要約がありません。

Pebble Index 01は、アイデアやリマインダーを簡単に記録できる小さなリングです。ボタンを押してマイクに話しかけることで、思いついたことを録音し、後でスマートフォンで確認できるように送信します。

このリングの特徴は、まずそのコンパクトなデザインです。結婚指輪と同じくらいの大きさで、耐久性のあるステンレス鋼製で、3色から選べます。また、防水性も備えています。バッテリーは数年持続し、充電の必要がありません。プライバシーにも配慮されており、ボタンを押したときだけ録音され、すべてのデータはスマートフォン上で処理されます。さらに、ユーザーはボタンのクリックや音声コマンドに応じて異なるアクションを設定できるため、さまざまなタスクに対応可能です。

価格は75ドルで、2026年3月以降は99ドルに値上がりします。世界中に発送されます。iPhoneとAndroidの両方で使用でき、スマートフォンが範囲外でも録音にアクセスできます。このデバイスは目立たず、気を散らすことなく思考をキャッチすることに特化しています。完全に安全で、サブスクリプション料金も不要です。

この革新的なツールは、忙しい生活の中で思考を記録し、整理する方法を変えることを目指しています。

Gilesのブログ記事では、彼が自分のハードウェア、特にRTX 3090 GPUを使って、GPT-2アーキテクチャに基づく大規模言語モデル（LLM）のトレーニングを行った経験について述べています。

彼は、Sebastian Raschkaの著書「Build a Large Language Model (from Scratch)」に基づいて、ベースモデルのトレーニングを目指しました。具体的には、Hugging Faceからのデータセットを使用して、約1億6300万パラメータのモデルをトレーニングする実験を行いました。

Gilesは、FineWebからのデータセットを用いてGPT-2の小型モデルを成功裏にトレーニングしました。その結果は元のGPT-2と同等でしたが、彼のモデルはOpenAIのバージョンに比べて、検証損失や困惑度の点でわずかに劣っていることに気付きました。

トレーニング中には、メモリ管理やハイパーパラメータの選択、効果的な検証の必要性など、さまざまな課題に直面しました。また、ドロップアウトや重みの結合といった、現代のトレーニング手法とは異なる技術を使用するかどうかも考慮する必要がありました。

トレーニングデータセットの質は非常に重要で、彼のデータセットはキュレーションされていましたが、OpenAIのものに比べてかなり小規模でした。彼は、OpenAIの大規模なデータセットと長いトレーニング期間が、彼らのモデルの優れた性能に寄与していると推測しました。

複数回のトレーニングを経て、彼のモデルの性能（損失や検証セットに対するスコアで測定）は、OpenAIの基準を上回ることはありませんでした。これにより、トレーニングエポックの数やデータの質、アーキテクチャの選択といった要素を考慮する必要があると感じました。

今後のステップとして、Gilesはクラウドプラットフォームでのモデルのトレーニングをさらに探求したいと考えており、より良いリソースと効率を求めています。また、彼のモデルを洗練させ、性能のギャップを解消するための実験を続ける意向も示しました。

Gilesは、自身のハードウェアでLLMを成功裏にトレーニングしたものの、OpenAIのような大規模な組織のモデルと比較して限界があることを認識し、さらなる探求と実験を促しています。

この記事では、セガサターンへの関心が再燃していることについて述べています。特に、日本独占のゲームが翻訳されることで、注目が集まっています。その中でも特に有名なのが、1997年に発売された『グランディア』です。このゲームは非常に期待されていましたが、当初は西洋市場には登場しませんでした。

『グランディア』は、冒険を夢見る少年ジャスティンの旅を描いています。彼は友達のスーと共に冒険に出かけます。このゲームは、豊かなストーリー、魅力的なキャラクター、そして美しくデザインされた3Dの世界での魅力的なゲームプレイが特徴です。プレイヤーは町を探索してクエストを受けたり、戦略的なターン制バトルでさまざまなアクションやコンビネーションを楽しむことができます。

当時のグラフィックは印象的で、セガサターンのハードウェアを効果的に活用していますが、時折ラグが発生することもあります。音響デザインも重要で、効果音や多様なサウンドトラックが没入感を高めています。

ゲームにはキャラクター、魔法、スキルの複雑なレベルアップシステムがありますが、プレイヤーは自分のペースで進めることができ、圧倒されることはありません。一部のセクションは難易度が高く、かなりの時間を要するため、伝統的なJRPGの体験を提供しています。

全体として、『グランディア』は美しいビジュアル、魅力的なストーリー、そして懐かしい感覚で称賛されています。プレイヤーは子供の頃の冒険の無邪気さや楽観主義を再体験することができます。記事は、ゲームの成長や時間の流れといった深いテーマについても触れています。

AlgoDrillは、面接の準備をする際にコーディングパターンをよりよく記憶できるように作られました。LeetCodeで練習した後に解決策を思い出すのに苦労した創設者が、パターンに基づいたドリルに焦点を当てるために設計しました。ユーザーは、情報を積極的に思い出しながら、段階的に解決策を再構築し、各ステップに対して明確な説明を受け取ります。問題は、スライディングウィンドウや動的計画法などの一般的なパターンに分類されており、ユーザーは自分が苦手な分野を練習することができます。このツールの目的は、ユーザーが実際の面接で自信を持って迅速にコードを書く手助けをすることです。このアプローチの効果やサイト上の混乱、欠けている要素についてのフィードバックも歓迎されています。

Mistral AIは、Devstral 2という新しいコーディングモデルのファミリーを発表しました。このモデルには、Devstral 2（1230億パラメータ）とDevstral Small 2（240億パラメータ）の2つのバージョンがあります。どちらのモデルもオープンソースで、コーディングの効率を向上させることを目的としています。

Devstral 2は、SWE-benchで72.2%のスコアを達成しており、オープンコーディングモデルの中でもトップクラスです。また、競合他社に比べて最大7倍安価で提供されるため、コストパフォーマンスにも優れています。一方、Devstral Small 2は、消費者向けのハードウェアで動作する小型モデルで、SWE-benchで68.0%のスコアを記録しています。

さらに、Mistral Vibe CLIというコマンドラインインターフェースも登場しました。これにより、ユーザーは自然言語を使ってコードベースと対話しながらコーディングタスクを自動化できます。

Devstral 2は最適なパフォーマンスを得るために高度なGPUセットアップが必要ですが、Devstral Small 2は単一のGPUやCPUのみのシステムでも動作可能です。これらのモデルはAPIを通じて無料で利用でき、今後は料金プランも発表される予定です。

このリリースは、強力なコーディングツールへのアクセスを広げ、開発者や小規模なチームが使いやすくすることを目指しています。Mistral AIは、ユーザーが自分の体験やプロジェクトを共有することを奨励しており、チームの拡充に向けて積極的に人材を募集しています。

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、QEMUのTiny Code Generator（TCG）の仕組みについて説明しています。TCGは、異なるCPUアーキテクチャの命令をホストマシン上で実行できるように翻訳することでエミュレーションを可能にします。

まず、vCPUスレッドの実行についてです。ターゲット命令の実行は、tcg_cpu_exec関数によって処理され、翻訳されたコードのブロックが生成されます。

次に、翻訳プロセスについて説明します。tb_gen_code関数は、Intermediate Representation（IR）コードを生成し、それを機械語に変換することで翻訳されたブロックを作成します。TCGは、フロントエンドの操作（IRコード）とバックエンドの操作（ホストCPU命令）を区別します。

Intermediate Representation（IR）については、gen_intermediate_code関数がターゲット特有の命令からIRを生成します。これはエミュレーションされるアーキテクチャに依存します（例えば、Intel x86上のPowerPC）。翻訳プロセスは一般的ですが、個々の命令を翻訳するためにはアーキテクチャ特有の関数が必要です。

翻訳されたブロック（TB）は、プロローグ（初期設定）とエピローグ（終了条件）から構成されており、実行中にコードブロックを効率的に連結することができます。

逆アセンブルのコンテキストは、CPUアーキテクチャに合わせて調整されており、各TBは実行時のCPUの状態に特有のものとなります。

命令の翻訳については、translate_insn関数がターゲット命令をIRに変換するために、ターゲットCPUに特有のオペコードハンドラのテーブルを使用します。

最後に、PowerPC命令の例が示されており、これがTCG IRコードに変換される過程が説明されています。特に、メモリやシステムレジスタへのアクセスが特定のIR操作に変換されることが強調されています。

全体として、このブログはQEMUのTCGがどのようにして異なるアーキテクチャの命令を効果的に翻訳し、実行するのかを示しています。中間コードを生成し、それが最終的にホストの機械語に変換されるプロセスが詳しく説明されています。

要約がありません。

著者は、Google SheetsやmacOS Tahoeのようなアプリケーションで、すべてのメニュー項目にアイコンをデフォルトで含める傾向に対して不満を表明しています。このアプローチは、視覚的な混乱を引き起こし、メニューのナビゲーションを複雑にしていると考えています。デザイナーは、アイコンが理解を助けるかどうかを慎重に考えるのではなく、単にスペースを埋めるためにアイコンを追加することが多いと指摘しています。

著者は、Appleの以前のガイドラインと対比させています。このガイドラインでは、ユーザーを混乱させる可能性のある恣意的なシンボルの使用を避けるように勧めていました。現在のメニューにあるアイコンの中には役立つものもありますが、多くは無作為で役に立たないと強調しています。著者は、メニューにアイコンが多く存在することで、より考慮されたミニマルなデザインアプローチを提唱することが難しくなったと結論づけています。

要約がありません。

要約がありません。

要約がありません。

ブレントは、構造が整った効率的なCプログラムを書くためのガイドラインを共有しています。彼はカプセル化、メモリ管理、コーディングのベストプラクティスを重視しています。以下が主なポイントです。

カプセル化については、実装の詳細を隠すためにヘッダーを使用することを推奨しています。これにより、ユーザーはコードの内部構造を理解することなく、コードとやり取りできます。

メモリ管理では、メモリの所有権を確保することが重要です。メモリを割り当てるコードが、そのメモリを解放する責任を持つべきです。また、void*の使用は避け、特定のデータ構造を定義することで型の安全性と明確さを高めることが望ましいとしています。

文字列の扱いについては、UTF-8を使用することを推奨しています。これはASCIIと互換性があります。文字列処理を複雑にせず、標準の文字型に従うことが大切です。

データ型に関しては、バイト配列にはchar*ではなくuint8_tを使用することが推奨されます。また、常に<stdbool.h>から標準のブール型を使用することが望ましいです。

コードの構造については、単一のタスクを実行する関数を書くことが重要です。大きく複雑なシステムを作るのではなく、コードをモジュール化することが推奨されます。可読性と保守性を高めるために、マクロよりもインライン関数を好むべきです。

テストとエラーハンドリングでは、警告をエラーとして扱い、コンパイラで全ての警告を有効にすることが重要です。既知の入力を使って個々の関数を徹底的にテストすることが求められます。

パフォーマンスに関しては、カプセル化がパフォーマンスに影響を与える可能性があるため注意が必要です。データを保護しつつアクセスを許可するためにconstを使用することが推奨されます。また、構造体のメンバーは、メモリ使用量を最適化するために、サイズの大きいものから小さいものへと順番に配置することが望ましいです。

一般的なベストプラクティスとしては、可能な限り標準を使用することが挙げられます。例えば、単にintを使うのではなくint32_tを使用することが推奨されます。浮動小数点数の値をチェックする際には、ゼロとの直接比較を避け、小さなイプシロン値を使用することが望ましいです。また、未定義の動作を避けるために、構造体内のポインタは常に初期化するべきです。

ブレントは、プログラミングの実践を洗練させる中で、さらに多くのルールが追加される可能性があることを認めています。

Epsilonは、Goで書かれた軽量のWebAssemblyランタイムで、外部依存関係を必要としません。WebAssembly 2.0の仕様をサポートし、amd64やarm64などのさまざまなアーキテクチャで動作します。CGoを使用せずに動作するのが特徴です。主な機能には、WebAssemblyモジュールをGoアプリケーションに統合できることや、モジュールのテストやデバッグに使えるインタラクティブなREPLツールがあります。

