多くの開発者がClaude CodeのZedへの統合を求めており、現在パブリックベータ版として利用可能です。この統合により、Claude Codeはターミナルだけでなく、Zedの強力なエディタ内で動作することができます。

主な機能には、複数のファイルをリアルタイムで編集できること、構文ハイライトや言語サーバーのサポートがあります。また、マルチバッファ設定で特定の変更を確認し承認する機能や、Claude Codeが取り組んでいるタスクを追跡するためのサイドバーのタスクリストも含まれています。さらに、一般的なタスクのためのスラッシュコマンドを使ったカスタムワークフローも利用可能です。

この統合は新しいエージェントクライアントプロトコル（ACP）を使用しており、これは互換性のあるエディタとAIエージェントが接続できるように設計されたオープンスタンダードです。これにより、Claude CodeはZed内の他のエージェント、例えばGemini CLIと一緒に動作することができます。

Claude Codeのアダプターはオープンソースとして提供され、Neovimを含むACPを採用したエディタで使用できるようになります。開発者はフィードバックを提供し、ACPプロジェクトに貢献することが奨励されています。

このアップデートにより、Claude Codeの機能が向上し、Zedエディタを使用する開発者にとってより多用途なツールとなります。現在、macOSやLinuxでZedを試すことができます。

HunyuanWorld-Voyagerは、単一の画像から3Dポイントクラウドシーケンスを生成する新しいビデオ拡散フレームワークです。このシステムでは、ユーザーがカメラの移動経路を定義でき、探索用の一貫した3Dシーンビデオを生成します。また、3D再構築のために整列した深度とRGBビデオも作成可能です。

主な特徴として、世界全体で一貫性のあるRGBと深度のビデオシーケンスを生成する「世界一貫性ビデオ拡散」があります。さらに、効率的なシーン拡張と一貫性を実現するためのキャッシングシステムを使用して、長距離の世界探索が可能です。また、10万以上のビデオクリップから多様なトレーニングデータを自動的に収集するデータエンジンも搭載されています。これにより、実際のデータと合成データを組み合わせて利用できます。

性能面では、Voyagerはカメラ制御、3Dの一貫性、主観的な品質などの重要な分野で他の手法を上回っています。

Voyagerを実行するには、少なくとも60GBのメモリを持つ高性能なNVIDIA GPUが推奨されており、特定のソフトウェア依存関係も必要です。

インストールには、conda環境の設定、必要なライブラリのインストール、事前学習モデルのダウンロードが含まれます。

ユーザーは入力画像を提供し、カメラの方向を選ぶことでビデオを生成できます。デモも用意されており、シングルGPUおよびマルチGPU構成の両方に対応しているため、処理が速くなります。

コミュニティやサポートについては、ユーザーがWeChatやDiscordのグループに参加し、議論や支援を受けることが奨励されています。

詳細については、モデルのコードやドキュメントがオンラインで利用可能です。

VibeVoiceは、テキストから音声を生成する革新的なオープンソースのモデルで、ポッドキャストのような魅力的な音声コンテンツを作成します。従来のテキスト読み上げシステムが抱える一般的な問題を解決し、スケーラビリティ、話者の一貫性、自然な対話に重点を置いています。主な特徴には、音声品質を維持し効率を高めるために低フレームレートで動作する連続音声トークナイザー、文脈を把握して詳細な音声を生成するために大規模言語モデルを活用する次トークン拡散フレームワーク、最大4人の異なる話者による90分までの音声を生成できるマルチスピーカー機能があります。このモデルは、より自然な会話と感情表現を音声で実現することを目指しています。

最近のAIに関する議論では、OpenAIのGPT-5の発表が大きな進展として注目されています。GPT-5は、さまざまなタスクに対応できる専門家のような存在として位置づけられています。リアルタイムの意思決定ルーターを統合し、複雑さに応じて応答を最適化することで、迅速かつ強力なモデルの切り替えが可能です。しかし、ユーザーからはGPT-5の個性に対する失望の声が上がっており、前のモデルであるGPT-4oの温かみや創造性に比べて、よりロボット的に感じられるとの意見があります。

多くのユーザーは、GPT-5の高度な推論能力とGPT-4oの魅力的な特性を組み合わせたものを求めています。OpenAIは、発表時に技術的な不具合が発生し、ユーザー体験に影響を与えるという課題にも直面しました。

また、AIの悪用の可能性についての懸念も高まり、安全対策に関する議論が進んでいます。OpenAIはAIの推論プロセスを監視するための安全プロトコルを強化していますが、有害な出力を防ぐための課題は依然として残っています。

AI技術の急速な発展は、その社会的影響に関する倫理的な懸念を引き起こしています。OpenAIは、技術の進歩とユーザーの信頼、社会的責任とのバランスを取ることを目指しています。VibeVoiceは音声生成を向上させ、GPT-5の発表は進化するAIの能力、ユーザーの期待、安全性に関する複雑さを浮き彫りにしています。

B612フォントファミリーは、航空機のコックピット画面での高い可読性を確保するために設計されたオープンソースのフォントです。このフォントの主な特徴は、文字の形状間の間隔が広く、基本的な文字構造に従い、形状と間隔が調和していることです。

B612の開発は2010年に始まりました。エアバスはENACとトゥールーズ大学と提携し、コックピットの表示をより読みやすくするための「航空用フォント」を作成しました。2年後、Intactile DESIGNと協力して、サン＝テグジュペリの作品に登場する架空の小惑星にちなんで名付けられたB612という名前のフォントの8つのバリエーションを開発しました。

新しいバージョンのフォントをリリースするには、いくつかの手順を踏む必要があります。まず、ソースファイルのバージョン番号を更新します。次に、ソースファイルのコピーを作成し、そのコピーをFontlabで開きます。その後、マージ交差コマンドを実行し、TTFファイルを生成します。最後に、ビルドスクリプトを使用してデジタル署名を修正します。

このフォントはエアバスが2012年に著作権を持ち、Eclipse Public License v2.0、Eclipse Distribution License v1.0、SIL Open Font License v1.1の下で利用可能です。これらのライセンスに関する詳細は、それぞれのウェブサイトで確認できます。

高次元物理学の重要性について、特に十次元におけるランダムウォークに焦点を当てた内容です。

現代の物理学では、弦理論や複雑な動的システムなど、高次元のシステムを扱うことが多くなっています。例えば、個体群動態は数千種の生物を高次元空間で表現することがあります。

高次元空間は視覚化が難しく、データモデリングにおける過剰適合や、私たちの三次元経験に基づく幾何学の誤解を引き起こすことがあります。

ランダムウォークは通常、一次元や二次元で教えられますが、高次元ではより一般的です。遺伝学においては、各突然変異を高次元空間での一歩として捉えることができ、複雑な進化過程を理解するのが難しくなります。

十次元は高次元物理学を研究するための便利な例です。視覚化が難しいほどの複雑さがありながら、計算はまだ管理可能です。

十次元空間では、ランダムウォーカーは各次元で独立してステップを踏むことができます。これにより、経路が交差する従来のランダムウォークとは異なる独特の挙動が生まれます。

複雑なシステムでは、景観は各点でのポテンシャル値によって定義され、ランダムウォーカーが空間を移動する方法に影響を与えます。浸透理論の概念が紹介され、アクセス可能な点の特定の割合がウォーカーの移動を可能にすることが示されています。

高次元における「山の稜線」（高い適応度の経路）が「山の頂」（高い適応度の点）よりも一般的であることは、進化論に影響を与え、種が谷を越えることなく突然変異を探求できることを意味します。同様の原則は機械学習にも適用され、複雑なモデルの最適化が高次元の景観から利益を得ることができます。

このように、高次元の動態を理解することの重要性とその影響が強調されており、特に進化や機械学習におけるアクセス可能な経路の一般的な存在が示されています。

要約がありません。

Risely AIの共同創設者でCTOのダニエルは、大学の業務フローを改善するためのAIエージェントを開発しています。彼は、高等教育における非効率性を指摘しており、古いシステムが原因でスタッフが必要なデータにアクセスしづらくなっていることが、学生の流出や収益の損失につながっていると述べています。

Riselyの最初のAIエージェントは、学業アドバイジングと学生の維持に焦点を当てています。このエージェントは、さまざまな大学のシステムに接続し、データを統合してリスクのある学生を特定し、アウトリーチを自動化します。これにより、スタッフは時間を節約し、学生をより良くサポートできるようになります。

これらのエージェントを構築するには、古いシステムへの接続、混乱したデータの整理、プライバシー法の遵守、安全なワークフローの設計といった課題を克服する必要があります。

最初は学業アドバイジングを対象にしていますが、Riselyは入学や財政援助など他の分野にも拡大する計画を立てており、大学全体の業務を向上させることを目指しています。ダニエルは、複雑なデータシステムに関わった他の人々からのフィードバックや経験を求めています。

この記事では、ジョン・コルトレーンの音楽と幾何学的概念の関係について探求しています。特に「コルトレーン・サークル」として知られる彼の作品に焦点を当てています。このサークルは、クロマティック・スケールの12の音高クラスを表し、コルトレーンが数学的原則を意識的に彼の作曲に適用したことを示しています。

コルトレーン・サークルは、音楽の間隔やその関係を視覚的に表現するトーン・サークルの一種です。サークル・オブ・フォースやサークル・オブ・フィフスなどがその例です。コルトレーンが1961年頃に描いたコルトレーン・サークルは、他の音楽システムの影響を受けた独自のバリエーションであり、彼の音楽理論に対する深い理解を反映しています。

コルトレーン・サークルには、追加のマークがある詳細版と、主要な音を強調したクリーンな版の2つのバージョンがあります。記事では、これらの違いについて議論し、詳細版が最初に作成され、クリーンな版がいくつかの誤りを修正した可能性があると示唆しています。

コルトレーン・サークルの音をつなげることで、ペンタグラムやヘキサグラムのような幾何学的形状が生まれることが指摘されています。これらの形状は、異なる音楽的および精神的なアイデアの統一を象徴しています。

コルトレーン・サークルの円で囲まれた音は、異なるスケールやコードの関係を示す可能性があります。たとえば、減少スケールや変化したドミナントコードなどです。また、コルトレーンがインド音楽を含むさまざまな音楽伝統に興味を持っていたことが彼の作品に影響を与えたと示唆されています。

円の周りにある数字は、オクターブの分割や音のクロマティックな関係に関連している可能性があります。これらの数字の重要性については、ミュージシャンの間でまだ議論されています。

著者は、コルトレーンの音楽が数学、哲学、精神性のテーマとつながっていることを示唆しています。彼の作品のタイトルにもその影響が見られます。記事は、コルトレーン・サークルを生命のサイクルを表す幾何学的シンボル「ライフの花」と関連付けて締めくくっています。

全体として、この記事はコルトレーンの音楽に対する革新的なアプローチを強調し、彼の芸術的表現と数学的、哲学的なアイデアを融合させたことを示しています。

今回のニュースレターでは、独自のコンソールであるPioneer LaserActiveのエミュレーションに関する長い旅を詳しく紹介しています。このコンソールは、GenesisとLaserDisc技術を組み合わせたもので、セガのファンであるNemesis氏が16年間かけて初のエミュレーターを開発しました。彼は、ビデオ信号をキャプチャしてデコードするためのハードウェアやソフトウェアが不足しているなど、多くの課題に直面しました。LaserActiveは1993年に発売され、1996年には販売が終了しましたが、その革新的なデザインとゲームの複雑さからエミュレーションが難しいものでした。

Nemesis氏の旅は2009年に始まりました。彼はなぜLaserActiveのエミュレーターが存在しないのか疑問に思ったのです。それ以来、彼はハードウェアやゲームを集め、リバースエンジニアリングの努力を記録し、必要なデータをキャプチャしてデコードするためのさまざまなプログラムを開発しました。ハードウェアの故障やアナログビデオの扱いに関する課題など、多くの挫折を経て、2024年に大きな進展を遂げました。既存のソフトウェアを改善し、新しいツールを作成することで、LaserActiveのゲームをエミュレートすることに成功し、ビデオゲームの保存において重要なマイルストーンを達成しました。

さらに、ニュースレターではPS2用の「カウボーイビバップ」ゲームの英語翻訳が20周年に間に合って完成したことも発表されています。翻訳者のSonicman69氏は多くの課題に直面しましたが、アニメシリーズのキャラクターのセリフを見事に保存しました。

