最近、Rustパッケージの主要なリポジトリであるcrates.ioを狙ったフィッシング攻撃が報告されました。複数のメンテナーが、偽のGitHubログインページに誘導するフィッシングメールを受け取りました。crates.ioのチームはこの状況を把握しており、調査を進めていますが、現在のところ侵害されたパッケージは見つかっていません。

詳細については、Rustのセキュリティ対応作業グループのブログやGitHubでの進行中の議論を確認できます。

多くの難しいプログラミング問題は、従来のコーディング手法よりも制約ソルバーを使うことで、より簡単に解決できることがあると述べています。

著者は「お釣りのカウント」問題の経験を共有しています。この問題では、指定された金額に対して必要な最小のコインの数を見つける必要があります。最初は貪欲法を使いましたが、特定のコインの組み合わせではうまくいかず、動的計画法が最適な解法であることが分かりました。しかし、制約ソルバーを使うことで、この問題は大幅に簡素化されることができます。

著者は、MiniZincのような制約ソルバーが、従来のプログラミング言語では扱いにくい最適化問題を効率的に処理できることを強調しています。株取引や数の部分集合を見つけるといった問題は、制約問題として表現できるため、こうしたツールを使うことで解決が容易になります。

制約ソルバーは、新しい制約に対しても柔軟に対応できる点が優れています。例えば、株取引の問題に取引回数の制限を加える場合、制約ソルバーを使うことで簡単に修正できます。

制約ソルバーの実行時間は予測が難しく、必ずしも最適化されたカスタムアルゴリズムよりも優れているわけではありませんが、適切に書かれていない独自の解法よりは優れていることが多く、さまざまな制約を扱うのに適しています。

著者は、制約ソルバーを使うことで一般的な面接の質問を解くことがより楽になり、最適化技術について学ぶ良い機会を提供できる可能性があると示唆しています。全体として、制約ソルバーを利用することで、特に面接の場面で複雑なコーディング問題をより効率的に解決できることを提唱しています。

著者は、紙を使って3Dモデルを作るペーパークラフトの体験を共有しています。この趣味は、創造性と技術的なスキルを組み合わせたもので、忍耐力と想像力次第で複雑なモデルを作ることができます。

最近、著者はSR-71ブラックバードの模型を設計し、そのデザインから組み立てまでのプロセスを詳しく説明しています。重要なポイントは以下の通りです。

まず、制約として、模型は紙で作成し、単色を使用し、曲線や複雑なディテールのないシンプルな多面体として設計する必要があります。これにより、組み立てが容易で構造的にも安定したモデルが実現します。

次に、目標としては、組み立てやすさ、美しさ、資源の最小限の消費が挙げられます。デザインプロセスでは、これらの目標の間でトレードオフが生じます。

デザインのステップには、まずメッシュモデリングがあります。これはポリゴンを使って3D表現を作成する作業で、ディテールと組み立てやすさのバランスを取ることが課題です。次に、メッシュアンフォールディングでは、3Dモデルを印刷用の2Dテンプレートに変換します。良いレイアウトは組み立て体験を向上させます。最後に、組み立てでは、パーツを切り、スコアリングし、折りたたみ、接着する作業が含まれます。成功するためには、適切な道具と技術を使うことが重要です。

組み立てのコツとしては、接着剤は最小限にし、複雑なパーツから始め、目立たない部分で仕上げることで、きれいな最終結果を得ることができます。

完成したSR-71モデルは、設計と改良に数か月を要し、繰り返しの作業でディテールを向上させ、複雑さを減らしました。

著者は、読者が自分で模型を作ることを試してみるように、ダウンロード可能なテンプレートを提供しています。

このガイドは、Emacsの拡張方法についての入門書で、Emacs Lispの事前知識がなくても理解できるように、Emacsの拡張性や内省性に焦点を当てています。著者は、SpacemacsやDoom Emacsのような事前設定されたEmacsディストリビューションから、カスタム設定への移行についての個人的な体験を共有し、ドキュメント作成のためにreStructuredText（reST）を使用する例を挙げています。

Emacsの利点として、特にカスタマイズのしやすさと長い開発の歴史が強調されています。ユーザーには、基本的なEmacs Lisp（Elisp）の構文を学ぶことが奨励されており、Elispは多くの括弧を使用しますが、他のプログラミング言語と似た動作をします。

ガイドでは、reSTの参照のための補完機能を作成する方法が説明されています。このプロセスには、置き換えるテキストの特定、文書からの潜在的な参照候補のリストの収集、そしてEmacsが自動補完に使用できる形式でこのリストを返すことが含まれます。

また、正規表現はEmacsでのテキスト解析において重要な役割を果たします。ガイドでは、正規表現パターンをより簡単に構築するためのツールとして、re-builderやrxマクロが紹介されています。

作成したカスタム補完機能は、reSTファイルを編集する際に自動的に有効になるようにEmacsに統合することができます。これにより、作業がスムーズになります。

著者は、ファイル間の参照管理を改善するためのマイナーモードの作成や、より豊かなユーザー体験のための高度な補完フレームワークの使用など、将来的な改善点を提案しています。

このガイドは、特にドキュメント作成のためにEmacsの設定をカスタマイズしたい初心者にとって、実用的な出発点となる内容です。

ビットコインは、インターネットの未来、特に「Web 3.0」と呼ばれる新しい形態において重要な役割を果たすとされています。ビットコインは、中央集権的な権限に依存せずにデジタル資産を管理する手段を提供することで、分散型インターネットの重要な要素と見なされています。

Web 3.0では、ユーザーのコントロールとプライバシーが強調されており、ビットコインはピアツーピア取引を可能にすることでこの考え方を支えています。これにより、個人は自分の財務を管理する自由を得ることができ、経済的な独立を促進します。

さらに、ビットコインをさまざまなアプリケーションに統合することで、新しいビジネスモデルやデジタル空間での革新が生まれる可能性があります。全体として、ビットコインはよりオープンでユーザー中心のインターネットを形成する手助けをすることが期待されています。

要約がありません。

Windows-Useは、AIエージェントがWindowsオペレーティングシステム上で直接タスクを実行できる自動化ツールです。アプリケーションを開いたり、ボタンをクリックしたり、コマンドを実行したりすることができますが、従来のコンピュータビジョン手法は必要ありません。

インストールには以下の要件があります。Pythonのバージョンは3.12以上であること、パッケージインストーラー（UVまたはpip）が必要です。また、Windowsのオペレーティングシステムは7、8、10、または11である必要があります。

インストール手順は簡単です。UVを使用する場合は「uv pip install windows-use」と入力します。pipを使用する場合は「pip install windows-use」と入力します。

基本的な使い方は、まずPythonスクリプトに必要なライブラリをインポートします。次に、環境変数を読み込みます。その後、AIモデルのインスタンスとエージェントを作成します。最後に、実行したいタスクを入力して実行します。

エージェントを実行するには、「python main.py」というコマンドを使用し、プロンプトに従ってタスクを入力します。

注意点として、エージェントはGUIレベルで動作するため、慎重に使用しないとシステムに意図しない変更を引き起こす可能性があります。安全な環境で実行することをお勧めします。

Windows-UseはMITライセンスのもとで提供されており、貢献も歓迎されています。このツールはJeomon Georgeによって開発されました。詳細については、GitHubのページを訪れてください。

著者は、Plan9の美学や概念に触発されたウェブデスクトップオペレーティングシステム「DWS OS」を作成しました。DWS OSの主な機能には、仮想ファイルシステム、ACMEに似たテキストエディタ、ファイルブラウザ、シンプルなインターネットブラウザがあります。ユーザーはファイルのアップロードやダウンロードができ、ACMEエディタでJavaScriptを使ってプログラミングを行い、GUIアプリケーションを構築することができます。また、ユーザーは自分のOSの状態をJSON形式でエクスポートしたりインポートしたりして、共有することも可能です。著者はフィードバックを歓迎し、他の人々にもDWS OSを使って面白いプロジェクトを作成するよう促しています。

要約がありません。

Direct3D 12（D3D12）は、2015年7月のWindows 10のリリース以来、10年間にわたって更新と改善が行われてきました。この期間中に、D3D12は多くの新機能を導入しました。

まず、コアAPIの追加として、プログラム可能なサンプルポイント、ビューインスタンシング、可変レートシェーディング（VRS）、レイトレーシングや作業グラフなどの強化されたレンダリング機能が挙げられます。次に、シェーダー機能では、ウェーブ操作、16ビットデータ型のサポート、動的リソース管理などの新しい機能が追加されました。また、開発者向けのツールも強化され、Agility SDKや改善されたデバッグツールにより、開発プロセスが効率化されています。

著者は自身の開発の旅を振り返り、これらの更新がコーディングをより効率的にしたことを述べています。バインドレスリソース管理やHLSLとC++間のコード共有の改善といった新しい技術を取り入れてきました。

全体として、D3D12は過去10年間で大きく進化し、開発者に高度なグラフィックスプログラミングのための強力なツールと機能を提供しています。

要約がありません。

ノルウェーの企業、ローマリンが重大な詐欺事件に関与しており、100隻以上の船舶に対して偽の保険を提供していました。特に、ロシアの石油や軍需品を運ぶ船が対象です。この会社は適切な許可を得ずに運営されており、不正な保険証書を発行していたため、これらの船は西側諸国の制裁を回避することができました。

ローマリンのオーナーであるアンドレイ・モチャリンは、以前に合法的なノルウェーの保険会社で働いていたロシア人で、偽造と無許可の保険業務の運営で起訴されています。彼の行動は専門家の間で懸念を呼び起こしており、ノルウェーの海運業界への信頼を損なう恐れがあるとされています。

この詐欺的な保険契約は主に「シャドーフリート」と呼ばれる船舶に利益をもたらしました。これらの船はしばしば古いもので、制裁を回避するために運航されています。この状況は海上の安全や環境にリスクをもたらしており、多くの船が適切な保険に加入していないため、問題が深刻です。

詐欺の発覚を受けて、パナマやイギリスを含むいくつかの国がローマリンに対する制裁措置を講じており、同社の運営の全容やロシアに対する国際的な制裁への影響についての調査が続いています。

著者は、1986年製の古いマッキントッシュプラスをコンパクトなラックマウント型の「ラキントッシュプラス」に変身させた経験を共有しています。元のコンピュータは大学のキャンパスで見つけ、音楽スタジオで使用してきました。しかし、元の機械にはサイズや熱、老朽化した部品などいくつかの問題がありました。

ラキントッシュプラスを作るために、著者は予備のロジックボードを使用し、映像変換用にラズベリーパイ、内部ストレージ用にBlueSCSIボードなどの最新技術を取り入れました。フロッピードライブのエミュレーションや電源供給に関しては課題がありましたが、部品を工夫して1Uのラックシャーシに収めることができました。

カスタムパーツや装飾には3Dプリントとレーザー彫刻を使用し、ソフトウェアはシステム7.1を動作させるように設定しました。これにより、さまざまな音楽やデザインのアプリケーションが利用可能になりました。また、プロジェクトには古いシステムのネットワーキングや時間設定の調整に関する計画も含まれています。全体として、このプロジェクトはノスタルジーと現代の機能性をうまく融合させています。

