オックスフォードインターネット研究所などの最近の研究によると、言語モデルの性能を示すために使用される多くのAIベンチマークテストには欠陥があることが明らかになりました。分析された445のベンチマークのうち、厳密な科学的方法を用いているのはわずか16%でした。また、これらのテストの約半分は、明確な定義や指標がないまま、推論や無害性といった曖昧な概念を測定しています。

この研究の主著者であるアンドリュー・ビーン氏は、適切な定義や測定方法がなければ、AIモデルが本当に改善されているかどうかを判断するのは難しいと強調しています。例えば、OpenAIがGPT-5を発表した際には、そのベンチマークスコアを強調しましたが、研究では多くのベンチマークが便利なサンプリングに依存しており、モデルの性能を正確に反映していない可能性があることが分かりました。

研究者たちは、測定対象を明確に定義し、より良い統計的方法を使用するなど、ベンチマークの質を向上させるための8つの提言を行っています。過去の研究でも、現在のベンチマークの実践には、インセンティブの不一致や結果の操作に関する問題など、体系的な欠陥があると批判されています。

全体として、これらの結果は、AI企業が疑わしいベンチマークに基づいて自社のモデルの進歩を過大評価している可能性があり、それが市場や消費者を誤解させる恐れがあることを示唆しています。

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従来のプロトコルであるPaxosは、コマンドを順序付けるために単一のリーダーを使用しますが、これにより単一障害点やクライアントの遅延が発生する可能性があります。これらの問題に対処するために、Egalitarian Paxosが開発されました。このプロトコルでは、リーダーなしでプロセスが協力して動作でき、いくつかのプロセスが失敗してもスループットを維持します。特定の条件下では、コマンドを迅速に実行できるため、実際の運用でもよく利用されます。

しかし、Egalitarian Paxosは複雑で、仕様が不明確であり、バグが発生しやすいという問題があります。この論文では、Egalitarian Paxosのよりシンプルで信頼性の高いバージョンであるEPaxosを紹介します。主な改善点は、正確性が証明されたシンプルな障害回復方法です。また、EPaxosは処理できる障害の閾値の範囲を広げ、関与するプロセスの数を最適化しています。

OpenAIのCEO、サム・アルトマン氏は、オラクル、Nvidia、マイクロソフト、アマゾンなどの大手テクノロジー企業との提携を通じて、驚異的な1.4兆ドルをデータセンターに投資することを約束しました。この支出は、今年のOpenAIの予想年間収益200億ドルを大きく上回っており、同社がこれらの財務的な約束を果たせるかどうかに懸念が生じています。

もしOpenAIが債務を支払うのに苦労した場合、アルトマン氏は市場がその結果に対処することになると示唆しています。専門家によると、OpenAIは契約した計算リソースの一部しか利用しない可能性があり、これにより供給者との契約の再交渉が行われるかもしれません。これらの契約は複雑で、柔軟性があり、納期の延長や遅延による契約の解除が可能です。

巨額の財務的コミットメントにもかかわらず、アルトマン氏はOpenAIに個人的な利害関係を持っていないため、問題が発生した場合の責任について疑問が生じます。アナリストは、アルトマン氏が財務的な影響を受けずに大きな約束をすることができると指摘しています。もしOpenAIが破産した場合、最も可能性が高いシナリオは、現金を豊富に持つ企業が低価格で買収することです。

OpenAIの財務的な未来は、特に今後の企業向け製品からの収益成長を生み出す能力にかかっています。しかし、同社がどのように義務を果たすかは不透明で、これまでのところ40億ドルの信用枠しか確保していません。この状況は不安定であり、アルトマン氏やこれらの巨額の取引に関与する企業にとって、リスクとリターンの可能性があります。

この文書は、記号表現を操作するために設計された新しい代数言語について説明しています。この言語はまだ完全ではありませんが、同様のタスクに対する従来の言語よりも効率的で使いやすいと考えられています。

この言語は、形式的な文を操作したり、代数の簡略化や微分といった数学的操作を行ったり、コンパイラを書くのに適しています。また、ヒューリスティックプログラムにも対応しており、サイズや構造が変化する表現を扱うのに特に優れています。

言語の特徴として、表現はリストに整理され、各要素はコンピュータのワードに格納されます。このワードにはデータと次の要素へのポインタが含まれています。再帰的な定義が可能で、サブルーチンが自分自身を呼び出しながら、一時的な結果を安全に管理できます。条件式や真偽値も重要な要素であり、広範な分岐なしでより動的なプログラミングが可能です。

この言語は、算術値、位置参照、関数パラメータなど、さまざまな種類の量をサポートしています。また、算術演算、制御転送、サブルーチン呼び出し、変数宣言などのための多様な文の種類が用意されています。

形式的な表現を表すためにリスト構造を使用し、数学的な数列の表現に密接に似ています。リストとその構成要素がメモリ内でどのように扱われるかについての特定の規則があり、データの保持や削除に関するルールも含まれています。

全体として、マッカーシーが提案するこの言語は、柔軟性、効率性、複雑な記号操作を扱う能力を強調しており、プログラマーや数学者にとって貴重なツールとなるでしょう。

Friendly Attributes Patternは、RailsBilling gemでのサブスクリプションプランの作成を簡素化します。このgemは、請求処理にStripeを統合しています。以前は、プラン作成のプロセスが煩雑で、多くの繰り返しコードが必要でしたが、著者はこれをより簡潔で使いやすい形式に変えました。

旧来の方法では、月ごとや年ごとのプランを作成するために長いコードが必要でした。しかし、新しい方法では、次のように短く、読みやすいコードでプランを作成できます。

Billing::Plan.find_or_create_all_by_attrs!( 1.month => {standard: 10, pro: 50, enterprise: 100}, 1.year => {standard: 100, pro: 500, enterprise: 1000} )

この新しいアプローチは、無駄な属性キーを排除し、より直感的に価格ページをモデル化します。開発者にとって使いやすさが向上し、請求プランの作成、取得、管理が簡単になります。また、入力形式の柔軟性があり、異なる言語にも対応できます。

実装の詳細としては、Friendly Attributesはさまざまな入力構造を標準属性に変換します。従来の属性と新しい属性を混在させることもでき、柔軟性が増します。さらに、既存のメソッドとの互換性も保たれています。

使用例としては、テストでプランを取得し、アサーションに使用することが簡単になりました。また、IoTアプリケーションのアクセス管理など、異なるドメインに適応することも可能です。

Friendly Attributes Patternは、コードの可読性と使いやすさを向上させ、開発者が人間に優しい方法で属性を扱うことを容易にします。これにより、エレガントで楽しいコードを書くことが促進されます。

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この文書は、航空旅行の計画に関する計算上の課題を概説しており、基本的なコンピュータサイエンスの知識を持つ人々を対象としています。フライト、価格、座席の空き状況を見つけることの複雑さを紹介し、なぜ航空旅行の計画が難しい問題であるかを強調しています。

旅行者は通常、エージェントやウェブサイトを通じてフライトを検索します。これらのサイトは、ITAソフトウェアが開発したような検索エンジンを使用して、ユーザーのクエリに基づいて適切なオプションを見つけます。

航空会社は、フライト、価格、空き状況に関するデータを提供しており、これらは頻繁に更新されます。しかし、このデータはしばしば制限されており、一般にはアクセスできません。

北米には4,000以上の空港があり、主要空港が多くのフライトを処理する複雑なハブアンドスポークシステムが存在します。旅行の長さが増すにつれて、可能なフライトの組み合わせの数は指数関数的に増加します。

旅行のためのすべての可能なフライトパスを見つけることは、選択肢の数が膨大なため実用的ではありません。単純なルートでさえ、組み合わせの数は数十億に達することがあります。

航空旅行の計画における主な難しさは、航空会社の価格設定の複雑さに起因します。運賃には特定のルールがあり、各フライトには運賃が適用されるため、最も安いルートを見つけることが難しくなります。

全体として、この文書は航空旅行の計画が持つ複雑な性質を強調し、膨大なフライトオプションと航空業界の複雑な価格構造がもたらす課題に焦点を当てています。

この記事では、ユーザーの地域の太陽光条件に基づいて、ウェブサイトが自動的にライトモードとダークモードを切り替える概念について説明しています。

ウェブサイトは、外が暗くなると自動的にダークモードを有効にすることができます。これは、ユーザーの位置情報を使って太陽光のレベルを判断する仕組みです。

ユーザーの位置を特定するために、開発者はGeolocation APIやgeolocation-db.comのようなバックエンドサービスを利用して、緯度と経度を取得します。

SunCalcというツールを使うことで、開発者はユーザーの位置と現在の日付に基づいて、地元の朝日と夕日が昇る時間を計算できます。

記事では、朝日と夕日の時間に基づいて、ライトモードまたはダークモードを設定する方法についても説明しています。

また、朝日や夕日の周辺の時間に「トワイライトモード」を追加することで、ユーザー体験を向上させることができます。

視覚障害のあるユーザーに配慮することも重要です。開発者は、CSSやJavaScriptを使ってユーザーのカラースキームの好みを確認することができます。

自動切り替えは便利ですが、ユーザーがテーマを手動で切り替えられるスイッチを提供することも推奨されます。

全体として、ウェブサイトのテーマを自然の光の条件に合わせることで、ユーザーの快適さを向上させることが目的です。

Cekuraは急速に成長しており、カスタマーサクセスチームをゼロから立ち上げています。結果を出すことに情熱を持ち、顧客の成功を支援し、新しい戦略を作り出すことに興味がある方には、この機会がぴったりです。会社は大きな成長を遂げており、最近の成果は過去の月を上回っています。サンフランシスコとバンガロールのオフィスで求人を募集しています。彼らと一緒にサービスの未来を形作る手助けをしませんか。

Mynaは、プログラミングにおいて文字や数字と一緒に表示される記号を改善するために設計された新しい等幅フォントです。このフォントは、記号を見やすく、かつ美しく見せることに重点を置いており、既存のフォントに対する一般的な不満を解消することを目指しています。

Mynaの主な特徴には、プログラミングでよく使われるASCII記号を強調する「シンボルファーストデザイン」があります。また、複数の文字からなる記号がきちんと整列する「ほぼ完璧な整列」を実現しています。記号はテキストと比べて適切な視覚的重みを持ち、バランスの取れたデザインになっています。句読点にはシンプルな幾何学的形状を使用し、似たような見た目の文字（例えば、1、l、I）を区別しやすくしています。さらに、PerlやHaskell、Cなどのさまざまなプログラミング言語に対応したクリーンな記号をサポートしています。

現在、Mynaはリガチャ（連結文字）を持たないシンプルなフォントですが、ユーザーの関心に応じて更新される可能性があります。Linux、macOS、Windowsでインストール可能です。

このフォントはSILオープンフォントライセンスの下で提供されており、以前のフォント「Hera」から進化したものです。ユーザーからのフィードバックや貢献は、改善や新機能の追加に役立てられることが期待されています。

