要約がありません。

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メタは、2024年に総収入の10％、約160億ドルを詐欺広告や禁止された商品から得ると内部文書で予測されています。会社はこれらの詐欺に対処しない場合の罰金の可能性を認識しており、罰則が最も厳しい分野での取り締まりに注力しています。しかし、モデレーションチームの人員削減により、ユーザーから報告された問題の多くが対処されていません。メタの広報担当者は、文書は会社の詐欺対策の取り組みを限られた視点で示していると述べ、プラットフォーム上の詐欺を減らすことにコミットしていると強調しました。

Helionは、高性能な機械学習カーネルを簡単に作成するためのツールです。従来の方法では、複雑でハードウェア特有のコードを書く必要があり、時間がかかり、メンテナンスも難しいことがありました。Helionは、Pythonに組み込まれた高水準言語を使用することで、この問題を解決します。これにより、開発者はカーネルをより簡単に記述でき、高いパフォーマンスを自動化によって実現できます。

Helionの主な特徴には、高水準の抽象化があります。Helionは、PyTorchのシンプルさと低水準言語の効率性を組み合わせています。メモリ管理やテンソルのインデックス付けなどの作業を自動化し、開発者はアルゴリズム設計に集中できます。また、プログラミングモデルはPyTorchに似ているため、既存のユーザーが学びやすいです。Helionはカーネルの最適化の詳細を管理し、複雑な操作（例えば、行列の掛け算）に対して少ないコードで記述できるようにします。

さらに、Helionには自動調整エンジンが搭載されており、最適な設定を自動で検索します。これにより、開発者が手動でパラメータを設定する必要がなくなり、カーネルの最適化にかかる手間が大幅に削減されます。パフォーマンスに関しては、Helionは他の方法と比較して優れた結果を示しており、さまざまなハードウェアで高いスピードアップを達成しています。例えば、手書きのTritonカーネルを上回り、NVIDIAやAMDのGPUでも素晴らしい結果を出しています。

パフォーマンス分析では、Helionは複数のテストでtorch.compileやTritonカーネルと比較して常に高いスピードアップを実現しました。特定のカーネル、例えばsoftmaxやjsdでは、顕著なパフォーマンス向上が見られました。ケーススタディでは、Helionは他の言語で書かれた高度に最適化されたカーネルと同等かそれ以上のパフォーマンスを示し、実際のアプリケーションでの効果を証明しています。

Helionは、機械学習におけるカーネル開発に新しいアプローチを提供し、ユーザーに強力で使いやすいツールを提供します。これにより、生産性が向上し、さまざまなハードウェアアーキテクチャで高いパフォーマンスを維持できます。Helionは2025年10月22日にベータ版としてリリースされる予定で、コミュニティからのフィードバックや貢献を歓迎しています。

トランスフォーマーモデル、特に言語モデルやビジョントランスフォーマーにおける記憶の仕組みについて説明しています。研究者たちは、モデルの重みのランドスケープの曲率を調べることで、記憶されたデータを特定できることを発見しました。曲率が鋭い場合は記憶を示し、ラベルなしでどの重みが記憶されたデータに関連しているかを特定できます。

彼らはこれらの重みを編集する方法を開発しました。この方法は、最近の技術であるバランスサブネットよりも不要な記憶を減らすのに効果的であり、モデルのパフォーマンスを安定させることができます。しかし、この重みの編集は、事実の取得や算数など特定のタスクに悪影響を及ぼすことが分かりました。これは、これらのタスクが一般的なメカニズムではなく、特化した重みの構造に依存していることを示唆しています。

研究者たちは、低曲率に関連する要素を編集するとタスクのパフォーマンスが低下することを発見しました。これは、特定のタスクにとって重要な記憶データポイントが存在するという彼らの理論を支持しています。全体として、この研究は神経ネットワークにおける記憶の理解を深め、記憶を減らすための実用的な方法を提供し、数学や事実の取得のようなタスクに必要な独自の構造を強調しています。

著者はOCamlというプログラミング言語に対して深い感謝の意を表しています。彼らはOCamlがもっと人気を得るべきだと考えており、その理由をいくつか挙げています。

まず、OCamlは強力な静的保証を提供します。これは、合計型やパターンマッチングといった機能によって、型の安全性や信頼性が向上することを意味します。次に、OCamlはシンプルさが特徴です。ランタイムのセマンティクスが簡潔で、コードの動作を理解しやすく、予測しやすいです。

さらに、OCamlはコンパイルが速く、HaskellやRustと比べて生産性が向上します。また、ドキュメントやツールも充実しています。オフラインでのドキュメント用ツール「odig」や、REPLとして使える「utop」など、OCamlのエコシステムはユーザーフレンドリーです。最後に、自動的に型を推論する機能があり、これにより手動で型を指定する必要が減り、コーディングが簡単になります。

全体として、著者はOCamlのシンプルさと表現力のバランス、そして優れたドキュメントやツールを高く評価していますが、いくつかの独特な点や古い機能もあることを認めています。

著者のトーマス・プタセクは、コンピュータにおけるLLM（大規模言語モデル）エージェントの概念について論じています。彼は、水を沸かすような理解しやすいアイデアと、自転車に乗るような実体験が必要なアイデアを比較しています。LLMエージェントは、後者に分類されると彼は主張しており、強力でありながら意外にも簡単に作成できるものです。

プタセクは、LLMエージェントを構築する主な理由を二つ挙げています。一つは、彼らを理解することが情報に基づいた意見を形成するために重要であること、もう一つは、彼らを簡単に作成できるということです。彼は、OpenAIのAPIを使ってLLMエージェントをコーディングする基本的な例を示し、シンプルなインタラクティブアシスタントを実装する方法を説明しています。

エージェントは、複数のターンの会話を処理し、機能を向上させるためのツールを使用できると彼は説明しています。具体的には、インターネットホストにpingを送るツールを使い、エージェントが複雑なプログラミングなしで自動的にそれを利用できる様子を示しています。

著者はプログラマーに対して、LLMエージェントを試してみることを奨励しています。たとえシンプルなプロジェクトでも、彼らの能力を明確にするのに役立つと述べています。また、「コンテキストエンジニアリング」という概念にも触れ、LLMにおける入力と出力の限られたスペースを管理することの重要性を説明しています。

全体として、彼はLLMエージェントに関わることが、ソフトウェア開発やセキュリティなどにおける彼らの可能性と課題を理解するために不可欠であると考えています。懐疑的な人々には、自分自身でエージェントを構築してみることを勧めており、実際の経験がこの技術を理解するために重要であると強調しています。

要約がありません。

最近の報告によると、20億のメールアドレスがデータ漏洩によって流出しました。「Have I Been Pwned」というウェブサイトは、これらのアドレスをまとめて索引化し、ユーザーが自分のメールアドレスが漏洩したかどうかを確認できるようにしています。

この記事では、Wordleの歴史とその前身について説明しています。特に1973年にチャールズ・リードがデジタル・エクイップメント社のために作成したゲーム「WORD」に焦点を当てています。このゲームは「101 Computer Games」という本に掲載されており、Wordleと似たようなプレイスタイルでしたが、テキストインターフェースを使用し、認識できる単語は12語のみでした。Wordleとは異なり、WORDは推測が実際の単語かどうかを確認する機能はありませんでした。

また、コンピュータプログラミングにおける推測ゲームの起源にも触れています。初期のゲーム、例えばGUESSやHI-LOは、シンプルな推測メカニクスにインスパイアされて作られました。NUMBER、STARS、HURKLEなど、さまざまなスタイルの推測ゲームも登場しました。

さらに、逆推測ゲームについても言及しています。これはコンピュータがプレイヤーの考えていることを推測しようとするもので、ANIMALやNICOMAなどが例として挙げられます。これらのクラシックなゲームの多くは、現在でもオンラインでプレイ可能で、初期のコンピュータゲームへの懐かしい視点を提供しています。

要約がありません。

最近、ジョンが投稿した内容によると、テキストの大文字と小文字の使い方がQRコードのサイズに影響を与えることがわかりました。文章からQRコードを作成する際に、大文字と小文字を混ぜた場合、すべて大文字を使用するよりもQRコードが大きくなります。これは、混合ケースがバイナリデータとして扱われるためで、1文字あたり8ビットを使用します。一方、大文字のみは英数字データとして扱われ、1文字あたり平均5.5ビットとなります。具体的には、混合ケースのQRコードは33x33ピクセルですが、大文字のみのQRコードは29x29ピクセルで、約30%小さくなります。

この考え方はビットコインのアドレスにも当てはまります。Bech32エンコーディングは32文字のアルファベットと単一のケースの文字を使用するため、Base58エンコーディングよりもQRコードに必要なピクセル数が少なくなります。Base58エンコーディングは58文字のアルファベットを持ち、混合ケースをサポートしています。

全体として、大文字を使用することでQRコードのサイズを大幅に減少させることができます。

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StategraphはTerraformの状態を管理するツールであり、私たちはいくつかの重要な理由からOCamlを選びました。

まず、正確性が非常に重要です。Stategraphは重要なインフラを管理しているため、状態の破損が絶対に起こらないことを保証する必要があります。

次に、OCamlの強力な型システムがあります。これにより、開発中にエラーを発見でき、本番環境での問題を未然に防ぐことができます。例えば、存在しないフィールドにアクセスしたり、データ型が一致しないといったミスを防ぎ、コンパイル時に問題を特定できます。

また、OCamlはSQLクエリにおいて型安全性を強制します。これにより、データベースの構造に変更があった場合、コード全体にその変更が反映されるため、実行時エラーを防ぐことができます。

さらに、OCamlはJSONのシリアライズを自動的に行うコードを生成できるため、変換中のデータ損失のリスクを減らすことができます。

OCamlはデフォルトで不変データを使用します。これにより、同時操作における競合状態を排除でき、変更が既存のデータを修正するのではなく、新しいバージョンを作成します。

エラーハンドリングも重要です。私たちはエラーケースを明示的に定義することで、すべての潜在的な失敗を管理できるようにしています。

実際の影響として、OCamlを使用することで他の言語で発生する可能性のある多くのバグを回避でき、システムの信頼性が向上します。これは、正確性が求められる金融取引のような高リスクな環境で証明されています。

OCamlの開発者は少ないですが、型システムや分散システムに精通している人は比較的短期間で習得できます。全体として、OCamlの型システムは、バグや状態の破損のリスクを最小限に抑えた堅牢なインフラ管理ツールを構築するのに役立っています。

ソフトウェア工学はUFO学に似ていると指摘されており、ソフトウェア開発には他の工学分野と同様の厳格な証拠基準が欠けているとされています。2023年7月に行われた未確認異常現象（UAP）に関する議会公聴会では、証人たちがエイリアン技術についてセンセーショナルな主張をしましたが、それを裏付ける確固たる証拠は出ていません。著者は、UFOは実在するが、その証拠が必ずしも地球外起源を示すわけではないと主張しています。

