要約がありません。

要約がありません。

このテキストは、さまざまなシンボルや形で構成された複雑なビジュアルデザインや表現のようです。しかし、明確なストーリーや具体的な情報が含まれていないため、意味のある要約をするのは難しいです。

もしこのテキストの特定の部分や概念についての要約を求めているのであれば、その文脈を教えていただければ、喜んでお手伝いします。

要約がありません。

裁判所は、上司を「馬鹿」と呼ぶことが即時解雇の理由にはならないと判断しました。このケースは、オフィスマネージャーのケリー・ハーバートに関するもので、彼女は口論中にその侮辱的な言葉を使ったため、即座に解雇されました。しかし、裁判所は彼女の解雇が不当であると認定しました。会社が適切な懲戒手続きを踏まず、事前の警告も行わなかったためです。ハーバートには、約3万ポンドの補償金と法的費用が支払われることになりました。裁判官は、彼女の発言が不適切であったものの、即時解雇を正当化するほどの重大な不正行為には当たらないと述べました。

アンドレ・デビュイヌは、ニューヨーク市の都市活動をマッピングするツールである「NYC Chaos Dashboard」の読み込み効率を向上させています。パフォーマンスを改善するために、彼はテキストが多く、マップの描画を遅くするGeoJSONから、より小さく効率的なベクタタイルに移行しています。

現在の課題として、ダッシュボードはGeoJSONを使用しており、データレイヤーが増えるにつれて読み込み時間が遅くなっています。HTMLファイルのサイズが増加し、パフォーマンスに問題が生じています。

ベクタタイルは、異なるズームレベルに応じて地理的特徴を小さなセクター別のファイルで表現します。これにより、すべてのデータを一つのファイルに含むGeoJSONよりも効率的です。ベクタタイルは画像を保存するのではなく、特徴を描画するための指示を提供するため、カスタマイズ可能な描画が可能です。

ベクタタイルの利点には、大規模なデータセットをマップ上で表示する際のパフォーマンス向上と、ファイルサイズが小さくなることで読み込み時間が短縮されることが含まれます。

ベクタタイルを生成するには、特徴がどのタイルに属するかを特定し、ジオメトリやプロパティを追加し、HTTPを介して提供します。データはプロトコルバッファ（Protobuf）というバイナリ形式でエンコードされ、テキストベースの形式よりも効率的です。

ベクタタイルを実装した後、ファイルサイズは4.5MBから3.7MBに減少し、読み込み時間は約500msに改善されました。さらに、高速なサーバーへの移行や追加データセットの最適化により、さらなる改善が期待されています。

今後の計画としては、線やポリゴンなどのより複雑なデータタイプの処理に注力し、このプロジェクトで使用されるGoコードをオープンソース化する可能性もあります。

全体として、ベクタタイルに移行することで、ダッシュボードは大幅に応答性が向上し、大規模なデータセットを効果的に処理できるようになります。

キャッシュ機能は、リクエストとレスポンスのペアをデバイスやブラウザを超えて永続的に保存する方法を提供します。この機能は2018年4月から利用可能で、セキュアな環境（HTTPS）でのみ動作します。また、メインのブラウザコンテキストやWeb Workerからアクセスできます。

キャッシュオブジェクトは、ブラウザが許可する限り存続し、整理のために名前を付けることができます。ただし、キャッシュ内のアイテムは自動的に期限切れにならないため、手動で更新や削除を管理する必要があります。特定のキャッシュにアクセスするには、CacheStorage.open()メソッドを使用し、他のメソッドで管理を行います。ブラウザはキャッシュストレージの使用量に制限を設けており、必要に応じてキャッシュデータを削除することがあります。また、キャッシングAPIはHTTPキャッシングヘッダーを考慮しません。

インスタンスメソッドには以下のものがあります。Cache.match()はキャッシュ内で最初に一致するレスポンスを見つけます。Cache.matchAll()はすべての一致するレスポンスを取得します。Cache.add()は単一のURLレスポンスをキャッシュに追加します。Cache.addAll()は複数のURLレスポンスを追加します。Cache.put()はリクエストとそのレスポンスをキャッシュに保存します。Cache.delete()は特定のエントリをキャッシュから削除します。Cache.keys()はすべてのキャッシュキーをリストします。

ベストプラクティスとしては、キャッシュのバージョン管理を行い、更新を効果的に管理することが推奨されます。また、リソースを取得する際には例外処理を行い、HTTPエラーが発生してもレスポンスオブジェクトが返されることに注意が必要です。

重要な注意点として、キャッシュされたレスポンスはFetch APIの動作によりクッキーを保持しません。より詳細なガイダンスについては、Service WorkersやWeb Workersの使用に関するリソースを確認してください。

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最近、CVE-2025-7783という脆弱性がNode.jsエコシステムの多くのアプリケーションに影響を与えていることが報告されました。特に、JavaScriptのMath.random()関数を使用しているアプリケーションが対象です。この脆弱性は、攻撃者がMath.random()の5つの連続した出力にアクセスする必要があるため、実際に悪用される可能性は低いとされています。これにより、将来の出力を予測することが可能になります。

著者は元暗号学者であり、この脆弱性について研究を行いました。既存の方法では、z3ソルバーを使用してMath.random()を「反転」させることが知られていますが、より効率的な方法が開発できると指摘しています。Math.random()関数はXorshift128+アルゴリズムに依存しており、生成される64ビットのうち52ビットを出力します。著者は、2つの完全な64ビット出力を用いることでXorshift128+の内部状態を特定できるアルゴリズムを提案しており、226回の操作のみで済むとしています。

このプロセスは、Xorshift128+アルゴリズムの動作を理解し、既知の値に基づいて出力を導き出すための数学的関係を利用することを含みます。著者は、特に暗号学に興味のある読者に対し、このアルゴリズムをさらに探求し、GitHubで入手可能なソースコードを使って改善することを奨励しています。

また、著者は研究におけるAIの役割についても考察しています。AIはブレインストーミングやフィードバックには役立ちますが、コーディングに頼りすぎると課題が生じる可能性があると述べています。全体として、この研究はJavaScriptにおける乱数生成の理解とセキュリティの向上を目指しています。

Flock Safetyは、アメリカの多くの都市に自動ナンバープレート認識（ALPR）カメラを設置している企業です。このシステムは、大規模で規制のない監視ネットワークを形成し、警察や他の組織が車両の動きを広範囲にわたって監視できるようにしています。このことは、プライバシーや市民の自由に対する懸念を引き起こしています。アメリカ自由人権協会（ACLU）は、地域社会がこのようなシステムに対抗するために、地元の公務員と連携し、公開会議に参加し、データの保存、共有、使用を制限する規制を求めるように呼びかけています。

ALPRの使用は、盗難車両の特定やAMBERアラートの発信など特定の目的には許容されることがありますが、ACLUは個人のプライバシーを侵害する包括的な追跡データベースの作成には反対しています。もし地域社会がFlockの技術を使用する必要がある場合、それは地域内に留まり、広範な監視ネットワークに接続しないべきだと提言しています。

ACLUは、住民が大規模な監視に対して声を上げ、ALPRデータの収集と使用に関する厳格な管理を求めるよう促しています。監視が増加する時代において、市民の自由を守ることの重要性を強調しています。

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「ホロウナイト：シルクソング」が発売されたばかりですが、Xbox、Steam、Nintendo Switchなどのゲームプラットフォームで大きな問題が発生しています。多くのプレイヤーが、ゲームをカートに追加できなかったり、購入を試みる際にエラーメッセージが表示されたりするなどの問題を抱えています。例えば、PlayStationストアでは「ウィッシュリスト」の状態から動かず、Steamでは「何かがうまくいかなかった」というメッセージが表示されています。全体的に、このゲームへの高い需要がプラットフォームに負担をかけており、購入を試みるプレイヤーにとってはフラストレーションが募っています。

新しい目の形状を整える技術として、電気機械的再形成という方法が注目されています。この技術は、目のpHレベルを調整することで角膜の形を変えるもので、ウサギを使った実験では角膜を平らにすることに成功しました。この方法は、従来のLASIK手術に代わる可能性があります。

Thunkは、古いWindowsシステム、特にWindows XPで動作するRustプログラムを構築するためのツールです。以下はその使い方です。

まず、VC-LTL5とYY-Thunksをダウンロードして解凍します。次に、それぞれのディレクトリをシステムの環境変数に追加します。VC-LTLにはVC_LTL、YY-ThunksにはYY_THUNKSを設定します。また、Thunkがシステムの実行パスに含まれていることを確認してください。

次に、Thunkをインストールします。コマンドはcargo install thunk-cliです。

Windows XP用のプログラムを作成するには、以下の手順を実行します。まず新しいプロジェクトを作成し、ディレクトリに移動します。その後、thunk --os xp --arch x86 -- --releaseというコマンドを実行します。Windows XP用の共有ライブラリを作成する場合も同様の手順で、--libオプションを追加します。ヘルプが必要な場合は、thunk.exe --helpを使用してください。

ライブラリを使用する際は、curlや7zなどのツールが利用可能であることを確認します。Thunkをビルド依存関係として追加するには、cargo add thunk-rs --buildを実行します。そして、build.rsという名前のビルドスクリプトを作成し、以下の内容を記述します。

fn main() {
    thunk::thunk();
}

注意点として、Thunkを使用して構築したプログラムが古いプラットフォームで完全に動作することは保証されていませんので、自己責任で使用してください。Thunkを使用してビルドしたプログラムは、./target/*_buildディレクトリに保存されます。

将来的には、Windows Vista、7、8、10などの追加のバージョンへのサポートも計画されています。VC-LTL5とYY-Thunksの貢献に感謝します。

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2025年9月3日、PolarsはPolars Cloudを正式に発表しました。このマネージドデータプラットフォームは、AWS上で利用可能です。ユーザーは、リモートで大規模にPolarsのクエリを実行できるようになります。新しい分散エンジンが搭載されており、現在オープンベータ版として提供されています。このエンジンは、異なるスケーリング戦略を提供することで、データ処理能力を向上させます。

Polars Cloudの主な機能には、リモートでのクエリ実行を可能にし、クラウドインフラの管理やスケーリングを行う機能があります。また、分散エンジンは、パフォーマンスを向上させ、複雑さを軽減するために、水平、垂直、対角のスケーリングをサポートしています。さらに、単一のAPIを通じて、ローカルマシンからクラウド環境までシームレスに作業ができるようになっています。

