2025年12月、予算責任局（OBR）の経済・財政見通し（EFO）が、財務大臣の予算演説の直前に早期にアクセスされるという重大なエラーについて調査が開始されました。この調査は、OBRのチーフオブスタッフであるローラ・ガーディナーが監督し、専門家の支援を受けて行われました。

調査の主な結果は以下の通りです。まず、エラーの性質についてですが、早期アクセスは意図的なものではなく、単純なミスでもありませんでした。OBRはセキュリティ対策が整っていると考えていましたが、実際には正しく適用されておらず、文書へのアクセスが容易になっていました。

次に、評判への影響です。この事件はOBRの15年の歴史の中で最悪の失敗とされており、その評判に大きなダメージを与えました。OBRの議長はこの違反について謝罪しています。

また、EFOには金融市場に影響を与える可能性のある敏感な情報が含まれており、これに関する漏洩は深刻な問題です。調査では、OBRのオンライン出版プロセスが資源不足であり、セキュリティに対する適切な注意が欠けていることが明らかになりました。以前の監査では、この違反につながる脆弱性が特定されていませんでした。

今後の対策として、OBRは出版プロセスを全面的に見直す必要があります。提案されている解決策には、より安全なオンライン出版の方法に移行することや、財務省がEFOの出版を担当する可能性が含まれていますが、独立性を維持することが重要です。

信頼を回復するためには、即時の変更が必要であり、新しい出版体制は2026年春の次回EFOまでに整備されなければなりません。この報告書は、OBRの出版物の敏感な性質に対処するために、セキュリティと資源配分の改善が重要であることを強調しています。

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「Yaky's」に関連するセクションや機能がいくつか挙げられています。具体的には、「ホーム」、「リード」、「ノート」、「アプリ」といった項目があります。これらは、おそらく「Yaky's」というプラットフォームやアプリケーション内の異なるエリアや機能を示しているのでしょう。

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Set StudioとPiccalilliの創業者は、資金調達を自力で行っている同社にとって厳しい一年だったと振り返っています。経済の厳しさや政治の不安定さ、生活費の高騰が影響を及ぼしています。特に、AI製品のマーケティングには関与しない方針を貫いているため、プロジェクトの獲得が難しくなっています。彼らは、自社の評判と倫理基準を優先しています。

Set Studioは、使いやすいウェブサイトの制作に優れており、Piccalilliを通じてプレミアムコースを提供することで貴重な教育コンテンツを提供しています。しかし、今年のブラックフライデーの売上は期待を下回っており、支援が必要な状況です。

創業者は、読者に新しいコースのブラックフライデーセールを利用するよう促し、SNSでのシェアを通じて視認性を高めることを呼びかけています。また、プロジェクトのためにSet Studioを雇うことも検討してほしいと伝えています。彼らは、公正な価格で質の高い仕事を提供することにコミットしており、クライアントにとって信頼できるパートナーでありたいと考えています。

このメッセージは、コミュニティの支援を促すものであり、直面している困難についての透明性と誠実さを求めるとともに、同じような課題に直面している他者への連帯感も表現しています。

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外部のコンテンツに直接アクセスすることはできません。特定の研究論文についても同様です。しかし、もしその論文の主なポイントや重要な部分を教えていただければ、分かりやすく要約するお手伝いができます。要約してほしい内容を教えてください。

著者はFreeBSDへの感謝の気持ちを表現し、その落ち着いた信頼性のある性質を、騒がしく流行に流されがちなコンピュータの世界と対比しています。FreeBSDは、過去のメインフレームのように、安定性と長期的な信頼を重視した設計がなされていると感じています。

手紙では、高い稼働率を維持することの重要性が語られ、FreeBSDがサーバー環境とデスクトップ環境の両方を支える可能性があることが述べられています。信頼性を損なうことなく、安定したソフトウェアパッケージと実験的なソフトウェアパッケージの明確な区別が必要だと強調しています。これにより、コアシステムが信頼できる状態を保つことができます。

また、著者は、無駄な議論から解放された思慮深いエンジニアリングに焦点を当てたサポートコミュニティの必要性を強調し、ハードウェアベンダーとの継続的な協力を求めています。これにより、FreeBSDが市場での関連性を保ち続けることができると考えています。著者は、FreeBSDが信頼されるプラットフォームとして認識され、Unixの持つ永続的な特性を体現する未来を夢見ています。そして、急速に変化する技術の中で、FreeBSDが独自性と信頼性を保ち続けることを願っています。

全体として、この手紙は、安定性を重視するユーザーにとって、FreeBSDが引き続き強く信頼できる選択肢であり続けることを望む気持ちを反映しています。

Trifoldは、静的ウェブサイトをコンテンツ配信ネットワーク（CDN）を利用して展開するためのツールです。HTML、CSS、JavaScript、画像で構成されたサイトを手頃な価格でホスティングできます。HugoやNetlifyのような静的サイトジェネレーターを使用するユーザーに最適で、コマンドラインインターフェース（CLI）を通じて以下の機能を提供します。

新しいプロジェクトをCDNのウェブインターフェースを使わずに作成することができます。また、ローカルファイルの同期やキャッシュのクリアも簡単に行えます。カスタムドメインの設定やSSLの導入も可能で、予期しないコストを避けるために月ごとの支出制限を設定することもできます。さらに、リダイレクトのためのエッジ機能も利用できます。

Trifoldは、インディー開発者や学生向けのフレンドリーな無料プランが減少したことに応じて作られました。Cloudflare PagesやGitHub Pagesのようなサービスに代わる、信頼性が高くコスト効果のある選択肢を提供します。

インストールについては、ユーザーは「uv」ツールを使ってTrifoldを実行でき、別途インストールする必要はありません。また、pipのようなPythonパッケージマネージャーを通じてインストールすることも可能です。

料金については、現在Trifoldはbunny.netをCDNプロバイダーとしてサポートしており、ストレージと帯域幅の料金は1GBあたり0.01ドルからと非常に手頃です。一般的な静的サイトのホスティングは非常に安価で、高トラフィックでもコストは低く抑えられます。ユーザーは、月額1ドルから複数の低トラフィックサイトをホスティングすることができます。

LLM（大規模言語モデル）であるClaudeは、過去のセッションを記憶しません。各セッションは新たに始まるため、毎回文脈を提供する必要があります。CLAUDE.mdは、Claudeをあなたのコードベースに導入するための重要な情報を含むファイルです。このファイルには、技術の詳細、プロジェクトの構造、コードベースのマップなどの「WHAT」、プロジェクトの目的や各部分の機能を示す「WHY」、プロジェクト内での作業方法に関する指示を含む「HOW」が記載されています。

CLAUDE.mdを作成する際のベストプラクティスとしては、指示を簡潔に保つことが重要です。指示が多すぎるとモデルが混乱し、あまり関連性のない内容を無視する可能性があります。また、すべてのタスクに広く適用できる指示のみを含め、特定のコマンドは避けるべきです。ファイルの長さは300行未満を目指し、短い方が効果的です。簡潔なファイルは、文脈ウィンドウをより効果的に活用できます。

タスク特有の指示は別のファイルに分けて、CLAUDE.mdから参照することで、メインファイルをクリーンで関連性のあるものに保つことができます。また、CLAUDE.mdをリンティングやスタイルルールに使用するのは避け、フォーマットやリンティングのタスクには専用のツールを利用してください。CLAUDE.mdは自動生成せず、内容を慎重に作成することが重要です。これは、コーディングエージェントのパフォーマンスに大きく影響します。

