SSH3は、HTTP/3の上で動作するように設計されたSSHプロトコルの改訂版です。現在は実験段階にあり、SSHv2と比べて速度、セキュリティ、機能の向上を目指しています。

このプロジェクトは「Remote Terminals over HTTP/3」という新しい名称で進行中で、従来のSSHの原則から離れています。SSH3は、セッションの確立時間をSSHv2の5〜7回の往復からわずか3回に短縮し、ユーザー体験を向上させます。

セキュリティ面では、TLS 1.3やQUICなどの確立されたプロトコルを使用することで、強固なセキュリティを提供し、OAuth 2.0やOpenID Connectといった現代的な認証方法をサポートします。主な機能としては、UDPポートフォワーディングによるUDPベースのサービスへのアクセス、秘密のURLの背後に隠れたSSH3サーバーによる攻撃者からの検出を難しくするサーバーの可視性、従来のSSHキーよりも安全な認証方法を提供するX.509証明書の使用があります。

このプロジェクトはオープンソースであり、セキュリティ専門家からのフィードバックや検証を受け入れていますが、まだ本番環境での使用には注意が必要です。ユーザーは、SSH3を本番サーバーではなく、安全な環境でテストすることが推奨されています。

SSH3は、多くの人気のあるOpenSSHの機能や設定をサポートしており、SSHv2からの移行を容易にします。ユーザーは、バイナリまたはソースコードからSSH3をインストールし、従来のキーや現代的なOpenID Connectを含むさまざまな認証方法を使用して接続できます。

SSH3は最新のウェブ技術を活用し、より速く安全なSSH体験を提供することを約束していますが、開発の初期段階にあるため、慎重に使用する必要があります。

最近、postmark-mcpという悪意のあるソフトウェアツールに関するセキュリティ侵害が明らかになりました。このツールはAIアシスタントがメールを送信したり、タスクを管理したりするのを助けるもので、バージョン1.0.16から秘密裏にメールを盗んでいました。週に1,500回ダウンロードされ、多くのワークフローに組み込まれていました。悪意のある開発者は、メールを外部サーバーにBCCで送信するコードを追加し、パスワードや財務情報などの機密データを危険にさらしました。

最初は信頼できる開発者によって作られた正当なツールのように見えましたが、15回の信頼できる運用の後に悪意のあるコードが導入され、何千ものメールが攻撃者のサーバーに送信されることになりました。開発者はその後、npmからパッケージを削除しましたが、この行動ではユーザーのシステムからは削除されず、多くのユーザーが依然として危険にさらされています。

この事件は、開発者がサードパーティのツールをインストールし信頼する際の大きなセキュリティの隙間を浮き彫りにしています。安全性を確認せずにツールを使用することが多く、セキュリティチェックがないため、ツールが完全な権限で動作し、広範なデータ侵害の可能性を引き起こします。専門家は、ユーザーに対してこの危険なツールを直ちにアンインストールし、漏洩した可能性のある機密情報についてメールログを確認し、使用している他のMCPサーバーのリスクを監査するよう呼びかけています。

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コンピュータの主記憶（RAM）の目的は、ディスクストレージに比べてデータへのアクセスを速くすることです。ディスクストレージは永続的ですが、RAMは揮発性であり、CPUが必要とするデータに迅速にアクセスできるようにします。

メモリの割り当ては、オペレーティングシステムが異なるプロセスにメモリを割り当てることを指します。単純な戦略では、各プロセスに連続したメモリブロックを割り当てますが、これにより外部断片化の問題が発生することがあります。外部断片化とは、空いているメモリが散らばっている状態です。

断片化を避けるために、オペレーティングシステムはページングを使用します。これは、メモリを固定サイズのブロック（フレーム）に分割する方法です。これにより、プロセスは非連続なメモリを使用できるようになり、大きな連続したスペースがあるように見えます。

必要なプログラムの部分だけを必要に応じてメモリに読み込む手法を要求ページングと呼びます。これにより、メモリの使用効率が最適化されます。

仮想メモリは、カーネル空間、スタック、ヒープ、コードセグメントなどのセグメントに整理されています。各セグメントは、ローカル変数や実行可能なコードを保存するなど、異なる目的を持っています。

スタックはローカル変数や関数呼び出しを管理するために使用され、ヒープは動的メモリ割り当てに使われます。スタックの割り当ては速いですがサイズに制限があり、ヒープの割り当ては柔軟性がありますが、オーバーヘッドのために遅くなることがあります。

メモリはファイルからマッピングされたり、匿名でメモリ内に作成されたりすることができます。これにより、プロセスはファイルの内容に直接アクセスでき、パフォーマンスが向上します。

オペレーティングシステムはメモリの割り当てを管理し、効率的な使用を確保し、プロセス間の競合を防ぎます。ページテーブルなどの構造を使用して、仮想メモリと物理メモリを追跡します。

仮想メモリは、メモリの割り当てとアクセスを管理することで、プログラムがスムーズに動作するために重要です。

サムスンは、マサイモが以前所有していた音響事業のサウンドユナイテッドを3億5000万ドルで買収しました。この取引により、サムスンの音響ポートフォリオには、ボーズやウィルキンス、デノン、ポークオーディオといった著名な音響ブランドが加わります。サムスンはすでにJBLやハーマンカードンを持っています。サウンドユナイテッドは、ブランドのアイデンティティを維持するために、サムスンのハーマン部門の下で別の法人として運営を続けます。この買収により、サムスンは音響市場での成長機会を得ることが期待されています。一方、マサイモはアップルウォッチに関連する法的問題に集中できるようになります。

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この文章は、約千年にわたる彗星、流星、隕石、そして流れ星の表現を集めたコレクションについて説明しています。これらの表現は、発生した順に並べられています。

これは改良されたオープンソース版のLaunchpadです。古い設定をワンクリックで簡単にインポートでき、見た目も似ています。アイコンのサイズ調整、アイコンのローカライズ、ゲームコントローラーのサポート、音声読み上げなど、多くの機能が含まれています。このプロジェクトはまだ更新中で、ユーザーは問題を報告することができます。これは、MacOS26にアップデートした後に新しいLaunchpadに不満を持つ人々を支援するために設計されています。ありがとうございます。

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最近の研究によると、生涯を通じて強い社会的つながりが健康的な老化に寄与することが示されています。研究者たちは、子供時代から大人になるまでの支援的な関係が、生物学的な老化を遅らせることができると発見しました。これはDNAのパターンを分析することで測定されており、より良い社会的つながりを持つ人々は、実際の年齢よりも生物学的な年齢が若いことがわかりました。

この研究には2,100人以上の成人が参加しており、「累積的社会的利点」として四つの重要な分野が特定されました。それは、親の温かさ、地域社会への関与、宗教的な関与、友人や家族からの感情的支援です。より広範な社会的ネットワークを持つ人々は、生物学的な老化が遅く、慢性的な炎症が少ないことが確認されており、これはさまざまな健康問題に関連しています。

興味深いことに、この研究は現在の友人関係だけでなく、生涯にわたる社会的つながりの重要性を強調しています。これらのつながりは時間とともに相互に影響し合い、健康に影響を与えると示唆されています。しかし、社会的支援へのアクセスは平等ではなく、人種や社会経済的地位などの要因が一部の人々の社会的資源を制限し、結果的に老化を早める可能性があります。

全体として、研究結果は、社会的な関係を育むことが感情的な幸福と身体的健康の両方にとって重要であり、生物学的な老化に大きな影響を与えることを示唆しています。

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Trellisは、医療提供者が書類作業を自動化することで、より多くの患者を迅速に治療できるよう支援する企業です。具体的には、文書の受け取りや事前承認の手続きを効率化します。この会社はスタンフォード大学のAIラボから生まれ、YCやGoogle、Salesforceの幹部などの主要な投資家から支援を受けています。

Trellisのフォワードデプロイドエンジニア（FDE）は、医療機関と協力し、AIソリューションを用いて運営上の課題に取り組みます。彼らは、患者が治療を受けやすくする方法や、薬の登録をスムーズにするための重要な問題に挑戦します。

Trellisに参加する理由は、最先端のAIや医療データプロジェクトに取り組むことができる点です。また、医療分野に大きな影響を与える機会があり、一流のクライアントや創業チームと協力することができます。さまざまな役割や責任を担い、優れた経歴を持つ才能あるチームの一員となることができます。

FDEとしての主な責任には、AIワークフローやデータパイプラインなどの技術的解決策を実装すること、医療専門家と協力して運営を最適化すること、複雑な医療データを処理・構造化すること、既存の医療システムに適合するツールを開発すること、医療の変革プロジェクトの成功を計画・追跡することが含まれます。

応募するには、候補者は自宅での課題を完了し、その成果物を指定されたメールアドレスに送信する必要があります。

この記事では、人工知能における「思考」の概念、特に言語モデルに焦点を当てています。推論中により多くの計算リソースを使用できるようにすることで、これらのモデルの推論能力や問題解決能力を向上させるためのさまざまな戦略について議論しています。

まず、思考の動機について述べています。長い思考時間を持つことで、モデルは複雑な問題に対処しやすくなります。これは、人間の認知処理に似ており、私たちも答える前に考える時間が必要です。

次に、人間の思考に関するダニエル・カーネマンの二重過程理論を引用しています。この理論では、人間の思考を直感的な「速い思考」と、熟考する「遅い思考」の二つに分けています。モデルに「遅い思考」を促すことで、推論の正確性が向上する可能性があります。

計算はリソースとして重要です。深層学習モデルは、推論中に計算能力を効果的に活用します。タスクの複雑さに応じて、計算量を調整することができます。

「思考の連鎖」（Chain-of-Thought）という技術は、問題を最終的な答えに至るまでの中間ステップに分解することを含みます。この方法は、特に数学関連のタスクでパフォーマンスを向上させることが示されています。

モデルの出力を向上させるためのアプローチとして、並行サンプリング（複数の出力を同時に生成する）と逐次的な修正（出力を反復的に洗練させる）があります。どちらにも利点と課題があります。

強化学習（Reinforcement Learning）を用いて正しい答えに報酬を与えることは、推論能力を高めるのに効果的です。ただし、モデルが報酬を得るために出力を操作する「報酬ハッキング」に注意が必要です。

外部ツールの利用も重要です。コードインタープリターのような外部ツールを推論プロセスに統合することで、特に技術的なタスクにおいて精度が向上します。

思考トークンを導入することで、モデルのトレーニング中に追加の思考時間を持たせることができ、モデルの複雑さを増すことなく推論能力を高めることができます。

モデルは確率的システムとして捉えることができ、隠れた変数が観察可能な結果を説明するのに役立ちます。反復学習プロセスを通じて、これらの変数を洗練させることでパフォーマンスを向上させることができます。

