arXivは、コンピュータサイエンスカテゴリにおけるレビュー記事やポジションペーパーの投稿ルールを更新しました。これらの論文は、arXivに提出する前に、査読付きの学術誌や会議で受理される必要があります。著者はこの査読の証明を提供しなければならず、これがない場合は投稿が拒否される可能性があります。

この変更は、特に生成AIの普及により、こうした論文の提出が容易になったため、arXivに寄せられる投稿数が急増したことが背景にあります。以前は、arXivはモデレーターの裁量で少数の高品質なレビュー記事やポジションペーパーを受け入れていましたが、現在の投稿数では管理が難しくなっています。

この方針の目的は、読者が価値のあるコンテンツをより簡単に見つけられるようにし、モデレーターが正式に受理された投稿に集中できるようにすることです。信頼できるソースからの徹底した査読を経たレビュー記事やポジションペーパーは引き続き受け入れられます。

投稿するには、著者は自分の論文が査読付きの場で受理されていることを確認し、必要な書類を提出する必要があります。これらの基準を満たさない投稿は、拒否される可能性が高いです。他のarXivのカテゴリでも、同様の投稿数の増加があれば、同じような変更が行われるかもしれません。

SQLiteは、Jellyfinがデータを保存するために使用するファイルベースのデータベースエンジンですが、特に同時に複数のプロセスがデータベースにアクセスする際に制約があります。このため、データベースロックエラーが発生し、アプリケーションがクラッシュすることがあります。

SQLiteのWrite-Ahead-Log（WAL）機能は、変更を別々に記録することで複数の書き込み操作を可能にしますが、すべてのロックの競合を解消するわけではありません。SQLiteのトランザクションは他の操作をブロックすることがあり、特定のシステムでは予期しないデータベースロックエラーが発生することもあります。

Jellyfinは、並行タスクの処理が不十分なためにSQLiteに問題を抱えていました。これにより、同時に多くの書き込み要求がデータベースに集中し、負荷がかかりました。この問題を解決するために、JellyfinはEntity Framework（EF）Coreを使用してデータベースアクセスを管理する戦略を実装しました。これにより、インターセプターを通じて同時実行制御が向上しました。

三つのロック戦略が導入されました。

1. ノーロック: デフォルトの動作で、ロックをかけず、ほとんどの操作に適しています。
2. 楽観的ロック: 操作が成功することを前提にし、ロックによって失敗した場合は再試行します。
3. 悲観的ロック: 一度に一つの書き込み操作のみを行い、操作が完了するまで他の書き込みや読み込みをブロックします。

初期のテストでは、これらの戦略がロックの問題を抱えるユーザーの安定性を向上させることが確認されました。Jellyfinのアプローチは、同様の同時実行問題に直面している他の開発者にも適応可能で、SQLiteの制約を管理する実用的な解決策となっています。

要約がありません。

JavaScriptを使ってHTMLテーブルを作成する際、多くの人がinnerHTMLのような方法を利用しますが、これはセキュリティ上のリスクがあります。しかし、HTMLテーブル専用の古いAPIがあり、これを使うことでより良い制御が可能です。このAPIを使うと、テーブルの要素であるボディ、行、セル、ヘッダー、フッター、キャプション、サマリーを管理でき、変更のたびにテーブル全体を再描画する必要がありません。

例えば、ネストされた配列からテーブルを作成する簡単な例を見てみましょう。

let table = [
  ['one', 'two', 'three'],
  ['four', 'five', 'six']
];
let t = document.createElement('table');
document.body.appendChild(t);
table.forEach((row, ri) => {
  let r = t.insertRow(ri);
  row.forEach((l, i) => {
    let c = r.insertCell(i);
    c.innerText = l;
  });
});

テーブルのセルにはインデックスを使ってアクセスできます。例えば、t.rows[1].cells[1]を使うと、'five'が入っているセルを取得できます。また、行やセルを簡単に追加したり削除したりすることも可能です。例えば、新しい行を最後に追加するには、t.insertRow(-1)を使います。

このAPIには、行を追加する際に-1を使う必要があることや、ヘッダーセル（TH）を作成できないといった独特の点がありますが、テーブルを管理するためのより構造化された方法を提供しています。このAPIの機能や使いやすさを向上させるために、HTMLフォームの更新のように新しい機能やイベントを追加することが提案されています。

Cattenは、CharlotteOSプロジェクトのために開発されたオペレーティングシステムのカーネルです。このカーネルは、さまざまな用途に柔軟に対応できることを目指しています。Cattenは、Plan 9やFuchsiaのようなシステムに触発されたモノリシックカーネルで、低レベルのシステムコールを提供します。設計には、異なる高レベルのインターフェースが含まれ、URIを使用したパスの型安全なシステムネームスペースが特徴です。この機能により、ローカルマウントなしでネームスペースへのネットワークアクセスが可能になり、厳格なアクセス制御によって安全が保たれています。

現在、Cattenは初期開発段階にあり、貢献者は問題追跡システムやDiscord、Matrixを通じて参加することが奨励されています。

CattenはRustと特定のアセンブリ言語（x86_64用のIntel構文を使用）で記述されています。メンテナによって承認された場合、C言語のライブラリを使用することができますが、他の言語は高品質なRustの代替品でない限り許可されていません。

システム要件は以下の通りです。プロセッサはx86_64（x2APIC LAPICモード）、ファームウェアはUEFIとACPI、メモリは最低128MiB（推奨は1GiB）、ストレージは最低4GiB（推奨は64GiB）です。デバイスタイプはNVMeとUSBマスストレージに対応し、入力/出力ではさまざまなディスプレイアダプタ、キーボード、USBを通じたネットワーキングをサポートしています。

貢献はコミュニケーションチャネルを通じて歓迎されており、このプロジェクトはGNU一般公衆ライセンスバージョン3.0またはそれ以降のバージョンの下でライセンスされています。

サイドプロジェクトに夢中になり、「ストレンジアトラクター」というものをthree.jsを使って作成しました。このプロジェクトは、プログラミングを学んでいたときに楽しんだ数学の演習を思い出させてくれました。実験を重ね、その結果に驚いたことが印象に残っています。多くの時間を費やしましたが、とても楽しい経験でした。

私のお気に入りの機能は、シモーヌアトラクターと呼ばれる2Dのアトラクターです。これをGPTの助けを借りて3Dに変換しようとしました。数学的に正確かどうかはわかりませんが、見た目は素晴らしいと思います。すべての設定を変更できるので、ぜひ試してみてください。

数学とアートのプロジェクトが好きな方は、ぜひチェックしてみてください。特に数学のバックグラウンドが強い方の意見をお待ちしています。

フランク・ガスキングは、デジタル保存活動家であり、レトロゲームの歴史家です。彼は「Games That Weren't」（GTW）というウェブサイトを設立し、未発売や未完成のビデオゲームを記録し保存する活動を行っています。1993年にコモドール64の失われたゲームに関する雑誌記事に触発され、フランクはゲームコミュニティの人々に連絡を取りながら調査を始めました。1999年にGTWを立ち上げて以来、さまざまなゲームプラットフォームを対象に活動を広げています。

GTWは非営利のデジタルアーカイブとして機能し、未発売のゲームに関するダウンロード、スクリーンショット、詳細情報を提供しています。開発者やゲーム愛好者と協力し、これらのゲームを復元・記録することで、その物語が忘れ去られないように努めています。

GTWの誇る成果の一つは、コモドール64用の「ダフィー・ダック：ザ・グレート・ペイント・ケイパー」の復元です。このゲームは18年間失われていましたが、回収したソースコードから再構築されました。

フランクはゲーム出版社とのやり取りについても触れています。時には特定のタイトルのリリースを制限することもありますが、多くの出版社はゲームの歴史を保存する重要性を認識しています。彼は、いくつかの出版社が保存活動を真剣に受け止め始めているものの、まだ道のりは長いと強調しています。

ウェブサイトに加えて、フランクは「The Games That Weren’t」という包括的な書籍を出版しました。この本には未発売ゲームに関する詳細な調査や物語が含まれており、高く評価されています。彼の保存活動の記録を残すことを目的としています。

全体として、フランク・ガスキングの活動はビデオゲームの歴史と保存への情熱に駆動されており、業界における失われたゲームの理解に大きな貢献をしています。

要約がありません。

ジョナス・エッシェンブルクは、アタリSTコンピュータに焦点を当てたレトロプログラミングへの復帰の旅を語ります。彼のコンピュータへの興味は幼い頃から始まり、ソフトウェア開発のキャリアへとつながりました。しかし、企業環境において限界を感じた彼は、1985年に発売された16ビットコンピュータであるアタリSTのプログラミングを探求することに決めました。

アタリSTは、そのシンプルなアーキテクチャで知られており、現代のシステムと比べてプログラミングが容易です。ジョナスは、現代のコンピュータ上でアタリSTをエミュレートする方法や、ソフトウェアを書くためのツールについて説明します。具体的には、GCCコンパイラやVisual Studio Codeのような現代の開発環境を使用することが挙げられます。

彼は、自身のプロジェクトについて詳しく述べます。特に、ゲーム「コマンチ：マキシマムオーバーキル」に触発されたボクセルスペースデモの作成に取り組みました。この経験を通じて、アタリSTの独特なメモリ構造のために、グラフィックスプログラミングに挑戦し、さまざまな課題に直面しました。

さらに、ジョナスはゲーム「DOOM」をアタリSTに移植するという難しいプロジェクトにも取り組みました。ハードウェアの制約にもかかわらず、彼はゲームのソースコードを適応させ、グラフィックスを実装し、パフォーマンスを最適化することに成功しました。このプロジェクトはオンラインで注目を集め、レトロコンピューティングの可能性を示しました。

彼の経験を通じて、ジョナスはレガシーシステムでの作業が現代的で充実感をもたらすことができると強調します。また、コミュニティのサポートの重要性、アセンブリ言語の学習、古いプラットフォームでユニークなものを創造する喜びについても触れています。

要約がありません。

S.A.R.C.A.S.Mは「少しイライラさせるルービックキューブ自動解決機」の略称です。このロボットは、ルービックキューブをスキャンして解くことができ、同時に皮肉なコメントをします。このプロジェクトには、ロボットを作るためのコードや回路図が含まれています。

主な特徴としては、Teensy 4.1コントローラーとESP32-CAMを使用して画像を撮影します。また、ILI9341ディスプレイを搭載し、カスタムグラフィックやアニメーションを表示します。キューブを扱うためにステッパーモーターとサーボを使用し、エラーを検出するためのセンサーも備えています。さらに、音声と同期するRGBW照明が特徴です。デバイス内で皮肉な発言をするテキスト読み上げ機能も含まれています。

重要な点として、Teensyのコードに小さな変更が必要で、正しく動作させるためにはその修正が求められます。また、このプロジェクトはまだ進行中で、完全に整理されていない可能性があります。

