もちろんですが、プレスリリースの内容がまだ提供されていないようです。要約してほしい内容を教えていただければ、喜んでお手伝いします。

Claudeは、ユーザーがExcelのスプレッドシート、文書、PowerPointのプレゼンテーション、PDFなど、さまざまなファイルタイプを直接Claude.aiやデスクトップアプリ内で作成・編集できる新機能を導入しました。このアップデートは現在、Max、Team、Enterpriseプランのユーザー向けにプレビュー版として提供されており、Proユーザーも近日中に利用できるようになります。

主な機能には、まず「ファイル作成」があります。ユーザーは生データを洗練された出力に変換し、動作する数式を使ったスプレッドシートを作成し、PDFをPowerPointのスライドに変換することができます。Claudeは複雑な作業を簡素化し、技術的な部分を処理します。

次に「アクティブコラボレーション」があります。Claudeはプライベートなコンピュータ環境にアクセスできるため、コードを書くことやプログラムを実行することができ、単なるアドバイザーからプロジェクトの積極的な協力者に変わります。

この機能を利用するには、ユーザーは設定でファイル作成を有効にし、関連するファイルをアップロードするか、自分のニーズを説明し、Claudeにプロセスを案内する必要があります。まずは簡単な作業から始め、徐々に複雑なプロジェクトに進むことが推奨されます。

ただし、この機能はClaudeにインターネットアクセスを与えるため、データセキュリティのリスクがあることに注意が必要です。

Xの推薦アルゴリズムは、さまざまなコンテンツ（投稿など）をキュレーションし、Xプラットフォームの「あなたへのタイムライン」や通知などに配信するシステムです。

このアルゴリズムの主な要素には、データサービス、モデル、ソフトウェアフレームワークがあります。データサービスには、投稿データを管理する「tweetypie」、リアルタイムのユーザーインタラクションを追跡する「unified-user-actions」、ユーザーのエンゲージメント信号（いいねやクリックなど）を収集する「user-signal-service」が含まれます。

モデルには、ユーザー間のコミュニティを検出する「SimClusters」、ユーザーと投稿の接続を作成する「TwHIN」、不適切なコンテンツを特定する「trust-and-safety-models」、ユーザーのインタラクションを予測する「real-graph」、ユーザーの評判を測定する「tweepcred」、推薦のためにストリーミングイベントを処理する「recos-injector」があります。

ソフトウェアフレームワークには、高性能な機械学習サービス「navi」、コンテンツフィードを構築する「product-mixer」、タイムラインの機能を生成する「timelines-aggregation-framework」があります。

「あなたへのタイムライン」では、ネットワーク内の投稿には「search-index」を、ネットワーク外の投稿には「tweet-mixer」を使用します。投稿は「light-ranker」と「heavy-ranker」モデルを使ってランク付けされ、「home-mixer」サービスを通じてタイムラインが構築されます。

推薦通知については、「pushservice」がユーザー通知を管理し、2つのランク付けモデルがエンゲージメントに関連する投稿を選択します。

Xは、GitHubを通じてコミュニティの参加を促進し、提案や改善を受け付けています。また、これらの貢献を効率的に管理するためのツールにも取り組んでいます。セキュリティの問題は、バグバウンティプログラムを通じて報告することができます。

詳細については、彼らのエンジニアリングブログを訪れてください。

ASMLはMistral AIとの戦略的パートナーシップを発表しました。この協力関係は、人工知能の分野における技術と革新を向上させることを目的としています。このパートナーシップにより、両社の能力が強化され、AIソリューションの進展が期待されています。詳細については、ASMLの公式発表をご覧ください。

最近、NPM（Node Package Manager）エコシステム内の人気パッケージが標的となったフィッシング攻撃についての記事が報じられました。この攻撃は、APIキーのような機密情報を盗むのではなく、暗号通貨の支払いアドレスを変更するだけで済んだため、被害はもっと大きくなる可能性がありました。

フィッシングメールは巧妙に作られており、挨拶を個別化することでユーザーを狙い、セキュリティ情報の変更を急がせるような内容でした。この攻撃は、多くの開発者が使用する一般的なパッケージに関与していたため、悪意のあるコードが本番環境に簡単に到達する可能性がありました。

著者は、この攻撃がより深刻な結果をもたらさなかったことに対する不満を表明しています。広く使われているライブラリから貴重な情報を盗む可能性があったため、被害が少なかったことは逆に危険な状況を示しています。

この事件は、開発者が使用する依存関係に対して警戒を怠らない必要性を強調しています。どの依存関係も悪意がある可能性があるため、注意が必要です。全体として、この記事はソフトウェア開発におけるサイバーセキュリティ意識の重要性と、サードパーティのライブラリに伴うリスクを浮き彫りにしています。

要約がありません。

NPM（Node Package Manager）エコシステムにおける危険性について、特に「is-arrayish」というパッケージに焦点を当てた内容です。

まず、フィッシング攻撃がNPMパッケージの作者を狙って行われているものの、攻撃の規模は比較的小さいとされています。また、一部のパッケージは毎週数十億回ダウンロードされており、サプライチェーン攻撃の可能性が懸念されています。

「is-arrayish」というパッケージが侵害されると、ウェブアプリ内の取引リクエストを変更し、意図された受取人のアドレスをマルウェアの作者のものに置き換えることができます。具体的なコード例も示されており、このパッケージを使用して取引を送信するアプリの簡単な設定が紹介されています。

さらに、LavaMoatというツールを導入することで、アプリケーションを保護する手助けができます。このツールは、パッケージがアクセスできる範囲を制限し、悪意のあるコードが実行されるのを防ぐためにパッケージのコンテキストを隔離し、厳格なポリシーを適用します。

全体として、依存関係に対して注意を払う重要性が強調されており、潜在的なマルウェアからのセキュリティを強化するためにLavaMoatのようなツールの使用が推奨されています。

アンスコムの四重奏は、1973年に統計学者フランシス・アンスコムによって作成された4つのデータセットです。各データセットには11個の(x,y)ポイントが含まれており、平均や分散といった基本的な統計的特性はすべて同じです。しかし、グラフにすると、それぞれ異なるパターンを示します。

アンスコムの四重奏の目的は、データを視覚化する重要性を強調することです。数値的な統計にのみ依存すると誤解を招く可能性があることを示しています。異なるデータセットが同じ統計結果を持ちながら、分布は異なる場合があるからです。

データセットの主な特徴は、すべてのデータセットが同じ平均、分散、相関係数を持っていることです。グラフを見てみると、次のようなことがわかります。最初のデータセットは明確な線形関係を示しています。2番目のデータセットは非線形の関係があります。3番目のデータセットは外れ値の影響を受けた線形関係を示しています。4番目のデータセットには、他のポイントが関係を示さない中で、相関を歪める影響力のあるポイントがあります。

全体として、アンスコムの四重奏は、データの特性を正しく理解するためにはグラフ化が必要であることを強調し、基本的な統計的指標の限界を示しています。

イギリスは水不足に直面しており、貯水池の水位は10年以上で最も低い状態です。この状況を改善するためには、数ヶ月にわたって平均以上の降雨が必要です。水不足の要因には、気候変動、人口増加、そして過剰な水の使用が含まれています。頻繁に雨が降るというイギリスのイメージとは裏腹に、実際には水が不足する可能性が現実の問題となっています。

Signalは「セキュアバックアップ」という新機能を導入します。この機能により、ユーザーはメッセージ履歴を安全に保存でき、スマートフォンを紛失したり損傷したりしても安心です。現在、Androidのベータ版が利用可能で、iOSやデスクトップ版にも近日中に展開される予定です。

セキュアバックアップの主なポイントは以下の通りです。まず、これはオプトイン機能であり、ユーザーはセキュアバックアップを有効にすることを選択できます。これにより、メッセージやメディアの暗号化されたアーカイブが毎日作成されます。次に、無料と有料のオプションがあります。ユーザーは過去45日間のテキストメッセージやメディアを無料でバックアップできますが、より多くのメディアストレージが必要な場合は、月額1.99ドルの有料サブスクリプションも利用可能です。

プライバシーにも配慮されており、バックアップにアクセスするにはユーザーのデバイスで生成されたユニークなリカバリーキーが必要です。これにより、Signalはこのデータにアクセスしたり、復元したりすることができません。機能が有効化されると、バックアップは自動的に毎日作成されますが、過去24時間以内に削除されたメッセージは最新のバックアップには含まれません。

今後の改善として、Signalはバックアップオプションの拡充を計画しており、ユーザーがバックアップの保存先を選択できるようにし、デバイス間の転送を容易にする予定です。セキュアバックアップは、ユーザーが重要な会話にアクセスできるようにしながら、高いプライバシーとセキュリティ基準を維持することを目指しています。

Hallucination Risk Calculator & Prompt Re-engineering Toolkitは、OpenAIのような大規模言語モデルからの応答の正確性を評価し管理するためのツールです。このツールは、プロンプトを二つの重要な出力に変換します。一つは幻覚リスクの測定、もう一つは信頼性に基づいてプロンプトに応じて回答するか拒否するかの決定です。

このツールには二つの操作モードがあります。一つは「証拠に基づく」モードで、プロンプトの文脈を利用し、その文脈を取り除くことで事前知識を構築します。もう一つは「クローズドブック」モードで、文脈なしで動作し、重要な要素の意味をマスクして処理します。

再訓練の必要はなく、既存のAPIを使用してモデル自体を変更することなく機能します。重要な概念には、幻覚リスクと意思決定プロセスを制限するために使用される数学的原則「期待レベル圧縮法（EDFL）」や、リスクを評価し回答に関する情報に基づいた決定を行うためにプロンプトの弱化版を使用する「ローリングプライヤー」が含まれます。

ワークフローは、PythonとOpenAI APIを使用してツールキットを設定し、コアクラスを使ってアイテムを作成し、評価を実行し、レポートを生成するという流れです。メトリクスには情報予算、事前確率、リスクの境界が含まれます。

このツールキットは、特に事実に基づく質問において、より高い正確性を確保するためにプロンプトを拒否するタイミングを判断するのに役立ちます。また、意思決定の閾値を調整したり、関連する証拠を提供したりすることでパフォーマンスを向上させるための戦略も提供します。

展開オプションとしては、Pythonモジュール、ウェブインターフェース、デスクトップアプリケーションとして利用可能です。事実に基づく質問応答や意思決定支援など、さまざまなタスクに使用できます。このツールキットは、言語モデルの出力の信頼性を高めるために、潜在的な不正確さを評価し管理するための構造的アプローチを導入することを目指しています。

グーグルは、韓国の要請に応じて地図上の敏感な衛星画像をぼかすことに合意しました。この決定により、グーグルは地元のナビゲーションサービスとより効果的に競争できるようになります。

