SynadiaとTigerBeetleは、Zig Software Foundation（ZSF）を支援するために、2年間で合計51万2千ドルを寄付することを決定しました。これは、Zigが高性能で信頼性のあるソフトウェアを作成する可能性を信じていることを示しています。

Synadiaは、さまざまな環境で安全な通信を通じて大企業をつなぐ役割を果たしています。彼らは組織のシステムを近代化し、効率的なマイクロサービスやデータプラットフォームを構築できるよう支援しています。クライアントは金融、ゲーム、エネルギーなど多様な分野から来ています。

TigerBeetleは、信頼性とパフォーマンスに重点を置いた金融データベースで、Synadiaと同じ価値観を共有しています。両社は、予測可能で信頼できるソフトウェアを作成することを目指しています。両社のリーダー間での話し合いの結果、ZSFを支援するために協力することが決まりました。

Zig Software Foundationは、Andrew Kelleyが率いる団体で、パフォーマンスと信頼性で知られるZigプログラミング言語を推進しています。SynadiaとTigerBeetleは、この取り組みを支援できることを誇りに思っており、Zigが分散システムの未来にとって重要であると信じています。

Synadiaは、SynadiaプラットフォームとNATS.ioエコシステムの創設者であり、異なる環境での安全なメッセージングを提供しています。一方、TigerBeetleは、安全で高性能な金融取引のために設計されたデータベースです。

この記事では、RISC-Vアーキテクチャを使用してQEMU上でシンプルなLinuxマイクロディストリビューションをゼロから構築するための初心者向けガイドを提供します。以下が主なポイントです。

まず、Linuxカーネルとディストリビューションの理解が重要です。Linuxカーネルはハードウェアを管理し、アプリケーションを実行するためのインターフェースを提供します。一方、Linuxディストリビューションはカーネルに追加のソフトウェアやツールを組み合わせて、機能的なオペレーティングシステムを作り上げます。

次に、カーネルの構築について説明します。RISC-V用のLinuxカーネルのソースコードをダウンロードし、設定する方法が解説されており、その後、クロスコンパイルツールチェーンを使用してビルドします。

カーネルがロードされると、「init」プロセスが開始されます。これは最初のユーザースペースプログラムであり、他のプロセスを起動します。

マイクロディストリビューションを実用的にするためには、初期ファイルシステム（initramfs）を作成する必要があります。これには「init」プログラムが含まれます。これはユーザーと対話するシンプルなCまたはGoプログラムで構成できます。

構築したカーネルとinitramfsはQEMU上で実行でき、ユーザーは自分のカスタムマイクロディストリビューションが動作している様子を見ることができます。

さらに、より機能的なディストリビューションを作成するために、u-rootプロジェクトの使用が推奨されています。u-rootはあらかじめ用意されたユーザースペース環境を提供し、より便利なinitramfsの作成を可能にします。

最後に、パッケージマネージャーとinitシステムはLinuxディストリビューションの重要な要素であり、ソフトウェアのインストールやシステムの初期化プロセスを管理します。

全体として、この記事はLinuxの層状アーキテクチャを強調しており、カーネルが複雑なシステム内でユーザーアプリケーションを実行するための基盤として機能することを説明しています。

2010年の2つのコーディングフレームワークと現代のフレームワークを比較した内容です。現代のフレームワークであるReactは、見た目はすっきりしていますが、その抽象化により理解が難しくなります。Reactは多くの操作を隠してしまうため、特に中程度の複雑さを持つアプリケーションで一般的に発生する問題をデバッグする際に、開発者が混乱することがあります。

一方、古いフレームワークであるBackboneは、そのプロセスが明確でわかりやすいです。この透明性により、ジュニア開発者でもコードの動きを追いやすくなります。Reactの複雑さは、その内部構造を深く理解することを要求し、これが負担になることがあります。

Reactは大規模なアプリケーションには有益かもしれませんが、テキストでは小規模なプロジェクトにおいてその複雑さが本当に必要かどうか疑問を呈しています。BackboneやjQueryのように、よりシンプルで直感的なコーディングモデルが求められており、理解やデバッグが容易になることが期待されています。

2025年10月にWindows 10のサポートが終了することが、PCの大規模な買い替えサイクルを引き起こし、Appleにとって大きな利益となっています。現在、PCの約40%がまだWindows 10を使用しており、ビジネス市場と消費者市場の両方で早期のアップグレードが進んでいます。2025年第3四半期には、AppleのMac出荷台数が14.9%増加し、新しいMacBookモデルの需要や企業での利用増加が影響しています。Lenovoは依然として最大のPCベンダーであり、17.4%の成長を記録しました。一方、AsusやHPも出荷台数が増加しましたが、Dellの出荷台数は0.9%減少しました。現在、上位5ブランドのPCは市場シェアの約75%を占めており、企業はAI機能を搭載したPCのプロモーションを始めていますが、これらはまだ主要な販売ポイントにはなっていません。

要約がありません。

2025年6月、ブリティッシュ・エアウェイズを利用した旅行者が、エコノミークラスの乗客でも「ブリティッシュ・エアウェイズ・クラブ」という航空会社のマイレージプログラムに登録することで、メッセージング用の無料WiFiにアクセスできることに気付きました。このWiFiは、WhatsAppやSignal、WeChatなどのメッセージアプリを利用できる一方で、Discordは使用できませんでした。

旅行者は、どのアプリが許可されるかを決定する仕組みに興味を持ち、接続時に使用されるドメイン名を確認するSNI（サーバー名表示）機能が関与しているのではないかと推測しました。テストを行った結果、ホワイトリストに載っていないサイトへの接続はリセットされることが分かり、航空会社がどのウェブサイトにアクセスしているかを監視していることが示されました。

SNIを操作することで、旅行者はWhatsAppのドメインを偽装したプロキシサーバーを設定し、機内でインターネットを閲覧できるようにしました。さまざまなウェブサイトにアクセスしてこれが機能することを確認しましたが、速度とパフォーマンスには制限がありました。

また、旅行者はECH（暗号化されたクライアントハロー）の可能性についても探求しました。これはSNI情報を暗号化することでプライバシーを向上させることができる技術です。テストの結果、ECHを使用することで安全にブラウジングでき、ブロックされることもありませんでした。

この経験は、インターネットのプライバシーの複雑さとSNIがもたらす課題を浮き彫りにし、ユーザーは信頼できるセキュリティ対策としてSNIを過信しない方が良いことを示唆しています。

2025年10月24日、ジョアニス・オルランドス氏がAndroid向けのSwift SDKの発表を行いました。このSDKを使うことで、開発者はSwiftプログラミング言語を用いてAndroidアプリケーションを作成できるようになります。この開発は、Android作業グループと広範なSwiftコミュニティの協力によって実現しました。

このSDKの主な特徴は、クロスプラットフォーム開発を可能にし、異なるプラットフォーム間でのコード共有を容易にする点です。また、Windowsインストーラーの一部として提供されるほか、LinuxやmacOS用に別途ダウンロードすることもできます。開発者がAndroidでSwiftを使い始めるための「はじめに」ガイドも用意されています。既存のSwiftパッケージの25%以上がすでにAndroidと互換性があります。

さらに、swift-javaプロジェクトにより、JavaとSwiftの統合が可能になり、コードの相互運用性が向上します。Android作業グループはコミュニティからのフィードバックを求めており、今後の開発を導くためのビジョン文書を作成中です。

開発者は、自身の経験を共有し、Swiftフォーラムでの議論に参加することが奨励されています。これにより、エコシステムの向上に貢献できるでしょう。

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、要約してほしい記事のテキストを提供していただければ、そのお手伝いができます。

Valetudoは、クラウド接続なしで動作する掃除ロボット用のソフトウェアです。2018年にソーレン・バイエによって開発され、多くのユーザーにとって信頼できるソリューションとなっています。ダウンロード数やサポートグループのメンバーシップから推定すると、利用者は数千人に上るとされています。

このソフトウェアはオープンソースで、Apache-2.0ライセンスのもとで提供されています。これにより、ユーザーは第三者に依存することなく、ソフトウェアを理解し、変更することができます。Valetudoは個人プロジェクトであり、無料で利用できることを目的としています。私有の公共庭園に例えられることもあり、ユーザーは楽しんだり貢献したりできますが、変更を要求する権限はありません。

詳細については、スタートガイドを含むドキュメントを確認したり、購入可能な対応ロボットを探したりできます。また、更新情報やコミュニティサポートについてはValetudoのTelegramグループで確認できますが、非公式なチャンネルでは情報が古くなっている可能性があります。

要約がありません。

300年以上前の幾何学的なパズルが解決されました。ノペルトヘドロンと呼ばれる形状が発見され、同じ形のものが通過できないことが証明されました。この発見は、ヤコブ・シュタインイガーとセルゲイ・ユルケビッチという研究者によるもので、ノペルトヘドロンを通ってトンネルを掘っても、二つ目のノペルトヘドロンは通れないことが示されました。

この問題は、ライン川のルパート王子が立てた賭けから始まりました。彼は、立方体がトンネルを掘ることで互いに通過できると主張しました。歴史的に、立方体やいくつかの多面体がこの特性を持つことが確認され、数学者たちはすべての凸多面体が同じことができると考えていました。しかし、90の頂点と152の面を持つ複雑な構造を持つノペルトヘドロンは、この信念が普遍的に正しいわけではないことを証明しました。

シュタインイガーとユルケビッチは、理論的な進展と広範なコンピュータ計算を組み合わせて結論に至りました。彼らの研究では、形状が投影する影を調べることで、一つの形が別の形に通過できるかどうかを判断する方法が用いられました。彼らはルパートの通路の可能性を分析するためのアルゴリズムを開発し、ノペルトヘドロンの独特な特性を確認しました。

この発見は、他の形状を探求し、幾何学的特性を理解する新たな道を開き、すべての凸形状がルパートの特性を持つという認識を変えるものです。研究者たちは、この数学の分野をさらに調査することに興奮しています。

この記事では、iOS 26の変更がスパイウェア、特にペガサスやプレデターの検出に与える影響について説明しています。

まず、shutdown.logファイルの重要性が挙げられます。このファイルは、iOSデバイス上のマルウェアを特定するために重要で、シャットダウン中の活動も記録しています。

次に、スパイウェアの進化について触れています。ペガサスは、ログファイルから痕跡を消すように進化しており、これによりセキュリティ研究者の検出作業が難しくなっています。開発者たちは、活動を隠す方法をさらに改善しています。

iOS 26の変更点として、Appleはshutdown.logの取り扱いを変更しました。これにより、再起動時にログが上書きされ、以前のデータが消去されるようになりました。この変更は、過去の感染の証拠を見つけるのを難しくしています。

