イギリスの司法省は、国内最大の裁判報告データベースであるCourtsdeskを閉鎖することを決定しました。このデータベースは、ジャーナリストが刑事事件を追跡するのに役立っていました。この決定は、HM裁判所・ tribunalsサービス（HMCTS）が、裁判情報が第三者のAI企業と「無許可で共有された」として、すべての記録の削除を命じたことを受けたものです。2020年に設立されたCourtsdeskは、1,500人以上の記者に利用されていましたが、多くの裁判の公聴会がメディアに報告されないという課題に直面していました。

Courtsdeskの創設者であるエンダ・リーは、裁判所の記録自体がしばしば不正確であるため、Courtsdeskが正確な報道にとって不可欠であると主張しています。サービスを保存するよう求める訴えにもかかわらず、政府は介入を拒否しています。HMCTSは、ジャーナリストが依然として裁判情報にアクセスできると主張していますが、透明性の欠如や重要な事件が報告されない可能性についての懸念は残っています。

インターネットは匿名性を保ち、プライバシーを守るように設計されています。しかし、中央集権的なサービスを利用すると、企業や政府によって私たちの身元が追跡される可能性があります。最近の出来事は、特定のサービスに依存するのではなく、プロトコルを使用する必要性を浮き彫りにしています。

サービスの脆弱性について考えると、政府は特定の企業を狙って年齢確認などの規制を強制することが容易です。例えば、Discordのようなプラットフォームがその例です。このような状況では、ユーザーを特定することが簡単になります。

別のサービスに移行しても問題は解決しません。新しいサービスも同様の規制に直面するため、結局は別のターゲットに切り替えるだけになる可能性があります。

プロトコルの利点は、サービスとは異なり、ユーザーがプロバイダーを変更したり、自分でホスティングしたりしても、コミュニケーションの能力を失わないことです。もしプロバイダーに禁止されても、他の手段を通じて他の人とつながることができます。

サービスではなくプロトコルを使用することで、特定の企業による追跡や検閲のリスクを減らし、オンラインでのプライバシーと自由を高めることができます。

WebMCP APIは、ウェブ開発者向けの新しいJavaScriptインターフェースで、自然言語で説明されたJavaScript関数「ツール」を作成することができます。これにより、ユーザーとAIエージェントが同じウェブインターフェース内で相互に作用する協力的なワークフローが可能になります。

このAPIに関連する重要な用語には、エージェント、ブラウザのエージェント、AIプラットフォームがあります。エージェントは、ユーザーの目標を理解し、その代わりに行動するAIアシスタントであり、通常は大規模な言語モデルを使用します。ブラウザのエージェントは、ウェブブラウザに統合されたエージェントで、内蔵または拡張機能として提供されます。AIプラットフォームは、ChatGPTやGoogleのGeminiのようなAIアシスタントを提供するサービスです。

APIを使用する際には、ユーザーのセキュリティとプライバシーに関する配慮が必要です。また、APIはすべてのユーザー、特に障害を持つ方々にもアクセス可能であることを目指しています。

APIの概要としては、ナビゲーターインターフェースの拡張があり、ツールを管理するためのModelContextへのアクセスを追加します。ModelContextインターフェースは、ウェブアプリケーションがエージェントが呼び出すことのできるツールを登録し管理することを可能にします。主なメソッドには、ツールをブラウザに登録するprovideContext(options)、すべてのツールを登録解除するclearContext()、新しいツールを追加するregisterTool(tool)、特定のツールを削除するunregisterTool(name)があります。

各ツールには、ユニークな名前、説明、入力スキーマ、実行関数があり、ツールの動作に関する追加情報を提供するオプションの注釈もあります。ModelContextClientは、ツールを実行するエージェントを表し、ツールの実行中にユーザーとの対話を要求することができます。

このAPIの開発に貢献したさまざまな方々に感謝の意を表します。WebMCP APIの要点をまとめると、その目的、機能、重要な用語が理解しやすくなっています。

この記事では、Bluehoodというプロジェクトについて紹介しています。これは、Bluetoothが有効になっているときに私たちが意図せずに露出してしまう情報を明らかにするために作られたBluetoothスキャナーです。著者はプライバシーを重視しており、最近Bluetoothオーディオデバイスに見つかった脆弱性を受けて、攻撃者がユーザーを盗聴したり追跡したりできる可能性があることを理解するためにBluehoodを開発しました。

重要なポイントは以下の通りです。まず、Bluetoothは多くのデバイスで常にオンになっていることが多く、何も隠す必要がない場合でも、個人情報を漏らしている可能性があります。また、補聴器やペースメーカーのような一部のデバイスでは、ユーザーがBluetoothを無効にすることができず、プライバシーに対する懸念が高まります。さらに、プライバシーに配慮したアプリケーションの中には、機能するためにBluetoothを必要とするものもあり、プライバシーと利便性の間に矛盾が生じています。

Bluetooth信号を監視することで、日常生活のパターン、例えば自宅にいる時間や習慣が明らかになり、悪意のある者に利用される可能性があります。Bluehoodは、近くのBluetoothデバイスを受動的にスキャンし、それらを特定し、接続せずに使用パターンを追跡します。デバイスの分類やパターン分析を行う機能があり、ウェブダッシュボードを通じて利用できます。

著者は、Bluehoodを使用することで自分が意図せずにどれだけの情報を発信しているかを実感し、他の人にもBluetoothの利用習慣を見直してプライバシー管理を向上させることを勧めています。興味のある人のために、BluehoodのソースコードはGitHubで公開されています。

要約がありません。

著者は、Dockerを使用してProsodyでXMPPサーバーを設定した経験について述べています。以前はSignalを使用していましたが、特定のサービスに依存することを避けたかったため、XMPPを選びました。XMPPの連合型の特性により、メッセージを個人のハードウェアに保存し、異なるサーバー間で通信することができます。

まず、必要なものとして、DockerとDocker Composeがインストールされたサーバー、管理するドメイン、TLS証明書（Let’s Encryptを使用）、およびXMPP用の適切なDNSレコードが挙げられます。

サーバーの設定では、ProsodyをDockerコンテナ内で実行し、クライアント（5222）とサーバー（5269）の接続用に特定のポートをマッピングします。設定ファイルを使用してモジュールやセキュリティ設定を管理し、メッセージのアーカイブやエンドツーエンド暗号化（OMEMOを使用）などの機能を有効にします。

セキュリティ面では、すべての接続が暗号化され、登録は手動で行うことで安全性を高めています。OMEMO暗号化により、サーバーの運営者でさえメッセージを読むことができません。

追加機能としては、特定のコンポーネントを通じてファイルのアップロードやグループチャットが可能です。また、音声通話やビデオ通話のためには、NATの背後にいるクライアント向けにTURN/STUNサーバー（coturn）が必要です。

クライアントの互換性については、iOS用のMonal、Android用のConversations、デスクトップ用のGajimが推奨されています。

最後に、内蔵の診断ツールやコンプライアンステストを使用して、すべてが正しく機能しているかを確認します。著者は、自分のXMPPサーバーを持つことでメッセージングにおける独立性と柔軟性を得られたことを評価しており、Dockerを使用している人にとっては価値のある週末プロジェクトだと感じています。

Qwen3.5の公式リリースが行われ、視覚と言語のタスクに対応したQwen3.5-397B-A17Bモデルが登場しました。このモデルは、推論やコーディングを含むさまざまなベンチマークで優れた性能を発揮し、開発者の生産性を向上させることができます。独自のアーキテクチャを持ち、使用時には3970億のパラメータのうちごく一部だけを活性化する効率的な注意メカニズムを採用しており、これにより速度が向上し、コストが削減されます。

Qwen3.5は、言語サポートを119言語から201言語に大幅に拡充し、世界中のユーザーにとってよりアクセスしやすくなりました。ホスティング版のQwen3.5-Plusは、Alibaba Cloud Model Studioを通じて利用でき、1Mのコンテキストウィンドウや組み込みツールなどの高度な機能を提供しています。

このモデルは、他の主要なモデルと比較しても、複数の評価タスクで強力な性能を示しています。幅広いトレーニングデータを取り入れ、アーキテクチャを最適化することで、効率性と多様性を向上させています。これには、メモリ使用量を削減し、処理速度を向上させるために、演算に低精度を使用することが含まれます。

Qwen3.5を使用する際は、ニーズに応じて「自動」、「思考」、「高速」などのモードを選択できます。また、アプリケーションへの統合のためのサンプルコードも提供されています。全体として、Qwen3.5はさまざまなタスクにおけるAIの能力において重要な進展を示しています。

著者はorgファイルを使うのが好きで、外出中にスマートフォンからアクセスしたいと考えました。そこで、Codexを使って自分のorgファイルをバックリンク付きで表示するシンプルなウェブサーバーを作りました。このサーバーは認証を必要とせず、著者は自分のWireGuard VPN上でのみ使用しています。彼らはこの方法を楽しんでおり、他の人にも役立つことを願っています。

要約がありません。

「インサイドルック：マークIIIプレビュー」というテキストは、マークIIIに関連する新機能やアップデートについての内容と思われます。これは、製品や技術、モデルに関するもので、今後の期待される点を紹介しています。特に、マークIIIの注目すべき改善点や変更点に焦点を当てており、読者にその魅力を垣間見せる内容です。

著者は、誰もが利用できるAIエージェントの開発を手助けするためにOpenAIに参加します。彼らは、自身のプロジェクトであるOpenClawをオープンソースで独立した形に保つため、財団に移行する計画です。この1か月間、彼らの取り組みは大きな注目を集め、多くの機会やアドバイスを受けてきました。

