この記事では、Androidを基にした安全でプライバシー重視のモバイルオペレーティングシステムであるGrapheneOSについて説明しています。2024年5月初旬、ソーシャルメディア上でGrapheneOSが侵害されたという誤情報が広まりましたが、これはユーザーが自発的にデータ抽出のためにデバイスのロックを解除するという理解の誤りに基づいていました。

デジタルフォレンジックは、法的目的のために電子データを分析するプロセスですが、ジャーナリストや活動家などに対して悪用される可能性があります。GrapheneOSの開発者たちは、無断でのデータ抽出からユーザーを守ることを目指しており、フォレンジックツールが同意なしにデータにアクセスすることを難しくしています。

Cellebriteというデジタルフォレンジック専門の会社は、ロックされたデバイスからデータを抽出するためのツールを提供しています。彼らはほとんどのAndroidおよびiOSデバイスのロックを解除できるとしていますが、完全に更新されたGrapheneOSデバイスには侵入できないことを認めています。ユーザーが自発的にデバイスのロックを解除すればデータ抽出は可能ですが、CellebriteのツールはGrapheneOSデバイスの特定のセキュリティ機能を強制的に突破することはできません。

GrapheneOSは、USB接続の制限や、数回の失敗後に試行を遅延させることでブルートフォース攻撃を防ぐ仕組みなど、強力なセキュリティ対策を講じています。また、一定の時間が経過するとデバイスをロック状態に戻す自動再起動機能も搭載しており、データの安全性を高めています。

要するに、GrapheneOSはユーザーのプライバシーとセキュリティにコミットしており、その脆弱性に関する誤情報が存在するものの、依然として最も安全なオペレーティングシステムの一つです。ユーザーには強力なパスフレーズの使用が推奨されており、今後はセキュリティと利便性を向上させる機能も利用できるようになります。

コラリー・メルシエは、W3Cグループに対して、JSON-LD作業部会の共同議長であり、貴重な貢献者であったグレッグ・ケロッグの逝去を知らせました。グレッグは亡くなる前に、自身の健康問題について率直に話していました。彼はW3Cにおいて影響力のある人物であり、過去13年間で9つの公開された勧告を共同編集し、多くの仕様に取り組んできました。彼の貢献には、現在も使用されているオープンソースの実装やテストスイートが含まれています。グレッグはその仕事だけでなく、親しみやすい性格でも評価されていました。グループでは彼を称えるための追悼を計画しており、詳細についてはピエール＝アントワーヌ・シャンパンに連絡するようメンバーに呼びかけています。

Bunは、新しいパッケージマネージャーで、従来のツールであるnpm、pnpm、yarnと比べてパッケージのインストール速度を大幅に向上させます。Bunはnpmより約7倍、pnpmより4倍、yarnより17倍速いです。この改善は特に大規模なコードベースで顕著で、以前は数分かかっていた作業が今ではミリ秒単位で完了します。

このパフォーマンス向上は、BunがパッケージのインストールをJavaScriptの問題ではなく、システムプログラミングの課題として捉えていることに起因しています。具体的には、システムコールの削減、ファイル操作の最適化、マルチコアプロセッサや高速SSDなどの最新のハードウェア機能の活用が含まれます。

歴史的に、パッケージマネージャーはハードウェアが遅かった時代に開発されました。しかし、技術の進歩により、ボトルネックはハードウェアの速度からソフトウェアの非効率性、特にシステムコールやメモリ管理に移行しています。

Bunはシステムコールを最小限に抑え、直接システムコールへのアクセス、バイナリマニフェストのキャッシング、最適化されたtarballの抽出などの効率的な手法を使用しています。データをキャッシュに優しい構造で管理することでオーバーヘッドを削減し、より迅速なアクセスと処理を可能にしています。また、Bunはマルチコアの並列処理を活用し、インストール中にすべてのCPUコアが効果的に利用されるようにしています。

ファイル操作に関しては、Bunはコピーオンライトやハードリンクなどの戦略を採用し、システムコールの数を最小限に抑えています。これにより、ファイルのコピーが非常に速くなります。これらの戦略は、使用しているオペレーティングシステムに特化しています。

全体として、Bunの設計は最新のハードウェア機能に焦点を当てており、より速く、データやシステムリソースの扱いが効率的なパッケージマネージャーを実現しています。

音楽は人間の生活に欠かせないもので、私たちの感情や行動と深く結びついています。研究によると、私たちの脳は言語能力が発達する前から音楽に反応することが示されています。この考えに触発されて、著者は「メロディブリーダー」というデジタルツールを作りました。このツールでは、ユーザーがメロディを選んで組み合わせることで、メロディが進化する様子を観察できます。これは生物の進化に似ています。

この概念は、リチャード・ドーキンスの「ミーム」というアイデアに基づいています。ミームは、遺伝子のように複製され進化する文化的要素です。生物の特性と同様に、音楽のスタイルも時間とともに変化し、人々が好むものに影響されて適応していきます。

著者はまた、音楽をコナウェイのライフゲームに結びつけています。このシミュレーションでは、単純なルールから複雑なパターンが生まれます。これは音楽の構造がどのように発展するかを反映しています。さらに、特定のおもちゃがソーシャルメディアでバイラルに広がる現象など、文化的な現象についても言及しています。これは、文化的なアイデアがネットワークを通じて広がる様子が、遺伝情報の拡散に似ていることを示しています。

全体として、この作品は音楽と文化の進化のパターンを強調し、これらの概念を視覚化するプログラミングの力を強調しています。著者は、コードを使ってこれらのアイデアを探求し共有することに対する興奮を表現しており、音楽の進化をより広い文化的ダイナミクスに結びつけています。

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非同期プログラミングは、開発者の作業方法を変えています。これにより、開発者は問題を明確に定義することに集中し、コーディング作業をAIエージェントやチームメンバーに委任できるようになります。このアプローチは、問題の定義とコーディングプロセスを分離し、開発者が複数のタスクを同時に管理できるようにします。

非同期ワークフローでは、まず問題を詳細に定義します。その後、実装をAIや他の人に委任し、結果を確認してフィードバックを提供するために後で戻ります。

非同期プログラミングの三つの柱は、明確な問題定義、自動検証、詳細なコードレビューです。明確な要件はより良い結果をもたらしますが、曖昧さは問題を引き起こす可能性があります。システムは、手動テストなしでコードの機能、パフォーマンス、スタイルを自動的にチェックする必要があります。また、特にAIが生成したコードのレビューは、品質と正確性を確保するために重要です。

この方法の利点は、開発者が複数のタスクを同時に管理できるため、効率が向上することです。作業の焦点がタイピングから問題解決やレビューに移ります。ツールが進化するにつれて、より多くの開発者がこの方法を採用する可能性が高まります。

非同期プログラミングは、コラボレーションを強化し、複雑な問題に対する深い関与を可能にします。一方で、日常的なコーディング作業はAIによってバックグラウンドで処理されます。

著者は、FileChatというPythonプロジェクトのためにPyTorchの依存関係を管理した経験を共有しています。このプロジェクトはパッケージとして配布したいと考えていますが、さまざまなオペレーティングシステムやハードウェアでPyTorchを動作させるのは難しいです。特に、カスタムパッケージインデックスを配布メタデータに含めることができないため、問題が複雑になります。

インストールを簡素化するために、著者はPEP 508を利用しています。これにより、依存関係のためのホイールURLを指定したり、特定のPythonバージョンに基づいて依存関係をインストールする条件を設定したりできます。このアプローチにより、ユーザーはシステムに関係なく、単一のコマンドでインストールできるようになります。

Linuxの異なるハードウェア設定に対応するために、著者は依存関係をオプショナルなグループ（cpu、xpu、cuda）に整理し、各Pythonバージョンに特定のホイールURLを割り当てています。ユーザーはインストール時に適切なグループを選択する必要があります（例：pip install filechat[xpu]）。

この解決策はユーザーの複雑さを軽減しますが、著者は依存関係の更新に伴い、異なるURLを維持する必要があります。将来的には、AstralのPYXのようなツールがこのプロセスをさらに簡素化してくれることを期待しています。

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Qodoは、複雑なコードリポジトリに基づいた実際の質問を含む新しいベンチマークデータセット「DeepCodeBench」を開発しました。このデータセットは、チームが大規模なコードベースをよりよく理解し、AIを活用したワークフローを促進することを目的としています。

大規模なコードベースは、開発者にとって扱いが難しいことがあります。チームはしばしばコードに関する質問を持っており、効果的なベンチマーキングのためには実際の質問の強力なセットが必要です。質問は、複雑なコード変更を含むプルリクエスト（PR）から生成され、文脈を提供します。これらの質問は、複数のファイルにわたる深い情報検索を必要とし、開発者が直面する現実的なシナリオを反映しています。

例えば、Hugging FaceのTransformersリポジトリのPRに対して生成された質問は、特定のクラスが共有の可変状態をどのように扱っているかに焦点を当てており、コードの機能に関する洞察を提供します。このデータセットには、8つのオープンソースリポジトリからの1,144の質問が含まれており、範囲（深いものと広いもの）やコア機能によって分類されています。

AIモデルの性能は、「ファクトリコール」と呼ばれる方法を用いて評価されます。これは、予測された回答が真実の回答からの特定の事実を含んでいるかどうかを確認するものです。QodoのDeep Researchエージェントは、ファクトリコールと速度の面でCodexやClaudeなどの他のモデルを上回り、このデータセットと情報検索システムの効果を示しました。

Qodoは、データセット、メタデータ、および質問生成に使用されたプロンプトを公開し、この分野でのさらなる研究と開発を支援します。DeepCodeBenchは、開発者にとって貴重なリソースを提供し、コード理解を深め、AIを活用したコーディングワークフローを改善することを目指しています。

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私たちは、Piramidalの最新技術を使ったインタラクションや自動化の開発を手伝ってくれるソフトウェアエンジニアを募集しています。私たちは、積極的でデータモデルやセキュリティなどの重要な詳細に注目し、優れた製品を作り出すエンジニアを重視しています。

このポジションでは、主に神経データに焦点を当てたプラットフォームのバックエンドシステムを構築・維持します。また、機械学習エンジニアと密に連携し、モデルの改善に取り組みます。さらに、プロダクトチームと協力して、社内の顧客の問題を理解し解決する役割も担います。

理想的な候補者は、製品主導の企業での3年以上の経験を持ち、Pythonや他のバックエンドプログラミング言語に強いスキルを有しています。Kubernetesのようなコンテナ技術の経験や、PostgresやMySQLなどのリレーショナルデータベースに関する知識も求められます。また、JavaScriptやReactなどのウェブ技術に精通し、迅速かつ独立して作業できる能力が必要です。

私たちは、脳データの独自モデルを開発し、人々が神経プロセスを理解し制御できるよう支援しています。私たちの使命は、技術を使って人間の可能性を高めると同時に、思考の自由や精神的プライバシーの権利を支持することです。

