要約がありません。

ソフトウェアプロジェクトの時間を見積もることは非常に難しく、多くのソフトウェアエンジニアは正確な見積もりを提供することが不可能だと考えています。小さくて明確なタスクは正確に見積もることができる場合もありますが、ほとんどのソフトウェア作業には予測を複雑にする未知の要素が含まれています。

多くのエンジニアリングチームは、見積もりにTシャツサイズのような非公式な方法を使用し、その後、管理者が時間に換算します。これは、上層部が資金や計画の決定に見積もりを頼るため、プレッシャーがかかることが多いからです。

見積もりは、作業の性質を決定することが多く、逆に作業が見積もりを決定することは少ないです。たとえば、プロジェクトに厳しい締切がある場合、エンジニアはその期限に合わせるためにアプローチを簡略化することがあります。見積もりを行う際には、特定の時間枠を作るのではなく、政治的な文脈やリスクを理解することに焦点を当てるべきです。

見積もりを提示する際には、可能性のある結果の範囲を示し、それぞれのアプローチに関連する未知の要素やリスクを強調する方が効果的です。これにより、管理者は優先順位やトレードオフについて情報に基づいた決定を下すことができます。

全体として、ソフトウェアエンジニアリングにおける効果的な見積もりは、既知の作業の限界を認識し、ほとんどのプロジェクトを支配する不確実性に焦点を当てることが重要です。

要約がありません。

ペンノベーションセンターにある多面体構造研究所は、デザイナー、エンジニア、コンピュータ科学者が集まり、建設分野での革新を目指しています。彼らはグラフィックスタティクスを用いて、力のバランスを取る構造を設計しています。このアプローチにより、強く効率的なデザインが実現し、必要な材料を減らすことができます。

「2025年の20のブレークスルー」という報告書では、ペンシルベニア大学でのさまざまな研究の進展が紹介されています。内容は古代の墓から小型ロボット、個別化された遺伝子編集、AIを用いた気象モデルまで多岐にわたります。この報告書は、好奇心と協力が異なる分野や世界中で影響力のある知識を生み出すことを強調しています。

著者は数年前から個人プロジェクトにGitLabを使用しており、当初はGitHubが無料のプライベートリポジトリを提供していなかったため、GitLabを選びました。GitHubがプライベートリポジトリを無料にした後も、著者はGitLabの確立されたワークフロー、特にCIパイプラインやデプロイスクリプトがあるため、使い続けています。

著者にとって重要な機能の一つは、GitLabのコンテナレジストリです。これにより、別途Docker Hubのアカウントを持たずにDockerイメージを構築し、保存することができます。プロジェクトの10GBの制限は、イメージサイズをうまく管理しているため、問題にはなりません。

GitLabのCI/CDは使いやすく、設定ファイルのバージョン管理が簡単です。著者はGitLabが提供する共有ランナーを評価していますが、特定のニーズに応じて自分のランナーを使うこともあります。ドキュメントは充実していますが、情報量が多くて圧倒されることもあります。

一方で、著者はウェブインターフェースが遅いことや、使いこなせていない機能が多すぎることなど、いくつかの欠点も指摘しています。それでも、著者はGitLabに大きな価値を見出しており、すべてのプライベートプロジェクトが無料でホスティングされているため、未完成のアイデアを試すのに理想的な場所だと感じています。

対照的に、著者は公共のプロジェクトにはGitHubを使用しており、コラボレーションや可視性を享受しつつ、プライベートな作業はGitLabで整理しています。この二重のアプローチは、著者のワークフローに非常に適しています。

デイビッド・ロセンタールは、インターネットアーカイブのストレージシステムについてブログで述べています。ブルース・リーのレポート「ウェブの長い今」では、アーカイブがどのようにインターネットコンテンツを保存し、革新的なストレージソリューションを提供しているかを探っています。

重要なポイントは以下の通りです。

まず、ペタボックスの開発についてです。インターネットアーカイブは2004年以降、ペタボックスストレージシステムのいくつかの世代を開発してきました。これにより、データ容量が大幅に増加しました。最新のバージョンでは、より大きなハードドライブを使用することで、ラックごとに1.4ペタバイトのデータを保存できるようになっています。

次に、冷却効率についてです。アーカイブでは、従来の空調ではなく、サンフランシスコの涼しい気候を利用してサーバーを冷却しています。余分な熱は冬に建物の暖房として利用され、エネルギーコストを大幅に削減しています。

データの冗長性も重要です。アーカイブには28,000台以上のハードドライブがあり、いくつかのドライブが故障することは予想されます。しかし、アーカイブのシステムはデータを複数の場所にミラーリングして保存しているため、データ損失を防ぎます。これにより、故障したドライブをすぐに交換する必要がなくなります。

経済的な課題についても触れています。ロセンタールは、長期的なデータ保存は技術的な課題よりも予算の制約に関わることが多いと強調しています。アーカイブの年間予算は2500万から3000万ドルで、一般的な商業クラウドサービスよりもはるかに低いです。

最後に、データのアクセス性についてです。アーカイブのストレージ戦略は、データを階層化し、あまり頻繁にアクセスされないデータをより安価なストレージオプションに移動させることで、コストを効果的に管理しています。

全体として、インターネットアーカイブのアプローチは、革新的な技術と実用的な予算管理を組み合わせて、デジタル保存の課題に取り組んでいます。

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この記事では、OpenAIが開発したCodex CLIというソフトウェアエージェントの機能と開発について説明しています。このエージェントは、信頼性のあるソフトウェア変更を行うために設計されています。中心となる概念は「エージェントループ」で、これはユーザー、Codexモデル、そしてモデルがタスクを実行するために使用するツールとの相互作用を可能にする基本的なロジックです。

エージェントループのプロセスでは、エージェントがユーザーの入力を受け取り、モデルへのプロンプトを作成します。次に、モデルに問い合わせを行い、モデルが応答を生成するか、ツールの呼び出しを要求します。このプロセスは、モデルが最終的な応答を提供するか、完了を示すアシスタントメッセージが出るまで繰り返されます。

Codex CLIは、APIを使用してモデルにリクエストを送信し、応答を生成します。この際、ユーザーの入力をトークンに変換し、再びテキストに戻す処理が行われます。

モデルに問い合わせる際のプロンプトは、システムの指示、モデルが使用できるツール、ユーザーの指示など、さまざまな入力から構築されます。これらの入力の順序や構造は、モデルの理解にとって非常に重要です。

会話が進むにつれてプロンプトの長さが増加し、モデルのコンテキストウィンドウ（処理可能な最大入力）が限界に達することがあります。エージェントは、会話を圧縮し、重要な情報を保持することでこれを管理します。

効率的なプロンプト管理が重要であることも強調されています。過剰なデータトラフィックを避け、パフォーマンスを向上させるために、プロンプトキャッシングや会話の圧縮といった技術が使用されています。

全体として、この投稿はCodexエージェントループの紹介となっており、今後のアーキテクチャや機能に関する議論の基盤を築いています。

2026年1月、AIが農業に与える影響についての議論が始まりました。AIは、Claude Codeというシステムを通じて、データに基づいて意思決定を行い、機械を直接操作することなく、トウモロコシの栽培を管理できるとされています。

Claude Codeは、農場の管理者のように機能し、植え付けや灌漑、収穫に関する決定を行いながら、人間の作業者を調整します。このシステムは、IoTセンサー、天気予報、衛星データなどの情報を活用し、農家や供給業者、機器を管理します。最終的には、意思決定の記録や指示を生成し、トウモロコシを生産します。

現在、テキサス州で「ファーマー・フレッド」が運営されており、アイオワ州やアルゼンチンでの計画も進行中です。これまでの予算は12.99ドルで、プロジェクトは2026年1月から10月までの設置と成長の季節を含んでいます。

興味のある方は、ファーマー・フレッドに問い合わせることができ、プロジェクトの詳細はGitHubリポジトリで確認できます。

インテルの80386は1985年10月に発売され、画期的な32ビットのx86プロセッサとして個人用コンピュータの性能を大幅に向上させました。レジスタのサイズが16ビットから32ビットに拡張され、これによりアドレス空間が大きくなり、以前のモデルに比べてパフォーマンスが向上しました。このため、現代のオペレーティングシステムを実行できる能力があり、古いDOSソフトウェアとの互換性も保たれました。

80386の主な特徴は、32ビットアーキテクチャを採用し、4GBのフラットなアドレス空間と効果的な仮想メモリを実現したことです。また、算術演算の性能も向上し、例えば32ビットの乗算はわずか9〜38サイクルで完了し、8086の120サイクル以上と比べて大幅に速くなりました。

乗算の方法として、80386は「加算とシフト」を用いたアルゴリズムを採用しています。この方法は効率的で、オペランドのサイズ（8ビット、16ビット、32ビット）に応じた柔軟性があります。アルゴリズムは、乗数のビットに基づいてシフトと加算を行い、可能な限り早く終了するように最適化されています。

除算の方法では、80386は非復元型の除算アルゴリズムを使用しています。これは、被除数をシフトし、除数に基づいて調整することで商を構築します。符号付き除算（IDIV）はより複雑で、符号なし除算を行った後に符号の調整が必要です。

80386はその当時としては先進的でしたが、現代のプロセッサは乗算と除算の速度を大幅に改善しており、専用のハードウェアを使用して計算を高速化しています。80386は、性能と互換性、効率のバランスを取りながら、コンピュータ技術の将来の進展の基礎を築きました。

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クレーンリソースの概要

クレーンのインストール方法やRocqの設定、初めてのデータ抽出の手順を学ぶことができます。クレーンのC++による抽出方法の目的や考慮すべき点について理解を深めましょう。サンプルのRocqプロジェクトや、それに関連するC++コードの例も確認できます。クレーンのオプションや抽出ルール、設定に関する詳細な情報はリファレンスマニュアルで探せます。

Rocqライブラリには、抽出されたコードで使用される型やモナド、その他のツールが含まれています。クレーンの今後の機能やアップデートについては、ロードマップを参照してください。また、Matthew Z. WeaverとJoomy Korkutによる研究論文「Crane Lowers Rocq Safely into C++」も読むことができ、これはRocqPL 2026で発表されました。

2020年、コニー・シャーバーンは31年間の結婚生活を経て、夫のピーターを飛行機事故で失いました。彼女はすぐに保険の手続きなど、実務的な作業に取り掛かりました。その際、保険事務所の女性から「助けを受け入れなさい」というシンプルでありながら力強いアドバイスを受けました。

最初は支援を求めることにためらいがあったシャーバーンでしたが、特に薪を割るような夫が行っていた作業については助けが必要だと気づきました。そのアドバイスに従い、友人や近所の人々からの支援を受け入れることにしました。彼らは何年にもわたり、食事を作るなどさまざまな形で彼女を助けてくれました。

後にシャーバーンは、彼女に影響を与えた言葉に感謝するために再び保険事務所を訪れましたが、その女性はもうそこにはいませんでした。このアドバイスは、彼女が悲しみに対処する能力に大きな影響を与え、小さな行動が大きな違いを生むことを示しています。

