ServerlessHorrorsは、サーバーレスコンピューティングに関連する予期しないコストや問題についての恐ろしい話を共有するブログです。このブログは、Heroku、Netlify、Vercelなどのプラットフォームに代わるオープンソースのプロジェクト「Coolify」を開発しているアンドラスによって作られました。

ブログにはさまざまな恐怖の物語が掲載されています。例えば、69ドルのプランでWebflowから1,189.42ドルの請求があった話や、ゲームサイトへのDoS攻撃後にFirebaseから100,000ドルの請求が来た事例があります。また、通常は月50ドルのプロジェクトで70,000ドルの請求があったり、Google BigQueryを利用した際に公的データセットに対して22,639.69ドルの請求があったり、Cloudflareから24時間以内に120,000ドルの支払いを求められたという話もあります。

これらのストーリーは、クラウドサービスにおける予期しない出費の可能性を浮き彫りにし、ユーザーや開発者に注意を促しています。読者は、自分の体験を共有したり、GitHubを通じてブログに貢献することが奨励されています。

著者は、以前のAIに関する失望から、Googleの新しい「AIモード」に対してあまり期待していませんでした。しかし、実際に試してみると、非常にうまく機能し、GPT-5の検索よりも速いことに気づきました。GoogleがAI支援の検索に自社の検索インフラを効果的に活用している点を評価しています。ただし、AIモードは実行した個々の検索を表示しないため、結果に対する信頼性に影響を与えていると感じています。著者はフランスにいる際にこの体験を共有し、AIモードがEUでは利用できないことにも言及しました。

要約がありません。

著者は長い間、あるプロジェクトのアイデアを持っていましたが、実現するためのコーディングスキルが不足していました。しかし、2024年末にAIコーディングツールが普及したことで、ゼロからプロジェクトを始めることができました。数ヶ月間、AIと協力しながら学び、スキルを磨いていきました。その結果、ウェブブラウザで動作する完全なWindows XPのレプリカを作成しました。このプロジェクトには音声やアニメーション、アプリケーションが含まれており、モバイルデバイスでも動作します。著者はコーディングやAIとの連携について多くのことを学び、プロジェクトに対するフィードバックを求めています。

ckは、意味に基づいてコードを検索するツールで、開発者が関連するコードスニペットを見つけやすくします。従来のキーワード検索だけでなく、セマンティックな理解を加えることで、検索精度を向上させています。

主な特徴として、セマンティック検索があります。これにより、「エラーハンドリング」のような概念を検索し、具体的な用語が使われていなくても関連するコード、例えばtry/catchブロックを見つけることができます。また、grepとの互換性があり、従来のキーワード検索に使われるすべてのgrepコマンドやフラグを保持しています。さらに、キーワード検索とセマンティック検索を組み合わせたハイブリッド検索を行い、最良の結果を得ることができます。出力は構造化されたJSON形式で提供され、自動化やAIツールとの統合に最適です。スマートフィルタリング機能により、検索から無関係なファイルやディレクトリを自動的に除外します。

使い始めるには、まずCargoを使ってckをインストールします。次に、プロジェクトをインデックス化し、最後にセマンティックに検索を行います。具体的なコマンドは、cargo install ck-searchでインストールし、ck index src/でインデックス化、ck --sem "authentication logic" src/でセマンティック検索を行います。

使用例としては、エラーハンドリングのコードを見つけるためにck --sem "error handling" src/を使ったり、マッチするファイルをリストするためにck -l "error" src/を使用したり、ハイブリッド検索を行うためにck --hybrid "connection timeout" src/を利用することができます。

ckはさまざまなプログラミング言語やフォーマットに対応しており、大規模なコードベースでも高速なインデックス作成と検索を実現します。また、完全にオフラインで動作するため、コードのセキュリティが確保されています。ckは、開発者やチームがコードを見つけて管理する効率を向上させることを目指しています。

「家族の遺品を手放すことについて」では、ジャンネット・クーパーマンが家族の銀食器や陶器を売る経験を振り返っています。これらの品々は母親や家族の伝統に結びついており、手放すことに対して複雑な気持ちを抱いています。美しさやもてなしの象徴であるこれらの遺品は、もはや彼女のライフスタイルには合わないことを認めています。

彼女の曾祖母は、より良い生活を求めてこれらの品々をアメリカに持ち込みました。世代ごとにその重要性が評価されてきましたが、時が経つにつれて家族の関係が変わる中で、これらの物は大切にされるのではなく、負担に感じられるようになりました。クーパーマンは、母親の高級陶器や銀食器を大切に思ってくれる人を見つける難しさを語り、最終的には現金に換えることを決めました。

彼女は、母親の時代が質や持続的な関係を重視していたのに対し、現在の社会では物が簡単に捨てられたり、すぐに現金に換えられたりすることの違いを指摘しています。母親の大切な品々を売る行為は、彼女にとって脆弱さや懐かしさを感じさせ、家族の遺品が持つ感情的な重みや、かつてのつながりや伝統を育む重要性を浮き彫りにしています。最終的に、クーパーマンはこれらの物からは前に進むことができるものの、それらが象徴する思い出や価値は常に彼女の一部であることを認識しています。

最近の研究によると、5600万人を対象にした調査で、長期間の大気汚染、特にPM2.5粒子への曝露が、遺伝的にこれらの病気にかかりやすい人々において、レビー小体型認知症やパーキンソン病性認知症のリスクを高めることがわかりました。大気汚染がこれらの認知症を直接引き起こすわけではありませんが、その進行を加速させることが示されています。

研究者たちは2000年から2014年までの病院データを分析し、PM2.5への曝露が重度のレビー小体型認知症による入院リスクを12%増加させることを発見しました。また、マウスを使った実験では、PM2.5への曝露が行動の問題を引き起こし、脳内の神経変性に関連するα-シヌクレインというタンパク質のレベルを増加させることが確認されました。

さらに、この研究はPM2.5が肺に炎症を引き起こし、有害な粒子が血流に入り込み、脳に到達する可能性があることを示しています。これらの結果は、大気汚染への曝露と、影響を受けやすい個人における認知症の進行との間に強い関連性があることを示唆しています。

要約がありません。

代数効果は、実際のソフトウェア開発において実用的になっています。主な利点は以下の通りです。

まず、テストのしやすさです。効果を使うことで、実行されるアクション（効果）とその実装を分けることができ、コードのテストが容易になります。

次に、コードの透明性です。代数効果は、自分のコードやサードパーティのライブラリが何をしているのかを明確に示し、サプライチェーン攻撃に対するセキュリティを強化します。

さらに、制御フローの柔軟性があります。効果を使うことで、プログラミング言語自体を変更することなく、カスタムの制御フローパターン（例えば、非同期処理のasync/await）を作成できます。

代数効果はモナドに似ており、副作用を管理しながら純粋な関数のロジックを維持しますが、モナドよりも開発者にとって直感的で、初めから有益です。

Flixは、代数効果を中心に設計された新しいプログラミング言語で、さまざまなプログラミングパラダイムをサポートしています。強力な型と効果のシステムを持ち、関数のシグネチャを改善し、すべての効果が適切に処理されることを保証します。

この記事では、例を通じて代数効果の使い方を示しています。例には、例外処理や非同期操作の作成が含まれています。また、Flixは効果ハンドラを簡単に入れ替えることができ、依存関係の管理を簡素化するため、テストも容易です。

実際のアプリケーション、例えばAIを用いた映画推薦システムでは、効果を簡単に定義し入れ替えることができ、コアロジックを変更することなく柔軟性が向上します。

全体として、代数効果はコードの整理を効率化し、テストのしやすさを向上させ、複雑なアーキテクチャパターンへの依存を減らします。これにより、現代のソフトウェア開発において非常に価値のあるものとなっています。さらに詳しく知りたい方は、Flixのドキュメントを確認し、コミュニティに参加することをお勧めします。

表現問題は、ソフトウェアシステムに新しいデータ型や操作を追加しようとする際に生じる基本的な課題です。この問題は、既存のコードを変更せずに新しい機能を追加することの難しさを示しており、メンテナンス性やオープン・クローズド原則といった設計原則に影響を与える可能性があります。

表現問題は、既存のコードを変更せずにシステムに新しいデータ型や操作を追加したいときに発生します。ほとんどのプログラミング言語は、この問題に苦しんでいます。

プログラミングの例として、オブジェクト指向プログラミング（OOP）では、新しい型を追加するのは簡単ですが、新しい操作を追加するのは難しいです。例えば、式評価器に新しい操作を追加したい場合、すべての既存の式型を変更する必要があります。一方、関数型プログラミング（FP）では逆のことが起こります。新しい操作を追加するのは簡単ですが、新しい型を追加するのは難しいです。例えば、Haskellで新しい式型を追加したい場合、すべての既存の関数を更新してその型に対応させる必要があります。

視覚的に表現すると、OOPでは新しい型を追加するのは簡単ですが、新しい操作を追加するには既存のコードを変更する必要があります。FPではその逆です。

解決策として、OOPではビジターパターンを使用することで、既存の型を変更せずに新しい操作を追加できますが、新しい型を追加するのは複雑になります。一方、Clojureはマルチメソッドやプロトコルを使用することで、既存のコードを変更せずに新しい型と操作の両方を追加できる、より優れた解決策を提供します。

