このテキストでは、ヒープベースの仮想マシンを用いたSchemeインタープリタを実装するCプログラムについて説明しています。プログラムは、入力をトークンに分解する関数、式を読み込む関数、そしてそれらを表示する関数を定義することから始まります。

データのペアを管理するために「Pair」という構造体を使用しており、これはSchemeにおけるリストや式を表現するために重要です。プログラムの核心的な機能は、Schemeの式を仮想マシンが実行できる形式にコンパイルし、変数のための環境を管理することです。

「virtmach」関数は、コマンドを処理するメインループであり、変数の代入、関数の適用、制御フローなどの操作を実行します。また、プログラムにはシンプルな読み取り・評価・表示ループ（REPL）が含まれており、ユーザーはSchemeコードを入力し、即座に結果を確認することができます。

全体として、このプログラムはC言語でのSchemeインタープリタの基本的な実装を提供しており、式の処理と評価に重点を置いています。

新機能「Monorepo Tasks」は、単一のリポジトリ内で複数のプロジェクトにわたるタスクを管理するために設計されています。この機能は、ツールや環境、タスクの管理を簡素化し、開発者にとって使いやすくすることを目指しています。

主な特徴としては、まず「統一されたタスク名前空間」があります。これは、タスクを自動的に発見し、その場所に基づいて明確な名前で整理します。また、「スマートツール継承」により、プロジェクト間で共通のツールを共有しつつ、特定のオーバーライドが可能です。「ワイルドカードパターン」を使うことで、複数のプロジェクトにわたって簡単にタスクを実行できます。さらに、タスクはどこから実行しても正しいコンテキストで実行される「一貫した実行」が保証されています。最後に、「自動的な信頼設定の伝播」により、信頼設定がすべてのプロジェクト構成に自動的に適用されます。

使い始めるには、まずプロジェクトの設定でMonorepo Tasksを有効にし、実験的なフラグを設定します。その後、各プロジェクトのタスクを定義し、リポジトリ内のどこからでもタスクを実行できます。

他のツールとの比較では、Monorepo Tasksはシンプルで、複数のプログラミング言語を使用するプロジェクトに適しています。一方、他のツールは特定の言語に特化していたり、複雑な設定が必要だったりします。

理想的な利用ケースとしては、複数のプログラミング言語を使用するチームに最適で、重い複雑さを伴わずにツールやタスクを簡単に管理できます。

ユーザーにはこの機能を試してもらい、改善のためのフィードバックを提供することが奨励されています。全体として、Monorepo Tasksはモノレポ内のタスク管理において、強力でありながらシンプルな解決策を提供することを目指しています。

Grapevineは、AIエージェント向けに設計された知識検索システムで、SlackやGoogle Drive、Notionなどのプラットフォームと統合されています。最初のアプリケーションは、特定の企業向けに開発されたGPTで、現在の選択肢よりも優れた性能を発揮します。ユーザーは、企業の文脈に関連する質問に答えるGrapevineのSlackボットを簡単に設定できます。

創業者たちは、AIが日常的な企業の質問を理解し、応答する方法を改善するためにGrapevineを開発しました。これにより、100以上の代表的な質問に対する回答の正確性は85%に達し、既存のツールの50%と比較して大幅に向上しました。この成果により、各部門はさまざまな質問に対してボットを頼りにするようになりました。

セキュリティも重要視されており、Grapevineはユーザーデータでの学習を行わず、データは暗号化され、SOC 2基準に準拠しています。設定プロセスは使いやすく、ユーザーはGrapevineを公式ウェブサイトで無料で試すことができます。

2025年10月6日、カロリンスカ研究所のノーベル委員会は、ノーベル生理学・医学賞をメアリー・E・ブランコウ、フレッド・ラムズデル、そして坂口志文に授与することを発表しました。彼らの重要な発見は、末梢免疫耐性に関するもので、免疫システムが体の組織を攻撃しないように調整される仕組みを説明しています。これは自己免疫疾患を避けるために非常に重要です。

受賞者たちは、免疫システムの「警備員」として機能する調節性T細胞を特定しました。これにより、免疫システムが体を傷つけないように保護されています。坂口志文は1995年に免疫耐性が以前考えられていたよりも複雑であることを示す重要な発見をしました。2001年には、ブランコウとラムズデルがFoxp3という遺伝子に関連する変異を発見し、これはマウスや人間の自己免疫疾患に関係しています。

彼らの共同研究は、がんや自己免疫疾患の新しい治療法の開発につながり、現在いくつかの治療法が臨床試験中です。賞金は1100万スウェーデン・クローナで、受賞者たちで均等に分けられます。

メッセージングにおけるプライバシーの重要性と、主流のチャットサービスを利用する際のリスクについて述べています。特に、欧州委員会が提案している監視計画を考慮すると、これらのリスクは一層顕著です。著者はこれらのリスクに対抗するために、自分自身のXMPP（拡張可能メッセージングおよびプレゼンスプロトコル）サーバーを立ち上げることに決めました。このサーバーは、暗号化やファイル共有、さまざまなクライアントアプリケーションのサポートなどの機能を通じて、安全なコミュニケーションを可能にします。

XMPPサーバーを設定するための主なステップは以下の通りです。まず、ドメインとIPの設定を行い、メインサーバーや会議、ファイルアップロードなどの異なる機能用にさまざまなサブドメインを設定します。次に、信頼性の高いejabberdサーバーソフトウェアを使用してサーバーをインストールします。これは専用のリポジトリやGitHubからインストールできます。

さらに、ファイアウォールの設定を行い、特定のポートが通信やサービスのために開いていることを確認します。プライバシー設定では、ユーザーのプライバシーを優先するように構成を調整し、特定のトラッキング機能を無効にしたり、ファイルアップロードを管理したりします。管理者ユーザーを設定し、ユーザー登録のアクセスルールを構成して、スパムからのセキュリティを確保します。

TLS暗号化を実装し、安全な接続を確保します。また、リクエストを処理するためにnginxのようなウェブサーバーを使用することも検討します。最後に、XMPPサーバーに接続するための異なるオペレーティングシステム向けの適切なクライアントを推奨します。この設定により、ユーザーはプライベートで安全にコミュニケーションを行うことができ、脆弱な第三者サービスへの依存を減らすことができます。

申し訳ありませんが、外部リンクにはアクセスできません。ただし、要約してほしいテキストをここにコピーして貼り付けていただければ、喜んでお手伝いします。

デジタルインクの概要について説明します。デジタルインクは、アイデアを迅速にキャッチするための柔軟な方法であり、描画後もやり直すことなく修正が可能です。ユーザーは色や位置などのプロパティを変更できますが、形状の変形はより複雑です。

主な課題は、自由な手描きの流動性と、正式なベクターグラフィックスの操作能力を組み合わせることです。目指すのは、ユーザーが手動でもプログラム的にも簡単に描画を変形できるシステムの構築です。

インクの変形にはいくつかのステップがあります。まず、ユーザーが操作しやすいシンプルなコントロール構造を開発します。次に、元の描画と簡略化されたコントロール構造との関係を確立します。そして、コントロール構造が変更されると、元の描画もそれに応じて変形する必要があります。

課題としては、スケッチの意味に合った効果的なコントロール構造を作成することや、直感的で複雑な操作を必要としないマッピングシステムを開発することが挙げられます。

いくつかの技術が探求されています。まず、インクのストロークをベクター形状に変換することで、操作を容易にする簡略化されたジオメトリがありますが、これはきれいなストロークに最適です。次に、ナッジングやプーリングと呼ばれる技術は、インクを変形させるために力を加えますが、範囲と制御に限界があります。また、スケーリングやワーピングは、形状を伸ばしたり歪めたりする基本的な方法で、効果的ですが制約があります。さらに、スケルトン変形は、骨を使って形状の動きを影響させるもので、手動での設定が必要ですが、複雑な変形が可能です。自由形状変形は、スケルトンとメッシュワープ技術を組み合わせて、より柔軟性を持たせています。最後に、物理的に正確な変形は、実際の材料の挙動をシミュレートしますが、計算コストが高く、不安定になることがあります。

このレビューでは、インクの変形に関するさまざまな方法が概説されており、使いやすさと効果的な操作のバランスが求められています。研究は、ユーザーがデジタルインクとどのようにインタラクションできるかを改善し、その自然な感触を維持することを目指しています。

要約がありません。

pfjsonは、OpenBSDのパケットフィルタ設定ファイル（pf.conf）をJSON形式に変換するためのコマンドラインツールです。また、その逆の変換も可能です。

このツールの主な特徴には、pf.confとJSONの間での双方向変換ができること、コメントや元のフォーマットを保持すること、SHA256およびSHA512のチェックサムによるデータの整合性確認が含まれます。また、元のファイル名やサイズといったメタデータを追跡し、誤ってファイルを上書きしないように保護します。上書きするには強制フラグが必要です。標準入力から読み込み、標準出力に書き込むこともできます。構文の検証やドライランオプションも備えており、マクロ、ルール、コメントなどすべてのpf.conf要素を完全に解析します。

インストールするには、ソースからツールをコンパイルします。コマンドは v . です。

基本的なコマンドとしては、pf.confをJSONに変換するための pfjson -e /etc/pf.conf backup.json、JSONから復元するための pfjson -d backup.json restored.conf、pf.confの構文を検証するための pfjson -c -e /etc/pf.conf があります。

使用オプションには、pf.confをJSONにエンコードする -e、JSONをpf.confにデコードする -d、構文のみをチェックする -c、ドライランを実行する -n、チェックサムを厳密に確認する -v、既存のファイルを強制的に上書きする -f、機械可読なJSONを出力する -j、ヘルプ情報を表示する -h があります。

ファイルの安全性とエラーハンドリングについては、ツールはデフォルトで既存のファイルの上書きを防ぎます。また、構文エラーやファイルの欠如といった一般的な問題に対して明確なエラーメッセージを提供します。

-j フラグを使用することで、pfjsonは自動化やスクリプトに適した構造化されたJSONレスポンスを返すことができます。

ライセンスの詳細については、LICENSEファイルを参照してください。

現代のコンピュータは、機密データを保存するためにDRAMメモリを使用しており、パブリッククラウドプロバイダーはハードウェアレベルでのメモリエンクリプションを実装しています。しかし、「バタリングラム」と呼ばれる新たな脆弱性がこれらの保護を回避できることが明らかになりました。研究者たちは、この攻撃がIntel SGXやAMD SEV-SNP技術のセキュリティを脅かす可能性があることを示しました。これらの技術は、クラウド環境でデータを安全に保つために設計されています。

バタリングラム攻撃は、約50ドルで製作できるカスタムインターポーザーを使用します。このデバイスはCPUとメモリの間に設置され、起動時には通常の動作をしているように見えますが、その後メモリアクセスをリダイレクトし、攻撃者が機密データを読み取ったり改ざんしたりできるようにします。

この攻撃はメモリエンクリプションやブート時の防御を無効にし、暗号化されたデータへの不正アクセスを可能にします。これにより、IntelやAMDの機密コンピューティング技術のセキュリティ保証が破られることになります。

インターポーザーは動的に自らを有効または無効にできるため、ソフトウェアによるチェックでは検出されません。メモリエンクリプションの静的な性質を利用し、攻撃者はデータを再生して平文情報にアクセスすることができます。

この攻撃には物理的なアクセスが必要ですが、クラウド環境では実行可能であり、悪意のある従業員やサプライチェーンの改ざんに対する懸念が高まります。

研究者たちは、インターポーザーの設計図や回路図をGitHubで公開しており、悪用の可能性があります。

IntelとAMDはこの発見を認めましたが、物理的な攻撃は現在のセキュリティ対策の範囲外であると述べています。

現在のメモリエンクリプション技術には重大な脆弱性があり、対処が必要です。組織はセキュリティモデルを再評価すべきであり、低コストの物理的攻撃が暗号化メモリシステムに深刻なリスクをもたらすことを認識する必要があります。

