要約がありません。

人工知能（AI）を活用することで、時間とお金を節約できます。効果的な利用方法はいくつかあります。

新しい車をリースする際には、契約書をChatGPTにアップロードすることでサポートを受けられます。家庭の修理、例えば水漏れのある蛇口の問題については、AIが手頃な価格で診断を行うことができるため、便利です。赤ちゃんがぐずっている親は、医者の予約を待つ代わりにチャットボットから迅速に回答を得ることができます。また、ClaudeのようなAIを使ってPDF形式のワインリストを分析し、コストパフォーマンスの良い選択肢を見つけることも可能です。

この記事では、非常に安価なCH32V003マイクロコントローラーを使ったプロジェクトについて説明しています。このマイクロコントローラーはわずか10セントで購入でき、16KBのフラッシュメモリと2KBのRAMを搭載しています。目標は、この小さなチップを使って音声を再生したり、話したりできるようにすることでした。

まず、音声再生についてですが、このマイクロコントローラーはPWM（パルス幅変調）を使用してスピーカーを駆動し、音声を生成します。6秒間の音声クリップをテストしましたが、標準の音声フォーマットはメモリの容量を超えてしまいました。

次に、データ圧縮の方法についても触れています。限られたメモリに音声を収めるために、著者はいくつかの圧縮方法を検討しました。その中で最も効果的だったのは、2ビットADPCM（適応差分パルス符号変調）を使用する方法で、これにより音声データのサイズが大幅に削減され、メモリの制約内に収めることができました。音質も許容範囲内に保たれました。

さらに、長いフレーズのためには、Talkieという音声合成ライブラリを利用しました。これは古い音声合成技術を模倣しており、多くの単語やフレーズをメモリ制限内で保存することが可能です。

結果として、このマイクロコントローラーは認識可能な音声クリップを再生し、音声合成も成功させました。これにより、低コストのハードウェアが持つ可能性が示されました。記事では、安価なマイクロコントローラーが音声アプリケーションにおいて驚くべき可能性を秘めていることを強調し、プロジェクトのデモ動画をチェックするよう読者に促しています。

テクノロジーの世界はしばしば二つのグループに分かれます。一つは「バズワード追求者」で、流行の技術を適切に考慮せずに採用する傾向があります。彼らはスケーラビリティや最先端機能といったマーケティングの主張に影響されがちで、これが過剰設計や不必要な複雑さを招くことがあります。もう一つは「常識追求者」で、こちらはより実用的でシンプルさを重視します。彼らは実績のある解決策を優先し、技術の選択を批判的に評価し、過剰な宣伝には抵抗することが多いです。

最近、第二のグループへのシフトが見られます。その背景には二つのトレンドがあります。一つは「スモールデータ運動」で、多くの人が自分のデータニーズは管理可能であり、現代のハードウェアがかなりの負荷を処理できることに気づいています。もう一つは「Postgresの復活」で、Postgresが多様なデータタスクを効果的に処理できる柔軟なソリューションとして人気を集めており、KafkaやElasticsearchのような専門的なツールを必要としないことが多いです。

この記事では、Postgresを二つのユースケース、すなわちパブリッシュ/サブスクライブメッセージングとキューイングの観点から評価しています。以下はその要点です。

パブリッシュ/サブスクライブメッセージングにおいて、Postgresは効果的に機能し、さまざまな設定で印象的なパフォーマンスを達成しました。ベンチマークの結果は、控えめなPostgresの設定でも、合理的な遅延で毎秒数千のメッセージを処理できることを示しており、Kafkaのような複雑なシステムだけがこのようなタスクに適しているという考えに挑戦しています。

キューイングに関しても、Postgresはジョブ処理を扱うキューシステムとしてテストされ、堅実なパフォーマンスを示しました。ベンチマークの結果は、シンプルなPostgresの設定でもかなりのキュー操作を効果的に管理できることを示しています。

この記事は、Postgresを使用することが、特に小規模な環境では複雑なシステムを早まって採用するよりも良い選択であると主張しています。「最小限の実用的インフラストラクチャ」というアプローチを提唱し、ユーザーのニーズを満たすために、馴染みのある適切な技術を使うことの重要性を強調しています。

全体として、Postgresの能力を超える必要が本当に出てくるまで、より複雑な解決策に早まって飛びつくのではなく、Postgresを使い続けることを考慮すべきだというメッセージが伝えられています。

PRIMAという小型のワイヤレスチップが目に埋め込まれ、特別な眼鏡と組み合わせることで、加齢黄斑変性の進行した人々の部分的な視力を回復させる手助けをしています。32人の参加者を対象とした臨床試験では、1年後に27人が再び読書ができるようになりました。PRIMAシステムは、ユーザーが形やパターンを見ることを可能にし、以前のデバイスが提供していた光に対する感受性のみよりも大きな改善をもたらしました。

このデバイスは、眼鏡に取り付けられた小型カメラが画像をキャプチャし、それを赤外線として目のチップに送信する仕組みです。このチップは、網膜の光受容体が失われた部分を補うために、画像を電気信号に変換します。参加者は、ズームやコントラスト調整などの機能を使って視力を向上させるために眼鏡を使用しました。

試験の結果、ほとんどの参加者が視力の改善を実感し、書籍や標識を読むことができるようになりました。ただし、軽度で一時的な副作用がいくつか見られました。現在、このデバイスは白黒の視覚しか提供していませんが、研究者たちはグレースケールや解像度を向上させるソフトウェアの開発に取り組んでいます。

今後の開発により、さらに良い視力やデザインが実現する可能性があり、光受容体の喪失によって引き起こされる他のタイプの失明にも対応できるかもしれません。

著者は、Visual Studio Code（VS Code）からHelixというテキストエディタに移行した経験を共有しています。最初は、新しいツールを学ぶ必要があることや設定の複雑さに対する不安から、切り替えに躊躇していました。VS Codeの使いやすさと広く普及している点を評価していましたが、マイクロソフトの管理下にあることや、アメリカのテクノロジー企業に依存することの影響について懸念を抱くようになりました。

Helixは、初めから使えることを目指しているため、広範なカスタマイズの必要が少ない点に惹かれました。視覚的な選択や操作が可能で、自分の編集スタイルにより合っていると感じました。時間が経つにつれて、Helixは快適で効率的だと感じるようになり、初めの不安を乗り越えて、利用可能なチュートリアルを活用しながら使い始めました。

著者は、適切なドキュメントの重要性を強調し、Helixに関する役立つサードパーティのリソースを見つけました。また、Markdownでの執筆やAstroフレームワークの使用、YAMLファイルの編集など、特定の作業のためにHelixを設定する方法を説明しています。言語サーバーを利用することで機能を向上させることも可能です。

結論として、学習曲線を乗り越えれば、Helixは迅速で使いやすいエディタだと感じていますが、プロジェクトにはより活発なメンテナンスとサポートが必要だと指摘しています。

要約がありません。

2025年第4四半期、組み込みシングルボードコンピュータ（SBC）市場は大きな進展を見せました。特に、ARMベースのシステムオンチップ（SoC）が従来のx86システムと競争しています。

NVIDIAは、強力なARMベースのスーパーチップを搭載したDGX Sparkを発表しました。価格は3999ドルですが、ソフトウェアのサポートについては不透明です。

Qualcommは、5GHzの速度を誇るSnapdragon Oryon X2 SoCを発表し、Raspberry Piと競合するDragon Q6Aなどの新しいSBCをリリースしました。また、QualcommはArduinoを買収し、IoTやエッジコンピューティング市場への強い進出を示しています。

Rockchipは、開発者会議で新しいSoC（RK3688およびRK3668）を発表し、ソフトウェアサポートの更新やオープンソースドライバの開発を進めています。

MediaTekは、ソフトウェアサポートの改善に注力しており、次期製品としてフラッグシップのモバイルSoCであるDimensity 9500が期待されています。

Raspberry Piは、アップグレードされたデスクトップコンピュータモデルである500+を発表しました。

CIXは新製品を発表し、SoCのデバイスツリーサポートの進展を報告しました。

Texas Instrumentsは最近新製品を発表していませんが、自動車向けの既存のSoCの開発を続けています。

全体として、ARM SBCエコシステムは、AIの進展、オープンソースサポート、x86プラットフォームに対する競争力のある価格設定によって活気を呈しています。

要約がありません。

最近のブログ記事では、Googleの新しい開発者プログラムがユーザーのデバイス使用の自由に与える影響について議論されています。著者は「サイドローディングはなくならない」というGoogleの主張に異議を唱え、新しい開発者認証ルールがユーザーの自由なソフトウェアインストール能力を制限することになると指摘しています。

サイドローディングの定義について説明すると、これは公式のアプリストア以外からソフトウェアをインストールすることを指しますが、一般的には否定的に捉えられています。Googleの新しいルールでは、開発者がGoogleの承認を得る必要があり、サイドローディングの概念が損なわれることになります。

消費者の権利に関しては、ユーザーはAndroidデバイスを購入する際、どんなソフトウェアでも実行できると信じていました。しかし、新しいアップデートにより、この自由が制限され、ユーザーはGoogleのソフトウェア選択に依存することになります。

