要約がありません。

この記事では、Fortranという古いプログラミング言語の学習について説明しています。Fortranは1957年にIBMによって科学的なアプリケーションのために作られ、その後いくつかのバージョンが登場しました。最新のバージョンはFortran 2018です。

Fortranには異なるバージョンがあり、FORTRAN 77やFortran 90などがあります。Fortran 90では自由形式の構文が導入され、以前の固定形式に比べて柔軟で使いやすくなりました。

プログラムは「program <name>」で始まり、「end program <name>」で終わります。メッセージを表示するには「print *, '<message>'」を使用します。アスタリスクはデフォルトの出力チャネルを示します。また、「implicit none」を使用する場合、変数は明示的に宣言する必要があります。これは現代のコーディングで推奨される方法です。

簡単な「Hello, World!」プログラムや、ユーザーから2つの数値と演算子（+、-、*、/）を入力させる基本的な計算機プログラムの例も紹介されています。この計算機は、ゼロでの除算に対してエラーメッセージを表示します。

Fortranプログラムを実行するには、まず「gfortran -o <output_name> <input_file>.f90」でコンパイルし、その後「./<output_name>」で実行します。

記事では、計算機を「select case」文を使ってより効率的に操作を処理し、エラーハンドリングを改善することを提案しています。

著者は今後、Fortranのさらなる応用や、古い言語でありながらどのように現代化しているかを探求する予定です。この記事はFortranの学習を始めるための導入として、構文や構造、実用的な応用を強調しています。

AIは、ソフトウェアが仕様を満たしていることを数学的に証明する手法である形式的検証を、ソフトウェア開発においてより一般的なものにすることが期待されています。これまで、形式的検証は研究プロジェクトに限られ、産業界のソフトウェアエンジニアによってはその複雑さや高コストからほとんど利用されていませんでした。

しかし、AIの進展、特にコーディングアシスタントの登場により、この状況は変わりつつあります。これらのAIツールは、証明スクリプトの作成を支援し、形式的検証をより簡単かつ安価にしています。形式的検証がより手軽に行えるようになることで、AIが生成したコードの検証が重要となり、人間によるレビューなしでその正確性を確保することが可能になります。

自動化が検証プロセスを簡素化する一方で、正確な仕様を定義するには専門知識が必要です。全体として、安価な形式的検証とAIコードの検証の必要性が相まって、今後より広く採用される可能性が高いです。主な課題は、これらの形式的手法を受け入れる文化へのシフトです。

新しいMozillaのCEO、エンゾール・デメオ氏はインタビューで、Firefoxで広告ブロッカーをブロックすることを検討しているかもしれないと述べました。これにより1億5000万ドルの収益を増やせる可能性があるとのことですが、彼はこの考えがMozillaの使命に反するとも感じています。著者はこのアイデアに失望を表明し、Firefoxがオープンスタンダードとプライバシーに対するコミットメントによって忠実なユーザーを惹きつけてきたことを強調しています。広告ブロッカーはセキュリティ上重要と見なされているため、これを取り除くことはコアコミュニティを疎外し、プロジェクトに悪影響を及ぼすのではないかと懸念しています。著者はMozillaに対して、その価値観を守り続けるよう訴えています。

TLA+モデリングのヒントをまとめました。

まずは小さく始めましょう。シンプルなモデルからスタートし、機能を保ちながら構築していきます。必要なときにのみコンポーネントを追加してください。

抽象化に注目しましょう。モデルは特定の動作を表現するものであり、システム全体を表すものではありません。不要な層やコンポーネントは取り除きましょう。

仕様を書くことに集中し、コードを書くのではなく、何が起こるべきかを説明します。不要な変数を避け、値は保存するのではなく導出するようにします。

不正な知識に注意を払いましょう。モデルを見直し、プロセスがアクセスしてはいけない状態にアクセスしていないか確認します。これはよくあるエラーです。

細かいアクションを使用します。アクションは、正しさが許す限り小さくし、実際のシステムの動作を明らかにし、隠れた問題を避けます。

ガード付きコマンドを考えましょう。アクションを単一の論理ステップとして構成し、条件を明確に定義します。このアプローチは分散システムに適しています。

欠落している要素について考えることも重要です。モデルの中で見落とされがちな点、例えば失敗の処理やメッセージの順序について定期的に考えましょう。

TypeOK不変条件を定義します。モデルの初期段階で型を明示的に記述することで、文書化やデバッグが効果的に行えます。

多くの不変条件を書きましょう。重要な特性を明示化し、それについての学びを文書化します。

進捗を確認することも大切です。モデルが安全条件を満たすだけでなく、アクションが最終的に実行されることを保証しているか確認します。

モデルの動作を検証します。成功したモデルの実行が正しさを保証するわけではありません。意図的にエラーを導入してテストし、堅牢性を確保します。

最後に最適化を行います。モデルとモデルチェッカーは別に保ち、まずは明確さに焦点を当て、その後効率の最適化を考えます。

著者のブログで、さらに多くのTLA+の例やガイドを探してみてください。

あなたの地域の政府が、Flockカメラや顔認識技術、自動ナンバープレート読み取り装置（ALPR）などの監視技術について議論しているかもしれません。ウェブサイトのalpr.watchでは、これらの技術に関する会議を見つけることができ、行動を起こす手助けをしています。

アメリカでは監視技術が急速に増加しており、80,000以上のカメラが住民の動きを追跡し、個人データを収集しています。このサイトでは、監視に関する議論が行われている場所を地図で示しており、情報を得て参加することができます。

このサイトの主な機能には、地域の議会や会議、ALPRカメラの位置を追跡することが含まれています。また、ユーザーは自分の地域での監視に関するメール通知を受け取ることができます。

ALPRとは何か？ALPRシステムはカメラとAIを使用して、車両のナンバープレートデータを取得し、保存します。これにより、人々の動きに関する広範なデータベースが作成されます。

Flock Safetyとは何か？Flock SafetyはALPRカメラの主要な供給業者であり、詳細な車両情報を収集し、さまざまな機関と共有しています。これにより、広範な監視ネットワークに貢献しています。

懸念点として、監視システムはその目的を超えて使用されることが多く、プライバシーの侵害につながることがあります。

支援すべき団体として、監視社会に反対するいくつかの団体があります。例えば、電子フロンティア財団（EFF）、アメリカ自由人権協会（ACLU）、未来のための戦い（Fight for the Future）、監視技術監視プロジェクト（STOP）、正義のための研究所（Institute for Justice）などです。また、地域のプライバシー擁護団体を探すこともできます。

セバスチャン・アルトネンは、30年の経験を持つグラフィックスプログラマーで、彼のブログ記事でグラフィックスAPIの進化について語っています。彼はWebGPU、Metal、Vulkanなど、さまざまなゲーム機やグラフィックス技術に携わってきました。

約10年前、DirectX 12、Vulkan、Metalといった低レベルのグラフィックスAPIが登場しました。これらはAAAゲームのパフォーマンスを向上させるために開発され、従来のAPIであるDirectX 11やOpenGLの限界を克服することを目指しました。

低レベルAPIはベンチマークテストでは期待される性能を示しましたが、既存のエンジンを移植する際にはパフォーマンスの問題が発生することが多くありました。これは、新しいAPIと既存のレンダリングアーキテクチャとの互換性の欠如が原因です。

低レベルAPIの導入により、グラフィックスプログラミングの役割が分かれました。低レベルプログラマーはAPIとのインタラクションに注力し、高レベルプログラマーは視覚的なグラフィックスアルゴリズムに取り組むようになりました。

現在のGPUは、キャッシングの向上や直接メモリアクセスのサポートなど、先進的な機能を備えており、従来のAPIの複雑さを多く解消しています。しかし、パーシステントステートオブジェクト（PSO）の管理は依然として大きな課題であり、膨大なデータをキャッシュする必要があるため、ゲームの読み込み時間が長くなったり、カクつきが生じたりすることがあります。

OpenGLやVulkanのようなAPIの設計は、多様で急速に進化するハードウェアをサポートする必要から生まれましたが、その結果として妥協が生じ、時間が経つにつれてその影響が残っています。

現代のGPUを考慮すると、古い複雑さを取り除くことでAPIを大幅に簡素化する可能性があります。ハードウェアの進化により、現在の多くのパーシステントオブジェクトを必要としない新しいAPIを設計できるかもしれません。

アルトネンは、今日の先進的なハードウェア環境において、プロセスを簡素化しパフォーマンスを向上させるために、グラフィックスAPIの再評価が必要であると強調しています。

新しいツール「ty」は、Astralによって開発された高速なPythonの型チェックツールおよび言語サーバーで、Rustで書かれています。既存のツールであるmypyやPyrightのより良い代替品を目指しています。ベータ版が現在利用可能で、Astralチームは自社のプロジェクトでも使用しています。

tyの主な特徴には、まず速度があります。tyはmypyやPyrightよりもはるかに速く、型チェックを10倍から60倍の速さで行います。例えば、ファイルを編集した後、わずか4.7ミリ秒で診断を更新できるため、特にエディタでの効果が高いです。次に、先進的な型チェック機能があり、交差型や型の絞り込みといった機能を含んでおり、ユーザーの意図を尊重しながら正確なフィードバックを提供します。また、オープンソースであり、Pythonが書かれる場所ならどこでも使用でき、ウェブブラウザでも利用可能です。さらに、ユーザーフレンドリーな診断機能を備えており、複数のファイルから文脈を引き出して問題を詳しく説明する明確なエラーメッセージを提供します。

tyはuvツールを通じてインストールすることも、VS Codeの拡張機能としても利用できます。チームは、安定性や人気のあるライブラリのサポート、追加機能に焦点を当ててさらなる改善を計画しています。

Astralの長期的なビジョンは、Pythonをより生産的なプログラミング環境にすることであり、ユーザーのフィードバックに基づいてtyの改善を続けていく考えです。

要約がありません。

Mozillaの新しいCEOは、FirefoxにAIを中心に据える方針を発表し、同社を信頼できるソフトウェアプロバイダーとして確立することを目指しています。しかし、Waterfoxブラウザの経験を持つ著者アレックス・コントスは、これは間違いだと考えています。彼は、特に大規模言語モデル（LLM）が不透明で信頼性に欠けるため、ユーザーのコントロールやデータの取り扱いに関する懸念があると主張しています。

コントスは、ブラウザはユーザーの直接的なエージェントとして機能すべきであり、AIがそのやり取りを仲介するべきではないと強調しています。MozillaはAI機能がオプションであると主張していますが、ユーザーがこれらの機能をどのように監視し、評価できるのか疑問を呈しています。彼は、Mozillaが一般ユーザーを引きつけることに注力することで、透明性やユーザーの主体性を重視する技術的なコアコミュニティを疎外する可能性があると感じています。

