり、攻撃者に購入されると脆弱になります。アカウントを保護するために、PyPIは登録時にメールの確認を求め、二要素認証（2FA）の利用を推奨しています。

ドメインが期限切れの段階に入ると、PyPIは関連するメールアドレスを未確認にします。これにより、攻撃者が期限切れのドメインを利用してパスワードをリセットし、アカウントを乗っ取ることを防ぎます。PyPIは毎日ドメインの状態を確認しており、このポリシーを実施して以来、多くのメールアドレスが未確認になっています。

ユーザーには、異なるドメイン（例えばGmail）からの第二の確認済みメールアドレスをアカウントに追加し、すべての関連サービスで2FAを有効にすることが推奨されています。これらの変更はリスクを完全に排除するものではありませんが、期限切れのドメインによるアカウント乗っ取りの可能性を大幅に減少させます。

Firefox 142では、CRLiteという新しい証明書失効システムが導入され、ブラウジングの速度、プライバシー、セキュリティが向上します。HTTPSは、オンラインでの安全な通信に不可欠で、信頼できる組織からの証明書を使ってウェブサイトの身元を確認します。これらの証明書が侵害されたり、誤って発行された場合は、失効させる必要があります。従来の失効確認方法には、プライバシーやセキュリティ、パフォーマンスに関する問題がありました。

CRLiteは、すべての処理をユーザーのデバイス上で行うため、オンラインでのチェックが不要になり、ブラウジングが遅くなることや、他者に活動が知られるリスクを避けられます。他のブラウザが失効した証明書を数件しか保存できないのに対し、CRLiteはすべての失効を効率的に追跡し、最小限のストレージで済みます。

このシステムは、失効セキュリティの大きな進歩を示しており、Firefoxは他のブラウザが採用できる新しい基準を設定し、安全なインターネットを目指しています。

Hanaco Weatherは、ユーザーが天気についての短い感情的な思いを共有し、同じ気持ちを持つ人々とつながるシンプルなソーシャルネットワークです。現在は「いいね」やフォロワーがなく、真の交流に重点を置いています。

このプラットフォームは、OS Yamatoという独自のオペレーティングシステムで運営されています。このシステムは、デジタルの思い出を一時的で美しいものにすることを目的としています。OS Yamatoの主な特徴には、以下のようなものがあります。

日記は花のように見え、再訪しないと消えてしまいます。写真や動画は再度視聴しない限り消えてしまいます。チャットは季節に応じた穏やかな効果があり、プレッシャーがありません。再利用可能なテンプレートを持つ優しいカレンダーもあります。風のメッセージは、数ヶ月後に届く遅延した手紙です。そして、世界中のつながりを示す3D地球儀もあります。

これらの機能は、デジタル空間における無常を受け入れることを促進しています。詳しくは提供されたYouTubeリンクを通じて学ぶことができ、Hanaco Weatherはそのウェブサイトで体験できます。

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Notionではオフラインで作業することができ、重要なページにいつでもどこでもアクセスできます。インターネットがなくても利用できるため、旅行中やWi-Fiが弱い場所にいるとき、または集中したいときに便利です。

すべてのNotionユーザーは、デスクトップとモバイルアプリの両方でオフラインでページを表示、編集、作成できます。オフラインでアクセスしたいページは、事前に「オフラインで利用可能」とマークしておく必要があります。設定のオフラインタブで、どのページがダウンロードされているかを確認できます。オフラインアクセスはデバイスごとに異なることを覚えておいてください。

オフラインの時間を利用して、文章作成や計画などの集中した作業を行うことができます。オフラインで行った変更は、インターネットに再接続すると自動的に同期されます。ただし、埋め込み機能など、一部の機能はインターネット接続が必要で、オフラインでは使用できません。

オンラインに戻った後は、変更が自動的に統合されます。同期状況を確認することで、すべてが更新されているかを確認できます。ページを準備し、オフラインで何ができるかを理解することで、インターネット接続に関係なく生産性を維持できます。

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JavaScriptは急速に進化しており、TC39やDenoチームなどの貢献者によって新しい機能が次々と提案・開発されています。最近の第108回TC39会議からの重要なポイントを以下にまとめます。