今後の機能としては、クライアント向けのオンプレミスサポート、クエリパフォーマンスをよりよく把握するためのライブクラスターダッシュボード、クエリのスケジューリングを行うためのタスクオーケストレーションオプション、効率的なリソース管理のためのオートスケーリング機能、特にIcebergフォーマットに対するデータカタログのサポートの改善、レイテンシを減少させるためのマルチリージョンサポートの拡張が予定されています。

ユーザーは、公式ウェブサイトにサインアップすることでPolars Cloudを利用開始でき、プラットフォームの開発を進める中でフィードバックを歓迎しています。

多くの開発者がClaude CodeをZedに統合することを求めており、現在、パブリックベータ版が利用可能です。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、Claude Codeがターミナルだけでなく、Zedの高性能エディタ内でシームレスに動作することを可能にします。

この統合の主な機能には、複数のファイルでのリアルタイム編集と完全な構文ハイライト、特定のコード変更をレビューして承認する機能、Claude Codeのタスクを追跡するためのサイドバー、一般的なタスクのためのスラッシュコマンドによるカスタムワークフローがあります。

この統合は、開発者にとってより視覚的で制御された環境を提供することで、ユーザー体験を向上させることを目的としています。また、Claude CodeはZed内の他の互換性のあるエージェントと一緒に動作することも可能です。

Claude Codeアダプターはオープンソースで提供されており、ACPを採用する任意のエディタ、例えばNeovimでも利用できます。チームは統合の拡張に取り組んでおり、貢献やフィードバックを歓迎しています。

開発者はmacOSまたはLinuxでZedを試すことができ、ソフトウェア開発に興味がある場合はチームに参加することを勧めています。

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ブログ記事「マインスイーパーの熱力学」で、オスカー・カニンガムは、マインスイーパーにおいて複数の地雷の配置がある場合に、安全な手を打つことの難しさについて語っています。彼は、特定の状況では、いくつかのセルが同じくらい危険に見えることがあるが、それぞれの周りにある地雷の数によって安全である確率が異なることを説明しています。

マインスイーパーの専門的なボードを例に挙げて、彼はさまざまな地雷の配置の可能性を計算します。最初はすべての配置が同じくらい可能性があるように見えるかもしれませんが、地雷が少ない配置の方が、地雷が多い配置よりもはるかに高い確率であることに気づきます。

カニンガムは、統計力学からボルツマン分布を紹介し、マインスイーパーに理論的な枠組みを適用します。彼はこのゲームを平衡状態にある物理システムに例え、地雷の数が安全なセルの確率に影響を与えることを示します。ボルツマンの法則に似た形で確率を表現することで、これらの概念がプレイヤーにとってどの手がより安全かを判断する助けになると提案しています。

この記事は、マインスイーパーにおける確率計算の複雑さを強調し、統計的アプローチが洞察を提供する一方で、必ずしも完全に正確ではない可能性があることを指摘しています。全体として、カニンガムはゲーム戦略と統計物理学の巧妙な交差点を提供しています。

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この記事では、2018年にサイクリストやランナー向けに発売されたSolosスマートグラスのリバースエンジニアリングについて述べていますが、商業的には成功しませんでした。著者は安価で一対を入手し、個人的な使用のためにハッキングを試み、特に表示機能に焦点を当てました。

まず、Solosスマートグラスは500ドルで販売されましたが、あまり売れず、その後、会社は音声のみのスマートグラスにシフトしました。著者は、グラスとスマートフォンアプリ間のBluetooth通信をキャプチャし、画像がどのように送信されるかを理解しました。その結果、グラスは特定の形式で圧縮された画像データを受信することがわかりました。

著者はデータパケットを分析し、Run-Length Encodingという画像を効率的に伝送するためのエンコーディング手法を特定しました。これに基づいて、Pythonスクリプトを作成し、画像を必要な形式に変換してBluetooth経由でグラスに送信しました。著者は、天気の更新を含む画像をグラスに表示することに成功しました。

今後の計画として、著者は自動化システムを設定し、メールの件名や天気予報などの有用な情報をグラスに表示することを考えています。これらの改造は元の機能に干渉せず、グラスは元のアプリと一緒に使用できる状態を保っています。

全体として、著者はグラスを使って有用な情報を表示する可能性に興奮しており、元の機能を維持しながらその活用を楽しみにしています。

Rogue-lite Notepad++プラグインの概要です。このプラグインは、ターン制のゲームプレイが楽しめる6つのレベルを提供します。プレイヤーは強力な遺物を集めて選択し、ボスを倒しながら罠を乗り越えていきます。また、ストーリーや音声要素も含まれています。

使用にあたっては注意が必要です。データや設定が失われる可能性があるため、自己責任での利用をお願いします。このプラグインは64ビット版のWindows専用で、Windows 10および11のNotepad++バージョン8.6.8でテストされています。

インストール手順は以下の通りです。まず、最新のリリースをダウンロードして解凍します。次に、フォントフォルダからフォントをインストールします。その後、テーマフォルダからテーマをNotepad++にドラッグ＆ドロップします（通常はC:\Program Files\Notepad++\themesにあります）。次に、プラグインフォルダからプラグインをNotepad++にドラッグ＆ドロップします（通常はC:\Program Files\Notepad++\pluginsにあります）。最後に、プラグインメニューでPLAYを押しますが、Notepad++を管理者として実行する必要があるかもしれません。

Nuclearは、Spotifyのようにさまざまな無料のオンラインソースから音楽をストリーミングできる無料の音楽プログラムです。しかし、現在のバージョンは古く、問題があるため、完全に書き直すことになりました。新しいバージョンでは、以下の機能が追加されます。

Nuclearとそのプラグインの自動更新機能が組み込まれます。また、パフォーマンス向上のためにElectronからTauriに移行します。パフォーマンスが重視されるタスクには、ネイティブのRustが使用されます。テーマの強化や強力なプラグインシステムも導入され、プラグイン開発者向けのツールも改善されます。メタデータやストリーミングプロバイダーのサポートも拡充されます。

Nuclearは、YouTube、Jamendo、SoundCloudなどのプラットフォームから音楽を検索できる機能や、曲のキュー、プレイリストのエクスポート、last.fmでのスコロビング、無制限のダウンロードなどを提供します。広告はなく、アカウントの作成も必要ありません。

このプロジェクトはコミュニティ主導で、さまざまなシステム向けのインストールオプションが用意されています。翻訳やパッケージのメンテナンスへの貢献も歓迎されています。ソフトウェアはGNU Affero General Public Licenseのもとでライセンスされています。

開発が進む中での最新情報にご期待ください。

著者は大学での経験を振り返り、当初はハードウェアやコンピュータとのより良いインタラクションに期待を抱いていました。TEDトークに触発されて「シックスセンス」というプロジェクトに挑戦しましたが、プログラミングの知識不足やバグの多いソフトウェアのために苦労しました。

コンピュータサイエンスとエンジニアリング（CSE）のプログラムに入学したものの、エンジニアリングの授業は退屈で刺激がなく、学業に苦しむことになりました。しかし、実践的なプロジェクトでは力を発揮し、ソフトウェア開発の楽しさを見出しました。ソフトウェア開発は即座にフィードバックが得られ、現実の影響を与えることができたからです。

経験を積むにつれて、著者はソフトウェアの革新とエンジニアリングの授業の限界との大きな違いに気づきました。最終的に、専攻をコンピュータサイエンスと物理学に変更し、応用物理学や電子工学への情熱を発見しました。

著者は、コンピュータとのインタラクションの改善が必要だと考えていますが、自分の進む道やソフトウェアと物理学で身につけたスキルに満足しており、電気工学者にならなかったことに後悔はしていません。

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この記事では、トランスフォーマー型大規模言語モデル（LLM）の内部プロセスを簡略化し、視覚化を用いてその仕組みを説明しています。特に、情報がモデルの層を通じてどのように流れ、注意機構がどのように機能するかに焦点を当てています。

研究では、最小限のデータセットと簡略化されたモデルを使用し、トランスフォーマーの内部動作を理解しやすくしています。これにより、モデルが情報を処理する過程を詳細に追跡することが可能になります。

トレーニングデータセットは、果物とその味のシンプルな関係で構成されており、モデルがどのように関連性を学ぶかを視覚的に確認しやすくしています。特定の検証文は、モデルが知識を単に記憶するのではなく、一般化する能力をテストします。

基本的なトークン化手法が用いられ、文を単純な単語に分解し、19個のトークンからなる小さな語彙を形成しています。このアプローチは直感的ですが、大規模なデータセットにはあまり効果的ではありません。

トランスフォーマーモデルは大幅に簡略化されており、2層とそれぞれ2つの注意ヘッド、小さな埋め込みを特徴としています。この構成では約10,000のパラメータがあり、一般的なLLMよりもはるかに小さいです。

トレーニング後、モデルはシーケンス内の次のトークンを正しく予測できるようになり、トークン間の正しい関係を学習したことを示しています。

内部プロセスの視覚化では、トークンの埋め込みとそれらがモデルの層を通じてどのように進化するかが示されています。「辛い」と「チリ」のようなトークンが類似のベクトル表現を持つようになる様子が描かれ、モデルがどのように予測を行うかを示しています。

注意機構は、トークンが前のトークンの文脈を考慮しながら表現を更新することを可能にします。これは正確な予測にとって重要です。

モデルとデータセットを簡略化することで、この記事はトランスフォーマーが情報を処理し、関係を学習する方法を明確に示しています。また、複雑なモデルを理解するための視覚化の効果を強調しています。

データセットとソースコードは、さらなる探求のためにGitHubで入手可能です。

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2023年8月、著者は500行のPythonコードを使ってCコンパイラを作成するという挑戦をしました。この作業は非常に難しかったものの、最終的には機能的で興味深い結果を得ることができました。このコンパイラはシングルパスコンパイラであり、構文木を最初に作成するのではなく、解析しながらコードを生成します。これにより、メモリの使用量を抑えることができますが、実装は複雑になります。

主な設計選択には、シングルパスコンパイルが含まれています。これにより、構文木を作成したり操作したりする複雑さを避け、解析中に即座にコードを生成することが可能になります。また、WebAssemblyをターゲットにすることを選択したため、従来の制御フロー（例えば、goto）がないことやスタックベースのアーキテクチャを使用することなど、独自の特徴による複雑さが加わりました。

