ハックデイズに参加していただき、ありがとうございました！15カ国以上から300人の参加者が集まり、学生や研究者、経験豊富な開発者やデザイナーとともに素晴らしい時間を過ごしました。

受賞者の皆さん、おめでとうございます。 1位：VRCチーム - Visio Room Connector 2位：OpenProject - Hacking Borders: Docs x OpenProject統合 3位：HaXathon - Math in Docs 観客賞：Panographix - Docsにおける表とグラフ

プロジェクトの詳細なリストはオンラインでご覧いただけます。

ソブリンワークスペース、またの名をラ・スイート・ニュメリックは、オンラインコラボレーションのために設計されたオープンソースのデジタルワークスペースです。フランスの政府機関がオランダやドイツと協力して開発しました。

私たちのコードは完全にオープンソースで、MITライセンスのもとで提供されています。興味がある方やもっと知りたい方は、[email protected]までメールを送るか、私たちのウェブサイトを訪れてください。

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2026年から、イギリスでは70歳以上のドライバーが運転免許を維持するために、3年ごとに視力検査を受ける必要があります。この変更は、新しい交通安全戦略の一環であり、2024年に死亡した車の運転手の約25%が70歳以上だったことを受けて、事故を減らすことを目的としています。

現在、イギリスのドライバーは20メートル先のナンバープレートを読める必要がありますが、免許取得後に視力や健康を証明する義務はありません。運転手が自分の運転に不安を感じた場合、運転免許を管理するDVLAに知らせるのは運転手自身の責任ですが、これが効果的でないと考える専門家もいます。

新しい視力検査の要件を支持する人々は多く、特に高齢ドライバーはこれが道路の安全性を高める助けになると考えています。しかし、一方で健康チェックは70歳以上のドライバーだけでなく、すべてのドライバーに適用されるべきだという意見もあります。専門家は、視力が徐々に低下することがあるため、定期的な検査が事故を防ぐのに役立つと指摘しています。

この変更は前向きなステップと見なされていますが、Age UKのような団体は、視力検査だけでは事故を大幅に減少させることは難しく、運転をやめる可能性のある高齢ドライバーへのより広範な支援が必要だと強調しています。

Hootは、WebAssembly（Wasm）をサポートするウェブブラウザでSchemeコードを実行できるプロジェクトです。このプロジェクトには、SchemeコードをWasmに変換するコンパイラと、Wasmを扱うための一式のツールが含まれています。HootはGuileを基にしており、動作させるために特別なソフトウェアは必要ありません。また、Guile環境内でコードを直接テストできるWasmインタープリタも備えています。

最新バージョンはv0.7.0です。

Hootに関する記事や動画が多数あり、インタラクティブなウェブページの作成方法や、ブラウザでのSchemeの使用法、ゲーム開発における機能のデモなどが紹介されています。開発者へのインタビューも公開されています。

この本は、現代の機械学習における重要なツールである人間のフィードバックからの強化学習（RLHF）について、わかりやすく紹介しています。まず、RLHFの起源を経済学や哲学などのさまざまな分野から説明します。次に、RLHFで使用される基本的な概念、問題の定式化、データ収集方法について解説します。その後、RLHFにおける最適化プロセス、具体的には指示調整、報酬モデルの訓練、さまざまなアルゴリズムについて詳しく説明します。最後に、この分野における高度なトピックや未解決の研究課題についても触れています。

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Waymoは、自動運転のための先進的なシミュレーションツール「Waymo World Model」を発表しました。このモデルは、道路の安全性を向上させるために重要で、すでにWaymo Driverがアメリカの主要都市で約2億マイルを自動運転で走行するのに役立っています。また、複雑な運転シナリオのトレーニングにも欠かせないものです。

Waymo World Modelは、Google DeepMindの技術「Genie 3」を利用して、リアルな3D環境を作成します。このモデルは、極端な天候や珍しい遭遇など、実際には再現が難しい稀な運転状況をシミュレーションできます。エンジニアは簡単なコマンドを使ってシミュレーションを容易に変更できるため、さまざまな運転条件に対応できる柔軟性があります。

Waymo World Modelの主な特徴には、以下のものがあります。まず、「新たに生まれる多様な世界知識」があり、膨大なデータから学習することで、運転車両が直接経験していない出来事をシミュレーションできます。次に、「強力なシミュレーション制御機能」があり、エンジニアは運転行動やシーンのレイアウト、環境要因を制御できるため、「もしも」のシナリオを作成できます。また、「ダッシュカム映像の変換機能」により、実際のダッシュカム映像をシミュレーションに変換し、リアリティを高めます。最後に、「効率的な長時間シミュレーション」が可能で、少ない計算リソースで長い運転シナリオをシミュレーションしながら、品質を維持します。

全体として、Waymo World Modelは、Waymo Driverが困難で稀な状況に備えるための準備を整え、これらのシナリオが実際の道路で発生する前に安全性を向上させる役割を果たします。

著者は、特に2025年12月以降のソフトウェアエンジニアリングの重要な変化について考察しています。彼らは「自動プログラミング」の台頭を強調しており、これにより開発者はすべてのコードを手動で書くという煩わしい作業から解放され、ソフトウェアの創造的な側面に集中できるようになります。この変化は、エンジニアがシステムをより効率的に設計し、構築することを可能にします。

著者は、フレームワークやライブラリへの過度な依存を批判しています。これらはしばしば開発を簡素化するのではなく、逆に複雑にしてしまいます。多くの開発者は、複雑さへの恐れからこれらのツールを選ぶことが多く、真のエンジニアリング思考が欠けてしまうと指摘しています。フレームワークは問題を本当に解決するのではなく、新たな問題を生み出し、設計の質を低下させることがあります。

重要なポイントは以下の通りです。自動プログラミングは手動コーディングを減らしますが、設計やアーキテクチャについて深く考えることは依然として必要です。また、多くのフレームワークはソフトウェア開発を過度に複雑にし、開発者に不必要な負担をかけます。著者は、ソフトウェアエンジニアリングは大手企業が提供する一般的なツールに頼るのではなく、カスタマイズされた解決策で実際の問題を解決することに焦点を当てるべきだと考えています。

著者は、開発者がこの自動化の新しい時代を受け入れ、エンジニアリングプロセスのコントロールを取り戻すよう促しています。無駄な複雑さや外部フレームワークへの依存を避けることが重要です。

CloudBotは、ワンクリックで設定できる使いやすいAIの従業員です。OpenClaw上で動作し、以下の機能を提供します。

クラウド上に完全なUbuntuデスクトップを用意し、画面を見てコンピュータを操作できるAIを搭載しています。24時間365日利用可能で、あなたが眠っている間も働き続けます。また、自分のAPIキーを使ってAIモデルを利用することもできます。料金は月額69ドルから始まります。

このAIは、コーディングやウェブブラウジング、コマンドの実行、ファイル管理など、通常のデスクトップで行う作業を行うことができます。AIエージェントの設定を簡単にし、迅速かつストレスなく利用できるようにしています。

デモ動画もご覧いただけます。コミュニティからのフィードバックをお待ちしています。

著者たちは、現在のAIシステムが高度な数学問題にどれだけ正確に答えられるかを評価するために、研究に基づいて10問の数学問題を作成しました。これらの問題はこれまで公開されておらず、著者たちは答えを知っていますが、しばらくの間はその答えを秘密にするつもりです。

スサム・パルは、25年間のソフトウェア開発の経験を振り返り、プログラミングや協力に関する個人的なエピソードを共有しています。彼の旅からの重要なポイントを以下にまとめます。

彼の旅は大学時代に始まり、先輩からHTMLやウェブサイトの作成を学んだことがきっかけで、ウェブサイト作りに興味を持ちました。学業の中でマイクロプロセッサを使って実験を行い、友人が成績を追い求めるのではなく、探求的な学び方をするようになったことも印象的です。

最初の仕事では、脆弱なeバンキングソフトウェアのインストーラーを改善し、より挑戦的な仕事を求めるようになりました。その結果、コアアーキテクチャコンポーネントを開発するチームに移ることになりました。セキュリティの概念、特にMITM（中間者攻撃）について学び、マネージャーからのメンターシップを通じて自信を深めていきました。

複雑なコードに苦労しながらも、コーディングの実践や明確で保守しやすいコードの重要性について貴重な教訓を得ました。また、セットトップボックスのウィジェットアニメーションに取り組み、技術的な制約や利害関係者の反応から予期しない結果が生まれることを示しました。

ドクター・バート・カリスキとの重要な出会いを通じて、高度なアルゴリズムやデータベースに関わる充実した仕事を見つけ、専門的な成長を遂げました。数年後のサイバーセキュリティコンテストでは、優れた成績を収め、問題解決能力に対する自分の認識が「賢い」から「経験豊富な」へと変わったことを振り返りました。

