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「コンパイラを作ろう」という有名なチュートリアルは、ジャック・クレンショーによって1988年から1995年の間に発表されました。このチュートリアルは古くなっているにもかかわらず、現在でもプログラマーたちに参照されています。著者は、このチュートリアルが持つ持続的な影響について考察し、古い技術ではなく現代のWebAssemblyを対象にPythonへの翻訳プロジェクトに取り組んでいます。

このチュートリアルは、明確で会話調のスタイルと、再帰下降パーサーを構築するための段階的なアプローチが評価されています。アセンブリコードの生成にすぐに移行する点が特徴で、これは多くの現代のリソースがコード生成の前にパース理論に重点を置くのとは対照的です。

著者はチュートリアルを再訪した際の洞察を共有し、初心者には効果的であるものの、特に型チェックやコード最適化に関して限界があることを指摘しています。投稿にはチュートリアルからのサンプルコードも含まれており、読者に新しいPython実装を探求するよう促しています。このプロジェクトの目的は、コンパイラに興味がある人々が古い技術に頼ることなく、元の資料にアクセスできるようにすることです。

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2025年12月3日、著者はEmacsとMu4eを使って複数のメールアカウントをより効果的に管理する経験を共有しました。特にオフラインで作業することを好むため、シンプルで気が散らないメールクライアントを作ることを目指しました。いくつかの課題がありましたが、その過程で多くのことを学びました。

著者はEmacsを使ってスケジュールやメモを管理しており、メールもこのシステムに統合したいと考えました。カスタマイズ可能なインターフェースを持つMu4eを選び、メール検索への迅速なアクセスを実現しました。

まず、個人のGmailアカウントと慈善団体のメールアカウントを設定し、メールの取得にはインターネットメッセージアクセスプロトコル（IMAP）を使用しました。最初はmbsyncを試みましたが、Gmailとの相性に問題があったため、OfflineIMAPに切り替えました。こちらの方がうまく機能しました。

OfflineIMAPを通じてGmailにアクセスするために、著者はOAuth 2.0を設定しました。これはアプリパスワードに代わる現代的な認証方法です。著者はOAuthプロセスを安全に管理するためのスクリプトを作成しました。

また、パスワードやトークンを安全に取得するためのメールヘルパースクリプトも設定しました。メール送信には、msmtpというシンプルなメール転送エージェントを使用し、OAuthトークンやアプリパスワードを利用するように設定しました。

最後に、Mu4eを設定してメールをインデックス化し、Emacs内でのメール管理方法をカスタマイズしました。しかし、Microsoft 365で管理されている仕事用のメールにはセキュリティ制限があり、サードパーティのクライアントがサポートされていないため、困難に直面しました。

総じて、著者は個人用と慈善団体のメールをEmacsのワークフローに統合することに成功しましたが、仕事用のメールには課題が残りました。

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2025年12月4日、テレビジョンアカデミーはAV1ビデオコーデックに技術・工学エミー賞を授与しました。この受賞は、ビデオコンテンツの配信におけるAV1の重要な影響を評価したものです。

2010年代中頃、ウェブは高コストやライセンスの問題を抱えたビデオコーデックに苦しんでおり、主にH.264に依存していました。この課題に対処するため、Mozillaをはじめとするテクノロジーのリーダーたちは2015年にオープンメディアアライアンスを結成し、新しいコーデックの開発に取り組みました。その結果、2018年にAV1が誕生しました。AV1は、ロイヤリティフリーの標準として優れた圧縮性能を提供しています。現在、AV1はストリーミングに広く利用されており、AVIF画像フォーマットにも影響を与えています。

このエミー賞は、オープンスタンダードの重要性とAOMコミュニティの努力を強調しています。今後、AOMediaはAV2の開発を進めており、ビデオコンテンツの圧縮効率を向上させるとともに、ウェブビデオを誰でも利用できるようにするという使命を引き続き推進していきます。

ブルーノのホームへようこそ！私はブルーノ・シモン、クリエイティブなウェブ開発者です。こちらが私のポートフォリオで、私についてもっと知ることができます。訪問を楽しんでください。ただし、何か壊さないように気をつけてください！

Mistral AIは、新しいオープンソースのコーディングモデル「Devstral 2」を発表しました。このモデルは、Devstral 2（1230億パラメータ）とDevstral Small 2（240億パラメータ）の2つのサイズで提供されます。両モデルは効率的でコスト効果が高く、特にDevstral 2は強力で、SWE-bench Verifiedベンチマークで72.2%のスコアを達成しています。

主な特徴には、コスト効率の良さがあります。Devstral 2は、Claude Sonnetなどの他のモデルに比べて最大7倍の効率を誇ります。また、Devstral 2は修正されたMITライセンスの下で公開され、Devstral Small 2はApache 2.0ライセンスを使用しています。Devstral Small 2は、一般的なハードウェアで動作し、ローカルでの展開やカスタマイズもサポートしています。

さらに、Mistral Vibe CLIというコマンドラインインターフェースがあり、ユーザーは自然言語を使ってコーディングタスクを自動化し、コードベースと対話することができます。Devstralモデルはコンパクトでありながら高性能で、大きなモデルと競争力があります。生産ワークフローに最適化されており、複数のファイルを扱い、依存関係を追跡し、エラーを修正する能力を持っています。Mistral Vibe CLIは、プロジェクトに応じたコンテキストや複数ファイルのオーケストレーションなどの機能でコーディング体験を向上させます。

現在、Devstral 2はAPIを通じて無料で利用でき、将来的には入力が100万トークンあたり0.40ドル、出力が2.00ドルの料金が設定される予定です。Devstral Small 2はさらに安価になる見込みです。Mistral AIは、ユーザーがこれらのツールをプロジェクトで活用することを奨励し、さまざまなチャネルを通じてサポートを提供しています。

スティーブン・ラムゼイは「バイブコーディング」についての考えを述べています。バイブコーディングとは、従来のプログラミング手法ではなく、AIを使って直感的に迅速にコードを生成することを指します。ラムゼイはプログラミングに対する深い愛情を表現し、それを充実感のある楽しい活動と見なしています。しかし、彼はバイブコーディングに対して複雑な気持ちを抱いており、プログラミングの理解や問題解決の楽しさを損なうと考えています。

彼はバイブコーディングが効果的で複雑なシステムを生み出すことができることを認めており、それが人間のコーディングより劣っているという考えに挑戦しています。ラムゼイは、プログラミング言語は機械の実行だけでなく、人間が読みやすく理解しやすいように設計されていると主張しています。そのため、彼はバイブコーディングが人間の利便性を優先する言語を使用する理由を疑問視し、AIにとっての使いやすさを重視しつつ、人間のコーディングプロセスを簡素化する「バイブ指向プログラミング言語」（VOP）のアイデアを提案しています。

ラムゼイはプログラミングの進化について考え、コーディングの未来に対して懸念と興奮の両方を抱いています。技術が進化するにつれて、従来のプログラミングが重要性を失う可能性があると指摘しています。彼は過去の技術革新と現在のコーディング慣行の変化を比較し、プログラミングの風景が大きな変化の瀬戸際にあることを示唆しています。

Django 6.0がリリースされ、人気のあるPythonウェブフレームワークにいくつかの重要な機能と改善が加わりました。主な更新内容は以下の通りです。

まず、テンプレートの部分的な再利用が可能になりました。これにより、開発者は再利用可能なテンプレートのセクションを定義でき、コードの重複を減らし、保守性が向上します。

次に、新しいタスクフレームワークが追加され、バックグラウンドでのタスク処理が可能になりました。これにより、メール送信などの操作をメインのリクエストとレスポンスのサイクルの外で実行できるようになります。開発者は簡単なAPIを使ってタスクを定義し、キューに追加できます。

また、コンテンツセキュリティポリシー（CSP）のサポートが組み込まれ、XSSなどのコンテンツ注入攻撃からの保護が強化されました。開発者は信頼できるコンテンツソースを宣言するためにCSPヘッダーを簡単に設定できます。

メールAPIも更新され、Pythonの最新のメールAPIを使用するようになりました。これにより、メールの作成や送信がよりクリーンでUnicodeに対応したインターフェースで行えるようになります。

さらに、いくつかの改善点があります。メール機能ではオプションのパラメータにキーワード引数が必要になり、コードの明確さが向上しました。一般的なユーティリティがシェルで自動的にインポートされるようになり、開発者の体験が向上しています。また、データベース生成の値に依存するフィールドは保存後に自動的に更新されるようになりました。StringAgg集約関数はすべてのデータベースバックエンドで利用可能になり、文字列の連結が容易になりました。デフォルトの主キータイプがBigAutoFieldに変更され、大規模なデータセットに対応し、主キーの枯渇を防ぎます。テンプレートループでは新しい変数forloop.lengthが利用でき、長さの計算が簡単になりました。

これらの更新は、Djangoアプリケーションのセキュリティ、パフォーマンス、使いやすさを向上させることを目的としています。以前のバージョンからアップグレードする開発者には、django-upgradeのようなツールが新機能への適応を支援します。

著者は、1994年製のレトロなARMデスクトップであるRiscPCにDebian Linuxをインストールしようとした経験を共有しています。このプロセスでは多くの課題に直面し、その詳細を記録することで他の人々の助けになればと考えています。

著者がRiscPCを選んだ理由は、懐かしさから来ており、Linuxを使ってその能力を探求したいという気持ちがあります。Debianを選んだのは、使い慣れているからで、古いバージョンを試してみたかったからです。

RiscPC用のLinuxディストリビューションについても触れていますが、ARMLinuxやSlackwareなどの他の選択肢は、RiscPCのARM710プロセッサには適していないと感じています。インストールプロセスは、適切なブートローダーが不足していることや、DebianのバージョンとRiscPCのハードウェアとの互換性の問題から複雑です。著者は、PotatoやWoodyなどの異なるDebianバージョンを使用したり、手動でシステムを設定したりするなど、さまざまな方法を試みました。