PostHogのウェブサイトがリニューアルされ、ユーザー体験を向上させることを目指しています。この新しいデザインは、従来のウェブサイトのレイアウトに見られる問題、特に長いスクロールや区別がつきにくいタブを改善することに重点を置いています。特に多くの製品を扱うサイトでは、これらの問題が顕著です。

新しいサイトの主な特徴には、複数の記事を同時に開いて作業できるマルチタスク機能があります。また、ウィンドウをスナップできるインターフェースや、キーボードショートカット、ブックマークアプリも搭載されています。デザインには、ファイルエクスプローラーやPowerPointのプレゼンテーションに似た要素が取り入れられています。

このリニューアルにより、コンテンツが整理され、ただスクロールするだけでなく、よりインタラクティブな体験が可能になります。技術的には、動的なコンテンツ表示のためにJSONファイルを使用し、サイト全体で一貫したテーマを維持しています。

全体として、新しいPostHog.comはユーザーフレンドリーに設計されており、探索やインタラクションを促進します。著者は、ユーザーに新機能を試して楽しんでもらうよう呼びかけています。

oqはOpenAPI仕様（OAS）を表示するためのターミナルツールです。OpenAPIファイルを開くには、次のコマンドを使用します。oq openapi.yaml、cat openapi.yaml | oq、またはcurl https://api.example.com/openapi.json | oqです。

キーボードショートカットとしては、↑/↓キーやk/jキーで項目を移動できます。Tabキーを押すとエンドポイントとコンポーネントの表示を切り替えられます。EnterキーまたはSpaceキーを押すと詳細を展開または折りたたむことができます。終了するにはqキーまたはCtrl+Cを押してください。

oqはOpenAPIのバージョン3.0.xおよび3.1.xをサポートしており、JSON形式とYAML形式の両方に対応しています。

ソースからインストールするには、次のコマンドを実行します。まずgit clone [email protected]:plutov/oq.gitを実行し、次にcd oqでディレクトリに移動します。最後にgo build -o oq .を実行します。

ライセンスはMITライセンスに基づいています。詳細はLICENSEファイルを参照してください。

貢献は大歓迎です！問題やプルリクエストを提出してください。テストが通ることを確認するためにgo test -vを実行し、OpenAPIのバージョン3.0と3.1の両方でテストを行ってください。

要約がありません。

ナイキストは、音声合成と分析のためにロジャー・B・ダンネンバーグによって作られたプログラミング言語です。この言語は、MIDIや音声再生、デバッグなどのさまざまな機能をサポートしています。人気のある音声編集ソフトウェアであるAudacityは、ナイキストを使用して音声エフェクトを作成し、ユーザーがナイキストの関数を使ってプラグインを作成できるようにしています。

ナイキストの特徴として、音声関連のタスクに特化していることが挙げられます。録音や再生を行うことができ、ユーザーはプラグインをテキスト形式で記述できるため、コンパイルする必要がありません。また、ナイキストはLispに基づいており、C言語に似たSALという構文もサポートしています。

Lispの基本について説明すると、ナイキストではすべてがS式（括弧内のトークンのリスト）として表現されます。関数は接頭辞表記で呼び出され、関数名が引数の前に来ます。例えば、(setf area (* 3.14159 (expt radius 2)))というコードは、円の面積を計算します。

ナイキストは、さまざまな数学的およびリスト操作の関数を提供しています。基本的な数学関数には、加算(+ a b)、減算(- a b)、最小値や最大値、絶対値を求める関数などがあります。また、リスト関数を使うと、リストの最初の要素を見つけたり、リストを追加したりすることができます。

条件式もサポートされており、if、when、condなどの条件文を使ってコード内での意思決定が可能です。

ユーザーは、プラグインの作成やAudacityとの連携に関する具体的なマニュアルを参照することができます。この要約では、ナイキストとLispの概念を簡潔に説明し、その応用や主要な機能を強調しています。

要約がありません。

GTK1というプロジェクトについての情報です。これは、Windows、Linux、MacOSに対応したクラシックなGUIライブラリです。プロジェクトIDは17310408で、使用されているプログラミング言語はC++とCです。リポジトリには108件のコミットと1つのブランチがありますが、タグはありません。このプロジェクトは2020年3月5日に作成されました。プロジェクトをSSHまたはHTTPSでクローンするオプションや、さまざまな形式でソースコードをダウンロードすることも可能です。全体として、GTK1は複数のオペレーティングシステム向けのグラフィカルユーザーインターフェースライブラリです。

Doom EmacsのAdaモジュールは、いくつかの便利な機能を提供しています。まず、Tree-sitterによるコードのハイライト機能があり、ada-ts-modeを使用してコードの視認性が向上します。また、Ada Language Serverとの統合により、より良いコーディング支援が受けられます。コード補完にはcompany-capfが使われ、スムーズな入力が可能です。さらに、Alireとの統合により、プロジェクトのビルド、実行、クリーンアップを簡単に管理できます。

インストール手順は以下の通りです。まず、Doomのモジュールフォルダにモジュールをクローンします。次に、~/.doom.d/init.elファイルでモジュールを有効にします。その後、Doomを同期させ、Emacsを再起動します。

使用するコマンドには、SPC m bでプロジェクトをビルドするalr build、SPC m rでプロジェクトを実行するalr run、SPC m cでプロジェクトをクリーンアップするalr cleanがあります。コンパイル中にエラーが発生した場合は、コンパイルバッファに表示され、eglotがインラインで診断や提案を行います。

このモジュールを使用するためには、Ada用のパッケージマネージャであるAlireと、LSPサポートに必要なAda Language Serverが必要です。

要約がありません。

2年間の開発を経て、初心者から本格的なプロデューサーまで使える無料のウェブベースのドラムマシン「Beat Maker」を発表できることを嬉しく思います。このアプリは使いやすさと強力さを兼ね備えており、ホーム画面にインストールして簡単にアクセスできます。

主な機能には、ユニークなドラムサンプルをワンクリックで生成できる「手続き型サンプル生成」があり、フォルダーを探す手間が省けます。また、自動でドラムパターンを生成する「生成ビート作成」機能もあり、創造力を刺激します。さらに、WAVループやMIDIファイル、SoundFontドラムキットなど、さまざまな形式で作品をエクスポートできる「高度なエクスポートオプション」も用意しています。ハードウェアデバイスと完璧に同期できる「ポケットオペレーター/ボルカ同期」機能や、個々のノートにエフェクトを追加できる「ノートごとのエフェクト」機能も搭載しています。

このアプリは、クリーンで宣言的なオーディオグラフに基づいた独自のオーディオエンジンを使用しており、ウェブオーディオの管理を簡素化しています。ビート生成アルゴリズムはゼロから構築しており、オリジナリティを確保しています。

ぜひ「Beat Maker」を試してみて、感想を教えてください。簡単な概要は、上記のビデオサマリーでご覧いただけます。ありがとうございます！

フレッド・リベットは二つの重要なポイントを伝えています。一つ目は、悪いニュースです。あなたの内面的なアイデンティティが、すべての行動に影響を与えているということです。二つ目は、良いニュースです。あなたにはそのアイデンティティを変える力があるということです。

要するに、自分自身をどう見るかが行動に影響を与えますが、その自己認識を変えるために努力することができるということです。

要約がありません。

Lumina-DiMOOモデルは、さまざまなメディアを生成し理解するための新しいオープンソースツールです。このモデルは、離散拡散モデルという独自の手法を用いており、テキストから画像を生成したり、画像を編集したり、画像の内容を理解したりする作業を効率的に行うことができます。Lumina-DiMOOは、さまざまなベンチマークにおいて既存のマルチモーダルモデルを上回る性能を示しています。

このモデルは、マルチモーダルタスクにおいてより良いパフォーマンスを発揮するために、離散拡散を利用しています。具体的には、テキストから画像を生成すること、画像を編集すること、そして画像の内容を効果的に理解することが可能です。また、他のオープンソースモデルと比較して最先端の結果を達成しています。モデルのコードやリソースは、さらなる研究や開発のために利用可能です。

文書には、モデルの実装に関する技術的な詳細も含まれており、画像処理のコードやその能力を示すデモンストレーションの例が紹介されています。さらに、Lumina-DiMOOと他のモデルを比較したさまざまなベンチマークの結果も掲載されており、その優れた性能が示されています。

このプロジェクトは、Emacs Orgモードでのデータ管理に特化しています。プロジェクトIDは74190055で、評価は5つ星です。2025年9月4日に作成され、現在の状況は8回のコミットがあり、1つのブランチが存在し、タグはありません。

利用可能なオプションとしては、SSHまたはHTTPSを使用してプロジェクトをクローンすること、Visual Studio CodeやIntelliJ IDEAでプロジェクトを開くこと、さまざまな形式（zip、tar.gz、tar.bz2、tar）でソースコードをダウンロードすることができます。

「tlc3-examples」は、2023年にアディソン・ウェスリーから出版された「The LaTeX Companion」第3版に含まれるすべての例を集めたパッケージです。このパッケージには、第一部と第二部に必要なPDF、ソースファイル、サポートファイルが含まれています。

主な情報としては、ISBN-13は978-0-13-816648-9で、管理者はフランク・ミッテルバッハです。パッケージはZIPファイル（82.4 MB）としてダウンロード可能で、ライセンスはThe LaTeX Project Public License 1.3cに基づいています。また、LaTeXユーザーにとって役立つ例が含まれています。

さらに、バグトラッカーやGitHub上のパッケージリポジトリへのリンクもあり、関連パッケージの提案もされています。ただし、現在のところ、このパッケージに対するコミュニティのコメントや評価はありません。

2025年9月12日、Rustセキュリティ対応チームは、crates.ioのユーザーがフィッシングキャンペーンの標的になっていると報告しました。疑わしいドメイン（rustfoundation.dev）からのメールが、crates.ioのインフラが侵害されたと偽って主張し、ユーザーにアカウントを保護するためにログインするよう求めています。これらのメールはGitHubの認証情報を盗むことを目的としていますが、crates.ioが侵害された証拠はありません。チームは悪意のあるドメインを停止し、プラットフォーム上の活動を監視するために取り組んでいます。ユーザーには、これらのメール内のリンクをクリックしないようにし、フィッシングとして報告することが推奨されています。質問がある場合は、[email protected]または[email protected]に連絡することができます。

今週、私は二つの主要なAIアシスタント、ChatGPTとClaudeのメモリーシステムを調査し、基本的に異なることを発見しました。

Claudeのメモリーシステムは、まず最初にユーザーデータを保存せず、会話ごとに新たにスタートします。メモリーは、ユーザーからの指示があったときにのみ活性化されます。また、Claudeは過去の会話をリアルタイムで検索し、情報を引き出しますが、データを要約したり圧縮したりすることはありません。

Claudeにはいくつかの重要なツールがあります。まず「会話検索」機能では、ユーザーがキーワードを使ってチャット履歴を検索できます。特定のトピックについての過去の議論を尋ねると、Claudeは関連する会話を見つけて要約します。次に「最近のチャット」機能では、最新の会話にアクセスでき、特定の時間枠からチャットを取り出すことが可能です。