この記事では、FreeBSDのZFSスナップショットとジェイルを利用して、不変のソフトウェアデプロイメントを作成する方法について説明しています。この方法により、簡単にロールバックができ、ダウンタイムなしでのアップグレードが可能になります。プロセスの主なステップは以下の通りです。

まず、FreeBSD 14以上を使用し、ZFSを有効にして迅速なクローン作成を行います。Caddy v2サーバーは、TLS管理とヘルスチェックを担当します。

次に、アーキテクチャとしてCaddyはリバースプロキシとして機能し、健康なジェイルにトラフィックを振り分けます。これらのジェイルはZFSスナップショットから作成されます。

ジェイルの設定では、まずジェイル用のループバックネットワークを作成します。次に、ジェイルを有効にし、設定ファイルで必要な設定を行います。また、ジェイルとテンプレート用のZFSデータセットを設定します。

ベースイメージテンプレートとして、FreeBSDのベースイメージをダウンロードして解凍します。その後、テンプレートを更新し、将来のジェイル用にZFSスナップショットを作成します。

新しいジェイルを作成する際には、IPアドレスを割り当て、ベースイメージをクローンして新しいジェイルを作ります。必要な権限や起動コマンドを設定して、ジェイルを構成します。

サービスの作成では、シンプルなGoアプリケーションを開発し、ジェイル内でサービスとして設定します。サービスを有効にし、正しく動作していることを確認します。

Caddyの設定では、Caddyを使ってジェイルへのトラフィックとヘルスチェックを管理します。アプリケーションの健康状態に基づいてリクエストをルーティングするようにCaddyを設定します。

新しいジェイルをデプロイする際には、更新された設定で新しいジェイルを作成し、起動するために同様の手順を踏みます。Caddyを更新して、新しいジェイルにトラフィックをルーティングします。

ZFS、FreeBSDのジェイル、Caddyの組み合わせにより、シームレスなアップグレード、即時ロールバック、一貫したデプロイメント環境が実現され、堅牢なインフラストラクチャが促進されます。このガイドは、ユーザーが自分のニーズに合わせてスクリプトを適応させることを奨励し、不変のデプロイメントに対する自信を高めることを目的としています。

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著者はOCamlというプログラミング言語への愛情を表現しています。彼らはOCamlがもっと人気が出るべきだと考えており、その理由として強力な静的保証、迅速なコンパイル時間、そして良好なドキュメントを挙げています。著者のプログラミングの旅は関数型プログラミング、特にHaskellから始まりました。Haskellは役立つものの、複雑で遅いと感じていました。また、Goにも触れましたが、そのシンプルさとパフォーマンスは気に入ったものの、冗長さや脆弱さには不満を持っていました。

著者は自身の経験から、プログラミング言語に求める重要な特徴を特定しました。それは、迅速なコンパイル時間、少ない抽象化、強い静的保証、関数型プログラミングの構造、良好なパフォーマンス、そして良いドキュメントです。OCamlはこれらの多くの基準を満たしており、シンプルなランタイム、迅速なコンパイル、ドキュメントを閲覧したりコードを探ったりするためのツールを提供しています。OCamlにはいくつかの独特な点があり、改善の余地もありますが、著者はOCamlがシンプルさと表現力のバランスが良く、全体として素晴らしい言語だと信じています。

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マイケル・バーンスタインの投稿では、効果的なマーケティングのためには、まず一つのバイヤーパーソナから始めることが重要だと強調されています。適切なペルソナを選ぶためには、三つの重要な要素を考慮する必要があります。

まず第一に、製品の強みを評価します。自社の製品が潜在的な顧客のニーズにどれだけ応えているかを確認します。次に、市場の規模を判断します。選んだペルソナが適切な市場を代表しているか、つまりあまりニッチすぎず、広すぎないかを考えます。最後に、流通戦略を計画します。このペルソナに対してどのように真摯にアプローチし、コミュニケーションを取るかを考えます。

まずは、三つまでの異なるペルソナをリストアップし、それぞれについて質問票を作成します。この際、チームの意見も取り入れると良いでしょう。各ペルソナには、自信のスケールを使ってスコアを付けます。スケールは-2（全く自信がない）から+2（ほぼ確実）まであり、データに基づいた意思決定を助けます。

効果的なコミュニケーションとメッセージングを確保するためには、自分がよく知っているペルソナを選ぶことが推奨されます。知らないセグメントをターゲットにするのは避けた方が良いでしょう。成功を妨げる可能性があります。

さらに、ペルソナをマーケティング戦略に合わせることや、自分の知識のギャップについて正直でいることも重要です。ペルソナを選んだ後は、彼らと効果的に繋がるためのバリューストーリーを作成することに集中しましょう。

Letaという検索プロキシは、2025年11月27日にサービスを終了します。Letaは、検索リクエストを集約しキャッシュすることで、ユーザーのプライバシーを保護していました。しかし、検索業界の変化により、その効果が薄れてきています。ユーザーは、VPNやプライバシー重視のブラウザを使うことで、同様のプライバシーを確保できます。私たちはLetaのサービスを終了し、VPNやブラウザのプライバシー向上に向けて、自社の取り組みやパートナーシップを通じて注力していくことに決めました。

歌詞は、ノスタルジアや愛に関連するテーマを持ち、特にナブラというキャラクターに焦点を当てています。ナブラのことを思い出すかどうかを繰り返し問いかけ、愛や切なさの感情を表現しています。

子供時代の思い出が描かれ、デーツの木の下で遊んだり、デーツを集めたりしたこと、ナイル川の思い出が語られています。これらの記憶は、過去とのつながりを強調しています。

歌詞には悲しみや美しさ、過去の経験の喜びといった感情が込められており、深い感情的なつながりを感じさせます。また、ヌビア文化の重要な側面も浮き彫りにされており、地元の風景や伝統に言及しています。

全体として、歌は愛する人や子供時代の経験に対する深い思い出と感情的なつながりを捉えています。

Cerebrasは、コード生成のための先進的なモデルであるGLM 4.6にアップグレードしました。このモデルは、毎秒1,000トークン以上の驚異的な速度で動作し、優れたコーディングモデルの一つとして認識されています。特にツールの呼び出しやウェブ開発のタスクにおいて優れた性能を発揮します。

ユーザーは、ClineやRooCodeなどの好みのAIコードエディタとGLM 4.6を統合できます。APIキーを使用することで、ツールを切り替えることなくスムーズにコーディングが可能です。

Cerebrasは、三つのアクセスプランを提供しています。まず、無料プランはサービスを試すための制限付きアクセスで、小規模なデモに適しています。次に、プロプランは月額50ドルで、迅速な補完が可能で、1日あたり最大2400万トークンを利用でき、インディー開発者やシンプルなプロジェクトに最適です。最後に、マックスプランは月額200ドルで、広範なコーディングニーズに対応し、1日あたり最大1億2000万トークンをサポートします。これは、プロフェッショナルな開発や複雑なワークフローにぴったりです。

ジョー・マシロッティは、Ruby on RailsとHotwire Nativeを使用する開発者向けに「Hotwire Native Office Hours」と呼ばれる月例のZoomセッションを開催しています。このセッションでは、初心者から上級者まで幅広いトピックが扱われています。最近、参加者の一人が、ジョーのカスタムクラス「AppVersion」の代わりに、組み込みのRubyクラス「Gem::Version」を使用してバージョン比較を行うことを提案しました。ジョーはこのクラスがより効果的だと感じ、今後のアプリで使用する予定です。

彼はコミュニティ学習の重要性を強調し、イベントやワークショップで貴重な洞察を得ることが多いと述べています。ポートランドでのコミュニティを育むために、地元の開発者がつながり、協力できる「Coffee and Code」という月例セッションを始めました。ジョーは、他の人々にも小さな方法でもコミュニティの絆を築くことを勧めています。

今後のオフィスアワーに参加したい人には、彼のニュースレターに登録するよう呼びかけています。

YouTubeやFacebookなどの大手テクノロジープラットフォームは、Linuxやホームラボに関連するコンテンツを明確な説明なしに削除することがあります。最近、CyberCPU Techというテクノロジー系のYouTuberは、2本の動画がYouTubeによって削除された後、チャンネル全体が危険にさらされました。最初の動画は、ローカルアカウントを使ってWindows 11をインストールする方法を示しており、2本目はサポートされていないシステムのハードウェア要件を回避する方法を説明していました。YouTubeはこれらの動画が危険な活動を促進していると主張しましたが、YouTuberのリッチは、自動モデレーションやマイクロソフトが関与しているのではないかと疑いました。

リッチが削除に対して異議を唱えた結果、YouTubeは最終的に動画を復元しました。初めの削除は自動化によるものではなかったと説明しました。このことは、人間のレビュアーが無害なチュートリアルを危険なものとしてラベル付けできる理由について疑問を投げかけます。この事件は、自動モデレーションシステムの問題を浮き彫りにしています。これらのシステムは、安全なコンテンツを有害と誤認識し、実際のスパムを見逃すことがよくあります。このことから、コンテンツモデレーションにはより多くの人間の監視が必要であることが明らかになりました。

この記事では、ティム・クックの指導の下で、アップルがスティーブ・ジョブズが確立した原則から逸脱している様子が語られています。ジョブズは強い顧客体験を重視し、それを損なうようなアイデア、例えばアップル製品への広告の導入を拒否することで知られていました。最近の報道によると、アップルはアップルマップに広告を導入する計画を立てているとのことです。この動きは、多くの人々にとってジョブズのビジョンからの否定的な変化と見なされています。この変更は利益を追求するためのものであり、忠実なユーザーの間では、アップルが財務的利益のためにその誠実さを犠牲にしているのではないかという懸念が高まっています。著者は、ジョブズがユーザー体験の純粋さを守るために広告収入を得るソフトウェアのアイデアを拒否した過去の状況を振り返り、クックのアップルが今やその「赤い線」を越えることに対してよりオープンになっていることを強調しています。

このプロジェクトは、Macintosh Quadra 650/800およびCentris 650のROMを改造し、68060プロセッサを搭載できるようにするものです。現在、未改造のSystem 7.1を起動することはできますが、多くの機能が動作せず、完全に機能させるためにはかなりの作業が必要です。このプロジェクトは実験的なもので、通常の使用には適していないため、リスクを理解した上でのみ試みてください。

構築するには、Retro68またはm68K GCCツールチェーンを使用し、イメージを作成して互換性のあるROM SIMMにフラッシュします。

制作者は素材の所有権を主張せず、他の人が元の出典をクレジットしながら使用することを奨励しています。

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EUのデジタル市場法（DMA）は、Appleのようなテクノロジー企業の力を抑え、開発者やユーザーの選択肢を増やすことを目的としています。しかし、Appleのモバイルアプリに対する「公証」プロセスは、アプリの配布を管理する手段と見なされており、DMAの目標と矛盾しています。