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CRDT（Conflict-Free Replicated Data Types）は、複数のノード間で常に調整を行うことなく共有・更新できる特別なデータ構造です。これらは、共同編集の文書やマルチプレイヤーのタスクリストなどのアプリケーションで特に役立ちますが、主な可能性は分散データベースにあります。

CRDTにおいて重要な概念は「強い最終的一貫性（Strong Eventual Consistency）」です。これは次のような意味を持ちます。

まず、最終的な配信です。一つのノードで行われた更新は、最終的に他のすべてのノードに届きます。次に、最終的な収束です。同じ更新を受け取ったノードは、最終的に同じ状態になります。

強い最終的一貫性は、強い収束を保証することでこれを改善します。これは、同じ更新を処理したノードが即座に同じ状態になることを意味し、遅延を避けます。

強い最終的一貫性の主な利点には、低遅延があります。ノードは調整を待つことなくデータを読み書きできます。また、高い耐障害性もあり、複数のノードが故障してもシステムは機能し続けます。さらに、オフライン機能もあり、ネットワークから切断されていてもノードは通常通りに動作します。

要するに、強い最終的一貫性は、高い信頼性と応答性を必要とするアプリケーションにとってより効果的な一貫性の形であり、CRDTは堅牢な分散システムを構築するために不可欠です。

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私は、ターミナルでグラフィカルなアプリケーションを実行できるカスタムWaylandコンポジタを作成しました。このプロジェクトは、カスタムWaylandコンポジタの未開発の可能性を示しています。ターミナルの埋め込みから始めたのは、入力と出力の管理が簡単だからです。グラフィックスの処理には、chafaライブラリを使用しました。

アプリの大部分はTypescriptで書いており、他の開発者を引き付けて貢献を促すことを目的としています。描画には馴染みのあるCanvas2D APIを使用しており、興味があれば、これをターミナルキャンバスに拡張することも可能です。

私のプロセスを説明したブログ記事もありますが、一般的な内容であまり技術的ではありません。Waylandコンポジタに関する質問やアイデアがあれば、ぜひご連絡ください。

なお、このコンポジタはWaylandアプリとX11アプリ（Xwaylandを使用）で動作し、Linux上のほとんどのアプリケーションに対応しています。

NearToiletsは、世界中の清潔な公衆トイレを見つけるのに役立つサービスです。このサービスは、リアルタイムの情報やユーザーの評価、レビューを提供し、旅行中や外出時に最寄りのトイレを簡単に探せるようにしています。インタラクティブな地図を使って、近くのトイレの位置や清潔さ、バリアフリーの情報を確認することができます。

このプラットフォームはコミュニティ主導で、ユーザーが新しいトイレの場所を追加したり、自分の体験を共有したりすることができます。NearToiletsは無料で利用できますが、スポンサーになったり寄付をすることでプロジェクトを支援することも可能です。このサービスは、誰もが清潔なトイレを見つけやすくし、日常の移動をより快適にすることを目指しています。

コミュニティに参加して、公衆トイレに関するあなたのヒントや体験を共有し、他の人を助けましょう。

今週末、CプログラマーがForthのようなスタック操作を使えるライブラリ「stacklib.h」を作成しました。このライブラリには、以下の機能が含まれています。

スタック操作として、プッシュ、ポップ、重複、スワップ、オーバー、ドロップがあります。また、基本的な算術演算として、加算、減算、乗算、除算が可能です。出力機能もあり、値を印刷したり、改行を管理したりできます。さらに、スタックの内容や深さを確認するためのスタック検査機能も備えています。

例えば、スタックを初期化し、「10 20 +」というコマンドを実行すると30が得られます。また、「.s」を使ってスタックの内容を確認することもできます。

このライブラリは自己完結型で、依存関係はなく、基本的なエラーチェックも含まれています。Forthをより理解するために作成し、Cユーザーにとってシンプルに保つことを目指しました。

スタックベースのプログラミングを楽しむ他の方々からのフィードバックに興味があります。似たようなものを作ったことがありますか？どのような追加機能が役立つと思いますか？

ライブラリはGitHubで公開しています。

デイビッド・フリードマンは、ネガティブなコンテンツを延々とスクロールする「ドゥームスクロール」という習慣を探求し、それをクラシックなビデオゲーム「ドゥーム」にインスパイアされたウェブベースのゲームに仕立てました。このゲームでは、プレイヤーはスクロールのみで移動し、ジャンプや横移動はありません。

フリードマンは最初、AIコーディングツールを使ってゲームを作るのに苦労しましたが、GPT-5の助けを借りて、機能的なプロトタイプを迅速に開発することに成功しました。ゲームプレイを向上させるために、武器のアップグレードや障害物、健康ポーションなどの機能を追加しました。

ゲームを実際のドゥームスクロールに近づけるために、ニューヨーク・タイムズからの実際のニュースヘッドラインを取り入れ、ゲーム内でプレイヤーが読むか無視するか選べるプレートとして表示しました。

視覚要素の作成には課題がありましたが、AIを使ってデザインを生成し、洗練させました。いくつかの改良を経て、デスクトップとモバイルデバイスの両方でスムーズに動作するゲームを完成させました。フリードマンはプレイヤーにゲームを楽しんでもらい、彼のニュースレターを共有して彼の活動を支援するよう呼びかけています。

ハッシュテーブルとソートアルゴリズムの性能測定について、大規模なAMDマシンでのデータ処理方法の効率を比較した結果が示されています。主な発見は以下の通りです。

まず、ハッシュテーブルとソートアルゴリズムの性能データによると、調整されたハッシュテーブルは、さまざまなデータサイズにおいて基本的なものよりも優れた性能を示しています。

次に、従来の基数ソートは複数回のパスを必要とするため効率が悪いとされています。そこで、Diverting LSD基数ソートというより効率的な方法が提案されています。この方法では、ほとんどの要素がソートされている場合に、よりシンプルなソートアルゴリズムに切り替えます。

キャッシュ管理も重要です。基数ソートは多くのキャッシュラインを活性化させることに依存していますが、CPUのキャッシュはハードウェアによって管理されているため、効率が悪くなることがあります。一方、ハッシュテーブルはプリフェッチ命令を使用してメモリアクセスを最適化し、キャッシュミスを減らすことができます。

MetaのF14テーブルは、メタデータとデータスロットを近くに配置することでデータの局所性を向上させ、性能を改善します。

最後に、プロービング技術についてですが、プローブシーケンスをキャッシュラインに合わせることで性能が向上する可能性がありますが、同じ位置から重複するキーが発生するリスクが高まり、プローブの長さが増加する可能性があります。

全体として、データ構造の調整とキャッシュの動作を理解することが、データ処理の性能を最適化するために重要であることが強調されています。

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C++20のモジュールは、コードのモジュール性、カプセル化、コンパイル速度を向上させ、ライブラリコードのサイズを削減することを目的としています。2019年に最終化されたにもかかわらず、2025年時点での採用は限られています。この記事では、特にLinuxとClang環境におけるC++20モジュールの実践的な経験から得た洞察を共有します。

ビルドシステムに関しては、修正されたBazelが使用されており、CMakeは多くの人にとって課題とされています。XMakeやHMakeなどの他のビルドシステムもC++20モジュールをサポートしています。コンパイル速度については、C++20モジュールを使用することで、コンパイル時間を10%から50%短縮できる可能性があります。極端なケースでは、最大で26倍速くなることも報告されていますが、並列性の低下や重複宣言により、逆にコンパイルが遅くなることもあります。

C++20モジュールは、事前コンパイルヘッダー（PCH）とは異なり、より良い意味的処理と効率を提供します。モジュールを使用することで、重複したコード生成を避けることができ、オブジェクトファイルのサイズを減少させることができますが、最終的な実行ファイルのサイズは大きく変わらない場合があります。C++20モジュールはLinuxのClangで使用でき、Windows環境でも一部サポートされていますが、既存のコードのリファクタリングが主な課題となっています。

モジュールラッパーを使用することで、モジュールとヘッダーファイルの両方を利用でき、異なるユーザーのニーズに応じて変更を強いることなく対応できます。実装のベストプラクティスとしては、モジュールユニットに特定のファイル名の接尾辞を使用し、#includeとインポート文を混在させないことが推奨されています。モジュールへの移行は、ODR（One Definition Rule）違反を露呈させ、内部リンケージ変数の初期化に影響を及ぼす可能性があります。

今後の方向性としては、モジュールをサポートするライブラリの増加、モジュールを使用するプロジェクトのための配布方法の改善、変換とサポートのためのツールの向上が求められています。ClangなどのコンパイラにおけるC++20モジュールの今後の作業には、パフォーマンスの最適化やモジュールバイナリインターフェース（BMI）フォーマットの標準化が含まれる可能性があります。

C++20モジュールは大きな利点を約束していますが、移行には既存のコードベースやツールの慎重な計画と考慮が必要です。

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研究者たちは、CRISPR遺伝子編集技術を用いて、1型糖尿病の患者に編集された膵臓細胞を移植することで治療に成功しました。これらの細胞は、数ヶ月間インスリンを生成し、通常は体が異物を拒絶するのを防ぐために必要な免疫抑制薬を服用することなく機能しました。

このプロセスでは、亡くなったドナーから採取した膵島細胞をCRISPRで修正し、「低免疫」状態にしました。これにより、患者の免疫系に検出されにくくなりました。移植された細胞は機能的で、血糖値の管理に重要なグルコースに反応しました。

この研究は重要な進展ですが、対象は1人の患者のみで、使用された細胞の量も少量でした。患者は血糖値を管理するために、依然としてインスリン注射が必要でした。今後、このアプローチをさらに探求するための臨床試験が計画されていますが、他の研究者からはこの方法の効果に対する懐疑的な意見もあります。全体として、このブレークスルーは、免疫抑制に伴うリスクなしで新しい糖尿病治療の可能性を示しています。

tzデータベースは、異なる地域の時間を変換するために必要な、世界中のタイムゾーンデータとルールの集まりです。このデータベースはtzdataパッケージとして配布されており、Dockerを使ってインストールできます。このパッケージには、タイムゾーンデータをコンパイルするためのzicや、タイムゾーンファイルを読み取るためのzdumpといったツールが含まれています。

tzデータベースは、タイムゾーンルールの歴史的な変化を追跡しています。これらのルールは時間とともに大きく変わることがあります。例えば、カリフォルニア州では1950年から2007年までの間に夏時間のルールが変更されました。データベースは、ルール（時間を調整する方法とタイミング）、ゾーン（UTCオフセットを持つ地理的タイムゾーン）、リンク（タイムゾーンの別名）の三つの主要な要素で構成されています。

ユーザーは、特定のフォーマットで自分自身のルールとゾーンを定義することで、カスタムタイムゾーンを作成することができます。テキストの例では、ナルトの世界に登場する木ノ葉市の架空のタイムゾーンを作成することが挙げられています。

tzデータベースは、タイムゾーンを正確に管理するための複雑でありながら重要なツールです。ドキュメントには、異なる地域で適用されるタイムゾーンルールに関する貴重な情報が提供されています。

