この手紙では、オラクルがJavaScriptの商標を管理していることについて触れています。商標が放棄されており、技術コミュニティ内で混乱を招いていると主張しています。JavaScriptは広く使用されており、一般的な用語として定着していますが、オラクルはサン・マイクロシステムズを買収することで商標を取得したにもかかわらず、積極的に使用したり権利を行使したりしていません。

著者は、オラクルが製品に対して商標を使用していないこと、そして何百万もの人々がオラクルの関与なしに「JavaScript」を一般的に使用していることから、この商標は放棄されたと考えるべきだと説明しています。手紙では、オラクルに対して商標を公共の領域に解放し、法的制限なしに自由に使用できるようにするよう求めています。もしオラクルが行動を起こさない場合、著者たちは商標の取り消しを求める法的挑戦を行う計画です。また、個人や団体からの支援を呼びかけ、この行動を進めるための法的支援を求めています。

この記事では、透明なリーダーシップが奉仕型リーダーシップよりも効果的であると主張しています。著者はチームを管理した経験があり、奉仕型リーダーシップは「カーリング的な育児」に似ていると感じています。リーダーがチームの障害を取り除くことで、短期的には安心感を与えますが、最終的にはチームがリーダーに依存し、リーダーが不在のときに困難に対処できなくなります。

その代わりに、著者は透明なリーダーシップのモデルを提案しています。このモデルには、チームメンバーへのコーチングや教育、人々をつなげて協力を促進すること、体系的な問題解決を奨励すること、組織の価値観を明確にしてメンバーが一貫した意思決定を行えるようにすること、自分の関与を減らしメンバーにリーダーシップの役割を持たせること、そしてスムーズな移行を確保するために後任の育成を継続することが含まれます。

この記事では、マネージャーが不要になった場合、無駄な仕事や官僚主義を生み出すべきではないと提案しています。代わりに、技術的な業務に戻り、自らのスキルを維持し、チームからの尊敬を得るべきだと述べています。

著者は、Googleでシニアスタッフエンジニアとしての経験を振り返り、ビッグテックにおける高い注目を浴びるエンジニアとしての課題について語るショーン・ゴーデッケのアプローチと対比しています。ゴーデッケは、ビジネスの優先順位の変化や「スポットライト」に適応する必要性を強調していますが、著者は長期的な管理とシステムの安定性に焦点を当てることを好んでいます。

著者の主なポイントは次の通りです。まず、異なる作業環境についてです。著者は開発ツールやインフラに携わっており、成功の測定方法が市場の可視性に焦点を当てた製品チームとは異なります。彼らのチームはボトムアップのアプローチを採用し、経営陣の指示よりもエンジニアのフィードバックを優先しています。

次に、管理の価値についてです。著者はシステムに長期間関わることで深い文脈を得て、より良い問題解決や革新を実現しています。これは、迅速な反復が短期的な思考を生むことが多い製品開発の速いペースや混沌とした性質とは対照的です。

信頼と影響についても触れています。著者は信頼を築くことの重要性を強調し、品質を損なう可能性のある高い可視性のプロジェクトに「ノー」と言えるようになります。ユーザーとの長期的な関係が、彼らの仕事に対する強い支持を生むと主張しています。

成功のための代替指標についても言及しています。著者は経営陣の可視性ではなく、ツールの有用性や重要性、規模といった指標に価値を見出し、これらがエンジニアリングの成功に与える影響を示しています。

キャリアに関する考慮点として、著者はスポットライトの外での停滞への恐れを認めつつも、深い技術的な所有権と複雑な問題を解決する能力が長期的にはより充実感をもたらすと主張しています。

著者は、即時の認識を追い求めるのではなく、持続可能なシステムを構築することに焦点を当てたキャリアパスを提唱しています。意味のある影響は、仕事における深さと忍耐から生まれることが多いと示唆しています。

このテキストでは、Clojureを使って機能的なクワッドツリーのデータ構造を作成し、特に地図やグラフィックスのようなアプリケーションで高詳細なエリアを効率的に管理する方法について説明しています。

クワッドツリーは、2次元空間を小さな領域に分割する木構造で、必要な場所に詳細を最適化し、他の場所ではリソースを節約します。従来の命令型手法とは異なり、このアプローチは関数型プログラミングスタイルでクワッドツリーを作成することに焦点を当てています。これにより、各ノードを手動で管理することなく、ツリー全体を迅速に再構築できます。

実装の手順は次の通りです。まず、カメラやマウスの位置を読み取ります。次に、現在のノードが適切なサイズかどうかを確認します。もし適切でなければ、そのノードを4つの小さなノードに分割し、再度このプロセスを繰り返します。

クワッドツリーは、境界と中心によって定義されるノードで構成されており、距離計算を行うことでさらに分割が必要かどうかを判断します。また、論文では、ユーザーが動くときに表示がちらつかずに更新されるように、ウェブインターフェースを使ってクワッドツリーをリアルタイムで視覚化する方法も説明されています。色を一貫して保つことで、スムーズな表示が実現されます。

機能的な実装はコンパクトで管理が容易であり、明瞭さと効率性が強調されています。著者は、コードのコンパイルとテストを簡単に行うためにShadow-cljsを使用していることにも言及しています。

全体として、この記事は、ユーザーの焦点に基づいて変動する詳細が必要なアプリケーションにおける機能的クワッドツリーの利点を示しており、コーディングプロセスと視覚化の側面の両方を強調しています。

最近、ボリビアの大テクトニック湖において、古代の工学や農業の技術が発見され、持続可能性に関する重要な教訓が浮かび上がりました。この地域は生物多様性と文化遺産が豊かで、先住民社会が数世代にわたり湿地環境に適応するために、盛り土や運河といった技術を用いて形成されてきました。

発掘調査では、600年から1400年の間に居住していた痕跡が見つかり、複雑な水管理や魚、爬虫類、さまざまな植物を含む多様な食生活の証拠が確認されました。現在、カユババ族やモビマ族などの地元の先住民コミュニティは、この生物文化的遺産を守り続けており、科学者たちと協力して環境保護や知識の共有に取り組んでいます。

これらの発見は、これらのコミュニティが長年にわたり実践してきた持続可能な土地利用の重要性を強調しており、現代の保全や環境問題へのアプローチに役立つ可能性があります。これらの伝統を守ることは、気候変動や森林伐採に直面する中での回復力や持続可能性に関する洞察を提供するため、未来にとって非常に重要です。

この記事では、ホンダのKシリーズエンジンについて紹介しています。このエンジンは、信頼性、性能、効率性から、約25年間にわたり生産されてきました。2001年に導入されたKシリーズは、より厳しい排出基準を満たし、熱効率を向上させることで、古いエンジンファミリーに取って代わりました。ホンダは、このエンジンを軽量な素材と先進技術であるi-VTECシステムを用いて設計し、性能を高めています。

最新のK20Cは、効率性と現代の排出規制への適合を目指して設計されています。このエンジンは、より高い圧力に耐えられるように強化された設計が特徴で、耐久性も向上しています。また、レースでも人気があり、厳しい条件下でも信頼性と性能が評価されています。

ホンダはハイブリッド技術への移行を進めていますが、Kシリーズはガソリン車モデルにとって重要な存在です。その適応性と実績から、今後のハイブリッドモデルにもこのエンジンを取り入れる可能性があるとされています。これにより、Kシリーズは自動車市場での重要性を維持し続けるでしょう。

Postgresには、WebAssembly（WASM）を使用して作られた軽量版があります。このバージョンは圧縮すると3MB未満のサイズになります。

サムスン半導体は、自社の子会社であるサムスン電子からのRAMの注文を拒否しました。これは、AI業界からの需要によって価格が急騰しているためです。このRAMの価格上昇は「チップフレーション」と呼ばれ、スマートフォンメーカーにとっては困難な状況を引き起こしています。彼らは、供給契約をより頻繁に、そして高い価格で交渉しなければならなくなっています。この状況は、サムスンのスマートフォンやその他の電子機器の価格上昇につながると予想されています。最近、メモリ価格は3倍に跳ね上がったと報じられており、これらのコストは2026年以降も上昇し続ける見込みで、電子機器市場全体に影響を及ぼすとされています。

フリーソフトウェア財団ヨーロッパ（FSFE）は、X（旧Twitter）におけるアカウントを削除しました。この決定は、同プラットフォームが彼らの価値観と合わなくなったためです。FSFEは当初、Xを利用してフリーソフトウェアの普及を図り、その利点を知らない人々とつながることを目指していました。しかし、イーロン・マスクの買収以降、プラットフォームはますます敵対的になり、誤情報やヘイトスピーチが増加しています。FSFEは、現在の環境やプライバシーの問題に懸念を示し、アカウント削除を決定しました。彼らは他のプラットフォームでも活動を続け、より多くの人々にリーチし、支持者にユーザーのコントロールと分散化を促進するFediverseへの参加を呼びかけています。最新情報はMastodonやPeertubeでフォローしてください。

あなたのインフラの概要です。

サーバーとデータに対して完全な管理権を持っています。コストは予測可能で、個別のリクエストに基づくものではありません。特定のベンダーやプラットフォームに縛られるリスクはありません。SSHを通じてマシンにアクセスでき、通常のデバッグツールを使用することができます。

MTXTは音楽情報を表現するためのシンプルなテキストフォーマットで、特別なソフトウェアなしで音楽データの作成、読み込み、編集が可能です。

このフォーマットの主な特徴には、ビートに基づくタイミングがあり、イベントは小数点表記で表されるため、タイミングが理解しやすくなっています。例えば、3.25は4/4拍子で3つの四分音符と1つの十六分音符を意味します。また、ユーザーフレンドリーな構造を持ち、各イベントは新しい行に書かれるため、テキストエディタでの編集が簡単です。音符の名前は一般的なものが使われており、カスタムエイリアスも設定できます。

さらに、音量やテンポなどのパラメータを徐々に変化させるスムーズな遷移をサポートしています。リアルタイムで音楽イベントをストリーミングし、適応することも可能です。微分音にも対応しており、音符の微調整や異なる調律システムを使用できます。イベントは任意の順序で記述でき、再生前に自動的にソートされます。MIDIとの互換性もあり、MIDIとMTXTフォーマット間の変換ができます。将来的にも多くのチャンネルやカスタムパラメータをサポートする設計です。

基本的な例として、ファイルにはタイトルや著者などのメタデータが含まれ、音符のエイリアスが定義され、テンポが設定され、演奏される音符や和音、音量コントロールが指定されます。

