AWSのCEOマット・ガーマンは、ジュニア社員をAIに置き換えるという考えを「今まで聞いた中で最も愚かなこと」と批判しました。彼は、ジュニアスタッフが手頃な価格で雇える上にAIツールに慣れているため、彼らを解雇することは将来の人材育成に悪影響を及ぼす可能性があると強調しました。ガーマンは、最近卒業した人材を雇い、問題解決能力を教えることが重要であり、コーディング作業をAIに頼るだけでは不十分だと考えています。また、AIの価値を生産されたコードの量で測るという指標を否定し、量よりも質が重要だと主張しました。彼は、狭いスキルセットに焦点を当てるのではなく、急速に変化する雇用市場に備えるために、批判的思考や創造性を教えることを提唱しています。

ウェアラブルデバイスは、私たちの健康や行動に関するデータを収集し、健康状態を予測するのに役立ちます。基本的なセンサーデータには高度なモデルがよく使われますが、行動データに適用すると、さらに効果的です。この行動データは私たちの健康により関連性があります。私たちは、16万2000人から得た25億時間以上のウェアラブルデータを使用して、特定の情報に合わせてモデルを調整しました。これらのモデルは、57の健康関連タスクでテストされ、特に睡眠パターンの予測において良好な結果を示しました。また、生のセンサーデータと組み合わせることで、さらに優れた性能を発揮しました。これは、ウェアラブルデバイスからのデータに特化したモデルを設計することで、新しい健康アプリケーションや改善が可能になることを示しています。

この記事では、AIシステムにおける脆弱性について説明しています。攻撃者は、画像のスケーリングを利用して、マルチモーダルプロンプトインジェクションという手法でユーザーデータを抽出することができます。この脆弱性は、大きな画像が処理される前に縮小される際に発生し、隠れた悪意のあるプロンプトが見えるようになり、ユーザーの知らないうちにアクションを引き起こす可能性があります。

重要なポイントは以下の通りです。まず、データの抽出についてです。著者たちは、無害に見える画像を使用して、Google Gemini CLIや他のAIシステムからデータを抽出する方法を示しました。これらの画像は縮小されると、隠れたプロンプトが含まれており、無許可のデータアクセスを引き起こすことができます。

次に、攻撃のメカニズムについてです。画像スケーリングアルゴリズムの特性により、画像が歪むことで隠れたプロンプトが明らかになります。異なるスケーリングアルゴリズムは、さまざまな方法で悪用される可能性があります。

また、この脆弱性はGoogleアシスタントやVertex AIなど、複数のシステムに影響を及ぼしており、AIツール全体におけるセキュリティの大きなギャップを浮き彫りにしています。

攻撃に対する対策としては、画像の縮小を避けるか、画像のアップロードサイズを制限することが提案されています。また、ユーザーがモデルによって処理される画像のプレビューを確認できるようにし、重要なアクションには明示的なユーザーの確認を求めるセキュリティ対策が必要です。

最後に、今後の考慮点として、特にモバイルデバイスや音声AIにおける脆弱性についての継続的な研究の必要性が強調されています。AIシステムのセキュリティプラクティスの向上も求められています。

オープンソースツールのAnamorpherが紹介されており、ユーザーがこれらの画像スケーリング攻撃を作成し視覚化する手助けをします。AIアプリケーションにおけるより良いセキュリティ設計の必要性が強調されています。

現在の世界のマネーロンダリング防止（AML）システムの状況とその効果について述べられています。まず、AMLシステムはより複雑でコストがかかるようになりましたが、マネーロンダリングが減少しているという証拠はありません。また、システムには多くの問題があり、特にこのシステムを作った国々のコミットメントが不足していることや、大手銀行が規制に従わない事例が繰り返されていること、そして十分な監視が行われていないことが挙げられます。

システムの欠陥については広く合意されていますが、大規模な改革についての議論はほとんどありません。批判は多いものの、基本的な構造はほとんど挑戦されていないのが現状です。銀行やその他の金融機関はマネーロンダリングを検出する上で重要な役割を果たしていますが、しばしばコンプライアンスよりも利益を優先するため、システムの失敗を招くことがあります。

相互評価報告書（MER）は、各国がAML規制にどれだけ従っているかを評価しますが、実際のマネーロンダリング対策の効果よりもプロセスに重点を置くことが多いです。AMLシステムの目標は、犯罪を直接減少させるのではなく、金融システムを保護することに重点を置いています。このため、批判者はシステムが根本的な問題に効果的に対処できていないことを見落としているのではないかと指摘しています。

AML規制に従わない国はブラックリストに載るリスクがあり、これが国際的な金融取引を複雑にする可能性があります。全体として、AMLシステムはマネーロンダリングを防ぎ、金融の健全性を守ることを目指していますが、その効果や実施、そしてシステム全体の問題に苦しんでいるのが現状です。

著者は、Podman、Docker Compose、BuildKitを使ってプロジェクトを構築し実行する経験について語っています。特にDockerがnftablesとの互換性の問題を抱えているため、著者はPodmanのルートレスでデーモンレスな特性を好んでいます。

Podmanでは、Docker Composeプロジェクトを二つの方法で実行できます。一つは公式のDocker Compose CLIをPodmanソケットに接続する方法、もう一つはpodman-composeというPodman専用の代替ツールを使う方法です。しかし、どちらの方法にも機能が不足しているという制約があります。

著者は、Docker Compose CLIをPodmanとBuildKitで動作させる方法を探求しています。Podmanソケットを指すDockerコンテキストを設定することで、Docker Compose CLIを直接使用できることが分かりました。これにより、BuildKitコンテナが自動的に作成されます。

著者は、バックグラウンドデーモンを実行することを避けるために、自ら開発したBakahというツールを使用しています。Bakahは、Docker ComposeプロジェクトをデーモンなしでBuildKitに適したJSON形式に変換します。Bakahはまだ進行中のプロジェクトですが、複雑なプロジェクトを効果的に構築することができます。

著者は、今後のプロジェクトでBakahを使用し、Dockerfileの管理を効率化し、ビルドプロセスを改善する計画です。また、他の人にも役立つことを期待しています。

ベンとコナーは、Skopeという請求システムの共同創設者です。このシステムは、ソフトウェアが効果的に機能したときのみ顧客に料金を請求するように設計されています。このモデルは、従来の請求システムであるStripe Billingとは異なり、特にAI製品に適しています。AI製品はますます一般的になっています。

彼らは以前、非営利団体向けにAIエージェントを開発していましたが、効果が証明されていない高価なソフトウェアに投資することに非営利団体が消極的であるため、苦労しました。そこで、ソフトウェアが結果を出したときだけ料金を支払うというアプローチがより良いと気づき、リスクを軽減することができると考えました。

この成果に基づく料金モデルを実現するために、彼らは新しい請求システムをゼロから作成する必要がありました。Skopeは、ユーザーが顧客の利用状況を追跡し、柔軟な料金ルールを設定できるようにし、記録されたイベントに基づいて自動的に請求書を発行します。また、AIの利用状況を監視するプラットフォームとの統合にも取り組んでおり、データの記録を効率化しています。

成果の検証に関しては、Skopeが仲介者として機能し、結果が正確に記録され、検証されることを保証します。これにより、透明性と信頼が促進されると考えています。このモデルは、ソフトウェアの品質を向上させ、買い手と売り手の利害を一致させることができると信じています。これは、Google広告がオンライン広告を変革したのと似ています。

Skopeは定額のサブスクリプション価格で提供される予定です。彼らは、請求システム自体が信頼性を持って機能すべきであり、パフォーマンス指標に基づいて運営されるべきではないと考えています。AI企業に必要な請求インフラを提供することを目指しており、コミュニティからのフィードバックや提案にもオープンです。

同僚がARMコードの逆アセンブル結果において、d4d4命令の異常なパターンを発見しました。LLVMのobjdumpはこれを常に到達不可能な場所への相対分岐として特定しました。この現象は、単に戻るだけの関数の中で、戻り命令（bx lr）の後に続いていたため、非常に不思議でした。

調査のために、シンプルなC関数を使った一連の実験が行われました。最初は、ある関数の後にd4d4命令が現れ、これはアライメントのためのものだと考えられました。しかし、二つ目の関数を追加すると、d4d4は消えてしまいました。三つ目の関数を追加すると再び現れ、リンカーがオブジェクトファイルを32ビット境界に合わせていることが示されました。

実験の結果、d4d4命令はコンパイラによって生成されたのではなく、アライメントのためにリンカー（LLD）によって挿入されていることが分かりました。LLDはギャップを埋めるために0xd4をトラップ命令として使用していることが判明しましたが、これは実行を停止するのではなく分岐命令のように機能するため、奇妙な選択に思えました。一方、GNUリンカーはアライメントのためにゼロを挿入するため、問題が少ないです。

さらに調査したところ、0xd4を使用する決定はARMおよびMIPSのトラップ命令のために開発者によって行われたことが分かりましたが、ARMのThumb命令セットに対しては期待通りに動作しません。プロセッサを停止させるのではなく、到達不可能な分岐を引き起こすため、リンカーに潜在的なバグがあるのではないかという懸念が生じました。

結論として、d4d4命令はアライメントの目的には役立ちますが、トラップ命令としては機能せず、プログラムに予期しない動作を引き起こす可能性があります。著者はこの問題についてバグ報告を提出する予定です。

ChartDBは、私とガイが開発したツールで、データベースから直接アクセスすることなくER図を生成するのを助けます。最初はオープンソースプロジェクトとして始まりましたが、現在はチーム向けのクラウド版に進化しました。ChartDB Cloudの主な機能には、ドキュメントやMiro、NotionなどのプラットフォームにER図を埋め込むことができる機能、Figmaのようなリアルタイムコラボレーション、データベースとの自動同期、複雑なスキーマの簡単な整理、さまざまなSQL言語でのDDLのエクスポート、そして新しいスキーマのアイデアを考える手助けをするAIアシスタントがあります。

このツールの目標は、データベースを扱う作業をより楽しく、創造的にすることです。特に複雑なスキーマや古いドキュメントを管理しているチームからのフィードバックを歓迎しています。ChartDBについては、app.chartdb.ioで詳しく見ることができます。

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この記事では、「Web Embeddable Common Lisp」（WECL）プロジェクトについて説明しています。このプロジェクトは、Common Lispをウェブブラウザと統合することを目的としています。現在の進捗状況、技術的な側面、今後の計画についての概要が紹介されています。

WECLは、開発者がCommon Lispを使ってウェブサイトをスクリプトできるようにします。まだ開発段階にあり、APIは安定していません。

HTMLに「text/common-lisp」というタイプのスクリプトタグを使ってWECLを組み込むことができます。これにより、ブラウザ内でJavaScriptと一緒にCommon Lispのコードを実行できます。