Appleに対して提出された苦情では、DMAに基づくいくつかの違法行為が指摘されています。まず、Appleはユーザーが自由にサードパーティのソフトウェアをインストールすることを許可していません。次に、Appleは代替アプリストアがiOS上で運営されるのを難しくするために高い財政的障壁を設けています。また、Appleは自社の機能へのアクセスを制限し、異なるアプリ同士が連携する能力を妨げています。

公証プロセスでは、すべてのアプリがAppleによって審査される必要があり、これによりAppleはユーザーに提供されるソフトウェアを管理しています。たとえApp Storeの外で配布される場合でも、Appleの管理下に置かれます。このプロセスは小規模な開発者や非営利プロジェクトにとって高コストで負担が大きく、競争やソフトウェアの自由を制限しています。

苦情は、欧州委員会に対してDMAの遵守を強制し、F-Droidのような分散型ソフトウェア配布モデルを支援するよう求めています。これにより、透明性とユーザーの選択肢が促進されることを目指しています。最終的には、ユーザーがAppleの過度な管理なしにソフトウェアをインストール、共有、検証できる自由を確保することが重要です。

規制当局は、Appleの公証をDMAの原則を損なうゲートキーピングの一形態として認識し、オープンで公正なデジタル市場の創出に向けて取り組む必要があります。

この記事では、著者がスタートアップ「Akita」を立ち上げる際に経験したエンジェル投資家との関わりについて述べています。まず、エンジェル投資家の重要性が強調されています。彼らはスタートアップの創業者にとって、必要な支援や資金、貴重な人脈を提供してくれる存在です。

著者は、メンターであるジェイソン・ホンやNBA選手のケビン・デュラントといった著名なエンジェル投資家からの支援を受けました。彼らの投資や指導は、Akitaの初期段階で非常に重要でした。

エンジェル投資家にはいくつかのタイプがあります。戦略的エンジェルは、創業者のネットワークを補完する専門知識や人脈を提供し、ビジネスに積極的に関与します。一方、バニティエンジェルは、あまり積極的にスタートアップを支援しない著名人の投資家です。また、著者は友人や家族を投資家にしないことを選び、個人的な関係とビジネスを混同しないようにしました。

エンジェル投資家の支援を活用するためには、創業者が定期的に彼らとコミュニケーションを取り、進捗や具体的な支援の要望を伝えることが重要です。これにより、貴重なサポートを得ることができます。

エンジェル投資家とベンチャーキャピタリストの違いについても触れられています。エンジェル投資家は、次の資金調達ラウンドで大きなシェアを求めることがないため、創業者を他の投資家に紹介することに対してもより積極的です。

著者は、創業者がエンジェル投資家を慎重に選び、強い関係を築くことが最大の利益を得るために重要であるとアドバイスしています。正しいエンジェル投資家を持つことが、スタートアップの成功の可能性を大きく高めることが強調されています。

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フリーソフトウェア財団（FSF）は、2025年11月21日から23日までの間、40周年を祝うために世界規模のオンラインハッカソンを開催します。このイベントは、重要な自由ソフトウェアプロジェクトの改善を目指し、自由ソフトウェアコミュニティを結集させることを目的としています。

参加者は、個人または最大4人のチームで、ソフトウェアの議論を追跡するツールや自由ソフトウェアのディレクトリ、教育プラットフォームなど、さまざまなプロジェクトに取り組むことができます。プログラミングのスキルは必要ありませんが、JavaScript、Python、またはEmacs Lispのスキルがあると特定のプロジェクトで役立つことがあります。

参加登録は無料ですが、FSFやGNUを支援するための寄付が奨励されています。参加者は、影響力のある貢献や新しい貢献者としての活動に対して賞品を獲得することができます。また、ハッカソン中に行った作業に対して証明書が提供されます。

イベントのモデレーションを手伝うボランティアが必要で、企業はスポンサーとして参加することで認知度を高めることができます。

ハッカソンの情報を広めるために、#HackFSF40のハッシュタグを使用してください。詳細はFSFのウェブサイトで確認できます。

この記事では、ウェブアプリの「ローカルファースト」デザインの概念について説明しています。このアプローチは、ユーザーインターフェース（UI）とデータを近くに保つことでパフォーマンスを向上させることを重視しています。現在のウェブ体験には、遅い読み込み時間や煩わしい広告といった問題があり、ローカルファーストアプリはネットワークへの依存を減らすことで、より速く感じられると提案しています。

ローカルファーストデザインでは、アプリがリモートサーバーとデータを同期しながらも、常にネットワーク通信を必要とせずに迅速に動作します。著者は、ローカルファーストアプリの感触を体験するためにlinear.appを試すことを勧めています。これは、JiraやGitHubのような遅いアプリと比較され、ローカルファーストアーキテクチャのパフォーマンスの利点が強調されています。

著者は「ミーム駆動開発（Meme Driven Development）」という軽快なアプローチを紹介し、フロントエンド開発を簡素化するHTMXフレームワークに焦点を当てています。HTMXとローカルファーストの原則を組み合わせてユニークなタスク管理アプリを作成することを提案していますが、HTMXがすべてのシナリオに最適とは限らないことも認めています。

HTMXはHTMLのサーバーサイドレンダリングを可能にしますが、適切に実装しないと動作が遅くなることがあります。この記事では、サーバーサイドのコードをWebAssembly（WASM）にコンパイルしてブラウザで実行する方法を提案し、JavaScriptに過度に依存せずにスムーズな体験を実現します。

このアプリは、サービスワーカーを使用してリクエストを傍受し、直接HTMLを返すことで、ローカルデータの保存とサーバーとのバックグラウンド同期を可能にします。今後の投稿では、実装や直面した課題について詳しく説明される予定です。

全体として、この記事は、ローカルファーストの原則を通じて速度とユーザー体験を重視したウェブアプリデザインの先進的なアプローチを推奨しています。

Ribirは、Rustを使用して複数のプラットフォーム向けに美しいネイティブアプリケーションを作成できるフレームワークです。すべての開発が単一のコードベースから行えます。

Ribirの主な特徴には、宣言的なUI開発があります。Rustのマクロを利用してUIデザインを簡素化し、データ構造に集中できるようにしています。データの変更は自動的にUIに反映されます。また、さまざまなウィジェットタイプを提供し、カスタムウィジェットの作成も可能です。非侵入型の状態管理機能を備えており、データの変更を監視してUIを更新しますが、ロジックには干渉しません。

レイアウトとイベントシステムはFlutterに触発されており、柔軟なレイアウトシステムを持ち、イベント処理をサポートしています。テーマの変更やランタイムでの修正も可能で、GPUレンダリング機能も含まれています。基本的なウィジェットライブラリには20種類以上のウィジェットが用意されていますが、まだ開発中です。

対応プラットフォームは、Linux、Windows、macOS、Webが完全にサポートされています。iOSとAndroidは部分的にサポートされていますが、まだ完全にはテストされていません。

Ribirに参加する方法としては、ドキュメントの改善、バグ報告、機能提案などがあります。フィードバックや励ましも大歓迎です。

RibirはMITライセンスのもとで提供されています。詳細については、Ribirのウェブサイトやドキュメント、コミュニティの議論をチェックしてください。

ロナ・ワンは、数ヶ月の就職活動を経てコンパイラエンジニアとしての道を歩み始めたことを語っています。彼女はサンフランシスコ湾エリアで新しい職に就き、コンパイラがプログラミング言語から別の言語にコードを変換する役割を持つことを説明しています。ロナはマサチューセッツ工科大学（MIT）で数学とコンピュータサイエンスの学位を取得し、コンパイラの研究室で働いていました。

彼女はコンパイラエンジニアリングの職の機会が限られていることに触れ、一般的なソフトウェアエンジニアリングに比べてポジションがはるかに少ないと指摘しています。スタートアップ企業は新卒を採用する傾向があり、大手のテクノロジー企業や自動車関連企業でもコンパイラの役割があります。雇用主に注目されるためには紹介が重要であり、ロナはネットワーキングの重要性を強調しています。

ロナは面接の経験について詳しく述べており、データ構造、プログラミング言語、コンパイラの基礎に関する技術的な質問が含まれていたと語っています。彼女は他の人に対して準備の戦略をアドバイスし、役立つMITの授業やリソースを紹介しています。

競争の激しい就職市場にもかかわらず、ロナは志望するエンジニアたちにリソースを活用し、オープンソースプロジェクトやコミュニティに参加することを勧めています。多くの困難を乗り越えた後、彼女はついに役割を確保し、プログラミング言語の最適化に取り組んでいます。また、彼女のデビュー小説が近日中に出版される予定で、ハッカソンをテーマにした若者向けのロマンティックな物語であることも言及しています。

この記事では、OpenAIのAPIを使用する際に、テキストの代わりに画像を使うことでLLM（大規模言語モデル）のトークンを節約できるかどうかについて考察しています。その結果、画像を使うことでトークンを節約できる可能性はあるものの、その効果は努力に見合うほどではないと結論づけています。

トークンの消費について、画像を含むプロンプトは、テキストプロンプトとほぼ同じ数のトークンを消費します。たとえ画像が大きい場合でも、トークンの消費量は変わりません。

著者は、ChatGPTにブログ記事から衛生に関するヒントを要約させる実験を行い、テキストと画像の両方を使用しました。画像を使用する際には、APIが正しく読み取れるように、テキストを768x768ピクセルのサイズの画像に変換しました。

結果として、gpt-5モデルを使用した場合、画像を使うことでプロンプトのトークンが40%以上削減されることがわかりました。しかし、画像を使用すると、完了トークンが増加することが多く、特にgpt-5-chat以外のモデルでは、節約効果が相殺される可能性があります。

結論として、画像を使用することで一定の節約は可能ですが、全体的な手間や完了トークンのコスト増加を考えると、あまり価値がないかもしれません。

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• 参照番号: 99b64eec6b9fe362
• IPアドレス: 54.248.248.244
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• タイムスタンプ: 2025年11月8日 16:04:49 UTC

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著者は、七年間の仕事を辞める経験を共有し、その過程をスムーズにするための重要な職業習慣を強調しています。新しい会社でシニアソフトウェアエンジニアとしての役割を始めることになりました。

まず、オープンなコミュニケーションの重要性があります。著者は、同僚に不満を言うのではなく、上司や人事に自分の気持ちを伝えました。この正直な対話が人間関係を築き、退職時のトラブルを避ける助けになりました。

次に、文書化の重要性です。著者は、退職前だけでなく、日常的に業務プロセスを文書化することの大切さを強調しています。良い文書は明確さを助け、ストレスを軽減し、新しいチームメンバーが早く業務に慣れるのに役立ちます。

また、戦略的なエネルギー管理についても触れています。著者は、自分の成長に貢献する責任を優先することを学び、あまり意味のないタスクに時間を取られないようにしました。

さらに、いつでも辞める準備をしておくことが大切です。これらの習慣を実践することで、仕事の状況が改善され、辞める準備ができていることで、より充実した職場体験が得られることが示されました。

