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この記事では、PostgreSQLデータベースを自分でホスティングすることと、Amazon RDSのような管理されたデータベースサービスを利用することの利点と欠点について考察しています。

自分でホスティングすることに対する誤解が多く存在します。多くの人は、自分でデータベースを運用することはリスクが高く、複雑だと考えていますが、著者は実際にはクラウドサービスを利用するよりも簡単でコスト効果が高いことが多いと主張しています。

管理されたデータベースサービス、特にRDSは、標準のPostgreSQLを基にしており、運用ツールが追加されています。これによりバックアップや監視といった便利な機能が提供されますが、性能が本質的に向上するわけではありません。

著者は、2年間にわたり自分でPostgreSQLをホスティングしており、数千人のユーザーを管理してきましたが、主な問題は一度の手動移行に関連するものでした。管理されたサービスは時間とともに高くなってきており、多くのユーザーにとって自分でホスティングすることがより魅力的な選択肢となっています。

自分でホスティングする場合、定期的なメンテナンスが必要ですが、管理可能です。著者は、月に約30分で済むシンプルなメンテナンススケジュールを提案しています。自分でホスティングすることは、初心者や特別なデータベースの専門知識が必要な大企業でない限り、多くのユーザーに推奨されます。

ただし、自分でホスティングするには、特にメモリ管理や接続管理、ストレージの調整に関して慎重な設定が求められます。著者は、管理サービスが高すぎると感じるチームに対して、自分でPostgreSQLをホスティングすることを検討するよう促しています。まずは小規模から始めて、その利点を実感することを勧めています。

Immersaは、アニメーションのある3Dプレゼンテーションを作成するためのウェブベースのツールです。主な機能は以下の通りです。

3D機能として、.glb形式の3Dモデルをインポートしたり、2D画像を追加したり、3Dテキストを作成することができます。また、スライド間のアニメーションによるスムーズな遷移が特徴で、オブジェクトを移動、回転、または拡大縮小すると、自動的に遷移が作成されます。

使い方は簡単です。まず、3Dオブジェクトを使って最初のスライドを設定します。次に、そのスライドを複製して新しいスライドを作成します。そして、新しいスライドでオブジェクトの位置を調整します。プレゼンテーション中、Immersaはスライド間でオブジェクトをスムーズに遷移させます。

機能には、フル3Dビューポートを備えた3Dシーンエディタや、.glb形式の3Dモデルおよびさまざまな画像フォーマットのサポートがあります。全画面表示モードやデータのローカルストレージも利用でき、元に戻す/やり直す機能やキーボードショートカットを使って簡単にナビゲートできます。

始めるには、Node.js、npm、Java（JDK 11以上）が必要です。インストールはリポジトリをクローンし、依存関係をインストールして開発サーバーを起動することで行います。

エディタにはスライド管理用のパネル、3Dビューポート、オブジェクトのプロパティが用意されています。3Dモデルや画像、テキストなどのコンテンツを追加し、簡単に操作することができます。また、プレゼンテーションは後で使用するためにエクスポートすることも可能です。

技術的には、ClojureScriptを使用して構築されており、3Dレンダリングや状態管理のためのさまざまなライブラリが組み込まれています。データはブラウザ内にローカルに保存され、セッションをまたいで持続性が保たれます。

ライセンスはMITライセンスです。全体として、Immersaは魅力的な3Dプレゼンテーションを簡単に作成できる現代的なツールです。

NISTのジェフ・シャーマン氏は、ボルダーキャンパスの原子時計が強風と火災予防のための電力停止による停電で故障したと報告しました。そのため、ボルダーのインターネット時間サービスは正確な時間を提供できなくなっています。バックアップ発電機が一部のサーバーを稼働させていましたが、重要な発電機の一つが故障し、時間の配信に影響を及ぼしています。現在、キャンパスは閉鎖されており、スタッフが現地にアクセスでき、電力が復旧するまで修理は始められません。水素メーザー時計を保護するために、代替の電源を検討しています。状況が進展次第、さらなる情報が提供される予定です。

要約がありません。

TailwindSQLは、Reactサーバーコンポーネント向けに特別に設計されたツールで、TailwindCSSのようにSQLクエリを書くことができます。

主な特徴として、Tailwindスタイルの構文を使用してクエリを作成できる点があります。クラス名を使ってSQLクエリを表現します。また、Reactサーバーコンポーネントを利用して、クライアントサイドのJavaScriptなしでクエリを実行できます。さらに、better-sqlite3を使用して、ローカルデータベースへの迅速なアクセスを実現しています。クエリはビルドまたはレンダリング時に処理されるため、ランタイムはゼロです。出力はテキスト、リスト、テーブル、またはJSON形式で表示できます。

使用例として、ユーザーの名前を取得する場合は、<DB className="db-users-name-where-id-1" />と記述すると「アダ・ラブレス」が返されます。製品のリストを表示するには、<DB className="db-products-title-limit-5" as="ul" />と書くことで、製品のリストがレンダリングされます。

インストール手順は次の通りです。まず、リポジトリをクローンし、フォルダに移動します。次に、npmまたはyarnを使って依存関係をインストールします。その後、デモデータでデータベースをシードし、開発サーバーを起動してローカルデモページを開きます。

動作の仕組みとしては、パーサーがクラス名をクエリの設定に変換し、クエリビルダーがその設定から安全なSQLクエリを作成します。DBコンポーネントはクエリを実行し、結果を表示します。

結果はインラインテキスト、ブロック要素、リスト、テーブル、またはJSONとして表示できます。プロジェクトはコンポーネント、コアロジック、メインアプリ用のディレクトリに整理されています。

TailwindSQLは、CSS駆動のデータベースクエリの概念を探求するために作られました。ライセンスはMITライセンスで、いくつかの制限はありますが、柔軟に使用できます。

Next.jsとSQLiteを使用して構築されたTailwindSQLは、Reactにおけるデータベースのやり取りを簡素化することを目指しています。

エージェントスキルは、Codexに特定のタスクに対応する能力を追加するための機能です。各スキルには、指示、リソース、オプションのスクリプトが含まれており、Codexが効果的にワークフローを実行できるようになります。スキルはチームやコミュニティ間で共有でき、オープンスタンダードに従っています。

スキルの構造は、指示が記載されたSKILL.mdファイルと、オプションのスクリプトやリソースから成り立っています。スキルは二つの方法で呼び出すことができます。明示的な呼び出しでは、プロンプト内で/skillsコマンドを使ったり、$を入力することで直接スキルを指定します。一方、暗黙的な呼び出しでは、タスクがスキルの説明に合致する場合、Codexが自動的にそのスキルを使用します。

スキルはさまざまな場所に保存されており、それぞれ異なる範囲を持っています。現在の作業ディレクトリには特定のプロジェクトに関連するスキルが保存され、親ディレクトリには親フォルダ内で共有されるスキルがあります。ルートリポジトリには、リポジトリ内の全ユーザーがアクセスできるスキルがあり、ユーザーフォルダにはリポジトリを超えて適用できる個人用スキルがあります。システムロケーションには、全ユーザーが利用できるデフォルトの管理者スキルがあり、バンドルされたスキルには、誰でも使用できるプリインストールのスキルが含まれています。

スキルを作成するには、内蔵の$skill-creatorを使用するか、手動でSKILL.mdファイルを含むフォルダを作成します。新しいスキルをインストールするには、$skill-installerコマンドを使って、GitHubのキュレーションされたセットからダウンロードします。

スキルの例としては、新しい機能を計画するための内蔵の$planスキルや、LinearやNotionなどのツールからコンテキストを取得するための$skill-installerがあります。詳細な情報については、エージェントスキルに関するドキュメントを確認してください。

要約がありません。

要約がありません。

CSS Grid Lanesは、ウェブ上で柔軟なマソニリーレイアウトを作成する新しい方法で、Jen Simmons、Brandon Stewart、Elika Etemadによって紹介されました。この機能を使うことで、開発者はCSS Gridを利用して、メディアクエリなしで異なる画面サイズに自動的に調整されるレイアウトをデザインできます。

この機能の主な特徴は、簡単な設定です。たった三行のCSSでグリッドレイアウトを作成できるため、実装が非常に簡単です。また、レイアウトは自動的に利用可能なスペースを埋め、幅が250ピクセル以上のカラムを生成するため、レスポンシブデザインが可能です。さらに、異なるレーンサイズを作成したり、アイテムを複数のカラムにまたがって配置することで、創造的な見た目を実現できます。

アイテムの配置も明示的に行えるため、デザインのコントロールが向上します。レーンの流れを任意の方向に設定できるため、カラムや行など、さまざまなレイアウト形状を作ることができます。また、「item-tolerance」という新機能により、アイテム同士の配置の近さを調整でき、ユーザー体験が向上します。

CSS Grid Lanesは、Safari Technology Preview 234で試すことができ、オンラインでさまざまなデモを探索することができます。CSS作業グループは詳細を最終調整中ですが、基本的な構文はすでに使用可能です。開発者にはデモを作成し、フィードバックを共有することが奨励されています。

この新機能は、ウェブデザインの可能性を大幅に広げることが期待されており、学びやすく実装も簡単です。

要約がありません。

Charlesは、HTTPプロキシおよびモニターとして機能するツールで、開発者が自分のコンピュータとインターネットの間のすべてのHTTPおよびSSL/HTTPSトラフィックを確認できるようにします。これには、リクエストやレスポンス、クッキーやキャッシュ情報を含むHTTPヘッダーの詳細が含まれます。

最近の更新情報として、2025年9月20日にバージョン5.0.3がリリースされ、macOSのパフォーマンス問題が修正されました。2025年8月9日にはバージョン5.0.2がリリースされ、バグ修正が行われました。また、2025年3月12日にはCharles 5の大規模なリリースがありました。2024年1月24日には、Windows用のダークモードを含むUI改善が施されたパブリックベータ13が開始され、2023年7月7日には複数の機能強化を含むパブリックベータ11がリリースされました。

主な機能には、すべてのインターネットトラフィックの記録、リクエストとレスポンスの詳細表示、クッキーのサポート、遅いインターネット接続をシミュレートしてデバッグやテストを支援する機能、さまざまなニーズに応じた設定が可能であることが含まれます。

開発者は、最新バージョン5.0.3の無料トライアルをダウンロードして、その機能を試すことができます。

2025年末のAIに関する考察では、技術の大きな進歩と社会への影響が強調されています。まず、AIはさまざまな分野で広く利用されるようになり、生産性や効率が向上しています。次に、AIの倫理的な問題についての議論が続いており、プライバシーの問題や雇用の喪失が懸念されています。また、多くの業界で人間とAIの協力が成功を収めており、意思決定や創造性が向上しています。さらに、各国政府はAIの開発と利用を責任を持って管理するための規制を導入し始めています。最後に、AIが気候変動や医療などの複雑なグローバルな課題を解決する可能性について楽観的な見方が広がっています。