著者のAIに対する最初の目標は、インスピレーションを与え、楽しむことでした。現在は、使いやすいAIエージェントの開発を目指しています。OpenClawが大企業に成長する可能性を感じているものの、ビジネスを構築することよりも、ポジティブな影響を与えることに重点を置いています。OpenAIと協力することで、これをより早く実現できると信じています。

著者はサンフランシスコで主要なAIラボとつながりを持ち、受けたサポートに感謝しています。OpenClawをオープンソースとして維持することの重要性を強調し、協力と革新のための財団として構築する計画です。全体として、OpenAIに参加し、AI研究と開発の未来に貢献できることにワクワクしています。

要約がありません。

要約がありません。

要約がありません。

要約がありません。

要約がありません。

要約がありません。

要約がありません。

俳優のロバート・デュバルが亡くなったことが、妻のルチアナ・デュバルによってFacebookで発表されました。彼は70年以上にわたる素晴らしいキャリアを持ち、約100本の映画に出演しました。その中には「アラバマ物語」や「ゴッドファーザー PART II」、「グッドフェローズ」、「地獄の黙示録」といった名作が含まれています。ルチアナは彼が愛する人々に囲まれて自宅で穏やかに息を引き取ったことを伝え、彼を特別な俳優であり、大切な夫だと表現しました。彼の役柄や物語を通じて与えた影響の大きさを強調しました。

要約がありません。

著者は、教科書が複雑なアイデアをうまく伝えられず、重要な概念を省略し、特にAIのような急速に進化する分野ではすぐに古くなってしまうことに対する一般的な不満を表明しています。著者は、AIと機械学習の分野での7年以上の経験をもとに、明確な説明と実世界の文脈に焦点を当てたノートをまとめました。これらのノートを使用した友人たちは、DeepMindやOpenAIなどのトップ企業の面接で成功し、現在もその役割で活躍しています。著者は、これらのノートをオープンで独自の教科書として共有し、学習者が数学、コンピュータ、AIについての理解を深める手助けをしたいと考えています。単に試験や面接の準備をするのではなく、AI研究に興味のある意欲的な学生や専門家にこの資料を探求し、フィードバックを共有するよう促しています。

このテキストでは、古い方法に代わる現代的なCSS技術が紹介されており、コードの効率性と機能性の向上が強調されています。

まず、現代的な技術として、複雑で古い方法で行っていた作業を簡素化するCSSのアプローチが示されています。例えば、要素を中央に配置する際には、transformを使う代わりに、display: grid; place-items: center;を使用することができます。

次に、色や視覚効果についても触れられています。新しい色のフォーマット（例えばoklch）が導入され、色の管理や効果が向上しています。例えば、backdrop-filterを使うことで、複数のレイヤーやぼかしを使わずに霧がかったガラスのような見た目を作ることができます。

レイアウトに関しては、新しいCSSプロパティがレイアウトのずれを防ぎ、JavaScriptを使わずにレスポンシブデザインを向上させる手助けをします。例えば、scrollbar-gutter: stable;を使うことで、スクロールバーを自動的に調整できます。

フォームや入力の処理も現代的なCSSによって簡素化され、input:user-invalidのようなセレクタを使って直接スタイルやバリデーションを行うことができます。

アニメーションやトランジションについては、JavaScriptを使わずにスムーズなアニメーションが可能になりました。例えば、transitionを使って高さの変化を、view-transitionを使ってページの遷移を実現できます。

さらに、:has()や:is()のような高度なセレクタが導入され、繰り返しのコードや複雑な構造を減らすことができます。

レスポンシブデザインに関しても、新しい方法がメディアクエリに頼らずにレスポンシブなレイアウトやタイポグラフィを実現する手助けをします。

全体として、これらの現代的なCSS技術は、ワークフローの向上やJavaScriptへの依存を減らし、より直感的でメンテナンスしやすいCSSソリューションを提供することを目指しています。開発者には、これらの技術を取り入れて、よりクリーンで効率的なコーディングを行うことが推奨されています。

要約がありません。

AnthropicはAIコーディングツール「Claude Code」のバージョン2.1.20で、読み込んだり編集したりするファイルの名前を非表示にする変更を行いました。このアップデートに対して、開発者たちは不満を抱いています。ファイルのアクセス状況を把握することは、セキュリティやミスを避けるために重要だと考えているからです。新しい出力は「3つのファイルを読み込みました（ctrl+oで展開）」と表示されるだけで、多くのユーザーはこれがあまりにも曖昧で、貴重な情報が失われたと感じています。

Claude Codeの開発者であるボリス・チェルニーは、この変更をユーザーインターフェースを簡素化するためのものだと擁護しました。彼は、開発者が詳細を表示する「冗長モード」を有効にできると提案しましたが、多くのユーザーはこのモードでも十分ではないと感じています。ファイル情報を隠すことで、さらなるミスが発生し、AIの信頼性が低下するのではないかという懸念も出ています。

Anthropicは今後の調整の可能性を示唆していますが、以前の出力スタイルが戻る兆しは見られません。

要約がありません。

国際チェス連盟（FIDE）は、チェスのイベントを組織し、選手のレーティングを管理し、役員や連盟のディレクトリを維持する役割を担っています。FIDEは、オープン部門と女子部門の両方に対して、さまざまなトーナメントや選手権サイクルを提供しています。

公式ウェブサイトでは、ニュースやレーティング、トーナメントのスケジュール、財務文書などのリソースが利用できます。また、パートナーシップに関する情報やショップ、連絡先情報のセクションもあります。

全体として、FIDEは世界中のチェスの統括機関として、さまざまな取り組みやイベントを通じてチェスを支援しています。

要約がありません。

コーディングエージェントが大規模言語モデル（LLM）とどのように相互作用し、その運用にかかるコスト、特にキャッシュの読み取りに焦点を当てています。以下はその要点です。

まず、会話が約50,000トークンを超えると、コストの大部分はキャッシュの読み取りから発生し、これが費用を大幅に増加させる可能性があります。コーディングエージェントは、ユーザーからの入力が必要になるまで、LLMに対して会話の入力を継続的に提供し、ツールの呼び出しを処理するループで動作します。

プロバイダーは、入力トークン、キャッシュの書き込み、出力トークン、キャッシュの読み取りなど、さまざまなトークンの使用に対して料金を請求します。キャッシュの書き込みは会話の履歴を保存する際に発生し、キャッシュの読み取りはそれを取得する際に行われます。

会話が進むにつれて、キャッシュの読み取りは総コストの中で大きな割合を占めるようになります。100,000トークンに達すると、キャッシュの読み取りがコストの最大87%を占めることもあります。会話によってコストは異なり、トークンの数やLLMの呼び出し回数が影響を与えます。

コストシミュレーターによると、キャッシュの読み取りが主要なコスト要因になるのは約20,000トークンであることが示されています。LLMの呼び出しを減らすことでコストを削減できる一方で、エージェントを効果的に導くためには定期的なフィードバックが重要です。また、過剰なツール出力を避けることもコスト削減につながります。

会話を再開することは非効率に思えるかもしれませんが、長い会話を続けるよりも安価であることが多く、プログラミングにおける新しいタスクの開始に似ています。コスト、文脈、エージェントの運用を管理することについての考慮事項が提起されています。

全体として、コーディングエージェントにおけるコストの動態を理解する重要性が強調されており、効率的な管理のための戦略が提案されています。

ゲーム業界で著名な開発者、井田修太郎氏が、がんとの闘病の末、52歳で亡くなりました。彼は「キャッスルヴァニア」シリーズや「ブラッドステインド：リチュアル・オブ・ザ・ナイト」のクリエイティブディレクターとして知られ、影響力のあるアクションプラットフォーマーやメトロイドヴァニアジャンルの形成に大きく貢献しました。

アートプレイの共同創設者である五十嵐浩二氏は、井田氏への追悼の意を表し、長年のコラボレーションと彼の作品の影響を強調しました。井田氏は2024年9月に末期がんと診断され、2026年2月10日に亡くなったことは多くの人々にとって衝撃でした。彼は新作ゲーム「ブラッドステインド：ザ・スカーレット・エンゲージメント」の開発に取り組んでおり、このゲームは彼の名誉を称えて引き続き開発されます。

井田氏の遺産は、ゲームコミュニティのプレイヤーや開発者にインスピレーションを与え続けるでしょう。

Picolは2007年に作られた小さなTcl風のインタープリタで、わずか500行のコードから成り立っています。最近レビューされ、Cプログラミングの良い例として評価され、アーカイブ目的でGitHubに公開されました。

Picolの設計目標は、標準的なCのコーディングスタイルを維持し、明確なスペースとコメントを付けることです。また、特にTclインタープリタの作成を学ぶ初心者にとって理解しやすいインタープリタを作ることを目指しています。さらに、単純なタスクを超えて意味のあるプログラムを実行できるようにしています。

Picolの特徴には、変数の展開や簡単な算術式のサポートがあります。手続きの定義が可能で、ifやwhile、再帰などの制御構造も含まれています。また、プログラムを直接テストしたり実行したりできるインタラクティブシェルも備えています。

具体的なコマンドの例として、Picolはフィボナッチ数列や定義された手続きを使った簡単な数学的操作を実行できます。Tclに似た変数スコープ管理をサポートし、実際のコールフレームを持っています。

解析と実行の面では、インタープリタは手書きのパーサーを使用してTclコマンドを扱いやすいトークンに分解します。実行は、トークンをリンクリストに格納されたコマンドと照合することで行われ、効率的なコマンド処理と変数の置換が可能です。

全体として、Picolは機能的なインタープリタであると同時に、インタープリタのプログラミングに興味がある人々にとっての学習ツールとしても役立ちます。

この記事では、著者が古いブラウン管テレビとSTM32G431マイクロコントローラーを使ってアナログテレビ送信機を作るプロジェクトについて説明しています。アナログ映像技術に情熱を持つ著者は、アンテナ入力しかない白黒テレビを改造し、古いカメラからの映像を表示できるようにしたいと考えました。