スマーフの象徴的な白い帽子、フリジア帽の起源と重要性について説明します。

スマーフに関する唯一の確かな情報源は、ペヨの漫画です。その中の一つ「紫のスマーフ」では、パパスマーフが帽子をかぶっていない状態で描かれており、彼は禿げています。このことから、スマーフの中には髪の毛を持っている者もいるかもしれませんが、確実ではありません。

フリジア帽の起源は2000年以上前に遡り、バルカン半島の古代の人々によって着用されていました。この帽子は自由の象徴であり、フランス革命の際には「自由の赤い帽子」として有名になりました。

フランス革命の際、革命家たちはフリジア帽を採用しましたが、本来は古代ローマの解放された奴隷に関連するブリムのない帽子であるパイレウスを使うつもりでした。この混乱は、当時の視覚的な参考資料が不足していたために起こりました。

フリジア帽は自由を象徴しており、ペヨはスマーフのためにこの帽子を選びました。これにより、スマーフは独特の外見を持ちながら、自由の歴史的な意味ともつながっています。

全体として、白い帽子はスマーフのアイデンティティを高め、豊かな歴史的背景を持っています。

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ヨーロッパでは、インターネットサービスプロバイダーやメッセージングアプリに対して、ユーザーのコンテンツを子どもに対する性的虐待素材（CSAM）を検出するためにスキャンすることを義務付ける新しい法律が検討されています。この「チャットコントロール」提案に対して、600人以上のセキュリティ専門家が批判を表明しており、プライバシー権を侵害し、無実の人々を誤って告発する可能性のある実行不可能なシステムを生み出すと警告しています。

デンマークが推進するこの法律は、暗号化のバックドアを義務付け、政府機関がプライベートな通信にアクセスできるようにします。専門家たちは、これがセキュリティリスクやプライバシー侵害につながる可能性があると警告し、国家の安全保障に対する大きな危機に例えています。

CSAMを効果的に検出することの実現可能性についても懸念があり、高い誤検出率が予測されています。シグナルのような一部の企業は、憲法上のプライバシー権を理由に、法律への従 complianceを拒否する意向を示しています。この提案には、ドイツのようにさらなる検討のために延期を求める国々からの反対もあります。法律に関する投票は来月行われる予定です。

Desktop-TUIは、tmuxに似たテキストベースのデスクトップ環境ですが、グラフィックは使用していません。主な特徴としては、アプリケーションを含むショートカットファイルを読み込むことができ、ターミナルに出力する任意のアプリケーションやコマンドを表示します。ユーザーはウィンドウを移動したりサイズを変更したり、配置を変えたりすることができます。また、アプリケーションのエラーやクラッシュを管理し、コマンドの引数として使用するファイルやフォルダを選択することも可能です。現在はncursesを使用して表示していますが、バグが修正され次第、より良い色のサポートを提供するためにCrosstermに切り替える予定です。

Desktop-TUIの使用方法は以下の通りです。まず、インストールにはコマンドcargo install desktop-tuiを使用します。次に、プログラムをコンパイルするにはcargo buildまたはcargo build --releaseを実行します。アプリケーションを実行するには、cargo run -- <shortcut_folder_path>を使うか、リリース版の場合はcargo run --release -- <shortcut_folder_path>を使用します。

ショートカットファイルの例として、helix.tomlというファイルは次のようになります。名前は「テキストエディタ」、コマンドは「hx」、引数は["<FILE_PATH>"]（ファイルまたはフォルダのパスを入力するよう促されます）、パディングは[0, 0]（内部ウィンドウのスペース用）、位置は3（アクションバー上）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。

AI研究における「AIアライメント危機」という問題について述べています。この問題は、異なるAIアライメント研究がうまく連携していないことが増えているという点にあります。この協力の欠如は、将来的に深刻な問題を引き起こす可能性があります。

HackberryPi_CM5プロジェクトは、Raspberry Pi Compute Module 5（CM5）を使用したポータブルコンピュータで、古いBlackberryフォンのキーボードを再利用しています。このプロジェクトは、ユーザーがLinuxを学び、ハードウェアやソフトウェアの構造を理解する手助けをすることを目的としています。チュートリアルや情報は、プロジェクトのリポジトリを通じて共有されています。

このデバイスの主な特徴は、サイズが143.5x91.8x17.6mmで、重さは306グラム（バッテリーと部品を含む）です。CPUは2.4GHzのクアッドコアCortex-A76を搭載し、4インチの720x720のマルチタッチスクリーンを備えています。ポートはUSB 3.0が2つとHDMIが1つあり、5000mAhのリチウムポリマーバッテリーを使用しており、約3〜5時間の使用が可能です。ボディはアルミニウム製で、中央部分は3Dプリントされています。また、Blackberry Q10、Q20、または9900のキーボードに対応しており、カスタムキーマップが利用できます。

追加情報として、デバイスにはBluetoothスピーカーと2242 NVME SSD用のスロットがあります。外部センサーを接続するためのI2Cポートもあり、互換性のあるモバイルバッテリー用のマグネットが内蔵されています。組み立てにはCM5ユニットとヒートシンクの取り付けが必要です。

詳細や組み立てガイド、デバイス部品の3Dモデルにアクセスするには、プロジェクトのリポジトリを訪れてください。また、質問やサポートのためにDiscordチャンネルにも参加できます。

デザイナーは、ドレスデン工科大学の修士課程の学生であるZitaoです。購入はElecrowから可能です。最新情報はTikTokのMr.Hackberryをフォローしてください。

JiraTUIは、Jiraを使用する開発者向けのコマンドラインツールで、タスク管理を簡素化します。このツールを使うことで、ユーザーはターミナルから直接タスクを作成、更新、追跡でき、コーディングに集中することができます。

主な機能には、タスクの検索、作成、更新、コメント管理、関連タスクの管理、JQL検索があります。タスクの検索では、ステータスや担当者、優先度に基づいて迅速にタスクを見つけることができ、時間を節約し生産性を向上させます。新しいタスクの作成も簡単で、タイトルや優先度などの詳細を入力するだけで、インターフェースを移動する必要がありません。タスクの詳細をコマンドラインから変更することで、プロジェクトを整理された状態に保つことができます。また、タスクに対するコメントを直接管理することで、チームのコミュニケーションが向上し、議論を整理することができます。関連するタスクをリンクしたり解除したりすることで、依存関係を視覚化し、プロジェクト管理を改善します。さらに、Jira Query Language（JQL）を使用することで、高度なタスクフィルタリングが可能になり、正確なプロジェクト管理が実現します。

JiraTUIの利点には、設定のカスタマイズが可能であること、シンプルなインターフェースでタスク管理が容易であること、迅速なコマンド実行によってタスクを素早く管理できること、そしてすべてのスキルレベルのユーザーにとって使いやすいデザインが含まれます。

全体として、JiraTUIは開発者のタスク管理を効率化し、質の高い作業に集中できるようにする優れたツールです。

Nano11は、ディスクスペースをわずか2.8GBしか占有しないWindows 11の簡易版です。インストールメディアはさらに小さく、2.2GBです。このバージョンは開発者のNTDEVによって作られ、以前のTiny11を超えて、Windows UpdateやWindows Defenderなど多くの組み込み機能を削除することで、最小限のサイズを実現しています。

このバージョンはデスクトップに起動することができますが、日常的な使用には適していません。なぜなら、更新を受け取らず、追加機能もサポートされていないからです。主にテストや仮想マシン（VM）での使用を目的としています。制限があるにもかかわらず、Nano11はWindows 11からどれだけの不要な要素を取り除けるかを示しており、マイクロソフトが追加した機能が必ずしも必要ではないことを強調しています。

再現性は科学において重要ですが、大規模言語モデル（LLM）で一貫した結果を得るのは難しいです。同じ入力に対して異なる出力が返されることがよくあります。これは、サンプリングプロセスやLLM推論における本質的な非決定性が原因です。たとえ決定論的なサンプリング手法である貪欲サンプリングを使用しても、結果は異なることがあります。

この非決定性の主な原因は、浮動小数点の非結合性と同時処理の実行順序の組み合わせにあります。この「同時処理と浮動小数点」の仮説によれば、浮動小数点演算は演算の順序によって異なる結果を生む可能性があります。これは、同時に実行されるスレッドが計算を終える順番に影響されます。

一部のGPUカーネルは非決定的ですが、LLM内のほとんどの操作は実際には決定的です。しかし、全体のシステムはバッチサイズやサーバーの負荷に依存するため、非決定的に見えることがあります。これらの要素は予測できない変動を伴います。

再現性のある決定的なLLM推論を実現するためには、カーネルが「バッチ不変」である必要があります。つまり、異なるバッチサイズに対して出力が変わらないことを意味します。これは、行列の積、注意機構、正規化技術などの操作において特定の戦略を用いることで達成されます。

このブログでは、操作におけるバッチ不変性を確保するための技術について議論しています。一貫した削減戦略や同時リクエストの適切な処理の重要性が強調されています。また、これらの調整を行うことで、LLMが複数の完了にわたって同一の出力を生成できることを示す実験も紹介されています。

非決定性の原因を理解し対処することで、より信頼性が高く再現可能な結果を得ることができ、機械学習システムの全体的な効果を高めることが期待されます。

インテルの新しいE2200「マウントモーガン」インフラストラクチャ処理ユニット（IPU）は、クラウドコンピューティングを強化することを目指しています。このユニットは、従来のサーバーCPUからさまざまなインフラタスクをオフロードすることで、クラウドプロバイダーが仮想マシンの提供などのサービスをCPUリソースに負担をかけずに管理できるようにします。また、プロバイダーと顧客のワークロード間の隔離を改善します。

マウントモーガンIPUの主な特徴には、まず、計算能力の向上があります。24のArm Neoverse N2コアを搭載しており、これは16のN1コアからのアップグレードです。これにより、より多くのワークロードを効率的に処理できます。次に、メモリと帯域幅の強化があります。メモリサブシステムは、クアッドチャネルのLPDDR5-6400にアップグレードされており、前のモデルと比べてメモリ帯域幅が倍増する可能性があります。

さらに、高度なアクセラレーション機能も備えています。暗号化や圧縮タスクを改善するためのLookaside CryptoおよびCompression Engineが含まれており、クラウド運用に不可欠なさまざまなアルゴリズムをサポートします。ネットワーキング機能も強化されており、400 Gbpsのイーサネットスループットを持ち、クラウドネットワーキングタスクを効率的に管理できます。また、プログラム可能なパケット処理パイプラインも搭載されています。

最後に、柔軟なPCIe構成が可能です。このIPUはさまざまな動作モードをサポートしており、スタンドアロンのサーバーとして機能したり、複数のホストに接続したりすることができ、汎用性が向上しています。

全体として、マウントモーガンは、特化したクラウドハードウェアに対する需要の高まりに応えるためのインテルの取り組みを示しています。カスタムソリューションを開発する企業が増える中で、競争力を維持することを目指しています。この高度なアーキテクチャは、インテルのエンジニアリング能力を示しており、コアCPUビジネスの課題に直面しながらも進化を続けています。

