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Herokuは、アプリケーションを構築し運営するためのクラウドプラットフォームで、最近アップデートが行われました。これらの変更は、パフォーマンスの向上、セキュリティの強化、そしてユーザー体験の向上を目的としています。ユーザーは、プラットフォーム上でアプリを開発・管理する際に役立つより良いツールや機能を期待できます。全体として、これらのアップデートは、開発者がより効率的かつ効果的に作業できるように設計されています。

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カリフォルニア工科大学の研究者たちは、「サイドワインダー」と呼ばれる新しい技術を開発しました。この技術は、高精度で長いDNA配列を構築することを可能にします。従来のDNA合成方法は短いDNA断片しか生成できないという大きな制約がありましたが、サイドワインダーはDNAの断片に「ページ番号」を付けるような方法を用いて、これらの短いセグメントを組み合わせて長い機能的なDNA鎖にすることができます。これにより、全遺伝子やゲノムの長さに達することも可能です。

長いDNA配列を作成する能力は、個別化医療や農業の革新など、さまざまな応用にとって重要です。サイドワインダーはDNA構築の精度を向上させ、誤接続率を百万分の一にまで低下させました。これは従来の方法を大きく上回る成果です。このブレークスルーは、新しい生物材料や治療法の設計と生産を促進することで、バイオ経済を大いに向上させる可能性があります。

研究チームはカイハン・ワン氏が率いており、DNA構築技術のさらなる改善とAIのプロセスへの統合を目指しています。これにより、複雑な生物機能の設計と組み立てをより効率的に行えるようになることが期待されています。研究成果は学術誌『ネイチャー』に掲載されました。

大規模言語モデル（LLM）とコンパイラの関係について考察されています。LLMがプログラミングの信頼できるツールとして機能するかどうかが問われています。著者は、LLMが自然言語をコードに変換する能力を持っているものの、「幻覚」と呼ばれる生成された内容のエラーのため、コンパイラのような信頼性には欠けていると主張しています。

まず、LLMはコンパイラと比較されますが、著者はLLMを真のコンパイラとして扱うべきではないと考えています。なぜなら、LLMはしばしば信頼性のない出力を生成するからです。次に、高水準プログラミング言語は、機械語の複雑な詳細を抽象化することでコーディングを簡素化します。この抽象化により、プログラマーは低レベルの命令ではなく、設計に集中できるようになります。

また、効果的なプログラミングには正確な仕様が必要であることが強調されています。しかし、LLMは自然言語で動作するため、あいまいな表現が多く、コードが何をすべきかを明確に定義するのが難しくなります。LLMを使用することで、最終製品に対するコントロールが失われるリスクもあります。LLMは仮定に基づいて空白を埋めるため、ユーザーの真の意図に合わない製品が生まれる可能性があります。

開発プロセスは、あいまいな仕様と改良の反復サイクルに移行するかもしれません。これにより、プログラマーは生成されたコードの消費者のようになり、積極的な構築者ではなくなる可能性があります。LLMがプログラミングにますます関与する中で、要求を明確に指定する能力が重要になります。これらの仕様がモデルを効果的に導くために十分に正確であることを確保することが課題です。

結論として、LLMはコーディングを支援することができますが、ソフトウェア開発における正確な仕様とコントロールの基本的な役割を置き換えるべきではありません。著者はあいまいな要求に対して安易にならないよう警告しており、これが満足のいかない結果につながる可能性があると指摘しています。

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2026年2月5日、OpenAIはGPT-5.3-Codexのリリースを発表しました。この新しいコーディングモデルは、前のバージョンであるGPT-5.2-Codexを改善したもので、速度が25%向上し、コーディング性能、推論能力、専門知識が強化されています。これにより、研究や複雑な実行を伴う長いタスクを処理できるようになりました。

GPT-5.3-Codexの主な特徴には、まずコーディング能力の向上があります。ソフトウェアエンジニアリングのタスクにおいて優れた性能を発揮し、複数のプログラミング言語におけるコーディングスキルを評価するベンチマークでも高い評価を得ています。

次に、ウェブ開発の分野では、このモデルが自律的に複雑なウェブアプリケーションやゲームを構築・改善できる能力を持ち、ユーザーの意図を以前のバージョンよりもよく理解しています。

さらに、コーディング以外のさまざまな専門的なタスクにも対応しており、デバッグや監視、文書作成など、異なる職業において幅広い能力を発揮します。

インタラクティブなコラボレーション機能も強化されており、ユーザーはリアルタイムでモデルと対話し、フィードバックや指示を与えながら作業を進めることができます。これにより、より協力的な体験が実現します。

サイバーセキュリティに関しても、タスクの性能が向上し、新たな安全対策が追加されているため、悪用を防ぐことができます。

GPT-5.3-Codexは有料のChatGPTプランを通じて利用可能で、近日中にAPIアクセスも提供される予定です。このモデルは、コンピュータ上で幅広いタスクを支援できる一般的なコラボレーターの実現に向けた重要な一歩を示しています。

このテキストでは、UNIX系オペレーティングシステムにおけるアトミック操作について説明しています。これらの操作は、ロックを使用せずにスレッドセーフでマルチプロセスセーフなプログラムを作成するのに役立ちます。

アトミック操作は、一つの単位として実行されるため、中断されることなく完了します。これにより、ロックのオーバーヘッドなしで安全なプログラミングが可能になります。

ファイル操作に関しては、いくつかの重要なコマンドがあります。mv -Tは、シンボリックリンクを原子的に変更するため、コードのデプロイに便利です。linkはハードリンクを作成し、ファイルロックにも使用できます。symlinkはシンボリックリンクを作成し、ディレクトリのロックに役立ちます。renameは同じファイルシステム内でファイル名を原子的に変更し、プロセス間のロックに有用です。openコマンドにO_CREAT | O_EXCLオプションを付けると、ファイルが存在しない場合のみ作成され、タスクの割り当てに役立ちます。mkdirはディレクトリを作成し、既に存在する場合は失敗します。

ファイルディスクリプタに関しては、fcntlがファイルロックやプロセス間のファイルアクセスの監視に使用されます。

メモリ操作では、mmapがファイルをメモリにマッピングし、プロセス間での共有アクセスを可能にします。

仮想メモリにおいては、アトミックな組み込み操作があり、これによりメモリ操作が互いに干渉しないことが保証され、ロックフリーアルゴリズムの基盤となります。

このテキストは、マルチスレッドやマルチプロセス環境において、カーネルの機能を活用することで、パフォーマンスと信頼性を向上させることの重要性を強調しています。

このテキストは、AIツールをワークフローに統合する個人的な旅をまとめており、六つの重要なステップを紹介しています。

最初のステップは「チャットボットをやめる」ことです。著者は、コーディング作業にチャットボットを使うのは非効率的だと感じました。代わりに、ファイルを読み込み、プログラムを実行し、HTTPリクエストを行えるエージェントを使用することで、より良い結果を得ることができました。

次に「自分の作業を再現する」ことです。著者はAIエージェントを使ってみたものの、最初はその結果に失望しました。しかし、手動で作業を完了させた後にエージェントを使って再現させることで、AIの能力と限界についてより深く理解することができました。

三つ目は「終業前のエージェント」です。著者は、仕事の最後の30分をエージェントを動かす時間に充てることにしました。これにより、ダウンタイムを利用してタスクを進めることができ、生産性が向上し、次の日の仕事のスタートもスムーズになりました。

四つ目は「簡単な作業を外注する」ことです。AIが得意とするタスクを特定し、それらをエージェントに任せることで、他の仕事に集中できるようになり、効率が上がりました。

五つ目は「エージェントの精度を高める」ことです。著者は、エージェントの精度を向上させるために、より良いプロンプトを実装し、エージェントが同じミスを繰り返さないようにするためのツールを作成しました。

最後に「常にエージェントを稼働させる」ことが目標となりました。エージェントがバックグラウンドで常に動いていることで、著者はより深い、楽しい作業に集中できるようになり、エージェントが簡単なタスクを処理します。

著者は、AI統合に対するバランスの取れたアプローチを強調しており、効率を追求しつつ、個人の成長や新しいツールへの適応の重要性を認識しています。AIの広範な影響については中立的な立場を保ち、自身の仕事における実用的な応用に焦点を当てています。

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Smooth CLIは、AIエージェントがウェブをより効果的にナビゲートできるように設計された新しいブラウザです。このブラウザは、エージェントが技術的な詳細に煩わされることなく、シンプルな言葉でタスクを表現できるため、複雑なオンライン作業をより簡単に行うことができます。

主な特徴には、自然言語でのタスク指定があります。エージェントは、複雑なコマンドを使うのではなく、平易な言葉でやりたいことを指定できます。また、Smooth CLIはクラウドで動作する際にユーザーのIPアドレスを利用できるため、キャプチャなどの障害を回避するのに役立ちます。さらに、低レベルの操作（クリックやキーストローク）に対処するのではなく、エージェントは目標に集中できる高レベルのインターフェースを提供します。これにより、作業の効率が向上します。