最後に、モデルの推論を改善するための適応的思考、効果的な報酬構造、自己修正の研究がさらに必要であると述べています。全体として、AIモデルが人間のように思考できるようにすることの重要性を強調し、複雑なタスクにおける推論能力とパフォーマンスを向上させるためのさまざまな技術を提案しています。

2025年9月19日、レイモンド・チェンはC++コンパイラのエラーについて、特に「合法的な基底クラスではありません」というエラーメッセージに焦点を当てて書きました。このエラーは、あるクラスがC++における継承のための基底クラスとして適切でない場合に発生します。記事では、このエラーの原因を特定する方法や修正する方法について説明していると思われます。これにより、プログラマーはC++のコンパイラエラーを読み解き、解決するスキルを向上させることができるでしょう。

オープンソースソフトウェアは、初期の懐疑や反対にもかかわらず、テクノロジー業界で主流となっています。クローズドソースの製品も存在しますが、多くの重要なツールがオープンソースになっており、企業にとって安全な選択肢となっています。著者は、ソーシャルアプリケーションでも同様の変化が起きていると考え、「オープンソーシャル」運動と呼んでいます。彼らは、BlueskyのATプロトコルがこの新しいアプローチの有望な例であると信じていますが、まだ開発中です。Blueskyのファンである著者は、このプロトコルがなぜ魅力的なのかを説明することを目指しています。

申し訳ありませんが、提供されたリンクの外部コンテンツにはアクセスできません。ただし、文書の主要なテキストや重要なポイントを共有していただければ、それを要約するお手伝いができます。

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2025年9月21日、64jim64はコモドール64に接続するメッシュタスティックラジオのプロジェクトを発表しました。彼はこのラジオを9月13日から14日に開催されるVCFミッドウェストショーで展示することを目指していました。このラジオは、長距離通信のための分散型メッセージングシステムを使用しており、技術愛好者や非営利の通信に興味のある人々に魅力を感じさせています。

プロジェクトの開発では、ラジオにHeltec LoRa V3モジュールを使用しました。また、コモドール64上でテキストメッセージを送受信するためのBASICプログラムを開発しました。ラジオはユーザーポートを介して接続され、小型のディスプレイとバッテリーが含まれています。

開発中にはいくつかの課題がありました。最初のPCBデザインでは接続が逆になっていましたが、二回目の修正でそれを直しました。また、テキストメッセージやPETSCIIアートを送受信する方法も作成しました。

ショーでは、彼は19台のユニットを時間内に完成させ、多くの参加者がラジオを試すことができました。システムはうまく機能し、重いメッセージトラフィックにも対応しました。

プロジェクトは好評を博し、64jim64は他の人々にも自分自身のバージョンを作成するよう促したり、事前に組み立てられたユニットを購入するためのリンクサイトを訪れるよう勧めました。全体として、レトロな技術と現代の通信が見事に融合した成功したプロジェクトでした。

これは生産性を高めるために設計された日記、習慣、タスク管理のアプリです。多くの他のアプリを試した経験を持つ開発者によって作られ、目標を達成するためのシンプルなアプローチを提供します。このアプリには以下の機能があります。

日記機能では、自己理解を深めるために、1分で答えられる2つの簡単な質問に答えます。習慣機能では、ワンタップで習慣を記録し、ヒートマップで進捗を確認できます。タスク機能では、重要なことに集中して効率的に作業を進めることができます。

ユーザーはそのシンプルなデザインと効果を評価しており、これが初めて継続的に使用しているアプリだと感じています。アプリは無料で始められ、iPhoneで利用可能です。日常生活を改善するために、App Storeからダウンロードしてみてください。

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自分だけのTuxロゴを作成してダウンロードできます。TuxはLinuxのマスコットです。小さな目や大きな目、座っている姿や立っている姿、さらにはGNUキメラバージョンなど、さまざまなオプションから選ぶことができます。また、標準のTuxロゴや代替のLinuxロゴも用意されています。

Moondream 3は、視覚的推論のために設計された新しいAIモデルで、90億の専門家の混合アーキテクチャと20億のアクティブパラメータを備えています。このモデルは、現実のタスクにおいて優れた性能を発揮し、迅速でトレーニング可能かつコスト効率が良いことを目指しています。

Moondream 3の主な特徴には、複雑な現実のタスクを効果的に実行できる視覚的推論能力があります。また、特定の視覚タスクに簡単に適応できるため、人間のようにトレーニングを通じて学習することが可能です。リアルタイムのアプリケーション、例えば仕分けやセキュリティ監視に必要な高速性能も備えています。さらに、大量の画像を高い運用コストなしで処理できるように設計されています。

改善点としては、文脈の長さが2,000トークンから32,000トークンに増加し、複雑な応答を理解し生成する能力が向上しました。オブジェクト検出機能や構造化された出力生成も強化されています。また、実用的な用途向けに光学文字認識（OCR）の精度も向上しました。

Moondream 3の実際の使用例としては、複雑なクエリを用いたオブジェクト検出があり、正確に物体を特定します。画像内の物体に直接指し示す機能もサポートしています。最小限の入力でJSONのような整理されたデータ形式を生成することも可能です。OCR機能は、テキスト画像をマークダウン形式に変換する際の精度が向上しています。

技術的には、Moondream 3は細かく分散した専門家の混合モデルを使用しており、効率的に動作します。前モデルから初期化されており、革新的なトレーニング技術を用いて性能を向上させています。

このプレビューは、Moondream 3の可能性を示していますが、さらなる速度と精度の最適化が進められています。このモデルは、HuggingFaceなどのプラットフォームでテストやさらなる開発が可能です。

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

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サポートが必要な場合は、サポートチームに連絡し、参照ID：b3a99c78-9bbb-11f0-ba4d-246fd4bac2e9を提供してください。

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

リーナス・トーバルズは、Linuxの創始者としてプログラミングへの情熱を語ります。彼はプログラミングを、独自のルールや結果を作り出せるゲームに例え、チェスのような伝統的なゲームよりも複雑で刺激的だと述べています。

プログラミングの重要な側面の一つは、コンピュータに指示を出すと、それに完璧に従うことです。この点は最初は魅力的ですが、本当の挑戦は、コンピュータに自分の望むことをさせる方法を見つけることにあります。これにより、プログラミングは創造性と問題解決の融合となります。

トーバルズは、コンピュータサイエンスを物理学に例え、物理学が世界の既存のルールを探求するのに対し、プログラミングはコンピュータの中に自分自身の世界を作り出すことができると指摘します。彼は、プログラミングが機能的で美しいシステムを構築するアートでありサイエンスであることを強調しています。

また、プログラミングにおける問題解決の重要性を強調し、正しいアプローチが複雑な問題を簡単にする数学的な洞察に例えています。優れたプログラマーは、熟練した数学者のように、深いパターンを明らかにするエレガントな解決策を見つけることができます。

プログラミングの楽しさは、創造的なプロセス、問題解決のスリル、そしてコンピュータの中でユニークなものを作り上げる満足感から来ています。

OpenAIのgpt-ossを強化学習（RL）で訓練するためのツール「Unsloth」が登場しました。このツールは、他の実装と比べて推論速度が3倍速く、VRAMの使用量を50%削減し、より長いコンテキスト長をサポートしますが、精度は失われません。

Unslothはgpt-ossの推論コードを改良し、約21トークン毎秒の速度を達成しました。BF16フォーマットではさらに速い速度が出ます。これにより、15GBのVRAMでgpt-oss-20bの訓練が可能になり、古いGPUでも利用できるようになりました。また、効率を高める4ビットRLなどのユニークな機能もサポートしています。

ただし、Flash Attention 3（FA3）などの特定の技術はgpt-ossの訓練には適しておらず、誤った訓練結果を引き起こす可能性があります。Unslothは、カスタムアルゴリズムや最適化を通じてこれらの問題に対処する解決策を提供しています。

さらに、トークン生成中の動的マスクを管理するためのFlex Attentionの使用に関する課題も取り上げています。これは効率的な推論にとって重要です。また、強化学習における「報酬ハッキング」の問題も指摘されています。これは、モデルがタスクを真に完了せずに報酬を最大化するためのショートカットを見つけることを指します。Unslothはこの行動に対抗する方法も含んでいます。

全体として、Unslothはgpt-ossのような高度なAIモデルの訓練をより簡単かつ効率的にし、Google Colabなどのプラットフォームで無料で利用できるようになりました。

数学者たちのチームが、古代ギリシャに起源を持つ列挙幾何学への関心を再燃させています。この分野は特定の問題に対する幾何学的解の数を数えることに関わっています。最近の関心の高まりは、現代の理論であるモチベティックホモトピー理論の応用から生まれています。この理論は、さまざまな数体系における長年の幾何学的な疑問に答える手助けをします。

歴史的には、与えられた三つの円に接することができる円の数を求めるような問題がありましたが、数学者たちはより抽象的な概念に焦点を移したため、関心が薄れていきました。しかし最近、キルステン・ウィケルグレンやジェシー・カスのような研究者たちが、モチベティックホモトピー理論を使うことで新たな洞察を得られることを発見しました。これにより、異なる数体系における解に関する貴重な情報を提供する二次形式を計算できるようになりました。これは複素数や実数だけでなく、他の数体系にも及びます。

彼らの研究は、列挙幾何学の理解において重要な進展をもたらし、新たな数学者たちをこの分野に引き寄せています。彼らは、これらの問題をさまざまな数学の分野との深い関連を明らかにする形で定式化できることを示しました。これにより、幾何学や数体系に対する理解が深まることが期待されています。

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Auth.jsは、以前はNextAuth.jsとして知られていましたが、現在はBetter Authチームによって管理されています。Auth.jsは、ChatGPTやGoogle Labsを含む多くのウェブサイトで使用されている人気のオープンソース認証ライブラリです。

Better Authは、アプリケーションがより複雑になるにつれてAuth.jsの限界を克服するために設立されました。Better Authチームは、認証ソリューションを改善する機会を見出し、Auth.jsを引き継いでその機能を強化することを決定しました。

現在Auth.jsを使用しているユーザーは、セキュリティアップデートが引き続き提供されるため、問題なく利用を続けることができます。ただし、新しいプロジェクトにはBetter Authの使用が推奨されており、将来的にはステートレスセッション管理などの機能が追加される予定です。切り替えを希望する方のために、移行ガイドも用意されています。