著者は、Haskellを学び、日常生活を向上させるプロジェクトを作成する過程を共有しています。Haskellを学んだ後、彼らは討論のスピーチ用のカウントダウンタイマーを作ることに決めましたが、その当時のHaskellはGUIやモバイルアプリケーションに対する機能が限られていたため、最初は困難に直面しました。

その後、著者はJVM用のHaskell方言であるFregeを発見し、そのコミュニティに参加しました。これにより、Fregeを使用したAndroid開発のためのライブラリ「froid」が開発されました。しかし、Fregeへの関心は次第に薄れ、Haskellエコシステムは課題に直面しました。そこで、より小さなバイナリを持つHaskellのバージョンであるMicroHsのリリースが、著者のHaskellエコシステムへの希望を再燃させました。

著者は、現在のプロジェクトであるデータフレームライブラリをGHC（グラスゴーHaskellコンパイラ）から切り離し、より広いアクセスを確保することを目指しています。データフレームとは、ラベル付きの列の集合であり、型が進化することができるものです。ブログ記事では、既存のデータフレーム実装に似たAPIを示し、シンプルさを重視しています。

実装の重要なポイントには、Int、String、またはDouble型の列を持つ基本的なデータフレーム構造、列操作のための型クラスの使用、既存のデータに基づいて新しい列を導出したり、フィルタリングを行ったりするためのシンプルな式の作成が含まれます。

著者は、GADTsや型ファミリーのような高度なHaskell拡張なしでこれらの機能を実装する際の課題についても触れ、より基本的なアプローチを選択しました。彼らは、式を解釈し、データフレーム上で操作を行う方法を示しています。

MicroHsとGHCの比較では、MicroHsが約100倍小さなバイナリを生成する一方で、動作は5〜10倍遅くなることが明らかになりました。著者は、MicroHsとGHCの両方で機能するデータフレームライブラリを作成することが可能であると結論付け、ポータビリティの利点とその際のトレードオフについて強調しています。

Recall.aiのデビッドとアマンダは、デスクトップ録音SDKを発表しました。このSDKを使うことで、開発者はボットを使わずに会議データを録音することができます。これは彼らにとって久しぶりの大きなリリースであり、非常に楽しみにしています。

このSDKは、会議のトランスクリプトを生成することができ、ビデオ会議や対面での会議の録音プロセスを簡素化するように設計されています。従来の方法とは異なり、ボットに依存しないため、開発者にとってよりスムーズな選択肢となっています。

信頼性の高い録音ソリューションを作ることは難しい課題です。主な難しさには、話しているときにスピーカーの名前を正確にキャッチすること、会議プラットフォームのインターフェースを表示せずにクリーンなビデオ録画を生成すること、そしてソフトウェアがユーザーのマシンで効率的に動作することが含まれます。

Recall.aiは、デビッドとアマンダが以前のスタートアップでこれらの課題に直面した後に設立されました。その時、多くのエンジニアリング時間が録音機能に費やされていました。現在、2,000社以上の企業が、営業電話や内部ツールなどさまざまな用途で彼らの技術を利用しています。

インフラを構築する過程で、さまざまな技術的課題や最適化に直面し、コスト削減やパフォーマンス向上に役立っています。

ユーザーは、5ドルのクレジットでSDKを無料で試すことができ、録音料金は1時間あたり0.70ドルから始まり、大量割引も用意されています。録音されたデータはすべて顧客に帰属し、Recall.aiはデータプライバシーを重視しています。

ユーザーからのフィードバックを歓迎しています。

アメリカの財務省は、ポッドキャスターやソーシャルメディアのインフルエンサー、ストリーマーなどの「デジタルコンテンツクリエイター」を新しい税政策に含めました。この政策では、特定のチップ収入を控除できるようになり、クリエイター経済に大きな影響を与える可能性があります。また、バーテンダーやサーバーなどの伝統的なチップを受け取る職業も対象となっています。

クリエイターは、フォロワーからのチップを控除できるため、収入戦略を見直す必要があるかもしれません。ただし、サブスクリプション収入は控除の対象外です。また、控除には制限があり、年間25,000ドルまでが上限で、高い収入レベルでは段階的に減少します。さらに、特に健康やパフォーミングアーツの分野においては、一部の職業がこの控除から除外されています。

この変更により、より多くのクリエイターが視聴者からのチップやギフトを求めるようになるかもしれません。その結果、プラットフォームがこれらのオプションをより強調する可能性もあります。デジタルクリエイターの認知度が高まることで、メディアや政治における影響力が増し、より多くの人々がコンテンツ制作に参入する動機づけになるかもしれません。

スペインのポンテベドラ市は、住民を優先し、車の利用を抑えることで、空気汚染や交通問題に成功裏に対処しています。1999年にミゲル・アンホ・フェルナンデス・ロレス市長が就任して以来、この市は車であふれる街から、歩行者に優しい環境へと変わりました。私有車の完全禁止はしていないものの、車両のアクセスを制限し、公共スペースに焦点を当てることで、空気の質が改善され、安全な通りが作られました。

2022年には、スペイン全土で人口5万人以上の都市に低排出ゾーンを設けることが義務付けられましたが、ポンテベドラはさらに進んで、都市全体を交通制限区域と宣言しました。この変化により、市内の車の数が減少し、地域活動や公共の安全が向上しました。市長は、都市計画において歩行者と自転車利用者を最優先し、その次に公共交通機関、最後に私有車を位置づけています。

ポンテベドラでは、歩行や自転車利用が増加し、90%の移動がこれらの手段で行われています。また、二酸化炭素の排出量や交通事故も大幅に減少しました。人々が歩きやすい街を楽しむことで、地元のビジネスも恩恵を受けています。

他のヨーロッパの都市も同様の持続可能な取り組みを進めていますが、ポンテベドラのモデルは、車よりも人を優先する例として際立っています。ロレス市長は、この取り組みが他の都市にとっても都市デザインを再考するインスピレーションになると信じています。

FFmpegは、音声や映像を処理するための強力なマルチメディアフレームワークです。このガイドでは、FFmpegの基本的な概念、インストール手順、歴史、対応するコーデックやフォーマット、メディアのトランスコーディングや編集に関する実用的な例を紹介しています。

FFmpegは、さまざまなメディアファイルのデコード、エンコード、トランスコーディング、ストリーミング、フィルタリングを行うための主要なツールです。多くのフォーマットやコーデックに対応しています。FFmpegはLinux、Mac、Windowsに簡単にインストールでき、多くのLinuxディストリビューションにはソフトウェアリポジトリに含まれています。

FFmpegの強みは、ほとんどの音声および映像フォーマットを読み書きできることと、豊富なフィルタリング機能を提供することです。また、ハードウェアアクセラレーションをサポートしており、処理速度を向上させることができます。

音声に関する基本的な用語には、サンプリングレート（音声データがどれくらいの頻度で取得されるか）、ビットレート（1秒あたりのデータ量）、チャンネル（音声ストリームの数）などがあります。映像にも同様の重要な特性があり、解像度やコーデックが含まれます。

FFmpegを使用する際は、コマンドラインの指示を通じてメディアファイルを操作できます。これらのコマンドは複雑ですが非常に強力です。例えば、トリミングやテキストのオーバーレイ、音声の変更など、さまざまな機能を示す例が提供されています。

このガイドには、音声や映像の変換、再エンコードなしでの編集などの実用的な例が含まれており、ユーザーがFFmpegの機能を実際に体験しながら学ぶことを奨励しています。FFmpegを使ったマルチメディア作業を学びたい人にとって、貴重なリソースとなるでしょう。

ホットチップス2025では、いくつかの企業が最新のCPU開発を発表しました。注目すべき点は、コンダ―コンピューティングが新しいクスココアを紹介したことです。PEZYは、次世代のSC4sチップを披露しました。IBMは、すでに顧客に提供されているPower11チップについて説明しました。インテルは、E-Coreアーキテクチャに基づく新しいXeon CPU「クリアウォーターフォレスト」を発表しました。各チップに関する詳細情報は、記事へのリンクが提供されています。

Appleの新しいライブ翻訳機能は、欧州連合（EU）の厳しい規制のため、多くのユーザーが利用できません。この制限は、EU内にいるユーザーで、EUのAppleアカウントを持っている場合に適用されます。Appleはこの制限の理由を説明していませんが、人工知能法や一般データ保護規則（GDPR）などのEUの法律が関係している可能性があります。これらの法律は、音声や翻訳サービスに対して厳しいルールを課しています。

ライブ翻訳機能は、AirPodsを装着したまま自然にコミュニケーションを取ることを可能にし、会話をリアルタイムで翻訳します。この機能を利用するには、最新のAirPodsとiOS 26以降を搭載したApple Intelligence対応のiPhoneが必要です。対応する言語には、英語、フランス語、ドイツ語、ポルトガル語、スペイン語が含まれ、今後さらに多くの言語が追加される予定です。

EUユーザーに対するこの制限がいつ解除されるかは不明で、Appleにさらなる情報を求めています。

ソフトウェアエンジニアリングには、主に二つのタイプがあります。一つは「ピュアエンジニアリング」、もう一つは「インピュアエンジニアリング」です。

ピュアエンジニアリングは、技術的な問題を完璧に解決することに焦点を当てています。このタイプはオープンソースプロジェクトに多く見られ、エンジニアは独立して作業し、美的感覚や継続的な改善への欲求に駆り立てられます。これは、芸術や研究に似たアプローチです。

一方、インピュアエンジニアリングは、実際の問題を効率的に解決することを重視しています。主にテクノロジー企業で行われ、エンジニアは締め切りの中で他者のニーズに応える必要があります。そのため、品質に妥協することが多くなります。

著者は、ピュアエンジニアリングが過去にはより高く評価されていたこと、特に2010年代のテクノロジーブームの時期においてそうだったと指摘しています。しかし、現在は利益重視の傾向が強まり、テクノロジー企業は迅速に機能を提供するためにインピュアエンジニアリングをより必要としています。この現実に適応することがエンジニアにとって重要です。

ピュアエンジニアリングとインピュアエンジニアリングの違いは、異なるタイプのエンジニア間での対立を引き起こすことがあります。お互いの直面している課題を過小評価しがちだからです。ピュアエンジニアはインピュアな作業の複雑さに苦しむことが多く、インピュアエンジニアはピュアプロジェクトに求められる完璧主義に悩むことがあります。

また、ソフトウェア開発におけるAIの役割についても触れています。ピュアエンジニアはAIツールをあまり役立てられないかもしれませんが、インピュアエンジニアは生産性を向上させるためにこれらのツールを活用できる可能性があります。

両方のエンジニアリングタイプは価値がありますが、必要なスキルは異なります。著者は、テクノロジー業界におけるインピュアエンジニアリングの重要性を認識することを提唱しています。