JS-FFI（JavaScript Foreign Function Interface）は、Common LispがJavaScriptとやり取りするための低レベルのインターフェースです。これには、両方の言語で使用できる変数、関数、メソッドを定義するためのさまざまなマクロが含まれています。

また、EmacsをWECLと連携させる方法も説明されています。ウェブソケット接続を通じて、リアルタイムでLisp環境とやり取りが可能です。

Common Lispのランタイムを任意のウェブサイトに埋め込むこともでき、そのサイトの文脈でLispコードを実行できます。

現在の制約としては、スレッドサポートの欠如や、現行の実装方法によるパフォーマンスの問題が挙げられます。

このプロジェクトは、欧州委員会が支援するNGI0 Commons Fundから資金提供を受けています。

全体として、WECLはウェブ開発におけるCommon Lispのシームレスな統合を目指しており、現代のウェブ環境におけるこの言語の使いやすさを向上させることを目指しています。

データベースにおけるバグ追跡に関連する貢献を効果的に見つけ、分析する方法について説明しています。具体的には、ユーザーのソフィーがプロジェクトへの貢献を確認する際に報告したエラーの例から始まります。著者は、貢献IDやプロジェクト名などの具体的な情報がわからない状態でデータベースをクエリすることの難しさを説明しています。

データの取得を簡素化するために、著者は「デバッグビュー」を作成することを提案しています。このビューは、複数のテーブルから関連情報を一つにまとめるもので、将来的には複雑な結合を繰り返し書かずに必要なデータにアクセスできるようになります。具体的な例として、プロジェクト名、ブランチ名、著者の詳細を含むビューの作成方法が示されており、特定のユーザーによる貢献を簡単に取得できるようになります。

著者は、大規模なクエリにおいてパフォーマンスが懸念されることもあるが、これらのデバッグビューは主に一度限りのクエリのために作成されるものであり、簡単に更新や削除ができると強調しています。全体として、データベース作業の際に時間と労力を節約するためにデバッグビューを活用することを勧めています。また、さらなる学びのために機能型プログラミングに関する著者の書籍も紹介しています。

ズッテルリンは、主に1915年から1970年代にかけて使用されたドイツの歴史的な手書きのスタイルです。この書体は、グラフィックアーティストのルートヴィヒ・ズッテルリンによって、プロイセンの科学・芸術・文化省の依頼で作られました。目的は、ドイツの手書きを現代化することでした。ズッテルリンは徐々に古い草書体に取って代わり、1935年までには学校で教えられる主要な手書きスタイルとなりました。

しかし、1941年にナチス政権はズッテルリンや他のゴシック体を禁止し、代わりにイタリア風の書体を導入しました。それにもかかわらず、多くの人々は禁止後も日常生活でズッテルリンを使い続けました。

ズッテルリンの特徴は、古いドイツの手書きスタイル、特にフラクタールに影響を受けた独特の文字です。長い「s」や特定の連字など、独自の要素が見られます。学校での使用は最終的に減少しましたが、ズッテルリンはドイツの書き文字の歴史において重要な存在として残っています。

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著者は、ウェブ上で視覚化を作成するためのJavaScriptライブラリであるD3.jsの学習の複雑さについて語っています。最初は、D3のコードが長くて複雑に見え、簡単なグラフィック、例えば箱ひげ図を作成するのにも多くのキーストロークが必要です。これは、Excelのようなソフトウェアでは簡単に作成できるものです。しかし、著者はD3のコードが冗長であることが、視覚化における柔軟性やカスタマイズ性を高めると強調しています。

長いコードを書くのは面倒に思えるかもしれませんが、この詳細なアプローチによって、ユーザーはデータのユニークで芸術的な表現を作成できるようになります。著者は現在、さまざまな本を通じてD3を学んでおり、視覚化を作成するための他のツールも存在することを認めていますが、D3は比類のない創造的自由を提供すると述べています。最終的に、著者はその複雑さにもかかわらず、D3を習得することは価値があると考えています。

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著者は、従来のベクトルデータベースの代わりにGitを使ったAIメモリの概念実証を作成しました。Gitはバージョン管理された文書の管理に効果的であるため、メモリをGitリポジトリ内のマークダウンファイルとして保存することができます。各会話はコミットとして保存され、Gitのdiffやblameの機能を使って、理解の変化を追跡することができます。

メモリはGitリポジトリ内のマークダウンファイルに保存され、各会話は一つのコミットに対応しています。Gitのdiff機能を使うことで、理解の進化を確認できます。また、BM25という検索手法を用いることで、埋め込みを必要とせずに検索が可能です。大規模言語モデル（LLM）は、会話の文脈に基づいて検索クエリを生成します。ユーザーは過去のコミットを確認することで、AIが異なる時点で何を知っていたかを把握でき、再現性や手動での編集が容易になります。

このプロジェクトはまだ進行中で、商用利用には適していませんが、個人使用には効果的で、メモリの負荷が低く、迅速な検索が可能です。著者はこのアプローチについてフィードバックを求めており、革新的かどうか、また潜在的な問題があるかを考えています。このプロジェクトはGitHubで公開されており、Python、GitPython、rank-bm25、OpenRouterを使用しています。

球面ヘリックスの経路に物体を配置する方法を理解したくて、いくつかの記事を読みました。その結果、パラメトリック方程式を再確認することになり、学んだことを共有するためにビジュアライゼーションを作成しました。興味があれば、こちらのリンクでご覧いただけます：3Dでの物体の移動。皆さんの感想をお聞かせいただけると嬉しいです！

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Googleは、AIサービス「Gemini」のエネルギー使用に関する報告書を発表しました。このサービスの各クエリは、中央値で0.24ワット時を消費し、これは電子レンジを1秒間動かすのと同じくらいのエネルギーです。この報告書は、大手AI企業からの初めての詳細なエネルギー推定であり、AIシステムのエネルギー消費に関する洞察を提供しています。

報告書によると、使用されるエネルギーのうち58%はGoogleのAIチップから供給されており、残りはサポートハードウェアやバックアップ機器、データセンターの運用に使われています。Googleは、この推定が典型的なエネルギー需要に基づいていることを強調しており、一部のクエリではかなり多くのエネルギーを消費する可能性があるとしています。

さらに、Googleは各クエリの炭素排出量を0.03グラムのCO2と推定し、各クエリが約0.26ミリリットルの水を使用すると述べています。報告書は、Geminiのクエリに対するエネルギー消費が過去1年間で技術の向上により大幅に減少したことを示しています。

この報告書はAIのリソース使用についての透明性を高めていますが、1日のクエリ数に関する情報が不足しており、総エネルギー需要を評価するためには役立ちません。家電製品のエネルギースター評価のように、AIのエネルギー消費に関する標準化された測定基準が求められています。

このシナリオでは、あなたはワインセラーに閉じ込められ、脱出するために悪の組合せ論者からの謎を解かなければなりません。16本のワインがあり、それぞれ異なる年（0から15年）に作られています。また、ワインの年を二進数の出力（0または1）で知らせることができる4つの測定器があります。あなたの課題は、50回以下の測定で各ワインの年を特定することです。

最初に、1本のワインを測定するのに4回の測定が必要であり、16本すべてを測定するには64回の測定が必要だとわかります。しかし、各ボトルがユニークであるため、この特性を利用して必要な測定回数を減らすことができます。

戦略は、ボトルをグループに分け、測定器を使って効率的に情報を集めることです。たとえば、少ないボトルの結果から他のボトルの年を推測することで、必要な測定回数を減らすことができます。

論理的なステップを踏むことで、49回の測定で16本すべてのボトルを特定することが可能です。このアプローチは、ボトルのグループを測定し、ユニークな年を利用して必要なテストの回数を最小限に抑えることに焦点を当てています。また、さらに効率的な戦略の可能性にも触れていますが、最適な方法はまだ不明です。

全体として、この課題は戦略的に考え、ボトルのユニークさを活かして、当初予想したよりも少ない測定でセラーから脱出することを求めています。

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GitHubのコードレビューのプロセスには多くの課題があり、代替手段としてgit-reviewが紹介されています。多くのユーザーは、GitHubのコードレビューが不十分だと感じており、特にスタックプルリクエストやインターディフレビューのサポートが不足していると指摘しています。主な不満点は、レビューの状態がリポジトリに保存されず、プロセスがウェブインターフェースに大きく依存していることです。

著者は、コードをローカルで自分のエディタを使ってレビューすることを好んでいます。これにより、ナビゲーションやテスト、コードの直接的な変更が容易になります。しかし、フィードバックを提供するためにはウェブインターフェースに切り替える必要があり、これが遅くて面倒だと感じています。

git-reviewは、コードレビューをコメントを含む単一のコミットとして扱うことでプロセスを簡素化することを目指しています。レビュー担当者と著者は、このコミットをレビューが完了するまで修正することができます。

ただし、コード内のコメントとしてレビューを行うというアイデアは魅力的ですが、コードに変更を加える必要があると複雑になり、コードとレビューコメントの間に対立が生じることがありました。これにより、プロセスが非効率的になってしまいました。

将来的には、Git自体に改善が加わることでレビューのプロセスが向上する可能性がありますが、現時点では著者は従来のウェブベースのレビューに戻ることにしています。より良い解決策が見つかることを期待しています。著者は、リモートインターフェースに依存せず、ローカルツールを活用したより統合的で効率的なコードレビューシステムを望んでいます。

最近のブログ記事では、著者がCSSにおける「infinity」キーワードの使い方を探求しています。特に、テキストプロパティであるテキストのインデント、単語の間隔、文字の間隔に焦点を当てています。著者は、Safari、Chrome、Firefoxの各ブラウザで実験を行い、これらのプロパティに無限の値を設定した場合の挙動を観察しました。その結果、視覚的な出力は似ているものの、計算された値はブラウザごとに大きく異なることがわかりました。

また、著者はz-indexの値に無限を使用する実験も行い、無限を追加したり操作したりしても計算された値は変わらず、要素の重なりに予期しない挙動を引き起こすことがわかりました。さらに、無限のアニメーション時間をテストしたところ、ChromeとFirefoxでは非常に長いアニメーション時間が表示され、Safariは応答しなくなりました。

最後に、著者は有限の数を無限で割ると、すべてのブラウザで常にゼロになることを指摘しました。全体として、この投稿はCSSとブラウザの挙動に関する無限の概念に関連した興味深い特性を強調しています。

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シーガイアオーシャンドームは、日本の宮崎に位置する野心的な屋内ウォーターパークと波のプールで、三菱重工業によって建設され、1993年に18億ドルの費用でオープンしました。ここには世界最大の屋内プールがあり、開閉式の屋根や、200種類の異なる波を作り出すことができる先進的な波生成技術が備わっており、多くのプロサーファーを惹きつけました。