ステージ4では、いくつかの機能が実用化されました。まず、明示的なリソース管理を行うためのusingキーワードが導入され、ファイルやソケットが正しく閉じられるようになります。これは主要なブラウザやDenoでサポートされています。また、Array.fromAsyncという新しいメソッドが追加され、非同期イテラブルから配列を作成することができ、Promiseが配列に解決されます。さらに、Error.isErrorという新しいメソッドが登場し、値がエラーかどうかを確実に確認できるようになります。

ステージ3では、候補機能として不変のArrayBufferが提案されています。これは、安全で不変なバイナリデータを扱うための新しいメソッドで、マルチスレッド処理に役立ちます。

ステージ2では、Random.Seededが導入され、決定論的なランダム性を提供し、一貫した結果を得ることができます。また、Number.prototype.clampという新しいメソッドが追加され、数値を特定の範囲内に制限することが可能になります。

ステージ1では、Intl.NumberFormatにおける末尾のゼロの処理や、比較のための標準化された方法、ランダム値を生成するためのヘルパーとしてのRandom Namespaceが提案されています。

今後の展望として、JavaScriptの開発は非同期ワークフローや安全なデータ処理といった現代のニーズに焦点を当てています。Denoはこれらの変更を積極的に統合しています。次回のTC39会議では、これらの提案についての議論が続けられる予定です。

パラシュートの共同創設者であるアリアとトニーは、病院が臨床AIツールを安全に評価し、監視できるシステムを開発しています。昨年、2,000以上のAIツールが導入され、新しい規制により病院はこれらのツールが安全であることを証明し、監視する必要があります。しかし、多くの病院のITチームはこの作業負担に苦しんでおり、潜在的なリスクが生じています。

コロンビア大学メディカルセンターでこの課題を経験した彼らは、パラシュートを開発しました。このシステムはまず、AIベンダーのコンプライアンスとリスクを評価し、その後、安全性の問題を検証するためにモデルをストレステストします。導入後は、パラシュートがAIのパフォーマンスを継続的に監視し、問題が発生した場合には病院に警告を発します。また、規制当局向けに詳細な監査記録を保持します。彼らは、安全なAIの導入に関心のある病院経験者からのフィードバックを歓迎しています。

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ソフトウェアエンジニアが新たな挑戦を求めており、組み込みプログラミング、ハードウェア設計、ロボティクスのスキルを持っています。興味のある方は、https://x-tech.online/ で連絡を取ることができます。

OpenMowerプロジェクトは、既存のロボット芝刈り機の効率を改善するために設計されたDIYのスマート芝刈りロボットです。このプロジェクトは現在進行中で、しっかりとしたハードウェア基盤のためのより良いソフトウェアの開発に焦点を当てています。

プロジェクトの目標には、自律的な芝刈り、安全機能（緊急停止）、周囲にワイヤーを必要としないこと、コスト効率の良さ、コミュニティでの共有を目的としたオープンソース、見た目の美しさ、障害物の検知と回避、雨の検知機能が含まれています。

現在の状況としては、基本的な芝刈り機能が動作しており、バッテリーが低下するとロボットは自動的にドッキングステーションに戻ります。このプロジェクトは複雑であり、自分自身で作りたい方のために支援が奨励されています。

ハードウェアとソフトウェアの開発には、安定したメインボードとモーターコントローラーが使用されており、さまざまな機能の改善が進められています。ソフトウェアはほぼ完成していますが、障害物回避などの追加機能が必要です。

ロボットを作成するためのリソースはOpenMowerのウェブサイトで入手可能で、DiscordやWikiを通じてコミュニティのサポートも受けられます。

ユーザーは自分自身のOpenMowerを作成し、ドキュメントを共有し、オンラインでプロジェクトを支援することで貢献できます。

このプロジェクトは他のロボット芝刈り機との互換性を探求しており、初期の調査では現在のところ選択肢が限られており、主にYardForce Classic 500が対象です。

ユーザーはロボットを作成する前に、地元の法律や特許を確認する必要があります。このプロジェクトは保証なしで共有されています。

この作品は、クレジットを付与することで非商業利用が許可されており、教育目的での共有を奨励していますが、許可なしの商業販売は禁じられています。

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スタートアップ企業は、チップ設計ソフトウェア市場でCadenceや他の大手企業と競争するのに苦労しています。多くのユーザーがこれらのツールに不満を持っているにもかかわらず、Cadence、Synopsys、Mentor Graphicsが市場を支配しており、多くのスタートアップは大きな影響を与えることなく失敗したり、買収されたりしています。

