Vimは、モーダル編集と呼ばれる独特の編集スタイルを持つ人気のテキストエディタです。ノーマルモードでは、特定のキーを使ってマウスを使わずに素早く移動できます。Vimでの基本的な移動方法をいくつか紹介します。

「h」キーを押すと左に一文字、「l」キーで右に一文字移動します。「k」キーは上に一文字、「j」キーは下に一文字移動し、行が短い場合は行の終わりにジャンプします。「w」キーを使うと次の単語の始まりに、「b」キーで前の単語の始まりに移動します。「e」キーを押すと次の単語の終わりにジャンプします。また、「^」キーで現在の行の始まりに、「$」キーで行の終わりに移動できます。

さらに、Function["VimGraph"]という機能を使うと、移動やパターンをカスタマイズでき、さまざまなグラフオプションもサポートしています。

著者は、ファイルストレージやカレンダー、メモなどのさまざまなサービスを統合したソフトウェアであるNextcloudに対する不満を表明しています。魅力的な機能があるにもかかわらず、適切なハードウェアを使用しても動作が遅いと感じています。主な問題は、読み込む必要があるJavascriptの量が非常に多いことで、15〜20MBにも及びます。このため、ページやアプリの読み込みに遅延が生じています。例えば、カレンダーアプリだけで5.94MBのJavascriptが必要で、メモアプリは4.36MBを要します。

著者は、一部のJavascriptがキャッシュされているものの、訪問のたびに実行が遅くなることを指摘しています。この状況から、著者はタスク管理のためにVikunjaを使用するなど、一部の機能の代替を探し始めました。VikunjaはJavascriptのサイズが1.5MBと小さく、パフォーマンスも優れています。著者は開発プロセスの複雑さやチームが直面する課題を認めつつも、ユーザー体験への悪影響を強調しています。また、ウェブサイトの効率を改善するための洞察を得るために、アレックス・ラッセルのウェブパフォーマンスに関する著作を読むことを勧めています。

著者は、ベクトル検索のためのPostgreSQL拡張機能であるpgvectorを本番環境で使用する際の課題について述べています。pgvectorはベクトル埋め込みをPostgresに統合するため魅力的に見えますが、大規模に運用する現実には、多くの記事が見落としている重要な問題が存在します。

まず、pgvectorに関する議論の多くは、単純なデモに基づいており、実際の本番環境での複雑さを無視しています。次に、インデックス作成の課題があります。pgvectorはIVFFlatとHNSWという2種類のインデックスを提供していますが、それぞれに欠点があります。IVFFlatは事前の設定が必要で、定期的に再構築しないと検索品質が時間とともに低下します。一方、HNSWはリコールが向上しますが、大量のメモリを必要とし、高い書き込み負荷の際にボトルネックを引き起こす可能性があります。

データ挿入後の即時検索も難しく、新しいデータが追加されると検索性能が低下することがあります。最適なインデックスを維持するためには複雑な対策が必要です。また、クエリ計画も複雑で、フィルタリングの必要性が効率的なパフォーマンスを妨げることがあります。フィルタリングには複数の戦略がありますが、それぞれにトレードオフがあります。

運用面では、ベクトルデータとメタデータを管理することが複雑さを増し、特にインデックスの再構築中はリソースを大量に消費し、混乱を招くことがあります。さらに、ベクトルの類似性と従来の検索機能を組み合わせることは簡単ではなく、最適な結果を得るためには追加の努力が必要です。

最後に、専用のベクトルデータベース（PineconeやWeaviateなど）は、これらの課題に対する組み込みの解決策を提供しており、より良いクエリ計画やリアルタイムインデックス作成、スケーラビリティを実現しています。これらはpgvectorを使用するよりも効率的でコスト効果が高い場合があります。

要するに、pgvectorは有用である一方で、運用上の大きな課題があり、慎重な計画と管理が求められます。多くのチームにとって、専用のベクトルデータベースを使用する方が良い選択かもしれません。

以下のリンクでデモを見ることができます：Linux WASMデモ。

要約がありません。

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詳細でインタラクティブな3D都市シーンを作成することは重要ですが、高品質な3Dスキャンが不足しているため、難しい作業です。この論文では、Skyfall-GSという新しい手法を紹介しています。この手法は、基本的な3D形状のための衛星画像と拡散モデルを組み合わせて、高品質な詳細を生成します。Skyfall-GSは、高価な注釈なしで大規模な3D都市ブロックを作成でき、リアルタイムでの探索も可能です。この方法は、シーンのジオメトリやテクスチャを段階的に改善するプロセスを使用しています。テストの結果、Skyfall-GSは既存の手法よりも優れた、よりリアルな3Dモデルを生成することが確認されました。

要約がありません。

LaTeXの数式をオフラインで使用するためにSVG形式に変換する方法について説明します。特にPandocとMathJaxを使用する際のポイントをまとめました。

Pandocでは、--mathjaxオプションを使ってLaTeXの数式をMathJax用に準備できますが、これは外部サーバーからリソースを取得するため、インターネット接続が必要です。外部サーバーに依存しない方法として、自分のMathJaxライブラリを含めることができますが、デバイスがJavaScriptをサポートしていない場合（例えば、一部のEPUBリーダー）には機能しません。

より広い互換性を求める場合は、Pandocの--mathmlオプションを使用してMathMLを選択することができます。これはほとんどの最新のブラウザでサポートされています。SVGを使った独立した文書を作成するには、NokogiriのようなHTMLパーサーを使用してMathJaxのスパンを画像に置き換えることができます。また、MathJaxのCLIツールやpdflatexを使って変換することも可能です。

別のアプローチとして、ヘッドレスブラウザ（Puppeteerやjsdomなど）を使用してMathJaxを実行し、修正したHTMLをシリアライズする方法もあります。著者は最近、jsdomのパフォーマンスが以前より向上したと感じており、このタスクに適した選択肢となっています。

実装のためのサンプルコマンドも提供されており、JavaScriptや外部リソースを必要としない独立したHTML文書を生成できます。実装のためのソースコードはGitHubで公開されており、ユーザーはLaTeXの数式をオフラインでSVGに簡単に変換できます。

新しい科学計算のアプローチ「Geonum」について説明します。Geonumは、数の表現に幾何学的原則を取り入れることで、数学的操作を簡素化します。

従来の数は「スカラー」として扱われると、重要な幾何学的情報が失われることがありますが、Geonumは角度や次元を保持します。これにより、方向や回転を含む計算が直感的に行えるようになります。

Geonumでは、座標を積み重ねるのではなく、回転（π/2の増分）を使って次元を定義します。各幾何学的数は長さと角度の両方を含み、高次元は追加の角度で表現されます。

このアプローチは、操作の複雑さを大幅に減少させます。従来の方法では行列やテンソルを使った広範な計算が必要で、処理が遅くなることがありますが、Geonumは次元に関係なく一定の時間で操作を維持します。

Geonumは、微分、射影、幾何学的積など、さまざまな数学的操作をサポートしており、その独自の構造によって簡素化されています。

ベンチマークの結果によると、Geonumの操作は従来のアプローチよりも大幅に速く、高次元の計算にも実用的です。

また、Geonumは微積分の操作を簡素化し、従来の極限計算を必要とせずに微分や他の複雑な計算を容易に行えるようにします。

テキストには、プログラミングにおけるGeonumの使用例が示されており、次元に依存しない形で角度や射影を計算する際の使いやすさが強調されています。

要するに、Geonumは幾何学的概念を統合することで、さまざまな次元においてより速く、直感的な計算を実現する新しい方法を提供します。

著者は、Asciidocファイルを変換するためのより効率的なツールを求めて、Rustを使って「asciidocr」というAsciidocパーサーを作成しました。既存のRuby版（Asciidoctor）は、各マシンにRubyをインストールする必要があったため、著者はRustのパフォーマンスを好み、Rubyでの開発を避けたいと考えました。

このプロセスには、まずRustを学ぶことが含まれました。著者はスキルを向上させるためにメンターを求めました。次に、既存の字句解析パッケージを使用するのではなく、より深い知識を得るためにパーサーをゼロから書くことに決めました。構造としては、Asciidoc文書を文字単位でスキャンするトークンシステムを実装し、内容の構造化された表現（抽象構文グラフ）を作成しました。

パースのロジックでは、さまざまなタイプのトークンを処理するために、一連のマッチ文を使用しました。また、パーサーは主にHTMLと最終的にはWord文書（docx）をターゲットにしたさまざまな出力形式を生成します。HTML文書を作成するために、Teraというテンプレートシステムを使用しています。

著者は、asciidocrがAsciidoctorのすべての機能をカバーしているわけではないものの、指示や迅速な変換プロセスを含む重要な機能を提供していることを認めています。今後の改善として、言語サポートの拡充やdocx出力機能の強化が計画されています。

全体として、著者は自分の作品と構築したツールの効率性に誇りを持っており、Rustやソフトウェア開発の実践を通じての学びを強調しています。

継続学習の問題は、機械学習モデルを更新する際に、以前に学んだ情報を失わずに済む方法に焦点を当てています。主な課題は、人間が経験から学ぶように、モデルが継続的に学習し、既に知っていることを忘れないようにすることです。

この問題に関する重要な概念の一つは「メモリレイヤー」です。研究では、メモリレイヤーを用いることで継続学習を効果的に実現できると提案しています。これらのレイヤーは高い容量を持ちながら、各学習ステップで少数のパラメータのみを活性化させる設計になっており、新しい情報を学ぶ際に最小限の忘却で済むようにしています。