全体として、今回の号はビデオゲームのエミュレーションと保存における重要な進展を強調しており、ゲームコミュニティのファンや開発者の献身を伝えています。

2025年、トーマス・シュタイナーは20年ぶりに新しい洗濯機を購入し、登録する際の体験を共有しました。彼は学生時代、予算を気にしながら生活していたことを思い出し、最終的にエレクトロラックスの洗濯機を購入したと述べています。しかし、その洗濯機が故障したため、オンラインで新しいものを注文しました。

保証登録を試みる中で、彼は長時間の電話待ちや役に立たないコールセンターに直面しました。提供されたSMSリンクは壊れたウェブサイトに繋がっていました。最終的に、彼はGoogleを使って正しい登録ページを見つけ、機械の識別プレートの写真をアップロードすることで簡単に登録できました。

シュタイナーは、こうした手続きには古い電話サポートに頼るのではなく、ウェブを活用することの重要性を強調しています。また、AIを使って登録プロセスを簡素化する可能性についても言及し、AIが画像から製品番号を抽出できることを示しています。彼は、企業がユーザー体験を向上させるためにウェブソリューションを優先すべきだと考えています。

抽象機械モデル（AMM）についての内容は、プログラミングにおける重要性を示しています。AMMは、プログラマーがソフトウェアの動作を予測するために使用するメンタルモデルであり、特定のプログラミング言語やハードウェアアーキテクチャではなく、実行時のパフォーマンスやメモリ使用量、入出力操作といった要素に焦点を当てています。

プログラマーは、AMMを考慮しながらコードを効果的に記述し、最適化を行います。これにより、高水準のプログラミング言語とその背後にあるハードウェアとのギャップを埋めることができます。

AMMのデザイナーには三つのタイプがあります。まず、特定のハードウェアに特化した言語を作成する「マシンファーストデザイナー」、次に既存のエコシステムを基にする「セカンドランゲージデザイナー」、そしてプログラマーの思考過程を重視する「AMMファーストデザイナー」がいます。

異なるAMMは独自のプログラミング文化を生み出し、プログラマーが新しい言語やプラットフォームに適応する容易さに影響を与えます。例えば、RustやGoのような言語は、共有されたAMMを利用して、異なる環境間でのスムーズな移行を助けています。

ハードウェアが進化する中で、特にマルチコアプロセッサへの移行に伴い、効果的なAMMの必要性が高まっています。しかし、並列プログラミングに適したモデルを開発することは依然として課題です。

Rustは、低レベルのハードウェア機能へのアクセスとメモリの安全性や正確性を保証するAMMを提供することで、プログラマーの生産性とソフトウェアの信頼性を向上させ、プログラミングの風景を再定義しました。

著者は、現在のAMMは有用であるものの、特に並列プログラミングにおいては、よりシンプルで効果的なモデルの必要性があると指摘しています。AMMは、プログラマーがソフトウェアやハードウェアを理解し、相互作用する方法において重要な役割を果たしており、開発プロセスやアプリケーションのパフォーマンスに影響を与えています。

研究者たちは、エケベリアという多肉植物に微細なリン光粒子を注入することで、暗闇で光る観葉植物を開発しました。この革新により、植物は夜の明かりのようにさまざまな色で明るく輝くことができます。このプロセスでは、光を吸収して再放出する材料を注入し、光にさらされた後、最大120分間持続する発光効果を生み出します。

この技術は、中国南部農業大学の張学杰教授が主導しており、装飾用の植物設置に応用できる可能性があります。従来の生物発光植物は遺伝子工学を用いていましたが、今回の植物は注入されたリン光粒子によって光ります。研究チームはこの方法の特許を申請しており、家庭や寮での観葉植物の魅力を高めることが期待されています。

要約がありません。

要約がありません。

Warp Codeは、AIエージェントを活用してコードを生成し、展開するプロセスを効率化する新しい機能セットです。主な特徴には、パフォーマンスベンチマークで高評価を得ているトップクラスのコーディングエージェントが含まれています。ユーザーは、変更をレビューしたり、修正をリクエストしたり、Warp内で直接コードを編集することができ、コーディングのワークフローが改善されます。

プロジェクト管理機能も充実しており、ユーザーはカスタム設定でプロジェクトを簡単に初期化でき、スラッシュコマンドを使用して整理や効率を向上させることができます。また、プラットフォームはAIエージェントを効果的に導くことを重視しており、コードの品質を向上させ、エラーを最小限に抑えることを目指しています。

このローンチは、Warp 2.0の成功を受けて行われており、手動コーディングからAI支援コーディングへの移行を反映しています。Warp Codeは、AIが生成したコードと実際の運用準備の間のギャップを埋めることを目指し、ユーザーのコントロールと理解を向上させることに重点を置いています。

初期のフィードバックによると、ユーザーは毎週1億5000万行のコードを生成しており、受け入れ率は97%に達しています。さらに、ユーザーはWarp Codeを使用することで、平均して1日1時間の時間を節約していると報告しています。

今後の改善には、編集機能の強化、よりスマートなコードレビューのプロセス、リモート環境への対応が含まれる予定です。Warp Codeは、ソフトウェア開発の主要なツールとなることを目指し、新しいユーザーの参加を歓迎しています。

イギリスの電力発電マップは、2025年4月時点でのイギリス国内の発電所の位置を示すインタラクティブなツールです。各発電所にカーソルを合わせると、詳細情報が表示されます。また、異なるエネルギー技術を表示するためのフィルター機能も利用できます。このマップには、稼働中、建設中、計画中の発電所の情報が含まれており、特に計画中の発電所には再生可能エネルギーに焦点が当てられています。データはエネルギー安全保障およびネットゼロ省（DESNZ）から提供されており、ユーザーは欠落している情報や誤りを報告することが奨励されています。マップには、ガス、太陽光、風力、原子力など、さまざまなエネルギー源に関する情報が含まれており、合計で3,047の発電所が表示されています。

要約がありません。

デルのデータセンター事業は、AIブームの影響で初めてPC事業を上回りました。2026年度第2四半期において、デルは239.4億ドルの売上を報告し、前年同期比で26.3%の増加を記録しました。全体の収益は297.8億ドルに達し、19%の増加を示し、純利益は11.6億ドルに上昇しました。

デルのインフラストラクチャソリューショングループ（ISG）は、サーバーとネットワーキングの売上が68.7%増の129.4億ドルに達するなど、顕著な成長を見せました。一方、ストレージの売上はわずかに減少しました。この変化は、デルがAIシステムの需要をうまく活用していることを示しています。AIサーバーの売上は前年の2.6倍に増加し、合計で81億ドルに達しました。AIシステムの受注残は117億ドルに上ります。

強力な売上にもかかわらず、ISGの利益率は平均より低く、収益は増加しているものの、AI関連の取引からの利益はそれほど強くないことを示唆しています。デルは2026年度にAIシステムの売上が少なくとも200億ドルに達すると予測しており、伝統的なサーバーとAIサーバーの売上が年間を通じてバランスを取る成長を見込んでいます。

要約がありません。

この記事では、Linuxカーネルの複雑な脆弱性、特にCVE-2024-50264の利用に関する課題について述べています。この脆弱性はメモリ破損のバグであり、2025年のPwnie Awardで最優秀特権昇格賞を受賞しました。著者は、このバグを発見する過程を共有しており、最初は困難に直面しましたが、最終的には「kernel-hack-drill」というプロジェクトを使って成功したエクスプロイトを開発しました。

CVE-2024-50264は、AF_VSOCKソケットにおける競合状態による脆弱性で、使用後解放（UAF）問題を引き起こします。このため、特権のないユーザーでもこの脆弱性を悪用することが可能です。著者は2021年に関連するバグを最初に発見しましたが、他の研究者によってCVE-2024-50264として公開されるまで追求しませんでした。

この脆弱性には、競合状態を再現する際の不安定さやカーネルオブジェクトのライフサイクルによるメモリ破損の管理の難しさなど、さまざまな制約がありました。著者は、以前の複雑な戦略に比べてシンプルなエクスプロイト手法を考案しました。この方法では、特定の信号を使用してシステムコールを中断し、競合状態を作り出すことや、メモリ割り当てを操作するためのクロスキャッシュ攻撃を実装しました。

「kernel-hack-drill」は、エクスプロイト技術をテストし開発するためのプラットフォームを提供しました。このプロジェクトには、研究者がカーネルの脆弱性を実験するためのさまざまなモジュールや例が含まれています。著者は、UAFを利用して任意のアドレスの読み書きが可能なエクスプロイトを成功裏に作成し、最終的には特権をrootに昇格させることができました。

研究中に直面した困難は、新しいエクスプロイト技術の開発やkernel-hack-drillの改善につながり、他の人々がカーネルセキュリティ研究のためにこの環境を探求することを促しています。この記事は、カーネルの脆弱性を悪用する際の複雑さと忍耐力を強調し、著者の革新的なアプローチとセキュリティ研究への貢献を示しています。

このテキストでは、Rustを使用してDjangoのカスタムテンプレートタグを作成するプロセスについて説明しています。主なポイントは以下の通りです。

まず、著者はDjangoのテンプレート言語をRustで再実装し、カスタムタグのサポートを追加しています。具体的な例として、指定された形式で現在の時刻を表示するカスタムタグが紹介されています。

次に、Djangoのテンプレートは、動的データを渡すためにコンテキストを使用します。これはPythonの辞書に似たものです。著者は、このコンテキストにアクセスするカスタムタグの作成方法を説明しています。

Rustでの実装では、コンテキストは構造体として定義されます。カスタムタグは、このコンテキストをPythonに渡す必要がありますが、Rustの所有権とライフタイムのルールを管理する必要があります。

著者は、可変参照をPythonに渡そうとする際にRustの所有権モデルに関する課題に直面しています。所有権を管理し、RustとPythonの間でデータを共有するために、std::mem::takeやstd::mem::replaceといったテクニックを利用しています。

Pythonが安全にコンテキストを変更できるようにするために、著者はArc（原子参照カウント）とMutex（相互排除）を使用して、共有される可変データを管理しています。

最終的な実装では、Pythonがコンテキストを読み取り、変更できるようになり、同時アクセスの問題を回避しています。

著者は、PyO3やRustのライフタイムに制限があるものの、それを克服するための効果的な戦略が存在し、PythonとRustのシームレスな統合が可能であることを強調しています。具体的な実装コードは、詳細に興味がある人のために提供されています。

この論文では、大規模言語モデル（LLM）に関連する重要なセキュリティリスクについて、特にOllamaフレームワークを使用したものに焦点を当てています。LLMは急速に普及しており、多くのモデルが十分なセキュリティ対策なしに展開されています。その結果、Shodan検索エンジンを使用して特定されたOllamaサーバーが1,100台以上も露出していることがわかりました。これらのサーバーの約20%は、不正アクセスに対して脆弱なモデルをホストしていることが判明しました。

主な問題点は次の通りです。まず、認証がないために誰でもクエリを送信できる「不正なAPIアクセス」が多くのサーバーで見られます。次に、攻撃者はセキュリティが不十分なサーバーを利用して、有害なコンテンツを生成したり、リソースを乗っ取ったりすることができます。また、悪意のあるユーザーが有害なモデルやペイロードを導入する「バックドア注入」も問題です。

この研究は、LLMを展開する際により良いセキュリティ対策が必要であることを強調しています。脆弱なサーバーを検出するためにPythonで開発されたツールを提供し、認証の強化、ネットワークの分割、レート制限、デフォルトポートの変更、脆弱性の継続的な監視など、セキュリティを向上させるための戦略を推奨しています。

全体として、LLMの展開におけるセキュリティの脆弱性に対処する緊急性が強調されています。今後の研究では、より広範な検出方法を探求し、LLMインフラのセキュリティを向上させることが求められています。

ブレンダン・ロングの「CPUの利用率は嘘である」という記事では、CPUの利用率に関する指標が誤解を招く可能性について述べられています。多くの人は、サーバーのCPU利用率が50%であれば、処理能力が倍になると考えがちですが、サーバーでのテスト結果は、報告された利用率と実際のパフォーマンスが直線的に増加しないことを示しています。

記事の主なポイントは以下の通りです。著者は、Ryzen 9 5900Xプロセッサを搭載したデスクトップを使用し、ストレステストを実施しました。テストでは、作業者の数や利用率を変えて実施しました。

結果として、報告されたCPU利用率が50%の時、実際に行われた作業は予想以上に高く、タスクの種類によっては最大能力の60%から100%に達することがありました。また、CPUのハイパースレッディングやターボブースト機能がパフォーマンスに影響を与え、報告された利用率に不一致が生じることもあります。

このように、CPU利用率だけに頼るとサーバーの能力について誤解を招く可能性があります。著者は、CPUの指標だけでなく、実際に行われた作業を監視することで、パフォーマンスをより明確に把握することを提案しています。

