要約がありません。

ダックダックゴーの創設者であるガブリエル・ワインバーグ氏は、プライバシーを守るためにAI監視を禁止すべきだと主張しています。彼は、AIチャットボットが従来のオンライン追跡よりも大きなプライバシーリスクをもたらす理由を説明しています。チャットボットはユーザーにより多くの個人情報を共有させるため、単純な検索クエリとは異なり、会話を通じて個人の考えやコミュニケーションスタイルに関する詳細な情報が明らかになります。これにより、広告や政治的目的のために操作される可能性が高まります。

ワインバーグ氏は、チャットボットとの会話が漏洩し、ユーザーのプライベートな情報が暴露された事例を挙げ、AI企業が適切な同意なしにインタラクションを追跡していることに警鐘を鳴らしています。彼は、AIチャットサービスのプライバシー保護を確保する法律を制定するよう、議会に求めています。アメリカでは重要なプライバシー関連の法律がまだ整っていないことを認めつつ、AIにおいてもオンライン追跡で犯した同じ過ちを繰り返さないために、緊急の行動が必要だと強調しています。

ダックダックゴーは、プライバシーを尊重したAIサービスの提供に取り組んでおり、ユーザーのプライバシーを損なうことなく生産性を向上させることを目指しています。

最古の取引記録は紀元前3100年に遡り、麦芽や大麦に関する内容が記されています。この古代のデータベースは、5000年もの間、ダウンタイムなしで存続してきたことが現代のデータベースと比べて非常に印象的です。著者は、今日のデータベースで使用できる最古の日付について考えています。

著者は、三つの人気のあるデータベースを調べました。MySQLは1000年までの日付しかサポートしていません。一方、PostgreSQLとSQLiteは紀元前4713年1月1日までの日付を扱うことができます。

著者は、PostgreSQLやSQLiteにこの日付を挿入することはできるものの、それよりも古い日付（例えば紀元前4714年）を使おうとするとエラーが出ることを指摘しています。彼らは、博物館のような機関がこれらの制限を超える古い日付をどのように管理しているのか、テキストストレージやカスタムシステムのような異なる方法を使用しているのか疑問に思っています。

また、著者は投稿の初期ドラフトをレビューしてくれた数人に感謝し、画像の出典がシュメール文明に由来することを共有しています。

レストランブランドインターナショナル（RBI）は、バーガーキング、ティム・ホートンズ、ポパイズを所有し、世界中に3万以上の店舗を展開しています。彼らはドライブスルーシステムを管理するためのデジタルプラットフォームを持っていますが、深刻なセキュリティの欠陥が見つかりました。

主な問題点は以下の通りです。まず、ユーザーが適切な確認なしにアカウントを作成できるため、不正アクセスが可能になる「サインアップの脆弱性」がありました。次に、ログイン後にはすべての店舗に関する機密データ、従業員情報を含む情報にアクセスできることが問題視されました。また、認証なしでアクセス・トークンを生成できる機能があり、これによりユーザーがプラットフォーム全体で管理者権限を得ることができる「トークン生成の欠陥」もありました。

さらに、ドライブスルー機器の注文サイトはセキュリティが不十分で、HTMLコード内にハードコーディングされたパスワードが見えてしまう状態でした。顧客の注文内容を実際に録音した音声にアクセスできるシステムもあり、プライバシーに関する重大な懸念が生じました。最後に、ユーザーが認証なしでレビューを投稿できる「トイレのフィードバックシステム」があり、スパムの可能性がありました。

これらの脆弱性は迅速に発見され、RBIはすぐに修正に取り組みましたが、具体的な問題についてはコメントを控えました。研究者たちは調査中に顧客データが保持されていないことを確認しました。

b4rtazというユーザーによる「distributed-llama」というプロジェクトについて説明します。このプロジェクトは、四台のRaspberry Pi 5を使ってQwen3というモデルを実行することに焦点を当てています。

プロジェクトの概要として、四台のRaspberry Pi 5を使った分散型の設定が採用されています。使用されているモデルはQwen3のバージョン0.16.0で、48層を持ち、語彙サイズは151,936です。

性能指標としては、評価中に14.33トークン毎秒、予測中には13.04トークン毎秒のパフォーマンスを達成しました。デバイスはTP-Linkのスイッチを介して接続されており、一台がルートとして、他の三台がワーカーとして役割を分担しています。

技術的な問題としては、トークナイザーとモデルの語彙サイズが一致しないため、読み込みや設定にいくつかのエラーが発生しています。

全体として、このテキストはRaspberry Piデバイスの分散システム上でモデルを設定し実行する際の技術的な側面を概説しています。

このブログ記事では、ジャイルズが大規模言語モデル（LLM）を理解するために必要な数学について説明しています。対象は基本的な技術知識を持つ読者です。主なポイントは以下の通りです。

まず、ベクトルと空間の理解が重要です。ベクトルは高次元空間における点を表現するために使われ、LLMにとって不可欠です。例えば、ある入力に続く異なる単語の出現確率を示すことができます。

次に、ロジットと語彙空間について触れています。LLMからの出力はロジットとして見ることができ、これをソフトマックスという関数を使って確率に変換します。このプロセスにより出力が正規化され、理解しやすくなります。

さらに、埋め込み空間についても説明しています。これは高次元空間で、似た意味の単語が集まる場所です。これにより、LLMは単語や概念の関係を理解することができます。

行列の乗算も重要な要素です。行列は異なる次元間の変換に使用され、ニューラルネットワーク内でデータがどのように処理されるかに影響を与えます。

最後に、ニューラルネットワークの機能は行列の乗算に簡略化でき、入力データを出力空間に投影する役割を果たします。

ジャイルズは、LLMの背後にある数学はそれほど複雑ではなく、高校で学ぶ概念に基づいていると結論づけています。次回の投稿では、これらのアイデアを基にLLMの動作をさらに詳しく説明する予定です。

技術企業のアンソロピックは、著者たちによって提起された集団訴訟を解決するために15億ドルを支払うことで合意しました。この訴訟では、同社が著者の書いた作品を無断で使用したと主張されています。この和解は、著者のコンテンツを技術で使用することに関する著作権の懸念に対処することを目的としています。

詳細については、ワシントン・ポストやロイターの完全な記事を読むことができます。

GitHubを運営するマイクロソフトの開発者たちは、AIツールであるCopilotの強制的な統合に対して不満を抱いています。多くのユーザーはCopilotを無効にしたいと考えていますが、GitHubからの対応は無視されていると感じています。この問題は、開発者たちがCopilotの侵入的な機能に圧力を感じる中で、Codebergのような代替のコードホスティングプラットフォームを検討する動きにつながっています。

Copilotに反対の声を上げている開発者のアンディ・マクルーアは、AI機能をオプトアウトするためのコミュニティの支持が高まっていると報告しています。懸念されているのは、コードの悪用や著作権の問題であり、一部の開発者は早急に変更がなければGitHubから離れる意向を示しています。

マイクロソフトがCopilotの成功を主張しているにもかかわらず、多くのユーザーはこのツールに対するコントロールの欠如に不満を感じており、顧客満足よりもAIの指標を優先していると考えています。不満が高まる中、ますます多くの開発者がGitHubから他のプラットフォームへの移行を検討しており、オープンソースコミュニティ内でのマイクロソフトやそのAI施策に対する長年の反感が強まっています。

要約がありません。

規律あるAIソフトウェア開発手法の概要

規律あるAIソフトウェア開発手法は、AIプロジェクトを開発するための体系的なアプローチです。この手法は、協力と体系的な制約に焦点を当て、コードの品質を向上させ、コードの膨張やアーキテクチャの不整合といった一般的な問題を減らすことを目的としています。

この手法の重要な概念の一つは「コンテキストの問題」です。AIは広範な要求に対処するのが難しく、これにより構造化されていないコードや重複したコード、一貫性のないアーキテクチャ、デバッグにかかる時間の増加が生じます。

手法は四つの段階に分かれています。第一段階は「AIの設定」で、AIの動作を管理するためのカスタム指示を設定します。第二段階は「協力的な計画」で、AIと共にプロジェクトの範囲や構成要素、タスクを体系的に定義します。第三段階は「体系的な実装」で、コードファイルを150行以下に保ちながら、一つのコンポーネントを順番に実装します。第四段階は「データ駆動の反復」で、テストから得たパフォーマンスデータを使用して最適化し、情報に基づいた意思決定を行います。

この手法の利点には、焦点を絞った質問がAIの応答を改善する「意思決定処理の向上」、小さなファイルがAIのタスク処理をより効果的にする「コンテキスト管理の向上」、仮定ではなくデータに基づいた意思決定を行う「実証的な検証」、定期的なチェックポイントと制約によって安定した開発を確保する「一貫したアーキテクチャ」が含まれます。

具体的なプロジェクトの例としては、使いやすいボット構造を提供する「Discordボットテンプレート」、プログラミング言語のランタイムエンジンである「PhiCodeランタイム」、回帰を検出するCI/CDシステム「PhiPipe」があります。

実装のステップは、まず「セットアップ」でAIを設定し、計画文書を共有し、プロジェクトの構造を確立します。次に「実行」としてベンチマークを行い、コンポーネントを順次実装します。最後に「品質保証」として、パフォーマンスやアーキテクチャの適合性を定期的に確認します。

この手法は、AIとの協力を強化し、体系的なプロセスと制約に従うことでプロジェクトの成果を向上させることを目指しています。特に信頼性とアーキテクチャの規律が求められる真剣なプロジェクトに対して効果的です。

Unreal Engineは多機能なプラットフォームですが、その複雑さがエディターの起動時間を遅くしています。Epic Gamesはライブコーディングや派生データキャッシュなどの解決策を導入しましたが、これらはプロジェクトごとに異なり、手動での作業が必要です。

最近の調査では、エディターの起動プロセスで約38,000のツールチップが生成されていることがわかりました。これが起動時間の長さに大きく寄与しています。いくつかの最適化によりツールチップのテキストに使われるディスクスペースは減少しましたが、生成されるツールチップの数が多いため、ほとんどのユーザーはセッション中に数個のツールチップしか使用しません。