継続学習には、主に二つの課題があります。一つは「一般化」で、新しいデータから何を学ぶべきかを理解し、学んだ情報がさまざまな文脈で適用できるようにすることです。例えば、文から事実を学びながら、その意味を把握することが含まれます。もう一つは「統合」で、新しい知識を既存の知識と結びつける際に重要な情報を失わないようにすることです。これには「破滅的忘却」と呼ばれる問題への対処が含まれます。

効果的な継続学習システムは、新しいデータに遭遇した際に必要なパラメータのみを更新し、時間をかけて大量の情報を処理し、新しい入力に基づいて知識を適応的に統合・再編成することが求められます。

現在のアプローチとしては、いくつかの方法が議論されています。「文脈内学習」は限られた文脈内で情報に適応しますが、データが増えると混乱が生じることがあります。「取得強化生成（RAG）」は過去の経験をバッファとして使用し、現在のタスクに役立てますが、知識の圧縮が不足しています。「パラメータ効率の良いファインチューニング（PEFT）」は、LoRAのような技術を用いてターゲットを絞った更新を可能にしますが、容量が低いことがあります。「専門家の混合（MoE）」は新しいタスクのために専門家を追加しますが、このアプローチは煩雑になることがあります。

メモリレイヤーのアーキテクチャは、従来のモデルの一部を、関連する学習情報を効率的に取得するシステムに置き換えます。これにより、よりターゲットを絞った更新が可能になり、知識の保持が向上します。

著者たちは、「スパースメモリファインチューニング」という方法を提案しており、新しい情報に関連するメモリスロットのみをファインチューニングすることで、忘却のリスクを最小限に抑えます。実験では、このアプローチが従来のフルファインチューニングやLoRAと比較して、より良いパフォーマンスを示すことが確認されています。

今後の方向性として、著者たちは大規模モデルや実世界の継続学習アプリケーションに関するさらなる研究の必要性を強調しています。また、継続学習能力を評価するためのより良いベンチマークや評価方法の整備が求められています。著者たちは、メモリレイヤーが継続学習の有望な解決策であると主張し、ユーザーフィードバックから学び、時間とともに適応しながら以前の知識を保持できるモデルの創出を目指しています。

ドット積の概念について、日常生活の例を使って説明します。

著者は、妻と一緒に住む都市を選ぶ際、天候と手頃な価格を基に点数をつけて評価したことを話しています。最初は点数を単純に足していましたが、天候により重きを置きたいと考えました。そのため、天候の点数に1.1を掛けるなどして、重みをつけた合計を作成しました。

ドット積は、二つのベクトルの重み付き合計として定義されます。都市の例では、天候と手頃な価格の点数がベクトルとして表され、ドット積はそれぞれの点数に重みを掛けて、その結果を足すことで計算されます。

複数の都市については、各都市の点数ごとに別々にドット積を計算します。すべての点数を一つの操作でまとめて計算するのではありません。

また、宝くじの例も挙げられています。ドット積を使って、賞金の金額にその確率を掛けることで、宝くじのチケットの平均的な価値を求めます。

ドット積は、線形代数においてシンプルでありながら重要な操作であり、特に行列の掛け算を理解するために役立ちます。次の章では、この行列の掛け算について詳しく説明される予定です。

要するに、ドット積は二つのベクトルの成分を掛けて足し合わせることで、重み付き合計を計算する方法です。

私はRustを使って、グラフィックスプログラミングの機能を探るためにレイトレーサーを作成するプロジェクトに取り組んでいます。最初はブラウザでシンプルな3Dシーンをレンダリングしたいと思っていましたが、現在は小さなレンダラーに成長しました。このレンダラーは、ローカルまたはオンラインでwgpuとWebAssemblyを使用して動作し、パフォーマンスを向上させるためにバウンディングボリュームヒエラルキー（BVH）を使ってメッシュをレンダリングします。また、リアルな画像を生成するために、直接光と間接光の両方をシミュレーションすることができます。さらに、GitHub Pagesで無料のウェブデモとして簡単に共有できるようになっています。

プロジェクトは完璧ではありませんが、非常に良い学びの経験となりました。今後は機械学習プロジェクトにもRustを使う予定です。

プロジェクトはGitHubで確認できます。こちらからリポジトリを見て、ウェブデモを試すこともできます。フィードバックは、同様のプロジェクトやRustにおけるwgpuやレイトレーシングの経験がある方から大歓迎です。

llms.pyは、ユーザーがさまざまな言語モデル（LLM）にオフラインでアクセスできる軽量ツールです。コマンドラインインターフェース（CLI）やウェブユーザーインターフェース（UI）を通じてデータをプライベートに保ちながら利用できます。このツールは複数のLLMプロバイダーをサポートしており、簡単に設定できます。

このツールの主な特徴には、軽量な設計があり、依存関係が最小限の単一のPythonファイルで構成されています。また、OpenAIやGoogle、Anthropicなどのプロバイダーと連携でき、ローカルモデルとAPIモデルを組み合わせて使用することが可能です。リクエスト管理機能により、利用可能なプロバイダーに自動的にリクエストをルーティングし、失敗したリクエストを再試行します。内蔵のアナリティクス機能では、コストや使用状況を監視できます。画像や音声ファイルの処理も対応しており、互換性のあるモデルを通じて利用できます。設定管理はJSONファイルを使用して簡単に行え、プロバイダーの有効化や無効化が可能です。

ユーザーインターフェースは、ChatGPTに似たデザインで、ダークモードやコスト分析、アクティビティログを備えています。ユーザーはプロバイダーの信頼性や応答時間を確認できます。

インストールはpipまたはDockerを通じて行えます。異なるプロバイダーのAPIキーを設定する必要があります。ユーザーはCLIで簡単なコマンドを使ってクエリを実行でき、テキスト、画像、音声、文書などさまざまな入力タイプをサポートしています。カスタマイズ可能なチャットリクエストはJSON形式で定義できます。

サポートされているプロバイダーには、OpenAI、Anthropic、Google、Grokなどが含まれ、それぞれのAPIキーの要件が詳しく説明されています。高度な機能としては、チャットリクエストのカスタムパラメータや、OpenAI互換リクエスト用のHTTPサーバーとしての実行機能、簡単なデプロイと管理のためのDockerサポートがあります。

トラブルシューティングでは、設定ファイルの問題、プロバイダーの可用性、APIキーの確認など、一般的な問題に対処しています。プロジェクトはオープンで、新しいプロバイダーのサポートを追加するための貢献を歓迎しています。

全体として、llms.pyはプライバシーとカスタマイズに重点を置いた、さまざまな言語モデルへのオフラインアクセスを提供する多用途なツールです。

KaTeXは、ウェブサイト上で数学的な表現を迅速かつ効率的に表示するためのツールです。主な特徴は以下の通りです。

まず、速度に優れており、ページ全体のレイアウトを調整することなく、素早く数学を表示します。次に、TeXに基づいたレイアウトシステムを使用しており、高品質な数式組版が可能です。また、追加のライブラリを必要とせず、簡単にウェブサイトに組み込むことができます。さらに、サーバーサイドでのレンダリングが可能で、異なるブラウザ間で一貫した出力を提供します。これにより、Node.jsを使って事前に数式を準備し、HTMLとして送信することができます。

KaTeXは、多くの数学的表現があるページでも優れたパフォーマンスを発揮し、開発者にとって信頼できる選択肢となっています。

この記事では、オレゴン州ロドデンドロン近くのUS-26での道路安全改善に関する長く複雑な経緯が説明されています。この取り組みは1990年代後半に始まり、高い事故率が問題視されました。地元住民は危険な運転条件について懸念を示し、特に左折レーンがないことが問題とされました。このため、オレゴン州運輸局（ODOT）は道路の拡幅を検討しました。

しかし、このプロジェクトは、国家環境政策法（NEPA）や国家歴史保護法（NHPA）に基づく規制の審査や、地元住民の反対により多くの遅延に直面しました。マイケル・P・ジョーンズが率いる地元のグループは、重要な歴史的遺跡が存在する可能性について懸念を表明しました。特に、重要と考えられる岩の特徴が問題視されました。複数の調査が歴史的意義はないと結論づけたにもかかわらず、ジョーンズや他の利害関係者からの法的挑戦は続きました。

2008年までに、数年にわたる計画と訴訟の末に工事がようやく始まりましたが、問題は続きました。このプロジェクトは安全性を高め、事故を減少させることを目的としていましたが、ほぼ10年の遅延があり、法的な争いも長引きました。最終的に左折レーンは完成しましたが、安全対策の実施における遅延によって、時間や費用、さらには人命に大きな影響が出る結果となりました。

イギリスの企業YASAが、新しい小型電動モーターを開発しました。このモーターは、テスラのモーターよりもはるかに強力で、重さはわずか28ポンド（約12.7キログラム）でありながら、1,000馬力以上を発生させることができます。これは、YASAが以前に持っていた記録を40%上回る性能です。このモーターは、持続的に強力な性能を発揮できるため、長期間の使用にも適しています。

YASAのCEOであるヨルグ・ミスカ氏は、このモーターが現在の主要なモーターの性能密度の3倍であることを強調しました。これにより、電気自動車（EV）の市場に大きな変化をもたらす可能性があります。軽量なモーターは、車両全体を軽くし、効率性や加速性、バッテリーの航続距離を向上させます。

YASAはすでにフェラーリやメルセデス-AMGなどの高級車向けにモーターを供給しており、生産が増えることで、将来的にはより手頃な価格のEVにもこの効率的なモーターが搭載されることを期待しています。この革新は、高性能がコンパクトなサイズで実現できることを示しています。

この記事では、知識労働者がAIの時代にどのようにキャリアを守ることができるかについて述べています。新しい技術に適応し、AIが簡単には模倣できないスキルを身につけることの重要性が強調されています。創造性、批判的思考、感情知能に焦点を当てることで、労働者は職場での価値を高めることができます。著者は、競争力を維持するために継続的な学習と業界のトレンドを把握することを勧めています。

