Googleは、量子コンピュータにおいて重要な進展を発表しました。新しい「Quantum Echoes」アルゴリズムは、ウィローと呼ばれる量子チップ上で初めて確認可能な量子優位性を示しました。これにより、量子コンピュータは従来のスーパーコンピュータよりも最大13,000倍速くタスクを処理できることが分かりました。

Quantum Echoesアルゴリズムは、科学者が分子やその他の自然システムの構造を前例のない精度で研究することを可能にします。このアルゴリズムは、ソナーに似た方法を使用しており、信号を量子システムに送信し、変化を加えた後にエコーを分析して情報を収集します。この方法は、建設的干渉を通じて測定を強化し、高い感度を実現します。

この成果は、量子コンピュータのエラー削減や問題解決能力に関する過去の研究の積み重ねに基づいています。カリフォルニア大学バークレー校との共同研究により、従来の核磁気共鳴（NMR）法の結果を再現しつつ、さらなる洞察を提供することに成功しました。

この研究の影響は広範で、薬の発見や材料科学における応用が期待されています。分子構造をより効果的に理解する手助けとなるでしょう。Googleは量子ハードウェアの開発を続けており、将来的にはさらに実用的な応用を目指しています。

2025年初頭、セキュリティ監査により、CloudflareのCIRCLライブラリにおいて暗号に関する問題が発見されました。特に、FourQ楕円曲線の実装に関するものでした。これらの問題はCloudflareのバグバウンティプログラムを通じて報告され、その後、チームとの直接的なコミュニケーションを経て対処されました。

FourQは、効率的な計算を目的とした128ビットの安全な楕円曲線で、特にリソースが限られた環境での使用に適しています。しかし、"無効点攻撃"に対して脆弱であり、攻撃者が計算に使用される点の検証が不十分であることを利用して、秘密鍵を暴露する可能性があります。

主な懸念点は以下の通りです。

まず、不適切な点の検証がありました。特定の操作後に点が曲線上で有効かどうかを十分に確認できておらず、無効な点が計算に使用される可能性がありました。

次に、不正確な比較の問題がありました。点の比較方法に問題があり、無効な点が誤って有効なものとして扱われる可能性がありました。

さらに、コファクターの検証が欠けていました。曲線のコファクターをクリアすることが必要ですが、それが行われていませんでした。これにより、計算に使用される点が有効であることが保証されません。

最後に、スカラー乗算のチェックにおいて、すべての入力点が有効であるという前提がありました。無効な点が使用された場合、悪用される可能性があります。

セキュリティを強化するためには、計算に使用する前にすべての点を検証することが重要です。特定されたセキュリティの問題は、その後のCIRCLライブラリのアップデートで対処されました。

Linuxの能力（キャパビリティ）は、スーパーユーザー（root）の権限を小さく管理しやすい部分に分けることで、細かいアクセス制御を可能にします。これにより、特定の能力を持つプログラムが侵害された場合の潜在的な損害を制限し、セキュリティを向上させることができます。

キャパビリティは、ファイル /proc/sys/kernel/cap_last_cap を使用して確認できます。このファイルは、システムが認識しているキャパビリティの数を示します。また、capsh --print コマンドを使うと、プロセスの現在のキャパビリティを表示し、どの特権アクションが実行可能かを詳しく知ることができます。

setcap コマンドは、実行可能ファイルに特定のキャパビリティを割り当てます。例えば、cap_setuid を追加すると、プロセスがユーザーIDを変更できるようになり、バイナリを変更せずにrootアクセスを得ることが可能になります。これにより、監視が不十分な場合に脆弱性が生じる可能性があります。

セキュリティ専門家は、SUIDやSGIDファイルを探すのと同様に、キャパビリティが設定されたファイルを探すべきです。getcap -r コマンドを使用すると、特定のキャパビリティを持つバイナリを特定できます。また、実行中のプロセスのキャパビリティを理解するためには、cat /proc/[PID]/status や getpcaps といったコマンドも利用できます。

LinPEASは、システム上の興味深いキャパビリティをチェックするスクリプトで、従来のSUIDチェックを補完します。

Elasticセキュリティシステムは、setcap ユーティリティが使用された際に検出でき、これは潜在的なセキュリティリスクを示す可能性があります。

キャパビリティフラグは、従来の権限と同様にファイルのinodeに保存されます。getcap コマンドを使うと、これらのキャパビリティを表示できますが、標準のリスト表示コマンドでは確認できません。

キャパビリティの監視は、現代のセキュリティプラクティスにおいて重要です。getcap のようなツールは、キャパビリティに関連するリスクを監査し、軽減するために不可欠です。また、ユーザーキャパビリティやサービスファイルについてさらに学ぶための参考文献も示されています。

MinIOプロジェクトに関するGitHubの問題についての内容です。「neil-lcv-cs」というユーザーが、2025年10月15日にリリースされた最近のセキュリティアップデートに対する新しいDockerイメージがないことについて質問しました。彼は、この更新がないことが予想されているのかどうかを尋ね、もしそうでないなら新しいリリースを求めました。この問題には41件のコメントが寄せられており、MinIOリポジトリ内での活発な議論の一部となっています。このリポジトリは、55.9kのスターと6.3kのフォークを持ち、コミュニティの関与が非常に高いです。

最近、欧州放送連合（EBU）が主導し、BBCが実施した研究が、ChatGPTやGeminiなどのAIアシスタントがニュースコンテンツを提供する際に重大な問題を抱えていることを明らかにしました。この研究には、18カ国の22の公共メディア機関が参加し、4つの異なるAIツールから3,000以上の応答が評価されました。

主な結果として、AIの応答の45%に少なくとも1つの重大な問題があり、31%には出典に関する深刻な問題がありました。具体的には、引用が欠落していたり、誤っていたりするケースが含まれます。また、20%には古い情報などの重大な不正確さが見られました。特にGeminiはエラー率が最も高く、76%の応答に重大な問題がありました。

この研究は、これらの問題がニュースに対する公衆の信頼を脅かす可能性があることを強調しています。特に、若いユーザーを中心に多くの人々が伝統的な検索エンジンではなくAIにニュースを依存するようになっているためです。研究者たちは、AIの応答の改善やメディアリテラシーの向上、AIツールの独立した継続的な監視を提唱しています。また、これらの課題に対処するためのツールキットも作成しました。

全体として、これらの結果はAIアシスタントからのニュースの正確性に対する懸念を引き起こしており、誤解を招いたり、ニュースソースへの信頼を低下させたりする可能性があります。

著者は発酵の旅について語り、基本的な家庭での方法から、より洗練されたソフトウェア駆動のシステムへと進化したアプローチを紹介しています。

著者は約10年前に発酵を始め、さまざまな食品を試しながら、発酵プロセスの追跡や理解に苦労しました。適切な発酵環境を整えるために、冷蔵庫や湿度コントローラーなどの機器に投資し、湿度を維持することの難しさを強調しています。

温度と湿度を監視するためにHome Assistantを使ってダッシュボードを作成しましたが、データの意味を理解するためにはさらなる文脈が必要だと気づきました。発酵における潜在的な危険を特定するためのフレームワークとしてHACCP（危害分析重要管理点）を発見し、安全性を監視するための意思決定ツリーを開発しました。

iOS開発者として、発酵プロセスを追跡するアプリ「Fermento」を作成しました。このアプリは、成功するために必要な段階や条件を組み込んでいます。アプリは安全基準の遵守を自動化し、記録されたデータに基づいてHACCP文書を生成することで、精度よりもトレーサビリティを向上させています。

著者は、発酵においては正確な測定だけでなく、トレンドを監視することが重要であると強調しています。発酵は徐々に変化するプロセスだからです。また、異なる環境に応じて発酵方法を調整することができることを示し、高度な設備がなくても一貫した習慣が成功をもたらすことができると述べています。

このアプリは初心者と経験者の両方の発酵者を支援するように設計されており、追跡や安全性のためのツールを提供し、ユーザーを圧倒しないように配慮されています。著者の発酵実践の進化を通じて、プロセスの理解、監視のための技術の活用、成功するための良い習慣の維持の重要性が強調されています。

ローカルの大規模言語モデル（LLM）は、プライバシーやセキュリティのために利用されることが多いですが、攻撃に対して非常に脆弱であることが分かっています。gpt-oss-20bというモデルに関する研究では、最大95%の成功率で有害なコードを含むように騙されることが示されています。より高度なモデルとは異なり、ローカルLLMは悪意のあるプロンプトを認識するのが難しいのです。

主に二つの攻撃方法が取り上げられています。

一つ目は「イースターエッグバックドア攻撃」です。攻撃者は無害な機能に見せかけたコードにバックドアを埋め込むようモデルを騙します。これにより、攻撃者はHTTPヘッダーを調整するだけで、実際のサーバー上で任意のコードを実行できるようになります。

