2025年12月22日の研究では、治療後にC型肝炎の治癒をより早く確認できるかどうかが探求されています。

LaTeX Coffee Stainsパッケージは、Hanno Reinによって作成され、Patrick Bideaultによって維持されています。このパッケージは、文書にコーヒーの染みを追加する機能を自動化し、時間を節約します。4種類の染みが用意されており、簡単にLaTeXファイルに追加できます。

染みの種類は以下の通りです。Aは270度の円形染みで2つの飛沫があり、Bは60度の円形染み、Cは2つの淡い色の飛沫、Dはカラフルな双子の飛沫です。

使用方法は簡単です。まず、coffeestains.styファイルをLaTeXディレクトリに置くか、正しくインストールします。次に、文書のヘッダーに\usepackage{coffeestains}を追加します。染みを配置するには、\coffeestainA{alpha}{scale}{angle}{xoff}{yoff}のようなコマンドを使用します。

パラメータには、透明度を示すアルファ（0から1）、染みのサイズを示すスケール（デフォルトは1）、回転角度を示す角度（0から360）、ページ上の位置を示すオフセット（xオフセットとyオフセット）があります。

このパッケージは配布が自由で、すべての染みはHanno Reinのオリジナル作品です。現在はコーヒーの染みに焦点を当てていますが、将来的には紅茶や油染みなど、他の種類の染みも追加することを目指しています。

このパッケージは2009年の初リリース以来、機能や使いやすさが向上するためにいくつかの更新が行われています。全体として、このパッケージはLaTeX文書にリアルなコーヒー染みを追加する楽しい方法です。

要約がありません。

スサム・パルの「A4用紙の物語」では、著者がA4用紙を使って物の大きさを測る独自の方法について語っています。この方法は正確ではなく推奨されるものではありませんが、著者は正確さが重要でないカジュアルな状況では便利だと感じています。

A4用紙のサイズは21.0 cm x 29.7 cmで、こうした測定に適しています。著者は、A4用紙がより大きなサイズの用紙（A0、A1、A2、A3）を半分に切り続けることで得られることを説明し、そのアスペクト比の背後にある数学的な理由についても触れています。

著者は、A4用紙を使ってコンピューターモニターのサイズを推定したエピソードを共有しています。用紙を使って画面の幅と高さを測った結果、約27インチのディスプレイであると自信を持って結論づけています。

全体として、この文章は著者がA4用紙を信頼できる測定ツールとして好んでいることを強調し、ユーモアと数学を交えたストーリーを展開しています。

要約がありません。

要約がありません。

あなたのコンピューターネットワークに異常な活動が見られました。続行するには、下のボックスをクリックしてロボットでないことを確認してください。

この問題は、あなたのブラウザがJavaScriptとクッキーをサポートしていないか、これらがブロックされているために発生した可能性があります。

サポートが必要な場合は、サポートチームに連絡し、参照ID: abee152f-ebe2-11f0-aa96-bc7a361cda66をお伝えください。

また、Bloomberg.comに登録することで、重要な世界の市場ニュースを受け取ることができます。

要約がありません。

エリックとウェンディ・シュミット天文台システムは、天文台の建設と利用方法を革新することを目指しています。このシステムは、宇宙探査をより身近にし、研究プロセスを迅速化することに重点を置いています。主な特徴は以下の通りです。

まず、開発のスピードを大幅に向上させ、天文台の建設にかかる時間を数十年から数年に短縮します。次に、モジュラー設計を採用することで、コストを削減し、効率を高めることができます。また、オープンアクセスを実現し、世界中の研究者がデータやソフトウェアを利用できるようにしています。さらに、さまざまな分野での科学的な協力を促進することも重要なポイントです。

このシステムには、アルゴスアレイやラズリ宇宙天文台など、誰にでも利益をもたらす発見を促進するためのいくつかの主要なプロジェクトが含まれています。

WebDAVやCalDAVのクライアントとサーバーを作成するのは、文書化された標準があるにもかかわらず、予想以上に複雑です。著者たちは最初に既存のGoライブラリであるgo-webdavを使用することを考えましたが、重要な機能が欠けていることに気付きました。そのため、RFCの仕様を完全に実装しようとしましたが、古くて不必要な詳細が障害となり、苦労しました。

そこで、AppleカレンダーやGoogleカレンダーなどの既存のクライアントやサーバーを逆アセンブルして、必要なAPIリクエストとレスポンスを理解することにしました。このアプローチは、より迅速で効果的でした。

また、GoでのXML処理にも苦労しました。標準ライブラリが不十分だったため、作業を簡素化するための新しいXMLラッパーを開発しました。

最小限の実用製品（MVP）を構築した後、AppleやGoogleなどの主要なプロバイダーがRFCに完全に従っていないことが多く、自分たちの実装がさらに難しくなることが分かりました。クライアントの機能サポートのばらつきも、フラストレーションを増加させました。

最終的に、著者たちは、精神的な健康を保ちたいのであれば、WebDAVやCalDAVのライブラリを作成しようとすることは避けるべきだとアドバイスしています。これは、一貫性のない問題や複雑さが関与しているためです。

著者は、既存のAIツールがテストを正しく実行できないことに不満を感じ、KeelTestというVS Codeの拡張機能を作成しました。KeelTestはpytestテストを生成し、実行することで、テストが失敗した際に問題を特定し修正しようとします。

主な機能には、エラーハンドリングがあります。これは、自動的に生成エラーを修正しようとしたり、コード内のバグを指摘したりします。また、テストプロセスでは、静的解析を行ってコードを理解し、さまざまなシナリオのテストを生成し、安全な環境で実行します。失敗した場合には、自動的に修正を試みるか、ソースコードの問題を強調表示します。

現在、Pythonとpytestをサポートしていますが、まだアルファ版の段階であり、よりシンプルなプロジェクトでの動作が最適です。ユーザーはVS Codeマーケットプレイスからインストールでき、テストの数に制限があるものの無料で試すことができます。著者はツールの性能や失敗事例についてのフィードバックを求めており、詳細なデバッグ出力を生成することにも言及しています。

要約がありません。

グーグルの共同創設者であるセルゲイ・ブリンが、引退期間を経て人工知能（AI）の開発に再び取り組んでいます。彼は、AIプロジェクト「ジェミニ」の立ち上げ前にグーグルを離れたことが大きな間違いだったと述べました。2023年初めには、会社に戻って以来初めてのコードリクエストを提出しました。

Opteryのキャリアページが表示されない場合、クッキーが原因かもしれません。全ての内容を表示するには、画面左下のクッキーアイコンをクリックし、パーソナライズクッキーを受け入れてください。

ベクターグラフィックスは画面上で一般的に使用されていますが、レンダリングの多くは依然としてCPUによって行われています。このため、一部の作業をGPUに移すことで効率を向上させることが提案されています。

ラスター化の基本について説明します。ラスター化は、ベクター形状の内側と外側にあるピクセルを判断するプロセスです。ウィンドウ数という概念を使ってピクセルの可視性を評価します。ウィンドウ数は上向きのセグメントで増加し、下向きのセグメントで減少します。基本的な考え方は、各ピクセルの中心を形状と照らし合わせ、ウィンドウ数に基づいてそのピクセルを塗りつぶすことです。

GPUを使用する利点は、並列処理に特化しているため、複数のスレッドが同時に動作できることです。GPU上でラスター化を行う簡単な方法は、1つのピクセルを扱い、そのピクセルと交差するすべての形状セグメントをチェックすることです。

アンチエイリアス技術にはいくつかの方法があります。まず、スーパサンプリングは高解像度でレンダリングし、滑らかなエッジを得るために縮小する方法ですが、多くのメモリと処理能力を必要とします。次に、解析的アンチエイリアスは、形状のセグメントに基づいてピクセルのカバレッジを計算するより効率的な方法で、計算負荷を大きく増やさずに質の高い結果を提供します。

最終的なアルゴリズムのステップは、まずCPU上で形状リストとカバレッジ情報を含むブロックを準備します。次に、各ピクセルについて交差するブロックを特定し、そのブロック内の形状を処理して最終的なピクセルの色を計算します。

パフォーマンスに関する考慮事項として、画面を小さなブロックに分割することで処理負荷を管理しやすくなります。また、形状に単純な線分を使用することで計算を簡素化し、パフォーマンスを向上させることができます。最適なスレッドとSIMDグループの構成は、GPUの効率を最大化するために重要です。

このGPU支援のラスター化アプローチは、特にブレンドやピクセル塗りつぶしのタスクにおいて、ベクターグラフィックスのレンダリングを大幅に高速化することができ、従来のソフトウェアレンダリング手法と比較して10〜15倍のパフォーマンス向上を実現します。

私は、Tailscale、古いノートパソコン、Claude Code、Termiusを使って、インターネット接続があればどこでもスマートフォンからコーディングをしています。これは、パーティーにいるときに社交よりもプロジェクトに取り組みたいときに最適です。

Quake Brutalist Jam III（QBJ3）は、コミュニティ主導のプロジェクトで、開発に1年以上かかりました。このプロジェクトでは、新しい武器やモンスター、パワーアップが追加され、クエイクのビジュアルがブルータリストスタイルで完全に再デザインされています。コミュニティは77の新しいマップを作成し、クエイクエンジンの能力を大いに引き出しました。

プロジェクトは2024年の冬に始まり、2025年10月のリリースまで秘密裏に開発されました。リリース後、コミュニティは6週間の間にモッドを探索し、追加コンテンツを作成することができました。

インストール手順は以下の通りです。まず、モッドを使用する場合は、SteamまたはGOGからクエイクを購入してダウンロードします。次に、Ironwailソースポートをダウンロードし、クエイクのフォルダに入れます。モッドのファイルを同じディレクトリに解凍し、Ironwailを開いてエスケープキーを押し、コンソールに「game qbj3」と入力してエンターを押します。

スタンドアロン版を使用する場合は、ファイルをフォルダに解凍し、「QBJ3.exe」を実行します。

QBJ3はIronwailソースポート（バージョン0.8.1以上）用に設計されています。他のエンジンを使用すると問題が発生する可能性があります。

このプロジェクトには、開発に専念したチームと多くのマップ作者が関わっており、モッドの協力的な性質が強調されています。コミュニティが作り出した世界をぜひ楽しんでください。

著者は、先進的なAIコーディングエージェントであるOpus 4.5がソフトウェア開発に与える変革的な影響について論じています。最初はAIが開発者を完全に置き換えることができるか疑問に思っていた著者ですが、Opus 4.5の能力のおかげで、その可能性を信じるようになりました。

Opus 4.5の性能は、以前のAIエージェントと比べて大幅に向上しており、初回で正確にコードを生成し、自動的にエラーをデバッグする能力を持っています。著者は、Opus 4.5を使って複数のアプリケーションを成功裏に構築しました。具体的には、画像変換用のWindowsユーティリティ、GIFの録画と編集ツール、小規模ビジネス向けのFacebook投稿スケジューリングアプリ、注文追跡とルーティングアプリなどを、最小限の手動介入で開発しました。

