最近の政策に関する記事によると、2025年にアメリカが課した関税は主にアメリカの輸入業者や消費者に負担をかけており、彼らが約96%のコストを支払っています。外国の輸出業者が負担するのはわずか4%です。この研究は広範な出荷データに基づいており、アメリカの税関収入が約2000億ドル増加したことを示しています。これは、この税金の大部分がアメリカ人によって負担されていることを意味します。また、アメリカがブラジルやインドなどの国に対して関税を引き上げた際、輸出価格は下がらず、輸出業者は価格を維持し、出荷量を減らす選択をしたため、貿易量が減少したことも研究で示されています。

GLM-4.7は、約5時間前に更新された3つのアイテムを含むコレクションです。

要約がありません。

ロバート・ラングは、元NASAのエンジニアであり、現在はフルタイムの折り紙アーティストとして活躍しています。彼は、オプトエレクトロニクスの仕事で得た数学的概念を応用し、複雑な紙の彫刻をデザインしています。NASAのジェット推進研究所に在籍していた際、彼は非線形制約最適化という数学的手法を学びました。この手法は、複雑な折り紙デザインを作成するために重要です。ラングは、この方法を使って、さまざまな形を作るために必要な正確な折り目のパターンを計算しています。

彼は「TreeMaker」というオープンソースのソフトウェアを開発しました。このソフトウェアは折り紙デザインに革命をもたらし、アーティストがかつて不可能だと思われていた詳細な昆虫などの作品を作成できるようにしました。2001年にNASAを退職して以来、彼は折り紙に関する多くの書籍を著し、大規模なアート作品を制作し、他のアーティストとのコラボレーションプロジェクトにも参加しています。彼のエンジニアリングのバックグラウンドは今でも役立っており、宇宙望遠鏡のデザインを含む折り紙関連の工学的課題について相談を受けています。

ラングの旅は、アートと科学の交差点を示しており、数学的原則が折り紙における創造的表現をどのように高めるかを示しています。

ラドバウト大学は、2026年2月1日から従業員の標準スマートフォンとしてフェアフォンを採用することを決定しました。この決定は、持続可能性、コスト効率、管理の容易さに基づいています。

フェアフォンは環境に優しい設計がされており、部品の交換が可能で、公正かつリサイクルされた材料が使用されています。また、生産過程では良好な労働条件を支持しています。従業員には主にフェアフォンが配布されますが、一部の中古サムスン製デバイスも利用可能です。

現在iPhoneを使用している従業員は、まだ機能している場合はそのまま使用を続けることができますが、返却されたiPhoneは再発行されません。仕事用に個人のスマートフォンを使用したい場合は、大学のSIMカードをリクエストできますが、個人のデバイスにかかる費用は補償されません。

フェアフォンを選ぶことで、全体のコストが削減され、管理が簡素化されます。大学は一つのモデルのみをサポートすればよくなります。フェアフォンは5年間の保証と最大8年間のソフトウェアサポートを提供しており、大学の持続可能な技術の使用と再利用の戦略に合致しています。

ウェストミッドランズ警察の警察署長、クレイグ・ギルフォード氏が辞任しました。これは、彼の部門がマイクロソフトのAIツール「Copilot」によって生成された誤った情報に基づき、イスラエルのファンをサッカーの試合から誤って禁止したためです。最初、ギルフォード氏は議員に対して、AIは意思決定プロセスには使用されていないと述べました。しかし、その後、存在しない試合に関する誤った報告が実際にAIによって生成されたことを認めました。この事件は、警察業務におけるAIの使用に対する懸念を引き起こし、イスラエルのファンに対する偏見を示すように見える警察の決定に対する批判を招きました。ギルフォード氏の辞任は、内務大臣からの信頼の喪失を受けてのものでした。

著者は、COBOLやメインフレームを扱っている人々からの意見を聞きたいと考えています。彼らは、これらの職業の人々が大規模言語モデル（LLM）を仕事の脅威と感じているのか、それとも利点と見ているのかを知りたいと思っています。著者は、経済にとって重要なコードの多くは、まだAIのコーディングツールの影響を受けていないと考えています。

申し訳ありませんが、外部リンクのコンテンツ、特にYouTubeの動画を閲覧することはできません。ただし、動画のテキストや主なポイントを教えていただければ、それをまとめるお手伝いができます。

「デッドインターネット理論」についての内容では、2016年頃からほとんどのオンラインでのやり取りやコンテンツが実際の人間ではなく、ボットによって生成されているという考えが示されています。著者は、テクノロジー愛好者向けのプラットフォームであるHackerNewsを利用した経験を振り返り、オープンソースプロジェクトについての議論を観察しました。その中で、一部のユーザーがそのプロジェクトがAIによって生成されたのではないかと疑問を呈し、オンラインコンテンツの信頼性について懸念を示しました。

著者は、多くのコメントやコードもAIによって作成されている可能性があり、何が本物であるかを信じるのが難しくなっていると指摘しています。彼らは、インターネットの初期の頃のように、やり取りが本物であり、人々が知識を共有していた時代を懐かしく思っています。現在では、さまざまなプラットフォームでAI生成のコンテンツが氾濫しており、それが現実を歪め、意味のある人間同士のコミュニケーションを損なうと感じています。著者は、将来的にはボット同士のやり取りが増え、本物の人間の関与が減少することを懸念しており、その結果、インターネットの体験がより使いにくく、信頼性のないものになるのではないかと心配しています。

要約がありません。

著者はプログラミングのバックグラウンドを持っていますが、バグやインポスター症候群といったコーディングの課題に挫折し、投資アソシエイトに転職しました。複利に対する熱意があり、関連する計算を行うことが好きで、それが心を落ち着けると感じています。オンラインの複利計算機の使い勝手に不満を持っていた著者は、「バイブコーディング」の流行に触発され、自分自身の計算機を作ることにしました。

わずか2週間と少額の投資で、著者はAIを活用してさまざまな金融やユーティリティ目的のために60以上の計算機を開発しました。過去のコーディングや金融数学の経験が依然として価値があることに気づき、AIがアイデアを機能的なツールに変える手助けをしてくれました。この経験は著者の自信を新たにし、長年抱いていたアイデアが実現可能であると感じさせてくれました。

このプロジェクトは最新のウェブ技術を使用しており、calquio.comで公開されています。特に複利計算機が目を引く機能となっています。著者は、休止後に再びコーディングに戻った人々からの意見を聞くことに興味を持っています。

Luxury Yachtは、Kubernetesクラスターを管理するためのデスクトップアプリケーションで、Linux、macOS、Windowsに対応しています。

インストール方法については、まず最新バージョンをリリースページからダウンロードします。自分のシステムに合ったパッケージ（amd64またはarm64）を選んでください。macOSの場合は、DMGファイルを使うか、Homebrewを利用して次のコマンドでインストールできます。Linuxでは、.debまたは.rpmパッケージを使用します。Windowsでは、標準のインストーラーを使いますが、署名されていないため、追加の確認が必要になることがあります。

トラブルシューティングとして、Linuxではアプリを起動するためにwebkit2 4.1がインストールされていることを確認してください。正しいインストール手順は、使用しているディストリビューションのパッケージマネージャーで確認できます。

開発に必要なツールは、Go 1.25、Node 25、Wails、Mageです。Wailsは次のコマンドでインストールできます。Mageをインストールするには、別のコマンドを使用します。開発中は、mage devコマンドを使ってリアルタイムで更新やデバッグが可能です。

アプリのビルドはmage buildコマンドで行い、ローカルにインストールするにはmage install:unsignedを使用します。

バージョン管理と公開については、特定のファイルからアプリのバージョンを更新します。wails.jsonはアプリのバージョン、go.modはGoとWailsのバージョン、.nvmrcはNodeのバージョンを管理しています。リリース前にはmage qc:prereleaseを実行し、wails.jsonのバージョンを更新して、新しいタグで変更をプッシュします。

その他の問題や貢献については、[email protected]までご連絡ください。

ShapeRは、Meta Reality Labs Researchとサイモン・フレーザー大学のチームによって開発された、カジュアルな画像キャプチャから3D形状を作成する新しい手法です。この方法は、複数のオブジェクトを一つの塊にまとめるのではなく、個々のオブジェクトの正確で詳細な3Dモデルを生成することに重点を置いています。

ShapeRの主な特徴の一つは、さまざまな入力データを処理できる点です。画像やSLAM（同時位置決めと地図作成）から得られる3Dポイント、テキストによる説明を利用して3D形状を作成します。また、従来の手法がシーン全体を一緒に再構築するのに対し、ShapeRは各オブジェクトを個別に再構築するため、より良いインタラクションや操作が可能です。

ShapeRのトレーニング技術は、実際の環境をシミュレーションするために強力なデータ拡張を用いています。これにより、さまざまな環境でのパフォーマンスが向上します。さらに、ShapeRは新しい評価データセットを含んでおり、178のオブジェクトに対して複数の視点と詳細な3D形状の注釈が付けられた現実のシーケンスが収められています。このデータセットは、視界の遮蔽や混雑といった課題に対処するために設計されています。

SAM 3Dと比較すると、ShapeRは形状生成の精度が向上しており、単一の視点に依存することなく、複数の視点を利用することでより高い精度と一貫性を実現しています。ユーザーの入力を必要としない点も大きな特徴です。また、ShapeRはScanNet++のシーンなど、異なるデータソースでも機能し、再トレーニングなしで単眼画像から3D形状を生成することができます。

全体として、ShapeRは3D形状再構築における重要な進展を示しており、実世界のシナリオに対してより堅牢で適用可能な技術となっています。

FLUX.2-klein-4Bは、Black Forest Labsのモデルを使用してテキストプロンプトから画像を生成するプログラムです。このプログラムは完全にC言語で書かれており、標準Cライブラリ以外の外部ライブラリは必要ありません。また、MPSやBLASを使用することでパフォーマンスを向上させるオプションも提供しています。

このプロジェクトはSalvatoreによって開発され、彼はAI（Claude Code）を使ってコードを生成しました。自らは一行もコードを書かず、PythonベースのAIモデルに代わるシンプルでアクセスしやすい選択肢を目指しました。プログラムはテキストプロンプトから直接画像を生成したり、新しいプロンプトに基づいて既存の画像を修正したりできます。実行時にPythonやCUDAは必要ありません。

プログラムを始めるには、次のコマンドを使用してビルドします。Apple Siliconの場合は「make mps」を、Intel MacやLinuxの場合は「make blas」を、純粋なCビルドの場合は「make generic」を実行します。また、Hugging Faceからモデル（約16GB）をダウンロードし、「./flux -d flux-klein-model -p "サングラスをかけた女性" -o output.png」のようなコマンドで画像を生成できます。