要約がありません。

著者は最近、息子と一緒にフランクリン研究所を訪れた際の体験を振り返り、子供の頃の思い出と対比させています。彼らは、展示物にデジタルスクリーンが多く使われていることに失望を感じており、それがこの博物館の魅力であった体験型の展示を損なっていると考えています。

訪問中、著者と家族は多くのスクリーンに出会い、ビデオゲームのようなインタラクションを楽しむことができましたが、実際に触れることのできる展示物は少なくなっていました。いくつかの体験型アクティビティは残っていましたが、手入れが行き届いておらず、隅に追いやられていたため、フラストレーションを感じました。著者は、博物館はデジタルデバイスと競争するのではなく、真の体験を提供することに重点を置くべきだと主張しています。子供たちは実世界での交流が必要であり、フランクリン研究所や他の博物館は、タッチスクリーン技術に頼るのではなく、感覚を刺激する物理的な展示を優先すべきだと考えています。最終的に、著者は博物館が本来の使命である体験型学習の機会を提供することに戻ることを望んでいます。

この報告書は、国際数学連合と国際産業応用数学評議会の共同グループによる二つの報告書のうちの一つです。数学科学における出版の現状についての問題を検討しています。二つ目の報告書では、研究者や政策立案者に向けた具体的な提言やベストプラクティスが示される予定です。また、研究評価の指標の操作を特定し防ぐ方法についても取り上げ、研究がどのように評価されるかをコミュニティがコントロールできるよう支援します。

アクシャイとジェイクは、プルリクエスト（PR）の読みやすさを向上させるために「ハイスタック」というツールを開発しました。ハイスタックの主な特徴は以下の通りです。

まず、変更点が論理的な順序で提示され、わかりやすい説明が付いているため、単なる違いのリストではなく、明確なストーリーが伝わります。次に、日常的な変更はまとめて表示されるため、レビュアーはデザインや正確性といった重要な部分に集中できます。また、ハイスタックは新しく追加された関数や変数がコード全体でどのように使われているかを示し、即時の変更だけでなく、全体の文脈を理解できるようにしています。

このツールは、レビュアーがコードを解読する時間を減らし、より価値のあるフィードバックを提供する時間を増やすことを目的として設計されました。もともとはコード変更の可視化を試みる実験から始まりましたが、AIの時代における複雑なコードベースを理解するための課題に対応するツールへと進化しました。

デモを見たい方は、haystackeditor.com/reviewを訪れてください。フィードバックや提案も歓迎しています。

著者は、マイクロソフトのアクティブディレクトリ（AD）に存在する深刻なセキュリティ脆弱性「ケルベロスロースティング」について論じています。この欠陥は10年以上前から存在しており、2024年5月にはアセンションヘルスに対するランサムウェア攻撃で再び注目されました。

アクティブディレクトリは、Windowsネットワーク内のリソースへのアクセス管理において重要な役割を果たしています。認証にはケルberosプロトコルを使用しており、このプロトコルは1980年代後半から1990年代の古い暗号技術に基づいています。大きな問題の一つは、一部のネットワークサービスが強力なランダム生成の鍵ではなく、弱い人間が作成したパスワードを使用することです。これにより、攻撃者が認証に使用される暗号化されたチケットを簡単に解読でき、重要なサービスに不正アクセスすることが可能になります。

現代の暗号化手法であるAESが使用されているものの、多くのシステムは適切に設定されていない場合、RC4のような古くて安全性の低い手法に戻ってしまいます。これにより、攻撃者がパスワードを推測しやすくなり、攻撃を仕掛けるのが容易になります。

マイクロソフトはこれらの脆弱性に対して効果的な対策を講じておらず、管理者が自らセキュリティを管理することを余儀なくされています。セキュリティ改善のための推奨事項は不十分で、アップグレードを強制したり古いオプションを排除したりすることがなく、組織に対するリスクが継続しています。著者は、マイクロソフトが古い安全でない設定を段階的に排除するために、より強力な行動を取る必要があると主張しています。

要約がありません。

クリスチャン・ポルソは、BlazingCDNやBunnyなどの商業CDNサービスに不満を感じた後、自分自身のコンテンツ配信ネットワーク（CDN）をVarnishとNginxを使って構築した経験を共有しています。彼は、ウェブサイトに対するコントロールを強化し、コストを削減し、使用するソフトウェアについて学ぶ機会を得たいと考えました。

ホスティングには、手頃な価格とグローバルなサーバーネットワークを持つLeasewebを選びました。特に、キャッシュ性能を向上させるために高速ストレージを重視しました。オペレーティングシステムにはDebianを使用し、ウェブサーバーにはNginxを選択、キャッシュにはVarnishを利用しました。

最初はシステムの設定が順調に進みましたが、SSL証明書に関しては課題がありました。彼は「プッシュ戦略」を用いて、証明書をサーバー間で配布することでこの問題を解決しました。DNSには、商業プロバイダーへの依存を避けたいと思いながらも、地理的ルーティングのためにBunnyのDNSサービスを選びました。

CDNを運用してしばらく経った後、キャッシュヒット率が約55%に改善されたことに気付きました。商業サービスと比べて大幅に安くはありませんでしたが、ユーザー体験やカスタマイズの面で優れた結果を得ることができました。今後は、サーバーの設置場所を増やし、自分自身のDNSをホストし、セキュリティ対策を強化する計画です。

著者は、退屈な状況を避けるために、偽の電話を受け取るための簡単なスクリプトを作成しました。彼らはTwilioから仮想電話番号を購入し、それを連絡先として保存しました。気まずいと感じたとき、電話の「ESCAPE」ボタンを押すと、サーバーにリクエストが送信され、1分後に実際の電話がかかってきます。その電話では、あらかじめ録音された音声が流れ、著者は電話を受けていると言ってその場を離れることができます。この小さなプロジェクトは、著者にとって何度も役立っています。

tzデータベースは、世界中で標準化されたタイムゾーンデータを集めたもので、タイムゾーンの変換を管理するために使用されます。このデータベースは、Dockerなどのシステムにインストールできるtzdataパッケージに含まれています。このパッケージには、タイムゾーン情報をコンパイルするためのツール「zic」や、タイムゾーンデータを読み取るための「zdump」が含まれています。

タイムゾーンのルールや変更はtzデータベースに記録されており、主にルール、ゾーン、リンクの三つの部分から成り立っています。例えば、ルールは夏時間の調整がいつ行われるかを指定し、ゾーンはUTCオフセットに基づいて地理的なタイムゾーンを定義します。

カスタムタイムゾーンは、シンプルな設定ファイルを使って作成できます。例えば、アニメ「ナルト」の木ノ葉の架空のタイムゾーンを設定し、特定の時間調整ルールに従うようにすることができます。設定後は、コマンドを使ってそのタイムゾーンの現在の日付と時刻を表示し、設定を確認することができます。

tzデータベースは複雑ですが、タイムゾーンの仕組みについて貴重な情報を提供しています。より深く理解するためには、データベースのドキュメントを参照することをお勧めします。

著者は、田舎に住む高齢の両親が5G接続を利用できるよう手助けしながら、海外からネットワークを管理しています。外部アンテナに対応した良い5Gルーターを見つけましたが、アクセスにはOpenVPNかWireGuardを使用する必要があります。軽量なWireGuardが好まれますが、各デバイスの手動でのキー管理が必要で、これが面倒であり、他のVPNとの相性も良くありません。

アクセスを簡素化するために、著者はTailscaleを利用して、CGNATの背後にあるデバイスでも自宅ネットワークに簡単にアクセスできるようにしました。WireGuardをTailscaleに接続するためにDockerコンテナを作成しましたが、ルーティングやファイアウォールの設定、DNS解決に予想以上の手間がかかりました。最終的には、設定を安定させることに成功し、WireGuardルーターが自分のネットワーク内で通常のTailscaleノードとして表示されるようになりました。

セマンティックラインブレイクとは、テキスト内での改行の使い方に関するガイドラインであり、考えを明確に整理するためのものです。これにより、テキストが公開された際の見た目を変えずに、ライターや編集者、読者がテキストをより扱いやすくなります。

このガイドラインを使用する理由は、ライターにとってはアイデアの論理的な構造を反映するのに役立ち、編集者にとっては誤りを見つけやすくし、テキストを明確にする手助けになります。また、読者にとっては、最終的な出力には見えないものの、元の形式でテキストを読みやすくします。

主なガイドラインとしては、改行は文の後に行うべきで、文末が句点、感嘆符、または疑問符で終わる場合に適用されます。また、独立した節の後やリストの前に改行を入れることで、可読性を向上させることができます。最終的な出力やテキストの意図する意味を変えてはいけません。推奨される最大行長は80文字です。

セマンティックラインブレイクは、MarkdownやreStructuredText、AsciiDocなどの軽量マークアップ言語と互換性があります。

実装のためのヒントとしては、テキストを声に出して読んで、改行に適した場所を見つけることが挙げられます。また、既存の文書に徐々に改行を取り入れながら編集や新しいコンテンツを追加することが推奨されます。Gitのようなバージョン管理システムで変更をよりよく確認するためには、--word-diffオプションを使用すると良いでしょう。

このセマンティックラインブレイクの仕様は、Matttによって作成され、テキストの整理に関するベストプラクティスに従うことで、技術的な文章の明確さを向上させることを目的としています。

著者は最近、セキュリティを重視する人々のために設計されたバックアップサービス「Tarsnap」を使い始めました。Tarsnapはコリン・パーシバル博士によって作られ、使いやすいコマンドラインツールが特徴で、バックアッププロセスを簡素化しています。このサービスは前払いモデルで運営されており、ユーザーは使用を停止する際にキーとなるファイルを破棄することで匿名性を保つことができます。著者はTarsnapを「居心地が良い」と表現し、その配慮されたデザインと使いやすさを評価しています。

また、Tarsnapのコスト見積もりツールについても言及し、少量の重要なデータをバックアップするのは非常に手頃で、最小限の初期投資で1,000年以上持続することができると述べています。著者はキーとなるファイルの代わりにハードウェアキーを使用するオプションを望んでいますが、制限がある理由については創設者には正当な理由があると認めています。全体として、著者はTarsnapをデジタルバックアップの優れた製品として高く評価しています。

このテキストには「animal-crossing-llm-mod」というGitHubプロジェクトへのリンクが含まれています。このプロジェクトは「どうぶつの森」に関連する改造が行われている可能性があり、大規模言語モデル（LLM）を利用しているかもしれません。リンクをクリックすると、プロジェクトに関する詳細情報が得られます。

要約がありません。

Dotterは、ホームディレクトリに保存される設定ファイルであるドットファイルを管理し、テンプレート化するためのツールです。従来のドットファイル管理方法における一般的な問題を解決します。具体的には、多くのドットファイルの出所を追跡するのが難しいこと、新しいマシンでのセットアップが手間がかかること、異なるデバイス向けに設定をカスタマイズできないことなどです。

