要約がありません。

Mullvad VPNは、WireGuard® VPNプロトコルの新しいバージョンであるGotaTunを発表しました。このプロトコルはRustで開発されており、速度、効率、信頼性の向上を目指しています。GotaTunはBoringTunプロジェクトを基にしており、DAITAやMultihopといった機能を通じてプライバシーを強化し、Android向けのサポートも改善されています。

以前、Mullvadのアプリはwireguard-goを使用していましたが、これには多くのクラッシュ問題があり、報告されたクラッシュの85%以上がこれに関連していました。2025年11月にAndroid向けにGotaTunを導入して以来、クラッシュは発生しておらず、ユーザーからはパフォーマンスやバッテリー効率の向上が報告されています。

今後、Mullvadはセキュリティ監査を実施し、すべてのプラットフォームでwireguard-goをGotaTunに置き換え、2026年を通じてパフォーマンスの向上を続ける計画です。

要約がありません。

FreeBSD財団のノートパソコンサポートと使いやすさプロジェクトの概要が発表されました。このプログラムは、FreeBSD財団とQuantum Leap Researchの支援を受けており、2024年9月27日に承認されました。主要な担当者には、スポンサーのエド・マステとマネージャーのアリス・ソーワビーがいます。

このプロジェクトの目的は、さまざまな個人用コンピュータデバイスでのFreeBSDの機能を向上させ、パフォーマンスを改善することです。また、ノートパソコンのサポートとアクセシビリティを強化し、開発者や企業による採用を促進することも目指しています。

具体的な目標としては、ユーザーのエンドポイントセキュリティを強化し、FreeBSDの開発者やベンダーの体験を向上させることがあります。さらに、個人や組織がFreeBSDを導入しやすくすることも重要です。

期待される成果には、FreeBSD 14.x以降のアップデートが含まれ、WiFi、オーディオ、グラフィックス、Bluetoothなどの機能が強化されます。また、新機能に関するドキュメントやガイドも提供される予定です。

このプロジェクトには、75万ドルの総投資が行われ、2024年第4四半期から1～2年間の実施が見込まれています。コミュニティの参加を促すため、電源、ハードウェア、オーディオ、グラフィックス、WiFi、システム管理、セキュリティ、ユーザーテストなどのトピックに関するさまざまなスレッドで意見交換が行われます。興味のある方は、ノートパソコンおよびデスクトップ作業部会やデスクトップのメーリングリストに参加し、最新情報や議論に参加できます。

主な対象は開発者ですが、改善された点はすべてのユーザーに利益をもたらし、ノートパソコンでのFreeBSDの設定や使用を容易にします。プロジェクトは、ユーザーのニーズに基づいて作業を進め、ユーザーストーリーを作成することで、ユーザー体験（UX）を向上させることを目指しています。

進捗状況や新しいリリースについては、月次の更新、作業部会の会議、GitHub上の公開ロードマップ、ニュースレターを通じてコミュニティに情報が提供されます。このプロジェクトは、ノートパソコンユーザーにとってFreeBSDをより使いやすい選択肢にすることを目指し、技術的な改善にも取り組んでいます。

要約がありません。

Steppedは、Railsアプリケーション向けに設計されたツールで、もともとはEnviroblyの一部でした。このツールは、アプリケーションのデプロイなどの複雑な作業をサポートします。具体的には、DNSの設定や失敗したタスクの再試行、システムの起動を待つこと、ネットワーク環境での健康状態のチェックなどを管理します。

AIが生成したコードに頼ることは、プログラマーとしての成長を妨げる可能性があるとこの記事は主張しています。

まず、AIを使ってコードを書くことで、重要な学びの機会を失うことになります。スポーツの練習がなければ上達しないのと同様に、プログラミングも実際にコードを書くことでしか成長できません。

次に、たとえ今はプログラミングに自信があっても、AIに頼って単純な作業を任せていると、重要なスキルを忘れてしまうことがあります。定期的な練習がなければ、コーディング能力は衰えてしまうのです。

また、AIツールに早くから触れることで、特に新しいプログラマーは依存してしまう可能性があります。将来的には、AIの助けなしではコードが書けなくなるかもしれず、それが成長を制限することになります。

さらに、AIが生成したコードの所有権については未解決の法的問題があります。トレーニングデータに含まれる著作権のある素材を使用している可能性があるため、注意が必要です。

AIによって生成されたコードは、プログラマーとしての尊敬を得ることが難しいかもしれません。真の誇りは、自分自身の解決策を作り出すことから生まれるものであり、AIに頼ることではありません。

最後に、プログラミングが嫌いな人やコードのレビューに集中したい人はAIを好むかもしれませんが、これはプログラミングへの本当の興味が欠けていることを示唆しています。

要するに、この記事はAIに頼るのではなく、積極的にコーディングに取り組むことの重要性を強調しています。そうすることで、スキルを維持し、発展させることができるのです。

テキサス州が、ソニー、サムスン、LG、ハイセンス、TCLの5つの大手テレビメーカーを訴えています。これらの企業が、家庭内で視聴している内容を秘密裏に録画しているとされています。テキサス州の検事総長ケン・パクストン氏は、これらのテレビが「自動コンテンツ認識（ACR）」という技術を使用して、ターゲット広告のために個人データを収集していると主張しています。

訴訟では、ACRがテレビの映像だけでなく、セキュリティカメラや他の接続デバイスからのストリームもキャッチできるとされています。パクストン氏は、企業がユーザーを誤解させてACRを有効にさせ、同意なしに視聴データを収集していると指摘しています。また、TCLとハイセンスが中国の企業であるため、監視活動に関与している可能性についても懸念を示しています。

パクストン氏は、裁判所に対して罰則を科し、これらの企業がテキサス州の消費者からデータを収集・販売することを止めるよう求めています。彼はプライバシーと消費者の権利の重要性を強調し、テレビを所有することが大手テクノロジー企業や外国の団体に個人情報を提供することを意味してはならないと述べています。

2025年12月19日に、新しいキーボードサーバーが設立され、年齢に関連する公開鍵を安全に検索できるようになりました。このキーボードサーバーは、透明性ログ技術を使用しており、運営者が秘密裏に有害な鍵を追加することを防ぎつつ、ユーザーのプライバシーを保護します。最終的な製品はkeyserver.geomys.orgでアクセス可能で、開発にはさまざまなチームの協力と数年の努力がかかりました。

このキーボードサーバーの目的は、メールアドレスに関連する公開鍵を安全かつ使いやすく取得できる方法を提供することです。ユーザーは自分の鍵を設定するためにログインでき、他の人はそれを検索できます。

キーボードサーバーは透明性ログを採用しており、これはデータの真正性を証明する暗号的証拠を提供する追加のみのリストです。これにより、ユーザーは鍵が正当で改ざんされていないことを確認できます。

プライバシーを保護するために、キーボードサーバーは検証可能なランダム関数（VRF）を使用してメールアドレスをハッシュ化し、ログ内でユーザーのメールが直接見えないようにしています。

悪意のあるエントリーを避けるために、サーバーは公開鍵のハッシュをログに保存し、実際の鍵は安全なデータベースに保管しています。

ユーザーはログを監視して、自分のメールアドレスに無許可の鍵がリンクされていないか確認できます。また、新しいAPIを使えば、実際のメールアドレスを公開することなくVRFの証明を確認できます。

キーボードサーバーは、ログエントリーの一貫性を確保するために、証人ネットワークを利用しています。これにより、運営者が異なるユーザーに異なるログのビューを提供することを防ぎます。

今後の開発計画として、監視の効率や取り消しプロセスの改善が予定されており、新しい設計は2026年末までに完成する見込みです。

このキーボードサーバーとその透明性機能の実装には、500行未満のコードが使用されており、ユーザー体験を維持しながらセキュリティと責任を強化しています。

著者は、混乱を招くCPUの名称についての苛立たしい体験を共有しています。古いDellのワークステーションをProxmoxでアップグレードした後、元々搭載されていたIntel Xeon E5-1650 v2 CPUを新しいXeon E7-8890 v4 CPUに交換しようとしました。どちらのCPUも同じFCLGA2011ソケットに対応しているはずでした。しかし、実際には新しいCPUはSocket R2という異なるバリエーションのソケットを使用しており、ワークステーションはSocket Rを使用していることがわかりました。この名称の混乱により、新しいCPUは取り付けられず、著者は使えない部品を抱えることになりました。著者は、Intelの名称体系が明確でないことを批判し、将来的に互換性のあるマザーボードが見つかるかもしれないので、そのCPUを保管しておくことにしたと述べています。全体としては失望したものの、あまり費用がかからなかった経験だったとしています。

16歳の高校生ダニエルは、大手企業が利用するAIドキュメンテーションプラットフォーム「Mintlify」に深刻なセキュリティの欠陥を発見しました。彼は、攻撃者がドキュメントに悪意のあるスクリプトを埋め込むことを可能にする重大な脆弱性を見つけ、ユーザーの認証情報が盗まれる可能性があることを明らかにしました。

ダニエルの調査は、Discordがドキュメント作成にMintlifyを使用し始めたことから始まりました。脆弱性を見つける経験がある彼は、新しいシステムに問題がないか探し始めました。最初に、Mintlifyのドキュメントからファイルにアクセスできるエンドポイントを見つけましたが、悪意のあるコードを実行することはできませんでした。

さらに調査を進めると、静的ファイルを返す別のエンドポイントを発見しました。彼はSVGファイルを巧妙に利用してJavaScriptを埋め込み、Discordのドメインを通じてクロスサイトスクリプティング（XSS）攻撃を成功させました。

この脆弱性を見つけた後、ダニエルはMintlifyを調査していた友人たちと協力しました。彼らはこの問題を報告し、Discordはリスクを評価するために開発者向けのドキュメントを一時的に停止しました。Mintlifyは迅速に対応し、脆弱性の修正に取り組みました。

この攻撃は、TwitterやVercelを含む多くのMintlifyのクライアントに影響を与える可能性があり、ユーザーアカウントが危険にさらされるところでした。ダニエルと彼の友人たちは、責任を持って脆弱性を開示し、その発見に対して約11,000ドルの報奨金を得ました。

このテキストは、あるプロジェクトまたはウェブサイトがZolaを使って作成され、Garageによってサポートされ、Deuxfleursによってホスティングされていることを示しています。

2025年12月18日、AppleはmacOS 26.2において「Thunderboltを利用したRDMA」という新機能のテスト用にMac Studioクラスターへのアクセスを提供しました。この機能は、複数のMacがRAMを共有できるようにし、大規模なAIモデルの性能を向上させます。テストに使用されたクラスターは約4万ドルの価値があり、1.5TBのメモリを搭載しています。