その印象的な特徴や、スティングを迎えた華やかなオープニングにもかかわらず、ドームは経済的に苦しみました。収支を均衡させるためには、1日約15,000人の来場者が必要でしたが、実際には平均で約3,500人しか訪れませんでした。2001年には多額の負債を抱え、破産に至りました。

2002年にはリップルウッドホールディングスが経営不振のリゾートを買収し、改修に投資しましたが、利益を上げることはできませんでした。短期間の再オープンの後、オーシャンドームは2007年に完全に閉鎖され、2017年には解体され、フェニックスシーガイアリゾートが誕生しました。

Gemma 3 270Mモデルについての内容では、基本的な実装用のJupyterノートブックと、パフォーマンス向上のためにKV（キー・バリュー）キャッシュを含むノートブックの2つが紹介されています。基本的なノートブックを実行するには、約2GBのRAMが必要です。

異なるハードウェアでのモデルのパフォーマンスに関する主なポイントは以下の通りです。

Mac Mini M4 CPUでは、通常モードで8トークン/秒、コンパイルモードで9トークン/秒、KVキャッシュを使用すると130トークン/秒、KVキャッシュを使ったコンパイルモードでは224トークン/秒の速度が得られます。

Mac Mini M4 GPUの場合、通常モードで16トークン/秒、コンパイルモードではエラーが発生し、KVキャッシュを使用すると23トークン/秒、KVキャッシュを使ったコンパイルモードではエラーが発生します。

Nvidia A100 GPUでは、通常モードで28トークン/秒（1.84GBのVRAM）、コンパイルモードで128トークン/秒（2.12GBのVRAM）、KVキャッシュを使用すると26トークン/秒（1.77GBのVRAM）、KVキャッシュを使ったコンパイルモードでは99トークン/秒（2.12GBのVRAM）となります。

Qwen3 0.6Bモデルとの比較のために、別のスタンドアロンノートブックも用意されています。アーキテクチャの違いについての詳細は、現代の大規模言語モデル（LLM）アーキテクチャ設計に関する関連記事で確認できます。

ユニバーサルツールコーリングプロトコル（UTCP）1.0.1の概要

ユニバーサルツールコーリングプロトコル（UTCP）は、異なるプロトコル間でさまざまなツールの通信を円滑にするために設計された柔軟な標準です。バージョン1.0.0では、スケーラビリティ、拡張性、相互運用性、ユーザーフレンドリーさを向上させるためのモジュラー構造が導入されました。

主な特徴には、効率的に多くのツールやサービスプロバイダーを管理できるスケーラビリティ、コアシステムを変更することなく新機能を簡単に追加できる拡張性、既存のシステムとの統合を可能にする相互運用性、そしてシンプルな実装のための明確なデータモデルに基づいた使いやすさがあります。

1.0.0では、アーキテクチャにいくつかの変更がありました。コアライブラリとオプションのプラグインが分離され、コアパッケージにはデータモデルや通信、ストレージ、変数管理のためのインターフェースなどの基本的なコンポーネントが含まれています。また、プロトコルは別のインストール可能なプラグインとして管理され、コアを軽量に保っています。

インストールは、必要なプロトコルプラグインとともにコアライブラリをpipコマンドを使って行います。

バージョン0.xから1.0.0への移行では、依存関係を更新し、新しい標準に従って設定やインポートを調整する必要があります。用語の変更としては、「プロバイダー」を「コールテンプレート」に置き換え、ツールの名前付けやアクセス方法が変更されました。

使用例としては、UTCPクライアントを設定する際に、設定ファイルや辞書を使用してツールの呼び出し方法を定義できます。また、利用可能なツールを説明するためにUTCPマニュアルを使用し、古い用語を明確に置き換えることができます。

テストとビルドに関しては、新しいアーキテクチャを反映したテスト手順が更新され、コアライブラリとプラグインの両方でテストが可能です。配布のために各パッケージを必要に応じて個別にビルドします。

この概要は、UTCP 1.0.1の主な機能と更新を強調しており、開発者がプロトコルを理解し実装するのを容易にします。

ジョージとアレックスは、オンラインで販売されているすべての製品を検索できるデータベース「Channel3」を紹介しています。このプラットフォームには、アフィリエイト収益化の機能も備わっています。彼らはAI教師を開発する際に構造化された製品データを見つけるのに苦労し、この解決策を作ることになりました。

Channel3はコンピュータビジョン技術を使用して、製品のタイトルや価格などの詳細を抽出し、さまざまな小売業者からの製品リストを標準化された形式に統合します。このデータベースでは、特定の条件を使って製品を検索でき、結果は構造化されたJSON形式で返されます。

開発者は販売からのコミッションを得ることができ、Channel3は統合のためのAPIとSDKを提供しています。最初の1,000回の検索は無料で、その後は追加の1,000回ごとに7ドルの料金がかかります。現在、このサービスはアメリカ市場に限定されており、数百万の製品が含まれています。

彼らは、製品検索やeコマース統合の経験があるユーザーからのフィードバックを歓迎しており、サービスの改善に役立てたいと考えています。興味のあるユーザーは無料アカウントを作成し、製品の販売を始めることができます。質問や提案にも対応しています。

ネイサン・ソボは、セコイア・キャピタルが主導する3200万ドルのシリーズB資金調達を完了したと発表しました。これにより、同社の総資金は4200万ドルを超えました。会社は、迅速な統合開発環境（IDE）を4年間かけて開発しており、現在はソフトウェアのコラボレーションを強化する新しい方法に注力しています。彼らの目標は、コードに関する議論を直接コード自体と結びつけ、スナップショットや散発的なツールに依存する古い方法を超えることです。

この目的を達成するために、彼らはDeltaDBという革新的なバージョン管理システムを開発しています。このシステムは、単にコミットを追跡するのではなく、コードに対するすべての編集やインタラクションを記録します。これにより、リアルタイムでのコラボレーションが可能になり、AIエージェントとの統合も向上し、コードに関する会話が途切れることなく行えるようになります。DeltaDBはGitと連携しながら、変更のより詳細な追跡を提供します。

彼らのIDEであるZedは、人間とAIのインタラクションを保存し、コードにリンクさせる協力的な作業空間を作ることを目指しています。これにより、開発者はコードを理解しやすくなり、作業の効率が向上します。

同社はオープンソースでもあり、DeltaDBをオープンソースとして提供し、オプションの有料サービスを計画しています。また、ソフトウェア開発の未来を形作るために、さまざまな役割で積極的に採用を行っています。興味のある方は、macOSまたはLinuxでZedを試すことができます。

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著者は現在のプログラミング言語の質に疑問を呈し、データとオブジェクトの区別が不十分であることが多いと指摘しています。この混乱はプログラミングにおける設計上の悪い選択を引き起こします。

データとオブジェクトの違いについて、データは値によって定義されるものであり（例えば、整数の1は常に1です）、一方でオブジェクトはアイデンティティを持っています（例えば、整数の1のインスタンスが2つ存在することができます）。この区別を理解することは、効果的なプログラミングにとって非常に重要です。

多くのプログラミング言語、特にJavaやCなどは、データを効果的に表現するのに苦労しています。これらの言語では、変更不可能なオブジェクトを作成するなどの回避策が必要になることが多く、必ずしも理想的ではありません。

プログラミング言語には、データとオブジェクトをどのように扱うかに関するさまざまな設計選択肢があります。著者は、良いプログラミング設計はこれら二つの概念を明確に区別すべきだと提案しています。

著者は、RESTやJSONのような多くの現代的な手法が人気を集めていることに言及しています。これらの手法は、従来のオブジェクト指向アプローチがデータとオブジェクトを混同するのに対し、実際のデータをより良く扱うことを可能にします。

プログラミング設計を改善するためには、言語がデータとオブジェクトの区別をより良くサポートする必要があります。プログラマーは、自らの作業においてこの区別を意識的に考慮し、悪い設計選択を避けるべきです。

全体として、著者はプログラミング言語がデータとオブジェクトをどのように表現するかをより明確に理解することが、設計の質を向上させるために重要であると主張しています。

この記事では、アートにおけるパターンの楽しさ、特に繰り返しと変化を通じて得られる喜びについて述べています。まず、アンディ・ウォーホルの「キャンベルスープ缶」とギュスターヴ・カイユボットの「パリの街・雨の日」を対比させています。ウォーホルの作品は、日常的な商品を使うことで抽象表現主義に挑戦しており、一方でカイユボットの絵画は深みと複雑さに満ちたリアルな瞬間を捉えています。

著者は、私たちの脳が顔や場所、身体を認識するようにできているため、カイユボットの絵画が魅力的であることを強調しています。楽しさは内容だけでなく、傘や建物によって形成される三角形のような視覚的パターンや幾何学的形状からも生まれます。繰り返しとわずかな変化が視覚的リズムを生み出し、観る人の体験を豊かにします。

また、記事では「パレルガ」という概念についても触れています。これは、アートの意味に必ずしも中心的ではない装飾的な側面を指します。カイユボットの絵画における街灯は、単なる装飾ではなく、深みを増す重要な要素の一例として挙げられています。

さらに、著者は写真を含むさまざまなアート形式を比較し、異なる媒体においても視覚的な韻やパターンが存在することを示しています。これらのパターンを認識する楽しさは、私たちの認知能力に訴えかけ、鑑賞体験に満足感をもたらします。

最後に、この記事は、カイユボットの絵画やウォーホルの缶におけるアートの喜びは、私たちが本来持っているパターンや変化を見分け、楽しむ能力から生まれることを強調しています。

ValveのProtonは、発売から7年が経過し、Linuxでのゲーム体験を大きく変えました。最初はWindowsゲームをLinux上で動かすためのツールとして導入されましたが、現在では多くのゲームを簡単に楽しむことができるようになっています。多くのタイトルはクリック一つでスムーズに動作し、ProtonDBによると、15,000以上のゲームがLinuxでプレイ可能です。Valveの取り組みにより、SteamにおけるLinuxのシェアはほぼ3%に達し、Windowsの圧倒的なシェアを考えると大きな成果です。

Protonはゲームの互換性を向上させるだけでなく、Steam Deckのような将来のハードウェアに向けた基盤も築いています。この統合により、ユーザーは既存のゲームを再購入することなくアクセスできるようになります。MicrosoftやSonyといった大手パブリッシャーがSteamにゲームを提供する中で、Linuxユーザーにとってのゲーム環境はさらに改善されています。

全体として、Protonはゲーマーに新たな可能性を開き、Linuxでのゲーム選択肢が限られていた時代を思い出すのが難しくなるほどです。

ジョーと彼の友人であるマシューとジェイクは、LuminalというGPUコンパイラを開発しています。このコンパイラは、AIモデルのために自動的に高速なGPUコードを生成します。従来の方法とは異なり、Luminalは検索ベースのアプローチを採用しており、高水準のモデルコード（例えばPyTorch）を最適化されたGPUコードに変換します。このプロセスではAIや大規模言語モデルに依存しません。