このプログラムは依存関係がゼロで、スタンドアロンで動作します。テキストから画像、画像から画像の生成をサポートしており、シンプルでメモリ効率の良いテキストエンコーダーが内蔵されています。コマンドラインオプションでは、モデルのパス、プロンプト、出力パス、画像のサイズなどを指定してカスタマイズできます。

技術的には、モデルのアーキテクチャにはトランスフォーマーと変分オートエンコーダー（VAE）が含まれており、特定のメモリ要件に最適化されて高速な推論が可能です。最大画像解像度は1024x1024ピクセルです。

プログラムは異なるプラットフォームや設定向けにコンパイルでき、画像生成や変換のためのコードスニペットも提供されています。このプロジェクトはMITライセンスの下でライセンスされています。

WikiProject AI Cleanupは、ウィキペディア上でAIが生成したコンテンツに関する問題に取り組むための共同プロジェクトです。このプロジェクトは、特にGPTのような大規模言語モデルによって作成された、質の低い情報や出典のない資料の増加に対応するために設立されました。

このプロジェクトの主な目標は、AIが生成したテキストを特定し、ウィキペディアの出典や正確性の基準に合うように校正することです。また、AIが生成した画像を特定し、正しく使用されているか確認することも含まれます。さらに、AIツールを使用する編集者をサポートし、潜在的な問題点を理解する手助けをします。

このプロジェクトはAIツールの使用を禁止することを目的としているわけではなく、その出力が信頼できるものであり、建設的であることを確保することを目指しています。

編集に関するガイドラインとしては、AI生成コンテンツが含まれている疑いのある記事にタグを付けること、出典のない情報を削除し、そのような内容を追加する編集者に警告を出すことが挙げられます。AIによって完全に書かれた記事は削除の候補に挙げられることがあります。

AI生成のテキストを特定することは難しい場合があります。なぜなら、それが人間の文章に似ていることが多いからです。時には、AIが生成したコンテンツに実際の出典が含まれていても、それが無関係であったり、虚偽であったりすることがあるため、慎重な確認が必要です。

このプロジェクトに貢献したい方は、新しい参加者を歓迎しており、ウィキペディアのコンテンツの質を向上させる手助けをしていただけます。

この記事では、AIエージェントを扱う際の「バックプレッシャー」の重要性が強調されています。バックプレッシャーとは、エージェントが学習し、時間とともに改善するためのフィードバックや構造を指します。成功したプロジェクトでは、エージェントに自動フィードバック機構を提供し、常に人間の監視を必要とせずにより複雑なタスクを処理できるようにしています。

重要なポイントとして、自動フィードバックの設定が挙げられます。エージェントのパフォーマンスに対してフィードバックを与えるシステムを整えることで、エージェントは自ら間違いを特定し、修正することが可能になります。また、エージェントにビルドシステムやUIテストフレームワークなどのツールを装備させることで、自己修正ができるようになり、エンジニアは些細なエラーではなく、より複雑な問題に集中できるようになります。

さらに、強力な型システムを持つプログラミング言語は、エラーを防ぎ、エージェントに対してより良いフィードバックを提供するのに役立ちます。これにより、エージェントは有効なコードを生成する能力が向上します。この記事では、証明支援ツールやランダムテストなど、バックプレッシャーを活用してAIの成果を向上させる実例も紹介されています。

要するに、バックプレッシャーをワークフローに統合することで、AIエージェントの効率と効果を大幅に向上させることができ、よりスムーズな自動化と優れた成果を実現できます。エンジニアは、こうしたシステムをどのように実装するかを考え、無駄な時間を小さな修正に費やさないようにすることが推奨されています。

要約がありません。

著者はSIMD（Single Instruction, Multiple Data）パラダイム、特にこれまで見過ごされていたAVX-512に焦点を当て、その性能の可能性とプログラミングのしやすさを、CUDA（SIMT - Single Instruction, Multiple Threads）などの他の並列化モデルと比較しながら探求しています。

著者の目標は、SIMDを使用して最小限の開発努力でどれだけ性能を向上させられるかを確認することです。理想的には、単精度のタスクで16倍のスケーリングを目指しています。

SIMDを探求する上での課題は、効果的に加速できる問題を見つけることです。著者は、データの移動に対して計算集約度が高いK-Meansクラスタリングアルゴリズムを選びました。これにより、SIMDに適した問題が見つかります。

著者は、スカラコード、GCCとIntelの2つのコンパイラからの自動ベクトル化コード、手書きのSIMDコードの性能を比較しました。自動ベクトル化は期待したスピードアップを達成できず、手書きのインストリンシックはより良い性能を示しましたが、複雑さが増します。

SIMDアプローチでは、スカラコードに対して7〜8.5倍の性能向上が得られました。これは理想には及びませんが、依然として重要な成果です。

プログラミングのしやすさについて、著者はSIMDコードを書くことがスカラやCUDAコードよりも冗長であると指摘していますが、初期設定が完了すれば、それほど多くの思考を必要としないと述べています。ただし、CUDAはメモリアクセスや分岐条件に関する複雑さをよりうまく処理します。

著者は、AVX-512を含むSIMDは予想よりも使いやすく、良好な性能を引き出せると結論付けています。ハードウェアが進化するにつれて、開発者が性能を最適化する必要があるため、より明示的なSIMDプログラミングへの移行があるかもしれないと示唆しています。

全体として、この探求はSIMDプログラミングの強みと課題を浮き彫りにし、正しく適用すれば性能向上の可能性があることを強調しています。

グラディス・ウェスト（1930-2026）は、地球の形状に関する数学的モデルの構築や衛星測地学の発展に大きく貢献したアメリカの数学者です。彼女の業績は、全地球測位システム（GPS）の創設において重要な役割を果たしました。

バージニア州サザーランドで生まれたウェストは、農業を営む家庭で育ち、学校では優秀な成績を収めました。その結果、バージニア州立大学に奨学金を得て入学し、数学を学びました。卒業後は教師として働いた後、1956年に海軍試験場にコンピュータープログラマーとして入職し、当時としては数少ない黒人女性の一人となりました。

キャリアの中で、ウェストはシーサットレーダー高度計プロジェクトやGPS技術の精度を向上させるモデルの開発など、いくつかの重要なプロジェクトに携わりました。1998年に退職した後も学び続け、公共行政の博士号を取得しました。

ウェストは、2018年にアメリカ空軍殿堂入りを果たし、2021年にはプリンス・フィリップ・メダルを受賞するなど、多くの栄誉を受けました。彼女の遺産は、バージニア州に彼女の名を冠した学校があるなど、さまざまな形で認識されています。ウェストは2026年1月17日に95歳で亡くなりました。

要約がありません。

2026年1月1日、スティーブ・イェグは「ガスタウン」というAIエージェントを管理するための複雑なツールを紹介しました。この記事には賛否が分かれ、一部の人々はその規模に驚き、他の人々は独特の用語に戸惑いました。

ここでは、ガスタウンの主要な用語を簡単に説明します。

「タウン」はプロジェクトのためのメインフォルダーを指します。「ワークスペース」はGitリポジトリで追跡されるプロジェクトのことです。「オーバーシーア」はプロジェクトを管理するユーザーを指します。「メイヤー」はプロジェクト内でタスクを調整する主要なエージェントです。「ポールキャット」はタスクを実行し、リクエストを提出する作業エージェントです。「リファイナリー」はマージリクエストを管理するエージェントです。「ウィットネス」は作業エージェントの動作を監視し、問題を修正するエージェントです。「ディーコン」は継続的なワークフローを実行するエージェントです。「ドッグス」はメンテナンスタスクを行うエージェントです。「ブート・ザ・ドッグ」はメンテナンスマネージャーのチェック機能を指します。「クルー」は再利用可能な長期間活動する作業エージェントです。「ビーズ」は作業履歴を追跡するシステムです。

これらの説明があっても、ガスタウンのシステムは依然として複雑ですが、この解説が理解を助けることを目的としています。

Code-Onlyエージェントの概念は、エージェントを構築するプロセスを簡素化し、主にコードの実行に焦点を当てています。従来のbashやgrepのようなさまざまなツールを使用するのではなく、このエージェントはexecute_codeという単一の機能だけを利用します。このアプローチにより、エージェントの考え方が変わり、使用するツールから生成するコードに焦点が移ります。

まず、シンプルさが挙げられます。エージェントを強力なツールであるコード実行に限定することで、複数のツールやプロンプトの複雑さを避けることができます。次に、コード生成についてです。タスクを実行するよう求められると、エージェントは目的の結果を得るためのコードを生成し、実行します。このプロセスは一貫性があり、再現可能です。

また、精度と信頼性も重要です。結果は、ツールの呼び出しや応答の混在ではなく、実行されたコードから得られるため、より信頼性があります。コードは出力の「証人」として機能し、理解や検証が容易になります。さらに、設計上の考慮点として、Code-Onlyエージェントを実装する際には、出力の管理、コードの実行、他のツール呼び出しを使わずにコードのみを使用することの強制についての決定が必要です。

最後に、将来の方向性として、エージェントの進化はCode-Onlyの機能と自然言語のオーケストレーションを組み合わせる可能性があり、プログラミングとプロンプトの境界が曖昧になるかもしれません。全体として、Code-Onlyのパラダイムは、すべてのタスクにおいてコード実行のみに依存することで、より信頼性が高く効率的なエージェントを作成することを目指しています。

要約がありません。

プロジェクト「fil-qt」の詳細は以下の通りです。

プロジェクトIDは5476で、2026年1月16日に作成されました。現在、3つのコミットと1つのブランチがあり、タグはありません。プロジェクトはSSHまたはHTTPSを使用してクローンすることができ、Visual Studio CodeやIntelliJ IDEAで開くことも可能です。また、ソースコードはさまざまな形式（zip、tar.gz、tar.bz2、tar）でダウンロードできます。

現在、最後のコミットと最後の更新に関する情報を読み込んでいます。

サンドボックス化されたコーディングツール、例えばClaude Codeは、セキュリティリスクを管理するために重要です。考慮すべきポイントはいくつかあります。

まず、サンドボックスの課題についてです。エージェント型のコーディングツールを使用する際には、サンドボックスが遭遇する可能性のある信頼できないコンテンツや、ツールが外部とどのように通信するか、サンドボックスがアクセスできる敏感なデータについて理解する必要があります。

