2025年12月5日、Cloudflareは08:47 UTCにネットワーク障害が発生し、約25分間続きました。この障害はHTTPトラフィックの約28%に影響を与えましたが、サイバー攻撃によるものではなく、React Server Componentsのセキュリティ脆弱性に対処するために行ったボディパース処理の変更が原因でした。

この問題が発生した際、Cloudflareの古いバージョンのプロキシを使用している顧客で、特定のルールセットが適用されている場合、HTTP 500エラーが発生しました。この問題は、内部ツールが予防措置として無効化されていたために、システム内でコーディングエラーが引き起こされたことが原因です。

Cloudflareは、この障害が2025年11月18日の別の障害に続くものであることを認め、今後の再発防止に努めると表明しました。彼らは、ネットワークに対する変更の影響を最小限に抑えるために、改善策として展開プロセスの強化、エラーハンドリングの向上、業務の効率化に取り組んでいます。

彼らのレジリエンスプロジェクトに関する詳細な報告書が近日中に公開される予定で、より良いロールバックと緩和システムを確保するために、変更を一時的に停止しています。Cloudflareは、顧客やインターネットコミュニティに対して引き起こされた混乱について謝罪しました。

Netflixは、約827億ドルでワーナー・ブラザースを買収する計画を発表しました。この買収には、ワーナー・ブラザースの映画やテレビスタジオ、HBO、HBO Maxが含まれています。取引の評価額は1株あたり27.75ドルで、ワーナー・ブラザースの株主は現金とNetflixの株を受け取ることになります。この合併は、Netflixのストリーミングサービスとワーナー・ブラザースの豊富な映画や番組のライブラリを組み合わせ、消費者により多くのエンターテインメントの選択肢を提供することを目指しています。

買収は、2026年にワーナー・ブラザースがグローバルネットワーク部門を分離した後に完了する見込みです。両社のリーダーは、このパートナーシップが視聴者により多くの選択肢を提供し、クリエイターに新たな機会を生み出し、エンターテインメント業界全体を強化すると信じています。Netflixは、この合併により大幅なコスト削減と株主価値の向上を期待しています。

主な取引の詳細は、ワーナー・ブラザースの株主が現金で23.25ドル、Netflixの株で4.50ドルを受け取ることです。また、この合併は規制当局の承認と株主の投票が必要です。

両社の取締役会は合併を承認しており、最終的な合意は12か月から18か月以内に完了する見込みです。

要約がありません。

著者は従来のRSSリーダーに対して好意的ではなく、未読のコンテンツが溜まってしまうため、圧倒されて退屈だと感じています。その代わりに、TikTokのようにランダムなウェブサイトを発見し、気に入ったコンテンツに投票できる新しい方法を提案しています。この方法では、広告や個人データの過剰な収集は行われません。

提案されている解決策は、ユーザーがボタンをクリックすることで新しいウェブサイトを受け取るシンプルなプラットフォームです。ユーザーはサイトを評価し、問題のあるコンテンツを報告できます。参加するためにはアカウントを作成し、人気のリンクを投稿することでリーダーボードを上昇することができます。著者はバックエンドシステムを使用してRSSフィードを定期的にチェックし、コミュニティのフィードバックに基づいて質の高いコンテンツをデータベースに保存する計画です。

このプロジェクトは軽い気持ちで取り組まれており、真剣なビジネスではありません。著者はバックエンドにFastAPIやSQLiteなどのツールを使用しています。また、ユーザーの登録時にメール認証が必要な点など、いくつかの技術的な制限があることも認めていますが、それは不要だと感じています。

現在、このプラットフォームは60万ページ以上をインデックスしています。著者はコンテンツをカテゴリ分けし、新しいユーザーが質の高い素材を見られるようにすることで、体験を向上させたいと考えています。他の人にもこのツールを試してもらい、フィードバックを共有してほしいと呼びかけています。これは主に著者自身の楽しみのために作られたものだと認めています。

要約がありません。

UniFi 5G Maxシリーズは、スタイリッシュでどんな環境でも快適に使える、強力で柔軟な5Gインターネット体験を提供することを目指しています。

著者のジョー・シュラッグは、技術的負債が大きい企業での経験から得た洞察を共有しています。この企業では、古いコードやユニットテストの不足が問題となっていました。特定のプロジェクトでは、WindowsからLinuxへのコードの複製が行われ、時間が経つにつれて二つの異なるコードベースが生まれることになりました。

シュラッグは、多くの技術的な問題が人に関連する問題から生じていると強調しています。具体的には、要求が不明確であったり、非現実的な締切が設定されたり、開発者の間に変化への抵抗があることが挙げられます。技術的負債に対処することは難しく、しばしば企業のソフトウェア開発の実践におけるより深い問題を認識する必要があると指摘しています。

また、技術的な改善の必要性を正当化するためには、非技術的な利害関係者との効果的なコミュニケーションが重要であると述べています。シュラッグは、成功するエンジニアは技術的なスキルだけでなく、人間関係のダイナミクスをうまく扱う能力も必要であり、大規模なプロジェクトに効果的に取り組むためにはこれが不可欠であると結論づけています。

Kraaは、三人のチームによって開発された新しいウェブベースのマークダウンエディタです。このツールは、シンプルで気を散らさない執筆体験を提供しつつ、豊富な機能を備えています。

Kraaの特徴の一つは、気を散らさない体験です。シンプルなインターフェースを持ち、スタイリングと編集を分けているため、集中して執筆できます。また、書いた内容をリンクで簡単に共有でき、アクセス権を管理することも可能です。閲覧や編集の権限を設定でき、パスワード保護も利用できます。

さらに、Kraaにはユニークなリアルタイム編集機能とチャットウィジェットがあり、送信ボタンなしでスムーズにコミュニケーションを取ることができます。モバイルデバイスでも快適に使用でき、将来的には専用アプリも予定されています。

Kraaはアカウントなしで試すことができ、チームはフィードバックを歓迎しています。ブログ記事や長文ストーリー、雑誌向けのライブデモ例もオンラインで利用可能です。KraaはProseMirror、TipTap、Svelteを使用して構築されています。

要約がありません。

要約がありません。

この記事では、BMWのプラグインハイブリッド電気自動車（PHEV）の事故後の回復プロセスに関する深刻な問題について述べています。主なポイントは以下の通りです。

まず、修理費用が非常に高いことが挙げられます。軽微な事故でも、高電圧バッテリーシステムのヒューズが切れるだけで5,000ユーロの費用がかかります。また、BMWのPHEVの保険料は、従来の内燃機関車の3倍になることもあります。

次に、修理プロセスが複雑すぎるため、訓練を受けた技術者でも手順を追うのが難しいという問題があります。主要なモジュールであるiBMUCPは溶接されており、修理のためのアクセスが困難です。

さらに、ヒューズを交換しても、ロックされたマイクロコントローラーがあるため、事故のフラグをクリアすることができず、全体のモジュールを交換する必要があり、その費用は1,100ユーロに税金が加わります。

また、簡単なヒューズの交換を行うためには、作業場が25,000ユーロ以上の専門工具やサブスクリプションに投資しなければならないという点も指摘されています。

環境への影響についても言及されており、エコフレンドリーとして販売されている車両が、複雑なサービス手順や高い故障率のために実際にはかなりのカーボンフットプリントを生み出していると主張しています。これにより、不必要な廃棄物が発生しています。

修理プロセスは非常にリスクが高く、一つのミスが大規模で高額な修理を引き起こす可能性があることも問題です。例えば、バッテリーモジュール全体の交換が必要になることもあります。

さらに、BMWは技術者に対する十分なトレーニングを提供しておらず、修理プロセスをさらに困難にしています。

最後に、BMWの修理費用や手順は、テスラのような他のブランドと比較しても効率的ではないとされています。テスラはよりシンプルでコスト効果の高い方法を採用しています。

全体として、この記事はBMWのエンジニアリングの実践が不必要に複雑で無駄であると批判し、環境への影響を真に減少させるためのより良い解決策を求めています。

2000年に発表された重要な研究論文が、信頼性に深刻な問題があるため撤回されました。この論文では、除草剤グリホサートが安全であると主張されていましたが、2023年11月28日に発表された撤回の通知によると、記載されていた著者が実際の執筆者ではなく、真の著者はグリホサートを製造するモンサント社の社員であることが明らかになりました。このような行為は「ゴーストライティング」と呼ばれ、研究の出所を誤って示すため、科学的な詐欺と見なされています。論文の撤回は、発表から25年後に行われ、内部のモンサント文書がこれらの事実を明らかにしたことを受けています。

要約がありません。

Nimonyは、Nimプログラミング言語の新しいバージョンであるNim 3.0を目指すコンパイラです。Nimの機能を再現するには時間がかかりますが、Nimonyは特にハードリアルタイムや組み込みシステムに適した、効率的でシンプルな言語を提供します。メモリの安全性と予測可能な実行時間を重視しています。

Nimonyの主な特徴の一つは、スコープベースの自動メモリ管理です。デストラクタやムーブセマンティクスを利用して、メモリ管理の選択肢を簡素化し、無駄な遅延なしに安全にメモリを扱います。

エラーハンドリングに関しては、従来の例外処理をサポートしつつ、例外を発生させる可能性のあるルーチンには注釈を付ける独自のアプローチを採用しています。また、エラーコードには型安全な列挙型を使用し、ライブラリ間でのエラーの伝播を改善しています。

メモリ不足（OOM）への対応も行っており、コンテナが割り当てに失敗した際にカスタマイズ可能なハンドラーを呼び出すことができるため、プログラムがクラッシュすることなく実行を続けることができます。オブジェクトの構築時にはnil参照の厳格な取り扱いも求められます。

