要約がありません。

このブログ記事では、高容量のウェブサーバーに関する技術の進展について、io_uring、kTLS、Rustなどの技術に焦点を当てています。

まず、歴史的な背景として、初期のウェブサーバーはリクエストを処理するためにプロセスを使用していましたが、これは効率が悪いものでした。その後、スレッドやpoll()、select()といった手法が導入されましたが、多くの接続を処理するにはスケーラビリティが不足していました。

そこで登場したのがepollです。epollは、数千の接続をより効率的に処理できるように設計されており、従来の方法に比べてオーバーヘッドが少なくなります。

次に、io_uringという技術があります。これは、ウェブサーバーがカーネルに非同期でコマンドをキューイングできるようにし、高価なシステムコールの必要性を最小限に抑えることで、パフォーマンスを向上させます。

最適なパフォーマンスを得るためには、CPUコアごとに1つのスレッドを実行し、メモリアクセスを各コアにローカルに保つことが推奨されます。また、接続のためにメモリを事前に割り当てることで、システムコールの必要性を減らし、メモリの断片化を防ぐことができます。

kTLSは、Linuxカーネルの機能で、CPUからカーネルに暗号化タスクをオフロードすることで、TLSデータを処理する際の効率を向上させます。

さらに、io_uringを使用したデスクリプタレスファイルにより、従来のファイルデスクリプタに伴うオーバーヘッドが軽減されます。

著者は、これらの技術を活用したウェブサーバー「tarweb」を作成しました。このサーバーは、リクエストごとにシステムコールを行うことなくHTTPSリクエストを処理することができますが、kTLSとio_uringの統合にはいくつかの課題があります。

今後の作業として、著者はコードの最適化とベンチマークの実施を計画しており、また、Rustでのio_uringの使用に関してはメモリ管理の問題から安全性に懸念を示しています。

全体として、この記事はウェブサーバー技術の進化と、著者の個人的なプロジェクトが現代の技術を組み合わせてパフォーマンスを向上させる様子を強調しています。

要約がありません。

大規模言語モデル（LLM）の改善における主な課題は、性能と効率のバランスを取ることです。GPT-5は、テスト時ルーティングという手法を用いて、各クエリに対して最適なモデルを効率に基づいて選択します。この新しいフレームワークであるAvengers-Proは、異なるLLMを組み合わせて性能と効率を最適化します。Avengers-Proは、受け取ったクエリを分析し、両方の要素を考慮したスコアに基づいて最も適したモデルにルーティングします。

6つのベンチマークと8つのトップモデル、特にGPT-5-mediumを用いたテストでは、Avengers-Proは素晴らしい結果を出しました。GPT-5-mediumに比べて平均精度を7%向上させる一方で、コストは27%削減できます。また、その性能の約90%を63%低コストで提供することが可能です。さらに、特定のコストに対して常に最良の精度を提供し、特定の精度に対しては最低コストを実現しています。なお、このフレームワークのコードはオンラインで公開されています。

Inconvoのリアムとオーガンは、開発者が自社のSaaS製品にAI分析エージェントを追加できるプラットフォームを作りました。このプラットフォームを利用することで、ユーザーはデータに簡単にアクセスし、対話することができます。データベースとの接続を簡素化し、データアクセスやユーザーのやり取りを管理するためのツールを提供しています。

Inconvoは、AI分析をより使いやすくすることに重点を置いており、ユーザーがChatGPTのようなツールから期待する迅速で柔軟なデータインサイトのニーズに応えています。従来のビジネスインテリジェンスツールとは異なり、InconvoはAIが生成したSQLクエリを検証し、エラーや不正なデータアクセスを防ぐ仕組みを整えています。

このプラットフォームはマルチテナントデータベースに対応しており、クレジットカード情報を必要としない無料トライアルを提供しています。開発者はデモを通じてプラットフォームを試したり、ビデオプレゼンテーションを視聴したりすることができます。ユーザーからのフィードバックも歓迎されており、ツールのさらなる改善に役立てられています。

DeepSeek V3.1がリリースされ、よりインテリジェントなエージェントへの大きな進展を示しています。

この新バージョンの主な特徴は、ハイブリッド推論機能です。モデルは「考える」モードと「考えない」モードの二つのモードで動作します。「考える」モードでは、以前のバージョンよりも迅速な応答が可能です。また、ツールの使用や複雑なタスクの処理能力も向上しています。

APIの更新も行われました。APIには二つのモードがあり、「考えない」モードはdeepseek-chat、そして「考える」モードはdeepseek-reasonerです。128KトークンのコンテキストとAnthropic APIフォーマットをサポートしています。新しいベータAPIには厳格な関数呼び出し機能が含まれています。

ツールとエージェントの性能も向上しました。ソフトウェアエンジニアリングやターミナルタスクにおいて、より良いパフォーマンスを発揮します。また、複雑な検索に対する多段階推論も強化されています。

モデルの更新として、V3.1 Baseは拡張されたトレーニングデータセットと更新されたトークナイザーを搭載しています。V3.1 BaseとV3.1のオープンソースの重みも利用可能です。

価格変更については、2025年9月5日16:00 UTCに新しい価格体系が導入される予定です。それまでは現在の価格が維持されます。

詳細については、DeepSeekのウェブサイトを訪問し、価格ページを確認してください。

ウェブサイトがソーシャルメディアでコンテンツを共有する方法を簡素化する提案が話題になっています。この提案では、新しいHTML属性「rel="share-url"」を使用します。現在、FacebookやLinkedIn、Redditなどの各プラットフォームは、それぞれ異なるリンクやテキストの形式を必要とするため、共有方法が混乱を招いています。

提案された「Share Openly」という解決策では、ウェブサイトがヘッダーにメタタグを追加することで、共有プロセスを標準化することを提案しています。このタグには共有用のURLが含まれ、テキストのプレースホルダーも自動的に埋め込むことができます。

例えば、ウェブサイトは次のように使用できます。Facebookの場合は「<link rel="share-url" href="https://www.facebook.com/sharer.php?u={url}&t={text}">」、LinkedInの場合は「<link rel="share-url" href="https://www.linkedin.com/sharing/share-offsite/?url={url}">」、テキストのみを受け付けるMastodonのようなプラットフォームでは「<link rel="share-url" href="https://mastodon.social/share?text={text}%0A{url}">」のようになります。

この提案は、ウェブサイトが異なるプラットフォームに共有の意図を伝えるための統一された方法を作り、ユーザーがコンテンツを共有しやすくすることを目的としています。著者はこのアイデアに対するフィードバックを求めており、読者がこの提案を有用だと感じるか、どのような変更を提案するか、また実際に使用するかどうかを尋ねています。

2025年4月、サンダーバードはサンダーバードプロを発表しました。これは、サンダーバードアプリのユーザーの生産性を向上させるためのオプションのサブスクリプションサービスです。主な機能は以下の通りです。

まず、サンダーメールというメールサービスがあります。これはIMAP、SMTP、JMAPをサポートしており、ユーザーは自分のドメインをホストすることも、サンダーバードが提供するメールアドレスを利用することもできます。初期のサーバーはドイツに設置される予定です。

次に、サンダーバードアポイントメントというスケジューリングツールがあります。これはメール作成ウィンドウに直接統合されており、ユーザーはメールを離れることなくスケジュールリンクを作成できます。将来的には、グループスケジューリングやさまざまな会議タイプのサポートが追加される可能性があります。

さらに、サンダーバードセンドという安全なファイル共有ツールもあります。これにより、メールクライアントから直接大きなファイルを送信でき、プロユーザーには500GBのストレージが提供されます。ファイルは分割アップロードや暗号化に対応し、データ保護が図られます。

すべてのサンダーバードプロツールはオープンソースであり、自己ホスティングも可能です。これらのサービスはオプションであり、無料版のサンダーバードには影響を与えません。サンダーバードは、マークダウン形式のノートやAI機能などの追加機能の開発も計画しており、ユーザーのプライバシーを守ることを重視しています。

サンダーバードプロのベータテスターに興味があるユーザーは、更新情報を受け取るための待機リストに参加することができます。

要約がありません。

要約がありません。

2021年のDEF CON 29の講演では、サイバーセキュリティに関するさまざまなトピックが取り上げられました。主な内容は、最新の脅威や技術の脆弱性、サイバー攻撃からの防御方法についての議論です。講演者たちは、セキュリティ問題について常に情報を得ることの重要性を強調し、デバイスやデータを守るための実用的なアドバイスを提案しました。また、サイバーセキュリティの向上におけるコミュニティの協力の役割も強調されました。全体として、この講演は現在のサイバーセキュリティの状況についての教育と意識向上を目的としています。

マネージャーとして、ミスは避けられません。誰かを傷つけるフィードバックをしたり、誤った判断を下したり、約束を忘れたりすることがあります。重要なのは、これらのミスの後にどのように対応するかです。

ベッキー・ケネディ博士の著書「グッド・インサイド」によれば、育児やマネジメントにおいて重要なスキルは「修復」です。これは、自分のミスを認め、責任を持ち、チームとの関係を再構築することを意味します。悪いマネージャーは自分の過ちを認めないことが多いですが、良いマネージャーは自分の行動がチームに与える影響を率直に認識することで信頼を築きます。

マネージャーがチームを相談せずに困難な状況に置いた場合、その後の対応が重要です。ミスを認め、変化を約束することで信頼が生まれます。修復には、何が間違っていたのかを具体的に示し、他者への影響に焦点を当て、自分の行動を変え、信頼を再構築するには時間がかかることを理解することが含まれます。

修復に対する心の余裕を持つことで、マネジメントスキルが向上し、失敗を恐れずに意思決定やリスクを取ることができるようになります。マネジメントは完璧さではなく、価値を提供し、チームを支え、ポジティブな職場環境を作ることが大切です。ミスが起きたときには、修復を受け入れ、学び、前に進み続けることが重要です。

最新のuvツール（バージョン0.8.13）のリリースにおいて、「uv format」と呼ばれる実験的な機能が導入されました。この機能は、Python開発者がuvのインターフェース内で直接コードを整形できるようにし、Ruffの整形機能を活用します。

uv formatは、コード整形を簡素化し、別の整形ツールを使用する必要をなくします。この機能を利用するには、uvのバージョンが0.8.13以上であることを確認してください。プロジェクトを整形するには、uv formatというコマンドを使用し、整形を確認するにはuv format --check、変更点を表示するにはuv format --diffを実行します。

ユーザーは、--の後に引数を追加することで整形をカスタマイズできます。例えば、行の長さを設定したり、特定のファイルを整形したりすることが可能です。ただし、この機能は実験的なものであり、将来のアップデートで変更される可能性があり、初期の制限があるかもしれません。ユーザーからのフィードバックが改善に役立つでしょう。

この新機能は、Python開発の体験を向上させることを目的としており、コード整形を簡単にします。

著者はGoプログラミング言語に対する不満を表明し、いくつかの設計選択が不必要に複雑で問題を引き起こすと批判しています。

まず、変数のスコープについて、著者はGoのエラーハンドリングが意図した使用範囲を超えてしまうことがあると指摘しています。これにより、コードが読みづらくなり、バグのリスクが高まります。

