GPTZeroは、2025年のNeurIPS会議で受理された4,841件の論文を分析し、100件以上の「幻の引用」を含む論文を発見しました。幻の引用とは、虚偽または不正確な引用のことです。この問題は、生成AIツールの普及や出版のプレッシャーによって、査読プロセスにおける問題が深刻化していることを浮き彫りにしています。

分析によると、2020年から2025年にかけてNeurIPSへの投稿数は220%以上増加し、査読プロセスに大きな負担をかけています。会議の主催者は査読システムの改善に努めていますが、多くの誤りが査読者によって見逃されています。

GPTZeroの「幻の引用チェック」ツールは、オンラインで確認できない引用を指摘し、潜在的な不正確さを特定する手助けをします。このツールは、著者が自分の論文の引用エラーをチェックできるようにし、査読者が問題を特定するのを助け、編集者が情報に基づいた判断を下すのを支援することで、査読プロセスの向上を目指しています。

この調査結果は、AIツールが研究執筆においてますます普及する中で、学問の誠実性を守るための注意が必要であることを強調しています。

2025年、EUにおける風力と太陽光エネルギーは、化石燃料を初めて上回る発電量を記録したという新しい報告が発表されました。風力と太陽光を合わせた発電量はEU全体の30%を占め、化石燃料は29%でした。特に太陽光エネルギーの成長が顕著で、ハンガリーやスペインを含むいくつかの国では20%以上の電力を供給しています。また、石炭の使用も減少しており、19カ国では石炭の割合が5%未満となっています。

しかし、気候変動の影響で水力発電が減少しており、出力がわずかに減少するという課題も残っています。エネルギーコストの問題や輸入ガスへの依存を減らすために、専門家はEUがバッテリーの蓄電能力を高めることに注力すべきだと提案しています。これにより、ピーク時の夕方の需要において天然ガスを代替し、価格の安定化が図れると期待されています。

この記事では、デザイン思考に関する誤解について触れ、単にプロセスに従うだけでは創造的な革新者になれるわけではないことを強調しています。むしろ、組織内での創造性を高めるためには、デザイン思考の核心的な価値を理解することが重要だと述べています。

ラフィーク・エルマンシー博士は、基本的なデザイン原則を探求するための重要な書籍や論文のリストを更新して紹介しています。これらのリソースは特定のデザイン手法についてではなく、デザインを通じて問題解決や分析的思考を高めることに焦点を当てています。

紹介されている主な書籍には、以下のものがあります。

「デザイン専門知識」ケース・ドルスト著は、実践者の視点からデザインの本質を探り、ケーススタディを通じて核心的なデザイン特性を特定しています。

「フレームイノベーション」ケース・ドルスト著は、デザイナーが問題や解決策をどのようにフレーム化するかを論じ、複雑な問題を解決する際のフィードバックプロセスを強調しています。

「デザイン思考：デザイナーが考え、働く方法を理解する」ナイジェル・クロス著は、創造的な専門家への観察やインタビューに基づき、デザイナーがアイデアを生み出す方法についての洞察を提供しています。

「デザインによる変革」ティム・ブラウン著は、デザイン思考の組織的な視点を提供し、人間中心のデザインと革新のための協力に焦点を当てています。

「日常のもののデザイン」ドン・ノーマン著は、デザインとユーザーの相互作用の背後にある心理学を考察し、人間中心のデザイン原則を強調しています。

「デザイナーはどう考えるか？」ブライアン・ローソン著は、デザイン実践についての反省を促し、問題と解決策の関係を探求しています。

「人工の科学」ハーバート・サイモン著は、人間の問題解決能力と認知能力の限界について論じています。

「デザイン思考における厄介な問題」リチャード・ブキャナン著は、デザインにおける複雑な問題の本質を探り、それを理解するための哲学的アプローチを提供しています。

「計画の一般理論におけるジレンマ」リッテルとウェバー著は、扱いやすい問題と厄介な問題を区別し、問題解決の進化する性質を強調しています。

「新しいプロセス、新しい語彙」ギルバート・コクトン著は、デザイン思考の非線形的な性質をよりよく理解するための新しい用語を紹介しています。

この記事は、読者がこれらのリソースから学び、デザインに対する理解を深め、どのような組織においても問題解決能力を向上させることを促しています。また、追加の読み物についての提案をコメントで受け付けています。

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Tree-sitterとランゲージサーバーはプログラミングで使われるツールですが、それぞれ異なる目的があります。

Tree-sitterはパーサー生成器で、プログラミング言語を解析するプログラムを作成します。高速で、構文エラーにも対応できるため、テキストエディタでの構文ハイライトに適しています。つまり、コードが完璧でなくても、Tree-sitterは正確なハイライトを提供できます。また、クエリ言語を使って、コード内の構文要素を安全に検索します。

一方、ランゲージサーバーはコードを分析し、ランゲージサーバープロトコル（LSP）を使用してテキストエディタに有用な情報を送信するプログラムです。これにより、エディタはシンボルの定義を見つけたり、コードの補完を提供したりする機能を持つことができます。ランゲージサーバーは、複数の言語がさまざまなテキストエディタで動作できるようにし、それぞれの組み合わせに対して別々の実装を必要としないため、開発プロセスを簡素化します。言語のランタイムにアクセスして、コードに関する正確な情報を取得します。

構文ハイライトにランゲージサーバーを使用することも可能ですが、Tree-sitterを使うよりも遅く、複雑になることがあります。著者は、特別な理由がない限り、ハイライトにはTree-sitterを好んで使用しています。

最後に、著者はこの内容がAIによって生成されたものではなく、自分自身の考えによって書かれたものであることを強調し、意味のあるテキストを作成する際の人間の思考の価値を示しています。

ダグラス・アダムスは、アメリカ人とイギリス人の「ヒーロー」に対する文化的な違いについて語りました。彼の著書『銀河ヒッチハイカーガイド』のトーンに関する質問に対して、イギリスのヒーローはしばしば自分の人生をコントロールできず、勝利よりも失敗や敗北を祝う傾向があると指摘しました。例えば、アーサー・デントのような、常に不運に見舞われるキャラクターは、イギリスではその苦難に耐え、ユーモアや紅茶を楽しみながら対処する姿勢が評価され、ヒーローと見なされます。

一方、アメリカ人は成功や能力に重きを置くため、失敗を体現するキャラクターを評価するのが難しいとアダムスは述べました。イギリス文学は英雄的な失敗を受け入れる一方で、この考え方はアメリカではあまり共鳴しないと彼は強調しました。アメリカでは、失敗はしばしば軽蔑や同情の対象となり、賞賛されることは少ないのです。彼は、両文化が状況の犠牲者であることと変化の力強い担い手であることのバランスを認識しているものの、アメリカ人は一般的に後者の視点に寄りがちだと結論づけました。

新しい圧縮方法であるBrotliがPDFに導入され、ファイルサイズを15〜25％削減できるようになります。これは、品質を損なうことなく実現されます。このアップグレードは、30年間使用されてきた古いDeflate圧縮方法の限界を超えるものです。BrotliはGoogleによって開発され、すでにウェブ上で広く利用されており、PDF標準にも統合される予定です。

Brotli圧縮は、Deflateよりも優れた圧縮を提供し、PDFファイルのサイズを大幅に改善します。しかし、PDF協会は新機能が既存のPDFリーダーと互換性を持つことを確認する必要があり、これが新しい圧縮方法の導入を難しくしています。

iTextライブラリは、PDFの読み書きにBrotliをサポートするツールを開発しています。このプロセスでは、ソフトウェア内で圧縮戦略を扱う新しい方法を作成する必要があります。Brotliで圧縮されたPDFをデコードするのは簡単ですが、エンコードは別の圧縮モジュールが必要なため、より複雑です。

現時点では、Brotli圧縮されたPDFは標準のPDFリーダーでは開けないかもしれません。これは、まだPDF仕様の正式な一部ではないためです。しかし、このフォーマットは将来にわたって有効であり、標準化されれば機能するでしょう。

今Brotliを採用することで、ユーザーはストレージスペースを節約し、この技術がPDFファイルに標準化される準備を整えることができます。この取り組みは、PDF圧縮を現代化し、文書をより小さく効率的にしながら、長期的な互換性と使いやすさを確保することを目指しています。

チームが1.5億パラメータのモデルを開発し、オープンソースとして公開しました。このモデルは、Cursorのような既存のツールと同様に、コーディングの次の編集を予測します。モデルはここからダウンロードできます。また、JetBrainsのプラグインを通じて使用することも可能です。

このモデルは、標準的なオートコンプリート機能を改善し、最近の編集内容を基に予測を行います。ローカルマシンで動作するのに十分な効率を持ち、速度と精度の面でより大きなモデルよりも優れています。

他のモデルとのテストでは、正確な一致率がコード編集時の実際の使いやすさと密接に関連していることがわかりました。また、プロンプトの形式がパフォーマンスに影響を与えることも発見され、シンプルな「元の状態」/「更新された状態」のブロックが、より複雑な形式よりも効果的であることが示されました。

このモデルは、オープンソースリポジトリから約10万の例を用いて訓練され、出力を洗練させるために追加の強化学習ステップも行われました。

開発者たちはこのモデルをオープンソース化することで、他の人々がVSCodeやNeovimなどのさまざまなコードエディタ向けに、迅速でプライバシーに配慮したオートコンプリートツールを作成できることを期待しています。

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ReactOSは、無料のWindowsバージョンを作成することを目指したオープンソースプロジェクトとして、30年前に始まりました。もともとはFreeWin95プロジェクトから発展したもので、進展が難航していましたが、1998年にジェイソン・フィルビーがプロジェクトを引き継ぎ、マイクロソフトのオペレーティングシステムの支配に対抗するためにReactOSと改名しました。

1996年から2003年にかけて、ReactOSはゆっくりとしたスタートを切り、基本的なカーネルの構築に注力しました。2003年には最初のバージョン0.1.0がリリースされ、CDから起動できるようになりましたが、デスクトップインターフェースはありませんでした。

2003年から2006年にかけて、開発は加速し、基本的なデスクトップが導入され、安定性も向上しました。しかし、Windowsのコードが漏洩したことに対する懸念から、一時的に貢献が凍結されました。

2006年から2016年にかけては、コードベースの監査により進展が鈍化しました。2006年にはReactOS 0.3.0がリリースされ、ネットワーキング機能とパッケージマネージャーが追加されました。プロジェクトは進化を続け、2012年にはSATAドライブやビジュアルスタイルのサポートが実現しました。

2016年以降、ReactOS 0.4.0では新しいグラフィカルシェルとデバッグツールが導入されました。現在、x86およびx86_64システムで機能していますが、32ビットアプリケーションの実行には制限があります。

今後の方向性として、ReactOSは新しいプロジェクトを通じてさらなる改善を目指しています。これには、より良いドライバーや最新のハードウェアのサポートが含まれます。コミュニティは、Windowsの信頼できるオープンソース代替品を提供するという使命を進めるために、貢献を奨励しています。