パフォーマンスを向上させるためには、起動時にすべてのツールチップを生成するのではなく、必要なときに実際に作成することを提案しています。この変更は、同時に表示できるツールチップが1つだけであるため、ランタイムパフォーマンスに悪影響を与えることはありません。また、ツールチップの作成は非常に速いです。

全体として、起動時に生成される不要なツールチップの数を減らすことで、Unreal Editorの起動が大幅に速くなる可能性があります。

ビデオゲームのグラフィックスにおけるぼかし効果の実装について、WebGLという技術を用いてリアルタイムでレンダリングする方法が説明されています。まず、ぼかし効果は、現代のゲームやインターフェースにおいて重要な視覚効果であり、被写界深度やブルームなどが含まれます。これらの効果は、特定のピクセル周辺の色を平均化することで作り出されます。

リアルタイムでのぼかしを実現するためには、グラフィックスプログラミングにおいて数十年にわたる研究が必要でした。この記事では、各ピクセルに対してGPU上で動作するプログラムであるフラグメントシェーダーを使ってぼかし効果を実装する方法を探ります。

このプロセスでは、まず3Dシーンを中間画像（フレームバッファ）にレンダリングし、その後にぼかしなどのさまざまな効果をポストプロセッシングの段階で適用します。記事には、ユーザーが異なるぼかし効果を体験できるインタラクティブな例も含まれています。「シーン」モードでは全体的なぼかし、「ライト」モードでは光っている部分に焦点を当て、「ブルーム」モードでは柔らかい光の効果を作り出します。

パフォーマンスに関する考慮も重要で、テクスチャの読み込み回数がフレームレートに与える影響について詳しく説明されています。ユーザーは、スライダーやボタンを使ったインターフェースを通じて、さまざまなぼかしアルゴリズムやそれらがパフォーマンスや視覚に与える影響を試すことができます。

この記事は、グラフィックスプログラミングについての学びや探求を促し、専門知識がなくても理解できるように用語や概念の説明を提供しています。全体として、現代のウェブ技術を用いたリアルタイムグラフィックスにおけるぼかし効果の理解と実装のガイドとなっています。

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Java 25では、データ指向プログラミングに焦点を当てた新しい言語機能がいくつか導入されました。これにより、新しい開発者が使いやすくなり、スクリプトや自動化のためのJavaの利用が簡単になります。ホセ・ポーマールがこれらの機能について説明します。詳しい情報は「Road to 25」プレイリストもぜひご覧ください。

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著者は2017年にOrbiter 2016という宇宙飛行シミュレーターに触発され、自身のシミュレーターをClojureで作成することを決意しました。最初はC言語とGNU Guileを使って物理シミュレーションを試みましたが、Clojureのマルチメソッドや効率的なデータ構造に魅力を感じ、切り替えました。

約5年にわたり、著者はまず3Dの惑星描画や大気効果などの複雑な機能に焦点を当て、グラフィックスにはOpenGLを利用しました。ソフトウェアスタックにはClojure、LWJGL（グラフィックスと入力用）、Jolt Physics（車両の動力学用）、およびデータ処理用のさまざまなライブラリが含まれています。

大気の描画には事前に計算された散乱テーブルを使用し、詳細なシェーダーテンプレートがOpenGLのシェーダープログラムの管理を助けています。惑星のテクスチャはNASAのデータから得られ、異なる条件に応じて数千のマップタイルが生成されています。

プロジェクトではSkyfieldライブラリに基づいた太陽系の動力学も実装されており、著者は物理計算のためにC関数をCoffiというライブラリを使ってラップしました。

パフォーマンスの最適化にはZGCガベージコレクタやプロファイリングツールを使用しています。プロジェクトの構造はさまざまなコンポーネントのビルドや、LinuxおよびWindows用の実行ファイルの作成をサポートしています。

今後の作業では、制御面のグラフィックスや3Dコックピットの追加、さらにはモッディングサポートを行う予定です。ソースコードはGitHubで公開されており、興味のあるプレイヤーはゲームの更新情報を受け取るためにウィッシュリストに追加できます。

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著者は、自分の個人ウェブサイトを企業のサイトのように感じさせず、よりユニークで個人的なものにしたいと考えました。そのため、手書きの文字に似たフォントを作ることに決めました。

最初は、InkscapeやFontForgeといったオープンソースのツールを使ってフォントを作ろうとしましたが、特にFontForgeの使いにくいインターフェースに苦労し、プロセスが煩わしく感じました。これらのツールでの苦労の後、著者はCalligraphrという有料サービスを利用することにしました。このサービスでは、印刷したテンプレートに文字を書き、それをスキャンしてフォントを作成できます。

Calligraphrは使いやすく、著者は文字の間隔を調整したり、他の微調整を行ったりすることで、自分のフォントをカスタマイズできました。その結果、手書きのスタイルを反映し、小さいサイズでも読みやすいフォントが完成しました。著者は、Calligraphrの明確な価格設定とユーザーサポートを評価しました。特に、サブスクリプションが切れた後にフォントデータのバックアップを受け取ったことが印象に残りました。

要するに、著者はオープンソースのツールでの苦労を経て、Calligraphrを使ってウェブサイト用のカスタムフォントを成功裏に作成し、その体験を満足のいくものと感じました。

フェリス・フランケルはアニカ・バーゲスの著書「フラッシュ・オブ・ブリリアンス」をレビューし、科学や社会における写真の重要な役割を強調しています。この本は、写真が単なるイラストではなく、複雑なアイデアや社会問題を明らかにする強力な調査ツールであることを示しています。

バーゲスは、ニューヨークの貧困層の生活条件を捉えたジェイコブ・リースの写真など、歴史的な例を挙げて、言葉では表現しきれないものを伝える力を持つことを説明しています。しかし、彼女は写真の操作の可能性についても触れ、エドワード・マイブリッジの馬の動きの研究を例に挙げ、画像が特定の物語を提示するために選択的に配置されることがあると指摘しています。

このレビューでは、科学的な画像における明確さと正確さのバランスを理解することの重要性が強調されています。美しい画像は、その文脈や作成過程が明確でない場合、誤解を招く可能性があります。全体として、この本は画像が私たちの現実理解にどのように影響を与えるかを深く探求した作品です。

このテキストでは、コンピュータグラフィックスにおける不可能なオブジェクトを表現する新しい手法「メッシャーズ」について説明しています。不可能なオブジェクトとは、見た目はリアルでも実際には存在できない幾何学的形状のことで、アーティストのM.C.エッシャーが作り出したものに似ています。

現在の手法の問題点として、既存の技術では不可能なオブジェクトを切ったり曲げたりすることがあり、これにより形状が変わったり、ライティングや距離計算などのグラフィカルな操作が複雑になったりします。

メッシャーズは、不可能なオブジェクトを歪めることなく正確に描写できる特殊なメッシュ表現です。この手法は、離散外微積分と呼ばれる数学的アプローチに基づいています。

メッシャーズは、従来の3D位置を保存するのではなく、2D画面上の位置とエッジ間の深さの違いを記録します。これにより、視覚的な不可能性をより正確に表現することが可能になります。

メッシャーズは、スムージングや逆レンダリングなどの幾何学的処理タスクを可能にし、通常の形状を不可能な形状に変換しながら、その不可能性を維持することができます。

今後の研究では、さらなる応用や基礎となる数学について探求することが約束されています。

全体として、メッシャーズはコンピュータグラフィックスにおける不可能なオブジェクトを扱う新しい方法を提供し、理論的な洞察と実用的な応用の両方を示しています。

MentraOSは、スマートグラス向けに設計されたオープンソースのオペレーティングシステムです。このシステムは、Even Realities G1やMentra Mach 1、Mentra Liveなどのデバイスをサポートしています。

Mentra Storeでは、ユーザー向けにさまざまなアプリが提供されています。これには、ライブキャプション、メモ、カレンダー、翻訳機能などが含まれています。開発者にとっても使いやすく、オープンソースの特性により、接続の問題や互換性を気にせずに、対応するスマートグラス向けのアプリを作成できます。TypeScript SDKを使用することで、開発者は迅速にアプリを構築でき、スマートグラスのディスプレイやカメラなどの機能にアクセスできます。

MentraOSは、開発者とユーザーの協力を促進し、ユーザーがコントロールできる相互運用可能なパーソナルコンピューティング体験の創出を目指しています。

質問がある場合やコミュニティに参加したい場合は、メールでの連絡やDiscordサーバーへの参加が可能です。このプロジェクトは、興味のある誰でも貢献を歓迎しています。

MentraOSはMITライセンスのもとで提供されています。

このブログ記事では、著者がRaspberry Pi 4を使って自宅にDNSサーバーを設定する方法について説明しています。目的は、インターネット接続なしでも機能する自給自足のホームネットワークを作ることです。

DNSの役割は、ホスト名（例えば、jan.wildeboer.net）をIPアドレスに変換することです。ローカルDNSサーバーは、ネットワークデバイスを効率的に管理するために不可欠です。

ネットワークの設定には、3つの異なるIPネットワークが含まれ、DNSリクエストを転送するためにFritz Boxルーターが使用されます。ローカルドメインは「homelab.jhw」と名付けられています。

インストール手順としては、まずBINDと必要なユーティリティをインストールし、DNSトラフィックを許可するためにファイアウォールの設定を行います。

著者は、BINDに必要な4つの主要な設定ファイルについて説明しています。最初のファイルは「named.conf」で、これはDNSサーバーの主要な設定を含みます。次に「forward.homelab.jhw」があり、ホスト名をIPアドレスにマッピングします。「reverse.homelab.jhw」と「reverse2.homelab.jhw」は、IPアドレスをホスト名に戻すためのファイルです。

重要な設定の詳細として、すべてのDNSエントリはドット（.）で終わるようにし、解決の問題を避けることが必要です。また、変更を加えるたびにゾーンファイルのシリアル番号を増やすことで、エラーを防ぐことができます。