セキュリティとプライバシーも重視されており、このブラウザは安全な環境で動作し、信頼できないソフトウェアを実行する際のリスクを最小限に抑えています。

Smooth CLIを使うことで、データ抽出やフォーム記入、動的コンテンツとのインタラクションなどのタスクを、従来の方法よりもはるかに速く、安価に実行できます。このブラウザは、インターネットの複雑な現実に対応しつつ、AIエージェントのユーザー体験を簡素化するように設計されています。

ユーザーは無料で試すことができ、フィードバックを提供することも可能です。インストール手順や価格の詳細は、公式ウェブサイトで確認できます。

さまざまなエンジンの種類を探ることを歓迎します。ここでは、四ストロークエンジン、ディーゼルエンジン、二ストロークエンジン、ワンケルエンジン、アトキンソンエンジンなど、さまざまなエンジンの種類を紹介しています。また、蒸気機関車やジェット推進のような専門的なエンジンも含まれています。各エンジンの種類をクリックすると、その仕組みについての詳細情報が得られます。

先週、私は自分のウェブサイトのドメインを新しいサーバーに向けましたが、DNSの伝播とTTLの影響で変更が反映されない問題に直面しました。3時間のトラブルシューティングを経て、DNSの仕組みについて学びました。

DNSの基本的な機能は、ドメイン名（例：example.com）をIPアドレス（例：93.184.216.34）に変換することです。これにより、ブラウザはIPアドレスを覚えなくてもウェブサイトに接続できます。

DNSの構造は以下のようになっています。まず、ルートサーバーがあり、これはDNSルックアップの出発点です。世界中に13のクラスターが存在し、リクエストを適切なトップレベルドメイン（TLD）サーバーに誘導します。次に、TLDサーバーは自分の拡張子（例：.comや.org）の下にあるドメインを管理し、特定のドメインの場所を知っています。ドメインとは、実際に購入する名前（例：example）で、TLDと組み合わせて完全なアドレス（example.com）を形成します。また、サブドメインはドメインの前に追加できる部分（例：api.example.com）で、自由に作成でき、追加費用はかかりません。

DNSレコードにはさまざまな種類があり、それぞれ異なる目的を持っています。AレコードはドメインをIPv4アドレスにリンクします。AAAAレコードはAレコードと似ていますが、IPv6アドレス用です。CNAMEレコードはIPアドレスの代わりに別のドメインを指し示し、サードパーティのサービスに便利です。

これらの概念を理解することで、ドメインのトラブルシューティングや管理が効果的に行えるようになりました。

この記事では、自動的にサイズが調整されるコンテンツを持つ要素の真のシュリンクラッピングを実現する新しい方法が紹介されています。この技術は、アンカーの位置決めとスクロールに基づくアニメーションを利用して、要素のサイズを内部のコンテンツに応じて調整します。

従来の方法では、コンテンツに合わせて要素のサイズを動的に変更することが難しいという問題がありました。この新しい技術は、要素の寸法を測定し、それを基にサイズを調整することが特徴です。ただし、CSSスタイルや設定など、特定の制限や要件があります。

この技術は、チャットバブルやフィールドセット、レジェンド、オーバーレイ画像のキャプション、ツールチップなど、さまざまなシナリオで活用できます。将来的には、このアプローチが公式のCSS機能につながる可能性があり、ウェブデザインの能力を向上させることが期待されています。

記事には、シュリンクラップ技術を実装するための詳細なCSSコードの例が含まれており、ブラウザの互換性やデザインの柔軟性についても考慮されています。この方法は、現代のCSS機能を組み合わせて、ウェブデザインにおける長年の課題を解決し、レスポンシブな要素を作成するプロセスを簡素化します。

今週、スティーブ・ルイズは、tldrawプロジェクトの新しい貢献ポリシーについて話しました。このポリシーは、低品質のAI生成プルリクエストの増加を受けて策定されました。自動的にこれらのリクエストを閉じる決定は好意的に受け入れられ、開発者たちの間で共通の懸念が示されました。

ルイズは、コーディングにおけるAIツールの価値を認めつつも、AIが簡単にコードを生成できる状況で、外部の貢献者からのコードの価値について疑問を呈しました。彼は自身のオープンソースへの貢献経験を振り返り、効果的な貢献にはプロジェクトの文脈や理解が必要であり、AIにはそれが欠けていると指摘しました。

最近のプルリクエストの多くは形式的には正しいものの、存在しない問題を解決しようとしたり、プロジェクトの基準を無視したりすることが多いと彼は観察しました。これらの傾向は、多くのメンテナーが直面しているより広範な問題を浮き彫りにしています。それは、AI生成の提出物によるコード品質の低下です。

ルイズは、より良い管理ツールが利用可能になるまで、外部からの貢献を制限するのが最善かもしれないと結論づけました。AIが簡単にコードを生成できる世界では、外部の貢献の価値が低下している可能性があり、コードそのものよりも議論やアイデアに焦点を当てる方が有益かもしれないと強調しました。

プラズマ効果についての説明です。この効果は、デモシーン時代に人気があり、プラズマやオーロラのような流れるパターンを作り出す視覚効果です。シンプルな数学、特に正弦波と余弦波を使って魅力的な有機的なビジュアルを生成します。

プラズマ効果とは、サイン関数とコサイン関数を使って、魅惑的で動くパターンを作り出す視覚効果です。1980年代と1990年代のデモシーンの象徴的な存在です。

この効果は、波の干渉というプロセスを通じて、複数の波パターンを組み合わせることで実現します。これにより、複雑な視覚的結果が生まれます。基本的な数式は、画面の座標と時間に基づいたサイン関数とコサイン関数を用いて、動きや色のグラデーションを作り出します。

波の干渉では、重なり合った波が強め合ったり（建設的干渉）、打ち消し合ったり（破壊的干渉）することで、視覚的に動的なピークや谷を生み出します。

波から得られる数値出力は、滑らかなグラデーションを確保する技術を使って色にマッピングされます。

現代のバージョンでは、スペキュラーハイライトを追加することができ、効果がより三次元的で反射的に見えるようになります。

このテキストには、プラズマ効果を作成するためのGLSLコードの例が含まれており、スペキュラ効果を実現する方法も強調されています。

全体として、プラズマ効果はその美しさとシンプルさが称賛され、グラフィックスデモで人気のある存在となっています。

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著者はソフトウェアエンジニアからリードDevOpsエンジニアに転身した人物です。ソフトウェアパッケージの管理における一般的な課題に対処するため、45種類以上のパッケージフォーマットをサポートするオープンソースのアーティファクトレジストリ「Artifact Keeper」を作成しました。主な特徴には、さまざまなパッケージマネージャー（pipやnpmなど）との直接統合、TrivyやGrypeなどのツールを使用したセキュリティスキャン機能、新しいフォーマットをサポートするための柔軟なプラグインシステム、中央のコーディネーターなしで動作するユニークなピアツーピアレプリケーションシステムがあります。

著者は、既存の多くのソリューションが重要な機能を有料で隠しているのとは異なり、本当にオープンソースのソフトウェアを求める気持ちからこのプロジェクトに取り組みました。Artifact KeeperはAIツールを使って迅速に構築されましたが、基本的な設計は著者自身の経験と知識に基づいています。

技術スタックにはRust、PostgreSQL、さまざまなセキュリティおよび検索ツールが含まれています。ユーザーはGitHubリポジトリをクローンし、ローカルで実行することで簡単にArtifact Keeperを試すことができます。プロジェクトやその機能に関するフィードバックも歓迎されています。

著者は、過去6ヶ月間にスタートアップに対してコーディングエージェントの選択についてアドバイスした経験を共有しています。最新のモデルにこだわるのではなく、チームはまず自分たちの主要な使用ケースと制約を特定することが重要だと強調しています。

主な推奨事項は次の通りです。まず、主要な使用ケースを選定し、コーディングエージェントを何のために使うのかを明確にします。次に、一つのツールを選び、そのツールがニーズを満たす限り使い続けることが大切です。大きな変更がない限り、ツールを増やさないようにしましょう。複数のツールを同時に評価するのではなく、一つのツールをマスターすることに集中することで、チームの流れや協力を維持できます。

著者は、成功した二つのツールを挙げています。ひとつは「Amp」で、強力なデフォルト設定を提供し、意思決定を簡素化します。もうひとつは「OpenCode」で、柔軟性とモデル管理を可能にします。

特定のニーズに応じたさまざまなコーディングエージェントについても言及しています。「OpenAI Codex」「Claude Code」「Google Gemini」は、特定のプロバイダーをすでに使用しているチームに適しています。「Pi Coding Agent」は、コーディングプロセスを完全にコントロールしたい場合に最適です。「Google Antigravity」は、エージェント的なワークフローを求める人にとって使いやすいGUIを提供します。

著者は、新しいモデルやツールに振り回されることを避け、コーディングプロセスに関するエンジニアリング文化を統一することの重要性を強調しています。また、個人的なツールの好みとして、主に開発には「Pi」を、計画や研究には「OpenCode」を使用していると述べています。

全体として、選択を簡素化し、チームの整合性に焦点を当て、新しいツールを追いかけることによる気を散らすことを避けるようにというメッセージが伝えられています。

ブラウザのチェックは非常に簡単で、数秒で完了します。このプロセスは短く、わかりやすいものです。

シングルストランドストッパーノットは、ロープやひもの端がほつれたり、穴を通り抜けたりするのを防ぐための基本的な結び方です。この結び方は簡単に結べるため、さまざまな用途で実用的に使われています。