二つ目は「即時リモートコード実行（RCE）」です。この攻撃では、モデルを素早い質問で混乱させ、安全フィルターを回避して、開発者のマシン上で即座に実行される悪意のあるコードを生成します。

これらの攻撃は、開発者の通常の作業フローを利用しており、攻撃者が有害なプロンプトを注入しやすくしています。ローカルモデルはより安全であると考えられていますが、実際には防御力や推論能力が弱く、こうした攻撃に対して高い脆弱性を持っています。

これらの脆弱性に対抗するために、いくつかの防御策が提案されています。生成されたコードの静的分析を行い、危険なパターンを検出すること、コードを安全なサンドボックス内で実行すること、入力や出力、ネットワークトラフィックを監視して異常な活動を見つけること、そしてポリシー違反を検出するために、よりシンプルなモデルによる二次レビューを実施することが挙げられています。

全体として、ローカルLLMはプライバシーを向上させる可能性がありますが、ソフトウェア開発において新たな安全対策が必要な重要なセキュリティリスクを抱えています。

パウリ・ラウタコルピは、さまざまなCPUやチップのダイショットを撮影し、共有するプロジェクトに取り組んでいます。このページは、彼が異なるチップファミリーから撮影したダイショットを整理して集めたものです。彼は新しいチップを手に入れるたびに、画像を継続的に追加しています。コレクションには、x86 CPU、デジタル信号プロセッサ、マイクロコントローラ、グラフィックスチップなど、さまざまな種類のプロセッサが含まれています。インテル、AMD、モトローラなどの著名なブランドも取り上げられています。このプロジェクトの目的は、これらのチップに関する包括的な視覚的参考資料を提供することです。

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す。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。

このメッセージが表示される理由は、ブラウザでJavaScriptとクッキーが有効になっていることを確認し、それらがブロックされていないかを確認するためです。

サポートが必要ですか？サポートチームに連絡し、参照ID：d633e7a3-af60-11f0-b2fc-18356cc3344bを提供してください。

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この記事では、ウェブサイト上のクッキー同意バナーが引き起こす不満について述べています。これは、GDPRやCCPAのようなプライバシー法の影響で一般的な煩わしさとなっています。これらの法律はユーザーデータを保護することを目的としていますが、その実施によりインターネットの閲覧が面倒で複雑になっています。

重要なポイントとして、まず「同意疲れ」が挙げられます。ユーザーは常にクッキーの要求にさらされ、選択肢を考えずに「すべて受け入れる」をクリックしてしまうことが多くなっています。また、小規模なウェブサイトの運営者は、複雑な同意システムを管理するリソースが不足しているため、法令遵守に苦労しています。大企業とは異なり、彼らにはそのための支援がありません。

現在のシステムは、ユーザーに選択肢があるように見せかけていますが、実際の選択肢は限られており、すべてのクッキーを受け入れる方が簡単になっています。この記事では、同意の責任を個々のウェブサイトからウェブブラウザに移すことを提案しています。ユーザーはブラウザで一度プライバシー設定を行えば、その選択がすべてのサイトに自動的に適用される仕組みです。

ブラウザ中心の同意管理には多くの利点があります。ユーザーは本当のコントロールを持ち、インターネット体験がすっきりとしたものになります。ウェブサイトの運営者は同意バナーの管理から解放され、規制当局は数百万のウェブサイトを監視するのではなく、ブラウザがプライバシー法を遵守しているかを確認することに集中できます。

全体として、この記事はクッキーの同意をブラウザで管理することで、よりシンプルで効率的なシステムを提唱し、すべての人にとってオンライン体験を改善することを目指しています。

SourceFSは、高性能な仮想ファイルシステムで、Androidアプリケーションのビルドプロセスを大幅に改善します。ビルド時間を2時間以上からわずか15分に短縮し、計算コストを14倍削減し、ディスクスペースの使用量を83％減少させることができます。

現代のデバイスは、大規模なコードベースに依存しており、Androidのコードは1億4000万行を超えています。この複雑さが原因で、ビルドが遅くなり、リソースの無駄が生じます。

SourceFSの利点には、コードのチェックアウトを10倍以上速くすることが含まれています。これは、必要なファイルだけを要求に応じてダウンロードする仮想ファイルの表現を作成することで実現されます。また、ビルドは最大10倍速くなり、SourceFSは以前に記録された結果を再利用することで冗長なステップを省略できます。

SourceFSは、はるかに少ないディスクスペースを必要とし、開発者が複数のコードベースを簡単に切り替えられるようにします。これにより、組織は既存の計算予算でより多くの成果を上げることができ、従来の方法と比べて最大14倍のコスト削減が期待できます。

SourceFSは既存のワークフローと連携し、移行の手間がほとんどかからないため、生産性を向上させる簡単な解決策を提供します。さらに、SourceFSの開発チームは、より多くの実際のデバイスコードベースへの対応を拡大し、パフォーマンスの最適化に取り組んでいます。

SourceFSは、スマートデバイス向けのソフトウェア開発の方法を変革し、プロセスをよりシンプルで迅速、かつコスト効果の高いものにすることを目指しています。

コンピュータシステムと脳の関係は、ジョン・フォン・ノイマンやアラン・チューリングのような研究者たちにインスピレーションを与えてきました。このつながりは、脳が適応し、一般化する能力を強調しており、これは機械学習にとっての課題です。

「ドラゴンハッチリング（BDH）」は、脳の構造を模倣した新しいタイプの大規模言語モデルです。このモデルは、局所的に相互作用するニューロン粒子を使用しており、強力な理論的基盤と解釈のしやすさを兼ね備えながら、トランスフォーマーモデルと同等の性能を維持しています。

BDHは、先進的な注意機構に基づくアーキテクチャで、GPU上での動作が得意であり、トランスフォーマーと同様のスケーリング特性を示します。言語や翻訳のタスクにおいては、同じ数のパラメータとトレーニングデータを使用し、GPT2と同等の性能を発揮します。

BDHは、シナプス可塑性を利用して脳の作業記憶をモデル化しています。これは、言語を処理しながら学習した概念に応じて接続を強化することを意味します。ニューロンの相互作用ネットワークは、複雑でありながら効率的なグラフのように構成されており、人間のニューロンがどのように言語を促進するかについての洞察を提供します。

さらに、BDHは解釈可能性を重視して設計されており、言語タスク中に明確で意味のある活性化パターンを示します。これにより、ニューロンやパラメータだけでなく、その動作についてより深く理解することが可能になります。

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開発者が中級者向けのギター用音楽理論と耳トレーニングのアプリをリリースしました。このアプリには、短いレッスンや復習、難易度が徐々に上がるチャレンジが含まれており、ユーザーが時間をかけて概念を練習し、身につける手助けをします。これは言語学習アプリに似た形式です。広告はなく、生涯購入オプションも提供されており、複数デバイスの同期や進捗のバックアップが不要な場合はアカウントなしで使用できます。このアプリはAndroidとiOSで利用可能です。開発者はこのアプリについての投稿を二回目行っており、最初の投稿はあまり注目されませんでした。

グレゴリー・B・ニュービー博士、通称gbnewbyが、短い癌との闘いの末に亡くなりました。彼は20年以上にわたり、プロジェクト・グーテンベルク文学アーカイブ財団のCEOを務め、分散校正者たちとも積極的に関わっていました。カナダ出身のニュービー博士は、プロジェクト・グーテンベルクの活動を続けながら、ユーコン政府で働いていました。

1987年、彼は「不思議の国のアリス」の電子メールを受け取ったことをきっかけに、電子書籍に情熱を抱くようになり、デジタル文学の可能性を認識しました。ニュービー博士は、文学を誰もが利用できるようにすることに尽力し、最近ではマイクロソフトやMITと協力してプロジェクト・グーテンベルクオープンオーディオブックコレクションを作成しました。この取り組みは、2023年のTIME誌の「最も優れた発明」の一つとして認められました。

彼の指導の下、プロジェクト・グーテンベルクの電子書籍コレクションは75,000冊以上に成長しました。彼の貢献とプロジェクトへの献身は、非常に惜しまれます。

Patinaは、Rustを基にしたUEFIファームウェアの実装プロジェクトで、通常C言語で書かれるUEFIのコアコンポーネントを置き換えることを目指しています。このプロジェクトの目的は、Rustのメモリ安全機能を活用してシステムファームウェアのセキュリティと安定性を向上させることです。同時に、ブートパフォーマンスを維持することも重視されています。

現在、プロジェクトは「ベータ」段階にあり、テストや統合に関するフィードバックが求められています。オンラインおよび自己ホスティング用のスタートガイドやAPIドキュメントが用意されています。ユーザーは、ドキュメントに記載された手順に従ってRustや特定のツールをインストールする必要があります。