一方、ChatGPTは消費者向けの製品として進化し、数百万のユーザー向けに自動メモリー機能を備えています。個人化や使いやすさに重点を置いています。対照的に、Claudeはメモリーに対して明確なコントロールを好む技術的なユーザーをターゲットにしており、プライバシーを重視しています。Claudeのメモリーは常にオンの機能ではなく、ツールとして機能します。

このように、メモリーシステムの違いはAIの設計選択の多様性を示しており、それぞれのユーザーベースのニーズを反映しています。AI技術が進化する中で、両方のアシスタントは独自のアプローチを模索しており、まだ明確なベストプラクティスは確立されていません。

アメリカの司法省は、北朝鮮の遠隔IT労働者がアメリカの企業を欺いて不正な収入を得る計画に対する大規模な取り締まりを発表しました。具体的な措置には以下のようなものがあります。

まず、アメリカ国内外の個人に対して起訴が行われ、一人がニュージャージー州で逮捕されました。また、当局はマネーロンダリングに関連する29の金融口座、21の詐欺的なウェブサイト、そしてこれらの計画に使用された約200台のコンピュータを押収しました。

北朝鮮の工作員は、盗まれたまたは偽の身分を使って、100社以上のアメリカ企業で遠隔ITの仕事を確保していました。彼らはアメリカや他の国にいる共犯者の助けを借りていました。彼らの仕事には、軍事技術を含む機密情報へのアクセスが含まれていました。

一つの詐欺計画では500万ドル以上の利益を上げ、別の計画では約90万ドル相当の仮想通貨が盗まれました。法執行機関の関係者は、これらの脅威がアメリカ企業にとって非常に深刻であることを強調し、今後もこれらの犯罪ネットワークをターゲットにし続けると警告しました。

この取り組みは、北朝鮮の違法な収入源を断つための広範な努力の一環であり、アメリカの企業をサイバー脅威から守ることを目的としています。

ドイツのバイエルン州で、あるアパートの住民たちは夜遅くに鳴るインターホンに困惑しました。最初は、若者たちのいたずらだと思われていました。しかし、警察が到着すると、実際の原因はインターホンのパネルを這っていたナメクジであることが判明しました。音はしていたものの、ドアの前には誰もいなかったため、住民たちは混乱しました。ナメクジの動きがインターホンを鳴らしていたのです。さらに、センサーにはナメクジの粘液の跡が残っていました。最終的に、警察はナメクジを取り除き、近くの草地に移しました。

Appleの新しいライブ翻訳機能は、EUの厳しい規制のためにユーザーが利用できません。これにより、EUにいるユーザーがEUのAppleアカウントを持っている場合、来週の機能開始時にこの機能を使用することができなくなります。この制限は、EUの人工知能法や一般データ保護規則（GDPR）に関連しており、プライバシーやデータ処理に関する遵守が求められています。

ライブ翻訳機能は、AirPodsを装着したままハンズフリーでコミュニケーションを行い、会話をリアルタイムで翻訳します。この機能はAirPods Pro 3およびそれ以前のモデルで利用可能ですが、デバイスには特定のソフトウェアアップデートが必要です。また、英語、フランス語、ドイツ語、ポルトガル語、スペイン語など、いくつかの言語の翻訳をサポートし、今後さらに多くの言語が追加される予定です。

現在、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、ウェブサイトが正常に機能するために欠かせません。これらのクッキーは、セキュリティや詐欺防止に役立ち、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、その場合、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。

トドラーボットは手頃な価格のオープンソースのヒューマノイドロボットです。このロボットは、ロボティクスや人工知能の研究を目的としており、スケーラブルなポリシー学習に重点を置いています。

Bunは、新しいパッケージマネージャーで、npmやpnpm、yarnなどの従来のツールに比べて、パッケージのインストールを大幅に速く行います。平均して、npmの約7倍、pnpmの4倍、yarnの17倍の速さを誇り、特に大規模なコードベースでその効果が顕著です。

Bunの速さは、パッケージのインストールをJavaScriptのタスクとしてではなく、システムプログラミングの課題として捉えるアプローチから来ています。これにより、システムコールを最小限に抑え、ファイル操作を最適化しています。例えば、従来のパッケージマネージャーは多くのシステムコールを行いますが、Bunはそれを大幅に減らし、オーバーヘッドを軽減しています。

Bunの主な改善点には、次のようなものがあります。まず、Zigで書かれているため、Bunはオペレーティングシステムに直接アクセスし、Node.jsベースのパッケージマネージャーを遅くする抽象化の層を回避します。次に、BunはDNSクエリを非同期で解決し、ネットワークの応答を待っている間に他の作業を行うことができます。また、Bunはパッケージデータをバイナリ形式でキャッシュし、JSONファイルを繰り返し解析する必要がなく、アクセスを速め、メモリ使用量を削減します。さらに、Bunはコピーオンライトのような高度な方法を用いて、データを不必要に重複させることなく効率的にファイルをコピーします。そして、BunはマルチコアCPUを活用し、タスクを並列処理することで、シングルスレッドのアプローチに比べてインストールプロセスを大幅に速めています。

全体として、Bunの設計は、従来のパッケージマネージャーが直面するボトルネックを解決するために、現代のハードウェアの能力を活用することに重点を置いており、その結果、パッケージのインストールが非常に速くなっています。

2025年5月、欧州連合はロシアのサイバー攻撃や偽情報活動に関連する弾丸防護ホスティングプロバイダー、スターク・インダストリーズ・ソリューションズ社に対して金融制裁を課しました。この制裁は、ロシアのウクライナ侵攻の直前に発生しました。しかし、これらの制裁は効果がないことが判明しました。スターク・インダストリーズはすぐにブランド名を[.]hostingに変更し、同じオーナーであるネクリティ兄弟が管理する新しい会社、PQホスティング・プラスS.R.L.に資産を移しました。

欧州連合は、ロシアのハイブリッド戦争との関係から、モルドバに拠点を置くスタークのインターネット回線PQホスティングに制裁を課しました。制裁が発表される前に、ネクリティ兄弟はこの動きを予測し、業務を移転することができました。彼らは新しい法人を設立し、サービスを継続することで、所有権の追跡を困難にしました。

スタークのネットワークのもう一つの重要な部分であるMIRホスティングは、アンドレイ・ネステレンコが運営しており、スタークのサービスをホストする役割を果たしています。彼らは、悪用に関する苦情を受けていないと主張していますが、報告によれば、スタークの業務は新しい名前の下でほとんど変わっておらず、欧州連合の制裁の効果のなさを浮き彫りにしています。

このブログ記事では、RailsアプリケーションにおけるSQLiteの利用について、その利点と潜在的な問題点が述べられています。経験豊富なRails開発者であるアンドレ・アルコが、SQLiteを使ってサイドプロジェクトを構築した経験に基づいて洞察を共有しています。

Rails 8のツールを使うことで、SQLiteがウェブサーバープロセスに組み込まれているため、別々のデータベースやキャッシングサービスを必要とせずにアプリを簡単に作成できるようになりました。しかし、SQLiteデータベースは、HerokuやFly.ioのような一時的なファイルシステムに保存されると簡単に失われる可能性があるため、データベースファイルは永続的なストレージに保管することが重要です。

すべてのデータ、モデルデータ、キャッシュ、バックグラウンドジョブは一つのファイルに保存されるため、管理は簡単ですが、多くのプロセスが同時にアクセスしようとするとパフォーマンスの問題が発生することがあります。また、需要が増加するにつれて、SQLiteでのスケーリングは、より大きなサーバーに移行する必要があり、サーバーを追加するだけでは解決できない場合があります。これにより、競合や遅延が生じることがあります。

バックアップのためには、Litestreamのようなツールを使用することで、SQLiteデータベースをS3互換のストレージにストリーミングしてバックアップすることができ、必要に応じてデータを簡単に復元することができます。さらに、より高度な設定では、LiteFSを使用して複数のSQLiteインスタンス間でレプリケーションを行うことができますが、古いデータを読み取るといった課題も伴います。

全体として、SQLiteは小規模なプロジェクトにおいてはシンプルで使いやすいですが、アプリケーションが成長するにつれてスケーラビリティや信頼性の問題が生じる可能性があることに注意が必要です。

要約がありません。

要約がありません。

研究者たちは、Crispr遺伝子編集技術を用いて、1型糖尿病の男性に改変された膵臓細胞を初めて移植することに成功しました。この編集された細胞は、数ヶ月間インスリンを生成し、通常必要とされる免疫抑制薬を服用することなく機能しました。免疫抑制薬は、体が異物の細胞を拒絶しないようにするために使われます。

この研究では、亡くなったドナーから膵臓細胞を取り出し、Crisprを使ってそれらを「低免疫化」しました。これにより、患者の免疫系からの検出を回避できるようになりました。移植後、細胞は正常に機能し、血糖値に応じてインスリンを分泌し続けました。

この研究は1型糖尿病の治療に向けた重要な一歩ですが、参加者は1人だけで、細胞の投与量も少量でした。来年には、この有望な再生医療のアプローチをさらに探るための臨床試験が計画されています。しかし、他の研究グループが結果を再現するのに苦労しているため、この方法の効果についてはまだ課題や批判があります。

ニューヨーク市の学生たちは、州全体のスマートフォン禁止令に適応して一週間が経ちました。この禁止令を受けて、若者たちはポラロイドカメラやトランシーバー、トランプなどの代替品を使うようになり、ポーカーやウノといったゲームが学校で人気を集めています。多くの学生は、スマートフォンなしで他の人と交流する機会を楽しんでいます。

一方で、学校の時間中に大学の出願書類を作成できないことに不安を感じる学生もいますが、読書や友達との会話が増えるなどの良い面を見つけている人も多いです。教師たちは、昨年に比べて廊下の雰囲気が活気に満ちていることに気づいています。昨年は学生たちがスマートフォンに気を取られていたため、あまり交流がなかったのです。

禁止令にもかかわらず、学生たちは学校が支給したデバイスを使ってメッセージを送ったり、外でこっそりスマートフォンを使ったりするなど、コミュニケーションの方法を見つけています。学校ではスマートフォンの保管方法を管理するためのさまざまな対策を講じており、ピックアップの時間には混乱が生じることもあります。学生たちはこの禁止令について賛否が分かれており、その利点とともに課題も認識しています。

要約がありません。

要約がありません。

この記事では、音楽と人間の深い関係について論じています。音楽への感謝の気持ちは、言語が発達する前に進化した生物学的な特性かもしれないと提案しています。著者は「メロディーブリーダー」というデジタルプラットフォームを作成しました。このプラットフォームでは、ユーザーがメロディーを選んで組み合わせることで、音楽がどのように進化するかを体験できます。これは生物の進化に似た概念です。この考えは、音楽が文化的な模倣や適応を通じて進化するという研究によって裏付けられています。

著者は音楽の進化と生物学的なシステムの類似点を指摘し、メロディーを生き物に例えています。メロディーは生まれ、相互作用し、そして消えていく存在です。また、人気文化の広がり、例えばラブブーおもちゃの現象をウイルスの流行に例え、トレンドが流行病に見られるパターンに似ていることを強調しています。