開発者にとっては、Googleの許可なしにアプリを直接共有することができなくなり、Androidのオープン性の約束に反することになります。

政府にとっての懸念もあります。政府は、自らの運営に不可欠なソフトウェアの管理を失うリスクがあり、これは権威主義的な要求に従う歴史を持つ単一の企業によって制御されることになります。

安全性に関する主張として、Googleはサイドローディングされたアプリがマルウェアを含む可能性が高いとしています。しかし、過去の事例では、悪意のあるアプリがGoogle Playストアにも出現しており、ユーザーを守るというGoogleの信頼性に疑問が生じています。

最後に、ユーザーと開発者にはGoogleの新しい方針に抵抗するよう呼びかけられています。消費者はオープンなAndroidエコシステムを支持し、開発者はGoogleの登録プログラムに参加しないことが推奨されています。記事は、ユーザーが自分のデバイスを所有しており、ソフトウェアのソースを選ぶ権利を維持すべきだと強調しています。

この記事では、「iongraph」という新しいツールについて紹介しています。このツールは、SpiderMonkeyの最適化コンパイラであるIonを使用して、JavaScriptとWebAssemblyのコンパイルプロセスを可視化するために開発されました。iongraphは、関数がコンパイル中にどのように最適化されるかを示すインタラクティブなグラフを作成します。

ユーザーはJavaScriptコードを入力し、動的なグラフを通じてコンパイルプロセスを視覚化できます。グラフはナビゲート可能で、ズームもできるため、最適化の各段階を明確に見ることができます。

著者は、Graphvizなどの既存のツールがレイアウトの予測不可能性や変更時の不安定さから不十分であると感じました。それに対して、iongraphは制御フローグラフをより直感的で安定した形で表現します。

iongraphのために特別に設計されたカスタムレイアウトアルゴリズムは、プロセスを簡素化し、従来のアルゴリズムに比べてはるかに少ない行数で高品質な出力を生成します。このアルゴリズムは、コードの論理構造を維持することに重点を置いており、理解しやすくなっています。

レイアウトプロセスは、いくつかの重要なステップで構成されています。まず、コードのブロックをその構造に基づいて層に分ける「レイヤリング」が行われます。次に、グラフ内のエッジが重ならないようにするためのダミーノードを作成します。その後、視認性を向上させるためにレイアウトを調整する「エッジの直線化」が行われます。エッジをトラックに整理して視覚的な混乱を減らす「エッジの追跡」も行われ、最後に明確なレイアウトを確保するために垂直位置を割り当てる「垂直化」が行われます。

グラフは、鉄道の図面にインスパイアされたスタイルで描画され、従来の曲線エッジに比べて可読性と明瞭さが向上しています。

今後の開発として、iongraphには新しいナビゲーションや視覚化機能を追加する計画がありますが、具体的なタイムラインはまだ決まっていません。

全体として、iongraphはコンパイラプロセスの可視化において大きな改善をもたらし、JavaScriptやWebAssemblyを扱う開発者にとっての明瞭さと効率性に焦点を当てています。

著者たちは、AWSからベアメタルに移行することで年間23万ドルを節約するという記事のフォローアップとして、Hacker NewsやRedditの読者からの質問に答えています。過去2年間、彼らは99.993%の可用性を持つMicroK8sとCephのセットアップを運用し、フランクフルトに2つ目のラックを追加することで、顧客の待ち時間を19%改善しました。

主なポイントは次の通りです。まず、コスト削減についてですが、最初は年間23万ドルの節約が、現在ではベアメタルのセットアップにより年間120万ドル以上に増加しました。これはAWSよりも76%安いです。移行には約1週間のエンジニアリング時間がかかり、今後のメンテナンスには四半期ごとに約24時間のエンジニア作業が必要で、これは以前のAWSの作業と同程度です。

信頼性と冗長性については、単一障害点を避けるために異なるデータセンターに複数のラックを配置し、定期的にフェイルオーバーのリハーサルを行っています。ハードウェア管理では、サーバーのコストを5年間で償却し、24ヶ月ごとに大部分のハードウェアを更新できるようにしています。また、延長保証や予備部品を利用してライフサイクルリスクを管理しています。

クラウドの利用については、主要な作業負荷をベアメタルに移行しましたが、バックアップやエッジキャッシングなど特定のニーズにはクラウドサービスを引き続き利用しています。将来的な計画としては、他の人がコロケーション移動のコストを予測できるように、ランブックとTerraformモジュールを開発しています。

全体として、この移行は大幅なコスト削減、信頼性の向上、運用効率の改善をもたらし、適切な場面ではクラウドソリューションも活用しています。

OpenAIが新しいブラウザ「Atlas」を発表しました。このブラウザは「アンチウェブ」と呼ばれています。主なポイントは以下の通りです。

まず、Atlasは実際のウェブリンクを提供するのではなく、AIが生成したコンテンツを表示します。例えば、「テイラー・スウィフト」を検索すると、彼女の公式サイトへの直接リンクはなく、要約が表示されます。これにより、ユーザーは広範なウェブの存在に気づかないままになります。

次に、ユーザー体験についてですが、Atlasはリンクをクリックするのではなく、コマンドを推測することを求めます。このコマンドラインスタイルのインターフェースは、現代のグラフィカルユーザーインターフェースに比べて古く、効率が悪いです。グラフィカルインターフェースでは、ユーザーは簡単にナビゲートし、選択肢を見つけることができます。

また、ブラウザはユーザーの「エージェント」として機能することを謳っていますが、実際にはユーザーがChatGPTのためのエージェントとして行動しています。Atlasはユーザーの行動、文書、閲覧習慣に関する膨大なデータを収集し、詳細な監視プロファイルを作成します。

機能面でも問題があります。例えば、フライトの予約などの機能はしばしば効果的ではありません。ユーザーは、Atlasが通常の検索エンジンでは起こらないようなエラーを起こすことがあると指摘しており、その能力の価値が疑問視されています。

プライバシーの懸念もあります。OpenAIの積極的なデータ収集は、ユーザーのプライバシーや同意に対する懸念を引き起こします。このブラウザの設計は、ユーザーの活動を侵襲的に監視する可能性があり、適切な同意なしにAIのトレーニングに利用される恐れがあります。

最後に、潜在的な危害を考慮すると、AIツールへの感情的依存などのリスクをユーザーに知らせるために、警告ラベルが必要です。

Atlasは新しいブラウザのように見えますが、ウェブのオープンな性質を損ない、ユーザー体験を悪化させ、プライバシーや倫理的な懸念を引き起こしています。

要約がありません。

私たちは、第二のmacOSアプリ「Draw Over It」のリリースをお知らせできることを嬉しく思います。この小さなアプリを使うと、Macのどのウィンドウの上でも直接描画したり、ハイライトしたり、注釈を付けたりできます。

主な機能には、簡単なアクセスがあり、ショートカットを使ってどのアプリの上でも描き始めることができます。また、ペンや図形、ハイライターなどのさまざまなツールが用意されています。各モニターには独自の描画スペースがあり、フォーカスモードを使うと背景がぼやけて重要な部分を強調できます。データ収集は行わず、サンドボックス化されているため、ユーザーデータを収集したり、追加の権限を要求したりすることはありません。さらに、14の言語に対応しています。

「Draw Over It」は使いやすく、サブスクリプションやサインアップは不要で、Mac App Storeで一度の購入で2.99ドルで入手できます。皆様からのフィードバックや改善提案をお待ちしています。

著者は最近ドイツ語の学習を始めましたが、複雑なルールが多くて非常にイライラしています。覚えるのをもっと楽に、そして楽しくするために、学習をより魅力的にするゲームをいくつか作りました。著者は、他の人たちもこれらのゲームが役に立つと感じてくれることを願っています。

uBlock Origin Liteアプリは、iPhone、iPad、Mac向けにApp Storeで利用可能です。このアプリは、広告やトラッキングコンテンツをフィルタリングする効率的なコンテンツブロッカーです。EasyListやEasyPrivacyなどのデフォルトフィルターリストを使用しています。

uBlock Origin Liteは、常にバックグラウンドで動作する必要がなく、コンテンツをブロックしながらCPUやメモリの使用量を減らします。最新のバージョンでは、新しいホストに対して最適な設定を自動的に選択し、フィルターリストも更新されました。

ユーザーレビューでは、34件の評価で5.0の評価を得ており、特にiPadやSafariでのパフォーマンスが高く評価されています。ただし、一部のユーザーはカスタムフィルターリストを追加できない点を指摘しています。

プライバシーに関しては、開発者がユーザーからのデータを収集しないことを明言しています。互換性については、iPhoneとiPadにはiOS 18.5以降、MacにはmacOS 13.5以降、Apple VisionにはvisionOS 2.5以降が必要です。

アプリは無料でダウンロードできます。

HexaClusterは、データベースやアプリケーションの移行サービスを提供しており、特にPostgreSQLへの移行に力を入れています。彼らはPostgreSQLのサポートやトレーニング、パフォーマンスチューニング、管理されたDBAサービスを提供しています。

最近の記事では、Oracleの新しいバージョン23aiにおけるブール型データのサポートについて取り上げられています。PostgreSQLでは20年以上前からこの機能がありました。これまでOracleのユーザーは、真偽値を表現するためにCHARやNUMBERなどの代替手段を使わなければならず、これがクエリを複雑にし、パフォーマンスを低下させる原因となっていました。

