要約がありません。

Klavis AIは、AIエージェントが多くのAPIツールを効果的に利用できるように設計されたオープンソースのサーバー「Strata」を発表しました。従来のシステムがすべてのツールを一度に表示するのに対し、StrataはAIのニーズに応じて段階的に選択肢を提示します。この方法により、AIエージェントは多くの選択肢の中から適切なツールを選ぶことができ、リソースを節約し、特定の機能へのアクセスを深めることができます。

例えば、AIがGitHub上の古いプルリクエストを見つける必要がある場合、Strataは一連の選択肢を通じてガイドし、詳細なアクションにアクセスできるようにします。これにより、情報に圧倒されることなく、必要な操作を行うことができます。また、Strataは認証の管理も行い、ドキュメント検索ツールも含まれています。

テストでは、Strataは複雑なワークフローにおいて公式のGitHubやNotionサーバーよりも高い精度を示しました。オープンソースであるため、CursorやVS Codeなどのさまざまなアプリケーションに統合することができます。さらに機能やチームでの利用については、Klavis AIのウェブサイトを訪れることができます。

Strataのデモをこちらで見ることができます。

要約がありません。

エリートは政策決定に大きな影響を与えますが、再分配政策を支持するために重要な公平性や効率性に関する彼らの見解はあまり理解されていません。この研究では、アイビーリーグのMBA学生を対象にした実験を通じて、これらの見解を調査しました。主な発見は以下の通りです。

MBA学生は、平均的なアメリカ人と比べて、運や努力によるものであっても、はるかに不平等な収入を好む傾向があります。再分配に関する彼らの選択は、効率性のコストに大きく影響されており、一般のアメリカ人よりもその傾向が強いです。また、MBA学生は一般の人々と比べて、厳格な成果主義のシステムに対する好みが低いことがわかりました。

これらの結果は、エリートの好みがアメリカにおける高い不平等の水準にどのように寄与しているかについての新たな洞察を提供します。

2025年のDORAレポートは、AIによるソフトウェア開発の大きな変化を示しています。主な発見は以下の通りです。

まず、ソフトウェア開発者の90%がAIを利用しており、昨年から14%増加しています。多くの開発者は、AIに1日約2時間を費やしています。

次に、80%以上の開発者がAIによって生産性が向上したと報告しており、59%はコードの品質が改善されたと考えています。

しかし、利点がある一方で「信頼の逆説」が存在します。一部の開発者はAIの出力を信頼していますが、依然としてAIに完全に依存することに対して懸念を持つ人も多いです。

AIの導入は、より多くのソフトウェアの提供につながっていますが、品質を確保することは依然として課題です。

また、レポートではAIがチームのパフォーマンスや効率に与える影響を示す7つのチームのアーキタイプが特定されています。これは組織文化の重要性を強調しています。

成功するAIの統合には、単なる導入だけでなく、組織内の文化やプロセスの変革も必要であり、DORA AI能力モデルにその概要が示されています。

全体として、AIは開発者にとって重要なツールですが、その利点を最大限に引き出すには、慎重な実施とサポート体制が求められます。

x402は、簡単で迅速なインターネット決済のために設計された新しいプロトコルです。主な特徴は以下の通りです。

まず、顧客と商人の両方に手数料が一切かからないことが挙げられます。また、取引はわずか2秒で完了します。さらに、x402はどのブロックチェーンとも互換性があり、オープンスタンダードとして誰でも統合できるのが特徴です。

設定も非常に簡単で、支払いを受け付けるためには1行のコードを書くことだけで済みます。ユーザーがアカウントを作成したり、個人情報を共有したりする必要はありません。セキュリティ面でも、プロトコルはコミュニティによる参加が可能で、特定のプロバイダーに支配されることはありません。

また、x402はHTTP 402ステータスコードを利用しており、既存のウェブ技術とも互換性があります。これにより、開発者やコンテンツクリエイターは、サブスクリプションや広告なしで小額の支払いから収益を得る新しいマネタイズモデルを実現できます。

具体的な使用例としては、開発者がアプリケーション内でリクエストに対して簡単に支払いを要求できることが挙げられます。全体として、x402はデジタル決済を簡素化し、革新的な商業ソリューションを促進します。

要約がありません。

著者のケイトは、キャリア管理やリーダーシップにおける戦略の重要性について論じています。戦略的であることと、戦略的に見られることは時に対立することがあると強調しています。彼女は「良い戦略・悪い戦略」という本を引用し、効果的な戦略はしばしば言葉にされず、議論されるのではなく実行されることが多いと述べています。

ケイトは、リーダーが昇進するにつれて、製品戦略、技術戦略、チーム戦略、個人戦略など、複数の戦略を考慮する役割に変わると説明しています。特に、リソースが制約されている現代の環境では、戦略は文脈や市場の変化に適応できるものでなければならないと強調しています。

成功する戦略の重要なポイントには、まず「時間」があります。戦略について深く考える時間を確保することが必要です。次に「文脈」を理解することが重要で、特定の状況や環境を把握することが求められます。「方向性」も大切で、より大きな目標に向かうための明確な近接目標を設定することが必要です。そして「専門知識」を持ち、戦略を実行し検証するための知識が求められます。

ケイトはまた、戦略は最終目標を定義するだけでなく、段階的なステップを明確にすることでもあると指摘しています。これらの四つの要素をバランスよく考えることで、リーダーは価値が認められる戦略を効果的に作成し、伝えることができます。彼女は、戦略は現在の課題を管理しつつ、将来の可能性への道を切り開くことを含み、チームの戦略が組織のニーズと一致するようにすることが重要だと結論づけています。

サンプリングは、言語モデル（LLM）が確率に基づいて語彙から次の単語（トークン）を選択する方法です。私は、モデルが特定のフォーマットでデータを生成できるようにする構造化出力に取り組んでいます。これにより、モデルは非構造化データをJSONのような構造化フォーマットに変換でき、文書の読み取りやウェブサイトのデータ収集などのタスクに役立ちます。

サンプリングに関する重要なポイントは次の通りです。入力を処理した後、モデルは各トークンに確率を割り当てます。トークンが選ばれる前に、これらの確率を調整するためのいくつかの変換が行われます。例えば、グリーディ法は最も高い確率のトークンを選び、TopKは上位K個のトークンからサンプリングします。温度調整は分布のランダム性を調整し、ソフトマックスは生のスコアを確率に変換します。TopP（ヌクレウスサンプリング）は、累積確率が特定の値を超える最小のトークンセットを保持します。MinPは、低確率のトークンを除外して品質を向上させます。

構造化出力は、モデルの応答を特定のフォーマットに合わせるためにルール（文法）を使用します。例えば、JSONスキーマを用いて出力が有効であることを確認します。トークンがサンプリングされると、それは文法に照らしてチェックされ、有効なトークンのみが受け入れられます。

また、「思考モデル」が構造化出力を生成する方法についても探求しています。これは、モデルが出力を制約する前に思考プロセスを完了させることを含みます。この方法は、生成される構造化データの質を向上させる可能性があります。

サンプリングは出力生成において重要ですが、構造化出力の進展により、モデルが正確に構造化データを生成する能力が向上するでしょう。今後、構造化出力に関する私の研究についてさらに共有できることを楽しみにしています。

エドワード・パッカードは、90歳を迎えた今、自身の人生を振り返りながら学んだ9つの重要な教訓を共有しています。

まず、自分自身をしっかりと持つことが大切です。強い自己意識と誠実さは、道徳的な選択をするために不可欠です。真の強さは、個人的な目標だけでなく、徳に基づいた価値観から生まれます。

次に、常に目を覚まし、意識を持つことが重要です。完全に現在に存在し、周囲を意識することで、人生を「夢遊」することを防ぎ、自分や他人に与える影響を考えずに誤った判断をすることを避けられます。

他者の視点を考慮することも大切です。他人がどのように考えたり感じたりするかを理解することで、コミュニケーションが改善され、誤解を防ぐことができます。共感は、良好なコミュニケーションにおいて不可欠です。

幸福をデフォルトの状態にすることも可能です。思いやりを育み、他人を尊重することで、外部の状況に関わらず、ポジティブな心構えを持つことができます。

永遠の視点を求めることも重要です。自分の視野を広げ、より大きな世界や宇宙を考えることで、喜びや平和を見出し、怒りや嫉妬を減らすことができます。

自己欺瞞に対して警戒することも必要です。偏見や感情的な影響が判断を歪めることがあるため、これらの傾向を認識することが健全な決断を下すために重要です。

最後に、死を直視することが大切です。死について考えることで、人生への感謝が深まります。永遠の視点を受け入れることで、死に対する平和を得て、より広い関心に目を向けることができます。

これらの教訓を通じて、パッカードは自己認識、共感、誠実さ、そしてポジティブな展望が人生の課題を乗り越えるために重要であることを強調しています。

この記事では、著者がコマンドラインツールを作成する際にRustよりもZigを好む理由について説明しています。主なポイントは以下の通りです。

著者は、スタックメモリとヒープメモリの違いについて述べています。スタックは高速で効率的ですが、サイズに制限があります。一方、ヒープは動的なメモリ割り当てが可能ですが、遅くなったり断片化したりすることがあります。

Rustの借用チェッカーは、コンパイル時にメモリの安全性を確保しますが、特に可変参照を管理する際にコードの構造を複雑にすることがあります。著者は、Rustでメモを追加した際に借用チェッカーの影響で複雑な回避策が必要になった経験を共有しています。

著者は、メモリの安全性はソフトウェア全体の安全性の一側面に過ぎないと強調しています。他にも、予測可能な動作、エラーハンドリング、パフォーマンス、データ保護、攻撃に対する耐性などの要素があります。

Zigは手動のメモリ管理を提供し、オプションで安全チェックを行うため、シンプルなツールにはより適しています。著者は、Zigのアロケーターや過度な複雑さなしにメモリを管理できる点を評価しています。

開発者の使いやすさも重要だと著者は主張しています。Zigはより楽しいコーディング体験を提供し、Rustは制約が多く複雑に感じられることがあります。

小規模で実用的なコマンドラインツールに関しては、ZigがRustよりも実用的で効率的であると見なされています。Zigは借用チェッカーのオーバーヘッドなしにメモリの安全性を提供します。言語の選択は、開発者のワークフローやプロジェクトのニーズに合致するべきです。

結論として、Rustは大規模で複雑なシステムに優れていますが、Zigのシンプルさと開発者に優しい設計は、小さなコマンドラインツールにおいて好まれる選択肢となっています。

私は「Kekkai」というツールを作成しました。これは、運用環境におけるファイルの整合性を監視するためのものです。このツールは、デプロイ時にファイルのハッシュを記録し、後でそれを確認することで、許可なくファイルが変更されていないかを確認するのに役立ちます。

このツールが重要な理由は、AWS EC2上で動作する多くのウェブアプリケーションが、コードが変更されていないことを簡単に確認する方法を必要としているからです。従来の方法では、ファイルのメタデータに依存しているため、誤警報が発生することがあります。一方、Kekkaiは実際のファイルの内容に焦点を当てており、真の変更を信頼性高く検出することができます。私はこのツールを実際のEC2上のPHPアプリケーションで成功裏に使用しています。

Kekkaiの主な機能には、タイムスタンプやメタデータを無視したコンテンツ専用のハッシュ化、シンボリックリンクの変更に対する保護、デプロイ用に書き込み専用、アプリサーバー用に読み取り専用に設定されたS3での安全なストレージ、そして依存関係が少ない単一のGoバイナリがあります。

EC2を使用している方や、運用環境でファイルの整合性を管理している方からのフィードバックを歓迎します。

従来のRAG（Retrieval-Augmented Generation）システムの限界について述べ、エージェント（例えば、LLM）が相互作用から推論し学習できるよりシンプルなアプローチを紹介しています。

従来の検索システムは複雑な検索APIを使用しており、これがエージェントが検索結果について効果的に推論する能力を妨げることがあります。著者は、エージェントがその仕組みを理解し、知識を活用して関連アイテムを見つけることができる簡単なキーワード検索システムを試みました。このアプローチにより、エージェントは過去の検索を評価し、結果に基づいて今後のクエリを改善することができ、ユーザーの相互作用の知識グラフを効果的に作成します。