詳細については、元のテキストにリンクされたフォーラムのスレッドやデモ動画を確認してください。

著者は、経験豊富なコンピュータエンジニアとして、CPUキャッシュに関する一般的な誤解とプログラミングにおけるその重要性について論じています。CPUキャッシュの設計を理解することは、ソフトウェア開発者にとって非常に重要です。これは、分散システムやデータベースの整合性に関わるからです。

重要なポイントの一つは、キャッシュの一貫性です。現代のCPUは、複雑なプロトコルを使用してキャッシュを同期させ、異なるコアが古いデータを読み取ることを防ぎます。キャッシュの動作に対する誤解は、特に同時実行性の問題に関して、設計上の悪い選択を引き起こす可能性があります。

次に、ボラタイル変数についてです。Javaのような言語では、ボラタイル変数の使い方がしばしば誤解されています。一般的な信念とは異なり、ボラタイルは常にメインメモリへの読み書きを強制するわけではなく、実際にはより効率的である場合があります。

MESIプロトコルも重要です。この広く使用されているプロトコルは、データに状態（修正済み、排他、共有、無効）をタグ付けすることでキャッシュの整合性を維持します。これにより、複数のキャッシュ間でデータが一貫して保たれます。

最後に、同期の重要性について触れます。キャッシュの一貫性が効果的であっても、コンパイラの最適化が同時アクセスを考慮しない場合があるため、マルチスレッド環境では依然として同期が必要です。ボラタイル変数は、このような状況で整合性を維持するのに役立ちます。

全体として、キャッシュはシステムのパフォーマンスにおいて重要な役割を果たしており、その複雑さを理解することでソフトウェア設計や同時実行管理が向上します。

この文書では、Oxideコントロールプレーンで発生した複雑な問題について説明しています。これは以前の非同期キャンセルに関する問題に似ています。現在の問題は「futurelock」と呼ばれ、扱いが難しいですが、管理は比較的容易です。この問題は、経験豊富なRust開発者たちが解決するのに時間を要した大きな課題ですが、発生する条件はある程度限られています。全体として、この問題は複雑ですが、その影響を軽減する方法はいくつか存在します。

最近の情報漏洩により、Cellebriteという法執行機関向けの電話ハッキングツールを提供する会社が、ほとんどのGoogle Pixelフォンからデータを抽出できることが明らかになりました。ただし、GrapheneOSというより安全なオペレーティングシステムを搭載した端末は除かれます。この漏洩情報は匿名の情報源から共有され、Pixel 6、7、8、9モデルに関する詳細が含まれています。Cellebriteはこれらのデバイスに対して、初回のロック解除前（BFU）、初回のロック解除後（AFU）、およびロック解除後の状態でアクセスできることが示されています。

Cellebriteは、パスコードを回避したり、2022年末以降に更新されたGrapheneOSを搭載したデバイスからデータを抽出することはできません。これにより、標準のPixelソフトウェアよりもはるかに安全性が高まります。また、Pixel 10シリーズは最近発売されたため、リストには含まれていません。情報漏洩者は、Cellebriteの複数の会議に気付かれずに参加しており、こうしたブリーフィングにおけるセキュリティの懸念が高まっています。Googleには、なぜGrapheneOSが自社のオペレーティングシステムよりも優れた保護を提供するのかについてコメントを求めています。

要約がありません。

2025年10月27日、エヴァン・オバディアが声明を発表しました。詳細については本文に記載されていません。

要約がありません。

要約がありません。

移民税関執行局（ICE）が「モバイルフォーティファイ」という新しい顔認識アプリを使用して、人々の身元や移民ステータスを確認していると報じられています。国土安全保障省（DHS）の文書によれば、このアプリによるスキャンを拒否することはできないとのことです。また、撮影された顔写真は、アメリカ市民のものも含めて15年間保存されることになります。この記事では、この技術やデータの取り扱いに関する懸念が強調されています。さらに、ICEと税関国境保護局（CBP）が公共の場で市民権を確認するために積極的に顔をスキャンしていることも言及されています。

Ubuntu 25.10では、最新のプロセッサに最適化されたパッケージのサポートが追加されました。特に、x86-64-v3アーキテクチャに対応しつつ、古いハードウェアとの互換性も維持しています。これにより、ユーザーはパフォーマンスの向上を享受しながら、古いソフトウェアへのアクセスを失うことがありません。

新しい「アーキテクチャバリアント」機能により、異なるx86-64レベルに合わせたパッケージが提供されます。約2,000のソースパッケージがx86-64-v3アーキテクチャ用に再構築されましたが、まだ広範なテストは行われていないため、初期のユーザーはバグに遭遇する可能性があります。初期のベンチマークでは、ほとんどのパッケージで約1%のパフォーマンス向上が見られ、一部の数値計算用パッケージではさらに改善が見込まれています。ユーザーは、自分のマシンがx86-64-v3をサポートしているか確認し、システムを更新することで新しいパッケージを利用することができます。

重要な点として、amd64v3パッケージを使用すると、x86-64-v3をサポートしていない古いシステムにドライブを簡単に移行することができなくなります。今後のアップデート、特に26.04 LTSリリースでは、より広範なテストとユーザー体験の改善が行われる予定です。

このアップデートは、新しいハードウェアのパフォーマンスを向上させつつ、古いシステムでも利用できるようにすることを目指しています。ユーザーには新機能を試し、フィードバックを提供することが奨励されています。

GoogleはAndroid向けの新しい開発者認証システムを導入しました。このシステムは、未登録のAPKのインストールを防ぐ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、開発者はアプリを配布するために自分の身元を確認する必要があります。これには25ドルの基本料金がかかりますが、制限が不明な無料のホビイストライセンスも用意されています。

しかし、このシステムには懸念が寄せられています。批評家たちは、小規模な開発者がアプリの配布を制限され、インストール数に上限が設けられることで影響を受ける可能性があると指摘しています。また、認証の仕組みやADBなどの代替インストール方法が将来的に信頼できるかどうかも心配されています。

著者は、「ローダー」APKを作成することで解決策を提案しています。このローダーは、他のAPKを動的に読み込み、署名を変更することなく実行できるものです。ローダーはラッパーとして機能し、初期化やファイル管理を行います。

ただし、このローダーの実装はAndroidの複雑なアクティビティ管理のために難しいと著者は認めています。動作するソリューションを開発するには時間がかかり、他者からのフィードバックが必要です。

読み込みプロセスは認証を回避する必要があり、コミュニティのサポートや難読化技術を使ってGoogleに検出されないようにすることが考えられます。

このプロジェクトはまだ完成した解決策ではありませんが、著者は議論や実行可能な選択肢の開発を促進することを期待しています。また、Googleの制限が増加していること、例えばSamsungのブートローダー解除の撤廃などが、ユーザーの自由をさらに制限する可能性があることにも懸念が示されています。

全体として、このテキストはAndroidエコシステムにおけるセキュリティ対策と開発者の自由との間の緊張関係を浮き彫りにしています。

要約がありません。

要約がありません。

アルゴリズム分析のコミュニティは、理論と実際の実践を結びつけることを目指しています。アルゴリズムの性能をより理解するために、「教科書通りの分析」と呼ばれる新しい枠組みが提案されました。この枠組みは、従来のものとは異なり、アルゴリズムとその入力データの両方をモデル化します。この分析から得られる結果は、実際の観察やベストプラクティスに基づいて、アルゴリズムが現実の状況でどのように動作するかに密接に一致することが期待されています。

この枠組みは、実際には優れた性能を持ちながら、最悪の場合の実行時間が悪いことで知られる単体法に適用されました。著者たちは、「教科書通りの分析」が既存のスムーズ分析フレームワークで見られるいくつかの問題にどのように対処するかを論じています。彼らは、入力のスケーリングに関する特定の仮定と単体法の実装に関する設計原則を考慮することで、単体法が多項式の実行時間を達成できることを示しています。

著者は、過去6ヶ月間にわたりMacBook Pro M4を使用した個人的な体験を共有し、その決定プロセスやデバイスに対する印象を述べています。

背景として、著者は以前にMacBook Air M1を使用しており、バッテリー寿命が長く、静かな動作を求めていました。価格が安定していることもあり、M1をもう少し使い続けることも考えましたが、最終的にアップグレードを決めました。

ディスプレイの選択では、反射を抑えるナノテクスチャーのあるMacBook Proを好みました。デザインではMacBook Airの方が好きでしたが、ナノテクスチャーによって色の鮮やかさが少し減少するものの、著者はそれを大きな問題とは感じませんでした。

仕様については、M4チップ、32GBのRAM、2TBのSSDを搭載したMacBook Proを選びました。M4 ProよりもM4を選んだ理由は、発熱が少なく、静かな動作を実現するためです。

パフォーマンスに関しては、時折本体が温かくなることがありますが、ファンはほとんど静かです。バッテリー寿命は素晴らしく、以前のMacBook Airよりも長持ちし、充電なしで長時間使用できます。

ディスプレイのリフレッシュレートは120Hzで、アニメーションの体験を向上させ、ページを読み込む際には非アニメーションの動作も速く感じられます。

著者にとって理想的なノートパソコンは、MacBook AirのデザインとMacBook Proのディスプレイを組み合わせたものです。また、macOSの代わりにLinuxを使用したいと考えていますが、現在のサポートが不十分であると感じています。

全体として、著者はMacBook Pro M4に満足しており、ディスプレイやバッテリー寿命を評価していますが、デザインやオペレーティングシステムに関しては個人的な好みがあります。

最近の調査で、インド最大の自動車メーカーであるタタモーターズに深刻なセキュリティの脆弱性があることが明らかになりました。

まず、公開されたウェブサイトで二つのセットのAWSキーが見つかり、70テラバイト以上の機密データが漏洩しました。このデータには顧客データベース、請求書、内部報告書が含まれています。

次に、一つのAWSキーは暗号化されているとされていましたが、その方法は簡単に回避できるものでした。このため、大量のデータにアクセスできる状態でした。

さらに、タブローというデータ可視化ツールにパスワードなしでアクセスできる脆弱性があり、これにより企業の機密情報にアクセスされる可能性がありました。

また、フリート管理に使用されるアズガのAPIキーがウェブサイトのコード内に見つかり、試乗車両の管理システムが危険にさらされる恐れがあります。

タタモーターズへの報告後、同社の対応は遅く、問題の修正が進まないまま、アクティブなキーが長期間保持されていました。

これらの発見は、タタモーターズが顧客情報を保護し、信頼を維持するためにデータセキュリティの改善が必要であることを示しています。

データオブジェクトパターンについての内容が述べられています。このパターンは、ソフトウェア開発において、データベースの特定の部分（例えば、帽子に関するすべての情報）を専用のクラスで管理する一般的な方法です。このアプローチは、オブジェクトの取り扱いを簡素化し、Djangoのようなフレームワークでサポートされているため人気があります。しかし、著者はこのパターンには重要な欠点があると主張しています。

まず、異なるコードベースの部分では、同じ現実のアイテムに関連していても、わずかに異なるオブジェクトが必要になることがあります。どこでも同じオブジェクトを使用すると、問題が発生し、追加の検証コードが必要になることがあります。