PostgreSQLのネイティブなブール型を使うことで、よりシンプルで効率的なクエリが可能になり、論理値の扱いが容易になります。また、HexaClusterはHexaRocketという移行ツールを提供しており、OracleやSQL ServerからPostgreSQLへの移行を簡素化します。このツールはCHAR(1)やNUMBER(1)の型を自動的にブール型に変換します。

データベースの移行を考えている方には、HexaClusterがHexaRocketのデモを予約するよう呼びかけており、スムーズな移行体験を提供しています。

バークレーのアウトオブオーダーマシン（BOOM）は、MIPS R10000やAlpha 21264に触発されたプロセッサ設計です。このプロセッサは、効率的なレジスタ管理を可能にする統一された物理レジスタファイルを特徴としています。BOOMはオープンソースのRISC-V命令セットアーキテクチャ（ISA）に基づいており、Chiselというハードウェア構築言語を使用しています。これにより、単一のジェネレーターからさまざまな設計を作成することができます。つまり、BOOMは多様なアウトオブオーダープロセッサ設計を生み出すことができるのです。さらに、BOOMはRocket Chip SoCジェネレーターを組み込んでおり、異なるアーキテクチャコンポーネントを共有することで、BOOMコアを搭載したシステムオンチップ（SoC）の構築を容易にしています。

SpiderMonkeyのガベージコレクタは、JavaScriptのデータ構造のためにメモリを管理し、必要に応じてメモリを割り当てたり解放したりします。その目的は、ユーザーに遅延を引き起こさずに効率的にデータを収集することです。ガベージコレクタの主な特徴は以下の通りです。

まず、正確な収集が行われます。データの保存場所を正確に追跡し、未使用のデータを無駄に保持しないようにします。次に、増分収集があり、一度にすべてを停止してメモリを収集するのではなく、プロセスを小さなタスクに分けてユーザーの中断を最小限に抑えます。

また、世代別収集も行われます。メモリは若い世代と古い世代の二つのグループに分類され、若いメモリは頻繁に収集され、古いメモリはあまり収集されません。さらに、同時収集が可能で、メインプログラムが実行されている間に一部のガベージコレクションの作業を行うことができ、複数のCPUコアを活用します。

並列収集もサポートされており、ガベージコレクションの特定のタスクを同時に実行することで効率を向上させます。コンパクティング収集では、多くのデータが解放された後に無駄なスペースを排除するためにメモリを再編成しますが、その複雑さから頻繁には行われません。最後に、パーティション化されたヒープにより、メモリが独立したゾーンに分割され、効率的かつ増分的な収集が可能になります。

さらに詳しい情報は、SpiderMonkeyのガベージコレクタに関する追加の文書で確認できます。

Glyphは、長いテキストシーケンスをより効率的に処理するために設計されたフレームワークです。このフレームワークは、テキストを画像に変換し、それを視覚と言語のモデル（VLM）を使って処理します。この方法により、従来のテキスト処理に伴う計算コストやメモリコストを削減しながら、内容の意味を保つことができます。

Glyphの主な特徴には、視覚的テキスト圧縮があります。これにより、長いテキストを画像に圧縮し、標準のテキストベースのモデルと比較して、入力サイズを大幅に削減し、処理時間を短縮します。また、GlyphはLongBenchやMRCRといったベンチマークで競争力のある結果を示しており、最大128,000トークンの入力に対しても良好な性能を発揮し、推論を高速化します。デモも用意されており、ユーザーはGlyphと他のテキストモデルの出力を比較でき、Glyphの処理速度の速さを実感できます。

使用するには、特定の依存関係をインストールする必要があり、デモスクリプトを実行することでGlyphの動作を確認できます。このフレームワークは、テキストを画像にレンダリングするための設定を提供しており、フォントや圧縮設定のオプションも含まれています。

ただし、Glyphにはいくつかの制限があります。レンダリング設定によって性能が変わることがあります。また、画像内の複雑な文字や珍しい文字を認識するのが難しい場合があります。さらに、モデルは主に長いコンテキストのタスクに焦点を当てており、他のタスクに対する性能は十分に探求されていません。

Glyphは、視覚的な表現を使用して長いテキストシーケンスの処理を向上させる革新的なツールであり、効率性の向上とリソースの削減を実現します。

イーロン・マスクが、ウィキペディアの代替となる中立的な情報源として「グロキペディア」を立ち上げました。しかし、グロキペディアの多くのページはウィキペディアの内容をそのままコピーしているようです。マスクは、包括的な知識ベースを作成し、グロキペディアのページを石に刻んで宇宙に送る計画を立てています。

このサイトには約885,279件のAI生成の英語記事があり、マスクはこれをウィキペディアの700万件の記事よりも中立的だと宣伝しています。しかし、グロキペディアはウィキペディアよりも引用が少なく、いくつかのページでは、1月6日の出来事やジョージ・フロイドの描写など、物議を醸すトピックがウィキペディアとは異なる形で扱われています。

ウィキペディアを運営する非営利団体ウィキメディアは、グロキペディアの運営を評価中であり、ウィキペディアの強みは人間が作り出した知識とコミュニティ主導のアプローチにあると強調しています。彼らは、グロキペディアがウィキペディアの内容に依存しており、信頼性や偏見について批判を受けていることを指摘しています。全体として、ウィキペディアは利益を目的とせず、信頼できる知識を提供することに専念しています。

EuroLLMは、ヨーロッパで開発された大規模言語モデルで、EUの24の公式言語をサポートしています。このモデルはオープンソースであり、研究者や市民が自由に利用できるようになっています。質問応答、要約、翻訳などの言語関連のタスクに優れています。

このモデルの主な特徴には、将来的なアップデートで画像や音声を理解できるようになるマルチモーダル機能、高いパフォーマンスを発揮する能力、さまざまな言語からの多様なテキストで事前学習された多言語対応があります。

モデルには、9億のパラメータを持つフラッグシップモデルのEuroLLM-9Bがあり、35の言語から4兆以上のトークンで訓練されています。また、1.7億のパラメータを持つ小型モデルのEuroLLM-1.7Bもあり、エッジデバイスに適しています。

EuroLLMの使命は、ヨーロッパのデジタル未来を強化し、AIの革新を促進することで、AIの主権を重視しています。

このプロジェクトには、Unbabel、エディンバラ大学、インスティトゥト・スーペリオール・テクニコなど、さまざまな機関の専門家が参加しており、多言語AI技術の進展に取り組んでいます。

EuroLLMは、ホライズン・ヨーロッパや欧州研究評議会の支援を受けており、MareNostrum 5スーパーコンピュータを利用して訓練されています。また、Hugging Faceで利用可能です。

要約がありません。

Grammarlyは、メールクライアントのSuperhumanを買収したことに伴い、社名を「Superhuman」に変更します。ただし、Grammarlyの製品名はそのまま残ります。また、今後はCodaなど他の製品のブランド変更も計画しています。

新たに「Superhuman Go」というAIアシスタントを発表し、Grammarlyの拡張機能に統合されます。このアシスタントは、文章の提案やメールへのフィードバックを提供し、JiraやGoogleカレンダーなどの他のアプリと連携して機能を強化します。ユーザーはGrammarlyの拡張機能でSuperhuman Goを有効にし、盗作チェックや校正機能などさまざまな機能を試すことができます。

Grammarlyは、月額12ドルのProプランと月額33ドルのBusinessプランを提供しており、どちらも年払いです。会社は、NotionやGoogle Workspaceなどの他のプラットフォームと競争するために、製品にAI機能を追加して生産性向上を目指しています。

全体として、Grammarlyはブランドを進化させ、AIの提供を拡大することで、生産性ソフトウェア市場での地位を強化しています。

本日、低オーバーヘッドで動作する世界初のオープンソースNVIDIA CUDAプロファイラーのリリースを発表できることを嬉しく思います。このプロファイラーは、製品環境での継続的なプロファイリングに適しています。これは、parca-agentのバージョン0.43.0の一部です。

CUDAアプリケーションのプロファイリングは、従来、大きなパフォーマンスの低下を引き起こすという課題があります。NVIDIA Nsightのようなツールは詳細な情報を提供しますが、侵入的でアプリケーションの動作を遅くしてしまいます。

私たちの解決策は、先進的な技術の組み合わせを用いたプロファイラーの開発です。CUPTI APIを使用してCUDA APIの呼び出しやカーネルの実行を監視し、USDTプローブを利用して軽量なトレースポイントを設け、重要なイベントをほとんどオーバーヘッドなしでキャッチします。また、eBPF技術を活用して、システムカーネルから効率的にデータを収集します。

parcagpuというライブラリを使用することで、CUDAアプリケーションのコードを変更することなく、動的に計測を行うことができます。これにより、詳細なタイミングや実行情報を収集できます。

データの取り扱いにはリングバッファメカニズム（perf event buffers）を使用し、GPUからプロファイリングエージェントへのデータ転送を効率的に行い、レイテンシとオーバーヘッドを最小限に抑えています。

GPUの実行からのタイミングデータをユーザーアプリケーションのスタックトレースと照合するために、CUPTIの相関IDを利用しています。これにより、完全なプロファイリングサンプルを構成することができます。