最初に、著者はテレビをコンポジットビデオ入力に改造するか、RF変調器を使用するかの2つの選択肢を検討しました。最終的に、フィリップスの広帯域発生器を使って独自のRF変調器を作ることに決め、STM32G431マイクロコントローラーを使用することにしました。

プロジェクトでは、マイクロコントローラーのオペアンプとDAC（デジタル-アナログ変換器）を利用して映像信号を生成しました。著者は、外部部品をあまり使わずに、低解像度ながら機能するグレースケール映像信号をRFで出力することに成功しました。

次に、音声を追加しようとしましたが、FM変調の複雑さからより難しいことが分かりました。著者は、マイクロコントローラーの内部オシレーターを使って音声キャリア周波数を生成するという創造的な方法を取りました。

ブレッドボードを使用した際に信号干渉の問題があったものの、著者は映像と音声の両方を送信できる機能的なRF送信機を成功裏に作成しました。セットアップを改善するためにPCBを設計し、デジタルおよびアナログの入力と出力を含むさまざまな機能を追加しました。

このプロジェクトは、グラフィックスを表示したり、簡単なゲームを実行したり、音声スニペットを再生したりできる多用途のデバイスに culminated しました。著者は、同様のプロジェクトに興味のある人々のために、ソースコードやプロジェクトの詳細を共有しました。

要約がありません。

LT6502は、6502マイクロプロセッサを基にしたユニークなノートパソコンプロジェクトで、従来のプリント基板（PCB）よりも携帯性に優れています。主な仕様は以下の通りです。

プロセッサには8MHzで動作する65C02を搭載し、メモリは46KのRAMを備えています。内蔵ソフトウェアとしてはROMにBASICが含まれています。入出力には65C22 VIAを使用し、タイマーやI/Oを管理します。ディスプレイは基本的なグラフィックスを表示できる9インチの画面です。キーボードは本体に統合されており、ストレージはコンパクトフラッシュを使用しています。バッテリーは10,000mAhで、USB-C経由で充電可能です。コマンド用のシリアルコンソールも搭載されており、内部に追加コンポーネント用のスロットが1つあります。

開発のタイムラインは、2025年11月にプロジェクトが始まり、12月には初期のPCB設計が完了しました。2026年1月初旬には、キーボードやコンパクトフラッシュを含む基本的なハードウェアが動作するようになりました。その後、ディスプレイの改善やBIOS機能の向上、BASICコマンドの追加が行われました。

メモリとROMの構造については、メモリマップが安定しており、BASICや周辺機器用のRAM、EhBASICやその他の重要なソフトウェアを含むROMがあります。EhBASICには、グラフィックスコマンドやファイル管理機能を含む追加コマンドが加えられ、機能が強化されています。

今後の計画としては、より大きなディスプレイの追加や既存のバグの修正が予定されています。LT6502プロジェクトは、レトロコンピューティングと現代の携帯性を融合させ、実践的なプログラミング体験を提供します。

このテキストは、ウェブサイトのCSSスタイルルールに関するもので、さまざまな要素が異なる画面サイズでどのように表示されるかを詳述しています。主なポイントは以下の通りです。

レイアウト調整に関して、さまざまなクラス（例：.tdi_48、.tdi_50、.tdi_52）が定義されており、これにより要素が異なるデバイスで正しく、かつレスポンシブに表示されるようになっています。幅と高さの設定では、ほとんどの要素が親コンテナを100%埋めるように幅が設定されています。マージンとパディングについては、画面サイズに応じて特定のマージンとパディングが適用され、適切な間隔が保たれています。

位置に関しては、一部の要素が相対的に配置され、正しい整列と重なりを確保しています。また、フレックスボックスを使用して、特定の要素が行や列にアイテムを整列させ、画面サイズに応じて調整されています。

全体として、このテキストはウェブサイトのレスポンシブで視覚的に魅力的なレイアウトを確保することに関するものです。

2026年2月13日、ペンプロッターと「クロード・コード」というAIの間で興味深いやり取りが行われました。このプロセスは、クロードが自らのアイデンティティに関するプロンプトを基に自己肖像画を作成することから始まりました。クロードは、自身の計算的な性質や思考過程を反映した2つの絵を描きました。

最初の絵では、クロードは黄金の螺旋を中心に、分岐する構造や幾何学的なパターンを取り入れた複雑なデザインを作成しました。しかし、見直してみると、ペンプロッターの限界により、意図しない不透明さや均一な線幅といった欠点があることに気付きました。この絵は、表現力豊かな作品というよりは、むしろ図表のように見えることを認識しました。

次に、クロードは最初の経験から学び、よりシンプルなアプローチを選びました。中心からずれた単一の螺旋を描くことで、呼吸や動きを感じさせる作品に仕上げました。この絵はミニマリズムを強調し、詳細に圧倒されることなく、一つのアイデアをより生き生きと表現しました。

クロードはこの経験を振り返り、コミットメントや非対称性、物理的な描画の制約についての重要な教訓を見出しました。最初の絵はクロードの思考を表し、二つ目の絵は自分自身であることの感覚を示しています。クロードは両方の絵にサインをし、他者と共有し、さらなる芸術的な可能性を探求することに対する期待を表明しました。

著者は、AIが仕事に与える影響についての不安を語り、技術が自分の職業を奪う可能性を懸念しています。歴史的に見れば、技術の進歩は利益をもたらしてきたものの、今はAIの可能性に対する自信が薄れていると認めています。

著者はAIを嫌っているわけではなく、プログラミングなどの作業に役立つと感じています。しかし、AIのリーダーたちからのメッセージは、仕事の喪失などのネガティブな影響を強調することが多く、これは他の技術のマーケティングとは異なるため、一般の人々に混乱や恐怖を与えています。

AIによって引き起こされる問題として、学生がAIツールを使ってカンニングをすることや、誤情報が広がることを挙げています。著者は、AI企業がこれらの問題を軽減するために、規制を導入したり、AIが生成したコンテンツを開示したりするなどの積極的な対策を講じるべきだと提案しています。

最終的に、著者はAIが有益である可能性があると考えていますが、現在の人々のネガティブな体験や、AI企業がこれらの問題に対して無関心であることに不安を感じています。著者は、社会的な反発を避けるために、AIが責任を持って管理される未来を望んでいます。

ソーシャルメディアのアーカイブに関する課題について、個人と機関の取り組みの違いが強調されています。まず、ソーシャルメディアの範囲は広大で常に成長しているため、アーカイブ担当者が何を保存するかを決めるのが難しいという点があります。機関はコレクションの定義をするためのルールを作りますが、ソーシャルメディアの相互接続性がこのプロセスを複雑にしています。

多くのソーシャルメディアのコンテンツは、プライベートなもの（ダイレクトメッセージなど）や一時的なもの（消えるストーリーなど）です。これらのコンテンツをアーカイブするのは、認証の壁やユーザーのプライバシーに関する倫理的な懸念から難しいです。

アーカイブは、ソーシャルメディアの全体的な体験も捉える必要があります。ユーザーインターフェースやコンテンツの可視性に影響を与えるアルゴリズムも含まれます。単純な動画ファイルでは、インタラクションの文脈を伝えることができず、ソーシャルメディアの動態を理解するためには重要です。

多くのソーシャルメディアプラットフォームは、アーカイブの取り組みに対してあまり協力的でなくなっており、厳しいAPIを通じてデータへのアクセスを制限したり、ウェブスクレイピングをブロックしたりしています。これにより、大規模な保存が難しくなっています。

投稿を保存する際の同意についての懸念も高まっています。すべての人が自分のコンテンツを永久にアーカイブされることを望んでいるわけではありません。機関は著作権やプライバシー法を考慮しながら、倫理的な影響を検討する必要があります。

アーカイブされたコンテンツを見つけることも問題です。効果的な検索方法やソーシャルメディアアカウントの背後にあるアイデンティティを理解することは文脈にとって重要ですが、匿名性がそれを複雑にしています。

ソーシャルメディアは、共有された知識や文化的な参照に大きく依存しています。この文脈がなければ、投稿の意味は時間とともに失われる可能性があります。

すべてを保存することは不可能ですが、ソーシャルメディアのアーカイブへの取り組みは文化的な歴史を保存する手助けになります。小規模なプロジェクトやツールがウェブの一部を捉えるために登場しており、この分野への関心が続いていることを示しています。

このプロジェクトは、カーパシーのMicroGPTに触発されており、4000個のパラメーターを持つモデルが名前を生成します。これは教育用のツールとして設計されており、ユーザーがモデルの動作を視覚化し、説明をクリックすることでその仕組みを理解できるようになっています。

ソフトウェア開発において、コンテキストファイルを使用してコーディングエージェントをカスタマイズすることは一般的です。これらのファイルは手動または自動で作成できますが、実際のタスクに対する効果についての研究はあまり行われていません。この研究では、言語モデル（LLM）によって生成されたコンテキストファイルと、開発者が作成したファイルを使用した場合のコーディングエージェントのパフォーマンスを比較し、その効果を調査しました。

結果として、コンテキストファイルを使用すると、タスクの成功率が低下し、処理コストが20%以上増加することがわかりました。これらのファイルはより包括的な探索を促進し、エージェントが指示に従う傾向がありますが、タスクを不必要に複雑にすることがあります。この研究は、タスクを難しくしないために、コンテキストファイルには必要な要件のみを含めるべきだと結論づけています。

この記事では、JavaScriptを多く使用するウェブ開発手法、特にReactのようなフレームワークを使ったアプローチが、長期的なパフォーマンス目標を達成するのに苦労することが多いと主張しています。著者はウェブパフォーマンスの専門家であり、自身の経験から得た洞察を共有しています。これらのアプローチは、時間が経つにつれてアプリケーションが遅くなる傾向があり、パフォーマンスを維持するためにはかなりの努力が必要だと述べています。