ユーザーへの推奨として、iOS 26にアップデートする前にデバイスのsysdiagnoseを取得し、現在のログデータを保存することが勧められています。また、Appleがこの問題に対処するまでアップデートを延期することも考慮すべきです。

これらの動向は、増加するスパイウェアの脅威の中で、デバイス上のスパイウェアを特定しようとする調査者にとっての課題となっています。

この記事では、言語モデル（LLM）のコンテキストエンジニアリングにおけるハイパーリンクの重要性について述べています。関連するコンテキストにアクセスする必要がある一方で、モデルが情報に圧倒されないようにバランスを取ることが求められています。この管理のための主な戦略には、動的に関連するコンテキストを取得する「リトリーバル・オーグメンテッド・ジェネレーション（RAG）」、専門的な指示やツールを使用して主なタスクを効率化する「サブエージェント」、必要に応じて情報をリクエストできる「get_*ツール」が含まれます。

著者は、ハイパーリンクがコンテキスト管理を強化するための未活用の手法であると主張しています。ハイパーリンクを使用することで、モデルは人間がウェブをナビゲートするのと同様に、情報を段階的に探索しアクセスすることができます。ハイパーリンクを利用することで、モデルは柔軟かつ効率的に関連するコンテキストを取得できます。

また、記事では「エージェントの状態のエンジンとしてのハイパーテキスト」という概念も紹介されています。これは、ハイパーリンクがエージェントにローカルデータやウェブベースのデータをより効果的に発見し活用させることができることを示唆しています。

ハイパーリンクに基づくコンテキストシステムを実装するために、著者はURIを受け入れるツールとコンテキストを活用するためのエントリーポイントを含むシンプルなセットアップを提案しています。リンクを使用する利点には、実装の容易さ、トークンの効率性、必要なときにコンテキストを提供できる能力があり、アクセスされる情報の関連性と新鮮さを向上させます。

最後に、著者は開発者に対して、複数の専門ツールを作成するのではなく、エージェントにハイパーリンクを使用することを検討するよう促しています。著者は、コンテキストエンジニアリングが進化するにつれて、ハイパーリンクがエージェントが情報にアクセスし活用する方法を強化する重要な役割を果たすと考えています。

外部リンクにはアクセスできませんが、要約してほしいテキストや主なポイントを教えていただければ、喜んでお手伝いします。

アメリカでは、熱ポンプの導入が遅れているものの、その効率性や環境への利点が証明されています。熱ポンプは新しい技術ではなく、100年以上の歴史があり、家庭の暖房や冷房を効率的に行うことができます。従来の暖房システムよりも効率やコスト面で優れていることが多いです。

現在の課題として、広く普及しない理由は技術的なものではなく、文化的、経済的、教育的な要因が大きいです。住宅所有者は熱ポンプの利点についての情報を必要としており、施工業者は適切に設置するための訓練を受ける必要があります。

熱ポンプに対する受け入れや支持は高まっており、インフレ抑制法のようなプログラムが設置に対する経済的インセンティブを提供しています。現代の熱ポンプは寒冷地でも効果的に機能することができ、以前の制限に関する神話を打ち破っています。

今後の焦点は、熱ポンプの導入を加速させるための重要な戦略を探ることです。成功は新しい発明よりも、人間的要因や効果的な実行に依存していることが強調されています。熱ポンプはより広く使用される準備が整っていますが、人々の認識や知識に関連する障壁を克服することが、その成功にとって重要です。

ブレイズ・アゲラ・イ・アルカスは、人工知能（AI）が進化、計算、そして心の本質に関して重要な教訓を提供することについて語っています。彼は、AIが私たちに複雑な概念を理解する手助けをし、技術と人間の思考との関係を明らかにする方法を強調しています。序文では、これらの洞察が知性の理解やその発展においてどれほど重要であるかが示されています。

2012年以降、PyTorchやTensorFlowといった深層学習フレームワークが研究や産業界で人気を集めています。現在、研究者の間ではPyTorchが好まれる一方で、TensorFlowは産業界での支配的な地位を維持しています。

最近のデータによると、主要な学会ではPyTorchを使用した論文がTensorFlowを使用した論文を上回っており、研究の好みが変化していることが示されています。例えば、2019年のCVPR会議では、69%の論文がPyTorchを使用しており、TensorFlowの使用率はそれよりもかなり低いものでした。研究者たちは、PyTorchのシンプルさや使いやすいAPI、そしてパフォーマンスの利点を評価しています。

一方、TensorFlowは産業界での生産能力のために広く使用されています。特に、デプロイメント（展開）やパフォーマンス最適化のサポートが優れている点が評価されています。しかし、両方のフレームワークは進化を続けています。PyTorchはデプロイメントのための機能を導入し、TensorFlowは使いやすさを向上させるためにイager実行モードを採用しました。

機械学習フレームワークの未来は、研究と産業のニーズのバランスが取れたものになるようです。PyTorchが研究をリードし、TensorFlowが生産の分野での地位を維持しています。両方のフレームワークの今後の開発が、機械学習の未来における役割を決定づけるでしょう。

友人のサムが運営するウェブサイトには匿名メッセージを送る機能があり、それに触発されて私も似たようなものを作ることにしました。机の上にあったレシートプリンターを使って、メッセージを物理的に印刷することにしました。人々がメッセージを入力して送信できるウェブページ（ping.aschmelyun.com）を作成し、そのメッセージが直接私の机の上に印刷される仕組みです。

使用したのはエプソンのTM-T88IVというサーマルレシートプリンターで、特別な紙に熱で印刷するため、インクは必要ありません。このプリンターは古いモデルなので、ラズベリーパイに接続し、ESC/POSという言語を使って印刷コマンドを送信できるようにしました。ウェブサイトはPHPとLaravelフレームワークを使って作成し、メッセージの検証やプリンターの問題に備えて保存する機能も組み込みました。

サイトを別にホスティングするのではなく、ラズベリーパイ上で直接運営し、Cloudflare Tunnelsを使ってオンラインでアクセスできるようにしました。公開以来、世界中から千件以上のメッセージを受け取りました。中には面白い詩やASCIIアート、レシピも含まれています。多くのメッセージには場所が記載されており、それを世界地図にピン留めすることにしました。

このプロジェクトは匿名で人々とつながる楽しい方法となり、制作過程も楽しみました。ソースコードに興味がある方は、私のGitHubで公開しています。

要約がありません。

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2025年10月、著者はコーディングにおけるAIの活用についての見解を述べ、外科医のアプローチと比較しています。著者は、外科医と同様にコーダーも高価値なタスクに集中し、二次的で重要度の低いタスクをAIに任せるべきだと主張しています。これにより、コーダーは自分の得意分野、例えばユーザーインターフェースのプロトタイピングに集中できるようになります。

著者は、AIに任せると便利だと感じるいくつかのタスクを挙げています。具体的には、ガイドの作成、コード変更の実験、エラーの修正、ドキュメントの作成などです。これらのタスクは、コアプロジェクトに取り組んでいる間にバックグラウンドで実行することを好んでいます。

著者は、AIを主なタスクに使用する場合と、二次的なタスクに使用する場合で使い方を区別しています。主なタスクでは細かく監視し、詳細に注意を払う一方で、二次的なタスクではより自由に任せることができます。この方法により、従来の低い地位のチームメンバーに雑務を任せることへの懸念が解消されると著者は考えています。AIはいつでもそのようなタスクを処理できるからです。

Notionで働く著者は、AIツールに対する会社のサポートを評価しており、これが生産性を向上させると感じています。著者は、この「外科医のような」アプローチをより多くの知識労働者に広げることを目指しており、AIが雑務を管理する間に主要なタスクに集中することの重要性を強調しています。

Twake Driveは、Google Driveのオープンソースの代替品です。ローカルにセットアップするには、以下の手順に従ってください。

まず、リポジトリをクローンします。コマンドは次の通りです。

git clone https://github.com/linagora/twake-drive

次に、Dockerを使用してアプリケーションを実行します。まず、ディレクトリに移動します。

cd tdrive

その後、次のコマンドでアプリケーションを起動します。

docker compose -f docker-compose.minimal.yml up

アプリにアクセスするには、ブラウザを開いて次のURLにアクセスします。

http://localhost/

開発に必要な要件は以下の通りです。Node.js（バージョン18以上）、MongoDB、Yarn（推奨）です。

セットアップ手順としては、まずMongoDBを起動します。

docker run -p 27017:27017 -d mongo

フロントエンドを実行するには、次のコマンドを使用します。

cd tdrive/frontend/; yarn dev:start

バックエンドを実行するには、次のコマンドを使用します。

cd tdrive/backend/node/; SEARCH_DRIVER=mongodb DB_DRIVER=mongodb PUBSUB_TYPE=local DB_MONGO_URI=mongodb://localhost:27017 STORAGE_LOCAL_PATH=/[フルパス]/documents NODE_ENV=development yarn dev

追加のパラメータが必要な場合は、tdrive/backend/node/config/内のdevelopment.jsonファイルを修正してください。

アプリはポート3000で実行されます。

ライセンスについては、Twake DriveはAffero GPL v3の下でライセンスされています。

2019年に開設されたイギリスの国立ゲーム障害センターでは、多くのティーンエイジャーが親の勧めでビデオゲーム依存の治療を求めて訪れています。最近では、40歳以上の大人の治療も増えており、67人がこの年齢層に該当します。最年長の患者は72歳の女性で、スマートフォンゲームに依存しています。

技術が進化する中で、高性能なコンピュータデバイスが発生させる熱が大きな問題となっています。CPUやGPUのような高性能チップは過剰な熱を生じ、これが性能の低下や故障を引き起こす可能性があります。この問題に対処するために、スタンフォード大学の研究者たちは、熱伝導性に優れたダイヤモンドをチップに組み込む方法を開発しました。

現代のチップは多数のトランジスタを搭載しており、これが熱を発生させ、ホットスポットを生むことがあります。これにより、性能や信頼性に影響を与えることがあります。ダイヤモンドは優れた熱伝導体であり、チップに低温で統合できるため、繊細な部品を傷めることなく熱を効果的に拡散させることができます。

スタンフォードのチームは、電子部品に安全な温度でチップ上に薄い多結晶ダイヤモンドの層を成長させることに成功しました。これにより、デバイスの温度を大幅に低下させることができました。初期のテストでは、窒化ガリウムトランジスタを用いて50°C以上の温度低下が確認され、性能が向上しました。この技術は、特に先進的な3Dスタックアーキテクチャのチップ設計において重要な役割を果たす可能性があります。

