1.コーディングの壁(Context is the bottleneck for coding agents now)
最近の人工知能の進展にもかかわらず、コーディングエージェントは人間のソフトウェア開発者を完全に置き換えることはできません。OpenAIのGPT-5のようなモデルはプログラミングコンテストで優れたパフォーマンスを示していますが、コーディングエージェントの主な制約は知能ではなく、文脈の欠如です。
現在、コーディングエージェントは限られた自律性の範囲で動作しており、ほとんどはレベル2で信頼性を持って機能しています。このレベルでは、小さなタスクを処理できますが、依然として多くの人間の監視が必要です。プログラミングタスクに取り組む際の課題は、通常、知能の不足か文脈の不足から生じます。
コーディングエージェントが効果的に機能するためには、コードだけでなく、ドキュメントや出力結果、コードベースの深い理解が必要です。これには、アーキテクチャパターン、歴史的な決定、開発の慣行、ビジネス要件に関する知識が含まれますが、これらはしばしば一つのソースに文書化されていません。
コーディングエージェントを改善するための重要なポイントは次の通りです。まず、より広範で深い文脈へのアクセスが必要です。これは情報の複雑な前処理を伴います。次に、経験豊富な開発者がエージェントを支援し、文書化されていない重要な情報を提供する必要があります。また、エージェントは文脈が不足していることを認識し、人間の助けを求める能力を身につけるべきです。盲目的に進むのではなく、適切な支援を求めることが重要です。
全体として、文脈に関連するこれらの課題に対処することは、自律的なコーディングエージェントの将来の発展にとって重要です。
2.Rustで高速UDP I/O(Fast UDP I/O for Firefox in Rust)
FirefoxはHTTP/3を使用しており、これによりQUICとUDPに依存した大規模なUDP入出力が発生しています。現在のネットワーク入出力フレームワークであるNSPRは古く、パフォーマンスを向上させるための現代的な機能が不足しています。そこで、このプロジェクトではFirefoxのUDP入出力スタックを最新のシステムコールで更新し、パフォーマンスとセキュリティを向上させることを目指しています。
2024年中頃から、Rustというメモリ安全なプログラミング言語を用いてQUIC UDP入出力スタックを再構築することが計画されました。この取り組みは、Quinnプロジェクトの一部であるquinn-udpライブラリを基にしています。このプロジェクトはWindows、Android、MacOS、Linuxなど複数のプラットフォームをサポートしています。2025年中頃には新しい実装が展開され、パフォーマンスの大幅な向上が見られました。
主な改善点として、まず「バッチングデータグラム」が挙げられます。Firefoxは個別のデータグラムを送信するのではなく、Linuxのsendmmsg
やrecvmmsg
といった現代的なシステムコールを使用して複数のデータグラムを一度に送信できるようになりました。次に「セグメンテーションオフロード」により、FirefoxはOSやネットワークインターフェースによってセグメント化された大きなUDPデータグラムを送信でき、オーバーヘッドを削減しています。また、プラットフォームごとの最適化も行われています。Windowsでは、大きなセグメント化データグラムに関する問題があり、一部のサイトが読み込めない状況が発生しています。このため、現在は最適化が無効になっています。MacOSではsendmsg
とrecvmsg
を使用するように移行しましたが、セグメンテーションオフロード機能はありません。LinuxではGSO(Generic Segmentation Offload)とGRO(Generic Receive Offload)を利用して最適なパフォーマンスを実現しています。Androidではソケット処理の違いにより課題があり、古いバージョンのAndroidをサポートするために調整が行われました。
新しい実装では、明示的な輻輳通知(ECN)をサポートしており、ネットワークパフォーマンスが向上しています。テレメトリーデータによると、QUIC接続の約50%がECNをサポートしています。
FirefoxはQUIC UDP入出力スタックを成功裏に更新し、スループットとセキュリティが向上しました。一部の最適化にはまだ改善が必要ですが、全体的な進展により、QUICの採用が進む中でFirefoxは今後のUDP利用において良い位置に立っています。
3.混乱を解消する方法(How to make sense of any mess)
混乱を理解することが重要です。混乱は情報と人々から成り立っています。この複雑さを認識し、整理することが必要です。知識と利用者は非常に複雑です。
意図を明確にすることが大切です。善悪は主観的であり、目的を明確にするためには効果的なコミュニケーションが不可欠です。
現実を直視することは、解決策を見つける手助けになります。さまざまな関係者や状況が関与しており、図を使うことで複雑な現実を視覚化することができます。
「なぜ」を理解することから「何をするか」を定義することへの移行が重要です。言語は私たちのデザインを形作り、概念間の関係を理解することが鍵となります。
現実と意図の間にはしばしばギャップがあります。目標を設定し、指標を使うことで進捗を追跡することができます。測定が不正確であることは普通のことです。
情報を構造化する方法はいくつかあります。分類法は知識を整理するのに役立ちますが、明確さと柔軟性のバランスを取ることが重要です。
現実に適応するためには調整が必要です。オープンな議論と明確なコミュニケーションが、情報アーキテクチャの複雑さを乗り越える助けになります。
全体として、この本は複雑な情報環境に対処する際の明確さ、整理、適応の重要性を強調しています。
4.ディープファブリックの力(DeepFabric – Generate High-Quality Synthetic Datasets at Scale)
DeepFabricは、言語モデルのトレーニングや評価、研究を支援するために高品質な合成データセットを作成するツールです。このツールは、テーマに基づいたアプローチを用いて、多様で文脈に富んだデータを生成します。
DeepFabricの主な機能には、三段階のパイプラインがあります。まず、シンプルなプロンプトを完全なデータセットに変換します。第一段階は「トピック生成」で、階層構造や複雑なトピックのグラフを作成します。第二段階は「データセット生成」で、トピックに基づいて関連するトレーニング例を生成します。最後の段階は「パッケージング」で、データセットをすぐに使用できる形式に整えます。
トピックツリーとトピックグラフの機能もあります。トピックツリーは、学問分野のような明確な階層を持つ領域に最適です。一方、トピックグラフは、技術的な概念のように相互に関連する領域に適しており、より複雑な表現が求められます。
DeepFabricを始めるには、まず簡単な手順でインストールを行います。次に、YAML形式を使用してデータ生成の詳細な設定を行います。実用的な例を使って、迅速に最初のデータセットを作成することができます。
また、DeepFabricはOpenAIやHugging Faceなどのさまざまな機械学習プラットフォームと連携が可能で、メタデータ付きのデータセットを簡単にエクスポートできます。
DeepFabricを効果的に使用するためには、インストールガイドや最初のデータセットのチュートリアルを参照してください。
5.SpaceX – Evolving the Multi-User Spaceport(SpaceX – Evolving the Multi-User Spaceport)
要約がありません。
6.Did a US Chess Champion Cheat?(Did a US Chess Champion Cheat?)
要約がありません。
7.トラフィック10年の軌跡(Traefik's 10-Year Journey from Zero to Standard)
Traefikはリバースプロキシプロジェクトで、2015年にその創設者エミール・ヴォージュがHacker Newsで発表しました。当初は開発者のためにコンテナのルーティングを簡素化することを目的としていましたが、すぐに人気を集め、最初の10年間で重要なマイルストーンを達成しました。
初期の頃、マイクロサービスの管理は難しいものでした。従来のロードバランサーは動的な環境に対応できず、Traefikはアクティブなサービスに基づいて自動的に設定を行うように設計されました。この反響は大きく、数百万回のダウンロード、数千のGitHubスター、そして多くのコミュニティからの貢献がありました。
Traefikはこれまでにいくつかの重要なバージョンを経て進化してきました。バージョン1では自動サービス発見とHTTPS統合が導入され、バージョン2ではシステムが再設計され、TCP/UDPやKubernetesのサポートが追加されました。バージョン3では、現代の標準に焦点を当て、アップグレードの容易さが追求されました。
このプロジェクトは、変化するクラウドネイティブな環境に適応し、実験的な段階から安定した本番環境向けのインフラへと移行しました。今後は、NGINXとの互換性レイヤーや高度なルーティング機能を含む新しいアップデートで運用上の課題に取り組むことを目指しています。
コミュニティはTraefikの開発において重要な役割を果たしており、世界中の多くの貢献者がその機能やドキュメントの改善に寄与しています。10周年を祝うために、Traefikは次の50人の貢献者に限定版のTシャツを贈ることにしています。
Traefikは成長を続けながら、開発者のためのインフラ自動化の向上に引き続き取り組んでいます。
8.ポップOS 24.04ベータ(Pop OS 24.04 LTS Beta)
このテキストでは、CSS(カスケーディングスタイルシート)を使ったさまざまなウェブ要素のスタイリングとレイアウトについて説明しています。
まず、いくつかのレイアウトコンテナが定義されており、これらはフレックスボックスを使用して配置されています。コンテンツを折り返す設定になっており、パディングやボーダーはありません。
次に、レスポンシブデザインについて触れています。700ピクセル未満の画面サイズに合わせてレイアウトを調整するメディアクエリがあり、要素が画面の幅いっぱいに広がるようになっています。
また、区切り要素がスタイリングされており、特定の高さと色の横線として表示され、視覚的にセクションを分ける役割を果たしています。
さらに、一部の要素は絶対位置指定がされており、背景がコンテナ全体を覆うようになっています。
全体として、このCSSは柔軟でレスポンシブなレイアウトを作成し、視覚的な区切りを使ってコンテンツをより整理された形で提供することに重点を置いています。
9.F-16シミュレーター移行(Translating a Fortran F-16 Simulator to Unity3D)
著者は、F-16フライトシミュレーターをFortranからUnity3Dに移植する経験について述べています。このプロジェクトでは、「航空機制御とシミュレーション」という教科書から得た知見を活用しています。Fortranのコードは風洞データに基づいた飛行モデルを含んでいますが、その複雑さやアメリカの慣習単位の使用により、移植は難しいものとなっています。
元のFortranコードはGitHubで入手可能で、完成したプロジェクトはitch.ioでプレイできます。このプロジェクトでは、航空宇宙の座標系や単位をUnity3Dが使用するものに変換する必要があります。具体的には、軸の向きや単位の測定を変えることが求められ、フィートをメートルに、スラグをキログラムに変換する作業が含まれます。
著者は、以前のフライトシミュレーターとF-16モデルの違いについても触れています。以前のシミュレーターは高レベルのパラメータ(例えば、旋回率)を使用していましたが、F-16モデルは低レベルのパラメータで動作します。この移行は、シミュレーションの精度を向上させることを目的としています。
シミュレーターは、空気データを計算する必要があります。これには、空気速度や高度を決定するために重要な静圧や動圧の計算が含まれます。FortranのサブルーチンをC#に翻訳してUnityで実装する作業も行われます。
フライトモデルでは、複雑な空力挙動を表現するためにルックアップテーブルを使用しています。著者は、Fortranの補間関数をUnityに実装する方法について説明しています。
著者は、Fortranの慣習や直感的でない単位や変数名の使用に苦労していることも指摘しています。このプロジェクトは、複雑な航空宇宙シミュレーションを一つのプログラミング言語とシステムから別のものに移植する際の課題と方法論を示しています。
10.ジェノードOSフレームワーク(Genode OS Framework)
Genode OSフレームワークは、現代のコンピューティングの複雑さを安全に処理するために設計された新しいタイプのオペレーティングシステムです。このフレームワークは、デバイスドライバーやアプリケーションなどのソフトウェアコンポーネントを整理し、セキュリティを強化します。Genodeはオープンソースのツールキットであり、組み込みシステムから汎用コンピュータまでさまざまなデバイスに適しています。
ユーザー向けに役立つ主な書籍が三冊あります。まず、「Genode Applications」は、GenodeおよびSculpt OS上でアプリケーションを開発するための初心者向けガイドで、主要なライブラリやデバッグ支援、上級チュートリアルを紹介しています。次に、「Genode Foundations」は、Genode OSフレームワークのアーキテクチャ、開発環境、プログラミングインターフェースについての包括的な概要を提供します。最後に、「Genode Platforms」は、デバイスドライバー開発者向けの低レベルハードウェアに関する文書です。
最近のアップデートには、Genode 25.08(2025年8月)が新しいスケジューラーを導入し、Linuxドライバーを更新したことが含まれています。また、Genode 25.05(2025年5月)ではAPIのセキュリティが向上し、グラフィックスドライバーが強化されました。Sculpt OS 25.04(2025年4月)ではマルチモニターサポートが追加され、Chromiumウェブエンジンが更新されました。2025年のロードマップでは、Genodeの明確さ、堅牢性、パフォーマンスの向上に焦点を当てています。
11.Titanic's Sister, Britannic, Sank in 1916. Divers Have Recovered Artifacts(Titanic's Sister, Britannic, Sank in 1916. Divers Have Recovered Artifacts)
要約がありません。
12.218手の限界(No reachable chess position with more than 218 moves)
チェスの局面で218手を超えるものを見つけることを目指す探求について述べています。この218手という記録は、1964年にグランドマスターのネナド・ペトロビッチによって樹立されました。コンピュータ科学を駆使してこの記録を超えようとする試みが行われましたが、到達可能なチェスの局面で218手を超えるものは存在しないことが確認されました。著者は、不要な駒を排除したり、ルールを簡略化したり、最適化技術を用いたりするなど、チェスの局面を分析するためのさまざまな戦略や数学的アプローチを探求しています。