スタートアップにとっての大きな障害の一つは、これらの企業とTSMCのような主要なチップメーカーとの密接な関係です。TSMCは自社の製造プロセスで使用するツールを認証しており、この認証がないとチップ設計者は新しいツールを使うことに消極的です。特に製造に多額の投資をしている場合はなおさらです。

現代のチップ設計は非常に複雑で、スタートアップが競争力のあるツールを開発するのも難しい状況です。しかし、一部のスタートアップは、既存の認証済みツールを補完する形で、AIを活用した予測ツールのような、より速くて非認証のツールを提供することで成功を収めています。

これらのツールは特定のニッチ市場で需要がありますが、スタートアップは複数のEDAツールを購入できない小規模企業への販売に苦労することが多いです。CadenceやSynopsysと本当に競争するためには、スタートアップは主要なファウンドリからの認証を取得しつつ、大手企業からの法的な課題や買収提案にも対処する必要があります。

このテキストは、オンラインのディスカッションやフォーラムの投稿についての概要を提供しています。投稿は3日前に作成され、最後の活動は4日前に行われました。コメントは26件あり、ディスカッションには17人の参加者が関わっています。参加者の名前にはアレックス、ブライアン・フィールズ、ダン・マホニー、ジョルジオ・ボンフィリオなどが含まれています。ユーザーはこの投稿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。また、テキストにはいくつかのメールアドレスやディスカッションに関連するタグも含まれています。全体として、特定のトピックに関する多くの参加者の活発な交流をまとめています。

数学的アプローチを用いて、連続する素数の間のほとんどの隙間には、その隙間自体と同じかそれ以上の最小素因数を持つ自然数が含まれていることを示しました。これは数学者エルデシュの予測を支持するものです。特定の範囲内での異常な隙間の数は限られており、特定の公式を使って推定できます。また、素数に関する予想に基づいて、これらの隙間の数についてより詳細な推定を提供します。私たちの研究結果は、モンゴメリーとサウンダララジャンによって開発された高度な数学的手法に依存しています。

この記事では、「モノイド拡張FIFO（First In, First Out）」キューという、ストリーミング分析に役立つデータ構造の改善方法について説明しています。この構造は、スライディングウィンドウ内の値の合計などの集計を効率的に計算でき、更新時のオーバーヘッドを低く抑えることができます。

モノイド拡張FIFOの定義として、これは結合的で逆演算ができない関数を用いた操作を行うために強化されたFIFOキューです。具体的には、最小値を見つけたり、リクエストの遅延を追跡したりすることが含まれます。

課題として、値の数が増えると、削除時に集計を追跡することが複雑になります。目標は、値を追加したり削除したりしながら、効率的に集計を維持できるようにすることです。

DABA（De-Amortized Banker’s Aggregator）という以前に開発されたアルゴリズムが効率を改善することができましたが、いくつかの複雑さがありました。この投稿では、そのアプローチを簡素化し、改善することを目指しています。

著者は、2つのリストを使用する新しい方法を提案しています。一つは受信リスト（新しい値用）、もう一つは排出リスト（出て行く値用）です。この構成により、集計の更新が容易になり、操作が効率的に行えます。

新しい方法では、操作の時間計算量が一定で、クエリごとに最大2回の乗算、プッシュまたはポップごとに1回の乗算を実現しています。これは、以前の方法よりも複雑な操作が必要なくなったことを意味します。

実際の実装については、Pythonコードが示されており、このデータ構造がリアルタイムデータを効率的に処理できることが強調されています。

この記事は、このデータ構造が分析やデータ処理などさまざまなアプリケーションで役立つことを強調し、同時にこの分野の他の研究者の貢献にも言及しています。この要約は、データ構造やその分析への応用に興味がある人々にとって、理解しやすくなっています。

Guile Swayerは、Swayやi3ウィンドウマネージャーのユーザー向けに設計されたプロジェクトで、Guileプログラミング言語を通じてこれらをカスタマイズし、制御する方法を提供します。作成者はEmacsユーザーで、以前はStumpWMを使用していました。彼は、ウィンドウマネージャーはスクリプト可能であるべきだと考えており、これにより作業フローのカスタマイズが向上すると信じています。

