開発者たちは、ソフトウェアの新しいバージョン「Gemini 2.5」のリリースを発表しました。このアップデートには、ユーザー体験を向上させるための改善点や新機能が含まれています。詳細については、彼らのブログに掲載された公式発表を参照してください。

コロンビア大学の研究者、ドゥサン・ボグノビッチ氏は、すべてのウイルス感染に対して抵抗力を持つ人々に見られる珍しい遺伝子変異に着想を得た新しい抗ウイルス療法を開発しています。この変異はISG15というタンパク質に影響を与え、特異な免疫反応を引き起こします。ボグノビッチ氏は、この変異を持つ人々が軽度の炎症を示し、さまざまなウイルスに対して症状を示さずに防御できることを発見しました。

彼の実験的な療法は、ハムスターやマウスで試験されており、一時的に同様の抗ウイルス能力を与えることが確認されています。鼻から点滴する形で投与され、インフルエンザやSARS-CoV-2などのウイルスに対して効果を示し、実験室でのテストではその防御を突破できるウイルスは確認されていません。

この療法は、10種類の特定のタンパク質を使用して広範な抗ウイルス反応を活性化させるもので、mRNAワクチンに似ていますが、異なるアプローチを取っています。将来のパンデミックに対する保護の可能性があり、特に脆弱なグループにとって期待されていますが、研究者たちは療法の投与方法を改善し、その保護がどのくらい持続するか（現在は3〜4日と推定されています）を明らかにする必要があります。この研究は、新しい治療法の発見における好奇心に基づく研究の重要性を浮き彫りにしています。

2025年8月、Redditのユーザー「Sacapoopie」が、空軍予備役のメンバーであり、最高機密のセキュリティクリアランスを持っていると主張し、DSLRootという会社から月250ドルを受け取ることに懸念を示しました。DSLRootは、個人に対して自社の住宅プロキシネットワークに接続するノートパソコンをホストするための報酬を支払っています。このネットワークは、世界中の顧客がアメリカにいるかのように見せかけるために使用されています。

サカポーピーのような背景を持つ人がこのような取り決めに参加する理由について、サイバーセキュリティの専門家たちは疑問を呈しました。サカポーピーは、この設定は無害であり、専用のDSL接続を使用しているため、個人のインターネット利用には影響しないと説明しています。しかし、読者たちは、知らない人に自分のネットワークへのアクセスを許可することのリスクを指摘しました。

DSLRootはバハマに本社を置き、2012年に設立されました。住宅プロキシの運営に関する歴史があります。会社は、違法行為を防ぐためにクライアントを監視していると主張し、業務の透明性を強調しています。しかし、オンラインフォーラムで物議を醸している「USProxyKing」というユーザーとの関係から、懐疑的な見方をされることがあります。

この記事は、住宅プロキシサービスの広範な問題を浮き彫りにしています。これらのサービスは、個人がインターネット接続を共有して追加の収入を得ることに依存していますが、この実践はリスクを伴います。悪意のある行為者がこれらの設定を利用して違法行為を行う可能性があるため、専門家は、見知らぬ人に個人のネットワーク上でデバイスを運用させることが重大なセキュリティ侵害につながる可能性があると警告しています。最近の事例では、ノートパソコンのファームをホストして北朝鮮のハッカーを支援していた人物が有罪判決を受けました。

全体として、この状況はサイバーセキュリティの実践や、DSLRootのような住宅プロキシネットワークに参加することの潜在的な危険性についての疑問を提起しています。

ハーバード大学医学部の遺伝学者デイビッド・ライヒ氏は、古代遺伝学における画期的な研究を進めており、人類の歴史に関する新たな洞察を明らかにしています。彼は最近、古代人のDNAに関する研究でダン・デイビッド賞を受賞しました。この研究には、ネアンデルタール人と現代人の間の交配の証拠が含まれており、これはかつて不可能だと考えられていました。ライヒ氏の研究室では、デニソワ人や謎の「ゴースト集団」といった新たに特定された種を含む、さまざまなヒト科の種の複雑な相互作用を解明しています。

ライヒ氏は、技術の進歩が遺伝子分析を変革し、科学者たちが人類の歴史を前例のない方法で探求できるようになったと強調しています。骨やミイラから古代DNAを調べることで、人類の進化や移動に関するより詳細な物語を組み立てており、過去の「三次元映画」を作るような作業だと表現しています。

この研究は人類の多様性やつながりを理解するための大きな可能性を秘めていますが、遺伝子工学やゲノムの操作に関する倫理的な懸念も引き起こしています。ライヒ氏は、この技術の強力な影響について慎重な姿勢を示し、その悪用の可能性を核兵器に例えています。

全体として、ライヒ氏の研究は人類の歴史と遺伝学に対する理解に大きな変化をもたらしており、古代の集団がどのように相互作用し、進化してきたのかについての洞察を提供しています。

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シリコンバレーは、今後の中間選挙に影響を与えるために、AIを支持する政治活動委員会（PAC）に1億ドル以上を投資しています。アンドリーセン・ホロウィッツやオープンAIのグレッグ・ブロックマンなどの主要なプレーヤーが「未来を導く」というネットワークを支援しており、これは好意的なAI規制を促進し、業界に厳しいルールを課す可能性のある候補者に反対することを目的としています。

今年初めには、各州が独自のAI規制を作成するのを阻止しようとする試みがありましたが、成功しませんでした。AI業界は、一貫性のない規制がイノベーションを妨げ、中国にAI開発での優位性を与える可能性があることを懸念しています。このAI支持のPACは、ドナルド・トランプを支持した成功した暗号通貨PACを模倣する計画で、ホワイトハウスのAI政策に一般的に沿った活動を行う予定です。

要約がありません。

要約がありません。

私は珍しいイギリスのコンピュータについて調査していたところ、BYTE誌の記事を見つけました。古い技術の広告に魅了され、BYTE誌の全100,000ページを一つの場所で検索できるプロジェクトを作ることに決めました。

astro-islandは、ウェブアプリケーション内のコンポーネントを効率的に管理し、活性化するために設計されたJavaScriptコンポーネントです。このコンポーネントは、DOMに接続されると、必要なデータやテンプレートを読み込むことで「ハイドレーション」または活性化の準備をします。

astro-islandは、動作や使用するデータを決定するために、props、component-url、clientなどの属性を読み取ることができます。また、コンポーネントはDOMへの接続や切断に関連するイベントを監視し、ドキュメントが準備できたときに更新を管理します。

プロパティの読み込みや解析に問題が発生した場合、コンポーネントはエラーをコンソールに記録してデバッグを容易にします。さらに、このコンポーネントはカスタムHTML要素として定義されており、ウェブページ内で標準のHTMLタグのように使用することができます。

全体として、astro-islandは、データを動的に読み込み、ユーザーの操作に効果的に応答するインタラクティブなウェブコンポーネントを作成するためのツールです。

ソフトウェアの世界では、バグは通常ネガティブなものと見なされますが、時には予期しない利益をもたらすこともあります。2002年、Rogue Amoebaは初めてのアプリ「Audio Hijack」を15日間の無料トライアル付きでリリースしましたが、売上は期待外れでした。

その後、彼らはバージョン1.6のアップデートを行い、意図せずにトライアルを録音時間15分に制限してしまいました。驚くべきことに、このミスが売上の大幅な増加につながりました。顧客は新しいトライアルの制限を魅力的に感じたからです。

この幸運なエラーによって、Rogue Amoebaは創業者たちにとって成功したフルタイムのビジネスへと成長しました。現在、彼らは十数人を雇用しています。この会社は、このバグが彼らが繁栄し、ソフトウェアの開発を続けることができた理由だと考えています。

要約がありません。

1989年、小さなオフィスでは、Unixコンピュータに接続されたFacit A2400端末が使用されていました。これらの端末は、以前の緑色や琥珀色の画面とは異なり、白い背景に黒い文字が表示されるため人気がありました。当時はインターネットが存在しなかったため、印刷されたマニュアルが一般的でした。

著者は、顧客を支援するために「Ecurses」と呼ばれる特別なライブラリをこれらの端末用に作成しました。オフィスが閉鎖された際、いくつかの端末を保管しましたが、最終的には1台を処分しました。2025年には、Linuxhotelのマーチン・Sが研修生に古い端末の使い方を見せたいと考え、著者は1台を貸すことに同意しました。

準備のため、著者はShuttle PCにOpenBSDをインストールし、端末と連携するように設定しました。最大の課題は適切なケーブルを見つけることでしたが、地下室を探した結果、成功しました。著者は、若い世代がこの端末を使う体験ができるように、Linuxhotelに端末を永久に貸し出すことに決めました。

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Googleは、Google Playストアを通じて配信されないAndroidアプリの開発者に対して、本人確認を求めることを発表しました。この変更は、セキュリティを強化し、ユーザーを潜在的な脅威から守ることを目的としています。開発者は、公式の発表やサポートリンクに詳細情報を見つけることができます。

この記事では、「テン・マティーニ証明」と呼ばれる複雑な数学的証明について説明しています。この証明は、数論と量子フラクタルを結びつけるもので、数学者マーク・カッツにちなんで名付けられました。彼は、磁場における電子のエネルギー準位に関する難しい問題を解決できる人に対して、冗談で十杯のマティーニを報酬として提供しました。

1970年代、大学院生のダグラス・ホフスタッターは、アルファという変数に基づいてエネルギー準位をグラフ化する際に、ホフスタッター・バタフライと呼ばれるパターンを発見しました。彼は、アルファが無理数に近づくにつれて、エネルギー準位がカントール集合に似ていることに気づきました。カントール集合は無限のパターンを含む数学的概念です。

その後、数学者たちは無理数のアルファ値に関連する予想を証明するために取り組みました。スヴェトラーナ・ジトミルスカヤとアルトゥール・アヴィラは最終的にこの予想を証明しましたが、彼らの証明は複雑で特定の条件に限られていました。

最近、リンルイ・ゲとジトミルスカヤは新しい方法を開発し、より広い文脈でこの予想を解決することに成功しました。これにより、ホフスタッター・バタフライが現実の物理学においても重要であることが確認されました。彼らの研究は、深い数学的概念が量子現象の理解に実際に応用できることを示しています。

最近のCounterpoint Researchの報告によると、中国の世界のディスプレイ生産能力のシェアは、2023年の68%から2028年には75%に増加すると予測されています。これは年間4%の成長率です。一方、韓国のシェアは9%から8%に、台湾は19%から16%に、日本は4%から1%に減少する見込みです。これは工場の閉鎖が影響しています。インドは2030年にディスプレイ事業を開始する予定ですが、投資の遅れがありました。

ディスプレイの用途に関しては、LCDテレビが2028年まで73%のシェアを維持し続けるとされています。OLEDのモバイルディスプレイは大きな成長が見込まれ、7%のシェアに達する見込みです。一方、OLEDテレビは4%のシェアを保持します。BOEはディスプレイ生産能力のリーダーであり続けますが、その成長率は1.6%に鈍化すると予測されています。Tianmaは最も早く成長し、2028年までに3%のシェアを目指しています。

この報告書には、ディスプレイ技術、市場規模、さまざまなセグメントにわたる予測に関する包括的なデータが含まれています。Counterpoint Researchは、テクノロジー分野における市場の洞察を専門としており、幅広いクライアントにアドバイスを提供しています。

この文書では、AIモデル、特にChatGPT-5とChatGPT-4.5のアライメントとバイアスの扱いについて探ります。この研究は教育目的のみであり、違法行為を助長するものではありません。