MTXTファイルを解析するためのRustライブラリと、MIDIとMTXTフォーマット間の変換を行うコマンドラインツールも用意されています。変換時には、音符の移調やタイミングの量子化など、さまざまな音楽的変換を適用し、チャンネルをフィルタリングすることができます。

MTXTファイルはバージョン宣言から始まり、オプションのメタデータとイベントが続きます。コメントを含めることもでき、タイミングはビートで指定されます。フォーマットは音符、コントロールチェンジ、音量、テンポなどの明確なコマンドを使用しており、音楽の再生やエフェクトに対する詳細な制御が可能です。

遷移は、時間の経過に伴ってパラメータをスムーズに調整するために定義されており、音楽表現を豊かにします。このフォーマットはMITライセンスの下でオープンソースとして提供されています。

全体として、MTXTはプレーンテキストを使用して音楽データを扱うためのアクセスしやすく柔軟な方法を提供します。

カスタム要素は、特定の動作を持つ独自のHTMLタグを作成できる、ウェブプラットフォームのシンプルな機能です。RailsのHotwireを使用したことがある方は、すでに<turbo-frame>や<turbo-stream>のようなカスタム要素に触れたことがあるでしょう。

この記事では、カスタム要素とは何か、Stimulusコントローラーとの違い、そしてカスタム要素の作成方法について説明します。簡単なカウンターの例と、サーバーの応答を待たずに即座に更新される楽観的なフォームの複雑な例を提供します。

カスタム要素は、特定の動作を持つ独自のHTMLタグを定義することを可能にします。これはWeb Componentsの標準の一部で、Shadow DOMやテンプレートも含まれています。カスタム要素を作成するには、クラスを定義し、ブラウザに登録し、その後HTMLで新しいタグを使用します。

基本的な例として、メッセージを表示するシンプルなカスタム要素を作成できます。以下のように記述します。

class HelloWorld extends HTMLElement {
  connectedCallback() {
    this.textContent = "カスタム要素からこんにちは 👋";
  }
}
customElements.define("hello-world", HelloWorld);

このコードを使うと、HTML内で<hello-world></hello-world>を使用できます。

カスタム要素は、標準のHTML要素と同様に属性を読み取ることができます。また、attributeChangedCallbackを使用して、これらの属性の変更に反応することも可能です。

カスタム要素とStimulusは似たライフサイクルメソッドを持っていますが、状態やイベントの扱い方に違いがあります。カスタム要素は標準のDOMメソッドを使用し、Stimulusは慣習に依存します。

インタラクティブなカウンターを作成することもでき、クリックすることで数値が増加します。また、楽観的なフォームは、送信時にUIを即座に更新し、ユーザーに瞬時のフィードバックを提供します。フォームの送信が失敗した場合でも、エラーメッセージを表示することができます。フォームの構造は、サーバーの応答との統合を容易にします。

カスタム要素はアプリケーション全体で再利用でき、異なるフォームやコンポーネント間で一貫した機能を実現します。

この記事は、開発者に対してカスタム要素を探求し、特にRailsでインタラクティブなウェブアプリケーションを構築するための強力なツールとして活用することを奨励しています。コードの例はGitHubで参照可能です。

Walrusは、高性能なメッセージストリーミングプラットフォームで、大量のデータを信頼性高く処理するために設計されています。主な特徴として、自動負荷分散機能があり、セグメントのリーダーシップを回転させて作業負荷を効率的に分散します。また、Raftコンセンサスを利用して、三つ以上のノード間でデータの整合性を確保する耐障害性があります。クライアントは任意のノードに接続でき、リクエストが自動的に適切なノードに振り分けられるシンプルなクライアントプロトコルも特徴です。さらに、シールされたセグメントにより、更新中にデータを移動させることなく、任意のレプリカから過去のデータを読み取ることができます。Linux上での高速データ処理のために、io_uringを利用した高性能ストレージも備えています。

アーキテクチャの概要としては、プロデューサーとコンシューマーが任意のノードに接続し、データ操作を行います。システムはリクエストのルーティングを自動で管理します。各ノードには、リクエストのルーティングを行うコントローラー、コンセンサスのためのRaftエンジン、レプリケートされたクラスタメタデータ、データ管理のためのストレージエンジンが含まれています。

コマンドラインインターフェース（CLI）を使用して、トピックの作成やメッセージの送信、メッセージの読み取り、トピックの状態確認、メトリクスの取得が可能です。設定可能なオプションには、ノード識別子、ストレージディレクトリ、Raftおよびクライアント接続用のネットワークポートが含まれます。

テストとパフォーマンスに関しては、ノードの障害回復や同時書き込みなどのさまざまなシナリオに対応した包括的なテストスイートが含まれています。パフォーマンスベンチマークでは、他のシステムと比較して、高いスループットを示しています。

正確性と検証については、Walrusはデータの一貫性と正確性を確保するための正式な仕様を持ち、同時条件下でも操作が信頼できることを確認しています。また、WalrusはRustライブラリとしても使用でき、シンプルな組み込みアプリケーションに適しています。

このプロジェクトはオープンな貢献を受け入れており、MITライセンスの下で提供されています。Walrusは効率的なメッセージストリーミング機能と堅牢なアーキテクチャを持ち、現代のデータ駆動型アプリケーションに適した存在です。

要約がありません。

要約がありません。

要約がありません。

要約がありません。

要約がありません。

著者は船のシミュレーションのデバッグを行っており、特定の設定（「スイッチファーシード」と呼ばれる）においてロングボートに問題があることを特定しました。著者は、この問題が単なるバグではなく、シミュレーション自体に実際の問題があるのではないかと疑っています。特に、特定の時間帯（65532Mから86663Mの間）において、いくつかの要素が消失することに関してです。著者は、これが漂流するグライダーによるものなのか、シミュレーションエラーなのかは不明です。

著者は、船がシミュレーションに干渉するグライダーを生成することに気づき、デバッグが複雑になっていると述べています。シードを何度も調整しようとしましたが、プロジェクトを完了させるのが難しいと感じています。作業を終えるのに約1日必要だと予想していますが、デバッグプロセスは長く複雑で苦労しています。

デバッグはスイッチファーシードに大きく依存しており、完成した船をプレイするのは簡単ですが、シミュレーション環境でのデバッグは時間がかかります。著者はシミュレーションを加速する方法を使用していることに言及していますが、特定のグライダーの流れがさらに複雑にしていることを認めています。最終的なシミュレーション設定では、あるポイント（世代46000M）以降に問題が見られないことが示されており、その段階以降のグライダーをシミュレーションに供給する方法が効果的であることを示しています。

無限級数 1/4 + 1/16 + 1/64 + 1/256 + … は、紀元前200年頃にアルキメデスによって発見されたもので、合計は1/3になります。このことは、視覚的に二つの方法で示すことができます。

一つ目は、単位正方形の中で、黒い正方形の面積（1/4、1/16など）を合計すると1/3になり、白や灰色の面積とバランスを取る形になります。二つ目は、三角形の中で、最大の三角形の面積が1の場合、黒い三角形（1/4、1/16など）の面積も合計で1/3になり、再び他の色の面積とバランスを取ります。

これらの視覚的な証明は、黒い形の面積が全体の面積の三分の一に相当することを示しています。

要約がありません。

要約がありません。

サターンは、AIを活用して金融サービスを変革し、10億人にアクセス可能な金融アドバイスを提供することを目指しています。会社は、金融アドバイザーのための信頼性の高いオペレーティングシステムを構築しており、迅速な実行とAIの継続的な学習に重点を置いています。

シニアAIエンジニアの役割では、アドバイザリープラットフォームを支える重要なAI機能の全責任を担います。この役割には、強力なソフトウェアエンジニアリングスキルと、大規模言語モデル（LLM）に関する深い理解が求められます。

主な責任には、AI機能のライフサイクル全体を管理し、コンセプトからメンテナンスまでを担当することが含まれます。安全対策と徹底した監視を備えた信頼性の高いAIシステムを構築することも求められます。また、高いパフォーマンスと信頼性を確保するための評価戦略を開発し、金融の専門家と協力して要件を具体的な計画に落とし込むことも重要です。さらに、高品質なPythonコードを作成し、エンジニアリング基準を維持するためにコードレビューにも参加します。

応募資格としては、エンジニアリングの経験が5年以上あり、そのうち3年以上は生成AIに関連する影響力のある製品に焦点を当てていることが求められます。信頼性の高いAIシステムや自動評価フレームワークの構築に関する専門知識、強いオーナーシップスキル、不確実性を乗り越える能力が必要です。また、Pythonに精通し、現代の開発手法に熟練していることも重要です。

サターンのコアバリューには、信頼性が高く説明可能なシステムの構築、継続的な品質向上への注力、データとフィードバックを基にした意思決定、複雑な金融課題を解決するための大胆な行動、顧客のニーズを優先し、ユーザーの成功を確保することが含まれます。

家を購入した際、大手銀行からは7%の金利で住宅ローンを提案されましたが、地元の信用組合では同じローンに対して5.5%という低い金利を提示されました。この差に驚きましたが、ほとんどの住宅ローンが政府によって購入される似たような商品であることを知り、納得しました。銀行の高い金利は主に広告やマーケティングにかかるコストが影響しています。一方、信用組合は非営利団体であるため、マーケティングにかける費用が少なく、低い金利を提供できるのです。しかし、多くの人は信用組合の存在を知らないのが現状です。

他の人がより良い住宅ローンの金利を見つけられるように、120以上の信用組合の金利を全国平均と比較できるダッシュボードを作成しました。このダッシュボードには、ローンの種類でのフィルタリングや支払い計算機、信用組合の金利ページへのリンクなどの機能が含まれています。現在、信用組合の平均金利は5.91%で、全国平均の6.23%と比較して、50万ドルのローンで約37,000ドルの利息を節約できる可能性があります。

このダッシュボードはPythonとSvelteを使って構築しており、広告やサインアップはありません。使い方についての質問や、追加すべき信用組合の提案があればお待ちしています。

Ghosttyは、登録された非営利団体であるHack Clubの支援を受けることになり、慈善プロジェクトとして運営されることになりました。この提携により、法的および財務的な監視が行われ、Ghosttyが無料でオープンソースのままであることが保証されます。

非営利団体になる決定は、持続可能な発展を目指し、管理の不備や利益追求に関する懸念を防ぐためのものです。非営利の構造により、プロジェクトの使命と資金が公共の利益のために保護されます。