重要なポイントとしては、膨大な数のチェスの局面すべてをチェックすることが不可能であること、手数に寄与しない局面をフィルタリングする重要性、厳密な分析に基づいて218手が到達可能な局面の最大であるという結論があります。また、著者は144手の最良の既知の局面や、288手の違法な局面といった他の記録も確認しています。
最後に、著者は他の人々にも同様のチェスの問題を探求することを促し、さらなる研究のためのツールを提供しています。
13.Ultra efficient vector extension for SQLite(Ultra efficient vector extension for SQLite)
要約がありません。
14.ParadeDB (YC S23) Is Hiring Database Internals Engineers(ParadeDB (YC S23) Is Hiring Database Internals Engineers)
要約がありません。
15.My Deus Ex lipsyncing fix mod(My Deus Ex lipsyncing fix mod)
要約がありません。
16.AIの致命的三重奏を止める方法(How to stop AI's "lethal trifecta")
大規模言語モデル(LLM)はAIを作成するために人気がありますが、セキュリティ上の問題があります。それは、コードとデータの区別ができないことです。このため、プロンプトインジェクション攻撃に対して脆弱です。攻撃者は不適切なコマンドを実行させるようにモデルを誤導することができます。時には、顧客サポートのエージェントが海賊のように話すなど、面白い結果が出ることもありますが、他の結果はもっと深刻な被害をもたらす可能性があります。
17.クロードと再構築!(Pairing with Claude Code to rebuild my startup's website)
ナディア・エルデイブは、AIコーディングエージェント、特にClaude Codeを使って自分のスタートアップのウェブサイト「CodeYam」を再構築した経験を共有しています。エンジニアではない創業者として、彼女は開発者を雇ったり、広範にコーディングを学んだりすることなく、新しいデザインを実装することを目指しました。
彼女の技術スタックには、VS Code、Claude Code CLI、GitHub CLI、Figmaなどのツールが含まれていました。Claudeの応答の質や予期しない変更に問題があったものの、彼女はそのプロセスをやりがいのあるものと感じました。彼女は、通常のソフトウェア開発に似たワークフローを作成し、ブランチやプルリクエストを使用しました。また、Claudeに自分の作業を共同創業者やCTOのようにレビューしてもらうこともしました。
ナディアは、Figmaからのファイルの混乱や、Claudeが作業の途中で止まること、時には方向性を見失うことなどの課題に直面しました。これにより、変更を元に戻す必要がありました。それでも、彼女はAIを使用する際の人間の監視の重要性を強調しました。Claudeは役立つ存在でしたが、彼女は生産コードを監視なしで信頼することはできないと述べています。全体として、彼女はこの経験がウェブサイト開発を管理する能力にとって変革的であったと感じています。
18.健康会話の新時代(Better health conversations: Research on a "wayfinding" AI agent based on Gemini)
この記事では、「Wayfinding AI」という新しいAIエージェントについて紹介しています。このAIは、ユーザーが健康情報をより効果的にナビゲートできるように設計されています。従来のAIツールは一般的な回答を提供することが多く、ユーザーが自分の特定の状況に合った情報を見つけるのが難しいことがあります。それに対して、Wayfinding AIはユーザーの健康に関する懸念をよりよく理解するために、明確化のための質問を積極的に行います。これは、医師が行うアプローチに似ています。
この研究では、163人の参加者を対象にユーザー調査が行われました。その結果、ユーザーはAIが質問をしてから回答を提供する会話形式を好むことがわかりました。この方法は、対話をより個人的に感じさせ、ユーザーが自分の懸念をより明確に表現するのに役立ちました。
Wayfinding AIの主な特徴には、まず「積極的なガイダンス」があります。AIはユーザーのニーズを明確にするために、的を絞った質問を行います。次に「最善の努力による回答」があり、共有された情報に基づいて初期の回答を提供し、より良い回答のためにさらなる詳細を求めます。そして「透明な推論」があり、AIはユーザーの回答がどのように自分の回答に影響を与えるかを説明します。
130人の参加者を対象にした無作為化研究では、ユーザーはWayfinding AIが標準的なAIモデルよりも役立ち、関連性が高いと感じました。Wayfinding AIとの会話は長く、特にユーザーが症状を理解する必要があるときに、より魅力的でした。
全体として、この研究は、よりインタラクティブで個別化されたAIが、オンラインで健康情報を探し受け取る方法を大幅に向上させる可能性があることを示しています。
19.夢のタップ - AIを創造的に(Dreamtap – Make your AI more creative)
AIは「モード崩壊」と呼ばれる現象のために、似たような物語を生み出すことがよくあります。これは、AIがトレーニングデータから最も安全で一般的なパターンに依存することで起こります。その結果、物語は互いにわずかな変化しかないものになります。例えば、AIの「クロード」は、灯台や地図製作者といったテーマを好む傾向があります。
20.Flagship mobile phone with hardware kill switches for privacy(Flagship mobile phone with hardware kill switches for privacy)
要約がありません。
21.ダイソンの新風!(They don't make 'em like that any more: Dyson Pure Cool-Me personal air purifier)
ダイソンのピュアクールミーは、個人用の空気清浄機兼ファンで、価格は約300ポンドです。このため、誰でも手に入れられる商品ではありません。レビュアーは贈り物として受け取り、その機能性を評価していますが、必需品ではなく、提供される機能に対して高価であることも認めています。
クールミーは個人使用を目的としており、静かな冷却とアレルゲンの除去を提供します。これは花粉症の人にとって助けになります。「ブレードレス」として販売されており、目に見える羽根がないため、子供の周りでも安全です。静かに動作し、消費電力も低いため、長時間使用してもコストがかかりません。
しかし、このデバイスにはいくつかの欠点があります。リモコンの範囲が限られており、外部電源が大きく、下向きの風の調整ができません。HEPAフィルターは効果的ですが、交換には約70ポンドかかり、どのくらいの期間使用できるかは不明です。互換性のあるフィルターも安価で入手可能ですが、元のフィルターと比べてその効果は不確かです。
全体として、クールミーはユーザーの快適さを向上させますが、高価格やフィルターの維持管理の難しさが魅力を制限し、ダイソンによる製品の販売中止につながる可能性があります。
22.進化したジェミニ2.5フラッシュ(Improved Gemini 2.5 Flash and Flash-Lite)
Google DeepMindは、2025年9月25日にAIモデルの新しいバージョン、Gemini 2.5 FlashとFlash-Liteを発表しました。これらの新バージョンは、品質と効率の向上を目指しています。
主な改善点には、まず性能の向上があります。新モデルは以前のモデルと比べて、より高い品質とスピードを実現しています。また、コスト削減も重要なポイントです。Gemini 2.5 Flash-Liteは出力トークンを50%削減し、コストを低減しました。一方、Gemini 2.5 Flashは24%の削減を達成しています。
さらに、Flash-Liteモデルは複雑な指示を理解し、従う能力が向上しました。両モデルとも、より短く効率的な応答を提供するため、高スループットのタスクに適しています。音声の文字起こし、画像の理解、翻訳の品質も向上しています。
初期のテストを行ったユーザーからは、特に複雑なやり取りを必要とするタスクにおいて、顕著な性能向上が報告されています。
最新のモデルにアクセスしやすくするために、Googleは各モデルに「-latest」というエイリアスを導入しました。これにより、常に最新のバージョンにアクセスできるようになります。また、更新や廃止が行われる際には、ユーザーに対して2週間前に通知が行われます。
これらのリリースは、Gemini技術の洗練と革新を進める取り組みの一環であり、今後もさらなる更新が期待されています。
23.プリンスの冒険:90年代移植史(A platform-jumping prince – History of Prince of Persia's 1990s Ports)
「プリンス・オブ・ペルシャ」というクラシックなビデオゲームの歴史とさまざまなバージョンについての内容です。このゲームは35年以上前に作者によって作られました。
最初のバージョンはApple II向けに開発され、作者がすべての要素をプログラムしたため、特別な意味を持つ作品となりました。1990年にリリースされたDOS/Windows版は、グラフィックと音声が改善され、懐かしむプレイヤーにおすすめされています。このバージョンは、その後の多くのバージョンの基盤となりました。
Amiga版はダン・ゴーリンによって開発され、PC版と同時に制作されましたが、好評を得ました。コモドール64向けのポートは、プラットフォームが古くなったために承認されませんでしたが、2011年にファンが作ったバージョンがリリースされました。
Macintosh版は作者が直接監督し、遅れがあったものの、最終的にはPC版の再リリースとともに成功を収めました。他の多くのバージョンもさまざまなコンソールやコンピュータ向けに作られましたが、作者の関与は限られていました。
スーパーファミコン版はゲームを大幅に拡張し、新しいレベルや要素が追加されました。作者はこの新しい体験を楽しみました。作者は、プレイヤーが好きなバージョンはしばしば個人的な思い出に結びついていると振り返り、ゲームの制作についてのさらなる洞察を得るために自分の本を探求するよう読者に促しています。
全体として、この作品は「プリンス・オブ・ペルシャ」の進化と、年を経てプレイヤーに与えた影響を強調しています。
24.チャットGPTの脈動(ChatGPT Pulse)
2025年9月25日、Proユーザー向けに新機能「ChatGPT Pulse」がモバイルで導入されました。この機能は、過去のチャットやフィードバック、カレンダーなどの接続アプリに基づいて、ChatGPTが個別の更新情報を積極的に提供するものです。
主な特徴としては、まず「積極的なリサーチ」が挙げられます。ChatGPTは毎晩関連情報を収集し、翌日にカスタマイズされた更新を届けます。また、「カスタマイズ可能なコンテンツ」では、ユーザーがフィードバックを提供し、興味を指定することで、ChatGPTが調査する内容を選ぶことができます。さらに、GmailやGoogleカレンダーと連携することで、会議の議題やリマインダーなど、より関連性の高い提案が可能になります。毎朝、ユーザーは焦点を絞った更新情報を受け取り、必要に応じて保存したり、追加情報をリクエストしたりできます。
ユーザーからのフィードバックも重要で、大学生を対象にした初期テストでは、更新情報の関連性を向上させるためにユーザーの意見が大切であることが強調されました。
今後の開発として、ChatGPT Pulseはより積極的なアシスタントへと進化し、情報提供だけでなく、ユーザーの好みに基づいた計画や行動の支援も行うことを目指しています。この機能は、さらに多くのアプリケーションと統合され、日中にタイムリーな更新を提供することで、その能力を拡大することが期待されています。
25.JWSTが星形成の核心に迫る(JWST peers deep into the heart of star formation in our Milky Way galaxy)
ジェームズ・ウェッブ宇宙望遠鏡(JWST)は、私たちの銀河系にある射手座B2という星形成領域の素晴らしい画像を捉えました。この領域は銀河の中心から約390光年の距離にあり、銀河内で最も大きく、最も活発な星形成エリアです。ここには300万個の太陽のような星を作るのに十分なガスが含まれています。銀河中心に存在する分子ガスのわずか10%しかないにもかかわらず、B2はその地域での星形成の半分を担っており、天文学者たちにとっては謎となっています。
JWSTの先進的な赤外線技術により、塵を透過してB2の星形成の詳細を明らかにすることができます。研究者たちは、この地域での星形成が数百万年にわたって続いているのか、それとも最近加速したのかに興味を持っています。B2の独特な星形成を理解することで、ビッグバン後の初期宇宙の条件についての洞察が得られ、私たちの銀河における星の誕生に影響を与える要因について、科学者たちがより多くのことを学ぶ手助けとなるでしょう。
26.偽造PDFの真相(Investigating a Forged PDF)
リクエストを確認するために、CAPTCHAを完了するように選ばれました。以下のフォームに記入し、ボタンをクリックして進んでください。
27.クラウドフレアのメールサービス試験中(Cloudflare Email Service: private beta)
Cloudflareは、新しいメールサービスのプライベートベータ版を発表しました。このサービスは、Cloudflare Workersから直接トランザクションメールを簡単に送信できるように設計されています。既存のメールルーティング製品を基にしており、開発者がメールコミュニケーションを扱う際の統一された体験を提供することを目指しています。
このサービスの主な特徴は、使いやすさです。開発者はCloudflare Workersと統合することで、APIキーやシークレットを管理する手間を省き、簡単にメールを送信できます。また、信頼性の高いメール配信に重点を置いており、重要なメッセージが迅速に受信者の受信箱に届くようにします。必要なDNSレコードを自動的に設定し、メールプロバイダーとの信頼関係を強化します。
さらに、メールサービスは既存のアプリケーションにスムーズに統合でき、人気のあるフレームワークを使用してリッチなHTMLメールを送信できます。開発者はWorkersを使って受信メールを処理することもでき、強力なワークフローを実現します。
メール送信とメールルーティングの組み合わせにより、アプリケーションが効果的にメールを送受信できる包括的なメールソリューションが提供されます。メールサービスは11月にプライベートベータ版として利用可能になり、送信したメッセージの数に基づく有料サブスクリプションモデルが導入される予定です。