これらのMacはAIタスクやクリエイティブなアプリケーションに強力で、消費電力は250ワット未満です。しかし、価格は高く、個々のユニットは8,099ドルから11,699ドルの間で販売されています。メモリが少ないNvidiaやAMDのシステムと比較しても、Macクラスターは競争力のある性能を提供しています。

Macをミニラックに設置する際には、DeskPiの新しいエンクロージャーが役立ちました。しかし、macOSの制限により、SSHを通じたリモートでのシステムアップグレードができないため、Macの管理は難しいことが分かりました。

テストの結果、単体のM3 Ultra Mac Studioは競合システムを上回る性能を発揮しましたが、4台のMacをクラスター化してもメモリの制約から性能向上はあまり見られませんでした。また、新しいRDMA機能には安定性の問題があり、正常に動作する時もあれば、クラッシュすることもありました。

著者は、将来的な改善の可能性について期待を寄せており、さらに大きなモデルやより良いネットワーキングオプションのサポートが望まれています。全体として、Mac StudioクラスターはAIアプリケーションに対して期待が持てるものの、管理や安定性に課題を抱えています。

耐久性実行は、特に長時間実行されるタスクや複雑なタスクを管理するためのソフトウェアシステムにおける手法を指します。著者は、タスクオーケストレーションシステムを開発する中で、耐久性実行の理解を深めた経緯を共有しています。

多くのアプリケーションはシンプルなAPIから始まりますが、タスクがリソースを多く消費したり、時間がかかるようになると、バックグラウンドで処理するためにタスクキューが導入されます。これにより、アプリケーションの応答性が保たれます。

メッセージブローカーは、ワーカーがクラッシュした際にメッセージの損失を防ぐために、アプリケーションとワーカーの間の仲介役として機能します。これにより、タスク処理の信頼性が向上します。

冪等性という概念は、タスクを繰り返しても結果が変わらないことを意味します。シンプルなタスクはしばしば冪等性を持ち、管理が容易です。

クラウドリソースのプロビジョニングのような複雑なタスクは、より単純ではありません。これらは中間状態や複数のサブタスクを管理する必要があり、信頼性を複雑にします。

複雑なワークフローを管理するために、Temporalのようなオーケストレーションエンジンが役立ちます。これにより、タスクの状態を維持し、失敗後に再試行や再開が可能になります。

耐久性実行の特性には、ワークフローが成功するまで再試行できること、各サブタスクが正確に一度だけ実行されること、再試行時にタスクの順序が変わらないことが含まれます。

耐久性実行の利点は、予期しない失敗に対して保護を提供し、タスクが最後に保存された状態から再開できることです。また、異なる条件に適応できる複雑なワークフローをプログラムで作成でき、すでに完了したリソース集約型のタスクをスキップすることも可能です。

ただし、耐久性実行は万能ではありません。失敗の原因となる根本的な問題に対処することが重要であり、すべてのシステムが耐久性実行を必要とするわけではなく、よりシンプルなタスクキューで十分な場合もあります。

著者は、タスク管理と信頼性の向上が期待できるワークロードに対して、耐久性実行のソリューションを探求することを勧めています。

AMDは、次世代のZen 6 CPUに関する新しい詳細を発表しました。この情報は、最近のコンパイラの更新とAMDが公開したパフォーマンス文書から得られたものです。注目すべき更新点には、新しいAI関連の命令への対応、FP16計算の強化、そして単一の統合スケジューラから6つの別々のスケジューラへの移行が含まれています。これにより、効率やクロック速度の向上が期待されています。

Zen 6プロセッサは2026年末に発売される予定で、最大24コアのCPUと、各チップレットあたりのL3キャッシュの増加など、重要なアップグレードが行われます。これらの改善により、ゲームパフォーマンスが向上する見込みです。キャッシュが多いことは、ゲームなどの負荷の高い処理に有利です。また、Zen 7 CPUが7 GHzのクロック速度を目指しているという噂もあり、さらなるパフォーマンス向上が期待されています。

要するに、AMDのZen 6 CPUは、Zen 5に比べてより良いパフォーマンスと効率を提供することが約束されていますが、最終的な性能はチップの発売後に確認されることになります。

要約がありません。

歴史LLMsプロジェクトは、チューリッヒ大学とケルン大学の研究者によって進められています。このプロジェクトの目的は、特定のカットオフ日（1913年、1929年、1933年、1939年、1946年）までの歴史データのみを用いて訓練された大規模言語モデル（LLMs）を作成することです。これらのモデルはRanke-4Bと呼ばれ、過去を探るための窓口として機能し、研究者が現代の影響を受けずに歴史的な視点や議論を探求できるように設計されています。

このプロジェクトの重要なポイントは、まず「時間制限モデル」です。これらのモデルは訓練データ以外の情報にアクセスできないため、それぞれの時代の人々の考えや信念を反映した歴史的な視点を理解するのに特有の役割を果たします。また、研究の応用としては、人文学や社会科学の分野での利用が想定されており、研究者が歴史的な文献やアイデアを分析するのに役立ちます。

さらに、訓練データには時代遅れや攻撃的な視点、例えば人種差別や性差別が含まれていますが、これは欠陥とは見なされず、歴史的にこれらの見解がどのように正当化されてきたかを研究するための重要な要素とされています。プロジェクトに関連するすべてのデータとモデルは、学術的な利用のために一般に公開され、誤用を防ぐために責任あるアクセスに重点が置かれています。

また、プロジェクトは、関心のある歴史的な時代や研究課題、モデルへの責任あるアクセスの枠組みに関するフィードバックを歓迎しています。詳細については、[email protected]までお問い合わせください。

「ゼロからQEDへ」という記事シリーズは、プログラミング言語であり定理証明器でもあるLean 4を学ぶためのカジュアルなガイドです。このシリーズは、Leanに関する体系的な学習リソースが不足していることを受けて、基礎から言語を教えることを目的としています。

このシリーズは現在ベータ版であり、いくつかの誤りがあるかもしれません。フィードバックはGitHubで歓迎されています。記事自体は確認可能な定理であり、すべてのコード例はLeanコンパイラによって検証されています。シリーズは二部構成になっており、第一部ではLeanを使ったプログラミングについて、構文、型システム、制御フロー、実際のプログラムの書き方を学びます。第二部では、定理証明に関する理解を深め、証明、型理論、数学的結果を証明するための戦術を学びます。定理証明器の使用経験は必要ありませんが、HaskellやOCamlのような型付き関数型言語に慣れていると役立つことがあります。

始めるには、GitHubにソースコードがあり、Lean 4をインストールしてリポジトリをクローンすることで例を実行できます。また、Leanに対するより正式な紹介を求める人のための追加リソースも用意されています。このシリーズは、Leanの学習を身近で楽しいものにすることを目指しています。

要約がありません。

プロンプトキャッシングは、ユーザーが言語モデル（LLM）のトークンを節約できる仕組みで、通常のトークンよりも十倍安くなります。これは主に、応答時間の短縮（長いプロンプトの場合、最大85%の削減）と効率的なデータ処理によって実現されます。

プロンプトキャッシングとは、キャッシュされた入力トークンが通常のトークンよりも大幅に安価であることを指します。キャッシングを利用することで、長いプロンプトを使用する際の応答時間が速くなります。

LLMは、入力（テキスト）を処理して出力を生成する複雑な数学モデルとして機能します。このプロセスは、トークン化、埋め込み、トランスフォーマーメカニズム（注意機構を含む）といういくつかの段階を経ます。

トークン化は、テキストをトークン（数値表現）に変換します。埋め込みは、これらのトークンの多次元表現であり、モデルが関係性や意味を理解するのを助けます。

トランスフォーマーメカニズムでは、注意機構が各トークンの重要性を他のトークンとの関係で判断し、モデルが文脈に合った出力を生成できるようにします。推論中にK（キー）とV（バリュー）マトリックスをキャッシュすることで、モデルは値の再計算を避け、処理を迅速かつ安価にします。

キャッシングの利点として、プロバイダーはKとVマトリックスを保存して再利用できるため、コストを大幅に削減し、応答時間を改善できます。OpenAIとAnthropicは異なるキャッシング手法を用いており、Anthropicはユーザーにより多くのコントロールを提供しています。

プロンプトキャッシングの進展は、LLMの進化する能力を示しており、この技術にはさらに多くの可能性があることを示唆しています。この要約は、プロンプトキャッシングが言語モデル内でどのように機能するかを強調し、そのコスト効果とプロンプト処理の効率性を伝えています。

Pingfsは、エリック・エクマンによって作られたユニークなファイルシステムで、インターネットを通じて送信されるICMP pingパケットを使用してデータを保存します。このシステムはLinux上で動作し、スーパーユーザーのアクセスが必要です。また、IPv4とIPv6の両方のアドレスをサポートしています。

インストールは、makeコマンドを使用してソフトウェアをコンパイルすることで行います。Pingfsを起動するには、まずターゲットとするホスト名とIPアドレスをリストしたファイルを作成します。その後、ルート権限で./pingfs <filename> <mountpoint>を実行します。システムはアドレスをテストし、ファイルシステムをマウントします。Pingfsを停止するには、Ctrl+Cを押すか、fusermount -u <mountpoint>を実行してアンマウントします。

Pingfsでは、通常のファイルの作成、削除、リスト表示、名前変更、変更が可能です。また、ファイルの権限を設定したり取得したりすることもできます。ただし、ディレクトリの作成や削除、リンクの作成はできず、タイムスタンプも保持されません。

パフォーマンスに関する注意点として、現在のところデータ損失の問題があるため、ローカルエリアネットワーク（LAN）ホストには適していません。

PingfsはISCライセンスの下で提供されており、適切な帰属を行うことで自由に使用および改変できます。リポジトリの統計情報は、スターが3.3k、フォークが135です。詳細については、プロジェクトのページを訪れてください。

要約がありません。

サミー・カムカーのDEF CON 32での講演は、特にiPhone 15 ProからのLiDAR信号を検出するデバイスの設計に影響を与えました。LiDARはカメラアプリが開かれると起動し、写真を撮る前でもこの信号を検出することができます。

iPhoneのTrueDepthシステムは、60Hzの赤外線信号を使用しており、IRフィルターのないカメラでも認識可能です。このシステムは、デバイスがロック解除されたときやFaceIDが有効になったときも識別できます。