次に、nilの扱いについても問題があると述べています。Goには二種類のnilがあり、これが混乱を招き、nil値の扱いに一貫性が欠ける原因となっています。

また、ポータビリティの問題も指摘されています。著者は、Goの条件付きコンパイルのアプローチが、ポータブルなプログラムの保守を複雑にしていると主張しています。

append関数の動作についても言及されており、予期しない結果を引き起こす可能性があるため、スライスがどのように変更されるかがすぐには分からないことが問題視されています。

リソース管理に関しては、Goのdefer文が他の言語と比べて不十分であり、リソースのリークやクリーンアップのタイミングに関する混乱を招く可能性があるとされています。

例外処理についても触れられています。Goは例外を使用しないものの、開発者は予期しない終了から安全なコードを書く必要があり、これが不必要な複雑さを加えていると指摘しています。

UTF-8の扱いについては、非UTF-8データの処理がデータ損失を引き起こす可能性があると批判されています。特に古いファイル名に関して問題が生じることがあります。

最後に、メモリ管理についても懸念が示されています。特にクラウド環境では、コストがRAMの消費に関連しているため、Goのメモリ使用量が問題視されています。

全体として、著者はGoの設計上の決定に欠陥があり、過去のプログラミング経験から学んだ教訓を活かせていないため、効率が悪く保守が難しいコードにつながっていると考えています。

SVGの<path>要素は複雑ですが、曲線を描くための強力なツールです。このガイドでは、そのコマンドや使い方を理解する手助けをします。

<path>要素は、グラフィックデザインソフトのペンツールのように機能し、さまざまな描画コマンドを組み合わせることができます。d属性には描画指示が含まれており、M（移動）やL（直線）などのコマンドが動きや描画を示します。

主なコマンドには以下があります。まず、**移動（M）**は描画の開始点を設定します。次に、**直線（L）**は指定した点までの直線を描きます。ベジェ曲線には、**二次曲線（Q）**があり、1つの制御点を使って曲線を作ります。また、**三次曲線（C）**は2つの制御点を使ってより複雑な曲線を描きます。**弧（A）**は、点の間に楕円弧を描き、半径や回転などの複数のパラメータが関与します。

弧のパラメータには、rxとryがあり、楕円の半径を制御します。大弧フラグは、点の間の短い道か長い道を選択します。スイープフラグは、弧の方向（時計回りか反時計回り）を決定します。

さらに、**パスの閉じ方（Z）**は、開いているパスを開始点に戻る直線を描くことで閉じます。また、相対コマンドを使用する場合は、小文字の文字（例：l）を使い、最後の点に対する相対的なコマンドを指定します。

滑らかな曲線の遷移を作成するには、T（二次）やS（三次）などのコマンドを使って自動的に制御点を計算することができます。

このガイドは、SVGパスの基本的な理解を提供し、複雑なコマンドや実用的な応用についての洞察を与えます。高度な技術を学ぶには、SVGのインタラクションに焦点を当てたアニメーションコースを検討してみてください。

約1ヶ月前、2006年製のApple iMacを手に入れ、SSDをアップグレードしました。しかし、システムがクラッシュし、SSDの転送速度が非常に遅くなりました。ディスク修復を行った後、速度は少し改善しましたが、期待していたほどではありませんでした。SSDが偽物ではないかと疑いました。性能が悪く、ファイルのコピーもできなかったからです。

この疑念を確かめるために、読み書きテストを行うツールをインストールしましたが、SSDが使用できなくなり、フォーマットもできませんでした。小売業者のeMagに連絡したところ、商品が誤って表示されており、購入時とは異なる情報が掲載されていることがわかりました。

最終的にドライブをフォーマットすることができましたが、書き込み速度は依然として非常に遅かったです。実際には128GBの本物のSSDで、ファームウェアが改変されて大容量に見せかけられているのではないかと疑いました。eMagのカスタマーサポートは、返品手続きを開始することを確認しました。結果的に、SSDの全額返金を受けることができました。

この経験から、信頼できる販売元から購入することの重要性が浮き彫りになりました。このような詐欺を避けるためには、慎重に選ぶ必要があります。

この記事では、画像のスケーリングに関連するAIシステムのセキュリティ脆弱性について説明しています。この脆弱性を利用すると、攻撃者は画像を操作してユーザーデータを不正に取得することができます。攻撃者は、一見無害に見える画像に隠された指示を含めて送信し、AIシステムが画像を処理し縮小する過程を悪用します。この手法により、ユーザーのアカウントから攻撃者のメールアドレスに機密情報を送信することが可能になります。

重要なポイントは以下の通りです。まず、画像のスケーリングに関する脆弱性があります。縮小された画像には、フル解像度では見えない悪意のある指示が含まれることがあり、これにより攻撃者はプロンプトインジェクション攻撃を実行できます。次に、GoogleアシスタントやVertex AI Studioなど、さまざまなプラットフォームで成功した攻撃が示されており、この脆弱性が広範囲にわたることが強調されています。

攻撃者は、バイキュービック補間などの異なる画像縮小アルゴリズムを使用して、AIシステムで不正な動作を引き起こす画像を作成することができます。また、Anamorpherという新たに開発されたオープンソースツールは、ユーザーがこれらの攻撃を作成し視覚化するのを助け、画像スケーリングがどのように悪用されるかを理解しやすくしています。

さらに、記事では画像のアップロードを制限し、AIモデルによって処理された画像のプレビューを提供し、画像によって引き起こされる不正な動作を防ぐための厳格なセキュリティ対策を実施することが提案されています。最後に、著者は、特にモバイルデバイスにおいてこれらの脆弱性がより顕著になる可能性があるため、AIシステムのセキュリティ対策に関する継続的な研究の必要性を強調しています。

全体として、この記事はAIシステムが画像を処理しスケーリングする方法に関連する重要なセキュリティリスクを浮き彫りにし、こうした攻撃から守るためのより良い防御策の必要性を訴えています。

オンライン掲示板の4chanは、イギリスのメディア規制機関であるOfcomから提案された2万ポンドの罰金を支払うことを拒否しています。この罰金は、オンライン安全法に従わなかったことに対するものです。4chanの弁護士は、同サイトがアメリカで運営されているため、イギリスの規制に法的に従う義務はないと主張しています。また、Ofcomの行動をアメリカのテクノロジー企業に対する嫌がらせと見なしています。弁護士は、4chanがアメリカの法律に違反していないことを強調し、罰金に対してアメリカの裁判所で異議を唱える意向を示しました。アメリカの企業は第一修正の権利を保持していると述べています。

Ofcomは、4chanがユーザーの安全要件に従っているかどうかを調査していますが、具体的なコメントは出していません。アメリカ政府も、イギリスの規制が言論の自由やデータの安全性に影響を与えることに懸念を示しています。最近の政治的な議論では、イギリスやEUによる過剰な規制に対する反発の動きが見られます。もし4chanが罰金に対して成功裏に異議を唱えた場合、Ofcomはイギリスでのサイトへのアクセスを制限するために、支払いのブロックや検索結果の制限など、他の手段を検討する可能性があります。

この記事では、Pythonの高度な機能について説明しています。特に、Python 3.10で導入された__subclasshook__とパターンマッチングに焦点を当てています。

__subclasshook__は、抽象基底クラス（ABC）がサブクラスとして何を認識するかを定義できる機能です。これにより、サブクラスがABCを意識していなくても、特定の条件に基づいて認識されることがあります。例えば、クラスの名前が回文である場合、そのクラスは回文名として認識されることがあります。

新しいパターンマッチング機能は、配列や辞書、カスタムオブジェクトに対してマッチングを行うことができます。この機能では、isinstance()を使用して型を確認し、ABCがパターンマッチングの結果に影響を与える可能性があります。

著者は、ABCがパターンマッチングの動作をどのように決定できるかの例を示しています。例えば、__iter__メソッドがないクラスは「反復可能でない」と見なされ、柔軟な型チェックが可能になります。

Pythonの動的型付けにより、実行時に型を作成できるため、より複雑なパターンマッチングのシナリオが実現できます。

記事では、NotやAndといった関数を紹介し、複数の条件に基づいてマッチングできる新しいABCを作成する方法を示しています。これにより、Pythonの柔軟性が強調されています。

しかし、著者はこれらの技術を本番コードで使用する際には注意が必要だと警告しています。これらの技術は混乱や予期しない動作を引き起こす可能性があるため、慎重に扱うべきです。全体として、この記事はPythonの機能の創造的な使い方を探求しつつ、注意深くアプローチすることの重要性を強調しています。

最近、GPT-5の医療評価を行ったところ、以前のGPT-4モデルと比べてパフォーマンスがわずかに低下していることがわかりました。この結果は興味深いと感じました。詳細については、こちらの報告書をご覧ください。

この記事では、ソフトウェア開発におけるAIの利用がもたらす課題と機会について、特に「バイブデバッグ」に焦点を当てています。バイブデバッグとは、コーディングプロセスが混沌として管理できなくなる現象を指します。

著者は、自身のコーディングプロジェクトでバグに苦しんでおり、乱雑なコードがデバッグ作業を妨げることを強調しています。コードを簡素化しようとする試みが、時には重要な機能を失う結果につながることもあります。

AIツールは生産性を向上させる一方で、コードやバグの爆発的な増加を引き起こす可能性があります。企業がAIコーディングツールを急速に導入することで、品質を維持するためのプレッシャーが高まります。

AIを利用する開発者が増えることで、コードの量が増え、欠陥が発生する可能性も高まります。企業はこのリスクを管理するために、品質保証の実践を強化する必要があります。

また、強化された監視と高度な継続的インテグレーション/継続的デプロイメント（CI/CD）プロセスが不可欠です。これらのシステムは、AIによって生成されたコードの量を処理し、その信頼性と安全性を確保するために進化しなければなりません。

企業がAIの要求に適応する中で、コードの安全性や監視に焦点を当てたB2Bソフトウェアソリューションの成長が期待されています。

AIの進化が期待される一方で、その改善が迅速に、または継続的に行われるとは限らないことに注意が必要です。組織は現在のAI技術の状態に備える必要があります。

全体として、AIのコーディングへの統合がソフトウェア開発の風景を変えており、品質管理や監視のための新しい戦略が求められていると論じています。

要約がありません。

要約がありません。

人工知能（AI）製品の進化する状況について、その予測不可能で確率的な性質が重要なポイントとなっています。

AIは、ChatGPTのようにデータを記憶するのではなく、パターンマッチングによって機能します。そのため、多くの人々は、AIがその創造者によって完全には理解されていない方法で行動することを受け入れるのが難しいと感じています。

AIの急速な進展に対する懐疑的な見方は、過去の新技術、例えばインターネットに対する反応と似ています。こうした変化に適応できる人々は、大きな成功を収めることができます。

従来のソフトウェアは予測可能な入力と出力に依存していましたが、AIは不確実性をもたらします。決定論的な機能ではなく、AIは統計的な分布に基づいて動作するため、ソフトウェアの設計や構築方法を再考する必要があります。

AIモデルは予期しない結果を生成することがあります。この予測不可能性にユーザーはしばしば苦しみ、期待が満たされないときにフラストレーションを感じることがあります。

完璧な信頼性を目指すのではなく、製品開発者は不確実性を管理することに焦点を当てるべきです。これは、ターゲットとするオーディエンスや市場における受け入れ可能な予測不可能性のレベルを理解することを含みます。