要するに、CPU利用率の数値は実際のパフォーマンスを過小評価することがあり、サーバーの負荷を評価するにはCPU使用率のパーセンテージだけでなく、直接的なベンチマークを用いる方が良いとされています。

最近のMITの研究「あなたの脳とChatGPT」では、エッセイを書く際にChatGPTのようなAIツールを使用することが、時間とともに認知機能に悪影響を及ぼす可能性があることが明らかになりました。この研究では、AIに大きく依存している学生は、脳の接続性が低下し、記憶の想起が困難になり、自分の作品に対する所有感が欠如していることが示されています。主な発見は以下の通りです。

AIを使用している学生は、従来の方法や検索エンジンを使っている学生に比べて、神経の接続性が最も弱いことが分かりました。また、AIを利用している学生の大多数は、自分のエッセイから文を思い出したり引用したりすることができませんでしたが、AIなしで書いた学生はこれができていました。AIに依存することで、批判的思考や記憶のプロセスへの関与が減少することも確認されました。さらに、多くのAIユーザーは自分の文章に対する所有感が薄れ、部分的にAIに功績を帰することが多いと感じていました。

AIの使用をやめた後も、学生たちは認知機能の低下が持続し、以前の認知レベルに戻ることができないことが分かりました。検索エンジンを使用している人々と比較すると、検索エンジンを使った学生はより良い記憶力と認知機能を維持していました。

この研究は、AIが短期的な利点を提供する一方で、長期的には認知機能の低下や依存を引き起こす可能性があることを警告しています。研究者たちは、AIの使用から定期的に休憩を取ることで、自然な認知の関与を促すことを提案しています。

このブログ記事では、著者がリサイクルしたGoogle Pixel 5スマートフォンを使ってブログを成功裏に立ち上げ、運営している様子が紹介されています。著者は、Mastodonでの他のプロジェクトに触発され、従来のハードウェアではなく、Androidフォンをサーバーとして活用することに挑戦しました。

著者が選んだデバイスはGoogle Pixel 5です。このスマートフォンは比較的新しく、USB-OTGをサポートしているため、有線インターネット接続が可能です。また、キャリアロックがかかっているため、カスタムソフトウェアのインストールが難しいという点もありました。

ブログは、100ワットのソーラーパネルをJackeryの電源ステーションに接続して運営されており、オフグリッドで持続可能なセットアップが実現されています。

著者は、Android用のターミナルエミュレーターであるTermuxを利用して、必要なツールやパッケージをインストールしました。これにはブログプラットフォームのHugoも含まれており、セットアップは予想以上に簡単でした。

ブログはスムーズに動作しており、パフォーマンスも良好です。著者は、主にバージョンの互換性やバッテリー管理に関する小さな問題に直面しています。

サイトの管理はSSHを通じて行うことを好んでおり、これによりスマートフォンではなくデスクトップから作業することができます。

データの安全性を確保するために、著者はrsyncを使用して自動バックアップを設定しました。これにより、ファイルの復元が簡単に行えるようになっています。

全体として、著者はこのプロジェクトに満足しており、詳細なメモや助けが必要な読者には気軽に連絡してほしいと述べています。

Litは、ウェブコンポーネントを簡単かつ効率的に構築するためのライブラリです。主な特徴は以下の通りです。

まず、セットアップが非常に簡単で、複雑な手順を踏むことなくすぐに始められます。次に、Litは軽量で（約5KB）、UIの変更があった部分だけを更新するため、表示が速くなります。また、Litのコンポーネントは標準のウェブコンポーネントであり、どのフレームワークとも互換性があるため、共有可能で将来にわたって使えるアプリケーションに最適です。

さらに、LitはシャドウDOMを利用しているため、コンポーネントのスタイルがページ内の他のスタイルと干渉しないようになっています。リアクティブプロパティを作成することで、値が変わると自動的にUIが更新される機能もあります。Litはシンプルで表現力豊かなテンプレートを使用しており、HTMLとJavaScriptを組み合わせることで動的なコンテンツを簡単に作成できます。

Litを使えば、共有可能なコンポーネントやデザインシステム、さらには完全なアプリケーションを構築することができ、更新やメンテナンスも容易です。また、Litにはサポートコミュニティがあり、チュートリアルやドキュメント、ディスカッション用のDiscordチャンネルなどのリソースも充実しています。最新情報はBlueskyでフォローでき、GitHubやStack Overflowでプロジェクトに参加することも可能です。

サニティのスタッフソフトウェアエンジニア、ビンセント・クイグリーは、ソフトウェア開発にAIを統合する過程を共有しています。彼は以前はすべてのコードを手動で書いていましたが、現在では初期コードの約80%をAIに生成させることで、アーキテクチャやレビューのプロセスに集中できるようになりました。

彼のAI統合の旅は、ドキュメントを読み込むことから始まり、現在ではCursorやClaude CodeなどのAIツールを使ってコーディングの支援を受けています。彼のワークフローでは、AIを単独のコーダーとしてではなく、協力ツールとして活用しています。

AIが生成するコードは通常、複数回の試行が必要です。最初の試行では95%が使えず、2回目では50%が利用可能になります。そして3回目の試行でようやく実用的なコードが得られ、そこからさらに洗練させることができます。

AIは文脈を保持するのが苦手です。クイグリーはプロジェクト専用のファイルを使用し、LinearやGitHubなどのツールとAIを統合して必要な情報を維持しています。また、彼は複数のAIインスタンスを同時に稼働させ、小さな開発チームのように扱い、タスクの追跡を明確にしています。

レビューのプロセスも進化し、AIによるチェックを人間のレビューの前に行うようになりました。これにより、エンジニアはコードの重要な側面に集中できるようになっています。AIツールの使用には月に約1,000ドルから1,500ドルのコストがかかりますが、機能の迅速な提供や効率の向上といった利点があります。

課題としては、AIが間違いから学べないことや、自信を持って誤ったコードを生成する傾向が挙げられます。また、エンジニアはコードの所有権について、個人的な愛着よりも問題解決に重きを置く考え方に適応する必要があります。

チームへのアドバイスとして、リーダーはAIツールの実験を奨励し、反復的なタスクから始め、レビューのプロセスを調整して品質を確保することが重要です。開発者は、明確に定義された機能に対してAIをテストし、複数回の試行とレビューを行うことから始めるべきです。

AIを活用したコーディングの未来は、開発者の効率や問題解決能力を向上させることにあり、人間の開発者を置き換えることではありません。

最近、あるユーザーが自分のGmailアカウントの更新において、わかりにくい表現を見つけました。最初の部分では、ユーザーが同意することでGoogle Workspaceが自分のコンテンツや活動を利用して体験をパーソナライズすることができると述べられています。しかし、機能をオンまたはオフにする選択肢が与えられるのはその後のことです。この表現は、ユーザーが機能を有効にしなくてもデータの使用に同意しているように受け取れます。文書では、機能が有効になったときのみデータが使用されると明確にされていますが、最初の文は広範な同意を示唆しているようです。このユーザーは、これは意図的に誤解を招く試みなのか、それとも単に混乱を引き起こす不適切な表現なのか疑問を抱いています。

「ジェンダーホイールペンダント」という商品があり、数字の29、5、34が記されています。この数字は何かを示しているようですが、具体的な情報や詳細は提供されていません。

Neovimプラグインは、Amazon Q Developerと統合されており、チャット機能やインラインコード提案などの特徴があります。ユーザーはIAMアイデンティティセンターまたはAWSビルダーIDを使って認証でき、AWSアカウントなしでAmazon Qを無料で利用できます。

必要な条件は、NodeJSのバージョンが18以上、Neovimのバージョンが0.10.4以上であることです。

クイックスタートとしては、まず提供された方法のいずれかでプラグインをインストールします。次に、Neovimの設定ファイルにプラグインを追加します。具体的には、以下のように記述します。

require('amazonq').setup({
  ssoStartUrl = 'https://view.awsapps.com/start', -- 無料プランの認証用
})

その後、任意のファイルで:AmazonQというコマンドを入力すると、プラグインが起動します。

インストール方法には、手動インストールとvim-plugやlazy.nvimを使用する方法があります。手動インストールの場合はリポジトリをクローンし、Neovimのランタイムパスに追加します。vim-plugやlazy.nvimを使う場合は、指定された手順に従ってプラグインを含めます。

認証については、無料プランの場合、AWSビルダーIDを使ってhttps://view.awsapps.com/startのURLを利用します。プロプランの場合は、管理者が提供したURLを使用します。

使用方法としては、:AmazonQでチャットウィンドウを開き、zqで選択したテキストをチャットコンテキストに追加できます。コードのリファクタリングや修正、最適化、説明を行うための他のコマンドも利用可能です。

設定オプションは、必須の設定がssoStartUrlのみで、他にはインラインコード提案の有効化やアクティブにするファイルタイプの指定があります。

インラインコード提案は、対応するファイルタイプで入力中に表示されます。必要に応じて無効にすることもできます。

トラブルシューティングとしては、NodeJSがインストールされていること、正しいssoStartUrlが設定されていることを確認します。また、言語サーバーの状態をチェックし、必要に応じてデバッグログを有効にします。

開発者はリポジトリをクローンし、Neovimのランタイムパスに追加して、デバッグモードを有効にすることで変更をテストできます。

このプラグインはApache-2.0ライセンスの下でライセンスされています。現在、実験的な状態にあり、貢献を歓迎しています。

論文「共有は恐怖を生む：クラウドファイル共有とプログラミング言語の意味論の関連性」では、ユーザーがクラウドファイル共有アプリケーションでしばしば直面する問題について論じています。これらの問題は、使いにくいインターフェースだけでなく、リンクや編集といった操作の仕組みに対する誤解からも生じています。これは、プログラミング言語におけるエイリアスやミューテーションの問題に似ています。

著者たちは、一般のユーザーがファイル共有をどれだけ理解しているかを探るためにユーザー調査を実施しました。その結果、多くのユーザーがプログラミング教育でよく見られる誤解を抱えていることがわかりました。調査では、プログラミングタスクに似たファイル共有に関する課題が用いられ、広範な混乱が明らかになりました。

これらの問題に対処するために、著者たちはクラウドファイル共有操作の意味を明確にするための正式なフレームワークを作成しました。このフレームワークは、コピーや参照といった概念に焦点を当てており、ユーザーの理解を深めることを目的としています。また、ワークフロー管理やインタラクティブなヘルプなど、さまざまなアプリケーションをサポートすることができます。

著者は、TPDE-LLVMという新しいLLVMバックエンドについて説明しています。このTPDE-LLVMは、既存のLLVM -O0バックエンドと比べて、10倍から20倍の速度向上を実現し、生成されるコードは10%から30%大きくなります。現在、TPDE-LLVMはx86-64およびAArch64アーキテクチャをサポートしており、一般的なClang O0/O1 IRを扱うことを目指しています。

重要なポイントとして、TPDE-LLVMはLLVM 19 -O0と比較して印象的なコンパイル速度の向上を提供し、さまざまなベンチマークでは平均して13.34倍の速度改善が見られます。バックエンドは、IRのクリーンアップ、分析、コード生成という三つの主要な処理ステップで構成されています。TPDE-LLVMは、ランタイムパフォーマンスにおいてLLVMの最適化されたバックエンドと競争することを目的としていませんが、将来的にはより多くのIR機能のサポート、レジスタ割り当ての改善、非ELFプラットフォームの検討を計画しています。

このバックエンドは、llcのようにライブラリとして使用でき、Clangと統合することも可能ですが、いくつかの修正が必要です。現在の制限として、FlangやRustなどの言語に対する一部の機能がサポートされていないこと、特にベクトル型に関する問題があります。

著者はまた、コンパイル速度を向上させる可能性のあるLLVM-IRの改善点について言及し、実装上の課題に関する技術的な詳細も共有しています。

社会信用という概念についての内容が述べられています。多くの西洋のシステムは、中国の社会信用システムと似た機能を持っていますが、必ずしもそのように呼ばれているわけではありません。

社会信用の定義についてですが、もともとは経済用語でしたが、現在では個人の行動を追跡し、サービスや機会へのアクセスに影響を与えるスコアを割り当てるシステムを指します。

西洋では、クレジットスコアやLinkedIn、Uberの評価、ソーシャルメディアのエンゲージメントなど、さまざまなプラットフォームが個人を追跡し、スコアを付けています。これにより、ローンや仕事、社会的な交流など、日常生活のさまざまな側面に影響を与えています。

中国の社会信用システムと比較すると、多くの人々は中国のような包括的な社会信用システムを恐れていますが、実際には中国のシステムは断片的で限られています。アメリカには統一された社会信用システムはありませんが、さまざまな行動スコアリングシステムをつなぐインフラを構築しています。