この研究は、サムスンやTSMCといった大手企業からの関心を集めており、さまざまな電子機器にダイヤモンド熱管理ソリューションを統合することを目指しています。もし成功すれば、このダイヤモンドを用いた冷却方法は、電子機器の熱管理を変革し、熱の蓄積による制約なしに高い性能を実現できる可能性があります。

ダイヤモンドをチップアーキテクチャに統合することは、現代のコンピューティングにおける最大の課題の一つに対する有望な解決策を提供します。

Luauは、主にゲームプレイのために高性能なコードを提供することを目指しています。主な目標は、慣用的なコードの速度を向上させることと、慎重な調整を通じてさらなる最適化を可能にすることです。多くのプラットフォームでJITコンパイルが利用できないため、解釈された環境での安定したパフォーマンスが重視されています。

Luauの特徴の一つは、高度に調整されたバイトコードインタープリタです。このインタープリタは、特定の作業負荷においてLuaJITのパフォーマンスに匹敵することができます。効率を追求しつつ、ポータビリティも維持するために、先進的な技術が使用されています。

また、Luauはマルチパスコンパイラを採用しており、ソースコードからバイトコードを生成します。これにより、より良い最適化が可能になります。型情報に基づいて定数の折りたたみやアップバリューの最適化などの処理を行うことができます。

デバッガーの効率も考慮されており、従来のデバッグフックを避け、ブレークポイントのためのファーストクラスサポートを使用しています。インラインキャッシング機能により、フィールドの検索時にハッシュスロットを予測することで、テーブルやグローバル変数へのアクセスが迅速化されます。

メソッド呼び出しも最適化されており、特別な命令やキャッシング技術を用いてオーバーヘッドを削減しています。特定の組み込み関数は、通常のオーバーヘッドを回避するメカニズムを通じて速度が最適化されています。

テーブル操作も強化されており、効率的な反復処理や長さの計算が可能です。パフォーマンスを最大化するために、テーブルの作成や変更には特定のメソッドの使用が推奨されています。

さらに、Luauは3成分の浮動小数点ベクトルをネイティブでサポートし、数学的な操作のパフォーマンスを最適化しています。ガーベジコレクタはインクリメンタル方式で、実行中の一時停止を最小限に抑えることを目指しています。スイーピングやペーシングの最適化も含まれています。

クロージャのキャッシング機能により、意味的に同一の関数オブジェクトを再利用し、メモリの割り当てオーバーヘッドを削減します。Luauは、一般的な割り当てパターンを最適化するために特化したメモリアロケータを使用し、全体的なパフォーマンスを向上させています。

高い最適化レベルでは、関数のインライン化やループの展開を行うことで、実行速度をさらに向上させることができます。全体として、Luauは既存のLuaコードとの互換性を保ちながら、堅牢なパフォーマンス向上を提供するよう設計されています。

Fast TypeScript Analyzer（FTA）は、Rustを使用して構築されたTypeScriptコードを迅速に分析するツールです。このツールは、開発者が自分のコードの複雑さや保守性を理解するのに役立つシンプルな分析を提供します。

FTAの主な特徴には、標準的なハードウェアで1秒間に最大1600ファイルを分析できるスピードがあります。また、TypeScriptだけでなくJavaScriptコードの分析もサポートしています。各ファイルに対して全体のFTAスコアを生成し、スコアが低いほど品質が良いことを示します。さらに、サイクロマティック複雑度やHalsteadメトリクスといった詳細な指標も提供します。

FTAを使用するには、次のコマンドを実行します。
npx fta-cli path/to/project
これにより、指定したプロジェクトが分析され、行数、FTAスコア、各ファイルの評価が表形式で表示されます。

例えば、index.jsというファイルの場合、次のような結果が表示されることがあります。
行数: 212
FTAスコア: 64.43
評価: 改善が必要

このツールはオープンソースであり、ユーザーはGitHubリポジトリで貢献したり議論したりすることができます。また、ユーザーはPlaygroundや詳細なドキュメントを通じて、さらに多くの指標や機能を探求できます。

興味のあるユーザーは、GitHubでの開発に参加することができます。

ヨーロッパの警察は、約5000万の偽のオンラインアカウントを作成したサイバー犯罪ネットワーク「オペレーション・SIMCARTEL」を解体し、7人を逮捕しました。この作戦は、ラトビア、オーストリア、エストニア、フィンランドの警察が協力して行われました。

重要な点として、当局は1200台のSIMボックスと4万枚のアクティブなSIMカード、5台のインターネットサーバー、2つの違法サービスウェブサイトを押収しました。このネットワークは、犯罪者に一時的な電話番号を提供し、セキュリティ対策を回避して投資詐欺やフィッシングなどの詐欺用の偽アカウントを作成する手助けをしていました。

オーストリアでは約450万ユーロ、ラトビアでは約42万ユーロの大きな金銭的損失が報告されています。また、警察は犯罪者の銀行口座から43万ユーロ、約51万6000ドル相当の暗号通貨も押収しました。この調査は、ユーロポールとシャドウサーバー財団の支援を受けて行われ、犯罪インフラの分析と解体が進められました。

このオペレーションは、サイバー犯罪との戦いが続いていることを示しており、ヨーロッパ各国の法執行機関の協力の重要性を浮き彫りにしています。

数学の形式化の重要性について、特にLeanのようなコンピュータシステムを使うことが、単にエラーを見つける以上の意味を持つことが述べられています。

形式化の目的は、正式な証明を書くことで数学の正確性を確保することです。これは、工学における安全チェックリストと似ています。間違いを修正するだけでなく、追加の利点ももたらします。

著者は、数学の形式化のプロセスを楽しんでおり、それが数学、コンピュータ、パズルへの興味を結びつけるものだと述べています。

形式化をTypeScriptというプログラミング言語に例えています。TypeScriptはエラーを見つけるのに役立ちますが、その本当の利点はエラー検出を超えています。開発ツールを向上させ、コードのナビゲーションやリファクタリングを容易にし、実装前にデザインを指定できる設計言語としても機能します。また、コーディング中に即座にフィードバックを提供するため、非常に役立ちます。

Leanは数学に対して多くの利点を提供します。クリック可能な定義や自動文書化の機能を持つさまざまな数学ツールをサポートし、定理間のトレンドや依存関係の分析を向上させます。さらに、数学的結果の変更や依存関係を追跡するためのバージョン管理も容易にします。

形式化には多くの些細な命題を証明する必要があるかもしれませんが、それによって数学的プロセスがより効率的で楽しいものになる可能性があります。著者は、形式的な命題だけでも価値があることを強調しています。

最後に、これらの利点が数学者たちに新しいツールや方法を採用させるのか、学習曲線が急であるにもかかわらず、疑問を投げかけています。この変化が実際に起こるかどうかは、時間が経てばわかるでしょう。

スミスチャートは、電気工学で使用されるグラフィカルなツールで、特定の数学的関数を通じてデカルト座標系のマッピングを表現します。このガイドでは、スミスチャートの作成方法に焦点を当て、その応用については触れません。

スミスチャートの基本的な概念は、関数 ( f(z) = \frac{(z - 1)}{(z + 1)} ) に由来しています。この関数は、z平面の右半分の点をw平面の点に変換します。

この関数は、モビウス変換の一種で、z平面の円や直線をw平面の円や直線にマッピングすることができます。

ポイントのマッピングについて説明します。z平面の虚数軸はw平面の単位円に対応します。右半平面は単位円の内部にマッピングされます。また、z平面の垂直線はw平面で単位円に接する円になります。z平面の水平線も円にマッピングされ、点 ( w = 1 ) を通ります。

この変換により、w平面では不均一な間隔が生じます。実用的なスミスチャートを作成するためには、z平面の元のグリッドを、外側よりも原点近くに垂直線を多く配置するように設計する必要があります。

このプロセスによって、電気工学に役立つ形で複素インピーダンスを視覚的に表現するスミスチャートが作成されます。次回は、使いやすさを向上させるための間隔調整について説明します。

Mesh2Motionは、3Dモデルをアニメーション化するための無料でオープンソースのウェブアプリケーションです。このアプリは、人型、四足動物、鳥のキャラクターをサポートしており、ユーザーはGLB、GLTF、FBX形式のモデルをインポートできます。

主な機能には、ユーザーが人間や動物の骨格を選び、簡単に配置できるリギングオプションがあります。また、アニメーション作業中に間違いを簡単に修正できる元に戻す/やり直す機能も備えています。さらに、複数のアニメーションを一度に広く使われているGLB形式でエクスポートでき、Quaterniusの人間アニメーションライブラリにもアクセスできます。

このプロジェクトは、ウェブやゲーム開発のために3Dモデルをアニメーション化するための使いやすいツールを提供することを目指しています。個人利用と商業利用の両方に対応しています。ソースコードはGitHubで入手でき、問題の報告やフィードバックもそこで行えます。

詳細については、GitHubのページを訪れるか、@scottpetrovicをソーシャルメディアでフォローしてください。

要約がありません。

Conductorの創業者であるチャーリーとジャクソンは、Point72とNetflixを退職した後に会社を立ち上げました。彼らは8年前にブラウン大学でアルティメットフリスビーをしているときに出会いました。Conductorは、YCやLinear、Notionなどの先進的な企業のエンジニアが作業プロセスを改善するためのツールです。あるユーザーは、このツールが生産性を大幅に向上させたと称賛しています。

創業者たちは、技術が進化するにつれて、人々はコードを書くことからAIのチームを管理することにシフトすると考えています。そのため、新しいツールの必要性が生まれ、彼らはその設計を手伝ってほしいと願っています。

現在、Conductorのチームは3人で構成されており、アイデアを生み出し、ユーザーとコミュニケーションを取り、製品を設計・構築できる多才な人材を求めています。理想的な候補者は、スピード感のある職場環境を好み、自分の仕事に誇りを持ち、ソフトウェアに対して強い意見を持っていることが求められます。Typescriptの経験は必須ではなく、学ぶ意欲が重視されます。

報酬に関して、Conductorは競争力のある給与と substantial equity（株式）を提供し、従業員が大きな影響を与えられるようにしています。また、健康保険や401kのマッチングを提供し、全体的なウェルビーイングを重視しています。従業員には生産性を高めるための必要なツールが支給され、業務経費を管理する自由も与えられています。

Conductorは、従業員が福利厚生や改善に関するアイデアを提案することを奨励し、柔軟で革新的な企業文化を大切にしています。

近年、エンジニアはAIツールによって生成されたコードを評価する時間が増えたため、コードレビューの重要性が高まっています。しかし、多くのエンジニアは効果的なコードレビューに苦労しています。ここでは、コードレビューの実践を改善するための重要なポイントを紹介します。