小型の検出デバイスを作成することが可能かどうかについての初期の疑念がありましたが、さらなる研究と実験を通じて信号の特性を理解することが重要でした。

デバイスは940nmの赤外線信号を効率的に検出する必要があります。フォトダイオードやバンドパスフィルターを使用するなど、さまざまな方法が試されましたが、940nmピークフォトダイオードが最も良い結果を出しました。

デバイスは信号を迅速に処理し、LiDAR信号を背景ノイズから区別する必要があります。そのため、60Hz信号の検出において速度と信頼性の高いシュミットトリガーが選ばれました。

いくつかの設計が試され、信号処理にオペアンプやコンパレータを使用する案もありましたが、最終的にはシュミットトリガー版がその性能から選ばれました。

今後の作業としては、ハードウェア用のファームウェアを開発し、LiDAR信号を他の信号源から区別する方法を探ることが含まれます。

このプロジェクトは、スマートフォンからのLiDAR信号を効果的に検出し、分析するデバイスの作成を目指しています。

Axeのために汎用的な関数を作成しました。実装には少し時間がかかりましたが、今はすべてが正常に動作しています。また、参考のためにドキュメント、リポジトリ、サイトを添付しました。

著者は、Commander Keenの最初の3エピソードの再構築されたソースコードを公開しました。これはKeenの35周年に合わせたもので、1990年のベータ版からあまり知られていないバージョン1.34まで、すべての既知のバージョンが含まれています。このコードを元のゲームの正確なコピーにコンパイルするには、特定のバージョンのTurbo C++とTurbo Assemblerが必要です。

再構築作業は主に2021年初頭に行われましたが、正しいコンパイラが不足していたため、いくつかの課題に直面しました。著者は、ランダムな名前付け技術を用いてコード内の変数の順序を確保する方法を考案しました。

さらに、著者はプロジェクトで使用された一部のコードが他のゲームから来ていることを指摘しており、そのコードの権利について疑問を投げかけています。著者は、公開されたコードをぜひ探求してほしいと読者に呼びかけています。

ドラッグアンドドロップ機能は、特にモバイルデバイスでは難しいことがあります。これは、一度に複数の操作が必要で、しばしばミスが発生するためです。この問題を改善するために、私はアイテムを選択してから配置するという、よりシンプルな二段階の方法を考案しました。この方法は従来のドラッグアンドドロップよりも時間がかかるかもしれませんが、マウスボタンを押し続けるのが難しい人には使いやすいです。私が開発したツール「picknplace.js」は、ユーザーが二回のクリックと少しのスクロールでアイテムを選択できるようにします。これはまだ実験的な解決策ですが、フィードバックをいただけると嬉しいです。

テキストを提供してください。翻訳を行います。

モハメドは、彼のB2B製品であるapflow.coのために、フルスタックエンジンをオープンソース化しています。このエンジンは、Goをバックエンドに、Next.jsをフロントエンドに使用しており、どちらもDockerを使って簡単にデプロイできるように設計されています。他のSaaSスターターとは異なり、特定のプラットフォームに縛られることなく、ユーザーはインフラストラクチャを完全にコントロールできます。

バックエンドはGoで構築されており、小さなメモリフットプリント、同時処理の管理、型安全性が特徴です。これにより、予測可能なパフォーマンスが確保されています。アーキテクチャはモジュラー・モノリス設計を採用しており、認証や請求などの機能を別々のモジュールに分けつつ、単一のバイナリとしてデプロイすることができます。これにより、管理が容易になります。フルスタックとしては、バックエンドにGo、フロントエンドにNext.jsを使用し、通信にはクリーンなREST APIを利用しています。

事前に構築されたコンポーネントには、認証、請求、AI機能、ファイルストレージ用のモジュールが含まれており、ユーザーのニーズに応じてカスタマイズが可能です。実際の使用例として、コードはapflow.coを支えるものと同じであり、実用的な効果を示しています。ユーザーはリポジトリをクローンすることで、迅速にローカルのB2B環境をセットアップできます。

モハメドは、Go開発者からモジュール設計や本番環境向けのDocker設定についてのフィードバックを求めています。GitHubリポジトリやライブ製品のリンクも提供されています。

著者は、ウェブサイトから価格や在庫データを抽出する作業を簡素化するためにCommerceTXTを開発しました。従来の方法はしばしば不正確で非効率的だからです。CommerceTXTは、AIエージェントがデータにアクセスしやすくするための読み取り専用のテキストプロトコルで、HTMLの複雑さを排除しています。

CommerceTXTの主な特徴には、フラクタルアーキテクチャがあります。これはデータを階層的に整理し、ルートからカテゴリー、そして商品へと構成されており、エージェントが必要な情報だけを取得できるようにしています。これにより、リソースを節約できます。また、読み取り専用の設計により、取引を行わずにコンテキストを提供し、セキュリティを強化しています。

さらに、トークンの効率性も高く、商品定義には約380トークンしか必要ありませんが、従来のHTML解析では約8,500トークンが必要です。加えて、正確な情報を確保するための対策も講じられており、在庫状況や確認済みのレビューなどの情報が正確であることを保証する指示が含まれています。

仕様については、特に指示構造や信頼性確認の概念に関するフィードバックを歓迎しています。詳細については、仕様書やウェブサイトを訪れてください。

自己ホストのブログを運営していると、AI企業があなたのコンテンツをトレーニングデータとして使用していることに気づくかもしれません。これにより、サーバーコストが増加することがあります。これらの企業は、個人のブロガーがサイトを守るためのルールを無視することが多く、対策が難しくなっています。

一つの解決策として、FuzzyCanaryというツールがあります。このツールは、ブログのHTMLに隠れたリンクを追加し、成人向けのウェブサイトに誘導します。これにより、データを収集するプログラムが今後あなたのサイトを避けるように仕向けます。しかし、この方法はサイトの検索エンジン最適化（SEO）に悪影響を与える可能性があります。

FuzzyCanaryは、GoogleやBingなどの正当な検索エンジンがこれらのリンクを見えないように、ユーザーエージェントをチェックします。しかし、静的サイトジェネレーターを使用している場合、リンクが検索エンジンに表示されることがあります。

FuzzyCanaryの設定は簡単です。アイデアには欠点があるかもしれませんが、データ収集プログラムに対する回避策を提供します。詳細情報やダウンロードは、提供されたリンクから確認できます。

CMUのCS251コースでは、計算の研究を通じて技術や宇宙の理解を深めることを目的としています。このコースでは、計算概念を学ぶ上での形式的な定義や数学的な推論の重要性が強調されています。

コースは、理論計算機科学の概要とその重要性を紹介することから始まります。データや計算問題の形式的な表現についても議論されます。次に、決定性有限オートマトン（DFA）という基本的な計算モデルが紹介され、アルゴリズムの定義や形式的な計算の理解の基礎となります。

チューリングマシンについても学び、これはすべての計算の基本的なモデルです。教会-チューリングの定理や計算可能な問題の例についても触れます。計算の限界については、対角化や還元といった手法を用いて決定不可能な問題を探求します。

人間の推論の限界についても考察し、数学的推論を形式化する必要性と計算との関連性を検討します。計算の効率性や時間計算量の概念に焦点を当て、決定問題やその実際の計算可能性についても調査を始めます。

グラフ理論の役割についても紹介され、さまざまな分野での計算問題への応用が説明されます。P対NP問題については、NPの複雑性クラスとコンピュータサイエンスにおけるP対NPの問いの重要性が議論されます。

ランダム化アルゴリズムでは、アルゴリズムにおけるランダム性の利用について探求し、その効率性や決定論的な対応物に関する未解決の問題を強調します。暗号学では、暗号プロトコルの歴史と発展を振り返り、計算の複雑性の役割に焦点を当てます。

最後に、理論計算機科学の追加トピックがいくつか紹介されます。このコースは、形式的な定義、計算モデル、複雑性や暗号学に関する重要な概念を通じて、理論計算機科学の包括的な基礎を提供します。

要約がありません。

この文書では、LinuxのSMBクライアントとサーバーを設定して、RDMA（リモートダイレクトメモリアクセス）を使用したSMB Directを利用する方法について説明します。これにより、TCP/IPスタックをバイパスしてパフォーマンスが向上します。

SMB Directとは、SMB3プロトコルを使用してRDMAによる高速データ転送を可能にし、レイテンシを減少させ、スループットを向上させる技術です。

必要なものとしては、RDMAデバイス（ソフトウェアエミュレーターまたはInfiniBandのようなハードウェア）、SMB DirectをサポートするLinuxカーネルのバージョン5.15以上、SMB共有をマウントするためのcifs-utilsパッケージがあります。

設定手順は次の通りです。まず、カーネル設定でRDMAサポートを有効にします。次に、使用するハードウェアに応じて適切なRDMAサポート（InfiniBandまたはソフトRDMA）を有効にします。サーバーとクライアントの両方でSMB Directのサポートがカーネル設定で有効になっていることを確認します。

サーバーの設定では、KSMBDサーバーを構成して起動し、設定で「サーバーマルチチャネルサポート」が有効になっていることを確認します。

クライアントの設定では、rdmaオプションを使用してマウントコマンドでサーバーに接続し、SMBのバージョンを3.0以上に指定します。

最後に、システムログや/proc/mountsファイルを確認して、SMB共有がSMB Directを使用していることを確認します。

これらの手順に従うことで、Linuxシステム上でRDMAを介したSMB Directを成功裏に設定し、ファイル共有のパフォーマンスを向上させることができます。

要約がありません。

ソフトウェアエンジニアは、AIツールを使ってコーディングを行う際の責任について考える必要があります。まず、エンジニアは自分がテストし、動作が確認されたコードを提供するべきであり、他の人に未テストのコードを修正させることは避けるべきです。

コードが正しく動作することを証明するためには、二つの重要なステップがあります。一つ目は手動テストです。エンジニアは自分のコードを手動でテストし、その結果をレビュー担当者に示す必要があります。これには、ターミナルコマンドや画面録画を提供することが含まれます。二つ目は自動テストです。エンジニアは、コードが正しく動作することを確認する自動テストを作成し、将来的にも動作し続けることを保証する必要があります。自動テストだけを行い、手動テストを省略することは推奨されません。

最近では、Claude CodeやCodex CLIのようなコーディングエージェントが登場していますが、エンジニアはこれらのツールを使っても、自分の変更が手動テストされ、自動テストが作成されることを確認する必要があります。

最終的には、コードが動作することを証明する責任はエンジニアにあります。コンピュータは責任を持つことができないためです。エンジニアは、十分にテストされたコードを提供し、その機能を証明することに全力を尽くすべきです。