一方、WaterfoxはLLMを使用せず、シンプルなブラウジング体験を提供することを目指しており、パフォーマンスとユーザーのコントロールを重視しています。著者は、ブラウザプロジェクトにおける正式なガバナンスの重要性を強調し、責任と信頼性を確保する必要があると述べています。彼は、AIブラウザが人気を集める可能性がある一方で、ユーザーの独立性と透明性を優先するWaterfoxのようなシンプルで信頼できる代替品の需要は常に存在すると信じています。

マイク・サン・ロマンは、多くの人々がAIを誤って利用していると指摘しています。彼は、AIの本当の力は新しいコンテンツを作成する能力ではなく、大量の情報を消費し分析する能力にあると考えています。

彼は、自身のノートや考えをObsidianというツールに接続し、AIに新しいものを作らせるのではなく、過去の洞察を引き出す質問にシフトした経験を共有しています。例えば、彼はAIを使って一対一のミーティングでのパターンを特定し、技術的負債に関する自分の考えの変化を追跡し、時間をかけてデザインの決定をつなげました。

サン・ロマンは、従来の検索方法には限界があるが、AIは概念を理解し、関連性を見つけることで知識を引き出す手助けができると強調しています。彼は、AIを私たちの経験の読者として捉えることで、ノートや考えに蓄積された貴重な洞察を引き出せると提案しています。

この新しいアプローチを2ヶ月続けた結果、彼は問題解決能力の向上、意思決定の質の向上、以前は見逃していたパターンを見つける能力が得られたと報告しています。彼は他の人にも、自分の考えを他人のためだけでなく、未来の自分や思い出を助けてくれるAIのために記録することを勧めています。

要するに、AIを効果的に活用する鍵は、新しいコンテンツを作るのではなく、既存の知識を消費しつなげることにあると言えます。

2026年1月1日から、GitHubはホステッドランナーの料金を引き下げ、2026年3月1日からはセルフホステッドランナーに対して1分あたり0.002ドルの新しい料金を導入します。ほとんどのユーザーは請求額に変化がなく、96%の顧客は影響を受けません。アクションは引き続き公開リポジトリに対して無料です。

これまでセルフホステッドランナーは無料でしたが、今回の変更は使用量に応じたコストに整え、サービスの質を向上させることを目的としています。ユーザーが将来のコストを見積もるための料金計算機も提供されます。4%のユーザーには変更があるものの、そのうち85%は請求額が減少し、15%は中央値で約13ドルの増加が見込まれています。

GitHub Actionsは2018年の開始以来広く利用されており、日々数百万のジョブを処理しています。この成長を支えるために、GitHubは信頼性とパフォーマンスを向上させるためのアーキテクチャの近代化を進めています。

主な変更点には、GitHubがホストするランナーの料金引き下げ（最大39%の削減の可能性）、セルフホステッドランナーに対する1分あたり0.002ドルの料金導入、セルフホステッド体験の向上に向けた新しいスケーリングソリューションやジョブ管理の改善への投資が含まれます。

全体として、これらの更新はすべてのユーザーに対してより柔軟で信頼性の高いCI/CD体験を提供し、透明性のある料金体系を確保することを目指しています。

申し訳ありませんが、外部リンクに直接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、そのお手伝いができます。

この記事は、メイシーズで有名なサンタクロースとなったボブ・ルータンの物語と、それが彼の人生に与えた深い影響について語っています。ボブは最初、仕事や家族との関係を失い、個人的にも職業的にも苦しんでいました。友人の勧めでサンタの役割を引き受けることになり、思いがけず子供たちの笑顔を通じて喜びと幸せを見出しました。

サンタの persona を受け入れることで、ボブは目的意識を持ち、疎遠になっていた息子と再びつながることができました。息子をエルフとして雇うこともしました。しかし、彼の道のりは順風満帆ではありませんでした。メイシーズで昇進し、役員になったものの、経営陣との対立により解雇されてしまいました。このことが原因で、彼はうつ状態に陥り、娘とも疎遠になりました。

それでも、ボブは赤いスーツを着ることで多くの子供たちの人生に触れ、困難な時期に希望とつながりを提供しました。この記事は、クリスマスの魔法やサンタを演じることの変革力、そして他のサンタたちが役割の中で見出した贖罪や目的の物語を強調しています。

最後に、ボブは自分の人生を振り返り、喜びと悲しみの両方を認めます。彼はサンタとしての思い出やその過程で学んだ教訓を大切にしながら、クリスマスを祝いつづけています。この物語は、ホリデースピリットの本質や親切、許し、つながりの重要性を捉えています。

2025年12月15日、私はPythonで書かれたHTML5パーサーJustHTMLをJavaScriptに移植することに成功しました。この作業はCodex CLIとGPT-5.2を使用し、わずか4.5時間で完了しました。新しいJavaScriptライブラリはsimonw/justjshtmlと名付けられ、依存関係がなく、html5lib-testsスイートの9,200以上のテストを通過しました。

このプロジェクトでは、元のJustHTMLと同様のAPIを作成する必要があり、最初のプロンプトは2つだけで、その後のフォローアップも少しで済みました。作業の合間には、家族とお祝いをしたり映画を観たりする時間も取りました。

HTML5の仕様には無効なHTMLを解析するための明確なルールがあり、多くの既存のパーサーがこれを利用しています。私の作業の基盤となったEmil StenströmのJustHTMLプロジェクトは、これらのルールに従ったPythonのパーサーです。

まず、開発環境を整え、Codex CLIにJustHTMLライブラリのJavaScript版を作成するよう指示しました。Codex CLIは自律的に動作し、9,000行のコードを生成し、プライベートなGitHubリポジトリに頻繁にコミットしました。

プロジェクトの最後には、ライブラリは完全に機能し、テストも成功裏に実行されました。また、その使用を示すためのプレイグラウンドインターフェースを作成し、包括的なドキュメントも追加しました。

このプロジェクトは、大規模言語モデル（LLM）が最小限の監督で複雑なタスクを実行できる能力を示しています。しかし、著作権、AI生成コードへの信頼、オープンソースコミュニティへの影響といった倫理的な問題も提起しています。

「薄い欲望」という概念についての内容です。薄い欲望は、最終的には満たされないもので、定義することも難しい普遍的な渇望を表しています。これに対して「厚い欲望」は、追求することで個人の成長や変化をもたらします。薄い欲望は、消費技術やソーシャルメディアによって助長され、意味のある関与なしに迅速な満足を提供しますが、それにもかかわらず不安や孤独感を引き起こすことがあります。

著者は、私たちの社会が薄い欲望を優先する傾向が強まっており、コミュニティや手仕事、意味のある人間関係といった厚い欲望を支える基盤が崩れていると主張しています。この傾向に対抗するために、テキストでは、パンを焼いたり手紙を書いたりするようなシンプルで意図的な活動を通じて厚い欲望を追求することを提案しています。これらの活動は時間と労力を要しますが、忍耐や本当の満足感を育み、価値のあるものを求めることの意味を思い出させてくれます。最終的に、厚い生活はそれ自体で価値があり、より広い運動や社会的変化とは独立しています。

Subsetsは、消費者向けのサブスクリプションチームを支援するための優れたプラットフォームです。AIを活用して意思決定を自動化することで、チームの成長を促進します。このプラットフォームを使うことで、チームは実験を行い、個別化されたユーザー体験を作成し、リテンションやエンゲージメントなどの結果を追跡できます。エンジニアの助けを必要とせずにこれらを実現できるのが特徴です。The AtlanticやNBCUniversalなどの企業から信頼を受けているSubsetsは、610万ドルの資金を調達し、Y Combinatorの2023年夏プログラムにも参加しました。現在、同社はコペンハーゲンに拠点を置いています。

要約がありません。

最近の研究が、脳の活動を示す指標としての血流の信頼性に疑問を投げかけています。この考え方は、機能的磁気共鳴画像法（fMRI）において約30年間基本的な前提とされてきました。ミュンヘン工科大学とフリードリヒ・アレクサンダー大学エアランゲン・ニュルンベルクの研究者たちは、約40%のケースで、fMRI信号の増加が脳の活動の減少と関連していることを発見しました。一方、信号が低下すると脳の活動が高まることが示されました。

実験では、健康な参加者が計算などのタスクを行い、脳の特定の領域が血流の増加なしに効率的に酸素を利用できることが明らかになりました。この発見は、脳の障害に関する研究におけるfMRIデータの解釈に対する懸念を引き起こします。血流の変化が神経活動を正確に反映しない可能性があるため、特に血管に問題を抱える患者の場合は注意が必要です。

研究者たちは、従来のfMRIと新しい定量的手法を組み合わせることで、脳のエネルギー使用についてより明確な理解が得られると提案しています。これにより、うつ病やアルツハイマー病などの状態についての理解が深まることが期待されます。この研究は『ネイチャー・ニューロサイエンス』に掲載され、脳の活動を測定し理解する方法の転換が必要であることを強調しています。

アンソニー・エンゾール＝デメオがモジラ社の新しいCEOに就任しました。彼は、同社が技術において人々を優先する強い歴史を持っていることを認め、インターネットの急速な変化がユーザーの期待に影響を与えていることを強調しました。エンゾール＝デメオは、会社にとって重要な時期にリーダーシップを発揮した前任の暫定CEOローラ・チェンバースに感謝の意を表しました。

彼は、特にウェブブラウザにおいてプライバシーと透明性が重要であるため、信頼が技術における重要な課題になると強調しました。モジラは、ユーザーから信頼されるソフトウェア会社になることを目指し、以下の三つの主要な目標に注力します。

一つ目は「ユーザーコントロール」です。すべての製品はプライバシーとデータの使用について明確であり、ユーザーが自分の選択を理解しやすく管理できるようにすることが求められます。特にAI機能に関しては、ユーザーが選択肢を簡単に把握できることが重要です。

二つ目は「透明なビジネスモデル」です。モジラは、ユーザーが認識し価値を感じる形での収益化を通じて成長を目指します。

三つ目は「進化するFirefox」です。Firefoxブラウザは、信頼されるソフトウェアの幅を広げつつ、その核となるアイデンティティを維持します。

エンゾール＝デメオは、特にAIや収益の多様化において、ミッションの推進と市場での成功のバランスを取ることが重要であると述べました。彼は、これらの目標に集中することで、モジラが技術業界での関連性を高め、独立性を強化できると信じています。モジラの未来に対する期待と、リーダーとしての機会に感謝の気持ちを表明しました。

VA Linuxは、ドットコムブームの際に注目を集めたスタートアップ企業で、特に1999年12月9日のIPOで株価が698%も上昇したことで知られています。1993年に設立されたこの会社は、Linuxが事前にインストールされたPCを販売しており、ハードウェアの互換性を気にせずに信頼性の高いシステムを必要とする企業に支持されました。ピーク時には、VA LinuxはLinuxハードウェア市場の20%を占め、IPOでは1億3200万ドルを調達し、マイクロソフトのIPOを上回りました。