成功するAI製品の開発には科学的な手法が必要です。古いエンジニアリングの原則に固執するのではなく、実際の使用に基づいて継続的にテストし、適応することが重要です。

データはユーザーの行動を理解し、AI製品を改善するための中心的な要素です。企業は部門の壁を取り払い、データを効果的に活用するために協力する必要があります。

技術業界は、予測可能な結果の世界から新たな行動が生まれる世界へと移行しています。この変化を受け入れ、経験に基づくアプローチを採用する組織は成功し、古いモデルに固執する組織は苦しむことになるでしょう。

全体として、AIの予測不可能な性質を理解し活用することが、成功する製品を構築するための鍵となる新しい時代に突入しています。

要約がありません。

Amazon Web Services（AWS）のCEO、マット・ガーマン氏は、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コストで雇えるだけでなく、AIに関与し、企業内での学びや成長に欠かせない存在であると考えています。ガーマン氏は、若い労働者に特定の技術スキルだけでなく、批判的思考や問題解決能力を教えることの重要性を強調しました。技術が急速に進化する中で、これらのスキルが必要だとしています。

また、AIの効果を生成されるコードの量で測ることには懐疑的で、量よりも質が重要だと主張しました。ガーマン氏は、AWSの開発者の80%以上がさまざまな作業を支援するためにAIツールを使用していると述べ、開発者とAIの協力的なアプローチを奨励しています。要するに、ガーマン氏はジュニアスタッフを維持し、将来に向けて適応可能なスキルを教えることに焦点を当てるべきだと提唱しています。

要約がありません。

最近、タンマイ・ゴパール氏がAIの導入に関する課題についての記事を発表しました。特に「自信を持って間違える」AIの出力に焦点を当てています。この用語は、高い自信を持って不正確な情報を提供するAIシステムを指し、いくつかの問題を引き起こします。

まず、ユーザーはAIの応答の正確性を確認するために過剰な時間を費やし、投資対効果が低下します。次に、一度の誤りが信頼を損なうことがあり、複数の成功によって信頼を回復するよりも影響が大きいです。その結果、ユーザーは従来の方法に戻ってしまうことがあります。また、不正確さに対する明確なフィードバックがないため、ユーザーはAIシステムを改善しようとする意欲が低下します。さらに、多くのAIプロジェクトは、小さな不正確さが結果に大きな誤りを引き起こすために失敗します。

ゴパール氏は、完璧な正確性を追求するのではなく、AIシステムが不確実性を伝えるべきだと提案しています。このアプローチにより、ユーザーのフィードバックから学び、時間とともに改善される「正確性のフライホイール」が生まれる可能性があります。

より良いAIシステムを実現するために、組織はAIが不確実なときにそれを示すことができるか、修正から学ぶかどうかを問いかけるべきです。この記事では、特定の分野を理解する専門的なAIを構築することが信頼性と使いやすさを向上させるのに役立つと強調しています。

要するに、「自信を持って間違える」問題に対処することは、AIの導入と効果を向上させるために重要です。

Text.aiは、グループチャットのための新しいAIネイティブコミュニケーションプラットフォームを開発する革新的な企業です。このプラットフォームは、人々のコラボレーションの方法を向上させることを目指しています。他のAIアシスタントとは異なり、Text.aiは複数のユーザーに対して知的で適応可能なサポートを提供し、グループ内の相互作用を改善します。

このポジションは、創業メンバーとしてのフルスタックエンジニア（フロントエンドおよびバックエンド）を募集しています。主な業務は、React Nativeを使用してiOSおよびAndroid向けのモバイルアプリを構築し、Pythonを使ってバックエンドシステムを統合することです。具体的には、モバイルアプリの開発をリードし、ユニークなグループコラボレーション機能を作成し、リアルタイムでの調整のために高度なAI機能を実装します。

理想的な候補者は、React Nativeアプリの開発経験が4年以上あり、バックエンド統合においてPythonに精通していることが求められます。また、ユーザー体験に重点を置いた消費者向け製品に対する強い直感を持ち、スタートアップ環境での挑戦に対処できる能力が必要です。

Text.aiに参加する理由は、画期的な技術に取り組む機会があり、影響力のある投資家や経験豊富な創業者に支えられていることです。また、AIとコミュニケーションの最前線での技術的な課題に取り組むことができます。

福利厚生には、競争力のある給与、株式、401kプラン、フィットネス補助が含まれます。

応募には、履歴書または最近の経験の説明、役割への興味とText.aiに対する期待を表明すること、過去の作品やプロジェクトへのリンクが必要です。Text.aiは、人間のつながりを強化する意味のある技術を創造したいと考えるエンジニアを求めています。

著者は、ゲーム「NetHack」をプレイしているときに直面する問題について語っています。ゲームに夢中になりすぎて、時間を忘れてしまうことです。この問題を解決するために、著者は「メールデーモン」という機能を利用しています。この機能を使うと、ゲームを中断せずにメールを受信できます。

この機能を有効にすると、NetHackは設定した間隔で新しいメールをチェックします。メールが届くと、プレイヤーにスクロールが配信されます。プレイヤーはそのスクロールを使って、メールプログラムでメールを読むことができます。著者はLisp版のNetHackを使用しており、この機能を自分のメールクライアントであるmu4eと統合したいと考えています。mu4eはmbox形式ではなく、maildir形式を使用しています。

このギャップを埋めるために、著者はcronジョブを作成しました。このジョブは、新しいメッセージをチェックしてmboxファイルを更新することで、maildirをmbox形式に変換します。また、著者はemacsclientを通じてmu4eを開くためのスクリプトも作成しました。これにより、複数のEmacsプロセスを立ち上げることなく、効率的にメールを管理できます。

全体として、著者はゲームを楽しみながらも、常に接続を保つための技術的な解決策を共有しています。

ウェアラブルデバイスは、健康に関連する信号を追跡し、健康状態を予測するのに役立ちます。高度なモデルは主に基本的なセンサーデータとともに使用されますが、行動データの方が健康により関連しているため、より有用です。この研究では、162,000人から得た25億時間以上のデータを用いてモデルを作成し、特有のデータに合わせてモデルの設計を最適化しました。モデルは57の健康タスクでテストされ、さまざまな実世界の状況で良好な結果を示しました。特に、睡眠や健康の変化を時間をかけて予測する能力が高いことが分かりました。この結果は、ウェアラブル技術のモデル設計をカスタマイズする必要性を強調しており、健康アプリケーションの新たな可能性を示唆しています。

著者は、Docker Composeプロジェクトの構築と実行において、Dockerの代わりにPodmanを使用することを好んでいます。Podmanはルートレスでデーモンレスであるため、著者のニーズにより適していると考えています。Podmanでは、Docker Composeプロジェクトを2つの方法で実行できます。一つは公式のDocker Compose CLIをPodmanの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用する方法です。しかし、どちらの方法にも制限があります。

著者は、Podmanの下でBuildKitを有効にしたDocker Compose CLIを使用しようとしています。Podmanのソケットを指すDockerコンテキストを設定することで、Docker Composeを動作させることができることを発見しました。また、より良い機能を得るためにBuildKitサービスを設定しましたが、これによりデーモンが導入され、Podmanのデーモンレスの特性に反することに気づきました。

デーモンを使用しないようにするために、著者はBakahというツールを作成しました。これはDocker ComposeプロジェクトをよりシンプルなJSON形式に変換し、Podmanを直接使用するのではなくBuildahを使ってイメージを構築します。Bakahはまだ開発中であり、一部の高度な機能が欠けていますが、複雑なプロジェクトを管理するために著者のニーズを満たしています。著者は今後のプロジェクトでもBakahを使用して作業の流れを効率化する予定です。

「ghostty」というGitHubプロジェクトについての内容があり、AIツールの使用に関する重要なプルリクエストが取り上げられています。

このプロジェクトは現在、1,000件のフォークと34.6kのスターを獲得しており、ユーザーの間で人気があることがわかります。

最近のアップデートでは、貢献者がコードを提出する際にAIツールを使用した場合、そのことを明示する必要があると強調されています。これは、プロジェクトのメンテナーが貢献の質を評価するために重要です。

変更を提案した貢献者は、AIが生成したコードはしばしば質が低く、経験の浅いユーザーがそれを認識できない可能性があるため、質の低い提出が増える恐れがあると指摘しました。

コミュニティからは、この開示要件に対して賛否が分かれましたが、多くの人が透明性の必要性に同意しています。

さらに、いくつかのユーザーは、AIツールの開示に関する基準を作成することを提案し、プロセスを簡素化し、貢献の明確さを向上させることを目指しています。

全体として、このプロジェクトは責任あるAIの使用に焦点を当て、貢献者が自分の提出物の質を認識できるように努めています。

要約がありません。

EPFLの研究者たちは、C-Tubesという新しい手法を開発しました。この手法を使うことで、紙や金属などの平らな材料から複雑で曲がった3D形状を作ることが可能になります。従来、これらの形状をデザインするのは難しく、高価な道具が必要でしたが、C-Tubesを使うことで、平らなストリップを曲げて接続し、しわを寄せることなく強い管状の構造を作ることができます。このため、家具や照明、建築デザインに適しています。

このプロセスは、創造的なデザインと計算アルゴリズムを組み合わせており、最終的な形状が平らな材料から構築可能であることを保証します。この手法は生産を簡素化するだけでなく、廃棄物や材料の使用を減らし、従来の製造方法に比べてより持続可能です。

C-Tubesは家具や建築などさまざまな分野に応用でき、革新的なデザインの可能性を提供します。研究者たちは、生産プロセスを複雑にすることなく、ユニークなデザインを作成できることを示すことを目指しています。この開発は、数学、デザイン、実用性を融合させており、今後のデザインや建設の進展に道を開くものです。

要約がありません。

この文書では、Monibotの支援を受けて、さまざまなGolangのSQLiteドライバーについてのベンチマークをレビューしています。テストには異なるライブラリが使用されました。

テストされたライブラリには、CGOを使用したものとしてbvinc、craw、eaton、mattn、modernc、zombie、sqinn（これはdatabase/sqlドライバーではありません）が含まれています。また、純粋なGoで書かれたドライバーとしてglebarezとncrucesがあり、これらはdatabase/sqlドライバーです。

テスト環境は、Debian/GNU LinuxをOSとして、Intel Core i7-1165G7のCPU、32GBのRAM、1TBのNVME SSDを使用しました。Goのバージョンは1.24.5で、各テストは2回実施し、より良い結果を記録しました。

データベースのスキーマには、ユーザー、記事、コメント用のテーブルが含まれ、特定のインデックスが設定されています。

ベンチマークの結果は、シンプル、リアル、複雑、多数、大きい、同時実行といった異なるシナリオに分類されました。挿入とクエリの時間はミリ秒単位で測定され、時間が短いほどパフォーマンスが良いことを示します。主な発見としては、特定のドライバーが常に他のドライバーより優れているわけではなく、パフォーマンスは特定の使用ケースによって異なることが挙げられます。また、CGOを使用しないSQLiteドライバーも実用的になっています。