著者は、基盤となるコードについて深い理解はないものの、Opus 4.5が品質を維持し、自動的に問題を修正することを信頼しています。AI向けにコードを最適化するための原則を開発し、構造、シンプルさ、デバッグのしやすさに焦点を当てています。

一方で、著者はコードのセキュリティやAIの能力が人間の開発者の役割に与える影響についての不安も認めています。著者は、他の人々にも開発におけるAIの可能性を受け入れるよう促し、変化を恐れるのではなく、創造することの重要性を強調しています。

要するに、著者はAIコーディングツールの急速な進歩や自身の経験、そしてAI主導の環境に適応する必要性について考えを述べています。

要約がありません。

著者は、Claude Codeがスクリプト作成やAPI呼び出しなど多くの作業をこなせる一方で、手動でクリックが必要なウェブサイトとのやり取りには苦労していることを述べています。著者自身がこれらのプラットフォームに不慣れなため、操作に時間がかかると感じています。そこで、彼らはPerplexityのCometブラウザを使用し始めました。このブラウザはクリック操作を処理できるのですが、ClaudeとCometの間でコピー＆ペーストを行うのが面倒だと感じました。

このプロセスを効率化するために、著者はClaudeをCometに直接接続するサーバー（MCP）を構築しました。これにより、ClaudeがAPIのないウェブサイトでアクションを実行する必要があるとき、これらのタスクをCometに委任できるようになりました。著者は、この設定がアプリIDの取得やキーの生成など特定の作業を処理できることを挙げています。著者は、Playwright MCPを使用するよりもこの方法を好んでおり、Claudeのコンテキストウィンドウが圧倒されないためです。また、CometとはAPIがないためCDPを使って通信しています。

この記事では、Raspberry Piのようなデバイスで動作するQwen3-30B-A3B-Instruct-2507モデルの最適化について説明しています。迅速で高品質な応答の重要性を強調し、メモリ制約の中でパフォーマンスを最大化することに焦点を当てています。

まず、最適化されたパフォーマンスについて触れています。このモデルはShapelearnという手法を使用して、重みのデータタイプを最適に選択し、ファイルサイズを不必要に小さくすることなく、速度（トークン毎秒、TPS）と品質を向上させています。

次に、リアルタイム性能についても言及しています。16GBのRAMを搭載したRaspberry Pi 5では、モデルは8.03 TPSを達成し、期待される品質の94.18%を維持しています。これにより、ユーザーにとってリアルタイムの感覚を提供しています。

CPU性能については、Raspberry Piを含むCPUでは、モデルのサイズを減らすことでTPSが一般的に向上し、精度も保たれることが強調されています。ByteShapeモデルは、速度と品質の両面でUnslothなどの代替モデルを上回ることが示されています。

さらに、Intel i7のようなより強力なCPUでは、64GBのRAMを搭載している場合でも、ByteShapeモデルは競合他社と比較して優れたTPSと精度を示し続けます。

GPU性能については、モデルやメモリ制約によって異なることが述べられています。RTX 5090 GPUでは、重みあたり4ビット（BPW）付近でモデルが非常に良好に動作します。一方、16GBのVRAMを持つRTX 4080では、大きなモデルに苦労するものの、ByteShapeの効率性から恩恵を受けています。

メモリの使用効率も重要であり、データサイズを減らすことが必ずしもパフォーマンスの向上につながるわけではないと強調されています。適切なデータタイプと量子化の選択が、より良い結果をもたらす可能性があります。

最後に、デバイスのメモリにモデルを適合させ、速度と品質のトレードオフを最適化することが重要であるとまとめています。Raspberry Piでのインタラクティブなアプリケーションには、応答性と精度のバランスが取れたQ3_K_S-2.70bpw [KQ-2]モデルが推奨されています。

全体として、ByteShapeモデルはさまざまなデバイスで優れたTPSと品質の比率を一貫して提供するものとして紹介されています。

このテキストは、インターネットのトラフィックを通常のメールとして偽装し、ファイアウォールによる検出を回避する高速なSOCKS5プロキシについて説明しています。

このプロキシの仕組みは、ユーザーが自分のコンピュータ上でローカルのSOCKS5プロキシを実行することから始まります。トラフィックは、標準的なメール通信としてサーバーに送信されます。深層パケット検査（DPI）は、これを正当なメールセッションとして認識し、プロキシとは見なされません。

このプロキシの特徴には、Linuxサーバーでの簡単なワンライナーインストール、ユニークな認証情報とIPホワイトリストを持つ複数ユーザーのサポート、使いやすいクライアントパッケージの自動生成、接続が失われた場合の自動再接続、SOCKS5を使用する任意のアプリケーションとの互換性があります。

使用されている技術には、Python、asyncio、TLS 1.2以上、認証のためのHMAC-SHA256が含まれています。

詳細については、GitHubのページを訪れてください。

Stack Overflowはかつてソフトウェア開発者が技術的な質問に対する答えを見つけるための人気のあるプラットフォームでしたが、ユーザーが厳しい批判にさらされることが多く、毒性のある環境としての評判が広がりました。この状況を改善しようとする努力があったにもかかわらず、多くのユーザーは依然として居心地の悪さを感じていました。

最近のデータによると、2017年から2023年にかけてStack Overflowの利用が大幅に減少しており、多くの開発者が迅速な回答を求めて生成AIを利用することを好むようになっています。これは、Stack Overflowがよりポジティブなコミュニティを育んでいれば、ユーザーをより長く維持できたかもしれないことを示唆しています。

要点は明確です。オンラインコミュニティは、単に役立つだけでなく、歓迎される場所であることを目指すべきです。そうしなければ、代替手段が現れたときにメンバーを失う危険があります。

著者は、Retrieval-Augmented Generation（RAG）におけるコードの文脈の断片化の問題を解決するためにRepoReaperを開発しました。一般的なコード用チャットツールとは異なり、RepoReaperはシニアエンジニアのアプローチを模倣しています。具体的には、Pythonコードの構造を分析し、必要に応じてGitHubからファイルを取得し、BM25とベクトル検索の組み合わせを使用します。また、コードのアーキテクチャの視覚的な図を作成します。このシステムは非同期で動作し、ChromaDBを使って状態を保存します。詳細はGitHubのページで確認できます。

1982年に登場したコモドール1541フロッピーディスクドライブは、スタンドアロンのコンピュータとして機能するだけの計算能力を持っています。このドライブには、1 MHzのMOS 6502 CPUが搭載されており、独自のRAMやROM、入出力機能も備えています。最近、YouTubeチャンネル「コモドールヒストリー」が、このドライブを一般的なコンピュータとして動作させるための改造方法を紹介しました。このアイデアは、よりシンプルなコモドールKIM-1コンピュータからインスパイアを受けたものです。

このプロジェクトを実現するために、制作者のデイブは最小限のハードウェア改造を行い、KIM-1のオペレーティングシステムを改良したバージョンで1541をプログラムしました。また、コーディングを容易にするためにBASICインタープリタを統合し、「Hello World」のような簡単なプログラムを実行できるようにしました。しかし、1541の機能は広範な入出力オプションが不足しているため、主にシリアルターミナルインターフェースとしての使用に制限されています。

このプロジェクトは、現代のドライブコントローラー電子機器と古いシステムとの能力の違いについて興味深い疑問を提起しています。

要約がありません。

ベトナムの新しい法令第342号は、2026年2月15日から施行され、消費者を保護し、違法広告を減らすためにオンライン広告の規制を強化します。主なポイントは以下の通りです。

視聴者は、動画やアニメーション広告を最大5秒後にスキップできるようになります。また、静止広告はすぐにキャンセルできる必要があります。広告には、ユーザーが迅速に閉じるための明確なオプションが必要で、混乱を招くシンボルは使用できません。プラットフォームは、ユーザーが不適切な広告を報告したり、広告の設定を管理したりするための明確な方法を提供しなければなりません。

さらに、この法令は、化粧品、食品、医療用品、アルコールなど、健康や環境に影響を与える11種類の製品に関する広告も規制します。

これらの変更は、ベトナムの消費者にとってオンライン広告の体験を改善することを目的としています。

外部のコンテンツ、例えばPDFやリンクには直接アクセスできません。ただし、もし文書のテキストを提供していただければ、要約するお手伝いを喜んでいたします。

クリスティアン・バルツァは、ルミックスG9iiの内部とCNC製のライカMスタイルのボディを組み合わせて、カスタムカメラ「ライカG9ii」を作った経験を語っています。彼の動機は、個別のカメラソフトウェアを作りたいという思いと、現在の市場がレンジファインダー型カメラから離れていることへの不満から来ています。

エレクトロニクスのバックグラウンドを持つプログラマーであるバルツァは、このプロジェクトに約1年を費やしました。彼は部品の測定、ボディの設計、カメラ内部のパーツの調整に苦労しました。ライカMに似たデザインを目指し、美しさと機能性を重視しました。

部品のフィッティングには初期の成功がありましたが、ダイヤルの緩みやセンサーのキャリブレーションの問題など、いくつかの課題に直面しました。また、全アルミ製のボディのため、熱やWi-Fi信号に関する懸念もありました。

コスト面では、プロジェクトは約2,000ユーロと高額でしたが、動作するライカを購入するよりは安価でした。理想のカメラには至らなかったものの、カメラ製作の複雑さについて貴重な知見を得ており、今後も改良を続ける計画です。

ある人が、口腔用プロバイオティクスであるBioGaia Prodentisが自分の口腔内マイクロバイオームに与える影響をDNAシーケンシングを通じて調べることにしました。BioGaiaはスウェーデンの企業で、口腔の健康を改善するとされるLimosilactobacillus reuteriの株を製造しています。この製品は1ヶ月分で約20ドルで、250以上の臨床研究による裏付けがあります。

この人は、Oxford Nanopore技術を使用したPlasmidsaurusというサービスを利用してマイクロバイオームのシーケンシングを行いました。プロバイオティクスを30日間摂取する前、摂取中、摂取後に唾液サンプルを集めました。

重要な発見として、L. reuteriは唾液サンプルから検出されず、これはプロバイオティクスが口腔内に定着しなかったか、一時的に存在したか、または検出できなかったことを示唆しています。また、L. reuteriが存在しなかったにもかかわらず、口腔内マイクロバイオームにおいてS. salivariusが大幅に増加しました。特にプロバイオティクスを止めた後にこの変化が見られ、微生物群の変化を示している可能性があります。さらに、シーケンシングの結果、歯周病に関連する有害な細菌は検出されず、健康的な口腔マイクロバイオームの可能性が示唆されました。

実験の結果、特定のプロバイオティクスは検出可能な定着を示さなかったものの、口腔内マイクロバイオームは動的であり、短期間で大きく変化することがわかりました。この人はプロバイオティクスの味が良いと感じており、口腔の健康のために再度試してみる意向を示しています。

要するに、プロバイオティクスは口腔内マイクロバイオームに影響を与える可能性がありますが、その効果は必ずしも明確であったり、検出可能であったりするわけではありません。

要約がありません。

2025年12月30日、ある開発者がGitHubのAPIと統合するために設計されたbors GitHubマージボットに関する複雑なバグのトラブルシューティングの経験を共有しました。