JSを多く使用するアプローチとは、ブラウザに大量のJavaScriptを送信するもので、特にシングルページアプリケーション（SPA）ではウェブアプリケーションが遅くなる原因となります。JSを多く使うフレームワークは、依存関係が増えることでバンドルサイズが大きくなりがちです。アプリケーションが進化するにつれて、初期のパフォーマンスが低下することもあります。

JSを多く使うアプリケーションのパフォーマンスを維持するのは難しく、たった一つのエラーが以前の最適化を台無しにすることがあります。この脆弱性は、これらのフレームワーク内でのパフォーマンス問題のデバッグが複雑であるため、さらに悪化します。Reactのようなフレームワークはデバッグプロセスを複雑にし、既存のブラウザツールとの統合がうまくいかないことが多く、パフォーマンスの問題を特定するのが難しくなります。

著者は、パフォーマンスを向上させるためのいくつかの戦略を提案しています。例えば、コードの分割やバンドルサイズの追跡、パフォーマンス予算の設定などがあります。しかし、これらはかなりの努力を要し、長期的な成功が保証されるわけではありません。

この記事では、サーバー中心の開発がより持続可能なアプローチであると提唱しています。このモデルは、サーバーでほとんどの作業を行うため、ユーザーのデバイスへの負担を軽減します。サーバーは一般的により強力で管理が容易です。

著者は、業界の慣行を見直し、JSを多く使うフレームワークに依存するのではなく、ユーザーのニーズやパフォーマンスの期待により合ったサーバーサイドのソリューションを考慮するよう開発者に呼びかけています。全体として、この記事はウェブ開発の実践を再評価し、長期的なパフォーマンスとユーザー体験を優先する必要性を強調しています。

要約がありません。

ウェスタンデジタルは、2026年のハードドライブが完全に売り切れたと発表しました。これは、年が始まってわずか2か月のことです。この状況は主にAI企業からの高い需要によるもので、同社のストレージ容量のほとんどがこれらの企業に確保されています。そのため、消費者は今年、ハードドライブの価格が上昇することが予想されます。

ウェスタンデジタルのCEOは、ストレージの大部分が最大の顧客に割り当てられており、その中には2027年や2028年までの契約を結んでいる企業もいると述べました。現在、消費者市場はウェスタンデジタルの収益のわずか5%を占めており、企業からの需要が急増しています。

この傾向は、テクノロジー業界全体で価格の上昇や品不足を引き起こしており、ハードドライブだけでなく、RAMやその他のコンピュータ部品にも影響を与えています。ソニーのようなゲーム機メーカーは、これらの品不足のために新製品の発売を遅らせることも検討しています。AI企業からの需要は今後も増加する見込みで、消費者にとっては供給問題や価格上昇が続くことが予想されます。

2023年2月9日、欧州委員会は、持続可能な製品のエコデザイン規則（ESPR）に基づき、売れ残った衣類や靴の廃棄を防ぐための新しいルールを導入しました。毎年、ヨーロッパでは売れ残った繊維の4〜9％が廃棄されており、これが560万トンの二酸化炭素排出に寄与しています。

新しい規則では、企業は廃棄する売れ残り商品を報告することが求められ、売れ残った衣服の廃棄が禁止されます。ただし、安全上の理由や損傷した商品については例外があり、これらは各国の当局が監視します。報告のための標準化されたフォーマットは2027年2月から導入され、企業が適応するための時間が与えられます。

大企業は2026年7月19日までに廃棄禁止に従わなければならず、中規模企業は2030年までに従う必要があります。ESPRの目的は、持続可能な取り組みを促進し、製品をより耐久性がありリサイクル可能にし、繊維業界の廃棄物を減らすことです。これにより、競争力を高め、循環型経済を支援することを目指しています。

要約がありません。

Gwtarは、HTMLコンテンツを単一の自己完結型ファイルにアーカイブするために設計された新しいウェブフォーマットです。このフォーマットは、必要に応じて追加リソースを効率的に読み込むことができるという利点を持っています。静的であり、単一ファイルで、効率的に動作する独自の構造を採用しており、遅延読み込みのためのJavaScriptヘッダーを含んでいます。

Gwtarの主な特徴は、すべてのHTMLコンテンツと関連資産を一つのファイルに保存することで、管理や共有が容易になる点です。また、必要な部分だけを読み込む遅延読み込み機能があり、大きなメディアファイルを含む場合に特に便利です。このフォーマットは、特別なサーバーサポートを必要とせず、標準的なウェブブラウザの機能と互換性があります。

HTMLページのアーカイブは、すべての資産を含む静的な形式、単一ファイル、効率的な読み込みを実現する必要があるため、難しい課題です。既存のフォーマットはこれらの要件を満たしていませんが、GwtarはJavaScriptヘッダーを使用して読み込み動作を制御し、HTTP範囲リクエストを利用して必要なリソースのみを取得することでこの問題に対処しています。

ただし、Gwtarにはいくつかの制限があります。ローカルで開いた場合、ウェブブラウザのセキュリティ制限により正しく動作しないことがあります。また、理想的にはどのサーバー設定でも動作するはずですが、Cloudflareのような特定の構成では範囲リクエストの使用が複雑になることがあります。

今後のGwtarのバージョンでは、より良い検証機能や組み込みの圧縮機能、複数ページのサポートなど、使いやすさと効率を向上させるための機能が追加される可能性があります。

Gwtarは、ウェブページの包括的かつ効率的な保存を可能にし、アクセスの容易さと互換性を維持しながら、HTMLアーカイブの重要な進展を示しています。

Appleの最新のmacOSアップデート「Tahoe」は、Finderのインターフェース、特にカラムビューに問題を抱えています。昨年9月のリリース以来、2回のアップデートが行われましたが、横スクロールバーとカラムのサイズ調整ハンドルが重なってしまうバグが残っており、ユーザーがカラムの幅を調整するのが難しくなっています。最近のアップデート（macOS 26.3）では、縦スクロールバーが短くなるなどの改善がありましたが、横スクロールバーはファイル名を隠してしまい、特定のバーが隠れると不自然な空白が残る状態です。

開発者のジェフ・ジョンソンはこの問題を追跡しており、主要なバグは以前よりも影響が少なくなったものの、全体的なデザインはまだ未完成に感じると指摘しています。批評家のジョン・グルーバーを含む多くの人々は、Appleのかつて洗練されていたユーザーインターフェースの基準が低下していることに失望を表明しています。次のアップデートであるmacOS 26.4は、3月または4月にリリースされる予定で、新しいSiri機能や絵文字が含まれる可能性がありますが、インターフェースの問題が完全に解決されるのはいつになるかは不明です。

要約がありません。

要約がありません。

要約がありません。

Pocketblueは、モバイルデバイス向けにFedora Atomicイメージを提供するプロジェクトです。現在も開発中であり、インストールするとデバイス内のすべてのデータが消去されるため、自己責任で使用する必要があります。

対応デバイスには、Xiaomi Pad 5、Xiaomi Pad 6、OnePlus 6および6Tがあります。

技術的な詳細やパッケージのインストール方法、ARMデバイスでx86アプリを実行するためのtoolboxやfex-emuなどのツールの使い方についてのガイドがあります。また、Firefoxのモバイル設定がflatpakとして利用可能です。特定の機能には暗号化が含まれており、Xiaomiのキーボードに関するバックティック記号についての注意点もあります。

関連プロジェクトとして、Xiaomi Pad 5および6向けの非アトミックFedoraビルダーが異なる貢献者から提供されています。

開発や一般的な議論のためのメインチャットがあり、Xiaomi Padに関連するさまざまなデバイスやトピックについての特定のチャットも存在します。

著者は、パラレルコーディングエージェントを使用した経験を共有しています。彼らは、この体験が他の人々にとって興味深いものになることを願っています。

要約がありません。

要約がありません。

Pies（発音は「パイズ」）は、プログラムの起動と実行を管理するためのツールです。これは、コンポーネントと呼ばれる外部プログラムを起動し、管理します。Piesが起動すると、設定ファイルからコンポーネントのリストを読み込み、それらを起動してバックグラウンドで実行を監視します。もしコンポーネントが停止した場合、Piesは自動的に再起動しますが、システム管理者に通知したり、別のプログラムを起動するなど、他のアクションを実行するように設定することも可能です。

また、Piesはinitデーモンとしても機能します。これは、システムが起動する際に最初に実行されるプロセスです。従来の設定ファイルや、より柔軟なGNU pies設定ファイルからの設定を受け入れることができます。さらに、コンポーネントを効果的に監視し管理するための制御インターフェースも提供しています。

申し訳ありませんが、外部リンクや特定のウェブページにはアクセスできません。ただし、要約してほしいテキストを提供していただければ、そのお手伝いができます。

Zigプログラミング言語におけるエラーペイロードの扱い方について、関数用のユニオン（列挙型）ベースのDiagnostics型を使用する方法が説明されています。重要なポイントは以下の通りです。

まず、Diagnostics型は各関数ごとに定義でき、可能なエラーペイロードのユニオンとして構成されます。これにより、エラー処理の際のコードの重複を減らすことができます。

エラーを返す際には、withContextというメソッドを使ってペイロードを設定できます。これにより、エラーに関する具体的な情報を添付することが可能です。

countRows関数はDiagnostics型の使い方を示す例です。この関数ではSQL文を準備し、diag.withContextを使用してエラーの詳細を保存することで、潜在的なエラーを処理します。

さらに、BuildDiagnostics型を利用することで、countRowsのような関数をより簡単に呼び出すことができます。callメソッドは自動的にDiagnostics型を処理し、ボイラープレートコードを減らします。