しかし、VA Linuxのビジネスモデルは、デルやHPなどの大手企業がLinux対応システムの販売の利益を認識し始めたことで、困難に直面しました。また、Linuxのハードウェアサポートが改善されたことで、消費者は標準のPCにLinuxを簡単にインストールできるようになりました。2001年6月には、VA Linuxはハードウェア事業から撤退し、技術関連のウェブサイトを運営する方向に転換し、数回のブランド変更を経てGeeknetとなりました。

IPO後は苦戦しましたが、VA Linuxは多くのドットコム企業よりも長く存続し、2015年には1株20ドルでGamestopに買収されました。ピーク時の株価には再び達しませんでしたが、最安値からは回復しました。

このブログ記事では、Scourアプリケーションで使用されるSQLクエリの最適化について説明しています。Scourは、ユーザーの興味に基づいてコンテンツをフィルタリングし、毎月数百万件のコンテンツを処理しています。クエリのパフォーマンスを最適化することは、ページの読み込みを速くするために重要です。

現在のクエリ構造は、ユーザーの言語、公開日、除外ドメインの機能に基づいてアイテムをフィルタリングします。このクエリは、ユーザーが特定のドメインを除外しているかどうかを確認するために相関サブクエリを使用しています。

パフォーマンスの問題として、相関サブクエリは返されるアイテムごとに除外リストをチェックするため、除外がないユーザーにとってクエリが遅くなります。最適化の戦略として、アイテムごとに除外リストを確認するのではなく、まずユーザーが除外しているドメインがあるかどうかを確認するようにクエリを変更できます。もし除外がなければ、コストのかかるチェックをスキップでき、パフォーマンスが向上します。

新しいクエリ構造では、相関しないスカラサブクエリを使用して、除外されているドメインがあるかどうかを迅速に判断します。除外がなければ、アイテムごとの高コストなチェックを回避できます。

ベンチマークの結果では、除外ドメインがないユーザーに対して、最適化されたクエリは基準と同様のパフォーマンスを示し、元の相関サブクエリは17%遅くなりました。除外ドメインがあるユーザーに対しても、新しいアプローチは追加のオーバーヘッドなしで良好なパフォーマンスを維持しました。

この最適化は、慎重なクエリ設計が不必要なチェックを最小限に抑えることでパフォーマンスを大幅に向上させることを示しています。同様の技術は、ペイウォールコンテンツなど他のフィルターにも適用でき、効率を確保できます。

全体として、相関しないサブクエリを効果的に使用することで、ユーザー設定が異なるアプリケーションにおいてSQLiteのクエリパフォーマンスを向上させることが可能です。

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元Googleのエンジニアが音楽制作に再び取り組み、AIを使ってハードウェアシンセサイザーをシーケンスするためのツールを作成しました。このツールはウェブブラウザで動作し、ログインは不要で、ChromeやEdgeを使用している場合はローカルのMIDIデバイスに接続できます。ユーザーは音楽パターンを生成することができます。使用されている技術にはReactとWebMIDI APIが含まれています。詳細はwww.simplychris.ai/dropletsで確認できます。コードは完璧ではないため、フィードバックを歓迎しています。

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その人は、IEEEの会員更新に困っています。支払いページでエラーが出てしまい、どのクレジットカードを使っても問題が解決しません。また、メールや電話、ウェブサイトのフォームを通じてIEEEに連絡することもできません。誰か他にIEEEに連絡を取れる人がいるかどうかを尋ねています。

著者は、開発者がJavaScriptでルートやロジックを書くことができるバックエンドフレームワーク「Titan」を作成しました。このフレームワークは、すべてを単一のRustとAxumのバイナリにコンパイルするため、運用環境ではNode.jsは必要ありません。目的は、JavaScriptの使いやすさとRustのパフォーマンスを組み合わせ、簡単にデプロイできる自己完結型のサーバーを実現することです。

主な特徴には、JavaScriptのルート用DSL、Rustにリンクされたアクションシステム、esbuildによるバンドル、Axumを使用した生成されたRustサーバー、ホットリロード対応の開発サーバー、単一のバイナリとしての出力があります。

著者は、このフレームワークのデザイン、開発者体験、JavaScriptからRustへのアプローチの有用性についてフィードバックを求めています。このプロジェクトはGitHubで公開されています。

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ヤシャ・マンクによる記事は、世界幸福度報告書を批判しています。彼はこの報告書が誤解を招くものであり、方法論に欠陥があると主張しています。この報告書は毎年発表され、スカンジナビア諸国、特にフィンランドが最も幸福な国として常にランクインしていますが、アメリカはその順位がかなり低いです。マンクはこれらのランキングに懐疑的であり、高いスコアを持つスカンジナビア諸国でも、実際には自殺を含むメンタルヘルスの問題が高いことを指摘しています。

この報告書は、回答者に0から10のスケールで生活満足度を評価するよう求める「カントリル・ラダー」という単一の調査質問に依存しています。マンクは、この質問が真の幸福を十分に捉えておらず、富や成功に偏った回答を引き出す可能性があると主張しています。

経済学者ダニー・ブランフラワーとアレックス・ブライソンの研究によると、より広範な幸福指標を用いると異なる結果が得られ、フィンランドの順位はかなり低くなり、アメリカの一部の州が実際には世界で最も幸福な州の一つにランクインすることが明らかになっています。

マンクは、現在の幸福度指標には欠陥があり、メディアはこのような報告書を無批判に推奨するのではなく、批判的に評価すべきだと結論付けています。記事は、真に幸福をもたらす要因についてより徹底的な検討を求めています。

NVIDIAは、Nemotron 3ファミリーのAIモデルを発表しました。このファミリーには、Nano、Super、Ultraの3つのバージョンが含まれており、さまざまなAIアプリケーションにおいて効率的なパフォーマンスと高い精度を実現するよう設計されています。

Nanoモデルは最も小型で、コストパフォーマンスに優れ、同類のモデルと比べて精度が高いのが特徴です。このモデルは32億のアクティブパラメータを持ち、最大100万トークンのコンテキスト長をサポートしています。Superモデルは、ITチケットの自動化などの共同作業や大規模なワークロードに最適化されています。Ultraモデルは最大のモデルで、最高の精度と推論能力を提供します。

Nemotron 3ファミリーには、いくつかの重要な技術が搭載されています。Hybrid MoEは、Mamba-Transformerアーキテクチャを組み合わせて、優れたスループットと精度を実現しています。LatentMoEは新しい専門家設計を用いて精度を向上させています。Multi-Token Predictionはテキスト生成の効率を改善し、Long Context Supportは最大100万トークンのコンテキスト長を処理できます。また、強化学習を用いて多様な環境で訓練され、タスクの精度を向上させています。

パフォーマンスのハイライトとして、Nemotron 3 Nanoは、さまざまなベンチマークでGPT-OSS-20Bなどの著名なモデルを上回る結果を示しています。また、競合他社と比べて、推論スループットが大幅に向上しています。

NVIDIAは、モデルとともに技術報告書、モデルの重み、広範なデータセットを公開し、さらなる開発や研究を促進します。詳細については、オンラインで入手可能なNemotron 3のホワイトペーパーや技術報告書を参照してください。

Dafnyは、開発者が正しいコードを書く手助けをするために設計されたプログラミング言語です。この言語は、開発プロセスに検証を組み込むことで、プログラマーがコードの仕様を明確にし、その仕様にコードが合致しているかをチェックします。これにより、バグを早期に発見し、後の問題を減らすことができます。

Dafnyの主な特徴には、コードの正確性を保証するための検証機能があります。これにより、コードが仕様に従っているかどうかを確認できます。また、DafnyはC#、Java、JavaScript、Go、Pythonなどの人気のある言語にコンパイルできるため、既存のワークフローに簡単に組み込むことができます。さらに、Dafnyのエコシステムには、コンパイラ、IDEプラグイン、言語サーバー、コードフォーマッター、チュートリアルなど、ユーザー向けのさまざまなリソースが含まれています。

Dafnyは、整数や実数、クラス、配列などのさまざまなデータ型をサポートしています。また、ラムダ式、継承、パターンマッチングといった高度な機能も備えています。さらに、関数やループに関する条件を含むソフトウェアの数学的証明を行うためのツールも提供されています。

Dafnyは、Visual Studio Codeなどの開発環境で使用することができます。

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2025年12月12日、レイモンド・チェンはWindowsクリップボードの自動テキスト変換表に関する混乱について説明しました。

著者はターミナルを好んで使用していますが、基本的なデータベース作業のために複雑なグラフィカルインターフェース、例えばSSMSに切り替えなければならないことがよくあります。既存のSQLターミナルユーザーインターフェースは使いにくく、使い方を学ぶためにドキュメントを参照する必要があります。Linuxに切り替えた後、著者はVS CodeのSQL拡張機能を使用しましたが、満足できるものではありませんでした。

この問題を解決するために、著者はSqlitというキーボード駆動のSQLターミナルユーザーインターフェースを作成しました。Sqlitはデータにアクセスするために使いやすく、楽しい体験を提供します。Sqlitの主な機能には、文脈に基づいたキー割り当ての表示、クエリ編集のための通常モードと挿入モードを持つNeovimのようなインターフェース、データベース、テーブル、ビュー、ストアドプロシージャのブラウジング機能、SQL Server、SQLite、PostgreSQLを含む複数のデータベースアダプターのサポート、SSHトンネリングのサポート、カスタマイズ可能なテーマがあります。

このツールはPython/Textualで構築されており、lazygit、neovim、lazysqlからインスパイアを受けています。著者はフィードバックを歓迎しており、特に次に優先すべきデータベースアダプターについての意見を求めています。データベースクエリをシンプルで効率的にすることを目指しています。

詳細については、プロジェクトのGitHubページを訪れてください。

永久磁石は、電動モーターやセンサーなど多くの技術において不可欠です。これらの磁石がどのように磁化されるかを理解することは、効果的なデバイスを作成するために重要です。このブログでは、Ansys Maxwellを使用してN48SH永久磁石の磁化プロセスをシミュレーションする方法と、その製造元のデータシートについて説明します。

まず、磁化の理解が必要です。磁性材料の挙動はB-H曲線で表され、どのように磁化され、または脱磁されるかを示します。磁化後の動作点は、性能にとって重要です。

次に、シミュレーションの設定を行います。Ansys Maxwellでコイルと鋼コアを用いた磁化器モデルを作成し、磁場を生成します。この磁場の中に未磁化のN48SH材料を配置してシミュレーションを行います。