結論として、SQLiteドライバーの選択はアプリケーションの具体的な要件に依存すべきであり、テストされたドライバーの中に明確な勝者は存在しません。

AI分野の職種名は常に変化しており、多くの人にとって混乱を招いています。このガイドでは、さまざまなAI職種名を主要な要素に分解して明確にします。

AI職種名は、子供向けの本の構成に似て、一般的な用語が組み合わさって作られることが多いです。職種名には、いくつかの重要な修飾語があります。「フォワードデプロイド」は、顧客と密接に連携し、彼らのニーズに基づいてAIアプリケーションを開発する役割を指します。「アプライド」は、AIそのものを作るのではなく、AIを活用した製品の設計や構築に焦点を当てています。

職種のドメインについても説明します。「AI」は、チャットボットや画像生成など、さまざまなアプリケーションを含むAI関連の役割を指す一般的な用語です。「ML（機械学習）」は、特定のタスクのためにモデルを訓練することを含みます。「ジェネレーティブAI」は、ユーザーが直接やり取りするコンテンツ（テキストや画像など）を作成することに特化しています。

役割については、「リサーチャー」はAI技術を進展させるための実験を行いますが、AIが商業化されるにつれてその意味が曖昧になりつつあります。「エンジニア」はAIモデルを使用してアプリケーションを開発しますが、「AIエンジニア」という用語は人気が高まっていますが、具体的な意味が不明瞭な場合もあります。

具体的なAI職種名の例としては、AIリサーチャー、アプライドAIエンジニア、アプライドAIソリューションアーキテクト、AIフォワードデプロイドエンジニアなどがあります。このガイドは、AI職種名の理解が進化するAIの職場環境において重要であることを強調しています。新しい興味深い職種名に出会った場合は、情報を共有して更新を促すことが推奨されています。

この記事では、マーチャ・リネハンによって創設された弁証法的行動療法（DBT）の起源と発展について述べています。リネハンは、精神的な問題やトラウマ的な精神医療を経験した困難な青春時代を過ごしました。彼女は自身の課題を克服した後、従来の精神分析には欠けていると感じた感情調整のための実践的なスキルを提供する療法を作りたいと考えました。

DBTは現在、自殺のリスクが高い人々に対する効果的な治療法として広く認識されています。この療法は、個別のセラピー、スキル訓練、サポートを組み合わせており、クライアントに感情や行動を管理するための具体的なスキルを教えます。受容と変化の両方の必要性を強調しています。

最近、DBTは臨床の場を超えて学校や職場にも広がり、さまざまな著名人の間で人気を集めています。しかし、批評家たちは、DBTが複雑な感情体験を単なるスキル訓練に還元してしまう可能性があると指摘しています。これにより、社会的や制度的な問題に関連する深い課題を無視することになるかもしれません。一部の元クライアントは、DBTが人間関係や人生の物語の重要性に対処しないため、時には上から目線であったり、トラウマを引き起こすことがあると感じています。

この記事は、メンタルヘルス文化における個人の幸福に対する責任と外部要因の影響との間の緊張を浮き彫りにしています。DBTが自己管理の考え方を促進し、資本主義的な価値観と一致する可能性があることを示唆しています。最終的に、個人の痛みが個人の責任であると同時に、単にその人のせいではないという二項対立を提示し、DBTがメンタルヘルスのニーズに対処する上での真の効果と倫理的な含意について疑問を投げかけています。

要約がありません。

FeOxDBは、Rust向けに設計された高速なキー・バリューデータベースで、データ操作のレイテンシが非常に低く、GET操作は300ナノ秒未満、INSERT操作は600ナノ秒未満です。

主な特徴としては、高いパフォーマンスを実現するためにロックフリーの同時実行、シャーディングされたバッファ、Linuxのio_uringをサポートしており、I/O操作を最適化しています。ストレージオプションとしては、最大速度を追求するためのメモリ専用モードや、非同期I/Oを用いてデータを永続化することが可能です。また、JSONデータの部分更新をJSON Patch標準に基づいて行うことができ、スレッドセーフなインクリメントおよびデクリメント操作をサポートする原子カウンターも備えています。リアルタイムでのパフォーマンス監視が可能で、効率的なメモリ管理のために二重RBツリー構造を採用し、空き領域を管理しディスクの断片化を防ぎます。

耐久性とACID特性について、FeOxDBは原子性、一貫性、隔離性を保証しますが、耐久性は緩和されています。書き込み遅延バッファリングを使用しており、システムのパフォーマンスによっては最大420ミリ秒のデータ損失の可能性があります。

基本的な使用方法として、開発者はFeOxDBを簡単にインストールし、キー・バリューペアの挿入、取得、確認、削除などの操作を行うことができます。メモリ内ストレージと永続ストレージの両方の設定例が用意されています。

同時実行性に関しては、複数のスレッドによる同時アクセスをサポートし、効率的な並列データ操作を実現しています。

高度な機能として、範囲クエリやJSONパッチ操作を含んでおり、柔軟なデータ操作が可能です。

パフォーマンス指標では、ベンチマークによりFeOxDBが高いスループットを達成し、さまざまな条件下で毎秒数百万の操作を処理できることが示されています。

アーキテクチャは、ロックフリーの操作と非同期書き込み遅延ログを強調したマルチティアアーキテクチャを採用しており、スループットを最大化しレイテンシを最小化しています。

APIの完全なドキュメントが提供されており、プロジェクトへの貢献も奨励されています。FeOxDBはApache License 2.0の下でライセンスされており、広範な使用と改変が可能です。

要約がありません。

新しいタイプのニューラルネットワークであるコルモゴロフ・アルノルドネットワーク（KAN）について、その特徴とマルチレイヤーパセプトロン（MLP）との違いが説明されています。

KANとMLPは同じ表現力を持っていますが、最適化や解釈可能性といった異なる特性を示すため、同じものではありません。KANは還元主義に近く、シンプルな構造の中で複雑な活性化関数に焦点を当てています。一方、MLPは全体論的で、単純なユニットが複雑に組み合わさって新たな振る舞いを生み出します。

KANは科学的思考とより一致していると考えられています。科学はしばしば還元主義に依存するため、KANはフックの法則のような科学的な公式をより簡単に表現できます。モデルの効果は、その帰納的バイアスがタスクにどれだけ合致しているかに依存します。KANは科学的な文脈で優れた性能を発揮し、MLPは画像処理や言語処理のようなタスクでより良い結果を出します。

KANとMLPの強みと限界を理解するには、哲学的な考察と実証的な実験の両方が必要です。

Splice CADは、もともとケーブルハーネスを作成するためのツールとして始まりましたが、現在では配線や電気組立の機能も追加されています。主な更新内容は以下の通りです。

編集機能が強化され、ユーザーは変更を元に戻したりやり直したりできるようになりました。また、部品を選択してグループ化したり、ワイヤーを迅速に接続したり、ピンごとに複数の接続を行うことが可能になりました。

ドキュメント作成機能も追加され、ユーザーはエンジニアリング図面のために複数ページのPDFを作成したり、WireViz形式で図をエクスポートしたりできます。

ライブラリには、コネクタやスイッチなどのさまざまな部品が追加されました。また、部品番号から仕様を自動的に入力する機能も搭載されています。

Splice CADは、サインアップなしで試すことができ、チュートリアルやドキュメントも用意されています。

D3はデータの視覚化を作成するためのライブラリであり、その使用は非常に長く複雑になることがあります。著者は現在D3.jsを学んでおり、シンプルなチャート、例えばボックスプロットを描くのに194行ものコードが必要であることに驚いています。

この長いコードは、D3が提供する柔軟性によるものです。多くのコードを書くのは面倒に思えるかもしれませんが、視覚要素に対する詳細なカスタマイズや制御が可能になります。D3はデータをSVG（スケーラブルベクターグラフィックス）形状に結びつけることができ、ユニークな視覚化を作成するための強力なツールです。

Datawrapperのような、より簡単にチャートを作成できるツールも存在しますが、D3ほどの創造的自由度は提供していません。著者はこの柔軟性を評価しており、D3の冗長性は芸術的表現のために価値があると考えています。

Skopeの創設者であるベンとコナーは、ソフトウェアの実際のパフォーマンスに基づいて顧客に料金を請求する請求システムを開発しました。この仕組みでは、ソフトウェアが機能したときのみ顧客が支払いを行います。このモデルは、ますます普及しているAI製品向けに設計されており、既存の請求システムであるStripeなどの代替手段となります。

彼らは以前、非営利団体向けにAIエージェントを構築していましたが、高額な初期費用が必要なソフトウェアを、その価値を証明する前に販売するのが難しいと感じていました。顧客は成功した結果に基づいて支払うべきだと考えており、これによりインセンティブが一致し、購入者のリスクが軽減されるとしています。

Skopeでは、ユーザーが顧客の利用状況を追跡し、柔軟な価格設定ルールを設定できるようになっています。記録されたイベントに基づいて自動的に請求書が生成されます。また、請求のためのデータ収集を簡素化するための統合機能にも取り組んでいます。成果に基づく価格設定では、Skopeが結果を確認し、顧客が必要に応じて請求に異議を唱えるための透明性のあるプラットフォームを提供します。

全体として、彼らはパフォーマンスに応じた支払いモデルを推進することでソフトウェア業界を改善することを目指しています。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。現在、Skopeは安定した機能を提供するために定額のサブスクリプション価格で提供されています。彼らは自分たちのアプローチやAI分野における請求の未来についてのフィードバックやアイデアを歓迎しています。

要約がありません。

同僚がARMコードの逆アセンブル結果で「d4d4」命令の異常なパターンを発見しました。この命令は常に到達不可能であり、特定のアドレスへの相対的な分岐を示していますが、単に戻るだけの関数の後に存在するのは奇妙でした。

実験では、単一の関数を作成した際にd4d4命令が現れることが示されました。しかし、二つ目の関数を追加するとd4d4命令は消え、コンパイラが関数に32ビットのアライメントを必要としないことが示唆されました。三つ目の関数を追加すると再びd4d4命令が現れ、これはリンカーがオブジェクトファイルを整列させるために追加したことを示しています。

調査の結果、LLVMリンカー（LLD）がオブジェクトファイル間の適切なアライメントを確保するためにd4d4命令を挿入していることが明らかになりました。LLDとは異なり、GNUリンカーはアライメントのためにゼロを使用し、d4d4命令が分岐として解釈されることによる混乱を避けています。

結論として、LLDによるd4d4命令の挿入は誤解を招くものであり、これらの命令は停止命令ではなく条件付きジャンプのように機能します。この問題は報告する価値があるバグであり、トラップ命令の意図された動作は実行を停止することであり、リダイレクトすることではありません。

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このウェブサイトは、セキュリティのためにあなたのブラウザを確認しています。もし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オプションがあります。

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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をウェブブラウザに統合することを目指しています。著者のダニエル・コフマンスキーは、プロジェクトの現状、技術的な詳細、今後の計画について述べています。

まず、Common Lispを使ったスクリプティングについてです。開発者は、WECLを含めることで、ウェブページ内でCommon Lispを利用できます。具体的には、<script>タグにtype="text/common-lisp"を指定することで実現します。簡単なコード例を通じて、Common Lispを実行するシンプルなウェブページの作成方法が示されています。