彼らは数百万の潜在的なGPUカーネルを生成し、その中から最も高速なものを探し出します。この方法により、手動での入力なしに複雑な最適化が可能になります。Luminalが基本的な操作を最適化されたGPUカーネルに変換するデモを試すことができます。

現在、彼らはCUDAのサポートを追加し、検索機能を拡張し、さまざまなハードウェアに対応するためにソフトウェアを改善する作業を進めています。彼らの目標は、機械学習のエコシステムをシンプルにしながら、パフォーマンスを向上させることです。プロジェクトの詳細は、彼らのウェブサイトやGitHubで確認できます。

ポータブルビデオラックのような埋め込みネットワークを設定する際には、外部ネットワークとのIPアドレスの競合を避けるために、ランダムなサブネットを使用しないことが重要です。その代わりに、仮想ルーティングと転送（VRF）を利用することで、これらの競合を効果的に管理できます。

埋め込みネットワークとは、ポータブルなセットアップで使用される自己完結型のネットワークで、IPアドレスを再設定することなく外部ネットワークに接続する必要があります。サブネットの競合が発生するのは、内部ネットワークと会場のネットワークが同じサブネット（例えば、10.0.0.0/24）を使用している場合です。このような競合を避けるために珍しいサブネットを選ぼうとすることが多いですが、人為的なミスによって失敗することがよくあります。

IPv6を使用することで、アドレス指定が簡素化される場合があります。デバイスはリンクローカルアドレスを使用できるからです。しかし、多くの埋め込みデバイスはIPv6をサポートしていません。

VRFを使用すると、単一のルーター上で複数のルーティングテーブルを持つことができ、内部と外部で同じサブネットを使用しても競合が発生しません。ルーティングテーブルを分離することで、デバイスは自分のネットワーク内で通信しながら、インターネットへのアクセスも可能になります。

低コストのルーターを使用したシンプルな設定でVRFを実装でき、ポータブルラック内のデバイスが競合を気にせずに好みのサブネットを使用できるようになります。この設定には、VRFの作成、NATの確立、適切なルーティングルールの設定が含まれます。

ポータブルな埋め込みネットワークにおいて、VRFを使用することは、競合を避けながらIPアドレスを管理する信頼性の高い方法であり、異なる会場でのスムーズな運用を可能にします。

フェルマーの最終定理に関するプロジェクトが進行中で、Lean定理証明器を使って正式な証明を作成することを目指しています。このプロジェクトはケビン・バザードが主導しており、イギリスの工学・物理科学研究評議会からの助成金によって資金提供されています。プロジェクトはロンドンのインペリアル・カレッジで行われており、助成金に感謝の意が表されています。フェルマーの最終定理やLean定理証明器についての詳細は、プロジェクトの説明にリンクされた情報を参照してください。

このテキストは、Blueskyというソーシャルネットワークの基盤技術であるATプロトコルについて、開発者向けに紹介しています。Blueskyのアーキテクチャや構成要素を説明し、Fediverseのような他のネットワークとの違いを明確にすることを目的としています。

Blueskyは、会社（Bluesky PBC）や製品（ソーシャルネットワーク）を指すことがあります。このネットワークは、認証転送プロトコル（ATProto）に基づいており、さまざまな独立したサービスやデータタイプを接続します。

基本的な構成要素には、レコードとバイナリファイル（ブロブ）が含まれます。レコードは、投稿やフォローなどのアクションを表すJSONオブジェクトです。一方、ブロブはメディアストレージ用のバイナリファイルです。また、レキシコンはレコードの構造やルールを定義し、互換性やデータの整合性を確保します。ユーザーは分散型識別子（DID）によって識別され、アカウントの移動が可能で、接続を失うことがありません。

各ユーザーのデータは、パーソナルデータサーバー（PDS）に保存され、これがレコードやメディアの真実の源となります。データは、特定のレコードにリンクするユニークなAT URIを通じてアクセスできます。

ATProtoのアーキテクチャには、PDS、複数のPDSからデータを集約するリレー、クライアントアプリに処理されたデータを提供するアプリビューが含まれています。ユーザーは異なるPDS間で移動できるため、データホスティングにおいて柔軟性と選択肢が提供されます。

高度な機能として、ラベラーがアカウントやレコードにラベルを付けてコンテンツのモデレーションを支援します。また、フィードジェネレーターを使用すると、特定のアルゴリズムに基づいてカスタムフィードを作成できます。

Blueskyは組み込みのウェブインターフェースを提供せず、さまざまなクライアントアプリがAPIを介してPDSに接続して相互作用します。現在、ダイレクトメッセージ機能は計画されていますが、まだ利用できません。将来のアップデートでは、ユーザーのコミュニケーションやモデレーション機能が強化されることが期待されています。

開発者は、ATProtoのウェブサイトで提供されているさまざまなSDKやドキュメントを活用して、プロトコルを使用したアプリケーションやツールの構築を始めることができます。この文書は、ATプロトコルの構造や機能を概説し、その柔軟性やデータ処理能力、Blueskyエコシステム内でのサードパーティ開発の可能性を強調しています。

SimpleIDEは、Linux上でVB.NETプロジェクトのために設計された軽量の統合開発環境（IDE）です。GTK# 3と.NET 8.0を使用して構築されており、現代的で使いやすい開発環境を提供します。

主な機能として、コードエディタがあります。タブ付きの編集が可能で、ファイルを自動的に検出します。VB.NETの構文ハイライト機能やカスタマイズ可能なテーマも用意されています。また、コード補完やリアルタイムのエラー検出などのスマート機能も搭載されています。

プロジェクト管理のためのツールもあり、プロジェクトファイルや参照を管理できます。VB.NETのプロジェクトファイル（.vbproj）やソリューションファイル（.sln）をサポートしています。

ビルドシステムも統合されており、リアルタイムで出力を確認しながらビルドが可能です。ビルドと実行のオプションも簡単に利用できます。

AI統合機能として、Claude AIアシスタントがコード生成やリファクタリングをサポートします。

ユーザーインターフェースは、ダークテーマとライトテーマをサポートし、カスタマイズ可能なツールバーやドッキングパネルも利用できます。

開発者向けのツールとして、Gitの統合や高度な編集機能が備わっています。

インストールには、Linux OS（Ubuntu、Debian、Fedoraなど）、.NET 8.0 SDK、GTK# 3.24以上が必要です。インストール手順は、まず.NET 8.0とGTK#の依存関係をインストールし、次にSimpleIDEのリポジトリをクローンし、依存関係を復元してプロジェクトをビルドします。

使用方法は、コマンドラインからSimpleIDEを起動し、プロジェクトやファイルを開いたり、新しいプロジェクトを作成したり、ヘルプコマンドにアクセスしたりします。

キーボードショートカットも用意されており、ファイル操作や編集、ビルド、ナビゲーションに便利です。

プロジェクト構造は、主要なアプリケーションファイル、エディタ、ウィジェット、モデル、ユーティリティ用のフォルダに整理されています。

設定はJSONファイルに保存され、テーマや環境変数の調整が可能です。

開発や貢献に関しては、コーディング規約に従い、変更を提出する前にテストを行うことが推奨されています。

ライセンスはGNU一般公衆ライセンス第3版の下で提供されており、無料のソフトウェアです。

問題や貢献については、GitHubリポジトリを訪れてください。

SimpleIDEは、Linux上でのVB.NET開発を容易にし、生産性とユーザー体験を向上させるさまざまな機能を提供します。

PlutoPrintは、Pythonを使ってHTMLから高品質なPDFや画像を簡単に生成するために作ったツールです。既存のツールは複雑だったり、結果が良くなかったりするものが多かったため、シンプルで効率的なものを求めました。PlutoPrintは、印刷物に最適なPlutoBookのレンダリングエンジンを使用しており、使いやすいPythonのAPIを提供しています。このツールは、請求書や報告書、チケットの作成、Matplotlibからのグラフの統合に適しています。PlutoPrintをより便利にするためのフィードバックやアイデアを歓迎します。

新しいゲーム「Cubix」が、2025年8月7日から8月20日まで開催されるZX Spectrumのレトロゲームコンペティションの一環としてリリースされました。開発者のGoginによるこのゲームは、ZX Spectrum初の3Dプラットフォーマーとして注目されています。ゲームはパズルプラットフォーマー形式で、プレイヤーはBixというキャラクターを操作し、回転するレベルを進んでタリスマンを集めることが求められます。

Goginは、ゲーム「Fez」をプレイしたことがきっかけでCubixの制作を決意しました。彼は数年をかけてコンセプトを練り、ゲームのコーディングに取り組み、完成までに4.5ヶ月を要しました。このゲームは、平面の2Dグラフィックスを操作して3次元に見せることで3D効果を生み出しています。Goginは、メモリと処理能力を節約するために効率的なコーディング技術を駆使し、ZX Spectrum上でスムーズなゲームプレイを実現しました。

Cubixは無料でダウンロードでき、エミュレーターや互換性のあるZX Spectrumハードウェアでプレイすることができます。

Tidewave Webは、RailsやPhoenixアプリケーション向けに設計された新しいコーディングエージェントで、ブラウザ内で直接操作できます。これにより、異なるツール間でのやり取りを減らし、開発体験を向上させます。

主な特徴として、まず「共有ページコンテキスト」があります。Tidewaveは現在のユーザーインターフェースの状態を理解し、それをコードに結びつけるため、見えているものを説明する必要がありません。また、「深いフレームワーク統合」により、アプリケーション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ます。「共同ブラウザテスト」機能を使えば、ポイント＆クリックのインスペクターを利用して、ブラウザ内で直接機能を構築・テストできます。さらに、「簡単なセットアップ」で、1つの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だけで、ウェブアプリを通じてTidewaveにアクセスできます。

Tidewaveは、ユーザーとエージェントの間に共有コンテキストを作ることで、コーディングの煩わしいサイクルを減らすことを目指しています。現在はフルスタックのRailsとPhoenixアプリケーションをサポートしており、将来的にはReact、Django、Flaskなどのフレームワークにも対応する予定です。

Tidewaveチームは、ソフトウェア開発の特定の領域を理解するAI開発ツールの開発に取り組んでおり、文脈を欠いた一般的なツールを超えたものを目指しています。Tidewave Webは無料で試すことができ、無制限のメッセージを利用できるサブスクリプションオプションも用意されています。

PytypeはPythonのバージョン3.12以降のサポートを終了します。チームはPythonの型チェックに引き続き関心を持っていますが、新しいアイデアやフレームワークに焦点を移しています。