このプロジェクトの主な特徴は、プログラムによる制御が可能である点です。Swayやi3とは異なり、ユーザーはスクリプトを通じてウィンドウマネージャーを完全にカスタマイズできます。また、作成者はWaylandに移行し、SwayがHyprlandなどの他の選択肢よりも安定していると感じました。インストールは、リポジトリをクローンし、Guileがパッケージを認識できるようにGUILE_LOAD_PATHを設定する必要があります。インストールには、一般的なコマンドであるautoreconf、configure、make、sudo make installが含まれます。

基本的な使い方として、ユーザーはSwayと対話する例のスクリプトを使って、現在のワークスペースを表示したり、キーバインディングを設定したりすることができます。このプロジェクトでは、Swayから情報を取得したり、キーバインディングを割り当てたり、イベントにサブスクライブして動的に反応することが可能です。複雑なコマンドを実行できるキーバインディングのユーザーフレンドリーなインターフェースを作成することにも重点が置かれています。

カスタムワークフローの特徴として、作成者はワークスペースをグリッドレイアウトで整理し、ナビゲーションの効率を向上させています。ワークスペースは複数のモニター間で同期でき、統一されたタスク管理体験を提供します。また、サブマップやWhich Keyといった機能は、コマンドの発見やキーバインディングの整理を強化し、ユーザーがコマンドを覚えやすく、アクセスしやすくします。

実験的な機能として、レイアウト管理が開発中で、Sway用の一般的なレイアウトを簡単に切り替えられるようにすることを目指しています。プロジェクトのウィキには、コード例や設定の詳細など、さらに多くの情報が掲載されています。

このプロジェクトは、Swayのユーザー体験を向上させることを目指しており、広範なカスタマイズオプションを提供することで、個々のニーズに合ったウィンドウ管理体験を求める人々に適しています。

この文章では、XMLデータを変換するために使われる技術であるXSLTをウェブ開発から排除すべきかどうかについて議論しています。現代のウェブ実践におけるXSLTの関連性や有用性について疑問を投げかけています。

シングルサインオン（SSO）は、ユーザーが一つの認証情報を使って複数のアプリケーションにログインできる仕組みです。この認証情報は、GoogleやAzure ADのような第三者のアイデンティティプロバイダーによって管理されます。従業員が5人以上いる企業にとって、SSOはユーザーアカウントを安全かつ効率的に管理するために不可欠です。特に、従業員が退職する際にはその重要性が増します。

しかし、多くのソフトウェアベンダーはSSOを「エンタープライズ」プランの下でのみ提供しており、その価格はしばしば非常に高額です。このため、企業は適切なセキュリティ対策を講じることが難しくなります。企業はSSOを以下のように提供すべきです。標準機能として、手頃な追加機能として、または小さな価格差のある階層的なオプションとして。

現在のSSOの価格は、基本製品の価格よりも大幅に高くなることがあり、一部のベンダーでは500％以上のコスト増加が見られます。このような価格設定は、企業が必要なセキュリティ対策を導入することをためらわせる要因となります。

リストにはさまざまなベンダーの基本価格、SSO価格、そして価格の増加率が含まれており、多くの人気ソフトウェアプラットフォームにおけるSSOの高額なコストが浮き彫りになっています。SSOはすべての企業にとって重要なセキュリティ機能であり、アクセスしやすく、適正価格で提供されるべきです。

大規模言語モデル（LLM）は、人間とは異なる方法でプロンプトを処理します。彼らはプロンプト内のすべての単語を同時に分析し、使用される特定の単語だけでなく、情報の構造に基づいています。適切に構成されたプロンプトは、より明確で整理された応答を引き出します。

「Attention Is All You Need」という2017年の論文で紹介された注意機構は、LLMが単語同士の関係を理解するのに役立ちます。この関係は、モデルの理解や出力に影響を与えます。プロンプトの構造が重要なのは、これらの関係を形成するからです。

構造化されたプロンプトは、あいまいなものよりも成功しやすいです。たとえば、タスクを明確な番号付きのステップに分けることで、モデルは各部分に順番に集中でき、より良い結果を得られます。

建築文書を作成するための2つのプロンプトを比較すると、見出しや具体的な指示を含む明確で整理されたプロンプトが、長くて無秩序なものよりも優れた出力を生むことがわかります。