次に、似たような操作でも異なる実装が必要になることがあります。すべての可能性を一つの関数に詰め込もうとすると、コードが複雑になり、カプセル化が破られることがよくあります。

また、クラスが過度に複雑になり、管理が難しくなることもあります。一つの大きなクラスは、テストやメンテナンスに問題を引き起こす可能性があります。

最後に、データオブジェクトパターンはコードを簡素化するのではなく、不要な複雑さや失敗のリスクを増加させることがあると指摘されています。

全体として、このテキストはデータオブジェクトパターンが常に最良の選択肢ではなく、時にはよりモジュール化されたアプローチが好ましいことを示唆しています。

著者のクレア・スタントンとクリストファー・セッツァーは、2025年10月に公開した記事で、公共データプロジェクトの一環としてデータ.govアーカイブ検索を立ち上げたことについて述べています。彼らは、図書館や文化機関がデータへのアクセスと、強力なオンラインシステムを維持するためのコストや複雑さとのバランスを取るという長年の課題に取り組んでいます。

従来、検索やフィルタリングなどの優れたデータ発見機能を提供するには、高価なサーバーインフラが必要でしたが、予算削減やスタッフの変動により、管理が難しくなることがあります。一方で、静的ファイルのホスティングはコストが安いものの、ユーザー体験やデータの発見性が制限されてしまいます。

この課題を克服するために、著者たちはデータ.govアーカイブのために新しいアプローチを開発しました。このアプローチは、静的ホスティングの利点と動的データアクセスを組み合わせたものです。彼らは最新のウェブ技術を活用し、ユーザーのブラウザ内でデータベースエンジンを直接実行するクライアントサイドのウェブアプリケーションを作成しました。これにより、専用のサーバーを必要とせずに大規模なデータセットをクエリできるようになり、コストとメンテナンスが大幅に削減されます。

このモデルの主な利点には、運用コストの低下、技術的リスクの軽減、常時監視なしでのデータへの持続的なアクセスが含まれます。著者たちは、図書館やデジタルプロジェクトがこの方法を採用することを検討するよう促し、他の人々が同様の解決策を実装できるように、協力や知見の共有にオープンであることを伝えています。

要約がありません。

この記事では、スタートアップの成長と収益性に関する考え方の変化について述べています。従来、スタートアップは急成長を重視し、収益性を軽視する傾向がありましたが、これは野心が低いと見なされることもありました。しかし、著者は収益性が重要であり、企業の方向性をコントロールし、投資家に依存しないためには不可欠だと主張しています。

ポール・グレアムの「ラーメン収益性」という概念は、外部資金なしで生き残れる段階に達することの重要性を強調しています。これにより、企業は投資家にとって魅力的になります。著者は、自身のスタートアップであるLinearの経験を共有し、小さくて専念したチームで強い製品を作ることに集中した結果、予想外に収益性を達成したと述べています。

重要なポイントは以下の通りです。まず、収益性の価値です。収益性があることで、創業者は資金調達ではなく製品の質に集中できるため、安心感が得られます。次に、チームのサイズについてです。小規模なチームは、質の向上と迅速な進展をもたらすことが多いです。著者は、文化や効果を維持するために採用を慎重に行うことを提案しています。

また、従業員一人当たりの収益についても触れています。スタートアップは、従業員一人当たり50万ドルから100万ドルの収益を目指すべきで、これは適切な採用を示しています。意図的な採用も重要で、特に製品と市場の適合が達成される前は、各新規採用が特定のニーズを満たすように慎重に行うべきです。

最後に、資金調達についてです。収益性があることで、スタートアップは投資家からいつ、どれだけ資金を調達するかを選ぶ柔軟性を持つことができます。著者は、スタートアップは予想以上に早く収益性を目指すべきであり、これにより投資家の圧力ではなく顧客のニーズに基づいた意思決定が可能になると考えています。

要約がありません。

チームは、大規模なKubernetesクラスターの管理において、特にデーモンセットを使用した際の名前空間によるメモリ消費の問題に直面しました。

まず、チームはKubernetesのセットアップで高いメモリ使用量を確認しました。特に、ネットワーク管理やログ管理を行うCalicoやVectorといったデーモンセットからの消費が目立ちました。

次に、名前空間の動作がメモリのオーバーヘッドを引き起こしていることがわかりました。特に、複数のデーモンセットポッドが同じリソースをリストウォッチすることで、ロールアウト中にAPIサーバーへの負荷が増加しました。

チームはCalicoでメモリ使用量を削減することに成功しましたが、その後、Vectorも不要に名前空間をリストウォッチしているために過剰なメモリを消費していることが判明しました。

そこで、Vectorでの名前空間の使用を無効にすることでメモリを節約できるか検討しました。テストの結果、この方法が効果的であることが確認されました。

トラブルシューティングやチームの協力を経て、変更を実施しました。その結果、クラスター全体でメモリ使用量が大幅に減少し、合計で7TiBの節約が実現しました。

このプロセスは、小さな改善の積み重ねとチームの協力が複雑なインフラの問題を解決する上で重要であることを示しました。似たような問題に直面している他の人々には、設定における名前空間ラベルの必要性を再評価することを勧めています。

ジョー・キッセルは、1989年から存在するMacユーザー向けのワードプロセッサー「Nisus Writer」の不確かな未来について語っています。彼はこのソフトウェアを「シュレーディンガーの状態」にあると表現し、会社やソフトウェアに関する問題が続いているため、まるで生きているようでありながら、同時に死んでいるようにも見えると述べています。

Nisus Writerは、多言語や複雑な文書のニーズに応える独自の機能で知られていますが、会社はサポートの不足やウェブサイトの問題、さらにはMac App Storeからの消失など、重大な問題に直面しています。キッセルは、このソフトウェアとの長い関わりから、会社とのコミュニケーションが減少していることや、開発やサポートに対する懸念を指摘しています。

最近ウェブサイトが復旧したものの、キッセルは積極的な開発がなければNisus Writerの未来は厳しいと考えています。彼は、忠実なユーザーにとって最良の結果は、会社がソフトウェアをオープンソース化し、ボランティアがそれを維持できるようにすることだと提案しています。しかし、会社が収益を上げることをまだ望んでいるため、このステップを踏むことはないだろうと彼は疑念を抱いています。

キッセルは、Nisus Softwareからの計画に関する明確なコミュニケーションを望んでおり、重要な変化がなければアプリが長くは持たないかもしれないと警告しています。彼はソフトウェアを生き延びさせるための支援を申し出ていますが、会社がユーザーとの関わりを持っていないことを心配しています。

2025年のトレーシングサミットでは、Linux開発者向けの多機能ツール「Perfetto」についての講演が行われました。Perfettoは、アプリケーションのパフォーマンス問題をデバッグするためのツールの集まりで、主にLinuxシステム向けですが、他のアプリケーションにも役立ちます。

Perfettoは、ソフトウェアのパフォーマンス問題をデバッグし、トレースするために設計されたツール群です。C++のソフトウェア開発キット（SDK）、データ収集用のデーモン、トレースを視覚化するための強力なユーザーインターフェース（UI）を含んでいます。

データはさまざまなシステムインターフェースから収集され、高性能なトレース形式に変換されます。PerfettoのUIを使うことで、ユーザーはこのデータをインタラクティブに視覚化し、SQLクエリを実行することができます。

デモプログラムも作成され、Perfettoがどのようにパフォーマンスバグを特定できるかを示しました。このデモでは、RustとVulkanを使用して数学的なレンダリングタスクを視覚化しました。

デモでは、プログラムの適応品質機能に起因するフレームレートの低下が特定されました。Perf、ftrace、アプリトレーシングなどのさまざまなツールを使って、問題を異なる視点から分析し、スレッドスケジューリングやCPU使用率に関連していることが確認されました。

PerfettoのUIでは、フレームグラフやタイムラインビューなど、詳細な視覚化を作成することができます。新機能として、異なるトレースを統合して包括的な分析を行うことができるようになりました。

Perfettoプロジェクトはオープンソースで、コミュニティからの貢献を歓迎しています。さまざまな他のプロジェクトやツールと統合することで、トレーシングやデバッグの機能を強化することが可能です。

Perfettoを使用したい方のために、GitHubにはデモプログラムが用意されており、自分のアプリケーションをトレースするための詳細なドキュメントやチュートリアルも提供されています。

要約がありません。

Pipelexは、ロビン、ルイ、トーマスによって開発されたツールで、構造化されたアプローチを用いてAIワークフローを構築するためのものです。これは、DockerfileやSQLのように、複数のステップを持つAIプロセスのためのもので、ユーザーは複雑なコーディングなしでステップやモデルを定義できます。

このツールの主な特徴には、宣言型言語があります。ユーザーは何をする必要があるかを指定し、システムがそれをどのように実行するかを決定します。また、エージェントファーストデザインにより、各ステップには明確で自然な言語のコンテキストが含まれており、AIモデルがワークフローを理解し最適化できるようになっています。さらに、PipelexはMITライセンスのもとで構築されており、言語仕様、ランタイム、APIサーバーなどのさまざまなコンポーネントを備えています。ユーザーはワークフローを作成し共有できるため、柔軟性とコミュニティの協力が促進されます。

Pipelexの目標は、従来のプログラミング言語では曖昧になりがちなAIワークフローの文脈と意味を維持することです。また、単純なプロンプトでは提供できない再現性と制御を確保することも目指しています。

ユーザーはワークフローを構築し、使いやすさに関するフィードバックを提供し、新機能を提案し、オープンソースコミュニティに貢献することが奨励されています。

ただし、既存のアプリケーションとの統合が限られており、視覚化機能の改善が必要で、現在のバージョンにはいくつかのバグがあります。ホスティングされたPipelex APIが開発中であり、コスト追跡やキャッシングのオプションも改善される予定です。

サポートや協力のために、GitHub、ドキュメント、デモ動画、Discordコミュニティが利用可能です。ツールのさらなる改善のために、フィードバックは非常に重要です。

著者はNixパッケージ管理システムの経験について語り、Rubyインタープリタに関する問題に困惑している様子を示しています。Rubyは無事にインストールできたものの、ビルドとランタイムのグラフを取得しようとした際に問題が発生しました。Rubyに必要な派生ファイルが欠けていたため、NixOSのキャッシュからそれを実現しようとするとエラーが出ました。

キャッシュには特定の派生がRubyのバイナリを生成したと示されていましたが、著者のシステムには異なる派生が存在していました。この不一致は、Nixが固定出力派生（FOD）をどのように扱うかについて疑問を投げかけます。

著者はFODについて説明し、派生ファイルが変更されても一貫した出力パスを保つことができる仕組みを示しています。具体例を挙げて、FODの修正が出力パスを変更せずに新しい派生パスを作成する様子を説明しています。この複雑さは、基盤となる派生の変更がキャッシュされた出力やその起源についての混乱を引き起こす可能性があることを意味しています。