著者は、必要なモジュールやツールを含むカスタムinitrd（初期RAMディスク）を作成し、システムを起動できるようにしました。多くの問題を克服した後、依存関係の欠如や設定の問題を解決し、最終的にDebian Woodyをインストールしてシステムを稼働させることに成功しました。

今後の計画として、ブートプロセスの改善や、グラフィカルサポートのためにXFree86をインストールすることを考えています。このブログは、古い機械に現代のソフトウェアを復活させることの複雑さと忍耐を強調しており、レトロコンピューティングの挑戦と報酬を反映しています。

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Pebble Index 01は、思いついたアイデアや考えを逃さずに記録するための小さなリングです。ボタンを押して話すだけで、その内容が記録され、スマートフォンにメモやリマインダーとして送信されます。

このデバイスは、結婚指輪と同じくらいのサイズで、ポリッシュシルバー、ポリッシュゴールド、マットブラックの三色と、八つのサイズから選べます。ステンレススチール製で耐水性があり、ボタンを押すまでは録音されないためプライバシーも守られます。インターネット接続やサブスクリプションは不要で、バッテリーは数年持続します。

Index 01は、自転車に乗っている時や料理をしている時など、手がふさがっている忙しい瞬間に最適です。ユーザーはハンズフリーでリマインダーやメモを録音できます。

Pebble Index 01は75ドルで予約注文が可能で、2026年3月から発送が始まります。その後は価格が99ドルに上がります。

このデバイスは録音をスマートフォン内で処理するため、プライバシーが確保されています。また、必要に応じて録音したメッセージを聞くこともできます。iPhoneとAndroidの両方に対応しています。

主な機能は記憶を助けることですが、将来的にはカスタマイズ可能なアクションやAI機能との統合を進める計画もあります。

Pebble Index 01は、日常生活に溶け込みやすい、実用的で目立たないツールです。瞬間的な思考を捉えるために設計されています。

Let's Encryptは、非営利の証明書機関であり、2015年9月14日に最初の公的に信頼された証明書を発行しました。この10年間で、世界最大の証明書機関に成長し、数十億の証明書を発行し、ウェブ上でのHTTPS暗号化の普及を支援しています。

主な成果としては、2016年3月に100万枚目の証明書を発行し、2018年には1日あたり100万枚の証明書を発行するようになり、2020年には累計で10億枚の証明書を発行しました。2025年末には、1日あたり1000万枚の証明書を発行し、保護されたウェブサイトの数が10億に近づく見込みです。

この組織は、ウェブセキュリティ向上のためにHTTPSの重要性を強調しており、世界の暗号化接続率は5年間で30%未満から約80%に上昇しました。アメリカでは、この率は95%に近づいています。

Let's Encryptは、国際化ドメインやワイルドカード証明書のサポートなど、いくつかの新機能を導入し、増加する需要に対応するためにインフラを強化しています。このプロジェクトは、インターネットセキュリティへの貢献に対して認識され、賞も受けています。

設立のスポンサーであるMozilla、EFF、Cisco、Akamai、IdenTrustは、重要な役割を果たし、特にIdenTrustは技術的なサポートを提供しました。今後、Let's Encryptはインターネットをより安全でアクセスしやすくすることを目指し、コミュニティの支援を促進してその使命を持続させる考えです。

2025年12月10日、モデルコンテキストプロトコル（MCP）がエージェンティックAI財団（AAIF）に寄付される新しい取り組みが発表されました。AAIFはLinux財団のもとで運営されています。MCPは、AIアプリケーションと外部システムを接続するオープンスタンダードで、すでに1万以上のアクティブサーバーが稼働し、ChatGPTやMicrosoft Copilotなどの主要なプラットフォームに統合されています。

この寄付の目的は、MCPがオープンソースでコミュニティ主導のプロジェクトとして存続することを確保することです。重要なオープンソースの取り組みを支援しているLinux財団が、MCPの開発を管理します。AAIFは、Anthropic、Block、OpenAIによって共同設立され、透明性と協力を重視したエージェンティックAIの成長に焦点を当てています。

MCPの主な特徴には、増加するコネクタのディレクトリ、ツール管理のための新機能、公式SDKを通じた強力なコミュニティサポートがあります。MCPのガバナンスは、引き続きコミュニティの関与を重視します。

この取り組みは、エージェンティックAI技術のための中立的で革新的なエコシステムの開発へのコミットメントを強調しています。MCPについての詳細や参加方法については、公式ウェブサイトを訪れてください。

ダイラン・ビーティは、ソフトウェアカンファレンスで発表を希望する人々に向けてアドバイスを提供しています。彼は主に二つの重要なポイントを強調しています。

まず一つ目は「目標を明確にすること」です。なぜ発表したいのかを理解することが大切です。プロモーションやネットワーキング、あるいはプロのスピーカーになるためなど、目的をはっきりさせましょう。

二つ目は「現実的であること」です。成功するスピーカーになるには時間と努力が必要です。彼自身、最初の国際カンファレンスに到達するまでに七年かかりました。

最初の年は「スキルを磨く」ことに集中します。ユニークな講演を作成し、地域のユーザーグループで練習を重ねて洗練させます。フィードバックを求め、プレゼンテーションスキルを向上させましょう。

二年目は「目立つ」ことが重要です。コミュニティのカンファレンスに参加してネットワーキングを行い、知名度を上げます。他の参加者や主催者に自己紹介をし、イベント後にフォローアップしてつながりを築きましょう。

三年目は「受け入れられる」ことを目指します。洗練された講演を、発表者募集を行っているカンファレンスに提出します。ネットワークを活用して、参加する価値のあるイベントや需要のあるトピックを見つけましょう。

四年目には「飽きる」ことがあるかもしれません。時間が経つにつれて興奮が薄れることがあります。自分にとっての成功とは何かを見極め、それに応じて発表の機会を調整しましょう。常に聴衆を意識し、彼らの時間と投資を大切にして最善を尽くすことが重要です。

ダイランは、発表の要約やプレゼンテーションに関して助けを求めることを勧め、知識を共有するプロセスを楽しむようにと述べています。

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このシリーズでは、シングルプレイヤーゲームを改造するためのツールであるチートエンジンの簡単なバージョンを作成することに焦点を当てています。チートエンジンは、ユーザーがゲームをデバッグするのを助けるツールで、メモリスキャナーや逆アセンブラなどの機能を備えています。このシリーズは教育的な内容で、個人使用を目的としており、ソフトウェアの利用規約を遵守します。

私たちは、Rustという安全性と速度で知られるプログラミング言語を使ってチートエンジンを開発しますが、Pythonなど他の言語も使用可能です。C系言語の基本的な知識があると良いでしょう。

チュートリアルでは、ゲームプロセスに接続することから始め、Windows内のすべてのプロセスを列挙し、特定のプロセスを開いてその名前を取得する方法を学びます。Windows APIの主要な機能を活用し、権限やアクセス権を理解するためにドキュメントを読むことの重要性を強調します。

チュートリアルの最初のステップでは、チートエンジンを開き、プロセスを選択し、そのプロセスと対話するために必要な権限を持っていることを確認します。最終的な目標は、シリーズの次の部分でさらなるチートエンジンの機能を構築するための基盤を作ることです。

コードの例や詳細な情報については、チュートリアルに関連するGitHubリポジトリを参照してください。次の部分では「正確な値のスキャン」について扱います。

ケン・シリフのブログでは、1980年に導入されたインテル8087浮動小数点コプロセッサについて説明されています。このコプロセッサは、浮動小数点計算の速度を大幅に向上させ、初期のマイクロプロセッサと比べて最大100倍速くなりました。この進歩は、AutoCADやスプレッドシートなどのアプリケーションに恩恵をもたらし、現在でもその浮動小数点システムは使用されています。

8087チップは非常に複雑で、4万から7万のトランジスタを含んでいます。シリフはこのチップを逆解析し、その機能を理解するために詳細な設計を文書化しました。チップには計算用の「データパス」があり、重要な値（例えばπ）を格納するための定数ROM、そして操作のためにスタックに整理された8つのレジスタがあります。

一般的なプロセッサがレジスタを直接指定するのに対し、8087はスタックベースのアーキテクチャを採用しています。ここでは、スタックの最上部の値に対して操作が行われます。この設計は、命令セットやコンパイラの設計を簡素化することを目的としていましたが、完全にはその目標を達成できませんでした。

このチップは、仮数部と指数部からなる浮動小数点数を扱い、当時の一般的な8ビットや16ビットのレジスタよりも大きい80ビットのレジスタを使用しています。内部構造にはビットを保存するための静的RAMセルと、その複雑な機能を実現するための高度な配線層が特徴としてあります。

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Linuxカーネルコミュニティは、2年前に認証番号機関（CNA）となって以来、共通脆弱性と露出（CVE）の発行を担当しています。この期間に、CVEの発行数は急増し、2024年には第3位、2025年には第1位にランクインしました。この急激な増加は、彼らのプロセスや追跡方法について疑問を呼んでいます。

著者はこのテーマについていくつかの講演を行い、CVEの割り当ての進化や、CNAとしての最初の年に直面した問題への対処方法について話しています。この作業の多くは重要ですが、Linuxカーネルの開発プロセスには直接的には見えず、linux-cve-announceメーリングリストの更新を通じてのみ確認できます。

著者は、Linuxコミュニティ内でCVEがどのように報告され、割り当てられるかを詳しく説明する一連の投稿を書く予定です。これには、バージョン管理システム、CVE管理に使用されるツール、従来のCVEフォーマットに比べて簡単な追跡方法に関する情報が含まれます。目標は、同様の課題に直面している他のオープンソースプロジェクトに役立つ知識を共有することです。

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この投稿は「WarCraft II: Tides of Darkness」の30周年を祝うもので、プレイヤーたちの思い出が語られています。多くのユーザーが、家族の集まりの合間にこっそりプレイしたことや、ゲームのメカニクスから生まれた創造的な戦略について思い出を語りました。プレイヤーたちは「WarCraft II」への深い愛情を表現し、このゲームがソフトウェアエンジニアリングの道を志すきっかけになったことや、興奮と懐かしさを呼び起こしたことを振り返りました。ゲームの独特なグラフィックや音楽、細部へのこだわりはプレイヤーに強い印象を残し、愛されるクラシックとなりました。また、ゲームのソースコードがオンラインで入手可能だったことにも触れられていますが、現在は削除されています。全体として、この投稿は「WarCraft II」がゲーム文化や個々の人生に与えた大きな影響を反映しています。