この記事では、ウィリアム・オンケン・ジュニアとドナルド・L・ワッサーが、なぜマネージャーがタスクに圧倒されがちで、部下がそれほど多くの仕事を抱えていないように見えるのかを探ります。彼らはマネジメントの時間を三つのタイプに分類しています。

一つ目は「上司から課せられる時間」で、これはマネージャーの上司が要求するタスクです。二つ目は「システムから課せられる時間」で、これは同僚をサポートするために必要な活動です。三つ目は「自己課せられる時間」で、これはマネージャー自身が選んで取り組むタスクで、さらに部下から課せられる時間と裁量のある時間に分けられます。

著者たちは「猿」という比喩を使って、部下の問題がどのようにマネージャーの肩に移るかを説明しています。部下が問題を持ってマネージャーに相談すると、しばしば無意識のうちにその責任（猿）をマネージャーに移してしまいます。その結果、マネージャーは自分の責任に集中できず、他人の問題に振り回されることになります。

マネージャーが自分の時間を取り戻すためには、境界を設定し、部下が自分のタスクに対して責任を持つことを確実にする必要があります。これは、誰が何に責任を持つのかを明確に話し合い、部下が自発的に行動するシステムを確立することを含みます。この記事は、部下に意思決定や問題解決の権限を与えることの重要性を強調しており、これによってマネージャーはより戦略的なタスクに集中できるようになります。

スティーブン・R・コヴィーの解説では、この記事が初めて発表されて以来のマネジメントの実践の進化について触れています。現在、権限委譲が重要な焦点となっていますが、それには依然として努力とマネージャーとチームの間の信頼関係が必要です。コヴィーは、他者に権限を与えることが組織の成果を向上させることにつながると強調し、マネージャーは部下の成長を促すためにコントロールを手放すことを学ばなければならないと述べています。

この文章は、マネージャーの考え方の転換を促し、リーダーが効果的に権限を委譲し、チームの能力を育成することに焦点を当てて時間を管理することを奨励しています。

Vidstackの開発の旅は、Video.js v10の形成に影響を与えています。これまでに、90億回のCDNリクエストや700万回のNPMダウンロードという重要なマイルストーンを達成しました。この旅は2020年に始まり、既存のプレーヤーであるVideo.jsやPlyrの限界を克服することを目指してVimeというビデオプレーヤーライブラリが作られました。当初、Vimeは複雑なプラグインシステムを提供していましたが、ビデオ再生の課題を完全には解決できませんでした。

2021年には、Redditのデイブ・ファーフェロとのコラボレーションにより、Vidstackが誕生しました。Vidstackは、より柔軟なウェブコンポーネントライブラリの構築に焦点を当て、開発者に対して堅苦しいウィジェットではなく、組み合わせ可能なビデオプレーヤーコンポーネントを提供することを目指しました。しかし、いくつかの成功があったものの、Vidstackはアーキテクチャの課題に直面し、設計が膨らみ、カスタマイズが難しくなりました。

2025年初頭には、既存のアーキテクチャの限界が明らかになり、より持続可能なアプローチを求めてMuxに参加する決断が下されました。次期Video.js v10では、Vidstackの良い点を取り入れつつ、以前の問題に対処します。改善されたAPI、真のモジュール性、カスタマイズ可能なスキンが特徴で、開発者により大きなコントロールと柔軟性を提供します。

Video.js v10への移行はVidstackの放棄ではなく、進化の一環です。これまでの教訓を活かし、より効果的なビデオプレーヤーソリューションを作り出します。アルファ版は2月初旬にリリースされる予定で、ゼロから構築された組み合わせ可能で拡張可能なプレーヤーを約束しています。

著者は、C言語を書く際の個人的な習慣や実践について述べています。Cは最初に学んだプログラミング言語ですが、主にゲームのモッディングにはC#を、オートメーションにはPythonを使用しています。C言語はプロトタイピングに適していると評価していますが、標準的なスタイルガイドがないため、一貫性に欠けることがあると指摘しています。

新しいプロジェクトにはC23を使用することを好み、CHAR_BITが8であることを確認して互換性を保っています。また、固定長の型に対してカスタムのtypedefを作成し、コードを簡素化しています。文字列の扱いについては、ヌル終端文字列の代わりに長さとデータを持つ構造体を利用しており、ヌル終端の文字列には問題があると感じています。

解析の哲学として「検証ではなく解析」を提唱し、厳密な型システムに焦点を当ててAPIの堅牢性を向上させることを重視しています。複数の値を返すためにタプルを使用し、異なる結果を型安全に扱うために構造体を使って合計型を作成しています。C言語では動的メモリをあまり使用せず、必要なプロジェクトには他の言語を好んで使用しています。

標準ライブラリの関数は必要な場合を除いてほとんど避け、自分自身で実装することを好んでいます。全体として、著者は他の人にも自分自身のC言語のコーディングスタイルについて考えるよう促し、この言語の持つ課題にもかかわらず、その魅力を評価しています。

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スティーブ・イェッジのプロジェクト「ガスタウン」についての内容です。このプロジェクトは、複数のコーディングエージェントを管理するためのエージェントオーケストレーターです。ガスタウンは混沌として非効率的な性質を持っていますが、その欠点にもかかわらず、ソフトウェアエンジニアリングコミュニティにおいてコーディングやエージェントオーケストレーションの未来について重要な議論を引き起こしています。

まず、デザインのボトルネックについてです。エージェントがコーディングを自動化するにつれて、最大の課題はコーディングの速度からデザインや計画に移ります。エージェントを効果的に導き、有用な成果物を生み出すためには、優れたデザインが不可欠です。

次に、エージェントの役割について説明します。ガスタウンには特定の役割を持つエージェント（例：市長、ポールキャット）が存在し、タスク管理をより整理された形で行えるようになっています。各エージェントには明確な仕事があり、対立を減らし、タスクの割り当てが容易になります。

また、ガスタウンの運営には高いコストがかかりますが、開発プロセスを加速させることで大きな価値を提供する可能性があります。開発者を雇うことと比較してコストを削減できる可能性があり、企業にとって魅力的な選択肢となるかもしれません。

最後に、コードの監視に関する議論があります。イェッジは、開発者がコードを全く見る必要がないという手法を提唱しています。これにより、コーディングがより自動化される中で、責任や監視の必要性についての疑問が生じます。

ガスタウン自体は実用的なツールではないかもしれませんが、今後の開発ツールに関する重要な疑問やパターンを提起しています。自動化が進むにつれて、思慮深いデザイン、計画、品質管理の重要性がますます高まるでしょう。

アメリカのサマービルとイギリスのロンドンにいる専任チームが手掛けたこのプロジェクトは、データの視覚的表現を明確にすることに重点を置いています。チームは次にどの交通ネットワークを開発するかについての意見を求めています。

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著者は通常、C++でウェブゲームを制作していますが、Emscriptenの使用が自分のニーズには複雑すぎると感じました。JavaScriptとWebAssembly（WASM）間のインタラクションを改善したいと考え、共有メモリを利用したコマンドとイベントバッファを使ったシステムを開発しました。このアプローチにより、パフォーマンスが大幅に向上し、テストではEmscriptenの40 FPSに対して100 FPSを達成しました。

DOMロジックの記述を簡単にするために、著者はCoiという新しい言語を作成しました。Coiはコンパイル時に変更を分析し、通常の仮想DOMのオーバーヘッドなしで効率的な更新を可能にします。ReactやVueとのベンチマークテストでは、Coiはさまざまなタスクで優れた結果を出し、バンドルサイズも最小でした。

Coiは新しいブラウザAPIの統合を簡単に行えるように、スキーマファイルを更新するだけで新しい機能をコンパイル時に自動的に追加します。著者はこの進展を誇りに思っており、サーバーサイドでの使用にCoiを拡張し、スタック全体でコンポーネントを共有できるようにすることを検討しています。

テキストには、シンプルなカウンターコンポーネントとスコアを表示するアプリケーションのCoiコードの例が含まれています。著者はフィードバックを歓迎し、ライブデモやプロジェクトのGitHubリポジトリへのリンクを共有しています。

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著者は、低遅延で音声を処理し、リアルタイムでの対話を可能にするローカル音声アシスタントの開発を目指しています。Qwen3 Omniモデルが有望な選択肢だと考えていますが、リアルタイムの音声から音声への処理に関する明確な使い方の指示が見つかりません。利用可能なリソースの多くは、音声をテキストに変換することや、処理後に音声出力を行うことに焦点を当てており、継続的な音声対話を提供するものではありません。

著者は、2026年にローカルおよびオープンな音声処理のために人々が使用しているツールやセットアップについての情報を求めています。誰かがローカルでエンドツーエンドの音声モデルを成功裏に使用しているのか、または自動音声認識（ASR）、言語モデル（LLM）、およびテキスト音声合成（TTS）を組み合わせるのが最良のアプローチなのかを知りたいと考えています。

著者は、単一のGPUでうまく機能するハードウェアとソフトウェアの構成についての推奨事項を探しており、この技術を成功裏に実装した他の人々からの個人的な経験やヒントにも関心を持っています。特に、マイクからの入力を受け取った後にシステムが応答するまでの時間など、パフォーマンス指標に興味があります。

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Androidのビルドでは、開発に必要なライセンスを自動的にダウンロードして受け入れるために、sdkmanager --licensesというコマンドがよく使われます。Claude Codeを使って事前に設定されたVPSでAndroidアプリを作成する際、通常はユーザーの介入なしに必要なライセンスが自動的に受け入れられます。このような動作に著者は驚きを感じており、この方法で受け入れられた契約の法的な有効性について疑問を投げかけています。特に、一部の人々がこのシステムを悪用する可能性があることを考えると、問題があるのではないかと指摘しています。

このテキストでは、IBM PCを従来のストレージ方法であるハードドライブやUSBメモリの代わりに、レコードを使って起動するユニークな実験について説明しています。実験では、PCをアンプを通じてレコードプレーヤーに接続します。そして、あまり使われない「カセットインターフェース」を利用するためのカスタムブートローダーが作成されます。このインターフェースは、他の起動オプションが失敗したときに作動します。

レコードには、修正されたFreeDOSカーネルを持つブート可能なRAMドライブが含まれています。このプロセスでは、ブートイメージを音声信号に変換し、それをレコードに録音する必要があります。この際、正しい再生を確保するために特定の音声調整が必要です。ブートローダーはレコードからデータを読み取り、それをメモリにロードしてシステムを起動します。

全体として、この実験はレコードを使ってコンピュータを起動する創造的な方法を示しており、古い技術と革新的な手法を組み合わせています。

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2025年12月21日にopenpilotのバージョン0.10.3がリリースされました。この新しいバージョンには、さまざまな更新や機能の追加、改善が含まれていると考えられます。具体的な変更点については詳しく述べられていませんが、リリース日とバージョン番号が強調されています。

メンタルモデルとは、物事の仕組みを簡略化して表現したもので、複雑なアイデアを理解する手助けをします。重要な情報に焦点を当てることで、複雑さを管理可能な概念に圧縮し、世界をより良く理解するための道具となります。