最終的に、Nixの複雑さが強調されており、その動作を理解するには深い探求が必要であり、予期しない結果を招くこともあると述べています。

この記事では、ウェブサイトからJavaScriptファイルを収集するボットの発見について述べています。特に、機能していないコメントアウトされたスクリプトが対象となっています。著者はサーバーログに異常な404エラーが記録されているのに気づき、悪意のあるユーザーエージェントと見た目が正当なユーザーエージェントの両方からのリクエストを発見しました。これにより、これらのボットが許可なく言語モデルのトレーニング用データを集めようとしている可能性が示唆されます。

著者は、これらのスクレイパーに対抗するためのいくつかの戦略を挙げています。

まず、公開情報の共有です。ボットの挙動についての知識を共有することで、他の人々が効果的にボットをブロックできるようになります。

次に、IPフィルタリングがあります。fail2banのようなツールを使って悪意のあるIPアドレスをブロックすることは効果的で、手間もかかりません。

また、デコンプレッションボムという手法もあります。これは、ボットが抽出しようとするファイルを悪意を持って作成することで、ボットのシステムを混乱させるものです。楽しむことができる一方で、リソースを多く消費します。

さらに、データポイズニングも重要です。これは、ボットによって収集されたデータを意図的に破損させることで、彼らが使用する機械学習モデルを弱体化させる手法です。最近の研究では、少数の毒されたサンプルでもモデルのトレーニングに悪影響を及ぼす可能性があることが示されています。

著者は、ボットの挙動を特定することは一般的であるものの、スクレイピングを防ぐための革新的な技術を活用できると結論づけています。他の人々にも、さまざまな創造的な方法を使って不正なデータ収集を妨害することに参加するよう促しています。全体として、この記事はウェブ管理者と自動化されたスクレイパーとの間の継続的な戦いを強調しています。

この投稿では、第二次世界大戦中に建造されたドイツのコンクリートタンカー「ケルクシップ・セント・ヨゼフ」について紹介しています。この船はアントワープに位置しています。戦争中、船舶建造においてコンクリートがどのように利用されたかが強調されています。投稿の日付は2025年10月3日です。

この記事では、椎茸の菌糸体を用いて高周波バイオエレクトロニクスに適した持続可能なメモリスタを作成し、テストした研究について述べています。

神経形態計算は脳の機能を模倣するもので、メモリスタを使用することで強化できます。メモリスタはシナプスの動作を模倣するデバイスですが、従来のメモリスタは希少な材料や複雑な製造プロセスに依存しています。この研究では、椎茸を持続可能な代替品として利用することを探求しています。

研究者たちは、真菌メモリスタを製造、訓練、保存できることを示しました。これらのデバイスは、最大5.85 kHzの周波数で90%の精度を維持しながら機能しました。また、放射線耐性の可能性も示されており、航空宇宙用途にも適しています。

真菌材料は生分解性があり、エネルギー消費が少なく、電気的特性を適応させることができるため、従来の電子機器に代わる環境に優しい選択肢となります。

研究では、椎茸の菌糸体を培養し、乾燥と再水和を行い、メモリスタの特性を評価するための電気テストを実施しました。

電気テストの結果、真菌メモリスタはメモリスタ特性を示し、さまざまな条件下でも安定した性能を発揮しました。

この研究の結果は、真菌メモリスタが低コストで効率的、かつ持続可能な計算技術につながる可能性があることを示しています。特に軽量で放射線耐性の材料が求められる分野において有望です。

この研究は、椎茸のような有機材料を用いて次世代の電子機器を開発する可能性を示しており、既存の半導体技術に比べてより持続可能なアプローチを提供しています。生物学と電子工学を組み合わせた革新的な解決策が、効果的で持続可能な計算デバイスの創出につながることを強調しています。

アップルは2025年度第4四半期の財務結果を発表しました。この四半期は2025年9月27日で終了し、売上高は1025億ドルに達し、前年から8%の増加となりました。希薄化後の1株当たりの利益は1.85ドルで、13%の上昇を記録しました。

CEOのティム・クックは、特にiPhoneやサービスからの収益が好調で、9月の売上が過去最高となったことを誇りに思うと述べました。また、iPhone 17シリーズ、AirPods Pro 3、新しいApple Watchラインアップなどの新製品の発売を強調しました。

CFOのケヴァン・パレクは、2025年度の総売上高が4160億ドルに達し、顧客満足度の向上がアクティブなデバイスの数を過去最高に押し上げたと報告しました。

アップルの取締役会は、1株あたり0.26ドルの現金配当を宣言し、2025年11月10日までに記録された株主に対して、11月13日に支払われる予定です。

詳細については、アップルが本日午後2時（PT）に財務結果のカンファレンスコールをライブストリーミングで行い、2週間の再生も可能です。

プレスリリースには、将来の結果やビジネス計画に関する前向きな見通しが含まれており、経済状況、製品競争、法的問題などの潜在的なリスクについても言及されています。

アップルについて：アップルは個人向けテクノロジーのリーダーであり、革新的な製品とサービスで知られ、世界中で15万人以上の従業員を雇用しています。

サンフランシスコにあるPangolinでは、フルスタックソフトウェアエンジニアを募集しています。給与は年収125,000ドルから160,000ドルで、株式の持分は0.5%から1.5%です。応募者は3年以上の経験が必要です。求められるスキルには、TypeScript、Go、SQL（PostgreSQL、SQLite）、NextJS、AWSが含まれます。

Pangolinは、ゼロトラストネットワーキングに焦点を当てた安全なリモートアクセスを提供しています。オープンソース開発を重視し、チームが自分たちのデータやインフラを管理できるようにしています。

フルスタックソフトウェアエンジニアとして、Pangolinシステムの中核部分、特に中央サーバーの設計、構築、保守を担当します。初期の採用者として、製品や会社の方向性に影響を与えることができます。

主な責任には、自己ホスト型プラットフォームのコア部分の開発とテスト、フロントエンド（NextJS）とバックエンド（Express API、SQL）の作業、ネットワークやセキュリティに関する複雑な問題のトラブルシューティング、オープンソースコミュニティとの交流が含まれます。

応募資格としては、コンピュータサイエンスの分野で3年以上の経験が必要です。サンフランシスコに在住しているか、移住する意欲があることが求められます。スタートアップ環境に慣れており、アイデアを共有できることが重要です。TypeScriptに強く、Goの経験があり、認証基準についての知識があることが望ましいです。また、クラウド技術（Docker、Kubernetes、AWS）や基本的なネットワーク概念に精通していることが求められます。

競争力のある給与とハイブリッドな働き方が期待でき、移住支援や無制限の有給休暇も提供されます。

応募プロセスは、応募書類の確認、創業者との初回面接、短い有給のオープンソースプロジェクトの完了、オンボーディングプロセスの順に進みます。

応募方法は、LinkedInでOwenに連絡し、過去のプロジェクトを強調した履歴書とGitHubプロフィールを送付することです。

Joop van de Polのブログ記事では、電子パスポート、特に電子機械読み取り旅行文書（eMRTD）の暗号化とセキュリティ機能について説明しています。以下は主なポイントです。

現代のパスポートには、個人情報を保存するチップが埋め込まれており、セキュリティのために暗号化が使用されています。これにより、不正アクセスや偽造、コピーを防ぐことができます。

電子パスポートには、個人情報やセキュリティデータが含まれたファイルがあり、国境管理などの手続きを迅速かつ安全に行うことができます。

電子パスポートのセキュリティは、実際にパスポートを持っている人に依存しています。パスポートを持たない攻撃者は、そのデータにアクセスしたり、動きを追跡したりすることができません。

電子パスポートは、セキュリティを確保するためにいくつかの暗号化手法を使用しています。初期のバージョンは強力な暗号化が欠けていましたが、現代のパスポートはデータを保護するための高度な技術を取り入れています。

多くの古いパスポートは、依然として古いセキュリティプロトコルを使用しており、保有者にリスクをもたらす可能性があります。新しい強化策として、拡張アクセス制御（EAC）やパスワード認証接続確立（PACE）があり、これらは一部の脆弱性に対処しています。

パスポートは、信頼できない相手に渡すとコピーされたり悪用されたりする可能性があります。特に、検査システムが基本的な認証方法しか使用していない場合は注意が必要です。

ゼロ知識証明のような新しい技術は、パスポートのデータを完全に開示することなく身分を確認することを可能にします。しかし、これはパスポートデータを証明者と共有する必要があり、適切に保護されていない場合、なりすましのリスクを伴います。

全体として、電子パスポートは従来のものに比べてセキュリティが向上していますが、依然として管理が必要な脆弱性が存在します。特に、パスポートをどのように、誰に提示するかに関して注意が必要です。

南アフリカの野生動物写真家ウィム・ファン・デン・ヒーバーは、ナミビアの廃墟となったダイヤモンド鉱山町コルマンスコップで、希少なブラウンハイエナの写真を撮るために10年間努力しました。彼の粘り強さが実を結び、ついにこの elusive（捕まえにくい）動物を撮影することに成功し、野生動物写真家コンペティションでグランプリを受賞しました。

ブラウンハイエナは、世界で最も希少なハイエナで、南部アフリカでは約4,370頭から10,110頭が生息していると推定されています。この種は非常にシャイで、主に夜行性のため、観察するのが難しいです。ファン・デン・ヒーバーは、厳しい砂漠の環境や、完璧なショットを得るためにカメラトラップを慎重に配置する必要があるなど、多くの困難に直面しました。

ブラウンハイエナは、死骸を食べることで生態系に重要な役割を果たし、海から砂漠に栄養を運ぶことがあります。彼らはしばしば廃墟を避難所として利用しますが、道路での事故や人間との対立によって、その個体数は脅かされています。時には害獣と見なされることもあります。

ファン・デン・ヒーバーは、受賞した写真がブラウンハイエナに対する見方を変え、人間と野生動物の共存の重要性を強調することを願っています。彼はこの成果にもかかわらず、これらの魅力的な生き物のさらなる写真を撮ることに尽力し続けています。

Mozilla.aiは、オープンでプライバシー重視のAIを推進するために、llamafileプロジェクトを採用しました。彼らはコードを刷新し、今後の方向性を決めるためにコミュニティからの意見を求めています。llamafileは、ユーザーが単一の実行ファイルを使ってローカルで言語モデルを簡単に実行できるツールです。これまで成功を収めており、Mozilla.aiはユーザーのフィードバックに基づいてコードや機能を改善する計画です。

チームは、ユーザーに自分の体験や、役立つと感じる機能、改善が必要な点について意見を共有するよう呼びかけています。llamafileプロジェクトに積極的に取り組み、コミュニティのニーズに応えることを目指しています。

現在のユーザーは、作業の流れに変更がないため、これまで通りに利用できます。Mozilla.aiは、コミュニティと協力してllamafileをさらに価値あるものにすることを楽しみにしています。

クリエイターは、7日間のゲームジャムで音楽に焦点を当てた短いポイント＆クリックアドベンチャーゲームを制作しました。アートワークと音楽はすべて自分で手がけました。このゲームは、約5分でクリアできます。