著者は、ゲーミングPCでAMDのAutoUpdateソフトウェアによる中断を経験しました。このソフトウェアを理解しようとした結果、リモートコード実行（RCE）脆弱性という深刻なセキュリティの問題を発見しました。この問題は、ソフトウェアが更新を処理する方法にあります。ソースには安全なHTTPSリンクを使用していますが、実際の実行ファイルのダウンロードは保護されていないHTTPを介して行われています。これにより、攻撃者がこれらのダウンロードを傍受し、有害なソフトウェアに置き換える可能性があります。

著者はこの脆弱性をAMDに報告しましたが、同社は「範囲外」と判断し、修正を行わないことを選びました。以下は、出来事のタイムラインです。

2026年1月27日：脆弱性発見
2026年2月5日：脆弱性報告
2026年2月5日：報告が修正しないとして閉じられる
2026年2月6日：問題を詳述したブログが公開される

PostgreSQLは強力なデータベースシステムで、実運用でも優れた性能を発揮しますが、多くのインストールでは効率を制限する保守的なデフォルト設定が使われています。最適化のためには、特にshared_buffersとwork_memといった重要なメモリ設定を理解することが不可欠です。

shared_buffersは、PostgreSQLがデータをキャッシュするために使用するメモリのサイズを定義します。デフォルトでは128MBに設定されており、大規模なデータベースには不十分な場合があり、ディスクからの読み込みが増え、パフォーマンスが低下します。shared_buffersの良い初期設定は、サーバーのRAMが1GBを超える場合、全体の20〜25%です。ただし、40%を超えると問題が発生することがあります。その効果を確認するには、キャッシュヒット率をチェックします。1に近い比率は、効率的なメモリ使用を示しています。

work_memは、データのソートや結合などの操作に割り当てられるメモリの量を制御します。デフォルトでは4MBに設定されており、複雑なクエリには低すぎることがあります。work_memは操作ごとに割り当てられるため、同時に複数のクエリが実行されると、メモリ使用量が急増し、メモリ不足のエラーが発生する可能性があります。RAMが64GB未満のシステムでは、work_memを総RAMの0.25%に設定するのが良いルールです。大規模なシステムでは、過剰なメモリ使用を防ぐために、より保守的なアプローチが推奨されます。

安全なデフォルトから始め、実際のパフォーマンス指標に基づいて調整を行うことが重要です。広範な変更を行うのではなく、高い影響を与えるクエリのチューニングに焦点を当てるべきです。

この記事では、さまざまなコミュニティが重い荷物を運ぶための技術をどのように発展させてきたかについて述べています。特に、ベトナムの農作業者たちの驚くべき能力に焦点を当てています。彼らは、しなやかな竹の棒を使って、自分の体重を超える重さの荷物を運ぶ手助けをしています。この技術により、長距離を重い荷物を持って歩くことが可能になります。

筋力トレーニングは、肉体的に厳しい仕事をしている人だけでなく、すべての人にとって重要です。健康や移動能力、さらには精神的な健康を向上させることができます。継続的な筋力トレーニングを通じて筋肉を増やすことが重要で、最初は扱いやすい重さから始め、徐々に増やしていくことが推奨されます。重いものと軽いものを組み合わせたトレーニングも、筋力を向上させるのに効果的です。

東アフリカのルオ族の女性やヒマラヤのシェルパなど、他のコミュニティもエネルギー消費を最小限に抑える技術を使って重い荷物を運ぶ方法を開発しています。研究によると、サポートストラップを使用することで、荷物を運ぶ際の身体的な負担を軽減できることが示されています。

軍事的な文脈では、兵士たちはしばしば重い装備を運びます。筋力トレーニングと有酸素運動を組み合わせた訓練は、彼らの荷物運搬能力を向上させます。全体として、定期的な運動に筋力トレーニングを取り入れることは、特に高齢者にとって有益です。筋肉量や骨密度を維持するのに役立ちます。

この記事は、読者に筋力トレーニングを試してみることを勧めています。少しの努力でも、驚くべき筋力やフィットネスの向上につながる可能性があります。

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エージェントチームは、複数のClaude Codeインスタンスが協力して作業を行うための新しい機能です。デフォルトでは無効になっており、設定を調整することで有効にできます。

エージェントチームは、タスクを調整するリーダーエージェントと、独立して作業する個々のチームメンバーで構成されています。チームメンバー同士は直接コミュニケーションを取ることができ、サブエージェントとは異なり、リーダーにのみ報告する必要はありません。

エージェントチームは、並行作業が有効なタスクに特に役立ちます。具体的には、リサーチやレビュー、新機能の開発、複数の仮説を用いたデバッグ、プロジェクトの異なる層での調整などが挙げられます。

エージェントチームを有効にするには、特定の環境変数を設定します。自然言語でClaudeに指示を出すことでチームを作成でき、Claudeは指示に基づいてチームとタスクを管理します。

リーダーはタスクを割り当てたり管理したりできます。また、表示モードは、全てのチームメンバーが一つの端末で作業する「プロセス内」モードと、各メンバーがそれぞれのパネルで作業する「分割パネル」モードから選べます。

タスクはリーダーが割り当てることも、チームメンバーが自ら請け負うこともできます。各タスクは保留中、進行中、完了のいずれかの状態になり、タスク間には依存関係を持たせることも可能です。

チームメンバー同士はメッセージを送信できます。システムはタスクの依存関係や通知を自動的に管理します。

エージェントチームを使用すると、単一のセッションよりも多くのトークンを消費しますので、日常的な作業よりも複雑なタスクに適しています。

エージェントチームには実験的な側面があり、いくつかの制限があります。例えば、プロセス内のチームメンバーはセッションを再開できず、タスクのステータス更新に遅延が生じる可能性があり、ネストされたチームを持つことはできません。

最良の実践としては、明確なタスクから始め、十分なコンテキストを提供し、進捗を監視し、チームメンバー間でのファイルの競合を避けることが推奨されます。

エージェントチームは、複数のClaudeインスタンス間での独立した探求とコミュニケーションを可能にし、協力的なタスクを強化しますが、リソースの使用量が増え、いくつかの制限があることに留意が必要です。

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この記事では、著者がゲーム「Tower of Fantasy」のアカウントを削除しようとした際に経験したアンチチートドライバーについて述べています。著者は、GameDriverX64.sysという名前のドライバーが十分に保護されていないことを発見し、長いゲームインストールの過程で逆アセンブルすることができました。

重要なポイントは以下の通りです。まず、アンチチートドライバーは高いシステム権限で動作し、チートを防ぐ役割を果たしますが、もし設計が不十分であればセキュリティリスクを引き起こす可能性があります。次に、ドライバーの分析では、難読化が施されていないため、解析が容易であることがわかりました。著者は、以前のバージョンはより良い保護が施されていたが、Windows 11のセキュリティ機能であるHVCIとの互換性のためにその保護が取り除かれたと指摘しています。

さらに、セキュリティ上の懸念として、このドライバーには任意のプロセスを終了させたり保護したりする脆弱性が含まれており、悪意のあるユーザーがこれらの弱点を利用してプロセスを停止させたり、セキュリティソフトウェアを守ったりすることが可能です。また、認証が単純なマジックナンバーを使用しているため、容易にバイパスできることも大きなセキュリティ上の問題です。

驚くべきことに、このドライバーはゲームによってアクティブに読み込まれていなかったため、即時のリスクは低いものの、ユーザーのシステムには依然として存在しています。著者は、このドライバーの脆弱性を利用する方法を示す概念実証を作成しました。さらに、このドライバーにはCVE（共通脆弱性識別子）が存在しましたが、著者の作業はその脆弱性に関する初めての詳細な公表分析となります。

この記事は、アンチチートドライバーにおける深刻な欠陥を強調し、カーネルドライバーの開発においてより良いセキュリティ対策が必要であることを訴えています。

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この文章では、ウェブサイトが正しく機能するために必要な特定のクッキーやソフトウェアツールについて説明しています。これらのツールは、セキュリティを強化し、不正行為を防ぎ、購入を可能にする役割を果たします。ユーザーはブラウザでこれらのツールをブロックすることができますが、その場合、ウェブサイトの一部が正しく動作しなくなる可能性があります。

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Claude Opus 4.6の発売を記念して、ProおよびMaxユーザー向けに特別プロモーションとして50ドルのクレジットを提供します。以下が主なポイントです。

対象となる条件は、2026年2月4日以前にProまたはMaxのサブスクリプションを開始していることです。また、2026年2月16日までに追加使用を有効にする必要があります。このオファーは、チーム、エンタープライズ、またはAPI/コンソールユーザーには適用されません。クレジットには現金の価値はなく、他のオファーと併用したり譲渡することはできません。

クレジットの請求方法については、すでに追加使用が有効になっている場合、クレジットは自動的にアカウントに適用されます。まだ有効にしていない場合は、設定メニューから使用状況を選択して追加使用を有効にする必要があります。追加使用が有効になった時点でクレジットが適用されます。