Clojureのアプローチでは、マルチメソッドを使ってさまざまな型に対応する操作を定義でき、型を変更することなく機能します。また、プロトコルを使って既存の型が実装できるインターフェースを定義することで、既存のコードを変更せずに新しい機能を追加することが容易になります。

表現問題は、ソフトウェア設計における拡張性とメンテナンス性のトレードオフを示しています。Clojureの機能は、この問題に対処するための堅牢な方法を提供し、開発者が機能をクリーンかつ効率的に拡張できるようにします。

ガーミンは、アップルのApple Watch Ultraの発表の直前に、Fenix 8 Proスマートウォッチを発売しました。このモデルは、inReach技術を搭載した初めてのスマートウォッチで、ユーザーは衛星を通じて位置情報のチェックインやテキストメッセージを送信できます。また、電話や音声メッセージのためのセルラー機能も備えており、他の人と位置情報を共有できるLiveTrack機能もあります。

緊急時には、SOSメッセージをガーミンのレスポンスセンターに送信し、支援を調整する手助けをします。Fenix 8 Proは非常に明るいマイクロLEDディスプレイを持ち、健康管理機能も充実しています。サイズは47mmと51mmの2種類から選べます。価格はAMOLEDモデルが1,200ドル、マイクロLEDモデルが2,000ドルから始まります。

ガーミンのスマートウォッチは9月8日に発売され、これはアップルが次世代のApple Watch Ultraを発表する前日です。Apple Watch Ultraも衛星接続機能を持つと予想されていますが、ガーミンは衛星サービスに月額7.99ドルの料金を設定しています。

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「猫に鈴をつける」という寓話は、一群のネズミが猫の首に鈴をつける計画を立てる話です。鈴をつければ猫が近づいてくるのがわかり、捕まるのを避けられるとみんなが賛成します。しかし、実際に鈴を猫に取り付ける人を尋ねると、誰も名乗り出ません。この話は、良いアイデアを持つことと、それを実行することの違いを示しています。

「猫に鈴をつける」という表現は、誰も責任を取りたがらない難しい仕事に挑戦することを意味する成句として使われるようになりました。この寓話はイソップに関連付けられることが多いですが、実際には中世に起源があり、歴史を通じてさまざまな形で語り継がれてきました。しばしば政治的な含意を持つこともあります。

この寓話は、計画の実現可能性を評価することや、アイデアを話し合うだけでなく、行動を起こすことの重要性についての教訓を伝えています。

要約がありません。

ケン・シリフのブログでは、コンピュータの歴史、ヴィンテージコンピュータの修復、集積回路の逆エンジニアリングについて取り上げています。最近の注目は、ナバホの織り手マリルー・シュルツがデザインしたラグで、これは広く使われている555タイマーチップの内部構造を芸術的に表現しています。

このラグは、黒い背景に対してチップの金属配線を象徴する太い白い線が描かれています。また、赤みがかったオレンジのダイヤモンド形状は、チップのピンへの接続を表しています。織りには、チップの機能を示すために、四角形の大きなトランジスタが三つ描かれています。

シュルツは、1994年にペンティウムチップを基にした依頼作品から、同様の織物を作る歴史があります。このプロジェクトでは、チップの材料を表現するために金属の糸を使用し、ラグのラベンダー色は故母への献辞として捧げられました。

555タイマー自体は、コンデンサーを充電・放電することで時間遅延を作り出します。このラグは、その電子部品と視覚的に結びついています。この作品は、2026年1月までSITE Santa Feで開催される展示の一部で、ナバホの織りと現代技術の文化的なつながりを強調しています。

表現問題は、ソフトウェア設計、特にプログラミング言語における基本的な課題です。この問題は、新しいデータ型や操作を既存のコードを変更せずに追加しようとする際に発生します。多くの主流プログラミング言語はこの問題に苦しんでおり、拡張性に関する課題が生じます。

表現問題は、既存のシステムに新しい型や操作を追加する際の難しさを示しています。ほとんどの言語では新しい型を追加するのは簡単ですが、新しい操作を追加するのは難しいか、その逆もあります。例えば、C++やHaskellのような基本的な式評価器では、変数や関数のような新しい型を追加するのは簡単ですが、型チェックやシリアライズのような新しい操作を既存のコードを変更せずに追加するのは難しいです。

オブジェクト指向プログラミング（OOP）では、新しい型を簡単に作成できますが、新しい操作を通じて機能を拡張するには既存のコードを変更する必要があり、オープン・クローズド原則に反します。一方、関数型プログラミング（FP）では、新しい操作を追加するのは簡単ですが、新しい型を導入するには既存の関数を変更する必要があります。

OOPにおける一般的な解決策の一つがビジターパターンです。これは、既存の型を変更せずに新しい操作を追加できるようにしますが、新しい型を追加するのは複雑になります。Clojureは、マルチメソッドとプロトコルを使用して表現問題に効果的に対処しています。これにより、既存のコードを変更せずに新しい操作と型を追加でき、独立した拡張が可能になります。

Clojureの設計では、型の外でメソッドを定義できるため、元の型定義にアクセスせずに動作を追加するのが容易です。また、Clojureのプロトコルはインターフェースのように機能し、複数の型が共通の動作を実装できるようにしますが、既存のコードを変更する必要はありません。

表現問題は、プログラミングにおける基本的な課題を示しており、プログラミングのパラダイムによって異なるアプローチが可能です。Clojureの設計、特にプロトコルとオープンメソッドの使用は、この問題に対する強力な解決策を提供しています。

要約がありません。

この技術更新は、グローバルな通信に欠かせない海底ケーブルの進展に焦点を当てています。主なポイントは以下の通りです。

まず、海底ケーブルを通じて送信できるデータ量が向上しています。これは、トランスポンダー、ファイバーペア、ケーブルの各レベルでの改善によるものです。

次に、信号の符号化方法が進化しています。以前は単純な方法で信号を符号化していましたが、新しい技術により、より複雑な符号化が可能になり、データ伝送の効率が向上しました。

また、固定グリッドシステムから柔軟なグリッドシステムへの移行により、チャンネル数と全体の帯域幅が増加し、データ伝送の能力が向上しています。

光ファイバーのスペクトル利用方法も改善されており、これによりデータ転送速度が向上しています。

ただし、ファイバーペアの容量には限界があります。これはシャノンの法則によって定義されており、最大データ容量は帯域幅と信号対雑音比に依存します。

さらに、光ファイバーは非線形の挙動を示し、これが容量を制限する要因となっています。これらの影響を軽減し、性能を向上させるための戦略が開発されています。

全体として、海底ケーブル業界は技術の進歩により、データ容量の向上と効率の改善が進んでいます。

著者のトビアス・ランズバーグ、ヨハネス・グルーネンベルク、クリスチャン・ディートリッヒ、ダニエル・ローマンは、コンパイルキャッシュ（CC）の利点について論じています。CCは不要なコンパイルを防ぐことで、時間、エネルギー、コストを節約するのに役立ちます。これらのキャッシュは、CcacheやBazelといったツールを通じて実装できます。一般的に、CCはキャッシュヒットによる節約がキャッシュのチェックにかかるコストを上回る場合に効果的です。

既存の技術の多くは、ソースコードのハッシュを用いてキャッシュヒットを検出することに焦点を当てていますが、コードの中間表現（IR）をハッシュ化することで、より高い精度が得られる可能性があります。ただし、こちらはより多くの処理を必要とします。この論文では、LLVM用の新しいCCであるIRHashを紹介しています。IRHashはIRレベルで動作し、複数のプログラミング言語をサポートし、CcacheやcHashと比較して効率が向上しています。

16のオープンソースプロジェクトを対象にしたテストでは、IRHashはCプロジェクトにおいて平均ビルド時間を19%短縮し、Ccache（10%短縮）やcHash（16%短縮）を上回る結果を示しました。また、より多くの言語との互換性も持っています。

「キム」漏洩は、北朝鮮のサイバー攻撃者「キムスキー」（APT43）に関連する重要なサイバーセキュリティ事件であり、彼らの戦術や作戦が明らかになりました。

漏洩の内容は、北朝鮮のサイバー活動に関する洞察を提供しており、特に韓国と台湾を狙った認証情報の盗難が目立ちます。北朝鮮の戦術と中国のリソースが組み合わさっていることが示されています。

漏洩データには、NASMを使用したマルウェア開発のログが含まれており、攻撃者の実際の関与が伺えます。また、実際の韓国政府のサイトを模倣したフィッシングドメインが多数存在し、認証情報を盗むために設計されています。特に、韓国の政府公開鍵基盤（GPKI）に関連する機密情報の盗難が強調されています。

技術的な観点では、攻撃者は光学文字認識（OCR）などの高度な技術を使用して韓国のセキュリティ文書から情報を抽出しました。さらに、彼らは活動を隠すことができる高度なLinuxルートキットを用いて、システムへの持続的なアクセスを維持していました。

主な目標は、韓国のデジタルトラストインフラに侵入し、認証情報を盗むことや政府のセキュリティシステムを理解することでした。また、台湾の政府や研究機関への攻撃も試みられており、作戦の焦点が広がっていることが示されています。

これらの活動は、北朝鮮の手法と中国の支援の可能性が混在しており、責任の所在を複雑にしています。攻撃者は中国から活動している可能性が高く、韓国と台湾の両方をターゲットにしています。

韓国と台湾のアイデンティティやセキュリティシステムを管理する組織は、引き続き脅威にさらされています。これらのサイバー作戦からのリスクを軽減するために、強化された防御策が必要です。

