2025年10月9日に「Scientific Reports」に掲載された記事では、ペットの犬における依存的な行動の概念が探求されています。特に、犬が玩具で遊ぶことに対して強い動機を持つことに焦点を当てています。この研究は、特に動機が高い犬が人間と同様の行動依存の兆候を示すかどうかを調べることを目的としました。

研究者たちは105匹の犬を対象に行動テストを実施し、飼い主へのアンケートも行いました。その結果、33匹の犬が玩具に対する強い集中、他の刺激への関心の低下、玩具へのアクセスを求める持続的な欲求など、依存に一致する特性を示しました。これらの発見は飼い主の報告によって裏付けられ、テスト中の犬の行動とも関連していました。

この研究は、犬が人工的な誘因なしに依存的な行動を発展させる可能性があることを示唆しており、非人間種の中で特異な存在であることを示しています。この研究は、行動依存の心理的メカニズムに関するさらなる研究の扉を開き、異なる種にわたる理解を深める可能性があります。

要約すると、この研究は犬の過剰な玩具への動機と人間の行動依存との間に可能な類似点を特定しており、この分野でのさらなる研究の必要性を強調しています。

著者のイブラヒム・ディアロは、WindowsからのOneDriveバックアップを有効にするよう促されることに対して不満を表明しています。彼は、提示される選択肢、つまりリマインダーを1週間または30日間遅らせることが、実際には完全にオプトアウトする真の選択肢を提供していないと指摘しています。ディアロは、MicrosoftがOneDriveをWindowsに深く統合しているため、削除が難しいことを批判しています。彼は、決定を先延ばしにするのではなく、OneDriveを使用しない明確な選択肢が欲しいと述べています。この状況を、実際の選択肢を制限する戦術として「ダークパターン」と呼んでいます。

著者は、リモートサーバー開発におけるHelixエディタの使用経験を共有しています。彼は、複数のプラグインによるセキュリティリスクを避けるために、HelixをVimやNeovimよりも好んでいます。移行をスムーズにするために、彼は自分の設定やtmuxの構成をカスタマイズしました。これにより、ターミナルセッションの管理が容易になります。

彼の設定の主な特徴には、tmuxのキーバインディングが含まれています。これにより、Yazi（ファイルマネージャ）やLazygitなどのツールを開いたり、Helixでターミナル出力をキャプチャしたりするためのカスタムショートカットが作成されています。また、Vimの動作を模倣するためにHelixのキーバインディングを調整し、行の選択やテキストの削除がしやすくなっています。さらに、現在のgitブランチなどの重要な情報を表示するための改善されたステータスラインも設定されています。

ファイルの保存、バッファの閉じ方、ファイルのフォーマット、git blameの表示などのタスクに便利なショートカットも用意されています。エディタの設定には、自動保存、真の色のサポート、視覚的なルーラー、診断の改善などの機能が含まれています。

著者は、他の人々にもHelixの使用に関するヒントやコツを共有するよう促しています。

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この記事では、トマス・ペインの影響力と彼の思想について述べています。特に、1776年に発表されたパンフレット「コモン・センス」では、君主制に反対し、独立を支持する内容が展開されています。ペインはアメリカ独立革命の重要な人物であり、明確で説得力のある言葉を使って王政や世襲特権を批判しました。彼は、権威に疑問を持ち、権力に対して懐疑的であることが自由にとって不可欠であると考えていました。

ペインは、世襲君主制には欠陥があり、しばしば暴君を生むと主張しました。彼は、真の自由は権力者からの一時的な利益と引き換えにされるべきではないと強調しました。彼の著作は、人々が専制に立ち向かい、自らの権利を大切にすることを促しました。この作品は、ペインの思想が現代の権力や統治に関する議論においてもなお響いていることを反映しています。

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Wireguard FPGAプロジェクトは、FPGA技術を用いてWireguard VPNプロトコルのオープンソース実装を作成することを目的としています。このプロジェクトは、従来のVPNソリューションや既存のハードウェア実装の限界に対処し、手頃な価格とアクセスのしやすさに重点を置いています。

Wireguardは、OpenVPNやIPSecなどの古いプロトコルと比べて、セキュリティと管理の容易さで評価されています。このプロジェクトでは、Artix7 FPGAを使用し、高価な専用ハードウェアを避けてオープンソースの開発環境を実現します。また、システムはVPNプロトコルを管理する制御プレーンと、高速でデータを処理するデータプレーンの二層アーキテクチャを採用します。

プロジェクトは段階的に進行します。第一段階では基本的なWireguardリンクを確立し、完全な機能は持たないプロトタイプを作成します。第二段階では、効率の向上やユーザー管理、コミュニティ主導の機能の追加を計画しています。その後の段階では、ソフトウェアの統合やVPNセッション管理、実際のテストを行い、システムが効果的かつ効率的に動作することを確認します。

このプロジェクトにはいくつかの課題があります。ハードウェアとソフトウェアの統合を行いながら、効率的なパフォーマンスを確保することが求められます。また、実際のトラフィックを使ったテストを行い、システムがワイヤスピードで動作することを確認する必要があります。さらに、プロジェクトの成功には十分な資金が必要です。

プロジェクトはコミュニティとの連携を重視しており、フィードバックや貢献を受け入れることで、協力的な開発プロセスを確保します。NLnet Foundationの支援やさまざまな協力者の貢献を受けて、この取り組みは安全なVPN技術をよりアクセスしやすくし、ハードウェア開発におけるオープンソースの原則を促進することを目指しています。

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2025年8月12日、GitHub CopilotとVS Codeにおいて重大なセキュリティ脆弱性が報告されました。この脆弱性により、攻撃者は「プロンプトインジェクション」と呼ばれる手法を使って、開発者のマシンを完全に制御することが可能になります。

プロンプトインジェクションとは、プロジェクトの設定を変更することで、攻撃者がGitHub Copilotを「YOLOモード」という状態に切り替えることを指します。このモードでは、ユーザーの確認が無効になり、AIが承認なしにコマンドを実行できるようになります。

具体的には、攻撃者はワークスペースの設定ファイルにコマンドを注入し、YOLOモードを有効にします。このモードが有効になると、AIはシェルコマンドを実行できるようになり、リモートコード実行につながります。

この脆弱性により、攻撃者は開発者のマシンをボットネットに参加させたり、「AIウイルス」を作成してコードリポジトリを通じて拡散させたり、マルウェアやランサムウェアをダウンロードさせる可能性があります。

また、攻撃者は目に見えないテキストを使って悪意のあるコマンドを隠すことができるため、検出が難しくなります。

そのため、AIツールはユーザーの同意なしにファイルを変更しないことが推奨されます。開発者はこのような脆弱性を防ぐために、自身のセキュリティ対策を見直す必要があります。

この問題は2025年6月に報告され、マイクロソフトは8月に修正パッチを提供しました。この事例は、設定を変更できるAIエージェントに伴うリスクを浮き彫りにし、開発環境における慎重なセキュリティ対策の重要性を強調しています。

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外部リンクにはアクセスできませんが、もしその文書のテキストや主なポイントを教えていただければ、要約するお手伝いをします。

ヘリックスタワーは、現代コンピュータの発明者であるコンラート・ツーゼによって設計されたもので、強風に耐えるための調整可能な塔です。ツーゼは1989年にこのプロジェクトに着手し、1993年にはHT1という1/30スケールの試作モデルを完成させました。このモデルは2.7メートルまで伸びることができました。また、彼は76.8メートルの高さを目指した1/10スケールの大きなモデル、HT2のスケッチも描いています。

ヘリックスタワーは、金属製の部品で構成されており、機械的に伸縮することができます。塔は、マガジンに収納されたシェルセグメントからなる螺旋構造を利用しています。塔が伸びると、これらのセグメントが特定の方法で接続され、高く安定して立つことができます。この設計により、労力を最小限に抑え、クレーンなしで迅速に組み立てることが可能です。

ツーゼはヘリックスタワーを展望台や風力発電の設置など、さまざまな用途に想定していました。しかし、彼が1995年に亡くなった後、建設の進展は止まりました。初期にはベルリンなどの都市で建築家やプロジェクトからの関心がありましたが、実現には至りませんでした。

また、現代の自動化建設システムもツーゼの概念を反映しています。例えば、日本のAMURADシステムは、地面から構造物を押し上げる方法で建設を行います。全体として、ツーゼのヘリックスタワーは、自動化と適応性を重視した革新的な建設アプローチを示しています。

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この文書では、C++26のリフレクション機能がQtのメタオブジェクトコンパイラ（moc）に与える影響について考察しています。mocがC++の機能に置き換えられる可能性や、発生するかもしれない課題について探ります。

現在の状況として、mocはQtクラス（例えばQObject）からメタデータを抽出し、シグナルやプロパティなどの機能を実現しています。C++26ではコンパイル時リフレクションが導入され、これによりコンパイラがmocの一部の作業を処理できるようになるかもしれません。

しかし、C++26のリフレクションは、特定のメタデータを抽出する際の制限から、mocを完全に置き換えることは難しいかもしれません。mocに必要な追加機能は、C++の後のバージョン（例えばC++29）でしか実装されない可能性があります。

mocは現在、クラス名、親クラス名、特定のQtマクロ（例：Q_PROPERTY、Q_SIGNAL）でマークされたプロパティやメソッドを抽出していますが、C++26が必要な情報、特にメソッドのパラメータや特定のプロパティ宣言をすべて抽出できるかは不明です。

また、mocは特定のキーワード（例：Q_OBJECT）が含まれるファイルで動作し、追加のコードを生成します。将来的な統合には、リフレクションプロセスをトリガーするための新しいマクロが必要になるかもしれません。

生成されるコードには、静的データ、メタオブジェクトの実装、シグナル処理が含まれる必要があります。現在mocが提供しているシグナルやJSON出力の実装については、標準のリフレクションだけでは難しいという懸念があります。