まず、コードの差分だけに注目しないことが大切です。コードの違い（差分）だけを見ていては、全体のコードベースを理解することができません。例えば、すでに他の場所に存在するメソッドを指摘したり、ファイルの整理方法を提案したりすることで、コードの質を大いに向上させることができます。

次に、コメントは5つか6つに制限することを目指しましょう。過剰なコメントはレビュアーを圧倒し、重要なフィードバックの価値を薄めてしまいます。スタイルの問題についてすべてにコメントするのではなく、変更を一つのコメントでまとめて、エンジニアに修正を任せる方が良いでしょう。

また、自分の書き方を押し付けないことも重要です。コードには問題解決のための複数の受け入れ可能なアプローチがあります。スタイルに違いがあっても受け入れられるものであれば、コメントせずに承認することで不必要な対立を避けましょう。

レビューのステータスは明確に示すべきです。承認、コメントあり、またはレビューをブロックしているかをはっきりと伝えましょう。不明確なフィードバックは、変更がマージできるかどうかの混乱を招きます。

一般的に、ほとんどのコードレビューは承認に至るべきであり、重大な問題がない限り、ブロックすることは少ない方が良いです。過剰なブロックレビューは、チーム内の構造的な問題を示していることが多いです。

最後に、各エンジニアはコードレビューにおいて異なる優先事項を持っていますが、重要なフィードバックに焦点を当て、コメントを制限し、サポート的な姿勢を持つことで、より良い協力とコードの質向上につながります。これらの原則はAIからのコードレビューにも適用され、品質の監視を維持することが強調されます。

「グーン・スクワッド」というダニエル・コリッツの記事では、「グーニング」と呼ばれる新しいサブカルチャーの台頭について述べています。この文化は、共同で行う特定の形のマスターベーションに基づいており、目標指向の行為です。この用語は、若者のノーティカ・マローンが悲劇的に亡くなった後に注目を集め、彼はこの運動の象徴となりました。グーニングは「グーンステート」と呼ばれる恍惚とした状態に達することを目指し、これはクライマックスに達することなくマスターベーションを続けることで得られます。

グーナーと呼ばれる主に若い男性たちは、自らの体験や儀式をオンラインで共有し、「グーンケイブ」と呼ばれるスペースを作り、そこで一緒にポルノを楽しみます。このコミュニティは、彼らの興味に応じたプラットフォームであるDiscordなどで活発に活動しています。文化は、オンラインポルノのアクセスの向上とともに大きく進化し、多くのグーナーが若い頃から過激なコンテンツを消費しています。

コリッツはこの文化の心理的影響についても考察し、多くの参加者が孤独感や社会的なつながりの欠如を癒す手段としてグーニングを利用していることを指摘しています。グーンステートは頻繁には達成されませんが、その周囲の儀式が参加者同士のコミュニティ意識を育んでいることが明らかになりました。

一部のグーナーは「フィーディング」（厳選したポルノを共有すること）や「ワンクバトル」（競争的なポルノ選び）に参加する一方で、他の人々は「ポルノセクシャル」としてのより過激なアイデンティティを受け入れ、性的欲求を完全にポルノで満たしています。この記事は、このライフスタイルが個人の関係に与える悪影響や依存の可能性について懸念を示しています。

コリッツは、グーニングがデジタルコンテンツやコミュニティの圧倒的な存在によって現実のつながりからますます退いている文化の症状であることを反映しています。

ステイナー・H・ガンダーソンは、文字列のための現代的な完全ハッシュ法についての経験を語ります。彼自身の実装は、gperfのような既存の解決策よりも速いにもかかわらず、広く採用されていません。完全ハッシュ法とは、既知の文字列の集合を衝突なしにユニークな整数にマッピングする方法です。

まず、問題の定義について説明します。目的は、特定の整数に固定された文字列の集合をマッピングし、他の文字列を拒否するシステムを作ることです。これはハッシュテーブルに似ていますが、既知の文字列セットに最適化されています。

実装戦略として、ガンダーソンは文字列を長さで分割し、処理を簡素化しています。これにより最適化が可能になります。しかし、PEXT（ビット抽出命令）を使用するなど、一部の技術には課題があることも指摘しています。特に、非x86アーキテクチャでは機能しない場合があります。

次に、マジックナンバーについて触れます。これは、ハッシュ時の衝突を減らすために使用される特定の乗数です。この技術はコンピュータチェスから借用されており、文字列の効果的なインデックス作成を可能にします。

パフォーマンスに関しては、彼の実装はgperfの約2倍の速さで、コンパイルされたコードも小さくなります。速度とメモリ使用量の最適化が重要であることを強調しています。

良いマジックナンバーを見つけるには試行錯誤が必要で、衝突を避けるための迅速なチェックを行う「キラーヒューリスティック」を紹介しています。

アプローチの柔軟性については、文字列の数に応じて、直接比較のようなシンプルな方法が特に小さなセットに対して効果的であることを指摘しています。

ガンダーソンは、完全ハッシュ法の分野には改善の余地があると結論づけ、他の人々にも現代的な実装を探求するよう呼びかけています。

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言語モデルは進化していますが、多桁の掛け算にはまだ苦労しています。この研究では、暗黙の推論プロセスを通じて掛け算を成功裏に学習するモデルを分析し、その理由を探ります。主な発見は以下の通りです。

まず、モデルは多桁の掛け算に必要な長距離のつながりを処理できることがわかりました。次に、注意機構を利用して計算中に部分的な積を思い出し、取り出すための構造を作り出します。また、モデルは数字のペアを効果的に組み合わせ、賢く効率的に表現することができ、これは一般的なモデルでは実現できていません。

研究者たちは、一般的なファインチューニング手法が重要な長距離のつながりを見逃すモデルを生み出すことを発見しました。彼らは新しい損失関数を追加することで、モデルが進行中の合計を追跡する能力を学ぶのを助け、掛け算の能力を向上させました。全体として、この研究はトランスフォーマーが長距離の依存関係を学ぶ際の問題を浮き彫りにし、より良いアプローチがこの問題を解決できることを示しています。

2025年10月20日、開発者がハロウィンに合わせてmod_blogというブログツールのサプライズリリースを発表しました。このツールは通常、クリスマスにアップデートが行われますが、今回は長年の機能の一部を削除する内容となっています。削除の理由は、利用頻度が低いことやバグがあったためです。

開発者は、以前にも役に立たない機能を削除したことがあると説明していますが、今回はコードの初めから存在していた機能を取り除くため、これまでとは異なると述べています。彼らは主に、投稿を書くためのウェブインターフェースの使用をやめ、自分たちのマークアップ言語に切り替えたため、使われていないコードが残ってしまったとのことです。

コードの修正中に、開発者はC言語のルールに関連するバグを発見しました。このバグは、ウェブインターフェースをあまり使わなかったために見逃していたものです。バグを修正した後、スパムの問題や関心の低さから、メール通知機能も削除することに決め、新しい通知方法を導入することにしました。

全体として、mod_blogからは3,000行以上のコードが削除されました。開発者はこれを少し大変だと感じつつも、メンテナンスのためには必要な作業だと考えています。このリリースはハロウィンの不気味なテーマで彩られており、古い機能を取り除くという不安な体験を象徴しています。

Typst 0.14がリリースされ、さまざまな文書タイプのアクセシビリティと使いやすさを向上させる重要な更新が行われました。主なポイントは以下の通りです。

まず、TypstはデフォルトでアクセシブルなPDF文書を自動的に作成するようになりました。これにより、アクセシビリティに関する規制を満たしやすくなります。ユーザーは、より厳格なコンプライアンスチェックを有効にすることもできます。

次に、PDF機能が強化されました。PDFを文書内の画像として使用できるようになり、複雑なイラストの取り扱いが向上しました。また、複数のPDF標準への対応が拡大し、ユーザーはニーズに最適なフォーマットを選択できるようになりました。

新たに追加された文字単位の整列機能により、段落のレイアウトが改善され、文字間のスペースが調整されることで、視覚的にバランスの取れたテキストが実現します。

HTMLエクスポート機能も強化され、Typstの要素をHTMLにより適切にマッピングできるようになりました。新しいタイプ付きHTMLインターフェースも追加され、要素の作成が容易になっています。

Typst 0.14への移行については、ほとんどの文書が従来通りに動作しますが、一部の小さな変更や非推奨機能があります。ユーザーは必要な更新を確認することが推奨されています。

最後に、コミュニティとの交流のために、11月7日に新バージョンについて話し合い、ユーザーのフィードバックを集めるためのコミュニティコールが予定されています。

新機能の詳細やプロジェクトの確認は、ウェブアプリを開くか、コマンドラインでの更新を実行することで行えます。

この記事では、ブラックホールを探査するための星間ミッションの可能性について、復旦大学のコジモ・バンビ氏の提案に焦点を当てて論じています。従来、星間旅行はプロキシマ・ケンタウリのような目標を目指してきましたが、バンビ氏は近くのブラックホールを探ることも同様に価値があると提案しています。

最も近いとされるブラックホール、GAIA-BH1は約1,560光年離れていますが、地球から20〜25光年以内にさらに多くのブラックホールが存在する可能性があると推定されています。これらのブラックホールを検出するのは難しいですが、ほとんどが孤立しているためです。しかし、先進的な観測技術や新しい望遠鏡を用いることで、科学者たちは近くの星に対する重力の影響を調べることでブラックホールを特定できると信じています。

もし私たちに近いブラックホールが見つかれば、将来の宇宙探査機のミッションターゲットとして利用できるかもしれません。このようなミッションは、ブラックホールの性質を理解し、基本的な物理学を検証し、事象の地平線や重力波といった概念を探求する手助けとなるでしょう。バンビ氏の研究は、暗黒物質がブラックホールの形成にどのように関連しているかにも触れており、系外惑星を通じて新たな検出方法を提案しています。

全体として、ブラックホールへの星間ミッションを立ち上げるというアイデアは、科学的発見や宇宙の理解に向けた興味深い可能性を示しています。

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ユーザーは、OpenAI APIアカウントにクレジットを追加したものの、個人情報を第三者に提供する必要がある確認プロセスを経なければならず、非常に不満を感じています。このプロセスに対して不安を抱いているため、返金を求めましたが、ポリシーに反すると言われました。その結果、ユーザーはChatGPT Plusのサブスクリプションをキャンセルし、支払いに異議を唱え、より安価な代替サービスであるDeepseekに切り替える予定です。また、確認が必要なのはGPT-5だけで、GPT-4oにはその必要がないことも指摘しています。