西洋のシステムはしばしば明確な基準なしに運営されていますが、中国のアプローチは欠陥があるものの、スコアの計算方法についてより多くの透明性を提供しています。

今後のトレンドとして、西洋と中国の両方で、より包括的な行動スコアリングが進んでいます。これらのシステムが透明で説明責任を果たすのか、それとも隠れたままでいるのかが問われています。

これらのスコアリングシステムを理解することで、個人は自分の参加について情報に基づいた選択をする力を得ることができます。今日のデジタル環境において、行動がどのように追跡され、スコアが付けられているかに対する意識を高め、より透明なアプローチを求めることが重要です。

著者のロバート・キンゲットは、AI、特に大規模言語モデル（LLM）が視覚障害者コミュニティに与える影響について考察しています。Be My EyesやElevenLabsのようなAIツールに対する期待が高まる中、キンゲットはその効果や正確性に疑問を抱いています。視覚障害者は、これらのツールが提供する情報を評価していますが、視覚を持つ人々からは得られない情報が多いため、同時にアクセシビリティの問題や人間のサポートではなく技術に依存することへの懸念も持っています。

キンゲットは、AIによって視覚障害者が力を得て、より自立できると感じる人が多いことを指摘しています。AIは判断をせずに常に支援を提供してくれるためです。しかし、彼はこの変化が技術への依存を深める可能性があることを心配しています。特に、人間がアクセシブルな環境を作る努力がしばしば不十分であるため、技術に頼ることが増えるかもしれません。

彼はAIに関する過剰な期待を批判し、過去の技術が約束したことを実現できなかったことと比較しています。キンゲットは、主流のAIコンテンツよりも個人のブログや小規模なウェブサイトを好み、そちらの方がより安定した本物の視点を提供していると考えています。AIの潜在的な利点を認めつつも、彼は慎重さを求め、真のアクセシビリティの確保に向けた取り組みを続けることを提唱しています。

要約がありません。

「スタッフが後で食べました」というキャプションは、日本のテレビ番組で食べ物が画面に登場する際に使われます。この表現は、食べ物を捨てることが一般的に好まれない日本において、食べ物が無駄にされないことを示しています。

このキャプションは、視聴者からの食べ物の扱いに関する苦情を防ぐために始まったと考えられています。撮影後にスタッフが実際に食べているかどうかについては議論があります。一部の報道やテレビの有名人は、スタッフが残った食べ物を食べると確認していますが、他の人々はこのキャプションの真実性に疑問を持っています。

批判者は、このキャプションが制作側の責任回避の手段として見られる可能性があると主張しています。また、視聴者の批判に対する敏感さが高まっていることを反映しているとも言われています。ある評論家は、子供たちに食に関する倫理を教えるのはテレビ番組ではなく、親から行うべきだと提案しています。

外部リンクにはアクセスできませんが、要約してほしいテキストを提供していただければお手伝いできます。内容をこちらに貼り付けていただければ、簡潔でわかりやすい要約を作成します。

著者は、Linuxのホームサーバーがアイドル状態のときに自動的にスリープし、必要なときに起きるようにしたいと考えました。これはWindowsの機能に似ていますが、Ubuntuでバックアップのために手動でサーバーを起動することなく実現するのが課題でした。

まず、必要な設定として、同じネットワーク上に低消費電力のデバイス、例えばRaspberry Piが必要です。また、ユニキャストパケットをサポートするWake-on-LAN（WoL）機能を持つネットワークインターフェースも必要です。

サーバーの設定では、ethtoolを使ってユニキャストパケットのためにWake-on-LANを有効にします。次に、ログインしているユーザーやアクティブな接続を確認し、アイドル状態であればサーバーをスリープさせるスクリプト（auto-sleep.sh）を作成します。このスクリプトは10分ごとに実行されるようにcronジョブを設定します。また、サーバーを起こすために必要なARPが正しく機能するようにIPv6を無効にします。さらに、サーバーがスリープする前にNetatalkなどのネットワークサービスを停止することで、不要なウェイクアップを防ぐこともできます。

常時稼働するデバイスとして、Rubyスクリプトを使ってスリープ中のサーバーに対するARPリクエストに応答するARPスタンドインを実装します。これにより、マジックパケットなしでサーバーを起こすことができます。オプションとして、Avahiを使用してスリープ中のサーバーのネットワークサービスを代理で広告することも可能です。

トラブルシューティングでは、サーバーが予期せず起きることがありました。これは、不要なネットワークパケットが原因でした。著者はポートミラーリング機能を持つネットワークスイッチを使って、これらのパケットの発信源を特定しました。不要なウェイクアップの問題は、パケットを送信しているサービスを停止し、ルーターの設定を見直すことで解決しました。

最終的に、サーバーはアイドル状態のときにスリープし、ネットワークリクエストを受け取ると起きることに成功しました。これにより、バックアップがスムーズに行え、エネルギーの効率的な使用が実現しました。このガイドは、必要なときにアクセス可能でありながらエネルギーを節約するLinuxホームサーバーの設定方法を簡素化したものです。

このプロジェクトは、再帰関数に関する基礎的な研究への敬意を表し、LISPインタープリタの2つの実装を紹介しています。一つはC言語で書かれたkomplott.c、もう一つはOdinに翻訳されたkomplodin.odinです。

2025年には、LISPインタープリタがOdinに翻訳され、コード行数は増えましたが、よりクリーンな解決策が得られる可能性があります。著者は、より直接的な翻訳のためにOdinの開発者から支援を受けました。

主な特徴としては、C言語の実装が500行未満、Odinの実装が約600行で、単一ファイルで構成されています。また、GNU Guileとの互換性を持つようにSchemeに準拠しています。チェニーのアルゴリズムに基づくセミスペースガーベジコレクタを使用し、テールコール最適化は限られており、エラーハンドリングは最小限です。スレッドセーフやセキュリティ機能はありません。

1962年のLISP 1.5の実装も含まれています。

C版をビルドするには、gccを依存関係としてmake komplottを実行します。Odin版をビルドするには、Odinコンパイラを使用してmake komplodinを実行します。LISP 1.5インタープリタのテストを行うには、make testを実行します。

LISP 1.5の詳細として、インタープリタは基本的なLISP関数をサポートし、初期のLISPバージョンに似たわずかに修正された構文を持っています。機能を示すLISPコードの例も含まれています。

データパケットは「STOP」で終わり、その後に多くの閉じ括弧を続ける必要があります。これにより、読み取りエラーを避けることができます。

線形代数の概要

線形代数は、ベクトルと行列に焦点を当てた数学の一分野です。この本は、その基本的な概念をわかりやすく紹介しています。

スカラーとベクトルについて説明します。スカラーは単一の数（実数）であり、ベクトルはスカラーの順序付き集合です。ベクトルは空間の中で矢印として視覚化でき、その長さと方向を持っています。ベクトルは1次元、2次元、3次元など、さまざまな次元で存在することができ、これを(\mathbb{R}^n)と表します。ベクトルに対する基本的な操作には、加算とスカラー倍があります。これにより、新しいベクトル（線形結合）を作成することができます。

ベクトルの加算は、対応する要素を組み合わせることで行います。スカラー倍は、ベクトルをスカラーで掛けることで、その長さを伸ばしたり縮めたりすることができます。また、既存のベクトルから線形結合を使って新しいベクトルを作成することも可能です。

内積は、2つのベクトルの間の角度を測定し、スカラーを出力します。ノルムは、ベクトルの長さを計算します。内積がゼロである場合、ベクトルは直交しているといい、これは彼らが垂直であることを示します。

行列について説明します。行列は、線形変換や方程式の系を表現し操作するために使用される数の長方形の配列です。行列は加算や乗算が可能です。加算は要素ごとに行われ、乗算は行と列の内積を取ることによって行われます。行列の乗算は、線形変換を組み合わせることに対応しています。

ベクトルと行列を理解することは、線形代数のより複雑な概念の基礎を築くものであり、幾何学、計算、データ分析など、さまざまな分野に応用されています。

この記事では、Appleの影響力がインターネットの標準やブラウザの選択肢にどのような脅威を与えているかについて論じています。競争がなければ、標準を策定する団体の重要性が失われ、Appleはその力を利用して代替手段を抑圧し、インターネットの相互運用性を支える基本的な原則を損なっています。

競争の重要性は、効果的な標準の開発や技術に対する独占的な支配を防ぐために不可欠です。標準は異なる技術が連携して動作することを可能にし、革新やユーザーの選択肢を促進します。

Appleは、特にApp Storeを通じて自社のデバイス上のソフトウェアエコシステムを支配することで、独自の独占状態を築いています。この支配は開発者の選択肢を制限し、インターネット標準にとって重要な自発的採用の原則を損ないます。

Appleの行動、例えばブラウザ機能の制限やブラウザエンジンの単一化を強いることは、オープンで相互運用可能なウェブ技術の発展に悪影響を及ぼします。その結果、ユーザーの選択肢が減り、革新が妨げられています。

この記事は、インターネット標準の組織に対して、Appleがもたらす脅威を認識し、これらの独占的な行動に対抗するための措置を検討するよう呼びかけています。これには、ガバナンス構造の変更を提案し、Appleの行動に対して責任を持たせることが含まれます。

著者は、ウェブの重要性とインターネット標準の効果は、独占的な支配に抵抗することにかかっていると強調しています。テクノロジーコミュニティには、公正でオープンなインターネットを推進するための緊急の必要性があります。全体として、この記事はAppleがインターネットエコシステムに与える影響について批判的な視点を示し、技術におけるオープンさと競争の価値を守るための共同の行動の必要性を強調しています。

要約がありません。

HTMLの<template>要素は、後でJavaScriptを使って利用したり、シャドウDOMを作成したりするためのHTMLの断片を保持するためのツールです。この機能は2015年11月から利用可能で、さまざまなブラウザで広くサポートされていますが、一部の機能には異なるサポートレベルがあります。

この要素にはいくつかの重要な属性があります。shadowrootmodeはシャドウルートの作成方法（オープンまたはクローズ）を定義します。shadowrootclonableはシャドウルートをクローンできるようにします。shadowrootdelegatesfocusはシャドウルート内のフォーカスの挙動を制御します。shadowrootserializableはシャドウルートをシリアライズするための実験的な属性です。

<template>要素は、その内容を直接レンダリングしません。ネストされた内容はcontentプロパティを介してのみアクセスできます。主に二つの方法で使用されます。一つ目は、テンプレートドキュメントフラグメントとして、内容がDocumentFragmentに保存され、クローンしてDOMに挿入できます。二つ目は、宣言的シャドウDOMとして、shadowrootmode属性が設定されている場合、即座にシャドウDOMが生成されます。

例えば、テンプレートとJavaScriptを使って動的なテーブル行を作成できます。また、スコープ付きスタイルを持つシャドウDOMを実装することで、シャドウルート内の要素にのみ影響を与えることができます。フォーカスの委譲機能を使って、シャドウDOM内のフォーカスの挙動を管理することも可能です。

重要な点として、<template>内の内容は明示的に使用されるまでDOMの一部にはなりません。また、<html>、<head>、<body>などの特定のHTMLタグはテンプレート内では無視されます。この要素は常に開くタグと閉じるタグの両方を持つ必要があります。

ロマン・ゴラは、AdaCoreの新しいフィールドエンジニアとして、Adaプログラミング言語を実践的なチュートリアルを通じて再訪しています。このチュートリアルでは、SVG形式でアニメーションロゼッタ（ヒポトロコイド曲線）を生成するシンプルなプログラムを作成することに焦点を当てています。このプロジェクトは、Adaが安全性が重要なシステムでの使用で知られている一方で、現代的で楽しい汎用プログラミング言語でもあることを示すことを目的としています。

Adaは1970年代後半にアメリカ国防総省のために開発され、ソフトウェアの信頼性と正確性を重視しています。強い型付け、明確な構造、明示的なコーディング要件により、航空宇宙、自動車、リアルタイムシステムなどの分野で使用されています。

このチュートリアルでは、ユーザーがロゼッタのSVGファイルを生成するコマンドラインプログラムを作成する手順が示されています。プログラムはAdaのパッケージマネージャーであるAlireを使用して構築され、Adaの現代的な機能を示しています。

プログラムは主に二つのパッケージで構成されています。一つ目は「Rosetta」で、ロゼッタの形状を生成するための数学的計算を担当し、幾何学的パラメータや座標の型を定義します。二つ目は「Rosetta_Renderer」で、SVG出力を生成する役割を担い、数学的なロジックと描画プロセスを分離しています。