設定後、著者はDNSサーバーをテストし、ローカルホスト名が正しく解決されることを確認します。最後に、DNSサーバーを起動し、ブート時に自動的に実行されるように設定します。これにより、ネットワーククエリに常に応答できる状態が保たれます。

この記事は、自宅でDNSサーバーを設定するための報告と手順ガイドとして機能し、読者に実験し学ぶことを促しています。

2025年9月、著者は2023年製の中古日産リーフを購入しました。これは15年ぶりの新車です。これまでにミニバンやカムリなどのさまざまな中古車を運転してきましたが、短い通勤のためにより小型で効率的な車を求めていました。

著者は2012年にテスラを試乗し、電気自動車の運転体験を好みました。その経験をもとに、リーフの改善点や監視ツールを詳しく紹介する動画とGitHubプロジェクトを作成しました。OBD-IIデバイスを使ってバッテリーの健康状態を監視する方法も含まれています。

リーフを選んだ理由は主に手頃な価格であり、過度に贅沢ではなく、自分のニーズに合っているからです。ただし、リーフには特定の機能が欠けていたり、充電規格がやや古いといった制約もあります。それでも、著者はメンテナンスが少なく、自宅で充電できる便利さなど、電気自動車の利点を評価しています。

一方で、著者は電気自動車に伴う課題も認識しています。例えば、航続距離への不安や充電規格の違い、旅行時の計画が必要になることなどです。著者は古い車を下取りに出し、リーフに15,000ドルを支払いました。また、税金の還付を受けることを期待しています。

全体として、リーフは著者のライフスタイルに合っていますが、現在のインフラや価格の問題を考えると、すべての人に電気自動車を推奨するわけではありません。

ウェブサイトがあなたのブラウザを確認しています。もしこのウェブサイトの所有者であれば、問題を解決するためのリンクがありますので、クリックしてください。

著者はプロトコルバッファ（プロトバッファ）の使用に反対し、その設計が不十分で複雑すぎると述べています。いくつかの重要な問題を指摘しています。

まず、プロトバッファの型システムは混乱を招き、制約が多いため、効果的に使用するのが難しいと批判されています。著者は、現代の型システムを十分に理解せずに設計されたと考えています。

次に、プロトバッファには多くの機能がありながら、相互にうまく機能しないため、データ構造の定義が複雑になるという問題があります。これは設計上の選択ミスによるものとされています。

また、スカラー型とメッセージ型の扱いにも問題があります。スカラー型のフィールドは常にデフォルト値を持つため、フィールドが設定されたかどうかを判断するのが難しくなります。メッセージ型のフィールドは予期しない動作をすることがあり、バグを引き起こします。

さらに、プロトバッファは後方互換性と前方互換性を主張していますが、著者はこれが過度に許容的であり、意味のあるデータ構造を保証していないためだと指摘しています。

最後に、プロトバッファの厳格な性質はコードベースに混乱をもたらし、開発者がその制約に繰り返し対処しなければならない状況を生み出します。

全体として、著者はプロトバッファを採用することは問題を増やすだけであり、より堅牢な解決策を選ぶべきだと提案しています。

要約がありません。

フーリエ変換は、19世紀初頭にジャン＝バティスト・ジョゼフ・フーリエによって開発された数学的手法です。この手法は、複雑な関数をより単純な波の成分、つまり周波数に分解します。フーリエ変換は、これらの成分を研究する調和解析を含む、数学や物理学のさまざまな分野で重要な役割を果たしています。

フーリエの研究は、物体の熱分布を理解する必要性から始まりました。彼は、熱が単純な波の合計として表現できると提案しました。当初は同僚から懐疑的な目で見られましたが、彼のアイデアは後に検証され、信号処理やデータ圧縮、量子力学など多くの分野の基盤となっています。

フーリエ変換は、各周波数が元の関数にどれだけ寄与しているかを特定することで機能します。この手法は画像にも適用でき、JPEGファイルのような効率的なデータ圧縮を可能にします。1960年代に開発された高速フーリエ変換は、このプロセスをより迅速かつアクセスしやすくしました。

要するに、フーリエ変換は複雑な関数を分析し理解するために不可欠であり、技術や科学研究に広く利用されています。その影響は非常に大きく、数学の多くの分野はフーリエ変換なしでは大きく後退するでしょう。

テスラは「完全自動運転」の定義を更新し、車両の完全な自律性を約束しなくなりました。この変更は、自動運転技術に対するアプローチの変化を示しています。

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Apertus LLMには、4日前に更新された4つのアイテムが揃っています。

アダムのザックが、機械CADソフトウェアを支援するためのAIツールを紹介しています。このツールは、テキストや画像を3Dモデルに変換するブラウザベースのアプリで、オープンソースとして公開されています。

このツールの主な特徴は、自然言語や画像を入力として3Dモデルを生成できることです。また、調整可能なパラメータを持つOpenSCADコードを出力し、モデルを.STLまたは.SCAD形式でエクスポートすることができます。

技術的な詳細としては、会話とコード作成のために別々のエージェントを使用しています。ブラウザ内で完全に動作し、WebAssemblyとThree.jsを利用して3Dレンダリングを行います。複数のCADライブラリやカスタムテキストフォントにも対応しています。

このツールを公開する目的は、同様の機能に興味を持つ開発者のための基盤を提供することです。今後のアップグレードでは、ジオメトリのサポートを改善し、ユーザーインターフェースを強化して空間理解を向上させ、さらに多くのライブラリを統合して高度な機能を追加する予定です。コミュニティにはリポジトリをクローンし、開発に貢献することが奨励されています。

英語の文字をアラビア語の音に結びつける音声アラビア語キーボードを作りました。このキーボードには、特別な文字やハムザ、そして発音記号が含まれており、学習者やカジュアルなユーザーがアラビア語をより簡単に入力できるようにしています。

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この記事では、AppleシリコンのMac、特にMac mini M4 ProにおけるVisual Look Up（VLU）の電力とエネルギー使用について説明します。著者は、powermetricsというツールを使って、画像処理中のCPU、GPU、神経エンジン（ANE）の電力消費を測定しました。

主な発見は以下の通りです。

まず、VLUプロセス中の電力消費についてですが、CPUが全体の93%を占め、GPUとANEはそれぞれ4.6%と2.2%と、かなり少ない使用量でした。VLU中の総電力は約69ワットで、作業の間にかかったエネルギーは6.9ジュールでした。

次に、プロセスの所要時間ですが、VLUは約6.5秒かかり、最初の2秒間に最も多くの電力が使用されました。この時、CPUとANEが最も活発に動作していました。

最後に、VLUは非常に優れた性能を持っていますが、ハードウェアに対してそれほど多くの電力やエネルギーを要求しないことがわかりました。主な負荷はCPUが処理しており、神経エンジンの寄与は限られています。

VLUは強力に見えますが、実際にはAppleシリコンのMacにおいて非常にエネルギー効率が良いことが確認されました。

著者は、Hacker Newsのようなプラットフォームから始まり、Reddit、Substack、Twitterへと広がった16年間のオンラインコメント文化について振り返っています。最初はコメントをすることが楽しく、社交的で、議論のスキルを磨くことができ、さまざまな自分を表現する場でもありました。しかし、著者はこの関与が意味のある友情にはつながらなかったと結論づけています。コメント文化は、他人との交流を促進する一方で、実際のつながりを築くことを妨げていると気づいたのです。

著者は、真の友情を築くことの難しさを強調しています。それには多くの時間と努力が必要ですが、オンラインでのやり取りではそれが不足しがちです。著者は、オンラインプラットフォームが本当のつながりよりもエンゲージメントを優先しているため、社交的な交流が匿名の観客に対するパフォーマンスになってしまっていると主張しています。

最終的に、著者はコメント文化を離れることを決意しました。彼らは、短いオンラインのやり取りよりも、友人とのより深いつながりが必要だと認識しています。より充実した社会的経験を求めて、Discordのようなプラットフォームに移行する可能性を示唆しています。

ユーザーのbasketballguy999による「量子力学の簡潔な本」は、一般の読者を対象にした量子力学の簡単な紹介です。この本は、コンピュータサイエンス、工学、数学、物理学を学ぶ学部生や、量子力学に興味がある人々に向けられています。内容を理解するためには、線形代数、微積分、高校の物理の知識が必要です。現在、この本はGitHubで101のスターを獲得していますが、フォークされたりリリースされたりはしていません。

この記事では、AppleのMacクローンの歴史について説明しています。Macクローンとは、MacOSを動作させるために設計されたサードパーティ製のコンピュータです。1980年代、Appleが厳しい状況にあった時期に、クローンを許可するというアイデアは有望に思えましたが、最終的には裏目に出ました。

最初は無許可のクローンが登場しましたが、1990年代初頭にはAppleが公式にクローンのライセンスを提供し始めました。Power ComputingやUMAXなどの企業は、Appleの製品と直接競合するコンピュータを製造しました。Appleはこれにより市場が拡大することを期待していましたが、実際には価格競争が激化し、ブランド価値が薄れてしまいました。

チャック・コルビーのような重要な人物は革新的なMacの変換を行いましたが、Appleの厳しいライセンス方針は競争と革新を制限しました。1990年代半ばには、Windowsが市場シェアを拡大する中で、Appleはクローンに対する立場を再考しましたが、成功する戦略を見つけるのに苦労しました。

最終的に、クローンプログラムはAppleにとって意図した成長を達成することができず、ブランドの管理に関する課題を引き起こしました。スティーブ・ジョブズは後にクローンのライセンスを終了し、Appleの製品ラインにおけるコントロールと品質の重要性を強調しました。

JSTORは、学術アーカイブに特化した非営利団体で、1994年にアンドリュー・メロン財団からの初期資金で設立されて以来、大きな成長を遂げてきました。ケビン・ガスリーの指導の下、JSTORは特にインターネットを活用してサービスを拡充し、現在では2,800以上の学術雑誌へのアクセスを提供しています。世界中の14,000の図書館にサービスを提供し、年間1億2,000万件以上の問い合わせを管理しています。