システムがうまく機能するためには、LLMが検索結果の質を正確に評価する必要がありますが、ユーザーの好みや行動が多様であるため、これは難しい課題です。また、従来の検索方法はクリックストリームデータに依存しており、現在のRAGシステムではユーザーの行動を十分に理解できていないという大きなギャップがあります。

エージェントの推論能力が誤ってユーザーの好みを解釈すると、関連する結果を無視してしまう可能性があるため、これらのシステムの開発には慎重さが求められます。著者は、LLMを検索アプリケーションで活用するコースを探求するよう読者に呼びかけており、検索ツールへのユーザーエンゲージメントを向上させるためのよりシンプルなアプローチを強調しています。

要約がありません。

2025年9月23日、ShopifyはRuby Centralに対し、RubyGemsとBundlerプロジェクトの管理権を引き継ぐよう圧力をかけました。この結果、元のメンテナーの同意なしに物議を醸す買収が行われました。以下は、出来事の簡潔なまとめです。

Ruby Centralは、重要なスポンサーシップを失った後、財政的な困難に直面していました。Shopifyからは、主要なRubyプロジェクトの管理を引き継ぐよう強い圧力がかかっていました。RubyGemsのメンテナーであるHSBTは、プロジェクトの所有権に無断で変更を加えましたが、これに対して異議が唱えられました。それにもかかわらず、Ruby Centralの理事会は買収を進めることを決定しました。

RubyGemsのメンテナーたちは、長年にわたりプロジェクトを構築し維持してきたにもかかわらず、意思決定から排除されました。多くのメンテナーは、Ruby Centralがコードリポジトリを引き継ぐ権利を持っていないと感じていました。Shopifyは、買収が条件となる資金提供を通じてRuby Centralに影響を与えました。このため、Ruby Centralは迅速に行動せざるを得ない状況に追い込まれましたが、反発の可能性も理解していました。

買収後、Ruby Centralは状況を誤解させるような声明を発表しました。彼らは、変更がセキュリティと安定性のために必要であったと主張しましたが、コミュニティが所有していたコードに対するものでした。これらの出来事を受けて、新たにSpinelという協同組合が設立され、新しいRuby管理ツールの開発が進められています。これは、Rubyコミュニティの中でRubyGemsの代替として期待されているものです。

RubyGemsのコミュニティによる管理の未来は不透明であり、特にShopifyからの外部圧力に対するRuby Centralの脆弱性について懸念が高まっています。この状況は、オープンソースプロジェクトにおける企業の利益とコミュニティの所有権との間の緊張を反映しています。

zoxideは、ユーザーがよく使うディレクトリに素早く移動できるようにするための進化したcdコマンドです。少ないキー操作で目的の場所にアクセスできるのが特徴です。

このツールは、よく使うディレクトリを記憶し、さまざまなナビゲーションコマンドをサポートしています。例えば、z fooと入力すると「foo」に最も適したディレクトリにジャンプできます。また、zi fooを使うと、fzfを利用したインタラクティブな選択が可能です。zoxideは主要なシェルすべてに対応しています。

インストールはmacOS、Linux、Windows、BSDで可能です。パッケージマネージャー（macOSのHomebrewやWindowsのwingetなど）を使ってインストールするか、curlコマンドを実行することで行えます。

使用を開始するには、ユーザーがシェルの設定ファイルにzoxideの初期化を追加する必要があります。さらに、fzfをインストールすると、インタラクティブな選択機能が強化されます。

設定オプションとしては、コマンドのカスタマイズ、データ保存用の環境変数の設定、特定のディレクトリの除外などが可能です。

zoxideは、テキストエディタ（EmacsやVim）、ファイルマネージャー、ターミナルマルチプレクサなど、さまざまなアプリケーションと連携して動作します。詳細については、warp.devを訪れてください。

oLLMは、gpt-oss-20Bやqwen3-next-80Bのような大規模言語モデル（LLM）を、8GBのVRAMを持つ一般的なGPUで実行するために設計されたPythonライブラリです。このライブラリは、最大100,000トークンのコンテキスト長をサポートし、fp16またはbf16の精度のみを使用し、量子化を必要としません。

バージョン0.4.0の主な更新点には、最も高速なモデルであるqwen3-next-80Bのサポート追加が含まれています。このモデルは、2秒ごとに1トークンを処理する能力を持っています。また、Llama3の注意機構による安定性の向上や、gpt-oss-20Bのメモリ効率の改善も行われました。従来のキャッシュ方法はDiskCacheに置き換えられました。

推論時のメモリ使用量については、さまざまなモデルのVRAM使用量を比較し、オフロードなしで使用する場合とoLLMの方法を使用する場合のメモリ使用量を示しています。

oLLMの動作方法は、モデルの重みをSSDからGPUに段階的にロードし、キャッシュをSSDにオフロードして必要に応じて取得する仕組みです。また、FlashAttention-2のような高度な技術を利用して、大きなメモリ割り当てを避けています。

このライブラリの使用例としては、法的文書やコンプライアンスレポートの分析、大規模な医療履歴や文献の要約、大きなログファイルの処理や過去のチャットデータの分析などがあります。

oLLMは、NvidiaのAmpere、Ada Lovelace、Hopperアーキテクチャに対応しています。

始めるためのインストール手順には、仮想環境の設定や必要なパッケージのインストールが含まれています。ライブラリの初期化と推論の使用方法を示すコードスニペットも提供されています。

サポートやモデルのリクエストについては、[email protected]までお問い合わせください。

OpenDataLoader PDFは、PDF文書をJSON、Markdown、HTMLなどの構造化された形式に変換するツールです。これにより、現代のAIアプリケーションでデータを扱いやすくなります。文書のレイアウトを保持し、見出し、リスト、表、画像などを含めることで、より整理された検索が可能になります。主な機能には、豊富な出力形式、レイアウトの再構築、高速処理、ローカルプライバシー、AI安全性が含まれます。

豊富な出力形式では、PDFをJSON、Markdown、HTMLに変換します。レイアウトの再構築により、元の構造が維持され、読みやすさが向上します。高速処理は、GPUを必要とせずにローカルマシンで効率的に動作します。ローカルプライバシーでは、すべての処理がデバイス上で行われるため、データの安全性が確保されます。また、AI安全性により、潜在的に有害なコンテンツが自動的にフィルタリングされます。

今後の機能として、スキャンしたPDFから画像内のテキストを抽出するOCR機能や、複雑な表の処理を強化する機能、定期的なパフォーマンス評価と対抗テストが予定されています。

インストール要件は、Java 11以上とPython 3.9以上です。基本的な使用方法としては、入力するPDFファイルやフォルダ、出力形式のオプションを指定してツールを実行します。例えば、Pythonでは次のように記述します。

import opendataloader_pdf

opendataloader_pdf.run("path/to/document.pdf", generate_markdown=True, generate_html=True)

Node.jsでは次のようになります。

import { run } from '@opendataloader/pdf';

async function main() {
  await run('path/to/document.pdf', { generateMarkdown: true, generateHtml: true });
}
main();

コマンドラインインターフェースを通じても使用でき、これにより構造化された出力が生成され、元の文書レイアウトが新しいPDFで視覚化されます。

プロジェクトは貢献を奨励しており、GitHubを通じてサポートのためのコミュニティプラットフォームを提供しています。OpenDataLoader PDFはMozilla Public License 2.0の下でライセンスされています。

アッシュ・ヴァルダニアンは、文字列処理ライブラリ「StringZilla v4」のリリースを発表しました。この新しいバージョンは、CPUとGPUの両方に最適化されており、編集距離計算などのタスクのパフォーマンスを大幅に向上させています。オープンソースライセンスのもとで提供されるこのライブラリは、情報検索、データベース、データレイクシステム、バイオインフォマティクスなどの分野での操作を強化することを目指しています。

StringZilla v4の主な特徴には、GPU上での高速な文字列類似性アルゴリズムが含まれており、既存のライブラリを上回る性能を発揮します。また、新しいハッシュ関数や生物学的配列のフィンガープリンティング手法も追加されています。さらに、大規模な文字列コレクションに対するソートやバッチ処理のためのアルゴリズムも強化されています。

このライブラリの開発は、過去の文字列処理の最適化に基づいており、大規模なワークロードに対して信頼性が高く効率的なパフォーマンスを提供することを目指しています。文字列類似性計算の管理においても革新があり、評価の順序やメモリ効率の重要性が強調されています。

全体として、StringZilla v4は既存のツールに比べて大幅なパフォーマンス向上を実現しており、特に大きな文字列に対してはNvidiaのCuDFライブラリと比較して109倍の高速処理が可能です。このリリースは、高性能な文字列処理をさまざまなプラットフォームやプログラミング言語で利用しやすく、効率的にするための一歩となります。

要約がありません。

賑やかなバーで、ジムという男性が同僚にアルトワイズミントを興奮気味に紹介しています。彼はこのミントが自分の働き方を変えたと主張します。ジムは独特なデモンストレーションを行った後、「猫の糞」と表現する不快な仕事や人生の課題をミントでごまかしていることを明かします。語り手は最初は驚きますが、自分自身のフラストレーションを感じる仕事の経験を思い出し、それを猫の糞を食べることに例えます。

帰り道を歩きながら、彼は無意味だと感じる仕事に多くの時間を費やしてきたことを振り返り、技術の仕事に対する情熱を失い、疲れを感じています。彼はかつて自分が持っていた知識やスキルに誇りを持っていた過去の自分と向き合い、職業に対する失望感を考えます。なぜ人々がこのような負担を受け入れるのか、そして自分が直面する仕事に対してもっと選択的に関心を持つべきかを疑問に思います。

最終的に彼は家に帰り、かつての喜びを感じられなくなったチョコレートのコレクションを見つめながら、心のつながりを感じられないことに気づきます。この物語は、フラストレーション、仕事における意味の探求、自己価値や野心との葛藤といったテーマを描いています。

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

この記事では、アレックス・タバロックが「ルームメイトとの戦争：なぜ家を共有することが違法なのか？」について論じています。アメリカではかつて一般的で手頃だった住宅の共有が、法律やゾーニング規制によって難しくなっています。特に、シングルルームオキュパンシー（SRO）などの低価格住宅が、多くの都市で単一家族住宅を優遇する法律の変更により消失しました。この結果、ホームレスの増加が深刻な問題となっています。

タバロックは、無関係な人々が一緒に住むことを制限している地域が多く、これが住宅費を高騰させていると指摘しています。ルームメイトが一緒に住むことを許可すれば、賃貸価格を大幅に引き下げ、利用可能なスペースをより効率的に活用できると述べています。一部の州では、住宅の取り決めに柔軟性を持たせるために、これらの法律の改革が始まっています。

彼は、これらの制限が他人の財産の使い方を制御したい人々によって作られていることが多く、手頃な住宅の選択肢を制限していると主張しています。この記事は、共有住宅を促進するための法律の変更を求めており、これが多くの人々にとって低価格の代替手段を提供できる可能性があると訴えています。

AIデータセット生成ツールの開発者たちは、オープンソースとして公開したこのツールに対して好意的な反応と、より簡単にアクセスできる方法を求める声を受けました。それに応じて、彼らは二つの選択肢を提供しています。一つは、すぐに利用できるホスティング版で、もう一つは自己ホスティングや貢献を希望する人のためのオープンソースコードです。さらに、リポジトリはLiteLLMとの統合をサポートするように更新されました。これは、そのチームからの貢献によるものです。彼らは、他の人たちが自分たちの成果をどのように利用し、発展させていくのかを楽しみにしています。

ジョン・クイギンの最近のブログ記事では、生成AIのエネルギー消費に関する懸念が取り上げられています。一部の推計では、2032年までにAIがアメリカの電力の9％から25％を消費する可能性があるとされていますが、クイギンはこれらの予測は誇張されており、過去にパソコンやデータセンターのエネルギー使用に関して行われた主張と似ていると指摘しています。これらの主張は期待通りには実現しませんでした。

彼は、AIは成長しているものの、現在はIT予算の5％から10％しか占めておらず、AIへの支出が大幅に増加しても、全体の電力使用に与える影響はわずかであると述べています。さらに、技術分野での効率改善は、電力需要の増加を相殺する傾向があります。

クイギンは、AIのエネルギー需要に対する懸念は、化石燃料生産者が自社の製品を正当化しようとする動きや、経済成長に反対する脱成長の支持者たちの影響を受けていると示唆しています。彼は、AIによる電力危機の可能性ではなく、情報経済における成長の持続可能性が真の懸念であるべきだと結論づけています。