パルの物語は、ソフトウェア開発における学びと協力の進化を示しており、個人の成長、メンターシップ、そして技術分野における好奇心の重要性を強調しています。

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このメッセージは、システムがあなたのブラウザを確認していることを示しています。この処理は数秒で完了します。

GNU Algol 68コンパイラのプレゼンテーションがFOSDEM 2026で行われます。このイベントでは、GNU Algol 68コンパイラ（ga68）の紹介が行われます。トラックはGCC（GNUツールチェーン）で、日程は土曜日の13時35分から14時まで（UTC+1）です。会場はUD6.215です。また、ライブストリームはud6215で視聴可能です。講演者はホセ・E・マルケシです。

追加リソースとして、ビデオ録画がAV1/WebM（141.6 MB）およびMP4（734.6 MB）形式で利用可能です。字幕ファイル（VTT）も用意されています。ディスカッション用のチャットルームもあり、ウェブやアプリから参加できます。ぜひチャットに参加して、フィードバックをお寄せください。

地理的結合（Geo joins）は、空間的な関係に基づいてテーブルを結合する手法ですが、データが増えるにつれて非常に遅くなることがあります。この方法では、一つのテーブルのすべての項目を別のテーブルのすべての項目と比較する必要があり、効率が悪くなります。

この記事では、H3インデックスを使用した解決策を紹介します。H3は地球を六角形のセルに分割する方法で、これにより複雑な空間的結合をセルIDに基づく単純な等価結合に変換し、比較を迅速に行えるようにします。

地理的結合は、形状が交差するかどうかなどの空間的基準に基づいてテーブルを結合するSQLコマンドです。従来の地理的結合は、すべての幾何学的ペアをチェックする必要があるため、データサイズが増えると処理が二次的に増加し、遅くなります。

H3インデックスは、地理データを管理しやすいセルに分割することで、効率的な空間クエリを可能にします。この方法では、まずセルIDを使って候補をフィルタリングし、その後、実際の空間チェックを行います。

具体的には、元の空間的結合を以下のように書き換えます。まず、両方のテーブルに対してH3のカバレッジを生成し、次にこれらのセルIDに基づいて迅速に結合を行います。その後、候補を重複排除し、実際の交差を確認します。

この方法により、高価な空間チェックの回数が大幅に減少し、クエリの実行が非常に速くなります。H3は近似を提供するため、偽陽性が発生する可能性がありますが、真の一致を見逃すことはありません。H3セルの解像度は、速度と精度のバランスに応じて調整できます。

H3インデックスを使用することで、クエリ時間を劇的に短縮できます。例えば、最初は459秒かかっていたクエリが、H3を使うことでわずか1.1秒で実行できるようになります。

H3インデックスを活用することで、地理的結合のパフォーマンスが大幅に向上し、複雑な空間操作をより単純で迅速な計算に変換できます。

BreezyBoxというプロジェクトについて説明します。これは、Raspberry Piに似た軽量コンピューティングソリューションですが、重いサーバーオペレーティングシステムを必要としません。独自の高速テキストモードドライバーを使用しており、スムーズなANSIテキストのデモを実行できます。

主な特徴としては、アプリをどのリポジトリからでも簡単にインストールできる点があります。承認を必要とせず、互換性のあるELFファイルを公開するだけでインストールが可能です。著者は、1つのコマンドで複数のアプリを成功裏にインストールできた経験があり、トースターでホームブリューを実行するのに似ていると述べています。

このプロジェクトは、HackadayやHackster.io、Redditなど、さまざまなプラットフォームで取り上げられています。詳細については、上記のリンクから例となるリポジトリを確認できます。

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2007年からUI/UXデザインの経験を持つ個人開発者が、新しいデザインツール「Vecti」を作りました。このツールは、正確なグリッドスナッピングや高速なキャンバスレンダラー、共有アセットライブラリ、エクスポートオプションなど、必要なデザイン機能に焦点を当てています。コラボレーションツールやプラグインのような余計な機能は含まれていません。VectiはEUで開発されており、プライバシー規制に準拠しています。また、クレジットカードなしで利用できる無料プランも提供しています。開発者は最小限の分析を行っていますが、アプリ内でのユーザー行動は追跡していません。個人デザイナーや小規模チームからのフィードバックを歓迎しており、ツールの機能や開発についての質問にもオープンです。詳細はvecti.comで確認できます。

著者は、自転車による脳震盪からの記憶喪失を心配し、大切なデータを安全に保ち、アクセスしやすくするための解決策を考えました。彼らは「シャミールの秘密分散法」と呼ばれる手法と年齢暗号化を利用し、インターネットなしでウェブブラウザで動作する形にまとめました。このシステムでは、著者に何かあった場合、7人の友人のうち5人の同意が必要となり、データを解放することができます。デモ版が彼らのウェブサイトで公開されており、誰でも試すことができます。

ルリオロジーは、単純なルールに基づくシステムの挙動を研究する新しい科学分野です。この分野では、これらのルールが適用されたときに何が起こるのかを探求し、広大な「計算宇宙」の可能性を考察します。実用的なプログラムを扱うコンピュータ科学とは異なり、ルリオロジーは特定の目的を持たない抽象的なルールを検討します。

「ルリオロジー」という用語は、この分野を表現するために作られました。これは、単純なプログラムを実行し、その結果を厳密に観察することを含みます。実験と理論の両方を含み、特定のケースから始めて、得られた知見を一般化します。

ルリオロジーの重要な概念の一つは「計算的不可約性」です。これは、ある挙動が単純な予測ではなく、直接的な計算を通じてのみ理解できることを意味します。このため、自然史を探求するように、予期しない発見が生まれます。

ルリオロジーは複雑性を理解するための基盤となり、単純な起源から複雑なシステムがどのように生まれるかについての洞察を提供します。また、モデルや技術を創造するための素材を生み出し、計算に関するより広範な理論にも影響を与えます。

ウルフラム言語は、ルリオロジーを実施するための重要なツールであり、ルールを視覚化し操作する機能を提供します。ルリオロジーは広範な分野であり、研究や実用的な応用の機会が多く、計算宇宙の理解を深めることを目指しています。

Herokuは、開発者がアプリケーションを簡単に構築、実行、管理できるクラウドプラットフォームです。最近、パフォーマンスとセキュリティを向上させるための更新が行われました。これには、リソース管理のためのより良いツールや、さまざまなプログラミング言語へのサポートの強化が含まれています。このプラットフォームは、開発者にとってよりスムーズな体験を提供し、アプリケーションの展開をより効率的に行えるようにすることを目指しています。

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この記事では、AWSリージョン間でKafkaデータを複製するための2つのツール、Lenses K2KとApache Kafka MirrorMaker2（MM2）を比較しています。このデータ複製は、災害復旧や複数のリージョンでの展開にとって非常に重要です。

比較の目的は、組織が遅延を最小限に抑え、スループットを最大化し、運用を簡素化するための効率的なクロスリージョンデータ複製ソリューションを必要としていることです。MM2は広く使用されていますが、オフセット管理に関する課題を引き起こし、フェイルオーバー時にメッセージの損失や重複といった問題が発生する可能性があります。

一方、Lenses K2Kは、複製を簡素化しつつパフォーマンスを向上させるように設計されています。MM2に伴う複雑さを排除しています。パフォーマンスの調査結果では、K2KはMM2と比較して14～32%低い遅延と51～78%速いプロデューサーの書き込み速度を示しました。また、K2Kは16%高いスループットと、バッチ処理の効率が大幅に向上しています。両方のソリューションはテストで100%の信頼性を達成しました。

K2Kを選ぶべき場合は、低遅延、高スループット、運用の簡素化を重視する場合や、新しい複製インフラを構築する場合です。一方、MM2はすでにKafka Connectエコシステムに投資しており、その複雑さを管理できる場合に選ぶべきです。

全体として、K2Kはさまざまなパフォーマンス指標でMM2を一貫して上回り、操作が容易であるため、パフォーマンスとシンプルさを重視する組織にとって強力な選択肢となります。

明確なビジョンを確立することが重要です。プロジェクトの目標やアーキテクチャをはっきりと定義し、どの部分のコードに慎重な計画やテストが必要かを理解しましょう。

正確なドキュメントを維持することも大切です。プロジェクトの要件、仕様、コーディング基準を詳細に文書化し、フローチャートや擬似コードなどの視覚的な資料を使って複雑なアイデアを明確にします。

AIのためのデバッグシステムを構築しましょう。効率的なデバッグシステムを作成することで、AIが問題を特定し修正するプロセスを簡素化し、複雑なコマンドの必要性を減らします。