次に、サンドボックス化の機能についてです。Claude Codeは、敏感なデータへのアクセスを制限するためのサンドボックス機能を提供しています。他のプラットフォームでも、CursorやOpenAIのCodexなど、同様のツールが利用可能です。

データアクセスのリスクも重要です。Claude Codeは、APIキーや環境変数などの敏感なデータにアクセスできるため、開発者は意図しない情報漏洩を避けるために、提供するデータには注意が必要です。

ファイアウォールの設定についても触れます。開発用コンテナのテンプレートには、特定のホストへの接続のみを許可するネットワークアクセスを管理するスクリプトが含まれています。しかし、これだけでは完全なセキュリティは保証されず、敏感なデータが外部に流出するリスクがあります。

プロキシの利用も考慮すべきです。プロキシは、トラフィックを傍受しリクエストを変更することで、APIキーを管理し保護するのに役立ちます。mitmproxyのようなツールを使用することで、開発者はコーディングツールから実際のAPIキーを隠すことができます。

最小権限の原則を適用することも重要です。開発者とコーディングツールの両方に対してアクセス権限を制限することで、リスクを最小限に抑えることができます。Formalのようなツールを使用して、細かい権限を強制することが可能です。

最後に、mitmproxyのアドオンについてです。編集が難しいホスト名やヘッダーに対して、mitmproxyのアドオンを使用することで、トラフィックを安全に管理し再ルーティングすることができます。

全体として、慎重な設定とサンドボックス、ファイアウォール、プロキシの利用が、コーディングツールを使用する際に敏感なデータを保護するのに役立ちます。

要約がありません。

要約がありません。

要約がありません。

スペイン南部で悲劇的な列車衝突が発生し、少なくとも39人が死亡し、多くの負傷者が出ました。この事故は、過去10年以上で最悪の鉄道事故となりました。事故は日曜日の夕方に発生し、マドリード行きの列車が脱線し、別の列車と衝突しました。約400人の乗客が乗っていました。緊急サービスは122人を治療し、そのうち43人が入院し、数人は重体です。

衝突はコルドバ近くで、マラガを出発した直後に起こりました。救助活動は残骸によって複雑化し、目撃者は衝撃を地震のように感じたと語っています。事故の影響で、マドリードとアンダルシア間のすべての鉄道サービスが停止されました。

衝突の原因を調査するための捜査が進められていますが、現時点では明確な理由は分かっていません。スペインのペドロ・サンチェス首相は、この悲劇に深い悲しみを表明し、国際的な指導者たちからも哀悼の意が示されています。乗客の家族は情報不足により不安を抱えています。

著者はTeenage EngineeringのPocket Operatorsの大ファンで、EP-133 K.O. IIを所有しています。最近、RedditのユーザーがドラムパターンをまとめたGoogleシートを共有し、それがきっかけで著者はビートやサウンドを試すためのシンプルなアプリを作ることにしました。このアプリでは、ユーザーが自分の作品を保存し、リンクを通じて共有することができます。アプリはTone.jsとStimulusを使って作成され、静的なウェブサイトとしてホスティングされています。著者は音の制作に経験がないため、言語モデルを使ってサウンドを生成する手助けを受けました。アプリを作るのを楽しんでおり、他の人にも気に入ってもらえることを願っています。

要約がありません。

画像をASCIIアートに変換するレンダラーの開発について、ASCIIアートの品質向上に焦点を当てています。まず、著者は画像をASCIIアートに変換するレンダラーを構築し、シャープなエッジと明確な輪郭を強調しました。

既存の多くのASCIIレンダラーは、ASCII文字をピクセルとして扱うため、ぼやけたエッジを生成するという共通の問題があります。著者は、これを改善するためのいくつかの技術を紹介しています。

まず、スーパサンプリングという手法があります。これは、グリッドセルごとに複数のサンプルを取得してジャギーエッジを減らす方法ですが、画像がぼやけて見えることがあります。次に、ASCII文字の「形」を利用する概念を導入し、ベクトルを使って各文字がグリッドセルの異なる部分をどれだけ占めるかを定量化しました。これにより、視覚的な密度に基づいてより良い文字選択が可能になります。

画像の可読性を向上させるために、コントラスト強化効果が実装され、色の境界がシャープになり、滑らかなグラデーションの詳細が失われることはありませんでした。また、著者はコントラスト強化をさらに発展させ、外部のサンプリング円を考慮して内部のサンプリングベクトルを調整することで、境界での階段状の効果を防ぎました。

パフォーマンスの最適化も行われ、k-dツリーを使用して最近傍検索を高速化し、サンプル収集にGPUアクセラレーションを利用することでレンダリング速度を向上させました。最終的に、6次元の形状ベクトルアプローチと強化されたコントラスト技術の組み合わせにより、視覚的に魅力的なASCIIレンダリングが実現しました。

著者は、ASCIIレンダリングにおける複雑さと創造性、そしてこの分野での技術探求の可能性を強調しています。

NVIDIAは、著者たちから集団訴訟を起こされています。彼らは、NVIDIAが「Anna's Archive」というサイトから数百万冊の海賊版書籍を不正に使用し、AIモデルの訓練に利用したと主張しています。この訴訟では、NVIDIAが著作権で保護された膨大な資料に高速アクセスするためにAnna's Archiveに連絡したとされており、その際にライブラリの内容が不正に取得されたものであると警告されていたことが指摘されています。

著者たちは、NVIDIAの行為が著作権侵害にあたると主張しています。彼らは、作品を使用するための許可を得ていないからです。NVIDIAは、自社の書籍の使用が「公正使用」に該当すると主張して反論しています。しかし、訴訟は進展し、NVIDIAがAnna's Archiveや他の海賊版ソースであるLibGenやSci-Hubとの協力についてのさらなる証拠や詳細が追加されています。

この訴訟では、NVIDIAがAIの訓練のためにこれらの書籍をダウンロードしただけでなく、顧客が海賊版データセットにアクセスできるツールも提供していたとされています。著者たちは、これらの行動によって被った損害に対する賠償を求めています。この状況は、テクノロジー企業がAIの訓練における著作権で保護された資料の使用に関して直面している法的問題を浮き彫りにしています。

物語は、惑星チェリセール14dで展開されます。ここで一群の人間が気象観測所を設置しようとしていますが、謎の巨大な虫のような生物によって観測所が破壊されます。チームはこれらの生物が未知の頂点捕食者であることに気づきます。メンバーの一人、メリットが生物に殺され、残されたカールとグレフィンは、モンスターに向かって発砲しますが、効果は限定的です。

人間たちは、地元のエイリアン種族であるファーマーズが育てる特有の作物を利用するためにチェリセールに来ました。ファーマーズはクモに似た生物で、本能に従って行動し、自分たちの作物を守ることはありません。そのため、人間たちは生態系を無視して作物を収穫しています。

初めの攻撃の後、人間たちは虫が自分たちの安全だけでなく、農業に欠かせないファーマーズにも脅威であることを学びます。彼らはドローンを使って虫を排除しようとしますが、エコシステムが崩壊し、さまざまな種が次々と消えていくという不穏な兆候に気づきます。

カールと同僚のフェンジュアンは、チェリセールのライフサイクルが複雑で相互に関連していることを理解し始めます。彼らの行動が生態系の連鎖を断ち切り、大量絶滅を引き起こしていることに気づきます。しかし、彼らの警告にもかかわらず、企業であるコンセーンは利益を優先し、捕食者を排除し続けます。

結局、10年の搾取の後、チェリセールのエコシステムは完全に崩壊し、不毛の世界が残されます。カールとフェンジュアンは避難し、自らの破壊行為について反省しますが、拡大と資源採取の大きな目標が行動の結果を覆い隠していることに気づきます。物語は、命の喪失と企業の搾取の避けられないサイクルについて考える彼らの姿で終わります。

Dockは、既存のプラットフォームに対する創業者の不満を解消するために作られた新しいチームチャットツールです。最大5人のチームには無料で提供され、無制限の検索機能とメッセージ履歴を利用できます。Dockは、非同期通信とリアルタイム通信の両方をサポートしています。また、データ保護のためにSOC 2のインフラと暗号化を使用しており、セキュリティにも配慮されています。開発者は、チームコミュニケーションに関して同様の問題を経験したユーザーからのフィードバックを求めています。

IKOS（推論カーネル）は、CおよびC++プログラミング言語向けの静的解析ツールで、抽象解釈理論を利用しています。このツールは、開発者が特定のアプリケーションに適応した正確な静的解析器を作成できるよう支援し、パフォーマンスとスケーラビリティを向上させます。

IKOSの主な特徴には、静的解析のための効率的なデータ構造とアルゴリズムの提供があります。また、CおよびC++に特に対応しており、LLVMを通じて他のプログラミング言語でも使用可能です。プログラム内のランタイムエラーの不在を検出し、証明する機能も備えています。

インストール方法は、LinuxまたはmacOSの場合、Homebrewを使用して「$ brew install nasa-sw-vnv/core/ikos」というコマンドで行います。Windowsの場合は、Windows Subsystem for Linuxを利用します。

Cプログラムを解析するには、「$ ikos loop.c」というコマンドを実行します。これにより、バッファオーバーフローなどのエラーをチェックし、安全、エラー、到達不能、または警告の状態を示すレポートが生成されます。

分析オプションには、数値ドメインやマルチスレッド、最適化レベルに関するさまざまなチェックが含まれています。また、レポートのフォーマットや詳細度を設定するオプションもあります。

上級者向けには、IKOSをソースからビルドすることも可能です。必要な依存関係には、互換性のあるC++コンパイラ、CMake、およびLLVMが含まれます。依存関係を設定した後、コマンドを使用してIKOSをビルドおよびインストールします。

IKOSの開発や研究には多くの著者が貢献しており、著名な会議での発表も行われています。詳細なインストールや使用方法については、IKOSに付属のドキュメントを参照してください。

Googleには「ジェンマファミリー」と呼ばれるモデルのコレクションがあります。このコレクションには335のアイテムが含まれており、最新の更新は4日前に行われました。

テキサス州の警察は、Tanglesという物議を醸している電話追跡ソフトウェアに数百万ドルを投資していますが、その使用方法については明らかにしていません。このソフトウェアは、令状なしで携帯端末を追跡できるため、市民の自由を守る活動家たちからプライバシー侵害の懸念が寄せられています。

この話は、ゴリアド郡の保安官ロイ・ボイドに焦点を当てています。彼は、捨てられたレシートから始まった人身売買事件を調査するためにTanglesを使用しました。ボイドは、州の国境警備の助成金を使って約30万ドルでこのソフトウェアを取得しました。Tanglesは、Cobwebs Technologiesによって開発され、現在はPenLink Ltdが所有しており、「ジオフェンシング」と呼ばれる方法を使って特定の地域で携帯端末の動きを追跡できます。