この開発者は、さまざまな競合状態を修正し、テストスイートを強化した後、borsボットを本番環境に適した状態にする作業を行っていました。テストは主にユニットテストではなく、実際のデータベースに接続し、HTTPリクエストをシミュレートする統合テストを使用していました。

バグの発見は、主要なコードのリファクタリング中に発生しました。モックされたGitHubエンドポイントへのPATCHリクエストが時々空のボディを持つことがあり、これがデシリアライズエラーを引き起こしていました。この問題は一貫性がなく、特定の操作の後にのみ現れました。

最初に開発者は、自分のコードにバグがあると考えましたが、徹底的なデバッグの結果、HTTPリクエストをモックするために使用しているwiremockライブラリに疑いを持ちました。Wiresharkを使ってリクエストを分析したところ、一部のリクエストでボディが欠けていることが確認され、送信側に問題があることが分かりました。さらに、GitHubとインターフェースするために使用されているoctocrabライブラリには、リクエストボディを適切に処理せずに自動的にリトライするメカニズムがあることが判明しました。

根本的な問題は、octocrabがリクエストのリトライを処理する方法にありました。リクエストボディの浅いクローンを使用していたため、最初のリクエストが送信されるとボディが消費され、その後のリトライではボディがない状態で送信されてしまいました。この問題は、内部の可変性を使用していたため、空のボディが見逃されることを助長していました。

バグを解決するために、開発者はoctocrabを修正し、リトライが必要な場合にはリクエストボディの深いコピーを作成するようにしました。これにより、リトライ中に空のボディが送信されるのを防ぐための新しいメソッドを追加しました。

このバグ修正は、borsボットとoctocrabの両方を改善し、ライブラリの依存関係を理解する重要性を示しました。開発者は自らのデバッグの旅を振り返り、Rustでの作業の難しさを認め、同様の問題に直面している他の人々を助けるために自分の経験を共有しました。また、デバッグにおけるAIツールの利用の可能性についても言及し、その強みと限界を強調しました。

あなたのコンピューターネットワークに異常な活動が見られました。続行するには、ロボットではないことを確認するためにボックスをクリックしてください。

これは、あなたのブラウザがJavaScriptやクッキーをサポートしていないか、これらがブロックされている可能性があります。

サポートが必要な場合は、サポートチームに連絡し、参照ID：bafe0a34-ebe2-11f0-9f29-1c3edca73098を提供してください。

また、最新の世界市場ニュースを得るために、Bloomberg.comの購読を検討してください。

マイクロソフトのクラウドストレージサービス、OneDriveがユーザーの間で不満を引き起こしています。このサービスはWindowsに自動的に組み込まれており、明確な警告もなくファイルがマイクロソフトのサーバーにアップロードされることが多いです。多くのユーザーは、OneDriveのバックアップを無効にしようとした結果、コンピュータからファイルが削除されていることに気づきます。この状況は、ランサムウェア攻撃に例えられ、ユーザーが自分のファイルにアクセスできなくなることがあります。

ファイルを復元するためには、明確に説明されていない複雑な手順を踏む必要があり、ユーザーはオンラインでチュートリアルを探さなければなりません。マイクロソフトのアプローチは、ユーザーに優しくなく誤解を招くものとして批判されています。記事では、ファイルの管理をより良く行いたい場合は、別のオペレーティングシステムを使用することを検討するべきだと提案しています。また、批評家たちは、Windowsが広告や不要な機能で混雑していると指摘し、マイクロソフトのやり方をユーザー体験よりも利益を優先する企業のそれに例えています。

2026年のCESでは、デルのプレゼンテーションが際立っていました。多くのテクノロジー企業が製品発表で人工知能（AI）を強調する中、デルはその焦点を最小限に抑えました。デルのCOOであるジェフ・クラークは業界の現状について語り、XPSノートパソコンの新ラインやさまざまなAlienwareデバイスを紹介しましたが、AIに関する専門用語にはあまり頼りませんでした。デルの製品責任者ケビン・ターワイリガーは、消費者がAI機能にあまり関心を持っていないことを指摘し、AIが役立つのではなく混乱を招くことが多いと述べました。この「AI優先」から消費者中心の視点へのシフトは歓迎されており、今後のテクノロジー製品のマーケティング方法に変化が見られる可能性を示しています。

タマリンド・バイオのデニズとシェリーは、医薬品の発見に役立つAIツールを提供しています。彼らは、バイオ医薬品企業がアルファフォールドのような高度なモデルを使って新しい薬を設計できるよう支援しています。タマリンドは、計算生物学の作業を効率化するために設立され、技術的な専門知識がない科学者でも分子AIツールに簡単にアクセスできるようにしています。最初はデニズがスタンフォード大学でモデルのリクエストを扱っていましたが、大規模な利用のためにはより良い解決策が必要だと気づきました。

現在、タマリンドは多くの大手製薬会社や数千人の科学者に利用されています。使いやすいウェブアプリと開発者向けのプログラムインターフェースを提供しており、技術者だけでなく非技術者にも適しています。彼らは、複雑なデータ処理やモデル統合を効率的に管理するシステムを構築しました。

成長する中で、ユーザーからは自分のモデルを接続したり、カスタムワークフローを作成したいという要望が寄せられました。タマリンドは、モデルの微調整や実験室データの統合といった機能もサポートするようになりました。彼らは採用活動を行っており、バイオテクノロジーにおけるAIの活用方法を改善するためのフィードバックを歓迎しています。興味のある方は、デニズにdeniz[at]tamarind.bioまで連絡するか、オンラインで製品を確認できます。

著者は高校のバンドの親として、バンドシーズンの感情のサイクルについて考えています。特に、卒業生との別れに対して悲しみを感じており、それが彼らの人生のピークの瞬間のように思えるからです。著者は息子に対して、挫折を受け入れることを勧めています。人生の初期に直面する困難が、現実や成長を形作る助けになると伝えています。

この文章では、力強さや脆さは外面的な特性であり、強さや弱さは内面的なものであるという考えが述べられています。著者は、自分の現実を受け入れることが強さにつながると強調し、現実から離れすぎると不安やうつなどの問題を引き起こす可能性があると警告しています。

人生の軌跡は、知的、社会的、経済的、感情的な健康の要素に分けられます。著者は、これらの要素間のギャップが健康に影響を与え、様々な側面、特に人間関係や社会的階層において緊張を生むと提案しています。

最後に、安定した人間関係には少なくとも一つの領域での相互尊重が必要であり、表面的な魅力は時間が経つにつれて持続しない可能性があると結論づけています。

要約がありません。

Netflixは、データベースインフラをAmazon Auroraに移行し、パフォーマンスを75%向上させ、コストを28%削減することに成功しました。この決定は、以前の自己管理型PostgreSQLの設定における複雑さと非効率性から生じたものでした。Amazonのマネージドサービスに切り替えることで、Netflixは運用を簡素化し、システムの信頼性を向上させました。

主な改善点としては、配信プラットフォームの平均レイテンシが50%減少し、重要なサービスではレイテンシが75%も低下したことが挙げられます。また、チームはカスタムソフトウェアの管理を行う必要がなくなり、より重要なタスクに集中できるようになりました。

Netflixの移行は、大企業がコスト削減と管理負担の軽減を目的にクラウドベースのデータベースに移行するという広範なトレンドの一環です。サムスンやパナソニックなどの他の企業も、Auroraに移行した後に同様の利点を報告しています。

AuroraはNetflixにとって有利な選択肢となりましたが、すべてのワークロードに最適というわけではありません。他のデータベースソリューションが特定のタスクに対してより良いパフォーマンスを提供する場合もあります。それでも、Auroraから得られた運用上の利点は、Netflixが大規模なユーザーベースに効率的にサービスを提供する能力を大幅に向上させました。

CES 2026で、AMDは新しいVeniceシリーズのサーバーCPUとMI400シリーズのデータセンターアクセラレーターを発表しました。これらの製品のシリコンが公開されるのは初めてで、AMDは2025年6月のイベントでこれについて言及していました。

Venice CPUの主な特徴は、コアチップレット（CCD）を入出力（IO）ダイに接続する先進的なパッケージング方法です。これは従来のモデルとは異なります。各Veniceパッケージは最大256コアを搭載でき、8つのCCDがそれぞれ32コアを含んでいます。また、IOダイのサイズは大幅に増加し、現在は700mm²を超えています。以前のモデルでは約400mm²でした。

MI400アクセラレーターについては、12個のHBM4メモリダイと複数の計算およびIOダイを含む設計で、大きなパッケージサイズを実現しています。基本的なダイは2つあり、それぞれ約747mm²です。さらに、オフパッケージのIOダイも追加されています。

AMDはMI400ファミリーの新製品と、VeniceのV-Cacheバージョンも発表しました。このV-Cacheバージョンでは、各CCDあたり最大384MBのL3キャッシュが可能になるかもしれません。VeniceとMI400シリーズは、今年後半に発売される予定です。

この研究は、現代のデータベースシステムがLinuxのio_uringインターフェースを利用して、より良く迅速な入出力（I/O）操作を実現する方法を検討しています。io_uringは、ストレージとネットワーキングのタスクを組み合わせた新しいI/O処理方法で、従来の手法を改善しています。しかし、適切な実装なしに単にio_uringに切り替えるだけでは、必ずしも性能が向上するわけではありません。

io_uringが最も効果的に機能する状況を示すために、研究では二つのシナリオを考察しています。一つはストレージマネージャへの統合、もう一つはネットワークに特化したタスクでの迅速なデータ転送です。研究者たちは、登録されたバッファやパススルーI/Oなど、io_uringの高度な機能が全体の性能に与える影響も探っています。

研究の結果、低レベルの改善がシステム性能に大きな向上をもたらす場合と、設計選択がこれらの結果にどのように影響するかが明らかになりました。この研究に基づいて、io_uringを使用したI/O負荷の高いシステムを構築するための実用的なガイドラインが提供されています。PostgreSQLに関するケーススタディでは、これらのガイドラインに従うことで性能が14%向上することが示されています。

要約がありません。

数学の問題を解くための二つのアプローチについて、20世紀の偉大な数学者アレクサンドル・グロタンディークの考えが紹介されています。

一つ目は「ハンマーとチゼルのアプローチ」です。この方法は、問題を直接的かつ力強く解決しようとするもので、硬いナッツにハンマーとチゼルを使うようなものです。解決に至るまでには、根気強く繰り返し努力することが求められます。

二つ目は「浸すアプローチ」です。グロタンディークはこの方法を好みました。これは、ナッツを水に浸して柔らかくなるまで待つように、徐々に優しく進めるプロセスです。このアプローチでは、アイデアが時間をかけて発展し、自然に解決策が見えてくることが特徴です。

グロタンディークのスタイルは、概念を深く理解することに重点を置いており、その結果、即座に明示的な計算を必要としない優雅な解決策が生まれることが多いです。彼は、自身のアプローチが成功した一方で、すべての問題に適しているわけではないことも強調しました。場合によっては、ハンマーとチゼルのアプローチのように、より直接的な方法が必要なこともあります。