CLAUDE.mdは、Claudeをプロジェクトに効果的に導入するために、その目的、構造、運用ガイドラインを明確に定義する必要があります。明確さと関連性に焦点を当てることで、コーディングタスクにおけるClaudeのパフォーマンスを向上させることができます。

価格実験を行うことは、一般的なA/Bテストとは異なります。通常のテストは、コンバージョン率を改善するために摩擦を減らすことに焦点を当てていますが、価格テストは価値の認識や単位経済を理解することに重点を置いています。これは、コンバージョン率と利益率の間でのトレードオフを伴います。

重要な概念の一つは「支払意欲（WTP）」です。これは、顧客が支払う意志のある最大価格を指します。価格実験は、収益を最大化するための最適な価格帯を見つける手助けをします。また、「価格弾力性」も重要です。価格が変わると需要がどのように変化するかを理解することが必要です。弾力性が高い場合、価格が上がると顧客は他の選択肢を見つけやすくなります。一方、弾力性が低い場合、顧客は価格が上がってもその商品を使い続ける傾向があります。

テスト戦略には、価格を上げることや下げることがあります。高級品や独自商品では、価格を上げることで価値が高まる可能性があります。逆に、消耗品や競争の激しい市場では、価格を下げることで販売量を増やし、顧客の忠誠心を高めることができます。

価格実験のためのフレームワークには、いくつかのアプローチがあります。「マージンハンター」は、売上量を大きく減少させることなく価格を上げて利益を増やすことに焦点を当てます。「コンテキストゲーム」は、アンカリングやデコイを利用して価値の認識を操作します。「ボリュームプレイ」は、価格を下げて販売量を増やし、長期的な顧客獲得に注力します。

実行にあたっては、サーバーサイドのツールを使用して価格変更が購入プロセス全体で一貫していることを確認することが重要です。また、変数を分離して、何が売上に影響を与えるかを理解することが必要です。広告は価格に依存しないようにして、混乱を避け、一貫した顧客獲得コストを維持します。

結果の分析では、単にコンバージョン率を見るのではなく、「訪問者あたりの粗利益（GPPV）」に注目して成功を評価します。コンバージョン率が下がっても、利益率が上がれば全体の利益が増えることがあります。

効果的な価格設定には勇気と実験する意欲が必要です。適切なフレームワークと指標を活用することで、企業は推測に頼ることなく、収益性を高めるための情報に基づいた価格決定を行うことができます。

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このチュートリアルでは、1800年代のビクトリアンスタイルのグラフィックを使って、ウェブサイト用の繰り返しCSSボーダーを作成する方法を紹介します。無料のInkscapeソフトウェアを利用して実現します。

まず、著作権フリーのソースからボーダーデザインを選びます。このデザインは、同じ幅の繰り返し要素で構成されていることが重要です。

次に、選んだボーダーをInkscapeにインポートし、ベクター画像（SVG）に変換します。これにより、画像を拡大しても品質が保たれます。

その後、ボーダーを個々の繰り返し部分に分け、それぞれが明確に区別できるようにします。各要素の幅を22pxに調整し、繰り返しが一貫して行われるようにします。

次に、CSSコードを作成します。ボーダーの幅が要素の途中で切れないように設定します。CSSのround()関数を使用して、幅が22pxの倍数になるようにします。

最後に、<hr>要素に最大幅が設定されている場合は、ボーダーが切れないように<div>で囲むか、!importantを使って対処します。

これらの手順に従うことで、ウェブサイトの異なる幅に適応する装飾的な繰り返しボーダーをデザインできます。

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X210Aiは、Thinkpad X201/200をアップグレードするために設計された新しいマザーボードです。主な特徴は以下の通りです。

まず、CPUオプションとして、Ultra 7 165HとUltra 9 185Hのプロセッサーをサポートしています。ストレージ面では、M.2 SSDを2つ（2280サイズと2242サイズ）取り付けることができ、元の2.5インチSATAも保持しています。メモリは、DDR5 RAMを最大128GB（64GB + 64GB）までサポートし、動作周波数は5600MHzです。

ポートに関しては、Thunderbolt 4.0対応のType-Cポートが1つと、フル機能のType-Cポートがもう1つあります。映像出力はHDMI 2.1に対応しています。また、ディスプレイ互換性もあり、X2100に似たディスプレイをサポートし、元のX201/200のスクリーンやさまざまな解像度（最大3000×2000）に対応しています。

4Gおよび5Gの接続性もあり、モバイルネットワーク用のWWANを搭載しています。冷却機能については、SATAの位置により、2つ目のファンを取り付けることが可能です。新しいドーターボードも搭載されています。現在、corebootのサポートは保証されていませんが、選択肢を探る努力が行われています。

詳細な情報については、タイムライン、ダウンロード、価格、注文に関するリンクが提供されています。

DeepSeek Mathシリーズは6つのアイテムで構成されています。このコレクションは、4日前に最近更新されました。コレクション全体のアイテム数は41です。

この本は、マイケル・J・コッケンダーファーとティム・A・ウィーラーによって書かれた「最適化のためのアルゴリズム、第2版」で、数学やコンピュータサイエンスにおける重要な分野である最適化に使用されるさまざまなアルゴリズムに焦点を当てています。理論的な概念と実用的な応用の両方を扱っています。

最初のセクションでは、最適化の歴史やプロセス、数学的な定式化、実世界での応用について説明しています。次に、導関数や勾配の計算方法について、複数の次元での計算や数値的および自動微分を用いた方法を解説しています。

ブランキングのセクションでは、最適値を見つけるための手法として、フィボナッチ法や黄金分割法を紹介しています。ローカル・ディセントでは、勾配降下法や信頼領域法など、解を改善するための技術を取り上げています。

一次法のセクションでは、勾配を利用した最適化アルゴリズムであるアダムやRMSPropなど、さまざまなアルゴリズムについて詳しく説明しています。二次法では、ニュートン法や準ニュートン法などの高度な手法を扱っています。

直接法のセクションでは、パウエル法やネルダー・ミード単体法などのシンプルな技術を探求しています。確率的手法では、シミュレーテッドアニーリングや遺伝的アルゴリズムなど、ランダム性を取り入れた方法をレビューしています。

集団法のセクションでは、遺伝的アルゴリズムや粒子群最適化など、解のグループを利用する技術に焦点を当てています。制約のセクションでは、ラグランジュ乗数法などを用いて制約付き最適化問題を扱う方法を説明しています。

双対性のセクションでは、原問題と双対問題の関係や関連する手法について議論しています。線形計画法のセクションでは、線形計画問題と単体法を紹介し、二次計画法では二次最適化問題とその解法について説明しています。

この本には学習を強化するための演習問題が含まれており、さまざまな分野で最適化アルゴリズムに興味がある読者を対象としています。

エリック・ワストルが作成した「アドベント・オブ・コード」は、さまざまなスキルレベルに適したプログラミングパズルのシリーズです。参加者は、任意のプログラミング言語を使ってこれらのパズルを解くことができるため、面接の準備やトレーニング、練習に最適です。コンピュータサイエンスの学位は必要なく、基本的なプログラミング知識があれば十分で、古いハードウェアでも解くことができます。

アドベント・オブ・コードをサポートしたい場合は、ソーシャルメディアで共有したり、AoC++を通じて貢献することができます。

パズルを解くためのいくつかのヒントがあります。まず、提供された例に対して自分の解答をテストしてみてください。もし行き詰まったら、自分でテストケースを作成するか、誰かに助けを求めることを考えてみてください。また、ヒントやサポートを得るためのサブレディットもあります。

