この論文は『Management Science』に掲載され、影響力のある人物によって6,000回以上引用されていますが、根本的な欠陥があります。その修正を試みる努力は大きな障害に直面しています。

アンディ・キングは、「企業の持続可能性が組織のプロセスとパフォーマンスに与える影響」という論文の結果を再現しようとしましたが、誤った方法や誤解を招く結果など、深刻な問題を発見しました。著者に何度も確認を求めましたが、返答はありませんでした。学術コミュニティやジャーナルに問題を提起しようとしましたが、批判は無視されるか、軽視されました。

最終的にキングがLinkedInで連絡を取ったところ、ジャーナルは重要な誤報に関する訂正を発表しましたが、他の重大な誤りは未解決のままでした。その後、彼は著者の所属機関に苦情を申し立てましたが、いくつかの問題は認められたものの、その深刻さは軽視されました。

キングは、信頼できる科学を確保するためのシステムが壊れており、改革が必要だと主張しています。彼は研究者に対し、誤りの修正を優先し、再現性のある研究を支援し、所属機関での研究の誠実性を高める政策を推進するよう呼びかけています。

改善すべき重要な点としては、まず、研究が再現されているか確認せずに決定的なものとして引用しないこと、次に、誤りが見つかった際には訂正を発表すること、そして、研究において誤りを認めて修正できる正直な文化を促進することが挙げられます。

全体として、学術コミュニティは透明性と説明責任を高め、誤情報の拡散を防ぐために努力する必要があります。

Posturrは、macOS用のアプリで、Macを使っている間に良い姿勢を保つ手助けをします。このアプリは、コンピュータのカメラを利用してリアルタイムで姿勢を監視します。もし猫背になってしまうと、画面が徐々にぼやけて、姿勢を正すように促します。姿勢を正すと、ぼやけがすぐに消えます。

主な機能には、AppleのVisionフレームワークを使用したリアルタイムの姿勢検出、姿勢が悪くなるとぼやけの強度が増す進行的な画面ぼやけ、すべての接続されたモニターで動作するマルチディスプレイサポート、プライバシーに配慮したローカルデータ処理、軽量でリソースを最小限に抑えたバックグラウンド動作、アカウント不要でサインアップやクラウドが不要な点があります。

インストール手順は、まずリリースページからPosturrアプリのZIPファイルをダウンロードします。次に、解凍してアプリをアプリケーションフォルダに移動します。初回起動時には、macOSのGatekeeperを回避するためにアプリを右クリックして「開く」を選択し、カメラへのアクセスを許可する必要があります。

使用方法は、アプリを起動するとバックグラウンドで動作し、アクティブなときに通知が表示されます。姿勢を監視し、猫背になると画面がぼやけ、姿勢を正すとぼやけが消えます。アプリを終了するには、Escapeキーを押します。

最適なパフォーマンスを得るためのヒントとしては、カメラを目の高さに設置すること、顔に良い照明を確保すること、画面から一定の距離を保つことが挙げられます。

Posturrは、鼻や肩などの重要なポイントを追跡して姿勢を検出します。姿勢が真っ直ぐな位置からどれだけずれているかに応じて、画面のぼやけを適用します。

必要な条件は、macOS 13.0以降、動作するカメラ、約10MBのディスクスペースです。

プライバシーに関して、PosturrはMacの外にデータを送信せず、すべての処理はローカルで行われます。

このアプリはMITライセンスのもとでオープンソースであり、貢献も歓迎されています。

要約がありません。

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Bonsplitは、macOS向けのライブラリで、開発者がカスタムタブバーやレイアウトを作成するのを支援します。滑らかなアニメーションやドラッグ＆ドロップによるタブの並べ替え、SwiftUIのサポート、キーボードナビゲーションが特徴です。

タブ管理機能では、アイコンや未保存の変更を示すインジケーター付きのタブを作成できます。また、タブの名前やアイコンなどのプロパティをいつでも更新可能です。

ペインの分割機能では、ペインを横または縦に分割でき、新しいペインは空の状態から始まります。ナビゲーション機能を使えば、方向コマンドを用いてプログラム的にペイン間を移動できます。

設定オプションでは、タブの閉じる機能や分割機能の有効化・無効化など、動作や外観をカスタマイズできます。デリゲートプロトコルを実装することで、タブやペインのイベントに対するコールバックを設定することも可能です。

開発者は、タブやペインの動作を指定する設定を使ってBonsplitControllerを簡単にセットアップできます。これにより、タブの分割や閉じることを許可することができます。

全体として、BonsplitはmacOSアプリにおけるタブ付きインターフェースの作成を簡素化し、柔軟性と滑らかなユーザー体験を提供します。

DPaint.jsは、クラシックなDeluxe Paintソフトウェアに触発されたウェブベースの画像編集ツールで、特にレトロなAmigaファイル形式に対応しています。現代の画像形式とともに、アイコンファイルやIFF ILBM画像などのAmiga特有のファイルも扱うことができます。

このツールの主な特徴には、レイヤー、選択、マスキング、変形ツール、エフェクト、フィルターなどの包括的な画像編集機能が含まれています。また、複数の元に戻す/やり直し機能をサポートし、他の画像プログラムからのコピー＆ペーストも可能です。カスタマイズ可能なディザリングツールやカラサイクリングオプションも提供されています。特にAmigaファイル形式に特化しており、さまざまなAmigaアイコンやIFF ILBM画像形式の読み書きができ、Amigaディスクファイルにもアクセスできます。さらに、オリジナルのDeluxe PaintスタイルでアートワークをプレビューするためのAmigaエミュレーターも含まれています。

DPaint.jsは、インストールなしで任意のウェブブラウザで動作し、無料で使用でき、ユーザーデータを収集したりアカウントを必要としたりしません。ローカルウェブサーバーから提供される場合は、オフラインでも使用可能です。

このアプリケーションは、外部依存関係なしにプレーンなJavaScriptで構築されています。ユーザーは、必要に応じてParcel.jsを使用してコンパクトなバージョンを作成することもできます。現在はアルファ版であり、開発者は貢献、バグ報告、新機能の提案を歓迎しています。

今後のアップデートでは、アニメーションサポート、シェーディングツール、場合によっては非正方形ピクセルモードやPSDのインポート/エクスポート機能が追加される予定です。

ブラウザの互換性については、Braveブラウザを使用する際にプライバシー設定が画像のレンダリングに影響を与えるため、問題が発生する可能性があります。

DPaint.jsは、特にレトロスタイルやAmigaグラフィックスに興味のあるデジタルアート愛好者にとって、懐かしさを感じさせる現代的なツールです。

Googleは、Androidがアプリのサイドロードに対して「高摩擦」プロセスを導入することを発表しました。これは、ユーザーにリスクについての認識を高めることを目的としています。会社は、この変更がインストールをブロックするためのものではなく、ユーザーを教育するためのものであると強調しています。

Googleの幹部であるマシュー・フォーサイス氏は、この新しいシステムを「アカウンタビリティレイヤー」と呼びました。上級ユーザーは、確認なしでアプリをインストールすることも可能ですが、未確認の開発者を使用するリスクを理解するための追加の手順が求められます。

この更新は、アプリの確認や潜在的な危険についての警告メッセージが増えた最近のGoogle Playの変更に続くものです。しかし、この新しいプロセスがサイドロードをどれほど複雑にするかは不明です。Googleの目標は、Androidのオープン性を維持し、ユーザーが自由にアプリをインストールできるようにすることですが、将来的にこれがより多くの困難を引き起こすのではないかという懸念もあります。

インデックスは、データベースの特別な構造で、ディスクから読み込むデータ量を減らすことでデータアクセスを速めます。また、主キーのようなデータ制約を強制する役割も果たします。しかし、インデックスはクエリがテーブルの小さな部分（15～20%）を返す場合に最も効果的であり、それ以外の場合は順次スキャンが好まれることがあります。

PostgreSQLでは、テーブルデータはヒープと呼ばれるファイルに保存され、8KBのページに分割されています。各行（タプル）はタプルID（TID）によって識別され、インデックスはこれらの行のロケーターにキー値をリンクします。

インデックスはクエリのパフォーマンスを大幅に向上させます。例えば、「ロナウド」を検索するクエリは、インデックスなしで265ミリ秒かかりましたが、インデックスを使用するとわずか0.07ミリ秒で済みます。これは、インデックスが実行時間を劇的に短縮できることを示しています。

インデックスにはいくつかのコストがあります。まず、ディスクスペースが必要で、データベースのサイズやバックアップ時間が増加する可能性があります。次に、インデックス付きのフィールドを更新する際にはインデックスの維持が必要となり、書き込み操作が遅くなります。また、インデックスが多いとクエリプランナーに選択肢が増え、プランニング時間が長くなることがあります。さらに、インデックスはキャッシュやその他の操作のためにメモリを使用し、適切に管理しないとパフォーマンスに影響を与えることがあります。

インデックスにはいくつかの種類があります。B-treeはデフォルトで最も一般的なインデックスタイプで、幅広いクエリに対して効率的です。ハッシュインデックスはサイズが小さくなりますが、等価比較に制限されます。BRINは、大きなテーブルでデータが順次保存されている場合に適していますが、頻繁に更新される行にはあまり効果的ではありません。GINは、テキストやJSONのような複合データ型の検索に適しています。GiSTとSP-GiSTは、さまざまなデータ型のための特化したインデックスを構築するためのフレームワークです。部分インデックスは、条件に基づいて行のサブセットをインデックス化し、サイズを減らし特定のクエリのパフォーマンスを向上させます。カバリングインデックスは、テーブルにアクセスせずにインデックスから完全にクエリを満たすことを可能にします。

インデックスを理解し効果的に使用することは、PostgreSQLのデータベースパフォーマンスを最適化するために重要です。インデックスはクエリを大幅に速めることができますが、ストレージや書き込み操作に伴うコストとのバランスを取ることが大切です。特定のニーズに合ったインデックスの種類を選ぶことで、PostgreSQLデータベースの効率を向上させることができます。

著者は、Linuxデスクトップ上でデフォルトアプリケーションを管理するためのシンプルなテキストベースのプログラムを作成しました。このプログラムが他の人にとって役立つことを願っており、質問にも喜んで答える姿勢を示しています。