JSTORの成功の要因にはいくつかのポイントがあります。まず、技術革新です。JSTORは早い段階からデジタルストレージに適応し、古い方法であるマイクロフィルムを拒否しました。次に、財務の安定性があります。組織は信頼性を確保し、成長を支えるために現金準備金を築きました。また、ユーザーとの関わりも重要です。JSTORは、ユーザーや出版社、図書館員からのフィードバックに基づいてサービスを設計しています。さらに、JSTORは営利目的のサービスとは異なり、公共の利益を優先し、適正な価格を維持することに注力しています。

しかし、JSTORはAIやオープンソース出版といった新たな課題にも直面しています。関連性を保つために、新しい技術やサービスに投資しており、一時的に赤字を出すことも厭いません。JSTORは、学術資料を守りながら、進化を続け、提供する価値を高めていくことを目指しています。

埋め込みの進化について説明します。埋め込みとは、機械学習において検索や推薦などのタスクに使用される数値的な表現です。数年前は、200から300次元の埋め込みが一般的でしたが、技術の進歩により変化しています。

埋め込みは、データの特徴（テキストや画像など）を数値で表現し、共通の空間で比較できるようにします。歴史的には、Word2Vecのような初期のモデルは約300次元を使用していましたが、2018年にBERTが登場すると、埋め込みのサイズは768次元に増加しました。これは、GPUでの効率的な計算が求められたためです。

現在では、一般的な埋め込みのサイズは大幅に拡大し、一部のモデルでは4096次元を使用しています。この成長は、HuggingFaceのようなオープンソースプラットフォームの台頭によって促進され、モデルの標準化と共有が進んでいます。

APIベースのモデルの普及により、埋め込みは商品化され、OpenAIなどの主要なプロバイダーは、より多くのトレーニングデータを用いて1536次元の大きな埋め込みを提供しています。MTEBのような公開ベンチマークを利用することで、異なる埋め込みモデルの比較が可能になり、さまざまなサイズや性能レベルが明らかになっています。

今後の展望としては、マトリョーシカ表現学習のような技術が埋め込みの効率を最適化するため、埋め込みサイズの成長が鈍化する可能性があります。一部の研究では、小さな埋め込みでも特定のタスクに対して効果的であることが示唆されています。

要するに、埋め込みの世界は、小型のカスタムモデルから、APIを通じてアクセス可能な大規模な標準化モデルへと進化しており、モデルのサイズ、性能、AIシステムにおける実用性の間でのトレードオフが続いています。

階層データ、特に映画情報をリレーショナルデータベースで管理する際の課題について説明します。映画データは、監督、ジャンル、キャラクターを持つ俳優など、複雑な構造をしています。このようなデータは、平面的なデータベース構造では簡単に表現できません。

データは異なる視点から見ることができ、例えば映画から俳優へ、または俳優から映画へと関係を辿る必要があります。このため、双方向の関係をナビゲートする能力が求められます。

SQLクエリを使用する際、関連情報を集めるために複数のステップが必要になることが多く、これが不整合な結果や煩雑なプロセスを引き起こすことがあります。この現象は「オブジェクト-リレーショナルミスマッチ」と呼ばれています。

オブジェクト-リレーショナルマッパー（ORM）は、データ処理を簡素化するために作られたツールですが、依然として複数のクエリを発生させることがあり、データの整合性を複雑にすることもあります。

最近のSQLの進化により、構造化データを直接生成できるようになり、単一のクエリでより効率的にデータを取得できるようになりました。これにより、データベースとサーバー間の往復が減少します。

データの利用ケースが進化する中で、私たちがデータを管理するために使用するツールも適応していく必要があります。これは、コンピュータの初期の頃からの変化するニーズを反映しています。

複雑なデータ関係をSQLで管理するのは煩雑ですが、最近の改善により効率的なクエリが可能になり、現代の要求に応じてツールを適応させることが重要です。

私の本「テクニカルデットの海を泳ぐ」の前半が、プレローンチ価格の0.99ドルで購入できるようになりました。詳細はこのリンクからご覧ください。私は2024年1月からこの本に取り組んでおり、ブログのアイデアを基にしています。2024年9月には、Gergely Oroszの「プラグマティックエンジニア」ニュースレターに抜粋が掲載され、貴重なフィードバックをいただき、さらに本を発展させる助けとなりました。この前半では私の初期の期待について述べており、後半ではチームやCTO向けの実践に焦点を当てる予定です。

要約がありません。

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この記事では、許可なくオンラインコンテンツを使用する大規模言語モデル（LLM）がもたらす課題について述べています。LLMは、robots.txtのようなアクセス制限を無視することが多く、著者は自分の作品を守るのに苦労しています。一部の開発者は、LLMがコンテンツにアクセスするのを防ぐためにrobots.txtを使用することを提案していますが、これは効果がありません。LLMはこれらのルールに従わないからです。

そのため、一部の著者は、自分の記事の「汚染された」または意味不明なバージョンを作成し、LLMを騙して誤った情報を使用させる方法をとっています。これは、検索エンジンが尊重するnofollowリンクを通じてアクセスできる歪んだり意味不明なコンテンツを公開することを含みます。このアイデアは、LLMを混乱させ、出力の質を低下させることを目的としており、著者の検索ランキングには影響を与えません。

著者は、この意味不明なコンテンツを生成する方法を共有しています。これには、ランダムな単語の置き換えや特定のコーディング技術が含まれています。多くの作家が同様の手法を採用すれば、LLMがより多くの意味不明な情報を生成するようになり、LLM企業がコンテンツの所有権を尊重するようになることを期待しています。

要するに、この記事は、著者が腐敗したコンテンツでLLMを欺くことで自分の作品を守るための創造的な戦略を示し、作家同士の協力やこれらの手法の改善を呼びかけています。

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ネパール政府は、FacebookやX、YouTubeなどの主要なソーシャルメディアプラットフォームをブロックする計画を発表しました。これは、当局が定めた登録要件を満たさなかったためです。この措置は、オンライン上のヘイトスピーチや噂、サイバー犯罪を減少させることを目的としています。政府はこれらのプラットフォームに対して、登録と現地の連絡先を提供する期限を設けましたが、TikTokやViberのような一部のプラットフォームのみがこれに従いました。

デジタル・ライツ・ネパールは、政府の行動を批判し、公共の権利を侵害していると指摘しました。また、これは管理的なアプローチを反映しているとも述べています。以前、ネパールはオンライン詐欺などの問題を理由に他のプラットフォームへのアクセスを制限したことがあります。このようなソーシャルメディア規制の強化は、誤情報やオンラインの安全性に対する懸念から、世界中のさまざまな国でも見られる傾向です。

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Debianは、2025年9月6日に「trixie」と呼ばれる安定版のバージョン13.1をリリースしました。このアップデートには、いくつかのパッケージに対するセキュリティ修正や重要な修正が含まれていますが、Debian 13の新しいバージョンではありません。ユーザーは、元のインストールメディアを置き換えることなく、Debianのミラーを使用して既存のインストールをアップグレードできます。

このアップデートでは、さまざまなパッケージにわたるセキュリティ問題が解決されています。また、LinuxカーネルやLibreOfficeの重要なバグ修正、GitやImagemagickなどのソフトウェアに対するセキュリティ関連のアップデートも行われました。新しいインストールイメージは近日中に提供される予定です。一方で、セキュリティ上の問題から「guix」というパッケージは削除されました。インストーラーもこれらの変更を反映するように更新されています。

パッケージの変更に関する詳細は、Debianの変更ログやその他のリソースを通じて確認できます。さらに質問がある場合は、Debianチームの公式ウェブサイトから連絡を取ることができます。

その人が完全に正しいことが強調されており、「絶対に正しい」というフレーズが繰り返されています。また、クロード・コードは今日は何も言わなかったことも言及されています。

Realtekは、RTL8127 10GbE PCIeネットワークインターフェースカード（NIC）とM.2モジュールを発表しました。これらは約35ドルから購入可能で、高速イーサネット接続のための手頃で低消費電力の選択肢として紹介されています。

Auvidea M20E M.2モジュールは、RTL8127チップセットを搭載し、M.2 Key-Eインターフェースを介して接続します。このモジュールは、エッジコネクタから電源を供給するか、Power over Ethernet（PoE）を使用して電力を供給できます。ただし、価格は予想以上に高く、約99.99ユーロから112.99ユーロの範囲です。

パフォーマンスについては、ユーザーから良好な評価が寄せられており、あるユーザーはモジュールを使用して7,400 Mbpsの速度で問題なく動作したと報告しています。

さらに、より手頃な価格のRTL8127 PCIeカードがAlibabaなどのプラットフォームで約35ドルで販売されています。初期のレビューでは、安定しており、競合製品よりも消費電力が少ないとされています。

全体として、RealtekのRTL8127製品は注目を集めており、今後さらに多くの選択肢が登場することが期待されています。

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この記事では、UTF-8シーケンスをデコードする方法について、長さを調べるためのルックアップテーブルを使用することで、コードの複雑な分岐を避ける手法が説明されています。以下は、主要なポイントを簡潔にまとめたものです。

UTF-8デコードの最初の部分では、UTF-8をデコードする意味について説明され、次の部分ではシーケンスの長さを決定することに焦点が当てられています。

ルックアップテーブルを使用すると、UTF-8シーケンスの長さを決定するプロセスが簡素化されます。このテーブルは、リードバイトの値（シーケンスの最初のバイト）を対応する長さにマッピングします。バイト値は256通り（0から255）しかないため、このテーブルはハードコーディングすることが可能です。

リードバイトの範囲については、1バイトのシーケンスは0x00から0x7F（0-127）で長さ1に対応し、2バイトのシーケンスは0xC0から0xDF（192-223）で長さ2に、3バイトのシーケンスは0xE0から0xEF（224-239）で長さ3に、4バイトのシーケンスは0xF0から0xF7（240-247）で長さ4に対応します。また、無効なリードバイトは0x81から0xBFおよび0xF8から0xFFの範囲が無効とされ（長さは0）、さらに0xC0から0xC1および0xF5から0xF7も無効です。