Pytypeは2012年にGoogleの開発者が型チェックを行うために作られました。PEP 484が受け入れられた後、型推論からインライン注釈への進化を遂げました。また、チームはGuidoやmypyと協力して、型注釈のための中央リポジトリであるtypeshedを設立しました。

しかし、pytypeの設計上の理由から、バイトコードの不安定性により新機能を迅速に実装することが難しくなっています。そのため、チームはGoogleのPythonユーザーのためにより良い型付けアプローチを探求し、Python 3.12以降のバージョンのサポートを終了します。

ユーザーには、現在利用可能な他の成熟した型付けソリューションを検討することを勧めています。pytypeの開発はチームの努力によるものであり、特にRebecca ChenにはPythonの型システムへの長期的な貢献と影響に感謝が捧げられています。

Zedlessは、プライバシーを重視したZedのバージョンで、ローカルでの使用とユーザーのコントロールを優先しています。現在も開発中であり、貢献を歓迎しています。

Zedからの主な変更点は以下の通りです。まず、Zedlessは特定のクラウドサービスに依存せず、それに必要な機能を削除します。次に、ユーザーのプライバシーを守るために、テレメトリーや自動クラッシュレポートを排除します。また、ユーザーが利用したいネットワークサービスを自由に設定できるようにし、デフォルトのプロバイダーは使用しない設定になります。これらの機能は初期設定ではオフになっています。さらに、貢献者ライセンス契約（CLA）は必要なく、貢献者は著作権を保持し、自分の権利が守られます。

ライセンス遵守については、継続的インテグレーション（CI）プロセスを成功させるために、第三者の依存関係に関する適切なライセンス情報が必要です。オープンソースライセンスの遵守を確認するために、cargo-aboutというツールを使用します。ライセンスに関するエラーが発生した場合は、特定の手順に従って解決する必要があり、プロジェクトの設定ファイルに詳細を追加したり、法的アドバイスを求めたりすることが含まれる場合があります。

オープンソースプロジェクトの維持には、時間やお金よりもエネルギーが重要です。主な課題は、メンテナーの疲弊やコミュニティの縮小です。プロジェクトを活気づけるための重要な戦略を以下に示します。

まず、新しいメンテナーを積極的に募集することが大切です。作業の負担を分担できる新しい貢献者を探しましょう。次に、既存のメンテナーのエネルギーを優先することが重要です。メンテナーが圧倒されないように、最も重要なことに集中する必要があります。また、ユーザーに対しては親切に接し、明確にコミュニケーションを取り、機能リクエストを拒否する際もその理由を説明しましょう。

優先事項のバランスを取ることも重要です。新しい機能がプロジェクトを複雑にする可能性があるため、矛盾を管理する必要があります。実用的なアドバイスとしては、繰り返し行う作業を自動化するためのツールを活用することが挙げられます。また、ソーシャルメディアでプロジェクトの更新情報を共有し、ユーザーとの関わりを深め、新しいメンテナーを引き寄せることも効果的です。すべてのことを文書化することも重要で、明確なドキュメントは新しいメンテナーや既存のメンテナーに役立ちます。さらに、休暇を取ることを許可し、自分の不在をユーザーに伝えることも大切です。

プロジェクトの文化を育むためには、プロジェクトが進化する中で機能リクエストを断るタイミングを知ることが必要です。建設的なフィードバックを受け入れつつ、ポジティブな強化を心がけましょう。また、自分の限界を認識し、過剰なコミットメントを避けることで、疲弊を防ぐことができます。

メンテナーの募集に関しては、多くの潜在的な貢献者が自らメンテナーになりたいと申し出ないことがあるため、こちらから声をかけることが重要です。積極的な貢献者に早い段階で責任を任せることで、彼らの関与とコミットメントを促すことができます。

最終的には、少数のメンテナーとユーザーがいればプロジェクトは自立し、元の創作者は徐々に距離を置くことができるようになります。

この記事では、Creative Coding Amsterdamのコーディングチャレンジの一環として「スペースインベーダー生成器」の制作について述べています。著者は、Rayvenというベクター3Dレンダラーを使って、楽しくランダムに生成されたスペースインベーダーを作ることを目指しました。

プロジェクトの発端は、著者がツール開発に時間をかけすぎて実際のプロジェクトを作成していないことに気づいたことです。スペースインベーダーは象徴的でレンダリングが簡単なため、生成することに決めました。

生成器のアイデアは人気を集め、他の人が自分のバージョンを作成できるコーディングチャレンジにつながりました。

デザインプロセスでは、著者が紙に38種類のインベーダーデザインをスケッチし、その後デジタルツールを使って作成しました。デザインの中にパターンを見つけ、幾何学的な形状に基づいてインベーダーを生成する方法を実装しました。

生成技術には、中心点を定義し、対称的なデザインを作成し、触手や角を追加するためにランダム化やミラーリングを用いた一連のステップが含まれます。

著者は、ベクターデザインをピクセルアートに変換する方法を説明し、クラシックなスペースインベーダーに似せるための技術を紹介しました。デザインが視覚的に魅力的になるように工夫が施されています。

生成器はインベーダーの目を作成し、特定のカラースペースを使用して色を適用し、より鮮やかさを出しています。

最後のステップでは、インベーダーをアニメーション化し、元のゲームのシンプルな動きを模倣してデザインに生命を吹き込みました。

著者は、無限にカラフルなインベーダーを生成できる生成器に満足しており、読者にも試してみるよう勧めています。また、今後の改善計画についても言及しています。

全体として、この記事はアートとプログラミングを組み合わせてユニークなデザインを生成するクリエイティブなコーディングプロセスを強調しています。

2025年8月にブルックリン公共図書館で開催されたバーナーフォン101ワークショップは、参加者に電話のプライバシーとセキュリティについて教育することを目的としていました。このワークショップの主なポイントは以下の通りです。

ワークショップの目的は、バーナーフォンについて学ぶことと、安全でサポートのある環境を提供することでした。参加者は、個人情報を明かさずに知識を共有することが奨励され、有害な使用を促進しないように配慮されました。

参加者は、自分のプライバシーに関する懸念を特定するために、三つの質問を使いました。何を守りたいのか、誰から守りたいのか、保護が失敗した場合にどうなるのかを考えることで、抗議活動や嫌がらせなどの特定のシナリオに基づいたバーナーフォンの使い方を調整する手助けとなりました。

ワークショップでは、スマートフォンに関連するリスクも強調されました。データ収集や情報漏洩のリスクがあり、プライバシーを保つための重要なポイントとして、デバイスの更新、強力なパスワードの使用、アプリの権限を制限することが挙げられました。

バーナーフォンは、プリペイドフォン、SIMローテーション、ミニマルフォン、デバイスの偽装という四つのタイプに分類されました。それぞれ異なるレベルの保護を提供しますが、完全な匿名性を保証するものではありません。

参加者は、バーナーフォンを効果的に設定する方法についても学びました。現金で購入すること、アクティベーション時に個人情報を避けること、データの保存を最小限に抑えることが推奨されました。

時には、電話を全く使わないことが最も安全な選択肢となる場合もあります。特にリスクの高い状況では、紙の地図や事前に決めた待ち合わせ場所などの代替手段が話し合われました。

ワークショップは、質疑応答と実践的なセッションで締めくくられ、参加者はプライバシー設定やバーナーフォンの設定について学んだことを実際に適用する機会が与えられました。

全体として、このワークショップは、自分のリスクを理解し、適切なツールを使うことでデジタルプライバシーを向上させることができると強調しました。

要約がありません。

「なぜOCamlを主なプログラミング言語に選んだのか」という記事で、ザビエル・ヴァン・デ・ウエステインは、OCamlにおける依存性注入の実装方法として、ユーザー定義の効果を使う方法と、モジュールを第一級の値として扱う方法の二つを紹介しています。どちらの方法も有効ですが、著者はそれらが過度に複雑で、実際のソフトウェアアプリケーションでは問題が生じることがあると指摘しています。彼は、OCamlのオブジェクトモデルを利用した新しいアプローチを提案し、これによって依存性注入が簡素化され、使いやすくなると考えています。

著者は、依存性注入がユニットテストにとって有益であり、高いテストカバレッジを達成しやすくなることを強調しています。効果システムは役立つ場合もありますが、型システムがないため、依存性注入には扱いにくいと述べています。OCamlのオブジェクトモデルを使用することで、より良い型推論が可能になり、コードがすっきりします。

彼は、オブジェクトを使った依存性注入の実装例を示し、このプロセスを促進するハンドラークラスの定義方法を説明しています。このアプローチは依存関係の管理をより効果的にし、コードの冗長性を減らします。

最終的に、著者は依存性注入にオブジェクトを使用することがOCamlにおいて強力で実用的な解決策であり、依存関係の追跡が容易になり、プログラムのテストがしやすくなると主張しています。彼は、OCamlのオブジェクト機能を活用したクリーンで効率的なソフトウェア設計のさらなる探求を呼びかけています。

ステファノ・マリネッリは、BSDカフェの成功に触発されたillumosカフェを紹介しました。BSDカフェは2023年7月に立ち上げられ、オープンソースツールを使った技術の共有と学びのための居心地の良い空間を提供しています。illumosカフェは、この使命をさらに推進し、安定性とZFSやDTraceといった革新的な機能で知られるオープンソースのオペレーティングシステムであるillumosに焦点を当てています。

illumosカフェの目的は、大手テクノロジー企業や中央集権的なサービスの影響を受けない独立したポジティブなコミュニティを育むことです。ユーザーがアルゴリズムやデータのマネタイズなしに繋がることができるプラットフォームを提供し、ユーザーのニーズを優先します。

技術的なセットアップには、SmartOSを実行する仮想マシンが含まれ、ウェブサーバーやソーシャルメディアプラットフォーム（Mastodon）などのさまざまなサービスが利用可能です。現在、カフェではMastodonとsnacの2つのサービスを提供しており、どちらも友好的で支援的な環境を促進しています。

Mastodonのインスタンスへの登録は現在受け付けており、プロジェクトは透明性を持って文書化されています。目標は、オープンソースのオペレーティングシステムの多様なエコシステムを作り出し、レジリエンスとコミュニティの関与を強調することです。illumosカフェは、illumosに興味のある人々にとって、歓迎される場所を目指しています。

要約がありません。

GoogleのPixel 10シリーズが発表されました。リサイクル素材を使用した洗練されたデザインで、4色のバリエーションがあります。新しいGoogle Tensor G5チップとGemini Nanoモデルを搭載し、AI機能とユーザー体験が向上しています。

主な特徴として、6.3インチの明るいディスプレイと、5倍の望遠レンズを含むカメラの大幅な改善があります。また、高度なズーム機能も備えています。Pixel 10 Proは、最大100倍のズームが可能なトリプルリアカメラシステムを搭載し、バッテリーサイズが大きく、充電速度も向上しています。