メンタルモデルにはいくつかの重要な概念があります。まず、一般的な思考ツールとして、さまざまな分野からの重要なアイデアが含まれ、意思決定や問題解決、機会の認識を向上させます。また、「地図は領域ではない」という考え方があります。私たちのメンタルモデルは現実そのものではなく、理解が誤っている可能性があることを認識し、正確な情報を求めることが重要です。

さらに、「能力の範囲」を知ることも大切です。自分の強みと弱みを理解し、専門知識のある分野に焦点を当てることで、より良い意思決定ができます。「第一原理思考」では、複雑な問題を基本的な真実に分解し、従来の知恵に従うのではなく、効果的な解決策を見つけることが求められます。

「思考実験」を用いて仮想のシナリオを考えることで、実際の制約なしにアイデアを試したり思考を明確にしたりできます。「第二次思考」では、即時の結果だけでなく、決定の長期的な影響を考慮します。「確率的思考」を取り入れ、不確実性を受け入れ、新しい情報が得られるたびにリスクを評価し、信念を更新します。

「反転思考」では、成功する方法だけでなく、失敗につながる要因を考えることで、より良い解決策を見つけることができます。「オッカムの剃刀」は、複数の解決策がある場合、最も単純で仮定が少ない説明を選ぶことを推奨します。「ハンロンの剃刀」では、誤りは悪意ではなく無能さによるものと考えることで、共感を育み、対立を減らすことができます。

メンタルモデルの応用としては、相対性を理解することが挙げられます。個々の経験や文脈に基づいて認識が異なることを認識し、共感を促進します。また、互恵性の原則に従い、他者を良く扱うことで、親切を受け取ることができます。エネルギーと秩序についての熱力学の理解も重要で、秩序を維持するには自然の混沌に対抗する努力が必要です。慣性の概念から、変化は難しいが、小さなステップから始めることで変化への抵抗を克服できることも理解できます。

これらのメンタルモデルは、複雑な状況や人間の行動を理解するための貴重な枠組みを提供し、批判的思考や意思決定を向上させる助けとなります。

デイビッド・バッシェルは、イギリスを拠点としたウェブデザイナー兼開発者です。彼はウェブデザイン、ウェブサイトの構築、コンサルティングのサービスを提供しています。彼は雇用可能で、世界中のプロジェクトに取り組んでいます。

phase8は、自然な音質と電子制御を組み合わせた革新的な8音声アコースティックシンセサイザーです。KORGの先進的なアコースティックシンセシス技術を使用しており、豊かで反応の良い音楽体験を提供します。

音の生成には、振動するスチール共鳴器を利用しており、電子制御によって活気あるインタラクティブな体験が強化されています。13種類の調整可能な共鳴器が付属しており、同時に8つをインストールして、打楽器的な音から持続音まで、さまざまな音をカスタマイズできます。

直感的なシーケンサーが搭載されており、ステッププログラミングやライブ録音が可能です。シーケンスは8つのスロットに保存して呼び出すことができます。また、振幅変調効果の3種類を提供しており、トレモロや音程に依存した変化を楽しむことができます。

ユーザーは共鳴器に触れたり弾いたりすることで、リアルタイムで楽器と対話し、ユニークな音の質感を生み出すことができます。MIDI、USB-MIDI、CVに対応しており、外部制御や他のデバイスとの同期も可能です。

さらに、限定版の打楽器共鳴器が含まれた特別なプレセールパッケージも用意されており、ユニークな音の探求が可能です。このphase8は、アコースティックと電子音楽技術を融合させ、新しい音の可能性を探求したいクリエイティブなミュージシャンに最適です。

この記事では、技術の風景が変化していることについて述べており、長年の統合を経て、再び多様で個別化された技術が進化している様子が強調されています。

著者は、1990年代や2000年代初頭に成長した経験を振り返り、その頃のデバイスはユニークで専門的であったことを思い出します。現在の多機能ガジェットとは異なり、当時はそれぞれのデバイスが特定の目的に特化していました。

時間が経つにつれて、多くの技術製品がスマートフォンのような単一のデバイスに統合され、個性や創造性が失われてしまいました。この統合の問題が、技術の多様性を損なう要因となっていました。

最近では、バーチャルリアリティ（VR）や拡張現実（AR）などの新しい技術が注目を集めており、古い技術への懐かしさも高まっています。消費者は、特定の目的に特化したデバイスやレトロな製品に興味を示しています。

技術においては、デザインや個人の表現が再び重視されており、ユニークで個々の好みに合わせた製品が求められています。大手テクノロジー企業に対する反トラスト行動や消費者の不満が、より健康的で多様な市場を育んでおり、ユーザーにとっての選択肢が増えています。

人々は、アルゴリズムに基づく推奨から離れ、集中した体験を提供する製品を求める傾向が強まっています。著者は、少数の大企業による支配ではなく、多様性や個性、選択肢に満ちた新たな黄金時代の技術が訪れつつあると考えています。

全体として、この記事は、よりエクレクティックで個人的な技術環境への前向きな動向を強調しています。

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2026年1月22日、Cloudflareは自動ルーティングポリシーのエラーにより、ルートリークが発生しました。このミスにより、マイアミのデータセンターからの一部のインターネットトラフィックが意図せず広告され、Cloudflareの顧客だけでなく、他の外部ネットワークにも影響を及ぼしました。

この事件の主なポイントは以下の通りです。ルートリークは25分間続き、その間にネットワークの混雑やユーザーの遅延が増加し、一部のトラフィックが破棄されました。問題の原因は、内部トラフィックが外部に広告されることを許可する誤った設定にありました。具体的には、ボゴタのデータセンターへのトラフィックを停止するための変更が、ポリシーを過度に緩くしてしまい、すべての内部IPv6トラフィックが不適切に外部に送信される結果となりました。

Cloudflareのネットワークチームは迅速に問題を特定し、発生から25分以内に誤った設定を元に戻しました。今後のルートリークを防ぐために、Cloudflareはルーティングポリシーの改善、保護策の実施、ルーティング機器の検証を行い、ベストプラクティスに従うよう努めています。

Cloudflareはこの事件による混乱について謝罪し、今後同様の問題を避けるためにルーティングのセキュリティを強化することを約束しています。

Whosthereは、Goを使用して作られたユーザーフレンドリーなターミナルユーザーインターフェース（TUI）を持つツールで、ローカルエリアネットワーク（LAN）上のデバイスを発見するためのものです。このツールを使うことで、特別な権限なしにネットワークを簡単に探索し、デバイスを特定することができます。

主な特徴としては、現代的なインターフェースがあり、発見したデバイスを簡単にナビゲートできます。また、複数のスキャン方法を同時に使用することで、迅速なスキャンが可能です。ユーザースペースで動作するため、特別な権限は必要ありません。デバイスの製造元をOUIルックアップを使って表示し、見つけたデバイスのポートスキャンもオプションで行えます（ただし、事前に許可を得る必要があります）。さらに、デーモンモードでバックグラウンドで実行し、HTTP APIを通じて統合することもできます。

インストール方法は、Homebrewを使用する場合は「brew tap ramonvermeulen/whosthere」と「brew install whosthere」を実行します。Goを使ってインストールする場合は「go install github.com/ramonvermeulen/whosthere@latest」を使用し、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「make build」を実行します。

使用方法は、インタラクティブなTUIを起動するには「whosthere」と入力し、デーモンモードで実行するには「whosthere daemon --port 8080」とします。ヘルプを表示するには「whosthere --help」を実行します。

対応プラットフォームは、Linux、macOS、Windowsです。

Whosthereは、スキャン間隔やテーマ、スキャナーなどの設定をYAMLファイルを使ってカスタマイズできます。ログは、使用しているオペレーティングシステムに基づいて特定のディレクトリに保存されます。

重要な注意点として、Whosthereはスキャンを行う許可があるネットワークでのみ使用するべきです。改善のための貢献や提案は、GitHubで歓迎されています。

詳細については、ドキュメントを確認するか、アプリケーションを実行して機能を探索してください。

IBM 9020は、アメリカにおける航空交通管制（ATC）技術の重要な進展でした。このシステムは、以前の航空防衛システムであるSAGEから発展したものです。SAGEは軍事用の航空防衛を目的としていましたが、民間のATCに必要な多くの安全機能が欠けていました。1950年代後半、FAA（連邦航空局）は空軍と協力し、SAGE技術を民間用に適応させるプロジェクト、SATINを開始しました。

1960年代には、FAAは増加する空中衝突の問題に直面し、中央集権的で自動化されたATCシステムの必要性を認識しました。これにより、IBMの先進的なコンピュータ技術を活用した信頼性の高い効率的な航空交通管制システムを構築することを目的としたNAS Enroute Stage Aプロジェクトが始まりました。

IBM 9020は、航空交通データを管理するために設計されたリアルタイムで耐障害性のあるシステムとして開発されました。複数のS/360コンピュータが相互接続されており、高い性能と冗長性を実現しています。このアーキテクチャにより、レーダーやフライトプランなどの多様な入力ソースを処理し、独自の制御プログラムとエラー分析プログラムを用いてタスクを効果的に管理することが可能でした。

9020システムには、レーダー表示、フライトデータ入力装置、通信ツールを備えた高度な管制コンソールが含まれており、航空交通管制官は安全かつ効率的にフライトを管理できました。航空交通が増加する中で、9020はより高度な機能を取り入れるように適応しました。

成功を収めたにもかかわらず、9020は1980年代に新しい技術に取って代わられましたが、国家航空システム（NAS）の進化において重要な役割を果たし、将来のATCシステムの基盤を築きました。

2026年1月12日、ある顧客がバッチジョブの後に実行したクエリが初回は遅く、次回以降は速くなるというパフォーマンスの問題を報告しました。最初、顧客はキャッシュの問題だと考えましたが、実行プランが実行ごとに異なることがわかりました。

Daliboは、バッチジョブの後にVACUUM ANALYZEコマンドを実行することを提案しましたが、顧客は二回の実行の間にテーブルが分析されていないことを確認しました。

問題のクエリは、二つのテーブルの間でLEFT JOINを使用しており、初回の実行ではマージ結合が使われ、二回目ではネストループ結合が使用されました。この実行プランの違いは、オプティマイザがデータに関する正確な統計情報にアクセスできるかどうかに起因しています。初回の実行では、インデックス内に多くのデッドタプルが存在したため、オプティマイザは情報を集めるのに苦労し、効率の悪いプランになりました。二回目の実行では、オプティマイザがより良いデータを持っていたため、速いプランが実現しました。

この記事は、データや統計に変更がなくても実行プランが変わる可能性があることを示しており、PostgreSQLオプティマイザ内の複雑な相互作用を強調しています。著者は、このケースについてのフィードバックや議論を促しています。

ウィルソン・リンは最近、独自のコーディングエージェントを使って開発されたウェブブラウザ「FastRender」について話しました。以下はその要点です。

FastRenderは、数多くの並列エージェントを用いてゼロから作られたウェブブラウザです。このプロジェクトは、Claude Opus 4.5やGPT-5.1といった高度なAIモデルをテストするための個人的な試みとして始まりました。特に複雑なタスクに焦点を当てています。