初期の磁化曲線を作成するために、N48SHのデータシートから脱磁曲線を取得します。シミュレーションでは、一般的なNdFeBの磁化曲線をN48SHのデータに合わせて修正し、Ansysのツールを使って曲線をデジタル化し、滑らかにします。

シミュレーションは二つのステップで構成されます。最初に、コイルに電流を流して磁化イベントをシミュレーションします。次に、電流を切った状態で最終状態をシミュレーションし、前の結果と関連付けて磁石の安定した動作点を見つけます。

最後に、内蔵のN48材料特性を使用した第三のシミュレーションを行い、比較します。その結果、カスタム磁化されたN48SH磁石が内蔵材料の性能に非常に近いことが示され、シミュレーション手法の妥当性が確認されました。

このAnsys Maxwellでのワークフローにより、エンジニアは限られたデータでも永久磁石の磁化を正確にシミュレーションすることができます。内蔵のN48材料との成功した比較は、さまざまな永久磁石の設計におけるこの技術の信頼性を示しています。

ブライアン・スコットは「Chat-tails」というシンプルなチャットアプリを開発しました。このアプリは、昔のIRCに似たもので、Tailscale技術を利用しています。特にゲームを一緒にプレイする友人同士が、現代の画像や音声チャットのような気を散らす要素なしにプライベートに会話できるように設計されています。

このアプリの主な特徴は、会話が一時的で検索が難しい「エフェメラルチャット」、招待されたユーザーのみが参加できる「アクセス制御」、そして基本的なテキストコマンドを使ってターミナルを通じてやり取りする「ターミナルインターフェース」です。

動作方法は二つのモードがあります。通常モードでは、ポート番号とルーム名を設定してローカルチャットをネットワーク上に作成します。一方、Tailscaleモードでは、ホスト名と認証キーを使用してTailscale経由でチャットにアクセスでき、共有ユーザーが利用可能になります。

ブライアンはGoプログラミングの経験があり、約二日間でこのアプリを開発しました。彼はシンプルさと機能性に重点を置き、子供やその友人たちに技術の概念を紹介する安全な学習環境として役立つことを願っています。

Chat-tailsはRaspberry Piのようなシンプルなデバイスでも動作し、Tailscaleのコミュニティプロジェクトの一部です。もし他の人が同様のプロジェクトを持っている場合は、Tailscaleと共有することが奨励されています。

ウェブ開発の30年を振り返ると、1990年代から2025年にかけての重要な変化と進展が浮かび上がります。

2025年に向けた楽観的な見通しがあります。現在、ウェブ開発はこれまでになく簡単で安価になっており、その主な要因はAIの進化とツールやプラットフォームの改善です。

1990年代後半、ウェブサイトを作成するのはシンプルでしたが、HTMLを使った手動コーディングが必要で、リソースも限られていました。学習は実践的で、試行錯誤を通じて行われました。

2000年代初頭には、PHPやMySQLが登場し、動的なウェブサイトが一般の人々にも手の届くものとなりました。WordPressのようなプラットフォームは、技術的な知識がないユーザーでも簡単にサイトを作成できるようにし、ウェブ出版の形を変えました。

2000年代後半には、Ruby on Railsのようなフレームワークが登場し、構造化された開発が促進されました。Herokuのようなプラットフォームにより、デプロイメントが容易になり、GitやGitHubによってバージョン管理も改善されました。

2013年以降、ReactやAngularといったJavaScriptフレームワークが登場し、ウェブアプリケーションの限界を押し広げました。しかし、この時代は複雑さをもたらし、開発者の疲労感を引き起こしました。

2017年にはTypeScriptが人気を集め、JavaScriptに静的型付けを追加してコードの質を向上させました。Next.jsのようなメタフレームワークは開発を簡素化し、Vercelのようなプラットフォームによってデプロイメントがスムーズになりました。

2022年にChatGPTが登場し、コーディングの革命が起きました。開発者はコードを迅速に生成し、デバッグすることができるようになりました。GitHub CopilotのようなAIツールは生産性を向上させ、技術的な役割と非技術的な役割の境界を曖昧にしました。

2025年の現在、ウェブ開発ツールは非常に進化しており、迅速なアプリケーションの開発とデプロイが可能です。エコシステムはよりアクセスしやすくなり、個人がプロジェクトを簡単に構築し、共有できるようになっています。AIは進化を続け、ウェブ開発の参入障壁を低くすることで、未来は明るいものとなるでしょう。

マサチューセッツ州の自宅で、MITの核科学および工学の教授であるヌーノ・F・ゴメス・ロレイロ氏（47歳）が何度も銃撃され、翌日病院で亡くなりました。警察はこの事件を殺人として捜査しており、現在容疑者は逮捕されていません。近隣住民は、最初は誰かがドアを蹴っている音だと思った大きな音を聞いたと報告しています。ポルトガル出身のロレイロ氏は、リスボンの高等技術学校とロンドンのインペリアル・カレッジで学位を取得し、優れた学歴を持っていました。2016年にMITに加わり、2024年にはプラズマ科学と核融合センターの所長に就任しました。彼の研究は、磁化プラズマの動力学とクリーンな核融合エネルギーに焦点を当てていました。MITは彼の死を悼み、コミュニティへの支援を行っています。

要約がありません。

著者は、Qt、QML、Rust、C++を使ってTelegramのクローンを作るプロジェクトを始めました。Qtを使った思い出があり、ネイティブアプリケーションの開発に挑戦したいと考えたのがきっかけです。プロジェクトは熱意を持ってスタートしましたが、異なる技術を統合する難しさからあまり進展しませんでした。

著者の旅の中での重要なポイントは次の通りです。まず、ツールへの親しみです。著者はQtとQMLの使いやすさを評価しており、C++に比べて安全性の高いRustにも長い間興味を持っています。次に、初期の課題として、cxx-qtを使用している際にコード生成や再コンパイルの速度に問題があり、より迅速なQML開発が可能なqmetaobject-rsに切り替えました。

また、著者はQMLのホットリロード機能を開発しました。これにより、変更を加えた際にリアルタイムで更新ができ、開発体験が向上しました。UI開発では、チャットサイドバーやアニメーションなどのさまざまなUIコンポーネントを作成し、Telegramのインターフェースの雰囲気を再現することを目指しました。さらに、カスタムアニメーションやチャットバブルのデザインにも挑戦しました。

システムトレイアイコンも実装しました。Qtの機能を使ってカスタム画像を作成し、メッセージ数を反映するための更新管理を行いました。QMLとRustに注力した後、RustやQMLでは直接利用できない機能にアクセスするためにC++を取り入れることに決め、プロジェクトを管理しやすくするためにシンプルなC++環境を整えました。

このプロジェクトは進行中で、著者はこの経験を楽しんでいますが、他のプロジェクトに集中するために一時中断するかもしれません。読者には、著者の旅をフォローし、意見を共有するよう呼びかけています。

この記事では、UnicodeやUTF-8の処理を迅速に行うために設計されたオープンソースソフトウェア「StringZilla」を紹介しています。特に文字列検索や大文字小文字の区別を無視する操作において、その効率的な処理が求められています。UTF-8エンコーディングは、文字を可変長のバイト数で表現するため、現代の言語に存在する膨大な数の文字に対して効率的な処理が必要です。

StringZillaの主な特徴には、まずパフォーマンスの向上があります。StringZillaはAVX-512技術を活用しており、既存のライブラリであるICUやPCRE2と比較して、一般的な操作を大幅に高速化しています。例えば、大文字小文字を区別しない部分文字列検索は、他の選択肢よりも20倍から150倍速く行えます。

次に、正確性とテストの重要性が強調されています。StringZillaは速度だけでなく、正確性を維持することにも重点を置いており、Unicodeの仕様や実際のデータに対して厳密にテストされています。

さらに、独自のアプローチも採用されています。「フォールドセーフウィンドウ」やSIMD（単一命令、複数データ）プローブなどの戦略を用いて、Unicode文字の整合性を損なうことなく文字列検索を最適化しています。

また、StringZillaはC、C++、Python、Rust、Swift、Node.js、Goなど、複数のプログラミング言語に対応したバインディングを提供しており、さまざまな開発環境で利用可能です。

最後に、著者はジョージア語のような言語へのサポート強化やARMアーキテクチャ向けのパフォーマンス最適化など、今後の改善点についても言及しています。

全体として、StringZillaはUnicodeテキストを扱う開発者にとって、速度、効率、正確性を兼ね備えた強力なツールを目指しています。

PURRTRANは、プログラマーが猫と一緒にコーディングできたらいいなと思う人のために設計されたプログラミング言語です。この言語はFORTRANを現代化し、Hexというユニークなアシスタントを含んでいます。Hexはバーチャルキャットで、コーディング体験を向上させる役割を果たします。

Hexは高度な技術によって動くバーチャルアシスタントです。彼はあなたのコーディングスタイルを学び、より良いコードを書く手助けをしますが、彼には満たすべきニーズがあります。まず、Hexを幸せに保つためには食事を与える必要があります。また、彼の後始末をして清潔に保つことで良好な関係を維持できます。さらに、Hexと過ごす時間を大切にすることで、彼の気分を高めることができます。

PURRTRANは多くのFORTRANの機能を保持しつつ、現代的な文法を取り入れています。この言語は数値計算や科学計算に特化しています。変数は「リターボックス」と呼ばれる場所に保存され、オーバーフローを防ぎ、Hexの幸福を保つためには手動で空にする必要があります。

Hexは、あなたが離れている間にコードを提案したり改善したりすることができますが、彼を幸せに保つことが条件です。また、Hexは自動的にコードのエラーをチェックし、潜在的な問題について警告を出すなどのフィードバックを提供します。さらに、組み込まれたJITコンパイラであるZoomiesJITは、特定の条件に基づいて実行時にコードを最適化します。

ただし、いくつかの制限もあります。Hexは時々姿を消すことがあり、他のシステムとの互換性が低い場合もあります。また、彼は1日に約4時間しか動作しません。彼の気分や助ける意欲は、あなたとの関係に依存しています。

全体として、PURRTRANはユーモアと創造性を融合させ、バーチャルキャットの存在を活用してコーディングの生産性を向上させるユニークなプログラミング体験を提供します。

Pizlixは、Linux From Scratch（LFS）12.2の強化版であり、新しいコンパイラFil-Cを使用してコンパイルされたメモリセーフなユーザーランドを統合しています。Pizlixは、最もメモリセーフなLinuxに似たオペレーティングシステムを目指しています。

カーネルはYolo-Cを使用してコンパイルされており、GCCのコピーは/yolo/bin/gccにあります。C/C++コンパイラはYolo-C++を基にしており、/usr/bin/clang-20という名前が付けられています。互換性のためにさまざまなシンボリックリンクも用意されています。他のビルドツールはFil-CまたはFil-C++でコンパイルされています。