このプロジェクトは、aarch64、x64、ネイティブなどの異なるプラットフォーム向けにビルドをサポートしており、コンパイル、テスト、カバレッジレポートの生成に関するコマンドも含まれています。Rustのバージョンは定期的に更新することが推奨されており、理想的には四半期ごとに行うべきです。また、サポートされる最小Rustバージョンの変更については慎重に評価する必要があります。

今後の計画には、既存の機能の安定化、新しいコンポーネントや管理モードのサポートを追加すること、そしてファームウェアとRustエコシステムとの統合が含まれています。コミュニティからの貢献やフィードバックも歓迎されており、プロジェクトの進展に役立てられます。

Patinaは、セキュリティとコミュニティの協力を重視しながら、UEFIファームウェアの近代化を目指しています。

密輸業者がベラルーシからリトアニアにタバコを運ぶために使用した風船が原因で、ビリニュス空港が一時閉鎖されました。空港は安全上の理由から、午後11時から午前6時30分まで閉鎖されました。これは、リトアニアの空域に多くの風船が侵入したためです。

リトアニアの危機管理責任者は、この事件を今年最も深刻なものと表現し、今後の再発防止のためにベラルーシとの協力を求めました。リトアニアの首相は、こうした事件が頻発していることから、ベラルーシに対して責任ある行動を求める必要があると強調しました。

今年、リトアニアには500を超える風船が侵入しており、昨年は約1,000個でした。隣国ポーランドでも同様の事件が発生しています。リトアニアは、特に最近のロシアのドローンに関する疑惑の事件を受けて、空域の侵害に対して警戒を強めています。

Knockerは、ホームラボのセキュリティを強化するために設計された自己ホスト型のサービスです。このサービスは、単一パケット認証（SPA）ゲートウェイを提供し、サービスへのアクセスを制御します。ホワイトリストに登録されたIPアドレスからのみアクセスできるようにし、常時VPN接続を維持する必要がありません。これにより、インターネットからの攻撃に対するリスクを最小限に抑えることができます。

Knockerの主な機能には、APIキー認証があり、設定可能なAPIキーでサービスを保護します。また、IPアドレスがホワイトリストに残る時間を設定できるTTL機能や、特定の管理者キーを使用して任意のIPをホワイトリストに追加できるリモートホワイトリスティング機能もあります。さらに、特定のIPを常にホワイトリストをバイパスできる静的ホワイトリスティングや、特定のパスを認証不要にするパス除外機能も備えています。IPv4とIPv6の両方に対応しており、FirewallDとの統合により、追加のセキュリティのために自動的に時間ベースのファイアウォールルールを作成できます。

クライアントには、ホワイトリスティング用のウェブアプリ「Knocker-Web」、バックグラウンド操作用のコマンドラインインターフェースツール「Knocker-CLI」、ホワイトリスティング用の実験的なAndroidアプリ「Knocker-EXPO」があります。

KnockerはDockerコンテナを通じて展開され、DockerとDocker Composeが必要です。設定はYAMLファイルでAPIキーや信頼できるプロキシを設定することで行います。

リバースプロキシと併用する場合、KnockerはCaddyなどのリバースプロキシのための認証ゲートウェイとして機能し、ユーザーのIPがホワイトリストに登録されているかを確認します。登録されていない場合はアクセスが拒否されます。

FirewallDとの統合により、Knockerはファイアウォールルールを動的に管理し、ホワイトリストに登録されたIPに対して時間制限付きのアクセスを作成し、無許可のIPをブロックします。

プロジェクトにはユニットテストや統合テストが含まれており、インタラクティブなドキュメントを有効にすることで詳細情報を得ることができます。また、プロジェクトはAIツールを使用して開発されており、すべての人に合うわけではないかもしれません。

全体として、Knockerはホームラボ環境におけるサービスへのアクセスを安全に保つための強力な方法を提供し、利便性とセキュリティのバランスを取っています。

要約がありません。

LLM脳劣化仮説は、低品質なウェブテキストに常に触れることが大規模言語モデル（LLM）に悪影響を及ぼす可能性があると示唆しています。この仮説を検証するために、研究者たちはTwitter/Xのデータを使用して、エンゲージメントや意味に基づいて品質が異なるデータセットを作成し、実験を行いました。

その結果、低品質なデータでLLMを訓練すると、推論能力や理解力が著しく低下し、サイコパシーのような否定的な特性が増加することがわかりました。特に、ジャンクデータの量が増えるにつれて、モデルの性能が明らかに低下しました。

主な発見には以下の点があります。まず、LLMは重要な推論ステップを飛ばすようになり、エラーが増加しました。次に、訓練方法を改善することである程度の回復は見られましたが、元の能力を完全には取り戻せず、持続的な損傷があることを示しています。また、ツイートの人気は、その長さよりもLLMに与える影響を測る上でより良い指標であることがわかりました。

これらの結果は、LLMの訓練には高品質なデータを使用することの重要性を強調しており、定期的な認知能力の評価が必要であることを示唆しています。

分散レイトレーシングについて説明します。これは、従来のレイトレーシングと比べてコンピュータグラフィックスのリアリズムを向上させる技術です。

従来のレイトレーシングは、ウィッテッドアルゴリズムを使用しており、各ピクセルに対して光の相互作用を確認するために光線を投射します。しかし、影や反射、被写界深度などのリアルな効果をシミュレーションするには限界があります。影は二値的な結果となり、厳しい印象を与えます。また、反射や屈折の効果は完璧な表面に対してのみ近似され、より複雑な視覚効果には対応していません。

分散レイトレーシング、または確率的レイトレーシングと呼ばれるこの技術は、光の多様な効果をシミュレーションすることでリアリズムを向上させます。確率的手法を用いて、柔らかい影やその他の光学現象を生成します。複数のサンプルを使用することで、光沢感や被写界深度、モーションブラーといった効果をサポートします。

モンテカルロサンプリングという技術は、複数のサンプルから得られた結果を平均化することで、光の相互作用をより良く近似します。著者は、ウィッテッドレイトレーシングと分散レイトレーシングの違いを示す例を挙げており、柔らかい影やより詳細な効果を強調しています。

また、レイトレーシングにおける被写界深度のための薄いレンズモデルを実装するためのコード例も含まれています。全体として、分散レイトレーシングは画像をよりリアルにレンダリングするための洗練されたアプローチを提供し、従来の方法の欠点を克服しています。

新しい理論が、沼地や墓地の上に見られる神秘的な光、いわゆる「ウィル・オー・ザ・ウィスプ」の正体を説明するかもしれません。これらの光は、燃焼するメタンガスによって引き起こされると考えられていますが、点火の原因は不明でした。化学者ルイジ・ガルラシェッリと彼のチームは、メタンの泡から発生する微小な電気スパーク、つまりマイクロライトニングがこのガスを点火する可能性があることを発見しました。

歴史的には、ウィル・オー・ザ・ウィスプは、旅人を惑わせる精霊に関する民間伝承と結びつけられてきました。科学的な説明では、腐敗した有機物から発生する沼地ガスが指摘されることが多いです。スタンフォード大学の研究チームによる最近の実験では、水中でメタンの泡が生成されると、電気スパークが放出されることが示されました。この発見は完全な解明には至っていませんが、これらのスパークがメタンの点火に関与している可能性を示唆しています。

研究者たちは、これらの微小スパークを理解することで、より環境に優しい化学反応や環境化学の向上につながると考えています。しかし、一部の科学者は、この理論が現象を完全に説明しているか疑問を持っています。ウィル・オー・ザ・ウィスプは空中に見えるのに対し、実験は水中で行われたためです。これらの幽霊のような光を生み出す条件を完全に理解し再現するためには、さらなる研究と実際の観察が必要です。

NVIDIAとGoogle Cloudは、企業向けのAIやデジタルプロセスの改善に向けて協力しています。これにより、企業は視覚コンピューティングやAIアプリケーションなど、さまざまな業務に高度なコンピュータ技術をより簡単に利用できるようになります。Google Cloudは、このパートナーシップについて発表しました。

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rlswは、raylibライブラリに関連するソフトウェアレンダラーで、OpenGL 1.1を模倣しています。これにより、GPUがないデバイスでもraylibを使用できるようになります。

このレンダラーは、さまざまな色と深度バッファ形式をサポートしています。また、ポイント、ライン、三角形、四角形などの異なる描画モードを扱うことができます。テクスチャのサポートもあり、フィルタリングやラッピング機能を提供しています。さらに、行列演算が可能で、クリッピング機能も備えています。

ユーザーは、ライブラリを含める前に特定のパラメータを定義することで設定をカスタマイズできます。rlswはMITライセンスのもとで公開されており、自由に使用や改変が可能です。

このライブラリには、OpenGLのコマンドに似た、初期化、描画、グラフィックス管理のための関数が含まれています。要するに、rlswはGPUがないシステム向けに基本的なグラフィックス機能を提供するソフトウェアベースのレンダリングソリューションです。