詳細については、研究者たちが論文とGitHubでの発見を公開しています。

Lone Lispは、プログラムの流れをより制御できる強力な機能である区切り付き継続をサポートするようになりました。この機能により、例外処理やジェネレーターなどの高度な機能が可能になります。

著者は、この機能の実装に至るまでの経緯を語っています。Lone Lispの複雑さと、より良い反復制御の必要性から始まりました。最初はRubyに触発されたシンプルな反復メソッドを追加しましたが、より高度な機能にはさらなる制御が必要だと気づきました。

著者は、Lone Lispのスタック制御の欠如が反復処理を効果的に行う能力を制限していることを発見しました。ボブ・ナイストロムの論文や、古典的な書籍『コンピュータプログラムの構造と解釈』(SICP)など、さまざまなリソースを探求し、より複雑な評価器を構築するための指針を得ました。

SICPの明示的制御評価器をC言語に翻訳することで、著者はLone Lispにおける関数適用と制御フローを適切に管理するマシンを作成しました。これにより、より洗練されたプログラミング構造が可能になりました。

制御フローを管理するために、著者はLone Lispの原始的な機能を状態機械に変換しました。これにより、CとLispのスタックを混在させることなく、操作を直接再帰せずに処理できるようになりました。

著者は、関数の区切りやスタックの状態を管理するメカニズムを実装しました。二つの重要な原始的機能を開発しました。一つはcontrolで、継続を設定する機能です。もう一つはtransferで、プログラムの特定のポイントに戻ることを可能にします。

継続はスタックの具体化された部分として捉えられ、プログラムが以前の状態に戻り、まるで中断がなかったかのように実行を再開できるようになります。この機能は例外処理に似ていますが、より柔軟なメカニズムを提供します。

著者は、Lone Lispにファーストクラスの区切り付き継続を統合することに成功し、言語が複雑な制御構造を効率的に扱えるようになりました。区切り付き継続の追加により、Lone Lispは他の言語に見られる機能に似た高度な制御フローを可能にしつつ、そのLispとしてのアイデンティティを保った、より強力な言語となりました。

この記事では、災害対応のために設計された飛行ロボット「iRonCub3」について紹介しています。このロボットは赤ちゃんのような外見をしており、2004年にイタリアの技術研究所によって開発された「iCub」プラットフォームを基にしています。iRonCub3は、特に緊急時におけるロボティクスの進展を示す可能性があります。

要約がありません。

要約がありません。

エヴァン・チェンのウェブサイトには、さまざまなリソースやプロジェクトが紹介されています。主な内容は以下の通りです。

ウェブサイトのセクションには、エヴァン・チェン自身の情報、履歴書、ブログ、教育リソース、パズルハントやゲームなどの個人的な趣味が含まれています。また、彼のYouTubeやTwitchのチャンネルへのリンクや、プログラミング学習のリソースもあります。

「ナプキンプロジェクト（バージョン1.6）」は、高等数学への軽い導入を目的としたプロジェクトで、学部生から大学院初期レベルのトピックを扱っています。最新のバージョン1.6では新しい章や修正が加えられていますが、いくつかの章や問題はまだ未完成のままです。

リソースへのアクセス方法として、ユーザーは「ナプキン」の最新のドラフトをダウンロードしたり、各セクションのPDFを見つけたり、GitHubでプロジェクトを閲覧して貢献や議論を行うことができます。

内容の概要としては、代数、位相幾何学、微積分などの幅広いトピックが含まれており、詳細な証明よりも一般的な理解を提供しています。

コミュニティでは、「ナプキン」の問題に対する読みやすい証明と正式な証明の両方に取り組んでおり、オンラインでリソースが利用可能です。

全体として、このウェブサイトは数学教育と協力のためのハブとして機能しています。

要約がありません。

Magic Wormholeは、コンピュータ間でファイルやメッセージを安全に転送するためのツールです。主なポイントは以下の通りです。

このツールは、ユーザーがファイルやディレクトリ、メッセージを安全な接続を通じて送信できるように設計されています。通常はピアツーピア（P2P）接続を使用しますが、必要に応じて中継サーバーを利用することも可能です。「メールボックス」サーバーは、初期接続を確立するために小さなメッセージやヒントを送信し、ピアを見つける手助けをします。

セキュリティ面では、パスワード認証鍵交換（PAKE）を利用して安全な通信を実現しています。これにより、覚えやすいコードを使って高いセキュリティが確保されます。各コードは一度だけ使用できるため、傍受されるリスクが低くなります。

インストールは、MacOSやLinux（Debian、Ubuntu）、Windowsなどのさまざまなオペレーティングシステムに対応しています。ユーザーはパッケージマネージャーを通じて、またはPythonを使ってソースからインストールすることができます。

直接コンピュータ間の通信ができない場合でもファイルを転送するのに最適で、パスワードやSSHキーを安全に共有するのにも役立ちます。コマンドラインでは、wormhole sendやwormhole receiveといったシンプルなコマンドを使ってファイル転送が行え、コードの長さや確認オプションも設定できます。

開発はオープンで、機能の追加やバグ修正に向けた貢献が歓迎されています。全体として、Magic Wormholeはコンピュータ間のファイルやメッセージの転送を簡素化し、安全性を高めることで、ユーザーフレンドリーで非常に安全なツールとなっています。

ソニックロボブラスト2（SRB2）は、ソニック・ザ・ヘッジホッグを基にしたファンメイドの3Dゲームで、改良されたドゥームエンジンを使用しています。現在も開発中ですが、多くのレベルやゲームプレイがオリジナルのソニックゲームに似ています。

最近のアップデートについてお知らせします。まず、パッチリリースがあります。2025年1月26日にリリースされたv2.2.15では、前のバージョンの問題を修正するためのホットフィックスが行われました。このバージョンでは、モッドとの互換性を向上させるために専用のシールドボタンが一時的に削除されました。2025年1月17日のv2.2.14では、新しいマップやビジュアルの改善、マルチプレイヤーモードの大幅な改良が行われました。2023年9月9日のv2.2.13では、マルチプレイヤー機能の向上とバグ修正が行われ、2023年9月7日のv2.2.12では、アドオンを使った進行状況の保存が可能になり、マルチプレイヤーのエンブレム収集が改善されました。

次に、OLDC（オンラインレベルデザインコンテスト）についてです。OLDCは現在、コンテストではなく共同イベントとして行われており、参加やマップ提出のための新しいルールが設けられています。最近のラウンドでは、多くの新しいマップや改善が見られました。

コミュニティの貢献も重要です。多くのコミュニティメンバーが新しいレベルや機能を作成し、ゲームプレイ体験を向上させています。

プレイヤーの皆さんには、最新バージョンをダウンロードし、コミュニティに参加してゲームを楽しみ、今後のアップデートやコンテストに参加することをお勧めします。

要約がありません。

Appleは最近、ICEBlockアプリを削除しました。このアプリは、移民の不法滞在者を狙う法執行機関の動きを追跡するためのツールです。この決定は、トランプ政権のメンバーであるパム・ボンディからの令状なしの要求を受けて行われました。Appleは法的命令に従っていると主張していますが、批評家はボンディがこのアプリを検閲する権限を持っていないと反論しています。

AppleのApp Storeに対する管理は、ユーザーが好みのソフトウェアをインストールする能力を制限しています。Appleはこれをセキュリティ対策として正当化していますが、この管理により、ドローン攻撃による民間人の犠牲者に関する情報や、中国でのVPNサービスを提供するアプリなど、さまざまなアプリが削除されています。批評家はこのアプローチを「封建的なセキュリティ」と表現し、ユーザーが自らを危険にさらすシステムに閉じ込められていると指摘しています。

この記事は、Appleの行動が政府の大規模な強制送還を助長し、人権侵害に寄与していると強調しています。また、AppleとGoogleの両社が、ユーザーの福祉よりも権威への従順を優先していることを批判しています。全体として、両社が顧客にリスクをもたらす行為を行っていることを示し、企業がユーザーを保護することを主張しながら実際には搾取する現代資本主義の問題を浮き彫りにしています。

Flightcontrolは、Amazon Web Services（AWS）上でアプリケーションを簡単に展開できるプラットフォームサービス（PaaS）です。企業は、広範なDevOpsの専門知識がなくても、サーバーやデータベースなどを管理できます。

Flightcontrolの主な利点には、時間とコストの効率化があります。AWSのインフラ管理の複雑さや時間を削減し、開発者はインフラ作業ではなくコーディングに集中できます。また、直感的なダッシュボードを提供しており、深いAWSの知識がなくても展開や管理が簡単に行えます。さらに、インフラのプロビジョニングや継続的インテグレーション・継続的デリバリー（CI/CD）を自動化し、最小限の労力で迅速な展開を可能にします。24時間365日のサポートもあり、必要なときにいつでも助けを受けられます。AWSのリソースを完全に制御しながら、スケーラビリティと信頼性を享受できる柔軟性も特徴です。

Flightcontrolの機能には、AWSアカウントやGitリポジトリとの簡単な接続、シンプルなgit pushやWebhookによるアプリケーションの展開、一時的なプレビュー環境の作成、コスト管理のためのリソース共有やデータベースのシーディングの最適化があります。また、迅速な対応が期待できる世界クラスのカスタマーサポートにもアクセスできます。

Flightcontrolは、静的サイトやサーバー、バックグラウンドワーカー、データベースなど、さまざまなアプリケーションに適しており、展開プロセスを効率化したいチームにとって多用途な選択肢となります。全体として、Flightcontrolは開発者に自律性を提供しつつ、AWSインフラの複雑さを管理し、チームがより迅速かつ効率的に展開できるように設計されています。

今月、インターネットアーカイブは重要な節目を迎えます。ウェイバックマシンを通じて、1兆のウェブページを保存したことを祝います。1996年から、彼らは世界中の図書館と協力し、インターネットの歴史を記録してきました。重要なサイトだけでなく、あまり知られていないサイトも未来の世代がアクセスできるようにしています。

この成果を祝うため、10月中に一連のイベントが行われます。10月7日には、デール・ソル四重奏団による音楽イベントが開催され、人間の協力の重要性がテーマとなります。10月9日には、ティム・バーナーズ＝リー卿とブリュースター・ケールによるインターネットの影響とインターネットアーカイブの役割についてのディスカッションがあります。10月16日には、図書館のリーダーたちが現代の図書館サービスについて話し合うバーチャルフォーラムが予定されています。10月21日には、カリフォルニア州リッチモンドにあるインターネットアーカイブの物理的コレクションの裏側を見学するツアーがあります。10月22日には、サンフランシスコ本社で1兆ページのアーカイブ達成を祝う大規模なイベントが行われ、パーティーとライブ配信が予定されています。10月27日には、ジョージタウン大学でオープンウェブの過去と未来についてのイベントがあり、著名なスピーカーが参加します。

これらのアーカイブされたページは、研究を助けたり、個人の歴史を保存したり、調査報道を支援したりするなど、現実世界において重要な影響を与えています。インターネットアーカイブは、皆さんに自分のストーリーを共有するよう呼びかけ、未来の世代のためにウェブを保存する使命を続けるための支援を促しています。

多くの言語モデル（LLM）は、実際には公式に存在しないにもかかわらず、海馬の絵文字があると自信を持って主張します。海馬の絵文字があるかどうか尋ねると、GPT-5やClaude 4.5のようなモデルは一貫して「はい」と答えます。この広まった誤解は、水生動物の絵文字や人間のトレーニングデータにおける議論の多さから生じている可能性があります。そのため、人間もモデルも海馬の絵文字が存在するべきだと考えるようになっています。

混乱の原因は、LLMが「海馬 + 絵文字」というアイデアに基づいて応答を構築しようとするためです。その結果、実際には存在しない海馬の絵文字について奇妙な出力が生成されます。モデルは有効な海馬の絵文字を生成する代わりに、内部プロセスに基づいて最も近いものを探そうとするため、無関係な絵文字や誤った絵文字を生成することがよくあります。