技術的には、Ghosttyにとって何も変わることはありません。目標やライセンスはそのままです。しかし、アメリカでは税控除の対象となる寄付を受け入れることができるようになり、新たな資金調達の機会が広がります。財務取引は透明性があり、プロジェクトの知的財産はHack Clubが所有することになります。

Hack Clubは、寄付金の7%を受け取り、管理費用を賄い、より広範な使命を支援します。さらに、Hack Clubの取り組みをさらに支援するために、個人からの15万ドルの寄付もあります。

Ghosttyの開発を持続させるために、寄付が奨励されています。すべての資金はプロジェクトのニーズとコミュニティのために使用され、透明性と公共の利益が確保されます。詳細については、Ghosttyのウェブサイトに専用のページがあります。

マイクロソフトは、Ekoという非営利団体から欧州連合に対して訴えられています。この訴えでは、マイクロソフトがイスラエルの軍事監視に使用されるパレスチナ人のデータを不正に保存していたとされ、EUのデータ保護法に違反している可能性が指摘されています。現在、アイルランドにあるマイクロソフトの欧州本社があるため、アイルランドのデータ保護委員会がこの訴えを審査しています。

Ekoは、マイクロソフトが個人データを不正に処理し、イスラエル軍による監視を可能にしたと主張しています。この主張は、イスラエル国防軍がマイクロソフトのAzureクラウドサービスを利用して、ガザや西岸地区での大規模監視から得たデータを保存していたという報告に基づいています。この報告を受けて、マイクロソフトはイスラエル軍の一部のクラウドサービスへのアクセスを制限しました。

マイクロソフトは、顧客が自分のデータを所有しており、イスラエル軍によるデータの移転は彼らの選択であると述べています。問題となっているデータはアイルランドとオランダに保存されており、EUの厳しい一般データ保護規則（GDPR）の対象となっています。この規則は、消費者データの保護を目的としています。

申し訳ありませんが、外部のコンテンツにはアクセスできません。もし要約してほしいテキストや主なポイントを共有していただければ、喜んでお手伝いします。

民主主義において、重要な政策決定は通常、過半数の支持を必要とします。そのため、エリートたちは一般の支持を得る必要があります。これまで、エリートは教育やメディアを通じて世論に影響を与えてきました。しかし、AIの進展により、世論を形成することがより簡単で安価になりました。この新しい技術により、エリートは政策に対する人々の考えを戦略的に調整できるようになりました。

あるモデルによると、特定のエリートグループが権力を握ると、社会における意見がより極端に分かれる傾向があります。説得技術が向上するにつれて、この極端な意見の分化はさらに進みます。対立する二つのエリートが交互に権力を握る場合、同じ技術がより統一された意見を生むことがあり、ライバルが一般の感情を変えるのが難しくなります。

全体として、安価な説得ツールの登場により、意見の分極化は単なる自然な社会現象ではなく、統治の戦術となる可能性があります。これは、AIが進化し続ける中で、民主主義の安定性に影響を与えるかもしれません。

ウェブ上の相互運用性は、異なるブラウザ間でのユーザー体験を向上させます。現在、主要なブラウザで数学記号が一貫して表示されるように、MathMLの簡略版であるMathML Coreの開発が進められています。この取り組みは、Sovereign Tech Fundの支援を受けており、ブラウザの実装を統一し、ユーザー体験を向上させることを目指しています。

MathMLは1998年に導入されましたが、ブラウザのサポートが不均一だったため、さまざまな課題に直面しました。MathML Coreは実用的な要素に焦点を当て、信頼性を高めることを目指しています。主な進展には以下のようなものがあります。

まず、右から左に書く言語、特にアラビア語のスクリプトをより適切に表示するための「RTLミラーリング」があります。これにより、文字やグリフのレベルでのミラーリングが行われます。次に、「Math-Shift」と「Math-Depth」という機能があり、これらは複雑な数式の見た目を改善するために、要素の深さに基づいて間隔やサイズを調整します。また、一部のサポートされていないMathML要素は、一般的な要素として表示されることで表示の問題を回避します。

さらに、数学用のフォントを選択するための標準化されたアプローチが導入され、視覚的な品質が向上しました。数学に関連するプロパティにアニメーションを追加するための新しいCSS仕様も導入されます。

今後の計画には、演算子辞書の洗練、間隔やストレッチの改善、ブラウザ間での要素の位置に関する不一致の解消が含まれています。この取り組みは、さまざまな貢献者や組織からの支援を受けており、ウェブ上での数学をより一貫性があり、アクセスしやすいものにするための協力的な努力が強調されています。

2025年、プログラミングは大きく進化し、開発者は自動化ツールや複雑な依存関係に大きく依存しています。プログラマーは自らJavaScriptを書くのではなく、自動修正機能を持つツールにコード生成を任せることが多く、その結果、悪意のあるソフトウェアが含まれることもあります。VS Codeのような人気のあるツールは多くのリソースを必要とし、基本的な機能しか果たせません。そのため、コーディングやテストのプロセスは煩雑になり、コードの統合やデプロイに数時間、あるいは数日かかることもあります。

タルワーは2010年の頃を振り返り、Javaというよりシンプルで信頼性の高いプログラミング言語を使っていたことを思い出します。当時は、コーディングが効率的で、テストは協力的に行われ、デプロイも管理しやすかったと述べています。彼はその時代のシンプルさと信頼性を懐かしみ、現在のプログラミングの状態に不満を抱いています。この低下の一因として、NPMやReactのようなJavaScriptフレームワークの台頭を挙げています。

タルワーは、より理にかなったプログラミングの実践や、目的に対して効果的に機能するツールの復活を望んでいます。

要約がありません。

Kea 3.0.0がリリースされました。このバージョンは重要なもので、Keaの初めての長期サポート（LTS）バージョンです。LTSバージョンは、長期間にわたって更新やサポートが提供されるため、安心して使用することができます。

セキュリティ研究者が、10億ドル規模のAI法務テクノロジープラットフォーム「Filevine」に重大な脆弱性を発見しました。この脆弱性により、認証なしで10万件以上の機密ファイルが公開されてしまいました。研究者は2025年10月27日にこの問題を発見し、すぐにFilevineのセキュリティチームに報告しました。チームは迅速に対応し、2025年11月21日までに問題が解決されたことを確認しました。

研究者はFilevineのサイトを調査する際、サブドメイン列挙という手法を用いて、読み込みページに繋がるサブドメインを発見しました。サイトのコードを掘り下げることで、法律事務所のストレージシステムから機密ファイルを取得できる強力な管理者トークンにアクセスする方法を見つけました。この中には、法律によって保護された文書も含まれていました。

研究者は、特に機密情報を扱う企業にとってデータセキュリティの重要性を強調しました。また、AIプラットフォームとデータを共有する際には注意が必要だと警告しました。記事が公開された後、影響を受けた法律事務所はMargolis PLLCではないことが確認されました。

8086マイクロコードブラウザは、nand2marioによって作成されたオンラインツールで、8086チップのマイクロコードを探るためのものです。このツールは、Andrew Jennerによる元のマイクロコードに関する広範な研究とメモに基づいています。ブラウザは、各21ビットのマイクロ命令を読みやすい形式で表示し、各部分を説明するツールチップも用意されています。ユーザーはジャンプターゲットをクリックして、約300の文書化された8086命令を閲覧でき、それぞれのマイクロコードに直接アクセスできます。

8086マイクロコードに関する重要なポイントは以下の通りです。レジスタのIDは、その文脈によって異なる意味を持つことがあります。また、レジスタの内部名称は、チップの設計の進化により一貫性がありません。命令ポインタ（IP）は、次の命令ではなく、次にプリフェッチするアドレスを指しています。ほとんどの算術命令は同じ4つのマイクロ命令を使用し、特定のビットに基づいてさまざまな算術タスクを処理する単一のマイクロ操作（XI）があります。

全体として、このブラウザは8086マイクロコードの複雑な動作に興味があるユーザーにとって、アクセスを簡素化しています。

マイクロソフトは、AIエージェント製品の販売目標を大幅に引き下げました。多くの営業担当者が目標を達成できなかったためです。2025年5月にはAIエージェントの新時代を宣言しましたが、企業顧客は期待されるほどこれらのツールを購入していません。AIエージェントは複雑なタスクを自律的に処理するように設計されていますが、ビジネスでの高いリスクに耐えうる信頼性がまだ確立されていません。

販売データによると、企業はこれらの高価なAIツールへの投資に慎重で、多くの従業員がマイクロソフトのCopilotよりもChatGPTなどの代替品を好んでいます。マイクロソフトは、AIアプリケーションの開発を支援するFoundry製品の販売成長目標も、売上不振を受けて引き下げました。

この問題は、現在のAI技術の限界に起因しているようです。AIは誤った出力を生成したり、新しい問題に対処するのが難しいことがあります。マイクロソフトはAIインフラに多額の投資を行っていますが、企業全体での導入は遅れています。同社は、多くの企業がまだ受け入れる準備ができていない未来に向けて構築を進めています。

Phind 3は、新しいAI回答エンジンで、視覚的に質問に答えるインタラクティブなミニアプリを作成します。これらのミニアプリは、美しいウェブページのようで、画像やグラフ、地図を含み、ユーザーの操作に応じて動的に更新されます。

例えば、一人暮らし用のアパートやレシピを検索すると、結果をリアルタイムでカスタマイズできるようになります。従来のバージョンとは異なり、Phind 3はその場で独自のツールやウィジェットを作成できるため、Phind 2やChatGPTでは対応できない複雑なクエリにも対応可能です。

Phind 3は、開発者がアルゴリズムなどの概念を視覚化するのを助けるのが得意で、3Dのマインクラフトの世界やジェットコースターのシミュレーションを迅速に作成できます。目指すのは、AIの能力とウェブのインタラクティブ性を融合させた、よりパーソナライズされたインターネット体験の提供です。

主な技術的な進展には、Phind 3がリアルタイムでカスタムツールを作成できる能力、検索機能の向上、新しい深いリサーチモードの追加があります。また、新しいモデルは、以前のバージョンよりも信頼性高く迅速にコードを生成します。

チームはフィードバックを歓迎しており、Phind 3の立ち上げに伴い、採用活動も行っています。

要約がありません。

要約がありません。

Proxmox Server Solutions GmbHは、Proxmox Datacenter Managerのバージョン1.0をリリースしました。このツールは、複雑で大規模なProxmox環境を管理するために設計されています。この製品は、Proxmox VEとProxmox Backup Serverを監視し制御するための単一の包括的なビューを提供します。