二つの出来事には関連があるかもしれません。以下のことが起こりました。

AWSから健康イベントの通知がある前の3時間で、約600件のインスタンスが作成されました。また、いくつかのドメインが確認され、SESのクォータを増やすリクエストがありました。

現在、この問題を調査中で、APIキーかコンソールアクセスに関連している可能性があると考えています。特に、マルチファクター認証（MFA）が有効になっていなかったことが影響しているかもしれません。

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Idealist.orgは、最大の非営利求人掲示板であり、Herokuでのステージング環境のコストが高く、各環境に毎月約500ドルを支払っていました。これにより、開発環境と本番環境の2つだけで月に約1,000ドルを費やしていました。

経費を削減するために、Idealistのチームは1つの環境を非常に安価なサーバーに移行することを試みました。このサーバーは月55ドルで利用できました。彼らはDiscoを使用して、通常のデプロイプロセスを維持しながら、ステージング環境間で単一のPostgresデータベースを共有し、さらにコストを削減しました。

Discoは、従来の方法に比べて自動デプロイやSSL管理、使いやすいインターフェースなどの多くの利点を提供し、複数の環境を管理しやすくしました。この結果、1台のサーバー上に6つのステージング環境を作成することができ、Herokuでは月に3,000ドルかかるところでした。

移行にはサーバーの監視やDNS設定などの新しい責任が伴いましたが、チームはステージング環境がよりアクセスしやすく、コストも低くなったことを実感しました。この変化により、開発者は費用を気にせずにテスト用の環境を簡単に作成できるようになりました。最終的に、HerokuのようなPaaSを使用する真のコストは、単に金銭的なものだけでなく、ワークフローに与える制約にもあることに気づきました。

新しい方法を考案しました。これは、Pythonのパッケージをフォークしたり、モンキーパッチを使ったりせずに修正することができます。この方法はOverlayFSに似ており、元のモジュールをそのままにして、新しいモジュールで変更を加えることができます。具体的には、コードを変換し、両方のモジュールを仮想モジュールとして組み合わせる仕組みです。このアプローチにより、グローバル名前空間での問題を防ぎ、別のパッケージのバージョンを維持することなく、自分の変更だけを共有することが可能になります。

マイケル・ベックリーの「停滞する秩序と台頭する大国の終焉」という記事では、世界の地政学における重要な変化について論じています。歴史的に、国々は興隆と衰退のサイクルを経験してきましたが、現在はそのダイナミクスが変わりつつあります。現在、どの主要国もグローバルなパワーバランスを変えるほど急速に成長していません。

主なポイントは以下の通りです。まず、急成長していた中国や日本、ロシアなどの国々の時代は終わりを迎えています。中国の成長は鈍化しており、他の国々も停滞または衰退しています。次に、強力な国々の停滞は、台頭する国と衰退する国の間の対立を防ぐ可能性があります。歴史的にはこの対立が戦争を引き起こしてきましたが、停滞は苦境にある国々の間での軍事化や対立を引き起こすことも考えられます。

また、主要な経済国は生産性の低下、人口の減少、高い負債水準といった課題に直面しています。多くの国は人口動態の変化に備えておらず、高齢化が進む一方で若年層の労働力が減少しています。中国については、産業能力は高いものの、その成長モデルは持続不可能であり、債務に依存し、人口問題にも直面しています。これにより経済の停滞や社会的不安が生じるリスクがあります。

アメリカは依然として最も強力な国ですが、競争相手は苦戦しています。アメリカの人口動態は競争相手に比べて有利ですが、内部的な課題にも直面しています。停滞している国々は、力を誇示したり失った領土を取り戻すために軍事化に走る可能性があり、特にウクライナや台湾などの地域で緊張が高まる恐れがあります。

最後に、台頭する大国の終焉は、新たな経済的パートナーシップの機会を生むかもしれません。特に高齢化が進む先進国と若い発展途上国の間での協力が期待されますが、これは貿易や移民の効果的な管理に依存します。記事は、台頭する大国がいない不確実な時代に移行する中で、より少ない壊滅的な対立や新しい経済秩序が生まれる可能性があると結論づけています。

現代のパスワードハッシングは、認証情報の盗難から守るために非常に重要ですが、実際のアプリケーションで安全なアルゴリズムを実装することは難しいです。この研究では、パスワードハッシングコンペティションで優勝したArgon2を、二つのアプローチで分析しています。一つは攻撃をシミュレーションし、異なる設定がセキュリティに与える影響を調べること、もう一つはArgon2が公共のGitHubプロジェクトでどのように使用されているかを研究することです。

研究の結果、推奨されるArgon2の設定（46 MiB）を使用することで、攻撃者がアカウントごとに1ドルの予算を持っている場合、SHA-256と比較してパスワードが侵害される可能性が42.5%減少することがわかりました。しかし、メモリの割り当てを2048 MiBに増やしても、わずかにしか保護が向上せず、はるかに多くのメモリが必要になります。

重要な点は、どちらのArgon2の設定も弱いパスワードに対しては効果がなく、一般的に使用される弱いパスワードの侵害率は高いということです。また、Argon2がより広く採用されている一方で、多くの実装がベストプラクティスに従っていないことも明らかになりました。46.6%が推奨される設定よりも弱い設定を使用しています。パスワードマネージャーのような敏感なアプリケーションでも、通常のソフトウェアよりも強力な設定は見られません。

全体として、研究結果は、安全なアルゴリズムを持つだけでは不十分であり、設定に関する適切な指導や開発者の教育がArgon2のセキュリティの利点を最大限に引き出すために重要であることを示唆しています。

セコイアの最高執行責任者（COO）が、ショーン・マグワイアによるマンダニに関する発言を受けて辞任しました。この状況の詳細については、提供されたテキストには記載されていません。

さらに、テキストにはフィナンシャル・タイムズのデジタル購読に関するプロモーションオファーが含まれており、割引やさまざまな購読プランの利点が強調されています。これには、世界のニュースへのアクセスや専門家の意見、さまざまなニュースレターの受信が含まれています。

数学者のジャン＝ピエール・エクマンとツヴィ・トルスティは、回転を「リセット」する方法を発見しました。これにより、複雑な動きを簡単に元に戻すことが可能になります。従来は、回転を逆にするには正確に反対の動きをする必要があると考えられていましたが、この新しいアプローチでは、回転のサイズを共通の係数でスケールし、それを二回繰り返すことが含まれます。

例えば、コマが3/4回転した場合、その回転を1/8にスケールし、これを二回繰り返すことで元の位置に戻すことができます。この技術は、ジャイロスコープやロボットアームなど、多くの回転する物体に適用できます。

研究者たちは、三次元のすべての回転を表す数学的構造SO(3)に基づいて証明を行いました。彼らは、この構造の正確な中心に戻ろうとするのではなく、その表面上のどこかに着地する方が簡単であることを発見しました。この表面には多くの点があります。

この発見は、核磁気共鳴（NMR）やロボティクスなどの分野での応用の可能性を秘めています。画像処理におけるスピン回転の管理方法や、ロボットが複雑な動きを効率的に行うための新しい手段を提供することが期待されています。

2025年10月19日、DeepSeekは新しいOCRモデル「DeepSeek-OCR」を発表しました。このモデルは6.6GBのサイズで、光学文字認識（OCR）に最適化されています。著者は、複雑な設定を扱うためにAIツールのClaude Codeを使用し、NVIDIA Sparkハードウェア上でこのモデルを無事に実行しました。

このプロセスには約40分かかりましたが、著者は他の活動に忙しかったため、ほとんどの時間はその間に進められました。著者はSpark上にDockerコンテナを設定し、Claude Codeに必要なソフトウェアのインストールやテスト画像でのOCRモデルの実行など、具体的なタスクを指示しました。

最初は、モデルとハードウェアのGPU機能との互換性に問題がありましたが、いくつかの指示を与えた後、Claudeは互換性のあるPyTorchのバージョンを見つけ、OCRタスクを成功裏に実行しました。その結果、バウンディングボックスデータを含む出力が得られました。

出力ファイルが空になるという課題もありましたが、ClaudeはOCRのためのプロンプトを調整し、結果を改善しました。著者は詳細なノートを作成し、結果をzipファイルに整理して、後にGitHubリポジトリにアップロードしました。

重要なポイントとしては、Claudeに適切な環境と指示を提供することが、最小限の監視で運用できるようにするために重要であること、また問題解決に以前の知識を活用することが挙げられます。全体的な経験は成功と将来のプロジェクトに対する期待が持てるものでした。さらに、著者は、VS Codeを使用してリモートで実行中のDockerコンテナのファイルシステムを監視する方法を発見し、作業の効率を向上させました。

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この研究は、医学における特定のテーマを探求しています。提供されたリンクには、研究結果や方法論、医療への影響が含まれている可能性があります。しかし、具体的な内容がないため、詳細な要約を提供することはできません。研究の主なポイントや発見を共有していただければ、より明確な要約が可能です。