現在、FastRenderはウェブページを読み込むことができますが、JavaScriptエンジンが機能しておらず、一時的に無効化されています。それにもかかわらず、GitHubやWikipedia、CNNなどのサイトを表示することができますが、動作は遅いです。

開発のピーク時には、約2,000のエージェントが同時に作業し、毎時数千のコードコミットを生成していました。プロジェクト全体では、約30,000のコミットが行われています。エージェントはツリー構造で整理されており、タスクの実行を最適化し、マージの競合を最小限に抑えています。

FastRenderの目的は、Chromeなどの既存のブラウザと競争することではなく、複数のエージェントが複雑なソフトウェアプロジェクトで効果的に協力できる方法を研究することです。

プロジェクトでは、仕様書や視覚的フィードバックループを用いてエージェントの作業を導いています。スクリーンショット分析を通じて結果を改善することも行っています。また、Rustプログラミング言語を使用することで、厳格なコンパイルチェックを通じてコードの品質を確保しています。

エージェントは自律的に作業し、長時間にわたって人間の介入なしでシステムが稼働します。興味深いことに、コード内に小さなエラーを許容することで生産性を高め、高い効率を維持しています。

FastRenderは、単独のエンジニアが多数のエージェントの助けを借りて迅速に広範なコーディング作業を達成できることを示しています。このプロジェクトは、マルチエージェントの協力を通じて新しいソフトウェアエンジニアリングの手法を探求するための研究ツールとして機能しています。

要約がありません。

KotlinConf 2025で、Kotlinチームは「リッチエラー」という新しいエラーハンドリング機能を発表しました。この機能は、ユニオン型を使用してエラー処理を改善します。具体的には、関数がString | Errorのような型を返すことができ、正しい結果またはエラーのいずれかを返すことが可能になります。この新しいアプローチは、従来のtry-catch方式から脱却し、エラーハンドリングをより明示的にし、型システムの一部として組み込むことを目指しています。

リッチエラーの特徴として、関数が返す型に可能性のあるエラーを明確に示すことができるため、型安全性が向上します。KotlinにはすでにResult<T>やArrowなどのエラーハンドリング用ライブラリがありますが、リッチエラーはこの機能を言語により自然に統合します。

リッチエラーの利点には、まず型安全性があります。開発者は関数のシグネチャを見ただけで、どのようなエラーが発生する可能性があるかを把握できます。また、エラーを通常の値として扱うため、例外を使用するよりも効率的で、実行時のコストが低くなります。さらに、マッピングやフラットマッピングなどの操作を通じて、エラーハンドリングをよりスムーズに管理できるようになります。

リッチエラー機能はまだ開発中であり、今後進化する可能性がありますが、Kotlinにおけるエラーマネジメントを簡素化し、ユーザーフレンドリーかつ効果的にすることを目指しています。この変化は、プログラミング言語における明示的なエラーハンドリングの傾向が高まっていることを示唆しています。

著者は、年齢を年ではなくキロメートルで測るプロジェクトを作成しました。年を数えるのが退屈だと感じたからです。最初は地球の速度を使っていましたが、あまりにも遅く感じたため、約600 km/sの速度で回る銀河系の速度に切り替えました。これにより、緊迫感を持たせることができました。このプロジェクトは、余分な依存関係のないシンプルなHTMLファイルで構成されています。主な技術的な課題は、滑らかな星空を作ることでした。パフォーマンスの問題を避けるために、星のオブジェクトを事前に割り当てました。著者は、物理やパフォーマンスについてのフィードバックを歓迎しています。

要約がありません。

アンソロピック経済指数レポートは、2025年11月時点でAI、特にクロードモデルが経済に与える影響を分析しています。以下は主なポイントです。

AIの利用状況を測定するための新しい指標が導入され、ユーザーとAIのスキル、タスクの複雑さ、クロードの自律性、成功率、利用目的（個人、教育、仕事）という五つの次元で評価されています。

地域ごとにAIの利用状況には大きな違いがあります。アメリカ、インド、日本、イギリス、韓国が利用の先頭に立っており、世界的な普及は一人当たりのGDPと関連しています。アメリカ国内では、技術専門職が多い州ほどクロードの利用が高い傾向がありますが、州間での利用の平等化が進んでいます。

前回のレポート以降、クロードの利用は特定のタスク、特にコーディング関連のものに集中しています。しかし、ユーザーがクロードと協力して作業する「拡張利用」が増加し、現在では全体の半分以上を占めています。

タスクの成功率については、クロードは一般的に良好なパフォーマンスを示しますが、より複雑なタスクには苦戦しています。レポートでは、AIが仕事に与える影響はさまざまであり、一部の職種ではスキルが低下する一方で、他の職種ではスキルが向上する可能性があると指摘されています。

タスクの成功率やユーザーの教育レベルを理解することで、仕事の自動化や生産性の変化についての予測が可能になります。教育水準が高い国は、AIの導入率に関わらず、より多くの恩恵を受ける可能性があります。

このレポートは、AIが仕事や生産性をどのように変革しているかについての洞察を提供し、その経済的影響についての継続的な研究の必要性を強調しています。

開発者はリモートコーディング環境での遅延を嫌います。Compyleは低遅延の開発サンドボックスを作ることを目指しましたが、初期の設定では起動時間が10〜30秒と遅く、ネットワークの中継や非効率なルーティングのために遅延が200ミリ秒を超える問題がありました。

パフォーマンスを向上させるために、彼らは「ウォームプール」と呼ばれる機械のグループを導入し、起動時間を約50ミリ秒に短縮しました。しかし、遅延の問題は依然として残っていました。解決策は、中間のプロセスを省略し、ユーザーを直接サンドボックスに接続することでした。これにより、認証や請求、メッセージ処理が簡素化されました。

Fly.ioの巧妙なルーティング技術を活用することで、ユーザー体験は大幅に向上しました。その後、複数の地域プールを設け、ユーザーがより近くの環境にアクセスできるようにした結果、平均遅延はわずか14ミリ秒にまで減少しました。

重要なポイントは、アーキテクチャを簡素化し、不必要な要素を取り除くことで、パフォーマンスが向上するということです。

マーク・ガスコインは、インターネットサービスプロバイダー（ISP）のインフラに新しいアプローチを提案しています。彼は、オープンソースのeBPFを活用したブロードバンドネットワークゲートウェイ（BNG）を、光回線終端装置（OLT）のハードウェア上で直接動作させる方法を考案しました。従来のISPは、中央集権型のBNG機器に依存しており、これらは高価で、単一障害点を生む可能性があります。ガスコインは、BNG機能をエッジに分散させることで、各サイトが独立して運用できるようにし、加入者のトラフィックをローカルに保つことを提案しています。

現在の中央集権型BNGの問題点として、コストが高く、専用ハードウェアに依存しているため、故障が発生すると全ての加入者に影響が及ぶことが挙げられます。ガスコインは、OLT上でBNG機能を実装することで、ボトルネックを減らし、耐障害性を高めることができると述べています。彼は、eBPF/XDPを選んだ理由として、そのシンプルさとエッジサイトでの十分なパフォーマンスを挙げ、より複雑な代替手段であるVPPと比較しています。

BNGのアーキテクチャは、操作のための中央制御サーバーを持ちながらも、加入者のトラフィックを各エッジサイトにローカルに保つ設計になっています。このシステムは、主にカーネル内のファストパスを通じてDHCPリクエストを効率的に処理し、低遅延と高いリクエスト率を実現しています。また、サイトが中央サーバーとの接続を失った場合でも、既存のセッションや更新を独立して処理できる能力があります。

現在、コードは機能していますが、デバイス認証やIPv6サポート、管理用ユーザーインターフェースなどの強化が必要です。ガスコインは、このプロジェクトをオープンソース化することを検討しており、高価な専用ソリューションに代わる実行可能な選択肢を提供したいと考えています。この分散型アーキテクチャは、コスト効率が高く、耐障害性があり、運用が簡素化されており、現代のコンピューティング能力やISPの進化するニーズに合致しています。

要約がありません。

2026年1月20日、Googleはプログラム可能な検索エンジン（PSE）に関する変更を発表しました。これにより、学術機関や小売ウェブサイトなどのさまざまなパートナーに対して、より効果的な検索ソリューションを提供することを目指しています。

主な変更点として、まずツールが簡素化され、異なる検索ニーズに応じた適切なツールを選びやすくなります。特定のサイト向けには、プログラム可能な検索要素が簡略化され、個別のウェブサイトでのカスタマイズされた検索体験を作成しやすくなります。高度なニーズには、AIを活用した会話型検索機能を提供するGoogle Vertex AI Searchが引き続き利用可能です。また、設定されたドメイン数を超えて検索が必要な場合には、完全なウェブ検索オプションも用意されています。

パートナーには、2027年1月1日までにこれらの更新されたツールへの移行を準備することが推奨されています。50ドメインまでの検索には、検索要素が集中した結果を得るのに最適です。50ドメインを超える検索が必要なユーザーは、Googleに連絡して完全なウェブ検索ソリューションについての情報を得ることができます。また、カスタム検索JSON APIのユーザーには、50ドメインまでの検索に適したVertex AI Searchが利用でき、完全なウェブ検索はリクエストに応じて提供されます。

新しい検索エンジンの設定では、今後すべての新しい検索エンジンが「検索するサイト」機能を使用する必要がありますが、既存のエンジンは移行期限まで「ウェブ全体を検索」オプションを引き続き使用できます。これらの更新は、開発者やパートナーの検索体験を向上させることを目的としています。

ケン・シリフのブログでは、1978年に導入されたインテル8086プロセッサについて述べています。このプロセッサはコンピュータの歴史において重要な発展であり、x86アーキテクチャの基盤を築きました。8086は16ビットのプロセッサで、加算や減算、論理演算（AND、OR、XORなど）を含む28種類の異なる操作を実行できる複雑な算術論理ユニット（ALU）を備えています。

ALUの動作は二段階のプロセスで行われます。まず、マイクロ命令がALUを特定の操作に設定し、次に別のマイクロ命令がALUから結果を取得します。制御回路は、これらの操作を管理するためにマイクロ命令をALUに接続します。8086プロセッサは、メモリと命令の取得を管理するバスインターフェースユニット（BIU）と、命令を実行する実行ユニット（EU）の二つの主要な部分に分かれています。

8086はマイクロコードを使用して機械命令を実装しており、各マイクロ命令はデータの移動と操作の実行という二つのタスクを行います。一部の操作はマイクロコードを共有しており、特定のALU操作は機械命令のオペコードによって決まります。プロセッサは、マイクロ命令間でALUの操作を記憶する必要があります。なぜなら、結果はすぐには利用できないからです。

ブログでは、ALUの設計が性能にとって重要であり、異なるプロセッサ間で大きく異なることも強調されています。全体として、8086のアーキテクチャとマイクロコードの構造は、初期のマイクロプロセッサ設計の複雑さを示しています。