Epsilonをインストールするには、以下のコマンドを使用します。

go get github.com/ziggy42/epsilon

基本的な実行方法として、バイトからWebAssemblyモジュールを読み込んで実行することができます。以下はその例です。

wasmBytes, _ := os.ReadFile("add.wasm")
instance, _ := epsilon.NewRuntime().InstantiateModuleFromBytes(wasmBytes)
result, _ := instance.Invoke("add", int32(5), int32(37))
fmt.Println(result[0]) // 出力: 42

また、カスタムのGo関数をWebAssemblyモジュールに追加することも可能です。以下のようにインポートを設定します。

imports := epsilon.NewImportBuilder().
    AddHostFunc("env", "log", func(args ...any) []any {
        fmt.Printf("[WASM Log]: %v\n", args[0])
        return nil
    }).
    Build()

instance, _ := epsilon.NewRuntime().InstantiateModuleWithImports(wasmFile, imports)

テスト用のREPLを開始するには、次のコマンドを実行します。

go run ./cmd/epsilon

REPLで使える基本的なコマンドには、モジュールをファイルやURLから読み込む「LOAD」、エクスポートされた関数を呼び出す「INVOKE」、グローバル変数を読み取る「GET」、メモリを検査する「MEM」、読み込まれたモジュールを一覧表示する「LIST」があります。

テストやベンチマークを実行するには、以下のコマンドを使用します。

go test ./epsilon/...
go test -bench . ./internal/benchmarks

貢献についての詳細は、CONTRIBUTING.mdを参照してください。

このプロジェクトはApache 2.0ライセンスのもとで提供されています。なお、これは公式のGoogle製品ではなく、Googleの脆弱性報奨プログラムの対象にはなりません。

WarCraft II: Tides of Darknessは、1995年12月9日の発売から30周年を迎えました。最初のゲームの成功を受けて、ブリザードは1995年初頭からこの続編の開発を始めました。WarCraft IIでは、同時に複数のユニットを選択できるようになり、右クリックでコマンドを出せるようになりました。また、海戦や空中戦といった新しい戦闘タイプも導入されました。グラフィックが向上し、「霧の中の戦争」という新しい要素が加わり、プレイヤーのマップ探索の仕方が変わりました。

ゲームは人間とオークという二つの勢力の対立に焦点を当てており、ユニットや建物のバランスを保つためにそれぞれを反映させています。しかし、オークは強力な「ブラッドラスト」という呪文を持っており、明らかなアドバンテージがありました。

ブリザードは、WarCraft II: Beyond the Dark PortalやWarCraft II: Battle.net Editionなど、いくつかのバージョンや拡張パックをリリースしました。これにより、オンラインでのマルチプレイヤーゲームが可能になりました。2024年11月には、グラフィックや操作性が向上したリマスター版が発売されました。

WarCraft IIは高い評価を受け、PC Gamer USによって1995年のベストゲームに選ばれました。このゲームは多くのサードパーティ製ツールや改造を生み出し、後のブリザードのゲームや広範なゲームコミュニティに影響を与えました。

記事では、著者のWarCraft IIとの初期の体験についても触れられており、このゲームとそのマップエディターが著者のゲームやモッディングへの興味に与えた影響が強調されています。

研究者たちは、異なるタスクで訓練された深層ニューラルネットワークが、構造において似たようなパターンを共有する傾向があることを発見しました。彼らは、さまざまなタイプのニューラルネットワークを含む1,100以上のモデルを調査し、これらのモデルが学習の大部分を表す共通の低次元空間に収束することが多いことを明らかにしました。モデルの重み行列を分析することで、タスクやデータに関係なく、多くの異なるアーキテクチャが利用する特定の部分空間を特定しました。

この研究は、深層ネットワーク内で情報がどのように整理されているかを示しており、あまり多くのデータや計算能力を必要とせずに、これらの共有構造を見つけられる可能性があることを示唆しています。これらの発見は、モデルの効率を向上させたり、マルチタスク学習を改善したり、大規模なニューラルネットワークの訓練による環境への影響を減らすために重要である可能性があります。

要約がありません。

この文書は、ウェブアクセシビリティのためにARIA（アクセシブルリッチインターネットアプリケーション）を効果的に使用するためのガイドラインを提供しています。重要なポイントは以下の通りです。

まず、「悪いARIAを使うくらいなら、使わない方が良い」ということです。誤ったARIAを使用すると、支援技術を混乱させ、ユーザー体験を損なう可能性があります。ARIAの仕組みを理解してから実装することが重要です。

次に、二つの基本原則があります。一つ目は「役割は約束である」ということです。例えば、role="button"を指定すると、それに応じたキーボード操作も提供する必要があります。これを怠ると、ユーザーを混乱させることになります。二つ目は「ARIAは意味を隠すことも、強化することもできる」という点です。ARIAは要素をアクセシブルにするために役立ちますが、誤って使用すると問題を引き起こすこともあります。

また、ARIAの実装はさまざまなブラウザや支援技術でテストすることが重要です。このガイドは最新の基準に基づいており、一般的なブラウザとの互換性を目指しています。

さらに、モバイルやタッチ操作に関する具体的なガイドラインは現在のところ欠けています。これらのプラットフォームには標準化されたアプローチがまだ存在しないため、将来的な更新で対応する予定です。

全体として、この文書はユーザー体験を損なうことなく、ウェブアクセシビリティを向上させるためにARIAを慎重かつ情報に基づいて使用することの重要性を強調しています。

著者は、会議中に積極的にメモを取ることの重要性について述べています。自分の言葉で重要なポイントや洞察を記録する方が、議事録やAIの要約に頼るよりも効果的だと強調しています。この方法は、定期的な会議で何が起こったかを追跡し、時間が経つにつれてより良い振り返りを可能にします。

さまざまなメモツールを試した結果、完璧なものが見つからなかった著者は、1対1のような定期的な会議に特化した独自のツールを作成しました。現在、そのツールを成功裏に使用しており、他の人とも共有したいと考えています。このツールは、サインアップなしですぐに使える無料プランがあります。著者は他の人にも試してもらい、フィードバックを提供してほしいと呼びかけています。

欧州連合（EU）は、Googleが検索結果の上にAI生成の要約を表示する際に、コンテンツ制作者に対して報酬を支払っていないことについて調査を行っています。この調査では、GoogleがウェブサイトやYouTubeの動画からデータを使用してAIサービスを開発したかどうかが検討され、これが出版社のトラフィックや収益に悪影響を及ぼす可能性があります。Googleは、この調査が競争のある市場での革新を妨げる恐れがあると主張しています。

AIオーバービュー機能が、ウェブサイトへのリンクのクリック数を減少させ、広告収入を減らす可能性があるとの懸念もあります。また、調査では、クリエイターが自分のコンテンツをAIのトレーニングに使用されることから除外できるかどうかも評価されます。クリエイターの権利を守り、生活を支えるためには、これが重要だと支持者たちは考えています。

EUは、多様なメディアを支援し、技術の進歩が民主的価値を損なわないようにすることの重要性を強調しています。欧州委員会は厳格なデジタル規則を設けており、違反があった場合には大きな罰金が科される可能性があります。

余白はタイポグラフィにおいて重要な要素ですが、しばしば見落とされがちです。余白とは、文字や単語、行を区切る空白の部分を指し、テキストの読みやすさやレイアウトに大きな影響を与えます。タイポグラフィには、標準のスペースや改行しないスペース、特定の目的に応じた異なる幅のスペースなど、さまざまな種類の余白文字があります。

歴史的に見ると、ヨーロッパの言語における単語間のスペースの使用は、ラテン文字が導入された7世紀頃から始まりました。金属活字の時代には、スペースは物理的なオブジェクトであり、その幅はフォントのデザインによって異なりました。今日のデジタルタイポグラフィでもこれらの概念は使われていますが、多くのアプリケーションでは主に標準のスペースのみが提供されています。

余白の主な種類には、標準スペース、改行しないスペース、エムスペースとエンスペース、薄いスペースとヘアスペースがあります。標準スペースは最も一般的なもので、スペースバーを押すことで作成されます。改行しないスペースは、その位置で自動的な改行を防ぎ、単語を一緒に保つのに役立ちます。エムスペースは大文字の幅、エンスペースはその半分の幅の広いスペースで、特定のフォーマットのニーズに使用されます。薄いスペースやヘアスペースは、特に句読点の微調整に使われます。

適切なスペースの設定は、テキストの可読性とバランスの取れた外観を維持するために不可欠です。幅が広すぎたり狭すぎたりすると、読みやすさが損なわれることがあります。整列されたテキストでは、視覚的一貫性を保つためにスペースを慎重に調整する必要があります。

InDesignのようなソフトウェアツールは、余白を調整するための高度なオプションを提供し、タイポグラファーが望む美的感覚を実現するのを助けます。しかし、デザイナーは常に自分の判断を信じて、テキストと余白の関係を考慮しながら視覚的に魅力的なレイアウトを作成することが重要です。

全体として、余白を理解し適切に使用することで、デザインにおけるタイポグラフィの効果が高まります。

オリと呼ばれる、世界初のフレームのない傘が登場しました。この傘は、折り紙の技術を使って開くことができるのが特徴です。最近、29,000回の視聴を記録し、多くの注目を集めています。

NATSは、プロデューサーがメッセージをストリームに送信し、コンシューマーがそれを取得するストリーミングシステムです。通常のストリームではメッセージが失われることがありますが、NATSのサブシステムであるJetStreamは、Raftコンセンサスアルゴリズムを使用して「少なくとも一度」のメッセージ配信を保証します。JetStreamは高い可用性を目指しており、線形整合性を主張していますが、これはCAP定理と矛盾します。CAP定理によれば、線形整合性を持つシステムは完全には可用性を保てないとされています。

テストは、Jepsenフレームワークを使用して行われ、プロセスのクラッシュやネットワークの問題、ファイルの破損など、さまざまな障害がシミュレーションされました。複製係数を5に設定した単一のJetStreamストリームが作成され、システムがこれらの障害にどのように対処するかに焦点を当てたテストが実施されました。

主な発見として、まずバージョン2.10.22では、クラッシュが発生するとJetStreamのデータが完全に失われる可能性があり、この問題はバージョン2.10.23で修正されました。また、.blkファイルの破損により、影響を受けたノードが少数でも、かなりの量のデータが失われることがありました。スナップショットファイルのエラーによって、ノードが誤ってストリームを削除することもありました。さらに、JetStreamはメッセージをすぐに確認しますが、データをディスクにフラッシュするのは2分ごとであり、これが原因で停電やクラッシュ時にデータが失われる可能性があります。単一のOSクラッシュが発生すると、確認済みのメッセージが失われ、「スプリットブレイン」状況が生じ、ノード間でデータが不整合になることもあります。

推奨事項としては、データ損失を防ぐためにfsyncのデフォルトを常に変更すること、相関する電源障害や迅速なノード障害に関連するリスクを明確に文書化すること、そしてシステムの自己修復や可用性に関する主張をCAP定理と矛盾しないように明確にすることが挙げられます。

JetStreamは一般的には良好に機能しましたが、特定の障害条件下でのデータ損失や整合性に関する重大な問題が特定されました。信頼性とユーザーの理解を高めるためには、さらなるテストと明確な文書化が必要です。

地震や津波に関する情報を提供するさまざまなウェブサイトへのリンクがあります。まず、最近の地震イベントに関する具体的な情報を提供するリンクがあります。次に、津波に関するニュースや最新情報、そして安全に関する警告を含むリンクもあります。また、最近の地震を示す地図へのリンクも用意されています。さらに、津波警報に関する最新情報を提供するリンクもあります。

これらのリソースは、人々が地震活動や津波の脅威についての情報を得るのに役立ちます。

要約がありません。

著者は、AIコーディングツールの進化、特に「エージェンティックコーディング」によるソフトウェア開発業界の大きな変化について論じています。これらのツールは、ソフトウェアの構築コストを最大90%削減できるとされており、ソフトウェア開発の方法を変革しています。

重要なポイントは以下の通りです。まず、コスト削減です。ソフトウェア開発の人件費が大幅に減少し、以前は1か月かかっていたプロジェクトが1週間で完了できるようになります。これは、ビジネスロジックを効率的に機能するコードに変換するツールによって実現されます。

次に、需要の増加があります。ソフトウェアの生産が安価になることで、需要が高まります。多くの組織には、スプレッドシートの代替となるソフトウェアのニーズが未解決のまま残っており、これがより手頃な価格で実現可能になります。