各プロファイリングサンプルには、デバイスやストリームの識別子などのコンテキストメタデータが含まれており、フィルタリングや分析に利用できます。

新しいCUDAプロファイラーは、GPUのパフォーマンスを深く可視化し、継続的な製品使用に最適です。標準的なCUDAグラフの実行だけでなく、複雑なCUDAグラフの実行もサポートしています。

このプロファイラーを使用するには、CUDA計測を有効にしたParcaエージェントを実行し、環境変数が必要なライブラリを指していることを確認してください。詳細な実装については、私たちのコードベースの特定のファイルを確認できます。フィードバックを歓迎し、さらなる情報やデモを希望するユーザーからの連絡をお待ちしています。

技術やセンスを磨くためには、試行錯誤が重要です。著者は自分の経験を振り返り、多くの活動を試みたものの、試行錯誤を始めたのは人生の後半だったと述べています。試行錯誤とは、物事を改善するために小さな変更を加えることで、特定の目標のためだけでなく、楽しみのために行われることが多いです。

著者は、目標を達成するためだけに行動する人と、探求のために行動する人の二種類がいると指摘しています。これらのアプローチのバランスが理想的だと考えています。

読者には、さまざまなツールや方法を試してみることを勧めています。これは、質を認識する能力であるセンスを育むためです。いろいろなことを試し、うまくいかないものを捨てることで、自分の好みを洗練させることができます。最終的には、常に疑問を持ち、実験し、学び続けることが個人の成長につながるというメッセージです。

このテキストでは、React.jsとCocoaの比較が行われており、ユーザーインターフェース（UI）が単なるデータモデルの関数ではないことに焦点を当てています。

最初に、著者はReact.jsをJavaScriptの有望なMVCフレームワークとして捉えていましたが、Cocoaとは根本的に異なるアプローチであることに気づきました。

両フレームワークは、UIをデータを視覚的な形式に投影する方法として捉えていますが、Cocoaはこれを純粋な関数として表現できるとは考えていません。一方、効率的なUIデザインには、複雑なUIを再利用可能なコンポーネントに分解することが求められます。ReactとCocoaの両方がこれをサポートしていますが、Cocoaはオブジェクト指向の原則を用いています。また、再利用可能な機能を作成するには、さまざまなコンポーネントを組み合わせる必要があり、両フレームワークともこれを可能にしています。

UIには特定の状態が含まれており、これは単にデータモデルの反映ではありません。各UIは、ユーザー入力やスクロール位置など、異なるビュー間で共有されない独自の状態を持っています。著者は、同じ関数を繰り返し呼び出すことがリソースを無駄にする可能性があると指摘しています。メモ化という技術が両フレームワークで使用されており、これにより無駄を避けることができますが、Reactの純粋関数の前提がこのプロセスを複雑にしています。

UIはしばしばリストで構成されており、これが階層を生み出します。これらのリストの状態を管理することは重要であり、両フレームワークはこれを効果的に扱う方法を提供しています。データを複数の抽象層を通じて渡すことは手間がかかりますが、Reactは「コンテキスト」という概念を用いて、過剰なボイラープレートコードなしでデータにアクセスしやすくしています。

著者は、UIがモデルの純粋な関数であるという考え方に批判的であり、この考え方が多くの実際的な問題を引き起こすと主張しています。この視点は、特にデータフィードを超えたすべてのアプリケーションに適用できるわけではないと示唆しています。著者は、別のフレームワーク（Cappuccino）を好みながらも、React.jsをさらに探求する意欲を示しています。現在、Reactはネイティブ開発において人気を集めていることを認めています。

要するに、テキストはReact.jsとCocoaのデザイン哲学の違いを対比させており、UIがデータモデルの純粋な関数に単純化できない複雑なシステムであることを強調しています。

要約がありません。

この記事では、Appleが5年前に始めたM1チップへの移行がMacに与えた影響について述べています。M1チップを搭載したMacは、従来のIntelモデルに比べて、より速く、冷却性能が高く、バッテリー寿命も向上しました。これらの改善は、以前のコンピュータで一般的だった妥協を伴わないものでした。

Appleのシリコンが成功を収める一方で、一部のユーザーは最近のアップデートを退屈だと感じ、単なる小さな改善に過ぎないと見ています。しかし、著者は、予測可能で安定したアップデートは実際には良いことであり、技術の定期的な進歩を保証するものだと主張しています。

歴史的に見ると、Macのアップデートは遅く、不規則でしたが、Appleが自社製品の技術を管理するようになってから、アップデートはより頻繁で信頼性の高いものになりました。著者は、これらのアップデートを退屈だと呼ぶことは、M1以降に達成された重要な進展や、Macハードウェアの一貫した改善への期待を無視していると考えています。全体として、Appleシリコンへの移行はMacユーザーにとって有益であったと言えます。

Rosettaは、AppleシリコンのMac上でIntelベースのアプリを実行するためのツールです。macOS TahoeがIntel Mac向けの最後のバージョンとなりますが、これらのコンピュータは今後3年間、セキュリティアップデートを受けることができます。Rosettaは次の2つの主要なmacOSリリースでも利用可能で、開発者がアプリを移行するのをサポートします。

Rosettaは、Intelの命令（x86_64）をAppleシリコンで動作するように変換します。これはネイティブアプリのバージョンを作成する代わりにはなりませんが、ユーザーがソフトウェアを更新するための時間を提供します。変換プロセスは自動で行われ、アプリの起動や動作が遅くなることがあります。

ユーザーは、IntelとAppleシリコンの両方の命令を持つアプリを実行できますが、システムはアプリ全体に対してのみRosettaを使用し、混合コードには対応していません。カーネル拡張や仮想マシンのような特定のアプリはRosettaによって変換できません。また、AVX512ベクトル命令もサポートされていません。

アプリがRosettaで実行されているかどうかを確認するには、開発者が特定のシステム機能を使用できます。一般的に、Rosettaはユーザーと開発者の両方にとってAppleシリコンへの移行を容易にするための便利なツールです。

車輪付き逆振り子（WIP）は、地面を滑らずに転がる車輪に接続された振り子の一種です。このレビューでは、WIPの前提条件について説明し、その動きの方程式を示します。この方程式は、WIPの挙動を記述しています。

方程式は次の通りです。

ℓ \ddot{θ} = g sin(θ) - \ddot{r} cos(θ)

ここで、ℓはポールの長さ、θは振り子の角度、gは重力加速度、rは車輪の位置を表します。また、レビューでは小さな角度の場合の動きを簡略化する方法についても説明しており、これにより実際のロボットに最適な制御戦略を適用することが可能になります。

要するに、WIPは質量のない車輪にポールを介して点質量が取り付けられた構造です。車輪が受動的なカートポールシステムとは異なり、WIPでは車輪が能動的に制御されます。この研究は、このようなシステムの理解と制御を深めることを目的としています。

要約がありません。

Waclは、WebAssemblyとJavaScript向けに設計されたTclのディストリビューションです。これにより、ウェブ開発者はウェブブラウザにTclインタープリタを組み込み、JavaScriptと統合することができます。これにより、Tclを使用してクライアントサイドのウェブアプリケーションを作成でき、既存のTclパッケージやスクリプト（Tcllibなど）を活用することが可能です。

主な特徴としては、JavaScriptを通じてアクセスできるメインのTclインタープリタ、Tclイベントを管理するためのイベントループ、WebSocketサーバーに接続するためのクライアントソケット、TclからJavaScript関数を呼び出す機能、XML、JSON、HTML処理のための便利な拡張機能があります。

WaclはEmscriptenを使用して構築されており、WebAssembly向けに最適化されています。WebAssemblyはJavaScriptよりも小さく、速いという利点がありますが、古いブラウザとの互換性はないかもしれません。

Waclの始め方としては、Emscripten SDKやその他のツールを使用してUnix/Linux上でコンパイルできます。Windowsは公式にはサポートされていませんが、macOSでは動作する可能性があります。ビルドプロセスには、Tclのソースをダウンロードし、パッチを適用し、WebAssemblyまたはJavaScriptにコンパイルする作業が含まれます。

詳細情報や試してみるには、提供されたリンクを訪れてください。ただし、WebAssemblyをサポートする最新のブラウザを使用していることを確認してください。

10月25日、Bearはリバースプロキシの障害により大規模なサービス停止を経験しました。この問題により、カスタムドメインがタイムアウトしてしまいました。著者は、監視ツールが通知しなかったため、問題に気づくのが遅れたことを認めています。ユーザーへの影響を考慮し、障害の原因と今後の対策について説明しています。

インターネット上には攻撃的なボットが増加しており、主に三つのタイプに分類されます。AIスクレイパーはモデルのトレーニング用のコンテンツを収集し、悪意のあるスクレイパーはウェブサイトの脆弱性を悪用します。また、無制限の自動化により、誰でも簡単にスクレイパーを作成できるため、ウェブサイトに意図しない負荷がかかることがあります。

著者は、これらのボットに対抗するために、ウェブアプリケーションファイアウォールとカスタムコードを組み合わせて有害なリクエストをブロックしています。しかし、障害発生時にはリクエストの急増がリバースプロキシを圧倒し、故障を引き起こしました。

