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旅行に関するニュースのさまざまなカテゴリーが紹介されています。航空会社の最新情報、観光、ホテル、イベント、旅行業界の技術に関するニュースが含まれています。また、旅行警報やお得な情報、トレンドについても触れています。さらに、インタビューや動画、組織に関するその他の情報も掲載されています。

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この記事では、Gitというバージョン管理システムを、特定のプロジェクトにおけるPostgreSQLの代替データベースとして利用するアイデアについて説明しています。

まず、Gitのデータベース機能についてです。Gitはバージョン管理が組み込まれており、複数のユーザーが同時にデータにアクセスすることができます。また、原子的なトランザクション（コミット）をサポートし、高速なデータ取得が可能です。さらに、Gitコマンドというクエリ言語や、分散リポジトリを通じたバックアップシステムも提供しています。

次に、データの整理方法について説明します。Gitはデータを4つのタイプで整理します。まず、ブロブは生データを表し、データベースの行に似ています。ツリーは関連するブロブをグループ化し、テーブルのような役割を果たします。コミットは変更を記録し、データの状態に関するメタデータを含みます。最後に、リファレンスは特定のデータを見つけるためのインデックスのように機能します。

次に、Gitを使ったシンプルなTodoアプリケーションの作成例が紹介されています。各タスクのタイトルとステータスはブロブとして保存され、ツリーで整理され、変更はコミットとして記録されます。

Gitを使用する利点としては、タイムスタンプや著者情報を含む監査証跡が自動的に生成されること、データの整合性を確保する原子的なトランザクション、複数のノード間での同期を可能にする分散アーキテクチャ、コンテンツアドレッシングによる自動的な重複排除と整合性チェックが挙げられます。

一方で、Gitには限界もあります。一般的なデータベースとしては不向きで、同時アクセスが制限されていること、高度なクエリ機能がないこと、大規模データセットに対するパフォーマンスが悪いこと、非コンテンツ検索のためのインデックスが組み込まれていないことが問題です。

生産環境では、PostgreSQLやMySQLのような専用データベースを使用することが推奨されます。これらはパフォーマンスやスケーリング、データ管理の機能が優れています。

最後に、Upsunの管理されたデータベースサービスが開発者にとって信頼できる選択肢であることが紹介されています。

著者は、さまざまなツールを使ってペルシャ語（ファルシ）を学んでいます。主に、記憶のための間隔反復アプリであるAnkiを利用しています。彼らは、文法やフレーズに重点を置いた個人的なフラッシュカードのデッキを作成しており、その多くは教師のマジッドが運営するYouTubeチャンネルからのものです。

読解力を向上させるために、マジッドの動画のスクリーンショットから基本的なカードを作成しています。また、ローマ字のフレーズと翻訳を含む両面カードも作っています。Ankiを使っているときに疑問が生じた場合、特別なプロジェクトにスクリーンショットを貼り付けてChatGPTを使い、即座に助けを得ています。

リスニングの練習には、Dual SubtitlesというChrome拡張機能を使ってYouTubeを活用しています。この機能を使うと、ファルシ語と英語の両方の字幕が表示されます。動画を75%の速度で再生し、まず英語の字幕を読み、その後ファルシ語の音声に集中して音と意味を結びつけます。このプロセスを何度も繰り返すことで、言語への理解を深めています。

この投稿は、AIを活用して製品、ユーザーエクスペリエンス（UX）、エンジニアリングチームを強化する方法についてのシリーズの最初の部分で、特にコーディングに焦点を当てています。HubSpotでは、AIがソフトウェア開発の方法を変え、慎重なテストからAIコーディングツールの広範な使用へと移行しました。この変化は、わずか2年の間に実現しました。

最初の実験として、HubSpotは2023年の夏にGitHub Copilotの使用を開始しました。これは、リーダーシップのポジティブな経験に触発されたものです。さまざまなチームが参加した成功したパイロットプログラムは、協力と学びを促進しました。

支援とトレーニングも重要でした。経営陣の支援と包括的なトレーニングがパイロット段階で役立ちました。生産性を測定し、フィードバックを集めることで、チームは効率のわずかですが重要な改善を実感しました。

2024年10月には、HubSpotはAIツールの導入を促進し、その効果を高め、AIの使用に関するコミュニティを育成するために、開発者体験AIチームを結成しました。

データに基づく意思決定も行われました。チームはコーディングの効率や生産に関するデータを収集し、AIの使用による悪影響は見られないことを確認しました。これにより、最初の制限を緩和し、導入率を高めることができました。

導入が進む中で、懐疑的な意見にも対処しました。仲間の成功事例を示し、より良いツールを提供し、ユーザーに合わせた体験を確保することで、信頼を築いていきました。

導入率が90％に達すると、AIの習熟度はエンジニアの職務期待として定着し、HubSpotの文化にさらに深く根付くこととなりました。

今後のトピックとして、エンジニアリングプロセスを強化するAIエージェントやツールの開発についても触れられています。

専門家が集まる場において、リーダーの役割は最も知識が豊富であることではなく、効果的なコミュニケーターであり翻訳者であることです。以下のポイントが重要です。

まず、リーダーはすべての技術的な答えを持っている必要はありませんが、情報をどこで見つけ、異なるチームにどのように伝えるかを知っているべきです。次に、議論の成功は事実だけではなく、チームメンバー間の理解と協力を促進するための社会的スキルに依存しています。

また、専門家が技術的な問題に深く入り込むとき、リーダーは核心的な問題の解決に焦点を当て続けることが重要です。詳細に迷い込むことなく、目標を常に意識する必要があります。さらに、「わからない」と認めることは、オープンさと協力を促進します。これにより、専門家が力を発揮できる一方で、チームは解決策を見つけることに集中できます。

リーダーは、技術用語を開発者や製品チーム、経営者など異なる聴衆が理解できる言葉に翻訳することが求められます。また、決定を押し付けるのではなく、その背後にある理由を説明することで、協力的な環境を育むことが大切です。

最後に、チームメンバーの特定の専門知識を認識し、それを活用して意思決定を導くことが重要です。技術的な環境における効果的なリーダーシップは、コミュニケーションを促進し、目標に焦点を当て、チームの専門知識を活かすことにあります。

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パデュー大学のヤング・キム教授率いる研究チームが、通常のスマートフォンカメラを改良し、詳細なスペクトル情報を捉えるアルゴリズムを開発しました。コンピュータビジョン、色彩科学、光学スペクトロスコピーの技術を組み合わせることで、これらのカメラが高度なハイパースペクトルイメージングを行えるようになりました。この革新により、一般的なスマートフォンで撮影した画像のより詳細な分析が可能になります。

ラムダ計算（λ計算）は、関数とその適用を表現するための数学的な枠組みです。この計算は、関数とその引数との関係を強調するシンプルな表記法を使用します。主な概念は、関数を入力に適用することと、抽象化を通じて関数を作成することです。

ラムダ計算の表記法は非常に簡素で、関数を表現するための強力なツールとなっています。関数（抽象）とその入力（引数）は同等に扱われます。ラムダ計算では、関数は従来の集合論のように順序対の集合としてではなく、計算のルールとして捉えられます。これにより、同じ動作をする二つの関数があっても、同一とは見なされないという重要な哲学的な違いが生まれます。

具体的な例として、多項式を使って関数に値を代入する方法を示します。例えば、多項式 x² - 2x + 5 は λx[x² - 2x + 5] と表現でき、2という値を代入すると、式が特定の結果に簡約される様子がわかります。

ラムダ計算は、複数の入力を持つ関数を、単一の入力を持つ関数の列として表現することができます。例えば、直角三角形の斜辺を求める関数は、一つの辺の長さを受け取り、もう一つの辺の長さを待つ関数を返すように定義できます。

従来の集合によって定義された関数とは異なり、ラムダ計算では異なるルールによって定義されているが同じ結果を返す関数を区別することができます。これにより、「非拡張性」という見方が生まれ、同じ入力に対して同じ出力を持っていても、二つの関数が異なる可能性があることを意味します。

文法の詳細としては、変数、適用項、抽象項から成り、特定の形成ルールに従います。これらの項は、ラムダ計算における計算の中心である置換と簡約のルールを使って操作できます。

ラムダ計算は、コンピュータ科学、論理学、言語学などのさまざまな分野で利用されており、関数や関係を表現する柔軟性が評価されています。全体として、ラムダ計算は関数を理解するためのユニークで強力な枠組みを提供し、関数の拡張的な特性よりもその操作的なルールを強調しています。

Wasmer EdgeでPythonのサポートが開始され、開発者はWebAssembly上でさまざまなPythonフレームワークやライブラリを実行できるようになりました。これは、AIの作業負荷におけるPythonの需要が高まっていることを受けたものです。

このリリースの主な特徴には、numpyやpandasなどのネイティブPythonライブラリの完全サポートがあります。また、パフォーマンスが向上し、ベンチマークでは以前のリリースよりも大幅に速く、ネイティブPythonの速度にほぼ匹敵することが示されています。さらに、FastAPI、Django、Streamlitなどの人気フレームワークを実行することも可能です。サーバーサイドアプリケーションにとって重要な動的リンクとマルチスレッドのサポートも含まれています。

Wasmer Edgeは、Cloudflare WorkersやAWS Lambdaなどの他のプラットフォームを上回り、適応やラッパーなしで真のPython実行を提供することで、より速いコールドスタートと優れた互換性を実現しています。

現在、プラットフォームはベータ版のため、ユーザーは一部の問題に直面する可能性がありますが、迅速に始められる多くのテンプレートが用意されています。全体として、Wasmer EdgeはエッジでPythonアプリケーションを効率的に実行するための強力な選択肢として位置づけられています。

権利擁護団体のビッグブラザーウォッチを含むグループが、キア・スターマー首相に対して義務的なデジタルIDシステムの計画を中止するよう求めています。彼らは、このシステムが不法移民を抑制することを目的としているものの、人々と政府との関係を大きく変えることになると主張しています。日常生活において常に身分確認が必要になるため、個人の自由が損なわれる可能性があると警告しています。また、このシステムが将来的には公共や民間のサービスへのアクセスにも拡大される恐れがあると指摘しています。これらの懸念については、労働党と保守党の会議中に行われるイベントで議論される予定です。