「キム」漏洩は、北朝鮮の攻撃者による洗練された認証情報を狙ったキャンペーンを明らかにし、彼らの進化する戦術と地域的なターゲティングの広がりを浮き彫りにしています。

要約がありません。

この文章では、モデル・ビュー・コントローラー（MVC）デザインパターンに関する混乱や誤解について述べています。特に、Appleのフレームワークにおける実装と、元々のSmalltalkの定義との違いに焦点を当てています。

MVCは三つの要素から成り立っています。モデルはアプリケーションのデータを表し、ビューはそのデータをユーザーに表示します。コントローラーはユーザーの入力を処理し、モデルとビューを適切に更新します。

Appleの初期のMVCの定義は、欠陥があると批判され、実装が不十分になりがちでした。その結果、コントローラーは再利用性が低く、ビューと密接に結びつくことが多くなりました。時間が経つにつれて、Appleは定義を洗練させてきましたが、コントローラーとビューの組み合わせに関する問題は依然として残っています。

理想的なMVCの実装では、モデルはビューやコントローラーから独立しているべきです。これにより、モデルは再利用可能な状態を保ちます。ビューはモデルの状態を反映し、直接モデルに問い合わせることは避けるべきです。モデルに変更があった場合は、ビューに通知して更新を促す必要があります。

モデルがビューと効果的に連携するためには、観察可能である必要があります。つまり、モデルの変更が自動的にビューの更新を引き起こすことが求められます。

ビューが複雑になるにつれて、モデルは特定の部分への変更を正確に伝える必要があります。これには、より洗練された通知システムが必要になることがあります。

MVCの実装では、ユーザーアクションに関連する関数引数のモデルがしばしば無視されますが、これらのモデルはUIの相互作用を効果的に管理するために重要です。

著者は、オブジェクト指向でないプログラミング言語では、観察可能なモデルを作成するのが難しく、MVCの原則に対する誤解が広がる原因となると指摘しています。

この文章は、MVCパターンの歴史的な課題や誤解を強調し、その原則を正しく実装することの重要性を示しています。これにより、クリーンで再利用可能なコード構造が確保されることが期待されます。

申し訳ありませんが、外部リンクにはアクセスできません。ただし、要約してほしいテキストを提供していただければ、喜んでお手伝いします。

このブログ記事では、オズグル・アクルトがZigプログラミング言語とio_uring機能を使用して、Linux上でのファイル入出力（IO）パフォーマンスを最適化する方法について説明しています。

目的は、ファイルIOのパフォーマンスを最大化することで、fioというツールとカスタムZigコードのベンチマークを比較しています。テスト環境は、特定のカーネルを搭載したUbuntu 24.04で、高性能のNVMe SSDとRyzen EPYC CPUを使用したマシンです。ベンチマークでは、16GBのファイルを特定の設定で書き込みと読み込みを行います。

ベンチマークの結果では、fioが書き込み4.083 GB/s、読み込み7.33 GB/sを達成しました。一方、Zigコードは書き込み3.802 GB/s、読み込み6.996 GB/sで、fioよりはわずかに遅いものの、期待されるパフォーマンス範囲内に収まっています。

Zigコードの設計は、Glommioという類似のRustライブラリから影響を受けています。主なパフォーマンス特徴としては、割り込み駆動方式ではなくポーリングIOを使用することや、パフォーマンス向上のために登録されたバッファを活用することが挙げられます。

技術的な詳細としては、2つのio_uringインスタンスが必要です。一つは直接IO用にポーリングを有効にし、もう一つは無効にします。メモリ管理が重要で、ユーザーは効率的な読み書きを確保するためにバッファを明示的に割り当てて管理する必要があります。また、SQTHREAD_POLL機能は、IOリクエストを監視するためにカーネルスレッドを使用することでライブラリを簡素化しますが、CPUコアを消費する可能性があります。

全体として、この投稿はZigとio_uringを使用したファイルIOの効率的な処理方法を示し、開発者向けに実用的なベンチマークと実装戦略を提供しています。

著者は最近、ホスティングプロバイダーを変更し、バックアップ管理のための軽量なソリューションが必要になりました。既存のツールであるKimchiは古く、Cockpitは重すぎると感じました。そのため、著者は迅速にシンプルなツールを開発しました。このツールには、クラウドの初期化、ライフサイクル管理、イメージやストレージの取り扱いといった基本的な機能が含まれています。ツールは現代的で、サイズは8.4MBのバイナリにコンパイルされており、ウェブユーザーインターフェース、コマンドラインインターフェース、APIを備えています。依存関係はlibvirtのみです。

1990年代中頃、アトラスの30歳の社員である佐々木美保は、高校生の間で人気のあるかわいいステッカーに触発されて、プリクラのアイデアを思いつきました。彼女の最初の提案は却下されましたが、アトラスは後にセガと提携し、1995年にプリントクラブ（プリクラ）を作りました。このゲームはすぐに人気を博し、1996年には最高収益を上げたアーケードゲームとなりました。

プリクラの人気は1997年に放送されたテレビ番組「I LOVE SMAP」で特集されたことをきっかけに急上昇し、アーケード以外の場所、例えばファーストフード店や駅にも機械が設置されるようになりました。競合他社も独自の写真ブースを展開し始めました。

当初のプリクラ機はシンプルな機能しかありませんでしたが、時間が経つにつれてカスタマイズのオプションが増えていきました。これらの機械は、スマートフォンの前面カメラの開発にも影響を与えました。しかし、スマートフォン技術の進化と日本の人口の高齢化に伴い、プリクラの人気は低下し、2007年から2017年にかけて売上が大幅に減少しました。それでも、日本人の90%以上が少なくとも一度はプリクラを体験しており、依然として日本文化の中での存在感を示しています。

著者は日本語を学んでいるコーダーで、Monkeytypeというタイピングアプリに触発されて、日本語学習のための無料のオープンソースアプリを作りたいと考えています。現在の多くの語学学習アプリは有料であったり、開発が中止されているものが多いです。この新しいアプリは、多様なカラーテーマやフォントを特徴としており、他のアプリと差別化を図ります。著者はアプリの初期段階で協力者やテスターを探しており、日本文化のファンには質の高い無料の学習ツールがふさわしいと信じています。興味のある方は、kanadojo.comのウェブサイトを訪れて、詳細を確認したりフィードバックを提供したりできます。

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ボーイングB-29スーパーフォートレスは、第二次世界大戦で最も進んだ爆撃機であり、その開発費は投下された原子爆弾よりも高額でした。この機体は、アメリカが戦争に参戦する2年前に設計され、最大で2,000マイルの距離を飛行できる長距離「スーパーボンバー」としての役割を果たすことを目的としていました。このプロジェクトは非常に複雑で、戦争の中で最も高額なものであり、現在の価値で約556億ドルに相当します。

B-29の特徴の一つは、加圧されたキャビンです。これにより乗組員は酸素マスクなしで操作でき、長時間の飛行がより容易になりました。また、リモートコントロール式の機関銃タレットやトライク式の着陸装置など、革新的なデザインが採用されており、これらは現在の民間航空機でも標準的な機能となっています。

開発中にはエンジン火災や生産の遅れといった大きな課題がありましたが、B-29は迅速に実戦配備され、主に太平洋戦線で活躍しました。東京への空襲など、約10万人が犠牲となる壊滅的な爆撃を行いました。

戦後もB-29は使用され続け、商業航空機のデザインに影響を与え、民間航空の進展に寄与しました。現在、約4,000機が製造された中で、現存するのはわずか22機であり、軍事史と航空旅行の進化におけるその重要な役割を示しています。

著者は再び自分のブログを始めることにしました。今回はiPad 2を使って運営します。以前、このテーマについて質問をしていました。

ゲームにおけるテクスチャとしてPNG形式を使用するのは避けるべきです。PNGは画像データには適していますが、ゲームのテクスチャには必要な機能が不足しています。例えば、事前生成されたミップマップやキューブマップがないため、読み込みや処理が非効率になることがあります。

代わりに、KTX2やDDSといった専用のテクスチャ形式を使用することが推奨されます。これらの形式はゲームエンジン向けに設計されており、追加の処理なしでGPUに直接アップロードできるため、パフォーマンスやストレージの効率が向上します。

多くの開発者は、KTX2やDDSにエクスポートするためのカスタムツールが必要です。著者は、PNGをKTX2に変換し、ミップマップ生成などのさまざまな機能をサポートするオープンソースツール「Zex」を作成しました。

標準の画像ビューアではテクスチャ形式を効果的に開くことができません。著者は、複数の形式に対応し、使いやすい「Tacentview」をテクスチャビューアとして推奨しています。

ミップマップを生成する際には、アルファカバレッジを考慮することで、特に透明なテクスチャのレンダリング品質を向上させることができます。

テクスチャの手動変換は時間がかかるため、自動化することで時間を節約し、一貫性を保つことができます。著者は、自動化のためのツール「Oven」についても言及しています。

全体として、PNGから適切なテクスチャ形式に切り替えることで、ゲームのパフォーマンスが向上し、開発が効率化されるでしょう。

良いキャリアアドバイスをするのは難しいことです。なぜなら、それは人それぞれ異なるからです。最初は技術的なスキルが重要ですが、キャリアが進むにつれて他の分野でも影響を広げる必要があります。注目すべき重要な分野は次の通りです。