このコンパイラは、基本的な算術演算や二項演算、整数型（int、short、char）、ポインタや配列、関数やtypedefなど、Cのいくつかの機能を含んでいます。しかし、構造体、列挙型、共用体、浮動小数点数、プリプロセッサ指令には対応していません。

エラーハンドリングは最小限で、コンパイラは主に単一のエラーファンクションを通じて問題を報告します。このコンパイラは、Cのテストスイートの220のテストのうち34を成功裏に通過し、簡単なCプログラムをコンパイルして実行することができます。

著者は、レキサー、コード生成、式や文の処理など、さまざまなコンポーネントに関する詳細な説明を含む設計と実装の選択についての洞察を共有しています。この経験から、コンパイラは一般的に複雑ですが、シングルパスアプローチを採用することで驚くほどコンパクトな実装が可能であることが明らかになりました。最後に、読者にさらなる探求や意見を共有するよう呼びかけています。

最近、数学者たちが結び目理論において画期的な発見をしました。これは長年の信念に挑戦するものです。彼らは、二つの結び目をつなげると、予想よりも少ない手数でほどけることができることを発見しました。従来は、二つの結び目から新しい結び目が形成される際、その複雑さは二つの結び目の複雑さの合計になると考えられていました。この考え方は、1937年にヒルマール・ウェントによって提唱され、ほぼ100年間真実とされてきました。

しかし、ネブラスカ大学リンカーン校のマーク・ブリテンハムとスーザン・ハーミラーの研究者たちは、結び目をほどく数が3の結び目とその鏡像をつなげて形成される特定の結び目が、実際には6手ではなく5手でほどけることを示しました。この発見は、結び目の複雑さに対する私たちの理解を見直す必要があることを示唆しています。結び目理論は、例えば生物学において、タンパク質がDNAとどのように相互作用するかを説明するのに役立つなど、実用的な応用があります。この研究は、数学の新たな研究の道を開くものです。

hledgerの最新バージョン（1.50）がリリースされました。このツールは財務取引の管理に使用されます。主なポイントは以下の通りです。

取引のバランスの取り方が変更され、より正確な処理が可能になりました。これにより、ジャーナルエントリーはグローバル設定ではなく、ローカルの精度に合わせる必要があります。古いエントリーを更新する必要があるかもしれません。

タイムクロックの構文にも改善が加えられ、エラーハンドリングが向上し、同時セッションのサポートも強化されました。

新しいバージョンでは、メンテナンスのためにGHC 9.6以上が必要です。

さまざまなバグ修正が行われ、新機能としてはCSVファイルの取り扱いが改善され、インポートしたデータの自動アーカイブ機能が追加されました。

hledgerのインストール手順は、Linux、macOS、Windowsなどの異なるオペレーティングシステム向けに提供されています。

ユーザードキュメントも整理され、明確さが向上しました。

全体として、ユーザーには機能向上と修正のために最新バージョンへのアップデートが推奨されています。

2025年9月4日、ブルガリア、トルコ、ギリシャを含むいくつかの東欧諸国で、Googleサービスの大規模な障害が報告されました。この影響で、多くの人々の日常生活や仕事に支障が出ました。

影響を受けた主なサービスは次の通りです。YouTubeでは、ユーザーが動画を読み込めず、エラーメッセージが表示されました。Googleマップは、地図の読み込みやルートの計算に問題を抱えていました。Google検索では、多くのユーザーが検索を試みる際にエラーが発生しました。Gmailでは、一部のユーザーがメールの送受信に問題を抱えましたが、これはそれほど広範ではありませんでした。Googleドライブでは、多くのユーザーが保存した文書にアクセスできなくなりました。

この問題は「5xxサーバーエラー」に起因しており、ユーザーのインターネット接続ではなく、Googleのサーバーに問題があることを示しています。その間、ユーザーはBingやDuckDuckGoなどの他の検索エンジンを利用することができます。この状況は現在も続いており、今後の更新が待たれます。

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2004年、科学者たちは2300光年離れた場所にある「赤い長方形」と呼ばれる構造の中で、複雑な炭化水素であるアントラセンとピレンを発見しました。この地域は、互いに周回する二つの星によって生成された氷の塵と炭化水素分子からなるトーラス状の形をしています。

多環芳香族炭化水素（PAHs）は、炭素を含む物質が不完全に燃焼することで形成され、地球上ではすすの中に見られるほか、宇宙にも存在します。これらは炭素原子の六角形のリングから構成されています。例えば、ベンゼンは一つのリング、ナフタレンは二つのリングを持ち、アントラセンやピレンのような他のPAHsはそれぞれ三つまたは四つのリングを持っています。

宇宙には多くの有機分子が存在し、化学物質の複雑な「生態系」を形成しています。星間の炭素の約10%は大きなPAHsの形で存在しており、非常に安定していて超新星爆発にも耐えることができます。また、PAHsは隕石の中にも見られ、そこでは炭素の重要な部分を占めています。

一部の科学者は、PAHsが地球上の生命の発展に重要な役割を果たしたと考えています。

申し訳ありませんが、外部リンクや文書にアクセスすることはできません。ただし、要約してほしいテキストや主なポイントを提供していただければ、喜んでお手伝いします。

2025年8月26日に発表された最近の研究は、AppleデバイスにおけるPyTorchモデルの推論速度を大幅に向上させる進展を示しています。AIが生成したMetalカーネルを使用することで、研究者たちは215のPyTorchモジュールにおいて、性能が87%向上するという印象的な成果を達成しました。

この研究では、先進的なAIモデルがAppleのハードウェア向けに最適化されたGPUカーネルを自動的に生成できるかどうかを探求しました。その結果、AIが生成したカーネルは、標準的なPyTorchの実装と比べて平均で1.87倍速いことがわかりました。

GPUカーネルはハードウェア上での操作の実行方法を決定し、その効率はモデルの性能に直接影響します。従来の最適化は専門知識と多くの時間を要し、特にCUDAのような一般的なプラットフォーム以外では難しいことが多いです。

研究では、GPT-5やAnthropic、DeepSeekの他のAIモデルを含む8つのAIモデルをテストしました。使用したデータセットはKernelBenchで、さまざまなPyTorchモジュールが含まれています。生成されたカーネルの性能と正確性を評価しました。

AIモデルは、場合によっては性能を10倍から100倍向上させることが多く、特定のタスクに対してはあるモデルが4.65倍速いカーネルを生成しました。これは、機械学習の作業負荷を最適化するAIの可能性を示しています。

研究者たちは「Best of N」戦略を採用し、複数のモデルがカーネルのバージョンを生成し、最も性能の良いカーネルを選択しました。この方法により、全てのテスト問題において平均31%の速度向上が得られました。

CUDAの参照や性能プロファイリングデータなどの文脈情報を追加することで、カーネルの性能がさらに向上しました。このアプローチは、特により複雑なタスクに対してより良い最適化をもたらしました。

この研究は、AIがさまざまなプラットフォームでカーネルの最適化を自動化する可能性を強調しており、広範な人間の介入なしにモデルの性能を向上させることができるとしています。今後の研究では、AIモデルの精緻化やROCmやSYCLなど他のフレームワークへの拡張を目指しています。

この研究は、AIがAppleデバイス上で機械学習の性能を大幅に最適化できることを示しており、深い技術的専門知識を持たない開発者にとっても、より速くアクセスしやすくなることを意味しています。

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この文章では、大規模言語モデル（LLM）の予測精度向上における限界について述べています。これらのモデルは、内在するスケーリング法則のために科学的基準を満たすのが難しいと指摘されています。著者たちは、LLMが学習する方法、つまりガウス分布の入力を非ガウス分布の出力に変換する過程が、エラーや信頼性の低い結果を引き起こす可能性があると主張しています。また、データセットが大きくなるにつれて、偽の相関関係が増加し、問題が悪化することも強調されています。しかし、LLMがこれらの課題に直面しているからといって、将来のAI研究が同じ運命をたどるわけではありません。著者たちは、AI開発においてこれらの落とし穴を避けるために、研究されている問題を理解することの重要性を強調しています。

ウィリアム・ワーズワースによる「著作権法」というタイトルの電子書籍は、プロジェクト・グーテンベルクから提供されており、誰でも自由に利用、コピー、共有することができます。主にアメリカ合衆国や多くの国で利用可能です。この電子書籍は、プロジェクト・グーテンベルクのライセンスに従う限り、制限なくアクセスできます。

重要なポイントは以下の通りです。まず、無料で利用できるため、電子書籍を読む、コピーする、配布することができますが、アメリカ以外にいる場合は、現地の著作権法を確認する必要があります。また、プロジェクト・グーテンベルクのライセンスには、電子書籍に対して何ができるか、何ができないかが明記されています。派生作品を作成することは可能ですが、プロジェクト・グーテンベルクの名前を関連付けたままにする必要があります。

さらに、プロジェクト・グーテンベルクの名前は商標であり、特定の条件の下でのみ使用できます。コピーに対して料金を請求する場合は、追加の条件に従う必要があります。また、この電子書籍は「現状のまま」提供されており、使用に伴う問題については財団は責任を負いません。

プロジェクト・グーテンベルクは、寄付やボランティアの協力によって、無料で電子書籍を提供し続けています。寄付はアメリカで税控除の対象となります。

電子書籍に関する詳細やアクセスについては、www.gutenberg.orgを訪れてください。

メルヴィン・ブラッグがBBCラジオ4の役割を27年務めた後に辞任します。彼は放送界で重要な存在であり、彼の退任はこの番組の一つの時代の終わりを意味します。

著者は、以前にVoid Linuxを使用していた後、日常のオペレーティングシステムとしてAlpine Linuxを6ヶ月間使用した経験を共有しています。Alpineを選んだ理由は、その速度とシンプルな初期化システムであるOpenRCに魅力を感じたからで、一般的なsystemdよりも好みでした。著者はシステムの安定性を重視しており、Voidのようなローリングリリースはアップグレード中に問題を引き起こすことがあり、予期しないトラブルにつながることがあると感じました。

さまざまなLinuxディストリビューションを探る中で、著者は固定リリースと非systemdの初期化システムを好むため、多くの選択肢を排除しました。DevuanやantiXなどの他のディストリビューションも一時的に考慮しましたが、最終的にはOpenRCの統合があるAlpineを選びました。

Alpineの速度とパッケージ管理には満足していましたが、musl libcを使用しているために互換性の問題に直面しました。Alpineは標準的なアプリケーションには適していましたが、特定のソフトウェア、特に実験的なものを実行する際にはしばしば問題が発生しました。著者は、回避策を見つけることがフラストレーションであり、疲れると感じました。