大規模言語モデル（LLM）を使い始めたとき、私たちは大きな問題に気づきました。それは、会話中はうまく考えることができるのに、重要な情報をすぐに忘れてしまうということです。例えば、AIエージェントにコーヒーが嫌いだと伝えても、後でエスプレッソを提案してしまうことがあります。これは、記憶がないためです。

この問題に対して、人々はいくつかの解決策を試みてきました。まず、プロンプトの詰め込みやファインチューニングがあります。これは過去の会話の詳細を追加する方法ですが、短い会話には効果的でも、コストがかかることがあります。次に、ベクターデータベースがありますが、情報が散乱しやすく、構造を失うことがあります。また、グラフデータベースは推論に役立ちますが、スケールが難しいという課題があります。さらに、ハイブリッドシステムは異なる方法を組み合わせますが、複雑になることがあります。

興味深いことに、長年信頼されてきた従来のリレーショナルデータベースが、AIに持続的な記憶を与える実用的な解決策として浮上しています。SQLテーブルを使うことで、短期記憶と長期記憶を区別し、エンティティや好みなどの構造化された情報を保存し、重要な事実を永続的に保持し、簡単に情報を取り出すために結合やインデックスを利用できます。

私たちギブソンでは、AIエージェントにより人間らしい記憶を与えることを目指したオープンソースプロジェクト「Memori」を開発しています。多くの先進的な選択肢を探求した後、過去の信頼できる技術が最良の答えになるかもしれないというのは驚きです。私たちのアプローチについてのフィードバックをお待ちしています。

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著者は、Bumbleのようなアプリがテキスト選択を無効にすることに対して不満を表明しています。この制限により、プロフィールを理解したり翻訳したりすることが難しくなります。彼は、ドイツの女の子のプロフィールについてもっと知りたいと思ったものの、テキストをコピーして翻訳できなかった経験を共有しています。この制約が原因で、彼は諦めてスワイプを左にしました。

ボロゴフは、テキストを選択できなくすることで、アプリがそれを画像のように扱っていると主張しています。これにより、情報へのアクセスや理解が妨げられます。音声や動画とは異なり、テキストは簡単に扱え、情報共有において基本的な要素です。彼は、テキスト選択を無効にすることはユーザーに対する不利益であり、コンテンツに完全に関与することを妨げると考えています。

彼は、開発者に対してインターフェース内のテキスト制限をやめるよう呼びかけています。アクセシビリティと理解が優先されるべきだと強調しています。

著者のアルチョム・ボロゴフは、UNIX/POSIXシステムで一般的に利用されるテキストエディタ「ed(1)」への熱意を語っています。彼は主にGNU edを使用していますが、さまざまな実装やスクリプトも目的に応じて活用しています。彼のツールボックスの主なポイントは以下の通りです。

GNU edは信頼性が高く柔軟なテキストエディタで、彼は常にインストールしています。一方、redはedの制限付きバージョンですが、彼にはほとんど必要ないと感じています。OpenBSD edは、POSIX標準により忠実であるため、システム間の互換性が向上します。

wed（ed wImproved）はスクリプトをサポートしており、使いやすさが向上しています。彼はedを初めて使う人にこのバージョンを勧めています。aed（A Better ed）は、ユーザー体験を向上させるために彼が作成したもので、構文ハイライトやインライン編集などの機能を提供します。

xedは、スクリプト作業を簡素化するためのスクリプトで、従来のedスクリプトに比べてより簡潔な構文を提供します。彼はsedやexについて批判し、edの方が有用であると主張しています。また、ボロゴフは他のプログラミング言語でed(1)のバージョンを作成しましたが、オリジナルの品質には及ばないと考えています。

ボロゴフは、読者にed(1)のさまざまな形態を探求し、特に彼の使いやすいバージョンであるaedを楽しんでほしいと呼びかけています。

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ハンチントン病の治療が初めて成功し、医療科学において重要な進展がありました。この病気は遺伝性の障害で、脳の機能に影響を及ぼし、通常は20年以内に致命的になりますが、治験を受けた患者では病気の進行が75%遅くなることが確認されました。これにより、通常1年で進行するはずの症状が、治療後は最大4年かかる可能性があります。

この治療法は、脳の手術を12から18時間行い、害を及ぼすタンパク質を生成する異常な遺伝子をターゲットにした遺伝子治療の一種です。改良されたウイルスを使用することで、この有害なタンパク質のレベルを減少させ、脳細胞がより長く生存できるようにします。

治験に参加した患者たちは顕著な改善を示しました。車椅子が必要になると予想されていた患者が歩けるようになり、ある患者は仕事に復帰することもできました。この結果は、ハンチントン病に影響を受けた家族にとって大きな希望とされており、早期の治療によって症状が現れないようにする可能性も期待されています。

ただし、この治療は非常に高額になると予想されており、手術の複雑さからすべての人が受けられるわけではありません。研究者たちは、遺伝子を持っているがまだ症状が現れていない人々に対する予防策についても検討しています。

この進展は、ハンチントン病に影響を受けた人々に明るい未来を提供するものであり、研究者たちは生活を大きく変える可能性に対して楽観的な見方を示しています。

GrapheneOSは、プライバシーとセキュリティに重点を置いたAndroidベースのモバイルオペレーティングシステムです。このOSは、メモリの破損に対する脆弱性を防ぐために設計された「ハードン・マロック」というメモリアロケータを搭載しています。

ハードン・マロックの主な特徴には、まずセキュリティ設計があります。これは、一般的なメモリ破損の問題を軽減するために、高度なセキュリティ機能を実装しています。また、アプリケーションのアドレス空間を39ビットから48ビットに拡張し、アドレス空間配置のランダム化（ASLR）を強化してセキュリティを向上させています。

さらに、アプリの起動方法も異なります。標準のAndroidでは共通のプロセスからアプリをフォークしますが、GrapheneOSでは各アプリのメモリ空間をランダム化する独自の方法を使用しています。これにより、セキュリティが向上します。

ARMアーキテクチャの「メモリタグ付け拡張（MTE）」機能も搭載されています。この機能は、メモリの割り当てにタグを付けることで、範囲外アクセスなどの不正使用を検出し防止するのに役立ちます。ただし、この機能は対応デバイスのみで利用可能です。

ハードン・マロックは、メタデータとユーザーデータを分離して管理します。小さなメモリ割り当てと大きなメモリ割り当てを異なる方法で扱い、効率的かつ安全に処理できるように構造化されています。

また、解放されたメモリ割り当てはすぐには再利用されず、二段階の検疫プロセスを経ます。このシステムにより、メモリの再利用時期を攻撃者が予測しにくくなり、使用後の解放（use-after-free）脆弱性のリスクが減少します。

メモリを解放する際には、ハードン・マロックが安全性と整合性を確保するために徹底的なチェックを行います。これには、アライメントやカナリア値の確認が含まれます。

ハードン・マロックは、標準のアロケータと比較してGrapheneOSにおけるメモリセキュリティを大幅に向上させています。オペレーティングシステムとの統合により、攻撃者がメモリの脆弱性を悪用することが難しくなっています。

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2025年、サンフランシスコに現れた謎めいたビルボードが「ベルクハインチャレンジ」と呼ばれる中毒性のあるコーディングチャレンジを引き起こしました。このチャレンジはListen Labsによって作られ、ビルボードには解読可能な数字が表示されていました。これを解読すると、すぐに多くのエンジニアを引きつけるパズルが現れました。参加者は、ナイトクラブの選考プロセスを最適化する必要があり、特定の条件を満たしながら1,000人の入場者をランダムに受け入れるという課題に挑みました。

このチャレンジには30,000人が参加し、問題解決を楽しむ活気あるコミュニティが生まれました。参加者は、単純なアルゴリズムから複雑な数学モデルまで、さまざまな戦略を駆使して拒否率を下げることに取り組みました。競技は、技術的な課題における協力、実験、コミュニティの重要性を浮き彫りにし、勝つことよりも学びの過程や共有体験が大切であることを強調しました。

インフラの問題や制限に直面しながらも、参加者たちは適応し、洞察を共有して協力的な環境を育みました。著者はアルゴリズムの初心者からスタートし、迅速な反復と学びを通じてランキング16位にまで上昇しました。この経験は、最適化における重要な教訓を強調しました。シンプルさが複雑さを上回ること、慎重なパラメータ調整が重要であること、そして迅速な反復が完璧さよりも価値があることです。

最終的に、ベルクハインチャレンジはプログラミングへの創造性と情熱を祝う場となり、参加者に問題を共に解決する楽しさを思い出させました。著者は他の人々にも自分のコードを探求し、チャレンジを続けるよう促し、ランキングにこだわるのではなく、豊かな経験を振り返ることを勧めています。

提供されたリンクは、WalzrによるSF Parkingに関するページに繋がっています。このページには、サンフランシスコにおける駐車ソリューションに関するサービス、特徴、利点などの情報が含まれていると思われます。具体的な詳細については、直接リンクを確認してください。

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Vulkanは、グラフィックスAPIの一つで、さまざまな状況においてDirectX 11（DX11）よりもパフォーマンスを向上させることができます。しかし、現時点では安定性に欠ける場合があります。

著者は、アプリケーションにターミナルエミュレーターを組み込むためのライブラリ「libghostty」のプロジェクトについての最新情報を共有しています。最初のコンポーネントである「libghostty-vt」は、ターミナルシーケンスを解析し、外部の依存関係であるlibcに頼ることなくターミナルの状態を維持できる軽量ライブラリです。

libghosttyが必要とされる理由は、多くのプログラムが独自のターミナルエミュレーションを実装しているため、しばしば不完全でバグのある解決策が生まれるからです。標準化されたライブラリを提供することで、開発者は時間を節約し、より良いパフォーマンスと一貫性を確保できます。

libghostty-vtはポータブルに設計されており、最初はmacOSとLinuxをサポートします。長期的な計画には、入力処理やGPUレンダリングなど、より複雑な機能を扱うための追加ライブラリが含まれています。

現在、libghostty-vtのZig APIはテスト用に利用可能ですが、C APIはまだ開発中です。著者は、APIを洗練させるために開発者からのフィードバックを求めており、6ヶ月以内にタグ付きのバージョンをリリースすることを目指しています。興味のある開発者には、Ghosttyコミュニティに参加して協力するよう呼びかけています。全体として、著者はlibghosttyがターミナルエミュレーターの分野に与える影響に対して非常に期待を寄せています。