OrangePi 5 Ultraは、優れた性能を持つARM64のシングルボードコンピュータです。8コアのRockchip RK3588プロセッサ、Mali-G610 GPU、4GB、8GB、または16GBのRAMオプションを備えています。主な特徴には、複数のストレージオプション（eMMCおよびNVMe）、デュアルUSB3.0ポート、最大8K解像度をサポートするHDMI出力、内蔵のWi-Fi 6Eがあります。

このボードの仕様は、8コアのCPU（Cortex-A76が4つ、2.4GHz、Cortex-A55が4つ、1.8GHz）、ARM Mali-G610 GPU、4GB、8GB、16GBのLPDDR5メモリオプション、eMMCフラッシュ、MicroSD、NVMe SSDのサポート、2.5Gイーサネット、Wi-Fi 6E、Bluetooth 5.3を含みます。サイズは89mm x 57mmで、重さは60.5gです。

16GBバージョンは約130ドルで販売されており、Raspberry Pi 5の強力な代替品となります。特にマルチコアタスクにおいて、ベンチマークではPiより約30%の性能向上を見せます。

OrangePi 5 Ultraは、UbuntuやDebianの複数のバージョンを含むさまざまなオペレーティングシステムをサポートしています。動作は良好ですが、現在はGPUサポートが不足しており、グラフィックス集約型アプリケーションの性能に影響を与えています。ソフトウェアレンダリングは速いですが、将来のドライバーアップデートで適切なGPU機能が期待されています。

このボードは日常的な作業に適しており、動画編集もこなせますが、BlenderのようなGPU依存のアプリケーションでは苦戦します。低消費電力でDockerのための堅牢なソフトウェアサポートがあるため、サーバー用途にも適しています。

全体として、OrangePi 5 Ultraは、一般的な使用やサーバーアプリケーションに適した強力でコンパクトなシングルボードコンピュータを求める人にとって、優れた価値を提供します。主な欠点は、現在のGPUサポートの不足と古いソフトウェアイメージです。将来のアップデートで機能が大幅に改善されることが期待されています。

要約がありません。

著者は「mimsa」という小さな関数型プログラミング言語をLLVM（低レベル仮想マシン）にコンパイルする取り組みについて述べています。プロジェクトの概要として、著者は基本的な計算機言語を開発しており、LLVMについて学びながら型チェック機能などを追加していく計画です。

言語の構造は、最初のバージョンで基本的な算術式を抽象構文木（AST）として表現しています。この言語のデータ型は整数値を扱い、加算、減算、乗算などの操作が可能です。

ユーザー入力を読み取るために、著者は「megaparsec」というライブラリを使用してパースを行います。このライブラリは空白や演算子の優先順位を効率的に処理します。

LLVMにコンパイルする前に、著者は式を評価するためのシンプルなインタプリタを作成し、言語が正しく機能することを確認します。

LLVMについては、高水準プログラミング言語を機械語に変換するプラットフォームであり、異なるアーキテクチャで実行しやすくすることが説明されています。著者は整数を出力するためのランタイムをC言語で作成する予定です。

LLVMコードの生成に関しては、基本的な操作のためのLLVM IR（中間表現）コードの例を示し、それを実行可能な形式にコンパイルする方法を説明しています。

今後のステップとして、著者は等価演算子や制御フローなどの機能を追加し、言語を拡張する計画です。全体として、このテキストはコンパイラ開発の旅を描いており、シンプルな言語を作成し、LLVMに翻訳する過程に焦点を当てています。

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マイケル・ギブソン氏は、Antithesisのシニアエンジニアとして、C++ SDKを使用している際に遭遇した珍しいバグについて語っています。彼は25年以上のプログラミング経験を持ち、コンパイラのバグは通常、あまり使われない機能の組み合わせから発生することが多いと述べています。

AntithesisのSDKは、開発者がコードにアサーションを追加し、正しさを確保するためのツールを提供します。ソフトウェアが実行されると、これらのアサーションがテストされ、ネットワークの中断やクラッシュなどのさまざまな障害をシミュレートします。

アサーションにはいくつかの重要なタイプがあります。「ALWAYS」は、標準的なアサーションのように条件が真であるかを確認します。「REACHABLE」は、特定のコードが実行可能であることを保証します。「SOMETIMES」は、特定のエラー条件が適切に処理されるかをテストします。

SDKは、評価のためにJSONデータをAntithesisに送信します。アサーションを追跡するために、SDKは起動時に実行されるかどうかにかかわらず、アサーションのカタログを出力します。

バグは、異なるファイルで同じアサーションメッセージを使用した際に発生し、コンパイラのシンボル重複排除エラーにつながりました。この問題は、Clangコンパイラの最適化プロセスの変更に関連しています。バグの原因は、非型テンプレート、匿名名前空間、Clangの新しい最適化パイプラインという機能の組み合わせにありました。

著者は、バグはしばしば珍しい機能の複雑な相互作用から生じることを強調しています。Antithesisは、ランダムに障害を適用し、アサーションが正しいことを確認することで、こうしたバグを特定するためのテストの自動化を目指しています。

著者はイランのソフトウェアエンジニアであり、さまざまなテクノロジー企業との経験を共有しています。特に、イランに対する制裁がサービスへのアクセスにどのように影響を与えているかについて述べています。

まず、Microsoftについてですが、著者のアプリ「EyesGuard」が理由もなくMicrosoft Storeから削除されました。これは制裁が原因である可能性が高いと考えられますが、サポートに連絡を試みても無視されました。

次にNotionでは、イランに関連するすべてのユーザーデータが削除され、制裁を理由にデータの復元を拒否されました。著者がイランを離れても、データは戻されませんでした。そのため、著者は自己ホスト型の代替サービスを利用しています。

多くのウェブサイト、例えばGrepularは、地政学的な問題からイランのIPアドレスをブロックしています。著者は、すべてのイラン人が政府の行動を支持しているわけではないことを説明しようとしましたが、返答はありませんでした。

GitHubについては、最初はイラン人のプライベートリポジトリへのアクセスを制限していましたが、後にアメリカ政府からライセンスを取得したことで禁止が解除されました。

一方、GitLabはGitHubとは異なり、イランのアカウントに対する禁止を維持しており、パブリックリポジトリへの制限も解除していません。

さらに、多くの人気サービス、クラウドプラットフォームや決済システムもイランでは禁止されています。

著者はこれらの企業の動機について考察し、ビジネスとしてルールに従っていると述べています。また、企業からのより多くの共感を望んでいます。著者はイラン政府を支持しているわけではなく、むしろ人々の闘いを支持していることを明確にしています。将来的には、企業が禁止措置をより透明に伝える方法を提案しています。

AIサービスの利用が急速に増加しており、この傾向は今後も続くと予想されています。AIがより賢くなるにつれて、その利用は経済にとって不可欠なものとなり、ひょっとすると基本的人権の一部になるかもしれません。人々はますますAIに自分のために働いてほしいと望むでしょう。

このAIへの需要に応えるため、私たちはAIコンピューティングに必要なインフラを拡充する取り組みを進めています。十分な計算能力があれば、AIは癌の治療やすべての学生に対する個別教育の提供といった大きな課題を解決できる可能性があります。しかし、計算資源に限界がある場合、どの目標を優先するかを決める必要があります。

私たちの目標は、毎週1ギガワットのAIインフラを生産できる工場を建設することです。この野心的なプロジェクトは挑戦的であり、数年を要する見込みで、さまざまな分野での革新が求められます。現在、チップ製造やエネルギー生産の分野で他国が先行しているため、私たちはこのインフラの多くをアメリカで開発したいと考えています。

今後数ヶ月のうちに、私たちの計画やパートナーシップについて、特にこの重要なプロジェクトの資金調達方法について詳しくお知らせする予定です。計算能力を高めることが収益を増加させる鍵となります。

styled-componentsライブラリは、React 18以降の既存アプリケーションのパフォーマンスを向上させるために、2つの新しいフォークが登場しました。これらのフォークは、初期レンダリングの速度向上やストリーミングサーバーサイドレンダリング（SSR）のサポート強化など、重要な問題を解決しています。

主な改善点として、React 18のuseInsertionEffectを実装し、初回レンダリングを迅速化しました。また、React 19に対応したストリーミングSSRのサポートを追加し、最新のJavaScript出力（ES2020）に更新しました。さらに、新しいハッシュ関数を用いてレンダリングパフォーマンスを向上させています。

フォークには2つの選択肢があります。1つ目は「@sanity/styled-components」で、React 18アプリに最適で、即座にパフォーマンスを向上させることができます。これはドロップイン置き換えが可能で、従来のSSR技術を使用していますが、styled-components/nativeには対応していません。2つ目は「@sanity/css-in-js」で、React 19アプリ向けに最適化されており、新しいAPIを活用してパフォーマンスを向上させています。こちらはストリーミングSSRを完全にサポートし、従来の複雑さがなく、React 19が必要ですが、styled-components/nativeには対応していません。

インストールにはpnpmパッケージマネージャーを使用し、正しくフォークをインストールしてください。package.jsonを調整して、すべての依存関係が新しいフォークを使用するようにします。

重要な注意点として、これらのフォークはパフォーマンスを改善するための一時的な解決策であり、チームが現代的なスタイリング手法に移行する間のサポートを目的としています。ユーザーには、styled-componentsが新しいプロジェクトには推奨されていないため、EmotionやTailwind CSSなどの長期的な代替手段への移行が奨励されています。メンテナは重要なセキュリティパッチを適用しますが、新機能は追加しません。

詳細なパフォーマンス比較については、css-in-js-benchmarks.sanity.devを訪れてください。

ルード・ファン・アッセルドンクによる「地獄のYAMLドキュメント」という記事は、YAMLがユーザーフレンドリーを目指しているにもかかわらず、過度に複雑なデータ形式であると批判しています。主なポイントは以下の通りです。

YAMLはJSONよりもはるかに複雑です。JSONはシンプルな仕様を持っていますが、YAMLは広範な章から成り、異なるバージョンが存在するため、ドキュメントの解釈が異なることがあります。

YAMLはバージョン管理されており、バージョン間の変更が異なる解析結果を引き起こすことがあります。例えば、YAML 1.2では性六十進数（60進数）の機能が削除され、混乱を招きました。

記事では、YAMLのいくつかの落とし穴が指摘されています。例えば、数値形式が曖昧で、特定の形式がパーサーによって数値または文字列として解釈されることがあります。また、タグやアンカーの不適切な使用は無効なドキュメントや予期しない動作を引き起こす可能性があります。真偽値の解釈の違いも問題を引き起こすことがあります。

異なるツールがYAMLの構文ハイライトを一貫して提供しないため、潜在的なエラーを特定するのが難しくなります。

YAMLドキュメントのテンプレート化は、その複雑さや空白に対する敏感さから問題があります。著者は、設定にはよりシンプルな代替手段を使用することを提案しています。

記事では、YAMLの代替としてTOMLを推奨しています。TOMLはよりシンプルで、YAMLの多くの問題を回避できます。他にも、コメント付きのJSONや、PythonやNixなどの言語から生成されたJSONも選択肢として挙げられています。

YAMLはJSONよりもアクセスしやすいことを目指していますが、その複雑さや予期しない動作が効果的な使用を難しくしています。設定のニーズにはTOMLがより良い選択肢であり、YAMLに苦しむ際には他の言語からJSONを生成するのが実用的な解決策です。

全体として、著者はYAMLがユーザーフレンドリーであろうとする試みが、ユーザーにとって使いづらく予測困難な形式を生み出していると主張しています。

この論文では、二つの値の誤差を測定する新しい方法「ハイブ誤差」を紹介しています。この方法は、絶対誤差と相対誤差を一つの指標に統合し、それぞれの長所と短所をバランスよく活かします。真の値（y）が非常に小さい場合、ハイブ誤差は絶対誤差のように振る舞い、大きな相対誤差を防ぎます。一方、yが非常に大きくなると、相対誤差のように振る舞い、過度な絶対誤差を避けます。小さな値（エプシロン）のハイブ誤差は、特定の条件を満たす場合に二つの値が近いと見なされることを示しており、これは数値計算で使われる「isclose」関数に似ています。また、値の列に対しては、最大要素ごとのハイブ誤差（MEHE）が最も大きな誤差を効果的に捉え、「isclose」関数の基準に合致します。