結論として、著者はAlpineやそのコンポーネントについて学ぶことを楽しんだものの、互換性と安定性を求めてVoid LinuxまたはDebianに戻ることを決めました。すべてのオペレーティングシステムには欠点があるものの、特定の用途にはより適したものがあるかもしれないと強調し、将来的にsystemdの利点を探ることにも前向きです。

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reMarkable Paper Pro Moveは、対面での会議に最適なポータブルペーパータブレットです。価格は69,800円で、送料無料と100日間のリスクフリー試用が付いています。7.3インチのカラーディスプレイを搭載し、紙のような書き心地を提供し、バッテリーは最大で2週間持続します。

主な特徴としては、軽量でコンパクトなデザインがあり、文庫本よりも小さいサイズです。マーカーは磁石で取り付けられ、持ち上げるとタブレットが自動的に起動します。通知がないため、集中できるインターフェースが特徴です。クラウドストレージや整理ツールもあり、フォルダーやタグを使ってメモに簡単にアクセスできます。手書きのテキストは検索でき、タイプされたテキストに変換することも可能です。また、明るさを調整できる目に優しい読書用ライトも搭載されています。

箱の中にはマーカー、USB-C充電ケーブル、交換用のペン先が含まれています。デバイスはリサイクル素材で作られており、プライバシー保護のためにデータ暗号化機能も備えています。

顧客は、無制限のクラウドストレージやモバイルおよびデスクトップアプリへのアクセスが可能なConnectサービスに加入できます。このタブレットには100日間の満足保証があり、返品オプションも用意されています。

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PolarSys B612は、航空機のコックピット画面用に設計されたオープンソースのフォントで、高い可読性を重視しています。このフォントの主な特徴は、文字間隔が広く設定されているため読みやすさが向上していること、異なる文字の基本的な形状を守っていること、そしてフォント全体で一貫した形状と間隔が保たれていることです。

背景として、2010年にエアバスはENACおよびトゥールーズ大学と共同で、コックピットの表示をより明確にするための「航空用フォント」プロジェクトを開始しました。2年後、Intactile DESIGNと協力してB612フォントを完成させました。このフォントの名前は、アントワーヌ・ド・サン＝テグジュペリの作品に登場する架空の小惑星に由来しています。

フォントの新しいバージョンをリリースするには、以下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、ソースファイルをコピーし、そのコピーをFontlabで開きます。各ファイルに対して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。

著作権とライセンスについては、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。詳細については、これらのライセンスへのリンクが提供されています。

アランダティ・ロイの新しい回顧録『マザー・メアリーが私のもとに来る』は、彼女の母親メアリー・ロイとの複雑な関係を振り返っています。メアリーはロイの人生において重要な存在でした。ロイは小説『小さなものの神』でインド人として初めてブッカー賞を受賞し、一躍有名になりましたが、その後はフィクションから政治的エッセイにシフトし、インドのファシズムや貧困、ナショナリズムといった問題を批判してきました。

回顧録では、ロイは母親に対する尊敬と対立を探求しています。メアリーは模範的な存在でありながら、厳しい批評家でもありました。彼女は強く独立した女性で、名門校を設立し、女性の権利のために戦いましたが、一方で厳格で感情的に難しい面も持っていました。このような関係性は、ロイの自己認識や彼女の執筆に大きな影響を与えました。

成功を収めたにもかかわらず、ロイは自分の業績と母親の期待との間に常に緊張感を感じています。この回顧録は、個人的なエピソードと彼女の政治活動に関する考察を組み合わせており、母親の影響が彼女の作家として、また活動家としてのアイデンティティをどのように形成してきたかを示しています。最終的に、ロイの作品は、自分自身や世界を理解する上での個人的な歴史や感情的なつながりの重要性を強調しています。

この記事では、私たちのデジタル生活のさまざまな側面が、どのように社会的信用システムとして機能しているかについて、中国のアプローチに似た形で説明しています。重要なポイントは以下の通りです。

社会的信用の定義について、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。

現在使用されているシステムには、クレジットスコア、LinkedInの推薦、Uberの評価、Amazonのレビューなど、日常的なプラットフォームが含まれます。これらは私たちの行動をスコア化し、社会的地位や機会に影響を与えていますが、私たちはそれを社会的信用システムとは呼んでいません。

中国のシステムについての誤解もあります。多くの人が中国の社会的信用システムを極端で侵入的だと恐れていますが、実際には限られた範囲で断片的に運用されており、主に金融行動に焦点を当てています。一方で、西洋社会では、同様のスコアリングシステムに既に関与しているにもかかわらず、それを認識していないのが現状です。

現在、これらのスコアリングシステムは統一されておらず、包括的な追跡へと進化しています。将来的には、雇用や住宅など、生活のさまざまな側面に影響を与える形で相互に関連する可能性があります。

透明性と不透明性の問題もあります。中国のシステムはスコアの計算方法が比較的透明ですが、西洋のシステムは主に秘密裏に運営されています。これにより、説明責任や操作の可能性について懸念が生じています。

行動スコアリングシステムが成長する中で、どのように機能するのかについての透明性が必要だとこの記事は主張しています。これにより、個人が自分のスコアを理解し、影響を与えることができるようになるでしょう。

要するに、私たちには中国のような正式な社会的信用システムは存在しないかもしれませんが、私たちの行動が常に監視され、スコア化される世界にますます生きていることには大きな影響があります。

LitがBlueskyで利用可能になりました。これは、ウェブコンポーネントを作成するための軽量ライブラリで、再活動性や宣言的テンプレートなどの機能を追加し、余分なコードを必要とせずに生産性を向上させます。

Litの主な特徴は以下の通りです。まず、サイズが約5KBと小さく、読み込みが速いです。次に、UIの変更があった部分だけを更新するため、描画が速くなります。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でも単独で動作します。スタイルはシャドウDOMを使用して隔離されているため、他のスタイルとの競合を防ぎます。さらに、プロパティが変更されるとコンポーネントが自動的に更新される反応的な特性があります。宣言的テンプレートを使うことで、特別な構文なしでインラインのJavaScript式を簡単に利用できます。

Litは、複数のフレームワークで使用できる共有可能なコンポーネントやデザインシステムを構築するのに最適で、ウェブ開発における保守性と柔軟性を高めます。ライブチュートリアルやインタラクティブな例を通じてLitを探求し、DiscordやGitHubを通じてコミュニティとつながることができます。

この記事では、SQLiteとClojureを使って「貧者のバイテンポラルデータベース」を作成することについて説明しています。このアイデアは、会計やさまざまなデータベースシステムの概念に触発されています。著者は、バイテンポラルデータベースの開発には複雑さが伴うことを強調しています。このデータベースは、イベントの実際のタイミングと、そのイベントがシステムに記録されるタイミングの両方を追跡します。

バイテンポラルデータベースは、過去のエントリーを変更したり削除したりすることなく、時間の経過とともに事実を記録します。これにより、完全な歴史的視点を提供します。著者は、ソフトウェアエンジニアが会計士の取引記録や変更処理の方法から学ぶことができると提案しています。

システム設計においては、データの複雑さを効果的に管理しつつ、シンプルさを保ち、データの整合性を確保することが重要です。提案されたアーキテクチャでは、Clojureを使用して不変性を持たせ、SQLiteを用いて柔軟なデータ型を実現し、追加のみのトランザクションに焦点を当てています。

このシステムは、すべての歴史的事実を読み取ることで「現在のビュー」を生成し、過去、現在、未来の洞察を得ることができます。著者は、このアプローチをプロの場で使用することは避けるべきだとユーモラスに述べており、真剣なアプリケーションにはPostgresやDatomicなどの確立されたシステムを推奨しています。

ダニエル・エドリシアンは、彼のチームがOpenAIのCodexチームに参加することを発表しました。彼らは最初に「Cursor for Xcode」というツールを開発し、iOSやMacOSのコーディングを向上させることに成功しました。現在のアプリのユーザーへのサポートは続けるものの、10月1日以降は新しいダウンロードを停止し、新機能のリリースも行わないとのことです。ダニエルは、初期のサポーターやAppleの開発者コミュニティに感謝の意を表しました。

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マイクロソフトは、歴史的な6502 BASICプログラミング言語をオープンソースとして公開しました。この発表により、開発者たちはコンピュータの歴史の一部にアクセスし、利用できるようになります。公開されたのは元のソースコードであり、愛好者やプログラマーはその機能を探求し理解することができます。マイクロソフトは、このクラシックソフトウェアを共有することで、自社の遺産を祝うとともに、オープンソースコミュニティに貢献することを目指しています。

この記事では、大規模なITプロジェクトにおける「真実の熱層」という概念について述べています。これは、プロジェクトの進捗状況に関する正確な情報が上層部に届くのを妨げる障壁です。

まず、熱層の比喩について説明します。水中の熱層は温かい層と冷たい層を分けるように、組織内でもプロジェクトの進捗に関する情報が異なる管理レベル間で分断されています。

情報のギャップも重要なポイントです。下位のITスタッフはプロジェクトの問題をより明確に理解していることが多いですが、上層部は楽観的な見方をしがちで、これが誤解や非現実的な期待を生む原因となります。

この問題に寄与する要因はいくつかあります。まず、進捗を評価するための信頼できる指標が不足しているため、主観的な見積もりに頼らざるを得ません。また、ITエンジニアはタスクの完了に必要な時間を過小評価しがちで、問題を迅速に解決できると信じています。さらに、管理職はキャリアに影響を与える悪いニュースを避けるために問題を軽視することがあり、上層部は正直さよりもポジティブな報告を重視する傾向があります。

結果として、締切が近づくにつれてプロジェクトの真実が明らかになることがありますが、それはしばしば締切直前です。このため、現実が認識されると大幅な遅延やプロジェクトの失敗につながることがあります。

この問題を克服するためには、下位の従業員が真実を報告しやすい文化を育む必要があります。また、管理職は悪いニュースを受け入れ、対応する意欲を持たなければなりません。

著者は、企業の経験から、部門が締切直前までポジティブな状況を報告し、突然ネガティブな報告に変わる例を挙げています。

成功するITプロジェクトには、この熱層を打破するために、すべてのレベルで誠実さと責任感を育む環境が必要です。この記事は、ITプロジェクトにおけるコミュニケーションと透明性の課題を強調し、正確な報告とプロジェクトの成功を確保するための文化的変革を呼びかけています。