Cloudflareは、Rustプログラミング言語で構築された新しいプロキシフレームワーク「Oxy」を発表しました。このフレームワークは、Zero Trust GatewayやiCloud Private Relayなど、さまざまなCloudflareプロジェクトをサポートしています。Oxyは、大量のトラフィックを効率的に処理できるように設計されており、異なる通信プロトコルにわたるリクエストのプロキシ処理を簡単にカスタマイズしたり拡張したりできます。

Oxyの主な特徴として、まずプロキシフレームワークがあります。Oxyは従来のプロキシサーバー（例えばNGINX）のように機能しますが、トラフィックの処理において高度なプログラマビリティを提供し、ルーティングやトラフィック分析が可能です。次に、高レベルのアーキテクチャにより、ユーザーは最小限のコーディングでHTTPファイアウォールなどのサービスを迅速に設定できます。Oxyはリクエストとレスポンスの処理を簡素化し、開発者がコアビジネスロジックに集中できるようにします。

また、Oxyはさまざまなトラフィックタイプをサポートし、柔軟な入力および出力方法を提供します。OSIモデルの複数の層でトラフィックを分析・操作できるため、アプリケーションの機能を向上させます。トンネリングとリクエスト処理の機能もあり、異なるトラフィックタイプの効率的なトンネリングを実現し、HTTPリクエストとレスポンスを分析するためのツールを提供します。

さらに、Oxyは強力な暗号化プロトコルを取り入れており、安全な通信とトラフィックの検査を可能にします。開発者はYAML設定ファイルを使用してOxyの機能をカスタマイズし、フックを通じて独自のコードを統合することもできます。Oxyは反復的に開発され、初期プロジェクトからコンポーネントを再利用することで、将来の開発を効率化しています。

OxyとPingora（別のCloudflareプロキシ）はいくつかの類似点がありますが、異なる目的で使用されます。Pingoraは非標準のトラフィック構成の処理に焦点を当てているのに対し、Oxyは高性能なプロキシアプリケーションのための多目的プラットフォームです。Oxyは現代のネットワークサービスに対する堅牢で柔軟なソリューションとして設計されており、Cloudflareのアーキテクチャを強化し、インターネットの機能を向上させることを目指しています。今後のブログ記事では、Oxyの技術的な側面についてさらに詳しく掘り下げていく予定です。

要約がありません。

ブログでは、2024年以降にSSLMateのGoogle Cloudアカウントが事前通知なしに3回も停止されたことについて述べています。これらの停止は、顧客のGoogle Cloudアカウントとの統合に支障をきたし、セキュリティと使いやすさの間で選択を迫られています。

SSLMateは、Googleのドキュメントに基づいて、サービスアカウントを使用して顧客のリソースに安全かつ簡単にアクセスしています。しかし、アカウントの停止がこのプロセスを複雑にし、毎回アクセスを回復するのが難しくなっています。

著者は、回復プロセスの苛立たしい経験を共有しています。このプロセスには、自動送信されるメールや、停止の理由についてGoogleからのコミュニケーションがないことが含まれています。再度ログインできるようになっても、停止は続き、問題が生じています。

著者は、統合のセキュリティを向上させるための代替案としてOpenID Connect（OIDC）の使用を提案していますが、その設定プロセスが不必要に複雑であると感じています。著者は、GoogleがOIDCを簡素化して安全な実践を促進すべきだと主張しています。現在の解決策は、恣意的なアカウント停止のリスクが高いからです。

最後に、著者はGoogle Cloudの統合におけるトレードオフを強調しています。ユーザーは、簡単な設定、長期間の資格情報なしのセキュリティ、または停止からの保護のいずれかを実現できますが、すべてを同時に満たすことはできません。

Arduino Uno Qは、QualcommがArduinoを買収した後に開発された新しい開発ボードです。このボードは、コンピュータとマイクロコントローラの機能を組み合わせており、Raspberry PiとArduino Unoの両方に似ています。

このボードは、QualcommのDragonwing SoCを搭載しており、古いArm A53 CPUコアを使用しています。メモリは2GB、ストレージは16GBのeMMCです。また、Debian Linux上で動作し、PythonやC++でプログラミングができるArduinoのApp Labが含まれています。電源と接続用のUSB-Cポートが1つありますが、複数のポートがないため、設定が煩雑になる可能性があります。

性能は古いRaspberry Piモデルに似ていますが、RAMや処理能力に制限があるため、性能には限界があります。また、従来のArduinoボードよりも消費電力が多く、バッテリーの使用に影響を与える可能性があります。

ロボティクスや軽工業の制御には適していますが、ウェブブラウジングやメディア消費などの一般的な用途には向いていません。ソフトウェアの管理は難しく、Linux側とマイクロコントローラの統合もスムーズではありません。

ボードの回路図は公開されており、Arduinoのオープンソースの精神を維持していますが、Qualcommがこのプロジェクトに対して長期的にどれだけコミットするかには懸念があります。

Uno Qはユニークではありますが、限界もあるボードで、すでにArduinoのエコシステムにいる人には魅力的かもしれません。しかし、他のシングルボードコンピュータと比較した場合の価値は疑問視されており、新しいユーザーや一般的なプロジェクトには最適な選択肢ではないかもしれません。

このテキストは、レイモンド・トイという個人に関連するアイテムについての基本情報を提供しています。このアイテムは、最後に活動があったのが280日前で、コメントはありません。参加者は1人おり、お気に入りに追加したり、削除したりするオプションがあります。

著者は、FreeBSDというオペレーティングシステムの一族を使って自己ホスティングの楽しさを再発見する旅について語っています。以前の技術的なルーチンに行き詰まりを感じていた著者は、新たなスタートが必要だと気づきました。FreeBSDは、特に複数のアプリケーションをコンテナや仮想マシンで運用するのに適していると感じました。

新しいシステムの設定を始めたとき、著者は戸惑いを感じましたが、学ぶことに対するワクワク感がありました。FreeBSDのシンプルさや良好なドキュメント、長期的な互換性が問題解決を容易にしてくれたことに感謝しています。また、支援的なBSDコミュニティからも質問に対する有益な回答を得ることができました。

著者は現在の設定の長期的な未来については不安を感じていますが、学ぶ過程を楽しんでおり、充実した時間を過ごしています。今後、彼らの経験についてもっと共有する予定です。

この記事では、外来魚種の導入が生態系に与える影響と、植民地時代の水管理の実践がもたらす広範な結果について論じています。1970年代に害虫駆除のためにアメリカに輸入されたアジア鯉は、地元の魚類の生態系に大きな混乱を引き起こしました。この状況は、植民地活動によって引き起こされた生態系の乱れという歴史的なパターンを反映しています。外来種がさまざまな地域に導入されることで、しばしば在来種やその生息地が衰退する結果となりました。

著者は、インドでのマスの導入やウガンダでのナイルパーチの導入など、いくつかの例を挙げています。これらの導入の意図はスポーツや害虫駆除のためでしたが、結果的には生態系の破壊を招くことが多かったのです。この記事は、これらの歴史的な出来事を「ハイモダニズム」という概念に結びつけています。これは、国家主導のプロジェクトが自然環境を制御し、改変しようとした試みであり、しばしば悲惨な結果をもたらしました。

重要な点として、植民地勢力が水資源を搾取し、大規模な灌漑やインフラプロジェクトを通じて景観を変えたことが挙げられます。これにより、社会的および環境的な問題が生じました。これらの実践の影響は植民地時代の終焉後も続き、発展途上国が植民地時代のパターンを模倣したプロジェクトを実施することが多く、結果的に生態系や社会的な対立を悪化させることになりました。

この記事は、これらのプロジェクトによって引き起こされた環境の乱れが持続的な影響を与え、世界的な危機に寄与していることを指摘し、水や生態系の管理においてより持続可能なアプローチが必要であると提案しています。

要約がありません。

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マイク・ホーンは、さまざまな作業に対応できる多機能ツールキットについて説明しています。このツールキットは、Lihit Labの大きなマルーンカモのペンケースに収められており、複数の層に分かれたツールや文房具が含まれています。

外側には付箋を収納できるポケットがあります。最初の層には、マルチツール、ハサミ、スイスアーミーナイフが入っています。次の層には、チゼルタイプの黒いシャーピー、サイドカッター、メス、調整可能なスパナ、2つのクラフトカッターが含まれています。

さらに、別の層には、小型のドライバーとビット、ワイヤーストリッパー兼カッター、さまざまなピンセット、ブラシや鉛筆などの追加ツールがあります。最上層には、USBケーブルやスプリッター、ペーパークリップやブルドッグクリップ、microSDからSDへのアダプター、もう一つのマルチツール、定規、メジャーなどが含まれています。

このツールキットはマルチツールのために重いですが、非常に実用的です。ホーンは、特にボックスカッターの重複があることを指摘し、スペースを節約するために重複を減らしながら、さらにツールを追加する計画を立てています。

FurtherAIは、保険業界向けのAIエージェントを開発するために、ソフトウェアエンジニア、AIエンジニア、フォワードデプロイエンジニアを募集しています。彼らは、アンドリーセン・ホロウィッツが主導する2500万ドルのシリーズA資金調達を受け、今年は収益が10倍以上成長しました。チームは小規模で経験豊富であり、多くのメンバーがApple、Microsoft、Amazonなどの企業出身です。

サンフランシスコに拠点を置き、自分の仕事に責任を持ち、実際に影響を与えたいと考えている優秀なエンジニアを求めています。興味のある方は、CTOのサシャンクにメール（[email protected]）で連絡してください。