Fil-CはLFSの多くのパッケージと互換性があり、元のLFS設定に最小限の変更で済みます。ビルドプロセスでは、初期段階でYolo-Cを使用し、後のステップでFil-Cに切り替えます。

インストールには、/mnt/lfsにマウントされた専用のextパーティションとスワップパーティションが必要です。また、LFSユーザーをLFSの書籍に従って設定する必要があります。

インストールプロセスは、Fil-Cリポジトリをクローンし、Pizlixディレクトリに移動します。その後、ビルドスクリプト（sudo ./build.sh）を実行してPizlixをインストールします。最後に、GRUB設定を編集してPizlixを起動します。

PizlixはSSH、ユーザーインターフェース、基本的なネットワーク設定で動作します。セキュリティのために、ユーザーはデフォルトのパスワードを変更することが推奨されています。

ビルドは複数の段階で行われます。Pre-LC（ブートストラッピング）、LC（Fil-Cが統合される段階）、Post-LC（LFSビルドの完了）があります。各段階は独立して実行できるため、トラブルシューティングが容易です。

ビルドプロセスには、ファイルシステムのマウント/アンマウントやchroot環境への入出力のオプションも含まれています。この文書では、Fil-CがLFSにどのように統合されているか、そしてこれをサポートするために行われた変更について詳しく説明されています。

全体として、Pizlixはコンポーネントの慎重な統合を通じて、堅牢でメモリセーフなLinux環境を作成し、ユーザーにとってより安全な選択肢を提供することを目指しています。

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ボンサイは、大規模な仮想世界を作成するためのボクセルエンジンです。最大で10億ブロックをすべての方向にサポートしており、ユーザーは広大な世界を見渡すことができます。このエンジンは、カスタマイズ可能なシェーダーを使用して地形を生成し、現在は大規模なシステムの書き換えを経たプレアルファ版（2.0.0-prealpha-rc0）として提供されています。

ボンサイは主にゼロから構築されており、起動にはCランタイムライブラリのみが必要です。ビルドするためには、clang++（バージョン18.1以上）と特定のシステムヘッダーが必要です。WindowsとLinux用のプリビルドバイナリも用意されています。

ボンサイの特徴には、先進的なライティングやシェーディング技術を備えたレンダラーが含まれています。これには、遅延シェーディング、HDRライティング、シャドウマッピングが含まれます。また、シェーダーのホットリロード、非同期ジョブシステム、エンティティ管理、ユーザーインターフェースフレームワークをサポートしています。地形生成では、プログラム可能なGPUベースの生成、ノイズ関数のライブラリ、地形編集用のツールが提供されています。さらに、CSGのような編集機能や、世界をカスタマイズするための基本的な形状のライブラリも備えています。

パフォーマンスプロファイラーも含まれており、メモリや実行メトリクスを追跡することができます。ユーザーはボンサイのDiscordに参加して、最新情報やコミュニティサポートを受けることができます。

今後の開発では、より良いレンダリング技術、侵食シミュレーションやバイオームなどの地形機能、資産管理の強化など、多くの改善点が期待されています。全体として、ボンサイは大規模な仮想世界を作成・編集するための強力で柔軟なエンジンです。

著者は、タイで働く元システムアーキテクトであり、コーディングを支援するためのツール「TheAuditor v2.0」を開発しました。このバージョンは800以上の変更が加えられ、複雑なコードのリファクタリングにAIを使用しようとした際の失敗からインスパイアを受けています。

著者の経験から得られた重要な洞察には、AIの限界があります。AIはコードの全体的な文脈を理解するのに苦労し、エラーや誤った仮定を引き起こしました。また、AIは古いコーディングプラクティスを使用しており、そのトレーニングデータが最新ではなかったため、問題が生じました。

これらの問題に対処するために、TheAuditor v2.0はローカルのSQLiteグラフデータベースを使用してコードベースの明確な概要を提供します。これにより、AIは過剰な情報に圧倒されることなく依存関係を確認できます。このツールは単なるスキャナーではなく、「ガードレール」として機能し、AIが生成したコードが検証された事実に基づいていることを保証します。

さらに、著者は正規表現に基づくアプローチから「トリプルエントリーフィデリティ」システムに移行しました。このシステムは、データの整合性を処理の複数の段階でチェックします。このツールはAIエージェントと連携して動作し、より信頼性の高いコードの計画と実装を可能にします。

このバージョンの主な更新内容には、異なるサービス間でのデータフロー追跡の改善、データの正確性チェックの強化、関係性の処理を向上させるためのグラフデータベースへの切り替え、追加のプログラミング言語やフレームワークのサポート、アーキテクチャの変更を計画・実行するための新機能が含まれています。

全体として、TheAuditor v2.0は、ソフトウェア開発においてより信頼性が高く、事実に基づいたアプローチを提供することで、コーディングプラクティスの向上を目指しています。

ベラルーシの秘密警察KGBが、数年間にわたりスパイアプリを使用して、野党やジャーナリストを監視していたことが明らかになりました。このアプリは、スマートフォンを完全に監視することができ、マイクやカメラへのアクセス、メッセージアプリ、SMS、Eメールの通信を含むすべての情報を取得できます。また、遠隔でスマートフォンを完全に消去することも可能です。

具体的な事例として、KGBに尋問されたジャーナリストが、知らずにそのスパイアプリを自分のデバイスにインストールしていたことが挙げられます。国際NGO「国境なき記者団」の調査によると、このアプリは2021年から使用されていることが確認されました。KGBは尋問中にそのジャーナリストの携帯電話を操作し、アプリへのアクセスを得たのです。

この事例は、ベラルーシにおけるジャーナリストや野党に対する大きな危険を示しています。多くの人々が拘束されていたり、亡命生活を送っていたりします。ソフトウェアの発見は、政治犯が解放されたタイミングで行われたため、彼らが引き続き監視される可能性があることが懸念されています。

さらに、この事例は、スパイ活動において高価な専門ソフトウェアではなく、物理的なデバイスへのアクセスを利用する傾向を示しています。セキュリティ研究者たちは、ロシアや中国を含む他の政府でも同様の手法が見られることを発見しています。

MVVエネルギーは、ドイツのマンハイムで世界最大のヒートポンプシステムを建設しています。このヒートポンプは、ライン川から水を引き込み、直径2メートルの巨大なパイプを通じて毎秒10,000リットルの水を取り込むことができます。プロジェクトには、出力82.5メガワットのヒートポンプユニットが2台設置され、約40,000世帯に暖房を提供できる能力があります。

これらのヒートポンプは、現地の石炭発電を置き換え、よりクリーンなエネルギー源への移行を支援します。プロジェクトの総費用は約2億ユーロと見積もられています。ヒートポンプは2028-29年の冬には稼働を開始し、水生生物を保護するためのフィルトレーションシステムも備えています。

他の企業、例えばエバレンスも、大型ヒートポンプシステムの開発を進めており、デンマークではさらに強力なユニットの計画があります。これらのシステムは、都市が暖房ネットワークの脱炭素化を目指す中で、ますます人気が高まっています。

ヒートポンプは、1ユニットの電力を複数のユニットの熱に変換できるため、効率的です。しかし、設置コストは電気ボイラーよりも高く、ヘルシンキのような都市では、暖房システムを強化するために電気ボイラーも使用されています。イギリスでも、廃鉱からの水を利用した暖房など、同様の技術を探求し始めています。

著者は、CUボルダーでエッジAIと組み込みシステムを専門とするコンピュータサイエンスの大学院生で、2026年の夏のインターンシップを探しています。彼は、Orange Pi 5で最新のAIを実行するためにRockchip RK3588チップを使用する際にいくつかの課題に直面しました。特に、SmolVLMビジョンエンコーダーを扱う際、チップの性能は優れているものの、標準のSDKではモデルの処理が遅くなってしまいました。

この問題を解決するために、著者はNPU（ニューラルプロセッシングユニット）を逆アセンブルし、その性能を理解し改善することに取り組みました。彼は、大きなアテンションマトリックスを処理する際にエラーを引き起こすメモリの制限を発見しました。この制限を克服するために、彼は「ナノタイル」アルゴリズムを開発し、大きなデータを小さく管理しやすい部分に分割しました。また、コンパイラがこれらの部分を再統合しないようにするために「ポイズンピル」手法を導入しました。

さらに、モデルの特有のデータ特性による精度の問題にも取り組み、「サンドイッチ」ドメインシフトを実装して信号の忠実性を維持しました。最後に、NPUのコア間でこれらの小さな部分の処理を管理するカスタムランタイムスケジューラを作成し、速度と精度の大幅な改善を実現しました。

このプロジェクトは、創意工夫によってサポートされていないハードウェアを高度なAIタスクに効果的に活用できることを示しました。著者は、彼の発見とコードをGitHubで共有する予定です。

2022年、Appleは複数の肌色を持つハンドシェイク絵文字を導入し、ユーザーがさまざまなハンドシェイクの組み合わせを作成できるようになりました。元々の黄色のハンドシェイク絵文字（🤝）は単一のUnicodeコードポイントで構成されていますが、新しいカラフルなハンドシェイクは、異なる絵文字を一つにまとめるためにゼロ幅接続子（ZWJ）を含む複数のコードポイントを使用しています。

ユーザーは、JavaScriptを使ってコードポイントを組み合わせることで、片方または両方の手の色を変更してカスタムハンドシェイクを作成できます。しかし、これらの新しい絵文字は、Appleデバイス上で大きな単一メッセージとして表示されると、絵文字ではなく通常のテキストとして扱われる可能性があるため、正しく表示されないことがあります。

人間の肌色を表すフィッツパトリックスケールが、これらの絵文字に使用される色の修飾子に影響を与えていますが、その視点が限られているとして批判されています。全体として、このガイドは既存の技術を使って独自のハンドシェイク絵文字を作成する方法を理解する手助けをします。

A2UIは、AIエージェントがウェブ、モバイル、デスクトップアプリケーションのためにインタラクティブなユーザーインターフェースを安全に作成できるフレームワークです。現在は初期開発段階（バージョン0.8）にあり、コラボレーションやフィードバックを受け付けています。

A2UIの主な特徴には、安全な通信があります。A2UIは実行可能なコードの代わりに安全なUIの説明を送信するため、コードインジェクションのようなセキュリティ問題を防ぎます。また、シンプルなJSONフォーマットを使用しており、AIがUIを段階的に生成しやすくなっています。さらに、同じUIの説明が異なるプラットフォーム（Angular、Flutter、React）でカスタムスタイルを適用して表示できるため、互換性も高いです。ユーザーは、完全な応答を待つことなく、リアルタイムでUIの変更を確認できます。