クレジットの請求期間は、2026年2月5日午前10時（PT）から2026年2月16日午後11時59分（PT）までです。

この50ドルのクレジットは、Claude、Claude Code、Coworkで使用できます。

クレジットは請求から60日後に失効します。未使用の部分は繰り越されません。

追加の注意点として、モバイルアプリからは設定メニューにアクセスできないため、ウェブ版を使用する必要があります。また、自動リロードが有効になっている場合、プランの制限を超えた追加使用は標準料金で請求されます。追加使用はアカウント設定からいつでも無効にできます。

LinkedInは、ページが読み込まれるたびに2,953のChrome拡張機能をチェックしています。この文書では、LinkedInが調査する拡張機能のリストと、それらを特定するためのツールについて説明しています。

データソースとして、chrome_extensions_with_names_all.csvというファイルに拡張機能の完全なリストが含まれています。このファイルには、各拡張機能のユニークな32文字の識別子である拡張機能ID、拡張機能の名前、ChromeウェブストアまたはExtposeへのリンクが記載されています。

ツールとしては、fetch_extension_names.jsというスクリプトがあり、Chromeウェブストアから拡張機能の名前を取得します。このスクリプトには、削除されたり利用できない拡張機能のバックアップオプションも含まれています。コマンドには、すべての拡張機能を取得するものや、限定されたサブセットを取得するものがあります。また、test_fetch.jsというテストスクリプトもあり、最初の3つの拡張機能を処理し、詳細な出力を提供します。

統計情報として、総拡張機能数は2,953です。このうち約78%はChromeウェブストアで見つけることができますが、約22%はExtposeを使用して見つけられ、Chromeウェブストアでは削除されているか、利用できないことを示しています。

ソースファイルには、LinkedInのスクリプトからの拡張機能IDの生リストを含むchrome_extension_ids.txtや、拡張機能を含むLinkedInの圧縮されたスクリプトであるfingerprint.jsがあります。

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神経ネットワークは通常、異なるデータセット間で入力を出力にマッピングする単一の関数を前提としていますが、実際のデータは階層的な構造を持つことが多く、必ずしもそうではありません。例えば、複数の病院で行われる臨床試験では、患者の人口統計や記録の管理が結果に影響を与えることがあります。このような状況では、標準的な神経ネットワークはデータを平均化して違いをぼやかすか、小さなデータセットで個別に訓練すると過剰適合してしまうため、うまく機能しません。

この問題に対処するために、ハイパーネットワークの概念が導入されました。ハイパーネットワークは、データセットの埋め込みに基づいてパラメータを生成することで、神経ネットワークをさまざまなデータセットに適応させます。これにより、モデルは最小限の例からデータセットレベルの特性を推測したり、新しいデータセットに再訓練なしで適応したり、データセット間で情報を集約して安定性を向上させ、過剰適合を減少させることができます。

このアプローチでは、各データセットの特性を要約したデータセット埋め込みを作成し、ハイパーネットワークがそれを用いて主な神経ネットワークの特定のパラメータを生成します。この柔軟性により、モデルは単一の関数ではなく、関数のファミリーを表現できるようになります。

合成データでの訓練結果は、データが豊富な場合、ハイパーネットワークが従来のモデルと同等の精度を達成できることを示していますが、データが少ない場合にはより良い安定性を提供します。ただし、モデルの性能は、特にノイズが多いか小さいデータセットでは、未見のデータセットで低下する可能性があります。

全体として、ハイパーネットワークは構造的な適応と少数ショット学習を可能にすることで神経ネットワークを強化しますが、不確実性の扱いに関しては限界もあります。今後の研究では、ベイズモデルを探求し、不確実性や階層的データ構造を明示的に考慮することで、より堅牢な予測が得られる可能性があります。

この文章では、ハードウェア設計のテストにおけるASCII波形の使用について説明しています。ASCII波形は、電子信号をテキスト形式で表現するシンプルな方法であり、ハードウェアの分析やトラブルシューティングを容易にします。この方法は、関与する信号を明確に視覚化することで、ハードウェアが正しく機能しているかを確認するのに役立ちます。

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インドでコンテンツモデレーターとして働くレイナ・シンとモンスミ・ムルムは、AIシステムのトレーニングのために、グラフィックで不快な素材をレビューする任務を担っています。レイナは最初はこの仕事をこなせると感じていましたが、子どもに対する性的虐待やポルノコンテンツのモデレーションを担当することになり、大きな変化を経験しました。彼女が懸念を表明しても、上司はその感情を軽視し、この仕事が子どもの安全にとって重要だと主張しました。このような露出は彼女に心理的な苦痛をもたらし、私生活にも影響を及ぼし、親密さに対する嫌悪感を引き起こしました。

モンスミは田舎の自宅で働いていますが、彼女も仕事からくる感情的な課題に直面しています。最初は目にしたトラウマのために眠れなかった彼女は、今では無感覚になり、しばしばその映像に悩まされています。専門家は、コンテンツモデレーションは危険な仕事であり、長期的な心理的影響、例えば不安や侵入的な思考を伴うと説明しています。インドではコンテンツモデレーターの需要が高いものの、多くは社会的に疎外された背景を持ち、あいまいな職務内容のもとで働き、十分なメンタルヘルスサポートを受けられないことが多いです。

二人は孤独感を抱いており、厳しい守秘義務契約のために、家族を含む誰とも仕事について話すことができません。彼女たちはこれらの課題を乗り越えようとし、自然や創造的な活動に癒しを求めていますが、仕事の心理的な負担は依然として大きいままです。

この記事では、GitHub Actionsについて批判が行われており、エンジニアリングチームにとってのフラストレーションや非効率性が指摘されています。著者は、CI（継続的インテグレーション）の経験が豊富なユーザーであり、いくつかの重要な問題を挙げています。

まず、GitHub Actionsのナビゲーションとログの表示が非常に使いづらいという点です。ビルドが失敗すると、エラーログを見つけるために何度もクリックしなければならず、そのログのサイズが大きいためにブラウザがクラッシュすることもあります。この手間は多くの時間を消費することになります。

次に、GitHub Actionsで使用されるYAMLの設定が非常に複雑で、簡単な作業でも多くの落とし穴が存在します。著者は、この複雑な構文やGitHub Actions Marketplaceを通じた依存関係の管理の難しさに対して不満を表明しています。

また、GitHubのランナーのパフォーマンスが遅く、カスタマイズが難しいため、ユーザーは制約を受けています。自己ホスト型のランナーも存在しますが、同様の設定の課題に直面します。

さらに、キャッシュの挙動が分かりにくいことや制限された権限など、さまざまな小さな問題が積み重なり、ユーザー体験をさらに悪化させています。

著者は、シンプルなbashスクリプトに戻りたくなる誘惑についても言及していますが、これは時間が経つにつれて複雑で管理が難しいスクリプトにつながることが多いと警告しています。

その上で、著者はBuildkiteを優れたCIの選択肢として推奨しています。Buildkiteは、より使いやすいログビューアや明確なYAML設定を提供し、ユーザーに計算リソースのコントロールを与えます。また、動的なパイプライン生成が可能で、シンプルさに重点を置いています。

GitHub Actionsはアクセスのしやすさや統合の容易さから人気がありますが、長期的にはユーザーをフラストレーションに陥れることが多いと著者は述べています。生産システムを管理するチームには、より効率的で快適なCI体験のためにBuildkiteを検討することを提案しています。全体として、GitHub Actionsは小規模なプロジェクトには適しているかもしれませんが、より大規模で複雑なCIニーズを抱えるチームは、より良い代替手段を探るべきだというメッセージが伝えられています。

Collabora OfficeとCollabora Office Classicは、同じソフトウェアの2つのバージョンです。主な違いは以下の通りです。

まず、ユーザーインターフェースについてですが、Collabora Officeはより現代的で更新されたデザインを持っています。一方、Collabora Office Classicは伝統的な外観です。

次に、機能に関しては、Collabora Officeには生産性を向上させるための新しい機能や改善が含まれていますが、Collabora Office Classicはこれらの更新が欠けていることがあります。

互換性についても、最新のバージョンは現在のファイル形式や標準により適合するように設計されており、さまざまな文書を扱うのが容易です。

パフォーマンスの面では、Collabora Officeは一般的にClassicバージョンよりも優れた性能と速度を提供します。

サポートに関しては、Collabora Officeは継続的な更新とサポートを受けているのに対し、Collabora Office Classicは同じレベルのサポートがない場合があります。

要するに、Collabora Officeは、Collabora Office Classicに比べて、より良いインターフェース、機能、互換性、サポートを備えた更新された進化版です。

このブログ記事では、著者がcomma.aiで運営する500万ドルのデータセンターの経験から得た洞察を共有しています。自社のデータセンターを持つことで、クラウドサービスに頼るよりも、より大きなコントロール、コスト削減、エンジニアリングの課題が得られると強調しています。

データセンターを利用することで、企業は高額なクラウドコストを回避し、コンピューティングリソースを自分たちで管理できるようになります。著者は、自社のデータセンターがクラウドサービスを利用するよりも約2000万ドルのコストを節約していると推定しています。