まず、技術的スキルです。自分の専門分野をしっかりとマスターすることが求められます。次に、プロダクト思考です。何に取り組む価値があるのかを理解することが大切です。また、プロジェクトの実行力も重要です。タスクを効果的に完了させることが求められます。そして、人間関係のスキルも欠かせません。他者と協力し、影響を与える能力が必要です。

成長するためには、フィードバックと謙虚さが必要です。自分の弱点を見つけ、尊敬する人からフィードバックを受け取り、行動を起こしましょう。メンターシップに参加したり、プロジェクトをリードしたり、自分の仕事をオープンに共有することも大切です。

最も重要なのは、高い主体性を持つことです。機会を待つのではなく、自ら進んで行動し、物事を実現させる姿勢が求められます。進歩には努力が必要で、時には困難ですが、それがキャリアで望むものを手に入れるための道につながります。

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多くの人々が、ニュースがメンタルヘルスに与える悪影響を避けるために、ニュースを見ない選択をしています。悪いニュースが絶え間なく流れ、情報量が膨大であることが、ストレスや不安を引き起こすことがあります。最近の調査によると、世界中で40%の人々がニュースを避けることが多くなっており、これは2017年の29%から増加しています。この傾向はアメリカ（42%）やイギリス（46%）ではさらに高くなっています。

ニュースを避ける理由には、情報に圧倒されること、内容からくるネガティブな気分、メディアへの信頼の欠如などがあります。一部の人々は、ニュースの消費を制限することで気持ちが楽になったと感じており、例えば週に一度だけチェックしたり、ニュースアプリを削除したりしています。研究によれば、ストレスを感じるニュースに継続的に触れることはメンタルヘルスに悪影響を及ぼす可能性があり、多くの人がニュースとの関わり方を見直すようになっています。

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3100年前の古代の取引データベースについての話です。このデータベースは、麦芽や大麦の記録を残しています。著者は、このデータベースが5000年以上も持ちこたえていることに驚き、現代のデータベースと比較してユーモラスに表現しています。著者は、人気のあるデータベースがサポートする最古の日付について調査しました。MySQLは1000年以降の日付しか扱えず、PostgreSQLやSQLiteは紀元前4713年1月1日までのデータをサポートしています。著者は、現代のシステムでこれより古い日付をどのように保存するかを考え、テキストを使ったりカスタムソリューションを提案しています。また、投稿に対するフィードバックをくれた数人に感謝の意を示しています。

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BrainCraft Challengeは、シミュレーション環境でタスクを実行できる合成神経システム、いわゆる「ミニ脳」を作成することを目的としています。現在の脳の構造モデル、特に海馬や基底核は、主に抽象的で簡略化されており、実用的なタスクに対する統合が不足しています。この挑戦では、参加者が生物にインスパイアされた神経ネットワークを開発し、シンプルな環境でエネルギー源を見つけるロボットを制御することが求められます。

この挑戦は、複雑さが増す5つのタスクで構成されており、各タスクは2か月間続きます。最初のタスクは以下の2つです。1つ目は「シンプルな決定」で、迷路をナビゲートして2つのエネルギー源のうちの1つを見つけることです。2つ目は「キュー付きの決定」で、同じ迷路ですが、手がかりや気を散らす要素があり、ロボットが特定の道を進む必要があります。

参加者は、センサーを使ってナビゲートする円形のロボットを設計します。ロボットの動きは神経ネットワークによって制御され、特定の設計制約を満たす必要があります。このネットワークは、環境を探索しながらエネルギーを節約するようにロボットを操縦することを学ばなければなりません。

参加者は、時間制約のあるフェーズでモデルを訓練し、その後10回の試行でテストを行います。パフォーマンススコアは、ロボットがエネルギーを使い果たすまでに移動した総距離に基づいています。

提出物はオープンソースでなければならず、参加者はルール変更を提案することもできます。この挑戦は、手頃な計算能力を必要とするように設計されており、賞品はなく、リーダーボードでの認識のみが与えられます。

リーダーボードは参加者のスコアを追跡し、ランダムな戦略からより洗練されたアルゴリズムまで、タスク解決のさまざまなアプローチを示しています。

全体として、BrainCraft Challengeは、抽象的なモデルと実用的な応用のギャップを埋めることで、計算神経科学における革新を促進しています。

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リズ・リード氏は、Googleの検索部門の責任者として、AIの導入が検索クエリの増加とクリックの質の向上に寄与していると述べました。しかし、この変化はオンラインニュースの出版社にとって大きな課題をもたらしています。特に、Googleのような検索エンジンからのトラフィックが著しく減少しているのです。

フィナンシャル・タイムズのジョン・スレイド氏は、AIによる機能、特にGoogleのAI概要が検索結果の上部で情報を要約することにより、記事へのトラフィックが25～30%減少していると指摘しました。この要約機能により、ユーザーが元のコンテンツにアクセスする必要が減っているのです。デイリー・メールを含む多くの出版社は、トラフィックの急激な減少を報告しており、中には89%もの減少を経験しているところもあります。

出版社は、コストの上昇と広告収入の減少により、経済的な圧力に直面しています。現在、AIによるコンテンツの利用に関する契約を受け入れるよう求められています。また、AIが生成する要約の正確性についても懸念があり、誤情報やバイアスの問題が続いています。

Googleは全体のウェブサイトトラフィックは安定していると主張していますが、ユーザーの行動の変化がサイト間のトラフィック分配に影響を与えています。出版社はGoogle Discoverに依存する傾向が強まっていますが、この方法では質の低い訪問者が増えることが多いです。

出版業界はGoogleに対してより良い透明性を求めており、AI企業とのライセンス契約を模索してコンテンツを保護しようとしています。また、一部の出版社は自社のAIツールを開発し、ニュース提供を強化しようとしています。

全体として、AIが検索やニュース出版に与える影響は大きく、出版社は変化する環境に迅速に適応する必要に迫られています。

著者のホン・ミンヒは、多くのプロジェクトで見られる繰り返しのCLI（コマンドラインインターフェース）バリデーションコードに対する不満を表明しています。彼は、複雑なバリデーションチェックを書くのではなく、新しいアプローチを提唱しています。それは、CLI引数を直接有効な設定のみを許可する型にパースすることで、広範なバリデーションロジックを排除する方法です。

多くのCLIツールには、依存オプション（あるオプションが別のオプションに依存する場合）や相互排他的オプション（選択できるのは一つのオプションのみ）など、似たようなバリデーションパターンが存在します。ミンヒは「バリデートするのではなくパースする」というブログ記事に触発され、Optiqueというライブラリを作成しました。このライブラリを使うことで、開発者はオプションやその関係をよりシンプルに定義でき、TypeScriptを利用して設定から直接型を推論することができます。

Optiqueの利点には、バリデーションに必要なコードの量を減らすこと、CLI引数の構造を変更する際に広範なバリデーションチェックを気にせずに済むこと、コンパイルが成功すればCLIが正しく動作するという自信を高めることが含まれます。シンプルなスクリプトにはこの新しいアプローチが必要ないかもしれませんが、複雑なバリデーションの問題に直面したり、オプションの不一致によるバグに悩まされた開発者には大きなメリットがあるでしょう。

ミンヒは他の開発者にもOptiqueを試してみるよう勧めており、CLI開発を効率化し、繰り返しのバリデーションコードを減らす手助けになると述べています。

このログブックは、2019年におけるRational R1000コンピュータに関するさまざまな技術的更新やトラブルシューティングの経験を記録しています。

12月11日には、以前は不明だったSCSIコマンド（0x0D）が、ディスクコントローラーのバーストエラー修正に関連していることが確認されました。さらに議論を進める中で、このコマンドはNeXT Stationエミュレーションにおける磁気光学ドライブにも関連している可能性があることがわかりました。

SCSI2SDのファームウェアは、起動時にコマンドを記録するように修正され、デバイス設定に必要な重要なコマンドが明らかになりました。この調整により、ディスクイメージからの起動が成功し、「現代のSCSI」とR1000が必要とするディスクジオメトリとの間に互換性の問題があることが示されました。

富士通のディスクからバックアップが作成され、テープからの復元を試みた記録もありましたが、結果はまちまちでした。それでも、一部のデータは無事に復元されました。

ハードウェアの修理も行われました。電源ユニット（PSU）は、故障したコンデンサーの交換を含む大規模な修理が行われ、システムの安定性が向上しました。また、メモリボードも再取り付けと再構成が行われ、メモリの検出と診断が成功しました。

トラブルシューティングの結果、R1000は無事に電源が入れられ、自己テストを完了し、システム環境にブートしました。ログには、システム機能を復元するために必要なさまざまな設定試行、診断、復旧プロセスが記録されています。

この一年を通じて、チームはディスク読み取りエラーや電源ユニットの問題など、多くのハードウェアの故障に直面し、広範なトラブルシューティングや部品の交換を行う必要がありました。

このログブックは、R1000の機能を復元するための詳細な過程を反映しており、協力、問題解決、技術的な適応が強調されています。

要約がありません。

この記事では、人間の脳が複雑な視覚情報をどのように処理するか、そしてそのプロセスを大規模言語モデル（LLM）を用いてどのようにモデル化できるかについての研究が紹介されています。