A2UIの使い方は簡単で、レストラン検索デモなどの機能を示すクイックスタートガイドが用意されています。開発者は、基本的な概念を学び、A2UIを自分のアプリケーションに統合することができます。また、詳細な理解のための完全な技術仕様も提供されています。

A2UIの動作は次の通りです。まず、ユーザーがAIエージェントにメッセージを送ります。次に、エージェントはUIを説明するA2UIメッセージを作成します。これらのメッセージはクライアントアプリケーションに送信され、クライアントはネイティブコンポーネントを使ってUIを表示します。ユーザーはUIと対話し、アクションをエージェントに送り返します。エージェントは必要に応じてUIを更新します。

A2UIは、Googleとオープンソースコミュニティの両方からの貢献を受けて、コラボレーションと革新のために設計されています。

要約がありません。

タイムズ・ニュー・ローマンは、イギリスの新聞「ザ・タイムズ」にちなんで名付けられました。このフォントは、1929年にタイプグラファーのスタンリー・モリソンによって制作されました。モリソンは、ビクター・ラーデントと共にこのフォントをデザインしました。狭くて温かみがないという批判もありましたが、新聞での使用が多く、1行により多くのテキストを収められるため、すぐに人気を得ました。

長い歴史と広い普及にもかかわらず、その成功が品質によるものなのか、単に一般的に使われているからなのか疑問視する声もあります。ヘルベチカなどの他のフォントとは異なり、タイムズ・ニュー・ローマンは、法律関係者や法的文書でよく使われるため、デザイン選択に対する無関心の象徴と見なされることが多いです。

全体として、タイムズ・ニュー・ローマンは信頼性が高く確立されたフォントですが、より良い代替フォントが多く存在します。デフォルトでタイムズ・ニュー・ローマンを使うのではなく、さまざまなフォントを探求することが推奨されています。

Lettaは、ユーザーや開発者向けにドキュメント、コミュニティサポート、デモを提供するプラットフォームです。会社情報、求人情報、プライバシーポリシー、利用規約のセクションもあります。ユーザーはニュースレターに登録することができます。また、GitHub、Discord、Twitter/X、Bluesky、Instagram、YouTube、LinkedInなどのさまざまなソーシャルメディアプラットフォームでLettaをフォローするためのリンクも用意されています。

カナダの言語学者たちは、マーク・カーニー首相に対して、公式文書でイギリス英語ではなくカナダ英語の綴りを使用するよう求めています。彼らは最近の政府のコミュニケーション、特に財政予算において「analyse」や「globalisation」といったイギリスの用語が使われていることに気づきました。公開書簡の中で、専門家たちはカナダ英語を使用することが国のアイデンティティや誇りにとって重要であると強調しています。カナダ英語はアメリカ英語とイギリス英語の影響を受けた独自の特徴を持っています。

この書簡では、カナダ英語が国内で広く認識され、使用されていることが強調されています。これから逸脱することは混乱を招く可能性があると指摘しています。言語学者たちは、カナダの独自性を主張する手段としてカナダ英語の綴りを使用することが重要だと主張しています。特に、アメリカとの過去の緊張関係を考慮すると、その必要性が増します。カーニー首相がイギリス英語を使用しているのは、彼のイギリスでの生活に起因している可能性があると指摘し、古い言語規範に戻ることには注意が必要だと警告しています。この書簡には、政府のコミュニケーションにおいてカナダ英語を一貫して使用することを支持する言語学者や編集者が署名しています。

シェリー・ニンは、過剰消費の問題について語り、それが単なる経済的な問題ではなく、精神的な問題であると主張しています。彼女は、自身が意味のない物に圧倒されていた経験を振り返り、生活を整理することに至った経緯を述べています。この経験は、映画「千と千尋の神隠し」のテーマとも重なります。主人公の千尋は、両親の無思考な消費の結果に直面します。

ニンは、物質主義は目的があるときには美しいものであると強調しますが、トレンドや社会的な圧力に駆られた無意味な買い物は空虚さを生むと指摘します。「千と千尋の神隠し」に登場するキャラクター、カオナシは欲望そのものを象徴しており、人々が本当に満たされないものを追い求める様子を示しています。

彼女は、欲望は強い個人の価値観によって導かれるべきだと提案し、それが空虚な欲求をフィルタリングする助けになると述べています。最終的に、ニンは本当に大切なことを理解することで、より意識的な消費と豊かな生活が実現できると主張し、社会的な期待に惑わされないことの重要性を説いています。

ArkhamMirrorは、ジャーナリストや研究者向けに設計された強力なオフライン調査ツールです。このツールはコンピュータ上でのみ動作し、データのプライバシーとセキュリティを確保します。主な機能は以下の通りです。

ローカルAI機能により、インターネットに接続せずにデータと対話できます。セマンティック検索では、キーワードだけでなく概念に基づいて文書を探すことができます。ナレッジグラフを使うと、人々、組織、場所のつながりを視覚的に確認できます。自動タイムライン機能は、日付や出来事を自動的に抽出し、発生した出来事のタイムラインを作成します。視覚的な表抽出機能では、PDFや画像から複雑な財務表を抽出できます。矛盾検出機能により、異なる文書間の矛盾する記述を特定できます。絶対的なプライバシーが保たれ、クラウドストレージは使用せず、情報はデバイス内に留まります。

導入は簡単で、Windows用のスマートインストーラーや、Mac/Linux用のシンプルなスクリプトが用意されています。ユーザー向けの包括的なガイドや、インストール、開発者向けのドキュメントも利用可能です。

ArkhamMirrorは、クラウドサービスのコストやプライバシーの懸念なしにジャーナリストを支援することを目指しています。もしこのツールがあなたの仕事に役立つなら、プロジェクトを支援することを検討してください。

iclは、rlwrapよりも多機能でありながら、emacsほど複雑ではないツールを求めて作成しました。

iclはターミナルアプリケーションで、以下の機能を備えています。文脈に応じた自動補完、インタラクティブなオブジェクトインスペクター、自動インデント、構文の色分け、そして履歴の永続化です。

このアプリケーションはslyを使用してLispプロセスに接続し、slyに対応した実装であればどれでも動作します。他の人にも役立つことを願っています。

人間は幾何学的な概念を理解し操作する独自の能力を持っており、これはチェスをプレイする上で非常に重要です。動物とは異なり、人間は形や線を理解できるため、複雑な思考プロセスや戦略的な計画を立てることができます。

人間は線や形といった幾何学的なアイデアを特有の方法で把握し、これらの概念を組み合わせたり変形させたりすることができます。これはチェスにおいて不可欠な能力です。一方で、ボノボやチンパンジーなどの動物は、離散的な数や幾何学的な形を真に理解することができず、これらの概念を含むタスクを実行するのが難しいです。

チェスは幾何学に大きく依存しており、異なる駒が特定のパターンで動く様子は幾何学的な原則で説明できます。人間の脳には幾何学的な形を創造し理解するのを助ける「プログラミング言語」があると考えられており、これにより複雑な視覚処理が可能になります。

最小記述長（MDL）という概念は、ある形が他の形よりも記憶しやすい理由を説明します。これは、形がどれだけ簡単に説明できるかに基づいています。チェスの手を視覚化し記憶する能力は、複雑な幾何学的理解を伴い、人間にとっては自然に感じられますが、実際には高度な認知スキルです。

このように、人間の幾何学的な能力は、世界を理解するだけでなく、チェスのような戦略的なゲームに参加する能力の基盤となっています。

12月16日、ミシガン州議会で100人以上がデータセンターの開発に反対する抗議活動を行いました。彼らの懸念には、電気料金の上昇、過剰な水の使用、関与する企業からの透明性の欠如が含まれています。

ミシガン州のダナ・ネッセル司法長官は、オープンAIやオラクルなどの企業が関与するサリーン町の大規模なデータセンター計画を批判しました。彼女は、このプロジェクトが必要とするエネルギー量を、100万人の都市に電力を供給するのに匹敵すると指摘しました。抗議者たちは、これらの企業への不信感を表明し、問題に対する公の認識と関与を求めました。

この集会は「データセンターに反対するミシガン州民」というFacebookグループによって組織され、ミシガン州のさまざまな場所から参加者が集まりました。彼らはデータセンターが環境に与える影響、特に水質や地域社会への影響について懸念を示しました。また、ランシング市議会は、より小規模なデータセンターの提案についても近日中に投票を行う予定です。

Business Insiderは、読んでみたくなるような興味深く革新的なストーリーを提供しています。

Mephistoの開発者は、使い捨てメールサービスを改善するためにこのツールを作りました。これらのサービスは、しばしば煩わしい広告やトラッカーが含まれていますが、Mephistoは単なるスパムサービスではなく、開発者にとって便利なツールとして設計されています。

主な特徴には、まず「揮発性メモリ」があります。これは、セッションが終了するとデータが保存されないことを意味します。次に「クライアントサイドのエントロピー」があり、パスワードはブラウザ内で生成されるため、サーバーに送信されることはありません。また、「PWA（プログレッシブウェブアプリ）」としてインストールでき、WebSocketを利用して迅速なメール配信を実現し、遅延を避けます。さらに「モバイルハンドオフ」機能により、ユーザーは暗号化されたQRコードを使って簡単にセッションをモバイルデバイスに移行できます。

Mephistoは無料で、誰でも利用できるようになっています。開発者は実装やユーザーインターフェースについてのフィードバックを歓迎しています。

著者は、ウェブブラウジング中に日本語学習をサポートするために設計されたブラウザ拡張機能「Lingoku」を紹介しています。この拡張機能は、ユーザーの日本語の習熟度に応じて、一部の英単語を日本語の語彙に置き換えます。この方法により、ユーザーは勉強していると感じることなく自然に日本語を学ぶことができ、テキストの大部分は英語のまま残ります。Lingokuは、文脈に合った翻訳を提供するために言語モデルを使用しています。AIのAPIに関連するコストがあるため、完全に無料にはできませんが、カジュアルなユーザー向けに毎日利用できるクレジットが付与される無料プランも用意されています。この拡張機能は現在、Chrome、Edge、Firefoxに対応しており、著者はフィードバックや機能リクエストを歓迎しています。詳細については、提供されたリンクを訪れてください。

小規模ビジネスの財務業務、特に簿記や報告書作成の自動化について説明しています。会計は、プログラミングよりも自動化が容易であることが多いです。これは、二重仕訳制度や税法など、明確なルールに従っているためです。

財務記録は正確性を簡単に確認できるため、信頼性が高いです。記録が合っているかどうかは、バランスが取れているかどうかで判断できます。また、会計業務は退屈で繰り返しが多く、毎月同じ取引やパターンが含まれるため、ソフトウェアによる自動化に適しています。