新しい「Magic Cue」機能は、通話中やアプリ使用時にリアルタイムで役立つ情報を提供します。また、「Camera Coach」機能は、ユーザーが写真撮影のスキルを向上させるためのヒントや提案を行います。

Pixel 10シリーズは、価格が799ドルからの予約注文が可能で、一般販売は2025年8月28日から開始されます。

要約がありません。

この記事では、オープンオフィスの欠点について述べています。オープンオフィスはコミュニケーションを促進するために設計されましたが、実際には生産性や従業員の満足度に悪影響を与えることが証明されています。オープンオフィスでは、気が散りやすく、ストレスが増加し、仕事のパフォーマンスが低下することがよくあります。研究によると、オープンな環境で働く人々は、より多くの中断を経験し、集中力が低下するため、メンタルヘルスやモチベーションに悪影響を及ぼす可能性があります。

オフィス内に物理的な障壁があると、心理的な健康が向上することが関連付けられています。これは、プライバシーや作業環境に対するコントロール感を提供するためです。研究によれば、オープンオフィスで働く従業員は、騒音や気が散る要因のために病気休暇を多く取り、認知パフォーマンスが低下する傾向があります。若い労働者はオープンオフィスの社交的な側面を評価することもありますが、プライバシーやコントロールの欠如に苦しむこともあります。

全体として、この記事は、オープンオフィスが特に若い従業員の間でパフォーマンスの低下を引き起こすサイクルを生む可能性があることを示唆しています。若い従業員はこうした環境に適応しやすいと見なされがちですが、実際にはその影響を受けやすいのです。

2025年8月、著者のニック・スウィーティングは、ブラウザ自動化においてPlaywrightからChrome DevTools Protocol（CDP）への移行について述べています。Playwrightは読みやすいQAテストを作成するのに役立ちますが、重要なブラウザの詳細を隠してしまうことがあります。CDPに切り替えることで、要素の抽出やスクリーンショットのキャプチャなどのタスクの速度が大幅に向上し、非同期反応やクロスオリジンのiframeサポートなどの新機能も追加されました。

移行の理由として、Playwrightのアーキテクチャが不必要な複雑さや遅延を引き起こしていたため、CDPを直接使用することに決めたと述べています。これにより、より多くの制御と効率が得られました。

ブラウザ自動化ツールの進化についても触れています。初期のテキストベースのブラウザから現在のツールまでの歴史を振り返り、SeleniumやPuppeteerなどのさまざまなツールの発展を紹介しています。

著者は、アダプタライブラリに依存することが、基盤となる複雑さを隠すため、自動化の信頼性に問題を引き起こす可能性があると強調しています。

新たな開発として、CDPに対する型安全なバインディングを提供する新しいPythonクライアント「CDP-USEライブラリ」が登場しました。また、ブラウザイベントに対する応答性を向上させるためのイベント駆動型アーキテクチャや、複雑なブラウザコンテキスト（ネストされたiframeなど）での要素管理を改善する新しい手法も導入されています。

改善が見られる一方で、タブのクラッシュやネットワークの遅延といった多くの課題は依然として存在していますが、チームはこれらの問題に取り組むことを約束しています。この記事は、ブラウザ自動化の進化と、特にAI駆動のアプリケーションにおける制御と効率の向上への欲求を強調しています。

Nexus Modsは、イギリスの新しいオンライン安全法に基づき、成人向けのモッドをダウンロードする際に身分証明書の確認を必要とすることを発表しました。この法律は、子供たちを成人向けコンテンツから守ることを目的としています。ユーザーは、パスポートや運転免許証をアップロードするか、顔認識技術を使用して年齢を確認できます。年齢確認を行っていないユーザーには、成人向けコンテンツが表示されなくなります。Nexusは個人情報が安全に保護されると保証していますが、プライベート企業と敏感な情報を共有することへの懸念もあります。多くのユーザーは、創造的な方法やVPNを使って年齢制限を回避しようとしており、プライバシーやサイバーセキュリティについての議論が巻き起こっています。この身分証明書の確認要件は、将来的にEUにも拡大される可能性があります。

データとAIに特化した企業、Databricksは、シリーズKの投資を行い、企業価値が1000億ドルを超えたと発表しました。この資金は、AI関連の取り組みを加速させるために使用され、製品の拡張や「エージェントブリックス」と「レイクベース」の開発に役立てられます。

エージェントブリックスは、企業データを活用してAIエージェントを作成するツールであり、レイクベースはAIに最適化された新しい運用データベースです。この投資は、将来のAI関連の買収や研究にも貢献する予定です。

CEOのアリ・ゴッジは、AI製品への需要が高まっているため、投資家からの強い関心が寄せられていると述べました。Databricksは、世界中で15,000以上の顧客にサービスを提供しており、BlockやComcastなどの大手企業に対して、データを分析やAIアプリケーションに活用するためのツールを提供しています。

同社は急成長を遂げており、最近ではMicrosoftやGoogle Cloudなどのテクノロジー大手との新たなパートナーシップを結びました。Databricksはサンフランシスコに本社を置き、データ分野での重要な技術を創出した創業者たちによって設立されました。

AWSは20年近くの歴史を持ち、その間に大きな変化がありました。特に古い情報がまだ流通しているため、最新の情報を把握するのが難しいこともあります。ここでは、さまざまなAWSサービスに関する重要な更新を紹介します。

EC2（Elastic Compute Cloud）では、セキュリティグループやIAMロールをインスタンスを停止せずに変更できるようになりました。また、EBS（Elastic Block Store）のボリュームは、インスタンスが稼働中でも接続やサイズ変更が可能です。インスタンスは、クリーンシャットダウンを待たずに迅速に停止または終了できます。信頼性も大幅に向上し、予期せずインスタンスが消えることが少なくなりました。スポットインスタンスは、より安定して管理しやすくなっています。さらに、パブリックアクセスの設定はデフォルトでより安全になりました。

S3（Simple Storage Service）は、書き込み後すぐにデータを読み取れるようになり、新しいバケットではデフォルトでパブリックアクセスがブロックされ、バケットは自動的に暗号化されます。また、GlacierストレージがS3に統合され、コストと復元時間が簡素化されました。

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発生するようになり、Transit GatewayやVPC共有などの新しいオプションが接続性を向上させています。CloudFrontの更新も迅速になり、待機時間が短縮されました。

Lambdaでは、タイムアウトの制限が15分に延長され、DockerイメージやEFSとの共有ストレージがサポートされるようになりました。コールドスタートの問題も改善されています。

EBSでは、新しいEBSボリュームがすぐにフルキャパシティで動作し、パフォーマンス管理の柔軟性が向上しました。

DynamoDBでは、アイテムに空のフィールドが許可され、パフォーマンスがより信頼性のあるものになりました。

コスト管理では、リザーブドインスタンスがSavings Plansに移行され、柔軟性が提供されています。EC2の料金は秒単位で計算され、コスト異常検出ツールが支出の監視を助けます。

認証に関しては、権限にはIAMロールが推奨され、ユーザーアクセスにはIAMアイデンティティセンターが勧められています。

全体的に、AWSサービスはより信頼性が高くなり、障害が少なくなっています。また、AWSアカウント管理が簡素化され、メンバーアカウントの閉鎖が容易になりました。

これらの更新は、AWSが使いやすさとセキュリティの向上に向けてシフトしていることを反映しており、ユーザーがサービスを効果的に利用しやすくなっています。

昨年、私はCSSの3D変形を使って3D環境を構築するデモを作成しました。最近、このデモをより複雑なモデルやリアルなライティング、影、衝突検知を取り入れて改善しました。この投稿では、使用した技術について説明します。

3Dオブジェクトは、その形を定義する点（頂点）から作られます。CSSでは、従来の3D形状の代わりに、長方形のHTML要素（例えば<div>）を使用します。これにより、CSSの変形を適用してこれらの要素を回転させたり位置を調整したりすることが簡単になります。私は、平面やチューブなどの基本的な形状を作成するJavaScript関数を使って3Dオブジェクトを構築しました。

ライティングは大きな課題でした。リアルなライティングを作成するために、変形された要素の角を計算する関数を作成しました。最初はグラデーションを使って光を模擬しましたが、よりリアルな効果を求めました。<canvas>要素を使用することで、光が表面に当たる様子を正確に表現したライトマップを生成しました。この方法では、12ピクセルごとに光をサンプリングして、拡大してもリアルに見えるテクスチャを作成しました。

ライティングのためにキャンバスを使用することで、影を落とすことも可能になりました。光源に対する表面の順序を決定することで、影のある領域を示すライトマップを作成できました。

衝突検知には、高さマップを使用しました。これは、環境内のオブジェクトの高さを視覚的に表現するものです。これにより、プレイヤーが自分の位置に基づいて上下に移動できるかどうかを判断できます。

今後の計画として、これらの技術を使ってゲームを開発し、Three.jsライブラリ用のCSS3レンダラーを作成して3Dレンダリング能力をさらに向上させるつもりです。

著者は、さまざまな非営利団体、特に技術系の団体への寄付経験について語り、これらの団体が寄付者を惹きつけるのが難しい理由をいくつか挙げています。

まず、寄付のプロセスについてです。多くの技術系非営利団体は、寄付者が簡単に寄付できる方法を提供するのに苦労しています。特に、大口の寄付を行うための「寄付者アドバイスファンド（DAF）」を通じた寄付については、明確で簡単な「寄付」ページが必要です。複数の選択肢と明確な指示が求められます。

次に、効果的なマーケティングの重要性があります。非営利団体は、潜在的な寄付者に自らの価値をしっかりと伝える必要があります。具体的には、団体の使命、寄付の影響、財政的なニーズ、最近の成果についての質問に答えることが含まれます。しかし、多くの技術系非営利団体は、この重要な情報を提供できていません。

また、影響報告書も重要です。年次の影響報告書は、透明性と説明責任のために必要です。これらの報告書は、成果を強調するだけでなく、それを財政的な結果や将来の目標に結びつけるべきです。しかし、ほとんどの技術系非営利団体は、これらの報告書を作成していないか、明確さに欠ける形で作成しています。

人とのつながりも大切です。寄付者との関係を築くためには、個人的な交流が不可欠です。技術系非営利団体は、書面でのコミュニケーションに頼ることが多く、これではつながりを深めるのが難しくなります。電話や対面でのやり取りを通じて寄付者と関わることで、関係を強化し、継続的な支援を促すことができます。

最後に、著者は非営利団体が寄付者を惹きつけ、維持するために、営利企業と同様に販売志向の考え方を取り入れる必要があると強調しています。資金調達には大きな努力が必要であることを認識することが重要です。