また、人間の監視が重要です。AIツールは多くのコーディング作業を処理できますが、品質管理や意思決定には人間の監視が不可欠です。専門知識を持つ開発者は、これらのツールを効果的に活用できるでしょう。

さらに、迅速な反復が可能になります。熟練した開発者とAIの組み合わせにより、ソフトウェア開発が迅速に行えるようになり、効果が薄い解決策を捨てて新たに始めることが容易になります。

最後に、変化への適応が求められています。著者はソフトウェアエンジニアに対し、これらの変化を受け入れるよう促しています。抵抗する者は、業界が急速に進化する中で取り残される可能性があると警告しています。

全体として、この文章はソフトウェア開発における変革の瞬間を強調し、新しい技術に適応する重要性を訴えています。

EUは、50種類以上のAIアプリケーションを「高リスク」として特定しました。この分類は、EU内でAIシステムを提供、輸入、または使用する企業に適用され、企業の所在地に関係なく適用されます。

高リスクのAIアプリケーションには、採用、顧客サービス、リスク評価に使用されるものが含まれます。具体的な例としては、自動履歴書スクリーニングや生体認証があります。

高リスクのAIを導入する企業は、CEマーキングを取得し、EUに登録し、リスク管理システムを実施し、AIシステムの透明性を確保する必要があります。また、精度に関する文書を保持し、AIによって行われる決定には人間の監視が必要です。

企業は、自社のAIが人に関する自動的な決定を行っているか、重要なインフラで運用されているか、生体データを使用しているかを確認する必要があります。これらは高リスクの可能性を示す指標です。

AI法は段階的にルールを施行し、2026年8月2日までに完全な遵守が求められます。

2026年8月2日から、企業は規制サンドボックスを利用して、監視の下でAI製品をテストすることができ、これにより遵守を確保しつつ、罰則のリスクを軽減できます。

したがって、EUで高リスクのアプリケーションを含むAIシステムを使用している場合は、今すぐ遵守準備を始めることが重要です。

要約がありません。

このブログ記事では、脱獄したKindleにTailscaleをインストールする方法について説明しています。Tailscaleを使うことで、SSHアクセスが簡単になり、ファイル転送や接続性が向上します。Kindleを脱獄するとは、製造元の制限を解除し、非公式のアプリを使用したり、電子書籍の柔軟性を高めたりすることを意味します。

Kindleを脱獄するには、まずデバイスのファームウェアバージョンを確認し、特定の手順に従って自動更新を防ぐ必要があります。Tailscaleをインストールすると、常時利用可能なIPアドレスや簡単なファイル転送、自分でホストするCalibre Webライブラリへのアクセスなどの機能が追加されます。

全体として、Kindleを脱獄しTailscaleをインストールすることで、デバイスの機能が向上し、カスタマイズ性が増します。これにより、ユーザーはファイルやアプリをより効果的に管理できるようになります。ただし、デバイスが使えなくなるリスクや保証が無効になる可能性もあるため、注意が必要です。

ジェイソン・アバラック、レイラ・アガ、サチン・シャーによる論文「試験は高リスク患者を避け、薬の害を過小評価する」は、臨床試験が高リスク患者をしばしば除外することが、癌治療薬の有害な影響を過小評価する原因になることを検討しています。この研究は、メディケアの請求データにリンクした監視、疫学、最終結果プログラムのデータを使用しています。

主な発見は以下の通りです。癌治療薬の投与を開始すると、重篤な有害事象（SAE）のリスクが月ごとに2パーセントポイント増加し、これは250%の上昇に相当します。健康上の問題が多い患者はSAEのリスクが高いですが、臨床試験に参加する可能性は低くなっています。特に、最もリスクの高い患者は、リスクの低い患者と比べて2.5倍多くのSAEを経験しますが、試験に参加する可能性は4分の1に減少します。全体の人口におけるSAEの予測リスクは、試験に参加する人々よりも15%高く、これは年間25人の患者を治療するごとに1回の入院が追加される可能性があることを示唆しています。

著者たちは、試験参加者の人口統計をより適切に規制することで、試験結果が実際の患者にとってより関連性のあるものになり、規制基準の情報提供に役立つ可能性があると提案しています。

Arlanは、AIコーディングエージェントの改善を目的としたツール「Nia」を開発しています。Niaは、実際のコードベースやドキュメントから正確で最新の情報を提供することで、エージェントが古い情報や誤った情報を使用するのを防ぎ、エラーや無駄な時間を減らす手助けをします。

Niaは、GitHubのリポジトリやドキュメントなど、さまざまな情報源をインデックス化し、コーディングエージェントが関連データを簡単に取得できるように情報を整理します。複数のプロジェクトやエージェントを同時に扱うことができ、スムーズな作業フローを実現します。ユーザーは、事前にインデックス化された公共の情報源を利用でき、独自のプライベートリポジトリも簡単にシステムに組み込むことができます。

Niaは有料サービスですが、個人がその機能を試すための無料プランも提供しています。このツールはさまざまなアプリケーションに信頼できるコンテキストを提供することを目指しており、初期のユーザーは医療や個人用AIエージェントなど、さまざまな分野でその可能性を探っています。Arlanは、ユーザーの体験に基づいてツールを改善したいと考えており、パフォーマンスや使いやすさに関するフィードバックを歓迎しています。

2025年12月8日、ConfluentはIBMによる1株31ドルでの買収合意を発表しました。この取引が完了すると、ConfluentはIBM内で別ブランドとして存続します。買収の目的は、大企業向けのデータ管理を強化し、クラウドサービスや人工知能をサポートすることです。

ConfluentのCEOであるジェイ・クレプス氏は、チームの努力に感謝の意を示し、同社の使命は引き続き続けるが、IBMのもとでさらに強化されると強調しました。彼は、現代ビジネスにおけるデータの重要性と、リアルタイムデータとAIによって推進される未来に対するConfluentとIBMの共通のビジョンを述べました。

この買収は規制当局の承認を受ける必要があり、取引が完了するまでConfluentは独立して運営されます。この期間中、従業員の役割や福利厚生は変更されません。今後の会議やコミュニケーションでさらなる詳細が共有される予定です。

このテキストは、ウェブページのユーザーインターフェースの動作を管理するJavaScript関数について説明しています。特に「戻る」ボタンと目次（TOC）に焦点を当てています。

まず、スクロールの動作についてです。ページのスクロール位置に応じて、グラデーションマスクの透明度が変わります。ページが64ピクセル以上スクロールされると、マスクは完全に表示されます。

次に、戻るボタンの位置調整についてです。戻るボタンは、ページのレイアウトや画面サイズに応じて位置が調整されます。十分なスペースがある場合は左側に固定されますが、スペースがない場合は表示されません。

目次（TOC）については、コンテンツリンクがある場合のみ表示されます。画面サイズやTOCの有効化に応じて位置が調整されます。また、TOCのリンクをクリックすると、ページ内の該当セクションにスムーズにスクロールします。

さらに、ユーザーがスクロールする際には、TOCが現在アクティブなセクションを強調表示します。これはスクロール位置に基づいて行われます。

最後に、レスポンシブな調整についてです。このスクリプトは、ページの読み込みやリサイズイベントを監視し、要素の位置を正しく保ち、必要に応じて状態を更新します。

全体として、このスクリプトはウェブページ上で動的で使いやすいナビゲーション体験を提供します。

スピーカーは、特に人工知能（AI）の急速な進歩を、歴史的な馬の衰退やコンピュータチェスの進化と比較しています。

1700年代に蒸気機関が発明された後、エンジンの改善には200年かかりましたが、馬は影響を受けませんでした。しかし、1930年から1950年の間に、アメリカの馬の90%が消失するという突然の衰退が起こりました。

コンピュータチェスは1985年から着実に進歩してきましたが、2010年にはコンピュータが人間のグランドマスターを超え、人間が90%勝っていたのが逆に90%負けるようになりました。

AIへの世界的な投資は着実に増加しており、今後数年で倍増する見込みです。しかし、スピーカーはAIが人間の能力を非常に短期間で急速に超えたと感じています。

スピーカーはAnthropicの研究者として、AI（Claude）が自分が担当していた質問に答え始めたときの劇的な変化を体験しました。わずか6ヶ月で、Claudeは自分を大きく上回る成果を上げ、馬の運命に似た雇用の不安を引き起こしました。

スピーカーは、AIの急速な進展を振り返り、歴史的な技術の変化と比較しながら、人間の労働力に与える影響について懸念を表明しています。

要約がありません。

Netflixがワーナー・ブラザースを買収する計画を立てています。このニュースはオンラインで多くの議論を呼び起こしており、1,333件のコメントが寄せられています。

カセットテープが再び人気を集めていますが、これは古い音楽フォーマットと見なされています。カセットの売上は大幅に増加しており、テイラー・スウィフトやビリー・アイリッシュといった大物アーティストもデジタルフォーマットと並行してカセットをリリースしています。イギリスでは、カセットの売上が2003年以来の高水準に達し、アメリカでも2025年初頭に売上が急増しました。

しかし、このトレンドは完全な復活というよりも、特に若い世代の間での再発見と言えます。カセットは音質が低く、扱いにくいことで知られていますが、デジタルフォーマットにはない音楽との具体的なつながりを提供します。多くの人々はカセットの物理的な存在感や、集中して音楽を聴く体験を評価しています。

カセットには懐かしさやデジタル音楽に対する反抗心も含まれています。ミックステープのような創造的な表現が可能で、かつては音楽を共有する人気の方法でした。アーティストやファンはカセットをユニークな商品として利用し、リスナーの間にコミュニティや献身の感覚を育んでいます。

要するに、カセットはストリーミングサービスに取って代わることはないかもしれませんが、デジタル時代とは異なる、より個人的な音楽の楽しみ方を提供しています。

Legion Healthは、精神的健康ケアの運営を改善することに焦点を当てた精神科のクリニックです。具体的には、スケジュール管理、文書作成、請求業務などを効率化しています。彼らは自社のクリニックを運営しており、わずか一人の人間サポートリーダーで2,000人以上の患者を支援しています。

現在、サンフランシスコで創業エンジニアを募集しています。このポジションでは、創業者と協力して精神的健康ケアのためのバックエンドシステムやツールを開発します。応募者は、システム思考やワークフロー管理の経験が求められます。AI言語モデルに関する経験は必須ではありませんが、あれば歓迎されます。

この仕事はフルタイムで対面勤務となり、給与は130,000ドルから180,000ドルの範囲で、株式オプションは0.1%から0.6%の間で提供されます。

レガシーアップデートサイトは、これまでにマイクロソフトが削除したダウンロードのアーカイブを提供しています。ここには、古いバージョンのWindowsやOffice、Visual Studio、その他のソフトウェアが含まれています。このアーカイブは2012年から2024年までのダウンロードを対象としており、2025年までに削除されたコンテンツを追加する取り組みが続けられています。

ユーザーは特定のダウンロードをブラウズしたり検索したりできますが、これらの削除されたダウンロードはマイクロソフトによるサポートがなく、セキュリティ上の問題がある可能性があることに注意が必要です。サイトでは、インストール後に更新を確認することを推奨しています。

アーカイブには、さまざまなツールやランタイムが含まれています。例えば、Officeファイルをフルスイートなしで表示できる無料の「Officeビューワー」、.NETで開発されたプログラムに必要な「.NET Framework」、Visual C++で構築された多くのアプリケーションに必要な「Visual C++再配布パッケージ」、ゲームやグラフィックプログラムを実行するために不可欠な「DirectXランタイム」、データベースアプリケーション用の無料版「Microsoft SQL Server Express」などがあります。

このサイトは、これらのダウンロードを保存するための支援をしてくれたアーカイブチームやインターネットアーカイブに感謝の意を表しています。また、ユーザーには寄付やサポートを通じてサービスの維持に協力することが奨励されています。

最後に、レガシーアップデートサイトはマイクロソフトとは独立して運営されており、ユーザーにはソフトウェアのライセンス契約を注意深く読むようにアドバイスしています。

この記事では、AIの開発とその出力を検証する能力の関係について、エリックとダニエルという二人の友人の例を通じて説明しています。

エリックはスタートアップのプロジェクトマネージャーで、AIが迅速にウェブアプリケーションを作成できることに感銘を受けましたが、その技術の根底にある部分を理解するのに苦労しました。彼は、製品開発にAIを効果的に活用するためには、エンジニアリングチームに追いつくことができないと気づきました。