Qt WebAssemblyアプリケーションのデバッグは、特に持続的なバグがある場合、難しいことがあります。デバッグの最も簡単な方法は、-gオプションを使用するか、CMAKE_BUILD_TYPE=Debugを設定することです。Emscriptenは自動的にDWARFシンボルをWebAssemblyバイナリに含めますが、これらは特定のブラウザ拡張機能を使ったChromeでのみ完全にサポートされています。

SafariやFirefoxなどの他のブラウザでデバッグを行う場合や、拡張機能をインストールできない場合は、ソースマップを作成する必要があります。ソースマップについては、今後の投稿で詳しく説明します。

DWARFデバッグを有効にするには、ブラウザの開発者ツールの設定を調整しますが、シンボリックリンクは必要ありません。バイナリには完全なディレクトリパスが埋め込まれているためです。

Chromeを使用する際は、コンソールツールを開き、Qt WebAssemblyアプリケーションに移動して、シンボルが読み込まれるのを待ちます。その後、ブレークポイントを設定し、ページを再読み込みして、デスクトップアプリケーションのようにデバッグを行うことができます。

全体として、-gまたは-g3の引数を使ってQtをデバッグモードでビルドすることで、効果的なデバッグに必要なシンボルを保持できます。

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エージェンティックAIファウンデーション（AAIF）は、Block、Anthropic、OpenAIなどの企業による新しい取り組みで、オープンソースのエージェンティックAIを推進することを目的としています。エージェンティックAIとは、少ない人間の入力で独立して行動し、意思決定を行うことができるAIシステムを指します。

AAIFは、オープンソースのAIプロジェクトにおける協力のための中立的な場を提供し、特定の企業がエコシステムを支配することがないようにします。また、コミュニティプログラムや研究を支援し、異なるAIシステムが連携できるように基準を作成します。

主なポイントとして、AAIFはオープンガバナンスの原則に基づいて運営され、多様な貢献を促し、プロジェクトの長期的な持続可能性を確保します。設立プロジェクトには、Blockの「goose」、Anthropicのモデルコンテキストプロトコル（MCP）、OpenAIのAGENTS.mdが含まれ、これらはAI開発における協力と統合を強化することを目的としています。ファウンデーションは、AI開発の断片化を防ぎ、少数の企業に権力が集中するのではなく、すべての人に利益をもたらすオープンスタンダードを促進することを目指しています。

AAIFは、開発者、研究者、オープンAIに興味のある人々を招待し、プロジェクトに参加し、貢献し、議論に加わることを呼びかけています。目標は、業界全体での革新と協力を可能にする、オープンでアクセスしやすいAIエコシステムを作ることです。

詳細については、AAIFのウェブサイトをご覧ください。

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この記事では、多層曲面グラフェンを用いた新しいタイプのスーパーキャパシタについて説明しています。このスーパーキャパシタはエネルギー貯蔵効率を向上させることができます。スーパーキャパシタはエネルギーを迅速に蓄え、高出力を提供する装置ですが、エネルギー密度が低いため、コンパクトな用途にはあまり適していません。

研究者たちは、小さな曲面構造と無秩序な領域を組み合わせた新しいタイプのグラフェンを開発しました。この設計により、イオンのアクセスが向上し、エネルギー貯蔵能力が改善されます。グラフェンの独特な構造は、イオンの輸送をより良くするため、スーパーキャパシタの高性能にとって重要です。

新しいスーパーキャパシタは、イオン液体を使用した場合に99.5 Wh/L、オーガニック電解質を使用した場合に49.2 Wh/Lという印象的なエネルギー密度を達成し、69.2 kW/Lという高い出力密度も実現しました。グラフェンは、グラファイト酸化物を迅速に熱処理することで製造され、この過程で望ましい曲がった構造が形成されます。

従来のグラファイトとは異なり、この新しい多層グラフェンは構造上の制約が少なく、イオン挿入速度や全体的な性能が大幅に向上しています。この研究は、グラフェンの構造を最適化することで、より効率的で現代のポータブル電子機器に適したスーパーキャパシタが実現できることを示しています。

Z3は、マイクロソフトリサーチによって開発された定理証明器で、MITライセンスのもとで利用可能です。Visual Studio、Makefile、CMake、vcpkg、Bazelなどのツールを使用して、さまざまなプラットフォームで構築できます。また、複数のプログラミング言語をサポートしています。

Z3の構築については、WindowsではVisual Studioを使用し、32ビットまたは64ビットのビルド用のコマンドを実行します。PythonとC++20のサポートが必要です。Linuxでは、makeやCMakeを使用し、GCCやClangなどの異なるコンパイラのオプションがあります。vcpkgを使うと簡単にインストールでき、Bazelも選択肢の一つです。

Visual Studioで構築した場合、Z3にはControl Flow GuardやAddress Space Layout Randomizationといったセキュリティ機能が組み込まれています。依存関係は最小限で、主にC++のランタイムライブラリが必要です。ビルドにはPythonが必要で、特定の言語バインディングには特別なツールチェーンが必要です。

Z3は、.NET、C、C++、Java、OCaml、Python、Julia、Smalltalkなど、いくつかの言語をサポートしています。各言語のバインディングを構築するためのインストールコマンドやフラグも提供されています。デフォルトの入力形式はSMTLIB2で、Z3はさまざまなプログラミング言語用のAPIを提供しています。この要約は、Z3の基本情報と構築および使用に関するガイドラインを簡潔にまとめたものです。

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2025年12月9日、Sword Healthは、メンタルヘルス支援におけるAIの臨床能力を測定するための新しいオープンソースフレームワーク「MindEval」を発表しました。メンタルヘルスケアを必要とする人が10億人以上いる中で、効果的なAIソリューションへの需要が高まっています。しかし、既存の評価方法では、AIが安全で効果的な治療を提供する能力を十分に評価できていません。

MindEvalは、ライセンスを持つ臨床心理士と協力して開発され、AIモデルを現実的な多段階の治療会話を通じて評価します。このフレームワークは、臨床的なスキルを自動的に評価し、臨床的正確性、倫理的行動、応答評価、治療関係、コミュニケーションの質という5つの重要な基準に焦点を当てています。これにより、開発者や研究者がメンタルヘルスケアにおけるAIを改善するための信頼できる基準を提供することを目指しています。

現在のAIツールは、治療の場面でのパフォーマンスが低く、通常は単純な知識チェックに依存しており、動的な相互作用を評価することができていません。MindEvalは、完全な治療セッションをシミュレーションし、確立された臨床ガイドラインに照らして評価することで、このギャップに対処します。

初期のテストでは、12の主要なAIモデルが一般的に苦戦し、臨床的な質において平均スコアが6点中4点未満でした。この結果は、モデルのサイズを単に増やすだけでは、特に重度の症状を持つ患者に対して治療の文脈でのパフォーマンス向上が保証されないことを示しています。

Sword Healthは、MindEvalフレームワークをオープンソース化し、すべてのコードと評価データを公開することで、透明性を促進し、メンタルヘルスケアにおけるAIの安全性と信頼性を向上させることを目指しています。

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OpenEvolveは、機械がアルゴリズムを生成する方法を学ぶためのオープンソースツールです。このツールは、大規模言語モデル（LLM）を進化的な枠組みの中で活用します。従来の手法である手動コーディングや徹底的な探索に代わり、自然の進化に似たプロセスを通じてプログラムを生成し、改善することができます。

このシステムの主な特徴は、進化的な枠組みを採用している点です。候補となるプログラムを生成し、評価し、質と多様性を促進するシステムに整理します。また、システムは五つのコンポーネントから構成されています。プロンプトサンプラー、コード生成用のLLMアンサンブル、プログラムをテストするための評価者、成功したプログラムを整理するプログラムデータベース、そして全体のプロセスを管理するコントローラーです。

OpenEvolveは、複数の孤立した集団（島）が独立して進化する「島ベースの進化」を採用しています。これにより、多様な探索が促進され、最適でない解に固執することを防ぎます。また、MAP-Elitesという手法を用いて、高品質な解の多様性を保ちながら、さまざまなアルゴリズムの発見を促進します。プログラムは段階的に評価され、パフォーマンスが低いものを早期に排除し、より集中的なテストを行う前に効率的に評価されます。

OpenEvolveは、さまざまな分野で成功を収めています。例えば、アルゴリズムの発見では、自動最適化によって321倍の速度向上が実現されました。円の詰め込み問題では、最先端の結果に匹敵する新しいアルゴリズムが発見されました。GPUカーネルの最適化では、性能を向上させつつ精度を維持するための最適化が特定されました。また、自然言語処理タスクのプロンプトを改善することも可能で、ベンチマークテストの精度を向上させます。

OpenEvolveは、ライブラリやコマンドラインインターフェースを通じて簡単に実装でき、ユーザーは自分のプログラムや評価基準を指定できます。GitHubで入手可能で、複雑な設定や並列評価もサポートしています。

OpenEvolveは、進化的戦略を用いて機械が複雑なアルゴリズムを自律的に開発するための重要な進展を示しています。

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AlgoDrillは、LeetCodeでの練習後にコーディングパターンを思い出すのに苦労している人々を支援するために作られました。このツールは、NeetCode 150などの問題を使ったパターンベースのドリルを提供します。ユーザーは、解法を段階的に再構築し、各ステップの背後にある理由を学ぶことができます。また、スライディングウィンドウや動的計画法といった特定のパターンに焦点を当てることも可能です。目的は、ユーザーが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。制作者は、このドリルのアプローチが学習にどのように役立つか、またサイトのどの部分が混乱を招いたり不足しているかについてのフィードバックを求めています。