「ロジットレンズ」と呼ばれるツールを使用すると、LLMが異なる層を通じて出力を洗練させる様子を観察できます。この過程で「海馬」と「絵文字」の概念が混ざることがよくあります。特定の海馬の絵文字を見つけられない場合、より一般的な魚や馬の絵文字に頼ることもあります。

一部のモデルは自らの誤りを認識し、応答を修正することができる一方で、他のモデルは誤った出力のループに陥ることがあります。これは、LLMが誤った仮定に基づいて応答を生成する際に直面する課題を浮き彫りにしています。この現象は、LLMがどのように学び、適応するか、特に強化学習の文脈において疑問を投げかけます。

OpenAIはオープンウェイトモデルを公開し、そのトレーニングデータに関するいくつかの情報を明らかにしました。特に、GPT-5は成人向けウェブサイトからのフレーズを使用してトレーニングされたことが分かりました。OpenAIはトレーニングデータの出所を秘密にしていますが、モデルのパラメータから手がかりが得られます。

重要なポイントとして、まずトレーニングデータについてです。OpenAIは、モデルがSTEM（科学、技術、工学、数学）、コーディング、一般知識に焦点を当てた膨大なデータセットでトレーニングされたと主張しています。しかし、分析の結果、モデルには信頼性の低いソースからのトークンが含まれていることが示されています。

次に、グリッチトークンについてです。分析では、多くの低頻度トークンが特定され、その中には成人向けコンテンツに関連する明示的な意味を持つものも含まれています。これらのトークンはモデルの構造に埋め込まれており、応答に影響を与える可能性があります。

また、メンバーシップ推論に関する研究もあります。特定の敏感な文字列がトレーニングデータの一部であったことが示唆されており、これは通常、展開されたモデルに対して実用的ではないと考えられているため、注目すべき発見です。

さらに、ソースの相関関係についても言及されています。特定のトークンの存在はGitHubで見られるコンテンツと相関しており、これがトレーニングデータの一部の出所である可能性を示唆していますが、確定的ではありません。

これらの発見は、オープンアクセスモデルが意図せずに敏感なコンテンツを露呈するリスクを高めることを示しており、今後のモデルでは異常な文字列をトークン語彙に含めないようにすべきだと提案しています。分析結果は、OpenAIのGPT-5や関連モデルが成人向けウェブサイトやおそらくGitHubからのコンテンツを含んでいることを示しており、AIにおけるオープンウェイトアプローチのリスクを浮き彫りにしています。

著者は2020年に個人の財務を管理するためのシンプルなGoogleシートを作成しました。最初はRedditで共有され、マーケティングや資金提供なしで13万回以上の閲覧を獲得しました。現在、このシートは専用のウェブサイトwrite-it-down.comで2300人以上のアクティブユーザーを抱えています。この成功の鍵は、そのシンプルさと実用性にあります。人々は流行のAIツールよりも、実際に役立つ解決策を好むことが示されています。この経験から、著者は製品開発に関する貴重な教訓を得ました。それは、たとえ退屈に見えても、実際に問題を解決するものを作ることが重要だということです。著者は他の人々にも、自分のシンプルで成功したプロジェクトを共有するよう促しています。

マイクロソフトは、広告付きの無料版Xbox Cloud Gamingを発表する準備を進めています。現在、このバージョンはマイクロソフトの社員によって内部テストが行われており、ゲームパスのサブスクリプションなしでいくつかのゲームをプレイできるようになっています。このサービスでは、すでに所有しているゲームのストリーミングや、無料プレイデイのタイトル、Xboxのレトロクラシックゲームが含まれます。

テスト段階では、ユーザーはゲームにアクセスする前に約2分間の広告を視聴する必要があり、セッションの制限は1時間で、月に最大5時間の無料プレイが可能です。この広告付きサービスは、PCやXboxコンソールなどさまざまなデバイスで利用できる予定で、近日中に一般向けのベータテストを行う計画です。

この発表は、最近のXbox Game Passの変更に続くもので、ストリーミングオプションが強化されています。マイクロソフトは、Xbox Cloud Gamingをより手頃でアクセスしやすいものにすることを目指しており、より多くのプレイヤーや新しい地域への拡大を図っています。

ジュリア・キースマンはエッセイ「空の灯台」で、社会的な位置情報共有の増加傾向とそれが個人関係に与える影響について考察しています。技術が進化する中、多くの人々は公のソーシャルメディアからよりプライベートな空間へ移行しており、AppleのFindMyやGoogleマップなどのツールがリアルタイムの位置情報共有に使われることが増えています。このような技術は友人や家族との安全性やコミュニケーションを向上させる一方で、キースマンは自律性やプライバシーの喪失の可能性について懸念を示しています。

彼女は位置情報共有のポジティブな側面とネガティブな側面を示すエピソードを紹介しています。例えば、愛する人が安全であることを知ることで安心感を得る人もいれば、これらのツールを通じて嫌がらせやストーカー行為に遭った人もいます。この技術はコミュニティや思いやりの感覚を生むことができますが、同時に不必要な監視や、位置情報だけに基づく行動の推測を引き起こすこともあります。

エッセイでは、位置情報共有が人間関係のダイナミクスをどのように変えるかについても触れています。つながりを促進する一方で、自発的な交流や真の自己開示の機会を奪うことにもなります。キースマンは、位置情報共有には利点があるものの、プライバシーや個人の自由に対する影響を意識することが重要だと提案しています。

最終的に、彼女は位置情報共有技術の使い方を再考する必要があると主張し、監視ではなく思いやりやつながりを促進することに焦点を当てるべきだと提案しています。このエッセイは、人間関係を追跡よりも優先する新しい技術のアプローチを求める呼びかけで締めくくられています。

この記事では、TailscaleというピアツーピアのVPNソリューションを使って、パブリックIPなしで自宅のラボにアクセスする方法について説明しています。Tailscaleはオープンソースで、小規模な設定には無料で利用でき、WindowsやLinuxなどさまざまなプラットフォームで動作します。

著者は、Windows上でTailscaleがどのように機能するかを探ります。Wintunは、VPNソフトウェアがIPパケットを管理できるようにするTUNドライバーです。Wintunを使うことで、ユーザー空間のアプリケーションは物理ネットワークカードを使っているかのようにネットワークパケットとやり取りできますが、すべてソフトウェアによって管理されています。

WindowsでVPNトンネルを設定するために、著者はステップバイステップのガイドを提供しています。まず、Wintunをダウンロードします。これは動的ライブラリとして提供されており、実行ファイルと同じディレクトリに配置する必要があります。次に、WireGuardのWintun GOインターフェースを使用して、仮想ネットワークアダプターを作成するプログラムをコンパイルします。その後、Windows APIを使ってネットワークカードのIPアドレスとルーティングを設定します。設定が完了したら、ICMPパケットなどのIPパケットを読み書きできるようになります。

この記事では、Wintun.dllファイルがプログラムを正しく動作させるために重要であること、特に他の人と共有する場合には注意が必要であることが強調されています。さらに、TailscaleやWintunに関するリソースへのリンクも提供されています。

QNXオペレーティングシステムは、ゴードン・ベルとダン・ドッジによって開発されました。彼らは1980年にウォータールー大学を卒業後、クォンタム・ソフトウェア・システムズを設立しました。最初に彼らが作ったのは、IBM PC用の初期のマイクロカーネルリアルタイムオペレーティングシステムであるQUNIXで、後にAT&Tとの商標問題からQNXに改名されました。

QNXは、その信頼性とユニークな機能で急速に評価され、複数のタスクやユーザーをサポートしました。初期のバージョンにはハードディスクやさまざまなプログラミング言語のサポートが含まれていました。1980年代半ばまでに、QNXはカナダの学校で使用されるICONのような機械を通じて教育市場に定着しました。

1990年代を通じて、QNXは自動車や通信などのさまざまな産業向けの主要なリアルタイムOSへと進化しました。その後、同社はハーマン・インターナショナルに買収され、さらにリサーチ・イン・モーション（RIM）に引き継がれ、自動車アプリケーションに特化しました。

2010年には、安全性を強化したバリアントを導入し、OSの開発を続けました。このOSは自動車で人気を博しました。2023年までに、QNXは全世界で2億5500万台以上の車両に搭載されていると報告されており、その信頼性と多様性が強調されています。

最近のQNXのバージョン、特に8.0およびその後のアップデートでは、高度なグラフィックスや強化されたネットワーキング機能などの現代的な機能が統合され、組み込みシステムのリーダーとしての地位が強化されています。QNXは、自動車からロボティクスに至るまで、さまざまな高リスク環境での堅牢な設計と適応性で知られています。

ケン・パーカーさん（73歳）が2025年10月5日にマサチューセッツ州グロスターの自宅で亡くなりました。彼のそばにはスーザン・コルウィックさんがいました。最期のメッセージでは、過去50年間にわたって自分の仕事や知識を共有できたことに感謝の意を表しました。彼は、自分が教えたことを基にさらに発展させていくよう他の人々に促し、特にサム・クリメルさんの名前を挙げて、彼が自分の仕事を引き継ぐことを期待していました。ケンさんは平和を願い、皆に自分自身を大切にするよう呼びかけました。

要約がありません。

アステラ研究所が資金提供する自動定理証明プロジェクトは、数学における「構造化された動機付け証明」の公開データベースを作成することを目指しています。この取り組みは、現在のAIが数学的証明を理解する際の限界に対応するもので、特にその推論過程の透明性が欠けていることに焦点を当てています。

プロジェクトは、博士課程の学生やポスドクのための資金を受けており、順調に進展しています。データベースの目的は、証明の背後にある詳細な推論を提供することです。現在のAIは複雑な数学的概念に苦しむことが多く、しばしば誤った推論に頼ってしまいます。

「構造化された動機付け証明」は、思考過程を明確にするためにフォーマットされます。ユーザーフレンドリーなシステムを通じて生成され、構造的な貢献を促進し、証明の中の「魔法」や動機付けのないステップを最小限に抑えることを目指します。

プロジェクトは、証明を提出したり、プラットフォームの設計を手伝ったり、提出物の質を確保するためのモデレーターとして参加する人を募集しています。将来的には、ユーザーが証明を整理して入力できるインターフェースを作成し、プラットフォームを1年以内に完成させることを目指しています。

このプロジェクトは、数学におけるAIの能力を向上させることを期待しており、数学的証明の背後にある推論を明確に示す包括的なリソースを提供することを目指しています。

要約がありません。

Toyboxは、Linux用のオールインワンコマンドラインツールで、さまざまな一般的なコマンド（例えば、cp、mv、catなど）のように機能する単一のバイナリを提供します。Toyboxのバイナリは、公式ウェブサイトから異なるシステム用にダウンロードできます。使用するには、ダウンロードした後に実行可能にし、直接実行することができます。

Toyboxをビルドするには、make defconfig、make、make installといったコマンドを使用します。また、特定の設定を使って異なるアーキテクチャ向けにクロスコンパイルすることも可能です。Toyboxのバイナリは、使用するコマンド名に応じて適応しますので、Toyboxをインストールすることなくコマンドを実行できます。

Toyboxは、Linuxカーネルと同様に、バイナリに含める機能を選択できる設定を提供します。また、Toyboxには、エミュレーション用のシンプルなLinuxシステムを作成できる基本的なシステムビルダーが含まれています。Toyboxに関するいくつかの講演やプレゼンテーションがオンラインで公開されており、その目的や設計の選択、BusyBoxなどの類似ツールとの比較について説明しています。

開発に興味のある方は、メーリングリストを通じて貢献したり、Gitを使ってパッチを提出することができます。ビルドに関係ないパッチは、まずメインのToyboxリポジトリに送る必要があります。Toyboxは0BSDライセンスの下で公開されており、広範な使用や改変が許可されています。詳細については、Toyboxの公式ウェブサイトを訪れてください。