よくある質問には次のようなものがあります。コードは三回クリックすることで選択できます。認証はOAuthを通じて行われるため、あなたの認証情報は安全です。パズルの難易度はさまざまで、一般的に時間が経つにつれて難しくなります。パズルは東部標準時の真夜中に解放されますが、いつでも参加できます。ストレスや悪用のためにグローバルリーダーボードは削除されましたが、プライベートリーダーボードは利用可能です。

参加者はAIを使わずにパズルを解くことが奨励されています。これは人間の問題解決能力を試すための挑戦だからです。アドベント・オブ・コードのコンテンツをコピーすることは禁止されていますが、パズルへのリンクを貼ることは許可されています。

アドベント・オブ・コードは登録商標であり、そのすべてのコンテンツは著作権によって保護されています。

N-Bodyシミュレーターは、宇宙における複数の天体の重力相互作用を探求するために設計されています。特に三体問題に焦点を当てています。この問題は、三つの天体の初期位置、質量、速度に基づいてその動きを予測することを含みます。二体問題とは異なり、三体問題には簡単な解が存在せず、数値シミュレーションが不可欠です。

このシミュレーターの主な特徴の一つは、重力のモデル化です。ニュートンの万有引力の法則を用いて、天体間の重力を計算します。各天体は他のすべての天体からの力の影響を受けるため、複雑な計算が必要です。

また、統合方法も重要です。例えば、速度ヴェルレ法は、長期間にわたってエネルギーをよく保存するため、安定した軌道のシミュレーションに適しています。一方、4次のルンゲ・クッタ法（RK4）は、短期間のシミュレーションに高い精度を提供しますが、時間が経つにつれて誤差が生じることがあります。

シミュレーターには、フィギュアエイト軌道やラグランジュ三角配置などの有名な軌道や、新たに発見された3D軌道のプリセット設定が含まれています。ユーザーはリアルタイムでシミュレーションを操作し、パラメータを調整したり、異なる初期条件を探求したりできます。

エネルギー保存の指標も重要です。シミュレーターは、全エネルギーとエネルギーのドリフトを追跡し、精度を評価します。理想的なエネルギー保存は、ドリフトが最小限であることを示し、信頼性の高いシミュレーションを意味します。

重力システムにおける全エネルギーは、しばしば負の値を示し、これは天体が重力的に束縛され、軌道が安定していることを示しています。ユーザーからのフィードバックも奨励されており、シミュレーターの改善に役立てられます。

全体として、N-Bodyシミュレーターは、重力のダイナミクスや複数の天体の挙動を視覚化し理解するための強力なツールです。

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ロドリゴ・アリアス・マロは、さまざまな問題からDilloプロジェクトをGitHubから自己ホスト型サーバーに移行する計画を立てています。2022年に元のDilloウェブサイトが失われたことが、より信頼性の高い環境の必要性を促しました。

GitHubに関する主な問題点は以下の通りです。まず、GitHubのフロントエンドはJavaScriptを必要とするため、Dilloを使って問題やプルリクエストを管理するのが難しくなります。また、GitHubは一つの組織によって管理されているため、プロジェクトが禁止されるリスクがあり、データの喪失につながる可能性があります。さらに、GitHubは速度が遅くなり、快適なインターネット接続が必要です。多くの非技術的ユーザーを抱えるプロジェクトに対して効果的なモデレーションツールが不足しているため、開発者が疲弊することもあります。最後に、GitHubがAIに重点を置くことで、オープンウェブに悪影響を及ぼし、Dilloユーザーのアクセスが制限される問題もあります。

新しい自己ホスト型の環境として、ロドリゴはdillo-browser.orgという新しいドメインを作成し、Dilloをホストするために小型のVPSを設定しました。彼はJavaScriptを必要としない軽量のgitフロントエンド「cgit」を使用し、バグをgitリポジトリに保存してオフラインで簡単に編集できるシンプルなバグトラッカー「buggy」を開発しました。

重要なデータはすべてgitリポジトリに保存されており、CodebergやSourcehutなどの他のプラットフォームにミラーリングすることができるため、特定のサービスへの依存を減らし、重大なデータ損失を防ぐ助けになります。

新しいサイトにはOpenPGP署名が含まれており、信頼性を確保し、DNSエントリが失われても安全に検証できるようになっています。

移行には時間がかかりますが、プロセスが完了するまでGitHubのリポジトリには引き続きアクセス可能です。この新しい環境は環境に優しく、今後数年間の運営を支えるためにLiberapayを通じて財政的支援を求めています。

この記事では、著者がGitHubからCodebergに移行した経験について詳しく述べています。移行プロセスでのステップを以下にまとめます。

著者は、さまざまな理由からGitHubを離れたいと考え、最終的にCodebergへの移行が成功したと感じています。

まず、著者はプロフィールの設定を行い、メールアドレスやSSHキーを登録しました。次に、Codebergの「GitHubから移行する」機能を利用してリポジトリの移行を行いましたが、GitHubのAPI制限のため手動での作業が必要でした。その後、リポジトリ内のリンクをGitHubからCodebergに更新しました。また、移行を知らせるために、GitHubのリポジトリに移行したことを示すスタブを作成しました。

継続的インテグレーション（CI）が必要なプロジェクトを評価し、CodebergのCIオプションに移行しました。この際、YAMLファイルを適宜修正しました。さらに、ウェブサイトをGitHub Pagesから「git-pages」というサービスに移行し、ダウンタイムなしでスムーズに運用できるようにしました。

移行全体には約週末を要し、一部の作業では新しいシステムを学ぶ必要がありましたが、著者はこのプロセスが思ったよりも簡単だったと感じています。現在、移行は成功し、すべてが正常に機能していると満足しています。著者は、リダイレクトや貢献のためにGitHubのリポジトリを一時的に保持する予定ですが、最終的には削除を検討しています。

著者は、GitHubからの移行によって貢献が減少する可能性があることを認識していますが、未来に対して楽観的な姿勢を持っています。全体として、著者は同様の移行に不安を感じている人々を励ますために、自身のシンプルな経験を共有しています。

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このワークショップは、スーザン・ジェロフスキー、エヴァ・ノール、ジェームズ・フォレンが主導し、編み込みやツイニング（ロープ作り）の数学的および建築的な概念に焦点を当てています。プレゼンターは数学、織物、ダンス、建築のバックグラウンドを持ち、参加者が動きを通じてこれらの構造について学ぶ体験型の活動を提供します。

参加者は、小規模な手作りや大規模な共同ダンスの動きを通じてロープや編み込み、建築構造を作成し、幾何学的なパターンへの理解を深めます。編み込みやツイニングは古代から続く技術であり、先史時代にまで遡る文化的な実践です。このワークショップでは、メイポールダンスなどの歴史的な技法や民俗舞踊からインスピレーションを得ています。

身体を使った数学の学びを重視し、個々の小さなタスクと大きなグループ活動を統合することで、数学的概念の理解を深めます。活動は数学、建築、歴史、芸術をつなぎ、さまざまな教育環境に適した多感覚の学習体験を提供します。

教育方法の革新を提唱し、伝統的な説明と実践的な体験、身体的な関与を組み合わせることで、数学的なアイデアの理解を豊かにすることを目指しています。このワークショップは、動き、創造性、数学のつながりを探求し、参加者が自らの教育実践にこれらの魅力的な方法を取り入れることを促します。