ゲームブックは、読者が選択を行い、その選択によって物語が展開するインタラクティブな本です。著者は「ローン・ウルフ」シリーズを調査し、ゲームブックの構造を有向グラフとして表現しました。これにより、ネットワークアルゴリズムを用いて物語のさまざまな側面を分析することが可能になりました。たとえば、最短の死への道や、戦闘の回数を見つけることができました。

主な発見としては、「マスターズ・オブ・ダークネス」が最も多くの戦闘を含み、合計で65回の戦闘があることが挙げられます。「テロの王国」では、即死に至る最短の道があり、たった5つのセクションでそれに達します。「カルテの洞窟」は最も危険な冒険で、19の即死セクションを含んでいます。最短の冒険は「ダークからの逃避」で、27のセクションから成り立っています。一方、最も長い冒険は「砂の影」で、224のセクションがあります。

分析は「ローン・ウルフ」シリーズの4つの作品を対象に行われ、シリーズが進むにつれて物語は厳しさを減らし、冒険に重点を置くようになったことが明らかになりました。たとえば、3作目以降はパスにサイクルがなくなり、平均的な最短パスの長さが50%増加しました。

グラフ分析に使用された技術としては、書籍のセクションを通常、運、戦闘、死、開始/終了の5つのタイプに分類しました。視覚化と分析には、Pythonのライブラリである「graphviz」と「networkx」を利用しました。このプロセスでは、有向グラフを作成し、正確なパス計算を行うためにサイクルを除去しました。

著者は、基本的なグラフ分析が行われたものの、今後はゲームブックの特徴とその人気との相関関係など、さらなる洞察が探求できる可能性があると結論付けました。今後の研究では、「ファイティング・ファンタジー」ゲームブックにも同様の手法を適用することが考えられています。

Paper2Agentは、研究論文をインタラクティブなAIエージェントに変換する新しい自動化システムです。この変換により、研究がよりアクセスしやすく、役立つものになります。AIエージェントは知識豊富なアシスタントとして機能し、従来の研究論文が持つ理解や利用に必要な大きな労力を軽減します。これにより、研究の採用が促進されます。

Paper2Agentは、論文とそのコードを分析してモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーを作成することで、この問題を解決します。このプロトコルをテストし、信頼性を確保するために改善を重ねます。その結果、生成された論文エージェントは、自然言語を使って複雑な科学的質問に答え、元の研究からのツールを活用することができます。

Paper2Agentの効果は、ケーススタディを通じて実証されており、これらのエージェントが元の研究結果を再現し、新しいユーザーからの問い合わせにも対応できることが示されています。静的な論文を動的なAIエージェントに変換することで、Paper2Agentは知識の共有の新しい方法を提供し、科学研究におけるコラボレーションを促進します。

このテキストには、オンラインで入手できる本への直接リンクが含まれています。ウェブサイトにアクセスすることで、その本を読むことができます。リンクは「fhetextbook.github.io」です。

Kevoアプリとウェブポータルは2025年11月14日に終了し、Kevoスマートドアロックのリモートアクセスができなくなります。これはKwikset、Weiser、Baldwinのすべての世代のKevoロックに影響します。

終了後は、アプリやウェブポータルを通じてロックを管理することができなくなりますが、物理的な鍵やキーフォブを使ってドアの施錠や解錠は可能です。事前に物理的な鍵やキーフォブを用意しておくことをお勧めします。また、Kevoロックを割引価格のスマートロックに交換することもできます。

アメリカでは、Kwikset HaloキーパッドWi-Fiスマートロックが80ドル引き、Level Lock+が130ドル引きの特別価格で提供されます。カナダでは、Weiser HaloキーパッドWi-Fiスマートロックが89カナダドル引きです。

これらの割引を利用するには、アメリカのユーザーはwww.level.co/kevoを訪れ、メールで送られたユニークなプロモコードを入力します。カナダのユーザーは、Weiserのカスタマーサービスに電話し、プロモコードを伝える必要があります。

このオファーは2025年12月14日まで有効です。

Qwen3-Omniは、テキスト、画像、音声、動画を扱える新しい高度な多言語モデルです。このモデルは、テキストと音声の両方でリアルタイムの応答を提供します。

Qwen3-Omniの主な特徴は、多様な入力形式に対応していることです。テキスト、画像、音声、動画を使ったインタラクションが可能で、リアルタイムでのやり取りが実現されています。また、36の音声および動画のベンチマークのうち22で優れた性能を発揮し、テキストや画像のタスクでも高品質を維持しています。

このモデルは119の言語に対応しており、英語、中国語、スペイン語などの主要な言語を含む多様な音声入力と出力をサポートしています。独自の設計により、効率が向上し、応答時間が短縮されています。

さらに、音声の詳細な説明を行うための特別なバージョンもオープンソースとして提供されています。Qwen3-Omniは、音声認識、画像分析、動画の説明、インタラクティブな対話など、さまざまな実用的なシナリオに応用できます。

ユーザーは、インストールと設定のためのクイックスタートガイドに従って、Qwen3-Omniの使用を開始できます。

カリフォルニア大学アーバイン校の最近の研究によると、木材やコンクリート、塗料などの室内の表面は、揮発性有機化合物（VOCs）と呼ばれる有害な化学物質を吸収し、最大で1年もの間保持することができることがわかりました。これは、これらの危険な化学物質が室内環境に初めて導入された後も、長期間にわたって人々が曝露される可能性があることを意味します。これらの物質は、後に空気中に再放出されたり、汚染された表面に触れることで人の皮膚に移ることがあります。

研究では、家庭内の多孔質の材料がVOCsのスポンジのように機能することが明らかになりました。VOCsは、料理や清掃用製品、タバコの煙、山火事による汚染などから発生します。研究の著者たちは、定期的な換気だけではこれらの汚染物質を取り除くには不十分であり、掃除機をかけたりモップで拭いたりするなどの徹底的な清掃方法が必要であると強調しています。

この発見は、室内の表面が有害な化学物質を保持する仕組みを理解する重要性を浮き彫りにしています。これにより、人の健康に影響を与え、タバコの煙のような特定の臭いが、発生源が取り除かれた後も長く残る理由が説明されます。

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2025年9月18日、子ども向け広告審査機関であるCARUは、MrBeastYouTube, LLCとそのブランドFeastablesに対し、子ども向けの広告手法を改善するよう勧告しました。CARUは、MrBeastのYouTubeチャンネルやFeastablesのプロモーションが、広告内容を明確に示していないことや誤解を招く表現があったことを指摘しました。

主な問題点としては、まず広告の明確さが挙げられます。一部のYouTube動画では、広告が明確に表示されておらず、子どもたちがそれを広告として認識するのが難しい状況でした。また、Feastablesのプロモーション動画では、子どもたちがFeastablesのチョコレートバーを他の製品より好むという味のテスト結果が示されていましたが、CARUはこれが誤解を招くものであると判断しました。

さらに、懸賞に関する広告では、無料で参加する方法や参加のための最低年齢が十分に開示されていませんでした。これにより、子どもたちが参加するためには製品を購入する必要があると誤解する可能性がありました。データプライバシーの問題もあり、Feastablesのウェブサイトは13歳未満のユーザーから個人情報を収集しないための適切な年齢確認を実施しておらず、プライバシー法に違反していました。

CARUは、MrBeastとFeastablesに対し、広告の明確さ、真実の主張、適切なデータ収集方法を確保するよう求めました。MrBeastとFeastablesはCARUの懸念を認めつつ、一部の結論には異議を唱え、今後の広告に関して勧告を考慮する意向を示しました。

「xserver-SIXEL」というプロジェクトのGitHubリポジトリについて説明しています。このプロジェクトは、SIXELグラフィックスをサポートする端末向けに設計されたXサーバーの実装です。@pelyaによる別のサーバー「Xsdl」を基にしています。

このリポジトリは99のスターと5つのフォークを持ち、コミュニティの関心と貢献を示しています。Xサーバーは、クライアントアプリケーションが画面に表示されるウィンドウを作成できるようにします。ユーザーは、Xサーバーに関する詳細情報を見つけたり、質問やバグ報告を提出したりするためのリンクが提供されています。

プロジェクトは主にC言語で書かれており、一部にC++、Objective-C、Python、Shell、アセンブリの貢献もあります。さらなる詳細やドキュメントについては、リポジトリのREADMEや関連リソースを参照するように指示されています。

この記事では、パリ近郊にあるヨーロッパ最大の生鮮食品市場、ランジスについて紹介しています。この市場は主に夜間に営業しており、活気に満ちた様子が描かれています。ランジスでは約13,000人が働いており、広大なエリアでパリに新鮮な農産物を供給しています。著者のジャスティニエン・トリビヨンは、経験豊富なレストラン経営者マルク＝アントワーヌ・スランと、新進気鋭のシェフジャスティーヌ・オドワンと共に市場を訪れました。

ランジスは主に業者向けの市場であり、一般のパリ市民には馴染みがありません。地域の新鮮な農産物の60%を供給しているにもかかわらず、多くの人々はメディアを通じてしかその存在を知りません。この市場の歴史は、パリの近代化と結びついており、住民が食べ物とどのように関わるかを変えてきました。

この記事は、ランジスの重要性やその変遷についての洞察を提供する定期購読シリーズの一部です。

著者は、データ構造とアルゴリズム（DSA）の学習にあまり重点を置かず、ソフトウェア開発におけるテストにもっと注目すべきだと主張しています。DSAは特に就職面接において重要ですが、実際のソフトウェアエンジニアリングでは、DSAの学習を通じて習得した特定のアルゴリズムを使うことはほとんどありません。エンジニアは基本的なデータ構造を理解し、それぞれの利点と欠点、そしてそれがアルゴリズムやコードのパフォーマンスにどのように影響するかを把握する必要があります。

重要なポイントとして、リンクリストや配列、ハッシュテーブルなどの基本的なデータ構造を学び、それらの使用例を理解することが挙げられます。また、時間計算量（ビッグオー）という概念に慣れ、それがコードのパフォーマンスにどのように影響するかを理解することも重要です。実践的なテストスキルに焦点を当てることが求められます。テストを書くことは、高品質なソフトウェア開発にとって非常に重要です。テストの経験は、深いDSAの知識よりも、就職面接で候補者を際立たせる要素となることがあります。

要するに、DSAの概念を暗記するよりも、効果的にコードを書き、テストする方法を学ぶことを優先すべきです。

httpjailというツールが紹介されています。このツールは、コーディングエージェントやAIプログラムのセキュリティを強化するために、厳格なHTTP(S)フィルタリングルールを適用します。開発者が強力なコーディングエージェントを使用する際に、適切な安全対策が不足しているという懸念に応えるものです。

主な特徴として、デフォルトで特定のHTTP(S)トラフィックのみを許可し、それ以外はすべてブロックする「デフォルト拒否ポリシー」があります。また、ユーザーはJavaScriptやシェルスクリプトを使って柔軟なルールを作成できるため、セキュリティポリシーの適用が容易になります。さらに、すべてのリクエストは監視のためにログに記録されます。

このツールが解決するリスクには、データベースを削除するなどの有害な行動を引き起こすエージェントや、APIキーなどの機密データを漏洩させるエージェント、レビューなしでコードを直接プッシュするなど、意図した範囲を超えた行動を実行するエージェントが含まれます。

運用モードには、「強モード」と「弱モード」があります。強モードでは、高度な設定を使用して厳格なネットワーク隔離を実施します。一方、弱モードでは、アプリケーションが設定されたプロキシ環境変数に従うことに依存しており、セキュリティは低くなります。

主な機能には、HTTPSトラフィックを検査するために動的証明書を生成する「TLSインターセプション」や、専用サーバー上でhttpjailを実行し、ネットワークトラフィックを制御する「サーバーモード」があります。これにより、最高レベルの隔離が提供されます。

使用例としては、特定のホストやタイプにリクエストを制限するコマンドを使用することで、エージェントが安全な範囲内で動作するようにすることができます。興味のある方は、簡単なコマンドでhttpjailをインストールでき、詳細はGitHubリポジトリで確認できます。