さらに、成功した採用に対して1万ドルの紹介ボーナスがあります。詳細な求人情報は、彼らの求人ページで確認できます。

ウクライナ人のユリイ・イゴレヴィチ・リブツォフ、通称「MrICQ」がイタリアで逮捕され、現在アメリカの拘留下にあります。彼は2012年に、アメリカの企業から数百万ドルを盗んだハッキンググループ「ジャバージーウス」との関与で起訴されました。このグループは、主に中小企業を狙い、改良されたゼウスバンキングトロイの木馬を使用して銀行情報を盗んでいました。

リブツォフはサイバー犯罪の運営において重要な役割を果たし、新たな被害者に関する通知を管理し、盗まれたお金の洗浄を手助けしていました。グループは、給与システムを改変して資金を移転するためにリクルートされた「マネーミュール」と呼ばれる人々を追加するなどの手法を用いていました。リブツォフはイタリアでの控訴に敗れた後、アメリカに引き渡されました。

ジャバージーウスのメンバーは、被害者の銀行からワンタイムパスワードを傍受する機能など、洗練された手法で知られていました。リーダーのマクシム・ヤクーベツは、1億ドル以上の盗難に関与した別の悪名高いサイバー犯罪グループ「エビルコープ」も率いています。リブツォフの逮捕は、企業を狙ったサイバー犯罪に対抗するための継続的な取り組みの一環です。

著者は数学やコンピュータサイエンスにおける型理論や証明システムについての経験や考えを述べています。特に、Isabelleと依存型との関係に焦点を当てています。

著者は、Isabelleが証明オブジェクトを使用しない理由について考察しています。証明オブジェクトは型理論では一般的ですが、必ずしも必要ではなく、スペースを消費するだけだと説明しています。型チェックによって、有効な証明ステップを効果的に確認できるため、証明オブジェクトは不要だと述べています。

また、AUTOMATHシステムとの初期のやり取りについても触れています。著者はN G de Bruijnと直接関わったことはないものの、その数学的テキストを形式化するアプローチに影響を受けたと語っています。

さらに、Martin-Löf型理論に関する広範な研究についても説明しています。この理論のプログラム合成に対する形式的なアプローチを評価しつつも、その硬直性や意図的等式への移行にフラストレーションを感じたと述べています。

研究者が新しい形式を開発するか、既存のものを推進するかの選択についても言及しています。著者は、ハードウェア検証におけるマイク・ゴードンの高次論理の成功例を挙げ、後者のアプローチの重要性を強調しています。

ALEXANDRIAプロジェクトについても経験を共有しています。このプロジェクトは欧州研究評議会の資金提供を受け、Isabelleを用いて高度な数学的結果を形式化することを目的としていました。高次論理の限界についての初期の懸念にもかかわらず、チームは重要な定理を成功裏に形式化しました。

最後に、著者は依存型についての考えをまとめています。依存型は成熟し、Leanのようなツールが人気を得ているものの、著者自身はその必要性に懐疑的であり、性能の問題や特定の証明に関する課題を指摘しています。

全体として、著者のさまざまな型理論を通じた旅路やその実用的な応用、数学やコンピュータサイエンスにおける形式的検証の進化する状況が強調されています。

最近発表された二つの論文では、大規模言語モデル（LLM）のセキュリティとプロンプトインジェクションのリスクについて論じられています。

一つ目の論文は、Meta AIによって発表された「エージェントの二つのルール」です。この論文では、AIエージェントがプロンプトインジェクションによる深刻な問題を避けるために、セッション中に持つべき特性を三つのうち二つに制限することを提案しています。具体的には、エージェントは以下の三つの特性のうち二つを持つべきです。信頼できない入力を処理できること、機密データやシステムにアクセスできること、状態を変更したり外部と通信できることです。もしエージェントが新しいセッションを開始せずに三つすべての特性を必要とする場合、自律的に動作すべきではなく、監視が必要です。このアプローチは、データの盗難やその他の危険につながるプロンプトインジェクション攻撃に関連するリスクを明確にすることを目的としています。

二つ目の論文は、「攻撃者は二番目に動く」というタイトルで、プロンプトインジェクションや脱獄に対する12の防御策の効果を分析しています。この研究では、これらの防御策が静的な例に対する攻撃よりも洗練された適応型攻撃に対しては効果がないことが分かりました。主要なAI組織からのチームによって行われたこの研究では、多くの防御策が90％以上の成功率で回避されることが示されました。著者たちは、防御策の評価方法の改善を求め、シンプルで分析可能な防御策の必要性を強調しています。しかし、要約の著者は信頼できる防御策の開発に対して懐疑的な見解を示しています。

全体として、「二つのルール」は、プロンプトインジェクション防御の課題が続く中で、安全なLLMシステムを構築するための最良の戦略として推奨されています。

要約がありません。

マイクロソフトは、Windows 11の「更新してシャットダウン」機能に関する長年の問題を修正しました。新しいWindows 11の25H2ビルド26200.7019のアップデートにより、「更新してシャットダウン」を選択すると、正しくPCがシャットダウンされるようになり、再起動されることはなくなります。この問題は多くのユーザーを何年も悩ませており、更新後に予期しない再起動が発生することがよくありました。

このバグはWindows 10と11の両方に影響を与え、オペレーティングシステムが更新とシャットダウンの指示を処理する方法に関連していました。マイクロソフトは根本原因を特定し、2025年10月にリリースされたオプションのアップデート（KB5067036）で対処しました。さらに、より恒久的な修正が次回の11月のパッチ火曜日に予定されています。

これにより、ユーザーは「更新してシャットダウン」オプションを信頼してコンピュータを実際にシャットダウンできるようになり、数十年続いたバグが解決されました。

カスタムAIチャットボットを作成し、ウェブサイトやメッセージングアプリ（SlackやDiscordなど）で展開できます。これらのチャットボットは、知識ベースを利用して、文書やウェブサイト、Google Driveなどのさまざまな情報源から正確な情報を提供します。

主な機能としては、文書やデータをチャットボットの知識ベースに変換することができる知識ベース機能があります。また、PDFや動画など、さまざまな形式のコンテンツをインポートできるマルチフォーマットサポートも備えています。高度な技術を用いて関連情報を迅速に見つけるスマートリトリーバル機能や、情報の正確な出所を強調しリンクするソース引用機能もあります。1つのチャットボットを異なるプラットフォームで使用できるチャンネル展開機能や、マルチメディアコンテンツ、コード実行、図表をサポートするインタラクティブな会話機能も特徴です。さらに、チャットボットの外観や動作をブランドに合わせてカスタマイズできる機能や、ユーザーのインタラクションやエンゲージメントを追跡する分析機能も提供されています。

統合オプションとしては、Google DriveやNotionなどのツールと接続でき、APIアクセスを利用してカスタム統合も可能です。オープンソースで提供されているため、チャットボットは自由に使用、変更、自己ホストでき、データとプライバシーを完全に管理できます。

開発者や企業向けに設計されたSyllabiを使って、今日からカスタムチャットボットの構築を始めましょう。

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PostgreSQLとPostGISを使用して、使いやすいバックエンドサービス（BaaS）を作成しました。このサービスは、即座に利用できるAPIを提供し、リアルタイムでの更新が可能です。また、Dockerイメージを使って自分でホスティングすることもできます。ご意見をお待ちしています。

コラッツ・ヴェイル生成器を紹介します。これは、一般化コラッツ写像とヴェイル列という特定の数学的概念に基づいた新しいタイプの擬似乱数生成器です。この生成器は、厳密なランダム性テストにおいて優れたランダム性の特性を示しています。コラッツ・ヴェイル生成器の主な特徴には、強力な数学的裏付け、高速かつ効率的に動作する能力、コンパクトなコードとハードウェアサイズ、複数の独立した数のストリームを生成する能力、そして暗号応用への利用可能性があります。

著者は、Linuxとオープンソースソフトウェアとの関わりを振り返り、UNIXの原則が与えた影響について強調しています。個人的な課題を克服するための忍耐の重要性を語り、知識やスキルを成長させることの大切さを伝えています。投稿では、Linuxシステムに関連するさまざまな技術的な洞察やヒントが紹介されています。

まず、ファイルシステムについてですが、/devパーティションはカーネルによって起動時に動的に作成され、端末コンソール用の/dev/ttySなどの重要なファイルが含まれています。次に、InitrdとInitramfsの違いについて説明します。Initrdは圧縮されたファイルシステムであり、Initramfsは起動時に使用される圧縮されたcpioアーカイブです。

シェルコマンドに関しては、エイリアスはコマンドとは異なる処理がされるため、論理的な作業ディレクトリを理解することがナビゲーションにおいて重要です。また、Cプログラミングでは、char配列とunsigned char配列の違いがあり、getcharやputcharのような関数は単一の文字を扱います。システム信号については、Ctrl+Cのような端末コマンドが前景プロセスに信号を送信し、特定の操作中にブロックされることがあります。

著者は、これらのトピックをさらに探求することで、Linuxの理解と習得を深めることを勧めています。

ドレスデンにあるHZDRの研究者たちは、わずか70ナノメートルの厚さを持つ新しい薄膜を開発しました。この薄膜は強力なレーザーパルスを使ってテラヘルツ信号を生成することができます。この技術は、より小型で効率的な「ワイヤレス有線」チップの作成に可能性を示しており、データリンクの大型化を最小限に抑えることで、通信技術の向上に寄与するかもしれません。

最近、AWSで発生した障害について、DNS管理システムのレースコンディションが原因であることが明らかになりました。AWSの調査報告では、この問題が複雑なシステムで同時に複数のプロセスが実行される際に発生することが強調されています。これにより、予期しない動作が引き起こされることがあります。