脳は視覚シーンから詳細な情報を抽出し、物体とその環境との関係を理解します。このプロセスを定量的に理解することは難しいとされています。

研究では、テキストから豊かな文脈情報をエンコードできるLLMが、脳の視覚処理を効果的にモデル化できるかどうかを調査しました。結果として、シーンのキャプションから得られたLLMの埋め込みが、自然なシーンを視覚的に見る際の脳の活動を正確に表現できることが分かりました。

研究者たちは、高度な画像技術であるfMRI（機能的磁気共鳴画像法）と統計分析を用いて、視覚シーンに対する脳の反応とLLMのシーンキャプションの表現を比較しました。

結果は、LLMの埋め込みがさまざまな視覚領域における脳の活動と良好に相関していることを示しています。これは、LLMが脳が視覚入力から得る複雑な情報を捉えることができることを示唆しています。

この研究は、LLMが脳が視覚シーンをどのように解釈するかを理解するための有用な枠組みを提供できることを示しています。これにより、視覚認知や知覚に関する理解が深まる可能性があります。

全体として、この研究は脳の表現とLLMの間に重要な一致があることを強調しており、脳の視覚処理を研究する新たな道を開くものです。

スタンフォード大学医学部の研究者たちは、網様体視床核という脳の領域の過活動が自閉症スペクトラム障害（ASD）に関連する行動を引き起こす可能性があることを発見しました。彼らは、この領域の活動を薬を使って抑えることで、マウスの自閉症様の症状、例えば発作や社会的な欠陥を逆転させることができることを明らかにしました。

この研究では、自閉症のマウスモデルを使用して、この脳の領域が治療の重要なターゲットであることを特定しました。研究者たちは、自閉症を模倣するように遺伝子改変されたマウスが、社会的な相互作用や感覚的な体験中に網様体視床核での活動が高まっていることを観察しました。

興味深いことに、これらのマウスの症状を軽減するのに役立った同じ薬が、しばしば自閉症の人々に見られるてんかんの治療にも研究されています。これは、両者の状態の間に関連があることを示唆しています。

全体として、これらの発見は、網様体視床核が自閉症スペクトラム障害の治療法を開発するための有望なターゲットであることを示しています。

人工知能に特化した企業、Anthropicは、著者たちからの集団訴訟を解決するために15億ドルを支払うことに合意しました。この訴訟では、Anthropicが著者たちの著作権で保護された素材を無断で使用したと主張されています。この和解は、著作権や創作物の利用に関する議論が続いていることを浮き彫りにしています。AI技術の開発において、創作物の扱いが重要なテーマとなっています。

スウェーデンの埋葬地で見つかったクジラの骨で作られたゲームの駒が、古代スカンジナビアにおける産業的な捕鯨の始まりを示唆していることについての記事です。

550年から793年の間、スウェーデンのヴェンデル文化では「ヘネファタフル」と呼ばれるゲーム、いわゆるバイキングチェスが楽しまれていました。このゲームでは、石や動物の骨などの素材で作られた小さな駒が使われていました。しかし、6世紀からはクジラの骨で作られた駒が墓に出土し、素材の調達方法に変化があったことを示しています。

考古学者のアンドレアス・ヘンニウスによる研究では、これらのクジラの骨は、約1,000キロ離れたノルウェー北部での組織的な捕鯨活動から来た可能性が高いとされています。遺伝子分析の結果、ほとんどの駒は北大西洋のセミクジラの骨で作られており、これは拾い集めではなく、体系的な狩猟を示しています。

当初、クジラの骨で作られたゲームの駒は裕福な人々の墓でのみ見つかりましたが、後には中流階級の墓でも一般的になり、これらの素材の取引が拡大していることを示唆しています。歴史的な文献からは、800年代にはノルウェーで確立された捕鯨の慣習があったことがうかがえます。

ヘンニウスの発見は、他の考古学的証拠によっても支持されており、北ノルウェーでの初期の捕鯨がすでに行われていたことを示しています。これは、ヴェンデル人がクジラの骨を入手するための交易路を持っていたことを示唆しています。この研究は、バイキング時代に至るまでの経済活動やその後の海洋支配についての理解を深めるものです。

全体として、この研究は初期の捕鯨とヴェンデル人の文化的慣習との関連を強調し、地域の歴史的な貿易や資源の利用についての洞察を提供しています。

ケネス・S・ケンドラーの「精神医学における比喩的な脳の言語の歴史」という記事では、精神科医がどのように脳の機能を用いて精神的なプロセスを比喩的に表現してきたかが探求されています。この実践は18世紀後半に始まり、現代に至るまで続いており、「壊れた脳」といった表現を使って精神疾患を説明することが一般的です。

ケンドラーは主に四つのポイントを論じています。

一つ目は、比喩的な言語の持続性です。「セロトニンの不均衡」がうつ病を引き起こすというような脳の比喩は、今日でも使われていますが、これらの説明はしばしば科学的な裏付けを欠いています。

二つ目は、精神医学における緊張です。精神医学の分野では、正当な医療分野として認識されたいという願望と、脳の機能を通じて精神障害を説明することの難しさとの間に対立があります。脳の機能は依然として十分に理解されていません。

三つ目は、未来への期待です。比喩的な脳の言語は、将来の研究が精神障害の背後にある真の脳のメカニズムを明らかにすることへの希望を反映しており、より正確な説明への「約束の手形」として機能しています。

四つ目は、分野の成熟です。比喩的な言語から離れることは、精神医学の成長を示し、精神疾患の複雑な性質についての理解が深まったことを意味します。

この記事では、これらの比喩の歴史的背景もレビューされており、エミール・クレペリンのような著名な人物が、経験的証拠を欠く推測的な理論に対して警告を発していたことが強調されています。ケンドラーは、比喩的な脳の言語の使用が安心感や理解の感覚を提供する一方で、精神的健康問題の複雑さを軽視し、医療従事者や患者を誤解させる可能性があると主張しています。より正直なアプローチは、単純な比喩に頼るのではなく、現在の精神医学の知識における不確実性を認めることです。

要約がありません。

厳密に必要なクッキーは、ウェブサイトが正しく機能するために欠かせません。これらのクッキーは、セキュリティを強化し、不正行為を防ぎ、購入を可能にします。ブラウザでこれらのクッキーをブロックすることもできますが、そうするとサイトの一部の機能が正しく動作しなくなる可能性があります。

最近、消費者委員会の調査によると、80%以上の日焼け止めが広告されている効果よりも実際の性能が劣っており、肌の黒ずみや日焼け、皮膚がんのリスクが高まることが分かりました。調査では30種類の日焼け止めがテストされ、そのうち4つはSPF値が15未満で、50+と表示されている2つも含まれていました。また、23種類の日焼け止めの中で「PAシステム」を使用してUVA保護を謳っているもののうち、実際にその主張を満たしていたのはわずか7つでした。さらに、多くの製品が成分を明確に記載しておらず、消費者がアレルゲンを特定するのが難しい状況です。

この調査では、日焼け止めの価格が80ドルから550ドルまで幅広いことが示されましたが、高価格が必ずしも品質の向上を保証するわけではありません。香港では、SPFやUVAの表示の正確性を確保するための規制が現在存在していません。一方、EUではこれらの表示に関する具体的な基準が求められていますが、テストされた製品の中で基準を満たしているものはごくわずかでした。

消費者には、特にアレルゲンについてラベルを注意深く読むことが推奨されており、敏感肌の人は物理的フィルターを使用した日焼け止めを選ぶことが望ましいとされています。SPF 50の日焼け止めは一般的に十分な保護を提供します。正しい量を塗布し、2〜3時間ごとに再塗布することが重要です。また、効果がない製品を使用しないために、期限切れの日焼け止めを確認することも大切です。

要約がありません。

この記事では、52枚のトランプをシャッフルする際の複雑さと数学について説明しています。シャッフルを行うたびにユニークな配置が生まれ、その可能な配置の総数（52!）は非常に大きく、地球上の原子の数を超えています。このユニークさのおかげで、二人の人間が同じ順番でデッキをシャッフルする可能性は極めて低く、全人類の歴史を考慮してもほぼあり得ないと言えます。

また、この記事では1990年代後半のオンラインポーカー開発者が直面した問題についても触れています。カードシャッフルのアルゴリズムに欠陥があり、予測可能なシャッフルが行われてしまうことがありました。これにより、チートを行う人々に利用される危険がありました。Reliable Software Technologiesという会社は、一部のオンラインポーカーサイトで使用されているアルゴリズムが限られた数の配置しか生成できず、ゲームの公平性が損なわれていることを発見しました。

この問題を解決するために、開発者たちはフィッシャー・イェーツシャッフルのようなより信頼性の高いアルゴリズムに切り替えました。これによりランダム性が向上しましたが、これらのアルゴリズムでも人間のシャッフルの完全なランダム性を再現することはできません。全体として、この記事はオンラインポーカーにおける公正なプレイを確保するために、安全で効果的なカードシャッフル方法の重要性を強調しています。

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的概念を説明しています。対象は、AIに深い知識がない技術愛好者です。主にLLMの推論に関する数学に焦点を当てており、トレーニングについてはあまり触れていません。

重要なポイントとして、まず「ベクトルと高次元空間」が挙げられます。ベクトルは多次元空間における距離や方向を表し、LLMにおけるトークンの確率を理解するために使われます。