インストール方法は以下の通りです。Macの場合はHomebrewを使って「brew install dotter」と入力します。Arch LinuxではAURパッケージ（dotter-rs-bin、dotter-rs、dotter-rs-git）をインストールします。WindowsではScoopを使って「scoop install dotter」と入力します。その他の環境では、最新のリリースからバイナリをダウンロードするか、Rustupを使って「cargo install dotter」と入力してインストールします。

Dotterを使うには、リポジトリから実行してファイルを指定された場所に展開します。また、さまざまなコマンドラインオプションを使って設定を管理することも可能です。コマンドには、ファイルを展開する「deploy」、展開されたファイルを削除する「undeploy」、設定ファイルをセットアップする「init」、変更を監視して自動的に展開する「watch」が含まれます。

オプションとしては、グローバルまたはローカルの設定場所を指定したり、変更を加えずに何が起こるかを確認するドライランを実行したり、出力の詳細度を調整したりできます。

貢献は歓迎されており、PayPalを通じて開発を支援することもできます。詳細については、Dotterのウィキを参照してセットアップや設定のガイドを確認してください。

この記事では、複数のオブジェクトの実行時の型に基づいてメソッド呼び出しを決定するプログラミング技術である「複数ディスパッチ」の概念を紹介します。まず、C++やJavaなどの言語で一般的に使用される「単一ディスパッチ」について説明します。単一ディスパッチでは、メソッド呼び出しは単一のオブジェクトの型に依存します。この記事では、C++を使って複数ディスパッチを示しますが、C++自体はこの機能をネイティブにサポートしていません。

重要なポイントとして、まず「ポリモーフィズムの種類」が挙げられます。単一ディスパッチは一つのオブジェクトの型に基づくのに対し、複数ディスパッチは複数のオブジェクトの型に基づくことを説明し、複数のクラスを含む操作においてその有用性を強調します。

次に、実用的な例として、形状の交差を挙げます。異なる形状の組み合わせによって異なる交差メソッドが必要になるため、これらの組み合わせを扱うための明確な方法が求められ、複数ディスパッチが有効であることが示されます。

C++における課題についても言及されており、特に従来の関数オーバーロードが動的型を効果的に扱えない点が指摘されています。

解決策の一つとして「ビジターパターン」が提案されます。これは仮想関数を使用して二重ディスパッチを可能にしますが、このアプローチは侵入的であり、新しい形状を追加するたびに基底クラスを修正する必要があるため、メンテナンスが複雑になります。

別のアプローチとして、if-else文を使用してディスパッチを行う方法もあります。この方法は侵入性を避けますが、長くてメンテナンスが難しいコードになりがちです。

最後に、C++における実験的な提案として、仮想関数の引数を使用することで、複数ディスパッチの実装がより簡単かつ効率的になる可能性が示されています。

このシリーズでは、他のプログラミング言語における複数ディスパッチの実装とそのトレードオフについても引き続き探求していく予定です。

要約がありません。

このテキストはウェブサイトのスタイルを定義するCSSコードの内容です。主なポイントを簡単に説明します。

ヘッダー部分の背景色は青色（#11809F）です。特定のヘッダー要素には下の境界線がありません。ヘッダー内のリンクやナビゲーションのテキストは白色です。マウスを乗せたときに、一部の要素は白いテキストの色を保ちます。アプリケーションセクションの特定のリンクは白い境界線とテキストがあり、展開したり操作したりすると色が変わります。新しいアイテムは白い背景に青いテキストが使われています。カスタムナビゲーションリンクはユーザーの操作に応じて色が変わり、テキストと背景は白色です。

全体として、このスタイルシートはサイト内のさまざまな要素に対して一貫した色の配色とインタラクション効果を作り出すことに重点を置いています。

Picatは、論理プログラミング、命令型プログラミング、制約プログラミング、関数型プログラミング、テーブル処理、計画立案など、さまざまなプログラミングスタイルを統合した多用途のプログラミング言語です。Neng-Fa ZhouとJonathan Fruhmanによって開発され、2014年に初めてリリースされて以来、継続的に更新されています。

Picatの主な特徴には、まず多様なプログラミングパラダイムをサポートしている点があります。これにより、さまざまなタスクに柔軟に対応できます。次に、制約プログラミング（CP）に強く対応しており、制約を持つ問題を効果的に解決することができます。例えば、SEND+MORE=MONEYのようなパズルやN-クイーンズ問題などが挙げられます。

また、テーブル処理機能により、結果をキャッシュして効率を向上させることができ、特にフィボナッチ数列のような再帰関数に役立ちます。命令型プログラミングもサポートしており、ループ内での変数管理が簡単で、可読性が向上します。パターンマッチングも特徴的で、従来のPrologとは異なる独自の構文を使用しています。

さらに、Picatはバックトラッキングを用いた非決定性をサポートしており、複雑な述語を定義しやすくしています。計画モジュールも含まれており、計画問題を効率的に解決することができ、従来の制約プログラミングやSATソルバーよりも速いことが多いです。加えて、マップ（ハッシュテーブル）、デバッグツール、さまざまな外部システムとのインターフェースなど、豊富な機能も備えています。

著者は、Picatの多様な機能と自身のプログラミングスタイルとの一致を楽しんでいます。さらに詳しい情報やコード例については、著者のGitHubリポジトリやPicatの公式ウェブサイトを訪れることができます。

要約がありません。

著者は、個人プロジェクトをGitHubから独立してホスティングすることを検討しています。現在はGitLabやCodeBergを利用していますが、より多くのコントロールを求め、遅いパフォーマンスや不要な機能といった問題を避けたいと考えています。そこで、月額少額でPikaPodを通じて管理される自己ホスティングのGitサービス「Gitea」を試しています。

懸念点は以下の通りです。

まず、ネットワーク効果についてです。GitHubは膨大なユーザーベースを持っており、開発者同士のコラボレーションが容易です。しかし、著者は、ユーザーが複数のプラットフォームにアカウントを作成しなければならないことにフラストレーションを感じています。Giteaにはシングルサインオンのオプションもありますが、十分ではありません。

次に、フォークの制限があります。著者のサーバー上でのみプロジェクトをフォークできるため、他のプラットフォームとのコラボレーションが難しくなっています。現在のツールは、現代のコラボレーションニーズに十分に対応していません。

また、発見性の問題もあります。プロジェクトをGitHubから移すと、GitHubがコードを発見するための主要なリソースであるため、見つけにくくなります。

管理作業についても課題があります。PikaPodがホスティングを担当していますが、著者はGiteaの設定やスパム攻撃の管理に苦労しています。

最後に、スポンサーシップの問題があります。GitHubとは異なり、Giteaは簡単なスポンサーシップオプションを提供していないため、ユーザーが著者を経済的に支援するのが不便です。

著者の計画は、人気のあるリポジトリをGitHubに残して可視性とスポンサーシップを確保しつつ、小規模なプロジェクトを新しい自己ホスティングサービスに移すことです。また、カスタムサブドメインを適正価格で提供するForgejoのような、より適したホスティングプラットフォームを探しています。

Appleは、史上最も薄いiPhoneであるiPhone Airを発表しました。厚さはわずか5.6mmです。軽量でありながら強度のあるチタンデザイン、先進的なカメラシステム、そして驚異的な一日中持続するバッテリーライフが特徴です。

デザインには、グレード5のチタンが使用されており、滑らかで高光沢な仕上げが施されています。また、Ceramic Shield 2を搭載しており、傷に強く耐久性も向上しています。ディスプレイは6.5インチのSuper Retina XDRで、ProMotion技術により滑らかな映像と高い屋外の明るさを実現しています。

カメラには48MPのFusionメインカメラと、新しい18MPのCenter Stage前面カメラが搭載されており、セルフィーやビデオ通話をより良くする機能があります。性能面では、A19 Proチップとその他の先進的なAppleシリコンにより、優れたパフォーマンスとエネルギー効率を提供します。

バッテリーライフも優れており、ソフトウェアの最適化とAdaptive Power Modeによって支えられています。iPhone AirはeSIM専用設計を採用しており、柔軟性とセキュリティが向上しています。また、iOS 26が搭載されており、新しいデザイン要素やApple Intelligenceの機能が含まれています。

iPhone Airは2025年9月12日から予約注文が可能で、正式な発売日は9月19日です。カラーはスペースブラック、クラウドホワイト、ライトゴールド、スカイブルーの4色が用意され、価格は999ドルからとなっています。

Appleは持続可能性への取り組みを強調しており、iPhone Airは35%のリサイクル素材から作られています。2030年までにカーボンニュートラルを目指しています。

Lynxブラウザを使ってgoogle.comにアクセスしようとすると、「このブラウザはサポートされていません」というメッセージが表示されます。このメッセージは、検索を続けるためには新しいバージョンにアップグレードすることを勧めています。

この記事では、CSV（カンマ区切り値）フォーマットが古くなっているという主張や、ParquetやJSONといった新しいフォーマットより劣っているという意見に対して擁護しています。以下は主なポイントです。

CSVは非常にシンプルで理解しやすく、使いやすいフォーマットです。値はカンマで区切られ、行は改行で区切られています。このシンプルさにより、初心者でも簡単に作成や操作が可能です。

CSVは特定の企業や団体に所有されておらず、厳密な仕様もないため、オープンで普遍的に受け入れられているフォーマットです。

プレーンテキスト形式であるため、CSVファイルはどんなテキストエディタでも読み書きでき、特別なソフトウェアがなくてもアクセス可能です。

CSVは行ごとに処理できるため、メモリを最小限に抑えつつ、大規模なデータセットを効率的に扱うことができます。これは、列指向のフォーマットとは異なる利点です。

新しい行をCSVファイルに追加するのは簡単で効率的ですが、他のフォーマットではこのプロセスが複雑になることがあります。

CSVはデータ型の解釈に柔軟性があり、異なるプログラミング言語間での利用において有利です。

CSVはJSONやXMLと比べてコンパクトで、繰り返しが少ないため、ストレージの効率が良いです。

CSVのユニークな特徴として、逆順にしたCSVファイルも有効であり、ファイル全体を読み込まずに最後の行に簡単にアクセスできます。

CSVに対する批判が続いていることは、依然として多くのシナリオで関連性があり、効果的であることを示しています。

全体として、この記事はCSVが完璧ではないものの、新しいフォーマットが登場してもデータ処理において重要な強みを持ち続けていることを強調しています。

Zooxは2025年9月10日にラスベガスでロボタクシーサービスを正式に開始しました。これは特別に設計されたロボタクシーを使用した完全自動運転のライドヘイリングサービスとしては初めてのものです。現在、乗車は無料で、iOSとAndroid向けのZooxアプリを通じて予約できます。

ZooxのCEO、アイシャ・エバンスは、このサービスの開始に対する期待を表明し、ラスベガスがその活気ある雰囲気と観光客に人気のある場所であるため、最適なロケーションであると強調しました。利用者はラスベガス・ストリップのさまざまな目的地を選ぶことができ、今後さらに多くの場所を追加する計画があります。

このサービスは使いやすさを重視しており、専用の乗降エリアや現地のサポートスタッフが乗客を支援します。アプリには、推定の迎え時間や車両情報などの便利な機能が備わっています。