効果的なプロンプトを書くためには、実用的なヒントに従うことが重要です。最も重要な情報から始め、混乱を避けるために明確なセクションや箇条書きを使用します。また、モデルの焦点を導くために役割を割り当て、あいまいな応答を防ぐために具体的に指示します。

効率的なプロンプトは時間とリソースを節約し、開発サイクルを短縮し、より良い出力をもたらします。適切に構成されたプロンプトは、ニーズの変化に応じて維持や適応が容易です。

プロンプトエンジニアリングをマスターすることは、AIを効果的に活用するために不可欠です。これは、プログラミングにおけるシステム設計のように、モデルの注意を導く明確で構造化された要求を作成することに関わっています。この能力は、AI時代に成功するエンジニアを際立たせる要素となります。

これらの戦略に焦点を当てることで、LLMとのインタラクションの質を向上させ、より信頼性が高く効率的な出力を得ることができます。

Netflixは、ファンサイトTudumのアーキテクチャを更新し、以前のKafkaとCassandraを使用したシステムを新しいインメモリオブジェクトストア「RAW Hollow」に置き換えました。この変更により、コンテンツのプレビュー速度やページの読み込み時間が大幅に改善されました。

従来のTudumのアーキテクチャは、データの読み取りと書き込みを分ける「コマンドクエリ責任分離（CQRS）」モデルを採用しており、効率的なスケーリングが可能でした。しかし、コンテンツの更新が遅く、キャッシュの遅延が原因で、特にコンテンツが増えるにつれて、編集者がリアルタイムで変更を確認するのが難しくなっていました。

これらの問題を解決するために、NetflixのエンジニアはRAW Hollowを使用することに決めました。このシステムでは、すべてのデータがメモリに保存され、迅速にアクセスできるため、キャッシュの更新に伴う問題が解消され、ユーザーにとってデータの取得やページの表示がより速くなります。

全体として、改良されたアーキテクチャは編集体験を向上させ、訪問者にとってのサイトのパフォーマンスも改善されました。

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、現在大きな課題に直面しています。2014年に設立され、チューリングへの敬意を表し、人工知能（AI）研究の先導を目指していましたが、資金の脅威や、イギリス政府からの防衛と安全保障への焦点の移行により、崩壊の危機に瀕しています。

研究所の将来についての懸念がスタッフから提起され、チャリティ委員会に内部告発の申し立てが行われました。この申し立てでは、政府からの1億ポンドの資金提供の撤回の可能性や、内部のガバナンスや文化に関する問題が取り上げられています。スタッフの不満は高まっており、再編成の中で多様性や雇用の安定についての懸念を表明した以前の手紙もあります。

最近、政府は防衛プロジェクトへの強化を求めており、これが研究所内に緊張を生んでいます。ATIのリーダーシップは適応の必要性を認めていますが、スタッフは防衛にのみ焦点を当てることが、AIを通じてさまざまな社会的課題に取り組むという研究所の広範な使命を損なうのではないかと心配しています。

不確実性が続く中、ATIは新たな防衛イニシアティブとともに、健康や環境問題に関する取り組みを続けることを目指しています。しかし、これらの変化の結果や研究所の方向性は不透明であり、その役割や将来の存続可能性について疑問が生じています。

要約がありません。

Valveが「Fremont」と呼ばれる新しいデバイスを開発中であると報じられています。このデバイスは、スタンドアロンのゲームコンソールまたはセットトップボックスになる可能性があります。これは以前のSteam Machinesプロジェクトに続くもので、SteamOSの進化により、以前よりも性能が向上しています。最近のGeekbenchのデータによると、Fremontは6つのZen4コアを持つカスタムAMD APUと、Radeon RX 7600に似た統合グラフィックスを使用する見込みです。このデバイスは、Valveの効率性に対するこだわりを反映し、強力な機能をコンパクトなデザインにまとめることが期待されています。全体として、FremontはValveがゲームコンソール市場に再参入するための新たな試みを示すものになるかもしれません。

要約がありません。

著者は、テキストベースの台帳システムであるBeancountの財務データを管理するためにVimを使用した経験について述べています。長年Vimを使ってきましたが、基本的なナビゲーションキーに頼っており、より高度なVimの操作を使って効率を向上させたいと考えています。