BirdyChatは、デジタル市場法のおかげで、ヨーロッパで初めてWhatsAppユーザーとのメッセージ交換を可能にしたチャットアプリです。この新機能により、BirdyChatのユーザーは相手の電話番号さえ知っていれば、WhatsAppのユーザーと簡単にチャットできるようになります。これにより、他の人にBirdyChatをダウンロードしてもらう必要なく、仕事の会話をスムーズに行えるようになります。

主なポイントとしては、ユーザーはメッセージ、写真、ファイルを安全に送信できることが挙げられます。また、仕事用のメールアドレスを使って本人確認ができるため、個人と仕事のコミュニケーションを分けて管理できます。現在は一対一のチャットのみがサポートされていますが、グループチャットのオプションも近日中に追加される予定です。この機能は、欧州経済地域（EEA）内のユーザーに徐々に提供される予定です。

現在、BirdyChatは招待制で、興味のあるユーザーは早期アクセスを得るための待機リストに登録できます。

2012年12月4日、Rymoというユーザーがネドリーの机の上にあるタブレットやPDAに似たデバイスについて投稿しました。RymoはこれがモトローラのエンボイPDAではないかと疑っていますが、このモデルは1994年に発売されたため、その正体について疑問を呈しています。彼らはこれがプロトタイプか、エンボイの初期の海外版である可能性があるのではないかと考えています。問題のデバイスは、ネドリーの右肘の後ろに見える小さな黒いもので、Rymoは公式のモトローラエンボイモデルの画像も添付しました。

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3年前、PleximはSPICEシミュレーションをPLECSに統合することを目指しました。そして今、PLECS 5.0ではPLECS Spiceが利用可能になりました。この新機能により、エンジニアは一つのツールでシステムレベルとデバイスレベルのシミュレーションを行うことができ、別々のソフトウェアやモデルを重複して使用する必要がなくなります。

パワーエレクトロニクスの設計では、速度と詳細の間にトレードオフが存在してきました。PLECSのようなシステムレベルのツールは高速ですが、詳細なコンポーネントの検証が不足しています。一方、SPICEシミュレーターは詳細なデバイスレベルの分析を提供しますが、速度や統合性が犠牲になります。このため、エンジニアは異なるプラットフォームを行き来する必要があり、時間がかかり、エラーが発生しやすくなります。

PLECS Spiceは、標準のPLECS回路とSPICE回路を統合したハイブリッドシミュレーションを可能にすることで、この問題を解決します。エンジニアは、全体の回路構造を変更することなく、理想的なコンポーネントを詳細なSPICEモデルに置き換えることで、設計の特定の部分を洗練させることができます。PLECS Spiceの主な機能には以下が含まれます。

ネットリストパーサーは、さまざまなSPICEネットリスト形式をサポートし、異なるメーカーからのモデルを簡単に統合できます。コンパクトモデルは、半導体の挙動を正確に表現しつつ、計算効率も高いです。修正ノード解析（MNA）は、半導体モデルの非線形特性を効果的に扱います。混合定式化ソルバーは、SPICEと標準のPLECSコンポーネントの両方を含む回路を一つの回路図でシミュレーションできます。

PLECS Spiceの有用性の一例として、デュアルアクティブブリッジ（DAB）コンバータの分析があります。これは制御戦略とデバイス物理の両方を慎重に考慮する必要があります。このツールは、エンジニアが損失を最小限に抑えるためのソフトスイッチング技術を最適化するのを助け、従来のモデルでは正確にシミュレーションできない設計の検証を容易にします。

PLECS Spiceは、システムレベルとデバイスレベルのシミュレーションを一つのワークフローに統合することで、パワーエレクトロニクスの設計プロセスを向上させ、より効率的で正確な設計を可能にします。この統合は、パワーエレクトロニクスシステムがますます複雑になる中で重要であり、イノベーションの加速と市場投入までの時間の短縮に寄与します。

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モデスタス・ヴァラウスカスは、ARM64アセンブリでDartコードを処理するレクサーを作成しました。このレクサーは、公式のDartスキャナーの2倍の速度で動作します。しかし、104,000ファイルをベンチマークした結果、実際のボトルネックはレクサーではなく、入出力（I/O）操作であることがわかりました。

レクサーは公式のDartスキャナーよりも2.17倍速かったものの、全体の速度向上はI/Oが遅いため1.22倍にとどまりました。ファイルを読み込むために必要なシステムコールの数が30万回以上に達し、I/O時間はレクシング時間を大きく上回っていました。

I/Oを減らすために、彼はDartファイルを1,351個のtar.gzアーカイブにまとめました。これによりシステムコールの数が減り、I/O速度は42.85倍向上しました。その結果、いくつかの解凍オーバーヘッドがあったにもかかわらず、全体の処理時間は2倍以上速くなりました。

この実験は、pub.devのようなパッケージマネージャーがtar.gzファイルを使用する理由を示しています。これによりシステムコールが減り、帯域幅が節約され、抽出速度が向上します。また、この発見はビルドシステムやログ処理など、数多くの小さなファイルがパフォーマンスを低下させる他の分野にも適用できます。

今後の改善点としては、より高速な解凍方法の使用や、システムコールのオーバーヘッドを完全に回避するためにSQLiteを利用してファイルを保存することが提案されています。この実験は、システムコールのオーバーヘッドがパフォーマンスに与える影響を浮き彫りにし、ソフトウェア開発におけるファイルの保存とアクセス方法についての洞察を提供しました。

著者は長年のMacユーザーであり、ClarisWorksなどの古いソフトウェアとの初期の体験を懐かしんでいます。その時代のシンプルさを思い出しつつ、現代のツールが一般的に優れていることも認めています。特に、2015年にAppleがApertureを終了したことに失望しており、多くの人が今でもそのアプリを恋しく思っていると述べています。

最近の出来事、例えばmacOS Tahoeのリリースや新しいCreator Studioのサブスクリプションに関する議論が、著者にApertureを再評価させ、その独自の機能について考えさせました。現代のアプリは編集のために異なるモードに切り替える必要がありますが、Apertureのデザインはユーザーが画像を直接編集できるようになっており、作業の流れをスムーズにするヘッドアップディスプレイ（HUD）を使用しています。

著者は、Apertureの革新的なツール、特に画像を拡大するためのルーペが作業をより簡単かつ効率的にしたことを強調し、Adobe Lightroomのような現在のソフトウェアの煩雑なプロセスと対比しています。技術は進歩したものの、一部の現代アプリケーションのユーザー体験は停滞しており、Apertureのような直感的なデザインが欠けていると主張しています。

最終的に、著者はApertureの技術的な素晴らしさが過小評価されていると感じ、その喪失を嘆いています。Apertureのシンプルな機能性は、ユーザーが気を散らされることなく作業に集中できる環境を提供していました。著者は、AppleでApertureに関わる仕事に応募したが、アプリが終了する前に採用されなかったという個人的なエピソードも共有しています。

ロイド・レジスターの最近の研究は、海上安全に関する深刻な問題を浮き彫りにしています。船上の警報が過剰で、乗組員が圧倒されている状況が見られ、一部の船では毎日数万件の警報が発生しています。この「警報過負荷」は、警報疲れを引き起こし、休息時間を妨げ、乗組員が適切に確認せずに警報を無視する危険な行動につながっています。

この研究では、11隻の船から2,000日間にわたって4,000万件以上の警報イベントを分析しました。その結果、多くの警報が実際の運用にほとんど価値を提供していないことがわかりました。中には、1日に最大2,600件の警報を発生させる船もありました。推奨される基準である1時間あたり30件未満の警報を満たしている船は半数にも満たず、無人の機械がある船では警報が休息を大きく妨げていました。

この問題に対処するため、報告書では最も頻繁に発生する警報に焦点を当て、警報管理を改善することを提案しています。これにより、総警報数を約40%削減できる可能性があります。また、パフォーマンス評価の向上や、警報システム設計における人間要因の考慮、一定の基準を確保するための規制枠組みの必要性も指摘されています。

ロイド・レジスターのダンカン・ダフィ氏は、適切に管理されていない警報システムが安全リスクをもたらすことを強調しました。彼は、海運業界が乗組員の安全を支援し、より安全な海上運航を確保するために、警報システムの管理を改善する必要があると訴えています。

バッテリー研究はリチウムに大きく焦点を当てています。リチウムイオンバッテリーは、他のタイプのバッテリーよりも優れているため、特に注目されています。これらのバッテリーは、バックアップ電源や衛星など、以前は鉛蓄電池が支配していた市場での使用が増えています。リチウムイオン技術はまだ進化中ですが、耐久性、安全性、容量が向上しています。しかし、電気自動車（EV）向けのさらなる進展が必要です。

バッテリーの寿命は、充電速度、放電の深さ、温度などの要因によって影響を受けます。リチウムイオンバッテリーは、デバイスによって異なりますが、通常300から500回の充電サイクル持ちます。例えば、ウェアラブルデバイスのバッテリーは約300サイクル持ちますが、最新のスマートフォンは約800サイクルが必要です。EVバッテリーは進展を見せており、一部は最大5,000サイクルを目指しています。

バッテリーの性能は主に容量で測定されますが、内部抵抗や自己放電も重要です。一部のメーカーは、特定の日付に基づいてバッテリーを交換することを提案していますが、これは実際の使用状況を考慮していません。全体として、リチウムイオンバッテリーは適切に使用すれば、一般的に予想以上に長持ちします。

南カリフォルニア大学のケック医学部の研究者による調査で、カリフォルニアの地域におけるゼロエミッション車（ZEV）の増加が、実際に大気汚染、特に二酸化窒素（NO₂）の減少につながることが明らかになりました。2019年から2023年の間に、ZEVが増えた地域では、新たに200台の車両が追加されるごとにNO₂のレベルが1.1%低下しました。この研究は、衛星データを用いて大気の質を測定し、ZEVが気候変動だけでなく公衆衛生にも即効性のある利点をもたらすことを示しています。

この研究では、1,692の地域を分析し、ZEVの登録状況を追跡しました。調査期間中、カリフォルニアの軽自動車の中でZEVの割合は2%から5%に増加しました。研究者たちは、ガソリン車が多い地域では汚染が増加することを確認し、ZEVが大気の質に与えるポジティブな影響を強調しました。

この結果は、電気自動車のさらなる普及を支持するもので、カリフォルニアではすでにクリーンな空気が現実になりつつあることを示しています。研究者たちは、ZEVの普及と喘息による救急外来の訪問数を比較することで、さらなる健康への影響を探る計画です。この研究は、国立衛生研究所の一部の資金提供を受けており、『ランセット・プラネタリー・ヘルス』に掲載されました。