このブログ記事では、著者がLinuxデスクトップ環境をウェブブラウザを通じて動作するカスタムウィンドウマネージャに置き換えるプロジェクトについて説明しています。

まず、従来のLinuxのウィンドウ管理は古いシステムであるX11に依存しており、新しい選択肢としてWaylandが登場しています。このプロジェクトは、ウェブ技術を活用してカスタマイズ可能なウィンドウマネージャを簡単に作成できることを目指しています。

著者は、Chromium Embedded Framework（CEF）を使用して、低レベルのウィンドウ管理システムと通信できるブラウザベースのインターフェースを作成しています。これにより、HTMLやJavaScriptを使って簡単にカスタマイズが可能になります。

プロジェクトでは、OpenGLを使用してウィンドウのテクスチャを描画する合成ウィンドウマネージャが特徴です。この設計により、ウィンドウマネージャとブラウザが分離され、ブラウザが失敗した場合でもより多くの制御やデバッグオプションが提供されます。

ブラウザとウィンドウマネージャ間の通信を管理するために、著者はnanomsgを使用して効率的なメッセージ処理を行っています。これにより、メッセージの過負荷を防ぎ、スムーズな動作を確保しています。

いくつかのデモプロジェクトも提供されており、Windows 98やXPのテーマを含む、さまざまなスタイルやフレームワークでウィンドウマネージャを作成する方法が紹介されています。

著者は、将来的にプロジェクトをWaylandに対応させ、ブラウザのパフォーマンスを最適化して同期遅延を減らすことに興味を示しています。このプロジェクトは、従来のウィンドウ管理と現代のウェブ技術を融合させることで、デスクトップ環境の革新を目指しており、カスタマイズのしやすさを向上させることを目指しています。

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このテキストは、コンピュータアーキテクチャとデータ駆動型コンピュータアーキテクチャ（DDCA）に関するコースのリソースや教材について説明しています。講義の動画、コースのウェブサイト、アナウンス、参考文献、任意の宿題、実習、追加課題、試験、技術文書へのリンクが含まれています。また、コース関連の活動にはMoodleがプラットフォームとして使用されることも言及されています。

最近の進展により、言語モデルが複雑な数学問題を段階的に解決する方法が改善されました。主要な手法である「思考の連鎖」（Chain-of-Thought、CoT）は、モデルが多段階のプロセスで推論と計算を行うことを可能にします。一方、新しいアプローチである「思考のプログラム」（Program of Thoughts、PoT）は、推論と計算を分離します。PoTはCodexのような言語モデルを使用して推論の概要を示すプログラムを作成し、計算は外部のコンピュータが担当します。

私たちはPoTを5つの数学問題データセットと3つの金融に関する質問応答データセットでテストしました。少数の例を用いた場合（few-shot）や全く例を用いない場合（zero-shot）でも、PoTは平均してCoTより約12%優れた結果を示しました。また、「自己一貫性デコーディング」という技術と組み合わせることで、PoTはすべての数学データセットで最高のパフォーマンスを達成し、金融データセットでもほぼ最高の結果を出しました。関連するデータやコードはすべてGitHubで公開されています。

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コペルニクスのセントネル-1D衛星が、南極からドイツのブレーメンまでの高解像度画像を初めて撮影し、共有しました。セントネル-1Dは2025年11月4日に打ち上げられ、コペルニクス地球観測プログラムの一部として、先進的なレーダー技術を搭載しています。打ち上げからわずか50時間でデータを提供し、レーダー衛星としての新記録を樹立しました。

この画像には、南極の脆弱な氷河、特にスウェイツ氷河やパインアイランド氷河が映し出されており、気候変動の影響が強調されています。また、衛星には船舶や汚染を追跡するための自動識別システムも搭載されています。この打ち上げは、最近のCOP30会議での気候変動に関する重要な議論と重なっています。

ESAのリーダーたちは、セントネル-1Dからの迅速かつ高品質な結果を称賛し、このミッションが地球の監視や気候問題への対処において重要であることを強調しました。全体として、セントネル-1Dの成功した打ち上げと運用は、ESAとそのパートナーにとって大きな成果となります。

Business Insiderは、人々が知りたがる興味深く革新的なストーリーを紹介しています。

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イギリス政府は、新しいHIVアクションプランを発表しました。このプランは、HIV検査や治療を受ける人々を再びつなげることを目的としており、2030年までに新たなHIV感染をゼロにすることを目指しています。この取り組みには1億7000万ポンドの予算が充てられ、HIVに対する偏見を減らすことに重点が置かれています。偏見は、多くの人が検査を受けることをためらう原因となっています。

プランの主な内容には、以下のようなものがあります。まず、救急科でのHIV検査の自動実施です。患者は、通常の血液検査の際に自動的にHIV検査を受けることになり、希望しない場合はその旨を伝えることができます。これにより、早期発見と治療が可能になります。

次に、全国的な再接続プログラムがあります。このプログラムは、現在治療を受けていない約5,000人をHIV治療に戻すことを目指しており、特に偏見の影響を受けやすいマイノリティコミュニティに焦点を当てています。

また、自宅でのHIV検査キットも導入されます。新しいデジタル試験により、個人はNHSアプリを通じて自宅でのHIV検査キットを注文でき、プライバシーを保ちながら便利に検査を受けることができます。

さらに、コミュニティへの支援も強調されています。このプランは、リスクの高いコミュニティに対して個別のサポートを提供し、偏見のない一貫したケアを目指しています。

保健当局やコミュニティリーダーは、このプランがケアへのアクセスを改善し、2030年までにイングランドで新たなHIV感染をゼロにするという目標を達成する可能性について楽観的な見方を示しています。政府、医療サービス、コミュニティ組織の協力が、効果的な実施を確保するために重要であると強調しています。

2023年3月15日、ダークウェブ上での大規模な暗号通貨マネーロンダリング作戦が摘発されました。

llvm-mosプロジェクトは、LLVMコンパイラのオープンソースのフォークで、特にMOSテクノロジーの6502マイクロプロセッサシリーズや類似のプロセッサをサポートするために設計されています。このプロジェクトは、クラシックなプラットフォーム向けの現代的なソフトウェア開発を可能にします。主な特徴には、C99およびC++11のサポート、組み込みの浮動小数点サポート、65xxファミリーのマイクロプロセッサ用の統合アセンブラ、高品質なエラーメッセージを提供するClangコンパイラ、さまざまな65xxベースのコンピュータ向けのSDK（ソフトウェア開発キット）、最小限のC標準ライブラリやサンプルプログラムが含まれています。また、6502オブジェクトファイルを作成・管理するためのELF（Executable and Linkable Format）サポートもあります。

ユーザーはオンラインでコンパイラを試すことができ、ローカルで使用するためにダウンロードすることも可能です。このプロジェクトはLLVM財団によって公式に承認されているわけではなく、Discord上での公開ディスカッションを通じてメンテナンスされています。

さらに詳しい情報を得るために、ユーザーはチュートリアルやFAQ、コミュニティの貢献など、さまざまなリソースを探ることができます。

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著者は最近、ブラックフライデーセールでreMarkable 2タブレットを購入し、その体験を共有しています。このタブレットは、気を散らさずに読書や執筆ができるように設計されており、著者は特に執筆に優れていると感じています。スタイラスはインクで書いているような感覚があり、Marker Plusスタイラスの内蔵消しゴムを推奨しています。