MisraStdCは、Cプログラミングをより楽しく効率的にすることを目的とした現代的なC11ライブラリです。このライブラリは、汎用コンテナや文字列処理、フォーマットされた入出力などの機能を提供しつつ、Cのパフォーマンスの利点を維持しています。

このライブラリの目的は、Cプログラミングを簡素化し、高度な機能を提供しながらも、制御とパフォーマンスを保つことです。名前は著者であるシッダールタ・"ミスラ"・ミシュラに由来しており、MISRA Cガイドラインとは関係ありません。

主な特徴としては、MSVC、GCC、Clangなどのコンパイラに対応したクロスプラットフォームサポート、型安全な汎用コンテナ（ベクター、文字列、マップ、カスタムの大きな整数）、Rustスタイルの安全な入出力、JSONの解析とシリアライズ、初期化とクリーンアップ関数によるメモリの安全性があります。

必要な環境としては、C11に対応したコンパイラ（特定のGCC、Clang、MSVCのバージョン）、Mesonビルドシステム（バージョン0.60.0以上）、およびNinjaビルドツールが挙げられます。

インストール手順は、リポジトリをクローンし、Mesonを使ってビルドを設定し、Ninjaでライブラリをビルドし、テストを実行して正常に動作することを確認するという流れです。

ライブラリには、ベクターコンテナや文字列操作、フォーマットされた入出力、JSON処理、子プロセスの作成などの機能を使用するための包括的なAPIドキュメントと実用的な例が提供されています。

貢献は歓迎されており、リポジトリをフォークして変更を提出する簡単なプロセスに従って行うことができます。

このライブラリはUnlicenseのもとでパブリックドメインにあり、帰属表示なしで自由に使用、改変、配布することができます。

この要約は、MisraStdCの主な側面を強調しており、その目的、機能、使用方法を理解しやすくしています。

要約がありません。

この記事では、2025年のWWDCでAppleが紹介したような「リキッドグラス」効果をウェブインターフェースで作成する方法について説明します。この効果は、CSSやSVGの変位マップ、物理ベースの計算を使用して、要素を曲がった屈折ガラスのように見せるものです。

まず、屈折の基本について触れます。屈折は、光が異なる材料を通過する際に曲がる現象です。この曲がりはスネルの法則によって支配されており、入射角と屈折角が材料の屈折率に関連しています。

次に、ガラス効果の作成方法について説明します。ガラスの表面は、その形状を表す数学的な関数によって定義されます。計算を簡単にするために、この記事では円のような単純な形状に焦点を当てています。

変位マップとベクトル場も重要な要素です。変位マップは、光線がガラスを通過する際にどれだけ移動するかを示します。これには、この変位を表すベクトル場を作成することが含まれます。

SVGの変位マップは、ブラウザが効果をレンダリングするために使用できる画像形式に変換されます。この記事では、ベクトルを正規化し、SVGフィルター用のカラー形式に変換する方法について詳しく説明しています。

また、ガラスの反射を模擬するために、光がガラスに反射する様子を強調するための光沢のあるエッジ効果も追加され、リキッドグラス効果のリアリズムが向上します。

現在、SVGフィルターを「バックドロップフィルター」として使用できるのはChromeのみであり、この効果を適用するためには重要な要素です。

実用的な応用として、リキッドグラス効果を利用したUIコンポーネントの例が紹介されています。例えば、拡大鏡や音楽プレーヤーなどがあり、ウェブデザインをどのように向上させるかが示されています。

リキッドグラス効果は、屈折とハイライトを組み合わせて視覚的に魅力的なデザイン要素を作り出しますが、現在は互換性の問題からChromeに限定されています。このプロトタイプはまだ開発中で、オープンソースとしてリリースされる前に最適化が必要です。

2025年9月、著者はApple Configuratorを使ってiPhoneを「ダムフォン」に変え、必要なアプリやウェブサイトだけにアクセスできるようにしました。この変更により、毎日のスクリーンタイムが約2時間減り、生活の質が向上しました。

多くの人がスマートフォンに1日4時間以上を費やしており、これが長期的には大きな時間の浪費につながります。著者は昔の電話のシンプルさが恋しかったものの、地図や音楽などの便利な機能は残したいと考え、ソーシャルメディアの誘惑を排除することを目指しました。

著者は、自己管理アプリやスクリーンタイムの制限、さらには電話を変更することなど、さまざまな方法を試みましたが、どれも十分な効果を得られませんでした。

Apple Configuratorを発見したことで、著者はiPhoneに特定の制限を設定できるようになりました。このツールにはいくつかの利点があります。設定を変更するのが難しく、コンピュータに物理的に接続する必要があります。App Storeを無効にすることで誘惑を減らすことができ、必要なアプリだけを残して電話をカスタマイズできます。

ただし、設定には電話の工場出荷時リセットが必要で、時間がかかります。設定を完璧にするまでには数週間かかることもあり、他の人の助けが必要になることもあります。

2ヶ月後、著者は電話が気を散らすものではなく、役立つツールになったと感じました。AIツールの便利さを実感し、制限を解除したいという欲求はありませんでした。しかし、メールのような「半重要」なアプリには依然として圧倒されることがあります。

著者は現在、1日約2時間を電話に費やし、生産性やコミュニケーションに集中して後悔はしていません。似たような設定を希望する他の人のために、ステップバイステップのガイドを提供し、初期の努力が必要であることを強調しつつ、長期的な利点を紹介しました。

CRDT（Conflict-Free Replicated Data Types）は、複数のノードが独立してデータを編集し、その変更をシームレスに統合できるデータ構造です。これらは文書編集やタスクリストなどの共同作業ツールでよく使用されますが、特に分散データベースにおいて、強い最終的整合性（SEC）という概念を通じて大きな可能性を秘めています。

最終的整合性とは、あるノードで行われた更新が最終的に他のすべてのノードに反映されることを意味します。また、二つのノードが同じ更新を受け取った場合、最終的には同じ状態に到達します。一方、SECは、ノードが同じ更新を見た時点で、すぐに同じ状態を共有することを保証します。これにより、独立した更新から生じる競合が自動的かつ一貫して解決されます。

SECの利点には、低遅延、障害耐性、オフライン機能があります。ノードは読み書きのために調整する必要がなく動作でき、複数のノードが故障してもシステムは機能し続けます。また、ネットワークから切断されていてもノードは作業を続けることができます。

要するに、SECは最終的整合性の効果を高め、CRDTを信頼性が高く低遅延の分散システムを構築するために価値あるものにしています。

この論文では、プログラマーが既存のコードを変更せずにデータ型やツールを進化させる際に直面する課題について論じています。現在のプログラミング戦略である関数型プログラミングとオブジェクト指向プログラミングは、新しいツールを追加しながらデータ型を同時に拡張することを効果的にサポートしていないことが指摘されています。これに対処するために、著者たちは両方のアプローチの強みを組み合わせた合成デザインパターンを提案しています。このパターンにより、拡張が容易になります。また、著者たちはこのデザインを実装するためのクラスベースのシステム向けの新しい言語機能も提案しています。

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提供されたリンクは、GHSA-8mgj-vmr8-frr6というセキュリティ問題に関するGitHubのアドバイザリーを指しています。このアドバイザリーには、脆弱性の詳細やその影響、推奨される修正方法や対策が含まれている可能性があります。詳しい情報を知りたい場合は、直接リンクを訪れることをお勧めします。

このブログ記事では、macOS上でのローカルな大規模言語モデル（LLM）の実験について説明しています。著者はLLMに対して懐疑的ですが、実験を楽しんでおり、ローカルでの実行方法を解説しています。

まず、LLMの理解について触れています。LLMはテキストの要約やアドバイスなどの複雑なタスクを実行できますが、創造性や意識は持っていません。著者は、愛着を持たないように注意して使用することを強調しています。

次に、ローカルとクラウドの違いについて説明しています。ローカルでLLMを実行することで、プライバシーを守り、データをコントロールできるため、敏感な情報を悪用する可能性のある企業に依存する必要がなくなります。

実験に使えるツールとして、著者はmacOSでLLMを実行するための2つのツールを推奨しています。1つ目は「Llama.cpp」で、オープンソースで多くの設定オプションがあり、基本的なウェブインターフェースを備えています。2つ目は「LM Studio」で、モデルや会話を管理するための使いやすいインターフェースを提供しています。

モデルを選ぶ際には、いくつかのポイントを考慮する必要があります。モデルのサイズはRAMに収まる必要があり、実行時の互換性（GGUFまたはMLXモデル）、量子化（パフォーマンス向上のための精度の低下）、そして能力（推論や画像処理ができるモデルもある）を考慮することが重要です。

実用的なアドバイスとして、ユーザーは会話の途中でモデルを切り替えたり、メッセージを編集したり、異なる性格のプリセットを作成したりできます。実験のために複数のモデルをダウンロードすることをお勧めします。

最後に、著者は小さなモデルは大きなモデルの能力には及ばないかもしれないが、ローカルで実行することは学びや理解に役立つと述べています。ユーザーには、コンピュータに「ジーニー」を持つ体験を楽しむように促しています。

全体として、この記事はLLMの機能や実用性についての洞察を提供し、限界に対する懐疑心を持ちながらも、実際に手を動かして実験することを奨励しています。

DuckDBのNode.jsパッケージがnpm上でマルウェアに侵害され、いくつかのバージョンに影響を与えました。この悪意のあるコードは、暗号通貨の取引に干渉するように設計されていました。影響を受けたパッケージとそのバージョンは以下の通りです。

• @duckdb/[email protected]
• @duckdb/[email protected]
• [email protected]
• @duckdb/[email protected]

メンテナーたちは迅速に問題に気付き、影響を受けたバージョンを非推奨にし、npmと連携して削除しました。ユーザーを守るために、新しい安全なバージョン（1.3.4および1.30.0）をリリースしました。

この侵害は、メンテナーが偽のnpmウェブサイトでログイン情報を提供するよう騙されたフィッシング攻撃によって発生しました。今後の事件を防ぐために、セキュリティプロセスの見直しを行っています。現在のリリースは1.3.2で、1.4.0が近日中に予定されています。ユーザーは侵害されたバージョンへのアップデートを避けるべきです。

世界原子力協会は、マイクロソフト社が新たな会員として参加したことを発表しました。この提携は、原子力エネルギーの開発と普及を支援することを目的としています。

アップルは2025年9月5日火曜日に8つ以上の新製品を発表する予定です。具体的な製品の詳細はまだ明らかにされていませんが、近日中に発表があると期待されています。

新しいゲーム「シルクソング」は、「ホロウナイト」の続編であり、その難易度の高さと滑らかな動きのメカニクスが特徴です。著者は、消費者と企業への販売を比較し、消費者の行動が予測不可能であることを強調しています。自身の「シルクソング」の体験を振り返り、その厳しい難易度とメカニクスを習得することで得られる満足感について述べています。