優雅に退職することも重要です。退職時には適切な手続きを守り、最後の日まで協力的であり、得た経験に感謝の気持ちを表すことが求められます。

著者は、新しい職場でもこれらの習慣を活かすつもりであり、これらの実践は会社にどれだけ長くいるかに関わらず有益であると強調しています。

全体として、今良い仕事の習慣を確立することで、在職中でも退職後でも、職業生活が向上し、将来の移行がスムーズになることが学べます。

ジャン＝バティスト・ケンプフ氏が、フリーソフトウェア財団ヨーロッパ（FSFE）とリナックスユーザーグループボルツァーノ＝ボーゼン（LUGBZ）から2025年のヨーロッパSFS賞を受賞しました。これは、VLCメディアプレーヤーのプロジェクトやフリーソフトウェア運動への重要な貢献が評価されたものです。VLCは1996年に学生のイニシアティブとして始まり、現在では世界中に数十億のユーザーを持つ広く利用されているメディアプレーヤーに成長しました。

ケンプフ氏は学生としてプロジェクトに参加し、VLCが消えてしまう危機に直面した際にその運営を引き継ぎました。彼のリーダーシップと他の開発者の支援により、VLCは強力で欠かせないメディアプレーヤーとなりました。また、彼は非営利団体VideoLANやVideoLabsを設立し、ソフトウェアの自由やコミュニティの関与を促進しています。

この賞は、ヨーロッパにおけるフリーソフトウェアに持続的な影響を与えた個人を表彰するものです。過去の受賞者にはフランク・カールリッチェク氏やブラム・ムーレナール氏がいます。ケンプフ氏はこの栄誉に感謝の意を示し、VLCの背後にあるコミュニティの重要性を強調しました。このコミュニティは、マルチメディアコンテンツが制限なくアクセスできるように尽力してきました。

VLCメディアプレーヤーは、その多様性で知られ、ほぼすべてのメディアフォーマットを再生できることから高く評価されています。また、その草の根的な起源とユーザーの自由へのコミットメントも称賛されています。

関数型プログラミングにおいて、map、fold、filterのような高階関数はコレクションを操作するために重要です。この記事では、Clojureにおける「トランスデューサー」に焦点を当てており、これにより従来のコレクションを超えた操作の抽象化が行われ、パフォーマンスと再利用性が向上します。

まず、伝統的な関数であるmapやfilterは、reduce関数を使って定義できることが説明されています。これにより、データ処理がより柔軟になります。次に、特定のコレクションではなく、一般的な「ステップ」関数を使って操作を抽象化することで、マッピングやフィルタリングがリストだけでなくさまざまなデータ型を処理できるようになります。

著者は、複数の処理ステップを一つにまとめる方法を紹介しています。これはreduce-withという新しい関数を通じて行われ、効率的に一連の変換を適用し、中間リストを生成することなく処理を進めます。トランスデューサーのアプローチは、各操作ごとに新しいリストを生成するオーバーヘッドを避けることで、データ処理を大幅に高速化します。伝統的な方法とトランスデューサーを用いた方法を比較する例を通じて、実行時間が短縮される様子が示されています。

さらに、トランスデューサー関数は非同期プログラミングにおけるチャネルなど、他のデータ構造にも適用可能であり、その柔軟性が示されています。トランスデューサーは、関数の合成を通じてデータを変換する強力なツールを提供し、Clojureにおけるデータ処理のパフォーマンスと多様性を向上させます。

デンマーク政府は、15歳未満の子どもがソーシャルメディアにアクセスすることを禁止する方針を発表しました。この決定はデジタル化省の主導によるもので、子どもたちをオンライン上の有害なコンテンツから守ることを目的としています。親は、適切な評価を行った上で、13歳から子どもにソーシャルメディアの利用を許可することができます。

この動きは、オーストラリアがソーシャルメディアの利用最低年齢を16歳に設定した最近の法律を受けたもので、重要な意味を持っています。デンマークの取り組みは、リスクや商業的圧力が満ちたデジタル環境における子どもたちの福祉への懸念を反映しています。政府は、子どもたちがこのデジタル世界を一人で行動するべきではないと強調しており、睡眠の乱れやオンライン関係からの圧力の増加といった問題を指摘しています。

現在、展開は保留中です。

要約がありません。

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ラリーという猫は、イギリスの首相官邸であるダウニング街10番地の有名な住人です。彼は2011年からここに住んでおり、最高のネズミ捕りとして最も長くこの役割を果たしている猫です。ラリーはバタシー犬猫ホームから引き取られ、ネズミの問題を解決するために連れてこられました。

ラリーはイギリスの政治において愛される存在となり、数多くの世界の指導者たちと会い、メディアにも頻繁に登場しています。彼の穏やかな性格と安定した存在感は、政治の変化の中で多くの人々に安心感を与えています。ラリーはゲストを迎えたり、官邸内を見回ったりするのが好きですが、時には庭をトイレとして使うことでスタッフを困らせることもあります。

怠け者で太っているという批判もありますが、ラリーは公的資金で養われているわけではなく、彼の世話はダウニング街のスタッフが行っています。彼には熱心なファンがいて、ソーシャルメディアのフォロワーも多く、世界中からファンレターやおやつが届くこともあります。ラリーの人気は、彼の魅力と公衆や政治の場にもたらす喜びの証です。

申し訳ありませんが、外部リンクにはアクセスできません。要約してほしいテキストを提供していただければ、喜んでお手伝いします。

OpenAIは、迅速な推論タスク向けに設計された新しいGPT OSS 120BモデルをCerebrasプラットフォーム上で発表しました。このモデルは、人気のあるo4-miniと同様の性能を持ちながら、はるかに高速で、1秒間に最大3,000トークンを処理できます。通常、GPUで1分かかるタスクも、Cerebrasを使用すればわずか1秒で完了します。

GPT OSS 120Bは、1200億のパラメータを持つモデルで、コーディング、数学、健康に関する質問などのタスクに優れた精度と効率を提供します。一般に公開されており、透明性とカスタマイズが可能で、クラウドまたはオンプレミスで実行できます。

Cerebrasは、自社のシステムが主要なGPUクラウドよりも大幅に高速であると報告しており、高速性と低遅延の強力な組み合わせを提供しています。また、このモデルはコスト効率も良く、他の選択肢と比べて高い速度対価格比を実現しています。

全体として、GPT OSS 120Bは推論アプリケーションにとって強力なツールであり、現在Cerebras CloudやHuggingFace、OpenRouterなどのパートナーを通じて利用可能です。

著者はボストンでの交通渋滞や駐車の問題から、自転車を利用することを好んでいます。多くのドライバーが交通渋滞について不満を持っていますが、その原因を理解することが効果的な解決策を見つけるために重要です。

まず、道路の速度と通行量について説明します。道路の速度は障害物がない状態で車がどれだけ速く走れるかを示し、通行量は特定の地点を通過できる車の数を指します。交通渋滞は、車の数が道路の収容能力を超えたときに発生し、遅延を引き起こします。

次に、車の効率についてです。車は多くのスペースを占有し、通行量が限られています。例えば、一車線では最大で約1800台の車が通過できますが、自転車や公共交通機関は人々をより効率的に移動させることができます。

交差点はしばしば大きな交通渋滞を引き起こしますが、単に道路を広げるだけでは問題は解決しません。改善策は、最も混雑しているポイントに焦点を当てる必要があります。

ドライバーの行動も交通量に影響を与えます。「限界ドライバー」と呼ばれる、渋滞にもかかわらず運転を選ぶ人々や、交通状況が改善されれば運転するだろう「潜在需要」が存在します。交通条件の変化は、より多くのドライバーを引き寄せることがあります。

また、多くの車両は町を通過するだけのもので、地元の交通量が減少すれば、通過交通が増えることもあります。ドライバーはより良いルートを求めるからです。

異なるルートは互いに交通の流れに影響を与え、予想外の渋滞パターンを生むことがあります。これを「ブレースの逆説」と呼びます。

交通渋滞を減らすためには、魅力的な交通手段を提供することが重要です。具体的には、頻繁で接続の良い公共交通機関の改善、バス専用レーンの設置、自転車の安全でアクセスしやすいルートと駐輪場の整備、電動自転車やスクーターの選択肢の提供が挙げられます。

交通問題に対処するためには、その複雑さを理解し、運転以外の選択肢を促進することが求められます。

Windows Bridge for iOS（WinObjC）は、Microsoftが提供するオープンソースプロジェクトで、開発者がObjective-Cを使ってVisual StudioでユニバーサルWindowsプラットフォーム（UWP）アプリを作成できるようにします。これにより、既存のiOSコードやAPIを再利用し、Cortanaや通知などのWindows機能と組み合わせることが可能です。

必要な条件としては、Windows 10（ビルド10586以上）と、特定のツールやSDKがインストールされたVisual Studio 2017があります。XcodeプロジェクトをVisual Studioに変換するには、PowerShellでvsimporterツールを使用してVisual Studioソリューションを生成します。また、WOCCatalogのようなサンプルアプリをビルドして実行することで、ブリッジの使い方を学ぶことができます。

さまざまなガイドやドキュメントが用意されており、ウィキや開発ロードマップ、サンプルアプリのリポジトリもあります。ユーザーは、バグの報告や変更のレビュー、コード修正の提出を通じてプロジェクトに貢献できます。

インストール時の注意点として、GitHubからプロジェクトをZIPファイルとしてダウンロードすることは避けてください。ビルドの問題を防ぐためです。詳細なガイダンスやトラブルシューティングについては、プロジェクトのドキュメントやFAQを参照してください。

ファーマーズアルマナックが200年以上の歴史を経て、最後の出版を発表しました。最後の版は2026年のファーマーズアルマナックになります。この決定は多くの読者に悲しみをもたらしています。読者たちは、長年にわたって天気予報や役立つアドバイスを提供してくれたアルマナックを大切にしてきました。スタッフは、忠実な読者や寄稿者に感謝の意を表し、思い出や伝統を共有することでアルマナックの精神を引き継いでほしいと呼びかけています。アルマナックは今後入手できなくなりますが、2025年12月まではまだアクセス可能です。

1973年、デジタル機器株式会社（DEC）は「WORD」というゲームを発表しました。これは、初期のワードルのバージョンです。ワードルとは異なり、WORDは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個だけですが、プレイヤーには謎の単語に含まれる文字や正しい位置にある文字を知らせます。このゲームはチャールズ・リードによって作られ、「101コンピュータゲーム」などの書籍を通じて人気を博しました。

WORDのような推測ゲームの概念はシンプルです。プレイヤーは隠された情報を推測し、各推測の後に手がかりを受け取ります。最も初期の推測ゲームの一つであるGUESSは、多くのゲームに影響を与え、最初はFOCALというプログラミング言語で書かれました。他にも、HI-LO、NUMBER、STARS、TRAP、BAGELS、HURKLEといった独自の推測メカニクスを持つゲームが存在します。