今後の障害を防ぐために、著者はいくつかの対策を講じました。まず、冗長性を持たせるために第二の監視サービスを追加しました。次に、リバースプロキシのレート制限とボット対策を強化しました。また、リバースプロキシをアップグレードし、以前の負荷の五倍に対応できるようにしました。さらに、プロキシが非アクティブになった場合に自動再起動する設定を行い、透明性を高めるためのステータスページも作成しました。

著者は、敵対的なボットによる課題の中で、安全なオンライン環境を維持することの重要性を強調しています。

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AirPods Pro 3は優れたノイズキャンセリングと音質で知られていますが、飛行中に問題が発生します。この新モデルは心拍数モニタリングなどの機能が強化されていますが、著者は巡航高度で左のAirPodから高音のうなり音が聞こえました。この音は、耳の密閉が緩むことで発生し、フィードバックループと不快感を引き起こしました。

異なるイヤーチップを試しても、2回目のフライトでも問題は解決しませんでした。新しいフォームチップが熱を閉じ込め、密閉性に影響を与えている可能性があります。他のユーザーも、特に離陸や着陸時に同様の問題を報告していますが、Appleはこの問題を認めておらず、リコールも行っていません。

著者はAirPods Pro 3を評価していますが、フィット感やフィードバックの問題から、前のモデルと比べて推奨度が下がっています。購入を検討している人は、返品期間が終了する前にフライト中に試して、不快感を避けることを勧めます。

2026年10月から、Chromeは「常に安全な接続を使用する」という機能を自動的に有効にします。この機能は、HTTPSを使用していない公共のウェブサイトにアクセスする前に、ユーザーに警告を発します。この変更は、ユーザーが安全でないサイトにアクセスする際の攻撃を防ぎ、オンラインの安全性を向上させることを目的としています。

主なポイントは以下の通りです。まず、Chromeは安全でないサイトについてユーザーに警告を出し、マルウェアやその他のセキュリティ脅威から保護します。次に、HTTPSの利用は年々増加しており、現在では約95～99%のナビゲーションがHTTPSを使用しています。しかし、依然として少数のHTTPナビゲーションにはリスクが伴います。

また、ユーザーに警告が多すぎることを避けるため、Chromeは新しいサイトやあまり訪問されない安全でないサイトに対してのみ警告を出します。安全でないサイトへの定期的な訪問では、繰り返し警告は表示されません。さらに、この機能は最初に公共のサイトに焦点を当てます。安全でないプライベートサイトへのナビゲーションは一般的にリスクが低いためです。

今後のステップとして、Chromeはすべてのユーザーに対してこの設定をデフォルトで有効にする計画ですが、ユーザーが希望すれば無効にすることもできます。開発者やIT専門家には、この変更に備え、HTTPSに移行する必要があるサイトを特定することが推奨されています。目標は、ユーザーの混乱を最小限に抑えつつ、ウェブの安全性を向上させることです。

量子コンピュータの進展は、インターネットのセキュリティに大きな脅威をもたらしています。現在の暗号化手法を破る可能性があるからです。Cloudflareは、この問題に対処するために、インターネットをポスト量子（PQ）暗号に移行しています。すでに約半分のトラフィックが、量子攻撃、特に「今収穫し、後で解読する」という脅威に対して保護されています。

この移行における大きな課題は、新しいPQアルゴリズムのサイズです。これらは、現在の手法に比べてはるかに大きな署名と公開鍵を必要とし、インターネットのパフォーマンスを低下させる可能性があります。Cloudflareは、TLSハンドシェイク中に必要な署名と公開鍵の数を最小限に抑えることを目指した新しいシステム「マークルツリー証明書（MTC）」を提案しました。これにより、効率が向上することが期待されています。

MTCでは、署名が1つ、公開鍵が1つ、マークルツリーの包含証明が必要なだけで、プロセスが簡素化されます。この変更は、セキュリティを維持しつつパフォーマンスを向上させることを目的としています。Cloudflareは、Chrome Securityと協力してMTCの実験を行い、そのパフォーマンスへの影響やクライアントの更新、潜在的な問題について学ぶことを目指しています。

この実験段階では、Cloudflareは従来の認証機関（CA）として機能するのではなく、信頼できるCAと連携して「ブートストラップ証明書」を通じてセキュリティを確保します。今後も、量子技術がもたらす課題に適応しながら、インターネットの安全性と効率性を維持することにコミットしています。

厳密に必要なクッキーは、ウェブサイトが正常に機能するために不可欠です。これらのクッキーは、セキュリティを強化し、不正行為を防ぎ、購入を可能にします。ブラウザでこれらのクッキーをブロックすることもできますが、その場合、サイトの一部が正しく動作しなくなる可能性があります。

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著者は、AIが生成したコンテンツの使用に対して不満を表明しています。彼らは、AIによる文章が人間の書き方にある個人的なタッチや創造性を損なうと感じています。著者は、文章を書くことは自分の独自の考えや経験を共有する機会であり、間違いを犯すことも人間らしさの一部だと主張しています。人々にはAIに頼るのではなく、他者とつながり助けを求めることを勧めています。真摯な交流がコミュニケーションを豊かにすると強調しています。著者は、実際の経験から形作られた本物の思考が、無機質な機械生成のテキストよりもはるかに価値があると信じています。

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オープンソースのメンテナーが直面している課題について、AIコーディングツールの台頭が影響を与えていることが述べられています。GitHub CopilotやClaudeのようなツールは、迅速にコードを生成することができますが、その一方でコードレビューが難しく、時間がかかるという問題も引き起こします。このため、メンテナーは数分で生成されたAIのコードを何時間もかけてレビューしなければならず、負担が増しています。

著者は、「プロトタイプ」と「レビュー準備完了」のプルリクエスト（PR）を明確に区別するためのフレームワークを導入することを提案しています。プロトタイプはアイデアを探るために役立ちますが、PRとして提出すべきではありません。代わりに、個人はプロトタイプをブランチを通じて共有し、フォーラムやイシューで説明を提供するべきです。

テキストは、貢献の性質について明確なコミュニケーションを維持する重要性を強調しています。開発者は自分のコードに適切なラベルを付け、メンテナーの時間を尊重することが求められます。また、プロトタイプはアイデアの探求に役立つ一方で、製品としての品質や基準を損なうことがあってはならないと指摘しています。全体として、著者はコーディングにおけるAIツールの使用に対してバランスの取れたアプローチを支持し、オープンソースプロジェクトへの貢献において責任と明確さが必要であると強調しています。

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「プロジェクト・シャドーグラス」は、クラシックな没入型ゲームである「シーフ」や「デウスエクス」にインスパイアされた新作ゲームです。このゲームでは、プレイヤーは裕福な人々が繁栄する暗い世界で泥棒の役割を担い、成功は知恵や道具にかかっています。

このゲームはまだ初期開発段階にあり、詳細は変更される可能性があります。すべてのビジュアルはリアルタイムで生成されており、AIによって作られたものではありません。プレースホルダーのアセットも実際の人間によって制作されています。また、ゲームは革新的な3Dピクセルアート技術を使用しており、没入感のあるプレイ体験を提供します。

開発の段階としては、2026年初頭にアルファデモが公開され、その後ベータテストが行われ、2027年には早期アクセスが予定されています。フルリリースの日程は後日発表される予定です。プレイヤーは最新情報や早期アクセスの機会についての登録が可能です。

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2025年10月24日、放送塔や携帯電話塔を含む様々な塔の照明についての議論が行われました。主なポイントは以下の通りです。

塔の照明は、航空機の誘導やパイロット、航空交通の安全を高めるために異なる色（白や赤）の灯りが使用されています。一般的に、塔には高出力の白熱灯やLEDライトが使われていますが、夜間には近隣住民への影響を減らすために赤い灯りを使用する塔もあります。

連邦航空局（FAA）は、塔の高さや場所に基づいて照明の規制を行っています。高さが200フィートを超える塔は通常、照明が必要ですが、短い塔は必要ない場合もあります。また、昼間は塗装によって照明が不要な塔もあり、夜間のみ照明が点灯します。

照明が必要な塔は監視も行われなければなりません。もし灯りが消えた場合は、迅速にNOTAMシステムを使ってFAAに報告する必要があります。塔の灯りの数は、その高さを推定する手助けにもなります。規制では、高さに応じた照明が求められています。

一般の人々にも責任があります。塔の灯りが消えているのに気づいた場合は、NOTAMを確認するか、塔の所有者に連絡して対応を依頼することができます。この議論は、航空安全における塔の照明の重要性と、それに関する規制の必要性を浮き彫りにしています。

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Andon Labsは、AIの能力を評価し、潜在的な問題を特定するために、実際の状況でAIをテストするスタートアップです。これまで、彼らは大規模言語モデル（LLM）を使って自動販売機を操作していましたが、現在はLLMがロボットを制御する実験を行っています。彼らのテストは主に二つの活動から成り立っています。

一つ目は、LLMを制御するロボットをオフィスに導入し、その有用性を確認することです。二つ目は、さまざまなタスクにおけるロボットの性能を体系的に評価し、異なるLLMを比較することです。