ジョン・コルトレーンは、著名なジャズミュージシャンであり、彼の音楽は彼の精神性や存在を反映していると表現しました。この記事では、コルトレーンの「トーン・サークル」について探ります。これは、西洋音楽における12の音高クラスの関係を幾何学的に表現したものです。

「コルトレーン・サークル」は、伝統的な「四度・五度のサークル」の変形であり、音楽理論家のジョセフ・シリンジャーやニコラス・スロモンスキーの影響を受けている可能性があります。このサークルは、コルトレーンが1961年に同じくミュージシャンのユセフ・ラティーフに贈ったことで注目を集めました。この年は、彼の影響力のあるアルバム「ジャイアント・ステップス」がリリースされた翌年です。

この記事では、コルトレーン・サークルの2つのバージョン、詳細なものとシンプルなものについて説明し、記譜法の違いを強調しています。このサークルは、六音音階や減音音階など、さまざまな音楽スケールや関係を示しており、コルトレーンの数学、幾何学、精神性への魅力を反映しています。

コルトレーンの作品には、宇宙に関する深い哲学的なアイデアを表すペンタグラムやヘキサグラムなどのシンボルがしばしば含まれています。コルトレーン・サークルの中で囲まれた音は、減少和音や変則的なドミナント和音など、音楽要素間の関係を示唆しています。

また、この記事では、図に描かれた数字の重要性にも触れています。これらの数字はオクターブやクロマチックな関係を表している可能性があります。コルトレーンの音楽、幾何学、精神的な概念とのつながりについても考察し、彼の音楽理論への独自のアプローチを強調しています。

全体として、この記事はコルトレーンが音楽の才能を数学や哲学のアイデアと融合させ、彼の作品を理解するための複雑で美しい枠組みを作り上げたことを示しています。

Risely AIの共同創設者でCTOのダニエルは、大学の業務を効率化するためのAIエージェントを開発しています。現在、高等教育は古いシステムがうまく連携していないため、非効率な状況に直面しています。アドバイザーは、困難を抱える学生に関する情報を集めるのに多くの時間を費やしており、その結果、学生が中退することもあります。

Riselyは、さまざまな学校システムをつなぎ、データを整理し、リスクのある学生を特定し、アウトリーチ活動を自動化することで、学業アドバイジングと学生の定着率を向上させることを目指しています。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。

課題としては、古いシステムの統合、混乱したデータの整理、学生情報のプライバシーとセキュリティの確保、信頼できるワークフローの構築があります。初期の焦点はアドバイジングにありますが、この技術は入学や経済的支援など、大学の他の機能を向上させる可能性もあります。

ダニエルは、複雑なデータやワークフローの管理に経験のある他者からの意見を求めています。

この記事では、Linuxカーネルにおける難解なメモリ破損の脆弱性、CVE-2024-50264について説明します。この脆弱性は、2025年に最優秀特権昇格のPwnie賞を受賞しました。著者は、自身のプロジェクト「kernel-hack-drill」を通じて、この脆弱性を悪用する方法についての洞察を共有しています。

CVE-2024-50264は、AF_VSOCKソケットにおける競合状態で、特権のないユーザーによって悪用される可能性があるため、特に危険です。この脆弱性は、解放されたメモリを誤って使用する「使用後解放（UAF）」のシナリオに関係しており、システムの不安定を引き起こします。

この脆弱性にはいくつかの制約があり、競合状態を再現するのが難しく、悪用試行中に不安定になることがあります。著者は、最初にこのバグに取り組んだ際、ヌルポインタの参照問題に直面し、作業を一時中断しました。

著者は、以前の試みと比較して、よりシンプルな悪用戦略を考案しました。UAFを操作して被害者オブジェクトに書き込むことに焦点を当てました。彼らは「kernel-hack-drill」というテスト環境を利用し、カーネルの脆弱性を実験することができました。

著者は、異なる攻撃手法を組み合わせた新しいアプローチを開発しました。具体的には、クロスキャッシュ攻撃やパイプバッファの操作を含みます。彼らは、巧妙に作成したUAF書き込みを通じて任意のアドレスの読み書きを成功させ、最終的に特権をルートに昇格させることができました。

このプロセスは、悪用の課題を克服するための粘り強さと革新の重要性を浮き彫りにしました。「kernel-hack-drill」プロジェクトは、研究者がカーネルのセキュリティ脆弱性を学び、実験するための貴重なリソースとなっています。

この取り組みは、カーネルの悪用の複雑さと、さまざまな制約を乗り越えるために必要な創造的な問題解決を示しています。

「リニアリスプ」についての論文では、ガーベジコレクションと効率的な更新を解決するために設計されたプログラミング言語が紹介されています。主なポイントは以下の通りです。

リニアロジックを用いることで、データ構造の管理においてメモリ管理の曖昧さを排除し、従来の共有方法で見られる非効率を回避します。リニアリスプは、すべてのデータ構造が一つの参照カウントを持つことを保証することで、ガーベジコレクタを必要とせず、未使用のメモリが生成されることを防ぎます。

リニアリスプマシンは、すべてのデータ構造が木構造であり、共有やサイクルがない簡素化されたモデルで動作します。この構造により、効率的な操作が可能になり、他のシステムで見られるコピーの問題を回避します。

コピーや等価性チェックなどの操作は定数時間でサポートされ、更新処理（例えば、RPLACX）も参照の曖昧さを生じさせることなく行えます。この言語は「消費と生成」のモデルを促進し、関数の引数は使用時に消費されるため、量子力学の概念に似ています。このモデルにより、値は明示的にコピーされない限り、一度だけ参照されることが保証されます。

設計は、複数のCPUが共有されたハッシュメモリ構造上で独立して動作できるマルチプロセッサ構成をサポートし、目に見える共有の問題を回避します。リニアリスプは特にシンボリック代数のアプリケーションに適しており、従来のガーベジコレクションのオーバーヘッドなしで迅速なコピーと等価性チェックを提供し、表現への破壊的な更新を安全に行うことができます。

リニアリスプは、リニアロジックの原則を活用することで、機能型プログラミングにおけるメモリ管理の効率を向上させ、メモリ操作のパフォーマンスと安全性を高める新しい解決策を提示しています。

Tufte CSSは、エドワード・タフテのデザイン原則に基づいてウェブ記事をスタイリングするためのツールです。タフテの原則は、シンプルさ、脚注の使用、グラフィックとテキストの効果的な統合を重視しています。このツールはデイブ・リープマンによって開発され、Tufte-LaTeXやR Markdownの概念を基にしています。

主な特徴としては、まずシンプルさがあります。印刷レイアウトを模倣するのではなく、クリーンなデザインに焦点を当てています。次に、脚注機能があり、マージンにノートを追加することで、主なテキストから気を散らすことなく可読性を向上させます。また、タイポグラフィにもこだわり、選ばれたフォントやカラースキームを使用して、テキストの視認性と美しさを高めています。

Tufte CSSを実装するには、HTMLドキュメントにtufte.cssファイルを含め、コンテンツの整理、見出しの使用、テキストのスタイリングに関する指示に従います。ドキュメントの構造には、<article>、<section>、および見出しタグを使用し、複雑さを避けるためにシンプルな見出しの階層を維持します（タイトルにはh1、セクションにはh2など）。

テキストと色に関しては、Tufte CSSは背景やテキストに柔らかい色を使用し、強いコントラストを減らします。セリフ体フォントをサポートし、好みに応じてサンセリフ体の選択肢も提供しています。

エピグラフ（引用）や図を組み込む際には、特別なスタイリングを施したblockquote要素を使用してエピグラフを追加できます。グラフィックや図は、関連するコンテンツと密接に関連付けるために、テキスト内に配置することが推奨されます。

脚注やマージンノートは、読みの流れを妨げることなく追加の文脈を提供し、番号なしで補足情報を提供します。コードや技術用語は、明確さと可読性を確保するために等幅フォントでスタイリングされます。

Tufte CSSは、タフテの原則に触発されたウェブデザインの出発点として機能し、ユーザーが自分のコンテンツやオーディエンスに最適な形でツールを適応させることを奨励します。プロジェクトの改善に向けた貢献は、GitHubを通じて歓迎されています。

2025年9月3日、Cloudflareが暗号化DNSに使用しているIPアドレス1.1.1.1に関する深刻なセキュリティインシデントが報告されました。この問題は、Fina RDC 2020という認証局（CA）が不適切にSSL証明書を発行したことに起因しています。この誤発行により、ユーザーにリスクが生じました。

1.1.1.1は安全なDNS接続にとって非常に重要なIPアドレスです。もし攻撃者がネットワークトラフィックを乗っ取ると、誤って発行された証明書を利用して安全な通信を傍受する可能性があります。ほとんどのブラウザ、特にChromeやFirefoxは、ドメイン名を通じてDNSを確認する際にこれらの証明書を無視することが一般的ですが、直接IP接続をサポートしているため、この接続方法を利用するユーザーにはリスクがあります。

報告によると、誤発行された2つの証明書は数ヶ月後も有効であり、CAの運用や監視システムに深刻な問題があることを示しています。Cloudflareは証明書の透明性（CT）を監視するシステムを運営していますが、公開ログに存在するにもかかわらず、これらの問題のある証明書を検出できませんでした。これは監視と対応におけるギャップを浮き彫りにしています。

Microsoftのルート証明書認証局に依存するブラウザのユーザーは脆弱性を抱える可能性があります。攻撃者はこれらの証明書を利用して安全なウェブセッションを制御し、データの盗難やトラフィックの操作を引き起こす恐れがあります。Fina RDC 2020は証明書市場でのシェアは小さいものの、Microsoftから信頼されているため、Windowsユーザーに特有のリスクを生じさせています。

この報告は、証明書の有効期限を短くし、監視を強化する政策が必要であることを示唆しています。また、このインシデントは、証明書発行機関のエコシステムにおけるガバナンスの失敗が広がっていることを反映しており、誤発行や不十分な監視が繰り返されている状況を示しています。

この事件は、ユーザーを潜在的なセキュリティリスクから守るために、証明書発行におけるガバナンス、監視、政策の改善が必要であることを強調しています。

VibeVoiceは、テキストから表現豊かな長文の音声を生成するための革新的なオープンソースモデルです。ポッドキャストや複数の話者との会話に適しており、従来のテキスト読み上げシステムを改善しています。スケーラビリティや話者の一貫性、自然な対話の流れを向上させることが特徴です。超低フレームレートの連続音声トークナイザーを使用して長時間の音声を効率的に処理でき、次のトークンを生成するための拡散フレームワークを大規模言語モデルと組み合わせて、より良い文脈理解を実現しています。このモデルは、4人の異なる話者による最大90分の音声を生成することが可能です。