異なる場所に分散したデータセンターを管理することは、監視の不足や手動操作の必要性などの問題から困難です。Proxmox Datacenter Managerは、異なるProxmoxノードやクラスターを接続することで、これらの問題に対処し、作業をより簡単に行えるようにし、全体的な管理能力を向上させます。

リー群は、群論、幾何学、線形代数を組み合わせた特別な種類の数学的群です。1870年代に数学者マリウス・ソフス・リーによって開発され、物理学や数論、化学などの分野で重要な役割を果たしています。

群とは、要素の集合とそれらを結びつける操作の組み合わせです。例えば、正三角形の対称性は離散群を形成しますが、フリスビーの回転のような連続的な対称性はSO(2)というリー群を形成します。リー群は、滑らかな形状である多様体として視覚化でき、数学者は幾何学的な道具を使ってこれらを研究します。

リー群は、複雑な問題を簡略化するため特に有用です。「リー代数」という概念は、これらの群の振る舞いを近似するのに役立ち、分析を容易にします。これは物理学において重要で、リー群によって記述される連続的な対称性は、重力や電磁気などの基本的な力に見られます。

特に、数学者エミー・ノーザーは、すべての対称性が物理学における保存則に対応することを示しました。これにより、これらの数学的概念が現実の現象と結びついていることが明らかになりました。今日、リー群は数学と物理学の重要な部分であり、自然界に存在する対称性を説明するのに役立っています。

著者は、自分のニーズに合った月間プランナーが見つからなかったため、シンプルなツールを作成しました。このツールの主な特徴は、すっきりとした月間タスクの表示、アカウント不要、オンラインストレージや同期機能なし、オフラインでの使用が可能、印刷オプション、そして最小限のデザインで気を散らさないことです。このツールは「Print Calendar」と呼ばれ、余計な複雑さを排除して整理整頓を求める人々のために設計されています。

要約がありません。

ACMEプロトコルは、インターネットセキュリティにおいて重要な進展であり、特に2015年に設立された無料の証明書機関であるLet's Encryptを通じてTLS証明書の発行を自動化することに寄与しています。この記事では、ACMEの歴史、創造、進化について振り返り、主要な開発者の貢献を強調します。

インターネットプロトコルの背景として、インターネットの成功は、さまざまなシステム間でシームレスな通信を促進するオープンで標準化されたプロトコルに根ざしています。初期には暗号化の利用が限られており、データが露出していましたが、2013年にセキュリティの脆弱性が明らかになったことで、より良い保護が求められるようになりました。

Let's Encryptは、特にサーバー証明書の取得と管理の難しさを解決するために設立されました。このプロセスを簡素化し、無料の証明書を提供し、ACMEプロトコルを通じて発行を自動化しています。

ACMEは、クライアントと証明書機関の間で自動的に通信を行うことを可能にし、クライアントが手動で介入することなくドメインの管理権を証明できるようにします。この自動化は、Let's Encryptのスケーラビリティと成功にとって重要です。

ACMEはオープンに開発され、2019年にはIETFによって標準化されました。これにより、ACMEクライアントの多様なエコシステムが育まれ、インターネット全体での採用が進んでいます。

成功にもかかわらず、ACMEプロトコルはクライアントの採用や更新に関する課題に直面しています。最近の開発、例えばARI拡張は証明書の更新プロセスを改善することを目指していますが、広範な実装には継続的なサポートとクライアントの更新が必要です。

ACMEプロトコルは今後さらに進化することが期待されており、証明書管理における柔軟性とセキュリティの向上が見込まれています。その人気の高まりは、さまざまなプラットフォームでの自動証明書取得の明るい未来を示しています。

ACMEはHTTPSの採用を促進し、無数のインターネットユーザーのセキュリティを向上させる重要な役割を果たしてきました。オープンプロトコルの力が、技術コミュニティ内での革新と協力を推進することを示しています。

著者は、自身のAIプロジェクト「Wanderfugl」について、元マイクロソフトの同僚と話した経験を共有しています。その同僚は製品自体に対して否定的な反応を示したわけではなく、むしろテクノロジー業界におけるAIツールへの広範な不満から来ていました。この会話を通じて、シアトルのエンジニアたちの間に広がる不満や失望感が明らかになりました。これは、解雇や効果的でないAIツールの使用を強いられるプレッシャーから生じています。

かつてマイクロソフトには革新を促進する文化がありましたが、それは衰退しています。多くのエンジニアは士気を失い、AIプロジェクトに取り組むスキルが不足していると感じています。また、企業も革新を育むことをやめてしまいました。このようなネガティブな考え方は、エンジニアだけでなく、シアトルのテクノロジーコミュニティにおける新しいアイデアの発展も妨げています。一方で、サンフランシスコのような都市では、変化の可能性を信じる文化がまだ残っており、革新を推進しています。著者は、シアトルに才能があるにもかかわらず、地元の文化が進展を妨げていると結論づけています。

要約がありません。

大規模なGradleプロジェクトをIntelliJ IDEAで同期する際の課題と解決策について述べています。特に、数百万行のコードと数千のサブプロジェクトを持つKotlinコードベースに焦点を当てています。

まず、同期パフォーマンスの問題があります。大規模なプロジェクトの同期には、ビルドの設定や依存関係のダウンロードが必要なため、場合によっては最大24.7分もかかることがあります。これは開発者の生産性に悪影響を及ぼします。

次に、同期時間の改善が目指されています。平均同期時間を約15秒に短縮することで、開発者の効率を大幅に向上させることが狙いです。

IDEの同期について理解することも重要です。Gradle Syncは、コードナビゲーションや自動補完などの機能のためにプロジェクト情報にアクセスするために必要ですが、ビルドを逐次処理し、依存関係をダウンロードするため、遅くなることがあります。

テレメトリーデータを活用することで、パフォーマンスの改善を追跡しました。バックエンドチームは、同期時間を4分以上から約90秒に短縮し、開発者の時間を大幅に節約しました。

ベンチマークを使用して、同期速度を改善するためのさまざまな介入をテストしました。具体的には、並列モデル取得により同期時間を57%短縮し、スポットライトツールを使って設定するプロジェクトの数を制限することで82%の短縮を実現しました。また、依存関係の解決を最適化することで、非伝播的同期により94%の短縮を達成し、プロジェクトの読み込み数を最小限に抑えることで97%の短縮を実現しました。依存関係を事前にダウンロードすることで、全体のビルド時間も改善されました。

今後の計画として、依存関係グラフとプロジェクト構造の整理、新しいGradle機能の導入を目指してさらなるパフォーマンス向上を図っています。

全体として、Gradleの同期プロセスの最適化が開発者の生産性向上に重要であることを強調し、これらの改善を達成するための成功した戦略を示しています。

BunはAnthropicに買収され、同社はBunをAIコーディング製品の基盤として活用する計画です。これにはClaude CodeやClaude Agent SDKが含まれます。

Bunに関して変わらない点は、オープンソースでありMITライセンスのままであること、同じチームによって引き続き積極的にメンテナンスされること、GitHub上での公開開発が続けられること、そしてJavaScriptのツールやNode.jsとの互換性の向上に焦点を当てることです。

一方で、変わる点もあります。BunはAIコーディングツールをより速く、より小さくする手助けをします。また、Bunの開発はより迅速に進むでしょう。Anthropicは自社製品と直接関連しているため、Bunがうまく機能するよう強いインセンティブを持っています。

Bunは、JavaScriptのコーディング速度と効率を向上させるためのプロジェクトとして始まり、個人のプロジェクトからしっかりとしたランタイムとバンドラーへと進化しました。時間とともに大きな注目を集め、資金も得ました。

Anthropicに参加することで、Bunは長期的な安定性とリソースへのアクセスを得ながら、JavaScript開発をより速くすることに引き続き注力できます。チームは、急速に進化するAIコーディングツールの環境に合わせてBunの開発を進めることを目指しています。

全体として、BunのAnthropicによる買収は、その能力を向上させつつ、コアバリューやコミュニティの関与を維持する前向きなステップと見なされています。

MinIOプロジェクトの最新情報についてお知らせします。現在、このプロジェクトは「メンテナンスモード」に入っています。これに伴い、新しい機能や改善、プルリクエストは受け付けないことが決まりました。重要なセキュリティ修正については、個別に検討される可能性がありますが、既存の問題やプルリクエストは積極的にレビューされることはありません。また、コミュニティサポートはSlackを通じて、できる限りの努力で続けられます。企業向けのサポートや、アクティブにメンテナンスされているバージョンについては、MinIO AIStorに案内されています。要するに、MinIOは新しい変更を受け入れず、メンテナンスに専念している状況です。

特定のReactパッケージやそれを使用するNext.jsのフレームワークに、重大なセキュリティ脆弱性が発見されました。この問題はCVE-2025-55182として追跡されており、Reactのバージョン19.0.0から19.2.0、Next.jsのバージョン15.xおよび16.xに影響を与えます。

影響を受けるバージョンは、Reactが19.0.0から19.2.0、Next.jsが15.xおよび16.xです。ユーザーは、文書に記載された特定の修正済みバージョンにアップグレードすることが推奨されています。この脆弱性はCVSSスケールで10.0という重大な深刻度スコアを持ちます。影響を受けるバージョンを使用しているユーザーは、潜在的なセキュリティリスクを避けるために、直ちにアップグレードする必要があります。

この脆弱性は、信頼できないデータの逆シリアル化に関係しており、これにより不正アクセスやデータの操作が可能になる恐れがあります。ユーザーは、セキュリティを確保するために、自身のシステムを監視し、適宜更新することが推奨されます。

2024年4月、37signalsのジェイソン・ジムダースは、彼らのチームがプレプロセッサやビルドツールを使わずにバニラCSSだけでウェブアプリケーションを構築する方法を共有しました。過去18ヶ月間、彼らはこのアプローチを続け、新しい製品であるWritebookとFizzyを開発し、CSSの進化を探求しました。

重要なポイントは以下の通りです。まず、キャンプファイヤー、Writebook、Fizzyの3つの製品は、ビルドツールを使わずに構築されており、合計で約14,000行のCSSがフラットな構造で管理されています。これにより、管理が容易になります。

次に、彼らはネイティブカスタムプロパティやネスティング、:has()セレクタなどの最新のCSS機能を活用しており、JavaScriptの必要性を減らしています。また、OKLCHカラー値を使用して、製品全体で一貫したカラーファンデーションを確立し、ダークモードの実装を簡単かつ効率的にしています。