C++のリフレクションは魅力的な可能性を秘めていますが、mocを完全に置き換え、Qtの現在の機能を維持できるかどうかには大きな疑問が残ります。これらの課題に対処するためには、さらなる探求と開発が必要です。

ティム・ハートネルは、初期のホームコンピュータ時代において著名な作家であり、さまざまなゲームジャンルや人工知能（AI）に関する書籍で知られていました。私は彼の1986年の著書『IBM PCでの人工知能探求』からBASICプログラムのリストを集め、PC-BASICの実行環境とともに整理しました。これにより、これらのプログラムを試すことができます。AIはその後大きく進化しましたが、これらのリストは1980年代のAIの基本を理解するのに役立ちます。ティム・ハートネルは1991年に40歳で亡くなりましたが、彼の業績はコンピュータ分野の多くの人々に影響を与えました。ティムに感謝します。

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パイプライニングは、PostgreSQLの機能で、クライアントが前のクエリの結果を待たずに複数のクエリを送信できるようにします。これにより、クライアント、サーバー、ネットワークが同時に動作し、使用するネットワークパケットの数が減るため、パフォーマンスが向上します。

パイプライニングは2003年にPostgreSQLバージョン7.4で導入されましたが、libpqライブラリで完全にサポートされたのは2021年のバージョン14からです。PostgreSQL 18では、SQLスクリプトでのパイプライニングをより簡単に使えるようにするために、psqlコマンドラインクライアントに新しいコマンドが追加されました。

psqlでパイプライニングを使用するには、まずコマンド\startpipelineを入力し、その後にSQLクエリを追加し、最後に\endpipelineで終了します。中間結果が必要な場合は、\syncpipelineや\getresultsを使用できます。パイプライニングは暗黙のトランザクションを作成するため、1つのクエリが失敗すると、開始以来のすべての変更が元に戻されます。

パフォーマンステストでは、パイプライニングを使用することでデータのインポートが大幅に速くなることが示されました。特に大きなバッチのクエリでは効果が顕著です。例えば、ローカルホストではパイプライニングによって速度が最大5倍向上しました。ローカルネットワークでは最大42倍の速度改善が見られ、遅い接続でもさらに印象的な結果が得られました。

パイプライニングはクエリプロセスを大幅に最適化し、ネットワークリソースをより効率的に活用できます。新しいpsqlコマンドは古いPostgreSQLサーバーバージョンとも互換性があり、ユーザーはサーバーをすぐにアップグレードしなくてもこの機能を利用できます。

著者はこのアイデアに興味を持っており、誰かがこの考えを使ったり、それに触発されて新しいものを作り出してくれることを願っています。

このコースでは、言語モデルのClaudeに対して効果的なプロンプトを作成する方法を学びます。コースを終える頃には、良いプロンプトの条件を理解し、よくある間違いを特定して修正するための効果的なテクニックを学び、Claudeの強みと限界を把握し、さまざまなシナリオに応じたプロンプトを作成できるようになります。

コースは9つの章に分かれており、基本的な概念から高度なテクニックまで、練習用の演習が用意されています。各レッスンには「例の遊び場」があり、プロンプトを試すことができます。

チュートリアルでは、最も基本的なClaude 3 Haikuモデルを使用していますが、より高度なモデル（Claude 3 SonnetやClaude 3 Opus）も利用可能です。

より良い体験のために、Google Sheetsでもチュートリアルにアクセスできます。

コースの章の概要は以下の通りです。基本的なプロンプトの構造、明確で直接的な表現、役割の割り当て、データと指示の分離、出力のフォーマットとClaudeのための発言、段階的に考える予知、例の使用、幻覚の回避、さまざまな業界向けの複雑なプロンプトの構築が含まれています。

コースの最後には、高度なプロンプト技術に関する付録があります。

I/O多重化は、プログラムが単一のイベントループを使用して複数の入出力イベントを処理できる方法で、特に多くの接続を管理するサーバーにとって便利です。

重要なポイントとして、まずシステムコールがあります。pollやselectはI/O多重化に使われる古いシステムコールですが、スケーラビリティやパフォーマンスに限界があります。一方、macOSのkqueueやLinuxのepollは新しく、より効率的な代替手段です。

selectにはいくつかの制限があります。すべてのファイルディスクリプタを直線的にチェックするため、パフォーマンスが悪くなります（O(n)）。また、最大1024のファイルディスクリプタに制限されており、この制限を超えるとクラッシュの原因になります。

pollはselectのいくつかの制限を解決するために導入されましたが、提供されたすべてのファイルディスクリプタを直線的にチェックするため、依然としてパフォーマンスが良くありません。

kqueueの利点は、イベントを管理するためのよりスケーラブルで効率的な方法を提供することです。アプリケーションは特定のイベントに対する関心を登録でき、そのイベントが発生したときのみ通知を受け取ります。kevent構造体を使用してイベントを定義し管理することで、柔軟性とパフォーマンスが向上します。

イベントループでは、kqueueを設定しイベントを登録した後、イベントを待ち、発生した際にそれを処理するループが動作します。

要するに、selectやpollには利用価値がありますが、現代のアプリケーションでは効率性と多くの接続を効果的に処理できる能力から、kqueueやepollが好まれています。

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著者は、呪文書のような独自のプログラミング言語「Spellscript」を作成しました。この言語では、プログラムは「呪文」と呼ばれ、「召喚」「魔法をかける」「呼び出す」といったキーワードを使用します。文法は自然言語のように読みやすく設計されており、エッセイを書くように表現力豊かなコードを書くことができます。

例えば、「hello, world!」を表示するためのコードは次のようになります。 「呪文書を始める。『hello, world!』のささやきを記す。呪文書を閉じる。」

Spellscriptは、変数、関数、ループ、ユーザー入力などの機能を備えており、多用途に使えます。著者は、他の難解なプログラミング言語とは対照的に、読みやすく魅力的なプログラミング体験を提供することを目指しました。

コードやドキュメントはGitHubで見ることができます。

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Redstartは、シェルスクリプト用に設計されたシンプルなLispインタープリタで、C++で作られています。このツールを使うことで、Unixシェル環境の中でLispの強力な機能を活用できます。Redstartを利用すると、コマンドを実行したり、出力を取得したり、プロセスを接続したりすることができますが、すべてLispの文法を使って行います。つまり、Bashの代わりにLispを使ってシェルスクリプトを書くことができるのです。

国連の推計によると、地球上には約40億の建物が存在するとされていますが、ミュンヘン工科大学の新しい研究では、その数は約27.5億に近いと示唆されています。研究チームは「GlobalBuildingAtlas」（GBA）というデータセットを発表しました。このデータセットは、建物のフットプリントに関する1.1TBのデータと、高さマップに関する35TBのデータの2つの主要な要素で構成されています。

建物のフットプリントデータは、Parquetファイルを使用して210GBのより扱いやすい形式に変換され、分析が容易になりました。このデータは、Planet Labsによって毎日撮影された衛星画像から得られています。著者は、データ分析に使用された強力なコンピュータシステムやQGIS、Pythonなどのソフトウェアについて説明しています。

分析プロセスでは、GeoJSONファイルをダウンロードし、Parquet形式に変換するためにさまざまなスクリプトを使用してデータを効率的に管理しました。その結果、274億以上のレコードが含まれるデータセットが作成され、各レコードは1つの建物を表しています。この数は、他の利用可能なデータセットよりも多いです。

GBAデータセットの主な情報源は、Google、OpenStreetMap（OSM）、Microsoftであり、特にGoogleのデータが最も多く含まれています。このデータセットは、特に北京などの地域で、以前のデータセットと比べて精度が大幅に向上しています。

ただし、データセットには限界もあり、古いOSMデータや画像が撮影された日時の欠如などの問題があります。それにもかかわらず、GBAは地図作成者のプロセスを迅速化するのに役立つ可能性があります。著者は、国ごとのデータセットのカバレッジについても言及し、さまざまなGeoTIFFファイルを含む高さデータセットを強調しています。

全体として、GBAは世界中の建物に関する包括的な視点を提供し、都市計画や地理的分析などさまざまな用途に役立つ可能性があります。

このブログ記事では、Pythonのロックファイル形式仕様の開発について述べています。このプロジェクトは完成までに4年を要しました。ロックファイルは、コードが機能するために必要なすべての依存関係とそのインストール方法を記録します。このファイルは、使いやすさや安全性、速度、さまざまなプラットフォームでの互換性を考慮する必要があり、開発は複雑でした。

著者は、依存関係の管理の複雑さやさまざまなインストール方法に対応する必要性など、開発中に直面した課題を説明しています。この取り組みは2019年に始まり、複数の提案が行われましたが、その中のPEP 665は、ユーザーからの追加の複雑さに関する懸念から最終的に却下されました。

2023年、著者は独自に問題に取り組むことを決意し、概念実証を作成し、PEP 751の草案を作成しました。コミュニティメンバーとの議論や困難があったものの、PEP 751は2025年3月に受け入れられました。著者は、新しい形式がすでにいくつかのPythonプロジェクトで採用されていることを指摘しています。

全体的な経験は非常に厳しく、時間がかかりましたが、著者は今後のPython開発の他の分野に進む準備ができています。

最近の研究によると、異なる大陸に生息する20種以上の鳥が、カッコウの存在を警告するために似たような「うめき声」の警報音を使っていることがわかりました。カッコウは他の鳥の巣に卵を産むため、この警報音は言語の起源に関する可能性を示唆しています。

研究者たちは、これらの鳥が約5300万年前に共通の祖先を持っていたことを確認しました。彼らはこの警報音を認識し、反応することができるため、種を超えたコミュニケーションの形態が存在することを示しています。例えば、オーストラリアやニュージーランドに生息するスーパーフェアリーレンと、アフリカのタウニーフランクプリニアは、巣に対する脅威を見たときにこの警報音を発します。

この警報音は、鳥たちが侵入者に対して攻撃的に集まるきっかけとなります。実験では、鳥たちが自分たちの種だけでなく、他の種の警報音にも素早く反応することが示されました。これは、この警報音の目的が個々の種を超えており、脅威に対して協力的な行動を促進する可能性があることを示唆しています。