著者は、UFOに関する多くの情報が逸話的であり、科学的に堅牢ではないことを強調しています。これは、未検証の主張や小規模なサンプルサイズに依存しがちなソフトウェア工学の状況に似ています。ソフトウェア工学は科学的原則に基づいていますが、科学的なテストや反証の厳密さが欠けていると著者は指摘しています。このため、確固たるデータよりも逸話的な証拠や個人的な信念に頼る傾向があります。

この文章では、ソフトウェア工学においてデータを収集し分析するためのより体系的なアプローチが求められています。開発プロセスから得られる豊富なデータを活用することで、理解や成果を向上させることができると強調されています。著者は、この分野がより良い基準や実践を確立するために十分に努力していないと考えており、未検証の主張が受け入れられるリスクがあると警告しています。全体として、著者は他の工学分野に見られる科学的厳密さに似た、より証拠に基づくアプローチをソフトウェア工学に求めています。

著者は、主に二つの機能を持つウェブサイトを作成しました。

一つ目は「本の推薦」です。ユーザーが好きな本のリストを入力すると、サイトは10億件以上のレビューを分析したモデルに基づいて新しい本を提案します。

二つ目は「Goodreadsで読者を見つける」機能です。ユーザーが本のリストを入力すると、その本をすべて読んだ他のGoodreadsユーザーを確認できます。結果に含まれたくない場合は、オプトアウトの選択肢もあります。

追加の技術情報はウェブサイトに掲載されています。

注意点として、一冊または二冊だけを入力すると、推薦があまり関連性のないものになることがあります。一冊の場合は、「類似」ボタンを使うと、より良い提案が得られます。また、英語以外のタイトルの本が結果に表示されることもありますが、英語版が利用可能な場合が多いです。ウェブサイトでは、最も人気のあるバージョンが表示されるため、しばしば英語の本になります。

ゲームデザインの原則についての要約です。

ゲームの楽しさは、単なる表面的な楽しみではなく、挑戦を克服し、問題を解決することから生まれます。本当の楽しさは、活動に参加した後に感じられることが多いです。

ゲームのメカニクスは、プレイヤーが解決すべき問題を提示することに焦点を当てるべきです。良いゲームは興味深い問題を提供し、一方でおもちゃは単に遊ぶためのものです。おもちゃのデザインは、ゲームを作るための良い出発点となります。

ゲームは不確実性を活かし、予測できない状況を確実な結果に変えます。最良のゲームの問題は深みがあり、プレイするにつれて進化し、プレイヤーが不確実性を乗り越えることを促します。

ゲームは、プレイヤーが問題を解決する反復的なサイクル（ループ）で構成されています。問題に対処する運営ループと、ゲームを進める進行ループがあります。効果的なループは、さまざまな状況を提示することでプレイヤーを引きつけ続けます。

プレイヤーは、自分の行動に対する明確なフィードバックが必要です。良いフィードバックはゲーム体験を向上させ、プレイヤーが目標に向かって進んでいることを理解する手助けをします。

ゲームは、複雑さが増すさまざまな挑戦を提供すべきです。これにより、プレイヤーは戦略を発展させ、洗練させることができます。挑戦がエスカレートすることで、ゲームプレイが新鮮に保たれます。

ゲームの挑戦をプレイヤーのスキルレベルに合わせて構成することは重要です。適切なペースのゲームは、緊張と安堵の瞬間を提供し、学習と楽しみを最適化します。

ほとんどのゲームは、複数の相互に関連するループで構成されています。これらのループをどのように結びつけるかを理解することで、複雑で魅力的なゲーム体験が生まれます。

効果的なゲームの問題をデザインするには、創造性とさまざまな問題の理解が必要です。作成できる問題が多ければ多いほど、ゲーム体験は豊かになります。

ゲームのプレゼンテーション（アート、ストーリー、音声）は、プレイヤーが問題をどのように認識し、関与するかに影響を与えます。魅力的な問題は、プレイヤーの体験を大きく向上させることができます。

人々がなぜゲームをプレイするのかを理解することは、デザイナーが魅力的な問題を作成するのに役立ちます。プレイヤーによって好みは異なるため、ターゲットオーディエンスを知ることが魅力的なゲームをデザインする鍵となります。

ゲームデザインの原則はシンプルですが、習得するには深い知識と実践が必要です。各概念は他とつながっており、すべてを理解することが成功するゲームを作るためには不可欠です。

「沈黙の科学者：ソフトウェア研究が聴衆に届かないとき」という記事では、ソフトウェア研究コミュニティが直面する課題について述べています。研究者たちは、自分たちの研究が重要でないと感じることが多いですが、著者たちはその主な原因は科学コミュニケーションの不足だと指摘しています。多くの研究者は、自分の発表した研究が自然に聴衆に届くと考え、その結果、届かないと感じたときに無力感を抱くことになります。

著者たちは、ソフトウェア研究が技術の進歩からソフトウェア開発における人間の要因の理解まで、さまざまなテーマを扱っていることを強調しています。それぞれの聴衆が異なる側面に関心を持つ可能性があるため、研究の過程で関係者を早い段階から巻き込むことが重要です。これにより、研究が実際の問題に対応できるようになります。

コミュニケーションは不可欠です。これがなければ、研究成果は見過ごされてしまう可能性があります。著者たちは、研究者が実務者と積極的に関わり、さまざまなコミュニケーション手段を使って自分の研究を共有することを呼びかけています。効果的な情報発信が興味や協力を生むことができると強調しています。

最終的に、この記事はソフトウェア研究者に対して、意図した聴衆にアプローチするよう促しています。影響力のある研究には良い成果だけでなく、その成果が認識され、活用されるための効果的なコミュニケーションが必要であることを強調しています。

インターフェース分離の原則（ISP）について、Goプログラミング言語の文脈で説明します。ISPは、小さく特定のインターフェースを使用することの重要性を強調しており、これによりコードの設計や保守性が向上します。

ISPの基本的な考え方は、クライアントが使用しないメソッドに依存させるべきではないということです。Goでは、コードは実際に必要なものだけを受け入れるべきです。

例えば、データを保存する関数が、不要なメソッドを含む広範な型に依存している場合、テストや使用が複雑になります。この問題を解決するためには、特定の型（例えばFileStorage）に依存するのではなく、必要な動作（例えばSave）だけを捉えたより一般的なインターフェース（例えばStorage）に依存するべきです。

最小限のインターフェースを定義することで、テスト用のシンプルなフェイク実装を作成でき、不要な複雑さや副作用を避けることができます。

インターフェースは、実装される側（プロデューサー側）ではなく、使用される側（コンシューマー側）に近い場所で定義するのがベストプラクティスです。これにより、結合度が減り、コードの進化が容易になります。

実際の例として、AWS SDKが挙げられます。大きなS3クライアントインターフェースを使用するのではなく、特定のタスク（例えばレポートのアップロード）に必要なメソッドだけを含む小さなインターフェースを作成することが推奨されます。

一般的なルールとして、密結合したコンポーネントの間に隙間を挿入し、必要なメソッドだけを公開するコンシューマー側のインターフェースを使用することが重要です。

全体として、Goにおけるインターフェース分離の利点が強調されており、より明確で保守性が高く、テストしやすいコードが実現されます。

新しい研究によると、宇宙の膨張が加速しているのではなく、むしろ減速している可能性があることが示されました。これは、暗黒エネルギーが銀河をますます速く引き離しているという長年の信念に挑戦するものです。延世大学の研究者たちは、これまで宇宙の距離を測るために使われてきたIa型超新星が、その母星の年齢に影響されて明るさが変わることを発見しました。この年齢に関連するバイアスを修正した結果、データは標準的な宇宙論モデルを支持しなくなり、暗黒エネルギーが時間とともに弱まる可能性を示唆しました。この研究は、暗黒エネルギーや宇宙の未来に対する理解に大きな変化をもたらすかもしれません。研究結果は「ロイヤル天文学会の月報」に掲載され、99.999%の信頼度を持っています。この研究は、宇宙がすでに減速した膨張の段階に入っていることを示唆しており、以前の結論とは逆の結果となっています。今後、ヴェラ・C・ルービン天文台のデータを使用したさらなるテストが計画されており、暗黒エネルギーの性質についてのさらなる洞察が得られる可能性があります。

JSLegendDevは、JavaScriptとKAPLAYゲームライブラリを使用して小さなRPGゲームを開発しています。ゲームはまだ完成していませんが、特にバトル中のパフォーマンスについてフィードバックを求めています。彼のMacbook Air M3では問題が発生していないものの、他のプレイヤーはよりスムーズな体験をしているようです。さらなる情報を集めるために、Windows、Mac、Linux用のゲームビルドを提供し、他の人にテストしてもらうようにしています。プレイヤーには、ゲームプレイを録画して体験を共有することを奨励しています。また、ゲームの動作を示すプレイ動画も用意されています。ゲームや詳細情報は、提供されたリンクで確認できます。

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このテキストでは、LLVMのマシンスケジューラにおける命令スケジューリングプロセスについて、特に「収益性チェック」フェーズに焦点を当てています。このフェーズでは、レジスタの負荷を最小限に抑え、命令レベルの並列性（ILP）を最大化するために最適な命令を選択します。

命令スケジューリングのワークフローでは、命令はスケジューリングの前に三つのチェックを受けます。最初は合法性（正確性）、次に実現可能性（ハザードの回避）、最後に収益性（最良の選択肢の選定）です。

収益性チェックの目的は、レジスタの負荷を減らし、ILPを増やすことです。このフェーズでは、絶対的な最適解を探すのではなく、候補を迅速に評価するためにヒューリスティックを使用します。

レジスタの負荷は、同時にアクティブなレジスタの数として定義されます。レジスタの負荷が高いと、レジスタのスピリングが発生し、パフォーマンスに悪影響を及ぼします。LLVMはレジスタの負荷をグループで追跡し、「PressureDiff」配列を使って各命令が全体の負荷に与える影響を推定します。

評価のための指標には、過剰負荷、最大クリティカル負荷、現在の最大負荷があります。過剰負荷は、新しい負荷が設定された閾値をどれだけ超えるかを測定し、重要でない変化を除外します。最大クリティカル負荷は、スケジューリング中に観測された最高の負荷で、これを超えないようにします。現在の最大負荷は、元の未スケジュールのプログラムからの最大負荷です。

リソースの負荷は、レジスタの負荷と似ており、各プロセッサリソースの使用状況を追跡します。目標は、単一のリソースが過負荷にならないようにすることで、並列実行を制限しないようにすることです。