全体として、AIは大きな進展を遂げましたが、慎重に考慮すべき課題も伴っています。

Raycaster（raycaster.ai）は、Y Combinatorから生まれたスタートアップで、ライフサイエンス業界向けのドキュメントIDEを開発しています。この製品は、規制や品質に関する業務に特化しており、複雑な文書を整理し、ユーザーが効率的に検索、引用、編集できるようにします。

現在、同社はリサーチエンジニアを募集しています。この役割では、製品システムの開発を支援し、会社の研究方向を導くことが求められます。具体的には、ワークフローの構築や文書処理の改善、研究アイデアを機能に変えることが含まれ、研究成果を発表する機会もあります。

応募者には、強いエンジニアリングスキル、評価プロセスの経験、ユーザー体験への配慮、新しい分野を迅速に学ぶ能力が求められます。過去の出版物やオープンソースプロジェクトへの貢献があると尚良いです。

勤務地はニューヨークのオフィスで、給与パッケージには基本給と株式が含まれます。興味のある方は、workや研究の例を添えて [email protected] までメールしてください。

Mistral OCR 3は、新しい文書処理ツールで、さまざまな文書タイプからのテキスト抽出の精度と効率を大幅に向上させます。主な特徴は以下の通りです。

まず、パフォーマンスの向上が挙げられます。Mistral OCR 2に対して74%の勝率を誇り、特にフォーム、スキャンした文書、複雑な表、手書きの内容において優れた結果を出しています。また、高い精度を持ち、既存の企業向けやAI専用のOCRソリューションを上回ります。

ユーザーフレンドリーなインターフェースも特徴です。Document AI Playgroundでは、ドラッグアンドドロップで簡単に文書を解析し、クリーンなテキストや構造化されたJSONに変換できます。コスト面でも優れており、1,000ページあたり2ドルの価格設定で、バッチ処理を利用すれば50%の割引が適用され、1,000ページあたり1ドルになります。

Mistral OCR 3は、複雑な表や手書きの内容、低品質なスキャンなど、さまざまな文書の課題に対応する能力に優れています。多言語に対応し、さまざまな文書フォーマットでも問題なく動作します。

推奨される使用方法としては、高ボリュームの処理、文書ワークフローの自動化、手書きや歴史的な文書のデジタル化が挙げられます。早期のユーザーは、請求書の処理、アーカイブのデジタル化、検索機能の向上に成功しています。

Mistral OCR 3は、現在APIおよびMistral AI StudioのDocument AI Playgroundを通じて利用可能で、Mistral OCR 2との互換性も保たれています。詳細については、mistral.ai/docsをご覧ください。

ワルシャワ大学の研究者たちは、リュードベリ原子を用いた量子アンテナを使ってテラヘルツ（THz）信号を検出する新しい方法を開発しました。この革新により、テラヘルツ周波数コムの精密な測定が可能になり、さまざまな周波数の機器のキャリブレーションに役立ちます。

テラヘルツ放射は、マイクロ波と赤外線の間に位置し、パッケージ検査や6G通信、有機化合物の分析など、さまざまな分野での応用が期待されています。しかし、テラヘルツ信号の正確な測定は、急速な振動のために難しい課題でした。

研究チームは、電場に対して非常に敏感なリュードベリ原子を「量子アンテナ」として使用しました。弱いテラヘルツ信号を光に変換することで、周波数コムの個々の成分を測定する能力を実現しました。この技術は室温で動作するため、将来の応用や商業化に向けてより実用的です。

彼らの発見は、テラヘルツ計測の重要な進展を示しており、これまで測定が難しかった電磁スペクトルの領域を利用した新しい技術の開発につながる可能性があります。

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

ロンドン南部に新しい深層トンネルが完成し、電力が流れ始めました。このトンネルは電車のサイズで、サザークのニュークロスとベクスリーのハーストを結んでいます。これはロンドンパワートンネル2（LPT2）プロジェクトの一環で、都市の18キロメートル下にある新しい電力回路の一つが稼働を開始しました。

この新しいシステムは、1960年代から使用されていた古いケーブルを置き換え、より広いトンネルを通じて電力を供給します。これにより、浅い街中の溝ではなく、より深い場所での電力輸送が可能になります。LPT2プロジェクト全体の費用は10億ポンドで、ウィンブルドンからハーストまでの7つの区をまたいで32.5キロメートルにわたります。

トンネルの建設は2020年3月に始まり、ウィンブルドンからニュークロス（12キロメートル）、ニュークロスからハースト（18キロメートル）、ハーストからクレイフォード（2.5キロメートル）の3つの区間が含まれています。このプロジェクトは、2018年に完了した前段階に続くもので、北ロンドンでの新しいトンネルや変電所の建設も行われました。

エアバスは、デジタル主権に焦点を当てたヨーロッパのクラウドサービスに重要なアプリケーションを移行する計画を立てています。しかし、同社は適切なプロバイダーを見つける可能性を80%と見積もっています。このクラウドは、特にアメリカの法律がデータプライバシーに影響を与える可能性があるため、敏感な情報をヨーロッパの管理下に置くために必要です。

すでに一部のサービスをクラウドに移行している同社は、ERP（企業資源計画）やCRM（顧客関係管理）などの重要なシステムをこの新しいプラットフォームに移行することを目指しています。提案依頼は1月初旬に始まり、夏までに決定が期待されており、契約は最大10年間で5000万ユーロ以上の価値がある可能性があります。

データ主権に関する懸念は、特にドナルド・トランプがアメリカの政治に復帰したことで地政学的な問題が影響し、強まっています。このため、ヨーロッパの企業はマイクロソフトやAWSなどのアメリカのクラウドプロバイダーの代替を模索しています。エアバスの幹部であるキャサリン・ジェスティンは、ヨーロッパの規制がデータ主権を明確にし、ヨーロッパのクラウドプロバイダーが必要な要件を満たせるかどうかを待っています。

tvtermは、Turbo Visionフレームワークを使用してターミナル内で動作する実験的なターミナルエミュレーターです。24ビットカラーのサポートなどの新機能を紹介しており、NeovimやEmacsでも利用されているPaul Evanのlibvtermを基に構築されています。UnixとWindows（Windows 10 バージョン1809以降）両方で動作します。

tvtermをビルドするには、以下の手順を実行します。まず、リポジトリをサブモジュールとともにクローンします。コマンドは「git clone --recursive [リポジトリのURL]」です。すでにクローンしている場合は、「git submodule init && git submodule update」を実行します。次に、必要な依存関係をインストールします。具体的には、CMake、C++14に対応したコンパイラ、libvterm（tvtermの一部としてビルドするか、システム版を使用）です。

Turbo Visionの依存関係もインストールする必要があります。Unixの場合は「libncursesw」、Linuxの場合はオプションで「libgpm」をインストールします。その後、以下のコマンドでtvtermをビルドします。「cmake . -B ./build -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release」と「cmake --build ./build」を実行します。古いCMakeバージョンを使用している場合は、ビルドディレクトリを作成し、「mkdir -p build; cd build」を実行した後、「cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release」と「cmake --build .」を実行します。

tvtermはまだ開発中で、今後の機能としてはUTF-8のサポート、全角およびゼロ幅文字のサポート、色の強化、スクロールバック機能、テキスト選択、テキスト検索、子プロセスへの信号送信、リサイズ時のテキスト再フロー、さまざまなターミナルエミュレーターの実装オプション、依存関係管理の改善が計画されています。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。

新しいデータ構造である「semistable::vector」について説明します。これは、標準のC++「std::vector」を改良したものです。

「semistable::vector」の目的は、イテレータの安定性を提供することです。これにより、要素の挿入や削除といった操作を行った後でも、イテレータが有効なまま保たれます。

このデータ構造は、「std::vector」と同じインターフェースを持ちながら、イテレータの取り扱いがより優れています。「エポック記述子」というシステムを使用して、変更を追跡し、修正後もイテレータが正しく機能するようにしています。

性能面では、特定の操作において「semistable::vector」を使用すると、「std::vector」の「raw()」メソッドを使った場合と同様のパフォーマンスが得られることがベンチマークで示されています。

ただし、いくつかの制限もあります。スレッドセーフ性については、一部の操作はスレッドセーフですが、イテレータをスレッド間で使用する場合は注意が必要です。また、操作中に例外が発生すると、イテレータの安定性が保たれないことがあります。さらに、イテレータを保持しているが使用しない間にベクタが変更されると、メモリの問題が発生する可能性があります。

「semistable::vector」の単一スレッド版は、異なるポインタ型を使用しており、性能が向上しています。

全体として、「semistable::vector」は、イテレータの安定性を強化した「std::vector」の信頼性が高く効率的な代替手段を提供することを目指しています。

ニコラス・A・トンプソンの論文は、「隠すものはない」と主張する人々の考え方に反対しています。彼は、このような態度が「普通」という基準を作り出し、監視システムに利用されることで、全ての人の自由を脅かすと考えています。人々が透明性を持って生活すると、知らず知らずのうちにプロフィールが形成され、社会の規範が変わったときにそれが逆に利用される可能性があります。

トンプソンは、こうした人々が後にプライバシーを求めると、以前のオープンな態度が監視システムに疑わしいと見なされ、ターゲットにされることになると説明しています。これは彼ら自身のプライバシーに影響を与えるだけでなく、低姿勢を保とうとしている他の人々の努力も損なうことになります。

さらに、著者は、集団的な透明性が社会のプライバシー防御を弱め、異議申し立てをより目立たせ、脆弱にすることを警告しています。彼が提案する解決策は、プライバシーをデフォルトの状態にすることで基準を変え、誰もが暗号化や匿名性を実践することを促すことです。最終的な目標は、誰もが典型的なプロフィールに当てはまらないような騒がしい環境を作り出し、監視システムが個人を特定しにくくすることです。

Goにおけるハッシュテーブルの使用について、特にmap[int]struct{}を用いてユニークな値を追跡する方法が紹介されています。空の構造体（struct{}）はサイズがゼロの型であり、理論的にはメモリを節約できるはずですが、最近のアップデート（Go 1.24）で導入されたスイステーブルという新しいマップ実装により、メモリの扱いが変わりました。

著者は、struct{}を使用しても期待したほどメモリ消費が減らないことに気づきました。これは、Goコンパイラがメモリを整列させる方法によるものです。各構造体のサイズは整列に合わせる必要があり、空の構造体でも1バイトを占めるため、ブール型と同じく1バイトのメモリを使用することになります。

Go 1.24以前は、マップはキーと値を別々の配列に保存しており、struct{}を使用する際には値の配列を完全に省略できる最適化が可能でした。しかし、現在ではこの最適化が効果を持たなくなり、このアプローチはあまり有用ではなくなり、コードの可読性を低下させる可能性があります。