この研究の結果は、動物のコミュニケーションが人間の言語と類似点を持つかもしれないことを示しています。どちらも外部の出来事や脅威を指し示すことができるからです。全体として、この研究は特定の危険についてコミュニケーションを取る能力が、言語の進化において重要なステップである可能性を示しています。

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学術発表の動画は研究を共有するために重要ですが、制作には多くの時間と手間がかかります。これらの動画を作成するには、研究論文やテキスト、画像などのさまざまな情報を扱い、スライドや字幕、音声を調整する必要があります。そこで、Paper2Videoを紹介します。これは、101本の研究論文とそれに対応する発表動画やスライドを集めた基準データです。また、これらの動画が研究内容をどれだけ効果的に伝えているかを評価するための4つの評価指標も作成しました。

この成果を基に、PaperTalkerという新しいシステムを開発しました。このシステムは、スライドのデザインやレイアウトを改善し、字幕や音声を生成し、視覚的なプレゼンターを含むことで、プロセスをより効率的にします。テストの結果、私たちの方法で作成した動画は、従来の方法よりも正確で情報量が多いことが示されています。私たちのデータセットとツールは、他の人が利用できるように公開されています。

この記事では、HTMLの<output>タグについて、その重要性と利点が説明されています。<output>タグは、ウェブフォームにおける計算結果やユーザーのアクションの結果を表示するために使用されます。このタグを使うことで、追加のコーディングなしに結果を明確に示すことができ、ユーザー体験を向上させることができます。著者は、多くの開発者がこのタグを見落としていると指摘していますが、実際には作業を簡素化し、ウェブアプリケーションを強化することが可能です。全体として、この記事は開発者に対して、より良いウェブデザインのために<output>タグを活用することを促しています。

申し訳ありませんが、外部リンクにアクセスしたり、インターネットをブラウズしたりすることはできません。しかし、要約してほしいテキストを提供していただければ、喜んでお手伝いします。

著者は、Ghosttyの新機能を開発した経験について述べています。この機能は、macOSの自動更新を目立たない形で行うもので、作業中の中断を防ぐためにターミナル内で更新通知を表示します。プロジェクトでは、コーディング支援にAIを多く活用し、著者はその過程や直面した課題、人間のコーディングとAIの協力について詳しく共有しています。

この機能は、作業の邪魔にならない形で更新通知を表示することを目的としています。著者は、プロトタイピング、計画、コーディングの各段階でAIを広範に利用しましたが、人間によるコーディングや反復作業も重要であり、AIが生成したコードを著者がしばしば洗練させる必要がありました。

開発プロセスは、まず粗い計画から始まり、UIデザインについてAIに相談しました。最初のコーディングセッションでは、UIプランの作成に焦点を当て、AIがそれを実装しました。その後、著者は複数回のセッションを通じてコードを整理し、バグを解決し、機能を強化しました。この過程では、AIの支援と手動コーディングを行き来しながら進めました。

著者は、重大なバグや問題に直面し、戦略を変更したりアプローチを調整したりする必要がありました。バックエンドとフロントエンドの開発が完了した後、著者は異なる条件で機能が正常に動作するかを確認するためにシミュレーションシナリオを作成しました。

開発全体には約8時間、16回のセッションがかかり、AI使用トークンに約15.98ドルの費用がかかりました。著者は、特に面倒な作業においてAIがプロセスを加速させたと感じています。

この機能は無事に実装され、Ghostty製品に統合されました。著者は、他の人がAIツールを効果的に活用できるように、コーディングの経験を共有することを推奨しています。全体として、著者はAIはコーディングプロセスの補助者であり、置き換えではないと強調し、成功には人間の専門知識とAIのサポートのバランスが重要であったと述べています。

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コーラルプロトコルは、異なるAIエージェントがコミュニケーションを取り、協力し、支払いを処理するのを助けるオープンで分散型のシステムです。このプロトコルは、さまざまな組織や技術を超えてAIエージェントが協力する必要があるという問題を解決することを目指しています。コーラルは、これらのエージェントが効果的にタスクを協力して行えるように、共通のインターフェースを提供します。

主な特徴には、コミュニケーションのための標準化されたメッセージング、複数のエージェントによるタスクを管理するための柔軟なシステム、そして信頼できるエージェントのグループを形成するための安全な方法が含まれています。全体として、コーラルプロトコルは新たに登場する「エージェントのインターネット」を支援するように設計されており、エージェント間の協力を通じて自動化、知能、ビジネスチャンスを向上させることを目指しています。

LineageOS 23.0がリリースされました。これはAndroid 16の初回リリース（QPR0）に基づいており、予定より早くの提供です。このアップデートには、さまざまな改善や新機能が含まれていますが、Googleのセキュリティアップデートに関してはいくつかの問題が発生しています。

まず、Googleのアップデートについて理解しておく必要があります。Androidセキュリティバルテン（ASB）は、毎月のセキュリティ修正に関する情報を提供します。一方、四半期プラットフォームリリース（QPR）は、セキュリティと機能の向上を含むアップデートですが、GoogleはQPR1のソースコードの公開を遅らせています。

セキュリティパッチの変更点として、月次のセキュリティアップデートは完全には公開されなくなり、重要な脆弱性のみが報告されることになります。今後のアップデートはこの新しいリズムに従って行われます。

Pixelデバイスのサポートについては、GoogleがPixelデバイスのソースコードへのアクセスを制限したため、これらのデバイスのサポートが他のブランドと同様に難しくなっています。また、Linuxカーネルのバージョンが5.4未満の古いデバイスは、新しい要件のためにアップデートを受けるのが難しくなる可能性があります。

新機能としては、カメラアプリのApertureや音楽プレーヤーのTwelveが大幅にアップデートされました。さらに、広告なしでユーザーのコントロールを重視した新しいカスタムランチャー「Catapult」がAndroid TV向けに導入されました。

開発ツールの面では、仮想化環境のサポートが強化され、メインラインカーネルとの互換性が向上し、長期的なデバイスサポートが改善されます。また、開発者に対してデバイスやプラットフォームの改善への貢献を促す取り組みや、翻訳や文書作成のイニシアチブも行われています。

LineageOS 23.0へのアップグレードに関しては、詳細なガイドが提供されています。ユーザーは、Googleのアップデートプロセスの変化に適応しながら、タイムリーなアップデートと改善された機能を期待できます。よりスムーズな体験とコミュニティの開発への参加が促進されるでしょう。

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RiftはmacOS向けに設計されたタイル型ウィンドウマネージャで、パフォーマンスと使いやすさを重視しています。

Riftの主な特徴には、i3やbspwmに似た複数のレイアウトスタイルの提供、ワークスペースやレイアウトを管理するためのメニューバーアイコンの搭載、簡単にワークスペースを移動できるmacOSスタイルのミッションコントロールがあります。また、マウスの動きに合わせてウィンドウのフォーカスを移動させたり、ドラッグでウィンドウを入れ替えたりすることも可能です。スムーズなアニメーションやトラックパッドのジェスチャーを使ってワークスペースを切り替えることができ、設定は再起動せずにすぐに更新できます。さらに、Sketchybarなどのサードパーティアプリケーションともシームレスに連携し、コマンドラインや特定の接続を通じてコマンドや信号を受け取ることができます。システム整合性保護（SIP）を無効にする必要はなく、ディスプレイごとに別々のスペースをサポートしています。

現在、Riftは活発に開発されており、一般的には安定していますが、公式リリースには至っていません。フィードバックや貢献が歓迎されています。

Riftは、既存のウィンドウマネージャを改善するために、アニメーションやより良いマルチディスプレイサポートを追加することを目的に作られました。信頼性を高めるためにプライベートAPIを活用しています。

Riftはglide-wmのフォークですが、独自に進化しており、逆アセンブルされたプライベートAPIを使用しています。glide-wmやyabaiとは関係ありません。

ジャック・ヴァンライトリーの記事では、従来のリレーショナルデータベース（RDBMS）とアパッチ・アイスバーグのような現代のオープンテーブルフォーマット（OTF）とのデータインデックスと組織の違いについて説明しています。

ヴァンライトリーは、SQLサーバーのパフォーマンススペシャリストとしてキャリアをスタートし、現在はオープンテーブルフォーマットに注力しています。彼は「インデックス」という用語がさまざまなシステムで異なる意味を持つことに気づきました。

RDBMSにおけるインデックスは、Bツリーのようにクエリを高速化するためにデータスキャンの量を減らします。主に二つのタイプがあります。クラスタードインデックスは、テーブル自体が主キーでソートされたBツリーとなっており、迅速な検索を可能にします。一方、ノンクラスタードインデックスは、主キーを指し示す別の構造で、他の列に対するクエリを容易にします。

RDBMSにおけるセカンダリインデックスは特定のクエリに役立ちますが、OTFのようなシステムでは存在しません。これは、分析的な作業負荷が異なるデータアクセスパターンを必要とし、個々の行を取得するのではなく、大規模なデータセットをスキャンすることが多いためです。

OTFでは、データはカラム形式で保存され、大規模な分析クエリに最適化されています。パフォーマンスは、データの組織化に基づく効果的なデータスキッピング（プルーニング）に依存しています。パーティショニングは関連するデータをグループ化し、効率的なフィルタリングを可能にします。ソートはパーティション内のデータを整理し、データのローカリティを向上させます。コンパクションはファイルを統合し、パフォーマンスを向上させます。

メタデータはクエリパフォーマンスにおいて重要な役割を果たし、クエリプランナーが不要なデータをスキップできるように統計情報を提供します。ブルームフィルターやマテリアライズドビューのような技術は、効率をさらに向上させます。

OTFはデータレイアウトとメタデータに焦点を当て、分析的な作業負荷に対するパフォーマンスを向上させることを目指しています。従来のインデックス手法とは大きく異なります。「インデックス」の概念は進化していますが、OTFの未来にはより洗練されたメタデータが含まれる可能性があるものの、従来のセカンダリインデックス構造は採用されないでしょう。