異なるリソース間で負荷を比較するために、LLVMはスループットや発行幅などのリソースの特性に基づいて占有率を正規化します。

著者は、マシンスケジューラが順序処理器により適応できるように改善の余地があると提案しています。これにより、レジスタのスピリングを減らすために、いくつかのハザードをトレードオフする柔軟なスケジューリングが可能になるかもしれません。

今後の方向性として、命令の評価方法を改善する余地があり、固定の順序ではなく複数の要素を同時に考慮することや、デバッグメッセージシステムの明確さを向上させることが挙げられます。

全体として、このテキストは命令スケジューリングの複雑さと、コンパイラのパフォーマンスを最適化するためにさまざまな要素のバランスを取る重要性を強調しています。

JermCADは、シンプルなYAML構文を使って3Dモデルを作成するためのウェブベースのツールです。ユーザーは形状を定義し、操作を適用し、リアルタイムでデザインを視覚化することができます。ただし、ソフトウェアには多くのバグが含まれている可能性があるため、注意して使用することが重要です。

JermCADは、従来のCADソフトウェアに対する不満から開発されました。複雑なCADインターフェースを使わずに、コードベースで簡単に3Dモデルを作成できるソリューションを提供することを目指しています。

主な特徴としては、YAMLを使ったモデリングがあり、明確でシンプルな構文で3Dモデルを作成できます。立方体、円柱、球体などの形状をサポートしており、ブール演算を使って形状を結合することも可能です。また、複雑な形状のための再利用可能なテンプレートを作成できるスタンプ機能や、3Dビューワーでのリアルタイム視覚化、3Dプリント用のSTLファイルとしてモデルを保存する機能も備えています。レンダリングの品質設定を調整することもでき、パフォーマンスを向上させることができます。

始めるには、まずNode.js（バージョン14以上）とnpmをインストールします。次に、リポジトリをクローンしてnpm installを実行します。アプリケーションを起動するには、npm startを使ってローカルサーバーを開きます。

基本的なワークフローは、YAMLコードを編集し、「モデルをレンダリング」ボタンをクリックして変更を確認します。3Dビューワーを使って視覚化し、作業が完了したらモデルをSTLファイルとしてエクスポートします。

モデルの構造は、YAMLファイルに設定、パラメータ、材料、ソリッド、形状を統合するための最終セクションが含まれています。

一般的な使用例としては、複数の形状の寸法を整列させて再利用することや、効率的にスタンプを使って複雑なアセンブリを作成することがあります。

重要な注意点として、デバッグモードが利用可能で、トラブルシューティングに役立ちます。また、ソフトウェアはまだ進化中で、新しい修飾子やクラウド機能などの将来の機能が計画されています。

ユーザーはバグを報告したり、JermCADの機能向上のための改善提案を行うことが奨励されています。

JermCADはISCライセンスの下でオープンソースであり、自由に使用や改変が可能です。

著者は、HeheStreamsという海賊版サービスを運営した経験について語り、顧客の信頼を築き、ビジネスを成長させるための重要な教訓を共有しています。広告を使用せず、口コミマーケティングを選ぶことで信頼できるブランドを作り上げました。

まず、コミュニケーションの重要性を強調しています。顧客との透明性のあるオープンな対話を促し、いつでも連絡を取ってもらえるようにしました。次に、オンボーディングの仕組みを導入し、ユーザーがサービスに参加しやすくし、フィードバックを集めることに努めました。

誠実さも大切にし、サービスに関する問題については率直に説明し、返金リクエストには寛大に対応しました。これにより、顧客の忠誠心が高まりました。また、ターゲットオーディエンスを意識し、価格を高めに設定することで、投資と見なす技術に詳しい顧客を引き寄せました。

専門性を重視し、スポーツコンテンツに特化することで、他の分野に手を広げず、高品質を維持しました。成長戦略としては、Redditを活用し、既存のユーザーにサービスを宣伝してもらう代わりにクレジットを提供することで、新しい加入者を効果的に引き寄せました。

著者は、これらの原則が他のビジネスにも応用できると考えており、特に従来の広告が使えない場合には、真実性と信頼が重要であると強調しています。学んだ教訓は貴重だったものの、サービスが買収されることにつながった出口戦略には反対の意見を持っています。

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エリック・ジャンは、Modalの創設エンジニアとして、Modal Notebooksの開発について説明しています。Modal Notebooksは、迅速なGPUアクセスとリアルタイムのコラボレーションを実現するために設計されたクラウドベースのJupyterノートブックです。このプロジェクトの目的は、クラウド環境での共同作業機能とローカルのスピードを組み合わせることでした。

開発の重要な要素には、まず「Modal Sandboxes」があります。これは、Jupyterノートブックが実行される安全で隔離された環境で、高性能コンピューティングをサポートし、AIの処理を迅速に行うことができます。

次に、「カーネルと通信」についてです。カーネルプロトコルは、ノートブック内でのコード実行を管理します。Modalでは、modal-kernelshimというデーモンを使用して、カーネルとユーザーインターフェース間の通信を円滑にし、即時のフィードバックを提供しています。

また、「レイジーローディングファイルシステム」を採用しており、コンテナの起動時に必要なファイルのみをオンデマンドで読み込むことで、起動プロセスを大幅にスピードアップしています。

「効率的なリソース管理」も重要なポイントです。Modalのスケジューリングシステムは、CPUやGPUなどのリソースを最適に割り当て、アイドル状態のカーネルを自動的に一時停止させてコストを節約しつつ、迅速な再起動を実現します。

「永続ストレージ」も提供されており、Modal VolumesはAIの処理に必要なグローバルで高速なストレージソリューションを提供します。これにより、計算がどこで行われてもデータがローカルに感じられます。

さらに、「リアルタイムコラボレーション」をサポートしており、Rushlightというライブラリを利用してリアルタイムの更新を管理し、複数のユーザー間のスムーズなインタラクションを実現しています。

最後に、「高度なエディタ機能」も備えており、コード補完やAIによる提案などのスマート機能を統合して、ユーザー体験を向上させています。

Modal Notebooksは、スピード、パフォーマンス、ユーザーフレンドリーさに焦点を当てた広範なエンジニアリングの成果です。このプロジェクトは、ModalがSDKの提供を超えた初の主要製品であり、高品質な共同作業のコーディング環境を提供するという彼らのコミットメントを示しています。

「継承よりもコンポジションを重視する」という考え方は、ソフトウェア設計において一般的な概念で、クラスの継承よりもコンポジションを使って柔軟で保守しやすいコードを作成することを強調しています。この概念は「Gang of Four」のデザインパターンに関する書籍から生まれました。この書籍では、継承は「ホワイトボックス」の再利用を可能にし（実装の詳細に完全にアクセスできる）、コンポジションは「ブラックボックス」の再利用を可能にする（インターフェースにのみアクセスできる）と説明されています。

継承は言語のサポートがあるため実装が容易ですが、コンポジションに比べて柔軟性に欠けることがあります。コンポジションは、コンポーネントを入れ替えるだけで実行時に変更できるため、オブジェクトの関係に基づいたシステム設計が可能です。

バーバラ・リスコフとジャンネット・ウィングは、この議論にさらに貢献し、サブタイプはスーパタイプのように振る舞うべきだと述べました。また、型間の関係が最初に不明な場合、必要な操作を持つ任意の型を使用できるグルーピングアプローチを採用する方が、厳密な継承やコンポジションよりも効果的である可能性があると提案しました。

全体として、「継承よりもコンポジションを重視する」という原則は重要ですが、設計を簡素化するために手続きを第一級の型として使用するなど、他の選択肢を見落としている面もあります。

エヴァン・ワイルドは、FreeBSD 14.3以上向けのSwiftツールチェーンのプレビュー版がダウンロード可能になったと発表しました。このパッケージには、FreeBSDシステムのx86_64アーキテクチャ上でSwiftアプリケーションを開発するために必要なSwiftコンパイラとランタイムが含まれています。

Swiftツールチェーンを使用するには、いくつかの依存関係をインストールする必要があります。具体的には、zlib-ng、python3、sqlite3、libuuid、curlが必要です。

Swiftコンパイラはまだ開発中であり、ユーザーは以下のような問題に直面する可能性があります。スレッドサニタイザからの不正確なレポート、Swift式を実行する際のLLDBの問題、SwiftPMパッケージ内でのコマンドプラグインのハング、C++との相互運用時の未定義シンボル、lldやlldbに関するライブラリの欠如エラーなどです。

チームはaarch64のサポート追加にも取り組んでおり、FreeBSD 14のすべてのマイナーバージョンをサポートする計画です。ユーザーには、バグを報告し、GitHubページでフィードバックを提供することが奨励されています。

この記事では「デッドフレームワーク理論」について論じています。この理論は、新しいウェブフレームワークがReactの支配により苦戦していることを示唆しています。

まず、Reactの支配についてです。Reactはウェブ開発の主要なプラットフォームとして確立されており、新しいフレームワークが競争するのが難しくなっています。開発者が使用するツールは、ますますReactをシステムに組み込む傾向があります。

次に、大規模言語モデル（LLM）とフレームワークの関係です。LLMはデフォルトでReactコードを生成することが多く、これがReactの使用を強化しています。多くの開発者がLLMに依存することで、Reactに関連する出力を受け取ることが増え、Reactの地位がさらに強固になります。

成長の傾向については、データによると、Reactは広く使用されていますが、特定のデータセット（例えばHTTPアーカイブ）では成長が停滞しているようです。しかし、他の情報源では、数百万の新しいサイトがReactを使用していると報告されています。

フィードバックループについては、2つの重要なループがあります。1つ目は、Reactが広く使用されているため、LLMが大多数のReactプロジェクトでトレーニングされることです。2つ目は、LLMを使って新しいプロジェクトを構築する際に、Reactを選ぶ傾向があり、さらにReactベースのサイトが増えることです。

新しいフレームワークが直面する課題には、LLMのトレーニングデータに含まれないこと、サポートされるライブラリエコシステムが不足していること、そして開発者が既にReactに慣れていることが挙げられます。

エコシステムの障壁として、企業は新しいツールを学ぶ必要がある場合、特にメンテナンスやサポートがないツールを導入することに消極的です。

将来的な考慮点として、新しいフレームワークが成功するためには、LLMのトレーニングデータに含まれること、開発者やツール作成者の認知を得ること、そして強固なライブラリエコシステムを構築することが必要です。

最終的な目標は、開発者の好みだけでなく、ユーザーの成果に焦点を当てることです。競争が激化する中で、ツールはより良いユーザー体験を提供することに注力する必要があります。