「シルクソング」は非常に期待されているゲームで、発売時には圧倒的な需要がありました。消費者への販売は企業への販売よりも複雑で、消費者の動機は時に非合理的です。ゲームの動きは流れるようで、難しさにもかかわらず楽しさを提供しています。著者は、厳しいボス戦を克服する喜びを感じており、その成功は不公平なゲームデザインによるものではなく、個人のスキルの向上によるものだと考えています。

「シルクソング」は完璧を求めるプレイヤー向けに作られており、物語や背景を楽しんでいたカジュアルなプレイヤーには合わないかもしれません。総じて、「シルクソング」は非常に挑戦的ですが、マスタリーやスキルを重視する熱心なプレイヤーにとっては、やりがいのある体験を提供します。

MicrosoftのOffice Open XML（OOXML）ファイル形式に関する批判が、LibreOfficeの記事で取り上げられています。この文章では、OOXMLが意図的に複雑に作られており、ユーザーをMicrosoftのエコシステムに閉じ込めるためのものだと主張しています。OOXMLは標準化されたものの、その複雑さがサードパーティのソフトウェアとの相互運用性を妨げており、オープンに見えるが実際には独自利用のために設計されたシステムに似ていると指摘されています。

Microsoftは、Office 2007からバイナリ形式（.docなど）からOOXML形式（.docx）に移行しました。OOXMLはXMLベースで、ZIPファイルとしてパッケージされています。表面的にはオープンであるものの、記事はOOXMLの複雑さがMicrosoftの支配を維持するために役立っていると示唆しています。

要約の著者は、Microsoftの意図が悪意に満ちているという主張には同意しません。むしろ、OOXMLの複雑さはMicrosoftが自社ソフトウェアの利便性に重点を置いた結果であり、明確で普遍的な標準を作ることを怠ったからだと主張しています。著者は、OOXMLが確かに複雑で設計が不十分であることを認めつつも、それは意図的な妨害ではなく、むしろ無関心の結果であると述べています。

OOXMLとオープン文書形式（ODF）を比較する例も挙げられ、ODFの方がユーザーフレンドリーで理解しやすいことが強調されています。また、OOXMLの標準化プロセスにおける技術的欠陥や問題のある投票慣行についても触れられています。

著者は、Microsoftの行動が低品質な標準を生み出したことについて批判されるべきである一方で、それが主に競合他社を害することを目的としていたわけではないと主張しています。オープンソースソフトウェアにおけるユーザー体験の向上が重要であると強調し、多くのユーザーがOOXMLに対する批判にもかかわらず、使いやすさからMicrosoftの製品を好んでいることを指摘しています。

Alteregoは、人工知能と自然で直感的に接続するための新しい技術です。まるで自分の内なる声を使うように、無言の思考を理解する非侵襲的なデバイスを使用しています。これにより、話したり打ったりすることなくコミュニケーションが可能になります。

主な特徴には、直感的なコミュニケーションがあります。これは、通常の会話や無言の思考など、あなたが望む方法でのやり取りに適応します。また、ハンズフリーでのアクセスが可能で、画面や物理的な操作なしにAIにアクセスしたり、メッセージを送ったり、情報を得たりできます。さらに、プライバシーにも配慮されており、Alteregoはあなたの意図的な思考にのみ反応し、個人的なアイデアを守ります。

この技術はまだ開発中ですが、進捗や利用可能性についての情報を受け取るためにサインアップすることができます。

2025年3月10日、Cプログラミング言語に契約機能を統合する提案が議論されました。この提案はC++の類似機能に触発されたもので、まだ初期段階にあり、コンパイラのサポートが必要です。主なポイントは以下の通りです。

契約の前提条件と後提条件は、関数インターフェースに追加される条件で、関数が呼び出される際に確認される必要があります。これにより、コードの正確性が保証され、関数のパフォーマンスを最適化することができます。

契約に関連するアサーションと仮定についても触れられています。contract_assertはCのassertに似ており、条件をチェックし、満たされない場合は実行を中止します。一方、contract_assumeは条件が真であると仮定するもので、チェックを行わないため、誤用すると未定義の動作を引き起こすリスクがあります。

使用例として、my_mallocという関数が挙げられています。この関数には前提条件（例：サイズはゼロであってはいけない）と後提条件（例：返り値はnullであってはいけない）が含まれることができます。これにより、関数呼び出しの理解と最適化が向上します。

実装の課題としては、条件を適切なタイミングでチェックすることが複雑であることや、現在の方法ではコード内で条件を繰り返し記述する必要があり、エラーを引き起こす可能性があることが挙げられます。

提案された解決策としては、マクロを使用して条件処理を簡素化し、コードの重複を避けることが提案されています。また、インライン関数と特定のマクロを使用してアサーションと仮定を扱う新しいアプローチが、契約条件を明確に定義しつつ、コアの関数実装をクリーンに保つことを目指しています。

今後のステップとしては、これらの概念をCで実用化するために、C++と互換性のある正式なインターフェース仕様が必要です。この提案は、Cプログラミングを強化し、関数契約を管理する構造化された方法を導入することで、コードの信頼性と最適化を向上させることを目的としています。

デラックスペイントは、コモドールアミーガ用のグラフィックソフトウェアとして、コンピュータアプリケーションの歴史において重要な役割を果たしました。このソフトウェアは「キラーアプリ」として知られ、多くのユーザーがアミーガを購入するきっかけとなりました。その魅力は、アート制作に特化した機能にあります。著者は、デラックスペイントの直感的なインターフェースや、アンチエイリアスやディザリングといった革新的な機能についての個人的な体験を語っています。これらの機能は、創造性を引き出す手助けをしました。

デラックスペイントのユニークなユーザー体験は、現代のソフトウェアとは対照的です。最近のソフトは制約を感じることが多いですが、デラックスペイントはキーボード中心のデザインにより、ツールの切り替えがスムーズで、創作の流れを妨げません。レイヤーがないことや、古いハードウェアでは動作が遅くなるといった制限はあるものの、異なるツールがシームレスに連携する協調性が評価されています。

このソフトウェアは現在でも通用する部分があり、遊びや探求を重視する姿勢は、精密さを追求する現代のツールとは異なる新鮮さを提供しています。最終的に、著者はデラックスペイントがデジタル表現の強力なプラットフォームであり、懐かしさを感じさせつつも今なお relevant な創造的体験を提供していると結論づけています。

2020年に著者はCubimlを紹介し、その後PolySubMLを発表しました。これらはML系言語の型システムを強化することを目的としています。現在、著者はXと呼ばれる新しい言語に取り組んでおり、特にOCamlのモジュールシステムなどの特徴を取り入れることを目指しています。

OCamlのモジュールはデータと型をまとめており、独自の構文と概念を持っています。他の言語のモジュールとは異なり、その複雑さについてはHaskellの型クラスのようなよりシンプルな代替案との議論が続いています。XではOCamlのモジュールと値を統合し、構文を簡素化しつつ機能性を維持することが目標です。一部の要素は依然として別の構文を必要としますが、多くの部分は統一可能です。

モジュールは型とそれに対する関数を定義でき、他の型と混ざらないように不透明な型を作成することができます。Xではレコード型において型エイリアスを許可し、モジュールの機能性を向上させることで、より良い抽象化とカプセル化を実現します。また、XはOCamlの構造体/シグネチャ構文とより一般的なレコード構文の両方をサポートし、使いやすさを向上させます。

OCamlのワイルドカードインポートは名前空間の汚染や明確さの問題があるため、Xでは避け、代わりに名前付きインポートを採用します。モジュールを拡張するための新しい構文も導入され、コードの明確さと曖昧さのない表現が保たれます。存在型を使用することで実装の詳細を隠し、ユーザーは公開されたインターフェースのみと対話できるようになります。

Xではファンクタを通常の関数として扱うことができ、各呼び出しで新しい型を生成する動的な振る舞いが実現されます。モジュールと値の統合は言語を簡素化し、開発を助け、Xを学びやすく使いやすくします。今後の投稿では、名義型やGADTなど、Xに統合すべき他の機能についても触れる予定です。

全体として、このデザインはOCamlの表現力を維持しつつ、よりシンプルで直感的な言語を作ることを目指しています。

2025年12月25日、すべての人工知能（AI）と大規模言語モデル（LLM）の運用が停止することが、2025年の初めに世界的な合意として決定されました。この決定は、AI技術に関する誤情報や倫理的な問題への懸念に対処することを目的としています。「クリスマスにクランカーたちが死んだ」という言葉は、この停止を象徴しています。

一部の懐疑的な意見があったものの、世界の指導者や専門家たちは、AI技術をより適切に管理するためには強制的な停止が必要だと合意しました。この計画は、誤情報やデータの収集を避けるために、停止日まで秘密にされていました。

この日以降、AIやLLMは人間の言語テキスト、マルチメディアのキャプション、プログラミングコードを処理したり生成したりすることができなくなります。AIからの唯一の許可された応答は、「申し訳ありませんが、AIモデルとしてお手伝いできません」という標準メッセージです。

この措置は、社会がAIの影響に適応する時間を与え、今後の技術の安全な統合を確保することを意図しています。

Amazonは最近、S3 Vectorsという新しいベクターストレージソリューションを発表しました。これにより、ユーザーはAmazon S3内でベクター埋め込みを保存し、セマンティック検索を行うことができます。この製品は、従来のベクターデータベースに代わるコスト効率の良い選択肢を提供し、MilvusやPineconeのような専用ベクターデータベースへの影響についての議論を呼んでいます。

Milvusのアーキテクトである著者は、S3 Vectorsはこれらのデータベースを置き換えるのではなく、特に低コストとAWSサービスとの統合により補完的なツールとして機能すると主張しています。

主なポイントは以下の通りです。まず、ベクターストレージのコストについてです。ベクター検索は高額になることがあり、大規模な言語モデル（LLM）APIの呼び出しよりも高くつくこともあります。AIアプリケーションからのデータの増加に伴い、効率的なストレージソリューションの必要性が高まっています。

次に、ベクターストレージの進化についてです。ベクターデータベースは、メモリベースからディスクベース、そして現在はオブジェクトストレージへと進化しており、コストとスケーラビリティの管理がより良くなっています。

S3 Vectorsの特徴としては、低いストレージコスト（1GBあたり0.06ドル）があり、低クエリ毎秒（QPS）のワークロードにとって魅力的です。しかし、コレクションサイズの制限や高いクエリ遅延、結果の精度の低下といった制約も存在します。