フランスのアーティスト、テオ・シャンピオン（通称ルートキッド）が「スペクトラムスリット」というアートインスタレーションを制作しました。この作品は、近くの無線信号を光に変換して可視化します。ラズベリーパイとソフトウェア無線を使用して、シャンピオンはWi-FiやBluetoothの信号をキャッチし、それを64本のLEDフィラメントを通じて表示します。

このインスタレーションの光は無線の活動に応じて変化します。ネットワークの使用が少ないときは淡い光を放ち、活動が増えると光が強くなります。シャンピオンの目的は、私たちを取り巻く技術の美しさを際立たせることです。

この作品の制作には約3週間の研究と実験が必要で、組み立てに1週間かかり、費用は約1,000ドルでした。シャンピオンは「スペクトラムスリット」をパリで展示することを検討しており、依頼があれば追加のコピーを制作することにも前向きです。

Appleのメールアプリには大きな問題があります。それは、検索機能がしばしば機能しないことです。ユーザーは送信者の名前や件名、特定の単語を使ってメールを検索しようとしますが、ほとんどの場合、結果が得られません。このため、多くの人がGmailに切り替え、迅速にメールを見つけています。この問題は10年以上も続いています。

影響を受けるユーザーは、macOSのユーザーが1400万人、iOSのユーザーが2億1000万人、iPadOSのユーザーが2800万人に上ります。これらのユーザーの約35%がApple Mailを利用しており、そのうち40%が検索に失敗しています。

ユーザーは通常、さまざまな検索方法を試すのに余分な時間を費やし、最終的にはGmailを確認することになります。このプロセスには数分かかり、再インデックスや設定の調整を試みることも含まれます。

毎日、ユーザーは失敗した検索に約3710万時間を無駄にしています。年間では150万年分の生産性が失われています。これまでの累計では2180万年の無駄な時間が積み重なり、人類に約4063億ドルの損失をもたらしています。

このように多くの時間が失われているにもかかわらず、Appleはこの問題を解決していません。この問題は320時間のエンジニアリング作業で解決できる可能性があります。

「ただフォークすればいい」という言葉は、自由でオープンソースソフトウェア（FOSS）コミュニティでよく使われる表現です。この言葉は、あるプロジェクトが気に入らなければ、新しいバージョンを作ればいいという意味です。技術的には正しいですが、この考え方はソフトウェアプロジェクトの維持に伴う複雑さを無視しています。コードをフォークするのは簡単ですが、プロジェクトを運営し続けるには、ユーザーの管理や信頼の構築、ガバナンス、対立の解決といった社会的な努力が必要です。

フォークを勧める人々は、しばしば根本的な社会問題に触れず、結果として分裂を招くことがあります。これにより、維持が不十分なプロジェクトや重複した努力、小規模なコミュニティが生まれ、成長が難しくなります。「ただフォークすればいい」という言葉は、既存の権力構造を守り、意味のある関与や協力を妨げることがあります。

フォークを選ぶのではなく、コミュニティ内での対話や対立の解決に焦点を当てるべきです。貢献は、単に問題から逃げるのではなく、管理や協力的な問題解決を含むべきです。フォークが特定の状況で有用であることはありますが、最初の選択肢であってはなりません。目指すべきは、無限に新しいプロジェクトを作るのではなく、協力を促進する共有可能で柔軟なインフラを作ることです。

この文章では、さまざまなデジタル製品やサービスに対するヨーロッパの代替案について説明しています。主なポイントは以下の通りです。

まず、セキュアなメールサービスが提供されており、ユーザーのプライバシーを守ることができます。次に、地元の企業から購入することは、地域社会にとって重要で、雇用を生み出し、税収を増加させる効果があります。また、多くの非ヨーロッパ企業は、GDPRのようなデータ保護法に従わない可能性があるため、データ保護が重要な課題となっています。

さらに、ヨーロッパの企業は、他のヨーロッパ企業からのサービスに対してVAT（付加価値税）の還付を受けることができ、馴染みのある支払い方法も利用できます。EU内で事業を行うことで、加盟国間で共通の法律があるため、法的手続きが簡素化されるという利点もあります。

また、文章では、ウェブ解析、クラウドコンピューティング、メールプロバイダーなど、さまざまなデジタルサービスのカテゴリと、それぞれに利用可能なヨーロッパの代替案の数が示されています。

この記事は、2026年1月19日にラッス・コックスによって発表されたもので、浮動小数点数をバイナリ形式と十進形式の間で効率的に変換する新しい方法について説明しています。

浮動小数点数の基本について、浮動小数点数は仮数（m）と指数（e）から成り立っています。コンピュータは通常バイナリ（基数2）を使用しますが、人間は十進（基数10）を好みます。

著者は、変換が単純であるだけでなく、迅速に行えることを主張しています。記事では「高速非丸めスケーリング」という手法を紹介しており、効率的なアルゴリズムを用いて迅速な近似を可能にします。

さまざまな浮動小数点数のフォーマットとパースに関するアルゴリズムの概要が示されています。固定小数点数と浮動小数点数の定義と違い、IEEE754規格に基づく非丸め数の導入、数値のフォーマットに関する固定幅と最短幅の印刷技術、高速非丸めスケーリングの実装の詳細、そしてこれらの新しい方法が既存のアルゴリズムを上回る性能比較が含まれています。

これらのアルゴリズムはGo言語で実装されており、次期バージョン（Go 1.27）に含まれることが期待されています。

また、記事は過去10年間の浮動小数点数アルゴリズムの進化についても触れており、新しい手法のシンプルさと効率性が最適解に近づいている可能性を示唆しています。

この記事は詳細で、浮動小数点数の印刷とパースを理解し改善するための包括的なガイドとなっています。

大きな画面（幅992ピクセル以上）では、4つのアイテムのグループの中で最初のアイテムだけが小さな画像を表示します。タブレット（768ピクセルから991ピクセル）でも同様のルールが適用されます。モバイル（240ピクセルから768ピクセル）でも、やはり最初のアイテムだけが小さな画像を表示します。

2026年1月24日の最近のニュースヘッドラインには、ウクライナが外国の情報機関のために戦闘部隊を編成する計画を立てていること、アメリカ合衆国議会がトランプ大統領のベネズエラにおける軍事行動を制限しなかったこと、トランプの主要な寄付者がドイツ空軍に燃料を提供すること、アメリカが台湾に言及せずに中国に対処する新しい防衛戦略を発表したこと、IRIS-Tの製造業者が新しい施設を開設し、2026年に10の防空システムを生産する計画を立てていることが含まれています。

2026年1月15日、FirestoreはGoogle Cloudとの提携により、大規模なアップデートを発表しました。このアップデートでは、新しいクエリエンジンが導入され、機能が大幅に向上しました。新しいエンジンは100以上の新しいクエリオプションを提供し、開発者はより複雑で効率的なアプリケーションを構築できるようになりました。また、リアルタイムの同期やオフラインキャッシュも維持されています。

新しいFirestoreアップデートの主な特徴には、パイプライン操作があります。この機能により、開発者はクエリ内で複数のステージを連結でき、集計や文字列マッチングといった高度な操作が可能になります。インデックスはオプションになり、開発者はパフォーマンスをより細かく制御できるようになりました。例えば、レシピアプリでは、レシピ文書から人気のタグを簡単に抽出し提案できるようになり、別途タグデータを保存する必要がなくなります。

パフォーマンスも改善されており、Firestoreのエンタープライズ版ではコレクションが自動的にインデックスされないため、書き込みパフォーマンスが向上し、コストも削減されます。ただし、開発者は自分でインデックスを管理する必要があります。また、エンタープライズ版では書き込みと削除の操作が請求に統合されており、寛大な無料プランも提供されているため、開発においてコスト効率が良くなっています。

既存のFirestoreユーザーは、新しいエンタープライズ版にデータを移行できますが、新しいインデックスやセキュリティルールを設定する必要があります。開発者はFirestore SDKを更新し、新しいエンタープライズ版データベースを作成することで、これらの機能を利用し始めることができます。スタンダード版も引き続きサポートされており、ユーザーは自分のニーズに最適なオプションを選ぶことができます。

要約がありません。

要約がありません。

AIは馬にいくつかの点で例えられます。まず、地形によっては歩くよりも速く動くことができます。しかし、列車よりも遅く、信頼性も劣りますが、より多くの場所にアクセスできるという利点があります。また、AIはデータや電力など、多くのリソースを必要とします。単に命令するだけではなく、具体的な指示を与えて導く必要があります。一般的には正しい道を進みますが、集中させるための注意が必要です。情報を提供することはできますが、その情報を使わせることは強制できません。うまく機能するAIは、適切な指導に対して良い反応を示します。一方で、AIを過剰に持ち上げる人々には慎重になることが多いです。

要約がありません。

Radicleは、Gitを使用したピアツーピアネットワーク上で動作するオープンソースの共同コーディングプラットフォームです。従来のコードホスティングサービスとは異なり、Radicleには中央の権限が存在せず、ユーザーは自分のデータや共同作業のプロセスを完全にコントロールできます。

Radicleの主な特徴には、まず分散化があります。コードリポジトリはさまざまなユーザーノードに保存されており、特定の管理ポイントがないため、安定した運用が可能です。次に、データの所有権がユーザーにあり、データの移行やバックアップが容易です。また、Radicleはオフラインでも使用できるため、すべての機能に一貫してアクセスできます。さらに、開発者はRadicleのフレームワークを使ってカスタムの共同作業ツールを作成することができます。セキュリティ面では、すべてのデータがGitに安全に保存され、暗号技術によって検証されます。

RadicleはLinux、macOS、BSDに対応しており、グラフィカルな体験を提供するデスクトップクライアントも用意されています。ユーザーは簡単なコマンドでRadicleをインストールするか、ソースからビルドすることができます。オープンソースソフトウェアであるため、コミュニティからの貢献も奨励されています。

新しいリリースやコミュニティの議論については、さまざまなソーシャルメディアプラットフォームやコミュニティフォーラムを通じて最新情報を得ることができます。

Cap’n Protoは非常に高速なデータフォーマットおよびリモートプロシージャコール（RPC）システムで、JSONやプロトコルバッファーなどの類似フォーマットよりも迅速に動作するように設計されています。エンコーディングやデコーディングのステップがないため、データを直接ディスクに書き込むことができ、メモリ内での表現が効率的です。

主な特徴には、プラットフォームに依存しないデータフォーマットがあり、現代のCPUの効率を考慮して設計されています。また、新しいフィールドを追加しても既存のフィールドを変更する必要がないため、古いメッセージとの互換性が保たれます。スペース効率も優れており、余分なバイトを使っているように見えることがありますが、メッセージを効果的に圧縮できるため、プロトコルバッファーよりも小さくなることが多いです。さらに、データの整合性とセキュリティを確保するための検証方法が含まれており、安全な環境での使用に信頼性があります。