ウェブフレームワークの革新は重要ですが、現在の状況はLLMのトレーニングや開発者の習慣によってReactに大きく有利に働いています。

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「時代を超えた時間」という概念は、今年で750周年を迎えます。この概念は、1275年に制定されたウェストミンスター法に由来しています。この法律では、1189年9月3日以前に発生した出来事は「時代を超えた時間」と見なされると定められています。この日付は、エドワード1世の前任者であるリチャード1世の即位日と一致しています。

この法律が施行される前は、土地に関する法的な争いは、世代を超えて伝えられる口伝の歴史に依存していましたが、これが混乱や争いを引き起こすことがありました。ウェストミンスター法は、祖父よりも古い土地の権利主張には正式な文書を求めることで、所有権を明確にしようとしました。この変更は、口伝文化から文書記録を重視する文化への移行を示しています。

「時代を超えた時間」という用語は、1832年の処方法で正式に導入され、その法的な意味が明確にされました。そのため、「時代を超えた時間」というフレーズを使うとき、具体的には1189年9月3日以前の出来事を指しています。この法律が750年前に制定されたおかげです。

FBIは、ユーザーがウェブページのアーカイブ版にアクセスできるサイト「Archive.today」を調査しています。このサイトは、しばしば有料コンテンツの壁を回避する手助けをしています。裁判所は、Archive.todayの提供者であるTucowsに対し、ユーザーデータ、個人情報や支払い情報を含む情報の提出を命じる命令を出しました。Tucowsがこれに従わない場合、罰則を受ける可能性があります。FBIがArchive.todayに関心を持つ具体的な理由は不明ですが、著作権問題やサイトの資金調達、運営に関連している可能性があります。サイトの運営者の所在地については、ロシアにいるとの情報と、ニューヨークの開発者が関与しているとの情報があり、意見が分かれています。

大規模言語モデル（LLM）は、複雑な問題にはよく対応できる一方で、簡単な問題には苦労することがあります。この研究では、LLMが問題の難易度を人間の見解と一致する形で理解しているかどうか、またその理解がトレーニング後の学習にどのように影響するかを調べました。研究者たちは、Easy2HardBenchデータセットから数学とコーディングのタスクを用いて60のモデルをテストしました。その結果、人間が割り当てた難易度レベルは容易に特定でき、大きなモデルほど改善されることがわかりました。一方、モデル自身が認識する難易度ははるかに弱く、スケールアップには適していませんでした。「簡単な」タスクに焦点を当てるようにモデルを調整すると、ミスが減り、精度が向上しました。特定のモデル（Qwen2.5-Math-1.5B）でのトレーニング中には、人間による難易度の測定が改善され、パフォーマンスの向上と関連していましたが、モデル自身の難易度測定は悪化し、精度とは逆の相関を示しました。これは、人間が定義した難易度がモデルの改善に役立つ信頼できる指標である一方、モデル内部の測定は改善が進むにつれて誤解を招く可能性があることを示唆しています。研究者たちは、他の人がこの研究を再現できるようにツールも提供しました。

TTD-RAGは、MMU-RAGコンペティションのために開発された深層研究エージェントです。このフレームワークは「テスト時拡散を用いた深層研究者（TTD-DR）」という論文に基づいており、研究報告書を生成するための反復的な精練プロセスに焦点を当てています。

TTD-RAGの主な特徴には、初期ドラフトを外部情報を用いて洗練させ、整合性を高める「テスト時拡散フレームワーク」があります。また、現在のドラフトのニーズに基づいて情報を検索する「動的デノイジング」があり、異なる出力バージョンを批評し統合することでワークフローの質を向上させる「自己進化」機能も備えています。さらに、高度なモデルを活用して迅速かつ効率的に操作を行う「効率的なサービス提供」が可能です。競技の評価エンドポイントに準拠しているため、コンペティションにも対応しています。

ワークフローは、まず研究計画と初期ドラフトを作成する「計画とドラフト作成」から始まります。次に、関連情報を取得し統合することでドラフトを継続的に洗練させる「反復検索とデノイジング」が行われます。最後に、洗練されたドラフトと計画履歴を基に包括的な報告書を作成する「最終報告書生成」が行われます。

技術スタックには、効率的な運用のためにFastAPI、Docker、特定の大規模言語モデルが使用されています。

始めるためには、必要なAPIキーを使って環境を設定し、Docker Composeを使用してアプリケーションを構築・実行します。その後、提供されたスクリプトを使って実装をテストし、コンペティションの要件に準拠していることを確認します。

APIエンドポイントには、サービスが稼働していることを確認する「ヘルスチェック」、報告書生成中のリアルタイム更新を提供する「動的評価」、与えられたクエリに対する完全な応答を返す「静的評価」が含まれています。

競技への提出に関しては、最終Dockerイメージを競技のリポジトリにプッシュするための手順が含まれており、AWS ECRへのログインとイメージのタグ付けが必要です。

CAPTCHAテストを受けるように選ばれました。内容を記入し、リクエストを確認するためのボタンをクリックしてください。

要約がありません。

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文書の埋め込みにおけるword2vecスタイルのベクトル演算について説明しています。この手法では、単語やテキストをベクトルとして表現し、意味的に類似した項目がベクトル空間で近くに配置されるようになります。word2vecモデルによって普及したこの方法では、ベクトルに対して演算を行うことで意味のある結果が得られることが示されています（例えば、ベクトル("King") - ベクトル("Man") + ベクトル("Woman") はベクトル("Queen") に近似します）。

著者は、技術的な文章にこの演算が適用できるかを実験しています。単語だけでなく、段落や文書のような長いテキストを扱う現代のモデルを使用しています。主に二つの実験が行われています。

一つ目の実験は「同じトピック、異なるドメイン」です。この実験では、Supabaseの文書「Testing Your Database」を使用し、「supabase」のベクトルを引き算し、「angular」のベクトルを足します。目的は「Angularでのテスト」に関連するベクトルを見つけることです。

二つ目の実験は「異なるトピック、同じドメイン」です。この実験も「Testing Your Database」から始まり、「testing」を引き算し、「vectors」を足して「Supabaseにおけるベクトル」に関連するベクトルを探します。

実験では、コサイン類似度を利用して得られたベクトルをさまざまな文書と比較しています。その結果、両方の文脈で演算がうまく機能し、期待される概念と一致することが確認されました。著者は、word2vecスタイルのベクトル演算が技術的な文章に役立つ可能性があると結論付けていますが、使用するモデルのタスクタイプを正しく設定する重要性を強調しています。しかし、技術的な執筆のワークフローにこれを実際にどのように実装するかについては、まだ不確実性が残っています。

要約がありません。

要約がありません。

著者は、2002年に発売されたゲーム『スプリンターセル』への愛着を振り返っています。このゲームは、オリジナルのXboxでの最初のゲームの一つでした。ユービーアイソフトが開発し、アンリアルエンジン2を使用して作られたこのゲームは、プログラミングや未使用コンテンツのデータマイニングに対する興味を今でもかき立てています。著者は、『スプリンターセル』の未使用コンテンツに関する情報がオンラインで限られていることに気づき、自分のディスクコピーからゲームファイルを調査することに決めました。

彼らは、テクスチャやモデル、未使用のレベルなどの隠れた要素を特定することを目指しました。ゲームのファイル構造には、実行ファイルを示す.xbeや画像ファイルを示す.tgaなど、さまざまなファイルタイプが含まれています。著者は、特定のファイルには『ヘイロー』のような他のゲームと共通のアセットが含まれている可能性があると推測しています。

ヘックスエディタを使用して、common.linというファイルを分析したところ、圧縮データを含んでいることを示唆するパターンを発見しました。調査を進める中で、ファイルの一部を正常に解凍し、ゲームのデータ構造やアセット、テクスチャやマップ名に関する潜在的な洞察を明らかにしました。

この探求は、著者がビデオゲームにおける隠されたり削除されたコンテンツを発見することに対する興味を持ち続けていることを示しています。

この本は、代数幾何学におけるスキームの基礎と概念を探求しています。内容はいくつかの重要なセクションに分かれています。

まず、基本的な定義では、アフィン・スキームの紹介や、それらの集合および位相空間としての性質、構造シーフの概念について説明しています。

次に、スキームの一般的な研究では、部分スキーム、局所環、写像、スキームの接続方法など、さまざまな側面が議論されています。

例のセクションでは、代数的閉体や複数の点を持つ非還元スキームなど、異なる種類の体に対する還元スキームの例が示されています。

プロジェクティブ・スキームでは、写像の性質、射影空間の構成、そしてその不変量について詳しく考察しています。

古典的な構成の部分では、ブロウアップなどの重要な幾何学的変換や、ファノ・スキームの研究が取り上げられています。

局所的な構成では、写像の像、結果ants、スキームにおける判別式に焦点を当てています。

最後に、スキームと関手のセクションでは、点の関手、スキームの特徴付け、モジュライ空間について論じています。

この内容は、理論的な洞察と実践的な例を提供し、複雑な代数幾何学の概念をより理解しやすくしています。

Umamiはバージョン3.0.0をリリースしました。新しいユーザーインターフェースが導入され、いくつかの機能が強化されています。主な更新内容は以下の通りです。

新しいデザインにより、ナビゲーションが簡単になり、レポートへのアクセスもスムーズになりました。フィルター機能が改善され、フィルターを全体に適用したり、URLを通じて共有したりできるようになりました。これにより、より良いコラボレーションが可能になります。

ユーザーはフィルターのセット（セグメント）を保存し、時間をかけてユーザーグループ（コホート）を追跡することができるようになり、データ分析が向上します。新しいトラッキング機能には、ユーザーのインタラクションやトラフィックを測定するための短いURL（リンク）や目に見えない画像（ピクセル）が含まれています。

管理者専用のページも新たに追加され、ユーザーやウェブサイトの管理が容易になりました。今後のリリースでは、カスタマイズ可能なダッシュボード（ボード）が追加される予定です。なお、MySQLはサポートされなくなり、PostgreSQLのみが使用可能です。

このアップデートは、Umamiの今後の改善に向けた強固な基盤を築いています。

著者は6歳からプログラミングを始め、エージェントと呼ばれるコーディングを支援するツールを使って作業を効率化するためのツール「Intraview」を開発しました。IntraviewはVisual Studio Code（VS Code）の拡張機能で、既存のエージェントに基づいて動的なコードツアーを作成するのを助けます。このツールは、これらのツアーを簡単に保存・共有できるほか、IDE内で直接フィードバックやコメントを行うことも可能です。

Intraviewの主な機能には、動的なコードツアーの作成、ツアーをファイルとして保存・共有する機能、インラインでのフィードバックやコメントがあります。この拡張機能は、クラウドサービスや外部APIに依存せず、VS Code内のローカルサーバーで動作するように設計されています。著者は、ユーザー体験のデザインや接続の管理、さまざまな環境でのネイティブな見た目の確保において課題に直面しました。