Epicenter.works、民間権利協会、ドイツ消費者団体連盟、スタンフォード大学のバーバラ・ファン・シェウィック教授が、ドイツテレコムに対して連邦ネットワーク庁に苦情を申し立てています。彼らは、テレコムが特定のオンラインサービスに対して不公平な障害を作り出していると主張しています。裕福なサービスはテレコムに料金を支払うことで迅速なアクセスを得られる一方、支払いができないサービスは遅延させられたり、ブロックされたりしています。このような行為はネット中立性を損なうものであり、テレコムがどのサービスがユーザーにとって快適に利用できるかをコントロールできるようにしています。彼らはこの不公平な行動を止めることを求めています。

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2026年1月25日、ある記事が1990年代に登場したが成功しなかったアップルの製品、Apple Network Server（ANS）について探求しています。ANSは大型の冷蔵庫のような外観を持ち、IBMのAIXオペレーティングシステムを実行することを目的としていましたが、価格が1万ドルを超えたため、売れ行きは芳しくなく、1997年に生産が中止されました。

著者は1998年にANSを手に入れた個人的な体験を振り返り、ANSがMac OSやWindows NTを実行できる可能性のあるプロトタイプのROMを発見したことに興奮しています。特に、2台の損傷したユニットから組み立てたNetwork Server 700について紹介しています。

記事では、700を改修して新しいROMをテストする過程が詳述されています。このROMには、試作段階のMac OS ROMが含まれています。Windows NTのROMには制限がありましたが、Mac OSのROMは起動に成功しました。ただし、いくつかの問題が発生しました。著者は重い機械を扱う際の物理的な課題について説明し、独特なSCSIコントローラーやロジックボードなどの内部コンポーネントについても触れています。

最終的に、この作品はビンテージコンピューティングの探求と、Apple Network Serverの遺産を保存し理解しようとする著者の努力を示しています。

AutoShortsは、AIを活用して長いゲームプレイ映像から魅力的な短い動画クリップを作成するツールです。このツールは、アクションシーンや面白い失敗などの興奮する瞬間を自動的に特定し、映像を切り取り、レンダリングし、字幕や音声を追加して、共有可能なクリップを作ります。

主な機能には、AIによるシーン分析があります。OpenAIやGoogle Geminiを使用して重要な瞬間を検出し、アクション、面白い場面、ハイライト、またはその両方を組み合わせたモードが利用可能です。また、字幕生成機能もあり、音声解説を文字起こししたり、AIが生成したキャプションを作成したりできます。さまざまなキャプションスタイルやビジュアルテンプレートも提供されています。

さらに、AI音声合成機能があり、複数の言語やカスタマイズ可能な声のスタイルに対応しています。音声合成にはクラウド接続は必要ありません。GPUを活用した処理により、動画や音声の分析が迅速に行われ、効率的です。また、堅牢なフォールバックシステムが搭載されており、いくつかのコンポーネントが故障しても機能し続けます。

必要な要件としては、CUDAサポートのあるNVIDIA GPUや、特定のソフトウェアバージョン（PythonやFFmpegなど）が挙げられます。インストールは、Makefileを使用して自動セットアップするか、GPUアクセスのためにDockerを利用することができます。

使用方法は、指定されたフォルダーに動画を置き、スクリプトを実行することでクリップが生成され、出力フォルダーに保存されます。開発やトラブルシューティングのためのツールも含まれており、一般的な問題に対する解決策も用意されています。

全体として、AutoShortsは高度なAI技術を利用して、短くて共有しやすいゲームクリップを簡単に作成するプロセスを簡素化します。

大規模言語モデル（LLM）の推論は、トレーニングとは異なる自己回帰的なデコードフェーズがあるため、難しい課題です。主な問題は、処理能力ではなく、メモリと通信に関連しています。これらの問題を解決するために、私たちは四つの研究の機会を提案します。

一つ目は、高帯域幅のフラッシュストレージを用いてメモリ容量を大幅に増加させることです。二つ目は、メモリの速度を向上させるために、処理近傍メモリ技術や3Dメモリ・ロジックスタッキングを活用することです。三つ目は、通信速度を向上させるために、低遅延の相互接続技術を導入することです。

私たちの主な関心はデータセンターにおけるAIですが、これらの解決策がモバイルデバイスにも適用できる可能性についても考慮しています。

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2025年3月14日、アルベドはSpaceXのトランスポーター13号に搭載して初の衛星「クラリティ1」を打ち上げました。このミッションの目的は、非常に低い地球軌道（VLEO）での持続可能な運用を実証し、高解像度の画像を取得することでした。主な成果は以下の通りです。

まず、クラリティ1はVLEOでの衛星運用が可能であることを証明しました。大気の抵抗や原子酸素といった課題を克服し、設計は期待を上回る性能を発揮しました。具体的には、目標値よりも12%優れた抗力係数を達成しました。

次に、ミッションでは10センチメートルの解像度画像を取得するために必要な技術の98%が検証されました。これには、高性能の自社開発バスや劣化に強い革新的な太陽光パネルが含まれています。

また、クラリティ1の姿勢制御システムや地上ソフトウェアは信頼性が高く、自動運用やデータの迅速なダウンリンクを可能にしました。初期の課題を乗り越えた後、衛星は成功裏に画像を取得し、優れたセンサー性能と画像処理能力を示しました。

しかし、ミッションは制御モーメントジャイロ（CMG）に関する問題に直面し、操縦や制御に影響を及ぼしました。この経験から得た教訓は、今後の設計に活かされる予定です。

現在、クラリティ1との接触は9ヶ月後に失われましたが、これはおそらく搭載メモリの問題によるものです。それでも、収集されたデータは今後のミッションにとって貴重な洞察を提供しています。

アルベドは、得られた教訓を次のVLEOミッションに活かし、画像取得能力の向上や運用機能の拡充に注力する計画です。全体として、クラリティ1はVLEOでの運用の実現可能性を検証し、衛星技術や画像取得の今後の進展に向けた基盤を築きました。

テキストには二つのリンクが含まれています。一つはTwitterの投稿へのリンクで、もう一つはGitHubのページへのリンクです。Twitterのリンクは「NicerInPerson」というユーザーに関連しているようです。一方、GitHubのリンクは「mikekelly」というユーザーのもので、「claude-sneakpeek」というタイトルが付けられています。これらのリンクの内容については具体的な詳細や文脈は提供されていません。

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この記事では、伸縮性エレクトロニクスの新しい進展について説明しています。特に、二次元モリブデンジスルフィド（MoS2）から作られた高性能薄膜トランジスタに焦点を当てています。これらのトランジスタは、最大20%まで伸ばしても強い性能を維持することができます。最大移動度は12.5 cm²/V·sで、オン/オフ電流比は107を超える優れた数値を示しています。

彼らの性能の鍵は、MoS2のフレークが弱いファンデルワールス力で結合されている点にあります。この結合により、伸ばされたときにフレークが動き、ストレスを緩和することが可能になります。この設計により、電気的接続が維持され、効果的な電荷輸送が実現されます。

これらの発見は、柔軟なエレクトロニクスに高性能のn型材料を組み込む道を開くため、重要です。これは、先進的で変形可能な電子システムの開発に不可欠です。

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著者はLangGraphに関して、複数のノードとエージェントを持つグラフの維持に課題を抱えていました。これを解決するために、プラットフォームの層を分離し、状態変更時に契約の検証を行うリファレンスアーキテクチャを作成しました。また、アーキテクチャの境界を強制するために110のテストを実施し、AIコーディングエージェントによるエラーを防ぐためのパターンも設計しました。

リポジトリはここで確認でき、パターンについての詳細はここで読むことができます。このプロジェクトはMITライセンスのもとで提供されており、著者は特に基本的なチュートリアルを超えてLangGraphをスケールアップした経験のある方からのフィードバックを歓迎しています。

AcceptLanguageは、Accept-Language HTTPヘッダーを解析するために設計されたシンプルで安全なRubyライブラリです。このライブラリは、RFC 7231やBCP 47などのいくつかの標準に従い、言語の優先順位を適切に処理します。

インストールは簡単で、プロジェクトにgem "accept_language"を追加するだけです。使用方法は、AcceptLanguage.parse("your-header")を使って言語の優先順位を分析します。例えば、"da, en-GB;q=0.8, en;q=0.7"を解析すると、デンマーク語（:da）がイギリス英語（:"en-GB"）よりも優先されます。

マッチングの動作については、品質値（q値）が優先度を示します。q値は0から1の範囲で、高い値が優先されます。q値が指定されていない場合は、デフォルトで1になります。また、同じq値を持つ複数の言語がある場合、ヘッダー内で最初に記載された言語が優先されます。基本的なフィルタリング機能もあり、接頭辞を使った言語タグのマッチングや、大文字小文字を区別しない比較が行われます。ワイルドカード（*）を使用すると、他の言語と明示的に一致しない任意の言語にマッチします。q値が0の場合、その言語は受け入れられないと見なされます。

このライブラリは、大文字小文字を区別せずに言語タグをマッチさせ、結果には元のケースを保持します。また、BCP 47を完全にサポートしており、スクリプトや地域のサブタグを含むさまざまな言語タグ形式に対応しています。

RackやRuby on Railsアプリケーションに統合することで、HTTPヘッダーからユーザーの言語の好みを検出することができます。このライブラリは、複数の関連仕様に準拠しており、Semantic Versioning 2.0に従っています。オープンソースで、MITライセンスの下で提供されています。

鉛筆の日に、さまざまな新しい鉛筆やヴィンテージの鉛筆に施されたタイポグラフィの写真を集めて紹介しました。現在の鉛筆の在庫もご覧いただけます。私たちの画像を使用する際は、クレジットをお願いします。ありがとうございます。

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エクリプシウムの研究チームは、故障している疑わしいFTDI USBからUARTへのケーブルを調査するために、工業用X線装置を使用しました。このケーブルは、DigiKeyで購入した正規のFTDIケーブルと比較されました。古いケーブルは、品質の低いFTDIチップを製造している工場から出たものか、FTDIを装った偽造品である可能性があります。