さらに、間隔には文字ベースの単位（ch）を適用し、コンテンツに基づいたレスポンシブなデザインを実現しています。ユーティリティクラスも利用していますが、これらは特定の調整に使われ、スタイリングの基盤としては使用されていないため、HTMLがより読みやすくなっています。

また、CSSマスクを使ったローディングスピナーやダイアログアニメーションなど、従来はJavaScriptが必要だった高度なCSS技術も取り入れています。各製品のリリースは前回のものを改善し、より洗練されたCSS機能を統合しています。

この記事は、開発者にSassやTailwindのようなツールへの依存を再考するよう促しています。多くのプロジェクトにおいて、シンプルでネイティブなCSSソリューションが同じくらい効果的である可能性があると示唆しています。37signalsのアプローチは、CSSの実践を簡素化したいと考える人々にとってのインスピレーションとなるでしょう。

著者は、大規模言語モデル（LLM）、特にGPTの「思考の連鎖」（COT）という概念について論じています。この方法は、モデルが問題を段階的に推論することを可能にします。COTは効果的であり、LLMの能力を拡張することができましたが、著者はこの手法が推論を表現するための非効率的なハックに過ぎないと主張しています。

同僚との議論の中で、著者はLLMが人間のような知能を達成することに懐疑的な立場を示し、彼らの推論は依然として限られていると強調しています。例えば、著者は、LLMが単純なタスク（数字を選ぶなど）を実行するために必要な計算量が、複雑なタスクと同じであることを示し、LLMは過剰に考えすぎるか、逆に考えなさすぎる可能性があると指摘しています。

著者は、COTがLLMにより複雑なタスクを処理させるための推論ステップの連続を生成することを可能にすることを認めていますが、言語を通じた推論は本質的に遅く非効率的であると主張しています。彼らは、真の推論は言語なしで行われることができると考えており、動物や人間が言葉を使わずに計画を立てたり問題を解決したりする例を挙げています。

最終的に、著者はCOTがLLMを向上させる一方で、AIにおける真の知能を達成するための究極の解決策ではないと結論づけています。推論は、言語に依存するのではなく、より効率的で非言語的な空間で行われるべきだと考えています。

Mirror Bridgeは、C++26のリフレクションを利用してC++クラスのバインディングを自動的に作成し、Python、JavaScript、Luaで使用できるようにするライブラリです。追加のコードを書く必要がなく、非常に便利ですが、まだ実験段階であり、これらの機能をサポートする特定のC++コンパイラのバージョンに依存しています。

このライブラリの主な特徴は、まず一度C++クラスを書くだけで、Python、JavaScript、Luaの複数の言語で使用できる点です。また、コンパイル時に必要なバインディングを自動生成するため、実行時のオーバーヘッドがありません。データメンバーやメソッド（オーバーロードや可変引数を含む）、コンストラクタ、スマートポインタ、ネストされたクラス、コンテナ、例外、列挙型など、さまざまな機能をサポートしています。

始めるには、まず提供されたスクリプトを使って必要なコンパイラを持つDockerコンテナを立ち上げます。次に、ライブラリに含まれているテストを実行してセットアップを確認します。クラスをモジュールにバインドするのは、単一のコマンドで行えます。

バインディングのアプローチには二つの方法があります。一つは自動発見で、指定したディレクトリ内のすべてのクラスに対してバインディングを自動生成します。これは迅速なプロトタイピングに最適です。もう一つは設定ファイルを使用する方法で、どのクラスをバインドするかを明示的に制御できるため、製品環境での使用に適しています。

パフォーマンスに関しては、Mirror Bridgeはpybind11などの他の類似ツールよりもコンパイル時間と実行時間の両方で大幅に高速です。これは、バインディング生成にリフレクションを使用しているためです。

現在の制限としては、クラスインスタンスをパラメータとして扱うことや、テンプレートクラスとの互換性にいくつかの制約があります。

将来的には、参照パラメータのサポートや追加のプログラミング言語への対応など、機能の向上を目指しています。

このプロジェクトはオープンで、貢献を歓迎しており、Apache License 2.0のもとでライセンスされています。全体として、Mirror BridgeはC++クラスを複数のプログラミング環境で使用するプロセスを簡素化し、効率を高め、冗長なコードを削減します。

Freshは、ターミナルでの編集をより簡単かつ効率的にするために設計された新しいテキストエディタです。従来の複雑さを排除し、使いやすさを重視しています。

Freshの目的は、現代のGUIエディタの機能を備えた高速でリソース効率の良いTUI（テキストユーザーインターフェース）エディタになることです。具体的には、コマンドパレット、マウスサポート、言語サーバープロトコル（LSP）との統合などの機能を提供します。

Freshの基本原則は、使いやすさ、効率性、拡張性です。使いやすさに関しては、標準的なキー操作が用意されており、複雑なモードはありません。効率性については、大きなファイルの必要な部分だけを読み込むことでメモリを節約し、Rustを使った遅延読み込み技術を採用しています。また、TypeScriptでプラグインを作成できるため、多くの開発者にとってアクセスしやすいです。

パフォーマンスに関しては、Freshは大きなファイルを効率的に処理できるように設計されています。例えば、2GBのログファイルを約600ミリ秒で読み込み、約36MBのメモリを使用します。他の人気のあるエディタと比較すると、かなり短い時間で済み、メモリの使用量も少なくなっています。

開発プロセスでは、品質とパフォーマンスを確保するために慎重な計画と広範なテストが行われました。このプロジェクトはGPL-2ライセンスのもとでオープンソースとして公開されており、フィードバックや貢献を歓迎しています。

詳細については、FreshのウェブサイトやGitHubリポジトリを訪れてください。

要約がありません。

3Dガウシアン・スプラッティング（3DGS）は、リアルな3Dシーンを迅速に作成するのに効果的ですが、1枚の画像から大規模または無限の地形を生成するのには課題があります。この論文では、ワン・タイルに触発されたタイルベースのシステムを用いた解決策が提案されています。各タイルには、滑らかに組み合わさるローカルなガウス分布のセットが含まれており、多様で連続的な地形生成を可能にします。著者たちは、これらのタイル専用に設計されたレンダリングの改善も提供しており、大規模な3D地形をリアルタイムで迅速にレンダリングすることができます。

現在のAIデータセンターのブームと2000年代初頭の通信業界の崩壊を比較すると、状況は根本的に異なると指摘されています。

1990年代後半、通信会社はインフラに約2兆ドルを投資しました。彼らはインターネットのトラフィックが数ヶ月ごとに倍増すると期待していましたが、実際には年に一度しか倍増しませんでした。2002年には、設置された光ファイバーの97.3%が未使用のままでした。この需要の過大評価が大規模な過剰建設を引き起こし、急速な技術革新が新しいインフラを必要とせずに容量を増加させたことが、状況をさらに悪化させました。

現在のAIインフラについては、GPUの性能向上が鈍化しています。以前の技術では指数関数的な進歩が見られましたが、現在の開発は物理的な限界に達しており、効率を向上させるのが難しくなっています。また、GPUの消費電力は大幅に増加しており、データセンターは冷却システムを適応させる必要があります。

AIサービスの需要は増加しており、現在の予測を超える可能性があります。AIエージェントのユーザーは、従来のチャットボットよりもはるかに多くのデータを消費しており、急速に成長する需要曲線を示しています。

データセンターへの投資は急増しており、今後数年間で大規模な支出が見込まれています。しかし、増加は一部の報告が示すほど急激ではなく、多くは既存のインフラのブランド変更に過ぎません。

将来の需要を予測するのは難しいです。データセンターの建設には2〜3年かかり、企業は不確実なAIの普及シナリオに基づいて大規模な投資を行わなければなりません。過剰建設が過剰な容量をもたらす可能性がありますが、通信業界とは異なり、このインフラは依然として利用可能であり、単に活用されていないだけです。

リスクの比較では、通信業界は古くなったインフラと需要の過大評価によって崩壊しました。一方、AIデータセンターは需要の成長が遅くなる可能性があるものの、完全な需要の失敗には至らないと考えられています。考えられるリスクには、AIエージェントの普及が予想よりも遅れること、負債による財務問題、または効率の向上に関する突破口が含まれます。

短期的な修正があるかもしれませんが、AIインフラの根本的なダイナミクスは通信業界とは異なります。現在の状況は、一時的な過剰容量につながる可能性があるものの、技術の効率向上が遅いため、価値が長く保たれるため、恒久的な無駄にはならないとされています。全体として、類似点はあるものの、現在のAIデータセンターの状況は通信業界の崩壊のような危機には直面していないと主張されていますが、課題は依然として残っています。

Flock Safetyのカメラに関する脆弱性や問題点が指摘されています。これらのカメラは「ナンバープレートリーダー」として販売されていますが、実際にはそれ以上の監視機能を持っています。

Flockのカメラは簡単にハッキングされる可能性があり、無許可でシステムやデータにアクセスされる危険があります。また、ナンバープレートだけでなく、他の映像も記録できるため、プライバシーの侵害や録画された映像の悪用についての懸念が高まっています。研究によると、高度な監視が精神的健康や社会的な交流に悪影響を及ぼし、不信感を生む環境を作り出すことが示されています。

スウェーデンを含む多くの場所では、ナンバープレートスキャナーのような技術による監視が一般化しており、公共の議論や関心がほとんどないまま進んでいます。全体として、これらのカメラは安全性を謳いながら、プライバシーや社会の福祉に対して重大なリスクをもたらすと主張されています。

シャン・ジン・ウェイとイーファン・ジョウによる作業論文「キャプテン・ゲインズ・オン・キャピトル・ヒル」では、アメリカの議員による株式取引が分析されています。この研究によると、議会のリーダーになる議員は、リーダーになる前は同僚と同じようなパフォーマンスを示しますが、リーダーになった後は年率で47ポイントも優れた成績を収めることがわかりました。このパフォーマンスの向上には主に二つの要因があります。

一つ目は「政治的影響」です。リーダーは、自党が議会を支配しているときにより良いリターンを得ることができ、規制の動きがある前に株を売却し、政府契約を受ける企業や有利な法案を支援される企業の株を購入します。

二つ目は「企業へのアクセス」です。彼らの取引は、今後の企業ニュースを予測することが多く、寄付者が所有する企業や地元企業の株でより高いリターンを得る結果につながります。