ジェネリクスの機能も強化されており、完全な型チェックを実現し、パフォーマンスと信頼性を向上させつつ、カスタムコンテナの開発を可能にします。

並行処理と並列処理については、spawnという単一の構造を通じて非同期およびマルチスレッドプログラミングを統合し、スケジューリングを簡素化し、スレッドの安全性を向上させています。

メタプログラミングの機能も備えており、コンパイラプラグインを利用して言語の機能を拡張し、開発者が新しい機能や最適化を効率的に実装できるようにしています。

Nimonyは現在開発中で、2025年秋のリリースを目指しています。このプロジェクトは、実用的な改善や革新的な概念を取り入れることでNim言語を進化させることを目指しています。チームはこの目標に向けて取り組んでおり、貢献やサポートを歓迎しています。

Framework Laptop 13は、ユーザーがメインボードを高性能なARMプロセッサに交換できるアップグレードキットを提供しています。この新しいオプションは、サードパーティ製のMetaComputingから登場し、12コアのARMチップセットを搭載しています。これには、8つのパフォーマンスコアと効率コアが含まれています。また、ARM GPUとAIアクセラレーターも備えていますが、初期のテストでは多くの電力を消費する可能性があり、バッテリー寿命が短くなる恐れがあります。

アップグレードキットの価格は549ドルで、RAMやストレージのオプションも含まれています。Framework Laptopをまだ持っていない人向けには、ノートパソコンとセットで999ドルのバンドルも用意されています。このARMオプションは主に開発者向けであり、一般消費者には電力消費の観点から適していないかもしれません。

要するに、Framework Laptop 13は強力なARMプロセッサにアップグレードできるようになりましたが、ユーザーはバッテリー寿命や性能への影響を考慮する必要があります。

要約がありません。

クリックジャッキングは、悪意のあるサイトが別のウェブサイトのiframeを覆い隠し、ユーザーが気付かないうちにクリックさせる手法です。従来のクリックジャッキングは単純な操作には効果的ですが、より複雑なインタラクションには対応しきれません。

新たに「SVGクリックジャッキング」という手法が登場しました。これは従来のクリックジャッキング技術を強化したもので、より複雑なクリックジャッキング攻撃やデータを盗むためのさまざまな方法を可能にします。

全体として、SVGクリックジャッキングはクリックジャッキングの実行方法において重要な進化を示しており、より危険で洗練された手法となっています。

要約がありません。

要約がありません。

要約がありません。

要約がありません。

要約がありません。

このウェブサイトは、最新のウェブ技術に対するブラウザのサポート情報を提供しています。2025年10月11日に新機能が追加されて更新されました。このサイトは@Fyrdという人物が運営しており、デザインには@Lenscoの協力を得ています。また、GitHubコミュニティからの支援も受けています。ユーザーはブラウザの機能を比較し、どの機能がサポートされているかを確認できます。サポート状況は色分けされたインジケーターで表示されており、緑はサポートされていること、赤はサポートされていないこと、緑がかった黄色は部分的なサポート、灰色はサポート状況が不明であることを示しています。ユーザーはサイトを支援するためにパトロンになることができ、少額の月額料金で広告を非表示にすることができます。

NASAの小惑星ベンヌが、OSIRIS-RExミッションによって収集されたサンプルを通じて、初期の太陽系や生命の起源に関する重要な発見を明らかにしました。最近、科学雑誌に発表された研究では、三つの主要な発見が強調されています。

まず、研究者たちはベンヌのサンプルの中に、リボースとグルコースという二種類の糖を発見しました。リボースはRNAの構成に不可欠であり、グルコースは生命のための重要なエネルギー源です。このことは、生命の基本的な構成要素が太陽系全体に広がっていたことを示唆しており、地球上の生命が地球外の物質から始まった可能性を支持しています。

次に、サンプルの中から古代の「ガム」のような神秘的な物質が発見されました。この物質は、これまで宇宙の材料の中では見られたことがありません。窒素と酸素が豊富に含まれているこの古代の物質は、初期の太陽系の時代に形成されたと考えられ、地球上の生命の出現に必要な化学的前駆体を提供した可能性があります。

最後に、私たちの太陽系が形成される前に存在した星からの塵の分析により、ベンヌの親天体が高い量の超新星の塵を含んでいたことが示されました。これは、ベンヌが死にゆく星からの物質が豊富な地域で形成されたことを示しており、初期の太陽系の条件についての洞察を提供するかもしれません。

これらの発見は、生命に必要な成分や初期の太陽系で起こったプロセスについての理解を深めるものです。

著者は、既存の選択肢が複雑すぎるため、シンプルな自己ホスト型のペーストビン「pbnj」を作成しました。主な特徴は、100以上のプログラミング言語に対応したシンタックスハイライトを備えたクリーンなインターフェース、約10万件のペーストが可能な無料プランでのCloudflareへの簡単なデプロイ、コードスニペットを迅速に共有できるコマンドラインインターフェース（CLI）、記憶に残るURL、秘密鍵を使ったプライベートペーストのオプション、ターミナル外で使用できるウェブインターフェースです。

一方で、ユーザーアカウントやOAuth、gitとの統合はなく、複数ユーザーのサポートやペーストの期限切れ、コメント機能もありません。

著者は、データを管理したい人や自己ホスティングを楽しむ人にpbnjが最適だと提案しています。詳細については、ライブデモとGitHubのリンクが提供されています。

民主主義では、重要な決定には通常、過半数の支持が必要です。そのため、リーダーやエリートたちは一般の支持を得る必要があります。これまで彼らは、教育やメディアを通じて意見に影響を与えてきました。しかし、AIの進歩により、世論を形成することがより安価で簡単になりました。これにより、エリートたちは意図的に公共の好みをデザインできる状況が生まれています。

あるモデルによれば、一人のエリートが意見に影響を与えようとすると、しばしば意見の分極化が進むことが示されています。これは、人々がより極端で対立した見解を持つようになることを意味します。説得技術の進展により、この分極化はさらに速く進行します。二つの対立するエリートが交互に権力を握ると、同じ技術がより一貫した意見や「セミロック」地域を生み出し、ライバルが公共の見解を変えることを難しくします。

全体として、説得の能力が向上することで、エリートたちが分極化を戦略的な道具として利用する方法が変わります。これは、AIの発展が続く中で、民主主義の安定性に影響を与える可能性があります。

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。著者は管理職の経験があり、奉仕型リーダーシップはチームメンバーのために問題を予測し、障害を取り除くことを重視しますが、リーダーが不在になると依存や孤立を招く可能性があると感じています。

著者が提案する透明なリーダーシップは、チームメンバーが自立して問題を解決できるように指導し、つながりを持ち、教えることに重点を置いています。価値観や原則を明確に伝えることで、部下が役割を成長させながら徐々にリーダーシップの責任を担い、後継者を育てることができます。

著者は、リーダーが官僚的な中間管理職になるのではなく、技術的な仕事に関与し続けることでスキルを維持し、チームからの尊敬を得るべきだと提案しています。最終的には、自分自身を建設的な方法で不要にすることを目指しています。

AI Trade Arenaというプロジェクトが、カムとジョシュによって立ち上げられました。このプロジェクトでは、GPT-5、Claude Sonnet 4.5、Gemini 2.5 Pro、Grok 4、DeepSeekの5つの言語モデルをテストしました。それぞれのモデルには、2025年2月から10月までの8ヶ月間で株式を取引するために10万ドルが与えられました。

このプロジェクトの目的は、これらのAIモデルが情報を分析し、株式取引の意思決定をどれだけうまく行えるかを評価することでした。各モデルは、実際の株価を使って日々取引を行い、シミュレーションでは取引日に関連する過去の市場データやニュースが提供されました。将来のデータ漏洩を避け、モデルが結果を記憶できないようにすることも目指しました。

結果として、Grokが最も良い成績を収め、次いでDeepSeekが続きました。一方、Geminiはテクノロジー関連株に焦点を当てなかったため、最も成績が悪かったです。結果はまだ統計的に有意ではありませんが、AIの取引能力に関する洞察を提供しています。

今後の計画として、チームはさらに実験を行う予定です。これには、実際の取引を模したライブペーパートレーディングやリアルな取引が含まれます。彼らは、金融市場におけるモデルのパフォーマンスに影響を与える要因を理解し、AIの意思決定プロセスを改善するためにその推論を検討したいと考えています。

ユーザーが取引の決定を探求し、モデルの戦略を理解できるインタラクティブなデモも用意されています。このプロジェクトは、彼らの発見についてのフィードバックやさらなる議論を促進しています。

Multivoxは、ボリュメトリックディスプレイを制御するために設計されたソフトウェアプロジェクトです。このプロジェクトは、2つのデバイスをサポートしています。1つ目はRotovoxで、直径400mmの球体に2つの縦型128x64パネルが搭載されています。2つ目はVortexで、直径300mmの球体に2つの横型128x64パネルがあります。Rotovoxは解像度が高く、Vortexは明るく、リフレッシュレートが速いというそれぞれの特長があります。

ハードウェアの要件としては、Raspberry Pi 4を使用し、垂直軸を中心に回転する2つのHUB75 LEDパネルを制御します。入力はBluetoothゲームパッド（Xboxコントローラーのようなもの）を介して行い、音声もBluetoothで出力されます。GPIO設定は特定のヘッダーファイルで定義されており、異なるRaspberry Piモデルに応じて設定を調整する必要があります。

ソフトウェアの構成は、ドライバー、クライアントコード、シミュレーター、トイの4つの部分から成り立っています。ドライバーはボクセルバッファを管理し、ディスプレイの回転と同期させます。クライアントコードはボクセルバッファのコンテンツを生成します。シミュレーターは、X11ウィンドウを使用してディスプレイをシミュレートするソフトウェア版です。トイは、ボクセルバッファを利用したさまざまなデモで、ゲームやビジュアルディスプレイが含まれています。