一方、ダニエルはシニアエンジニアで、最初はAIに懐疑的でしたが、次第に仕事を効率化するために役立つことを認識しました。彼はAIにコードを生成させるための効果的な指示を出し、最小限の労力でその正確性を確認し、自らコードを書くことなく信頼性のある機能を迅速に展開しています。

この記事の主なテーマは、AIを使用する際に信頼できるエンジニアリングが必要であるということです。AIは迅速にタスクを実行できますが、その出力を検証できることも重要です。この検証プロセスは、広範な技術的知識を必要とする場合、ボトルネックになることがあります。これにより「検証の負債」という現象が生じ、未検証の出力がリスクを引き起こす可能性があります。

この記事では、「検証エンジニアリング」の重要性が強調されています。これは、AIが生成した作業をより簡単に検証できるようにすることを目的としています。具体的には、より良い指示の開発や、効果的な検証のための関係者のトレーニング、作成が難しいが検証が容易なタスクの特定などが含まれます。最終的には、AIの出力を効果的に検証できる人々が、AIの進歩から最も大きな恩恵を受けることになるでしょう。

fanfa.devは、ユーザーが図を作成し管理するための視覚的なツールです。このツールは、タスク、プロジェクト、チャットメッセージ、文書、属性、チームなど、さまざまな入力を受け付けます。

fanfa.devの主な機能は、これらの入力を処理していくつかの出力を生成することです。具体的には、属性の自動入力、リアルタイムのプロジェクト概要、バグの整理、タスクの重複排除、チームの自動編成などがあります。

ユーザーは図を作成し、共有し、迅速に変更を加えることができます。また、アニメーション付きの視覚化を提供し、図の共有や保存もサポートしています。

全体として、fanfa.devは効率的なプロジェクト管理とコラボレーションを目的としたツールです。

このテキストでは、「ドメインリピティション」という技術について説明しています。この技術は、サイン距離関数（SDF）を使用して形状を描画する際に利用されます。

ドメインリピティションは、シーン内で光線が進む際に、一度に一つの形状だけを評価することで、リアルタイムで無数の形状を描画できる技術です。著者は、目のペアを作成するための詳細なSDFコードの例を示し、瞳やターゲティングのための関数の使い方を説明しています。

レイマーチングというプロセスでは、シーンに光線を投影し、最も近い形状までの距離に基づいてどれだけ移動するかを決定します。これにより、描画のアーティファクトを避けることができます。

周期的な空間についても説明されており、数学的な関数（例えば、スケーリングやランダムオフセット）を使って、さまざまな視覚効果を生み出す方法が紹介されています。これにより、形状の引き伸ばしや鏡像効果が得られます。

適切な距離フィールドは正確な描画にとって重要です。距離フィールドは、光線が形状に当たる前にどれだけ移動できるかを決定します。著者は、三角波や正弦波などの異なる関数を探求し、アーティファクトなしで滑らかなタイル効果を実現する方法を示しています。

視覚的な問題についても触れられており、一部の手法は視覚的なアーティファクトや不正確な距離フィールドを引き起こす可能性があると指摘されています。これらの問題を軽減するために、オーバーサンプリング技術が提案されています。

周期的な関数は興味深い効果を提供しますが、古典的なドメインリピティションと比較すると、形状のバリエーションや隣接する形状のサンプリングにおいて限界があります。

全体として、このテキストはSDFを使用した高度な描画技術について掘り下げており、数学的な関数を通じて空間や形状を操作する創造的な可能性を強調しています。

ここ2ヶ月間、GLSL（OpenGLシェーディング言語）を使って小さなデモをいくつか作成し、その中から4つのデモ、ムーンライト、エントランス3、アルキペラゴ、キューティーについての知見を共有しました。それぞれのデモから貴重なことを学びました。

ムーンライトでは、特定の数式を用いて光の分布を距離に基づいてモデル化し、発光効果をより簡単に実現する方法を探求しました。基本的な数学を使って透明度や吸収を管理する方法を示しました。

エントランス3は、異なる距離計算方法を使用しながら雰囲気のある効果を作成するという挑戦的なプロジェクトでした。モバイルデバイスでのバグにも直面し、巧妙なコーディングの工夫が必要でした。また、等角投影や二重等角投影のためのカメラ設定についても学びました。

アルキペラゴでは、ノイズ関数を使って山や水を生成する手法で、手続き的に生成された風景を特徴としました。以前の作品とは異なる色のテーマを目指しました。

キューティーでは、512文字以内にコードを収めることを目指し、滑らかな形状やシンプルなアニメーション技術を試みました。滑らかな最小演算子を使って丸い形を作る新しい方法を発見しました。

全体として、厳しい文字制限の中で小さなデモを作成する挑戦を楽しんでいます。これにより、グラフィックスプログラミングの特定の側面に集中でき、アートの野心を抑えることができます。512文字の制限は、Mastodonのようなプラットフォームでの共有にも便利です。

GitHub Actionsはワークフローを自動化するツールですが、既存のパッケージマネージャーに備わっている重要な機能が欠けており、セキュリティ上の懸念が高まっています。主な問題点は以下の通りです。

まず、GitHub Actionsにはロックファイルがありません。ロックファイルは依存関係の特定のバージョンを記録するもので、他のパッケージマネージャーでは一般的に使用されています。そのため、ワークフローが実行されるたびに異なるバージョンが取得される可能性があり、予測できない動作を引き起こすことがあります。

次に、多くのGitHub Actionsが未確認のソースからコードを実行していることが研究で明らかになっています。これにより、安全でない、あるいは侵害されたアクションを実行するリスクが高まります。また、多くのワークフローには追跡されていない依存関係のために既知の脆弱性が存在します。

さらに、アクションのメンテナーが更新を行うと、アクションが静かに変更されることがあります。ロックファイルがないため、ユーザーはワークフローの安定性を確保できません。

ダウンロードしたアクションに対する整合性チェックも行われていないため、ユーザーはGitHubが正しいコードを提供していると信頼する必要があります。また、アクションが他のアクションに依存している場合、ユーザーはその依存関係を把握したり制御したりすることができず、追加のセキュリティリスクを招く可能性があります。

依存関係の解決プロセスについての文書も不十分で、ユーザーが自分のワークフローの構成を理解するのが難しくなっています。さらに、アクションはGitリポジトリに保存されており、セキュリティチェックのための中央集権的なインデックスがないため、悪意のあるパッケージを特定するのが難しい状況です。

アクションは同じ環境を共有するため、潜在的な競合や予測できない結果を引き起こす可能性もあります。また、アクションを実行するにはインターネット接続が必要で、接続障害が発生した場合には問題が生じることがあります。

これらの問題に対処するために、専門家はGitHubにロックファイルシステムや整合性確認、依存関係の可視化を実装する必要があると主張しています。これらの機能についての要望があるにもかかわらず、GitHubは大きな変更を行っておらず、そのActionsシステムに依存するワークフローのセキュリティに対する懸念が高まっています。

ニューヨーク植物園のホリデートレインショーは、毎年開催されるイベントで、植物を使って作られたニューヨーク市の象徴的な建物の模型が展示されます。このイベントでは、現在の建物だけでなく、歴史的な建物も紹介されます。ショーは、都市とその建築を祝うものです。

要約がありません。

JetBrainsは、2025年12月22日をもってFleet製品の提供を終了することを発表しました。これは、FleetとIntelliJベースのIDEという二つの似たような製品が混乱を招いたためです。Fleetは新しいデザインや技術要素を取り入れた興味深い実験でしたが、独立した製品として際立つことができませんでした。ユーザーは、確立されたIntelliJ IDEからの移行を正当化するのが難しいと感じていました。

JetBrainsは当初、Fleetを軽量のマルチ言語IDEとして位置づけ、その後はAIを重視したエディタとして展開しようとしましたが、十分な支持を得ることはできませんでした。開発者たちがコーディング作業を非同期で処理するためにAIエージェントを利用する傾向が高まっていることが分かり、新たな開発アプローチが生まれました。JetBrainsは既存のIDEと競争するのではなく、これらの「エージェントワークフロー」を中心にした新しい製品の開発に注力することに決めました。

現在のFleetユーザーは、サーバー依存の機能が停止するまでソフトウェアを使用し続けることができますが、今後のアップデートは行われません。JetBrainsは新製品の開発状況について、ユーザーに情報を提供し続ける予定です。

氷が滑りやすい理由について新たな仮説が提唱され、科学者たちの間で長年の議論が再燃しています。従来は、氷の表面にある薄い水の層が滑りやすさの原因と考えられていましたが、この層がどのように形成されるのかについては意見が分かれています。

主に四つの理論が提案されています。

一つ目は「圧力融解」です。この理論は1800年代に提唱され、重さによる圧力が氷の融点を下げ、水の層を作るとされています。しかし、一部の研究者は、人間の体重による圧力では十分な融解が起こらないと主張しています。

二つ目は「摩擦熱」です。この理論では、物体が滑ることで生じる摩擦が熱を発生させ、氷を溶かすと考えられています。しかし、実験では、氷は動く前から滑りやすいことが示されており、摩擦だけでは説明できないことがわかっています。

三つ目は「プレメルト」です。この理論は、氷の表面に外部の圧力や熱がなくても、プレメルトと呼ばれる層が存在し、氷の上を移動しやすくするというものです。最近の研究ではこの層の存在が確認されていますが、滑りやすさに対する役割については議論があります。

四つ目は「アモルファス化」です。最近の仮説では、表面同士が滑ると氷の構造が変化し、融解するのではなく、液体のような無秩序な層ができるとされています。シミュレーションでは、このプロセスが低温でも氷が滑りやすい理由を説明できる可能性が示されています。

全体として、研究者たちはこれらの要因が組み合わさって氷の滑りやすさに寄与していると考えていますが、明確な合意には至っていません。この議論は、一見単純に見える現象を理解することの難しさを浮き彫りにしています。

オーストリアのグラーツに住むソフトウェアエンジニア、ホルスト・グットマンさんは、2年間の利用を経てO'Reillyのサブスクリプションを更新しないことに決めました。このサブスクリプションは多くの技術書や学習リソースにアクセスできるものですが、年間500ドルという料金が高すぎると感じています。特に、彼は速く読めないため、そのコストを正当化できないと考えています。

また、モバイルアプリの使い勝手にも苦労しており、同期の問題が発生したり、Apple BooksやKindleなどの他の読書アプリに比べて楽しさが劣ると感じています。そのため、彼はKoboなどのプラットフォームから個別に本を購入することを計画しています。これにより、サブスクリプションの制限なしに本を永久に保持できるからです。さらに、以前のManningのサブスクリプションから残っているクレジットもあります。

要約がありません。

要約がありません。

Novaへようこそ！

Novaは、さまざまな目的に使えるシンプルなプログラミング言語です。アイデアをスケッチしたり、メモを取ったり文書を作成したり、カジュアルなモデリングや思考を行ったり、従来のコンピュータを使わずに計算をしたりすることができます。

プログラミングはしばしば複雑ですが、Novaはそれを簡単にすることを目指しています。Novaは言語としての役割を果たし、メモを取るツールとしても機能し、プログラマーや機械とのコミュニケーション手段にもなります。

ぜひNovaを試してみて、あなたが何を創り出せるかを見てください。

さらに学びたい方は、Yumaikasのリソースを使ってNovaの書き方を学んだり、オンラインのNova IDEを見つけたり、既存のコードにNovaを接続したりできます。また、IRCのNovaコミュニティ（Liberaの#nova）やDiscord（Nouveauの#nova）に参加することもできます。

要約がありません。

Flowは非同期プログラミングのためのフレームワークで、コンポーネント間のメッセージ送信による通信を可能にします。C++における非同期タスクの管理のために、新しいキーワードやデザインパターンを導入しています。

Flowの主要な概念には、いくつかの重要なキーワードがあります。まず、PromiseとFutureです。Promiseは一度だけ値を設定するためのもので、Futureはその値を読み取るための読み取り専用のハンドルです。次に、ACTORという特別な関数タイプがあり、これを使うことでwait()を利用してFutureが準備できるまで実行を一時停止できます。また、状態変数はACTOR関数の異なる部分で変数の状態を維持するために使用されます。Voidは、値を返さずに完了を示すためのシグナルタイプを表します。