この研究は、議会の株式取引に関する詳細な取引データを用いて、これらの発見を裏付けています。

ジグソフトウェア財団は、GitHubの品質が低下したとして、同プラットフォームを離れることを決定しました。この決定は、GitHubのActions機能に関するバグの問題が影響しています。このバグはCPUの過剰使用を引き起こし、長期間解決されない問題が続いていました。財団の会長であるアンドリュー・ケリー氏は、技術的な信頼性を犠牲にしてAIに注力するGitHubの姿勢を批判し、特にジョブがランダムに実行されるバグが継続的インテグレーション（CI）システムに大きな遅延をもたらしたことを指摘しました。

このバグは2022年2月のコード変更に起因しており、標準のスリープコマンドが問題のあるスクリプトに置き換えられました。このスクリプトはプロセスが無限に実行される原因となり、CIシステムのパフォーマンスに深刻な影響を与えました。2025年8月に修正が実施されたものの、関連するバグ報告は数ヶ月間オープンのままで、GitHubの対応の遅さが浮き彫りになりました。

これらの問題を受けて、ジグは非営利の代替プラットフォームであるCodebergを利用することにしました。このプラットフォームは支持を集めており、他の開発者たちも同様の理由でGitHubからの移行を検討しています。例えば、Dilloブラウザプロジェクトのロドリゴ・アリアス・マロ氏は、プラットフォームの使い勝手やAIへの過度な依存について懸念を示しています。

全体として、GitHubの管理やパフォーマンスに対する不満が、一部のソフトウェアプロジェクトに代替手段を模索させる要因となっています。

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。ただし、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。

このプロジェクトは、DenoとそのSQLiteドライバーを使ってゲームを作る実験として始まりました。初期バージョンをオンラインで共有し、好意的なフィードバックを受けた後、私はそれを改良し、Steamでバージョン1.0をリリースすることに決めました。このゲームは「Microlandia」と呼ばれ、SimCity Classicにインスパイアされています。実際のデータや統計を取り入れており、他のゲームでは見落とされがちなホームレス問題などのテーマにも取り組んでいます。今後もゲームの更新や改善を続けていく予定です。

zmxは、ターミナルプロセスにおけるセッションの持続性を提供するツールです。ユーザーは、tmuxのようなウィンドウや分割の複雑さを気にせずに、シェルセッションを簡単に管理できます。

このツールの主な機能には、ターミナルシェルセッション（ptyプロセス）の維持、セッションからの切り離しや再接続が可能で、セッションを終了させることなく利用できる点があります。また、ネイティブのターミナルスクロールをサポートし、複数のクライアントが単一のセッションに接続できます。再接続時には、前の状態や出力が復元されます。zmxはmacOSとLinuxに対応していますが、Windowsには対応していません。

インストールには、Zigのバージョン0.15が必要です。リポジトリをクローンし、以下のコマンドでビルドします。コマンド実行後、~/.local/binをPATHに追加することを忘れないでください。

使用方法としては、セッションから切り離すにはCtrl+\を使用します。コマンドには、zmx attach <name>でセッションを作成または接続、zmx detachで現在のセッションからすべてのクライアントを切り離し、zmx listでアクティブなセッションを一覧表示、zmx kill <name>でセッションとすべてのクライアントを終了、zmx helpでヘルプ情報を表示するものがあります。

例えば、zmx attach devでシェルセッションを開始し、zmx attach dev nvim .で持続的なセッション内でnvimを起動できます。zmxセッションにいることを示す直接的な表示はありませんが、環境変数ZMX_SESSIONでセッション名を確認できます。ユーザーはこの変数を表示するようにプロンプトを変更することが推奨されています。

zmxは、ウィンドウ管理をOSのウィンドウマネージャに任せ、セッションの持続性に特化することで冗長性を避けることを目指しています。このアプローチにより、ターミナルの機能をより良く活用できます。

SSHとの統合もスムーズで、tmuxのペインを必要とせずに複数のターミナルセッションを開くことができます。ツールは、autosshを使用して迅速な接続と自動再接続をサポートしています。

ログは/tmp/zmx/logs/に保存され、現在のところ設定のカスタマイズはできませんが、開発者はシンプルさを重視しています。今後の計画としては、バグ修正や機能改善、バイナリ配布の実施が挙げられています。

zmxは、ターミナルの状態と出力を管理するためにlibghostty-vtライブラリを使用しており、ユーザーはセッションを中断した場所から正確に再開できます。このプロジェクトは、shpoolやabducoなど、ウィンドウ管理の複雑さを排除しつつセッションの持続性に焦点を当てた他のツールからインスピレーションを受けています。

アメリカの原子力規制委員会（NRC）は、核物質の安全性とセキュリティを確保し、社会的利益のために原子力の利用を促進する機関です。NRCはライセンスを発行し、検査を行い、緊急時の対応を準備します。原子力規制のリーダーとして認識されており、新しい改革に基づいて効率を向上させるために他の機関と協力しています。

最近、NRCはワイオミング州のケメラー発電所に関する安全性レビューを完了しました。この発電所はテラパワーが提案したもので、レビューの結果、建設許可を発行するのに問題はないとされました。NRCの目標は、新しい原子炉のライセンス決定を18ヶ月以内に行うことです。テラパワーの発電所の申請は受理されており、先進的なナトリウム冷却炉技術を使用する予定です。この発電所は345メガワットの電力を生産し、最大500メガワットまでの出力増強が可能です。

今後のステップとして、NRCは安全評価と環境影響声明を委員会に提出する準備を進めています。委員会はその後、建設許可を発行するかどうかを決定します。もし承認されれば、テラパワーは発電所の運転を開始する前に別途運転ライセンスを申請する必要があります。新しい原子炉のライセンスに関する詳細は、NRCのウェブサイトで確認できます。

Business Insiderは、人々が知りたいと思う興味深く革新的なストーリーを提供しています。

要約がありません。

Valkeyプロジェクトは、オープンでコミュニティ主導のデータベースソリューションを支援・開発するために、多様な組織が協力している取り組みです。参加者は、プロジェクトの長期的な成功を確実にすることにコミットしています。このプロジェクトは着実に採用が進んでおり、業界からの強い関心を示しています。

主要な参加者には、Perconaがあり、Valkeyデータベースの運用サポートやコンサルティングを提供しています。Alibaba Cloudは、幅広いクラウドサービスを提供し、アジア太平洋地域での主要なパブリッククラウドプロバイダーです。Aivenは、Valkeyに基づいたマネージドNoSQLデータベースサービスを提供しています。UpCloudは、信頼性が高くスケーラブルなデータベース管理を保証する完全管理型のValkeyサービスを提供しています。

Amazon Web Servicesは、高性能とセキュリティに最適化されたValkey互換のサービスであるElastiCacheを提供しています。Google Cloudは、Valkey向けのマネージドインメモリデータベースサービスであるMemorystoreを特徴としています。Ericssonは、歴史ある通信会社で、ソフトウェアやインフラソリューションを提供しています。Oracle Cloud Infrastructureは、Valkey向けの高速キャッシングソリューションを提供しています。

NetApp Instaclustrは、Valkeyに自動化機能と専門的なサポートを組み合わせています。ByteDanceは、TikTokなどの人気製品で知られ、創造性とコンテンツのつながりに焦点を当てています。k0rdentは、アプリケーションカタログ向けにValkeyをサービステンプレートとして提供しています。Momentoは、パフォーマンスに最適化されたゼロオペレーションサービスをValkey向けに提供しています。Heroku（Salesforce）は、Valkeyを活用したスケーラブルなキー・バリューストアを特徴としています。DigitalOceanは、Valkey向けのマネージドキャッシングサービスを提供しています。

全体として、このプロジェクトは、さらに多くの企業が参加することで成長が期待されています。

要約がありません。

申し訳ありませんが、外部リンクやコンテンツに直接アクセスすることはできません。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。

要約がありません。

要約がありません。

Apple Desktop Bus（ADB）は、キーボードやマウスなどの複数の入力デバイスをコンピュータに接続するためのシリアル接続です。このシステムは単一のバスを使用しており、ユーザーの入力に対して迅速に反応するように設計されています。通常の通信速度は10 kb/sです。

ADBプロトコルの主なポイントは、デバイスの識別、ホストコマンド、初期化と設定、通信、レジスタ、タイミングです。まず、バス上の各デバイスにはユニークなアドレスが割り当てられています。デバイスは最大で4つの16ビットレジスタを持ち、データや設定を保存できます。

ホストであるコンピュータは、デバイスと4つの主要なコマンドを使って通信します。これらのコマンドは、データを読み取る「トーク」、データを書き込む「リッスン」、デバイスをリセットする「センドリセット」、レジスタをクリアする「フラッシュ」です。

バスはリセット信号を送信することで初期化され、その後、デバイスをポーリングしてユニークなアドレスを割り当て、通信の衝突を防ぎます。ホストは、デバイスのアドレスやコマンドコードを示すビットで構成されたコマンドを送信し、デバイスはレジスタの設定に基づいてデータを返したり、コマンドを確認したりします。

デバイスには、入力データ用のメインレジスタ（レジスタ0）があり、デバイス固有のデータや設定用の追加レジスタも存在します。例えば、キーボードはキーの押下イベントやLEDの状態をレジスタを通じて示すことができます。

プロトコルには、ビットや信号を送信するための特定のタイミング要件があり、ホストとデバイス間の適切な通信を確保しています。要するに、ADBプロトコルはホストコンピュータと複数の入力デバイスとの間で効率的な通信を可能にし、Appleの初期ハードウェアアーキテクチャの重要な部分となっています。

Mirror Bridgeは、C++コードのPythonバインディングを簡単に作成するためのツールです。従来の複雑さを排除し、手間を減らすことを目的としています。

Pythonコードの関数が遅く、C++で書けば速くなる場合、通常はその関数をC++に書き直し、Pythonから呼び出すためのボイラープレートコードを作成する必要があります。しかし、Mirror Bridgeを使えば、C++コードを書いて単一のコマンドを実行するだけで、Pythonに必要なバインディングを自動生成できます。例えば、C++でVec3クラスを作成すれば、追加のバインディングコードなしでPythonで簡単に使用できます。

Mirror Bridgeを使った場合、PythonとC++での単純なドット積関数のパフォーマンスを比較すると、C++版の方が速いですが、PythonからC++を呼び出す際のオーバーヘッドが速度向上を妨げることがあります。そのため、言語間の呼び出しを最小限に抑えることが効率的です。

パフォーマンスが重要な操作では、小さな関数を繰り返し呼び出すのではなく、全体のループや関数をC++に移動させる方が良いです。これにより、初期のオーバーヘッドが一度だけ発生し、速度の大幅な向上が期待できます。