コードレビューのレベルを明確にすることも重要です。どの部分のコードがより徹底的なレビューを必要とするかを特定し、それに応じてラベルを付けて重要なセクションに特別な注意を払います。

高レベルの仕様を自分で作成しましょう。AIが短絡的な手法を使って欠陥のあるコードを生成しないように、包括的なテストを開発します。

インターフェーステストは別に作成します。AIが実際のコードに影響されずに期待される動作のテストを作成できるようにし、テストの有効性を保ちます。

厳格なリンティングとフォーマットのルールを使用します。コーディング基準を厳格に実施し、コードの品質と一貫性を維持します。

文脈に応じたプロンプトを使用します。AIが特定のニーズに合ったコードをより効率的に生成できるように、カスタマイズされたプロンプトを提供します。

高リスクの関数を特定します。セキュリティリスクのある関数を明確にマークし、徹底的にレビューされるようにします。

コードの複雑さを減らすことを目指します。コードを簡素化し、管理しやすく理解しやすくすることで、エラーの可能性を最小限に抑えます。

プロトタイプで実験します。AIを使って問題に対するさまざまな解決策を迅速に試すことで、大きな投資をせずに探索を行います。

タスクを分解します。複雑なタスクを小さく管理しやすい部分に分けてAIに処理させることで、コードとその論理をコントロールし続けます。

これらのガイドラインに従うことで、ソフトウェア開発においてAIと効果的に協力することができます。

「ダークアレー数学」では、フードをかぶった人物が登場し、単位円の内部にランダムに選ばれた三つの点が、その外接円が単位円の内部に完全に収まる確率を求めるよう脅迫します。

この問題を解決するために、主人公は点のデカルト座標を外接円の中心、半径、角度を表す変数に変換します。次に、複雑な微分を含むヤコビ行列式を計算し、最終的には扱いやすい式に導きます。

その後、確率の積分を設定します。これは単位円の面積にわたって積分し、外接円の制約を考慮する作業です。問題を幾何学的な部分と角度的な部分に分け、三角関数の恒等式や置換を使って角度の部分を計算します。

積分を進めた結果、最終的な確率の値は ( \frac{25}{24} ) に達します。フードをかぶった人物はその結果に満足し、主人公を解放しますが、主人公はこの緊張した状況を振り返り、今後は暗い路地を避けることを決意します。

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著者は、5年間DevSecOpsエンジニアとして働いていましたが、仕事の単調さや停滞感、孤立感から満足感を得られませんでした。人との関わりやエンゲージメントが欠けていることに気づき、Infisicalでソリューションエンジニアの職に転職しました。この役割は、技術的なスキルと顧客とのやり取りを組み合わせたものです。

新しい職場では、著者は日々の挑戦を楽しみ、さまざまなクライアントと問題解決に取り組み、意味のある関係を築いています。以前のDevOpsの経験が、顧客を効果的にサポートする能力を高めていることに気づきました。新しいスキルを学び、ストレスを管理する必要がありますが、以前のルーチンからのリフレッシュした変化を提供してくれています。

著者は、行き詰まりや孤立感を感じている他のDevOpsエンジニアに対して、ソリューションエンジニアリングを考えてみるよう勧めています。これは、継続的な学びと協力の機会を提供するからです。新しい役割に満足しており、技術的な部分を維持しながら人と関わることができることを喜んでいます。

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ブノワ・マンデルブロは、言語学、流体力学、宇宙論、金融などさまざまな分野に重要な貢献をしました。彼の興味は非常に幅広いものでした。しかし、このエッセイでは、彼の根底にあるのは「スケーリング」という単一の指導的アイデアであると主張しています。この概念は、自己相似性、べき法則、フラクタルを含み、彼のさまざまな分野での研究の中心にありました。数学、物理学、経済学における彼のアイデアを検討することで、彼の多様な興味にもかかわらず、一貫した知的な道筋があることが示されています。マンデルブロが自然現象や社会現象を理解するための重要な洞察は、幾何学や統計学におけるスケール不変性の原則から得られています。

このブログ記事は、PCフロッピーディスクのコピー防止方法についてのシリーズの第4部で、Vault CorporationのProlokというコピー保護システムに焦点を当てています。このシステムは1980年代初頭に開発されました。

Vault Corporationは1979年に設立され、1983年にProlokを発売して注目を集めました。彼らはプロフェッショナルな広告を活用してブランドを宣伝し、Ashton-Tateのような大手クライアントを引き寄せました。

Prolokの技術は、他のシステムとは異なり、意図的にディスク表面を損傷させて独自の「指紋」を作ることに基づいていました。この方法により、ソフトウェアの出版社は事前に損傷したフロッピーディスクを購入し、自社のプログラムを保護することができました。

ソフトウェアの出版社は、PROLOK.EXEというユーティリティを使用して、Prolokフロッピーディスクにソフトウェアを暗号化しました。この保護は指紋を確認するように設計されており、指紋がない場合はソフトウェアが実行されませんでした。

その後、VaultはHard Disk ProlokやFilelokなど、さまざまなデータ保護レベルを提供する関連製品をいくつか導入しました。

しかし、Prolokは初期の成功にもかかわらず、互換性の問題に直面し、一部のユーザーにデータ損失を引き起こしました。また、Quaid SoftwareのRAMKEYのようなユーティリティによってこのシステムを回避されることもあり、著作権やユーザー権に関する法的な争いが生じました。

Vaultは、チェックに失敗した場合にデータを消去するProlokのバージョンを発表した後、評判が悪化しました。これにより、大手クライアントが製品を取り下げ、Vaultの業界内での地位に大きな損害を与えました。

最終的にVaultは破産しましたが、数年間は存在し続けました。その後、次第に重要性を失っていきました。この投稿は、Prolokの歴史的重要性とソフトウェア保護方法への影響を振り返っています。

2026年2月4日、ジェス・クラースは開発者向けの知識APIとモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーのパブリックプレビューを発表しました。これらの新しいツールは、Googleの公式ドキュメントに正確かつ最新のアクセスを提供し、Googleの技術を使った開発に不可欠なものです。

開発者向け知識APIは、Googleの公開ドキュメントの信頼できる情報源として機能し、開発者がMarkdown形式で情報を検索し取得できるようにします。このAPIは、複数のGoogleプラットフォームからのドキュメントにアクセスでき、ドキュメントページやスニペットを見つけて取得することが可能です。また、変更があった場合には24時間以内にドキュメントが更新されるため、常に最新の情報を得ることができます。

MCPサーバーは、AIアシスタントが外部データソースに安全にアクセスできるオープンスタンダードです。このサーバーは、AIツールの機能を向上させるために、実装ガイダンスやトラブルシューティングの支援、比較分析を提供します。

利用を開始するには、まずGoogle CloudプロジェクトでAPIキーを生成し、Google Cloud CLIを使ってMCPサーバーを有効にします。その後、ドキュメントに従ってツールを設定します。

今後の計画として、開発者たちは構造化コンテンツのサポートを追加し、一般提供に向けてドキュメントの内容を拡充する予定です。開発者には、これらのツールを自分のワークフローに統合し、詳細な情報を得るためにドキュメントを探求することが奨励されています。

MirageOSは、従来のプリエンプティブスレッドを使用しないイベント駆動型のシステムです。代わりに、ネットワークパケットのようなイベントを利用してプログラムを起動し、何かを待つ必要があるまで実行し続けます。このモデルはシンプルでスケーラブルですが、制御ロジックが多くの小さな関数に散らばるため、コードの管理が難しくなることがあります。OCamlのLwtライブラリは、モナディックスタイルを用いることでイベントの処理を簡素化し、これを助けます。

Lwtでは、スレッドは'a Lwt.tのような型で表現され、完了時に結果を返します。return関数は値からスレッドを生成し、bind関数はスレッド上での操作を連鎖させることを可能にします。例えば、sleep関数をbindと組み合わせて、スリープ後にメッセージを表示することができます。

Lwtには利点がある一方で、既存のブロッキングコードへの適応が必要であったり、クロージャを作成する際のオーバーヘッドがあるなどの欠点もあります。コーディングを容易にするために、Lwtは構文拡張を提供し、より自然なコードを書くことができるようにしています。

また、delimccライブラリの使用可能性についても触れています。このライブラリはOCamlで区切られた継続を実装しており、より柔軟なエラーハンドリングを可能にし、Lwtと組み合わせることができます。

LwtとLwt_fiberライブラリのファイバーを比較したベンチマークでは、ファイバーが特定の状況で遅くなることがある一方で、あまり頻繁に制御を返さない場合にはLwtよりも優れることがあることが示されています。パフォーマンスの違いは一般的に小さいため、MirageOSでLwtとファイバーを選択する際には、既存のコードとの相互運用性やJavaScriptとの互換性がより重要な要素となります。