ソフトウェアエンジニアのKR Krishiv Dakwalaは、プロパティベーステスト（PBT）がチャットアプリケーションのAPIキーの保存システムにおけるセキュリティの脆弱性を特定した事例を紹介しています。このアプリケーションはAIを用いて構築されており、テスト中に特定の入力「proto」がラウンドトリッププロパティテストで失敗し、JavaScriptがプロトタイプを扱う方法に欠陥があることが明らかになりました。

セキュリティの脆弱性は、テストされていないコードの隅に隠れていることがあります。従来のユニットテストは、予想される入力に焦点を当てることが多く、エッジケースを見逃すことがあります。一方、PBTはさまざまな入力をランダムにテストし、「proto」のような問題を明らかにします。この欠陥が放置されると、攻撃者がプロトタイプを操作できる可能性があります。

Kiroは、この脆弱性を防ぐために二つの修正を実施しました。この事例は、PBTが隠れたバグを見つけ出し、ソフトウェアのセキュリティを確保する上での効果的な手法であることを示しています。全体として、PBTの使用は、入力を体系的に探る方法を提供し、放置されると大きなセキュリティ問題につながる可能性のある脆弱性を捉えることができます。

要約がありません。

著者は、リングバッファの実装に関する過去の経験を振り返り、非効率的な方法を使っていたことに気づきました。リングバッファは、固定サイズの配列を使って要素を保存するデータ構造で、効率的な読み書き操作を可能にします。

一般的な実装方法として、従来の方法では、読み取り用と書き込み用の二つのインデックスを持つ配列を使用します。しかし、このアプローチでは一つの要素が無駄になり、サイズ4の配列では実際に3つの要素しか保持できません。別の方法では、読み取り用のインデックスと、バッファ内の要素数を追跡するための長さフィールドを使用します。この方法は配列をフルに活用できますが、同時アクセスが複雑になります。

著者は、インクリメント操作中にマスクを適用せずに二つのインデックスを使う、より効率的な実装を提案しています。配列にアクセスする際にのみマスクを適用することで、無駄なスロットを排除しつつ、コードをシンプルに保つことができます。

この方法は、配列の容量が2の累乗である必要があり、プログラミング言語が符号なし整数のオーバーフローを正しくサポートすることに依存しています。著者は、多くの人が依然として非効率な方法を使い続ける理由について疑問を呈し、伝統やこのテーマを再検討する機会が少ないことが原因かもしれないと示唆しています。

著者は、プログラミングにおける他の一般的な誤解についても探求する計画を立てており、今後の関連トピックについての議論をほのめかしています。全体として、この記事はデータ構造の実装を理解し最適化することの重要性を強調しています。

要約がありません。

Metaは、Segment Anything Model Audio（SAM Audio）という新しいツールを発表しました。このツールは、ユーザーが簡単な指示を使って、あらゆる音声や映像ソースから音を分離できる機能を提供します。

SAM Audioの主な特徴の一つは、音の分離機能です。このモデルは、複雑な音の混合物から特定の音、音楽、そして話し声を効果的に切り離すことができます。

ユーザーは、音を分離するためにいくつかの方法を選ぶことができます。テキストプロンプトでは、分離したい音を言葉で説明できます。ビジュアルプロンプトでは、音が聞こえる映像をクリックして音を選択できます。また、スパンプロンプトを使うと、特定の時間範囲を指定して音声を分離することが可能です。さらに、マルチモーダルプロンプトでは、テキスト、ビジュアル、時間に基づく指示を組み合わせて柔軟に操作できます。

性能面では、SAM Audioは優れた音声分離能力を持ち、日常の音、音楽の要素、そして話し声を背景の雑音から効果的に分離します。

このモデルは、障害者支援に特化したスタートアップを支援するための革新も行っています。AIがこの分野で技術を向上させる方法を示しています。

さらに、SAM Audioには音声分離を評価するためのオープンソースの評価セットが含まれており、人間の評価と密接に関連しています。

全体として、SAM Audioは、さまざまなメディアでの音との関わり方を変える最先端のモデルであり、音声操作や分離のための強力なツールを提供します。

T5Gemma 2は、エンコーダー・デコーダーモデルの進化版で、Gemma 3ファミリーの特徴を基にしています。このモデルは、重要なアーキテクチャの変更を導入し、より効率的で多用途に対応できるようになっています。主な改善点は以下の通りです。

まず、結びつけられた埋め込み（Tied Embeddings）により、エンコーダーとデコーダー間で埋め込みを共有することで、パラメータの数が減少し、メモリの効率的な使用が可能になります。次に、自己注意と交差注意を一つの層に統合したことで、モデルの構造が簡素化され、性能が向上しました。

さらに、T5Gemma 2は画像とテキストの両方を処理できるため、視覚的な質問応答などのタスクが可能です。また、最大128,000トークンを扱えるため、長い文脈を管理する能力が大幅に向上しています。加えて、140以上の言語をサポートしており、利用範囲が広がっています。

全体として、T5Gemma 2はさまざまな機能において強力な性能を発揮し、マルチモーダルタスクや長文の処理、一般的な能力において前のモデルを上回っています。開発者向けに特定のアプリケーションにカスタマイズできる事前学習済みのバージョンも提供されています。

著者は、ユニークなデジタルアイデンティティの重要性について考え、運転免許証管理局からのリマインダーを受けて、個性的なナンバープレートを取得することを検討します。ナンバープレートの希少性には階層があることを知り、フロリダ州にはプレートの空き状況を確認するための使いやすいウェブサイトがあることを発見します。

著者はエンジニアであり、ウェブサイトにリクエスト数の制限がないため、ナンバープレートの組み合わせを自動でチェックするプロセスをスクリプトで自動化します。リアルタイムで空き状況を追跡するマイクロサービスを作成し、データを可視化するためのフロントエンドも構築します。

希少な二文字の組み合わせ「EO」を見つけた著者は、急いでDMVに向かいますが、すでに取られていることがわかります。しかし、再度チェックしたところ、別の希少な組み合わせ「HY」を見つけ、DMVでの待機の後に無事に予約することができました。著者は、決意と少しのコーディングスキルがあれば、ユニークなナンバープレートを取得できると結論づけます。

要約がありません。

FunctionGemmaは、Gemma 3 270Mモデルの新しいバージョンで、特に機能呼び出しに特化しています。このモデルは、開発者が自然言語のコマンドに基づいてタスクを実行できるアプリケーションを作成しやすくします。複雑なワークフローをデバイス上で直接自動化できるため、インターネットに接続することなく即座にアクションを実行でき、ユーザー体験が向上します。

FunctionGemmaの主な特徴には、まず「統一されたアクションとチャット」があります。これにより、FunctionGemmaは人間とコンピュータの両方とコミュニケーションを取り、タスクを実行し、結果を自然言語で要約することができます。また、「カスタマイズ可能」であり、特定のアプリケーションに合わせて調整することで、信頼性が大幅に向上します。さらに、「エッジ対応」で、スマートフォンやNVIDIA Jetson Nanoのようなデバイス上で動作するのに十分小型で、迅速なパフォーマンスとユーザーのプライバシーを確保します。最後に、「エコシステムサポート」があり、Hugging FaceやNVIDIA NeMoなどの人気ツールと互換性があり、トレーニングやデプロイメントに利用できます。

使用例としては、定義されたアクションセットを持つアプリケーション（例：スマートホームデバイス）に最適です。また、一貫したパフォーマンスを求める開発者にも適しています。さらに、速度とプライバシーを重視したローカルファーストのデプロイメントにも効果的です。

デモでは、ユーザーがインタラクティブなゲームやアプリケーションを通じてFunctionGemmaの機能を体験でき、音声コマンドを処理し、完全にオフラインでタスクを実行する能力を示しています。

開発者は、FunctionGemmaのモデルをダウンロードし、ガイドを通じて学び、リソースを利用して自分のアプリケーションを構築・デプロイすることができます。これにより、従来のチャットボットからアクション指向のアプリケーションへの移行が進んでいます。

中央パンゲア山脈は、石炭紀、ペルム紀、三畳紀に存在した大規模な山脈で、超大陸パンゲアが形成されていた時代にあたります。この山脈は、現在のスコットランド高地、アパラチア山脈、ワシタ山脈、モロッコのリトルアトラスなどの地域をつなげていました。山脈は、超大陸ローレシアとゴンドワナの衝突によって形成されました。

ペルム紀の間、山脈は大きな浸食を受け、その高さが減少し、深い谷が生まれました。中三畳紀には、山脈はかなり縮小し、ジュラ紀の初めには、西ヨーロッパの多くの部分が消失し、高地が深い海盆によって分かれて残る形となりました。

このブログ記事では、DiscordやTwitter、Vercelなどの企業が利用するドキュメンテーションプラットフォーム「Mintlify」に見つかった脆弱性について説明しています。著者は、HackermonやMDLと協力して、Mintlifyが使用するMDXファイルの調査を行い、いくつかのセキュリティ問題を発見しました。

Mintlifyは、企業がドキュメントを作成し、ホストするのを支援するB2B SaaSプラットフォームです。DiscordやTwitterなどの著名なクライアントを持っています。

発見された脆弱性には、リモートコード実行（RCE）やターゲット型クロスサイトスクリプティング（XSS）が含まれます。著者は、サーバー上でJavaScriptコードを実行する方法を見つけ、これによりデータの盗難や顧客サイト全体のドキュメントの操作が可能になることが分かりました。また、悪意のあるスクリプトをユーザーのブラウザで実行させるURLを作成できることも確認され、機密情報が盗まれる可能性があります。さらに、GitHubリポジトリへのアクセス問題や、以前の脆弱なデプロイメントに対するダウングレード攻撃も発見されました。

これらの脆弱性により、攻撃者はドキュメントを改ざんしたり、有害なスクリプトを挿入したりすることができる可能性があります。また、フォーチュン500企業の機密データ、トークンやコミット履歴にアクセスされる危険もあります。

Mintlifyにこれらの問題を報告した後、同社は迅速に修正を実施し、著者には5,000ドルの報酬が支払われました。修正内容には、MDXの解析制限や資産への不正アクセス防止が含まれています。

この研究は、他のセキュリティ研究者との共同作業で行われ、同様の発見を報告した研究者もいます。

全体として、この記事は広く利用されているプラットフォームの重大なセキュリティ欠陥と、技術業界における迅速なコミュニケーションと修正の重要性を強調しています。

著者は、その発言が完全に正確ではないことを認めています。彼らはbettermotherfuckingwebsite.comを素晴らしい教育リソースとして評価しており、それが自分のウェブサイトの作成に大きな影響を与えたと述べています。しかし、現時点ではあまり多くを明かしたくないと考えています。