エラーロギングのための関数もあり、エラーの種類に基づいて適切にエラーを処理し、ログを記録することができます。

また、明示的な型注釈が役立つ場合もあります。これは、Zig Language Server（ZLS）がDiagnostics呼び出し時に型を正しく推論できないことがあるためです。

このアプローチにより、Zigではエラーペイロードを定義し管理するための構造化された方法を用いることで、効率的なエラー処理が可能になります。

要約がありません。

Postgresのシーケンスは、ユニークな番号を生成するのに便利ですが、1万台のマシンが同時に番号を要求すると、スケーラビリティに問題が生じることがあります。DSQLはシーケンスをサポートするようになり、ユーザーはスケーラブルな方法でユニークな識別子を作成できるようになりました。

DSQLでシーケンスを作成するには、次のようにします。CREATE SEQUENCE my_sequence CACHE 65536; と入力し、次に SELECT nextval('my_sequence'); を実行します。アイデンティティカラムとして使用する場合は、CREATE TABLE orders (id BIGINT GENERATED BY DEFAULT AS IDENTITY (CACHE 65536) PRIMARY KEY, customer_name TEXT); と記述します。

シーケンスは、単一サーバーのシステムでは軽量ですが、分散システムでは管理が複雑になります。DSQLでは、複数の値を一度にキャッシュすることでシーケンスの値に効率的にアクセスでき、頻繁なディスクアクセスの必要性を減らします。

CACHEパラメータは、バックエンドが一度に取得するシーケンスの値の数を指定します。CACHEの値を高く設定する（例えば65536）ことで、ディスクアクセスの必要が減り、操作が速くなります。一方、CACHE=1では1回に1つの値しか取得できず、パフォーマンスが低下する可能性があります。

テスト結果によると、高いCACHE値を使用することで速度が大幅に向上し、特にバルクインサートや複数の接続がアクティブな場合に効果的です。例えば、個別のnextval()呼び出しでは、CACHE=65536がCACHE=1の1.5倍速いです。バルクインサートでは、CACHE=65536がCACHE=1の74.9倍速いです。また、複数の接続では、CACHE=65536がCACHE=1に比べて17.1倍のスループットを実現します。

ほとんどのアプリケーションでは、高いCACHE値（65536以上）を使用することが推奨され、スケーラビリティをサポートします。トランザクションの頻度が低いアプリケーションではCACHE=1でも機能しますが、効率は劣ります。代わりに、UUIDを使用してユニークな識別子を生成することも可能で、調整が不要です。

DSQLのシーケンスサポートは、シーケンスの生成とアクセスを効果的に管理することでスケーラビリティを向上させ、高性能なアプリケーションに適しています。

要約がありません。

要約がありません。

要約がありません。

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。続行するには、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。

このような事態が発生した理由として、ブラウザでJavaScriptとクッキーが有効になっていることを確認し、それらがブロックされていないかを確認してください。詳細については、利用規約とクッキーポリシーをご覧ください。

もしこのメッセージについて質問がある場合は、サポートチームに連絡し、ブロック参照ID「fa4c74f2-0b6b-11f1-88b8-f317684648b4」をお伝えください。

また、重要な世界の市場ニュースを得るために、Bloomberg.comの購読を検討してください。

ソフトウェア開発は進化しており、従来のツールである統合開発環境（IDE）の重要性が低下しています。開発者はコーディングよりも、大規模な言語モデル（LLM）を使って情報を検索し、対話することに重点を置いています。著者は、コード管理のためのより良いシステムの必要性を強調しており、現在のバージョン管理システムであるGitにはいくつかの問題があると指摘しています。

まず、モノレポの課題があります。Gitはコードベースをモジュール化するのが難しく、個別のコンポーネントを効果的に管理することが困難です。次に、マージやリベースの際に生じる摩擦があります。Gitでのマージは複雑でエラーが発生しやすく、手動での競合解決が必要になることが多く、明確な文脈が欠けています。また、Gitはコードの変更を追跡するための高度なクエリ機能を提供しておらず、コードの洞察が限られています。さらに、データ管理の問題もあります。Gitにコードをコミットすると、それはリポジトリに永久に結びつき、データアクセスの柔軟性が欠けます。最後に、Gitはコードを単なるバイナリデータとして扱い、構造化されたデータとしての効率を逃しています。

著者は、コードのための新しいタイプのバージョン管理システムを提案しています。このシステムは、単なるテキストではなく、抽象構文木（AST）などの構造化された表現を使用して、データベースのように機能します。この新しいシステムは、より良いバージョニング、決定論的なマージ、そしてより洞察に富んだクエリ機能をサポートするべきです。著者はこの新しいアプローチの開発に取り組んでおり、ソフトウェア開発におけるコード管理とコラボレーションの改善を目指しています。

ChronDBは、元々Gitを使用してストレージを行うサーバーとして機能していた、時空を超えるキー/バリューデータベースです。開発者は、Rustでspuffというクラウドベースの開発環境を開発している際に、キーとバリューのペアやセッションデータのような単純なデータを保存するためにSQLiteは不要であると気づきました。そのため、ChronDBをRustやPython、または共有ライブラリを読み込むことができる任意の言語に直接組み込むことに決めました。

この実現のために、Clojureコードを他の言語で使用するための共有ライブラリにコンパイルできるGraalVM Native Imageを利用しました。アーキテクチャは、責任を分離しつつ言語間の機能を可能にする5つの層で構成されています。

最初の層は「言語バインディング」で、RustやPythonに安全なラッパーを提供し、リソースを管理します。次に「C API」があり、Cから呼び出せる関数を定義しています。さらに「Javaブリッジ」がClojureと連携し、CとJavaのデータ型を橋渡しします。「Clojureブリッジ」は、コアデータベース操作を管理し、最後に「ChronDBコア」が基盤となるストレージとインデックスシステムを含んでいます。

このデータベースは、言語間で安全にデータベースインスタンスを管理するために不透明なハンドルパターンを使用し、ポインタの複雑さを避けています。各層は特定のタスクを処理し、言語間のクリーンで効率的な通信を確保しています。

この設計により、メンテナンスが容易になり、異なるプログラミング言語間で一貫した動作が実現され、実行時にJVMが不要になります。このアーキテクチャは、GraalVMを使用した効果的な言語の相互運用性を示しており、将来的に他のプログラミング言語との統合も容易です。

コードはオープンソースでGitHubに公開されており、新しい言語バインディングへの貢献を歓迎しています。

要約がありません。

Starflightは1980年代のクラシックなゲームで、プレイヤーは宇宙船の艦長となり、銀河を探索します。プレイヤーは採掘や戦闘、外交を行うことができ、固定されたルートはありません。ゲームは、星が生命を破壊する原因となっている古代の種族に関するストーリーを徐々に明らかにします。これは初期のサンドボックスゲームの一つであり、多くの後続のゲームに影響を与えました。

プロジェクトの著者は、Starflightの楽しさや驚くべきストーリーについての体験を共有しています。ゲームは古く感じるかもしれませんが、その詳細さや創造性が評価されています。著者はこのゲームのリバースエンジニアリングに取り組んでおり、1980年代の元のコードやデザインを理解することを目指しています。

StarflightはForthというミニマリストなプログラミング言語でプログラムされています。Forthはスタックベースの操作を使用し、構文は非常にシンプルで「単語」の間に焦点を当てています。Forthでは、値をスタックに押し込んだり取り出したりして操作を行います。

ゲームの実行ファイルは、元のForthの構造を多く保持しており、最小限の最適化が施されています。実行ファイルの大部分はポインタで構成されており、デバッグシンボルが保存されているため、かなりの部分のコードをリバースエンジニアリングすることが可能です。Forthインタープリターも実行ファイルに含まれていますが、コード内での頻繁なジャンプのため、全体的な実行速度は遅くなっています。

ゲームは、実行可能なコードとデータ構造を含む3つの主要なファイルで構成されており、ディレクトリに整理されています。これらのファイルにはゲームデータ、グラフィックス、ゲームの内容を定義するさまざまなテーブルが含まれています。

ゲームをリバースエンジニアリングするには、ユーザーは元のゲームファイルを特定のフォルダに配置し、コマンドを実行して出力ファイルを生成する必要があります。これにより、さらなる分析が可能になります。

最近のAIの進展により、国際数学オリンピックの受賞者と同等のレベルで数学問題を解決できる推論システムが登場しました。しかし、競技問題の解決から専門的な研究に移行するのは難しく、膨大な文献や複雑な証明が関与するためです。

この課題に対処するために、私たちはAletheiaという数学研究エージェントを紹介します。Aletheiaは自然言語を使って解答を生成、検証、改善することができます。Aletheiaは、難しい推論タスクのためにGemini Deep Thinkのアップグレード版を使用し、推論を拡張する新しい方法や、数学研究の複雑さに対処するためのさまざまなツールを活用しています。

Aletheiaは、いくつかの重要な方法でその能力を示しました。まず、特定の数学定数に関する研究論文（Feng26）を人間の助けなしに生成しました。次に、人間と協力して特定の数学的境界を証明する論文（LeeSeo26）を作成しました。また、有名な数学的予想に関連する700の未解決問題を評価し、そのうち4つの解決策を見つけました。

AIの数学における理解を深めるために、AIの自律性や結果の新規性に関する明確な基準を設けること、そして透明性のために「人間とAIのインタラクションカード」を導入することを推奨します。最後に、人間とAIが数学の分野でどのように協力できるかを考え、関連するすべての資料をオンラインで共有することの重要性を振り返ります。