記事では、ルックアップテーブルを使用してリードバイトに基づくシーケンスの長さを返す関数のコードスニペットも提供されています。

ルックアップテーブルを使用することでコードの分岐を避けることができますが、256バイトの配列を導入するため、キャッシュの問題によりパフォーマンスに影響を与える可能性があります。

次回は、ルックアップテーブルを使用せずに分岐を減らすさらなる方法について探ります。

オーストラリアで日焼け止めに関するスキャンダルが発覚しました。多くの人気ブランドの日焼け止めが、広告で謳われているほどの紫外線防止効果を持っていないことが明らかになりました。この問題は、世界で最も皮膚癌の発生率が高いオーストラリアで特に怒りを引き起こしています。消費者団体のChoice Australiaが20種類の日焼け止めをテストしたところ、16種類が表示されているSPF値を満たしていないことが分かりました。これには、ウルトラバイオレットやニュートロジーナ、バナナボートなどの有名ブランドも含まれています。

ユーザーの一人であるラッチさんは、自分が使用していた日焼け止めが皮膚癌から守ってくれなかったことに衝撃を受け、基底細胞癌の手術を受けることになりました。この騒動は、製品のリコールや保健当局による調査、さらには厳しい規制を求める声を引き起こしています。それでも、一部の専門家は、パニックが過剰である可能性があると指摘しています。正しく使用すれば、多くの日焼け止めは依然として皮膚癌に対して効果的な保護を提供するからです。

このスキャンダルは、日焼け止めのテストや規制に関する問題を浮き彫りにし、消費者が十分な量の日焼け止めを塗り、他の防護策と組み合わせて使用する必要性を強調しています。

AdamWは言語モデルのトレーニングにおいて主要な最適化手法となっていますが、他の最適化手法が1.4倍から2倍速いと主張されることもあります。しかし、公平な比較が難しい理由として、主に二つの問題があります。一つはハイパーパラメータの調整が一貫していないこと、もう一つは評価方法が不十分であることです。これらの問題を探るために、著者たちは異なるモデルサイズ（0.1Bから1.2Bパラメータ）やデータとモデルの比率において、10種類の深層学習最適化手法を研究しました。

主な発見としては、各最適化手法にはそれぞれ最適なハイパーパラメータが必要であり、すべてに同じ設定を使うと不公平な結果を招くことが挙げられます。また、多くの最適化手法が適切に調整されたAdamWに対して実際に速いとされる利点は、しばしば主張されているほど大きくなく、モデルが大きくなるにつれてその利点は減少し、最大モデルではわずか1.1倍速くなるに過ぎません。さらに、初期のトレーニングチェックポイントに基づいて最適化手法を評価することは誤解を招く可能性があり、トレーニングが進むにつれて性能が変化することがあります。

研究の結果、MuonやSoapのような最も速い最適化手法は、勾配を調整するために行列ベースの手法を使用しています。しかし、これらの速度の利点はモデルサイズが大きくなるにつれて減少し、小さなモデルでは1.4倍速いものの、大きなモデルではわずか1.1倍速くなるにとどまります。

Rasterizerは、iPhoneとMac向けに開発されたGPU加速の2Dベクターグラフィックスエンジンです。Adobe Flashに触発されており、10年の開発を経て、CPUレンダリングに比べて最大60倍の速度を実現しました。これにより、ユーザーインターフェースにおけるベクターアニメーションに最適です。

現在のバージョンはmacOS向けにC++ 11とMetalを使用して設計されていますが、互換性のあるGPUであれば他のプラットフォームでも動作します。iOS版も計画されています。デモアプリでは、ユーザーがSVGやPDFファイルを開き、ページを移動し、キャンバスを簡単に操作できるようになっています。

主な特徴としては、パスオブジェクトにPostscriptモデルを採用し、さまざまな塗りつぶしルールやストロークをサポートしています。また、描画パラメータを管理するためにSceneおよびSceneListオブジェクトを使用しています。ラスタライズは、塗りつぶされたパスに対して2段階で行われ、ストロークされたパスにはGPU三角形分割を用いて直接行われます。ピクセル面積のカバレッジやジオメトリ処理に関する効率的な技術も実装されています。

このライブラリは、個人使用向けのzlibライセンスのもとでオープンソースとして提供されており、いくつかのサポートライブラリに対してクレジットが与えられています。

SYSTEM•ILLUMINATIONへようこそ。ここでは、OmniOS（illumOSの一種）上でRustlerライブラリのデバッグを行った経験を共有します。この文書は、私自身の学びの記録であり、illumOSやSolarisシステムを探求する他の人々のためのリソースでもあります。

illumOSへの移行についてですが、以前小さなサーバーで使用した経験から、illumOSを探求することに決めました。個人プロジェクトのKatarinekoでは、普段のLinux環境ではなくillumOSを選びました。KatarinekoはElixirで構築されており、パフォーマンス向上のためにRustで書かれたネイティブ実装関数（NIF）を使用してRustlerライブラリで統合しています。

NIFのデバッグを始めた当初はすべてが正常に動作しているように見えましたが、NIFが読み込まれていないというエラーが発生しました。これを調査するために、Solarisにある動的トレースツールであるdtraceを使用しました。dtraceを使うことで、システムの挙動を観察し、特定のシステムコールや関数をトレースするスクリプトを書くことができます。私はNIFの共有ライブラリの読み込みをトレースするスクリプトを作成しました。

NIFの読み込みプロセスには共有ライブラリとErlNifEntryという構造体が関与しており、NIF関数に関する詳細が含まれています。調査の結果、関数がillumOSの下で正しく登録されていないことが分かりました。RustlerライブラリがNIF関数を正しく設定できていないのは、RustのマクロがillumOSのリンカーとどのように相互作用するかに問題があったためです。

問題の根本原因は、共有ライブラリ内に複数の.init_arrayセクションが存在し、NIFの初期化が正しく行われなかったことに起因しています。illumOSのリンカーがこれらのセクションを正しく処理できていませんでした。私はELFファイルの動的セクションエントリを調整し、正しい.init_arrayを指すようにすることで問題を解決しました。

この問題は、特定のRust属性を使用したことが原因で、関数が別々のリンケージセクションに配置されてしまったことから生じました。解決策としては、illumOS用に異なる属性を使用することが必要です。今後、他のユーザーのためにこの問題を軽減するためにRustlerライブラリへの変更を提案する予定です。

この要約は、illumOSにおけるNIFのトラブルシューティングの過程を示し、LinuxからillumOSへの移行時に直面した課題を強調しています。

FUGCは、Fil-Cプログラミング言語で使用される高度なガベージコレクタです。その主な特徴は以下の通りです。

FUGCは複数のスレッドを使用して動作し、メモリのマークとスイープを迅速に行います。特にコア数が多いシステムでは、プログラムを一時停止することなく、並行して動作します。

プログラムを完全に停止させることなく、「ソフトハンドシェイク」を利用してスレッドにバックグラウンド作業を依頼します。これにより、最小限の中断で済みます。

FUGCはスレッドのスタックを繰り返しスキャンし、オブジェクトをマークします。これにより、ポインタを見逃すことがなく、複雑な障壁を回避し、システムの効率を高めます。

ダイクストラバリアという仕組みを使い、マークフェーズ中に新たに作成されたポインタが正しくマークされるようにします。この際、ロードバリアは必要ありません。

FUGCは、移動することなくすべての到達可能なオブジェクトを正確に特定します。これにより、並行処理が簡素化され、同期の問題が減少します。

収集中に到達不能になるオブジェクトは、即座に解放されることができます。

FUGCはセーフポイントを使用して、ガベージコレクション中の安全なメモリアクセスを確保し、競合状態を防ぎます。

スイーププロセスは最適化されており、マークよりも迅速に行われ、通常は全体の収集時間の5%未満で済みます。

ボーナス機能として、オブジェクトを安全に解放でき、解放されたオブジェクトにアクセスするとトラップが発生し、メモリの誤使用を防ぎます。また、Javaに似たカスタムファイナライザを設定することができます。さらに、弱い参照や弱いマップをサポートしており、JavaScriptの弱い参照と似た機能を持っていますが、いくつかの違いがあります。

FUGCはメモリ管理に関して強力な安全性を提供し、解放されたメモリへのアクセスに伴うリスクを最小限に抑え、効率的なガベージコレクションプロセスを実現します。

ヘイリー・サマービルは、ソーシャルメディアで@haileysというハンドルネームを使っている人物です。

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「バイブコーディング」という概念について述べられています。これは、広範な技術知識がなくても迅速に製品を開発することを指します。著者のパウェル・ブロジンスキーは、開発のスピードが製品成功の主なボトルネックと誤解されがちだと主張しています。彼は、顧客のニーズを理解し、アイデアを検証することがより重要であると強調しています。

プロトタイピングと構築の違いについても触れています。プロトタイピングはアイデアをテストするのに役立ちますが、一時的なものであり、品質が低いことが多いです。一方、成功する製品は、顧客を維持するために常に価値と品質を提供しなければなりません。

成功する製品開発は、事前に定められた道筋ではなく、実験を通じて進化します。アマゾンやグーグルのような企業は、多くのアイデアを試し、多くは失敗した後に成功を見つけています。

製品開発における本当の課題は、アイデアや変更が成長や顧客の維持につながるかどうかを検証することです。このプロセスは、開発のスピードに関係なく時間がかかることがあります。

コミュニケーションの問題も重要です。コミュニケーションが不十分だと誤解や再作業が生じ、コストや時間が増加します。協力の複雑さは、プロジェクトの見積もりをさらに難しくします。

著者は、コーディングのスピードが問題ではないと主張しています。速くコーディングすることが必ずしも良い製品につながるわけではなく、スピードに頼ると再作業や複雑さが増す可能性があります。

バイブコーディングには限界があります。技術的な専門知識がなくても迅速な結果を得られる一方で、再作業や誤解が増え、最終的には製品開発プロセスが複雑化することがあります。