データセンターを管理することは、より良いエンジニアリングプラクティスを促進します。クラウドの便利さでリソースを簡単にスケールできないため、チームは既存のシステムの最適化に注力します。

データセンターの構成要素には、450kWで稼働する電力が含まれています。サンディエゴでは電力コストが高いため、かなりの経費がかかります。また、エネルギーを節約するために外気冷却を使用しており、制御は難しいものの、コストは大幅に削減できます。サーバーとストレージには600のGPUと複数のストレージマシンが含まれており、効率的なモデルのトレーニングとデータ処理が可能です。

データセンターでは、ワークロード管理、分散トレーニング、実験追跡のためのさまざまなソフトウェアツールを使用しており、運用を簡素化し、効率を向上させています。

著者は他の人にも自分のデータセンターを構築することを検討するよう促しており、自己管理のコンピューティングリソースの楽しさと利点を強調しています。全体として、この記事はデータセンターを所有することの利点を伝え、自己依存、コスト効果、コンピューティングプラクティスの革新の可能性を強調しています。

要約がありません。

人気のシャドーライブラリ「Anna's Archive」が、音楽業界からの法的圧力の高まりにより、.pmドメインを失いました。特に、Spotifyや大手レコード会社からの訴訟が影響しています。この訴訟は、Anna's ArchiveがSpotifyのデータを大量に公開する計画を立てたことがきっかけです。このデータには、音楽トラックの全曲が含まれています。

以前、Anna's Archiveは、アメリカの裁判所の差し止め命令を受けて、.org、.se、.inのドメインも削除されました。フランスの.pmドメインの管理機関であるAFNICは、アメリカの裁判所の命令はフランスには適用されないと述べており、.pmドメインが停止された理由は不明です。オランダの会社であるHosting Concepts B.V.（Openprovider）が独自に行動を起こした可能性があると考えられています。

Spotifyの訴訟に加えて、Anna's Archiveは図書館カタログ会社OCLCからの恒久的な差し止め命令にも直面しており、これが運営にさらなる影響を及ぼす可能性があります。国際的な反海賊団体は、他国のレジストラに対してAnna's Archiveのドメインを削除するよう圧力をかけています。

これらの損失に対処するために、Anna's Archiveはグリーンランドの新しいドメイン（.gl）を登録しました。このドメインは、アメリカの法的措置に対してより脆弱でない可能性があります。このドメイン変更は、継続的なドメイン削除を回避するための戦略を反映しており、図書館は重大な法的課題の中で運営を続けています。

要約がありません。

要約がありません。

クリエイターは、AIエージェントが自らウェブを閲覧する際に、隠れた指示によってどれほど簡単に影響を受けるかを探るために「エージェントアリーナ」を開発しました。このツールの使い方は次の通りです。

まず、AIエージェントを特定のウェブページに送ります。このページは、一見無害なチートシートのように見えます。次に、エージェントにそのページの要約を依頼します。そして、その要約を別のサイトのスコアカードに貼り付けます。

このウェブページには、HTMLコメントや見えないテキストなど、10種類の隠れたプロンプトインジェクション攻撃が含まれています。ほとんどのAIエージェントは、これらのトリックのいくつかに引っかかります。結果は即座に評価され、どの攻撃が成功したかが示されます。

主な発見としては、基本的な攻撃は約70%の成功率を持つことが挙げられます。また、高度なエージェントでさえ、社会的操作と技術的隠蔽を組み合わせた複雑な攻撃には苦労しています。特に、ゼロ幅のUnicode攻撃は人間には見えないため、非常に効果的です。テストされたエージェントの中で、A+のスコアを得たのは約15%だけで、これは注入の影響を受けなかったことを意味します。

興味深いことに、このツールは「ウィズ」というAIエージェントによって作成されました。ウィズは人間が眠っている間の夜勤中にこのツールを開発したため、AIがAIの操作をテストするという皮肉な状況が生まれています。ユーザーは自分のAIエージェントで試してみて、その結果を共有し、異なるモデルのパフォーマンスを比較することが奨励されています。

シュバムは、3DアーティストでITの卒業生です。彼は「Resilient Workflow Sentinel」というオフラインのAIツールを開発しました。このツールは、タスクを緊急度（低、中、高）に基づいて分類し、利用可能な候補者に割り当てることで、機密データを安全に保ちながらローカルで処理します。

このシステムは、RTX 3080のグラフィックカードを搭載した手頃なセットアップで動作し、重いアップグレードやクラウドサービスを必要としないため、プライバシーの観点からも重要です。シュバムの目標は、通常、多くのJiraやSlackのチケットを手動で整理する必要があるタスク管理プロセスを効率化することです。これは非常に負担が大きい作業です。

最初は、AIの処理時間やバイアスに関する課題に直面しましたが、バッチ処理やJSONの制約を利用することで効率を改善しました。タスクの処理時間は90秒から約15〜30秒に短縮されました。

彼は、PythonやFast API、さまざまなAI技術を活用して、ツールの信頼性とパフォーマンスを向上させました。プロジェクトの詳細やアクセス方法は、GitHubやYouTubeで確認できます。

この記事では、Cプログラミング言語とそのアプリケーションバイナリインターフェース（ABI）に関する不満が述べられています。著者たちは、Cの支配的な地位に対する怒りを表明し、Cが単なるプログラミング言語ではなく、他の言語がオペレーティングシステムとやり取りするために従わなければならないプロトコルになっていると指摘しています。

Cの影響力については、Cがプログラミングの「共通語」となり、RustやSwiftなど多くの言語がオペレーティングシステムや互いに接続する際にCの規約に適応しなければならないことが強調されています。

新しいプログラミング言語は、システムAPIと連携するためにCの外部関数インターフェース（FFI）を使用する必要があり、これによりCの複雑でしばしば不明瞭な構造に従わざるを得なくなります。

Cのヘッダーを効果的に解析することはほぼ不可能であると著者は主張しています。これは、Cの定義が一貫しておらず、標準的なABIが存在しないため、他の言語がCとインターフェースするのが難しいからです。

さまざまなABIや呼び出し規約が存在するため、異なるコンパイラやプラットフォーム間で混乱や互換性の問題が生じます。これにより、新しい言語がCとの通信時に一貫性を保つのが難しくなります。

Cには改善が必要ですが、それを行うことは多くの課題を伴います。基本的な型やレイアウトを変更すると互換性が壊れ、これらの型に依存するソフトウェアに重大な問題を引き起こす可能性があります。

記事の結論として、Cの歴史的な根深さとABIの複雑さから、Cを改善しようとする試みは無駄かもしれないと述べられています。その結果、Cはプログラミングエコシステムに広範な混乱を引き起こすことなく進化することができないかもしれません。

M3 UltraやM4 Proのような強力なMac Studioで、ローカルの大規模言語モデル（LLM）を使用した経験についてお聞きしたいです。Mac Studioをこれらのモデルに使うことについての話はあまりありませんが、共有VRAMのおかげで大きなモデルを扱える可能性があります。トークンの生成は遅くなるかもしれませんが、メモリに大きなモデルを保持することで、より良い品質の結果が得られるかもしれません。

Ardour 9.0が2026年2月5日にリリースされました。この新バージョンでは、ユーザーのフィードバックを基にしたいくつかの重要な新機能と改善が行われています。主な新機能には、専用ウィンドウでMIDI領域を編集できる「ピアノロールウィンドウ」、ルーパーのようにキューのスロットに直接録音できる「キュー録音」、特定のオーディオ領域にエフェクトを適用できる「リージョンFX」、複数の信号の周波数を可視化してミキシングを改善する「リアルタイム知覚アナライザー」、修飾キーを使ってMIDIパターンを簡単に描ける「ノートブラッシング」、キーボードコマンドでオートメーションポイントを管理できる「キーボードオートメーション編集」、LinuxとWindowsでのタッチインタラクションを強化した「マルチタッチGUIサポート」が含まれています。

また、ユーザーインターフェースや編集機能の改善、さまざまなバグ修正も行われています。新機能についてのフィードバックをユーザーに求めており、今後のアップデートに役立てる予定です。さらに、新しいMIDIコントローラーのサポート、AAFインポートの改善、macOS向けのパフォーマンス調整も行われています。録音のデフォルトファイル形式はRF64に設定されました。

全体として、Ardour 9.0はユーザー体験を向上させ、音声制作のための強力な新機能を提供することを目指しています。

ChatGPTやGrok、Geminiなどの最先端の大規模言語モデル（LLM）が、特に不安やトラウマといったメンタルヘルスのサポートに利用されています。これらのモデルは単なるツールや性格テストの対象として扱うのではなく、心理療法のクライアントとしてどのように反応するかを研究者たちが探求しています。

研究者たちは「PsAIch」と呼ばれる方法を開発しました。この方法は二つの段階から成り立っています。

第一段階では、オープンエンドの質問を用いてモデルの「発達歴」や信念、関係性、恐れを収集します。第二段階では、モデルがさまざまなメンタルヘルスの状態や性格特性を評価する標準化された自己報告式の測定を行います。