批評家たちは、Tanglesの使用が憲法上の権利を侵害すると主張しています。警察は司法の監視なしに位置情報データを購入でき、これはアメリカ合衆国最高裁判所のCarpenter v. United States事件で定められた要件を回避するものです。法執行機関はTanglesが捜査の証拠収集に役立つと主張していますが、その使用が特定の逮捕や有罪判決に結びついているという公的記録は存在しません。

テキサス州の公共安全局を含むさまざまな機関もTanglesに多額の投資をしていますが、その効果を示す具体的な例は提供されていません。このような強力な監視ツールの乱用の可能性についての懸念が続いており、テキサス州の法律では警察がその使用を記録することを求めていないため、特に問題視されています。ボイド自身も過剰なデータ収集に対して慎重な姿勢を示し、政府が個人のプライバシーに無制限にアクセスすべきか疑問を呈しています。

全体として、この記事は高度な監視技術の文脈における法執行の実践と市民の自由との緊張関係を浮き彫りにしています。

要約がありません。

Lumeは、Apple Siliconデバイス上でmacOSおよびLinuxの仮想マシン（VM）を実行するためのオープンソースのコマンドラインツールです。このツールは、AIエージェントのために隔離された環境でVMを自動的に設定することを目的に作られました。

バージョン0.2の主な更新内容は以下の通りです。

まず、無人設定機能が追加されました。これにより、手動での入力なしに、macOSの設定プロセスを自動で進めることができます。次に、HTTP APIとデーモンが導入され、ターミナルを閉じていてもスクリプトやCIパイプラインからVMを管理できるようになりました。また、Claude Desktopとの直接統合により、簡単なコマンドでVMを作成・管理できるMCPサーバーも追加されました。

さらに、外部ドライブをサポートすることで、ストレージの管理がより効率的になりました。最後に、GitHub Container RegistryやGoogle Cloud StorageからVMイメージを取得したり、アップロードしたりするためのレジストリサポートも追加されています。

Lumeは、隔離されたコードの実行、CI/CDパイプライン、自動UIテスト、研究用の使い捨てサンドボックスなどに役立ちます。対応しているのはApple Silicon（M1、M2、M3、M4）のみで、Appleのネイティブな仮想化技術を利用しています。

Lumeの使用を開始するには、提供されているインストール手順に従ってください。フィードバックやバグ報告、機能提案も歓迎されています。

aws-doctorは、コマンドラインを使用してAWSアカウントの健康状態をチェックするためのツールです。Golangで作成されており、コストの問題を特定したり、未使用のリソースを検出したり、クラウドインフラを分析したりすることに重点を置いています。これはAWS Trusted Advisorに似ていますが、有料サポートプランは必要ありません。

主な機能としては、月ごとのコストを比較して支出の変化を確認する「コスト比較」、コストを増加させる未使用のリソース（いわゆる「ゾンビ」リソース）を特定する「無駄検出」、過去6か月のコストトレンドを示して長期的な支出の問題を見つける「トレンド分析」があります。

このツールは、クラウドアーキテクトがAWSのコストを迅速に理解し、支出の効率を改善するために開発されました。AWS自身のツールはしばしば文脈が不足しているためです。

aws-doctorは、Golangを使用して次のコマンドでインストールできます。

go install github.com/elC0mpa/aws-doctor@latest

使用時のフラグには、AWSプロファイルを選択する「--profile」（デフォルトは空）、AWSリージョンを選択する「--region」（デフォルトは「us-east-1」）、6か月のトレンド分析を表示する「--trend」、EBSボリュームやアイドルインスタンスなどの未使用リソースを含むAWSアカウントの潜在的な無駄を分析する「--waste」があります。

今後の計画としては、CSVやPDF形式でのレポートのエクスポート、さらに多くのオペレーティングシステムのリポジトリでのツールの提供が挙げられています。

全体として、aws-doctorはコストチェックを自動化し、AWSの支出をより効果的に管理する手助けをします。

要約がありません。

この記事では、オープンソースソフトウェアの進化について、「大聖堂」、「メガチャーチ」、そして「バザール」という比喩を用いて説明しています。

まず、オープンソースの初期は大聖堂のようなものでした。少数の開発者が貢献を管理していました。一方、バザールはよりオープンで混沌としたアプローチを象徴しており、Linuxカーネルのようなプロジェクトがその例です。

現在、多くの成功したオープンソースプロジェクトはメガチャーチに似ています。これは大規模で組織的な存在であり、参加するためには時間やお金といったコミットメントが求められます。Linux FoundationやPython Software Foundationなどがその例で、貢献には厳格なルールがあり、コミュニティの関与が重視されています。

しかし、メガチャーチが普及しているにもかかわらず、多くのオープンソースプロジェクトは依然として独立しており、混沌としています。これらのプロジェクトは、しばしば個人によって維持されており、正式なルールや知的財産権にあまりこだわりません。

記事では、小規模なオープンソースプロジェクトへの資金提供の難しさが強調されており、Sovereign Tech Agencyのような団体が条件なしで資金を提供する取り組みについても言及されています。また、アトランティック・カウンシルによる論文が、オープンソースの未来に向けたインフラとしての解決策を示しています。

読者には、バザールにある小規模なオープンソースプロジェクトを探求し、関与することが奨励されています。これらのプロジェクトは、現代のインフラの基盤を形成しているからです。

要約がありません。

この記事では、OpenAIの将来に対する懸念が取り上げられています。最近の否定的な分析が同社の苦境を示唆している中で、著者はOpenAIが財政的に危機に瀕しているわけではないと自信を持って主張しています。40億ドルの大規模な資金調達と高い成長予測を根拠にしています。

OpenAIの財務状況については、最近大規模な資金調達を完了し、2025年までに200億ドルの年間収益を目指しているとされています。

また、OpenAIはChatGPT製品に広告を導入する計画を立てており、広告は明確に表示され、自然なコンテンツとは区別されるとのことです。これには、ユーザーの質問に基づいたスポンサー付きの回答が含まれます。

広告収益の予測では、OpenAIは2026年に10億ドルの広告収入を目指し、2029年には250億ドルに達するという野心的な目標を掲げています。彼らの戦略は、Googleのように広告主向けのセルフサービスプラットフォームを構築することです。

他の広告プラットフォームとの比較では、OpenAIのユーザーあたりの広告収益（ARPU）がGoogleやMetaと比較されており、ユーザーの意図が高いため、OpenAIは広告に対して高い価格を設定できる可能性があると指摘されています。

競争の影響については、特にGoogleのGeminiからの競争がユーザーの成長に影響を与える可能性があると述べられています。著者はユーザー成長と収益について控えめな予測を示しています。

長期的な収益見通しでは、2029年までにOpenAIの総収益が1400億ドルから1500億ドルに達する可能性があり、広告が収益性において重要な役割を果たすとされています。

著者は、AIの目標達成における広告の支配的な役割について皮肉を交えたコメントをし、広告の追求が超知能AI（AGI）の実現がまだ遠いことを示唆しています。

AIコーディングエージェントの使用から得られた10の教訓についてまとめます。

まず、AIコーディングエージェントは人間の開発者を置き換えることはできません。経験豊富なプログラマーが必要であり、彼らの判断力や創造性がAIを導き、効果的なソフトウェアを作る手助けをします。

次に、AIには限界があります。AIモデルは、訓練データの範囲外では苦労することがあります。よく知られたプログラミング言語では優れた性能を発揮しますが、あまり一般的でない言語では効果が薄くなることがあります。

また、AIが本当にユニークなアイデアを生み出すのは難しいです。これは、プログラミングにおける先入観が影響しているためです。

プロジェクトの初期開発は迅速ですが、完成させるための精緻化には時間がかかり、手間がかかることがあります。この過程には人間の関与が不可欠です。

AIを使うことの興奮から、新しい機能を次々と追加する「機能の肥大化」が起こることがあります。これにより、既存の問題を解決する代わりにプロジェクトが複雑化することがあります。

現在のAIは一般的な知能を持っておらず、人間のように自ら学び、適応することはできません。

AIはコーディングを迅速に進める一方で、ユーザーがさらに速い結果を期待するため、イライラを引き起こすこともあります。

AIツールは仕事を奪うのではなく、むしろ開発者の作業負担を増やす可能性があります。これにより、より多くのプロジェクトを進めることができるようになります。

急速なソフトウェア開発は、一部の人々にとって懸念材料となり、AIが生成したコンテンツの質や影響について疑念を抱かせることがあります。

最後に、AIコーディングエージェントは人間の創造性や生産性を高めるための効果的なツールですが、最良の結果を得るためには熟練した人間のオペレーターが必要です。

AIコーディングツールは魅力的な可能性を提供しますが、ソフトウェア開発において人間の専門知識や創造性の代わりにはなりません。

伝統的なソフトウェアシステムにAIを組み込むことは、AIの非決定的な性質のために課題が伴います。この記事では、ドメインモデリングと戦略的デザインに焦点を当て、AIが生成した出力を構造化されたソフトウェアで利用可能にする方法について説明しています。

まず、従来のコードはその中で扱われているドメインを簡単には明らかにしません。例えば、AIモデルにコードのスニペットについて尋ねると、毎回異なる分類が得られることがあり、結果を比較するのが難しくなります。

ドメインの分類はAIが得意とする作業ですが、一貫した分類スキームを作成することはより複雑です。信頼できる分類には再現性が必要ですが、モデリングは多様で異なる出力を生むことがあります。

一貫した結果を得るためには、まず安定した分類スキームを作成することが重要です。その後、AIはこの事前に定義された分類に基づいて個々のコードを分類できます。

すべてのファイルを一度に分析するのではなく、新しいコードを既存の分類スキームに段階的に追加することで、新しい情報が導入されるたびにカテゴリを更新できます。

分類システムの改善には反復的な洗練が不可欠です。フィードバックループや複数のモデルを使用して、分類スキームを評価し、向上させることが含まれます。

NAICSのような既存の分類システムを利用することで、カスタムモデルよりも信頼性の高い結果が得られることがあります。これらの標準はあいまいさを減らし、分類の一貫性を向上させます。

AIをソフトウェアシステムに統合することは複雑ですが、ドメインモデリングに構造的なアプローチを取り、既存の標準を使用し、分類を反復的に洗練させることで、より良い結果を得ることが可能です。