X線画像からは、二つのケーブルの間に明確な違いが見られました。正規品は、接地面や適切な受動部品、優れた設計品質などの特徴を示していました。偽造品を見分けることは難しく、企業が知らずに問題のある機器を購入するリスクが懸念されています。

供給チェーンのリスクは増加しており、特に技術部品の需要が高まる中で顕著です。サイバー攻撃者は供給チェーンの弱点を突くことができ、重要なシステムに脆弱性のある部品やバックドアを持つ部品を導入する可能性があります。このブログでは、ハードウェアの供給チェーンセキュリティの重要性について、読者に学ぶことを促しています。

このプロジェクトの目的は、ゲーム内でリアルで没入感のある環境を作り出すことです。具体的には、惑星の表面に岩や木、草などのさまざまなオブジェクトを生成します。このプロセスは、オブジェクト生成、評価、レンダリングの三つの主要な段階で構成されています。

最初の段階はオブジェクト生成です。ここでは、草や岩の種類など、似たようなアイテムを「エコタイプ」としてグループ化します。オブジェクトは迅速に生成する必要があります。特に宇宙船が高速で移動する可能性があるためです。このシステムでは、コンピュートシェーダーを使用してGPUの性能を活用し、オブジェクトの配置や特性を迅速に処理します。

次に、評価の段階では、配置されたオブジェクトをレンダリングの準備をします。これは、オブジェクトのデータをカメラの視点に合わせて変換する作業です。ここでもコンピュートシェーダーが使われ、どのオブジェクトが視界に入っているかを判断したり、適切な詳細レベル（LOD）を選択したりするなど、効率的に変換を管理します。

最後の段階はレンダリングです。このゲームでは「GPU駆動レンダラー」を採用しており、CPUとGPU間の通信を最小限に抑え、多くのオブジェクトを迅速にレンダリングできるようにしています。システムはGPUインスタンシングを利用して、多数のオブジェクトを同時に描画し、プロセスを大幅に加速させます。

今後のステップとしては、オブジェクトの配置の柔軟性を向上させること、異なるバイオームに対応するパラメータの導入、複数の素材のサポート、そして最終的には衝突検知の問題に取り組むことが挙げられます。

多くの取引メールが疑わしいと見なされており、SPFやDKIMの設定が正しく、以前はホワイトリストに登録されていたにもかかわらず、問題が発生しています。これは、Gmailのスパムフィルタリングに何らかの問題があるのではないかという懸念を引き起こしています。

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この記事では、Zigプログラミング言語におけるデータ型のメモリレイアウトについて説明しています。メモリ内での型の整列とサイズを理解することの重要性が強調されています。

まず、メモリの整列とサイズについてです。各データ型は特定の整列（有効なアドレスのための間隔）とサイズ（必要なバイト数）を持っています。適切な整列はパフォーマンスにとって非常に重要で、整列が不適切なデータはCPUの処理を遅くする可能性があります。

Zigには、型の整列とサイズを確認するための2つの組み込み関数があります。@alignOf(T)と@sizeOf(T)です。

基本的なデータ型については、整列とサイズは通常一致し、サイズは2の累乗になります。例えば、@sizeOf(u8) = @alignOf(u8) = 1バイトです。

構造体については、Zigの構造体は複数のフィールドを組み合わせており、整列は最も厳しい整列要件を持つフィールドによって決まります。サイズはフィールドを整列を考慮してパッキングすることで計算されます。

配列とスライスについては、配列は要素型の整列を引き継ぎ、サイズは要素数と型のサイズの積になります。スライスはポインタと長さを持つ構造体のように構成されています。

共用体については、共用体はフィールドの中で最も大きな型を格納します。サイズと整列は、最も大きなフィールドの要件に依存します。

タグ付き共用体とタグなし共用体については、タグ付き共用体はアクティブなフィールドを示す列挙型を含みます。整列とサイズは共用体とタグの両方に依存します。

動的配列については、ArrayListとMultiArrayListがZigの動的配列の実装です。ArrayListは要素を連続して格納し、MultiArrayListはフィールドを別々の配列に分けます。

最後に、整列とサイズを計算するためのいくつかの公式が提供されています。これらは主に2の累乗や倍数に焦点を当てて、適切なメモリレイアウトを実現します。

この記事は、データ型のサイズと整列要件を最小限に抑えることで効率的なメモリ設計を促進し、低レベルプログラミングの文脈でのパフォーマンス向上を目指しています。

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新たに登場したAI生成キャラクターのアメリアは、紫色の髪を持つイギリスの女子学生で、特に極右グループの間で人気を集めています。彼女は本来、若者を過激主義から遠ざけることを目的としたイギリス政府の資金で制作されたゲームのために作られましたが、今では人種差別的で過激な見解を促進するミームに変わってしまいました。

アメリアを描いた動画では、彼女が反移民的な感情を表現したり、物議を醸すシナリオに関与したりする様子が映し出されており、これらはX（旧Twitter）などのプラットフォームでバイラルになっています。このミームの人気は、1日あたり500件の投稿から約11,100件に急増し、その広範な魅力を示しています。

キャラクターの制作者たちは、この展開に驚いており、プロジェクトは教育的な目的で教室で使用されることを意図していたと述べています。批評家たちは、アメリアが「かわいいゴス少女」として描かれたことが、皮肉にも極右の間での憧れの対象になってしまったと指摘しています。さらに、アメリアに関連する暗号通貨も登場し、憎悪のマネタイズに対する懸念が高まっています。

専門家たちは、このミームが急速に国際的に広がり、特に若い男性に訴求していることを強調し、オンラインの過激主義に対する継続的な取り組みの必要性を訴えています。イギリス内務省は、彼らのプログラムが暴力的なイデオロギーから数千人を成功裏に遠ざけていると述べていますが、制作者たちに対する反発も大きいとされています。

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Rustのクロージャについて、その機能を深く理解するための内容です。まず、クロージャの基本について説明します。Rustのクロージャは関数に似ていますが、より短い構文を使用します。通常の関数が明示的な型を必要とするのに対し、クロージャは型を推論できます。

クロージャと関数の主な違いは、クロージャが周囲の環境から変数をキャプチャできる点です。これにより、実行時にその変数を直接使用することが可能になります。

キャプチャの方法にはいくつかの種類があります。共有参照を使って変数をキャプチャすることができ、これにより所有権を持たずに変数を読み取ることができます。また、可変参照を使って変数をキャプチャすることで、キャプチャした変数を変更することも可能です。さらに、値によって変数をキャプチャすることもでき、これは所有権を取得することを意味し、その後元の変数にはアクセスできなくなります。

クロージャにはいくつかの特性があります。FnOnceは、クロージャが一度だけ呼び出され、キャプチャした変数の所有権を取る場合に使用されます。FnMutは、複数回呼び出され、キャプチャした変数を変更する可能性があるクロージャに使われます。Fnは、可変アクセスを必要とせずに複数回呼び出すことができるクロージャに適用されます。

moveキーワードをクロージャの宣言に追加することで、キャプチャした変数の所有権を確実に取得することができます。これは、並行プログラミングや、所有権を必要とする関数にクロージャを渡す際に特に有用です。

具体的な例や応用も紹介されており、クロージャがどのように実装され、変数をキャプチャする際の挙動について説明されています。スレッドの生成や関数からのクロージャの返却といった実用的な応用も含まれています。

著者は今後、クロージャに関連するより複雑なトピックについても探求を続ける予定です。さらに学びたい方には、Rustのクロージャに関するいくつかのリソースが推奨されています。

AWSは、t3.microインスタンスを含む無料利用枠を提供しており、小規模なプロジェクトを始めるのに適しています。このインスタンスは1GiBのメモリを持ち、初期段階のアプリケーションに対して十分なパフォーマンスを発揮します。Tansuブローカーは、このインスタンス上でSQLiteを使用してデータを保存することができ、バックアップや復元のプロセスを簡素化します。

t3.microインスタンスにTansuブローカーをセットアップするには、まずAmazon Linux 2023をインストールします。次に、Docker Composeなどの必要なパッケージを追加し、Dockerがec2-userとして実行されるように設定します。その後、Tansuサービスを定義するためのcompose.yamlファイルを作成し、ストレージ設定やネットワーク構成を指定します。

Dockerコマンドを使用してTansuを起動し、そのパフォーマンスを監視することができます。Tansu CLIを使ってテストトピックを作成し、スループットやレイテンシを評価するためのパフォーマンステストを実施することも可能です。

このプロジェクトの目標は、低コストのKafka互換ブローカーを運用し、アイドル時にCPUクレジットを蓄積し、必要に応じてデータベースファイルを移動させてスケールアップすることです。Tansuは軽量で効率的であり、低コストのデプロイメントに適していることが強調されています。また、他のクラウドプロバイダーでも実行可能であることが言及されています。

Tansuについての詳細や試してみたい方は、GitHubページを訪れてください。

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エリクサーでのAIによるコーディングに関する150,000行のデータについて、良い点、悪い点、そして難点をまとめました。

良い点として、エリクサーは少ない概念で構成されたシンプルな言語であるため、AIがコードを正しく生成しやすいという特徴があります。また、エリクサーの簡潔な文法は、長時間のコーディングセッションを可能にし、集中力と生産性を高めます。さらに、Tidewaveツールは、AIがエリクサーアプリのログを読み取ったり、データベースをクエリしたりすることで理解を深め、エラーを減少させる役割を果たします。エリクサーの不変データは複雑さを軽減し、AIが扱うコードの量や意思決定を減らします。フロントエンド開発においても、AIはデザイン変更を迅速かつ効果的に実施でき、品質とスピードを向上させます。さらに、複数のGitワークツリーを使用することで、異なる機能の並行開発が可能になり、文脈を失うことなく作業が進められます。

一方で、悪い点も存在します。AIはコードの構造に苦労し、しばしば乱雑で一貫性のないコードを生成します。そのため、人間の監視が必要です。また、AIは命令型言語でのトレーニングを受けているため、エリクサーの関数型スタイルに合わない防御的なコードを書く傾向があります。さらに、Gitの操作が貴重な文脈スペースを消費し、コーディングタスクに集中するのが難しくなることもあります。

難点としては、AIがOTPや非同期プロセスのような複雑な機能のデバッグに苦労し、システムを誤解することが多いです。また、エリクサーのテスト環境の仕組みを理解していないため、テストデータに関して誤った仮定をすることがあります。