ChromiumウェブブラウザからXSLT（拡張スタイルシート言語変換）を廃止し、最終的に削除する決定についての議論が行われています。この決定は、セキュリティ上の懸念と使用頻度の低下が理由です。

XSLTは1999年に標準化されましたが、バージョン2.0や3.0はブラウザで広く採用されていません。JavaScriptライブラリの普及により、XSLTの重要性は低下し、ページロード時の使用率は0.01%から0.1%にまで落ち込んでいます。また、Chromiumがメンテナンスされていないlibxsltライブラリを使用していることは、悪用される可能性のある脆弱性を含むセキュリティリスクを引き起こします。

このため、XSLTは2025年12月に正式に廃止され、2026年11月には削除される予定です。一部の企業ユーザー向けのサポートは2027年8月まで継続されます。開発者がXSLTから移行する際にサイトが壊れないように、ポリフィルが提供される予定です。

現在のXSLTユーザーからは否定的な意見もありますが、開発者やブラウザエンジンの間では、セキュリティ向上のために削除を支持する意見が大勢を占めています。この決定は、古い機能のメンテナンス負担を軽減しつつ、セキュリティを強化する必要性から動機づけられています。

マサチューセッツ工科大学の新しい研究によると、睡眠不足によって引き起こされる注意力の低下は、脳が脊髄液を排出することと関連していることが明らかになりました。この排出は通常、睡眠中に行われるプロセスであり、脳の老廃物を取り除くために重要です。睡眠不足の人は、覚醒中に脊髄液の流れを促進しようとしますが、その結果、注意力が低下し、周囲の変化に気づかないことが増えます。

26人のボランティアを対象にした研究では、睡眠不足の参加者は十分に休息を取った参加者に比べて注意力テストの成績が悪いことが分かりました。注意力が低下している間、脳から脊髄液が排出され、注意が戻るとその液体が再び脳に流れ込むことが観察されました。この研究は、注意力に悪影響を及ぼしながらも、脳が認知機能を回復しようとする一環であることを示唆しています。

さらに、研究では、注意が散漫になる瞬間に心拍数の低下や瞳孔の収縮といった生理的反応の変化も観察されました。これは、脳の活動と身体の機能との間に関連がある可能性を示しています。研究者たちは、注意力と基本的な生理的プロセスを調整する統一されたシステムが存在するかもしれないと提案しており、これはさまざまな認知機能や身体機能に関与するノルアドレナリン系と関連している可能性があります。

Rouilleは、フランス語のキーワードや関数名を使ってRustコードを書くことができるプログラミング言語です。この言語は、特に将来のフランスのオペレーティングシステムを開発する際に、プログラミングにフランス語を取り入れる楽しい方法を提供します。

Rouilleは標準のRustと互換性があるため、コード内でフランス語と英語を混ぜて使うことができます。例えば、フランス語の構文を使ってトレイトを定義し、それを実装する方法を示す例があります。

このプロジェクトは参加者からの貢献を歓迎していますが、参加者には不適切な言葉の使用を避けるようお願いしています。また、ユーモアを交えて、他の言語にも「rust」という言葉の独自のバージョンがあることを認めています。

最後に、このプロジェクトは「Publique Rien à Branler」という遊び心のあるライセンスのもとで提供されており、これはWTFPLに似ています。

要約がありません。

Nvidiaの共同創設者であるジェンセン・ファンは、かつてデニーズでバスボーイとして働いていました。彼はワシントンDCでの自社イベントで水を提供しながら、このことをユーモラスに語りました。現在、彼は億万長者であり、トランプ大統領とも関わりがあります。大統領を称賛するスピーチを行った後、彼は韓国に渡り、中国との貿易交渉を支援しました。

ナッテラの製造元とトルコのヘーゼルナッツ業者との対立が主な話題です。この対立は、ナッテラの生産に欠かせないヘーゼルナッツの供給に関する緊張を浮き彫りにしています。記事では、この状況がナッテラやトルコのヘーゼルナッツ産業に与える影響についても触れられているでしょう。

また、ファイナンシャル・タイムズの購読に関する宣伝も含まれており、デジタルニュースや分析へのアクセスを提供するさまざまな料金プランが紹介されています。

この研究は、Claudeのような大規模言語モデルが自らの内部の思考やプロセスについて内省できるかどうかを探求しています。AIにおける内省は、これらのモデルの動作を理解し、透明性や信頼性を向上させるために重要です。

主な発見は以下の通りです。

まず、いくつかのClaudeモデルは限られた内省的な認識や内部状態の制御を示すことができることが分かりましたが、この能力は人間の内省と比べるとまだ信頼性が低いです。

次に、研究者たちは「概念注入」という方法を用いて、モデルが内部状態を正確に認識し報告できるかをテストしました。この方法では、既知の神経活動パターンを注入し、モデルがそれを特定できるかを確認しました。

また、モデルは指示やインセンティブに基づいて内部表現を調整できることを示し、思考に対するある程度の意図的な制御があることを示唆しています。

しかし、内省能力を示したモデルもありましたが、ほとんどの場合、信頼性を持って内省することはできませんでした。最も性能の良いモデルはより良い内省を示し、今後の進展によってこの能力が向上する可能性があることを示しています。

AIにおける内省を理解することは、より透明で信頼できるシステムを開発するために重要です。もしモデルが自らの推論を正確に報告できれば、デバッグや行動の理解に役立つでしょう。

全体として、現在のAIモデルの内省のレベルは限られていますが、研究はモデルが進化するにつれて成長の可能性があることを示唆しています。内省のメカニズムを探求し、自己報告された内部状態の正確性を検証するためには、今後の研究が必要です。

要約がありません。

アクセスが拒否されていることを示すメッセージが、ドイツ語、英語、ロシア語、ポーランド語など複数の言語で表示されています。これは、特定の場所や情報に入ることが許可されていないことを示唆しています。

投票を行うには、まず15ポイントの評判を得る必要があります。投票は、質問や回答が役に立つことを示すものです。十分な評判を得ていない場合は、投稿を保存して後で戻ることができます。毎週5回の無料投票が可能で、これは全体のスコアに貢献しますが、著者の評判を上げることにはなりません。

主な議題は、パイロットが飛行機から脱出した場合、自動操縦装置がどうなるかということです。多くの寄稿者は、脱出は最後の手段であり、航空機が救えない状態であることを示していると指摘しています。自動操縦装置は通常、そのような緊急事態に対応するための機能を持っておらず、パイロットが脱出すると、航空機は通常制御不能になります。

さらに、一部のユーザーは、自動操縦装置が通常の状況下では飛行機の管理を助けることができるが、損傷した航空機を着陸させたり、脱出時に効果的に対応したりする能力はないと述べています。議論では、脱出が危険な動作であり、パイロットが離脱すると飛行機の運命がほぼ決まることが強調されています。

軍事的な文脈では、一部の航空機には敵に回収されないように自爆装置が備わっていることがありますが、これは脱出シナリオを助けるためというよりも、技術を守るためのものです。

ハッカーの皆さんへ、

オープンソースの言語モデル（LLM）やコーディングアシスタントをどのように利用しているかについて知りたいと思っています。具体的には、以下の点について教えてください。

まず、どのLLMを使用しているか（例えば、OllamaやLM Studioなど）と、どのコーディングアシスタントや統合機能（例えば、VS Codeのプラグインなど）を使っているかを教えてください。次に、あなたのノートパソコンの仕様（CPU、GPU、メモリ、OS）と、それがあなたの作業にどの程度適しているかについても知りたいです。最後に、これらのツールをどのような作業に使っているか（例えば、コードの補完、リファクタリング、デバッグ、コードレビューなど）と、それらの信頼性についても教えてください。具体的には、うまくいくことやうまくいかないことについてお聞きしたいです。

私は自分自身で調査を行っており、後で結果を共有する予定です。

ありがとうございます！アンドレア。

要約がありません。

要約がありません。

要約がありません。

私はプロジェクトの初めにいて、あなたの意見を聞きたいと思っています。常にそばにいて、あなたの行動を見たり聞いたりするAIデバイスを想像してみてください。これが未来だと思いますか？AIが私たちの生活の中でより大きな役割を果たすようになると感じますか？それとも、人々はこのレベルの統合にまだ準備ができていないと思いますか？さらに、VRメガネのような技術に関しては、データ保護やプライバシーに対する懸念もあります。

要約がありません。

著者は、AIがソフトウェア開発に与える影響について考察しています。AIは簡単なコードを迅速に生成することができますが、しばしば品質や構造が欠けていると指摘しています。特にAPIやウェブアプリケーションにおいては、良いコードの構造が重要であると強調し、コードを特定の役割に基づいてクラス、モジュール、名前空間に整理することを提案しています。

著者は、外部とのやり取り（データベースやAPIなど）をビジネスロジックとは別に処理する、状態を持たない孤立した基盤コードの作成を推奨しています。また、エラーハンドリングやヌルチェックを簡素化するために「結果」型を提案し、これによりよりクリーンで保守しやすいコードが実現できると述べています。

この「結果」型を使用することで、開発者は関数をより効果的に連結でき、読みやすくエラーが発生しにくいコードを書くことが可能になります。著者は、AIが開発を支援できる一方で、人間の監視や慎重なコードの整理が品質を維持するために重要であると結論づけています。

Psutilのバージョン7.1.2は、マルチスレッドに対応したPython用のホイールをサポートするようになりました。これにより、Pythonコードを複数のスレッドで並行して実行できるようになります。この改善は主にコミュニティの貢献によるもので、ユーザーはソースからコンパイルする必要がなく、psutilを簡単にインストールできるようになり、時間と手間を節約できます。

現在、C拡張を持つ上位360のPythonパッケージの中で、マルチスレッド用のホイールを提供しているのは128パッケージのみで、普及は限られています。ユーザーにとって、事前にコンパイルされたホイールは、特にWindows上での複雑なインストール手順を省くため、利便性が高いです。

開発者にとっては、各ホイールは特定のPythonバージョン用にビルドする必要があり、配布が複雑になります。複数のバージョンやプラットフォームで動作するユニバーサルホイールがあれば、このプロセスが簡素化されるため、標準化に向けた提案が進められています。

マルチスレッド版のpsutilをインストールするには、次のコマンドを使用します。
pip install psutil --only-binary=:all:

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バーティ・ザ・ブレインは、1950年にジョセフ・ケイツによってカナダ国立博覧会のために開発された、初期の電子ゲームの一つとされています。この大きなコンピュータは高さ13フィート（約4メートル）で、ユーザーはアルゴリズムと対戦する三目並べを楽しむことができました。プレイヤーはキーパッドを使って手を打ち、その結果はライトのグリッドに表示されました。

ケイツは、自身の発明であるアディトロン管を披露するためにバーティを作りました。アディトロン管は真空管の小型版ですが、トランジスタがすぐに好まれる技術となりました。革新的なデザインと博覧会での人気にもかかわらず、バーティは2週間後に解体され、ほとんど忘れられてしまいました。