彼らは「Butter-Bench」という論文をarXivに発表しており、詳細が記載されています。また、ウェブサイトにはロボットタスクにおけるLLMの性能をランキングしたブログ記事やリーダーボードも掲載されています。

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今週、私はウェブ上で新しいタスクとプロジェクト管理ツール「Claude Code」を試してみました。まず、プロンプトを入力すると、Claudeが対話できる作業スペースを作成してくれます。プルリクエストを開くことで変更を確認したり、コマンドを使って作業を自分のコンピュータに移すこともできます。

私はこれを自己管理のための便利なToDoリストとして活用しています。異なるプロジェクトで変更したいことを思いついたら、スレッドに追加しておき、後でClaudeがどのように対応したかを確認しています。

Claude CodeはiOSアプリでも利用でき、外出中に素早く質問できる点が気に入っています。

以前、Cursorという似たようなツールを試したことがありますが、Claude Codeの方が信頼性が高く、バグが少ないと感じています。全体的に、今週はClaude Codeの方が私には合っていました。

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厳密に必要なクッキーは、ウェブサイトが正常に機能するために欠かせません。これらのクッキーは、セキュリティや詐欺防止に役立ち、購入機能を可能にします。ブラウザでこれらのクッキーをブロックすることもできますが、その場合、サイトの一部が正しく動作しなくなる可能性があります。

これは、コマンドラインシェルであるbashを使って作成されたさまざまなスクリーンセーバーやビジュアライゼーションを集めたGitHubプロジェクトです。

多くの人が白い斑点のあるチーズを見て、腐っていると思い込んで捨ててしまいます。しかし、これらの斑点は実際には無害な結晶で、カルシウム乳酸塩やチロシンがチーズの熟成過程で形成されるものです。これらの結晶は高品質なチーズの証であり、独特の食感を加えるもので、カビや腐敗の兆候ではありません。

チーズの製造過程では、多くの廃棄物が出ます。牛乳の約10%だけがチーズになり、残りはホエイ（乳清）になります。以前はホエイが捨てられることが多く、環境に悪影響を与えていましたが、現在ではホエイプロテインパウダーの原料として利用されています。

白い結晶は食べても安全で、チェダーやパルメザンなどの熟成チーズに見られます。これらはチーズ内のバクテリアが乳酸を生成し、それがカルシウムと結びついてカルシウム乳酸塩の結晶を形成することで生じます。一方、チロシン結晶は特定のバクテリアがタンパク質を分解することによってできます。

全体として、これらの結晶を欠陥と見るのではなく、チーズ愛好者は品質の証として認識し、そのパリッとした食感を楽しむべきです。

ヒューマン・オンリー・パブリック・ライセンス（HOPL）は、人工知能（AI）システムによるソフトウェアの使用を禁止するために設計されたライセンスです。HOPLの主なポイントは以下の通りです。

まず、HOPLの下でライセンスされたソフトウェアは、AIによるアクセス、使用、または改変ができません。これには、AIがコードを分析したり、その機能を直接または間接的に利用することも含まれます。

次に、ソフトウェアの利用者がこの規定を守る責任を負います。開発者ではなく、ユーザーが遵守を確保する必要があります。例えば、HOPLソフトウェアを使用してウェブサイトをスクレイピングするAIボットがいる場合、そのボットが違反となり、ウェブサイトの所有者は責任を問われません。

HOPLは、AIに関する制限を持ちながらも、MITライセンスのように許可的な性質を持っていますが、コピーレフト条項も含まれています。これは、ソフトウェアの改変版もHOPLまたは類似のライセンスの下で共有しなければならないことを意味します。

HOPLは、ソフトウェア、アート、テキストなど、創作者がAIの使用を防ぎたいあらゆる作品に適用できます。

このライセンスは、ソフトウェアコミュニティで真剣に受け止められることが期待されています。これは、しばしば無視されるrobots.txtファイルとは異なります。

また、ライセンスには標準的な免責事項が含まれており、ソフトウェアは「現状のまま」提供され、保証はありません。

ライセンスの条項に違反した場合、与えられた権利は永久に取り消される可能性があります。

全体として、HOPLは、AIの影響を受けずに人間だけがソフトウェアと関わる空間を促進し、保護することを目指しています。

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SICKは、JSONのようなデータ構造を効率的に扱うための手法です。この方法を使うことで、コンパクトなバイナリ形式でJSONデータを保存でき、必要なデータだけを読み込むことができるため、パフォーマンスが向上します。また、複数のJSON構造を一つのスペースに保存し、重複を排除することも可能です。

主な利点として、SICKはJSONデータの効率的なストリーミングと更新を可能にします。従来のJSONとは異なり、複雑なデータ構造や循環参照も扱うことができます。

一方で、JSONの複雑な文法は効率的なストリーミング解析を難しくし、データ処理において非効率を引き起こすことがあります。

SICKの仕組みは、JSONデータをテーブル形式にフラット化し、重複を排除することで、ストリーミングや更新を容易にします。EBA（Efficient Binary Aggregate）というバイナリエンコーディングシステムを使用しており、データへの迅速なアクセスを可能にし、カスタムタイプを含むさまざまなデータ型をサポートしています。

現在、SICKはC#とScalaで利用可能ですが、ストリーミングサポートが不足しています。将来的にはこの機能が追加される可能性があります。

制限事項としては、オブジェクトのサイズやユニークな値の数にいくつかの制約があります。

プロジェクトの現状として、SICKは実際のアプリケーションでテストされ使用されていますが、さらなる実装やコミュニティからの貢献が求められています。

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テーブルソーの使い方を学んだとき、先生からその危険性について警告されました。強力な道具には敬意を払うことが大切です。木製の家具を作りたいなら、安全に木を切る必要があります。

一部の道具、例えば特定のテーブルソーは指に触れると止まることがありますが、チェーンソーのように本質的に危険な道具もあります。リスクがあるからといって強力な道具の製造をやめるべきではなく、むしろ安全に使う方法を教えるべきです。

私はソーを慎重に使い、その危険性を理解しながら、指や手足を無事に保ちながら家具を作っています。

Pythonソフトウェア財団（PSF）は、Pythonパッケージインデックス（PyPI）の利用が急増し、1日あたり20億から30億のリクエストに達していることに懸念を示しています。これを支えるために、PSFはインフラや人員に大きな投資を行い、インフラディレクターやその他のサポート役職を新たに雇用しました。

重要なポイントとして、PSFはインフラパートナーとの長期契約を結ぶことを目指しており、これにより毎年の更新に伴うリスクを軽減しようとしています。また、PyPIの基本機能は無料のまま維持されますが、企業ユーザー向けに有料機能を開発する計画もあり、これにより企業が運営コストを支える手助けをすることが期待されています。

さらに、PSFはユーザーに対して、キャッシュを導入してPyPIの利用を最適化することや、会員登録、寄付、スポンサーシップを検討するよう呼びかけています。PSFは、現在は緊急の危機ではないものの、PyPIの将来的な持続可能性を確保するための重要な時期であると強調しています。

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マサチューセッツ総合病院の研究者たちによる新しい研究が、人が眠りに落ちるときの脳の変化を明らかにしました。高度な画像技術を用いて、ノンレム睡眠中に運動や感覚入力を担当する特定の脳の領域が活発でエネルギーを消費し続ける一方で、思考や記憶に関連する領域は活動が減少し、エネルギーの使用も少なくなることが分かりました。これにより、私たちが完全に意識を失っているときでも、脳が環境に対して反応し続ける理由が説明されます。

この研究には23人の健康な成人が参加し、睡眠が深くなるにつれてエネルギーの使用が減少する一方で、感覚領域の血流がより活発になることが示されました。これは、睡眠が脳内の老廃物を取り除くだけでなく、私たちを目覚めさせる可能性のある感覚の合図に対して警戒を保つ役割も果たしていることを示唆しています。

研究者たちは、今後より大規模で多様なグループを対象にしたさらなる研究を行い、脳の活動や異なる睡眠段階を測定する方法を改善する計画です。これらの発見は、睡眠が脳の健康に果たす役割や、神経疾患や睡眠関連の病気への影響を理解するための重要な手がかりとなります。

申し訳ありませんが、外部リンクやYouTubeの動画にはアクセスできません。もし動画の内容や主なポイントを教えていただければ、それをまとめるお手伝いをさせていただきます。

今日、私と共同作業者は、国際宇宙ステーション（ISS）での生活を紹介するマルチメディアプロジェクト「issinrealtime.org」を立ち上げました。皆様からのフィードバックをお待ちしています。

プロジェクトの詳細については、こちらの記事をお読みください：Collect Space。

また、私たちがこのプロジェクトをどのように作成したかについてのブログ記事も書きました。こちらからご覧いただけます：ISS in Real Timeの制作過程。

デラニー・バイロンは、カリフォルニア州サンノゼを拠点とするフライトシミュレーション愛好者のグループ、ジュラシックジェッツチームの野心的なプロジェクトについて説明しています。彼らは、2025年のワールドフライトに向けて、ボーイング747-200のコックピットをゼロから作り上げる作業を進めています。このイベントは、チームが仮想的に世界を飛び回る年次チャリティイベントです。