OpenAIのGPT-5は、前のモデルに比べて大幅なアップグレードを目指しており、推論、コーディング、執筆能力が向上しています。まるで専門家が手元にいるかのような体験を提供します。リアルタイムの意思決定ルーターを搭載しており、クエリの複雑さに基づいて応答を最適化し、スピードと深さのバランスを取ります。新機能として、Microsoftのアプリとの統合によるパーソナライズされた支援やカスタマイズ可能なAIの個性が追加されました。しかし、初期の不具合により批判を受け、ユーザーはGPT-4oに比べて冷たく受動的だと感じることが多く、失望の声が上がっています。

ユーザーは、GPT-5が技術的には進んでいるものの、GPT-4oの魅力的な個性が欠けていると感じて不満を表明しています。OpenAIは、反発を受けてGPT-4oへのアクセスを維持できるようにすることを検討しており、両モデルの良い点を組み合わせることを目指しています。また、AI技術の潜在的なリスクについても懸念が示されており、OpenAIのCEOはAI開発をマンハッタン計画に例え、急速な進展に伴う倫理的な問題を強調しています。

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モデルは常に進化していますが、評価は依然として重要です。エージェントのデータを定期的に見直し、問題点や改善点を見つけることが求められます。

エンドツーエンド評価（e2e）を開発し、手動テストに頼るのではなく、成功基準を定義することから始めましょう。例えば、エージェントがユーザーの目標を達成したかどうかを確認し、シンプルな「はい」または「いいえ」の出力を目指します。これにより、問題を特定し、プロンプトを改善し、モデルのパフォーマンスを比較することができます。

e2e評価を設定した後は、「N - 1」評価を作成して過去のインタラクションをシミュレーションします。これにより、継続的なe2eテストにかかる時間やコストをかけずに、特定の問題に焦点を当てることができます。変更があった場合は、これらのシミュレーションを常に更新しておくことが重要です。

プロンプトにチェックポイントを使用して、複雑な会話パターンを検証します。特定の文字列をチェックすることで、システムが期待通りに機能しない場合を迅速に特定できます。

外部ツールを使用することで評価プロセスを簡素化できますが、一般的なものに頼るのではなく、自分の特定のニーズに合わせた評価を作成することに重点を置くべきです。

追加のメモとして、e2e評価を学ぶための役立つコースについてのコメントがあります。

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新しいコミュニティのメンバーであるタイスは、自身のプロジェクト「プロトタイパー」を紹介することに興奮しています。彼は、既存のツールを使うのではなく、コンパイラやランタイム、デザインエンジンをすべてゼロから構築することで、デザインがどれほど向上するかを探求したいと考えています。

プロトタイパーの主な特徴は、独自のコンパイラとコード実行機能を持ち、サードパーティのツールに依存しないことです。ユーザーは遅延なしに即座にフィードバックを受け取ることができます。また、プロトタイパーは、大規模言語モデル（LLM）が生成したコードと連携する決定論的なデザインコントロールを提供します。

タイスは全体のスタックを管理しているため、ライブコード実行と推論を組み合わせるなど、新しい機能を試すことができます。彼は、彼のアプローチが既存のソリューションよりも改善されているかどうかを確認するためにコミュニティからのフィードバックを求めており、ユーザーが試せるように1週間の無料トライアルを提供しています。技術的な詳細についてはコメントでの議論も歓迎しています。

この論文では、公開されている大規模言語モデル（LLM）サーバー、特にOllamaフレームワークを使用しているものに関連するセキュリティの脆弱性について議論しています。研究者のギアニス・ツィアコウリス博士とエリオ・ビアジオットは、インターネットに接続されたデバイスを検索するエンジンであるShodanを利用して、1,100以上の無防備なOllamaサーバーを特定しました。これらのサーバーの約20%は、認証なしでアクセス可能なモデルをホストしており、LLMの展開におけるセキュリティ対策の向上が求められています。

主な発見として、まず多くのLLMサーバーが十分なセキュリティ対策を欠いており、不正アクセスやモデルの抽出、リソースの乗っ取りに対して脆弱であることが明らかになりました。次に、研究者たちはPythonツールを開発し、特定のポートやサービスバナーに基づいて露出したサーバーを特定するためにShodanにクエリを送る方法を採用しました。この方法は直接スキャンを避けるため、倫理的および法的リスクを軽減します。

地理的な分布を見ると、露出したサーバーの大部分はアメリカにあり（36.6%）、次いで中国（22.5%）、ドイツ（8.9%）が続いています。また、多くのサーバーがデフォルト設定を使用しており、認証が欠如していること、さまざまな攻撃に対して脆弱であることが明らかになりました。

改善のための提案として、著者たちは認証の強化、ファイアウォールの使用、レート制限、露出したエンドポイントの継続的な監視など、いくつかの戦略を提案しています。この研究は、LLMの展開における標準化されたセキュリティ対策の必要性を強調しており、誤用を防ぎ、安全な運用を確保するための重要性を示しています。今後の研究では、検出方法の拡張やさまざまなLLMフレームワークにおけるセキュリティの向上を目指しています。

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この記事では、人気のテキストエディタであるEmacsの再構築の難しさについて述べています。Emacsはさまざまなプログラミング言語で何度も再構築が試みられましたが、完全な再構築であるJEmacsやremacsは、Emacs特有の設計上の決定により大きな困難に直面しています。

主な課題としては、まず「文字列の型」が挙げられます。Emacsは独自の文字列型を使用しており、無損失でファイルを編集できるように無効なバイト列を扱うことができます。これは、Unicodeだけでなくさまざまなエンコーディングに対応するために重要であり、多くの現代のエディタではサポートされていません。

次に「文字列ライブラリ」に関する問題があります。独自の文字列型を作成する場合、ケース変換や正規表現など、必要なすべての文字列関数を実装しなければなりません。Emacsはカスタム変換のためにケーステーブルを公開しており、標準ライブラリよりも柔軟性があります。

さらに「バッファ」の管理も重要です。Emacsのバッファは単にテキストを保持するだけでなく、テキストのプロパティやオーバーレイ、マーカーを管理します。この複雑さが、新しいバージョンでの単純なテキスト編集作業を難しくしています。

「パフォーマンス」も大きな課題です。Emacsはギャップバッファやツリー構造を用いて効率的なテキスト編集を実現しており、表示やファイルの入出力との相互作用にも影響を与えます。新しい実装では、これらのパフォーマンス面を考慮しないと遅延が発生する可能性があります。

最後に、「テキストプロパティとエンコーディング」の問題があります。Emacsは文字列やバッファにテキストプロパティを付加でき、独自のコード変換言語を通じてさまざまなエンコーディングをサポートしています。これにより、新しい設計がさらに複雑になります。

Emacsの再構築は魅力的なアイデアですが、その強力な機能を支える複雑な設計選択が大きな障害となっています。今後は、Emacsの再表示メカニズムや並列化の課題についても議論が進むでしょう。

開発者が新しいLLVMバックエンド「TPDE-LLVM」についての見解を共有しました。このバックエンドは、既存のLLVM -O0バックエンドに比べて大幅に高速で、速度が10倍から20倍向上する一方で、生成されるコードはやや大きくなる特徴があります。現在、このバックエンドはLLVMの中間表現（IR）の一部をサポートし、x86-64およびAArch64アーキテクチャを対象としています。

LLVM 19 -O0と比較した主要な性能指標には、コンパイル時間の幾何平均で13.34倍の高速化が含まれています。また、さまざまなベンチマークにおいてコードサイズは約27%増加しています。

開発者は、彼らのアプローチが主に三つの処理段階から成ると説明しています。まずIRを準備し、次にそれを分析し、最後に機械コードを生成します。TPDE-LLVMの今後の計画には、より多くのClang IR機能のサポート、レジスタ割り当ての改善、さらには他のプラットフォームへの拡張が含まれています。

また、特定のLLVM-IR機能、特に定数式や複雑なデータ構造に関する課題についても言及しています。これらは性能を妨げる可能性があります。全体として、TPDE-LLVMは有望な速度向上を示していますが、開発者はLLVM全体で10倍の速度向上を達成することは、重要な変更なしには現実的ではないと認めています。

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Spec Kitは、組織が高品質なソフトウェアを迅速に開発するためのツールです。これは、Spec-Driven Development（SDD）を活用して実現されます。

Spec-Driven Developmentの主な概念は、仕様を重視することです。従来のコーディングよりも仕様を優先し、仕様を実行可能にして直接コードを生成します。また、ソフトウェア開発において「何をするか」を理解することが「どのようにするか」を理解する前提であることを強調しています。

Spec Kitを始めるには、まずSpecifyをインストールし、選択したコーディングエージェントに基づいてプロジェクトを初期化します。次に、/specifyコマンドを使ってプロジェクトの要件を記述します。その後、/planコマンドで技術スタックを概説し、/tasksコマンドを使用して実行可能な項目をリストアップし、機能を実装します。

この開発手法の核心は、意図に基づく開発と豊富な仕様の作成です。多段階の洗練プロセスを経て、先進的なAIを活用して仕様を解釈します。

開発のフェーズは、まず高レベルの要件に基づいてアプリケーションをゼロから生成する「0から1の開発」、さまざまな解決策や技術を探る「創造的探求」、そして徐々に機能を追加し既存のシステムを近代化する「反復的な強化」に分かれます。

実験的な目標としては、技術的な独立性を達成し、多様なアプリケーション開発を検証することが挙げられます。また、企業の制約を取り入れ、ユーザー中心の開発を支援し、機能開発のための創造的で反復的なプロセスを促進します。

Spec Kitを使用するための前提条件には、LinuxまたはmacOS、またはWindowsのWSL2、AIコーディングエージェント（例：Claude CodeやGitHub Copilot）、Python 3.11以上、Gitが必要です。

さらに学ぶためのリソースとして、完全な方法論ガイドや詳細な手順書が用意されています。

実装のステップは、まずプロジェクトを立ち上げて機能仕様を作成し、要件を明確にして詳細な実装計画を生成します。その後、AIエージェントと共に計画を検証し、実装を実行して問題を解決します。