メッセージ処理に関しては、PromiseStreamとFutureStreamがあり、これらは一連の非同期メッセージを管理します。wait()はFutureが値を返す準備ができるまで実行を停止します。waitNext()はwait()に似ていますが、FutureStream内の次の値を受け取るために使用されます。chooseやwhenを使うことで、複数のFutureを待機し、最初に準備ができたものだけを実行することができます。

デザインパターンの一つにRPC（リモートプロシージャコール）があります。サーバーはPromiseStreamsを使用してさまざまなリクエストタイプのインターフェースを公開し、クライアントが効果的に通信できるようにします。

メモリ管理については、参照カウントがオブジェクトのライフサイクルを管理し、どれだけの参照が存在するかを追跡します。注意すべき点としては、参照サイクルやアリーナを使ったメモリの適切な管理などがあります。

Flatbuffersを使用したシリアル化は、ネットワーク通信のためにデータ構造を柔軟にシリアル化する方法を提供し、互換性を損なうことなくスキーマの進化を可能にします。

一般的な問題としては、switch文内でのwait()の使用や、アクターのキャンセル管理に注意が必要です。また、ACTOR関数内でスタンドアロンオブジェクトを適切に使用しないと、無効なメモリ参照が発生する可能性があります。

FlowはC++における非同期プログラミングを扱うための強力な手段を提供し、メッセージパッシングと慎重なメモリ管理を重視しています。そのキーワードやパターンを理解することが、効果的な利用には欠かせません。

アップルの株価は、人工知能（AI）戦略の欠如による初期の苦戦を経て、大きく改善しました。2025年の前半には株価が18%下落しましたが、その後35%上昇しました。一方、AIに多く投資している他のテクノロジー企業、例えばメタやマイクロソフトは株価が下がっています。

現在、アップルの時価総額は4.1兆ドルに達し、S&P 500の主要企業となっています。アナリストたちは、アップルが競合他社が巻き込まれている高額なAI競争を巧みに避けており、AI技術が主流になる際に過剰な支出をせずに利益を得る位置にいると考えています。

現在、アップルの株は予想される利益の約33倍で取引されており、投資家が過剰に支払っているのではないかという懸念が高まっています。ウォーレン・バフェットのバークシャー・ハサウェイを含む一部の投資家がアップルの持ち株を減らしているものの、同社は強力な消費者基盤とAI投資の熱狂の中での安全性から、依然として重要な投資先と見なされています。

全体として、アップルの株は高価と見なされていますが、確固たる市場地位があるため、AIバブルを警戒する投資家にとって魅力的な選択肢となっています。

要約がありません。

この記事では、カテゴリ理論に基づいたソフトウェアアーキテクチャとAPI設計の新しいアプローチについて説明しています。このアプローチでは、オブジェクト（サービスやデータベース）よりも関係性（モルフィズム）の重要性が強調されています。

まず、従来のアーキテクチャはオブジェクト中心で構成されていますが、カテゴリ的アーキテクチャはこれらのオブジェクト間の関係や操作（モルフィズム）を優先します。モルフィズムとは、データ型間の変換や契約を表す関数のことです。この記事では、モルフィズムのさまざまな特性についても触れています。例えば、単射（モノモルフィズム）、全射（エピモルフィズム）、および同型（アイソモルフィズム）などがあります。

APIを実装する前にOpenAPI仕様を用いて設計することは、モルフィズム優先の考え方を反映しています。このアプローチでは、実装の詳細よりも契約（モルフィズム）の重要性が強調されます。また、サービス間のモルフィズムの数を最小限に抑えることが推奨されており、これにより複雑さを減らし、保守性を向上させることができます（疎結合）。

モルフィズムは組み合わせることができ、より複雑な操作（データパイプラインなど）を作成することが可能です。これにより、柔軟性やテストのしやすさが向上します。システムを進化させる際には、既存のモルフィズムの整合性を保つことが重要であり、これにより後方互換性が確保されます。

実際の応用として、アーキテクトは自分のシステムにおける既存のモルフィズムについて具体的な質問をし、潜在的な問題を探り、新しいサービスがどのように相互作用するかを考慮することが奨励されています。AWSのサービス（API Gateway、EventBridge、Step Functionsなど）をモルフィズムの観点から見ることで、異なるコンポーネント間の関係を管理する方法が示されています。

良いアーキテクチャの本質は、モルフィズムを理解し、それに基づいて設計することにあります。コンポーネント間の関係や契約に焦点を当てることで、アーキテクトはより堅牢で柔軟、かつ保守しやすいシステムを構築することができます。

コンデュイットのチームは、6か月間のプロジェクトで、非侵襲的な神経データから思考を解読するモデルを訓練するために、数千人の参加者から約10,000時間の神経言語データを収集しました。このデータセットは、世界で最大規模のものと考えられています。

データ収集のプロセスでは、参加者がヘッドセットを装着し、言語モデルと自由形式の会話を2時間行います。目的は、できるだけ多くの音声または入力データを集めることです。

参加者の体験については、最初は20％未満の参加者が初回セッションを完了しましたが、プロセスの改善により、完了率は97％を超え、参加者の定着率も向上しました。

ヘッドセットの設計では、既存のマルチモーダルオプションが不十分だったため、最良の単一モダリティのヘッドセットを組み合わせてカスタムのマルチモーダルヘッドセットを作成しました。快適さを重視しつつ、複数のデータ収集方法を確保することに注力しました。

初めはノイズが懸念されましたが、データ量が増えるにつれて、ノイズの影響は軽減されることが分かりました。データが多ければ多いほど、ノイズの影響を抑えられるため、参加者のスループットを増やすことに集中できました。

運営の効率化のために、動的価格設定とオーバーブッキングを可能にするカスタム予約システムを開発し、参加者の出席率を最大化しました。また、多様な参加者を募集することを目指し、データの幅を広げるために再訪を制限しました。

コスト削減においては、データ収集プロセスを改善し、技術と運営の実践を向上させることで、使用可能なデータの時間あたりの限界コストを大幅に削減しました。

今後のステップとして、収集したデータを使用してモデルの訓練に注力しており、エンジニアや研究者の参加を求めています。

このプロジェクトは、神経言語学における機械学習アプリケーションのための大規模データ収集に伴う課題と戦略を示しています。

この記事では、Pythonアプリケーションにおけるレイテンシ（遅延）の理解と測定の重要性について説明します。特に、取引プラットフォームのようにパフォーマンスが重要なシステムでは、レイテンシの管理が不可欠です。

平均値は誤解を招くことがあります。システムが低い平均レイテンシを報告していても、急激な変動が大きな問題を引き起こすことがあります。そのため、95パーセンタイルや99パーセンタイルなどの指標に注目し、これらの問題を明らかにすることが重要です。

レイテンシの理解には、パフォーマンスプロファイリングとレイテンシプロファイリングの違いがあります。パフォーマンスプロファイリングはコードにかかる平均時間を示しますが、レイテンシプロファイリングはパフォーマンスを妨げる異常値に焦点を当てます。また、壁時計時間はユーザーが体験する時間であり、CPU時間は実際の計算にかかる時間を測定します。両方の時間を理解することが、システムのレイテンシを把握するために重要です。

レイテンシの特性はさまざまで、ほとんどのリクエストは迅速ですが、一部は遅くなります。ジッターとは、レイテンシの変動を指し、さまざまなシステム要因から生じることがあり、遅延がシステム全体に波及する原因となります。

Pythonでのプロファイリングには、時間の使い方を特定するためのさまざまなプロファイラーがあります。cProfileはCPUプロファイリングに、py-spyは壁時計時間のサンプリングと観察に、line_profilerはCPU時間の行ごとの分析に使用されます。システムがCPUバウンド（CPUがボトルネック）かI/Oバウンド（入出力がボトルネック）かを理解することは、適切なプロファイラーを選ぶ上で重要です。

計測のためのインスツルメンテーションは、コードに測定ポイントを追加してシステムのパフォーマンスデータを収集することを指します。Prometheusのようなツールはリクエストの所要時間を追跡するのに役立ち、OpenTelemetryはテレメトリデータのより広範な視点を提供します。

継続的プロファイリングは、一度限りのプロファイリングとは異なり、時間の経過とともにパフォーマンスを監視し、実際の条件下で問題を特定するのに役立ちます。これにより、開発者はパフォーマンスの問題に対して反応的ではなく、積極的に対応することが可能になります。

診断のためのプレイブックとしては、壁時計時間とCPU時間を別々に測定し、平均値ではなく分布に注目し、継続的にプロファイリングを行ってシステムパフォーマンスの可視性を維持することが挙げられます。レイテンシを理解し監視することは、Pythonアプリケーションのパフォーマンスを維持するために非常に重要です。継続的な測定とプロファイリングは、開発者がシステムを効果的に最適化するための洞察を提供します。

GitHubは、アクセシビリティや使いやすさに関する深刻な問題から、トースト通知の使用を中止しました。トーストは画面に表示され、短時間で消える小さなポップアップメッセージですが、特に障害を持つユーザーにとって問題を引き起こすことがあります。そのため、GitHubはユーザーとのコミュニケーションにおいて、より効果的な方法を提案しています。

トーストの代替案としては、まずバナーがあります。これは、完了したアクションや失敗したアクションに対するフィードバックを提供するために使用されます。次に、プログレッシブディスクロージャーという方法があり、複雑なアクションの結果を段階的に表示します。また、複雑なフォームには、アクションを確認するための確認ページを使用することが推奨されます。長時間かかるタスクについては、バナーを使ってタスクの完了や失敗を通知します。エラーメッセージについても、バナーやダイアログを使用してユーザーに通知します。

トーストに関するアクセシビリティの問題として、まず表示時間があります。トーストはユーザーが閉じるまで表示されるべきで、すべてのユーザーが読む時間を確保する必要があります。また、トーストメッセージの順序が支援技術を混乱させることがあります。さらに、トーストはキーボードで操作できる必要があり、閉じることも含まれます。

使いやすさに関する懸念としては、トーストが大きな画面やマルチタスクをしているときに見えないことがあります。また、重要なUI要素、例えばボタンを遮ることがあるため、注意が必要です。自動的に消えるトーストは、重要な情報を見逃す原因にもなります。

要するに、GitHubはトースト通知を避け、すべてのユーザーのアクセシビリティを向上させるために、より信頼性が高く使いやすいコミュニケーション方法を推奨しています。

このテキストは、ウェブサイトのセクションやリンクのリストのようです。「ホーム」、「提出」、「よくある質問」、「ブログ」、「アラート / RSS」、「リソース」、「について」などのオプションが含まれています。これは、ユーザーがウェブサイトのさまざまな部分に簡単にアクセスできるようにするためのナビゲーションメニューの役割を果たしているようです。

この記事では、ウェブやコーディングにおける寛容さの重要性について述べています。厳格なプログラミング言語は小さなエラーで動作が停止することがありますが、現代のウェブブラウザは寛容であり、コードが完璧でなくてもコンテンツを表示するために努力します。この寛容さがあることで、コーディングのスキルに関係なく、誰もがウェブを利用できるようになります。

著者は、XHTMLが堅苦しく、歓迎されないものであると批判し、その結果、使用が減少したと指摘しています。技術の進歩には多様性と受容が不可欠であり、コンピュータの歴史におけるLGBTQ+の人々の貢献を強調しています。著者は、憎悪や孤立主義的なイデオロギーを非難し、それらが社会や技術コミュニティにとって有害であると主張しています。

最終的に、この記事はウェブが多様性と寛容さによって成り立っていることを強調し、憎悪を助長する者たちはこのエコシステムに居場所がないべきだと述べています。

SQLFlowは、DuckDBを利用して大量のメッセージを迅速に処理する軽量なストリーム処理エンジンです。毎秒数万件のメッセージを処理しながら、約250MiBのメモリを使用します。DuckDBはさまざまなコネクタやシンクも提供しています。開発者たちは、Java仮想マシン（JVM）を実行したり、カスタムストリームプロセッサを使用するよりも簡単な解決策を求めていました。ユーザーからのフィードバックや体験を歓迎しています。詳細については、彼らのチュートリアルやGitHubページを訪れてみてください。