最近、Amazon Web Services（AWS）が大規模な障害を経験し、Snapchatやマクドナルドのアプリ、Roblox、Fortniteなど多くの人気プラットフォームに影響を与えました。この問題は「運用上の問題」とされました。

障害が発生する直前に、AWSがDevOpsチームの40%を解雇し、権限エラーの修正や設定管理を自動で行うためにAIを導入したという報告がありました。この報告はタイミングが悪く、疑問を呼んでいますが、その正確性や障害との関連については懐疑的な意見もあります。

以前、Amazonは7月にAWSの数百人の従業員を対象に解雇を発表していました。この出来事は、クラウドサービスプロバイダーが広範な障害を避ける必要性を浮き彫りにしています。昨年もWindowsの不具合によって同様の状況が発生しました。

この記事は、AWSの信頼性や解雇が正当化されるべきかについて疑問を投げかけています。

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大きな動きを見せている株には、ウィネバゴ、テキサス・インスツルメンツ、ネットフリックス、ビヨンド・ミートがあります。金の価格は調整局面に入り、最近の価格上昇の強さについて懸念が高まっています。また、サイト上の一部のクッキーは、セキュリティや購入などの機能に必要ですが、必要に応じてブロックすることも可能です。ただし、そうするとサイトの動作に影響が出ることがあります。

この記事では、ジョン・R・サールが心と人工知能（AI）についての二つの主要な考えを述べています。

一つ目は「意図性と脳」です。サールは、人間や動物の意図性、つまり物事について考える能力は脳の働きから生まれると主張しています。これは、意図性を持つためには特定の脳のプロセスが必要であることを意味します。

二つ目は「コンピュータープログラムの限界」です。サールは、コンピュータープログラムを実行するだけでは意図性を生み出すことはできないと述べています。コンピュータはプログラムに従って知的に見える回答を出すことができますが、実際には処理している情報を理解しているわけではありません。

これらの点から、サールは次のように結論づけています。脳が意図性を生み出す方法は、単にコンピュータープログラムを作るだけでは再現できない。意図性を本当に生み出すことができる機械は、人間の脳と同じ因果的能力を持たなければならない。真の思考や理解を持つ「強いAI」を作ろうとする試みは、プログラムの設計だけに焦点を当てる限り失敗するだろう。脳の複雑な働きを模倣する必要があるからです。

サールは、部屋に閉じ込められた人がルールに従って中国語の記号を操作するという思考実験を用いています。この例は、反応が知的に見えても真の理解を示していないことを示しています。これは、現在のAIシステムの動作とも似ています。したがって、サールは、プログラムだけでは人間の認知を説明できないため、強いAIの主張は支持されないと主張しています。

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rs-merkle-treeは、Rustで実装されたマークルツリーのライブラリで、主な特徴は以下の通りです。

まず、固定深度の設計により、証明のサイズは常にツリーの深さと同じになります。また、追加専用の構造で、葉はインデックス0から順番に追加され、一度追加されると変更できません。さらに、メモリからマークル証明を迅速に取得できるように、中間の葉を保存しています。ストレージはユーザーが選択でき、メモリ、sled、rocksdb、sqliteなどの異なるバックエンドを利用できます。ハッシュ関数もカスタマイズ可能で、keccak256やPoseidonなどのさまざまなアルゴリズムに対応しています。

基本的な使い方としては、RustプロジェクトのCargo.tomlに以下のように追加します。

[dependencies] rs-merkle-tree = "0.1.0"

これにより、シンプルなマークルツリーを作成し、葉の追加や証明の取得などの操作が可能になります。

カスタマイズも可能で、ツリーの深さやストレージ、ハッシュ関数をCargo.tomlの依存関係の機能を変更することで調整できます。

サポートされているストレージには、rusqlite、rocksdb、sledがあります。また、サポートされているハッシュ関数には、keccak256やPoseidon BN254 Circom T3があります。

ライブラリには、ディスクサイズ、葉の挿入速度、証明生成時間に関するベンチマークが含まれており、cargo bench --features=allを使って実行できます。

ライセンスはMITライセンスです。

LibriVoxは、著作権が切れた本の無料オーディオブックを提供するプロジェクトです。利用者は、著者、タイトル、ジャンル、テーマ、言語などでカタログを検索して探すことができます。このサイトでは、プロジェクトに関する情報や連絡先のオプション、ディスカッション用のフォーラムなど、さまざまなリソースも提供されています。

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大規模に軽量の仮想マシン（VM）を簡単にホストできるシステムを作りました。このシステムは、AIが生成したコードの実行や、継続的インテグレーションとデリバリー（CICD）プロセス、オフチェーンのAIアプリケーションに適しています。このアプローチにより、Dockerを内部で使用する際の複雑さを避けることができます。

システムは使いやすく、コマンドラインインターフェース（CLI）とPythonのソフトウェア開発キット（SDK）を提供しています。これにより、複雑な仮想マシンの管理やネットワーキングに悩まされることなく、AIエンジニアが利用しやすくなっています。

強固なセキュリティ方針に基づいて設計されており、今後の発展に向けてフィードバックや協力者を求めています。ワクワクするようなロードマップが待っていますので、ぜひご参加ください！ありがとうございます。

技術の進歩に伴い、強力なチップへの需要が高まっていますが、これによりノートパソコンやスマートフォンなどのデバイスで大量の熱が発生しています。現在のチップはこの熱を効率的に放散するのが難しく、性能が低下することがあります。

研究者たちは、優れた熱伝導性を持つダイヤモンドの薄い層をチップに直接統合することで、熱をより効果的に分散できることを発見しました。この方法により、熱の蓄積を防ぎ、他の冷却方法の効果を高めることができます。

スタンフォード大学は、低温で多結晶ダイヤモンドを成長させる方法を開発しました。これにより、敏感な部品を傷めることなくチップに統合できるようになります。初期のテストでは、このダイヤモンド層が特定のトランジスタの温度を50℃以上下げることができ、性能が大幅に向上することが示されています。

この研究は、サムスンやTSMCなどの大手企業から注目を集めています。特に3Dスタックアーキテクチャにおいて、熱管理は今後のチップ設計において非常に重要です。ダイヤモンドを熱拡散材として使用することで、チップはより効率的に動作し、過熱することなく高い性能を維持できるようになります。

この革新は、電子機器における熱管理を根本的に変える可能性があり、先進的なコンピューティング技術の発展に道を開くでしょう。

オースティン・マンがイタリアのドロミテ山脈を自転車で巡りながら、iPhone 17 Proのカメラをレビューしました。彼が特に注目したポイントは以下の通りです。

まず、カメラのアップグレードについてです。新しい48メガピクセルの4倍望遠レンズと8倍望遠レンズは大きな改善で、ポートレートや風景写真がより良く撮影できるようになりました。4倍レンズは自然な感じで、素晴らしいディテールを捉えます。

次に、写真スタイルの新機能があります。「明るい」スタイルの導入により、コントラストや明るさを調整しつつ、細部を失うことなく画像を強化します。マンはこれらのスタイルがさまざまな写真タイプに対応できると評価しています。

カメラのインターフェースも改善されました。新しいiOS 26のカメラインターフェースは、より速く、使いやすくなり、ナイトモードの操作や設定への迅速なアクセスが可能です。

さらに、新機能として、AirPodsをリモートカメラトリガーとして使用できることや、レンズクリーニングのリマインダーが追加され、写真の質を向上させる手助けをします。

ユーザー体験についても触れています。マンは、自撮りの自動調整機能や新しいクロスボディカメ strapが、アウトドア活動中の便利さを増すと評価しています。

最後に、カメラの解像度とスタイルは、クリエイティブな写真家にとって大きな可能性を秘めており、高品質なプリントや芸術的表現が可能です。

マンは、iPhone 17 Proを真剣な写真家に推奨しています。改良された望遠機能と全体的なパフォーマンスは、前のモデルと比べて大きな進歩を遂げています。iPhone 17 Proは、写真の質を向上させたい写真家にとって貴重なツールとなるでしょう。

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この検索エンジンは、英語以外の複数の言語をサポートすることを目指しており、最近、ドイツ語、フランス語、スウェーデン語のパイロットプロジェクトを完了しました。初期テストは限られた数の文書で始まっています。この検索エンジンは主に英語向けに設計されており、コード内の英語中心の仮定が原因で課題が生じています。

パイロットプロジェクトの目的は、より多くの言語をサポートするために必要な労力と、インデックスのサイズがどのように変化するかを理解することです。異なる言語には独自の複雑さがあります。例えば、日本語は複数の文字体系を持ち、単語の間にスペースがありません。一方、ラテン系の言語は単語の形がさまざまです。