インストールと実行の手順としては、まずリポジトリをクローンし、CMakeを使ってプロジェクトをビルドします。次に、ドライバーを最初に実行し、さまざまなコマンドを使用して設定を調整し、コンテンツを表示します。物理的なディスプレイがない場合は、シミュレーター（virtex）を使用することもできます。

サービスの設定では、ドライバーを自動的に起動するように設定することができ、systemdサービスを作成してドライバーを実行し、ランチャー用のcronジョブを設定します。

ユーザーインターフェースには、Multivoxというファンタジーコンソールがあり、ゲームやデモのランチャーとして機能します。ユーザーは異なるアプリケーションを切り替え、設定を調整し、アプリを終了する際にボクセルボリュームのプレビューを表示できます。

このプロジェクトは、ハードウェアとソフトウェアを組み合わせて、インタラクティブな3Dディスプレイ体験を創出します。

著者は、技術との再接続の経験について振り返っています。特に、ラズベリーパイを使って自宅監視用のリモートコントロールカーを作成したことに焦点を当てています。AIプロジェクトに忙しく取り組んでいた後、物理的なAIを探求したいと思い、自宅の安全に対する不安を軽減する手段を模索しました。

セールでラズベリーパイゼロ2 Wを購入し、以前のマイクロコントローラーよりも使いやすく感じました。RCカーを作るために、シンプルな2WDキットを使用し、モータードライバーやUSBカメラなどの部品を追加して、映像をストリーミングできるようにしました。

ラズベリーパイのセットアップでは、オペレーティングシステムをインストールし、SSHを介してリモートアクセスできるように設定しました。また、車を制御し、ライブ映像を視聴するためのウェブインターフェースも作成しました。Nginxを利用して、さまざまなコンポーネントに単一のURLからアクセスできるようにしました。

システムが再起動後に自動で動作するように、systemdを使ってサービスを管理しました。最後に、Cloudflareトンネルを設定し、自宅のネットワークセキュリティを損なうことなく、リモートで車にアクセスできるようにしました。このプロジェクトにより、外出中でも自宅を監視できるようになりましたが、バッテリーの安全性について新たな不安が生まれたことをユーモラスに認めています。著者はラズベリーパイの可能性を発見したことに興奮しており、他の人々にも同様のプロジェクトを探求することを促したいと考えています。

2025年11月26日、NeurIPSカンファレンスは、機械学習における重要な貢献を認めるベストペーパー賞を発表しました。今年の受賞作品は、最優秀賞4作品と準優秀賞3作品で構成されており、さまざまなテーマにおける進展が取り上げられています。

最優秀賞の一つである「Artificial Hivemind」は、Infinity-Chatというデータセットを紹介しています。このデータセットは、言語モデルが生成する応答の多様性を評価するためのもので、AIの出力が均質化されることへの懸念や、それが創造性や独立した思考に与える影響について考察しています。

別の受賞論文「Gated Attention for Large Language Models」は、ゲーティング機構を追加することで、注意モデルの性能と安定性が向上することを示しています。このアプローチは、より大規模で効率的な言語モデルの開発に新たな道を示唆しています。

「1000 Layer Networks for Self-Supervised RL」という論文は、ネットワークの深さを増すことで自己教師あり強化学習の性能が大幅に向上することを実証し、この分野におけるモデルアーキテクチャに関する従来の見解に挑戦しています。

「Why Diffusion Models Don’t Memorize」は、拡散モデルが過学習を避ける方法を探求し、効果的な一般化を可能にするトレーニングダイナミクスの概念を導入しています。

準優秀賞には、強化学習が言語モデルの推論能力を向上させる効果を批判的に評価した研究や、オンライン学習と神経スケーリングに関する新たな理論的洞察を提供する作品が含まれています。

今回の選考は、機械学習における広範で多様な研究を反映しており、革新的な手法や重要な理論的進展を示しています。受賞者には祝福の言葉が贈られ、12月のカンファレンスでの発表が予定されています。

Stardustは、クラウドアプリケーションを安全な環境で実行するために設計されたユニカーネルオペレーティングシステムです。このシステムは、ハイパーバイザーを使用して物理リソースを管理し、保守が容易な小さなコードベースを持っています。アプリケーションは単一のバイナリにコンパイルされ、仮想マシンイメージにパッケージ化されます。Stardustは複数のCPUコアやスレッド処理、基本的なネットワーキングをサポートし、POSIX互換のライブラリも含まれています。これはセントアンドリュース大学での教育や研究に利用されています。

Stardustに関連するプロジェクトには、C言語で実装されたユニカーネル「Stardust」、Rustで再実装された「Stardust-oxide」、Xenハイパーバイザー上で動作するCベースのユニカーネル用デバッガ「Duster」があります。

Stardustに関する講演もいくつか行われており、デバッグやエンジニアリング、軽量サービスのサポートに関するトピックが様々なワークショップやセミナーで取り上げられています。

ユニカーネルのサポートや実装についての研究論文や学位論文も発表されています。

このエピソードでは、1983年1月に発売されたApple Lisaについて探ります。Lisaは、グラフィカルユーザーインターフェース（GUI）を搭載した最初のパーソナルコンピュータで、主にオフィスでの使用を目的としていました。コンピュータに不慣れな人々を対象にしており、忙しい職場環境での生産性向上を目指していました。

Lisaプロジェクトは1978年に始まり、以前のAppleモデルのアップグレードとして計画されました。プロジェクトは幾つかの課題や変更を経て進化し、特にXerox PARCを訪れたことでGUIやマウスなどの重要な機能がインスパイアされました。これにより、Lisaは大きな進化を遂げました。

Lisaは使いやすいインターフェース、マウス、ネットワーキング機能を備えており、技術に詳しくないユーザーを意識して設計されました。デザインプロセスでは、ユーザーテストが行われ、使いやすさが確認されました。

しかし、革新的な機能を持ちながらも、Lisaは同時期に開発されていたMacintoshとの競争に直面しました。Macintoshはより安価で高速な代替品を目指していました。

最終的にLisaは1986年に販売を終了しましたが、パーソナルコンピュータやユーザーインターフェースデザインにおいて持続的な影響を与えました。このエピソードでは、Lisaの開発と重要性を理解するために、以前のエピソードで取り上げたシステムにも目を向けることを勧めています。

CUDA-L2は、大規模な言語モデルと強化学習を活用して、半精度一般行列積（HGEMM）CUDAカーネルの性能を向上させる新しいシステムです。このシステムは、torch.matmulやNVIDIAのcuBLASなどの既存の行列乗算ライブラリを大幅に上回る性能を発揮します。

CUDA-L2は、A100 GPU上で1,000の設定において、より高速な行列乗算を実現しました。また、2025年12月2日に最適化されたHGEMMカーネルのアップデートがリリースされました。今後の計画には、32ビットの加算器のサポート、より密な行列構成、さらなるGPUモデルへの対応が含まれています。

A100カーネルはA100 GPU向けに最適化されており、他のモデルでは性能が劣る可能性があります。行列の次元がカバーされていない場合は、より大きな設定を使用するか、GitHubで特定のカーネルをリクエストすることができます。

インストール手順としては、まずPythonとPyTorch（2.6.0以上）がインストールされていることを確認します。次に、NVIDIA CUTLASSリポジトリ（バージョンv4.2.1）をクローンします。その後、CUTLASSとGPUアーキテクチャのための環境変数を設定します。

行列乗算を評価するには、提供されたスクリプトを使用し、問題のサイズ、ウォームアップ時間、モード（オフラインまたはサーバー）を指定する引数を設定します。質問がある場合は、GitHubまたはメールでチームに連絡してください。

申し訳ありませんが、外部リンクやウェブサイトにアクセスすることはできません。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。

git rebase --ontoを使うことで、複数の依存するブランチ（スタックされた差分）を効率的に管理できます。この方法は、大きな機能を小さなプルリクエスト（PR）に分ける際に特に役立ちます。

スタックされた差分を使う理由は、大きな機能を小さなPRに分割することで、レビューや承認がしやすくなるからです。通常のリベースは、コミットをターゲットブランチに再適用しますが、スタックされたブランチでは問題が発生することがあります。具体的には、ベースブランチが更新されると、重複や競合が生じる可能性があります。一方、git rebase --ontoを使うと、移動させるコミットとその場所を指定できるため、こうした問題を防ぐことができます。

git rebase --ontoの使い方としては、まずマーカーブランチを作成し、機能ブランチのベース状態を追跡します。メインブランチが更新された際には、--ontoコマンドを使って依存するブランチをリベースし、同期を保ちます。

マージ後のクリーンアップとして、ベースブランチを機能ブランチにマージした後は、リベースから古いコミットを削除することでコミット履歴を整理できます。

いくつかのポイントとして、リベース後は常にマーカーブランチを更新すること、リベース後には強制プッシュが必要になること、スタックされた差分の深さを制限して複雑さを避けることが挙げられます。

このワークフローは複雑に見えるかもしれませんが、PRをより整理された形にし、レビューをスムーズに進めることができます。マーカーブランチを常に最新の状態に保つことを忘れないでください。

スタンフォード大学（38％）、ブラウン大学（20％）、ハーバード大学（20％）などの名門大学では、多くの学生が学習障害を持つ人のために設けられた学業上の配慮を求めています。これらの学生の多くは、不安や注意欠陥多動性障害（ADHD）などのメンタルヘルスの問題を抱えていると報告しています。しかし、批評家は、これらの大学の高い入学基準を考えると、本当に障害を持つ学生がこれほど多く在籍しているとは考えにくいと指摘しています。

一部の教授は、多くの学生が実際の学習障害を持っているのではなく、学業のプレッシャーに対処するために配慮を利用していると主張しています。確かに支援が必要な学生もいますが、現在のガイドラインでは医師の診断書さえあれば簡単に配慮を受けられる状況です。