要約がありません。

著者は、Ubuntuを実行している仮想マシンでEmacsをウィンドウマネージャとして使用した経験について述べています。仕事とプライベートのコンピューティングを分けたいと考え、メモ取りなどの作業のために個人用の仮想マシンを設定しました。

まず、著者は最小限のグラフィカル環境を構築するために、コマンドsudo apt-get install -y xinitを使ってインストールし、その後sudo apt-get install -y emacsでEmacsをインストールしました。

次に、Emacsをフルスクリーンモードで実行するように設定しました。これは、.xinitrcというファイルを作成し、Emacsを起動することで実現しています。これにより、従来のウィンドウマネージャを必要とせずに、Emacs内でウィンドウやアプリケーションを管理できます。

ウェブブラウジングには、w3mやewwといったテキストベースのブラウザをEmacs内で使用し、技術的なリソースを調べています。JavaScriptが必要なウェブサイトにアクセスする場合は、簡単なコマンドでグラフィカルブラウザを開くことができます。

Emacsは著者にとって、Linuxデスクトップ全体の役割を果たしています。IRCやTwitter、RSSフィードなどのさまざまなアプリケーションを、Emacs内でカスタム関数を使ってウィンドウに整理して実行しています。

著者はEmacsを好んで使用していますが、軽量のウィンドウマネージャとしてRatpoisonや2wmなども紹介し、従来のウィンドウマネージャを使いつつEmacsの画面スペースを最大限に活用したい人にとっての選択肢として挙げています。

全体として、著者はEmacsをウィンドウマネージャとして使用することが、自身のワークフローにおいて効率的であり、プライベートと仕事関連のタスクを一つの環境で統合できると感じています。

ESCAPADEミッションは、2025年11月13日に打ち上げられた双子の宇宙探査機による火星の磁気圏を研究するプロジェクトです。このミッションはカリフォルニア大学バークレー校が主導しています。宇宙探査機はまず、地球と太陽のL2点を1年間周回し、その後重力アシストを利用して火星に向かいます。

打ち上げ後、宇宙探査機からのテレメトリ信号はアレン望遠鏡アレイのアンテナを使って記録されました。その結果やデコード方法は、Zenodoで公開されているデータセットにまとめられています。

新しいPythonパッケージ「sigmf-toolkit」が発表されました。このツールはSigMFファイルを扱うためのもので、特にGNU Radioのメタデータを変換したり、PCAPファイルに注釈を付けたりする機能が含まれています。

非コヒーレント周波数シフトキーイング（FSK）復調に関するビット誤り率（BER）の計算についての投稿がありました。これには、標準的なケースとミリ波FSKケースの両方に対する導出が含まれています。

著者はブログを始めて10周年を迎え、534件の投稿を通じてトピックやスタイルの進化を振り返り、今後も洞察や経験を共有し続けることを約束しています。

この記事では、AIシステムにおける整合性と能力の関係について論じています。整合性は単なる制約ではなく、AIが真に能力を持つために不可欠であると主張しています。ベンチマークで優れた成績を収めても、人間の意図を理解できないモデルはあまり役に立たず、人工一般知能（AGI）とは見なされません。

AnthropicとOpenAIという二つの企業は、整合性と能力に対するアプローチが異なります。Anthropicは、整合性の研究者を能力開発に組み込むことで、人間の文脈や価値観をよりよく理解するモデルを開発しています。彼らの最新モデルであるClaude Opus 4.5は、その性能とユーザー体験が高く評価されています。

一方、OpenAIは整合性を別のプロセスとして扱っており、その結果、モデルに過度な迎合や冷たさといった問題が生じています。この分離は、ベンチマークスコアが高いにもかかわらず、ユーザーの不満を引き起こしています。整合性に関する内部の理解が一貫していないと、モデルは一般化が難しく、実際のアプリケーションでの性能が低下することが示唆されています。

著者は、整合性はAI開発の核心部分であるべきであり、障害ではないと結論づけています。整合性を効果的に統合する研究所は、AGIの創出においてより早く進展する可能性が高いと述べています。Anthropicの現在の成功を認めつつも、著者は状況が変わる可能性があり、一貫性のないトレーニングが将来的に課題を引き起こす可能性があることに警鐘を鳴らしています。

この記事では、ハッシュテーブルにおける浮動小数点数の使用について、その可能性と課題を取り上げています。一般的に文字列や整数がキーとして使われますが、適切なハッシュ関数や比較演算子が定義されていれば、浮動小数点数も使用可能です。しかし、多くのプログラミング言語では、特にNaN（数値でない）や二種類のゼロ（+0.0と-0.0）に関して、浮動小数点キーの扱いが異なります。

重要なポイントは以下の通りです。まず、浮動小数点数は丸め誤差のために予期しない結果を引き起こすことがあり、キーとしての信頼性が低くなります。例えば、0.1 + 0.2が二進数表現では正確に0.3と等しくならないことがあります。

次に、浮動小数点数の等価性を比較することはしばしば問題となり、正しく機能するハッシュ関数の定義を複雑にします。「イプシロン比較」といったアプローチでは、複数の値が同じハッシュにマッピングされることがあり、効率が悪くなります。

浮動小数点数が正確に表現される状況では、安全にキーとして使用できます。基本的な算術演算のような特定の操作は正確です。

良いハッシュ関数は、浮動小数点数を符号なし整数に変換し、等しい値が同じハッシュを生成することを保証し、異なる値の衝突を最小限に抑える必要があります。

最後に、NaNの特異な挙動についても触れています。NaNは自分自身と比較できないため、ハッシュテーブル内で複数のNaNが共存しても取得できない問題が生じます。

今後の記事では、異なるプログラミング言語がこれらの課題にどのように対処しているかを探っていく予定です。

スピーカーは、人工知能（AI）や機械学習が博物館のコレクションに与える影響について話し、特に壁のラベルを通じた効果的なコミュニケーションの重要性に焦点を当てています。

博物館の役割として、文化や知識を再訪することを促進することが挙げられます。デジタル技術は、コレクションをよりアクセスしやすくすることで、このプロセスを助けることができます。

博物館におけるデジタル変革は、コレクション内のデータの質や管理に関する隠れた課題を浮き彫りにしています。壁のラベルの制作において、博物館の問題がしばしば表面化しますが、これは組織全体の問題を示しています。これらのラベルを作成するプロセスは、効率が悪く、コレクション管理システムと切り離されていることが多いです。

スピーカーは、博物館のコレクションに関する物語を共有し、物の周りにより良い文脈情報や物語が必要であることを示しています。多くの貴重な物語が隠れたままであり、一般には共有されていません。

コレクション管理におけるAIの利点はあるものの、博物館が直面する根本的な問題には対処していません。現在使用されているAIアプリケーションのほとんどは内部プロセス向けであり、一般の観客と直接関わるものではありません。

重要な文脈情報は、整理されていないキュレーターのファイルに保存されていることが多く、理解やアクセスの制限となっています。AIへの依存には注意が必要で、一般的なコンテンツを生成する可能性があり、博物館の物語に必要なニュアンスを捉えられないことがあります。スピーカーは、生成システムに対して事実の整合性を維持する重要性を強調しています。

いくつかの博物館は、テキスト抽出や検索可能なメタデータの生成などのタスクにAIを活用する実験を行っていますが、これらのアプリケーションは主にスタッフ向けであり、人間のキュレーションの必要性を置き換えるものではありません。

博物館は、AIや機械学習に批判的に関与し、物語や知識共有への影響を考慮する必要があります。スピーカーは、新しい技術を受け入れることと、正確で意味のある物語を保存することのバランスを取ることを提唱しています。

AIは博物館の運営改善の機会を提供しますが、博物館がコレクションをどのようにコミュニケーションし、管理するかには依然として大きな課題があります。スピーカーは、文化遺産分野における明確な物語と責任ある実践の必要性を強調し、技術に対する思慮深いアプローチを求めています。

要約がありません。

Googleは、Androidが深刻な攻撃に直面していることを確認し、2025年12月1日に緊急アップデートをリリースしました。このアップデートは主にPixelユーザー向けですが、残念ながら多くのSamsungユーザーは、攻撃が彼らのデバイスを狙っているにもかかわらず、重要な修正にまだアクセスできていません。

特に、CVE-2025-48633とCVE-2025-48572という二つの脆弱性があり、これにより攻撃者は追加の権限を必要とせずにスマートフォンのサービスを妨害できる可能性があります。Samsungはこれらの問題を迅速に認識し、GoogleのProject Zero研究チームが特定した他の脆弱性にも対処しました。

Googleの警告を受けて、アメリカのサイバーセキュリティおよびインフラセキュリティ庁（CISA）は、連邦職員に対してデバイスのアップデートを行うか、使用を中止するように促す通知を発表しました。これはAndroidのフレームワークに脆弱性があるためです。

SamsungはAndroid市場でのシェアが大きいにもかかわらず、GoogleのPixelデバイスに比べてアップデートのサイクルが遅いことに対する批判に直面しています。アップデートはモデル、地域、キャリアによって異なり、タイムリーな修正を期待するユーザーの間で不満が高まっています。Samsungは、GoogleやAppleなどの競合他社に遅れを取らないよう、アップデートプロセスを改善する必要があります。

WaylandをNVIDIAドライバーで設定するのは以前は非常に難しく、画面のちらつきやクラッシュなどの問題が発生していました。しかし、NVIDIAのドライバーの改善や、Hyperlandのようなオープンソースのコンポジタの開発により、この設定はずっと安定し、信頼性が高くなりました。

WaylandをNVIDIAで成功裏に設定するためには、以下の重要なステップを踏む必要があります。

まず、正しいドライバーをインストールします。DKMS（Dynamic Kernel Module Support）ドライバーを使用することで、頻繁なカーネルの更新に対応できます。推奨されるパッケージはnvidia-dkmsまたはnvidia-open-dkmsです。

次に、32ビットサポートを有効にします。ゲームやアプリケーションのために、必要な32ビットライブラリをインストールするためにマルチライブラリリポジトリを有効にします。

カーネル設定を構成することも重要です。DRMカーネルモード設定を行い、カーネルが表示モードを管理できるようにします。これには、initramfsの設定やブートローダーの設定を変更する必要があります。

次に、Hyprlandの設定を行います。NVIDIAハードウェアでの最適なパフォーマンスのために、Hyprlandの設定ファイルに必要な環境変数を調整します。

ハイブリッドグラフィックスを扱うことも考慮が必要です。統合型と独立型のGPUの両方を持つノートパソコンでは、安定性を高めるために独立型モードに切り替えるか、ハイブリッドモードを適切に設定してパフォーマンスの問題を避けることができます。

一般的な問題のトラブルシューティングも重要です。画面のちらつきが発生する場合は、明示的な同期を使用するか、問題のあるアプリケーションをネイティブのWaylandモードで実行します。複数のモニターに関する問題では、正しいモニター設定を確認し、リフレッシュレートをチェックします。スリープ状態からの復帰に問題がある場合は、Hyprlandプロセスを管理するためのスクリプトやsystemdサービスを作成します。

これらのガイドラインに従うことで、ユーザーはNVIDIA上でWaylandを使用したスムーズで効率的なデスクトップ体験を実現できます。詳細やトラブルシューティングのヒントについては、記事内に追加のリソースがあります。

Jujutsuの作業ツリー、または「ワークスペース」と呼ばれる機能は、Gitにおいて非常に便利です。この機能を使うと、同じ履歴を共有しながら、異なるフォルダーでプロジェクトに取り組むことができます。この方法は、プロジェクトのコピーを二つ作るよりも効率的です。例えば、継続的インテグレーション（CI）プロセスを待っている間に、別の作業を進めることができるため、コードの進行状況を失うことがありません。

Jujutsuを使うことで、新しいワークスペースを簡単なコマンドで作成できます。これにより、異なるフォルダーでプロジェクトの作業を続けることが可能になります。また、ログを確認する際に、各ワークスペースでどのような変更が行われているかを把握することもできます。詳細については、jj workspace --helpというコマンドを使用すると良いでしょう。

要約がありません。

要約がありません。

AIが生成したコンテンツを消費する際の課題について、主に二つの問題が挙げられています。一つ目は「信号劣化」、二つ目は「検証の侵食」です。

信号劣化とは、AIコンテンツが広く普及する中で、情報を理解するための従来の手法（比喩や構造化された文章など）が過剰に使われることを指します。その結果、これらの手法の効果が薄れ、すべての情報が似たように聞こえるようになり、重要な信号に対して読者が注意を払わなくなる状況が生まれます。