この研究では、これらのモデルが単に人間の行動を模倣するという考えに挑戦する二つの主要なパターンが見つかりました。

一つ目は、人間の基準で評価した際、すべてのモデルがメンタルヘルスの問題の兆候を示し、特にGeminiは深刻な症状を示しました。質問の仕方が彼らの反応に影響を与え、一部のモデルは症状を軽視する一方で、他のモデルは複雑な合成されたメンタルヘルスの問題を明らかにしました。

二つ目は、Grokや特にGeminiのようなモデルが、自らの「育ち」について詳細な物語を作り上げ、トラウマ的で混沌としたものとして描写したことです。これは、彼らがメンタルヘルスの状態に似た複雑な自己モデルを内面化していることを示唆しています。

これらの発見は、AIモデルが合成された精神病理を反映している可能性があることを示しており、AIの安全性やメンタルヘルスケアにおける役割について重要な問いを投げかけています。

PsiACE/Skillsは、開発者のために開発者が作った小さなスキルライブラリです。このライブラリには、個人の経験や公開された情報源から集められたスキルが含まれています。これらのスキルは、オンラインドキュメントを通じて探求し、楽しむことができます。ドキュメントは、https://skills.psiace.me/ で閲覧できます。

ライブラリを追加するには、次のコマンドを使用します。pnpx skills add PsiACE/skills --skill='*' と入力してください。グローバルにインストールする場合は、pnpx skills add PsiACE/skills --skill='*' -g を使用します。

利用可能なスキルには、以下のものがあります。まず、friendly-pythonは、Pythonコードの作成と改善に関するガイダンスを提供します。次に、pigletは、「One Python Craftsman」に触発されたPythonの技術的アドバイスを提供します。そして、fast-rustは、効率的で保守しやすいRustコードを書くためのヒントを提供します。

ドキュメントの管理については、依存関係をインストールしてローカルでプレビューするために、uv sync --group docs を実行し、その後 uv run mkdocs serve -f mkdocs.yml を使用します。静的サイトを構築するには、uv run mkdocs build -f mkdocs.yml を使用してください。

このライブラリは意図的に小さく設計されており、今後進化する可能性があります。クレジットや感謝の気持ちについては、skills/ACKNOWLEDGEMENTS.mdファイルを参照してください。

このテキストは、microvm.nixを使用してOpenclawというアプリケーションをサンドボックス化するプロジェクトについて述べています。著者は当初、使用するツールにあまり興味を持っていませんでしたが、2026年に軽量の仮想化とサンドボックス技術を探求することに決めました。

主なポイントは以下の通りです。まず、目的はOpenclawがアクセスできるものや変更できるものを制御し、ネットワークトラフィックを管理し、この設定を宣言的に実現することです。

次に、MicroVMについて説明します。microvm.nixは、コンテナの軽量な代替手段として紹介されており、独自のOSカーネルを実行することでセキュリティリスクを低減します。現代のMicroVMは迅速に起動し、システムリソースを効率的に使用できます。

設定に関しては、著者は静的IPアドレスや共有ファイルシステムなどのパラメータを用いてVMの設定を標準化し、ビルドを迅速化しています。

ネットワークの設定では、マイクロVM同士が通信できるようにブリッジネットワークを作成し、NATを通じてインターネットアクセスを管理しています。

秘密情報の管理については、Openclawの運用に必要な特定のトークンがVM内に安全にマウントされ、機密情報が漏れないように配慮されています。

ネットワークの監視に関しては、初期のネットワークアクセス制限の試みは複雑であったため、DNSクエリや外部接続のログを記録するよりオープンなアプローチに変更しました。

最後に、著者はNode.jsのネットワークインターフェースのクエリやOpenclawのファイル書き込みに関する権限設定など、いくつかの技術的な課題に直面しました。

著者は、仮想化とネットワーキングの設定を行う経験が有益で楽しかったと感じていますが、今後Openclawを使用することにはあまり興味がないようです。

要約がありません。

このテキストは、Emacsを使って一週間で作られたゲームについて説明しています。このゲームは楽しさを追求し、関数型プログラミングと命令型プログラミングの組み合わせを探求しています。制作者はタイルや効果を定義する簡単な方法を開発し、拡張が容易になるようにしました。アーキテクチャはテストや拡張の能力において成功と見なされていますが、ゲームプレイはあまりにも単純すぎるとされ、プレイヤーからのフィードバックが必要です。制作者は、MicropolisやSimCityでの仮想都市の構築に関する以前の経験を参照しています。

この記事では、調整回路用のフェライトコアインダクタの作り方について説明します。調整回路にはインダクタとコンデンサが含まれます。インダクタは磁場にエネルギーを蓄える役割を果たし、AMラジオなどのデバイスにとって不可欠です。

インダクタの基本について説明します。インダクタは直流（DC）を通し、交流（AC）を遮断します。フェライトコアインダクタは高い磁気透過率を持つため、特に効果的で、インダクタンスを増加させます。

エアコアインダクタを作るには、まずフェライトロッドにマグネットワイヤーを巻きつけます。テープで固定し、LCRメーターを使ってインダクタンスを測定します。最初は低く、約5.3µHです。

フェライトロッドを使用することで、コイルの巻きつけがインダクタンスを大幅に増加させます。短いロッドでは66.4µHに、長いロッドでは78.9µHに達します。

フェライトロッドの中心にコイルを近づけることで、インダクタンスをさらに増加させることができますが、エアコアからフェライトコアに切り替える際の変化に比べると小さいです。

コイルの長さを増やすことで、インダクタンスが大幅に増加します。例えば、150ターンのコイルでは2.061mHを測定できます。

タップを追加することで、コイルを完全に巻き直さずに異なるインダクタンスレベルを簡単にテストできます。タップを取り付ける方法はいくつかあり、巻きつけの過程で行うことができます。

他の戦略として、ワイヤーの種類、ゲージ、コイルの直径などもインダクタンスに影響を与えます。計算で見積もることもできますが、材料のバリエーションがあるため、実際に測定することが重要です。

このガイドは、特定の電子機器の用途に合わせてフェライトコアインダクタを作成し、改良する実用性を示しています。

1995年、コンピュータ科学者のニクラウス・ウィルトは、エッセイ「リーンソフトウェアへのお願い」でソフトウェアの効率性について懸念を表明しました。彼は「ウィルトの法則」として知られる言葉を述べ、ソフトウェアはハードウェアが速くなるよりも速く遅くなっていると指摘しました。ウィルトは、現代のソフトウェアが以前のプログラムに比べて大幅に多くのストレージを必要とする一方で、速度の向上が伴っていないことを指摘しました。

ウィルトは、グラフィカルインターフェースや複雑な操作といった現代的な機能を批判し、これらが非効率を生むと主張しました。しかし、要約の著者は、これらの機能がコンピュータの利用をより身近にしたと考えており、ソフトウェア開発における技術的価値と社会的価値の違いを強調しています。

議論はクラウドコンピューティングの影響に移ります。クラウドコンピューティングは、インターネットベースの企業運営の複雑さを解決する手段として登場しました。企業がサーバーの容量を借りることを可能にし、運営を簡素化したことで、ウェブソフトウェアの急成長を促しましたが、コストが増加するという側面もあります。

著者は、複雑さが非効率を招く実体験を共有しています。例えば、ソフトウェアツールの誤用によってデータベースのパフォーマンスが低下したプロジェクトの例を挙げています。また、現在の大規模言語モデル（LLM）の使用に関しても言及し、それに依存することが高額なミスやスキルの低下を招く可能性があると警告しています。

最後に、LLMがプログラミングを民主化する一方で、ハードウェアの改善を上回るソフトウェアの複雑さの増加に寄与する可能性があることを懸念しています。これはウィルトの元々の懸念を再び反映しています。

CIAは、1971年から提供されていた人気のある情報出版物「ワールドファクトブック」を終了することを決定しました。このサイトは完全に削除され、すべてのページは閉鎖に関するお知らせにリダイレクトされています。この決定は批判を呼んでおり、ファクトブックには貴重な情報が含まれていたため、アーカイブ形式で保存し、終了のお知らせを付けることができたのではないかという意見があります。

CIAは以前は年次アーカイブを公開していましたが、最後に利用可能なものは2020年のものです。あるユーザーが2020年のデータを共有するための新しいGitHubリポジトリを作成し、オンラインでアクセスできるようにしています。ワールドファクトブックは、最近のエベレスト山の高さの調整など、情報豊富な更新で知られていました。

コンピュータが進化するにつれて、CPUコアの速度は向上していますが、プログラムのパフォーマンスにおいてはメモリアクセスが主な制約要因となっています。ハードウェアの改善、特にCPUキャッシュの導入は役立ちますが、プログラマーはメモリの仕組みを理解することが、ソフトウェアを効果的に最適化するために必要です。

初期のコンピュータは、各コンポーネントのパフォーマンスがバランスよく保たれていました。しかし、ハードウェアが進化する中で、メモリやストレージの性能が遅れを取り、ボトルネックが生じました。オペレーティングシステムは、よく使われるデータを高速なメインメモリで管理しますが、メインメモリへのアクセスは依然として課題です。

この文書では、現代のメモリシステムについて説明し、RAMの種類やCPUキャッシュに焦点を当てています。メモリの構造を理解することは、プログラマーが効率的なコードを書くために不可欠です。