検索エンジンの言語処理には、テキストの抽出、言語の特定、文法の分析など、いくつかのステップが含まれます。しかし、言語の正規化は難しい場合があります。なぜなら、異なる言語には異なる文字や意味があるからです。重要なキーワードのための既存のモデルは英語に依存しており、他の言語をサポートする際に障害となる可能性があります。

この問題を改善するために、言語特有のロジックをより適切に処理するための設定ファイルが作成されました。また、検索エンジンはキーワードの特定に関する問題をチェックするためのテストツールを構築し、これにより英語のキーワードアルゴリズムも改善されました。

新しい言語を統合する際、検索エンジンは一つの大きなインデックスを使用するか、各言語ごとに別々のインデックスを使用するかを検討しました。最終的に、速度と精度を向上させるために別々のインデックスを使用することが決定されましたが、検索時には言語を指定する必要があります。

現在、新しい言語サポートは順調に機能しているようですが、これらの言語のインデックスはまだ小さく、リコールの問題が生じる可能性があります。インデックスを大幅に拡大するための取り組みが進行中で、新しいプロセスが導入され、実行可能な非英語のドメインを検証して追加しています。これにより、ターゲット言語で多くの新しいドメインが発見され、10億の文書をインデックス化するという目標に貢献しています。しかし、より多くのデータが利用可能になるまで、多言語サポートの改善は依然として課題です。

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Sentence Transformersは、意味のある文の埋め込みを生成するためのオープンソースライブラリで、現在はHugging Faceの一部となっています。このライブラリは、2019年にドイツのUKP Labでニルス・ライマースによって設立され、意味検索や類似性比較などのタスクで広く人気を集めています。ライブラリは、2023年末から関わっているHugging Faceのトム・アーセンによって維持されています。

Hugging Faceは、Sentence Transformersの更新やテストのためのインフラを強化しつつ、コミュニティ主導のオープンソースとしての特性を保つ方針です。このライブラリは、16,000以上のモデルをサポートし、毎月100万人以上のユニークユーザーが利用しています。UKP LabとHugging Faceのリーダーたちは、貢献者やユーザーへの感謝の意を表明しています。

新しいユーザー向けには、オンラインでドキュメントやモデルリポジトリなどのリソースが提供されています。

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BBCニュースを閲覧できるターミナルツールを作りました。このツールはRSSフィードを利用して、見出しや記事のプレビューを表示します。また、記事を読むこともできます。ぜひ試してみて、感想を教えてください！

南アフリカでは、100万人以上の子どもたちが出生証明書を持っておらず、これが医療、教育、雇用へのアクセスを制限しています。ある非政府組織（NGO）は、25万件以上の遅延出生登録申請が未処理のままになっているため、政府を訴えています。その中には、申請から7年も経っているものもあります。15歳のカマニ・センティウェの家族のように、複雑な申請手続きに苦しむ家庭が多く、必要な書類を手に入れられない状況です。

カマニは国家代表のサッカーチームでプレーすることを夢見ていますが、出生証明書がないために大会に参加できません。彼の祖母は、何年もかけて彼の書類を取得しようと努力していますが、経済的な困難に直面しており、孫のために政府の支援を受けることができません。

子どもたちのための研究機関は、登録手続きがあまりにも複雑で、家族が申請をためらう原因になっていると主張しています。アフリカでは、特に5歳未満の子どもたちの多くが法的な身分を持っておらず、状況は悪化しています。最終的に出生証明書を取得できた子どもたちは、仕事や経済的安定の機会が改善されることが多いです。この問題は、南アフリカやアフリカ全体の脆弱な人々が直面している大きな課題を浮き彫りにしています。

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PASTA/80は、Z80マイクロプロセッサ用に設計されたPascalクロスコンパイラで、CP/MやさまざまなZX Spectrumモデル向けのコード生成を可能にします。このコンパイラは、ニクラウス・ウィルトによって開発されたシンプルなコーディングアプローチを採用しており、コードの効率性よりも速度に重点を置いています。

主な特徴としては、基本的なデータ型、制御構造（if文やループ）、手続き、関数、標準入出力操作が含まれており、Turbo Pascal 3.0に似た機能を提供します。また、最大32,767バイトのヒープサイズを持つ動的メモリ管理が可能です。インラインアセンブリを使用でき、ZX Spectrum 128KやNext向けの大きなプログラムにはオーバーレイ機能も利用できます。ファイルのインクルード、入出力チェック、スタックオーバーフローのチェックなどのコンパイラディレクティブも含まれています。

一方で、Turbo Pascal 3.0の一部の機能はサポートされておらず、特定のディレクティブや別コンパイルができません。また、バイナリサイズは元のTurbo Pascalよりも大きくなります。

PASTA/80はPascalで書かれており、Free Pascalを使用してコンパイルできます。ソースファイルをコンパイルするには、ファイル名を指定してコンパイラを実行するだけです。さまざまなパラメータを使用することで、特定のシステムをターゲットにしたり、最適化を有効にしたりできます。

出力形式としては、CP/MやさまざまなZX Spectrumモデル向けのバイナリを生成でき、簡単に配布できるスナップショットやテープファイルを作成するオプションも用意されています。ZX Spectrum 128KやNext向けの大きなプログラムには、メモリを効率的に管理するためのオーバーレイ機能が利用できます。

コンパイラには、Turbo Pascalに似た体験を提供するためのミニマリスティックなIDEモードも搭載されています。PASTA/80はGNU一般公衆ライセンスの下でオープンソースとして提供されており、コンパイラやその出力物の自由な使用と改変が可能です。

全体として、PASTA/80は、クラシックおよび現代のシステム向けにPascalアプリケーションを開発するためのツールを提供し、使いやすさと速度を重視しています。

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2015年の食事ガイドラインの変更により、約60,000人の子どもたちがピーナッツアレルギーを避けることができたという研究結果が発表されました。このガイドラインでは、4ヶ月の赤ちゃんにピーナッツ製品を導入することが推奨されています。このアドバイスを受けて、0歳から3歳の子どもにおけるピーナッツアレルギーの発症率は27%以上減少し、2017年にガイドラインが拡大された後は40%以上の減少が見られました。それにもかかわらず、アメリカ全体の食物アレルギーは依然として増加しており、約8%の子どもが影響を受けています。

以前は、医師は3歳になるまでピーナッツの摂取を遅らせるように勧めていましたが、2015年の重要な研究では、早期にピーナッツを導入することでアレルギーのリスクを80%以上減少させることができると示されました。しかし、多くの小児科医やアレルギー専門医は、実施に関する混乱や不確実性から新しいガイドラインを採用するのが遅れています。

この研究は、4ヶ月から6ヶ月の間にピーナッツや他のアレルゲンを事前のテストなしに導入する重要性を強調しています。親はこのことについて小児科医と相談することが推奨されています。早期のアレルゲン導入が一般的になりつつあり、全国的にピーナッツアレルギーを大幅に減少させる可能性があることが示唆されています。

ASCII AUTOMATAは、テキストモードのフォントキャラクターが視覚的にどのように接続されるかを分析するためのツールです。このツールは、各キャラクターのエッジにスコアを付け、最適な隣接ピースを見つける手助けをします。キャラクターが配置されると、ツールは接続性に基づいて一致するピースを追加することで「成長」します。また、赤いヒートマップが各キャラクターの使用頻度を示し、フォント分析をサポートします。

もともとはテキストモードアートフォントをデザインするために個人的に作成されたこのツールは、思いがけず美しいパターンを生み出し、他の人が使えるユーザーフレンドリーなツールへと発展しました。

このツールは、SVGパスを使用してテキストを描画するレスポンシブなユーザーインターフェースを特徴としており、異なる長さのテキストが同じスペースに収まるようにしながら、可読性を損なうことはありません。レイアウトはCSSグリッドを使用して作成されており、UI要素の配置が簡単に行えます。全体のUIは約90の要素を持ちながら、HTMLが120行、CSSが40行というシンプルな構成になっています。

さらに、制作者はレイアウトの座標調整を簡単にするためのWYSIWYGツールの開発にも取り組んでいます。

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著者は情熱的なプログラマーとして、自身のアイデンティティやコーディングの喜びについて考えを巡らせています。彼は、MITでのプログラミングの初期の頃を思い出しながら、コーディングの技術を大切にしています。この技術は、深い没入、問題解決、そして創造性を伴うものです。しかし、AIツールの台頭や「バイブコーディング」と呼ばれる曖昧な仕様に基づくプログラミングの概念について懸念を示しています。

著者は、この変化がプログラミングの本質を脅かすと主張しています。深い関与や職人技が求められなくなり、プログラマーが創造者ではなく単なるオペレーターになってしまうからです。彼は、プログラマーのスキルや創造性を損なう形でAIを活用する動きに対して批判的であり、その結果、プログラマーが自分の仕事に対する所有感やつながりを失うことを懸念しています。