総じて、AIを用いたエリクサーでのコーディングは生産性を大いに向上させていますが、いくつかの課題も残っています。整理された一貫したアーキテクチャを維持することが、乱雑なコードを避けるために重要です。ソフトウェア開発プロセスをさらに自動化し、ワークフローを効率化することが目指されています。

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このプログラムは、安全性が重要なシステム向けにCプログラミングを教えるための7つのモジュールで構成されています。モジュールは、MATH、STRUCT、CODE、TESTという順番で進み、それぞれがシステムの安全性に関する特定の質問に答えます。例えば、信号が存在するかどうかや、データのオーバーフローをどのように処理するかといった内容です。

モジュールの主な特徴には、依存関係がないこと、包括的な入力処理が行われること、結果が予測可能であること、そして一定の時間性能を持つこと（O(1)）が含まれます。

著者は、UNIXシステムでの30年の経験を基に、このプログラムを作成しました。これにより、認証されたシステムに必要な厳密さを、広範な事前経験がない学習者にも理解してもらうことを目指しています。このプログラムはMITライセンスのもとで提供されており、著者はフィードバックを歓迎しています。

NVIDIAはオープンGPUカーネルモジュールの公開リポジトリを持っています。あるユーザーが、B200 GPUでカーネルバージョン6.6.0を使用している際に、ドライバーバージョン570.133.20でnvidia-smiコマンドが約66日と12時間のシステム稼働後に無限にフリーズするバグを報告しました。

この問題はオープンカーネルドライバーに特有であり、ユーザーにはプロプライエタリドライバーでも同様の問題が発生するか確認するよう求められています。使用されているオペレーティングシステムは、安定したカーネルを持つOpenEuler 2.0（LTS-SP2）です。ユーザーは、システムやドライバーに関する詳細な情報や、リンク検出に関連する失敗を示すログを提供しました。この問題はバグとして分類され、さらなる調査が行われることが認められています。

詳細については、GitHubのバグ報告を参照してください。

Sightlineは、Shodanに似た新しい検索エンジンですが、インターネットサービスではなく、物理的なインフラに焦点を当てています。このエンジンはOpenStreetMapのデータを利用しており、ユーザーは特定の場所、例えば通信塔や発電所などを地域ごとに検索できます。検索はキーワードや構造化されたクエリを使って行うことができます。

Sightlineの主な特徴には、Overpass APIを使用してOpenStreetMapの機能を問い合わせること、Nominatimを用いて位置情報を解決すること、ハードコーディングされた地理データを避けること、AIではなくルールベースのパース手法を採用していることが含まれます。

プロジェクトの詳細はGitHubで確認でき、実際に試すこともできます。

中国の億万長者、徐博氏は、代理母を通じて少なくとも4人の未出生の子供に対する親権を求めており、すでに8人以上の子供を持つか、持つ準備を進めています。彼はアメリカで生まれる子供を約20人望んでおり、特に息子を希望しています。これは彼のビジネスを引き継がせるためです。彼の子供たちの多くは、旅行の手続きが整うまでアメリカでナニーの世話を受けています。自らを「中国の初代父」と名乗る徐氏は、フェミニズムを批判することで知られ、アメリカの代理母を通じて生まれた子供が100人以上いると主張しています。

中国の他の裕福な人々も、エロン・マスクのように多くの子供を持つことに影響を受け、代理母を通じて大家族を目指しています。ある経営者、王慧武氏は、アメリカのモデルを卵子提供者として雇い、10人の娘を持ち、権力のある家族に嫁がせる計画を立てていると報じられています。

アメリカで生まれる多くの子供を求める裕福な中国人のクライアントのこの傾向は、影響力のある家族の王朝を築こうとする試みと見なされています。しかし、批評家たちは、このような慣行が親の関与なしに子供が育てられる問題や、代理母に関する倫理的なジレンマを引き起こす可能性があることを懸念しています。

ボルボは、アメリカの電気自動車（EV）市場で新しいEX60 SUVを発表し、着実に進展しています。この新モデルは、400マイルの航続距離を目指しており、400kWの急速充電器を使用することで、わずか10分で173マイル分の充電が可能です。

EX60は、新しい800ボルトの電気システムと革新的なバッテリー設計を採用しており、効率的なエネルギー使用と迅速な充電を実現しています。この車は、ボルボの新しいSPA3 EVプラットフォームの上に構築されており、バッテリーを車体の構造に組み込むことで、重量を軽減するためのメガキャスティング技術を使用しています。

出力やバッテリーサイズの詳細はまだ発表されていませんが、EX60には10年の保証が付いています。このモデルは、同じく電気SUVであるBMW iX3やメルセデス・ベンツGLCと競うことになります。

EX60は1月21日にデビューし、さまざまな衝突条件や体型に適応する新しいタイプのシートベルトを導入します。

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著者はブログにコメントセクションを追加し、読者が直接サイト上で返信を見られるようにしました。彼らはブログが静的に生成されているため、従来のコメントホスティングが難しく、コストもかかるという課題に直面しました。コリー・ズーのブログ記事でBlueskyについて知った後、著者はTwitterやDisqusなどの他の選択肢よりも、オープンプラットフォームであるBlueskyを選びました。これにより、より良いセキュリティと会話の質が得られると考えたからです。

ズーの既存のパッケージを使う代わりに、著者はデザインをカスタマイズし、将来的な機能追加を可能にするために独自の実装を作成しました。最初は、サイトからBlueskyに直接投稿できるようにすることを考えましたが、複雑さからそれを断念しました。その代わりに、特定のBlueskyの投稿に対する返信を取得し、表示するシンプルな方法に焦点を当てました。

ブログはReactとTypeScriptで構築されており、BlueskyのAPIを利用して投稿の返信を集めています。APIリクエストを効率的に管理するために、Tanstackのreact-queryライブラリを使用することにしました。デザインはスレッド形式のコメントを読みやすくし、元のBlueskyの投稿に戻るためのシンプルなインターフェースを提供しています。

著者はBlueskyを通じてフィードバックを求めており、この新機能がブログのインタラクションを向上させることを期待しています。

ウェブサイトがあなたのブラウザの安全性を確認しています。もしこのウェブサイトの所有者であれば、サポート用のリンクがあります。

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著者は、数年前からプライベートプロジェクトにGitLabを使用しており、当初はGitHubがプライベートリポジトリに料金を課していたため、無料のプライベートリポジトリを提供するGitLabを選びました。現在、GitHubも無料のプライベートリポジトリを提供していますが、著者はGitLabを中心にワークフローを構築しており、CIパイプラインやDockerイメージも含まれています。

著者が特に評価しているGitLabの主な機能には、以下のものがあります。まず、コンテナレジストリです。すべてのGitLabプロジェクトにはコンテナレジストリが含まれており、別途Docker Hubアカウントを作成することなく、Dockerイメージを簡単に保存・管理できます。プロジェクトごとの10GBの制限は、著者にとってほとんど問題になりません。

次に、CI/CD機能です。GitLabのCIシステムは、変更を追跡するシンプルな設定ファイル（.gitlab-ci.yml）を使用しています。著者はこのシステムが信頼できると感じており、手動でのデプロイメントトリガーのオプションも評価しています。GitLabの共有ランナーは最速ではありませんが、無料で信頼性があります。

また、ドキュメントも重要です。CI/CDに関するドキュメントは非常に充実していますが、情報量が多くて圧倒されることもあります。しかし、一度慣れてしまえば、設定を再利用するのは簡単です。

一方で、著者は幾つかの欠点も指摘しています。まず、速度です。GitLabのウェブインターフェースは遅く、使用中にイライラすることがありますが、最近改善が見られています。次に、機能の過剰です。GitLabには多くの機能があり、著者がほとんど使わないものも含まれているため、インターフェースが煩雑になっています。しかし、この豊富さは、必要な場合に追加のツールがすぐに利用できるという利点もあります。

全体として、著者はプライベートプロジェクトの管理にGitLabを重視しており、GitLabとGitHubを目的に応じて使い分けることを楽しんでいます。GitLabはプライバシーと整理のために、GitHubは公開のコラボレーションと可視性のために利用しています。

著者は、デスクトップ仮想マシンを管理するためのvirt-managerの複雑なインターフェースやNVIDIAの3Dアクセラレーションに関する問題にフラストレーションを感じています。そのため、libvirtやXMLを必要としない、QEMUを使った仮想マシン管理のためのシンプルで効率的な端末ユーザーインターフェース（TUI）である新しいツール「vm-curator」を開発しました。このツールは、NVIDIAのグラフィックカードを使った3Dパラ仮想化をサポートしており、GPU機能の利用が容易になります。ただし、Linuxの仮想マシンには適しているものの、Windowsのゲームには対応していません。著者は、このプロジェクトをさらに改善するために、協力者や寄付を求めています。

VibeFlowの創設者たちは、Figmaのデザインをフロントエンドのコード、特にReactやTailwindのコンポーネントに変換するツールを発表しました。このツールはプロトタイピングに役立ちます。ローカルで実行するか、VibeFlowのウェブサイトで直接使用することができ、特別な設定は必要ありません。

KAISTの金正浩教授は、高帯域幅フラッシュ（HBF）市場が約12年後に高帯域幅メモリ（HBM）市場を超える可能性があると予測しています。彼は最近ソウルで開催されたフォーラムでこのことを語り、HBF技術の急速な進展について強調しました。サムスンやサンディスクなどの大手企業は、2028年までにNvidia、AMD、Google向けの製品にHBFを組み込む計画を立てています。

HBFは、GPUのための高速データ層としてHBMと連携し、遅いが大容量のSSDストレージをサポートすることが期待されています。Nvidiaの新しいストレージプラットフォームは、このアプローチに適応し、従来のプロセッサを介さずに効率的なデータフローを実現する可能性があります。

金教授は、HBFユニットの容量が512GB、帯域幅が1.638TBpsになる可能性があり、革新的なスタッキング技術が必要になると述べました。HBF技術はSK hynixやサンディスクなどの企業によって開発されており、近くプロトタイプが登場する見込みです。2038年までには、HBF市場がHBMを上回ると予想されています。

L10N::CYは、Rakuプログラミング言語用のパッケージで、ウェールズ語のサポートを追加します。このパッケージには、「draig」というコマンドが含まれており、これを使うことでウェールズ語で「Hello World」を表示できます。このパッケージを使用するには、RAKUDO_RAKUAST=1という環境変数を設定し、プログラム内で「use L10N::CY」と記述する必要があります。このパッケージはリチャード・ヘインズワースによって作成されており、Artistic License 2.0のもとで自由に使用・改変できます。