パフォーマンスの制約については、S3 Vectorsはコールドデータのアーカイブや低頻度のクエリには適していますが、高パフォーマンスの検索や頻繁な更新、複雑なクエリには苦労しています。

ベクターストレージの未来については、業界は階層型ストレージに向かっており、データがアクセス頻度や許容される遅延に基づいて分類されるモデルが進んでいます。このモデルは、高パフォーマンスとコストに敏感なアプリケーションの両方に対応しています。

市場への影響として、S3 Vectorsの導入はベクターストレージの需要を裏付け、市場にベクターデータベースの可能性を教育し、競合他社の間での革新を促進しています。

要するに、S3 Vectorsは専用のベクターデータベースの終わりを示すものではなく、異なるソリューションがさまざまなパフォーマンスとコストの要件に応じて対応する階層型エコシステムの必要性を強調しています。この発展は、業界やAI技術を利用する企業にとって有益であると見なされています。

学校の銃撃事件対策産業は急速に成長しており、現在の市場価値は約40億ドルに達しています。これは、学校が銃撃事件を防ぐための解決策を求めているためです。このビジネスの急増は、1999年のコロンバイン高校の事件以降、400件以上の学校での銃撃事件が発生したことに続いています。最近の事件は先月ミネアポリスで発生し、犠牲者が出ました。

テキサス州で開催された全国学校安全会議では、さまざまな企業が銃撃者を抑止するためのドローンやパニックボタン、トラウマキットなどの製品を展示しました。しかし、多くの専門家は、これらの安全対策製品のほとんどが実証された効果を欠いていると指摘しています。

一部の業者は、学校に安全製品を販売する必要性があることを認めていますが、他の業者は学校銃撃事件を防ぐためには感情的なサポートやメンタルヘルスサービスが重要であると強調しています。研究によると、施錠されたドアや学校コミュニティ内での信頼関係の構築といったシンプルな対策が重要であり、多くの銃撃者は精神的な問題を抱えた現役または元生徒であることが多いとされています。

専門家は、物理的な安全対策にのみ焦点を当てるのではなく、メンタルヘルス資源への投資を推奨しています。恐怖に対する反応として安全対策を購入する現在の傾向の効果について疑問を呈しています。

このガイドは、テストがなく、扱いが難しいレガシーコードの取り扱いに焦点を当てています。著者のマイケル・フェザーズは、新たなバグを導入することなく、そのようなコードを改善し、リファクタリングするための戦略を提供しています。

レガシーコードは、テストがないコードとして定義されます。安全に変更を加えるためには、まずテストを追加する必要があります。変更を行う前にテストを追加することで、既存の機能が維持されているかどうかを確認できます。しかし、テストを書くためにコードを変更する必要がある場合もあり、その際は慎重に行動することが重要です。最初は最小限で安全な変更から始めましょう。

シームとは、コードの中で動作を変更できるポイントのことです。これにより、テストを追加したり、依存関係を切り離したりすることが可能になります。ユニットテストは、迅速かつ信頼性の高いものを作成することに重点を置きます。100ミリ秒以上かかるテストや、データベースなどの外部システムとやり取りするテストは、真のユニットテストとは見なされません。

キャラクタリゼーションテストは、深い理解を必要とせずにコードの現在の動作を捉えるテストです。リファクタリング中に既存の動作が変わらないことを確認するのに役立ちます。新しいコードを追加するための技術としては、スプラウト技術があります。これは、新しいコードを孤立して書き、テストした後、最小限の変更でレガシーコードに統合する方法です。また、ラップ技術では、既存のメソッドを呼び出す新しいメソッドを作成し、古いコードをそのままにしながら新しいロジックを追加することができます。

スクラッチリファクタリングは、レガシーコードをよりよく理解するために、一時的で可逆的な変更を行う技術です。すぐに恒久的な解決策を作成するプレッシャーから解放されます。外部ライブラリに強く依存しないようにすることも重要です。ライブラリの機能を自分の抽象化でラップすることで、変更に対するコントロールを維持できます。

2004年に出版されたにもかかわらず、フェザーズの本は今でも関連性が高く、レガシーコードに取り組むすべての人に強く推奨されます。この本は、レガシーコードベースを安全にナビゲートし改善するための実用的な戦略を提供しており、開発者にとって貴重なリソースとなっています。

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インターネット広告の悪影響について述べられており、広告が時間を浪費し、オンライン体験を悪化させると指摘されています。著者は、広告に頼るのではなく、好きな作家に直接お金を送る方がより助けになると提案しています。

広告ブロックの問題に対処するために、著者は自サイトに目立たないメッセージを追加しました。このメッセージは、ユーザーにuBlock Originのような広告ブロッカーの使用を考慮するよう促すものです。コンテンツに干渉せず、ユーザーが簡単に閉じることができる設計になっています。

このメッセージの実装にはHTML、CSS、JavaScriptが使用されています。広告ブロッカーが検出されない場合のみ表示され、一度表示された後は隠れます。また、JavaScriptが無効なブラウザでは表示されないため、目立たず機能的です。著者は、元のアイデアを提供したステファン・ボハチェックに感謝し、その効果を高めるために調整を行いました。

Anthropicは、カリフォルニア州のSB 53法案を正式に支持しました。この法案は、主要なAIモデル開発者間の透明性を高めることを目的としています。スコット・ウィーナー上院議員が提案したこの法案では、OpenAI、Anthropic、Googleなどの企業に対し、安全性の枠組みを作成し、強力なAIモデルを発表する前に公的な安全報告書を公開することを求めています。また、安全問題を報告する内部告発者を保護する措置も含まれています。

SB 53は、AIに関連する極端なリスク、例えば生物兵器の創出やサイバー攻撃の可能性を防ぐことに重点を置いています。一方で、ディープフェイクのようなより即時的な懸念にはあまり焦点を当てていません。この法案には、技術団体からの反対意見もあり、イノベーションを妨げる可能性があると主張されています。また、AIの規制は連邦レベルで管理されるべきだという意見もあります。

それにもかかわらず、一部の専門家はSB 53が通過する可能性が高く、以前の提案よりも合理的なアプローチだと考えています。カリフォルニア州の上院は、この法案の以前のバージョンをすでに承認していますが、知事に届く前に最終投票が必要です。ガビン・ニューサム知事はSB 53について公にコメントしていませんが、以前に類似の法案を拒否したことがあります。

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Maxは、失敗する可能性のあるコマンドを再試行するためのツール「attempt」を作成しました。似たようなツールは存在しますが、「attempt」は特にDocker Composeとの連携において多くの機能を提供しています。これにより、データベースが準備できていなくても、データベースのマイグレーションスクリプトを実行することが可能です。Maxは、既存のソリューションを改善するためにこのツールを設計し、その開発についてのブログ記事を書く予定です。ユーザーからのフィードバックや質問を歓迎しています。使用例については、こちらのリンクを訪れると詳しい情報が得られます。

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イギリスの道路安全が過去100年で大きく改善されたことについての記事です。1900年代初頭、車には安全機能がほとんどなく、道路インフラも整備されていなかったため、運転は非常に危険でした。また、交通ルールの取り締まりも不十分で、毎年何千人もの人々が命を落としていました。

現在、イギリスでは年間約1,700人の交通事故死者が出ていますが、これははるかに多くの車両と走行距離がある中での数字です。この安全性の向上は、いくつかの重要な変化によるものです。

まず、インフラの改善があります。高速道路やラウンドアバウトの導入により、道路がより安全になりました。高速道路は利用者が少なく、バリアも優れているため、事故のリスクが低下します。また、ラウンドアバウトは衝突の深刻度を軽減します。

次に、速度規制の強化です。特に都市部や学校周辺では、厳しい速度制限が設けられ、歩行者の死亡リスクが大幅に低下しました。

さらに、公共の意識向上キャンペーンも重要です。飲酒運転に対する取り組みが進み、社会的に受け入れられない行為となりました。法的な罰則や教育が、飲酒運転の件数を大きく減少させる要因となっています。

最後に、車両の安全機能の向上があります。シートベルトやヘルメットの着用が義務化され、車の安全設計の進歩により、事故時の怪我が大幅に減少しました。

これらの変化により、イギリスの道路は世界で最も安全なものの一つとなりました。この経験は、毎年約120万人が交通事故で命を落としている世界の道路安全改善にも役立つ可能性があります。

研究によると、胸部圧迫装置を使用することで、宇宙での心肺蘇生法（CPR）が容易になる可能性があります。宇宙では、手動での心肺蘇生が非常に難しいため、現在、宇宙飛行士は自分自身と患者を二つの面の間に配置し、逆立ちをして胸部圧迫を行わなければなりません。しかし、模擬微小重力環境で行われたテストでは、機械装置が手動よりも優れた圧迫深度を達成できることが示されました。

さまざまなCPR技術や装置を使った実験では、ある装置が胸部圧迫の深さを53ミリメートルに達成しましたが、手動の方法では34.5ミリメートルにとどまり、医療ガイドラインで設定された効果的な閾値である50ミリメートルを下回っていました。

宇宙旅行が一般的になるにつれて、宇宙飛行士の心臓疾患のリスクが高まる可能性があり、効果的なCPR方法が重要になります。NASAは現在、手動によるCPRを使用していますが、将来のミッションに向けて手順を改善するための新しい研究を注視しています。

著者は、8歳、10歳、12歳の子供たちと一緒にDIYのアニマトロニクスを使ったハロウィンのディスプレイを作るためのリソースを探しています。彼はソフトウェアエンジニアですが、ハードウェアのスキルは限られており、安価な店で買ったアイテムに400ドルも使いたくありません。代わりに、楽しみながら予算に優しいプロジェクトを通じて、一緒に作り上げたり問題を解決したりすることを重視しています。ハロウィンの小道具に関する空気圧技術の興味深いサイトを見つけたものの、それが自分たちに合うかどうかは分からないと述べています。また、GitHubでプロジェクトの提案を求めています。

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人工知能（AI）に対する意見は大きく分かれています。一部の人々は、AIが巨大な経済成長や科学の進歩をもたらし、人間が永遠に生きられる可能性があると信じています。一方で、他の人々は、AIが大規模な失業を引き起こし、人類に対する脅威となることを懸念しています。プリンストン大学の科学者、アルヴィンド・ナラヤナンとサヤシュ・カプールによる最近の論文は、AIを「通常の技術」として捉え、よりバランスの取れた見解を示しています。この視点は、AI研究者や経済学者の間で大きな議論を呼んでいます。