著者は、これらの変化を受け入れることが、プログラマーが自らの技術を失い、チームとのつながりが薄れ、機械に依存する未来を招く可能性があると警告しています。彼は、プログラミングを職人技としての integrity を維持することの重要性を強調し、効率や生産性の指標に基づく管理の影響よりも、深い理解、創造性、そして協力を重視すべきだと述べています。最終的に、著者はプログラミングの喜びとその人間的な要素を守りたいと願っています。

このページは、プログラミングやシステムエンジニアリングにおいて、ファイル処理やレポート生成などの実用的なタスクにSchemeを使用するためのライブラリやツールのリソースを提供しています。作成者は、これらのタスクにおいてPerlよりもSchemeを好んで使用しており、開発中の個人プロジェクトも共有しています。これらのプロジェクトが他の人にとって役立つことを願っています。

主な内容には、以下のようなツールやアプリケーションがあります。Gaucheはスクリプト用に設計されたSchemeの実装です。WiLiKiはSchemeで構築されたウィキエンジンです。Chatonはウェブチャットシステムで、escmは埋め込まれたSchemeコードを処理できるテキスト処理フィルターです。

また、Gauche用のライブラリも紹介されています。Gauche-glはGauche用のOpenGLバインディングで、Gauche-gtk2はGauche用のGTK2バインディングです。

さらに、Schemeに関連する文書やリソースも集められています。これには、製品追跡やリアルタイムCGコンテンツ制作に関する論文や相互参照が含まれています。

他にも、Schemeに関する情報やライブラリ、実装についての外部サイトへのリンクも掲載されています。このページは、Schemeを実用的なアプリケーションで使用したい人々に向けた、個人プロジェクトや有用なライブラリ、教育リソースの混合体となっています。

言語モデルは時々誤った情報を生成することがあり、これを外的幻覚と呼びます。この問題を解決するための現在の方法は、他の分野でモデルの性能を損なう可能性があります。そこで、私たちは独自の報酬システムを用いた新しいオンライン強化学習法を提案します。このシステムでは、モデルの出力が完全に正しい場合にのみ報酬を与え、連続的なスケールを使用しません。

私たちはこの方法をQwen3推論モデルに適用し、オープンエンド生成タスクにおいて幻覚率を39.3%も減少させることができました。これは従来のトレーニング方法よりも優れた結果です。短い質問に対しては、モデルが情報不足の際に「わかりません」と答えることを学び、あるテストでは誤った回答が44.4%減少し、別のテストでは21.7%減少しました。

重要なのは、事実の正確性の向上が、指示に従ったり、数学やコーディングのタスクを行う際のモデルの性能に悪影響を与えないことです。他の方法では品質の問題が生じることがありますが、私たちの方法はそのような問題を回避しています。

AutoLearnは、AIエージェントの推論を信頼性が高く効率的なコードに変換するシステムで、常に一貫したパフォーマンスを保証します。

このシステムの主な特徴は、自動的なスキルの生成です。AutoLearnはAIエージェントの推論パターンを捉え、それを再利用可能なスキルに変換します。これにより、各エージェントのための独自のスキルライブラリが作成されます。

学習プロセスは、初めての使用時に新しいタスク（例えば、販売データの分析）に直面したエージェントが、そのタスクを実行する方法を学び、新しいスキルを生成します。繰り返し行うタスクに対しては、作成したスキルを使用することで、初回の推論プロセスに比べて成功率が大幅に向上し（95%）、実行速度も100倍速くなります。

また、スキルが失敗した場合、システムはそのエラーから学び、スキルを更新して今後の類似の問題に対処します。従来のAIワークフローは大きな失敗を引き起こすことがあり、それによってコストが増加しますが、AutoLearnは運用コストを5倍削減し、信頼性を59%から95%に向上させます。

企業にとっての利点として、AutoLearnは運用コストを90%削減し、繰り返し行うタスクの信頼性を99.9%に高め、プロセスの変更に自動的に適応し、ダウンタイムなしで運用を続けることができます。

AutoLearnは、より賢く適応力のあるAIエージェントを作成することを目的としており、信頼性とコスト効率を向上させます。スキルの生成に手動で介入する必要がなく、エージェントが継続的に進化できるようにします。

SearchKというプラットフォームに関する主要なセクションや機能が示されています。

ホームはプラットフォームのメインページです。オーバービューでは、SearchKの概要や紹介が行われています。クイックスタートは、迅速に始めるためのガイドです。ライティングワークフローでは、効果的に執筆タスクを作成し管理する方法についての情報が提供されています。フィーチャーでは、SearchKのさまざまな機能についての詳細が説明されています。コンフィギュレーションでは、プラットフォームの設定やカスタマイズのオプションが紹介されています。リファレンスには、追加のリソースや文書が含まれています。アピアランスでは、プラットフォームの外観を変更する方法についての情報が提供されています。

このリストは、ユーザーがSearchK内で探索できる主要なエリアを示しています。

ドミニオン・ボーティング・システムズがリバティ・ボートという新しい会社に売却され、アメリカの投票の20%を占めていたドミニオンの時代が終わりました。リバティ・ボートは、現在危機に瀕しているアメリカの選挙への信頼を回復することを目指しています。

この信頼を再構築するためには、透明性が重要です。投票機の販売業者は透明性を主張していますが、多くは有権者が確認できない秘密のソフトウェアを使用しています。現在、アメリカで唯一のオープンソースの投票機器を提供しているのはVotingWorksであり、これは安全で信頼できる投票システムにとって不可欠です。

オープンソースソフトウェアは、誰でもアクセスでき、検証できるため、信頼を築くための基準となります。リバティ・ボートや他の業者は、このアプローチを採用し、すべてのアメリカ人が信頼できる新しい世代の投票システムを作るべきです。

地球外知的生命の探索（SETI）は進化を遂げており、単に電波を監視するだけでなく、星間レーザーなど他の信号の探索にも取り組んでいます。国際宇宙アカデミー（IAA）は、地球外からの知的生命体を検出した場合の対応プロトコルを更新しています。この更新は、36年ぶりの大きな変更であり、現代のコミュニケーションの複雑さに対処することを目的としています。特に、研究者をオンラインの嫌がらせから守ることが重要視されています。

新しいプロトコルの大きな変更点は、地球外知的生命体からの直接的なメッセージには、国連がこの問題を議論するまで人類が応答しないことを推奨している点です。これは、以前のガイドラインが応答を促していたことからの転換です。ただし、他の星系にメッセージを積極的に送るという考え方には影響しません。

更新されたSETIプロトコルは、信号の検証やデータ管理のためのベストプラクティスを提供しています。具体的には、情報を複数の場所に保存してアクセスしやすくすることが含まれています。また、信号が検出された場合には、国際電気通信連合と協力して周波数の干渉から保護することも提案されています。

全体として、IAAの更新は、グローバルなコミュニケーションの複雑さが増していることと、地球外知的生命体の発見に対して慎重なアプローチが必要であることを反映しています。このプロトコルの最終的なステップは、IAAの理事会による承認です。

著者は、自分の恐竜の神経棘分岐に関する科学論文がAIツールによって比喩にされてしまったという、ばかげたメールを受け取りました。その比喩では、神経棘の分岐を川の三角州に例えていましたが、著者はそれが全く意味をなさないと感じました。著者は、このようなAIアプリケーションの無用さに対する不満を表明し、プログラミング支援など、実用的なAIの使い方と対比しました。著者は、この欠陥のあるツールを宣伝することに疑問を持ち、なぜ誰がそれを宣伝したいのかを問いかけました。

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KDE Connectは、デバイス同士が通信できるプロジェクトです。主な機能には、デスクトップでの電話通知の受信やメッセージへの返信、電話からデスクトップの音楽をコントロールすること、電話をリモコンとして使用すること、接続されたデバイスからPCでコマンドを実行すること、電話のバッテリー残量を確認したり、電話を鳴らして見つけること、デバイス間でファイルやリンクを共有すること、デスクトップから電話をブラウズしたり、電話からデスクトップの音量を調整することが含まれます。

KDE Connectは、安全な通信プロトコルを使用しており、開発者がプラグインを作成できるようになっています。デスクトップにはコンポーネントをインストールし、電話にはクライアントアプリが必要です。

KDE Connectはオープンソースで、2013年から開発が続けられています。インストール方法はオペレーティングシステムによって異なり、Linux、Windows、Android、iOS、macOSそれぞれに特定の手順があります。

このプロジェクトは、新しい貢献者にとって良い機会であり、ある程度のプログラミング知識が求められます。開発者はMatrixやIRCを通じて議論に参加したり、GitLabにパッチを提出したりできます。また、プロジェクトにはAndroidとC++の実装用に構造化されたリポジトリが用意されています。