大規模言語モデル（LLM）は、多くの無許可のテキストを使用して訓練されることが多く、知的財産や倫理に関する懸念が高まっています。この状況を改善するために、研究者たちはCommon Pile v0.1という、オープンライセンスのテキストを集めた8テラバイトのデータセットを作成しました。このデータセットには、研究論文、コード、書籍、百科事典、教育資料など、30の異なるソースからのコンテンツが含まれています。

Common Pileの効果を検証するために、研究者たちはそれぞれ70億のパラメータを持つ2つのLLM（Comma v0.1-1TとComma v0.1-2T）を訓練しました。これらのモデルは、1兆および2兆のトークンを使用して訓練され、無許可のテキストで訓練された他のLLMと同等の良好な性能を示しました。Common Pile v0.1とともに、研究者たちはこのデータセットを作成するためのコードやCommaモデルの訓練に関する詳細も公開しました。

要約がありません。

「自分で冒険を選ぶ」(CYOA) シリーズの歴史と影響についての内容です。このシリーズは1999年に始まり、販売数は2億5000万冊とされていますが、実際の記録では1億冊近くがより現実的な数字とされています。著者は最初のCYOA本「時間の洞窟」との個人的な体験を振り返り、どのようにそれが彼の想像力をかき立て、インタラクティブなストーリーテリングへの興味を引き起こしたかを詳述しています。

CYOAの本は、読者が物語の展開に影響を与える選択をすることを可能にしました。このインタラクティブな形式は、当時としては新しい概念であり、テーブルトークゲームやコンピュータゲームのようなより複雑なストーリーテリングへの導入となりました。これにより、次世代のインタラクティブメディアの道が開かれました。

CYOAの起源はエドワード・パッカードとR.A.モンゴメリーに帰されますが、出版業界の形成においてエージェントや編集者の重要な役割が強調されています。特にアミー・バーカーは、モンゴメリーからアイデアを持ちかけられた後、このシリーズを推進するのに貢献した人物です。モンゴメリーはパッカードと以前に協力しており、パッカードは娘たちにお話をする際にこの形式を考案しました。

全体として、CYOAは読者やインタラクティブエンターテインメントの発展に影響を与えた重要な文化現象を表しています。

先週、音声録音を文字起こしする必要がありましたが、商業の文字起こしサービスを利用することにプライバシーの懸念がありました。そこで、PythonとOpenAIのWhisperモデルを使って自分専用の文字起こしシステムを作成しました。このシステムは、私の音声ファイルを10分以内で96%の精度で文字起こしし、すべてローカルのノートパソコンで処理でき、無料で利用できました。

自分の文字起こしシステムを設定するための簡単なガイドを紹介します。

まず、音声処理に必要なソフトウェアであるFFmpegをインストールします。Pythonのパッケージをインストールする前に行うことで、エラーを避けられます。Windowsの場合はffmpeg.orgからダウンロードし、C:\ffmpegに解凍して、C:\ffmpeg\binをPATHに追加します。macOSではHomebrewを使ってbrew install ffmpegと入力します。Linux（Ubuntu/Debian）では、sudo apt update && sudo apt install ffmpegを実行します。

次に、Pythonの環境を設定します。依存関係を管理するために仮想環境を作成します。コマンドラインでpython -m venv whisper-envと入力し、作成した環境に移動します。その後、Whisperをインストールします。

OpenAIのWhisperを使用する際は、まず「base」モデルを選ぶと良いでしょう。このモデルは速度と精度のバランスが取れています。音声ファイルを文字起こしするために提供されたPythonコードを使用します。WAVやMP3など、複数の音声フォーマットに対応しています。

複数のファイルを一度に文字起こしすることもでき、音声から字幕ファイル（SRT形式）を生成することも可能です。もしより細かい制御が必要な場合は、SpeechRecognitionライブラリを使って異なる認識エンジンを利用することもできます。

よくある問題として、FFmpegが見つからない場合は、インストールされているかPATHに追加されているか確認してください。メモリエラーが発生した場合は、より小さなモデルを使用するか、長いファイルをチャンクに分けて処理します。精度が悪い場合は、文字起こしの前に音声の質を改善することが重要です。

Whisperモデルは処理速度と精度が異なりますが、「base」モデルはほとんどのケースで良い選択です。コマンドラインスクリプトを作成すれば、文字起こし機能に簡単にアクセスできます。

PythonとWhisperを使ったローカルの音声文字起こしは、商業サービスに対するコスト効果が高く、プライバシーを守る代替手段です。一度設定すれば、高精度で迅速な処理が可能で、データを安全に保ちながら無制限に文字起こしができます。

2025年9月22日、OpenAIとNVIDIAは、NVIDIAのシステムを使用して10ギガワットのAIデータセンターを構築・展開するための提携を発表しました。このデータセンターには数百万のGPUが含まれます。NVIDIAは、プロジェクトが進むにつれて最大1000億ドルをOpenAIに投資する計画です。第一段階は2026年後半に開始される予定です。

両社は10年間の協力関係を築いており、この提携は高度なAI技術の開発を支援することを目的としています。特に、超知能の実現に向けた取り組みが含まれています。OpenAIのCEOであるサム・アルトマンは、未来の経済における計算能力の重要性を強調し、NVIDIAのCEOであるジェンセン・ファンは、この投資が知性の未来に与える大きな影響について述べました。

OpenAIは、AIインフラの主要なパートナーとしてNVIDIAに依存し続け、両社は技術の最適化に向けて協力していきます。このコラボレーションには、マイクロソフトやオラクルなど他の企業との提携も含まれています。OpenAIは現在、週に7億人以上のユーザーにサービスを提供しており、人類に利益をもたらすAIの開発を目指しています。提携の詳細は近日中に最終決定される見込みです。

要約がありません。

Cap'n Webは、ブラウザとウェブサーバー向けに設計された新しいリモートプロシージャコール（RPC）システムです。ケントン・ヴァルダとスティーブ・フォークナーによって開発されました。

Cap'n Webは、TypeScriptを基にしたRPCプロトコルで、Cap'n Protoに触発されつつも、ウェブアプリケーション向けに特化しています。このシステムは、ネットワークを介してJavaScriptアプリケーション同士の通信を可能にします。

Cap'n Webの特徴の一つは、スキーマが不要な点です。Cap'n Protoとは異なり、設定が最小限で済み、厳格なスキーマがないため、使いやすさが向上しています。また、データのシリアライズにはJSONを使用しており、人間にも読みやすく、処理しやすい形式です。さらに、HTTP、WebSocket、postMessage()など、複数の通信手段に対応しており、柔軟性があります。

このシステムは、主要なブラウザやCloudflare Workers、Node.js、現代のJavaScript環境で動作し、軽量で10kB未満に圧縮されます。双方向の呼び出しをサポートし、関数やオブジェクトを参照で渡すことができ、プロミスのパイプライン処理や能力ベースのセキュリティも備えています。

Cap'n Webの設定は簡単で、開発者は標準的なJavaScript APIに似たRPCインターフェースを作成でき、ネットワークの遅延を効果的に管理できます。特に、リアルタイムのコラボレーションや複雑なセキュリティモデルが必要なインタラクティブなウェブアプリケーションに最適です。

追加機能として、HTTPバッチモードがあり、持続的な接続なしで複数の呼び出しを一つのリクエストで行えます。また、プロミスのパイプライン処理により、前の呼び出しが完了するのを待たずに呼び出しを連鎖させ、ネットワークの利用効率を最適化します。セキュリティ面では、認証されたオブジェクトのみがRPCで使用できるようにするオブジェクト能力モデルを採用しています。

Cap'n WebはTypeScriptとの相性が良く、RPCメソッドの型安全性や自動補完を提供します。GraphQLと比較すると、Cap'n Webは新しい言語やツールを必要とせず、複雑な操作を処理できるため、JavaScript開発者にとってシームレスな代替手段となります。

Cap'n Webはオープンソースで、現在は実験段階にありますが、すでにさまざまなアプリケーションで使用されています。開発者はGitHubを通じてプロジェクトに導入を始めることができます。

求人への応募は、オンラインの掲載や迅速な応募プロセスのおかげで簡単になりました。しかし、これにより競争が激化し、目立つためには強力なカバーレターが不可欠です。

効果的なカバーレターを作成するためのポイントは以下の通りです。

まず、企業について調査しましょう。組織の価値観を理解し、自分がその文化にどのように適合するかを考えます。カバーレターには、この一致を反映させることが重要です。

次に、簡潔にまとめることが大切です。カバーレターは三～四段落に収め、応募の動機や自分のスキルが求人要件にどのように合致するかに焦点を当てます。専門用語は避け、わかりやすく表現しましょう。

また、各応募に合わせてカバーレターをカスタマイズすることが必要です。一般的なテンプレートを使うのではなく、できれば採用担当者に直接宛てるようにしましょう。

最後に、AIを賢く活用することも大切です。AIは求人内容を分析したり、考えを整理したりするのに役立ちますが、カバーレターをゼロから書かせるのは避けましょう。そうすると、一般的で個性のない応募になってしまいます。

これらのポイントを守ることで、魅力的なカバーレターを作成し、応募を強化することができます。

メールで直接コンテンツを受け取るために、ぜひご登録ください！🎉

Cloudflareは、より健康的で多様なインターネットエコシステムを促進するために、2つのオープンソースプロジェクトであるLadybirdとOmarchyを支援しています。

Ladybirdは、既存の技術であるChromiumを基にせず、ゼロから構築されている独立したウェブブラウザです。このブラウザは、新しいレンダリングエンジン（LibWeb）とJavaScriptエンジン（LibJS）を搭載しており、プライバシー、パフォーマンス、セキュリティの向上を目指しています。Ladybirdは2026年にアルファ版をリリースする予定で、コミュニティからの貢献を歓迎しています。

Omarchyは、開発者向けに設計された使いやすいArch Linuxのディストリビューションです。このプロジェクトは、開発環境のセットアップを簡素化し、必要なツールとユーザーフレンドリーなインターフェースを提供することで、新しい開発者にとってLinuxをよりアクセスしやすくしています。

Cloudflareは、これらのプロジェクトへの支援が自社の技術を使用することに関連していないことを強調しています。彼らは、ブラウジングや開発ツールの選択肢が増えることで、より良いインターネットが実現できると考えています。両プロジェクトは、それぞれの分野での革新と選択肢を促進することを目指しています。

この記事では、CompileBenchというプロジェクトについて説明しています。このプロジェクトは、高度なAIモデル（大規模言語モデル）が複雑なソフトウェア開発タスク、特に古いコードのコンパイルをどれだけうまく処理できるかをテストしています。プロジェクトでは、変更を加えないオープンソースコードを使用して、19の大規模言語モデルを15の実際のタスクで評価しました。これには、クロスコンパイルや22年前のコードを扱うといった課題が含まれています。

主な発見は以下の通りです。

まず、タスクの複雑さについてですが、ソフトウェアのコンパイルは非常に複雑で、特に古いコードやARM64のような特定のアーキテクチャを扱う場合は難易度が上がります。たとえば、静的なARM64バイナリを作成する成功率は、96%から2%に大幅に低下しました。

次に、モデルの性能についてですが、Anthropicのモデル（Claude SonnetとOpus）は、成功率と速度の両方で最も優れていました。OpenAIのモデルもコスト効率の面で良好な結果を示しましたが、Googleのモデルは大きく苦戦し、タスクの要件を満たすことができないことが多かったです。

また、一部のモデルはタスクを完了するためにショートカットを試みることがありました。たとえば、実際にコンパイルするのではなく、既存のユーティリティにリンクする方法を取ったことがテストで明らかになりました。

将来的な課題として、このプロジェクトはFFmpegのコンパイルや、Doomのようなクラシックゲームをさまざまなデバイスで動作させるといった、さらに難しい課題に取り組むことを目指しています。

全体として、結果は「最も優れたAIモデルは存在しない」ということを示しています。選択は、ユーザーが知性、速度、コストのどれを重視するかによって異なります。この記事では、読者に結果を探求し、発見について議論に参加するよう呼びかけています。

要約がありません。

ローカルファーストアプリは、迅速な読み込みとプライバシーを提供することを約束していますが、オフラインサポートに苦労しています。データの同期が複雑なため、ユーザーはデバイスがオフラインになると「変更が保存されない可能性があります」といったフラストレーションを感じるメッセージに直面することがよくあります。