著者は、言語モデル（LLM）からの情報を盲目的に信じることに警鐘を鳴らし、Goの基盤となる実装を理解する重要性を強調しています。

特定の条件下で、飛行機は長時間持続する飛行機雲を作り出し、人工的な雲を形成します。これらの雲は熱を閉じ込めることがあり、地球温暖化に寄与しています。

2025年12月17日、NOAAは新しいAI駆動の世界的な天気予測モデルを導入しました。これにより、予測の速度、効率、精度が大幅に向上します。新しいモデルは、従来のモデルに比べてはるかに少ない計算リソースで、より迅速かつ正確な天気予報を提供することを目指しています。

新しいAIモデルには、主に3つのアプリケーションがあります。

1つ目は「AIGFS（人工知能グローバル予測システム）」です。このモデルは、従来のモデルに比べて最大99.7%少ない計算リソースで、より迅速な天気予報を提供します。特に熱帯サイクロンの追跡において精度が向上していますが、強度の予測をさらに改善する必要があります。

2つ目は「AIGEFS（人工知能グローバルアンサンブル予測システム）」です。このシステムは、単一の予測ではなく、さまざまな天気の結果を提供します。これにより予測の精度が向上し、従来のアンサンブルシステムのわずか9%のリソースで運用できます。

3つ目は「HGEFS（ハイブリッドGEFS）」です。この革新的なモデルは、AIと従来の予測手法を組み合わせて、予測の不確実性をよりよく表現する強力なアンサンブルを作り出します。従来のGEFSやAIGEFSよりも優れた性能を発揮します。

これらの進展は、プロジェクトEAGLEから生まれたもので、NOAAのさまざまな部門や学界、産業界のパートナーが協力し、初期開発にはGoogleのGraphCastモデルが利用されました。全体として、これらの新しいAIモデルは、天気予報の精度とタイムリーさを大幅に向上させ、人命や財産を守る助けとなることが期待されています。

Fuzixは、Raspberry Pi Picoのようなマイクロコントローラーで動作するように設計された軽量のUNIXベースのオペレーティングシステムです。著者は趣味のオペレーティングシステムに興味を持ち、PicoでFuzixを試すことにしました。

Fuzixをコンパイルするために、著者はDebian Bookworm環境を使用し、必要な依存関係のためのDockerfileを作成しました。Fuzixのソースコードをダウンロードし、互換性のないゲームを削除した後、Pico用にコンパイルしました。

コンパイルの結果、2つのファイルが生成されました。1つはカーネル用のfuzix.uf2、もう1つはファイルシステム用のfilesystem.uf2です。これらのファイルは、Picoをコンピュータに接続しながら「BOOTSEL」ボタンを押すことでフラッシュできます。著者は、ストレージとしてオンボードフラッシュを使用しました。

インストール後、著者はシリアル接続を通じてPicoに接続し、シンプルなUNIXシェルにアクセスしました。小さなデバイスでシステムが動作しているのを見て感動し、GPIO操作やスクリプトの実行などの基本的な作業が可能であることを実感しました。全体として、マイクロコントローラー上でUNIXを動かすという体験は非常に興味深いものでした。

2025年は、大規模言語モデル（LLM）にとって重要な年であり、技術の進展や変化が見られました。主な進展は以下の通りです。

まず、「検証可能な報酬からの強化学習（RLVR）」という新しいトレーニング手法が登場しました。この方法により、LLMは明確で客観的な報酬に基づいて問題解決の戦略を学ぶことができるようになりました。その結果、トレーニング時間が長くなり、推論能力の開発に重点が置かれるようになりました。

次に、LLMの知性に対する理解が進みました。業界では、LLMを進化する存在（動物のような）ではなく、特定の文脈で人間の知性を模倣する「幽霊」として捉えるようになりました。この視点の変化は、LLMのパフォーマンスが一貫していないことを浮き彫りにしました。ある分野では優れた結果を出す一方で、別の分野では苦戦することがあります。

新しいLLMアプリケーションとして「Cursor」が登場しました。これは、複数のLLMとのインタラクションを管理し、ユーザーに合わせたインターフェースを提供する新たな利用法を示しています。将来的には、LLMがさまざまな専門分野に統合される可能性があります。

「Claude Code（CC）」というLLMエージェントは、AIとの新しいインタラクション方法を示しました。これはユーザーのコンピュータ上でローカルに動作し、クラウドベースのソリューションに依存せずに個別の問題解決を可能にします。

「バイブコーディング」という新しいトレンドも現れました。これは自然言語を使ってプログラミングを行うもので、誰でもアクセスできるようになり、従来のコーディングスキルがなくてもソフトウェアの迅速な開発を促進します。

最後に、「ナノバナナ（Google Gemini）」というモデルは、LLMのユーザーインターフェースの未来を示唆しています。テキストベースのコマンドだけでなく、視覚的に魅力的なインタラクションへの移行が期待されています。

全体として、2025年はLLMの大きな可能性を示す一方で、まだ発展途上であることも明らかになりました。この分野には革新や探求の余地があり、多くのアイデアがまだ実現されていません。

TP-LinkのTapo C200 IPカメラに関する最近の調査で、重大なセキュリティリスクをもたらす脆弱性が発見されました。著者のシモーネ・マルガリテッリは、カメラのファームウェアを逆解析する過程を記録しました。

まず、逆解析のアプローチとして、手頃な価格のIPカメラから始めることを提案しています。Tapo C200はその価格と機能性から選ばれ、ファームウェアの脆弱性を特定することを目的とした調査が行われました。

カメラのファームウェアは、保護されていないTP-LinkのS3バケットから簡単に取得でき、すべてのファームウェアバージョンにアクセスできました。

いくつかのセキュリティ脆弱性が発見されました。まず、CVE-2025-8065という脆弱性は、ONVIF SOAP XMLパーサーにおけるメモリオーバーフローで、攻撃者が過剰なXML要素を送信することでカメラをクラッシュさせることが可能です。次に、CVE-2025-14299は、HTTPSサーバーのContent-Length解析における整数オーバーフローで、大きなヘッダー値を受け取るとカメラがクラッシュします。また、CVE-2025-14300はWiFi設定APIに認証が欠如しており、攻撃者がカメラのWiFi設定を変更できるため、カメラの接続を乗っ取ることができます。さらに、WiFiネットワークスキャン機能により、認証なしで近くのWiFiネットワークを照会でき、カメラの位置に関する敏感な情報が漏れる可能性があります。

これらの脆弱性をTP-Linkに報告した後、修正のタイムラインが遅れたため、問題が適時に対処されなかったことから公表に至りました。

TP-LinkはCVE番号付与機関として、自社製品の脆弱性を割り当てる権限を持っており、セキュリティ問題の取り扱いにおける透明性と責任について懸念が生じています。

この調査は、Tapo C200カメラの重大なセキュリティ欠陥を浮き彫りにし、責任ある脆弱性の公表とIoTデバイスにおけるセキュリティ対策の向上の重要性を強調しています。

要約がありません。

グラファイトがカーソルに参加することを発表しました。詳細は彼らのブログで確認できます。

「sharp」Node-APIモジュールは、大きな画像をJPEG、PNG、WebP、GIF、AVIFなどのウェブ向けの小さなフォーマットに迅速に変換するために使用されます。このモジュールは、Node-API v9をサポートするさまざまなJavaScript環境、例えばNode.js、Deno、Bunと互換性があります。

主な特徴としては、画像のリサイズがImageMagickやGraphicsMagickよりも4倍から5倍速いことが挙げられます。また、色空間やICCプロファイル、透明度を正しく処理し、Lanczosリサンプリングを通じて高品質を維持します。さらに、回転、切り抜き、ガンマ補正などの追加操作にも対応しています。ほとんどのmacOS、Windows、Linuxシステムでは、追加のインストールなしで動作します。

インストールや使用例については、sharp.pixelplumbing.comを訪れると良いでしょう。コールバック、プロミス、async/await、ストリームを使用した基本的なコードスニペットも提供されています。

このモジュールはオープンソースで、Apache License 2.0の下でライセンスされています。ユーザーは問題を報告したり、機能をリクエストしたり、コードに貢献したりすることができます。

この記事では、「非再帰的ジップボム」の作成方法について説明しています。これは、ネストされたジップファイルを解凍することなく、大きく展開できるジップファイルの一種です。この方法では、再帰に頼るのではなく、ジップコンテナ内でファイルを重ね合わせることで、驚異的な圧縮率を実現します。具体的には、10MBの入力が281TBにまで膨れ上がることがあります。

このジップボムは、広く受け入れられているDEFLATE圧縮アルゴリズムを使用しています。少量の高圧縮データ（「カーネル」と呼ばれる）を何度も参照することで、巨大な展開を実現します。これにより、出力サイズは入力サイズの二乗に比例して増加し、大きな入力サイズほど良好な圧縮率を得ることができます。この技術はほとんどのジップパーサーと互換性がありますが、ファイルメタデータの扱いに違いがあるため、すべてのパーサーで動作するわけではありません。

圧縮率の具体例としては、42kBが5.5GBに圧縮され、10MBが281TBに圧縮され、46MB（Zip64を使用）が4.5PBに圧縮されることが挙げられます。

記事では、ジップファイルの構造や、圧縮を最大化するためのファイルの重ね合わせの重要性、異なるジップパーサー間での互換性を維持する際の課題についても触れています。

ブラウン大学に関連する容疑者が関与した銃撃事件に関するニュース記事へのリンクがあります。この事件の調査について述べており、問題視されている技術が事件解決にどのように使われているかについても触れています。記事では、状況に関する最新情報や詳細が提供されています。

Node.jsアプリ用に、tinypdfという軽量のPDF生成ライブラリを作成しました。このライブラリは、圧縮後のサイズがわずか3.3KBです。主に請求書を作成するために使用でき、以下の機能があります。

テキストの追加が可能で、フォントはヘルベチカを使用し、色や配置のオプションも選べます。また、長方形や線を描画でき、JPEG画像の挿入もサポートしています。複数ページやカスタムサイズのPDFも作成できます。

ただし、カスタムフォントやPNG/SVG画像、フォーム、暗号化、HTMLからPDFへの変換には対応していません。このライブラリは、請求書、領収書、報告書、チケット、ラベルなどの95%のニーズを満たすように設計されています。

GitHubでtinypdfを見つけることができ、npmを使ってnpm install tinypdfでインストールできます。

Rodrigo Pomboの投稿では、Reactの簡略版であるDidactをゼロから構築するためのステップバイステップガイドが紹介されています。このガイドは、React 16.8に焦点を当てています。

まず、createElement関数について説明します。この関数は、JSXをReact要素を表すJavaScriptオブジェクトに変換し、その型やプロパティを保存します。