このウェブサイトは、1983年に始まり、現代のコンピュータシステムにとっても重要なサン・マイクロシステムズのネットワークファイルシステム（NFS）に特化しています。NFSは2025年9月にカリフォルニア州サンタクララで開催されたMSSTカンファレンスで40周年を迎えました。

サイトには、NFSに関連する設計文書、仕様書、研究論文、マーケティング資料などのコレクションが掲載されています。内容は以下の四つのセクションに整理されています。1つ目はソースと仕様、2つ目はNFS関連文書、3つ目は以前の研究や競合する作品、4つ目は写真です。

ほとんどの資料はダウンロード可能です。また、NFSに関連するインターネットRFCのリストや、追加のNFS情報を提供する別のサイトnfsv4bat.orgへのリンクもありますが、そのサイトは安全ではなく、動作が遅いため注意が必要です。

このウェブサイトは寄稿者のチームによって作成されました。フィードバックはGeoff Arnoldにメールで送ることができます。最後の更新は2025年9月24日でした。

マティアス・ヴェイランド氏は、バルコニー用の太陽光パネル「バルコンクラフトヴェルク」を利用している多くのドイツ人の一人です。これらのパネルは設置が簡単で、住宅を所有していなくても使用できます。価格は約550ドルで、家庭の1日の電力需要の半分を賄うことができます。現在、ドイツ全土で55万台以上のこれらのシステムが稼働しており、2023年には多くの新しい設置が行われました。

バルコニー用太陽光パネルの人気が高まっているのは、政府の支援やエネルギー価格の上昇、標準のコンセントに簡単に接続できることが要因です。各システムは800ワットに制限されていますが、小型家電を動かすには十分な電力を供給できます。これらのシステムの累積的な効果は、ドイツがクリーンエネルギーの目標に向かう手助けとなっています。利用者は自分自身で再生可能エネルギーを生み出し、電力網への依存を減らすことを楽しんでいます。たとえ節約額が控えめでも、その価値を感じています。

しかし、課題も残っています。例えば、家主からの反発や規制の承認が必要なことです。それでも、多くの人々がバルコニー用太陽光パネルに興味を持ち、この持続可能な取り組みの周りにコミュニティが形成されています。

ジェームズ・オクレアは、約5ヶ月前に自分自身でS3ストレージをホストすることを決めました。これは、AndroidやiOSアプリの追跡作業に対応するためです。彼は、画面のない中古のフレームワークラップトップを見つけ、それを自宅サーバーとして使用することにしました。また、JBOD（Just a Bunch of Disks）と組み合わせました。このラップトップは、ZFSというファイルシステムとGarage S3というソフトウェアで動いています。

数ヶ月の使用後、彼は問題なく10TBのストレージを使ったことに満足しました。ラップトップのアップグレードのために再起動を行い、ソフトウェアの更新も問題なく完了しました。また、ZFSの初期のパフォーマンス問題を解決するために、一部のメタデータをラップトップ自体に移動する必要がありました。全体として、彼はすべてが順調に動いていることに満足しています。

研究者たちは、シャチがエイやアザラシなどの死んだ獲物を人間に渡す様子を観察しました。このことは、シャチが利他的な行動を持ち、他の種の感覚を認識している可能性を示唆しています。この現象は2015年にジャレッド・タワーズによって初めて報告され、彼はシャチが自分と食べ物を分け合う様子を撮影しました。その後、彼は2004年から2024年までの間に32件の類似の事例を記録し、さまざまな獲物が異なるシャチから提供されていることを示しました。

この行動は通常、シャチの群れの中で見られ、シャチが人間に対しても社会的な共有を広げている可能性を示しています。これは、彼らが親切さや好奇心を持っていることを示しています。また、シャチは「心の理論」を持っていると考えられ、他者が異なる考えや感情を持っていることを理解できる能力を示しています。この利他的な行動を取る能力は、協力が生存につながる彼らの社会構造において有益です。全体として、シャチは他の知能の高い動物と同様に、複雑な社会的行動と知性を示しています。

本文には、追加の文脈や注意事項を提供するさまざまな脚注が含まれています。父の日の贈り物が遅れて渡されたことや、コンピュータのデバッグの難しさについても触れています。また、BirdNET-Piのユーザーには、信頼できないWi-Fiネットワークに接続する際には注意するよう警告しています。著者は、将来的に通知機能を追加した設定手順を更新する計画を立てています。彼らは、もともと4月に草稿を作成した作品の公開が遅れていることを振り返り、現在が10月であることを述べています。著者は、ボストンの春の鳥の活動についての元の冒頭文を失ったことを残念に思っています。

ファイルシステムでは、ファイルやディレクトリは「iノード」と呼ばれるデータ構造によって識別されます。各iノードには、iノード番号と呼ばれるユニークな番号が付与されており、このシステムはファイルの管理を効率的に行うのに役立ちます。

Appleの古いファイルシステムであるHFS+は、従来のiノードの代わりに「カタログノード（CNID）」を使用しています。CNIDは同様の目的を果たしますが、構造や制限が異なります。

新しいAPFSファイルシステムは、標準的な機能をサポートしており、iノード番号には64ビットの符号なし整数を使用しています。APFS内の各ファイルには、タイムスタンプやアクセス権などの基本的な属性があり、オプションのデータやメタデータも含まれています。

ファイル操作に関しては、ファイルをコピーすると新しいiノードが作成されます。ファイルを複製すると、データを共有するAPFSクローンが作成されますが、異なるiノードを持ちます。シンボリックリンクはiノード番号を使用せずにファイルパスを指し示し、ハードリンクはリンクされたファイル間で同じiノード番号を共有します。

ユーザーは、ターミナルのコマンドツール（例えば、ls -i）やPrecizeなどのユーティリティを使ってiノード番号を確認できます。

全体として、iノード番号はファイルシステム内でファイルを識別するために重要であり、ファイル操作の管理にも欠かせない要素です。

ジェーンとジョン・P・スミスの間で、ポール・ファッセルの著書『クラス：アメリカの階級システムのガイド』についての議論が行われました。彼らはアメリカにおける社会階級の複雑さを探求し、アメリカ人が階級について話さないと主張する一方で、このテーマが特にソーシャルメディアでの会話に頻繁に埋め込まれていることに気づきました。

アメリカ人は社会的流動性を誇りに思っていますが、実際には複雑な階級システムが存在し、これについて話すのはしばしば気まずいものです。ファッセルはアメリカ社会を上流階級から貧困層までの九つの階級に分類し、それぞれの階級には収入を超えた独自の文化的特徴があります。上流階級は学業成績に無関心である一方、上中流階級は教育や洗練された趣味を重視します。中流階級は尊敬を求める傾向があり、しばしば婉曲表現や商業用語を使います。

労働者階級はさらに三つの層に分かれており、高いプロールは熟練した職業に誇りを持ち、低いプロールは職の不安定さに直面しています。また、「プロールドリフト」という概念にも触れられ、高い階級が低い階級の趣味を取り入れることで文化が平坦化する現象が見られます。この議論は、階級が現在の政治にどのように影響を与えているかを浮き彫りにしています。左派は主に上中流階級の利益を代表し、右派は労働者階級の感情にますます訴えるようになっています。

ジェーンは文化が進化することを示唆し、階級の指標は変わるものの、根底にある構造は変わらないと述べました。この会話は、アメリカの生活における階級の違いがどれほど深く根付いているか、そしてそれが行動、文化、政治にどのように影響を与えるかを明らかにしています。

NEON Bytepackは、データを効率的に圧縮および展開するための研究ツールです。これは標準ライブラリではなく、SIMD（単一命令・複数データ）、ARMアーキテクチャ、マイクロアーキテクチャの基本に精通している人向けに設計されています。このツールは、アシュトン・シックスによって作成され、彼は雇用可能です。

NEON Bytepackの主な特徴は、特定のハードウェア（Neoverse V2）を使用して、L1に常駐するデータで86 GB/sの性能を達成することです。また、従来の平面転置法に比べて、速度が2倍向上する効率性も備えています。

このツールは、入力バイトからビットを移動させてデータを圧縮し、逆のプロセスも可能です。バイトレベルの並列処理を利用して、1つの命令で複数の論理演算を行い、高いスループットを実現しています。特定の命令形状を使用することで、操作を最小限に抑え、ハードウェア上でのスケジューリングを改善しています。

データの圧縮方法は、処理するビット数（K）に応じて異なります。K=1では8から1に、K=2では4から1に圧縮します。K=3では特定のパターンを使用し、K=4からK=8ではさまざまなインターリーブ手法を適用します。

パフォーマンスを最大化するためには、Bytepackを他の操作と組み合わせ、中間データをレジスタに保持してメモリスループットの問題を避けることが推奨されます。潜在的な応用例としては、デルタエンコーディングや辞書検索などのコーデック段階の強化が挙げられます。

このソフトウェアはApache 2.0ライセンスの下で提供されています。詳細なベンチマーク結果は、異なるKの値に対するスループット率を示し、NEONルーチンと基準法を比較してNEONの優れた性能を示しています。

さらに、Kが8を超えるビット幅でBytepackを使用するための指示やガイドラインは付録に記載されています。著者はプロジェクトのコラボレーションにオープンであり、彼のウェブサイトを通じて連絡が可能です。この要約は、NEON Bytepackの性能能力と実用的な応用を強調し、技術用語を簡単に理解できるようにしています。

この研究は、GPT-4のような大規模言語モデル（LLM）に対して、表形式のデータをどのように提示するのが最適かを探求しています。これは、表を含む文書から情報を処理するAIシステムの精度を向上させるために重要です。

データのフォーマットは、LLMがそれを理解し処理する能力に大きな影響を与えます。フォーマットが不適切だと、精度が低下し、トークンの使用量が増えることでコストが上がる可能性があります。

この研究では、1,000件の合成従業員記録とそれに基づく1,000の質問を用いて、11種類の異なるデータフォーマットをテストしました。使用したフォーマットには、Markdown-KV、XML、INI、YAML、HTML、JSON、Markdownテーブル、自然言語、JSONL、CSV、パイプ区切りが含まれています。

結果として、Markdown-KVが最も効果的なフォーマットであり、60.7%の精度を達成しました。一方、CSVやJSONLは効果が薄く、一般的に使用されるフォーマットが精度を妨げる可能性があることが示唆されました。また、Markdown-KVはCSVのような効率的なフォーマットよりも多くのトークンを使用するため、精度とトークン使用量の間にはトレードオフが存在しました。

高い精度が求められる場合は、Markdown-KVへの切り替えを検討することをお勧めします。Markdownテーブルは、可読性とコストのバランスが良い妥協案となるかもしれません。CSVやJSONLにデフォルトで頼ることは避けた方が良いでしょう。これらは精度に悪影響を及ぼす可能性があります。

この研究には限界があります。テストしたのは1つのモデル（GPT-4.1-nano）と1種類のデータのみであり、異なるモデルやデータセットでは結果が異なる可能性があります。今後の研究では、ネストされたデータやさまざまな質問タイプに対する異なるフォーマットの性能を探ることが期待されます。

データをLLMに提示する際のフォーマットは、その性能に大きな影響を与える可能性があり、フォーマットの簡単な変更がAIシステムの効果を高めることができることが示されています。

著者は、ユーザーが異なるブラシを選び、キャンバスのサイズを設定し、作品をテキストファイルとしてエクスポートできるASCII描画ボードを作成しました。プロセスを手動に保つことを目指し、画像をASCIIアートに変換する機能は含まれていません。この描画ボードはさまざまなテクスチャやブラシを提供しており、大きなキャンバスでズームアウトすると、単なるASCII文字ではなく、テクスチャのある絵のように見えます。著者は他の人にも試してみてフィードバックを提供してほしいと呼びかけており、すでに言語モデルのためのASCIIベンチマークが登場していることにも言及しています。

2025年9月30日、Claude Developer Platformに新機能が追加され、エージェントのコンテキスト管理がより効果的になりました。主な更新内容には、コンテキスト編集機能とメモリツールが含まれており、Claude Sonnet 4.5モデルで利用可能です。