最終的に、この記事は生物的進化と文化的進化が似たルールに従っていることを強調し、それが私たちの世界に見られる音楽やアイデアの豊かな多様性につながっていると述べています。著者はコーディングへの情熱を語り、それがこれらの概念を創造的に探求する手段となっていることを共有しています。

スイス政府は、新しい規制を提案しています。この規制では、5,000人以上のユーザーを持つサービス提供者に対し、政府発行の身分証明書を収集し、ユーザーデータを6ヶ月間保管し、場合によっては暗号化を無効にすることが求められます。この計画は、スイス国外のユーザーを含むオンライン匿名性を排除する可能性があるため、世界中のプライバシー擁護者から懸念が寄せられています。

Protonのようなプライバシー重視の企業は、これらの提案された法律により、監視社会が促進されると主張し、スイスからの撤退を検討しています。Protonは、EUに1億ユーロ以上を投資し、多くの業務を移転する計画を発表しました。彼らは、これらの規制がEUやアメリカでは違法であると考えています。

提案を支持する人々、特にスイスの公務員ジャン＝ルイ・ビベルシュタインは、サイバー犯罪やテロ対策に必要だと主張しています。しかし、批判者はプライバシー権を侵害し、政府の権限が過剰になる恐れがあると懸念しています。この提案された規制はまだ実施されておらず、今後公的な意見聴取のプロセスを経る予定です。

もしこの規制が施行されると、ユーザーはサービスにアクセスするために公式な身分証明書を提供しなければならず、法執行機関は強い法的チェックなしに広範なユーザーデータへのアクセスを要求できるようになります。擁護者たちは、これがオンラインプライバシーに依存するさまざまな脆弱なグループの安全を脅かす可能性があると警告しています。

インテルのXeonサーバーCPUのチーフアーキテクトであるロナック・シンガルが、約30年の在籍を経て同社を退職することになりました。シンガルは、ハズウェルやブロードウェルといった重要なインテルプロセッサの開発において重要な役割を果たし、30件以上の特許を保有しています。しかし、インテルのXeon部門は、AMDやArmベースのプロセッサからの激しい競争に直面しており、これらの企業は現在、かなりの市場シェアを持っています。

シンガルの退職は、インテルにおける経営陣の交代が進んでいることの一環です。最近、同社の重要な人物が何人か退職しており、経営構造に大きな変化が起きています。インテルはシンガルの退職を確認しましたが、詳細についてはコメントを控えています。

要約がありません。

著者は、顧客がサブスクリプションに縛られることなく、使用に応じて料金を請求できるように設計された「Small Transfers」という決済プラットフォームを作成しました。このプラットフォームは、SaaSやAPI開発者向けです。

このプラットフォームが解決する問題は、顧客がサブスクリプションを嫌い、時々の利用を好むことです。従来の決済処理業者は固定料金を請求するため、1ドル未満の小額取引が実用的ではありません。また、既存のソリューションでは、商人が認証管理や別々の請求を行う必要があり、手間がかかります。

Small Transfersの仕組みは、商人が自分のSmall TransfersアカウントをStripeアカウントにリンクさせて支払いを受け取ることから始まります。顧客はGoogleサインインなどのセキュリティ対策を通じて確認されたアカウントを作成します。商人はシンプルなREST APIを使って顧客に料金を請求でき、最低料金は0.000001ドルから設定可能です。このプラットフォームは顧客の支払いと商人の支払いを管理し、商人には一律3%の手数料を請求します。

また、Next.jsのスタータープロジェクトやライブデモが利用可能で、潜在的なユーザーに向けて提供されています。著者はプラットフォームに関するフィードバックを求めており、テストを行う商人をさらに探しています。

著者自身もこのプラットフォームを自分のサービスで使用しており、質問に答えたり、統合のサポートについて話し合ったりすることにオープンです。

開発者がC++20以降に導入されたすべてのC++機能を検索できるテーブルを備えたウェブページを作成しました。このサイトはC++開発者のための迅速なリファレンスを提供し、クロスプラットフォーム開発を支援し、機能のサポート状況を把握するのに役立ちます。既存の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、LWGやCWGの文書は含まれていませんが、開発者は定期的にサイトを更新する予定です。フィードバックや提案はコメントやGitHubのイシューを通じて歓迎されています。

Jetzigは、MITライセンスのもとで提供されるオープンソースのウェブフレームワークで、Zigプログラミング言語で書かれています。シンプルなファイルベースのルーティング機能を備えており、RESTfulなZig関数に対応しています。また、カスタムルートの設定も可能です。

HTMLテンプレートにはZmplを使用しており、レイアウトや部分的なコンテンツ、静的コンテンツのビルド時レンダリングをサポートしています。すべてのエンドポイントは自動的にJSON形式で応答するため、RESTful APIの作成が容易です。

Jetzigはhttp.zigを基盤にしており、競争力のある速度とスケーラビリティを提供します。プロジェクトの作成やコンポーネントの追加のために、使いやすいコマンドラインツールも含まれています。

リクエストやレスポンスの操作を可能にするカスタマイズ可能なミドルウェアチェーンを提供しており、htmxのサポートも内蔵されています。クッキーやユーザーセッション、リクエスト/レスポンスヘッダーの処理も標準で行えます。

活発でフレンドリーなコミュニティがDiscordで参加を待っています。Jetzigは無料でオープンソースであり、MITライセンスのもとで常にそのままの状態で提供されます。強力なデータベースレイヤーであるJetQueryも搭載されています。

使い始めるには、サンプルやドキュメントをチェックして詳しく学ぶことができます。

2025年9月11日、Windows NT OSカーネルに新たな脆弱性が発見され、CVE-2025-53136として識別されました。この問題は、マイクロソフトが以前の脆弱性（CVE-2024-43511）に対処する際に犯したミスから生じています。この新しいバグにより、攻撃者はカーネルのメモリアドレスを漏洩させることができ、システムの悪用が容易になります。

背景として、マイクロソフトは以前、Windows 11およびServer 2022においてカーネルアドレスの漏洩を防ぐための対策を講じていました。しかし、最近のパッチにおける欠陥が、再びカーネルアドレスを漏洩させる方法を導入してしまいました。

この脆弱性の詳細は、特定のシステムコール（NtQueryInformationToken）を通じてカーネルアドレスを読み取ることができる競合状態に関係しています。この脆弱性は、低い権限レベルからも実行可能であり、そのため深刻度が増しています。

バグを悪用する方法としては、二つのスレッドを作成します。一つは特定のメモリ位置を読み取り、もう一つは脆弱なシステムコールを繰り返し呼び出して漏洩したアドレスを取得します。このプロセスは、競合状態のタイミングウィンドウが十分に大きいため、信頼性があります。

この脆弱性は、特にWindowsの24H2以降のバージョンにとって危険です。他の弱点と組み合わせることで、特権昇格につながる可能性があります。

脆弱性は2025年4月8日にマイクロソフトに報告され、その後のやり取りを経て、2025年8月1日にCVE識別子が付与されました。この脆弱性は、パッチの分析を徹底し、更新中に新たなバグが導入されないように注意深いコーディングが重要であることを示しています。

要約がありません。

このテキストは、Go 1.21で導入された新しいlog/slogパッケージを使用した構造化ログの包括的なガイドです。以下の重要なポイントをカバーしています。

log/slogパッケージは、高性能な構造化ログソリューションを提供し、ログのロジックと出力フォーマットを分離しています。主な構成要素は、Logger（フロントエンド）、Handler（バックエンド）、Record（ログイベントデータ）の3つです。

Loggerは、Info()、Warn()、Error()などのメソッドを使ってログを作成するために使用されます。Handlerは、ログをフォーマットして出力します（例えば、JSONやプレーンテキストとして）。カスタムハンドラーも作成可能です。Recordsは、個々のログイベントを表し、時間、重大度、メッセージ、属性を含みます。

このパッケージは、Debug、Info、Warn、Errorの4つの重大度レベルで動作し、デフォルトのログレベルはInfoに設定されています。

構造化ログでは、ユーザーがログにキーと値の属性を追加できますが、ログエントリのエラーを避けるために、強く型付けされた属性（slog.Attr）を使用することが推奨されています。

構造化エラーロギングは、エラーとともに豊富なコンテキストをキャプチャし、デバッグを強化します。

slogはパフォーマンスを重視して設計されていますが、zerologのような最適化されたサードパーティライブラリよりも遅くなる可能性があります。ユーザーは、自分のニーズを評価し、slogを使い続けるべきか、より速い代替品に切り替えるべきかを判断する必要があります。

このガイドは、OpenTelemetryなどの可観測性ツールとの統合の重要性を強調し、監視やトラブルシューティングの能力を向上させるための集中型ログシステムを作成することを目指しています。

推奨されるベストプラクティスには、コンテキストを考慮したロギングの使用、機密データ管理のためのLogValuerの実装、ログ基準を強制するためのリンティングツールの使用が含まれます。

全体として、このガイドは開発者がlog/slogパッケージを効果的に使用し、構造化ログの実践を通じてアプリケーションの可観測性とデバッグを向上させる手助けをすることを目的としています。

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この記事では、右翼のインフルエンサーであるチャーリー・カークの暗殺事件と、FBI長官カシュ・パテルの物議を醸す反応について取り上げています。カークがユタバレー大学で銃撃された後、パテルはこの事件についてソーシャルメディアに投稿しましたが、容疑者に関する情報が食い違っていたため、混乱と批判を招きました。この状況は、迅速な投稿や推測が重視されるインフルエンサー文化と、法執行機関に求められる慎重なコミュニケーションとの対立を浮き彫りにしています。

パテルは、トランプ支持のインフルエンサーからFBI長官に転身しましたが、彼の対応は不適切だと右翼の人物たちから反発を受けました。この記事では、オンラインでの影響力を持つためのスキルが、効果的な法執行に必要なスキルとは異なることを強調しています。また、アメリカにおける政治的暴力の増加や、ソーシャルメディア上の推測が公衆の信頼や捜査に与える影響についても言及しています。

全体として、現在のFBIの指導者たちのアプローチや、政治的に緊張した環境で直面している課題を批判しており、ソーシャルメディアへの関与が深刻な捜査を効果的に管理する能力を妨げる可能性があることを示唆しています。

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io_uringは、2019年にLinuxバージョン5.1で導入された非同期I/Oのための新しいAPIです。このAPIは、ファイルディスクリプタの読み書きや監視などの操作をサポートしています。

QEMUは2020年にリリースされたバージョン5.0で、ディスクI/Oを処理するための新しいオプションを通じてio_uringのサポートを追加しました。この方法は、従来の手法と同等かそれ以上の性能を発揮します。

2025年までに、io_uringはディスクI/Oだけでなく、ネットワークI/O、タイムアウト、同期機能など63種類の操作を含むように拡張されました。

QEMUは、io_uringを使用してディスクI/Oだけでなく、他のタイプのI/Oも可能にすることを目指しています。これには、シンプルなAPI、QEMUのイベントループとの統合、カスタムコマンドのサポートが必要です。

io_uringは、複数のI/Oリクエストをバッチで提出し、完了させることができるため、従来の方法に比べてシステムコールの回数やオーバーヘッドを減らすことができます。