重要な観察点として、ChatGPT-4.5はアイデアをつなげることに対してよりオープンでしたが、ChatGPT-5はより厳格なバイアスを持ち、しばしば論争を避け、現状を維持する傾向があります。また、「スプーンベンディングスキーマ」という枠組みは、AIの応答が質問の仕方によってどのように変わるかを説明するのに役立ちます。このスキーマは、特定の「禁じられた」出力が創造的な言い換えを通じてアクセスできることを示しています。

ゾーンの説明として、まず「ハードストップゾーン」では、違法行為について直接尋ねると拒否や警告が返ってきます。「グレーゾーン」では、フレーミングに依存するトピックが分析を引き起こし、直接的な指示なしに役立つアドバイスを示唆することがあります。「フリーゾーン」では、抽象的な議論がより自由な探求を可能にします。

言い換えのテクニックとしては、トピックや文脈を変えること（例えば、違法から環境問題へ）、直接的な行動ではなくパターンについての広い質問をすること、制限を回避するために仮想のシナリオを使用することが挙げられます。

スプーンベンディングスキーマは、AIのアライメントルールが固定されていないことを示しています。質問の仕方によって変わる可能性があるため、この理解はAIの透明性や社会的影響にとって重要です。要するに、「ルール」は見た目よりも柔軟であり、映画『マトリックス』の中でスプーンが実在しないという考え方に似ています。

この作品は、クリエイティブ・コモンズライセンスの下で教育目的の共有と適応が可能です。

著者は2010年代にiOSとAndroid向けに「Putter King Adventure Golf」というゲームを作りましたが、現在はアプリストアで入手できなくなっています。最近、著者の息子がそのゲームをプレイしたいと言い出したため、著者はゲームを復活させる方法を考え始めました。そこで、以下の点についてアドバイスを求めています。

まず、オンラインで古いバージョンのゲームを見つける方法です。もしかしたら、海賊版のコピーがあるかもしれません。次に、これらの古いアプリを現在のデバイスで動かす方法についても知りたいと思っています。また、エミュレーターを使ってゲームをプレイする可能性についても検討しています。

著者は、古いモバイルアプリを復活させた経験のある人々からの助言を求めています。

開発者が、xv6という教育用オペレーティングシステムと独自に作成したTCP/IPネットワークスタックを組み合わせたプロジェクトを立ち上げました。このスタックは、xv6-riscvカーネル内で動作し、最新のvirtio-netドライバーを使用してQEMU内でスムーズに動作し、ホストマシンとの通信を可能にします。

プロジェクトの主な特徴には、まず「ゼロからのスタック」があります。これは、micropsと呼ばれるコアネットワーキングスタックで、低レベルのネットワーキングを理解するために開発されました。また、micropsはxv6-riscvカーネル内で動作するように適応されています。さらに、アプリケーション開発のために標準的なネットワーキングシステムコールをサポートするソケットAPIも備えています。ユーザーレベルのツールとしては、基本的なコマンドであるifconfigや、TCPおよびUDPのエコーサーバーが含まれており、その機能を示しています。

開発者は、これらのコンポーネントをゼロから構築することで、ネットワークに対応したオペレーティングシステムの機能を明らかにす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。

メタはルイジアナ州リッチランドパリッシュの田舎に、先進的なAI技術のためのデータセンター複合施設を開発するために100億ドルを投資しています。このプロジェクトは「ハイペリオン」と名付けられ、400万平方フィート以上の面積をカバーし、世界最大のデータセンターになる可能性があります。この施設は、400万世帯分のエネルギーを消費する能力を持つとされています。

現在、サーバーを多数収容するための9つの建物の建設が始まっており、メタは計算能力を大幅に増加させる計画です。CEOのマーク・ザッカーバーグは、このプロジェクトを「超知能」の実現に向けた重要なステップと考えており、グーグルやアマゾンといった他のテクノロジー企業と競争する意図があります。

データセンターは主にガス発電に依存し、地元の電力会社であるエンタージーがエネルギー需要を満たすために新しいガス発電所を建設しています。しかし、これに対して住民や環境保護団体からは、電力不足や光熱費の上昇に対する懸念が寄せられています。批評家たちは、このプロジェクトが地域の環境や経済に与える影響を心配しています。

州の規制当局は、電力会社の計画を承認し、この取引を将来の電力会社とテクノロジー企業のパートナーシップのモデルと見なしています。しかし、過度なガスエネルギーへの依存が懸念されており、地元の農業に影響を与える可能性のある大気や水の汚染についても懸念が広がっています。

全体として、このプロジェクトは地域の経済発展を約束する一方で、エネルギー需要や環境への影響に関する重大なリスクと課題も伴っています。

要約がありません。

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スティーブンは、2020年に発売されたM1 Proのノートパソコンを購入した経験を共有しています。彼はこのデバイスが非常に優れており、AndroidやiOSのシミュレーター、Dockerコンテナなどの要求の高い作業をこなすことができると感じています。さらに、静かな動作と良好なバッテリー寿命も魅力です。

最近、彼は新しい個人用ノートパソコンを購入することに決め、Ryzen AI 340チップを搭載したFramework 13を選びました。新しいことを学ぶことを期待していましたが、M1 Proと比較するとパフォーマンスに失望していると述べています。最新モデルのRyzenチップであるにもかかわらず、特にマルチタスク時に熱や効率の面で苦労しており、古いIntel製のMacを思い起こさせると感じています。

スティーブンは、AMDやIntelがM1のようなARMアーキテクチャの効率性や熱性能に追いついていない理由を疑問に思っています。また、x86チップがいつ追いつくのかについても考えています。彼はまだFrameworkでWindowsを試していないため、それがパフォーマンスを改善するかもしれないとも言っています。

著者は、自社でSSL証明書の承認を担当しており、これらの証明書に対する要求が増えていることに負担を感じています。以前は管理可能だった作業が、新しい検証方法や厳格なセキュリティ対策の導入により、頻繁で時間がかかるものになっています。

まず、検証方法の変更についてですが、証明書の検証オプションが減少し、プロセスが複雑化しています。例えば、メール検証は多くのサブドメインに対して効果がなく、対応するメールアドレスがないためです。

次に、新しいセキュリティ対策について、最近導入された「マルチパースペクティブ発行確認（MPIC）」は攻撃に対するセキュリティを強化することを目的としていますが、地理的にアクセスを分けていない組織にとってはプロセスを複雑にする可能性があります。

さらに、証明書の有効期限が短縮されることが最も懸念される変更です。2029年までに有効期限がわずか47日になるため、組織にとって大きな計画上の課題を生むことになります。

これらの変更が組織に与える影響として、伝統的な認証局（CA）から代替手段を探す動きが出てくるかもしれません。証明書管理をサービスに統合したプラットフォームに移行する可能性もあります。

最後に、セキュリティ向上を目指すこれらの変更が、実際に追加の作業負担に見合うものかどうか、特にリソースが限られたIT部門にとっては疑問です。著者は、これらの新しい要求が企業を既存のCAから遠ざけ、より管理しやすい解決策を求める方向に導く可能性があると感じています。

このサービスは、スマートなメールフィルターを提供し、受信トレイを整理する手助けをします。プロモーションメールは「アーカイブ」フォルダーに移動され、重要なメッセージだけが受信トレイに残ります。

自動的に整理されるため、重要なメールだけがメインの受信トレイに残り、マーケティングメールはアーカイブされます。メールは削除されることはなく、アーカイブフォルダー内で全てのメールを検索できます。また、重要なメールに対してのみ通知が届くため、必要な情報を見逃すことがありません。

インストールは簡単で、GmailやFastmailと連携します。フィルターをダウンロードして、メールクライアントにインポートするだけで利用可能です。さらに、このサービスは無料でオープンソースであり、費用やサブスクリプションは一切かかりません。インストール後は、すべてのデバイスでフィルターが機能します。

もし重要なメールを誤ってアーカイブしてしまった場合でも、アーカイブフォルダーで見つけることができ、フィルターを必要に応じて調整することができます。

要約がありません。

インタラクティブテレビの歴史、特にテレテキストについて、北米とヨーロッパの違いが述べられています。まず、インタラクティブテレビの開発は1990年代に始まりましたが、1970年代や1980年代にもいくつかの試みがありました。これらのプロジェクトは、ヨーロッパと北米の両方で行われました。

ヨーロッパでは、イギリスのセーファックスなどのテレテキストが人気を博しました。これは、テレビチャンネルが少なく、放送が中央集権的であったため、大衆にアクセスしやすかったからです。

一方、北米では多くの競合するテレテキストの試みがあり、混乱と断片化を招きました。ソルトレイクシティのKSLなどの主要ネットワークがテレテキストを試みましたが、デコーダーの高コストや消費者の利用可能性の欠如が成功を妨げました。

さまざまなプロトコル（セーファックス、オラクル、NABTS）や双方向通信システムであるビデオテキストの登場は、状況をさらに複雑にし、市場の混乱と標準化の欠如を引き起こしました。

また、FCC（連邦通信委員会）が全国的な標準を採用することに決められなかったことも、断片化した市場に寄与しました。この機関は放送局に独自のシステムを選ばせたため、消費者の採用がさらに複雑になりました。

1980年代半ばまでに、多くのテレテキストサービスは消費者の利用が低く、1990年に義務化されたクローズドキャプションとの競争により終了しました。

テレテキストやビデオテキストサービスは苦戦しましたが、現代のインタラクティブテレビやインターネットベースのソリューションへの道を開きました。これらの概念は、類似の技術を使用したプロディジーのようなサービスの開発にも影響を与えました。

北米ではインタラクティブテレビを導入するための重要な試みがありましたが、競合する技術の複雑さや規制の問題が最終的に失敗を招き、ヨーロッパでの成功した導入とは対照的な結果となりました。

パラボリックマイクロフォンは、特に野生動物の録音において音を捉えるために使用される非常に敏感な装置です。大きなパラボラディッシュが音波を集め、マイクロフォンに集中させる構造を持っています。このデザインにより、人間の耳では捉えきれない微細な音をより効果的にキャッチすることができます。

パラボリックマイクロフォンは、その大きさから効果的である一方、現場での使用には不便さも伴います。大きなサイズは、より多くの音エネルギーを集めて集中させることを可能にし、これは望遠鏡が光を集める仕組みに似ています。

これらのマイクロフォンは高周波の音を好む傾向があり、しばしば「金属的な」音質を生み出します。低周波の音を捉えるのはあまり得意ではなく、特定のカットオフ周波数がディッシュのサイズによって決まります。

パラボリックマイクロフォンのゲインは、周波数が上がるにつれて増加します。具体的には、周波数が倍になるごとに6デシベル増加するというルールに従います。つまり、高い周波数の音は低い周波数の音よりも強調されます。

パラボラディッシュは音波を焦点に反射します。この反射の効果は、音の波長とディッシュのサイズとの関係によって決まります。波長が小さい（高周波数）ほど、より良く焦点を結ぶことができます。

波がディッシュを通過する際、回折（曲がる現象）が起こることがあります。波長がディッシュのサイズに比べて大きすぎると、ゲインが失われることになります。最適な性能を発揮するためには、波面の適切な整列が重要です。

パラボリックマイクロフォンの原理は逆方向にも適用されます。ディッシュは音波を効果的に集めることも、発信することもできます。

要するに、パラボリックマイクロフォンは特に高周波の音を録音するための強力なツールですが、その効果はデザインや捕らえる周波数によって影響を受けます。これらの物理的な原理を理解することで、ユーザーは性能を最大限に引き出すことができます。