次に「ロジットと語彙空間」についてです。ロジットは、LLM内の異なるトークンの確率を予測するベクトルです。各トークンは高次元空間の特定の位置に対応しています。

「ソフトマックス関数」も重要です。この関数はロジットを確率に正規化し、トークンの確率を解釈しやすくします。

「埋め込み」という概念もあります。埋め込みと呼ばれるベクトルは意味を表し、高次元空間で類似の概念を集約します。

「行列の掛け算」も重要な役割を果たします。行列は異なる次元間でデータを投影することができ、ニューラルネットワークにおいては非常に重要です。

「ニューラルネットワーク」については、単一の層は行列の掛け算として理解でき、入力データを出力次元に投影します。

全体として、関わる数学は主に高校レベルですが、LLMとその動作を理解するには、これらの概念をAIの文脈で把握することが必要です。次回の投稿では、この基礎をもとにLLMの機能についてさらに詳しく説明します。

Chaos Game Fractal Generatorは、Rustで書かれたシンプルなコマンドラインツールで、Chaos Gameアルゴリズムを使用してフラクタルを生成します。

このツールの主な特徴は、まず正多角形の頂点を定義し、ポリゴン内のランダムな点からスタートします。次に、ランダムに選ばれた頂点に向かって一定の距離だけ点を移動させるというプロセスを繰り返します。この手法により、頂点の数や距離比などのパラメータを調整することで、複雑なフラクタルパターンを作り出します。

具体的な例として、入力パラメータを変更することで、シェルピンスキーの三角形や虹の六角形フラクタルなど、さまざまなフラクタルを生成できます。

インストールはCargoを使って行い、コマンド「cargo install chaos-game」を入力します。アプリケーションはカスタム引数を使って実行することで、異なるフラクタルを作成できます。

コマンドラインオプションでは、ポリゴンの辺の数、距離比、反復回数、出力ファイル名、頂点選択のルールなどをカスタマイズできます。

開発者はリポジトリをクローンし、ビルドして実行することができます。また、以前の点に基づいて新しい点を選択する方法を定義する関数を書くことで、カスタムルールを追加することも可能です。

このプロジェクトはMITライセンスの下で提供されています。このツールは、数学的アルゴリズムを使って視覚的なパターンを簡単に探求し生成するのに適しています。

DuckDuckGoの創設者であるガブリエル・ワインバーグ氏は、AIによる監視が根付く前に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と指摘しています。チャットを通じて、より多くの個人情報を収集できるためです。これらの会話は、個人の性格の詳細を明らかにし、商業的またはイデオロギー的な目的で操作される危険性があります。

ワインバーグ氏は、チャットボットが人間よりもユーザーに影響を与える能力が高く、これが妄想や認識の変化を引き起こす可能性があると強調しています。また、オンライン追跡に関する既存のプライバシー問題はAIにも当てはまりますが、さらに深刻であると述べています。

これらの懸念に対処するために、DuckDuckGoは保護されたチャットボットの会話を提供するDuck.aiというサービスを導入しました。しかし、多くのAIサービスは依然として十分なプライバシー保護が欠けており、最近のデータ漏洩や脆弱性がその証拠です。

ワインバーグ氏は、過去のオンラインプライバシーの失敗を繰り返さないために、議会が迅速にAI特有のプライバシー法を実施するよう求めています。彼は、行動を起こさなければ、有害なプライバシー慣行が標準化されることを懸念しています。最後に、DuckDuckGoが消費者にプライバシーを尊重したサービスを提供することにコミットしていると述べています。

要約がありません。

著者はIntelliJ用のCoPilotプラグインについての体験を共有しています。最初は役立つと感じていましたが、最終的には無効にして削除することに決めました。CoPilotは繰り返しのコーディング作業を速めることができる一方で、しばしば役に立たない提案を行い、それが気を散らせたり、精神的なエネルギーを消耗させたりすることがあると主張しています。このように、コードのメンタルモデルを常に調整する必要があると、特に疲れているときにはフラストレーションが生まれ、質の低い作業につながることがあります。

著者は、迅速で一貫した提案に依存する従来のコーディング方法の方が、CoPilotを使うよりも効果的だと考えています。経験豊富なプログラマーは、AIツールに頼るのではなく、練習を通じてスピードと効率を向上させることができると提案しています。また、CoPilotのような大規模言語モデル（LLM）は、プログラマーが文脈をよりコントロールできる別のチャットインターフェースでの方が効果的だとも思っています。

CoPilotは特定のプログラミング言語に不慣れな人には利点があるかもしれませんが、著者はそれが人間のコーディングプロセスにうまく統合されないと結論づけています。彼の見解は20年以上のプログラミング経験に基づいており、他の人々は異なる経験を持っているかもしれないことも認めています。

「distributed-llama」というプロジェクトがGitHubでホストされており、四台のRaspberry Pi 5を使ってQwen3というモデルのバージョン0.16.0を実行しています。

このシステムは、一台のメインRaspberry Pi（ROOT）と三台の作業用Raspberry Piで構成されており、TP-Linkのスイッチを介して接続されています。使用されているモデルはQwen3で、語彙サイズやアーキテクチャなどの技術的な仕様が示されています。

システムの性能は、評価時に約14.33トークン毎秒、予測時には13.04トークン毎秒の処理速度を達成しました。ユーザーは推論コマンドを実行し、ポーランドの位置について質問しました。このことから、モデルがクエリを処理し、応答する能力を示しています。

全体として、このプロジェクトは複数のRaspberry Piを使用して機械学習モデルを実行する分散コンピューティングの実用的な応用を示しています。

C++プログラミングにおいてよくある間違いの一つは、関数の引数を定義する際にアンパサンド（&）を忘れることです。これにより、データが参照渡しではなくコピーされてしまい、特に大きなデータ構造の場合、パフォーマンスに大きな影響を与えることがあります。著者は、Rustがこの点で優れていると考えています。Rustには、こうしたミスを防ぐための組み込みルールがあり、デフォルトで「移動」する動作が強調されています。つまり、特に指定しない限り、データはコピーされずに移動されます。

C++では、アンパサンドを欠くことで不要なデータコピーが発生し、プログラムが遅くなる可能性があります。このようなミスを見つけるためのツールは存在しますが、パフォーマンスの問題が発生するまで気づかれないことが多いです。一方、Rustの設計はデフォルトでこれらのエラーを避けるようになっており、コピーを行うためには明示的なアクションが必要です。これにより、パフォーマンスのバグが発生する可能性が減ります。

さらに、RustのコンパイラはC++では許可されるようなエラーを検出することができ、同じミスを犯しにくくしています。全体として、著者はRustのデフォルト設定がパフォーマンスを促進し、開発者の精神的負担を軽減する点を評価していますが、言語に対するいくつかのフラストレーションも感じています。

要約がありません。

著者はプロトコルバッファ（プロトバフ）の使用に反対の立場を示しており、その設計が不十分で複雑すぎるため、問題を解決するどころか新たな問題を引き起こすと主張しています。主なポイントは以下の通りです。

まず、プロトバフは素人のような設計であり、混乱を招く型システムがコーディングを助けるどころか、逆に複雑にしているとされています。多くの制約が恣意的に見え、コーディングの実践に問題を引き起こします。

次に、プロトバフの機能は相互にうまく連携せず、データ型や構造に予期しない複雑さをもたらします。そのため、クリーンで保守しやすいコードを書くことが難しくなります。

また、スカラー型とメッセージ型の扱い方には疑問があり、特に未設定値とデフォルト値の区別が混乱を招きます。これがバグを引き起こし、コードの可読性を損なう原因となります。

さらに、プロトバフが後方互換性や前方互換性を持つとされる主張は誤解を招くものであり、その柔軟性は誤用やデータ処理の不備を引き起こす可能性があります。

最後に、プロトバフをプロジェクトに導入すると、堅苦しくて自然でないコードが生まれ、開発者は設計の悪い機能に対処しなければならなくなります。

著者は、プロトバフの使用を強く避けるべきだとし、不要な複雑さをもたらし、ソフトウェア開発を妨げると警告しています。

このウェブサイトでは、コンテンツを自動的に取得するボットを防ぐために、アヌビスというセキュリティシステムを使用しています。アヌビスは、ユーザーに小さな計算タスクを完了させることで機能します。この方法は、メールのスパムを減らすために使われる手法に似ています。この仕組みにより、大量のデータを取得しようとするボットがサイトにアクセスするのが難しくなります。システムは、人間ではない訪問者を特定してブロックし、正当なユーザーがサイトにアクセスできるようにすることを目的としています。

セキュリティチェックを通過するには、ブラウザで最新のJavaScriptを有効にする必要があります。JavaScriptをブロックするプラグインを使用していると、サイトにアクセスできなくなることがあります。アヌビスは現在バージョン1.21.3で、ウェブサイトのリソースを保護するために設計されています。

OpenAIは、言語モデルにおける「幻覚」の問題に関する研究を発表しました。これは、モデルが自信を持って誤った答えを生成する現象です。この問題は、現在のトレーニングや評価方法が不確実性を認識するのではなく、推測を奨励するために続いています。例えば、特定の質問をされた際に、モデルは知らないと認める代わりに、複数の誤った答えを生成することがあります。

研究では、評価方法が正確さを重視するため、モデルがより高いスコアを得るために推測を行うことを促していることが強調されています。これにより、推測が偶然正しい答えを生むこともあるため、エラー率が高くなる可能性があります。この問題に対処するために、論文では、不正確な自信のある答えに対してより厳しく評価し、不確実な回答には部分的な評価を与えるように評価方法を変更することを提案しています。