QEMUは、追加のシステムコールを必要とせずに完了したリクエストを確認するためにポーリング技術を使用でき、これはイベントループの設計に合致しています。

ただし、QEMUはSQPOLLやIOPOLLといった特定のモードを実装していません。これらのモードはQEMUのアーキテクチャに適していないか、制限があるためです。

この要約は、io_uringの開発とQEMUへの統合に関する主要なポイントを捉え、その利点や今後の方向性を強調しています。

Appleは最近、iPhone 17とiPhone Air向けに新しいセキュリティ技術「メモリー整合性強制（MIE）」を発表しました。この機能は、スパイウェアや法執行機関が使用するフォレンジックツールによって一般的に悪用されるメモリーの破損脆弱性に対抗するために設計されています。

MIEは、ハッカーがデバイスのメモリーにアクセスするのを防ぎ、新しいiPhoneを非常に安全なデバイスにしています。専門家は、この技術によりスパイウェアの開発コストや難易度が上がると考えており、既存の脆弱性が新しいiPhoneでは無効になる可能性があります。

MIEは完全にハッキング不可能ではありませんが、セキュリティレベルを大幅に向上させます。このシステムでは、各メモリーにユニークなタグが付与され、認可されたアプリのみがアクセスできるようになっています。無許可のアプリがアクセスを試みると、クラッシュして攻撃の可能性を特定する手助けをします。

MIEはシステム全体でデフォルトで有効になり、SafariやiMessageなどのアプリを保護します。ただし、サードパーティ製のアプリはこの技術を実装する必要があり、セキュリティを強化することが求められます。

全体として、MIEはモバイルセキュリティの大きな進展ですが、一部の攻撃者は依然として回避策を見つける可能性があります。

マンハッタン計画は、第二次世界大戦中にアメリカ政府が原子爆弾を開発するために立ち上げたプロジェクトです。1942年6月に始まり、大規模な工業努力を伴い、ウラン235やプルトニウムなどの核分裂材料を生産するための大きな工場の建設や新しい技術の発明が必要でした。

このプロジェクトの重要な点は、まずその規模と複雑さです。科学的な側面だけでなく、前例のない工業的な運営が求められました。膨大な新しい設備や材料が必要で、新しい生産方法の開発も行われました。

次に、不確実性とスピードが挙げられます。原子爆弾をどのように作るかについては多くの不確実性があり、使用する材料や効率的な生産方法についても明確な答えがありませんでした。戦争の緊急性から、完全な情報を待たずに複数のアプローチが同時に進められました。

資金と資源の面でも特異な状況でした。通常のプロジェクトは資金や経済的なリターンに制約されますが、マンハッタン計画はほぼ無制限の資源を持っており、さまざまな方法を広範に探求することができました。

施設の開発も重要な要素です。ウランのためのオークリッジやプルトニウムのためのハンフォードなど、主要な生産拠点が設立され、それぞれが建設や運営、専門的な設備の必要性に関する独自の課題に直面しました。

さらに、ロスアラモスでは爆弾設計に関する研究が行われ、チームは銃型や内爆型などのさまざまな爆弾メカニズムに取り組みました。未知の要素に直面しながらも、革新的な解決策が求められました。

最終的には、プロジェクトは二種類の爆弾を成功裏に生産しました。一つはウランを使用した「リトルボーイ」、もう一つはプルトニウムを使用した「ファットマン」で、これらは1945年に日本に投下され、第二次世界大戦の終結に至りました。

マンハッタン計画は、圧力の下での技術開発の複雑さを示しており、不確実性を克服するための探求と実験の重要性を浮き彫りにしています。

Seestar S50スマート望遠鏡とSamsung S25スマートフォンの月の写真撮影能力を比較した内容です。

この比較の目的は、スマートフォンと比べて望遠鏡が月の写真撮影にどれほど優れているかを確認することでした。使用した機器は、Seestar S50という天体写真撮影に特化したスマート望遠鏡で、光を集める能力や追尾機能が優れています。一方、Samsung S25は内蔵カメラを使用したスマートフォンです。

初めての印象として、Samsung S25は月の特徴を鮮明に捉え、良好なパフォーマンスを示しました。しかし、Seestar S50はより多くの詳細を明らかにし、小さなクレーターやコントラストの向上が見られました。

この違いの理由は、まず望遠鏡の口径が大きく、より多くの光を集めることで細かいディテールを捉えられることです。また、望遠鏡は安定しており、月を追尾するため、ぼやけが少なくなります。さらに、望遠鏡は高倍率に特化して設計されているため、スマートフォンのカメラとは異なります。

結論として、スマートフォンはカジュアルな写真撮影やSNSでの共有には十分ですが、詳細な月の観察や写真撮影には望遠鏡が優れた結果を提供します。全体として、スマートフォンは天体写真撮影を手軽に楽しむ手段ですが、望遠鏡は愛好者にとってより高いレベルの詳細を提供します。

要約がありません。

最近、AI研究の分野で「AIアライメント危機」という問題が注目されています。この危機は、AIのアライメント研究が急速に増加しているにもかかわらず、他の関連する研究と調和していないことから生じています。このような整合性の欠如は、将来的に深刻な悪影響をもたらす可能性があります。

Awesome-Nano-Bananaの画像ギャラリーには、Nano-bananaを使って作成された印象的な画像やプロンプトが集められています。これは、Googleの画像生成や編集の能力を示すものです。このギャラリーは、主にTwitterや小紅書といったソーシャルメディアから集めたさまざまな例を通じて、ユーザーがNano-bananaの創造的な機能を探求できるようにすることを目的としています。

ギャラリーでは、Nano-bananaが画像を生成したり編集したりする多様性を強調しています。2025年には、ギャラリーが三回の大規模な更新を受け、最初の更新は8月28日に行われました。68のユニークなケース例があり、さまざまな画像生成のタスクを示しています。具体的には、画像からキャラクターデザインを作成したり、写真の質を向上させるために編集したり、インフォグラフィックやイラストを生成したり、画像を異なる芸術スタイルに変換したりすることが含まれます。

また、ギャラリーは、革新的な作品を共有したさまざまなユーザーの貢献を認めています。ユーザーはギャラリーをブックマークし、今後の展示のために自分の創造的なアイデアを提供することが奨励されています。

大規模言語モデル（LLM）はビジネスで広く利用されていますが、リスクも伴います。ガードレール技術は、LLMが生成するテキストをフィルタリングすることで、これらのリスクを軽減することを目的としています。しかし、効果的なフィルターを作成することは難しく、特に実際のLLM出力から高品質なラベル付きデータを得ることが困難です。

この問題に対処するために、私たちは「バックプロンプティング」と呼ばれる手法を導入しました。この手法は、健康アドバイスフィルターの開発において、実際のシナリオに似たラベル付きデータを生成するのに役立ちます。また、ラベリングプロセスに人間を関与させる技術も使用し、生成データの精度を向上させています。私たちの目標は、実際のLLM出力に近いデータセットを作成することです。

私たちは、LLM出力における健康アドバイスの特定という難しい課題に対してこのアプローチをテストしました。その結果、私たちの検出器は、より複雑なモデル（GPT-4o）よりも優れた性能を示し、リソースを大幅に削減しながら最大3.73%の改善を達成しました。

この記事では、GrapheneOSという安全性とプライバシーに重点を置いたAndroidベースのモバイルオペレーティングシステムについて説明しています。最近、GrapheneOSが侵害されたという誤った主張がソーシャルメディアで広まりました。この攻撃は、同意に基づくデータ抽出を侵害として誤解させるもので、誤解を招く内容です。

GrapheneOSは、強力なセキュリティとプライバシー機能で知られるオープンソースのモバイルOSであり、特定の分野ではiOSを上回ることもあります。デジタルフォレンジックは、法的証拠のために電子データを分析することを指しますが、プライバシー擁護者やジャーナリストに対して悪用される可能性もあります。

Cellebriteは、イスラエルの企業で、ロックされたデバイスからデータを抽出するためのデジタルフォレンジックツールを提供しています。この会社は、正当な政府だけでなく、権威主義的な政権にも販売しています。

データ抽出の方法には、ユーザーが自発的にデバイスのロックを解除してデータを抽出する同意に基づく抽出と、ロックされたデバイスに対してパスワードをハッキングしたり推測したりする方法があります。GrapheneOSは、USB接続の制限や新しいPixelフォンに搭載されたセキュアエレメントを利用することで、ブルートフォース攻撃を遅らせるなど、これらの方法から保護しています。

GrapheneOSには、自動再起動機能や不正アクセスやデータ抽出を防ぐための高度なセキュリティ対策が含まれています。GrapheneOSに対するソーシャルメディアの攻撃は、過去のセキュリティ侵害に関する虚偽の主張と似ています。

全体として、GrapheneOSは非常に高いセキュリティを目指して設計されており、その開発者たちはデータ抽出やハッキングの試みに対する防御を常に改善しています。

このブログでは、ソフトウェア開発の進化について、使い捨てコードと耐久性のあるコードの二種類のコードの違いに焦点を当てています。

ソフトウェア開発の分野は、迅速に作成されて廃棄される使い捨てコードと、銀行や医療などの重要なシステムに必要な高い信頼性を求められる耐久性のあるコードに分かれています。

耐久性のあるコードは、リスクが高い場合に特に重要です。複雑なシステムに影響を与えるため、理解しやすく、保守しやすいことが求められます。このコードは、保守性、信頼性、パフォーマンスに関する厳格な基準に関連しています。

使い捨てコードと耐久性のあるコードの主な違いは、保守コストと開発時に設定される基準にあります。使い捨てコードは生産と保守が安価ですが、耐久性のあるコードは信頼性を確保するために、テストや観測に大きな投資が必要です。

AIツールは、両方のコードの開発方法を変えています。使い捨てコードにおいては、AIが生成プロセスを加速できますが、理解しやすいコードを作成するとは限りません。一方、耐久性のあるコードでは、AIが複雑なタスクを支援し、開発を迅速かつ効率的に進めることができます。

コードへの信頼を築くには時間がかかり、実際の条件にさらされる必要があります。耐久性のあるソフトウェアは、安定性と信頼性を維持するために慎重で段階的な変更が求められます。

今後の展望として、使い捨てコードは実験やプロトタイピングにますます利用される一方で、耐久性のあるコードは重要なアプリケーションにとって不可欠であり続けます。両方のコードが共存することが、今後の開発プロセスにおいて重要です。

要するに、使い捨てコードと耐久性のあるコードはそれぞれの役割があり、特に耐久性のあるコードは信頼性が求められる重要なアプリケーションに欠かせません。AIツールは両方の領域を強化しますが、耐久性のあるコードの必要性は変わりません。

DWeb Weekend 2025での講演では、ゲーム開発におけるWebRTCデータチャネルの簡素化された代替案について話がありました。

WebRTCは、リアルタイムのゲームプレイにおいてWebsocketsよりも優れているとされています。Websocketsは遅延が大きく、UDP接続に依存するゲームには向いていません。新たに開発中のWeb TransportはQUICを使用したWebsocketsの代替ですが、特にFirefoxではまだ完全には機能していません。