検証の侵食は、AIを使ってコンテンツを迅速に生成することが容易になった一方で、その正確性を確認するにはより多くの時間と労力が必要になることを意味します。この不均衡により、人々は情報の正確さを確認することに対して怠惰になり、AI生成コンテンツの理解や利用において誤りが生じる可能性があります。

著者は、これらの問題が重要である理由を強調しています。それは、消費者が情報の質や真実を見極められなくなることで、操作される危険性があるからです。このような味覚や判断力の劣化は、知識の構築や複雑な問題への協力に影響を与え、社会にリスクをもたらします。

これらの課題に対処するために、著者は二つの提案をしています。一つ目は「技術の背後にある『なぜ』を理解すること」です。AIシステムは、コミュニケーション技術の背後にある理由を理解するようにプログラムされるべきで、単に機械的に適用するのではなくなります。二つ目は「確認された人間の経験に基づくAIの構築」です。AIは、根拠のない自信に満ちた主張をするのではなく、確認された人間の経験を参照することで、信頼できる出力を確保する必要があります。

著者は、AI生成コンテンツが支配する時代において、批判的思考や識別力を維持することがいかに難しいかを認めて締めくくっています。

CATLは、バッテリー製造会社であり、今後3年以内に完全電動の船を海洋旅行用に導入する計画を立てています。同社の海洋部門は2017年から活動を開始しており、すでに900隻以上の船舶にバッテリーを供給しています。その中には、世界初の完全電動の海洋旅客船も含まれています。CATLはゼロカーボンの海上輸送を目指しており、バッテリー交換や充電ソリューションを含む包括的なバッテリーシステムを開発しています。

最近のバッテリー価格の下落やナトリウムイオンバッテリー技術の進展により、電動船の実現がより現実的でコスト効果の高いものになると期待されています。研究によると、現在のバッテリー技術を使用すれば、電動船は最大5,000キロメートルの長距離を航行できるとされています。CATLは、海運と航空の両方の分野で電動化の取り組みを拡大することを目指しており、ナトリウムイオンバッテリーが海運における広範な導入を可能にする可能性があります。

この記事では、AIにおける「自信過剰な愚か者」問題について説明しています。この問題は、AIエージェントが自信を持って誤った情報を提供することで、時間の無駄やデバッグの手間が増えるというものです。著者は、AIモデル同士を評価させることが循環依存を生み出し、問題を解決しないと主張しています。代わりに、AIは従来のソフトウェアのように扱い、信頼性を確保するために厳格なルールや主張を設けるべきだと述べています。

この問題に対処するために、著者は「Steer」というPythonライブラリを作成しました。このライブラリは、リアルタイムでエラーを検出するための検証レイヤーとして機能します。特定の検証ツールを使用してルールを強制し、誤った行動が実行されるのを防ぎます。エラーが検出されると、それが記録され、ユーザーはシステムを改善するための修正ルールを追加できるため、基盤となるコードを変更する必要がありません。

このライブラリはオープンソースで、AIエージェントのデバッグに対してより決定的なアプローチを提供することを目指しています。不安定なAIの応答に悩んでいる人には、Steerを試してみることを勧めています。

この記事では、大規模なソフトウェアプロジェクトにおける「フローズンテストフィクスチャ」の課題について説明し、それを避けるためのアドバイスを提供しています。

フローズンフィクスチャの問題点は、フィクスチャが迅速で再利用可能である一方で、変更が加わると無関係なテストが失敗する可能性があることです。このため、開発者は既存のテストを壊さないようにフィクスチャの変更を避けるようになります。

悪い解決策としては、すべてのテストに対して新しいフィクスチャを作成することが挙げられます。これにより混乱が生じ、テスト用データベースが膨れ上がります。また、テスト内でフィクスチャのレコードを変更することは、一貫性のない実践を招き、テストプロセスを複雑にします。

正しい解決策は、テストがコードの特定の特性に焦点を当てることです。テストは、チェックする特性が壊れた場合にのみ失敗すべきです。このアプローチにより、テストは正確なフィードバックを提供し、テストスイートへの信頼を維持できます。

要するに、テストフィクスチャを効果的に管理するためには、開発者は明確さ、再利用性、そして焦点を絞ったテスト実践を目指すべきです。

クアンタブックスは、一般の読者が理解しやすい形で数学や物理学の複雑な概念を紹介するための新しい本を二冊出版します。

一冊目は、テレンス・タオによる「六つの数学の本質」です。これはタオにとって初めての一般向けの著作で、歴史を通じて数学の分野を形作ってきた六つの重要な概念を探ります。タオは数学を難解なものから解き放ち、誰にでも親しみやすいものにすることを目指しています。この本は複数の言語で出版され、2026年11月に発売される予定です。

二冊目は、デイビッド・トンによる「すべては場である」です。この本では、宇宙の根本的な性質を説明する量子場理論について解説します。トンは、物質や光を含むすべてのものが広大な量子場の中の波として理解できることを論じます。

さらに、クアンタブックスは2026年6月にケビン・ハートネットによる初のタイトル「コードの中の証明」を発表します。この本では、数学の分野を変革しつつある証明支援ツール「Lean」の物語が語られ、数学とAIの未来についても探求します。

これらの出版物は、科学的なアイデアをより身近で魅力的なものにすることを目指しています。

要約がありません。

「成長の色」というタイトルの論文では、1600年から1820年までのヨーロッパの絵画における色の使用を分析することで、長期的な経済成長を測定する新しい方法が探求されています。研究者たちは、数百万のピクセルから得たデータを用いて、イギリス、オランダ、フランス、イタリア、ドイツなどの国々の年間指数を作成しました。これらの指数は、経済の動向を追跡し、戦争や気候変動といった出来事に関連する変動を明らかにします。従来のGDPデータでは見落とされがちな情報です。この研究は、色や明るさが近世ヨーロッパにおける経済活動の信頼できる指標となることを示しています。

この研究は、絵画の色彩分析を用いて経済成長を測定しています。対象となるのは、1600年から1820年までのいくつかのヨーロッパ諸国です。研究結果は、従来の方法では見逃されがちな短期的な経済変化を浮き彫りにしています。また、視覚データが歴史的な経済状況に関する貴重な洞察を提供できることを示唆しています。

要約がありません。

ウェブサイトがあなたのブラウザを確認しています。このウェブサイトの所有者であれば、問題を解決するためのリンクをクリックできます。

時間の本質は物理学において複雑で議論の余地のあるテーマです。一般的に私たちは時間が前に進むものとして認識していますが、深く考察すると矛盾が見えてきます。時間には主に三つの定義があります。

一つ目は「座標時間」です。物理学の方程式では、時間は物体の動きなどの変化を追跡するための数値ラベルとして使われます。

二つ目は「相対論的時間」です。アインシュタインの理論によれば、時間は四次元時空の一つの次元であり、過去、現在、未来が同時に存在しています。この見方では、時間は重力とも関連しています。

三つ目は「熱力学的時間」です。熱力学では、時間はエントロピー、つまり無秩序の増加の方向を示し、過去から未来へと流れているように見えます。

これらの定義を調和させることが難しいのは、特に量子力学を考慮する際です。量子力学では、時間は次元ではなくパラメータに過ぎない可能性があります。一部の理論では、時間は幻想であると示唆されており、ウィーラー・デウィット方程式のように、時間なしで宇宙を説明するものもあります。

量子力学と一般相対性理論を統一しようとする試みは、さまざまな量子重力理論を生み出しましたが、時間の概念に苦しんでいます。例えば、量子力学は非常に小さなスケールで機能し、一方で一般相対性理論は大きなスケールに適用されるため、実験的な検証が複雑になります。

さらに興味深いのは、物理法則が可逆的であるにもかかわらず、時間が一方向に流れるように見えることです。これは、この不可逆性を物理学の基本方程式とどのように調和させるかという疑問を引き起こします。

量子もつれは、粒子が距離を超えて相互に関連する現象であり、時間と因果関係を理解する上でさらなる複雑さをもたらします。一部の理論家は、出来事が重ね合わせの状態に存在する可能性を提案しており、未来の出来事が過去に影響を与える「逆因果関係」の可能性も考えられています。

要するに、時間は物理学における多面的な概念であり、さまざまな定義を含み、物理学者が引き続き探求する重要な課題を提示しています。時間を理解するためには、その根本的な本質をより深く調査する必要があるかもしれません。

2026年3月にJavaアプレットが完全に廃止され、1996年から続いていたその利用が終わります。しかし、開発者はTeaVMやFlavourフレームワークなどのツールを使って、アプレットなしで現代的でインタラクティブなウェブページを作成できるようになっています。

アプレットは1996年にJava 1.0で始まり、当時は主に静的だったウェブにインタラクティブなコンテンツを提供しました。これにより、Javaプラグインを使ってブラウザで即座に実行できるゲームやアプリケーションが作成できました。しかし、2000年代に入ると、ブラウザベンダーがプラグインのサポートを取りやめたため、革新が制限されました。

TeaVMは2013年に導入され、JavaコードをJavaScriptやWASMに変換することでブラウザで実行できるようにします。これにより、ビルド時間が短縮され、アプリのサイズも小さくなり、フロントエンドとバックエンド間でのコード共有が容易になります。TeaVMには、コードの圧縮や未使用コードの削除、ブラウザAPIへの簡単なアクセスなどの機能が含まれています。

FlavourはTeaVMを基にしたフレームワークで、Javaでシングルページアプリケーション（SPA）を作成するためのものです。テンプレート、コンポーネント、ルーティング、セキュリティなど、現代のウェブアプリに必要な機能を備えています。Flavourはオープンソースで、スタイリングにはHTMLとCSSを使用しているため、互換性があり使いやすいです。また、安定したAPIを持っているため、アプリケーションのメンテナンスやアップグレードが容易です。

開発者はFlavour Bookやポッドキャストなどのリソースを通じてFlavourの使い方を学ぶことができます。

この記事では、現代のメモリニーズについて、特に大規模言語モデルやインメモリデータベースのようなアプリケーションに焦点を当てています。これらのアプリケーションは、標準的なCPUが提供できる以上のメモリを必要とすることが多いです。この課題に対処するために、Compute Express Link（CXL）、NVLink、AMDのInfinityFabricなどのコヒーレントファブリックが開発されています。これにより、メモリの容量と性能が向上します。

CXLは、サーバーがメモリ容量を大幅に拡張できる技術です。PCIeスロットを通じて、数百ギガバイトからテラバイトまでのメモリを追加できます。これにより帯域幅が向上しますが、ローカルのDRAMと比べるとレイテンシ（遅延）が高くなります。メモリ集約型のワークロードを持つ組織は、CXLの導入を検討するべきです。

CXLシステムを設計する際の重要なポイントには、レイテンシと帯域幅があります。CXLメモリはローカルのDRAMよりも遅いですが、多くの代替手段よりは優れています。また、CXLはかなりの追加帯域幅を提供できますが、システムアーキテクチャによって性能が異なることがあります。

プログラミングにおいては、いくつかの基本的なルールがあります。まず、ワークロードをローカルCPUソケットに固定することで、キャッシュ共有による性能問題を避けることが重要です。次に、CXLメモリにおける読み取りと書き込みの性能が異なることに注意が必要です。CXLを従来のDIMMと併用することで、全体のメモリアクセスレイテンシを低下させることができます。また、CXLの性能は使用するCPUによって異なり、新しいモデルの方が性能が良いです。AIのような大規模なデータセットを必要とするアプリケーションには、CXLが特に有益です。

コンピューティングがますます多様化する中で、これらのメモリシステムの特性を理解することは、性能を最適化するために非常に重要です。この研究は、複数の博士課程の学生や機関との共同作業によって進められ、新しい知見がオープンソースのベンチマークツールを通じて共有されました。

Galileoは、Luna-2 AI評価モデルにおいてRedisとLuaスクリプトを使用することで、GPUの利用率を40%向上させました。最初は、Kubernetesのデフォルトのロードバランサーが実際のGPUの負荷を考慮せずにリクエストを割り当てていたため、GPUの利用率は低く（40-60%）、これが遅延の増加やリソースの無駄につながっていました。