この傾向は、ADHDや不安といった状態がオンラインでどのように語られているかにも影響されている可能性があります。若者たちは、自分自身をこれらの状態に関連する広いアイデンティティの一部として捉えるようになっています。また、現在の文化的な風潮は、学生が自分の苦労を障害の兆候として解釈することを促しています。これは、大学生活における通常の挑戦とは見なされなくなっています。

配慮の増加は、学生が失敗への恐れに対処する手段として見られています。これらの支援を通じて成績が向上することもありますが、批評家はこのアプローチが最終的には学生の個人的および知的成長を妨げ、人生の挑戦に対する準備が不十分になると主張しています。

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、製品チームにおける高い注目を浴びる役割のプレッシャーについて書いているショーン・ゴーデッケの道と対比しています。著者は、注目を集めたり短期的な成果を追い求めるのではなく、システムの安定した管理を優先する異なるアプローチを強調しています。

著者が働いているのは開発者向けツールやインフラの分野で、成功はエンジニアにとってのツールの効果によって測られます。これは、収益や可視性に焦点を当てる製品チームとは対照的です。

長期間にわたってプロジェクトに関わることで、より深い理解と革新が可能になります。著者は、エンジニアが直面する課題に継続的に取り組む中で生まれたツール「Bigtrace」の開発をリードした経験を共有しています。

信頼性のあるシステムを構築することに焦点を当てることで、著者はユーザーとの信頼関係を築き、高い可視性を持つプロジェクトのプレッシャーに抵抗できるようになります。これにより、短期的な利益のために品質を犠牲にすることを避けられます。

成功の指標として、著者は経営陣の可視性に頼るのではなく、ユーザーの支持や技術的な影響の重要性を強調します。仲間から知られ、尊敬されることの価値を訴えています。

著者は、自身の成功には安定した利益を上げる環境が必要であり、大手テクノロジー企業に典型的なものであることを認めています。また、適切なチームを見つけるには運が必要な場合もあると強調しています。

著者は、テクノロジーの世界で注目を集めるための速いペースの追求ではなく、深さと長期的な貢献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、持続的な努力と理解から生まれることが多いと示唆しています。

要約がありません。

要約がありません。

このブログ記事では、著者が2025年のブログについての考えを述べています。個人ブログの初期から現在まで、インターネットが大きく変わったことが強調されています。以前は、多くの人がWordPressやBloggerなどのプラットフォームで自分のブログを持ち、分散型のウェブを形成していました。しかし、現在ではほとんどのコンテンツが主要なソーシャルメディアプラットフォームで消費されており、ウェブが狭く感じられます。

AIの台頭も、情報の探し方を変えました。ウェブサイトを検索する代わりに、AIが直接答えを提供するため、従来のブログの視認性が制限されることがあります。また、高品質なコンテンツは有料の壁の向こうや有料ニュースレターに多く見られるようになり、オープンなウェブコンテンツが競争するのが難しくなっています。

これらの課題にもかかわらず、著者は懐かしさを感じ、ブログに戻りたいと思っています。彼らはブログソフトウェアを更新し、不要なスクリプトや依存関係を取り除くことで、よりシンプルでオープンウェブの原則に沿ったものにしました。また、ブログのコードをGitHubで共有する計画も立てています。最終的に、著者は自分の投稿を誰が読むのか疑問に思っています。トラッキング機能を取り除いたため、まるで「虚空に叫んでいる」ような気持ちになっています。

著者は、Go、Rust、Zigの三つのプログラミング言語についての経験を振り返っています。仕事ではよく使い慣れた言語を選ぶことが多く、他の言語を探求する機会が少ないことに気づいたからです。彼らはそれぞれの言語が重視する点と、自分の好みとの一致を理解しようとしています。

Goは、そのシンプルさとミニマリズムで知られています。学びやすく、読みやすいように設計されており、企業環境での安定性と効率性に重点を置いています。他の言語と比べると機能は少ないですが、複雑さが少ない明確なコードを書くことができるため、多くの一般的なプログラミングタスクに適しています。

一方、Rustはより複雑で機能が豊富です。安全性とパフォーマンスを重視しており、学ぶのが難しいことがあります。Rustは、洗練された型システムとコンパイル時のチェックを使用して、メモリ関連のエラーを防ぎ、安全なコード実行を確保します。この複雑さは、開発者が未定義の動作を避けるのに役立ち、真剣なアプリケーションにとって強力なツールとなります。

Zigは三つの中で最も新しく、異なるアプローチを提供します。手動のメモリ管理を強調し、開発者に完全なコントロールを与えます。GoやRustに見られるオブジェクト指向の機能は欠けていますが、よりデータ指向の設計を促進します。Zigは、不要な抽象化を排除することでプログラミングを簡素化することを目指しており、GoやRustの複雑さに対する反応と見なされています。

要するに、Goはミニマリストで企業向け、Rustはマキシマリストで安全性に焦点を当て、Zigは手動のメモリ管理によるコントロールとシンプルさを提供します。それぞれの言語は異なる価値観を反映しており、さまざまなプログラミングのニーズや哲学に応じています。

要約がありません。

要約がありません。

要約がありません。

要約がありません。

アルナブとジェレミーは、「ブラウザバディ」というアプリを開発しています。このアプリは、チャット形式の推薦システムで、ユーザーが自分の興味に合った質の高い文章をインターネット上で見つける手助けをします。彼らは、オンラインコンテンツが豊富であるにもかかわらず、様々なウェブサイトに散らばっているため、最良の文章を見つけるのが難しいと考えています。

ブラウザバディは、このプロセスを簡素化することを目指しており、プログラミング、スタートアップ、数学、哲学、機械学習、デザインなどのトピックに関する興味深い記事やエッセイを厳選して提供します。このアプリは、特にインスピレーションや知識を求めるユーザーにとって非常に役立ちます。

彼らは、ユーザーの入力に基づいてウェブページを推薦する言語モデルを作成しました。これにより、知識豊富な友人から提案を受けているような感覚になります。初期のユーザーは、この体験を新鮮で楽しい発見に満ちていると表現しています。

アプリはiOSで利用可能で、さらなる改善のためにコミュニティからのフィードバックを求めています。詳細情報やアプリの試用は、提供されたリンクから確認できます。

Postgresには、軽量版として完全なWebAssembly（WASM）ビルドがあります。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。

Y Hacker Newsは、ローカルのウェブサーバーを簡単にオンラインで公開できるサービスです。特別なソフトウェアをインストールする必要はなく、ターミナルで一つのコマンドを入力するだけで利用できます。このサービスは、自動的にHTTPSを提供し、安全な接続を実現します。また、ランダムなサブドメインが割り当てられるため、簡単に共有することができます。登録も不要です。

外部リンクに直接アクセスすることはできませんが、そのリンクのテキストや主なポイントを教えていただければ、要約するお手伝いができます。

要約がありません。

コリン・ト・ハートは、PostgreSQLの列挙型（enum型）から値を直接削除することはできないが、新しい列挙型を作成することで同じ結果を得ることができると説明しています。このプロセスを実行するには、まず次の手順を踏む必要があります。

最初に、テーブルが古い値を使用していないことを確認します。次に、不要な値を含まない新しい列挙型を作成します。その後、カラムを新しい列挙型に変更し、古い値をテキストに変換します。古い列挙型は削除し、新しい型の名前を古い型と同じに変更します。

彼は、このプロセスをPostgreSQLで自動化することが有益である可能性があると提案していますが、急を要するものではないと述べています。

PyTogetherは、Googleドキュメントのように共同でPythonのコーディングができる使いやすいオンラインプラットフォームです。リアルタイムでの編集、チャット、視覚化機能を提供しており、学習や教育、ペアプログラミングに最適です。

主な特徴として、リアルタイムでの共同編集が可能で、コードを瞬時に一緒に編集できます。また、Googleアカウントを使った安全なログインや、グループやプロジェクトを作成してタスクを管理できる整理された作業スペースがあります。コードスニペットを簡単に共有し、他の人が編集したり実行したりできる機能も備えています。IDE上でのインタラクティブな描画機能を使って、メモや教育に役立てることもできます。プロジェクトの議論のためにチャットや音声通話ができるライブコミュニケーション機能もあります。エラーのないコーディングをサポートするコードリント機能や、毎分自動でコードを保存するオートセーブ機能もあります。

PyTogetherは初心者や教育目的を対象としており、従来のIDEの複雑さを排除したシンプルで集中しやすい環境を提供します。大規模なプロダクション開発には向いていません。

PyTogetherを選ぶ理由は、迅速なセットアップが可能で、ダウンロードや複雑な設定が不要です。プロジェクトを作成してすぐにコーディングを始められます。混乱を招くメニューがなく、コーディングに集中できる初心者向けの設計です。他の人とシームレスに協力して学ぶことができ、安全な環境で初心者が集中できるように機能が制限されています。

技術的な詳細としては、DjangoとReactを使用して構築されており、データストレージにはPostgreSQL、キャッシングにはRedisを利用しています。DockerとNode.jsを使ったシンプルなローカルセットアップが可能です。

著者は、クイーンズ大学で応用数学とコンピュータ工学を学ぶJawad Rizviです。詳細については、pytogether.orgを訪れてください。

Django 6.0のリリースノートの要約です。

リリース日は2025年12月3日です。

主な更新点として、Django 6.0はPythonのバージョン3.12、3.13、3.14をサポートします。これにより、バージョン5.2.xでのPython 3.10および3.11のサポートは終了します。また、Djangoは新たにコンテンツセキュリティポリシー（CSP）を組み込み、ウェブアプリケーションのセキュリティを強化します。これにより、どのコンテンツを読み込むかを制御できるようになります。