全体として、Cloudflareのメールサービスは、開発者のためにメールコミュニケーションを簡素化し、アプリケーションのワークフローを向上させることを目指しています。
28.オラマ検索(Ollama Web Search)
Ollamaは新しいウェブ検索APIを発表しました。このAPIを使うことで、ユーザーは最新の情報にアクセスでき、AIモデルの精度が向上し、エラーが減少します。個人利用向けに無料プランが用意されており、Ollamaのクラウドサービスを通じて利用制限を増やすオプションもあります。
このAPIはREST APIとして提供されており、PythonやJavaScriptのアプリケーションに統合できます。ユーザーはウェブ検索を行い、最新の情報を収集することで、AIモデルが研究タスクをより効果的に完了できるようになります。
始めるには、まずOllamaアカウントからAPIキーを作成します。その後、cURL、Python、またはJavaScriptを使ってリクエストを送信できます。例えば、cURLを使ったリクエストの例は次の通りです。
curl https://ollama.com/api/web_search --header "Authorization: Bearer $OLLAMA_API_KEY" -d '{"query": "what is ollama?"}'
Pythonを使った場合のコード例は以下の通りです。
import ollama response = ollama.web_search("What is Ollama?") print(response)
JavaScriptの場合は、次のように記述します。
const client = new Ollama(); const results = await client.webSearch({ query: "what is ollama?" }); console.log(results);
Ollamaのウェブ検索とウェブフェッチツールを使って、ミニ検索エージェントを作成することも可能です。これにより、モデルがユーザーの質問に対して関連情報を取得し、効果的に回答できるようになります。
最近のアップデートとして、Ollamaはエンジンの改善を行い、モデルのスケジューリングを強化してパフォーマンスを向上させました。また、テキストとビジョンタスクの両方を扱うためのマルチモーダル機能も導入されています。
ウェブ検索機能はさまざまなアプリケーションに統合でき、無料のOllamaアカウントで利用可能です。利用制限を増やしたい場合は、アップグレードプランのオプションもあります。始めるには、Ollamaアカウントにサインアップしてください。
29.Road to ZK Implementation: Nethermind Client's Path to Proofs(Road to ZK Implementation: Nethermind Client's Path to Proofs)
要約がありません。
30.アスロン64の逆転劇(Athlon 64: How AMD turned the tables on Intel)
2003年9月23日、AMDはAthlon 64 CPUを発表しました。このプロセッサはx86プラットフォームに64ビットアーキテクチャを導入し、インテルの計画に挑戦しました。インテルは、長年の32ビットアーキテクチャとの互換性の複雑さから、64ビットへの移行に消極的でした。そのため、彼らはItaniumという全く新しい設計を開発することを選びましたが、特にWindowsとの相性が悪く、なかなか普及しませんでした。
AMDは、32ビットアプリケーションを実行できる64ビットプロセッサに需要があると信じ、x86を64ビットに拡張するリスクを取りました。この決断は、Itaniumが人気がないことを観察した結果であり、64ビットコンピューティングへの移行を容易にすることを目指していました。
Athlon 64は成功を収め、優れた32ビット性能を提供しつつ、後方互換性も持っていました。消費者市場と企業市場の両方で人気を博し、デルのような企業もAMDプロセッサを採用するようになりました。インテルは最終的に、AMDの64ビット設計を模倣し、Intel64として再ブランド化しました。
Athlon 64の発売はCPU設計における重要な転機を迎え、AMDがインテルと効果的に競争できるようになり、コンピューティングの風景を変えることになりました。それ以来、両社はCPU市場で進化し続け、互いに競い合っています。
31.放射線医の需要急増中!(Demand for human radiologists is at an all-time high)
この記事では、人工知能(AI)が放射線科に与える影響について述べています。AIは人間の放射線科医を置き換えるものではなく、むしろその需要は過去最高に達しています。放射線科の研修医のポジションが増え、給与も上昇しています。
AIの能力については、CheXNetのようなAIモデルが肺炎などの病状を高精度かつ迅速に検出できることが挙げられます。しかし、これらのモデルは実際の病院環境ではうまく機能せず、診断できる病状の種類にも限界があります。
人間の放射線科医の需要は依然として強く、AIの普及が進んでも変わりません。放射線科医は画像の診断だけでなく、患者や医療従事者とのコミュニケーションなど、多くの重要な役割を担っています。
また、完全自律型のAIを放射線科で広く導入するには、法的および規制上の大きな課題があります。ほとんどのAIツールは補助的なものであり、結果を人間が確認する必要があります。
AIモデルは、制御されたテストでは高いパフォーマンスを示すものの、臨床現場ではその性能が劣ることが多いです。データの質や画像のばらつき、人間の文脈が必要なことなどが、これらの違いに影響しています。
AIツールが進化することで、放射線科医は仕事が減るのではなく、むしろ忙しくなる可能性があります。AIは画像診断のプロセスを迅速かつ安価にするため、より多くの画像検査が行われることにつながります。
全体として、この記事はAIが放射線科を向上させる可能性を持っている一方で、人間の専門知識を単純に置き換えるものではないことを強調しています。AIと人間の放射線科医は、特定のタスクをAIが担当し、人間の専門家がより広範なケアの責任を管理する形で協力して働くことが期待されます。
32.速攻!Postgresキャッシュ(Redis is fast – I'll cache in Postgres)
著者は、Redisの代わりにPostgresをキャッシングソリューションとして使用することを検討し、シンプルなHTTPサーバーの設定における両データベースのパフォーマンス比較に焦点を当てています。実験はローカルのKubernetesクラスターで行われ、両データベースは標準設定で構成されています。著者はRedisとPostgresの両方にキャッシング機能を実装し、ベンチマーク用にそれぞれ3000万件のエントリーを用意しました。
ベンチマークから得られた主な結果は以下の通りです。まず、パフォーマンスに関しては、Redisがリクエスト数とレイテンシーの面で常にPostgresを上回りました。具体的には、Redisは約11,258リクエスト/秒を達成し、Postgresは約7,425リクエスト/秒でした。
次に、リソース使用量については、Redisが約3,800MiBのRAMを使用したのに対し、Postgresは約5,000MiBを使用しました。RedisはCPUの制約に対してもPostgresより影響を受けにくく、Postgresはテスト中にCPU使用率が最大に達しました。
書き込みパフォーマンスに関しては、Postgresで未ログテーブルを使用することで書き込み性能は向上しましたが、Redisの速度には及びませんでした。この違いは、書き込みが多いシナリオでより顕著でした。
結論として、著者はRedisが速いにもかかわらず、既存のプロジェクトとの統合や依存関係の削減を理由にPostgresを好むと述べています。Postgresは依然としてかなりの負荷を処理でき、多くのアプリケーションにとって十分です。著者は、必要に応じてシステム間で簡単に切り替えられるようにキャッシング用のインターフェースを維持することの重要性を強調しています。
全体として、キャッシングにはRedisが速いものの、Postgresはデータベースを必要とするプロジェクトにとって依然として有効な選択肢であり、特にキーの有効期限管理が追加のカラムやcronジョブで処理できる場合には適しています。
33.A history of ARM, part 1: Building the first chip (2022)(A history of ARM, part 1: Building the first chip (2022))
要約がありません。
34.ビットで決まり!(Bit is all we need: binary normalized neural networks)
大規模なニューラルネットワークモデル、特に言語モデルや画像モデルは、メモリの要求が高まり、ますます複雑になっています。この問題を解決するために、研究者たちは「バイナリ正規化層」と呼ばれる新しいタイプのニューラルネットワーク層を開発しました。この層は、すべての重みやバイアスに対して1ビットのパラメータ(0または1の値)しか使用しません。この技術は、畳み込みモデルやアテンションモデルなど、さまざまなネットワークに適用できます。
テストの結果、バイナリ正規化層を使用したモデルは、32ビットパラメータを使用する従来のモデルと同様の性能を示しながら、メモリの使用量は32分の1に抑えられました。これにより、特別なハードウェアなしでも、一般的なコンピュータやモバイルデバイスで効率的に動作することが可能になります。この革新により、大規模なニューラルネットワークモデルをさまざまなアプリケーションでより簡単かつ安価に利用できるようになるかもしれません。
35.宇宙シミュレーション、ノートPCで実現!(Cosmic simulations that once needed supercomputers now run on a laptop)
天文学者はこれまで、宇宙をシミュレーションするためにスーパーコンピュータを使用してきましたが、新しいツール「Effort.jl」により、標準的なノートパソコンでもこれらのシミュレーションが可能になりました。このエミュレーターは、複雑な宇宙論モデルを高速かつ高精度で模倣し、分析に必要な時間と計算能力を大幅に削減します。
Effort.jlは、ニューラルネットワークと既存の物理学の知識を組み合わせて、宇宙の構造を迅速に予測します。最近の研究では、従来のモデルと同等の結果を出しながら、より細かい詳細も捉えることができることが確認されました。この進展は、天文学データが増え続ける中で重要であり、科学者たちはDESIやEuclidといったプロジェクトからの今後のデータをより効率的に分析できるようになります。
全体として、Effort.jlは宇宙論研究において重要な前進を示しており、膨大な計算資源を必要とせずに強力なシミュレーションを利用できるようにしています。
36.College student's "time travel" AI experiment(College student's "time travel" AI experiment)
要約がありません。
37.Walking around the compiler(Walking around the compiler)
要約がありません。
38.A little notebook for learning linear algebra with Python(A little notebook for learning linear algebra with Python)
要約がありません。
39.ゾンビタスク狩り(A story about hunting zombie tasks in a distributed environment)
2024年1月22日に、FirebaseデータをBigQueryにエクスポートする方法についてのガイドが公開されました。このプロセスを利用することで、FirebaseのデータをBigQueryに移行し、データ分析をより充実させることができます。
40.Micro Men(2009) – movie about the creation of ARM(Micro Men(2009) – movie about the creation of ARM)
要約がありません。
41.スタニスラフ・ペトロフの日(Today is Stanislav Petrov day)
1983年9月26日、冷戦の最中に、ソビエト連邦の早期警戒システムがアメリカからのミサイル発射を誤って報告しました。勤務中のスタニスラフ・ペトロフ大尉は、この警報が誤報であると疑いました。彼は状況をすぐにエスカレートさせるのではなく、さらなる証拠を待つことを選びました。その結果、ミサイル攻撃は実際には行われていないことが確認されました。彼の判断は、報復の核攻撃や潜在的な核戦争を防いだと考えられています。
当時、アメリカとソビエトの関係は非常に緊張しており、アメリカの先制攻撃への恐れが広がっていました。警報システムの誤作動は、珍しい太陽光の反射によるものであると後に説明されました。ペトロフはこの事件の後、厳しい scrutiny(監視)にさらされ、再配置されましたが、彼の行動に対する公式な評価は受けませんでした。これは、彼の上司を恥ずかしめたと考える人もいます。警報に疑問を持った彼の選択は、冷戦中の偶発的な核紛争に最も近い瞬間の一つとして評価されています。
42.「カーボン評価の誤算」('Independent' auditors overvalue credits of carbon projects, study finds)
最近の研究では、最大の自主的カーボンクレジット登録機関であるVerraに登録された95のカーボンクレジットプロジェクトの監査プロセスに深刻な欠陥があることが明らかになりました。この研究によると、多くのカーボンクレジットが実際の排出削減を正確に反映しておらず、気候変動対策の取り組みを損ない、カーボン市場への信頼を傷つけています。専門家は、市場の信頼性は独立した検証者に依存していると指摘していますが、研究では監査人がプロジェクト開発者から報酬を受け取るため、真に独立していない可能性があることが示唆されています。
研究では、関与した監査人の3分の2がプロジェクトに重大な問題を指摘しなかったことが指摘されており、監査システム全体に対する懸念が高まっています。批評家は、カーボンクレジットシステム全体が発行されるクレジットの数を最大化するように設計されており、開発者、監査人、登録機関、購入者などすべての関係者が利益を得る一方で、環境に悪影響を及ぼしていると主張しています。
専門家たちは、監査人の無作為選定や報酬の支払い方法の変更など、構造的な改革を求めており、これにより責任と効果を向上させる必要があるとしています。これらの発見にもかかわらず、Verraは自社の監査手法を擁護し、問題に対処するための措置を講じていると述べています。しかし、多くの人々はカーボンクレジット市場が気候変動緩和に意味のある貢献をするためには根本的な改革が必要だと考えています。
43.衛星データで見つける!(Can a model trained on satellite data really find brambles on the ground?)