しかし、このタブレットにはいくつかの制限があります。特に楽譜を読む際には、ページの個別トリミングや半ページのめくり、簡単なページナビゲーションなどの機能が欠けており、効果的ではありません。著者はこれらの欠点を解決するために、自分自身でPDFリーダーと管理ソフトを開発する計画を立てています。

reMarkable 2は、自作ソフトウェアをインストールできる点が著者にとって魅力的です。ソフトウェア開発のための活発なコミュニティが存在することを見つけましたが、アップデートによるソフトウェアの互換性の問題に直面しました。著者は、将来的に新しいソフトウェアバージョンへのサポートが期待できることを願っています。

全体として、著者はreMarkable 2とハッキングコミュニティの貢献を高く評価しており、デバイスの使いやすさを向上させています。現在、カスタム楽譜リーダーの作成に取り組んでいますが、次回のコンサートまでに完成するかどうかは不明です。

著者は、過去7年間にわたりLenovoとDellのノートパソコンを購入してきましたが、新しいモデルの品質に不安を感じています。2019年に新しいLenovo Carbon X1を手に入れましたが、1年以内にバッテリーが故障しました。一方、2017年製の中古Lenovo 470Sは、RAMを追加したことで今でも問題なく動作しています。

Dellについては、著者はリファービッシュ品のノートパソコンを3台とデスクトップを1台購入しました。古いモデルは問題なく動作していますが、新しいDell Precision 5550は、2021年に新品で購入したにもかかわらず、深刻なバッテリーと充電の問題を抱えています。また、このモデルのUSB-Cポートが不要だと感じており、好みではありません。

著者は、長持ちしないかもしれない新しいノートパソコンに2,000カナダドル以上を支出することに躊躇しています。32GBのメモリを搭載した低価格のワークステーションを好んでいますが、予算の関係で16GBモデルしか手に入れることができません。そして、中古のMacbook Pro M1も購入しましたが、ソフトウェアが気に入らず、Linuxのセットアップがまだ必要です。予算内で良い選択肢を探しています。

この講義では、SwiftUIに関するコースの概要が紹介されます。アプリ開発に使用されるソフトウェアであるXcodeの基本と、ユーザーインターフェースを構築するためのフレームワークであるSwiftUIについて説明します。特に、SwiftUIの重要な要素である「ビュー」の理解に重点が置かれています。また、講義を補完するための読書資料も学生に配布されます。

「クインティック方程式には解の公式がない」というタイトルの動画では、五次方程式を一般的な公式で解くことが不可能であることについて説明しています。このテーマは数学理論に基づいています。二次方程式や三次方程式とは異なり、五次方程式には簡単な解の公式が存在しないことが強調されています。この動画はレオ・ゴールドマッハーの論文に触発されており、アーベル・ルフィニ定理に関連する概念を含んでいます。この定理は、五次以上の多項式方程式の一般的な解は根号を使って表現できないことを示しています。また、制作者はこのテーマについてさらに探求するためのリンクを提供し、視聴者にさまざまなプラットフォームを通じて支援を呼びかけています。

ブリックリンクは、レゴの主要なオンラインマーケットプレイスであり、2025年12月12日から35カ国での運営を停止することを発表しました。この決定は、南アフリカ、トルコ、ブラジルなどの国々に住むレゴファンや販売者に大きな影響を与えます。これらの国々の人口は合わせて25億人以上に達します。多くの販売者はビジネスのためにブリックリンクに依存しており、突然の発表により大きな不安が広がっています。

影響を受ける国々には、確立された市場やレゴの店舗、レゴランドパークが存在する地域も含まれています。この措置は厳しいものと見なされており、多くのファンが地元では入手できないレゴのパーツをブリックリンクで調達しているため、特に問題視されています。

会社側は、これらの地域での法令遵守や運営上の課題を理由に挙げていますが、この決定の背後にある理由についての説明はほとんどなく、レゴコミュニティの間で憶測や不満が広がっています。多くの人々は、この決定がこれらの国々のレゴ愛好者の創造性やコミュニティの結束に悪影響を及ぼすことを懸念しています。

この発表を受けて、代替プラットフォームについての議論やブリックリンクのボイコットの可能性が浮上しています。コミュニティの多くは、レゴの対応に失望していると感じています。

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外部リンクに直接アクセスすることはできませんが、要約してほしいテキストを提供していただければ、お手伝いできます。

Langjam Gamejamは、参加者がプログラミング言語とその言語を使ったゲームを作成する7日間のチャレンジです。参加者は自分のルールを設定し、自由に創造力を発揮できます。使用する技術は自由で、最もクリエイティブな作品には賞が用意されています。

このイベントは7日間の期間で行われ、プログラミング言語とゲームを作成することが求められます。参加者は「プログラミング言語」や「ゲーム」の定義を自分で決めることができます。個人またはチームで参加でき、ドキュメンテーションの作成も奨励されています。また、作業についてのブログ記事を書くこともボーナスとして評価されます。

イベントに参加し、プロジェクトをItch.ioに提出し、Discordで議論しましょう。

要約がありません。

Flockという会社は、アメリカでナンバープレートを監視し、監視映像を収集するためにAIを活用したカメラを使用していますが、フィリピンの海外のギグワーカーを雇ってAIシステムのトレーニングを手伝わせていることが明らかになりました。この情報は、これらの労働者がアメリカの人々や車両の映像をレビューし、分類していることを示すリークによって明らかになりました。

Flockの技術は、車両盗難の捜査などに利用されており、警察は令状なしで全国の車両を追跡することができます。しかし、海外からの労働者の使用は、プライバシーや機密映像へのアクセスに関する懸念を引き起こしています。

これらの労働者は、フリーランスプラットフォームのUpworkを通じて雇われており、映像のさまざまな側面を分類する仕事をしています。具体的には、車両の詳細や銃声、交通事故などの音声イベントも含まれます。Flockのカメラは常に交通を監視しており、監視がプライバシーに与える影響についての議論が進んでいます。

リークの後、Flockは漏洩した情報を削除し、状況についてのコメントを控えました。

著者は古いli.stサービスでアンソニー・ボーディンのコンテンツを探しましたが、見つけることができませんでした。さらにarchive.orgを詳しく調べ、オンラインで誰かから提案を受けた後、そのコンテンツを共有するためのウェブサイトを作ることに決めました。

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過去を思い出させる興味深いプロジェクトを探るのに良い時期です。私は現在、ImGUIを学んでおり、このプロジェクトは素晴らしいと思います。こちらでチェックできます：FurnaceのGitHubページ。

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CachyOSは、Arch Linuxを基盤とした高速でカスタマイズ可能なLinuxディストリビューションです。経験豊富なユーザーと新しいユーザーの両方にとって、優れた速度、安定性、使いやすさを提供することを目指しています。

CachyOSの主な特徴には、最適化されたlinux-cachyosカーネルと先進的なBOREスケジューラを使用してパフォーマンスを向上させる点があります。また、特定の命令セットや最適化に基づいてパッケージがコンパイルされており、より良いパフォーマンスを実現しています。インストール時には、KDE PlasmaやGNOMEなど、さまざまなデスクトップ環境を選択できるため、ユーザーは自分の好みに合わせた環境を構築できます。

インストール方法も柔軟で、初心者向けのグラフィカルユーザーインターフェース（GUI）と、上級者向けのコマンドラインインターフェースの2つの方法が用意されています。さらに、さまざまなCPUに対応したスケジューラのオプションや最適化が提供されており、堅牢なカーネルサポートも特徴です。

CachyOSは、速度とセキュリティを重視して、コンピュータの使用体験を向上させるよう設計されています。

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最近のNBCニュースの調査によると、アメリカ人の四年制大学の学位に対する考え方に大きな変化が見られています。登録有権者の約3分の2が、これらの学位はその費用に見合わないと考えており、10年前には意見がほぼ半々だったことを考えると大きな落ち込みです。学位がより良い就職機会につながると考えているのはわずか33%で、63%は多くの卒業生が職業スキルを持たずに負債を抱えていると主張しています。