次に、JS-FFI（JavaScript Foreign Function Interface）について説明します。これは、Common LispがJavaScriptとやり取りするための低レベルのアクセスを提供します。さまざまな演算子を使って、Common LispからJavaScriptの変数、関数、メソッド、コールバックを定義することができます。

Emacsからの操作についても触れています。SLIME/SWANK用のアダプターを使うことで、ユーザーはWebSocketを介してEmacsからWECLとやり取りできます。ユーザーはフォームをコンパイルしたり、REPLと対話したりできますが、ファイルのコンパイルには制限があります。

さらに、Common Lispのランタイムを任意のウェブサイトに注入することが可能です。これにより、ユーザーはCommon Lispのコマンドを実行したり、ウェブページの要素を操作したりできます。

現在、プロジェクトはスレッド処理やパフォーマンスに関する課題に直面しています。また、非同期操作にも制限があります。今後の改善点としては、複数のスレッドの処理をより良くし、パフォーマンスを最適化することが挙げられています。

このプロジェクトは、NGI0 Commons Fundから資金提供を受けており、欧州委員会の支援を受けています。全体として、WECLはCommon Lispとウェブ開発の架け橋を目指しており、開発者にユニークな環境を提供しつつ、まだ実験段階にあります。

著者は、従来のベクター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はすでにバージョン管理された文書を効果的に管理できるため、複雑なベクターストアは必要ないという考えです。

この仕組みは次のように機能します。メモリーはGitリポジトリ内のマークダウンファイルとして保存されます。各会話はコミットとして記録され、git diffコマンドを使うことで、理解が時間とともにどのように変化するかを示します。また、BM25という検索方法が使用されており、埋め込みを必要としません。大規模言語モデル（LLM）が会話の文脈に基づいて検索クエリを生成するため、ユーザーは単なる類似度スコアではなく、実際の変化を見ることができます。

この概念実証はまだ本番環境には適していませんが、個人使用にはうまく機能し、1年間の会話を約100MBのRAMに収めることができ、迅速な検索が可能です。ユーザーは任意の時点に戻ってAIが何を知っていたかを確認でき、明確なストレージとメモリーの編集機能を提供します。

このプロジェクトはオープンソースで、PythonやGitPythonなどのツールを使用して構築されています。著者はこのアプローチに対するフィードバックを求めており、賢いアイデアなのか、潜在的な落とし穴があるのかに興味を持っています。

ジョージとアレックスは、オンライン上の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教師を開発する過程で信頼できる製品データを見つけるのに苦労し、その結果Channel3が誕生しました。

Channel3はコンピュータビジョンを利用して製品の詳細を収集し、さまざまな小売業者からの不一致な情報を標準的な形式に統一します。ユーザーは特定の条件で製品を検索でき、タイトル、画像、価格、仕様を含む構造化データをJSON形式で受け取ることができます。

開発者はChannel3を通じて行われた販売に対して手数料を得ることができ、サービスにかかる費用よりも多くの利益を上げることを目指しています。このプラットフォームはAPIやTypescriptおよびPythonのSDKを提供し、最初の1,000回の検索は無料で、その後は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国内でのみ利用可能で、数百万の製品が掲載されています。

彼らはコミュニティからのフィードバックを歓迎しており、サービス改善のための意見を求めています。また、質問にも対応しています。興味のあるユーザーは、ウェブサイトで無料アカウントを作成することで利用を開始できます。

厳密に必要なクッキーは、ウェブサイトが正しく機能するために不可欠です。これらのクッキーは、セキュリティを強化し、詐欺を防ぎ、購入を可能にします。ブラウザでこれらのクッキーをブロックすることもできますが、その場合、サイトの一部の機能が正しく動作しなくなる可能性があります。

要約がありません。

この記事では、著名な科学コミュニケーターであるエリック・ワインスタイン、サビーヌ・ホッセンフェルダー、ブライアン・キーティング、カート・ジャイムンガルが、自らの見解を推進する一方で科学の誠実性を損なう行動を取っていると非難されています。著者のティモシー・グエンは、これらの人物がワインスタインの理論「幾何学的統一」に対する批判を抑えようとした個人的な経験を語っています。この理論は科学的な信頼性に欠けています。

グエンは、これらのコミュニケーターが自由な探求を支持しながら、同時に批判者を攻撃し、脅迫行為に及ぶという偽善的なパターンを指摘しています。ワインスタインは科学界に挑戦すると主張していますが、自らの影響力を使って異論を封じ込めています。この記事では、ホッセンフェルダーとキーティングが正直な科学的議論よりも忠誠心を優先していることを批判し、ワインスタインを支持することで彼らの評判が損なわれていると示唆しています。

全体として、グエンはこのような行動が科学に対する一般の理解を妨げるものであると主張しています。正当な研究と誤解を招く主張が混在するためです。彼は、科学コミュニケーションにおける科学の誠実性を維持する重要性を強調し、人気のある科学の領域における聴衆の取り込みの危険性について警告しています。

要約がありません。

著者は、xv6という教育用オペレーティングシステムと、独自に構築したTCP/IPネットワーキングスタックを組み合わせたプロジェクトを作成しました。このネットワーキングスタックは「microps」と呼ばれ、学習目的でユーザースペースで動作するように設計されました。プロジェクトでは、このスタックをxv6-riscvカーネルに統合し、以下の主要な機能を含んでいます。

新たにゼロから構築されたTCP/IPスタック。 xv6カーネルとの統合。 ネットワークアプリケーション開発のための標準的なソケットシステムコールの実装。 ifconfigやTCPおよびUDPエコー用のサーバーなどの基本的なユーザーレベルのツール。

著者は、これらのコンポーネントを構築することでオペレーティングシステムとネットワーキングについての理解を深めることを目指しており、フィードバックや質問を歓迎しています。

ガイと私は、データベースから直接アクセスせずにER（エンティティ-リレーションシップ）図を生成するツール「ChartDB」を開発しました。最初はオープンソース版をリリースし、その人気を受けて、チーム向けに設計されたクラウド版を導入することになりました。

ChartDB Cloudの主な機能には、ER図をMiroやNotionなどのドキュメントやプラットフォームに簡単に埋め込むことができる点、Figmaのようにリアルタイムで共同作業ができるライブカーソル機能、自動的にデータベースと同期する機能、複雑なスキーマを整理しやすくする機能、さまざまなSQL形式でDDLをエクスポートする機能、そしてスキーマ変更のアイデア出しや作成を手助けするAIアシスタントがあります。

私たちの目標は、データベース作業をよりクリエイティブで楽しいものにすることです。特に複雑なスキーマや古いドキュメントを扱っているチームからのフィードバックを歓迎します。詳細はChartDBでご覧いただけます。

著者は、Anubisプロジェクトについて述べています。このプロジェクトは、訪問者に計算課題を解かせることで、AIクローラーからウェブサイトを保護する独自の方法を採用しています。これらの課題はコンピュータには簡単ですが、人間には難しいものです。Anubisは、git.kernel.orgやlore.kernel.orgなどのサイトへのアクセスをブロックし、リソースが限られたユーザーを困らせています。

従来、ウェブサイトはCAPTCHAを使用して、不要なクローラーをブロックしていました。CAPTCHAは人間にとって簡単なタスクを提供しますが、Anubisは逆に、訪問者にSHA-256の計算を要求し、ボットでないことを証明させます。これはビットコインのマイニングに似ています。著者は、このアプローチが計算リソースが少ないユーザーに不均衡な影響を与え、膨大なデータセンターを持つAIベンダーはこれらの課題を簡単に回避できると主張しています。

著者は、Anubisを使用してすべてのウェブサイトをクロールする場合、AIベンダーにとってほとんどコストがかからないと計算しています。これは、関与する計算コストが非常に低いためであり、このシステムがクローラーを効果的に抑止できない可能性を示唆しています。また、著者は、詩のライセンスを取得するという歴史的なスパム対策方法に言及し、Anubisの目的である不要なトラフィックのブロックと関連付けています。

最後に、著者はデスクトップブラウザを使用せずにAnubisの制限を回避する方法を共有しています。Anubisがボットのアクセスを本当に防ぐ効果について懐疑的な見解を示し、このプロセスが簡単に自動化できることを指摘しています。著者は、プロジェクトに対して批判的な見解を持ち、ユーザーの信頼性を十分に証明することなく、ウェブリソースへのアクセスを複雑にしていると強調しています。

この記事では、コーディングチャレンジの一環として作成されたスペースインベーダー生成器について、そのインタラクティブな機能や開発プロセスが紹介されています。

プロジェクトの発端は、著者がRayvenという3Dレンダラーを作成している際に生まれました。ツールに行き詰まるのを避けるため、楽しめて認識しやすいもの、つまりスペースインベーダーのようなものを作ることに決めました。

生成器のアイデアは好評を得て、他の人が自分のバージョンを提出できるコーディングチャレンジが開催されました。著者は、チャレンジが終了した後に提出作品を共有する予定です。

デザインプロセスは、まず侵略者のスケッチを描き、デジタルツールを使ってピクセルアートを作成することから始まりました。幾何学的なパターンを使って侵略者を生成する方法を発見し、ベクターベースのデザインに発展させました。

侵略者を作る過程では、中心点を定義し、対称的な体の形を生成し、手足（触手や角）を追加しました。著者は、ランダム性を取り入れつつも制約を設けて、デザインに多様性を持たせました。

ベクター形状をピクセルアートに変換するために、ベクターの体に対する位置に基づいてピクセルを塗るシンプルな方法が使われました。詳細な手足を確保するために、追加の技術も用いられました。

侵略者には、あらかじめ定義されたセットを使って目が追加され、色は特定のカラースペースを使用して一貫した鮮やかさを持たせるように生成されました。

最後のステップでは、侵略者をアニメーションさせて、元のゲームの動きを模倣しました。これには手足の位置を移動させたり、目に微細な動きを加えたりしてリアリズムを追求しました。

著者は生成器に満足しており、その学びの経験を通じて読者にも自分自身の侵略者を作ることを勧めています。

全体として、この記事はインタラクティブなスペースインベーダー生成器の開発における楽しく創造的なプロセスを紹介し、コーディングプロジェクトにおける実験と完成の重要性を強調しています。

特定のユーザー、ソフィーがUnisonクラウドプロジェクトにおいて行った貢献を見つける際に直面した問題について説明しています。著者は、必要な情報を取得するためにSQLクエリを使用する方法を解説していますが、複雑な結合を書くのは面倒であると指摘しています。

このプロセス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、必要な結合を一つの再利用可能なクエリにまとめるもので、将来のクエリをより簡単で使いやすくします。デバッグビューを使うことで、ユーザーは複雑なSQLを何度も書くことなく、関連情報に簡単にアクセスできます。

著者は、読者自身のニーズに合わせて同様のビューを作成することを勧めており、これらはデータベース内で追加のスペースを取らず、簡単に更新できると説明しています。計算列を使用したクエリのパフォーマンスは最適ではないかもしれませんが、著者は使いやすさが一時的なクエリにおいてはこの懸念を上回ると考えています。

最後に、著者の関数型プログラミングに関する書籍の紹介があり、読者にさらに学ぶことを促しています。

この文章は、電力網のマッピングに関するリソースをまとめたもので、世界のオープンデータを強化し、品質を向上させ、持続可能なエネルギーへの移行を支援することを目的としています。OpenStreetMapを利用した送電網のマッピングへの参加を促し、提供された地図から直接データをコピーするのではなく、公式の衛星データと照らし合わせてデータポイントを手動で確認する重要性を強調しています。