ガブリエル・マラーは、サテライトデータとエージェントベースモデル(ABM)を使ってハリネズミの生息地を研究しています。彼は、iNaturalistからの情報と衛星画像データを組み合わせて、ブランブル(イバラ)の地図を作成しました。このモデルにはロジスティック回帰とk近傍法という手法が含まれています。
モデルのテストのために、ガブリエルと彼のチームはケンブリッジ周辺でフィールドワークを行いました。彼らは、モデルがブランブルが見つかると予測したミルトン・コミュニティセンターからスタートしました。数秒後、彼らは最初のブランブルを発見しました。その後も、モデルが示した場所で多くのブランブルを見つけました。特に、大きなブランブルの塊を予測するのが得意でしたが、小さくて部分的に隠れたものについては精度が低いことがわかりました。
また、他の予測されたホットスポットも調査し、地元の自然保護区であるブランブルフィールドを含むさまざまな場所で重要なブランブルを見つけました。全体として、チームはそのシンプルさにもかかわらずモデルの性能に感銘を受けました。将来的には、リアルタイムでデータを収集し、モデルを更新するためのモバイルセットアップの可能性についても言及しました。
44.古いウェブ復活(Resurrect the Old Web)
2025年9月23日、メイン州のニュースでは、中学生が親から携帯電話はまだ早いと判断され、固定電話を使っている様子が報じられました。この出来事は、古いコミュニケーション手段の復活を促し、現代のソーシャルメディアに対する不満についての議論を引き起こしました。
多くの人々が現在のソーシャルメディアに圧倒されていると感じています。広告や中毒性のあるアルゴリズムで溢れ、本当のつながりから遠ざかってしまっています。著者は、ブログやRSSフィードに戻ることで、インターネットのシンプルで個人的な側面を取り戻せると提案しています。
著者は「ベアブログ」というアイデアを提唱し、自身がフォローしているブログのコレクションを紹介し、他の人にも同様のことをするよう促しています。このアプローチは、初期のウェブのようにハイパーリンクを通じてつながりを育むことができます。著者はお気に入りのブログを共有し、更新を追うためにRSSリーダーを使うことを勧めています。
最終的に、著者は古いウェブを復活させ、ソーシャルメディアプラットフォームに頼らずにオンラインでの交流を取り戻すことができると信じています。
45.ウェブハウンド:データ収集エージェント(Webhound (YC S23) – Research agent that builds datasets from the web)
Webhoundは、ユーザーの指示に基づいてインターネットからデータセットを作成するAIツールです。必要なデータを説明すると、AIがそれを見つけて整理し、CSV形式で出力します。HNコミュニティ向けにサインアップ不要のバージョンもあり、ユーザーはゲストとして試すことができます。
このツールは、面倒な手作業のリサーチ作業を自動化するために開発されました。ユーザーは競合分析、リード生成、価格追跡、投資家マッピング、研究収集、仮説検証など、さまざまな目的で利用しています。
Webhoundの初期バージョンは高価で非効率的でしたが、マルチエージェントシステムを導入することで改善されました。このシステムでは、データの計画、検索、検証、保存を担当する異なるエージェントがあり、信頼性が向上し、コストも大幅に削減されました。
Webhoundは、計画と抽出の二つのフェーズで動作します。より速く信頼性の高い結果を得るために、カスタムテキストベースのブラウザを使用しています。また、定期的な更新やAPIも提供されており、データセットをワークフローに統合することが可能です。
現在のシステムは、一度の実行で1,000から5,000行のデータを処理できます。チームはさらなるスケーリングに取り組んでおり、ユーザーや同様のツールに詳しい人からのフィードバックを歓迎しています。
46.ワイルドパフォーマンス(Wild performance tricks)
デイビッド・ラッティモアは最近、ニュージーランドのウェリントンで開催されたRustForgeに参加し、「Wild linker」に関連する「ワイルドパフォーマンストリック」について講演を行いました。彼の講演の主なポイントは以下の通りです。
まず、Wild linkerはSymbolId
という型を使用してシンボルの解決を管理しています。マルチスレッド処理を容易にするために、各オブジェクトのシンボルは連続したメモリに割り当てられ、キャッシュの効率が向上します。これにより、Rayonライブラリを使用してシンボル解決の並列処理が可能になります。
次に、ラッティモアはsharded-vec-writer
クレートを使用して、ベクター(Vec)を並列に初期化する方法について説明しました。この方法では、複数のスレッドが一つのスレッドが初期化を完了するのを待つことなく、ベクターを埋めることができます。
また、彼は同じ名前のシンボルが複数存在する場合の処理方法を紹介しました。AtomicSymbolId
を使用することで、安全に同時書き込みが可能になります。ラッティモアは、アトミック形式と非アトミック形式の間で効率的に変換する方法についても説明し、パフォーマンスコストを発生させないようにしています。
パフォーマンス向上のために、彼はループ内で新しいメモリを作成するのではなく、メモリの再利用戦略についても触れました。この方法により、頻繁なヒープ割り当てによるパフォーマンスの低下を避けることができます。
さらに、ラッティモアは大きな割り当てを別のスレッドで解放することを提案しました。これにより、処理の遅延を防ぐことができます。また、メモリを安全に管理するために、割り当てのライフタイムの扱いについても言及しました。
最後に、彼は非静的ライフタイムと非自明なドロップセマンティクスを持つ型を管理するためのテクニックを紹介しました。具体的には、参照をMaybeUninit
に置き換えることで、効率を損なうことなく他のスレッドに安全に移動できるようにします。
全体として、ラッティモアの講演は、Wild linkerのマルチスレッド環境におけるメモリ管理と処理の最適化に焦点を当て、革新的なコーディング技術を通じたパフォーマンス向上を強調しました。
47.安全なJITコンパイラの書き方(Writing Memory Safe JIT Compilers)
V8チームは、ChromeブラウザのJITコンパイラにおけるメモリ安全性のバグに対処するために、V8 Sandboxという新機能を導入しました。これらのバグは、一般的なメモリ破損の問題ではなく、メモリ破損を引き起こす微妙な論理的な問題です。V8はC++で書かれているため、Rustのようなメモリ安全な言語に切り替えたり、ハードウェアのメモリ安全機能を使用したりするだけでは、これらの特定の課題を解決することはできません。
GraalVMは、Javaで書かれたJavaScriptエンジンであるGraalJSを提供しています。GraalJSはV8とパフォーマンスで競争しており、その設計はV8で見られる同様のメモリ安全性のバグを回避するように作られています。これは、インタプリタとJITコンパイラが同じ言語の意味論の実装を共有する異なるアーキテクチャによって実現されており、これにより、悪用につながる不一致のリスクが減少します。
Truffleは、Javaの機能により自然にメモリ安全なインタプリタを開発者が作成できるようにし、部分評価という技術を利用してパフォーマンスを最適化します。ユーザーのコードが「ホット」になると、システムは自動的にそれを最適化された機械語にコンパイルし、生成されたコードがメモリ安全であることを保証します。
この革新的なアプローチは、コンパイルされたコードがインタプリタの動作と一致することを確保することで、多くの微妙な安全性のバグを排除し、セキュリティを向上させます。さらに、Truffleはデバッグやプロファイリングツールなどのさまざまな機能を提供し、複数のプログラミング言語用の仮想マシンを構築するための柔軟性を持っています。
48.卒業後のYC挑戦(Do YC after you graduate: Early decision for students)
YCは、学生向けに「アーリーディシジョン」という新しい選択肢を導入しました。この変更により、卒業予定の学生は秋に就職活動をしながらYCに応募できるようになります。これは、自分の会社を立ち上げたいと考えている学生を支援することを目的としていますが、就職の安定性に不安を抱えている学生にとっても重要です。YCに受け入れられた場合、学生は就職のオファーを断ることができ、選択肢がなくなる心配をせずに済みます。このアイデア自体は新しいものではなく、YCは2018年から非公式に提供していましたが、今後は学生にとってより目に見え、利用しやすくなります。
49.ノイバ勝利:KSV1870の不正スコア禁止(Noyb WIN: Austrian authority forbids unlawful credit scoring by KSV1870)
2025年9月26日、noybはオーストリアの信用機関KSV1870とエネルギー供給会社Unsere Wasserkraftに対して勝利を収めました。オーストリアのデータ保護当局(DSB)は、KSV1870による自動信用評価が不法であり、その結果、苦情を申し立てた人がエネルギー契約を拒否されたと判断しました。DSBは、KSV1870が今後、同意なしにこのような信用調査を行うことを禁止し、両社の透明性の欠如を批判しました。
約1年前、noybは、苦情を申し立てた人が知らないうちに自動信用評価を受けたことに対して苦情を提出しました。DSBは、GDPR(一般データ保護規則)の規定に基づき、重大な影響を与える自動的な決定は、明示的な同意を得るなどの特定の条件が満たされない限り、一般的に許可されていないと指摘しました。
DSBは、KSV1870の行為がデータ保護法に違反していることを確認し、信用評価について明確な説明を提供するよう義務付けました。また、エネルギー供給会社は、苦情を申し立てた人を拒否する際の透明性の欠如についても reprimandedされました。信用評価を続けたい場合は、法律に従ってプロセスを調整する必要があります。DSBの決定は、関係する企業によって異議申し立てされる可能性があります。
50.風と竜の物語(The Wind, a Pole, and the Dragon)
日本のユーザーからの技術フォーラムでの混乱した助けのリクエストについての内容です。このユーザーは機械翻訳を使用したため、インストールエラーに関するメッセージには「嘔吐」や「ヤギの時間」、「風、棒、ドラゴン」といった奇妙なフレーズが含まれていました。
重要なポイントは、ユーザーがランタイムをインストールしようとした際にエラーに直面していることです。これは、ランタイムログに記録された問題を示している可能性があります。「スパンク」という用語はコマンドを実行することを指しているかもしれず、「スキル」は経験を意味する可能性があります。また、「父の石への侮辱」というフレーズについては、フラストレーションを表現しているか、ソフトウェアの依存関係を指しているのではないかと推測されています。「風、棒、ドラゴン」というフレーズは依然として不明で、その意味についてさまざまな推測がありますが、明確な説明はありません。
著者は元のメッセージをよりよく理解したいと考えており、他の人々にも情報を提供するよう呼びかけています。
51.チャット監視: EUが全メッセージを検閲(ChatControl: EU wants to scan all private messages, even in encrypted apps)
欧州連合(EU)は「チャットコントロール」と呼ばれる法案を提案しています。この法案は、メッセージングプラットフォームに対し、シグナルやWhatsAppのような暗号化されたアプリでも、すべてのプライベートメッセージや画像を違法コンテンツのためにスキャンすることを義務付けるものです。この規制は児童性的虐待素材(CSAM)を防ぐことを目的としていますが、4億5000万人のヨーロッパ人のデジタルプライバシーを実質的に消失させるため、大きなプライバシーの懸念を引き起こしています。
チャットコントロールは、児童性的虐待を防止し、取り締まることを目的としたEUの提案された規制です。この規制は、すべてのコミュニケーションプラットフォームに対し、ユーザーのコンテンツをスキャンすることを義務付けています。対象となるのは、メールやソーシャルメディア、ファイル共有プラットフォームなど、メッセージアプリに限らず、すべてのコミュニケーションサービスです。
この法案は、クライアントサイドスキャニングという技術を使用し、暗号化前にユーザーのデバイス上でコンテンツを分析します。これにより、エンドツーエンドの暗号化の原則が損なわれることになります。実際の影響としては、暗号化が脅かされることや、誤検知(誤って違法とされるコンテンツ)が多発すること、科学者やプライバシー擁護者からの反対意見が挙げられます。また、意図的な犯罪者によってこのシステムは簡単に回避される可能性があります。
この提案は、監視技術を必要とする規制から利益を得る商業企業によって支持されています。EU加盟国の中では、規制の支持者と反対者が分かれており、オーストリアやオランダなどの国々からは強い反発があります。この法案が通過すると、サイバーセキュリティが弱体化し、イノベーションが抑制され、テクノロジー企業がヨーロッパを離れる可能性があり、個人のコミュニケーションに対する萎縮効果をもたらす恐れがあります。