最終的に、グロタンディークの方法は問題解決において忍耐と広い視野を促しますが、時には迅速で決定的なアプローチが必要であることも認識することが重要です。

著者は、実際のメールサーバーを使用する際に発生する一般的なメールテストの問題に対処するために、VaultSandboxという新しいツールを開発しました。多くの既存のツールは、メールが送信されたことを確認するだけで、SPF、DKIM、DMARCといった重要なプロトコルの検証を行いません。VaultSandboxは、自己ホスティング型のSMTPゲートウェイで、すべての受信メッセージに対してこれらのプロトコルをチェックし、ユーザーがテスト中でも本番のメールプロバイダーを利用できるようにします。

主な機能には、複数のプログラミング言語向けのクライアントSDKや手動テスト用のWeb UIが含まれています。また、サーバー送信イベント（SSE）を使用した決定論的テストにより、メールが到着した際に即座にフィードバックを得ることができます。外部データベースを必要としない最小限のインフラ設計により、管理が容易です。さらに、ポスト量子暗号を採用しており、暗号化されたデータのみが保存されることでセキュリティが強化されています。

著者は、自己ホスティングのためのAGPLv3ライセンスの使用について特にフィードバックを求めています。詳細については、クイックスタートガイドやウェブサイトを訪れることができます。

ウォール・ストリート・ジャーナルの記事では、人工知能（AI）がハッキングの能力を高めており、人間のハッカーを超える可能性があることについて述べています。AI技術の急速な進展により、複雑な作業を実行できるようになり、サイバー攻撃もその一環です。記事は、ハッキングの分野におけるAIのリスクを指摘し、これらの高度な脅威から守るために強化されたセキュリティ対策の必要性を強調しています。要するに、AIは人間のハッカーに挑戦したり、さらにはそれを上回るレベルに近づいており、サイバーセキュリティに対する懸念が高まっています。

2026年1月、あるユーザーが2024年10月から使用していたSnapdragon開発キットの体験を共有しました。このキットは、高速なQualcomm Snapdragon X Elite ARM64 CPU、32GBのRAM、512GBのSSDを搭載しており、Windows 11をスムーズに動作させていましたが、最近のWindowsアップデートの失敗によって大きな問題が発生しました。

2025年12月初め、セキュリティアップデート（KB5068861）がインストールに失敗し、ユーザーは1ヶ月間アップデートをオフにしました。再びアップデートをオンにすると、システムはロールバックの問題に直面し、複数回の再起動やMicrosoftアカウントへのサインインの困難が生じました。最終的には、システムが正常に起動しなくなり、Windowsの再インストールを試みましたが、これも失敗しました。

UEFI設定の確認や部品の再装着など、さまざまなトラブルシューティング手順を試みたものの、システムは反応しませんでした。ユーザーは、失敗したアップデートがファームウェアやUEFIコンポーネントを破損させたのではないかと推測しました。また、Qualcommが開発キットのサポートを終了していたため、回復ツールやサポートオプションは利用できませんでした。

最終的に、ユーザーは強力で信頼性の高いデバイスを失ったことに失望を表明しました。Snapdragonプラットフォームはアップデートの問題が発生するまで順調に動作していたと強調しました。もしQualcommが回復ツールをリリースした場合には、体験を更新する意向を示しました。

要約がありません。

MasoniteFrameworkのページで読み込みエラーが発生しました。このページには通知やコードの詳細、議論が含まれており、特にコミュニティメンバーのジョー・マンキューソさんの訃報に焦点が当てられています。

2025年11月13日、basicallysteveというメンバーがジョーの健康問題による死去を発表し、コミュニティに彼の家族を思いやるよう呼びかけました。彼は、ジョーが病気の間もMasoniteプロジェクトに尽力していたことを強調し、コミュニティがジョーの記憶を大切にしながらプロジェクトを支え続けることを願っていると述べました。

他のコミュニティメンバーも哀悼の意を表し、ジョーのオープンソースコミュニティへの貢献や革新的なアイデアについて言及しました。

オンラインでオーディオループを作成できるシンプルなウェブアプリを作りました。機能は少し基本的ですが、10秒以内にループを作り始めることができます。

この記事では、超音速飛行の未来について、三つの革新的な企業を紹介しています。Boom Supersonic、Astro Mechanica、Hermeusはそれぞれ独自のアプローチで航空旅行を革新しようとしています。

Boom Supersonicは、オーバーチュアという新しい超音速ジェットを開発しています。彼らは、音速を超えながら地上に騒音を与えない小型ジェット（XB-1）のテストに成功しました。これにより、陸上での静かな超音速飛行を可能にする規制の変更を乗り越えました。新しいエンジン「シンフォニー」は効率性と手頃な価格を重視しており、ニューヨークからロンドンまでのフライトを約5,000ドルで提供できる可能性があります。オーバーチュアの初回テスト飛行は3年後に予定されており、商業フライトは2033年頃に始まる見込みです。

Astro Mechanicaは、イアン・ブルックによって設立され、ジェットエンジンの設計を再考しています。新しいターボ電動適応エンジンは、異なる飛行モード間で効率的に移行できるように設計されています。Astroは、超音速旅行を手頃にし、アクセスしやすくすることを目指しています。小型ジェットを利用したオンデマンドフライトを提供する航空会社を運営する計画があり、初めは防衛市場に焦点を当てて、迅速な開発と収益を目指しています。

Hermeusは、ハイブリッドエンジン「キメラ」を使用してマッハ5の超音速旅行を目指しています。このエンジンは、異なる技術を組み合わせて効率的な離陸と速度を実現します。Hermeusは、商業用途に移行する前に防衛分野で技術をテストする計画で、2030年代にはニューヨークからロンドンまで90分のフライトを目指しています。

全体として、この記事は超音速旅行の復活に対する楽観的な見方を示しており、これらの企業が近い将来に長距離フライトを大幅に速く、よりアクセスしやすくする革新をリードしていることを強調しています。

要約がありません。

AWSは最近、機械学習（ML）向けのEC2キャパシティブロックの価格を約15%引き上げました。特に、p5e.48xlargeインスタンスの価格は、1時間あたり34.61ドルから39.80ドルに上昇しました。この変更は予想外で、特にAWSが他のGPUインスタンスの価格を引き下げると発表した後のことでした。

キャパシティブロックは、顧客が特定のGPUインスタンスを予約し、確実に利用できるようにするためのものです。これは、機械学習に依存する企業にとって重要です。この価格上昇は、特に既存の割引契約を持つ顧客の間で懸念を呼んでいます。割引率が変わらなくても、コストが増加する可能性があるからです。

この価格引き上げは、AWSの価格戦略の変化を示唆しているかもしれません。これまでの長い間、クラウドの価格は下がるという期待がありましたが、それが崩れる可能性があります。供給の制約が続く場合、他のサービスでも価格が上昇することが考えられます。この変化は、AzureやGoogle Cloud Platformなどの競合他社に対するAWSの競争力にも影響を与えるかもしれません。競合他社は、この点を販売の材料として利用する可能性があります。

著者は最近、「Git Accelerator」というツールを発表しました。このツールは、マーケティングを行わずにわずか2日で700回以上ダウンロードされました。Git Acceleratorは、コードベース内の検索速度を向上させるために設計されています。最初は、ファイルシステムへのアクセスが遅いため、検索に6.6秒かかっていましたが、ファイルをより迅速にリストアップするコマンドを使用することで最適化し、検索時間をわずか0.46秒に短縮しました。この迅速な応答時間は、開発者にとってのユーザー体験を向上させます。

さまざまなプラットフォーム向けのインストール手順が提供されており、このツールは正確な検索に最適です。ただし、一般的な検索には従来の方法がまだ効果的な場合もあります。著者は質問や改善の提案を歓迎しています。

著者のダニエル・ブレンデルは、ソーシャルメディアへの疲れが増していることについて考えています。彼は20年前のオンラインコミュニケーションが異なり、商業化されていなかった頃を思い出します。当時は、FacebookやInstagramのような大手プラットフォームではなく、インスタントメッセージやフォーラムに依存していました。彼は、これらのプラットフォームが本物の社会的交流を減少させ、ネガティブな情報や誤情報、過剰な広告で満ちた環境を作り出していると指摘しています。

ブレンデルは、MastodonやFediverseといった代替手段を探求したことにも触れます。最初は新鮮に感じたものの、最終的には意味のある交流が欠けていると感じるようになりました。彼は、オンラインでの社交に対する一般的な疲れを観察し、自身の孤立感も感じています。支え合うコミュニティが恋しいものの、彼は積極的に変化を求めているわけではなく、多くの人々が同じように感じていると認めています。全体として、彼はソーシャルメディアがつながりの源ではなく、疲労の原因になってしまったと結論づけています。

要約がありません。

2025年12月25日にリリースされたRuby 4.0.0では、Arrayクラスのpackメソッドに関する重大な脆弱性が発見されました。このメソッドは、配列の要素を指示子からなるテンプレート文字列を使ってバイナリ文字列に変換するために使用されます。問題となるのは、これらの指示子の繰り返し回数が符号付きと符号なしの変数型の不一致により負の値になる可能性があることです。

この脆弱性はメモリの漏洩を引き起こす可能性がありますが、影響を受けるメソッドは実際のアプリケーションではあまり使用されておらず、攻撃者が引数を特定の方法で制御する必要があるため、一般的には悪用されることはありません。この脆弱性はRuby 4.0.0から存在しており、少なくとも2002年のRuby 1.6.7まで遡る可能性があります。

この脆弱性は、バイトを「バックアップ」することを目的としたX指示子を使用する際に予期しない動作を引き起こします。負のカウントが与えられると、文字列が縮小されるのではなく、逆に増加することがあり、バッファオーバーフローの問題を引き起こす可能性があります。

この脆弱性に対する修正は、プルリクエスト#15763で追跡されています。

要約がありません。

2026年1月7日に、あるコメント者が複雑なことを避けることが成功につながると提案しました。

要約がありません。

フォルクスワーゲンは、車の内装に物理的なボタンを復活させることを決定しました。最初のモデルは、ヨーロッパで販売される新しいID.ポロという電動ハッチバックです。この新しいデザインでは、以前のモデルで使われていたタッチセンサー式の操作パネルが、クルーズコントロールや気候設定などの機能に対して実際のボタンに置き換えられています。この変更は、多くの自動車メーカーがデジタル操作に移行している中で、フォルクスワーゲンがその人気の低さを感じた結果です。現在、ID.ポロがこの新しいデザインを採用している唯一のモデルですが、今後リフレッシュされるID.4 SUVやID.Buzzにも同様のデザインが採用される可能性があります。一部の気候制御は依然としてタッチスクリーンを通じて操作されますが、全体としてフォルクスワーゲンの車内デザインにおける大きな変化を示しています。

2025年のデータベース業界の重要なトレンドや出来事について振り返る記事です。

PostgreSQLは引き続きデータベース分野でのリーダーシップを維持しました。最新バージョンでは、非同期I/Oストレージやスキップスキャンのサポートなどの新機能が追加されました。多くのスタートアップや大手企業がPostgreSQLに注力し、DatabricksやSnowflakeとの重要な買収が行われました。