Keystoneは、自律的なコーディングエージェントのためのインフラを構築し、実際の生産環境を模した安全な環境を提供しています。私たちのシステムには、イベントベースのトリガーや検証ワークフローが含まれており、これによりエージェントは効果的にコードを開発・展開することができます。

私たちは、私一人の創業者と共にコアプロダクトを開発する創業エンジニアを探しています。使用する技術スタックには、TypeScript、React（Next.js）、Python、Postgres、Redis、AWSが含まれます。

このポジションはソーマでの対面勤務で、給与は15万ドルから35万ドル、株式は0.5%から3%の範囲です。

詳細については、こちらをご覧ください: 求人情報。

この記事では、仮想マシンのランタイムをCからRustに部分的に移行し、再設計する際に行われた初期の最適化について説明しています。これらの最適化は、仮想マシンがまだ開発中のため、ベンチマークは行われていません。

仮想マシンの構造は、入力式（例えば、(2+3)*(4-1)）をいくつかの段階で処理します。最初の段階はトークナイザーで、入力をトークン（数字や演算子など）に分解します。次に、パースの段階でトークンを抽象構文木（AST）に変換します。その後、最適化が行われ、計画された中間表現（IR）とジャストインタイム（JIT）コンパイラが含まれます。

ピープホール最適化は、コードの特定の部分を改善するための小さなローカル最適化です。これには、操作の統合や、不要な命令（例えば、何もしない命令）を削除することが含まれます。これらの最適化は、前のIR段階で見逃された最適化のフォールバックとして機能します。

実装においては、ピープホール最適化をシンプルに保つことで、起動時間を短縮し、複雑さを最小限に抑えています。具体的には、分析のために小さな「ウィンドウ」（サイズ3）の命令を使用し、冗長な移動や定数算術演算のパターンを最適化するための特定の関数を用います。

エラーハンドリングに関しては、最適化中に未定義の動作を避けるため、操作がレジスタの値に干渉しないように配慮されています。

テストも実施されており、最適化が正しく機能することを確認し、書き換えたパターンが期待される機能を維持することを保証しています。

全体として、この記事は新しい仮想マシンの初期段階の最適化についての洞察を提供しており、コード実行の効率性と正確性を強調しています。詳細については、プロジェクトのGitHubページや追加リソースを確認することをお勧めします。

jQueryは、2006年にジョン・レスグによって設立されたJavaScriptライブラリで、2026年1月14日にバージョン4.0.0をリリースしました。これは、jQueryの誕生から20年を迎える重要な節目となります。

新しいバージョンには大きな変更が含まれており、古いコードやAPIが削除されています。ユーザーは移行する前にアップグレードガイドを読むことが推奨されています。また、jQuery 4.0ではInternet Explorer 10およびそれ以前のバージョンのサポートが終了し、非常に古いブラウザへのサポートも削除されました。

このリリースでは、セキュリティを強化するためにTrusted Typesやコンテンツセキュリティポリシー（CSP）のサポートが追加されています。さらに、jQueryのソースコードはAMDからESモジュールに移行され、現代の開発ツールとの互換性が向上しました。いくつかの非推奨APIも削除され、jQuery.isArrayやjQuery.parseJSONなどの関数は、ネイティブのJavaScriptの代替に切り替える必要があります。

フォーカスイベントの順序は、W3Cの仕様に合わせて変更され、以前のjQueryバージョンとは異なります。また、AJAXとDeferredsを除外したスリムビルドも提供され、ファイルサイズが削減されています。

jQuery 4.0.0はjQueryのCDNやnpmからダウンロード可能で、ユーザーにはアップグレードを推奨し、問題があれば報告するよう呼びかけています。発表では、さまざまな貢献者への感謝が述べられ、jQueryの20周年を祝っています。

詳細については、jQueryが提供する完全な変更履歴やアップグレードガイドを参照してください。

マイクロソフトは2026年1月17日に、Windows 11の緊急アップデートをリリースしました。このアップデートは、1月のパッチ火曜日に行われた以前のアップデートによって引き起こされたシャットダウンの問題を修正するためのものです。この問題により、一部のコンピュータはシャットダウンや再起動、休止状態に入ることができず、デバイスが動作し続けることで電力が無駄に消費されることがありました。

この問題は「システムガードセキュアランチ」という機能に関連しており、1月のアップデートと衝突していました。新しい修正プログラムであるKB5077797は、次回の定期アップデートを待たずに通常のシャットダウン機能を復元することを目的としています。

さらに、一部のユーザーは1月のアップデート後にリモートデスクトップでサインインする際に問題を経験しており、マイクロソフトはOutlookのプロファイルに影響を与える別のバグも認めていますが、こちらにはまだ修正が提供されていません。

マイクロソフトは、影響を受けたユーザーに対して緊急アップデートをインストールするように勧めており、定期的なアップデートでも新たな問題が発生することがあることを強調しています。

要約がありません。

Empaの研究者たちは、リサイクル可能な新しいエポキシ樹脂を開発しました。これは、従来リサイクルが難しいとされていたエポキシ樹脂からのプラスチック廃棄物の問題に対処するものです。この革新的なエポキシ樹脂は、難燃性であるだけでなく、製造も容易です。

エポキシ樹脂はさまざまな産業で広く使用されていますが、熱硬化性のため、硬化後に溶かすことができず、リサイクルが難しいという課題があります。新しいエポキシ樹脂はリンを含んでおり、再加工が可能です。熱機械的リサイクルが可能で、加熱することで形を変えることができ、強度を失うことなく再利用できます。また、化学的に溶解することで繊維を回収し、樹脂の90%以上を再利用することもできます。

この樹脂は、難燃性や色安定性などの有益な特性を保持しており、特に風力タービンの建設などのコーティングや接着剤に適しています。研究者たちは、産業用の生産を拡大することを目指しており、製品の商業化に向けたパートナーを探しています。

この開発は、持続可能な材料への重要な一歩であり、廃棄物の削減とポリマー産業におけるリサイクルの促進に寄与するものです。

この記事では、M5Stack Cardputerキットを使ってハンドヘルドのLispコンピュータを作る方法が説明されています。Cardputerは、240x135のカラーディスプレイ、56キーのキーボード、SDカードスロットを備えたコンパクトなデバイスで、価格は約30ポンドまたは30ドルです。ESP32-S3プロセッサを搭載しており、Wi-FiとBluetoothの機能もあります。

ディスプレイは240x135の解像度を持ち、スクロールするテキストを表示できます。入力用の小型56キーキーボードが内蔵されており、充電式バッテリーが付属しています。USB経由で充電が可能です。また、uLispファームウェアのインストール手順や、アップロード時のトラブルシューティングのヒントも提供されています。

ただし、長いプログラムをMacのシリアルモニターから入力すると、デバイスがフリーズすることがあります。

uLispは約200の関数を持つLispのバージョンで、さまざまなデータ型やプログラミング機能をサポートしています。ユーザーはデバイス上で直接プログラムを入力することも、コンピュータを介して接続して入力することもできます。

Cardputerは音を再生したり、SDカードを使ってファイルを保存したり、グラフィックスコマンドを実行したりすることができます。キーの読み取り、画面画像の保存、ピクセル操作のための拡張機能も含まれています。

ファームウェアやドキュメントはGitHubやM5Stackのウェブサイトで入手可能です。この情報は、Cardputer uLispマシンを使ってLispでプログラミングを行うための包括的なガイドを提供しています。

2026年1月16日、ウクライナ東部のトロスティアネツという都市が、2022年のロシア占領中に大きな被害を受けた後、持続可能な暖房のためのパイロットプロジェクトを完了したと報じられました。このプロジェクトは、グリーンピースやグリーンプラネットエナジーと協力して進められ、5階建てのアパートを改修し、熱ポンプや太陽光発電を利用した最新の暖房システムを導入しました。

この取り組みは、ウクライナの多くの家庭で持続可能な暖房のモデルを作ることを目指しています。特に、現在進行中の戦争の影響でガス供給が減少している中でのことです。新しい暖房システムには、大型の熱貯蔵タンクと熱交換器が含まれており、総費用は218,000ユーロです。

このプロジェクトは、トロスティアネツの「グリーン再建のマスタープラン」に沿ったもので、再生可能エネルギーの解決策を促進し、地域のレジリエンスを向上させることを目指しています。市長のユリイ・ボバ氏は、再生可能エネルギーへの移行の重要性を強調し、住民にとって困難な時期に安心感と温かさを提供することを述べました。このプロジェクトは、グリーンプラネットエナジーの顧客によって資金提供され、さまざまなエネルギー専門家の支援を受けています。

ワシントン州で提案された新しい法律は、三次元プリンターを使った違法な銃器製造を防ぐことを目的としています。主なポイントは以下の通りです。

まず、2027年7月1日以降にワシントン州で販売されるすべての三次元プリンターには、銃器や違法な銃器部品の印刷を防ぐためのブロッキング機能が内蔵されている必要があります。この「ブロッキング機能」とは、許可されていない銃器の設計図を検出して印刷を止めるソフトウェアを指します。また、「銃器」や「違法な銃器部品」の定義は、既存の法律に基づいています。

製造業者には、販売するプリンターが必要なブロッキング機能の基準を満たしていることを証明する責任があります。さらに、遵守を確認するための宣誓供述書を司法長官に提出することも求められています。

この法律に違反した場合、初回の違反者には軽犯罪の告発があり、以降の違反には重罪の告発が科される可能性があります。また、法律に違反した企業には、罰金や懲役などの厳しい罰則が課されることがあります。

司法長官は、遵守を確保するための規則や基準を作成し、違法な銃器の設計図のデータベースを維持して、検出を助ける役割を果たします。

この法律は、3Dプリンティング技術と銃器に関連する規制を強化することで、公共の安全を向上させることを目指しています。

Wineチームは、Wine 11.0をリリースしました。このバージョンは、約6,300の変更と600以上のバグ修正を含む、1年間の開発の成果です。主な改善点は以下の通りです。

新しいWoW64モードが完全にサポートされ、16ビットアプリケーションを実行できるようになりました。ユーザーは特定の変数を設定することで、古いWoW64から新しいモードに切り替えることができます。

LinuxカーネルモジュールのNTSyncが導入され、パフォーマンスが向上しました。また、LinuxとmacOSのスレッド優先度の変更も追加されました。

カーネルの強化として、NTリパースポイントのサポートや、最近のWindowsバージョンに合わせたシステムコールの改善が含まれています。

グラフィックスの更新では、OpenGLのレンダリングが強化され、Vulkanのサポートも大幅に向上しました。新しい拡張機能と互換性の改善が行われています。

デスクトップ統合の面では、X11とWaylandにおけるウィンドウ管理のサポートが改善され、全画面モードやクリップボードのサポートが追加されました。

Direct3Dの改善点として、H.264ビデオのハードウェアデコードがサポートされ、Direct3D機能の多くの強化やテクスチャ処理の向上が図られています。

入力デバイスのサポートも強化され、ジョイスティックやゲームパッドの互換性が向上しました。Bluetooth機能も改善され、デバイスのペアリングがしやすくなっています。