個人は、他者に教育を行い、請願書に署名し、代表者に連絡し、プライバシーに配慮したツールを利用することで、この法案に反対するよう奨励されています。チャットコントロールは、ヨーロッパにおける大規模監視への重要な転換点となる可能性があります。この決定はデジタルプライバシーの権利に影響を与え、世界中の政府に前例を示すことになります。EUの今後の決定は重要であり、児童保護と個人のプライバシーのバランスを再定義する可能性があります。
52.プルリクの舞台(The Theatre of Pull Requests and Code Review)
Meks McClureはGoatmire Elixir Conferenceに参加し、Saša Jurićによる「Tell Me a Story」という講演を楽しみました。このプレゼンテーションは、ストーリーテリングとコードレビューやプルリクエスト(PR)に関する実用的なアドバイスを組み合わせたものでした。
多くのエンジニアは、コードレビューが大きくて複雑なPRのために難しく感じることが多く、しばしば「良さそうですね」といった表面的なフィードバックに終わってしまいます。これがセキュリティの問題やメンテナンスが難しいコードにつながることがあります。
Sašaは、PRは管理しやすく、理想的にはレビューに5〜10分程度かかるべきだと提案しています。これを実現するためには、変更を約300行のコードに制限し、大きな機能を複数の小さなPRに分けることが重要です。
明確なストーリーを持ったコミットを書くことで、レビュアーは変更内容を理解しやすくなります。一般的なコミットメッセージは役に立たず、具体的で考え抜かれたメッセージが文脈を提供します。
Sašaは、反復的な更新を通じて一貫したコミット履歴を維持する方法を示しました。彼は、物語を明確に保つために修正コミットの重要性を強調しました。
クリーンなコミット履歴は、トラブルシューティングやデバッグを助けます。各コミットはコンパイル可能で、アプリケーションを実行可能な状態に保つべきであり、これによりバグがどこで導入されたかを特定しやすくなります。
焦点を絞ったPRと明確なコミットストーリーは、迅速なフィードバック、より良い品質のコード、そしてスムーズな開発プロセスにつながります。PRを準備する際は、コミットを明確でシンプルに保ち、管理しやすくすることを目指しましょう。これにより、自分自身とレビュアーの両方にとって利益があります。
53.エバンストン、カメラ撤去命令(Evanston orders Flock to remove reinstalled cameras)
エバンストンで監視カメラを提供しているFlock Safetyは、以前に取り外したナンバープレートカメラを市の許可なしに再設置しました。この行動は、Flockが不適切に連邦移民当局にデータへのアクセスを許可したことが発覚し、市がこれらのカメラを停止するよう命じた後に行われました。
市の停止命令にもかかわらず、Flockはカメラを再設置し、市の広報担当者はこの行動が許可なしに行われたと述べています。市はFlockとの契約を解除する計画を立てており、これにより法的措置に発展する可能性がある争いが生じています。
これらのカメラは2022年と2023年に契約のもとで設置されましたが、Flockの最近の行動により、停止命令後もカメラが稼働し続け、データを収集していたのではないかという懸念が高まっています。Flockのデータによると、一部のカメラは市の要請にもかかわらず、稼働を続けていた可能性があります。
この状況は現在も続いており、市はこれらのカメラの撤去を確実に進めようとしています。
54.ネストサーモ逆解析(Reverse-Engineering the LCD Display Interface of the Nest 2nd Gen Thermostat)
このプロジェクトでは、著者がNest第2世代サーモスタットを分解し、そのLCDディスプレイを調査しました。分解ガイドに従って慎重に作業を進めた結果、柔軟なコネクタを持つ円形のLCDモジュールを発見しました。部品番号を見つけたことで、類似のディスプレイとそのデータシートにたどり着き、重要な技術仕様を得ることができました。
小さく複雑な接続を扱うために、著者はブレークアウトボードを設計し、微細な接続を標準サイズに変換しました。しかし、ディスプレイの特有の3線SPI通信プロトコルに苦労しました。このプロトコルでは、標準の8ビットではなく9ビットのデータ転送が必要でした。抵抗を使ってバスの競合問題を解決し、ディスプレイを初期化し制御するためのコードを開発しました。
著者はESP32マイクロコントローラーを使ってディスプレイに電源を供給し、速度や描画能力に関するパフォーマンスの課題にも対処しました。また、ディスプレイのバックライトに電力を供給するためのブーストコンバーターも作成しました。
最終的に、このプロジェクトは古いNestサーモスタットを廃棄される前に再利用することを目指しており、現代のホームオートメーションシステムと連携できるオープンソースの代替品「Sett」の開発につながりました。Settの予約注文は近日中に開始される予定です。
55.レドックスOSの未来(Redox OS Development Priorities for 2025/26)
Redox OSは、安定性とパフォーマンスの面で大きな進展を遂げています。今後15ヶ月の開発の優先事項をまとめました。
まず、Redoxのバリエーションについてです。Hosted Redoxは、仮想マシン内で動作するウェブサービス用のランタイムです。Redox Serverは、エッジおよびクラウドアプリケーションに特化しています。Redox Desktopは、日常的に使いやすいオペレーティングシステムです。
次に、開発の優先事項です。Redoxを自らホストする能力を向上させ、標準との適合性や互換性を強化します。また、さまざまなプログラミング言語やビルドシステムをサポートし、パフォーマンスとセキュリティを向上させます。ハードウェアサポートを拡充し、さまざまなデバイス用のドライバーを開発します。COSMIC、Wayland、GPUアクセラレーション機能を実装し、アクセシビリティ機能も改善します。
貢献方法については、寄付を通じて開発を支援したり、商品を購入することができます。また、Redox Chatに参加して開発やドキュメント作成に関与し、プロジェクトに協力することも可能です。さらに、Redoxは経験豊富な開発者を求めており、関連プロジェクトのための助成金申請も歓迎しています。
2026年の目標としては、Hosted Redoxでウェブサービスのための安全な環境を作り、Redox Serverでは安全でスケーラブルなサーバー環境を確立します。Redox Desktopは、使いやすく安全でありながら必要なアプリケーションをサポートすることを目指します。また、開発者がRedox上でRedoxを実行・テストできるようにし、全体的な体験を向上させます。ファイルシステムやネットワークのパフォーマンスを引き続き改善し、リソースアクセスのための能力ベースのセキュリティを実装します。重要なハードウェア用のドライバー開発にも注力します。
Redoxは今後の発展に向けて興味深い道を歩んでおり、コミュニティからの貢献が重要です。興味のある方はチームに参加するか、Redox Chatを通じて進捗をフォローすることができます。
56.Brutalita Sans: An Experimental Font and Font Editor(Brutalita Sans: An Experimental Font and Font Editor)
要約がありません。
57.RedoxFSの誕生(RedoxFS is the default filesystem of Redox OS, inspired by ZFS)
RedoxFSは、Redox OSのデフォルトのファイルシステムで、ZFSに触発されているものの、マイクロカーネルアーキテクチャ向けに設計されています。これは、古いTFSを置き換えるものです。
RedoxFSの主な特徴には、RedoxとLinuxの両方に対応していること(FUSEを使用)、コピーオンライトをサポートしていること、データとメタデータの整合性を確保するためのチェックサムを含んでいること、透明な暗号化を提供していること、標準のUnixファイル属性を使用していることが挙げられます。また、最大193TiBのサイズのファイルやディレクトリをサポートし、その空間に最大40億のファイルやディレクトリを保持できます。ディスク暗号化もサポートされており、カーネルは暗号化されたパーティションから起動できます。さらに、MITライセンスのもとで提供されているため、LinuxのようなGPLライセンスのオペレーティングシステムとも併用可能です。
RedoxFSを使用するには、RedoxFSツールを使って.imgファイルを作成、マウント、編集できます。ツールは以下のコマンドでインストールできます。cargo install redoxfsを実行する前に、fuse3がインストールされていることを確認してください。
ディスクを作成してマウントする手順は次の通りです。まず、新しいRedoxFSイメージを作成します。コマンドは、fallocate -l 1G redox.imgとredoxfs-mkfs redox.imgです。次に、ディスクをマウントするために、まずディレクトリを作成します。mkdir ./redox-imgを実行し、その後、redoxfs redox.img ./redox-imgでマウントします。
ディスクをアンマウントするには、fusermount3 ./redox-imgを使用します。
58.ドローン追跡!(Shoplifters could soon be chased down by drones)
Flock Safetyは、ショッピングセンターや倉庫などでの万引きを減らすために、民間企業向けに警察スタイルのドローンを提供しています。企業はFlockのドローン用ドッキングステーションを設置し、FAAの承認を得ることで、特定のエリアを監視するためにドローンを飛ばすことができます。万引き犯が見つかった場合、セキュリティチームはドローンを起動し、犯人の動きを追跡し、必要に応じて警察と映像を共有することができます。
Flockは大手小売業者との交渉を進めていますが、現在はカリフォルニアのトマト加工業者と契約を結んでいます。民間セクターへの拡大は、警察が迅速な対応のためにドローンを使用していることに続くものですが、特に少数派コミュニティにおけるプライバシーや過剰な警察活動に対する懸念も生じています。ACLUのような批評家は、この傾向が違法な捜索に対する第四修正条項の保護を損なう可能性があると懸念しています。彼らは、Flockの監視技術の成長が個人のプライバシーに重大なリスクをもたらすと主張しています。
59.Illiteracy Is a Policy Choice(Illiteracy Is a Policy Choice)
要約がありません。
60.ラズパイ500+(Raspberry Pi 500+)
Raspberry Pi 500+は、200ドルで販売される新しいオールインワンPCで、クラシックコンピュータへの懐かしさを呼び起こすように設計されています。高品質なメカニカルキーボードにはカスタマイズ可能なRGBライティングが搭載されており、256GBのSSDと16GBのRAMを備えています。Raspberry Pi 5プラットフォームを基にしており、強力な2.4GHzのクアッドコアプロセッサを搭載し、デュアル4KディスプレイとデュアルバンドWi-Fiをサポートしています。
220ドルのデスクトップキットオプションもあり、マウス、電源、HDMIケーブル、初心者向けガイドが含まれています。キーボードにはGateronスイッチが使用されており、快適なタイピング体験を提供し、さまざまなキーカバーのスタイルに対応しています。
Raspberry Pi 500+は重い作業にも対応できるように設計されており、SSDまたはSDカードから起動することができます。これは、Raspberry Pi 400などの以前のモデルに比べて大幅なアップグレードを示しており、Raspberry Piチームの共同作業によるものです。過去のホームコンピュータへの現代的なオマージュを目指しています。
61.プロトンメール、アプリを一新!オフライン対応(Proton Mail Rebuilds Mobile Apps from Scratch, Adds Offline Mode)
Proton Mailは、iOSとAndroid向けのモバイルアプリを全面的に改良し、2025年9月25日にProton Mail v7をリリースしました。新しいアプリでは、オフライン機能が完全に実装されており、ユーザーはインターネット接続なしでメールの読み書きや整理ができるようになりました。これは、接続が不安定な地域や厳しいインターネット規制のある場所に住むユーザーにとって特に便利です。
アプリは統一されたコードベースを使用してゼロから構築されており、速度とパフォーマンスが向上しました。スクロールや返信などの動作が以前の2倍速くなっています。この変更により、両プラットフォームは同時にアップデートを受けることができます。
アプリのデザインはよりシンプルでナビゲーションがしやすくなり、ユーザー体験が向上しました。Proton Mailはプライバシーと暗号化されたメールサービスに重点を置いており、広告ではなく有料のサブスクリプションモデルを採用しているため、多くの一般的なメールプロバイダーとは一線を画しています。
新しいモバイルアプリは現在展開中で、Androidユーザーは自動的にアップデートが行われ、iOSユーザーはApp Storeから新しいバージョンをダウンロードできます。
62.リアルJIT追跡(Tracing JITs in the Real World CPython Core Dev Sprint)