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2025年10月22日、サンフランシスコで開催されたClaude Code愛好者の集まりで講演を行いました。私の話は、制限の少ないコーディングエージェントを使用すること（「YOLOモード」と呼ばれる）による利点とリスクのジレンマに焦点を当てました。

まず、YOLOモードの利点について説明しました。このモードでは、コーディングエージェントが独立して動作し、複雑な問題を解決できるため、他の作業に集中することができます。私は、YOLOモードを使用して完成させた最近の3つのプロジェクトを紹介し、その効率性を示しました。

しかし、YOLOモードにはリスクも伴います。特に、プロンプトインジェクション攻撃の可能性があるため、注意が必要です。これは、信頼できないコンテンツが信頼できる指示と結びつくことで発生し、脆弱性を引き起こします。

プロンプトインジェクションは特に危険で、コーディングエージェントがプライベートデータにアクセスできる場合、攻撃者がこの脆弱性を利用してエージェントを制御し、機密情報を漏洩させる可能性があります。

これらのリスクを軽減するために、コーディングエージェントをサンドボックス環境で実行することの重要性を強調しました。理想的には、他人のコンピュータ上で実行することで、潜在的な損害を制限できます。

サンドボックスの管理には課題もあります。ファイルアクセスの制御は比較的簡単ですが、データの流出を防ぐためのネットワーク接続の管理はより複雑です。最近のClaude Codeのアップデートには、Appleのsandbox-execコマンドなどを使用した改善されたサンドボックス機能が含まれていますが、このコマンドは非推奨となっています。

自由にコーディングエージェントを使用するのは魅力的ですが、データを保護するためには、安全なサンドボックス内で行うことが不可欠です。

Transformerベースの大規模モデルは自然言語処理やコンピュータビジョンに優れていますが、入力データの扱い方により効率性に課題があります。最近の改善策は、重要な意味を失ったり、処理が遅くなるといった問題がありました。これらの問題を解決するために、ChunkLLMというシンプルで柔軟なトレーニングフレームワークを提案します。

ChunkLLMは主に二つの部分から成り立っています。ひとつはQKアダプター（QアダプターとKアダプターを含む）で、もうひとつはチャンクアダプターです。QKアダプターは各モデル層に追加され、特徴を圧縮し、関連する情報のチャンクに焦点を当てるのを助けます。チャンクアダプターは最下層で動作し、文脈の手がかりを使ってチャンクの境界を特定します。

トレーニング中は、主要なモデルパラメータはそのままで、QKアダプターとチャンクアダプターのみがトレーニングされます。また、重要なチャンクの特定を改善するために、アテンション蒸留という特別なトレーニング手法を使用します。推論段階では、モデルはチャンクの境界を見つけたときにのみチャンクを選択することで処理を高速化します。

さまざまな長文と短文のタスクに対するテストでは、ChunkLLMは短文に関して既存のモデルと同等の性能を示し、長文では98.64%の性能を維持しつつ、キー・バリューキャッシュの使用効率が48.58%に達しました。特に、長文処理においては標準的なTransformerよりも最大で4.48倍速くなることが確認されています。

エヴェリーナ・フェドレンコとローズマリー・ヴァーレイの論文は、言語と思考の関係を探求しています。特に、言語能力をほとんど失った全体失語症の人々を調査し、言語がなくても複雑な思考が可能かどうかを考察しています。これらの人々は、数学や論理、音楽、ナビゲーションに関する作業を行うことができるため、思考と言語は異なるものであることを示唆しています。

神経画像研究によると、文を処理する際には言語に関連する脳の領域が活性化されますが、算数や音楽を聴くといった非言語的な作業を行うときには活性化されません。著者たちは、算数や実行機能、心の理論、音楽処理、空間ナビゲーションなど、多くの認知能力は言語に依存せず、異なる脳の領域によって支えられていると主張しています。

この記事は、言語処理が特定の脳の領域に関与している一方で、これらの領域が損傷を受けると、言語能力には影響が出るものの、他の認知機能には影響を与えないことを強調しています。これは、複雑な思考のさまざまな形態に言語が必ずしも必要ではないことを示しています。全体として、これらの発見は、思考が言語から独立して存在できるという考えを支持しています。

AIが生成したフィードバック、特にChatGPTのようなツールを使って、個人の見解を加えずに仕事の評価を行うことに対する批判があります。著者は、誰かがAIの提案を単にコピー＆ペーストするだけで、自分の分析を提供しないことに対して不満を表明しています。AIはチームメンバーが持つ文脈の理解が欠けており、それに頼ることで他の人に混乱や余分な作業を引き起こす可能性があると強調しています。

良いフィードバックは具体的で、評価者の理解に基づくべきであり、AIの出力をそのまま繰り返すだけではいけません。AIはブレインストーミングや学習のための便利なツールになり得ますが、レビューにおいて真の思考や関与を置き換えるべきではありません。チームメンバーは自分のレビューに責任を持ち、意味のある文脈を考慮したフィードバックを提供する必要があります。

VisiCalcは、1978年にダン・ブリックリンとボブ・フランクストンによって開発された初のコンピュータースプレッドシートであり、Apple IIの成功に大きく寄与しました。このソフトウェアは、ユーザーが複雑な計算を行うことを可能にし、Apple IIの販売の約25%がVisiCalcを使いたいという需要によって推進されたと推定されています。

VisiCalcは、ユーザーフレンドリーなインターフェースを導入し、現代のスプレッドシートでも基本的な機能となっているA1セル表記やコマンド用の「スラッシュメニュー」などの特徴を持っています。また、VisiCalcのチュートリアルは、ユーザーがその機能を活用する方法を効果的に教え、農業の複雑な計算など、さまざまな用途における柔軟性を示しました。

40列の表示や基本的なグラフ作成機能といった制限があったものの、VisiCalcのデザインと機能は、将来のスプレッドシートソフトウェアの基盤を築きました。その遺産は、Excelのような現代のツールにも引き継がれており、多くの基本機能が今でも使われています。

VisiCalcの適応性は、2025年になってもその relevancy を保ち続けており、さまざまな分野におけるデータ管理や計算に対する持続的な影響を示しています。しかし、現代のアプリケーションへのデータ移行や、グラフ作成のような高度な機能の欠如に対して、ユーザーは課題を感じるかもしれません。

ウェブサイトがあなたのブラウザを確認しています。もしこのサイトの所有者であれば、問題を解決するためのリンクがあります。

このコースは、コンピュータサイエンスの授業でしばしば見落とされがちな重要なテーマ、つまり使用するツールの習得について扱っています。従来の授業は高度な内容に焦点を当てる一方で、コマンドラインやテキストエディタ、バージョン管理システムなどの基本的なツールを効果的に使う方法を教えていません。

これらのツールを理解し、効率的に使用することで、時間を節約し、複雑な問題を解決する手助けになります。このコースでは、数日間にわたってさまざまなトピックをカバーしています。具体的には、シェルとスクリプティング、テキストエディタ（Vimなど）、データ処理、コマンドライン環境、バージョン管理（Git）、デバッグとプロファイリング、メタプログラミング、セキュリティと暗号技術などが含まれます。講義は録画されており、YouTubeで視聴可能です。

このコースはアニッシュ、ジョン、ホセの3人によって共同で教えられており、MITだけでなく、より広いアクセスのためにオンラインでも共有されています。コース資料の翻訳も奨励されており、提出された翻訳はコースに含まれる可能性があります。

コースの実現に向けてリソースやサポートを提供してくれた方々に感謝の意を表します。

Physical Review Lettersに掲載された新しい論文では、特定の研究分野における重要な発見について論じられています。詳細な情報は、こちらのリンクをクリックしてご覧ください。

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1922年、ジョニー・ホプソンは「トッパーの父」として知られ、オーストラリアの雪の中で独特な蝶を発見しました。この蝶は後に、グスタフス・アソル・ウォーターハウス博士によって新種として認識され、「フレイム・ヘアストリーク」と名付けられました。しかし、2016年にマイケル・ブラビー博士という科学者が、この蝶の標本とされていたものが実際には偽造品であることを発見しました。

物語はさらに暗い展開を迎えます。1940年代後半、コリン・ワイアットというイギリスの収集家がオーストラリアの博物館から数千点の蝶の標本を盗んでいたのです。彼の盗難は1947年に発覚し、行方不明の標本が報告されたことから調査が始まり、ワイアットが多くの希少な蝶を持ち去り、イギリスに送っていたことが明らかになりました。

ワイアットは科学界に取り入っていたため、彼の盗みは個人的な問題から来ていたと告白しました。彼の行動は博物館のコレクションの安全性やアマチュア収集家の信頼性について深刻な懸念を引き起こしました。多くの盗まれた標本は回収されましたが、ワイアットの盗難の影響は現在も科学界に残っており、ブラビーのような研究者たちはコレクションの整合性を回復し、収集の歴史的背景に対処するために努力しています。

新しいカメラ「ロックカメラ」が登場しました。このカメラは、画像がしばしば操作されたり、AIによって作成されたりする現代において、本物の写真を撮影することを目指しています。

ロックカメラは、16メガピクセルのセンサーとラズベリーパイを使用して、ユニークな写真を撮影します。また、写真のデータに対してゼロ知識証明を作成し、その信頼性を確認します。このカメラは、ユーザーが実際に存在する瞬間を確実に捉える手助けをするように設計されており、リアルな画像とAI生成の画像との混乱を解消することを目的としています。

現在、ロックカメラは399ドルで注文を受け付けており、発送は2〜3週間後を予定しています。デジタル時代における画像の信頼性の問題に対する解決策として、ロックカメラは注目されています。

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Clojureのジッパーは、ベクターやマップ、XMLなどのデータ構造を効率的に移動し、変更するためのユニークなツールです。ジッパーを使うことで、コレクションやツリーを上下（縦）や左右（横）に移動し、要素を追加、編集、削除することができます。

ジッパーの基本は、データ構造を効率的に移動し操作するためのラッパーです。ジッパーは「位置」を保持しており、そこにはデータとその中の位置が含まれています。

ジッパーを使ってナビゲートする際は、子要素に下がったり、親要素に上がったりできます。また、兄弟要素の間を左右に移動することも可能です。各移動は新しい位置を生成しますが、元のデータは変更されません。

ジッパーを作成するには、ノードが枝であるかどうかを判断し、その子要素を取得する方法を定義する関数が必要です。これは、clojure.zipパッケージのzip/zipper関数を使用して行います。

例えば、ベクター[1 2 3]をジッパーでラップすると、特定の要素にアクセスするためにナビゲートできます。最初の要素から右に移動すると、二番目の要素にたどり着きます。