統計としては、ReactOSは301人のユニークな貢献者から88,198回のコミットを受け、1400万行以上のコードが存在します。

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このテキストは、メンバーポータルへのログイン方法とアカウント登録についての情報を提供しています。ログインするには、ユーザーは自分のメールアドレスとパスワードを入力する必要があります。パスワードを忘れた場合には、回復のためのオプションがあります。メンバー組織に所属する新しいユーザーは、公式のメールアドレスを使ってアカウントを登録できます。

また、テキストではMITメディアラボの最近の研究についても触れています。この研究は、ChatGPTのようなAIツールが認知機能に与える影響に焦点を当てています。記事やメディアの報道では、AIを使用することが批判的思考や脳の働きに与える可能性のある悪影響について議論されています。

さらに、メディアラボでのニュース更新、研究、リソースについても言及されています。これには、イベント、出版物、求人情報などが含まれています。

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私は娘に物理を教えるために、ギターの弦を弾いて振動を説明したり、物を落として重力を示したりするような実践的な活動を始めました。この方法で彼女は本や動画よりもずっと早く学びました。この経験から、私はLumenというインタラクティブな物理の遊び場を作ることにしました。Lumenでは、ユーザーが音、光、運動、力学などの概念をリアルタイムの実験を通じて探求できます。変数を調整すると、その結果をすぐに見ることができたり、聞いたりすることができます。ぜひProject Lumenで試してみてください。

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eBayは2026年2月20日から有効なユーザー契約を更新し、以下の重要な変更を行いました。

まず、eBayはAIによる「代わりに購入する」エージェントや類似のボットが無断でプラットフォームを利用することを明示的に禁止しました。

次に、仲裁および紛争解決に関する更新があります。この契約では、ユーザーがeBayに対して集団訴訟を起こすことができないことが明確にされています。また、2025年5月16日までに仲裁契約からのオプトアウトを行わなかった場合、今後はその権利を放棄することになります。仲裁に関する通知を送るための住所も変更されました。

最後に、法的手続きに関する表現が調整され、集団請求を制限し、eBayに対しては個別の請求のみが可能であることが明確にされています。

ユーザーには、更新された契約の全文を読むことが推奨されており、これらの変更は紛争の処理方法をより明確にし、プラットフォームとのAIの相互作用を制限することを目的としています。

アラスカ大学フェアバンクス校の映画とパフォーミングアーツを学ぶ学生、グレアム・グレンジャーが、AIが生成したアート展示を引き裂き、一部を食べるという抗議行動を行い逮捕されました。彼は、AIアートには実質が欠けており、伝統的なアートと並べて展示されることは侮辱的だと感じていました。目撃者によると、彼の行動は競技的な食事コンテストのようで、約57点の作品が破壊されたとのことです。

展示の制作者であるニック・ドワイヤーは、当初は告訴を検討しましたが、後に取り下げました。ただし、州はこの事件を引き続き追及しています。ドワイヤーは、アートにおけるAIの複雑さを認めつつも、芸術的な誠実さを尊重する必要性を強調しました。

グレンジャーは、自身の行動が大学のAI政策に対する抗議であり、パフォーマンスアートの一形態でもあると説明しました。彼は、自分の行動がキャンパス外でメディアの注目を集めるとは思っていなかったと言います。彼は、AIがアートに存在するべきではないと考えており、それは創作に関わる人間の努力を軽視するからです。犯罪歴を持つことになったにもかかわらず、グレンジャーは自分の行動に後悔はなく、この問題についての議論を喚起するために必要なことだと捉えています。

メアリー・シェリーの小説「フランケンシュタイン」に関するテーマや歴史的背景が語られています。この小説が発表された当時、現代の科学的関心、特に生と死に関連していたため、非常にリアルに感じられました。シェリーの時代には、生と死の定義について混乱があり、生き埋めにされることへの恐れが広がっていました。1774年に設立されたロイヤル・ヒューメイン・ソサエティは、一見して死んでいるように見える人々を蘇生させる手助けをするために活動しており、これが公衆の不安を助長しました。

当時の科学的議論には、「不完全な死」と「完全な死」についての討論や、死者を再生させる可能性が含まれていました。ルイジ・ガルバーニのような著名な人物は、電気刺激によって死んだ動物が動くことを示し、シェリーの考えに影響を与えました。また、ジョヴァンニ・アルディーニは、処刑された犯罪者に対して実験を行い、生命の兆候を引き起こしたとされています。

メアリー・シェリーと彼女の夫パーシーは、これらの議論に影響を受け、再生の可能性を信じていました。彼らの子供の死を含む個人的な経験が、生と死に対する彼らの見解を形成しました。また、外科医のアバーネシーとローレンスの間で交わされた生の本質についての議論は、シェリーの執筆にさらなるインスピレーションを与えました。この議論は、当時の生と死の定義に関する論争を反映していました。

このブログ記事では、Googleの検索サービスにおける独占的地位と、それが競合他社に与える影響についての最近の動向を取り上げています。2024年8月、アメリカの裁判所はGoogleが検索市場の90%を支配していると判断し、これが競争や革新を制限しているとしました。

重要なポイントは以下の通りです。まず、Googleの支配は、ほとんどの人がオンラインで検索した際に何を見るかを決定することを意味し、公共の知識や意思決定に影響を与えています。次に、アメリカ合衆国司法省はGoogleが独占禁止法に違反していると認定し、競争を促進するための変更を命じました。これには、Googleの検索インデックスへの公平なアクセスを提供することが含まれています。

Kagiは、さまざまなデータソースから直接ライセンスを取得し、広告のない検索体験を提供しようとしていますが、GoogleやBingとの交渉には苦労しています。また、記事では、納税者が資金を提供する公共の検索サービスや、広告収入に依存する検索エンジン、プレミアムサブスクリプションサービスを含む多層的な検索エコシステムの構築を提案しています。これにより、特定の企業が情報へのアクセスを独占することなく、多様な情報へのアクセスを確保できるとしています。

著者たちは、競争と革新を促進するために検索データへのオープンアクセスを求めています。情報へのアクセスの方法は、広告の利益だけに左右されるべきではないと強調しています。全体として、競争的でオープンな検索環境を作ることが、社会の福祉や情報アクセスにとって重要であるというメッセージが伝えられています。

このチュートリアルは、コミュニティの著者によって作成され、iximiuz Labsチームによってレビューされたもので、Linuxにおけるユニカーネルの実践的な入門を提供しています。仮想マシン（VM）はLinuxコンテナよりもセキュリティが優れていますが、速度が遅く、リソースを多く消費することがあります。ユニカーネルは、特定のアプリケーションを実行するために特化したカーネルであり、従来のオペレーティングシステムのオーバーヘッドを排除することでこの問題を改善しようとしています。

ユニカーネルの主な特徴は、単一のアドレス空間で動作し、アプリケーションとカーネルを統合することで、ハードウェアへのアクセスを迅速にし、リソースの使用を減少させる点です。また、特定のアプリケーションを実行するために調整されており、必要なコンポーネントのみを選択することで攻撃の対象を減らします。ユニカーネルは、従来のコンテナと比べてセキュリティとパフォーマンスが向上しますが、ユーザー管理がないことやデバッグツールが限られていること、プロジェクト間の標準化が欠如しているなどのトレードオフも存在します。

チュートリアルでは、ユニカーネルを構築するための要件や、既存のユニカーネルプロジェクトも紹介されています。ユニカーネルには利点がありますが、専門的な知識が必要であり、プロセス間通信や既存ツールとの互換性に関する課題も抱えています。

申し訳ありませんが、外部リンクやウェブページにアクセスすることはできません。ただし、要約してほしいテキストを提供していただければ、喜んでお手伝いします。

著者は、標準Cライブラリ（libc）を使用せずにプログラミングするためのLinuxのシステムコール番号を集める経験について述べています。システムコールは、Linuxにおけるユーザーランドの基本的な操作インターフェースですが、直接アクセスするための簡単なライブラリは存在しません。

著者は、ヘッダーのみのシステムコールライブラリを作成することを目指し、プロセス制御、ファイル操作、ネットワーキングなどのカテゴリに整理されたシステムコールテーブルをコンパイルし始めます。このテーブルには、さまざまなアーキテクチャ（x86_64やarm64など）のシステムコール名とその番号が含まれています。

システムコール番号を集める作業は、異なるアーキテクチャ間の不一致のために困難を伴います。著者は、サードパーティのリソースやカーネルのドキュメントを探し始めます。システムコール番号は大きく異なることがあり、いくつかのアーキテクチャではすべてのシステムコールが実装されていない場合もあるため、プロセスが複雑になります。

最終的に、著者はさまざまなカーネルソースファイルからシステムコール番号を集め、システムコール番号テーブルのC実装を作成します。今後の作業として、Cでのシステムコールラッパーの開発が予定されていることを述べています。

Skipは、iOSとAndroid向けのモバイルアプリを単一のSwiftコードベースで開発するためのツールで、完全に無料かつオープンソースになりました。この変更は2026年1月21日に発表され、開発者は有料のサブスクリプションやライセンスキーなしでアプリを構築できるようになります。

すべてのライセンス要件が撤廃され、既存のユーザーはライセンスキーを必要とせず、新しいユーザーはすぐにアプリの開発を始めることができます。コアツールである「skipstone」はオープンソース化され、GitHubで利用可能です。また、新しいウェブサイトskip.devでは、ドキュメントやコミュニティの貢献が掲載されます。

Skipをオープンソースにすることは、開発者コミュニティ内での信頼を築き、長期的な利用を促進することを目的としています。開発者は、無料であり、倒産のリスクが低いツールを好むためです。

Skipは自己資金で運営されており、GitHub Sponsorsを通じてコミュニティの支援を求めています。現在のサブスクライバーは新しい支援プランに移行し、企業はSkipをスポンサーすることで可視性を高め、開発資金を支援することができます。

Skipは、妥協のないクロスプラットフォーム開発体験を提供し、現代のUIシステムと共に進化することを目指しています。コミュニティの支援は、このツールの継続的な開発にとって重要です。

開発者はSkip 1.7を使い始め、コミュニティに参加してクロスプラットフォームアプリ開発の未来を共に形作ることが奨励されています。

ChartGPUの開発者は、既存のチャートライブラリが大規模なデータセット、特に10万ポイントを超えるデータに対して抱える限界を克服するためにこのツールを作りました。主な革新点はWebGPUを利用することで、これによりCPUからGPUに処理を移すことで効率的な処理が可能になります。具体的には、計算シェーダーを使用したデータのダウンサンプリング、ツールチップやホバー効果のためのGPU加速ヒットテスト、インスタンスドローを用いた効率的なレンダリングが含まれます。

その結果、ChartGPUは100万データポイントを60フレーム毎秒で処理でき、スムーズなズームやパンが可能です。ライン、エリア、バー、散布図、円グラフ、ローソク足チャートなど、さまざまなチャートタイプに対応しています。このライブラリはオープンソースで、MITライセンスのもとで提供されており、npmを通じてインストールできます。また、その機能を示すライブデモも用意されています。開発者は使用されている技術についての質問にも応じています。