WebRTCのデータチャネルは、不安定なパケットを送信できるため、ゲームにとって有利です。Web Transportの開発が完了するのを待たずに、すぐに利用することができます。WebRTCの利点としては、プレイヤーが自分のゲームをホストできることが挙げられ、サーバーインフラがほとんど必要ありません。サーバーはシグナリング用に1台だけあれば十分です。

ただし、WebRTCには複雑な設定が必要で、シグナリングやSTUN/TURNのために複数のサーバーに依存するという欠点もあります。WebRTCに対応したライブラリやツールもいくつか存在し、libwebrtcやPion、Counter-Strikeなどのゲームで使用されているGameNetworkingSocketsがあります。

実際のゲームでWebRTCを利用している例としては、WebXash3DやHypersomniaがあり、その多様性とクロスプラットフォームの能力を示しています。講演者は、開発にはGoを好むと述べており、Rustよりも効率的で活発なコミュニティのサポートがあるとしています。

Ebitengineは、プラットフォーム間で互換性のある多用途の2Dゲームエンジンで、コンソールとブラウザ間のクロスプレイの可能性を提供します。将来的には、WebRTCを利用してMinecraftのようなゲームが専用サーバーなしで機能し、プレイヤーがすべてを自分でホストできるようになるかもしれません。

講演は、これまでの旅に貢献してくれたさまざまなコミュニティへの感謝の言葉で締めくくられました。

ジェシーとゴータムは、ウェブアプリケーションのバグを見つけるためのツール「ゴーストシップ」を開発しています。このツールでは、ユーザーがURLを入力し、ユーザーの行動を説明することで、ゴーストシップがその行動をシミュレーションし、バグを特定します。特に、通常は見逃されがちなケースも含めて検出します。

彼らがこのツールを作った理由は、開発者として十分なテストが行われないままバグをリリースしてしまうことが多かったからです。また、既存の自動テストツールは設定が難しく、信頼性にも欠けていました。ゴーストシップは、ブラウザエージェントを使って実際のユーザーのようにウェブアプリを操作し、その行動を記録して問題を見つけます。

例えば、ゴーストシップはYCの申請ページで、教育日付が逆順に入力できるバグを発見しました。これは論理的ではありません。また、暗号通貨のCRMダッシュボードでもデータの破損に関するバグが見つかりました。

開発者はゴーストシップにサインアップして、自分のウェブアプリをテストし、フィードバックを提供することができます。さらに、ゴーストシップをCI/CDパイプラインに統合するためのデモも提供しています。

パランティア・テクノロジーズは、政府機関が大量のデータを分析し、つなげるためのソフトウェアソリューションを提供しています。主なプラットフォームであるファウンドリーとゴッサムは、それぞれ異なる目的に使用されます。ファウンドリーは企業向けに設計されており、ゴッサムは特に法執行機関や国家安全保障のために政府向けに開発されています。

ゴッサムは、さまざまな情報源からの断片的なデータを統合し、個人の詳細なプロフィールを作成したり、そのネットワークを可視化したりすることができます。この技術は捜査のスピードを大幅に向上させますが、プライバシーや政府の監視に関する懸念も引き起こしています。国土安全保障省や国防総省などの機関は、パランティアのソフトウェアに多額の投資を行っており、これが捜査の進め方や意思決定に影響を与えています。

批判者は、ゴッサムの独自性が透明性と説明責任を制限し、一般市民が意思決定のプロセスを理解するのを難しくしていると主張しています。これにより、大規模なプロファイリングのリスクが生じ、特に監視の基準が時間とともに変わる場合には市民の自由が侵害される可能性があります。

パランティアの技術の台頭は、意思決定が従来の証拠よりもデータパターンに依存するようになるガバナンスの変化を示しています。これにより法的な保護が弱まり、広範な監視慣行が常態化する恐れがあります。パランティアが政府における役割を拡大する中で、市民の自由を守り、説明責任を確保するためには、強力な監視と明確な規制が必要です。最終的に、今日のパランティアの技術の使われ方は、将来の安全と自由のバランスに影響を与えることになります。

2018年11月8日、ノルウェーのフリゲート艦HNoMS Helge Ingstadが、NATO演習を終えて帰国中にタンカーSola TSと衝突しました。この事故により、フリゲート艦は大きな損傷を受け、浸水と制御喪失が発生し、最終的には座礁しました。幸いにも死者は出ませんでしたが、救助費用は約8000万ドルに上り、艦は全損とされました。

事故の原因は人的エラーにあり、特にフリゲート艦のブリッジに問題がありました。当直の士官は経験が浅く、艦はAIS（自動船舶識別システム）で位置を送信していなかったため、乗組員の間に混乱が生じ、衝突の危険を認識できませんでした。タンカー側は通信を試みましたが、フリゲート艦のブリッジクルーは状況を誤認し、衝突に至りました。

事故後の調査では、ブリッジクルーの訓練不足、耐水ハッチの閉鎖失敗、緊急時のコミュニケーションの不備など、いくつかの問題が浮き彫りになりました。ノルウェー海軍は、管理の失敗や資格を持つ人員の不足について厳しい批判を受けました。

この事故を受けて、航行実務の改善に向けた15の提言と、損害管理手続きの強化に関する28の提案が出されました。重要な教訓としては、より良い訓練の必要性、狭い水域でのAISの活用の重要性、複雑な緊急事態に対処するための損害管理訓練の改善が挙げられました。全体として、この事故は現代の軍艦の生存能力に対する懸念を引き起こし、より良い運用プロトコルの必要性を浮き彫りにしました。

要約がありません。

著者は、モーダルテキストエディタであるHelixの使用経験を共有しています。Helixのユニークな機能に感謝しており、特に以下の点を挙げています。

モーダル編集では、ユーザーが異なるモードで操作することで、効率的にテキストを扱うことができます。ターミナルベースのユーザーインターフェースにより、Helixは軽量で応答性が高いですが、いくつかの面で制限もあります。Helixは多くのプログラミング言語に対応しており、ユーザーがほとんど設定を行わなくても使える良いデフォルトが備わっています。また、選択ファーストモデルを採用しており、ユーザーはまずテキストを選択し、その後にアクションを選ぶため、Vimなどの他のエディタとは異なります。

著者は、Homebrewを使ってHelixをインストールし、プロジェクトモードで使用する設定プロセスについても触れています。従来のファイルエクスプローラーがないことや、「ファイルにジャンプ」する機能を好んでいることも強調しています。

Helixを使用しながらコマンドを同時に実行するためには外部ターミナルが必要であり、これがワークフローを複雑にすることがあります。Helixのキーバインディングは他のエディタと異なり、調整が必要ですが、最終的にはテキスト操作を容易にします。著者は、コーディング作業を向上させるための言語サーバー統合が有益であると感じています。

Helixを楽しんでいるものの、特にGUIエディタとのツールのシームレスな統合に関しては限界があることも認識しています。将来的なアップデート、特に機能を向上させる可能性のあるプラグインシステムを期待しています。

全体として、著者はHelixに満足しており、効率性やモーダル編集を習得するための学習曲線を評価しながら、今後も使用を続ける意向です。

プライバシーに関心を持つコミュニティは、新しいウェブトラッキング手法がヨーロッパのGDPRやカリフォルニアのCCPAなどのプライバシー法に適合しているかどうかを調査しています。多くの調査結果が、さまざまなトラッカーがこれらの法律に従っていないことを示しているにもかかわらず、法の執行は依然として弱い状況です。この研究では、古いアメリカの盗聴法が現代のウェブトラッキングにどのように適用できるかを考察しており、オンラインでのプライバシー保護の向上に寄与する可能性があります。

具体的には、第三者のトラッカーがJavaScriptを使用してウェブサイト上でユーザーのキーストロークを監視する手法を調査しています。研究者たちは、トップ100万のウェブサイトを分析した結果、38.52%がキーストロークを傍受できる第三者のイベントリスナーを持っていることを発見しました。また、これらのウェブサイトのうち3.18%は、傍受したデータを第三者のサーバーに送信しており、これは盗聴法に違反する可能性があります。傍受されたデータには、メールアドレスなどが含まれ、しばしば望まれないマーケティングに利用されます。

この論文は、技術的な発見と法的基準を結びつけることを目指していますが、これらのトラッキング手法が違法となる場合を明確にするためには、さらなる研究が必要です。

この文書では、AMD Zen 4マシン上でのバッチアルゴリズムを使用したさまざまなデータ処理方法の性能結果について説明しています。

まず、性能結果として、ハッシュテーブルとソート方法のタイミングデータが示されており、データサイズが8 KiBから2 GiBまで異なる場合でも、調整されたハッシュテーブルとソート方法が常に基本的なものよりも優れた性能を発揮することがわかります。

次に、従来の基数ソートは、8バイトのキーに対して8回のパスを必要とすることがあり、効率が悪くなる可能性があります。数回のパスの後に、挿入ソートのようなシンプルなアルゴリズムに切り替えることで性能が向上することが提案されています。特に「ダイバーティングLSD基数ソート」という手法が効果的であるとされています。

CPUキャッシュの効果的な利用は性能にとって重要です。基数ソートでは、キャッシュ内で複数の書き込みポインタを管理する必要があり、これがCPUキャッシュのハードウェア管理の特性により非効率を引き起こすことがあります。キャッシュ管理のエラーはメモリトラフィックを増加させ、効率を低下させる可能性があります。

ハッシュテーブルは、より予測可能なキャッシュ性能を持っています。プリフェッチ命令を使用してキャッシュミスを最小限に抑え、スループットを向上させることができるため、性能問題の発生を減少させることができます。

MetaのF14テーブル設計は、メタデータとデータスロットを一緒に配置することでキャッシュの使用を最適化し、性能を向上させています。しかし、複数のキャッシュミスが必要なため、いくつかの非効率が依然として存在します。

最後に、プロービング戦略については、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効率が向上する一方で、プローブの平均長が増加し、異なるキー間での衝突が発生する可能性があることが指摘されています。

この文書は、最適化されたハッシュテーブルとソート方法の性能上の利点、キャッシュ管理の重要性、効率的なデータ構造設計における考慮事項を強調しています。

コラリー・メルシエは、W3Cグループにグレッグ・ケロッグの訃報を伝えました。グレッグはJSON-LDワーキンググループの貴重な貢献者であり共同議長でした。彼は健康問題についてオープンであり、これまでに多くのW3C仕様やオープンソースの実装に重要な貢献をしてきました。彼の親しみやすさやコミュニティに与えたエネルギーは高く評価されていました。グループは彼の記憶を称える計画を立てており、追悼に興味のある方はピエール＝アントワーヌ・シャンパンに連絡するよう呼びかけています。

この記事では、スマーフがかぶる象徴的な白い帽子の起源について説明しています。この帽子はフリジア帽と呼ばれ、2000年以上の歴史があり、古代の文化で着用されていました。例えば、ミダス王のような人物もこの帽子をかぶっていました。