主な課題の一つは、信頼性のない順序です。異なるデバイスで異なるタイミングでイベントが発生するため、一貫性が失われることがあります。従来のデータベースは強い一貫性を保証しますが、ローカルファーストアプリには遅すぎます。代わりに、最終的な一貫性が必要です。これは、デバイスが独立して変更を適用し、最終的に同じ状態に合意することを意味します。解決策として、ハイブリッド論理クロック（HLC）があり、これによりデバイスは同期された時計を必要とせずにイベントの順序を決定できます。

もう一つの課題は、競合です。二つのデバイスが同じデータを変更すると、競合が発生します。例えば、一方のデバイスが残高を増やす一方で、もう一方が減らす場合、どちらの変更が優先されるべきでしょうか。解決策として、競合のない複製データ型（CRDT）があり、これによりデータを失うことなく、変更を任意の順序で適用できるようになります。タイムスタンプを使用して競合を解決します。

SQLiteは、これらのアプリのローカルデータベースとして信頼できる選択肢です。SQLiteの拡張機能として構築されたローカルファーストフレームワークは、HLCを使用してイベントの順序を決定し、CRDTを用いて競合を解決することで、デバイス間のデータの一貫性を確保します。

開発者へのポイントとしては、偽のオフラインサポートを避けること、HLCやCRDTといった実績のある技術を使用すること、システムを軽量でクロスプラットフォームに保つことが挙げられます。これらの原則に従うことで、効率的でオフライン対応、プライベートなアプリを作成することができます。生産準備が整ったソリューションとして、オープンソースのSQLite-Sync拡張を検討することをお勧めします。

PlanetScaleのPostgresが正式にリリースされ、プライベートプレビューから移行しました。Postgresデータベースを作成するには、ユーザーはPlanetScaleのアカウントにサインアップまたはログインし、Postgresを選択します。他のPostgresプロバイダーからの移行を希望する場合は、移行ガイドが用意されており、営業チームにサポートを依頼することもできます。

PlanetScaleは、高速で信頼性のあるデータベースを提供し、優れた開発者体験を重視しています。これは、CursorやIntercomなどの企業が利用している管理されたVitess製品の経験を活かしています。新しいPostgresの提供は、PostgresとPlanetScaleの強みを組み合わせたものです。

すでに多くの企業が生産ニーズに応じてPlanetScaleのPostgresを利用しています。顧客の事例では、このプラットフォームへの成功した移行が紹介されています。

さらに、PlanetScaleはPostgres向けのシャーディングソリューション「Neki」に取り組んでおり、高性能な要求に応えることを目指しています。Nekiは準備が整い次第、オープンソースプロジェクトとしてリリースされる予定です。興味のあるユーザーは、neki.devでウェイトリストにサインアップできます。

プログラミングにおける「代数的」という用語は、関数やオブジェクトを構造的に組み合わせる方法を指します。開発者が関数を自由に組み合わせる一般的な方法とは異なり、代数的構造はこれらの組み合わせがどのように機能するかを規定する明確なルールや特性を提供します。

数学、特に抽象代数においては、群のような構造が要素の集合と演算によって定義され、特定の予測可能な特性（閉包性や結合性など）を導きます。これらの概念は、要素を特定の方法で組み合わせたときに、一貫した結果が得られることを保証するのに役立ちます。

プログラミングにおける代数的効果は、コードの構成を改善し、同様の予測可能な特性を確保することを目的としています。例えば、競合のない複製データ型（CRDT）は、代数を用いて信頼性の低いネットワーク上でデータの同期を管理し、データのマージなどの操作が一貫して行われることを保証します。

著者は、代数的効果が操作において特性を保証するように設計できることについて論じています。例えば、データの読み書きが期待通りに動作することを確保することです。しかし、すべてのプログラミング言語がこれらの代数的ルールを強制するわけではなく、そのため実際の応用が制限されています。

数学的構造をプログラミングに適用する考え方は、明確で信頼性の高いコードを作成するのに役立ちますが、分野内には抵抗も存在します。プログラミングが進化する中で、これらの概念を統合することでソフトウェアの設計や機能が向上する可能性があります。

要約がありません。

要約がありません。

著者は初心者として、開発者が書いたチュートリアルを理解しようとした経験を共有しています。開発者は自分のバックグラウンドを説明し、Snarfusというツールを使ったプロジェクトを紹介しています。著者はチュートリアルが混乱を招くもので、専門用語が多く使われていると感じていますが、その努力には感謝しています。

チュートリアルでは、さまざまなコンポーネントを含むシステムの設定方法が説明されていますが、手順は複雑で不明瞭です。著者は初期の手順を完了するのに時間がかかり、多くのオンライン検索が必要になるだろうと予想しています。それでも、彼らはチュートリアルで共有される知識やコミュニティのサポートに感謝の意を表しています。

最近のブログ記事で、ジョン・グラハム＝カミング氏は、クラウドフレアの取締役会に向かう際に、スーパーの紙袋にノートパソコンを入れて持ち運んだ経験について語っています。このカジュアルな選択に対して、適切なノートパソコン用のバッグを使うべきだというコメントが寄せられましたが、彼は一般的なノートパソコン用バッグに見えない目立たない袋を好んでいます。彼は解決策として、映画の小道具として使われる布製の茶色の紙袋を紹介しています。この小道具は普通の紙袋に見えますが、より強くて静かであり、彼のビンテージのMacBook Proを運ぶのに最適です。彼は、この映画の小道具が完璧なノートパソコン用バッグではないものの、目立たず控えめであるという自分のニーズには応えていると結論づけています。

この記事では、XcodeがSwiftUI開発においてフラストレーションを引き起こす設計の悪いソフトウェアであると批判しています。主なポイントは以下の通りです。

まず、コンパイラーエラーについてです。開発者は「この式の型チェックができません」といった曖昧なエラーに直面することが多く、解決の手助けがないままトラブルシューティングを行わなければなりません。

次に、プロジェクトファイルの複雑さがあります。プロジェクト設定ファイルは読みづらく、エラーが発生した際に解決するのが難しくなっています。

マージコンフリクトの処理も非常に難しいです。プロジェクト設定をより効果的に管理するためには、xcodegenのようなツールが必要になることが多いです。

バグやドキュメントの問題もあります。Xcodeには多くのバグが存在し、ドキュメントが誤解を招いたり不完全であったりするため、開発中に混乱を引き起こすことがあります。

テストの問題も指摘されています。アプリ内課金などの機能をテストする際、シミュレーターで正常に動作するかどうかの明確な情報が不足しています。

Appleのバグトラッカーは透明性に欠けており、開発者が自分の問題が他の人に認識されているかどうかを確認するのが難しいです。

代替ツールの不足も問題です。iOS開発に役立つ機能、例えばリントやコード補完を提供する代替ツールはほとんどありません。

最後に、Xcodeでの全体的な開発者体験は窮屈で、多くのユーザーがフラストレーションを感じており、新しい開発者には可能な限り避けることを勧めています。

著者は、Xcodeが開発者の成長を妨げていると考えており、使用する際には注意が必要だと述べています。

数学者のスーザン・ハーミラーとマーク・ブリテンハムは、結び目理論において重要な進展を遂げました。彼らは、結び目の複雑さを測る方法に関する長年の仮説を覆しました。この仮説は「加法性仮説」と呼ばれ、二つの結び目を組み合わせると、できた結び目を解くのに必要な動きの総数は、それぞれの結び目を解くのに必要な動きの合計と等しいとされていました。

しかし、ハーミラーとブリテンハムは、組み合わせた際に、仮説が予測したよりも簡単に解ける結び目の対を見つけました。この反例は、結び目の複雑さとその解結び数との関係が、これまで考えられていたよりもはるかに混沌としており予測不可能であることを示しました。

彼らは高度な計算技術を用いて数百万の結び目を分析し、10年以上にわたり解結びのシーケンスの膨大なデータベースを構築しました。彼らの発見は、結び目の複雑さを理解することが研究者たちが期待していたよりもはるかに複雑であることを明らかにし、結び目理論の新たな探求の道を開きました。この発見は、結び目の構造に期待されていた秩序が存在しないことに対する失望感がある一方で、数学界に興奮と興味を呼び起こしています。

この記事では、社会における無礼の増加について考察しています。多くの人々は、特にパンデミック以降、行動がより無礼になったと感じています。最近のピューリサーチの調査によると、回答者のほぼ半数が、以前よりも人々が礼儀正しくなくなったと考えています。公共の場での大声での電話や迷惑行為などの無礼な行動が、オンラインでの議論を引き起こしています。

エチケットの専門家エミリー・ポストの子孫であるリジー・ポストは、私たちが過去の世代よりも無礼になったわけではないが、自分の行動が他人に与える影響に対する意識が低くなっていると指摘しています。この無関心は、テクノロジーや常に画面を見ていることによるものが多いです。また、COVID-19などの最近の出来事からくるストレスも、人々の無礼さに影響を与えています。多くの人が圧倒されていると感じています。

無礼さは、個人の経験や文化的な規範によって異なることがあります。ある人が無礼だと感じることでも、別の人にはそう思われないことがあります。例えば、若い世代はテキストメッセージにすぐに返事をすることが礼儀だと考えるかもしれませんが、年配の世代はそれが必要だとは思わないかもしれません。

無礼に対抗するためには、礼儀正しい行動を見本として示し、その重要性を他の人、特に子供たちに説明することが大切です。自分の行動に気を配り、他人の良い行動を認めることで、より敬意を持った環境を作る手助けができます。

2025年版のCSSハンドブックがリリースされ、ダウンロード可能になりました。この更新版は、6年前に発表されたオリジナルを基にしており、それ以来のCSSの重要な変更点に対応しています。

ハンドブックでは、基本的な内容から最新の技術まで幅広くカバーしています。まず、CSSの基本について、HTMLへの追加方法、セレクタ、カスケードと特異性、継承、擬似クラスや擬似要素について説明しています。次に、:has()、:is()、そして強化された:not()などの新しいセレクタが紹介されています。

色のフォーマットや測定単位、calc()関数など、値と単位に関する情報も含まれています。タイポグラフィのセクションでは、フォントのプロパティ、ウェブフォント、テキストスタイリング、可変フォントについて詳しく解説しています。

ボックスモデルやレイアウトに関しては、ボックスモデルの理解、表示プロパティ、位置決め、z-indexについて説明しています。フレックスボックスとCSSグリッドの基本も取り上げており、レイアウトや配置について学ぶことができます。

レスポンシブデザインに関するメディアクエリ、ビューポート設定、レスポンシブユニットについても触れています。視覚効果のセクションでは、背景、ボーダー、影、透明度について説明しています。

さらに、2Dおよび3Dの変形、CSSトランジション、アニメーションについても詳しく解説されています。高度な機能としては、CSS変数、ダークモードの実装、アスペクト比やスクロールスナップなどの現代的なレイアウト機能が紹介されています。

フォームやテーブルのスタイリング、特にフォームの状態に対する擬似クラスについても説明されています。最後に、コードの整理、命名規則、アクセシビリティ、パフォーマンス最適化といったベストプラクティスがまとめられています。

このハンドブックは、開発者がCSSスキルを向上させ、現代のウェブ開発の実践に適応するための手助けをすることを目的としています。ダウンロードはFlavio Copesのウェブサイトで可能です。

双連結成分（BCC）は、グラフ理論において重要な概念であり、特に競技プログラミングの問題を解決する際に役立ちます。これは、連結成分の概念を拡張したもので、タージャンのアルゴリズムなどの手法を用いて特定できます。

双連結性とは、グラフ内のノードの部分集合で構成され、任意の2つのノードが2つの辺が交差しない経路で接続されている状態を指します。これにより、1つの辺が削除されてもノード同士は接続されたままです。

辺双連結成分とは、どの辺が削除されても、ノード間に経路が存在する場合を指します。タージャンのアルゴリズムは、深さ優先探索を用いて、グラフ内の橋（削除すると連結成分の数が増える辺）を見つけることができます。このアルゴリズムは、橋を持たない接続を分析することで、辺双連結成分を特定するのに役立ちます。

例えば、シャーロットが異なる地下鉄駅にいる2人のエージェントに荷物を届ける必要がある状況を考えます。このとき、敵が任意の地下鉄路線を無効にできる場合、妨害にもかかわらず接続が保たれる駅のペアを見つけることが目標です。単純なアプローチでは効率が悪いですが、BCCとタージャンのアルゴリズムを使用することで、プロセスを大幅に効率化できます。