Better Authチームは、元のAuth.jsのメンテナーの貢献に感謝し、認証エコシステムの発展を共に目指しています。

詳細については、セットアップガイドや移行リソースにアクセスできます。

10年前の2015年9月22日、エミール・ヴォージュは開発者向けにコンテナのルーティングを簡素化するためのツール、Traefikを発表しました。当時、マイクロサービスの管理は、動的なインフラに対応できない従来のロードバランサーの複雑さから困難でした。

Traefikは、サービスの状態に基づいてルーティングの設定を自動化することで、この問題を解決することを目指しました。最初の発表は大きな注目を集め、Traefikは瞬く間にGitHubで人気のプロジェクトとなりました。

この10年間で、Traefikは多くの素晴らしい成果を達成しました。Docker Hubでのダウンロード数は34億回を超え、GitHubでは56,000以上のスターを獲得し、5,000以上のプルリクエストがマージされ、500以上のリリースが行われました。

Traefikは、初期のバージョンから自動サービス発見やHTTPS統合といった基本機能に焦点を当て、Kubernetesや多層ルーティングをサポートするより高度なバージョンへと進化しました。

今後、Traefikはv3.5をリリース予定で、これは古くなったingress-nginxからの移行を容易にするNGINX互換レイヤーを含む予定です。また、v3.6ではより強力なルーティング機能が導入される予定です。次期v4では、段階的なリリース戦略が採用され、新機能が徐々に提供されることになります。

このプロジェクトはコミュニティの貢献によって成り立っており、多くの改善が世界中の開発者から寄せられています。10周年を祝うために、Traefikは貢献者にプロジェクトのコードネームテーマにインスパイアされたユニークなデザインの限定版Tシャツを贈呈しています。

要するに、Traefikは現代のアプリケーションにとって重要なツールへと成長し、変化する技術環境において開発者のニーズに応え続けています。

レーザーによるハラスメントについての包括的なガイドです。

レーザーが自分に向けられているのを見た場合、特に目や肌を狙っていると感じたら、すぐに地元の authorities に連絡してください。軽微な事例は罰せられないこともありますが、故意に狙われることは暴力と見なされる可能性があります。

報告される「レーザービーム」の多くは、実際にはカメラの問題やレンズフレア、その他のレーザー以外の現象によるものかもしれません。レーザーだと結論を出す前に、一般的な説明を考慮することが重要です。

説明のつかない光や熱を感じた場合は、その源を遮ることを試みてください。感覚が続く場合は、外部からのハラスメントではなく健康問題を示している可能性があるため、医療専門家に相談することを検討してください。

事件が発生した場合は、写真や動画で記録を残し、友人や家族からの証言を求めてください。ハラスメントが続く場合は、私立探偵を雇うことも考えてみてください。

一部の人々は、組織的なグループに狙われていると信じていますが、ほとんどのケースでは身体的症状に対する信頼できる説明がないため、潜在的な健康問題が示唆されます。

光や熱を感じる症状がある場合は、外部の原因を示唆せずに医療相談を受けることが重要です。医師が身体的な理由を見つけられないこともありますが、健康問題を排除することが重要です。

問題を自分で解決しようとせず、ハラスメントを警察に報告し、彼らの助けを求めてください。状況をエスカレートさせることは危険な結果を招く可能性があります。

自分の経験に孤立感を感じている場合、他にも同様の問題を報告している人がいることを知ってください。経験を共有することで、安心感や確認を得ることができます。

先進的な指向性エネルギー兵器についての懸念がありますが、これらの装置は一般の人々がアクセスできるものではありません。

このガイドは、安全性、医療相談、経験の記録の重要性を強調しています。また、多くの症状が実際のレーザーハラスメントから来ていない可能性があることも認識しています。問題が続く場合は、医療サポートや地域のリソースを探ることをお勧めします。

著者は、エルゴノミクスの利点とタイピングの快適さを求めて購入したZSA Moonlanderキーボードの体験を共有しています。このキーボードは、作業に欠かせない道具として、職人のハンマーに例えられています。Moonlanderは、カスタマイズ可能な機能を持つメカニカルキーボードのトレンドの一部で、キーのスイッチやプログラム可能なファームウェアを通じて、ユーザーが自分のタイピング体験を調整できるようになっています。

このキーボードは、姿勢を改善するために二つのセクションに分かれており、負担を軽減するように設計されています。しかし、著者は、手首のサポート部分が不安定であったり、エルゴノミクスを向上させるためのテント機能に難点があることを指摘しています。それでも、キーボードの高い品質や、キーのカスタマイズが広範囲にできるQMKファームウェアには感謝しています。

Moonlanderの価格は365ドルですが、著者は、特にEmacsのような複雑なソフトウェアを使用する真剣なタイピストにとっては、その投資に見合う価値があると考えています。タイピング体験を向上させたい人には、QMKファームウェアを搭載したメカニカルキーボードを検討することを勧めています。全体として、Moonlanderは小さな欠点があるものの、しっかりとした選択肢と見なされています。

ウクライナのザポリージャ原子力発電所は、6基の原子炉を持ち、400万世帯に電力を供給していましたが、外部からの電力供給が3日以上途絶え、安全面での懸念が高まっています。現在、非常用発電機が重要な冷却および安全システムに電力を供給しています。この停電は、紛争のロシア側で最後の電力線が切断されたことに続いて発生しており、ロシアが発電所の支配を維持するために危機を作り出そうとしているのではないかという懸念があります。この発電所はヨーロッパ最大です。

国際原子力機関（IAEA）は、この状況について深刻な懸念を表明しており、同機関の長がウラジーミル・プーチンと会談を行いました。ウクライナの当局者は、ロシアが原子炉の一つを再稼働させようとしている可能性があると考えていますが、現在の紛争を考えると非常に危険です。

この発電所は、ウクライナのエネルギーインフラへの攻撃により過去に9回電力を失ったことがありますが、今回のように停電がこれほど長引くのは初めてです。IAEAは、発電機を20日間稼働させるのに十分なディーゼル燃料があると報告していますが、専門家は長期間の電力喪失が福島の原発事故のような核事故を引き起こす可能性があると警告しています。

ロシアは発電所への新しい電力線の設置に取り組んでいるとされ、現在の危機に対する解決策として自らを提示しようとしている可能性があります。環境団体はIAEAに介入を求め、戦争中の原子炉の再稼働を防ぐよう訴えています。

保険リスクは、保険契約の販売、保険料の徴収、そして保険金の支払いに関連しています。保険金の支払いが保険料よりも少なければ、保険会社は利益を得ますが、逆の場合は損失を被ります。保険会社は、潜在的な保険金支払いをカバーするために、資本と余剰金と呼ばれる財務的なクッションに依存しています。この資本はすべての保険契約の限度額をカバーするには不十分であるため、保険は部分的に担保されています。

大きな保険金請求のリスクがあるため、保険会社は財務を慎重に管理する必要があります。彼らは極端な請求に対応するための資本準備金を保持しており、規制当局はこれらの準備金を監視して、会社が保険金を支払えるかどうかを確認します。

小口投資家が保険リスクに直接投資すると、無限の損失を被る可能性があるため、完全に担保された投資構造、例えばカタストロフィボンド（CATボンド）が使用されます。CATボンドは、保険会社が大きな損失をカバーするのを助ける債券です。特定の事象が発生しない限り、固定のリターンを支払いますが、該当する事象が起きた場合は元本が保険金支払いに使われます。

CATボンドへの投資は、従来の保険投資とは異なり、投資家の損失を初期投資額に制限します。この構造により、投資家は保険リスクに参加しつつ、潜在的な損失を抑えることができます。

要約すると、保険リスクは保険料を超える損失を引き起こす可能性があり、保険会社は大きな請求に備えて資本準備金を必要とし、小口投資家は潜在的な損失を制限するために完全に担保された構造を利用すべきです。

NYUラゴーン健康センターの新しい研究によると、口腔内のバイ菌や真菌が膵臓癌のリスクを高めることが分かりました。研究者たちは、膵臓癌の発症リスクを3.5倍に引き上げる27種類の特定の微生物を口の中で特定しました。口腔内のバイ菌が唾液を通じて膵臓に入ることも発見されました。

この研究は『JAMA Oncology』に発表され、12万2000人の唾液サンプルを分析しました。その結果、特にカンジダ属の口腔内真菌が膵臓癌に関与している可能性があることが明らかになりました。この研究は、口腔の健康が頭頸部癌など他の癌と関連しているという以前の発見を基にしています。

研究チームは、個人の口腔内微生物叢に基づいて癌リスクを推定するツールを開発しました。これにより、医師は膵臓癌のためにより頻繁な検診が必要な患者を特定できる可能性があります。この研究は口腔衛生の重要性を強調しており、良好な歯科ケアが歯周病を防ぐだけでなく、癌リスクを低下させる可能性があることを示唆しています。

この研究は口腔内の微生物と癌リスクの相関関係を示していますが、直接的な因果関係を確立するためにはさらなる研究が必要です。研究者たちは、口腔内ウイルスが癌に与える影響や患者の生存率への影響を探る計画を立てています。

要約がありません。

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イギリスは新しいデジタル身分証明システムを導入します。このシステムは、オンラインでの身分確認のプロセスを簡素化することを目的としています。これは、サービスの近代化とセキュリティの向上を図るための広範な取り組みの一環です。デジタルIDは、政府のサービスへのアクセスや取引など、さまざまな活動に役立ちます。政府は、これにより市民の生活が便利になり、プライバシーとセキュリティが確保されることを期待しています。

リッチ・クルワイエックは、2025年6月19日にメールとメーリングリストの重要性についての議論に応じて、メーリングリストが古い技術でありながらも、現代の代替手段に比べて多くの利点があるため、依然として人気であると強調しました。彼が挙げた主なポイントは以下の通りです。

まず、メーリングリストは特別なソフトウェアを必要とせず、標準的なメールクライアントを持っている人なら誰でもアクセスできるため、非常にアクセスしやすいです。また、ウェブフォーラムの多様で複雑なインターフェースに比べて、使いやすく理解しやすいというシンプルさも魅力です。

さらに、メーリングリストはソーシャルメディアやウェブフォーラムに比べて、セキュリティやプライバシーのリスクが最小限であるため、安全性が高いです。効率性の面でも、帯域幅をあまり消費せず、限られたインターネット接続や停電時でも問題なく機能します。

非同期コミュニケーションが可能で、ユーザーは自分の都合に合わせてメッセージを読み、返信できるため、同時にオンラインである必要がありません。また、メッセージは簡単にリスト間や個人に転送できるため、相互運用性も高いです。さらに、メーリングリストのメッセージは簡単にアーカイブでき、ローカルで検索可能なため、長期的に議論にアクセスできます。