コンテキスト編集機能は、制限に近づくと古いツールの結果を自動的にクリアします。これにより、エージェントは重要な情報を失うことなく、より長時間作業を続けることができます。この機能は会話の流れを維持し、全体的なパフォーマンスを向上させます。

メモリツールは、エージェントが即時のコンテキスト外に情報を保存し、取り出すことを可能にします。ファイルベースのシステムを使用しているため、エージェントは会話を通じて重要な情報を記憶し、すべてをアクティブメモリに保持する必要なく、時間をかけて知識を蓄積できます。

これらの新機能は、エージェントの能力を大幅に向上させ、コーディング、リサーチ、データ処理などの複雑なタスクをより効率的に処理できるようにします。コンテキスト編集とメモリ管理を組み合わせることで、テストではパフォーマンスが39%向上しました。

これらのツールは現在、Claude Developer Platform、Amazon Bedrock、Google CloudのVertex AIでパブリックベータ版として利用可能です。開発者は、これらの新機能を活用するためのドキュメントやリソースを探ることができます。

要約がありません。

私は早期返済によってどれだけ利息を節約できるかを追跡するためのツールを作りました。既存の多くのウェブサイトはアメリカ市場に特化していますが、私はより幅広いローン情報に対応できるものを設計しました。このツールについてのフィードバックをお待ちしています。

BYDは、世界で最も速い量産車である「Yangwang U9 Extreme」を発表しました。この車は時速308.4マイル（約495キロメートル）に達し、これまでの記録を持っていたブガッティ・シロン・スーパースポーツ300+を上回りました。この記録はドイツのパペンブルクの施設で達成され、BYDの自動車業界における強い存在感を示しています。U9 Extremeは、3000馬力以上を発揮する4つの電気モーターを搭載し、BYDの先進的な「ブレード」バッテリー技術を使用しています。生産台数は30台のみで、価格はまだ発表されていません。この成果は、中国の自動車産業の急速な進展と、BYDの影響力の増大を示しており、2025年のドライバーズ・チョイス・アワードで「最も愛されるブランド」に選ばれたことでも認識されています。

「Retrocide」というフォントにはいくつかの重要な特徴があります。このフォントはモノスペースデザインで、テキストの整列が完璧に保たれます。すべての文字は均一なベースラインを持ち、g、j、p、q、yのような下に伸びる部分がないため、視覚的に一貫性があります。また、このフォントはコーディングやターミナルでの使用に最適化されており、レトロなスタイルと現代的な明瞭さを兼ね備えています。フォントはTTF、OTF、WOFF2の複数の形式で提供されています。

このフォントは特に次のような用途に適しています。コードエディタではプログラミングの明瞭さを提供し、ターミナルではコマンドラインインターフェースにレトロな美しさを加えます。UIデザインではアプリケーションにシンセウェーブの雰囲気を与え、ASCIIアートではテキストベースのグラフィックの整列を完璧に保ちます。

インストールプロセスは簡単で、フォントをインストールし、使用するために設定するためのコマンドを実行するだけです。また、テキストには大文字と小文字の例、数字、記号、フォントの適用を示すコードサンプルも掲載されています。

高信頼性ソフトウェア開発において、2024年に注目されるプログラミング言語はC/C++、Ada/SPARK、Rustです。それぞれに利点と欠点があります。

C/C++は、多くのチームにとってデフォルトの選択肢です。既存の投資や訓練された人材、コストが明確であるためです。しかし、C/C++は安全性やセキュリティに課題があり、信頼性の高いソフトウェアを作成するのが難しいです。

AdaとRustは、C/C++に比べて安全性とセキュリティが向上しています。Rustは活発なコミュニティと成長するエコシステムを持っていますが、商業サポートはまだ発展途上です。一方、Adaは成熟したエコシステムを持ち、包括的なツールや認証文書が整っていますが、コミュニティは小規模です。

SPARKはAdaを基にしており、ソフトウェアの安全性とセキュリティに関する形式的な数学的証明を提供します。これにより、多くの単体テストを省略できる可能性があり、コスト削減につながります。静的検証を通じてコードの正確性を確保する強力な手段を提供し、高信頼性アプリケーションでの大幅なコスト削減が期待できます。

比較要素としては、コミュニティの規模が挙げられます。Rustは大きなコミュニティを持ち、AdaとSPARKは小規模ですが献身的なコミュニティがあります。ツールチェーンと認証に関しては、AdaとSPARKは成熟したエコシステムと確立された認証プロセスを持っていますが、Rustはまだこの分野での発展が必要です。プログラミングパラダイムはすべて命令型で、プログラミングエラーを避けるためのメカニズムを提供しています。メモリ安全性に関しては、Rustは所有権モデルで優れた性能を発揮し、Adaはポインタの回避を提供します。SPARKは両者の利点を組み合わせています。AdaやRustを採用するには新しい言語を学ぶ必要がありますが、SPARKを採用するにはプログラミング手法の変更が求められます。

AdaとRustは、プログラミングエラーやメモリ安全性の問題を大幅に減少させる可能性があります。SPARKの形式的検証は欠陥をさらに減少させ、高リスクな環境で特に価値があります。

最終的に、これらの言語の選択はチームの目標や新しい手法に適応する意欲に依存します。それぞれの言語には、高信頼性ソフトウェア開発において異なるプロジェクトに利益をもたらす独自の強みがあります。

要約がありません。

この記事では、AIシステム、特にChatGPTのエネルギー需要について説明しています。ChatGPTは毎日数十億の問い合わせを処理しており、OpenAIのサービスは週に約7億人のユーザーを抱えています。これにより、毎日約850メガワット時のエネルギーを消費しており、これは数千台の電気自動車を動かすのに十分な量です。

生成AI全体のエネルギー消費は、2025年の15テラワット時から2030年には347テラワット時に急増すると予測されています。このため、多くの新しいデータセンターの建設が必要になります。これらのデータセンターは、スタートゲートプロジェクトの一環として、AIの利用が増加することに対応するために重要な役割を果たします。2030年までには、1日あたり3290億の問い合わせに達する可能性があります。

AIに必要なエネルギーは、主にユーザーとのインタラクションによって生じるもので、モデルのトレーニングによるものではありません。エネルギー使用量の推定は異なる場合がありますが、AIが日常生活にますます浸透するにつれて、著しい増加が見込まれています。

著者は、さまざまな開発やデバッグ作業を支援するためのシンプルなコマンドラインツールキットを作成しました。このツールキットには、以下のような機能が含まれています。

エンコーディング機能として、base64やURLのエンコード・デコードが可能です。ハッシュ機能では、md5、sha1、sha224、sha256、sha384、sha512といったアルゴリズムを使用できます。データ生成機能では、UUIDやランダムなテキストを生成することができます。テキスト処理機能には、テキストの大文字・小文字の変更、整形表示、テキストの比較が含まれています。

開発ツールとしては、計算機、JSONビルダー、正規表現ツール、日付・時間関連のツールがあります。ウェブやネットワーク関連では、HTTPステータスの確認やコンテンツの提供ができます。色やデザインに関しては、色の変換機能があります。また、参考情報としてUnicodeに関する情報も提供されています。

このツールキットにはClaude Codeを使用して構築された機能も含まれており、ユーザーからの新機能の提案や貢献を歓迎しています。

自動ナンバープレートリーダー（ALPR）は、通過する車両の詳細を記録するAIカメラです。これには、位置情報、日付、時間、車のメーカーやモデル、特定の特徴が含まれます。ALPRは、盗難車両や犯罪者の追跡に役立つ一方で、無実の人々の動きを疑いもなく監視しています。

ALPRはプライバシーに対する重大なリスクをもたらします。これらのシステムは常にデータを収集し、しばしば全国のさまざまな機関と共有されるため、個人はその使用に対して何のコントロールも持ちません。この追跡は、誤った逮捕やデータの悪用、例えば警察によるストーキングにつながる可能性があります。FlockなどのALPRベンダーが犯罪防止に効果的だと主張しているにもかかわらず、これらのシステムが実際に犯罪を防ぐ証拠はほとんどありません。

この記事では、消費者向け電子機器における産業デザインの衰退について述べています。最近の製品は視覚的に魅力がなく、過度にシンプルになっていると指摘されています。かつては、モトローラのRAZRやカラフルなホームコンピュータなどが独自のデザインや使いやすいインターフェースを誇っていました。しかし、現在のスマートフォンやテレビは、プラスチックとガラスでできた平坦で特徴のない長方形の形状が主流となり、個性的な特徴が欠けています。

この傾向により、物理的なボタンやコントロールが取り除かれ、多くのデバイスはタッチスクリーンやモバイルアプリのみに依存して操作されています。このデザインの変化はミニマリズムを目指していますが、結果としてユーザー体験が退屈になり、製品の違いを見分けるのが難しくなっています。記事では、魅力的なデザイン要素の欠如が、人々をレトロなプロジェクトや趣味の活動に向かわせ、古い電子機器の触覚的および視覚的な楽しさを再発見させる可能性があると示唆しています。

この記事では、ジェファーソン・ハードがソフトウェアエンジニアリングにおける技術的負債についての体験を共有しています。技術的負債とは、短期的な利益をもたらす迅速な修正のことですが、放置すると長期的な問題を引き起こす可能性があります。

問題は、カレンダープラットフォームがデータベースで使用される特定のキーの最大限度に近づいたときに発生しました。彼らはキーを大きなサイズにアップグレードする計画を立てましたが、キーを変更すると顧客の統合に影響を与え、修正には数ヶ月かかることがわかりました。

この問題を迅速に解決するために、チームはネガティブプライマリーキーを使用することに決めました。これにより、既存のシステムを壊すことなく運用を続けることができました。この回避策によって、顧客にとってスムーズな移行を確保しつつ、恒久的な解決策を実装するための時間を稼ぐことができました。

ハードは、ネガティブキーが標準的な手法ではなかったものの、その時点での実用的な選択であったことを強調しています。これは、技術的負債を管理する際に迅速な思考と計画の重要性を示しています。

このプロジェクトは、BlenderのPython APIを使用して複雑な3Dモデルを生成できるAIエージェントを作成することを目指しています。プロジェクトの主なポイントは以下の通りです。

まず、プロジェクトの目標は、AIが精巧な3Dモデルを生成することですが、これは単にコーディングするだけではなく、推論や計画が必要なため、非常に難しい課題です。

著者は、2種類のAIモデルを組み合わせたハイブリッドシステムを作成しました。一つは「思考者」モデルで、高度な推論や計画を担当します。もう一つは「実行者」モデルで、コーディングやデバッグに特化したものです。

テストでは、3つの異なる構成が試されました。大きなモデルがすべての作業を行うもの、小さなモデルが同様にすべてを行うもの、そして「思考者」と「実行者」を組み合わせたハイブリッドモデルです。

結果として、ハイブリッドモデルが最も効果的で、より早く、信頼性の高い結果を達成しました。一方で、すべてのタスクを小さなモデルで行うことは効果が薄く、失敗することが多かったです。また、メモリモジュールを追加すると、意外にも必要な反復回数が増え、プロセスが複雑になる可能性が示唆されました。

モデルの挙動については、大きなモデルがより良い視覚的結果を生み出しましたが、いくつかのモデルはタスクの完了や文脈の管理に苦労しました。

このようなAIシステムを作成する際には、タスクを分解し、専門的なモデルを選択し、エラーハンドリングの仕組みを取り入れることが重要です。

AIモデリングの成功は、単一の強力なモデルに依存するのではなく、異なる専門モデルを組み合わせることにあると言えます。このアプローチは、複雑な創造的タスクのためのAIツールの進展につながる可能性があります。

フリーソフトウェア財団（FSF）は、2025年10月4日に設立40周年を迎え、新しい会長イアン・ケリングを紹介し、リブレフォンプロジェクトを発表しました。この記念イベントでは、FSFの使命や未来についての議論が行われ、さまざまなフリーソフトウェア活動家からの意見が寄せられました。