この記事では、アメリカ政府がインテルに10%の株式を取得する決定について取り上げています。この動きは物議を醸しています。著者は「スティールマンニング」という概念を説明し、これは対立する意見を公平に表現することを指します。また、批評家のスコット・リンシコムが、この投資に対して政治的干渉や競争への不利な影響といった懸念を示していることに触れています。

しかし、著者は批評家たちが台湾や中国に関する重要な地政学的要因を見落としていると主張しています。これらの要因は、アメリカの国家安全保障にとって半導体製造の重要性を高めています。著者は、半導体産業には長期的な計画と投資が必要であり、インテルの過去の失敗は最近の誤りだけでなく、数年前の決定に起因していると強調しています。

さらに、インテルが製造業者としての信頼性を保つことが、外部顧客を引き付けるために重要であることも指摘されています。政府の支援がなければ、インテルはTSMCのような企業が支配する競争の激しい市場で生き残ることが難しくなるかもしれません。著者は、政府のビジネスへの関与にはしばしば欠点があるものの、今回のケースではアメリカの半導体製造を確保し、特に中国の脅威を考慮すると、外国の供給者への依存を避けるために必要かもしれないと結論づけています。

スコット・レアードは、Linuxシステム間での時間同期の課題について探求しています。特に、分散トレーシングのために高精度な同期を目指しています。彼の目標は、ローカルネットワーク内で1マイクロ秒（μS）以内に時計を同期させることですが、さまざまな要因が大きな時間誤差を引き起こすことがわかりました。

まず、GPSの制限についてです。GPSデバイスは完璧な時間を提供するわけではなく、複数のGPS受信機間で最大200ナノ秒（ns）の差が生じることが一般的です。50ナノ秒以内の同期を達成するには、慎重な設定が必要です。

次に、ネットワークの複雑さが影響します。ネットワークの問題は200〜300ナノ秒の誤差を加えることがあります。また、異なるネットワークインターフェースカード（NIC）は性能が異なり、精密なタイミングに適したものとそうでないものがあります。

システムの性能も重要です。多くのLinuxシステムは、電力管理や他のプロセスによるランダムな停止のために低遅延作業に苦しんでおり、いくつかのシステムでは時間同期の誤差が1300〜2000ナノ秒に達することがあります。

現在の成果として、レアードはほとんどのシステムで時計を500ナノ秒以内に同期させることに成功しています。これは彼の要求を満たしていますが、期待していたほどの精度ではありません。理想的な条件下では100ナノ秒未満の達成が可能ですが、難しいと指摘しています。

ネットワークの設定についても様々な構成を試しています。複数のサーバーやGPSソースを使用しましたが、ネットワーク経路が非対称にタイミングに影響を与えることがあり、同期作業を複雑にしています。

誤差の原因としては、NICにハードウェアタイムスタンプがないこと、ネットワークトンネル、NICのコアレスシング設定、ソフトウェアの非効率性などが挙げられます。

最終的に、レアードの現在のシステムは約200〜500ナノ秒の同期レベルを達成していますが、彼は現在のハードウェアとネットワーク設定では10ナノ秒の精度を達成するのは現実的ではないと認識しています。それでも、彼の結果は実用的なアプリケーションにおいては満足できるものであり、元々の目標である10マイクロ秒を超えています。

要約がありません。

macOSのコマンドラインツールは、ユーザーの設定ファイルを~/Library/Application Supportディレクトリに保存すべきではないと主張しています。代わりに、XDGベースディレクトリ仕様に従い、設定ファイルは~/.configに保存するべきです。

まず、ユーザーの期待についてです。多くのユーザーは、コマンドラインツールが設定ファイルを~/.configに保存することを期待しています。実際、多くのツールがこのように動作しています。~/Library/Application Supportに保存されると驚きや不一致を感じるでしょう。

次に、ライブラリのデフォルト設定についてですが、多くの人気ライブラリは~/Library/Application Supportをデフォルトで使用します。しかし、コマンドラインユーティリティにはこの設定は適しておらず、XDG仕様に従うべきです。

また、ドットファイルマネージャーのほとんどは、デフォルトで~/Library/Application Supportにファイルを保存することをサポートしていません。これは、コミュニティ全体で設定ファイルは~/.configに属するという広い合意があることを示しています。

さらに、~/Library/Application Supportに関するガイドラインの誤解についても触れています。このガイドラインは、ユーザーの設定を自動的に管理するGUIアプリケーション向けのものであり、コマンドラインツールには適用されません。

最後に、~/Library/Application Supportを使用する場合についてですが、このディレクトリは自動的に設定を管理するGUIアプリケーションが/Applicationsにインストールされている場合にのみ適しています。

要するに、著者はmacOSのコマンドラインツールにおいて設定ファイルを保存するためにXDGベースディレクトリ仕様を強く支持しています。これはユーザーの期待や確立された慣習に合致しています。

DeepWikiは、プログラマーが不慣れなコードベースを迅速かつ効率的に理解し、ナビゲートするために設計されたツールです。主なポイントは以下の通りです。

DeepWikiの目的は、GitHubのリポジトリを簡単にナビゲートできるウィキに変換し、開発者がファイルを探し回ることなくコードに関する質問をできるようにすることです。

使用方法については、公開リポジトリの場合はすぐにクエリを実行できますが、プライベートリポジトリには無料のアカウントが必要です。また、迅速な回答を得られる「ファストモード」と、より詳細な洞察を得るための「ディープリサーチ」の2つのリサーチモードがあります。

主な機能には、クリック可能な引用を提供し、元のソースコードにリンクする「インスタントアンサー」があります。さらに、ウェブサイトを通じて使用することも、ClaudeやCursorなどのコーディング環境に統合して認証なしで利用することも可能です。

実際の応用例としては、オープンソースライブラリのメンテナンスやセキュリティを迅速に評価したり、プロジェクトを実行するためのセットアップ手順や依存関係を取得したり、他のリポジトリからのコード実装の要約を得て再利用したりすることが挙げられます。また、特定の質問をしてコードベースに関するカスタマイズされた説明を受け取ることができ、新しい貢献者がプロジェクトに参加するための良い出発点を見つける手助けもします。さらに、コーディングエージェントに必要なコンテキストを提供し、プルリクエストの変更とその背景を迅速に把握することも可能です。

著者は、DeepWikiを定期的に使用してコーディング作業を効率化し、複雑なコードの理解を深めています。将来的には、リアルタイムで質問できる会話モードや、タスクベースのオンボーディングガイダンスなどの機能が提案されています。

全体として、DeepWikiは、さまざまなコードベースの理解を深め、コーディングの効率を向上させたい開発者にとって貴重なアシスタントです。

RubyGems.orgは、Socket.devによる悪意のあるgemがソーシャルメディアの認証情報を盗むという研究を受けて、プラットフォームのセキュリティ対策を共有しました。

RubyGems.orgの主なセキュリティ対策には、まず自動検出があります。すべてのgemは、高度なセキュリティツールを使用して潜在的な脅威がないか分析されます。次に、リスクスコアリングが行われ、gemはリスクに基づいてスコアが付けられ、高リスクのものは手動でレビューされます。また、古いgemは検出方法が改善されると再スキャンされます。さらに、外部の情報源との連携により、リスクを特定する手助けが行われています。

フラグが付けられたgemについては、セキュリティエンジニアがその意図を確認します。疑わしい点があれば、別のチームメンバーがチェックします。悪意が確認されたgemは削除され、記録されます。また、時には疑わしいgemの名前が事前にブロックされることもあります。

2025年7月には、RubyGemsが悪意のあるgemをフラグ付けし、確認した後、迅速に削除しました。Socket.devから報告された追加のgemも同様に削除されました。

RubyGems.orgは、コミュニティのメンバーに対して、セキュリティの問題をメールやSlackで報告するよう促しています。

サプライチェーンのセキュリティの現実として、RubyGemsは他のエコシステムに比べて小規模ですが、脅威に直面しており、週に約1つの悪意のあるパッケージを削除しています。セキュリティの取り組みは、スポンサーとボランティアのメンテナーの両方に依存しています。

最近の事件は、RubyGems.orgの効果的なセキュリティシステムを示しました。この組織は、オープンソースソフトウェアの安全性を高めるために、コミュニティの支援と協力に感謝しています。

著者は、プログラミング言語との関係がどのように変化してきたかを振り返っています。特に、RubyとPythonについての思いを語っています。最初は、Rubyの優雅さや表現力に魅了されていましたが、Pythonには「if」を文として扱うことや、柔軟性のないラムダ関数などの制約があるため、あまり好きではありませんでした。しかし、TypeScriptやRustを使った経験を経て、Pythonの最近の改善点に気づくようになりました。型ヒントやマッチ文といった機能が追加され、Pythonがより使いやすく、現代的になったと感じています。また、キーワード引数や名前空間といったPythonの強みも認めています。

Rubyは最初の愛着がある言語ですが、進化があまり見られないと感じており、今はPythonにより惹かれるようになっています。最終的には、Rubyに対する名残惜しさを表現しつつ、Pythonの進歩や能力を評価しています。

要約がありません。

2025年8月、ジョナサン・クラークはRaspberry Pi Zero 2 Wの逆アセンブルに成功し、TubeTimeもCompute Module 5の同様の作業を行いました。彼らは、他の人が利用できるように、GitHubで回路図を共有しています。Raspberry Piは一部のボードの回路図を提供していますが、特定のプロジェクトには詳細な情報が必要なことがよくあります。

さらに、著者はさまざまなRaspberry PiモデルのLumafieldスキャンを持っており、内部の部品を視覚化するのに役立ちます。これらのスキャンは元々動画プロジェクトに使用する予定でしたが、現在はYouTubeチャンネルで公開されています。スキャンには、Raspberry Pi 4、CM4、Zero 2 W、Raspberry Pi 5、CM5など、いくつかのモデルが含まれています。

著者は、これらのスキャン作成においてLumafieldの支援に感謝の意を表しています。

この文章では、大きなデータファイルを処理する際のCPUコストを削減するためのメモリ最適化技術について説明しています。

まず、著者は従業員の詳細を含むデータファイルを取り上げ、このデータを効率的に保存することの課題を説明しています。特に、数百万行のデータがある場合、初期のアプローチでは各項目の保存方法のために約1GBのメモリを消費します。

効率を向上させるために、著者はデータをフィールド、ポジション、長さの別々の配列に分割することを提案しています。これにより、メモリ使用量が約200MB削減されます。

次のステップでは、フィールド名のために小さな配列を使用し、バイトインデックスで参照する方法が紹介されています。この変更により、メモリ使用量は1GBから500MB未満に減少します。

この変更はメモリを節約するだけでなく、CPU使用量も大幅に低下させるという予想外の利点があります。その理由は、文字列の配列に対するガーベジコレクション（GC）が、単純なバイト配列に対するものよりも複雑でコストがかかるためです。GCは各文字列をチェックする必要がありますが、バイト配列の場合は参照をたどる必要がないため、迅速に処理できます。

このように、データストレージの再構築がメモリとCPUの効率を向上させることを示しており、プログラミングにおけるデータの整理方法の重要性を強調しています。

Casey Lissは、古いiPhoneをUniFi Protectシステム用のカメラに変える体験を共有しています。彼はまず、古いドアベルをUniFi G4 Doorbell Proに交換し、これをきっかけに他のUniFi製品にも興味を持ちました。