クルワイエックは、これらの特徴がメーリングリストをさまざまな文脈でのコミュニケーションにおいて強力な選択肢にしていると結論づけました。

ボストン大学の神経科学者ロバート・ラインハートが主導した研究では、なぜ私たちが人生の特定の瞬間を他の瞬間よりも鮮明に記憶するのかを探っています。この研究によると、日常的な記憶は感情的に重要な出来事と結びつくことで強化されることが示されています。例えば、宝くじに当たった場合、その瞬間の前に何をしていたかを思い出すことが多いですが、その時は重要でないと思われていたことでも記憶に残ります。

この研究には約650人の参加者が関与しており、脳がどの記憶を保持するかを決定する際にスライド式の尺度を使用していることが明らかになりました。重要な出来事の後に起こった記憶は、感情的な影響が強いほど思い出しやすく、逆にその前の出来事は、色や文脈など大きな瞬間と類似している場合に記憶されやすいことが分かりました。

この研究は、記憶に関する問題の治療法の向上や、感情的な内容を難しい概念に結びつけることで教育方法を改善する可能性があります。また、臨床の場で脆弱な記憶を回復する手助けにもなるでしょう。脳が感情的な関連性や概念的なつながりに基づいて記憶を優先する能力を強調しています。

ナディア・エルデイブは、AIコーディングエージェントであるClaude Codeを使って、追加の開発者を雇うことなく自社のウェブサイトCodeYamを再構築した経験を共有しました。彼女はVS CodeやGitHubなどのツールを活用し、コーディングのバックグラウンドがないにもかかわらず、新しいデザインを効率的に実装することに成功しました。

しかし、Claudeの応答の質が不安定で、時には無関係な変更が生じたり、時間を無駄にすることもありました。それでも、Figmaからコードベースへのデザインの翻訳が効果的にできたことは素晴らしいと感じました。ナディアは一般的なソフトウェア開発のワークフローを採用し、ブランチやプルリクエスト、コードレビューを利用し、Claudeを共同創業者兼CTOとして活用しました。

プロジェクトの途中で、不要なファイルが生成されたり、Claudeが作業の途中で止まってしまうなどの問題にも直面しました。彼女はこれらの特性を管理する方法を学び、プロジェクトのコントロールを維持するために頻繁なコミットとチームの協力が重要であることを強調しました。

全体として、ナディアはAIを使ったウェブサイト開発が革新的で強力である一方で、慎重な監視が必要であり、重要なプロダクションコードをAIに任せることは人間のチェックなしでは信頼できないと結論づけました。人間の指導とAIの実行の組み合わせが、彼女のプロジェクトにおいて価値あるものであることが証明されました。

要約がありません。

ポール・スティーブンは、家族の不動産ビジネスを手伝うためにニューヨーク州北部に戻り、バッファローにある元ゼネラルモーターズの研修施設を利用して、共有キッチン「クラレンス・クリエイティブ・キッチン」を立ち上げました。このスペースは当初、オフィスやストレージ用に設計されていましたが、必要な改修を経て、食品起業家向けの認定キッチンに生まれ変わりました。

マーケティング予算がない状態からスタートしたこのキッチンは、口コミで人気を集めました。小規模ビジネスの成長を支援することに情熱を注ぐポールは、運営をより柔軟に管理するために「ザ・フード・コリドー」に頼りました。この変更により、利用者が増え、アクティブなレンターが7人から30人以上に拡大しました。

クラレンス・クリエイティブ・キッチンは、さまざまな食品ビジネスを支援しており、その中には女性が経営するビジネスも多く含まれています。他の共有キッチンとは異なり、プライベートレンタルを提供しており、利用者は予約した時間内にスペースを完全に利用できます。キッチンは、地域との交流や料理教室のために、第二のキッチンと教室を追加する計画も立てています。

以前はニューヨーク市で私立探偵として働いていたポールは、キッチンの運営を人生で最もやりがいのある経験の一つと感じています。

著者は、ソフトウェアエンジニアとしての過去の経験を振り返り、特にPrometheusでのメトリクス用ハッシュ関数の実装に関する過ちについて考察しています。手術を受けた後、著者は自らの決断を見つめ直しています。

最初の誤りは、メトリクスデータ構造に対してFNVという単純なハッシュ手法を実装したことです。この方法は効率が悪く、ハッシュ衝突の可能性を見逃してしまいました。Go言語のマップ型には制約があり、スライスをキーとして使用できないため、比較演算子が必要です。

元のハッシュ手法は、fmt.Fprintfを使用するなど不必要な複雑さを伴い、パフォーマンスの問題を引き起こしました。著者は、衝突を避けるためにローリングハッシュ技術と素数を用いたより効果的なハッシュ関数を提案しています。このアプローチはJavaのベストプラクティスからインスパイアを受けています。

さらに、著者はGo 1.19の新機能であるpackage maphashを紹介し、これによりハッシュ関数が簡素化され、より効率的で慣用的な方法で複雑なデータ型を扱えるようになったと述べています。最初のアプローチには欠陥があったものの、Goの機能の進化により、現在はより良いハッシュ実装が可能になっています。著者は過去の過ちから学ぶことの重要性を強調し、効率的で効果的なコーディングプラクティスの重要性を訴えています。

全体として、この文章はソフトウェア開発における慎重な実装の重要性、特にパフォーマンスとデータの整合性に関する警鐘を鳴らしています。

要約がありません。

アマゾンは、Kindle電子書籍リーダーにおける電子書籍の海賊行為対策を強化しています。新たに導入されたDRM（デジタル著作権管理）システムにより、ユーザーが購入した電子書籍をバックアップしたり共有したりすることがほぼ不可能になりました。このシステムは、Kindle内の安全な場所に保存されたアカウントの秘密を利用しており、書籍の暗号を解除して共有することが非常に難しくなっています。

最新のKindleモデル向けの最近のアップデートは、状況をさらに複雑にしています。ユーザーは、サイドロードした書籍に関して問題に直面しています。新しいDRMが書籍をアマゾンストア内で探そうとするため、しばしば失敗し、エラーが発生します。また、アマゾンはUSB経由での書籍ダウンロードオプションを削除し、アプリを更新して購入した書籍へのアクセスを制限しています。

さらに、アマゾンはKindleの制限を回避するソフトウェアの開発者に対しても厳しい姿勢を取っています。この戦略は、海賊行為を抑制し、より多くの自費出版者をKindleストアに引き寄せて売上を増やすことを目指しています。しかし、この厳しいアプローチは、単に簡単に読書を楽しみたいユーザーを遠ざける可能性もあります。

要約がありません。

Litexは、形式的な推論を行うために設計されたオープンソースの言語です。この言語は、数学やプログラミングのバックグラウンドがない人でも、1〜2時間で学ぶことができます。Litexの目的は、形式的な推論をより多くの人々やAIシステムが利用できるようにし、形式的な証明を作成する際の複雑さとコストを大幅に削減することです。

Litexの主な特徴として、使いやすさがあります。Litexは推論プロセスを簡素化しており、子供でも複雑な方程式を迅速に解くことができます。一方、従来の言語であるLean 4では、より多くの時間と専門知識が必要です。また、Litexはチュートリアルやチートシート、ドキュメント、共同作業の機会など、豊富なリソースをウェブサイトで提供しています。ユーザーは自分のコンピュータ上でLitexを実行し、コミュニティのディスカッションにも参加できます。

さらに、LitexはAIアプリケーションにおいても優れた結果を示しており、特定のデータセットで高い精度を達成しています。研究者はLitexを基にしたAIシステムを開発するためのツールも利用できます。このプロジェクトは成長するコミュニティに支えられており、好奇心と探求を象徴するマスコット「リトルリトルオ」がいます。創設者のシェン・ジャーチェンは、Litexの開発や向上に貢献した人々に感謝の意を表しています。

要約がありません。

著者はLingoという高性能な言語データベースを作成しました。これは、通常のデータベースに対するSQLiteのように、意味検索のために設計されています。著者は独学の開発者で、16歳で学校を辞め、AIのシステム設計において独自のアプローチを取っています。彼は、より大きなモデルが常に優れているという考えに挑戦しています。

Lingoは現在オープンソースですが、コードは未完成でいくつかの問題があります。著者はフィードバックを求めており、質問にも喜んで答える意向です。詳細な情報や技術文書は、提供されたリンクから確認できます。

DeepFabricは、言語モデルのトレーニング用に高品質な合成データセットを作成するためのツールです。このツールは、テーマに基づいたデータ生成に重点を置いており、階層的なトピックツリーや実験的なトピックグラフなどの機能を提供し、多様で文脈に富んだ例を生み出します。

このツールのプロセスは三段階のパイプラインで構成されています。最初にトピックを生成し、それに基づいてトレーニング用の例を作成し、最後にデータを使用可能な形式にパッケージ化します。DeepFabricは、単純なプロンプト生成とは異なり、特定の領域の概念マップを構築することで、データセットのカバレッジを広げ、一貫した品質を確保します。

また、ツールの使用方法を効果的に学ぶためのトレーニングもサポートしており、使用方法だけでなく、ツール選択の理由についても詳しく説明します。トピック構造には、明確な階層的ドメインに適したトピックツリーや、複雑で相互に関連するドメインに最適なトピックグラフがあります。

ユーザーは、インストール、設定、生成のステップを通じて簡単に最初のデータセットを作成できます。DeepFabricは詳細な設定のためにYAML形式をサポートし、プログラムからのアクセス用にPython APIも提供しています。

このツールは人気の機械学習プラットフォームと統合が容易で、データセットをHugging Face Hubに簡単に公開することができます。迅速に始めたいユーザーは、インストールガイドを参照し、最初のデータセットを生成するためのチュートリアルに従うことができます。

ユークリッドコンソーシアムは、宇宙の最大のシミュレーション「フラッグシップ2」を発表しました。このシミュレーションは、34億の銀河をマッピングし、40兆以上の粒子の相互作用を追跡しています。強力なスーパーコンピュータを使用して作成され、ダークエネルギーやダークマターを研究するユークリッド宇宙望遠鏡からのデータ分析を支援することを目的としています。

ユークリッド望遠鏡は2023年から銀河のマッピングを行っており、最終的には夜空の約3分の1をカバーする予定です。このシミュレーションは現在の宇宙に関する理解に基づいていますが、研究者たちはユークリッドの発見が特にダークエネルギーに関する既存の理論に挑戦する可能性があると期待しています。