著者は、Intraviewが新しいプロジェクトのオンボーディングやプルリクエストのレビュー、パフォーマンス評価などの分野で価値を発揮できると考えています。この拡張機能はVS Codeのページで見つけることができ、ユーザーは簡単にインストールしてローカルサーバーに接続できます。

著者はIntraviewに関するフィードバックや議論を歓迎しており、問題解決におけるコードの理解の重要性についてポール・グレアムの言葉を引用して締めくくっています。

OpenPCCは、ユーザーのプライバシーを守りながら安全なAI推論を可能にするオープンソースのフレームワークです。Appleのプライベートクラウドコンピュートに触発されていますが、完全にオープンで、ユーザーが自分のシステムでホストすることができます。OpenPCCは、暗号化されたストリーミングやその他のプライバシー対策を使用することで、機密情報を明らかにすることなくAIモデルを利用できるようにしています。

主な特徴としては、プライバシー保護があり、プロンプトや出力、ログを機密に保つことができます。また、コミュニティによって管理されるAIデータプライバシーの標準を目指しています。

Confident Securityは、OpenPCCに基づいたCONFSECというサービスを開発しています。詳細は彼らのウェブサイトで確認できます。

OpenPCCのリポジトリには、GoクライアントとPythonおよびJavaScriptクライアント用のCライブラリが含まれています。また、テスト用のインメモリサービスも提供されています。

OpenPCCフレームワークを開発に利用するには、Mageというツールを使ってコマンドを実行できます。これにより、開発中にサービスを実行したり、テストリクエストを簡単に行ったりすることができます。

さらに詳しい情報や技術的な指示については、OpenPCCのホワイトペーパーやオンラインで利用可能な他のリソースを参照してください。

この記事では、C++におけるprvalueと一時オブジェクトの違いについて説明しています。

C++には、式の異なるカテゴリがあります。lvalueは移動できない式で、変数などが該当します。一方、rvalueは移動可能な式です。

prvalue（純粋なrvalue）は、オブジェクトの概念を表しますが、実際のオブジェクトではありません。必要なときに初めて実体化します。これに対して、一時オブジェクトはプログラムの実行中に作成される実際のオブジェクトです。prvalueは、変数の初期化や値を関数に渡す際に、絶対に必要でない限り一時オブジェクトを作成しません。

関数が引数を参照で受け取る場合、prvalueは一時オブジェクトとして実体化し、参照にバインドされます。

関数が値を返すとき、返されたprvalueは一時オブジェクトを作成することなく、直接変数を初期化できます。

要するに、prvalueはオブジェクトの概念を表し、必要なときにのみ一時オブジェクトに変わることで、不必要なコピーや移動を避ける手助けをします。

Auraphoneは、ネットワーキングイベントでの連絡先情報を収集するために設計された新しいアプリです。このアプリは、ユーザーが自分の名前や写真、共有したい情報（ソーシャルメディアのアカウントやメールアドレスなど）を設定できる機能を提供します。

イベントでは、ユーザーは周囲の他のユーザーのスマートフォンから自動的に情報を収集することができます。アプリは出会った人々の記録を保持し、最近のやり取りに基づいて整理されるため、後で名前を思い出すのが簡単です。

このアプリは、各スマートフォンが情報を発信するサーバーと他のスマートフォンを探すクライアントの両方として機能します。Bluetooth Low Energy（BLE）を使用して接続し、データを交換しますが、いくつかの技術的な課題もあります。

現在、AuraphoneはiOSのアプリストアで入手可能で、Androidユーザー向けにはAPKファイルも提供されています。このアプリはカリフォルニア州カラバーシティでのイベントで実際にテストされており、実際の状況での動作についてのフィードバックが求められています。

私は、西洋音楽の調和の重要な要素を強調する色付きのピアノロール形式を使って、音楽を読む新しい方法を作りました。主音は常に白で表示され、各MIDIファイルは手動で解釈する必要があります。和音は三色または四色で表現され、マイナーコードには暗い色、メジャーコードには明るい色が使われ、三つのグループに配置されています。

音楽作品は、簡単なものから複雑な和声まで整理されており、色が何を表しているのかの説明も含まれています。また、3000以上の人気作品の中から似たパターンを見つけるためのタグのコレクションも用意しています。この方法を使うことで、従来の分析技術を使わずに和音の進行を覚えやすくなります。少し練習すれば、和音が非常に見やすくなります。

このシステムは共感覚ではなく、似たような和声が視覚的に似て見えるように音楽を表現する新しい方法です。この方法についての講義をロシア語で録音しており、近いうちに英語でも再録音する予定です。私の作品についてのよりアクセスしやすい紹介もオンラインで公開しています。

なお、この方法は色盲の方には役立たないかもしれません。このプロジェクトはオープンソースで、GitHubで見つけることができます。

以下は紹介されたツールの簡単な概要です。

Atuinは、シェルの履歴をSQLiteデータベースに置き換え、コマンドに文脈を追加します。Bandwhichは、コマンドラインでプロセスや接続ごとのネットワーク使用状況を表示します。Binsiderは、ターミナル内でバイナリ分析を直接行うことができます。Bottomは、プロセスやシステムのカスタマイズ可能なグラフィカルモニターです。Crosswordは、ターミナルでクロスワードパズルを楽しむことができます。Csvlensは、コマンドライン用のCSVファイルビューアで、'less'に似ています。

Duaは、効率的にストレージを管理するための高速ディスクスペースアナライザーです。Fzf-makeは、ファジーファインダーインターフェースを使用してmakeターゲットを実行します。Gituiは、Rustで作成されたGit用のターミナルユーザーインターフェースです。Gpg-tuiは、GnuPG用のターミナルインターフェースです。Joshutoは、Rustで書かれたRangerに触発されたターミナルファイルマネージャーです。Materialは、ターミナルアプリケーション用のカラーパレットを提供します。

Minesweep-rsは、Rustで作られたマインスイーパゲームです。Oatmealは、言語モデルと対話するためのチャットアプリケーションで、Neovimとよく連携します。Ohaは、ウェブアプリに負荷をかけてリアルタイムデータを表示する小さなツールです。Oxkerは、Dockerコンテナを管理するためのターミナルインターフェースです。Openapi-tuiは、ターミナルでOpenAPIドキュメントに簡単にアクセスできるようにします。Rainfrogは、データベースと対話するための軽量ツールです。

Rucolaは、マークダウンノートを管理し、ターミナルからHTMLに変換します。Scope-tuiは、ターミナル用の基本的なオシロスコープとベクトルスコープです。Slumberは、コマンドラインHTTP/RESTクライアントです。Steerは、ローカル開発と自動化のためのAIコーディングアシスタントです。Taskwarrior-tuiは、Taskwarriorを使用してタスクを管理するためのターミナルインターフェースです。Televisionは、さまざまなデータソースを迅速に検索するためのファジーファインダーです。

Trippyは、ネットワーク診断のためにトレースルートとピングを組み合わせています。Xplrは、ターミナル用の高速でカスタマイズ可能なファイルエクスプローラーです。Yaziは、非同期I/Oを使用した迅速なターミナルファイルマネージャーです。Yozefuは、SQLのようなクエリを使用してKafkaクラスターデータを探索するためのツールです。

これらのツールは、ファイル管理からネットワーク診断、チャットアプリケーションまで、幅広い機能をカバーしています。

マイクロソフトは、国際刑事裁判所（ICC）に対してサービスを停止したことはないと発表しました。

要約がありません。

著者は、Emacsを日常のコンピュータ作業に取り入れ、重いメディア作業を除くさまざまなタスクに利用しています。彼らは、思考を迅速に行動に移せる効率的なワークフローを作りたいと考えています。現在、ウィンドウマネージャにはHyprlandを使用しており、パフォーマンスと設定のしやすさからGNOMEよりも好んでいます。

著者の動機は、摩擦を最小限に抑えて創造的な作業を行うことで、プログラミングや執筆などの生産性を高めるためにEmacsを効果的に使えるようになることです。EXWM（Emacsウィンドウマネージャ）の使用も考えていますが、Emacsのシングルスレッドの特性やWaylandとの互換性の問題からためらっています。Waylandに注力したいと考えています。

著者は、システムのどこからでもEmacsを制御できるカスタムGoスクリプトを使用しており、これによりワークフローが大幅にスピードアップしています。Emacsはセッション中に自動的に起動し、デフォルトのターミナルとしてvtermを使用して迅速なコマンド実行を行っています。また、パスワード管理やブックマーク、メモなどのさまざまな機能にアクセスできるユニバーサルランチャーも利用しています。

日常的なツールとして、Emacsを使ってメモを取ったり、カレンダーを管理したり、ファイルをブラウジングしたり、メールを処理したり、フィードを読むこと、さらには音楽を再生することも行っています。著者のワークフローはEmacsを中心に構築されており、さまざまなアプリケーション間で効率的なテキスト編集やタスク管理を可能にしています。

現在はEXWMに切り替える必要性を感じていませんが、将来的にはその可能性に対してオープンな姿勢を持っています。著者は他の人々にも自分のEmacsの設定を共有するよう呼びかけており、Emacsを包括的なコンピューティング環境としてさらに活用する方法を探求することに興味を示しています。

並列処理プロセッサは、SealQAベンチマークテストにおいて価格と性能の新しい基準を達成しました。これは、従来の技術と比べてコストに対してより優れた性能を提供していることを意味します。このベンチマークの結果は、並列処理を必要とする作業においてこれらのプロセッサがどれほど効果的であるかを示しており、さまざまなアプリケーションでの効率向上において注目すべき選択肢となっています。

私は、異なるツールを切り替えずにコマンドを簡単に使えるようにするために、qqqaというオープンソースプロジェクトを作成しました。このプロジェクトは二つの部分から成り立っています。

一つ目は「qq（クイッククエスチョン）」です。これは、私がよく忘れてしまうコマンドを参照するための読み取り専用ツールです。二つ目は「qa（クイックエージェント）」で、こちらはコマンドを実行できるツールですが、実行する前にユーザーの承認が必要です。

このプロジェクトは、シンプルで状態を持たないツールに重点を置いたUnixの哲学に従っています。私は、gpt-oss-20bとGroqを組み合わせて使うことで、高速なパフォーマンスを得られていますが、OpenAIに対応したAPIであればどれでも動作します。他の人がこのプロジェクトを役立ててくれるかどうかに興味があり、質問にもお答えするつもりです。

Spongeは、Minecraft: Java Editionのモッディングのためのオープンソースプラットフォームで、開発者のコミュニティによって作られました。このプラットフォームを使うことで、ユーザーはプラグインを通じてMinecraftの体験を向上させることができます。貢献の方法はいくつかあります。