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1844年、アメリカで初めての電信線がワシントンD.C.とボルチモアを結び、この新しい技術を使って初めてのチェスの対局が行われました。この対局はワシントンチェスクラブによって始まり、プレイヤーは60キロメートル離れた場所にいて、手の動きを電信で伝えました。このゲームは単なる珍事ではなく、通信技術を通じてチェスが行われる新たな時代の幕開けを示し、将来的なオンラインやeスポーツのチェス大会への道を開きました。

電信の発明者であるサミュエル・モールスは、この技術の重要性を強調し、電信網の拡大を推進しました。電信は迅速なコミュニケーションを可能にし、アメリカの生活において重要な役割を果たしましたが、当初は人々の好奇心が高かったものの、実際の利用はそれほど多くありませんでした。

初期の電信チェスゲームは独特で、チェスボードのマスに番号を付けて手の動きを簡単に伝える工夫がされていました。ゲームにはいくつかの誤りがあり、通常とは異なるルールで行われましたが、電信を使った遠距離ゲームの可能性を見事に示しました。

電信を使ったチェスはすぐに人気を博し、他国でも対局が行われるようになり、最終的にはオンラインプレイへと進化しました。現在、何百万もの人々がオンラインでチェスを楽しんでおり、chess.comのようなプラットフォームでは毎日膨大な数のゲームが開催されています。チェスと技術のつながりは今も続いており、このゲームの人気と多くのチェスプレイヤーが共有する工学的な考え方を反映しています。

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新しい語学学習アプリがテストされています。このアプリは、大規模言語モデル（LLM）を利用して、ユーザーが知らない単語の定義を作成します。定義を作る際には、ユーザーがすでに学んだ単語だけを使います。これにより、学習者は自分の知識に基づいて新しい単語を理解しやすくなります。

古代ギリシャとローマの芸術についての文章では、現在でも印象的な彫刻や絵画の美しさと技術が強調されています。代表的な作品には、ローマのヴィーナス像、アンティキティラのエフェベ、プライマ・ポルタのアウグストゥス像があります。これらの作品は、古代芸術の優れた技術を示しており、現代の観衆にも魅力的に映ります。一方で、初期のギリシャ芸術は自然主義が欠けているように見えることもあります。

また、古代の彩色された彫刻の現代的な再構築についても触れています。これらの再構築は興味を引くものの、現代の観衆には魅力的に見えないことが多いです。このことは、古代と現代の美的感覚の違いについての疑問を呼び起こします。著者は、これらの再構築の醜さは古代と現代の文化間の根本的な美的感覚の違いによるものではなく、むしろ再構築の技術が不十分であるためだと主張しています。

著者は、古代の熟練した芸術家たちは、現代の再構築には反映されていないより洗練された色彩のアプローチを持っていた可能性が高いと述べています。また、現在の再構築の技術には限界があり、下塗りの顔料しか使用しないことが多いため、見た目が魅力的でないことも影響しています。文章は、これらの再構築が古代芸術の多色性についての認識を高める一方で、美的な欠点があることを考えると、果たして目的を果たしているのかという疑問で締めくくられています。

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Valveは、Steamで知られるビデオゲーム会社で、2026年にSteam Machine 2.0を発売する準備を進めています。これは、10年前に発売された初代Steam Machineの失敗を踏まえた改良版です。Valveは過去の教訓を生かし、ハードウェア、ソフトウェア、サービスを統合したシームレスな体験を提供することを目指しています。これは、Appleのアプローチに似ています。

Steam Machine 2.0は、初代Steam Machineの改良版で、当初は互換性のあるゲームが不足し、性能も不十分だったために失敗しました。Valveは、ハードウェアとソフトウェアがうまく連携するシステムの重要性を認識し、新しいゲームがスムーズに動作することを確保することを目指しています。

Valveの共同創業者であるゲイブ・ニューウェル氏は、Appleのゲーム市場やリビングルームへの進出に懸念を示しています。Valveは、Appleの成功した戦略を取り入れ、それを逆手に取る方針です。

Steamは、数百万のアクティブユーザーを抱え、年々ソフトウェアの機能を向上させてきました。特に、ポータブルゲームデバイスであるSteam Deckの導入が大きな影響を与えています。

Steam Machine 2.0はゲーマー向けに設計されていますが、初代と同様に明確なターゲット層が定まっていないという混乱があります。

Valveは、利益を上げており、自社のエコシステムをコントロールしているため、PCゲームのリーダーとしての地位を維持できると見込まれています。一方で、競合他社は規制や市場の課題に直面しています。

今後の課題としては、クラウドゲーミングの進展や、ユーザーの関心を引き続き維持するためにソーシャル機能を強化する必要があります。

全体として、Valveの新しいコンソールは、過去の失敗から学びつつ、ゲームエコシステムをより効果的に統合し、Appleのような競合に対抗することを目指しています。

この記事では、ユーザーの権限やアクセス制御を管理するための人気のあるオープンソースの認可ライブラリ6つについて説明します。認可ライブラリは、アプリケーション内で誰が何にアクセスできるかを定義し、実施するために不可欠であり、セキュリティやコンプライアンスの観点から重要です。

認可ライブラリの重要性は、アクセス制御を実装するための即時利用可能なソリューションを提供し、時間を節約できる点にあります。また、認可されたユーザーのみが機密リソースにアクセスできるようにすることで、セキュリティを強化します。さらに、監査証跡や役割ベースのアクセス制御などの機能を提供することで、規制への準拠を維持するのにも役立ちます。

主要なオープンソースの認可ライブラリ6つを紹介します。まず、Casbinは複数のプログラミング言語とアクセス制御モデル（ACL、RBAC、ABAC）をサポートし、柔軟なポリシーの保存と管理が可能です。次に、CanCanCanはRuby on Rails向けに設計されており、ユーザー権限を定義するための使いやすい構文でRBACの実装を簡素化します。accesscontrolはNode.js向けで、RBACとABACのためのスムーズなAPIを提供し、サーバーサイドとクライアントサイドの認可をサポートします。CASLはJavaScriptライブラリで、流暢なAPIを使用してユーザー権限を定義し、さまざまなフロントエンドフレームワークやデータレイヤーと互換性があります。GoRBACはGolang用の軽量なRBACライブラリで、階層的な役割をサポートし、高パフォーマンスのアプリケーションに適しています。最後に、Flask-RBACはPythonのFlaskと統合されており、ルートレベルでのアクセス制御を簡単に実施するためのデコレーターを提供します。

ライブラリを選ぶ際に考慮すべき要素として、まず文書とサポートが挙げられます。明確な文書とトラブルシューティングやリソースのための活発なコミュニティを探すことが重要です。次に、既存の技術スタックやフレームワークとの統合のしやすさも考慮すべきです。セキュリティとコンプライアンスも重要で、特に機密性の高いアプリケーションに対しては、ライブラリがセキュリティのベストプラクティスに従っていることを確認する必要があります。最後に、カスタマイズや複雑なアクセス制御ニーズをサポートする柔軟性も求められます。

適切な認可ライブラリを選ぶことは、安全でスケーラブルなソフトウェアアプリケーションを作成するために重要です。また、堅牢な認可システムを構築したい方のために、PermifyというAaaSソリューションについても言及されています。

2024年初頭、liblzmaライブラリの一部であるxzユーティリティのLinuxバージョンに悪意のあるバックドアが発見されました。このバックドアは、バージョン5.6.0と5.6.1に影響を及ぼしました。「Jia Tan」というアカウントによって導入されたもので、特定のプライベートキーを持つ攻撃者がSSHを通じてシステムにリモートアクセスできるようになっていました。この脆弱性はCVE-2024-3094という識別子が付けられ、最大の深刻度スコア10.0を受けました。

このバックドアは、ソフトウェア開発者のアンドレス・フロイントによって、Debianのパフォーマンス問題を調査している際に発見されました。コードは隠密に設計されており、特定のSSHサーバーへのパッチを利用する形で埋め込まれていました。バックドアを挿入するためのキャンペーンは約3年かかり、攻撃者はXZ Utilsプロジェクトに infiltrate して信頼とコントロールを得ていました。

発見後、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は、ユーザーに対して安全な以前のバージョンに戻すように勧告しました。Red HatやDebianを含むさまざまなLinuxディストリビューションは、迅速にパッケージを更新し、バックドアを削除しました。この事件は、ボランティアによって維持されるソフトウェアプロジェクトへの依存についての懸念を引き起こし、広く使用されるツールにおける脆弱性の潜在的なリスクを浮き彫りにしました。

Pulseの共同創設者であるシドとリトビクは、文書を言語モデルに適したテキストに変換するための文書抽出システムを開発しました。彼らのアプローチは、視覚言語モデル（VLM）と光学文字認識（OCR）を組み合わせて、精度を向上させています。

Pulseは、長いPDFや表のような複雑な文書からデータを抽出する際の課題に取り組んでいます。従来のOCRやVLMシステムでは、これらの文書がうまく処理できないことが多いです。彼らは、主な問題は単なる抽出ではなく、結果に対する信頼性であることを発見しました。モデルは、もっともらしいが誤った出力を生成することがあります。

この問題に対処するために、Pulseはレイアウト分析を言語モデリングから分離しました。これにより、データの整理と検証がより効果的に行えるようになります。彼らのシステムは、従来のコンピュータビジョン技術と最新のモデルを組み合わせて、信頼性の高い結果を提供します。

Pulseは完璧ではないことを認めています。特に難しいスキャンや手書きの文書に対しては課題がありますが、エラーを可視化し、管理しやすくすることを目指しています。

PulseはAPIを通じて利用可能で、ユーザーからの文書抽出精度に関するフィードバックを歓迎しています。ウェブサイトからサインアップし、ドキュメントにアクセスすることができます。

提供されたリンクは、MicrosoftのプロジェクトであるTRELLISに関するウェブサイトに繋がっています。TRELLISはデータ処理と分析の改善に重点を置いています。このサイトには、TRELLISの機能や使い方、さまざまな分野での応用についての情報が含まれていると思われます。詳細については、直接リンクを訪れて確認できます。

この記事では、HTMLの<time>要素について説明しています。この要素は、ウェブページ上で日付や時間を意味的に表現するために設計されています。理論的には、ブラウザやスクリーンリーダーがこの情報を効果的に利用できるはずですが、実際にはあまり活用されていません。