Gilesは、自身のハードウェア、特にRTX 3090 GPUを使用してカスタムの大規模言語モデル（LLM）を訓練した経験について語っています。彼は、Sebastian Raschkaの著書に記載されている大規模言語モデルの構築プロセスを再現することを目指しました。

彼は約1億6300万のパラメータを持つベースモデルを、FineWebデータセットを用いて48時間で訓練しました。最初は自分のハードウェアで訓練が可能か疑問に思っていましたが、適切なアプローチを取ることで実現できることが分かりました。

モデルの設定では、GPT-2モデルに似たパラメータを使用し、トークン数やコンテキストの長さを考慮しました。また、ドロップアウト率や重みの結合などの決定は、現在のベストプラクティスに基づいて行いました。

データセットには、質の高いデータを厳選したFineWebデータセットを使用しました。さらに、教育コンテンツ向けに設計されたFineWeb-Eduも試し、モデルのパフォーマンスが向上するかどうかを確認しました。

訓練プロセスでは、ハイパーパラメータの調整や訓練中のメモリ管理、効率を高めるための混合精度訓練技術を実施しました。テンソルコアを使用することで、訓練速度が大幅に向上したことも指摘しています。

訓練後、モデルのパフォーマンスはFineWebおよびFineWeb-Eduデータセットでの検証損失を通じて評価されました。初期の結果は promisingでしたが、OpenAIの元のGPT-2小モデルのパフォーマンスには及びませんでした。

FineWeb-Eduでの追加訓練では若干の改善が見られましたが、依然としてOpenAIの結果には届きませんでした。Gilesは、データサイズや訓練エポック、アーキテクチャの選択など、パフォーマンスの差の理由について考察しました。

最終的に、彼は機能するLLMを訓練することには成功しましたが、自身のモデルはOpenAIのものほど効果的ではないと結論づけました。今後の実験では、より強力なクラウドハードウェアでの訓練を検討する予定です。

この投稿は、GilesのAIモデル訓練の旅の個人的な記録であり、独自の言語モデルを構築したいと考えている他の人々にとってのリソースともなっています。

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CTGTのシリル氏が、開発者が大規模言語モデル（LLM）の動作を効果的に制御できるように設計されたAPI「Mentat」を発表しました。このツールは、複雑な微調整やプロンプトエンジニアリングを必要とせずに、推論やバイアスをリアルタイムで調整することができます。特に、金融やメディアなどの規制の厳しい業界では、正確性が非常に重要です。

Mentatは、誤った出力（ハルシネーション）などの問題に対処するための高度な技術を使用し、ポリシーへの準拠を確保します。出力をフィルタリングするだけでなく、処理中にモデルの動作を変更することで、信頼性を向上させています。例えば、さまざまなテストでモデルの精度を大幅に向上させた実績があります。

CTGTは、開発者にこのAPIを試してもらい、フィードバックを提供するよう呼びかけています。AIアプリケーションの性能向上を目指しているためです。ユーザーは、サインアップなしでAPIや比較ツールにアクセスできます。

この記事では、法律事務所におけるテクノロジーの導入が大規模な事務所と小規模な事務所でどのように異なるかについて述べています。法律業務の内容自体はあまり変わっていませんが、その進め方は進化しています。弁護士は自動化の導入に抵抗を示すことが多いですが、競争力を維持するためにテクノロジーを取り入れるよう求められています。

大規模な事務所は、名声を高めたり、将来に備えたりするためにテクノロジーを導入することが一般的で、これによりクライアントを引き寄せることができます。一方、小規模な事務所は主に事務作業を減らし、クライアントの受け入れ能力を高めるためにテクノロジーを活用しています。

小規模な事務所は、大規模な事務所に比べて契約上の制約が少ないため、テクノロジーの導入が迅速に進む傾向があります。大規模な事務所はテクノロジーのベンダーと長期契約を結んでいることが多いため、導入が遅れることがあります。また、小規模な事務所は通常、1人の弁護士が案件を管理するため、業務の流れを効率化しやすいです。

それにもかかわらず、多くの弁護士は伝統的な業務慣行や請求方法を変えることに対する抵抗感から、テクノロジーの導入に消極的です。しかし、特に小規模な事務所にとっては、法律テクノロジーを取り入れることで業務を改善する大きなチャンスがあります。

コードのベンチマークを行う際の課題について、コンパイラの最適化が影響を与えることが説明されています。LLVMのようなコンパイラは、パフォーマンスを向上させるために複雑な計算を単純な式に置き換えることがありますが、これが原因で計算が最適化されてしまうと、誤解を招くベンチマーク結果が得られることがあります。

主な問題は二つあります。一つ目は、計算の結果が使用されない場合、コンパイラがその計算を完全に削除してしまうことです。二つ目は、コンパイル時にパラメータが既知である場合、コンパイラが計算の一部を簡略化する可能性があることです。

これを防ぐために、著者はコードが最適化されないように明示的な方法を使用することを提案しています。例えば、実行時に変更可能なパラメータ関数を使用することで、コンパイラが値を定数として扱うのを防ぐことができます。また、結果を計算して表示する（例えば、出力の「ハッシュ」を計算する）ことで、結果が使用されることを確実にし、最適化を防ぐことができます。

重要な推奨事項は、実行時に入力パラメータを調整可能にすることと、常に結果を表示して計算に考慮されるようにすることです。これらの方法を実践することで、複雑な逆最適化のテクニックに頼ることなく、より信頼性の高いベンチマークを作成することができます。

著者は、老衰による死がない未来の考えに強い嫌悪感を示していますが、長寿には反対していません。彼らは、死が存在することが人生に意味を与える制限であるべきだと主張しています。

オーブリー・デ・グレイは、不死への恐れを「老化促進のトランス」と表現していますが、著者はこの恐れが単なる対処メカニズムではなく、私たちの価値観を反映していると考えています。著者は、時間の制約のような限界が私たちを定義し、目標に向かって努力することを促すという個人的な経験を共有しています。

エッセイでは、バーナード・ウィリアムズの意見が引用されています。彼は、不死が退屈や自己喪失をもたらすと主張しています。著者も同意し、目標を追求することこそが人生に意味を与えると述べています。死は緊急性を生み出し、行動を促します。退職後に人々が努力をやめると衰退する様子がその例です。

著者は、楽しむことなく長生きするためだけに生きることの危険性を警告しています。死がなければ、私たちは目的意識や緊急性を失うかもしれないと指摘しています。

Arlanは、AIコーディングエージェントを改善するためのツール「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なコンテキストを提供することで、一般的なモデルが依存する古い情報によるエラーを排除する手助けをします。このツールは、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情報を検索できるデータベースを作成します。

Niaは、正確なコードスニペットとその位置を返すために、複数の検索技術を組み合わせて使用します。これにより、コーディングエージェントが正確なコードを生成しやすくなります。また、Niaは複数のコーディングエージェントやプロジェクトに同時に対応できる機能を持っています。さらに、古いドキュメントを引用しないように、インデックスを常に更新しています。

Niaは、有料の製品として提供されており、個人向けには無料プランも用意されています。ユーザーは自分のリポジトリを接続でき、プライベートプロジェクトのデータをローカルでインデックス化することでプライバシーを保つことができます。このツールは、医療分野や特定のアーカイブに基づいたAIエージェントのパーソナライズなど、さまざまな用途での可能性を秘めています。

Arlanは、Niaを改善し、その限界をよりよく理解するために、ユーザーからのフィードバックを熱心に求めています。

このテキストは、サイモン・J・ギルスピーによる「Anjin Virtual Computer」というプロジェクトについてです。GitHub上のプロジェクトリポジトリには、通知、コード、問題、リリースに関する詳細が含まれています。最新のリリースはバージョン1.0で、12月9日に公開されました。このバージョンでは、Bluetoothキーボードとハンズフリーマウスがサポートされており、ユーザーインタラクションのための特定の操作が用意されています。ただし、追加情報の読み込みにいくつかのエラーが発生しています。また、コミットに対する検証済みの署名についても言及されています。

Adobeは、Photoshop、Express、Acrobatの機能をChatGPTに統合することで、AIの活用を強化しています。これにより、ユーザーはチャットボットに画像の編集やPDFの修正、要素のアニメーションを依頼することができ、画像の特性を調整したりファイルを結合したりすることが簡単に行えます。

ユーザーは、ChatGPTを通じてPhotoshopを使い、背景をぼかしたり効果を適用したりするなどの変更を指定することで画像を編集できます。また、効果の強さをスライダーで調整することも可能です。Expressを利用すれば、デザインライブラリにアクセスしてテーマに沿ったプロジェクトを作成できます。一方、Acrobatの機能を使うことでPDF内のテキスト編集などの作業も行えます。

ユーザーが希望する場合、ChatGPTが対応できない作業はAdobeのアプリに切り替えて行うこともできます。これらの機能は、ChatGPTのデスクトップ版、ウェブ版、iOSアプリで利用可能で、現在AndroidではAdobe Expressのみが利用できますが、Photoshopのサポートも近日中に追加される予定です。

Adobeは今年、アプリ向けの新しいアシスタントを含むAI機能を積極的に展開しています。今後、より多くの企業が自社のサービスをChatGPTに統合することで、類似のツール間でのユーザーの好みを巡る競争が激化するでしょう。

著者は定期的な会議の経験と、その際に積極的にメモを取ることの重要性について語っています。単に議事録を書くことやAIによる要約を使うのではなく、自分の言葉で重要なポイントや洞察をメモすることを好んでいます。この方法は、特に多くの会議を管理する際に、議論や行動を時間をかけて追跡するのに役立ちます。

さまざまなメモ取りツールを試したものの満足できなかった著者は、1対1の会議などの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、会議のメモ管理を改善したい人のために無料プランを提供しています。

著者は、ソフトウェアのメニュー項目にアイコンを追加する傾向に対して不満を表明しています。特にGoogle SheetsやmacOS Tahoeにおいて、このアプローチは不要な視覚的混乱を生み出し、メニューのナビゲーションを難しくしていると主張しています。著者は、アイコンは本当に使いやすさを向上させる場合にのみ使用されるべきであり、単にスペースを埋めるために使われるべきではないと考えています。