Lixは、従来のシステムでは扱いが難しいさまざまなファイル形式（.xlsx、.pdf、.docxなど）を管理するために設計された新しいバージョン管理システムです。特にバイナリファイルに対して強みを持っています。Lixの主な特徴には、以下の点があります。

まず、LixはAIエージェントによって行われた具体的な変更を示します。単にファイルが変更されたことを記録するのではなく、どの部分がどのように変わったのかを明確に表示します。次に、AIエージェントが提案した変更は、人間が確認し、承認することができるため、最終的な決定は人間の手に委ねられます。また、間違いがあった場合には、迅速に元に戻すことができる機能も備えています。

LixはSQLデータベースと統合されており、ユーザーは標準的なSQLクエリを使用してバージョン管理されたデータにアクセスできます。これにより、確立されたデータベースシステムの信頼性を活かすことができます。

具体的な使用例としては、Excelファイルの場合、Lixは注文状況が「保留」から「発送済み」に変更されたことを示します。単にバイナリファイルが変更されたと記録するのではなく、具体的な変更点を明らかにします。また、JSONファイルでは、プロパティの変更（例えば、テーマが「ライト」から「ダーク」に変わったこと）を強調表示し、ファイル全体の内容が変更されたと表示するのではありません。

今後の開発では、次のバージョンのLixがパフォーマンスの向上や、より多くのSQLデータベースとの互換性を重視し、複数のプログラミング言語のサポートを続ける予定です。

開発者は、さまざまなプログラミング言語を使用してLixを迅速にセットアップし、自分のプロジェクトに統合を始めることができます。詳細については、GitHubやDiscordのコミュニティに参加することで情報を得ることができます。

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2026年1月21日に公開されたJPEG XLテストページには、JPEG XL形式の画像が表示されています。この画像は現在、Safariでのみ閲覧可能です。画像にはJPEG XL形式や以前のフリー・ロスレス・イメージ・フォーマットの創作者の一人であるジョン・スネイヤーズが写っています。JPEG XLには興味深い歴史があります。以前はChromeに組み込まれていましたが、利用者が少なかったために削除されました。現在、Chromeは再導入を計画しています。詳細はJPEG XLのウィキペディアページで確認できます。

2026年1月、cURLはMQTTSを導入します。これにより、TLSを介した安全なMQTT通信が可能になります。この追加により、サポートされる転送プロトコルの総数は29になります。MQTTは軽量なメッセージングプロトコルで、リソースが限られたデバイスに最適で、主にモノのインターネット（IoT）で使用されています。しかし、cURLは2026年の春にRTMPのサポートを終了する予定で、これによりサポートされるプロトコルの数が減少します。

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イランでは、現在、歴史的に最も深刻なインターネット遮断が発生しており、すでに約二週間が経過しています。この遮断は、経済問題に関連する広範な抗議活動に対する政府の対応として実施されました。インターネットサービスだけでなく、国際電話や国内通信にも影響が及び、約9000万人が影響を受けています。

事態は2026年1月8日に始まりました。主要なインターネットサービスプロバイダーであるTICがルーティング情報を撤回したことで、インターネットトラフィックが急激に減少しました。一部のIPv4ルートは依然として利用可能ですが、政府は「ホワイトリスト」と呼ばれる選択的なインターネットアクセスシステムを開発し、特定のユーザーのみが接続できるようにし、大多数を遮断しています。

それでも、限られたインターネットトラフィックは続いており、一部の人々が依然としてアクセスできる可能性を示しています。イラン政府は以前、遮断中の内部通信を維持するために国家情報ネットワークを開発しており、インターネットアクセス管理の戦略が進化していることを示しています。

さらに、スターリンクのような国際的な衛星サービスもイラン政府の注目を集めており、無許可の接続を無効にしようとしています。一方で、デジタル権利活動家たちは通信手段を維持するために努力しており、政府の抑圧の中でオープンアクセスを求める闘いが続いています。

このイランの状況は、他の権威主義的な政府によっても注視されており、同様の手法を採用して自国民をコントロールする可能性があります。自由な通信を求める闘いは続いており、活動家と政府が対立する中で、この対立は続いています。

デザインのスキルがなくても、魅力的なコンポーネントやテーマを使ってRailsアプリを変身させることができます。プロフェッショナルな見た目のアプリケーションを簡単に作成することが可能です。

WebRacketは、Racketプログラミング言語のサブセットで、WebAssembly（wasm）にコンパイルするために設計されています。最終的には、Racket言語全体をサポートすることを目指しています。この言語を使うことで、プログラマーはウェブブラウザやターミナル環境で動作する実用的なウェブアプリケーションを作成できます。特にブラウザの互換性に重点を置いています。生成されたWebAssemblyは、Chrome、Firefox、Safariなどの主要なブラウザで動作します。

主な特徴として、JavaScriptとの統合があります。Foreign Function Interface（FFI）を使用することで、JavaScriptの関数やブラウザ特有のAPIを利用でき、DOMやCanvasなどのさまざまなライブラリのバインディングも含まれています。また、コンパイラはRacketの多くの機能をサポートしており、基本的なデータ型を扱うことができますが、複素数や大きな数（bignum）はまだ利用できません。制御フロー構造もサポートされていますが、モジュールや継続（continuation）などの一部の機能はまだ開発中です。

環境を設定するためには、wasm-tools、Node.js、Racket 9.0、そしてraco-static-webパッケージが必要です。プロジェクトには、MathJaxエディタ、デジタル雨エフェクト、MiniScheme REPL、スペースインベーダーゲームなどの例示アプリケーションが含まれており、WebRacketのさまざまな機能を示しています。

今後の開発では、モジュールや複雑なデータ型のサポートを改善し、ブラウザとのインタラクション機能を強化することを目指しています。また、FFIバインディングのライブラリを拡充するために、コミュニティの参加が奨励されています。

著者は、認知アーキテクチャに焦点を当てたAIハッカソンに参加し、Claude Codeのような大規模言語モデル（LLM）を強化する可能性について探求しました。彼らは、Soarアーキテクチャを適応させて、より効果的なLLMエージェントを作成する方法を模索しました。このアイデアを試すために、テキストアドベンチャーゲーム「Anchorhead」を使用することに決めました。このゲームは長期的なタスクと探索を提供します。

著者は、ゲームのインタープリターと対話するためのPythonラッパーを開発し、コマンドを送信して出力を受け取るシンプルなプレイヤーエージェントを作成しました。最初のアプローチは「トリビアルハーネス」と呼ばれ、LLMが会話のようにインタラクションを扱うことでゲームをプレイできるようにしました。この方法は一部のパズルには効果的でしたが、高いトークン使用量のためにコストがかかり、限界がありました。

その後、著者はトークンコストを削減するためのメモリシステムを実装し、LLMがゲームの履歴を少ないターンで保持できるようにしました。このアプローチはゲームの進行を遅くし、エージェントが不必要な探索に迷い込むことが増えました。

より管理しやすいタスクを求めて、著者はLLMが迅速にクリアできるシンプルな脱出ゲームを作成しました。彼らは、LLMがメモリ管理に苦労し、しばしば無関係な詳細にこだわることに気付きました。

今後の展望として、著者はエージェントのパフォーマンスを向上させるためのいくつかのアイデアを持っています。具体的には、ドメイン特化型のメモリ、自動地理トラッキング、エピソードメモリーの要約を作成し、LLMが過去の経験から学べるようにすることです。このプロジェクトは進化を続けており、LLMのために認知アーキテクチャの洞察をより良く活用することを目指しています。

ウェブブラウザを確認するのは簡単な作業で、数秒で終わります。まず、ブラウザを開いて、画面の右上隅にあるメニューアイコンをクリックします。そこから「設定」や「ヘルプ」を選ぶと、現在使用しているブラウザのバージョンや情報が表示されます。この手順を踏むことで、ブラウザが最新の状態かどうかを確認できます。特に、セキュリティや機能の向上のために、定期的にチェックすることが重要です。

最近、マイクロプラスチックが人間の健康に与える危険性についての主張は、過大評価されており、研究に欠陥があるとフェイ・フラムは述べています。2025年に発表された物議を醸す研究では、人間の脳に見られるマイクロプラスチックが心臓発作や認知症などの深刻な健康問題に関連している可能性があると示唆されました。しかし、その後の『ネイチャー』誌での分析では、その研究で使用された方法がプラスチック粒子と通常の脂肪分子を正確に区別できないことが明らかになりました。このため、研究結果の再評価が行われ、一部のメディア、特に『ガーディアン』は脳内のマイクロプラスチックに関する危険を煽る見出しを撤回しました。

最近の研究によると、叙事詩「ベーオウルフ」の有名な冒頭の一節が200年以上にわたり誤解されてきた可能性があることが示されています。「hwæt」という言葉は、しばしば「よ！」のような注意を引く呼びかけとして解釈されていますが、実際には誤解されていると、マンチェスター大学のジョージ・ウォークデン博士が主張しています。彼によれば、「hwæt」は「私たちが王たちの力をどのように聞いたか」という広い意味を持つ文の一部として読むべきであり、単なる聞くように促す命令ではないとのことです。この新しい解釈は、従来の翻訳に挑戦するもので、アングロサクソンの聴衆はこれまで考えられていたよりも、より敬意を持って注意深かった可能性を示唆しています。「hwæt」に関する混乱は1837年にヤーコプ・グリムが「純粋な感嘆詞」と呼んだことに遡ります。それ以来、さまざまな翻訳が登場しましたが、ウォークデン博士の研究結果は、今後の翻訳において再評価が必要であることを示しています。

この記事では、Markdownコードを表すキャラクター、コーリー・ダムがMarkdownにおけるコードフェンスの課題に直面する様子が描かれています。Markdownには多くのバリエーションがありますが、ここではCommonMarkとGitHub Flavored Markdown（GFM）に焦点を当てています。

基本的なコードフェンスについて、三重のバックティックを使ったコードブロックでは、正しく使用しないと問題が発生することがあります。コーリーは、二つ目のバックティックがコードブロックを早く閉じてしまうために「髪の毛」（コード）を失ってしまいます。

コードを失わないためには、チルダや異なる数のバックティックやチルダを使ってコードフェンスを作成することができます。これにより、内容がそのまま保持されます。

インラインコードもバックティックを使用しますが、内容にバックティックが含まれると、スパンが早く終了してしまう問題が生じることがあります。複数のバックティックを使うことで、バックティックを含むインラインコードスパンを作成でき、内容を失うことなく適切にフォーマットできます。

この記事では、CommonMarkの仕様についても言及し、コードフェンスやスパンの動作、バックティックやチルダに関するルールが説明されています。これらのニュアンスを理解することで、Markdownのミスを防ぐ手助けになるでしょう。

RatatuiRubyは、開発者がRubyを使ってターミナルユーザーインターフェース（TUI）を作成できるRubyGemで、Rustプログラミング言語のパフォーマンスを活かしています。インストールするには、コマンド $ gem install ratatui_ruby --pre を使用します。