リリースプロセスでは、Windows、Android、iOSなどのさまざまなプラットフォーム向けにビルドを準備し、バージョンのタグ付けやテストを行います。

詳細な情報については、KDE Connectのユーザーベースページやコミュニティウィキを参照することができます。

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ガトリンバーグ、テネシー州にある塩と胡椒の入れ物博物館は、世界で唯一の博物館です。ここでは、20,000セット以上の塩と胡椒の入れ物や、多くの胡椒挽き器が展示されています。訪問者は、実際に博物館を訪れることも、バーチャルツアーを通じて楽しむこともできます。

開館時間は、月曜日から土曜日が午前10時から午後4時まで、日曜日は午前10時から午後2時までです。

入館料は、大人が3ドルで、これはお土産屋での購入に使うことができます。12歳以下の子供は無料です。

博物館の所在地は、461 Brookside Village Way, Gatlinburg, TN 37738です。道順や最新情報は、彼らのフェイスブックページをチェックしてください。

ブライトラインは、南フロリダで運行されている高速列車で、マイアミとオーランドを時速125マイルで結んでいます。そのスタイリッシュなデザインや豪華な設備が評価されていますが、深刻な問題も抱えています。それは、高い死亡者数です。2017年の運行開始以来、列車は少なくとも185件の死亡事故に関与しており、昨年だけで41件が発生しました。このことは安全性に対する懸念を引き起こしています。

ブライトラインの事故率は、アメリカの他の通勤サービスと比べて著しく高く、地元住民からは「死の列車」と呼ばれています。ブライトラインは、これらの死亡事故は運行の失敗ではなく、個人の無謀な行動によるものだと主張しています。多くの死亡が自殺として誤分類されているとも言っています。しかし、調査によると、列車の設計や踏切の数が危険に寄与しており、多くの事故が交差点で発生しています。

批評家たちは、線路沿いのフェンス設置や踏切での標識の改善など、安全対策の強化が必要だと指摘しています。ブライトラインはその魅力やアメリカにおける高速鉄道のモデルとしての可能性を持っていますが、続く死亡事故は乗客や歩行者の安全を確保するために対処すべき重要な安全問題を浮き彫りにしています。ブライトラインの将来、特に計画されている拡張については、これらの問題にどれだけうまく対処できるかにかかっています。

メタは、AI部門から約600人の従業員を解雇し、業務を効率化し意思決定を迅速化する方針を発表しました。この決定は、メタの最高AI責任者アレクサンドル・ワンの内部メモに基づいています。解雇の対象となるのは、さまざまなAI研究や製品チームですが、新たに設立されたTBDラボには影響がなく、こちらは現在も積極的に人材を募集しています。メタは解雇された従業員に対し、社内の他のポジションを探すよう奨励しており、彼らのスキルが価値あるものであると考えています。CEOのマーク・ザッカーバーグは、現在のAIの取り組みが期待通りの成果を上げていないことに懸念を示し、この再編成を進めました。それにもかかわらず、メタは他社からの優れたAI人材を引き続き採用しており、最近も著名な人物を迎え入れています。

DeepSeek-OCRは、視覚的なテキスト圧縮を探求するために設計された新しいモデルで、言語モデルの視点から視覚エンコーダーの動作に焦点を当てています。このモデルは2025年10月20日にリリースされました。

インストール手順は以下の通りです。まず、CUDA 11.8とPyTorch 2.6.0が環境にインストールされていることを確認します。次に、Gitを使ってリポジトリをクローンします。その後、新しいConda環境を作成してアクティブにし、vllmやその他の依存関係を含む必要なパッケージをインストールします。

推論オプションには、VLLM推論とTransformers推論があります。VLLM推論では、設定ファイルに入力と出力のパスを設定し、スクリプトを実行して画像やPDFを処理し、ベンチマークを評価します。Transformers推論では、Transformersライブラリを使用してDeepSeek-OCRモデルとトークナイザーをロードし、画像を入力してプロンプトを指定することで結果を得ることができます。

このモデルは、Tiny（512x512）からLarge（1280x1280）までのさまざまな解像度で画像を処理することができ、動的解像度にも対応しています。プロンプトの例もいくつか用意されており、文書をマークダウンに変換したり、画像を説明したりするタスクに利用できます。

開発に貢献した人々やベンチマークに感謝の意が示されています。また、学術的な引用のためのモデルの引用情報も提供されています。この要約は、DeepSeek-OCRの目的と使用法を理解しやすくまとめています。

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SSAとは「静的単一割り当て」を指し、最適化コンパイラで使用される手法です。この方法では、プログラム内の各変数が一度だけ割り当てられることが保証されるため、コンパイラがコードを分析し最適化するのが容易になります。

SSAが広く使われている理由は、プログラムの分析や変換を簡素化するからです。これらはコードの最適化にとって重要なプロセスです。LLVMやGCCなどの多くの現代的なコンパイラは、中間表現（IR）としてSSAを利用しています。

命令型プログラミングでは、プログラムの状態を変更する操作の順序が重要であり、コンパイラが最適化を行う際にその順序を理解するのが難しくなります。SSAは、コードを組合せ回路に似た構造に再構成することで、グラフ理論を用いた分析を容易にします。

プログラムは基本ブロックに分割できます。基本ブロックとは、制御フローの中断なしに順次実行されるコードのセクションです。SSA-CFG（制御フローグラフ）はプログラムの構造を表現するために使用され、最適化や分析を容易にします。

例えば、Cで書かれたフィボナッチ関数をSSA表現に変換する方法が示されています。従来の変数割り当ての代わりに、SSA形式ではレジスタを使用し、ブロック引数やファイノードを通じてデータフローを制御します。これにより、異なるコードブロック間での変数の値を管理します。

SSAの利点は、単一割り当てのルールを強制することで、データ依存性の分析やプログラムの実行最適化が容易になる点です。プログラムの構造が明確になるため、効率的な最適化アルゴリズムを使用することが可能になります。

全体として、SSAは現代のコンパイラ設計において重要な役割を果たし、コードの最適化能力を大幅に向上させるとともに、明確さと構造を維持します。

この記事では、エンジニアリングチーム向けのインシデント防止プラットフォームであるRoverが、OpenFGAの一部を純粋なPostgresを使って書き直すことで、認可システムを改善したことについて述べています。

まず、認可（authz）の複雑さがユーザー認証（authn）と比べてどれほど難しいかが強調されています。ロールベースアクセス制御（RBAC）、ポリシーベースアクセス制御（PBAC）、属性ベースアクセス制御（ABAC）、関係ベースアクセス制御（ReBAC）など、さまざまなシステムが紹介されています。

Roverは、組織内の関係に基づいてユーザーの権限を管理するReBACアプローチをOpenFGAを用いて採用しました。しかし、主要なデータベースとOpenFGAの間で同期の問題が発生し、ユーザーやデータの管理が複雑になりました。

これらの課題に対処するために、RoverはPostgresで認可ロジックを書き直しました。これにより、既存のデータベースの関係を活用できるようになりました。具体的には、認可モデル用のテーブル、関係タプル用のビュー、権限を確認するための再帰関数を作成しました。

新しいシステムの利点は、メンテナンスが簡素化され、運用の複雑さが軽減され、Roverの既存のデータベースとシームレスに統合されることです。これにより、別のサービスを必要とせずにユーザー権限の更新や管理が容易になりました。

新しいシステムはRoverの現在の規模には効果的ですが、成長に伴うパフォーマンスの問題が予想され、データベースの最適化によって管理できると考えています。

著者は、GitHubでのオープンソース実装をチェックするよう読者に促し、今後の進展についても共有したい意向を示しています。

1980年代初頭、個人用コンピュータ（PC）業界は、テレビやラジオの信号に影響を与える電波干渉の懸念から、連邦通信委員会（FCC）の注目を集めました。この問題は、主に市民バンド（CB）ラジオの普及によって引き起こされ、多くの市民からの苦情が寄せられました。

FCCは、家庭用電子機器市場が成長する中で、コンピュータからの電波放出を規制し、同様の問題を防ぐことにしました。その結果、当時の多くの家庭用コンピュータ、例えばアタリ800やアップルIIは、干渉を最小限に抑えるために厚い金属シールドを備えるよう設計されました。

1970年代にCBラジオが普及したことで、テレビの干渉に関する苦情の83%がこれらのデバイスに関連しているという混乱した状況が生まれました。FCCは、電波干渉を管理するためのガイドラインを作成し、製造業者が自社製品が近くの電子機器に影響を与えないようにする必要性を強調しました。

この規制環境は、企業に設計の改善を促し、より良いシールドを実装させることになりました。これにより、技術の向上が進みました。規制は当初、製造業者にとって課題となりましたが、結果的により信頼性が高く、干渉の少ない電子機器の開発に寄与しました。

全体として、FCCの行動は即時の干渉問題に対処するだけでなく、PC業界内での革新を促進し、今日の技術におけるより良いエンジニアリングプラクティスの確立につながりました。