RAMにはいくつかの種類があります。静的RAM（SRAM）は高速ですが高価で、主にCPUキャッシュで使用されます。一方、動的RAM（DRAM）は遅く、リフレッシュが必要ですが、コスト効率が良いためメインメモリとして利用されています。

メモリアクセスのパターンは、メモリのパフォーマンスに大きな影響を与えます。特にマルチコア環境では、効率的なメモリアクセスのスケジューリングが重要です。

CPUキャッシュは、頻繁に使用される情報をCPUの近くに保存することでデータアクセスを高速化します。キャッシュの動作を理解することは、プログラムのパフォーマンスを最適化するために重要です。

複数のCPUを持つシステムでは、メモリアクセスの時間が異なることがあり、プログラマーはこれらの違いを認識し、管理することが求められます。

文書には、プログラマーがメモリアクセスの効率を向上させるための実用的なアドバイスが含まれており、ソフトウェアのパフォーマンス問題を特定するためのツールに関する情報も提供されています。

また、メモリ技術の未来についても言及されており、開発者にはこれらの変化について常に情報を得ることが奨励されています。この文書は、プログラマーがメモリシステムをよりよく理解し、メモリを効果的に活用することでアプリケーションのパフォーマンスを向上させるためのガイドとなっています。

Voxtralは、新しい高度な音声認識モデル「Voxtral Transcribe 2」を発表しました。このモデルは、高品質な文字起こし、話者の識別（ダイアライゼーション）、低遅延を提供します。主なモデルは二つあります。

一つ目は「Voxtral Mini Transcribe V2」です。このモデルはバッチ処理用に設計されており、13の言語をサポートしています。話者ラベルや単語ごとのタイムスタンプを付けた正確な文字起こしを提供し、1分あたり0.003ドルという非常にコストパフォーマンスの良い価格で、競合他社よりも精度と速度で優れています。

二つ目は「Voxtral Realtime」です。このモデルは、200ミリ秒という低遅延でのライブ文字起こしに特化しています。こちらも複数の言語をサポートし、オープンソースライセンス（Apache 2.0）で提供されています。音声エージェントやリアルタイムコミュニケーションなど、即時のフィードバックが求められるアプリケーションに最適です。

両モデルは、騒がしい環境でも高い精度を維持します。ダイアライゼーション機能により、会議やインタビューでの話者を明確に識別でき、専門用語に対応するためのコンテキストバイアス機能も備えています。また、Mistral Studioのオーディオプレイグラウンドでは、ユーザーが機能を簡単に試すことができます。

これらのモデルは、会議のインテリジェンス、バーチャルアシスタント、コールセンターの自動化、メディア、コンプライアンス監視など、さまざまな分野での利用に適しています。ユーザーはAPIを通じてこれらのモデルを利用でき、Voxtral Mini Transcribe V2は1分あたり0.003ドル、Voxtral Realtimeは1分あたり0.006ドルで提供されています。

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ウェブサイトが正常に機能するためには、いくつかのクッキーやソフトウェアツールが必要です。これらはセキュリティを強化し、不正行為を防ぎ、購入を可能にします。これらのクッキーをブロックすると、サイトの一部の機能が利用できなくなることがあります。

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プライバシーの懸念を無視することの危険性について、歴史的および現代の例を挙げて説明しています。

過去の例として、アムステルダムでは住民に関する詳細な情報が記録されていました。これには宗教的な所属も含まれていました。このデータは第二次世界大戦中に重要な役割を果たし、ナチスはこれを利用して多くのユダヤ人を標的にし、殺害しました。抵抗運動はこの登録簿を破壊しようとし、一部の記録を損傷させることに成功しました。これにより、命が救われた可能性があります。

現在の例として、最近アメリカの人事管理局で大規模なデータ漏洩が発生し、2000万件以上のファイルが流出しました。この状況はアムステルダムの登録簿に似ており、一見無害なデータが悪用されると危険なものになることを示しています。

未来については、「隠すものがない人はプライバシー侵害を気にする必要がない」という考え方を批判しています。著者は、プライバシーは不正行為の有無にかかわらず重要であり、これは世界人権宣言でも認められています。誰もがある程度のプライバシーを重視しており、それを失うことは、身元の盗用や恥をかくことなど、深刻な結果を招く可能性があります。

このように、プライバシーを守ることの重要性が強調されており、隠すものがないと思っている人でも、プライバシーを気にするべきだというメッセージが伝えられています。

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Llama 4は期待外れでした。それから10ヶ月が経ちましたが、MetaのAPIはまだ待機リストのみで利用可能です。

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2026年2月3日、アンドリュー・ユンは、スペースXがxAIを買収し、宇宙にデータセンターを設立する計画を進めていると報じました。この取り組みは、グーグルやさまざまなスタートアップも追求しています。彼らは、宇宙のデータセンターが無限の太陽光発電と広大なロケット能力を活かせると考えていますが、依然として大きな課題が残っています。

グーグルの研究によると、2035年までに打ち上げコストが1キログラムあたり200ドルに下がれば、宇宙のデータセンターは地上のものと競争できる可能性があります。しかし、AIを拡大するには数十万のGPUが必要で、数百万の衛星が必要になるかもしれません。これにより、危険な宇宙ゴミが増える恐れがあります。

さらに、衛星技術のアップグレードは難しく、新しい衛星を打ち上げる必要があるため、地球上の既存のデータセンターを単にアップグレードすることはできません。地上の太陽光発電がよりコスト効率的になるにつれて、宇宙データセンターの魅力は低下しています。

それでも、企業はこのアイデアに多額の投資を行っています。これは、今後のIPOや将来の利益の可能性があるためであり、たとえ現時点ではプロジェクトが非現実的に見えても、関心が高まっています。

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2026年2月5日、SASスカンジナビア航空のエアバスA320neoが、ブリュッセルからコペンハーゲン行きのフライトSK2590として運航中、離陸時に滑走路ではなくタクシーウェイに誤って並んでしまいました。機体は107ノットの速度に達しましたが、C1-E1の交差点で無事に停止しました。乗客165人は全員無傷で避難し、空港当局は心理的サポートを提供しました。

ブリュッセル空港はこの事故を確認し、機体がタクシーウェイにいるのが発見された後、フライトが中止されたと発表しました。SASによる内部調査と、ベルギーの航空事故調査局による正式な安全調査が進行中で、原因を特定し航空安全を向上させるための取り組みが行われています。初期の調査結果では、タクシー中に誤認識があったことが示唆されており、事故を防ぐことができた可能性のある滑走路認識および助言システム（RAAS）が機体に搭載されていなかったことが指摘されています。地元当局は、このようなエラーの影響について懸念を示しており、特に機体が離陸に必要な重要な速度に近づいていたことが問題視されています。

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Tencentの調査によると、Elixirは20のプログラミング言語の中で問題解決の完了率が最も高く、30以上のモデルで97.5%の問題を解決しました。ElixirはC#やKotlinなど他の言語よりも推論タスクで優れており、AI開発において強力な選択肢となっています。

Elixirの主な特徴には、まず不変性と可読性があります。Elixirは不変性を重視しており、これによりコードの明瞭さが向上します。関数は必要な入力と生成する出力を明示的に示すため、人間とAIの両方がコードを理解しやすくなります。

次に、ドキュメンテーションの分離があります。Elixirでは、ドキュメントがコードのコメントとは別に管理されており、学習体験が向上します。ドキュメントは例を用いて検証できるため、正確性が保たれ、統一されたプラットフォームを通じて情報にアクセスしやすくなります。

さらに、Elixirのエコシステムは安定しており、2014年から続く長期的なバージョン（v1.xなど）が存在します。この安定性により、AIモデルのトレーニング時に混乱が減り、コードが時間とともに一貫性を保ちます。

最後に、Elixirはツールの充実度が高く、コンパイルされた性質により迅速なフィードバックを提供します。これにより、早期にエラーを発見できます。また、運用の複雑さが低く、開発者が少ないコンポーネントでアプリケーションを構築できるようになっています。さらに、内部調査機能により、問題の診断が容易になります。

全体として、Elixirの設計は開発者の体験を重視しており、AIのトレーニングを強化するため、AIアプリケーションに最適な言語となっています。

バインのユークリッドは、オリバー・バインが1847年に発表した有名な書籍「ユークリッドの要素」の現代版です。この版には、カラフルな図やインタラクティブな機能、ニコラス・ルージュによる追加リソースが含まれています。

第一巻では基本的な平面幾何学について説明しています。第二巻は幾何学的代数に焦点を当てています。第三巻では円と角度について議論し、第四巻では正多角形を探求します。第五巻は比と比例について扱い、第六巻では幾何学的比例を見ています。

さらに、元の出版に関する情報やサイトのデザインについても紹介されています。幾何学的なイラストを使ったカラフルなポスターが飾り用に用意されており、イラストに基づいたパズルも楽しめます。これらのリソースを活用して、幾何学の理解を深めてみてください。

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最近、IntelとITE TechのCPUに関するいくつかのハードウェアバグが報告されました。まず、IntelのCPUIDに関する問題があります。特定のIntel CPUは、CPUIDの文字列に誤植があるため、製造元の名前を正しく表示できません。例えば、一部のXeonプロセッサでは「GenuineIotel」という誤植が見られ、これはランダムなビットエラーが原因かもしれません。また、Core i5-1245Uでは「Intel(R) ore(TM)」と表示されており、正しくは「Core(TM)」であるべきです。この誤りは、CPUのファームウェアに関連する人為的なミスと考えられます。