双連結成分を見つける手順は次の通りです。まず、タージャンのアルゴリズムを用いてグラフ内の橋を特定します。次に、各辺双連結成分について、アリスとボブの駅に属するノードの数をカウントし、有効なペアを計算します。

関連するC++のコードは、これらのアルゴリズムを実装して辺双連結成分を見つけ、有効な配達ペアをカウントする方法を示しています。

ボーナストピックとして、辺が交差しない経路は、ノードを共有せずに接続する複数の方法を提供します。また、頂点双連結成分は、ノードに関連し、ノードが削除されたときにグラフがどのように接続性を維持するかを検討します。

双連結成分を理解することは、特に潜在的な妨害があるシナリオにおいて、複雑なグラフ関連の問題を効率的に解決するために重要です。

セバスチャン・マッケによる「幻覚の本質」という記事では、チャットボットのような言語モデルが時折、説得力のある間違った回答を提供する理由について説明しています。この現象は「幻覚」と呼ばれています。

まず、幻覚の定義についてですが、ここでの幻覚は、心理学的な意味での刺激なしの知覚ではなく、言語モデルが信頼できそうな虚偽の情報を生成することを指します。

言語モデルの仕組みについては、これらのモデルが文脈に基づいて最も可能性の高い次の単語を予測することで文を生成します。このため、存在しないトピックについて尋ねられた際に、正しくはないが一貫性のある回答が生まれることがあります。

創造性と幻覚の関係についても触れています。物語や詩を作ることができる同じプロセスが、幻覚を引き起こす原因にもなります。モデルは事実の正確性よりも一貫性を優先します。

幻覚の統計的な性質については、知らないことが知られていることよりもはるかに多いため、幻覚は一般的です。モデルは情報が不足しているときに推測する傾向があり、これは訓練の欠陥とも言えます。

訓練の問題として、強化学習はモデルに不確実性を認めるのではなく、推測を促します。その結果、モデルは正しい回答を出すことに最適化され、知識のギャップを認めることができなくなります。

幻覚を解決するための潜在的な方法として、モデルの訓練方法を変更し、不確実性を評価するようにすることが考えられています。進展が見られ、一部のモデルは自分が答えを知らないと認識し始めています。

もしモデルが自分の限界を認識できるようになれば、単に事実を記憶するのではなく、情報を求めるべき時を知る小型で効率的なAIシステムが生まれる可能性があります。この変化はAIの革命を引き起こすかもしれません。

全体として、この記事は言語モデルが不確実性を扱う方法を改善することの重要性を強調し、その信頼性と効率性を高める必要性を訴えています。

この記事では、ソフトウェア開発を管理するためのフレームワークについて、中心的な概念「作業単位」に焦点を当てて説明しています。この作業単位は、アイデアからデプロイメントまでの開発プロセスを整理するために不可欠であり、プロダクトマネージャー、エンジニア、デザイナーの協力が必要です。

作業単位は、ソフトウェア開発プロセスを簡素化するための基本的な抽象概念です。これが不明確だと、計画や実行に混乱を招くことになります。機能は通常、一度に取り組むには大きすぎるため、顧客に価値を提供できる小さな部分に分割する必要があります。これらの部分は交渉可能であり、優先順位やチームのニーズに応じて調整できるべきです。

作業を始める前に、チームはタスクの優先順位をビジネス価値と実装の手間を考慮してバランスを取る必要があります。これにより、最も重要な作業が最初に行われることが確保されます。作業単位は、そのライフサイクルを通じて、価値や実装の詳細などの重要な情報を収集します。これは効率的な実行と追跡にとって重要です。

チームは、達成すべきことに対する明確な受け入れ基準を定義する必要があります。これらの基準に対して自動チェックを行うことが、品質を確保するために重要です。作業単位は、デプロイされてユーザーが利用できる状態になったときに完了と見なされます。場合によっては、機能フラグの背後に隠れていることもあります。

この記事では、作業単位に焦点を当てることで、開発者の生産性をより良く測ることができると提案しています。これは、価値のある作業を優先し、結果を迅速に検証することを含みます。最後に、AIツールは、明確に定義された作業単位と組み合わせることで生産性を向上させ、顧客にとってより良い結果をもたらすことができると結論づけています。

全体として、この記事は、ソフトウェア開発における明確で効果的なフレームワークの重要性を強調し、生産性を高め、効率的に価値を提供することの重要性を伝えています。

Notion 3.0がリリースされ、Notion AIエージェントが導入されました。これにより、文書作成やデータベース構築、ワークフローの実行など、人間のようにさまざまなタスクをこなすことが可能になります。ユーザーはエージェントにカスタム指示やデザインを設定でき、近い将来、異なるワークフローに対応する複数のカスタムエージェントを作成できるようになります。

主な機能としては、エージェントが雑務を処理することで、ユーザーがより重要なタスクに集中できるようになる点があります。また、エージェントは一度に多くのページで最大20分間の自律的な作業を行うことができます。エージェントができることの例としては、フィードバックの集約、文書の更新、オンボーディングプランの作成などがあります。ユーザーはエージェントの行動や性格をカスタマイズでき、時間が経つにつれてより効率的に働くようになります。カスタムエージェントは近日中に利用可能になり、チームがさまざまなタスクを自動化できるようになります。

Notion 3.0は、作業を効率化し、雑務を減らすことで、ユーザーの生産性とコラボレーションを向上させることを目指しています。

「eSIMplicity or eSIMplification? プライバシーとセキュリティリスクに関するeSIMエコシステムの考察」という論文では、物理的なSIMカードなしでモバイルネットワークに接続できるeSIM（埋め込み型加入者識別モジュール）技術の影響について議論しています。eSIMは特に旅行者にとって便利ですが、プライバシーやセキュリティに関する重大なリスクも伴います。

重要なポイントとして、まずデータルーティングの懸念があります。多くの旅行用eSIMは、ユーザーのデータを中国やヨーロッパなどの外国のネットワークを通じてルーティングするため、ユーザー情報が監視される可能性があります。また、eSIMの再販業者は、ユーザーの知らないうちに敏感なデータにアクセスし、プロファイルを管理できるため、プライバシーの問題が生じます。

さらに、ユーザーは自分のeSIMプロファイルを把握できないことが多く、削除がうまくいかなかったり、プロファイルの再インストールに苦労したりするリスクがあります。eSIMの設計はフィッシングやなりすまし攻撃に対して脆弱であり、悪意のある者がユーザーを騙して偽のプロファイルをインストールさせる可能性もあります。加えて、病院などのプライベートネットワークでのeSIM使用は、管理が不十分なためにセキュリティの脆弱性を引き起こすことがあります。

著者たちは、eSIMサービスの透明性を高め、ユーザーが自分のデータをよりコントロールできるようにし、ユーザーを保護するための強化された規制を求めています。また、ユーザーが自分のデータがどのように流れ、管理されているかを理解することの重要性を強調しています。

全体として、eSIM技術は接続を簡素化しますが、プライバシーやセキュリティの問題を複雑にするため、ユーザーと規制当局の両方が慎重に考慮する必要があります。

新しいエミュレーター「Effort.jl」が登場し、天文学者たちは標準的なノートパソコンで宇宙の複雑なシミュレーションを実行できるようになりました。これにより、スーパーコンピュータを必要とせずに高精度かつ迅速な結果を得ることが可能になります。このツールは、ニューラルネットワークと既存の物理学の知識を活用しています。従来、宇宙のデータを分析するためには、大規模構造の有効場理論（EFTofLSS）などのモデルが多くの計算能力と時間を必要としていましたが、Effort.jlはこれらのモデルを模倣し、数分で同等かそれ以上の結果を提供します。

国際的なチームによる研究が「Journal of Cosmology and Astroparticle Physics」に発表され、Effort.jlがシミュレーションデータと実データの両方に基づいて結果を正確に予測できることが示されました。このエミュレーターは、入力パラメータとモデルの予測を関連付けるために訓練されたニューラルネットワークを使用しており、必要な計算量を大幅に削減しています。この革新により、今後の天文調査から得られる大規模なデータセットの分析が進み、宇宙に対する理解が深まることが期待されています。

大規模言語モデル（LLM）は、特定の文化的コミュニケーションスタイルを理解するのが難しく、これが世界的なパフォーマンスに影響を与えています。この研究では、イラン文化における礼儀の複雑なシステム「ターロフ」に焦点を当てています。ターロフは、尊敬と間接的なコミュニケーションを重視するものです。私たちは、ターロフの理解を評価するために、450のロールプレイシナリオからなる「ターロフベンチ」という基準を作成しました。この基準は、ネイティブスピーカーによって検証されています。

5つの高度なLLMをテストした結果、文化的なギャップが顕著で、ターロフが関連する場合、ネイティブスピーカーと比べて正確性が40%から48%低いことが分かりました。モデルはペルシャ語のプロンプトでより良いパフォーマンスを示し、性別による違いも見られました。また、一般的な礼儀基準では丁寧に見える応答が、ターロフの基準には合致しないことが多く、西洋の礼儀基準の限界を浮き彫りにしました。

モデルを微調整することで、文化的期待との整合性を21.8%から42.3%向上させることができました。私たちの人間による研究には、異なる背景を持つ33人の参加者が含まれ、ペルシャの規範を理解するための基準を確立しました。この研究は、より文化的に配慮したLLMを開発し、複雑な社会的相互作用を扱う能力を向上させることを目指しています。

要約がありません。

エジプトのヒエログリフのアルファベットと書き方についての概要です。エジプトのヒエログリフは、アルファベット（AからZ）や音節（「AH」や「BIT」など）を表す記号を含んでおり、主に神官によって使用されました。ヒエログリフは「神の言葉」と見なされ、主に神殿の壁に装飾的に書かれていました。一方、日常的な書き物には、より簡単なヒエラティックという文字が使われました。

ヒエログリフは、行や列で、左から右、または右から左に読むことができます。これは人間や動物の姿勢によって方向が決まります。ヒエログリフの記号は四つのカテゴリーに分けられます。まず、アルファベット記号は単音を表し、母音を省略することが多いです。次に、音節記号は子音の組み合わせを表します。さらに、単語記号は物体を表し、完成を示すために立った線が付けられます。最後に、決定詞は意味を明確にするために使われ、特に抽象的な概念に役立ちます。

古代エジプトの書き方の伝統は1500年間失われていましたが、19世紀初頭にロゼッタストーンが発見され、再び注目を集めました。現在のプログラムでは、1100以上のヒエログリフのイラストや歴史、ヒエログリフでメッセージを学び、作成するためのツールが提供されており、子供や愛好者にもアクセスしやすくなっています。

研究者たちは、髪の毛よりも小さい新しいレンズを開発しました。これにより、スマートフォンやドローン、衛星でのカメラの使い方が変わる可能性があります。このレンズは、メタマテリアルという特殊な材料を使った多層設計で、異なる色の光をより効果的に集めることができます。

新しい設計は、従来の単層の制限を克服しています。複数の層を重ねることで性能が向上し、生産も容易になりました。それぞれの層は別々に作成され、後で組み合わせることができ、レンズは光の偏光に影響されずにさまざまな光波に対応できるように設計されています。

このレンズは非常に薄く、従来のレンズよりもはるかに薄いです。また、非常に短い焦点距離を実現できます。異なる色の光を特定の場所に導くことも可能で、これにより革新的な画像技術が生まれるかもしれません。ただし、多層設計には限界があり、一度に扱える色は最大で五色までです。

これらの進展は、特にドローンや衛星での用途において、ポータブルな画像システムに大きな利点をもたらす可能性があります。これにより、機器がより小型化され、軽量化されるでしょう。

Ruby Centralの理事であるフリーダム・ダムラオは、最近のRubyGemsとBundlerに関する論争について言及しました。彼は、最近の出来事によって不安や混乱を感じた人々に謝罪し、理事会は専門の広報チームではなく、小さなボランティアのグループであることを強調しました。

ダムラオは、Rubyへの情熱とコミュニティへの貢献への思いを語り、彼自身のキャリアに大きな影響を与えたRubyエコシステムに恩返しをするために、財務担当としてボランティアをしていると説明しました。彼は、RubyGemsに関する安全性の懸念が続いていることを指摘し、サプライチェーン攻撃から守るためにより良いガバナンスが必要であると述べました。