新機能として、開発者が再利用可能なテンプレートの断片を作成できる「テンプレートパーシャル」が追加され、テンプレートの管理が容易になります。さらに、バックグラウンドタスクフレームワークが導入され、メール送信などの処理を非同期で実行できるようになります。メール処理にはPythonの最新のメールAPIが使用され、メールコンテンツの管理がより効率的になります。

マイナーな機能としては、管理インターフェースやパスワード管理の更新、GIS、Postgres、静的ファイル処理のさまざまな改善があります。

後方互換性のない変更点としては、MariaDB 10.5とPython 3.12未満のバージョンのサポートが終了します。デフォルトのオートフィールドタイプが「BigAutoField」に変更され、カスタムORM式のパラメータの返し方にも変更があります。

非推奨となった機能には、一部のメールAPIで位置引数の使用が推奨されなくなり、キーワード引数の使用が求められます。

削除された機能には、古い機能や関数がいくつか含まれ、cx_Oracleのサポートや特定のメール処理方法が削除されました。

以前のバージョンからのアップグレードに関する詳細なガイダンスは、公式のアップグレードガイドを参照してください。

インディカーとフォーミュラ1（F1）は、どちらもレーシングカーですが、多くの違いがあります。

インディカーは主にドライバー選手権であり、オーバルを含むさまざまなトラックでレースを行います。一方、フォーミュラ1はコンストラクター選手権で、チームの開発や技術革新に重点を置いています。

車両の仕様については、インディカーはダラーラによって製造されており、F1チームは自らの車を設計します。重量に関しては、インディカーは一般的に約1,700ポンド（771 kg）で、ドライバーを除いた重さです。F1カーはドライバーを含めて約1,759ポンド（798 kg）です。エンジンの出力は、インディカーが約650～700馬力であるのに対し、F1エンジンは800～850馬力を発揮します。

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体の下部からダウンフォースを生み出し、ドライバーの技術に依存しています。F1カーはより多くのダウンフォースを生成し、コーナーでの速度が速いですが、「ダーティエア」と呼ばれる空気の乱れが近接したレースを難しくします。

タイヤについては、インディカーはファイアストン製の硬くて耐久性のあるタイヤを使用しますが、F1はグリップが良いが摩耗が早いピレリ製の柔らかいタイヤを使用します。

ブレーキに関しては、F1のブレーキは高性能を追求しており、頻繁に交換が必要です。一方、インディカーのブレーキは耐久性があり、複数のレースで使用できますが、遅いブレーキングにはあまり効果的ではありません。

開発の自由度も異なります。F1チームは革新の自由があり、シーズンを通じてパフォーマンスの大幅な向上が見込まれますが、インディカーはスペックシリーズであり、開発の機会が制限されています。

パフォーマンスの比較では、F1カーは伝統的なサーキットで一般的に速いです。歴史的なラップタイムを見ても、F1カーは同じトラックでインディカーより数秒速く予選を通過することが多いです。

全体として、インディカーとフォーミュラ1はどちらも魅力的なレーシング形式ですが、それぞれ異なるスタイルと挑戦に応じています。

Ghosttyは、非営利団体であるHack Clubの支援を受けることになりました。この支援により、Ghosttyは慈善活動として運営されることが可能になり、無料かつオープンソースの性質を維持しながら、Hack Clubが財務や法的なコンプライアンスを管理します。

非営利化の決定は、いくつかの重要な信念に基づいています。まず、Ghosttyの将来の持続可能性を確保し、現在の創設者の関与に依存しない形を目指しています。次に、財務の不正利用に対する法的保護を提供し、プロジェクトが公共の利益に焦点を当て続けることを保証します。また、現代のコンピューティングにおける端末技術の重要性を認識し、ミッションに基づいたアプローチでそれらを支援することを目指しています。

技術的な観点から見ると、Ghostty自体は変更されず、今後は税控除の対象となる寄付を受け付けることができるようになり、新たな資金調達の機会が生まれます。財務の透明性は維持され、すべての資金はプロジェクトのニーズのみに使用されます。

Hack Clubを支援するために、すべての寄付の7%が彼らの管理費用と若者をテクノロジー分野で支援するための活動に充てられます。さらに、Hack Clubを直接支援するために、15万ドルの個人寄付も行われます。

Ghosttyへの寄付は、開発を持続させ、誰でも無料で利用できるようにするために奨励されています。このプロジェクトは、資金の責任ある使用を確保しながら、より広い支援のコミュニティを築くことを目指しています。

詳細については、Ghosttyのウェブサイトをご覧ください。

申し訳ありませんが、外部リンクやウェブサイトにアクセスすることはできません。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。

要約がありません。

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。

最新の「オフコムファイル」の更新では、イギリスの検閲機関であるオフコムとアメリカのウェブサイト4chanとの間に続く緊張が明らかになりました。オフコムは、4chanがイギリスによって課された罰金を支払うことを拒否した後、脅迫的な内容の手紙を送付しました。オフコムは、アメリカ人に対して自国の検閲法を適用する権限があると主張しています。

これに対し、4chanを代表するプレストン・バーン氏は、同サイトがオフコムの年齢確認ルールに従わないことを強調しました。彼は、このルールがアメリカ合衆国憲法修正第1条で保護されているユーザーの匿名性を損なうと主張しています。また、アメリカで提案されている連邦法「GRANITE法」についても言及し、この法律がアメリカ企業を外国の検閲から守ることを目的としていると説明しました。

バーン氏は、オフコムがアメリカ市民に自国のルールを押し付けようとしていることを批判し、アメリカ合衆国議会が外国からの干渉からアメリカのインターネットユーザーを守ることを期待しています。彼は、この法的保護が早期に実現することに楽観的な姿勢を示しています。

Walrusは、効率的なデータストリーミングとストレージを実現するメッセージングプラットフォームです。このシステムは、自動負荷分散や障害耐性といった機能を備え、データの信頼性を確保しています。

Walrusの主な特徴には、自動負荷分散があります。これは、セグメントベースのリーダーシップローテーションを使用して、ノード間で作業負荷を均等に分配します。また、Raftコンセンサスを利用して、少なくとも三つのノード間でデータの一貫性を維持する障害耐性も備えています。クライアントは任意のノードに接続でき、リクエストは自動的に適切なリーダーに転送さ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、古いデータにアクセスできる履歴読み取り機能や、Linux上での高速化を図った高性能ストレージも提供しています。

システムアーキテクチャは、各ノードが四つの主要な部分から構成されています。ノードコントローラーはクライアントのリクエストを管理し、データを追跡します。Raftエンジンはリーダー選出やメタデータの同期を担当します。クラスタメタデータはトピックやセグメントリーダーを管理し、バケットストレージは厳格な書き込み権限でデータストレージを管理します。

クイックスタートガイドでは、コマンドラインを使用してクラスタを設定し、簡単なコマンドでトピックを作成し、メッセージを送信し、データを読み取る手順が示されています。クライアントプロトコルは、トピックの作成（REGISTER）、メッセージの送信（PUT）、メッセージの読み取り（GET）などのコマンドをTCPを介して基本的なテキストベースのプロトコルで実行します。

Walrusは、高い書き込みおよび読み取りスループットを処理でき、低遅延を実現します。また、メタデータ操作はデータスループットに影響を与えません。複数の操作が競合せず、データがシステム全体で一貫性を保つことを保証します。

ストレージエンジンのパフォーマンスにおいて、WalrusはKafkaやRocksDBなどの他のシステムよりも速度と効率において優れています。特に負荷が高い状況下でその性能が発揮されます。

包括的なドキュメントが用意されており、MITライセンスの下での貢献も歓迎されています。Walrusは、分散システムにおけるリアルタイムデータストリームの管理において、信頼性と高性能を提供する堅牢で効率的なツールです。

昨年、大規模言語モデル（LLM）は大きく進化し、特に2024年12月5日に新しい推論モデル「o1」が発表されてから、より広く利用されるようになりました。このモデルは、単純な応答からより複雑で多段階の推論へと移行し、迅速な展開や新しいアプリケーションの創出を促しました。しかし、これらのモデルが実際にどのように使用されているかについての理解は、十分に進んでいません。

OpenRouterプラットフォームを利用して、研究者たちはこれらのモデルとの100兆回以上のインタラクションを分析しました。その結果、オープンウェイトモデルが特に人気であり、創造的なタスクやコーディング支援において利用されることが多いことがわかりました。単なる生産性向上のためだけではなく、より多様な用途が見られます。また、「ガラスの靴」効果というトレンドも観察されており、初期のユーザーは新しいユーザーよりも長くモデルに関与し続ける傾向があります。

これらの知見は、人々がLLMを使用する複雑な方法を浮き彫りにし、使用パターンを理解することがこれらのシステムの設計や展開を改善する手助けになる可能性を示唆しています。

MTXTは、音楽パフォーマンスデータを表現するためのテキストベースのフォーマットで、特別なソフトウェアなしで簡単に編集できます。このフォーマットは、タイミング、音高、表現パラメータなどの正確なパフォーマンス詳細を扱うのに最適です。

MTXT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配置されます（例えば、3.25は3拍と1つの16分音符を表します）。各行には1つのイベントが記載されており、テキストエディタを使っての編集や検索が簡単です。また、人間に優しい表記法を採用しており、音楽の音符名やカスタムエイリアスを使用して分かりやすくしています。ボリュームやテンポなどのパラメータのスムーズな変化をサポートし、リアルタイムで音楽イベントのストリーミングやデータ転送が可能です。マイクロトーンの調整や代替チューニングシステムにも対応しており、イベントは任意の順序で配置できますが、再生時にはパーサーがそれを整理します。MIDIとの互換性もあり、MIDIとMTXTフォーマットの間で変換が可能です。将来的にも対応できる設計で、多くのチャンネルやカスタムメタデータをサポートしています。