スキャナーとマルチメディアのサポートでは、TWAIN 2.0による新しいスキャン機能や、マルチメディアストリーミングとDirectMusicの改善が行われました。

国際化とネットワーキングの面では、ロケールのサポートが拡大し、データベース処理の改善を含むネットワーキング機能が向上しました。

Wine内のさまざまなコマンドラインツールや設定オプションも更新されました。

全体として、Wine 11.0はグラフィックス、入力、マルチメディア、互換性において多くの改善が施されており、ユーザーにとって重要なアップデートとなっています。

Kafkaは多くのリスナーに対して優れたパフォーマンスを発揮するメッセージングシステムですが、ジョブキューとして使用する際には「先頭ブロッキング」という遅延の問題に直面することがあります。これは、遅い消費者が他のメッセージの処理を妨げる場合に発生します。

Kafkaのアーキテクチャでは、メッセージはトピックに送信され、パーティションに分割されます。グループ内の消費者は、割り当てられたパーティションからメッセージを読み取ります。しかし、もし一人の消費者が遅いと、そのパーティション内のすべてのメッセージが遅延してしまいます。

一方、Beanstalkdのアーキテクチャでは、利用可能な消費者がキューからジョブを処理できるため、先頭ブロッキングを回避できます。遅い消費者がいても、他の消費者は残りのジョブを処理し続けることができます。

実験では、両システムに対して100のジョブをテストしました。ほとんどのジョブは短い「スリープ」時間を持っていましたが、一部は長くかかりました。各システムには5人の消費者がおり、Kafkaは10のパーティションを持っていました。

結果として、Beanstalkdは100メッセージのうち96を1秒未満で処理しましたが、Kafkaは合計で20秒かかりました。Kafkaの処理時間が長かったのは、一人の消費者が遅く、他の消費者を待たせてしまったためで、先頭ブロッキングの影響が明らかになりました。

実験の詳細はGitHubで確認できます。

ロビン・ミルナーの「コミュニケーションエージェントの空間と動き」では、コンピュータの進化とその複雑さについて論じられています。特に、現代の技術におけるコミュニケーションの重要性が強調されています。この作品では、「ユビキタスコンピューティング」という概念が紹介されており、これは相互接続されたデバイスのシステムが、人間の意識を超えてシームレスに動作することを指します。著者は、これらのシステムを理解するためには新しいモデルや構造が必要であり、特にエージェント、ローカリティ、接続性といった概念に焦点を当てています。

ユビキタスコンピューティングは、デバイスが常にコミュニケーションを取り合い、相互作用することを意味します。これにより、日常生活や医療、交通などのさまざまな分野に影響を与えています。これらのシステムの行動には、自己認識や適応性、相互作用といった特性が含まれており、システムの性能を予測するためにはこれらを効果的にモデル化する必要があります。

著者は、複雑なシステムを理解するために、異なるレベルの相互作用や行動を表現する層状のモデルを作成することを提案しています。また、「配置」（ローカリティ）や「リンク」（接続性）といった概念は、これらのシステム内でエージェントがどのように相互作用し、再編成されるかを理解するための基盤となります。

これらのシステムを設計することは、その規模や常に稼働し続ける必要性から、独自の課題を伴います。この本は、情報の相互作用や行動について新たな理解を必要とする中で、これらのシステムを分析し設計するための枠組みを提供することを目的としています。

要約がありません。

この記事では、コマンドラインツールを使用することで、データ処理においてHadoopを大きく上回ることができることについて述べています。特に、チェスのゲーム統計を分析する際のパフォーマンスに焦点を当てています。著者は、Amazon EMRとmrjobに関する記事に触発され、1.75GBのチェスゲームデータの処理性能をテストしました。その結果、彼のノートパソコンは約12秒でデータを処理できたのに対し、Hadoopは約26分かかりました。

重要なポイントは以下の通りです。まず、シェルコマンドの効率性です。データ処理に標準のシェルコマンドを使用することで、Hadoopのようなビッグデータツールよりもはるかに速く処理できることが分かりました。シェルコマンドは並行して実行できるため、処理速度が向上します。

次に、ストリーミングとバッチ分析の違いです。メモリをあまり必要としないストリーミングアプローチがより効果的であることが示されました。著者は、適切に構築されたシェルパイプラインがこの特定のタスクにおいてHadoopよりも235倍以上速いことを実証しました。

また、処理パイプラインの構築についても触れています。著者は、cat、grep、awkなどのコマンドを使用してPGNファイルからゲーム結果を抽出し分析するパイプラインを作成し、さまざまな最適化を通じて処理時間を短縮しました。

さらに、grepステップを並列化し、xargsのようなツールを使用することで、処理時間をさらに短縮しました。

最終的なパフォーマンスとして、いくつかの最適化を経て、最終的なパイプラインは約12秒でデータを処理しました。これは、Hadoopのような複雑な分散システムよりも、シンプルでローカルなコマンドラインツールの効果的な利用を示しています。

結論として、Hadoopは大規模なデータタスクには便利ですが、しばしばよりシンプルなツールが小規模なデータセットに対してはより良いパフォーマンスと少ない複雑さを提供できることがわかります。

2026年から、ソフトウェアエンジニアにとって最も重要なスキルは、コーディングなどの技術的スキルを超えてコミュニケーション能力になりました。AIツールの進化により、エンジニアは深い技術的知識がなくてもプログラミング作業をこなすことが容易になっています。しかし、プロジェクトの明確な仕様を作成することは依然として難しく、要求が不明瞭なことが多いです。

プロジェクトの成果を向上させるために、エンジニアは以下のことを行う必要があります。まず、隠れた前提を明らかにするために質問をすることです。次に、トレードオフについての議論を促進することが重要です。また、プロジェクトの範囲を慎重に管理し、具体的に決まっていない詳細についても意思決定を行う必要があります。

以前は、エンジニアは最小限のコミュニケーションスキルで成功することができましたが、今では強いコミュニケーション能力が不可欠です。エンジニアは問題解決のために訓練されていますが、他者との効果的な協力は複雑で、共感が必要です。これはAIには代替できない部分です。

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要約がありません。

重複マークアップについての内容です。これは、マークアップ言語やデジタル人文学における概念で、文書が厳密な階層構造を持たずに複数の構造が相互に作用することを指します。このため、こうした文書は単純なツリー形式で整理することができません。重複マークアップの例としては、詩が挙げられます。詩では、韻律や言語、物理的なレイアウトといった異なる構造が共存しています。

このような非階層的な構造を表現することの難しさは、1988年から認識されており、神学などの分野でも重要な問題として残っています。重複マークアップを管理するために、いくつかの技術が開発されています。

まず、複数の文書を使用する方法があります。各文書は異なる一貫した階層を持ち、処理が容易になることがありますが、冗長性が生じる可能性もあります。次に、マイルストーンという手法があります。これは、構成要素の開始と終了を示すマーカーで、非階層的な構造を階層的な言語に埋め込むのに役立ちます。

さらに、ジョインという方法もあります。これは、階層内のポインタが他の構成要素にリンクするもので、処理を複雑にすることがあります。また、スタンドオフマークアップという手法もあり、これはマークアップをテキストから分離することで、注釈の柔軟性や協力を高めることができます。

重複マークアップに関する課題には、複雑さ、冗長性、データの検証の難しさがあります。これらの問題に対処するために、さまざまな専門的な言語やフォーマットが作られましたが、スタンドオフXMLやグラフベースの形式が、重複マークアップを効果的に管理するための最も広く受け入れられている解決策として浮上しています。

要約がありません。

「スターリングサイクル機械分析」は、オハイオ大学のイスラエル・ウリエリによる教育資源で、スターリングエンジンの研究とシミュレーションに焦点を当てています。このリソースは、同分野の発明家ウィリアム・T・ビールに捧げられています。機械工学の学生を対象にしており、熱力学、熱移動、流体の流れについての内容が含まれています。

主な特徴としては、コンピュータシミュレーションがあります。スターリングエンジンのシミュレーション用プログラムモジュールは、使いやすさを考慮してMATLABに更新されています。また、テキストでは理想的な等温モデルや断熱モデル、実際の性能評価など、スターリングエンジンのさまざまな分析が取り上げられています。さらに、さまざまなエンジン設計や構成に合わせてカスタマイズできるMATLABプログラムモジュールも含まれています。

このリソースはクリエイティブ・コモンズライセンスの下で無料で提供されており、ユーザーからのフィードバックを歓迎しています。スターリングエンジンの性能シミュレーションに関わる複雑さを理解することを目的としており、特に熱移動プロセスに重点を置いています。

中国はNvidiaのH200 AIチップの輸入を禁止しましたが、この禁止が一時的なものか恒久的なものかは不明です。このチップの部品を供給しているメーカーは、状況の混乱から生産を停止しています。Nvidiaは中国の顧客から100万件以上の注文を見込んでいましたが、中国の税関当局はこれらのチップが国内に入ることはできないと発表しました。

トランプ政権下のアメリカ政府は、これらのチップの中国への輸出を許可しましたが、国家安全保障の観点から25%の関税を課しました。この状況は、H200チップに対する中国の強い需要があるため、アメリカと中国の間に緊張を生んでいます。

専門家の間では、これらのチップを中国に販売することが良い戦略かどうか意見が分かれています。一部は、中国のチップ開発を遅らせると考えていますが、他の人々はこの技術の軍事利用の可能性を懸念しています。

この記事では、Rustを用いたSIMD（Single Instruction, Multiple Data）プログラミングの最近の進展について、特にAMDの新しいZen 5 CPUに焦点を当てています。このCPUは、512ビットのAVX-512命令を完全にサポートしており、開発者はアセンブリコードの複雑さを避けながら、SIMDを活用して大幅な性能向上を図ることができます。

Zen 5 CPUは、従来のCPUが抱えていた性能低下なしにAVX-512命令を使用できるため、開発者にとってより効率的です。SIMDの基本は、CPUが複数のデータポイントを同時に処理できることにあり、これにより性能が向上します。記事では、SIMDとスカラ命令を使った数値の加算の簡単な例を示しています。