この問題をより理解するために、著者はSpinというモデルチェッカーとPromelaという言語を使ってシミュレーションを行うことを提案しています。具体的な事例では、DNSプランナーとDNSエナクターというコンポーネントが関与しており、これらは異なる可用性ゾーンで独立して動作しています。

DNSエナクターは新しいプランを適用し、古いプランを整理します。レースコンディションは、一つのエナクターが新しいプランを適用している間に、もう一つのエナクターが少し遅れて古いプランを適用したために発生しました。この結果、必要なDNSエントリが削除されてしまいました。

著者は、Promelaを用いてこのシステムをモデル化し、DNSプランナーと二つのDNSエナクターを使ってプロセス間の相互作用を探り、体系的なテストを通じてレースコンディションを明らかにする計画です。

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Serieは、Gitのコミットグラフを視覚的に表示するために設計されたTUIアプリケーションです。これは、コマンド「git log --graph --all」に似た機能を持っていますが、完全なGitクライアントではなく、tigやlazygit、gituiなどのツールの代わりになることを目的としていません。主な目的は、コミット情報を読みやすくすることです。

多くのユーザーはコマンドラインのGitを好みますが、コミットログを表示するためにグラフィカルインターフェースを使用することがよくあります。標準の「git log --graph」の出力が読みづらいと感じる人もいます。Serieは、より明確な表示を提供することでこの問題を解決しようとしています。

ただし、いくつかの制限があります。Sixelには対応しておらず、iTermやkittyの画像プロトコルを使用する端末でのみ動作します。また、ターミナルマルチプレクサやWindowsには対応していません。

詳細については、SerieのGitHubページを訪れてください。

このプロジェクトは、Patreonの支援者によって支えられました。最初はウェブプログラミングに関するYouTube動画シリーズとして始まりました。「Cプログラミング」レベルで支援したパトロンには、いくつかの特典がありました。特典には、動画シリーズへの早期アクセス、プログラミングガイドからの独占コンテンツ、週ごとのトピックに関する質問をするためのフォーラムが含まれていました。

動画シリーズが完了した後、ガイドは「独学でプログラミングを学ぶ」本にまとめられ、パトロンは出版パートナーを通じて原価で購入できるようになりました。

最近、Androidのキャリア設定マネージャーで、携帯電話の通信事業者が実際の信号強度よりも1本高く報告できる設定が発見されました。この機能は「KEY_INFLATE_SIGNAL_STRENGTH_BOOL」と呼ばれていますが、文書には記載されておらず、事業者がアクセス可能です。AT&TやVerizonがこのフラグを使用しているとの報告もあります。このような行為は信頼性に対する懸念を引き起こします。通信事業者は自社のネットワークカバレッジを誇る一方で、このような手法や誤解を招く5Gの表示を用いており、モバイル技術の進歩によってこのような欺瞞が不要になる可能性があるにもかかわらず、こうした行動が続いています。

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テキストが提供されていないようです。要約してほしい内容を教えていただければ、喜んでお手伝いします。

git bisectは、コードリポジトリ内でバグを引き起こしたコミットを特定するためのGitコマンドです。著者は、特にこの文脈で適用される二分探索のアルゴリズムを学ぶ必要性について考えています。

このシナリオでは、毎日多数のコミットが行われるモノレポを使用している職場が描かれています。ファイルの設定変更によりテストが失敗し始めたため、多くの最近の変更の中から問題のあるコミットを手動で見つけるのは困難でした。そこで、チームメイトがgit bisectを使って、既知の良いコミットと悪いコミットを選択し、効率的に問題を引き起こした正確なコミットを見つけるために二分探索を行いました。

このプロセスは、テストの実行に時間がかかるため手間がかかりましたが、無事に不具合のあるコミットを特定することができました。そのコミットを元に戻すことで、テストは再び成功する状態に戻りました。

デモリポジトリでは、偶然の文字列連結によって壊れた単純な加算関数の例コードが示されています。デモで使用されたgit bisectのコマンドは、失敗の原因を見つけるためにコミット履歴を体系的にチェックする方法を示しています。

要するに、git bisectは大規模なコードベースでのデバッグにおいて非常に有用なツールであり、開発者が問題の原因を迅速に特定できるようにします。

ロイヤルメールは、イギリス全土に3,500基の太陽光発電の郵便ポストを導入します。これは、従来の赤い柱型ポストの大規模なデザイン変更を意味します。新しい郵便ポストには、荷物を入れるための引き出しを動かすための太陽光パネルが搭載されており、靴箱ほどの大きさの小包も受け取れるようになっています。この変更は、ロイヤルメールが他の配送会社との厳しい競争に直面し、配達目標を達成するのに苦労している中で行われます。

ハートフォードシャーとケンブリッジシャーでの成功した試験の後、エディンバラ、ノッティンガム、シェフィールド、マンチェスターなどの都市で新しいデザインが導入されます。郵便ポストは南向きに傾斜した太陽光パネルを備えており、荷物追跡用のバーコードスキャナーも搭載されています。顧客はロイヤルメールのアプリを使って、発送の証明を得ることができます。

ロイヤルメールは、オンラインショッピングの増加に対応するために、荷物サービスの拡大を目指しています。しかし、競合他社が低価格の配達を提供しているため、依然として課題に直面しています。オンラインショッピングの普及は郵便業界に変化をもたらしており、デンマークのポストノードのように、従来の手紙配達を終了するサービスも出てきています。

Tongyi DeepResearchは、オープンソースのAIモデルであり、OpenAIのような商用モデルと同等の性能を持っています。このモデルは、複雑なタスクにおいて優れた成果を上げており、推論や情報検索などのさまざまなベンチマークで高いスコアを達成しています。

このモデルの特徴の一つは、革新的なトレーニング手法です。完全に合成されたデータを使用し、継続的な事前学習と強化学習を行うことで、多様なデータソースから効果的に学習します。また、エージェント機能も備えており、複雑な推論や計画を行うことができます。これは、さまざまなトレーニング段階を統合した構造化されたトレーニングパイプラインによって実現されています。

さらに、Tongyi DeepResearchは、ネイティブな推論形式（ReAct）や多段階タスク用の「ヘビーモード」など、複数の運用モードをサポートしています。これにより、問題解決能力が向上しています。実際のアプリケーションとしては、ナビゲーションアシスタントや法的リサーチエージェントなどで使用されており、現実のシナリオでの有用性が示されています。

ただし、いくつかの制限もあります。現在、モデルのコンテキスト長が制限されており、非常に複雑なタスクにおいて効果が薄れる可能性があります。また、大規模モデルに対するトレーニングプロセスのスケーラビリティはまだ証明されていません。効率を向上させるためには、強化学習フレームワークの今後の改善が必要です。

全体として、Tongyi DeepResearchはオープンソースAI研究における重要な進展を示しており、限界を克服し能力を拡張するための継続的な開発が行われています。

最近、PrismJSを使った経験から、著者はURLが単にページへのリンク以上の役割を果たすことに気づきました。URLはウェブアプリケーションの状態を保存することができるため、状態管理におけるURLの重要性が再認識されます。

URLはアプリケーションの状態をエンコードできるため、共有やブックマークが可能です。これにより、ユーザーはアプリケーションの正確な状態に戻ることができます。URLの利点には、現在のビューや設定を反映したリンクを共有できること、特定の瞬間や状態を保存できること、ブラウザの履歴を使ってスムーズに移動できること、特定のアプリケーションの状態に直接アクセスできるディープリンク機能があります。

URLの構成要素には、階層的なナビゲーションを示すパスセグメント（例：/users/123/posts）、フィルターやオプションに使われるクエリパラメータ（例：?theme=dark&lang=en）、ページの特定の部分に移動するためのアンカーフラグメント（例：#features）があります。URLは、PrismJSのような設定を効果的に表現したり、GitHubのコードセクションを強調したり、eコマースサイトのフィルター条件を指定したりするのに役立ちます。

URL設計のベストプラクティスとしては、必要な状態のみをURLに含めること、デフォルト値でURLを煩雑にしないこと、URLパラメータの名前を明確かつ一貫性のあるものにすること、敏感なデータに注意し、URLの長さ制限を超えるような複雑な状態を避けることが挙げられます。JavaScriptやReactのようなフレームワークを使うことで、URLの状態管理は簡単になります。

良いURLは単なる技術的なツールではなく、ユーザー体験を向上させ、文脈を維持する役割も果たします。開発者は、ウェブのこの強力な機能を活用して、より良い状態管理を行うことを忘れないようにしましょう。効果的なURL設計は、ウェブアプリケーションをよりユーザーフレンドリーで堅牢にするために大いに役立ちます。

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Amazon Web Services（AWS）とOpenAIは、380億ドルの価値を持つ数年にわたるパートナーシップを結びました。この提携により、OpenAIはAWSの高度なコンピューティングインフラを利用してAIプロジェクトを進めることができます。具体的には、OpenAIは強力なAmazon EC2 UltraServersを活用し、広範なNVIDIA GPUを搭載したサーバーを使用することができ、AI処理能力の需要に応じて数千万のCPUにスケールアップすることが可能です。

この契約により、OpenAIのコンピューティング能力と効率が向上し、ChatGPTなどのサービスの改善が期待されます。AWSは、大規模なAIインフラを安全かつ信頼性高く管理する豊富な経験を持っています。このパートナーシップは2026年末までに完全に展開される予定で、2027年以降の拡張の可能性もあります。