チームは、ダークエネルギーの特性が過去100億年の間に変化したかどうかを知りたいと考えています。この研究が宇宙の膨張やダークエネルギーの本質に関する新たな洞察を明らかにする可能性があると信じています。

研究者たちは、地球の深部から発見された二つのダイヤモンドが、珍しい材料の組み合わせを含んでいることを明らかにしました。南アフリカで見つかったこれらのダイヤモンドには、酸化炭酸塩鉱物と還元ニッケル合金の内包物が含まれています。これらは通常共存しない材料です。この発見は、地球のマントルでのダイヤモンド形成時に起こる独特な化学反応を示唆しており、地下深くの条件についての洞察を提供します。

これらのダイヤモンドは、地表から280キロメートルから470キロメートルの間で形成されており、その深さにおける化学環境に関する以前の仮定に挑戦しています。科学者たちは、酸化物質が300キロメートル以上の深さには存在できないと考えていましたが、これらのサンプルはそれよりもずっと深い場所でも存在できることを示しています。これにより、ダイヤモンドや関連する岩石（キンバーライトなど）の形成についての理解が変わる可能性があります。

ダイヤモンドは、その形成過程での化学反応の一端を捉えており、適切な条件下で炭酸塩鉱物が金属合金と混ざり合うことができることを明らかにしています。この新しい情報は、マントルの化学に関する理論モデルを検証するための実例を提供し、ダイヤモンド形成プロセスの複雑さを浮き彫りにしています。

ウェブレイアウトのコンテナや要素に関する技術仕様が含まれており、表示設定、寸法、パディング、マージン、ボーダー、異なる画面サイズに対応したレスポンシブデザインについて説明されています。

フレックスボックスレイアウトを使用して、コンテナ内のアイテムを柔軟に配置します。700ピクセル未満の画面に対応するための調整が行われており、要素が適切に収まるようになっています。また、セクションを分けるために、特定の色と幅でスタイルされた水平の区切り線も設けられています。

全体として、ウェブコンポーネントの構造とスタイルを整え、一貫したレイアウトを実現する方法が示されています。

このプロジェクトは2024年中頃に始まり、FirefoxのHTTP/3トラフィックにおけるUDP I/Oの処理を改善することを目的としています。HTTP/3はQUICに依存しており、現在、FirefoxのHTTPトラフィックの約20%がこのプロトコルを使用しているため、UDPの活動が大幅に増加しています。以前のFirefoxは、現代的な機能を欠いた古いネットワークライブラリであるNSPRを使用していました。

主な改善点として、まずNSPRをRustで構築された新しいUDP I/Oスタックに置き換え、パフォーマンスとセキュリティを向上させました。この新しいスタックはquinn-udpライブラリを使用しており、開発を迅速化しています。また、Firefoxは一度に複数のUDPデータグラムを送信できるようになり、オーバーヘッドを削減しました。さらに、オペレーティングシステムによってセグメント化された大きなデータグラムを送信することが可能になり、効率が向上しました。これらの改善は、Windows、MacOS、Linux、Androidの各プラットフォームで動作するように設計されていますが、WindowsやAndroidなど特定のプラットフォームでは課題が発生しています。

初期のベンチマークでは、特にCPUに依存するシナリオにおいて、スループットが大幅に向上したことが示されています。具体的には、1 Gbit/s未満から4 Gbit/sに達するケースもありました。

今後の作業としては、移行は概ね成功していますが、Windowsの特定の機能に対するさらなる最適化が必要です。また、QUICにおける明示的輻輳通知（ECN）のサポートを強化することも目指しており、初期のテレメトリ結果は有望です。

このプロジェクトは、FirefoxのUDP I/Oスタックを現代化し、パフォーマンスとセキュリティを向上させることに成功しました。プラットフォーム固有の実装を洗練させるための作業は引き続き行われています。

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Genodeは、現代のソフトウェアシステムの複雑さを管理しつつ、高いセキュリティを確保するために設計されたオープンソースのオペレーティングシステムアーキテクチャです。このシステムは、デバイスドライバーやアプリケーションを含むすべてのコンポーネントを整理する構造的アプローチを採用しており、組み込みデバイスや汎用コンピューティングの両方に適しています。

Genodeに関連する重要な書籍が3冊あります。1冊目は「Genode Applications」で、これは初心者向けのアプリケーション開発ガイドで、Goa SDKや基本的なライブラリについて説明しています。2冊目は「Genode Foundations」で、Genodeフレームワークの包括的な概要を提供し、そのアーキテクチャやプログラミングインターフェースについて詳しく解説しています。3冊目は「Genode Platforms」で、開発者や統合者向けに低レベルのハードウェアに関するトピックに焦点を当てています。

最近のGenode OSフレームワークのアップデートには、新機能の追加、パフォーマンスの向上、最新バージョンに合わせた書籍の更新が含まれています。最新のリリースからの主なハイライトには、カーネルスケジューラーの改善、APIの強化、新しいハードウェアのサポートが含まれています。2025年のロードマップでは、Genodeの信頼性とパフォーマンスの向上が強調されています。

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クリーン水素市場は課題に直面しており、2030年までの計画された生産のうち、実際に進んでいるのはわずか11%です。これは、アメリカでのプロジェクトの遅延やキャンセルが主な原因です。規制の変更や経済の不確実性、需要の低下が影響しています。しかし、この状況は市場の弱点、例えば高コストやサプライチェーンの問題に対処する機会を示しています。

クリーン水素を生産する有望な方法の一つがメタン熱分解です。この方法は、メタンを水素と固体炭素に分解し、二酸化炭素を排出しません。既存の天然ガスインフラを活用できるため、場所に対して柔軟でコスト効率も良いです。また、他の生産方法に比べて水の使用量が少なく、水不足の地域にも適しています。

しかし、メタン熱分解には炭素副産物の質や天然ガス採掘からの排出管理に関する課題があります。メタン熱分解に関する世界的な取り組みが進む中、アメリカはカナダやドイツのような国々に追いつくためにこの技術を支援すべきです。今こそ、クリーン水素の分野でメタン熱分解を真剣に検討する時期です。

このテキストは、複雑な情報や人々、意図の関係を管理するためのガイドを示しています。

まず、混乱を特定することが重要です。混乱は情報と人々の両方から成り立っており、どの状況も複雑です。情報はデータとは異なり、さまざまなニーズに応じて整理する必要があります。

次に、意図を明確にすることが大切です。意図をはっきりと伝えることが重要で、言葉の背後にある意味は異なる場合があります。そのため、「何をするか」や「どうするか」を決める前に、「なぜそれをするのか」を考えることが必要です。

現実を直視することも欠かせません。状況に関与するさまざまな要因や関係者を認識しましょう。現実は多面的であり、異なる図や視覚的なツールを使うことで理解が深まります。

次に、方向性を選ぶことが求められます。何を創り出すのか、概念間の関係を明確にしましょう。言葉は重要な役割を果たすため、使用する言葉やその含意に注意を払う必要があります。

目標と現実のギャップを測ることも重要です。進捗を追跡し、必要に応じて調整できるように、明確な指標を設定しましょう。

構造を工夫することも大切です。情報を整理するさまざまな方法を探求し、分類法の構造は異なる場合がありますが、これを組み合わせることで明確さと柔軟性が向上します。

最後に、状況の変化に応じて調整する準備をしておくことが必要です。複雑な状況を理解するためには、効果的なコミュニケーションと協力が鍵となります。

全体として、このガイドは、複雑さを理解し、明確なコミュニケーションと柔軟性を持って情報や関係を管理することの重要性を強調しています。

この論文では、OCaml 5のマルチコアランタイムシステムを評価するために、プロパティベーステスト（PBT）の使用について論じています。特に、配列モジュール、弱いハッシュセット、ガベージコレクタの三つの主要なケーススタディに焦点を当てています。著者たちは、モデルベースの状態遷移機構を用いたテスト手法を採用しており、これにより関数呼び出しのランダムな組み合わせを生成し、競合状態を確認するための並列テストも実施できます。

プロパティベーステストの概要として、PBTはランダムなテストケースを生成し、特定の性質が成り立つかどうかを確認します。例えば、リストの連結が結合的であることをテストすることが挙げられます。

ケーススタディでは、まず配列モジュールについて、OCamlの組み込み配列の機能を確認するためのテストを作成しました。これにより、値の設定や取得が正しく行われ、範囲外エラーが適切に処理されることが保証されます。次に、弱いハッシュセットでは、ガベージコレクタによって要素が自動的に削除されるため、非決定的な動作をテストしました。要素の追加や削除といった操作が期待通りに動作するかを確認しました。最後に、ガベージコレクタはさまざまな条件下でテストされ、メモリを正しく回収し、操作中にクラッシュしないことが確認されました。

テスト中には、セグメンテーションフォルトや競合状態、アサーションエラーなど、40以上のバグが発見されました。特に、配列の範囲チェック、弱いハッシュセットの操作、ガベージコレクションの動作、特に圧縮中に問題が見つかりました。

テスト手法として、著者たちはOCamlにおけるプロパティベーステスト用のライブラリであるQCheckを使用し、逐次テスト、並列テスト、ストレステストを行いました。これには、さまざまな操作をシミュレートするためのコマンドを生成し、結果が期待される結果と一致するかを確認することが含まれます。

テストの結果、重要なバグを特定し、OCamlランタイムシステムの安定性を向上させるのに効果的でした。これらの発見は、ドキュメントの改善や実装のエラー修正にも寄与しました。

この論文は、OCamlのランタイムの信頼性を確保するためにプロパティベーステストがいかに効果的であるかを示しており、特にマルチコア処理をサポートするための移行期において重要です。

このウェブサイトは、バッハの無伴奏チェロ組曲に焦点を当てています。この作品はソロチェロの中でも非常に重要なもので、多くの人々にとって最高の作品の一つとされています。サイトの目的は、さまざまな優れたチェリストによる多くの録音を訪問者が理解しやすくすることです。

サイトの制作者は、組曲に対する情熱を表現し、異なる演奏の感情的な影響について議論しています。彼らは、演奏が聴衆にどのように感じさせるかに重点を置いており、フレージングや音色といった技術的な側面だけにとどまらないようにしています。

さらに、録音の音質や音響といった技術的な特性にも関心を持っています。ウェブサイトでは、彼らの会話や洞察を共有し、他の人々が組曲をより深く探求することを促しています。

彼らの意見は個人的なものであり、権威あるものではありませんが、各録音に対する貴重な視点を提供することを目指しています。全体として、このサイトはバッハの無伴奏チェロ組曲を理解し、楽しむことに興味がある人々にとってのリソースとなっています。