リソースは地域ごとに整理されており、以下のような内容が含まれています。

グローバルリソースとして、世界のエネルギーモニターやデータセットを含む、電力網データにアクセスするためのさまざまなデータベースやツールがあります。

アフリカでは、ナイジェリア、ガーナ、南アフリカなどの国々に特化したデータセットや地図があり、これらの国の電力送電ネットワークに焦点を当てています。

アジアでは、インド、パキスタン、日本などの国々に関するリソースがあり、国の電力計画や電力網の地図が含まれています。

オーストラリアとニュージーランドに関しては、電力送電線やネットワークの容量に関する情報があります。

ヨーロッパでは、複数の国に関する詳細な地図やデータがあり、ENTSO-Eの電力網地図や国の送電システムが含まれています。

北アメリカでは、アメリカとカナダの電力送電システムに関する包括的なリソースがあります。

中央アメリカと南アメリカでは、メキシコ、ブラジル、コロンビアなどの国々に関する地図やデータセットがあります。

さらに、電力網のマッピングに関連する科学的な出版物、政策、報告書、コミュニティの取り組み、マッピングツール、教育リソースも紹介されています。データの品質とアクセス性を向上させるために、協力とクラウドソーシングによるマッピングの重要性が強調されています。

フランスの小さな企業、Gouachが開発した「インフィニットバッテリー」は、eバイク用のバッテリーで、ユーザーがドライバー一つで個々のバッテリーセルを簡単に交換できるようになっています。このデザインは、数個の不具合のあるセルが全体のバッテリーをダメにするのを防ぐことを目的としています。ほとんどのeバイクのバッテリーは、修理が難しい18650セルを複数使用していますが、Gouachの革新的な解決策には、耐久性のある防火ケースとバッテリーの性能を監視するためのBluetoothアプリが含まれています。

CEOのアレクサンドル・ヴァレット氏は、溶接を使わないバッテリーシステムの開発に4年の実験がかかったと述べています。彼らのカスタム回路基板は、バイクに乗っている間でも信頼性のある接続を保証します。また、Gouachのバッテリーケースは防水で、安全基準にも適合しています。

インフィニットバッテリーは36Vと48Vのオプションがあり、同社はeバイクメーカーとのコラボレーションやeバイクオーナー、DIY愛好者をターゲットにしています。クラウドファンディングを通じて22万ドル以上を調達し、間もなく量産を開始する予定です。6月にはヨーロッパの支援者に配送し、その後アメリカでの発売を計画しています。Gouachは、修理のしやすさと使いやすさを重視した新しいeバイクバッテリーのアプローチを推進しています。

物体を球面らせんの経路に配置する方法を探していたので、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のビジュアライゼーションを作成しました。興味があれば、以下のリンクからご覧ください：visualrambling.space/moving-objects-in-3d。フィードバックをいただけると嬉しいです！

ジョーと彼の友人であるマシューとジェイクは、AIモデルのために高速なGPUコードを生成するGPUコンパイラ「Luminal」を開発しています。従来の方法とは異なり、LuminalはAIや大規模言語モデルを使用せず、タスクを探索問題として捉えています。高レベルのモデルコードを受け取り、多くの可能な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。

Luminalは、シンプルな操作を非常に効率的なGPUカーネルに最適化するデモを通じてテストできます。彼らの独自のアプローチは、すべてを事前にコンパイルし、さまざまなカーネルを探索して最適な性能を見つけることにあります。これにより、手動での調整なしに複雑な最適化が可能になります。

さらに、CUDAのサポートを追加する作業も進めており、探索の柔軟性を高め、より多くのハードウェアタイプに対応できるようにしています。彼らの目標は、機械学習のエコシステムを簡素化しつつ、性能を向上させることです。GitHubのリポジトリをチェックして、フィードバックを共有することもできます。

この文章では、プログラミング言語Rustの学習の難しさについて説明しています。Rustは多くの概念が密接に結びついているため、初心者にとっては理解が難しい言語です。例えば、関数、列挙型、パターンマッチング、借用チェッカーなど、複数のアイデアを同時に理解する必要があります。この複雑さが、基本を知らないとプログラムを理解するのを難しくしています。

著者は、明確なビジョンを持つプログラミング言語を評価しています。Rustは、一貫した機能のセットを持ち、互いにうまく連携する点が特徴です。一方で、他の言語にはそのような明確さが欠けているものもあります。

Rustの機能は、スムーズに相互作用するように設計されています。例えば、列挙型はパターンマッチングに依存しており、ジェネリクスは結果やイテレータを実装するために重要です。この相互接続は意図的であり、言語の機能性を高めています。

著者はRustとJavaScriptを比較しています。Rustは多くの概念を深く理解しなければならないのに対し、JavaScriptでは最小限の理解でいくつかの作業を行うことができると指摘しています。

また、「小さなRust」という言及があり、よりシンプルなバージョンの言語への懐かしさが表れています。

全体として、この文章はRustの美しさと深さを強調しつつ、その多くの相互関連する概念を習得する際の厳しい学習曲線についても認識しています。

オープンオフィスのデザインには、職場で一般的になっている一方で、いくつかの欠点があることが指摘されています。オープンオフィスは、もともとコミュニケーションやコラボレーションを促進するために設計されましたが、研究によると、実際には従業員の満足度、生産性、健康に悪影響を及ぼすことがわかっています。オープンオフィスで働く人々は、従来のオフィスで働く人々に比べて、より多くの気が散る要因やストレスを感じ、集中力を維持するのが難しいとされています。

主な調査結果としては、オープンオフィスで働く従業員は、同僚との距離感を感じ、職場環境に対する満足度が低いことが挙げられます。また、プライバシーや自分の作業スペースに対するコントロールの欠如が、仕事のパフォーマンスや健康に悪影響を与えています。オープンオフィスの騒音は、認知機能を低下させ、ストレスレベルを上昇させる要因となります。若い従業員は、オープンスペースでの社会的な交流を重視する一方で、気が散りやすく、マルチタスクの課題に苦しむこともあります。

全体として、オープンオフィスは特に若い従業員にとって、パフォーマンスの低下を招くサイクルを生む可能性があり、彼らはその長期的な影響に気づいていないことが多いです。

顧客のベンジャミン・ヤンコウスキー氏が、ホームデポを相手に訴訟を起こしました。彼は、同社がセルフチェックアウトのキオスクで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、シカゴの店舗でチェックアウト中にカメラと自分の顔の周りに緑の枠が表示されたことに気づき、顔のデータが記録されていることを示唆されました。彼は、ホームデポのこの技術の使用が、バイオメトリックデータの収集について人々に通知し、同意を得ることを求めるイリノイ州の法律に違反していると訴えています。ヤンコウスキー氏は、他の影響を受けた顧客を代表し、各違反に対する金銭的損害賠償を求めています。この訴訟は、ライドエイドに関する類似の事件に続くもので、同社は有害な慣行のために顔認識の使用を禁止されていました。

要約がありません。

要約がありません。

CSSのattr()関数が更新され、属性の値をどのように扱うかを指定できるようになりました。以前は属性名のみを受け付け、文字列を返すだけだったため、contentのような文字列値を受け入れるプロパティにしか利用できませんでした。

新しい構文では、attr()をタイプとともに使用できるようになり、さまざまなCSSプロパティに対応可能です。形式はattr(<属性名> type(<特定のタイプ>))です。例えば、要素の幅をdata-width属性に基づいて設定する場合、次のように記述できます。

div {
  width: attr(data-width type(<length>));
}

これにより、要素の属性に基づいて幅や背景色を動的にカスタマイズすることが可能になります。例えば、背景色にdata-colorを使用することも同様に行えます。

現在、この機能は最新のChromiumベースのブラウザ（Chrome 133以降）でのみサポートされていますが、他のブラウザでもすぐに利用可能になると期待されています。この改善により、CSSはより再利用可能でメンテナンスしやすくなり、開発者は最小限のコードでユーザーインターフェースを作成できるようになります。

要約がありません。

著者は、現在のエンジニアリングの状況に対する不満を表明しています。特に、AIツールへの依存が若手エンジニアの成長を妨げていると感じています。多くのエンジニアが burnout（燃え尽き症候群）に陥っており、組織はシニアスタッフに対して、AIを使って作られた機能がうまく動かない場合でもサポートを求めています。

若手エンジニアは、AIを使ってコードを生成することが多いですが、その作業を十分に理解していないため、効果的な協力ができず、質の低い成果物が生まれています。著者はこの傾向に失望し、AIツールの価値を疑問視しています。個人の洞察や知識の方が信頼できるように思えるからです。

また、著者はAI企業の経済的な持続可能性にも疑問を呈しています。技術自体に欠陥があり、持続可能ではないと指摘しています。最終的に、著者は現在のAIへの依存は解決策というよりも詐欺に近いと考えており、エンジニアリングにおいては本物の人間の専門知識やメンターシップが必要だと強調しています。

要約がありません。

組み込みネットワークを設定する際、ポータブルビデオラックのようなデバイスでは、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。そのため、仮想ルーティングと転送（VRF）の利用が推奨されます。

組み込みネットワークとは、ポータブルラックのようなデバイス内に存在するネットワークで、ストリーミングなどの機能のために外部ネットワークに接続する必要があります。一般的なサブネット、例えば10.0.0.0/24を使用すると、会場のネットワークが同じサブネットを使用している場合に競合が発生する可能性があります。珍しいサブネットを選ぶことは一時的な解決策ですが、依然として競合が起こる可能性があります。

理想的には、IPv6を使用することで、デバイス同士がリンクローカルアドレスを通じて識別でき、DHCPを必要としません。しかし、多くの組み込みデバイスはIPv6をサポートしていません。IPv4では、DHCPからIPアドレスを受け取れない場合、デバイスが自動的にアドレスを割り当てることがあります（APIPA）。ただし、インターネットアクセスのためのゲートウェイサポートはありません。

VRFを使用することで、ルーターを設定し、内部ネットワークと外部ネットワークの両方に同じサブネットを維持しつつ、競合を避けることができます。各インターフェースは独自のルーティングテーブルを持つことができ、トラフィックを分離します。ルーターの設定では、内部ネットワークと外部ネットワークのために別々のルーティングテーブルを作成し、ラック内のデバイスが内部で通信しながら、会場のネットワークからの干渉を受けずにインターネットにアクセスできるようにします。

VRFを利用することで、ポータブル機器のための安定した競合のないネットワーク環境を構築でき、管理や接続が容易になります。

「ワッフルハウス・メソッド」という手法は、ヤシン・マヒディによって考案され、特にコンピュータサイエンスを学ぶ人々が技術分野での方向性を見失わないようにするためのものです。以下はこのメソッドの重要なポイントです。

多くの学生は、技術分野での将来に対して不安を感じたり、何を追求すべきか分からなかったり、AIの進展による雇用の不安を抱えています。ヤシンは、人生の目標を明確にするために、自己反省のために2日間の休暇を取ることを勧めています。

1日目は、自分にとって意味のある場所で一人で過ごし、5年後に自分がどこにいたいのかを思い描きます。その際、自分の感情や希望、不安を書き出し、目指す姿を鮮明に描くことが重要です。