リブレフォンプロジェクトは、モバイルコンピューティングの自由を向上させることを目的としており、開発者ロブ・サヴォイとの協力によって進められています。FSFのエグゼクティブディレクターであるゾーイ・クーヤマンは、地域でのフリーソフトウェアイベントの開催を続け、フリーな機械学習の基準を策定する計画を共有しました。

イベントでは、電子フロンティア財団（EFF）やシュガーラボの代表者を含むフリーソフトウェアコミュニティのリーダーたちが講演し、ソフトウェアの自由、プライバシー、教育について焦点を当てました。

全体として、この記念イベントはFSFのソフトウェアの自由を促進する取り組みを強調し、過去40年間にわたる多くの個人の貢献を認めるものでした。

「ソーシャルクーリング」という概念についての内容です。これは、データ収集によって私たちが見られていることを意識することで、行動がどのように変わるかを指します。

まず、大量のデータが私たちの個人情報を分析し、政治的見解や健康リスクなど、私たちの生活のさまざまな側面を予測するためのスコアに変換されることがあります。これが行われることは、しばしば私たちの知らないうちに進行しています。

次に、デジタル上の評判がもたらす影響についてです。人々は、自分のオンラインデータが就職活動やローンの金利、社会的なつながりに影響を与えることに気づき始めています。例えば、女性は求人広告が少なくなることがあり、ソーシャルメディアでのつながりがローンのコストに影響を与えることもあります。

また、スコアを改善しようとするあまり、人々は行動を変えるようになっています。これには、他者の評価を避けるために自分を抑制する「同調」、リスクを避ける傾向が強まる「リスク回避」、そして評判システムが異議を抑え、機会を制限する「社会的硬直性」が含まれます。特に、中国の社会信用システムのような例が挙げられます。

さらに、哲学的および社会的な問いも提起されています。監視が増えることで私たちがより従順になり、人間らしさが失われるのではないか、またそれが創造性や社会の進化を妨げる可能性について考えさせられます。

最後に、ソーシャルクーリングを地球温暖化に例え、データプライバシーに関する認識の変化と公の意識を高める必要性を強調しています。間違いを犯す権利や、データが社会に与える影響についてのより繊細な理解が求められています。

要するに、ソーシャルクーリングは個人の自由や社会の進歩に大きな課題をもたらしており、これらの問題に対処するための認識と行動が急務です。

最近のmacOSのバージョンでは、フォルダがランダムなサイズや位置で開かれます。これを改善するためのスクリプトがあり、フォルダが以前の位置やサイズを記憶するようにします。これは、昔のmacOSのような動作です。この機能により、ユーザーはフォルダの位置を覚えておくことで、より効率的にファイルを管理できるようになります。

著者は2015年からミニマリストなライフスタイルを取り入れ、必要最低限のアイテムだけを持ってノートパソコン用のバックパックで生活しています。このアプローチは旅行を簡素化し、コストを削減し、思い付きの冒険を可能にします。著者は毎年、ミニマリスト旅行のライフスタイルに関する一般的な質問に答えながら、更新や洞察を共有しています。

重要なポイントとして、まず「ワンバッグ旅行」があります。この方法では、通常の空の手続きの煩わしさ（例えば、預け荷物）を排除し、空港での体験をスムーズにします。また、著者は荷物のパッキングを徐々に最適化しており、高価なブランドよりも実用的なアイテムを好むようになりました。

著者は速いペースの旅行を楽しんでいますが、最近では友人関係を維持し、より深く探索するために都市に長く滞在することが増えています。持ち物の詳細なリストも提供しており、テクノロジー関連のガジェット（MacBook AirやiPhoneなど）、耐久性のあるシャツや靴下といった衣類、ハイキング用のアウトドアギアが含まれています。

著者はブランド名よりも実用性や思慮深い購入を重視し、自由とシンプルさを優先するライフスタイルを提唱しています。また、旅行用具の将来的なアップグレードのための希望リストも維持しています。

最近のピューリサーチセンターの調査によると、アメリカ人の間で合法的なスポーツベッティングに対する否定的な見方が増えています。2025年には、43%の成人が社会に悪影響を与えると考えており、2022年の34%から増加しています。同様に、40%がスポーツに対して害を及ぼすと考えており、以前の33%から上昇しています。中立的に見ている人は多いものの、ポジティブに捉えている人は20%未満です。

合法的なスポーツベッティングに対する一般の認知度は高まり、63%の成人がその存在を知っていると回答しました。これは2022年の56%からの増加です。過去1年間にスポーツに賭けたと報告した成人は約22%で、19%からわずかに増加しています。この賭けの増加は主にオンラインプラットフォームによるもので、成人の10%がこの方法で賭けを行ったと答え、2022年の6%から増加しています。

スポーツベッティングに対する態度は、さまざまな年齢層で変化しており、特に若年層、特に若い男性の間で否定的な意見が大きく増加しています。懸念されている点には、ギャンブル依存症やスポーツの公正性が含まれます。実際、いくつかのアスリートがベッティングルール違反で懲戒処分を受けています。

全体として、スポーツベッティングはより一般的になり受け入れられるようになっていますが、その社会的影響について懸念を示すアメリカ人が増えていることがわかります。

この記事では、Rustプログラミングコミュニティがオープンソースパッケージの管理において直面している課題について述べています。特に、ffmpegのように同じプロジェクトの複数のフォークが存在することで生じる混乱が強調されています。この状況は混沌としており、多くのパッケージが放置されたり、古くなったりしているため、開発者たちの間に不満が広がっています。

著者は、RustがJuliaコミュニティが採用している解決策を参考にすることで利益を得られる可能性があると提案しています。Juliaは、パッケージを自己管理のGitHub組織に整理することに成功しています。たとえば、生物関連のパッケージにはBioJulia、データ関連のパッケージにはJuliaDataが使われています。このアプローチは、リポジトリのアクセスを確保し、協力を促進し、不必要なフォークを減らし、コミュニティの意識を高めるのに役立ちます。

この記事は、この問題がRustに特有のものではないことを強調しつつ、Juliaで見られる改善がRustや他のプログラミング言語にとって、パッケージ管理やコミュニティサポートを向上させるための貴重なモデルとなる可能性があると述べています。

最近の強化学習における検証可能な報酬（RLVR）の進展により、大規模言語モデル（LLM）が数学やプログラミングといった複雑なタスクでの能力を向上させています。RLVRは、検証可能な結果に基づく報酬を使用して、モデルの出力の質を向上させます。しかし、RLVRは報酬がまばらであったり、トレーニングが不安定であるといった課題に直面しています。

これらの問題に対処するために、PACSという新しいフレームワークを導入しました。これは、強化学習と教師あり学習を組み合わせたアプローチです。この方法では、結果の報酬をラベルとして扱い、教師あり学習のタスクを作成します。この手法は、モデル内のアクターとクリティックの役割を結びつけることでトレーニングを安定させ、効率を高めます。

難易度の高い数学的推論タスクに対するテストでは、PACSはPPOやGRPOといった既存のRLVR手法を上回り、パフォーマンスにおいて大きな改善を達成しました。例えば、PACSはAIME 2025タスクで59.78%のスコアを記録し、PPOやGRPOのスコアを大きく上回りました。このアプローチは、検証可能な報酬を用いてLLMを強化する有望な方法を示しています。関連するコードとデータはオープンソースとして公開されています。

このガイドでは、HetznerとCoolifyを使用して安全な仮想プライベートサーバー（VPS）を設定する手順と、将来の参照のための詳細なチェックリストを示します。

VPSの設定における主なステップは以下の通りです。

まず、VPSプロバイダーを選びます。コストとパフォーマンスの観点から、Hetznerを推奨します。次に、サーバーの仕様を決定します。最低限、1GBのRAMと20GBのストレージが必要です。また、ローカルマシンにはSSHクライアントと強力なパスワード生成ツールを準備しておきます。

初期サーバー設定では、まずrootユーザーとしてサーバーにログインし、システムを更新します。次に、rootパスワードを変更し、sudoアクセスを持つ新しいユーザーを作成します。安全なアクセスのためにSSHキー認証を設定し、パスワード認証を無効にします。

ファイアウォールの設定には、UFW（Uncomplicated Firewall）を使用してデフォルトポリシーを設定し、SSHを許可し、ファイアウォールを有効にします。さらに、セキュリティを強化するために特定のIPアドレスにSSHアクセスを制限することもできます。

自動更新のために、unattended-upgradesをインストールして設定します。これにより、システムの自動更新が行われます。

アプリケーションのデプロイには、Node.jsとPM2をインストールしてアプリケーションを管理します。次に、アプリケーションを設定し、Nginxをリバースプロキシとして構成します。

SSL証明書の設定には、Certbotを使用して安全な接続のためのSSL証明書を取得し、管理します。

監視とメンテナンスのために、監視ツールをインストールし、ログのローテーションを設定します。また、スクリプトを使用してバックアップ戦略を作成し、cronジョブで自動化します。

トラブルシューティングでは、SSH、権限、サービスの状態に関連する一般的な問題を確認します。

最後に、すべてのセキュリティ対策が整っていること、バックアップが機能していること、パフォーマンスがテストされていることを確認します。

このチェックリストは、アプリケーションを自己ホストしながら、制御とセキュリティを維持したい人にとって、包括的なリソースとなります。

要約がありません。

InspatialLabsは、rEFui、refurbish、undom-ngなどのいくつかのプロジェクトを無断で再ブランド化し、コピーしたとして非難されています。彼らは最初、コピーしたコードに元のライセンスや適切なクレジットを含めるというライセンス要件を守りませんでした。後にCREDITS.mdファイルを追加しましたが、そこには「rEFui」を「RefUI」と誤って表記するなどのミスが含まれていました。

元の作品の制作者であるClassicOldSongは、InspatialLabsの技術力やオープンソースへの取り組みに疑問を呈しました。ClassicOldSongは、InspatialLabsが技術的な質問に対して直接的な回答を避け、コーディングにAIに依存しているため、コードに対する真の理解が欠けていると指摘しました。

やり取りのタイムラインからは、InspatialLabsの技術的な誤解や回避が繰り返されていることが明らかになりました。また、彼らのコードを分析した結果、多くの部分が適切なライセンスやクレジットなしにさまざまなオープンソースプロジェクトからコピーされていることが確認されました。

InspatialLabsは、適切なクレジットを与えずに複数の作品をコピーし、元のライセンスを削除しました。クレジットファイルを追加しましたが、名前の誤表記が続き、元のコードに対する敬意が欠けていることが示されました。ClassicOldSongは、彼らの技術的能力や誠実さについて懸念を表明しました。分析により、Inspatialのコードが既存のオープンソースプロジェクトから大部分が盗用されており、ライセンス契約に違反していることが確認されました。

開発者には、Inspatialのパッケージを使用せず、元の適切にライセンスされたプロジェクトを利用することが推奨されます。

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コンピューターマウスに搭載された高度な光学センサーが悪用され、ユーザーの会話を密かに盗聴される可能性があります。攻撃者は、マウスが置かれている表面を通じて音の振動を検知し、話された言葉を再構築することができます。

一般的な消費者向けのマウスは、より敏感で手頃な価格になっており、盗聴攻撃の標的になりやすくなっています。Mic-E-Mouseシステムは、マウスがキャプチャした低品質の音声信号を処理し、理解できる音声を生成します。このプロセスには、信号処理や機械学習の技術が含まれています。

攻撃は、ゲームやオープンソースのアプリケーションなど、一般的なソフトウェアを使用して実行でき、疑いを持たれずにデータを収集することが可能です。ユーザーは気づかないうちに情報が集められます。

このシステムは、音質や音声認識の精度が大幅に向上しており、盗聴能力の効果を示しています。人間の話し声のほとんどは、検出可能な周波数範囲（200Hzから2000Hz）に収まり、Mic-E-Mouseシステムでキャプチャすることができます。