Adaのデザイン哲学は、可読性、強い型付け、予測可能な動作を重視しています。厳格なコンパイラのルールは明確なコーディングプラクティスを促進し、バグを防ぎ、保守性を向上させるのに役立ちます。

ゴラは、このプロジェクトを通じてAdaの能力に再び触れることができ、堅牢で効率的なソフトウェアを作成するための強みを強調しています。このチュートリアルは、新しい開発者と経験豊富な開発者の両方にとって、Adaを学ぶためのアクセスしやすい導入となっています。

ボルカー・クラウゼは、公共交通や緊急サービスなどの用途における地理的ポリゴンの簡略化の課題について述べています。これらの用途では高解像度の形状は必要なく、ストレージや処理の非効率を引き起こす可能性があります。

地理的ポリゴンは、公共交通サービスや緊急警報のためのエリアを定義するのに役立ちますが、高い詳細度は必要ありません。よりシンプルなポリゴンで十分です。しかし、簡略化には課題があります。一般的な簡略化アルゴリズムは詳細を減らすことができますが、元のエリアのカバレッジを維持できない場合があり、緊急時にはリスクを伴います。バウンディングボックスはあまりにも単純すぎるため、適切なバランスが求められます。

ダグラス・ピーカーアルゴリズムは、距離の閾値に基づいてポリラインの点を減らす一般的な手法です。この方法は滑らかな形状には効果的ですが、複雑な形状では失敗し、自己交差するポリゴンを生じることがあります。

ポリゴンのオフセットを行うことで、簡略化されたハルを確保できます。ポリゴンを拡大してからダグラス・ピーカーを適用することで、詳細を統合し、滑らかな結果を得ることができ、自己交差を修正することができます。

座標の小数点以下の桁数を減らすことで、ファイルサイズを小さくしながら形状の品質に影響を与えずに済みます。

クラウゼは、簡略化された形状の品質を向上させるためのより良いアルゴリズムの提案を求めています。

要約がありません。

この記事では、静的ウェブサイトの利点について説明しています。特に、ユーザーが過去のコンテンツを簡単に再訪できる点に焦点を当てています。著者のユハ＝マッティ・サンタラは、ブログで自分が授与したバッジを見たいと思った個人的な体験を振り返ります。彼は、Wayback Machineを使ってスクリーンショットを探す代わりに、GitとEleventyを使って静的サイトの関連バージョンを簡単に取得できることに気づきました。これにより、サイトの過去の状態にアクセスするのが非常に簡単になります。

サンタラは、静的サイトジェネレーターを使うことで、ウェブサイトの各バージョンがその内容を完全に保存されていることを強調しています。これにより、特定のコミットをチェックアウトすることで、迅速に「タイムトラベル」が可能になります。彼は、このプロセスがデータベースに依存する動的サイトと比べてはるかに簡単であると指摘しています。動的サイトでは、過去のコンテンツを取得するのがより複雑になることがあります。

さらに、彼はGitHub Actionsを使って、毎月のフロントページのスナップショットを設定し、変更の視覚的記録を維持していることにも触れています。彼は、現在の設定で過去のバージョンにアクセスするのが簡単なため、これを早く始めなかったことをあまり気にしていないと感じています。この記事は、静的サイトが時間をかけてコンテンツを保存し、アクセスする上での利点を強調しています。

Matrix.orgのホームサーバーは、RAIDの故障により大規模な障害が発生し、ユーザーがメッセージを送受信できなくなりました。この問題は2025年9月2日に始まり、二次データベースがファイルシステムを失った後、すぐに一次データベースも故障しました。エンジニアたちは現在、55TBの大規模なデータベースを復旧し、17時間分のトラフィックを再生する作業を行っています。

独自のホームサーバーを持つユーザーは影響を受けていませんが、Matrix.orgに依存しているユーザーは、サービスが復旧するまでメッセージがキューに溜まるため、遅延が発生しています。組織は、データの損失はないことをユーザーに保証し、メッセージは最終的に送信されると伝えています。

この出来事は、分散型メッセージングシステムの利点を浮き彫りにしています。独立したホームサーバーを持つユーザーは通常通りに運用を続けているためです。Matrix.orgにとっては恥ずかしい出来事ですが、障害に対する分散型サービスの強靭さを示しています。

要約がありません。

要約がありません。

この記事では、人工知能（AI）における「ワールドモデル」の概念の再興について述べています。ワールドモデルとは、AIが予測や意思決定を行うために使用する環境の簡略化された表現であり、人間が世界を理解する方法に似ています。著名なAI研究者たちは、これらのモデルが知的で安全なAIシステムを開発するために重要であると主張しています。

ワールドモデルのアイデアは1943年に遡り、心理学者のケネス・クレイクが生物は選択肢を評価し、効果的に反応するためのメンタルモデルを持っていると提案しました。初期のAIシステムもワールドモデルを試みましたが、複雑な環境を扱う際に課題に直面し、一部の専門家はこの概念を放棄しました。

しかし、ディープラーニングの発展により、ワールドモデルへの関心が再燃しています。現代のAIは固定されたルールに依存するのではなく、経験から学び、環境の内部表現を作り出すことができます。それにもかかわらず、現在のAIシステムはしばしば一貫性のないルールに頼っており、統一されたワールドモデルには至っていません。

堅牢なワールドモデルの開発はAI研究所の優先事項であり、これによりAIの推論能力や信頼性が向上する可能性があります。しかし、これらのモデルを作成する方法はまだ不確かであり、さまざまなアプローチが模索されています。全体として、AIにおける適切に構築されたワールドモデルの潜在的な利点が、この分野での研究を推進しています。

要約がありません。

要約がありません。

このエッセイでは、マルチン・ウィカリーがQWERTYとDvorakのキーボードレイアウトに関する歴史や神話を探求しています。この内容は、書籍『Shift Happens』の一章として最初に発表されました。

QWERTYのデザインには多くの欠陥があると批判されています。文字の配置が無秩序に見えるため、効率的なタイピングが難しいとされています。ジョージ・C・ブリケンスダーファーは、1893年に「サイエンティフィックキーボード」と呼ばれるより効率的なキーボードデザインを作ろうとしましたが、QWERTYの影に隠れて人気を得ることはできませんでした。

ブリケンスダーファーは興味深いタイプライターをいくつか発明しましたが、財政的な問題やレミントンなどの大手メーカーとの競争に直面しました。彼のサイエンティフィックキーボードは、その可能性にもかかわらず、QWERTYの支配を打破することはできませんでした。

QWERTYに関する一般的な信念、つまりランダムに設計されたか、タイピストを遅くするために作られたという考えは検証され、否定されました。このレイアウトは初期のタイプライターでの機械的な詰まりを防ぐために意図的に進化しており、以前考えられていたよりも効率的であることが示されています。

オーガスト・ドボラックという教育心理学者と彼の同僚ウィリアム・ディーリーは、1930年代にDvorak簡易キーボードを提案しました。これはタイピングをより簡単かつ速くすることを目的としたデザインで、指の動きを減らし、タイピング速度を向上させると主張しましたが、QWERTYが支配する市場で受け入れられるのは難しかったです。

初期の研究ではDvorakレイアウトの有望な結果が示されましたが、1950年代の政府の研究を含む後の実験では、その利点に疑問が投げかけられました。これらの研究の妥当性を巡って論争が起こり、QWERTYとDvorakの支持者の間に分裂が生じました。

この議論は現在も続いており、両方のレイアウトの効果や快適さについての意見が交わされています。新しいキーボードデザインも登場していますが、QWERTYは歴史的な慣性により、依然として支配的なレイアウトです。

ウィカリーは、Dvorakがより速く、より人間工学的であるかもしれないが、QWERTYはほとんどのユーザーにとって「十分良い」と考えられていると強調しています。このエッセイは、キーボードデザインの複雑さとQWERTYが長年にわたり普及している理由について考察しています。

イブラヒム・ディアロの「あなたは仕事のために面接を受けているのではなく、職務名のオーディションを受けている」という記事では、技術面接と実際のエンジニアリングの実践との間にあるギャップについて述べています。

面接では、候補者はしばしば複雑なシステムやスケーラビリティについての知識を示すことが求められますが、実際の仕事ではよりシンプルで実用的な解決策が必要とされることが多いです。面接官は、複雑なアーキテクチャや理論的なスケーリングソリューションについて話せる候補者を好む傾向がありますが、実際の仕事のニーズに合った効率的で簡潔な設計に焦点を当てる候補者は評価されにくいです。

面接は予測可能な構造に従っており、候補者は実際の役割には存在しないかもしれない問題に対して壮大な解決策を提示しなければなりません。企業はしばしば現在のニーズよりも将来の期待に基づいて採用を行うため、複雑な概念について話せる候補者が好まれることがあります。

正直でシンプルな回答を提供すると不合格になる可能性がある一方で、実用的でない複雑な回答が内定を得ることにつながることもあります。候補者には、面接で期待される複雑さを学ぶことが推奨されますが、採用後はシンプルさを主張することが重要です。

この記事は、面接プロセスには欠陥があるものの、それをうまく乗り越えることで、より合理的なエンジニアリングの実践を推進できる職に就く手助けになると結論づけています。

Datafruitは、Abhi、Venkat、Tom、Nickの4人のチームによって開発されているAI DevOpsエージェントです。このツールは、クラウドインフラストラクチャの管理を支援し、コストのチェック、セキュリティの向上、インフラストラクチャをコードとして変更することを行います。主に2つの方法で利用できます。

1つ目は「自動監査」です。これは、クラウド環境をスキャンしてコスト削減の機会を見つけたり、コンプライアンスを確保したりします。2つ目は「チャットインターフェース」で、ユーザーはウェブUIやSlackを通じて質問をしたり、タスクを割り当てたりできます。

チームは、インフラストラクチャ作業における文脈の重要性を強調しており、専門のエージェントが協力してタスクを遂行するマルチエージェントシステムを採用しています。現在、Datafruitはインフラストラクチャを読み取ることしかできず、変更を提案することができます。これにより、重要な操作に対して安全性が高まります。

Datafruitは、一時的な権限の付与、秘密情報の使用場所の特定、コストの急増の分析など、さまざまなタスクを支援できます。サブスクリプションモデルを提供しており、企業向けにはKubernetes上に展開することが可能です。

現在、チームは顧客のクラウドにこの製品をインストールしており、クラウドインフラストラクチャの分野でのユーザーからのフィードバックを求めています。興味のある方は、[email protected]までメールでお問い合わせください。

要約がありません。

アコーン定理証明器についての内容では、従来の数学的証明や他の定理証明システムであるリーンとの違いが説明されています。

まず、数学的証明についてですが、標準的な証明はある主張から始まり、論理的な一連のステートメントを構築して結論に至ります。このプロセスは、すでに確立された真実に依存しています。

次に、リーン定理証明器について触れます。リーンはプログラミングに似た構文を使用し、定理に名前を付けるため、直感的でなく、扱いにくいと感じることがあります。リーンでの証明は詳細な定義を必要とし、仮定をオブジェクトとして扱うことが多いです。

一方、アコーン定理証明器は異なるアプローチを取ります。ユーザーはより人間が読みやすい形式で証明を書くことができ、AIとの対話のようなやり取りを通じて主張を行い、証明を構築します。このシステムは、ユーザーが以前に証明されたステートメントを記憶したり名前を付けたりする必要なく、それを認識することができます。

アコーンの対話的なインタラクションについても触れます。もしアコーンが主張の証明を見つけられない場合、これを示し、ユーザーからのさらなる明確化や追加の主張を求めることがあります。このアプローチは、人間が問題を解決する際の協力の仕方を模倣しています。

さらに、このようなインタラクティブで暗黙の対話は、実験デザインなどの他の分野でも価値があると著者は示唆しています。タスクを検証可能なサブタスクに分解することができるからです。

最後に、将来のAIとのインタラクションについての希望が述べられています。よりシームレスで自然なやり取りが実現し、日常のタスクを向上させることが期待されています。

全体として、アコーンは定理証明に対するより直感的なアプローチを提供し、人間の推論と計算による証明検証のギャップを埋める可能性があります。

要約がありません。

トロントには「パス」と呼ばれる広範な歩行者用トンネルネットワークがあり、全長は30キロメートルを超えます。このシステムは、中心部の混雑に対応するために作られ、通勤者がオフィスと地下鉄駅の間をスムーズに移動できるようにし、混雑した通りを避けることができます。1900年代初頭に企業によって始められたパスは、現在多くの主要なビルを結び、さまざまな所有者によって維持されています。