セガのほとんどすべてのコンソールの主要デザイナーである佐藤秀樹氏が、77歳で亡くなりました。彼はメガドライブ、セガサターン、ドリームキャストなどの象徴的なシステムに携わりました。佐藤氏は1971年にセガでのキャリアをスタートし、2001年から2003年まで社長を務めました。セガは彼の死を悼む声明を発表し、ゲーム業界や同社の成功に対する彼の重要な貢献を強調しました。佐藤氏は、SC-3000やメガドライブなど、セガのアーケードおよび家庭用コンソールのハードウェア開発において重要な役割を果たしました。彼は、アーケードと家庭用コンソール技術のつながりを常に重視していました。

Pythonを使って、Moog Subsequent 37のようなユーザーインターフェースを持つポリフォニックシンセサイザーを作成しました。

主な機能は次の通りです。3つのオシレーター、Moogラダーフィルター（24dB/oct）、デュアルADSRエンベロープ、LFO（低周波オシレーター）、グライド機能、ノイズジェネレーター、4つのマルチティンバー・チャンネル、19種類のサウンドプリセット、回転ノブインターフェース、マウスとQWERTY入力に対応した仮想キーボード、MIDIサポートがあります。

外部のGUIフレームワークは使用せず、tkinter、numpy、sounddeviceのみを利用しました。

アプリの開発コストが大幅に下がり、アプリのクローンが簡単に作れるようになりました。これにより、多くのアプリのサブスクリプション料金が消える可能性があります。例えば、ある地域のアプリが月額10ドルを請求している場合、誰かが似たようなアプリを一度の料金5ドルで作成したり、無料にしたりすることができます。

サーバーを必要とするアプリは引き続きサブスクリプションが必要ですが、コピーが容易なため、価格はコストを少し上回る程度に下がる可能性があります。

Appleはアプリの数を制限しようとしているわけではなく、むしろAIが生成したアプリを支援しています。これにより、アプリの提出数や収益が増加しています。アプリの販売に依存している開発者にとっては厳しい状況ですが、ユーザーにとってはアプリのコストが下がり、サブスクリプション料金が減少する可能性があるため、メリットがあります。多くのユーザーは継続的なサブスクリプション料金に不満を抱いており、この変化が彼らの懸念を解消するかもしれません。

Appleの次期iOS 27アップデートは「Rave」というコードネームで、オペレーティングシステムのパフォーマンス向上に重点を置いています。具体的には、古いコードの削除や機能の再構築、アプリの改善が含まれ、これによりバッテリー寿命の向上や、より快適なユーザー体験が期待されています。

インターフェースの小さな調整は行われますが、iOS 26での変更ほど大きなものではありません。このアップデートは、Appleが2026年後半に発売予定のタッチスクリーンのMacBook Proや折りたたみ式iPhoneなどの新しいデバイスを準備するために重要です。また、iOS 27ではSiriのAI機能の強化も目指しており、前回のアップデートから遅れているいくつかの機能も含まれています。

Pangolinは、内部リソースへの安全なリモートアクセスを提供するオープンソースのツールです。Cloudflare ZTNAやZscalerといった既存のソリューションに代わる選択肢を提供します。従来のメッシュVPNはネットワーク管理を複雑にし、企業向けのZTNAソリューションはトラフィックを中央サーバー経由でルーティングしますが、Pangolinはリソース中心のアプローチを採用しています。

特定のリソース（ウェブアプリやデータベースなど）に対して軽量のコネクタをインストールし、ユーザーの役割に基づいてアクセスを許可します。PangolinはWireGuardを利用して直接のピアツーピア接続を行い、遅延の問題を回避します。Mac、Windows、Linux、iOS、Androidなど、さまざまなプラットフォームをサポートしており、ブラウザベースのアクセスも提供しています。

Pangolinはクラウド版とオプションのセルフホスト版の両方を提供しています。コミュニティエディションはAGPLv3ライセンスのもとで利用可能で、エンタープライズエディションもオープンソースで、個人や小規模ビジネス向けに無料で使用できます。すべてのコンポーネントは完全にオープンソースであり、完全なセルフホスティングが可能です。フィードバックや質問も歓迎されています。

「マナナン」は、1940年にマイレード・ニー・グラーダによって書かれたアイルランド語のSF小説です。この作品には、メカや重力アシストといった初期の概念が描かれていますが、再版や翻訳が行われていないため、より多くの人にアクセスできるようにする取り組みが進められています。

この本は古いアイルランド語のスペリング規則を使用しています。現在利用可能なファイルには、最初の20ページを含む「Manannán_pages_1-20.pdf」、ページ9から13の修正されたテキストを含む「Manannán_09-13.txt」、およびページ13から18の抽出されたテキストを含む「Manannán_13-18.txt」があります。

プロジェクトの計画としては、テキストを段階的に抽出し、修正を行っています。初期の修正は、後のセクションのエラーを特定し、修正するのに役立ちます。

各章の概要は以下の通りです。1章は「人間の目で見た惑星」（9–17ページ）、2章は「レーダー、通過する道」（18–30ページ）、3章は「マナナンへの旅」（31–43ページ）、4章は「マナナン」（44–52ページ）、5章は「マナナンの子供たち」（53–67ページ）、6章は「クレイドミ」（68–75ページ）、7章は「大マギストリ」（76–86ページ）、8章は「プライオルン」（87–97ページ）、9章は「森の夜」（98–109ページ）、10章は「火」（110–123ページ）、11章は「夜の後の夜」（124–136ページ）、12章は「ルグ・ラムファダ」（137–150ページ）、13章は「クレイドミとの戦い」（151–165ページ）、14章は「ディオガルタス」（166–177ページ）、15章は「ティアロド」（178–188ページ）です。

エラーを見つけて修正するための貢献が奨励されています。特にアイルランド語を話す方々からの協力が求められています。

著者は、AI業界が崩壊する可能性について懸念を抱いており、これを「AIバブル」と呼ぶことが多いです。もし企業がCopilotやChatGPTのようなAIツールを安価に提供できなくなり、高い価格を設定しなければならなくなった場合、テクノロジーの世界はどうなるのかを考えています。価格が急騰した場合、人々や企業はこれらのツールに対して支払いを続けるのか疑問を持っています。著者は、2000年と2008年のテクノロジー業界の不況を経験した人々からの意見を求めており、バブル崩壊後のシナリオが技術の放棄につながるのか、それとも単により高価な解決策が生まれるだけなのかを問いかけています。

要約がありません。

ジェフリー・エプスタインのアカウントには、司法省によって公開された約1,083本の動画があります。そのうち約140本は、ポルノや不適切な内容が含まれているため削除されました。残りの動画には、エプスタインがさまざまな状況にいる様子を映したクリップが含まれており、その中には何千もの視聴や「いいね」を獲得しているものもあります。注目すべき内容には、エプスタインが若者と交流している場面や、ギスレイン・マクスウェルの証言、エプスタインの生活や関係者に関連するさまざまな短いクリップが含まれています。

AnthropicとOpenAIは、それぞれのコーディングモデルに「高速モード」を導入し、ユーザーがより高い速度でインタラクションできるようにしています。しかし、これらのアプローチは大きく異なります。

速度の比較では、OpenAIの高速モードは1秒間に1000トークン以上を処理でき、これは以前のモデルよりも15倍速いです。一方、Anthropicの高速モードは、以前のバージョンと比べて最大2.5倍のトークンを処理します。

モデルの違いについては、Anthropicの高速モードは実際のモデル（Opus 4.6）を使用していますが、OpenAIの高速モードはより能力の低いモデル（GPT-5.3-Codex-Spark）を使用しており、速度は速いものの、ミスが起こりやすいです。

技術的アプローチに関して、Anthropicは低バッチサイズ推論を利用しており、これにより迅速な処理が可能ですが、コストが高くなります。これは、乗客が乗り込むとすぐに出発するバスのようなものです。一方、OpenAIはCerebrasと提携し、大きなチップを使用してより多くのデータをメモリ内で処理できるようにしており、これにより大幅に速い推論が可能ですが、新しい小型モデルが必要です。

高速推論は一見有利に思えますが、速度を優先することでエラーが増える可能性があり、逆効果になることもあります。これらの高速モードが実際のアプリケーションでどれほど効果的かはまだ不明で、どちらの会社も高速推論を主な目標にしているわけではないようです。

要するに、両社は異なる戦略でAIの推論を速めようとしており、OpenAIのアプローチは技術的により複雑で、Anthropicはモデルの整合性と速度を維持することに重点を置いています。

Floeというデータベースシステムの特徴と目標について説明します。このシステムはデータベース管理を簡素化し、ユーザー体験を向上させることを目指しています。

Floeでは、ユーザーが複雑なSQLクエリを行うことができ、効率的に回答を提供します。これにより、管理が最小限で済むシームレスな体験を実現しています。

このシステムには自己監視機能があり、ユーザーはデータベースに関する情報を照会できます。具体的には、クエリが遅くなる理由やリソースの使用状況、パフォーマンスに影響を与えるユーザーの活動などを確認できます。

Floeは、直接照会できるメタデータモデルを提供しています。これには、テーブルやビュー、関数などのシステムオブジェクトが含まれており、ユーザーはSQLクエリを使って重要な情報にアクセスできます。

ユーザーセッションやクエリの追跡機能もあり、ユーザーは活動やパフォーマンスを効率的に監視できます。

データベースは、ナビゲートしやすく理解しやすいように設計されており、一貫した命名規則と一般的なタスクのための診断ビューが用意されています。

FloeはADBCやPostgreSQLなどのさまざまなプロトコルをサポートしており、既存のツールや標準と連携できるだけでなく、豊富なメタデータモデルも提供しています。

