2025/12/08 7:18

How I block all online ads

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要約▶

Japanese Translation:

概要：
著者は、ウェブブラウザとモバイルアプリの両方で広告を排除するために長期的かつ多層的なアプローチを説明しています。彼は Firefox + uBlock Origin と最小限のフィルタリスト（組み込みのuBlockフィルタ、EasyList、AdGuard – Ads）と「広告でない不快要素」のためのカスタム非広告フィルタを使用します。
DNS フィルタリングには Pi‑hole（または AdGuard Home） を Docker 上で $5 の DigitalOcean ドロップレットに稼働させ、WireGuard VPN の DNS サーバとして設定しています。トラフィックは クラウドベースの VPN（DigitalOcean、Hetzner、Azure、Google Cloud、または AWS）を経由し、プラットフォームが公的クラウド IP を検知して広告配信を減らします。
この設定では Cloudflare のキャプチャや HTTP エラー が発生する場合があるため、著者は該当サイトで VPN を無効化しています。また、Consent‑O‑Matic（クッキーポップアップ）、Buster（キャプチャ）、SponsorBlock（動画広告）などのブラウザ拡張機能を推奨します。iOS では Background App Refresh をオフにするとデータ収集が減少し、Android では ReVanced がアプリをパッチできますが、セキュリティリスクがあります と指摘しています。
著者はこの統合戦略を 3 年以上使用しており、現在ほとんど広告を見ることはありません。プラットフォーム別の効果は異なります：YouTube は uBlock Origin + VPN（1週間〜1か月）が必要；Instagram は uBlock Origin のみで十分；Twitch は主に VPN に依存し、数日で効果が現れます；TikTok は両方のツールを使用しますが、数時間だけです。AdMob を利用するアプリも DNS ブロックの恩恵を受けます。
広告配信ネットワークは数日から数週間でパターンを観察し調整する可能性があるため、継続的な監視が必要です。著者は Firebog をブロックリストの良い情報源として引用し、正当なサイトを壊さないように許可リスト（allowlist）を維持する重要性を強調しています。

本文

広告はコンテンツクリエイターと無料サービスを支援しています。
特定のクリエイターやプラットフォームを大切に思うのであれば、広告ブロックだけでなくメンバーシップや寄付などで直接サポートすることを検討してください。

はじめに

数年前、私は「広告はもう十分だ」と決めました。バナーや短いプリローラビデオだけではなく、すべての広告です。消さなければならないと考え、できる限り排除する聖戦を始めました。長い時間、数多くの実験と観察を重ねた結果、今日私は自分の立ち位置に満足しています。

既知の手法から驚くほど珍しいものまで、様々な方法があります。ここでは私が年々学んできたことと、実際に機能したテクニックを紹介します。まずは基本的な対策から始め、徐々に非定型的な手段へ進みましょう。最初の数項目はシンプルで広く使われており、後半の方法は設定とメンテナンスが必要ですが、従来の手法では届かない場所でも広告をブロックできます。

ブラウザ拡張機能

ブラウザ用広告ブロッカーは史上最大のボイコットです。既に何らかの拡張機能を利用しているでしょう！
私はFirefoxでuBlock Originを使用しています―これは最も優れた広告ブロック組み合わせです。Chromium系ブラウザの場合、GoogleがManifest V3へ移行し、広告ブロッカーを制限するため少々難しくなります。

フィルタリストはできるだけミニマムに保ちます。ほぼ必要なものをカバーしています：

uBlock Origin 標準フィルタ	EasyList	AdGuard – Ads
…	…	…

また自分でフィルタを作成します。広告に特化したものではなく、他の煩わしさに焦点を当てています。

DNS フィルタリング

DNS フィルタはブラウザ拡張機能を補完し、特にモバイルアプリでスリップする広告を捕捉します。モバイルアプリは専用の広告配信ドメインから広告をロードするため、DNS レベルでブロックするのが簡単です。

Pi-hole と AdGuard Home が最も人気のあるセルフホストオプションです。クラウドベースのソリューションを探しているなら NextDNS について良い評判を聞いていますが、私は使っていません。