成功する製品を作るには、単に迅速なコーディングだけでは不十分で、徹底した検証、明確なコミュニケーション、そして品質への注力が必要です。

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Tempoは、特に支払いのために作られた新しいブロックチェーンです。StripeやParadigmなどの大手企業からの意見を取り入れて、金融や技術の分野での他の企業と共に開発されました。Tempoは主要なステーブルコインをすべてサポートしており、企業が迅速で低コストのグローバルな取引を行うことを可能にします。

Tempoの主な特徴には、支払い専用に設計されていることが挙げられます。他のブロックチェーンとは異なり、Tempoは実際の支払いニーズに特化しています。また、1秒間に10万件以上の取引を処理できるため、リアルタイムでの支払いが可能です。取引手数料は非常に低く、どのステーブルコインでも支払うことができます。さらに、取引の詳細はプライバシーが保たれつつ、規制に準拠しています。

Tempoは、国際送金やグローバルな支払い、マイクロトランザクションなど、さまざまな支払いシナリオで利用できます。大規模な金融業務を行う企業にとって、スケーラブルで効率的なインフラを提供することを目指しています。

開発者は、許可のないブロックチェーンであるTempo上にアプリケーションを構築することができ、現在は選ばれたパートナーと共にテスト段階にあります。

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このテキストは、さまざまなパターンや形を含む複雑なASCIIアートのコレクションのようです。これらのデザインは、異なる物体やキャラクター、あるいは抽象的な概念を表している可能性がありますが、明確なメッセージやテーマは示されていません。内容の中心は、特定の情報やアイデアを伝えることではなく、視覚的な創造性にあるようです。

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年齢確認（AV）法がイギリス、アメリカ、EUなどの国々で導入されています。これらの法律は、未成年者が成人向けコンテンツにアクセスするのを防ぐことを目的としていますが、効果が薄く、負担が大きいと批判されています。

年齢確認とは、オンラインプラットフォームがユーザーの年齢を確認するために、身分証明書のアップロードやクレジットカードの確認などの方法を用いることを指します。一見合理的に思えますが、実際には効果的であるという証拠はなく、ユーザーはこれらの確認を回避できる他のサイトに移動することが多いです。

AV法の導入により、成人向けサイトのユーザー数が大幅に減少し、経済的損失が生じると予想されています。多くのユーザーが規制のない危険なプラットフォームに移行する可能性があります。この法律は、小規模な成人ビジネスに特に影響を与え、大手のメインストリームサイトは免除されるため、これらの規制の真の目的について疑問が生じます。

著者は、AV法は子供を守るためのものではなく、成人産業を攻撃する手段であると主張しています。AVに反対する意見は、子供の安全に関する感情的な議論で抑えられることが多いですが、AVの効果を支持する証拠は不足しています。

著者は、サイトベースのAVの代わりに、デバイスレベルでの親の管理機能を導入することを提案しています。これにより、未成年者を守る効果が高まり、ユーザーのプライバシーを損なうこともありません。

このテキストでは、ポルノに関する社会的なパニックについても触れ、過去のメディアコンテンツに対する道徳的パニックと類似していると指摘しています。成人向けコンテンツが未成年者に有害であるという主張には限られた証拠しかなく、結論が不明確であることを問題視しています。

国別の見解として、イギリスではAV法が冗長で効果が薄いと批判されています。アメリカでは、最近の最高裁判所の判決によりAV法に対する保護が弱まり、州が十分な監視なしにこれを課すことが可能になっています。フランスでは、AVの実施が特に欠陥が多く、成人サイトにとって負担が大きいとされています。EUでは、新しい規制が成人向けコンテンツを特にターゲットにしていると見なされており、メインストリームのプラットフォームはほとんど免除されています。

現在のAV法に対するアプローチは、恐れや誤情報に基づく合理的な政策決定の失敗を反映しています。著者は、これらの規制が検閲の増加や成人産業のユーザーやコンテンツクリエイターに対する害をもたらすと警告しています。全体として、AVは複雑な問題に対する誤った対応であり、より多くの害をもたらす可能性が高いと描写されています。

Carbonylというプロジェクトについて説明します。このプロジェクトは、HTMLをSVGに変換し、Chromeのフォークを使用して端末で直接表示することを目指しています。

端末での描画方法についても触れています。エスケープシーケンスを使ってカーソルを移動させたり、テキストの色を変更したり、Unicode文字を使ってピクセルを描画する方法が説明されています。

テキストの描画プロセスでは、C++でデバイスを作成し、テキストをキャプチャして端末に送信します。これにより、テキストが正しく表示され、以前の内容と重ならないようにします。

ブラウザは、制御シーケンスを使用して端末内のマウスの動きやクリックを追跡できるため、ユーザーとのインタラクションが可能です。

初期の実装ではCPU使用率が高く、描画の非効率性が問題となりました。現代のブラウザは、セキュリティとパフォーマンスを向上させるために、タスクを異なるプロセスに分けています。

このプロジェクトでは、Mojoというシステムを使用して、レンダラーとブラウザプロセス間の通信を行い、テキスト描画を効率的に処理します。これにより、コストのかかる往復通信を避けることができます。

レイアウトと描画に関しては、等幅フォントでのテキスト描画や、端末内での適切なレイアウトを確保するための表示スケールの管理が課題となっています。

色の扱いについては、端末で使用するためのRGB色の変換方法が説明されており、異なる端末環境での真の色のサポートに関する問題にも触れています。

Carbonylは、表示中のページに基づいて端末ウィンドウのタイトルを設定できるため、ユーザー体験が向上します。

最後に、著者はこのプロジェクトで使用されているプログラミング言語Rustに対する熱意を表現し、今後の投稿で取り上げる予定のトピックについても触れています。

全体として、この記事は端末ベースのウェブブラウザを開発する際の技術的な課題とその解決策について詳しく述べています。

このテキストは、宇宙に関するトピックを扱ったウェブサイトの簡単な概要のようです。宇宙飛行学や天体物理学に関するセクションが含まれています。また、ジョナサンという名前の個人ページや、宇宙の物体のカタログ、人間の宇宙飛行に関連するリストもあります。さらに、「ジョナサンの遺産」という言葉があり、これは彼の分野における貢献や業績を指していると思われます。

ウィキペディアは、最大かつ最も利用されているオンライン百科事典として、さまざまな政治団体や影響力のある人物からの批判や注目を集めています。迅速な更新と共同編集のプロセスで知られるウィキペディアは、信頼できる情報源としての評判を築いてきました。しかし、最近の出来事、特にイーロン・マスクが集会で行った物議を醸す行動が、サイト上での現在の出来事の記録方法についての議論を引き起こしました。

ウィキペディアの編集者たちは、中立性と検証可能性に焦点を当てた確立されたプロセスを通じて、内容に関する複雑な対立を解決しています。その成功にもかかわらず、ウィキペディアのモデルは、特に保守派からの政治的圧力によって脅かされています。マスクはウィキペディアを「ウォークペディア」と呼び、その資金を削減するよう求めており、これはその客観性に疑問を呈するさまざまな政府関係者の意見と一致しています。

ウィキペディアの独自の構造は、世界中の多様な編集者からの貢献を可能にし、特定の政治的影響を受けにくくしています。しかし、このオープンさは、編集者への嫌がらせや、特定のイデオロギーを反映させようとする試みなどの課題も招いています。特に、イスラエルとパレスチナの対立のような政治的に敏感なトピックでは顕著です。

ウィキペディアの中立性を巡る戦いは、誤情報が蔓延する時代における事実や物語に関する社会的な闘争を反映しています。これらの課題にもかかわらず、合意形成に基づくモデルは、現実の共有理解を維持するために重要です。サイトの創設者や編集者は、外部からの圧力に対抗し、信頼できる情報源としての役割を維持するために、基本原則を守ることの重要性を強調しています。

AIやソフトウェアツールの急速な進化により、コーディングはこれまで以上に迅速になり、製品や機能の生成が容易になっています。しかし、このスピードにもかかわらず、多くのソフトウェアプロジェクトは期待に応えられず、予算超過やユーザーの不満が生じています。問題の本質は、コーディングの速さではなく、開発プロセスにおける明確な方向性や理解の欠如かもしれません。

1990年代後半に開発されたエクストリームプログラミング（XP）は、学習と協力を向上させるために、むしろスピードを落とすことを重視しています。ペアプログラミングなどの実践は、即時の成果を減少させるかもしれませんが、チームの理解、品質、信頼を高める効果があります。XPは、適切なチェックなしに急速にコーディングを行うことで生じる未検証の論理や複雑なコードといった問題を防ぐために設計されています。

AIツールは迅速にコードを生成できますが、未検証で脆弱なソフトウェアを生み出すリスクも伴います。そのため、ソフトウェア開発における人間的な側面、つまりコミュニケーション、フィードバック、尊重が依然として重要です。XPの基本的な価値観は、シンプルさ、協力、適応性を促進しており、ソフトウェアの提供が進化し続ける中で不可欠です。

歴史的なデータによれば、アジャイルやDevOpsのような技術や手法が進化しても、信頼できるソフトウェアの提供においては改善がほとんど見られません。したがって、AIの進展に伴い、人間中心の実践やチーム内での明確なコミュニケーションを優先することが重要です。

今日の迅速なコーディング環境において、XPを再評価することは有益かもしれません。スピードだけに焦点を当てるのではなく、協力と理解を通じて正しい製品を構築する重要性を強調しています。

著者は「Inception」というパズルについて紹介しています。これは、Rustというプログラミング言語のライブラリで、構造的帰納法を使って振る舞いを簡単に共有できるようにします。従来は、各振る舞いごとに別々のマクロが必要でしたが、Inceptionを使うことで、1つのマクロで複数の振る舞いを有効にできます。これにより、実行時のリフレクションを避け、マクロ展開と同様の効率を保つことができます。

現在の実装には限界があり、理想的ではありませんが、CloneやEqといった一般的な振る舞いの例を通じてこの概念を示しています。著者は、コードが慣用的でないため改善が難しいことを懸念していますが、他の人々がこのプロジェクトに興味を持ってくれることを願っています。