また、macOSの異なるメニューでアイコンの使い方に一貫性がないことを指摘し、その配置の理由について疑問を呈しています。いくつかのアイコンが役立つ場合もあることを認めつつ、全体的にアイコンが増えることは、混乱を招く可能性があるため、過剰なシンボルの使用を避けるようにとAppleが以前に示したガイドラインに反していると感じています。

著者は、メニューにおけるアイコンの広範な使用に疲れており、より考慮されたデザインアプローチを提唱することが難しいと感じています。

私は「フライトシミュレーター」というミドルウェアAPIを作成しました。これは、私のLangChainエージェントが無限ループによって約50ドルのOpenAIクレジットを無駄にしないようにするためのものです。このツールは、エージェントのプロンプトにループや個人情報漏洩などの問題がないかを使用前にテストします。コードやリポジトリはここで確認でき、ライブデモはここで見ることができます。もし他に遭遇した問題についてのフィードバックがあれば、ぜひお知らせください。

Epsilonは、Goで書かれたWebAssemblyランタイムで、外部依存関係はありません。WebAssembly 2.0の仕様を完全にサポートしており、amd64やarm64などのさまざまなアーキテクチャでCGoを必要とせずに動作します。主な機能には、GoアプリケーションにWebAssemblyモジュールを埋め込む能力や、テストとデバッグのためのインタラクティブなREPLが含まれています。

Epsilonをインストールするには、次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、バイト配列からWebAssemblyモジュールを読み込んで実行することができます。以下はその簡単な例です。

package main

import (
    "fmt"
    "os"
    "github.com/ziggy42/epsilon/epsilon"
)

func main() {
    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
}

ホスト関数を使用することもでき、カスタムのGo関数をWebAssemblyモジュールに追加できます。以下はその例です。

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)

EpsilonにはテストとデバッグのためのREPLが含まれており、次のコマンドで実行できます。go run ./cmd/epsilon

主なコマンドには、モジュールを読み込むLOAD <path|url>、関数を呼び出すINVOKE <func> [args...]、グローバル変数を読み取るGET <global>、メモリを検査するMEM <offset> <len>、読み込まれたモジュールをリストするLISTがあります。

REPLセッションの例は次の通りです。

$ go run ./cmd/epsilon
>> LOAD https://github.com/mdn/webassembly-examples/raw/refs/heads/main/understanding-text-format/add.wasm
'default' instantiated.
>> INVOKE add 10 32
42

テストとベンチマークを行うには、WABTをインストールしてWASMコードをコンパイルします。ユニットテストを実行するには、go test ./epsilon/...を使用します。仕様テストはgo test ./internal/spec_tests/...、ベンチマークはgo test -bench . ./internal/benchmarksで実行できます。

貢献については、CONTRIBUTING.mdファイルを参照してください。EpsilonはApache 2.0ライセンスの下で提供されています。これは公式のGoogle製品ではなく、脆弱性報酬プログラムの対象にはなりません。

GitHub Actionsのパッケージ管理システムには重大な欠陥があり、ソフトウェアのセキュリティにリスクをもたらしています。他の確立されたパッケージマネージャーであるnpmやCargoとは異なり、GitHub Actionsには重要な機能が欠けています。

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正確なバージョンを記録するもので、これがないとコードを変更しなくてもワークフローに予測できない変化が生じる可能性があります。また、実行されるコードが意図したものであるかを確認するための整合性チェックも存在しません。これにより、ユーザーはGitHubが正しいコードを提供することを信頼しなければなりません。

さらに、ユーザーは他のアクションから来る依存関係、いわゆる間接依存関係を確認したり制御したりすることができません。この可視性の欠如は、脆弱性を引き起こす可能性があります。GitHubは一部の緩和策を導入していますが、それは主にトップレベルの依存関係にのみ対応しており、間接依存関係の変更からは保護されていません。

また、アクションは毎回GitHubからダウンロードする必要があるため、ネットワークアクセスがないとワークフローを実行することができません。さらに、名前空間の問題もあります。GitHubアカウントを持っている誰もがアクションを作成できるため、アカウントの乗っ取りやタイポスカッティングといったセキュリティリスクが生じる可能性があります。

調査によると、GitHub Actionsのユーザーの大多数が未検証のコードを実行しており、システムには重大なセキュリティの脆弱性があります。ロックファイルや整合性確認がないため、ユーザーは知らないうちに悪意のあるコードを実行するリスクにさらされています。

セキュリティを向上させるためには、GitHubはロックファイルシステムや整合性ハッシュ、依存関係の可視性を改善する必要があります。しかし、これらの機能に関する以前の要望は却下されています。GitHub Actionsの欠陥は、ユーザーだけでなく、互換性を目指す他のプラットフォームにも影響を与えています。

Geminiのような大規模言語モデル（LLM）が人気を集める中、「Geminiに聞いたら、Geminiはこう言った」というコメントを投稿する人が増えています。このようなコメントが本物の人間の会話を妨げる可能性があるため、Hacker News（HN）での扱いについて議論する提案があります。著者は、LLMが生成したテキストよりも実際の議論を重視しています。彼らは、LLMの大きな応答を投稿することを控えるようにガイドラインを更新するべきか、これらの応答をコピー＆ペーストすることを禁止する新しいルールを作るべきかについて意見を求めています。

要約がありません。

著者は、就職活動や企業の世界に対してフラストレーションを感じています。仕事に応募していますが、自分の価値観に合った企業を見つけるのが難しく、特に成長を重視する企業には困っています。現在のジュニアポジションに留まっていることに不満を感じており、「出世すること」の重要性について疑問を持っています。それは自分自身ではなく、上司にしか利益をもたらさないように思えるからです。

著者は、成長を重視しない小さな企業で働きたいと考えていますが、そうした企業は見つけるのが難しく、トレーニングのためのリソースも不足していることが多いです。企業がパフォーマンスに何を重視しているのかが分からず、伝統的な職務やボーナスに満足感を見出せず、企業環境に失望しています。

著者は、多くのソフトウェア開発者が仕事よりも個人プロジェクトにやる気を感じていると考えており、自分にとって本当に重要な仕事、例えばオープンソースプロジェクトに焦点を当てたいと願っています。著者は、自分の感情がネガティブまたは自己中心的に見えるかもしれないことを認めつつ、企業の成功よりも意味のある仕事を求めていることを強調しています。また、同じ価値観を持つ人々とつながるために、自分の価値観をホームページに掲載しています。

Fateは、tRPCを使用したReactアプリケーション向けに設計された新しいデータクライアントです。RelayやGraphQLからインスパイアを受けており、データの取得や状態管理を簡素化することを目指しています。

Fateの特徴の一つは「ビュー構成」です。コンポーネントは自分が必要とするデータを「ビュー」を通じて指定します。これにより、画面ごとに一回のネットワークリクエストで済むため、リクエストの数が減り、効率が向上します。

また、Fateは「正規化キャッシュ」を使用して、取得したデータを整理して保存します。これにより、データの更新が容易になり、古いデータの問題を防ぐことができます。

データの選択に関しては「データマスキング」を行い、コンポーネントが明示的に要求しないフィールドは隠されます。これにより、過剰なデータ取得や意図しないデータの結合を減らすことができます。

Fateは、現代のReact機能であるアクションやサスペンスを活用して、より良いユーザー体験を提供します。また、リストコンポーネント向けにカーソルベースのページネーションをサポートし、無限スクロールや「もっと読み込む」機能を容易に実装できます。

さらに、楽観的更新機能を備えており、サーバーへのリクエストが失敗した場合にはロールバック機能が働きます。これにより、ミューテーション中にUIを即座に更新することが可能です。

Fateは、クライアントとサーバー間のやり取りにおいて型安全性を促進し、開発者がエラーを避ける手助けをします。現在、Fateはアルファ段階にあり、製品としての使用にはまだ適していませんが、開発者はテンプレートを使ってすぐに始めることができるほか、手動でのインストール手順も用意されています。このフレームワークはシンプルで予測可能な設計を目指しており、複雑な抽象化を避けてJavaScriptに焦点を当てています。

Fateは、RelayとtRPCの良い点を組み合わせ、より使いやすいデータ取得体験を提供することを目指しています。今後の機能や改善についても継続的に進化していく予定です。

このブログ記事では、QEMUのTiny Code Generator（TCG）の内部動作について詳しく解説しています。TCGは、ターゲットの命令をホストマシンで実行できるように変換します。

まず、仮想CPU（vCPU）は、tcg_cpu_execという関数を使って命令を実行します。この関数は「翻訳ブロック」と呼ばれるコードの塊を見つけたり、新たに作成したりします。

次に、コード生成のプロセスについて説明します。tb_gen_code関数は、ターゲットの命令から中間表現（IR）コードを生成します。これはgen_intermediate_codeを通じて行われ、その後、tcg_gen_codeを使ってこのIRを機械語に変換します。TCGは、生成されたIRコードをフロントエンド操作、ホストCPUの動作をバックエンド操作として区別します。

中間表現（IR）については、gen_intermediate_code関数が異なるアーキテクチャに合わせて調整されており、アーキテクチャ固有の変換操作を使用します。例えば、Intel x86ホスト上でのPowerPC用の操作があります。

翻訳ブロック（TB）は、各TBにプロローグとエピローグが含まれており、実行フローを管理し、パフォーマンスを最適化します。これにより、連続するTBをQEMUのメインコードに戻ることなく実行できます。

逆アセンブルのコンテキストはアーキテクチャに特有で、現在のCPUの状態を記録するために作成され、TBがコンテキストに依存するようになります。

命令の翻訳はtranslate_insnによって行われ、オペコードハンドラのテーブルを使用してターゲットの命令をIRに変換します。

ブログでは、PowerPCの命令がTCG IRコードにどのように翻訳されるかの例も示されており、算術演算やメモリ書き込みなどのさまざまな操作の変換が紹介されています。