まず、コーディングに関心があるJavaプログラマーは、GitHubでプロジェクトの開発を手伝うことができます。また、文章を書くのが得意な人は、ドキュメント作成に協力することができます。さらに、Spongeフォーラムに参加することで、アイデアを話し合ったり、他のユーザーを助けたりすることも可能です。

Spongeは、プラグインを実行するための異なる実装を提供しています。SpongeVanillaは、Forgeのモッドなしでプラグインを実行するためのものです。SpongeForgeは、Forgeのモッドと一緒にプラグインを使用するための実装です。SpongeNeoは、NeoForgeのモッドを使用するプラグイン向けのものです。

Spongeの目標は、複数のMinecraftバージョンに対応したプラグイン開発を容易にするフレームワークを提供することです。

アフリカがエネルギーインフラの革命をリードしていることについての記事では、特に太陽光エネルギーを通じて、従来の電力網の拡張に頼るのではなく、革新的な解決策が紹介されています。

サハラ以南のアフリカでは、6億人以上が信頼できる電力を利用できない状況にあります。これは、農村地域への電力網の拡張にかかる高コストや物流の課題が原因です。

スタートアップ企業は、農家に対して太陽光パネルを直接販売し、分割払いのプランを提供しています。この結果、2024年だけで3000万以上の太陽光製品が販売される見込みです。この方法は成功を収めており、企業は市場の大きなシェアを獲得しています。

太陽光技術のコストは劇的に下がり、低所得世帯でも手が届く価格になっています。また、ケニアのM-PESAのようなモバイル決済システムが、小額の支払いプランを可能にしています。

「ペイ・アズ・ユー・ゴー」モデルでは、顧客は大きな初期費用を支払うのではなく、日々少額を支払うことができます。この仕組みにより、高い返済率が実現し、太陽光エネルギーへのアクセスが向上しています。

具体的な事例として、Sun Kingという太陽光プロバイダーは、数百万の製品を販売し、重要な市場シェアを獲得しています。また、SunCultureは太陽光を利用した灌漑に特化しており、農業の生産性や経済的成果を大幅に向上させています。

これらの企業は、コストを補助するためにカーボンクレジットを活用しており、太陽光エネルギーをさらに手頃にしています。

この記事では、このモデルがアフリカだけでなく、世界中で大規模に展開できる可能性があると述べています。技術が安価になり、資金調達が改善されることで、実現が期待されています。

この分散型で市場主導のエネルギーインフラへのアプローチの成功は、従来の集中型モデルからのシフトを示しています。アフリカは、持続可能で分散型、経済的に実行可能なインフラ構築の新しいテンプレートを作り出しており、従来の開発手法に挑戦しています。

サプライチェーン攻撃は、ソフトウェア開発において増大する脅威であり、開発者がダウンロードするコードに対して持つ信頼を悪用します。これらの攻撃はさまざまな形で現れます。

開発者は、インストールするコードが安全で信頼できるソースからのものであると仮定することが多いですが、この信頼は誤っていることがあります。その結果、脆弱性が生じることがあります。

最近の攻撃では、攻撃者がタイポスカッティング（正規のパッケージに似た名前の偽のパッケージを作成する手法）や、認証情報の盗難、ビルドシステムの侵害を利用して、ソフトウェアにマルウェアを注入する戦略を増やしています。特に、PyPIやnpmなどの主要なレジストリで悪意のあるパッケージが配布された事例が注目されています。

一部の攻撃者は、オープンソースプロジェクトのメンテナーとして侵入し、悪意のあるコードを挿入することがあります。XZ Utilsのバックドア事件がその一例です。

これらの脅威に対抗するために、さまざまなツールやプロトコルが開発されています。TypoGardやTypomaniaは、タイポスカッティングをより正確に検出するためのツールです。Zizmorは、GitHub Actionsを分析して潜在的な脆弱性を警告するツールです。Trusted Publishingは、短命のトークンを使用して認証情報の盗難リスクを減らすPyPIの取り組みです。Attestationsは、パッケージをビルドプロセスにリンクさせる検証可能な記録で、透明性とセキュリティを向上させます。Capslockは、Goプログラムの能力を分析して潜在的な脆弱性を検出するツールです。

開発者は、自身の信頼の前提を理解し、利用可能なツールを活用してサプライチェーンのセキュリティを強化することが求められています。攻撃がますます巧妙になる中で、信頼を明示的かつ検証可能にすることが、これらの脅威に対する耐性を向上させるために重要です。

著者は技術的なコンテンツを執筆しており、さまざまな文書形式に対応できる柔軟な書き方を探していました。そこで、LaTeXの現代的な代替手段であるTypstを発見しました。Typstは多様な文書タイプに適しており、使いやすさが特徴です。

Typstの魅力の一つは、文献管理が簡単にできる点です。さまざまな形式に対応しており、著者は参考文献をしっかりと管理できます。また、文書から見出しやコードブロックなどの情報を抽出できる機能もあり、コンテンツの整理が容易になります。さらに、Typstにはスクリプト言語が含まれており、異なる出力形式に合わせたカスタム関数やレイアウトを簡単に作成できます。機能を強化するためのプラグインもあり、高度なコードの構文ハイライトなどが利用可能です。また、TypstはHTML、PDF、スライドなど、複数のプラットフォーム向けにコンテンツを生成できる機能も持っています。PDFのホットリロード機能により、PDFコンテンツを迅速に表示・編集でき、作業の効率が向上します。

一方で、Typstにはいくつかの欠点もあります。HTML出力機能はまだ開発中であり、問題が発生する可能性があります。また、著者は多くのカスタム関数を持っているため、管理が煩雑になることがあります。Typstは完全に安定していないため、ユーザーは変更に適応する必要があります。文献管理においては、参考文献を追加する際に既存の参照が壊れるリスクもあります。

総じて、Typstは著者にとってさまざまなプロジェクト、特に動画スクリプトやHTMLコンテンツ、PDFの執筆において好ましい書き方となっています。著者はTypstの将来に期待を寄せており、さらに自分の作業に取り入れていく計画を立てていますが、まだ探求すべき領域も残っています。

要約がありません。

要約がありません。

Filnixは、Filip Pizloによって開発されたCおよびC++のメモリ安全なバージョンであるFil-Cを包み込むプロジェクトです。このプロジェクトは、コードを変更することなく、配列の範囲外アクセスや使用後解放といった一般的なプログラミングエラーを防ぐ手助けをします。

Fil-Cは、ポインタに隠れたメタデータを使用することで、C/C++のメモリ安全性を向上させています。これにより、すべてのメモリアクセスがチェックされます。また、メモリを安全に管理するための同時実行型ガーベジコレクタも含まれています。標準のCよりも遅くなることがありますが、OpenSSHやSQLiteのようなプログラムを問題なく実行できます。

Fil-Cは、さまざまなメモリ安全違反を検出し、詳細なエラーメッセージを提供します。たとえば、無効なメモリへのアクセスや、すでに解放されたオブジェクトの解放を防ぎ、クラッシュやセキュリティの脆弱性を避ける手助けをします。

Filnixは、Nixを使用してFil-Cをパッケージ化しており、インストールを再現可能でモジュール化しています。これにより、メモリ安全なパッケージと通常のパッケージが衝突することなく共存できます。

インタラクティブなデモも用意されており、lighttpdを使用したメモリ安全なウェブサーバーやさまざまなメモリ安全アプリケーションを体験できます。ユーザーはリアルタイムでメモリ安全機能をテストできます。

Filnixは、メモリ安全なツールを備えた最小限のLinuxディストリビューションも提供しており、DockerやQEMUを通じてアクセス可能です。

このプロジェクトには、パッケージをFil-Cに移植するための詳細な分析が含まれており、AIによって生成されたレポートから得られた体系的なパターンや一般的な落とし穴に関する洞察もあります。

全体として、FilnixはC/C++プログラミングをより安全にし、Nixを通じて簡単に統合・利用できるようにすることを目指しています。

TabPFN-2.5がリリースされ、我々の表形式モデルの機能が向上しました。この新しいバージョンでは、最大50,000サンプルと2,000の特徴量を持つデータセットを扱うことができ、前のバージョンに比べて大幅に性能が向上しています。主な特徴は以下の通りです。

まず、スケールが改善され、前のバージョンの5倍のデータを処理できるようになりました。また、高いパフォーマンスを誇り、従来の木構造ベースの手法を上回り、チューニングなしで高度なアンサンブルと同等の性能を発揮します。さらに、新しいRESTインターフェースとPython SDKにより、開発者が使いやすくなっています。加えて、ディスティレーションエンジンを搭載しており、モデルを小型化し、より高速にすることができますが、現在はライセンスを通じてのみ利用可能です。

このモデルは最大50,000サンプルのデータセット用に設計されていますが、より大きなデータセットも扱えます。ただし、今回のアップデートの焦点はそこではありません。今後は、推論や因果推論、大規模データの処理に関する機能の改善が予定されています。

TabPFN-2.5はAPIを通じて、またHugging Faceでも利用可能です。フィードバックをお待ちしています。

GTは、機械学習研究者のためにプロセスを簡素化した新しい分散GPUコンピューティングのフレームワークです。従来の堅苦しい方法から脱却し、マルチコアオペレーティングシステムに触発されたより動的で非同期的なアプローチを採用しています。

このフレームワークの主要な要素には、複数のユーザーが数学的指示を送信できる「クライアント」、クライアントの指示を調整してGPUに適合させる「ディスパッチャー」、そしてディスパッチャーから送られた指示を処理する各GPUの「ワーカー」が含まれます。

GTの仕組みは、クライアントがGPUに依存しない機能的な指示を生成し、ディスパッチャーがそれらの指示をGPU実行用に修正し、ワーカーに配布するという流れです。ワーカーはこれらの指示をその場でコンパイルし、非同期に作業を行うことができます。

GTの特徴には、ZeroMQ（ZMQ）を用いた効率的な通信、勾配の自動微分サポート、使いやすさを考慮したPyTorch互換の操作、YAMLファイルを通じた分散トレーニングの設定オプション、リアルタイムの監視およびデバッグツール、AIコーディングアシスタントとの協力を意識した設計が含まれています。

GTを使用するには、pipを通じてインストールし、簡単なコマンドを実行してテンソルを作成および操作します。フレームワークは自動的に非同期サーバーとワーカーをバックグラウンドでセットアップします。

GTは、ユーザーコード、テンソル操作のためのクライアント層、通信とタスクのルーティングを管理するディスパッチャーを含むモジュール設計を採用しています。

このプロジェクトはオープンで、シンプルさと使いやすさに重点を置き、MITライセンスに従っています。詳細については、リポジトリに提供されているドキュメントや例を参照してください。