OpenAIの研究は、言語モデルにおける「幻覚」の問題に取り組んでいます。幻覚とは、モデルが自信を持って誤った情報を生成する現象です。GPT-5などの改善が見られるものの、幻覚は依然として大きな課題です。この研究では、現在の評価方法がモデルに不確実性を認めるのではなく、答えを推測することを促していると指摘しています。これは、学生がテストでゼロ点を避けるために推測するのに似ています。その結果、モデルは正直さよりも正確さを優先し、幻覚が増えることになります。

研究は、これらの誤りを減らすためには、評価方法が自信を持った誤った答えに対して不確実な答えよりも厳しくペナルティを課し、不確実性を表現することを評価するべきだと提案しています。幻覚が生じるのは、言語モデルが膨大なテキストから学習する際に、真偽を示す明確なラベルがないため、正しい情報と誤った情報を区別するのが難しいからです。

重要な点として、幻覚はモデルからの誤解を招くが自信に満ちた発言であること、現在の評価が不確実性を認めるのではなく推測を促進していること、より良い評価方法は謙虚さと正確な不確実性を評価するべきであること、モデルの正確性の向上だけでは幻覚を排除できないことが挙げられます。なぜなら、いくつかの質問は本質的に答えられないからです。

全体として、GPT-5のようなモデルは進展を示していますが、幻覚をさらに最小限に抑えるためには引き続き努力が必要です。

このテキストは、プロダクトマネージャー（PM）がAIエージェントを構築する際のガイドです。高度な機能を持っていても、ユーザーに受け入れられるとは限らないことが強調されています。あるPMは、自身のAIエージェントが簡単なタスクではうまく機能したものの、ユーザーが複雑な問題に直面した際には失敗し、結果としてフラストレーションを感じて放棄された経験を共有しています。

記事では、PMが考慮すべきAIエージェントのアーキテクチャの4つの層について説明しています。

まず、コンテキストと記憶です。エージェントがユーザーについてどれだけの情報を記憶しているかが、ユーザー体験に影響を与えます。記憶が多いほど、ユーザーのニーズをより良く予測できるようになります。

次に、データと統合です。エージェントが接続するシステムが、その有用性や複雑さに影響を与えます。すべてを一度に接続しようとするよりも、いくつかの重要な統合から始める方が効果的です。

三つ目は、スキルと能力です。エージェントが実行すべき具体的な機能です。多くの機能を持つことよりも、適切な能力を持つことが重要です。

最後に、評価と信頼です。成功をどのように測定し、ユーザーに伝えるかがポイントです。エージェントが常に正しいと主張するのではなく、不確実性を認めることで信頼が築かれます。

また、記事では、シンプルな単一エージェントシステムからより複雑な協調アーキテクチャまで、エージェント開発のさまざまなアーキテクチャアプローチについても触れています。ユーザーは、自分の限界を透明に伝えるエージェントをより信頼しやすく、信頼を築くことが採用にとって重要であると結論づけています。今後の議論では、AIエージェントの自律性やガバナンスについても探求される予定です。

2025年9月3日、PolarsはPolars Cloudを正式に発表しました。これはAWS上で利用できる管理型データプラットフォームで、分散エンジンがオープンベータ版として導入されました。Polars Cloudを利用することで、ユーザーはリモートでPolarsのクエリを実行でき、データ処理のスケーリングが容易になります。

主な特徴として、まずリモート実行が挙げられます。これにより、ユーザーはクラウド上でクエリを実行でき、インフラの管理が不要になります。また、分散エンジンは複数のスケーリング戦略（水平、垂直、対角）をサポートしており、さまざまなデータ処理ニーズに対して柔軟かつ効率的です。さらに、単一のAPIを通じて、ローカルからクラウドへのシームレスなスケーリングが可能で、コストと複雑さを軽減します。

今後の機能としては、オンプレミスサポートの提供計画があります。これにより、企業内での利用が可能になります。また、ライブクラスターのダッシュボードが新たに導入され、クラスターのパフォーマンスに関する詳細な情報が得られます。タスクのオーケストレーション機能も追加され、Polars Cloud内でクエリをスケジュールし、既存のツールと統合できるようになります。さらに、負荷に応じた自動スケーリング機能も開発中です。データセットの整理が改善され、Icebergテーブル形式のサポートも含まれます。最後に、他の地域への展開も計画されており、パフォーマンスの向上が期待されています。

ユーザーはAWSでPolars Cloudにサインアップするか、オンプレミスソリューションに申し込むことで利用を開始できます。今後のコミュニケーションで、さらなる更新や機能についてお知らせします。

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この記事では、クレジットスコアやソーシャルメディアのエンゲージメント、ライドシェアの評価など、私たちの行動を追跡するさまざまなスコアリングシステムが、どのように社会的信用システムのように機能しているかについて述べています。人々は社会的信用を中国のような抑圧的な政府システムと結びつけがちですが、西側諸国にも同様の実践が存在していることが強調されています。ただし、それはあまり明確ではありません。

まず、社会的信用とは、個人の行動を評価する指標であり、サービスや機会へのアクセスに影響を与える可能性があることが説明されています。アメリカでは、UberやLinkedIn、Amazonなどのプラットフォームがユーザーの行動を追跡し、スコアを付けています。このスコアは、仕事の機会やローンの適格性など、日常生活のさまざまな側面に影響を与えます。

中国の社会的信用システムについても触れられており、一般的に考えられているほど広範囲ではなく、主に金融行動に焦点を当てていることが明らかにされています。西側の行動スコアリングシステムは現在、断片的であり、相互に直接影響を与えることはありませんが、将来的にはこれらのシステムが相互に関連する可能性があると指摘されています。

また、西側のシステムは透明性に欠けていることが問題視されています。中国の明確なスコアリング基準とは異なり、西側のシステムではユーザーが自分のデータがどのように使われているかを理解するのが難しいのです。技術が進化する中で、これらのシステムが透明で責任あるものになるのか、それとも隠れたままでいるのかという疑問が生じています。この記事では、スコアリングシステムのルールを知ることが、個人を力づけることにつながる可能性があると示唆されています。

要するに、私たちはすでに社会的信用システムの一部であり、これを認識することで、技術やサービスとの関わりをより理解しやすくなるでしょう。

Hypr MCPのエンジニア、ヤコブ・シュタイナーは、既存のコードを変更せずにMCPサーバーにOAuth認証を追加する方法を説明しています。モデルコンテキストプロトコル（MCP）は、大規模言語モデル（LLM）のための標準であり、OAuth2に基づいた認可フレームワークを導入しました。しかし、このフレームワークを実装するのは、既存のアイデンティティプロバイダー（IdP）との互換性の問題から難しい状況です。

重要なポイントは以下の通りです。まず、MCPサーバーゲートウェイは、MCPサーバーにOAuth2サポートを追加するリバースプロキシです。次に、多くのIdPは主にOpenID Connect（OIDC）をサポートしており、OAuth2には対応していないため、必要な拡張機能（認可サーバーメタデータや動的クライアント登録）の実装が難しくなります。さらに、必要な拡張機能をサポートするIdPとして見つかったのはKeycloakですが、CORS設定に制限があります。

著者は、柔軟性のあるgRPC APIを提供するDexをIdPとして使用したカスタムソリューションを構築しました。実装手順としては、まずGoを使って基本的なリバースプロキシを設定し、ウェブクライアント用にクロスオリジンリソースシェアリング（CORS）を追加します。次に、OAuth2ミドルウェアを実装してアクセストークンを検証し、保護されたリソースサーバーのエンドポイントを作成してIdPのメタデータをプロキシします。また、オンデマンドでクライアントを作成できるように動的クライアント登録を実装し、リクエストに必要な認可スコープが含まれるようにします。

テストのために、「MCP, Who am I?」というシンプルなオープンソースのMCPが作成されました。ブログでは、認証を簡単に追加するためのカスタムMCPサーバーゲートウェイの重要性が強調されています。著者はこのソリューションの採用を促し、さらなる探求のためにGitHubプロジェクトへのリンクを提供しています。

詳細については、Hypr MCP GatewayのGitHubページを訪れてください。

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人物であり、文化に関する議論への貢献で知られています。彼の退任は、彼が司会を務めてきた番組の一つの時代の終わりを意味します。

Goto 10は、アタリの愛好者向けのニュースレターで、アタリのビデオゲームシステムや8ビットコンピュータに焦点を当てています。購読者は3,000人以上おり、レトロコンピューティングやゲームに関する記事を共有しています。

特に注目されているのは、クリントン・パーカーによって作られ、1983年にオプティマイズド・システムズ・ソフトウェア（OSS）からアタリ8ビットコンピュータ向けにリリースされたプログラミング言語「Action!」です。Action!は、6502 CPUに最適化されたコンパイル言語であり、テキストエディタやデバッガを含む統合開発環境（IDE）を提供していた点が特徴的でした。

Action!のカートリッジは発売時に99ドル（現在の約320ドルに相当）で、マニュアルが付属していました。当時としては先進的なエディタを備えており、全画面表示のテキストやコピー＆ペースト機能がありました。Action!は基本的なコマンドを使った構造化プログラミングをサポートしていますが、浮動小数点データ型などの高度な機能は欠けていました。

制約もあり、プログラムを実行するにはカートリッジが必要でしたが、Action! RunTimeやAction! ToolKitといった追加ツールによって機能が拡張されました。Action!は主にホビーとして利用され、パブリックドメインソフトウェアにも使われていました。著者のポール・レフェーブルは、Action!のさらなる活用を探求する予定です。Action!プログラミングに関するリソースについては、記事内でさまざまなオンライン参考資料や学習教材へのリンクが提供されています。

この文章では、アトラシアンによるブラウザカンパニーの買収に関する記事へのリンクが提供されています。この動きは、アトラシアンがデジタルツールや機能を拡充しようとしていることを示しています。特に、この買収がウェブブラウジングやコラボレーションツールの未来にどのような影響を与えるかが主な焦点となっています。

UCサンタクルーズが、セントラルコーストで新しい空の移動手段のテストプログラムを立ち上げることになりました。このプログラムは、先進的な空輸技術の開発とテストに特化した初めての試みです。