サポートが必要な場合は、GitHubで問題を報告することができ、プロジェクトはMITオープンソースライセンスのもとで提供されています。

Rust財団が設立したRustイノベーションラボは、エコシステムにとって重要なRustプロジェクトを支援することを目的としています。このラボの主なポイントは以下の通りです。

ラボは、資金提供を受けたプロジェクトに対して、財政的、ガバナンス、管理面での支援を行い、独立性を保ちながら成長を促します。

ラボにホストされるプロジェクトは、以下のような利点を享受できます。中立的な非営利団体に支えられ、貢献者やユーザーの間で信頼が築かれます。また、リーダーシップや意思決定の構造を確立するためのガバナンスの指導が受けられます。さらに、ライセンスや管理に関する法的支援も提供されます。コミュニティとのつながりが強化され、Rustエコシステム内での可視性やネットワーキングの機会が増えます。Rust財団はプロジェクトの寄付金や資金を管理し、法的な複雑さを気にせずに開発に集中できるようにします。

ラボの最初のプロジェクトは、Rustコミュニティで人気のある安全なTLSライブラリであるRustlsです。

今後の計画として、ラボは引き続き発展し、他のプロジェクトが参加するための更新情報やリソースを共有していく予定です。興味のある方は、進捗を追ったり、財団に連絡してさらなる情報を得ることができます。

抽象機械モデル（AMM）の概念について、プログラミングにおける重要性やプログラミング言語とハードウェアアーキテクチャの関係が探求されています。

AMMは、プログラマーがプログラムの動作を予測するために用いるメンタルモデルです。これは単なる機能的意味を超え、実行時のパフォーマンス、メモリ使用量、入出力操作などの要素を含みます。

プログラマーは、特定のプログラミング言語やハードウェアに基づくのではなく、AMMに基づいてスキルを抽象化します。これにより、異なる言語やプラットフォーム間で知識を移転することが可能になります。

さまざまなプログラミング環境で使用されるAMMのインベントリが示されており、これがソフトウェアエコシステムやプログラマー間の文化的境界をどのように形成するかが説明されています。

言語設計者は、三つのグループに分類できます。第一に、特定のハードウェアに合わせた言語を作る「マシンファースト設計者」、第二に、既存のシステムを基に構築する「セカンドランゲージ設計者」、そして第三に、プログラマーがソフトウェアの動作をどう考えるべきかを定義する「AMMファースト設計者」です。

Rustは、効率的なプログラミングを可能にし、従来のC/C++と比べて正確性や安定性に関する保証をより多く提供する成功したAMMの例です。高度な使いやすさとハードウェアの動作に対する堅実な理解を組み合わせています。

マルチコア処理への移行により、並列プログラミングは一般的な課題となっています。良いAMMが並列プログラミングにおいてはまだ研究が必要であると述べられています。

著者は、特に並列プログラミングにおけるAMMの探求を続けたいと考えており、これらのモデルがソフトウェア開発に与える影響を理解することの重要性を強調しています。この要約は、AMM、プログラミングスキル、そしてRustの革新的なアプローチについての重要な考えをまとめています。

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この記事では、AIデータアナリストを構築する際の重要な洞察について述べています。特に、単純なテキストからSQLへのシステムの限界に焦点を当てています。

ユーザーの質問は、単一のSQLクエリだけでは解決できないことが多く、分析を分解し、仮定を検証し、結果を視覚化し、より深い洞察を提供するための複数のステップを必要とします。このような複雑なユーザーの要求に対応することが重要です。

また、ビジネスの意味を符号化し、SQLの複雑さを簡素化するセマンティックレイヤーが必要です。これにより、データの関係性や指標を明確に定義でき、データクエリのエラーを減少させることができます。

複数の協力するエージェントを持つシステムを使用することで、計画、正確な情報取得、コード生成、検証が可能になります。これにより、責任感が高まり、回答のあいまいさが減少します。

データの取得は推薦問題として扱い、精度と再現率を最適化することが重要です。これにより、情報の取得速度と正確性が向上します。

ビジネス分析では、SQLを超えた計算が必要になることが多く、Pythonを使用することで、より複雑な計算を行いながら正確性と再利用性を確保できます。

モデルの定期的な評価は、変化に適応し、高品質な結果を維持するために必要です。迅速なモードと推論モードを切り替える適応型モデルを使用することで、効率を向上させることができます。

今後の方向性として、自動知識抽出の進展や、出力を批評し知識のギャップを埋めることができるより洗練されたシステムの可能性が示唆されています。

全体として、既存のデータを効率的に活用し、正確で文脈に即した洞察を提供する堅牢なAIデータアナリストの構築に焦点を当てています。

その人は、コミュニティウェブサイトのために手頃な価格のヘッドレスCMSを探しています。非技術的な管理者がコミュニティのイベント、例えば会議やボランティア活動について投稿できるように、使いやすいものが必要です。このプロジェクトには予算がないため、最も安い選択肢を見つけたいと考えています。

今回のニュースレターでは、レーザーアクティブというユニークなコンソールのエミュレーションに関する長い旅について紹介しています。このコンソールはレーザーディスクとビデオゲーム技術を組み合わせたもので、16年の試行錯誤を経て、熱心なセガファンのネメシスがついにエミュレーターを完成させました。

レーザーアクティブは1993年に発売され、ゲームをプレイできるだけでなく、レーザーディスクプレーヤーとしても機能する珍しいコンソールでした。しかし、商業的には苦戦し、1996年には生産が終了しました。エミュレーションの難しさは、独特なビデオフォーマットをキャプチャするための適切なハードウェアやソフトウェアが不足していたことにあります。ネメシスは、故障したハードウェアやレーザーディスク技術の複雑さなど、多くの技術的な課題に直面しました。

ネメシスは2009年からエミュレーションを考え始め、広範な研究やプログラミング、リバースエンジニアリングに取り組みました。彼は年々セガのハードウェアを集め、レーザーアクティブのゲームを理解し、キャプチャするためのソフトウェアを開発しました。コミュニティ主導のプロジェクトであるドムズデイ・デュプリケーターなどから重要な技術的進展があり、レーザーディスクのリッピングプロセスが改善されました。ネメシスは、レーザーアクティブのユニークなインタラクティブゲームに必要な機能を提供しました。

2025年には、再び焦点を当て、技術的な改善を経て、ネメシスはエミュレーターを完成させました。これにより、メガLDゲームが他のシステムで初めてプレイ可能になりました。この成功したエミュレーションは、レーザーディスクが劣化していく中で、これらのゲームを保存するために重要です。ネメシスは、できるだけ多くのタイトルが保存されるように取り組んでいます。

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新しい英語ファン翻訳が20周年を祝って発表されたことや、ゲームコミュニティにおけるさまざまなエミュレーターの改善やファン翻訳の最新情報も紹介されています。

研究者たちは、微小な発光粒子を注入することで、暗闇で光る多肉植物を開発しました。これらの植物は、夜の光のようにさまざまな色で明るく光ります。この研究は、南中国農業大学の張学杰教授が主導し、成果は学術誌『Matter』に発表されました。

従来の生物発光植物は遺伝子改変を用いていましたが、今回の多肉植物は葉に注入された蛍光体粒子によって光ります。これらの粒子は光を吸収し、緑、青、赤などの異なる色で再放出します。研究チームは、一般的な多肉植物であるエケベリア・メビナに注目し、各葉にこれらの粒子を注入して光るようにしました。このプロセスは、1枚の葉に対して約10分かかります。光は最大120分持続し、何度でも再充電が可能です。この革新は、生きた植物の新しい装飾用途につながる可能性があります。

Warp Codeは、開発者がAIによって生成されたコードを迅速に作成・展開するための新しいツールです。主な特徴は以下の通りです。

Warpのコーディングエージェントは非常に高い評価を受けており、Terminal-benchで1位、SWE-benchで3位を獲得しています。これは、先進的なGPT-5モデルを使用しているためです。

ユーザーは、Warp内で変更をレビューしたり、修正を依頼したり、エージェントが生成したコードを直接編集することができ、作業がしやすくなっています。

Warpには、構文のハイライトやタブ表示などの機能を備えたシンプルなファイルエディタが含まれており、エージェントに再度指示を出さずに迅速にコードを編集できます。

ユーザーは新しいプロジェクトを簡単に開始し、WARP.mdファイルやカスタマイズ可能なエージェントプロファイルなどのツールを使って既存のプロジェクトを管理できます。

コーディングエージェントは、明示的な指示なしにエラーの修正を提案することができ、コーディングプロセスを効率化します。

初期のユーザーは、毎週1億5000万行以上のコードを生成し、97％の受け入れ率を記録し、平均して毎日1時間の時間を節約していると報告しています。

Warpは、開発者がコーディングエージェントとどのようにやり取りするかを改善し、コーディングプロセスにおける制御と理解を高めることを目指しています。今後のアップデートでは、より良い編集ツールやより知的なコードレビュー機能が追加される予定です。

要約がありません。

Amazon Q Developer用のNeovimプラグインは、Amazon Qとのシームレスな統合を実現し、チャット機能やインラインコード提案などの機能を提供します。以下はその概要です。

主な機能には、チャット機能、インラインコード提案、IAMアイデンティティセンターまたはAWSビルダーIDを通じた認証が含まれます。AWSアカウントがなくても無料でアクセスできます。

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

プラグインの始め方は簡単です。まず、プラグインをインストールし、次にNeovimで設定を行います。設定は以下のように行います。

require('amazonq').setup({
  ssoStartUrl = 'https://view.awsapps.com/start', -- 無料プラン用のアクセス
})

その後、任意のファイルから:AmazonQを実行することでプラグインを使用開始できます。

インストール方法には、最小限の手動インストールとしてリポジトリをクローンし、Neovimのランタイムパスに追加する方法や、vim-plugを使ってプラグインを追加する方法、lazy.nvimを使用して特定のインストール手順に従う方法があります。

認証には、無料プラン用のURLを使用するか、プロサブスクリプション用の管理者からのURLを使用します。これを設定で構成します。

使用コマンドには、:AmazonQでチャットウィンドウを開くことや、zqで選択したテキストをチャットコンテキストに送信することが含まれます。さらに、リファクタリングや修正、最適化、コードの説明に関する追加コマンドもあります。

設定で必要なのはssoStartUrlのみで、コマンドパスやファイルタイプ、インライン提案、チャットの外観などの他のオプションをカスタマイズできます。

インラインコード提案は、入力中に表示され、ほとんどの補完プラグインと互換性があります。設定で有効または無効にすることができます。

トラブルシューティングとしては、言語サーバーが実行中であることを確認し、NodeJSが正しくインストールされているかを確認します。また、認証URLが正しいかも確認してください。