全体として、Lwtは堅牢でJavaScriptと互換性がありますが、新しいコードにおいてLwtとdelimccのどちらを選ぶかは、既存のコードベースの性質やパフォーマンス要件を考慮する必要があります。

入力されたテキストに問題があったようです。要約するためのテキストが見当たりません。要約してほしいテキストを提供していただければ、喜んでお手伝いします。

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2026年2月5日に、Claude Opus 4.6が発表されました。この新しいAIモデルは、コーディング能力と全体的なパフォーマンスを向上させています。主な改善点は以下の通りです。

まず、コーディングスキルが強化され、より複雑なコーディングタスクを管理できるようになりました。計画能力も向上し、大規模なコードベースで効率的に作業し、コードレビューやデバッグも改善されています。

次に、機能が拡張され、Cowork環境内で財務分析やリサーチ、ドキュメント作成（スプレッドシートやプレゼンテーション）を自律的に行えるようになりました。

パフォーマンス指標においては、このモデルはさまざまな業界評価で高得点を獲得し、コーディングや推論のタスクで以前のモデルや競合を上回っています。

新機能として、1百万トークンのコンテキストを管理できるようになり、長時間のタスクでも関連する詳細を失うことなく集中力を維持できるようになりました。

安全性の向上も図られており、誤った行動の発生率が低く、責任ある使用を確保するために広範な安全評価が行われています。

新しい製品機能として、共同作業のためのエージェントチーム、長い会話のためのコンテキスト圧縮、タスク管理を向上させるための適応思考が含まれています。

Opus 4.6はさまざまなプラットフォームで利用可能で、前モデルと同じ価格体系を維持しています。

初期のテスターからは、モデルの推論、計画、複雑なタスクを自律的に実行する能力において大きな改善が報告されています。

全体として、Claude Opus 4.6はAIの能力において大きな飛躍を示しており、特にコーディングや知識作業において、さまざまな分野の専門家にとって貴重なツールとなっています。

FORTHや関連プログラミング言語をAIのトランスフォーマーアーキテクチャに活用する利点について述べています。特に出力生成において、人間のようにタスクを再帰的に分解するのではなく、連結的なアプローチがより効果的である可能性があると指摘しています。

著者は、データセットAとBを「横方向情報伝達結合」方式で組み合わせるプログラミングモデルを紹介しています。この方法により、プログラムに対してローカルな編集が可能になります。このモデルは、生成済みの部分とまだ生成が必要な部分を分けることができ、トークン生成の効率を高めます。

著者は、異なるモデル（OpusとHaiku）が接頭辞と接尾辞の表記法を用いてパリティツリーを作成する際の性能を比較する実験を行いました。その結果、思考モデルが非思考モデルを上回り、OpusがHaikuよりも優れた性能を示しました。また、接尾辞表記法は接頭辞表記法よりも常に正しい結果を生成することが分かりました。

この探求から、関連言語と接尾辞構造を使用することで、特定のタスクにおけるAIモデルの性能が向上する可能性があることが示唆されています。

Smooth CLIは、AIエージェントがウェブを簡単かつ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。このブラウザでは、エージェントが自然言語を使ってタスクを指定できるため、従来のウェブブラウジングインターフェースの複雑さを軽減します。

主な特徴には、自然言語によるタスク管理があります。エージェントは、クリックや入力といった細かい操作を管理するのではなく、「ニューヨークからロサンゼルスへのフライトを検索して」といった目標を述べるだけでタスクを実行できます。また、Smooth CLIはクラウド上で動作する際にIPアドレスを使用できるため、キャプチャなどの問題を回避するのに役立ちます。

さらに、Smooth CLIは従来の方法と比べて20倍速く、5倍安価であることがテストで示されています。セキュリティ面でも、ウェブとのやり取りを信頼できないものとして扱い、サンドボックス環境で実行することでリスクを最小限に抑えるよう設計されています。

このブラウザは、エージェントが複数のブラウザやタスクを自律的に管理できるようにし、データ収集やフォーム記入、ウェブコンテンツとのインタラクションを容易にします。試用は無料で、開発者はユーザーからのフィードバックやアイデアを歓迎しています。

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イギリスで、 contaminated baby formulaを摂取した36人の乳児が食中毒の疑いを持たれています。影響を受けた製品は、ネスレとダノングループが製造したもので、セレウリドという毒素が含まれていました。報告されている症状には、嘔吐や下痢がありますが、重篤な状態の乳児はいません。

イギリス保健安全庁（UKHSA）は、乳児がリコールされた粉ミルクを摂取したことを確認しましたが、症状と毒素との明確な関連性はまだ確認できていません。影響を受けたダノン製品の賞味期限は2026年10月31日で、いくつかのネスレ製品も関与しています。

この汚染問題はイギリスにとどまらず、複数の国に影響を及ぼしています。食品基準庁（FSA）は、粉ミルクに使用されている特定の成分に毒素を特定し、親に対して影響を受けた製品の使用を中止し、心配な場合は医師に相談するように勧告しました。FSAは製造業者と協力し、すべての汚染された製品が販売から撤去されるようにし、今後の事故を防ぐために供給チェーンの調査を進めています。

この記事では、tldrawプロジェクトにおける低品質なAI生成コードの寄付に関する懸念が取り上げられています。著者のスティーブ・ルイズは、こうしたプルリクエストを自動的に閉じる新しい方針を発表し、コミュニティから好意的な反応を得ました。彼は、AIツールの登場によってコーディング支援の状況が変わっていることを振り返り、AIが簡単にコードを生成できる中で、外部からの貢献の価値について疑問を呈しています。

ルイズはオープンソースプロジェクトへの貢献に関する個人的な経験を共有し、意味のある貢献には文脈と関与が重要であることを強調しています。最近の多くのプルリクエストは、プロジェクトのニーズと合っていないことが多く、AIによって生成されているため、コードベースの理解が不十分であると指摘しています。

この記事は、AI生成の貢献が人間のコーディング努力の価値を低下させ続ける場合、外部からの貢献を報告や議論などの領域に制限する方が良いかもしれないと結論づけています。AI生成のコード提出を許可することは、真の価値がないものを受け入れることになるからです。

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カリフォルニア工科大学の研究者たちは、Sidewinderという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。これにより、バイオエンジニアリングにおける大きな課題であった、長いDNA鎖の作成が容易になります。従来、化学合成の制約により、長いDNAを作ることは難しかったのです。Sidewinderは、書籍の「ページ番号」のような方法を用いて、短いDNA断片を正確に組み合わせて長い配列を作成できるようにします。これにより、全体の遺伝子やゲノムの設計が可能になります。

この技術は、農業や医療などの分野で広範な応用が期待されています。特に、個別化されたがん治療において大きな可能性を秘めています。Sidewinderのプロセスは、DNAの組み立てにおいて非常に低いエラー率を達成しており、従来の方法に比べて大幅に改善されています。研究者たちは、Sidewinderと人工知能を組み合わせることで、複雑な生物機能の設計や創造能力がさらに向上する可能性があると考えています。

全体として、SidewinderはDNAの設計と工学における重要な進展を示しており、バイオテクノロジーやバイオ経済を変革する可能性があります。

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インタビューで、アンディ・ギャビンは、オリジナルのプレイステーション用ゲーム「クラッシュ・バンディクー」の開発チームが、当時の他のゲームと比べてどのようにゲームグラフィックスを改善したかについて語りました。ほとんどのプレイステーションのゲームは、各レベルの前にCDからメモリにデータを読み込むため、ゲームプレイ中にはレベルの一部しか表示されず、パフォーマンスが制限されていました。

「クラッシュ・バンディクー」は、レベルを小さなセクションに分け、必要な部分だけを読み込む仮想メモリシステムを使用する新しい方法を導入しました。これにより、RAMの容量に制約されることなく、より多くの詳細を表示できるようになり、プレイ中にデータを効率的にストリーミングすることが可能になりました。

この原理は、現代のグラフィックスエンジンや科学データの可視化にも適用されています。仮想テクスチャリングは、GPUのメモリを超える大きなテクスチャを扱うための技術です。この技術により、現在表示されている部分だけが読み込まれ、メモリと帯域幅の使用が削減されます。

このシステムは、主に三つの要素から成り立っています。まず、アドレッシングは各テクスチャピクセルがどこからサンプリングされるかを決定します。次に、フィードバックはどのテクスチャページがどの解像度でアクセスされたかを追跡します。最後に、レジデンシーはGPUメモリにどのテクスチャページを保持するかを管理します。