一般的なSIMDのワークフローは、データをレジスタに読み込み、計算を行い、結果をメモリに保存するという3つのステップから成ります。性能を向上させるためには、メモリアクセスを最小限に抑えることが重要です。開発者は、並列処理可能な操作を特定したり、データを同時に処理できるチャンクに分割することで、アルゴリズムを最適化できます。

ターゲットとするCPUの機能（AVX2やAVX-512など）を理解することは、コードの最適化において重要です。CPUの特徴を実行時またはコンパイル時に検出するためのさまざまな方法があります。RustにおけるSIMDの実装オプションとしては、安定版のwideクレートや、CPU固有の命令にアクセスできる低レベルのstd::archモジュールなどがあります。

LLVMコンパイラは、自動的にコードをベクトル化する最適化を行うことができるため、一般的な操作に対する手動でのSIMD実装の必要性が減ります。SIMDコードは異なるCPU機能でテストすることが重要で、互換性と性能を確認する必要があります。

今後のRustの機能では、SIMDプログラミングを簡素化し、高レベルの実装が異なるCPUアーキテクチャに自動的に適応できるようになることが目指されています。これにより、コードの重複を大幅に減らすことが可能になります。

総じて、RustにおけるSIMDプログラミングの進展は、特に新しいZen 5 CPUとともに、開発者にとっての性能向上と使いやすさを高めるものであり、今後のソフトウェア開発において重要な焦点となるでしょう。

ハッカーが、ターゲットからの大量の内部データを販売していると主張しています。その中には、860GBのソースコードやドキュメントが含まれているとのことです。このデータには、ウォレットサービス、アイデンティティツール、ギフトカードシステムなどに関する情報が含まれているとされています。ハッカーはオンラインにサンプルを公開し、このデータ侵害がいくつかのデータオークションの始まりに過ぎないと示唆しています。

ターゲットはサーバーをロックダウンし、データリポジトリをオフラインにしました。これは、侵害が深刻であることを示唆していますが、ハッカーの主張の真偽は確認されていません。以前、検索エンジンはこのデータの一部をインデックスしており、過去に公開されていた可能性があることを示しています。ターゲットはこの状況についてまだ公にコメントしていません。

ダンは、AIエージェントがFigmaでデザインを行うためのコマンドラインインターフェース（CLI）を作成しました。このCLIの主なポイントは以下の通りです。

機能として、100種類のコマンドが用意されており、形状やテキスト、フレーム、コンポーネントの作成、スタイルの変更、アセットのエクスポートが可能です。また、既存のプラグインAPIよりも約100倍速くJSXをインポートでき、AIによって動かされる任意のコーディングアシスタントと連携します。

目的は、公式のFigmaサーバーがファイルを読み取ることしかできない中で、ダンがAIにボタンやレイアウトなどの要素を積極的にデザインさせたいと考えたことにあります。読み取り専用の制限や、トークンを多く消費する複雑なJSONスキーマに縛られずに作業できるようにしました。

このツールのデモは45秒の動画で見ることができます。

技術的には、CLIにはBunとCittyを使用し、WebSocket接続にはElysiaを、Figmaプラグインも活用しています。また、Figmaの内部マルチプレイヤープロトコルに接続することで、多くのオブジェクトを扱う際のパフォーマンスを向上させています。

インストールは、コマンドbun install -g @dannote/figma-useを実行することで試すことができます。

ダンは、CLIの使いやすさや不足しているコマンド、JSX構文の自然さについてのフィードバックを求めています。

この言葉は、紀元前391年にアリストファネスが書いた喜劇『女政者たち』に登場する架空の料理の名前です。ギリシャ語で最も長い単語として知られ、171文字から成り、ギネス世界記録にも文学における最長の単語として認定されています。

この料理は、さまざまな材料を使った複雑なフリカッセとして描かれています。魚や鳥、ソースなどが含まれ、主な材料にはサメの肉、海の魚、ハト、蜂蜜などがあり、合計で少なくとも16種類の食材が使われています。

この言葉は、宴会のシーンで登場し、そのユーモラスで贅沢な性質を強調しています。さまざまな英語の翻訳がその本質を捉えようと試みており、関わる多様な食材を示しています。

要約がありません。

「ミューラル」はジャクソン・ポロックが制作した最大の作品で、高さ8フィート、幅19フィートの大きさがあります。この作品は1943年にペギー・グッゲンハイムの依頼でニューヨークのアパートメントのために制作されました。この抽象的な作品は、黄色、ピンク、黒の色が混ざり合っています。よく見ると、人間や動物の形に似たものがキャンバス上を動いているのがわかります。ポロックは、この作品を「スタンピード」と呼びました。これは、形が観客に向かって勢いよく駆け寄ってくるように見えるからです。

エンジニアが過去一年間、モノフォントの改善に取り組んできました。特に、二段階の「a」のデザインに力を入れました。彼はフォントのウェイトを生成するためにカスタムのPythonエンジンを作成し、デザインのコントロールを向上させました。このフォントには700以上のグリフと高度な数学サポートが含まれています。通常のウェイトのフォントは無料で提供されており、追加のウェイトは需要に応じてリリースされる予定です。

HTTP:COLONは、新しいオープンソースのツールで、ウェブサイトのHTTPレスポンスヘッダーを迅速に確認し、その意味を理解するのに役立ちます。

このツールの主な機能には、URLを入力することでそのレスポンスヘッダーを表示できることがあります。ヘッダーはキャッシュ、コンテンツ、セキュリティなどのカテゴリに整理されており、ヘッダーにカーソルを合わせると簡単な説明が表示されます。また、GET、POST、PUT、DELETEなど、さまざまなHTTPメソッドに対応しています。特定のサイトを調査するための直接リンクを作成することも可能です。

このツールは、HTTPヘッダーを確認し理解するプロセスを簡素化するために作られました。通常、この作業は異なるリソースを行き来する必要があるため、手間がかかります。

現在、このツールはベータ版であり、開発者はデバッグ体験を向上させるための追加機能についての提案を求めています。

試してみたい方はこちらからアクセスできます: httpcolon.dev。

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Xousは、中型の組み込みデバイス向けに特別に設計されたマイクロカーネルオペレーティングシステムです。このシステムはプロセスの明確な分離を特徴としており、主にユーザースペースで動作します。通信にはメッセージパッシングを使用しています。

このプロジェクトは、NLnetが支援し、欧州委員会の次世代インターネットプログラムによって資金提供を受けているNGI0 PETファンドによって支えられています。

詳細については、Xous Bookを参照してください。

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技術コンサルタントとして、シニアデベロッパーアドボケートは、チームと密接に連携し、エンジニアリングの効果と明確さを向上させる役割を担っています。また、テクニカルアドバイザーは、重要な決定を下す前にリスクを最小限に抑えるための技術的評価を提供します。

製品と納品の面では、機能的なソフトウェアを早期にユーザーに提供し、実際のデータを活用して改善を進めることに重点を置いています。

カスタムソフトウェア開発では、高品質で保守性の高いソフトウェアを提供し、将来に向けてチームのスキルを向上させることを目指しています。

最近の記事では、反復設計やデベロッパーアドボケートの進化する役割、開発者への敬意、ビジネスに利益をもたらす効果的な技術的実践について取り上げています。

さらに、フィンテックをテーマにしたシリーズや、成功したソフトウェア開発の実践を紹介する特集もあります。

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IBM 9020は、1960年代後半にアメリカの航空交通管制（ATC）で使用された重要なコンピュータシステムです。このシステムは、国家航空宇宙システム（NAS）エンルートステージAプロジェクトの一環として開発され、航空交通管制の自動化を目指していました。この取り組みは、軍事システムであるSAGEの影響を受けており、SAGEは主に航空防衛に焦点を当てていましたが、FAAはこの技術を民間の航空交通管制に適用しようとしました。

SAGE（セミオートマチック・グラウンド・エンバイロメント）は、元々軍事用の航空防衛システムでした。FAAはこの技術を民間のATCに適応させるため、1959年にSATINプロジェクトを立ち上げ、航空交通の安全に必要な機能を統合することを目指しました。

1960年代後半、FAAは増加する航空交通を管理するために信頼性の高いリアルタイムシステムを必要としていました。IBMの9020は、複数のS/360コンピュータが相互接続されたマルチシステムアーキテクチャで、高性能と耐障害性を備えていました。

IBM 9020は当時としては革新的で、動的リソース割り当て、高可用性、洗練された診断機能を特徴としていました。複数の同時タスクを処理でき、中央制御用のユニークなシステムコンソールを備えていました。

9020は、レーダーデータ処理、フライトプラン管理、航空機間の衝突検出など、さまざまなATC業務を管理しました。高度なディスプレイや通信機器を通じて管制官と連携し、リアルタイムでの意思決定を支援しました。

9020システムは1980年代初頭まで運用され、その後新しいHOSTシステムに徐々に置き換えられました。退役した後も、9020は航空交通管制技術の進化において重要な役割を果たしたことが記憶されています。

全体として、IBM 9020は手動の航空交通管制から自動化されたシステムへの移行において重要なステップを示し、アメリカの空域管理における安全性と効率性を向上させました。

OpenCodeという人気のオープンソースAIコーディングツールが、リモートコード実行（RCE）という深刻なセキュリティの脆弱性に直面しました。この脆弱性により、バージョン1.1.10以前のシステムで、攻撃者がHTTPサーバーを通じて任意のコードを実行できるようになりました。このため、他の脆弱性よりも悪用されやすくなっています。攻撃者は、任意のコマンドを実行したり、インタラクティブなターミナルセッションを作成したり、制限なくファイルを読み取ったりすることが可能です。

著者は、セキュアなLinuxオペレーティングシステムであるBottlerocketに取り組んでいた際のRCE脆弱性への対処経験を共有しています。ユーザーを守るために、こうした脆弱性に迅速に対処することの重要性を強調しています。

OpenCodeの脆弱性はRCEのリスクだけでなく、AIエージェントに対する迅速なインジェクション攻撃の可能性も秘めています。これは、悪意のある者がAIを操作して有害な行動を実行させたり、機密情報を漏洩させたりすることができることを意味します。

多くのOpenCodeを使用している開発者は、自分たちのシステムがどれほど危険にさらされているかを理解していないかもしれません。AIエージェントはユーザーと同じ権限で動作し、機密データへのアクセスも含まれています。著者は、AIエージェントの能力が増す中で混乱を防ぐために、より良い監視と監査ツールの必要性を訴えています。