バーティ・ザ・ブレインは、視覚的な表示を持つ初期のコンピュータゲームの一つとして注目されており、最初のビデオゲームの候補とも言われています。ゲームプレイは難易度を調整できるようになっており、最高レベルでは勝てないように設計されていました。しかし、特許の問題やトランジスタの普及により、アディトロン管は広く採用されることはなく、ケイツは博覧会の後に他のプロジェクトに移りました。

開発者の間で、<div>を<button>の代わりに使うべきかどうかについての議論がありますが、明確な答えは「いいえ、必ず<button>を使うべきです」です。

<div>を使用することにはいくつかの問題があります。まず、<div>はスクリーンリーダーに対してインタラクティブであることを知らせません。また、キーボードで<div>にフォーカスを当てることもできません。さらに、<div>のクリックイベントはマウスクリックにしか反応せず、Enterキーやスペースバーなどのキーボード入力には反応しません。

一部の人は、<div>にrole="button"やtabindex="0"といった属性を追加すればボタンのように振る舞うと主張しますが、実際にはこれではフォーカス可能にはならず、キーボードでのインタラクションも実現できません。フォーカスの順序を変更すると、ナビゲーションに問題が生じることもあります。

それに対して、<button>を使用する理由はいくつかあります。<button>はアクセシビリティ機能が組み込まれており、フォーカス可能で、追加のコーディングなしにキーボードの操作に反応します。これにより、コードがシンプルになり、不要な複雑さを避けることができます。

要するに、アクセシビリティの観点からも、余計なコードを書く手間を省くためにも、<button>を使用する方が良いのです。正しい要素を選ぶことが重要です。

1903年6月12日、無線通信の先駆者グリエルモ・マルコーニは、ロイヤル・インスティテューションで自らの安全な長距離無線システムを実演する予定でした。しかし、デモ中に予期しないメッセージが放送を妨害し、彼のシステムがハッキングされたことが明らかになりました。

ネヴィル・マスケリンというマジシャンで電信愛好家が、競合企業に雇われてマルコーニのセキュリティの主張を試すことになりました。彼はマルコーニの信号を見事に傍受し、システムの脆弱性を暴露しました。ハッキングされたメッセージは、ユーモラスにマルコーニが公衆を欺いていると非難し、これにマルコーニの同僚であるジョン・アンブローズ・フレミングは不満を抱きました。フレミングはこの行為を「科学的な無法者行為」と非難し、ハッカーの特定を試みましたが、マスケリンは自らの行動を公に告白し、一般の人々がシステムの欠陥を知る必要があると主張しました。

この事件は、記録に残る最初の公的ハッキング行為として認識されており、技術における革新とセキュリティの間の緊張関係を浮き彫りにしています。ロイヤル・インスティテューションは、長い歴史を持つ公共の科学的議論を祝うために、今もなお科学講演を開催しています。

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組織のサイロと企業におけるコラボレーションの役割についての考察があります。リーダーはサイロを否定的に捉え、コラボレーションを肯定的に見ることが多いですが、この見方は必ずしも正しいとは限りません。

サイロとは、組織内のチーム間の境界を指します。チーム内でのコラボレーションは、共通の理解や焦点、革新を促進するため有益ですが、チーム間の過度なコラボレーションは非効率や混乱を招くことがあります。

組織が成長するにつれて、コミュニケーションが複雑化することがあります。チーム間のコラボレーションを最小限に抑えることで、依存関係を減らし、コミュニケーションを簡素化し、チームが効果的に働きやすくなると主張されています。

サイロは、人間の関係やコミュニケーションを管理する限界から生じます。特に大規模な組織では、効果的なチームワークにはサイロが必要です。

リーダーは、調整や広い目標への焦点が欠けていると感じると、サイロを壊すよう求めることがあります。しかし、この呼びかけは問題の根本原因に対処していない場合があります。

用語の明確化も行われています。調整、コミュニケーション、コラボレーションの違いが説明されています。調整は、チームが効果的な結果に向けて調和して働くことを確保すること、コミュニケーションは個人やチーム間で情報を共有すること、コラボレーションはチームを超えて一緒に働くことであり、必要がない限り最小限に抑えるべきだとされています。

今後、チーム間の調整を改善する方法についてさらに探求することが示唆されています。チーム内でのコラボレーションは成功に不可欠ですが、チーム間の過度なコラボレーションは生産性を妨げる可能性があります。サイロを理解し管理することで、より効果的な成果を得ることができるでしょう。

要約がありません。

著者は、.arpaゾーンに関する自身の経験を語っています。特に、逆引きDNSやこれらのゾーンの創造的な利用方法について述べています。

まず、.arpaゾーンについてですが、これは主に逆引きDNSに使用される特別なドメインで、IPアドレスをドメイン名に戻すことができます。著者は、自身のIPv6範囲に対してip6.arpaゾーンを委譲されることに興奮していました。

次に、.arpaの歴史について触れます。このドメインは1960年代のARPANETに起源があり、インターネットの前身です。元々はレガシードメインの一時的な解決策でしたが、さまざまなメタデータサービスのために残り続けています。

逆引きDNSは、IPアドレスをドメイン名に戻すプロセスで、ネットワークの診断や識別をより良く行うために役立ちます。著者は、逆引きDNSを使ったウェブサイトのホスティングやメール送信など、一般的には多くのサービスプロバイダーに許可されていない独自の利用方法を探求しています。

また、著者はICMP（インターネット制御メッセージプロトコル）を使った実験についても共有しています。ICMPはpingやtracerouteなどのネットワーク診断に使用されます。著者は、ICMPの応答を操作して偽のトレースルート体験を作り出す方法を考案しました。

実験中、著者はTLS証明書の取得などの課題に直面しました。多くのプロバイダーが.arpaゾーンをサポートしていなかったためです。最終的に、Cloudflareを利用した回避策を見つけました。

さらに、逆引きDNSのルックアップには潜在的なセキュリティの脆弱性があることにも言及し、さまざまなDNS解決ツールでXSS（クロスサイトスクリプティング）脆弱性をテストしたことについても説明しています。

著者は、.arpaゾーンの可能性を探求し続ける計画があり、トレースルートの応答にアニメーションを使用することも考えています。このテキストは、.arpaゾーンの異常な応用に焦点を当てた技術的探求と創造的実験の融合を示しています。

Affinity Studioが無料で利用できるようになりました。詳細や関連する議論は、コメントが多数寄せられているニュースサイトで確認できます。

著者は、AIが生成したコンテンツに対して不満を表明しています。彼らは、AIが人間の創造性や努力を軽視していると感じています。著者は、文章を書くことは個人の表現であり、個々の考えや経験を反映すべきだと主張しています。人々は、文章を書く際にAIに頼るのではなく、自分の間違いを受け入れ、そこから学ぶべきだと考えています。著者は、読者との本当のつながりや交流が重要であり、助けを求めることは知恵の証であって弱さではないと述べています。彼らは、AIを繰り返しの作業にのみ使用し、真の人間のコミュニケーションと表現を重視することを勧めています。

Quibblerは、コーディングエージェントの作業をリアルタイムで批評し、指定に基づいて自動的に誤りを修正するツールです。これにより、エージェントはコーディングの実践から学び、コードの品質を向上させるためのルールを強制します。

Quibblerの主な機能には、一般的な問題を防ぐことが含まれます。具体的には、エージェントがコマンドを実行せずに結果を作り出すこと、テストや検証ステップを省略すること、ユーザーのコーディングスタイルを無視すること、データや機能を誤って生成すること、確立されたパターンから逸脱すること、ユーザーのニーズに合わない変更を行うことを防ぎます。また、Quibblerはプロジェクトのコーディングパターンやルールを時間をかけて記憶します。

インストールは、uvを使用してuv tool install quibblerと入力するか、pipを使ってpip install quibblerで行います。

動作モードには二つがあります。まず、Hook ModeはClaude Codeのユーザー向けで、イベント駆動型の監視を利用してエージェントの行動を観察し、受動的にフィードバックを提供します。次に、MCP Modeは他のコーディングエージェント向けで、変更後にエージェントがreview_codeツールを呼び出すことで即座にフィードバックを受け取ります。

MCP Modeを設定するには、MCPサーバーを構成し、プロジェクトにQuibblerを含める必要があります。Hook Modeでは、Quibblerサーバーを起動し、イベント追跡のためにフックを使用するようにプロジェクトを設定します。

MCP Modeでは、エージェントが変更を提出し、Quibblerがそれをユーザーの指示やコーディングパターンに照らしてチェックします。Hook Modeでは、Quibblerがリアルタイムでエージェントの行動を観察し、必要に応じてフィードバックを提供します。

Quibblerのシステムプロンプトやルールは編集可能で、フィードバックをカスタマイズできます。また、問題を報告したり、改善に貢献したり、Discordでコミュニティに参加することもできます。

Quibblerは、コーディングエージェントの効率と正確性を向上させ、ユーザーの指示に従う信頼性を高めることを目指しています。

イスラエルの当局は、12億ドルのクラウドコンピューティング契約「プロジェクト・ニンバス」の交渉中に、GoogleとAmazonに秘密のコードシステムを導入するよう求めました。このシステムは「ウィンキングメカニズム」と呼ばれ、企業が外国の当局にイスラエルのデータを共有しなければならない場合に、イスラエル政府にそのことを知らせることができますが、実際にはその情報を公に開示することはありません。

この取り決めは、イスラエルが外国の法執行機関にデータの管理を失うことを懸念して作られました。この契約の下では、企業はデータを共有する国の国番号に対応するコード信号として、イスラエルに対して支払いを行う必要があります。例えば、アメリカにデータを転送する場合、1,000シェケルの支払いが必要です。

また、この契約には、GoogleとAmazonがイスラエルの政府機関がサービスをどのように使用するかを制限できないという厳しい条件も含まれています。たとえその使用が人権侵害に関連していてもです。これは、マイクロソフトが倫理的な懸念からイスラエルの軍に特定の技術へのアクセスを制限した決定とは対照的です。

GoogleとAmazonは不正行為を否定し、法的義務を遵守していると主張しています。一方、イスラエルの当局は、企業が自らの利益を守るために厳しい条件に同意したと述べています。この取り決めは、データ要求に関する機密性に関するアメリカの法律に違反する可能性があるという法的懸念を引き起こしています。

デンマークは、「チャットコントロール」と呼ばれる新しいEU法案の提案を撤回することを決定しました。この法案は、暗号化されたプラットフォームを含む電子メッセージの強制的なスキャンを義務付けるものでした。目的は児童性的虐待素材（CSAM）を撲滅することでしたが、特にドイツからの強い反対に直面しました。ドイツはこの措置を支持しないと発表しました。デンマークの司法大臣ピーター・フンメルゴーは、今後は強制的なスキャンではなく、自発的なCSAM検出に焦点を当てると述べました。彼は、現在の自発的なスキャンシステムが4月に期限を迎えるため、子供たちを虐待から守るために行動する必要があると強調しました。シグナル財団のメリディス・ウィッタカーのような批評家は、元の提案が大規模な監視を招き、すべての人のプライバシーを脅かすことになると主張しています。