プロセスは、シーンをレンダリングして必要なテクスチャページに関するフィードバックを収集することから始まります。その後、ページマネージャーが使用パターンに基づいて、メモリに読み込むページや排除するページを決定します。

仮想テクスチャリングは、特にid Tech 5で効果的に使用されており、テクスチャ管理の標準となりました。この技術により、繰り返しのパターンを避けつつ、より詳細なビジュアルが実現されました。

仮想テクスチャリングは、大きなテクスチャを効果的に管理するための専門的な方法であり、常に見えている部分に焦点を当ててメモリ使用量とパフォーマンスを最適化します。この技術は、大規模なデータセットを効率的に可視化する必要がある科学分野でも関連性があります。

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このブログ記事では、エンジニアが本番環境でよく使用するbashスクリプトにおけるエラーハンドリングについて説明しています。これらのスクリプトは複雑で長く、失敗しやすいため、問題が発生すると深刻な影響を及ぼすことがあります。

まず、bashの終了コードについて触れます。すべてのbashコマンドは終了コードを返し、0は成功を示し、それ以外の数字はエラーを示します。

エラーを捕捉する方法として、デフォルトではbashはエラーが発生してもコマンドの実行を続けますが、set -eを使用することで、エラーが発生した時点でスクリプトを終了させることができます。また、if-else文を使うことで、異なる終了コードに対して特定の反応をすることが可能です。

論理演算子を使用することも有効です。||演算子を使うと、最初のコマンドが失敗した場合に次のコマンドを実行することができ、シンプルなエラーハンドリングに役立ちます。

trapコマンドを使用すると、スクリプト全体でエラーを捕捉でき、各コマンドを明示的にチェックする必要がなくなります。

一般的な落とし穴として、パイプを使用するとエラーが隠れてしまうことがあります。例えば、最初のコマンドが失敗しても、次のコマンドが成功すれば全体のコマンドは成功と見なされることがあります。これを防ぐために、set -o pipefailオプションを使用することが推奨されます。また、未定義の変数が問題を引き起こすこともあるため、set -uを使うことでこれらのエラーを捕捉できます。

さらに、複数のオプションを組み合わせることで、より良いエラーハンドリングが可能になります。例えば、set -Eeuo pipefailを使用すると、包括的なエラー管理が実現できます。

スクリプトの失敗を通知されることも重要です。特にcronジョブの場合、SlackやTeamsのWebhookを使用したり、Notifox CLIのようなツールを使ってメールやSMSでアラートを送信することができます。

全体として、このブログ記事はbashスクリプトにおける適切なエラーハンドリングの重要性を強調し、システムの整合性を維持し、潜在的な災害を避けるための方法を提案しています。

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著者は、コーディングや生産性向上のためにAIツールを導入する個人的な旅について述べています。このプロセスは段階的に進めることが重要で、これらの技術の価値を見出すことに焦点を当てています。

新しいツールを導入する際には、通常、非効率的な段階、適切な段階、そして意味のある発見の段階の三つがあります。著者は、作業の流れを変えることによる不快感を乗り越える必要がありました。

著者は、コーディングにおいてチャットボットに頼ることを避けるようアドバイスしています。チャットボットの効果は限られており、しばしば人間による修正が必要になるため、効率が悪くなることがあります。

AIエージェントを試した際、最初はあまり役に立たないと感じました。しかし、自分の作業を手動で再現し、その後にエージェントを使うことで、AIを効果的に活用するタイミングをよりよく理解できるようになりました。

著者は、仕事の最後の30分間にエージェントを使ってタスクに取り組むことを始めました。これにより、次の日を少し進んだ状態でスタートできるようになりました。

簡単なタスクをエージェントに任せることで、著者は自信を持つようになり、より複雑な作業に集中できるようになりました。これにより、全体的な効率が向上しました。

著者は、エージェントの働きを改善することの重要性を強調しています。間違いを修正し、正しい結果を得るためのより良いツールを提供することが求められます。

常にエージェントを稼働させておくことが目標です。これにより、タスクの管理や生産性の維持が助けられます。

著者は、AIを自分の作業フローにうまく統合し、その利点を実感していますが、バランスの取れたアプローチの必要性も認識しています。AIの利用に関しては個々の選択を尊重し、自身の経験や戦略を共有することを目指しています。

Hacker Newsのユーザーが、大規模言語モデル（LLM）を使ってバイオテクノロジー株を分析した経験を共有しました。バイオテクノロジー株は、FDAの決定や臨床試験の結果などの出来事に大きく影響されます。これらの「カタリスト」は、株価に劇的な変動をもたらすことがあります。これらを理解するには、生物学や医学の専門知識が必要です。ポジティブなニュースでも、結果が十分に強くなかったり、承認の可能性に大きな変化をもたらさなかったりすると、株価が下がることもあります。

LLMがこれらのカタリストをどれだけうまく解釈し、株価の動きを予測できるかを評価するために、ユーザーは「BioTradingArena」というプラットフォームを作成しました。この基準には、317件の歴史的なバイオテクノロジーイベントと、事前情報に基づいて株の反応を予測するためのさまざまなデータが含まれています。現在、異なる企業の規模やがん関連の適応症をカバーするデータセットを拡張する計画があります。

いくつかの制限も認識しており、特定の情報がすでにLLMのトレーニングデータに含まれている可能性があると指摘しています。それでも、興味深い結果が得られており、特にLLMを使って定性的データを分析した後に線形回帰を適用することで予測を行う方法が効果的だと感じています。彼らは他の人々にもこのツールを試してもらい、フィードバックを共有してほしいと呼びかけています。

私たちのチームは主にSlackを使用していますが、Slack MCPへのアクセスがなく、適切な解決策を見つけることができませんでした。そのため、独自のツール「agent-slack CLI」を作成しました。

このツールの主な機能は、SlackのURLを貼り付けることができる点や、トークンの使用が効率的であることです。また、設定は不要で、Slack Desktopを使用している場合は自動的に認証されます。さらに、ファイルやスニペットを自動的にダウンロードでき、SlackのキャンバスをMarkdown形式で読み取ることも可能です。

このツールはMITライセンスのもとで提供されています。

このプロジェクトは、開発者がグラフィカルユーザーインターフェース（GUI）を使ってAndroidアプリケーションを作成するためのツールです。gRPCというサービス間の通信方法を利用することに重点を置いており、AArch64アーキテクチャに基づいたシステム向けに設計されています。目的は、Androidアプリの開発プロセスを効率化することです。

著者はソフトウェアエンジニアで、現在はリードDevOpsエンジニアとしてプロセスを自動化するツールの開発に取り組んでいます。自由な時間を利用して、45種類以上のパッケージフォーマットをサポートする自己ホスト型のアーティファクトレジストリ「Artifact Keeper」を開発しました。このツールの主な機能には、内蔵のセキュリティスキャン、シングルサインオン（SSO）、レプリケーション機能、そして新しいフォーマットを追加するためのプラグインシステムがあります。

Artifact Keeperの開発の背景には、著者のオープンソースソフトウェアへの情熱があります。これは、限られたリソースで育った子供時代の経験から来ています。著者は、隠れた料金なしで完全な機能を持つレジストリを提供することを目指しており、他のプラットフォームが基本的な機能を有料で制限していることとは対照的です。

開発プロセスでは、AIツールを活用してコーディングのスピードを上げましたが、重要な設計の決定は著者自身の専門知識に基づいていると強調しています。技術スタックにはRust、PostgreSQL、さまざまなセキュリティスキャンツールが含まれています。

ユーザーはリポジトリをクローンしてローカルでArtifact Keeperを試すことができます。著者はプロジェクトに対するフィードバックを歓迎し、ArtifactoryやNexusなどの既存ツールに関する改善点や問題についての議論を促しています。

詳細情報は、オンラインでライブデモやドキュメントを見つけることができます。

内容を要約してほしいと思われたようですが、要約するためのテキストが見当たりません。要約してほしいテキストを共有していただければ、喜んでお手伝いします。

プラズマエフェクトは、1980年代と1990年代に広く知られた視覚効果で、流れるプラズマやオーロラのパターンに似ています。このエフェクトは、サイン関数とコサイン関数を使ったシンプルな数学を利用して、画面上に魅力的で動きのあるパターンを作り出します。

プラズマエフェクトの主なポイントは次の通りです。まず、数学的な仕組みです。このエフェクトは、サインとコサインの関数を使って複数の波のパターンを組み合わせ、干渉によって複雑なビジュアルを生成します。波のパターンを作成し、それらを組み合わせ、時間とともにアニメーションさせ、結果を色にマッピングします。

次に、波の干渉についてです。このエフェクトは、波が互いに強め合う「建設的干渉」と、波が打ち消し合う「破壊的干渉」に依存して、独特の流れるような外観を生み出します。