大学の授業料の高騰がこの変化の大きな要因となっています。1995年以降、公立大学の学位取得にかかる平均費用はインフレ調整後に倍増しており、多くの人が学位の価値を疑問視しています。調査に回答した人々は、高い負債が卒業生が十分な給与を得られる仕事を見つけるのを難しくしていると指摘しています。

この懐疑的な見方はすべての層に広がっていますが、特に共和党支持者の間で顕著です。学位が投資に見合うと考えるのはわずか22%で、2013年の55%から大きく減少しています。学位を持つ人の中でも、46%しか自分の学位がその費用に見合ったと信じていません。

その結果、職業教育や技術教育プログラムへの関心が高まっています。多くの人々が、負債を大きく抱えずに早く就職できる道を選ぶことを好むようになっています。全体として、高等教育への信頼は低下しており、多くの人が大学が手頃な価格や雇用市場のニーズから乖離していると感じています。

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著者は、StripeやShopifyなどのサービスからのウェブフックが欠落する問題を、複数の企業で経験してきました。各チームはこの問題を解決するために、リトライロジックやデッドレターキュー、監視システムなど、似たような解決策を作り出しました。著者は他のチームがこの問題をどのように管理しているのかに興味を持っています。具体的には、他のチームがプロバイダーのリトライポリシーに依存しているのか、自分たちで信頼性の高いシステムを構築しているのか、外部サービスを利用しているのか、あるいは手動で問題を処理しているのかを尋ねています。著者はこの問題に対処するためにRelaehookというツールを開発中で、業界の一般的な慣行について知りたいと考えています。

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約20万件のニュースRSSフィードをリアルタイムで追跡し、関連する記事をグループ化するシステムを作成しました。このシステムは、ニュースがオンラインでどのように広がるかを示すために、高度な技術を使用して類似の記事を迅速に見つけます。各「ストーリークラスター」では、最初にそのストーリーを公開したメディア、どれくらいの速さで広がったか、そして他のニュースメディアが報じるにつれて物語がどのように変化したかを表示します。システムのデザイン、スケーリング方法、クラスターの精度や有用性を向上させる方法についてのフィードバックを求めています。ライブデモは以下でご覧いただけます: ニュースフローデモ。

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動物の知能と大規模言語モデル（LLM）の知能の違いについて説明します。

動物の知能は自然選択によって形成されており、生存や社会的相互作用、恐怖や支配といった基本的な本能に焦点を当てています。一方、LLMの知能はデータとユーザーのフィードバックによって駆動され、人間のテキストを模倣し、評価を得ることを目指しています。

動物は予測不可能な環境での生存タスクに最適化されており、失敗が致命的になることもあります。対照的に、LLMは統計的手法やユーザーとのインタラクションを通じて調整されており、同じような生存圧力はありません。

脳とLLMは異なる材料と学習方法で構築されているため、知能のタイプも異なります。LLMは生存のためではなく、ユーザーの満足度を高めるタスクの解決に重点を置いています。

LLMを理解するには新しい視点が必要です。LLMは動物に基づかない知能の一形態を示しています。LLMについての考え方を適応させる人々は、その行動や能力をより正確に予測できるようになるでしょう。

このように、文章は生物的知能と人工知能の根本的な違いを強調し、LLMに対する新しい理解の必要性を示しています。

著者は、大学院への出願中に感じた不安について語っています。前回の挑戦が失敗に終わったため、低い成績や平均的なGMATスコアという課題に直面し、より優れた候補者と競わなければなりませんでした。その厳しい時期に、友人が「一つがうまくいけばいい」と励ましてくれました。この言葉が著者に希望を与え、最終的には人生を変える学校への入学を果たしました。

重要なポイントは、高いリスクを伴う状況、例えば就職活動や家の購入、パートナー探しにおいて、すべての選択肢がうまくいく必要はないということです。自分に合った一つの選択肢があれば十分です。この考え方は、困難な時期に心の支えとなり、時には一つの良い機会がすべてを変えることを思い出させてくれます。

NixOS 25.11「Xantusia」が、リリースマネージャーのjopejoe1とLeona Maroniによって正式に発表されました。この新しいバージョンのLinuxディストリビューションは、2026年6月30日までバグやセキュリティの更新を受けることができます。前のバージョンである25.05「Warbler」は、現在はサポートが終了しており、2025年12月31日以降は更新が行われません。

NixOS 25.11の主な更新内容には、7,002の新しいパッケージが追加され、25,252の既存パッケージが更新され、6,338の古いパッケージが削除されました。また、107の新しい設定モジュールと1,778の設定オプションが追加され、GNOMEはバージョン49に更新され、いくつかの新機能が搭載されています。

このリリースは、2,742人の個人の貢献によって実現され、Nixpkgsパッケージリポジトリの改善も含まれています。リリースプロセスに関わった貢献者やチームへの特別な感謝も表明されました。

今後の展望として、次のバージョンであるNixOS 26.05「Yarara」が期待されています。

Zigtoolsは、Zigプログラミングコミュニティを支援するグループで、Zigbookが自分たちの作品を盗用したと非難しています。特に、Zigtools Playgroundのコードやファイルが無断でコピーされていると指摘しています。Zigbookは最近、独自性を主張して立ち上げましたが、ZigtoolsからWASMバイナリやJavaScriptコードを適切なクレジットなしに使用していることが明らかになりました。

Zigtools PlaygroundはMITライセンスの下で提供されていますが、Zigbookはその条件を守っておらず、問題の修正を試みる提案を無視しています。Zigtoolsはこれらの違反を記録しており、Zigbookの誤解を招く行為に懸念を示しています。

この状況に対処するため、Zigtoolsは自らのプレイグラウンド機能を強化する計画を立てており、ZigコミュニティにはZigbookを避けるよう呼びかけています。代わりに、公式のZig学習リソースを利用することを推奨しています。また、Zigtoolsは進行中のプロジェクトへの寄付を通じて支援を求めています。

強化学習（RL）は、教師あり学習と比較して情報獲得の効率が非常に低いという課題があります。まず、効率の比較ですが、RLは教師あり学習に比べて、単一の報酬信号を得るために必要な計算リソースが大幅に多くなります。教師あり学習では、各入力トークンが直接学習に貢献します。

次に、情報密度についてです。教師あり学習では、各サンプルが改善のための明確な信号を提供しますが、RLではサンプルごとの情報獲得がはるかに低く、特に初期のトレーニング段階ではモデルが未学習のため、情報が乏しいです。

学習プロセスに関しては、教師あり学習では直接的なフィードバックが得られ、予測を迅速に改善するのに役立ちます。一方、RLは試行錯誤に依存しているため、間違いから学ぶのが難しくなります。

トレーニング中のノイズについても触れます。RLは学習結果に高いばらつきがあり、特にモデルが十分にトレーニングされていない場合には、一貫性のない予測不可能な結果をもたらします。

RLの効率を向上させるための戦略として、カリキュラム学習やより良い代理評価を用いることで、トレーニング中の成功率を高め、学習する情報量を増やすことが可能です。

RLには限界もあります。貴重な洞察を提供する一方で、複雑で一般化可能な戦略を育むのではなく、単純なヒューリスティックな解決策を強化する傾向があります。

最後に、人間の学習に関する類似点が挙げられています。人間は経験を通じてより効率的に学ぶため、機械学習モデルも二項結果を超えた情報を引き出すために、同様の戦略を採用することで利益を得られる可能性があります。