また、プレイヤーが考えていることをコンピュータが推測するゲームもあり、ANIMALやNICOMAがその例です。これらのクラシックなBASICゲームの多くは現在オンラインでプレイでき、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。

この記事では、テキストの大文字と小文字の使い方がQRコードのサイズにどのように影響するかについて説明しています。Pythonのqrcodeライブラリを使用して、同じ文から2つのQRコードを作成しました。一つは混合ケース、もう一つはすべて大文字です。

混合ケースのQRコードはバイナリデータとして扱われますが、大文字のQRコードは英数字データとして認識され、より効率的にエンコードされます。英数字データは特定の45文字のセットを使用するため、より少ないビットで多くのデータを保存できます。その結果、大文字のQRコードは小さく、約30%少ないピクセルで済みます。

また、ビットコインのアドレスに関しても言及されています。Bech32エンコーディング（単一のケースのアルファベットを使用）は、同じデータに対してBase58エンコーディング（大文字と小文字の両方を許可する）よりも少ないQRコードのピクセルを必要とします。

要するに、QRコードには大文字のテキストを使用することで、混合ケースのテキストよりも小さく、効率的になります。

著者は最近、スタートアップの仕事を辞めて休暇を取り、Zigプログラミング言語を使ってバイトビートプレーヤーを作ることにしました。ZigはCに似ているものの、より使いやすい機能があるため、著者はこの言語での作業を楽しんでいます。

バイトビートとは、時間変数に基づいて音声を生成する短いプログラムから作られる音楽の一種です。著者は、バイトビートが簡単な式を評価することで音を生成する仕組みを説明し、他の人が試せるデモも提供しています。

プロジェクトを進める中で、著者はZigにおけるメモリ管理について学び、メモリの割り当てが不適切なためにパフォーマンスに課題があることに直面しました。効率を改善するためにアリーナアロケーターを実装し、式の解析や音声再生など、さまざまな技術的な側面に取り組みました。

視覚デザインには苦労しましたが、著者は学びの経験を大切にし、JavaScriptよりもZigでの開発を好むと述べています。このプロジェクトはやりがいがあり、他の人にもバイトビート音楽を探求することを勧めています。

著者は読書を楽しんでおり、この趣味を人生の中で再発見しました。最初は紙の本が好きでしたが、今では電子書籍リーダーの方が好ましいと感じています。その理由は、夜間の読書に便利なバックライト、一貫したフォントサイズ、日光の下でも良好なコントラスト、そして多くの本を簡単に持ち運べる点です。

約6年間Kindle Paperwhiteを使用していた著者は、サイズやAmazonの制限的なポリシー、非Amazonの本を取り込む難しさ、増え続ける広告などの問題に直面しました。それでも、デバイスには感謝していました。

より携帯性の高い電子書籍リーダーを探して、著者はBoox Palma 1を購入しました。このデバイスは電話のようにコンパクトで軽量です。著者は、フルAndroid機能、高品質の調整可能な画面、個別の壁紙、ページめくりボタンなどの特徴を気に入っています。インターネット接続がないことは、気が散る要素が減るため、むしろ良い点と捉えています。

著者はこのデバイスの快適さと、さまざまな状況での読書の便利さを強調しています。携帯性を重視し、Kindleの代替を求める人にはBoox Palmaをお勧めしますが、ソフトウェアのアップデートがもっと良くなればいいとも述べています。

全体として、Boox Palmaは著者の読書体験を向上させ、「A Clash of Kings」のような本をより楽しむことを可能にしています。

要約がありません。

メタは2024年に、約160億ドルの収益の10％を詐欺広告や禁止された商品の販売から得ると、ロイターが報じた内部文書によると予測されています。会社は、自社のプラットフォームでの詐欺に対処しないことによる重大な罰金のリスクを認識しており、罰則が最も厳しい分野での取り締まりに力を入れています。しかし、モデレーションチームの人員削減により、多くのユーザーから報告された違反が無視される事態が発生しています。メタの広報担当者は、文書が同社の取り締まり努力の限られた視点を示しているとし、ユーザーや広告主にとって望ましくない詐欺に対して積極的に取り組んでいると強調しました。

要約がありません。

トーマス・シュタイナーは、ウェブマネタイズAPIについて説明しています。このAPIを使うことで、出版社は収益を得ることができ、ユーザーはお気に入りのコンテンツを支援する方法を持つことができます。このモデルでは、ユーザーがブラウジング中に一度の寄付や継続的な支払いを行うことができ、資金がスムーズに流れます。

始めるには、まずこのAPIをサポートするブラウザ拡張機能をインストールし、ユーロや米ドルに対応したウォレット（例えばGateHub）を接続する必要があります。重要なのは、法定通貨の取引のみがサポートされており、暗号通貨は使用できないことです。

ユーザーがマネタイズされたページを訪れると、拡張機能から緑のチェックマークが表示されます。ユーザーは、1時間あたりの支払額を設定したり、一度の支払いを送信したりできます。支払いは毎分処理されるため、リアルタイムでの寄付が可能です。

出版社にとっては、ページに支払いリンクを追加することで資金を受け取ることができます。また、JavaScript APIを使うことで、ユーザーの支払いに基づいてコンテンツをカスタマイズすることも可能です。例えば、感謝のメッセージを表示したり、特定のコンテンツを解放したりすることができます。

シュタイナーは、この技術がすべての出版社にとってウェブを経済的に持続可能にする可能性があると考えています。彼は他の人々にも試してみて、その体験を共有するよう促しています。

トーマス・プタセックの記事では、コンピュータにおける大規模言語モデル（LLM）エージェントの理解の重要性について述べられています。重要なポイントは以下の通りです。

まず、コンピュータのいくつかの概念は簡単に理解できる一方で、LLMエージェントのようなものは実際に体験しなければ真に理解することが難しいとされています。次に、LLMに対する意見は様々ですが、ポジティブでもネガティブでも、それらと関わることが情報に基づいた意見を形成するためには不可欠です。

さらに、LLMエージェントの構築は意外にも簡単で、教育的な価値もあります。著者は、OpenAIのAPIを使ってシンプルなエージェントを設定するためのコード例を提供しています。また、LLMとの会話におけるコンテキスト管理の重要性も強調されています。各入力と出力はトークンを消費し、効果的なコンテキストを維持することがエージェントのパフォーマンスにとって重要です。

実際のアプリケーションについても触れられており、LLMエージェントが接続性の確認や診断コマンドの実行などのタスクをプログラムできる様子が示されています。これにより、彼らの実用的な利用法が際立っています。

著者は、LLMエージェントの設計における課題やエンジニアリングの問題についても言及し、多くの解決策が迅速かつ容易に開発できる可能性があると示唆しています。また、読者に自分自身のエージェントを作ってみることを勧めており、実際に体験することが最も良い学びの方法であると述べています。

全体として、LLM技術に関わることは懐疑的であっても貴重な洞察や理解を得ることができるというメッセージが伝えられています。

要約がありません。

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このガイドでは、ボクセルエンジンをゼロから構築する方法を説明します。最初は単一の立方体から始め、最終的には完全な3Dワールドに拡張します。以下が主要なステップです。

まず、プログラミング言語とレンダリングAPIを選択します。コードの例は擬似コードで示されます。

次に、指定した座標に立方体を描画する関数を作成します。ループを使用して複数の立方体を配置し、平面を形成します。

ワールドの構造を作成するために、ボクセルの位置をWorldというデータ構造に格納します。これにはHashSetを使用し、動的なボクセル操作を可能にします。

パフォーマンスの最適化として、毎フレームごとに各立方体を個別に描画するのではなく、ワールド全体のメッシュを作成してそれをレンダリングします。また、ボクセルが変更されたときにメッシュを無効化して再構築するシステムを実装します。

ワールドを小さなセクションに分割し、これをチャンクと呼びます。変更が発生したときには影響を受けたチャンクのみを再構築することで、パフォーマンスが向上します。

次に、平坦な地形でワールドを構築し、プレイヤーの周りにチャンクを動的に生成するためのレンダリング距離を実装します。

異なるボクセルタイプ（例えば、土や石）を導入するために列挙型を使用します。ボクセルの保存方法をHashSetからHashMapに変更し、ボクセルタイプを追跡します。

レイキャスティングを実装し、プレイヤーが見ているものに基づいてブロックを置いたり壊したりできるようにします。

衝突検出には、軸に整列したバウンディングボックス（AABB）を使用し、プレイヤーが固体ボクセルを通り抜けるのを防ぎます。

最後に、重力、手続き型地形生成、フラスタムカリング、テクスチャリング、ライティングなどの機能を追加することを検討し、エンジンを強化します。

これらのステップに従うことで、3Dワールドをレンダリングできる機能的なボクセルエンジンを作成し、インタラクションやパフォーマンスの最適化が可能になります。

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この記事では、サウンドガーデンの「ブラックホールサン」という曲について取り上げ、その1990年代のグランジ音楽シーンにおける重要性を強調しています。この曲は1994年にリリースされ、バンドの独特なサウンドを示す象徴的なアンセムとなりました。メランコリックな要素とキャッチーなメロディが融合しています。リードボーカルのクリス・コーネルは、自身の感情を整理する手段としてこの曲を作り、テレビ放送で「ブラックホールサン」というフレーズに触発されたと語っています。彼は、曲作りのプロセスが非常に自発的であり、ほとんどの部分が約15分で完成したと説明しました。

歌詞には絶望感や安らぎを求めるテーマが反映されており、リスナーに共感を呼び起こします。バンドのギタリスト、キム・タイイルは、この曲が聴きやすさとサウンドガーデンのスタイルを両立させていると指摘しました。「ブラックホールサン」は、暗く正直なテーマと幅広い聴衆にアピールするサウンドを融合させ、グランジの本質を捉えています。

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アメリカ政府の閉鎖が続いているため、連邦航空局（FAA）は商業ロケットの打ち上げに無期限の制限を課しました。11月10日から、打ち上げは夜間の午後10時から午前6時（東部標準時間）に限られ、航空交通のリスクを減らすことが目的です。

この制限は、特にスペースXに影響を与えます。スペースXは、スターリンクのインターネットサービス用の衛星を頻繁に打ち上げています。NASAの火星探査ミッション「ESCAPADE」は11月9日に予定されており、新しいルールが施行される直前です。この日程で打ち上げができない場合、ミッションに影響が出る可能性があります。

政府の閉鎖により、約15,000人のNASA職員が一時解雇され、宇宙機関の運営に大きな影響を及ぼしています。一方、運輸保安局（TSA）などの重要な職員は、無給で働き続けています。FAAの決定は、閉鎖による人員不足の中で航空交通の安全を管理することを目的としています。

要約がありません。

StategraphはTerraformの状態を管理するツールであり、正確性が非常に重要です。このため、私たちはOCamlを選びました。その理由は以下の通りです。

まず、OCamlの強力な型システムは、コンパイル時にエラーを検出します。これにより、存在しないフィールドへのアクセスやデータ型の不一致といった問題を未然に防ぐことができます。