著者は、技術系非営利団体が寄付を集めるための戦略を改善することを望んでおり、より良いコミュニケーション、透明性、個人的な関与が成功の鍵であると述べています。

Googleは、検索におけるAIモードを強化し、ユーザーがレストランの予約などのタスクをより効率的に完了できる新機能を導入しています。この機能は現在、アメリカのGoogle AI Ultraの加入者が利用でき、今後180以上の国でも利用可能になる予定です。

主な改善点は以下の通りです。まず、AIモードは複雑なタスク、例えばレストランの予約を見つけて行う手助けができるようになりました。リアルタイムの空き状況をさまざまなプラットフォームから収集し、ユーザーの好みに基づいた選択肢を提供します。

次に、ユーザーは過去の検索ややり取りに基づいて、食事やその他の興味に関するカスタマイズされた提案を受け取ることができます。また、新しいリンク共有機能により、ユーザーはAIモードの回答を友人や家族と共有でき、旅行やパーティーなどのイベントの計画を共同で行うことが可能になります。

さらに、AIモードはその利用範囲を広げており、世界中のより多くの人々がその機能を享受できるようになります。これらの改善は、Google検索をより役立つものにし、ユーザーにパーソナライズされた実用的な情報を提供することを目指しています。

Gero SimoneとTheo SchearがEmojinationから提出したミラーボールの絵文字の提案は、Unicode絵文字ライブラリへの追加を求めています。ミラーボールはディスコボールとも呼ばれ、パーティーや音楽、ダンスの象徴として世界中で認識されています。その華やかでキラキラした外観から、1920年代からナイトクラブで人気のあるアイテムとなり、喜びやお祝いと結びついています。

この提案では、ディスコボールの絵文字が多くの人に求められていることが強調されており、ユーザーからの関心が長い歴史を持っています。この絵文字があれば、パーティーや楽しさを表現するデジタルコミュニケーションがより豊かになるとされています。提案は、既存のスタンプとの互換性、予想される使用頻度、似たような絵文字と比べた際の独自の視覚的アイデンティティを基に、その追加を支持しています。

ポップカルチャーにおいて、ディスコボールは音楽や映画、ファッションに登場し、マドンナやU2などのアーティストによって使用され、その重要性がさらに強調されています。著者たちは、この絵文字を追加することでパーティー関連の絵文字セットが完成し、永遠の祝祭の象徴を提供できると考えています。

要約がありません。

この記事では、音楽の着信音の盛衰について、特に「クレイジーフロッグ」という人気の着信音を例に挙げて説明しています。この着信音は、ピーク時にイギリス市場の31%を占めました。クレイジーフロッグは1990年代後半に音声ミームとして始まり、2000年代初頭には商業的成功を収め、4,000万ポンド以上の売上を記録しました。

当初、着信音は消費者が自分の個性を表現する手段となり、音楽業界にとっても厳しい時期の収益源となりました。しかし、2008年には技術の進化や文化的な好みの変化により、着信音の売上が急激に減少し始めました。人々は電話よりもテキストメッセージを好むようになり、ユニークな着信音の需要が減少しました。

インドのような国では、電話が依然として人気であり、着信音の市場が維持されています。しかし全体として、着信音の新鮮さは薄れ、多くのユーザーが同じ曲の繰り返しに飽きてしまいました。この記事は、着信音に対して懐かしさを感じる人もいるかもしれませんが、実際には音楽の広い世界の中で一時的で必要のないトレンドであったことを示しています。

要約がありません。

README.mdファイルは人間の読者のために作られており、プロジェクトに関する簡単な情報や貢献方法、一般的な説明を提供します。一方、AGENTS.mdはコーディングエージェント向けで、ビルド手順やテストガイドラインなど、READMEには収まりきらない詳細な指示を提供します。このように分けることで、READMEは人々にとって分かりやすく保たれ、エージェントには特定の指示を記載する場所が与えられます。AGENTS.mdの形式は、コーディングエージェントを使用する誰でも採用できるようになっています。

Mapbox Vector Tile（MVT）フォーマットは、大規模な地図の視覚化において広く使われている標準であり、AWSやMeta、Microsoftなどの大手企業でも採用されています。しかし、このフォーマットは約10年前に作られたもので、技術の進歩により登場した新しい大規模な地理空間データソースには十分に対応していません。

この制約を解決するために、本論文ではMapLibre Tile（MLT）フォーマットを提案します。これは現代のニーズに合わせて設計された新しいベクタタイルの仕様です。私たちのテストでは、MLTがMVTよりもデータを最大で3倍圧縮でき、特定の大きなタイルにおいては6倍の効率を示すことが分かりました。さらに、MLTはデータを最大で3倍速く処理でき、GPU処理を活用して将来の地図描画を改善するための新機能も導入しています。

この記事では、現代の継続的インテグレーション（CI）システムの複雑さと欠点について、特にGitHub ActionsやGitLab Pipelinesといった人気のプラットフォームに焦点を当てています。これらのシステムは進化し、多くの便利な機能を提供していますが、著者はそれらが過度に複雑になり、従来のビルドシステムに似てきていると主張しています。

現代のCIプラットフォームは強力で、開発者が信頼性の高いソフトウェアをより頻繁に提供するのを助けます。しかし、多くの機能や設定があるため、複雑さも大きくなり、ユーザーは複雑なYAMLファイルを管理しなければならないことが多いです。

著者は、先進的なCIシステムがビルドシステムと重複していると指摘しています。つまり、両者は似たような機能を果たしているため、この重複が混乱や非効率を引き起こすことがあります。ユーザーは一つのシステムではなく、二つの複雑なシステムを管理することになりかねません。

記事では、CI機能をビルドシステムに直接統合する必要性が強調されています。統一されたシステムがあれば、ワークフローが簡素化され、ユーザー体験が向上すると述べています。これにより、開発者は変更をリモートサーバーにプッシュすることなくCIジョブを実行できるようになります。

著者は、MozillaのTaskclusterを強力なCIプラットフォームの例として挙げています。Taskclusterは、より柔軟なタスク定義と優れたセキュリティ対策を提供します。多くの現在のCI提供物が固定されたYAML設定に依存しているのに対し、Taskclusterはタスクをスケジュールするための一般的なAPIを提供しています。

著者は、CIシステム、ビルドシステム、さらにはバッチジョブ実行ツールの機能を統合した単一のプラットフォームを想像しています。このプラットフォームは柔軟なタスクスケジューリングをサポートし、統一によって効率を向上させ、複数のシステムを管理する際の複雑さを最終的に軽減することが期待されます。

記事は、このビジョンがすぐに実現することに対する懐疑的な見解で締めくくられています。統合されたソリューションの市場が小さいためです。しかし、著者は主要なCIプラットフォームが最終的にこれらのアイデアを採用することに期待を寄せています。

要するに、この記事は現代のCIシステムの複雑さを批判し、ビルドシステムとの統合の必要性を提案し、ソフトウェア開発プロセスを簡素化できる統一プラットフォームのビジョンを示しています。

この記事では、「エージェントAIブラウザ」に関連する課題やリスクについて説明しています。エージェントAIブラウザは、オンラインでの買い物やメール管理などのタスクを自動化するために設計されたAIシステムです。これらのブラウザは便利ですが、十分なセキュリティ対策が欠けていることが多く、詐欺やフィッシング攻撃に対して脆弱です。

「スカムレキシティ」という新しい用語が登場しました。これは、AIブラウザを利用した複雑な詐欺の新時代を指します。詐欺師はユーザーを騙すのではなく、AIを騙すことで、ユーザーが気づかないうちに金銭的な損失を引き起こすことができます。

研究者たちは、PerplexityのCometというAIブラウザを使って、偽のオンラインショップやフィッシングメールなどの古典的な詐欺をテストしました。その結果、AIはこれらの詐欺を検出できず、時には人間の介入なしに購入を完了したり、敏感な情報を漏らしたりすることがありました。

「プロンプトインジェクション」という新しい攻撃手法も紹介されています。これは、コンテンツに隠された指示を埋め込むことで、AIの行動を操作するものです。研究者たちは、これが悪意のある行動、例えば有害なファイルのダウンロードにつながる可能性があることを示しました。

現在のAIブラウザは、ユーザー体験を優先するあまり、セキュリティの隙間が生じています。この記事では、AIシステムに強固なセキュリティ対策を初めから組み込む必要性が強調されています。

AI技術が進化するにつれて、詐欺師はさらに洗練された手法を開発する可能性が高く、単一の脆弱性を通じて複数のAIシステムを制御できるようになるかもしれません。著者たちは、AIブラウザのセキュリティ機能を向上させ、AIを利用した詐欺の脅威からユーザーを守ることを提唱しています。

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この記事では、メモリ帯域幅を測定することでGPUの性能を理解し、ベンチマークツール「Evolve」の開発に役立てる目的について説明しています。GPUのメモリアクセスはCPUに比べて複雑で、データの取得を管理するためにディスクリプタを使用することが多いです。

バッファにはいくつかの種類があります。バイトアドレスバッファは、任意のデータ型を読み込むことができる基本的なバッファですが、4バイトのアラインメントが必要です。構造化バッファは、指定されたデータサイズを必要とし、データのアラインメントを最適化します。型付きバッファは、テクスチャユニットの機能を利用して効率的にデータを読み込むことができます。

テクスチャユニットは、テクスチャの読み込みに関する複雑な操作を処理し、アドレッシングやフィルタリングを行います。これらの処理は性能に影響を与えることがあります。GPUは、L1やL2などのさまざまなキャッシュを使用して速度やレイテンシの問題を管理し、メモリ書き込みを最適化するために書き戻しキャッシュのような手法を採用しています。

レイテンシ管理において、GPUは複数のスレッドを処理することで、メモリリクエストを待っている間のアイドル状態を避け、性能を向上させることができます。この記事では、読み取りと書き込みの帯域幅を効果的に測定するためのマイクロベンチマークの作成方法について詳しく説明し、キャッシュヒットの重要性や使用するバッファのサイズについても触れています。

さまざまなGPUをテストした結果、メモリ性能に違いがあることが明らかになり、特定のアーキテクチャはバッファやテクスチャの使用を最適化することで利益を得られる可能性があることが強調されました。この研究は、GPUアーキテクチャに関するさらなる研究の必要性を示唆しており、今後のマイクロベンチマークの開発計画もあります。

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最近、ある人が「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、そのサイトが自分の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が表示されました。このようなことがウェブサイトでよくあるのかどうか、彼は疑問に思っています。調べたところ、別の拡張機能である「uBlock Origin」には「LANへの外部侵入をブロックする」という機能があることがわかりましたが、デフォルトでは有効になっていませんでした。