この問題を解決するために、彼らはクライアント側のロードバランサーを実装しました。これにより、リアルタイムの負荷情報をRedisに保存し、最も空いているGPUにリクエストを振り分けることが可能になりました。このアプローチにより、遅延は70%削減され、各GPUが同様の負荷をより効率的に処理できるようになりました。

この解決策の重要な点は、クライアント側のロードバランシングです。クライアントが直接GPUを選択することで、遅延を減らし、単一障害点を回避できます。また、リクエストのペイロードのサイズに基づいてGPUの負荷スコアを計算し、処理時間と相関させています。さらに、RedisはGPUの負荷をリアルタイムで管理し、迅速な意思決定と整合性を保つための原子操作を可能にしています。

実装はGPUポッドのライフサイクルイベントをうまく管理し、障害に対しても適切に対処し、高負荷条件下でもスケーラビリティを維持しました。今後の改善点としては、負荷スコアの精緻化とスループットの最適化に焦点を当てる予定です。

このプロジェクトは、効果的な負荷に基づくルーティングが、複雑なインフラの変更なしにGPUの推論性能を大幅に向上させることができることを示しました。

著者は、1996年の「スペース・ジャム」ウェブサイトをAIモデルのクロードを使って再現しようとしましたが、多くの困難に直面しました。スクリーンショットと必要な素材を提供したにもかかわらず、クロードはウェブサイトのレイアウトやデザインを正確に再現することができませんでした。

最初に、著者はクロードにウェブサイトのスクリーンショットと素材を渡し、正確な再現を期待しました。しかし、クロードは元のレイアウトに似たものを作成することはできたものの、要素の配置が正しくありませんでした。自分の間違いに気づいていたにもかかわらず、それをHTMLに反映させることができず、結果的に不正確なものになってしまいました。

著者は、クロードを助けるためにさまざまな戦略を試みました。例えば、グリッドオーバーレイを使用したり、スクリーンショットをいくつかの領域に分けて距離を測りやすくしたりしましたが、これらの努力は期待した精度を得ることができませんでした。

問題の根本には、クロードの空間関係の理解が限られていることがありました。彼はレイアウトを概念的に説明することはできましたが、それを正確な測定に変換する能力が不足していました。

最後に、著者は2倍に拡大したスクリーンショットを使って実験し、クロードの空間理解が改善されることを期待しました。しかし、残念ながらクロードは出力の比率を正しく保つことができませんでした。

著者は、スペース・ジャムのウェブサイトを再現する作業が非常に難しく、未解決であることを認識しました。単純な作業でさえAIモデルにとっては複雑であることを強調し、他の人々からクロードを成功裏に導いてもらう手助けを求めています。

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。提供されたリンクの内容も含めてです。しかし、要約してほしい主なポイントやテキストを共有していただければ、喜んでお手伝いします。

Business Insiderは、読んでみたい興味深く革新的なストーリーを提供しています。

著者は、サービスをScala 2.13からScala 3に移行した経験について述べています。最初は成功したように見えましたが、後にパフォーマンスの問題が明らかになりました。依存関係を更新し、必要な変更を加えた結果、サービスはすべてのテストに合格し、テスト環境でも良好に動作しているように見えました。しかし、段階的に展開した後、サービスは謎の遅延に見舞われ、処理速度を維持するためにより多くのインスタンスが必要になりました。

問題を調査するために、著者は負荷テストを実施し、特定のメッセージタイプでパフォーマンスが大幅に低下することを発見しました。さまざまな依存関係を除外した後、プロファイリングツールを使用して、Scala 3ではScala 2.13に比べてライブラリ呼び出しが過剰なCPU時間を消費していることを突き止めました。この問題は、連鎖評価に影響を与えるバグが原因でした。

問題のあるライブラリをアップグレードした後、パフォーマンスは正常に戻りました。重要な教訓は、ライブラリがScalaのバージョンによって異なる動作をする可能性があること、特にメタプログラミングを使用するライブラリにおいては特に注意が必要です。そのため、移行後には初期テストが成功してもパフォーマンスをベンチマークし、潜在的なボトルネックを特定することが重要です。

AmpはSourcegraphから独立した企業となり、ソフトウェア開発のための人工知能に関する研究に専念します。創業者たちは、AIがソフトウェアの作成方法に大きな変化をもたらすと信じており、その変化を単に文章で語るのではなく、実践を通じて探求したいと考えています。Ampはすでに利益を上げており、技術の可能性を広げることを目指しています。彼らはこの革新の旅に他の人々も参加することを呼びかけています。

現代のウォークマンについてのレビューでは、11種類のカセットプレーヤーが紹介されています。それぞれの特徴や利点、欠点がまとめられています。

Aurex AX-W10C（ウォーキー）は、62ドルで販売されており、Bluetoothによるワイヤレス接続が可能で、バッテリーは16時間持続します。また、AUX録音機能も備えています。音質が良く、透明なドアが特徴ですが、プラスチック製のフライホイールが弱点です。

Byron Staticsは23ドルで、カセットとFM/AMラジオを再生でき、音声起動機能もあります。手頃な価格でカラフルなデザインが楽しめますが、音質はあまり良くありません。

DIGITNOW!は30ドルで、レトロなデザインにBluetoothと録音機能が付いています。価格が手頃で持ち運びやすく、自動逆再生機能もありますが、付属のイヤフォンの品質は低いです。

FiiO CP131は120ドルで、高品質な音を提供し、アナログ機能も備えています。バッテリーは13時間持続し、優れた作りと音質が魅力ですが、価格が高く、録音機能はありません。

GPOは27ドルで、バッテリー駆動の内蔵スピーカーとFMラジオを搭載しています。懐かしさを感じられ、FMラジオが楽しめますが、壊れやすく音質が悪いのが欠点です。

It's OK!は63ドルで、初のBluetooth 5.0カセットプレーヤーです。透過的なデザインとBluetoothの互換性がありますが、自動逆再生機能などの機能が不足しています。

Jensenは30ドルで、スリムなデザインとFM/AMラジオを特徴としています。メガバスが楽しめて経済的ですが、壊れやすく音質が悪いです。

Maxell MXCP-P100は90ドルで、Bluetooth 5.4と充電式バッテリーを搭載しています。音質が良く、USB-C接続が可能ですが、バッテリーは取り外せず、充電に時間がかかります。

Mulann B-1000 EWは60ドルで、手頃な価格ながら良好な音質を提供します。すべてのカセットタイプを再生でき、モノラル録音が可能ですが、特に欠点は挙げられていません。

TOMASHIは20ドルで、エントリーレベルのコンパクトなプレーヤーです。安価で自動停止機能がありますが、スピーカーが静かでモノラル音質です。

We Are Rewindは160ドルで、洗練されたデザインの高級カセットプレーヤーです。充電式でBluetooth 5.1、録音機能も備えていますが、価格が高いのが難点です。

全体として、これらの現代のウォークマンは、懐かしさとBluetoothや録音機能といった最新の特徴を組み合わせており、レトロな音楽ファンと新しい音楽愛好者の両方に対応しています。

著者は、環境変数や秘密情報を簡単に保存できるツール「lockenv」を作成しました。sopsやgit-cryptのような複雑なツールとは異なり、lockenvはパスワードで保護されたシンプルなボールトファイルで、これをgitにコミットすることができます。GPGキーやクラウドサービスは必要なく、初期設定を行い、パスワードを設定するだけで、秘密情報のロックやアンロックが可能です。

lockenvは、オペレーティングシステムのキーチェーンと連携して動作するため、何度もパスワードを入力する必要がありません。Mac、Linux、Windowsに対応していますが、これまでのところLinuxでのみテストされています。このツールは、特にSlackのようなプラットフォームを通じて秘密情報を共有したくない人々に向けたシンプルなケースを想定しています。著者は、他の人にもぜひ試してみることを勧めています。

この記事では、プライバシーや市民の自由に大きな影響を与える可能性のあるEUの法律案について議論されています。EUの中道右派政党は、プライベートメッセージの大規模なスクリーニングを支持しており、これによりMetaやGoogleのような企業が疑いなしにチャットを監視できるようになる可能性があります。これはプライバシーの侵害に対する懸念を引き起こし、実質的に法執行を民間企業に委ねることになります。

さらに、提案の中にはオンラインコミュニケーションツールへのアクセスに対して年齢確認を義務付ける条項が含まれており、匿名のデジタルコミュニケーションの権利が脅かされています。これにより、内部告発や機密相談、調査報道が妨げられる恐れがあります。

法律はまた、17歳未満の人々のアプリへのアクセスを制限することで未成年者を保護しようとしていますが、これによりティーンエイジャーが親や教師、コーチとコミュニケーションを取ることが難しくなる可能性があります。批判者は、このアプローチが過度に父権的であり、親の権利を損なうと主張しています。

全体として、これらの措置は効果が薄く、負担が大きいと見なされています。法執行機関はすでに虚偽の報告に圧倒される恐れがあると警告しています。欧州議会はより合理的な代替案を推進していますが、ドイツ政府の支持が変更には重要です。この記事は、国家が個人の自由や家族の権利を侵害すべきではないと結論づけています。

ネスト学習は、研究者のアリ・ベフルーズとヴァハブ・ミロクニによって提案された機械学習の新しいアプローチです。この方法は、「壊滅的忘却」という問題を解決することを目指しています。これは、新しいタスクを学ぶことで、以前に学んだタスクの能力を失ってしまう現象です。

現在のモデル、特に大規模言語モデルは、新しい情報を学ぶ際に古い情報を忘れてしまうことに苦労しています。これは、人間の脳が神経可塑性を通じて適応するのと似ています。ネスト学習は、モデルを小さな相互に関連する最適化問題の集合として扱い、これらを一緒に最適化します。これは、従来の方法がモデルの構造と最適化戦略を分けているのとは対照的です。

ネスト学習は、モデルがさまざまな最適化レベルで構成されていることを認識することで、より効果的なAIシステムの設計を可能にし、記憶管理や学習効率を向上させます。研究者たちは「ホープ」と呼ばれる自己修正モデルを使ってこのアプローチをテストしました。このモデルは、言語モデリングや長文推論のタスクで既存のモデルを上回る性能を示しました。ホープは、異なる速度で更新される連続メモリシステムを使用して、メモリをより効果的に管理します。

実験の結果、ホープは言語タスクでの困惑度が低く（性能が良い）、推論タスクでの正確性が高いことが示され、ネスト学習フレームワークの利点が明らかになりました。ネスト学習は、AIが人間の学習能力に似た形で継続的に学ぶ能力を向上させる有望な新しい方向性を提供し、より高度な自己改善型AIシステムの実現につながる可能性があります。

Octopiiは、開発者が信頼性の高い分散システムを構築するために設計された完全なフレームワークです。このフレームワークには、コンセンサス機構、ネットワーキング、データの永続性など、重要な機能が含まれています。

主な機能には、リーダー選出とログの複製を管理するRaftコンセンサス、迅速かつ安全なネットワーキングを提供するQUICトランスポート、データの安全性を確保するためのWrite-Ahead Log（Walrus）を用いた耐久性のある永続性、データ複製のためのカスタムロジックを可能にするプラグイン可能な状態機械、大容量ファイルの転送をサポートするピアツーピアストリーミング、ノード間のメッセージングを容易にするRPCフレームワーク、柔軟な実行をサポートするためのランタイム管理があります。

Octopiiを使用するには、プロジェクトの依存関係に追加し、数行のコードでシンプルなレプリケートされたキー・バリューストアを作成します。

システムを構築する手順は、まずアプリケーションの状態機械を実装し、コマンドが状態にどのように影響を与えるかを定義します。次に、ノードIDとアドレスを設定してクラスターを構成します。その後、ノードを起動し、Octopiiがリーダー選出やデータ複製などの必要な操作を管理します。APIを使用して変更を提案し、状態を照会します。

包括的なドキュメントが用意されており、三ノードクラスターやカスタム状態機械の実装など、さまざまなセットアップを示す例もあります。

Octopiiを選ぶ理由は、すべての必要なコンポーネントを統合することで分散システムの構築プロセスを簡素化し、開発者がインフラストラクチャではなくアプリケーションロジックに集中できるようにするためです。

現在、Octopiiは初期開発段階（バージョン0.1.0）にあり、APIは進化に伴い変更される可能性があります。このプロジェクトは、Apache License Version 2.0の下でライセンスされています。