次に、Render関数があります。この関数は、React要素ツリーに基づいてDOMに要素を描画し、DOMノードを作成します。

Concurrent Modeは、描画作業を小さな単位に分割する方法です。これにより、ブラウザはユーザー入力などのタスクを優先的に処理できます。

Fibersは、作業の単位を表すデータ構造で、描画中に要素ツリーを効率的に移動することを可能にします。

RenderとCommitのフェーズでは、すべての描画作業が完了した後にのみDOMを更新します。これにより、不完全なUIが表示されるのを避けることができます。

Reconciliationは、古い要素と新しい要素を比較して、必要に応じてDOMノードを更新または削除する方法です。

Function Componentsは、対応するDOMノードを持たず、関数の実行から子要素を取得する機能コンポーネントをサポートします。

最後に、Hooksでは、function componentsにuseStateを追加し、コンポーネントの反応性を持たせることができます。

この投稿は、Reactのアーキテクチャを理解することに重点を置いており、読者が独自のバージョンを作成する際に機能や最適化を追加することを奨励しています。目的は、開発者がReactの内部動作について学びながら、簡略版を作成する手助けをすることです。

Carolina Cloudは、AWSの約3分の1のコストでデータサイエンスのインフラを提供しています。創業者は、企業がシンプルな作業に対して高額なクラウド料金に苦しむのを見て、前職を辞めました。例えば、基本的な仮想マシンに月1,000ドル、RAMが多いインスタンスには5万ドルの請求があったケースがあります。

Carolina Cloudは、強力なコンピューティングを必要とするデータサイエンティストや小規模チーム向けに設計されています。提供されるサービスには、標準のUbuntu仮想マシン、使いやすいMarimoノートブック、ワンクリックで利用できるRStudio ServerやShinyホスティング、今後提供予定のS3互換ストレージ、2週間からの前払いでの割引、ノースカロライナ州シャーロットにある安全で準拠したデータセンターがあります。

料金体系はシンプルで、vCPUあたり1時間0.005ドル、RAMあたり1時間0.005ドルです。例えば、32 vCPU、128GB RAMのインスタンスは月約240ドルで利用でき、AWSでは800ドル以上かかります。

Carolina CloudはすべてのAWSサービスを置き換えることを目指しているわけではありませんが、ヘッジファンドやバイオテクノロジーチーム、研究者など、予期しない料金なしで強力な仮想マシンを必要とするユーザーに最適です。詳細については、console.carolinacloud.ioをご覧ください。

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の特徴を活かし、コードをよりクリーンで堅牢にする手助けをします。ブロックパターンでは、コードのブロックを式として扱うことができます。

ブロックパターンの理解には、まずブロックが複数の文や式を含むことができる点が重要です。例えば、ブロック内で変数を定義したり、操作を行ったりすることができ、その結果を変数に代入することも可能です。

具体的な例として、設定ファイルを読み込み、HTTPリクエストを送信する関数を考えてみましょう。このような関数は、一度だけ使用される複数の一時変数で混雑することがあります。

ブロックパターンを使ってリファクタリングすることで、設定の読み込みや解析のロジックをブロック内にまとめることができます。これにより、コードの意図が明確になり、一時変数がブロックにスコープされるため、名前空間の汚染を減らすことができます。また、ブロックの終わりで変数がスコープ外になるため、リソースを迅速に解放することも可能です。

関数を使う場合に比べて、ブロックパターンにはいくつかの利点があります。コードの流れがインラインで保たれるため、可読性が向上します。また、ブロック内で多くの変数を使用する場合でも、たくさんの変数をパラメータとして渡す必要がなくなります。

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ます。これにより、関数内で意図しない変更が起こるリスクを減らすことができます。

著者は、Rustの開発者、特に初心者に対して、このブロックパターンを活用してコードの質を向上させることを検討するよう促しています。

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「Qwen/Qwen-Image-Layered」のアップデートがあり、画像とテキストを変換する機能が追加されました。このアップデートは1日前に行われ、1,070件の反応があり、そのうち270件が具体的なエンゲージメントとなっています。

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。このプロジェクトは、FreeBSD財団とQuantum Leap Researchの支援を受け、75万ドルの予算で実施されます。開始は2024年第4四半期を予定しており、1〜2年の期間を見込んでいます。プロジェクトのスポンサーはエド・マステ氏、マネージャーはアリス・ソーワビー氏です。

このプロジェクトの目的は、ノートパソコンでの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。特にセキュリティやユーザーエクスペリエンスに重点を置き、導入の障壁を減らすことを目指しています。

具体的な改善点としては、FreeBSD 14.x以降のバージョンに対するWiFi、オーディオ、グラフィックス、Bluetoothなどの機能向上が含まれます。また、新機能に関するドキュメントやガイドの作成も予定されています。

コミュニティの参加も重視されており、ノートパソコンとデスクトップの作業グループが設けられ、フィードバックや協力が促進されます。電力管理やセキュリティに関する議論も奨励されています。

コミュニケーションの面では、毎月の更新情報や公開ロードマップを通じて、コミュニティに情報を提供します。一般的な更新情報を受け取るために、デスクトップのメーリングリストに参加することが推奨されています。

このプロジェクトは主に開発者を対象としていますが、すべてのノートパソコンユーザーの体験を向上させることを目指しています。特にユーザーエクスペリエンスに重点を置き、FreeBSDをノートパソコンでより簡単に設定し、使用できるようにすることを目指しています。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をよりアクセスしやすく、使いやすいオペレーティングシステムにすることを目指しています。

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AI企業はエンジニアリングが時代遅れになると主張していますが、実際の行動はそれとは異なります。例えば、Anthropicは、最も活発に貢献していたメンバーがAIであるチームを買収しましたが、彼らのコードには無料でアクセスできる状態でした。これは、AIがコードを生成できる一方で、実際の価値は人間のチームの判断力や意思決定能力にあることを示唆しています。

この記事では、技術の真のボトルネックはコードを生産することではなく、どのコードが重要であるかを理解し、情報に基づいた選択をすることだと主張しています。企業は、複雑な問題を解決するために人間の洞察力が重要であると認識し、優秀なエンジニアを獲得するために多くの投資を行っています。

技術的なリーダーとして、優れた人材を大切にし、AIを活用して彼らの能力を高めることが重要です。AIを使って彼らの価値を下げる口実にするのではなく、システム設計やリスク評価といった重要なスキルの育成に注力し、若手エンジニアの健全な成長を促す開発パイプラインを維持することが求められます。最終的には、企業がAIやコーディングについて何を言うかではなく、実際に人材を獲得するなどの行動に注目することが重要です。

要約がありません。

特定のエピソードの要約を求めているようですが、そのエピソードの内容がメッセージに含まれていません。エピソードの詳細や主なポイントを教えていただければ、喜んで要約のお手伝いをします。

要約がありません。

GitHub Actionsには依存関係のバージョンを固定するための機能がなく、これがいくつかの問題を引き起こす可能性があります。例えば、バージョンタグ（例：@v4）が予告なしに異なるコードに変更されることや、複合アクションに含まれる依存関係が見えにくく、監査が難しいことです。

この問題を解決するために、gh-actions-lockfileというツールがあります。このツールはロックファイルを作成し、すべてのアクションを特定のコミットSHAに固定し、整合性ハッシュを用いて隠れた依存関係も含めて保護します。これにより、使用されているコードの正確なバージョンを把握でき、その整合性も確認できます。

このツールの主な機能には、アクションを特定のコミットSHAに固定すること、セキュリティのための整合性ハッシュを含むこと、間接的な依存関係を管理すること、アクションの依存関係ツリーを可視化すること、そしてGitHub ActionまたはCLIツールとして使用できることが含まれます。

使い始めるには、GitHub Actionを使用して- uses: gjtorikian/gh-actions-lockfile@v1と設定し、モードを「verify」または「generate」に設定します。また、ロックファイルの生成、ワークフローの検証、依存関係のリスト表示のためのCLIコマンドも利用可能です。

今すぐGitHubのワークフローを安全にしましょう！

GotaTunは、Mullvad VPNによって開発された新しいWireGuard®のバージョンで、Rustプログラミング言語を使用して作られています。CloudflareのBoringTunプロジェクトを基にしており、高速で効率的、かつ信頼性の高いことを目指しています。GotaTunには、DAITAやマルチホップといったプライバシー機能が含まれており、Android向けに最適化されています。

Mullvadは以前、wireguard-goを使用していましたが、これには多くの問題がありました。特に、アプリで報告されたクラッシュの85%以上がwireguard-goによるものでした。GotaTunに切り替えることで、MullvadはAndroidでの導入以来、クラッシュ率を0.40%から0.01%に大幅に減少させました。ユーザーからは、速度の向上やバッテリー使用量の低下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図る計画です。

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最近、アヴェロ航空の予約システムにおいてセキュリティの脆弱性が発見され、数百万件の乗客記録が漏洩しました。これには個人情報や支払い情報が含まれています。この脆弱性により、攻撃者は姓の確認が行われないことや、リクエストの制限がないことを利用し、ブルートフォース攻撃を通じて敏感なデータにアクセスできる状況が生まれました。

この問題は2025年10月15日に発見され、アヴェロ航空に報告されました。航空会社は迅速に対応し、2025年11月13日までに問題を修正しました。通常、フライトの予約にアクセスするには確認コードと乗客の姓が必要ですが、アヴェロのシステムでは確認コードだけでアクセスが可能でした。このため、ブルートフォース攻撃の難易度が大幅に下がってしまいました。

攻撃者は、基本的な技術を使って約6時間で全ての確認コードを推測することができ、コストもかからない状況でした。この脆弱性により、フルネーム、生年月日、政府発行のID番号、連絡先情報、フライトの詳細、部分的な支払いカード情報が漏洩する可能性がありました。

アヴェロ航空は、通知を受けた後に迅速に脆弱性を修正し、効果的に状況を処理したことが評価されます。この事件は、敏感な情報を保護するために複数のセキュリティチェックやリクエスト制限を実施する重要性を浮き彫りにしています。全体として、開発者は個人データを守るためにセキュリティ対策を優先する必要があることを再認識させる出来事となりました。

HatchetプロジェクトにおけるPostgresのカスタムパーティショニングシステムの実装に関する課題と学びについて述べます。

Hatchetは、Postgresを基盤とした耐障害性のあるキューで、日々多くのタスクを処理しています。最初はすべてのタスクを一つのテーブルに保存していましたが、データが増えるにつれて、テーブルの膨張や削除プロセスの遅延によるパフォーマンスの問題が発生しました。

大量のデータを管理するために、Hatchetは特定のテーブルに対して時間ベースのパーティショニングを導入しました。異なるPostgresプロバイダー間での互換性を高めるために、外部拡張機能に依存しないことを目指しました。