CPythonのコア開発者スプリントから得られた洞察について述べられています。開発者たちは主に三つの分野に焦点を当てました。
一つ目はC APIの開発です。現在のC APIを改善するために、HPyに触発されたPythonネイティブインターフェース(PyNI)の開発が計画されています。これはまだ初期段階であり、いくつかのPython改善提案(PEP)が関与します。
二つ目はファンシーコンプリータです。PythonのREPLにおけるカラフルなタブ補完機能が、PyREPLがデフォルトで含まれるようになったことで、標準ライブラリへの統合が最終段階に入っています。
三つ目はジャストインタイム(JIT)コンパイルです。著者は、PyPyのJITのためにPythonコードを最適化した経験を共有し、CPythonの新しいJITとの類似点や課題について議論しました。重要なポイントは以下の通りです。CPythonとPyPyのJITはどちらもトレース型JITですが、コードの最適化方法には根本的な違いがあります。JITコンパイルされたコードの性能は、コードの構造や外部要因によって大きく変わるため、性能予測が難しくなります。「トレースブロッカー」(トレース不可能な関数への呼び出し)や「データ駆動型制御フロー」(異なるデータパスが過剰なユニークコードパスを生む)といった問題が最適化を妨げることがあります。また、ジェネレーターや非同期プログラミングも、JITが効果的に最適化できないため、性能に悪影響を及ぼす可能性があります。
全体として、JITは性能向上の可能性を秘めていますが、慎重な検討とツールのサポートが必要な課題も伴います。著者は、CPythonのJITが進化し続ける中で、これらの課題に対する認識と理解が重要であると強調しています。
63.Hundreds plunge into Chicago River in first open-water swim in nearly a century(Hundreds plunge into Chicago River in first open-water swim in nearly a century)
要約がありません。
64.ユニツリー機器の乗っ取り発覚(Exploit allows for takeover of fleets of Unitree robots)
セキュリティ研究者たちは、ハッカーが複数のユニツリー製ロボットを制御できる深刻な脆弱性を発見しました。この脆弱性は「ワーム可能」と呼ばれ、あるロボットから別のロボットへと広がる可能性があります。この問題は、2025年に上海で開催されたINCLUSIONカンファレンスで明らかになり、ユニツリーが人型ロボットG1を展示している際に指摘されました。この発見は、ロボットシステムのセキュリティに対する懸念を引き起こしています。
65.航空構造物(Aerospace Structures)
航空宇宙構造物は、航空機や宇宙船の構造を含み、さまざまな荷重に耐えるために強く、軽量で耐久性が求められます。これらの構造物は、特に離陸、飛行、着陸時に極端な温度や空気力学的な力に直面します。
学習の目標には、航空宇宙構造物の歴史を理解し、主な荷重(引張、圧縮、曲げ、ねじり、せん断)を認識し、建設方法に慣れ、構造解析のための有限要素法(FEM)を把握することが含まれます。エンジニアは、座屈や疲労を防ぎ、安全性を高めるための冗長性にも注力しています。
航空宇宙構造物の進化は、軽量材料と堅牢な設計を重視したジョージ・ケイリーやライト兄弟のような初期の先駆者たちから始まりました。時間が経つにつれて、材料は木材や布からアルミニウム合金、さらには炭素繊維強化ポリマー(CFRP)などの先進的な複合材料に移行し、より優れた強度対重量比を提供しています。
航空宇宙構造物はさまざまな応力に耐えます。圧縮は構造を短くする力、引張は構造を引き伸ばす力、せん断は層を滑らせる対抗する力、ねじりは構造をひねる力、曲げは圧縮と引張の組み合わせです。
初期の航空機はトラス構造を使用していましたが、現代の設計では、せん断ウェブや張力皮膜技術を取り入れた連続構造が好まれています。翼は重要な構成要素であり、空気力学的効率と荷重支持能力を提供する内部構造で設計されています。
胴体は主な部分を構成し、モノコックまたはセミモノコック設計が多く、内部支持によって強化された外皮の強度に依存しています。尾翼も同様の構造原則に従い、安定性と制御を確保しています。
操縦面(エルロン、エレベーター、ラダー)は操縦に不可欠で、通常は軽量材料で作られています。ウィングレットは抗力を減少させるために追加され、性能を向上させます。
応力解析では、FEMを使用して構造が荷重にどのように反応するかを評価し、安全性と性能を確保します。エンジニアは、応力に耐えられる部品を設計し、重大な故障を防ぐためのフェイルセーフ機構を実装します。
圧縮下での座屈は構造の完全性を損なう可能性があります。エンジニアは、部品を強化し、飛行中の温度変化による熱膨張を考慮することでこれに対処します。
軽量化は性能にとって重要です。設計者は、歴史的データや高度なモデリング技術を使用して、構造の重量を推定し最適化し、コストと運用効率のバランスを取ります。
宇宙船の構造も航空機と同様に軽量で強く、しばしば複合材料が使用されます。打ち上げ機における低温推進剤の管理には独自の課題があり、極端な条件下で構造の完全性を維持するために慎重な設計が求められます。
66.アイデンティティの種類(Identity Types)
この記事では、数学とプログラミングの関係、特に型理論の観点からの考察がなされています。コンピュータプログラムが数などの数学的概念をどのように表現するか、またその表現がプログラミング言語、例えばHaskellでどのように形式化されるかについて説明しています。
重要なポイントは以下の通りです。
まず、プログラミングにおける等価性には二種類あります。一つは定義的等価性で、これは定義から明らかなものです。もう一つは命題的等価性で、これは証明を必要とします。型理論では、等価性は値の間の等価性の証明を表す型として扱われます。
次に、同一性型について説明します。同一性型は、値の間の等価性を表し、比較される値に依存します。もし二つの値が等しいなら、その同一性型にはその等価性の証明(または証人)が存在します。等しくない場合、その型は空になります。
導入規則と消去規則についても触れています。導入規則は等価性の証人を構成する方法を提供します(反射性)。消去規則(または経路帰納法)は、経路に基づいて関数を定義することを可能にします。
さらに、同一性型のカテゴリー的モデルについても提案されています。これは同一性型をファイブラションとしてモデル化するアプローチです。この方法は、同一性型のユニークなマッピングを確立し、ホモトピー理論の概念と結びつけるのに役立ちます。
全体として、この記事は数学とプログラミングの文脈における同一性型の理解の基礎を築いており、型理論やホモトピー型理論におけるその役割を強調しています。
67.データ可視化色彩生成器(Data Viz Color Palette Generator (For Charts and Dashboards))
このテキストでは、色のパレットを生成するツールについて紹介しています。このツールには、単一の色相、分岐型、一般的なパレットモードの3つのモードがあります。ユーザーは、基本的なパレットの場合は3色から8色まで、単一の色相や分岐型の場合はそれ以上の色数を選択でき、背景は明るいものか暗いものを選ぶことができます。
このジェネレーターは、データの視覚化において視覚的にバランスの取れた色のパレットを作成するのに役立ちます。これにより、グラフ内の色を区別しやすく、比較もしやすくなります。
単一の色相スケールは、特定の変数の値を示すのに最適です。高い値には暗い色合いを、低い値には明るい色合いを使用します。サイズが固定されている場合、色が唯一の区別要素となるため、このモードが有効です。
分岐型のカラースケールは、一方の極から中立的な中心を通ってもう一方の極までのスペクトルを示す視覚化に最適です。政治データなど、州の政治的傾向を視覚化する際によく使われます。
効果的なパレットを作成するためのヒントとして、対照的なエンドポイントの色を選ぶこと(例:暖色と寒色)、ブランドカラーを使用する場合は明るさや彩度を調整すること、単一の変数の遷移には単一の色相オプションを、二つの極端な値には分岐型オプションを使用することが挙げられます。
さらに、デザインにおける色について学ぶためのリソースがいくつか推奨されており、ツールの改善に向けたユーザーからのフィードバックも歓迎されています。
このジェネレーターは、データ視覚化のための効果的な色のパレットを簡単に作成できるようにし、明瞭さとユーザー体験を向上させます。
68.ジェミニロボティクス1.5:AIが現実に!(Gemini Robotics 1.5 brings AI agents into the physical world)
Gemini Robotics 1.5は、ロボットが物理的な世界をよりよく理解し、相互作用できるようにする新しい技術です。このシステムには、2つの主要なモデルがあります。
1つ目のモデルは「Gemini Robotics 1.5」で、視覚情報や指示をロボットの行動に変換します。これにより、ロボットは複雑な作業に取り組むことができ、行動する前にタスクを考え、理由を説明することができます。これにより、意思決定のプロセスがより明確になります。
2つ目のモデルは「Gemini Robotics-ER 1.5」で、物理的な環境についての推論やタスクの詳細な計画を作成することに特化しています。このモデルは空間の理解に優れており、情報を得るためにデジタルツールを活用することができます。
これらのモデルは、さまざまなタイプのロボットや環境で効率的に学習するのを助け、ロボットの汎用性を高めます。この技術は、リサイクルの仕分けなどの複数のステップを要するタスクを、文脈を理解し論理的な手順に従って実行する能力を向上させることを目指しています。
Gemini Roboticsは、AI開発における安全性と責任も重視しており、ロボットが人間の環境で安全に操作できるようにしています。これらの進展は、日常生活の中で効果的にナビゲートし、支援できる知能を持ったロボットの実現に向けた重要な進歩を示しています。
69.Some interesting stuff I found on IX LANs(Some interesting stuff I found on IX LANs)
要約がありません。
70.新たな準月発見!数十年の謎(New Quasi-Moon Discovered Orbiting Earth, but It's Been Around for Decades)
天文学者たちは、2025 PN7という小さな小惑星を発見しました。この小惑星は、数十年にわたり太陽の周りを地球に似た軌道で回っています。直径約19メートルのこの小惑星は、「準月」と呼ばれています。これは、私たちの視点から見ると地球の周りを回っているように見えるためですが、実際には太陽の周りを回っています。2025年8月にハワイの望遠鏡によって初めて発見されましたが、研究者たちは1957年から現在の軌道にある証拠を見つけました。
2025 PN7は、さらに60年間地球に寄り添い続け、その後は離れていくことになります。小さなサイズと地球から見える時間が限られているため、観測するのは難しいことがあります。この小惑星は私たちに危険をもたらすことはなく、地球に似た軌道を持つ準月として知られている7つのうちの1つです。科学者たちは、将来的に無人探査ミッションを通じてこのような小惑星をより詳しく研究する可能性を見出しています。
71.デジタル市場の再生(The Digital Markets Act: time for a reset)
デジタル市場法(DMA)は、ヨーロッパにおける公正な競争を促進することを目的としていますが、ユーザーや小規模企業に悪影響を及ぼしています。最近、Googleは特に観光業における影響について懸念を表明しました。DMAの施行により、直接の旅行予約が最大30%減少したとされています。Google検索は、航空会社やホテルへの直接リンクを表示する代わりに、仲介サイトを優先することが求められており、これが消費者のコストを増加させる可能性があります。
さらに、DMAはAndroidユーザーを詐欺から守るための重要なセキュリティ機能を削除し、Googleがその保護を行うことを難しくしています。この法律は新製品のヨーロッパでの発売を遅らせ、最新技術へのアクセスを望む消費者や企業に影響を与えています。
Googleはデータポータビリティツールの提供など、DMAに従うための努力をしていますが、重複する規制や法的課題による不確実性が依然として残っています。彼らは、企業や消費者に利益をもたらしつつ、セキュリティや品質を損なわない明確で使いやすい施行を欧州委員会に求めています。
72.Video models are zero-shot learners and reasoners(Video models are zero-shot learners and reasoners)
要約がありません。
73.Amazon fined $2.5B for using deceptive methods to sign up consumers for Prime(Amazon fined $2.5B for using deceptive methods to sign up consumers for Prime)
要約がありません。
74.What Happens to Artists' Studios After They Die?(What Happens to Artists' Studios After They Die?)