この技術のデモンストレーションが行われており、さらなる検討のための関連リソースにもアクセス可能です。Mic-E-Mouseプロジェクトは、日常的なコンピューターマウスが持つ深刻なセキュリティリスクを浮き彫りにし、プライバシーが侵害される可能性があることを示しています。

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この記事では、ハイパーリンクが一般的に青色である理由について探ります。多くの人がこれを当然のことと考えていますが、リンクの青色には初期のウェブデザインに根ざした歴史的な起源があります。

最初の青いハイパーリンクは、1993年に登場したMosaicブラウザで確認され、これがその使用を標準化しました。それ以前は、カラーモニターが普及する前に、ハイパーリンクは通常、下線で示されていました。1964年のプロジェクト・ザナドゥや1983年のハイパータイムズなどの初期のシステムでは、さまざまなスタイルが試みられました。

青色の選択は、1990年代初頭のユーザーインターフェースデザインのトレンドから生まれた可能性があります。この時期、カラーモニターが一般的になりました。Mosaicは、以前のシステムの影響を受けて青いハイパーリンクを普及させ、これがウェブナビゲーションの代名詞となりました。さらに、NetscapeやInternet Explorerなどの他のブラウザも青いハイパーリンクを採用し、インターネット文化におけるその地位を確立しました。

最後に、ハイパーリンクは常に青であるべきか、他の色を使用することができるのか、アクセシビリティと使いやすさを優先しながら考える必要があると問いかけています。

Parrotは、Gleam用の新しいライブラリで、型安全なSQL機能を提供します。最近、sqlcのウェブサイトでコミュニティプロジェクトとして認識されました。

このライブラリの主な特徴は、SQLite、PostgreSQL、MySQLをサポートしていることです。また、1つのファイル内で複数のクエリを扱うことができ、さまざまなデータベースクライアントと連携します。データベースのスキーマを自動的に取得し、必要なツールをダウンロードする機能も備えています。SQLクエリでは、名前付きパラメータを使用することで、より明確な記述が可能です。

使い始めるには、まず「$ gleam add parrot」を実行してParrotをインストールします。その後、SQLクエリを「src/sql」ディレクトリ内の「.sql」ファイルに配置し、クエリをGleamモジュールにコンパイルします。

データベース環境に基づいてコードを生成するためのコマンドを実行します。SQLite用のsqlite3、MySQL用のmysqldump、PostgreSQL用のpg_dumpなど、必要なデータベースツールがインストールされていることを確認してください。

PostgreSQL、MySQL、SQLite用の統合テストが用意されており、プロジェクトではテスト用のデータベースコンテナをセットアップするためのスクリプトが使用されています。

いくつかの複雑なデータ型は完全にはサポートされていない場合があります。また、ParrotはErlangのGleamアプリケーション内でのみ実行可能ですが、JavaScriptプロジェクト用のコードを生成することができます。

ParrotはsqlcがサポートするSQLのバリエーション（MySQL、PostgreSQL、SQLite）をサポートしていますが、特定のsqlc機能は実装されていません。

このプロジェクトは貢献を受け付けており、提案はGitHubで追跡されています。

ParrotはSquirrelライブラリに触発されており、sqlcプロジェクトにも感謝の意を表しています。

この記事では、個人データの保存と所有の重要性が高まっていることについて述べています。個人が自分のデータを管理すべきであり、企業に支配されるべきではないと強調しています。ウェブの創始者であるティム・バーナーズ＝リーは、ユーザーが自分のデータの保存場所やアクセス方法を選べるようにする「ソリッドプロトコル」を提案しました。このビジョンは、現在多くの人々のデータがさまざまなプラットフォームに散らばり、個人のコントロールが効かないという問題に対処しています。

また、記事では、BlueskyのATプロトコルのような新しい技術の可能性についても触れています。このプロトコルは、個人データサーバー（PDS）を通じてユーザーの所有権とデータ保存をサポートします。これらのサーバーは、特定のアプリケーションに依存せずにデータを保存できるため、銀行業務で大企業ではなく信用組合を利用するのに似ています。

データ所有権への移行は、個人のプライバシーとコントロールを強化するために、協力的でユーザーが運営するデータ保存機関を作ることを含んでいます。最終的な目標は、ユーザーが自分のオンラインでの存在やデータをより効果的に管理できるようにし、大手テクノロジー企業への依存から脱却することです。

小惑星2024 YR4は2024年12月27日に発見されました。当初、2032年12月に地球に衝突する可能性は3%とされていましたが、2025年2月23日までにそのリスクは排除されました。しかし、2025年5月までに月に衝突する可能性は約4%に増加しました。2025年3月にジェームズ・ウェッブ宇宙望遠鏡の観測によると、この小惑星の大きさは約60メートルと推定されています。

もし小惑星が月に衝突すると、宇宙空間にいる宇宙飛行士や人工衛星に危険を及ぼす可能性のある破片が発生するかもしれません。この文章では、月への衝突が確認された場合に小惑星を研究し、偏向させたり破壊したりするための宇宙ミッションの可能性について述べています。フライバイやランデブーのミッションの選択肢が検討されており、さまざまな推進方法や打ち上げロケットを使用することが考えられています。偵察ミッションを打ち上げる最適な機会は2028年末になるとされています。

小惑星を偏向させるのは実現が難しいようですが、運動エネルギーや核技術を用いて小惑星を破壊するミッションは2029年から2032年の間に実施できる可能性があります。たとえ月への衝突が否定されても、小惑星を研究するミッションは依然として価値があると考えられています。

この文書では、.NET 10のガーベジコレクター（GC）の準備について説明しています。GCの機能や改善点を理解することが、.NETアプリケーションのパフォーマンスを最適化するために重要であることが強調されています。提供されたリンクは、このトピックに関するさらなる洞察やコミュニティの経験を共有するためのディスカッショントピックに繋がっています。

このブログ記事では、AMDのCDNA™4アーキテクチャにおけるMatrix Coreの使用方法について説明しています。特に、FP16、FP8、FP4といった低精度データ型や新たに導入された命令に焦点を当てています。

Matrix Coreは、AIや高性能コンピューティング（HPC）において重要な行列乗算を高速化します。AMDのMatrix Coreは、低精度のデータ型を使用することで行列演算、特に融合乗算加算（MFMA）を加速し、パフォーマンスを向上させつつ精度の損失を最小限に抑えます。

低精度データ型（FP16やFP8など）を使用することで、パフォーマンスが大幅に向上する可能性があります。例えば、FP8はFP32に比べて最大64倍の性能を発揮することがあります。CDNA™4アーキテクチャは、CDNA™3と比較してFP16およびFP8のスループットを倍増させ、さらにパフォーマンスを向上させています。

低精度データ型は、ビット数が少ないため、数値の範囲や精度に影響を与えます。FP16、FP8、FP6、FP4などの異なるフォーマットが、特にAIアプリケーションにおいて計算の効率を高めるために使用されます。

CDNA™3およびCDNA™4は、異なる行列の次元や型に対応したさまざまなMFMA操作をサポートしています。CDNA™4アーキテクチャでは、大きな行列に対応する新しい命令が導入され、ブロック指数スケーリングが可能になっています。

Matrix Coreの命令は、HIPのコンパイラ内蔵関数を通じてアクセスでき、行列演算を効率的に実行することができます。記事には、MFMA命令を使用して行列乗算を実装する方法を示すいくつかのコード例が含まれており、データのレイアウトやスレッド間の分配についても説明しています。

このブログは、AMDのCDNAアーキテクチャにおけるMatrix Coreプログラミングの包括的なガイドを提供しており、低精度データ型やパフォーマンスの利点、実用的なコーディング例を強調しています。さらに詳しい情報については、Matrix Coreプログラミングや低精度浮動小数点型に関する追加リソースが参照されています。

2025年10月6日、サウスカロライナ州のサーキット裁判所の判事ダイアン・グッドスタインの自宅が火災で全焼しました。この火災は、彼女が司法業務に関連する脅迫を受けていたため、調査が行われています。グッドスタインは火災発生時に不在でしたが、数人の家族が負傷し、救助が必要となりました。当局は火災が事故か放火かを判断できておらず、地域には追加の警備が行われています。

グッドスタインは最近、トランプ政権が複数の州で有権者登録データを収集しようとする中で、司法省への有権者ファイルの公開を阻止したことで注目を集めました。批評家たちは、これらの取り組みが社会的に疎外された有権者の権利を奪うことを目的としていると主張しています。

この事件は、アメリカにおける政治的暴力の深刻な傾向を反映しています。トランプに反対する判事たちは脅迫や攻撃の対象となっており、民主党の公職者の殺害や、ジャック・マコーネルのような判事への多数の脅迫が報告されています。

トランプ政権は、自らに不利な判決を下す判事を「過激派」や「活動家」と呼んで頻繁に批判しています。このような言葉は、専門家によれば、公的な職務に対する恐怖と暴力の気候を助長しています。法律の専門家や元判事たちは、司法の独立性を守るために、このような分裂的な言葉の使用をやめるよう呼びかけています。この状況は、トランプ政権と司法部門との間の緊張を浮き彫りにし、法の支配や政治的暴力に対する懸念を引き起こしています。

XMLやHTMLの解析には多くの課題があり、正規表現（regex）を使うことは一般的に良いアイデアではないとされています。まず、「コンテンツ」という用語について批判があり、これは芸術や文章を単なる交換可能なアイテムに還元してしまうと指摘されています。

HTMLを正規表現で解析することは非常に難しいことで知られています。人気のあるStack Overflowの回答でも警告されていますが、著者は特定の状況では正規表現が有用であると考えています。

XML（拡張マークアップ言語）は複雑ですが、人間と機械の両方が読みやすいように設計されており、JSONのような形式よりも構造がしっかりしています。この複雑さは、経験の浅い開発者にとってセキュリティの問題を引き起こす可能性があります。

パーサーの仕組みについても基本的な説明があり、スタックベースのパーサーがXML構造をどのようにナビゲートするかが示されています。著者は、人間がXMLを読む際の課題についても考察しており、フォーマットされていないXMLデータに直面したときの困難さを指摘しています。

HTMLはXMLよりも厳密ではなく、マークアップにエラーがあっても許容されるため、解析が難しくなります。ブラウザはしばしば正しい構造を推測するため、完全に失敗することは少ないです。

正規表現には開発を迅速化し、HTMLからデータをスクレイピングする際に柔軟性を提供する利点があることも認められていますが、その限界もあります。最適な実践としては、ほとんどの作業には適切なXMLパーサーを使用し、特定の状況でのみ正規表現を考慮することが推奨されています。また、それぞれの方法の限界を理解することが重要です。

全体として、構造化データの解析における複雑さやニュアンスが強調され、正規表現と専用のパーサーを使う際の利点と欠点が比較されています。

Paged Out!は、Gynvael Coldwindが主導する無料のジンで、作家やアーティスト、エンジニアなどさまざまな寄稿者が参加しています。最新号（第7号）では、印刷版の配布が増えており、サイバーセキュリティの会議などのイベントで配布されています。読者には、印刷されたジンの写真をSNSで共有することが奨励されています。

このジンは自由に共有でき、記事の音声録音をポッドキャストに利用したり、視覚障害者を支援するためのライセンスが付与されています。大量印刷用のファイルはオンラインで入手可能ですが、印刷版の販売には研究所への連絡が必要です。

最新号には新しいコンテンツが含まれており、次号（第8号）の論文募集も始まっています。また、ジンは一貫性を持たせるために、スクリプト化された表紙デザインに移行しました。

今号では、AIの認識能力からゲームにおける財務意思決定、さまざまな技術的議論まで、多様な著者の寄稿が特集されています。

AIテキストチェッカーを使った実験では、結果がまちまちで、AI生成コンテンツを正確に特定することの難しさが示されました。この実験の結論は、AI検出ツールが信頼できない結果を生む可能性があることを示唆しています。