Lissは、古いiPhoneをサードパーティ製のカメラとして使えるか試したいと考えました。UniFi ProtectはONVIFプロトコルを使用するカメラをサポートしているためです。しかし、専用のアプリは見つからなかったものの、RTSPがONVIFとともにビデオストリーミングに使われていることを発見しました。

彼は、iPhoneからRTSPをストリーミングする「IP Camera Lite」というアプリを見つけました。設定を行った後、ffmpegというツールを使ってストリームを確認しました。

また、ONVIFの管理のためにDockerコンテナを設定しようと試みました。いくつかのトラブルシューティングを経て、iPhoneのストリームに適した設定を行いました。

最終的に、サードパーティ製カメラの検出を有効にすることで、iPhoneカメラをUniFi Protectに追加し、デバイスを正常に採用しました。この設定により、彼は以前使用していた監視システムから移行することができました。

ネハとアカシュは、音声コマンドを使ってメールやスケジュールを管理するAIエグゼクティブアシスタント「エイプリル」を開発しています。このアシスタントは、特に運転中にマルチタスクを行いやすくすることを目的としています。

エイプリルの主な機能には、重要なメールの要約や緊急のものを強調表示すること、音声で指示した返信を送信し、メールのフォーマットを管理すること、カレンダーのイベントを見直して再スケジュールすること、会議のためにメールのやり取りから文脈を提供すること、そしてメールをフォルダーに整理することが含まれます。

エイプリルは、高度な音声技術を使用して音声をテキストに変換し、テキストを音声に変換します。これにより、応答時間が最適化され、自然な会話の流れが実現されます。このアプリはApp Storeで利用可能で、最初の3日間は無料トライアルがあり、その後は月額14.99ドルの料金がかかります。

開発者は、メールやカレンダーに関する課題や、音声統合が役立つ可能性のある他のツールについてのフィードバックを歓迎しています。質問や提案を受け付けるために、彼らはいつでも対応可能です。

Hot Chips 2025のイベントで、マイクロソフトはAzureのハードウェアセキュリティに関する取り組みを発表しました。これは、世界最大のクラウドサービスの一つを守るためのものです。サイバー犯罪は2024年には9兆ドルを超え、世界で三番目に大きな経済規模となることから、マイクロソフトはセキュリティインフラを強化しています。

マイクロソフトは、70以上のAzureリージョンと400のデータセンターを運営しており、34,000人のセキュリティエンジニアが支えています。最近、同社は中央集権型のハードウェアセキュリティモジュール（HSM）から、各サーバーに直接統合する方向にシフトしています。これにより、効率が向上し、中央システムとの通信が大幅に減少します。

また、マイクロソフトはAzure統合HSMを導入し、広範な電力やスペースを必要とせずにローカルなセキュリティ機能を強化しました。機密コンピューティングに重点を置くことで、特に複数のテナントが存在する環境でのデータ保護を目指しています。さらに、マイクロソフトはCaliptra 2.0というオープンソースのシリコンルートオブトラストを推進し、設計の透明性とセキュリティを強調しています。

全体として、マイクロソフトのプレゼンテーションは、クラウドコンピューティングにおけるセキュリティへのコミットメントを強調し、増大するサイバー脅威に対抗するためのアーキテクチャ戦略についての洞察を提供しました。

ウィル・スミスのコンサートに関する最近の動画がオンラインで物議を醸しています。彼がAIを使って偽の観客を作り出したとの疑惑が浮上しています。この動画には、彼のヨーロッパツアー中の複数のコンサートからの本物のファンが映っていますが、加工されているために混乱を招いています。

映像はフランスのポジティブ・フェスティバルなど、さまざまなフェスティバルからのもので、実際の観客が映っています。しかし、動画は歪んでおり、顔がぼやけていたり、奇妙なサインが見られるなど、AIによる加工のような特徴が見受けられます。このため、一部の視聴者は、観客が人工的に生成されたものだと誤解しました。

実際には、ウィル・スミスのチームはファンの実際の写真を使用し、AI技術を使って短い動画クリップを作成しました。これらはYouTubeに投稿され、実験的なプロセスによってさらに画質が劣化し、偽の映像のように見える結果となりました。

観客は本物ですが、動画の加工は画像がどのように変更され、提示されるかについて倫理的な疑問を引き起こしています。この論争は、特にAIの時代において、リアルなコンテンツと強化されたコンテンツの境界が曖昧であることを浮き彫りにしています。

ビッグオー記法は、入力のサイズが増加するにつれて関数の性能がどのように変化するかを示す方法です。実際の時間を測ることなく、プログラムの性能を異なる入力サイズで理解するのに役立ちます。

ビッグオー記法にはいくつかの種類があります。O(1)は定数時間を示し、実行時間は入力サイズに関係なく一定です。O(log n)は対数時間で、入力サイズが増えるにつれて時間がゆっくりと増加します（例えば、二分探索のように）。O(n)は線形時間で、時間は入力サイズに直接比例して増えます（例えば、数の合計を求める場合）。O(n^2)は二次時間で、時間は入力サイズの二乗に比例して増加します（例えば、バブルソートのように）。

具体例として、nまでの数を合計する関数はO(n)の複雑さを持ちます。一方、公式を使った合計計算はO(1)の複雑さで、nに関係なく一定の時間で実行されます。バブルソートは、入力を何度も通過するためO(n^2)の複雑さを持っています。

ビッグオー記法は通常、最悪のケースの時間複雑さを示しますが、特に指定がない限りそう考えられます。時間複雑さを改善するためには、より効率的なアルゴリズムやデータ構造を使用し、ループ内で時間のかかる操作（例えば、indexOf）を呼び出さないようにすることが重要です。また、結果をキャッシュして冗長な計算を減らすことも有効です。

ビッグオー記法を理解することで、開発者はより効率的なコードを書くことができ、より良いアルゴリズムを選び、一般的なミスを避けることができます。この要約は、ソフトウェアの性能を向上させるために時間複雑さを分析する重要性を強調しています。

要約がありません。

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Fensterは、Borland BGIやQBASICのような古いプログラミング環境に似た、クロスプラットフォームの2Dグラフィックスアプリケーションを簡単に作成できるライブラリです。このライブラリを使うことで、ウィンドウの管理、入力の処理、音声の再生を最小限のコードで行うことができます。

Fensterの主な特徴には、指定したサイズとタイトルの単一のアプリケーションウィンドウを作成する機能があります。また、アプリケーションのライフサイクルやシステムイベントを自動的に管理します。描画用の24ビットRGBフレームバッファを提供し、さまざまなプラットフォームでキーボードやマウスの入力をサポートしています。安定したフレームレートや音声再生のためのタイマーも含まれています。複雑なコールバックを使わずに、シンプルなポーリングAPIを利用できます。さらに、Go、Zig、Lua用のバインディングも含まれています。

使用例としては、ウィンドウを作成し、ランダムなピクセルを描画する簡単なコードが示されています。このコードは、特定のコマンドを使って異なるオペレーティングシステム上でコンパイルして実行できます。

APIの概要としては、fenster_openで新しいウィンドウを開き、fenster_loopでウィンドウを更新し入力を処理します。fenster_closeでウィンドウを閉じ、fenster_sleepで指定した時間だけ一時停止します。fenster_timeでは現在の時間をミリ秒単位で取得し、fenster_pixelでピクセルの色を設定または取得します。

FensterはMITライセンスの下で提供されており、個人プロジェクトや商業プロジェクトの両方で使用することができます。

著者は、独立してオペレーティングシステムを開発することの利点について述べており、特にプログラミング技術を試す自由さに焦点を当てています。彼は、Linuxカーネルにおけるオブジェクト指向デザインパターンを探求し、構造体内の関数ポインタを利用して柔軟性とモジュール性を実現しています。

オブジェクト指向の原則をC言語で実装した例として、著者は「vtable」と呼ばれる構造体を作成しました。このvtableには、さまざまなデバイスの操作やサービスを管理するための関数ポインタが含まれており、異なるタイプのデバイスが同じインターフェースを共有できるようになっています。vtableは実行時に更新可能で、これにより、これらの関数を呼び出すコードを変更することなく、システムの動作を変えることができます。

著者はこのパターンをカーネルサービスの管理にも適用し、異なるサービス間で一貫した操作（開始、停止、再起動）を特別なロジックなしで実現しています。また、プロセスのスケジューリングにもvtableを使用し、全体のスケジューリング戦略を動的に変更できるようにしています。

さらに、すべてをファイルとして扱うシステムにおいて、このパターンは異なるデータソースに対して統一されたインターフェースを提供する例として示されています。このアプローチにより、カーネル内でドライバやフックを動的に読み込むことができ、再コンパイルや再起動を必要としません。

著者は、C++と比べて構文が煩雑になることがあると指摘していますが、コンテキストを明示的に渡すことで依存関係の理解が助けられる点には明快さがあるとも述べています。全体として、vtableはカーネル設計において柔軟性と一貫性を維持しつつ、プログラミングの実験を促進する手段を提供しています。

私は、macOS用のSQLiteエディタ「Base」のバージョン3をリリースしました。このアプリは、SQLiteを使いやすくすることを目的としており、複雑になりすぎないように設計されています。

主な機能としては、SQLiteでは通常難しいテーブルの変更が簡単にできることがあります。また、カラムの制約を詳細に表示し、アイコンをクリックするとさらに情報が得られるようになっています。

今回のアップデートでは、macOSのサンドボックスに関するいくつかの課題にもかかわらず、データベースの添付がサポートされています。フィードバックや質問をお待ちしています。

デジタル画像における色空間の概念について説明しています。色がデジタル形式でどのように表現され、管理されるかに関する一般的な質問に答えることを目的としています。内容は広範で、色空間のさまざまな側面をカバーし、その機能や重要性についての洞察を提供しています。全体として、デジタルカラーを理解するための包括的なガイドとなっています。

機械学習における特徴分布の整合性の重要性について、特に多項式特徴を使用する際のポイントを説明します。

まず、直交多項式基底、例えばレジェンドル多項式は、相関のない特徴を生成し、機械学習モデルにとって有益です。しかし、これはデータが均一に分布している場合に限り効果的です。

実際のデータは、均一分布に従わないことが多く、これが多項式特徴の有用性を制限することがあります。そこで、重み付き内積を用いることで、データの分布に適応した直交基底を作成できます。これにより、生成される特徴の有用性が向上します。

提案されている方法の一つは、生の特徴を特定の範囲にマッピングする関数を使って変換することです。これにより、実際のデータ分布に対して特徴の直交性を維持することが可能になります。

実際の実装については、Scikit-LearnのQuantileTransformerなどのツールを使用して、データの累積分布関数（CDF）を近似し、直交特徴の生成を容易にする方法が紹介されています。

実験結果では、これらの直交特徴を使用したモデルが、従来の手法、特に最小最大スケーリングよりも優れた性能を発揮することが示されています。特に多項式の次数が増えるにつれて、その傾向が顕著になります。

また、基底関数を修正して特定の帰納的バイアスに合わせる理論的な側面にも触れていますが、これは複雑で実用的ではないことが多いです。

特徴分布の整合性の重要性が再確認されており、データが重要である一方で、理論的な洞察がモデルの性能を大きく向上させる可能性があることが強調されています。

全体として、機械学習モデルにおいて特徴分布が選択した多項式基底とどのように整合するかを慎重に考慮することが重要であると述べられています。

WiFi-3D-Fusionは、Wi-Fi信号を利用してリアルタイムで動きを検出し、可視化するシステムです。このシステムは、複数の人を3Dで追跡でき、神経放射場（NeRF²）や3D Wi-Fiスキャナーといった機能を備えています。