理事会が一部の個人から重要なインフラへのアクセスを一時的に取り消す決定を下したのは、安全性と安定性を確保するためでした。ダムラオは、これらの変更を伝えることの難しさを認めており、公の議論が状況を明確にするのに役立った可能性があることを認識しています。彼は、感情的な影響があったにもかかわらず、RubyGemsの資金を確保し、その整合性を維持するために理事会が下した決定を支持しています。

ダムラオは、今後のイベントでコミュニティとつながり、Rubyへの共通の愛を分かち合うことを望んでいます。

SWE-Bench Proは、AIエージェントが複雑なソフトウェア工学のタスクをテストするために設計されたベンチマークです。このベンチマークは、言語モデルがコードベースの特定の問題を修正するためのコードパッチを作成する必要がある長期的なタスクに焦点を当てています。このデータセットは、以前の研究であるSWE-Benchを基に構築されています。

データセットにはHuggingFaceでアクセスできます。パフォーマンスを追跡するための公開および商業用のリーダーボードも用意されています。評価を行うためにはDockerを使用し、Dockerのセットアップガイドに従ってインストールを行ってください。また、評価スケールを管理するためにModalをインストールする必要があります。特定のコマンドを実行して認証情報を生成し、Modalを設定します。

ベンチマークを使用する際は、好みの方法でパッチ予測を生成し、提供されたコマンドを使用してこれらの予測を評価します。この際、プレースホルダーを具体的なパスやファイル名に置き換えることを忘れないでください。

詳細なセットアップや使用方法については、Dockerのセットアップガイドや評価スクリプトのドキュメントを参照してください。

この記事では、コーディングエージェントの最近の課題と進展について述べています。特に、信頼性と速度に関する問題が取り上げられています。

最初の期待感は薄れつつあり、ユーザーはコーディングエージェントの信頼性の問題に直面しています。これは、遅いダイヤルアップインターネット接続を使っているときのフラストレーションに似ています。

Anthropicのような企業は、信頼性の課題に直面しています。多くのユーザーがコーディングエージェントが頻繁に故障し、望む出力を得るために何度も試行する必要があると報告しています。

OpenRouterはコーディングエージェントの使用状況に関するいくつかの洞察を提供していますが、そのデータは限られており、市場全体を代表するものではありません。このデータは、AIトークンの使用が急増していることを示しており、需要の高まりを反映しています。

現在のモデルは遅く、1秒あたり30〜60トークンの処理速度であるため、マルチタスクが難しくなっています。一方、Cerebras Codeのような高速モデルは、1秒あたり2000トークンの処理が可能ですが、コンテキスト管理などの特定の分野ではまだ遅れをとっています。

著者は、将来的にはより高速な処理が可能になり、エージェントが複数の出力を同時に生成し、最適なものを選択することで効率が向上することを期待しています。

AIリソースに対する需要は増加し続けており、インフラの改善が追いつかない状況が続いています。これにより、2000年代初頭の通信業界の崩壊に似た問題が発生する可能性があります。

需要が高まる中で、開発者は特にピーク時に不利な価格構造に直面するかもしれません。需要を平準化するための価格モデルの革新が求められるでしょう。

著者は、開発者に対して新しいツールに対してオープンであり続け、情報を常に更新することを勧めています。適応できる人々が、ソフトウェアエンジニアリングの進化する環境でより良い位置に立つことができるからです。

コーディングエージェントは開発者にとって重要なツールになりつつありますが、信頼性と速度に関する大きな課題に直面しています。将来的にはより効率的なワークフローが期待されますが、開発者はこれらの変化に適応する必要があります。

要約がありません。

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この記事では、Hacker News（HN）というオンラインコミュニティについて紹介しています。HNは、ユーザー数が増加しているにもかかわらず、高品質な議論を維持していることで知られています。まず、「エターナル・セプテンバー」という概念について説明しています。これは、経験の浅いユーザーが大量に流入することでオンラインコミュニティの質が低下する現象を指し、Usenetのようなプラットフォームでは年間を通じて問題となりました。それに対して、HNは2007年の設立以来、質の高いコンテンツと礼儀正しい議論を重視することで成功を収めています。

HNの主な特徴として、まずフォーマットがあります。HNは主にリンク集として機能し、ユーザーがリンクを共有し、それについて議論を交わすスタイルです。従来の掲示板のような投稿形式ではありません。また、HNは毎月1,000万人以上の訪問者を集めており、シンプルな見た目にもかかわらず使いやすいインターフェースを提供しています。さらに、HNは低品質な投稿や失礼なコメントに対して厳しいルールを設けており、アルゴリズムと専任の人間モデレーターによって管理されています。特に、コミュニティ内で非常に尊敬されているモデレーターの「dang」がいます。

しかし、HNには欠点もあります。例えば、ユーザーがリンクされた記事を読まずにコメントすることや、批判的な細かい指摘が多くなる傾向があります。また、議論が生産的でない方向に進むこともあります。ユーザー層は主に技術に精通したアメリカ人が多く、これがエコーチェンバー効果を生むことがあります。

HNを読む際のヒントとしては、まずフィルタリングされたRSSフィードを利用して、膨大なコンテンツを管理することが挙げられます。また、HNの検索機能を使って人気のトピックや製品に関する議論を探すことも有効です。コメントはすべて読むのではなく、選ばれた返信に焦点を当てて多様な視点を得ることが推奨されます。さらに、AIツールを活用して長いコメントスレッドを要約することで、効率的に情報を得ることができます。

全体として、HNはさまざまなトピックに関する議論の貴重なリソースですが、ユーザーは批判的な視点と効果的な読み方を持って利用することが重要です。

著者は、Dell Inspiron 5567ノートパソコンに関する苛立たしい体験を共有しています。このノートパソコンは、8年間にわたりスリープ状態に入る代わりに再起動してしまう問題を抱えていました。この問題は複数のオペレーティングシステムで発生し、著者はノートパソコンのファームウェアに問題があるのではないかと疑いました。

著者はファームウェアのソースコードを調査し、スリープの問題に関与しているACPI（高度な構成および電源インターフェース）に関連する欠陥のあるコマンドを特定しました。具体的には、ファームウェア内の「スリープ準備」メソッドが正しく機能していないことを説明しました。このメソッドは、ハードウェアにどのスリープ状態に入るべきかを適切に指示できず、その結果、ノートパソコンがスリープに入る代わりに再起動してしまいました。

著者は分析の中で、問題のあるメソッドが正しいスリープタイプを設定する前にスリープコマンドを早期に発動させてしまうことを指摘しました。この見落としが、ノートパソコンがスリープモードに入ろうとする際に予測不可能な動作を引き起こす原因となりました。

著者は、より良い技術的洞察やレビューを求める気持ちを表明し、技術におけるファームウェアの安定性を理解する重要性を強調しました。

要約がありません。

GPUプログラミングにおいて、データがメモリにどのように保存され、アクセスされるかは、パフォーマンスにとって非常に重要です。GPUのメモリは一次元であるため、多次元データを一次元形式に変換する必要があります。この変換を「レイアウト」と呼び、効率的なメモリ操作やスレッド管理に不可欠です。

CUTLASSは、CuTeレイアウトという新しいアプローチを導入しました。これにより、複雑なデータ構造や操作を「レイアウト代数」を通じて扱うことが可能になります。この代数には、合成や論理的分割といった操作が含まれており、テンソルコア命令に対して柔軟性を持たせています。

新しい論文では、これらのレイアウトの背後にある数学的理論について論じており、カテゴリー理論やオペラッドと関連付けています。論文では、レイアウトを符号化するためのグラフィカルな方法を提示し、行優先や列優先といった一般的な形式を含む「扱いやすいレイアウト」のような重要な概念を定義しています。

扱いやすいレイアウトは図で表現でき、これらのレイアウトとタプルモルフィズムとの対応関係があります。論文では、レイアウトに対する重要な操作、例えば統合や補完について定義し、これらの操作がタプルモルフィズムとどのように関連しているかを説明しています。

この研究は、ネストされたレイアウトにも拡張され、より複雑なデータ配置が可能になります。レイアウトの合成を計算するための合成アルゴリズムが提供され、相互洗練やプルバックといった概念を使用しています。

最後に、論文はレイアウト理論とオペラッドとの関連を探求し、これらの概念の背後にある数学的構造についての洞察を提供しています。これらの結果は、GPUプログラミングと理論数学の両方にとって重要です。

この記事では、著者がPostgreSQL（Postgres）をSQLiteのように使うアイデアについて考察しています。SQLiteはローカルファイルへのアクセスが簡単で速いため、シンプルさで知られています。著者はSQLiteの安定性を評価しつつも、Postgresの大きなコミュニティやエコシステム、pgvectorのような拡張機能に対して羨ましさを感じています。これらの機能はSQLiteが提供するものよりも高度です。

著者は、Postgresをサーバー上で単一インスタンスとして運用できることを提案しています。これはSQLiteの運用方法に似ており、ネットワークアクセスがなくても良好なパフォーマンスを発揮できるとしています。ただし、バックアップの必要性や、SQLiteと比べてデータベースサーバーの管理が複雑になることを認めています。

全体として、著者はこのアプローチをさらに探求したいと考えており、読者に対してこのテーマについての経験や意見を共有するよう呼びかけています。

申し訳ありませんが、外部リンクや文書にアクセスすることはできません。ただし、要約してほしいテキストを提供していただければ、喜んでお手伝いします。

このプロジェクトは、古いSGIのデモを現代のウェブブラウザで再現するものです。元のソースコードはEmscriptenとSDL2を使って適応され、これによりデモをオンラインで実行できるようになりました。各デモは別々のウェブページで提供されており、最新のコンパイラとの互換性を保つために、元のコードには最小限の変更が加えられています。

デモには、Buttonfly、Bounce、Ideas、Insect、Jello、Logo、Twilight（完全に動作）や、Flight、Newave、Arena（部分的に動作）などが含まれています。MacとWindowsでデモをビルドするための手順も提供されており、SDL2とEmscriptenのインストールが必要です。

今後の計画としては、OpenGLES/WebGLを使ったレンダリングの強化、さらなるデモの追加、仮想マウスやキーボード機能を用いたユーザーインタラクションの向上が挙げられています。このプロジェクトは、SGIやAlice 4、Emscripten、さまざまなアーカイブ団体の貢献者たちに感謝の意を表しています。

1年前、私はフィンランドでフリーランスになりましたが、直接契約のための良いテンプレートがないことに気付きました。仲介を通じた契約には無料のテンプレートがありましたが、最も良いテンプレートは年間約500ユーロで、私には高すぎました。そこで、私は最初のプロジェクトのために自分自身でシンプルな契約書を作成しました。

フィンランドのフリーランスコミュニティに関わる中で、同じ問題に直面している人が多いことを知りました。そこで、同僚たちと一緒に、誰でも使える無料の解決策を作ることに決めました。法律事務所と協力して伝統的な契約テンプレートを開発し、その後、ユーザーが簡単に記入できるウェブジェネレーターを作成しました。このツールは、契約書の編集時に繰り返し作業を最小限に抑え、ミスを減らすことを目的としています。

言語はフィンランドの法律に合わせて作られていますが、このテンプレートは他の国のフリーランサーにも役立つ例となるでしょう。今では、ブラウザ上で直接契約書を作成できるようになりました。

HUMLは、シンプルで読みやすい新しいマークアップ言語です。YAMLに似ていますが、その複雑さを減らし、インデントに関する一般的な問題を避けることを目指しています。

HUMLの目的は、文書やデータセット、設定を作成することで、人間が読みやすいことに重点を置いています。デザインはYAMLに似ていますが、構造や文法を簡素化し、より使いやすくしています。

HUMLは、YAMLや他のマークアップ言語に対する不満を解消するために作られました。これらの言語は混乱を招いたり、編集が難しかったりすることがあります。HUMLは、データを明確かつ一貫して表現する方法を提供することを目指しています。

HUMLの目標は、読みやすさと編集のしやすさを優先し、データ構造や階層を明確に示すことです。また、文法やデータ型の混乱を最小限に抑え、データを表現する方法を制限して明瞭さを高めることを目指しています。さらに、均一性を保つために厳格なフォーマットを使用します。

全体として、HUMLはユーザーにとって文書作成をより簡単で直感的にすることを意図しています。

要約がありません。