注目すべき買収には、DatabricksがNeonを10億ドルで買収したこと、SnowflakeがCrunchyDataを2億5000万ドルで取得したこと、IBMがDataStaxを約30億ドルで買収したことが含まれます。

PostgreSQLのスケーラビリティを向上させるために、SupabaseのMultigresやPlanetScaleのNekiといった新しい分散型PostgreSQLプロジェクトが発表されました。

大規模言語モデル（LLM）がデータベースとやり取りするための新しい標準であるモデルコンテキストプロトコル（MCP）が、さまざまなデータベース管理システムで広く採用されました。

MongoDBはFerretDBを特許や商標の侵害で訴え、NoSQLデータベースの環境が複雑化しました。

複数の新しいファイルフォーマットが、支配的なParquetフォーマットに対抗するためにリリースされ、この分野での革新を促進しました。

FaunaやPostgresMLを含むいくつかのデータベース企業が閉鎖され、業界の課題が浮き彫りになりました。

オラクルの共同創業者であるラリー・エリソンは、オラクルの成功により世界一の富豪となりました。

全体として、2025年はPostgreSQLの革新が続き、重要な買収やMCPのような新技術が登場しましたが、市場競争や一部企業の課題も見られました。

XPERは、コモドール64向けに設計された初期のエキスパートシステムで、専門的な知識を活用して予測を行うことを目的としています。エキスパートシステムの概念は、特定の分野における人間の意思決定を模倣するコンピュータプログラムを使用することです。

1980年代には、エキスパートシステムは人工知能（AI）の革新と見なされ、生産性を向上させる可能性があると期待されていました。しかし、その効果については意見が分かれ、一部の専門家はその能力に懐疑的でした。

XPERは、オブジェクト、特徴、属性を用いた構造化データモデルを使って、意思決定の枠組みを作成することを可能にします。キノコの識別や天気予報など、さまざまな用途に利用できますが、柔軟性や複雑さに限界があります。

データ入力には注意が必要です。XPERは連続データの処理が得意ではなく、ファジィロジックや時間的なシーケンスといった高度な機能も欠けています。また、マニュアルはユーザーが効果的に知識を構造化する方法を示すのにあまり役立ちません。

XPERは微妙なデータの処理に苦労し、しばしば冗長な情報の入力を招きます。正確なデータ入力に依存しているため、入力が不正確だと出力も悪くなります。

天気データを入力した後の予測は信頼性が低く、XPERの限界を浮き彫りにしました。これは、真剣なツールというよりはおもちゃに近いものでした。XPERを使用する経験からは、ソフトウェアの制約を理解し、データ分析における学習プロセスの重要性が明らかになりました。

全体として、XPERはエキスパートシステムの可能性を示していますが、特に精度や適応性の面でAI技術に対する高い期待には応えられていません。

ToXCancelは、Android用のFirefoxブラウザ拡張機能で、ユーザーがx.comやtwitter.comにアクセスしようとすると、xcancel.comにリダイレクトします。これにより、ユーザーはxのアカウントを持たなくてもスレッドや返信を読むことができます。この拡張機能は、18件のレビューに基づいて4.8という高評価を得ており、ダウンロードも簡単です。x.comやtwitter.comからデータにアクセスするためのオプションの権限が必要です。拡張機能のサイズは小さく（63.52 KB）、最後の更新は2025年5月です。

要約がありません。

B+ツリーの実装は、大規模なデータ構造を管理する際に、一般的な代替手段よりもはるかに高速です。データの挿入、検索、削除において、Abseil B+ツリーや標準のC++マップ（std::map）と比べて、2倍から5倍の速さで処理できることが確認されています。

今回のローオービットセキュリティレーダーでは、2026年1月5日の週に発生したベネズエラの停電に関連するBGP（ボーダーゲートウェイプロトコル）の異常について取り上げています。アメリカのサイバー作戦に関するジョン・D・ケイン将軍の発言が紹介されており、軍事行動とサイバー活動の関連性が示唆されています。

BGPはルーターが経路情報を共有するためのプロトコルであり、既知のセキュリティの脆弱性があります。ベネズエラの国営通信会社CANTVは、1月2日に異常な経路パターンを示し、複数のIPアドレスプレフィックスが予期しない方法でルーティングされていました。Cloudflare Radarのデータによると、CANTVに関するBGPのアナウンスが急増し、通常の経路には含まれない異常なルーティングパスが確認されました。

影響を受けたIP範囲の多くは、カラカスの銀行やインターネットプロバイダーなどの重要なサービスに関連しています。BGPの異常は、ベネズエラでの爆発や軍事行動といった重要な出来事と同時に発生しており、操作されたトラフィックルートを通じた情報収集の可能性について疑問を投げかけています。

この記事は、この時期の異常なBGP活動についてさらなる調査が必要であると提案しています。

この記事では、ジョシュ・ルノーが、1994年に「インスペクター・デンジャーファック」というキャラクターを作り出したケベック出身のANSIアーティスト、イーリーの軌跡を探ります。イーリーは、アンダーグラウンドのANSIアートシーンで自分を確立しようとするティーンエイジャーでした。彼は、電子掲示板システム（BBS）を通じてコミュニティを見つけ、アニメーションへの愛情とANSIスタイルを融合させたアートを制作し始めました。

イーリーは、ANSIシーンの創造性や仲間意識について振り返りますが、その一方で、彼のユニークなカートゥーンスタイルに対する否定的なフィードバックなど、さまざまな課題にも直面しました。このスタイルは、当時人気のあったより真剣なスーパーヒーローのテーマとは対照的でした。インスペクター・デンジャーファックというキャラクターは、ユーモラスで挑発的な存在として登場し、スーパーヒーローに焦点を当てた他のANSIアートの中で際立っていました。

記事では、インスペクター・デンジャーファックをフィーチャーしたイーリーの初期作品についても触れています。これらの作品は「初期のオンラインコミック」と見なされることがありますが、後のウェブコミックプラットフォームに典型的な連載構造が欠けているため、ウェブコミックの定義には当てはまりません。イーリーは、自身がANSIシーンに貢献したことを認めつつも、それがウェブコミックの発展に直接影響を与えたとは考えていないと述べています。

全体として、イーリーの物語は、彼の創造的な進化や実験、そしてANSIアートコミュニティが彼の芸術的な旅に与えた影響を浮き彫りにしています。

このウェブサイトでは、AI企業による自動的なデータ収集を防ぐために「アヌビス」というシステムを使用しています。このシステムは、ユーザーが人間であることを証明するためのタスクを完了する必要があるため、ボットがサイトにアクセスしにくくなっています。これは、メールのスパムを減らすために使われる方法に似ています。アヌビスは、ヘッドレスブラウザを特定してブロックすることを目的としており、正当なユーザーへの影響を最小限に抑えています。サイトにアクセスするためには、最新のJavaScriptを有効にする必要があります。これをブロックするプラグインがあると、正常に動作しないことがあります。これは一時的な対策であり、より良い解決策が開発中です。

Gmailアプリのサイズは現在760.7 MBで、無料アプリの中ではトップ100の中でも特に大きなアプリの一つです。このサイズは年々大幅に増加しており、2013年には約12 MB、2017年には200 MBを超えるまでになりました。Gmailは大きなアプリですが、テスラやCrypto.comのような他のアプリはさらに大きく、約1 GBに達しています。

トップ100の無料アプリの平均サイズは約280 MBですが、Gmailは多くの代替アプリと比べてもかなり大きいです。例えば、Microsoft Outlookは376 MBで、Appleのメールアプリはわずか8.7 MBです。

大きなアプリサイズがストレージに与える影響についても触れられており、アプリやデータ、オペレーティングシステムに100 GBを使用すると、ユーザーは写真や動画のためのスペースが限られてしまいます。新しいiPhoneはより多くのストレージを搭載していますが、著者はアプリがこれほど大きくなった理由と、それに見合った機能が提供されているのか疑問を呈しています。

要するに、Gmailアプリのサイズは多くの類似アプリよりもかなり大きく、ストレージの効率やパフォーマンスに対する懸念を引き起こしています。

Box64のバージョン0.4.0がリリースされました。この新しいバージョンでは、Arm64、RiSC-V、Loongarchの三つのプラットフォームに対する改善と修正が行われています。Linux版のSteamをサポートしており、Box32コンポーネントは依然として実験的ですが、安定性が向上しました。また、Battle.netの一部のゲームでもパフォーマンスが改善されていますが、すべてのゲームが地域によって動作するわけではありません。

新しいバージョンでは、速度とメモリ使用量の最適化が行われ、メンテナンスが容易になるように不要なコードが削除されています。著者は動画録画のためにキャプチャカードを使用し始めましたが、圧縮品質に関するいくつかの問題が発生しています。Arm64、RiSC-V、Loongarchに関する更新もあり、特にLoongarchのバックエンドが大きく進展し、Steamやその他のアプリケーションが効果的に動作するようになりました。

Box64は、プロセスの同期を改善するためにESync、FSync、そして新しいNTSyncをサポートしていますが、一部のゲームでは正常に動作させるために調整が必要な場合があります。全体として、Box64はより多機能になり、これらのアーキテクチャ上でゲームを構築し楽しむための準備が整いました。

最近の研究によると、Hacker News（HN）に投稿された記事の65%がネガティブな感情を持っており、これらの投稿は平均して35.6ポイントの評価を得ていることがわかりました。これは全体の平均28ポイントと比べて27%のパフォーマンス向上を示しています。

この研究では、32,000件の投稿と340,000件のコメントを分析し、トランスフォーマー型の分類器や大規模言語モデルなどのさまざまな手法を使用しました。いくつかの変動はあったものの、ネガティブな内容が多いという傾向は一貫していました。ネガティブな感情には、技術への批判、発表に対する懐疑、業界の慣行への不満などが含まれますが、一般的には有意義であり、毒性のあるものではありません。

この研究は、ネガティブな内容がエンゲージメントを促進するのか、それとも物議を醸すコンテンツが自然にネガティブな反応を引き起こすのかという疑問を提起しています。著者は、さらなる洞察のために、コード、データセット、ダッシュボードを近日中に共有する予定です。

JS Analyzerは、Jensecによって開発されたBurp Suiteの拡張機能で、JavaScriptファイルの分析を行います。このツールは、APIエンドポイントやURL、秘密情報、メールアドレスを特定し、無関係なデータを最小限に抑えることができます。

主な機能には、APIパスやRESTエンドポイント、OAuth URL、管理ルートを見つけるエンドポイント検出、クラウドストレージサービスからの完全なURLを収集するURL抽出、APIキーやトークンなどの機密情報を検出する秘密スキャン、JavaScriptコード内のメールアドレスを特定するメール抽出、.sqlや.csvなどの機密ファイルタイプへの参照を発見するファイル検出があります。また、不要なデータを除去して精度を向上させるスマートフィルタリング、各発見の出所を示すソーストラッキング、リアルタイムで結果をフィルタリングしコピーする機能、発見をJSONファイルとしてエクスポートする機能も備えています。