より安定した財務状況に移行した後、取引を整理することに興味を持ちましたが、スプレッドシートはあまりにも堅苦しいと感じました。そこで、Beancountを発見し、自動化の可能性にワクワクしています。新たに始めるのではなく、過去の取引データに取り組むことに決めましたが、そのデータは乱雑でさまざまな形式が混在しています。

特に注目しているのは、複数の口座間の内部振替を調整することです。これが記録を複雑にしています。振替を処理するためのさまざまな方法を考えましたが、スクリプトを書くのではなく、Vimを使うことを好みます。

著者は、Vimを設定して2つのファイルを並べて表示し、手動で取引を照合できるようにした方法を説明しています。取引を統合するためのステップバイステップのプロセスを示し、データを切り取って貼り付ける際にカーソルの位置を追跡することが重要です。

プロセスを効率化するために、著者はVimマクロを作成し、繰り返しの作業を自動化しました。これにより、取引のリンクを迅速に行えるようになりました。マクロは、取引を効率的にナビゲートし、照合するのに役立ち、データ操作をより魅力的なプロセスに変えています。全体として、著者はVimとBeancountの組み合わせが財務管理において強力なツールであると感じています。

要約がありません。

リリー・シャーリスは、マルシャ・リネハンが思春期に精神病院でのトラウマ体験を経て開発した弁証法的行動療法（DBT）の発展とその影響について語っています。DBTは、特に自殺のリスクが高い人々に対して、感情の調整スキルを教えることに重点を置いています。この療法は、受容と変化の組み合わせを強調し、否定的な行動を肯定的なものに置き換えることを目指しています。

DBTは広く認知されており、学校や職場、さらにはポップカルチャーにまで応用されています。多くの著名人がその原則を支持しています。この療法は、過去のトラウマを理解することに重点を置く従来の精神分析とは対照的で、測定可能な成果や即時の感情管理のための実用的なスキルを重視しています。

しかし、批評家たちは、DBTが一部の人には効果的である一方で、時には上から目線に感じられ、複雑な感情体験を単純なスキルに還元してしまうと指摘しています。元クライアントの中には、DBTが深い感情的問題に対処できず、逆にトラウマを増やす結果になったと感じる人もいます。この療法の自己管理への焦点は、自己依存を求める社会的圧力を反映しており、結果的に個人が自らの苦しみに対して責任を感じることを助長する可能性があります。

DBTはメンタルヘルス文化における複雑な緊張関係を示しています。対処のためのツールを提供する一方で、個人の能力が幸福の鍵であるという考えを促進するリスクがあり、集団的ケアや制度的な問題の重要性を見落とす可能性があります。

著者は、9年間のコーディング経験を振り返り、その中で進展よりも挫折を感じてきたことを述べています。多くの未完成のプロジェクトやチュートリアルがあるにもかかわらず、機能するアプリを一度も作ったことがありません。ある日、ティーンエイジャーがDiscordボットを作成しているのを見て、著者は自分が「チュートリアル地獄」に陥っていることに気づきます。数え切れないほどのコースや動画を消費してきたものの、知識を実際に活用することができていなかったのです。

すべてのコーディングのブックマークを削除した後、著者は映画の公開に向けたカウントダウンウェブページというシンプルなプロジェクトに取り組むことに決めます。驚くことに、わずか3時間で完成させました。この経験から、実際のコーディングはデバッグや創造を伴うものであり、ただチュートリアルを見るだけではないことを学びました。

著者は、チュートリアル地獄から抜け出すための新しいアプローチを提案します。まずはシンプルなプロジェクトから始め、不完全なコードを書き、バグを修正し、機能を追加し、結果を共有するという方法です。このやり方で、わずか3週間で3つの動作するアプリを作成することができました。著者は、コーディングを学ぶ鍵は、完璧を求めるのではなく、間違いを恐れずに作り続けることだと結論づけています。

Reality Defenderのベン氏は、リアルタイムのディープフェイク検出のためのパブリックAPIとSDKを発表しました。この技術を使うことで、ユーザーはわずか2行のコードで自分の製品に統合することができます。Reality Defenderは、音声、動画、画像などのAI生成メディアの検出を専門としており、その革新的な取り組みで受賞歴もあります。