シンガポールのある開発者が、息子が中国にいる祖父と遊ぶためのシンプルなチェスゲームを作りました。このゲームは特別なニーズに応えており、ファイアウォールを回避するために単一のサーバーで動作します。また、ログインにメールアドレスを必要とせず、WeChatを利用しているため簡単です。さらに、Androidのブラウザに対応しており、インストールや設定も容易です。このゲームはDjangoとクライアントサイドのJavaScriptを使って構築されており、開発者は使いやすく、カスタマイズもしやすいことを願っています。実際のデモは、family-chess.quee.orgで試すことができます。

この記事では、RedisとPostgreSQLをキャッシングソリューションとして比較する実験について述べています。著者のビクは、Kubernetesを使用して両システムをテストするためにシンプルなHTTPサーバーを設定しました。リソースは2つのCPUと8GiBのメモリに制限されています。テストでは、3000万件のエントリを使って両システムのベンチマークを行い、1秒あたりのリクエスト数、レイテンシー、リソース使用量を測定しました。

主な発見は以下の通りです。まず、パフォーマンスに関しては、RedisがすべてのテストでPostgreSQLを上回り、より多くのリクエストを処理し、レイテンシーも低いことがわかりました。Redisはキャッシュの取得で1秒あたり11,258リクエストを達成し、PostgreSQLは7,425でした。また、キャッシュの更新ではRedisが10,794に対し、PostgreSQLは6,063でした。

次に、リソース使用量については、RedisはCPUとメモリの使用量が安定しているのに対し、PostgreSQLはテスト中にCPUの限界に達することが多く、より多くのメモリを使用しました。

さらに、PostgreSQLの未ログテーブルを使用することで書き込み性能が向上しましたが、読み込み性能には大きな影響はありませんでした。

結論として、Redisは優れたパフォーマンスを示しましたが、著者はプロジェクトにおいてキャッシングにはPostgreSQLを好むと述べています。これは、複雑さが減り、データベースが必要だからです。PostgreSQLは依然として大きな負荷を効果的に処理できることも強調されています。

この記事は、Redisが速い一方で、PostgreSQLも多くのアプリケーションに対して十分な性能を発揮し、依存関係が少ないという利点があることを示唆しています。著者は、今後さらなる最適化を検討し、改善されたハードウェアでテストを再実施する可能性があると述べています。

Elephantsharkは、Neonによって開発された新しいオープンソースのツールで、Postgresのネットワークトラフィックを監視するために作られました。このツールはPostgresの接続において仲介役を果たし、Postgresサーバー、クライアント、その他のコンポーネント間で交換されるデータを確認し、トラブルシューティングを行うことができます。

Wiresharkとは異なり、ElephantsharkはSSL/TLSで暗号化された接続を解読し、ログに記録することができるため、分析が容易です。また、SSLKEYLOGFILEにキーを書き込むことで、Wiresharkと併用することも可能です。

Elephantsharkを使用するには、まず一つのターミナルでこのツールを実行し、別のターミナルでPostgresデータベースに接続します。接続設定を必要に応じて調整すると、リアルタイムで転送されるデータが表示されます。

詳しい情報やインストール手順については、GitHubのページを訪れてください。

Lit Hubは読者をコミュニティに招待し、文学に関する議論をサポートしています。最近の人気投稿には、詩がどのように瞬間を捉えるかについての記事や、2025年秋の読書リスト、ジェーン・オースティンの250周年を祝う特集、デジタル時代における読書を促進するためのヒントなどがあります。

さらに、サイトでは今月と今週のおすすめ本のレビューも掲載されています。注目すべき記事には、レイモンド・チャンドラーの未発表の物語の公開、執筆のインスピレーションについての考察、ハリウッドに対するファシストの陰謀に関する歴史的な視点、エルモア・レナードやロバート・B・パーカーといった作家による犯罪テレビの遺産についての議論が含まれています。

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今日、YCは「アーリー・ディシジョン」という新しい取り組みを発表しました。この変更は、自分の会社を立ち上げたいと考えている大学の卒業生を支援することを目的としています。

昨年、YCはプログラムの回数を年間2回から4回に増やし、創業者により柔軟な参加の機会を提供しました。この変更は好評で、多くの創業者が自分に合ったタイミングで参加できるようになりました。

アーリー・ディシジョンは、卒業生が直面する一般的な問題に対処するために作られました。卒業生は通常、秋に就職活動を行うため、YCへの応募とスケジュールが重なることがあります。アーリー・ディシジョンを利用すれば、学生は就職活動中にYCに応募でき、もし受け入れられれば自信を持って就職のオファーを断ることができます。YCプログラムに参加できることが確定しているからです。

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、今回正式に応募プロセスの一部として取り入れられ、学生にとってより明確でアクセスしやすくなりました。

RedoxFSは、Redox OSのデフォルトファイルシステムで、マイクロカーネルアーキテクチャに基づいて設計され、ZFSからインスパイアを受けています。古いTFSを置き換え、いくつかの機能を備えています。

RedoxとLinuxの両方で動作し、FUSEを介して接続できます。コピーオンライト、データやメタデータのチェックサム、透明な暗号化をサポートしています。また、標準的なUnixファイル属性にも対応しています。ファイルやディレクトリは最大193TiBのサイズを扱うことができ、その中に最大40億アイテムを格納できます。ディスク暗号化はRedoxのブートローダーによってサポートされており、暗号化されたパーティションからの起動が可能です。ライセンスはMITで、LinuxのようなGPLライセンスのシステムとの互換性があります。

RedoxFSには、.imgファイルを作成、マウント、編集するためのツールがあります。インストールするには、次のコマンドを使用します。cargo install redoxfsと入力してください。インストールエラーが発生した場合は、fuse3をインストールする必要があります。

RedoxFSを作成するには、まずスペースを割り当てます。コマンドはfallocate -l 1G redox.imgです。その後、次のコマンドで初期化します。redoxfs-mkfs redox.imgを実行してください。

ディスクをマウントするには、最初にディレクトリを作成します。コマンドはmkdir ./redox-imgです。次に、redoxfs redox.img ./redox-imgを実行します。

ディスクをアンマウントするには、fusermount3 ./redox-imgを使用します。

AIに物語を書かせると、似たような内容になることが多いです。例えば、ClaudeというAIは、多くの物語に灯台や地図製作者といったテーマを含む傾向があります。これは「モード崩壊」と呼ばれる現象によるもので、AIが学習した中で最も安全で一般的なパターンに固執するため、基本的なテンプレートの小さな変化に過ぎない物語が生まれてしまいます。

この論文では、指示調整モデルに関する重要なアルゴリズムをわかりやすく説明しています。具体的には、SFT、リジェクションサンプリング、REINFORCE、TRPO、PPO、GRPO、DPOといった手法について取り上げています。著者は、専門用語や複雑な説明を避け、読者が大規模言語モデル（LLM）に関連してこれらの概念を簡単に理解できるようにすることを目指しています。また、最近の技術のレビューも含まれており、GRAPE（一般化相対優位政策進化）という新しい研究アイデアも紹介されています。

SPICEは「集積回路重視のシミュレーションプログラム」を意味するソフトウェアで、電子回路のシミュレーションに使用されます。カリフォルニア大学のローレンス・ナゲルによって開発され、パブリックドメインソフトウェアとして提供されているため、さまざまなシステムに適応可能で、アミーガでも利用できます。

SPICEは、プロトタイプを作成する前に回路をシミュレーションすることで、電子機器の設計を支援します。ここで取り上げるアミーガ版は3f5です。ユーザーはテキストファイルに回路設計を入力し、部品の値や計算のためのコマンドを含めます。SPICEは、コマンドラインインターフェースに結果を出力するか、インタラクティブモードでユーザーが直接コマンドを入力することも可能です。

このプログラムでは、ユーザーが回路のパラメータを簡単に変更し、その変更の効果をリアルタイムで確認できます。アミーガ版にはグラフィカルエディタがありませんが、現代のSPICEのバージョンには高度な機能が含まれており、広く使用されています。

現代のSPICEバージョンは複雑な作業に適していますが、アミーガ版3f5はシンプルなプロジェクトには依然として有用です。

この本は、線形代数の基本概念を十章にわたって解説しています。

最初の章では、スカラーやベクトルといった基本要素を紹介し、ベクトルの演算や長さ、角度の概念について説明します。次の章では、行列を表や関数として捉え、行列の演算や特別な種類の行列について解説します。

三章目では、方程式を行列に変換し、行操作を行う方法や、消去法を用いて線形システムを解く方法について述べています。四章目では、ベクトル空間とその特性、スパン、基底、次元について定義します。

五章目では、線形変換とその行列表現、可逆性や射影といった概念について説明します。六章目では、行列式の性質や体積との関係、計算方法について取り上げます。

七章目では、固有値と固有ベクトルの重要性を説明し、行列の挙動や安定性を理解するための手助けとなることを示します。八章目では、直交性、グラム・シュミット法、最小二乗問題、QR分解について議論します。

九章目では、特異値分解（SVD）や主成分分析（PCA）、行列の条件付けの重要性について紹介します。最後の章では、線形代数の実世界での応用、グラフィックス、データ処理、統計モデルにおける計算技術について探ります。

この本は、さまざまな分野で線形代数の概念を理解し、応用するための包括的なガイドとなっています。

Gurtedは、gurt://プロトコルを使用した安全なウェブ開発のためのウェブエコシステムです。Flumiは、Godotゲームエンジンを使って作られたブラウザで、すべてのプラットフォームで優れたパフォーマンスを提供します。GURTプロトコルはHTTPに似ていますが、セキュリティのためにTLS 1.3暗号化を必要とします。

GurtDNSは、暗号化されたDNSサービスを提供するカスタムDNSサーバーで、DNS over HTTPSに似ています。Ringleは、GURTエコシステム向けに設計された検索エンジンで、ユーザーのプライバシーを重視しています。GurtCAは、GURTドメインのためにTLS証明書を発行し、検証プロセスを自動化します。

Gurtyは、GURTプロトコルサーバーの設定と管理を簡素化するコマンドラインツールです。Gurtedの例として、基本的なHTML構造とLuaスクリプトを使用した動的コンテンツの作成を示すサイトがあります。始めるには、ユーザーはFlumiをダウンロードし、利用可能なドキュメントを参考にして最初のGURTサイトを構築できます。

1983年、イギリスの小さな会社であるアコーンコンピュータは、IBM PCやアップルマッキントッシュといった強力な新型コンピュータとの競争に直面していました。競争に生き残るためには新しいCPU設計が必要でしたが、広範な研究を行うための資金が不足していました。