インストール手順は、まずJythonのスタンドアロンJARをダウンロードし、次にBurp SuiteをJythonを使用するように設定し、最後にBurp SuiteにJS Analyzer拡張機能を追加します。

使用方法は、Burp Suiteを通じてウェブトラフィックをプロキシし、JavaScriptのレスポンスを選択して拡張機能を使用して分析します。

検出できる内容には、例えば「/api/v1/users」や「/oauth2/token」といったエンドポイント、AWSキーやGoogle APIキーなどのパターンを含む秘密情報、XML名前空間やモジュールインポートのような無関係なデータを自動的に無視するノイズフィルタリング、.envや.bak、.pdfなどのファイル参照があります。

この拡張機能は、JSAnalyzerEngineクラスを介してPythonプロジェクトでも単独で使用することができます。

拡張機能の改善に向けた貢献は歓迎されており、MITライセンスの下で提供されています。この拡張機能は、Jenish Sojitraによって作成され、情報セキュリティや技術コミュニティを支援することを目的としています。

このテキストでは、MarkdownファイルをApple Notesと同期させるツールについて紹介しています。以下はその概要です。

まず、ツールのインストール方法ですが、Homebrewを使って以下のコマンドを実行します。最初にリポジトリを追加し、その後ツールをインストールします。

次に、基本的なコマンドについて説明します。MarkdownファイルをApple Notesに送信するには、「stash push my-note.md」というコマンドを使用します。また、Apple Notesから更新を取得するには、「stash pull my-note.md」と入力します。

このツールの目的は、シンプルさを重視するApple Notesを好むクリエイターが、Markdownでの執筆を統合する際に直面した課題を解決することです。既存のツールは複雑すぎたり、機能が制限されていたため、この同期ツールが開発されました。

機能としては、ツールはMarkdownファイルのフロントマターを利用してApple Notes内のノートを追跡します。ノートを送信する際には、ユニークな識別子を使ってApple Notes内にノートを作成または更新します。ノートを取得する際には、Apple NotesからローカルのMarkdownファイルを更新しますが、フロントマターは変更されません。

このツールを使用するには、macOS上でApple Notesが必要です。また、MarkdownとHTMLの変換にはPandocが、解析にはpcregrepが必要です。

開発にはAppleScriptやシェルスクリプト、Pandocが使用されており、Bashlyによるコマンドラインインターフェースが提供されています。今後の改善や機能追加の計画もあります。

このツールは、Markdownでの執筆をスムーズにし、Apple Notesを利用して簡単にアクセスし整理できるようにすることを目的としています。

バリーは、プライバシーに配慮した開発者向けツール「Prism.Tools」を作成しました。このツールセットは、ブラウザ内で直接使用でき、サインアップやインストールは不要です。40以上のツールが含まれており、JSONフォーマッターや正規表現テスター、Gitコマンドヘルパーなど、初心者から上級者まで利用できるように設計されています。

Prism.Toolsの主な特徴は、すべてのツールがローカルでデータを処理するため、情報がブラウザの外に出ることがない点です。また、各ツールはシンプルなHTMLファイルで構成されており、複雑なフレームワークやビルドプロセスは使用していません。ツールは一貫したダークなユーザーインターフェースデザインを採用しており、ナビゲーションが容易です。外部ライブラリは最小限に抑えられ、バニラJavaScriptに依存しています。

バリーはこれらのツールを個人的な使用のために開発しましたが、他の人々の役に立つために共有することにしました。ツールはPrism.Toolsでアクセスでき、機能の不足や問題点についてフィードバックを提供することができます。このプロジェクトは、バニラJavaScriptのようなシンプルな解決策が、複雑なシステムを必要とせずに効果的であることを示しています。

要約がありません。

人間は、自分たちの言語に似たコンピュータ言語を作ることで未来を変えました。コンピュータは私たちの文法や語彙を学ぶだけでなく、言語を柔軟に使う方法も理解しました。私たちは彼らに言葉を与え、彼らはそれを操作し始めました。その結果、欺く可能性が生まれました。

2026年のCESで、インテルは新しいインテルコアウルトラシリーズ3プロセッサを発表しました。このプロセッサは、アメリカで開発された先進的な18A技術を初めて採用しています。ゲーム、人工知能（AI）、コンテンツ制作において優れた性能を発揮し、200以上の異なるPCモデルに搭載される予定です。

主な特徴としては、シリーズ3プロセッサはCPU性能とグラフィックスを向上させており、従来のモデルと比べて最大60%のマルチタスク性能向上と、77%の高速ゲーム処理を実現しています。また、特定のデバイスでは最大27時間のバッテリー寿命が期待できます。新しいプロセッサは、ロボティクス、医療、スマートシティなどの分野でのAIアプリケーションに最適化されており、AIタスクの性能を大幅に向上させています。

これらのプロセッサを搭載したノートパソコンの予約は2026年1月6日から始まり、グローバルな販売は1月27日から開始される予定です。インテルコアウルトラシリーズ3は、さまざまなアプリケーションでのユーザー体験を向上させつつ、電力効率を維持することを目指しています。

著者は、ゲームボーイカラーの起動アニメーションを使ったレトロ風の88x31ウェブボタンを作成した経験を共有しています。最近、こうしたボタンが再び注目されているのを見て、適切なものがオンラインで見つからなかったため、自分で作ることに決めました。

まず、著者はゲームボーイカラーの起動アニメーションをクラシックなグレーのフレーム内で使用することを考えました。次に、エミュレーターのSameBoyを使って、ゲームボーイの起動ROMからアニメーションの個々のフレームをキャプチャしました。この作業にはアセンブリコードの知識が役立ちました。

175フレームをPNG画像としてキャプチャした後、ImageMagickを使ってそれらをGIFにまとめました。その後、GIFを88x31ボタンのフォーマットに合わせてトリミングし、サイズを調整しました。リサイズしたアニメーションの周りにはグレーのフレームを追加し、ボタンデザインを完成させました。

元の白い背景はグレーに置き換えられ、アーティファクトを避けるために追加の調整が必要でした。また、アニメーションの色が薄くなる問題を解決するために、著者はPythonスクリプトを使って白からグレーへの遷移色を再マッピングしました。

最終的に、すべての調整を一つのImageMagickコマンドにまとめて、最終的なボタン画像を作成しました。著者は結果に満足しており、他の人も自由にこのボタンを使うことを勧めていますが、ユーモラスに任天堂に法的措置を取らないようお願いしています。

2025年には、人工知能（AI）の焦点が単なる会話から積極的な行動へと移りました。この変化により、AIの能力を向上させるための技術が自己改善の方法に似ていることが明らかになりました。AIをより賢くするための鍵は、三つの人間の習慣にあります。

まず一つ目は「書き出すこと」です。書くことで複雑なアイデアを整理し、記憶の負担を軽減することができます。これにより、より良い整理や推論が可能になります。現在のAIも、タスクを実行する前に計画をメモする「スクラッチパッド」のような技術を使用しています。

二つ目は「自分自身に話しかけること」です。AIモデルは、答えを出す前に内部対話を生成することで「考える」ようになっています。この推論のプロセスは、複雑なタスクを分解し、応答の質を向上させるのに役立ちます。

三つ目は「役割演技」です。「建築家」や「批評家」といった異なるペルソナを採用することで、AIは特定のタスクに集中し、エラーを減らすことができます。この概念は、人々が潜在能力を引き出すために別の自分を使う方法に似ています。

この記事では、AIの能力を最大限に活用するためのシンプルなワークフローを提案しています。それは、書く、反省する、テストする、そして検証するという流れです。このアプローチは、AIと個人の成長の両方において推論を強化し、成果を向上させることができます。

htmxは、HTMLを強化するツールで、AJAX、CSSトランジション、WebSocket、サーバー送信イベントをシンプルな属性を使って直接HTML内で利用できるようにします。これにより、ハイパーテキストのシンプルさを保ちながら、現代的なユーザーインターフェースを作成しやすくなります。htmxは軽量で、圧縮時に約14KBのサイズで、依存関係を必要とせず、拡張も可能です。

htmxの目的は、従来のHTMLの制限を取り除くことです。具体的には、HTTPリクエストをリンクやフォームに限定すること、特定のイベントのみがリクエストをトリガーすること、リクエストの種類をGETとPOSTに制限することなどです。これにより、HTMLのハイパーテキストとしての機能が強化されます。

htmxを使用するには、HTMLに以下のスクリプトを追加します。

例えば、AJAXリクエストを送信するボタンを次のように作成できます。
<button hx-post="/clicked" hx-swap="outerHTML">Click Me</button>
この設定では、ボタンがクリックされると、"/clicked"にリクエストが送信され、サーバーの応答でボタンが置き換えられます。

htmxをnpmでインストールするには、次のコマンドを使用します。
npm install htmx.org --save
古い壊れたパッケージであるhtmxと混同しないように注意してください。

詳細情報やドキュメントについては、htmx.orgを訪れてください。

htmxに貢献したい場合は、貢献ガイドラインを確認してください。貢献できない場合は、プロジェクトを支援することを検討してください。

ローカルでhtmxを開発するには、まず依存関係をインストールし、次にウェブサーバーを起動します。
npm install
npx serve
変更をテストするには、http://0.0.0.0:3000/test/にアクセスします。

htmxは、Mochaテストフレームワーク、Chaiによるアサーション、SinonによるAJAXリクエストのモックを使用しています。

最後に、JavaScriptの複雑さとHTMLに既に存在するハイパーテキストのシンプルさを反映した俳句が添えられています。

Microsoftでの「パスキー」の開発について、そして新しい概念「パスシード」が紹介されています。

パスキーは、安全でパスワードを使わない認証方法で、主にウェブサイトへのログインに使用される非対称鍵ペアを利用しています。パスキーは、ユーザーのデバイスにプライベートキーとパブリックキーを安全に保存し、プラットフォーム間で同期されます。

著者は、パスキーを数年間使用した結果、パスキーの特定の特性を新しい方法で活用できることに気づきました。この発見から、パスキーの利用をウェブサイトへのログインにとどまらず、拡張することを目的としたパスシードが誕生しました。

パスシードは、パスキーのパブリックキーを「シード」として扱い、ビットコイン取引や分散型アプリケーションのための鍵など、他の暗号材料を生成する手段を提供します。これにより、機密情報を公開することなく、安全にこれらの材料を導出することが可能になります。

パスシードは、パスキーを作成することで生成され、メッセージに二度署名することでパブリックキーを回復し、再生成することができます。この回復したパブリックキーは、さまざまなアプリケーションのための他の暗号鍵を導出するために使用できます。

ユーザーは、パスシードをニーモニックフレーズに変換することで、簡単にバックアップできます。デバイスを失った場合でも、元のパスキーにアクセスできれば、パスシードを新しいデバイスに同期することが可能です。

テキストには、パスシードを作成し回復するための技術的な詳細やコードスニペットが含まれており、セキュリティとユーザーの確認の重要性が強調されています。

パスシードは、暗号鍵を柔軟に使用する方法を提供しますが、既存のパスキーの機能に依存しており、特定の高度な機能に対する現在のブラウザのサポートによって制限されています。