新しいツールは、毎月最初の50回のスキャンが無料で利用でき、PythonやJavaなどのさまざまなプログラミング言語に対応しています。このAPIは、本人確認やユーザー生成コンテンツ、コミュニケーションシステムなどのアプリケーションに使用できます。

ベン氏は、声のディープフェイクによる詐欺や誤情報など、ディープフェイクの脅威が増加していることを強調しました。Reality Defenderは、大小さまざまな企業に信頼できる検出ツールを提供することを目指しており、外注ではなく自社で技術を構築することに重点を置いています。

このサービスはすでにZoomなどのプラットフォームに統合されており、近くTeamsでも利用可能になる予定です。ユーザーは、設定なしで通話に追加したり、ファイルを送信してスキャンを試すことができます。

Reality Defenderは、技術システムの中で信頼される目に見えない層となり、信頼性とコンテンツの整合性を確保することを目指しています。コミュニティからのフィードバックや問い合わせを歓迎しています。

Whisperingの開発者であるブレイデンは、オープンソースの音声認識アプリを作成しました。彼は、以前使用していたクローズドソースのツールとは異なり、効果的でデータ使用について透明性のある音声入力ツールを求めていました。Whisperingはデータをデバイス内にローカルで保存し、ローカルまたはクラウドプロバイダーを通じて直接音声処理を行うことができます。

ブレイデンは、さまざまな作業にWhisperingを広く活用しており、有料の代替ツールと競争できると信じています。このアプリは音声で操作でき、AIのプロンプトをカスタマイズすることも可能です。Whisperingは、相互運用可能でローカルファーストのオープンソースソフトウェアを作成することを目指す「エピセンター」という大きなプロジェクトの一部です。

ブレイデンは最近卒業し、Y Combinatorからの資金を利用してプロジェクトとそのメンテナンスを支援しています。彼はフィードバックやサポートを歓迎しており、ユーザーにGitHubでWhisperingにスターを付けたり、Discordコミュニティに参加するよう呼びかけています。このプロジェクトはMITライセンスのもとで提供されており、他の人が自由に改変したり共有したりすることができます。

systemdサービスの強化について、Linuxにおけるセキュリティ向上のための情報が提供されています。systemdはLinuxでサービスを管理するための強力なツールですが、デフォルトの設定は必ずしも安全ではありません。文書では、systemdサービスやPodmanクアドラットのセキュリティを向上させるためのオプションが示されており、セキュリティ侵害のリスクを減少させることが目的です。

セキュリティ分析ツールとして、sudo systemd-analyze securityというコマンドを使用することで、すべてのユニットまたは特定のユニット（例：sshd.service）のセキュリティを分析できます。各サービスには異なるセキュリティ設定が必要な場合があるため、ユニットファイルは/etc/systemd/system/にあるものを修正するか、設定の上書き用のスタブファイルを使用して管理を簡素化できます。

systemdサービスには、さまざまなセキュリティオプションが用意されています。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ます。また、NoNewPrivilegesは新しい権限を得ることを防ぎ、SystemCallFilterはサービスが行えるシステムコールを制限します。外部サービス、特にウェブサーバーやSSHのセキュリティを優先的に強化することが重要です。カスタムスクリプトのセキュリティも確認する必要があります。

著者は、機能を損なうことなくセキュリティを強化するために、ProtectSystem=strictやMemoryDenyWriteExecute=yesなどの特定の設定から始めることを推奨しています。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、これらの実践を適用することで、特に自己ホスト型サービスのセキュリティが大幅に向上する可能性があります。この文書は、systemdサービスのセキュリティを向上させたいLinux管理者に向けたガイドとなっています。

ジョンは、球面上に均等にランダムな点を生成する簡単な方法を紹介しています。このプロセスでは、立方体内でランダムな数値を生成し、それが球の内部にあるかどうかを確認します。もし内部にあれば、その点を球の表面に調整します。

点を生成する手順は次の通りです。まず、-1から1の間で三つのランダムな数値（u1、u2、u3）を生成します。次に、それらの平方の合計を計算します（S² = u1² + u2² + u3²）。もしS²が1を超えた場合、その点は破棄し、再度生成します。そうでなければ、各座標をS²の平方根で割って正規化します。

この方法の利点は、直感的で実装が簡単なことです。また、平方根の関数だけが必要で、依存関係が最小限です。

他の方法と比較すると、一般的な方法は正規分布から値を生成し、それを正規化するもので、場合によってはより複雑で効率が悪くなることがあります。ジョンの方法は3次元には効率的ですが、高次元にはあまり効果的ではありません。