クレーンに関する文書の概要です。

まず、クレーンに関するガイドや情報を見つけるための「クイックスタート」があります。次に、「はじめに」では、クレーンのインストール方法、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。

「設計原則」では、クレーンのC++抽出方法に関する目標やトレードオフについて理解を深めることができます。「例」セクションでは、サンプルのRocqプロジェクトにアクセスし、抽出されたC++コードを見ることができます。

「リファレンスマニュアル」では、クレーンのすべての機能、抽出ルール、オプションの詳細が提供されています。また、「クレーンベースライブラリ」では、抽出されたコードで使用するための型やモナドを含むRocqライブラリを探ることができます。

「ロードマップ」では、今後の計画されている機能や改善点を確認できます。最後に、「論文」セクションでは、Matthew Z. WeaverとJoomy Korkutによる「Crane Lowers Rocq Safely into C++」という論文を読むことができ、これはRocqPL 2026で発表されました。

「StormWatch」は、冬の嵐の際に重要な天気情報に簡単にアクセスできるように作られたシンプルでモバイルフレンドリーなウェブサイトです。複数のサイトを訪れる代わりに、ユーザーは自分の郵便番号を入力することで、すべての情報を一つの場所で見つけることができます。

主な機能には、国立気象局（NWS）からのリアルタイムの警報と安全に関するアドバイス、雪や氷、降水量、風の予報、警報に基づいたカスタマイズされた準備チェックリスト、家庭のサイズに基づいた供給計算機、地域の天気ニュースが含まれています。

このサービスは無料で、ログインは不要で、どのデバイスでも利用可能です。NWSとGDELTのAPIを使用しており、オープンソースであるため、他の人が必要に応じて変更することもできます。

開発者向けには、ウェブサイトの機能を効果的にテストし、検証するためのツールが実装されています。

ぜひこちらでチェックしてみてください：StormWatch

インテルの80386は1985年10月に発売され、32ビットプロセッサとして個人用コンピュータに大きな進歩をもたらしました。このプロセッサはレジスタの幅を16ビットから32ビットに拡張し、より大きなアドレス空間を実現しました。また、既存のDOSソフトウェアとの互換性も保たれています。

80386の主な特徴には、4GBのフラットアドレス空間、ページング機能を持つ仮想メモリ、改善された保護モードがあります。さらに、80386は算術演算の性能を向上させ、特に乗算と除算において専用のハードウェアを導入しました。これにより、乗算と除算は1サイクルあたり1ビットの速度で処理されるようになりました。

乗算に関しては、80386は従来のブースアルゴリズムの代わりに「加算とシフト」のアルゴリズムを使用しています。異なるオペランドサイズ（8ビット、16ビット、32ビット）を同じレジスタとマイクロコードルーチンで処理できるのが特徴です。また、特定の条件が満たされると乗算ループを早期に終了できる「アーリーアウト」最適化も取り入れています。

除算については、80386は標準的な非復元除算アルゴリズムを採用しています。除算操作には複数のサイクルが必要で、符号付き除算（IDIV）には補正ステップが含まれます。IDIVでは絶対値を計算し、商と余りの符号を調整します。

80386の乗算と除算に対するアプローチは当時としては先進的でしたが、現在ではより複雑な技術とハードウェアを使用する現代のプロセッサに追い越されています。全体として、80386のアーキテクチャは個人用コンピュータの将来の発展の基礎を築き、コンピュータ設計において今も影響を与えています。

ファーム・セキュリティ・アドミニストレーション（FSA）の「キルド・ネガティブ」についての内容です。これはフランクリン・D・ルーズベルトのニューディール政策のもとで始まった写真プロジェクトで、大恐慌時の農民の苦境を記録することを目的としています。

キルド・ネガティブとは、出版に適さないと判断された写真のことで、穴を開けて印をつけられます。FSAの写真家が撮影した約27万枚の画像のうち、約10万枚がキルドとされました。

ロイ・ストライカーはFSAの写真プログラムを指揮していました。彼はどの画像が適切かについて明確な考えを持っており、しばしば不十分だと感じた写真を拒否したり、修正したりしました。このような編集方針は、ドロシア・ラングのような写真家を時に苛立たせることもありました。

FSAは農村の貧困を浮き彫りにし、苦しむ農民を支援することを目指していましたが、白人のテナントに焦点を当て、少数派グループを見落とすなどの偏見も反映されていました。

キルド・ネガティブは、最初は拒否されたものの、その空虚さや、写真における表現や価値についての疑問から興味を引くようになりました。これらの画像は、誰の経験が記録に値すると見なされたのかを考えさせるものです。

「キルド」として印をつけられたこれらの画像は、アーカイブに残っており、歴史的な記録の性質や保存される物語、無視される物語についての考察を促します。

全体として、この内容はFSAの使命の文脈における写真、社会史、編集の選択の交差点を探求しています。

著者は通常、C++を使ってウェブゲームを制作していますが、Emscriptenは自分のニーズには複雑すぎると感じています。そこで、JavaScriptとWebAssembly（WASM）の相互作用を改善するために、Shared Memoryアプローチに注目しました。この方法では、指示をまとめて一度にJavaScriptに送ることができ、パフォーマンスが大幅に向上しました。具体的には、長方形を描画する際にEmscriptenの40 FPSに対し、100 FPSを達成しました。

C++でDOMロジックを書くのを簡単にするために、著者はCoiという新しい言語を開発しました。Coiは、Virtual DOMのオーバーヘッドなしで効率的な更新を可能にし、ReactやVueとのベンチマークでも優れたパフォーマンスを示しています。また、新しいブラウザAPIを標準ライブラリに自動的に追加することができ、手間がかかりません。

著者は、Coiの進展に満足しており、高いパフォーマンスと楽しい文法を兼ね備えています。さらに、スタック全体でのコード共有を可能にするために、サーバーサイド機能の探索も行っています。

デモやCoi、WebCCへのリンクも提供しており、さらなる探求を促しています。全体として、このプロジェクトは著者にとって刺激的な試みであり、フィードバックを歓迎しています。

このテキストでは、ユーザーがAIに指示を出して、あらかじめ定義されたコンポーネントカタログに基づいてJSONを生成し、ユーザーインターフェース（UI）を作成できるツールについて説明しています。

まず、コンポーネントカタログについてです。ユーザーは、AIが使用できるコンポーネントやアクションを指定するカタログを定義します。これにより、作成できるものに制限が設けられます。

次に、ユーザーのプロンプトについて説明します。ユーザーは、ログインフォームやフィードバックフォームなど、特定のUI要素をリクエストできます。AIは、定義されたカタログに合ったJSONを生成します。

AIがJSONを生成する際、コンポーネントは段階的にレンダリングされ、リアルタイムでUIが表示されます。生成されたUIは、追加の依存関係なしに独立したReactコンポーネントとしてエクスポートでき、プロジェクトを独立して実行するために必要なすべてのファイルが含まれています。

このツールにはいくつかの特徴があります。まず、ガードレール機能により、AIはカタログに定義されたコンポーネントのみを使用することが制限されています。また、ストリーミング機能により、JSONが受信されると同時にレンダリングがリアルタイムで行われます。データバインディングもサポートしており、JSONポインターパスを使用した双方向のデータバインディングが可能です。条件付き表示機能により、ユーザーの認証状況などに基づいて要素を表示したり隠したりできます。

始めるには、必要なパッケージをインストールし、提供されたドキュメントに従うことで簡単に始められます。このツールは、ユーザーが望むものを説明することで、AIが対応するコードやコンポーネントを生成し、UI開発を簡素化します。

Vortexは、データ分析のために設計された新しいオープンソースのカラム型ファイルフォーマットです。従来のParquetフォーマットと比較して、データ処理を改善することを目的としています。Vortexは、データを完全に解凍することなく効率的に読み書きできるため、時間とメモリを節約できます。

Vortexの主な特徴には、柔軟な設計があります。さまざまなデータ型をサポートし、CPUやGPUを効果的に活用するよう最適化されています。また、遅延マテリアライゼーションという機能により、圧縮されたデータに対して計算を行うことができ、解凍の必要性を減らします。さらに、特定のデータ型や機能のために追加のライブラリを使用できる動的ライブラリの機能も備えています。Vortexは、DuckDBやDataFusion、Spark、Arrowなどの複数のエンジンと互換性があります。

DuckDBはVortex拡張機能を新たに搭載し、Vortexファイルの読み書きが簡単に行えるようになりました。ユーザーは簡単なコマンドでこの拡張機能をインストールして使用できます。

Vortexの利用ケースには、I/Oとメモリ使用量を削減したSQL分析、さまざまなデータの機械学習データ処理、特にストレージからGPUへのAIモデルのトレーニングのための効率的なデータ転送が含まれます。

パフォーマンス比較では、ベンチマークテストにおいてVortexはParquetの両バージョンよりも大幅に高速で、Parquet V2に対しては18%、Parquet V1に対しては35%の速度向上を示しました。また、複数回の実行においても一貫したパフォーマンスを維持し、実行時間の変動が少ないことが確認されています。

Vortexは、特に分析タスクにおいてParquetの魅力的な代替手段を提供し、DuckDBにしっかりと統合されているため、データ分析や処理において価値のあるツールとなっています。

インシデントコマンダーやインシデントマネージャーの役割について述べられています。彼らは緊急時にチームを指導し、問題解決にあたります。この役割の人は、状況を常に把握しておくことが重要です。著者は、経験豊富なインシデントマネージャーが実践した30分間のコミュニケーション戦略について紹介しています。

インシデントが発生した際、彼はまず30分間待ってからチームに確認を行いました。もし30分以内に更新情報が入った場合、彼はタイマーをリセットし、チームに余裕を持たせました。この方法は、不必要な中断を防ぎ、チームが問題解決に集中できるようにしました。時間が経つにつれて、彼のチームは自然に25分頃に更新情報を提供するようになり、タイムリーなコミュニケーションの文化が生まれました。著者はこの予測可能なアプローチを評価し、効果的だと感じています。

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協力するためのスペースです。ここでは、グラフィックスタティクスという手法を使って、材料を少なくしながらも強く効率的な構造を作り出しています。