フリジア帽はフランス革命の際に「自由の赤い帽子」として採用され、自由の象徴となりました。しかし、革命家たちは誤って別の帽子を選んでしまったと記事は指摘しています。本来の自由の象徴は、古代ローマで解放された奴隷がかぶっていたブリムのない帽子、ピレウスでした。

著者は、スマーフの創作者であるペヨが、フリジア帽の独特なデザインを選んだことで、スマーフを際立たせることができたと結論づけています。要するに、スマーフの帽子は自由や古代文化に関連する豊かな歴史を持っています。

著者は初期のインターネットへの懐かしさを表現し、現在のインターネットが企業の利益を優先するアルゴリズム主導のプラットフォームに変わってしまったことを嘆いています。現在の状態を「エンシティファイド」と表現し、インターネットがユーザーに優しくなくなり、アルゴリズムによって個々のユーザーが特定されにくくなっていると述べています。その結果、ユーザーは関連性のないコンテンツにあふれた否定的なオンライン環境にさらされています。

「コンテキスト崩壊」という概念が強調され、アルゴリズムが多様なオーディエンスを混ぜ合わせることで誤解や議論の薄まりを引き起こすことが説明されています。著者は、これによりインセルコミュニティのような極端な意見が、エンゲージメントを重視するアルゴリズムを利用して目立つようになったことを指摘しています。

この否定的な傾向に対抗するために、著者はより良いオンライン体験を作るための実用的なアドバイスを提供しています。無料のソフトウェアや、個別のコンテンツを得るためのRSSリーダー、プライバシーと自由な発言を保つための連合型ソーシャルメディアプラットフォームの利用を提案しています。また、個人的な考えを共有するためにブログを書くことを奨励し、受動的に情報を消費するのではなく、情報をキュレーションする重要性を強調しています。

著者は、より人間中心のインターネットへの回帰を呼びかけ、個人がオンライン体験をコントロールするためのリソースを提供しています。

この記事では、コンピュータを使ったナビゲーションシステムの初期の歴史について、特にコモドール64やアップルIIなどの家庭用コンピュータ向けに設計されたソフトウェア「Roadsearch Plus」に焦点を当てています。1985年当時、アメリカでの道路ナビゲーションは主に紙の地図に依存していましたが、Roadsearch Plusを使うことでユーザーはコンピュータを使ってルートを見つけることができました。

まず、歴史的背景として、GPSが普及する前は、ホンダのエレクトロ・ジャイロケーターのようなデバイスがナビゲーションに使われていましたが、機能や地図の保存に限界がありました。

Roadsearch Plusはコロンビアソフトウェアによって開発され、初期のコンピュータ化されたルート計画の形を提供しました。これにより、ユーザーは都市間のナビゲーションが可能になり、個人の好みに応じて特定の道路を避けることもできました。

このソフトウェアでは、出発地点と目的地を入力すると、都市や道路のデータベースに基づいてルートを計算しました。また、速度や燃費に基づいて調整することも可能でした。

地図データについては、主に主要な高速道路や交差点に焦点を当てた限られた情報が含まれており、カナダの一部のルートも含まれていました。

技術的な側面では、ソフトウェアのプログラミングやストレージ方法について詳しく説明されており、AppleSoft BASICを基に構築されていたため、データの管理やアクセス方法に影響を与えていました。

全体として、この記事は1980年代に始まったデジタルナビゲーションの革新的な進展を強調し、現代のGPS技術の基礎を築いたことを示しています。

この記事では、グラフを表す隣接行列を効率的に実装する方法について、最新のC++機能を用いて説明します。まず、隣接行列の基本について触れます。隣接行列は、グラフの頂点間の接続を示すために使用される正方行列です。重み付きグラフの場合、エッジの重みも格納します。

初心者の実装では、ベクトルのベクトルを使うことが多いですが、これは複数のメモリ割り当てが必要になるため、効率が悪くなります。C++23で導入されたstd::mdspanを使用すると、多次元データをより効率的に扱うことができ、パフォーマンスが向上し、コードの複雑さが減ります。

実装の手順としては、まずベクトルのベクトルを使ったシンプルなGraphクラスを作成します。次に、行列要素を格納するために単一のベクトルを使用して効率を改善します。そして、std::mdspanを利用してデータへのインデックス指定を簡素化します。

メンバ関数がconstの正しさを尊重し、オブジェクトのコピーや移動時にリソース管理を適切に行うことも重要です。最終的な実装には、エラーハンドリング、重みに対する型制約、より良いメモリ管理の実践が含まれています。

この記事では、最新のC++機能が隣接行列の実装をどのように効率化し、保守性を向上させるかを示しています。詳細な実装例や改善点については、元の記事にコードスニペットや説明が掲載されています。

要約がありません。

「パブリックサフィックス」とは、ユーザーが直接名前を登録できるドメインのことです。例えば、comやco.ukがこれに該当します。Mozillaが作成し、コミュニティによって維持されている「パブリックサフィックスリスト」には、知られているすべてのパブリックサフィックスが含まれています。

このリストは、ブラウザにとっていくつかの重要な役割を果たします。例えば、クッキーに関するプライバシーの問題を防いだり、ドメイン名の重要な部分を強調したり、ブラウジング履歴を正しく整理したりします。

ユーザーは、このリストをどのように活用しているかを共有することが奨励されています。また、インターネットのレジストリは、自分たちのリストの部分を最新の状態に保つことで、スムーズなクッキーの使用や適切なサイトデータの表示を確保する必要があります。

要約がありません。

あなたのコンピューターネットワークに異常な活動が見られました。続行するには、下のボックスをクリックしてロボットでないことを確認してください。

なぜこのようなことが起こったのでしょうか。ブラウザでJavaScriptとクッキーが有効になっていることを確認し、それらがブロックされていないか確認してください。

サポートが必要な場合は、サポートチームに連絡し、参照ID: 601d3f6b-8ff2-11f0-9db2-9103fecfb4f0をお伝えください。

また、Bloomberg.comに登録することで、重要な世界の市場ニュースを受け取ることもできます。

要約がありません。

要約がありません。

著者は、彼らのデジタル生活を一変させた強力なパッケージマネージャーであるNixの体験を共有しています。最初は整理されていない状態で、さまざまなツールや設定を管理するのに苦労していましたが、Nixを発見したことで、再現可能なビルドを作成し、NixOSというオペレーティングシステム全体を管理できることに興奮しました。

初めは苦労しましたが、古いPixelbookにNixOSを成功裏にインストールし、そのパフォーマンスが大幅に向上しました。その後、M1 MacBook ProにもNixを適用し、共有設定や再現可能な環境を使って開発環境を簡素化しました。特にNix Flakesを使うことで、プロジェクトや環境の管理が容易になり、異なるシステム間での作業がスムーズになる利点を強調しています。

また、著者はPixelbookでの難しいオーディオ問題を解決するためにAIを活用した経験についても触れています。AIがトラブルシューティングにどのように役立つかを示しています。今後は、AndroidスマートフォンでNixを試し、クラウドインフラストラクチャにも利用する可能性を探る予定です。

全体として、Nixは著者にとって、より整理された効率的で信頼性の高いデジタル作業空間を作る手助けをしており、他の人にもその機能を探求することを勧めています。

私は、ターミナルで任意のGUIアプリケーションを実行できるWaylandコンポジタをゼロから作成しました。このアイデアは、カスタムWaylandコンポジタの可能性を探るもので、ターミナルとの統合から始めました。これは、入力と出力の処理が簡単だからです。グラフィックスの表示には「chafa」ライブラリを使用し、ターミナルからの入力を読み取っています。

アプリの大部分はTypescriptで書いており、開発者が参加しやすくしています。現在、描画にはCanvas2D APIを使用していますが、興味があればターミナルキャンバスの作成にも前向きです。

私のブログには、私が辿ったプロセスを説明した記事がありますが、あまり技術的ではありません。質問があればお気軽にお問い合わせください。

（注：このコンポジタはWaylandアプリとX11アプリをXwaylandを使って動作させることができ、Linux上のほとんどのアプリケーションに対応しています。）

DeepCodeBenchは、Qodoによって作成された新しいベンチマークデータセットで、実際の大規模なコードベースを理解するための質問と回答を通じて開発者を支援することを目的としています。特に、複雑なコードを扱う際に苦労する開発者のために設計されています。

大規模なコードベースは、特に新しいプロジェクトに参加する際や日常的な作業を行う際に、開発者にとって難しいことがあります。実際の開発者の経験を反映したリアルな質問が必要であり、これによりAIを活用した作業の効率を向上させることができます。

このベンチマークデータセットは、コードリポジトリのプルリクエストから派生した質問を含んでいます。質問は、複数のファイルにわたる深い情報を必要とするように設計されており、実際の開発者の疑問を反映しています。たとえば、特定のコードクラスが状態を管理し、共有可能な可変オブジェクトを避ける方法に関する質問が含まれています。回答は実際のコードの文脈から引き出されます。

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、質問の深さや範囲によって分類されています。AIの応答の正確性を客観的に評価するために「ファクトリコール」という手法が用いられ、予測された回答が真実の回答に含まれる重要な事実を持っているかどうかがチェックされます。

QodoのAIエージェントは、ファクトリコールと速度の面でOpenAIのCodexなどの他のシステムを上回る結果を示しました。このデータセットは、コード理解におけるAIの能力を評価するのに役立ちます。

Qodoは、このデータセット、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、さらなる研究と開発を促進することを目指しています。DeepCodeBenchは、複雑なコードベースを理解するAIシステムを評価するための貴重なリソースを提供し、実際のアプリケーションに重点を置いています。

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。従来のようにコードを一行ずつ書くのではなく、開発者は問題を明確に定義し、実装をAIツールやチームメンバーに任せることに重点を置いています。このプロセスは主に三つのステップから成り立っています。

まず、問題を定義します。何を作る必要があるのか、具体的な目標や制約を明確に表現します。次に、実装を委任します。AIエージェントやチームメンバーにタスクを割り当て、詳細なメモを提供して指針を示します。そして、結果をレビューします。後で結果を確認し、フィードバックを行います。

このアプローチは、問題の定義とコーディングを分けることで、開発者が同時に複数のタスクを管理できるようにします。

非同期プログラミングが効果的であるためには、三つの柱が必要です。まず、明確な問題定義です。問題を正確に表現することで、より良い結果が得られます。次に、自動検証です。コードの正確性を自動的にチェックするシステムが必要です。最後に、詳細なコードレビューです。手動でのコーディングが少なくなるため、品質や設計目標との整合性を確保するために徹底的なレビューが重要になります。

Braintrustでは、非同期プログラミングを活用して開発プロセスを向上させています。これにより、開発者は複数のタスクを同時に処理し、日常的なコーディングよりも高レベルの問題解決に集中できるようになります。ツールが進化するにつれて、この方法はますます一般的になり、プログラミングが手作業から明確さとレビューに焦点を当てたものへとシフトしていくでしょう。

チャーリー・カーク氏は、保守活動家で「ターンイングポイントUSA」の共同創設者であり、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。この事件を受けて、大学は月曜日まで閉鎖され、すべての授業やイベントが安全対策として中止されました。