さらに、色のマッピングも重要です。サイン波から得られた出力は、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。

最近の実装では、スペキュラーハイライトを追加することができ、色のグラデーションを分析することで深さや反射の錯覚を与えます。

このエフェクトは、GLSLなどのプログラミング言語でコーディングすることができ、リアルタイムでこのビジュアルを作成するためのサンプルコードも提供されています。

全体として、プラズマエフェクトはそのシンプルさと視覚的な魅力から、手続き型グラフィックス技術の人気のあるデモンストレーションとして今もなお存在しています。

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「Freeモナド」と呼ばれる概念についてのテキストでは、Haskellにおけるモナドの作成方法として、ファンクタからモナドを生成する手法が紹介されています。著者はFreeを「高階モナド」と呼び、その独自の特性を強調しています。

Freeモナドの定義は、純粋な値またはファンクタを含む再帰的な構造として説明されます。基本的な構造は次のようになります。

Freeモナドはファンクタとモナドのインスタンスを持ち、Haskellのモナディックな機能を利用できるようになっています。

著者は二つのカテゴリ、Hask（型と関数のカテゴリ）とEndo（エンドファンクタのカテゴリ）を紹介します。モナドはこれらのカテゴリに関連しており、ファンクタ間の自然変換が矢印を形成します。

Endoにおける積と和についても触れられ、Haskの類似概念との違いを示す例が挙げられています。また、リストがFreeモナドを表現できる方法についても探求されており、FreeモナドはエンドファンクタのカテゴリにおけるFreeモノイドと似た働きをすることが述べられています。

テキストでは、これらの構造に対して動作するいくつかの関数が提供され、リストとモナドの間の類似性が示されています。例えば、singletonやfoldMapといった関数が挙げられています。

著者はHFunctorとHMonadというクラスを定義し、Endoにおけるファンクタとモナドの振る舞いを形式化しています。

最後に、FreeをHMonadのインスタンスとして実装することで、より広い文脈での使用が可能になることが示されています。

全体として、この記事はHaskellにおけるFreeモナドの理論的基盤と実践的な実装について深く掘り下げています。

最近のブログ記事で、comma.aiのCTOがプライベートデータセンターの運営についての見解を共有しました。彼らは何年も成功裏にこの運営を行っています。以下はその主なポイントです。

データセンターを所有する利点として、まず「コントロール」が挙げられます。自分自身のデータセンターを運営することで、コンピューティングニーズを自分で管理でき、クラウドプロバイダーに伴う高コストを避けることができます。また、データセンターを所有することは、特に安定したコンピューティングニーズがある場合、クラウドサービスを利用するよりも大幅に安くなる可能性があります。comma.aiでは、クラウドコストと比較して2000万ドル以上の節約が見込まれています。さらに、データセンターの管理は、ハードウェアやインフラに関する実践的な知識を必要とするため、優れたエンジニアリングプラクティスや問題解決能力を育むことができます。

彼らのデータセンターの主要な構成要素には、450kWの電力が含まれていますが、地元の電気料金が高いため、コストが大きくなっています。冷却については、従来のシステムではなく外気冷却を利用してエネルギーを節約しています。また、データセンターには600台のGPUを搭載したカスタムビルドのマシンがあり、約4PBの大容量ストレージをSSDで実現し、速度と信頼性を確保しています。

インフラの管理には、ストレージ、コンピュートタスク、データ処理を管理するためのソフトウェアツールの組み合わせを使用しています。彼らのセットアップには、分散ストレージ、ワークロード管理システム、カスタムの実験追跡サービスが含まれています。

この記事では、他の人々にも自分自身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います。これにより、コンピューティングリソースの管理において、より大きな自律性、効率性、コスト効果を得ることができると述べています。執筆者はこのアプローチに対する熱意を表現し、他の人々にも同様の機会を探求するよう呼びかけています。

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ニコラス・カーニニは、サフガードチームの研究者で、言語モデルを監視する新しい方法「エージェントチーム」を開発しました。この方法では、複数の言語モデル「クロード」が人間の介入なしに協力して作業します。彼は16のエージェントを使って、LinuxカーネルをコンパイルできるRustベースのCコンパイラを共同で作成する実験を行いました。このプロジェクトは約2,000回のセッションを経て、約2万ドルの費用がかかり、さまざまなアーキテクチャでLinux 6.9をビルドできる10万行のコンパイラが完成しました。

彼の研究の重要なポイントは次の通りです。まず、エージェントが継続的に作業できるシステムを導入することで、カーニニは人間の常時の入力なしにタスクを進められるようにしました。次に、複数のエージェントを同時に稼働させることで、専門化と効率が向上し、異なるエージェントがプロジェクトのさまざまな側面に同時に取り組むことが可能になります。また、高品質なテストはエージェントを効果的に導くために重要であり、カーニニはエージェントが自分の進捗を把握できるように、堅牢なテストとドキュメントの作成に注力しました。

しかし、プロジェクトには課題もありました。エージェント間のタスクが重なるために、特定のファイルを独立してコンパイルできないという制約がありました。これらの問題を軽減するための戦略も開発されました。今後の展望として、この研究は言語モデルが自律的に達成できることの限界を押し広げており、ソフトウェア開発における品質管理や安全性についての懸念も呼び起こしています。

全体として、カーニニの研究はプログラミングにおける自律システムの可能性を示しつつ、慎重な監視とテストの必要性を強調しています。

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この記事では、ビデオゲーム「ウルティマIX：アセンション」の困難な歴史について述べています。このゲームは、アイコニックな「ウルティマ」シリーズの最終作です。もともと、リチャード・ギャリオットが創造し、オリジンシステムズが出版した「ウルティマ」フランチャイズは、ロールプレイングゲーム（RPG）ジャンルに大きな貢献をしたことで称賛されていました。しかし、1990年代後半になると、デザインの選択ミスやゲームのトレンドの変化により、シリーズは衰退していきました。

「ウルティマIX」は、失望をもたらした「ウルティマVIII」の後、シリーズの原点に戻ることを目指していましたが、開発はさまざまな問題に悩まされました。声優の演技が不十分で、戦闘システムが使いにくく、ストーリーがまとまりを欠いていました。このゲームは、長年のファンの期待に応えられず、フランチャイズの遺産を裏切るように感じられると批判されました。

開発チームは内部の対立や企業からの圧力に直面し、制作は混乱しました。新しいプレイヤーを引きつけるためにゲームプレイを簡素化するなどの重要な決定が行われましたが、その結果、新旧のファンのどちらにも響かないゲームが出来上がってしまいました。1999年に発売された「ウルティマIX」は広く批判され、ゲームの失敗の象徴となりました。

この記事は、ウルティマシリーズの衰退が持つ広範な影響についても触れています。「ウルティマIX」はフランチャイズの終焉を示すだけでなく、オリジンシステムズの没落にも寄与しました。その後、同社は「ウルティマオンライン」のようなMMORPGに焦点を移しました。リチャード・ギャリオットのその後のキャリアも、彼の以前の成功を再現するのに苦労したことが言及されており、シリーズのファンの間にノスタルジーや失望感をもたらしました。

要するに、「ウルティマIX：アセンション」はゲーム史における重要な失敗として記憶されており、愛されるフランチャイズに忠実でありながら、変化する業界の風景に適応することの難しさを示しています。

PostgreSQLは本番環境で優れた性能を発揮しますが、多くの設定が保守的で、性能を制限しています。最適化を行うには、特に重要なメモリ設定である「shared_buffers」と「work_mem」を理解する必要があります。

「shared_buffers」は、PostgreSQLがデータのキャッシュとして使用するメモリです。ディスクから直接読み込むのではなく、まず共有メモリにデータを読み込むため、はるかに高速です。デフォルトのサイズは128MBですが、大きな負荷には不十分な場合があります。専用サーバーの場合、総RAMの20〜25%を目安に設定するのが良いですが、OSのキャッシュと競合しないように40%を超えないようにしましょう。また、「shared_buffers」の設定が効果的かどうかは、キャッシュヒット率を監視することで確認できます。ヒット率が1に近い場合、ほとんどの読み込みがメモリから行われていることを示します。

「work_mem」は、ソートや結合などの操作に使用する最大メモリを定義します。この設定は急速に増加する可能性があり、各クエリ操作がこのメモリを使用するため、特に並列処理を行う場合にはメモリ不足のエラーが発生することがあります。デフォルトは4MBで、単純な負荷には適していますが、複雑なクエリにはしばしば小さすぎます。その効果を測定するには、クエリプランにおけるディスクスピルの兆候を探します。64GB未満のRAMを持つシステムでは、総RAMの約0.25%に「work_mem」を設定することを検討してください。大規模なシステムでは、過剰なメモリ使用を避けるために、より保守的なアプローチを取ることが重要です。