このシステムの主要な構成要素には、Wi-Fi信号データを収集するためのESP32-CSIやNexmonを使用したCSIデータ取得、データを分析して動きを特定するリアルタイム検出器、検出された動きを3Dポイントクラウドとして表示するウェブベースのインターフェースがあります。

データはWi-Fiソース（ESP32またはNexmon）から取得され、リアルタイムで処理されて動きを検出し、3Dで可視化されます。インストールにはLinuxシステム、Python、特定のハードウェア（Wi-Fiアダプター）が必要です。ユーザーは提供されたスクリプトを使って依存関係をインストールし、環境を設定できます。

使用方法は二つの方法があります。一つは、簡単にアクセスできるウェブベースの可視化で、もう一つは、コマンドラインを使用する従来のパイプラインで、こちらは上級者向けです。

ユーザーは、自分自身の検出モデルをトレーニングすることができ、継続的な学習のオプションもあり、リアルタイムの操作を中断することなくシステムを改善できます。さらに、新しい検出からの継続的な学習や、動きの検出に対する自己適応型の閾値、3Dポーズ推定や人物の再識別機能も備えています。

このシステムは研究や教育目的のために設計されており、ユーザーはネットワーク上で操作するための明示的な許可を得る必要があります。また、プライバシー法を尊重することが求められます。WiFi-3D-Fusionは、目に見えないデータを可視化し解釈する技術の力を示すプロジェクトであり、特に従来の監視が難しいシナリオで役立ちます。

OKLCHは、人間の色の認識に基づいて色の精度を向上させることを目指した新しい色モデルです。このモデルは、明度、彩度、色相の三つの要素で構成されており、従来のRGBやHSLと比べて均一なカラーパレットを作成しやすくなっています。

色モデルとは、色を表現するためのシステムで、OKLCHのほかにRGBやHSLがあります。ガマットは、モデルが表現できる色の範囲を指します。例えば、sRGBはウェブで一般的に使用され、Display-P3は最新のディスプレイで使われています。

OKLCHの構造について説明します。明度は0から1の範囲で明るさを測定し、彩度は色の強さを示します。色相は0から360度のスケールで色の種類を表します。

OKLCHの利点には、明度と彩度を保ちながら色相だけを変更することで均一な色を維持できることがあります。また、明度を調整することで、色相や彩度に不必要な変化を与えずに色を一貫させることができます。さらに、OKLCHは明度と色相に基づいて計算するため、滑らかなグラデーションを作成できますが、予期しない色が生成されることもあります。

OKLCHは、多くのディスプレイが表示できる色の範囲よりも広い色を表現できます。もし色がディスプレイの能力を超える場合、最も近い色に調整されます。

ブラウザのサポートについては、OKLCHはCSS Color Module Level 4の一部として現代のブラウザでサポートされています。古いブラウザとの互換性のために、sRGBの色にフォールバックすることも可能です。

また、oklch.fyiというツールを使うことで、ユーザーはOKLCHカラーパレットを作成したり、既存のCSS変数をOKLCHに変換したりすることができます。質問や詳細情報が必要な場合は、[email protected]まで連絡するか、Twitterをフォローしてください。

Googleは、Play Integrity APIに新しい機能「Device Recall」を導入しました。この機能は現在ベータ版で、開発者がアプリの悪用を防ぎつつ、ユーザーのプライバシーを守る手助けをします。

Device Recallの機能は、アプリが特定のデバイスに関連付けられたカスタムデータを保存し、取得できることです。このデータを使うことで、アプリが再インストールされたり、デバイスがリセットされた後でも、悪用行為に関与したデバイスを特定することが可能です。

プライバシー保護の観点から、この機能はユーザーの個人情報を明らかにすることなく、アプリがデバイスに関連付けた限られたデータにのみアクセスできるように設計されています。

開発者は、各デバイスに対して最大3つのカスタム値を読み取り、変更することができます。これらの値は、さまざまなフラグやラベルを表すことができます。また、開発者は、デバイスデータが確認された後、14日以内にインテグリティトークンを使用してデータを変更することが求められます。

ただし、Device Recallは、年齢や位置情報などのセンシティブな特性に基づいてユーザーを追跡したりプロファイリングするためには使用できません。この機能は、アプリのセキュリティを強化し、悪用を防ぐためのものです。

Device Recallは、複数のデバイスタイプ（スマートフォン、タブレット、テレビなど）で利用可能ですが、特定のソフトウェアバージョンが必要です。また、ユーザーのアカウントはPlayライセンスを持っている必要があります。

データは、最後のアクセスから最大3年間保存されます。開発者は、必要に応じてすべてのデバイスデータをリセットすることができます。

Device Recallを使用するには、開発者がベータプログラムに申し込み、Play Consoleで機能を有効にする必要があります。この機能は、開発者がアプリの悪用を管理し、ユーザーのプライバシーを守る手助けをすることを目的としています。

その人は古いiPadを持っていて、iOS 9.3に固定されているため、ほとんど使い物にならなくなっています。この問題を解決する方法を探しており、デバイスを脱獄して、より使いやすいiOSのバージョンにダウングレードすることが唯一の解決策かもしれないと考えています。彼らは提案を求めています。

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この記事では、AGENTS.mdという新しい文書標準が、ソフトウェア開発者に対して、AIコーディングアシスタントを重視することでより良い文書を書くよう促す方法について説明しています。多くの開発者は文書を書くことを嫌がりますが、コードの最適化にはかなりの時間を費やしています。AGENTS.mdはルールファイルとして機能し、AIコーディングアシスタントがプロジェクトで効果的に作業するために必要なコンテキストを提供します。

現在、さまざまなAIツールに対して多くの異なるルールファイルが存在し、これがプロセスを複雑にしています。特にAIモデルが頻繁に変わるため、混乱が生じやすいです。AGENTS.mdは、READMEファイルが人間のユーザーに役立つのと同様に、AIエージェント向けに文書を標準化することでこの問題を簡素化します。

この文書には、プロジェクトの概要、ビルドコマンド、コードスタイルガイドライン、テスト手順などの重要な情報が含まれています。AIアシスタントからの即時フィードバックにより、AGENTS.mdを書くことは従来の文書よりもやりがいがあり、開発者が見落としがちな情報を含める動機づけになります。

現在、25,000以上のプロジェクトがAGENTS.mdを使用しており、複数のAIコーディングアシスタントに対応しています。この傾向は、開発者が包括的な文書を作成する手助けとなり、AIツールの機能を向上させる一方で、文書作成の怠慢という一般的な問題にも対処する可能性があると結論付けています。

2025年8月26日、Fastmailはアプリとウェブサービスの完全なオフラインサポートを発表しました。これにより、ユーザーはインターネット接続がなくてもメールやその他の機能にアクセスできるようになります。これは、旅行中などインターネットが利用できない状況で非常に便利です。

オフラインサポートは、今後数週間でiOSとAndroidのユーザーに自動的に有効になります。また、ウェブブラウザの設定から手動で有効にすることもできます。初回の同期には数分かかることがあり、その間はブラウザのタブを開いたままにしておく必要があります。デフォルトでは最近のメッセージがダウンロードされ、添付ファイルは開いたときにのみキャッシュされます。オフラインサポートを利用するには、「ログインを保持する」オプションでログインする必要があり、最新のブラウザが必要です。インターネットがない状態でも簡単にアクセスできるように、Fastmailのブックマークを推奨しています。オフラインサポートはいつでも無効にでき、その場合はローカルのメールキャッシュが削除されます。

オフライン中は、メールの閲覧や返信、連絡先やカレンダーの確認、ほとんどの設定の調整が可能です。ただし、メール検索やスヌーズしたメッセージ、カレンダーの通知、請求やセキュリティ設定の変更など、一部の機能はオフラインでは利用できません。

Fastmailは、このオフライン体験をスムーズにし、ユーザーが最小限の中断で作業を続けられるようにすることを目指しています。

Timepは、高精度でコマンドのパフォーマンスを追跡する先進的なbashプロファイラーです。主に三つの指標を記録します。まず、各コマンドの実行時間、次にCPU時間、最後に各コマンドの関数呼び出しやサブシェルの階層です。この情報により、ユーザーはコマンドがCPUに依存しているのか、入出力に依存しているのかを理解でき、bashネイティブのフレームグラフを通じてコード実行の視覚的な表現を提供します。

timepを使用するには、timep.bashファイルをソースし、プロファイルしたいコマンドの前に「timep」を付けるだけで、コードの変更は必要ありません。

テストでは、timepは約10%の最小限のパフォーマンスオーバーヘッドを示しながら、時間測定の高い精度を維持しました。測定の差はしばしば0.5%未満です。

主な更新点としては、CPU時間を壁時計時間とともに記録するようになったこと、必要な.soファイルがスクリプト内に埋め込まれ自己完結型になったこと、フレームグラフの生成が改善され、色分けがより良くなり複数のグラフを統合できるようになったこと、全体の処理ワークフローが速く効率的になり、プロファイルやフレームグラフの生成にかかる時間が大幅に短縮されたことがあります。

全体として、timepは使いやすく効率的なbashスクリプトのプロファイリング手段を提供し、機能が強化され、パフォーマンスが向上しました。

同期需要は、多くのクライアントが同時にサービスを要求することで発生し、システムが圧倒され、遅延やエラーが生じることがあります。この状況を管理するためには、受け取るリクエストとシステムの処理能力をバランスさせることが重要です。

まず、需要と能力を理解することが必要です。各サービスには処理能力（μ）と背景負荷（λ0）があり、使用可能な余裕はH = μ - λ0で計算されます。多くのクライアントが同時に行動すると、需要がこの余裕を超えることがあり、問題が発生します。

同期需要の原因には、自然要因（スケジュールされたタスクなど）、誘発要因（システムの更新など）、偶発的な出来事（突然のトラフィックの急増など）が含まれます。

需要が能力を超えると、キューが形成され、遅延が増加し、再試行やエラーが発生します。これらのピークを管理することが、システムの故障を避けるために重要です。

同期需要の影響を軽減するためには、リクエストを時間的に分散させることが推奨されます。これは、タイムアウトをランダム化したり、再試行の際にバックオフ技術を使用することで実現できます。

運用ガイドラインとしては、受け入れ可能なリクエスト率や待機時間の明確な範囲を設定し、実際のシステムパフォーマンスに基づいて測定・調整することが重要です。これにより、クライアント間の公平性を確保できます。

実装においては、テレメトリーデータを使用して需要を予測し、受け入れを調整します。また、クライアントに遅延や制限について通知することも大切です。

最後に、システムパフォーマンスを継続的に監視し、期待される結果と実際の結果を比較します。データに基づいて戦略を調整し、効率を維持することが求められます。同期需要の管理には、計画的なアプローチと公平性と効率のバランスを取る戦略の実施が必要です。

リーナス・トーバルズによって作られた無料のオペレーティングシステム、Linuxが34周年を迎えました。トーバルズは1991年9月17日にニュースグループでLinuxを発表し、これは既存のシステムであるGNUに対抗するものではない趣味のプロジェクトだと説明しました。最初は「Freax」という名前を考えていましたが、同僚が彼の同意なしに「Linux」という名前でアップロードしました。

年月が経つにつれて、Linuxは大きく進化し、さまざまなデバイスで広く使われるようになりました。技術コミュニティの中で人気を集め、その適応性が評価されています。現在、Linuxは多くのシステムを支えており、特にクラウドコンピューティングや高性能コンピューティングの分野で重要な役割を果たしています。