考慮すべき点として、ランダムな点の生成には予測できない時間がかかることがあり、特に並列計算や暗号応用では、一貫した実行時間が重要です。

全体として、ジョンの方法は最速ではありませんが、多くのアプリケーションにとって実用的で十分なものです。

分岐予測は、現代のCPUにおいて重要な機能であり、プログラムの条件分岐（例えば、if文）がどの方向に進むかを予測することで処理速度を維持します。もしCPUが予測を誤ると、間違って取得した命令を破棄しなければならず、その結果、パフォーマンスが大幅に低下することがあります。

分岐予測とは、プログラムが条件分岐に遭遇した際に、次に取得すべき命令を決定するためにCPUが使用する手法です。正しい命令がすぐには決まらないため、これは非常に重要です。

予測が正しい場合、CPUはスムーズに動作します。しかし、予測が外れると、CPUはパイプラインをクリアし、正しい命令から再スタートしなければならず、これには最大で20サイクル以上かかることがあり、遅延が生じます。

現代のCPUはパイプライン処理を利用して、複数の命令を同時に処理します。これにより、他の命令が実行されている間に新しい命令を取得できるため、効率が向上します。しかし、この方法は正確な分岐予測に依存しています。

同じデータを処理する二つのアルゴリズムを比較したところ、予測可能な分岐を持つアルゴリズム（整列データ）は、予測不可能な分岐を持つアルゴリズム（ランダムデータ）よりも大幅に速かったです。予測可能なアルゴリズムは約89.57秒で処理を終えたのに対し、予測不可能なアルゴリズムは約142.04秒かかりましたが、どちらも同じ出力を生成しました。

CPUのパフォーマンスを向上させるためには、ソフトウェアを最適化し、データを整理して予測可能な分岐パターンを作ることが重要です。これにより、誤予測を最小限に抑え、効率を最大化できます。実際には、良好な分岐予測により実行時間を最大56%短縮できることがあり、コードやデータを効果的に構造化することの重要性が示されています。

分岐予測とその影響を理解することで、プログラマーはCPUアーキテクチャをより活用した効率的なコードを書くことができ、結果としてより速く効率的なアプリケーションを実現できます。

Typechecker Zooは、過去50年間の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、現代の依存型に至るまで、プログラミング言語とその型チェックアルゴリズムの玩具実装を構築することです。

プロジェクトはRustで書かれており、良好なパーサーツールとインストールの容易さが理由で選ばれました。制作者は、非関数型言語を使って関数型プログラミングの概念を構築する対比を楽しんでいます。

このプロジェクトは、正式な研究ではなく、楽しむための副次的な取り組みを目的としています。詳細な理論的知識を得るためには、付録にリンクされた教科書や原著論文を参照することをお勧めします。実装は実用的なコーディングの側面に焦点を当てており、専門的なバージョンよりもシンプルで理解しやすくなっています。

構築される4つのシステムは次の通りです。

1. アルゴリズムW：シンプルな多相ラムダ計算（775行）。
2. システムF：パラメトリック多相性を持つ第二階ラムダ計算（1090行）。
3. システムF-ω：高度な機能を備えた完全な実装（3196行）。
4. 構成の計算：複雑な構造を持つ依存型チェッカー（6000行）。

このプロジェクトはMITライセンスのもとで提供されており、誤字修正などの貢献はGitHubで歓迎されています。

要約がありません。

「R&Dのリターンの上昇：アイデアは見つけにくくなっていない」というタイトルの論文は、1976年から2018年までの製造業における研究開発（R&D）投資と生産性の関係を調査しています。R&D支出が増加しているにもかかわらず、全体的な生産性の成長は停滞しています。著者である安藤佳樹、ジェームズ・E・ベッセン、シウペン・ワンは、R&Dが生産性を向上させるアイデアを生み出す効果が向上していることを発見しましたが、革新がより早く陳腐化する可能性があると指摘しています。これは、R&Dが効果的である一方で、技術の急速な陳腐化があるため、高いR&D投資が必ずしも生産性の成長につながるわけではないことを示唆しています。この研究は、現代経済における革新と生産性の複雑さを浮き彫りにしています。