2日目は、カフェ（ワッフルハウスのような場所）で、5年後のビジョンを具体的な目標に落とし込みます。そこから逆算して、3年後と1年後の目標を設定し、必要に応じて調整します。目標達成のための具体的な行動計画を作成し、多くの実行可能なステップを含めます。

目標を月ごと、週ごと、日ごとのタスクに分解し、本当に自分の目指すものに近づくための行動に焦点を当てることが重要です。すぐに行動を起こすことが求められます。

このメソッドは、自己責任を強調しています。進捗や挫折について他の誰かを責めることはできません。また、定期的に計画を見直し、目標に沿って調整を行うことも大切です。

この方法は、個人が技術分野でのキャリアや自己成長をコントロールできるようにすることを目的としています。

マークは最近、自宅の電力とインターネットの状態を監視する機能を、status.href.catの稼働状況ダッシュボードに追加しました。この機能は、最近彼の建物で発生した停電を受けてのものです。停電の確認にIoTデバイスが役立たなかったことから、彼はEeroルーターにその状態を確認できるアプリがあることに気づきました。

彼は、電力の利用可能性を5分ごとにチェックするワークフローを迅速に構築しました。このワークフローは、電力とインターネット接続の履歴データや稼働率を表示します。マークは、現代のローコードやノーコードツールを使えば、個人用ソフトウェアを簡単に作成できることを強調し、日常の問題を効率的に解決できると述べています。また、友人に犬の里親募集を通知するソフトウェアを作ったことに誇りを持っており、シンプルな技術的解決策がもたらす喜びを示しています。

フェルマーの最終定理プロジェクトは、オープンソースの取り組みで、Lean定理証明器を使ってフェルマーの最終定理の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支えられています。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、大学と資金提供機関への感謝の意が表されています。フェルマーの最終定理やLean定理証明器に関する一般的な情報は、プロジェクトのメインページで確認できます。

統一は、論理プログラミングや型推論で一般的に使用される、記号的な項の間の方程式を自動的に解くプロセスです。このプロセスでは、定数（小文字の文字）、変数（大文字の文字）、および関数適用（例えば f(...)）から構成される項を扱います。

パターンマッチングは、より単純なケースで、一方の項が定数で、もう一方に変数が含まれています。目的は、二つの項が一致するように変数の割り当て（置換）を見つけることです。統一は、パターンマッチングを拡張し、両方の項に変数が含まれることを許可します。目指すのは、二つの項を等価にする置換を見つけることです。例えば、項 f(a, V) と f(D, k) の場合、置換は {D=a, V=k} となります。

最も一般的な統一子（MGU）は、いくつかの問題に対して多くの置換が存在することがありますが、最も一般的なもの（MGU）は、他の置換を生成するために適応できる最も単純な形です。

統一アルゴリズムは、変数名を項にマッピングする置換を探します。アルゴリズムは、両方の項が変数または関数適用である場合など、さまざまなケースを処理し、自己参照的な変数束縛のような矛盾をチェックします。

統一アルゴリズムのPython実装が提供されており、統一を行うための項と関数のデータ構造が定義されています。

提示されたアルゴリズムは、大規模な問題に対して最も効率的ではなく、以前に統一された項をキャッシュするなどの最適化が有効かもしれません。効率的な統一アルゴリズムに関するさらなる洞察を得るために、二つの推奨論文が挙げられています。

全体として、統一はコンピュータサイエンスにおいて重要な概念であり、特に論理プログラミングにおいて、記号的な項を含む方程式を解くための基盤的な方法を提供します。

この記事では、著者がGitHubのコードレビューのプロセスに不満を持っていることと、既存のツールの限界について述べています。その結果、git-reviewというツールが作られました。GitHubの主な問題点は、スタックされたプルリクエストへのサポートが不十分であり、レビューの状態がリポジトリに保存されないため、ウェブインターフェースに依存していることでフィードバックが遅くなることです。

著者は、ローカルでコードをレビューすることを好んでおり、これによりより良い文脈とテストが可能になります。git-reviewツールは、コードレビューをインラインコメント付きの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ました。これにより、著者とレビュアーの両方が変更を加えることができるようになります。しかし、このアプローチには、コメント後に変更が行われた場合の競合管理や、強制プッシュを使用することによる複雑さといった課題がありました。

著者は、このアイデアは有望だったものの、これらの詳細のために期待した成功を収められなかったことを認めています。現在はウェブベースのレビューに戻っていますが、Gitの将来の開発、例えばChange-Id機能が状況を改善することを期待しています。記事の最後では、レビュー情報をより効果的に保存する代替ツールやシステムの推奨が述べられています。

ワインセラーの謎では、ラベルのない16本のワインボトルの年を特定する必要があります。これらのボトルは0年から15年までの異なる年のもので、出力が0または1の測定器が4つあります。目標は、50回以内の測定で各ワインの年を特定することです。

最初の設定として、各測定器はワインの年に関する情報をビットで提供します。例えば、測定器の出力が0110であれば、それは6年を示します。

効率的に謎を解くためには、各ワインの年がユニークであることを利用する必要があります。これにより、あるボトルの測定結果を基に別のボトルの年を特定できます。

具体例を挙げると、2本のボトルの場合、1回の測定で両方のボトルを特定できます。1本の年を知ることで、もう1本の年も分かるからです。4本のボトルでは、最初に1つの測定器で全てのボトルを測定し、その後2回の測定でペアを特定します。8本のボトルの場合は、1つの測定器で7本を測定し、残りのボトルには別の測定器を使って合計17回の測定を行います。

16本のボトルを特定するための最終戦略は、まず1つの測定器で15本を測定し、その結果に基づいて2つのグループに分けることです。その後、前述の戦略を適用して全てのボトルを特定し、49回の測定で達成できます。これは50回の測定制限をわずかに下回る結果です。

分割統治の戦略は効果的ですが、情報の取得をより効率的に利用する方法があるかもしれません。このパズルの最適解は、今後の探求のための未解決の問題です。

全体として、このパズルは論理的推論と戦略的なグループ化を用いて、複雑な状況でのユニークな識別子を解決するために測定回数を最小限に抑えることの重要性を強調しています。

ATプロトコルは、Blueskyソーシャルネットワークの基盤となるフレームワークで、分散型で透明性のあるアーキテクチャを提供することを目指しています。このガイドは、ネットワークの構成要素を理解したい開発者向けの入門書です。

Blueskyは、組織（Bluesky PBC）やATプロトコルに基づいて構築された実際のソーシャルネットワーク（ATProto）を指すことがあります。このエコシステムには、Bluesky以外にもブログプラットフォームや写真共有サイトなど、ATプロトコルを利用するさまざまなアプリやサービスが含まれています。

ATプロトコルの主要な構成要素には、レコード、バイナリファイル、レキシコン、アイデンティティ、ハンドルがあります。レコードは、投稿やプロフィールなどの基本データ単位で、JSONオブジェクトとして保存されます。ユーザーは自分のレコードのみを変更できます。バイナリファイルは、画像や動画などのメディアを保存するためのもので、レコードとは別に管理されます。レキシコンは、レコードの構造を定義し、どのデータを保持できるかや、どのように相互作用するかを決めます。ユーザーは分散型識別子（DID）によって識別され、プラットフォーム間での永続性と独立性が保証されます。また、ユーザーはDIDにリンクされた複数のハンドルを持つことができ、アイデンティティに柔軟性を持たせることができます。

ユーザーデータは、DIDに関連付けられた個人データサーバー（PDS）に保存され、異なるサーバーに移動することも可能です。リレーは、複数のPDSからデータストリームを統合し、ネットワーク活動の広範なビューを提供します。アプリビューは、クライアントアプリにデータを処理して提供し、ユーザー生成コンテンツへのアクセスを最適化します。

ユーザーは、PDSにリンクされたクライアントアプリを通じてレコードを作成し、その後リレーやアプリビューと通信して更新を共有したり、コンテンツを取得したりします。

開発者は、さまざまなSDKを使用してATプロトコル上で開発を行うことができ、公式サイトやコミュニティのディスカッションでリソースが提供されています。このエコシステムは、カスタムフィードやモデレーションツール（ラベラー）、サードパーティアプリを奨励し、ネットワーク内での革新を促進します。

プロトコルはまだ進化中で、ユーザーインタラクションやデータ管理、エンドツーエンド暗号化されたダイレクトメッセージなどのセキュリティ機能の改善が計画されています。この概要は、Blueskyネットワーク内で分散型アプリケーションを構築したい開発者にとってのATプロトコルの構造、目的、機会を示しています。

Pytypeの最新情報についてお伝えします。PytypeはPythonのバージョン3.12までのサポートを行い、それ以降のバージョンには対応しないことが決まりました。チームは、Pythonの型チェックに関する新しいアイデアや異なるフレームワークの探求にシフトしています。

Pytypeは2012年に始まり、Googleの開発者がコンパイル時のチェックを行うためのツールとして開発されました。PEP 484が承認された後、型推論からインラインアノテーションへの移行が行われました。また、チームはGuidoやmypyと協力して、型アノテーションのリポジトリであるtypeshedを作成しました。

しかし、Pytypeの設計上の課題により、バイトコードの安定性に関する問題から新機能の実装が難しくなっています。今後は、Pythonの型システムにおいて成熟した他のソリューションを探求することをユーザーに勧めています。現在、Pythonの型チェックエコシステムは非常に充実しており、多様性があります。

最後に、すべての貢献者に感謝の意が表され、特にPytypeやPythonの型コミュニティにおいて重要な役割を果たしてきたレベッカ・チェンさんに特別な感謝が述べられました。

ズッテルリンは、1915年から1970年代まで広く使われていたドイツの歴史的な筆記体です。このスタイルは、1911年に学校やオフィス向けの現代的な筆記スタイルを作るよう依頼された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開発されました。ズッテルリンは、古い草書体に取って代わり、1935年にはドイツの学校で唯一教えられる書体となりました。

この書体には、長い「s」（ſ）や特定の文字の独特な形状を含むユニークな文字や合字があります。しかし、1941年にナチス政権がズッテルリンを禁止し、イタリア風の文字に置き換えました。それにもかかわらず、多くの人々はその後も数年間ズッテルリンを使い続けました。

ズッテルリンは、特にフラクタールのような古いドイツの筆記スタイルに基づいています。1970年代まで学校で教えられていましたが、主要な書体としてではありませんでした。現在、「ズッテルリン」という名前は、さまざまな古いドイツの筆記体を指すために使われることが多いですが、ズッテルリン自体は学校で教えられた正式な書体でした。

著者は、プログラミング言語がデザインを適切にサポートできない根本的な理由は、データとオブジェクトの概念を混同しているからだと主張しています。

データとオブジェクトの違いについて、データは同一の値を表すものであり（例えば、数字の1）、オブジェクトは独自のアイデンティティを持つものです。つまり、同じ数字の1が二つ存在しても、それぞれが別のものとして扱われます。しかし、多くのプログラミング言語はこれらの概念を混ぜてしまい、結果として不適切なデザイン選択を招いています。