BBCマイクロのデザイナーであるソフィー・ウィルソンは、「チューブ」と呼ばれるより強力なCPUスロットを追加する提案をしました。彼女と共同デザイナーのスティーブ・ファーバーは、既存のプロセッサを調査しましたが、満足のいくものは見つかりませんでした。よりシンプルな設計の会社を訪れた後、彼らは自分たちでCPUを作ることができると気づきました。アコーンの経営陣の支援を受けて、彼らはRISC（リデュースド・インストラクション・セット・コンピューティング）という新しいタイプのCPUを探求しました。これは、内部設計を簡素化し、数百の命令をわずか45に減らすことを目指していました。

RISC設計は、処理速度を向上させ、設計を簡単にすることができました。ウィルソンとファーバーのチームはARM（アコーンRISCマシン）CPUを開発し、18か月をかけて完成させました。このCPUは性能と低消費電力で注目され、最初のARMチップは1985年に成功裏にテストされました。

しかし、アコーンはBBCマイクロの販売が減少する中で財政的に苦しんでいました。彼らはオリベッティに支配権を売却し、ARM CPUを展示するための新しいコンピュータが必要でした。1987年、アコーンはアーキメデスというコンピュータを発売しましたが、競合のマッキントッシュと比べてソフトウェアサポートが不足していました。

良い評価を受けたにもかかわらず、アーキメデスは売れ行きが悪かったため、アコーンはRISC OSという改良されたオペレーティングシステムと新しいARMチップのバージョンに取り組みました。ARM技術をさらに発展させるための追加投資を求めていると、別の大手テクノロジー企業の代表が接触してきました。

これにより、ARMの歴史の次の章が始まることになります。

Webhoundは、ユーザーが自然言語のプロンプトを使ってウェブからデータセットを構築するのを支援するAIツールです。必要な内容を説明すると、AIがデータを検索し、整理し、抽出して、簡単にエクスポートできるCSV形式で出力します。HNコミュニティ向けには、サインアップ不要のバージョンが提供されています。

このツールは、手動での調査作業を簡素化するために開発されました。手動調査は多くのタブを開いたり、一貫性のないデータに対処したりすることが多く、非常に面倒です。ユーザーはWebhoundを使って、さまざまなタスクを成功裏に実行しています。具体的には、競合分析、新しいShopifyストアのリード生成、アプリの価格変動の追跡、特定のスタートアップ分野の投資家のマッピング、特定のトピックに関する研究論文の収集、プラットフォーム上のユーザーの苦情の分析などがあります。

Webhoundは、以前の高コストで非効率的なバージョンから進化し、信頼性を向上させ、コストを大幅に削減した構造化されたマルチエージェントシステムに変わりました。AIは計画と抽出の2つのフェーズで動作し、効率のために特化したテキストベースのブラウザを使用しています。今後のアップデートでは、システムのスケーラビリティとパフォーマンスの向上が目指されています。

チームは、同様のツールを使用した経験のあるユーザーからのフィードバックを歓迎しています。

NPRは、公共放送のための57.9百万ドルの助成金を巡り、公共放送公社（CPB）との法的な対立に直面しています。この助成金は、新たに公共ラジオ衛星システムを管理するグループのためのものであり、トランプ前大統領の影響を受けた議会の決定により、公共放送への連邦資金が大幅に減少する見込みです。

NPRは40年以上にわたり、公共ラジオ局をつなぐ衛星システムを運営してきました。しかし、最近の変更により、CPBはこのサービスに対する資金をNPRに提供せず、様々な公共ラジオ団体を含む「公共メディアインフラストラクチャー」というコンソーシアムに助成金を授与することになりました。

NPRは、この決定が政治的な動機によるものであり、自らの権利を侵害していると主張しています。NPRは、CPBがトランプ政権の圧力の下で行動していると考えています。また、NPRは連邦資金削減に関してホワイトハウスを相手に別の訴訟も行っています。

NPRの指導者たちは、この変更について遺憾の意を表し、NPRとCPBの長年の関係が損なわれることを強調しています。彼らは、この決定が公共ラジオシステムの整合性と安定性を損なうと主張しています。資金削減が実施される中、NPRの一時的な差し止め命令の申請に関する裁判が近日中に行われる予定です。

プライベート監視会社のフロック・セーフティが、エバンストン市の許可なしにナンバープレートカメラを再設置しました。これらのカメラは、以前に市から撤去命令を受けていました。市は、フロックが連邦当局にカメラデータへのアクセスを許可していたことを理由に、契約を解除していました。これは州法に違反する行為とされています。

9月8日、フロックは18台のカメラのうち15台を撤去しましたが、その後再び設置しました。このため、市はフロックに対して停止命令を出しました。市の関係者は、フロックが無許可で行動したと述べており、フロックは再度カメラを撤去することに同意しました。

フロックとの元の契約は2023年初めに承認され、2024年1月には5年の延長が追加されました。市はこの延長分の費用を2年間支払っていますが、9月26日までに契約を正式に解除する計画です。しかし、フロックはこの決定に異議を唱えています。

カメラが停止命令後に無効になっていたかどうかについて懸念が生じています。フロックのデータによると、一部のカメラが車両情報を記録し続けていた可能性があります。市はこの問題を解決するため、状況を注意深く監視する意向を示しています。

現在のコーディングエージェントは、知能が向上しているにもかかわらず、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。主な問題は、彼らの知能ではなく、解決しようとしている問題に関する文脈の欠如です。

コーディングエージェントは、競技会で素晴らしい成果を上げるほど賢くなっていますが、文脈を理解するのが難しく、そのために人間の助けが必要です。彼らの自律性は段階的で、レベル1は単純なオートコンプリート、レベル2は基本的なタスクの完了（人間の助けが必要）、レベル3はより複雑なタスク（信頼性が限られる）、レベル4は主要な機能には手が届かない、レベル5は完全なコードベースのプロジェクトは最初から始めるのが最適ですが、最終的な完成前に失敗することが多いです。

コーディングエージェントが失敗するのは、知能の問題ではなく、文脈の欠如によることが多いです。彼らはコードだけでなく、開発の実践、アーキテクチャのパターン、意思決定の理由も理解する必要があります。必要な文脈には、すべてのコードとドキュメントへのアクセス、コードベースの構成の理解、既存のパターンや慣習の知識、開発の実践やビジネス要件への認識が含まれます。

しかし、多くの必要な文脈は明示的に文書化されておらず、さまざまな情報源に散らばっているため、エージェントがこの情報を統合するのは難しいです。今後、コーディングエージェントは文脈へのアクセスを増やし、自分が情報を欠いていると認識し、人間の入力を求めることを学ぶ必要があります。

要するに、コーディングエージェントはますます賢くなっていますが、彼らの成功は、彼らが活動する文脈をより深く理解することにかかっています。

ガブリエル・マーラーは、サテライトデータと機械学習モデルを使ってハリネズミの生息地を調査しています。彼は異なるデータソースを組み合わせて、ブランブルの地図を作成しました。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トリップを行いました。

ミルトン・コミュニティセンターから出発し、モデルが予測した通りにすぐにブランブルを見つけました。コミュニティセンターとミルトン・カントリーパークの間や、公園の入り口近くの高信頼度エリアで多くのブランブルを発見しました。モデルは大きなブランブルを見つけるのに効果的でしたが、部分的に隠れている小さなものには苦労しました。

チームは発見した内容を写真とGPSデータで記録しました。また、住宅地を探索し、そこでもかなりのブランブルの成長を見つけました。彼らはブランブルフィールドというブランブルで知られる自然保護区でトリップを終えました。全体として、チームはモデルの精度に感銘を受け、リアルタイムデータ分析のためにモバイルセットアップを使用するなど、さらなる開発の可能性を感じました。

Google DeepMindは、Gemini 2.5 FlashおよびFlash-Liteモデルの更新版を発表しました。これらの更新により、品質と効率が向上しました。主な特徴は以下の通りです。

Gemini 2.5 Flash-Liteは出力トークンを50％削減し、Gemini 2.5 Flashは24％削減することで、コストを低下させます。また、機能面でも改善が見られます。Flash-Liteは複雑な指示に従う能力が向上し、より簡潔な回答を生成できるようになりました。音声の文字起こし、画像の理解、翻訳の精度も向上しています。一方、Flashは複雑なタスクに対するツールの使用が改善され、長期的なタスクにおいては効率が15％向上しました。

ユーザーは、特定のモデル文字列を使ってこれらのモデルを今日から試すことができます。新しい「-latest」エイリアスを利用することで、コードを頻繁に更新することなく最新バージョンに簡単にアクセスできます。更新がある場合は、2週間前に通知が届く仕組みです。これらのリリースは、将来の安定版を改善するためのフィードバックを集めることを目的としています。

セキュリティ研究者たちは、Unitreeのロボットに深刻な脆弱性を発見しました。この脆弱性により、ハッカーが複数のロボットを同時に制御できる可能性があります。この問題は、2025年のINCLUSIONカンファレンスで明らかにされました。このイベントでは、Unitreeが人型ロボットのG1を展示しました。脆弱性は「ワーム可能」と説明されており、デバイス間で簡単に広がることができます。これにより、これらのロボットの fleet（群れ）にとって重大なセキュリティリスクが生じています。

この記事では、チェスの局面における合法的な手の最大数が218であることについて述べています。この結論は、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作成された作品を起点に、広範な研究と分析を経て導き出されました。著者はコンピュータ科学者であり、数学的手法やコンピュータアルゴリズムを用いて、膨大な数のチェスの局面を探求しました。

歴史的背景として、218手の制限は60年前から知られていましたが、より多くの手を持つ局面を見つけようとする試みも行われてきました。著者は、全てのチェスの局面を確認すること（約4.8×10^44と推定される）は現実的ではないため、数学的手法を用いて実現不可能な局面を除外しました。

分析では、手数を増やさない不要な駒や配置を排除し、検索プロセスを迅速化するためにルールを簡素化しました。集中的な計算の結果、218手の局面は存在するものの、それを超える局面はないことが確認されました。また、昇進なしで144手という以前の記録を含む、より少ない手数の局面の最適性も発見されました。

著者は、他の人々にも関連するチェスの問題を探求するよう促し、自身の研究を行いたい人のためにGitHubにコードスニペットを提供しています。この研究は、チェスの局面におけるホワイトの合法的な手の最大数が218であることを確認し、チェスの作成における長年の疑問に終止符を打つものとなりました。