Zooxのアプローチは独自で、既存の車両を改造するのではなく、新しいタイプの車両をゼロから開発することに焦点を当てています。10年以上の開発を経て、より安全で快適な移動体験を提供するというビジョンを共有できることに興奮しています。

ラスベガスでのサービス開始に加え、サンフランシスコでの将来のサービスに参加するための待機リストにも登録できます。

チャーリー・カーク氏は、保守派活動家であり、Turning Point USAの共同創設者です。彼は2025年9月11日にユタバレー大学でのプレゼンテーション中に致命的な銃撃を受けました。大学は月曜日まで閉校され、授業やイベントは中止されています。彼の死を悼むために全国各地で追悼集会が行われており、多くの人々が衝撃と悲しみを表しています。

さまざまな政治家から反応が寄せられています。元大統領トランプ氏は、「過激な左派」が暴力的な環境を作り出したと非難しました。一方、ユタ州の知事はこの事件を「政治的暗殺」と呼びました。銃撃事件については現在も捜査が進められており、当初拘束された二人は事件とは無関係であることが確認されています。犯人は依然として逃走中で、近くの建物から発砲したと考えられています。

目撃者たちは、銃声の後に人々が逃げる混乱した様子を語っています。カーク氏は保守的な価値観を広めることで知られており、多くの支持者がいました。彼の死は、アメリカにおける政治的暴力の高まりについての議論を引き起こしています。

自己進化型の大規模言語モデル（LLM）は、自ら学び、改善することで超知能を目指しています。しかし、現在のこれらのモデルは多くの人間が作成したタスクやラベルに依存しており、そのため進歩が制限されています。この問題を解決するために、R-Zeroという新しいフレームワークが開発されました。R-Zeroは、チャレンジャーとソルバーという二つのモデルを使って、ゼロから独自のトレーニングデータを生成します。チャレンジャーはソルバーの能力を少し超えたタスクを作成し、ソルバーはそのタスクを解決しようとします。この相互作用により、両方のモデルは事前に作られたタスクやラベルなしで改善されます。R-Zeroは推論能力において大きな向上を示しており、さまざまなLLMの数学や一般的な推論テストでのパフォーマンスを向上させています。

最近、著者はAI言語モデルのClaudeにRubyライブラリについて質問しましたが、Claudeは存在しない三つのメソッドについて誤った情報を提供しました。この出来事を通じて、著者は人間の記憶とAIの記憶の違いについて考えました。

著者は、自分の知識が個人的な経験や学びに結びついているため、事実をしっかりと理解できると考えています。彼らは学んだことの文脈を思い出すことができるのに対し、Claudeは真の記憶や経験を持っていません。

AIモデルは膨大な量の情報を持っていますが、これは個人の記憶というよりも遺伝的な継承に近いものです。一部のエンジニアは、言語モデルのコンテキストウィンドウが一種の記憶として機能することを期待していますが、著者はそれをホテルの部屋で書いた覚えのないメモを見つけることに例え、混乱を引き起こすことを指摘しています。

著者は、真の記憶には時間、経験、そして生活とのつながりが必要だと結論づけています。AIの幻覚の問題は、新しい種類のAIモデルが世界と意味のある形で関わることができるようになるまで続くと予測しています。

この記事では、ソフトウェア開発におけるマージキューの進化について説明し、複数の開発者が変更を統合する際に安定したコードベースを維持する重要性を強調しています。

マージキューの概念は20年以上前に始まり、コードのメインブランチを機能させるために考案されました。最初はベン・エリストンの「ロケットサイエンスではないルール」が提唱され、その後、グレイドン・ホアがRustプログラミング言語用にボット「ボルス」を通じてテストを自動化し、マージを行う仕組みが実装されました。

マージの自動化に対するニーズに応えるため、さまざまなツールが登場しました。ボルスの拡張版である「ホム」は、異なるプログラミング言語やプロジェクトで使用できるように設計されています。また、「ボルス-NG」は、ユーザーフレンドリーなインターフェースとオープンソースの特性で人気のあるボルスの現代版です。さらに、「ブルドーザー」、「マージファイ」、「コディアック」といった他のツールも、マージプロセスを自動化し、効率を向上させることを目指しています。

ウーバー、ショッピファイ、ストラバなどの大手企業は、大規模なコードベースでのマージを効果的に管理するために独自の内部マージキューシステムを構築しました。

最終的に、GitHubやGitLabはマージキューの価値を認識し、プラットフォームの重要な機能として統合しました。GitHubのマージキューは2023年に正式にリリースされ、プルリクエストを管理するための組み込みソリューションを提供しています。

マージキューは、個々の開発者によって作成されたニッチなスクリプトから、ソフトウェア開発における標準的な実践へと進化しました。コードの品質を確保し、メインブランチを壊すリスクなしに迅速な統合を可能にするために、マージキューは重要な役割を果たしています。

全体として、マージキューの進化は、ソフトウェア開発のワークフローにおける自動化と効率性の需要の高まりを反映しています。

多くの開発者は、デバッガーを使うよりもプリントログを好むことがあります。その理由には、設定が難しいことやリモート環境での制限が含まれます。しかし、デバッガーにはプリントデバッグでは得られないいくつかの利点があります。

まず、デバッガーを使うと、呼び出しスタックを確認できます。これにより、プログラムが特定の地点に到達するまでのすべての関数呼び出しとその状態を調べることができ、プログラムの流れを理解しやすくなります。

次に、動的な式評価が可能です。デバッガーでは、リアルタイムで式を評価したり、プログラムの状態を変更したりできます。これは、内蔵のインタラクティブコンソールを持っているようなものです。

また、例外が発生した瞬間に実行を停止することができるため、例外が発生した原因を正確に調査できます。これにより、問題の特定が容易になります。

さらに、実行の流れを変更することも可能です。変数を変更したり、プログラムの実行を制御したりできますが、コード自体を変更する必要がないため、誤ってコードを変更してしまうリスクが減ります。

最後に、標準化されたデバッグ設定を使用することで、開発環境での共通の設定ファイルを利用できます。これにより、チーム全体で一貫した環境を維持でき、新しいメンバーのオンボーディングもスムーズになります。

プリントデバッグは便利ですが、デバッガーはデバッグプロセスを強化し、生産性を向上させる強力なツールを提供します。

Homebrewはコマンドラインアプリケーションを管理するための人気のツールですが、多くの開発者、特に著者にとっては、自分のコマンドラインインターフェース（CLI）を公開するのが難しいと感じることがあります。このガイドでは、そのプロセスを簡素化するための手順を説明します。

まず、Homebrewに関する用語を理解することが重要です。フォーミュラはパッケージの定義を指し、タップはフォーミュラのためのGitリポジトリです。カスクはGUIアプリケーションのインストールに使われ、ボトルは事前にビルドされたバイナリパッケージを指します。セラーはインストールされたフォーミュラのディレクトリで、ケグは各インストールされたフォーミュラのためのディレクトリです。

CLIを公開するプロセスは次の通りです。まず、自分のCLIを作成し、GitHubにプッシュします。次に、Homebrewタップを設定します。これはフォーミュラのためのリポジトリです。最後に、CLIのGitHubリリースを指すHomebrewフォーミュラを作成します。

タップを作成するには、brew tap-new your_username/homebrew-tapというコマンドを使用します。生成されたファイルをGitHubリポジトリにプッシュします。

フォーミュラを作成するには、GitHubのtarballリンクを使ってbrew createを実行します。その後、フォーミュラが正しく動作するように編集します。問題があれば、ChatGPTなどのツールを使ってトラブルシューティングを行います。

フォーミュラを更新する際は、CLIの新しいバージョンをリリースするたびに、手動でフォーミュラのURLとハッシュを更新する必要があります。これを自動化するために、新しいタグをプッシュした際にタップを自動的に更新するGitHubワークフローを設定することができます。

タップと動作するフォーミュラを設定すれば、新しいCLIを公開するのがずっと簡単になります。著者は、このプロセスを理解したことで、今後さらに多くのフォーミュラを公開できることを期待しています。このガイドは、Homebrewユーザーと自分のコマンドラインツールを共有する手助けをすることを目的としています。

要約がありません。

Modosは、新しいオープンソースの電子ペーパーディスプレイを発表しました。このディスプレイは75ヘルツのリフレッシュレートを持ち、基本的なLCDスクリーンと同じくらいの速さです。この技術の進展は、電子ペーパー技術において重要な一歩となります。

この記事では、検索エンジンやAIの普及により、人々が物事を覚える必要がなくなったという長年の詐欺について論じています。著者は、この考え方が有害であり、批判的思考や情報を効果的に評価する能力の低下を招くと主張しています。

重要なポイントは以下の通りです。まず、オンラインリソースを効果的に活用するためには、強固な知識の基盤と批判的思考能力が必要です。次に、多くの「デジタルネイティブ」は情報に対して表面的に関わる傾向があり、これが深く意味のある知識を形成する能力を低下させます。また、深い思考には感情的な関与が必要であり、これが欠けると知識は浅くなり、忘れやすくなります。さらに、真の理解や認知能力は、外部のツールに頼るのではなく、自分の脳の中で積極的に知識を構築することから生まれます。そして、何も覚える必要がないという前提は誤解を招くものであり、記憶は効果的な知識の仕事に不可欠です。

著者は、心を鍛え、情報に深く関与することが認知能力や知識の保持を高めるために重要であると強調しています。

この記事では、1979年にリリースされたザ・ナックのヒット曲「マイ・シャローナ」について紹介しています。この曲の特徴的な部分は、リードギタリストのバートン・アヴェアによる印象的なギターソロです。このソロは創造性とエネルギーにあふれ、曲のフルバージョンでは1分半も続きます。このトラックはビルボード・ホット100で6週間連続1位を獲得し、キャッチーなリズムと力強い楽器編成が特徴です。ポップな魅力がある一方で、歌詞には少しいやらしいニュアンスも含まれています。レビューでは、この曲が楽しいロックのクラシックとして今なお愛されており、特にギターの演奏が際立っていることが強調されています。

ベンディングスプーンがビメオを13億8000万ドルで買収することに合意しました。この取引は現金のみで行われ、ビメオは非公開企業になります。ビメオの株主は1株あたり7.85ドルを受け取ることになり、これは最近の株価に対して大幅なプレミアムです。この動きは、ビメオがYouTubeのようなプラットフォームとの競争から、ビジネスクライアントへのサービス提供に焦点を移したことを反映しています。ミラノに本社を置くベンディングスプーンは、フィルミックやウィトランスファーなどの企業を買収した実績があります。両社のリーダーは、この買収に自信を持っており、ビメオのサービスの将来的な成長と投資計画を強調しています。この取引は、必要な承認を得た後、2025年の第4四半期に完了する見込みです。

要約がありません。

2025年9月時点で、約1億7000万人のアメリカ人が毎日1時間をTikTokに費やしています。TikTokは短く魅力的な動画に焦点を当てることで、メディアの消費方法を変革しました。従来のプラットフォームとは異なり、TikTokのアルゴリズムはユーザーの微細な行動に基づいて迅速に好みに適応し、非常に個別化された体験を提供します。この変化は、ニュース、教育、エンターテインメントなどさまざまな分野に影響を与え、コンテンツは長い形式ではなく、短いバーストで提供されることが一般的になっています。

TikTokのアプローチは、クリエイターが特定の狭いテーマに特化することを促し、アルゴリズムの成功に向けてコンテンツを最適化します。この結果、デジタルコンテンツの新しい基準が生まれ、即時の満足感や個別化された体験が重視されるようになりました。しかし、この効率性は、アイデアとの深い関わりを失ったり、退屈を感じたり、新しい興味を発見する能力を犠牲にすることにつながっています。ユーザーは自分の習慣がアルゴリズムのトレーニングに役立っていることに気づかないことが多く、意識的にこれらのトレードオフを行っているのか疑問が生じます。

Bottlefireは、ユーザーがDockerイメージから単一実行可能なマイクロVMを作成できるサービスです。これらのマイクロVMは、Firecracker技術を使用した独立したLinux実行ファイルで、自動的に起動することができます。

Dockerイメージを実行するには、簡単なコマンドを使います。例えば、次のように入力します。

curl -fL https://bottlefire.dev/run/debian:trixie | sh

セキュリティを強化するために、Landlockを使用してアプリケーションをサンドボックス化することも可能です。この場合は、次のようにコマンドを入力します。

curl -fL https://bottlefire.dev/run/debian:trixie | landrun --best-effort --unrestricted-network ...