要約がありません。
75.Implementing UI translation in SumatraPDF, a C++ Windows application(Implementing UI translation in SumatraPDF, a C++ Windows application)
要約がありません。
76.クラウドフレアデータ(Cloudflare Data Platform)
Cloudflareは、Cloudflare Data Platformを発表しました。このプラットフォームには、Cloudflare Pipelines、R2 Data Catalog、R2 SQLの3つの主要な製品が含まれています。このプラットフォームを利用することで、ユーザーは分析データを効率的かつ手頃な価格で取り込み、保存し、クエリを実行できます。
Cloudflare Pipelinesは、データをR2またはR2 Data Catalogに変換して取り込むためのツールです。さまざまなソースからのイベントを処理し、データが正しく構造化されるようにして、簡単にクエリを実行できるようにします。
R2 Data Catalogは、Apache Iceberg用の管理されたカタログで、メタデータを扱い、小さなファイルを自動的に大きなファイルに圧縮することでクエリのパフォーマンスを最適化し、効率を向上させます。
R2 SQLは、R2 Data Catalogと直接連携するサーバーレスのSQLクエリエンジンです。これにより、複雑なインフラを管理することなく、ユーザーはクエリを実行できます。
このプラットフォームはCloudflareの広範なグローバルネットワーク上に構築されており、データアクセスに対する出口料金が発生しません。従来のデータソリューションに比べて、使いやすく、コスト効率が良いように設計されています。ユーザーは、取り込みからクエリ実行までの全プロセスを案内するチュートリアルを通じて、プラットフォームの利用を開始できます。
今後、Cloudflareはプラットフォームの機能を拡張し、さらなる統合やSQL機能の強化を計画しています。
77.Checking that functions are constant time with Valgrind (2010)(Checking that functions are constant time with Valgrind (2010))
要約がありません。
78.Pablo Picasso's poetry(Pablo Picasso's poetry)
要約がありません。
79.SF駐車監視員発見!(Find SF parking cops)
提供されたリンクは、WalzrのSFパーキングサービスに関するウェブページに繋がっています。このサービスの仕組みや利点、さらには料金や特徴についての詳細が含まれている可能性があります。しかし、ウェブページの内容にアクセスしない限り、具体的な詳細を要約することはできません。もしウェブページのテキストや主なポイントを提供していただければ、その情報を要約するお手伝いができます。
80.New Element Web and Desktop apps(New Element Web and Desktop apps)
要約がありません。
81.800 Years of English Handwriting(800 Years of English Handwriting)
要約がありません。
82.カナダAI企業元CEO、詐欺で逮捕(Former CEO of Canadian AI unicorn gets arrested for fraud)
マシュー・デリック・ハドソン氏は、インベニア・テクニカル・コンピューティング社の元CEOで、ワイヤーフラウドの罪で起訴されました。彼は、会社の財務状況について虚偽の情報を提供し、投資家から1億ドル以上を集めたとされています。カリフォルニア州で逮捕され、法廷に出廷しましたが、保釈されました。起訴内容によると、2020年から2022年の間に、ハドソン氏は偽の財務書類を用いて投資家を誤解させ、会社の現金や収益を過大に示す偽の監査報告書を提供していたとされています。もし有罪となれば、最大20年の懲役と25万ドルの罰金が科される可能性があります。さらに、アメリカ証券取引委員会(SEC)は、証券法違反に関する民事訴訟も彼に対して提起しています。ハドソン氏の次回の法廷出廷は2025年11月17日に予定されています。
83.The Death of YMCA Housing and What Japanese Internet Cafés Can Teach Us(The Death of YMCA Housing and What Japanese Internet Cafés Can Teach Us)
要約がありません。
84.マイクロソフト、イスラエルの監視技術を遮断(Microsoft blocks Israel’s use of its tech in mass surveillance of Palestinians)
マイクロソフトは、イスラエル軍がその技術にアクセスすることを停止しました。これは、エリートスパイ機関であるユニット8200が、パレスチナの市民に対して大規模な監視を行うためにMicrosoft Azureを使用していることが発覚したためです。ユニット8200は、ガザと西岸地区から毎日数百万件の電話を収集していました。この措置は、ガーディアンの調査に基づいています。この調査では、ユニット8200がどのように大量の傍受通信を保存し、処理しているかが明らかにされました。
マイクロソフトは、イスラエルの当局に対し、軍のユニットがこの目的でAzureを使用することはサービス利用規約に違反していると通知しました。この決定は、従業員や投資家からの圧力が高まる中で下されました。特に、パレスチナ人に対する人権侵害の疑惑が浮上している状況でのことです。
ユニット8200は、毎時最大100万件の通話を処理できる広範な監視システムを構築しており、オランダのマイクロソフトのデータセンターには約8,000テラバイトのデータが保存されていました。ガーディアンの報告を受けて、この機関は迅速にデータを別のクラウドサービスに移動させたようです。
マイクロソフトの社長は、同社が市民の大規模な監視を助長する技術を支持しないことを強調し、この原則に対するコミットメントを世界的に示しました。しかし、この決定はイスラエル軍との広範な商業関係には影響を与えず、他のサービスへのアクセスは引き続き可能です。この状況は、敏感な軍事データに対する第三者のクラウドサービスの使用に関する懸念を引き起こしています。
85.効果的デバッグ法(Effect Systems vs. Print Debugging: A Pragmatic Solution)
この記事では、Flixプログラミング言語がどのように型と効果システムを活用して、効果的にプリントデバッグを行うかについて説明しています。
プログラミングにおいて、型や効果システムを欺くことは問題を引き起こす可能性があります。特に、メモリ安全な言語では型エラーが実行時エラーにつながることが多いですが、効果システムを欺くことはより深刻な結果を招くことがあります。
Flixコンパイラは、効果システムを利用してさまざまな最適化を行います。未使用のコードを削除するデッドコード除去や、式を簡略化するインライン化と値の伝播、純粋な関数を並列に実行する自動並列化、そして副作用を引き起こす可能性のあるコードと純粋な計算を区別する効果追跡などが含まれます。
プログラマーがデバッグのためにプリント文を追加しようとすると、効果システムに関連するエラーに直面することがよくあります。たとえば、副作用がないと宣言された関数でプリント文を使用すると、型エラーが発生することがあります。
最初のデバッグ関数(dprintln
)の導入は、効果システムを欺くことを伴いましたが、最適化によってプリント文がデッドコードとして削除される問題がありました。ワイルドカード変数を使用する回避策もありましたが、これも最適化中にプリント文が削除される結果となりました。
この記事では、Debug
効果を導入することを提案しています。これにより、dprintln
関数を関数のシグネチャを変更することなく使用できるようになります。これにより、プリント文を追加してもプログラムの効果追跡が妨げられません。
新しいアプローチの利点としては、dprintln
を関数内で自由に使用できること、最適化がプリント文を保持し、期待通りに実行されることが挙げられます。
本番モードでは、暗黙のDebug
効果が無効化され、公開されるコードにデバッグ文が含まれないように配慮されています。
Flixは、変数の値とそのコード内の位置を一緒に表示できるデバッグ文字列補間機能を導入しており、マクロを使わずにデバッグ体験を豊かにしています。
全体として、この記事はFlixプログラミング言語における堅牢な効果システムを維持しつつ、便利なデバッグ機能を提供するバランスについて強調しています。
86.アブダビ王族、TikTok米国に出資(Abu Dhabi royal family to take stake in TikTok US)
ラリー・エリソンのオラクル、シルバー・レイク、そしてアブダビのMGXが、ドナルド・トランプが仲介した取引により、TikTok USの約45%を所有することになります。アブダビの王族はMGXを通じて、このソーシャルメディアプラットフォームの15%の株式を取得します。TikTokの評価額は140億ドルです。この取引は、TikTok USがアメリカの投資家によって過半数所有されることを目的としており、データプライバシーや国家安全保障に関する懸念に対処します。
トランプの大統領令により、詳細を最終決定するための120日間の期間が設けられ、彼はこの動きがアメリカのユーザーのデータを保護するものだと主張しています。TikTokの親会社であるバイトダンスは、アメリカの事業に対して19.9%の株式を保持し続けます。TikTok USの全体的な評価額は、バイトダンスの推定評価額3300億ドルよりもかなり低いです。この取引は、プライバシーの懸念からバイトダンスにTikTokの売却を義務付けた議会の指示を受けて行われました。
87.Snapdragon X2 Elite ARM Laptop CPU(Snapdragon X2 Elite ARM Laptop CPU)
要約がありません。
88.ヘリウムブラウザ(Helium Browser)
Helium BETAは、スムーズなインターネット体験を提供するLinuxアプリです。このアプリはプライバシーを重視し、広告を自動的にブロックします。便利な機能として、ネイティブの!bangやスプリットビューが含まれています。また、広告ソフトや不要な追加機能がなく、ユーザーのために設計されています。完全にオープンソースで、AppImageとしてダウンロードできます。
89.Electronアプリで遅延発生!(Electron-based apps cause system-wide lag on macOS 26 Tahoe)
Electronを基にしたアプリケーションがmacOS 26で大きな遅延を引き起こしている問題について、特にM1 Max MacBook Proのユーザーからの報告が目立っています。この問題に直面しているユーザーには、MarshallOfSoundというメンテイナーが、フィードバックアシスタントを通じてAppleに報告するよう呼びかけています。その際、sysdiagnoseという診断情報を含めることが推奨されています。
この問題は、DiscordやVS Codeなどのアプリを使用している際に、CPUやGPUの使用率が低いにもかかわらず、パフォーマンスがカクカクすることが特徴です。特に、複数のElectronアプリが開いているときや、アプリが最小化されていないときに遅延が顕著になります。この問題はmacOS 26にアップグレードした後に始まり、以前のバージョンでは見られませんでした。ユーザーは問題を報告する前に、いくつかのガイドラインに従うことが勧められています。
全体として、このテキストは特定のmacOSバージョンにおけるElectronアプリのパフォーマンスに関する懸念を強調し、問題解決のためにユーザーからのフィードバックを求めています。
90.サンドボックスの安全性強化(Safe in the sandbox: security hardening for Cloudflare Workers)
Cloudflare Workersは、ユーザーのコードを安全で世界中に分散したインフラ上で実行するサーバーレスプラットフォームです。第三者のコードを実行するため、セキュリティの確保が非常に重要です。このため、CloudflareはWorkers Runtimeを継続的に更新し、ハードウェアやソフトウェアの改善を活用しています。このプラットフォームは、敵対的なコードを安全に実行するために設計されたV8 JavaScriptランタイムに基づいています。