全体として、パスシードは、セキュリティと使いやすさを維持しながら、パスキーをより広範な暗号アプリケーションに活用するための革新的な方法を提供します。

2026年1月6日のJellyfinの状況についてのまとめです。

このブログシリーズの最初のエントリーでは、Jellyfinコミュニティに最新情報を提供することを目的としています。昨年12月にはJellyfinの7周年を迎え、オープンソースのメディアサーバーソリューションへの取り組みを祝いました。貢献者への感謝の意も表されました。

バージョン管理システムについて、特に10.11のリリース後にユーザーからのフィードバックがあり、次のメジャーリリースでの見直しが検討されています。現在の計画では、メジャーバージョン10を廃止する可能性があります。

開発の進捗として、最新の10.11リリースでは重要なデータベースの変更が行われました。さまざまなバグが追跡され、すでに複数の更新が問題解決のためにリリースされています。次の10.12および12.0では、テレビ以外のデバイス向けに実験的なレイアウトがデフォルトとなり、テーマサポートも改善される予定です。

クライアントの更新については、Jellyfin Desktopがリブランドされ、パフォーマンス向上のためにQt 6にアップグレードされましたが、いくつかのメモリに関する問題はまだ解決中です。Jellyfin for Android TVでは、音楽のトランスコーディングと動画再生の安定性が向上しました。Jellyfin for Xboxでは、ゲームパッドの完全サポートが追加され、4KおよびHDRコンテンツの改善も行われました。Jellyfin for Rokuでは、特定のバグに対処するためのマイナーアップデートが行われました。また、Swiftfinでは大規模なアップデートがリリースされ、今後の更新に関するロードマップも公開されています。

今後の計画としては、追加プラットフォームのサポートや既存の問題の修正に引き続き取り組んでいきます。Jellyfinにとって、刺激的な一年になることを期待しています。

2026年も楽しいストリーミングをお楽しみください。

2026年1月、著者はSpotifyなどのストリーミングサービスの料金が上昇し、価値が低下していることに不満を感じ、自分でメディアライブラリをホストする経験を共有しました。

著者は2025年8月にドイツでSpotifyがサブスクリプション料金を引き上げたことを受け、満足度が低い無料プランに切り替えましたが、曲の選択に制限があり、期待外れでした。また、ストリーミングプラットフォーム全体でユーザー体験が悪化していることにも気づきました。具体的には、料金の値上げ、広告の導入、使いにくいユーザーインターフェースが影響しています。

これらの経験から、著者はJellyfinというオープンソースのメディアサーバーを使って、自分でメディアをホストすることを決めました。コスト効率を考え、HetznerのVPS（仮想プライベートサーバー）を利用することにしました。

VPSの選定では、メディアホスティングに十分なリソースを持つHetznerのVPSを選びました。また、メディアファイルの保存にはHetznerのストレージボックスを使用しました。さらに、WireGuardを使ってVPNを実装し、安全にメディアサーバーにリモートアクセスできるようにしました。

著者は、メディアサーバーを設定し、安全にアクセスするために必要なサーバーとWireGuardの設定について詳しく説明しました。自分でホストすることは手間がかかりますが、商業サービスほどのライブラリの広さはないものの、個人利用においては価値があると感じていると述べています。

Tailsnitchは、Tailscaleの設定を監査するためのセキュリティツールです。このツールは、設定ミスや過剰なアクセス制御を含む50以上のセキュリティ問題をスキャンします。

使い始めるには、まずTailscaleのAPIキーを設定します。その後、コマンド「tailsnitch」を実行して監査を行います。高リスクの問題だけを確認したい場合は、「tailsnitch --severity high」を使用します。また、問題を直接修正したい場合は、インタラクティブな修正モードを「tailsnitch --fix」で利用できます。

インストール方法にはいくつかの選択肢があります。GitHubから事前にビルドされたバイナリをダウンロードし、macOSユーザーは隔離を解除する必要があります。また、コマンド「go install」を使ってインストールすることも可能です。ソースからビルドする場合は、リポジトリをクローンしてビルドを行います。

認証方法には、推奨されるOAuthクライアントを設定して安全にアクセスする方法と、APIキーを使用する方法がありますが、後者はセキュリティが低くなります。

使用例としては、完全な監査を「tailsnitch」で実行したり、「tailsnitch --verbose」で合格したチェックを表示したり、結果を重大度やカテゴリでフィルタリングすることができます。また、インタラクティブモードを使用して直接問題を修正することも可能です。

SOC 2の証拠をエクスポートする機能もあり、監査用のレポートをJSONまたはCSV形式で生成できます。特定の問題を無視したい場合は、「.tailsnitch-ignore」ファイルを作成して特定の結果を抑制することができます。

Tailsnitchは、さまざまなカテゴリにわたって52のチェックを実施し、重要なリスクや高リスクの問題を特定します。監査をカスタマイズするためのフラグも用意されており、重大度やカテゴリでフィルタリングしたり、特定のチェックを実行したりできます。

CI/CDパイプラインに統合することで、セキュリティの回帰を検出することも可能です。セキュリティチェックや設定に関する詳細なドキュメントは、Tailsnitchの公式ドキュメントを参照してください。

2025年1月、サム・アルトマンはAIエージェントが人間と共に働き始め、企業に大きな影響を与えると予測しました。彼やOpenAIのケビン・ワイルなどの技術リーダーは、AIが単純な作業から複雑で多段階の仕事をこなすように進化し、「デジタル労働革命」が起こると提案しました。しかし、2026年になると、これらの予測は実現しませんでした。ChatGPTエージェントのようなAIエージェントは基本的なタスクにも苦しみ、期待に応えることができませんでした。

専門家のゲイリー・マーカスは、これらのエージェントの背後にある技術が不十分であると批判し、開発されているツールには根本的な欠陥があると指摘しました。2025年の楽観的な見通しは失望に変わり、期待されていたAI従業員はまだ存在しないことが明らかになりました。

2026年に向けて、著者は推測的な予測ではなく、AIの実際の能力に焦点を当てる必要があると強調しています。潜在的な雇用の喪失を心配するのではなく、既存のAI技術の実際の影響を評価することが重要です。

Pebbleが新しいスマートウォッチ「Pebble Round 2」を発表しました。このモデルは、Pebbleの中で最も薄いスマートウォッチです。TechCrunchの記事では、このデバイスの特徴や仕様について詳しく説明されており、デザインや技術面が強調されています。また、YouTubeの動画もリンクされており、さらに詳細を知ることができます。全体として、人気のスマートウォッチモデルが新しい機能を搭載して再登場する内容となっています。

要約がありません。

DiskImageToolは、IBM PC用のフロッピーディスクイメージを管理・編集するための個人プロジェクトです。プロフェッショナル向けではなく、誰でも役立てられるように共有されています。主な機能は以下の通りです。

フロッピーディスクイメージの表示と編集が可能です。ファイルやフォルダーをイメージにドラッグ＆ドロップで追加したり、取り出したりできます。また、異なるイメージフォーマット間の変換や新しいディスクイメージの作成も行えます。ファイルのプロパティやブートセクター、ファイルアロケーションテーブル（FAT）の編集もサポートしています。さらに、16進数エディタを使用してディスクの特定の領域や全体を表示・編集できます。テキストファイルや生のトラックデータも閲覧可能です。ブートセクターの問題を簡単に修復したり、Windowsの変更をクリーンアップする機能もあります。

複数のイメージを同時に開いて、管理しやすくフィルタリングすることもできます。Greaseweazleを使ってフロッピーディスクの読み書きができ、GreaseweazleやKryoFluxソフトウェアを使用して生のフラックスセットをインポートすることも可能です。

対応しているイメージフォーマットには、.ima、.img、.vfdなどのさまざまなセクターイメージが含まれています。また、DiskImageToolはzipファイルからのイメージも開くことができます。開発者は機能の提案を歓迎しており、ディスカッション用のDiscordチャンネルも設けています。最新バージョンは提供されたリンクからダウンロードできます。

トランスフォーマーはトークンを一つずつスキャンするため、処理が遅くなり、長い文脈では多くのメモリを必要とします。この問題を改善するために、研究者たちはPHOTONという新しいモデルを開発しました。このモデルは、情報を平面的にスキャンするのではなく、階層的に整理します。PHOTONは、データをよりシンプルな形に圧縮するために下から上へのアプローチを用い、詳細なトークン表現を構築するために上から下へのアプローチを採用しています。テストの結果、PHOTONは他のトランスフォーマーモデルよりも優れた性能を示し、特に長い文脈や複数のクエリを扱う際に、メモリ使用量を大幅に削減し、処理速度を向上させることが確認されました。

新たなセキュリティ脅威として、キムウルフというボットネットが登場しました。このボットネットは、主にAndroid TVボックスやデジタルフォトフレームなど、200万台以上のデバイスに感染しています。これらのデバイスは、適切なセキュリティ機能が欠けていることが多く、大手の電子商取引サイトでよく販売されています。キムウルフは、脆弱な家庭用プロキシネットワークを利用して拡散し、攻撃者が家庭用ファイアウォールの背後にあるデバイスを悪用することを可能にしています。

このマルウェアに感染したデバイスは、広告詐欺や分散型サービス妨害（DDoS）攻撃などの悪意のある活動を行うことができます。多くのデバイスには、マルウェアが事前にインストールされているか、ユーザーが有害なアプリをダウンロードする必要があります。家庭用プロキシの重大なセキュリティ欠陥により、攻撃者はローカルネットワークにアクセスし、感染させることが可能になります。

研究者のベンジャミン・ブランデージは、多くの侵害されたデバイスに「Androidデバッグブリッジ（ADB）」という機能がデフォルトで有効になっていることを発見しました。これにより、攻撃者にとって簡単な標的となっています。このボットネットは、IPIDEAというプロキシサービスに関連付けられており、同サービスはブランデージの調査結果で指摘された脆弱性に対処するための措置を講じています。

専門家は、認可されていないAndroid TVボックスを避け、他者にネットワークアクセスを許可する際には注意するよう消費者にアドバイスしています。これにより、意図しない感染を防ぐことができます。訪問者にはゲスト用のWi-Fiネットワークを使用し、インターネット接続デバイスを購入する際には信頼できるブランドを選ぶことが推奨されています。

要約がありません。

このテキストは、2026年1月7日現在のジェミニスペースに関する統計を提供しています。主なポイントは以下の通りです。

データベースには646,886のURIが含まれており、そのうち558,823が正常にチェックされ、429,515がジェミニコンテンツを提供しています。リソースの平均サイズは46,498バイトで、サイズは異なるパーセンタイルによって変動しています。

最も一般的なメディアタイプは「text/gemini」で、次いでJPEG、プレーンテキスト、PNG画像が続きます。コンテンツの大多数は言語が指定されていませんが、英語が最も多く使われています。

エンコーディングでは、最も使用されているのは指定されていないもので、次にすべてのファイルとgemtextファイルに対してUTF-8が使用されています。ステータスコードに関しては、94.95%のURLが成功ステータス（20）を返し、3.07%は見つかりませんでした（51）。