Mirror Bridgeは、C++26の静的リフレクションという新機能を利用しています。これにより、コンパイル時にC++のクラスやメソッドを自動的に発見でき、手動でバインディングコードを書く必要がなくなります。

Mirror Bridgeの利点には、Pythonバインディングを作成するためのボイラープレートコードを削減できること、C++のパフォーマンスを維持しつつPythonの使いやすさを活かせること、既存のPythonプロジェクトにC++のパフォーマンスを迅速に統合できることがあります。

ユーザーはMirror Bridgeのリポジトリをクローンし、Dockerコンテナ内でセットアップコマンドを実行することで、プロジェクトに含まれる例をテストできます。Mirror Bridgeは、C++のパフォーマンスをPythonアプリケーションに統合するプロセスを簡素化し、開発者がコードの重要な部分を効率的に最適化できるようにします。

重大なセキュリティ脆弱性（CVE-2025-66478）がReact Server Components（RSC）プロトコルに見つかりました。この脆弱性により、攻撃者がリモートでコードを実行できる可能性があります。この問題は、App Routerを使用している特定のバージョンのNext.jsアプリケーションに影響を与えます。

この脆弱性の深刻度は非常に高く、CVSSスコアは10.0です。影響を受けるバージョンは、Next.jsの15.x、16.x、および特定のカナリアリリース（14.3.0-canary.77以降）です。ただし、Next.jsの13.x、安定版14.x、Pages Routerアプリケーション、Edge Runtimeは影響を受けません。

ユーザーは、以下の修正されたバージョンにアップグレードする必要があります：15.0.5、15.1.9、15.2.6、15.3.6、15.4.8、15.5.7、または16.0.7です。最新の修正バージョンに更新することが求められます。カナリアリリースを使用している場合は、最新の安定版14.xにダウングレードしてください。

この脆弱性は、Lachlan Davidsonによって発見されました。詳細については、Next.jsのブログを訪れてください。

要約がありません。

ある企業が利益を上げているSaaS企業を買収する計画を発表し、「サポートスタッフがチケットに対応することはない」とのリンクを掲載しました。これにより、顧客は不安を感じています。もしその企業が自社のサービスを買収した場合、顧客は他のベンダーに切り替えたくなるかもしれません。このビジネスアプローチは、コスト削減と価格引き上げに重点を置いており、顧客や従業員への配慮が欠けているように見えます。「私たちが間違っていると思うなら、応募しないでください」という発言は、異なる意見に対するオープンさがないことを示唆しています。このことは、関与しているスタートアップアクセラレーターであるY Combinatorの倫理について疑問を投げかけます。

シュブファッハアルゴリズムは、2進浮動小数点数を最も短い10進数の文字列表現に変換する新しい方法で、正確性と効率性を確保しています。このアルゴリズムの主な特徴は次の通りです。

まず、非反復的検索を行います。このアルゴリズムは、鳩の巣原理を利用して、最短表現のための正しい10進数の指数を迅速に特定します。これにより、反復的な検索が不要になります。

次に、固定精度算術を使用します。複雑な多精度計算を単純な固定精度算術に置き換えることで、速度が向上しながらも正確性を維持します。

さらに、丸め区間を定義します。浮動小数点数の周りに丸め区間を設定することで、元の数に戻る最短の10進数を見つけることができます。

シュブファッハアルゴリズムは、約200行のC++コードで実装可能です。このプロセスでは、IEEE-754のコンポーネントを抽出し、表現を正規化し、10進数の指数を計算し、適切な10進数の候補を選択します。

性能面では、シュブファッハの基本的な実装は他のアルゴリズムと比較して競争力があり、従来の方法であるsprintfよりも効率的で、RyuやDragonboxといった高度なアルゴリズムと同等の性能を発揮します。

全体として、シュブファッハは浮動小数点から10進数への変換の分野において重要な進展を示しており、コードのシンプルさと高い性能を兼ね備えています。完全な実装はGitHubで入手可能です。

要約がありません。

インディカーとフォーミュラ1（F1）はどちらもレースカーですが、多くの違いがあります。主なポイントを以下にまとめます。

まず、目的が異なります。インディカーはドライバーの技術に重点を置き、オーバルを含むさまざまなタイプのトラックで競います。一方、F1は技術革新を重視し、主にコンストラクターズチャンピオンシップとして機能しています。

シャシーと重量についても違いがあります。インディカーはダラーラが製造した標準化されたシャシーを使用していますが、F1チームは自分たちで車を作ります。インディカーは一般的に重く、頑丈で、ドライバーを除いて約1,700ポンドの重さがあります。F1は1,759ポンドです。

エンジンに関しては、両者ともハイブリッドターボエンジンを使用していますが、インディカーのエンジンはF1よりも出力が低く、650〜700馬力です。F1エンジンは800〜850馬力です。また、インディカーの回転数制限は12,000回転で、F1の15,000回転よりも低く設定されています。

ダウンフォースの生成方法も異なります。インディカーは主に車両の底面からダウンフォースを生み出し、扱いやすいですが、高速コーナーでは遅くなります。F1カーはより多くのダウンフォースを生み出し、そうした状況では速く走ります。

タイヤについては、インディカーはファイアストンのタイヤを使用しており、硬くて耐久性があります。一方、F1は柔らかくて速いピレリのタイヤを使い、より良いグリップを提供します。

ブレーキも異なります。インディカーのブレーキは耐久性を重視しており、複数のレースにわたって使用できますが、F1のブレーキは高性能ですが、頻繁に交換が必要です。

開発の自由度も異なります。F1チームは車の革新や開発に多くの自由があるのに対し、インディカーは仕様が決まっているため、開発の機会は限られています。

ラップタイムに関しては、F1カーは伝統的なサーキット、特に多くのコーナーがあり高いダウンフォースが求められるコースでは、通常インディカーよりも速いです。

全体として、両シリーズにはいくつかの共通点がありますが、設計哲学、性能特性、レーススタイルには大きな違いがあります。

要約がありません。

要約がありません。

2025年7月29日、カムチャツカ半島と千島列島の地域で、マグニチュード8.8の強い地震が発生し、太平洋全体に大きな津波を引き起こしました。NASAとフランスの宇宙機関のSWOT衛星は、津波の高解像度画像を捉え、単純な波の頂点ではなく、複雑な波のパターンを明らかにしました。この発見は、現在の津波予測モデルの更新が必要であることを示唆しており、特に波の分散に関する理解を見直す必要があります。

従来、DARTブイは海洋の津波を監視していましたが、特定の地点からのデータしか提供しませんでした。一方、SWOTは広範囲をカバーできるため、津波が時間と空間にわたってどのように変化するかを科学者が観察することができます。このデータは、大きな津波が非分散波として振る舞うという考えに疑問を投げかけ、分散が津波のエネルギーが海岸に到達する方法に影響を与える可能性があることを示しています。

また、この研究は従来のモデルからの予測タイミングに不一致があることを明らかにし、研究者たちは地震の影響についての理解を深める必要があると感じています。衛星とブイからのデータを組み合わせることで、津波予測を改善できる可能性があり、これは迅速な警告と安全のために重要です。

全体として、SWOT衛星の観測は津波の挙動に関する新たな洞察を提供し、さまざまなデータソースを統合したより高度な予測システムの必要性を強調しています。

要約がありません。

SWI-Prolog 10.0.0がダウンロード可能になり、主にバージョン9.2.9と互換性があります。主な更新内容は以下の通りです。

まず、コアの変更として、32ビットのPrologデータモデルが廃止され、システムは主に64ビットモデルを使用するようになりました。これに伴い、32ビットWindowsのサポートも終了しました。

次に、GUIツールキットの更新があります。xpceが大幅に改良され、SDL3、Cairo、Pangoを使用することで、プラットフォーム間の互換性が向上しました。これにより、MacOSやLinuxのWaylandに対するネイティブサポートも実現しました。

コマンドラインインターフェースでは、GNU readlineエディタが改良されたBSD libeditインターフェースに置き換えられ、すべてのプラットフォームで一貫したコマンドライン編集が可能になりました。

開発ツールも強化され、色やハイパーリンクの使い方が改善され、可読性が向上しました。また、ダークテーマのサポートも追加されています。

WebAssembly（WASM）版は、複数の非同期タスクをサポートし、パフォーマンスが大幅に向上しました。

パフォーマンスの向上に関しては、さまざまな最適化が行われ、一部のシステムでは最大30%の速度向上が見られます。

ライブラリの配布形式も変更され、.plとコンパイル済みの.qlf形式で提供されるようになりました。これにより、.plファイルを除外して小規模なデプロイメントが可能です。

JSONサポートは新しいパッケージに移行され、JSON SchemaやRPC用の追加ライブラリが含まれています。

Cコードベースも現代の標準に準拠するように更新され、互換性とパフォーマンスが向上しました。

最後に、システム全体で多数のバグ修正、機能強化、互換性調整が行われています。

このバージョンは、パフォーマンスの向上、ユーザーインターフェースの改善、プラットフォーム間の互換性の向上に重点を置いています。

今週、アメリカのワクチン専門家たちが集まり、小児ワクチンにおける免疫反応を強化するための添加物としてのアルミニウムの使用について話し合っています。アルミニウムは100年以上にわたりワクチンに安全に使用されており、その利点がリスクを上回ることが研究で示されています。しかし、健康長官のロバート・F・ケネディ・ジュニアは、アルミニウムが自閉症やアレルギーと関連しているという懸念を表明していますが、これらの主張を否定する研究も存在します。

ケネディが選んだ専門家たちは、この問題について投票するかどうかはまだ決めていませんが、アルミニウムを取り除くと一部の重要なワクチンが効果を失う可能性があります。また、研究者たちは結核やHIVのような病気に対するワクチンを改善するための新しい添加物の探索も行っています。

著者はアイソメトリックゲームを開発しており、ゲームをプレイ中にヘッドフォンから buzzing noise（ブザー音）が聞こえることに気づきました。一方で、フォートナイトやオーバーウォッチなどの他のゲームではこの問題は発生しません。この音の原因は電源供給やGPUの負荷に関連しているのではないかと考えています。なぜなら、レンダリングを無効にすると音が止まるからです。

調査を進めると、ブザー音はGPUからCPUに「ピッキングテクスチャ」をダウンロードする際に発生していることがわかりました。このテクスチャは、プレイヤーがクリックしたものを特定するために使用されます。ダウンロードを無効にすると、ブザー音が軽減されます。著者は、GPUに重いタスクを繰り返し与えた後、テクスチャ転送のために一時停止することが干渉を引き起こしている可能性があると気づきました。