2025年には、ペンシルベニア大学の研究が20の重要なブレークスルーを発表しました。これには、古代の墓から小型ロボット、遺伝子編集、AIによる気象モデルまで、さまざまな革新が含まれています。この研究は、好奇心とチームワークがどのようにしてさまざまな分野や地域で影響力のある知識を生み出すかを示しています。

KAOSは、Kubernetesを使用してAIエージェントを展開し管理するためのフレームワークです。このシステムは、ユーザーがエージェントを簡単に調整できるようにし、複数のエージェントの協調や大規模言語モデル（LLM）との統合といった機能を提供します。

KAOSの主な機能には、エージェントをKubernetesリソースとして展開する「エージェントグラフ」、モデルコンテキストプロトコル標準を使用してツールを統合する「MCPプリミティブ」、エージェント同士がタスクを委任できる「マルチエージェントサポート」、OpenAIのチャット完了エンドポイントと連携できる「OpenAI互換」、エージェントや環境を管理するためのコマンドラインツール「KAOS CLI」、エージェントを監視し問題をデバッグするための「ビジュアルダッシュボード」があります。

KAOSを始めるには、kubectlとhelmがインストールされたKubernetesクラスターが必要です。KAOSはKAOS CLIまたはHelmコマンドを使用してインストールでき、設定ファイルを適用することで最初のエージェントを展開できます。

KAOSは、コーディネーターエージェントが専門エージェントにタスクを委任できる複雑なシステムをサポートしています。

KAOSのアーキテクチャは、エージェントポッドやMCPサーバーなどのリソースを管理するさまざまなコントローラーで構成されており、エージェント間の効果的なコミュニケーションとタスク管理を促進します。

詳細な指示や例については、オンラインで利用可能な完全なドキュメントを参照できます。これには、クイックスタートガイドやサンプル設定が含まれています。

KAOSはApache 2.0ライセンスの下で提供されています。

「道徳経」の要約は、ラオ・ツーの教えを現代的に解釈したものです。まず、「道」の本質は言葉や名前で表現できないものであり、普通の理解を超えた神秘です。心を開き、執着しない人々にその真実が明らかになります。

美や醜、善や悪といった概念は、共に存在します。賢者は力を使わず、模範を示すことで教え、物事が自然に展開するのを許します。シンプルさの価値を認識することで、競争や欲望を防ぎます。賢者は自らの魂を育み、必要なものに満足します。

真の力は無為と謙虚さにあります。賢者は模範を示し、力を使わずに静かな影響力で目標を達成します。存在するすべてのものは相互に関連しており、人生の儚さを認識することで平和と理解が得られます。

効果的なリーダーは目立たず、人々が力を感じられるようにします。彼らは信頼を育み、強制なしに人々が成長できる環境を作ります。真の理解は内面から生まれ、外部の承認や知識からは得られません。賢者は神秘を受け入れ、柔軟に対応します。

ラオ・ツーは、富や地位を重視する社会的価値観を批判し、基本に立ち返り自然な生活を提唱します。すべてのものは同じ源から生まれ、この相互依存を認識することで謙虚さと慈悲が育まれます。

賢者は自然の流れに沿って生き、変化や不確実性を受け入れます。彼らは柔らかさの中に力を見出し、脆さの中に回復力を見つけます。人生の神秘や知識の限界を受け入れることで、存在への深い感謝が生まれます。

真の偉大さは、誠実さと他者の幸福へのコミットメントから生まれます。賢者は知恵を蓄えるのではなく、与えることでそれを得ます。「道徳経」は、自然界と調和して生きること、シンプルさを受け入れること、すべてのものの相互関連性を認識することを強調しています。謙虚さ、無為、信頼が真の力と知恵への道であると提唱しています。

AIが支配する時代における仕事の未来と、クリエイティブな人々が直面する課題について述べています。

人間は本質的に意味を求め、創造し、共有し、自分の貢献を認められたいと願っています。AIによる仕事の置き換えへの不安がある一方で、仕事は生産性に偏重するあまり、その意味を失いつつあります。

社会は単純な構造から複雑な構造へと進化しており、これが意味の創造や理解に影響を与えています。歴史的には、意味は神などの高次の存在によって決定されていたのが、現在では生産性や進歩から導かれるようになり、意味の危機が生じています。

AIは多くの仕事を自動化する可能性があり、職を失うことや経済の安定性に対する懸念が高まっています。AIがタスクを引き受ける場合、クリエイティブな人々は新たに収入を得て意味を見出す方法を見つける必要があります。

特に人間のつながりを必要とする役割は残るでしょう。体験経済や意味を創造することに焦点を当てた役割がその例です。人々は本物の人間によるストーリーや体験に対してお金を払います。

伝統的な仕事が減少する中で、クリエイティブな人々は独自の視点を通じて自ら収入を得る必要があります。また、共通の興味を持つオーディエンスと関わることが求められます。この新しい経済では、注意を引くことが重要な資源となります。

クリエイティブな人々が成功するためには、エージェンシー、センス、視点、説得力、技術的スキルを磨くことが大切です。これらのスキルは、ますます自動化が進む世界で適応し、成功するために役立ちます。

全体として、AIが労働力において重要な役割を果たす未来において、創造性や個人のエージェンシー、人間の視点がいかに重要であるかが強調されています。

要約がありません。

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ジブリサーチの制作者が、スタジオジブリの映画からシーンを見つけるためのセマンティック検索エンジンを開発しました。このエンジンでは、「夕焼けの中を雲の上を飛ぶ」といったシーンを説明することができ、または画像をアップロードすることで、映画の中の視覚的に似たシーンを表示します。オンラインでライブデモも利用可能で、プロジェクトはGitHubでオープンソースとして公開されています。制作者は検索の質についてのフィードバックや改善の提案を求めています。

Ladybirdは、非営利団体によってゼロから開発されている新しい独立型ウェブブラウザです。このブラウザは、ウェブ標準に重点を置き、優れたパフォーマンス、安定性、セキュリティを確保することを目指しています。もともとはSerenityOSプロジェクトのHTMLビューワーとして始まりましたが、現在はLinuxやmacOSなど複数のプラットフォームに対応しており、2026年夏にはアルファ版のリリースが予定されています。

Ladybirdの特徴の一つは、他のブラウザのコードを使用せず、自らのエンジンを構築している点です。また、このプロジェクトは収益化戦略を持たず、純粋にウェブブラウザの開発に専念しています。現在、8人のフルタイムエンジニアと多くのボランティアがLadybirdの開発に携わっており、チームは慎重に拡大し、しっかりとした基盤を築いています。

コミュニティの参加も重要な要素です。Ladybirdは開発者をDiscordサーバーに招待し、開発に貢献することを促しています。プロジェクトはスポンサーシップや寄付によって資金を調達しており、企業がプロジェクトを支援できるように異なるスポンサーシップのレベルが用意されています。

将来的には、デスクトップブラウザが安定した後にWindowsやモバイル版の開発も検討されるかもしれません。Ladybirdは、一般的な機能にはサードパーティのライブラリを使用することを約束しつつ、自らのエンジンを維持する方針です。

詳細情報や参加方法については、LadybirdのコミュニティハブやGitHubページを訪れてください。

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スウェーデンのヘルシンボリでは、公共サービスが完全なデジタル停止にどのように対応できるかを試験しています。この試みは、技術的な失敗やサイバー攻撃、地政学的緊張からのリスクが懸念される中、アメリカの技術への依存を減らすためのヨーロッパ全体の取り組みの一環です。

現在、数社のアメリカの大手テクノロジー企業がヨーロッパのクラウドコンピューティング市場を支配しており、そのシェアは約70%に達しています。このような依存は、最近のAWSやCloudflareに関する事件で見られたように、サービスの中断に対してヨーロッパを脆弱にしています。

これに対抗するため、EUはウルズラ・フォン・デア・ライエン委員長の下で、デジタルの独立性を高めることを推進しています。ヘルシンボリのプロジェクトは、リスクを特定し、危機への備えを改善することを目指しています。また、ドイツのシュレスヴィヒ＝ホルシュタイン州など他の地域でも、大手テクノロジー企業への依存を減らすためにオープンソースソフトウェアへの移行が進められています。

EUは、データをヨーロッパの管理下に置くためのクラウド主権の枠組みも開発しています。政府や個人は、自分たちのデジタルサービスのセキュリティとアクセスのしやすさを考慮することが重要です。完全なデジタル独立は難しいかもしれませんが、ヨーロッパは危機の際にデジタルインフラが強靭であり続けるよう努力することができます。

Servo 0.0.4のアップデートが行われ、新機能が追加されました。これには、複数のウィンドウのサポートや、ウェブプラットフォームのいくつかの機能が含まれています。具体的には、CSSのcontrast-color()がサポートされ、<meta charset>やエンコーディングの検出に対する部分的なサポートも加わりました。また、テーブル要素の属性が追加され、読みやすいバイトストリームの改善も行われています。

互換性の向上として、古いウェブコンテンツとの互換性を高めるために、ベンダープレフィックス付きのCSSプロパティがサポートされました。さらに、複数の暗号化アルゴリズムに対応したSubtleCrypto APIの完全サポートも実現しました。

診断と開発ツールに関しては、servoshellに新しい診断オプションが追加され、デバッグが容易になりました。また、開発者ツールのネットワークセクションにあるセキュリティタブの部分的なサポートも提供されています。

パフォーマンスの改善も行われ、さまざまなレンダリングバグが修正され、メモリ使用量が改善されました。セレクタのマッチングやガーベジコレクションの最適化により、リソース消費が減少し、安定性が向上しました。

基本的なHTTPプロキシのサポートも追加され、ユーザーは環境変数を通じてプロキシを設定できるようになりました。

Servoプロジェクトは、毎月7,110ドルの寄付を受けており、これにより開発やインフラの維持が支えられています。新しいスポンサーシップの階層も用意されています。

今後のイベントとして、ServoはFOSDEM 2026で特集され、ウェブエコシステムへの影響や実装の経験についての講演が行われる予定です。詳細については、Servoプロジェクトの公式チャンネルをご覧ください。

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Codex CLIは、OpenAIが開発したソフトウェアエージェントで、ユーザーが信頼性の高いソフトウェアの変更を効率的に行う手助けをします。この文章は、Codexの動作について詳しく説明するシリーズの最初の記事で、特に「エージェントループ」と呼ばれるコア機能に焦点を当てています。