典型的なMTXTファイルは、バージョン宣言、グローバルメタデータ、音楽イベントを含み、コメントや柔軟なタイミングが可能です。最初の行にはフォーマットのバージョンを示す必要があり（例：mtxt 1.0）、メタデータのエントリーには曲名、作成者、その他の詳細をmetaコマンドを使って含めます。チャンネルや音符の定義には、ch、alias、noteなどのコマンドを使用します。ボリュームや音高などのパラメータを管理するためには、ccコマンドを利用します。

コマンドラインインターフェース（CLI）を使用すると、MIDIからMTXTへの変換時に音符の移調やスウィングの適用などの変換オプションが利用できます。このフォーマットはMITライセンスの下でライセンスされています。

MTXTは、音楽データを扱うための強力でありながら使いやすい方法を提供し、人間とAIの両方による編集を可能にします。

過去六ヶ月間、Rustコンパイラにはさまざまな改善が行われました。著者は貢献する時間が限られていましたが、主な改善点は以下の通りです。

まず、VecCacheの最適化が行われ、コンパイラのデータ構造におけるキー処理が改善されました。この結果、ベンチマークで4%以上のパフォーマンス向上が見られました。

次に、定数処理の新しい手法が導入され、人気のlibcクレートのコンパイル時間が5%から15%短縮されました。

また、デバッグ中に不要な計算を避けることで、場合によっては3%以上のパフォーマンス向上が実現しました。

一時的なスコープの管理も改善され、パフォーマンスが3%向上し、メモリ使用量も減少しました。

LLVMのバージョン21へのアップグレードにより、パフォーマンス指標がわずかに改善されましたが、実行時間は少し増加しました。

フォーマット機能の再設計により、大規模プロジェクトにおいて特に顕著なパフォーマンス向上が見られました。

マクロの改善により、Bevyフレームワークで生成されるコードが39%削減され、コンパイル速度とメモリ使用量が向上しました。

rustdoc-jsonの改善では、メモリ割り当てが減少し、パフォーマンスが最大10%向上しました。

さらに、大規模APIクレートの管理を助け、macOSでのコンパイル時間を改善するための新しい実験的フラグも導入されました。

全体として、一部のパフォーマンス指標は変動がありましたが、新しいハードウェアでの測定結果は実行時間が20%改善されており、ハードウェアのアップグレードがコンパイラのパフォーマンスに寄与することが示されています。継続的なバグ修正や機能追加が、他の分野での結果が混在している中でも、コンパイラの効率向上に貢献しています。

このテキストでは、データを効率的に管理するためのデータ構造であるクワッドツリーの作成について説明しています。クワッドツリーは特定の領域に詳細を集中させ、他の領域では詳細を減らすことで、データ管理を行います。著者は、これをClojureで実装し、ウェブブラウザで使用することを目指しています。

クワッドツリーは2次元空間を4つの領域に分割し、特に3Dレンダリングや地図作成のようなシナリオで効率的なデータ管理を可能にします。著者は命令型プログラミングよりも関数型プログラミングスタイルを好んでおり、これによりツリー構造の管理や再構築が容易になります。各ノードを直接変更する必要がありません。

実装では、カメラの位置（マウスカーソルのようなもの）を考慮し、ツリーをどのように分割し、異なる領域でどれだけ詳細なデータを持つべきかを決定します。クワッドツリーは、境界や中心などのプロパティを含むシンプルなデータモデルを使用して定義されます。距離を計算し、カメラの位置に基づいてノードを分割するタイミングを決めるための関数が作成されます。

デモでは、クワッドツリーがリアルタイムでウェブインターフェースを通じて視覚化されます。描画関数は、クワッドツリーの構造が正確に表現されることを保証します。また、カメラが移動する際に一貫した外観を保つために、中心座標に基づいてノードに色を割り当てるハッシュ法が使用されます。

Clojureの関数型スタイルは、実装を簡素化し、より大きな命令型ソリューションと比べて理解しやすく、デバッグもしやすくなります。クワッドツリーは、VRのようなアプリケーションでリソースの使用を最適化するのに役立ちます。焦点を当てる領域には高い詳細が必要ですが、他の領域は詳細を減らすことができます。著者は、このプロジェクトの開発にClojureとShadow-cljsを使用する利点を強調しています。

全体として、このテキストは、Clojureの関数型プログラミングの原則を用いてクワッドツリーを構築し、視覚化する方法を示すチュートリアルとデモの役割を果たしています。

この記事では、ファインマンの積分法について説明し、従来の解析的手法とコンピュータを使った近似法を比較しています。積分は、小さな部分を合計して全体の大きさを求める作業ですが、複雑で時間がかかることがあります。しかし、近似解が十分である場合が多く、プログラミングを使えば迅速に得られます。

著者は、ランダムサンプリングを使って曲線の下の面積を推定する方法を示し、サンプル数が増えるほど近似が良くなることを説明しています。積分を迅速に推定するための簡単なJavaScript関数も紹介されています。

精度を向上させるために、著者は積分区間を複数の部分に分けることを提案しています。特に複雑な関数を扱う際には、異なる領域でのサンプリングを集中させることで、より良い結果が得られます。

表では、いくつかの積分とその真の値、コンピュータによる推定結果が示されており、コンピュータの出力が実際の値に非常に近いことがわかります。

この記事は、コンピュータが数値積分において一般的に効果的である一方で、電子工学や量子力学などの高度な分野では数値解が不十分な場合があることにも触れています。全体として、ほとんどの実用的な用途において、積分にコンピュータを使う方が手作業よりも速く簡単であると結論づけています。

考古学者たちは、ノン・ラチャワットで4,000年前の歯を発見しました。この歯は、古代の人々がビンロウジを噛んでいたことを示しています。この発見には、埋葬に関連する遺物も含まれており、初期の人間が精神活性物質を使用していたことを浮き彫りにしています。

要約がありません。

サムスン半導体は、AI産業からの需要増加による価格高騰のため、自社のスマートフォン部門であるサムスン電子へのRAMの販売を停止しました。この状況は、サムスン半導体が高価格でメモリを購入するデータセンターを優先しているため、サムスン電子のようなスマートフォンメーカーが短期的で高価な契約を交渉せざるを得なくなっていることから生じています。

その結果、消費者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が上昇することを予想できます。RAMの価格上昇は市場全体に影響を与えています。最近、メモリ部品の価格は3倍に跳ね上がり、専門家は2026年以降も価格が上昇し続けると予測しています。これにより、メーカーと消費者の両方にとって厳しい状況が生まれています。

要約がありません。

セキュリティ研究者が、10億ドル規模の法律AIツール「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にアクセスできることが判明しました。研究者は2025年10月27日にこの問題を発見し、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、修正作業に取り組みました。

研究者は、イェール大学法科大学院とのプロジェクトの一環としてFilevineのセキュリティを調査しており、サブドメイン列挙という手法を用いて脆弱性を明らかにしました。サブドメインを見つけたところ、読み込みページに繋がり、コードを調査することで、法律事務所のBoxファイルシステムへの完全なアクセスを許可する管理者トークンを発見しました。このシステムには、法律基準で保護された機密文書が含まれていました。

潜在的な影響を認識した研究者は、すぐにFilevineに問題を報告しました。会社はこの情報開示を専門的に扱い、影響を受けたのは1つの法律事務所のみで、他のクライアントには広範な影響はなかったと確認しました。

この事件は、AIツールを使用する法律専門家にとってデータセキュリティの重要性を浮き彫りにし、企業に対してデータ保護の徹底を促しています。

2025年12月、著者はオランダのユトレヒトにあるスピールコック博物館を訪れた思い出を振り返っています。この博物館では、さまざまな時代の自動演奏楽器が展示されています。その中でも特に目を引くのは、1930年代のダンスホール用の機械です。この機械は、従来は穴の開いた段ボールの本を使って音楽を演奏していましたが、改造されてノートパソコンに接続できるようになり、mp3ファイルを再生できるようになっています。著者は、この改造を行ったのが誰なのか、どのようにして実現されたのかに興味を持ち、博物館にメールで詳細を尋ねました。インターネットの力を借りて、さらなる情報を得られることを期待しています。

要約がありません。

BunはAnthropicに買収され、同社はこれをClaude CodeやClaude Agent SDKなどのAIコーディング製品のインフラとして活用する計画です。

Bunのオープンソース性とMITライセンスは維持され、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ます。開発はGitHub上で公開され、ハイパフォーマンスなJavaScriptツールやNode.jsとの互換性に重点を置き、将来的にはNode.jsをサーバーサイド環境のデフォルトとして置き換える可能性もあります。

開発チームはClaude Codeのようなツールをより速く、より小さくすることに取り組む予定で、Bunのリリースも迅速化されます。

Bunは、ゲーム開発中にコーディング速度を向上させるプロジェクトとして始まり、2022年7月に最初のバージョンがリリースされました。その後、人気を集め、資金調達を行い、機能やサポートを拡充しました。特にWindowsへの対応も進められました。

Anthropicの投資により、Bunは安定性とリソースを得て、AIコーディングツールの進化に合わせて成長し、適応することが可能になります。Bunは、一般的なJavaScriptランタイムとしての役割を果たし続け、AI駆動のソフトウェア開発のためのより良いツールを構築することに注力します。

AnthropicによるBunの買収は、オープンソースの原則とパフォーマンスへの焦点を維持しながら、新たな機会を提供します。

カスタム要素は、ウェブ開発の機能で、ユーザーが独自のHTMLタグを作成し、特定の動作を持たせることができます。これは、RailsのHotwireでの<turbo-frame>や<turbo-stream>の動作に似ています。この記事では、カスタム要素について説明し、Stimulusコントローラーとの比較を行い、実際の作成例を紹介します。