このツールの主な特徴には、インラインUI要素があります。スピナーやプログレスバー、メニューなどをターミナル全体を占有せずに追加でき、ターミナルのスクロール履歴を保持します。また、インラインビューポートは、標準のTUIが出力を消去するのに対し、既存の出力をそのままにして一時的なUI要素を表示します。ユーザーはインタラクティブなメニューやスピナーを作成でき、フレームワークはキーボードイベントを通じてユーザー入力を処理します。

具体的なコンポーネントの例として、スピナーがあります。これは接続中にローディングスピナーを表示し、ターミナルの出力を妨げずにUIの更新を管理する方法を示しています。また、ラジオメニューは、ユーザーが選択肢を選ぶことができるインタラクティブなメニューで、ターミナルの出力を保持しながらユーザー入力を処理し、選択肢を表示します。

RatatuiRubyは、ユーザーインターフェースと入力処理を完全に制御できるフルスクリーンアプリケーションも作成できます。さらに、RatatuiRubyにはTUI用の組み込みテストツールが含まれており、開発者はイベント注入やスタイルアサーションなどの機能を使ってアプリケーションを簡単にテストできます。

今後の強化として、Rooibosフレームワークがあり、これは人気のあるフレームワークに触発されたモデル・ビュー・アップデート（MVU）アーキテクチャです。また、コンポーネントキットは再利用可能なUI要素のためのコンポーネントベースのアーキテクチャを提供します。

RatatuiRubyは、RubyとRustの強みを組み合わせ、高品質なTUIを開発するための堅牢なプラットフォームを提供します。ターミナルアプリケーションにおけるRubyの体験を向上させ、開発者がリッチなユーザーインターフェースを作成しやすくすることを目指しています。全体として、RatatuiRubyはターミナルアプリケーションを構築するための強力で効率的な方法を提供し、Ruby開発者が現代的なTUIを作成することを可能にします。

多くの人々が、GPT-5のような人気のある大規模言語モデル（LLM）を選ぶだけで、代替案を試さずにAPI料金を過剰に支払っています。最近の経験では、ある創業者が特定のプロンプトを100以上のモデルと比較することで、APIコストを80%削減することができました。

まず、ベンチマークの重要性があります。既存のベンチマークの多くは、特定のタスクに対するモデルのパフォーマンスを正確に予測できないため、ユーザーは最適ではない高価な選択肢を選ぶ可能性があります。

次に、カスタマイズされたベンチマークプロセスについて説明します。最初のステップは、顧客とのやり取りの実例を収集することです。次に、これらのやり取りに対する期待される出力を定義します。その後、プロンプトと期待される応答を含むベンチマークデータセットを作成します。すべてのモデルをこのデータセットを使ってテストし、最後にLLMを使用して応答を期待される出力と比較し、スコアを信頼性のあるものにします。

モデル選択の基準としては、品質、コスト、応答時間のバランスが重要です。トークンコストだけでなく、応答ごとの全体的なコストを測定することが必要です。

パレート効率の観点から、安価で優れたモデルを特定することで、すべてのモデルを比較することなく最適な選択肢を見つけることができます。

このベンチマークプロセスにより、同等の品質を持ちながら最大10倍低コストの代替案が明らかになり、創業者は月に1,000ドル以上の節約ができました。

さらに、このプロセスを簡素化するために、Evalryという新しいツールが開発されました。このツールは、複数のLLMに対するプロンプトのベンチマークを自動化し、広範な手動テストなしで最適なモデルを見つけるのを容易にします。

要するに、代替案を試さずにLLM APIを使用している場合、必要以上に多くの費用を支払っている可能性があります。Evalryを試すことで、よりコスト効果の高いモデルを迅速に見つける手助けができるでしょう。

ReactOSは、Windowsに似たオペレーティングシステムを作ることを目指したオープンソースプロジェクトとして、30周年を迎えました。プロジェクトの開始以来、300人以上の開発者から88,000件以上の更新が行われてきました。最近のブログ記事では、ReactOSのこれまでの歩みを振り返り、今後の計画を共有しました。

今後の展望として、ReactOSは「RosBE」と呼ばれる新しい開発環境や、改善されたNTFSおよびATAドライバー、マルチプロセッサシステムのサポート、UEFIシステムの更新、強化されたセキュリティ対策、Microsoftの基準に対応した最新のGPUドライバーなど、いくつかの重要な機能に取り組んでいます。ReactOSが完全に使えるようになるにはまだ多くの作業が残っていますが、GNU Hurdなどの他のプロジェクトと比べて、進展はより早いペースで進んでいます。詳細は公式ブログで確認できます。

Slaterformは、JAXを使用して構築された微分可能なハートリー・フォックエンジンで、分子のエネルギーや形状を効率的に計算することができます。このエンジンは、重要な電子積分を含み、標準的な基底セットをサポートしています。

このシステムの特徴の一つは、微分可能なエネルギー関数です。これにより、分子のエネルギー関数を定義し、JAXの最適化ツールを使って分子の形状を最適化することができます。例えば、メタンの形状を最適化する際には、最適化ツールが原子の位置を調整して安定した構造を実現します。

また、STO-3G基底セットを使用して水の電子基底状態を推定するためのサンプルコードも提供されています。このコードの出力には、全エネルギーや電子エネルギーの計算結果が含まれています。さらに、プログラムはグリッド上で電子密度を評価し、その結果を3Dmolなどのツールで視覚化するために保存することができます。

Slaterformのインストールは、GitHubリポジトリをクローンし、pipを使って行うことができます。プロジェクトには、機能を確認しコードのカバレッジをチェックするためのテストも含まれており、pytestを使用して実行できます。

詳細な数学的およびアルゴリズム的な説明については、ハートリー・フォック法に関する理論セクションを参照してください。

要約がありません。

この記事では、AMDのZen 5 CPUの導入により、純粋なRustにおけるSIMD（Single Instruction, Multiple Data）プログラミングの進展について説明しています。これにより、512ビットのSIMD命令が性能問題なく使用できるようになり、Rust開発者にとってはコードにSIMDアクセラレーションを簡単に追加できるようになります。これにより、性能が10倍以上向上する可能性があります。

SIMDの基本的な概念として、SIMDはCPUが複数のデータポイントを同時に処理できるようにし、従来のスカラー命令に比べて効率を向上させる技術です。Rustでは、アセンブリ言語に深入りすることなくSIMDコードを書く方法が提供されています。一般的な手順は、データをベクターレジスタに読み込み、計算を行い、結果を保存するという三つのステップです。

性能を考慮する際には、データの読み込みや保存による遅延コストを最小限に抑えることが重要です。また、ターゲットプラットフォームで利用可能なSIMDレジスタを理解することが最適化には欠かせません。SIMDは、複数のデータブロックを並行して処理することでアルゴリズムを加速させることができます。例えば、ChaCha20やBLAKE3などは、SIMDを使用して大きなデータチャンクを効率的に処理できます。

開発者は、自分のコードが実行されるCPUの機能を把握し、ランタイムまたはコンパイル時にSIMD命令との互換性を確認するための検出を行うべきです。RustにおけるSIMDの実装方法はいくつかあり、標準ライブラリの実験的なsimdモジュールや、安定版Rust用のwideクレート、さらには生のインストリンシックを直接使用する方法があります。

LLVMコンパイラは、手動でのSIMDコーディングなしに特定の操作を自動的に最適化できるため、一般的なタスクにおいては性能問題が発生しない限り、手動でのSIMDコーディングは不要です。また、異なるプラットフォーム間での機能性を確保するために、SIMDありとなしでコードをテストすることが重要です。

最後に、今後の「ポータブルSIMD」機能についても触れられており、これによりRustで異なるアーキテクチャ間でより簡単で保守しやすいSIMDコードが実現できるようになります。

全体として、RustにおけるSIMDサポートの進展、特に新しいCPUの登場は、ソフトウェア開発における性能最適化のための興味深い機会を提供しています。

ブルーオリジンは、テラウェーブというプロジェクトに取り組んでいます。このプロジェクトは、既存の大規模な衛星群と同様に、大規模な衛星ネットワークを構築することを目指しています。これは、宇宙での存在感を拡大し、さまざまなサービスを提供するという彼らの広範な目標の一部です。詳細については、公式ページを訪れて、彼らの計画に関する詳しい記事を読むことができます。

claude-chillは、Claude Codeのターミナル更新のパフォーマンスを向上させるツールです。このツールは、大きな画面の再描画を効果的に管理します。

Claude Codeは、ターミナルの更新のために大量のデータを送信しますが、これが原因で遅延やちらつき、スクロールバック履歴の喪失が発生します。これは、画面の一部しか表示されていない場合でも、全体を更新してしまうためです。

claude-chillは、ターミナルとClaude Codeの間に介在し、次のように機能します。大きな更新を受け取り、変更点のみを表示します。また、過去の出力をバッファに保持し、確認できるようにします。さらに、Claude Codeを一時停止して、全履歴を確認することも可能です。

インストールは、次のコマンドを使用します。cargo install --path crates/claude-chill

使用する際は、claude-chill claudeと入力します。追加の引数をClaude Codeに渡すこともできます。

主な機能には、特定のキーを押すことで過去の出力を一時停止してスクロールできる「ルックバックモード」、5秒間の非活動後に自動的に履歴を表示する「オートルックバック」（無効にすることも可能）、履歴の最大行数やルックバックキーを設定できる「カスタマイズ可能な設定」があります。

設定ファイルを作成することで、履歴のサイズやルックバックキーなどの好みを設定できます。

claude-chillは、擬似ターミナルを使用して入力と出力を管理し、データを効率的にフィルタリングし、仮想画面の状態を維持します。

このツールは個人使用を目的としており、広範なテストは行われていません。使用は自己責任でお願いします。

ライセンスはMITライセンスです。

要約がありません。

「Sandol Gothic Neo」というフォントには、ヘッダーに影響を与える行間の問題があります。単に align-items: center を使うだけでは解決できません。この問題のために他のフォントを好むユーザーに不便を強いるのは公平ではないと著者は考えています。「Pretendard」のような固定フォントを使うことは実用的な解決策かもしれませんが、著者は小さな問題のために追加のウェブフォントを読み込むことに消極的です。

次に、「Show HN」投稿の分析についてです。この分析によると、「Show HN」投稿の割合は2012年から2022年の2-3%から、2025年12月には12%以上に増加しています。この増加は、コーディングを支援する大規模言語モデル（LLM）の普及によるものと考えられます。しかし、これらの投稿の平均スコアは減少しており、数が増えたにもかかわらず、質が低いと見なされている可能性があります。著者は、質の低下によるものなのか、単に投稿が多すぎて視聴者が疲れているのかは不明です。この分析には、さらなる検討のためのデータやコードがGitHubで公開されています。

著者はこの分析を定期的に更新する予定です。

Dangerzoneは、PDFやオフィスファイルなどの潜在的に危険な文書を安全なPDFに変換するためのツールです。使い方は以下の通りです。

まず、危険な可能性のある文書をアップロードします。Dangerzoneはこの文書を安全な環境（サンドボックス）で実行し、PDFに変換します。その後、PDFを生のピクセルデータに変換し、サンドボックスの外で新しい安全なPDFを作成します。