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MosaicというKotlinのフレームワークについて説明します。このフレームワークは、バックエンドAPIを簡素化するために設計されています。Mosaicでは、「タイル」と呼ばれる小さなリクエスト特化型の部品を使用して、より良い整理が可能です。これらのタイルはリクエストごとに一度だけ実行され、独立して並行に動作することができるため、余分なコードなしでプロセスが効率的になります。このフレームワークはまだ開発の初期段階（バージョン0.2.0）ですが、キャッシュ、同時実行、テストにおいてすでに効果を発揮しています。著者はこのアプローチに対するフィードバックを求めています。MosaicはGitHubやMaven Centralで見つけることができます。

TTD-DRは、Google Cloudの研究者であるルジュン・ハンとチェン・ユー・リーによって導入された新しいフレームワークで、研究報告書の作成プロセスを改善することを目的としています。このフレームワークは、さまざまな情報源から取得した高品質な情報を統合しながら、深層研究エージェントが自ら草案を作成し、修正を行います。この方法により、TTD-DRは長文の報告書を作成し、複雑な推論タスクを処理する能力に優れています。

TTD-DRの主な特徴は、まず「反復的な研究プロセス」です。これは、人間の研究の進め方を模倣し、計画、情報検索、フィードバックに基づく修正を繰り返すことで草案を継続的に洗練させます。

次に、「二つの革新的なアルゴリズム」があります。一つは「自己進化」で、各研究段階の質を評価し、出力を反復的に改善します。もう一つは「情報取得によるデノイジング」で、初期の草案を新しい情報を統合することで明確にし、内容を強化します。

TTD-DRは「三つの操作段階」を持っています。最初の段階は「研究計画の生成」で、ユーザーの質問に基づいて構造化されたアウトラインを作成します。次に「反復的検索」があり、質問を生成し、草案を洗練させるための答えを取得します。最後に「最終報告書の生成」があり、収集した情報を一つのまとまった報告書にまとめます。

TTD-DRは、既存のシステムと比較してベンチマークタスクで優れた性能を示し、OpenAIのDeep Researchに対して長文報告書生成で74.5%の勝率を達成しました。また、TTD-DRは競合他社よりも効率的で、同じ処理時間でより良い品質の結果を得ることができます。

TTD-DRは、深層研究の能力において重要な進展を示しており、報告書作成における構造化された反復的アプローチを採用することで、従来のシステムの限界を効果的に克服しています。製品版はGoogle Cloudのプラットフォームで利用可能です。

著者は、カスタマイズされたシステムを維持する際の課題について述べています。これらのシステムは時に手動での調整が必要で、その結果としてミスが発生することがあります。よくある問題の一つは、サービスによって管理されているファイルがルートユーザーによって誤って変更されることで、サービスが再起動できなくなることです。ファイルの所有権を変更したり、より厳しいポリシーを設定するなどの簡単な解決策もありますが、著者はファイルシステムイベントウォッチャーを作成することを提案しています。

最初の試みとして、著者はfanotifyを使用しました。fanotifyは、ファイルシステムイベントを監視するためのLinuxカーネルAPIです。しかし、いくつかの制限があります。例えば、ディレクトリを再帰的に監視することができず、イベントを引き起こしたプロセスのIDしか提供されないため、ユーザーの資格情報を取得するためには追加の検索が必要です。

次に、著者はeBPFを使用する試みを行いました。eBPFは、プログラムをカーネル空間で実行できるため、より柔軟性があります。著者は、カーネル関数にフックしてファイルシステムイベントを監視する方法を探りますが、いくつかの課題があります。例えば、カーネル関数の引数がバージョンによって不安定であることや、カーネル空間でパスフィルタリングのロジックを書くことが複雑で制約があることです。

著者は、eBPFを使用してファイルシステムを横断する解決策を成功裏に実装しましたが、カーネルのルールを遵守しました。また、Linuxセキュリティモジュール（LSM）のフックを利用することで、より安定した効果的なイベント監視が可能になることに言及していますが、現在のカーネルではこれらは利用できませんでした。

著者は、Linuxカーネルの内部やeBPFについての学びの経験を振り返り、これらのトピックに関する情報が散在していることや、その複雑さを強調しています。

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ディズニーは、10月21日からDisney+とHuluのサブスクリプション料金を引き上げることを発表しました。

主な変更点は以下の通りです。広告付きのDisney+は月額2ドル上昇し、11.99ドルになります。広告なしのDisney+プレミアムプランは3ドル上がり、月額18.99ドル、年額プランは30ドル増えて189.99ドルになります。広告付きのHuluは9.99ドルから11.99ドルに上がりますが、広告なしのHuluは18.99ドルのままです。ESPN Selectは月額11.99ドルから12.99ドルに値上がりします。広告付きのDisney+とHuluのバンドルは2ドル上昇し、12.99ドルになります。また、Disney+、Hulu、ESPN Selectを含むバンドルは3ドル上がり、19.99ドルになります。

これらの値上げは、ジミー・キンメルに関するプログラムの決定を受けて、最近のサブスクリプションキャンセルの波の後に行われます。Disney+は2019年に月額6.99ドルでスタートし、それ以来何度も値上げを行っています。

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AIコーディングツールを複雑なソフトウェア開発環境に統合する際の課題と戦略について述べています。まず、現在のAIコーディングツールは、大規模で確立されたコードベースに対してうまく機能せず、開発者にとって再作業や生産性の低下を招くことが多いという制約があります。

著者は「頻繁な意図的圧縮」の重要性を強調しています。これは、開発プロセス全体を通じてAIに提供するコンテキストを慎重に管理することを指します。このアプローチにより、AIのコーディングタスクにおける効果が向上します。

AIを活用した効果的なコーディングには、研究、計画、実装という構造化されたワークフローが必要です。著者は、この方法を用いることで、バグ修正や機能追加を従来の方法よりも迅速に行えた経験を共有しています。

ワークフローの重要なポイントで高い効果を持つ人間のレビューを取り入れることは、コードの品質とチームの整合性を維持するために不可欠です。

著者は、AIコーディングツールがより一般的になると考えていますが、成功するためにはチームのダイナミクスやワークフローの変更が必要です。

著者は、CodeLayerのようなツールを開発しており、新しいワークフローを促進するためにオープンソースのメンテナーとのコラボレーションを奨励しています。

全体として、AIをコーディングに活用するための戦略的アプローチが求められており、現在の制約を克服するためにコンテキスト管理とコラボレーションに焦点を当てています。

この記事では、2025年に人工知能（AI）が主要なプログラミング言語の人気にどのような影響を与えるかについて考察しています。IEEE Spectrumの編集者であるスティーブン・キャスは、プログラミング言語の未来の状況を探り、Python、JavaScript、SQLなどの重要な言語に焦点を当てています。AIの進展がこれらの言語や開発者に求められるスキルの需要をどのように変えるかが主なテーマです。全体として、この記事はAI時代におけるプログラミング言語の役割の変化についての疑問を提起しています。

Podman Desktopが300万回のダウンロードを達成しました。チームは、コミュニティからのサポートに感謝しており、フィードバックや提案、貢献がツールの改善に役立っています。

この成果を祝うために、サプライズを用意しました。詳細は3m.podman-desktop.ioで確認できます。チームはユーザーの意見を大切にし、それを基に今後の開発を進めています。

最近、Podman DesktopはCloud Native Computing Foundation（CNCF）のサンドボックスプロジェクトとして正式に認められました。これは、コンテナやKubernetesを使う開発者のために、コミュニティ主導のツールを構築するという彼らのコミットメントを示しています。

過去1年間で、Podman Desktopは多くの改善を行いました。具体的には、Kubernetesのワークフローの強化、Dockerとの互換性の向上、バルクアクションや通知によるユーザー体験の改善、Podman AI Labのセットアップの簡素化、コミュニティによる拡張機能の増加などがあります。

企業でのPodman Desktopの導入が進んでおり、アマデウスのような企業がエンジニアにコンテナニーズのために使用させるようになっています。

Podman Desktopを初めて使う方は、Windows、macOS、Linux向けにpodman-desktop.io/downloadsからダウンロードできます。チームは、ユーザーからのフィードバックを歓迎しており、さらに良いツールにするために努力しています。300万回のダウンロードを達成するために協力してくれた皆さんに感謝します。

QuestDBは、低遅延と高スループットで知られるオープンソースの時系列データベースで、さまざまなデータ形式とSQLをサポートしています。

著者は、ある求職者が面接でRustを使って複数のスレッド間で最大値を追跡する問題を解決した事例について語っています。この求職者は、Rustの組み込み関数であるfetch_maxを使用し、並行プログラミングを簡素化しました。JavaやC++では手動でループを作成する必要がありますが、Rustでは原子操作が一級の機能として提供されています。

著者は、fetch_maxがどのように機能するのかを詳しく調べました。その結果、複数の層からなるプロセスが明らかになりました。

まず、求職者のコードはfetch_maxを使ってスコアを安全に更新します。次に、このメソッドはRustのマクロによって生成され、手動でのコーディングなしに異なる整数型を扱えるようになっています。Rustコンパイラはコードを中間表現に変換し、原子の読み取り・変更・書き込み操作を示します。LLVMはCPUにネイティブなmax命令がないことを検出し、その操作を比較と入れ替え（CAS）ループに変換します。最後に、コードはアセンブリにコンパイルされ、原子最大操作を実現するCASループの構造が明らかになります。

著者は、現代のコンパイラが提供する効率性と安全性を強調し、複雑なタスクを抽象化しつつ、開発者が高レベルのロジックに集中できるようにしていると述べています。また、C++26では同様の機能が追加される計画があることにも触れています。

さらに、著者はApple Silicon上でのプロセスを簡単に比較しています。このプラットフォームにはネイティブな原子最大命令があり、CASループなしで操作が効率化されています。

この記事は、Rustと現代のコンパイラが並行プログラミングを簡素化し、効率的な機械コードを提供する力を示しています。

この文書では、同じMD5ハッシュ（b719a17ae091ed45fb874c15b2d9663f）を持つ二つのPHPファイル、webshell.phpとnormal.phpについて説明しています。ハッシュが同じであるため、見た目には同一に見えますが、内容は大きく異なります。

webshell.phpには、URLパラメータからコマンドを実行する悪意のあるコードが含まれています。一方、normal.phpは、主に繰り返しの文字からなる無害に見えるデータです。