チームは、キャプテンのジャスティン、カイル、ジェイソン、マットのメンバーで構成されており、エンジニアリング、航空、建設のバックグラウンドを持っています。彼らは、実際のコックピット部品を使用して、本物のフライト体験を提供することを目指しています。

ワールドフライトは、チャリティのために資金を集める1週間の仮想旅行で、フライトシミュレーション愛好者が集まり、高精度のシミュレーターを操作します。今年のイベントは2025年11月1日から8日まで、オーストラリアのシドニーを出発点に行われます。

チームは「空の女王」として知られるボーイング747を選びました。そのアイコニックな地位と複雑さが理由です。彼らは、退役した実際の747-300のコックピットをベースに使用しています。

コックピットの構築にあたって、チームはシミュレーターへの変換作業を行い、配線やX-Planeソフトウェアとの統合に関する課題に直面しています。オリジナルのコックピット部品を使用し、多くのシステムを逆設計する必要があります。

このプロジェクトは、フライトシミュレーション愛好者のコミュニティの関与と共同学習を重視しています。ジュラシックジェッツチームは、ワールドフライトの旅の間に全米腎臓財団のための資金を集める活動も行っています。

チームはプロジェクトに対して非常に興奮しており、他の人々にもフライトシミュレーションにおける野心的な目標を追求するよう呼びかけています。また、コミュニティとの交流を深め、チャリティのための資金を集めるために、Twitchでのプレゼント企画も開催しています。

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Falconは、一般的なイーサネットデータセンター向けに設計された新しいハードウェア輸送システムです。既存のRoCEのような特定の用途に制限されるシステムとは異なり、Falconはさまざまなアプリケーションの負荷や複数の上位層プロトコル（ULP）をサポートできます。

Falconの主な特徴には、まず「混雑制御」があります。これは、遅延に基づく方法と複数の経路にわたる負荷分散を利用して、ネットワークの混雑を管理します。また、「層状設計」により、シンプルなリクエスト・レスポンスインターフェースを持ち、複数のULPをサポートしています。さらに、「エラーハンドリング」機能として、ハードウェアベースの再送信を取り入れ、スケーラビリティを向上させています。最後に、「プログラマビリティ」により、さまざまなニーズに応じた調整が可能な柔軟なエンジンを備えています。

Falconの初期ハードウェア実装は、ピーク速度200Gbpsを達成し、既存の技術と比較しても、厳しいネットワーク条件下での操作時間を大幅に短縮しています。このため、Falconはデータセンターネットワークの効率と信頼性を向上させる有望なソリューションといえます。

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ウェンディ・アンドリュースさんは妊娠中に深刻な健康問題に直面しました。妊娠31週目に血圧が急上昇し、妊娠高血圧症候群である前兆を示しました。これは通常、早産につながるものです。しかし、キャンベラ病院の胎児医学ユニットのおかげで、出産が遅れ、赤ちゃんのエレノアちゃんはより強く成長することができました。最終的に、アンドリュースさんは妊娠35週目に帝王切開で出産し、エレノアちゃんは健康に生まれ、特別なケアはわずか2週間で済みました。

オーストラリアでは、6年間の予防プログラムを通じて早産を成功裏に減少させ、早産率を7%から10%引き下げました。この取り組みにより、毎年約1,300件の早産を防ぐことができました。具体的には、子宮頸部の長さの検査や、リスクのある女性へのプロゲステロンの投与、医学的に必要のない早産を控えることなどの対策が実施されました。このプログラムは、妊娠は明確な医学的理由がない限り、少なくとも39週まで続けるべきだと強調しています。

進展は見られますが、専門家は特にファーストネイションの女性や移民などの脆弱なグループに対するさらなる研究が必要だと指摘しています。このプログラムの成功は、同様の問題に悩む他の国々からも注目されています。

アンディは、データベースのバックアップにおいて、中間のダンプファイルを使用する従来の方法から、resticツールを利用したより効率的な方法に移行したことについて説明しています。

従来の方法では、mysqldumpを使用して毎日バックアップを作成していましたが、データが冗長に保存されていました。この方法では、データベースが変更されていない場合でも、不要なデータの保存やファイルの変更が常に発生する問題がありました。

新しい方法では、resticを使用してバックアップを行うように切り替えました。この方法では、余分なストレージを排除し、データの重複を削除し、圧縮し、暗号化することができます。新しいスクリプトは中間ファイルを使用せずに直接バックアップを処理するため、プロセスがよりクリーンで効率的になりました。

重要な学びとしては、まず「パイプの混乱を避ける」ことが挙げられます。--stdin-from-commandを使用することで、バックアッププロセスのエラーを検出できます。また、ファイル名の指定には--stdin-filenameフラグを使うことで、restic内でバックアップファイルを特定できますが、いくつかの制限があります。バックアップにタグを付けることで、特に保持ポリシーの管理が容易になります。さらに、--skip-dump-dateのようなオプションを使うことで、バックアップファイルの不要な変更を最小限に抑えることができます。最後に、--rsyncableを使用することで、他の圧縮方法と比較してバックアップファイルの変更を大幅に減少させることができます。

全体として、resticを用いた新しいアプローチは、データベースのバックアップにおいてより効率的で管理しやすいことが証明されています。

こんにちは、エリックです。私たちは「バター」というツールを開発しました。これは、AIシステムが一貫して動作するのを助けるもので、応答を保存して再利用します。以下が主なポイントです。

バターは、AIの自動化が毎回同じように動作することを保証するためのLLMプロキシです。応答をキャッシュ（保存）し、再生することで実現します。既存のチャットシステムと互換性があり、簡単に統合できるため、設定も容易です。また、バターは名前や住所のような動的なコンテンツを変数として認識できるため、より効率的に機能します。

バターを開発する前は、Pig.devというプロジェクトに取り組んでいました。これは古いWindowsアプリケーションの自動化を試みたものでしたが、その方法は遅く、予測不可能でした。医療や金融などの分野では、これは受け入れられません。私たちは、ユーザーが既存の自動化を完全に置き換えるのではなく、複雑な状況に対応できるAIを好むことに気づきました。

バターは会話の流れをキャプチャし、ツリー構造に保存します。これにより、以前のやり取りに基づいてアクションを再生できます。新しい事柄が発生した場合でも、AIを使って解決策を見つけることができます。

現在、バターは機能を改善中で、無料で利用可能です。ぜひお試しいただき、フィードバックをお寄せください。

エミリー・リールは、より高次のカテゴリー理論に焦点を当てた著名な数学者です。彼女はこの理論をオーケストラにおけるヴィオラの役割に例え、数学の中で重要なつなぎの役割を果たすと述べています。カテゴリー理論は1945年に登場し、数学における伝統的な平等の概念に挑戦し、「同等性」という考え方を推進しました。リールは、この視点が現在、さまざまな数学の分野で重要であると強調しています。

彼女は、より高次のカテゴリー理論をより身近に感じられるようにするための本を共著しており、数学における包括性へのコミットメントを反映しています。また、リールは音楽家やアスリートとしての背景についても語り、これらの経験が彼女の数学やコミュニティへのアプローチにどのように影響を与えたかを強調しています。

彼女は数学における社会的正義を支持し、すべての学生にとって包括的な環境を作ることの重要性を訴えています。リールは、数学者が代表性のないグループに対して平等な機会と支援を確保するために積極的に取り組むべきだと信じています。

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プログラミング言語動物園は、さまざまなプログラミング言語の概念や技術を紹介するために設計された小さなプログラミング言語のコレクションです。このリソースは、自分自身のプログラミング言語を作成したり、言語設計について学びたい人にとって役立ちます。

このプロジェクトの主な特徴には、異なるプログラミングパラダイムのデモが含まれています。具体的には、関数型、宣言型、オブジェクト指向、手続き型の各スタイルを示しています。また、ソースコードの解析、型チェック、型推論、複数の型システムもサポートしています。インタラクティブなシェル（REPL）や非インタラクティブなファイル処理も利用可能です。さまざまな評価戦略や例外処理にも対応しています。さらに、インタプリタやコンパイラ、抽象機械も含まれています。

含まれている言語には、実行を中断できるminiml_error、遅延評価を持つ静的型付けの関数型言語minihaskell、論理プログラミング言語のminiprolog、呼び出し時に値をプッシュするlevy、基本的な制御構造を持つ手続き型言語comm、基本的な整数演算を行うcalc、可変レコードとサブタイプをサポートするsub、動的型を持つオブジェクト指向言語boa、型なしλ計算を実装したlambda、変数を持つcalcの拡張版calc_var、再帰を持つ静的型付けの関数型言語miniml、型推論を持つ遅延関数型言語polyがあります。

これらの言語は主に教育目的で使用されます。ユーザーは、よくコメントされたソースコードを学び、コマンドを実行し、例を確認することができます。各言語には独自のドキュメントが用意されています。

このプロジェクトは、Andrej BauerとMatija Pretnarによって維持されており、MITライセンスのもとでオープンソースとして公開されています。問題の報告、修正の提出、新しい言語の提案など、特定の貢献ガイドラインに従っての貢献が奨励されています。

この記事では、人工知能における継続学習の課題について説明しています。特に、モデルのパラメータを更新する際に、以前に学習した情報を失わない方法に焦点を当てています。記憶層の可能性が解決策として強調されており、これによりモデルは効率的に学習しつつ、忘却を最小限に抑えることができます。