最近の改善点には、メモリ保護キー(PKU)があります。最新のCPUは、異なるスレッドによる不正アクセスを防ぐためのメモリ保護を提供します。Cloudflare Workersでは、各スクリプト(またはアイソレート)にユニークなキーが割り当てられ、そのメモリを保護します。これにより、攻撃者がアイソレート間でデータにアクセスする可能性が大幅に減少します。
次に、V8サンドボックスというソフトウェアセキュリティ機能があります。これは、攻撃者が初期のメモリ破損を超えてアクセスを拡大するのを防ぎます。ヒープからポインタを取り除き、圧縮ポインタを使用することで、V8は潜在的な攻撃を特定のメモリ領域内に抑えることができます(これを「ポインターケージ」と呼びます)。
さらに、Cloudflareは従来のガード領域の代わりに、メモリ保護キーを使用して、32 GiBの範囲内で同じキーを共有するサンドボックスがないことを保証します。この設定により、不正アクセスがあった場合にはアラームが作動し、セキュリティが強化されます。
これらの革新は、ユーザーがサーバーの更新や設定を管理する必要なく、強固なセキュリティを提供することを目的としています。これにより、ユーザーはコーディングに集中でき、Cloudflareがセキュリティとインフラを管理します。
91.フライホイール:掘削機の未来(Flywheel (YC S25) – Waymo for Excavators)
Flywheel AIの共同創業者であるジャッシュとマヒマナは、遠隔操作と自動化が可能な掘削機のシステムを開発しています。彼らのアプローチは、既存の油圧式掘削機に機械システムを追加し、遠隔操作を可能にすることで、建設現場での安全性と効率を向上させることです。
彼らは、ほとんどの掘削機が電子制御を持っていないため、機械のジョイスティックやペダルシステムに接続する必要があるという課題に直面しました。遠隔操作を可能にすることで、掘削機の自律機能を開発するために必要な貴重なトレーニングデータも収集しています。
Y Combinatorに参加していた間、彼らはさまざまなセンサーの配置を試し、高品質なデータが機械学習モデルのトレーニングにおいてモデルの最適化よりも重要であることを発見しました。その結果、Frodobots.aiとの協力で収集した100時間分の掘削機の操作データをオープンソースとして公開することにしました。このデータセットには、4台のカメラからの映像と専門オペレーターの動作が含まれており、自律掘削機のタスクをトレーニングするために利用できます。
彼らは、このデータセットを提供することで、他の人々が実際のデータを使ってモデルのトレーニングを試みる手助けをしたいと考えています。実際のデータは通常入手が難しいため、データセットはダウンロード可能で、コミュニティからのフィードバックや貢献を歓迎しています。
92.編み物言語「ノッティ」(Knotty: A domain-specific language for knitting patterns)
KnottyTom Priceは「knotty-lib」というパッケージに関連しています。このパッケージは、編み物のパターンを作成するために特化したプログラミング言語です。
93.ソニーDSLRの秘密(SonyShell – An effort to “SSH into my Sony DSLR”)
SonShellは、Sony A6700カメラにWi-FiまたはEthernetを介して接続するためのLinux専用ツールです。このツールは新しい写真を自動的にダウンロードし、ダウンロードした各ファイルに対してスクリプトを実行することができます。
主な機能としては、カメラへの直接IPまたはMACアドレスを使用した自動接続、新しい写真を監視して指定したディレクトリにダウンロードする機能、保存されたファイルにユニークなファイル名を生成する機能、各ダウンロード後にスクリプトを実行するオプション、接続が失敗した場合に自動的に再試行するキープアライブモードがあります。SonShellはLinux専用で動作します。
SonShellを使用するには、次のコマンドを実行します:./sonshell --dir /photos [options]
。
重要なオプションには、写真を保存するディレクトリを指定する--dir <path>
(必須)、直接IP接続のための--ip <addr>
、オプションのMACアドレスを指定する--mac <hex:mac>
、各ダウンロード後に実行するスクリプトを指定する--cmd <path>
、接続を再試行する間隔を指定する--keepalive <ms>
、詳細なログを有効にする--verbose
、認証されたカメラ用のユーザー名とパスワードを指定する--user <name>
および--pass <pass>
があります。
接続後、ユーザーは次のコマンドを使用できます:shoot
(写真を撮る)、focus
(カメラのオートフォーカス)、quit
またはexit
(プログラムを終了)、sync <N>
(最後のNファイルをダウンロード)、sync all
(フォルダ構造を保持しながらすべてのファイルをダウンロード)。
例えば、2秒ごとに自動的に再試行し、ダウンロード後にスクリプトを実行するには、次のコマンドを使用します:./sonshell --dir /tmp/photos --verbose --keepalive 3000 --cmd ../scripts/show_single.sh
。直接IPで接続し、詳細なログを表示するには、./sonshell --ip 192.168.1.1 --mac 10:20:30:40:50:60 --dir /tmp/photos -v --keepalive 3000
を実行します。
ビルド要件としては、Linux、g++、およびSony Camera Remote SDKが必要です。
SonShellの動作は、まずカメラに接続し新しい写真を待ち受け、ファイルをダウンロードしながらユニークな名前を付けて上書きを防ぎます。指定されたスクリプトがあれば、各ダウンロード後に実行されます。エラーや切断が発生した場合は自動的に再接続します。
最近の更新では、新しい同期コマンドが追加され、ログ機能が改善されました。また、ユーザー認証オプションも強化されています。SDKやインストールに関する詳細は、公式ドキュメントを参照してください。
94.Terence Tao: The role of small organizations in society has shrunk significantly(Terence Tao: The role of small organizations in society has shrunk significantly)
要約がありません。
95.ハンチントン病初治療(Huntington's disease treated for first time)
ハンチントン病が初めて成功裏に治療され、患者やその家族に希望をもたらしました。この病気は脳細胞に影響を与え、認知症やパーキンソン病に似た症状を引き起こしますが、治療を受けた患者では病気の進行が75%減少しました。これにより、治療後の健康状態の悪化が1年から4年に延びる可能性があります。
新しい治療法は遺伝子治療の一種で、12時間から18時間にわたる繊細な脳手術が必要です。この治療は、ハンチントン病の原因となる異常な遺伝子によって引き起こされる有害なタンパク質を標的にしています。治療では改良されたウイルスを使用して新しいDNAを脳細胞に届け、有毒なタンパク質のレベルを減少させる手助けをします。
この試験には29人の患者が参加し、認知機能や日常生活の能力において大きな改善が見られました。一部の患者には軽度の副作用がありましたが、全体的な結果は安全で効果的であると評価されました。
イギリス、アメリカ、ヨーロッパには約75,000人がハンチントン病を患っており、さらに多くの人がその遺伝子を持っています。この治療は高額になると予想され、複雑さやコストのために全ての人が受けられるわけではありませんが、その成功は将来の治療法の可能性を開きました。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して、症状を予防する方法も模索しています。
96.クイックソートの極意(Quicksort explained IKEA-style)
クイックソートは、「分割統治法」を用いた高速なソート手法です。データを分けるためにランダムな要素を選ぶことで、最悪のケースにおけるパフォーマンスの低下を防ぎます。
このテキストでは、アルゴリズムの名前とロゴの更新についても言及されています。バージョン1.0は初版のリリースで、バージョン1.1ではKWICK SÖRTからKVICK SÖRTに改名され、よりスウェーデンらしい印象を与えています。バージョン1.2ではIDEAのロゴが更新されました。
このアルゴリズムは2018年3月16日に初めて公開されました。
97.カラーレスで守る!(Random Mosaic – Detecting unauthorized physical access with colored rice (2021))
この文章では、無断アクセスから物品の機密性と完全性を守る重要性について述べています。特に、現代のデジタル通信の文脈において、サプライチェーンの妨害や「イービルメイド攻撃」と呼ばれる物理的アクセスによる操作の手法が取り上げられています。
まず、攻撃の種類について説明します。輸送中にデバイスが傍受され、改ざんされる「輸送中の改ざん」や、物理的アクセスによってハードウェアやソフトウェアを操作される「イービルメイド攻撃」があります。
次に、無断アクセスを検出するための保護方法がいくつか存在します。例えば、改ざん防止シールや特別なネジなどが用いられます。一部の企業は、簡単に偽造できるシールの使用を避け、より安全なハードウェア保護を選択しています。
グリッターネイルポリッシュは、ネジを封印し無断アクセスを検出するための手法です。シールを使ったり、直接ネジに塗ったりする方法があり、効果はさまざまです。
新しいアプローチとして「ランダムモザイク法」が提案されています。この方法では、豆やレンズ豆などのカラフルな混合物に物品を埋め込むことでモザイクを作成し、乱されると無断アクセスが明らかになります。この混合物は識別が容易で再現が難しいことが求められます。
短期的な保護のためには、カラフルな混合物で満たされた透明な箱に物品を保管することができます。輸送時には、混合物と共に真空パックして、輸送中に位置がずれないようにします。
モザイクの変化は改ざんを示す可能性があります。Blink Comparisonアプリのようなツールを使うことで、モザイクの元の状態と現在の状態を簡単に視覚的に比較することができます。
最後に、プロジェクトへの貢献に感謝の意を表し、改ざん検出方法の改善に向けたさらなる協力を促しています。
98.ビッグイントの罠(Storing Unwise Amounts of Data in JavaScript Bigints)
この記事では、プロジェクトにおけるデータ保存のためにJavaScriptのbigint
型を使用することについて、その利点と欠点が述べられています。
著者は、多くの設定オブジェクトを管理する際にパフォーマンスの問題に直面しました。特に、同じキーが繰り返されることで、シリアライズが非効率になり、比較が遅く、更新が複雑になるという課題がありました。
これらの問題を解決するために、著者は設定データをコンパクトに保存するためにbigint
の使用を検討しました。具体的には、特定のサイズとオフセットを持つフィールドを定義し、ビット操作関数を使って値を取得したり設定したりします。
bigint
の利点としては、まずメモリ効率が挙げられます。データがコンパクトに保存されるため、メモリの使用量が減ります。また、16進数の文字列からデータを元に戻す際のデシリアライズが速く、等価チェックや交差などの操作もビットフィールドを使うことで高速化できます。
一方で、欠点も存在します。固定サイズのフィールドでは、文字列のような動的サイズのデータを扱うことができません。また、基本的なJavaScriptオブジェクトの方が値の取得や設定において一般的にパフォーマンスが良いです。さらに、コードが複雑になり、適切な機能を確保するためには広範なテストが必要になります。
著者は、プロジェクトにおけるbigint
の実用性をまだ評価中であり、最適化の可能性がある一方で、多くのケースではその複雑さがデメリットになるかもしれないと強調しています。今後も実験を続け、進捗を共有する予定です。
99.The phaseout of the mmap() file operation in Linux(The phaseout of the mmap() file operation in Linux)
要約がありません。
100.The VAX (2005)(The VAX (2005))
要約がありません。