新しいパーティションを作成し、古いものを削除するシステムを開発しましたが、ロックの問題を最小限に抑えることが課題でした。しかし、導入後にクエリのパフォーマンスが大幅に低下していることに気付きました。

遅いクエリは、特にJOINを含むパーティショニングされたテーブルに関連していました。クエリプランナーは、これらのクエリに対して不正確な行数の推定を行っていました。

問題は、パーティショニングされたテーブルの統計情報が不足していることに起因していることがわかりました。autovacuumは自動的にこれらを分析しないため、親テーブルに対して手動でANALYZEコマンドを実行することでパフォーマンスの問題が解決しました。

この経験から得た教訓として、パーティションを削除する際にはDETACH PARTITION...CONCURRENTLYを使用してロックの問題を避けること、親パーティションテーブルに対して定期的にANALYZEを実行してクエリパフォーマンスを維持すること、そして子パーティションに対してautovacuumが正常に機能していることを確認することが重要です。全体として、パーティショニングされたテーブルの統計情報を管理することが、効率的なクエリパフォーマンスを維持するために不可欠であることが強調されました。

設定「vm.overcommit_memory=2」は、サーバーにおいてメモリの割り当ての信頼性を向上させるため推奨されています。

Linuxカーネルでは、メモリの割り当ての挙動を「vm.overcommit_memory」設定を通じて調整できます。デフォルトでは、オーバーコミットが有効になっており、これはカーネルが十分なメモリがない場合でも、メモリリクエストをしばしば承認することを意味します。この設定は開発者にとって便利ですが、エラー処理を複雑にします。なぜなら、割り当てが成功しても、後で実際にメモリが利用可能である保証はないからです。

プログラムがメモリを要求するとき、オーバーコミットが無効になっている場合、カーネルはリクエストを承認する前に利用可能なメモリを確認します。しかし、オーバーコミットが有効な場合、リクエストはすぐに承認され、メモリにアクセスしたときにのみ割り当ての失敗が明らかになります。これにより、デバッグが難しくなり、割り当て時には失敗が報告されず、後になって突然プロセスが終了することが多く、明確なエラーメッセージが表示されないことがあります。

この問題の一例として、Redisが挙げられます。Redisは、低メモリ状態での失敗を避けるためにオーバーコミットを有効にするようユーザーに警告しています。この記事では、このアプローチがメモリエラーの処理の責任を開発者からカーネルに移すものであり、良いエンジニアリングの実践ではないと主張しています。開発者はオーバーコミットに頼るのではなく、メモリ割り当ての問題にもっと直接的に対処すべきです。

テキサス州が、ソニー、サムスン、LG、ハイセンス、TCLといった主要なテレビメーカーを訴えています。州の検事総長ケン・パクストンは、これらのテレビ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主張しています。具体的には、これらのテレビが「自動コンテンツ認識（ACR）」という機能を使用して、ユーザーの同意なしに視聴データを収集し、そのデータをターゲット広告に利用しているとされています。このデータ収集には、ストリーミングサービスや接続されたデバイスからのコンテンツの追跡も含まれています。

訴訟では、これらの企業がACRの仕組みについて消費者を誤解させていると非難しています。一部のテレビは、毎秒半分の頻度でスクリーンショットを撮影しているとされています。また、パクストンはTCLとハイセンスが中国と関係していることにも懸念を示し、これらのデバイスを「中国の監視装置」と呼んでいます。

彼は、これらの行為がテキサス州の消費者保護法に違反していると主張し、罰則を求めるとともに、データの収集と共有の禁止を求めています。パクストンは、テレビを所有することが個人のプライバシーを放棄することを意味してはならないと強調しています。

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1999年、ある会社がHP 9000/720ワークステーションを廃棄しました。この機械はX端末のブートサーバーとして使用されていましたが、ディスクの故障があり、会社がすべてのX端末を処分することを決めるまで忘れられていました。著者はその会社と良好な関係を築いていたため、この機械を引き取ることにし、HP/UXの代わりにOpenBSDを動かすことを考えました。

HP PA-RISCアーキテクチャ向けのOpenBSDの移植作業は、主にマイケル・シャラエフによって進められましたが、文書が不足していたため多くの課題に直面しました。著者はサポートとテストを行い、別の開発者であるマット・フレデットはシャラエフの作業を基にNetBSDの移植を始めました。この動きはOpenBSD側のさらなる活動を促し、改善や新しいカーネルのテストが行われるようになりました。

大きな課題の一つは、HP 712ワークステーションをキーボードなしで動作させることでした。これはファームウェアによって制限されていました。制限を回避するための手順は存在しましたが、複雑でリスクが伴いました。著者はOpenBSDのブートローダーを修正し、ユーザーがコンソール設定を簡単に変更できるようにしました。その結果、複数のHPモデルでシリアルコンソールが正常に動作するようになりました。

著者はHP 712のさまざまなコンソール速度をテストし、低速ではブート時にかなりの遅延が発生することを発見しました。このため、プロセスは煩わしいものになりましたが、コードの信頼性を確保するためには必要な作業でした。最終的に、OpenBSDはキーボードなしでの運用を高速度でサポートし、キーボードなしでシステムを運用したいユーザーにとって使いやすさが向上しました。

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ブテイコメソッドは、1950年代にロシアの生理学者コンスタンティン・ブテイコによって開発された呼吸法です。この方法は、特に喘息やその他の呼吸器の問題を抱える人々を助けることを目的としており、過呼吸を抑えるために、より遅く浅い呼吸を促進します。ブテイコメソッドには、鼻呼吸、呼吸のコントロール、リラクゼーションに焦点を当てたエクササイズが含まれています。

ブテイコメソッドの重要なポイントは以下の通りです。まず、呼吸の調整を目指し、速い呼吸パターンを修正し、喘息や他の呼吸器疾患に対する薬の依存を減らそうとします。次に、メソッドの基本原則として、鼻呼吸、呼吸量の減少、リラクゼーションの三つの要素が強調されています。鼻呼吸は、空気が肺に届く前に清浄化され、温められると考えられています。呼吸量の減少では、個人が吸い込む空気の量をコントロールする練習を行います。リラクゼーションは、喘息の症状が悪化しないように落ち着いていることの重要性を強調します。

しかし、ブテイコメソッドには論争があり、一部の人々はこの方法を使って大きな改善を報告していますが、医療界はその効果を裏付ける科学的証拠が限られているため懐疑的です。研究結果はまちまちで、多くの研究には方法論的な欠陥があります。主要な健康レビューでは、このメソッドの主張を強く支持する証拠は見つかっていません。

ブテイコメソッドは、いくつかの国で注目を集めており、成功の体験談もありますが、従来の医学では広く受け入れられていません。全体として、ブテイコメソッドは喘息に役立つ可能性がある呼吸再訓練技術ですが、その効果については医療分野で議論が続いています。

16歳の高校生ダニエルは、自由な時間を使って大企業のセキュリティの脆弱性を見つけることに取り組んでいます。最近、彼と友人たちは、主要企業が利用する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。

ダニエルは、攻撃者がドキュメントに有害なスクリプトを埋め込むことを可能にする重要なクロスサイトスクリプティング（XSS）脆弱性を見つけました。この脆弱性に気づいたのは、DiscordがドキュメンテーションにMintlifyを使用するようになった後のことです。

調査を進める中で、ダニエルはMintlifyのAPIが適切なチェックなしにドキュメントファイルにアクセスできることを発見しました。さらに調べた結果、SVGファイルにJavaScriptを埋め込む方法を見つけ、これを自分のドキュメントにアップロードし、Discordを通じてアクセスすることで脆弱性を証明しました。

ダニエルは、Mintlifyを調査していた友人たちと協力し、発見した内容をDiscordとMintlifyに報告しました。Discordは迅速に対応し、一時的にドキュメンテーションを停止し、旧システムに戻しました。Mintlifyのチームも、グループと協力して脆弱性の対策に取り組みました。

このXSSの欠陥は多くのMintlifyの顧客に影響を及ぼし、TwitterやVercelなどの大企業も含まれていました。最終的に、グループは脆弱性を責任を持って開示したことで、約11,000ドルのバグバウンティを受け取りました。

2025年12月18日、AppleはmacOS 26.2で新機能RDMA（リモートダイレクトメモリアクセス）をテストするために、Mac Studioクラスターへのアクセスを提供しました。この機能により、複数のMacが大容量のRAMを共有できるようになり、大規模なAIモデルの実行に役立ちます。私がテストしたセットアップは約4万ドルで、合計1.5TBのメモリを搭載したMacが含まれています。

Appleはこれまで高性能コンピューティング（HPC）の分野で苦戦してきました。過去の試みであるXgridはあまり成功しませんでした。しかし、M3 Ultra Mac StudioはローカルAIモデルの実行において期待が持て、メモリアクセスの遅延を大幅に減少させることでパフォーマンスを向上させています。

これらのMacは高い性能を持ちながら、消費電力が低く、静音性も優れています。市場では最も安価な選択肢ではありませんが、NvidiaやAMDなどの競合と比較しても、印象的な結果を提供しています。

DeskPiの新製品により、ミニラックにMacを設置するのが容易になりました。しかし、Macをクラスターとして管理するには課題があり、特にシステムアップデートなどの操作においてmacOSの制約が影響します。

私はさまざまなテストを行い、ベンチマークではM3 Ultra Mac Studioがシングルコアおよびマルチコア性能の両方で競合システムを上回る結果を示しました。また、M3 UltraはAI推論タスクでも優れた性能を発揮し、大規模なモデルの処理に強さを見せました。

RDMA機能には期待が持てますが、安定性の問題が残っており、Macのクラスター管理はLinuxシステムと比べて手間がかかることがあります。将来的には、より多くのMacのサポートやソフトウェア機能の向上が期待されます。

Mac StudioクラスターはAIアプリケーションに大きな可能性を示していますが、その管理には課題があります。高コストは一部のユーザーにとって障壁となるかもしれませんが、その性能と効率性は現在の市場で注目すべき選択肢となっています。

著者は、キーンの35周年を祝うために、Commander Keen 1-3のソースコードを公開しました。このパッケージには、キーン1の初期ベータ版から珍しい後期リリースまで、すべての既知のバージョンが含まれています。オリジナルのゲームと同じバージョンをコンパイルするには、特定のソフトウェアが必要です。ほとんどのバージョンにはTurbo C++ 1.00とTurbo Assembler（2.0以上）が必要で、後期の特別リリースにはBorland C++ 2.0が必要です。

このコードの再構築は2021年初頭に始まりましたが、著者が誤ったコンパイラのバージョンにアクセスしていたため、わずかに異なる結果が出るという課題に直面しました。また、コード内の変数名を慎重に管理し、正しくコンパイルできるようにする必要がありました。