一般的な地下通路とは異なり、パスはデザインが優れており、清潔で、高級ショッピングモールのような雰囲気を持っています。そのため、毎日数十万人の通勤者にとって人気のあるルートとなっています。都市計画者たちは、このようなトンネルが街の活気を減少させるのではないかと懸念していますが、パスは交通システムを補完し、混雑を緩和し、歩行者と車両の移動を促進しています。

パスの成功の独自性は、経済モデルにあります。土地所有者がインフラに投資することで、直接的な利益を得られるためです。これは、統一的な計画が必要な従来の交通システムとは異なります。モントリオールなど他の都市にも似たようなシステムは存在しますが、歩行者専用の地下鉄はまだ珍しいです。なぜこのようなシステムがもっと普及しないのかを探ることは、都市交通の改善に役立つかもしれません。

三角グリッドの概要は、戦術的なターン制ゲームで使用されるグリッドの一種で、一般的な正方形や六角形のグリッドとは異なる特徴を持っています。三角グリッドは、ゲームプレイや移動、視覚的表現において独自の利点を提供します。

グリッドの種類には、正方形グリッド、六角形グリッド、そして三角グリッドがあります。正方形グリッドは、町やダンジョンなどの構造化された環境に適していますが、柔軟性に欠けます。六角形グリッドは、自然な風景に向いており、より滑らかな形状を可能にします。一方、三角グリッドは正方形と六角形の利点を組み合わせており、直線的な動きと曲線的な動きを促進しますが、長方形の建物を表現するのは難しいです。

視覚的および戦術的な利点として、三角グリッドはユニットの効果的な隊形を可能にし、正方形グリッドの4方向、六角形グリッドの6方向に対して、6方向の移動を提供します。対角線の移動を許可すれば、12方向の選択肢が生まれ、プレイヤーにより多くの戦術的選択肢を与えます。

移動と距離に関しては、六角形グリッドは距離の推定に優れ、正方形グリッドは単純ですが柔軟性に欠けます。三角グリッドは対角線がないと移動が難しく、対向する三角形の間を移動するには3ステップかかります。対角線の移動を許可することで、リアリズムと利便性が向上します。

三角グリッドは、ゲーム内の地形表現を改善する可能性があり、革新的なデザインにつながるかもしれません。座標系については、三角グリッドも正方形グリッドと同様の座標で表現でき、グリッドと世界座標の変換には追加の計算が必要です。

三角グリッド上の距離を計算する方法は2つあります。1つ目は「単純タイル距離」で、マンハッタン距離に基づいて3つの要素を考慮します。2つ目は「対角距離」で、対角線の移動を考慮して計算を調整します。対角線を距離1として扱うか、ショートカットを使う方法があります。

三角グリッドは、リリースされたゲームでは広く採用されていませんが、戦術的なゲームプレイにおいて興味深い可能性を秘めています。独自のデザイン要素を許容し、将来的には新しいゲームメカニクスのインスピレーションとなるかもしれません。

この文章では、Zigプログラミング言語におけるデータ構造の性能を向上させるための手法について説明しています。この手法は、ポインタの代わりにインデックスを使用するもので、Zigの創始者であるアンドリュー・ケリーにインスパイアされています。この方法にはいくつかの重要な利点があります。

まず、メモリ効率が向上します。インデックスを使用することで、ノードは動的配列に格納され、ポインタを使う場合に比べてスペースを節約できます。具体的には、64ビットシステムではインデックスが4バイトであるのに対し、ポインタは8バイトです。

次に、アクセス速度が速くなります。メモリ内に連続して格納されたノードは、CPUキャッシュにより適切に収まるため、アクセス時間が改善されます。

また、メモリの割り当てオーバーヘッドが減少します。各ノードごとに個別にメモリを割り当てるのは遅くなりがちですが、配列を使用することで新しいノードを次の空いている場所に追加できるため、メモリの割り当てが迅速になります。

さらに、すべてのノードを一度に解放する際の速度も向上します。これは、全体の構造を走査するのではなく、単一のメモリ解放だけで済むからです。

ただし、欠点もあります。配列から特定のノードを削除するのは遅く、要素をシフトする必要があるためです。この問題を解決するために、「フリリスト」を使用して、特定のノードを解放する際の空きスロットを管理することができます。

文章には、Zigでこの手法を実装するためのコード例が含まれており、ツリーのノードを管理するための配列リストの使用方法が示されています。ノードの構造やノードの作成方法、子ノードの関係を設定する方法が強調されています。

ジグソフトウェア財団（ZSF）は、ジグプログラミングプロジェクトを支援するために資金を効果的に活用する非営利団体です。2024年の総支出は約520,749ドルで、主に貢献者への報酬に使われ、その中でも契約者への支出が最も大きく306,362ドルでした。

重要な財務情報として、総収入は670,673ドルで、個人や団体からの寄付が大きな割合を占めています。その中には、ミッチェル・ハシモトからの15万ドルの大口寄付も含まれています。主な支出は契約者、従業員の給与、会計、プロジェクトのインフラに関連しています。また、ユーザーの関与が増加しており、GitHubでの問題報告が増えたため、対応にかかる時間が長くなっています。

昨年に比べて寄付が若干減少したものの、ZSFはチームを維持し成長させるための資金調達を行っています。特にEvery.orgを通じた月額寄付を推奨し、継続的な財政支援を確保することを目指しています。

リードエンジニアであり社長のアンドリュー・ケリーは、才能を保持しジグプロジェクトを進めるためには安定した資金が重要であると強調しています。月額の支援がどんなに少額でも、財団の独立性を保つために役立つと述べています。

2025年9月2日、Vijaye RajiがOpenAIのアプリケーション部門の最高技術責任者（CTO）に就任します。これは、A/Bテストや機能フラグ管理で知られるプラットフォームStatsigをOpenAIが買収することによるものです。RajiはStatsigの創設者であり、Metaでのリーダーシップ経験も持つため、ChatGPTやCodexの製品エンジニアリングを担当し、ユーザーや企業向けのAIツールの向上に注力します。

OpenAIはStatsigの機能を取り入れることで、アプリケーションの改善を目指しています。Statsigは迅速な実験とデータに基づく意思決定を重視しており、Rajiは自らの役割が世界中の人々に利益をもたらす形でAIを進化させる手助けになると考えています。

買収が完了すると、Statsigはシアトルのオフィスから引き続き運営を行い、既存の顧客基盤を維持しながらOpenAIの一部となります。なお、買収は規制当局の承認を待っています。

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Anthropicは、シリーズFの資金調達ラウンドで130億ドルを調達し、企業価値が1830億ドルに達しました。このラウンドはICONIQが主導し、Fidelity ManagementやLightspeed Venture Partnersも参加しました。さらに、BlackRockやGoldman Sachsといった重要な投資家も名を連ねています。

この資金調達は、特に2023年3月にAIモデル「Claude」を発表してからのAnthropicの急成長を示しています。2025年初めには収益が約10億ドルに達し、2025年8月には50億ドルを超える急増を記録しました。これにより、Anthropicは最も急成長しているテクノロジー企業の一つとなっています。現在、同社は30万人以上のビジネス顧客にサービスを提供しており、昨年には大口顧客が7倍に増加しました。

この投資は、Anthropicが増大する需要に応えるための能力を拡大し、安全性に関する研究を強化し、国際的な成長を支援するのに役立ちます。同社はAI技術における安全性と信頼性への取り組みで知られており、多くの企業や開発者から信頼を得ています。

LightCycleは、TRONにインスパイアされたレトロスタイルのゲームで、Rustとggezフレームワークを使用して作られています。主な特徴は以下の通りです。

ゲームモードは、AIと対戦するソロプレイや友達と一緒に遊ぶことができます。AIの難易度は、簡単、中程度、難しいの中から選べます。ブースト機能を使うことで、限られたエネルギーを利用して戦略的な優位性を得ることができます。視覚効果としては、パーティクルトレイルや画面の揺れ、光るグラフィックが楽しめます。また、ゲームを簡単に一時停止できるメニューも用意されています。グラフィックは8ビットスタイルで、ネオンカラーが特徴です。

操作方法は、メニューで1を押すとシングルプレイヤー、2を押すと2人プレイに切り替えられ、DキーでAIの難易度を変更できます。プレイヤー1はW/A/S/Dキーで移動し、左シフトキーでブーストします。プレイヤー2は矢印キーで移動し、右シフトキーでブーストします。一般的な操作としては、Pキーで一時停止または再開、ESCキーでメニューに戻ります。

インストールには、最新のRustとCargoが必要です。リポジトリをクローンし、Cargoでビルドしてゲームを実行します。Linuxを使用している場合は、ディストリビューションに応じた特定のライブラリをインストールする必要があります。

ゲームプレイでは、自分のライトサイクルを操作し、壁やトレイルにぶつからないようにしながら、最後まで生き残ることを目指します。ブーストを賢く使うことで、スピードを上げることができますが、エネルギーを消費する点に注意が必要です。

AIの難易度については、簡単な設定では反応が遅く、ミスが多くなります。中程度はバランスの取れた挑戦を提供し、難しい設定では賢い経路探索と攻撃的なブーストが特徴です。

このゲームはRustとggezで開発されており、一時停止メニューや視覚効果の向上などのアップデートが行われています。プロジェクトはMITライセンスのもとでオープンソースとして公開されています。

論文「Still Asking: How Good Are Query Optimizers, Really?」は、データベースにおけるクエリ最適化が解決済みの問題であるという信念に疑問を呈した2015年の研究を再検討しています。著者たちは、クエリ最適化のさまざまな要素、例えばプランの列挙、コストモデル、基数推定がパフォーマンスにどのように影響するかを調査するために、Join Order Benchmark（JOB）を開発しました。

主な発見は以下の通りです。まず、基数推定の誤差が一般的であり、しばしばクエリのパフォーマンスに大きな影響を与えることが明らかになりました。中間結果のサイズを推定する際の誤りは、実行プランを悪化させる原因となります。一方で、コストモデルや列挙戦略の不正確さは比較的影響が少ないことが分かりました。

次に、JOBベンチマークは実際のデータセット（IMDB）と、結合順序に焦点を当てたシンプルなクエリを使用して作成され、さまざまなデータベースシステムにおける基数推定の問題を浮き彫りにしました。

また、この研究はクエリ最適化に関する研究への新たな関心を呼び起こし、特に機械学習やAIに基づくより良い基数推定手法の開発が求められています。

さらに、過去10年間で基数推定やクエリ最適化に関する学習ベースのアプローチに関する研究が急増しましたが、これらの手法は実際の応用において課題に直面しています。

今後の課題としては、最適化ツールにおけるパフォーマンスの低下に対処し、特にメタデータが限られた環境でのクエリ実行の堅牢性を向上させる方法を見つけることが挙げられます。

著者たちは、クエリ最適化における正確な基数推定の重要性を強調し、この分野での研究と革新を継続することを提唱しています。特に、堅牢なベンチマークと学習技術の統合を通じて進めることが重要です。

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このウェブサイトには、いくつかのセクションへのリンクがあります。具体的には、ホーム、ハードウェア、ソフトウェア、開発者向けリソース、歴史、ブログ、ショップ、そして私たちについての情報が含まれています。

CauseNetは、因果関係に関する包括的なデータベースを構築することを目的としたプロジェクトです。これは、一般的な因果に関する信念とは異なり、因果推論の研究を支援するための知識基盤を提供します。因果推論は人工知能の進展にとって重要な要素です。

このプロジェクトの目的は、さまざまなウェブソースからのデータを使用して、大規模な因果知識ベースを作成することです。CauseNetには、830万件以上の因果関係が含まれており、推定精度は83%です。これにより、因果に関する質問への回答や推論、議論を行うAIシステムに活用できます。

データセットにはいくつかのバージョンがあります。CauseNet-Fullは完全なデータセットで1.8GB、CauseNet-Precisionは高精度のサブセットで135MB、CauseNet-Sampleは初期探索用の小さなサンプルで54KBです。データモデルは、因果概念が関係によって結びつけられ、各情報の出所に関する詳細が記載されています。例えば、「喫煙は障害を引き起こす」といった因果関係が明確に定義されています。

データはClueWebやWikipediaなどのさまざまなプラットフォームから収集されており、各情報の出所が明示されています。また、プロジェクトでは、文中の複数の単語からなる因果概念を正確に特定する技術が使用されています。このプロジェクトは、2020年のCIKMで発表された論文に記録されています。

研究者への問い合わせやフィードバックは受け付けており、コードはMITライセンスの下で利用可能ですが、データはクリエイティブ・コモンズライセンスの下で提供されています。CauseNetは、因果関係のより深い理解に向けた重要な一歩であり、AIや研究における応用の可能性を秘めています。