Dangerzoneは、さまざまなファイル形式を安全なPDFに変換できます。対応している形式には、PDF、Microsoft Word、Excel、PowerPointファイル、Open Document形式（ODF）、Hancom HWPファイルがあります。ただし、JPEGやPNGなどの特定の画像形式には対応していません。

セキュリティ機能として、サンドボックスはインターネットに接続されていないため、悪意のある文書がデータを送信することを防ぎます。また、オプションでOCR（光学式文字認識）を使用してPDFにテキストレイヤーを追加することも可能です。出力されるPDFは、スペースを節約するために圧縮されます。

Dangerzoneは、macOS、Windows、さまざまなLinuxディストリビューションなど、複数のオペレーティングシステムで動作しますが、Qubes OSには対応していません。

Dangerzoneはセキュリティ監査を受けており、主に好意的な結果が得られています。ユーザーはソフトウェアの更新を確認し、問題を解決することができます。

また、特別な設定なしで、安全で孤立した環境でも使用可能です。

詳細については、公式のDangerzoneウェブサイトを訪れてください。

Kellblogが2026年に関する予測を行った可能性があります。しかし、具体的な詳細や元のテキストの内容がないため、実際の予測をまとめることはできません。要点やテキストを提供していただければ、喜んでお手伝いします。

要約がありません。

会社のほとんどの人が退職し、現在、エンジニアリング部門には15人未満のスタッフが残っています。

ケン・クーン・ウォンは、小型PCのクラスターを設定して並列計算を行う経験を記録しました。彼は、UbuntuのインストールやパスワードなしのSSH設定、Rシミュレーションの実行などの作業に焦点を当てました。彼の目的は、ラップトップだけに頼らず、長時間実行されるシミュレーションを複数のデバイスに分散させる方法を理解することでした。

まず、手頃な価格の中古PC、例えばレノボのM715q Tinyを選びました。次に、起動可能なUSBを作成し、Ubuntu Serverのインストール手順に従いました。IPアドレスを整理するために静的IPを割り当て、ノード間のアクセスを簡単にするためにSSHキーを設定しました。その後、SSHを使ってすべてのノードに同時にRをインストールしました。シミュレーション用のテンプレートRスクリプトを作成し、マルチコア処理を効果的に活用しました。最後に、クラスター全体にタスクを分散させ、tmuxを使用してバックグラウンドでRスクリプトを実行しました。

結果として、異なる設定（1台のPCと3台のPCを使用した場合）で計算時間を比較しました。その結果、複数のPCを使用することで計算時間が大幅に短縮されることがわかりました。また、交差検証の方法を変更する際にバイアスと分散の傾向を観察し、フォールド数を増やすことでバイアスは減少するが分散は増加することに気付きました。

このプロジェクトを通じて、スクリプトや自動化の利用が向上し、並列計算における再現性のために一貫したシードを使用する重要性を実感しました。今後は再利用可能なパッケージや関数を作成するなど、さらなる改善の機会を見出しました。ウォンはこのプロジェクトを楽しみ、並列計算について貴重な洞察を得たことを今後さらに探求する予定です。

2026年1月、アンソニー・テンプルトンは、衛星の位置を予測するために使用されるSGP4アルゴリズムを最適化し、astrozという実装で驚異的な速度を達成しました。以下はその主なポイントです。

astrozの実装は、Zig言語で毎秒1100万から1300万の衛星位置予測を計算でき、Pythonでは約700万の予測が可能です。これは、一般的なSGP4実装の中でも非常に高速であり、特定のシナリオでは他のツールが優れている場合もあります。

最適化技術としては、条件分岐を最小限に抑えた「ブランチレスコード」により、パフォーマンスが大幅に向上しました。現代のCPUは予測可能な命令パスを好むためです。また、Zigのコンパイル時に値を計算する機能を利用することで、実行時の計算を減らし、速度を向上させました。

テンプルトンは、ZigでSIMD（単一命令・複数データ）を効果的に活用し、複数の計算を同時に処理できるようにしました。これにより、複数の衛星の予測や、単一の衛星に対する複数の時間点を並行して処理するコードを書くことができました。

主に三つの伝播モードが開発されました。「時間バッチ」は一つの衛星に対して複数の時間点を同時に処理し、「衛星バッチ」は複数の衛星の位置を同時に計算します。「コンステレーションモード」は、両方の戦略を組み合わせて、多くの衛星をさまざまな時間点で効率的に扱います。

astrozの実装は、RustやPythonなど他の言語と比較して、特に単一衛星の処理や特定の時間負荷において優れたパフォーマンスを示しました。実際のデモでは、astrozが13,000の衛星の位置を約3.3秒で伝播できることが示され、リアルタイムアプリケーションへの応用の可能性が浮き彫りになりました。

テンプルトンは、今後の開発で深宇宙の物体やマルチスレッド機能を追加し、さらなるパフォーマンス向上を図る計画です。astrozはPythonとZigで利用可能で、オープンソースのコードはGitHubでアクセスできます。

著者は、金融分析プロジェクトに取り組む中で、複数のAIエージェントを管理するためのツール「yolo-cage」を作成しました。彼らは常に表示される許可の確認に圧倒され、エージェントが制限を少なくして動作できる「YOLOモード」の使用を検討しましたが、安全性を確保したいと考えました。そこで、混乱したエージェントの潜在的なリスクを制限するために、彼らの行動を簡単に確認できるようにサンドボックス化する「yolo-cage」を開発しました。興味深いことに、AIは自らの containment system（隔離システム）を作成する手助けもしました。これは、AIの整合性や機能性について興味深い疑問を提起します。著者は、このツールとその背後にあるアイデアについてのフィードバックを求めています。

著者は、tinygradがグラフィックスライブラリを作成するのに十分な力を持っていることを発見しました。このライブラリはgtinygradと呼ばれ、真剣な研究にも利用できると考えています。著者は、JITコンパイラ（必要な時にコードをコンパイルする技術）とテンソルモデルを使用することで、Pythonで光の伝播を扱う簡単な方法を見つけました。彼らはSIGGRAPHのいくつかの研究論文を再実装し、複雑なC++ではなく、わずか200行のPythonコードで実現できることを示しました。

ジョインはオンライン分析処理（OLAP）において難しい課題の一つです。多くのシステムは効率的にジョインを実行するのに苦労し、その結果、チームはデータ管理を複雑にする非正規化データ構造を使用することが多くなります。StarRocksはこの問題に対処するため、データを正規化したまま保持し、ジョイン操作の速度を最適化しています。

ジョインにはいくつかの種類があり、一般的には内部ジョイン、外部ジョイン、クロスジョイン、セミジョイン、アンチジョインなどがあります。それぞれ異なるパフォーマンス特性を持っています。ジョインの最適化にはいくつかの課題があります。まず、異なる条件下で異なるジョインアルゴリズム（ソートマージやハッシュジョインなど）がより良いパフォーマンスを発揮します。また、複数のテーブルを結合する際の最適な順序を見つけることは、可能性が非常に多いため複雑です。さらに、さまざまな条件を組み合わせた場合のジョインの効果を予測するのも難しいです。分散システムでは、単一ノードで最適なプランがデータの分散やネットワークコストのためにうまく機能しないこともあります。

StarRocksは主にハッシュジョインを使用し、ジョイン中に処理するデータ量を最小限に抑え、ネットワークのオーバーヘッドを減らすことに重点を置いています。論理的最適化としては、非効率なジョインタイプの変換、早期にデータをフィルタリングするための条件のプッシュダウン、複雑な条件から有用な条件を抽出することが含まれます。また、ジョインの実行順序を最適化し、データサイズを減少させてパフォーマンスを向上させるためのジョインの再配置も行います。

StarRocksは、大規模並列処理（MPP）アーキテクチャを採用して、分散ジョインを効率的に処理しています。シャッフル、ブロードキャスト、コロケートジョインなどの戦略を使用して、ネットワーク転送コストを最小限に抑えています。実際の事例では、Demandbase、NAVER、Shopeeなどの企業がStarRocksに切り替えることで、ジョイン操作において大幅なパフォーマンス向上とコスト削減を達成したことが示されています。

StarRocksは、論理的および分散実行の両方に焦点を当てた高度なジョイン最適化技術を活用しており、その結果、複雑な分析ワークロードに対してクエリパフォーマンスが向上し、リソース消費が減少しています。

この記事では、進化科学の現状と、それが大きな変化、つまり「革命」を迎えているのかについて考察しています。従来、進化生物学はダーウィンの自然選択説やメンデルの遺伝学に基づいており、特性は遺伝子を通じてのみ受け継がれるとされてきました。しかし、最近のエピジェネティクスや発生生物学の研究は、進化のプロセスがこれまで考えられていたよりも複雑であることを示唆しています。

研究者たちは、マウスの学習した恐怖のように、生物が生涯に獲得した特性がエピジェネティックなメカニズムを通じて次世代に受け継がれることを発見しました。これは、遺伝的な継承だけが重要だという長年の信念に挑戦するものです。さらに、文化的要因も進化に影響を与え、動物は親から行動を学ぶことで適応に影響を及ぼします。

一部の科学者は「拡張進化合成」（EES）を提唱しており、これは発生過程や文化的継承が進化に大きく寄与することを示しています。この視点は、進化が自然選択だけでなく、さまざまな遺伝的要因や環境の影響によっても進むことを示唆しています。

新しい発見がある一方で、著者は進化理論における真の革命は起こりにくいと主張しています。科学の進歩はしばしば急激な変化ではなく、徐々に進行します。現在の議論は、確立された理論を覆すのではなく、進化の理解を深めることに重点を置いています。EESは、これらの新しい洞察を取り入れることで進化生物学を豊かにし、種がどのように適応し進化するかについてのより複雑な見方を提供することを目指しています。

要するに、伝統的な見解に挑戦する新しいデータがあるものの、進化生物学は大きな革命を迎えるのではなく、通常の科学的プロセスを通じて進化しているのです。

要約がありません。

ジョーン・ディディオンは1967年のエッセイ「ベツレヘムに向かってだらりと歩く」で、1967年のサマー・オブ・ラブにおけるヘイト・アシュベリーのカウンターカルチャーの暗い側面を探求しています。彼女は、失望に満ちた社会を描写し、家族が消え、子どもたちが無目的にさまよっている様子を伝えます。ディディオンはサンフランシスコに足を運び、「ヒッピー」の集まりに引き寄せられ、さまざまな人々との出会いを共有します。その中には、薬物を試みる若い家出人たちが多く含まれています。

彼女は、これらの若者たちの苦悩や混沌としたライフスタイルを強調し、自由を求める一方で脆弱さも抱えていることを明らかにします。ディディオンは、薬物文化に深く関わるマックスやシャロンのような人々や、他者を助けることで人生の目的を見出そうとするデッドアイのような人々に出会います。このエッセイは、希望と失望、そして社会の混乱の中での意味の探求という複雑な状況を描いています。