また、実行可能ファイルを直接ダウンロードすることもできます。以下のコマンドを使います。

curl -fL -o app https://images.bottlefire.dev/debian:trixie?arch=linux/amd64 chmod +x ./app && ./app

BottlefireのマイクロVMは、bakeというオープンソースツールを使用して作成されます。これにより、簡単なネットワーキング、ポートマッピング、ディレクトリ共有がサポートされ、現代のLinuxプラットフォームでルートアクセスなしに動作します。

料金体系には、公式および人気のあるパブリックイメージに対する無料プランがあります。プロサブスクリプションは月額5ドルで、パブリックおよびプライベートイメージにアクセスでき、必要に応じてより高い制限のオプションも用意されています。また、Bottlefireを通じてイメージを共有するためのスポンサーシップは月額50ドルから始まります。

要約がありません。

テキストが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。

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の進歩を促進することを目的としています。パートナーシップでは、AIの能力を活用した革新的なソリューションの開発に重点を置きます。詳細はASMLのウェブサイトに掲載されているプレスリリースで確認できます。

フレームフラクタルは、生成システムを用いて作られる複雑で視覚的に美しい画像です。1992年にスコット・ドレイブスによって開発され、1981年のジョン・E・ハッチンソンのフラクタル概念を基にしています。フラクタルアートを制作するアーティストたちの活発なコミュニティがあり、さまざまなソフトウェアを使って作品を創り出しています。

フレームフラクタルの興味深い例として「テラリウム」があります。これは、フラクタルの美しさを示す小さなデモです。このアルゴリズムは比較的シンプルで、密度マップと表示画像の2つの画像を作成し、ポイントにランダムな変換を適用して、密度マップにデータを蓄積します。

フレームフラクタルと他のフラクタル手法との主な違いは、独自のトーンマッピングと色付けの技術です。フレームフラクタルで使用される変換は任意であり、アフィン変換や球面反転を含むことが多く、角度の保存などの特性を維持するのに役立ちます。

レンダリングに関しては、フレームフラクタルは各粒子を色パレットにマッピングし、対数密度関数で処理されて色付けされます。被写界深度やモーションブラーの効果も、これらのフラクタルの視覚的魅力を高めることができます。

この記事では、これらの技術を試してみることを奨励し、著者自身の作品も紹介しています。

要約がありません。

クリスティーズはデジタルアート部門を閉鎖し、デジタルアートの販売を現代アートのカテゴリーに統合しました。この決定は、アート市場の低迷と2021年のピーク時からデジタルアート取引が大幅に減少していることを受けたものです。デジタルアートの副社長を含む2名のスタッフが解雇され、1名の専門家が残ることになりました。

全体の美術品販売はわずかに減少していますが、NFTの取引は急激に落ち込み、2021年の約30億ドルから2024年には約1億9700万ドルにまで減少しています。他のオークションハウス、例えばサザビーズもデジタルアートチームを縮小しています。一部の専門家は、クリスティーズのこの動きをデジタルアート市場が成熟している兆しと見ており、NFTがコレクションから本格的なアートへと移行していると考えています。

クリスティーズは、2018年にAI生成の肖像画を販売し、2021年にはビーグルの作品を6900万ドルで販売するなど、デジタルアートを主流に引き上げる重要な役割を果たしてきました。

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外見についての考え方が述べられています。外見とは、誰かや何かの見た目を指し、身体的特徴や服装、全体的な印象を含みます。人々はしばしば外見に基づいて第一印象を形成し、それが彼らの認識や判断に影響を与えることがあります。また、さまざまな社会的や職業的な場面で、良い外見を保つことの重要性についても触れられているかもしれません。

この記事では、メラニー・ミッチェルの四つの基本的な誤解を通じて、人工知能（AI）に関する複雑さや誤解について論じています。これらの誤解は、AIの発展を妨げる可能性があります。

まず、「滑らかな連続性の幻想」という誤解があります。多くの人々は、狭義のAIの進歩が人工一般知能（AGI）に直接つながると考えていますが、この考え方は、常識的な知識の問題など、依然として存在する大きな課題を見落としています。

次に、「難しさの逆説」があります。人間にとって難しいタスクは、機械にとっても同じように難しいと考えられがちですが、これは正しくありません。例えば、AIは囲碁のようなゲームでは優れた能力を発揮しますが、現実のタスクでは苦労することがあります。

「願望的な記憶術の誘惑」という誤解もあります。AIの能力を人間のように表現する言葉を使うと、一般の人々や研究者がAIシステムの実際の能力を誤解し、信頼を誤って寄せる可能性があります。

最後に、「身体のない心の神話」があります。知能が物理的な身体から独立して存在できるという考え方は、知能が世界との物理的な相互作用と深く結びついているという「具現化された認知」の概念によって挑戦されています。

この記事は、これらの誤解がAIの発展において危険なトレードオフを生むことを強調しています。例えば、誇大広告を優先するあまり、責任ある革新が後回しにされ、AI技術への公共の信頼が損なわれるリスクがあります。著者は、認知科学の視点と計算スケーリングのアプローチの強みを組み合わせたバランスの取れたアプローチを提唱し、安全で効果的なAIシステムの創出を目指しています。

この記事では、プログラミングにおけるモジュールの概念について説明しています。モジュールは、既存のコードを再利用しながらソフトウェアのファミリーを作成するのに役立ち、設計上の決定を隠すことができます。良い製品は特定の機能に依存せず、さまざまなコンポーネントの相互作用から機能が生まれることが強調されています。

成功した製品、例えば自動車や時計は、単独で機能する部品を持たず、部品同士の連携によって能力が発揮されます。多くのプログラマーは、仕様に基づいて機能を作成することに集中しがちですが、その結果、柔軟性のない設計になり、変化する要件に適応しにくくなります。

フローチャートに基づく設計は、タスクを一連のステップに変換するため魅力的ですが、設計上の決定を早期に固定化してしまい、変更に対応できなくなります。また、ユーザーの要件に基づいて設計を行うことは問題があり、要件はしばしば曖昧で時間とともに変わる可能性があります。

この記事では、「インサイドアウト」設計アプローチを提唱しています。この方法では、一般的な機能のコアから始め、ユーザーのニーズに応じて徐々に構築していき、インターフェースを柔軟に保つことができます。早期に厳格なバリデーションを行おうとすると柔軟性が損なわれるため、コアデザインは一般的なままにし、必要に応じて具体的なバリデーションを後から追加することが望ましいです。

効果的なモジュール化は、機能ではなく基本原則に焦点を当てることで、適応が容易でより堅牢なソフトウェアを実現します。ただし、抽象化は複雑なタスクを簡素化する一方で、誤用すると単純な概念を複雑にしてしまう危険性もあります。

最後に、カードゲームの例を用いてインサイドアウト設計アプローチを示し、一般的なコアから始めることで柔軟で適応可能なソフトウェアが生まれることを説明しています。

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、そのお手伝いができます。

NASAの最近の研究によると、土星の衛星タイタンには、メタンやエタンの冷たい湖で原始的な細胞のような構造、すなわちベシクルが形成される条件がある可能性があります。ベシクルは小さな泡のような区画で、生命の初期段階を示すものと考えられています。

地球とは異なり、生命にとって液体の水が重要な役割を果たす地球に対して、タイタンの湖には炭化水素が含まれています。科学者たちは、初期の地球で起こった可能性のあるプロセスがタイタンでも起こるかもしれないと考えており、それが生命に必要な分子の生成につながる可能性があります。

この研究では、疎水性と親水性の両方の部分を持つ分子、すなわちアンフィフィルが、特定の条件下でタイタンの湖で自発的にベシクルを形成できることが示されています。このプロセスには、湖に飛び込んだ水滴がこれらの分子と混ざり合い、ベシクルを作り出すことが含まれるかもしれません。これらのベシクルは、原始的な前細胞に進化する可能性があります。

これらのベシクル形成の理解は、異なる環境で生命がどのように形成されるかについての知識を深める手助けとなるでしょう。NASAの今後のドラゴンフライミッションでは、タイタンの表面やその居住可能性をさらに探査する予定ですが、ベシクルを直接探すことはありません。

要するに、タイタンはその独特な化学と環境によって原始的な細胞構造の発展を促進し、生命の起源に関する貴重な洞察を提供する可能性があります。

要約がありません。

Appleは、音声アシスタントのSiriがユーザーのプライベートな会話を盗聴していたとの主張に対して、9500万ドルを支払うことで和解することに合意しました。この和解は、2021年にカリフォルニア州の住民が提起した訴訟に基づいています。彼は、Siriがプライベートな会話を録音し、ターゲット広告のために第三者企業と共有していたと主張しました。

2014年9月17日から2024年12月31日までの間に、iPhone、iPad、MacBookなどのSiri対応デバイスを所有していた消費者は、請求を行う資格があります。対象となるデバイスごとに最大20ドルが支払われ、最大で5台までのデバイスに対して100ドルまで受け取ることができます。

請求を行うには、和解のウェブサイトを訪れ、特定のユーザーに送られたメールやハガキに記載された請求IDを使用します。通知を受け取っていない人も、個人情報とデバイスの所有証明を提供することで請求を行うことができます。請求の締切は2025年7月2日です。

支払いは、2025年8月1日に和解が確定した後に処理されますが、控訴がない場合に限ります。請求者は、支払いを小切手、電子小切手、または直接振込のいずれかで受け取ることを選択できます。

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