OpenAIのCEOであるサム・アルトマンは、このパートナーシップがAI技術の進展において重要であると強調しました。一方、AWSのCEOマット・ガーマンは、同社のインフラがOpenAIの野心的なAI目標を支えるために特に適していると述べました。この協力関係は、OpenAIのモデルがAWSのAmazon Bedrockプラットフォームで利用可能になるなど、以前の取り組みを基にしています。これにより、さまざまな業界の多くの組織が恩恵を受けています。

このガイドでは、小さな太陽光パネルを使って効率的に料理ができる太陽光発電の電気オーブンの作り方を説明します。このオーブンは熱を保持することができ、日没後でも料理が可能です。

電気調理の課題として、従来の電気調理器具は高い電力を消費するため、太陽エネルギーを利用したオフグリッドでの運用が難しいことがあります。また、エネルギーをバッテリーに蓄えると、コストや複雑さが増します。

このオーブンは100ワットの太陽光パネルで動作し、熱絶縁材と熱容量を利用して熱を保持します。そのため、約120℃で安全に料理ができます。

太陽光発電の電気オーブンの利点には、屋内で使用できることが挙げられます。太陽光パネルだけが外に出ていればよく、従来の太陽光調理器具よりも優れた断熱性を持ち、エネルギー効率が高いです。また、曇りの日でもよく機能し、手間が少なく、日没後でも料理が可能です。

オーブンの材料には、タイル、断熱用のコルク、熱容量用のモルタル、そして自作のニクロム線ヒーターが使われます。

作成プロセスは次の通りです。まず、オーブンを収めるための木製の箱を作ります。次に、すべての面にコルク断熱材を施します。熱を蓄えるために、モルタルの基盤にヒーターを埋め込みます。最後に、すべてを密封し、湿気を調整するための煙突を追加します。

このオーブンではさまざまな食材を調理できますが、食材の安全性を確保するために温度を監視することが重要です。調理時間は通常のオーブンよりも長く、平均して2〜4時間かかります。

デザインは、サイズや断熱材の厚さを調整することで、さまざまな調理ニーズに合わせてカスタマイズできます。この太陽光発電の電気オーブンは、持続可能な料理のための革新的な解決策であり、特にオフグリッド生活に適しています。

ドイツでは、世界最大のヒートポンプを開発しています。このプロジェクトは、MVVエネルギーとストラバグ環境技術が手掛けるもので、マンハイムの石炭火力発電所に位置しています。総工費は2億ユーロで、ライン川の水を利用して最大130℃の熱を生成します。建設は2026年中頃に始まり、2028年の冬には商業運転を開始する予定です。

このシステムは、2つの82.5 MWのモジュールで構成されており、冷媒としてイソブタンを使用します。ライン川の夏の水温は約25℃、冬は約5℃で、これを利用して効率的に運転します。MVVエネルギーは、2023年に同じ場所に20 MWの小型ヒートポンプを設置した実績があります。

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著者は、ハロウィンイベントのために、イギリスの道路安全機能であるベリシャビコーンにインスパイアされたコスチュームを作る経験を共有しています。ベリシャビコーンは、元運輸大臣の名前にちなんで名付けられたもので、黒と白のストライプのポールの上に黄色い球体が乗っており、歩行者の視認性を高めるために設計されています。

コスチューム作りでは、LEDを使った点灯するビコーンを、シンプルな回路で制御する方法を取り入れました。材料や技術的な問題に直面しましたが、ほとんど再利用したアイテムを使って機能的なコスチュームを作ることができました。最初は見た目に失望しましたが、イベントでは大好評を得て、良い視認性とハロウィンのテーマに独自のひねりを加えることができました。著者は、道路安全の重要性とイギリスにおける歩行者用横断歩道の進化について考え、デザインと技術がどのように歩行者の安全を向上させてきたかを強調しています。

最終的に、このプロジェクトは楽しく創造的な試みとなり、伝統的なハロウィンのテーマから外れたとしても満足のいくものでした。

特定のエンドポイントを遅延させる方法として、ミドルウェアを使ってAPIの応答を遅らせることができます。例えば、次のコマンドを使用します。mock serve -p 8000 --base example.com --middleware 'if [ "${MOCK_REQUEST_ENDPOINT}" = "some/endpoint" ]; then sleep 2; fi'。これにより、"some/endpoint"へのリクエストだけが2秒遅延し、それ以外のリクエストは即座に応答します。

異なるプログラミング言語で応答するAPIを実行することも可能です。例えば、JavaScript、Python、PHPを使ったAPIを次のコマンドで立ち上げることができます。mock serve -p 3000 --route js --exec 'node ...' --route python --exec 'python3 ...' --route php --exec 'php ...'。

状態を持つAPIを作成することもできます。これは、一時ファイルを使ってAPIが受け取ったリクエストの数を追跡します。例えば、次のコマンドを使います。mock serve -p 3000 --route '/hello' --exec '...'。"/hello"へのリクエストがあるたびに、リクエストのカウントが増加し表示されます。

ユーザー管理のためのCRUD APIも用意されています。このAPIでは、ユーザーの追加や詳細の取得が可能です。JSONを解析するためにjqが必要です。ユーザーを追加するには、次のコマンドを使用します。curl -X POST localhost:3000/user -H 'Content-Type: application/json' -d '{"name":"John Doe","email":"[email protected]"}'。ユーザーの詳細を取得するには、curl -v localhost:3000/user/1を使います。全ユーザーを取得するには、curl -v localhost:3000/usersを実行します。このAPIは、ユーザーデータを一時ディレクトリに保存します。

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MTurkは、AWSの2つの小さなチームによって1年以上かけて開発され、2005年11月2日にリリースされました。最初はユーザーがこのサービスを見つけるのに数日かかりましたが、すぐに非常に人気を集めました。当時、AWSには約100人の従業員がいて、Amazon全体ではちょうど10,000人に達したところでした。また、S3はまだテスト段階で、EC2は概念に過ぎませんでした。MTurkとその専用の労働力を使って、何が作れるかを考えてみてください。

科学者たちは、古代の遺物から香りを解明し、私たちが過去とつながる手助けをしています。博物館は通常、視覚や触覚の体験に重点を置きますが、歴史において重要な役割を果たした嗅覚はしばしば無視されています。考古化学者のバーバラ・ヒューバーは、香りが感情や記憶と結びついていることの重要性を強調しています。最近の化学分析の進展により、研究者たちは古代の香り、特に香の煙やミイラ化の過程からの香りを研究できるようになりました。

ヒューバーは「アラビアの香り」という本を共編纂しており、古代文化における香りの役割、特に香の交易路に沿った文化について探求しています。香炉やその他の遺物からの残骸を分析することで、科学者たちは古代の交易慣習や文化的アイデンティティについて学ぶことができます。例えば、香の薬用利用が発見され、古代の人々が地元の治療法についての知識を持っていたことが示されています。

古代の香りを理解することは、歴史に関する知識を豊かにするだけでなく、学びの体験をより没入感のあるものにし、身近に感じさせる効果もあります。

2025年10月のSteamハードウェアおよびソフトウェア調査によると、SteamでのLinuxゲーマーの割合が初めて3%を超えました。この増加はWindows 10のサポート終了と重なり、多くのユーザーがLinuxを試すようになっています。

オペレーティングシステムの使用状況は以下の通りです。Windowsが94.84%（前回比0.75%減）、Linuxが3.05%（前回比0.41%増）、macOSが2.11%（前回比0.34%増）となっています。

3%という数字は一見少ないように思えますが、数百万のユーザーを意味します。2022年の以前の推計では、Steam上に400万人以上のアクティブなLinuxユーザーがいるとされていましたが、Steam Deckの人気により、現在はその数がさらに増えていると考えられます。Steam DeckはSteamOSで動作します。

Linuxシステムのユーザー間での分布は多様で、最も人気のあるのはSteamOSで、次いでArch LinuxやLinux Mintなどの他のディストリビューションが続いています。Linuxユーザーの増加は今後も続くと予想されており、SteamOSを搭載したVRキットなどの新しいハードウェアの登場が期待されています。

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Born React Native Godotは、開発者がGodotエンジンをReact Nativeアプリケーションに統合できるフレームワークです。BornとMigeranが共同で開発しました。以下は主な特徴と始め方です。

このフレームワークは、AndroidとiOSの両方で動作するクロスプラットフォーム対応です。多くのユーザーに利用されており、安定したパフォーマンスを提供します。また、Godotエンジンを必要に応じて起動、停止、再起動、ポーズ、再開することができます。Godotは別のスレッドで動作するため、メインアプリケーションに干渉しません。TypeScriptやJavaScriptを使用して、GodotのAPIに完全にアクセスできます。

始めるための手順は次の通りです。まず、ASDFなどのツールを使って開発環境を整えます。次に、提供されたスクリプトを使用して、GodotプロジェクトをAndroidとiOS用にエクスポートします。その後、iOSとAndroidのエミュレーターで例のアプリを実行するためのコマンドがあります。React Native Godotをプロジェクトに追加するには、NPMを使用します。アプリ内でGodotのインスタンスを設定し、そのライフサイクル（開始、停止、ポーズ、再開）を管理します。最後に、提供されたAPIを通じてGodotのオブジェクトやプロパティにアクセスし、操作します。

さらに、カスタムビルドの使用に関する指示や、iOSとAndroidでのネイティブコードとGodotコードのデバッグに関する詳細な手順も用意されています。

BornはReact Nativeエンジニアを募集しており、MigeranはReact Native Godotに対する専門的なサポートを提供しています。このフレームワークはMITライセンスのもとで提供されています。Born React Native Godotは、Godotゲームをモバイルアプリケーションに統合するプロセスを簡素化し、開発者が魅力的な体験を作りやすくします。