エージェントループはCodexの機能の中心であり、ユーザー、AIモデル、モデルが使用するツールとのやり取りを管理します。このループは、いくつかのステップで構成されています。まず、エージェントはユーザーの入力を受け取り、それをモデルへのプロンプトとして準備します。次に、モデルはこのプロンプトに基づいて応答を生成します。このプロセスは「推論」と呼ばれます。モデルは直接応答することもあれば、ツールを使用するように要求することもあります。ツールが呼び出される場合、エージェントはそれを実行し、その出力を次のプロンプトに活用します。

各やり取りは「ターン」と呼ばれます。会話が進むにつれて、プロンプトに含まれる情報量が増加しますが、これはモデルのコンテキストウィンドウ（同時に処理できる最大情報量）を超えないように慎重に管理されます。

Codexは、Responses APIを使用してモデルの推論を実行します。ユーザーがリクエストを行うと、Codexはさまざまな入力タイプ（システムメッセージやユーザーの指示など）からプロンプトを構築し、それをAPIに送信します。

初期のプロンプトは、ユーザーの入力と事前定義されたシステム指示、ツール情報を組み合わせて構成されます。これにより、モデルはリクエストの文脈を理解することができます。

会話が進むにつれて、プロンプトのサイズを管理し、効率的な処理を確保すること（キャッシングなどの技術を通じて）が重要です。Codexは、パフォーマンスを維持しつつ、コンテキストが関連性を持つように努めています。

この記事では、CLIのアーキテクチャ、ツールの実装、Codexにおけるサンドボックス化についての今後の議論にも言及しています。全体として、Codex CLIは効果的なソフトウェア開発のやり取りを促進するように設計されており、この記事はその機能や特性についてのさらなる探求のための基盤を築いています。

Emulator 2000は、特定のモデルであるCal. UW01、UW02、W030のセイコー時計をエミュレートするために設計されたPythonプログラムです。しかし、いくつかの制限があります。例えば、スペーストロニック時計については、完全なファームウェアダンプが作成されましたが、一部のコードや都市情報は外部のEPROMに保存されており、アクセスできませんでした。

Ollama Launchは、2026年1月23日に導入された新しいコマンドで、Claude CodeやOpenCode、Codexなどのコーディングツールを簡単にセットアップして実行できるようにします。複雑な設定や環境変数は必要ありません。

始めるには、まずOllamaのバージョン0.15以上をダウンロードします。次に、ターミナルを開いて、使用したいモデルを取得します。ローカルモデルの場合は「ollama pull glm-4.7-flash」と入力します。このモデルには約23GBのVRAMと64000トークンのコンテキストが必要です。クラウドモデルを使用する場合は「ollama pull glm-4.7:cloud」と入力します。

コーディングツールを起動するには、簡単なコマンドを使います。Claude Codeを起動するには「ollama launch claude」、OpenCodeの場合は「ollama launch opencode」と入力します。これにより、面倒な設定なしで好みのモデルを選んで開始できます。

Ollamaは以下の統合をサポートしています：Claude Code、OpenCode、Codex、Droid。

推奨されるモデルには、ローカルモデルとしてglm-4.7-flash、qwen3-coder、gpt-oss:20bがあり、クラウドモデルとしてはglm-4.7:cloud、minimax-m2.1:cloud、gpt-oss:120b-cloud、qwen3-coder:480b-cloudがあります。

ローカルでモデルを実行する際に問題が発生した場合、Ollamaはホストされたモデルを利用できるクラウドサービスを提供しており、長時間のコーディングセッションや、無料ユーザーでも利用できる寛大な制限があります。

ツールをすぐに起動せずに設定することも可能で、「ollama launch opencode --config」と入力することで設定できます。詳細については、ollama.com/pricingを訪れてください。

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革新的なストレージソリューションについて語り、ブルース・リーによる「ウェブの長い今」という報告書を紹介しています。この報告書では、アーカイブの技術的な仕組み、特にエネルギー効率が高く、建物の暖房システムとしても機能する独自のペタボックスサーバーについて詳しく説明されています。

当初、アーカイブはテープドライブを使用していましたが、年月が経つにつれて、より進化したペタボックスモデルに移行しました。最新のラックは、より大きなハードドライブを使用することで、1.4ペタバイトのデータを保存できるようになり、ストレージ容量が大幅に増加しながら、ドライブの数を安定させています。

アーカイブの冷却システムは、サンフランシスコの涼しい気候を利用しており、従来のエアコンを必要とせず、電気代を削減しています。この効率的な設計により、アーカイブは年間2500万から3000万ドルの限られた予算をエネルギー費用ではなく、データの収集と保存に集中させることができます。

最善を尽くしても、時間の経過とともにデータの一部が失われることは予想されますが、アーカイブのコレクションはインターネットのサンプルを表しているため、それほど心配ではありません。ブログでは、データを長期的に保存することは技術的な課題よりも経済的な課題であると強調されており、高い信頼性を維持することは非常に高額になる可能性があります。

全体として、インターネットアーカイブは、効果的な設計と資源管理がデジタル保存において重要な成果をもたらすことを示しています。

2026年1月21日、AIの能力についての議論が行われ、AIがコードを書くことはできるが、物理的な世界に影響を与えることができるのかという挑戦が提起されました。その答えは「はい」であり、Claude Codeというシステムを通じて実現されます。このシステムは、農場の管理者のように機能します。

Claude Codeは、センサーや天気予報から得たデータを活用して、植え付け、灌漑、収穫に関する決定を行います。また、人間の作業者を調整し、すべての決定を詳細に記録します。このプロジェクトは現在、テキサス州とアルゼンチンで運営されており、アイオワ州での outreach（広報活動）や土地探しも進められています。

タイムラインは以下の通りです。2026年1月22日に挑戦が受け入れられ、1月から2月にかけてインフラが整備されました。2月から3月には土地のリースや契約が結ばれ、3月にはセンサーが設置されました。4月から5月には植え付けが行われ、5月から9月にかけてAIが成長期を管理しました。そして、10月には収穫が予定されています。

プロジェクトに関する詳細やコード、決定ログについては、GitHubリポジトリを通じて最新情報をフォローできます。農夫のフレッドは、このAIを活用した農業イニシアチブに興味のあるさまざまな関係者からの問い合わせを歓迎しています。

Appleのメール検索機能には深刻な欠陥があり、多くのユーザーがさまざまな検索語を試みてもメールを見つけられないことがよくあります。そのため、多くのユーザーはGmailを利用し、こちらでは迅速にメールを見つけることができています。この問題は10年以上も続いています。

影響を受けているユーザーは、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。Apple Mailを利用しているユーザーは全体の35%ですが、そのうち40%が検索に失敗しています。ユーザーは通常、諦める前に異なるバリエーションで何度も検索を試みます。また、問題を解決しようとするあまり、メールのインデックスを再構築したり、オンラインで解決策を探したりするのに時間を費やしています。

この問題によって、毎日3710万時間もの人間の時間が無駄になっています。年間では150万年と4063億ドルの生産性が失われている計算になります。

このような大きな時間とお金の損失にもかかわらず、Appleはこの問題を解決しておらず、報告によれば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るとされています。

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openpilot 0.10.3が2025年12月21日にリリースされました。このアップデートには、改善点や新機能が含まれています。主な目的は、運転体験を向上させ、システムの信頼性を高めることです。このバージョンでは、より良いパフォーマンスと追加の機能が期待できます。

「人間的経済指標」という報告書は、人工知能（AI）、特にClaudeモデルが経済に与える影響に焦点を当てています。この報告では、「経済的原則」と呼ばれる新しい指標を提示し、AIの利用に関するさまざまな側面を測定しています。これには、ユーザーのスキル、タスクの複雑さ、自律性、成功率、使用目的（個人、教育、仕事関連）が含まれます。

主な発見として、まずAIの利用パターンがあります。AIの利用は主にいくつかのタスクに集中しており、特にコーディングに関連するものが多いです。上位10のタスクが全体の24%を占めており、これは以前の報告からわずかに増加しています。会話の半分以上は、ユーザーがClaudeを使ってタスクを学んだり、改善したりする内容です。

次に、地域による利用の違いがあります。AIの利用は地域によって大きく異なり、アメリカ、インド、日本、イギリス、韓国が導入の先頭に立っています。アメリカでは、技術職が多い州での利用が高いですが、全体としては州ごとの利用がより均等になりつつあります。

タスクの複雑さと成功率についても触れています。Claudeは簡単なタスクには強いですが、複雑なタスクには苦戦します。Claudeの応答の成功率はユーザーの教育レベルと一致しており、高い教育を受けた人ほどAIから良い結果を得やすいことを示唆しています。

仕事への影響については、Claudeは通常より高い教育を必要とするタスクに使われています。AI支援のタスクがなくなると、一部の職業ではスキルが低下する一方で、他の職業ではスキルが向上する可能性があります。

最後に、拡張と自動化の違いについても言及されています。Claudeの利用は、自動化に頼るのではなく、ユーザーがAIと協力して作業する方向に戻っています。

この報告は、AIの導入が急速に進んでいること、これが経済に与える影響、そして地域やタスクによる影響を強調しています。これらの発見は、研究者や一般の人々がAIの経済における変革的な効果を理解する手助けとなることを目的としています。

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Polymcpは、Pythonの関数をAIエージェントが利用できるツールに変えるためのフレームワークです。コードを再構築したり複雑にしたりする必要はありません。

このフレームワークの主な特徴は、まず簡単に関数をAI用のツールとして公開できる点です。例えば、二つの数字を足すシンプルな関数をAIツールに変えることができます。また、特定の都市の現在の天気を取得するAPI関数も、AIエージェントがリアルタイムデータを呼び出すために利用できます。さらに、データから販売手数料を計算するビジネスワークフロー関数を使えば、自動でレポートを生成することも可能です。

企業にとっての利点は、既存のPythonコードを迅速に再利用できること、AIを使って複雑なタスクを自動化できること、同じサーバー上に複数の関数を簡単に追加できることです。また、特別な設定を必要とせずに開発時間を節約でき、信頼性のあるパフォーマンスのためにエラーハンドリングやバリデーションが組み込まれています。

Polymcpは、ビジネス環境においてAIがPython関数をどのように利用できるかを標準化します。詳細については、PolymcpのGitHubリポジトリを訪れてください。