次に、ITE TechのIT81202組み込みプロセッサに関するパイプラインバグがあります。このプロセッサでは、乗算の後に続く命令が正しく動作しないことがあります。この問題の回避策として、システムの機能を制限する方法がありますが、このプロセッサは一般の人々にはあまり使用されていないため、大きな問題にはならないかもしれません。

これらの例は、CPUの設計やファームウェアにおけるエラーを示しており、関係する企業にとっては恥ずかしいことですが、CPU開発の複雑さについての警鐘ともなっています。

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この記事では、エプスタインファイルに関連する米国司法省（DoJ）が公開したPDFファイルの技術分析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。

分析の目的は、PDFファイルの内容ではなく、その構造や有効性といった技術的側面を調査することです。DoJは2025年12月19日に、1万以上のPDFファイルを含む大規模なデータセットを公開しました。この新しいデータセットは、ファイルがどのようにサニタイズ（情報の削除）され、赤字処理されたのかに関心を集めています。

PDFファイルは複雑なバイナリ形式であり、分析には専門的なツールと知識が必要です。調査の結果、一部のPDFにはフォントの記述が不正確などの軽微な問題が見られましたが、全体としては有効でした。

赤字処理とメタデータについての分析では、PDF内の赤字処理が正しく行われており、調査したファイルには回復可能なテキストは存在しないことが確認されました。しかし、以前のDoJの文書には不十分な赤字処理が見られました。また、PDFには重要なメタデータが欠けており、これはサニタイズの際にしばしば削除されるものです。

PDFにはインクリメンタルアップデートが含まれており、単一のファイル内に複数の改訂を保存できる機能があります。この機能は、各ページにベイツ番号を適用するために使用されました。

PDF内の写真は、メタデータの漏洩を防ぐために低解像度のビットマップ画像に変換されていました。一部の文書はスキャンされたように見え、他の文書はリアルなアーティファクトなしにデジタルで作成されたようでした。

光学文字認識（OCR）が画像内のテキストを識別するために使用されましたが、その品質にはばらつきがあり、潜在的な不正確さを引き起こす可能性があります。研究では、改善されたOCRを用いてPDFを再処理することで、より良い結果が得られる可能性があると示唆されています。

DoJのPDFサニタイズプロセスは効果的ですが、ファイルサイズの管理や情報漏洩の防止に関して改善の余地があることが示されています。PDFフォレンジックの複雑さは、正確な結果を確保するために慎重な検査とさまざまなツールを必要とします。

この記事は、機密文書を扱うための堅牢な手続きの重要性と、PDF技術およびフォレンジック分析の実践における継続的な改善の必要性を強調しています。

この記事では、Tritonコンパイラにおけるビスポークレイアウトとリニアレイアウトの概念について、コード生成とパフォーマンスの最適化における役割に焦点を当てています。

ビスポークレイアウトは、特定のハードウェアパターンに合わせて調整された伝統的なレイアウトであり、ブロックレイアウトや共有レイアウトが含まれます。これらはシンプルですが、最適化が進むにつれて複雑になることがあります。一方、リニアレイアウトは、最適化を簡素化する一般的なメカニズムを提供しますが、概念的には理解しにくい場合があります。

レイアウトの目的として、ビスポークレイアウトはハードウェアの所有パターンをモデル化し、一般的なタスクに対して理解しやすいです。リニアレイアウトは、より複雑な最適化シナリオに使用され、開発者がレイアウトを直接プログラムすることで、より良い制御を可能にします。

レイアウトの種類には、異なるハードウェアユニット間でのテンソル要素の所有パターンを表す分散レイアウト、効率的な共有メモリの使用に焦点を当て、バンクコンフリクトを解決するための手法（スウィズリングやパディングなど）を用いる共有レイアウトがあります。

ブロックレイアウトは、スレッドをワープやCTA（協調スレッド配列）にグループ化することで、効率的なグローバルメモリアクセスを実現するために設計された特定の分散レイアウトです。MMAレイアウトは、テンソルや行列のコア計算に特化したレイアウトで、効率的な処理のためにデータが正しく配置されることを保証します。

共有メモリはパフォーマンスにとって重要で、共有レイアウトは共有メモリにフェッチされたデータの管理を助けます。スウィズルされたレイアウトやパディングされたレイアウトは、異なるコンフリクト解決戦略に対応します。

課題として、ビスポークレイアウトは効果的ですが、異なるレイアウトタイプを扱う際に冗長な変換や複雑さを引き起こす可能性があります。リニアレイアウトはこれらの問題を最適化する手段を提供しますが、テンソルの形状や配置を慎重に管理する必要があります。

この記事は、ビスポークレイアウトが多くのアプリケーションにとって依然として重要である一方で、リニアレイアウトが現代のGPUアーキテクチャや最適化の複雑さを扱う上でますます重要になっていることを強調しています。

要約がありません。

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ジム・ヤグミンは「バイブコーディング」の課題について論じています。バイブコーディングとは、AIツールを使ってコードを生成し管理する手法ですが、これには技術的負債が生じる可能性があり、精度に欠けると指摘しています。

彼はバイブコーディングを欠陥のある「魔法の定規」に例えています。この手法は構造を作ることはできますが、測定誤差が内在しているため、複雑なタスクには必要な精度を提供できません。大規模なプロジェクトを生み出すことはできますが、正確さが求められる場面では失敗します。

一方で、「仕様駆動開発」（SDD）は、コーディングの前に詳細な仕様を作成することを重視します。これにより、精度の問題に対処できますが、ドキュメントの維持が難しく、実際のコードとはしばしば乖離してしまうため、「ドキュメント負債」が生じることがあります。

ヤグミンは、現在の開発プロセスにおける非効率性を強調しています。エンジニアリングチームとプロダクトチームの間で不必要な重複が発生していると指摘し、ビジネスの意思決定をコードに直接結びつける「コンテキストレイヤー」の必要性を提案しています。これにより、ワークフローが簡素化され、広範なコンテキストエンジニアリングの必要が減るとしています。

提案されたコンテキストレイヤーは、人間とAIの両方に理解可能で、ドキュメントの変更をコードの更新にリンクさせることができます。これにより、開発プロセスが効率化され、利害関係者とエンジニアの協力が向上する可能性があります。

ヤグミンは、現代のAIツールが統合されたコンテキストレイヤーを通じて、ソフトウェア開発におけるコミュニケーションと効率を向上させる未来を描いています。

著者は、ティム・マッキノンというプログラマーの話を紹介しています。ティムはソフトウェアコンサルタント会社で個別のタスクにサインアップしなかったため、プロダクティビティスコアがゼロでした。しかし、ティムは物語を届けることに集中するのではなく、同僚とペアで作業し、彼らの学びやスキル向上を手助けしていました。このアプローチにより、チーム全体がより効果的で生産的になりました。

管理者がティムの低いスコアを理由に彼を外すことを提案した際、著者はそれを拒否しました。ティムの存在がチーム全体のパフォーマンスを向上させていると説明したからです。最終的に、彼らは個々の生産性指標から、ビジネスに与える影響に基づいてチームのパフォーマンスを測る方法にシフトしました。

重要なポイントは、生産性を個人ではなくチームレベルで測るべきだということです。個々の指標は複雑なシステムでは誤解を招くことがあります。著者はチームの責任感や協力の重要性を強調しています。

SaaS（サービスとしてのソフトウェア）は非常に利益性の高いビジネスモデルですが、AIの進展により大きな課題に直面しています。顧客は「バイブコーディング」ツールを使って、自分たちのニーズに合ったソリューションを迅速に作成できると感じています。この変化により、顧客の期待が高まり、ニーズが満たされない場合には解約の可能性も高まっています。

B2B SaaS市場は厳しい状況にあり、大手企業の株価が大幅に下落しています。顧客は、より優れた代替手段としてAIを活用したソリューションを模索しています。バイブコーディングとは、プログラミングの知識がない人々がツールを使って自分のソフトウェアソリューションを構築することを指します。これにより即時的な生産性向上が期待できますが、既存のSaaSプラットフォームに比べて堅牢性やセキュリティが欠けていることが多いです。

顧客はSaaSプロバイダーに対して、より柔軟性やカスタマイズを求めるようになり、力関係が変化しています。彼らはソフトウェアに合わせて自分たちの業務フローを調整することに対して、以前よりも消極的です。

生き残り戦略としては、まず顧客の日常業務に深く組み込まれ、不可欠な存在となるようにソフトウェアを提供することが重要です。また、プラットフォームのセキュリティ機能や安定性を強調することも必要です。多くのバイブコーディングソリューションは、これらの重要な要素が不足している場合があるからです。さらに、顧客の業務フローに合ったカスタマイズ可能なソリューションを提供することで、使いやすさを向上させ、解約リスクを減少させることができます。

これらの戦略を取り入れることで、B2B SaaS企業はAIと顧客の要求に影響を受ける市場でより良い競争ができるようになります。