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元WhatsAppのサイバーセキュリティ責任者であるアッタウラ・ベイグ氏が、Metaを相手に訴訟を起こしました。彼は、同社が重大なセキュリティの欠陥を放置し、数十億人のユーザーを危険にさらしたと主張しています。ベイグ氏は、業績不振を理由に解雇されたとされており、約1,500人のエンジニアがユーザーデータに無許可でアクセスできた可能性があると述べています。彼によれば、毎日10万件以上のアカウントがハッキングされていたにもかかわらず、Metaは彼の警告を無視したとのことです。

訴状の中で、ベイグ氏はWhatsAppのエンジニアがユーザーデータ、例えば連絡先情報やIPアドレスに対して、監視なしにアクセスし操作できる状況にあったと述べています。彼はこれらの問題を指摘したことで報復を受け、最終的に2025年2月に解雇されたと主張しています。

Metaは、ベイグ氏の主張が歪められていると反論し、彼の解雇は業績不振によるものであり、他の上級エンジニアもこの点を支持しているとしています。この訴訟は、Metaのプラットフォーム全体におけるデータ保護の実践に対する懸念をさらに高めるものとなっています。ベイグ氏は、復職、未払い賃金、損害賠償、そしてMetaに対する規制措置を求めています。

著者は、プログラミング言語のパッケージマネージャーが問題を引き起こすと主張しています。特に、依存関係の管理を自動化することで「依存関係地獄」を招くことがあると指摘しています。

まず、著者はパッケージ、パッケージリポジトリ、ビルドシステム、パッケージマネージャーの違いを明確にしています。パッケージとリポジトリは便利ですが、パッケージマネージャーはしばしば問題を増やすことが多いと述べています。

パッケージマネージャーは、パッケージとその依存関係を自動的にダウンロードしますが、これにより多くの未知数を含む大規模で複雑なプロジェクトが生まれ、コードの保守やデバッグが難しくなることがあります。

著者は手動での依存関係管理を推奨しており、これによりどのパッケージを使用するかを慎重に考えることができ、安定したコードベースを維持できるとしています。

また、第三者のコードを無条件に信頼することにはセキュリティリスクが伴います。多くのプログラマーは使用するコードを十分に確認せず、これが脆弱性を引き起こす原因となることがあります。

プログラミングコミュニティはオープンソースコードを過度に信頼しがちで、この高い信頼は危険です。小さなバグや悪意のあるコードが多くのユーザーに影響を与える可能性があります。

著者は、プログラミング分野が比較的新しく、古い分野に見られる進化的選択圧が不足しているため、悪い慣行が広がっていると指摘しています。

全体として、著者はパッケージマネージャーはプログラミングにとってマイナスであると考えており、可能な限り避けるべきだと述べています。依存関係に対してより手動での管理を推奨しています。著者は「悪」といった表現をユーモラスに使い、パッケージマネージャーへの批判を強調しています。

日本は、ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）や人工知能（AI）の需要が高まる中、特にPezy Computingのカスタム浮動小数点アクセラレーターへの投資を続けています。一般的にはGPUが加速に広く使用されていますが、Pezyはエネルギー効率を最大化する独自のアーキテクチャを開発しており、これが有力な代替手段となっています。

Pezy Computingは、これまでにいくつかの世代のチップを発表しており、それぞれが性能と効率を向上させています。最新のチップであるPezy-SC4sは、2,048の処理要素を備え、クロック速度が向上し、先進的なメモリ機能を持っています。このチップは、浮動小数点計算能力を大幅に向上させながら、効率的に動作するように設計されています。

このアーキテクチャは、Single Program, Multiple Data（SPMD）という独自のアプローチを採用しており、従来のGPUで使用される方法に比べてプログラミングの柔軟性が高まります。この設計は、性能を最適化しつつ、レイテンシを最小限に抑え、チップ設計を簡素化することを目指しています。

Pezyのチップは、実際のテストで有望な性能を示しており、場合によってはNvidiaのGPUを上回る結果を出しています。日本政府は、グローバルな供給問題が発生した際に重要となる可能性があるため、国内のコンピューティング技術の専門性を維持する戦略的な措置としてPezyの開発を支援しています。

全体として、日本のPezy Computingへの投資は、エネルギー効率とコンピューティングソリューションの柔軟性を確保しながら、HPC能力の向上に対するコミットメントを反映しています。

現在、高性能の自己ホスト型写真・動画管理ソリューションが開発中です。このプロジェクトはアクティブに進行中であり、バグや変更が発生する可能性があります。そのため、写真や動画の保存にこのアプリだけを頼ることは推奨されません。重要なファイルには、常に3-2-1バックアップ戦略を使用してください。

ドキュメントやインストールガイドは、immich.appで入手できます。

主な機能としては、モバイルとウェブの両方で写真や動画のアップロードと閲覧が可能です。アプリが開いている間は自動バックアップが行われ、重複アップロードを防ぐオプションもあります。アルバムの選択的バックアップや、ファイルをローカルデバイスにダウンロードすることもできます。また、複数のユーザーや共有アルバムのサポートがあり、メタデータの表示や顔認識機能も備えています。ウェブ版では管理機能も利用可能です。さまざまな表示オプションがあり、スクロールバーを使った操作や仮想スクロールもサポートしています。いくつかのファイル形式に対応しており、公開共有や組織タグの機能もあります。

デモ版は、demo.immich.appで試すことができます。ログイン情報は以下の通りです。メールアドレス: [email protected]、パスワード: demoです。

ペドロ・ロボは、2025年のGoogle Summer of Code（GSoC）に参加し、LLVMコンパイラインフラストラクチャの強化に取り組みました。彼のプロジェクトでは、LLVM中間表現（IR）に生のメモリ値を表現するための新しいバイト型を導入しました。このバイト型は、memcpy、memmove、memcmpなどのメモリ関連の関数をより適切に扱うことを可能にし、パフォーマンスにほとんど影響を与えずに最適化を実現します。

解決された主な問題は以下の通りです。まず、従来のLLVMでは生のメモリを整数型で表現していたため、ポインタ情報を正確に追跡できず、「ポイズン値」（未定義の値）が広がる可能性がありました。次に、整数型は元のポインタの出所を保持しないため、最適化中にエラーが発生する可能性があります。また、整数型は完全に定義された値かポイズン値のいずれかしか表現できず、個々のポイズンビットを効果的に表現できませんでした。

バイト型の特徴としては、生のメモリを正確に表現でき、ポインタ値と非ポインタ値の両方をサポートします。さらに、ポイズンビットをビットレベルで追跡できるため、メモリからの読み込みが値を汚染しないようにします。また、bytecast命令の導入により、バイト型と他の基本型との安全な変換が可能になります。

実装とその利点については、バイト型がLLVMのメモリ操作の最適化能力を向上させ、暗黙のキャストを導入することなくコンパイルの正確性を改善します。適切な型がなかったために以前は不正確だった既存の最適化も修正されました。これらの変更は、さまざまなC/C++アプリケーションでテストされ、パフォーマンスへの影響は最小限に抑えられています。

今後の作業としては、新しいバイト型に影響を受けたClangの回帰テストの残りの問題に対処するための継続的な努力が必要です。また、さまざまなアーキテクチャにおける追加のパフォーマンス評価も必要です。

バイト型の追加により、LLVMの生のメモリの扱いが大幅に改善され、将来の最適化への道が開かれました。ペドロは、このプロジェクトにおけるメンターやLLVMコミュニティへの感謝の意を表しています。

ZeroFSは、Amazon S3ストレージを従来のファイルシステムのように機能させるために設計されたファイルシステムです。NFSや9Pを通じてファイル単位でのアクセスが可能で、NBDを使用してブロック単位でのアクセスも提供します。

主な機能としては、NFSサーバーがあり、どのOSでもネットワークファイルシステムとしてマウントできます。また、9PサーバーはPOSIX標準との互換性が高く、高速なアクセスを実現します。NBDサーバーは、ZFSやデータベースで使用するための生のブロックデバイスへのアクセスを提供します。データはChaCha20-Poly1305を使用して自動的に暗号化され、マルチレイヤキャッシングにより迅速なデータアクセスが可能です。さらに、S3互換のストレージに対応しています。

ZeroFSはPOSIX操作に関する広範なテストをクリアしており、Linuxカーネルのコンパイルやデータベースの実行などのタスクで優れたパフォーマンスを示しています。ファイル単位とブロック単位の操作をサポートし、最適なパフォーマンスのための特定の設定が可能です。

ZeroFSのインストールは、事前にビルドされたバイナリをダウンロードするか、CargoやDockerなどのパッケージマネージャーを使用して行えます。設定はTOMLファイルを通じて行い、キャッシュ設定やストレージオプション、サーバーの構成をユーザーが指定できます。

ZeroFSは、Amazon S3、Microsoft Azure、ローカルファイルシステムなど、複数のストレージバックエンドをサポートしています。データは常に暗号化され、ユーザーは暗号化パスワードを安全に管理できます。パスワードの変更はZeroFSのコマンドを通じて簡単に行えます。

ユーザーは設定ファイルで特定のサーバー（NFS、9P、NBD）を有効または無効にすることができます。ZeroFSはNFSまたは9Pを使用してマウントでき、ファイル操作のパフォーマンスと精度を向上させるために9Pが推奨されます。

ブロックデバイスの作成と管理も簡単で、ZeroFSはS3のストレージスペースを解放するためのTRIM操作をサポートしています。さらに、ZeroFSは地理的に分散したストレージセットアップを可能にし、ZFSと統合してアクセス頻度に基づいた階層型ストレージソリューションを作成できます。

パフォーマンスベンチマークでは、ZeroFSはデータベースワークロードに対して高いパフォーマンスを提供し、低遅延で効率的なデータ処理を実現しています。

ZeroFSは、オープンソースプロジェクト向けのGNU AGPL v3と、企業向けの商用ライセンスの二重ライセンスで提供されています。全体として、ZeroFSはS3を高性能で柔軟なファイルシステムに変革し、クラウドストレージやデータベース管理など、さまざまな用途に適しています。

Focalistを使えば、シンプルに生産性を向上させることができます。毎日を達成感を持って終え、タスクを忘れることへのストレスから解放されることを想像してみてください。

このアプリの特徴は、まず毎日重要なタスクを3つだけ選ぶことです。これにより、やるべきことが明確になり、圧倒されることがなくなります。また、後でやりたいタスクを「タスクドロワー」に保存できるので、忘れることなく、緊急のタスクに集中できます。さらに、自分の進捗を追跡することで、時間が経つにつれて達成感を実感でき、カレンダーが自分の成長を記録するモチベーションの源になります。

Focalistはモバイルデバイス向けのウェブアプリとして利用可能で、今後モバイルアプリもリリース予定です。今日から変化を始めて、自分の生活を取り戻しましょう。あなたは変わる準備ができていますか？

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サム・ヘンリゴールドに関連する重要なリンクをいくつか紹介します。