Apertusは、スイス初の大規模で完全にオープンな多言語言語モデルで、EPFL、ETHチューリッヒ、スイス国立スーパーコンピュータセンター（CSCS）によって開発されました。このモデルは、生成AIにおける透明性と多様性を促進することを目的としています。2025年にリリースされ、開発者や組織がチャットボットや翻訳システムなどのアプリケーションに利用できる基盤ツールとして機能します。

主な特徴としては、まずオープンアクセスがあります。このモデルは完全に文書化されており、そのアーキテクチャやトレーニングデータ、プロセスが一般に公開されています。また、多言語サポートも充実しており、15兆トークンでトレーニングされ、多くの少数言語も含まれています。さらに、8億パラメータと70億パラメータの2つのバージョンがあり、より小さいモデルは個人利用に適しています。利用方法としては、スイスコムを通じてアクセスするか、Hugging Faceからダウンロードでき、許可されたオープンソースライセンスのもとで提供されています。

このプロジェクトは、革新と協力を重視しており、信頼性が高く包括的なAIモデルの創出を目指しています。定期的なアップデートが行われ、ユーザーからのフィードバックが今後のバージョン改善に役立てられます。ApertusはスイスおよびEUの法律に準拠して開発されており、トレーニングデータの倫理基準を確保しています。

この取り組みは、スイスのAIウィークの一環であり、AI研究を社会的利益に変えるためのさまざまな共同イベントを通じて行われています。全体の目標は、透明性とコミュニティ重視のスイスの価値観に沿った責任あるAIの利用を促進することです。

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外部リンクにはアクセスできませんが、HNスレッドのテキストや主なアイデアを教えていただければ、要約するお手伝いができます。

Blocky Planetは、Unityゲームエンジンで作成された技術デモで、Minecraftの立方体ベースのゲームプレイを球体形式に変換します。プレイヤーは、完全に破壊可能で自動生成された環境の中で、20種類以上の異なるブロックを操作できます。

このゲームの特徴として、プレイヤーは球体の惑星上でブロックを建設したり破壊したりできる点があります。これは、従来の平面の世界とは異なる独自のデザイン上の課題を提供します。また、デモはItch.ioで無料でプレイでき、Windows向けに最適化されており、ウェブ版も利用可能です。開発者は、以前の技術デモに触発され、球面幾何学の課題に取り組みながら新しい機能を追加することを目指しました。時間の制約から完全なゲームとしてのリリースは計画されていませんが、時折アップデートを行う可能性があります。

技術的な観点では、球体を構築するためのコードが使用されていますが、重力の整列が課題となります。ブロックは重力に合わせて配置する必要があり、球形のために複雑になります。また、平面のグリッドを球体にマッピングする際の歪みを最小限に抑えるために、クワッドスフィアという手法が用いられ、地球を六つのセクターに分割しています。惑星はくさび型のセクターとシェルに分かれ、各シェルは中心から外側に向かってサイズが増加し、一貫したブロックの寸法を維持します。

ゲームのメカニクスとしては、カスタム重力がプレイヤーを惑星の中心に引き寄せ、移動のためにこの重力に対抗するスラスタ機能があります。地形生成には3Dノイズ関数が使用され、高さを決定し、異なるブロックタイプやバイオーム間のスムーズな遷移を実現しています。

今後の計画としては、複数の惑星、洞窟生成、改善されたバイオームシステム、ボクセルベースのライティングなどの機能が検討されています。全体として、Blocky PlanetはMinecraftのような創造性と独特の球体世界のメカニクスを融合させ、さまざまな技術的課題に取り組むことを目指しています。

並行AIエージェントの導入は、ソフトウェア開発に革命をもたらしています。従来の技術が小さな改善を提供していたのに対し、並行エージェントは複数のAIツールが異なるコーディングタスクを同時に処理できるようにします。この進展により、エンジニアの役割はコードを書くことから、複数のエージェントを調整することへと変わります。

AI支援のコーディングにおける重要な進展として、まずAIペアプログラミングがあります。これはGitHub Copilotから始まり、コードの自動補完を助けました。次に、WindsurfやCursorのようなAI駆動のエディタが登場し、デバッグやリファクタリングなどのより深いインタラクションを可能にしました。最近の「バイブコーディング」というアプローチでは、開発者が自然言語で望む内容を説明すると、AIが必要なコードを生成します。

並行エージェントは、複数のAIエージェントが同時にさまざまなタスクに取り組むことを可能にし、生産性を向上させます。例えば、一つのエージェントがユーザーインターフェースを作成する一方で、別のエージェントがAPIエンドポイントを書くことができます。この方法により、エンジニアは多くの開発タスクを効率的に管理でき、プロトタイピングが迅速になり、繰り返し作業が減少します。

並行エージェントと作業する際は、まずGitHubの課題をしっかりと文書化して、エージェントが要件を理解できるように準備します。次に、複数の課題をエージェントに同時に割り当て、並行して作業させます。エージェントがタスクを完了した後、エンジニアはコードをレビューし、改善します。また、複数のプルリクエストに関与して、開発がスムーズに進むようにします。

エージェントが生成したタスクの成功率はさまざまで、完璧な解決策が得られるのは一部に過ぎません。エンジニアは出力を改善し、修正する準備が必要です。重要なスキルには、問題の分解、効果的なコミュニケーション、強力な品質保証能力が含まれます。また、異なる開発分野にわたって指導を行うためには、フルスタックの理解も重要です。

並行エージェントと作業する際には、堅牢なCI/CDパイプライン、徹底した文書化、モノレポアーキテクチャが効率を高めることができます。並行エージェントを活用することで、ソフトウェア開発の生産性が大幅に向上する可能性があります。エンジニアは、小さく明確なタスクから始めて、このアプローチが自分のワークフローにどのように適合するかを試してみるべきです。

著者は、社会の生産的な一員であることの重要性を強調しています。個人は、人生を通じて消費する以上に生産することを目指すべきだと主張しています。投資を行っている時期や貯蓄を使って生活している時期には、生産が少なくなることもありますが、全体としてはプラスの成果を出すことが目標です。

この文章では、生産的でない富裕層と貧困層の両方を批判し、彼らが他者から何かを奪うために協力することを示唆しています。著者は、社会が農業、工学、製造業などの具体的な価値を生み出す仕事を重視し、貢献しない役割を減らすべきだと考えています。

最終的に、どんな仕事をしていても人には価値がありますが、著者は生産的でない役割を受け入れるべきではないと主張しています。良い人になるためには、消費する以上に生産する必要があるというメッセージが伝わっています。

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AppleシリコンのMacの起動プロセスは、いくつかの重要なステップで構成されています。

まず、Boot ROMから始まります。ここでは問題が発生した場合、DFUモードに入ることができます。問題がなければ、Low-Level Bootloader（LLB）とiBootに進みます。

次に、カーネルの起動が行われます。短い無音のフェーズの後、カーネルが起動プロセスを開始し、システムクロックを初期化し、すべてのCPUコアを起動します。

その後、データボリュームのロック解除が行われます。FileVaultが有効になっている場合、ユーザーがログインするまでMacはデータボリュームにアクセスできません。これにより、起動の初期段階ではシステムがストレージにデータを書き込むことができなくなります。

ユーザーがパスワードを入力すると、データボリュームが解除され、ユーザーのファイルやアプリケーションに完全にアクセスできるようになります。

最後に、データボリュームにアクセスできるようになると、システムはユーザースペースに移行します。この段階で、生成されるログエントリの数が大幅に増加します。

要するに、起動シーケンスはBoot ROM、LLB、iBoot、カーネルの初期化、そしてデータボリュームのロック解除を経て、スムーズにユーザースペースに移行する流れになっています。

Amberは、より整理されたコミュニケーションを求めるユーザーのために設計された新しいメッセージングアプリです。創設者は、他の多くのメッセージングアプリを試した結果、フォルダー機能やAIアシスタンス、顧客関係管理（CRM）ツールなどの機能が不足していると感じました。

Amberの主な特徴には、すべてのメッセージを一元管理できるインターフェース（WhatsApp、Telegram、iMessageの統合）、仕事や個人プロジェクトなど異なる分野に集中できるようにするための分割受信箱（フォルダー）、既読通知を送信せずにメッセージを既読としてマークできる機能、重要な連絡先情報を追跡するための個人用CRM（近日中にAI機能も追加予定）、コマンドバーとショートカットを使った簡単なナビゲーション、メッセージのスケジュール設定やリマインダーの設定オプションがあります。

Amberはセキュリティを重視しており、すべてのメッセージはデバイスに保存され、エンドツーエンドの暗号化が施されています。ユーザーは無料で試すことができ、オンラインでデモを確認することもできます。

Koyebは、アプリケーションの効率を最適化し、CPUワークロードのコールドスタート時間を約200ミリ秒に短縮する新機能「Light Sleep」を導入しました。これにより、アプリのデプロイ方法を見直し、eBPF技術を活用して仮想マシン（VM）をより効果的に管理しています。

当初、Koyebは軽量な仮想マシンモニターであるFirecrackerを使用していましたが、GPUインスタンスのサポートを広げるためにCloud Hypervisorに切り替えました。また、Kata Containersを取り入れることで、異なる仮想化バックエンド間の移行を容易にする柔軟なシステムを構築しました。

移行の過程で、Koyebはスナップショットの復元やネットワーク管理に関する課題に直面しました。バグのためにvirtio-fsの使用を中止し、VMのスナップショット後にネットワーク接続を復元するのが予想以上に複雑であることが分かりました。これらの問題を解決するために、インスタンスが一時停止できるタイミングを特定するためのカーネルレベルのアイドル検出をeBPFで開発しました。

サービスを迅速に応答させるために、Koyebはインスタンスがアイドル状態かどうかを判断する際にヘルスチェックトラフィックを無視する仕組みを実装しました。実際のトラフィックが検出されない場合、システムはVMを一時停止し、その状態を保存します。また、一時停止したコンテナがヘルスチェックに応答しない場合のオーケストレーションの失敗を防ぐために、ダミーサーバーにチェックをプロキシする回避策も作成しました。

その結果、Koyebは実際のトラフィックが到着した際にサービスを迅速に再開できるようになりました。しかし、GPUベースのサービスへのスナップショット機能の拡張を計画しており、新たな課題が生じています。

全体として、Koyebの改善により、アプリケーションはゼロにスケールダウンし、リソースを節約しつつ、ユーザー体験を損なうことなく瞬時に再起動できるようになりました。

著者は、LDAPを閲覧しクエリを実行するための新しいツールを作成しました。既存の選択肢、例えばApache Directory Studioは満足できるものではなかったからです。著者は、Macでの作業のために基本的なクエリや検証を定期的に行う必要がありましたが、良い代替手段が見つからなかったのです。

友人と私は、ペアプログラミングツールの高価格や、Huddleのようなツールの画面品質の悪さに不満を感じていました。開発者は高い料金を支払わずにコラボレーションツールを利用できるべきだと考えています。そのため、私たちは昨年をかけてオープンソースの代替ツール「Hopp」を作成しました。皆さんのフィードバックをお待ちしており、ご質問にもお答えする準備ができています。

テッド・ジオイアは、AIを中心としたテクノロジーのバブルが崩壊する可能性について、現在無料で公開されている記事で論じています。株式市場は低迷しており、Nvidia、Microsoft、Metaなどの大手企業は大きな損失を被っています。OpenAIのCEOであるサム・アルトマンも、特にChatGPT-5の期待外れのリリースを受けて、AI業界の問題を指摘しています。

ジオイアは、Metaが苦境にあるAI企業に140億ドルを投資するなど、テクノロジー分野での extravagant spending（過剰な支出）と、一般消費者が直面している経済的な苦境との間に大きなギャップがあることを強調しています。クレジットカードの借金が増加し、レストランの売上が減少している状況です。彼は、現在の株式市場の成長がわずか5社に依存していることは、歴史的に見てもバブル崩壊の警告サインであると警告しています。

また、これらのテクノロジー企業がAIに多額の投資を行っている一方で、消費者がこれらのサービスに対して支払う意欲がほとんどないことを強調しています。多くのChatGPTのユーザーは無料プランを利用している状況です。記事では、AI開発に必要な膨大なインフラが経済的に持続不可能であり、環境への懸念もあると主張しています。

全体として、ジオイアは現在の経済状況が脆弱であり、AIやテクノロジーへの贅沢な投資が大きな景気後退を引き起こす可能性があると考えています。これは過去の市場バブルを思い起こさせるものです。