主なポイントとして、<time>要素はタイムスタンプを表示できますが、ブラウザや支援技術において機能は限られており、主に日付を表示するだけです。NVDAやNarratorなどの一部のスクリーンリーダーはタイムスタンプを読み上げますが、期待されるほどアクセシビリティを向上させるわけではありません。また、検索エンジンは<time>を使用して日付のスニペットを表示することがありますが、Googleは特に推奨しておらず、Schema.orgのデータフィールドなど他の方法を使うことを提案しています。

著者は、ブラウザやスクリーンリーダーでの<time>要素のより良い活用を望んでおり、ユーザー体験を向上させたいと考えています。欠点があるにもかかわらず、著者はその整然さや将来の応用の可能性に価値を見出しています。

要約がありません。

イギリスのユーザーが、オンラインの肉屋の価格を追跡するツールを作成しました。このツールは、質の高い肉を最良の価格で見つける手助けをします。特にバーベキューを楽しむ肉好きの人々にとって非常に便利です。この価格追跡ツールでは、オンラインコミュニティでよく話題にされるさまざまな肉屋から特定の肉の部位を検索できます。

作成者は、ツールをさらに改善するためのフィードバックを歓迎しています。現在、より高度な検索オプション、価格のトレンド追跡、さらに多くの肉屋や商品タイプを追加する計画があります。

価格追跡ツールにはこちらからアクセスできます: 価格追跡ツール。

Systemdのバージョン259の更新内容についてまとめます。

まず、いくつかの機能が廃止され、削除されます。System Vサービススクリプトのサポートが段階的に終了し、バージョン260で完全に削除される予定です。ユーザーは、ネイティブのsystemdユニットファイルに切り替える必要があります。また、Linuxカーネルやglibcなどのいくつかのコンポーネントの最小バージョンが、バージョン260で引き上げられます。

次に、機能の変更があります。デフォルトのジャーナルストレージモードが「永続的」に変更されました。また、systemd-networkdとsystemd-nspawnのNATルールは、iptablesではなくnftablesのみをサポートするようになります。セキュリティの更新として、systemd-bootからTPM 1.2のサポートが削除されました。

サービス管理の強化も行われています。サービスマネージャーのIPC（プロセス間通信）が拡張され、新しいコマンドやプロパティが追加されました。サービスの終了を追跡し、リソースを管理するための新しいプロパティも導入されています。

ネットワークの改善点として、systemd-networkdのDHCPサーバーがクライアント向けにドメイン名やホスト名を発信できるようになりました。

ユーザーおよびディスク管理に関しては、systemd-homedとhomectlに新しいオプションが追加され、ユーザーアカウント管理が強化されました。リカバリーキーの追加も可能です。また、systemd-repartはディスクパーティション管理の機能を導入しました。

その他の更新として、systemd-udevd、systemd-resolved、systemd-analyzeなどのさまざまなコンポーネントが機能向上やサポートの改善を受けています。

これらの変更は、システムのパフォーマンス、セキュリティ、ユーザー体験の向上を目指しています。ユーザーは、将来のリリースに対応できるようにシステムを適応させることが推奨されています。

ジョン・ナンリーは、Rustにおける「ブロックパターン」というコーディングパターンを紹介しています。このパターンは、Rustのコードをよりクリーンで堅牢にすることができると彼は考えています。Rustでは、ブロックを式として使用できるため、この特性を活かしています。

ブロックパターンを理解することが重要です。Rustのブロックは複数の文を含むことができ、値を返すことも可能です。たとえば、ブロックを使って値を計算することは、その値を直接代入するのと同じことです。

具体的な例として、設定ファイルを読み込んで処理する関数を考えてみましょう。この関数は変数の宣言で煩雑になることがあります。通常の実装では、多くの変数が宣言されますが、実際に使用されるのは一つだけということもあります。

ブロックパターンを使用することで、関連するコードをまとめることができ、意図が明確になり、変数の汚染を減らすことができます。たとえば、すべての設定の読み込みと解析を一つのブロック内で行うことができます。

ブロックパターンの利点には、コードの目的が最初から明確であること、外部スコープの変数の数を減らしエラーのリスクを低減すること、そして一時的に必要な変数がブロックの後にスコープ外になることでリソースを解放できることがあります。

さらに、ブロックパターンは可変変数のスコープを制限するのにも役立ち、意図しない変更のリスクを減らします。

このように、ブロックパターンはRustにおいてコードの可読性や保守性を向上させる有用な表現です。広く認識されてはいないものの、初心者から経験豊富なRust開発者まで、実際的な利点を提供します。

エジプトのヒエログリフについての概要です。エジプトのヒエログリフは、柔軟な書き方ができ、縦や横に並べることができ、どちらの方向からでも読むことができます。読み方向を決めるには、顔のあるヒエログリフを探し、その方向に向かって読みます。

音訳についてですが、音訳はある文字体系を別の文字体系に変換することを指します。ヒエログリフは、単音、二重音、三重音の子音を表すことができます。ヒエログリフのアルファベットには母音がなく、発音が難しいです。基本的なルールとして、子音の間に「e」を加えることで言葉を発音しやすくします。

各ヒエログリフには特定の音があります。例えば、𓄿は「ア」と発音し、𓇋は「イ」または「ジ」と発音します。

ヒエログリフにはいくつかの種類があります。イデオグラムはアイデアや概念を表し、例えば𓁷は「顔」を意味します。フォノグラムは音を表し、言葉を形成するために組み合わせることができます。例えば、𓂋𓈖は「名前」を表します。決定詞は文脈を提供しますが、音価は持ちません。例えば、単語の最後に足のヒエログリフがあると、動きを示唆します。

ヒエログリフのテキストに触れることで、一般的な記号や単語を時間をかけて覚えることができます。フラッシュカードを使うと、記憶の助けになります。

このレッスンには、ヒエログリフを正しい方向で読み、翻訳する練習問題も含まれています。このレッスンでは、エジプトのヒエログリフを読み、理解するための基本を紹介しています。ヒエログリフの認識や発音、書き方に使われるさまざまなグリフの種類について学びます。

Lite³は、効率的なデータ処理のために設計された新しいバイナリシリアライズ形式です。主な特徴は以下の通りです。

Lite³は、従来のパースやシリアライズを必要とせずにデータに直接アクセスし、変更できる「ゼロコピーアクセス」を提供します。これは、シリアライズされた辞書のように機能し、データの検索や更新を対数時間（O(log n)）で迅速に行うことができます。

多くの他の形式とは異なり、Lite³は事前に定義されたスキーマを必要としません。自動的にその構造を説明できるため、既存のシステムやAPIとの統合が容易です。また、デバッグを簡単にするために、JSONとの相互変換もサポートしています。

Lite³は非常に効率的で、さまざまなベンチマークにおいて、主要なJSONライブラリよりも最大120倍、Google Flatbuffersなどの他のバイナリ形式よりも242倍の性能を発揮します。そのコンパクトな設計（わずか9.3 kB）とキャッシュに優しい構造が、スピードに寄与しています。

Lite³のメッセージは、別々のシリアライズ手順を必要とせずに構築、変更、送信できます。これにより、レイテンシが減少し、特にネットワーク通信においてパフォーマンスが向上します。

ユーザーは、makeコマンドを使用して簡単にLite³をインストールできます。Cコンパイラが必要で、プロジェクト内での自動リンクと手動リンクのオプションが提供されています。

Lite³は、メモリ管理を細かく制御できるバッファAPIと、メモリ管理を自動で行うより使いやすいコンテキストAPIの2つのAPIを提供しています。

Lite³は、ポインタの問題に対する組み込みの安全対策を備えており、信頼できないメッセージを安全に管理できるように設計されています。

今後の開発には、最適化、JSONサポートの強化、追加の言語バインディングが含まれるロードマップがあります。

Lite³は、データシリアライズにおいてパフォーマンスと柔軟性を重視するアプリケーションにとって、有望な選択肢です。

このテキストでは、オープンソースツールを使用してNVIDIA HGX B200 GPUを仮想化するプロセスについて説明しています。HGX B200は、NVIDIAのGPUがNVLinkで接続された強力なサーバープラットフォームです。この設計は高性能計算を可能にしますが、従来のPCIeベースのシステムと比べて仮想化が複雑になります。

B200の仮想化モデルには主に三つのタイプがあります。フルパススルーモードでは、仮想マシンが割り当てられたすべてのGPUに直接アクセスできます。共有NVスイッチマルチテナンシーモードでは、GPUがパーティションにグループ化され、柔軟な仮想マシンの構成が可能ですが、パーティション内ではフル帯域幅が維持されます。vGPUベースのマルチテナンシーモードでは、複数の仮想マシンが単一のGPUを共有し、軽い作業に適しています。

パススルーの準備には、GPUをvfio-pciドライバーにバインドし、正しいドライバー設定を行い、必要なLinuxカーネルパラメータを設定することが含まれます。仮想マシンとホストのGPUドライバーは完全に一致させる必要があり、NVIDIAの「オープン」ドライバーを使用します。

仮想マシンは、CUDAが正しく初期化されるためにホストの実際のPCI階層を反映する必要があります。適切なトポロジーを作成するためにはQEMUが推奨されます。新しいバージョンのQEMUは、大きなベースアドレスレジスタ（BAR）を持つGPUを使用する仮想マシンのブート時間を改善します。代わりに、BARマッピングを無効にすることで、パフォーマンスに大きな影響を与えずにVMのブートを速くすることも可能です。

ファブリックマネージャーは、GPUのパーティションを管理し、仮想マシン間での適切な隔離とリソース配分を確保します。GPU対応の仮想マシンを設定するプロセスは、GPUパーティションを選択し、アクティブにして、GPUを仮想マシンに渡すことを含みます。これにより、各テナントが必要なリソースを持つことが保証されます。

説明されたすべてのプロセスとコンポーネントはオープンソースであり、他の人が学び、プロジェクトに貢献できるようになっています。この要約は、HGX B200プラットフォームにおけるGPU仮想化に関する複雑な情報を簡素化し、主な側面と手順に焦点を当てています。

最近、あるユーザーがHP Zbook G1aノートパソコンの使用体験を共有しました。このノートパソコンは、特に大規模な行列の処理やFDTDシミュレーションのために研究目的で購入されたものです。レビューの主なポイントは以下の通りです。

まず、パフォーマンスについてですが、このノートパソコンは高いメモリ容量と帯域幅を必要とする作業において優れた性能を発揮します。Windows 11 Proを搭載しており、高性能な電源プランに設定されています。