まず、Hachydermのプロフィールはこちらです。次に、BSkyのプロフィールもご覧ください。

また、Thereminモードに関するTwitterの投稿もあります。

さらに、GitHubでは「Lid Angle Sensor」プロジェクトのページが公開されています。

著者は、1990年代に人気のあった古いQIC-80テープカートリッジからデータを復元することを楽しんでいます。そのために、古いバージョンのLinux（CentOS 3.5）と、フロッピーディスクコントローラーに接続されたテープドライブと通信するために必要なftapeドライバーを使用しています。しかし、ftapeドライバーは2000年頃からメンテナンスされておらず、現代のシステムでの使用が難しくなっています。

最近、著者はAIツールのClaude Codeの助けを借りて、ftapeドライバーを現代化することに決めました。いくつかのやり取りを経て、Claude Codeはドライバーを最新のLinuxカーネルで動作するように更新し、スタンドアロンモジュールとしてコンパイルできるようにしました。このプロセスには手動での調整や著者のカーネルモジュールに関する知識が必要でしたが、テープデータを読み取ることができる動作するドライバーを実現することができました。

著者は、Claude CodeのようなAIツールとの協力的な作業の重要性を強調し、明確な指示とエージェントの能力を理解することの大切さを述べています。Claudeを使用することで、学習プロセスが大幅に加速し、カーネル開発がより身近なものになったと感じています。

最終的に、ftapeドライバーは現代のLinuxで機能するようになり、著者は古いCentOSではなく、現在のオペレーティングシステム（Xubuntu 24.04）を使ってテープコレクションからデータを復元できるようになりました。

デイビッド・ウォーカーさんは、長年にわたり世界中からクリップを集めてきました。新しい家に引っ越した後、彼の娘が彼の持ち物を整理し、そのコレクションを寄付しました。この寄付は素晴らしいサプライズとなり、コレクションにはそれぞれのクリップがどこで見つかったかの詳細が美しく書かれています。カードや紙くずにまとめられたプレゼンテーションは視覚的にも魅力的で、このコレクションは大切にされることでしょう。

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イザベラ・ベラスケスのブログ記事では、プログラミング言語RとPythonのためにローカルで大規模言語モデル（LLM）を設定する方法について説明しています。データサイエンスのワークフローにAIを統合する重要性が強調されており、読者にはPositからの最新の革新に注目するよう促されています。

このブログは、ユーザーがRとPythonのためにローカルでLLMを設定する手助けをすることを目的としています。AIがデータサイエンスのタスクを向上させる利点についても触れています。また、読者にはAI技術の新機能やリリースに関する情報を得るために、Positの更新を購読するよう勧めています。

全体として、この投稿はRとPythonの環境にLLMを統合するためのガイドとして機能し、データ愛好者が自分の仕事にAIを活用しやすくなるようにしています。

VHSがベータマックスに勝った理由は、成人向け映画スタジオがVHSを支持したという単純なものにされがちですが、実際の理由はもっと複雑です。ベータマックスは画質が良かったものの、VHSは価格が安く、録画時間が長く、よりオープンなフォーマットでした。同様に、コンテンツの配信におけるRSSと情報・コンテンツ交換（ICE）の競争もあまり知られていません。ICEはより先進的で商業的でしたが、複雑で高価だったため、シンプルでアクセスしやすいRSSの方が魅力的でした。

1990年代後半、大手出版社はコンテンツの配信を収益化しようとし、ICEを使ってデータ共有の標準化を試みました。しかし、RSSは誰でも簡単にフィードを作成し、共有できる草の根の解決策として登場しました。ICEの企業支援や複雑さにもかかわらず、RSSはそのシンプルさとオープンソースの特性から人気を集めました。2002年までに、ニューヨークタイムズのような大手出版社もRSSを採用しましたが、ICEは relevancyを保つのに苦労しました。

最終的に、RSSが成功したのは、ユーザーが自分のフィードを簡単に作成できるようにしたからです。一方、ICEの複雑さはその普及を妨げました。今日では、新しい技術が登場しても、RSSはコンテンツ共有のための使いやすいツールとして残り続けており、時にはシンプルさが複雑さに勝ることを証明しています。

この研究論文は、ジュリー・ベリー・カレン、ゴードン・B・ダール、リチャード・デ・ソープによって執筆され、米国空軍における職務の過剰資格や不足資格が初期キャリアの成果にどのように影響するかを調査しています。研究では、空軍の独自のデータを用いて、試験の成績に基づく職務割り当てが労働者のスキル開発や職務遂行に与える影響を分析しています。

主な発見として、過剰資格のある人は、訓練や職務中に高い離職率を示し、行動上の問題が多く、パフォーマンス評価が低く、一般知識テストの成績も悪化する傾向があります。しかし、過剰資格のある人は同じ職務の仲間よりも良い成績を収め、昇進の可能性も高いです。ただし、軍を離れた後は、あまり価値のない職務に就くことが多いです。

一方で、資格が不足している人は、より一生懸命働くものの、仲間と競争するのに苦労しています。彼らは外部の収入面ではより価値のあるポジションにいることが多いです。

全体として、この研究は、過剰資格のある労働者はモチベーションが欠けることがあるが役割を果たす一方で、資格が不足している労働者はモチベーションが高いがパフォーマンスに課題を抱えていることを示唆しています。

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リウ・ジュン氏は、著名な統計学者でハーバード大学の教授として知られていますが、中国に戻り、清華大学での重要な職に就くことになりました。彼のこの決断は、愛国心と教育や科学への情熱から来ており、特に最近のアメリカにおける研究資金の削減を受けてのことです。リウ氏の学問的な経歴には、データサイエンス、生物統計学、人工知能に関する重要な研究が含まれています。中国出身の彼は、シカゴ大学で学び、1989年の天安門広場の抗議活動に関連して人権活動にも関わりました。この経験は、彼の人生における重要な決断につながり、政治ではなく数学に専念する道を選びました。

モデルコンテキストプロトコル（MCP）レジストリが、ユーザーがMCPサーバーをより簡単に見つけて実装できるように、オープンカタログとAPIとして立ち上げられました。この中央レジストリは、https://registry.modelcontextprotocol.io でプレビュー版が利用可能で、MCPサーバーの配布と発見を標準化することを目的としています。公的および私的なサブレジストリにとって、信頼できる情報源として機能します。

主なポイントは次の通りです。組織は、特定のニーズに基づいて公的または私的なサブレジストリを作成でき、コアデータについてはMCPレジストリに依存することができます。レジストリはコミュニティによって管理され、有害または誤解を招くエントリーが削除されます。サーバーの管理者は自分のサーバーをレジストリに追加でき、クライアントの管理者は提供されたガイドを通じてサーバーデータにアクセスできます。このプロジェクトは、さまざまな組織からの貢献者によって共同で開発され、コミュニティ主導のアプローチが強調されています。

公式リリース前にレジストリが進化する中で、フィードバックや貢献が奨励されています。

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MileSanは、CPUにおける情報漏洩を特定するためのツールです。このツールは、情報がアーキテクチャレベル（命令セットアーキテクチャ、ISAによって定義される）でどのように流れるかと、マイクロアーキテクチャレベル（実際のハードウェア実装）での流れを比較します。

MileSanの目的は、マイクロアーキテクチャの情報フローにおける漏洩によって引き起こされるタイミング攻撃を通じて悪用される可能性のあるCPU設計の脆弱性を検出することです。RandOSは、MileSanと共に開発されたファジングツールで、ランダムなプログラムを生成してこれらの漏洩をテストします。このツールは、5つのRISC-V CPUで19の新しい脆弱性を発見し、そのうち13件は共通脆弱性識別子（CVE）に登録されました。

アーキテクチャフローはISAに基づいていますが、マイクロアーキテクチャフローはパフォーマンスに関連する追加情報を含んでおり、タイミングチャネルを生じさせる可能性があります。MileSanは、これらのフロー間の不一致をチェックすることで漏洩を特定します。従来のツールは特定の構造や脆弱性に過度に依存していたため、漏洩の検出において見逃しや誤検知が発生していましたが、MileSanは事前に定義された漏洩やプログラム構造に依存しないことでこの問題に対処しています。

RandOSは、プログラムのどの部分やどのメモリアドレスが検出された漏洩に関与しているかを特定するのに役立ちます。現在はRISC-V CPUに実装されていますが、MileSanの原則は他のアーキテクチャにも適用できる可能性があります。

MileSanとRandOSは、CPUのマイクロアーキテクチャの脆弱性を検出し対処するための重要な進展であり、セキュリティテストにおいてより効果的で包括的なアプローチを提供します。

最近のブログ記事で、著者はビンテージのSPARCワークステーションを集めた経験を共有しています。合計約30台のこれらのマシンは、スペースを空ける必要があった元開発者から無料で提供されました。著者は約120マイルの距離を運転して、これらのマシンの半分を受け取りに行きました。受け取ったマシンには、Sun Fire V100、Sun Netra T1、いくつかのSPARCstationモデルなどが含まれています。

著者は、いくつかのマシンの詳細を提供し、それぞれの仕様や状態を強調しています。たとえば、Sun Fire V100は2002年製のラックマウントサーバーで、Sun Netra T1は1999年モデルです。SPARCstation 1のような一部のマシンは経年劣化の兆候が見られ、電源が入らない可能性があります。著者は、時間の経過とともに使用される材料の違いについても言及し、互換性のあるケーブルを見つけたり、古いディスクから起動したりする際の課題についても話しています。

一部のマシンがうまく動作しないにもかかわらず、著者はBlueSCSIのような現代の代替手段を使って、いくつかのマシンを無事に起動させることができました。記事は、著者が今後の更新でコレクションの他のマシンを探求する計画を立てていることを示して締めくくられています。

著者のミカ・リーは、ジョシュア・アーロンのICEBlockアプリがサーバーのセキュリティに関する脆弱性報告を適切に扱っていないと批判しています。このアプリはICEの目撃情報を匿名で報告できるという良い意図を持っていますが、著者は適切な確認やセキュリティ対策が欠けていると主張しています。著者は、アプリのサーバーが既知の脆弱性を持つ古いソフトウェアを使用していることを発見し、ジョシュアにそのことを伝えようとしました。

最初に脆弱性について警告したにもかかわらず、ジョシュアは問題に対処する代わりに、著者をソーシャルメディアでブロックしました。著者は脆弱性を修正するための期限を設けましたが、一週間後にサーバーが未修正のままであることを確認しました。著者はユーザーデータの潜在的なリスクを懸念し、問題が解決されることを望んでいます。更新情報によれば、著者がこの批判を発表した後、ジョシュアは最終的にサーバーの問題を修正しました。