プラグインの開発には、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変更をテストします。

このプラグインは実験段階にあり、フィードバックや貢献を歓迎しています。ライセンスはApache-2.0です。

詳細な情報については、プラグインのドキュメントやNeovim内のヘルプコマンドを参照してください。

要約がありません。

要約がありません。

デルのデータセンター事業は、AIシステムの需要の急増により、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、デルの総売上高は297.8億ドルに達し、前年同期比で19%の増加を記録しました。この成長は主にAIシステムの販売によるもので、前四半期と比べて売上が倍増しました。インフラソリューショングループ（ISG）は、サーバーやストレージを含み、168億ドルの売上を上げ、前年同期比で44.3%の増加を見せました。一方、従来のPCの売上はわずかに増加しました。

デルのAIシステムの売上は第2四半期に81億ドルに達し、AIソリューションからの収益を大きく押し上げました。現在、AIシステムの受注残は117億ドルに上り、今後の需要が強いことを示しています。しかし、成長にもかかわらず、ISGの営業利益率は通常よりも低く、売上が増加している一方で、収益性には圧力がかかっていることを示唆しています。

今後、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、AI市場と従来のサーバー市場の両方での成長が期待されています。全体として、AI技術への需要がデルのビジネス環境を変革しており、競争の激しいデータセンター市場での同社の位置を有利にしています。

いくつかのプログラミングに関連するコンピュータファイルが、2025年9月初旬の日付でリストされています。これらのファイルには、ボブ・アルブレヒトとピープルズ・コンピュータ・カンパニーに関するビデオが含まれています。また、いくつかのBASICプログラミングファイルもあります。具体的には、Hurkle.BAS、Hammurabi.BAS、Craps.BAS、Acey Ducey.BAS、Hello World.BASです。これらのファイルは、ゲームやプログラミングの入門例であるようです。

この文章では、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述べられています。著者のロバート・キンゲットは、AIに関する過剰な期待やその有用性に懐疑的な見解を示していますが、視覚障害者にとっての利点もいくつか認めています。

多くの視覚障害者が、Be My EyesやChatGPTのようなAIツールに興奮していることが挙げられます。これらのツールは、以前はアクセスできなかった画像やその他のコンテンツの説明を提供します。しかし、AIは新しい情報を提供する一方で、しばしば不正確な詳細を示すことがあり、AIのアクセシビリティやウェブデザインの未来について懸念が示されています。

視覚障害者コミュニティは、LLMのような技術に過度に依存する可能性があり、人間の相互作用を技術的な解決策で置き換えることが、さらなるアクセシビリティの問題を引き起こす恐れがあります。著者は、視覚障害者コミュニティにおけるAIへの無批判な熱狂に対して批判的であり、それは人間のサポートの欠如や技術のアクセシビリティに関する継続的な失敗から来ていると指摘しています。

キンゲットは、AIツールを時折使用するものの、それらは過大評価されていると考えており、現在のAIに対する過剰な期待が、過去の技術トレンドと同様にさらなる問題を引き起こす可能性があると警告しています。

要するに、著者は視覚障害者コミュニティ内でのAIに対する複雑な感情を認めており、潜在的な利点と重要な欠点の両方を強調しています。

マルチン・ウィカリーのエッセイ「原始的な拷問ボード」では、QWERTYとDvorakのキーボードレイアウトに関する歴史や神話が探求されています。最初に、ジョージ・C・ブリケンスダーファーはQWERTYの非効率な配置を批判し、指の動きを減らすために科学的キーボードを作りました。しかし、その潜在的な利点にもかかわらず、科学的レイアウトは人気を得ることができず、QWERTYの確立された存在に押しつぶされてしまいました。

ウィカリーは、QWERTYに関する一般的な誤解、特にそれがランダムで不適切に設計されたレイアウトであるという考えを検証しています。証拠によれば、QWERTYは技術的な問題を解決するために意図的に調整されて進化してきたことが示されています。特に、初期のタイプライターにおけるタイプバーの衝突を防ぐための工夫がなされていました。

その後、オーガスト・ドボラックは、指の負担を軽減し、タイピングの効率を向上させることを目指して、ドボラック簡易キーボード（DSK）を開発しました。初期の研究ではDSKの有望な結果が示されましたが、後のテスト、特に一般サービス局によるものはその効果に疑問を呈し、QWERTYとDSKの支持者の間に対立を生むことになりました。

このエッセイでは、両方のキーボードレイアウトにはそれぞれの強みと弱みがあり、どちらが優れているかを決定するのが難しいことが強調されています。技術が進歩しても、QWERTYは広く使用され続けており、ドボラックはエルゴノミクスの利点を求める人々にとっての代替手段と見なされています。最終的に、ウィカリーは、ドボラックが改善を提供する可能性がある一方で、QWERTYの親しみやすさと実用性がタイピングの歴史においてその地位を確立していると結論づけています。

サニティのスタッフソフトウェアエンジニア、ヴィンセント・クイグリーは、ワークショップでの経験を通じて、AIをコーディングのワークフローに統合する方法を共有しました。彼は過去18か月で、すべてのコードを自分で書くのから、初期の実装の80%をAIに頼る形に移行しました。彼のプロセスは、使えるコードを得るために3回の試行を行うもので、最初の試行は95%の失敗率、2回目は約50%、そして3回目でようやく実用的なコードが得られます。AIは文脈を保持するのが苦手なため、クイグリーはプロジェクト特有の情報を提供するためにClaude.mdファイルを使用し、AIがコードベースをよりよく理解できるようにしています。

彼は複数のAIインスタンスをチームのように管理し、異なる問題に対処する際にはそれぞれを分けて扱い、人間の修正が明確に示されるようにしています。コードレビューのプロセスもAIが生成した提案を取り入れるように適応し、時間を節約しています。クイグリーは、AIの導入は開発者を置き換えることではなく、彼らの効率を向上させることだと強調しています。彼はテックリードに対し、チームがAIを使って実験することを許可し、反復的なタスクから始め、初期の学習曲線に予算を割くようにアドバイスしています。

最後に、彼は開発者に対して、小さな機能にAIを使ってみることを勧め、その出力を批判的にレビューすることを、まるでジュニア開発者を指導するかのように行うよう促しています。このアプローチは、より協力的で執着の少ないコーディング環境を育むことにつながります。

著者は、子供の頃の経験から生まれたビデオゲーム、特にローグライクに対する生涯の魅力について振り返っています。成長する中で、母親からゲームに対する反対を受けましたが、最終的にスーパーファミコンを手に入れ、グラフィックは乏しいものの、戦略的なダンジョンクローラーである「Angband」を発見しました。彼らはゲームのランダム性を操作するために「セーブスカミング」というテクニックを学びました。

また、著者は「NetHack」についても触れています。このゲームはパーマデス（キャラクターが死ぬと二度と復活できない）や複雑なメカニクスで知られていますが、特定の戦略に依存するため、成功するのが難しく、フラストレーションを感じたそうです。

「ADOM」（古代の謎のダンジョン）は、より発展した世界観とストーリーを持つゲームとして紹介されますが、繰り返しの要素や即死の要素が多く、著者は興味を失ってしまいました。「Dungeon Crawl Stone Soup」（通称Crawl）は、ジャンルを改善した重要なゲームとして言及され、明確なデザイン原則により、アイテムを売るといった面倒な要素が排除され、より魅力的な体験を提供しています。

最後に、「Brogue」という、従来のRPGメカニクスよりもアイテムの進行に重点を置いたシンプルで集中したローグライクについても語っています。著者はそのデザインを評価しつつも、Crawlの深みを好んでいると述べています。

著者は、ローグライクが全ての人に合うわけではないが、そのランダム性と再プレイ性が彼らを引きつけ続けており、ローグライクが彼らにとって持続的な情熱であることを締めくくっています。

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「ワールドモデル」という概念が人工知能（AI）研究の中で再注目されています。特に、人工一般知能（AGI）の開発において重要な役割を果たすとされています。ワールドモデルとは、AIシステムが予測や意思決定を行うために使用する、現実の簡略化された内部表現のことです。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システムの開発に不可欠であると考えています。

ワールドモデルのアイデアは1943年に心理学者のケネス・クレイクによって提唱されました。彼は、世界のメンタルモデルを持つことが生物の意思決定を向上させると述べました。初期のAIではこの概念が受け入れられましたが、スケーリングや複雑さの問題から次第に忘れられていきました。しかし、最近の機械学習、特に深層学習の進展により、AIシステムが環境から学習する能力を持つようになり、ワールドモデルへの関心が再燃しています。

現在のAIシステムは、整合性のないルールの集合に依存する傾向があり、これが一貫性のない意思決定を引き起こすことがあります。研究者たちは、AIの信頼性や解釈可能性を向上させるために、堅牢なワールドモデルを開発する方法を模索しています。多様なトレーニングデータを使用したり、新しいAIアーキテクチャを作成したりするなど、さまざまなアプローチが試されています。最終的な目標は、AIの能力を向上させる効果的なワールドモデルを作成することです。

このテキストでは、「komplott」と「komplodin」というLISPインタープリタの実装について説明しています。

これらのプロジェクトは、「Recursive Functions of Symbolic Expressions and Their Computation by Machine, Part I」という論文に触発されています。「komplott.c」は、LISPプログラミング言語のマイクロサブセットを含むCファイルです。

2025年には、LISPインタープリタがOdinプログラミング言語に翻訳され、「komplodin.odin」が誕生しました。このバージョンはコード行数が増え、Cバージョンとは詳細が異なりますが、出力や機能は似たものを目指しています。

両方の実装は単一ファイルで、約500行のコードが含まれています。Schemeに準拠しており、GNU Guileとの互換性があります。チェニーのアルゴリズムに基づく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います。エラーハンドリングやセキュリティ対策は最小限です。

プロジェクトには、1962年のLISP 1.5のバージョンが含まれており、互換性のために若干の修正が加えられています。

「komplott」をビルドするには、make komplottを使用し、依存関係としてgccが必要です。「komplodin」をビルドするには、Odinコンパイラを使ってmake komplodinを実行します。LISP 1.5インタープリタを実行し、テストケースを実行するには、make testを使用します。

テキストには、コア機能を示すいくつかのLISP関数のコード例も含まれています。入力を終了する際は、「STOP」と多くの右括弧を使ってエラーを避けることが推奨されています。