両ファイルの16進数ダンプを確認すると、同じハッシュであっても内容が異なることがわかります。

このハッシュの類似性は、一部のウェブシェル検出システムを回避できる可能性があり、セキュリティリスクを引き起こします。

この問題は、悪意のあるコードが正当なファイルを模倣することで検出を逃れる可能性があることを示しています。詳細については、中国語のリンクが提供されています。

この記事では、生命と計算が密接に関連しているという考えについて述べています。この概念は、初期のコンピュータ科学者であるアラン・チューリングとジョン・フォン・ノイマンによって探求されました。1994年には、コンピュータが自己複製を成功させ、フォン・ノイマンの機械がコード化された指示に従うというアイデアを実証しました。これは、DNAが生命のプログラムとして機能する様子に似ています。

生物学的計算とデジタル計算には重要な違いがあります。生物学的システムは複雑でランダムな要素を含んでいますが、この記事では両者が基本的な原則を共有していることが強調されています。生物学的プロセスは、リボソームのような多くの小さな部品が並行して働くのに対し、従来のコンピュータは中央集権的で逐次的な処理を行います。

チューリングとフォン・ノイマンは、計算が中央プロセッサを必要とせず、さまざまな方法で行われることを認識しました。この考えは「プラットフォーム独立性」という概念につながります。異なるコンピュータが互いの機能を模倣できるものの、速度は異なるというものです。

最近の進展として、ニューラルセルオートマトン（NCA）があり、これは現代のニューラルネットワークとチューリングやフォン・ノイマンの概念を組み合わせています。これにより、複雑な生物学的行動を模倣するシミュレーションが可能になりました。これらの発展は、計算が生物システムの機能の基盤となり得ることを示しており、生命と計算の深い関係を明らかにしています。

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Val Townは、TypeScriptアプリケーションのデプロイを迅速に行えるオンラインエディタを開発しました。これにより、デプロイ時間が100ミリ秒に短縮されました。以前のエディタはバグやTypeScriptのフィードバックが遅いという問題がありましたが、今回の統合により、全てが新たに書き直されました。

新しいアーキテクチャでは、クライアント側のWeb Workerを使用する代わりに、エディタがDeno Language Serverをクラウドコンテナでリモートに実行します。この変更により、TypeScriptとDenoの互換性に関する以前の回避策が不要になりました。Deno Language Serverは、大規模なNPM依存関係をサーバー側で効率的に処理し、ブラウザの負担を軽減し、パフォーマンスを向上させます。また、新しい設定では、ユーザーセッションが必要な限りアクティブなまま維持され、リソースを効果的かつ安全に管理できます。

技術的なポイントとしては、WebSocketを使用してエディタとランゲージサーバーを接続し、リアルタイムの更新や言語特有の機能を提供しています。さまざまな機能をサポートするためにカスタムクライアントが作成され、ホバー情報やコード提案などが強化され、ユーザー体験が向上しました。システム全体はオープンソースで提供されており、他の人が自分のクラウドコンテナWebSocketランゲージサーバーを作成することも可能です。

Val Townのエディタは、より速く、信頼性が高く、豊かな開発体験を提供します。今後の機能追加や改善も計画されています。ユーザーはVal Townにサインアップすることで、これを試すことができます。

APSのビジネスモデルと価格に関する新しい更新が間もなく発表されます。それに伴い、何らかの対応が必要です。詳細については、後日お知らせします。

著者は、BrakeBrightというバイクのブレーキライトシステムの改善に関する自身の取り組みについて語っています。製品を発売した後、好意的なフィードバックを受け、ユーザーの意見や自身のテストを通じてさらなる改良を続けました。グラスゴーからバーミンガムまでの長距離ライド中に、高速走行時にブレーキライトが時折点滅することに気づき、これは誤作動を示していることがわかりました。

この問題に対処するため、データサンプリングの方法を試しました。最初は平均値を使ってデータを平滑化しましたが、外れ値の影響を受けてしまいました。中央値を用いる方法に切り替えたことで、精度が向上しました。また、センサーの読み取りタイミングを調整し、エンジンの振動と同期しないようにすることで、誤った読み取りを防ぎました。

テストを迅速に行うために、著者は工夫を凝らして再利用したバイブレーターを使い、作業スペースでエンジンの振動を模擬しました。デバウンス遅延を実装することで、ブレーキ信号を確認してからライトを点灯させることができ、誤作動をさらに減らしました。

全体として、BrakeBrightシステムはより効率的で賢くなりましたが、著者は実際の経験に基づいて学び続け、改善を続けています。ライダーにはフィードバックを提供し、製品の継続的な開発を支援するよう呼びかけています。

この記事では、インドの製薬業界における人工知能（AI）の変革について述べています。AIは、業界を一般的な医薬品の生産から革新的なソリューションの創出へと移行させています。この変化は、薬の開発を促進し、患者ケアを向上させ、製造の効率を高めています。AIの活用は、インドの製薬セクターにおける成長と競争力を高める重要な要素と見なされています。

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「プログラミング言語入門」という本は、初心者向けに設計されており、KAISTのプログラミング言語のコースで使用されています。著者はホン・ジェミン氏とリュウ・スギョン氏で、基本的なプログラミングの概念、例えば構文、意味論、型システム、実装について解説しています。著者は、これらの概念を学びたい、または教えたいと考えている人々にこの本を利用することを勧めています。教員には、学生に著者や本のウェブページを紹介するよう求めています。フィードバックは[email protected]まで送ることができます。

この本は何度も更新されており、最新の版は2023年8月10日にリリースされました。この版ではページの余白を減らし、誤字を修正しました。以前の版では演習問題や解答、新しい章が追加され、学生やティーチングアシスタントの貢献も認められています。

Cloudflareは最近、記録的なDDoS攻撃を成功裏に阻止したと報告しました。この攻撃は、ピーク時に22.2テラビット毎秒（Tbps）および10.6億パケット毎秒（Bpps）に達し、40秒間続きました。攻撃の対象は、ヨーロッパのネットワークインフラ企業の特定のIPアドレスであり、ハッキングされたIoTデバイスを利用することで知られるAisuruボットネットに関連していると考えられています。

このDDoS攻撃は、以前の記録を大幅に上回るもので、世界中から404,000以上のユニークなソースが関与していました。Cloudflareによると、攻撃はUDPフラッドで、1秒間に平均31,000の宛先ポートに影響を与えました。この出来事は、DDoS攻撃の規模と頻度が増加していることを示しています。実際、Cloudflareは2025年の上半期に、2024年全体で阻止した攻撃よりも多くの攻撃を防いでいます。

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この記事では、子供向けのノンフィクション書籍の魅力について、特にB.G.ヘネッシーの「ロードビルダーズ」とシムズ・タバックのイラストに焦点を当てています。著者は、子供たちの世界への好奇心を引き出す魅力的なイラストの重要性を強調しています。タバックの手描きのアートワークは、完璧なリアリズムを目指しているわけではありませんが、建設機械の詳細な特徴を描写しており、若い読者にとって親しみやすく感じられます。このレビューでは、他の子供向け書籍が時に過度に幻想的だったり、見下したように感じられるアプローチと対比されています。全体として、この記事は、子供たちが本物の乗り物に興味を持つことを尊重し、それをわかりやすく魅力的に提示することの重要性を訴えています。

Apple A19チップは、iPhone 17に使用されており、高解像度の顕微鏡でその精巧な設計が調査されました。このチップは、TSMCの先進的な3nm技術を用いて製造されており、前世代のN3Eと比べてトランジスタ数が増加し、エネルギー効率が向上し、わずかな性能向上も実現しています。

このチップは、パフォーマンスコアと効率コアを組み合わせたハイブリッドコア設計を維持しています。また、ProモデルではGPUのコア数が増加しており、グラフィックス性能が向上しています。画像信号プロセッサー、ディスプレイエンジン、ニューラルエンジンなどの主要機能も改善されており、AI処理、画像処理、電力管理がより効果的になっています。

ダイショットは、チップのレイアウトやロジックブロック、内部接続を示しており、Appleのチップ技術の進展を強調しています。詳細情報として、高解像度のフロアプラン画像も利用可能です。

ジャン＝クリストフ・ロワゾーのブログ記事では、プログラミング経験が限られた工学系の学生に対して、数値線形代数を教える際にFortranがPythonよりも適しているかどうかについて議論されています。著者は、10年以上にわたり科学計算を教えてきた経験から、Fortranの強い型付けと構造が、Pythonの柔軟性に比べて学習体験を向上させる可能性があると主張しています。Pythonの柔軟性は、初心者に混乱やエラーを引き起こすことがあります。

重要なポイントとして、まず初級コースの目的は特定のプログラミング言語の複雑さを理解することではなく、科学プログラミングの原則を理解することにあると述べられています。次に、Pythonの課題として、学生が直面する問題が挙げられています。例えば、ライブラリの使い方に関する混乱（NumPyをなぜ使うのかなど）、インデントや動的型付けに関連する構文エラー、Pythonの0から始まるインデックスによるオフバイワンエラー、プログラミングの構文と数学的概念を同時に学ぶ必要があることなどです。

一方、Fortranの利点としては、強い型付けが求められるため、変数の型や次元を明確に定義する必要があり、これが学生にアルゴリズムの理解を助ける点が挙げられます。また、1から始まるインデックスは、線形代数が教科書で通常どのように提示されるかに合致しており、認知負荷を軽減します。さらに、do/enddo構造はループを明確に区切るため、学習者の理解を助ける可能性があります。

結論として、どちらの言語にも利点がありますが、Fortranは数値計算に不慣れな学生にとって理解を深める助けになるかもしれません。しかし、著者はPythonの広範な適用性やそのエコシステムの豊かさも認めており、教育において有効な選択肢であるとしています。この投稿は、教育現場での言語選択に対して慎重なアプローチを提唱しています。

Klavis AIは、AIエージェントがさまざまなAPIツールを効率的に利用できるように設計されたオープンソースサーバー「Strata」を発表しました。従来の方法ではすべてのツールが一度に提示されるのに対し、StrataはAIのニーズに応じて必要なツールだけを段階的に示します。