全体として、RLを教師あり学習と同じくらい効果的にするためには、改善された方法論が必要であることが強調されています。

要約がありません。

DeepSeek-V3.2は、約5時間前に更新された4つのアイテムを収集しています。

ジャレッド・ライザーは、自身が開発し販売したマイクロSaaS「MealByMeal」の経験を共有しています。このサービスはカロリー追跡を目的としています。以下はその重要なポイントです。

開発は2023年6月1日に始まり、AIを活用して食事の材料を正確に抽出し、栄養データと照合することに重点を置きました。ドメインは2023年9月17日にmealbymeal.comという.comドメインを取得し、ブランドの強化を図りました。MealByMealは2023年11月7日に正式にローンチされ、個人的なつながりを通じて最初の有料ユーザーを獲得しました。

製品は順調に成長し、2024年1月には月間定期収入（MRR）が114ドルに達しました。2024年12月には、他のプロジェクトに集中するために売却を決意し、MealByMealを20,000ドルで売りに出しました。数回のオファーと交渉を経て、120日後に3,300ドルで売却しました。

ジャレッドは、買い手が製品の質よりも安定した収益とサイトの長寿を重視することに気づきました。また、マーケティング活動における財務的な非効率性を認識しつつ、SEOやマーケティング、製品改善において得た経験を大切にしています。

全体として、この事業は経済的には成功しなかったものの、次のプロジェクトにおける成長につながる貴重な学びの経験となりました。

LiveLinkFace ARKit Receiverは、Blender用のアドオンで、iPhoneのLive Link Faceアプリから顔のトラッキングデータを受信し、Blender内のモデルに適用することができます。このツールを使うことで、アーティストは自分の表情を使ってモデルをアニメーションさせることが可能になります。

このアドオンは、iPhoneのLive Link Face（ARKitモード）専用に設計されています。Shape Keyの値をリアルタイムでプレビューでき、Blender 4.5と互換性がありますが、Metahumanプロトコルには対応していません。

インストール手順は簡単です。まず、アドオンをダウンロードし、Blenderを開いて.zipファイルをドラッグします。その後、「LiveLinkFace ARKit Receiver」のオプションをチェックしてアドオンを有効にします。

使用手順は次の通りです。iPhoneでLive Link Faceを起動し、PCのローカルIPアドレスを入力します。BlenderではLiveLinkFaceパネルを開き、モデルを選択してLiveLinkFaceを開始します。これにより、モデルがリアルタイムであなたの表情を模倣します。

このアドオンはARKitの52種類の標準Shape Keyをサポートしており、さまざまな顔の動きを表現できます。

トラブルシューティングのヒントとしては、モデルが動かない場合、iPhoneとPCが同じWi-Fiネットワークに接続されているか確認してください。ネットワークの遅延がある場合は、有線LANや5GHzのWi-Fiを使用することをお勧めします。また、いくつかのShape Keyが反応しない場合は、Shape Keyの名前に不一致がないか確認してください。

このツールは、顔のリグを作成するアーティストや、Blenderでアニメーションをテストするユーザー、互換性のあるモデルで作業する開発者を対象としています。

アドオンはGNU一般公衆ライセンスv3（GPL-3.0）のもとでリリースされており、改変や再配布が可能です。制作者の森谷俊は、改善やバグ報告のためのフィードバックを歓迎しています。

ミュージカル「エル・プティ・プリンス」が、12シーズン目を迎えてバルセロナに戻ってきます。公演は12月5日から始まります。この作品は非常に成功しており、これまでに600回以上の公演が行われ、40万人以上の観客が訪れました。

この記事では、CloudflareがSaltという構成管理ツールを使って構成の失敗を管理する課題にどのように取り組んだかについて説明しています。主なポイントは以下の通りです。

まず、構成管理の失敗の根本原因を特定することは難しい場合があります。特に、数千台のサーバーで同時に多くの変更が行われているときはなおさらです。

Cloudflareは、Saltの失敗を特定の変更に遡ることができる自己サービス機能を持つアーキテクチャを開発しました。これにより、ソフトウェアのリリースにかかる遅延を減少させることができました。

Saltはシステムの整合性を維持し、構成管理を自動化するためのツールです。マスターとミニオンという構造を持ち、マスターがミニオン（サーバー）にタスクを配布します。

Saltの失敗には、設定ミスや文法エラー、ネットワークの問題などがあり、これらは新しいコードの展開に影響を与えます。

調査の改善として、ミニオン上にジョブの結果をキャッシュすることで、オペレーターはSaltマスターにアクセスせずにジョブの詳細や文脈を迅速に取得できるようになり、トラブルシューティングが効率化されました。

新たに作成されたSalt Blame Moduleというツールは、失敗したジョブを最近のコード変更と結びつけることで、失敗の原因を追跡するのに役立ちます。

さらに、エンジニアが複数のサーバーやデータセンターの問題を迅速に評価できるように、チャットアプリケーションからコマンドを実行できる機能が開発され、トリアージプロセスが簡素化されました。

Cloudflareは、PrometheusやGrafanaといったツールを使用して失敗の原因を追跡し、月ごとにレビューを行うことで、システムの改善と将来の問題の減少を図っています。

長期的な目標は、運用における手動介入を最小限に抑え、エンジニアの負担を軽減し、構成管理プロセス全体の安定性と効率を向上させることです。

これらの改善により、問題解決にかかる時間が大幅に短縮され、Cloudflareは顧客への更新をより迅速かつ効率的に提供できるようになりました。

このテキストは、AMDのMI300X GPUを使用した専門家混合（MoE）事前学習に関する重要な研究について述べています。研究者たちは、システムとモデル設計に関する有益な洞察を提供しています。

重要なポイントとして、まずシステムの性能について触れています。彼らは、Pollaraネットワークの性能を包括的にテストし、GPU間のさまざまな通信タスクに関するマイクロベンチマークを実施しました。このハードウェアに関するこの規模の研究は初めてです。

次に、モデル設計に関するガイドラインを提供しており、トランスフォーマーモデルのサイズを最適化し、トレーニングと推論の性能を向上させることに焦点を当てています。

トレーニングプロセスには、フォールトトレランス（障害耐性）やチェックポイント管理といった重要な機能が含まれています。

さらに、760百万のアクティブパラメータと83億の総パラメータを持つ新しいモデル、ZAYA1を紹介しています。このモデルは、Qwen3-4BやGemma3-12Bと同等の性能を発揮し、Llama-3-8Bなどの他のモデルをさまざまなタスクで上回っています。

この研究は、AMDのハードウェアとソフトウェアがAIモデルの大規模な事前学習に効果的に対応できる準備が整っていることを示しています。

このガイドでは、競合のない複製データ型（CRDT）について探求しています。CRDTは、分散システム向けに設計されたデータ構造で、調整なしで同時更新を処理できます。著者は、ビールのスタートアップでの経験を通じてCRDTに魅了され、これらのシステムをより深く理解するための旅を振り返っています。

CRDTとは、データを複数のノードに複製し、中央の権限なしで自動的に競合を解決し、データの整合性を保つことができる仕組みです。CRDTを理解するためには、ネットワークの障害、最終的な整合性、基本的な集合操作を知っていれば十分です。CRDTにおけるマージ操作は、可換性、結合性、冪等性を持つ必要があり、信頼性のあるデータの収束を可能にします。