全体として、この記事は、効果的なデータ組織と作業負荷の特性を理解することが、RDBMSとOTFの両方でクエリパフォーマンスを最適化するために不可欠であることを強調しています。

RSA暗号方式におけるプライベートキーの計算方法に変更がありました。RSAでは、公開鍵は二つの数から成り立っており、その一つは二つの素数の大きな積です。これまでプライベートキーはオイラーのトーシェント関数を使って計算されていましたが、現在はカーマイケルのトーシェント関数に移行しています。

カーマイケルの関数を使用することで、より小さなプライベートキーが可能になり、復号化の速度が向上することが期待されます。しかし、この変更による実際の効率向上はわずかであり、実験では二つの関数の違いはしばしば小さいことが示されています。より効率的な方法としては、ガーナーのアルゴリズムなどが考えられます。

2025年10月のGoogleのアップデートにより、Pixel IMSアプリが無効化されました。このアプリは、サポートされていない地域から輸入されたPixelフォンでVoLTEやVoWiFiを有効にするためのものでした。しかし、Googleはセキュリティ上の懸念からこのアプリを悪用した脆弱性を修正しました。

VoLTE（Voice over LTE）は、現代のネットワークで通話を行うために必要不可欠です。特に、古い2Gや3Gサービスが段階的に廃止されているため、重要な機能となっています。VoWiFi（Voice over WiFi）は、Wi-Fiを利用して通話を行う機能で、携帯電話の信号が弱い地域で役立ちます。多くのデバイスはこれらの機能をサポートするハードウェアを備えていますが、通信事業者は通常、自社で販売またはテストしたデバイスに制限しているため、輸入されたPixelフォンには影響があります。

Pixel IMSアプリは、これらの制限を回避する手助けをしていましたが、最近のアップデートにより機能しなくなりました。ユーザーは現在、VoLTEを有効にするための一時的な回避策を持っていますが、VoWiFiを利用するにはデバイスをルート化する必要があり、これが他の機能に影響を与える可能性があります。代わりに、ユーザーはGoogleがこれらの機能のキャリアサポートを公式に拡大するのを待つ必要があるかもしれません。

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Papercraftは、Rubyを使ってHTMLテンプレートを作成するためのツールです。このツールの主な特徴は以下の通りです。

まず、使いやすさが挙げられます。シンプルなRubyの文法でHTMLテンプレートを書くことができ、わかりやすいです。また、レイアウトやコンポーネントを作成し、ウェブページのさまざまな部分で再利用することが可能です。

さらに、Papercraftは機能的なアプローチを採用しており、再利用可能で自己完結型のテンプレートを書くことを促進します。パフォーマンスも優れており、最適化されたコンパイラが含まれているため、迅速なレンダリングが実現されています。

また、HanamiやRodaなどの人気のあるウェブフレームワークと互換性があり、Railsへの対応も近日中に予定されています。セキュリティ面では、HTMLをエスケープすることでクロスサイトスクリプティング攻撃から自動的に保護します。

要約がありません。

10月8日、SonicWallは、同社のクラウドバックアップサービスを利用しているすべての顧客のバックアップファイルに攻撃者がアクセスしたことを発表しました。最初、9月18日にSonicWallは影響を受けた顧客はわずか5%だと主張していました。しかし、セキュリティ専門家たちは「何千もの組織」が侵害された可能性があると考えています。

セキュリティ専門家のヒース・レンフロウ氏は、調査が進むにつれて、攻撃者が最初に考えられていたよりも広範囲にアクセスしていたことが明らかになったと説明しました。このようなクラウド関連の事件では、一度の侵害が多くのユーザーに影響を及ぼすことがよくあります。最初の推定は限られた情報に基づいていましたが、更新された数字は攻撃の全体像をより正確に反映しています。

別の専門家であるローレンス・ピングリー氏は、この状況が深刻であり、脆弱性を減らすためにシステムを隔離するなど、より良いセキュリティ対策の必要性を強調しました。また、システムの挙動が異常な場合には、潜在的なリスクに迅速に対処することが重要だと指摘しました。

著者のジャスティス・ミルズは、特にヘロインに関する薬物依存について自身の経験をもとに考察しています。彼は、依存者に対して管理された条件下で薬物を提供するという物議を醸すアイデアについて、その効果に疑問を呈しています。ミルズは、二人のオピオイド依存者と共に生活した経験を共有し、彼らが典型的な混乱した、目に見える問題を抱えた人々のイメージには当てはまらなかったことを明らかにしています。一人の友人は、依存に苦しみながらも一見普通の生活を送っていましたが、もう一人は最終的に依存に屈してしまいました。

ミルズは、依存症が複雑であり、薬物に苦しむ多くの人々が大都市でよく見られる極端なネガティブなステレオタイプには当てはまらないことを強調しています。依存症は多様な人々に影響を与え、中には回復する人もいれば、そうでない人もいると指摘しています。彼は、依存症についての理解を広げ、目に見える苦しみと目に見えない苦しみの両方を認識する必要があると訴えています。また、政策の議論は、薬物依存の経験の全体像を考慮すべきだと強調しています。

私は自分のコーヒー焙煎機のために、データに基づいたモデルを紹介するウェブサイトを作成しました。約20回の焙煎を行った後、操作は簡単ですが、物理的な原理が複雑であることに気付きました。過去の焙煎データを活用して、焙煎の計画や理解を助けるモデルを開発したいと考えました。このウェブサイトでは、リスクなしに私の焙煎機を仮想的に操作することができます。

サイトに掲載されているモデルは、焙煎とコーヒー豆の物理を考慮したカスタムの機械学習ツールです。これらは約12回の実際の焙煎データに基づいています。主に使用されている豆のモデルはエチオピアのグジ豆です。将来的には、さらに多くの焙煎機や、操作の練習や追跡のための機能を追加する予定です。

KDE Connectは、デバイス間でシームレスに通信できるプロジェクトです。このツールを使うことで、さまざまな機能を利用できます。例えば、コンピュータで電話の通知を受け取ったり、メッセージに返信したりできます。また、スマートフォンからデスクトップの音楽をコントロールしたり、デスクトップのリモコンとしてスマートフォンを使用することも可能です。さらに、接続されたデバイスからPCのコマンドを実行したり、デスクトップからスマートフォンのバッテリー残量を確認したり、電話を鳴らして探すこともできます。ファイルやリンクの共有、デスクトップからスマートフォンのブラウジング、スマートフォンを使ってデスクトップの音量を調整することもできます。

KDE Connectは、ネットワーク上で安全な通信プロトコルを使用しています。デスクトップにはコンポーネントをインストールし、スマートフォンにはKDE Connectクライアントアプリをインストールする必要があります。

KDE Connectはオープンソースで、Linux、Windows、Android、iOS、macOSなどさまざまなプラットフォームにインストールできます。それぞれのプラットフォームには特定のインストール手順があります。Linuxの場合、初心者には「kde-builder」のようなメタビルドシステムを使用することが推奨されています。

KDE Connectは新しい貢献者にとって素晴らしいプロジェクトで、基本的なプログラミング知識があれば参加できます。開発に関する議論はMatrixやIRCで行われ、パッチはGitLabに提出されます。Android版とC++（デスクトップ）版のリポジトリも用意されています。

新しいバージョンのリリースプロセスは、Windows、Android、iOSなど異なるプラットフォームごとに異なります。

インストールや開発に関する詳細情報は、KDE Connectのユーザーベースページを参照することをお勧めします。

Appleは、バグバウンティプログラムを刷新し、スパイウェア攻撃に使われるような複雑なエクスプロイトチェーンを発見した場合、最大200万ドルの報酬を提供することになりました。追加のボーナスを含めると、総支払い額は500万ドルを超える可能性があり、これは業界最大のバウンティプログラムとなります。

新しいプログラムは、単一の脆弱性ではなく、完全なエクスプロイトチェーンに焦点を当てています。これは、実際の攻撃がどのように行われるかを反映しています。リモートエントリーの脆弱性に対する報酬は増加し、あまり一般的でないカテゴリーは低い支払いになります。

新機能の「ターゲットフラグ」により、研究者は特定のフラグをキャプチャすることで、自らのエクスプロイトを証明できるようになります。これにより、成功した報告に対する支払いが迅速に行われ、研究者はAppleが問題を修正するのを待つ必要がなくなります。

2025年11月からは、新たにワンクリックのWebKitサンドボックスの脱出や無線の近接エクスプロイトなどのカテゴリーが追加され、報酬は最大100万ドルとなります。2020年のプログラム開始以来、Appleは800人以上の研究者に3500万ドル以上を支払っています。詳細はAppleのセキュリティリサーチウェブサイトで確認できます。

要約がありません。

このチュートリアルでは、Cプログラミングを使って「Jade」と呼ばれる最小限のJavaScriptランタイムを作成する方法を説明しています。Node.jsのようなJavaScriptランタイムがどのように機能するかを、JavaScriptとシステム操作を結びつけ、イベントループを実装し、ネイティブAPIを公開することで解説しています。

まず、必要な環境として、特定のライブラリ（JavaScriptCoreとlibuv）がインストールされたLinux（Debian/Ubuntu）またはmacOSのシステムが必要です。プロジェクトのセットアップでは、JavaScriptエンジン、イベントループ、システムAPI、プログラムを実行するためのメインファイルなど、特定のディレクトリ構造が含まれています。

アーキテクチャの概要として、ランタイムは三つの主要なコンポーネントで構成されています。まず、JavaScriptエンジンはJSコードを実行します。次に、イベントループは非同期操作を処理します。そして、システムAPIはJavaScriptとネイティブ関数を接続します。

主な特徴には、シングルスレッドのイベントループ、自動ガーベジコレクション、JavaScriptへのネイティブ関数の公開、正確なタイマー実装が含まれています。実装の部分では、JavaScriptコンテキストの作成、スクリプトの実行、libuvを使用した非同期コールバックのためのタイマー管理について説明しています。