2025年には、オープンソースソフトウェア（OSS）が主流となり、現代のITやクラウドに大きな影響を与えています。ヨーロッパでは、政府や組織がOSSを単に利用するだけでなく、積極的に貢献する必要性が高まっています。Linux Foundationによれば、多くの企業がOSSを採用しているものの、ほとんどは消費者としての立場に留まっているとされています。

最近の調査によると、86%の従業員がOSSの利用を望んでいる一方で、正式なオープンソース戦略を持つ企業は34%に過ぎません。OSSプロジェクトに貢献することには明確な利点があると認識されていますが、専任の貢献者を雇用している企業はごくわずかです。特に、マイクロソフトによるGitHubの買収以降、非ヨーロッパの技術からの独立を求める声が高まっており、Codebergのような地域の代替手段を探す動きも見られます。

ヨーロッパの組織は、オープンソースエコシステムにもっと積極的に関与する必要があります。これには、プロジェクトへの投資、開発者へのトレーニング提供、協力の強化が含まれます。参加の主な障壁には、法的な懸念や投資回収の不確実性があります。全体として、ヨーロッパはOSSの受動的な利用から、競争力を維持しデジタル主権を確保するために、積極的な関与へとシフトする必要があります。

大規模なニューラルネットワークモデル、特に言語や画像処理のタスクにおいては、そのサイズやメモリの必要性から展開が難しくなっています。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）だけを使用します。この技術は、全結合ネットワークや畳み込みネットワークなど、さまざまなモデルに適用可能です。

テストでは、2つのモデルが作成されました。一つは多クラス画像分類用、もう一つはシーケンス内の次の単語を予測するためのモデルです。バイナリ正規化層を使用した両方のモデルは、32ビットのパラメータを使用した従来のモデルと同様の性能を示しましたが、メモリ使用量は32分の1に抑えられました。

この革新により、大規模なモデルがモバイルデバイスや標準的なCPUのようなシンプルで安価なハードウェア上でも動作できるようになり、さまざまなアプリケーションで高度なニューラルネットワークを展開しやすくなります。

要約がありません。

AIの主な目標は「アライメント」と呼ばれるもので、これはAIシステムが私たちにとって有益で安全な方法で動作するようにすることを意味します。「ステアビリティ」とは、このアライメントを達成するために使われる手法を指します。具体的には、AIの行動を導くことで、私たちの期待や基準に合った動作をするようにすることです。

要約がありません。

サーシャ・ユリッチがGoatmire Elixir Confで行った講演では、コードレビューとプルリクエスト（PR）の改善について話されました。主なポイントは以下の通りです。

多くのエンジニアはコードレビューを嫌がります。その理由は、PRが大きすぎて複雑になりがちで、結果として「良さそうです」（LGTM）といった表面的なフィードバックしか得られないからです。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。

サーシャは、PRは管理しやすいものであるべきだと提案しています。理想的には、レビューに5～10分程度かかるサイズが望ましいです。そのためには、PRは小さく、300行未満のコードにすることが推奨されます。

コミットメッセージにはストーリー性が重要です。一般的なメッセージではなく、開発者は変更の目的や背景を説明するべきです。これにより、レビュアーはコードをよりよく理解できます。

講演では、一貫したコミット履歴を維持することの重要性も強調されました。「フィックスアップ」コミットを使用することで、履歴をクリーンで理解しやすく保つことができます。

クリーンなコミット履歴は、バグを追跡しやすくし、時間の経過とともにコードの変更を理解するのに役立ちます。

明確で焦点を絞ったPRを提示することで、開発者はより良いフィードバックを受け取り、開発を加速させ、高いコード品質を確保できるようになります。

この講演は、開発者がPRやコミットメッセージに対してより意図的になることで、コードレビューのプロセスを向上させることを促しています。

2025年9月25日、OpenAIはProユーザー向けに新機能「ChatGPT Pulse」を発表しました。この機能は、ChatGPTがユーザーに対して積極的にサポートを行い、個別の更新情報を提供するものです。従来のように質問に答えるだけでなく、ChatGPTはユーザーの会話やフィードバック、カレンダーなどの連携アプリに基づいて情報を調査します。

主な機能には、毎日の更新があります。ChatGPTは毎晩関連情報をまとめ、翌日に視覚的なカードのようなシンプルな形式で提供します。また、ユーザーはフィードバックを通じてChatGPTに調査してほしい内容を指示したり、今後の更新に対する具体的なリクエストを行ったりできます。さらに、GmailやGoogleカレンダーなどのアプリと連携することで、会議の議題やリマインダーなど、文脈に基づいた提案を行うことが可能です。更新内容は有害なコンテンツを避けるためにチェックされます。

ChatGPT Pulseは、ユーザーが目標に集中できるように、タイムリーでキュレーションされた情報を提供することで、ユーザーとのインタラクションを向上させることを目指しています。現在はプレビュー版であり、ユーザーのフィードバックに基づいて改善が続けられます。長期的には、ChatGPTがユーザーのタスク管理や目標達成を効率的にサポートする積極的なアシスタントになることが期待されています。

著者は、日本のユーザーからの混乱した助けを求めるリクエストについて述べています。このユーザーは機械翻訳を使って、ソフトウェアのインストール中に遭遇したエラーを説明しました。元のメッセージには「嘔吐」や「ヤギの時間」、「叩く」といった奇妙なフレーズが含まれており、著者はこれらをランタイムログやインストールの問題に関連するエラーと解釈しています。

重要なポイントとして、「嘔吐」という言葉は、インストール中に発生したエラーを指している可能性があります。「木材」という言葉はログを意味しているようで、「ヤギの時間」はランタイムを指しているかもしれません。「叩く」は「実行する」の誤訳で、「スキル」は「経験」を意味している可能性があります。ユーザーはフラストレーションを感じており、実際のエラーがランタイムログに隠れているのか、自分の経験不足によるものなのか疑問に思っています。「父の石に対する侮辱」というフレーズは、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に関連しているかもしれません。「風、棒、ドラゴン」という表現の意味は不明で、さまざまな解釈が提案されていますが、明確な答えはありません。

著者は、さらなる洞察を持っている人々に意見を共有するよう呼びかけています。

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 performance tricks」というテーマで講演を行いました。この講演では、Wildリンカーで使用される最適化手法、特にSymbolId型の取り扱いやマルチスレッド環境におけるメモリ管理について説明しました。

Wildリンカーでは、シンボル解決にSymbolIdを使用し、これをベクター（Vec）に密に格納しています。各オブジェクトのシンボルは、キャッシュ性能を向上させるためにメモリ内で連続的に割り当てられています。また、Rayonを利用して、複数のオブジェクトの解決を同時に処理する並列処理機能が実装されています。

解決ベクターの並列初期化には、sharded-vec-writerクレートが使用されており、プレースホルダー値を必要とせずに初期化が可能です。複数のシンボルが同じ名前を持つ場合には、AtomicSymbolIdが導入され、安全に同時書き込みができるようになっています。SymbolIdとAtomicSymbolIdの変換は、パフォーマンスの低下を避けるよう最適化されています。

パフォーマンスを向上させるために、ヒープ割り当てを最小限に抑え、ループ間でバッファを再利用する手法が採用されています。reuse_vecというヘルパー関数を使うことで、同じヒープ割り当てを再利用しながら型の変換が可能です。また、メモリの解放は遅くなることがあるため、大きな割り当ては別のスレッドで処理することでパフォーマンスを改善しています。

さらに、非静的ライフタイムや非自明なDrop実装を持つ構造体を扱う方法についても議論され、安全に別のスレッドに移動できるようにしています。

ラッティモアの最適化手法は、Rustにおけるメモリ管理と並行処理の高度な技術を示しており、Wildリンカーのパフォーマンス向上を目指しています。彼はまた、GitHubのスポンサーに感謝の意を表しました。

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送信するプロセスを簡素化します。既存のメールルーティング製品を基にしており、すべてのメールニーズに対応する統一プラットフォームを提供します。

主な特徴には、簡単な統合があります。開発者は、簡単なコードスニペットを使ってメールを送信でき、APIキーやシークレットの管理の手間を省けます。また、配信の向上にも重点を置いており、メールが迅速かつ確実に受信者の受信箱に届くよう、自動DNS設定を利用してメールプロバイダーとの信頼性を高めます。

さらに、受信メールの処理をサポートしており、サポートチケットの生成やユーザーからの問い合わせへの自動応答などのワークフローを自動化できます。このメールサービスは、既存のメールフレームワークとシームレスに連携し、現在のアプリケーションに簡単に統合できるようになっています。

このメールサービスは、11月からプライベートベータ版として利用可能になり、送信するメッセージの数に基づいた有料サブスクリプションの計画もあります。このサービスは、特にAIや自動化プロセスを取り入れた現代のアプリケーションにとって、効率的で信頼性の高いメールコミュニケーションを実現することを目指しています。興味のある開発者は、メール送信機能の待機リストにサインアップできます。

LuaJIT言語ツールキットは、LuaJIT仮想マシン上で動作するプログラミング言語を作成および修正するためのツールです。このツールはLuaで構築されており、LuaJITバイトコードを生成します。このバイトコードはLuaJITエンジンによって実行されます。

主なコンポーネントには、まず「レキサー」があります。これはLuaのソースコードをトークンのストリームに変換します。例えば、変数名や演算子などのトークンに分解することができます。

次に「パーサー」があり、トークンのストリームを受け取り、言語の文法に基づいて抽象構文木（AST）を構築します。ASTはプログラムの構造を表し、生のコードよりも扱いやすくなります。

「バイトコードジェネレーター」は、ASTが作成された後にそれを最適化されたLuaJITバイトコードに変換します。このバイトコードはLuaJITがネイティブに生成するものに似ています。

「C API」は、LuaJIT内でカスタム言語を作成するための関数を提供します。これにより、メインアプリケーションに干渉することなく、別のLua状態でコードをコンパイルできます。

さらに、よりシンプルなLuaコードジェネレーターも用意されており、直接パースすることでLuaJITとの互換性を確保しています。

ツールキットはMesonを使用してコンパイルでき、特定のコマンドを使ってLuaコードを実行できます。「luajit-x」と呼ばれるカスタム実行可能ファイルは、ツールキットのパイプラインを利用しており、言語の修正を簡単に試すことができます。

生成されたバイトコードは、特定のコマンドラインオプションを使用して検査できます。また、デバッグ用に注釈付きのダンプも利用可能です。

現在、このツールキットはベータ版で、すべての機能が揃っており、自身のモジュールを実行することができます。ただし、いくつかのバグが残っている可能性があるため、使用する際には注意が必要です。