電力消費については、CPUやGPUに負荷がかかると、最初は約80Wを消費しますが、30分後には約45Wに減少し、コアのクロック速度もわずかに低下します。

ベンチマークテストの結果も報告されています。CPU-Z、Cinebench R23、7-Zipなどのベンチマークでの性能数値が示されており、FDTD計算では、Zbookが高性能ワークステーション（TR 5995wx）の約80%の性能を発揮しました。

ローカルの大規模言語モデル（LLM）も問題なく動作し、読み取り帯域幅は205 GB/sに達しました。限られた専用GPUメモリでも良好なパフォーマンスを示しました。

COMSOL Multiphysicsを使用したCFDベンチマークでは、読み取り時のピークメモリ帯域幅が約72 GB/sに達しました。

ただし、パフォーマンスに関してはいくつかの制限があります。例えば、2番目のCPUコアはデフォルトでは非アクティブで、すべてのスレッドが完全に利用されない限り動作しません。ユーザーはこのコアを有効にするためにソフトウェアを使用する必要があり、これに対しては不満を感じていました。

全体として、HP Zbook G1aは要求の厳しい作業において良好なパフォーマンスを示していますが、電力管理やシステム設定に関しては改善の余地があると評価されています。

要約がありません。

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軍の基準であるmil-std-882eは、ソフトウェアの動作による潜在的な危険性に基づいて、四つの制御レベルを定めています。

最も高いリスクのレベルでは、ソフトウェアが直接的に何かを制御しており、失敗した場合に即座に危害を及ぼす可能性があります。次に、中程度のリスクでは、ソフトウェアが直接制御を行いますが、危険が生じるまでに時間がある場合や、ソフトウェアが直接制御していないが、人間がその信号に迅速に反応する必要がある状況です。例えば、危機的な状況で原子炉を停止させる場合が該当します。

低リスクのレベルでは、ソフトウェアは直接的な制御を行わず、行動を起こす前にその推奨を独自に確認する時間があります。最も低いリスクのレベルでは、ソフトウェアは補助的な役割を果たし、重要なものを制御することはありません。

この枠組みは、技術の進展により、かつては完全に人間が操作していたプロセスにおいて、ソフトウェアがより大きな役割を果たすようになった今、特に重要です。

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ペンシルベニア州最高裁判所は最近、個人が自分のGoogle検索用語に関して第四修正憲法の権利を持つかどうかについて、コモンウェルス対カーツ事件で判断を下しました。この判決では、これらの権利は適用されないとされ、三人の裁判官は、従来の第三者の原則に基づき、人々はGoogleのような企業と共有した情報に対してプライバシーの期待を持たないと認めました。

この事件では、警察が性的暴力の容疑者を特定するためにGoogleの検索記録にアクセスするための令状を取得しました。被害者の名前に関する検索を追跡した結果、被告のカーツと一致する検索が見つかりました。カーツは令状に対して異議を唱え、根拠が欠けていると主張しましたが、裁判所は検索用語に対するプライバシーの期待がないため、これは無関係だとしました。

裁判所はインターネットの利用を携帯電話の使用と比較し、携帯電話は無意識のうちにデータの痕跡を残す一方で、インターネットの利用は自発的であると強調しました。ユーザーはデータを入力することを選び、その結果、第三者と情報を共有することになります。Googleはユーザーに対して、検索データが法執行機関と共有される可能性があることを明示しており、プライバシーの主張をさらに否定しています。

一人の裁判官は異なる見解を示しましたが、プライバシーの問題に対して正式な立場を取ることはありませんでした。また、別の裁判官は反対意見を述べ、インターネットの現代生活における役割は携帯電話と似ており、第四修正憲法の下で一定のプライバシー保護が与えられるべきだと主張しました。

この判決は、コロラド州最高裁判所の最近の決定と対照的です。コロラド州では、検索用語へのアクセスが第四修正憲法に基づく捜索に該当すると判断されました。全体として、ペンシルベニア州の裁判所は、ユーザーがGoogleで検索を行う際にプライバシーの期待を持たないと結論づけました。

Dogalogは、Prologを使用して音楽を作成するライブコーディング音楽環境です。ユーザーは論理ルールを記述することで、リアルタイムでリズムパターンやメロディを生成できます。

主な特徴には、ライブコーディング機能があり、コードの変更に対して自動的に更新され、視覚的なフィードバックが提供されます。また、状態の保存機能により、コードの更新後もサイクルやクールダウンを追跡できます。内蔵されたインタラクティブなチュートリアルは13ステップからなり、ユーザーが学ぶ手助けをします。さらに、PWA（プログレッシブウェブアプリ）に対応しており、アプリとしてインストールでき、オフラインでも利用可能です。モバイルファーストのデザインが施されており、タッチデバイスに最適化されています。モジュラーアーキテクチャにより、コードは整理されており、ファイルは100行未満に収められています。信頼性の高いパフォーマンスを確保するために、120以上のテストが行われています。

始めるには、依存関係をnpm installでインストールし、開発サーバーをnpm run devで起動します。その後、ユーザーはチュートリアルに従ったり、ライブコーディングを始めたりできます。

論理ルールは、音が鳴るタイミングを決定します。例えば、キックドラムはすべてのビートで、スネアは2拍目と4拍目で、ハイハットはすべての8分音符で鳴ります。

Dogalogには、タイミング、ランダム性、音楽スケール、論理制御、楽器定義のための関数が含まれています。ユーザーは、スケールを使用してユークリッドリズムやメロディを作成したり、曲の構造やフィルをクールダウンとともに実装したりできます。

開発コマンドも用意されており、アプリケーションのビルド、テスト、プレビューが可能です。

技術的なアーキテクチャとして、DogalogはカスタムPrologエンジン、リアルタイムオーディオ合成、ユーザーフレンドリーなインターフェースを特徴としています。最新のウェブブラウザに対応しており、モバイルとデスクトップの両方で使用できます。

ユーザーはインタラクティブなチュートリアル、完全なリファレンスマニュアル、迅速なガイダンスのためのチートシートにアクセスできます。

DogalogはMITライセンスのもとでリリースされています。

2026年に予定されているGitHub Actionsの価格変更についての内容です。主なポイントは、サービスの請求方法が調整され、コストがより明確で予測可能になることです。この変更はさまざまな利用レベルに影響を与えるため、ユーザーはこれらの更新を確認し、自分のプロジェクトにどのように影響するかを理解する必要があります。詳細については、提供されたリンクを訪れてください。

楕円曲線は、理論的および実用的な応用がある数学的な対象で、特に暗号学において重要です。楕円曲線は、特定の方程式 ( y² = x³ + ax + b ) によって定義されます。この方程式の変数は特定の数学的な領域から来ており、それが曲線の性質に影響を与えます。

楕円曲線の定義は、特定の方程式を満たす点の集合です。曲線の性質は、使用される数の種類（実数、整数、複素数など）によって異なります。

名前に「楕円」とついていますが、楕円曲線は実際の楕円ではありません。数学的な文脈によって、さまざまな形を表すことができます。

正式には、楕円曲線は、特定の点（通常は無限遠点）を持つ滑らかで射影的な代数曲線で、種数が1です。これは、点を加算するなどの操作を可能にする特定の数学的性質を持つことを意味します。

楕円曲線は、暗号学において重要な役割を果たし、安全な通信に使用されます。例えば、ビットコインでは、安全な取引のために特定の楕円曲線が利用されています。

要するに、楕円曲線は単純な方程式と複雑な数学を融合させており、現代の暗号システムにとって不可欠な存在です。

「LLMインタビュー質問と回答ハブ」は、大規模言語モデル（LLM）に関連する100以上の質問と回答を集めたものです。このハブは、関連分野のインタビューに備えるための支援を目的としています。

主な特徴として、インタビュー質問があり、LLMのアーキテクチャ、トレーニング、推論、最適化技術など、さまざまな側面をカバーしています。また、関連リソースも提供しています。例えば、「プロンプトエンジニアリング技術ハブ」では、LangChainを用いた25以上の技術を紹介しています。「LLMエンジニアツールキット」には、LLMや情報検索を強化した生成（RAG）、エージェントに関する120以上のライブラリがカテゴリ別にまとめられています。「調査論文コレクション」では、200以上の調査論文がカテゴリーごとに整理されています。

このリポジトリでは、トークン化、トランスフォーマーにおける自己注意、推論の効率性、ファインチューニング戦略など、多くのトピックにも触れています。初心者から上級者まで、LLM分野で役立つリソースとなっています。

エミル・ステンストロームは、Pythonを基にしたHTML5パーサー「JustHTML」を作成した経験を共有しています。このパーサーは、html5libのすべてのテストをクリアし、依存関係がなく、CSSセレクタクエリAPIを備えています。このプロジェクトを通じて、コーディングエージェントを効果的に活用する方法を学びました。

彼は、壊れたHTML5コードの解析が思った以上に複雑であること、特に「アダプションエージェンシーアルゴリズム」が難しいことを最初は過小評価していました。また、既存のテストがあるプロジェクトを選ぶことが、コーディングエージェントが進捗を追跡するのに有益であることに気づきました。

開発プロセスは反復的で、最初は基本的なパーサーが苦戦しましたが、リファクタリングやバグ修正を通じて徐々に改善し、最終的には100%のテストカバレッジを達成しました。彼はVS CodeやGitHub Copilotのエージェントモードなどのツールを使用し、エージェントが自律的に作業できるようにしながら、彼自身は高レベルの決定を管理しました。

正しい解析ができるようになった後は、パフォーマンスが焦点となりました。パーサーを高速化するために、Rustで一部を書き直すなどの試みを行いましたが、既存のオプションよりも遅いままでした。最終的にはプロジェクトを再スタートし、今度は高速なRustパーサー（html5ever）のロジックをPythonに移植することを目指しましたが、再び速度の課題に直面しました。

ステンストロームは、パフォーマンスを向上させるためにプロファイリングやマイクロ最適化を行い、エッジケースに対する堅牢性を確保するためにファジングツールも使用しました。最終的に、JustHTMLは他のライブラリを上回るテストカバレッジを持つ強力なパーサーとして誕生しました。

彼は、コーディングエージェントと作業する際には明確な目標、コードレビュー、適切な監視のバランスが重要であると強調しています。エージェントがほとんどのコーディングタスクを処理する中でも、彼は設計の決定やプロジェクトの指導において重要な役割を果たしました。

Gemini 3 Flashに関する重要なポイントを以下にまとめます。

まず、Gemini 3 Flashについての詳細な情報は公式のドキュメンテーションページで確認できます。また、開発者向けのブログもあり、ここではGemini 3 Flashを効果的に使用する方法を学ぶことができます。さらに、PDF形式のモデルカードも用意されており、Gemini 3 Flashの機能や設計についての洞察が得られます。