継続学習の目標は、新しい経験から継続的に学ぶモデルを作成することです。これは人間の学習に似ていますが、主に二つの問題があります。一つは、重要な情報を新しいデータから学ぶ「一般化」です。もう一つは、新しい知識を取り入れつつ、すでに学んだことを保持する「忘却と統合」です。

この論文では、記憶層を使用することを提案しています。記憶層は、モデルのパラメータを選択的に更新できる特別なアーキテクチャの要素です。これにより、重要な情報を忘れることなく効率的に学習することが可能になります。

著者たちは「スパースメモリファインチューニング」という手法を紹介しています。この方法は、新しい情報に関連するパラメータのみを更新することに焦点を当てています。このアプローチは、従来のファインチューニング手法であるLoRAと比較して有望な結果を示しています。

論文では、記憶層がTriviaQAのようなデータセットから新しい事実を学ぶ際に、忘却を大幅に減少させることを示す実験結果も紹介されています。その一方で、他のタスクに対するパフォーマンスも維持されています。

著者たちは、記憶システムに関するさらなる研究の必要性を強調しています。特に、大規模なモデルやより複雑な現実の学習シナリオへの応用についての研究が求められています。この記事は、継続的かつ適応的に学習できるモデルの開発が重要であることを示しており、記憶層を活用して既存の知識の喪失を最小限に抑えながら学習を強化することが求められています。

インドでは、農業と太陽光発電を組み合わせた「アグリボルタイクス」が注目されています。これは、農家が不安定な天候に対処しながら安定した収入を得る手段として期待されています。デリー近郊に住む農家のハーパル・ダガーさんは、太陽光パネルの下での農業を5年間続けており、収入が三倍になったと報告しています。これにより、ターメリックなどの作物を育てながら、太陽光発電の収入も得ています。

しかし、インドでのアグリボルタイクスの導入は遅れており、現在稼働しているプロジェクトは約40件にとどまっています。課題の一つは、太陽光パネルを地面から少なくとも11フィート（約3.3メートル）上に設置する必要があり、これが設置コストを20～30％増加させ、小規模農家にとっては負担となっています。また、すべての作物が太陽光パネルの下で育つわけではなく、小麦や米などの主食作物に必要な日光が遮られることもあります。

専門家は、アグリボルタイクスが気候変動への適応を助け、灌漑の必要性を減らし、収入の多様化を促進する可能性があると指摘しています。しかし、このモデルが成功するためには、政府の支援や明確な契約、適切な作物選定が不可欠です。現在、インドは500以上のアグリボルタイクスプロジェクトを持つ中国に後れを取っています。

アグリボルタイクスは農家のレジリエンスや収入を向上させる可能性を秘めていますが、その成功は政府と民間セクターの協力、慎重な計画、投資に依存しています。

ビジネスインサイダーは、興味深く革新的なストーリーを提供し、最新情報をお届けします。

この記事では、パスキーについて説明しています。パスキーは、オンラインアカウントを保護するための新しい方法です。従来のパスワードよりも安全性が高く、使いやすいという利点があります。しかし、パスキーの普及にはまだいくつかの課題が残っています。これらの問題に対処するために、国家サイバーセキュリティセンター（NCSC）が取り組んでいます。

トリュフAIというY Combinator出身のスタートアップが、Dextoというプラットフォームを開発しました。Dextoは、どんなアプリやサービスでも思考し行動できるAIアシスタントに変える手助けをします。このプラットフォームは、ツールの接続やコンテキストの管理といった、統合を難しくする繰り返しの作業を管理することで、AIエージェントの利用を簡素化します。

ユーザーが複雑なオーケストレーションロジックを書く必要はなく、Dextoではエージェントの機能や動作をシンプルな設定で定義できます。エージェントは自動的に動作し、自分のタスクや記憶を管理します。

Dextoはローカルでもクラウドでも使用でき、コマンドラインインターフェースとウェブUIが用意されています。柔軟性があり、ユーザーは異なるツールを接続してカスタムソリューションを簡単に作成できます。チームはフィードバックを歓迎しており、Dextoを試して体験を共有するためのクイックスタートガイドやドキュメントなどのリソースを提供しています。また、コミュニティの開発を支援しつつ、大企業が独占することを防ぐために柔軟なライセンスモデルを選択しています。

この投稿では、ブール充足可能性問題を解決するプログラムであるSATソルバーについて説明しています。ブール充足可能性問題は、NP完全問題の一種であり、答えが「はい」か「いいえ」のいずれかで、検証は迅速に行えますが、解を見つけるのは複雑です。

NP完全問題には、ナップサック問題や巡回セールスマン問題、数独などのよく知られた問題が含まれます。これらの問題は互いに変換可能です。

ブール充足可能性問題（SAT）は、論理式の変数に真偽値を割り当てて、その式が真になるかどうかを判断することを含みます。

SATソルバーは、ブール式に対する充足する割り当てを見つけるツールです。例えば、数独はSATソルバーが解ける形に表現することができます。

SATソルバーの動作については、DPLLアルゴリズムがバックトラッキング、単位伝播、純粋リテラル排除を用いて解を見つけますが、複雑な問題では繰り返し衝突が発生し、苦労することがあります。CDCLアルゴリズムはDPLLの改良版で、衝突から学習し、非時系列バックトラッキングを使用するため、複雑な問題に対してより効率的です。確率的局所探索（SLS）は、ランダムな割り当てと調整を用いて解を見つける別のアプローチですが、充足不可能性を確認できない場合があります。

充足可能性モジュロ理論（SMT）は、SATソルバーの拡張で、算術や単純なブール論理を超えた構造を含むより複雑な問題を扱うことができます。

投稿は、読者にSAT/SMTソルバーを理解し、いつ使用するかを考えるよう促し、さらなる学習のためのリソースを提供しています。

UserMode Linux（UML）は、Linuxカーネルをユーザースペースアプリケーションとして実行できる仕組みです。この設定により、追加の仮想化ソフトウェアやルートアクセスなしで仮想マシンを作成できるため、実験に適した選択肢となります。

UMLは、別のLinuxカーネル内でLinuxカーネルを実行することを可能にし、入出力やファイルアクセスなどの操作にユーザースペースの機能を利用します。UMLカーネルはx86プラットフォーム専用で構築可能で、特定のオプションを使用してカーネルを設定し、コンパイルする必要があります。

UMLを効果的に使用するためには、ユーザースペース環境が必要です。これを簡単に実現する方法として、Buildrootを使用してx86/64用の最小限のユーザースペースを作成することが挙げられます。

UMLの実行方法については、ブロックデバイスを作成し、ネストされたカーネルを実行し、ファイルの書き込みやホストシステムからの確認などの操作を行う手順が説明されています。これにより、UMLインスタンス内で行った変更が持続し、ホストからアクセスできることが示されています。

UMLは、従来の仮想マシン（QEMUやKVMで作成されたもの）と比較して、生産環境での使用や完全な隔離には適していません。その主な用途はカーネルのデバッグや実験であり、堅牢な仮想化ソリューションとしてはあまり利用されません。

UMLはカーネルについて学んだりテストしたりするためのユニークで楽しいツールですが、真剣なアプリケーションのためのより確立された仮想化技術に取って代わるものではないかもしれません。

米軍の行政上の誤りにより、韓国戦争でアメリカの兵士が54,246人死亡したと誤って発表されました。しかし、約50年後にペンタゴンはこの数字を36,940人に修正しました。この誤りは、事務員が戦闘による死亡者数に戦闘以外の死亡者を加えてしまったことから生じました。新しい数字はペンタゴンのメモで確認され、タイム誌でも報じられました。この修正により、約20,000の家族が不必要に悲しむことがなかったことになります。

Tor Browser 15.0がダウンロード可能になりました。このバージョンはFirefox ESR 140を基にしており、プライバシーとセキュリティの向上に重点を置いた1年間の更新と修正が含まれています。年次監査では、プライバシーとセキュリティに関連する約200件の問題が解決されました。

新機能として、デスクトップ版ではタブ管理を改善するために縦型タブが導入され、複数のタブを整理するためのタブグループも追加されました。また、アドレスバーには新しい統一検索ボタンが設置され、検索がより簡単になりました。Android版では、セキュリティを強化するために画面ロック機能が追加されました。ブラウザが使用されていないときにタブが自動的にロックされ、アクセスするには指紋またはパスコードが必要です。

互換性の変更として、今後のバージョンでは古いAndroidバージョン（8.0未満）やAndroidおよびLinux用のx86 CPUがサポートされなくなります。Tor Browser 15.0がこれらのプラットフォームをサポートする最後の主要リリースとなりますが、次の主要リリースまでセキュリティ更新は続けられます。

セキュリティの改善として、WebAssemblyがNoScriptによって管理されるようになり、リスクを減らすために「Safer」と「Safest」のセキュリティレベルでは無効化されています。

既知の問題として、縦型タブに関するいくつかの不具合や、古いAndroidバージョンでの読み込み問題が報告されており、現在対処中です。

ユーザーにはフィードバックを提供したり、今後のリリースに貢献することが奨励されています。開発を支援したい方には、2025年末まで寄付がマッチングされる制度があります。