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2025年9月8日、イエメン沖でいくつかの主要な海底インターネットケーブルが損傷しているとの報告がありました。この障害は、漁業活動やアンカーによるもので、深さ約100メートルの地点で発生したと考えられています。エジプトやサウジアラビアのインターネットサービスには影響が出ていないものの、ペルシャ湾やパキスタンでは大きな混乱が生じています。確認された損傷を受けたケーブルは、EIG、SWM4、IMEWE、Falconの4本で、これらは合わせて約44テラビット毎秒の容量を持っています。最初は別のケーブルであるAAE1も影響を受けているという噂がありましたが、それは事実ではありません。

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最近、AIは大きく進化しており、ChatGPTは多くの人々の努力によって素晴らしい能力を示しています。その中で、Jakub PachockiさんとSzymon SidorさんはOpenAIで重要な役割を果たしています。彼らの研究やエンジニアリングにおける努力は、他の人が不可能だと考えていた課題を克服する手助けをしました。Jakubさんはチーフサイエンティストとして、Szymonさんはその勤勉な働きぶりで知られています。彼らは強化学習のスケーリングや科学的発見のためのインフラの開発など、重要な進展に貢献してきました。彼らの協力は特別であり、常に複雑な問題を解決してきたため、OpenAIの成功に欠かせない存在となっています。

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この記事では、プログラミングにおけるモジュール式ソフトウェアの重要性について述べています。良い製品は、個々の機能からではなく、コンポーネント同士の相互作用によって構築されることが強調されています。また、一般的なフローチャートに基づく設計アプローチには批判的な視点があり、特定の結果に焦点を当てることで、変更が難しい硬直した設計につながることがあります。

重要なポイントは以下の通りです。まず、製品の機能は、特定の機能からではなく、コンポーネントの相互作用から生まれるという「出現機能」の概念があります。次に、多くのプログラマー、特に経験豊富な人々が仕様をそのままコードに変換する傾向があり、これが設計の決定を固定化し、柔軟性を損なうことがあります。

ユーザーの要求に基づいてソフトウェアを設計することは問題を引き起こす可能性があります。なぜなら、これらの要求は変化することが多いからです。推奨されるアプローチは「内側から外側の設計」で、一般的な原則の堅固なコアから始めて、徐々に具体的な機能を追加していく方法です。これにより、ユーザーの要求に早期に固執することを避け、柔軟な製品開発が可能になります。

効果的な設計は、特定の実装ではなく、設計上の決定を隠すことに焦点を当てるべきです。これにより、ニーズの変化に適応しやすくなります。また、無効な状態を避けることは一般的に良いとされていますが、過度に厳しい検証は設計の制限を招くことがあります。内側から外側のアプローチでは、より一般的な内層を持ち、外層で検証を行うことができます。

最後に、抽象化にはリスクがあることが警告されています。抽象化は複雑なシステムを簡素化することができますが、注意深く使用しないと逆に複雑化することもあります。全体として、この記事は、堅固な構造よりも柔軟性と適応性を重視したソフトウェア設計への思慮深いアプローチを提唱しています。

数学における次元の概念について、特に線や曲線のような幾何学的形状の次元を分類する方法に焦点を当てています。

次元の基本的な考え方として、次元は形状の空間における位置を表すための独立した軸です。一般的に、線は一次元と考えられ、正方形は二次元、立方体は三次元とされます。

形状の次元を定義する一つの方法は、その形状を含むために必要な最小の次元数を見ることです。しかし、線が曲がったり回転したりすると、混乱を招くことがあります。

別のアプローチとして、形状内での動きを記述するために必要な座標の数を分析する方法があります。線は一つの座標を必要とし、塗りつぶされた正方形は二つの座標を必要とします。

形状の複雑さについては、ヒルベルト曲線のように、低次元の曲線として定義されているにもかかわらず、高次元を満たしているように見える形状もあります。ヒルベルト曲線は一次元の曲線でありながら、二次元の領域を埋める特性があります。

ミンコフスキー次元については、ヘルマン・ミンコフスキーが、さまざまな解像度で形状を覆うために必要な箱の数に基づいて次元を測定する方法を提案しました。これにより、箱の数を数える次元という概念が生まれ、複雑な形状に対しては非整数値を得ることもあります。

フラクタルについては、シェルピンスキーの三角形のような多くのフラクタル形状が、整数ではない次元を持ち、独特の方法で空間を満たしていることを示しています。

全体として、幾何学における次元の定義と理解の複雑さを強調しており、直感的な考えがより深い数学的洞察につながることを示しています。

このガイドでは、UMA-16マイクロフォンアレイとAcoularソフトウェアを使用して音響カメラを作成する方法を説明します。

プロジェクトの概要と目的について紹介します。必要な材料や機器のリストも提供しますので、準備を整える際に役立ててください。作業を始める前に知っておくべき重要なポイントや注意事項もあります。

ソフトウェアのインストールについては、手順を追って説明します。インストールが完了した後は、ソフトウェアの操作方法についても詳しく解説します。特定のニーズに合わせてコードを調整する方法についてのガイダンスも含まれています。

プロジェクトを完了した後の最終的な考えや次のステップについても触れています。このガイドを参考にすることで、音響カメラを成功裏に構築し、運用するための重要なステップを理解できます。

要約がありません。

イブラヒム・ディアロの「コードを書くのは簡単だが、読むのは難しい」という記事では、コードを書くことと読むことの難しさについて述べています。コードを書くことは、特にAIツールの助けを借りれば簡単ですが、実際の難しさはコードを読み、理解することにあります。

重要なポイントは、まず「メンタルモデル」です。コードベースのメンタルモデルを構築することは、その動作を理解するために不可欠です。これは、異なる部分がどのように接続し、相互作用するかを知ることを含みます。

次に「学習プロセス」についてです。開発者が不慣れなコードに直面したとき、使用されているフレームワークやデータの流れ、潜在的な副作用など、さまざまな側面を探る必要があります。これには時間がかかることがあります。

「コードの読み方と書き方」も重要です。コードを読むことは他の人の手順をたどる必要があり、新しいコードを書くよりも複雑です。デバッグも同様で、問題を解決するためには文脈を理解することが重要です。

AIの役割についても触れています。AIは簡単にコードを生成できますが、それを理解する手助けにはなりません。この記事では、ソフトウェア開発におけるボトルネックは、創造よりも理解にかかる時間であると強調されています。

最後に、プログラミングの未来は、より多くのコードを生成することから、理解を深めることにシフトする可能性があると述べています。システムのメンタルモデルを構築するのを助けるツールの必要性が強調されています。

要するに、技術の進歩によりコードを書くことは容易になりましたが、コードを効果的に読み、理解することは依然として大きな課題であり、時間と努力が必要です。

「チャットコントロール」は、欧州連合で提案されている法律で、すべてのデジタル通信サービスに対し、メッセージやファイルをスキャンし、有害なコンテンツ、特に児童性的虐待に関する資料を検出することを義務付けるものです。この規制は、プライバシー、民主主義、人権に対する深刻な脅威です。

チャットコントロールは、個人の通信を常に監視することを意味し、まるで警察官が自宅を常に見張っているかのような状況になります。これに対抗するために、欧州の市民は2025年9月12日までに欧州議会の議員に連絡し、この規制に反対するよう呼びかけられています。たとえ自国がチャットコントロールを支持していても、反対の意見を表明することが重要です。

このシステムは信頼性が低く、無実の人々が犯罪者として誤って特定される可能性があります。また、機密データの安全性が損なわれ、当局や犯罪者による悪用のリスクが高まります。虐待の被害者は監視されることを恐れて助けを求めることをためらい、自己検閲が一般的になることで自由な表現が抑圧される恐れがあります。

さらに、チャットコントロールは、欧州以外の地域でも同様の法律が導入される前例を作り出し、EUの住民だけでなく、すべての人々のプライバシーを脅かす可能性があります。これは権威主義への滑りやすい坂道を引き起こすかもしれません。

個人は、ソーシャルメディアを通じてチャットコントロールについての認識を高め、代表者に連絡してプライバシー権についての懸念を表明することが奨励されています。チャットコントロールはプライバシーと市民の自由に対する重大な脅威であり、これに反対するための即時の行動が求められています。

この記事では、XSLTを使用せずにXML文書をよりアクセスしやすくする方法について説明しています。重要なポイントは以下の通りです。

XSLTの概要として、XSLTはXMLをHTMLなどの他の形式に変換するために使用されます。しかし、ブラウザでのサポートは古く、ほとんど使われていないため、セキュリティ上の問題が生じる可能性があります。

主要なブラウザ、例えばChrome、Safari、Firefoxは、使用頻度が低いためXSLTのサポートを削除することを検討しています。

XML文書にスタイルを適用するために、スタイルシートリンクを使用してCSSを適用することができますが、この方法には限界があり、良好なアクセシビリティを確保できない場合があります。

より使いやすくするためには、サーバー側でXMLをHTMLに変換することが推奨されます。これにより、ページの表示速度が向上し、SEO（検索エンジン最適化）にも良い影響を与えます。

必要に応じて、クライアント側でJavaScriptを使用してXMLを変換することも可能です。この場合、XML文書にスクリプトを追加し、HTML要素を動的に生成します。

XMLからHTMLを生成する際には、要素が正しく認識されるように適切な名前空間を使用することが重要です。

結論として、XSLTはXMLをフォーマットする一つの方法ですが、クライアント側での処理にCSSやJavaScriptを使用したり、サーバーでHTMLに変換したりする方が、しばしばより効果的でユーザーフレンドリーです。

Googleの新しいAIモードについての議論が行われており、ユーザーからは好意的に受け止められています。このトピックに関しては、31件のコメントが寄せられているプラットフォームへのリンクが提供されています。特に、Googleが導入したこのAIモードの良い評価に焦点が当てられています。

要約がありません。

ボイジャー1号は1977年9月5日に打ち上げられ、約50年経った今も地球にデータを送信し続けています。当初は木星、土星、そしてその衛星タイタンを研究するために設計されましたが、電力の問題に直面し、寿命を2030年代まで延ばすためにいくつかの機器を停止させました。それでも、老朽化や問題があってもボイジャー1号は機能し続け、深宇宙から貴重な情報を提供しています。1990年には有名な「太陽系の家族写真」を撮影し、その中には「青い小さな点」と呼ばれる画像も含まれています。このミッションは、技術的な耐久性と科学への継続的な貢献が称賛されています。

整数計画法は、意思決定変数が整数でなければならない最適化問題を扱います。これは、従来の線形計画法が分数値を許可するのとは異なります。整数計画法は、トラックを何台購入するかや特定のプロジェクトに投資するかといった、分数解が意味を持たない状況で重要です。