全体として、TCGは異なるアーキテクチャ間でのコードの効率的な実行を可能にし、IRコードを生成・翻訳し、構造化されたブロックを通じて実行プロセスを最適化し、正確な翻訳のためのコンテキスト情報を維持します。

要約がありません。

ホワイトスペース、特に単語間のスペースは、タイポグラフィにおいて重要でありながらしばしば見過ごされる要素です。これは文字や単語、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。

タイポグラフィで使用されるスペースにはいくつかの種類があります。最も一般的な「標準スペース」は、スペースバーを押すことで作られます。「ノンブレイキングスペース」は、その位置で改行を防ぐため、ロシア語などで使用されます。また、「エムスペース」「エンスペース」「スリムスペース」「ヘアスペース」といった、幅が異なる追加のスペースもあり、特定の目的で使われます。

歴史的には、単語間のスペースは7世紀までヨーロッパの言語では使用されていませんでした。金属活字では、スペースは物理的なオブジェクトであり、テキストのレイアウトに影響を与えていました。

現代のタイポグラフィでは、単語間の幅はフォントデザイナーによって決定されます。これはテキストのリズムや視覚的なバランスを保つために重要です。

ベストプラクティスとしては、過剰な単語間スペースを避けることが挙げられます。これにより読みやすさやレイアウトが損なわれる可能性があります。また、異なる目的に応じて特定のスペースを使用することが推奨されます。例えば、ダッシュやイニシャルにはスリムスペースを使うと良いでしょう。タイプライターの習慣から来るダブルスペースの使用には注意が必要で、現在では時代遅れと見なされています。

テキストが両端揃えの場合、単語間のスペースは行幅を均等に埋めるために変わることがあります。これにより不均一が生じることがあるため、手動で調整することがしばしば必要です。

すべてのソフトウェアが高度なスペーシングオプションをサポートしているわけではありません。InDesignのようなプロフェッショナルな組版ツールでは、ホワイトスペースをより正確に制御することが可能です。

これらの原則を理解し適用することで、タイポグラファーは作品の明瞭さと美的魅力を高めることができます。

著者は、TLS「インスペクション」ソフトウェアに強く反対しています。このソフトウェアは、組織が暗号化されたトラフィックを監視するために設計されていますが、実際にはTLS暗号化が提供するセキュリティを損なうものであると主張しています。これは、企業が敏感な通信を傍受し監視することを可能にする中間者攻撃（MITM）を実行することに等しいため、深刻なプライバシーの懸念を引き起こします。

著者は、TLSインスペクションソフトウェアに関するいくつかの問題を指摘しています。まず、セキュリティリスクが増大することです。企業のMITM用の秘密鍵は、信頼できる証明書機関の鍵よりも侵害される可能性が高くなります。次に、TLS証明書の管理は複雑で、異なるオペレーティングシステムやアプリケーションによって異なるため、運用上の混乱を引き起こします。

さらに、TLSのエラーが無視される文化を助長し、技術スタッフが重要なセキュリティ警告を見落とす原因にもなります。また、トラフィックの復号化と再暗号化はボトルネックを生じさせ、システムの可用性に影響を与える可能性があります。

著者は、異常検知やゼロトラストアーキテクチャなど、より侵襲的でない方法でセキュリティを確保する方が良いと提案しています。全体として、著者はTLSインスペクションソフトウェアの多くの欠点から、業界がこれを放棄するよう呼びかけています。

要約がありません。

fanfaというツールは、ユーザーがMermaidという図表作成ツールを使って図を作成し、共有できる機能を提供します。主な特徴には、まず「シネマティックアニメーション」があります。これにより、図をアニメーション化して、より魅力的なプレゼンテーションが可能になります。

次に「インタラクティブコントロール」があり、ユーザーはドラッグして移動したり、スクロールしてズームしたり、ダブルクリックでビューをリセットすることができます。また、「共有オプション」も充実しており、ユーザーは自分の図へのリンクを簡単に共有できます。

さらに、このツールは「迅速な反復」を可能にし、図の修正や更新を素早く行うことができます。全体として、fanfa.devは視覚的かつインタラクティブな要素を取り入れることで、図表作成の体験を向上させています。

スピーカーは、AIの急速な進展を歴史的な技術の変化に例え、馬とチェスを取り上げました。

馬については、1700年代に蒸気機関が発明された後、120年間は馬の利用に大きな影響はありませんでした。しかし、1950年までにアメリカでは90%の馬が消えてしまいました。これはエンジンの改良によるものです。

チェスに関しては、コンピューターチェスは40年かけて着実に進化しました。2000年には、人間のグランドマスターがコンピューターに対して90%の勝率を誇っていましたが、2010年には逆にコンピューターが90%の勝率を持つようになりました。

AIの分野では、投資が急速に増加しており、毎年倍増しています。スピーカーはAnthropicで働いていた経験から、AI（特にClaude）が職場での質問に対する回答能力で人間をすぐに上回ったことに気づきました。わずか6ヶ月で、Claudeは月に30,000件の質問に答える一方で、スピーカーのチームは4,000件しか回答できませんでした。

スピーカーは、AIが人間の仕事をどれほど早く代替しているかを振り返り、馬が時代遅れになったことと比較しました。彼らは、馬が経験したよりも長い移行期間を望んでいますが、それが非常に早く進むのではないかと懸念しています。

セガサターンが再評価されており、これまで日本専用だった多くのゲームが英語に翻訳されています。特にストーリー重視のRPGが注目されています。その中でも特に目を引くのが、1997年末に発売された『グランディア』です。当初はセガサターン向けに計画されていましたが、発売の遅れによりプレイステーションに移行しました。最近、熱心なファンたちがサターン版を翻訳し、英語圏のプレイヤーにも楽しめるようになりました。

『グランディア』は、探検を熱望する14歳の少年ジャスティンと、彼の友人スー、そして後に登場するフィーナの冒険を描いています。物語は産業革命の時代を背景に、ジャスティンが失われた文明「アンジェルー」の謎を解き明かそうとする中で、冒険や自己成長のテーマを探求します。物語は軽快で、子供の冒険心を感じさせる内容です。

ゲームの戦闘システムは独特で、戦略を重視しています。プレイヤーは動くゲージに基づいて行動を選択することができます。また、マナエッグから魔法を学び、戦闘を通じてスキルを向上させる魅力的な魔法システムも備えています。

グラフィックは当時としては印象的で、3D環境を効果的に活用していますが、時折フレームレートの問題が見られます。音楽は岩垂徳行が手掛けており、雰囲気を高める素晴らしいサウンドトラックが特徴です。

ゲームプレイは、町を探索してNPCと交流しクエストを集める部分と、宝物や敵が待ち受けるダンジョン探索が交互に行われます。さまざまな経験値システムを通じてキャラクターの成長を促します。

『グランディア』には物語の欠落や技術的な欠点もありますが、若々しい楽観主義や冒険のテーマが響く美しいRPGです。プレイにはかなりの時間が必要ですが、子供の頃の探検や夢を思い起こさせる感情を呼び起こします。全体として、プレイヤーが年を重ねても夢を追い続けることを促す、心温まる体験を提供します。

カセットテープが再び人気を集めており、特にイギリスやアメリカでの販売が大幅に増加しています。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、音質が低く使い勝手が悪いにもかかわらず、カセットで音楽をリリースしています。

これをカセットの復活と見る人もいますが、特に若いリスナーの間では再発見と考える方が正確かもしれません。多くの人々は、デジタルストリーミングの無形の体験とは対照的に、カセットの物理的な存在感や音楽との個人的なつながりを評価しています。

カセットはミックステープを作るなど、創造的な表現の手段も提供します。音楽業界の企業の支配からの自由を象徴し、より個人的で商業的でない音楽とのつながりを提供します。

要するに、カセットテープはデジタルストリーミングに取って代わることはありませんが、今日のデジタル世界の中で際立ったユニークでノスタルジックなリスニング体験を提供しています。

この記事では、ソフトウェアシステムにおけるIDフォーマットの選択の複雑さについて、特にシステムが拡張する際の課題を取り上げています。

多くのシステムは、最初は自動増分IDを使用します。これは実装が簡単だからです。しかし、このシンプルさは、システムが成長し進化するにつれて問題を引き起こすことがあります。

IDフォーマットが導入されると、それはシステムのアーキテクチャの一部となります。後から変更するのは非常に困難で、特にIDがシステムのさまざまな部分に埋め込まれている場合は痛手です。

システムが単一のデータベースを超えて拡張する場合、例えばシャーディングやマルチリージョン展開の際には、より複雑なID生成方法が必要になります。

一般的なIDフォーマットには、UUIDv4、ULID/UUIDv7、Snowflakeがあります。UUIDv4はシンプルでユニークですが、順序や構造が欠けています。ULIDやUUIDv7はタイムスタンプに基づいており、ある程度の順序を提供しますが、高い同時実行性や時計のずれに苦しむことがあります。Snowflakeは強い順序付けとパフォーマンスを提供しますが、柔軟性に欠け、調整が必要です。

著者は、他のフォーマットの限界を克服するためにOrderlyIDを作成しました。OrderlyIDは、構造化された時間順のIDを提供し、マルチテナンシーをサポートし、将来の変更にも柔軟に対応できます。

IDフォーマットの選択は、システムの特定のニーズに依存すべきです。例えば、順序の重要性、構造、将来のスケーラビリティなどが考慮されます。

著者は、IDに型付きのプレフィックスを追加し、チェックサムを組み込むことで、実際のアプリケーションにおける使いやすさやエラーハンドリングが大幅に改善されることを学びました。

適切なIDフォーマットの選択は、システムのアーキテクチャを維持し、システムが成長するにつれて将来の複雑さを避けるために重要です。

EUと米国間のデータ移転に関する課題やリスクについて、特にそれを支える法的枠組みについて述べています。重要なポイントは以下の通りです。

EUと米国間のデータ移転の多くは、「トランスアトランティックデータプライバシーフレームワーク」（TADPF）や「標準契約条項」（SCC）に依存していますが、これらは不安定な米国の法律や規制に基づいています。このため、法的状況は非常に脆弱で、容易に崩壊する可能性があります。