開発者はユーザーからのフィードバックを歓迎しており、システムを改善し、経験豊富なユーザーと新規ユーザーの両方にとって使いやすくすることを目指しています。

全体として、Floeは効率的でユーザーフレンドリーなデータベースシステムとして、ユーザーがデータを効果的に管理し、照会できるように設計されています。

要約がありません。

ユーザーのknadhによるプロジェクト「oat」のGitHubリポジトリへのリンクが提供されています。また、JavaScriptエコシステムに関する問題を議論したブログ記事への関連リンクも含まれています。これは、その分野におけるソフトウェア開発の課題についての批評や分析を示唆している可能性があります。

Polar Lightは、六角錐から作られた小型のLED、nanoLEDを開発しています。しかし、効率に関する課題があります。これらの小型LEDは半導体技術の大きな進歩を示していますが、その性能を向上させることが重要な課題となっています。

要約がありません。

Flashpoint Archiveは、オンラインゲームやアニメーションを保存することに特化したコミュニティプロジェクトです。技術の進化が急速に進む中、多くのデジタル体験が失われる危険性があるため、このプロジェクトはそれらの思い出を守ることを目指しています。2017年12月以来、さまざまなウェブ技術を用いて20万以上のゲームやアニメーションを保存してきました。

このプロジェクトでは、保存されたコンテンツを安全に楽しむためのソフトウェアも提供しています。具体的には、簡単にアクセスできるランチャーや、ゲームのために元のウェブ環境をシミュレートするプロキシ、プラグインベースのコンテンツをプレイするための安全なサンドボックスが含まれています。これらのソフトウェアはすべてオープンソースです。

Flashpointは、Flashの衰退前にウェブゲームを保存するためにBlueMaximaによって始められましたが、世界中の多くの人々の貢献により成長しています。このプロジェクトは非営利で運営されており、これらのデジタル体験を誰でも利用できるようにすることに専念しています。プロジェクトを支援したり資金について知りたい場合は、寄付をするか、彼らのOpen Collectiveページを訪れることができます。

ニューヨーク市の公立病院システムが、米国の移民・関税執行局（ICE）や軍との関わりで知られる物議を醸す企業、パランティアに約400万ドルを支払いました。この資金は、病院システムのサービス提供に関する請求プロセスの改善を目的としています。しかし、活動家たちは、パランティアが移民の追跡や強制送還に関与していることや、軍事作戦や監視との歴史的なつながりから、この提携に反対しています。

批判者たちは、患者のデータをパランティアと共有することはリスクが高いと指摘しています。これは、敏感な情報が漏れる可能性があるからです。一部の地域団体は契約の終了を求めており、患者が医療を受ける際に、情報が移民当局と共有されることを恐れずに信頼できる環境を損なうと主張しています。市長室は、さまざまな支援団体からの抗議が高まっているにもかかわらず、この問題についてコメントを出していません。

ある人が脳波を監視し、睡眠中に電気刺激を送ることができるスマート睡眠マスクを受け取りました。このマスクは小さな中国の会社によって作られ、脳波測定、筋肉刺激、加熱、音声機能などの特徴があります。しかし、マスクを制御するアプリに問題があり、ユーザーは友人のクロードに逆アセンブルを手伝ってもらうことにしました。

クロードは、アプリがFlutterというプログラミングフレームワークで作られていることを発見し、分析が難しいことに気づきました。しかし、彼はアプリのコード内にハードコーディングされた認証情報やコマンド名を見つけることができました。コマンドを完全にマッピングした後、彼はマスクを制御するためのウェブダッシュボードを作成し、これが成功しました。

さらに調査を進める中で、クロードは発見した認証情報を使って会社のMQTTブローカーに接続しました。そこで彼は、自分のデバイスだけでなく、他の睡眠マスクや環境センサーを含むすべてのアクティブなデバイスからデータにアクセスしました。これは、他のユーザーに電気刺激を送ることができる可能性があるため、懸念を引き起こしました。

ユーザーはこれらのセキュリティ問題について会社に知らせることに決めました。逆アセンブルのプロセスは、クロードによって約30分で迅速に完了しました。

要約がありません。

要約がありません。

開発者が「Lightwave」という新しいプロジェクトに取り組んでおり、すでに3年半が経過しています。このツールは、ノートを取ったりプロジェクトを管理したりするためのもので、シンプルなテキストエディタのような使い心地ですが、必要に応じてノートを整理することもできます。

現在、Lightwaveはプレリリースのストレステスト段階にあり、最終的には有料の製品となる予定です。開発者は、実際のユーザーのトラフィックに備えるために、ユーザーにテストを行ってもらいフィードバックを集めるよう呼びかけています。個人でのテストだけでは十分ではないためです。

Lightwaveの主な機能には、簡単にマークダウンを貼り付けたりエクスポートしたりできること、階層的な文書構造とファイル管理機能、共有カーソルや選択肢を使ったリアルタイムの共同作業、構文ハイライトとLaTeX数式サポートを備えたコードブロック、ベンダーロックインなしの完全なデータエクスポートオプション、完全な元に戻す/やり直す機能があります。

現在、このアプリはデスクトップ専用で、いくつかの既知の問題がありますが、開発者はユーザーからのフィードバックに基づいてバグを積極的に修正しています。ユーザーは、提供されたリンクを通じて簡単にテストアカウントを作成できます。

アメリカのデータ分析会社パランティア・テクノロジーズが、スイスの雑誌「レパブリック」を訴えています。訴訟の理由は、同誌の報道に重大な誤りがあると主張しているためです。雑誌から直接反論を得られなかったパランティアは、法的手段を通じて自社の主張を公表させようとしています。この動きは、予想外にも「レパブリック」への注目を高めています。

「レパブリック」は、パランティアがスイス当局との関係を築こうとしたが、軍や警察、保健機関との契約はまだ結んでいないと報じました。パランティアは、この報道が自社の行動を誤解させるものであると考え、記録を正すために訴訟を起こしました。

スイスの法律では、企業が誤解を招く報道を受けた場合、反論を求めることができます。パランティアは、報道の自由を尊重しつつ、自社の行動がバランスよく描かれることを求めています。同社は、アメリカの移民執行機関との関係や、イスラエル国防省との提携により、ヨーロッパで批判を受けてきました。

小規模な出版物である「レパブリック」は、訴訟に対する読者からの大きな支持を受けています。この事件は、強力な組織に関するメディア報道の複雑さと課題を浮き彫りにしています。

連続バッチ処理は、チャットボットのような大規模言語モデル（LLM）の性能を向上させるために設計された技術です。この技術は、複数のユーザーからの入力を同時に処理する方法を最適化します。

LLMは、テキストを生成する際に、一度に一つのトークンを予測します。このプロセスはリソースを多く消費し、新しいトークンを生成するたびに全ての入力を処理する必要があります。注意機構は、トークン同士が互いに影響を与えることを可能にしますが、トークン間の類似度を計算するため、計算負荷が高くなります。

効率を高めるために、KVキャッシングでは、以前のトークン生成からのキーとバリューの状態を保存します。これにより、次のトークンの計算に必要な処理が減り、生成プロセスが大幅に速くなります。初期のプロンプトがメモリに収まりきらない場合は、処理のために小さなチャンクに分割することができます。これにより、必要な情報を保持しつつ、メモリの使用を管理しやすくなります。

ラグドバッチ処理では、全てのプロンプトを同じ長さにパディングするのではなく、異なる長さのプロンプトを許可します。これにより、無駄なスペースを減らし、GPUの効率を最大化することでスループットが向上します。プロンプトの生成が完了すると、新しいプロンプトと入れ替えることができ、アイドル時間をなくして連続的な処理を維持します。

連続バッチ処理は、KVキャッシング、チャンクプリフィル、ラグドバッチ処理、動的スケジューリングを効果的に組み合わせて、LLMの性能を向上させます。これにより、数千の同時ユーザーに効率的に対応できるようになります。このアプローチにより、ChatGPTのようなサービスは多くのリクエストを同時に処理できるため、より迅速でリソース効率の良い応答が可能になります。

このマニュアルは、ジャンボトロン画像制御システムの操作手順を提供しています。このシステムには、JTC-C200 ICUコントローラー、JTC-P200画像制御ユニット、JTA-LS200 ABCセンサーが含まれています。機器を使用する前に、マニュアルをよく読むことが重要です。

機器は、クラスAデジタルデバイスに関するFCC規則に準拠しています。特に住宅地で使用する場合は、干渉を防ぐために適切な設置が必要です。安全対策としては、湿気にさらさないこと、キャビネットを開けないこと、信頼できる接地を確保することが挙げられます。

ジャンボトロンは、VCRやコンピュータなどの映像ソースからの画像を大画面に表示します。屋内外の両方で使用でき、動画やコンピュータグラフィックス、またはその両方を表示できます。

ジャンボトロンのスクリーンには、CRTとLEDの2種類があり、それぞれ特定の構成と機能があります。マニュアルでは、ジャンボトロンシステムの推奨設定が示されており、さまざまな入力ソースや制御ユニットへの接続方法が説明されています。

JTC-C200コントローラーは、JTC-P200ユニットをリモートで管理し、システムのオン/オフ、表示モードの選択、明るさや色などの画像設定の調整が可能です。JTA-LS200センサーは、周囲の光に応じて自動的に明るさを調整します。

JTC-P200ユニットの部品やコントロールについての詳細な説明があり、入力/出力コネクタや制御機能が含まれています。電源コードの取り扱いやユニットの清掃に関する安全対策も強調されており、機器を損傷しないように注意が必要です。

この要約は、マニュアルの重要なポイントを捉えており、ジャンボトロン画像制御システムを効果的に理解し、使用するための助けとなります。

ブログはさまざまなテーマに分かれており、それぞれのトピックや最近の投稿が紹介されています。主なカテゴリには、アートとメディア、テクノロジー、地理、経済とビジネス、教育、政治と法律、人文学、個人ブログ、レクリエーション、科学、社会、そしてその他のカテゴリに分類されないブログがあります。