追加の利点としては、メッセージが完全に受信される前に処理を開始できるインクリメンタルリードや、すべてをデコードすることなく特定のフィールドを読み取ることができるランダムアクセスがあります。また、大きなファイルを効率的に読み取るためのメモリマッピングや、異なるプログラミング言語やプロセス間でデータを簡単に共有できるインターロケーションも特徴です。オブジェクトの処理を迅速に行うためのアリーナアロケーションによる最適化されたメモリアロケーションや、プロトコルバッファーに比べて小さなコードを生成するコンパクトなコードも魅力です。

Cap’n Protoは、以前プロトコルバッファーに関わっていたケントン・ヴァルダによって開発され、ユーザーのフィードバックを基に前の技術を改善することを目指しています。

Cap’n Protoを始めるには、インストールページを訪れ、貢献や最新情報のためにディスカッショングループに参加することができます。

この記事では、XMLの衰退とJSONへの移行について論じており、この変化は誤った方向であると主張しています。多くの開発者がXMLを時代遅れと見なす中、著者はXMLの構造的な特徴がJSONに対して大きな利点を提供すると考えています。特に、検証、名前空間、自己文書化の面での優位性が挙げられます。

XMLとJSONの比較では、XMLは強力なスキーマ検証を提供し、データ構造を正確に定義できるのに対し、JSONにはその機能が欠けています。また、XMLは名前空間をサポートしており、複数のスキーマを衝突なく組み合わせることができますが、JSONでは名前の衝突が起こる可能性があります。さらに、XMLは文書内にコメントを挿入できるため、より良い文書化が可能ですが、JSONではコメントが許可されていません。

JSONが好まれる理由は、そのシンプルさと使いやすさにありますが、この便利さはしばしば正確性や信頼性を犠牲にしています。XMLの複雑さ、例えば閉じタグが必要な点は、実際には明確さと構造を助ける要素となっています。

記事では、Fast InfosetやEXIのようなバイナリ形式が存在し、XMLの利点を保持しつつサイズを縮小し、伝送効率を向上させることができると指摘しています。

著者は、開発者の便利さを優先する業界の傾向を批判しており、その結果、エラーが増え、構造化されたデータが減少していると述べています。

XMLは「古臭い」と見なされているにもかかわらず、耐久性と正確性が求められる複雑なシステムには依然として優れた選択肢です。この記事は、現代のソフトウェアエンジニアリングにおけるXMLの実用性と利点を再評価する必要があると呼びかけています。

ある人が、ノーコードツールのナノバナナやコーディングエージェントを使って、ニューヨーク市の大きなアイソメトリックピクセルアートマップ「isometric.nyc」を作成しました。彼らは自分でコードを書くことはありませんでしたが、プロジェクトには多くの手作業が必要でした。また、彼らは自分のプロセスや、コーディングや創造性におけるAIの未来について考えをまとめた記事も書きました。詳細は提供されたリンクで読むことができます。

PgDogは、PostgreSQLのパフォーマンスを向上させるためのツールで、Rustを使用してlibpg_queryライブラリと連携し、SQLクエリの処理を行います。最初はデータのシリアライズにProtobufを使用していましたが、チームはProtobufを排除し、RustからCへの直接的なバインディングを使用することで、パフォーマンスが大幅に向上したことを発見しました。これにより、クエリの解析速度は5倍、逆解析速度はほぼ10倍に向上しました。

具体的なパフォーマンスの改善点として、クエリの解析速度はProtobufを使用して613クエリ/秒だったのに対し、Protobufを使わずに直接RustからCに接続することで3,357クエリ/秒、つまり5.5倍の速さになりました。また、逆解析の速度もProtobuf使用時の759クエリ/秒から、Protobufを使わずに直接RustからCに接続することで7,319クエリ/秒、約9.6倍の速さに改善されました。

プロセスの概要として、まずチームはプロファイリングツールを使ってコードの遅い部分を特定し、pg_query_parse_protobuf関数に焦点を当てました。次に、クエリ解析のためのキャッシングシステムを実装し、重複作業を減らそうとしましたが、特定のORMや古いPostgreSQLドライバとの問題に直面しました。また、AIモデルを活用してProtobufからRustへのバインディングを再構築し、RustとCの型を効果的に接続するための6,000行のコードを生成しました。

実装の詳細として、RustのコードはCの構造体を扱うためにunsafe関数を使用し、Rustに戻す際の変換を行います。これにより、パフォーマンスを維持しつつデータの整合性も確保しています。また、抽象構文木（AST）を変換するために使用される再帰的アルゴリズムは効率的で、スタックメモリを活用するため、反復的なアプローチに比べて速度と可読性が向上しています。

Protobufを排除することで、PgDogのパフォーマンスは大幅に改善され、より迅速かつ効率的に運用できるようになりました。チームはプロジェクトをさらに発展させ、PostgreSQLのスケーラビリティを向上させるために、創業ソフトウェアエンジニアを募集しています。

ワークスペースとモノレポの概念について説明し、パッケージマネージャーにおけるそれらの目的や機能を異なるプログラミングエコシステムでの使い方を紹介します。

ワークスペースは、パッケージマネージャーがローカルの依存関係を効率的に管理できるようにする仕組みです。これにより、依存関係を変更するたびに変更を公開する必要がなくなります。インストール時にパッケージが自動的にリンクされ、変更にすぐにアクセスできるようになります。

ワークスペースは、大規模なプロジェクトだけでなく、小規模な設定にも役立ちます。例えば、プラグインを持つライブラリや、ローカルユーティリティを使ったアプリケーション、サンプルアプリに対してテストされたパッケージ、依存関係のローカルコピーをデバッグする場合などです。

ワークスペースとモノレポの違いについて説明します。ワークスペースは一緒に開発されたパッケージを管理するのに対し、モノレポはすべてのコードを一つの場所にまとめます。両者は重なる部分もありますが、目的は異なります。

異なるパッケージマネージャーがワークスペースをどのように扱うかについても触れます。npmはpackage.jsonにワークスペースフィールドを使用し、ローカルパッケージをリンクしますが、特別な公開サポートはありません。Yarnはnpmに似ていますが、早くからワークスペースを導入し、同じ設定を維持しています。pnpmは依存関係をホイストせず、ローカルパッケージを解決するための独自のワークスペースプロトコルを使用します。Rust（Cargo）、Go（go.work）、PHP（Composer）などの他のエコシステムも独自の実装を持ち、主にローカル開発やリンクに焦点を当てています。

一般的な問題点としては、ファントム依存関係が挙げられます。これは、ホイストされた依存関係が宣言されていなくてもインポートできる場合に発生し、公開時にエラーを引き起こす可能性があります。また、ローカル開発ではバージョン制約を見落とすことがあり、公開後に問題が生じることもあります。JestやTypeScriptなどのツールは、ワークスペースと連携するために設定が必要な場合があります。ワークスペースはコードの整理を管理しますが、ビルドの順序は管理しないため、追加のツールが必要になることがあります。ワークスペースは開発を簡素化しますが、パッケージを一緒にリリースするプロセスは簡単にはなりません。

ワークスペースとモノレポはパッケージ管理を容易にしますが、特に更新や公開の調整において複雑さをもたらすことがあるという意見が述べられています。著者は、ワークスペースを定期的に使用している人々からの体験についてのフィードバックを求めています。

要約がありません。

著者は、Nüborn Babyを三ヶ月使用した経験を共有しています。多くの人がこの製品を称賛していますが、著者は幾つかの問題を見つけました。

まず、注文と配送についてですが、注文プロセスは複雑で、最大で40週間かかることがあります。配送保険の追加費用が必要で、製品がしばしば在庫切れになることもあります。

次に価格についてですが、無料として宣伝されていますが、遺伝子検査や高額な第三者の不妊治療など、隠れたコストが多く存在します。

製品の機能については、Babyが到着した際に修理が必要で、期待していた機能が備わっていませんでした。多くの機能は、解除するために長い更新が必要で、これには数ヶ月または数年かかることがあります。

メンテナンスとケアに関しては、Babyは常に充電と清掃が必要で、所有者が他の責任を管理するのが難しくなります。また、食事やメンテナンスに必要な追加製品があり、全体的なコストが増加することもあります。

ユーザーインターフェースについては、Babyは一種類のアラート（大声で泣く）しかなく、イライラさせられ、問題が何であるかを明確に示していません。

全体として、著者はNüborn Babyに感銘を受けておらず、いくつかの魅力的な瞬間があったものの、ポジティブなレビューの信憑性に疑問を持っています。

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。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、そのお手伝いができます。

要約がありません。

視覚障害者向けの音声合成技術は、過去30年間にわたり大きな進展が見られず、視覚のある世界とは対照的です。視覚障害者は、速くて明瞭、効率的な声を好む傾向があり、そのためロボットのような声が好まれることが多いです。最も人気のある音声であるEloquenceは2003年以降更新されておらず、技術の進化に伴い互換性やセキュリティの問題が生じています。

他の言語を使用する視覚障害者も同様の課題に直面しており、多くの現代的な音声が不十分です。espeak-ngは多くの言語をサポートすることを目指していますが、発音の正確さやメンテナンスに問題があります。

最近、SupertonicやKitten TTSなどの現代的なAIベースの音声合成システムをNVDAなどのスクリーンリーダーに統合しようとしたところ、いくつかの問題が明らかになりました。これには、依存関係の膨張、大きくて複雑な依存関係がシステムを遅くし、セキュリティリスクを引き起こすこと、AIモデルが単語を飛ばしたり数字を誤読したりする精度の問題、現代のシステムが音声を生成する前に完全なテキストの塊を必要とする速度の制限、AIモデルが声のパラメータに対するカスタマイズの制限を提供することが含まれます。

視覚障害者向けのスクリーンリーダーの未来は不透明です。現在の選択肢は古くなっているか不十分であり、現代的で効率的なシステムを作成するには多大な資金と専門知識が必要かもしれません。その間、ユーザーは「十分良い」解決策に頼るしかなく、自分たちのニーズを満たす進展を期待するしかない状況です。

「つながっているのに孤独」というテーマでは、特にソーシャルメディアがどのように人々に偽のつながりを感じさせる一方で、実際には孤立を招くかについて論じています。オンラインでのコミュニケーションは簡単ですが、これらのやり取りはしばしば深みや感情的なつながりを欠いています。この文章では、私たちの健康のためには、実際の対面での関係が重要であることが強調されています。また、デジタルコミュニケーションに過度に依存することが孤独感を引き起こす可能性があると指摘しています。全体として、画面の向こう側ではなく、真のつながりを求めるように促しています。

要約がありません。

eBayは2026年2月20日から有効となるユーザー契約を更新しました。この契約には重要な変更点が含まれています。

まず、eBayはAIの「代わりに購入する」エージェントや大規模言語モデル（LLM）ボットが無断でプラットフォームにアクセスすることを明確に禁止しました。

次に、仲裁および紛争解決に関するルールが明確化されました。これには集団訴訟やその他のグループ法的措置に対する制限が含まれています。ユーザーは個別に請求を行うことができ、集団訴訟に参加したり、第三者のために損害賠償を求めたりすることはできません。また、仲裁請求を送るための住所がユタ州ドレイパーの新しい場所に変更されました。