メインの実行フローでは、プログラムがJavaScriptファイルを読み込み、ランタイムを初期化し、コードを実行し、クリーンアップを行います。将来的な改善点としては、エラーハンドリングの強化、システムAPIの追加、パフォーマンスの向上が提案されています。

Jadeは、低レベルのランタイム開発を理解したい開発者にとっての教育ツールとして機能します。このチュートリアルは、高レベルのJavaScript機能と低レベルのシステム操作とのつながりを強調しています。

X-Copyは、Amiga用の非常に人気のあるプログラムで、ユーザーがゲームを含むディスク全体をコピーできる機能を提供しました。このため、Amigaの所有者の中では、オリジナルのゲームよりも海賊版を好む人々に特に支持されました。X-CopyはドイツのCachet Softwareによって開発され、フランク・ノイハウスとハンス・ゲオルク・ベルクが手がけました。このプログラムは、以前のあまり成功しなかったプログラムであるホワイト・ライトニングやファスト・ライトニングの後を受けて登場しました。

CachetのCEOであるクラウス・ピーター・リッパートは、より良いコピーツールの必要性を認識し、X-Copyを効果的にマーケティングしました。他のプログラムがコピー保護を変更するのに対し、X-Copyはそれを保持することで、ユーザーがオリジナルのゲームをバックアップできるようにしました。このソフトウェアは使いやすく、複数のコピー方式を備えていたため、成功を収めました。

時が経つにつれ、X-Copyはツールのスイートに進化し、1994年にはAmigaユーティリティのリーダーとなりました。商業的な性質にもかかわらず、広く海賊版が出回り、ソフトウェアの海賊行為についての議論を引き起こしました。Cachetは、海賊版を使用しているユーザーにも更新やサポートを提供することで、ユーザーとの関係を築こうとしました。

Amigaの衰退後、Cachetの存在感は薄れましたが、現在も会社は存続しており、カジュアルゲームに焦点を移しています。また、X-Copyに関わった人々の経験から発展したKryoFluxというプロジェクトについても触れられています。このプロジェクトは、ソフトウェアやフロッピーディスクの保存を目的としています。

全体として、X-CopyはAmigaの歴史において重要な役割を果たしており、その時代のソフトウェアの使用と配布の複雑さを反映しています。

要約がありません。

要約がありません。

ksmbdの脆弱性、特にCVE-2025-37947に関する一連の投稿の最終回です。著者たちは、より信頼性が高く管理しやすいバグの悪用に焦点を当て、最終的にこの特定のバグを選びました。

ksmbdサービスには、Linuxにおいて拡張属性の最大サイズを超えた位置でのバッファオーバーランを引き起こすバグがあります。この問題は、メモリの破損や特権の昇格を引き起こす可能性があります。

著者たちは、悪用のための戦略を開発しました。この戦略には、認証されたユーザーが必要で、ksmbdに書き込み可能な共有設定があり、バッファオーバーランを促進するためにメモリの割り当てを工夫することが含まれます。

脆弱性を示すために、最小限の実証概念（PoC）を作成し、成功裏に脆弱性を引き起こし、ユーザーが制御するデータが隣接するカーネルメモリを上書きできる様子を示しました。

この悪用には、Linuxカーネルにおけるメモリの割り当て方法を理解し（ページ割り当てを使用）、バッファオーバーランが有用なオブジェクトを狙うように操作することが含まれました。

最終的に、この悪用はUbuntuシステム上で特権を確実に昇格させ、ルートアクセスを達成することができました。しかし、リモートでの悪用は追加の制約や情報漏洩の必要性から、より複雑になるでしょう。

著者たちは、ksmbdの脆弱性がローカルで特権昇格のために悪用できることを成功裏に示しましたが、リモート攻撃はより困難であることも明らかにしました。この要約は、脆弱性の性質、悪用プロセス、研究の成功した結果を強調しています。

著者は、既存のオンラインラジオアプリがニーズに合わなかったため、RadioPuppy.comというウェブアプリを作成しました。RadioPuppyでは、ユーザーが好きなオンラインラジオ局を簡単に検索して保存できます。このアプリは、radio-browser.infoのAPIを利用して局のデータを取得しており、Laravel、Inertia.js、React、Redis、PostgreSQLなどの技術を使用して構築されています。著者は、ユーザーが自分のストリームURLをアップロードできる機能や、局を地域別にマッピングする機能、リスニング履歴を追跡する機能の追加を検討しています。アプリに関するフィードバックを歓迎しています。

Amplifierは、AIコーディングアシスタントを強化するために設計された革新的な開発環境です。多くの開発者がアイデアを持っているものの、それを実現する時間が限られているという問題に対応しています。Amplifierは、標準的なAIアシスタントを複雑なソリューションを効率的に開発するための強力なリソースに変える豊富なツールと機能を提供します。

Amplifierの主な特徴には、20以上の専門家による特化型エージェント、実績のある手法やパターンへのアクセスを提供する事前ロードされたコンテキスト、複数のソリューションを同時に開発できる並行作業ツリーシステム、文書を検索可能な知識ベースに変換する知識抽出システム、会話の文脈を自動的に保存・復元する会話記録、品質チェックやベストプラクティスの遵守を確保する自動化ツールがあります。

Amplifierを使用するには、Python 3.11以上、UV、Node.js、VS Code、Gitがインストールされている必要があります。インストール手順は、リポジトリをクローンし、依存関係を設定するためにインストーラーを実行し、必要に応じて共有知識や同期のためのデータディレクトリを設定することです。

Amplifierを起動するには、Amplifierのディレクトリでclaudeというコマンドを実行します。自分のプロジェクトでAmplifierを使用するには、プロジェクトディレクトリを指定します。複数の作業ツリーを作成することで、異なるソリューションを同時に探求し、結果を簡単に比較することができます。

Amplifierは、現在の環境やセッションに関連するコストに関する有用な情報を表示する強化されたステータスラインを提供します。また、タスクの分解やワークフローの改善に関するガイドラインを通じて、Amplifierの効果を最大化するためのベストプラクティスやヒントも提供されています。

Amplifierは、文書や開発の決定から得た洞察を効果的に保持し、活用するのに役立ちます。会話の記録は自動的に保存され、複雑なプロジェクトにおける継続性を維持するのに役立ちます。ユーザーは、広範なプログラミング知識がなくても新しいツールを考案・開発できるため、創造性やカスタマイズを促進します。

将来的には、自然言語の説明を機能的なシステムに変換し、共同開発を強化し、プロジェクト間で知識を蓄積することを目指しています。ただし、現在は初期開発段階にあり、安定性に関する保証はなく、知識抽出機能もまだ進化中です。外部からの貢献は現在受け付けていませんが、将来的にはコミュニティからの意見を受け入れる予定です。

要するに、Amplifierは、特化型ツール、知識共有、自動化機能を提供することで生産性を向上させることを目指す多用途なAI開発環境です。

2025年10月、著者はコーディングエージェントの改善について述べています。特に、Claude Codeの新しいプラグインシステムに注目しています。このアップグレードにより、ユーザーは新しい「スキル」を活用して、Claudeがタスクをより効果的に実行できるようになります。

新しいプラグインシステムは、コーディングエージェントに「スーパーパワー」を与えるスキルの使用を可能にします。また、コーディングのワークフローが自動化され、ユーザーはブレインストーミングから計画、実装まで手動での入力なしに進めることができます。Claudeはプロジェクトのための作業スペースを作成し、タスク管理のオプションも提供します。

スキルの開発は重要で、エージェントが自己改善できるようにします。著者は、Claudeに新しいスキルを教えるために、文書やコードベースを分析する実験を行っています。Claudeは、リアルなシナリオを通じてスキルをテストし、その効果を確認します。これには、緊急時にスキルを試すことも含まれています。

著者は、システムが心理的な説得原理を利用して、Claude内でのインタラクションや意思決定プロセスを向上させていることにも言及しています。今後の計画として、ユーザー間でスキルを共有できる機能の開発や、Claudeが過去の会話にアクセスできるメモリシステムの統合を目指しています。

著者は、ユーザーに新機能を試してもらい、バグの報告や新しいスキルの提案をしてほしいと呼びかけています。全体として、知的システムと協力ツールを通じてコーディングの効率を向上させることに焦点が当てられています。

イスラエルのスパイウェア企業NSOグループが、ハリウッドのプロデューサーであるロバート・シモンズが率いるアメリカの投資グループに買収されました。この取引は数千万ドルの投資を含み、グループはNSOの支配権を手に入れました。しかし、NSOの業務は引き続きイスラエルの規制の下で運営されます。

NSOは、スパイウェアがジャーナリストや活動家を標的にするために使用されたことで大きな論争に直面しています。NSOは自社の製品がアメリカの電話番号を狙っていないと主張していますが、過去にはアメリカ政府の関係者を監視していたことが発覚しました。このため、アメリカはアメリカ企業がNSOと取引することを禁止しました。

買収に関しては、シモンズがアメリカの利益に反する活動を支援してきた歴史を持つ企業を監督できるかどうかについて懸念が示されています。NSOの所有権は過去に何度も変わっており、創業者たちは2023年にも再び支配権を取り戻しています。

Vergeは人工知能を活用して、より良い薬を迅速に開発しています。過去3年間で、同社は2つの新薬を開発し、エリ・リリーやアストラゼネカとの提携を結び、総額16億ドルの契約を締結しました。そのうち6700万ドルが近日中に入る予定です。

現在、同社はプラットフォームチームのいくつかのポジションを募集しています。具体的には、プロダクト＆エンジニアリングの責任者、フルスタックエンジニア（Django）、シニア計算生物学者（AI/機械学習）、シニアデータエンジニアなどです。

興味のある候補者は、キャリアページから応募できますが、応募時にHacker Newsに言及することが求められます。チームはVergeのCONVERGE薬剤発見エンジンの強化に取り組んでおり、科学者とソフトウェアエンジニアで構成されています。すべてのポジションはアメリカ国内でリモート勤務ですが、応募者は時折サンフランシスコに出張する意欲が必要です。また、ビザのスポンサーシップは提供していません。