CRDTにはいくつかの種類があります。G-Counterは、増加のみを行い、複製からの最大値を追跡するカウンターです。PN-Counterは、増加と減少の両方をサポートします。G-Setは、追加のみを許可する成長型集合です。2P-Setは、追加と削除をサポートしますが、再追加はできません。LWW-Element-Setは、最後に書き込まれたものが勝つセマンティクスを持ち、データ損失の可能性があります。OR-Setは、データ損失なしに要素の再追加を許可する観察削除集合です。RGAは、複雑な挿入を管理するための複製可能な成長配列です。MV-Registerは、すべての同時書き込みを保持する多値レジスタです。

各CRDTタイプには、使用ケースに応じた利点と欠点があります。これには、空間の複雑さ、操作の効率、同時更新の管理能力が含まれます。大きな課題の一つは、増大するメタデータの管理です。戦略としては、時間ベースの有効期限、協調的なガベージコレクション、因果関係を追跡するためのバージョンベクターがあります。

CRDTは、高可用性が求められ、最終的な整合性を許容できるアプリケーションに適しています。具体的には、共同編集、分散データベース、リアルタイムアプリケーションなどが挙げられます。適切なCRDTの選択は、必要な操作、データ損失の許容度、競合の検出や解決の必要性によって異なります。

CRDTをサポートするライブラリやデータベースも多く存在します。例えば、Automerge、Yjs、Riak、Redis Enterprise、AntidoteDBなどがあります。このガイドは、CRDTを理解し、分散システムにおける実装や使用に関する実践的な洞察を提供することを目的としています。

DeepSeekは新しいモデル、DeepSeek-V3.2とDeepSeek-V3.2-Specialeを発表しました。

DeepSeek-V3.2は、前のバージョンであるV3.2-Expの公式な後継モデルです。このモデルはアプリ、ウェブ、APIで利用可能で、日常的な使用においてバランスの取れた性能を提供し、GPT-5に匹敵します。

一方、DeepSeek-V3.2-Specialeは、高度な推論能力に特化したモデルで、現在はAPIを通じてのみ利用可能です。このモデルは、Gemini-3.0-Proと同等の高い性能を発揮しますが、複雑なタスクにはより多くのリソースが必要です。また、さまざまなコンペティションで優れた結果を出しています。

V3.2の主な特徴としては、推論と長さを組み合わせることでより良い結果を得られる点があります。V3.2-Specialeは、複雑な推論タスクにおいて優れた性能を発揮します。両モデルは、新しいトレーニング手法をサポートしており、幅広い環境やタスクに対応しています。V3.2はツールの使用に直接推論を統合しています。

APIに関する情報として、V3.2のAPIは前のバージョンと似ています。V3.2-Specialeは、2025年12月15日まで一時的なエンドポイントを通じて利用可能で、価格はV3.2と同じです。

両モデルは、コミュニティの利用や研究のためにHugging Faceでオープンソースとして提供されています。

詳細な技術情報については、提供された技術報告書やリンクを参照してください。

最近亡くなったティエン・ティの娘が、父親についての温かいコメントに感謝の気持ちを表しています。彼女は、父親がプライベートな人だったため、彼に関する話題を最近知ったと述べています。直接コメントすることができないため、新しいスレッドを立てて皆に感謝を伝えることにしたそうです。

Gemini 3 Pro Imageモデル、通称ナノバナナは、スライド作成に非常に便利です。新しいコマンドラインツール「nano-pdf」を使うことで、ユーザーは簡単な英語のコマンドを使ってPDFプレゼンテーションを編集できます。使い方は以下の通りです。

まず、編集したいページを選択すると、そのページが画像に変換されます。次に、変更をリクエストするためのプロンプトを提供し、それがモデルに送信されます。最後に、更新された画像が再び変換され、元のPDFに追加されます。

コマンドの例としては、収益チャートを編集する場合は「nano-pdf edit deck.pdf 5 "収益チャートをQ3の$2.5Mに更新"」と入力します。また、新しいスライドを追加する場合は「nano-pdf add deck.pdf 15 "5つの箇条書きのあるエグゼクティブサマリースライドを作成"」といった具合です。

このツールの主な特徴には、複数ページを同時に編集できること、既存のスタイルに合った新しいスライドを追加できること、最新のデータを見つけるためのGoogle検索機能があること、テキストレイヤーを維持してコピーや検索が容易であることが含まれます。

このツールはどのPDFでも使用できますが、特にプレゼンテーションの迅速な編集に役立ちます。詳細については、GitHubのページ「Nano-PDF」を訪れてみてください。

要約がありません。

アクセンチュアは、約80万人の従業員を「再発明者」と呼ぶことに変更し、人工知能（AI）への注力を強調しています。この変更は、さまざまな部門を統合して新たに「再発明サービス」というユニットを設立したことに続くものです。CEOのジュリー・スウィート氏は、この新しい呼称をAI分野でのリーダーシップ戦略の一環として推進しています。

しかし、このブランド変更には批判もあり、一部の専門家は従業員が混乱する可能性があり、全員に響くわけではないと指摘しています。アクセンチュアは以前にも、インタラクティブ部門のために「アクセンチュア・ソング」という独自の用語を採用しましたが、こちらも賛否が分かれました。

AI推進の一環として、アクセンチュアは従業員に生成AIのトレーニングを行っています。新しいスキルに適応できない従業員は解雇される可能性があり、最近も11,000人の人員削減が行われました。アクセンチュアは売上の増加を報告していますが、今後のアメリカ連邦政府の支出削減により成長が鈍化する可能性があると警告しています。全体として、同社はブランド変更と進化する技術環境への適応という課題に取り組んでいます。

キッソネルガ・スカリアで重要な青銅器時代の工房が発見されました。この場所は、当時の古代の技術や生産活動に関する重要な証拠を示しています。

ウェブサイトを訪れたときに、ブラウザが自動的に共有するデータを表示するツールを作りました。このツールはGitHubで公開しており、こちらからアクセスできます。また、デモもこちらで試すことができます。重要な点は、データはどこにも送信されず、すべてがブラウザ内で直接動作することです。

宇宙にデータセンターを建設するアイデアは、元NASAのエンジニアで、宇宙の電子機器やGoogleでのAIに関する経験を持つ専門家によって、実現不可能であると考えられています。以下はその主なポイントです。

まず、宇宙での電力供給の課題があります。宇宙の電源は主に太陽光と原子力ですが、現代のデータセンターの高い電力需要には不十分です。太陽光パネルはGPUの電力ニーズを満たすために非常に大きなサイズが必要であり、原子力の選択肢では単一のGPUさえも賄えないほどの電力しか供給できません。

次に、冷却の問題があります。宇宙では空気がないため、電子機器の冷却が地球上よりもはるかに複雑です。宇宙では熱管理のための解決策が必要ですが、これらは地球のシステムよりもはるかに複雑で効率が悪く、高出力のGPUを冷却するのが難しくなります。

さらに、放射線のリスクもあります。宇宙の電子機器は、故障や性能の劣化を引き起こす重大な放射線の影響を受けます。現在のGPUやTPUはこれらの条件に耐えるようには設計されておらず、放射線に強いバージョンを作成すると、性能が大幅に低下することになります。

最後に、通信の制限があります。宇宙での通信速度は地球上よりも遅く、通常は約1Gbpsにしか達しませんが、地球のデータセンターは100Gbps以上の速度を実現できます。

全体として、著者は宇宙データセンターの概念が非常に困難で高コストであるだけでなく、満足のいく性能を提供する可能性も低いと考えています。

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