言語設計においては、平等性、アイデンティティ、可変性、抽象化、拡張性をどのように扱うかについての選択がなされます。著者は、主に二つのアプローチがあると指摘しています。一つはすべてをデータとして扱う方法、もう一つはすべてをオブジェクトとして扱う方法です。

現在の言語には限界があり、JavaやCのような言語はデータの適切な表現に苦労し、データに似た構造を扱うためにプログラマーが回避策を使わざるを得ないことが多いです。

関数型言語（例：Haskell）はデータの表現に優れていますが、オブジェクトに対するサポートが不十分なことが多いです。一方、オブジェクト指向言語は複雑になりすぎることがあり、データの表現を効果的にサポートできない場合があります。

より良いデザインのためには、データとオブジェクトを明確に区別し、プログラマーが自分の扱うものをどのように表現するかを意識的に選べるようにすることが重要です。著者は、この区別を認識することで、プログラミングの実践が向上し、将来的にはより良い言語サポートにつながると考えています。

著者は、プログラミング言語がデータとオブジェクトの明確な区別をサポートする必要性を強調しており、それがより良いデザインの結果につながると述べています。

要約がありません。

ユニバーサルツールコーリングプロトコル（UTCP）は、さまざまな通信手段を通じてツールを管理するための柔軟な標準です。バージョン1.0.0では、モジュラー設計とプラグイン機能が導入され、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が向上しました。

主な特徴として、スケーラビリティがあり、多くのツールを効率的に扱うことができます。拡張性も高く、開発者は新しいプロトコルや機能を簡単に追加できます。また、既存のサービスと連携できる相互運用性を持ち、HTTPやCLIなどのさまざまなプロトコルプラグインを通じて利用可能です。さらに、シンプルなデータモデルに基づいているため、使いやすさも確保されています。

アーキテクチャの変更点として、プロトコルにはコアライブラリ（utcp）とオプションのプラグインがあります。コアコンポーネントには、通信、ストレージ、検索、ツール処理のためのデータモデルやインターフェースが含まれています。プラグインは、通信プロトコルを別々にインストールできるため、コアを軽量に保つことができます。

UTCPをインストールするには、以下のコマンドを使用します。 pip install utcp utcp-http pip install utcp-cli

バージョン0.xからの移行については、依存関係を新しいコアパッケージとプラグインに更新する必要があります。また、設定や用語を調整する必要があり、例えば「provider」は「call_template」に変更されます。インポートやツールの命名規則も更新してください。

使用例としては、UTCPクライアントをJSON設定ファイルや辞書を使って初期化することができます。また、ツールは新しいUTCPManual構造を使用して定義され、コールテンプレートが含まれます。

テストとビルドに関しては、コアライブラリとプラグインのテストをpytestで実行し、配布用にパッケージを別々にビルドします。この要約は、UTCP 1.0.1の主要な要素を強調し、アーキテクチャ、インストール、移行、使用例についてわかりやすく説明しています。

Googleは検索のAIモードを強化し、ユーザーをより効果的に支援する新機能を追加しています。また、グローバルにその利用範囲を拡大しています。主な改善点は以下の通りです。

まず、エージェンティック機能が追加され、AIはレストランの予約などのタスクを手伝えるようになりました。ユーザーは人数や料理の種類などの詳細を指定すると、AIがさまざまなプラットフォームから利用可能なオプションを見つけてくれます。

次に、パーソナライズされた応答が可能になりました。アメリカのユーザーは、過去の検索履歴や好みに基づいたレストランの提案を受け取ることができます。これにより、自分の好みに合ったおすすめを得ることができます。

さらに、コラボレーション機能も追加されました。新しいリンク共有機能を使うことで、ユーザーはAIモードの応答を友人や家族と共有でき、旅行やパーティーの計画を一緒に立てることができます。

最後に、AIモードは180以上の新しい国や地域に展開されており、より多くの人々が複雑な質問に対して利用できるようになっています。

これらの更新は、Google検索をより便利で使いやすくすることを目指しています。

データとAIの企業であるDatabricksが、シリーズKの資金調達ラウンドを行い、企業価値が1,000億ドルを超える評価を受けています。この資金は、AI戦略の加速に役立ち、新製品であるエージェントブリックスとレイクベースの拡大、さらにはグローバルな成長を支援することを目的としています。エージェントブリックスは企業のデータに特化したAIエージェントを作成し、レイクベースはAIアプリケーション向けに設計された運用データベースです。

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。これらの製品は、企業がデータを効果的に活用し、より良い意思決定や収益の向上を図る手助けをしています。Databricksは、マイクロソフトやグーグルクラウドなどの大手企業と提携しており、フォーチュン500企業を含む15,000以上の顧客にサービスを提供しています。

オープンソース技術の創始者たちによって設立されたDatabricksは、データをAIにとってアクセスしやすく、有用なものにすることを目指し、革新と効率を推進しています。

最近のFastlyの報告によると、AIのクローラーやフェッチャーがウェブサイトに大きな負担をかけており、これらのボットがAI関連トラフィックの80%を占めていることが明らかになりました。特にMetaとOpenAIが大きな影響を与えており、MetaだけでAIクローラーのトラフィックの半分以上を占めています。これらのボットはウェブサーバーを圧倒し、パフォーマンスの問題やウェブサイトの運営コストの増加を引き起こす可能性があります。

AIクローラーはデータを収集して学習に利用し、フェッチャーはリアルタイムの情報を取得するためにリクエストを行います。この分野ではOpenAIがほぼ98%のシェアを持っています。報告書では、制御されていないボットトラフィックがコンテンツクリエイターに悪影響を及ぼし、デジタルエコシステムを混乱させる可能性があると指摘されています。

過剰なボットトラフィックに対抗するために、ウェブマスターはrobots.txtファイルの設定やAnubisのようなツールを使用してボットとのインタラクションを管理するなど、さまざまな対策を講じています。報告書は、AI企業が自社のボットがウェブに与える影響について責任を持つために、規制が必要になるかもしれないと示唆しています。Fastlyは、データアクセスとウェブサイトの保護のバランスを取るために、ボット管理における責任ある基準の必要性を強調しています。

要約がありません。

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。他のツールは複雑で満足できなかったため、軽量で効率的なものを目指しました。PlutoPrintは、ページメディアに適したPlutoBookのレンダリングエンジンを使用しており、HTMLやXMLを明確なPDFやPNGに変換するためのシンプルなPython APIを提供しています。請求書、報告書、チケット、Matplotlibを使ったグラフなどに利用しています。PlutoPrintの改善点や、より便利にするためのアイデアについてのフィードバックをお待ちしています。

Zedlessは、プライバシーを重視し、ローカルファーストのZedアプリケーションのバージョンで、現在開発中です。貢献を歓迎します。

Zedlessに計画されている主な変更点は以下の通りです。まず、クラウドサービスに依存せず、自己ホスティング可能なオプションに焦点を当てます。また、スパイウェアは一切含まれず、テレメトリーやクラッシュレポート機能もありません。ユーザーは、デフォルトのプロバイダーに依存せず、自分の好みに合わせてネットワークサービスを設定できるようになります。これらの機能は初期設定で無効になっています。さらに、貢献者は著作権を保持し、突然のプロジェクト終了のリスクはありません。

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）が成功するために、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。「cargo-about」というツールを使用して、オープンソースライセンスの遵守を確認します。問題が発生した場合、貢献者は自分のクレートや依存関係に関して特定の手順に従って解決する必要があります。

SimpleIDEは、VB.NET用の軽量な統合開発環境（IDE）で、Linux向けに特別に設計されています。これは、.NET 8.0とGTK# 3を使用しており、VB.NETプロジェクトの開発に現代的な設定を提供します。

このIDEの主な機能には、タブによる複数ファイルの編集、構文のハイライト、カスタマイズ可能なテーマがあります。スマートインデントや自動括弧マッチング、リアルタイムのエラー検出機能も備えています。また、コードの補完や折りたたみ機能により、ナビゲーションが容易になります。

プロジェクト管理機能としては、プロジェクトとオブジェクトのエクスプローラーがあり、.vbprojや.slnファイルをサポートしています。プロジェクトの参照や依存関係の管理も簡単です。

ビルドシステムは、dotnet CLIを使用した統合ビルドプロセスを提供し、ワンクリックでビルドと実行が可能です。エラーや警告のリアルタイム出力表示も行います。

AI統合機能として、コード生成や提案のためのClaude AIアシスタントが搭載されています。過去のチャット履歴を利用して、文脈に応じたヘルプを提供します。

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があり、カスタマイズ可能なツールバーを備えています。ツールや出力用のドッカブルパネルも利用できます。

開発者向けのツールとしては、バージョン管理のためのGit統合や、便利なナビゲーションショートカットを含む検索と置換機能があります。

インストール要件としては、Linux OS（Ubuntu、Debian、Fedora）が必要で、.NET 8.0 SDKとGTK#の依存関係も求められます。

基本的な使用方法としては、SimpleIDEを起動するとプロジェクトを自動検出します。ファイル操作、編集、ビルド、ナビゲーションにはキーボードショートカットを利用できます。

開発ガイドラインは、ハンガリアン記法などのコーディング規約に従い、公開メンバーにはXMLドキュメントが必要です。貢献や変更の徹底的なテストを奨励しています。

ライセンスはGNU一般公衆ライセンスの下で提供されており、再配布や改変が可能です。

開発者はJames Duane Plottsで、GitHubで問題や貢献を受け付けています。

SimpleIDEは、プログラマー向けに特化した使いやすく機能豊富な環境を提供することで、Linux上でのVB.NET開発を向上させることを目指しています。

要約がありません。

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、参加者にバーナーフォンとプライバシー保護について教育することを目的としていました。主な目標は、バーナーフォンについて学び、楽しむことでした。秘密の目標には、その限界を理解し、より広いプライバシーの実践と関連付けることが含まれていました。参加者には、個人情報を共有したり、危害を促進したりしないようにアドバイスがありました。

参加者は、特定のリスクを評価するために、三つの質問に答えることを学びました。何を守ろうとしているのか、誰から守ろうとしているのか、失敗した場合はどうなるのかという問いです。この明確さが、適切なプライバシーの実践を適用するのに役立ちます。

スマートフォンは、身元、位置情報、通信、コンテンツに関するデータ収集のため、プライバシーリスクを引き起こします。参加者には、強力なPINの使用や不要な機能の無効化、暗号化されたメッセージングアプリの利用など、スマートフォンのプライバシーを強化するためのヒントが提供されました。

ワークショップでは、プリペイドフォン、SIMのローテーション、ミニマルフォン、デバイスの偽装など、さまざまなタイプのバーナーフォンについても説明されました。それぞれ異なるレベルのプライバシー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。

バーナーフォンの効果を最大限に引き出すためには、現金で支払いを行い、サービスを有効化する際に個人情報を共有しないようにし、デバイス上のデータを最小限に抑えることが推奨されました。

また、高リスクの状況や追跡が証拠につながる可能性がある場合など、電話を使用しない方が良い状況もあることが説明されました。

ワークショップには質疑応答や実際の設定セッションも含まれており、参加者はプリペイドフォンの設定やプライバシー設定の調整を実践しました。

全体として、ワークショップはバーナーフォンが一定の保護を提供できる一方で、時には電話を全く使用しないことが最良の選択肢であることを強調しました。

要約がありません。