次に、OCamlはデフォルトで不変性を持っているため、競合状態を避けることができます。これにより、同時に行われる操作が互いのデータを破損することがなくなります。また、PostgreSQLの行レベルロックと組み合わせることで、状態の整合性が保たれます。

さらに、OCamlでは型安全なSQLクエリが可能です。これにより、データベースのスキーマ変更を実行時エラーなしで管理できます。また、PPXはJSONのシリアライズコードを自動生成するため、変換中のデータ損失の可能性が減ります。

エラーハンドリングに関しては、私たちは明示的なエラーハンドリングを使用しています。これにより、新たなエラーが発生した際に、コンパイラがどこで処理する必要があるかを示してくれます。

OCamlは金融などの高リスクな環境でも使用されており、正確性が求められます。このため、Terraformの状態管理において理想的な選択肢となり、状態の破損リスクを最小限に抑えます。

最後に、OCamlの開発者は少ないものの、型システムや分散システムに経験のある開発者は迅速に習得できます。また、安定したコードベースにより、エンジニアはバグ修正ではなく機能の構築に集中できます。

OCamlの型システムと機能により、状態の破損が単に起こりにくいだけでなく、不可能な信頼性の高いインフラ管理ツールを構築することができます。

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たことが明らかになりました。「Have I Been Pwned」というウェブサイトがこの情報を収集し、整理しています。このサイトを利用することで、ユーザーは自分のメールアドレスが漏洩したかどうかを確認することができます。

スキーナ・インディジナスフォントファミリーは、北米の先住民族の言語をサポートするために開発され、欧州の言語よりも先住民族の表記やタイポグラフィの基準を優先しています。このデザインプロセスは、マイクロソフト向けのティロ・タイポワークスによる以前のプロジェクトから始まり、読みやすさと表示目的の両方に適した多用途のサンセリフ体が生まれました。

このプロジェクトの重要なポイントは、まず先住民族の言語の特定のニーズに焦点を当て、これらのコミュニティとのより良い関係を築くことです。言語の保持者との話し合いを通じて、フォントやキーボードレイアウト、言語復興に必要なその他のツールの要件を明確にしました。

スキーナ・インディジナスは、単一の文字セットを通じて複数の言語をサポートすることを目指しており、さまざまな先住民族のアルファベットで効率的に使用できるようになっています。先住民族の言語は独自の音声表現や異なる表記法を持つことが多く、このフォントは特別な文字やダイアクリティカルマークを含むように設計されています。

フォントはユニコードエンコーディングを利用しており、テキストのやり取りに関する課題に対処し、異なるプラットフォーム間での一貫した表現を確保しています。また、特定の文字に対しては地域の好みや先住民族の言語におけるバリエーションを反映するための代替形も含まれています。

字間やスペーシングにも特別な配慮がなされており、先住民族の言語のテキストにおいて読みやすさを確保するために重要です。このプロジェクトは、他の人々が特定の言語やニーズに合わせた派生フォントを作成できるように開放されており、先住民族の言語タイポグラフィのさらなる支援を促進しています。

全体として、スキーナ・インディジナスフォントファミリーは、タイポグラフィの明瞭さと文化的な関与を提供するリソースとして機能し、現代技術を通じて先住民族の言語を復興し支援する手助けをしています。

このテキストでは、トランスフォーマーモデル、特に言語モデル（LM）とビジョントランスフォーマー（ViT）における記憶の表現について説明しています。記憶は、損失の風景の曲率に基づく方法を通じてモデルの重みから特定できることが明らかになりました。記憶されたデータは、記憶されていないデータに比べて鋭い曲率を示し、研究者は曲率によって重みの成分をランク付けし、明示的なラベルなしで区別することができます。

著者たちは、以前の手法であるBalancedSubnetよりも効率的にモデルの記憶データへの依存を減少させる重み編集技術を提案しています。この手法は、言語モデルにおける不確実性の指標であるパープレキシティを低く保ちながら、効果的に機能します。著者たちは、この編集がLMのさまざまなタスクにどのように影響するかを徹底的に分析し、事実の検索や算数のタスクではパフォーマンスが低下する一方で、一般的な論理的推論には影響がないことを発見しました。これは、特定のタスクが一般的なメカニズムではなく、特定の重み構造に依存していることを示唆しており、これらの構造は編集された記憶データに関連しています。

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働きを理解する上での改善をもたらし、それを減少させる実用的な方法を提供しています。また、特定のタスクが編集によって影響を受ける専門的な重みの方向に依存していることも強調されています。

最近のCDCのデータによると、アメリカでのおたふく風邪の感染者の大多数はワクチン接種を受けた人々であり、感染者の94%がワクチンを接種していることがわかりました。おたふく風邪は非常に感染力の強いウイルスで、1967年にワクチンが導入されて以来、感染者数は劇的に減少しましたが、2006年から再び感染者が増加し始め、特にワクチン接種者の間でその傾向が見られました。

2007年から2019年の間、感染者の3分の1は子供や若者でした。専門家たちは、ワクチン接種を受けた人々がなぜおたふく風邪にかかるのかは不明だとし、免疫の低下やウイルスへの接触不足などが要因と考えています。ワクチンは効果的ですが（効果は88%）、生涯にわたる免疫を提供するわけではないかもしれません。

最近の感染者数は局所的なアウトブレイクによって増加しており、2016年から2017年には約9,000件の感染が報告されるピークがありました。COVID-19のパンデミックにより、多くの子供たちがワクチン接種を受けられなかったため、将来的なアウトブレイクにつながる可能性があります。

疫学者たちは、現在の2回接種のMMRワクチンは効果的であるものの、アウトブレイク時には3回目の接種が有益かもしれないと提案しています。ワクチン接種スケジュールの変更が、今後のおたふく風邪の感染者数を抑える手助けになる可能性があります。感染者数が増加しているにもかかわらず、専門家たちはワクチンが重症化に対して依然として強い保護を提供していると強調しています。

要約がありません。

グーグルの脅威インテリジェンスグループ（GTIG）は、悪意のある行為者が人工知能（AI）ツールを利用する方法に大きな変化が見られることを報告しています。これまでの生産性向上だけでなく、リアルタイムで行動を適応させるAI対応のマルウェアが攻撃に使用されているのです。この報告は2025年1月の以前の調査結果を更新し、国家による攻撃や犯罪者によるサイバー攻撃のさまざまな段階におけるAIの統合を強調しています。

新たなマルウェアの種類として、PROMPTFLUXやPROMPTSTEALが登場しました。これらは大規模言語モデル（LLM）を利用して、即座に悪意のあるコードを生成するため、検出が難しくなっています。また、脅威行為者はAIの安全対策を回避するために、欺瞞的なプロンプトを使用しています。例えば、競技会で学生を装い、制限された情報にアクセスしようとする手口です。

AIツールの地下市場は拡大しており、フィッシングやマルウェア開発、脆弱性調査を支援する多機能ツールが提供されています。これにより、技術に不慣れな行為者でも攻撃を行いやすくなっています。北朝鮮、イラン、中国などの国々は、偵察やフィッシング、データ盗難を含むサイバー作戦を向上させるためにAIを活用しています。

最近のマルウェアは、自らのコードを変更して検出を回避する能力を持つようになっており、より自律的で洗練されたサイバー脅威の傾向が見られます。グーグルはこれらの脅威に対抗するため、危険なアカウントを無効にし、AIモデルの改善を続けています。責任あるAI開発への取り組みは、強固なセキュリティ対策や、安全なAIの実践を導くための「セキュアAIフレームワーク（SAIF）」の導入に反映されています。

この報告は、AIの進展によって進化するサイバー脅威の状況を強調し、これらの新たなリスクに対抗するための防御強化の取り組みを示しています。

要約がありません。

Schemeでa-listとhashtableを選ぶ際に考慮すべき重要なポイントがあります。

a-list（連想リスト）はシンプルで使いやすく、小規模なデータセットに適しています。リンクリストのように動作しますが、データサイズが増えると線形探索のために遅くなることがあります。

一方、hashtableは大規模なデータセットに対してより効率的で、平均的に一定の時間で検索、挿入、削除が行えます。

パフォーマンスに関するガイドラインとしては、50要素未満の場合はシンプルさを重視してa-listを使用するのが良いでしょう。50から2000要素の場合はa-listでも問題ありませんが、パフォーマンスが気になる場合はhashtableへの切り替えを検討してください。2000要素を超える場合は、より良いパフォーマンスのためにhashtableに切り替えることをお勧めします。

著者はこれらのポイントを示すベンチマークを作成しており、GitHubで公開されています。

要約がありません。

2025年10月31日、材料特性評価施設のチームが歴史的な材料を研究しています。特に、ドラキュラのモデルとなったヴラド・ツェペシュがかつて支配していたポエナリ城塞のレンガに注目しています。この城塞はカルパティア山脈に位置し、ヴラドに関連する豊かな歴史を持っています。彼はその残虐な支配と悪名高い手法で知られる物議を醸す人物です。

最近のプロジェクトでは、中世のレンガを先進的な技術を用いて分析し、その成分や建設方法を理解しようとしています。分析の結果、レンガは地元の材料、主に粘土と砂から作られていることがわかりました。これはこの地域の地質と一致しています。レンガに含まれる主要な成分には、シリコン、アルミニウム、鉄があり、当時の伝統的な方法で作られたことを示しています。

この研究の結果、ポエナリの壁の強度は、神話的な特性によるものではなく、建設者の実践的な知識と地元の材料の使用によるものであることが明らかになりました。この研究は、歴史的な建設技術に光を当てるだけでなく、現代の持続可能な建築実践に対する洞察も提供しています。

移民局の職員は、先進的な技術を活用して個人を特定し監視しています。特に非市民に焦点を当てています。国土安全保障省（DHS）は、モバイル顔認識アプリや虹彩スキャナーなどのツールを導入し、現場で迅速に個人の移民ステータスを確認できるようにしています。また、ソーシャルメディアの監視能力も拡大しています。

これに対して、一部の議員やプライバシー擁護者は懸念を示しています。彼らは、こうした監視ツールが市民の自由やプライバシーの権利を脅かす可能性があり、米国市民や抗議者を不当に標的にする恐れがあると主張しています。民主党の上院議員のグループは、ICEに対してこれらの技術の使用を中止し、その利用に関する情報を提供するよう求めています。

ICEは、これらの技術が法執行の努力に役立つと主張していますが、批評家は、これが大規模な監視や個人データの悪用につながる可能性があると警告しています。さらに、ICEが最近再開したスパイウェア契約は、プライバシー侵害に対するさらなる懸念を引き起こしています。