最後に、オプトアウトの変更があります。新しいユーザーのみが仲裁契約からオプトアウトできるようになり、既存のユーザーは2025年5月16日以前にオプトアウトしなかった場合、その機会を逃したことになります。

これらの更新は、AIがeBayとどのように関わるかを厳格に管理し、ユーザーに対する法的手続きを明確にすることを目的としています。ユーザーは、全体の条項を読んで理解を深めることが推奨されています。

ast-grepは、コードの検索、リント（コードの品質チェック）、および書き換えを行うためのコマンドラインツールです。このツールは、単なるテキストではなく、コードの構造に基づいて動作します。抽象構文木（AST）を使用してパターンを一致させるため、ユーザーは通常のコードに似たパターンを書くことができます。

主な機能としては、パターンマッチングがあります。これは、$の後に大文字の文字を続けることで（例：$MATCH）、ASTノードをワイルドカードとして一致させることができます。また、インストールはnpm、pip、cargo、homebrewなどのさまざまなパッケージマネージャーを通じて行えますし、Rustを使ってソースからビルドすることも可能です。

コマンドラインでの使用例としては、ast-grep --pattern 'var code = $PATTERN' --rewrite 'let code = new $PATTERN' --lang tsというコマンドがあります。直感的なAPIを提供しており、jQueryのような方法でASTをトラバースしながらコードを見つけて置き換えることができます。YAML形式の設定を使うことで、新しいリントルールを作成したり、コードの設定を変更したりすることもできます。

パフォーマンスに関しては、コンパイル言語を使用し、tree-sitterによるパースを最適化しているため、高速に動作します。ast-grepは、抽象構文木を扱う作業を簡素化することを目指しており、オープンソースの開発者や技術リーダー、セキュリティ研究者にとって、ベストプラクティスを守ったり、変更を容易に採用したりするのに役立つツールです。

Ghosttyプロジェクトでは、AIの使用に関する明確なルールがあります。

まず、AIツールを使用した場合は、どのツールを使ったのか、どの程度作業に役立ったのかを必ず明示する必要があります。次に、プルリクエスト（PR）についてですが、AIが生成したPRは、承認された問題にのみ対応できます。承認されていない問題に関するPRは閉じられます。また、AIの使用が疑われるが開示されていない場合も、PRは閉じられます。承認されていない問題については、まず議論を始めることが求められます。

AIが生成したコードは、人間によって完全にテストされる必要があります。テストできない環境のためにAIにコードを書かせることは許可されていません。AIは議論において支援することができますが、すべてのAI生成コンテンツは人間によってレビューされ、編集される必要があります。これにより、品質が確保されます。

メディアに関しては、AIが生成できるのはテキストとコードのみで、AI生成の画像、動画、音声は許可されていません。また、AIを不適切に使用した場合には、責任を問われることになります。ジュニア開発者にはサポートが提供されますが、AIに頼らずに学ぶことが奨励されています。

メンテイナーは、判断力を持っていることが証明されているため、AIツールを自由に使用することができます。すべての貢献は努力と品質を反映するべきであり、メンテイナーに負担をかけないようにすることが重要です。

このポリシーはAIに反対するものではなく、多くの未熟なユーザーがAIツールを誤用しているため、品質を確保することを目的としています。Ghosttyは、責任を持って使用される限り、AIを有用なツールとして歓迎しています。

サヒルとマヌという二人の兄弟は、テキストから動画を生成するモデルを2年間開発してきました。彼らはこのモデルをApache 2.0ライセンスのもとで公開します。彼らのモデルは、360pまたは720pの解像度で2〜5秒の動画を生成でき、同様のモデルと比べて動きのキャプチャや美しさが向上しています。

彼らは、以前のモデルが時間的な一貫性や画像と動画の間の移行に苦労していたため、ゼロから開発を始めました。バージョン2では、テキストのエンコーディングや圧縮に高度な技術を使用し、パフォーマンス向上のために小型で効率的な変分オートエンコーダ（VAE）を取り入れています。

彼らのモデルは、アニメスタイルや食べ物、自然のシーンにはうまく機能しますが、複雑な動きや一貫したテキストには課題があります。彼らは、既存の解決策に頼るのではなく、モデルを直接強化することで柔軟な製品を作ることを目指しています。

今後の計画には、物理シミュレーションや変形の改善、速度の向上、音声機能の追加、モデルのスケーリングが含まれています。彼らは、自分たちの開発プロセスについての質問に答えたり、手法を共有したりすることにも前向きです。

Turso Databaseは、Rustで書かれた新しいSQLデータベースで、SQLiteと互換性があります。現在ベータ版のため、バグが存在する可能性があり、重要なデータを扱う際には注意が必要です。

主な特徴として、SQLiteのSQL方言やファイル形式との互換性があります。また、リアルタイムの変更追跡機能や、Go、JavaScript、Java、Python、Rust、WebAssemblyなど複数のプログラミング言語をサポートしています。Linux向けには非同期入出力機能もあり、Linux、macOS、Windows、ブラウザなど多様なプラットフォームで動作します。検索や操作のためのベクターサポートや、強化されたスキーマ管理機能も備えています。

実験的な機能としては、同時操作による書き込みパフォーマンスの向上や、セキュリティのためのデータ暗号化、逐次計算機能、tantivyライブラリを利用した全文検索があります。今後の機能としては、より高速な検索のためのベクターインデックスが予定されています。

Turso Databaseはコマンドラインスクリプトを使用してインストールできます。インストール後は、SQLコマンドを使ってデータベースと対話できます。

プログラミング言語の例として、Rustではcargoを使用してデータベースを追加・接続し、JavaScriptではnpmを介して簡単に接続できます。Pythonではpipを使ってインストールし、Goではgo getを利用して接続します。

Tursoにはモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーが含まれており、AIアシスタントがデータベースと対話できるようになっています。自然言語でのデータベースクエリを処理するように設定できます。

貢献は歓迎されており、データ破損につながるバグを報告すると報酬があります。

重要な注意点として、Turso Databaseはまだ本番環境での使用には適していません。非同期サポートやベクター検索などの機能を持ち、libSQLプロジェクトとは異なる進化を目指しています。

プロジェクトはMITライセンスの下でライセンスされており、貢献も同じライセンスのもとで行われます。詳細な情報については、Turso Databaseマニュアルを参照してください。

特定のテキストが提供されていないようです。要約してほしいエピソードやトピックがあれば、詳細やテキストを教えてください。喜んでお手伝いします！

ZoteroがZotero 8を発表しました。この大規模なアップデートは、Zotero 7で導入された機能を強化しています。主な改善点は以下の通りです。

統一された引用ダイアログが新たにデザインされ、リストモードとライブラリモードの二つのモードで引用管理がより簡単になりました。引用をカスタマイズしたり、モードを簡単に切り替えたりできます。

PDFや他の文書からの注釈が、それぞれのアイテムの下に表示されるようになり、閲覧や検索がしやすくなりました。

新しいリーダー外観パネルでは、文書の表示設定やテーマをカスタマイズでき、ダークモードやライトモードの選択肢も用意されています。

ノートはタブで開くことができるようになり、整理や読みやすさが向上しました。

ウェブページのためのリーディングモードが追加され、ウェブページのスナップショットが読みやすく整理されます。

タブメニューのナビゲーションが改善され、タブへの迅速なアクセスと管理が可能になりました。

ファイル名の連続的な変更が実装され、アイテムのメタデータを変更すると添付ファイル名も自動的に更新されます。

添付ファイルのタイトルの取り扱いが改善され、一貫性とシンプルさが向上しました。

Zotero 8はARMデバイス上のLinuxをサポートし、互換性が強化されました。

ユーザーインターフェースもさまざまな調整が行われ、ナビゲーションやアイテム管理がより簡単になりました。

Zotero Connectorはタグの自動補完をサポートし、アイテム保存時にノートを取ることも可能になりました。

Zotero 8には他にも多くの機能があり、macOS 10.15以上、Windows 10以上、または互換性のあるLinuxシステムが必要です。ユーザーはZoteroのウェブサイトから新しいバージョンをアップグレードまたはダウンロードできます。

この記事では、CSSとHTMLを使って作られた50以上の視覚錯覚のコレクションについて紹介しています。さまざまなタイプの錯覚が取り上げられ、どのように私たちの知覚を欺くのかが説明されています。

まず、ポッゲンドルフ錯覚についてです。斜めの線が垂直のバーによって中断されているため、実際には連続しているにもかかわらず、ずれて見えます。

次に、誘導勾配という現象があります。グラデーションの上に置かれた灰色のバーが、それ自体に勾配があるように見せかけます。

コーンズウィート錯覚では、同じ色が周囲のコントラストによって異なって見えることがあります。

ホワイトの錯覚では、灰色の柱が背景によって異なる色合いに見えます。

ヴェルトハイマー・コフカのリングでは、リングの色が背景によって変わるように見えます。

アデリソンの錯覚では、二つのタイルが同じ色であるにもかかわらず、周囲の影響で異なる色に見えます。

色の錯覚もいくつかあり、ColorSpheresのような例では、重なり合ったパターンが異なる色として脳に解釈される様子が示されています。

動きの錯覚もあり、静止している画像が動いているように見えることがあります。例えば、拡大する穴や回転する蛇のようなものです。

アニメーションによる錯覚もあり、アニメーション化されたエビングハウス錯覚のように、動きの錯覚を生み出すものがあります。

この記事は、読者にデモにカーソルを合わせて錯覚の効果を実際に体験することを勧めています。また、これらの視覚現象のインスピレーションの出所にも言及しています。

この文章では、「質問する人」と「推測する人」の違いについて、知識や問題解決のアプローチがどのように異なるかを説明しています。質問する人は、助けを求めたり情報をリクエストしたりすることにオープンですが、推測する人は質問をせずに自分の仮定に頼る傾向があります。記事では、質問する人がより多くの情報や視点を集めるため、しばしばより良い結果を得ることができると強調しています。全体として、質問をする意欲は成功につながる貴重なスキルであると示唆しています。

当社のウェブサイトへの自動アクセスは、SECのプライバシーおよびセキュリティポリシーに従う必要があります。開発者向けのリソースや公正なアクセスに関するガイドラインについては、www.sec.gov/developerをご覧ください。プライバシーポリシーの詳細については、www.sec.gov/privacyをご確認ください。

参照ID: 0.73b82917.1769270755.21e53e49

要約がありません。

ブラウザの確認を行っています。これにはほんの少しの時間しかかかりません。

著者は、プロジェクトのためにCLAUDE.mdファイルを自動生成しようとした結果、AIツールのClaudeの使用を禁止された経験を語っています。彼らは有料ユーザーでしたが、突然アカウントが無効になったという通知を受け取りました。事前の警告やフィードバックは一切ありませんでした。著者は、プロジェクトのスキャフォールディングを支援するために、二つのClaudeのインスタンスを使用していたと説明しています。一方のインスタンスがツールを更新している間、もう一方が新しいプロジェクトに取り組んでいました。