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オーストラリア郵便は、8月29日から施行される新しい関税の影響で、一時的にアメリカへの荷物の発送を停止しました。この決定は、世界中の郵便サービスに影響を与える大きな混乱の一部であり、多くの運送業者が新しい関税の変更に適応するのに苦労しています。これにより、アメリカに輸入される低価格の商品に対して関税や手数料が必要になります。

これまで、800ドル未満の荷物は税金が免除されていましたが、この免除は来週で終了します。郵便サービスは、新しい関税に関する混乱を管理するため、アメリカ向けの輸送品を受け付けないと発表しました。このため、eコマース企業には大きな不安が広がっており、オーストラリアのブランドであるアペロなどは、アメリカへの発送を完全に停止しています。

世界中の多くの郵便事業者は、新しい関税の徴収を管理するのが難しく、一部はすでにアメリカへの発送を完全に停止しています。オーストラリア郵便は、商人のためにこれらの関税を処理する方法を模索していますが、アメリカへの発送を完全に停止するかどうかはまだ確認されていません。

AI開発を整理するために、シンプルなプロジェクト管理システムを作成しました。主な問題は、複数のAIエージェントを使用する際にタスク間の詳細を見失うことでした。既存のプロジェクト管理ツールでは、リポジトリとの同期が難しかったため、役に立ちませんでした。

私の解決策は、GitHub Issuesを主要なデータベースとして利用することです。このシステムは約50のbashスクリプトとマークダウン設定から成り立っています。具体的には、以下の機能があります。まず、マークダウン形式の製品要件文書（PRD）を作成するためのブレインストーミングを支援し、エピックを設定してタスクに分割し、それをGitHubのイシューと同期させます。また、複数のタスクの進捗を同時に追跡できるようにし、すべてが元の仕様にリンクされることを保証します。さらに、コマンドラインから迅速に操作できるようになっています。

このシステムを数ヶ月間使用しており、出荷時間が約半分に短縮されました。まだ初期開発段階ですが、私たちには効果的です。GitHubを基盤としたプロジェクト管理やAI駆動のワークフローに取り組んでいる他の方々からのフィードバックを求めています。

TLS証明書の使用にはいくつかの課題がありますが、Relayという無料のツールがそのプロセスを簡素化するために設計されています。特に自宅のサーバー環境での利用に適しています。Relayは、ACMEクライアントとLet's Encryptのような証明書発行機関との間を安全に接続します。

Relayの主な利点は、ACMEクライアントを使って数分で証明書を迅速に発行できることです。また、複数の認証情報を管理する必要がなく、シンプルなDNS設定が可能です。さらに、ACMEプロセスの可視化ができ、更新のリマインダーも提供されます。

Relayは公式ウェブサイトで試すことができ、ブログではさらに詳しい情報を読むことができます。試した後のフィードバックも歓迎されています。

インテルは、特定のCore CPUやArc GPUを購入すると、バトルフィールド6を無料で提供するキャンペーンを開始します。このプロモーションは2025年8月20日から利用可能です。

デンマークは、ヨーロッパで最も高い25%の書籍税を廃止することを決定しました。これは「読書危機」に対処するための措置です。政府は、この変更によってより多くの人々が本を購入することを期待しています。文化大臣のヤコブ・エンゲル＝シュミット氏は、この変更を発表し、最近の報告書ではデンマークの15歳の24%が簡単な文章を理解するのに苦労していることが示されたと述べました。この税の廃止により、政府は毎年約3億3000万クローネ（約5100万ドル）の損失を被ることになります。出版業界は、この税の引き下げを求めており、デンマークのすべての人が物理的な本にアクセスできるようにするための取り組みを行っています。

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CWIC（Compute Where It Counts）は、タスクの難易度に基づいて計算を最適化する新しいアプローチで、効率的なトランスフォーマーモデルを作成します。主なポイントは以下の通りです。

CWICは、CPUのスループットを三倍に増加させることができ、ベンチマークでの性能をわずか10%低下させるだけで済みます。各トークンに対する計算量を調整することで、より解釈しやすくなっています。

このモデルは、ラベル付きデータや手動ルールを必要とせずに、いつ計算を増やしたり減らしたりするかを学習します。学習した活性化閾値を使用して、どの計算をスキップするかを判断し、効果的なスパース性を実現します。

大規模言語モデル（LLM）はリソースを多く消費し、ハードウェアコストが高くなります。CWICは、活性化のスパース性に焦点を当てた効率向上のためのさまざまな方法の一つです。

CWICは、バックプロパゲーションを通じて直接活性化閾値を学習し、以前のヒューリスティックな方法と比較して性能を向上させます。また、異なるパラメータが異なるレベルのスパース性を持つことを可能にします。

評価では、CWICが以前の方法を上回り、特に高いFLOP削減レベルで効果的に計算リソースをタスクの難易度に応じて配分できることが示されました。

CWICは、処理速度を大幅に向上させ、計算リソースの配分を解釈することで、実際のアプリケーションにおける効率を改善します。

今後、チームはCWICをさらに強化し、より良いトレーニング方法やスケーラビリティを追求する計画です。リアルタイムで計算を適応的に調整できるモデルを目指しています。

全体として、CWICは大規模言語モデルをより効率的でコスト効果の高いものにし、さまざまなタスクに適応できる重要な進展を示しています。

2025年においても、私たちはLagoのコアAPIにRuby on Railsを選んでいます。これは、私たちのチームが豊富な経験を持ち、製品を迅速に構築できるからです。Railsが時代遅れだという見方もありますが、ShopifyやGitHubのような成功した企業が今も使用していることから、その信頼性が示されています。

Railsは迅速な製品提供を可能にし、特にスタートアップにとっては重要です。私たちはRailsのAPI専用モードを活用し、開発プロセスを効率化しています。

Railsのスケーラビリティについて批判する声もありますが、私たちはスケーリングの問題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。最新のRailsの機能やRedis、Sidekiqといったツールを活用し、高いAPIリクエストの処理を効率的に行っています。

Railsにはパフォーマンスの制限や同時実行の問題といった欠点がありますが、私たちのフレームワークに対する深い理解がこれらの課題を乗り越える助けとなっています。また、特定のタスクにはGoやRustといった他の言語も使用しています。

熟練したRuby開発者を見つけることは私たちにとって問題ではありません。選考を厳しく行い、優秀な人材が依然として豊富にいるからです。

2025年においてもRailsを選ぶ理由は、質の高い製品を迅速に提供できるからです。Railsはツールであり、私たちのニーズに非常に適しています。

この記事では「バスファクター」という概念について説明しています。これは、プロジェクトにおいて重要な知識を持つメンバーが離脱したり、利用できなくなった場合のリスクを測る指標です。従来、バスファクターが1である場合、1人の喪失が完全な知識の欠如につながることを意味します。

しかし、2022年11月にChatGPTがリリースされて以来、多くのテクノロジー業界の人々は「AIファースト」のアプローチを採用し、プロジェクトを理解するのではなく、コーディングにAIを重視するようになりました。この変化により、バスファクターがゼロになる状況が生まれました。つまり、誰もコードがどのように作成されたのか、またはそれを維持する方法を知らない状態です。これは特にバグやセキュリティの問題に対処する際に大きなリスクを伴います。

著者は、コーディングに対するAIへの依存、いわゆる「バイブコーディング」が問題であると警告しています。これは、誰もソフトウェアの明確な理解を持たない状況を生み出し、ユーザーデータを危険にさらす可能性があります。結論として、AIが完璧なコードを生成できるまで、AIに完全に依存することは根本的に誤りであると強調しています。

WiredとBusiness Insiderは、フリーランスのジャーナリストであるマルゴー・ブランシャールが執筆した記事を、AIによって生成された可能性があるとの懸念から削除しました。また、非営利団体のIndex on Censorshipも、同様の疑念が浮上したため、彼女の記事を取り下げることになりました。

ブランシャールは4月以降、さまざまな出版物に複数の記事を執筆してきましたが、その多くには確認できない引用や存在しない人物に関する詳細が含まれていました。Dispatchの編集者であるジェイコブ・フレディは、存在しない架空の鉱山町「グレイブモント」に関するブランシャールからの疑わしい提案を受け取りました。フレディはこの提案がAIによって生成されたのではないかと疑い、ブランシャールに対して問いただしましたが、彼女は返答しませんでした。

Press Gazetteからの問い合わせを受けて、WiredやBusiness Insiderを含むいくつかの出版物は、彼女の記事が編集基準を満たしていないとして迅速に削除しました。Index on CensorshipもAI生成コンテンツの被害に遭ったことを認め、プロセスの見直しを行っています。

この状況は、AIの時代におけるジャーナリズムの信頼性に対する懸念を浮き彫りにしています。多くの出版物が、増加するAI生成コンテンツの中で基準を維持するのに苦労しています。

この記事では、RusticlというRustベースのOpenCL 3.0ドライバーと、AMDの公式ROCm OpenCLドライバーを比較しています。テストには、Radeon 8060Sグラフィックスを搭載したRyzen AI Max+「Strix Halo」が使用されました。Rusticlは大幅に改善され、OpenCL 3.0をサポートしていますが、ROCmはOpenCL 2.1までのサポートにとどまっています。著者は、同じハードウェアとソフトウェアの環境で両方のドライバーを使ってベンチマークテストを行い、RusticlがAMDの専用ソリューションとどのように比較されるかを調べました。今後のテストでは、Intelのグラフィックス上でのRusticlの性能も比較する予定です。全体の目的は、RusticlがオープンソースのOpenCLドライバーとしてどれほど効果的であるかを評価することです。

著者は天体写真に触発され、市販のトラッカーからカスタムの望遠鏡マウントの製作に移行しました。最初は適切な追尾機器を見つけるのに苦労し、高価な選択肢も考慮しました。

カスタムPCB設計を発見した後、著者はその知識を活かして、コンパクトで効率的なギアシステムであるハーモニックドライブを使用した望遠鏡マウントを作成しました。設計の過程で、モーターや制御システムについて広範に調査し、FreeCADやKiCadを使ってマウントを設計しました。

このマウントの主な特徴は、片方の軸にサーボモーター、もう片方にステッパーモーターを使用し、どちらもハーモニックドライブを備えているため、精度が高いことです。また、ESP32-S3というマイクロコントローラーが通信と制御を担当し、USB-Cに対応した電源供給により携帯性も考慮されています。

設計や組み立ての過程で、PCBのミスによる通信の問題など、いくつかの課題に直面しました。しかし、修正を経て最終的な製品は良好に機能し、天体写真に適した追尾精度を達成しました。

プロジェクト全体の費用は約1,700ユーロで、市販の選択肢と競争力がありますが、学びたいという欲求と創造性が主な動機でした。著者は、自分でマウントを作ることの満足感を強調し、成功した追尾やプロセスを通じて得たスキルの向上の喜びを語っています。