著者は、プロジェクト内の一部のコードが他のゲームで使用されていたルーチンに基づいているため、元の開発者に法的な問題を引き起こしたことにも言及しています。

全体として、このリリースはファンにクラシックゲームを探求し、改造する機会を提供することを目的としています。

シニアエンジニアは、あいまいさを減らす能力に優れているため、際立っています。中堅エンジニアは明確なタスクをうまくこなすことができますが、シニアエンジニアは不明確な問題に直面したときに力を発揮します。彼らは適切な質問をし、重要な問題と雑音を区別し、タスクの優先順位を効果的に設定します。その結果、あいまいな要件を具体的な計画に変えることができます。

問題を明確にする能力は非常に重要です。これにより、誤解やプロジェクトの遅延を防ぐことができます。しかし、多くの企業は採用プロセスにおいてこのスキルを評価するのが難しく、技術的なスキルに焦点を当てがちです。

自分がシニアレベルで働いているかどうかを判断するためには、あいまいなタスクへの対処方法を考えてみてください。シニアエンジニアは、明確な指示を待ったり、すぐにコーディングに入ったりするのではなく、まず問題を明確にするための時間を使います。このスキルは練習によって身につけることができるので、あいまいな課題に取り組んでみると良いでしょう。

技術文書のレビューにおいて、すべてのコメントが同じくらい緊急に見えるという一般的な問題が存在します。このため、時間が無駄になり、重要な問題を見逃すことがあります。この問題を解決するために、著者はレビューコメントに対して、重要度とカテゴリを示すタグ付けシステムを導入することを提案しています。

まず、問題として指摘されているのは、レビューコメントに優先順位がないため、貢献者が緊急でない問題に集中し、重要なバグを見逃してしまうことです。このため、各コメントには次のようなタグを付けるべきだとしています。重要度としては、「ブロッカー」（マージ前に必ず修正が必要）、「改善」（公開前に修正すべき）、「オプショナル」（個人的な好み）があります。また、カテゴリとしては、「明確さ」「バグ」「組織」「スタイル」「一貫性」が考えられます。

タグ付けの利点としては、貢献者が重要な修正を迅速に特定し、優先順位をつけることができる点が挙げられます。コメントをカテゴリ分けすることで圧倒されることが減り、レビューのプロセスが加速し、チーム内のコミュニケーションも改善されます。

ただし、このシステムには限界もあります。レビューの時間が遅いことやフィードバックの質が悪いこと、コメントの重要性を評価する際の良い判断力を置き換えるものではありません。

実装に関するアドバイスとしては、レビューの効率を高めるために、すぐにコメントにタグを付け始めることが推奨されています。このシステムを導入することで、チームはマージを妨げる要因についての議論を減らし、レビューのプロセスをスムーズに進めることができます。

OpenRouterは「レスポンスヒーリング」という新機能を導入しました。この機能は、言語モデル（LLM）が生成するJSONレスポンスのエラーを自動的に修正し、アプリケーションに届く前に問題を解決します。これにより、構造化された出力の信頼性が向上し、アプリケーションの失敗を引き起こす可能性のある一般的な誤り、例えば文法の誤りを解消します。

重要なポイントとして、レスポンスヒーリングを実装した後、人気のあるモデルであるGemini 2.0 Flashの欠陥率は80%減少し、Qwen3 235Bでは99.8%の減少が見られました。また、欠陥率を2%から1%に下げることで、バグやサポートリクエストの数が大幅に減少し、全体的なシステムの信頼性が向上します。

この機能は、トレーリングカンマやエスケープされていない文字、欠落した括弧など、一般的なJSONの問題を修正します。プラグインはさまざまなモデルにおいて高い成功率を示しており、一部のモデルではほぼ完璧な修正率を達成しています。

レスポンスヒーリングはオプションであり、OpenRouterの設定で簡単に有効にできます。遅延は最小限で、通常は1ミリ秒未満です。ただし、文法エラーを修正する一方で、JSONが特定のスキーマに一致することやストリーミングリクエストに対応することは保証されていません。XML出力もリクエストに応じて修正可能です。

全体として、レスポンスヒーリングはLLMからの構造化出力の信頼性を高め、開発者がアプリケーション内のより複雑な意味的問題に集中できるようにすることを目指しています。

Stickerboxの創設者であるボブとアランは、子供向けのAIがどのようなものになるかを探求しました。彼らは、子供たちの創造力や想像力を安全で楽しいツールを通じて引き出すことに注力しました。Stickerboxは、音声で操作できるステッカー印刷機で、AIによる画像生成と熱転写印刷を組み合わせています。これにより、子供たちは自分のアイデアを実際のステッカーに変え、色を塗ったり、貼ったり、共有したりすることができます。

子供たちがスケートボードに乗った幽霊やスーパーヒーローの犬など、自分の想像力で生み出したものが実際のステッカーに変わる瞬間は、彼らにとって特別な体験です。このプロジェクトは、安全な材料の調達や子供の安全を確保すること、そして小さな子供でも使いやすいインターフェースの作成など、予期しない課題に直面しました。また、親が安心できるように、子供たちのデータプライバシーも重視しました。

Stickerboxは、子供たちにとってAIを安全で楽しいものにすることを目指しています。彼らはフィードバックを歓迎し、製品購入に興味のある人には割引コードを提供しています。

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CMUのCS251は、計算の詳細な研究に焦点を当てており、これは技術や宇宙を理解するために不可欠な要素です。このコースは、理論計算機科学の重要な概念や成果を探求するために必要な形式的なツールや言語を学生に提供することを目的としています。

最初の部分では、計算の形式化について学びます。理論計算機科学の紹介から始まり、データや計算問題の形式的な表現が強調されます。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を扱い、アルゴリズムの理解に向けた準備をします。その後、すべての計算デバイスの基礎モデルであるチューリングマシンを紹介し、計算可能な問題について議論します。計算の限界についても探求し、対角線化や還元といった技法を用いて決定不可能な問題を扱います。また、人間の推論の限界についても触れ、数学的推論の形式化と計算との関連を考察します。

次の部分では、計算の複雑さについて学びます。決定可能な問題の複雑さを検討し、アルゴリズムを評価するためのリソースとして時間に焦点を当てます。グラフ理論の基本も紹介され、これは多くの計算問題やその複雑さにとって重要です。PとNPの問題についても探求し、PがNPに等しいかどうかという重要な未解決問題がさまざまな分野に与える影響を考えます。さらに、アルゴリズムにおけるランダム性の役割について議論し、決定論的な解が存在しない場合でも効率的なランダム化された解が存在することを強調します。暗号学の進化についても触れ、計算の複雑さが安全な通信プロトコルをどのように形作るかを考察します。

最後の部分では、理論計算機科学の重要なトピックを追加で紹介します。このコースは、計算とそのさまざまな分野への影響についての理解を深めることを目指しています。

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TimeCapsule LLMは、特定の時代のデータに基づいて歴史的な言語や視点を再現するために設計された言語モデルです。特に、1800年から1875年までのロンドンのデータを使用して訓練されています。このモデルは、現代の偏見を減らし、その時代の語彙や世界観を反映することを目指しています。

主なバージョンには、いくつかの段階があります。最初のバージョンであるv0は、1800年代の言語で応答しますが、訓練データが限られているため、しばしば意味不明な文を生成します。次のv0.5では、文章の一貫性が向上し、ヴィクトリア朝の文体が見られますが、事実誤認やOCR（光学式文字認識）のエラーが残っています。v1では、データセットに含まれる実際の歴史的事件と人物を結びつける能力があり、より高い文脈理解を示します。v2mini-eval1はさらに洗練されていますが、トークン化の問題に直面し、出力が断片的になることがあります。

訓練プロセスは、まず選ばれた歴史的な時代からパブリックドメインのテキストを収集することから始まります。次に、データからエラーや無関係な情報を取り除くテキストクリーニングを行います。その後、クリーンなデータ用のカスタムトークナイザーを開発し、最後にnanoGPTなどの特定のアーキテクチャに従ってモデルの訓練を行います。

TimeCapsule LLMプロジェクトの目標は、現代の影響を受けずに歴史的な言語を真に表現するモデルを作成することです。

プロンプトキャッシングは、OpenAIやAnthropicのAIモデルに対して、より安価なトークンを利用できる仕組みです。これにより、トークンのコストが10倍安くなり、特に長いプロンプトの場合、応答時間を大幅に短縮できます。このプロセスでは、以前のリクエストから特定のデータを保存し、毎回プロンプトを送信するたびにすべてを再計算する必要がなくなります。

キャッシュされたトークンは、安価であり、繰り返しのプロンプトに対して処理するデータ量を減らすことで応答速度を向上させます。大規模言語モデル（LLM）は、テキスト（プロンプト）を数値表現（トークン）に変換し、再びテキストに戻すために複雑な数学的関数を使用しています。テキストはトークンに分解され、その後、意味や文脈を捉えた数値表現であるエンベディングに変換されます。

モデルの注意機構は、各トークンが他のトークンに対してどれだけの注意を受けるべきかを決定し、より関連性の高い応答を生成できるようにします。KVキャッシングでは、以前の計算から得られたK（キー）とV（バリュー）の行列をキャッシュすることで、モデルは時間とリソースを節約し、類似のプロンプトに対するトークン処理を迅速に行えるようになります。

提供者によってアプローチは異なります。OpenAIはキャッシングを自動化しているのに対し、Anthropicはユーザーにキャッシングの期間をよりコントロールできるようにしており、特定のアプリケーションに適しています。プロンプトキャッシングを理解し活用することで、AIモデルの使用において大幅なコスト削減と効率向上が期待できます。

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著者はユニークなデジタルアイデンティティに興味を持ち、車両登録の更新を促すDMVからの通知を受けてカスタムナンバープレートの世界を探求することに決めました。そこで、ナンバープレートの希少性の階層を発見し、単一の数字が最も希少であることがわかりました。

利用可能なカスタムプレートの組み合わせを見つけるために、著者はPlateRadarというウェブサイトを利用します。このサイトは情報へのアクセスに月額20ドルの料金がかかります。しかし、フロリダ州では無料のバニティプレートチェッカーが提供されており、ユーザーは複数の組み合わせを迅速に確認できます。

著者はエンジニアであるため、ナンバープレートの空き状況を確認するプロセスをスクリプトを使って自動化しました。希少な組み合わせを頻繁にチェックするマイクロサービスを作成し、その結果をデータベースに保存します。検索中に「WEBSITE」や「SITE」といった魅力的な組み合わせを見つけますが、最も人気のある二文字の組み合わせ「EO」は、取得する前に利用できなくなってしまいました。

しかし、粘り強く探し続けた結果、別の希少な二文字の組み合わせ「HY」が利用可能になるのを発見します。著者は急いでDMVに行き、無事にそれを予約しました。著者は、決意と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することが可能であると結論づけました。