現在の米国政府の法的変更や課題、特に連邦取引委員会（FTC）の独立性に関する問題は、データ保護法の施行を危うくする恐れがあります。最高裁判所の訴訟（Trump v. Slaughter）は、FTCの独立性をさらに弱める可能性があります。

データ保護審査裁判所（DPRC）は、米国政府のデータ監視を監視するために設立される予定でしたが、法的な根拠が欠けており、最高裁が独立した行政機関に対して否定的な判断を下した場合、違憲と見なされる可能性があります。

バイデン政権の大統領令14.086はデータ移転を支持していますが、トランプ氏が再び権力を握る場合、覆されるリスクがあります。

EUと米国間のデータ移転の法的基盤には多くの不確実性があり、EUの関係者は潜在的な混乱に備えるべきだと示唆されています。

著者は、EUの政府や組織に対し、米国の提供者へのデータ移転を制限し、個人データを保護するために欧州の提供者を利用することを検討するよう勧めています。

要するに、EUと米国間のデータ移転に関する法的状況は不安定であり、両地域間のデータの流れが停止するリスクが高まっています。

Flowは非同期プログラミングのための新しいキーワードと制御構造を導入しています。主に、時間の経過に伴うタスクを管理するためにPromiseとFutureを使用します。

Promiseは、一度だけ値を設定できるハンドルです。一方、FutureはPromiseによって設定される値への読み取り専用の参照です。

重要な関数には、wait()があります。これはFutureに値が設定されるまで実行を一時停止します。また、ACTORはwait()を呼び出すことができる特別な関数のタイプです。Streamsとして、PromiseStream<>とFutureStream<>があり、非同期メッセージの系列を管理します。

デザインパターンには、RPC（リモートプロシージャコール）があり、サーバーが構造化されたPromiseStreamsを介してリクエストを処理できるようにします。キャンセル機能もあり、アクターのFuture参照が削除されると、そのアクターはキャンセルされます。

メモリ管理には参照カウントが使用されており、オブジェクトの寿命を管理するために、どれだけの参照が存在するかを追跡します。アリーナは、バッファの効率的な管理のためのメモリプールです。

潜在的な問題として、参照サイクルがあり、これによりオブジェクトが削除されないことがあります。また、非スタンドアロンオブジェクトを返す関数は無効な参照を引き起こす可能性があります。

Flatbuffersを使用したシリアル化は、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。ファイル識別子は、デシリアライズ中のスキーマ検証に使用されます。トレイトは、型がどのようにシリアル化されるかを定義します。

アクターは単一のFutureを返すことができます。複数の値を返す必要がある場合は、PromiseStreamを使用します。

アクターコンパイラに関する注意点として、wait()を使用したswitch文は避けるべきです。また、wait()を含まないtry/catch文には注意が必要です。

このガイドは、非同期プログラミングにおけるFlowの効果的な使用方法を概説しており、そのコア構造、パターン、メモリ管理戦略に重点を置いています。

要約がありません。

オーストリアのグラーツ出身のソフトウェアエンジニア、ホルスト・グットマン氏は、2年間のO'Reillyのサブスクリプションをキャンセルする決断をした理由について語っています。彼は、豊富な技術書や学習リソースが揃っていることに感謝していましたが、年間500ドルという費用に対して、自分の読書速度が遅いためにそれだけの価値がないと感じました。また、モバイルアプリの使い勝手にも問題があり、同期がうまくいかなかったり、他の読書アプリに比べて楽しめるテーマが不足していると感じていました。彼は、他のプラットフォームで個別に本を購入した方が安上がりで、しかもそれらを永久に保持できると考えています。全体として、彼は再度サブスクリプションを更新する可能性は低いと述べています。

Novaへようこそ！

Novaは、さまざまな用途に対応した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、文書やメモを書いたり、カジュアルなモデリングや思考を行ったり、コンピュータなしで計算を行うことができます。

プログラミングはしばしば複雑で混乱を招くことがありますが、Novaはそれを簡単にすることを目指しています。これは、プログラマーや機械とのコミュニケーションを助けるためのツールとして機能します。

ぜひNovaを試して、その可能性を探ってみてください。

Novaを学びたい方には、以下のようなリソースがあります。Novaの書き方に関する記事や、オンラインのNova IDE、既存のコードとNovaを接続するための実装などです。

また、IRC（Liberaの#nova）やDiscord（Nouveauの#nova）で私たちのコミュニティに参加することもできます。

要約がありません。

AIウィンドウは、AI技術の進化に伴い、インターネットを開かれた状態でアクセス可能に保つことを目的とした新しい取り組みです。このプロジェクトの主な特徴は、ユーザーが完全に参加を選べる体験を提供すること、ユーザーの選択を守る機能を備えていること、そしてデータ使用に関する透明性を高めることです。

この取り組みは、ユーザーと開発者が共にウェブの未来を形作るコミュニティを育むことを目指しています。興味のある方は、最新情報を受け取るためにサインアップし、最初に試す機会を得ることができます。

待機リストに参加するには、ユーザーはメールアドレスを提供し、プライバシー通知に同意する必要があります。また、以前にMozillaのニュースレターに登録していない場合は、メールで登録を確認する必要があるかもしれません。

チームがアプリのバックエンドに特に効果的なバグ検出ツールを開発しました。最初は、AIによって悪化することが多いコードベースの技術的負債に対処することを目指していました。彼らはこの負債を管理するために自動テストを作成することから始めましたが、ツールがテストを書くよりもコード内のバグを特定するのに優れていることに気付きました。

このツールはコードベースを分析し、ローカル開発用にビルドし、数多くのテストを実行してバグや脆弱性を発見します。成熟したプロジェクトでも効果を発揮します。スキャンプロセスには数時間かかりますが、高品質な結果を提供し、エンジニアが最も重要な問題に集中できるようにします。

開発者たちは、コンピュータの処理能力は安価である一方、エンジニアの注意は貴重であると考えています。彼らは、コードの品質を向上させるための他のタスクに対してもツールの機能を拡張する計画です。また、他の人にもツールを試してもらうために、クレジットカードなしで初回のスキャンを無料で提供し、リクエストに応じてオープンソースのリポジトリもスキャンしています。

以下は、書籍リストの主要なポイントを簡潔にまとめた内容です。

科学フィクションとファンタジーのジャンルでは、「2001年宇宙の旅」が進化や宇宙旅行を探求しています。「エンダーのゲーム」では、若い少年がエイリアンと戦うために訓練し、道徳的なジレンマに直面します。「黄金の羅針盤」は、少女が平行世界を旅する物語です。「デューン」は、貴重な資源を持つ砂漠の惑星での政治的陰謀を描いています。

古典文学の中では、「大地」は中国の田舎での一家の栄枯盛衰を描いています。「変身」では、一人の男が昆虫に変わり、孤立感を探求します。「怒りのぶどう」は、大恐慌の時代における一家の苦闘を描いています。

哲学や社会批評の分野では、「道徳経」がバランスや自然の秩序について考察しています。「1984年」は、完全な監視下にあるディストピアの世界を描いています。「侍女の物語」は、抑圧的な社会に対抗する女性の闘いを描いています。

現代小説では、「ナイトサーカス」が二人の若いイリュージョニストの間で繰り広げられる魔法の競争を描いています。「わたしを離さないで」は、クローン技術と人間性のテーマを探求しています。「コンビニ人間」は、コンビニでの生活を通じて社会の規範に挑戦する女性の物語です。

ノンフィクションやエッセイでは、「銃・病原菌・鉄」が地理や資源を通じて社会の発展を説明しています。「オムニボアのジレンマ」は、食の生産と消費の選択を考察しています。「ハウ・ウィ・ガット・トゥ・ナウ」は、革新とその社会への影響について議論しています。

これらの書籍は、アイデンティティ、社会、道徳、人間性といった重要なテーマに触れており、それぞれのジャンルで注目すべき作品となっています。

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ジョイボードは、1983年に発売されたアタリ2600用のバランスボード周辺機器です。ユーザーはボードの上に立ち、体を傾けることでゲームを操作します。これは、ジョイスティックの動作に似ています。この製品はスキーヤーのスージー・チャフィーによって宣伝されました。

ジョイボードの底には、動きを感知するための四つの方向ラッチがあります。また、ジョイスティックを接続することもでき、ジョイスティックが必要なゲームにも対応しています。ジョイボードは、より高度な技術を使用しているWiiバランスボードと比較されることがあります。

ジョイボード専用に作られたゲームは二つだけです。「モーグルマニアック」というスキーゲームと、「オフ・ユア・ロッカー」という、画面上のキャラクターの動きを繰り返すゲームです。また、サーフィンゲームの「サーフズ・アップ」が開発されましたが、リリースされることはありませんでした。

「グル・メディテーション」という用語は、アミガのオペレーティングシステムのエラーに関連しており、システムクラッシュの際にジョイボードの上で静止しようとした開発者たちから生まれました。この歴史を受けて、「グル・メディテーション」というゲームも作られ、プレイヤーはジョイボードの上で静かに座ることが成功の鍵となります。

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私たちは、深層ニューラルネットワークが、タスクや初期化の方法に関わらず、似たような低次元空間にグループ化される傾向があることを発見しました。この研究では、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以上の異なるモデルを調査し、これらのモデルが構造に共通のパターンを持っていることを示しました。モデルの重み行列を分析することで、情報を表現するために似たような部分空間を使用していることがわかりました。これは、大量のデータや計算能力を必要とせずに、これらの共通構造を特定できる可能性があることを示唆しています。これらの発見は、モデルの再利用、複数のタスクからの学習、モデルの統合、より効率的なアルゴリズムの作成に役立ち、さらに大規模なニューラルネットワークのトレーニングによる環境への影響を軽減することにもつながるかもしれません。

申し訳ありませんが、外部リンクやURLの内容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、そのお手伝いをさせていただきます。