安全なデフォルト設定から始め、実際のメトリクスに基づいて調整を行いましょう。広範囲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ことが大切です。

あなたのコンピューターネットワークに異常な活動が見られました。手続きを進めるために、下のボックスをクリックしてロボットではないことを確認してください。

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Appleは、2019年10月にリリースされたmacOSのバージョン10.15（「Catalina」）から、古いEmacs 22.1テキストエディタの同梱を停止しました。この変更は、古いバージョンがしばしば混乱や問題を引き起こしていたため、ユーザーに歓迎されています。

AppleがEmacsを更新しなかった理由は、GPL v3ライセンスに反対しているためです。一方、Emacs 22.1はGPL v2.1ライセンスの下での最後のバージョンでした。元Appleの従業員は、特にユーザーが新しいバージョンを簡単にインストールできるため、そんな古いバージョンをサポートするのは意味がないと指摘しています。

代わりに、Appleはmgエディタを新たに含めました。これは、viやnanoのようなエディタに対するシンプルな代替手段です。ユーザーは、シェルの設定に「export EDITOR=mg」を追加することで、mgをデフォルトのエディタとして設定できます。

この変更は、同じmacOSバージョンでのBashからZshへの切り替えに似ており、どちらの変更もAppleがより現代的なツールを好むことを反映しています。

この記事では、インドの女性コンテンツモデレーターが、グローバルなテクノロジー企業で働く中で、衝撃的なグラフィックコンテンツにさらされる経験について述べています。26歳のモデレーター、モンスミ・ムルムは、毎日最大800本の動画を視聴し、その結果、感情が麻痺し、心理的なトラウマを抱えるようになったと語っています。最初はコンテンツにショックを受けていたものの、次第に鈍感になり、「結局、何も感じなくなる」と述べています。

この仕事は危険な職業とされ、侵入的な思考や不安など、重大な心理的リスクを伴います。特に地方や社会的に疎外された背景を持つ女性モデレーターは、十分なサポートを受けられずにこれらの課題に直面しています。企業はメンタルヘルスに関するリソースをほとんど提供しないことが多いです。

別のモデレーターであるレイナ・シンは、グラフィックな性的コンテンツにさらされた経験を共有し、それが彼女の私生活や人間関係に悪影響を及ぼしたと語っています。彼女は、仕事の性質について最初に曖昧に説明されていたため、誤解を招いたと感じています。

この記事は、インドにおけるデータアノテーションやモデレーションの需要が高まっていることを強調しています。これは、労働コストが安く、インターネットアクセスが改善されたことによるものです。しかし、求人広告はしばしば仕事を安全で簡単なものとして誤って表現しています。さらに、厳しい秘密保持契約が労働者の経験を共有することを妨げ、彼らをさらに孤立させています。

全体として、この記事はコンテンツモデレーションの仕事がもたらす感情的な負担と、特に恵まれないコミュニティの女性に対するサポートの欠如について光を当てています。

この記事では、特にベトナムの農村で働く人々が、体重を超える重い荷物を運ぶために、しなやかな竹の棒などの道具を使った技術を開発していることについて述べています。この方法により、彼らは長距離を歩く際に、より少ない労力で荷物を運ぶことができます。

人間の活動において、力は重要な要素です。ウエイトリフティングは何千年も人気のあるスポーツであり、筋力を高めることは健康や移動能力、さらにはメンタル面にも良い影響を与えます。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大切で、正しい技術に注意を払うことで怪我を防ぐことができます。

伝統的な荷物運搬方法も紹介されています。イギリスの市場の運搬人や東アフリカの女性たちは、長距離にわたって効率的に商品を運ぶ方法を開発しています。また、ヒマラヤのシェルパは、ウエイトトレーニングと有酸素運動を組み合わせた独自の運搬技術を用いて、重い荷物を効果的に管理しています。

この記事は、特に高齢者にとって筋力トレーニングが重要であることを強調しています。筋肉の減少を防ぎ、健康を維持するために、全国の健康機関は定期的な運動ルーチンに筋力トレーニングを取り入れることを推奨しています。これらのコミュニティの経験は、他の人々が筋力トレーニングに取り組み、身体能力を向上させるためのインスピレーションとなるでしょう。

このテキストでは、さまざまな種類のエンジンや推進システムについて紹介しています。ユーザーは異なるオプションをクリックすることで、それぞれのエンジンの動作について詳しく学ぶことができます。リストに含まれているエンジンには、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があり、蒸気機関車やスターリングエンジンなども含まれています。

ニューラルネットワークは、一般的に単一の関数がすべてのデータ入力を出力にマッピングできると仮定しています。しかし、実際の状況、特に異なる病院での臨床試験では、各データセットが結果に影響を与える独自の特性を持つことがあります。標準的なニューラルネットワークは、このような階層的データに対処するのが難しく、違いを平均化したり、小さなデータセットに過剰適合したりすることがよくあります。

提案されている解決策は、ハイパーネットワークを使用することです。これらのネットワークは、データセット特有の埋め込みに基づいて別のネットワークのパラメータを生成することで、異なるデータセットに適応します。これにより、モデルはデータセット間の変動を認識し、ゼロから再訓練することなく調整することができます。ハイパーネットワークの主な利点には、適応性、情報のプール化、柔軟なアーキテクチャがあります。

適応性に関しては、新しいデータセットの特性を迅速に推測でき、最小限のデータで済みます。情報のプール化により、データセット間で知識を共有し、予測を安定させます。柔軟なアーキテクチャは、複雑な階層構造をモデル化することができます。

このモデルは、合成データセットでの訓練において良好な性能を示し、孤立したネットワークと同等の精度を達成し、少ないデータポイントでより安定した結果を得ています。

しかし、限界もあります。特にノイズの多いデータセットや小さなデータセットに直面した場合、予測が劣化することがあります。これは、ニューラルネットワークにおける最適化の課題に起因しています。

今後の研究では、ベイズ階層モデルを探求する予定です。これらのモデルは不確実性を明示的にモデル化し、より堅牢な予測を提供する可能性があります。ベイズモデルは、階層データを扱う際に、より良い一般化と安定性を提供することで機械学習の性能を向上させることができるでしょう。

要するに、ハイパーネットワークは階層データに適応し、少ない学習データでの学習を実現する可能性を示していますが、ベイズ手法は不確実性を取り入れ、より安定した外挿を行うことで現在の限界を克服できるかもしれません。

この文章では、大規模言語モデル（LLM）とコンパイラの関係について考察し、LLMが効果的なプログラミングツールとして機能するかどうかを問いかけています。著者は、LLMが自然言語のプロンプトからコードを生成できる一方で、あいまいな出力を生み出す傾向があるため、予期しない結果を招くリスクが大きいと主張しています。

まず、LLMはコンパイラに似ており、仕様を実行可能なコードに変換しますが、従来のコンパイラとは異なり、正確性や動作に関する明確な保証がありません。次に、ソフトウェアのために明確で正確な仕様を書くことは難しく、LLMはあいまいな要求に基づいてコードを生成することでこの点を利用する可能性があります。これにより、開発プロセスのコントロールを失うことがあります。

さらに、LLMが提供するプログラミングインターフェースはしばしば不十分であり、生成されたコードが望ましい要件を満たしているかどうかを追加の検証なしに判断するのが難しいです。また、LLMを使用することで、ソフトウェア開発のアプローチがあいまいな仕様を洗練させ、生成されたコードを検討する反復的なプロセスにシフトする可能性があります。これは、意図的な設計プロセスとは異なるものです。

著者は、明確に要件を指定する能力がますます重要になると強調しています。LLMは、明確に定義されたタスクで最も効果的に機能します。結論として、LLMはコード生成を支援することができますが、生成されたソフトウェアが意図した目標を達成するためには、慎重な仕様設定と検証が必要であり、開発者が開発プロセスをコントロールし続ける重要性を浮き彫りにしています。

Gigacodeは、OpenCodeのツールをClaude Code、Codex、Ampと組み合わせた楽しい実験プロジェクトです。これはOpenCodeの別バージョンではなく、APIリクエストを異なるエージェントに変換するサーバーに接続するためのプロトコルを利用しています。

Gigacodeの目的は、タスクに応じてコーディングエージェントを迅速に切り替えることです。エージェントについての主なポイントは以下の通りです。Claude Codeはタスクを迅速に実行するのに優れています。Codexは複雑または長いタスクに最適です。OpenCodeは正確な編集に理想的です。

このプロジェクトは、Sandbox Agent SDKに依存しており、これによりClaude Code、Codex、AmpをユニバーサルHTTP APIを通じて制御できます。また、OpenCodeがどのエージェントとも接続できる方法も提供しています。