Anthropicは、職場におけるAIに関する1,250件以上のインタビューを実施しました。その結果、多くの人々がAIに対して前向きな見方を持っている一方で、85.7%の人々がその影響について未解決の感情を抱えていることが明らかになりました。このグループは完全に否定的でも肯定的でもなく、単に葛藤を抱えながらもAIを利用し続けています。

研究では、AIに対する経験に基づいて三つのグループが特定されました。第一のグループは「科学者」で、AIを道具として活用し、順調に進んでいます。第二のグループは「労働者」で、AIに適応しようとしています。第三のグループは「クリエイター」で、72%が自分のアイデンティティに脅威を感じ、44.8%がAIの影響で自分の仕事の意味を疑問視しています。

興味深いことに、クリエイターは最も高い葛藤スコアを示し、AIの採用率も最も速いことが分かりました。彼らはAIを受け入れつつも、自分の本物性や仕事の価値について葛藤を抱いています。多くのクリエイターは、AIを使うことに対して罪悪感を感じており、それが自分の独自性を損なうと考えています。

また、研究では、人々がAIを信頼しない主な理由は「幻覚」と呼ばれる現象、つまりAIが自信を持って間違った出力をすることにあるとされています。AIに対する信頼はグループによって異なり、科学者は検証の実践により最も高い信頼を示しています。

これらの結果は、個人がAIの利用を意識的に管理し、AIの出力から自分のアイデンティティを切り離し、個人的な責任を維持する必要があることを示しています。全体として、AIは生産性を向上させる可能性がある一方で、職場における本物性や意味、信頼に関する重要な疑問を提起しています。

著者は、ダッシュボードのデータ生成を改善するためにMisataを開発しました。既存のツールでは、関係性や時間的整合性の維持が難しいためです。Misataでは、ユーザーが自然言語でデータルールを定義できます。

その仕組みは次の通りです。まず、LLMレイヤーでは、Groq/Llama-3.3を使用して、ユーザーが定義したストーリーをデータ制約のためのJSONスキーマに変換します。次に、シミュレーションレイヤーでは、Vectorized NumPyを利用して迅速にデータを生成します。この際、親データが存在していることを確認してから子データを生成し、関係性を維持します。

性能面では、M1 Air上で約25万行のデータを1秒間に生成できる能力があります。現在は初期のアルファ版で、実験的な「グラフ逆エンジニアリング」機能も搭載しており、シンプルなチャートをデータに変換することが可能です。

著者は、現在メモリ内データストレージ（Pandas）を使用しているsimulator.pyのアーキテクチャについてフィードバックを求めていますが、より大きなデータセットを扱うためにDuckDBへの切り替えを検討しています。

サミー・カムカーはDEF CON 32での講演で、iPhoneのカメラアプリが開かれたときにLiDARを使って検出する可能性について話しました。このアイデアに触発されて、著者はiPhoneからのLiDAR信号を検出するデバイスの作成を検討しました。

まず、LiDAR技術についてですが、iPhoneのTrueDepthシステムは深度センサーとして60Hzの赤外線信号を使用しています。このシステムはカメラアプリが開かれると起動し、写真を撮る前から検出可能です。

著者は小型の検出デバイスの実現可能性について初めは懐疑的な意見に直面しましたが、さまざまな部品を試した結果、ターゲットとなるLiDAR信号をより深く理解する必要があることに気づきました。

ハードウェアの開発では、940nmの赤外線信号を検出し、他の信号源と区別する必要があります。著者は異なるフォトダイオードをテストし、特定のピークフォトダイオードが最も明瞭な信号を提供することを発見しました。

信号処理には、信号の周波数を測定し、迅速に処理することが求められます。著者は効率的な処理能力を持つSAMD21マイクロコントローラーを選択しました。

デザインの試行錯誤では、いくつかのハードウェア設計が検討されました。具体的には、迅速な信号処理のためにシュミットトリガーを使用したり、信号の安定性を向上させるためにオペアンプを実装したり、より正確な検出のためにフォトダイオードグリッドを考慮しましたが、複雑さから最終的には採用しませんでした。

今後のステップとして、著者はハードウェアのファームウェアを開発し、LiDAR信号の検出効果を示す計画です。このプロジェクトは、スマートフォンからのLiDAR信号を信頼性高く検出し、分析できるデバイスの作成を目指しています。

この記事では、ClickHouseデータベースシステムの改善点について、特に固定ハッシュマップの集約マージプロセスの最適化に焦点を当てています。

まず、似たようなクエリを実行すると、パフォーマンスに大きな差が出ることがあります。著者は、ほぼ同じ内容の2つのクエリを実行した際、集約値の計算方法が異なることでパフォーマンスが大きく変わることを観察しました。

このパフォーマンスの違いは、ClickHouseが集約をどのように処理するかに起因しています。小さい型に収まる数値でグループ化する場合、ClickHouseは効率的な配列ベースのハッシュマップを使用できますが、そうでない場合は二重ハッシュマップに頼るため、処理が遅くなります。

パフォーマンスを向上させるために、著者は各スレッドが異なるキーの部分集合を同時に処理する方法を実装しました。これにより、競合状態を避け、データ構造間の複雑な変換が不要になりました。

開発中には、メモリ管理技術の不適切な使用によるメモリの破損や競合状態といった問題に直面しました。ClickHouseで使用されているメモリ管理システムがスレッドセーフでないことに気づき、複数のスレッドが共有メモリにアクセスする際にエラーが発生することが分かりました。

興味深いことに、最適化はカウントや合計のような単純な集約関数には効果がありませんでした。著者は、並列処理のオーバーヘッドが利点を上回ることを発見し、これらのケースでは最適化を無効にしました。

最終的な改善策として、マージ前に最小および最大インデックスを抽出することで処理時間を短縮し、全体的なパフォーマンスを向上させることができました。

著者は、ClickHouseの集約プロセスの最適化に関する経験を記録し、パフォーマンスの問題に対処し、実装中に直面した技術的な課題を解決しました。

2025年12月19日、新しいキーボードサーバーが開発され、年齢公開鍵を安全に検索できるようになりました。このサーバーは透明性とユーザーのプライバシーを確保するために、透明ログ（tlogs）という技術を使用しています。この技術により、運営者の責任が明確になり、悪意のある鍵の挿入を防ぐことができます。

このキーボードサーバーの主な特徴は、まず中央集権型であることです。ユーザーはメールアドレスでログインし、自分の公開鍵を管理できます。これにより、アイデンティティやスパムの問題を簡単に扱うことができます。次に、透明ログは追加のみのリストで、エントリーの暗号的証明を提供します。これにより、ユーザーは自分の鍵が含まれていることを確認でき、運営者がデータを隠したり変更したりできないようになっています。

また、ユーザーのプライバシーを守るために、メールアドレスは検証可能なランダム関数（VRFs）を使ってハッシュ化されており、攻撃者がユーザーを特定するのが難しくなっています。さらに、悪意のある内容がログに記録されないように、公開鍵の生データではなく、そのハッシュがログに保存され、実際の鍵はデータベースに保管されます。最後に、目撃者ネットワークが導入されており、ログの整合性が保たれ、運営者が異なるユーザーに異なるバージョンのログを見せることができないようになっています。

このキーボードサーバーは500行未満のコードで構築され、透明性の機能を小さな変更を通じて統合しました。また、ユーザーが自分の鍵をログと照合できるように監視ツールも導入されています。このプロジェクトは、tlogsを使用して安全でユーザーフレンドリーなキーボードサーバーを作成し、責任とプライバシーのバランスを取る方法を示しています。この新しいキーボードサーバーはkeyserver.geomys.orgで稼働しており、中央集権型システムへのユーザーの信頼を向上させることを目指しています。今後の作業には、監視機能の強化や鍵の取り消し機能の追加が含まれます。

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著者は古いDell Precision T3610ワークステーションを購入し、Proxmox、RAM、SSDを使ってアップグレードしました。彼らは、既存のIntel Xeon E5-1650 v2 CPUを新しいXeon E7-8890 v4に交換したいと考えました。この二つのCPUはどちらもFCLGA2011ソケットを使用しているため、互換性があると思われました。しかし、新しいCPUが届くと、ソケットのバリエーションの違いから取り付けられませんでした。古いCPUはSocket Rを使用しているのに対し、新しいCPUはSocket R2を使用していたためです。著者はこの命名規則に混乱し、苛立ちを感じました。Intelの文書でも違いが明確にされていなかったからです。最終的に、著者は互換性のないCPUを将来のサーバー用のバックアップとして保管することにしました。この経験を大きな損失とは考えず、学びの機会と捉えています。

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アメリカの開発者は、アプリのダウンロードや取引にリンクを使用したい場合、2026年1月28日までにGoogleの外部コンテンツリンクプログラムに登録する必要があります。現在、Googleはこれらのリンクに対して料金を請求していませんが、将来的には料金が発生する予定です。

このプログラムの目的は、開発者がユーザーを外部コンテンツにリンクできるようにすることです。これには、アプリ内アイテムの購入やGoogle Playが管理していないアプリのダウンロードが含まれます。

登録の要件としては、開発者は自分のアプリを登録し、承認を受ける必要があります。リンクはアメリカおよびその領土内のユーザーのみに提供されなければなりません。また、アプリはGoogle Playの開発者ポリシーに従う必要がありますが、支払いポリシーは除外されます。開発者は外部リンク用の特定のAPIを統合し、Google Play以外の取引に対するカスタマーサポートを提供する必要があります。

リンク先の要件としては、ユーザーを安全で承認されたコンテンツに誘導することが求められます。リンクの目的についてユーザーに通知し、ユーザーデータを保護することも重要です。誤解を招くリンクは禁じられています。

将来的な取引手数料は、サブスクリプションが10%、その他のアプリ内購入が20%となります。ダウンロード手数料はアプリのカテゴリによって異なります。

登録できるのは、アメリカのモバイルアプリまたはタブレットアプリのみです。登録手順としては、まず適格基準を確認し、宣言フォームを記入して必要なAPIを統合します。その後、外部リンクされたアプリを登録し、宣言する必要があります。

このプログラムは任意であり、開発者は参加しない選択もできます。また、開発者が使用できる外部リンクの数に制限はありません。開発者はGoogle Playの決済システムと外部リンクプログラムの両方を利用することができます。

詳細や質問がある場合は、Googleのサポートに連絡することができます。

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著者は、その声明が完全に正確ではないことを認めていますが、bettermotherfuckingwebsite.comというウェブサイトは非常に優れた教育リソースであり、自分のサイトを作る際に大きな影響を与えたと述べています。ただし、いくつかの詳細については公表を控えたいと考えています。

著者は、リングバッファの実装における過去の失敗について振り返っています。特に、一要素のリングバッファに焦点を当てています。彼は、一般的な二つの実装方法を説明しています。一つは、配列を使い、読み取りと書き込みのための二つのインデックスを持つ方法です。もう一つは、配列に一つのインデックスと一つの長さフィールドを持つ方法です。