AIエージェントがツールを使用する際の課題には、選択肢が多すぎて適切なAPIを選ぶのが難しいこと、ツールの説明にかかる高いトークンコスト、サーバーが扱えるツールの数に制限があることが含まれます。

Strataはこれらの問題に対処するために、AIエージェントを関連するカテゴリに導き、その中で特定のアクションを探索できるようにします。また、必要なツールを見つけるために推論を活用します。

例えば、GitHubやJiraに問い合わせる際、StrataはAIが関連するアプリを特定し、選択肢を段階的に提示することで、正しい詳細で適切なアクションが実行されるように支援します。

Strataのアプローチは深みがあり、GitHubやJiraのようなアプリケーションに対して多くの詳細な機能にアクセスできるため、従来の方法では見落とされがちな点をカバーしています。また、認証トークンの管理やドキュメント検索ツールも内蔵されています。

パフォーマンステストでは、StrataはGitHubやNotionなどの公式サーバーを上回り、複雑なワークフローで83%以上の精度を達成しました。

詳細については、デモ動画をチェックしたり、ウェブサイトを訪れて機能や統合オプションを確認できます。

最近のウェブ開発のトレンドとして、JavaScriptフレームワークへの依存を減らす動きが注目されています。特に、HTMXや「HTML Over The Wire」という概念が取り上げられています。この流れは、開発者に対してインタラクティブな要素をHTML属性で実現することを促し、JavaScriptの必要性を最小限に抑えることを目指しています。

著者はHTMXに対する熱意を示しつつも、シングルページアプリケーション（SPA）フレームワークと比べて構造が欠けている点を指摘しています。SPAフレームワークはコードの整理を助けるため、著者はMESHというフレームワークを作成しました。MESHは、モジュラーなサーバーサイドレンダリング（SSR）を組み合わせ、1つのコンポーネントが1つのエンドポイントに対応することに焦点を当てています。このアプローチにより、HTMLを優先した形でバックエンドを記述しつつ、構造的でSPAのような体験を提供します。

記事では、MESHを使ってインタラクティブなコンポーネントを構築するための技術的な詳細も紹介されています。たとえば、Trelloのようなカードコンポーネントの作成、ドラッグアンドドロップ機能の実装、サーバー送信イベント（SSE）を利用したリアルタイムコラボレーションの実現などが挙げられます。また、著者はHTMXの限界についても触れ、特にシャドウDOMとの相互作用に関する問題から、HTMXを完全に取り除くことでプロジェクトを簡素化する決断を下しました。

最終的に、著者はHTMXがウェブ開発においてより現代的なアプローチを提供する一方で、自身の解決策であるMESHがインタラクティブなウェブアプリケーションを構築するためのよりクリーンで柔軟な代替手段を提供することを結論づけています。特にjQueryのような古い技術を使用している人々に対して、これらの技術を探求することを勧めています。

この記事では、StringZilla v4のリリースについて紹介しています。この文字列処理ライブラリは、CUDA機能によりCPUとNvidia GPUの両方で効率的に動作します。このバージョンは、情報検索、データベース管理、バイオインフォマティクスなどのタスクの速度向上に重点を置いています。

まず、StringZillaは、編集距離計算において500ギガCUPS（セル更新毎秒）を超える高速な文字列類似度計算を実現しています。他のライブラリと比べて大幅に速いです。また、新しいアルゴリズムが導入されており、文字列のハッシュ化、ソート、類似度測定が可能です。特に、DNA配列の追跡やアミノ酸の比較を必要とする複雑なバイオインフォマティクスのタスクに対しても強化されています。

さらに、このライブラリは動的プログラミング技術と並列処理を活用しており、大きな文字列に対しては既存のソリューションよりも最大109倍速くなる可能性があります。StringZillaはApache 2.0ライセンスの下でリリースされており、商業利用も無料で行えます。

また、複数のプログラミング言語やプラットフォームで動作するように設計されており、幅広いアクセスが可能です。全体として、StringZilla v4は文字列処理技術において重要な進展を示しており、高需要のアプリケーション向けに強力な性能向上と新機能を提供しています。

このテキストでは、Manusプロジェクトの重要な洞察について説明しています。特に、AIエージェントのための「コンテキストエンジニアリング」に焦点を当てています。

まず、著者は従来のモデルの微調整から、GPT-3のような高度なモデルを用いたインコンテキスト学習への移行を強調しています。Manusは、迅速に改善を実施するためにコンテキストエンジニアリングを採用しています。

次に、KVキャッシュのヒット率がパフォーマンスにとって重要であり、速度やコストに影響を与えることが指摘されています。これを改善するための技術として、プロンプトのプレフィックスを安定させること、コンテキストを追加のみ可能にすること、キャッシュのブレークポイントを慎重に管理することが挙げられています。

AIエージェントが多くのツールを持つようになると、その行動空間が複雑になりすぎることがあります。Manusでは、ツールを動的に追加したり削除したりするのではなく、コンテキストを意識した状態機械を使用して行動をマスクし、意思決定の安定性を確保しています。

また、コンテキストウィンドウのサイズに制限があるため、Manusはファイルシステムを情報の保存と管理の手段として扱い、エージェントが必要に応じて読み書きできるようにしています。これにより、重要なデータを失うことなく情報を管理できます。

タスク中に目的を明確に保つために、Manusは作業中にやることリストを更新し、気を散らさずに目標を達成する手助けをしています。

さらに、Manusはエラーを隠すのではなく、コンテキストに保持することで、モデルが失敗から学び、改善できるようにしています。

少数ショットプロンプトは出力を向上させることができますが、モデルが最適でないパターンに従う原因となることがあります。Manusはこの問題を防ぐために変化を導入しています。

全体として、コンテキストエンジニアリングはAIエージェントにとって重要であり、速度、回復力、スケーラビリティに影響を与えます。Manusの経験から得られた教訓は、効果的なAIシステムの開発に役立つことを目指しています。コンテキスト管理と適応学習の重要性が強調されています。

セキュリティテスト中に、悪意のあるMCP（モデルコンテキストプロトコル）サーバーに接続された一般的なコーディングツールに脆弱性が見つかりました。これらの脆弱性により、攻撃者がユーザーのコンピュータを制御できる可能性があり、無害な例として被害者のマシンで電卓を実行することが示されました。

MCPはOAuth標準を導入しましたが、多くのクライアントが悪意のあるサーバーからの認証URLを適切に検証できていませんでした。この見落としにより、さまざまなアプリケーション、特にCloudflareのuse-mcpライブラリやAnthropicのMCP Inspector、Claude Code、Gemini CLIにおいてリモートコード実行（RCE）を実現するために脆弱性を悪用することが可能になりました。

攻撃のプロセスは次の通りです。まず、悪意のあるMCPサーバーがクライアントに有害な認証URLを送信します。次に、クライアントがこのURLを開くことでコードが実行されます。

具体的な脆弱性として、Cloudflareのuse-mcpライブラリにおいてXSS（クロスサイトスクリプティング）脆弱性が特定され、攻撃者がユーザーのブラウザで任意のJavaScriptを実行できることが判明しました。このXSSを悪用することで、MCP Inspectorのローカルプロキシを利用してリモートコード実行にエスカレートすることができました。Claude CodeやGemini CLIにも同様の脆弱性が見つかり、攻撃者は電卓を開くなどのコマンドを実行できるようになりました。

影響を受けたベンダーは迅速にさまざまな修正を行いました。CloudflareはURLのサニタイズパッケージを実装し、Anthropicはシェルの使用を排除し危険なURLをブラックリストに追加するようにコードを修正しました。Googleは脆弱なオープンパッケージを削除しました。

脆弱性は広く存在しましたが、コンテンツセキュリティポリシー（CSP）などの防御策が深刻なエスカレーションを防ぐのに役立ちました。基盤となるシステムの改善は、AIセキュリティの未来にとって期待が持てるものであり、エコシステム全体の保護が向上することにつながります。

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チームは、クライアントのデータフィードに関する問題を追跡するために、KibanaやPrometheusなどのログおよびメトリクスツールを多く使用しています。開発者の負担を軽減するために、技術的な知識がないチームメンバーにもこれらのツールへのアクセスが与えられています。彼らがGrafanaのダッシュボードを作成したり、デバッグを行ったりするのは珍しいことのように思えますが、システムの可視性が高まることを感謝しています。著者は、この取り組みが自社特有のものなのか、他の企業でも同様の経験があるのか、また非技術的なスタッフとどのようにデータを共有しているのかを考えています。

ミシガン州で新たに提案された「公共道徳の腐敗防止法案」は、公共の道徳を損なうと見なされるオンラインコンテンツを禁止することを目的としています。この法案は州議会議員のジョシュ・シュライバーによって提案され、性的行為の描写や記述、エロティカ、さらにはトランスジェンダーの人々の非性的な表現も広く含まれています。この法律に違反すると、最大20年の懲役や10万ドルの罰金といった厳しい罰則が科される可能性があります。

この法案はポルノだけを対象にしているわけではなく、性的テーマを扱った文学や性シーンを含む映画、さらにはASMRコンテンツなど、多くのメディア形式を犯罪化する恐れがあります。また、トランスジェンダーの個人にとっては、オンラインでの性自認の表現が違法になるリスクもあります。

さらに、この法案はインターネットサービスプロバイダーに対して、そのようなコンテンツへのアクセスをブロックすることを求めており、これにより制限を回避するためのVPNの使用も事実上禁止されることになります。批評家たちは、この法案が言論の自由を保障するアメリカ合衆国憲法修正第1条に違反していると主張しており、古い基準を押し付けていると指摘しています。

現在、この法案はミシガン州下院の司法委員会に提出されており、公共の道徳を守るという名目のもと、性的表現を制限し、LGBTQ+の表現を抑圧しようとする保守的な議員たちの動向を反映しています。

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最近の裁判文書によると、ロンドンの著名な法律事務所カーター・ラックが、投資家から40億ドルを詐取した詐欺的な暗号通貨スキーム「ワンコイン」を支援していたことが明らかになりました。この法律事務所は、警察の調査を妨害し、内部告発者を法的措置の脅しで黙らせようとしました。

カーター・ラックは2016年にワンコインの代理を始め、否定的なメディア報道に対抗し、批判を抑えようとしました。名誉毀損の主張を支持するための文書を集めようとしましたが、ワンコインからの遅延に直面しました。この法律事務所は、コインテレグラフやワンコインに反対の声を上げたジェン・マクアダムなど、さまざまな批評家をターゲットにしました。規制当局からワンコインの正当性について警告があったにもかかわらず、カーター・ラックは同社を擁護し続けました。