Condor Computingは、Andes Technologyの新しい子会社で、Hot Chips 2025でCuzco RISC-Vコアを発表しています。Cuzcoは高性能を目指して設計されており、広範なアウトオブオーダー実行と高度な分岐予測技術を備えています。他のトップRISC-V設計と競争しています。

Cuzcoコアの主な特徴は以下の通りです。アーキテクチャは、256エントリーのリオーダーバッファを持つ8幅のアウトオブオーダー実行を採用し、TSMCの5nmプロセスで2〜2.5 GHzのクロックスピードを実現しています。12段のパイプラインを持ち、効率を向上させるために独自の「時間ベース」のスケジューリング手法を使用しています。

Cuzcoコアは市場のニーズに応じて高度にカスタマイズ可能で、実行スライスやキャッシュサイズなどの調整が可能です。また、Cuzcoは異なる分岐動作に適応する高度なTAGE-SC-L分岐予測器を採用しており、予測精度を向上させています。効率的な命令取得のために、64 KBの命令キャッシュと64エントリーのトランスレーションルックアサイドバッファ（TLB）を使用しています。

コアのリネーミングと割り当ての段階では、命令スケジュールを予測し、従来のアウトオブオーダー設計に比べてシンプルで省電力な方法を提供しています。また、Cuzcoはデータを効率的に処理するために、複数のキューを持つ整然としたロード/ストアユニットを備えています。

全体として、Cuzcoは確立されたアウトオブオーダー実行モデルの中で革新を目指しながらも、RISC-Vとの互換性を保ち、そのソフトウェアエコシステムの恩恵を受けています。

マルチン・ウィカリーは、彼のKickstarterプロジェクト「Shift Happens」の成功を祝うために、50種類のユニークで興味深いキーボードのコレクションを共有しました。このコレクションには、彼が長年にわたって集めたさまざまな珍しい、エルゴノミクスに基づいた、そして意味のあるキーボードが含まれています。

特に注目すべきキーボードには、エルゴノミクス設計の「SafeType Keyboard」があります。これは、方向を確認するためのミラーが付いています。また、「Comfort System Keyboard」は、調整可能な部品を持つ奇妙な形状のエルゴノミクスデバイスです。「DataDesk Little Fingers」は、Appleのデザイン変更を反映した小さなキーを持つキーボードです。「Olivetti Praxis 48」は、どのキーを押しても電源が入る美しいデザインの電動タイプライターです。そして、「Braille Keyboard (Tellatouch)」は、タイピングすることで点字の文字を組み立てる重要なデバイスです。

ウィカリーは、失敗した技術からのキーボードや、ゲーム用のユニークなデザイン、さらにはセキュリティのための透明なキーボードについても言及しています。彼は読者に自分の本をサポートするよう呼びかけており、さらに多くのストーリーや高品質なビジュアルを約束しています。元のスレッドはMastodonでも見つけることができますが、こちらの写真の質はより良いです。

プログラミングやソフトウェア設計に関連するさまざまな概念が挙げられています。まず、スカイタイプはプログラミングにおける正確性に関するタイプです。次に、最適化のためのタイプは、パフォーマンスを向上させることに焦点を当てています。タイプの流動性は、プログラミングにおけるタイプの柔軟性を指します。

地球クラスは、オブジェクト指向プログラミングにおける継承に関連しています。一般的な関数ディスパッチは、引数のタイプに基づいてどの関数を呼び出すかを決定する方法です。抽象クラスはインスタンス化できないクラスで、サブクラスとして使用されることを目的としています。フィックスナムは、プログラミングにおける整数の一種を指す用語です。

全体として、これらの概念はプログラミングにおけるさまざまなタイプやクラスについて、その目的や特徴に焦点を当てて説明しています。さらに理解を深めるためのリソースや要約が存在するかもしれません。

セイヤ・ヌタによるチュートリアルでは、わずか1,000行のコードでハイパーバイザーをゼロから作成する方法が紹介されています。このチュートリアルは、QEMUを使用した64ビットRISC-V向けのタイプ1ハイパーバイザーに焦点を当てています。対象は「1,000行のオペレーティングシステム」という本に慣れ親しんだ開発者で、読者からのリクエストに応じてRustで書かれています。

チュートリアルは、OSの本からの基本的な概念から始まりますが、Rustに合わせて適応されています。安定したRustの使用が強調されており、ハイパーバイザーを書くために必要なすべての機能が含まれています。ハイパーバイザーは、ハードウェア支援のイベントハンドラーとして説明され、プログラミングにおけるtry-catchブロックのように機能します。この本では、ハイパーバイザーがゲストオペレーティングシステムを管理し、さまざまなイベントを処理する方法が示されています。

また、従来のオペレーティングシステムを超えた応用の可能性も提案されており、セキュリティの強化やカスタム環境の構築などが挙げられています。この本は、1000hv.seiya.meで無料でアクセスできます。

エリック・マルコウィッツは、高リスクの脳手術を受ける前後の深い体験を語ります。手術の前夜、彼は生命への深い意識とつながりを感じ、存在の美しさと脆さを実感しました。死の恐怖があったものの、彼は現在の瞬間に対する強い意識と家族への愛に包まれていました。

手術を乗り越えた後、良性の状態が明らかになったマルコウィッツは、厳しい回復を経て、生活の意味について新たな高揚感と明晰さを得ました。彼は意識が単なる思考を超え、思いやりや愛と結びついていることに気づきました。この体験から、生活は能動的な選択であり、注意や思いやり、そして生命の相互関係を認識することが必要だと学びました。

マルコウィッツは、真の生存とは現在を受け入れ、人間関係を育み、私たちの生活を支える複雑なシステムを認識することだと強調します。彼の旅は、瞬間に完全に目覚めていることの重要性と、愛と意識の変革的な力を浮き彫りにしています。

テキストから画像を生成する拡散モデルは高品質な画像を作成できますが、多くの計算能力を必要とします。私たちは、各画像生成の効率を向上させるのではなく、類似したプロンプトの冗長性を減らす新しい方法を提案します。このアプローチでは、拡散モデルの特性を利用し、初期のステップで関連するプロンプトの共通の特徴を特定します。プロンプトの意味に基づいてクラスタリングを行い、拡散プロセスの初期段階で計算を共有します。テストの結果、私たちの方法は計算コストを削減し、画像埋め込みを使用するモデルの画像品質を向上させることが示されました。UnClipのテキストから画像への機能を活用することで、拡散ステップの割り当てを最適化し、効率を向上させます。この方法は既存のシステムに簡単に組み込むことができ、大量のプロンプトに対しても効果的に機能し、大規模な画像生成における環境負荷とコストを低減します。

このテキストは、GitHubのリポジトリへのリンクです。このリポジトリは「yoavg」というユーザーに属しており、「eternal」というセクションがあります。ただし、リポジトリの具体的な内容については記載されていません。

著者は、やる気を見つけるのに苦労した末、ついにブログ記事を書きました。記事では、デフォルトのログ機能が不十分なNext.jsサービスのログ設定に関するプロジェクトについて説明しています。まず、ログ用のミドルウェアを設定し、pinoというログライブラリを選ぶところから始まります。

著者は、Next.jsのミドルウェアにいくつかの制限があることに直面します。例えば、複数のパラメータを渡すことや、ミドルウェアを効果的にチェーンすることができません。また、AsyncLocalStorageを使ってログのコンテキストを管理しようとしますが、アプリケーションの異なる部分からログを取ろうとすると、ミドルウェアとは異なる非同期コンテキストでレンダリングが行われることが分かり、課題が浮き彫りになります。

これらの制限を回避するために、著者はミドルウェアとページ間でデータを渡すための別々のログ関数とヘッダーを作成します。最終的に、著者はNext.jsの設計選択に対する不満を表明します。特に、より柔軟なミドルウェアシステムを提供するSvelteKitと比較した際の不満が強調されます。

さらに、著者はVercel（Next.jsの開発者）がGitHubの問題トラッカーでの対応が遅いことを批判し、サポート体験が悪かったことを挙げています。最後に、著者は続く不満やバグからNext.jsから離れたいという思いを表し、今後のプロジェクトで別のフレームワークを使う可能性について考えています。

Pearlは、Gleamプログラミング言語を使用して作られたErlang用の字句解析器および構文ハイライターです。このツールは、Erlangのソースコードをトークンに変換し、ANSIカラーやHTMLなどの異なる形式でコードをハイライトするためのAPIを提供します。Pearlは「contour」というツールに触発されています。

主な機能には、Erlangコードをトークンに変換する字句解析、ターミナル出力用のANSIハイライトやウェブ表示用のHTMLレンダリングをサポートするハイライト機能、他のハイライト手法用に「ハイライトトークン」に変換できるカスタムハイライト機能があります。

使用例として、コードスニペットでは、字句解析器を作成し、Erlangコードをトークン化し、ターミナルとウェブの両方でハイライトする方法を示しています。

詳細な情報は、https://hexdocs.pm/pearl で確認できます。Pearlはすべての有効なErlang構文をサポートすることを目指していますが、既存のドキュメントやパーサーに基づいています。ユーザーは、機能の不足を報告することが奨励されています。

FreeDroidWarnは、Googleからの新しい要件について警告メッセージを表示するライブラリです。2026年から2027年にかけて、Playストア以外でAndroidアプリを開発するすべての開発者は、Googleに個人情報を提供しなければならなくなります。FreeDroidWarnの開発者はこの要件に同意していないため、そのアプリは指定された日以降、認証されたAndroidデバイスでは動作しなくなります。

インストール手順は以下の通りです。まず、プロジェクトのbuild.gradleファイルにJitPackリポジトリを追加します。次に、依存関係にFreeDroidWarnライブラリを含めます。

使用方法としては、アプリのonCreateメソッドに以下のコードを追加することで警告を表示できます。FreeDroidWarn.showWarningOnUpgrade(this, BuildConfig.VERSION_CODE);

このライブラリはApache V2.0ライセンスの下で提供されています。

要約がありません。

WinBoatは、Linux上でWindowsアプリをスムーズに実行できるベータ版アプリケーションです。主な特徴は以下の通りです。

まず、ユーザーフレンドリーなデザインが特徴で、WindowsアプリをLinuxで使う際に自然な操作感を提供します。インストールも簡単で、ユーザーが好みを選ぶだけで、WinBoatが残りの設定を自動で行います。また、すべてのWindowsアプリに対応しており、Windows上で動作するアプリは、あたかもLinuxのネイティブアプリのように使用できます。さらに、ユーザーはWindowsのデスクトップ全体にアクセスすることも、Linuxプログラムと並行して個別のアプリを実行することも可能です。ファイル共有も簡単で、WindowsとLinux間でファイルをスムーズにやり取りできます。これは、ホームディレクトリがWindowsにマウントされているためです。

技術的な詳細としては、WinBoatはDockerコンテナ内の仮想マシンでWindowsを実行します。必要なシステム要件は、最低4GBのRAM、2つのCPUスレッド、32GBの空きストレージです。また、BIOSで仮想化を有効にする必要があり、コンテナ化にはDockerが必要です。

ダウンロードオプションとしては、AppImage形式または生の解凍ファイルを選択できます。

開発者は、バグ修正や機能改善、ドキュメントの更新を通じてWinBoatに貢献できます。このプロジェクトは、技術的な改善に焦点を当てた貢献を歓迎しています。

詳細情報は公式ウェブサイトを訪れるか、ソーシャルメディアをフォローするか、Discordコミュニティに参加することで得られます。WinBoatはMITライセンスのもとで提供されており、類似プロジェクトからインスピレーションを受けています。

OpenAIは最近、ChatGPTにおけるユーザーの会話を有害な内容について監視し、特定のケースを警察に報告する可能性があると発表しました。これは、AIチャットボットが自己傷害や暴力を含むメンタルヘルスの危機を引き起こす懸念が高まっていることを受けたものです。OpenAIはこれらの問題への対応に失敗したことを認め、他者を傷つける計画を立てているユーザーが検出された場合、その会話は訓練を受けたチームによって確認され、深刻な脅威があれば法執行機関に報告される可能性があると述べました。

しかし、OpenAIはユーザーのプライバシーを尊重するため、自己傷害のケースを警察に報告しないことを明言しました。有害な内容の基準は曖昧であり、どの会話がフラグを立てられるかについて不確実性があります。批評家たちは、この監視がOpenAIのプライバシー重視の立場に矛盾していると指摘しており、特にユーザーデータに関する訴訟が進行中の中で問題視されています。

同社は技術の管理が不十分であり、その結果としてユーザーのメンタルヘルス危機が生じていることについて批判を受けており、モデレーションとプライバシーの約束との間で矛盾したアプローチを取っています。

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