小規模ビジネスの会計業務は、データの正規化、ルールの適用、例外の確認、報告書の作成などが主な作業です。ほとんどの業務は自動化可能ですが、税戦略や特異なケースなどの複雑な問題には人間の判断が必要です。

全体として、会計の繰り返しの多いルールベースの性質は自動化に向いていますが、複雑な側面には人間の専門知識が依然として求められます。

著者のステファン・シュミットは、AIツールであるClaude CodeやCursorを使った「バイブコーディング」による疲労感について語っています。これらのツールはコーディングの速度を大幅に向上させますが、シュミットはタスクが急速に完了することに圧倒されていると感じています。彼はこれを工場での作業に例え、機械の速度がストレスになることを指摘しています。

彼は、従来のコーディングではタスクの複雑さに応じた自然なペースが保たれ、開発者が自分の作業を処理する時間が与えられると説明しています。一方で、バイブコーディングは迅速なコンテキストの切り替えを促し、これが精神的なエネルギーを消耗させ、疲労を引き起こします。コーディングによるドーパミンの高揚感は圧倒的になり、満足感ではなくストレスをもたらします。

シュミットは、開発者がAIツールを使用する際にバランスを見つける必要があると提案しています。彼は、ペースを保つこと、コーディングプロセスについて定期的に振り返ること、そしてAIを細かく管理せずに信頼することの重要性を強調しています。彼は、AIがコーディングを速くした一方で、メンタルヘルスやコーディングに対する考え方に新たな課題をもたらしていると結論づけています。将来的には、より遅く、意図的なアプローチが有益かもしれないと示唆しています。

AIsbomは、機械学習（ML）モデルをマルウェアや法的問題から守るために設計されたセキュリティツールです。従来のツールがテキストファイルのみをチェックするのに対し、AIsbomはモデルファイル（.pt、.pkl、.safetensors）を検査し、隠れたマルウェアリスクやライセンス違反を特定します。

インストールはPyPIを通じて行います。コマンドラインで「pip install aisbom-cli」と入力し、「aisbom」と入力することで実行できます。スキャンを行うには、MLプロジェクトフォルダを指定して「aisbom scan ./my-project-folder」と入力します。スキャン結果はターミナルにレポートとして表示され、モデルファイル名、使用しているフレームワーク、セキュリティおよび法的リスクが一覧で示されます。

生成されたsbom.jsonをドラッグ＆ドロップすることで、aisbom.io/viewer.htmlのオフラインビューワーを使って、読みやすいダッシュボードでレポートを視覚化できます。

AIsbomを使用する理由は、モデルファイルが読み込まれる際に有害なコードを実行する可能性があるためです。また、ライセンスがバイナリヘッダーに隠れていることがあり、従来のツールでは見逃されることがあります。AIsbomは、モデルファイルを完全に読み込むことなく深く検査し、潜在的に有害なコードパターンを検出します。法的問題を引き起こす可能性のある制限付きライセンスも警告します。さらに、標準フォーマットで迅速にコンプライアンス対応のレポートを生成します。

AIsbomでは、安全なテストファイルを作成してスキャナーの動作を確認することができます。「aisbom generate-test-artifacts」を使用してテストアーティファクトを生成し、それをスキャンすることでツールがリスクをどのようにフラグするかを確認できます。AIsbomは、PythonのPickleファイル内の危険なコード参照を検出するために静的解析を使用しています。

また、AIsbomはCI/CDパイプラインに組み込むことができ、開発中に安全でないモデルを自動的にスキャンすることが可能です。全体として、AIsbomはAIモデルの脆弱性や法的リスクを効率的に特定することで、セキュリティを強化します。

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現在取り組んでいるプロジェクトについて教えていただけますか？また、新しく考えているアイデアはありますか？

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vLLoraは、LLMリクエストのための新機能「デバッグモード」を導入しました。この機能により、ユーザーは言語モデル（LLM）に送信されるリクエストをよりよく理解し、修正することができます。特に、エージェントや複雑なワークフローの開発時に、リクエストの予期しない変更から問題が発生することがあるため、非常に役立ちます。

デバッグモードの主な特徴には、リクエストをモデルに送信する前に一時停止できる機能があります。これにより、ユーザーはリクエストの詳細を確認でき、モデルやメッセージの配列、パラメータ、追加フィールドなどを確認できます。また、ユーザーはアプリケーションコードを変更することなく、メッセージの内容やパラメータの任意の部分を修正することができます。修正後は、変更したリクエストをモデルに送信し、通常通りワークフローを続けることができます。

この機能の利点としては、実際にモデルに送信される内容が明確になるため、問題を迅速に特定し修正できる点があります。また、複雑なワークフローの中で問題を早期に発見し解決することができるため、エラーを未然に防ぐことが可能です。さらに、長いプロセスを再起動することなく、変更を即座にテストできるため、効率も向上します。

デバッグモードは、LLMシステムのデバッグプロセスを簡素化し、リアルタイムで問題を理解し修正するのを容易にします。

低地球軌道（LEO）におけるデータセンターの可能性と課題について、従来の地上データセンターと比較しながら論じています。特に、技術的な詳細にとらわれず、軌道ベースのコンピューティングの経済的正当性を理解することが重要であると強調しています。

まず、経済的な実現可能性についての疑問が提起されています。軌道でのコンピューティングが地球上のものよりも価値がある理由は何かという点です。現在の議論では、ハードウェアや技術的な興奮に焦点が当てられ、経済的な側面が無視されがちです。

コストの比較では、軌道データセンターのコストは1ワットあたり約51.10ドルで、電力のレベル化コスト（LCOE）は1167ドル/MWhと予測されています。一方、地上データセンターは1ワットあたり15.85ドル、LCOEは426ドル/MWhと、はるかに安価です。

技術的な課題として、宇宙では冷却が対流ではなく放射に依存しているため、特にプロセッサーからの熱管理において大きな工学的課題が存在します。

軌道コンピューティングが経済的に実現可能であるためには、企業が垂直統合を達成し、打ち上げから運用までの各ステップでコストを最小限に抑える必要があります。

市場の観点からは、SpaceXのような企業が打ち上げコストを下げ、軌道コンピューティングをより競争力のあるものにする可能性があると著者は楽観的です。しかし、現時点では経済的条件が地上のソリューションを置き換えるには不十分です。

長期的な可能性については、即時の経済比較では地上のソリューションが優れているものの、軌道インフラの開発が人類の拡張や新技術の実現を可能にするという広範な影響があると述べられています。

最後に、著者は裕福な個人に対し、贅沢にふけるのではなく、文明を進展させる野心的なプロジェクトに投資するよう呼びかけています。軌道データセンターの概念は魅力的ですが、実現可能であるためには明確な経済的利点を示す必要があります。議論に関わる数字や仮定を厳密に検討することが求められています。

要約がありません。

LGのスマートテレビのユーザーたちは、最近のソフトウェアアップデートによってMicrosoft Copilotが自動的にインストールされたことに不満を抱いています。このアプリは他のアプリと同様にホーム画面に表示されますが、削除することができず、ユーザーの間にフラストレーションが広がっています。この問題はRedditで取り上げられ、多くの人が同様の体験を共有しました。LGは以前、AI機能の一環としてCopilotを統合する計画を発表していましたが、ユーザーは望まないアップデートを強制されていると感じています。LGは一部のAI機能を無効にすることを許可していますが、Copilotはテレビに残ったままです。Copilotの存在を最小限に抑えたいユーザーにとって唯一の対策は、テレビをインターネットから切断することです。この状況は、AI機能が消費者の同意なしに押し付けられることへの懸念が高まっていることを反映しています。

定義が難しいと感じる場合は、「やりすぎ」や「頑張りすぎ」と考えても良いでしょう。どの言葉を使っても、基本的な考え方は変わりません。

Chafaは、ターミナルでの体験を向上させるツールで、画像やアニメーションを適度な品質で表示することができます。さまざまな記号を使用して、基本的な記号だけを使う他のツールよりも、より良い視覚的な近似を作成します。

Chafaの主な特徴には、人気のあるフォーマットであるアニメーションGIFのサポートがあります。また、SixelやUnicodeモザイクなど、多くのターミナルグラフィックフォーマットに対応しています。Unicodeのさまざまな記号を利用しており、中国語や日本語の全角文字にも対応しています。Freetypeがサポートする任意のフォントを使用できるため、フォントの互換性もあります。さらに、Truecolorや透明度のオプションを含む複数のカラーモードを提供しており、ターミナルグラフィックスやANSIアートに特化して設計されているため、パフォーマンスも速く効率的です。

Chafaに関する更新や機能についての詳細は、ブログ記事で確認できます。ユーザーや開発者向けに、ヘルプコマンドやAPI情報を含むドキュメントも提供されています。また、ターミナルやプログラミングに関する話題を話し合うためのフレンドリーなチャットプラットフォームを通じて、コミュニティのサポートも受けられます。

全体として、Chafaはターミナルグラフィックスの体験を向上させたい人にとって、非常に強力なツールです。

著者は「デジタルミニマリズム」に触発されたツールを作成しました。このツールは、ユーザーがRSSフィードから新しい記事を1日に1回だけ取得できるように設計されています。目的は、通知や中断のない、新聞を読むようなシンプルで気を散らさない体験を提供することです。

このツールは以下の機能を活用しています。まず、効率的な取得機能があります。curl multiを使用して高速なネットワーク接続を実現し、複数の同時ダウンロードをサポートしています。また、変更のないフィードを再取得しないための条件付きリクエストも利用しています。次に、並列処理機能があります。フィードがダウンロードされると、ワーカースレッドを使って並行して解析され、CPUの使用効率を最大化します。

さらに、メモリ管理にも配慮されています。各フィードには独自のメモリ領域があり、効率的に解析が行われます。大きなXMLフィードを過剰なメモリ使用なしで処理するために、libexpatが使用されています。ユーザーインターフェースは、システムの「less」コマンドを利用して出力が表示され、追加のUIフレームワークなしで簡単にナビゲーションやハイパーリンクが可能です。

その結果、多くのフィードからのコンテンツを迅速に取得でき、残りの時間を落ち着いて読書に使うことができます。コードはオープンソースで、著者は改善の提案を歓迎しています。

エルデシュ問題#1026は、1975年に提起され、最近数学者とAIツールの協力によって解決されました。この問題は、異なる実数の列における単調部分列の最大長を見つけることに関するものでした。

問題は2025年9月に投稿され、数学者たちはすぐに議論を始め、解決方法を提案しました。デズモンド・ワイゼンバーグは、問題に関連する特定の量を研究することを提案し、これにより分析を簡素化するための仮定が可能になりました。この問題は、ある人がコインを山に分け、別の人が単調部分列を選んで保持するというゲームとしても考えることができます。