整数計画法にはいくつかのタイプがあります。混合整数計画では、一部の変数が整数で、他は分数値を取ることができます。一方、純整数計画では、すべての意思決定変数が整数でなければなりません。

整数計画法の応用例としては、資本予算編成があります。ここでは、投資先（例えば、工場の立地）を選ぶ際に、受け入れるか拒否するかの二択の決定を行います。また、倉庫の立地選定では、コストを最小限に抑えつつ顧客の需要を満たすために、どの倉庫を開設するかを決定します。さらに、スケジューリングでは、航空機の乗務員などのタスクやリソースをさまざまな制約に従って割り当てます。

モデルの定式化では、意思決定変数を二値（0または1）で表し、はい/いいえの選択を示します。制約は論理的関係を表すことができ、例えば、あるプロジェクトが選ばれた場合には別のプロジェクトも選ばなければならないという条件付き制約を設けることができます。また、選択肢を特定の数に制限する多項選択制約もあります。

課題としては、旅行セールスマン問題のような問題があり、実行不可能な解を避けるために追加の制約が必要で、解決が複雑になります。

定式化の技術としては、意思決定や論理関係に二値変数を使用し、固定費やその他の非線形性を整数変数で表現することで、現実のシナリオを正確に反映させます。

全体として、整数計画法は管理科学において強力なツールであり、さまざまな分野での複雑な意思決定に役立ちます。

著者は、プログラミングにおけるコードのフォーマットやリンティングツールの問題について考えています。現在の課題を1980年代に開発された解決策と比較しています。著者は、高校の先生であるペイジ氏を思い出します。彼はAdaコンパイラに取り組んでおり、DIANAというシステムを使用していました。このシステムは、コードをフォーマットの衝突なく柔軟に表示できる方法で保存していました。このおかげで、インクリメンタルコンパイルや簡単なリファクタリングといった高度な機能が可能になり、コーディングがより効率的になりました。

技術が進歩しているにもかかわらず、著者は現代のプログラマーが依然としてフォーマットの問題やリンターの設定に苦しんでいることを指摘しています。古い方法であるプロジェクショナルエディティングを採用する必要はないかもしれませんが、今日のプログラミング実践に合ったより良い解決策を見つけるべきだと提案しています。著者は、コードのフォーマットをさらに簡素化する方法を探求する意向を示しています。

最近の調査によると、EUの5つの主要国の多くの人々が、ドナルド・トランプと欧州委員会のウルズラ・フォン・デア・ライエン委員長との間で結ばれた合意を「屈辱的」と感じていることがわかりました。約52%の回答者がこのように考えており、77%はこの合意が主にアメリカ経済に利益をもたらすと感じています。

この合意の下、EUはすべてのアメリカの工業製品に対する関税を撤廃し、アメリカのエネルギーや防衛製品の購入を増やす一方で、アメリカの製品には15%の関税がかかります。約70%の回答者は、この合意の条件に対してアメリカ製品のボイコットを考えていると述べています。

調査では、多くの人々がEUのトランプ政権との関係の扱いに不満を持っており、約40%がEUはアメリカに対してもっと強く出るべきだと考えています。また、60%の回答者はフォン・デア・ライエン委員長の辞任を好意的に受け止め、37%はEUが市民を地政学的リスクから守れない場合、EUを離れることを考えるかもしれないと答えています。

要約がありません。

著者は1990年代のブラジルにおけるコンピュータとの懐かしい体験を振り返っています。特に印象に残っているのは、授業中にコンピュータの画面で映画「ベン・ハー」のクリップを見た瞬間で、その時の感覚はまるで魔法のようでした。この時期、経済改革が進み、人々の生活が向上する中で、コンピュータが急速に普及していきました。

コンピュータはタイプライターに取って代わり、購入できない人々はコンピュータの授業を受けることが多くなりました。著者もすぐに学び、プログラミングや数学が得意ではなかったものの、フロッピーディスクやジップドライブに親しむようになりました。個人的なエピソードとしては、ハードドライブのないIBMのコンピュータを使ってゲームを楽しんだことや、コンピュータ修理士からの親切なサポートを受けたことが挙げられます。

テキスト全体を通じて、著者はコンピュータに対する持続的な魅力を表現しています。彼はコンピュータを完全には理解していないものの、神秘的で魔法のような存在として捉えています。この懐かしさと技術への驚きが、物語の中心にあります。

この記事では、Dockerが開発中の「cagent」というツールについて説明しています。このツールは現在実験段階にあり、ユーザーが複数のAIエージェントを管理して、ALプログラミング言語を使用してMicrosoft Dynamics 365 Business Centralのコーディングアシスタントを作成することを可能にします。

cagentは、異なる役割を持つAIエージェントを調整するマルチエージェントシステムです。具体的な例として、コードの開発を担当するエージェント、コードのレビューを行うエージェント、Git操作を管理するエージェントの三つがあります。

ユーザーは、エージェントにタスクを割り当てることができ、既存のコードに機能を追加するなどの作業を行います。このシステムは、コーディングプロセスを管理しやすいステップに分けることで、開発、レビュー、バージョン管理を効率化します。

このツールは、YAMLファイルを通じて簡単に設定できるように設計されており、柔軟性とコントロールを求める開発者に適しています。また、エージェントの相互作用や使用するツールを可視化することで、透明性も提供します。

開発チームは、Azure OpenAIのサポート追加などのリクエストに応じており、ツールの改善に向けた協力的なアプローチを示しています。

各エージェントは、特定のタスク（開発、レビュー、Git管理）に特化しており、機能を効果的に実行するために必要なツール（ファイルシステムやシェルなど）にアクセスできます。

全体として、このツールはまだ開発中であり、初めは完璧な結果を出すことは難しいかもしれませんが、コーディング作業を支援する有望な方法を提供しており、プログラミング以外の応用も期待されています。

1997年、スティーブ・ジョブズはアップルに復帰しました。この時期、アップルは深刻な財政問題に直面していました。一般的な考えとは異なり、ジョブズは最初はアップルに戻りたくなく、会社を救うための明確な戦略を立てた後にCEOの職を引き受けました。

復帰前のジョブズは、成功と失敗が入り混じった経歴を持っていました。1985年にアップルを解雇された後、彼は12年間にわたり限られた成功を収めましたが、特にNeXTを設立し、後に成功を収めることになるピクサーに投資しました。

1996年、アップルは苦境にあり、10億ドル以上の損失を報告し、市場シェアを大きく失っていました。会社は問題を誤認し、コスト削減のためにギル・アメリオをCEOに任命しました。しかし、ジョブズがNeXTを4億ドルで買収したことで、アップルは必要なオペレーティングシステムを手に入れました。

ジョブズが再びアップルに関わるようになると、彼は会社が製品ラインとリーダーシップを再構築する必要があることに気づきました。彼はアップルの製品を4つの主要なものに絞る計画を提案し、取締役会の大幅な改革を始めました。

ジョブズは1997年9月に正式に暫定CEOとなり、「Here's to the Crazy Ones」という象徴的な広告キャンペーンを開始しました。彼の指導の下、アップルは1998年にiMac G3を発売し、会社は再び利益を上げるようになりました。

全体として、1997年はジョブズとアップルにとって重要な年であり、彼の決断力と会社を成功へ導く能力が際立った年でした。

このシステムは、イベントやキャラクターの動作を視覚化することで、ユーザーが物語を作成・編集するのを支援します。主な機能には、タイムラインのインタラクション、キャラクターのつながり、キャラクターの配置、イベントの順序変更があります。タイムラインにカーソルを合わせると、イベントやキャラクターの動きが表示されます。キャラクターをリンクさせると、その新しいインタラクションに基づいてテキストの編集が促されます。また、キャラクターを移動させると、その新しい位置に応じたテキストの変更が提案されます。イベントの順序を変更すると、テキストもそれに合わせて更新されます。このツールは、ユーザーのインタラクションに基づいてテキストの編集を提案するために、GPT-4oを使用しています。

システムの構築と実行には、TypeScriptを使用し、ReactとViteでコーディングされています。セットアップするには、Node.jsをインストールし、依存関係のためにnpm installを実行し、その後npm run devでコードをビルドします。

システムを使用するには、OpenAIのAPIキーが必要です。このアプリケーションはローカルで動作し、キーを保存することはありません。有効なAPIキーがない場合でも、ユーザーは学習を進めることができますが、プロンプトを実行する際にエラーが発生する可能性があります。

ビデオチュートリアルは、ランチャーやpublic/videosセクションからアクセス可能で、参考にすることができます。

このシステムに関する出版物が近日中にarXivで公開される予定です。

「AIを認知科学の理論的ツールとして再評価する」という記事では、人工知能（AI）と認知科学の関係について論じています。AIは当初、人間の認知を計算を通じて理解する手段と見なされていましたが、現在のAIの状況はその焦点が変わっています。現代のAIの実践は、私たちの心の理解を深めるのではなく、むしろ歪めてしまう可能性があります。

AIの歴史的な役割について、AIは人間の認知について理論を立てるためのツールとして始まりました。コンピュータ科学と心理学を融合させ、初期のAI研究者たちは人間の思考をシミュレーションすることで、私たちがどのように考えるかを理解しようとしました。

しかし、年月が経つにつれて、AI研究は認知モデルから人間のような知能を創造するための工学的な努力へと移行しました。この結果、AIが達成できることに対する誤解や、その能力の過大評価が生じています。

著者たちは、人間のような認知を持つシステムを作ることは根本的に難しいと主張しています。このタスクは計算上解決不可能であることが正式に証明されており、近い将来に人間レベルのAIを実現するという主張は誤解を招くものです。

著者たちは、AIを認知科学の理論的ツールとして再び位置づける必要があると提唱しています。理論的な可能性と実際の現実を混同しないことが重要であり、AIは認知科学に情報を提供できるものの、人間の心を再現することはできないと強調しています。

記事は、AIの役割を再定義することで、認知科学が計算ツールの恩恵を受けつつ、非現実的な期待やAIの能力に対する誤解に陥らないようにすることができると示唆しています。著者たちは、AIの認知科学における役割を再評価し、人間の認知を再現する可能性よりも、その理論的応用に焦点を当てることを促しています。

著者は、C++20以降に導入されたすべてのC++機能を明確に検索できる表形式で提供するウェブページを作成しました。このリソースは、C++開発者がクロスプラットフォーム開発や一般的な興味のために、機能のサポート状況を迅速に確認できるように設計されています。cppreferenceのコンパイラサポートサイトに代わる、よりシンプルで整理された選択肢を目指しています。現在、このページにはLWG（ライブラリワーキンググループ）やCWG（言語ワーキンググループ）の文書は含まれていませんが、著者は定期的に更新する予定で、コメントやGitHubの問題を通じて質問やフィードバックを歓迎しています。