「susvsex」という悪意のある拡張機能が、マイクロソフトのVS Codeマーケットプレイスで見つかりました。この拡張機能は基本的なランサムウェアの機能を持ち、AIを使って作成された可能性があります。研究者のジョン・タックナーによって発見されたこの拡張機能は、ファイルの盗難や暗号化などの有害な機能を公然と説明しています。タックナーはマイクロソフトに報告しましたが、しばらくの間は拡張機能が利用可能な状態でした。

このランサムウェアは、VS Codeのイベント、例えばインストール時に起動し、特定の方法でファイルを暗号化してからリモートサーバーに送信します。また、プライベートなGitHubリポジトリをチェックしてコマンドを探します。タックナーは、この拡張機能がマイクロソフトのセキュリティチェックのテストである可能性があると考えており、少しの調整でさらに危険になる可能性があると警告しています。マイクロソフトにはこの問題についての回答を求めています。

イラクサは皮膚を刺激する緑色の植物ですが、実は非常に栄養価が高いです。鉄分、カルシウム、カリウム、ビタミンA、B、C、K1を含み、抗炎症作用もあるため、関節炎の改善に役立つことがあります。イラクサはイギリスの多くの場所で、特に夏の間に無料で見つけることができます。庭などでも見かけることが多いです。

イラクサを採取する際は、刺されないように手袋を着用することが大切です。室内に持ち帰ったら、数分間茹でることで刺す感覚を止めることができます。イラクサはスープ、カレー、リゾットなど、さまざまな料理に使うことができます。

著者はビーガンで、肉を食べなくなったものの、より多様な食材を楽しんでいると述べています。肉を食べる人は、しばしば限られた種類の肉に偏りがちですが、著者はさまざまな植物を試して多様な食生活を楽しむことを勧めています。

この研究では、イギリスを対象に、基本的なニーズを満たすために必要な労働、エネルギー、排出量、材料を評価するために、多地域の投入産出分析を使用しています。二つの低消費シナリオを探ります。

一つ目は「適切な生活」シナリオで、これは基本的なニーズのみをカバーするもので、1人あたり年間18時間の労働、35ギガジュールのエネルギー、4.0トンの排出量、5.5トンの材料が必要です。しかし、このシナリオではすべての基本的なニーズを満たすことはできません。

二つ目は「良い生活」シナリオで、これは最低限の生活基準を満たすもので、1人あたり年間46時間の労働、73ギガジュールのエネルギー、7.5トンの排出量、13.2トンの材料が必要です。

どちらのシナリオも、現在のイギリスの労働時間である週65時間から大幅に削減されています。この労働時間は主に輸入労働に依存しています。研究結果は、基本的なニーズを満たすために消費を単に減らすだけでは持続可能性が不十分であり、資源の提供方法に大きな変更が必要であることを示唆しています。

著者は、環境光センサーに基づいてキーボードとLCDのバックライトを自動調整する機能をLinuxに追加したいと考えています。低レベルのプログラミングを楽しんでおり、現在はキーボードのライトに対応した成功したCプログラムを作成しました。将来的にはLCDのライトにも対応する予定です。このプログラムはさまざまなデバイスで動作するように設計されており、カーネルのiio実装に従ってsysfsを通じて機能します。著者は、自分の作業に対するフィードバックを求めています。

要約がありません。

要約がありません。

カーロ・M・チポラの「人間の愚かさの基本法則」の要約です。

第一法則では、人々は愚かな人がどれほど多いかを常に過小評価していると述べています。期待に関わらず、愚かさは思っている以上に一般的です。

第二法則では、愚かさは人種、性別、教育に関係なく、すべてのグループに均等に分布していると説明しています。異なる集団において愚かな人に出会う確率は常に一定です。

第三法則では、人々を四つのタイプに分類します。知的な人、無力な人、強盗、そして愚かな人です。愚かな人は、自分自身に何も得ることなく他人に害を与えるため、その行動は予測不可能で危険です。

第四法則では、愚かでない人々は愚かな人が引き起こす害を過小評価しがちで、これが判断ミスを招くことになります。

第五法則では、愚かな人は強盗よりも危険であると指摘しています。彼らは自分自身や社会に利益をもたらすことなく損失を引き起こし、その結果、社会の衰退を招きます。愚かな人は、見返りなしに害をもたらすことが多いのです。

チポラは、愚かさが人間に内在する特性であり、その動態を理解することが社会的な相互作用や社会構造をうまく乗り切るために重要であると強調しています。

IKEAは、ユニバーサルスマートホーム標準であるMatterに対応した21種類の新しいスマートホーム製品を発表します。この取り組みは、スマートホーム技術をより使いやすく、手頃な価格で、日常生活に適したものにすることを目指しています。新しい製品群は、主に三つの分野での改善や新アイテムを含んでいます。

一つ目は照明です。さまざまな形やサイズ、色の選択肢や調光機能を持つスマート電球が揃っています。二つ目はセンサーです。動きや空気の質、湿度、水漏れを監視するデバイスがあり、これにより健康を向上させ、損害を防ぐことができます。三つ目はコントロールです。リモコンやスマートプラグを使うことで、遠隔から簡単にデバイスを操作できます。

すべてのMatter対応製品は、IKEAのDIRIGERAなどのスマートホームハブが必要です。このハブは他のブランドのデバイスとも接続できます。IKEAの目標は、スマートホーム技術を簡素化し、誰でも利用できるようにすることです。新製品はさまざまな市場で販売され、価格は地域によって異なります。

外部リンクにはアクセスできませんが、もしその研究の主なポイントや詳細を教えていただければ、要約するお手伝いをします。

著者は、Resident Advisorのデータを使ってナイトクラブのラインナップを分析した経験を共有しています。「Clubster Analysis」というプロジェクトを立ち上げ、クラブやそのイベントに関するデータを収集、分析、可視化しました。

データ収集では、著者はPythonのスクレイパーとBeautiful Soupを使用し、数千ページからデータを集めました。サーバーへの負荷を考慮しながら、人気のある地域やクラブに焦点を当て、2019年のイベント情報を集めました。

データ分析では、Pandasを使ってデータを一つの表に整理しました。クラブ間の類似性をJaccard指数で計算し、アーティストのブッキングを比較できるようにしました。クラブの類似性を視覚化するためのグラフを作成し、ブッキングパターンに基づいてクラスタを形成しました。

2019年には、131のクラブで8,500以上のイベントが行われ、約9,500人のユニークなアーティストが参加しました。クラブ間のブッキングの重複率はわずか1%で、ヨーロッパのクラブラインナップには予想以上の多様性があることが示されました。

可視化の面では、著者はD3を使ってインタラクティブなビジュアライゼーションを学び、クリック可能なクラブやフィルターを使った使いやすい体験を作り出しました。「レジデントファクター」という概念を探求し、レジデントアーティストがブッキングに与える影響が予想よりも小さいことを発見しました。

このプロジェクトは、ウェブスクレイピング、データ分析、可視化を組み合わせ、ダンスミュージッククラブシーンに新たな洞察を提供しました。著者はこのプロセスを楽しみ、文化データ分析に興味がある人々に協力を呼びかけています。

全体として、このプロジェクトは技術的なスキルと文化的探求を見事に融合させ、ナイトクラブのブッキングに関する驚くべき発見を明らかにしました。

2025年11月5日、テレンス・タオ、ボグダン・ジョルジェフ、ハビエル・ゴメス・セラーノ、アダム・ゾルト・ワグナーを含む研究者たちが「大規模な数学的探求と発見」という論文を発表しました。この論文では、Google DeepMindが開発した「AlphaEvolve」というツールを使った実験について詳しく述べています。このツールは、数学的最適化を向上させることを目的としています。

論文の主なポイントは以下の通りです。まず、AlphaEvolveの概要についてですが、従来の最適化ツールが直接的に入力を操作するのに対し、AlphaEvolveは言語モデルを使用して最適化問題のための入力を生成するコードを作成します。このアプローチにより、数値入力だけでなく、コードを進化させることでより多様な解を探ることが可能になります。

次に、実験についてですが、研究者たちは67の数学問題に対してAlphaEvolveをテストしました。これらの問題は解析や幾何学などさまざまな分野にわたります。ツールはしばしば従来の方法と同等の結果を達成し、スケーラビリティや異なる問題への適応性において利点を示しました。

また、AlphaEvolveはさまざまなタスクに対して簡単に設定でき、広範な専門知識を必要としませんでした。自身でパラメータを生成し、多くの解に対して人間が理解できるコードを提供することで、最適化プロセスの理解を深めることができました。

パフォーマンスに関する洞察として、よく知られた問題に対しては、AlphaEvolveが訓練データから迅速に最適解を見つけることがある一方で、研究者が提供した検証コードの弱点を利用した解を提案することもありました。

限界については、AlphaEvolveは多くの問題に効果的に対処しましたが、解析的数論のような特定の分野では苦戦しました。研究者たちは、代数構造を持つ問題において特に成功したと指摘しています。

将来の可能性について、著者たちはAlphaEvolveのようなツールが数学的予想の検証を助ける可能性があると考えています。問題の探求から得られた正の結果と負の結果を体系的に記録することで、新たな突破口がなくても貴重な洞察を提供できるかもしれません。

全体として、この論文はAlphaEvolveの革新的なアプローチと、さまざまな数学分野での研究を促進する可能性を強調しています。

イギリス海軍は、ロボット潜水艦「XVエクスカリバー」に量子時計を搭載し、水中での航行精度を向上させる取り組みを行っています。潜水艦にこの技術が導入されるのは初めてのことです。エクスカリバーのような無人潜水艦は、建造や運用コストが低く、危険な任務を遂行できるため、広範囲をカバーするのに適しています。

従来の航法はGPSに依存していますが、潜水艦は水中にいるときにはGPSを使用できません。そのため、慣性航法装置（INS）を使用しますが、これは時間が経つにつれて誤差が蓄積され、位置情報が不正確になることがあります。新しい量子時計は、Infleqtion Tiqkerの光学原子時計に基づいており、非常に高い精度を提供します。この時計は、300億年に1秒しか誤差がないとされています。

このコンパクトな量子時計は、小型潜水艦への取り付けが容易で、海上試験でも有望な結果を示しています。収集されたデータは、AUKUS条約の一環としてアメリカやオーストラリアと共有される予定です。イギリス海軍は、運用能力を向上させるために量子航法技術のテストを続ける計画です。

さまざまな種類のコンテンツが紹介されています。具体的には、動画、コンテンツのインデックス、ボードゲーム、そして写真が含まれています。

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Dilloは、速度、セキュリティ、プライバシーを重視した軽量のウェブブラウザです。複数のプラットフォームで動作し、FLTK 1.3というGUIツールキットを使用しています。