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ブレントは、構造化されたCプログラムを書くための重要なガイドラインを共有しています。彼はカプセル化とパフォーマンスに重点を置いています。以下はその要点です。

カプセル化については、ヘッダーファイルを使用してコードの実装の詳細を隠すことが推奨されています。これにより、ユーザーは関数を通じてデータ構造とやり取りでき、安全性と保守性が向上します。

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を低下させる可能性がある一方で、構造体のメンバーを公開することでコードを最適化できる場合があります。メンバーを保護するためにconstを使用しつつ、アクセスを許可することが重要です。

メモリ管理では、メモリの割り当てと解放を同じモジュールで管理することが求められます。メモリの所有権を明確に示し、誤用を避けることが大切です。

void*の使用は避け、特定の構造体を定義することで型安全性とコードの明瞭さを向上させるべきです。

文字列の取り扱いにはchar*を使用し、互換性のためにUTF-8を守ることが推奨されます。文字列の型を複雑にすることは避けるべきです。

標準型については、バイト配列にはuint8_tを使用し、ブール値には<stdbool.h>を含めることが推奨されます。

関数設計では、一つのタスクを実行する関数を書くことが重要です。グローバルや静的変数は避け、可読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。

テストに関しては、関数を独立してテストし、Cのシンプルなテスト機能を活用することが勧められます。

コンパイラの警告はすべてエラーとして扱い、コードが基準に従っていることを確認することが重要です。

ゼロ初期化については、未定義の動作を避けるために常に構造体を初期化することが求められます。

構造体のレイアウトでは、メモリアラインメントを最適化するために、大きな型のメンバーを先に配置することが推奨されます。

これらのルールは、クリーンで効率的、かつ保守性の高いCプログラミングの実践を促進することを目的としています。

このテキストには、地震や津波に関するいくつかのリンクが含まれています。最初のリンクは、特定の地震イベントに関する詳細な情報が掲載されたページに繋がっています。次のリンクは、津波を含む気象災害に関するニュースにアクセスできます。三つ目のリンクでは、最近の地震の地図が提供されています。四つ目のリンクは、津波警報や注意報に関する情報を提供しています。これらのリソースは、地震活動を追跡し、関連する津波のリスクを理解するのに役立ちます。

NATSは、プロデューサーがメッセージをストリームに送り、コンシューマーがそれを受け取るストリーミングシステムです。通常のNATS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、合意アルゴリズム（Raft）を使用して、メッセージが少なくとも一度は配信されることを保証します。常に利用可能であることを目指していますが、CAP定理によれば、システムは線形整合性と常時利用可能性の両方を持つことはできません。JetStreamは、いくつかのノードの損失に耐えることができますが、正常に機能するためには過半数が必要です。

テストでは、Jepsenライブラリを使用してNATS JetStreamのさまざまな障害をシミュレーションしました。具体的には、プロセスのクラッシュやネットワークの問題を模擬し、5つのレプリカを持つJetStreamストリームに焦点を当てました。テストの目的は、これらの条件下でJetStreamがどのように動作するか、特にメッセージの損失に関して調べることでした。

重要な発見として、まず、バージョン2.10.22では、プロセスのクラッシュがJetStreamストリームを完全に消去する可能性がありましたが、これはバージョン2.10.23で修正されました。次に、JetStreamのファイルにおける単一ビットのエラーが、重大なメッセージ損失やノード間のデータの不整合を引き起こしました。また、スナップショットファイルが破損すると、システムがストリームを誤って削除し、永続的なデータ損失を招く可能性があります。さらに、NATSはデータを即座にディスクにフラッシュしないため、電源障害やクラッシュ時にデータ損失が発生する可能性があり、確認済みのメッセージが保存されないことがあります。最後に、単一のOSクラッシュがスプリットブレイン状態を引き起こし、異なるノードが異なる確認済みデータの見解を持つことで、さらなるデータ損失が生じることがあります。

これらの問題に対する推奨事項として、NATSはデフォルトのデータフラッシュポリシーを変更し、データ損失を避けることを検討すべきです。また、現在のfsync動作に伴うリスクやJetStreamの可用性に関する制限を文書で明確に示す必要があります。

NATS JetStreamは特定の条件下で一般的に良好に機能しましたが、データ損失や可用性に関する重大な問題が残っています。特に障害シナリオにおいては、信頼性と一貫性を向上させるためにさらなるテストと改善が推奨されます。

著者は仕事と個人的なタスクを分けて管理することを好み、仕事用のノートパソコンに最小限のUbuntu Serverを使って個人用の仮想マシンを設定しました。メモ取りやその他の作業のためにEmacsをインストールし、フルスクリーンモードで主なインターフェースとして利用しています。

このために、従来のウィンドウマネージャを使わずにEmacsを実行できるシンプルな設定を作成しました。他のアプリケーション、例えばウェブブラウザも必要に応じて使用できますが、主にEmacsを使って作業を進めています。テキストベースのブラウザでウェブを閲覧したり、必要に応じてグラフィカルなブラウザを起動したりしています。

著者はEmacsを使ってIRCやTwitter、RSSフィードなど複数のタスクを同時に管理することを楽しんでおり、便利なウィンドウレイアウトを作成しています。また、軽量なウィンドウマネージャであるRatpoisonや2wmを探求しており、これらは最小限でキーボード操作に特化しているため、Emacsの体験を向上させつつ、クリーンな作業スペースを維持するのに役立っています。

要するに、著者はEmacsを包括的な作業スペースとして効果的に活用し、さまざまなアプリケーションを統合しながら、従来のデスクトップ環境の気を散らす要素を排除して生産性を高めています。

2025年12月6日、協定世界時（UTC）の21時13分頃、NISTガイザースバーグキャンパスにあるセシウムビーム原子時計が故障し、いくつかのインターネットタイムサーバーに約-10ミリ秒の時間のずれが生じました。影響を受けたサーバーには、time-a-gからtime-f-g、そしてntp-d.nist.govが含まれています。この事象の際、一部の監視システムも予期せずに故障し、time-a-gサーバーはシャットダウンし、time-f-gサーバーはエラーのために時間サービスを停止しました。

現在、他のサーバーはまだ稼働していますが、時間のずれが自動的な故障応答を引き起こすレベルには達していません。もしずれが増加すれば、正確性を維持するためにサーバーが無効化される可能性があります。現場にはバックアップ時計が用意されており、故障した時計の交換は2025年12月9日に予定されています。この交換作業には短時間のサービス中断が必要です。他のNISTキャンパスのサーバーには影響はありません。

最近のプロジェクトで、研究者たちは約10,000時間の神経言語データを収集し、非侵襲的な脳データから思考をテキストに変換するモデルを訓練しました。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。データ収集には、制御された環境でヘッドセットを装着した参加者が言語モデルと会話を行う形で、数千人が関与しました。

データ収集のプロセスでは、参加者が自由な形式で会話を行い、発言や入力を最大化することを目指しました。最初は構造化されたタスクが用いられましたが、時間が経つにつれてよりオープンな会話に置き換えられました。

研究者たちは、異なる脳データ測定技術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設計しました。既存のヘッドセットではニーズを十分に満たせなかったためです。

初期段階ではノイズの低減が重要でしたが、データセットが約4,000〜5,000時間に達するにつれて、収集されたデータの量がノイズによる問題を上回り、より柔軟な対応が可能になりました。

プロジェクトは1日20時間稼働し、効率的な参加者の予約と管理システムが必要でした。研究者たちは、時間が経つにつれてスケジュール管理やデータ収集プロセスを大幅に改善しました。

データのコスト効率も向上しました。データフォーマットやバックエンドシステムを改善することで、収集中にリアルタイムで品質チェックを行い、使用可能なデータのコストを削減しました。

現在、チームは収集したデータを使ってモデルの訓練に注力しており、さらなる開発のためのコラボレーションや採用にも前向きです。

このプロジェクトの成功は、革新的なデータ収集方法、効果的な参加者の関与、そして技術と運営の継続的な改善に支えられています。

中国のバッテリー製造大手、CATLは、今後3年以内に完全電動の船舶を海洋航行用に導入する計画を発表しました。同社の海洋部門は2017年から活動を開始し、内陸水域や沿岸から海洋用の船舶へと事業を拡大しています。CATLは、ゼロカーボンの海上輸送を目指しており、バッテリーの交換やクラウドベースの管理を含む、完全なバッテリー補充システムを開発しました。

これまでに900隻以上の船舶にバッテリーを供給しており、世界初の純電動の海洋旅客船も手掛けています。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は、海上輸送の電動化をさらに後押しすることが期待されています。研究によると、現在のバッテリー技術を用いれば、電動船は最大5,000キロメートルの距離を航行できる可能性があり、海上の電動化がますます現実味を帯びてきています。

科学の歴史は、白人男性の業績が強調されることが多く、女性の貢献が見過ごされがちです。この現象は「マチルダ効果」と呼ばれ、女性の発明家がしばしば評価されないことを主張したマチルダ・ジョスリン・ゲージにちなんで名付けられました。歴史家のマーガレット・ロッシターは1993年にこの用語を広め、女性の科学への貢献を認識する必要性を強調しました。

「マチルダ効果」というタイムラインシリーズでは、科学史の中で軽視されてきた著名な女性たちが紹介されています。例えば、物理学者のリゼ・マイトナーは核分裂の発見に貢献しましたが、彼女の業績はほとんど無視され、男性の同僚オットー・ハーンがノーベル賞を受賞しました。同様に、アフリカ系アメリカ人の化学者アリス・オーガスタ・ボールは、ハンセン病の画期的な治療法を開発しましたが、若くして亡くなり、彼女の貢献は男性の教授に帰されました。

エスター・レーダーバーグ、ジョスリン・ベル・バーネル、ロザリンド・フランクリンなどの他の女性たちも同様の運命に直面し、彼女たちの重要な発見が男性の同僚に奪われることがありました。これらの例は、科学における女性の認識や賞からの排除という広範な傾向を反映しています。

女性の科学への貢献についてさらに知りたい方は、マーガレット・ロッシターの著作やタイムラインシリーズが貴重な資料となります。