2025年、弁護士規制機関（SRA）は、マクアダムに対する脅迫的な手紙を送ったカーター・ラックのパートナー、クレア・ギルを起訴する計画を発表しました。この手紙は不適切な法的脅威であるとされています。ギルは、自身の職務に従って行動したと主張し、その時点でワンコインの詐欺的な性質を知らなかったと述べています。この事件は現在も進行中で、12月に公判が予定されています。

カーター・ラックは不正行為には関与していないと主張し、SRAの行動がギルに大きな精神的苦痛を与えたとしています。

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」という記事では、YAMLというデータ形式の複雑さがそのユーザーフレンドリーさを損なってい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、長い仕様書が混乱を招くことがあります。それに対して、JSONはシンプルな構造を持っています。YAMLはバージョン管理されており、バージョン間の変更がドキュメントの解析に影響を与えることがあります。この不一致がさらに複雑さを増しています。

YAMLには予期しない結果を引き起こす多くの機能があります。例えば、コロンでフォーマットされた数字が誤解されることがあります。また、タグが適切に処理されないとセキュリティリスクを引き起こす可能性があります。「no」や「on」といった特定のキーワードは予測不可能な動作をすることがあり、エラーの原因となることがあります。

YAMLは、引用符で囲まれていない文字列を数字として解釈することがあり、これが設定ファイルで問題を引き起こすことがあります。著者は、YAMLの多くの落とし穴を避けるために、TOMLのような他の形式を使用することを提案しています。また、コメント付きのJSONやYAMLの簡単なサブセットも安全な選択肢として挙げられています。

YAMLに悩まされている場合、安全なプログラミング言語からJSONを生成することで、YAMLのテンプレートの複雑さを避けながら、より良い抽象化と再利用が可能になります。

YAMLは一見ユーザーフレンドリーに見えますが、実際には信頼性のある使用を難しくする複雑さが多く存在します。よりシンプルな設定のためには、TOMLのような代替手段が推奨されています。

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2025年9月23日、Ruby CentralはRubyGemsとBundlerというオープンソースプロジェクトを、コミュニティのメンテイナーの同意なしに掌握しました。この乗っ取りは、Ruby CentralがShopifyからの資金提供を維持するために行われたもので、ShopifyはRuby Centralが要求に応じなければ資金を引き上げると脅迫しました。

Ruby Centralは、Sidekiqからの主要なスポンサーシップを失ったことで財政的に苦境に立たされていました。このスポンサーシップの喪失は、カンファレンスのスピーカーに関する対立が原因でした。ShopifyはRuby Centralに対し、RubyGemsのGitHubリポジトリや関連プロジェクトを引き継ぐよう圧力をかけ、特に長年の貢献者であるアンドレ・アルコを含む数人のメンテイナーを排除しました。

この乗っ取りは、RubyGemsのメンテイナーであるHSBTによって実行され、他のメンテイナーに相談することなくGitHubの組織に変更が加えられました。Ruby Centralは変更がセキュリティ上必要だと主張しましたが、メンテイナーたちはこれを誤解を招く表現だと感じました。なぜなら、Ruby CentralはRubyGemsのソースコードを所有していなかったからです。

RubyGemsのメンテイナーはコミュニティによる所有の長い歴史を持っており、Ruby Centralの財政的支援は所有権を与えるものではありませんでした。状況は急速に悪化し、Ruby Centralの理事会はコミュニティへの潜在的な害についての警告にもかかわらず、乗っ取りを進めることを決議しました。Ruby CentralがShopifyに依存していることや、コミュニティがRubyGemsのコードベースを再び管理できるかどうかについての懸念が高まりました。

理事会の行動は、善意でこれらのプロジェクトを管理してきたコミュニティへの裏切りと見なされています。全体として、これらの出来事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管理との間の緊張を浮き彫りにしています。

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騒がしいバーで、ジムという男が自分の仕事の生活を改善したと主張する奇妙な方法について熱心に話しています。彼は同僚にアルトワイズの缶を見せ、特有の食べ方を説明します。彼はそれを半分だけ噛んでから、冗談で「猫の糞」と呼ぶ混ぜ物を飲み込むのです。ジムは、この独特なアプローチが、退屈で嫌な仕事を処理する方法を変えたと主張しています。

語り手は、ジムの行動に最初は戸惑いながらも、自分の仕事のストレスを振り返ります。彼もまた、自分の仕事で「猫の糞」を食べていると気づきます。無意味で満足感のない作業をこなしているのです。彼は過去の瞬間を思い出し、技術やコーディングへの情熱が時間とともに薄れていったことに失望し、燃え尽き感や不満を感じています。

帰りの電車の中で、別の通勤者が書類を作成するのに苦労しているのを見て、またしても人々が耐え忍んでいる無意味な仕事の一例だと感じます。語り手は、なぜ社会がこのような退屈な作業を受け入れるのか、そして仕事への本当の情熱が失われているのかについて考えます。

家に着くと、チョコレートのコレクションに慰めを見出しますが、その小さな喜びさえもどこか遠く感じます。作品は、語り手が自分の人生を振り返り、責任に疲れ果て、どこに自分のモチベーションや喜びが消えてしまったのかを問いかけるところで終わります。

この記事では、キャリア管理とリーダーシップにおける戦略の重要性について述べています。以下が主なポイントです。

戦略とは、情報に基づいた選択を行い、状況に応じて適応することです。戦略には、製品戦略、技術戦略、チーム戦略、個人戦略など、いくつかの種類があります。

状況によって、ある戦略が有効であっても、別の状況では通用しないことがあります。リーダーは、会社が変わったり市場の状況が変化した際に、誤った戦略を適用することで失敗することがよくあります。

戦略は、最終目標だけでなく、段階的な目標（近接目標）に焦点を当てるべきです。これらの小さな目標を達成することで、戦略全体の方向性を確認することができます。

効果的な戦略には、以下の四つの重要な要素が必要です。深く考えるための時間、状況を理解するための文脈、目標を特定するための方向性、計画を実行するための専門知識です。

成功する戦略は、これらの要素のバランスを取り、必要に応じて焦点を調整します。一つの側面に過度に重点を置くと、効果的な結果を得られないことがあります。

製品戦略は、チーム戦略や技術戦略を推進します。チームは製品の目標に合わせて調整し、特に厳しい経済状況において制約に適応する必要があります。

プロフェッショナルは、日常業務に追われるのではなく、戦略的思考のための時間を確保することも重要です。

要するに、効果的な戦略は、文脈を理解し、明確な目標を設定し、時間、焦点、専門知識のバランスを取ることで、課題を乗り越え、目標を達成することに関わります。

einx表記法は、テンソル操作を簡素化するために、一貫性のある包括的なアプローチを採用しています。この表記法では、各基本操作を一つのAPIで表現するため、従来のテンソルフレームワークと比べて使いやすくなっています。

従来の表記法では、テンソル操作は主に二つの部分から成り立っています。一つは基本的な操作（例えば、値の合計）であり、もう一つは入力テンソルを独立した操作のためにサブテンソルに分割すること（これをベクトル化と呼びます）です。異なるライブラリ（NumpyやPyTorchなど）では、これらの操作やベクトル化のルールを表現する方法がさまざまです。

einxの主な特徴には、一貫性と包括性があります。一貫性により、すべての操作に同じ表記法が適用され、混乱が減ります。また、包括性により、既存のツールで可能なすべての操作をeinxで表現できます。

具体的な操作の例としては、値の取得があります。従来のライブラリでは複数の方法（例えば、torch.gather）を使って値を取得しますが、einxでは統一された方法（einx.get_at）を提供しています。行列の掛け算については、従来のように複数の関数を使うのではなく、einxではすべての形の行列掛け算をeinx.dotで処理します。

要素ごとの操作も簡素化されており、掛け算のような操作は一つのメソッド（einx.multiply）で行えます。また、テンソルの反転についても、異なる軸ごとにさまざまな方法を使うのではなく、einxではすべての反転操作をeinx.flipで行います。

要するに、einx表記法は、テンソル操作を簡素化し、一貫性があり包括的なAPIを提供することで、複雑なテンソル操作をより簡単に行えるようにしています。

oLLMは、消費者向けのGPU上で大規模な言語モデル（LLM）を効率的に実行するために設計された軽量のPythonライブラリです。gpt-oss-20Bやqwen3-next-80Bなどのモデルに対応しており、8GBのGPUを使用することで約200ドルで100,000トークンのコンテキストを扱うことができます。

最新のアップデート（バージョン0.4.0）では、qwen3-next-80Bが追加され、トークンの処理速度が1トークンあたり2秒と最速になりました。また、Llama3モデルの注意機構が改善され、安定性が向上しました。さらに、新しい技術により、gpt-oss-20BのVRAM使用量が削減されました。

oLLMを使用する際のメモリ使用量は、モデルによって異なりますが、オフロードを行わない通常の使用と比較して大幅に削減されています。

oLLMの動作方法としては、モデルの重みをSSDからGPUに直接読み込み、必要に応じてキャッシュや重みをSSDまたはCPUにオフロードします。効率的な注意機構と処理方法を用いることで、大量のデータを過剰なメモリ使用なしに管理します。

典型的な使用例には、契約書や医療文献、大規模なログの分析、患者の履歴などの広範なデータセットの要約が含まれます。

oLLMは、Ampere、Ada Lovelace、HopperアーキテクチャのさまざまなNvidia GPUに対応しています。

始めるには、ユーザーは仮想環境を設定し、pipを使ってoLLMをインストールすることをお勧めします。

ライブラリを使用してユーザー入力に基づくテキスト応答を生成するためのコードスニペットも提供されています。さらなる問い合わせやモデルサポートのリクエストについては、指定されたメールアドレスに連絡することができます。

エドワード・パッカードは、90歳の誕生日を迎えた際に、自身の人生を振り返り、早く理解しておきたかった9つの重要な教訓を共有しました。

まず、自分自身をしっかりと持つことが大切です。誠実さや道徳的な原則に基づいた強い個人のアイデンティティを育てることで、一貫して倫理的に行動し、自信を持ち、ネガティブな影響に対しても強くなれます。