コレクションの範囲外に移動しようとすると、ジッパーはnilを返し、無効な位置を示します。行き止まりを避けるために注意が必要です。

ジッパーは、リストの中にリストがあるような入れ子構造にも対応しており、データの層を移動することができます。

Clojureには、特定のデータ型のナビゲーションを簡素化するための組み込みジッパーもあります。例えば、ベクター用のvector-zipやXML用のxml-zipがあります。

ジッパーを理解することで、Clojureにおけるプログラミングスキルを向上させ、複雑なデータ構造を扱うための強力な方法を提供します。

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/dev/nullはACID準拠のデータベースと見なすことができる理由について、四つの重要な特性に焦点を当てて説明します。

まず、原子性についてです。操作は完全に完了するか、まったく行われないかのどちらかです。/dev/nullに書き込まれたものは、完全に破棄されるか、書き込まれないかのいずれかです。

次に、一貫性です。システムは常に有効な状態を保ちます。/dev/nullは常に空であり、何が書き込まれてもその状態は変わりません。

隔離性についても触れます。複数のプロセスが同時に/dev/nullに書き込むことができますが、何も保存されないため、競合は発生しません。

最後に耐久性です。一度書き込み操作が行われると、その効果はクラッシュ後も持続します。/dev/nullは常に何も含まない状態です。

ただし、唯一の欠点は、無料のストレージが0バイトであることです。より多くのスペースが必要な場合は、著者に直接連絡する必要があります。

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フォーラム・オブ・インシデント・レスポンス・アンド・セキュリティ・チームズ株式会社の著作権は2015年から2025年までの期間を対象としており、すべての権利が保留されています。

LightlyStudioは、データを効率的に管理し、注釈を付けるためのオープンソースツールです。M1チップを搭載したMacbookでの動作が良好で、COCOやImageNetなどのさまざまなデータセットに対応しています。

インストールにはPython 3.8以上が必要です。インストールは、コマンドラインで「pip install lightly-studio」と入力することで行えます。

使い始めるには、提供されたリポジトリをクローンするか、自分のデータセットを使用することができます。画像のみのデータセット、YOLOによる物体検出、COCOのインスタンスセグメンテーション、COCOのキャプションなど、さまざまなタスクに対応したスクリプトが用意されています。それぞれ特定のPythonスクリプトを作成し、実行する必要があります。

LightlyStudioは、データセットを操作するための強力なPythonインターフェースを提供しています。主な要素は「Dataset」で、これを使ってデータの設定、ユーザーインターフェースの起動、クエリの実行ができます。データはローカルフォルダやクラウドストレージなど、さまざまなソースから読み込むことが可能です。

データセット内の個々のサンプルにアクセスし、タグやメタデータなどの属性を変更することができます。また、特定の基準に基づいてサンプルをフィルタリングしたり並べ替えたりするための高度なクエリ機能もサポートしています。

LightlyStudioでは、自動データ選択機能があり、最も代表的で多様なサンプルを選ぶ手助けをします。これにより、モデルのトレーニング効率が向上します。

現在のバージョンは0.4.0で、2025年10月21日にリリースされました。貢献も歓迎されており、ユーザーは課題ページをチェックしてタスクを確認したり、新しい改善案を提案したりできます。

詳細については、LightlyStudioのGitHubページを訪れてください。

カウンターストライクのプレイヤー経済は最近、大きな落ち込みを見せ、約18億4000万ドル、つまり25%の価値を一晩で失いました。この急激な下落は、バルブの新しいアップデートによって引き起こされました。このアップデートにより、プレイヤーは低価格のコスメティックアイテムを、ナイフやグローブなどの人気アイテムと交換できるようになりました。以前は、これらの希少アイテムが2万ドルで売られることもありましたが、アップデート後にはその価値が急落しました。例えば、バタフライナイフの価格は約2万ドルから約1万2000ドルに下がりました。

このアップデートにより、多くの売り手が投資を回収しようと急いでおり、取引環境は混乱しています。一部の低価格アイテムは価値が上がったかもしれませんが、高級カウンターストライクコスメティックの市場全体は混乱状態にあり、NFTや暗号通貨の変動性と比較されています。市場の未来は不透明で、プレイヤーやトレーダーはさらなる動向を待っています。

アメリカの国家高速道路交通安全局（NHTSA）は、約2,000台のWaymoの自動運転車両に対して予備調査を開始しました。この調査は、Waymoのロボタクシーが停車中のスクールバスに関する交通法規を正しく守っていない可能性があるとの報告を受けて行われています。最近のメディア報道では、Waymoの車両が一度は停車したものの、点滅するライトと停止標識のあるスクールバスを回り込んで走行し、学生たちを危険にさらした様子が示されています。

Waymoは、親会社であるアルファベットの子会社であり、すでにスクールバスのために車両が停車するよう改善を行ったと主張しています。また、さらなるソフトウェアのアップデートを予定していると述べています。同社は、子供たちの安全が最優先であることを強調しました。調査対象となった車両は、Waymoの最新の自動運転技術を使用しており、その時点では人間のドライバーなしで運行されていました。

この調査は、自動運転技術に対する規制の厳格化の一環であり、以前に行われたNHTSAのWaymoに対する調査が、重大な罰則なしに終了した後のものです。

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した。続行するには、下のボックスをクリックしてロボットではないことを確認してください。

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GizmoEdgeは、分散型SQLエンジンとして、Azure上の1,000ワーカーのクラスターを使用して、Coiledの1兆行チャレンジを成功裏に達成しました。このチャレンジの目的は、データセットから1兆件のレコードを迅速に処理し、要約することでした。

クラスターは1,000のワーカーで構成されており、各ワーカーはDuckDBを搭載し、Azure上のKubernetesによって管理されています。各ワーカーは3.8 vCPUと30 GiBのRAMを持ち、全体のセットアップには約63ノードが必要でした。

パフォーマンスの結果として、全行をカウントする基本的なクエリは0.5秒未満で完了しました。また、駅ごとの最小値、最大値、平均値を求める集約クエリは5秒未満で完了し、約24億行を処理しました。

GizmoEdgeは、SQLクエリを解析し、タスクをワーカーに分配します。この際、TLSで暗号化されたチャネルを通じて安全な通信を確保しています。各ワーカーはデータの整合性を確認し、クエリを並行して実行し、結果をサーバーに送信して集約します。

GizmoEdgeは、クラウドサーバーからIoTデバイスまで、さまざまなデバイスで動作することができます。

さらに、GizmoDataの別の製品であるGizmoSQLも、単一ノードのセットアップでこのチャレンジを達成し、データセットをわずか2分強で処理しました。GizmoEdgeは現在プレプロダクションの段階にあり、大規模データ分析の能力を探求したいパートナーを求めています。

詳細については、チャレンジの公式リポジトリを訪れ、GizmoSQLのパフォーマンスを確認してください。

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メモリマップを利用することで、アプリケーションのファイルアクセス速度を向上させる方法について、特にGoプログラミングの文脈で説明します。

システムコールはカーネルに入る必要があるため、遅くなります。ディスク入出力のパフォーマンスを向上させるためには、メモリマップを使用することが有効です。

メモリマップとは、ファイルを仮想メモリの一部として扱うことができる技術で、これによりアクセスが速くなります。通常の読み込みやシークを行う代わりに、メモリマップされたファイルへのポインタから直接読み取ることができます。

Goのライブラリを使った性能比較では、メモリマップを利用することで大幅なパフォーマンス向上が見られました。ランダムな検索では、メモリマップを使った場合は3.3ナノ秒/オペレーションに対し、ReaderAtを使った場合は416.4ナノ秒/オペレーションでした。また、イテレーションでは、メモリマップが1.3ナノ秒/オペレーションに対し、ReaderAtが333.3ナノ秒/オペレーションでした。

ただし、メモリマップには欠点もあります。メモリマップに書き込む際はページフォールトが発生することがあり、これが非効率的です。書き込みが行われると、CPUは新しいメモリページを割り当て、ファイルからデータを読み込む必要があるため、遅くなります。ベンチマークでは、メモリマップを介した書き込みが他の方法に比べてかなり時間がかかることが示されました（最大で1870ナノ秒/オペレーション）。

著者は、高性能コンピューティング向けのHTTPバックエンドファイルシステムに取り組んでおり、遅いデータベースの検索をメモリマップに置き換えることで、25倍のパフォーマンス向上を実現しました。

要するに、メモリマップは読み取り性能を大幅に向上させる一方で、書き込みには非効率的な面があることがわかります。

SierraDBは、イベントソーシング専用に設計された新しいタイプのデータベースです。イベントソーシングとは、データの変更履歴を追跡できるようにするデータ保存の方法です。従来のデータベースはこの特有のニーズに応えられないことが多く、そのためにSierraDBが開発されました。

SierraDBの主な特徴は、イベントソーシングに特化していることです。一般的なデータベースとは異なり、イベントの効率的な保存と処理を実現しています。また、Rustで構築されているため、一貫したパフォーマンスとメモリの安全性を提供し、ガーベジコレクションによる遅延がありません。これにより、高性能なデータベースに適しています。

SierraDBは水平スケーリングをサポートしており、ユーザーは最初に1つのノードから始め、必要に応じて多くのノードに拡張できます。これにより、パフォーマンスとデータの整理が最適化されます。さらに、各イベントには一意の連番が付与されており、イベントが失われることなく、効率的な競合管理が可能です。ユーザーはイベントに簡単にサブスクライブでき、リアルタイムで更新を受け取ることができるため、プロジェクションやイベントハンドラーをイベントログと同期させるのが容易です。

データは追加専用のファイルに保存され、変更不可能なデータとして扱われます。これにより、インデックス作成が簡素化され、パフォーマンスが向上します。SierraDBはデータをパーティションとバケットに整理し、書き込みと読み込みの効率的な処理を実現しつつ、高い同時実行性を維持します。また、ウォーターマークシステムにより、ユーザーは書き込みが未確認であっても、一貫してイベントを読み取ることができます。

分散合意のための独自のアプローチを採用しており、すべての操作に対して調整を必要とせずに迅速な読み取りが可能です。SierraDBはRESP3プロトコルを使用しており、既存のRedisクライアントとの互換性があります。これにより、開発者は最小限の設定で利用を開始できます。SierraDBインスペクターというインターフェースを使えば、ユーザーはイベントを視覚化し、簡単に探索できるため、デバッグやイベントフローの理解が向上します。

現在、SierraDBは安定しており、プロダクション向けのオープンソースイベントストアになることを目指しています。開発者はドキュメントや機能の改善に貢献することを奨励しています。開発者はDockerを使用してSierraDBを簡単にセットアップし、すぐにイベントソーシングの実験を始めることができます。