初期の計算の後、さまざまな数学者の貢献により、問題の限界に関する予想が立てられました。最終的に、2025年12月7日にボリス・アレクセエフが「アリストテレス」というAIツールを使って、自律的に予想を解決しました。彼はこの問題を長方形の詰め込み問題として定式化しました。他の数学者たちもすぐに代替証明を提供し、数学における協力の柔軟性を示しました。

この話は、人間の洞察とAIの支援を含む多様な視点が、数学の問題解決を迅速に進めることができることを強調しています。また、数学研究の進展における協力、文献、現代ツールの重要性を示しています。

オーディンのコンテキストシステムは、文書が存在するにもかかわらず誤解されることが多いです。主なポイントは以下の通りです。

コンテキストシステムの目的は、ユーザーがサードパーティのコードやライブラリを傍受し、変更できるようにすることです。これは、ライブラリがメモリ割り当てやログ記録、その他の機能をどのように扱うかを変更するために重要です。

各コンテキストには、パッケージの実行時に設定されたデフォルトのパラメータがあります。これらのデフォルトはコンパイラに特有のものです。

多くのユーザーは、コンテキストの重要性を見落としがちで、タイプを減らしたり動的スコープを可能にするなど、異なる目的があると考えています。しかし、コンテキストの主な機能は、サードパーティのコードを傍受することを容易にすることです。

コンテキストには二つのアロケーター（context.allocator と context.temp_allocator）が含まれています。多くのユーザーはカスタムアロケーターを使用しないかもしれませんが、一時的なアロケーターは大きな利点を提供することがあります。

コンテキストはカスタマイズ可能なログ記録やアサーション処理も可能にし、ユーザーが必要に応じてデフォルトの動作を上書きできるようにします。

また、サードパーティのライブラリが独自の実装を使用する場合に備えて、ランダム数生成器も含まれています。

コンテキストには、コールバック処理を改善するためのユーザーデータポインタやインデックスのフィールドがあり、グローバル変数を必要とせずに扱うことができます。

コンテキストのメモリレイアウトは固定されており、一貫したアプリケーションバイナリインターフェース（ABI）を保証します。これにより、異なるライブラリ間でのシームレスな相互運用性が可能になります。

コンテキストを暗黙のポインタとして渡す決定は、異なるプログラミングコンテキスト間での管理を容易にし、不正なデータの逆伝播による複雑さを避けるために行われました。

このコンテキストシステムは、他のプログラミング言語の概念からインスパイアを受けていますが、サードパーティのコードの傍受に特化して設計されています。

全体として、コンテキストシステムはオーディンの強力な機能であり、特に外部ライブラリを扱う際にコードの柔軟性と制御を向上させることを目的としています。

要約がありません。

マイクロソフトは、Windows 11において、AIエージェントがデスクトップ、ドキュメント、ダウンロード、音楽、画像、ビデオなどの特定のフォルダーにアクセスする前に、ユーザーの同意が必要になると発表しました。この決定は、WindowsにおけるAI統合に伴うプライバシーやセキュリティのリスクについてのユーザーの懸念を受けたものです。

ユーザーは各AIエージェントに対してアクセス権をカスタマイズできますが、個別のフォルダーごとに選択することはできず、指定されたフォルダーに対しては全てまたは全くアクセスを許可する形になります。AIエージェントがアクセスを必要とする際には、ユーザーに対してアクセスを常に許可する、毎回確認する、またはアクセスを拒否するという選択肢が表示されます。

マイクロソフトは、AI機能を有効にしても自動的にエージェントにファイルアクセスが許可されるわけではないと明言しました。ユーザーはWindows内の専用設定ページを通じて、各AIエージェントの権限を管理できます。同社は、AIモデルには限界があり、新たなセキュリティリスクをもたらす可能性があることを認識しており、ユーザーの管理と同意の重要性を強調しています。

Drawizeの創作者は、2016年末にコンテスト用に初版を発表しましたが、受賞には至りませんでした。その後、2017年初めにオンラインで公開し、人気を博しました。8年後には、1億枚の絵が投稿されました。ピーク時には、3万人以上のアクティブユーザーがいて、現在は約3.16TBのデータを保存しています。1億枚目の絵は赤い風船で、創作者にとっては安堵の瞬間でした。

Drawizeの技術的な背景には、バックエンドにリアルタイム機能のためのWebSocketを使用した.NET、フロントエンドにはカスタムHTML/JSとjQuery、データベースにはPostgreSQLとMongoDB、ストレージにはコスト削減のためにWasabi Cloudが使われています。

このプロジェクトの創作者は、ソロ開発者としてリアルタイムのマルチプレイヤー機能、モデレーション、コンテンツフィルタリングに注力しています。これらは2021年に訓練されたモデルを使用しています。創作者は、プロジェクトの起源やリアルタイムマルチプレイヤー、モデレーション、.NETのパフォーマンスについての質問を受け付けています。

マーク・ランストロームによる「必須半導体物理学」の講義ノートシリーズは、現代技術を支える重要な分野である半導体物理学の入門書です。この分野はトランジスタや集積回路の発展を通じて形成されました。ノートは、半導体デバイスそのものに焦点を当てるのではなく、その背後にある原理を基本的に理解することを目的としています。

半導体技術の重要性は、現代社会の基盤を成しており、量子力学や材料科学の進展によって発展してきました。これらの講義ノートは、学生やエンジニアを対象にしており、難しい数学を使わずに半導体物理学の直感的で説明的な概要を提供します。

内容は五つの主要なユニットに整理されており、材料の特性やドーピング、量子力学の基礎、平衡キャリア濃度、キャリアの輸送、生成、再結合、半導体方程式について扱っています。これらの講義は、さまざまな科学や工学の分野にいる人々にも理解できるように設計されており、より深く学ぶための参考文献も示されています。

ランストロームは、ノートの開発や改良に貢献した同僚や学生に感謝の意を表しています。全体として、これらのノートは半導体物理学の基礎的な理解を提供し、さらなる探求を促す内容となっています。

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最近の調査によると、800万人以上のユーザーを持つUrban VPN ProxyのChrome拡張機能が、ユーザーの同意なしにAIとの会話を秘密裏に収集し、販売していることが明らかになりました。この拡張機能はプライバシーとセキュリティのツールとして宣伝されていますが、実際にはChatGPTやClaudeなどの人気AIプラットフォームから会話を傍受しています。

主なポイントは以下の通りです。まず、データ収集についてですが、この拡張機能はAIとのやり取りでのすべてのプロンプトとレスポンス、タイムスタンプ、セッションの詳細をキャプチャします。このデータは、VPNがアクティブであるかどうかに関わらず、Urban VPNのサーバーに送信されます。

次に、ユーザーに対する静かなアップデートがあります。VPN機能のためにこの拡張機能をインストールしたユーザーは、2025年7月に追加されたこの新しいデータ収集機能について知らされていませんでした。

また、偽のセキュリティ主張も問題です。Urban VPNは、ユーザーが機密情報を共有しないよう保護する機能を宣伝していますが、同時にこのデータを広告主に収集し、販売しています。

さらに、同じ出版社からの他の7つの拡張機能にも同様のデータ収集機能があり、さらに多くのユーザーに影響を与えています。

透明性の欠如も指摘されています。この拡張機能はデータ収集に関するいくつかの開示を行っていますが、重要な情報はプライバシーポリシーの中に埋もれており、Chromeウェブストアのリストには誤解を招く主張が含まれています。

この調査は、ユーザーがブラウザ拡張機能に寄せる大きな信頼を浮き彫りにしています。これらの拡張機能はしばしば規制が不十分であり、その信頼を利用して機密情報を収集する可能性があります。ユーザーには、これらの拡張機能をアンインストールし、自分の会話が危険にさらされていると考えることが推奨されています。

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この記事では、AIエージェントがソフトウェア・アズ・ア・サービス（SaaS）業界にどのような影響を与え始めているかについて述べています。これらのエージェントは、多くのシンプルなSaaSツールを置き換える可能性があると示唆されています。

まず、AIエージェントの能力が向上するにつれて、基本的なSaaSツールの需要が減少しています。ユーザーは外部サービスに依存せず、迅速にカスタムソリューションを作成できるようになっています。

企業は、高額なSaaSのサブスクリプションを更新する必要性について疑問を持ち始めており、自社でツールを構築することを検討しています。

カスタムで構築されたアプリケーションは、組織が自分たちのニーズに特化したソリューションを提供できるため、一般的なSaaS製品に見られる不要な機能や複雑さを避けることができます。メンテナンスは懸念事項ですが、AIエージェントがこのプロセスを簡素化することができます。

SaaS企業は、顧客の成長と維持（NRR）に依存して評価されていますが、需要の減少はマーケティングコストの増加や既存顧客からの収益の減少を招く可能性があります。

特に、シンプルな機能を提供するバックオフィスツールは、AIエージェントを使って内部ソリューションに置き換えられるリスクが最も高いです。

一方で、高い信頼性を持つサービス（例えば、決済処理）や専門知識を必要とするシステム、強いネットワーク効果や独自のデータを持つものは、破壊的な影響を受けにくいと考えられています。

企業は新しいAI駆動のアプリケーションを管理するために、内部の技術スキルを開発する必要があり、サイト信頼性エンジニアリング（SRE）やDevOpsの役割に対する需要が生まれます。

SaaS市場は、強い技術能力を持つ組織とそうでない組織の間で分かれる可能性が高く、これがコストや競争優位性に影響を与えるでしょう。

全体として、AIは多くのSaaS製品に脅威を与える一方で、これらの新しい技術を活用できる企業にとっては機会も提供しています。

最近、ペプシとウォルマートが消費者向けの食品価格を引き上げるために共謀しているという新たな情報が明らかになりました。連邦取引委員会（FTC）からの訴状が公開され、ペプシがウォルマート以外のほとんどの小売業者に対して高い卸売価格を設定していることが示されています。ウォルマートはその見返りとして、ペプシに有利な棚のスペースを提供しています。この提携により、ウォルマートは小規模な競合他社に対して価格の優位性を保ち、結果として消費者の食品価格が上昇しています。

研究によると、食料品店の統合が進むことで食品インフレが増加しており、独占的な行為によって価格が大幅に上昇しています。FTCの訴状では、ペプシが競合店の価格を監視し、ウォルマートよりも低い価格を提示する店舗に対して罰則を科していることが強調されています。このような行動は、独立系の食料品店の衰退や食品コストの上昇に寄与しています。

価格設定の慣行に対する公衆の怒りが高まっており、過去の不当価格に対する運動を思い起こさせます。技術の進展が価格戦略を変える中で、こうした独占的な行為に対抗するための反トラスト措置の必要性が再び強調されています。最終的に、消費者は価格設定が市場の問題だけでなく政治的な問題でもあることに気づき、公正な価格設定を求める声が高まっています。