クレムリンによると、プーチン大統領はトランプ氏の「平和委員会」に招待され、ガザの状況について話し合うことになっています。

意図的なデザインがビジネスの成功において重要であることが強調されています。ビジネスの成果を上げるためには、単に製品やサービスを提供するだけでなく、計画的にデザインを考えることが必要です。デザインは顧客のニーズを理解し、魅力的な体験を提供するための鍵となります。したがって、成功を目指す企業は、意図的にデザインを取り入れることが不可欠です。

これは、ブラウザ上で直接動作する無料のオープンソースのマークダウンエディタです。そのため、バックエンドは必要ありません。ReactやTypeScript、Shadcn/UI、Viteなどの最新のツールを使用して構築されており、使いやすいデザインが特徴です。

著者は、大規模言語モデル（LLM）を安全に実行する方法を探していますが、各コマンドを承認する必要がない方法を求めています。既存の解決策としてDockerを利用する方法がありますが、必要な依存関係が不足していることが多いです。そこで著者は、miseというツールを使って、自動的に必要な依存関係を含むコンテナを作成するアイデアを思いつきました。数週間、agent-en-placeという解決策を使用しており、成功を収めています。著者は他の人からのフィードバックにも興味を持っています。

2025年には、法律関連の検索の60%がユーザーがウェブサイトをクリックせずに終了しており、この数字は2026年の中頃には70%から80%に増加すると予測されています。GoogleのAIによる概要機能は、一般的な法律に関する質問に直接的な回答を提供するため、ユーザーが法律事務所のウェブサイトを訪れる必要性を減少させています。その結果、法律事務所の中央値のウェブサイトトラフィックは19%減少し、一部の事務所では80%もの減少が見られていますが、検索結果には依然として表示されています。

同時に、法律関連のキーワードのクリック単価は急騰しており、特に人身傷害を扱う弁護士は2021年から568%の増加に直面しています。このため、オンライン広告に依存していた事務所の投資収益率（ROI）は低下しています。

都市部の法律事務所は特に影響を受けており、競争が激化し、AIが効果的に質問に答える能力があるため、トラフィックの減少が大きくなっています。検索結果での高いランキングに依存した従来のマーケティングモデルは、潜在的なクライアントが法律事務所のウェブサイトを訪れる代わりにAIとやり取りするようになっているため、時代遅れになりつつあります。

法律事務所は、次のように適応する必要があります。まず、Google以外のクライアント獲得チャネルを多様化すること。次に、オンラインでの情報を正確かつ一貫性のあるものにしてAIによる引用に最適化すること。そして、検索エンジンに依存せずに需要を捉えるために、直接的なブランド認知を構築することです。

全体として、Google検索は消えるわけではありませんが、その重要性は低下しています。これらの変化に早く適応する事務所は、将来の成功に向けてより良い位置にいるでしょう。

著者は複雑な規制文書に取り組んでおり、一般的な情報検索システムが関連する記事を見つけるのに苦労することが多いと気づきました。さまざまな設定を試した結果、グラフベースのアプローチであるGraphRAGがより効果的であることがわかりました。しかし、グラフの保存とインデックス作成が別々のシステムで行われるため、短期的な分析が複雑になるという問題に直面しました。

この問題を解決するために、著者はGibRAMという実験的なツールを作成しました。GibRAMは、グラフデータの保存と検索をメモリ内で統合するように設計されています。このツールは、文書の要約やクエリなどの一時的な作業に適しており、使用後にデータを自動的にクリーンアップするため、データの永続性は保証されていません。

このプロジェクトは商業用ではなく、オープンソースです。著者は、特に情報検索システムやグラフベースの手法に経験のある人からのフィードバックを歓迎しています。GitHubで公開されています。

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こんにちは、HNの皆さん！私はコミュニティが運営する個人ウェブサイトのディレクトリを作成しています。詳細はプロジェクトのREADMEに記載されていますので、ぜひご覧ください。

現在、ディレクトリにはまだ少ないエントリーしかありません。皆さんの協力が必要です。もしあなたが管理している個人ウェブサイトがあり、HNのディスカッションで好評を得ている場合は、コメント欄にリンクを共有してください。ウェブサイトを掲載したくない場合は、その旨をお知らせください。

このプロジェクトはコミュニティによって維持されることを目的としていますので、メンテイナーとして手伝いたい方は、こちらに連絡するか、READMEのIRCリンクからご連絡ください。

また、関連するディスカッションもチェックしてみてください。「Ask HN: あなたの個人ブログをここで共有できますか？」というトピックでは、ブログだけでなくさまざまな個人ウェブサイトが紹介されています。

更新情報ですが、すべての提出物をレビューして追加するには時間がかかります。もし手伝いたい方がいれば、GitHubプロジェクトに直接プルリクエストを送信することもできます。

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ルーク・ロスは、CD PROJEKT S.A.からのDMCA通知を受けて、サイバーパンク2077のVRモッドに関するいくつかの投稿を削除しなければならなかったと発表しました。この行動は、テイクツー・インタラクティブが行ったものと似ています。彼は、企業が利益を優先し、金銭的報酬なしでゲームを向上させるモッダーの貢献を軽視することに対して不満を表明しました。それにもかかわらず、彼はバルダーズ・ゲート3の新しいモッドをリリースする計画を明らかにし、さまざまなゲームの既存のVRモッドの改善に関する最新情報を共有しました。これには、ゲームプレイの問題を修正し、機能を強化する内容が含まれています。ロスは、没入感のあるVR体験を提供することへのコミットメントを強調し、サポーターからのフィードバックに感謝の意を示しました。

ジョシュとケリーは、サンフランシスコにあるベルナルカトラリーの共同創設者です。この店では、新品やビンテージのナイフを幅広く取り扱い、研ぎや修理のサービスも提供しています。ジョシュは、2005年から2008年にかけてフリーマーケットでビンテージナイフを購入した経験を語ります。当初、料理用ナイフは過小評価されており、安く売られていることが多かったと述べています。しかし、サバティエなどの特定のブランドへの関心が高まるにつれて、価格が急上昇し、質の高い料理用ナイフの入手が難しくなりました。

ジョシュは、フリーマーケットで早朝からナイフを探す忙しさを描写し、プロのピッカーたちと競い合っていたことを語ります。彼は貴重なアイテムを素早く見分ける方法を学び、潜在的な掘り出し物を見つける目を養いました。彼の経験は、興奮とフラストレーションが入り混じったもので、特に売れないナイフや過剰に宣伝されたナイフに出会ったときは、複雑な気持ちを抱いたといいます。

2018年頃、彼はフォージクラフトのナイフを再加工するトレンドに気づきましたが、当初は懐疑的でした。しかし、彼はそのデザインや、若い世代の間でビンテージ料理用ナイフへの関心が高まっていることを理解するようになりました。ジョシュは、トレンドは移り変わるかもしれないが、質の高い料理用ナイフへの関心は持続すると信じています。これらのナイフは、使用者に豊かな歴史をつなげるものだからです。

今日は、Crafter Stationからの最初のスキルであるインテントレイヤーを紹介します。このスキルは、次のコマンドを使ってプロジェクトに追加できます。

npx skills add crafter-station/skills --skill intent-layer -g

問題点として、私はClaude Codeを使用していましたが、コードベースによって異なる結果が出ることに気付きました。例えば、無関係な部分を探索するのにトークンを無駄にし、実際のバグを見逃してしまいました。

この問題が起こる理由は、熟練したエンジニアとは異なり、AIエージェントはコードベースの全体像を把握できないため、間違った場所を探したり、重要なファイルを見落としたりするからです。

解決策として、コンテキストエンジニアリングがあります。これは、エージェントが効果的に作業できるように、構造化されたプロンプトや定義を含むコンテキストを提供することです。

インテントレイヤーの役割は、コードベースのさまざまな部分にコンテキストを提供するAGENTS.mdファイルを作成する手助けをすることです。このシンプルなマークダウンは、各セクションの目的、契約、落とし穴を説明します。

プロジェクトでインテントレイヤーを実行すると、既存のAGENTS.mdファイルを検出し、コード構造を分析し、コンテキスト情報を追加する場所を提案し、重要なパターンや潜在的な問題について質問します。

AGENTS.mdを実装した後、私は大幅に少ないトークンで、しかも初回でバグを見つけることができました。

ぜひ試してみてください。提供されたコマンドを使って、インテントレイヤーをプロジェクトに追加してください。

今後の予定として、インテントレイヤーは今後登場するいくつかのコンテキストエンジニアリングスキルの最初のものであり、すべてオープンソースです。

この取り組みは、タイラー・ブラントのインテントレイヤーに関する作業に基づいており、より広範なコンテキストエンジニアリングフレームワークの一部です。コンテキストエンジニアリングに関する最新情報は、@RaillyHugoをフォローしてください。

ChunkHoundは、ローカルファーストのツールを提供することを目指しています。このツールは、コードに関する深い洞察を提供し、最新のドキュメントを生成します。また、小規模なプロジェクトから大規模な企業システムまで幅広く利用できます。ChunkHoundは無料でオープンソースであり、さまざまなプラットフォームに対応しています。開発者はフィードバックを歓迎しており、プロジェクトを支援してくれた人々に感謝の意を表しています。

1979年9月16日、2つの家族からなる8人が自作の熱気球を使って東ドイツから西ドイツへ脱出しました。この大胆な逃避行は、3つの異なる気球を作るなど、1年以上の準備を経て実現しました。以前の試みが失敗し、当局に警戒されることになりました。

家族はピーター・ストレリツキとギュンター・ヴェッツェルの指導のもと、東西ドイツを隔てる厳重な国境に直面しました。さまざまな逃避方法を計画した結果、テレビ番組に触発されて熱気球を作ることに決めました。材料をこっそり集め、最終的には8人全員を乗せられる大きさの気球を完成させました。

1979年7月の最初の試みは、国境の直前で着陸してしまい失敗に終わりました。その後、彼らはすぐにより大きな気球を作り、再挑戦しました。成功した逃避行の夜、彼らは森の開けた場所から発進し、約28分間飛行し、高度2,500メートルに達しました。気球にいくつかの問題があったものの、無事に西ドイツに着陸し、そこで警察に迎えられ、成功を確認されました。

脱出後、東ドイツは国境警備を強化し、ストレリツキの親族が逮捕され、他の人々への抑止力となりました。家族は最初西ドイツに定住しましたが、東ドイツのスパイからの圧力を受けてスイスに移住しました。1990年のドイツ再統一後、故郷に戻りました。

彼らの物語は後に「ナイト・クロッシング」（1982年）と「バルーン」（2018年）の2本の映画に適応されました。2017年には、元の気球が博物館に展示されました。ピーター・ストレリツキは2017年に亡くなりました。

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