最初の方法は、配列内に一つのスロットを無駄にしてしまい、小さなバッファでは特に効率が悪くなります。二つ目の方法は、スペースの無駄を避けることができますが、同時に読み取りと書き込みの両方が長さフィールドを変更するため、並行アクセスが複雑になります。これにより、キャッシュの問題が発生することがあります。

著者は、二つのマスクされていないインデックスを使用する第三の方法を提案しています。この方法では、インデックスが無制限に成長し、追加の状態変数なしで自然にラップアラウンドすることができます。このアプローチは、スペースの無駄を解決し、コードを簡素化する効果があります。

その利点にもかかわらず、著者は多くのプログラマーが依然として古い、効率の悪い方法を使い続けていることに言及しています。これは伝統や整数オーバーフローに対する誤解が原因かもしれません。著者は、なぜより良い実装が広く採用されないのかに興味を持っており、プログラミングにおける他の一般的な誤解についての続編を示唆しています。

hkはRustで開発されたオペレーティングシステムのカーネルです。このカーネルは、最新の設計が特徴で、マルチスレッドおよびマルチコアの64ビットプロセッサ（x86-64およびaarch64）に対応しています。ハードウェアの管理にはデバイステーブルを使用しており、柔軟性が高く、管理が容易です。また、異なるアーキテクチャに対してLinuxのシステムコールABIを利用しているため、Linuxとの互換性も確保されています。

開発に関するメモとしては、新しいデバイスドライバモデルやeBPFのサポートが計画されています。ビルドやテストを行うには、make checkまたはmake check-armを実行し、詳細なガイダンスが必要な場合はmake helpを使用します。開発にはQEMUやdosfstools、ISOツールなどのツールが必要です。

樹木は、土壌中の真菌や細菌のネットワーク、いわゆる「ウッドワイドウェブ」に依存して栄養素を交換しています。科学者たちはこのネットワークを世界中でマッピングし、70カ国以上で28,000種以上の樹木を対象にしました。この研究は、地球上に約3兆本の樹木が存在することを明らかにした先行研究から発展しました。

研究では、さまざまな樹木に関連する異なるタイプの真菌が特定されました。たとえば、オークや松の木は、大きな地下ネットワークを形成する外生菌根菌（EM）と関連しています。一方、カエデやスギの木は、より小さなネットワークを作る内生菌根菌（AM）と結びついています。また、マメ科の樹木のように、大気中の窒素を植物が利用できる形に変えるために細菌と協力する樹木もあります。

研究者たちは、これらの真菌と地域の環境要因との関係を分析するためにコンピュータアルゴリズムを使用しました。これにより、特にアフリカやアジアのデータがない地域での真菌の種類を予測できるようになりました。研究の結果、寒冷地域ではEM真菌が優勢であるのに対し、温暖な熱帯地域ではAM真菌が多く見られることがわかりました。また、窒素固定細菌は、暑く乾燥した環境で繁栄します。

この研究結果は森林生態系に関する貴重な洞察を提供しますが、一部の科学者は土壌微生物に影響を与える他の要因が十分に考慮されていない可能性があると警告しています。それでも、このマッピングは森林における炭素貯蔵の理解や気候変動における役割を明らかにするのに役立つと期待されています。クローザーは、気候が温暖化するにつれてEM樹木からAM樹木への移行が起こり、より多くの二酸化炭素が大気中に放出され、気候変動が加速する可能性があると予測しています。

中央パンゲア山脈は、超大陸パンゲアが形成された石炭紀、ペルム紀、三畳紀に存在した主要な山脈です。この山脈には、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が含まれていました。これらは、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。

時が経つにつれて、特にペルム紀の間に、山々は風化によって削られ、高さが減少し、深い平原が形成されました。中三畳紀には、山脈はかなり小さくなり、ジュラ紀の初めには、西ヨーロッパの山岳地帯はほとんど消失し、深い海盆によって隔てられた高地のみが残りました。

T5Gemma 2は、前のバージョンであるT5Gemmaを大幅に改善した新しいエンコーダ・デコーダモデルです。このモデルは、Gemma 3ファミリーからの重要なアーキテクチャの変更や機能を取り入れています。

T5Gemma 2の主な特徴の一つは、マルチモーダル機能です。これにより、テキストと画像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に適しています。また、長いコンテキストを扱う能力も向上しており、最大128,000トークンのコンテキストウィンドウを管理できます。さらに、新しいモデルは270M、1B、4Bのパラメータサイズで提供されており、デバイス上でのアプリケーションに対して効率的です。

アーキテクチャの革新としては、エンコーダとデコーダの埋め込みを結びつける「タイドエンベディング」があります。これにより、パラメータの数が減少します。また、自己注意とクロス注意を統合した「マージドアテンション」により、モデルが簡素化され、性能が向上しています。

性能面では、T5Gemma 2はマルチモーダルタスクで優れた結果を示し、長いコンテキストの処理能力も前のモデルより向上しています。さまざまなコーディング、推論、マルチリンガルタスクにおいても優れた成果を上げています。

開発者は、特定のアプリケーション向けに微調整可能な事前学習済みモデルを利用できます。全体として、T5Gemma 2はその高度な機能と効率性により、コンパクトなエンコーダ・デコーダモデルの新しい基準を打ち立てています。

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2025年12月18日、Gemma 3モデルの新バージョンであるFunctionGemmaがリリースされました。このモデルは、単なる会話を超えた機能呼び出しに特化して設計されています。主な特徴は以下の通りです。

FunctionGemmaは、コマンドを実行し、結果を自然な言葉で要約することができるため、ユーザーとシステムの両方にとって非常に便利です。また、ユーザーはモデルを微調整することで、特定のタスクにおける信頼性を58%から85%に大幅に向上させることができます。

このモデルは軽量で、スマートフォンやNVIDIA Jetson Nanoなどのエッジデバイスでも動作可能です。これにより、迅速かつプライベートな操作が実現します。

FunctionGemmaは、トレーニングやデプロイメントに人気のあるツールと連携しており、さまざまなアプリケーションへの統合が容易です。定義されたアクションを持つアプリケーションに最適で、低遅延とプライバシーを必要とするタスクを処理でき、ローカルタスクを処理するだけでなく、複雑なタスクをより大きなモデルにルーティングすることも可能です。

リリースには、Google AI Edge Galleryでのデモが含まれており、ユーザーが音声コマンドやモバイルアプリを通じてモデルとどのように対話できるかを示しています。開発者はFunctionGemmaを使用して、自分専用のエージェントを探求し、トレーニングし、デプロイすることが奨励されています。

「グランド・セフト・オート：バイスシティ」が、オープンソースプロジェクト「reVC」を通じてウェブブラウザでプレイできるようになりました。このプロジェクトでは、クラシックゲームの技術デモをDOS.Zoneで体験できます。ゲームエンジンはブラウザでの動作に最適化されており、WebAssemblyなどの最新技術を使用して、何もインストールせずにスムーズにプレイできます。

このデモは非商業プロジェクトであり、元のゲームの開発者や出版社とは関係ありません。オリジナルのゲーム資産は含まれていないため、プレイヤーは完全に楽しむために元のゲームを合法的に所有している必要があります。このデモは教育や研究目的で作られており、複雑なゲームエンジンがブラウザでどのように動作するかを示しています。

プロジェクトは著作権法を尊重しており、公開されているオープンソースコードのみを使用しています。含まれるゲーム資産は最小限で、合法的に取得されたものであり、DOS.Zoneでのみ動作します。ユーザーはフルゲームにアクセスするために自分のオリジナルゲームファイルを提供し、所有権が確認される必要があります。

もし著作権者で、このプロジェクトがあなたの権利を侵害していると考える場合は、メールで連絡してレビューを依頼することができます。

古代ギリシャとローマの芸術、特に彩色された彫像の再構築についての認識が議論されています。

記事では、タウンリー・ヴィーナスやプリマ・ポルタのアウグストゥスなど、いくつかの著名な彫刻が紹介されています。これらの彫像はその美しさが強調されており、元々は彩色されていたことが今日ではしばしば見落とされています。

最近の取り組みとして、これらの彫像の元の色を再現する試みがあり、一般の関心を集めています。しかし、これらの再構築は、元の白い大理石のバージョンと比べると魅力に欠けると見なされることが多いです。

現代の美的感覚は、古代のギリシャ人やローマ人のそれとは大きく異なることが示唆されています。この美的評価の違いが、再構築された彫像が現代の観客にとって醜く見える理由かもしれません。

著者は、再構築が不十分であり、元の芸術的意図を正確に反映していないと主張しています。古代の描写や当時の他の芸術形式は、現代の再構築よりも色の使い方がより洗練されていたことを示唆しています。

再構築の質の低さは、制作する人々の技術不足や、考古学的証拠に厳密に従うことが芸術的表現を制限していることに起因している可能性があります。魅力に欠けるにもかかわらず、これらの再構築は古代芸術についての重要な関心と議論を引き起こしています。

記事は、これらの再構築が醜いのは意図的なのか、古代の彫刻が色彩豊かであったことに注意を引くためなのかを問いかけています。再構築は元の作品に忠実ではないかもしれませんが、古代芸術が単色であったという誤解を浮き彫りにする役割を果たしています。

この記事では、「確率的オウム」という考え方について述べています。この考え方は、AIモデル、特に言語モデルが言語のパターンを単に模倣するだけで、真の理解はないというものです。しかし、著者はこの考えが時代遅れであり、物理学やAI研究の進展によって反証されていると主張しています。現在のAIは、以前考えられていた以上に複雑な方法で言語を生成し理解することができるようになっており、単なる模倣を超えた存在になっています。この視点の変化は、AIの進化する能力を示しており、その本質に関する古い仮定に挑戦しています。

著者は、複雑なマルチノードシステムの作業効率を向上させるために、Linggenというツールを開発しました。言語モデルに自分のシステムを何度も説明するのが煩わしく、従来の文書は検索が難しいと感じていました。

Linggenの主な特徴には、まずVS Codeの拡張機能があり、プロジェクトのメモリやコンテキストを迅速に読み込むことで、作業のスタートを助けます。次に、RustとLanceDBを使用したローカルファースト技術により、すべてのデータがユーザーのマシンに保存され、アカウントを必要としません。また、チームメンバーの言語モデルに自動的にコンテキストを提供する機能もあります。さらに、ファイルの依存関係を示すビジュアルマップがあり、変更管理を効果的に行う手助けをします。最後に、Cursor、Zed、Claude Desktopとの互換性も備えています。

Linggenは著者の時間を大幅に節約しており、他の人が複雑なシステムのコンテキストをどのように管理しているのかに興味を持っています。詳細については、GitHubのリポジトリやウェブサイトを訪れてください。