要約がありません。

著者は大学での経験を振り返り、電気工学での革新を目指していたものの、最終的にはコンピュータサイエンスにより大きな満足感を得たことを述べています。最初はハードウェアやコンピュータとのインタラクションに興奮していましたが、工学の厳格なカリキュラムに苦しみ、一部の授業では挫折を味わいました。

実際のプロジェクトに取り組む中で、著者はソフトウェアに対する情熱を見出しました。ソフトウェアは即座にフィードバックを得られ、現実世界に影響を与えることができるため、楽しさを感じました。工学に対しては、ソフトウェア開発と比べて革新性が欠けていると感じ、次第に距離を置くようになりました。最終的に、著者は専攻をコンピュータサイエンスと物理学に変更し、創造性や問題解決を重視したプロジェクトに喜びを見出しました。

著者は、コンピュータとのインタラクション方法の改善が必要だと今でも信じていますが、ソフトウェアと物理学の道を選んだことに満足しており、工学をさらに探求することもできたと認識しつつ、それを追求しなかったことに安堵しています。

データをディスクから直接取得することが、キャッシュメモリを使用するよりも速くなる場合があるということが、最近のハードウェア性能の変化によって示されています。従来のコンピュータサイエンスでは、メモリはディスクよりも速いとされてきましたが、ディスクの帯域幅が増加し、メモリのアクセス遅延が停滞する中で、この考え方は必ずしも当てはまらなくなっています。

著者は、データセット内の数字「10」の出現回数をカウントすることでデータ処理のベンチマークテストを行いました。このテストは、AMD EPYCプロセッサとSamsungのSSDを搭載したサーバーで実施されました。初期のディスク読み込みは予想よりも遅かったものの、データがメモリにキャッシュされるにつれて、後続の読み込み速度は向上しました。しかし、メモリの速度はCPUの命令制限のために十分に活用されませんでした。コードの最適化（ループの展開やベクトル化）を行うことで性能は改善されましたが、メモリの帯域幅の限界には達しませんでした。

著者は、io_uringを基にしたI/Oエンジンを実装し、ディスクへの直接アクセスを可能にしました。これにより、性能が大幅に向上し、メモリの読み込み速度を超える結果となりました。一方で、メモリマップ（mmap()を使用）はページフォルトによるオーバーヘッドを引き起こし、直接読み込みに比べてアクセスが遅くなります。

これらの結果は、システムがスケールするにつれて従来のメモリアクセス方法が非効率的になる可能性を示唆しています。ディスクを直接使用することで、より高い帯域幅を活用し、メモリに関連する遅延問題を回避できるかもしれません。巧妙なコーディング技術は性能向上をもたらすことができ、エンジニアは新しいハードウェアの能力に適応する必要があります。ただし、複雑な解決策を実装する際のトレードオフを評価することも重要で、時にはよりシンプルな方法で十分な場合もあります。

著者は、計算の複雑性における性能や、コード最適化におけるAIの進化する役割についても疑問を提起しています。

要約がありません。

Le Chatは、新しい機能を導入し、統合能力とユーザー体験を向上させました。主なポイントは以下の通りです。

まず、エンタープライズコネクタが追加され、20以上のビジネスツール向けの安全なコネクタをサポートしています。これにより、DatabricksやSnowflake、GitHubなどの人気プラットフォームとのワークフローの統合が容易になりました。

次に、カスタム拡張性が向上し、ユーザーは独自のコネクタを追加して機能を拡張し、タスク管理を改善することができます。

また、メモリー機能というベータ版の新機能が追加され、Le Chatは重要な情報を記憶し、ユーザーの好みに基づいた個別の応答を提供します。この機能はプライバシーを守り、保存されたデータに対する管理も可能です。

さらに、Le Chatはモバイルデバイス、ブラウザ、オンプレミスやクラウドソリューションでの柔軟な展開が可能です。

管理者は、ユーザーが利用できるコネクタを管理できるため、データへの安全なアクセスを確保できます。

最後に、Mistral AIは9月9日に新機能を説明するウェビナーを開催し、9月13日から14日には開発者向けのハッカソンを行い、Le Chatを使った革新的なプロジェクトを創出する機会を提供します。

新しいコネクタとメモリー機能は、すべてのユーザーに無料で提供されています。詳細については、Mistral AIのウェブサイトを訪れるか、モバイルアプリをダウンロードしてください。

要約がありません。

こんにちは、HNの皆さん！私たちはプランジャリ、ドルーブ、ハーシャです。私たちは、さまざまなアプリと連携し、効率的にタスクを実行するためのAIエージェント「Slashy」を開発しています。デモはここでご覧いただけます。

別のスタートアップに取り組んでいる際、私たちはスプレッドシートの更新やコミュニケーションの管理といった繰り返しの作業に多くの時間を無駄にしていることに気付きました。そこで、Slashyの開発に注力することにしました。

Slashyは、Gmailやカレンダー、Notionなどのアプリと直接やり取りできるため、情報を検索したり、メールを送信したり、カレンダーのイベントを作成したりすることができます。現在、G-SuiteやSlackを含む15のサービスと統合されています。

Slashyの特徴は以下の通りです。

アクション指向：情報を提供するだけの他のツールとは異なり、SlashyはGoogleドキュメントの作成や会議のスケジュール、メールの送信などのタスクを実行できます。

クロスツール理解：Slashyは異なるプラットフォーム間でデータを接続し、過去のやり取りや文脈から関連情報を引き出すことができます。

記憶とユーザーアクショングラフ：Slashyは過去の会話やユーザーの行動を記憶し、将来のニーズを予測します。

技術的な設定不要：自然な言葉でタスクを説明するだけで自動化できるため、使いやすいです。

カスタムユーザーインターフェース：各ツールに合わせたインターフェースを提供し、ユーザー体験を向上させます。

具体的なワークフローの例としては、会議の概要作成、LinkedInのコネクションへの連絡、投資家向けピッチデッキの作成、財務分析の実施などがあります。

Slashyは、1日あたり100の無料クレジットと新規アカウント向けに追加の500クレジットを提供しています。チェックアウト時に「HACKERNEWS」というコードを使用してください。Slashyを楽しんでいただけることを願っています！

このテキストは、Rocプログラミング言語を使用してWebAssembly（WASM）コンパイラを構築する一連の記事の概要を示しています。このシリーズでは、以下の重要なトピックが取り上げられています。

プロジェクトの紹介と関係する言語についての説明。Rocにおける引数の処理や入出力の管理。トークナイザーの作成とエラー管理。トークナイザーのテスト。パースの基本とコードのリファクタリング。異なるタイプのノード（メモリ、データ、関数）の変換。コード生成の紹介とコンパイルされた出力のさまざまなセクションの作成。プロジェクトの締めくくりとして、エクスポートの生成。

このプロジェクトに関連するソースコードはGitHubで入手可能です。

この記事では、リアルタイム分析データベースであるClickHouseを使って、大量のデータを効率的に処理する方法について説明しています。以下は、主要なポイントを簡潔にまとめたものです。

ClickHouseは、データの迅速なクエリと処理を可能にし、リアルタイム分析に最適です。さまざまなソースからのストリーミングデータを扱い、迅速な洞察を提供します。

データは、データベースやAPIなどのソースから可視化ツールへ迅速に流れる必要があります。効果的なデータ変換と集約が、役立つ洞察を引き出すためには重要です。

ClickHouseは列指向ストレージを採用しており、関連するデータのみをアクセスすることでパフォーマンスを向上させます。テーブルを結合する非正規化や、集約を事前に計算するマテリアライズドビューなどの戦略が、データクエリの最適化に役立ちます。

リアルタイム処理では、データの新鮮さと正確性のバランスが重要です。ソースでの適切なデータモデリングが、下流の分析を改善し、後での高コストなデータクリーニングを避けることにつながります。

この記事では、ClickHouseを使用してS3からNOAAの気象データを取り込み、リアルタイムで変換し、可視化する実例が紹介されています。これにより、ClickHouseが従来のETLプロセスなしでデータを処理できる能力を示しています。

ClickHouseは、データへの迅速なアクセスのためにデータをパーティション分けしたり、データ品質を確保するための重複排除手法を用いるなど、さまざまな最適化技術を提供しています。

ただし、ClickHouseには更新、結合、トランザクションサポートに関する制限があるため、ユーザーはこれを理解しておく必要があります。

最適なアプローチは、特定のユースケース、データ量、チームの能力に依存します。ClickHouseの機能は、重いETLの負担をかけずに分析を効率化することができます。

全体として、この記事はClickHouseがリアルタイム分析のための強力なツールであり、大規模データセットを効率的に扱う方法を変革できることを強調しています。

著者のポール・ターヴィダスは、プログラミング業界が型チェックに過度に依存していることに疑問を呈しています。彼は、型チェックが本来の問題に対処していない可能性があると指摘しています。ハスケルやラストのような高度な型システムは、ソフトウェア設計における不必要な複雑さを生むアーキテクチャの欠陥に対する対処法に過ぎないと主張しています。

型チェックは大規模なコードベースを維持するために不可欠と見なされることが多いですが、著者はこの依存がより深い問題を明らかにしていると考えています。それは、私たちのシステムが人間の理解を超えて複雑すぎるということです。彼は、ソフトウェア工学と電子工学を対比させ、電子工学ではシステムが隔離され、明示的なインターフェースで設計されているため、複雑な型システムが必要ないことを示しています。

ターヴィダスは、ソフトウェアが複雑で管理不可能になるという前提が、型チェックが避けられないと信じさせていると指摘します。彼は、真の問題はシステムの基本設計にあり、特に関数呼び出しの使い方が密結合を生み出し、分散システムを複雑にしていると提案しています。

彼は、UNIXシステムのように、隔離と簡潔なコミュニケーションを優先するシンプルなアーキテクチャ原則に焦点を当てるべきだと述べています。そうすることで、複雑な型チェックに頼ることなく、複雑さを管理できるようになります。目指すべきは、設計が不十分なシステムの複雑さを管理するために複雑なツールに依存するのではなく、理解しやすく保守しやすいシステムを作ることです。

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