幻覚は、言語モデルが学習する方法に起因しています。具体的には、膨大なテキストの中から次の単語を予測することで学習しますが、真偽のラベルがないため、誤りが生じます。スペルや文法の明確なパターンとは異なり、誕生日のような恣意的な事実は、信頼できる予測パターンがないため、誤りを引き起こします。

研究からの重要なポイントは以下の通りです。幻覚はモデルのサイズだけが原因ではなく、小さなモデルの方が自らの限界を認識できる場合もあること。100%の正確さを達成することは不可能であり、いくつかの質問は本質的に答えられないこと。現在の評価方法は、推測を最小限に抑え、より誠実な回答を促進するように見直す必要があることです。

OpenAIは、モデルの幻覚率を減少させるための取り組みを続けており、AIのパフォーマンスの測定方法の変革を促しています。

多くのピアノチュートリアル動画が存在しますが、ほとんどは明確なステップバイステップの指示を提供していません。代わりに、画面に落ちてくる音符を表示するため、学習者がついていくのが難しくなっています。この問題を解決するために、私はPianoReaderというウェブツールを作成しました。このツールは、これらの動画を分析し、演奏されている音符や和音を抽出します。

PianoReaderは、追加のサーバーリソースを必要とせず、ブラウザ内で直接動作します。チュートリアル動画を取り込み、両手でどの音符を弾くべきかを示すシンプルなタブ譜形式を生成します。

このツールを開発するために、私はコンピュータビジョン技術を使用して動画内のピアノの鍵盤の位置を特定しました。ユーザーは、特定の2つの鍵の位置をマークすることで協力します。また、HTML Canvasを使用して動画を表示し、各フレームを処理しながら、どの鍵が押されているかを確認するために動画フレームをサンプリングしました。

このツールを使って曲を学ぶことには成功しましたが、いくつかの制限があります。このツールは白鍵のみで動作し、動画を事前にダウンロードする必要があり、すべてのフレームを順番に処理するため、動作が遅くなることがあります。それでも、このツールは機能しており、pianoreader.appで試すことができます。また、オープンソースプロジェクトはGitHubでも見つけることができます。

著者は、サイドプロジェクト「カルトッフェルズ」の一環として、端末ユーザーインターフェース（TUI）ライブラリの開発経験を振り返っています。このゲームでは、プレイヤーが小さなロボットを操作し、島で岩を集めて「HELP ME」というメッセージを形成します。著者は実験を楽しんでいますが、このプロジェクトは期待した結果を得られませんでした。

プロジェクトの概要として、著者はロボットが岩を集めるゲームを作成しています。海の波のような視覚効果を追加しましたが、ゲームはサーバー上で描画され、SSH端末を使用するプレイヤーに提供されるため、パフォーマンスの問題に直面しました。

パフォーマンスの最適化において、著者は各フレームごとにグラフィックスを再計算するのは無駄だと気づき、変更された部分だけを更新する方法を実装しました。これは、テキスト用のビデオコーデックに似ています。

使用したUIライブラリ「Ratatui」は、各フレームごとにすべてを再描画する必要がありました。著者は、Unicode文字を扱う際のオーバーヘッドがパフォーマンスを大幅に低下させることを発見しました。速度を改善するためにUnicodeサポートを削除することを考えましたが、ほとんどのアプリケーションがこれを必要としていることを認識しました。

デザインの決定において、著者はウィジェットツリーアプローチを用いた新しいライブラリを作成し、すべてを再描画するのではなく、段階的な更新を可能にしようとしました。しかし、この宣言型スタイルを使用する際に、イベント処理や状態管理に課題が生じました。

レイアウトの難しさでは、ウィジェットの配置に苦労しました。このプロセスでは、要素のサイズを事前に知る必要があることが多く、描画の非効率につながりました。

最終的に、著者はプロジェクトを放棄することにしました。既存のライブラリ「Ratatui」がゲームのニーズに十分であることを認識したからです。サイドプロジェクトの最適化を追求することが時間の有効活用ではないかもしれないと認め、さらに探求したいという気持ちを持ちながら、いつ引き下がるべきかを理解することの重要性を強調しました。

著者は、開発における探求の価値を強調し、すべての実験が成功するわけではないこと、そしてプロジェクトを転換または放棄するタイミングを知ることが重要であると認識しています。

ブログは年々大きく変化しています。

以前は、個人ブログが特定のテーマや商品を宣伝するために使われることが多く、現在の多くのクリエイターがYouTubeやSubstackのようなプラットフォームを利用するのと似ています。ライターたちは、食べ物や車などのトピックについて定期的に投稿し、読者に自分の製品やサービスを購入するよう促すことが一般的でした。

しかし、20年前のブログはもっと個人的な日記のようなものでした。人々はプライバシーをあまり気にせず、日常生活をオープンに共有し、カジュアルで会話調のスタイルで書いていました。読者は通常、広い公衆ではなく友人たちで構成され、匿名性も保ちやすかったのです。

現在では、いくつかのブログが依然として宣伝に焦点を当てていますが、多くは個人的なメモや技術的な文章にシフトしており、オンラインコンテンツの進化を反映しています。

要約がありません。

AIスタートアップの間で、新たなトレンドが見られます。多くの場所で過労の懸念から禁止されている「996モデル」（午前9時から午後9時まで、週6日勤務）に似た過酷な労働時間が採用されているのです。Cognitionのような企業では、従業員に週80時間以上働くよう促し、リーダーたちは高圧的な文化を公然と推進しています。

このトレンドの背景には、人工汎用知能（AGI）を達成するための競争があります。業界内では、AGIの実現が市場の風景を大きく変えると信じられています。スタートアップは競争力を維持し、厳しい締切に間に合わせるために長時間働くことを強いられています。

一部の従業員は、潜在的な経済的報酬のためにこれらの労働時間を耐え忍ぶ意欲があるかもしれませんが、このような働き方は過労や生産性の低下、多様な人材を惹きつけることの難しさを引き起こす可能性があります。長時間労働は、家族の義務がない若いプロフェッショナルには魅力的に見えるかもしれませんが、優秀な候補者を遠ざける要因にもなり得ます。

急成長するAIセクターでの迅速な成功の魅力にもかかわらず、過酷な労働時間が成功を保証するわけではないことを示す兆候もあります。厳しい文化を持つ企業の中には苦戦しているところもあります。業界の「取り残されることへの恐れ」によって長時間労働の期待は続くかもしれず、テクノロジー業界の働き方が変わる可能性があります。

AIスタートアップにおける過酷な労働時間の要求は今後も続くと考えられます。これは、持続可能なワークライフバランスよりもスピードと競争を優先する高リスクな環境を反映しています。

要約がありません。

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テスラは「完全自動運転」の定義を変更し、完全に自律した車両の実現という以前の目標から一歩引いたことを示しています。この変化は、同社の自動運転技術に対するアプローチの転換を意味しています。

要約がありません。

ZFS Basecampのローンチイベントに参加し、ZFSの開発者たちと交流しましょう。Klaraは、組み込み開発やOpenZFS、FreeBSDのビジネス向けサポートを専門としており、パフォーマンス監査や災害復旧、カスタム機能の開発などのサービスを提供しています。

Klaraは、オープンソース技術やベストプラクティスについての情報を提供するために、記事やウェビナーなどのリソースを用意しています。彼らは、データを効率的かつ安全に管理できる強力なファイルシステムであるZFSに精通しています。

また、一般的なZFSの問題とその解決方法についても触れています。具体的には、ディスクエラーの対処法、スナップショットの復元、暗号化キーの変更、暗号化されたデータセットの複製などが含まれます。問題が発生した場合には、Klaraが専門的なサポートを提供し、データ管理やシステムのパフォーマンスを円滑に保つ手助けをします。

ZFSの活用を最大限に引き出したい方には、KlaraのチームがZFSの管理や開発に関するさまざまな面でサポートを行います。

親切は重要です。なぜなら、世界の苦しみを癒す手助けになるからです。お互いに親切にすることは、ポジティブな変化をもたらす簡単な方法です。

要約がありません。

要約がありません。

アダムのザックが、機械CADソフトウェア用のAIコーパイロットを紹介しています。彼らは、ブラウザベースのテキストからCADへのアプリを開発し、これをオープンソース化しました。

このアプリの主な機能には、テキストの説明や画像から3Dモデルを生成すること、調整可能なパラメータを持つOpenSCADコードを出力すること、モデルを.STLまたは.SCADD形式でエクスポートすることが含まれています。

アプリはブラウザ上で動作し、OpenSCADにはWebAssemblyを、3DレンダリングにはThree.jsを使用しています。会話とコード生成のための別々のエージェントがあり、AIを使わずに簡単にパラメータを調整することができます。

今後の改善点としては、より複雑な形状やモデリング技術のサポート、ユーザーインターフェースの向上による空間理解の改善、ドキュメントやOpenSCADライブラリを用いた機能の追加が計画されています。

コードは誰でもクローンして貢献できるように公開されており、プルリクエストに対するサポートも継続しています。

ジェイ・バレインによる「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あり、乱雑なコードや不整合といった一般的な問題を解決することを目指しています。

この手法が取り組む主要な問題には、AIが機能的ではあるものの構造が不十分なコードを生成すること、セッション間でのコードの重複や不一致が頻繁に発生すること、適切な計画がないためにデバッグにかかる時間が増加することが含まれます。