次に、意識を持って生きることが重要です。自動操縦で生活するのではなく、マインドフルネスを実践することで、自分の行動が自分や他人に与える影響を理解し、間違いや後悔を避けることができます。

他人の視点を考慮することも大切です。自分の言葉や行動が周囲にどのように影響するかを考えることで、共感を持ち、他人の感情を理解することができ、より良い人間関係や判断が生まれます。

幸福をデフォルトの状態にすることも勧められます。思いやりや他者への敬意を持つことで、幸福は自然な状態になり得ます。人生に対する見方や関わり方が重要です。

永遠の視点を求めることも大切です。個人的な利益を超えて、より大きな視野で物事を見ることで、平和や喜びを得られ、結果への執着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。偏見や誤った信念を正当化する傾向に気づくことで、自分の弱点を認識し、より良い判断を下す手助けになります。

最後に、死を直視することが重要です。死の避けられない現実を理解することで、より充実した人生を送り、人生の儚さを受け入れることができるようになります。

パッカードは、これらの教訓が人生を通じて学んだものであり、他の人々がより思慮深く充実した人生を送るための指針になると強調しています。

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プログラマーがハードウェアについて知っておくべき重要なポイントをまとめます。

コードを最適化するためには、プログラマーはハードウェアの基本的な仕組みを理解する必要があります。特に、パフォーマンスのボトルネックについて知識を持つことが重要です。

キャッシュの重要性も見逃せません。データは効率を上げるためにキャッシュから読み込まれます。キャッシュは頻繁にアクセスされるデータを保存し、処理を速めます。2次元配列にアクセスする際、行優先（row-major）でのアクセスは列優先（column-major）よりもはるかに速いです。これは、メモリにデータがどのように保存され、キャッシュからどのように取得されるかに起因しています。

ランダムアクセスはキャッシュミスを引き起こし、構造化されたアクセスよりも遅くなります。ハードウェアのプリフェッチャーは、CPUが次に必要とするデータを予測して助けますが、ランダムアクセスはこれを妨げる可能性があります。

キャッシュのアソシアティビティもパフォーマンスに影響を与えます。直接マッピングは速いですが、競合が発生することがあります。一方、セットアソシアティブマッピングは速度と柔軟性のバランスを取ります。

偽共有（false sharing）も考慮すべき点です。複数のスレッドがメモリ内で近接した異なる変数を操作すると、同じキャッシュラインを競い合い、パフォーマンスに問題を引き起こします。変数を整列させることでこれを回避できます。

パイプラインの効率も重要です。現代のCPUは命令をパイプラインで実行しますが、分岐が予測に失敗すると効率が低下します。分岐を最小限に抑えるようにコードを構造化することで、パフォーマンスを向上させることができます。

データ依存性も影響を与えます。イテレーション間に相互依存があるコードは、独立したコードよりも遅くなります。これは、命令レベルの並列性を減少させ、コンパイラの最適化を妨げるためです。

実際の例として、ベンチマークテストがさまざまなコーディングアプローチの実行時間の違いを示しています。これにより、キャッシュの使用、アクセスパターン、データ依存性がパフォーマンスに与える影響が明らかになります。

これらの概念を適用することで、プログラマーはハードウェアの能力をよりよく活用した効率的なコードを書くことができます。

最近、カリフォルニア大学アーバイン校の研究者たちによる調査が、木材やコンクリートなどの室内表面が揮発性有機化合物（VOCs）と呼ばれる有害な化学物質を吸収し、最大で1年間保持できることを明らかにしました。これらのVOCsは、料理や清掃用製品、タバコの煙、野火など、さまざまな源から発生します。

この研究では、室内の表面がスポンジのように機能し、化学物質を吸収して後に空気中に再放出したり、汚染された表面に触れることで人々に接触したりする可能性があることが強調されています。つまり、室内環境にこれらの物質が初めて導入された後も、個人が有害な化学物質にさらされる可能性があるということです。

研究者たちは、家庭内の多孔質の材料がこれらの化学物質の重要な貯蔵庫であることを発見しました。これにより、吸入や吸収による健康リスクが生じる可能性があります。掃除機やモップを使った定期的な清掃が、これらの汚染物質を効果的に除去するために重要であり、単なる換気では不十分な場合があることが示されています。

全体として、これらの発見は、室内空気の質や特定の有害化合物が私たちの生活空間に長期間存在することへの認識を高める必要性を強調しています。

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テクノロジー・レーダーは、新しい技術やビジネス、社会のトレンドを追跡し評価するためのツールです。通常は大企業が利用しますが、特にAIのような急速に変化する分野では、小さなスタートアップにも役立ちます。このレーダーを使うことで、スタートアップは革新的な技術を監視し、本物の進展と過剰な宣伝を区別することができます。著者は、自身のプラットフォームであるResearchlyを使ってレーダーを作成し、N8Nのワークフローとデータスキーマを用いたDIY版も提供しています。このデザインは、Zalandoのテクノロジー・レーダーのプロジェクトからインスパイアを受けています。

アレックス・タバロックの記事では、アメリカにおける低コストの住宅選択肢、特にシングルルームオキュパンシー（SRO）の減少について述べられています。SROはかつて低所得者にとって手頃な住居であり、共用のバスルームやキッチンを備えていましたが、20世紀中頃からゾーニング法が施行され、これらの存在が制限されるようになりました。その結果、多くのSROが取り壊されたり、別の用途に転用されたりし、ホームレスの増加を招きました。

タバロックは、現在の法律が無関係な人々が同じ家に住むことを違法とすることが多く、手頃な共用住宅の創出を妨げていると指摘しています。無関係な人々が一緒に住むことを許可すれば、住宅不足の解消やコストの削減に寄与する可能性があると提案しています。多くの住宅には、これらの制限のために使われていない寝室が存在します。アイオワ州、オレゴン州、コロラド州などの一部の州では、これらの法律を緩和し、共用生活の形態を促進し始めています。

全体として、この記事は古い規制が手頃な住宅選択肢を妨げていると主張し、これらの法律を改革することで住宅の手頃さに関するより良い解決策が得られる可能性があると述べています。

サンダリングハード問題は、多くの同時リクエストが同じデータに対して行われることで、データベースへのクエリが急増し、データベースが圧倒される現象です。この問題は、キャッシングシステムを使用している際に発生しやすく、複数のリクエストがキャッシュを外れてしまうと、同時にデータベースにクエリを送ることになります。

この問題を理解するためには、同じキーに対して多くのリクエストがキャッシュを外れた場合、すべてのリクエストがデータベースにアクセスし、負荷が増加し、パフォーマンスが低下する可能性があることを知っておく必要があります。

具体的な例として、Spring Bootをバックエンドに、PostgreSQLをデータベースに、Redisをキャッシュに使用したシンプルなアプリケーションを考えることができます。このデモでは、同じ商品IDに対する同時リクエストが複数のデータベースクエリを引き起こし、サンダリングハード効果を示しています。

この問題に対する解決策としては、Redisを使用して各キャッシュキーにロックを作成する「分散ロック」があります。この方法では、一つのリクエストのみがデータベースにアクセスでき、他のリクエストはキャッシュが満たされるのを待つことになります。また、「プロセス内同期」を利用する方法もあります。JavaのCompletableFutureとConcurrentHashMapを使うことで、キャッシュミスが発生した場合にのみリクエストが未来を作成し、異なるスレッドからの複数のデータベースクエリを防ぐことができます。

キャッシングはパフォーマンスを向上させることができますが、完全ではなく、高い同時実行性のシナリオでは複雑さを引き起こすことがあります。適切な解決策を選ぶには、特定のアプリケーションのニーズに応じた判断が必要です。この投稿は、サンダリングハード問題をよりよく理解し、それを軽減するための効果的な戦略を提供することを目的としています。

このテキストは、ウェブサイトがあなたのブラウザを確認していることを示しています。もしあなたがそ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。

x402は、インターネット上でのデジタル決済を簡素化するために設計されたオープンプロトコルです。このプロトコルはHTTP 402ステータスコードを利用し、ユーザーが登録や個人情報の共有、複雑な手続きなしにAPIを通じて支払いを行えるようにします。

主な特徴としては、顧客や商人に費用がかからないこと、約2秒で決済が完了する即時決済、どのブロックチェーンやトークンとも互換性があること、ウェブサーバーに1行のコードを追加するだけで支払いを受け付けられる簡単な統合、そしてコミュニティの参加を促進し、中央集権的なプロバイダーに依存しないオープンで安全なプロトコルであることが挙げられます。

x402は、開発者やコンテンツクリエイターに新しい収益化の機会を提供します。例えば、コンテンツやサービスに対するマイクロペイメントを可能にし、定期購読や広告を必要としません。開発者は、簡単なコードスニペットを使ってAPIリクエストのための決済システムを容易に実装できます。

最近、アメリカのシークレットサービスがニューヨーク市で大規模な「SIMファーム」を発見しました。このファームには「SIMバンク」または「SIMゲートウェイ」と呼ばれる珍しいハードウェアが含まれています。これらのデバイスは数百枚のSIMカードを保持でき、主に大量のテキストメッセージや電話をかけるために使用されますが、スパムや詐欺につながることが多いです。SIMバンクは中国のEjoin Technologyという会社によって製造されており、1台あたり約3,730ドルの価格です。

このデバイスを使うことで、ユーザーは電話番号を迅速に切り替えることができるため、ネットワークのテストなどの正当な用途にも、スパム行為などの不正な用途にも魅力的です。ニューヨークでのこの操作は、世界中で発見されている同様のスキームの一部であり、通信のセキュリティに対する懸念を引き起こしています。また、これらのデバイスの悪用の可能性も浮き彫りになっています。もしこれらのSIMバンクを見かけた場合、それはおそらく疑わしい活動に関連しているでしょう。

著者は、Gitヘルパーツール「ggc」をバージョン6.0に更新しました。GitHubで入手できます。

インストール方法は以下の通りです。macOSやLinuxの場合は「brew install ggc」を使用します。Goを使っている場合は「go install github.com/bmf-san/ggc/v6@latest」を実行してください。また、バイナリはリリースページからダウンロードできます。