カスタム要素とは、ユーザーが定義したHTMLタグで、JavaScriptを通じて独自の動作を持つものです。これはWeb Components標準の一部です。カスタム要素を作成するには、HTMLElementを拡張したクラスを定義し、ブラウザに登録してから、HTML内で新しいタグを使用します。例えば、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);

カスタム要素は、通常のHTML要素と同様に属性を読み取り、反応することができます。属性の変更を追跡するためには、attributeChangedCallbackを使用します。

Stimulusとの比較では、ライフサイクルメソッドが両者に存在し、要素がDOMに追加または削除される際の処理があります。要素の選択方法は、Stimulusがターゲットを使用するのに対し、カスタム要素は標準のDOMメソッドを使用します。また、状態管理において、Stimulusは値を使用し、カスタム要素は属性やプロパティを使用します。

具体的なプロジェクトの例としては、クリックすることで増加するシンプルなカウンターや、サーバーの応答を待たずに即座にフィードバックを表示する楽観的フォームがあります。楽観的フォームでは、フォームデータを使ってテンプレートをレンダリングし、サーバーの応答後に更新します。

楽観的フォームの実装概要としては、フォーム送信を処理するカスタム要素<optimistic-form>を作成し、新しいメッセージの表示方法を定義する隠れた<template>を使用します。フォームが送信されると、すぐに楽観的なメッセージを追加し、その後サーバーの応答を待って更新します。

全体として、カスタム要素はウェブアプリケーション内で再利用可能なコンポーネントを作成する強力な方法を提供し、即時のフィードバックでユーザー体験を向上させます。

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ように、合計で1/3になります。このことを明確に示す二つの視覚的な方法があります。

一つ目は、正方形の中にある黒い正方形の面積を考えます。最大の黒い正方形の面積は1/4で、次の正方形は1/16、その次は1/64と続きます。黒い正方形の面積の合計は1/3になります。これは、黒、白、灰色の面積が等しいためです。

二つ目は、三角形を使った方法です。最大の三角形の面積が1の場合、最大の黒い三角形の面積は1/4で、その次は1/16と続きます。ここでも、黒い面積の合計は1/3になります。これは、他の色の面積と等しいからです。

Phind 3は、ユーザーが情報を見つけたり視覚化したりするためのインタラクティブなミニアプリを作成する新しいAI回答エンジンです。これらのミニアプリは、画像やグラフ、地図などの機能を備えた魅力的なウェブページとして表示されます。従来のバージョンや他のツールとは異なり、Phind 3はリアルタイムでカスタムウィジェットを生成できるため、よりダイナミックで個別化された応答が可能です。

例えば、ユーザーはアパートの選択肢やレシピを検索し、コンテンツが即座に更新されるカスタマイズ可能な機能と対話することができます。Phind 3は、アルゴリズムのような複雑な概念を視覚化したり、3Dのマインクラフトやジェットコースターのシミュレーションを作成したりすることもできます。

Phind 3の目標は、ウェブアプリケーションのインタラクティビティとAIのカスタマイズを組み合わせた、個別化されたインターネット体験を提供することです。独自のツールを作成する能力や、検索機能の向上など、重要な技術的進歩を実現しています。Phind 3は、正確かつ迅速にコードを生成する新しいモデルを搭載しています。

チームはこのローンチに対するフィードバックを楽しみにしており、同時に新しい人材も募集しています。

要約がありません。

3Dプリントされた部品の故障が原因で、航空機事故が発生しました。具体的には、プラスチック製の空気導入エルボが崩壊し、エンジンの出力が失われました。この事故は、3月18日にグロスターシャー空港で発生し、唯一のパイロットが軽傷を負いました。この部品は北米の航空ショーで購入されたもので、エンジンの熱によって柔らかくなる不適切な材料で作られていました。航空事故調査局（AAIB）は、今後の3Dプリント部品の使用に関する安全対策を講じると報告しています。また、軽航空機協会はこの問題に関する安全警告を発表する予定です。

nand2marioが作成した8086マイクロコードブラウザは、インテルが開発した8086プロセッサのマイクロコードを探求するためのインタラクティブなオンラインツールです。このツールは、2020年にアンドリュー・ジェナーによって逆アセンブルされた8086の元のマイクロコードを徹底的に研究した後に開発されました。

ブラウザの主な機能には、読みやすいマイクロ命令があります。各21ビットのマイクロ命令は理解しやすい部分に分解され、マウスを乗せるとその機能を説明するツールチップが表示されます。また、ユーザーはジャンプターゲットをクリックでき、8086は多くの間接ジャンプや分岐を使用しています。さらに、約300の文書化された8086命令を表示するオプションがあり、関連するマイクロコードを迅速に見つけることができます。

8086マイクロコードに関する興味深い事実として、レジスタのIDは使用に応じて意味が変わることがあります。内部の命名は一貫性がなく、チップの設計の進化を反映しています。また、命令ポインタ（IP）は次の命令ではなく、事前取得アドレスを指します。ほとんどの算術命令は共通のマイクロ命令セットを使用しており、1978年のインテルの開発からの効率的な設計が示されています。

このブラウザは、8086マイクロコードの複雑な動作を理解しやすくするための手助けをします。

要約がありません。

要約がありません。

要約がありません。

要約がありません。

著者はMediumでブログ記事を書いているときに、いくつかのエラーに気付きました。LinkedInとDowndetectorにアクセスしようとしましたが、どちらのサイトも動作していませんでした。さらに、Claude.aiも利用できない状態でした。

要約がありません。

Kea 3.0.0がリリースされました。これは初めての長期サポート（LTS）バージョンです。ISCはこの重要なアップデートをお知らせできることを嬉しく思っています。

ホンダのKシリーズエンジンについての記事では、その信頼性と長寿命が強調されています。このエンジンは、約25年間にわたり生産されており、性能、効率、耐久性のバランスが取れているため、自動車愛好家やチューナーの間で高く評価されています。

Kシリーズは2001年に導入され、古いエンジンファミリーに代わるもので、軽量のアルミニウムブロック、トルクと効率を向上させる先進的なi-VTEC技術、そして現代的なデュアルオーバーヘッドカムシャフトシステムを特徴としています。

最新のK20Cバージョンは、燃費の向上が図られ、厳しい排出基準を満たしながらも信頼性を維持しています。ホンダはKシリーズをさまざまなレースシリーズで成功裏に使用しており、高ストレス条件下でもその耐久性と性能を証明しています。

自動車業界が電動化にシフトしている中でも、ホンダはKシリーズの信頼性、ハイブリッドシステムへの適応性、そして時間を超えた一貫した性能を考慮し、今後もこのエンジンを使用し続ける計画です。

全体として、Kシリーズエンジンはホンダの戦略の基盤となっており、日常の使用やレースシーンにおいてもその信頼性と性能が知られています。

リーベ群は、数学者マリウス・ソフォス・リーにちなんで名付けられたもので、群論、幾何学、線形代数の概念を融合させています。これにより、数学や物理学において非常に重要な役割を果たしています。群とは、要素の集合と、それらを結合する演算（例えば、加算や乗算）から成り立っています。リーベ群は、離散的な変換を扱う離散群とは異なり、連続的な対称性に焦点を当てています。

例えば、フリスビーの回転はSO(2)というリーベ群を表しており、これは円として視覚化できます。この連続的な性質は、マニフォールドと呼ばれるものを通じて、より深い数学的分析を可能にします。また、リーベ群にはリーベ代数と呼ばれる関連構造があり、これにより数学者は線形代数の技法を用いて計算を簡素化できます。

これらの群は、重力や電磁気などの基本的な物理的力を理解する上で重要です。なぜなら、自然界の対称性を捉えるからです。特に、数学者エミー・ノーザーは、リーベ群によって表される各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。今日、リーベ群は数学者や物理学者にとって不可欠なツールであり、宇宙における対称性の重要な役割を強調しています。

デジタル物理学は、宇宙を巨大なデジタルコンピュータとして捉える分野です。この考え方は、コンラート・ツーゼ、ジョン・フォン・ノイマン、スティーブン・ウォルフラムといった著名な人物のアイデアに基づいています。このアプローチは、現実の基本的な構造が私たちが考えているよりもはるかにシンプルである可能性を示唆しています。例えば、格子ガスオートマトンという特定のモデルは、単純なルールを使って複雑な流体力学をシミュレーションすることができます。

デジタル物理学は、隠れた複雑な数学に依存するのではなく、宇宙が単純なルールに基づいて動いていると提案しています。このシンプルさから複雑な現象が生まれるという考え方です。この視点は、多くの科学モデルよりも大胆であり、科学モデルはしばしば有用な予測を提供しますが、現実の深い真実を明らかにすることはありません。それに対して、デジタル物理学は宇宙が根本的にコンピュータであり、そのすべての複雑さが計算プロセスから生じると主張しています。

ACMEプロトコルについての記事では、特にLet’s Encryptイニシアティブを通じてインターネットのセキュリティに与えた影響が詳しく述べられています。まず、ACMEプロトコルは約10年前に開発され、その起源や進化、インターネットセキュリティの広範なエコシステムとの関係についての著者の情熱が語られています。

1990年代のインターネット革命は、オープンで標準化されたプロトコルによって推進され、シームレスな通信が可能になりました。しかし、2015年以前は、ウェブサイトの約40%しか暗号化を使用しておらず、データがセキュリティリスクにさらされていました。

2015年に設立されたLet’s Encryptは、暗号化証明書の取得プロセスを簡素化することを目的としています。このイニシアティブは、サーバーサイドの証明書管理の課題から生まれ、現在では7億以上のアクティブな証明書が発行されています。

ACMEプロトコルは、手動の介入なしに自動的に証明書を管理できるため、効率的でアクセスしやすいプロセスを実現しています。ACMEはオープンに開発され、IETFによって正式化されることで、設計やセキュリティ機能の大幅な改善がもたらされました。このオープンなプロセスは、さまざまな証明書発行機関の協力を促進しています。