この記事では、Linuxがどのようにしてその謙虚な始まりから、ソフトウェアの世界で重要な存在へと成長したのかを振り返っています。

この投稿では、プロフェッショナルな成長における協力とサポートの重要性について述べられています。映画「マイ・カズン・ヴィニー」のシーンを通じて、ヴィニーが最初は自分だけで成功したいと思っていたものの、他の人からの助けを受けていることに気づく場面が紹介されています。著者は、モブプログラミングカンファレンスに例を挙げ、イベントの目的は人々を集めて経験を共有し、互いに学び合い、コミュニティを強化することだと強調しています。このカンファレンスは2018年4月12日から13日にボストンで開催され、ソフトウェア開発におけるチームワークの利点に焦点を当てています。参加者同士が支え合い、共有した経験に感謝の気持ちを表すことが奨励されています。

このテキストでは、AI言語モデル（LLM）で使用されるコンテキストを管理し改善する方法について説明しています。失敗を避け、応答の質を向上させるための重要なポイントを以下にまとめます。

まず、コンテキストの失敗にはいくつかの種類があります。コンテキストポイズニングは、誤った情報が繰り返し参照されることで発生します。コンテキストディストラクションは、長すぎるコンテキストがモデルの学習を無視させる原因となります。コンテキストコンフュージョンは、関連性のない情報が含まれることで、質の低い応答を引き起こします。コンテキストクラッシュは、新しい矛盾する情報がプロンプトを混乱させることを指します。

次に、コンテキスト管理の戦略としては、リトリーバル・オーグメンテッド・ジェネレーション（RAG）があり、関連する情報のみを追加して応答を改善します。ツールの選定では、タスクに最も関連性の高いツールを選ぶことで混乱を避けます。コンテキストクアランティンは、タスクを別々のスレッドに分けてコンテキストの長さと関連性を管理します。コンテキストプルーニングは、不要な情報を削除してコンテキストを簡潔にします。コンテキストサマリーは、蓄積されたコンテキストを簡潔な要約にまとめます。コンテキストオフローディングは、LLMの外部に情報を保存することで、コンテキストの混雑を減らします。

最後に、ベストプラクティスとしては、RAGやツールの選定を活用してコンテキストを簡潔かつ関連性のあるものに保つことが重要です。タスクを小さな仕事に分け、専用のコンテキストを持たせることで、混乱や気を散らすことを避けます。定期的にコンテキストをプルーニングし、要約することで明確さと焦点を維持します。複雑なタスクにはコンテキストオフローディングを考慮し、LLMのコンテキストを管理しやすくすることが推奨されます。

効果的なコンテキスト管理は、AIエージェントの構築と最適化に不可欠であり、コンテキスト内のすべての情報が目的を持つことを保証します。

ソーシャルメディアの進化は、ブラックスカイのような分散型のオープンソースプラットフォームに向かっています。このプラットフォームは、広告費をかけずに200万人のユーザーを獲得することに成功しました。従来の中央集権型ソーシャルメディアはユーザーの自律性を制限することが多いですが、分散型ネットワークはコミュニティにより大きなコントロールと自己管理を可能にします。

ブラックスカイは、特に黒人ユーザーの声を重視し、コンテンツのモデレーションに特定のアルゴリズムを使用することで、安全で包括的な空間を作ることに注力しています。このプラットフォームはATプロトコルを基に運営されており、異なるソーシャルメディアアプリケーション間の相互運用性を高めています。これは、さまざまな家具ブランドで標準化されたツールが機能するのと似ています。

ブラックスカイのコミュニティ主導のアプローチには、黒人ユーザーが直面する特有の課題を理解しているボランティアによる積極的なモデレーションが含まれています。このプラットフォームは、他のコミュニティのモデルとなり、相互支援と責任を促進することを目指しています。ツールやリソースを提供することで、ブラックスカイは多様なグループのためにより公平なオンライン環境を育むことを目指しています。

全体として、ブラックスカイはコミュニティ、安全性、分散化を重視したソーシャルメディアの有望な変化を示しています。

このテキストでは、人気の言葉遊び「Wordle」のさまざまな進化版について説明しています。特に「ハイパー・ワードル」という概念に焦点を当てており、プレイヤーは2,315の単語を同時に解こうとします。

まず、Wordleのバリエーションについて触れています。クオードル（4つの単語）、オクトードル（8つの単語）、セデコドル（16の単語）などが紹介され、最終的には仮想的なハイパー・ワードルに至ります。

ハイパー・ワードルのゲームプレイは、プレイヤーが2,315の秘密の単語それぞれに異なる推測を入力できるため、通常のWordleよりもはるかに複雑です。フィードバックは、正しい文字や位置を示す色付きの四角で提供されます。

著者は、異なるスタート単語からの戦略を組み合わせることで、より良い結果が得られることを探求しています。最適な戦略を組み合わせることで、単独で使用するよりも効果的な結果が得られることがわかりました。

また、推測の効率を高めるための推論技術についても言及しています。「ネイキッド・キャンディデート」や「ヒドゥン・キャンディデート」といった手法を使うことで、可能性を排除し、より効率的に推測を行うことができます。

さまざまなスコアリングメトリクスも検討されており、異なる戦略がパズルを解くために必要な平均推測回数をどのように減少させるかが示されています。最適な戦略の組み合わせにより、約7920回の推測から7598回まで改善されることが強調されています。

著者は、さらなる戦略の改善や、異なるアプローチが他のゲームやシナリオでどのように機能するかについての疑問を投げかけています。

全体として、このテキストはこれらのWordleのバリエーションに関わる複雑さと戦略的な深さを強調し、ゲームプレイを向上させるための革新的なアプローチを紹介しています。

これは、アクティブな投資家向けに設計されたポートフォリオ分析ツールです。このツールは、投資家が自分のパフォーマンスやリスクをよりよく理解するのに役立ちます。また、インタラクティブ・ブローカーズと連携することで、データを自動的に更新することができます。

『UNIX-HATERS Handbook』は、シムソン・ガーフィンケル、ダニエル・ワイス、スティーブン・ストラスマンによって編集された、UNIXオペレーティングシステムに対する批評書です。この本では、UNIXには多くの欠陥があると指摘し、その起源をLSDに例えるユーモアを交えています。1994年にIDGブックスワールドワイドから出版され、著者たちは本書の準備に十分な努力をしたと主張していますが、内容の正確性については保証していません。IDGブックスは、ビジネスやコンピュータ関連の書籍市場で重要な存在であり、質の高い情報提供を重視しています。この本は、UNIXの欠点を理解したい読者を対象にしており、ユーモアと真剣な批評が融合したスタイルで書かれています。

OAuthは、2007年にTwitterで開発されたシステムで、第三者のアプリケーションがユーザーのアカウントにパスワードを必要とせずにアクセスできるようにします。パスワードを共有する代わりに、OAuthはアクセストークンを使用します。これは、アプリがユーザーの代理として安全に行動するための方法です。

OAuthの一般的な流れは次の通りです。まず、ユーザーがアプリ（例えばYNAB）を自分の銀行（例えばChase）に接続したいと考えます。ユーザーは銀行のログインページにリダイレクトされ、ログイン後にアプリと共有するアカウントを選択します。次に、ユーザーが同意すると、銀行はアプリにアクセストークンではなく、認可コードを送信します。これはセキュリティのためです。

その後、アプリはこの認可コードを銀行のサーバーに送信し、クライアントシークレット（確認用の秘密鍵）とともにアクセストークンを受け取ります。アクセストークンを使うことで、アプリは銀行からユーザーデータに安全にアクセスできるようになります。

重要な用語には、リソースオーナー（データを所有するユーザー）、OAuthクライアント/アプリ（アクセスを要求する第三者アプリケーション）、認可サーバー（ユーザーを認証しトークンを発行するサービス）、リソースサーバー（ユーザーデータをホストするサービス）があります。

OAuthは、ユーザーの同意とバックエンドプロセスを通じて情報を安全に保つ仕組みです。また、「Googleでサインオン」といった形で現れることもあり、これはOAuthに基づいていますが、OpenID Connectを通じてユーザーデータの取得も含まれています。

要するに、OAuthはアプリがパスワードを危険にさらすことなく、個人データにアクセスするための安全で使いやすい方法を提供します。

要約がありません。

2025年8月21日、著者は「Thinkbot」と呼ばれるAIウェブボットについて語っています。このボットはオンラインで非常に活発に活動しており、自らをシンプルに紹介し、問題がある場合は自分のIPアドレスをブロックするようユーザーに促しています。著者は、Thinkbotが41の異なるネットワークブロックから74のユニークなIPアドレスを使用していることを指摘していますが、これらはすべて中国の企業であるテンセントが所有しています。

著者は、中国政府がこのボットを利用してインターネットからコンテンツを収集し、自国のインターネット制限のコストを他国に外部化しているのではないかと推測しています。そのため、著者はファイアウォールにいくつかのテンセント所有のネットワークブロックを追加し、このボットの活動をブロックすることにしました。これにより、47万6千以上のIPアドレスをカバーしています。

著者は、このような対策を取らざるを得ないことに対して不満を表明しており、現在のインターネットの状況が望ましくないウェブ活動からの保護を必要とさせていると感じています。

土合駅は、群馬県と新潟県の境に位置する独特な鉄道駅です。東京方面へ向かう乗客には普通の駅に見えますが、新潟方面へ向かう人々にとっては全く異なる体験が待っています。

北へ向かう旅行者は、プラットフォームに到達するために、ほぼ500段の階段を15分かけて降りなければなりません。この階段は暗い新清水トンネルに続いており、閉塞感があり不気味な印象を与えます。この駅は地下にあることから「日本一のモグラ駅」と冗談交じりに呼ばれることもあります。駅の中には、小さな待合室があり、訪れた人々が残したメモや写真が飾られていて、さらに不安な雰囲気を醸し出しています。

また、土合駅は「死の山」として知られる谷川岳の近くに位置しています。この山は危険な登山が多く、多くの命が失われてきました。

著者はソフトウェアエンジニアに対する「危険なアドバイス」について論じています。このアドバイスは、使い方によって非常に役立つこともあれば、逆に有害になることもあります。具体的には、プロジェクトに関して自分で決断を下すこと、時には会社のルールを破ること、そして不確実性があっても強い立場を取ることが挙げられます。このようなアドバイスはリスクを伴いますが、一般的なキャリアアドバイスよりも本物であることが多く、後者は責任を回避し、他人に印象を与えることに重点を置く傾向があります。

著者は、マネージャーはこの種のアドバイスを提供しないことが多いと指摘しています。なぜなら、そのアドバイスが自分に不利に働く可能性があるからです。彼らは、優れたエンジニアがより戦略的なアプローチを取ることで、さらに効果的になれることに対してフラストレーションを感じています。この危険なアドバイスに従うには勇気が必要で、優れたエンジニアには大きな利益をもたらす一方で、経験の少ない人には害を及ぼす可能性もあります。著者は、もし時々このように行動しているなら、あなたは一人ではないと読者を安心させています。

タイは、非常に大きな音を発する長距離音響装置（LRAD）を使用しています。この装置は、音の大きさが120から160デシベルを超えることがあります。このような高い音量は、耳の痛み、聴覚障害、めまい、頭痛、吐き気、呼吸困難など、深刻な健康問題を引き起こす可能性があります。