全体として、これらの監視技術の使用は、プライバシー権、政府の権限の行使、そして民主主義への影響についての激しい議論を引き起こしています。

著者はドイツ語を学んでおり、ドイツ版のニューヨークタイムズのスペリングビーで苦労した経験があります。そのため、「スリーエモジ」という自分のゲームを作りました。この日替わりの単語ゲームは言語学習者向けに設計されており、プレイヤーには七つの文字と見つけるべき単語のリストが提供されます。プレイヤーが短い単語を見つけることで、クロスワードのように長い単語を埋める手助けをします。

各単語には、GPT-5によって生成された三つの絵文字がヒントとして付いています。これらのヒントは通常うまく機能します。また、必要に応じてテキストや音声のヒントも得ることができます。このゲームはドイツ語と英語の両方に対応しており、新しいパズルが毎日提供されます。ユーザーは新しい単語を提案したり、スラングやチャット用語を含む欠けている単語を報告したりすることができます。

見つけた単語には、その定義と発音の音声が付いています。追加機能があるプロ版へのアップグレードオプションもあります。著者はこのゲームが初めてのものであるため、フィードバックを歓迎しています。

Helionは、高性能な機械学習カーネルの開発を簡素化するために設計されたツールです。従来、最適化されたカーネルを作成するには低レベルのプログラミング言語を使用する必要があり、これが異なるハードウェア間での維持や適応を難しくしていました。Helionは、開発者がPythonに似た高レベルの言語でカーネルを書くことを可能にし、それを効率的なTritonコードに変換します。これにより、開発者はハードウェアの詳細に煩わされることなく、アルゴリズムに集中できるため、プロセスがより簡単で迅速になります。

Helionの主な特徴の一つは、高レベルの抽象化です。HelionはPyTorchに似た構文を使用しており、多くの開発者にとって馴染みやすいものとなっています。メモリ管理や最適化といった複雑な作業を自動化することで、開発が迅速に進むようになります。

また、Helionには強力な自動調整機能が搭載されており、カーネルのパフォーマンスに最適な設定を自動で見つけ出します。これにより、手動での調整が不要になり、さまざまな最適化戦略を広く探ることができるようになります。

Helionでは、カーネルを書くのが簡単で、従来の方法に比べて必要なコードが大幅に少なくなります。例えば、CUDAで数百行かかるカーネルが、Helionではわずか30行で済むこともあります。

パフォーマンスに関しても、Helionは手書きのTritonや他のフレームワークと比較して優れた性能を示し、さまざまなGPUでのベンチマークで大幅な速度向上を達成しています。

Helionのコンパイラは、Pythonコードを効率的に最適化されたTritonコードに変換し、時間と計算資源を節約するスムーズな調整プロセスを実現します。

Helionは、使いやすさと高性能のバランスを取りながら、開発者が広範なハードウェアの知識を必要とせずに効率的な機械学習アプリケーションを作成できるようにすることを目指しています。Helionは2025年10月22日にベータ版がリリースされる予定です。

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。ユーザーは本のリストを入力すると、10億件以上のレビューをもとにしたモデルから読書の提案を受けることができます。二つ目は「Goodreadsユーザーの検索」です。ユーザーは本のリストを入力することで、それらの本をすべて読んだ他のGoodreadsユーザーを見つけることができます。結果に表示されたくない場合は、オプトアウトの選択肢も用意されています。

ウェブサイトにはいくつかの技術的な詳細も掲載されています。

注意点として、もし一冊または二冊の本だけを入力すると、関連性のない人気の本が推薦されることがあります。単一の本からより良い提案を得るには、「類似」ボタンを使用してください。また、時々、英語以外の本のタイトルが結果に表示されることがありますが、それは人気のある英語版が存在するためです。このウェブサイトでは、その本の最も人気のあるバージョンが表示されます。

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、単に楽しい体験をすることではなく、問題解決や習得にあります。楽しさは、挑戦を克服した後に得られることが多いです。

ゲームは、ルールと目標によって定義された問題を提示します。遊びに目標が加わることで、おもちゃはゲームになります。

ゲームは不確実性を活かしており、未知の結果を既知のものに変えます。ゲームにおける良い問題は、進化する答えや深みを持つべきです。

ゲームは繰り返しの問題解決のループで構成されています。操作ループ（問題との対話）と進行ループ（挑戦を進める）が存在します。

効果的なフィードバックは学習にとって重要です。プレイヤーは自分の行動や結果について明確な信号を必要とし、改善につなげる必要があります。

ゲームは、プレイヤーを引き込むために、ますます複雑な状況を提示するべきです。挑戦は時間とともに進化する必要があります。

プレイヤーは反復的な練習を通じて最もよく学ぶため、ゲームは強度や難易度を変化させ、挑戦と休息の瞬間を提供するべきです。

ほとんどのゲームは、複数の相互に関連したループやメカニクスで構成されており、複雑な挑戦の網を作り出します。

問題を設計することは、さまざまなゲームメカニクスの理解を伴い、それらをユニークな方法で組み合わせることが求められます。

ゲームが問題をどのように提示するか（ストーリー、アート、音声）は、プレイヤーの関与や理解に大きく影響します。

異なるプレイヤーは、異なる種類の問題や体験に惹かれます。これらの動機を理解することで、特定のオーディエンスに合わせたゲームを作ることができます。

ゲームデザインの原則はシンプルですが、習得するには多くの分野にわたる深い知識と実践が必要です。各要素は相互に関連しており、どれかを無視すると質の低いゲームになってしまいます。

成功するゲームデザインは、これらの要素を理解し組み合わせて、プレイヤーにとって魅力的で楽しい体験を創造することにあります。

大規模言語モデル（LLM）は難しい問題を解決する能力がありますが、簡単なタスクには苦労することがよくあります。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、またその理解がトレーニング後の改善に役立つかを調べました。研究者たちは、数学やコーディングのタスクに対して60のモデルをテストし、人間が割り当てた難易度がモデルのパフォーマンスと密接に関連していることを発見しました。一方で、LLMが自ら評価した難易度はあまり信頼できませんでした。モデルが簡単な問題に集中するように指導することで、正確性が向上し、エラーが減少しました。特定のモデルのトレーニング中に、人間が割り当てた難易度の理解が向上し、テスト結果も良くなりましたが、モデル自身の難易度評価は改善に伴って悪化しました。この結果は、人間のフィードバックがモデルの学習を助ける一貫した難易度の指標であることを示していますが、モデル自身の自己評価は混乱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、自分たちのツールを他の人が利用できるように公開しました。

ブリー・ウルフソンは、サンフランシスコにあるAIコーディングスタートアップのカーソルでの2か月間の経験を通じて得た洞察を共有しています。彼女は、カジュアルな会話を通じてこの会社に惹かれ、ストライプやフィグマでの初期の経験を思い起こさせる革新的な雰囲気に魅了され、物語を形作る手助けをするために社員として参加しました。

カーソルのオフィス文化は独特で、ブランドのないカジュアルな環境が広がっており、企業のスペースというよりは大学の共用スペースのように感じられます。社員同士は対面での協力を重視し、デジタルコミュニケーションに頼ることは少ないです。

チームのダイナミクスも強く、オープンなコミュニケーションと協力の文化が根付いています。ランチやディナーの会話は仕事に関連する話題が中心となることが多いです。カーソルの採用戦略は、特定の職務を埋めるのではなく、才能ある個人を見つけることに重点を置いており、これが急速な成長につながっています。

カーソルには、多くの優秀な人材が集まっており、元起業家やトップ大学の卒業生も多く在籍しています。会社は、熟練した開発者向けに高品質な製品を生み出すことに注力し、ソフトウェア開発の水準を引き上げることを目指しています。

社員はカーソルの製品を頻繁に使用しており、これが製品開発に役立つ独自の内部フィードバックループを生み出しています。定期的に行われる「ファズ」セッションでは、新機能をリリース前に厳密にテストし、責任感のある文化を育んでいます。

チームは強い目的意識に動機づけられており、自社の製品がソフトウェア開発を変革する可能性を信じています。多くのスタートアップとは異なり、個人的な経済的利益についての議論はほとんどなく、影響力のあるソフトウェアを作ることに焦点が当てられています。

ウルフソンのカーソルでの経験は、革新と高い基準を重視する活気に満ちた協力的な文化を反映しています。

要約がありません。

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新しい研究によると、アマゾンの最大かつ最古の木々も成長を続け、二酸化炭素（CO2）を吸収していることが明らかになりました。これは、これらの木々がすでに最大の大きさに達しているという考えとは異なります。ケンブリッジ大学の生態学者アドリアーヌ・エスキベル＝ムエルベルトが主導したこの研究では、アマゾンの9カ国にわたる188の森林プロットからの30年間の木の測定データが分析されました。

研究の結果、木のサイズは10年ごとに約3.3%増加しており、特に大きな木はさらに早く成長しています。この成長は、大気中のCO2濃度の上昇によるもので、木々が光合成をより効率的に行えるようになっています。しかし、この研究はCO2の増加が森林全体にとって有益であることを示しているわけではなく、むしろ気候変動に対するこれらの木々の回復力を強調しています。

森林の炭素を半分蓄える最大の木々は、予想よりも早く枯れていないため、これは良い兆候です。しかし、研究者たちは、木々が現在適応している一方で、熱や干ばつ、栄養不足によるストレスに直面していることに注意を促しています。アマゾン全体の炭素貯蔵能力は、さまざまな環境変化によって弱まっています。

重要なポイントは、アマゾンの木々がCO2の増加によって回復力と成長を示している一方で、長期的な見通しは不確実であるということです。これらの古い森林を保護することは、気候変動の緩和にとって重要であり、これらの森林は代替不可能で炭素貯蔵にとって不可欠です。

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「静かな科学者：ソフトウェア研究が聴衆に届かない時」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られています。著者たちは、多くの研究者が自分の研究が無意味であると感じたり、影響力がないと考えたりしていることを指摘しています。その主な理由は、科学コミュニケーションが不十分であるためです。研究は、意図した聴衆に届いて初めて影響を持つことができるため、積極的なコミュニケーションが必要です。

重要なポイントとして、研究者は自分の研究の意義をしばしば疑問視します。特にソフトウェア研究では、その影響を測るのが難しいことがあります。また、多くの研究者は自分の研究が自然に聴衆に届くと考えていますが、これは誤解です。研究が影響を持つためには、積極的なコミュニケーションが不可欠です。

ソフトウェア研究は技術的な進展だけでなく、人間中心の洞察も含まれており、さまざまな関係者の間で関連性に対する認識が異なります。研究者は、研究プロセスの早い段階で実務者と関わるべきであり、そうすることで自分の研究成果が関連性を持ち、有用であることを確保できます。

また、学術界には、発表の量を重視する体制的な問題があり、効果的なコミュニケーションの努力が不足しています。研究者は、論文を発表するだけでなく、さまざまなチャネルを通じてターゲットオーディエンスと積極的に関わり、対話や協力を促進することが求められています。

この記事は、ソフトウェア研究における効果的な科学コミュニケーションの重要性を強調しており、研究成果がそれを必要とする人々に認識され、活用されることを目指しています。