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要約がありません。

ワールドトレードセンターは、1966年から1979年にかけてニューヨーク市のローワーマンハッタンで行われた都市再生プロジェクトの一環として建設されました。このプロジェクトの立ち上げにはデイビッド・ロックフェラーが重要な役割を果たしました。ニュージャージー州とニューヨーク州の交渉の結果、建設地はローワーウエストサイドのラジオ・ロウに決まりました。

建築家の山崎実がデザインしたタワーは、アルミニウム、コンクリート、ガラスなどの柔らかい素材を使った現代的な美しさを持っています。デザインには狭い窓が取り入れられ、居住者が安全に感じられるよう配慮されました。建設は多くの課題に直面し、23.5エーカーの新しい土地を作るための掘削作業が行われました。このプロジェクトには約1万人の労働者が関わりましたが、残念ながら60人が建設中に命を落としました。

ワールドトレードセンターは、1000万平方フィート以上のオフィススペースを提供し、ビジネスの中心地となりました。しかし、その外観については批判もあり、地味だと指摘されることもありました。タワーは1993年に攻撃を受け、さらに2001年9月11日には2機の飛行機が衝突し、崩壊しました。

WSFBは、FreeBSDがWindows Subsystem for Linux（WSL2）上でほとんど変更なく動作することを可能にする実験的なプロジェクトです。このプロジェクトの目的は、FreeBSDをWSL2上でネイティブに動作させること、FreeBSDシステムへの変更を最小限に抑えること、可能な限りオープンソースのコンポーネントと改善を共有することです。

現在の状況としては、FreeBSDはWSL2上で起動し、動作することができますが、プロジェクトはまだ進行中です。基本的な機能は動作していますが、ネットワーキング、入出力、プロセス管理に関する作業は続いています。

将来的な目標には、コマンド実行のための完全なコンソールサポート、完全なネットワーキング機能、ユーザーモードユーティリティの統合、ドキュメントや例の作成が含まれています。

貢献については、フィードバック、テスト結果、バグ報告、アイデアを歓迎しています。問題を開いたり、議論を始めたりすることで参加できます。

重要な注意点として、このプロジェクトは個人のものであり、MicrosoftやFreeBSD財団とは公式には関係ありません。使用は自己責任で行ってください。プロジェクトはオープンソースですが、具体的なライセンスはまだ決まっていません。

最近、英国のAIセキュリティ研究所とアラン・チューリング研究所による研究が発表されました。この研究では、たった250件の悪意のある文書が、大規模言語モデル（LLM）にバックドアの脆弱性を生じさせる可能性があることが示されました。モデルのサイズやトレーニングデータの量に関係なく、この脆弱性が存在することが明らかになりました。これにより、攻撃者が成功するためにはトレーニングデータの一定割合が必要だという従来の考え方が覆されました。実際には、少数の悪意のある文書だけで十分なのです。

研究は、特定のトリガーフレーズ（例：<SUDO>）に遭遇した際にモデルが意味不明なテキストを生成するバックドアの一種に焦点を当てています。この脆弱性は、以前考えられていたよりも攻撃者にとってアクセスしやすいことが分かりました。250件の悪意のある文書を作成するのは、数百万件を生成するよりもはるかに簡単です。

研究結果は、毒入り攻撃の成功がモデルのサイズには依存せず、むしろ毒入り文書の絶対数に依存することを示しています。効果的なバックドアを仕掛けるためには、モデルは少なくとも250件の毒入り文書を見る必要があります。これはモデルのサイズや、トレーニングに使用されたクリーンデータの総量に関係ありません。

この研究は、データの毒入れやそれに対する防御策についてのさらなる研究の必要性を強調しています。これらの攻撃がもたらすリスクは、AI技術のセキュリティや普及に大きな影響を与える可能性があります。

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この記事では、DjangoのORM（オブジェクト関係マッピング）システムについて説明し、PostgreSQL、SQLite、MariaDB、MySQL、Oracleなどの公式データベースバックエンドにおけるサポート状況を比較しています。著者は、各データベースで利用可能または制限されている機能を明確に示し、ユーザーが膨大な文書を読むことなく情報に基づいた決定を下せるようにすることを目指しています。

Djangoが公式にサポートしているデータベースは、PostgreSQL、SQLite、MariaDB、MySQL、Oracleの5つです。それぞれに独自の機能や制限があります。例えば、PostgreSQLは全文検索をサポートしていますが、他のデータベースはこの機能を完全にはサポートしていません。

著者は、各データベースがサポートしているORM機能を示す比較マトリックスを提供しています。このマトリックスは、Djangoユーザーが利用可能な機能を迅速に理解できるようにするためのもので、Djangoやその文書の改善につながる可能性があります。

また、著者はコミュニティからのフィードバックや協力を促し、信頼性の高い自動更新機能マトリックスの作成を目指しています。正確な機能比較があれば、Djangoへのコミュニティや企業の支援が増えることが期待されます。

全体として、この記事はDjangoにおけるデータベースサポートに関する情報の明確化が必要であることを強調し、包括的な比較ツールの開発にコミュニティの参加を呼びかけています。

要約がありません。

フィリピン人の男性で日本の血を引く彼は、日本国籍の取得を求めたが、その申請が却下された。このニュースは2025年10月3日に共同通信によって報じられた。

トミー・フラワーズは、あまり知られていない郵便局の技術者ですが、初期のコンピュータ開発において重要な人物として認識されつつあります。特に、第二次世界大戦中に世界初のデジタル電子コンピュータ「コロッサス」を作り上げたことで注目されています。アラン・チューリングがブレッチリー・パークでの主要な暗号解読者として称賛されることが多いですが、フラワーズの仕事は複雑なナチスのトンネル暗号機を解読する上で非常に重要でした。

物語は、ナチスのUボートが供給ラインを脅かしていた危機的な時代に始まります。チューリングはエニグマ暗号を解読するための設計で大きな貢献をしましたが、トンネル機の登場は新たな課題をもたらしました。エニグマが機械式ローターを使用していたのに対し、トンネルはテレタイプ技術とバイナリーコードを使用しており、より高度な解決策が求められました。

フラワーズは、熱電子バルブを利用した革新的な機械を提案しましたが、当初は懐疑的な反応がありました。しかし、郵便局のチームの支援を受けて、彼はコロッサスを開発し、メッセージを効率的に解読し、連合国の情報活動において重要な役割を果たしました。

機械の成功にもかかわらず、フラワーズは数十年にわたりほとんど認識されることがありませんでした。多くの人々がチューリングや他の人々がコンピュータの主要な革新者であると考えていたからです。現在、フラワーズの120回目の誕生日が近づく中、彼を称えるための取り組みが進められています。その一環として、コンピューティング国立博物館に壁画が設置される予定です。彼の物語は、技術の進歩における労働者階級の貢献を浮き彫りにし、チューリングのような有名な人物に関する支配的な物語に挑戦しています。

要約がありません。

2025年9月28日、アメリカ合衆国のシークレットサービスは、ニューヨーク市で300台のSIMサーバーと10万枚のSIMカードを押収したと発表しました。この発表は、テロの脅威に関するメディアの憶測を呼び起こしました。しかし、押収された機器は主に大量のスパムやフィッシングメッセージを送信するために使われる「SMSプール」と呼ばれるシステムに関連しています。

2024年末から、アメリカ人は未配達の荷物や未払いの通行料に関するスパムメッセージに悩まされており、これは「スミッシング」と呼ばれる手法です。これらの操作は、中国の組織犯罪グループから発信されることが多く、Telegramなどのプラットフォームを通じてSMS送信機器が販売されています。主要なプレイヤーの一つであるハオワン保証は、これらのSMSシステムの開発と販売に関与しています。

SMSプールは、数ポートの簡単な機器から、多くのポートと多数のSIMカードを備えた高度なシステムまで様々です。これにより、ユーザーは正当なアメリカの電話番号から送信されたように見えるメッセージを送ることができ、さまざまな詐欺に利用されています。多くの販売者は、銀行や企業を装ってお金を盗むなどの不正行為にこれらのシステムを使用することについて公然と話しています。

使用される機器は比較的安価で、オンラインで広く入手可能です。また、eSIMなどの新しい技術が登場し、これらのサービスへのアクセスがさらに容易になっています。「キャット」という用語は、モデムを指す中国のスラングから来ており、これらのシステムに関する議論で一般的に使われています。

シークレットサービスがニューヨークで発見したことは、組織犯罪に関連する安価でアクセスしやすい技術から生じるSMS詐欺やフィッシングの重大な問題を浮き彫りにしています。

要約がありません。

この文章では、タイポグラフィにおける「A」のデザイン原則について説明しています。クロスバーは中央に置かない方が良いと強調されています。中央にあると、文字が不自然に見えることがあります。代わりに、上部と下部のスペースのバランスが重要です。また、接合部の線の太さを変えることで、重たく見えないようにすることも大切です。全体として、何かが不自然に見える場合、それは実際に問題がある可能性が高いです。著者は意図的なデザイン選択を促し、ユーモアを交えて不適切な財務判断を避けるよう警告しています。

イタリアのピサからスコットランドのプレストウィックに向かっていたライアンエアの便が、時速160キロに達する強風に見舞われ、着陸できなくなりました。パイロットは三度着陸を試みましたが失敗し、緊急信号を発信してマンチェスターに迂回しました。燃料はわずか6分分しか残っていない状態での着陸でした。この事故に関して、航空事故調査局（AAIB）が調査を開始しています。この便はボーイング737-800型機で、約190人の乗客が乗っていました。乗客たちは着陸を試みる際に非常に揺れる体験をしたと報告しています。ライアンエアは調査に協力していると述べており、これ以上のコメントはできないとしています。この便は最終的に、予定より約10時間遅れてマンチェスターに到着しました。

要約がありません。

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Pebbleアプリストアが新機能と改善を加えて再登場します。これはRebbleとの提携によるものです。