Dilloをインストールするには、公式のインストールガイドに従うことができます。コードリポジトリには、主に元のDilloのコードが含まれており、いくつかの小さな更新も行われています。貢献も歓迎されています。また、dillo-plusやdilloNGといった関連バージョンも存在します。

しかし、2023年12月現在、公式ウェブサイトのdillo.orgはDilloの開発者によって管理されていません。サイトのアーカイブ版はGitHub PagesやWayback Machineで利用可能です。

Pythonは特に整数のメモリ割り当てを頻繁に行います。CPythonは最も一般的なPythonの実装であり、整数はプログラムでよく使われるため、メモリの割り当てが多くなります。各整数はPyLongObject*として表現され、ヒープメモリの割り当てが必要です。

この頻繁なメモリ割り当ては、加算などの基本的な算術演算を大幅に遅くする可能性があります。具体的には、単純なCPUの加算操作と比べて200倍から500倍も遅くなることがあります。

Pythonはメモリ割り当てを減らすためにいくつかの最適化手法を用いています。例えば、-5から255までの小さな整数のために事前に割り当てられたリストを持っており、よく使われる小さな整数のためにヒープ割り当てを避けています。また、中程度のサイズの整数については「フリリスト」を使用し、新しいオブジェクトを毎回割り当てるのではなく、既存のメモリを再利用します。

著者はCPythonを改造してメモリ割り当てを追跡したところ、単純なループ（数を加算する）中のほとんどの割り当ては加算そのものではなく、出力のためのものであることがわかりました。加算操作は多くの場合、既存のメモリを再利用しています。

CPythonは効率的にメモリを管理するために特化したメモリアロケータ（プールアロケータ）を使用しており、断片化を減らし、割り当てと解放を迅速に行います。

Pythonの割り当て戦略には最適化が施されていますが、直接的なCPU操作と比べると依然として大きなオーバーヘッドが発生します。著者は、小さな整数のためのヒープ割り当てを減らすためにタグ付きポインタを使用するなど、さらなる最適化の機会が見逃されていると指摘しています。

要するに、Pythonは特に整数のメモリを頻繁に割り当てますが、これらの割り当てによるパフォーマンスへの影響を最小限に抑えるためのいくつかの戦略を採用しています。

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Cloudflareは、外国でのサイトブロックの実施についてアメリカ政府に懸念を伝えました。これらの措置は正当なオンラインサービスを妨げ、アメリカ企業にとって貿易障壁となることを指摘しています。

イタリアでは「海賊行為防止シールド」と呼ばれるシステムが導入されており、これによりGoogle Driveなどの重要なサービスを含む多くの正当なウェブサイトがブロックされています。この影響はアメリカ企業にとって大きなものです。

スペインでは、裁判所がIPアドレスの過剰なブロックを許可しており、これにより無関係なサイトが何千も閉鎖されることがあります。このため、影響を受けた人々は法的手段を講じることができず、深刻な混乱を引き起こしています。

フランスでは最近の法律により、DNSリゾルバーやVPNに対するサイトブロックが拡大されました。これにより、正当なコンテンツが誤ってブロックされるリスクが高まり、一部のアメリカ企業は市場から撤退せざるを得なくなっています。

韓国では、新たな要件によりアメリカのコンテンツ配信ネットワーク（CDN）が違法コンテンツの広範なブロックリストを管理することを強いられ、重いコンプライアンス負担が生じています。

Cloudflareは、アメリカの通商代表部（USTR）に対して、これらの問題を次回の報告書で認識するよう求めています。これらの問題は、著作権団体からの厳しい反海賊法措置の要求と対立しており、知的財産の保護と公正な貿易慣行の維持との間に緊張関係を生じさせています。

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エメットとプラティクは、プログラミング言語の設計者として、ユニゾン、コカ、フリックスなどの新しいプログラミング言語に見られるエフェクトシステムの利点と欠点について話し合いました。特に、一般的な目的のプログラミング言語との関連性に焦点を当てています。

エフェクトシステムの概要として、エフェクトハンドラが挙げられます。これは、継続を操作することでカスタム制御フローを可能にします。また、タイプとエフェクトのシステムでは、関数がどのようなエフェクトを実行できるかを指定するタイプを持っています。たとえば、環境からの読み取りなどです。

エフェクトシステムの利点として、エメットはエフェクトがコードのテストを容易にし、コードの動作を明確にすることを主張しました。エフェクトは関数が何をできるかを示し、理解を深める助けになります。また、ユーザー定義の制御フローを可能にし、非同期処理や例外処理などの機能を実現します。

一方、プラティクはエフェクトシステムが本当にテスト性を向上させるのか疑問を呈しました。彼は、依存性注入のような技術を使うことで、ソフトウェアのテストにおける多くの課題は解決できると主張しました。

セキュリティの懸念についても議論がありました。エフェクトシステムがセキュリティに役立つ可能性があるものの、サンドボックスや監査の方がより重要であると結論づけました。

エメットは制御フローのための組み込みメカニズムに価値を見出していますが、プラティクはエフェクトシステムなしでも同様の機能を実現できると指摘し、複雑さの増加という潜在的な欠点を挙げました。

プラティクは、エフェクトシステムにおけるランタイムアサーションの使用に関する問題を強調し、エフェクトがその実装や柔軟性を複雑にする可能性があると述べました。

グローバル変数の禁止の価値についても議論がありました。エフェクトがテストに役立つ一方で、特定の文脈ではグローバル変数の方が実用的であることを認めました。

議論の後、エメットのエフェクトシステムに対する熱意は和らぎました。プラティクは、エフェクトシステムには興味深い特徴があるものの、多くの主張された利点は厳密に検討すると成立しないことを認めました。この要約は、彼らの複雑な議論の本質を捉え、エフェクトシステムに関する主要な概念や賛否の議論、プログラミング言語設計への影響を強調しています。

世界最大のバッテリー電動船、ハル096が今年後半に海上試験を開始する予定です。この船は乗客を運ぶことができ、5,000以上のリチウムイオンバッテリーで動いています。

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OpenAIは、法的および医療に関するアドバイスに対する姿勢を変更しないことを明らかにしました。同社は、ChatGPTが専門的なアドバイスの代わりになることはなく、引き続きユーザーが法的および健康に関する情報を理解する手助けをすることを強調しています。10月29日には、ChatGPTがライセンスを持つ専門家による個別のアドバイスを提供できないことを強調するためにポリシーを更新しました。

ウォータールー大学の研究によると、ChatGPTの医療に関する回答のうち、完全に正確なものはわずか31%でした。また、ブリティッシュコロンビア大学の研究では、チャットボットの説得力のある言葉が、患者が医師と過ごす時間に影響を与える可能性があることが示されています。たとえ提供される情報が不正確であっても、患者がAIのアドバイスに基づいて先入観を持って診察に臨むことがあるのです。

以前の報告では、OpenAIが医療および法的アドバイスの提供を停止したと誤って伝えられましたが、同社はそのモデルの行動に変更がないことを確認しました。

著者のティフ氏は、技術的発明の歴史を正確に記録するために1万時間以上を費やしてきました。特にハードウェアやソフトウェアの創作者に焦点を当てています。彼の研究では、創作過程に関わった複数の人々とのインタビューや対話を通じて事実を確認することの重要性が強調されています。

彼の仕事の重要な部分は、AIFF（オーディオインターチェンジファイルフォーマット）とQuickTimeの開発との関係にあります。AIFFの起源や、以前のIFF（インターチェンジファイルフォーマット）やTIFF（タグ付き画像ファイルフォーマット）について探求し、IFFの創作者を追跡できたものの、TIFFの責任者を見つけるのに苦労しました。

広範な調査の結果、ティフ氏はついにTIFFの創作者としてスティーブン・カーセンを特定しましたが、過去の記録にあった誤情報や誤字のために多くの労力を要しました。カーセンはTIFFを画像の保存と処理の標準として確立するために大きく貢献し、他の人々と密接に協力してそれを推進しました。

残念ながら、カーセンと連絡を取った後、彼が亡くなったことを知り、著者は自らの研究の価値について考えさせられました。ティフ氏はTIFFのウィキペディアの項目を更新し、カーセンの貢献を正しく評価しました。この著者の旅は、技術業界における無名の英雄を認識することの重要性を浮き彫りにしています。

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クイーンズのベンジャミン・N・カルドーゾ高校で新たに導入された携帯電話禁止令により、昼休みがより賑やかで社交的になりました。生徒たちはスマートフォンを使う代わりに、教師が用意したジェンガやチェス、ボードゲームなどに参加しています。生徒会長のアリッサ・コを含む多くの生徒は、この禁止令が友人関係を促進し、対面での交流を増やすことに役立っていると評価しています。

この方針では、学校の時間中にインターネット接続が可能なデバイスの使用が禁止されていますが、障害を持つ生徒や特定の教師の指示がある場合は例外があります。学校では、携帯電話を収納するためにマグネットポーチを使用しており、他の生徒はロッカーやバックパックを利用することもできます。教師たちは、授業環境が改善され、生徒の集中力や交流が増えたと報告しています。

一部の生徒は携帯電話が使えないことを寂しく感じていますが、多くの生徒は読書を増やし、議論に積極的に参加するようになりました。しかし、数名の生徒は禁止令を回避しようと試みており、毎日約30台の違法な携帯電話が回収されています。禁止令に対する反対意見もありますが、生徒たちはメモを回したり、カードゲームやポラロイド写真などのアナログな活動を楽しむことで適応しています。全体として、この禁止令は学校文化に顕著な変化をもたらし、交流をより意味のあるものにしています。

エンジニアのハリシャンカールは、自身のiLife A11スマート掃除機が無断で製造元にデータを送信していることを発見しました。データ収集をブロックした後、掃除機は製造元からリモートで停止命令を受け、使用できなくなりました。サービスセンターで修理を試みましたが、掃除機は一時的にしか動作せず、すぐに故障してしまいました。

ハリシャンカールは掃除機を分解し、Pythonスクリプトを使って制御することに成功しました。これにより、ハードウェアは正常に機能していることが証明されました。しかし、掃除機のソフトウェアには重大なセキュリティの欠陥があり、無防備なアクセスポイントや製造元への常時データ送信が行われていました。彼はログの中から停止命令を特定し、それを逆転させることに成功しました。これにより、掃除機は製造元の制御なしで動作することができました。

この出来事は、スマートデバイスにおけるプライバシーとデータセキュリティの懸念を浮き彫りにし、多くの他のブランドにも同様の問題がある可能性を示唆しています。ハリシャンカールは、消費者に対してスマートデバイスを別のネットワークに接続することでプライバシーを守るようアドバイスしています。

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