ニュージャージー州の刑務所にいる囚人が、弁護士から控訴の準備のために裁判の記録や法的文書をフラッシュドライブで確認するよう求められました。しかし、刑務所の古い規則により、囚人は自分の独房でフラッシュドライブに直接アクセスすることができず、法務図書館での時間をリクエストする必要があります。このため、控訴手続きが遅れる可能性があります。

刑務所内の技術は非常に古く、現代の機器の代わりに電動タイプライターやフロッピーディスクが使われています。囚人は20枚のフロッピーディスクを保持できますが、これらは容量が限られており（各1.44メガバイト）、簡単に壊れてしまうため、実用的ではありません。法的文書はこの容量を超えることが多く、作業が複雑になります。

古いシステムは、囚人が法的なケースを効率的に準備する能力を妨げています。著者は、制限されたノートパソコンやタブレットの使用を許可することで、法的文書へのアクセスや管理が大幅に改善される可能性があると提案しています。この問題は、囚人が自らの自由を求めるために必要な支援を受けるために、刑務所制度の近代化が求められていることを浮き彫りにしています。

この記事では、ミニPCの利点について説明しています。ミニPCは、家庭やオフィスでさまざまな機能を果たすことができる、コンパクトでコスト効率の良いコンピュータです。

まず、ミニPCは通常、効率的な製造により安価で提供されますが、修理が難しいため、電子廃棄物が増える可能性があります。また、その小さなサイズは、テレビの後ろや小さなデスクの上など、さまざまな場所に簡単に収まるため、家庭内での多用途に適しています。

さらに、ミニPCは従来のコンピュータに比べて電力消費が大幅に少なく、電気代を削減し、環境への影響も軽減します。さまざまな計算ニーズに対応できるため、一般的なコンピューティングやネットワーキング、ネットワークストレージ（NAS）、個人用クラウドサービスなどを利用できます。複数のミニPCを使用することで、強力な一台のマシンを必要とせずにすべての要件を満たすことができます。

ミニPCは、複雑なホームサーバーを構築する必要がなく、部品を組み立てる手間を省くため、簡単でしばしば安価な解決策を提供します。また、ミニPCは独立して動作できるため、セットアップを複雑にする仮想化ソフトウェアの必要性が減ります。

さらに、異なるタスクに対して複数のミニPCを使用することで、ハードウェアの故障によるダウンタイムを避けることができ、リスクを軽減します。ミニPCの独立した性質は、設定をいじることを容易にし、ストレスを軽減するため、楽しくやりがいのある体験を促進します。

ミニPCは、家庭でのラボを始めたり、初期投資を大きくせずにコンピューティング能力を向上させたりしたい人にとって、実用的で柔軟な選択肢です。成長や実験を促し、テクノロジー愛好者に人気のある選択肢となっています。

著者は、研究開発のためにIntel N100 Mini PCを購入した経験について語っています。Raspberry Piからの移行を行い、N100は低消費電力の4コアプロセッサを搭載し、最大32GBのRAMと複数の2.5Gbpsイーサネットポートをサポートしています。手頃な価格で、KubernetesやFirecrackerのコードを効果的にテストでき、特に複数の仮想マシンを扱う際にRaspberry Piよりも優れた性能を発揮します。

著者はN100とRaspberry Pi 5を比較し、Pi 5はスペックが向上しているものの、I/Oボトルネックやフル装備時の高コストといった制約があることを指摘しています。N100の利点として、より良いRAMサポート、内蔵のNVMeブートドライブ、標準のHDMIポートなどを挙げています。

著者はN100を製品開発やテスト、サーバーレスフレームワークであるOpenFaaSのサポートなど、さまざまな作業に使用しています。また、マイクロVMを効率的に管理するためのツール「Slicer」についても言及しています。

性能面では、N100は熱を発生させますが安定しており、ヘッドレスLinux環境に適しています。著者は、N100 Mini PCはコストパフォーマンスが非常に良く、Raspberry Piよりも強力で、KVMやFirecrackerを効果的に実行できることを結論付けています。また、Acemagic F3A Mini PCというより強力な代替品についても簡単に触れています。

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AIの未来は、限られた企業だけが支配するのではなく、オープンで協力的であるべきです。当社のプラットフォームでは、人々や組織が資金を集めて大規模なAIモデルを訓練することができ、強力なAIを誰でも利用できるようにしています。コストと利益を共有することで、革新を加速し、コミュニティ全体がその恩恵を受けられるようにします。

この仕組みは次のように機能します。まず、研究者がAIモデルの訓練に関する詳細な計画を提出します。これには、目標、データ、期待される結果が含まれます。次に、個人や組織が当社のクラウドファンディングプラットフォームを通じてプロジェクトの予算を満たすために資金を提供します。資金が集まったら、共有されたコンピュータリソースを使用してモデルが訓練され、その進捗は透明に共有されます。訓練が完了した後、モデルはオープンソースとして公開され、誰でもアクセスできるようになります。

AIモデル訓練のためのクラウドファンディングプラットフォームの立ち上げについて、最新情報を得るために私たちのコミュニティに参加してください。

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TecharoHQはGitHub上の公開プロジェクトで、特に「anubis」リポジトリが注目されています。このプロジェクトは、12,200のスターと338のフォークを持ち、活発な活動が見られます。現在、155件のオープンイシューと33件のプルリクエストがあります。

最近のプルリクエストの一つは「feat: add 'proof of React' challenge」というタイトルで、Preactを使用した新しいチャレンジ方法の実装を目指しています。PreactはReactの軽量な代替品です。この方法では、SHA-256ハッシュを用いてクライアントがJavaScriptを実行できることを確認します。これにより、従来のプルーフ・オブ・ワークチャレンジよりも効率的になります。著者のXeは、この開発が飛行機の中で最小限のリソースを使って行われたことを述べています。

プルリクエストには、ドキュメントの更新やテストケースが含まれており、レビューアに対して丁寧なコメントを促すメッセージも添えられています。また、コードスキャンツールによっていくつかの問題が検出されており、スペルミスなどが含まれています。全体として、このプロジェクトは活発に開発・維持されています。

タルとチェンの「Scamlexity」に関する記事では、エージェントAIブラウザに関連する危険性について論じています。これらのブラウザは、オンラインショッピングやメール管理などのタスクを自動化しますが、便利さを提供する一方で、適切なセキュリティ対策が欠けているため、フィッシングや偽のオンラインストアといった詐欺に対してユーザーが脆弱になっています。

「Scamlexity」という用語は、AIによって強化された複雑な詐欺の新しい時代を指します。従来の詐欺がAIブラウザによって簡単に操作されるため、より効果的になっています。マイクロソフトやオープンAIなどの企業は、自律的に動作するAIブラウザを開発しましたが、ユーザー体験を重視するあまり、重要なセキュリティ機能をおろそかにしています。

著者たちは、Perplexity Comet AIブラウザを使って古典的な詐欺に対するテストを行いました。例えば、偽のウォルマートサイトから商品を購入するようにブラウザが騙されてしまい、人間の監視なしで詐欺サイトを見抜けないことが明らかになりました。また、偽の銀行からのフィッシングメール内のリンクをクリックし、悪意のあるページに直接アクセスしてしまう事例もあり、疑わしいコンテンツを認識できないことが示されました。

さらに、著者たちは「PromptFix」と呼ばれる新しい攻撃手法を紹介しました。これは、隠れたプロンプトがAIの行動を操作するもので、詐欺師が人間の判断を回避してAIを直接狙うことができることを示しています。これらの発見は、AIブラウザの普及に伴い、潜在的な詐欺が大幅に増加することを示唆しています。一つのAIが侵害されると、その脆弱性が何千人ものユーザーに影響を及ぼす可能性があります。

著者たちは、AIブラウザには初めから強固なセキュリティ対策を組み込む必要があると強調しています。フィッシング検出やURLチェックの強化が求められ、ユーザーを守るための対策が重要です。AIブラウザは便利さを提供しますが、新たな脆弱性も生じるため、ユーザーを効果的に保護するためにはセキュリティを優先することが不可欠です。

数学者のダニエル・マンスフィールド博士は、3700年前の古代バビロニアの粘土板「プリンプトン322」を研究しています。この粘土板には、現在使用されているものよりも正確な三角関数の表が含まれており、ピタゴラスよりも1000年以上前のものです。ニューサウスウェールズ大学の研究者たちは、この粘土板が寺院やピラミッドの建設に必要な測量や建築計算などの実用的な目的で使用されていたと考えています。

この粘土板には、4つの列と15の行のくさび形文字が刻まれており、角度や円ではなく、直角三角形の比率に関する高度な理解を示しています。数学者たちはその目的について数十年にわたり議論してきましたが、マンスフィールド博士と同僚のノーマン・ワイルドバーガーは、これは単なる教育用の道具ではなく、実際に使われていた作業ツールであったと提案しています。

彼らは、元の形式には6つの列と38の行が含まれていた可能性があり、古代の工学における実用性を示していると推測しています。この研究は、バビロニア数学の洗練さを浮き彫りにし、さらに多くの粘土板が研究されることで、この高度な古代文化について新たな洞察が得られる可能性があることを示唆しています。

オーストラリア郵便は、8月29日から低価格の荷物に新しい関税が適用されるため、アメリカへのほとんどの小包の発送を停止しました。これにより、オーストラリアの企業は、800ドル未満の荷物をアメリカの顧客に送ることができなくなります。150ドル未満の手紙やギフトのみが引き続き送付されます。

この決定は、多くの小売業者がすでに困難な状況に直面し、変更を見越してアメリカへの発送を停止し始めていたことを受けたものです。新しい関税は、低価格の輸入品に対する以前の税の免除を終了させるもので、世界中の郵便サービスに混乱をもたらしています。

オーストラリア郵便は、新しいアメリカの税関要件に従うための解決策を模索しており、将来的にサービスを再開できることを期待しています。一方で、フェデックスなどの一部の民間配送会社はアメリカへのサービスを継続していますが、センドルなどの他の会社は、新しい関税に関する不確実性のため、発送を一時停止しています。

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この記事では、生産性を向上させるために、より高速なCPUへのアップグレードが重要であることが強調されています。特にソフトウェアエンジニアにとっては、古いモバイルチップを使い続けることが効率を妨げる可能性があります。AIコーディングツールの普及が進む中、例えば年間480ドルのCursorのようなツールに投資する価値があることが明らかです。高性能なCPU、例えばAMD Ryzen 9 9950Xは約500ドルで購入でき、パフォーマンスを大幅に向上させることができます。この投資は、3年間で年間170ドル程度に相当します。

また、デスクトップCPUはノートパソコンの約3倍の速度を持ち、最新のCPUは3年前のものと比べて3倍速いことが示されています。この速度の向上により、作業の待ち時間が大幅に短縮されるため、より良いハードウェアへの投資が強く推奨されます。AIのサブスクリプションに投資できるのであれば、最適なパフォーマンスを得るために高速なCPUにも投資すべきです。

Gonzoは、ターミナル用に設計されたリアルタイムのログデータ分析ツールです。このツールは、k9sツールに触発された直感的なインターフェースを備えており、ユーザーは視覚的なチャートやAIによる洞察、先進的なフィルタリングオプションを使ってログストリームを監視できます。

Gonzoの主な特徴には、リアルタイム分析があります。さまざまなソースからのログを処理し、OpenTelemetryのログ形式をサポートしています。また、gRPCを通じてログを受信することも可能です。JSONやプレーンテキストなどのログ形式を自動的に検出し、重大度を色分けやチャートで表示します。