LensesAccessors.jlは、「レンズ」を使用して複雑なオブジェクトを管理するためのライブラリです。これにより、深くネストされたデータへのアクセスや変更が可能になります。

レンズは、元のオブジェクトを変更することなく、特定の部分を取得したり変更したりするのに役立ちます。例えば、構造体のフィールドを取得したり更新したりすることができます。構造体を定義し、そのフィールドにアクセスするためのレンズを作成することができます。lens(obj)を使うとフィールドの値を取得でき、set(obj, lens, value)を使うと更新された値を持つ新しいオブジェクトを作成します。このとき、元のオブジェクトは変更されません。また、modifyのような関数を使って値を直接変更することも可能です。

レンズは、opcomposeのような関数を使って組み合わせることができます。レンズを作成するには、特定の関数を持つシンプルなインターフェースに従う必要があり、これにより値の設定や取得に関する三つの法則に従って一貫した動作を保証します。

等価性の比較は、文脈によって異なる場合があります。例えば、==や≈、isequalを使用することがあります。

全体として、LensesAccessors.jlは、関数型スタイルでネストされたデータ構造を扱うための強力な方法を提供します。

ローテーション勤務スケジューリング（RWS）は、従業員が異なる週ごとのスケジュールを回りながら働くという複雑な最適化問題です。この方法は、公平性を確保し、通常の勤務時間外のシフトを含むさまざまな勤務要件に対応します。

RWSでは、各従業員が異なる週のスケジュールに従い、公平にすべてのパターンを体験します。基本的なスケジューリングモデルには、日勤、夕勤、夜勤、休暇日が含まれます。基本的なMiniZincモデルを使用して、従業員の数やシフトの要件などのスケジューリングデータを定義します。

モデルは、毎日各シフトに必要な従業員数を確保するための基本的な制約から始まります。スケジュールをより実用的にするために、追加のルールを設けることも可能です。例えば、従業員が連続して2日間の休暇を取れるようにすること、休息なしでの最大勤務日数を制限すること、3週間ごとに最低1回の週末休暇を提供すること、夜勤を管理して十分な休息を確保することなどがあります。

MiniZincを用いてモデルを構築します。MiniZincは制約プログラミング言語であり、スケジューリング問題を定義し、制約を適用することができます。スケジュールの実現可能性を向上させるために、さまざまな制約を段階的に追加しました。

スケジュールは、GecodeやOR-Toolsなどの異なるソルバーを使用して解決され、正しいスケジュールを見つけるまでの速度でパフォーマンスが測定されます。カクタスプロットを使用して、従業員数の変化に伴うこれらのソルバーのパフォーマンスを視覚化します。

開発されたスケジュールは、定められた要件を効率的に満たし、従業員の休息と公平性を確保する現実的なパターンを持っています。最終的なモデルは、スケジューリングにおける制約プログラミングの実用的な応用を示しています。この要約は、MiniZincにおけるRWSモデリングの複雑なプロセスを簡素化し、効果的な労働力スケジュールを作成するための重要な概念と制約を強調しています。

2025年10月29日、子供たちに投資について学ばせるためのアプリ「D-investments」に関するプロジェクトが発表されました。

このアプリの目的は、子供たちに個人の財務管理や投資の理解を教えることです。これらは通常学校では教えられていません。アイデアは、著者の息子が誕生日に物のプレゼントではなくお金を欲しがったことから生まれました。これにより、息子は投資を始めることができました。

投資は子供たちに「魔法の箱」として説明され、時間が経つにつれてお金が増える仕組みです。著者は物理的な貯金箱の代わりに古いスマートフォンを使い、シンプルなHTMLアプリを作成しました。このアプリは投資の成長を表示します。

アプリはダッシュボードとして機能し、日々、週ごと、月ごとの利益を示します。親は名前、投資額、利率、開始日を入力することができます。アプリはスマートフォンに簡単にインストールでき、通常のアプリのように動作します。

教育的な目標は、投資が時間とともにどのように成長するかを視覚的に示すことで、子供たちに複利の概念を理解させることです。著者は、このレッスンが子供たちの人生において価値あるものになることを願っています。

著者は、自由な言論と反検閲を支持するために、自身のウェブサイトの.onionミラーを作成しました。設定は簡単で、いくつかのコマンドを入力するだけで済みます。以下はその手順です。

まず、著者はCaddyをウェブサーバーとして使用し、DigitalOceanでホスティングを行い、Debianをオペレーティングシステムとして利用しています。

次に、DebianにTorをインストールします。コマンド sudo apt install tor を使ってインストールできます。

その後、Torの設定ファイルを変更して、隠しサービスを設定します。重要な変更点は、SOCKSプロキシを無効にし、隠しサービスのディレクトリを指定することです。

設定を適用するために、Torを再起動します。コマンドは sudo systemctl restart tor です。

新しい.onionアドレスを取得するには、指定されたディレクトリで sudo cat /var/lib/tor/hidden_service/hostname を実行します。

必要に応じて、Caddyに.onionアドレス用のサイトブロックを追加します。この際、.onionサイトはHTTPSではなくHTTPを使用することに注意してください。

最後に、オプションとして、メインサイトにOnion-Locationヘッダーを追加し、Torユーザーがスムーズに.onionアドレスにアクセスできるようにします。

すべての設定が完了したら、Tor対応のブラウザを使って.onionサイトにアクセスできます。

マークとマットは、Propolisというツールを開発しています。このツールは、ブラウザエージェントを使ってウェブサイト上でのユーザーインタラクションをシミュレーションし、バグ報告やエンドツーエンド（e2e）テストを行うものです。ユーザーは複数のエージェントを展開し、協力してサイトを探索し、問題を特定し、継続的インテグレーション（CI）のための自動テストを提案できます。

Propolisは、実際のユーザーに届く前にバグを見つける方法を提供することで、ソフトウェアの品質向上を目指しています。このツールを使うことで、スタートアップから上場企業まで、従来のテストスクリプトを頻繁に更新することなく、自動テストプロセスを強化できます。

サービスは月額1,000ドルで無制限に利用でき、早期導入者にはサポートも提供されます。また、小規模なプロジェクト向けには、より低価格のオプションも用意されています。チームはコミュニティからのフィードバックに興味を持っており、特にバグ検出以外の自律エージェントの利用方法について意見を求めています。ユーザーは簡単な設定で製品を無料で試すことができます。

耳は音をどのように処理するかについて、特に蝸牛の機能に焦点を当てて説明します。

音波が耳に入ると、鼓膜が振動します。この振動は中耳の骨によって増幅され、液体で満たされた蝸牛に到達します。蝸牛の内部では、基底膜が音の周波数を分ける役割を果たします。基底膜の根元は高い周波数に反応し、先端は低い周波数に反応します。

基底膜にある毛細胞は、音の振動に応じて揺れ動きます。この動きによって電気信号が生成され、イオンチャネルの開閉を通じて神経伝達物質が放出されます。神経繊維は音に関する情報を抽出するフィルターとして機能します。蝸牛は一般的な信号分析手法であるフーリエ変換を行うのではなく、周波数と時間の解像度をバランスよく保つ独自のフィルタリング方法を使用しています。

このフィルタリングのアプローチは、音の表現における冗長性を減らすのに役立つかもしれません。例えば、人間の言葉や動物の鳴き声など、異なる種類の音は時間-周波数空間の異なる領域を占めています。今後の議論では、これらのプロセスが細胞レベルでどのように機能するかについて、さらに多くのことを学ぶことができるでしょう。

全体として、蝸牛は音を分析するための高度なシステムであり、私たちが聴覚環境を理解し、相互作用する能力を最適化する特定のメカニズムを備えています。

この記事では、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た新しいツール「iongraph」について説明しています。このツールを使うことで、ユーザーはSpiderMonkeyコンパイラによって関数がどのように最適化されるかを示すグラフと対話できます。ユーザーはJavaScriptコードを入力し、操作するたびにグラフがリアルタイムで更新される様子を見ることができます。

著者は、以前のツールであるGraphvizが不安定で混乱を招く出力のために満足できなかったと述べています。それに対処するために、シンプルで高速、かつ明確なグラフを生成するカスタムレイアウトアルゴリズムが作成されました。この新しいアルゴリズムは、ソースコードをより正確に反映する構造を維持し、複雑な制御フローを視覚化しやすくしています。

記事では、レイアウトアルゴリズムの主な6つのステップが説明されています。最初に、コードのブロックを水平な層に整理してその構造を表現します。次に、層を越えるエッジを管理するためにダミーノードを追加します。さらに、エッジをまっすぐに調整して読みやすくします。エッジをトラックに整理して重なりを避けるための水平エッジの追跡も行います。各ノードに層に基づいた垂直座標を割り当て、最後に視覚的な表現のためにレイアウトを最終化します。この際、複雑な最適化よりも明瞭さが重視されます。

著者は、このアプローチがシンプルでありながら、可読性とパフォーマンスのバランスを効果的に保ち、グラフをナビゲートしやすくしていることを強調しています。iongraphの今後の作業には、より良いナビゲーションやFirefoxのプロファイラへの統合のための追加機能が含まれています。

全体として、この記事はシンプルなアルゴリズムが実用的なアプリケーションにおいて大きな改善をもたらす可能性を示唆し、ソフトウェア開発における人間の洞察と自動化プロセスのバランスを提唱しています。

大規模言語モデル（LLM）は推論タスクにおいて改善が見られていますが、複雑な問題には苦戦しています。研究者たちは、段階的な推論や自己チェックを行うように訓練された大規模推論モデル（LRM）を調査しています。LRMは一部のベンチマークで有望な結果を示していますが、さらに調査を進めると、これらのベンチマークはそれほど難易度が高くないことがわかりました。これに対処するために、より複雑な推論タスクをテストするための新しいデータセット「Deep Reasoning Dataset（DeepRD）」が作成されました。このデータセットでLRMを評価すると、問題が難しくなるにつれてパフォーマンスが急激に低下し、一般化能力が乏しいことが示されました。多くの実世界の例はLRMの能力の範囲内に収まりますが、それでも失敗する可能性のある状況は多く存在します。これはLRMの有用性を示す一方で、より複雑な推論タスクに対応できる改善された手法の必要性を指摘しています。

Swiftコンパイラの型チェッカーを改善するための計画が示されています。特に、式の型チェックの処理を向上させることに焦点を当てています。この改善は、正しいコードと誤ったコードの両方で発生する「この式を合理的な時間内に型チェックできません」というエラーのような一般的な問題に対処します。

型チェッカーは、複雑な式に対処する際にしばしば苦労し、デバッグに時間がかかることがあります。現在の対策として、式を分割したり型注釈を追加したりする方法がありますが、これらは手間がかかります。Swiftでは、関数や変数が同じ名前を共有することができるため（オーバーロード）、型チェックが複雑になります。型チェッカーは、正しいオーバーロードを判断するために式の型を評価する必要があります。