また、ディディオンはヘイト・アシュベリー運動に対する興奮の中にある逆説にも言及します。多くの参加者はその政治的な意味を理解しておらず、外部の観察者はしばしば状況を誤解しています。彼女は、これらの若者たちは社会に対して反抗しているのではなく、その価値観をほとんど理解していないことを結論づけ、アメリカ文化全体の広範な断絶を反映していると述べています。

この文書では、大規模言語モデル（LLM）のさまざまなワークロードについて説明し、それらを効果的に管理するためのガイダンスを提供しています。LLMのワークロードは主に三つのカテゴリに分けられます。

一つ目は「オフラインワークロード」です。これらはバッチモードで実行され、スループットを優先し、一般的に設計が容易です。主な課題は、コストを抑えつつスループットを最大化することです。推奨される方法としては、非同期リクエストを使用したvLLM推論エンジンを利用し、大規模なバッチを効率的に処理することが挙げられます。

二つ目は「オンラインワークロード」です。これらは低遅延を必要とし、ユーザーとの直接的なやり取りが含まれます。課題としては、ホストや通信のオーバーヘッドを避けること、多ターンのインタラクションを管理すること、メモリ使用の最適化があります。低遅延を実現するためにSGLangが推奨され、応答時間を短縮するために推測デコーディングなどの技術が提案されています。

三つ目は「セミオンラインワークロード」です。これらは突発的な需要に対応し、リソースの柔軟な配分が求められます。変動する需要に対応しつつ、コストを効果的に管理する必要があります。解決策としては、共有リソースの利用や、メモリスナップショットを通じてコンテナの起動時間を最適化し、応答を迅速化する方法があります。

この文書は、組織が独自のAPIからオープンソースモデルや推論エンジンに移行する際に、これらのワークロードを理解し最適化する重要性を強調しています。また、よりカスタマイズ性とコントロールを求めて、LLM推論を自己ホスティングすることを検討するよう組織に促しています。

Mukyは、子供たちにより良い音楽とオーディオブックの体験を提供するために作られたアプリです。このプロジェクトは2024年4月に始まり、特に伝統的なオプションであるTonieboxでは物足りなさを感じていた子供たちのニーズからインスパイアを受けました。

Mukyの対象は、シンプルな音楽デバイスを使いこなせるようになった子供たちです。このアプリは、親がコンテンツを管理できる一方で、広範な楽曲ライブラリへのアクセスを提供します。

このアプリのユニークな機能の一つは、QRコードを使ってコンテンツを簡単に共有できる点です。これにより、共有した双方がそのコンテンツのコピーを保持することができます。

ユーザー体験の向上も重要なポイントです。初期のバージョンではユーザーの定着率が低かったため、著者はガイド付きのオンボーディングプロセスと新しいブラウズタブを導入しました。これにより、ユーザーは広範に検索することなくコンテンツを見つけやすくなりました。

技術的には、アプリはSwift/SwiftUIを使用して開発されており、パフォーマンスと使いやすさが向上していますが、Android版のリクエストも寄せられています。

収益モデルは、当初は一回限りの購入でしたが、より持続可能な収益を得るためにサブスクリプションモデルに切り替えました。これにより、既存の購入者も引き続きアクセスできるようになっています。

著者は、インディーiOS開発に関する質問を歓迎しており、興味のある読者にはアプリへのリンクを提供しています。

提供されたテキストは非常に短く、文脈が不足しているようです。おそらく、ウェブサイトやアプリケーションに関連するナビゲーションや設定の要素を挙げていると思われます。

このテキストでは、ユーザーインターフェースの一部として「SearchK」、「メインナビゲーション」、「Kagi」、「Orion」、「外観」といった用語が挙げられています。これらは、デジタルプラットフォームの異なるセクションや機能を指している可能性があります。

要約がありません。

スタンフォード大学の科学者たちが、老化した軟骨を再生する治療法を開発しました。この治療法は、関節炎に苦しむ人々に希望を与え、関節置換手術の必要性を減らす可能性があります。治療の仕組みは、年齢とともに増加し、軟骨の喪失に寄与するたんぱく質「15-PGDH」をブロックすることです。高齢のマウスを使った実験では、治療により健康な軟骨が再生され、関節の機能が改善されました。また、膝の手術から得た人間の軟骨サンプルでも良好な結果が得られました。

この革新的なアプローチは、関節炎の症状を管理するだけでなく、その根本的な原因に対処することを目指しています。これにより、変形性関節症の治療の未来が変わる可能性があります。研究者たちは、この治療法が膝の怪我後に関節炎を防ぐだけでなく、幹細胞に頼ることなく軟骨の再生を促進することも発見しました。

これらの結果は非常に有望であり、将来的に人間を対象とした臨床試験が行われる予定です。もし成功すれば、関節の問題に対する治療法が革命的に変わるかもしれません。

要約がありません。

申し訳ありませんが、外部リンクにはアクセスできません。しかし、スピーチのテキストや主なポイントを提供していただければ、要約するお手伝いをさせていただきます。

Caliperは、継続的インテグレーション（CI）ランナーを最適化するためのツールです。多くの開発者は、過剰なコストを支払っているのか、適切なランナーのサイズを選んでいるのか判断するのが難しいと感じています。パフォーマンスの違いはデータがなければ明確ではありません。Caliperは、Dockerコンテナを使用してさまざまなCPUとRAMの構成でビルドコマンドをベンチマークすることで、この問題に対処します。

Caliperの主な機能には、異なるCPUとRAMの設定でのビルド時間を測定することが含まれています。また、複数の組み合わせを自動的にテストし、平均値や中央値、成功率といった重要な統計情報を提供します。

ベンチマークテストの結果として、InfluxDB Rustビルドのテストでは、4から8CPUの構成で最も良いパフォーマンスが得られました。この場合、ビルド時間は少ないCPUに比べて大幅に短縮されました。16CPUを超えると、改善はほとんど見られませんでした。また、RAMが8GBを超えてもビルド時間にはほとんど影響がなく、8GBで十分であることが示されました。

最適な構成を見つけるためには、異なるプログラミング環境が異なる動作をするため、各ビルドを個別にベンチマークすることが重要です。

Caliperを始めるには、インストールしてプロジェクトに合わせたベンチマークを実行できます。詳細なドキュメントは、彼らのGitHubページで入手可能です。

Attuneは、AIを活用した革新的なソフトウェアエンジニアリングツールの開発に注力している企業です。

Batmobileは、等変換グラフニューラルネットワーク（GNN）の計算を大幅に高速化するために設計されたツールです。これらのネットワークは、分子動力学シミュレーションや薬剤発見などの重要なタスクに利用されます。MACE、NequIP、Allegroなどのネットワークは高精度ですが、球面調和関数やテンソル積などの複雑な操作が多く、処理時間の80％を占めることがあります。

等変換GNNは、物理システムの対称性を維持するため、分子間の相互作用をモデル化するのに適しています。しかし、その数学的な美しさは計算コストを伴います。既存のライブラリであるe3nnは設計が効率的ですが、いくつかの理由で遅くなっています。まず、操作が多くの小さなタスクに分割されているため、オーバーヘッドが発生します。また、グローバルメモリの使用が非効率的で、計算が遅くなります。

Batmobileは、特定の操作に最適化されたカスタムCUDAカーネルを使用することで、これらの非効率性を排除します。コンパイル時に定数を利用することで、事前に計算された値が速度を向上させ、実行時の遅延を避けます。中間結果は、遅いグローバルメモリではなく、高速なGPUレジスタに保持されます。また、複数の操作を一つにまとめることで、処理をさらに高速化します。

ベンチマークによると、Batmobileはe3nnよりも大幅に速く、球面調和関数で11.8倍、テンソル積で20.8倍、トレーニング時の逆伝播で20.6倍の速度向上を達成しています。BatmobileはPyTorchと簡単に統合でき、ユーザーは球面調和関数や重み付きテンソル積を効率的に計算できます。

「Batmobile」という名前は、高性能なタスクのための専門ツールとしての目的を反映しており、特定の任務に合わせて設計された象徴的な車両にちなんでいます。詳細については、GitHubページを訪れるか、提供されたベンチマークや例を確認してください。

Spotifyは、主要なレコード会社が関与した訴訟を通じて、影の図書館であるAnna’s Archiveの.orgドメインを無事に削除しました。この訴訟は2025年12月末に秘密裏に提起され、Anna’s Archiveは2026年1月2日に裁判所が一時的な差止命令を出した後にそのことを知らされました。この命令は、Anna’s ArchiveがSpotifyから著作権で保護された音楽を配布するのを防ぐことを目的としていました。

音楽会社は、訴訟の通知を事前に受けた場合、Anna’s Archiveが違法に入手した録音を公開する可能性があると主張しました。1月16日に訴訟が公開されると、裁判所はAnna’s Archiveに対して予備的な差止命令も出しており、これは同サイトがSpotifyから音楽をスクレイピングして著作権法に違反している可能性が高いことを示しています。

この差止命令により、Cloudflareを含むさまざまなインターネット企業は、Anna’s Archiveのドメインや侵害コンテンツをホストしているウェブサイトへのアクセスを無効にすることが求められています。現在、.seドメインはアクセスできませんが、.liドメインは引き続き利用可能です。これらの法的措置にもかかわらず、Anna’s Archiveは特定のSpotifyコンテンツの配布を停止したと報じられていますが、直接リンクを通じてアクセスできるファイルも残っています。

さらに、別の裁判所の判決により、Anna’s ArchiveはWorldCatライブラリカタログに関連するデータのコピーを削除するよう命じられましたが、その遵守は不透明です。全体として、音楽会社はAnna’s Archiveによる著作権侵害に対抗するために強力な法的措置を講じています。

要約がありません。

このリポジトリには、Clockwork Labsが開発したMMORPG「BitCraft」のサーバーサイドコードが含まれています。BitCraftは、協力プレイ、都市建設、クラフト、探検、サバイバルを組み合わせたコミュニティ主導のゲームです。

これはオープンソースの取り組みの第一段階で、サーバーサイドコードのみが公開され、一般の人々が確認したり貢献したりできるようになっています。サーバーは、マルチプレイヤーゲーム開発のためのプラットフォームであるSpacetimeDBを使用しています。

リポジトリにはゲームのロジックやサーバーシステムが含まれていますが、クライアントやゲームに接続するためのツールは含まれていません。安定性やプレイヤー体験を向上させるための貢献は歓迎されています。また、プレイヤーはゲーム内の不正行為を私的に報告することで報酬を受け取ることができます。コードはApache 2.0ライセンスのもとで提供されており、学習や改変は可能ですが、BitCraftのアートや資産を使用することはできません。

このオープンソースの取り組みは、コミュニティとの協力を促進することを目的としており、公式のゲームインフラストラクチャはこのリポジトリとは別に保たれています。

私は学びと実験のために小さなサイドプロジェクトを作成しましたが、これがかなり成功しました。個人のポートフォリオからサブドメインを利用し、すべてを無料のサービスで運営しました。このプロジェクトでは、NuxtやSVG、Cloudflare Workers、D1（SQL）、KV、Terraformなどの技術を使用し、OpenAI CodexやClaude Codeからのコーディング支援も受けました。友人との冗談から始まったこのプロジェクトは、私にとって何かをゼロから作り上げ、新しいツールを探求する楽しい機会となりました。フィードバックや提案を歓迎します。