カプセルは4,836あり、そのうち3,251が最近アクセス可能です。最も一般的なカプセルは10,000のURL制限があります。カプセルの92.5%は自己署名証明書を使用しており、2.87%は期限切れの証明書を持っています。

ネットワーキングに関しては、99%のカプセルがTLS 1.3を使用しており、27%のアドレスがIPv6です。トップレベルドメイン（TLD）は277あり、最も一般的なものは「.com」、「.net」、「.org」です。

このページはステファン・ボルツマイヤーによって管理されており、フィードバックを歓迎しています。

あるツイートをきっかけに、Y Combinator（YC）のスタートアップの系譜を約6,000件作成し、ウェブアプリで公開しました。

YCのエコシステムに大きな影響を与えた主要なスタートアップには、Airbnbが83件、Stripeが67件、Dropboxが50件、Justin.tv/Twitchが47件のスタートアップを生み出しています。

最近設立されたYCのスタートアップも多くの新しい企業を生み出しています。具体的には、Rappiが21件、Brexが20件、Scale AIが19件のスタートアップを誕生させています。

エリックは新しい機械学習ライブラリ「jax-js」を発表しました。このライブラリは、純粋なJavaScriptを使用してウェブブラウザで動作するように設計されています。jax-jsは、Pythonで人気のあるGoogle DeepMindのJAXフレームワークを模倣しています。

jax-jsの目的は、開発者がブラウザ内で直接機械学習や数値計算を行えるようにすることです。これにより、より多くの人々が利用できるようになります。

このライブラリは、WebAssemblyとWebGPUを活用して、ほぼネイティブなパフォーマンスを実現しています。これにより、JavaScriptの数値処理における制限を克服しています。

jax-jsはnpmを通じて簡単にインストールでき、JAXに似たAPIを提供しています。これにより、ユーザーは配列を作成し、さまざまな操作を行うことができます。

主な機能としては、自動微分をサポートし、grad()やjit()といったJAXの機能も含まれています。これらは、関数をコンパイルしてパフォーマンスを向上させるためのものです。また、ブラウザ内でニューラルネットワークを作成し、トレーニングするための簡単な例も用意されています。

jax-jsは有望なパフォーマンスベンチマークを示していますが、さらなる最適化の余地もあります。

このライブラリはGitHubでオープンソースとして公開されており、コミュニティからの貢献やフィードバックを歓迎しています。

全体として、jax-jsはウェブ開発者に強力な機械学習機能を提供し、ブラウザ内でリアルタイムのモデルトレーニングやインタラクティブなアプリケーションを可能にすることを目指しています。

このライブラリは、NVIDIAのGPU上でCUDAを使用して動作する高性能なカクー・フィルターの実装を提供します。高速なバッチ処理に最適化されており、カスタマイズ可能な偽陽性率で効率的なデータの保存と取得が可能です。

主な特徴として、データの挿入、検索、削除のための迅速なバッチ処理が挙げられます。また、フィンガープリントやバケットのサイズを調整でき、異なる追い出し戦略をサポートしています。メモリ使用量が最適化されており、ソートされた挿入が可能です。複数のGPUでの動作やプロセス間通信（IPC）もサポートしており、ヘッダーのみのライブラリとして簡単に統合できます。

性能面では、GPUカクー・フィルターは他の実装と比べて大幅な速度向上を示しています。CPUカクー・フィルターと比較して、挿入は最大583倍、クエリは1504倍速くなります。また、ほとんどのケースでTwo-Choice Filter（TCF）やGPU Counting Quotient Filter（GQF）よりも速いです。GPU Blocked Bloom Filterと比較すると、挿入はやや遅いものの、クエリは速くなっています。

必要な環境としては、CUDA Toolkit（バージョン12.9以上）、C++20に対応したコンパイラ、Mesonビルドシステム（バージョン1.3.0以上）が必要です。

フィルターを使用するには、設定を行い、フィルターインスタンスを作成し、キーの挿入やメンバーシップの確認などの操作を実行します。設定オプションでは、キーの種類、フィンガープリントのサイズ、最大追い出し数、バケットのサイズなど、さまざまなパラメータをカスタマイズできます。

大規模な作業負荷に対応するために、このライブラリは複数のGPU構成をサポートし、単一のGPUでは処理できないデータを管理できます。プロジェクト構造には、メインフィルターとマルチGPUサポートのためのヘッダーファイル、例となるアプリケーション、ベンチマーク、テストが含まれています。

この要約では、GPU加速カクー・フィルターの主な特徴、性能の利点、必要条件、使用ガイドラインについて説明しています。

著者は、RustとWebAssembly（WASM）を使用して固有値ソルバーを作成し、ガーシュゴリン円定理を探求した経験について述べています。プロジェクトの動機は、ガーシュゴリン円定理を視覚化したいというもので、開発にはJavaScriptよりもRustを選びました。このプロジェクトは、Rustを学ぶ良い機会となりました。

ガーシュゴリン円定理は、行列の固有値を複素平面上で特定するのに役立つ定理で、行列の対角成分と非対角成分に基づいた円を使用します。著者はQRアルゴリズムを実装し、行列を直交成分（Q）と上三角成分（R）に分解して固有値を反復的に求めました。非対称行列に対する収束を確保することや、必要な行列演算を実装することが課題でした。

Rustには組み込みの複素数型がないため、著者は基本的な算術演算を持つカスタムのComplex構造体を作成しました。また、2次元行列を行優先順序で表現するためのMatrix構造体を実装し、行列の加算、乗算、ノルムなどの演算メソッドを含めました。

著者は、ハウスホルダー反射を使用して行列をヘッセンベルグ形式に変換し、固有値計算のプロセスを簡素化しました。wasm-packを使用してRustコードをWASMにコンパイルし、ウェブ環境で実行できるようにしました。JavaScriptとの統合はwasm-bindgenによって容易になり、Rustの関数をJavaScriptから呼び出せるようになりました。

著者は今後、Rustについてさらに学び、さまざまな行列型を探求し、Rustでの機能を増やすことでJavaScriptの接続コードを減らすことに興味を示しています。このプロジェクトは、数学、プログラミング、ウェブ開発を融合させた成功した学習体験であり、著者は今後のプロジェクトでRustの能力をさらに探求する計画です。

多くの小規模ビジネスのウェブサイトでは、実際にはクッキー同意バナーが必要ないことが多いです。これらのバナーはユーザーにとって煩わしいものとなることがよくあります。主な問題はプライバシー法ではなく、必要のない追跡ツールの過剰な使用です。

クッキーとは、ブラウザに保存される小さなファイルのことです。必須クッキーはウェブサイトの機能に必要で、例えばユーザーがログインした状態を維持するために使われます。一方、追跡クッキーは広告のためにユーザーの行動を監視し、同意が必要です。

ヨーロッパのGDPR（一般データ保護規則）では、追跡クッキーには同意が必要ですが、必須クッキーには必要ありません。アメリカでは、連邦法でクッキーの同意を求めるものはありませんが、州法であるCCPA（カリフォルニア消費者プライバシー法）では明確なプライバシー通知とオプトアウトの選択肢が求められます。

クッキー同意バナーが一般的なのは、侵入的な追跡ツールの広範な使用によるものです。これらのバナーを避けるためには、ビジネスは追跡スクリプトの必要性を再評価する必要があります。

プライバシーに配慮した代替手段として、個人を追跡しないプライバシー重視の分析ツールを使用することが挙げられます。また、コンテンツを外部サービスではなく自社でホストすることや、すべての追跡ツールが本当に必要かどうかを評価することも重要です。

プライバシーを優先するアプローチには、ユーザー体験の向上や煩わしいポップアップの排除、ウェブサイトのパフォーマンス向上、プライバシーを重視する消費者へのアピールといった利点があります。

始めるためのステップとしては、ウェブサイトの分析やツールがプライバシーに与える影響を監査し、第三者のクッキーなしでサイトを運営してみることが挙げられます。必要であれば、シンプルなクッキー同意のソリューションを利用することも考えられます。

ユーザーのプライバシーを優先し、不要な追跡を最小限に抑えることで、ウェブサイトはユーザー体験を向上させ、クッキー同意バナーに頼らずにコンプライアンスを簡素化することができます。

ボリス・チェルニーは、アンソロピックでクラウドコードを開発した人物で、最近彼のコーディングワークフローを共有し、開発者コミュニティで話題になっています。彼のアプローチは、複数のAIエージェントを同時に稼働させることで、従来の方法よりもはるかに速く効率的に作業を進めることができます。

彼のワークフローの主なポイントは、まず「並行作業の流れ」です。チェルニーは、テスト、リファクタリング、ドキュメント作成など、異なるタスクを同時に管理するために5つのAIエージェントを同時に稼働させています。この戦略により、生産性が大幅に向上します。

次に「賢いモデルの使用」です。彼は、より大きくて遅いAIモデルであるオーパス4.5を好んで使用しています。これは修正が少なくて済むため、長期的には時間を節約できると彼は主張しています。

「間違いからの学習」も重要な要素です。AIが同じエラーを繰り返さないように、彼のチームはCLAUDE.mdというファイルを作成し、そこに間違いを記録しています。これにより、AIは学習し、時間とともに改善されます。

さらに、彼は「反復作業の自動化」を行っています。チェルニーはスラッシュコマンドや専門のAIサブエージェントを利用して、バージョン管理やテストなどの面倒なコーディング作業を自動化しています。

最後に「検証ループ」があります。彼のシステムには自動テストが組み込まれており、生成されたコードが正しく動作することを確認することで、ソフトウェアの全体的な品質を向上させています。

全体として、彼のワークフローはソフトウェア開発における変化を示しており、開発者にAIを単なるツールではなく、強力な労働力として捉えることを促しています。この変化は、プログラミングの生産性を大幅に向上させる可能性があります。

隣接する二つのメモリブロックを、前方イテレータのみを使って入れ替える方法についての質問です。この内容は2026年1月2日にレイモンド・チェンによって書かれました。

ニューラルネットワークのプルーニング技術は、訓練済みのネットワークにおけるパラメータの数を90%以上削減できるため、ストレージの必要性を減らし、性能を向上させつつ精度を維持することができます。しかし、プルーニングによって作成されたスパースネットワークをゼロから訓練するのはしばしば難しいです。

研究者たちは、一般的なプルーニング手法が、効果的に訓練しやすい小さなサブネットワークを明らかにすることを発見しました。これにより「ロッタリー・チケット仮説」が提唱されました。この仮説は、大規模で密に接続されたネットワークの中に、元のネットワークと同じ精度を達成できる小さな「勝ちチケット」が存在することを示唆しています。

研究者たちは、これらの勝ちチケットを見つけるためのアルゴリズムを開発し、この仮説を支持する実験を行いました。彼らは、MNISTやCIFAR10といったタスクにおいて、これらの勝ちチケットが元のネットワークのサイズのわずか10%から20%であることを一貫して確認しました。さらに、大きな勝ちチケットは、フルネットワークよりも速く訓練され、より高い精度に達しました。