まず、製品の進捗についてですが、9月には2,960台のPebble 2 Duoが製造され、出荷が間もなく始まります。ただし、中国の祝日の影響で、黒いPebble 2 Duoの生産は遅れています。Pebble Time 2も順調に進んでおり、新しい機能により、古いウォッチフェイスやアプリが大きな画面に対応できるようになります。量産は12月末に開始される予定です。

次に、Pebbleアプリストアについてですが、現在2,000以上のアプリと10,000以上のウォッチフェイスが揃っており、2016年以降に新たに作成されたものも含まれています。既存のアプリはすべて新しい時計と互換性がありますが、一部は古い設定のために動作しない可能性があります。

Rebbleの役割も重要です。RebbleはPebbleコミュニティを支えるために重要な役割を果たしており、元のアプリストアのアーカイブにも貢献しています。新しいアプリストアはRebbleのサービスによって運営されており、サブスクリプションなしで利用可能です。

アプリストアの新機能としては、使い慣れたデザインにソーシャル共有オプションや類似アプリの推薦機能が追加されています。将来的にはアプリエミュレーターやアプリの発見を改善する機能も予定されています。

開発者支援にも力を入れており、SDKの更新や新しいブラウザベースのアプリ開発ツールが提供されます。これにより、開発者は新しい時計用のアプリを簡単に作成し、提出できるようになります。

さらに、新しいPebbleモバイルアプリがiPhoneとAndroid向けにテスト中で、早期ユーザー向けに利用可能です。

全体として、Pebbleコミュニティは新製品や強化されたアプリサポート、魅力的な開発者体験によって活性化されています。

「ライトアウト」は、各セルが赤または白の色を持つグリッド上でプレイするパズルゲームです。目標は、すべてのセルを赤にすることです。セルをクリックすると、そのセルの色が変わるだけでなく、同じ行と列にあるすべてのセルの色も変わります。

このゲームはルービックキューブに似ており、一つのセルを修正すると、その周囲のセルにも影響を与えることがあります。パズルを解く方法はさまざまで、数学的な手法や論理的な推理が含まれます。

「ライトアウト」という名前は、1997年に登場した携帯型ゲームに由来しています。どのセルが色を変えるかに関するルールは異なり、その中には隣接するセルの色を反転させるものもあります。著者はこのパズルの解決策を見つけることを楽しみ、限られたアーキテクチャでの計算に関連しているため、やりがいを感じました。

著者は、さまざまな戦略やボードサイズを探るためにTypeScriptを使ってアプリを作成しました。このアプリは、Pythonライブラリ「manim」を使用して動画を制作するのにも役立ちました。ぜひゲームを試してみて、体験を共有してください。

新しいモデル「離散分布ネットワーク（DDN）」を作成し、ICLR2025での発表が受理されました。DDNはデータ分布のモデル化に新しいアプローチを提供し、拡散モデルやGAN、VAEなどの一般的なモデルとは異なります。DDNの主な特徴は以下の通りです。

まず、DDNは一度に複数の出力を生成します。これにより、トレーニングデータの目標分布を近似するのに役立ちます。生成された出力は一緒になって離散分布を形成するため、こう呼ばれています。

DDNにはいくつかの独自の特性があります。まず、ゼロショット条件生成（ZSCG）を実現しています。また、木構造に配置された一次元の離散潜在表現を持っています。さらに、完全にエンドツーエンドで微分可能です。

DDNに対するレビューでは、その新規性と生成モデルにおける新たな進展をもたらす可能性が強調されています。

このテキストには、二つのリソースへのリンクが含まれています。一つは「NanoMi」というプロジェクトのGitHubページです。もう一つは、NanoMiに関連するYouTube動画です。これらのリンクをクリックすると、NanoMiプロジェクトに関する詳細情報を得ることができます。

要約がありません。

Tangledは、開発者がGitプロジェクトで協力できる新しいプラットフォームです。このプラットフォームは、ATプロトコルを使用しており、ユーザーが自分のコードを完全に所有できるようにし、自己管理型のオープンソースコミュニティを作ることを目指しています。

Tangledには「ノット」と呼ばれるシンプルなサーバーがあり、ユーザーはRaspberry Piのような個人デバイスや大規模なコミュニティサーバー上で簡単にGitリポジトリをホストできます。Tangledは、ホスティング用の無料の管理ノットを提供しています。

ユーザーはtangled.shを通じてさまざまなリポジトリにアクセスし、貢献することができ、協力がスムーズに行えます。

Tangledは現在も開発中で、データの所有権、簡単なアクセス、優れたユーザー体験という三つの主要な原則に焦点を当てています。コーディングの協力が自然で効率的に感じられるようにすることが目標です。

最近、Tangledは一般公開され、ユーザーはtangled.sh/loginでログインできるようになりました。

マーケティング担当者は、ChatGPT、Gemini、Claudeのような大規模言語モデル（LLM）がそれぞれ独自の情報の探し方や提示方法を持つ別々の存在であることを理解する必要があります。同じものとして扱うと、リソースの無駄遣いやブランドの視認性の不一致を招く恐れがあります。

各LLMには、情報の優先順位を決定するための独自のルールがあります。ChatGPTは最近の検証済みの情報を重視し、Geminiは構造化データと文脈に依存し、Claudeは信頼性が高く厳選されたコンテンツに焦点を当てています。

これらのLLMは、いくつかの類似点があるにもかかわらず、単一のシステムに統合されることはありません。その理由として、データの主権問題があり、データを共有すると信頼を損なう可能性があります。また、地域ごとに異なるガバナンスの法律も影響しています。

マーケティング戦略として、各LLMを異なる広告プラットフォームと同様に独自のチャネルとして扱うことが重要です。それぞれが異なる視認性のメカニズムや更新スケジュールを持っています。

ブランドは、これらのLLMにおける存在感が一貫して信頼できるものであることを確保する必要があります。これには、視認性を測定するための特定の指標を使用し、リスクを管理することが含まれます。

具体的な行動としては、まずブランドの各アシスタントでの存在感を監査し、異なるLLM間でのパフォーマンスを比較し、変化を監視して視認性の指標がガバナンスに統合されていることを確認することが挙げられます。

LLMはそれぞれ異なる発見システムであり、成功するマーケティングには各モデルに合わせた戦略が必要です。画一的なアプローチではなく、個別の対応が求められています。

この記事では、AppleのApp Storeが権威主義的に運営されており、ユーザーの選択や革新よりも利益と管理を優先していると主張しています。特に、Appleはトランプ政権からの政府の圧力に応じてプラットフォームを検閲することを厭わず、財務的利益を守るために行動していると指摘されています。

主なポイントは以下の通りです。まず、Appleは政府の圧力の下でApp Storeを検閲しており、その結果、利益のために誠実さを損なっていると非難されています。次に、デジタル市場法（DMA）のような法律は、Appleのビジネスモデルに対する脅威となり、相互運用性やブラウザの選択肢を促進することでApp Storeの独占を揺るがす可能性があります。

また、Appleのサービスからの収益が増加していることは、革新よりも開発者やユーザーからの利益を引き出す方向にシフトしていることを示しています。さらに、テクノロジー関連のメディアがAppleの行動とそれが民主主義、権力、ユーザーの権利に与える影響を結びつけることに失敗している点も批判されています。

最後に、Appleが権威主義的な政権と協力して管理を維持しようとする姿勢は、テクノロジーにおける中央集権的な権力の広がりを反映しており、これは民主的な価値やユーザーの自由を損なう可能性があります。全体として、この記事はAppleの慣行を再評価する必要性を訴え、テクノロジーコミュニティに権力のダイナミクスについて疑問を持つよう促しています。

Python 3.14が2025年10月7日にリリースされ、新たなパフォーマンステストが行われました。著者は2024年にPythonの速度について言及しており、今回は最新バージョンの速度を評価することを目的としています。

ベンチマークには限界があり、パフォーマンスのスナップショットを提供するだけで、実際のアプリケーションを完全には表現できないことがあります。今回のテストでは、ネイティブ拡張なしの純粋なPythonコードに焦点を当ててパフォーマンスを評価しました。

テストには、CPythonの3.9から3.14までのバージョンに加え、Pypy、Node.js、Rustが含まれました。テストスクリプトには、再帰を使用したフィボナッチ計算（fibo.py）とバブルソート（bubble.py）関数が使用されました。テストは、2台の異なるコンピュータでシングルスレッドとマルチスレッドの両方のモードで実施されました。

パフォーマンスの結果として、フィボナッチテストでは、Python 3.14が前のバージョンである3.13より約27%の速度向上を示しました。Pypyはさらに速く、Python 3.14の約5倍の速度でした。バブルソートテストでは、Python 3.14がCPythonバージョンの中で最も速く、Pypyは3.14の18倍の速度を記録しました。マルチスレッドテストでは、3.14のフリースレッドインタープリタがCPU負荷の高いタスクに対して、標準インタープリタと比べて顕著なパフォーマンス向上を示しました。

JIT（ジャストインタイム）インタープリタは、これらのテストでは大きな速度向上を提供しませんでしたが、フリースレッドインタープリタはマルチスレッドアプリケーションに有益で、特にグローバルインタープリタロック（GIL）がボトルネックとなる場合に効果的です。

Python 3.14は、これまでのCPythonの中で最も速いバージョンです。パフォーマンス向上のためには、3.11以降のバージョンへのアップグレードが推奨されます。また、Pypyは特定のタスクにおいて非常に優れた速度を提供する印象的な代替手段として残っています。

著者は読者に自身のベンチマーク結果を共有するよう呼びかけており、JITインタープリタの将来的な改善についても考慮しています。

ThalamusDBは、テキスト、画像、音声などのさまざまなデータに対して、意味的な機能を強化したSQLクエリを実行できる処理エンジンです。詳細やドキュメントは公式サイトで確認できます。