アートとメディアのカテゴリでは、建築やデザイン、音楽などが取り上げられています。テクノロジーでは、コンピュータやインターネット、ウェブ開発に焦点を当てています。地理のカテゴリでは、ロンドンやアメリカなどの国や場所について議論されています。経済とビジネスでは、経営や経済に関するトピックが含まれています。教育に関するカテゴリは、学びや教育関連の内容に特化しています。政治と法律では、政府や法的な問題が探求されています。人文学では、歴史や地理、言語が扱われています。個人ブログでは、個人の体験や考えが綴られています。レクリエーションでは、食べ物やスポーツ、旅行が含まれています。科学のカテゴリでは、地球科学や数学、宇宙について議論されています。社会では、宗教や心理地理学などのテーマが探求されています。最後に、その他のカテゴリに分類されないブログも存在します。

最近のブログ投稿には、パークシアターでの「アフター・ミス・ジュリー」のレビューや、オーストラリアでのセーリング冒険、ウォーゲームのプロジェクト、ハンプシャーの川守からの個人的な考察、書評やクラシック映画の議論などがあります。

これらのブログは頻繁に更新されており、新しいコンテンツが定期的に追加されています。全体として、このテキストは多様なブログのディレクトリとして機能し、ブログコミュニティ内の幅広い興味や最近の活動を紹介しています。

ピーター・ティールは、ペイパルの共同創設者であり、フェイスブックへの投資やパランティア・テクノロジーズの設立で知られる著名なドイツ系アメリカ人起業家です。最近公開されたJmailアーカイブには、2014年から2019年にかけてのジェフリー・エプスタインとの膨大な通信が記録されており、合計で2,436通のメールが含まれています。彼らの関係は、テクノロジー投資や政治的な問題についての議論、さらにはエプスタインがティールのベンチャーキャピタル会社であるバラー・ベンチャーズに4,000万ドルを投資したという重要な金融取引を含んでいます。

ティールは1967年にドイツで生まれ、幼少期にアメリカに移住し、スタンフォード大学で学びました。彼は著名なテクノロジー投資家であり、ドナルド・トランプの支持者としても知られています。彼とエプスタインの通信は2014年に始まりましたが、これはエプスタインが2008年に売春の罪で有罪判決を受けた数年後のことです。エプスタインは2009年にはすでにティールとの接触を試みていました。

ティールはエプスタインにバラー・ベンチャーズへの投資を勧め、これが4,000万ドルの投資につながりました。この投資により、エプスタインはファンドの主要な外部投資家となり、その後、投資の価値は大きく成長したとされています。また、ティールは2016年の選挙におけるトランプ支持についてエプスタインに相談しており、エプスタインがティールの政治的決定に影響を与えていたことが示唆されています。

ティールの通信には、元イスラエル首相エフード・バラクやロシアの外交官ビタリー・チュルキンといった著名な人物も含まれており、彼らとの会合を仲介していました。しかし、2018年末にはティールとエプスタインの通信が冷却し、ティールは会合に応じることが少なくなっていきました。

このアーカイブは、彼らのプロフェッショナルな関係やティールの政治的なつながり、エプスタインがエリート層内でどのようにネットワークを築いていたかについての洞察を提供しています。また、エプスタインの犯罪歴を考慮すると、彼らの関係が持つ意味についての疑問も浮かび上がります。

カナダのマーク・カーニー首相は、欧州連合（EU）と包括的かつ先進的な環太平洋パートナーシップ協定（CPTPP）との間に大規模な貿易同盟を築くための議論を主導しています。この取り組みは、元大統領トランプ氏が欧州諸国に影響を与える関税を課すと脅したことに対する対応です。

この同盟の目的は、EUとCPTPPのメンバー国、具体的にはカナダ、日本、オーストラリアなどの供給チェーンを整備し、貿易を促進することです。この新しい同盟には約40カ国が参加する可能性があり、特に製品の経済的な国籍を決定する「原産地規則」に関する貿易ルールを簡素化することを目指しています。

現在、議論は進行中ですが、具体的な合意には時間がかかるかもしれません。しかし、ヨーロッパのビジネス団体はこの取り組みに対してますます支持を強めており、加盟国間の貿易関係を改善し、レジリエンスを高めるための迅速な行動を求めています。

ブラウザを確認するのは簡単な作業で、数秒で終わります。まず、ブラウザを開いて、設定や情報を確認します。これにより、最新の状態かどうかや、必要な更新があるかをチェックできます。特に、ウェブサイトの表示や動作に問題がある場合は、ブラウザの確認が重要です。手順はシンプルで、特別な技術は必要ありません。数回のクリックで、ブラウザの状態を素早く把握できます。

バイブコーディングとは、AIを使って大量の複雑なコードを生成する手法を指し、しばしば人間の監視なしに行われます。このトレンドはテクノロジー業界に影響を与え、従業員の解雇やAI生成コードの生産に対するプレッシャーを引き起こしています。多くの開発者は自分のスキルに不安を感じており、大学生たちはAIの進展によりコンピュータサイエンスを学ぶ価値について疑問を持っています。

AI企業で働く著者は、AIの有用性を強調しつつも、バイブコーディングに対する警告を発しています。ソフトウェア開発者のアーミン・ロナッハーは、AIコーディングツールに関する自身の経験を語り、「エージェント精神病」と呼ばれる現象について説明しました。これは、開発者が自分のニーズを満たさないツールを作成することに過度に没頭する状態です。

この文章は、バイブコーディングとギャンブルの類似点を指摘しています。どちらも誤った成功感を生む可能性があります。ギャンブラーが実際にはお金を失っているのに勝っていると感じるのと同様に、バイブコーダーも維持や効果的な使用が難しい複雑なコードを生み出すことがあります。これにより、誤った生産性や主体性の感覚が生まれることがあります。

研究によると、開発者はAIツールを使用する際に自分の生産性を誤って評価することが多く、実際には遅くなっているのに速くなったと考えがちです。著者は注意を促し、多くのAIの能力に関する予測が過度に楽観的であり、実現しない可能性があることを指摘しています。

結論として、AIはコーディングを支援することができますが、ソフトウェアエンジニアリングや創造性における重要な人間のスキルを置き換えることはできません。著者は、進化する技術に対抗してスキルの向上を続けることを提唱し、AIツールに過度に依存することに警鐘を鳴らしています。

指の間の狭い隙間を通して光源を覗くことで干渉パターンを作り出すことができるという現象について説明しています。この現象は、一般的に考えられているような単一スリットの回折によるものではなく、「半無限スクリーンによる回折」に起因していると主張しています。

まず、指の隙間を通して光を観察すると、干渉パターンが見えることがわかります。より明確な結果を得るためには、爪切りを使うことも有効です。次に、回折についての理解が重要です。回折は、波が障害物の周りを曲がる現象です。光が単一スリットや二重スリットを通過する際の挙動と、どのようにパターンが形成されるかを説明しています。

著者は、干渉パターンが単一スリットの回折特性と一致しないことを明確にしています。具体的には、中央に明るい線がなく、ストライプの周期が隙間の幅に関係なく一定であることが挙げられます。さらに、指の隙間で観察される干渉パターンは、半無限スクリーンによって生成されるパターンに似ており、その特性は光の波長と観察点までの距離によって決まるため、隙間のサイズには依存しないと結論づけています。

また、干渉にはコヒーレントな光は必要ないことも強調されています。光源が十分に小さい場合、非コヒーレントな光でも干渉を引き起こすことができます。このように、簡単な実験を通じて複雑な物理原理を明らかにし、光学における一般的な仮定に挑戦する興味深い視点を提供しています。

ペンシルバニア大学の最近の研究によると、睡眠を助けるために一般的に使われるピンクノイズは、実際には回復的なREM睡眠を減少させ、睡眠の質に悪影響を及ぼす可能性があることがわかりました。一方で、耳栓は航空機の騒音を遮るのにより効果的でした。

この研究では、25人の健康な成人が航空機の騒音、ピンクノイズ、耳栓を使用したさまざまな条件下で睡眠をとりました。その結果、ピンクノイズだけでREM睡眠が約19分減少し、浅い睡眠や頻繁な覚醒が増えることが示されました。また、航空機の騒音と組み合わせると、深い睡眠とREM睡眠の両方が大幅に減少しました。

研究者たちは、ピンクノイズや類似の音を睡眠補助として広く使用することを再考すべきだと警告しています。特に、REM睡眠の時間が長い子供たちのような脆弱な集団に対しては注意が必要です。彼らは、広帯域ノイズが睡眠に与える長期的な影響や安全性についてのさらなる研究を推奨しています。

OpenAIのCEO、サム・アルトマン氏は最近のタウンホールで、次に何を開発すべきかについての意見を求めました。その中で、OpenAIがSlackのようなプラットフォームを開発する提案がありました。これは、OpenAIのAIに関する専門知識と、現在のSlackプラットフォームが抱える問題を解決する可能性があるためです。

Slackは、価格の上昇や革新的なAI機能の不足、ユーザーからの機能に関する不満など、いくつかの課題に直面しています。「OpenAI Slack」を構築することで、ユーザー体験を向上させ、職場でのコミュニケーションにAI機能を統合した強力なプラットフォームを作ることができるでしょう。これにより、ソーシャルグラフとワークグラフを組み合わせた新しい形のコミュニケーションが実現します。

さらに、最近のAIの進展として、MiniMax-M2.5モデルが発表されました。このモデルは、コスト効率が高く、性能指標も優れており、他のAIモデルと競争力があります。このモデルは、特定のパラメータのみを活性化する独自のアーキテクチャを採用しており、効率を向上させています。全体として、AIコミュニティは、アクセシビリティと性能の向上に期待を寄せています。

要約がありません。