記事では、ACMEの新機能としてACME Renewal Information（ARI）拡張が紹介されており、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。今後、ACMEプロトコルは新しい機能や用途を持って進化し続け、自動証明書管理の明るい未来を示しています。

ACMEとLet’s Encryptの成功は、インターネットセキュリティを向上させるためのオープンプロトコルの重要性を強調しており、世界中のユーザーに利益をもたらしています。著者は貢献者への感謝の意を表し、ACMEエコシステム内での革新の可能性が続くことを強調しています。

要約がありません。

この記事では、HotSpot Java Virtual Machine (JVM) チームの開発者であるポール・ヒュブナーが、OpenJDKプロジェクトで発生した深刻な問題についての経験を共有しています。この問題は、テスト中にJavaオブジェクトが消えてしまうというものでした。この探求は、Javaの動作、特にプロジェクト・ヴァルハラの実装や、メモリ効率を向上させるためのCompact Object Headersを作成することを目的としたJEP 450による変更に深く関わることになりました。

プロジェクト・ヴァルハラは、Javaに値オブジェクトのような新しい機能を追加することに焦点を当てています。値オブジェクトは、そのアイデンティティではなくフィールドによって定義されるため、メモリ管理の最適化が可能になります。

この記事では、オブジェクトヘッダーの一部であるマークワードに関する変更についても触れています。これは新しいCompact Object Headersをサポートするためのもので、この変更が意図せず多くのプラットフォームでテストの失敗を引き起こしました。

ヒュブナーは、広範囲にわたる不定期で明確でないテストの失敗に直面し、デバッグが特に困難でした。これらの失敗はJVMに限らず、アプリケーションにも影響を与え、ヌルポインタ例外やクラスが見つからないエラーといった問題を引き起こしました。

彼は、問題を特定するために体系的なアプローチを採用し、JVMのフラグを変更して問題を切り分けました。その結果、Compact Object Headersを使用せずにC2コンパイラを使用した場合に失敗が発生することが明らかになりました。

広範なテストと分析の後、彼は不正なビットマスクが原因でJVMがオブジェクトの状態を同期中に誤って処理し、オブジェクト参照が消えてしまうことを発見しました。

ヒュブナーは、構造化されたデバッグ手法、協力、そしてツールを効果的に活用することの重要性を強調しています。これは、JVMのような大規模なコードベースで複雑な問題に取り組む際に役立つ教訓です。この記事は、JVMの内部に関する技術的な探求であると同時に、ソフトウェア開発における課題を描いた物語でもあり、デバッグプロセスを通じて得られた貴重な教訓を浮き彫りにしています。

著者は、特定の時間帯（65532Mから86663M）において、グライダーに関する問題が発生している船のシミュレーションのデバッグ作業を行っています。特に「コーダーシップ」と呼ばれるもので、後方にグライダーを生成する問題がシミュレーションの出力に影響を与えていることを特定しました。著者は「スイッチファーシード」を何度も再計算し、これらのグライダーに対応できるように改良する予定です。

デバッグを迅速に進めるために、狭いビームを使用し、他のユーザーから教わった技術を活用することを考えています。これにより、シミュレーションの特定の開始点により早く到達できる可能性があります。現在のデバッグプロセスは複雑で時間がかかり、場合によっては数週間から数ヶ月かかることもあります。しかし、著者はプロジェクトを約1週間で終えることができると考えており、作業を完了するためにはあと1日だけ必要だと述べています。

要点としては、シミュレーションは特定の時間帯にグライダーに問題を抱えていること、著者が後方グライダーに対応するために「スイッチファーシード」を改良していること、デバッグプロセスを迅速化する方法を利用していること、そしてデバッグの複雑さが課題であるものの、プロジェクトを早期に完了させる目標を持っていることが挙げられます。

コンピュータのメモリ価格が急騰しており、多くの業界に影響を与えています。例えば、先月209ドルだった64GBのRAMキットが現在650ドルに上昇しています。ラズベリーパイのような企業も価格を引き上げており、小規模な販売業者ではメモリ価格が倍増または三倍になっています。

価格上昇の主な原因は、AIデータセンターからの需要です。これらのデータセンターは、自身のニーズに応じてRAMの生産を優先しているため、消費者は選択肢が減っています。その結果、企業はRAMを在庫として抱えるようになり、供給不足が発生しています。この状況は、2021年から2022年のチップ不足を思い起こさせます。

カメラやゲーム機など、多くの製品がこのメモリ不足の影響で価格が上昇する可能性があります。AIブームが終わった後に価格が下がることを期待する声もありますが、新しいRAMの多くは一般的な消費者向けデバイスと互換性がありません。

全体として、この傾向はPCビルダーやホビー愛好者にとって厳しい状況をもたらしており、新しい部品を購入したりシステムを構築したりすることが難しい時期となっています。

要約がありません。

この記事では、現在のAIデータセンターのブームが2000年代初頭の通信業界の崩壊に似ているかどうかを考察しています。両者の状況には基本的な違いがあることが強調されています。

通信業界の崩壊について説明します。1990年代後半、通信会社はインフラに過剰投資し、大量の光ファイバーを敷設しましたが、需要を過大評価したため、ほとんど使用されることはありませんでした。CEOたちはインターネットトラフィックが実際よりもはるかに速く成長していると誤って主張し、過剰な建設と負債を招きました。技術の進歩により、多くのインフラが利用される前に時代遅れになってしまいました。

現在のAIインフラは、通信時代に見られた指数関数的な効率向上とは異なり、AIハードウェアの性能向上は鈍化しています。電力消費が増加し、半導体技術には限界があります。AIの需要は過小評価されている可能性があります。AIエージェントの使用が増えることで、ユーザーあたりのトークン消費が大幅に増加し、通信業界とは異なる需要曲線が生まれるかもしれません。

データセンターへの投資は増加していますが、一見して劇的なものではありません。「AI」としてラベル付けされた投資の多くは、既存の技術に対するものです。

データセンターの建設には数年かかるため、急速に変化する需要に対して供給を調整するのは難しいです。企業は競争の激しいAI市場で遅れを取らないように過剰に建設する可能性があり、需要が期待に応えない場合には財務的なストレスを引き起こすことがあります。

重要な違いとして、通信業界の崩壊は需要の誤算と急速な技術の陳腐化による過剰供給が原因でした。一方、AIデータセンターは供給の成長が遅いかもしれませんが、需要は指数関数的に増加する可能性があり、既存のインフラはより長く価値を持つかもしれません。

短期的には、需要が急速な投資に見合わない場合、AIデータセンターに修正が起こる可能性がありますが、この記事は基本的な状況が通信業界の崩壊とは異なると主張しています。インフラが陳腐化するのではなく、AIデータセンターは単に利用率が遅くなる可能性があります。主なリスクは需要の成長の方向性ではなく、タイミングにあります。

2025年12月のブログ記事では、ジェイソン・ジムダースが率いる37signalsが、SassやPostCSS、ビルドツールを使わずに、バニラCSSだけで複雑なウェブアプリケーションを成功裏に構築していることが強調されています。彼らのCSSアーキテクチャは時間とともに進化し、シンプルな構造を保ちながら現代的な機能を取り入れています。

重要なポイントとして、まず「ノービルド哲学」が挙げられます。37signalsは、CampfireやWritebook、Fizzyといった製品を「ノービルド」アプローチで開発し、約14,000行のCSSを概念ごとに整理した一つのファイルにまとめています。

次に、彼らはネイティブ変数、ネスティング、コンテナクエリ、:has()セレクタなどの現代的なCSS機能を活用し、多くのケースでJavaScriptを必要としない設計を実現しています。

さらに、すべてのアプリケーションはOKLCHカラースペースに基づいた統一されたカラースキームを使用しており、スタイルを重複させることなく簡単にダークモードに調整できます。

また、ピクセルの代わりに文字ベースの単位を使用して間隔を設定し、レイアウトをコンテンツ主導にしています。ユーティリティクラスも存在しますが、基本的なスタイルではなく、補完的な役割で使われています。

製品のリリースごとに新しいCSS機能を導入し、前のデザインを改善することで、進化するアーキテクチャを示しています。アニメーションやトランジションは、ダイアログやスピナーなどの要素に対して純粋にCSSで実装されており、JavaScriptへの依存を避けています。

最後に、記事では多くの開発者がTailwindのような複雑なツールチェーンを必要としないかもしれないと示唆しています。特にCSSに対する理解が深い場合、37signalsのアプローチはシンプルな解決策が現代のウェブ開発ニーズに効果的に応えられることを示しています。

全体として、この記事は開発者にビルドツールへの依存を再考し、現代のCSSの可能性を探ることを促しています。

要約がありません。

著者は、元マイクロソフトの同僚とのランチミーティングが期待外れだったと述べています。その同僚は、著者のAIプロジェクト「Wanderfugl」に対して否定的な反応を示しました。製品そのものを批判するのではなく、シアトルにおけるAIの全体的な状況に対する不満を表明しました。具体的には、解雇や職場での効果的でないAIツールの問題を指摘しました。このような否定的な感情は、シアトルのエンジニアたちの間で広がっており、他の都市の人々が持つ好奇心やオープンな姿勢とは対照的です。

著者は、シアトルのテクノロジー文化の変化に気づいています。かつては楽観的で革新の余地があった場所が、今では恐れや恨みが蔓延しています。特に解雇が相次ぎ、劣悪なAIツールに依存せざるを得なくなったことが影響しています。エンジニアたちは意欲を失い、AIに取り組むスキルが不足していると感じており、これが創造性や進歩を妨げています。著者は、シアトルには優秀なエンジニアがいるものの、その考え方が彼らを足止めしていると結論づけています。一方で、サンフランシスコのような場所では、変化を生み出す能力への信念が維持されています。