彼らは、自分の行動がプラットフォームのセキュリティ対策を引き起こし、禁止につながったのではないかと疑っています。決定に対して異議を申し立て、サポートと連絡を試みましたが、返答はなく、サブスクリプション料金のクレジットメモだけが送られてきました。著者は、効果的なカスタマーサポートの欠如や、AIによるモデレーションの課題について考えています。AIはしばしばユーザーの意図よりも安全性を優先するため、問題が生じることがあります。最終的に、著者はプロジェクトを独自に再構築する計画を立てており、自動化されたシステムを扱うことの難しさに対する不満を強調しています。

iTextは、PDFファイルのサイズを15〜25％削減できるBrotli圧縮を導入しました。この技術は、品質を損なうことなくファイルサイズを小さくすることを約束しています。これは、PDF圧縮の標準である30年前のDeflateアルゴリズムからの大きな進化です。

Brotli圧縮はGoogleによって開発され、すでにウェブ上で広く使用されています。今回、PDF仕様に追加されることで、ファイルの効率性が向上します。しかし、新しい圧縮方法をPDFに導入することは、既存のソフトウェアとの互換性を保つ必要があるため、複雑な課題があります。PDF協会は、新機能が現在の使用に影響を与えないように取り組んでいます。

iTextは、Brotli圧縮されたPDFを読み書きする方法をSDKを通じて開発しました。このプロセスでは、圧縮戦略のための新しいインターフェースを作成し、コアのPDF書き込み機能を変更することなく異なるアルゴリズムを使用できるようにしています。また、Brotliデコーダーは純粋なJavaで実装されていますが、エンコーダーはネイティブコードを必要とします。ネイティブ依存関係の複雑さを避けるために、iTextはBrotli圧縮用の別のモジュールを作成しました。

現在、Brotliを使用したPDFはすべてのリーダーと互換性がないかもしれませんが、PDF協会が新しい標準を確定させることで将来的には互換性が保たれる見込みです。今Brotli圧縮を利用するユーザーは、ストレージコストを削減し、圧縮が標準化された際の将来のアップデートに備えることができます。

全体として、iTextのBrotli圧縮の実装は、PDFをより小さく効率的にするための重要な進展を示しており、PDF標準の発展にも寄与しています。

Qwen3-TTSは、Qwenによって開発された高度な音声生成システムです。このシステムは、声のクローン作成や声のデザイン、高品質な人間のような音声合成などの機能を提供します。独自の音声エンコーダーであるQwen3-TTS-Tokenizer-12Hzを使用しており、効率的な音声処理と自然な音声出力を実現しています。

主な特徴として、まず複数のモデルがあり、1.7Bと0.6Bの2つのサイズがあります。大きいモデルは最高のパフォーマンスを提供し、小さいモデルは効率性に重点を置いています。どちらのモデルも、10の主要な言語とさまざまな方言をサポートしています。また、システムは非常に迅速に音声を生成でき、最初の音声出力はわずか1文字の処理後に行われます。

自然言語理解の機能もあり、ユーザーの指示に基づいて声のトーンや感情などの属性を調整することができ、リアルな体験を提供します。これらのモデルはオープンソースとして公開されており、音声デザインや制御、クローン作成などのタスクにおいて最先端のパフォーマンスを示しています。さまざまな文脈やユーザーのニーズに適応できるため、多様なアプリケーションに対応可能です。

Qwen3-TTSはGitHubやQwen APIを通じてアクセスでき、開発者はこれらの音声機能をプロジェクトに簡単に統合することができます。

キャピタルワンは、ブレックスを買収することを発表しました。両社はこの提携についての声明を発表しています。詳細については、キャピタルワンとブレックスの公式発表のリンクを訪れてください。

この記事では、SSHセッション中に単一のキー入力が行われると、約100パケットが生成されることについて述べています。この現象は、2023年に導入されたSSHの新機能「キー入力タイミングの難読化」に起因しています。この機能は、キー入力のタイミングを隠すために追加の「チャフ」パケットを送信し、ユーザーのプライバシーを保護します。

著者は、SSHを利用した高性能ゲームを開発しており、テスト中にゲームが通常のデータを送信するのをやめ、画面サイズに関するメッセージだけを送信した際にCPU使用率が大幅に低下することに気付きました。これを受けて、tcpdumpを使用してパケットの挙動を分析したところ、大半のパケットが36バイトのサイズで、多くがTCPのACKパケットであることが明らかになりました。

パフォーマンスを改善するために、著者は特定のSSH拡張機能を広告しないことでキー入力の難読化機能を無効にしました。この結果、CPU使用率と帯域幅が大幅に減少しました。このアプローチは効果的でしたが、変更したライブラリの維持に関する懸念も生じました。

著者はデバッグプロセスについて振り返り、パケットデータの分析に役立ったClaude Codeのような言語モデルを取り入れましたが、解釈に関していくつかの課題もありました。

このテキストは、SSHのパケット挙動がリアルタイムアプリケーションのパフォーマンスに与える影響を強調し、ユーザー体験を維持しつつデータ伝送を最適化するための解決策について議論しています。

2026年1月23日、ライアン・ドノバンはトゥリンテックのエンジニアリング担当副社長マイケル・パーカーにインタビューを行い、AIによって生じる技術的負債とそれが開発者に与える影響について話し合いました。彼らは、AIツールには可能性があるものの、生産性の結果は一貫していないことを指摘しました。特にレガシーシステムのようにコードベースが異なる場合、経験豊富な開発者はAIを使用することで19%遅くなることがあります。

トゥリンテックのプラットフォーム「アルテミス」は、チームがコードをより良く管理できるよう支援し、AIの課題にも対処することを目指しています。マイケルは、開発において「デベロッパーコーチ」と呼ばれる新しい役割が登場していることを強調しました。これらのコーチは、コードを書くのではなく、AIとのインタラクションを最適化することに焦点を当てています。また、文脈を理解し、メンテナンスを改善し、単調な作業を自動化できるより良いAIツールの必要性についても言及しました。

会話では、ソフトウェア開発における計画の重要性が強調され、AIが要件を収集し文脈を提供するのに役立つ可能性があると提案されました。マイケルは、AIツールが人間のチームと効果的に協力する積極的なエージェントに進化することへの期待を表明しました。

AIの影響に不安を感じている開発者に対して、マイケルは新しいツールに常に目を向け、継続的に学ぶことを勧めました。問題解決の基礎的なスキルは常に価値があると強調し、AIに関する異なる視点での議論に参加することで、将来の変化に備えることを奨励しました。

Docker Incは、コンテナ化を通じたアプリケーションの展開において先駆者として知られていますが、2026年には持続可能なビジネスモデルを模索する中でさまざまな課題に直面しています。広く利用されている技術を生み出したにもかかわらず、その技術が商品化されオープンソース化したため、効果的な収益化に苦労しています。

Dockerの進化の重要なポイントには、まず「アイデンティティの危機」があります。コア技術が標準化された後、Dockerは市場での位置づけを見つけようとしていますが、収益を上げる方法がまだ見つかっていません。

次に「Swarmの撤退」があります。Dockerはオーケストレーションの分野でKubernetesと競争しようとしましたが、最終的にはSwarm製品を売却しました。これは、フルスタックプラットフォームからのシフトを示しています。

さらに「開発者ツールへの注力」が挙げられます。Dockerは開発者体験を向上させるために方向転換し、セキュリティ向けのDocker Scoutや、より良いテスト機能を提供するためにTestcontainersを買収しました。

「AIの統合」も重要な変化です。DockerはAIにシフトし、Docker Model Runnerなどの製品を導入し、AIモデルをサポートするためにDocker Composeを拡張しました。また、大手クラウドプロバイダーとのパートナーシップも進めています。

「強化されたイメージ」の提供も注目されます。Dockerは1,000以上の安全なイメージを無料でオープンソース化し、Chainguardとの競争に対抗しましたが、これによりビジネス戦略に疑問が生じています。

最後に「リーダーシップの変化」があります。新しいCEOの就任により、大手クラウドプロバイダーによる買収の可能性についての憶測が広がっています。これは、Dockerが長期的な独立よりも売却に向けて準備を進めていることを示唆しています。

Dockerの技術はソフトウェア開発において依然として重要ですが、同社の未来は不透明です。戦略的な方向転換の連続は、かつて支配していた市場でのアイデンティティと収益を求める苦闘を反映しています。成功したオープンソースの革新を収益化する難しさが強調されています。

インタラクティブなフライトスルー体験を通じて、ゴルフコースやトレイル、物件などの魅力的な場所を探索できる3Dマップを発見してください。

要約がありません。

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こんにちは、HNの皆さん！私たちはコンステレーションスペースのカムラン、ラアイド、ライス、オミードです。私たちは、衛星リンクの障害を事前に予測できるAIシステムを開発しました。このシステムについての動画は、こちらでご覧いただけます。

私たちのチームは、SpaceXやBlue Origin、NASAなどの企業で衛星運用の豊富な経験を持っています。衛星リンクに問題が発生したときには、すでにデータが失われていることが多いことに気付きました。

衛星リンクは、天候や衛星の位置など、さまざまな要因に影響されます。従来の方法では、問題が発生したときにオペレーターが対応する形でしたが、衛星の数が増えるにつれてこの方法は効果的ではなくなっています。

私たちの解決策は、さまざまなソースからのテレメトリーデータを高速で処理し、物理モデルと機械学習を組み合わせてリンクの障害を予測します。これにより、90%以上の精度で3〜5分前にほとんどの障害を予見でき、オペレーターはデータ損失を防ぐためにトラフィックを再ルーティングすることができます。

現在、私たちは防衛および商業パートナーと共にシステムのテストを行っており、リアルタイムの健康監視と予測を提供しています。私たちの技術は、さまざまな環境で安全に運用できるように設計されています。

衛星運用や関連分野に経験のある方々からのフィードバックを求めています。実用化に向けて、どのようにシステムを改善できるかを知りたいと思っています。技術的な質問があれば、ぜひお気軽にお尋ねください！

この記事では、スポーツ、科学、音楽などのさまざまな分野における卓越した人間のパフォーマンスがどのように発展するかについての最近の研究が紹介されています。主な発見は以下の通りです。

若い卓越したパフォーマーは、特定の分野で早くピークに達する傾向がありますが、成人のトップパフォーマーは成功をより徐々に達成し、幅広い練習に取り組むことが多いです。また、研究によると、若い天才と成人のエリートパフォーマーはしばしば異なる個人であり、約90％の若いトップパフォーマーは、成人になってもその分野でトップにはなれないことが示されています。

早期の成功は集中的で専門的な練習に関連していますが、成人の優れたパフォーマンスは多様な経験や徐々にスキルを発展させることから生まれることが多いです。著者たちは、これらのパターンを説明する新しい理論を提案しており、これが将来のトップパフォーマーのためのトレーニングや教育の改善に役立つ可能性があります。

全体として、これらの発見は才能に関する従来の信念に挑戦し、世界クラスのパフォーマンスを達成するためには多様な練習と徐々の発展が重要であることを強調しています。