Retainは、以前のツールであるclaude-reflectを基にした新しいmacOSアプリです。開発者は、コーディングの際にClaude CodeやChatGPTを頻繁に使用しており、過去の会話からの決定やパターンを思い出すのが難しいと感じていました。Retainは、Claude Code、claude.ai、ChatGPT、Codex CLIなど、さまざまなプラットフォームからの会話を集め、ユーザーがそれらを瞬時に検索できるようにします。すべてのデータはユーザーのデバイス内にあるSQLiteデータベースに保存され、プライバシーが守られ、サーバーへの依存もありません。このアプリは、ウェブ同期のためにブラウザのクッキーを使用しています。

サム、シェーン、アビは、オープンソースのTypeScriptエージェントフレームワーク「Mastra」について、Hacker Newsコミュニティに最新情報をお届けします。最近、Mastra 1.0をリリースし、前回の更新以降、人気が高まりました。現在、週に30万回以上のnpmダウンロードと、GitHubで19,400のスターを獲得しています。新たに追加された注目の機能には、以下のものがあります。

ネイティブモデルルーティングでは、40のプロバイダーから600以上のモデルに簡単にアクセスできます。ガードレール機能は、プロンプトインジェクションの検出や、機密情報の削除、コンテンツのモデレーションを行うためのツールです。スコアラー機能は、エージェントの出力を評価し、採点することができます。また、AIトレーシング、メモリプロセッサ、新しいルーティング方法、サーバーアダプターなど、他にもさまざまな改善が行われています。

現在、MastraはReplitやPayPalなどの企業で使用されており、Apache 2.0ライセンスのもとで提供されています。ぜひ試してみて、フィードバックをお寄せください。コマンドは npm create mastra@latest です。

生成的人工知能（GenAI）ツール、例えばChatGPTやClaudeは、主に二つの影響を持っています。一つは人間の生産性を大幅に向上させること、もう一つはコンテンツ制作を支えるエコシステムに脅威を与えることです。

まず、生産性の向上についてですが、GenAIツールは迅速に質問に答えたり、コーディングを手助けしたり、コンテンツを作成したりすることができます。これにより、ユーザーは以前よりもはるかに効率的に作業を進めることが可能になります。

一方で、コンテンツ制作者に対する脅威も存在します。これらのツールは、人間が作成したコンテンツ（記事やブログ、コードなど）の大規模なデータセットに依存していますが、元の制作者に対してその使用に対する報酬を支払うことはありません。その結果、コンテンツの質や入手可能性が低下しています。例えば、オンラインコミュニティでは、StackOverflowやQuoraのようなサイトがユーザーを失っています。人々はこれらのプラットフォームで検索したり交流したりする代わりに、直接GenAIツールに質問することを好むようになっています。また、オープンソースプロジェクトでは、Tailwind CSSのような企業が苦境に立たされています。開発者がコーディングのためにGenAIを利用することで、プレミアムアップデートやドキュメントの必要性が減少しているのです。さらに、書籍やブログに関しても、人々は学ぶためにGenAIを使うことが増えており、著者の価値や認知度が低下しています。

現在のGenAIモデルは持続可能ではなく、制作者から価値を引き出す一方で、何も返さない状況です。これにより、「大規模なコンテンツ崩壊」が起こる可能性があり、新しいコンテンツの生産が減少し、知識や創造性の停滞を招く恐れがあります。

解決策として考えられるのは、まず「ペイ・パー・クロールモデル」です。これはGenAIツールがコンテンツにアクセスするために料金を支払う仕組みですが、制作者に対して公正な報酬を提供するとは限りません。次に「ペイ・パー・ユースモデル」があります。このモデルでは、GenAIツールがコンテンツを使用する際に制作者に対して帰属や収益分配を行うことができ、公正なシステムを構築することが可能です。

持続可能なアプローチが必要であり、コンテンツ制作者が自らの作品に対して価値を受け取れるようにしなければ、知識や創造性を支えるエコシステムが崩壊する危険があります。

IPv4がIPv6よりも安全であるという主張は誤解です。ネットワークアドレス変換（NAT）はセキュリティ機能ではなく、複数のデバイスが1つの公的IPアドレスを共有できるようにするためにIPアドレスを節約するために使用されます。

NATを使用すると、特定のポートが設定されたパケットのみがローカルネットワーク内のデバイスに到達できるため、不要なトラフィックに対するバリアを作ることができます。しかし、実際のセキュリティの利点は、通常NATルーターに含まれているファイアウォールから得られます。これらのファイアウォールは、NATの有無にかかわらず、デフォルトで未承諾の受信トラフィックをブロックします。

IPv6でも同様のファイアウォールルールが適用されます。ルーターの背後にあるデバイスへのトラフィックを許可するためには、NATが存在するかどうかに関わらず、特定のルールを作成する必要があります。したがって、IPv6のセキュリティはNATの有無に依存するのではなく、適切なファイアウォールの設定に依存しています。

新しいミッション「エージェントオーケストレーター」が登場しました。この新しいインターフェースでは、リアルタイムストラテジー（RTS）ゲームのスタイルで訓練されたエージェントを管理できます。

主な特徴としては、まず「シングルペインオブグラス」があります。これにより、すべてのエージェントを一つの場所で確認し、管理することができます。最初はClaude Codeから始めることができます。また、「トータルコントロール」機能により、ゲームのユニットを管理するように、迅速にイベントに反応できます。さらに、「親しみやすい体験」として、RTSゲームのようにエージェントを管理する楽しさを味わえ、タスクがより魅力的になります。最後に、「ユニバーサルインテグレーション」により、既存のエージェントと簡単に連携できるインストールが可能です。

早期アクセスを希望する方は、デモを見てその仕組みを確認してください。

この記事では、カリシやポリマーケットのような予測市場の人気が高まっていることについて述べています。これらの市場では、人々が政治的な結果やニュースの出来事に賭けることができます。CNNやウォール・ストリート・ジャーナルなどの主要なメディアも注目しており、報道に賭けのオッズを取り入れ始めています。この傾向は、過去に賭けが公の認識に影響を与えた事例があるため、誤情報や操作の可能性について懸念を呼んでいます。

予測市場は集団の期待を反映するように設計されていますが、その予測の信頼性には疑問があります。市場は操作される可能性があり、その結果、誤解を招くメディアのナラティブが生まれることがあります。批評家たちは、ニュースを賭けの機会として扱うことが、ジャーナリズムへの信頼を損ない、出来事が真剣な問題としてではなく、ギャンブルの視点から見られる文化を生む可能性があると指摘しています。この記事は、この変化が政治的な議論や公共の理解に悪影響を及ぼす可能性があることを警告しています。

このテキストは、Amazonでのショッピングを自動化するための二つの方法を比較した研究について述べています。一つは大規模なクラウドベースのモデル（デモ0）を使用し、もう一つは小型のローカルモデル（デモ3）を使用しています。

デモの比較では、デモ0は1回の試行で成功し、約60秒かかり、約19,956トークンを使用しました。一方、デモ3は7回のステップすべてで成功しましたが、時間がかかり（約405秒）、11,114トークンを使用しました。ローカルで実行されたため、追加のコストは発生しませんでした。

パフォーマンスに関する注意点として、ローカル方式は個人のハードウェアで動作するため遅くなりましたが、クラウド方式は高速なホスティングサービスの恩恵を受けました。ただし、トークンごとにコストがかかります。

主な革新点には、重要なウェブページデータのみをモデルに提供する「DOMプルーニング」があります。これにより、不必要な情報が削減されます。また、計画と実行を分けることで、計画者がステップを決定し、実行者がその行動を実行します。さらに、各アクションの後にシステムが成功したかどうかを確認する「検証ループ」があり、ステップが失敗した場合にはプロセスを停止することで信頼性を確保しています。

結論として、自動化エージェントの信頼性を向上させるには、単にモデルのサイズを大きくするのではなく、アクセスするデータの管理と各ステップの進捗確認が重要であることが示されています。全体として、この研究は、慎重な制御と検証が信頼性のある自動化において、モデルのサイズを増やすことよりも効果的であることを示唆しています。

Nova Launcherは、スウェーデンの企業インスタブリッジに買収されました。この会社は、人々がオンラインにアクセスできるよう支援することに特化しています。現在、Novaは閉鎖されることはなく、主な目標は安定性を保ち、最新のAndroidに対応し、適切にメンテナンスを行うことです。

インスタブリッジは、急激な変更を避け、責任ある運営を重視しています。重要な優先事項には、パフォーマンスとカスタマイズの維持、バグの修正、Androidのアップデートへの適応、そしてコミュニティからのフィードバックを聞くことが含まれます。

フィードバックはさまざまなチャネルから収集されますが、返答は限られる可能性があります。サポートの連絡先は近日中に提供される予定です。

いくつかの重要な質問があります。まず、なぜ買収されたのかというと、インスタブリッジはNovaのスピードとカスタマイズ性を評価しており、安定した未来を確保したいと考えています。また、Novaのアイデンティティは変わらず、今後もそのままの感覚で使用できるとのことです。無料版には広告が導入される可能性がありますが、Nova Primeは広告なしで提供され続けます。既存のPrimeユーザーについては、現在のPrime機能が引き続き利用でき、購入した内容も尊重されます。Nova Primeの価格は現在3.99ドルで、今後の価格変更については明確に通知される予定です。オープンソース化については検討中ですが、まだ決定はされていません。プライバシーに関しては、データ収集は最小限に抑えられ、個人データが販売されることはありません。

インスタブリッジは、Nova Launcherの長期的な成功に向けて、一貫したメンテナンスと透明なコミュニケーションを通じて取り組んでいくことを約束しています。

要約がありません。

著者は、swayウィンドウマネージャを設定し、好みのレイアウトでアプリケーションを自動的に起動できるようにしました。swayでウィンドウの配置を保存・復元する信頼できる方法が見つからず、長年のフラストレーションを抱えていた著者は、友人と協力して解決策を試みました。その結果、各ウィンドウのレイアウトを個別に設定するのではなく、すべてのアプリケーションを一度に起動し、プロセスIDに基づいてウィンドウを再配置する方法を発見しました。

この新しい方法は、起動プロセスを迅速化し、設定を簡素化します。著者は「sway-layout」というツールを作成し、これを利用することで、JSON形式のレイアウト設定ファイルを使って簡単にインストール・使用できるようにしました。このツールは機能的ですが、いくつかの制限があります。たとえば、切り離されたプロセスからのウィンドウを追跡できず、カスタムウィンドウサイズにも対応していません。著者は今後、このツールを改善し、セッション中のレイアウト追跡を向上させる機能を追加することを計画しています。

選挙のセキュリティを専門とする21人のコンピュータ科学者のグループが、インターネット投票は根本的に安全ではなく、現在の技術では安全にすることができないと警告しています。ブラッドリー・タスクのモバイル投票財団のような業者からの主張が続いているにもかかわらず、「エンド・ツー・エンド検証可能インターネット投票」（E2E-VIV）と呼ばれるシステムを含むすべてのインターネット投票システムには、解決できない重大な脆弱性があります。