Gemini 3 FlashがSearch AIモードでどのように機能するかについての情報も、専用のブログで提供されています。加えて、DeepMindのウェブサイトには、さらなるリソースや情報が掲載されています。

詳細については、提供されたリンクを訪れてください。

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Nimbalystは、Claude Codeを活用してプロジェクトやコンテキストをより効果的に管理するための新しいローカルツールです。このツールの主な機能は以下の通りです。

まず、すべてのプロジェクトコンテキストを一つの場所で利用できる統合ツールです。ユーザーインターフェースは使いやすく、Claude Codeの機能に簡単にアクセスできます。また、WYSIWYG形式のMarkdown編集が可能で、AIの提案がハイライトされて表示されるため、承認しやすくなっています。

さらに、HTMLモックアップを作成し、注釈を付けることができ、これをコーディングのコンテキストとして利用できます。データモデルの構築や反復も可能で、ドキュメントやコードからデータモデルを作成し、エクスポートするオプションも用意されています。

標準Markdownの統合により、図、テキスト、表、画像を組み合わせて、よりスムーズなコラボレーションが実現します。セッション管理機能もあり、ドキュメントにセッションをリンクさせ、簡単に見つけて再開でき、複数のセッションを同時に実行することも可能です。

最後に、コーディングサポートがあり、プロジェクトコンテキストを活用しながらClaude Codeを使用し、gitのステータスも確認できます。Nimbalystは現在ベータ版で、無料で利用でき、フィードバックも歓迎されています。

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来年の予測についての内容です。さまざまな分野で起こる可能性のあるトレンドや出来事、変化についての洞察や予測を求めています。

著者は、マーケティングチームがランディングページを頻繁に変更したいと考えることで、エンジニアにタスクの backlog（未処理の仕事）が生じるという課題について述べています。この問題を解決するために、スタートアップで内部ツールを開発しました。このツールでは、ユーザーが既存のReactコンポーネントをドラッグ＆ドロップして、技術的な知識がなくてもページを作成できるようになっています。このツールは後にオープンソースとして公開され、Composifyと名付けられました。Composifyは、ノーコードのページビルダーとヘッドレスCMSの中間に位置しています。他のビルダーが提供するコンポーネントに制限されるのとは異なり、Composifyではユーザーが自分のプロダクションコンポーネントを直接利用できます。まだ改善が必要なドキュメントや機能がいくつかありますが、非開発者が既存のコンポーネントライブラリを使ってページを作成するのに効果的です。著者はComposifyについての質問やフィードバックを歓迎しています。

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「インタビューコパイロット」というAIアプリケーションについての内容です。このアプリは求職者を支援するためのさまざまなツールを提供しています。主な機能には、AIを活用した履歴書作成ツール、履歴書チェック機能、カバーレター生成機能があります。

また、応募機能としては、自動応募機能やAIによる模擬面接があり、求職者が練習できるようになっています。キャリアガイダンスの部分では、AIキャリアコーチやLinkedInプロフィールの最適化、LinkedIn用の履歴書作成機能が含まれています。

面接準備のためには、一般的な面接質問をタイプ別に分類した質問集が用意されています。さらに、ガイドやブログ記事、その他のサポート資料も提供されています。

このテキストでは、AWSのCEOマット・ガーマン氏の見解も紹介されています。彼は、AIがジュニア開発者に取って代わるべきではないと考えており、ジュニア開発者がAIツールに精通していること、コスト効果が高いこと、将来の人材パイプラインを維持するために重要であることを強調しています。ガーマン氏は、ジュニア開発者がイノベーションにおいて重要な役割を果たしていると信じており、企業はコストを最適化する際に彼らの価値を見落としてはいけないと述べています。

サムスンは、2ナノメートルプロセスで製造された初のモバイルチップ「Exynos 2600」を発表しました。この新しいチップは、次期Galaxy S26シリーズなどの高性能デバイス向けに、パフォーマンスと効率を向上させることを目指しています。10コアのARMベースの設計を採用しており、CPUの性能は最大39%向上し、AI処理は113%速くなるとされています。また、グラフィックス性能も大幅に改善されており、GPUは従来の能力を2倍に引き上げています。

過去の過熱問題を克服するために、サムスンは「Heat Path Block（HPB）」という新しい熱管理システムを導入しました。これにより、重い使用時でもパフォーマンスを維持できるようになっています。

アップルは2026年に自社の2ナノメートルチップを発表する予定で、TSMCの技術を使用します。これらのチップは、iPhone 18向けのA20を含み、現在のモデルと比べてパフォーマンスとエネルギー効率が向上する見込みです。アップルの初の2ナノメートルチップは、将来のMacにも搭載される可能性があります。

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このテキストには、ウェブサイト用のコメントシステムであるDisqusを設定するためのコードが含まれています。JavaScriptが有効な場合にDisqusのコメントを読み込むスクリプトが含まれています。ユーザーには、コメントを表示するためにJavaScriptを有効にするよう促されます。

著者はインターネットの衰退に対する不満を表明し、初期のオンライン体験に対する懐かしい思い出を語っています。彼らは、インターネットが本来持っていたつながりや知識へのアクセスの約束が薄れていると主張しています。ただ状況を嘆くだけではなく、過去にインスパイアされた解決策を提案しています。それがウェブリングの概念です。

ウェブリングとは、共通のテーマを持つリンクされたウェブサイトのシンプルなグループで、クリエイター間の信頼に基づいて構築されていました。著者はこのアイデアを現代化し、Ringspaceというプラットフォームを作ることを提案しています。このプラットフォームは、コンテンツクリエイターの小さなコミュニティ内で信頼を育むことを目指しています。Ringspaceはコマンドラインインターフェースとブラウザ拡張機能を使用して、ネットワーク内のウェブサイトの身元と信頼性を確認します。

目標はインターネットの人間的な要素を取り戻し、真のつながりを促進することです。著者はRingspaceの概念に対するフィードバックを求めており、その創造に人工知能は関与していないことを強調し、コミュニティからの意見を歓迎しています。

Linux版のSuperluminalは、CPUプロファイラーであり、eBPF（拡張バークレー・パケット・フィルター）を使用してパフォーマンスデータを収集します。この技術により、特にマップインマップ型のeBPFマップの更新処理がLinuxカーネルで大幅に改善されました。

eBPFとは、Linuxカーネル内でカスタムプログラムを安全に実行し、特定のイベントに反応できる機能です。Superluminalは、コンテキストスイッチなどのパフォーマンス指標を監視するためにこの機能を利用しています。

eBPFマップは、カーネルとユーザースペース間でデータを交換するための共有メモリ構造です。Superluminalは、スタックバックトレースを含むパフォーマンスデータをこれらのマップを通じて転送します。

プロファイリング中に、eBPFマップを更新する関数「bpf_map_update_elem」が、古い値への参照がすべてクリアされるまでブロックする同期メカニズム（synchronize_rcu）によって大きな遅延を引き起こしていることが判明しました。このため、複数のスレッドが同時にマップを更新しようとすると、パフォーマンスに問題が生じました。

プロファイラーのプロファイリングを通じて、チームはこのブロッキング操作が遅延の主な原因であることを特定しました。この同期はデータの整合性を確保するために重要でしたが、パフォーマンスに対して過度にコストがかかっていました。

チームは、マップインマップ型の更新処理を改善するためのカーネルの変更を提案し、実装しました。この変更により、処理速度が31倍向上しました。この改善は、次回のLinuxカーネルリリース（6.19）に含まれる予定です。

このプロファイリング作業は、Superluminalのパフォーマンスを向上させただけでなく、eBPF機能の強化を通じてLinuxコミュニティにも貢献しました。これは、アクティブ状態と待機状態の両方を含む徹底的なパフォーマンス分析の価値を示しています。

Go-Bootプロジェクトは、AMD64プラットフォーム向けに設計されたユニカーネル「TamaGo」です。このプロジェクトは、UEFIシェルとOSローダーを実装しており、UEFI APIとの相互作用やオペレーティングシステムの読み込みを可能にします。

主な機能としては、EFIアプリケーションの起動、LinuxユーザースペースAPIからの設定を使用したLinuxカーネルのブート、WindowsのUEFIブートマネージャの起動が含まれます。今後のアップデートでは、ブートの透明性が追加される予定です。

デフォルトの機能はUEFIシェルを表示します。コマンドには、EFIイメージの読み込み、ファイル内容の表示、オペレーティングシステムのブートが含まれます。Linuxをブートするためのコマンドの例は「linux \loader\entries\arch.conf」です。

ユーザーはTamaGoコンパイラをビルドし、メモリ割り当て用の「IMAGE_BASE」やEFIイメージパス用の「DEFAULT_EFI_ENTRY」といった環境変数を設定することでインストールを行います。

このプロジェクトはUEFIネットワーキングをサポートしており、ネットワーク管理やDNS解決のためのコマンドを有効にすることができます。

Go-BootアプリケーションはQEMUを使用してエミュレートでき、テストやデバッグが可能です。

Google Compute Engineなどのクラウドプラットフォーム向けにUEFIブート可能なイメージを作成するための手順も提供されています。

このプロジェクトはBSDスタイルのオープンソースライセンスのもとで公開されています。詳細については、プロジェクトのGitHubリポジトリ「go-boot」をご覧ください。

このプロジェクトは、JavaScriptで作られた画像差分ツールから始まりましたが、速度を向上させるために、コア部分がRustで書き直されました。この新しいバージョンは、シングルスレッドの画像差分において最も速いオープンソースツールであり、4K画像を約327ミリ秒で処理します。従来のツールであるodiffでは1215ミリ秒かかっていました。また、新しいバイナリは約700KBと、以前の2MBに比べてサイズも小さくなっています。

主な改善点は、初期分析（コールドパス）をより賢くしたことです。すべてのピクセルをチェックするのではなく、ピクセルのブロックをスキャンして「問題のある」領域を特定します。その後、詳細な分析（ホットパス）はこれらの領域にのみ適用されるため、処理が速くなります。このツールは効率的な画像処理ライブラリを使用し、さまざまなハードウェアの最適化にも対応しています。odiffと同じインターフェースを維持しながら、シームレスに置き換えることができます。

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Dockerは、AIエージェントを作成するプロセスを簡素化する新しいツールを導入しました。この開発により、開発者はエージェントの構築と管理が容易になり、この分野での作業が迅速化されます。