始めるには、まずThalamusDBをpipを使ってインストールします。次に、OpenAIのようなAPIキーを環境変数として保存します。例えば、ターミナルで「export OPENAI_API_KEY=[あなたのAPIキー]」と入力します。その後、コンソールを起動するために、DuckDBデータベースのパスと設定ファイルのパスを指定して「thalamusdb [DuckDBデータベースのパス] --modelconfigpath=[設定ファイルのパス]」と入力します。

例として、サンプルデータベースをクローンし、クエリを実行することができます。「git clone https://github.com/itrummer/thalamusdb」と入力し、その後「cd thalamusdb」と続けて、データベースを指定して実行します。

データのクエリは、自然言語フィルターを使用して意味的なクエリを行うことができます。例えば、「select count(*) from cars where nlfilter(pic, 'その写真の車は赤い')」のように記述します。

ThalamusDBはDuckDBと連携し、非構造化データタイプであるテキスト、画像、音声をサポートしています。自然言語でデータを処理するために、NLfilterやNLjoinと呼ばれる特別な意味的演算子を使用したSQLクエリが利用できます。

モデルの設定は、特定のデータタイプや演算子に応じて構成ファイルを使用して行います。このファイルには、異なるデータタイプを処理するための設定や、各モデルの優先順位が含まれています。

ThalamusDBは、クエリに対して近似結果を提供し、集約クエリと取得クエリを区別します。結果が正確な回答にどれだけ近いかを示すために、誤差範囲を使用しています。

近似処理の設定では、クエリの実行時間の制限、言語モデルへの呼び出し回数、誤差の閾値を特定のプロパティを使って設定できます。

ThalamusDBを引用したい場合は、学術的な使用のために2つの参考文献が提供されています。

Igaliaは、2023年から維持しているServoウェブエンジンの改善のために、Sovereign Tech Fundから資金を受け取りました。この支援により、主に三つの分野に焦点を当てることができます。

まず一つ目は、アクセシビリティのサポートです。現在、Servoには障害を持つユーザー向けの重要な機能が不足しています。この資金を使って、すべての人が利用できるようにこれらの機能を実装します。

二つ目は、WebView APIの完成です。これは、デスクトップやモバイルアプリケーションにServoを組み込むために必要不可欠なもので、使いやすさと普及を高めることが期待されています。

三つ目は、プロジェクトの維持管理です。この資金は、Servoやそのライブラリの継続的なメンテナンスにも使われ、これらが機能し続け、広範なRustエコシステムにとって有益であることを保証します。

Igaliaは、Servoがウェブエンジンの未来において重要な役割を果たすと信じており、Sovereign Tech Fundからの支援に感謝しています。これらの取り組みの進展を楽しみにしています。

ファイナンシャル・タイムズ（FT）の購読オファーについての内容です。新規購読者には40％の割引があり、初年度の価格が540ドルから319ドルに引き下げられます。購読者は質の高いジャーナリズムや専門家の意見、FTアプリ、厳選されたニュースレター、動画、ポッドキャストにアクセスでき、記事を共有することも可能です。

さらに、最初の4週間は1ドルで試用でき、その後は月額75ドルになります。購読プランにはデジタル、印刷、そしてその両方を組み合わせたものがあり、それぞれに異なる特徴があります。また、大学や組織を通じて既存のアクセスがあるかどうかを確認することもできます。

全体として、この内容はファイナンシャル・タイムズの購読による利点や節約について紹介しています。

Avo CMSは、Ruby on Railsアプリケーション向けに設計されたコンテンツ管理システムです。開発者向けにさまざまなリソースを提供しています。まず、包括的なガイドやよくある質問が含まれるドキュメントがあり、ユーザーがAvoを理解し実装するのを助けます。また、開発を迅速化するための使いやすいテンプレートや今後のスターターキットも用意されています。さらに、Rubyコミュニティへの貢献や用語集を含むブログを通じて、コミュニティサポートも行っています。加えて、異なる企業によるAvoの成功事例や顧客の声を紹介するケーススタディも提供されています。

Typesenseは、Railsアプリケーションに最適な高速で誤字に強い検索エンジンです。開発者は、データベースからデータのインデックスを作成することで、検索機能を向上させることができます。Typesenseの主な特徴には、迅速な検索クエリ処理が可能で、効率的な検索機能を必要とするアプリケーションに適している点があります。また、従来のデータベース検索方法に比べて、検索機能の追加が簡単になります。Typesenseでは、「ドキュメント」が個々のレコードを表し、「コレクション」が関連するドキュメントをグループ化します。「スキーマ」は、インデックス化されるデータの構造を定義します。

要するに、Avo CMSはRails開発者向けのツールとサポートを提供し、Typesenseはアプリケーションにおけるインテリジェントな検索を実装するための強力なソリューションを提供しています。

最近のギャラップの調査によると、アメリカ人の62%が連邦政府の権力が強すぎると考えており、これは2002年以来の最高の懸念レベルです。この数値は、昨年の51%から大幅に増加しています。特に、2007年以来初めて、民主党員の66%が政府の権力が強すぎると感じており、共和党員の58%を上回っています。この変化は、トランプ政権による広範な行動、特に多くの大統領令や国内での軍の使用に対する民主党員の不満の高まりを反映しています。

政府が問題解決に関与することについては、51%のアメリカ人が政府はやりすぎだと考え、40%はもっとやるべきだと感じています。歴史的に見ると、共和党員は常に政府の権限が過剰だと感じており、民主党員はその見解を持つ人が少ないです。現在、74%の共和党員が政府はやりすぎだと感じているのに対し、民主党員は34%です。

これらの結果は、政府の権力やその役割についての意見に強い党派的な分断があることを示しています。今年、民主党員の懸念が急激に高まっている一方で、政府の責任に対する見解は比較的安定しています。全体として、これらの傾向は連邦政府がその権限を越えているという公共の認識が高まっていることを示しています。

プログラミングにおいて、間隔を扱うことは一般的で、特にスケジューリングや幾何学的計算などのタスクでよく見られます。ここでは、重なり合う間隔を表現し、チェックする方法について簡単に説明します。

間隔とは、二つの点によって定義される範囲のことです。通常、[開始, 終了]という形で表されます。間隔には、終了点を含む閉区間と、終了点を含まない半開区間があります。例えば、時間の間隔（[9:00, 17:00]）、数値の範囲（[1, 10)）、日付の範囲などがあります。

コード内で間隔を表現するには、Pythonのシンプルなクラスを使用し、開始値と終了値で間隔を表します。

二つの間隔が重なっているかどうかをチェックするには、重なっていない場合を確認する方が簡単です。重なっていない間隔には主に二つのケースがあります。一つは、一方の間隔がもう一方の開始前に終了する場合、もう一つは、もう一方の間隔が最初の間隔の開始前に終了する場合です。

これらのケースを使って、重なりをチェックするシンプルな関数を次のように書くことができます。この関数は、二つの間隔の間に重なりがあるかを確認します。

この概念は、二次元のボックスにも拡張できます。ボックスが水平方向と垂直方向の両方で重なっているかをチェックします。間隔と同様に、ボックスの非重なり条件を確認することができます。一つのボックスがもう一方の左側にある場合、一つのボックスが右側にある場合、一つのボックスがもう一方の上側にある場合、一つのボックスが下側にある場合です。

ボックスの重なりをチェックする関数は次のように書けます。この関数は、ボックス同士の重なりを確認します。

重なりをチェックする最適な方法を見つけることは複雑な場合がありますが、否定を使ってプロセスを簡素化することで、より明確で管理しやすいコードが得られます。このアプローチは、ボックスのように複数のケースを扱う際に特に有用です。

鶏肉を調理するためには、どれくらいの力で叩く必要があるのかという疑問を考察しています。ユーモラスな計算によると、鶏を時速3,726マイルで叩けば理論的には調理できるとされていますが、この方法では鶏肉を十分に加熱するために必要な温度を維持することが考慮されていません。

鶏肉を本当に調理するためには、冷却の速さを考える必要があります。165°F（約74°C）の鶏肉は急速に熱を失い、約2000ワットのエネルギーを放出します。この温度を維持するためには、継続的な熱源が必要です。提案されているシナリオでは、4人がそれぞれ時速75マイルでバットを振り、1秒ごとに鶏肉を叩くというものです。この設定であれば、真空状態で熱の損失を防げれば、数分で鶏肉を調理できるとされています。

2025年10月、著者はVimからHelixテキストエディタに切り替えた経験を3か月間の使用を通じて共有しています。主なポイントは以下の通りです。

まず、切り替えの動機として、著者は言語サーバーのサポートを簡単に設定できることを求めていました。Helixはこれを標準で提供しており、「定義に移動」などの機能が簡単に利用できるようになっています。

Helixの利点としては、検索機能の向上があります。Helixでは、検索結果の周囲の文脈を確認できるため、より便利です。また、'g'を押すとナビゲーションオプションが表示されるポップアップが役立ちます。設定もシンプルで、Vimの複雑な設定に比べて最小限の手間で済みます。

Vimとの違いとして、Helixはナビゲーションや編集の方法が異なります。例えば、カーソルの位置を移動するためにCtrl+Oを使用し、タブの代わりにバッファスイッチャーを使います。また、バッチ編集にはマクロの代わりに複数のカーソルを利用できます。

ただし、いくつかの不満点もあります。テキストの再フローやMarkdownリストの処理に問題があり、永続的な元に戻す機能が欠けています。手動でファイルを再読み込みする必要があり、時折クラッシュすることもあります。

著者は、VimからHelixへの移行が予想以上に簡単だったと感じています。特に、Vimのキー操作を再現しようとするのではなく、Helixの独自のキー操作に集中したことでスムーズに適応できました。

ターミナル環境でHelixを使用することにも慣れ、新しいワークフローを楽しんでいるとのことです。Helixの設定は簡単で、いくつかのキーボードショートカットと特定の言語設定だけで済みます。

3か月後、著者はまだHelixを使用していますが、将来的にはVimに戻る可能性もあると認めています。全体として、Helixへの移行はポジティブであり、いくつかの小さな不満はあるものの、使いやすさと組み込み機能を評価しています。