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著者は、Rustでカスタム優先度キューを最適化した経験を共有し、ベンチマーク中に遭遇した予期しないパフォーマンスの問題について詳しく説明しています。最適化レベルを高く設定した場合（opt-level=3）、低いレベル（opt-level=2）と比較してパフォーマンスが大幅に低下することが分かりました。その低下率は最大で123%にも達しました。ベンチマークは、Haswellアーキテクチャを含む異なるCPUで実施されました。

この優先度キューは、ユニークな要素のセット（IDと距離のペア）を保持するために、ソートされたベクターを使用しており、複雑な比較関数が必要です。著者は、比較の方法がパフォーマンスに大きく影響すること、特に二分探索の操作においてその影響が顕著であることを説明しています。

また、ベンチマークの難しさについても言及し、結果が大きく異なる可能性があることや、現代のCPUの複雑さがパフォーマンスに影響を与えることを指摘しています。さまざまなプロファイリングツールやアセンブリコードの分析を通じて、アセンブリコードでのジャンプの代わりに条件付き移動を使用すると、依存関係が増加し、パフォーマンスが低下することが分かりました。

著者は、コードの最適化の課題、ベンチマークの重要性、コンパイラの最適化の微妙な違いを強調し、異なる技術が大きく異なるパフォーマンス結果をもたらすことを結論付けています。最適なパフォーマンスを達成するためには、アルゴリズムと基盤となるアーキテクチャの両方を慎重に考慮することが重要であると提案しています。

古いプログラミング言語であるCから新しいRustへの移行は、ソフトウェアシステムの信頼性を向上させる可能性があります。自動翻訳ツールは存在しますが、しばしば安全でない、または不自然なRustコードを生成します。

CからRustへの翻訳にはいくつかの課題があります。C2Rustのような自動翻訳ツールは、Cの安全でない特徴を保持したままコードを生成し、Rustの安全機能を十分に活用できていません。このため、コードの質が低下し、開発者が理解し維持するのが難しくなります。

翻訳の質を向上させるためには、静的解析を利用することが有効です。これにより、安全でない特徴をRustの安全な代替手段に置き換えることができます。例えば、安全でない生ポインタは、Rustの所有権モデルに置き換えることで、メモリの安全性が向上します。

研究者たちは、翻訳されたコードを洗練させる方法に取り組んでいます。スカラー・ポインタやロック、共用体といった特定の安全でない特徴や、出力パラメータのような不自然なパターンに対処する進展が見られます。これらの技術は、元のCコードを分析して、安全な翻訳に必要な情報を収集することを含みます。

今後の方向性として、静的解析と大規模言語モデル（LLM）を組み合わせて、翻訳プロセスを自動化し改善する可能性があります。進行中の研究は、残された安全でない特徴に取り組み、翻訳されたコードの自然な使用を改善し、堅牢な検証方法を通じて正確性を確保することを目指しています。

CからRustへの自動翻訳は、システムの信頼性を高める可能性を秘めていますが、安全で自然なコードを確保するためにはさらなる開発が必要です。この分野は注目を集めており、研究コミュニティや産業界からの関心も高まっています。これらの課題に取り組むことで、CからRustへの移行はより安全で信頼性の高いソフトウェアシステムを実現できるでしょう。

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UBCオカナガン校の新しい研究によって、宇宙がコンピュータシミュレーションであるという考えが不可能であることが証明されました。ミール・ファイザル博士と彼のチームは、高度な論理と物理学を用いて、現実がどのコンピュータでもシミュレーションできない方法で機能していることを示しました。彼らの研究結果は、「ホログラフィー応用物理学ジャーナル」に発表されました。

研究者たちは、現代物理学が空間と時間は基本的なものではなく、より深い純粋な情報の領域から生じることを示唆していると説明しています。彼らは、ゲーデルの不完全性定理を用いて、この情報が計算だけでは現実を完全に説明できないことを示しました。

彼らの主張によれば、論理的なステップを通じて到達できない真実が存在し、現実を完全に理解するためには「非アルゴリズミック理解」と呼ばれる洞察が必要であるとしています。これは計算的方法を超えた理解です。この結論は、現実の根本的な性質が非アルゴリズミックな原則に基づいているため、宇宙はシミュレーションであることはできないことを示しています。

この研究は、以前は検証不可能であり、哲学的な問題と見なされていたシミュレーション仮説に対する明確な答えを提供しています。

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AIモデルはエムダッシュを頻繁に使用することで知られており、この傾向は人間の作家がAIと間違われないようにエムダッシュを避ける原因となっています。しかし、この過剰使用の正確な理由は明らかではありません。

一般的な説明として、AIモデルがエムダッシュを多用するのは、トレーニングデータに多く含まれているからだと考えられています。しかし、人々がAIの特徴としてエムダッシュの過剰使用を認識しているため、この説明には説得力がありません。別の理論では、エムダッシュは柔軟な句読点として機能し、思考を続けるか新しい考えを導入するのに役立つとされていますが、他の句読点も同様の柔軟性を持つため、これも異論があります。

人間のフィードバックを用いた強化学習（RLHF）に関しては、RLHFの作業者がエムダッシュを好む可能性があると指摘されていますが、データによるとアフリカ英語におけるエムダッシュの使用は他の英語のバリエーションよりも実際には少ないことが示されています。

トレーニングデータに関する有望な説明は、AIモデルのトレーニングデータが古い印刷本を多く含むようにシフトしたことです。これらの本は通常、エムダッシュを多く含んでいます。この変化は2022年頃に起こり、AIラボが高品質なトレーニングデータを重視し始めたことが影響しています。

エムダッシュがAIの文章に多く見られるのは、19世紀後半から20世紀初頭の文学の影響による可能性が高いと考えられています。この時期の文学では、エムダッシュの使用頻度が高かったためです。推測はあるものの、この現象の正確な原因についてはまだ合意が得られていません。

大規模言語モデル（LLM）の利用方法が進化しており、単なるチャットボットから複雑な意思決定システムの重要な部分へと変わりつつあります。以下に主なポイントをまとめます。

まず、従来の「プロンプトエンジニアリング」から「コンテキストエンジニアリング」への移行が進んでいます。プロンプトエンジニアリングは特定の指示を作成してLLMを誘導する方法でしたが、現在はLLMに与えるすべてのトークンを慎重に考慮することで、その性能や意思決定能力を向上させることが重視されています。

LLMは言語を固定された「コンテキストウィンドウ」の中でトークンの系列として処理します。このウィンドウはモデルが応答を生成する際に考慮できるトークンの数を制限し、正確で関連性のある出力を生成する上での課題となることがあります。

LLMの使いやすさを向上させるために、開発者は会話の構造を認識できるようにモデルを訓練し、より良いインタラクションと関連性のある応答を実現しました。

LLMがより高度になるにつれて、プロンプト内の複雑なトークンの系列から「学習」し、提供された例に基づいてより良い出力を生成するようになりました。これは単に訓練データに依存するのではなく、具体的な例から学ぶことを意味します。

ユーザーは単にプロンプトを作成するのではなく、正確でタイムリーな応答を得るために、更新された統計や外部データなどの関連情報を含む包括的なコンテキストを構築する必要があります。

コンテキストエンジニアリングには、ソフトウェアエンジニアリングと同様に、RAG（情報検索を活用した生成）やツール呼び出しといったデザインパターンを利用することで、LLMの効率性と効果を向上させることができます。

将来的な応用では、異なるタスクの側面をそれぞれ専門的に扱う複数のエージェントが協力し、明確なコミュニケーションとコンテキストの共有を行う「マルチエージェントシステム」が考えられています。

LLMを使用する際には、オラクルとしてではなく分析ツールとして扱い、全体のコンテキストウィンドウを慎重に管理し、再利用可能なデザインパターンを活用し、エージェント間のインタラクションを明確に定義することが重要です。

全体として、LLMを効果的に活用するためには、構造的かつ体系的なアプローチが重要であり、最適な結果を得るためには慎重なコンテキスト管理が必要であることが強調されています。

この文章では、屋内配管とインターネットの価値が年々どのように変化してきたかについて述べています。2000年にロバート・ゴードンが提起した有名な質問を参照しながら、当初は著者が屋内配管を支持していたことがわかります。その時点では、インターネットが日常生活に大きな影響を与えていなかったからです。しかし、2005年になると、個人用コンピュータやブロードバンドの普及により、著者はインターネットの重要性を認識し始めました。特にオンラインショッピングや教育において、その役割が大きくなっていきました。

2010年には、インターネットの価値が否定できないものとなり、特に中国の農村部のような貧しい地域でも、人々は水道のような基本的な設備よりも携帯電話やインターネット接続を優先するようになりました。この優先順位の変化は、世界中の多くの人々が物理的な快適さよりもつながりを選んでいることを示しています。

2015年には、スマートフォンとインターネットの普及が進み、ホームレスの人々でさえも、従来のニーズである配管よりもこれらを優先するようになりました。インターネットは日常生活に欠かせない存在となり、仕事や社交、情報へのアクセスに影響を与えるようになりました。

2020年の終わりには、COVID-19パンデミックがインターネットの重要性をさらに強調し、屋内配管とインターネットの比較はもはや意味を持たなくなりました。2025年には、かつて存在したこの議論はほとんど忘れ去られ、社会はインターネットを必要不可欠なものとして完全に受け入れるようになりました。

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この記事では、Javaにおけるプリミティブデータ型の使用と、Javaのコレクションフレームワークの限界について説明しています。

Javaには、ブーリアン、バイト、キャラクター、ショート、イント、フロート、ロング、ダブルの8つのプリミティブデータ型があります。これらは30年以上前から存在し、広く利用されていますが、Javaはプリミティブコレクションをネイティブにサポートしていません。つまり、プリミティブ型をオブジェクト型にラップする必要があります。例えば、int型はInteger型でラップされます。