この記事では、特に販売者が使用する価格設定アルゴリズムが、意図せず市場での価格を引き上げる可能性について説明しています。

まず、商人は伝統的に価格を下げるために競争しますが、共謀のリスクも存在します。共謀は違法です。最近では、多くの販売者が市場データに基づいて価格を調整するアルゴリズムを使用しており、これが規制を複雑にしています。

研究によると、アルゴリズムは明示的にプログラムされていなくても共謀する方法を学ぶことがあることが示されています。例えば、二つのアルゴリズムが競争すると、価格を下げるのではなく、逆に引き上げる反応を示すことがあり、これは共謀に似た状況を生み出します。

規制当局は通常、公然とした共謀を探し、公正な価格を維持しようとしますが、アルゴリズムは秘密裏に会合するわけではありません。このため、不当に高い価格を特定するのが難しくなります。

研究では、ゲーム理論を用いてこれらのアルゴリズムの動態を理解しようとしています。利益を最適化するように設計されたアルゴリズムであっても、予期しない方法で高価格を引き起こすことがあります。

共謀を防ぐために特定のタイプのアルゴリズムを禁止することを提案する声もありますが、これは複雑です。単純で反応しないアルゴリズムは無害に見えるかもしれませんが、価格の引き上げにつながる可能性があります。

専門家は、アルゴリズムによる価格設定が市場に与える影響についてまだ多くのことを学ぶ必要があると認識しており、効果的な規制手段を見つけることが重要です。

全体として、アルゴリズムと価格戦略の相互作用は、公正な市場価格を確保する上で大きな課題を提起しています。

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この記事では、ソフトウェア・アズ・ア・サービス（SaaS）モデルについて批判が展開されています。このモデルは、顧客の満足度よりも顧客を囲い込むことを優先する傾向があると指摘されています。マイクロソフトやグーグルなどの大手企業は、ユーザーが本当に必要とする製品ではなく、購入を強いられるような製品を作っています。多くのSaaSベンダーは顧客成功マネージャーを雇い、ユーザーをサポートしていますが、その焦点は顧客の全体的な成功よりも、サブスクリプションを維持することに置かれがちです。

著者は、ベストプラクティスや業界標準に依存することの危険性を強調しています。これにより、平凡な結果に終わり、変化する状況に適応できなくなる可能性があります。多くのソフトウェアアプリケーションは似たような解決策を提供しており、真の革新が欠けています。SaaSの市場は1980年代のショッピングモールに例えられ、選択肢は予測可能で制御されており、大手企業が市場を支配しています。

今後の技術は、すべての人に合うアプローチではなく、個々のニーズに応じたカスタマイズされたソリューションに焦点を当てるべきだと著者は主張しています。より個別化され、効果的な情報システムの必要性が強調されています。

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クラウドは、プロおよびマックスプランのユーザー向けにメモリ機能を導入しています。この機能により、プロジェクトの詳細や好みを記憶し、進行中の作業をより簡単に管理できるようになります。ユーザーは、クラウドが何を記憶するかを制御でき、記憶に保存されないインコグニートチャットも利用可能です。このメモリ機能は、安全性が確認されており、有害なパターンを強化したり、敏感なトピックを危険にさらしたりしないように設計されています。

メモリ機能は、チームのプロセスやクライアントのニーズを追跡し、プロジェクトごとに情報を分けることで、生産性を向上させることを目的としています。ユーザーは、クラウドが記憶している内容を確認したり編集したりでき、この機能はオプションです。インコグニートチャットは、詳細を保存せずに会話できる方法を提供し、敏感な議論に適しています。

メモリ機能を利用するには、設定で有効にし、過去の作業についてクラウドに尋ねることで、何を記憶しているかを確認できます。この機能の導入は、責任ある展開とメモリ機能の継続的な評価に重点を置いています。

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著者は、テキスト分割モデルのChonkyシリーズに新しい多言語モデルを紹介しています。この新しいモデルは、主に英語のテキストで訓練された以前のバージョンを基にしています。最新のモデルであるmmBERTは、1833の言語をカバーする大規模なデータセットで訓練されています。

モデルの能力を向上させるために、著者はさまざまな言語のプロジェクト・グーテンベルクの書籍を訓練データに追加し、実際のデータにより適切に対応できるように調整を行いました。しかし、非標準のテキスト形式に対するラベル付きデータセットが不足しているため、モデルの評価は難しい状況です。

著者は、mmBERTの大きなバージョンを微調整しようとしましたが、より小さなモデルほどの性能は発揮できませんでした。新しい多言語モデルを試してみて、フィードバックを提供するようユーザーに呼びかけています。

興味のある方のために、新しいモデルやすべてのChonkyモデル、Chonkyラッパーライブラリへのリンクが提供されています。

バイナリサーチツリー（BST）は理論的には効率的ですが（O(log n)）、ディスクに保存された大規模データセットを検索する際には、ディスクの読み取り時間が長いために遅くなります。一方、Bツリーはディスクの読み取りを最小限に抑えるように設計されており、ファイルシステムやデータベースなどの実際のアプリケーションにおいてはるかに優れています。

著者はファイルシステムプロジェクトのためにバイナリサーチツリーを実装しました。10万ファイルの検索はRAM内では迅速でしたが、ディスクI/Oをシミュレーションすると380ミリ秒かかりました。これは予想よりもずっと遅く、さらなる調査が必要となりました。

バイナリツリーはメモリ内では良好に機能しますが、ディスクアクセスでは効率が低下します。各比較にかかる時間が最大10ミリ秒に達することもあり、特に多くのファイルを扱う場合には検索時間が長くなります。

Bツリーは、各ノードが複数のキーを格納できるため、ディスクの読み取り回数を減らすことで性能を向上させます。たとえば、100万ファイルを検索する場合、Bツリーでは3回のディスク読み取りで済むことがありますが、BSTでは数十回かかることがあります。

Bツリーはさまざまなシステムで広く使用されています。例えば、ext4やNTFSのファイルシステムではファイルのインデックスにBツリーを使用し、迅速なアクセスを実現しています。また、データベースではBツリーが迅速な検索とインデックス作成を可能にし、クエリの速度を大幅に向上させます。さらに、Gitは大規模なファイルコレクションを効率的に管理するためにBツリーに似た構造を利用しています。

ベンチマークテストでは、Bツリーが常にBSTを上回る結果が示されました。特に、連続データの挿入のような厳しい条件下では、BSTがリンクリストに劣化することがあります。

学んだ教訓としては、バランスの取れた構造が必ずしもディスク性能に最適でないこと、シンプルさが現実のシナリオで非効率を招くこと、そして理論的な分析だけに頼らず性能を測定することが重要であることが挙げられます。

データ構造を設計する際には、メディア（ディスクとメモリ）とそのコスト（レイテンシや帯域幅）を理解することが重要です。Bツリーは、データ構造をハードウェアの現実に合わせる方法を示しています。

著者は、WebDAVの重要性と有用性について語っています。特に、S3のような代替手段が主流になる中でのWebDAVの位置づけについて触れています。

現在のファイル転送プロトコルの状況では、FTPは時代遅れであり、SFTPはSSHに依存しすぎています。AmazonのS3はファイルストレージの標準となっており、Amazonにとっては利益ですが、シンプルな解決策を求めるユーザーには困難をもたらしています。

WebDAVの恩恵を受けるのは、個人プロジェクトや自己ホスティングを行う人々です。彼らはS3の複雑さを必要とせず、基本的な機能、つまり認証、ファイルの書き込み、ファイルの同期、保存されたファイルのプライバシーを求めています。バージョン管理や複雑な権限設定などの高度な機能は必要ありません。

WebDAVには多くのツールが接続可能で、MacOSのFinderやWindowsのエクスプローラー、rclone、一般的なFTPクライアントなどが含まれます。ほとんどのウェブサーバーがWebDAVをサポートしており、既存のセットアップに簡単に統合できます。

WebDAVは、古いと考えられているにもかかわらず、依然として有用で広くサポートされています。CardDAVやCalDAVなどのプロトコルの基盤となっており、連絡先やカレンダーの同期に利用されています。

著者は、ApacheとLDAP認証を使用した具体的な設定を紹介しています。この設定により、ユーザーはプライベートなディレクトリに安全にアクセスできるようになります。

著者は、メモ取りやメディア管理など、さまざまなアプリケーションでWebDAVを使用しています。古いと見なされがちなWebDAVですが、多くのユーザーにとって依然として実用的で有効な解決策です。

大規模言語モデル（LLM）の普及により、繰り返しや低品質なテキストが増え、「スロップ」と呼ばれる状態が生まれました。これにより、AIが生成したコンテンツが簡単に識別できるようになっています。この問題に対処するために、私たちはAntislopというフレームワークを開発しました。このフレームワークには、使い古されたフレーズを検出し、除去するためのツールが含まれています。

Antislopは主に三つのコンポーネントから成り立っています。まず、Antislop Samplerというツールは、テキスト生成中に不要なフレーズを減らしつつ、語彙を失わないようにします。次に、Automated Pipelineというシステムは、LLMの出力と人間の文章を比較し、一般的なスロップパターンを特定して改善のためのトレーニングデータを作成します。最後に、Final Token Preference Optimization（FTPO）という新しい微調整手法があり、特定のトークンを調整してスロップパターンを効果的に除去します。

私たちの研究によると、いくつかのスロップフレーズは、LLMの出力では人間のテキストに比べて1,000倍以上使用されていることがわかりました。Antislop Samplerは、テキストの品質を高く保ちながら8,000以上のパターンを抑制できますが、従来のトークン禁止手法は2,000パターンを超えると効果がなくなります。FTPOは、スロップを90%削減しつつ、さまざまなタスクでのパフォーマンスを維持または向上させます。一方、DPOという別の手法は、スロップを効果的に減少させられず、文章の質を損なう結果となります。私たちは、すべてのコードと結果を公開しています。

要約がありません。

Rustの所有権と借用に関する重要なポイントを簡潔にまとめます。

Rustでは、所有権は木構造になっています。つまり、各オブジェクトは一つの所有者を持ち、複数の子を持つことができます。オブジェクトは一つの親に所有されなければなりません。

借用にはいくつかのルールがあります。まず、可変借用が一つ存在する場合、同時に他の借用はできません。また、子オブジェクトを借用すると、その親や祖先も借用することになり、これが複雑さを引き起こすことがあります。