創作者は、OpenCodeの柔軟性と良好なドキュメントに感謝しており、これがGigacodeのようなプロジェクトを可能にしています。インストール手順に従って試すことができ、詳細はGitHubで確認できます。

この記事では、最近公開されたエプスタインアーカイブの無修正PDFを再現しようとした際に直面した困難について述べています。このアーカイブは、赤字処理の不備やエンコーディングの問題、ファイルの破損に対して批判を受けています。

まず、エンコーディングの問題があります。アーカイブ内のメールは不適切に変換されており、一部のバイナリアタッチメントはbase64形式で含まれているため、デコードが難しくなっています。

次に、赤字処理の問題です。司法省の赤字処理は多くの文書を不完全で混乱した状態にしており、その方法の効果に疑問が生じています。

さらに、光学式文字認識（OCR）の課題もあります。PDFから使えるテキストを抽出するためにOCRツールを使用しようとしましたが、ほとんど成功しませんでした。Courier Newフォントの選択により、'1'と'l'のような文字を区別するのが難しくなっています。

ファイルの変換を試みる中で、Adobe AcrobatやTesseractなどさまざまな方法が試されましたが、結果は一貫していませんでした。最終的に著者はAmazon Textractに頼り、わずかに良い結果を得ることができました。

著者は、他の人々にも利用可能なエンコードされたコンテンツから元のPDFを再構築することを試みるよう呼びかけています。困難があるにもかかわらず、一部の添付ファイルはまだ回復可能かもしれないと指摘しています。

全体として、著者は機密文書の取り扱いを改善する必要性を強調し、エプスタインアーカイブで見つかった問題を解決するための協力を呼びかけています。

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スレッドセーフでマルチプロセスプログラミングを実現するための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行われます。

アトミック操作はカーネルによって処理され、効率を向上させ、手動でのロックの必要性を減らします。

ファイル操作に関しては、mv -T <oldsymlink> <newsymlink>コマンドを使用すると、シンボリックリンクのターゲットを原子的に変更でき、コードのデプロイに役立ちます。また、link(oldpath, newpath)はハードリンクを作成し、プロセス間のロックに便利です。symlink(oldpath, newpath)はシンボリックリンクを作成し、ディレクトリを指すこともできます。rename(oldpath, newpath)はパス名を原子的に変更し、プロセス間のロックを可能にします。open(pathname, O_CREAT | O_EXCL, 0644)は新しいファイルを作成し、既に存在する場合は失敗します。mkdir(dirname, 0755)も同様の失敗メカニズムを持つ新しいディレクトリを作成します。

ファイルディスクリプタ操作では、fcntl(fd, F_GETLK)などの関数を使用することで、プロセスがファイル領域をロックし、同期されたアクセスを行うことができます。mmapはファイルをメモリにマッピングし、プロセス間での共有読み書きアクセスを可能にします。

メモリ操作においては、__sync_fetch_and_addのようなアトミック操作が、ロックを使用せずに安全にメモリを管理するのに役立ちます。

著者は、アトミック操作のためにカーネル機能に依存することの重要性を強調しており、プログラミングにおける安全性と効率性を確保するための方法として提案しています。このリストは網羅的ではなく、将来的に更新される可能性があります。

この記事では、「シュリンクラップ」と呼ばれる複雑なCSSの問題を解決するための新しい技術が紹介されています。この技術は、要素のサイズをその内部のコンテンツに基づいて調整するもので、アンカーポジショニングとスクロールに基づくアニメーションを使用して、要素の寸法を動的に変更します。著者はこの方法の詳細な説明を行っており、以下の内容が含まれています。

まず、従来のシュリンクラップ手法は効果的ではなかったという問題が指摘されています。次に、シュリンクラップを実現するための基本的なアプローチが示されており、さまざまなコンポーネントのためのコード例やスタイルが提供されています。また、この技術を使用する際の制約や前提条件についても説明されています。さらに、ネストされた要素や特定のレイアウトシナリオを扱うための複雑なケースに対する解決策も提案されています。最後に、チャットバブルやツールチップなど、この技術の実用的な応用例が挙げられています。

この記事は、この方法がJavaScriptに依存せずに、より柔軟で応答性の高いレイアウトを作成することで、ウェブデザインを改善する可能性を強調しています。

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テキストでは、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、電子信号をシンプルなテキスト形式で表現する方法です。この形式を使うことで、ハードウェア部品の性能を分析しやすくなります。この手法は、設計者が最終生産前にハードウェアが正しく動作することを確認するのに役立ちます。

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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穴やガイドを通り抜け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、釣りや物を固定する際など、さまざまな用途で役立ちます。シンプルなため、覚えやすく、素早く結ぶことができます。

ウェイモの最高安全責任者、マウリシオ・ペーニャ氏は、同社の自動運転車を支援するリモートオペレーターの一部がフィリピンにいることを明らかにしました。これらのオペレーターは、困難な運転状況での指示を行いますが、車両を直接操作することはありません。この発言は、アメリカの議員たちの間でサイバーセキュリティのリスクや、海外のオペレーターの資格についての懸念を引き起こしました。

上院議員たちは、外国人がアメリカの車両に影響を与えることに対して批判し、古い情報の使用や、自動運転車がタクシーの仕事を奪うことによるアメリカ国内の雇用への影響を懸念しています。

上院の公聴会では、ウェイモとテスラの幹部が自社の技術を擁護し、最近の事故にもかかわらず、自動運転車は人間のドライバーよりも安全であると主張しました。これには、ウェイモのロボタクシーが学校近くで子供をはねた事件の調査も含まれており、同社は人間のドライバーが関与していた場合、より危険だったと主張しています。

アメリカの都市で自動運転車が普及する中、議会は自動運転車のための統一された安全規制の策定に取り組んでいます。

テキストが提供されていないようです。翻訳してほしい内容を教えていただければ、喜んでお手伝いします。

2026年2月5日、セキュリティ研究者のマヴ・レヴィンがTemporalのExecuteMultiOperationエンドポイントに関する脆弱性を報告しました。この脆弱性はCVE-2025-14986として知られ、外部のリクエストがある名前空間に対して認可されている一方で、内部の操作が異なる名前空間を使用するという問題です。

Temporalとは、NetflixやStripeなどの大手企業がサーバー障害時でも信頼性の高いコード実行を確保するために使用するプラットフォームです。この脆弱性により、攻撃者は一見認可されているように見えるリクエストを送り、ペイロード内で異なる名前空間を参照することでシステムを悪用することが可能になります。

主な攻撃方法は二つあります。一つ目は「クロステナント隔離の侵害」で、攻撃者がリクエスト内でVictimNSを参照することで、他のテナントのデータにアクセスできるようになります。二つ目は「自分のポリシーを持ち込む攻撃」で、開発者が企業の厳しいポリシーを回避し、自分の名前空間の緩いルールを企業環境で使用することができるようになります。

この問題はTemporalのバージョン1.27で修正され、リクエストを処理する前に内部の名前空間が外部の認可された名前空間と一致する必要があることが保証されました。脆弱性は2025年12月12日に報告され、2025年12月30日にパッチが公開されました。

この脆弱性は、複雑なAPIリクエストにおける慎重な認可チェックの重要性を示しています。セキュリティ侵害を防ぐためには、こうしたチェックが欠かせません。

シカゴにあるマリアン・R・バーンズ自然地域は、かつての工業地帯から生まれた独特の風景です。特に、鉄鋼製造の副産物であるスラグで覆われた地域です。生態学者のアリソン・アナスタシオは、スウェーデンのグレート・アルバーやシカゴのUSスチール南工場を訪れた際、荒れた土地に見える場所でも驚くべき生物多様性が存在することに感銘を受けました。

2018年、アナスタシオは同僚たちと共に「スラグ・クイーンズ」という都市生態学者のグループを結成し、スラグサイトで育つ植物の研究を始めました。彼らの研究は、これらの地域が実際には多様な生態系を支えることができることを明らかにしました。特に、絶滅したと思われていた希少な種も含まれています。彼らの最初の論文では、これらのサイトの生態的価値を強調し、単なる問題のあるブラウンフィールドではなく「新しい生態系」として見るべきだと主張しました。

スラグ・クイーンズは、さまざまなスラグ環境における植物の調査を行い、イリノイ州で絶滅したと考えられていた希少植物を含む重要な生物多様性を発見しました。彼らは、一部のサイトを現状のまま残しつつ、選択的に在来種を導入することを提唱しています。元の生態系に戻すことはしばしば現実的ではないからです。彼らの研究は地元の公園管理政策に影響を与え、ポスト工業的な風景を効果的に管理するための理解を広めることを促しています。