Javaのプリミティブコレクションのサポートが不足している問題を解決するために、著者とそのチームはEclipse Collectionsを開発しました。これにより、開発者はプリミティブ型を直接サポートするコレクションを使用できるようになります。Eclipse Collectionsでは、リスト、セット、マップなど、すべてのプリミティブ型に対応したさまざまなコレクションが提供されています。

プリミティブコレクションを使用することで、ボックス化されたコレクションと比べてパフォーマンスが向上し、メモリの節約にもつながります。この記事では、これらの利点が必要な場合、Eclipse Collectionsが有用な解決策を提供できると提案しています。

また、Eclipse Collectionsはプリミティブ型を用いた関数型プログラミングもサポートしており、さまざまな関数型インターフェースを提供しています。

さらに、記事ではプロジェクト・ヴァルハラについても言及しています。これはJavaのジェネリクスとプリミティブ型の取り扱いを改善することを目指していますが、著者は開発者が将来の変更を待つのではなく、今すぐEclipse Collectionsのような利用可能なツールを使うべきだと強調しています。

最後に、記事にはEclipse Collectionsに関連する追加のブログ、コードサンプル、書籍へのリンクが提供されており、開発者がプリミティブコレクションのサポートについてさらに学ぶ手助けをしています。著者は、Java開発者が将来の言語の更新を待つのではなく、Eclipse Collectionsを活用してプリミティブ型をより良く扱うことを勧めています。

2025年7月、アメリカ陸軍はパランティア・テクノロジーズと100億ドルの大規模契約を結びました。この契約は、75の小規模な契約を一つにまとめたもので、効率を向上させることを目的としています。しかし、この契約は重要な軍事責任を民間企業に委ねることも意味しています。パランティアの創業者であるピーター・ティールは、「自由と民主主義はもはや両立しない」といった物議を醸す見解を示しています。

要約がありません。

フライトトラッキングの大手企業であるフライトアウェアが、2024年に新しいフライトトラッキングマップを発表します。このマップのデザインに私も関わりました。新しいマップは完全にベクター形式で、社内で開発されており、空港の詳細やターミナル、ゲートなどの機能が向上しています。自然地理データとオープンストリートマップ（OSM）のデータを組み合わせて、フライトトラッキングや天候情報の明確なオーバーレイを提供することに重点を置いています。

私の役割は、異なるズームレベルでのデータの使用に関するアドバイスや、マップのビジュアルスタイルの作成でした。全体的なデザインは旧マップに似ていますが、色合いが更新されており、ユーザーがフライトを追跡しながら空港の状況を理解しやすくなるよう工夫されています。

このマップは、データサイズを小さく保つために詳細な都市情報を省略しており、使いやすさを重視しています。特に、機内表示にも適した設計になっています。新しいマップはフライトアウェアのベータサイトで探ることができ、強化された空港ビューやフライトトラッキングのオーバーレイが特徴です。

2025年11月1日、ある開発者がAIツール「Claude Code」を使って、Go言語で実装された低レベルの暗号技術「ML-DSA」のデバッグを行った経験を共有しました。正しい署名が拒否される問題に悩まされていた開発者は、Claude Codeに問題を見てもらうことにしました。驚くことに、AIはすぐに開発者が見逃していた複雑なバグを特定し、修正しました。

その後、開発者は別の署名プロセスに関するバグのセットを使って、再度Claudeをテストしました。AIは不正確な定数に関連するバグを見つけて修正しましたが、別の簡単なバグには苦労しました。それでも、AIは有益な手がかりを提供しました。

開発者は、Claude CodeのようなAIツールを使うことで、デバッグにかかる時間を大幅に短縮できると述べました。提案された修正は後で調整が必要な場合もあるものの、AIツールのデバッグプロセスへの統合が進むことを望んでいると語りました。

全体として、この経験はソフトウェア開発におけるAIの可能性を示しており、特に特定のコーディング問題を効率的に解決する上での重要性が浮き彫りになりました。

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テスラがサムスンSDIと21億ドルの大規模なバッテリー契約を結んだと報じられています。しかし、この契約はテスラの車両用ではありません。

arXivのコンピュータサイエンス（CS）カテゴリーは、レビュー記事やポジションペーパーに関するルールを更新しました。これらの提出物は、まず査読を通過し、ジャーナルや会議に受理される必要があります。その後でなければ、arXivに提出することはできません。著者はこの査読の証明を提供する必要があり、これがない場合は提出が拒否される可能性が高いです。

この変更は、特にAIツールを使ってレビュー記事を簡単に作成できるようになったため、arXivへの提出が大幅に増加したことが背景にあります。受け取る提出物の多くは質が低く、実質的な議論が欠けています。

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、現在の提出数は圧倒的です。この変更の目的は、読者が価値のあるコンテンツを見つけやすくし、モデレーターが正式に受理された提出物に集中できるようにすることです。

レビュー記事やポジションペーパーを提出するには、まず査読付きの場で受理され、その必要な書類を提供しなければなりません。査読がないために拒否された場合でも、他の場所で受理された場合は異議を申し立てることができます。

他のarXivのカテゴリーでも、質の低い提出物が増加した場合には、同様の対応を検討する可能性があります。

OpenBSD 7.8では、ネットワークのセキュリティと機能性に重点を置いたいくつかの重要な更新と改善が行われました。

まず、ネットワークパフォーマンスが向上しました。OpenBSDは、複数のCPUコアを利用してネットワークトラフィックの処理を改善しました。TCPトラフィックの処理に最大8スレッドをサポートし、効率が向上しましたが、この機能を最大限に活用するには複数の接続が必要です。

次に、新しいグラフィックスドライバーが追加され、Qualcomm Snapdragonのグラフィックスハードウェアをサポートすることで、システムのグラフィックス機能が強化されました。

C++ライブラリも更新され、C++20、C++23、C++26の新機能が追加され、プログラミング能力が向上しました。

新しいプロファイリングシステムが導入され、開発者はセキュリティを損なうことなくパフォーマンスを分析できるようになり、以前のシステムの制限を克服しました。

ネットワークの自動トポロジー発見を可能にする新しいデーモン、lldpdが追加され、ネットワークデバイスの識別が簡素化されました。

Raspberry Pi 5の初期サポートも追加され、OpenBSDを起動できるようになりましたが、一部の機能はまだ開発中です。

また、端末での絵文字表示をサポートするためにlibpngが統合され、絵文字の表示機能が追加されました。

OpenSSH 10.0では、動的なサービス品質調整が行われ、ポスト量子鍵交換アルゴリズムが義務付けられ、セキュリティが向上しました。

さらに、主要なネットワークデーモンは定期的に更新されており、セキュリティと機能性に焦点を当てていますが、一部のデーモンは開発があまり活発ではありません。

全体として、OpenBSD 7.8は、開発者とユーザーの両方に向けて、セキュリティ、パフォーマンス、使いやすさの向上を強調しています。

Anki-LLMは、言語モデルを使用してAnkiのフラッシュカードを一括処理し生成するためのコマンドラインインターフェースツールです。このツールは、翻訳の確認や語彙フィールドの追加、新しいカードの生成などの作業を効率化するためのさまざまなワークフローを提供します。

主な機能には、Ankiのデッキをファイルにエクスポートし、AIモデルで処理して結果をAnkiに再インポートできるバッチ処理、1つのコマンドで特定の用語に対する複数の文脈フラッシュカードを簡単に作成できるカード生成、柔軟なテンプレートファイルを使用してLLMがカードを処理する方法を定義できるカスタムプロンプト、複数のAPIリクエストを同時に行うことで大規模な処理を迅速化する同時処理、処理が中断された場合でも中断したところから再開できる自動再開機能があります。

インストールには、Node.js（バージョン18以上）とAnki DesktopがAnkiConnectアドオンと共に動作している必要があります。ツールキットは、OpenAIやGoogle GeminiのさまざまなLLMをサポートしており、トークン使用量に応じた異なる料金体系があります。

一般的なコマンドには、Ankiデッキからノートをファイルにエクスポートするexport <deck>、ファイルからAnkiデッキにデータをインポートするimport <input>、ファイルからノートをAIを使って一括処理するprocess-file <input>、Ankiデッキから直接ノートを処理するprocess-deck <deck>、特定の用語に対する新しいカードを生成するgenerate <term>があります。

使用例としては、デッキをエクスポートしてAIで翻訳を処理し、改善された翻訳をAnkiに再インポートする翻訳の確認、文を分析して重要な語彙を特定し、フラッシュカードに構造化されたエントリーを作成する語彙の追加、語彙用語に対する複数の例を作成し、デッキに追加する前にそれらを確認する新しいカードの生成があります。

ローカルでツールを実行するには、TypeScriptを直接使用し、テストのためにコマンドをグローバルにリンクすることができます。Anki-LLMは、Ankiのフラッシュカード作成と管理を自動化し、効率的に学習を進めるための強力なツールです。

新しい微積分の理解方法を提案します。この方法は、極限ではなく近似に焦点を当てています。このアプローチでは、連続性はある点をどれだけよく近似できるかを意味し、微分可能性は直線を使ってどれだけよく近似できるかを示します。私たちはこれらの近似における誤差を定義し、それらを組み合わせるためのルールを設けています。これにより、微分積分学でよく知られた結果に到達することができます。この方法は、学生にとって直感的でありながら、厳密さも保たれていると考えています。私たちは、三角関数、双曲線関数、指数関数に関する重要な微分ルールや、ロピタルの法則、テイラー多項式、微積分の基本定理などの重要な概念を近似に基づいて導出することで、この方法の有用性を示します。