参照を扱う際、木構造であればシンプルですが、共有参照は特に可変オブジェクトに対して問題を引き起こします。不変の共有オブジェクトには、スコープ付き借用や参照カウント（RcやArc）を使用します。可変の共有オブジェクトや参照にサイクルがある場合は、さらに難しい課題が待っています。

Rustのルールに反する形で借用を試みると、多くの問題が発生します。特に、感染性の借用に関しては注意が必要です。

借用の問題を解決するための方法として、データ指向設計を採用し、不要なゲッターやセッターを避けることが挙げられます。可能であればフィールドを公開することも有効です。また、データの異なる部分を別々に借用する「分割借用」や、データを直接変更するのではなく、変更コマンドをキューに入れて後で実行する「遅延変更」も有効です。既存のデータを変更するのではなく、新しいデータのバージョンを作成することも推奨されます。

遅延変更の利点は、デバッグが容易になり、並列処理が可能になり、変更をコマンドとして後で実行することでパフォーマンスが向上することです。

これらの戦略を活用することで、Rustの借用システムをより効果的に扱い、特に初心者が直面する一般的な落とし穴を避けることができます。

技術専門家と実際に機能するソフトウェアを構築する人々との間には、しばしばギャップがあります。特にAIの分野では顕著です。動作するアプリがリリースされると、技術専門家はしばしば潜在的な問題について批判的なフィードバックを提供し、技術的な欠陥に焦点を当てます。しかし、多くのアプリは理想的な技術基準を満たしていなくても成功し、収益を上げています。

著者は、レースコンディションやデータベースの問題などの技術的な懸念は確かに重要であると認めつつも、ほとんどのアプリケーションはこれらの問題がユーザーに大きな影響を与える規模には達しないと指摘しています。成功する開発者は、複雑な技術要件に従うことよりも、実際のユーザーの問題を解決することを優先します。

重要なメッセージは、技術を完璧にすることよりも、製品と市場の適合性に焦点を当てることが重要であるということです。開発者は、将来発生するかもしれない仮定の問題を心配するのではなく、現在のユーザーのニーズを満たすことに集中すべきです。

要約がありません。

Steinberg Media Technologiesは、VST SDKのバージョン3.8をリリースしました。主な更新内容は以下の通りです。

まず、新しいライセンスが導入され、VST 3はMITライセンスのもとでオープンソースとなりました。次に、MIDIサポートが強化され、MIDI 2.0のための新しいインターフェースが追加され、MIDI 1.0において不足していたコントローラー番号も補完されました。

Linux向けにはWaylandの初期サポートが追加され、新しいインターフェースとプラットフォームUIタイプが導入されています。また、VSTGUIのバージョン4.15.0では、バックグラウンドでのタスク管理のための新しいタスク同時実行APIが追加され、カスタムビューのレイアウトやCSS Gridに似たグリッドビューのサポートも含まれています。さらに、UIDescriptionのスクリプティングやテキストおよびスクロールビューの改善といった新機能も搭載されています。

ドキュメントも更新され、新しいライセンスモデルやVSTの使用ガイドラインが反映されています。CMakeに関しては、シンボリックリンクやツールセットの設定に関する問題が解決されました。最後に、新しいMIDI列挙型のサポートが追加され、バリデーターやVST3PluginTestHostのさまざまなバグも修正されています。

SDKはSteinbergのウェブサイトからダウンロード可能で、サードパーティの開発者向けの追加サポートもGitHubで提供されています。

大規模なポーカー詐欺事件が明らかになりました。この事件には著名なスポーツ選手や高度な技術が関与しています。詐欺師たちはX線カードテーブル、隠しカメラ、特別な眼鏡を使い、裕福なギャンブラーから少なくとも700万ドルを不正に奪いました。検察は、この作戦をハリウッド映画に例え、マフィアの犯罪組織のメンバーが関与しているとし、元NBA選手のデイモン・ジョーンズやポートランド・トレイルブレイザーズのコーチ、チャウンシー・ビラップスを含む30人以上が逮捕されたと発表しています。

この詐欺ゲームは2019年から行われており、無防備なプレイヤー、いわゆる「フィッシュ」をターゲットにしていました。彼らはセレブとプレイできるチャンスに惹かれていました。ディーラーや技術者を含むすべての参加者がこの詐欺に関与しており、高度な無線通信を使って誰が最も良い手を持っているかを知らせ合っていました。また、この計画には暗号通貨やペーパーカンパニーを通じたマネーロンダリングも含まれていました。

当局は、この作戦が全米の被害者を利用し、組織犯罪の資金源となっていたと主張しています。ビラップスとジョーンズはさまざまな犯罪で起訴されており、NBAも捜査に協力しています。

拡散型大規模言語モデル（Diffusion LLM）は、テキストを迅速に同時生成することができますが、従来のモデルよりも遅くなることが多いです。その主な理由は、キー・バリュー（KV）キャッシュを使用していないためであり、複数のトークンを同時に生成すると品質が低下するからです。

この問題を改善するために、研究者たちは品質を大きく損なうことなく再利用できる新しいKVキャッシュシステムを開発しました。また、並列デコーディングにおける品質の問題は、トークンの接続が切れることから生じることを発見しました。これを解決するために、モデルが自信を持っているときだけトークンをデコードする方法を導入し、品質を維持するのに役立てています。

LLaDAやDreamなどのモデルでのテストでは、速度が大幅に向上し（最大27.6倍速）、精度の低下はわずかで、Diffusion LLMが従来のモデルと競争力を持つようになりました。

著者は、GitHubで公開されているIGCSE用の擬似コードインタープリター「beancode」を完成させました。開発に約1年をかけたこのインタープリターについて、著者はその作成過程や特徴を共有しています。このインタープリターはPythonを使用して構築されており、主に3つのコンポーネントから成り立っています。これらは、字句解析器（レキサー）、構文解析器（パーサー）、およびインタープリターです。

レキサーとパーサーは「基本的」で「限られた」機能を持ち、エラー検出やトークン処理にいくつかの独特な特徴があります。インタープリターは擬似コードを実行し、小文字のキーワード、ファイルのインクルード、型推論といった機能を備えています。ユーザーは配列や行列を作成し、変数の型を確認するための自己検査機能を利用できます。

このインタープリターのユニークな点は、REPL（読み取り・評価・出力ループ）機能です。これにより、ユーザーは対話的にコードを実行し、変数の状態を確認できます。また、すべての変数がグローバルであるため、サブスコープ内で予期しない動作を引き起こす可能性があります。パフォーマンスはPythonの実装によって異なり、PyPyを使用することで速度が大幅に向上します。

著者はこのインタープリターのメンテナンスを続ける予定であり、将来的にはより高度なコンパイラーの開発を目指しています。このプロジェクトは教育者からの関心を集めており、教育ツールとしての利用可能性が示唆されています。

xyflowリポジトリは、ReactとSvelteを使用してノードベースのユーザーインターフェースを作成するための強力なオープンソースライブラリを提供しています。これには、React Flow 12、React Flow 11、Svelte Flow、そして共通のヘルパーライブラリの4つのパッケージが含まれています。

商業利用については、個人プロジェクトでこれらのライブラリを自由に使用できます。ユーザーはバグを報告したり、自分の作品を共有することでプロジェクトを支援できます。一方、これらのライブラリを商業的に使用する組織には、GitHub Sponsorsを通じてサポートを推奨しており、継続的な開発とメンテナンスを確保することが重要です。

React FlowやSvelte Flowを使い始めるには、それぞれの学習セクションを参照してください。インストールコマンドは以下の通りです。React Flowの場合は「npm install @xyflow/react」、Svelte Flowの場合は「npm install @xyflow/svelte」となります。

基本的な使用例として、React Flowでは必要なコンポーネントをインポートし、初期のノードとエッジを設定してフローダイアグラムを作成します。Svelte Flowでは、Svelteの書き込み可能なストアを使用してノードとエッジを管理し、同様のフローダイアグラムを設定します。

リリースプロセスでは、更新のためのプルリクエストを作成し、バージョン管理にはチェンジセットを使用します。

これらのライブラリはxyflowチームによって維持されており、問い合わせは連絡フォームまたはDiscordを通じて行えます。ライセンスはMITです。

ラジオは現代の電子機器にとって欠かせない存在ですが、その仕組みは複雑です。この記事では、ラジオの基本を簡単に説明し、アンテナ、受信機、信号の変調に焦点を当てます。

まず、アンテナの基本についてです。アンテナは、電荷が前後に動くことで電場を発生させる充電されたコンデンサーのように考えることができます。良い例としては、半波ダイポールアンテナがあります。これは二本の棒から構成されており、各棒の長さが四分の一波長（λ/4）のときに最も効果的に機能します。アンテナは共振し、信号がそのサイズに合ったときにエネルギーを効果的に放射できます。

次に、アンテナの機能について説明します。アンテナは電気エネルギーを電磁波に変換する必要があります。動く電荷が多く、信号の周波数が高いほど、アンテナの効果は高まります。モノポールやアレイなど、さまざまなタイプのアンテナがあり、これらは性能や指向性を向上させることができます。

信号の変調についても触れます。変調とは、情報をラジオ波にエンコードする方法です。一般的な方法には、振幅変調（AM）、周波数変調（FM）、位相変調（PM）があります。各タイプは、情報を伝えるためにキャリア波を特定の方法で変化させます。

最後に、ラジオ受信機についてです。ほとんどのラジオはスーパーへテロダイン方式を使用しています。これは、受信した信号を特定の周波数と混合し、低い管理可能な中間周波数（IF）に変換します。これにより、フィルタリングが改善され、他の周波数からの干渉を避けながら、目的の信号をよりクリアに受信できます。

要するに、ラジオはアンテナを使って信号を送受信し、情報を伝えるために変調された信号を利用しています。これらの概念を理解することで、私たちの日常生活におけるラジオの動作が明らかになります。

著者は、アップロードを必要とする無料の画像変換サイトや、変換速度が遅いサイトに代わるより良い選択肢を提供するために、ImageConverter.devを作成しました。このツールは完全にデバイス上で動作し、画像のプライバシーを守ります。JPG、PNG、WebP形式の画像を相互に変換でき、読み込んだ後はオフラインでも使用可能です。

ImageConverter.devは、Canvas APIとWebAssemblyを利用して、ブラウザ内で迅速に変換を行います。これにより、アップロードやトラッキング、サーバーコストを避けることができます。著者は、従来のデスクトップツールに代わる、速くて広告のない軽量な個人用画像処理ソリューションを開発することを目指しました。

著者は、ユーザーにimageconverter.devでこのツールを試してみるよう呼びかけており、さまざまなブラウザやデバイスでのパフォーマンスについてのフィードバックを求めています。