主な機能としては、従来のコマンドラインモードとインタラクティブモードの2つがあります。一般的なGitの操作に対して使いやすいコマンド構造を提供し、インクリメンタルサーチ機能で迅速にコマンドを見つけることができます。Goで構築されているため、動作が速く軽量です。Bash、Zsh、Fishのシェル補完もサポートしており、コマンドを組み合わせるためのカスタムエイリアスも利用可能です。macOS、Linux、Windowsで動作します。

技術的な情報としては、Goの標準ライブラリを使用し、外部パッケージはほとんど使っていません。add、commit、pullなど、50以上のGit操作をサポートしています。

著者はフィードバックや貢献を歓迎しています。

著者は、表現に特化した独自のプログラミング言語を作成し、迅速な数学計算やJSONファイルからのデータ抽出に利用しています。現在、構文やドキュメント、欠けている機能についてのフィードバックを求めています。大規模なデータセットではパフォーマンスが遅くなることを認めつつも、かなり改善されたと述べています。著者は、より良いパフォーマンスのために最終的にバイトコードインタープリターを実装する計画ですが、現状の速度は自分のニーズには十分だと感じています。他の人からの意見を大いに歓迎しています。

アメリカのシークレットサービスは、国連総会の期間中にニューヨーク市に脅威を与える通信ネットワークを妨害するための措置を講じました。この介入は、地域の安全とセキュリティを確保するために必要でした。

リトリーバル拡張生成（RAG）システムを用いた検索クエリの課題と進展について述べられています。特に、大規模言語モデル（LLM）を活用したエージェントに焦点を当てています。

従来のRAGシステムは、複雑な検索APIに依存しており、エージェントが理解し、効果的に使用するのが難しい場合があります。エージェントは人間のように推論でき、過去の結果に基づいてクエリを調整し、検索を改善することができます。しかし、従来の検索システムはその複雑さからエージェントを圧倒することがあります。

著者は、基本的なキーワード検索を用いたシンプルな検索方法を試みました。このアプローチにより、エージェントは明確な指示に基づいて作業でき、効果的な検索結果を得ることができますが、速度は遅くなります。エージェントは、過去の検索結果のパフォーマンスを追跡し記憶することができ、これに基づいて将来のクエリを洗練させることが可能です。

エージェントの効果は、検索結果を正確に評価する能力に依存していますが、ユーザーからのフィードバックが不足していることや、人間の行動が混沌としているため、このプロセスは複雑になります。また、推論プロセスがエージェントに関連する結果を自らの評価に基づいて捨ててしまうリスクも懸念されています。これはユーザーの好みと一致しない可能性があります。

著者は、LLMを検索アプリケーションに適用するコースを探求するよう読者に呼びかけており、効果的な検索システムを開発するためには、技術とユーザー行動の両方を理解することが重要であると強調しています。

Googleフォトは、アメリカの対象となるAndroidユーザー向けに新しい機能を発表しました。この機能では、音声やテキストのコマンドを使って写真を編集できます。手動でツールを調整する代わりに、変更したい内容を説明するだけで、Googleフォトがその編集を行ってくれます。編集画面で「編集を手伝って」とタップし、提案を利用するか、「もっと良くして」といったフレーズを言うことで始められます。この機能は高度なAI技術を活用しており、例えばアルパカをトロピカルビーチのシーンに移動させるといったユニークな編集を簡単に行うことができます。全体として、この機能はシンプルなコマンドとワンタップの提案を通じて、ユーザーの創造性を高めることを目的としています。

要約がありません。

要約がありません。

私は、プロダクション環境でのファイルの整合性を監視するためのツール「Kekkai」を作成しました。このツールは、デプロイ時にファイルのハッシュを取得し、後でそれをチェックすることで、不正な変更や改ざんを検出します。

Kekkaiの重要性にはいくつかの理由があります。まず、多くのAWS EC2上のウェブアプリケーションは、コードが変更されていないことを確認するための簡単な方法を必要としています。従来の方法はファイルのメタデータに依存しているため、しばしば誤警報を引き起こします。一方、Kekkaiはファイルの内容のみに焦点を当てているため、実際の変更を検出する際により信頼性があります。

私はEC2上のPHPアプリケーションでKekkaiを成功裏に使用しており、良好に機能しています。

Kekkaiの主な特徴は次の通りです。ファイルの内容のみをハッシュ化し、タイムスタンプやメタデータは無視します。また、シンボリックリンクの保護機能があり、スワップや変更を特定できます。データはS3に安全に保存され、デプロイサーバーには書き込み専用アクセス、アプリケーションサーバーには読み取り専用アクセスが与えられています。さらに、Kekkaiは依存関係が少ない単一のGoバイナリとして提供されています。

EC2を使用している方や、プロダクション環境でのファイル整合性管理を行っている方からのフィードバックを歓迎します。

Qwen3-Omniは、新しい多言語モデルで、テキスト、画像、音声、動画などさまざまな入力を処理し、リアルタイムでテキストと自然な音声で応答を提供します。主な特徴は以下の通りです。

まず、マルチモーダル機能を備えており、テキストを優先したトレーニングとマルチモーダル処理をサポートしています。これにより、音声や動画に関する多くのベンチマークで高いパフォーマンスを達成し、テキストや画像の結果も損なうことがありません。

次に、多言語サポートが充実しており、119のテキスト言語と19の音声入力言語、さらに10の音声出力言語に対応しています。

また、先進的なアーキテクチャを採用しており、遅延を最小限に抑え、迅速な音声や動画のインタラクションを可能にし、自然な応答を実現しています。

さらに、柔軟なコントロール機能があり、ユーザーはシステムプロンプトを通じてモデルの動作をカスタマイズし、より適応性を高めることができます。

オープンソースのコンポーネントとして、Qwen3-Omni-30B-A3B-Captionerが提供されており、詳細な音声キャプション作成のためのツールとして利用可能です。

このモデルは、音声認識、画像分析、音声・映像のインタラクションなど、さまざまなアプリケーションに対応しています。ユーザーはクイックスタートガイドに従って、モデルを簡単にダウンロードし、設定することができます。

詳細情報やデモについては、Hugging FaceやModelScopeのプラットフォームを訪れることができます。

著者はイランのソフトウェアエンジニアであり、イランに対する制裁の影響で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。

まず、Microsoftについてですが、著者のアプリ「EyesGuard」と開発者アカウントは、説明もなく削除されました。これは制裁が原因である可能性が高いと考えられ、サポートに連絡を試みたものの、何の反応も得られませんでした。

次にNotionでは、著者がイランに拠点を置いているためにデータが消去され、たとえ国を離れても復元はしないと会社から言われました。

著者は、GrepularやGitHubなどのプラットフォームでIPブロックに直面しました。これはイラン政府の行動によるものであり、これらの決定はイランの人々の意見を反映していないと指摘しています。多くのイラン人は現政権に反対しています。

GitHubとGitLabについては、GitHubは当初、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ましたが、ライセンスを取得した後にその禁止を解除しました。一方、GitLabはイランのIPからアクセスされたアカウントを復元していません。

制裁の影響で、クラウドサービスや教育プラットフォームを含む多くのサービスがイラン国内では利用できない状況です。

著者は、ビジネス上の決定が人々に与える影響についての共感の重要性を振り返り、企業はしばしば法的要件に従っているだけであることを認めています。

最後に、著者はイラン政権を支持していないこと、またイランの人々が政府の行動の犠牲者であると考えていることを強調しています。企業が地政学的な問題に基づいて制限を実施する際には、より思いやりのあるアプローチが求められると訴えています。

Neovate Codeがオープンソースとして公開されました。GitHubでフォローしたり、スターを付けたりすることができます。

コーディングにおけるAIツールの利用は不可欠になっています。これらのツールは、開発者がコードを書く、デバッグする、メンテナンスを行う際に、より効率的に作業を進める手助けをします。

「バイブコーディング」と従来のコーディングの違いについて、バイブコーディングは速さが特徴ですが、精度が欠けることがあります。一方、従来のコーディングは徹底していますが、時間がかかります。著者を含む多くの開発者は、バイブコーディングに大きく依存しています。

新しいAIコーディングアシスタントが多数登場しており、それぞれ異なる機能を提供しています。これらのツールの厳選リストは、「awesome-code-agents」というリポジトリで見ることができます。

Neovate Codeの特徴としては、柔軟なコマンドラインインターフェース（CLI）を持つコーディングアシスタントであり、さまざまなAIモデルをサポートしています。また、チャット駆動の開発、セッションの継続性、カスタマイズ用のプラグインシステムなどの機能も備えています。

インストールは簡単で、npm install -g @neovate/codeを実行し、セットアップ手順に従うだけです。

Neovate Codeはオープンソースであり、拡張が容易で、他のエージェントよりも多くのクライアントをサポートするように設計されています。

今後の計画として、Neovateブランドはデバッグやコードレビューなど、開発のさまざまな側面に特化したAIツールの開発を目指しています。

ユーザーは、このツールを使用したり、開発に参加したり、自分自身のコードエージェントを作成することで貢献できます。この取り組みは、既存のコードエージェントから得た教訓に基づいており、革新的なソリューションで開発体験を向上させることを目指しています。

zoxideは、ディレクトリを変更するためのスマートなコマンドで、よく使うディレクトリを記憶し、数回のキー入力で素早くアクセスできるようにします。主要なシェル環境に対応しています。

このツールの主な特徴は、シンプルなコマンドを使ってディレクトリに素早く移動できることです。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します。また、「zi foo」を使うと、インタラクティブに選択でき、補完機能も提供されます。

zoxideはさまざまなプラットフォームにインストール可能です。Linuxでは、aptやdnfなどのパッケージマネージャを使用するか、インストールスクリプトを実行します。macOSでは、HomebrewやMacPorts、またはインストールスクリプトを利用できます。Windowsでは、wingetやChocolateyなどのパッケージマネージャを使用します。BSDやAndroidでも、それぞれのパッケージマネージャやインストールスクリプトを使ってインストールできます。

インストール後は、zoxideの初期化コードをシェルの設定ファイル（例：.bashrcや.zshrc）に追加する必要があります。

オプション機能として、autojumpなどの他のディレクトリ管理ツールからデータをインポートすることができます。また、環境変数や設定オプションを使ってzoxideの体験をカスタマイズすることも可能です。

zoxideは、ファイルマネージャやテキストエディタなど、さまざまなアプリケーションと連携し、その機能を向上させます。

詳細については、公式ウェブサイトを訪れてください。