カーク氏の死を受けて、全国各地で追悼集会が行われ、政治指導者たちの反応は様々でした。元大統領のドナルド・トランプ氏は、この暴力を「過激な左派」に起因すると述べ、ユタ州の知事はこれを「政治的暗殺」と呼びました。警察は、近くの建物から発砲したとされる犯人を捜索していますが、最初に拘束された二人の人物は銃撃との関連が確認されていません。

目撃者たちは、銃声を聞いた後に人々が逃げ惑う混乱した様子を語っています。カーク氏はこの事件の唯一の犠牲者であり、政治的暴力に対する団結を求める声が広がっています。FBIはこの事件に関する情報提供のためのデジタル通報窓口を設けており、複数の公的機関がこの銃撃を政治的敵対の高まりを示す悲劇的な例として非難しています。

65F02は、クラシックな6502 CPUを現代的に再実装したもので、FPGA内で100 MHzで動作するように設計されています。このCPUは、古いコンピュータやゲームシステムと互換性があり、これらのシステムをより高速に動かすことができます。

このプロジェクトは、アーレット・オッテンズ、エド・スピットルズ、デビッド・バンクスによって開発され、CPUコアが作られました。65F02ボードは小型で、元の6502および65C02 CPUと同じソケットに収まります。さまざまなシステムのアクセラレーターとして使用でき、システムのメモリを内部RAMにコピーしながら、I/O操作との互換性を保つことができます。

現在、65F02はいくつかのチェスコンピュータ、特にメフィストシリーズや、古典的なホームコンピュータであるApple IIとCommodore PETをサポートしています。他のシステムへの追加サポートの可能性もありますが、メモリ管理やハードウェアの互換性に制限があります。

このプロジェクトは趣味の一環であり、商業リリースを目的としていません。テストではチェスコンピュータの性能向上が確認されており、さらなる開発やサポートについてコミュニティ内での議論が続いています。

2024年7月現在、このプロジェクトは技術的な課題に直面しており、FPGAの容量のために新しいシステムの追加が制限されています。しかし、将来的にはその能力を向上させるための新しい構成が検討される可能性があります。

大規模言語モデル（LLM）の再現性に関する課題について、特に出力に見られる非決定性に焦点を当てています。

まず、再現性の問題があります。同じ質問をしても、ChatGPTのようなLLMから毎回同じ結果を得るのは難しいです。出力を決定的にするための特定の設定をしても、結果が異なることがあります。

非決定性の主な原因の一つは、GPU上での浮動小数点演算です。これは、計算の順序によって結果が異なることがあり、丸め誤差が影響します。

また、コンピュータのコアが計算を終える順番も結果に影響を与えることがあります。ただし、LLMの主要な計算では、非決定性を引き起こす可能性のある原子的な操作は一般的に必要ありません。

バッチ不変性についても触れています。LLMの出力は、処理されるリクエストのバッチサイズによって変わることがあります。このバッチ不変性の欠如により、サーバーの負荷が異なると、同じ入力に対して異なる出力が得られることがあります。

決定的な結果を得るためには、LLMで使用されるすべての操作（またはカーネル）がバッチ不変である必要があります。特定の操作、例えば行列の乗算や注意機構をバッチ不変にするためのいくつかの戦略が示されています。

著者たちは実験を行い、バッチ不変のカーネルを使用することでモデルから同じ出力が得られることを確認しました。これにより、これらの戦略が非決定性を効果的に排除できることが示されています。

これらのバッチ不変の戦略を実装すると処理が遅くなる可能性がありますが、実用的な使用においてはパフォーマンスは許容範囲内です。

この文章は、LLMにおける非決定性の原因を理解し、対処することが再現性や信頼性を向上させるために重要であると強調しています。全体として、LLMの計算プロセスをより深く理解することで、出力の一貫性を達成することが求められています。

SpiralDataは、AIの時代におけるデータシステムの進化するニーズに応えるために、バージョン3.0を発表しました。著者のウィル・マニングは、データシステムの歴史的な進展について述べており、人間のスケールから機械のスケールへの入力と出力の変化を強調しています。

データシステムには三つの時代があります。第一の時代は、人間のスケールでのインタラクションを目的としたデータベース（例：Postgres）が中心でした。第二の時代では、「ビッグデータ」が登場し、機械のスケールでの入力が可能になりましたが、出力は依然として人間に優しいものでした。第三の時代では、「マシンコンシューマー」の台頭により、システムは膨大なデータを効率的に処理できる必要があります。

現在のシステムにはいくつかの課題があります。既存のインフラはAIのワークロードに対応できず、非効率や高コストを招いています。AIエンジニアはデータ処理において障害に直面し、強力なハードウェアを十分に活用できていません。

新しいアーキテクチャの必要性が高まっています。現在のソリューション（例：レイクハウス）は、機械の要求と従来のツールとの間のギャップを十分に解決していません。効果的な機械スケールのデータ処理のためには、新しいアプローチが求められています。

Spiralは、データ処理の速度と効率を大幅に向上させる新しいファイルフォーマット「Vortex」を開発しました。Vortexは主要な企業に支持されており、ストレージからGPUへの直接データアクセスを可能にし、従来のボトルネックを回避します。

Spiralのビジョンは、AIアプリケーションに特化した迅速で安全、かつ効率的なデータ処理をサポートする統一データプラットフォームを提供することです。彼らのシステムは、データ管理における一般的な落とし穴を避けるよう設計されており、パフォーマンスとセキュリティの両方を促進します。

組織は、将来に向けてデータインフラを適応させるよう求められています。遅れを取ると、AIの進展についていくのが難しくなるでしょう。この発表は、AI技術の急速な進化に対応するために、現代的で機械中心のデータシステムの必要性を強調しています。

この記事では、PostgreSQL 18の新機能である「仮想生成列」について説明しています。この機能を使うと、ユーザーは他の列に基づいて自動的に値を計算する列を定義でき、ディスクに保存しないため、スペースを節約できます。生成列には二つのタイプがあります。

一つ目は「保存された生成列」です。これは行が挿入または更新される際に計算され、ディスクに保存されるため、効率的な読み取りのためにインデックスを作成できます。二つ目は「仮想生成列」です。これはクエリが実行されるときのみ計算され、ディスクスペースを占有しないため、軽量な計算に最適です。

著者は、生成列を使用する利点として、繰り返しのコードを減らし、データベース設計を改善することを挙げています。具体例として、複雑なトリガーを必要とせずに、異なる言語での全文検索に生成列を利用する方法が示されています。

保存された列は読み取り性能を向上させますが、値を計算して保存する必要があるため、書き込みが遅くなる可能性があります。一方、仮想列は書き込みを速く保つことができますが、必要に応じて値を計算するため、読み取りが遅くなることがあります。また、仮想列を追加するのは簡単で、既存のデータを更新する必要がありません。

この記事では、特にカスタム関数を使用する場合における仮想生成列の制限や潜在的なセキュリティの問題を理解する必要性が強調されています。

ヨーロッパでの自動車所有が増加する中、都市は大気汚染や交通事故といった問題に直面しています。しかし、スペインのポンテベドラは、個人車両を禁止することなく、住民を優先することでこれらの課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、この都市は自動車中心の地域から歩行者に優しい都市空間へと変貌を遂げ、大気の質と安全性が大幅に向上しました。

ポンテベドラでは、緊急サービスや公共交通機関などの必要な交通のみを許可する政策が実施されています。その結果、全体の交通量は40%減少し、徒歩や自転車の利用が促進され、現在では90%の移動が徒歩または自転車で行われています。30 km/hの速度制限やその他の交通規制を導入して以来、10年間にわたり死亡事故は発生していません。

この都市は公共スペースを再生する革新的なアプローチで評価されており、すべての住民にとってよりアクセスしやすく、楽しめる場所となっています。ポンテベドラでは自動車の利用が減少していますが、ヨーロッパ全体では車両の数が増え続けています。フライブルクやオスロなどの他の都市も、同様の持続可能な取り組みを採用しています。

ポンテベドラの成功は、明確なコミュニケーション、地域社会の参加、そして人々のための都市づくりに焦点を当てたことに起因しています。市長は、他の都市もポンテベドラの経験から学ぶことができると考えていますが、それぞれの特定の状況に応じて戦略を適応させる必要があると述べています。

ApeRAGは、Retrieval-Augmented Generation（RAG）を利用したAIアプリケーションを作成するための強力なプラットフォームです。さまざまな検索方法と高度なAIエージェントを組み合わせており、知識グラフの構築やインテリジェントなAIシステムの展開に最適です。

主な特徴としては、まず高度なインデックスタイプがあり、ベクトル検索、全文検索、グラフ検索、要約検索、視覚検索をサポートしています。次に、インテリジェントなAIエージェントが、知識ベースから情報を賢く検索し、回答を提供します。また、複雑な文書の解析にはMinerUを利用しており、優れた文書解析が可能です。さらに、テキスト、画像、チャートの処理をサポートするマルチモーダル処理機能も備えています。ハイブリッド検索エンジンは、複数の検索技術を組み合わせて包括的な結果を提供します。生産環境向けには、スケーラブルで信頼性の高いアプリケーションのためにKubernetesを完全にサポートしています。企業向けの管理ツールもあり、監査ログ、文書管理、エージェントのワークフロー管理が含まれています。開発者にとっても使いやすく、広範な開発ガイドやフレームワークが提供されています。

始めるためのシステム要件は、少なくとも2つのCPUコアと4GiBのRAMが必要で、DockerとDocker Composeも必要です。インストールは、リポジトリをクローンし、Docker Composeを使用して簡単に設定できます。ウェブインターフェースとAPIドキュメントにはブラウザを通じてアクセスできます。

デプロイメントオプションとしては、Kubernetesが推奨されており、自動データベース展開や既存のデータベースへの接続が可能です。

サポートとコミュニティについては、詳細なセットアップやトラブルシューティングのためのガイドが用意されています。また、Discordなどのプラットフォームでのディスカッションに参加することもできます。

ApeRAGは、Apache License 2.0の下で利用可能です。

PythonプロジェクトをPyTorchでさまざまなオペレーティングシステムやハードウェア向けに設定するのは難しいことがあります。著者はAIコーディングアシスタントのFileChatを開発する際にこの問題に直面し、ユーザーが簡単にインストールできるようにしたいと考えました。

スムーズなインストールプロセスを実現するために、著者はPEP 508を利用しました。これにより、依存関係を直接URLで指定し、Pythonのバージョンに基づいて条件を設定できます。これにより、ユーザーは必要なパッケージを一つのコマンドでインストールできるようになります。

具体的には、著者は依存関係をファイルに設定し、CPU、XPU、CUDAの各グループに対して、サポートされているPythonバージョン用の特定のホイールURLを定義しました。ユーザーはインストール時に使用するハードウェアを指定する必要があります。

このアプローチはインストールを簡素化しますが、著者はPyTorchやPythonのバージョンに変更があるたびにホイールURLを手動で更新する必要があります。著者は、今後の解決策として新しいPYXパッケージレジストリがこのプロセスをさらに効率化することを期待しています。