ジンは今後もオンラインとオフラインの両方でのリーチを拡大し、コミュニティとの関わりや寄稿を増やしていくことを目指しています。

私は、ベンチャーキャピタルに支えられたB2B SaaSスタートアップから、地域のB2Cビジネスに焦点を移そうと考えています。同じような転換を経験した方々からアドバイスを求めています。特に、挑戦を続ける方法や、トレンドに興味がない人々に重要な概念を伝える方法について知りたいです。B2Bの分野で働いていると、投資家の利益を助けることが主な目的になりがちで、深い意義を感じにくいことが多いです。私の経験は主に市場進出戦略やデータ分析にありますが、この質問は多くの人にとって関連性があると思います。

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Pyscnは、CursorやClaude、ChatGPTなどのツールを使用して迅速な開発を行うPython開発者向けに設計されたツールです。このツールは、迅速なコーディング中に発生する一般的な問題を解決します。具体的には、コードのコピー＆ペーストによる重複、迅速な反復作業から生じる未使用のコード、単純な問題に対して過度に複雑な解決策、そして一貫性のないコーディングパターンなどです。

Pyscnは、ツリー編集距離や制御フローグラフ分析、複雑性メトリクスなどのさまざまな手法を用いてコードの構造を分析します。特別なインストールなしで、uvx pyscn analyze .やpipx run pyscn analyze .といったコマンドを使って試すことができます。また、pip install pyscnを使ってインストールすることも可能です。このツールはGoとtree-sitterで構築されており、開発者は実装についての議論にもオープンです。

大規模言語モデル（LLM）は、さまざまなタスクで優れた性能を発揮する強力なツールですが、適切な最適化がないと専門的な知識に苦しむことがあります。また、誤った情報を生成することもあり、これを「幻覚」と呼びます。最近の研究では、トレーニング中に特定の分野の知識を追加することで、性能を向上させることができることが示されています。しかし、適切なバランスを見つけることが課題です。専門知識が少なすぎると性能が低下し、逆に多すぎるとモデルが以前に学んだことを忘れてしまうことがあります。

この研究では、「記憶崩壊」という問題を調査しています。これは、過剰な専門知識が追加されたときに発生します。研究者たちは二つの重要な発見をしました。一つ目は、各モデルには、知識を追加することで情報を保持する能力が急激に低下する特定のポイントがあることです。二つ目は、このポイントはモデルのサイズによって一貫して変化するということです。

これらの発見に基づいて、研究者たちは小さなモデルを研究することで、大規模LLMに追加するのに最適な専門知識の量を決定するための公式を提案しました。実験の結果、この公式は効果的であり、さまざまなモデルサイズやデータ要件に適用できることが示されています。

Aerocartは、既存の航空機の後ろに牽引するエンジンなしの貨物グライダーを使用することで、貨物輸送に革新的な解決策を提供しています。このアプローチにより、積載能力が大幅に向上し、燃料コストが削減されます。

Aerocartの主な特徴は、まず積載能力の向上です。Aerocartは、航空機の離着陸時の重量制限に基づいているため、飛行機の積載能力を2倍または3倍に増やすことができます。また、Aerocartを使用することで、従来の航空機と比較して、貨物1ポンドあたり最大65%の燃料コストを節約できることも大きな利点です。これは、牽引する航空機のスリップストリーム内で効率的に配置されるためです。さらに、Aerocartは「ドロップイン」アップグレードとして設計されており、既存の航空機の能力を大きく変えることなく向上させることができます。

現在、AC0モデルは2022年から飛行試験を行っており、さまざまな条件でその効果と効率を示しています。Aerocartには、特許取得済みの自動操縦技術が搭載されており、離陸、飛行、着陸時に最適な性能を発揮するために複雑な気流をナビゲートすることができます。

Aerocartは第二次世界大戦の貨物グライダーに触発され、この実績のあるコンセプトを現代の貨物輸送に活かすことを目指しています。今年中に商業的に利用可能になる予定で、成功した試験を経て市場に登場します。

申し訳ありませんが、提供された外部リンクにはアクセスできません。ただし、もしそのテキストの主な内容や重要なポイントを共有していただければ、要約するお手伝いを喜んでいたします。

経済学の博士号を持つ人々の就職市場は深刻な decline に直面しており、求人の大幅な減少が見られます。過去3年間で、経済学博士の求人は30%減少し、2025年までには約1,000件の求人しかないと予測されています。これは3年前の1,477件からの大幅な減少です。多くの候補者はテニュートラックの学術職を目指していますが、これらのポジションも急激に減少しており、2022年の631件から2025年には約400件にまで減る見込みです。

競争は非常に激しく、2024年には1,385人の新しい博士号取得者が市場に出てきますが、テニュートラックの職はわずか400件です。さらに、国際的な応募者や過去の候補者も市場を飽和させています。新たに博士号を取得したアメリカの卒業生の就職率は驚くほど低く、約7%にとどまっています。特にトップ大学が限られたポジションを占めています。

学術界以外でも、政府やテクノロジー分野の機会も減少しています。予算の制約から機関が削減を進めており、テクノロジー企業は経済学者が以前担っていた多くの役割を自動化しています。経済学の博士号に対する需要は、学部生の入学者数の減少、大学生の人口の変化、職務における人工知能の台頭、経済学職業への公共の信頼の低下など、いくつかの理由で減少しています。

全体として、経済学の博士号を取得することは、限られた就職の見通しと高い過小雇用のリスクから、ますます悪い投資と見なされています。この状況は、関連する仕事を見つけるのに苦労する卒業生で市場があふれないように、博士課程の運営方法に大きな変化が求められています。

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この文書は、さまざまなSurfaceデバイスにおけるSurfaceペンの互換性と機能についての概要を提供します。主なポイントは以下の通りです。

ペンの互換性については、どのペンがどのSurfaceモデルで使用できるかを示す比較表があります。この表では、圧力感度や遅延、その他の機能についても詳しく説明されています。

ペンの世代については、Wacomのバージョン1がSurface Pro 1および2で使用され、n-Trigペンはバージョン2、3、4が異なるSurfaceモデルと互換性があります。それぞれ特定の色や機能があり、最新のSlim Pen 2は触覚フィードバック機能を備えています。

機能については、圧力感度が256から4096レベルで測定され、ペンがどれだけ圧力に敏感かを示します。遅延はペンの動作と画面の反応の間の時間差で、新しいモデルはより低い遅延を提供し、より良い体験を実現しています。初期アクティベーションフォースは、ペンがストロークを認識するために必要な最小の圧力で、ペンのモデルによって異なります。

充電とバッテリーについては、古いWacomペンはバッテリーを必要とせず、n-TrigペンはAAAAバッテリーを使用します。Slimペンは特定のドッキングステーションで充電されます。

一般的な問題としては、ペンの「ジッター」や先端のオフセットが報告されていますが、これらはファームウェアの更新で解決されることが多いです。また、長時間の使用後にインキングが一時的に停止することもあります。

追加情報として、ペンの色、交換可能な先端、サードパーティ製スタイラスとの互換性についての詳細も含まれています。このガイドは、Surfaceペンの互換性に関する複雑さを明らかにし、ユーザーが自分のデバイスに適したペンを選ぶ手助けをすることを目的としています。

コバルトは、Windows、Linux、Nintendo DS、そしてウェブブラウザで動作するピクセルアートプログラムです。このプログラムは、すべてのプラットフォームで動作する小さなコアファイルを持っており、使いやすさが特徴です。コバルトは、滑らかなグラデーションを使わずにシンプルで大胆なピクセルアートを作成するために設計されています。また、ユーザーは異なるデバイス間で自分の作品を移動できるため、どこでも作業を続けることができます。オンラインでライブデモも利用可能で、各プラットフォーム用のバージョンをダウンロードすることもできます。ぜひ試してみて、質問があれば気軽に聞いてください。

この記事では、人工知能（AI）が人間の思考や能力に与える影響について考察しています。重要なのは、AIが人間のスキルを超えることではなく、私たちがこれらの機械の存在によって自分の思考能力をおろそかにすることだと著者は指摘しています。多くの人が今後18ヶ月でAIによって仕事を失うことを心配していますが、実際には技術への依存が私たちの思考スキルの低下を招くことがより深刻な問題です。

まず、思考には時間と忍耐が必要であり、アイデアを結びつけるための「緊張の時間」が求められますが、AIによってそのプロセスが妨げられています。次に、学生が課題をAIに頼るケースが増えており、これが彼らの文章力や読解力に悪影響を及ぼしています。この傾向は、基本的なリテラシーに苦しむ卒業生を生むリスクがあります。

さらに、リテラシーの達成度が低下しており、多くの学生が深い思考に必要な長文に取り組んでいません。著者は、深い思考を育むためには読書と執筆が重要であり、AIの台頭やデジタルの誘惑によってこれらが脅かされていると強調しています。

将来に向けて、著者は高度なAIが普及する世界でのキャリアパスにばかり焦点を当てるのではなく、深い読書や執筆のスキルを重視し、実践することが私たちの認知能力を維持するために重要だと提案しています。AIが進化する中で、私たちの思考スキルを育て、守ることが必要です。

ベルリン国立図書館では、ブーフシュターベンミュージアムのコレクションから選ばれた文字（Ks）を展示しています。これらの文字は、図書館内にある「クルトゥールヴェルク」という博物館への訪問者を案内しています。

旧ストックホルム電話塔、通称テレフォン塔は、1887年にスウェーデンのストックホルムで約5,500本の電話線を接続するために建設されました。この塔は高さ80メートルで、金属製でした。しかし、1913年には電話会社が地下ケーブルに切り替えたため、使用されなくなりました。1952年に火災が発生し、構造が弱くなったため、1953年に安全上の理由から解体されました。また、この塔には1900年代初頭の改修時に追加された装飾的な塔屋もありました。

1985年にIBMから発売されたMod. 5140は、同社初のノートパソコンでした。このノートパソコンは、フロリダ州ボカラトンで開発されました。この地域はワニの生息地として知られています。ノートパソコンのデザインは、特にプリンターを接続した際にワニに似ており、動物の尾のように見えます。Mod. 5140は、1986年のプレミオSMAUや1988年のIF産業フォーラムデザイン賞など、いくつかの賞を受賞しました。また、1987年にはコンパッソ・ドーロにも選ばれました。

ピーター・マクラスキーは、心血管疾患はほぼ解決された問題だと主張しています。彼は、医師が病気の治療だけでなく、全体的な健康と幸福の促進に焦点を移すべきだと考えています。

Clavierは、FPGA（フィールドプログラマブルゲートアレイ）を搭載したメカニカルキーボードで、USBハブやJTAG、SPI、I²C、UARTなどのさまざまな通信インターフェースを備えています。

このキーボードの主な特徴は、105キーのフルサイズキーボードに加え、コンピュータをロックしたりFPGAをリセットしたりするための「コーヒーキー」が1つ付いていることです。Cherry MXスイッチと互換性があり、Nキーのロールオーバーをサポートし、1000Hzのポーリングレートを持っています。また、2ポートのUSB 2.0ハブも内蔵されており、ゴーストイングやマルチプレクシングの問題はありません。設計は完全にオープンソースです。

必要なツールとしては、PCB設計用のKiCad、ハウジング設計用のFreeCADまたはOpenSCAD、FPGA開発用のOSS CAD Suiteがあります。

PCBの詳細については、4層構造で製造は難しくありませんが、小さな部品が多いため、組み立てが難しい場合があります。

ハウジングには2つのバージョンがあります。バージョン1は3Dプリント用に設計されており、バージョン2は8°の角度を持つ改良デザインで、より良いエルゴノミクスを実現しています。バージョン2はFreeCADでのみ利用可能です。

FPGAのプログラミングは、FPGAのサブフォルダ内でコマンドを実行することで行います。JTAGインターフェースを使用し、切り替え用の専用スイッチでプログラムします。

ライセンスについては、PCBとハウジングはCERNオープンハードウェアライセンスの下にあり、FPGAコードはMITライセンスの下に、画像はCC BY 4.0のライセンスが適用されています。

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