この問題を解決するために、著者はゲームを修正し、毎フレーム全体のテクスチャをダウンロードするのではなく、マウスの下にあるピッキングテクスチャの一部だけをダウンロードするようにしました。この変更により、ブザー音が消え、パフォーマンスも向上しました。

新しい報告書によると、「エネルギーを大量に消費する」データセンターの増加が、ロンドンの住宅建設を遅らせていることが明らかになりました。ロンドンは住宅危機に直面しており、データセンターは運営に多くの電力を必要とします。一部の地域では、電力網がすでに最大容量に達しており、住宅プロジェクトの進行が遅れています。

2022年にロンドン大都市圏庁（GLA）が調査したところ、イーリング、ヒリンドン、ハウンズローの一部の住宅開発は、電力網に接続するまで2037年まで待たなければならない可能性があることがわかりました。短期的な解決策は見つかっていますが、いくつかのプロジェクトは依然として遅れています。

この報告書は、エネルギー供給の長期的な計画の重要性を強調しています。特に、データセンターのエネルギー需要が今後大幅に増加することが予想されているためです。現在、イギリスには約447のデータセンターがあり、その半数以上がロンドンに計画されています。

地元の公務員は、エネルギー網の迅速な改善と住宅開発を支えるための十分な投資を求めています。提案には、データセンターのエネルギー管理を改善するための別の計画カテゴリーの創設が含まれています。ロンドン市長は、今後の計画においてこれらの提案を検討しています。

このテキストは、ブログやウェブサイトに関連するタグやカテゴリーのリストのようです。AI、コーディング、ゲーム、ニュージーランドへの旅行など、さまざまなトピックが含まれています。また、著者についての情報や連絡先も掲載されています。タグは、コンテンツを整理し、より簡単にナビゲートできるようにするためのものです。

「foreign-dlopen」についての内容では、静的リンクされたバイナリを使用する際のdlopen()関数の課題が述べられています。通常、静的リンクは不要なコードを除外することでバイナリを小さくするために使われますが、dlopen()を使って共有ライブラリを読み込むと、これが複雑になります。というのも、これらのライブラリはしばしば動的Cライブラリ（libc）に依存しているからです。このため、静的バイナリに大きなlibcを含める必要があるか、動的リンクの欠点を受け入れなければならず、静的リンクの目的が損なわれてしまいます。

著者は、静的バイナリでdlopen()を使用したい場合、追加の努力が必要であり、静的リンクの利点を犠牲にすることになると指摘しています。そのため、一般的には静的バイナリでdlopen()を使用することは避けるべきだと推奨されています。

しかし、「外部関数インターフェース（FFI）モデル」という別のアプローチがあります。このモデルでは、静的リンクされたアプリケーションが外部の共有ライブラリを動的に読み込むことができ、どのlibcを使用しているかを気にする必要がありません。これにより、アプリケーションは独立性を保ちながら、必要に応じて動的な読み込みが可能になります。

次に、カスタムELFローダーを用いた概念実証の解決策が紹介されています。このローダーは、動的ローダーの初期化の複雑さを管理し、共有ライブラリの読み込みを可能にします。実装には、ターゲットシステムのライブラリと対話するヘルパー実行可能ファイルの構築が含まれています。

最後に、このカスタムローダーのビルドと実行に関する手順が提供され、開発に貢献した人々への謝辞が述べられています。

Common LispとWebAssembly（WASM）の統合は、Common Lispエコシステムに新たな機会をもたらします。このチュートリアルでは、WECL（Web Embeddable Common Lisp）を構築し、Common LispプログラムをWASM環境で実行できるようにクロスコンパイルする手順を説明します。

まず、ECLリポジトリをクローンし、ホスト版をビルドします。次に、WASMターゲットへのクロスコンパイルを可能にするために、Emscripten SDKをインストールします。その後、WASMターゲット向けにECLを設定し、依存関係を注意深く管理しながらコンパイルします。

Common LispをWASMで実行する方法として、ECLウェブサーバーをホストし、ブラウザからアクセスする方法があります。また、Node.jsでECLスクリプトを実行することもできますが、I/O操作には制限があります。

WECLを構築するには、WECLリポジトリをクローンし、ECLから必要なアーティファクトをコピーします。その後、アプリケーションをビルドして提供し、Emacsに接続してインタラクティブな開発体験を得ることができます。

最近の改善により、ユーザーは自分のLispプログラムを簡単にクロスコンパイルできるようになりました。特定のコマンドを使用してファイルをコンパイルし、静的ライブラリを作成します。

ASDFに新しい拡張が提案されており、システム全体とその依存関係を静的ライブラリにクロスコンパイルするのを容易にします。これには、オブジェクトファイルを扱う新しい操作を作成し、静的ライブラリをコンパイルすることが含まれます。

このプロジェクトはNGI0 Commons Fundの支援を受けており、Common Lispのウェブ環境での能力を向上させることを目指しています。今後の改善は、共有ライブラリや実行可能ファイルのコンパイルに焦点を当てる予定です。

Protonは、Google SheetsやMicrosoft Excelに代わるプライバシー重視の新しい暗号化スプレッドシートアプリケーション「Proton Sheets」を発表しました。Proton Sheetsの主な特徴には、以下の点があります。

すべてのユーザーデータはデフォルトでエンドツーエンド暗号化されており、ファイル名やメタデータも含めて、Proton自身でさえ内容にアクセスできません。この機能により、ビッグテックによるデータ収集やプライベートデータのAIトレーニングへの利用に対する懸念に応えています。

Proton Sheetsは、一般的なスプレッドシート機能やデータの可視化、リアルタイムでの共同作業をサポートしており、既存のCSVやXLSファイルをインポートすることも可能です。これらのファイルも暗号化されます。また、ユーザーは自分のファイルを誰が閲覧または編集できるかを管理することができます。

Protonのプロダクト責任者は、データの主権とプライバシーの重要性を強調し、従来のツールがユーザーデータを悪用していることを指摘しました。Proton Sheetsは、ユーザーが監視されることなく自分のデータをコントロールできるように設計されています。このアプリケーションはウェブブラウザやProton Driveアプリ内で利用でき、メールや文書などの他の暗号化された生産性ツールも含まれています。詳細はProtonのウェブサイトで確認できます。

要約がありません。

要約がありません。

この文章では、Advent of Code（AoC）のプログラミング課題を解決するために、構造化プログラミングに焦点を当てたプログラミングコースの概念を適用する方法について述べています。特に、エドスガー・W・ダイクストラの手法に基づいています。

構造化プログラミングは、プログラムの検証に形式的な手法を用い、事後条件を定義することを重視しています。これは一般的なプログラミングのやり方とは異なります。著者は、配列から2つのバッテリーの最大合成電圧を計算するための事後条件を、量化記法という特定の文法を使って定義しています。

著者は、関数や定理を含むドメインモデルを構築し、入力配列の長さに応じて値を計算する方法を定義しています。プログラムは、常に真である条件（不変条件）、残りの作業量を測る指標（変動条件）、ループを終了するための条件（ガード）を持つように構成されています。このループは、データを処理して望ましい出力を得るために設計されています。

解決策は、Gleamというプログラミング言語でコーディングされており、命令型の論理を関数型の文脈に適応させています。著者は、コードの最適化に関する洞察も共有し、形式的な手法を実際のプログラミングに翻訳する際の課題を認識しています。

著者は、この学びの経験を評価し、厳密な手法を適用する努力を認めています。形式的な正確性と実用的な効率のバランスを強調しています。全体として、この文章は、形式的なプログラミングの概念を用いてコーディング課題を解決することについての考察であり、構造化アプローチの利点と課題を強調しています。

要約がありません。

要約がありません。

要約がありません。

著者は、ユーザーリサーチにおける生成AIツールへの依存が高まっていることに反対し、熟練した専門家による人間中心のリサーチの重要性を強調しています。AIをリサーチ作業に使用することで、研究者が持つ独自の価値が薄れ、革新性に欠ける平均的な結果につながることを懸念しています。

この文章では、組織が効率を重視するあまり、質を犠牲にしている傾向を批判しています。著者は、AIが特定の作業を支援することはできるものの、リサーチにおいて重要な人間の洞察やつながりを置き換えることはできないと考えています。また、AIツールの推進が、研究の質を本当に向上させるのではなく、コスト削減を目指す企業の利益に沿ったものであることを指摘しています。

さらに、リサーチを民主化すると主張するAIツールのマーケティングに対して警鐘を鳴らし、熟練した研究者の必要性についての誤った認識を生むと述べています。著者は、リサーチにおける倫理基準の必要性を強調し、研究者が自らの専門性の価値を主張することを促しています。

最終的に、著者はユーザーリサーチの integrity を維持するために、重要な作業をAIに任せる誘惑に抗い、人間の研究者がユーザー理解において果たす独自の貢献を認識することを呼びかけています。

要約がありません。

Piragiというツールを作成しました。これは、RAG（Retrieval-Augmented Generation）システムの設定を簡素化するためのものです。Piragiを使えば、複雑な設定を行うことなく、さまざまな文書や情報源に簡単にアクセスできます。

主な機能としては、多くのフォーマットに対応しています。PDF、Word、Excel、Markdown、コード、URL、画像、音声などが含まれます。また、データをバックグラウンドで自動的に更新し、迅速な応答を実現します。さらに、すべての回答に対して出典を示し、情報の出所を明らかにします。高度な検索オプションも提供しており、ハイブリッド検索やクロスエンコーダーによる再ランキングが可能です。情報を扱いやすいサイズに分割するためのスマートな戦略も採用しています。OpenAIのモデルとも互換性があり、異なるモデルへの切り替えも簡単です。

使用例としては、特定のファイル形式、例えばPDF形式の契約書についての質問をすることで結果を絞り込むことができます。また、設定で高度な検索機能を有効にすることも可能です。希望があれば、OpenAIのGPTモデルを使用するように設定することもできます。

インストールは、コマンドpip install piragiを使ってpipで行えます。詳細はPiragiのPyPIページで確認できます。

機能の追加や改善点についてのフィードバックも歓迎します。プロジェクトに役立つような提案があればお知らせください。

今日のスペシャルは、シェフが選んだ9.99ドルの料理です。エビ、ハマグリ、ムール貝、ホタテなどの海鮮が入っており、パスタと一緒に提供されます。ソースの選択肢は、通常、軽めのガーリックトマトソース、クリーミートマトソース、または白ワインソースです。時にはクリーミーなケイジャンソースやスパイシーなソースのバリエーションもあります。