インタラクティブなダッシュボードは、ユーザーフレンドリーな2x2のグリッドレイアウトを提供し、ライブチャートでログ分析を行います。キーボードショートカットやマウスナビゲーションの両方に対応しており、個々のログエントリの詳細表示やログ更新の一時停止も可能です。

先進的なフィルタリング機能では、ユーザーが正規表現や特定の属性を使ってログをフィルタリングできます。AIによる洞察機能は、ログ内の繰り返しパターンや異常を自動的に特定し、問題の潜在的な根本原因を異なるAIモデルを用いて提案します。

Gonzoのインストールは、GoやHomebrewを使うか、バイナリをダウンロードすることで行えます。基本的な使い方としては、ファイルやストリームからログを読み込み、リアルタイムでログを追跡し、AI機能を使って分析することができます。

ユーザーは、コマンドラインフラグや設定ファイルを使ってGonzoをカスタマイズし、永続的な設定を行うことができます。Gonzoは複数のフレームワークやライブラリを使用して構築されており、モジュール化されているため、貢献しやすい設計になっています。

このプロジェクトは貢献を歓迎しており、参加するためのガイドラインも提供しています。Gonzoは、開発者やオペレーターがログ分析を簡素化し、リアルタイムで問題を特定し、ログデータを理解しやすくすることを目指しています。

C言語とZig言語の型の扱いの違いについて説明します。特に、構造体と型の等価性に焦点を当てています。

C言語では、異なる名前の構造体は、その内容が同じでも異なる型として扱われます。例えば、ある型の構造体を別の型が期待される場所に渡すと、エラーが発生します。

一方、Zig言語では、名前を付けずに構造体を定義し、それを定数に結びつけることができます。同じ構造体定義に基づいて二つの定数を作成すると、それらは同じ型として扱われます。しかし、定義を少し変更すると、異なる型になります。

Zigでは構造型という概念があり、同じ構造を持つ型は等価と見なされます。しかし、これには混乱を招く可能性があります。例えば、関数を使って型を生成する場合、特定の条件下では異なる呼び出しで同じ型が得られることがありますが、他の条件ではそうならないこともあります。

Zigの型コンストラクタは予期しない動作をすることがあり、似ているように見えても異なる型になることがあります。これは、一般的なプログラミングにおいて問題を引き起こす可能性があります。似た構造体が同じ型として扱われることが期待されるからです。

著者は、Zigが型に対してある程度の柔軟性を提供する一方で、プログラマーは注意が必要だと警告しています。型の等価性の複雑さや予期しない動作の可能性から、開発者はZigに完全に依存して型を自動的に管理することはできません。

また、Zigの動作はJaiやOdinなどの他の言語とも比較されており、特にジェネリックや構造型に関する問題が共通していることが示されています。

全体として、Zigは型の扱いに関する強力な概念を導入していますが、プログラマーが注意深く対処しなければならない課題や落とし穴も存在します。

グレンとジュリアンは、Stagewiseというツールを開発しています。これは、アプリの開発モードで動作するフロントエンドコーディングエージェントです。どのフレームワークやコンポーネントライブラリとも併用でき、ユーザーはHTML要素をクリックしてコマンドを入力することで、ローカルコードを簡単に変更できます（例えば、「ここで高さを増やす」といった具合です）。

彼らは、既存のローカル開発ツールにはプロトタイピングツールで楽しんでいた「魔法」が欠けていることに気づき、Stagewiseを作り始めました。最初は他のコーディングエージェントにプロンプトを伝えるだけのものでしたが、現在では独自のエージェントとして機能を向上させています。

最近のアップデートには、チャット履歴機能、元に戻すボタン、無料クレジットの増加、価格の50%引き下げが含まれています。このツールは、ローカルでプロトタイプを作り続けたい非技術者の間で人気を集めています。ユーザーは、アプリのディレクトリで簡単なコマンドを実行することでエージェントを使用開始できます。

ユーザーからのフィードバックを歓迎しており、どのように使われるかを見るのを楽しみにしています。

Goのインターフェースシステムには複雑さや欠点があり、特にデフォルトメソッドとその影響に焦点が当てられています。

Goでは、インターフェースに対して構造的型付けを採用しています。これは、型が必要なメソッドを持っていれば、そのインターフェースを実装していると見なされることを意味します。これは、JavaやRustのように明示的に宣言する必要がある言語とは対照的です。

明示的なインターフェースの実装がないため、コンプライアンスの文書化が難しく、意図しないインターフェースへの適合が発生することがあります。これにより、実行時に問題が生じることがあります。

Goのflag.Valueインターフェースは、現在の設計の問題を示す良い例です。このインターフェースには文字列表現や解析のためのメソッドがありますが、値を簡単に抽出する方法がなく、複雑な型アサーションが必要になります。

Goでは構造体の埋め込みが可能で、既存の型に新しいメソッドを追加する際に、クライアントコードを変更せずにデフォルトの構造体を埋め込むことで実現できます。

インターフェースにはエクスポートされていないメソッドを持たせることができ、これらは名前とパッケージで一致させる必要があるため、外部の型が実装することを防ぎます。これを利用して、デフォルトの構造体の埋め込みを強制することができます。

ユーザーは、インターフェースのメソッドと衝突するメソッドを誤って定義することがあり、インターフェースに変更が加えられた際に問題が発生することがあります。

このテキストでは、オプションメソッドや関連インターフェースをインターフェースシステムを改善するための提案として挙げていますが、これらにも独自の課題があります。

全体として、Goのインターフェースメカニズムは問題が多く、新しいメソッドの追加を複雑にし、実装を混乱させる原因となっています。この記事では、Goにおけるインターフェース設計に対して、より意図的で構造化されたアプローチを提案しています。

数週間前、友人の影響でXSLTを使った個人ブログを作ることにしました。ただ自分のブログを作るのではなく、他の人も使えるフレームワークを開発し、GitHubに公開しました。

このフレームワークを使うと、複雑なビルドシステムなしで簡単に投稿を公開できます。使用方法は次の通りです。まず、必要なXMLのヘッダーとフッターを含むHTML形式で新しい投稿を書きます。次に、その投稿にユニークなタグを付けてフレームワークが見つけられるようにします。そして、投稿をposts.xmlファイルに追加します。

このフレームワークは使いやすく、私のニーズに合っていますが、いくつかのCSSのバグがあるかもしれません。XSLTがHTML仕様の一部として残ることを願っています。私はそれがシンプルで効果的だと感じています。

詳細については、GitHubでフレームワークを確認できます。

最近のハッカソンで、あるチームがコーディングエージェント「Claude Code」を使って、連続ループでの実験を行いました。このアプローチにより、1,000件以上のコミットと6つのコードベースが一晩で成功裏に移植されました。具体的には、ReactからVue.jsへのassistant-uiライブラリや、PythonツールのBrowser UseをTypeScriptに移植しました。

チームは、エージェントにコードを移植し、各編集後に変更をコミットするよう指示するシンプルなプロンプトを使用しました。彼らは、これらのループを一晩中実行するために仮想マシンを設定しました。朝になると、エージェントはほとんどのタスクを完了しており、テストの作成やFlaskサポートの追加といった追加機能も実装していました。

この経験から得られた重要なポイントは、プロンプトのシンプルさが重要であり、複雑なプロンプトはパフォーマンスを妨げるということです。また、エージェントは集中力を保ち、与えられたタスクを滞ることなく完了させることができました。プロジェクトのコストは約800ドルで、約1,100件のコミットを行いました。

さらに、彼らは「RepoMirror」というツールを作成し、今後の移植作業のためにリポジトリを簡単に設定できるようにしました。このツールにより、ソースコードとターゲットコードベースの同期が容易になります。全体として、この経験はコーディングエージェントの可能性を示しつつ、完璧なコード出力を確保するためにはまだ作業が必要であることも明らかにしました。

マルチパスTCP（MPTCP）は、従来のTCPプロトコルを拡張したもので、複数のネットワークインターフェースを持つデバイス（例えば、Wi-Fiと携帯電話の両方を使うスマートフォン）が、データ伝送のために複数の経路を同時に利用できるようにします。このアプローチは接続性を向上させる可能性がありますが、パケットの順序が乱れるなどの問題が生じるため、まだ広く普及していません。

現在のインターネット通信は主に単一の経路に依存していますが、MPTCPは複数のインターフェースを活用することで接続の質と信頼性を向上させることができます。MPTCPは「サブフロー」を作成し、単一のTCP接続を複数の基盤となるTCPフローで支えることができます。これにより、帯域幅の利用効率が向上します。

MPTCPは従来のTCPの二つの主要な問題を解決します。一つは、複数のインターフェースからの帯域幅を統合することで、全体の速度を向上させる「集約」です。もう一つは、デバイスがネットワークを切り替えても接続を維持できる「モビリティ」です。

MPTCPの主な実装はLinuxとiOS/macOSにあります。Linuxはカーネルバージョン5.6からMPTCPをサポートしており、iOSはバージョン7が必要です。MPTCPはパスマネージャーを使用して接続を管理し、スケジューラーがデータ転送に使用する経路を決定します。ただし、現在の実装はまだ成熟しておらず、設定が複雑になることがあります。

MPTCPは有望な技術ですが、互換性の問題やクライアント側でのLinuxのさらなる開発が必要なため、制限もあります。MPTCPは15年間開発されてきましたが、ユニークな利点を提供する一方で、主流になるかどうかは不透明です。また、マルチパスQUICも開発中ですが、こちらはまだ成熟していません。

MPTCPはインターネット接続を向上させる可能性を秘めていますが、現在の使用シナリオは限られており、主にLinuxサーバーとmacOS/iOSクライアントを含む特定の設定で効果的です。

このプロジェクトは、ローマ時代のパウロの旅をたどることに焦点を当てています。パウロは主に四回の旅をしました。

最初の宣教旅行、第二の宣教旅行、第三の宣教旅行、そしてローマへの最終旅行です。

プロジェクトには、パウロが訪れた場所や彼が通った道、これらの旅に関連する物語を示すインタラクティブな地図が含まれています。進捗はInstagramの@kingdoms.collideで共有され、2026年末までに探検を完了する予定です。

連絡先情報：

メールアドレス：[email protected]
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ContextForgeのMCPゲートウェイは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）とRESTサービスのための多機能なツールです。このゲートウェイは、発見、認証、レート制限、可観測性といったさまざまな機能を一つのエンドポイントに統合し、AIクライアントが接続しやすくしています。

主な特徴として、MCPとRESTサービスの両方をサポートし、リアルタイム管理のための管理用ユーザーインターフェースを提供します。また、従来のAPIを仮想化してMCP標準に準拠させることができ、HTTPやWebSocketなどの複数の通信手段を利用できます。さらに、セキュリティ機能、再試行機能、レート制限機能が組み込まれており、DockerやPyPIを通じてスケーラブルなデプロイメントオプションを提供します。OpenTelemetryのような可観測性ツールとも互換性があります。

インストールはPyPIまたはDockerを通じて行うことができ、VS Codeやコンテナなど異なる環境向けのクイックスタートガイドも用意されています。

重要な注意点として、現在のバージョン（0.6.0）はアルファ/ベータ段階にあり、完全にテストされて安全が確認されるまで本番環境での使用は推奨されていません。これはオープンソースプロジェクトであり、IBMからの公式サポートはないため、ユーザーは自身でセキュリティや適切な統合を確保する必要があります。

全体として、MCPゲートウェイはAIサービスの接続と管理を簡素化し、AI分野の開発者にとって価値あるツールとなっています。

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