Atuinは、シェルの履歴をSQLiteデータベースに置き換え、コマンドの文脈をより良くします。Bandwhichは、プロセスや接続ごとのネットワーク使用状況を表示するコマンドラインツールです。Binsiderは、ターミナル内でバイナリを分析することができます。Bottomは、カスタマイズ可能なグラフィカルシステムモニターで、ターミナルで使用します。Codexは、ターミナル内で直接コードを生成し実行できるコーディングアシスタントです。Crosswordでは、ターミナル内でクロスワードパズルを楽しむことができます。Csvlensは、コマンドラインでCSVファイルを表示するツールで、lessに似ています。Duaは、ディスクスペースを分析し、不必要なファイルを削除するための高速ツールです。Fzf-makeは、ファジーファインダーを使用してmakeターゲットを実行します。Gituiは、Gitのためのターミナルインターフェースです。Gpg-tuiは、ターミナル内でGnuPGのユーザーインターフェースを提供します。Joshutoは、Rangerに似たターミナルファイルマネージャーです。Materialは、マテリアルデザインに基づいたカラーパレットをターミナル用に提供します。Minesweep-rsは、Rustで作成されたマインスイーパゲームです。Oatmealは、ターミナル内で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す。Ohaは、ウェブアプリケーションに負荷をかけ、リアルタイムデータを表示する軽量ツールです。Oxkerは、Dockerコンテナを管理するためのシンプルなターミナルインターフェースです。Openapi-tuiは、ターミナル内でOpenAPIドキュメントを簡単に表示できます。Rainfrogは、ターミナルからデータベースと対話するためのツールです。Rucolaは、ターミナル内でMarkdownノートを管理し、コンパイルします。Scope-tuiは、ターミナル用の基本的なオシロスコープです。Slumberは、HTTP/RESTリクエストを行うためのターミナルクライアントです。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、ターミナルでタスクを管理するための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、tracerouteとping機能を組み合わせたネットワーク診断ツールです。Xplrは、ターミナル用のミニマルで高速なファイルエクスプローラーです。Yaziは、非同期I/Oに基づいた高速ターミナルファイルマネージャーです。Yozefuは、SQLに似たクエリを使ってKafkaクラスターのデータを探索するためのインタラクティブツールです。

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ポール・キンランは、ウェブ開発の現状について、特にReactフレームワークの支配的な地位とそれが新しいフレームワークやツールに与える影響について論じています。

まず、Reactはウェブ開発の主要なプラットフォームとなっており、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。開発者は、メンテナンスの観点からツールやライブラリがデフォルトでReactを使用することを期待しています。

次に、大規模言語モデル（LLM）は、既存のウェブデータに基づいてトレーニングされているため、Reactコードを出力することが増えています。これにより、Reactを使用したサイトが増えることで、LLMの出力でもReactが多く使われるという自己強化的なサイクルが生まれています。

また、異なるデータソースではReactサイトの数にばらつきがありますが、全体的な傾向として使用は増加しているものの、特定の分野では停滞している可能性があります。

新しいフレームワークは、LLMのトレーニングデータに含まれないという大きな課題に直面しています。これらのデータは更新に12〜18ヶ月かかることが多く、強固なエコシステムや親しみがない新しいフレームワークを開発者が採用する可能性は低いです。

さらに、ウェブ開発ツールやフレームワークの焦点は、開発者の体験だけでなく、実際のユーザーの成果にシフトすべきです。開発プロセスの改善だけでなく、より良いユーザー体験の必要性が強調されています。

最後に、キンランは、フレームワークがLLMのトレーニングデータに統合され、ユーザーのニーズに効果的に応えない限り、 tractionを得るのは難しいと指摘しています。彼は、既存のライブラリでは実現できない基本的な機能に焦点を当てることを提唱しています。

全体として、キンランはReactの支配とLLMの影響に関連する課題と機会について、微妙な視点を提供しています。

エリック・ジャンは、Modalの創設エンジニアとして、Modal Notebooksという新しいクラウドベースのJupyterノートブックを紹介しました。このノートブックは、GPUを迅速に起動し、リアルタイムでの共同作業を可能にします。目的は、スピードを犠牲にすることなく、インタラクティブなノートブック体験を提供することです。

Modal Notebooksは、機械学習における共同作業の流れを改善するために開発されました。これにより、エンジニアは最先端のモデルに迅速にアクセスできるようになります。

技術的な基盤として、Jupyterノートブックの中心となる「カーネル」があります。カーネルはコードを実行し、結果を返します。Modalでは「サンドボックス」を使用して、安全で隔離された処理を行い、高性能なAIワークロードを扱えるようにしています。また、「modal-kernelshim」というコンポーネントがカーネルとユーザーインターフェース間の通信を管理し、即時のフィードバックを提供します。

コンテナインフラストラクチャにおいては、Modalは「レイジーローディング」というファイルシステムを採用しています。これにより、必要なファイルだけを必要に応じて取得し、起動時間を短縮します。さらに、システムはリソースを効率的に割り当て、アイドル状態のコンテナを自動的に一時停止させてコストを節約します。

Modal Volumesは、グローバルで迅速かつ変更可能なストレージを提供し、AIワークフローのデータの一貫性を確保します。Rushlightというライブラリを使用することで、Modalはリアルタイムでの編集を可能にし、複数のユーザーがシームレスに共同作業できる環境を整えています。

Modal Notebooksには、コード補完やインラインドキュメント、AIによる提案などの現代的な機能が含まれており、ユーザー体験を向上させています。Modal Notebooksは、共同編集と強力な計算能力を組み合わせた重要な進展を示しており、長年のインフラ開発に基づいています。

全体として、Modal Notebooksは機械学習やデータサイエンスのための高性能で協力的な環境を提供することを目指しています。

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JermCADは、YAML構文を使用して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。また、3Dプリント用にモデルをエクスポートするオプションも用意されています。

JermCADの目的は、3Dデザインを簡素化することです。従来のCADソフトウェアは複雑で使いにくいと感じた創作者が、このツールを開発しました。JermCADでは、複雑なインターフェースではなく、馴染みのあるコーディングの概念を使ってデザインが可能です。

主な特徴には、YAMLベースのモデリングがあり、モデルを定義するためのシンプルなテキスト形式を提供しています。形状の種類には、直方体、円柱、円錐、球体などが含まれます。また、ブール演算を使用して、形状を結合したり、差し引いたり、交差させたりすることができます。スタンプ機能では、複雑なデザインの再利用可能なテンプレートを作成できます。リアルタイムの3D視覚化により、編集中に即座にフィードバックを得ることができ、完成したモデルはSTL形式で保存して3Dプリントに利用できます。

始めるためには、まずNode.js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、npm installを実行してインストールします。サーバーを起動するには、npm startを使ってブラウザで表示します。

基本的なワークフローは、エディタでYAMLを編集し、モデルをレンダリングして変更を確認します。作業が完了したら、STL形式でエクスポートします。

カメラの操作は、マウスを使って回転、パン、ズームが可能です。モデルの構造は、YAML形式で設定、パラメータ、材料、固体を定義します。パラメータを使用することで、形状間で一貫した寸法を保つことができます。

材料の設定では、異なる形状のために再利用可能な色や不透明度の設定を作成できます。ブール演算を使って、定義された操作を通じて形状を組み合わせることができます。スタンプ機能では、複雑なデザインを一度定義し、バリエーションを持たせて再利用することができます。

トラブルシューティングのためのデバッグモードがあり、問題をログに記録できます。将来的なアップデートでは、新しい修飾子やモデルの保存・共有のためのクラウド機能が追加される可能性があります。

JermCADはISCライセンスの下でオープンソースで提供されており、自由に使用・改変することができます。

多目的最適化は、同じ変数を使って異なる目標の間で最適な妥協点を見つけるプロセスで、これをパレートフロントと呼びます。このプロセスは非常にリソースを消費するため、量子最適化技術が適しているとされています。最近、研究者たちはIBMの量子コンピュータを使って、量子近似最適化アルゴリズム（QAOA）という手法を用いてこの問題に取り組みました。彼らはQAOAの結果を、同じ問題に対する量子アニーリングの結果と比較しました。その結果、量子アニーリングはQAOAやこれまで研究されてきた他の古典的および量子的アプローチよりもはるかに優れた性能を示しました。特に、より難しい問題においては、量子アニーリングが改善されたパレートフロントを生成しました。この研究は、多目的最適化タスクを解決する上での量子アニーリングの可能性を示しています。

「古代からの時間」という概念は、長い昔に起こった出来事を指し、今年で750周年を迎えます。この概念は、1275年にエドワード1世によって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日以前に起こった出来事は「古代からの時間」と見なされると定められました。

この日付は、エドワードの曾祖父であるリチャード1世の即位日であり、口頭から文書による法的証拠への移行を示すために選ばれました。この法律が施行される前は、土地の争いにおいて先祖の口伝を証拠として使用することができましたが、ウェストミンスター法は、祖父よりも古い主張には公式な文書が必要とされるように変更しました。この変更は、法的手続きや税金の徴収を効率化することを目的としていました。

「古代からの時間」という用語は1832年に正式に定義されましたが、その起源はこの重要な法律に遡ります。次回、誰かが「古代からの時間」と言ったときには、それが具体的に1189年9月3日以前の出来事を指すことを思い出させてあげてください。

著者は、Emacsを主なコンピューティング環境として利用し、ほぼすべての作業フローに統合していると述べています。ただし、重いメディア作業は除きます。彼らは、Wayland上でEmacsとの相性が良く、設定が簡単なウィンドウマネージャーとしてHyprlandを好んで使用しています。

Emacsを使う理由として、著者は効果的なツールを使うことで、アスリートやアーティストのように創造性や生産性が高まると考えています。彼らは、創作やコーディングのためのシームレスな環境を求めており、作業の摩擦を最小限に抑えたいと考えています。

EXWM（Emacsウィンドウマネージャー）の使用については、著者は検討したものの、Emacsの単一スレッドの性質が原因でシステム全体がフリーズする可能性があるため、躊躇しています。また、ほとんどの開発がWaylandに集中している一方で、EXWMはX11で動作することにも言及しています。

現在の設定の特徴として、著者はGoスクリプトを使用してEmacsのコマンドを迅速に起動し、作業フローを大幅にスピードアップしています。Emacsは通常、Hyprlandセッションを開始すると自動的に開かれます。さまざまな作業のためにキーバインディングを設定しており、ターミナル（vterm）の起動、メモやタスクのキャプチャ、パスワード、ファイル、ブックマーク、メール、フィードの管理をすべてEmacs内で行っています。また、他のランチャーと同様のアプリ起動機能を再現する「ユニバーサルランチャー」を作成しています。

著者はEmacsに多くの時間を費やしていますが、EXWMが自分の特定の使用ケースに有利であるとは完全には確信していないものの、将来的には検討する意向を示しています。最後に、他の人々にもEmacsの統合体験を共有してほしいと呼びかけ、自分の作業へのサポートを求めています。