インターネット投票のシステムは、投票者のデバイスやサーバー、さらには選挙管理事務所でマルウェアによって簡単に侵害される可能性があります。これにより、攻撃者は投票を検出されずに変更することができ、リスクは従来の紙の投票システムよりも大きいです。

E2E-VIVシステムは、投票者が自分の投票を確認できるように設計されているものの、依然として欠陥があります。これらのシステムは投票者を誤解させる可能性があり、使用が複雑で、異常が発見された場合の効果的な紛争解決プロセスが欠けています。

最近発表されたタスクの財団によるVoteSecureシステムも安全ではないと評価されています。その開発者たちは、受領証なしの投票を保証できないことや、適切な紛争解決プロトコルがないことなど、重大な欠陥を認めています。

これらの科学者たちの共通の見解は、インターネット投票は公的選挙において安全ではなく、投票技術を評価するためにプレスリリースに依存することは誤りであるということです。彼らは、提案された投票ソリューションについて慎重で査読された科学的調査を行うことを推奨しています。

SmartOSは、仮想化のために設計された特化型オペレーティングシステムで、illumosを基にしています。これはタイプ1ハイパーバイザーとして機能し、主に二つの仮想化タイプをサポートしています。

一つ目はOS仮想マシン（ゾーン、コンテナ）で、これは単一のグローバルカーネル上で動作する軽量な環境であり、高いパフォーマンスとセキュリティを提供します。二つ目はハードウェア仮想マシン（KVM、Bhyve）で、LinuxやWindows、BSDなどのさまざまなオペレーティングシステムを実行するための完全な仮想化を提供します。

SmartOSは「ライブOS」として動作し、USB、ISO、またはPXEからブートします。すべての処理がメモリ上で行われるため、セキュリティが向上し、アップグレードが迅速になり、ルートOSのためのディスクスペースが不要になります。

SmartOSで使用される主な技術には、ストレージ用のZFS、ネットワーク管理用のCrossbow、監視用のDTrace、仮想化用のZones、セキュリティ用のRBAC/BSMがあります。

SmartOSを始めるには、OSイメージをUSBキーにダウンロードします。最初のブート時にネットワーク設定、ルートパスワード、ディスク構成が行われます。ユーザーはimgadmやvmadmなどのツールを使って仮想マシンを管理し、すべてのデータはJSON形式で簡潔に扱われます。

SmartOSはTriton Data Centerプロジェクトの一部で、無料のリソースを提供し、さまざまなクラウドサービスをサポートしています。コミュニティは、ドキュメントやユーザーサポートの改善に向けた貢献を奨励しています。

さらに詳しい情報は、ドキュメントにあるクイックスタートガイド、ユーザーガイド、開発者ガイドを参照してください。

開発者が、公共の場や共有スペースで作業する際に、.envファイル内の機密情報を保護するためのVS Code拡張機能を作成しました。この拡張機能は、.envファイルをカスタムグリッドエディタで開き、6文字以上の値を自動的にマスクします。これにより、ユーザーは秘密を明かさずにキーを確認することができます。拡張機能はローカルで動作し、依存関係がないため、セキュリティも確保されています。また、この拡張機能はオープンソースで、MITライセンスのもとで提供されています。開発者は機能に関するフィードバックを歓迎しています。Visual Studio MarketplaceやGitHubで入手可能です。

著者は、既存のアプリに対してサブスクリプションを支払うのではなく、自分自身のアプリを作り始めたことについて述べています。以前は、音声入力にWispr Flowを、動画録画にLoomを使用していましたが、「バイブコーディング」という手法を試した結果、自分のバージョンである音声入力用のJabberと動画録画用のReelを作成しました。また、ブログ編集用のHugoraというアプリも開発しました。

著者はエンジニアですが、macOSアプリ開発は初心者です。それでも、個人的な利用のために機能的なアプリを迅速に構築できることに気づきました。最近の傾向として、多くの独立したアプリがより大きな製品の機能として統合される可能性があることを指摘し、テクノロジー業界の変化を感じています。商業利用における自作アプリの信頼性には慎重ですが、バイブコーディングは個人プロジェクトにとって実用的な解決策であり、必要に応じてアプリを作成できる手段として見ています。

要約がありません。

著者は「エージェンティックコーディング」を効果的に実施することに苦労しており、オンラインでの主張と自分の経験とのギャップにフラストレーションを感じています。彼らは、このアプローチが実際により良い結果をもたらすという証拠を求めており、特に建築家に承認される価値のある構造的に健全なコードを作成することに焦点を当てています。

著者は、コードレビューが最小限に抑えられる傾向について懸念を示しています。最近では、コードの構造を評価するのではなく、テストが通ることを確認することに重点が置かれています。著者は、これが時間の経過とともに雑で信頼性のないコードにつながる可能性があると考えています。

Codexを使ってコードを改善しようとした際、著者はエラーの修正や重複したコードの処理に多くの時間を費やすことになりました。iOSアプリの開発では、Codexを使い始めたときは順調でしたが、すぐに多くのバグに直面し、問題を修正するのに多くの時間を取られることになりました。

最終的に、著者はレビューされていないコードを出荷することに不安を感じており、機能的な製品とともに高品質な作業が必要であることを強調しています。

ハッサンは、インフラコストの共同創設者であり、エンジニアがコードをマージする前にインフラの変更に伴うクラウドコストを理解し、削減する手助けをするサービスを紹介しました。インフラコストは、AWS、Azure、Google Cloudなどの主要なクラウドプロバイダーから価格データを収集し、ユーザーがGitHubやGitLabなどのプラットフォームでコード変更のコスト影響を確認できるようにしています。

2020年のサービス開始以来、彼らは製品の改善に努めてきました。あるユーザーがコストデータに加えてカーボンインパクトデータを追加することを提案したことから、ハッサンはイギリスの企業グリーンピクシーと提携しました。グリーンピクシーは、検証済みのカーボンデータを提供しており、インフラコストはこれをコストデータと組み合わせることができるようになりました。

ハッサンは、一部のエンジニアにとってカーボン削減がコスト削減にもつながる可能性があり、これがさらなる動機付けになると考えています。この新機能は、ユーザーがダッシュボードで試すことができるようになりました。彼は、カーボンインパクトがチームや企業にとって重要かどうかについてのフィードバックを求めており、質問にもオープンです。

多くの人々が、Dockerや仮想マシンなどのカスタム環境でClaude Codeのようなコーディングエージェントを使用しています。また、ファイルやネットワークへのアクセスを制限するツールも併用されています。筆者は、既存のソリューションにどのような機能が不足しているために、人々が自分自身の環境を作り出しているのか、そしてそのような環境に対する満足のいく基準は何かを考えています。

要約がありません。

OpenAIは、驚異的な収益成長にもかかわらず、深刻な財政問題に直面しています。今年、同社は300億ドルの収益を見込んでいますが、利益を上げるためには、4年以内にその数字を2000億ドルに引き上げる必要があります。アナリストは、2024年から2029年の間にOpenAIが1430億ドルの損失を累積すると予測しており、これはGoogleのような他のテクノロジー企業と比較しても、利益を上げる道筋が不透明であることを示しています。

最近、OpenAIは収益を上げるための最後の手段としてChatGPTに広告を導入しましたが、これだけでは損失をカバーするには不十分かもしれません。同社はインフラや研究開発に多額の支出をしており、ユーザーの成長に依存することでコストが増加するため、利益を上げる道はさらに複雑になっています。今後のスーパーボウルの広告はイメージ向上を目指しているかもしれませんが、根本的な財政状況は依然として厳しいものです。

フーバーダムにあるあまり知られていない天文記念碑、モニュメントプラザについての内容です。このプラザには、ダムの建設時期を示す天体マップとして機能するテラッゾの床があります。この床は、地球の25,772年の軸の歳差運動サイクルに基づいています。アーティストのオスカー・J・W・ハンセンによって作られたこの記念碑には、ブロンズの彫刻や旗竿が含まれていますが、その重要性について訪問者に十分な情報は提供されていません。

著者はプラザを訪れ、さらに情報を求める中で、ダムの歴史家エメ・ウッドワードに連絡を取ります。そこで、記念碑が26,000年の時計として機能していることを知ります。これは、地球のゆっくりとした揺れが北極星に与える影響を千年単位で示しています。著者は、記念碑の配置や目的を理解するために図を作成し、天体航法や長期的な時間計測との関連性を強調しています。

最後に、記念碑の知られざる存在についての考察があり、未来の世代にも認識され続けることを願っています。また、10,000年時計プロジェクトの進行中の作業についても触れています。

VectorWareは、Rustの標準ライブラリをGPUプログラミングに利用できるようにし、高性能アプリケーションの開発において重要な進展を遂げました。この開発により、開発者はGPU向けのプログラミングを行う際に、馴染みのあるRustの機能を活用できるようになります。従来、GPUは標準のオペレーティングシステムをサポートしていなかったため、制約がありました。

Rustの標準ライブラリは、三つの層から構成されています。第一層は「core」で、基本的な言語機能を提供します。第二層は「alloc」で、メモリ割り当て機能を追加します。第三層は「std」で、ファイル操作やネットワーキングなどの高レベルな機能を提供します。

現在、GPUコードは通常、オペレーティングシステムが存在しないため、#![no_std]という注釈を使用しています。これにより、Rustの標準ライブラリの機能にアクセスすることが制限されています。

新しい技術により、GPUはストレージやネットワーキングへのアクセスが速くなり、GPUプログラミングにおいてより包括的なライブラリである「std」をサポートすることが可能になりました。

VectorWareは「ホストコール」フレームワークを作成し、GPUコードが通常は処理できないタスク、例えばファイル操作をホストCPUに依頼できるようにしました。これにより、標準のAPI呼び出しをホスト上で実装しつつ、標準のRustコードを使う際の使いやすさを保つことができます。

今後、VectorWareは自社の取り組みをオープンソース化し、Rustコミュニティと協力してさらなる改善を目指す計画です。彼らは、Rustの標準ライブラリをGPUと互換性のあるものにし、抽象化のための最良の長期的解決策を考慮することを目指しています。

VectorWareはRustに注力していますが、将来的には複数のプログラミング言語をサポートする意向も持っています。彼らは、Rustが特にGPUネイティブアプリケーションに適していると考えています。この取り組みは、Rustの強力な抽象化をGPUプログラミングに統合する重要な一歩を示しており、開発者の体験やコードの再利用性を向上させることに寄与します。

要約がありません。

ハードドライブとSSDの価格をテラバイトあたりのコストで比較するためのシンプルなツールを作成しました。このツールは、NASドライブのテラバイトあたりの価格を自動的に計算し、アメリカ、カナダ、オーストラリア、ヨーロッパのAmazonストアからデータを取得することで、時間を節約します。日々更新されるソート可能なテーブルがあり、ドライブの種類、インターフェース、フォームファクター、容量でフィルタリングすることもできます。フィードバックをお待ちしており、他の方々にも役立つことを願っています。