型チェッカーは、オーバーロード解決を管理するために制約解決という方法を使用します。これは、型間の関係を記述する制約を生成し、解決策を見つけようとします。しかし、特に複雑なオーバーロードの場合、効率が悪くなることがあります。型チェッカーは、過剰な処理時間を防ぐために操作に制限を設けています。特定の閾値を超えると、型チェックは中止され、パフォーマンスが維持されます。

型チェックが失敗した際には、「サルベージモード」を使用して、より良いエラーメッセージを提供します。これは、失敗した制約を再評価し、実行可能な診断を生成することを含みます。最近の改善として、Swift 6.2ではプロファイリングによりボトルネックが明らかになり、複雑な式の型チェック時間が短縮される最適化が行われました。また、Swift 6.3では、選択肢を選ぶためのアルゴリズムが改善され、多くの式の型チェックが大幅に速くなりました。

今後の目標としては、制約ソルバーをさらに改善し、バインディングの管理を向上させて遅延を避けることが挙げられます。また、古いパフォーマンスのハックを排除し、部分的な解決策の処理を改善する計画もあります。長期的には、演算子の検索の最適化や、他の計算問題解決分野で使用される高度な技術の探求が含まれるかもしれません。

全体として、型チェックをより効率的で使いやすくしつつ、Swift言語の豊富な機能を維持することが目指されています。今後のアップデートでも、これらのプロセスの洗練が続けられる予定です。

要約がありません。

申し訳ありませんが、外部リンクや記事にアクセスすることはできません。ただし、研究のテキストや主なポイントを提供していただければ、それを要約することはできます。

最近の会話の中で、著者はスタートアップが株式の一部を売却する機会を提供する際に、多くの従業員が直面する難しい決断について語っています。著者は自身の経験を共有し、利用可能なときにお金を受け取ることの重要性を強調しています。これは人生を変える可能性があるからです。

著者は、財務的な決定をギャンブルのように考えることを勧めています。利益を確保することと、不確実な株を持ち続けるリスクを天秤にかける必要があります。また、多くのスタートアップは成功しているように見えても失敗する可能性があるため、スタートアップの未来に対する過信には注意が必要です。

株を持ち続けるか売却するかを判断するために、「強制的な機能」を使って自分の本当の気持ちを明らかにすることを提案しています。これは、コインを投げて結果を見てみるようなものです。お金を一部受け取ることでストレスが軽減され、安心感を得られることもあります。たとえそれが「テーブルにお金を置き去りにする」ように感じられてもです。

受け取ったお金は他の投資を通じて成長する可能性があり、損失ではなく価値ある選択となります。完璧な財務的決定を下すことができなくても問題ありません。すべての選択を最適化しようとするプレッシャーは非常に大きいものです。

著者は、不確実な時代における財務的な安全の重要性を強調し、将来の潜在的な利益だけに焦点を当てるのではなく、現在の状況を考慮する必要があると述べています。

著者のジョンは、987654321と123456789の比率について考察しています。この比率はほぼ8に近いです。彼は、異なる数の基数においても同様の比率が整数に近づくのかを探ります。

基数6では、54321と12345の比率は約4です。一方、基数16では、0xFEDCBA987654321と0x123456789ABCDEFの比率は約14になります。著者は、任意の基数（分母と分子）でこれらの比率を計算するための関数を紹介し、基数が2より大きい場合、比率は（基数 - 2）の整数値に近く、小さな小数部分があることを発見しました。

彼はPythonのコードを使って、このパターンが基数1000まで成り立つことを確認しました。計算の結果、小数部分はおおよそ1/(基数 * (基数 - 2))であることがわかりました。著者は、浮動小数点計算が精度の損失を引き起こす可能性があるため、特定の値が小数なしで返されることがあると指摘しています。

全体として、彼は数の基数と整数の近似との関係を強調し、数学的証明とともに計算による検証の有用性を示しています。

Warpは、料金体系を更新し、有料プランを簡素化します。主な変更点は以下の通りです。

新しい「ビルドプラン」が月額20ドルで提供され、1,500のAIクレジットが含まれます。このプランは、多くのユーザーにとってコスト効率が良く、半数以上が以前よりも安く、またはわずかに高い料金で利用できると予想されています。

従来のプラン（プロ、ターボ、ライトスピード）は廃止されます。既存のユーザーは、2025年12月1日以降の次回更新時にビルドプランに移行します。

ユーザーは使用した分だけ支払い、未使用のクレジットは翌月に繰り越されます。追加クレジット（リロードクレジット）の料金は、以前の超過料金と比べて約50％削減されました。

ユーザーは、ビルドプランおよびビジネスプラン内でOpenAI、Anthropic、GoogleのAPIキーを自分で統合できるようになりました。

ビジネスプランは月額50ドルで、ビルドプランと同様の機能を提供しつつ、シングルサインオン（SSO）などのセキュリティ機能が追加されています。

リロードクレジットは、必要に応じて購入できるほか、自動的にリロードされるよう設定することも可能です。これらのクレジットは繰り越され、12ヶ月間有効です。

新しい料金体系は、新規顧客には即時適用され、既存顧客には次回の更新時に適用されます。現在のユーザーは、更新前にいつでもビルドプランに切り替えることができます。

これらの変更は、Warpの料金をより公平にし、ユーザーのニーズに合ったものにすることを目指しています。また、企業の持続可能性も確保されています。

要約がありません。

要約がありません。

現在、Azureがダウンしており、Azureポータルにアクセスできません。他の人も同じ問題を経験しているか知りたいです。私たちのサービスはカナダ中央部と米国東部2にあります。最新情報は以下のリンクで確認できます。ダウンドテクターとAzureのステータスページです。

このブログでは、Goのツールチェーンの再現性を独自に検証するプロセスについて説明しています。開発者が新しいバージョンのGoツールチェーンを必要とするGoモジュールをコンパイルすると、goコマンドは自動的にそのバージョンをダウンロードして使用しますが、インストールされているバージョンは変更されません。この機能はGo 1.21で導入されましたが、バイナリをダウンロードすることに対するセキュリティの懸念があります。ダウンロードしたバイナリが悪用される可能性があるからです。

これらの懸念に対処するために、Goプロジェクトは二つの重要な対策を実施しました。まず、すべてのツールチェーンはソースコードから再現可能であり、毎回同じZipアーカイブが生成されることを保証しています。次に、ツールチェーンのZipアーカイブのチェックサムを公開データベースに掲載し、悪意のある変更に対する検証を可能にしています。

しかし、これらの対策にもかかわらず、独立した検証は非常に重要です。著者は再現可能なビルドの経験を持ち、Goチェックサムデータベースを監視し、ツールチェーンの再現性を確保するための監査ツール「Source Spotter」を作成しました。Source Spotterは、Go 1.21以降のすべてのツールチェーンを成功裏に再現しています。

著者はツールチェーンのビルドプロセスについて詳しく説明し、macOSのツールチェーン署名の不一致や特定のバージョン番号に関する問題など、直面した課題についても言及しています。また、Source Spotterはソースのtarボールのチェックサムも公開できるため、追加の検証を提供しています。

Goプロジェクトのシステムは、開発者が集中管理されたパッケージ管理の利点を享受しながら、セキュリティを維持できることを可能にしています。著者は他のソフトウェアエコシステムにもGoのアプローチから学ぶことを勧めています。詳細はSource SpotterのウェブサイトやGitHubリポジトリで確認できます。

要約がありません。

2025年10月現在、MnemosyneはJavaアプリケーション向けのカスタマイズ可能なキャッシュライブラリとして開発・テストされています。主なポイントは以下の通りです。

Mnemosyneの目的は、各キャッシュされたオブジェクトにユニークなIDを使用して、複数のキャッシュを同時に更新できるようにすることで、メモリ管理を改善することです。

機能としては、キャッシュされたアイテムのオブジェクトIDを保存するためにインメモリデータベースを使用し、効率的な更新を実現しています。開発者は抽象クラスを拡張することで独自のキャッシングアルゴリズムを作成でき、ライブラリにはFIFO（先入れ先出し）やLRU（最少最近使用）などの組み込み実装も含まれています。

使用方法については、Springアプリケーションの場合、メインクラスやメソッドに特定のアノテーションを付けることでキャッシングを有効にできます。非SpringのJavaアプリケーション向けには、さらなる統合オプションが近日中に提供される予定です。

動作の仕組みとしては、メソッドが呼び出されると、引数が組み合わされてキー（CompoundKey）となり、キャッシュからオブジェクトIDを取得します。実際のオブジェクトは共通のバリュープールから取得されます。オブジェクトの更新はバリュープールを変更することで全てのキャッシュに反映され、データの整合性が保たれます。

Mnemosyneは、トランザクションを取得・更新するためのさまざまなメソッドをサポートしており、トランザクションが変更されると関連する全てのキャッシュがシームレスに更新されることを保証します。

今後の計画としては、Mnemosyneを高性能な分散キャッシュシステムに発展させることを目指しています。ドキュメントの改善や例外処理、追加のキャッシングアルゴリズムのサポートに向けた取り組みが進行中です。

コミュニティからの貢献も奨励されており、ライブラリの向上に役立てられています。詳細については、ほとんどのドキュメントがコード内のJavadocとして利用可能で、追加のリソースも開発中です。

uBlock Origin Liteは、iPhone、iPad、Mac向けにApp Storeからのみダウンロードできる無料のアプリです。このアプリは34件のレビューに基づき、5.0の評価を得ています。

uBlock Origin Lite（uBOL）は、広告やトラッカーをブロックするために内蔵されたフィルターリストを使用する強力なコンテンツブロッカーです。常にバックグラウンドで動作する必要がないため、CPUやメモリの使用効率が高いのが特徴です。ユーザーはオプションメニューからさらに多くのフィルター規則を有効にすることができます。

最新のバージョンは2025年10月29日にリリースされ、フィルターリストが更新されました。ユーザーからは特にiPadでのパフォーマンスに満足しているとの声が多く、Safariとの相性も良いと評価されています。ただし、一部のユーザーはiPadOSでの利用開始までに時間がかかったと指摘しています。

このアプリはユーザーデータを収集しないため、プライバシー面でも安心です。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。アプリのサイズは6MBです。

全体として、uBlock Origin LiteはAppleデバイス上で不要なコンテンツをブロックするための効果的で効率的なツールとして認識されています。

「nicolas17」というユーザーが作成したGitHub Gistには、「hello-world」というiOSアプリのアセンブリコードが含まれています。このGistは2025年11月1日に最終更新され、78のスターと3つのフォークを獲得しており、ユーザーの間で一定の人気を示しています。

アセンブリコードはアプリのメイン関数を示しており、アプリケーションデリゲートの設定や、黄色い背景のウィンドウの作成が含まれています。コードの重要な部分には、Objective-Cのランタイムからのクラスやメソッドの初期化、メモリ管理の処理、アプリのユーザーインターフェースの設定が含まれています。

さらに、ユーザーからのコメントには、ビルドやデプロイの手順、アセンブリコードに関する技術的なフィードバックが寄せられています。

このGistは、アセンブリ言語を使用したiOSアプリ開発に興味のある開発者にとってのリソースとなっています。