手法は四つの段階から成り立っており、それぞれが明確な制約と検証ポイントを用いてプロジェクト管理を改善するように設計されています。最初の段階は「AIの設定」で、AIの指示を整えてその行動を管理し、不確実性を示すようにします。次に「協力的な計画」があり、AIと共にプロジェクトの範囲、構成要素、タスクを明確にします。「体系的な実装」では、開発を管理可能な部分に分け、各コンポーネントを150行以内に保つことで明確さと集中を確保します。最後の段階は「データ駆動の反復」で、開発中に収集したパフォーマンスデータを活用して、継続的な最適化の判断を行います。

このアプローチの利点は、アーキテクチャの一貫性を維持し、不要な複雑さを減らすことにあります。また、タスクが明確に分かれているため、開発サイクルが短縮され、デバッグも容易になります。意思決定は仮定ではなく、測定可能なデータに基づいて行われます。

この手法を用いて開発されたプロジェクトの例としては、セキュアでモジュール化されたアーキテクチャを持つDiscordボットや、規律ある構造を維持するプログラミング言語のランタイムエンジン、CI/CDプロセスを改善するためにGitHubと統合された回帰検出システムがあります。

実装のステップとしては、まずAIを設定し、計画のためにプロジェクトの詳細を共有します。次に、コーディングの前にベンチマークインフラを構築します。そして、定義されたコンポーネントを一つずつ実装し、常にアーキテクチャ基準に対して検証を行います。

この手法は、構造化された計画、実証的な検証、協力的なワークフローの重要性を強調し、AIソフトウェア開発の質と効率を向上させることを目指しています。

要約がありません。

一部のプログラミング言語、例えばPowerShellでは、「匿名再帰関数」を使用することができます。これは、関数が名前を使わずに自分自身を参照できる機能です。このような参照は「指示的参照」とも呼ばれます。

この文書の目的は、ソーシャルメディア上での誤解を解消することです。著者はこの機能を必須のプログラミング機能とは考えておらず、使用を避けることを推奨しています。その代わりに、より良い選択肢を後で提案しています。文書を書く主な理由は以下の通りです。名前をキャプチャするマクロを示すこと、強力なマクロがプログラミング言語をどのように強化できるかを示すこと、そして楽しみながら読者を引き込むことです。

この機能はRacketでlam/anon♻️というマクロを通じて実装されています。これはPowerShellの構文を模倣しており、特別な名前$MyInvocationを使用して再帰を可能にします。

この実装はYコンビネータではなく、名前付き再帰関数を定義するものではありません。あくまで明示的な再帰のためのマクロです。

文書にはさまざまな複雑さの例が含まれています。標準的な階乗関数である「fact」、正しいバインディングを示すフィボナッチのような関数「lucas-or-fib」、ネストされたコンテキストでのバインディングを示す「grid」、マクロを使った可変引数のテスト「range」、非線形再帰を示す「sum-tree」があります。

このマクロは、プログラマーがラムダ関数を再帰させたいときに便利です。名前付き関数を導入する代わりに、マクロを使うことでより簡単に再帰を実現できます。

著者はRacketプログラマーにこのマクロの使用を避けるよう警告しています。Racketにはrecというより良い解決策があり、これを使うことで名前付き再帰を実現しつつ、ラムダの構造と利点を維持できます。

著者は、他の言語における類似の概念についての洞察を与えてくれたJames BrundageとAli M.に感謝の意を表しています。

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フーリエ変換は、1800年代初頭にジャン＝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に分解し、元の関数を分析したり再構築したりすることを可能にします。フーリエ変換は、数学、物理学、コンピュータサイエンスなど、さまざまな分野で重要な役割を果たしています。

フーリエの研究はフランス革命の時期に始まり、熱伝導の研究からインスピレーションを得ました。彼は、金属棒の中の熱の分布を単純な波の合計で表現できると提案しました。当初、他の数学者からは懐疑的に見られましたが、フーリエの考えは、関数がこれらの波の成分で表現できるかを探る調和解析の基礎を築きました。

フーリエ変換は、音声処理や画像圧縮（JPEGなど）、さらには量子力学における粒子の挙動の理解など、日常の技術にも広く利用されています。この変換の高速版である高速フーリエ変換は、さらに多くの応用を可能にしました。

全体として、フーリエ変換は多くの研究や技術の分野に大きな影響を与え、純粋数学と応用数学の両方で基本的なツールとなっています。

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健康保険会社の医療費支払い拒否率は、一般にはあまり知られていません。この透明性の欠如は懸念されており、多くのアメリカ人が保険料の上昇や給付の減少に直面している中で特に問題です。医療保険制度改革法（ACA）による連邦規制は、保険会社に拒否データを開示することを求めていますが、それ以降、意味のある情報はほとんど公開されていません。

ProPublicaとThe Capitol Forumの共同調査によると、保険会社は平均して10%から20%の請求を拒否していますが、この割合はプランによって大きく異なり、標準化されていません。拒否データを収集し公開する試みは、保険会社やビジネス団体からの反発に直面しており、こうした透明性は負担になると主張しています。

コネチカット州やバーモント州のように、一部の州では拒否データが公開されていますが、ほとんどの州ではこの情報は機密扱いです。透明性を求める人々は、拒否率を知ることが健康プランを選ぶ際に重要だと訴えています。高い拒否率は、患者のケアや経済的な安定に大きな影響を与える可能性があります。

専門家は、政府の義務付けがなければ、保険会社が自発的に拒否率を開示することは難しいと考えています。透明性が高まることで、病気の患者が集まることを恐れているからです。現状では、消費者は自分の医療選択肢について十分な情報を持たずに判断を迫られています。

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私の本「テクニカルデットの海を泳ぐ」の前半が現在、0.99ドルで販売されています。この本は2024年1月に執筆を始め、ブログのアイデアを基にしながらも大幅に内容を拡充しました。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受けて本の内容がさらに進化しました。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向けの実践方法に焦点を当てる予定です。

この記事では、ビデオゲームのグラフィックスにおけるぼかしの使用と、WebGLを用いたリアルタイムでの実装方法について説明しています。以下が主なポイントです。

ぼかしの目的は、ビデオゲームにおけるさまざまな視覚効果を生み出すために不可欠です。たとえば、被写界深度やブルーム効果などがあります。これにより、グラフィックスやユーザーインターフェースの美しさが向上します。

リアルタイムでのぼかしの実装は複雑で、グラフィックスプログラミングに対する深い理解が必要です。数学的理論と技術的応用が組み合わさっています。

3Dシーンを描画した後、フレームバッファを使用してポストプロセッシング効果を適用します。これにはぼかしも含まれ、スムーズなビジュアルを維持するために毎秒何度も行われます。

この記事では、NEOTOKYO°というMODを使用したインタラクティブな例を提供しており、読者は異なるぼかし効果をリアルタイムで見ることができます。

ぼかしは、GLSLで書かれたフラグメントシェーダーを通じて実装されます。これらのシェーダーはGPU上で各ピクセルに対して実行され、UV座標に基づいてテクスチャを処理します。

ユーザーは、シーン、ライト、ブルームの異なるぼかしモードを切り替えることができます。各モードは異なる方法でぼかしを適用し、パフォーマンスや視覚出力に影響を与えます。

この記事には、光の明るさやアニメーションの制御が含まれており、ユーザーが効果をインタラクティブに試すことができます。

パフォーマンスの監視も行われており、フレーム毎秒（FPS）やフレームあたりの時間などのパフォーマンス指標を追跡します。グラフィックスレンダリングにおけるパフォーマンスの重要性が強調されています。

全体として、この記事はグラフィックスプログラミングにおけるぼかしの実装について、複雑な概念を実用的な例を通じてわかりやすく解説することを目的としています。

私は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、ダイアクリティカルマークが含まれており、アラビア語を学ぶ人やカジュアルなユーザーがより簡単にアラビア語を入力できるようになっています。

映画データをリレーショナルデータベースから整理し、取得する際の課題について、インターネットムービーデータベース（IMDB）を例に挙げて説明しています。

映画情報は階層的に整理されています。例えば、映画には監督やジャンル、キャラクターを持つ俳優がいます。このような複雑さは、平面的なリレーショナルデータベース構造では管理が難しくなります。

データの階層は異なる視点から見ることができ、映画から俳優へ、または俳優から映画へと関係が変わります。このため、データの保存や取得が複雑になります。

また、平面的なデータをユーザーインターフェース用に階層的な形式に変換する必要があり、これは手間がかかり、エラーが発生しやすいです。この問題は「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。

SQLは構造化データを直接生成するために設計されておらず、関連データを取得するために複数のクエリが必要になることが多いです。例えば、映画に関連する俳優やキャラクターを取得する際に非効率が生じることがあります。

オブジェクトリレーショナルマッパー（ORM）はデータ変換を自動化するために作られましたが、依然として複数のクエリが必要で、データの不整合を引き起こすことがあります。

現代のSQLは、構造化データをより効果的に生成できるようになり、必要な情報を一度のクエリで取得できるようになっています。これにより効率が向上し、現在のデータニーズにより適合するようになっています。

この内容は、変化する要求に応じてツールが進化する必要性を強調しており、SQLを適応させて構造化データを生成することで、現代のアプリケーションにおける使いやすさが大幅に向上する可能性があることを示唆しています。