私は Pi-hole を使用しています。公開はせず、WireGuard 経由で接続し、WireGuard の設定で Pi-hole を DNS サーバに指定しています。ブロックリストを探すなら The Firebog が良い出発点です。また、許可リストも維持してください。ブロックリストには時折、本来機能する必要があるドメインが含まれている場合があります。

Pi-hole の導入方法は複数ありますが、私は Docker で管理し、同じ手順をおすすめします。

クラウド経由の VPN

ここからが秘密の要素です。すべてのトラフィックを人気クラウドプロバイダー（VPN やプロキシ）へルーティングすると、多くのオンラインプラットフォームは広告を表示しにくくなります。これは、これらのプラットフォームにとって「不正行為者」のように見えるためです。

想像してみてください：小規模ビジネスが広告費として1,000ドルを使い、その競合他社がターゲティングを解析し、10台の VM を立ち上げて偽のインタラクションで全額を浪費します。その結果、小規模ビジネスは再び広告に投資する気持ちを失います。

オンラインプラットフォームは詐欺対策を十分に行っており、クラウドプロバイダーからのトラフィックには広告を配信しないことが初期段階です。

ただし、一部サイトで Cloudflare の CAPTCHA や HTTP エラー（クラウドプロバイダー IP がブロックされる）に直面する可能性があります。私はそれを許容し、何かが壊れたときだけ VPN を切ります。ただし、本番の IP で数回リクエストすると、プラットフォームは再び広告を表示し始めることがあります。

WireGuard は $5 の DigitalOcean ドロップレットにホストしていますが、Hetzner、Azure、Google Cloud、AWS 等でも同様に機能します。DigitalOcean にはセットアップ手順の詳細ガイドもあります。

その他有用なツール

以下は広告ブロックとは直接関係ありませんが、便利なものです：

ブラウザ拡張（煩わしさ対策）
- Cookie ポップアップ：Consent‑O‑Matic
- CAPTCHA：Buster
SponsorBlock は時間を大幅に節約してくれます。テレビやストリーミングデバイス向けのオプションもあります。

iOS を使用している場合は、Background App Refresh をオフにしてください。Apple が設計したものでは数アプリのみが利用し、ほとんどは個人情報を集めるために悪用しています。常時オン VPN が無いと、本来の IP が漏れるリスクがあります。

また、ReVanced でモバイルアプリをパッチすることも可能です。ただしセキュリティリスクがあるため、機密性の高いアカウントでは使用しないようにしています。

個人的な経験

上記のすべてを3年以上使い続けています。今ではほとんど広告を見ることはありません。詳細について興味があれば、以下で何がどこで機能するか追跡しています：

プラットフォーム	Web	iOS / Android
YouTube	uBlock Origin	NewPipe または Invidious
Instagram	uBlock Origin	クラウド経由 VPN（1週間〜1ヶ月）
Twitch	クラウド経由 VPN（数日）	–
TikTok	uBlock Origin	クラウド経由 VPN（数時間）
AdMob を利用したアプリ	DNS ブロック	–

これらは例外的なケースです。ほとんどのサイトやアプリでは、DNS フィルタリングとブラウザ広告ブロッカーだけで 99 % の広告を捕捉できます。残り 1 % は VPN アプローチが助けますが、効果が出るまでに時間（数日〜数週間）がかかります。

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2025/12/08 2:18

I failed to recreate the 1996 Space Jam website with Claude

## Japanese Translation: ## 要約著者は、Claude AI を使って 1996 年の Warner Bros の「Space Jam」ランディングページをスクリーンショットとアセットフォルダから再構築しようとしました。元のサイトは 200 KB 未満の単一 HTML ファイルで、絶対位置決め、テーブルレイアウト、およびタイル状の星空 GIF 背景に依存しています。 **プロセスと所見** 1. **初期試行:** Claude は概算レイアウトを生成しましたが、惑星軌道を誤った位置に配置しました。軌道パターンは認識できたものの、それを再現することには失敗しました。 2. **構造化プロンプト:** 著者は Claude に「知覚分析」「空間解釈」「再構築計画」の各セクションで理由を説明させ、正確なピクセル座標を要求しましたが、Claude はそれらを提供できませんでした。 3. **カスタムツール:** 精度向上のために 50 px → 5 px のグリッドオーバーレイ、ラベル付き座標参照点、色差比較、スクリーンショットサイドバイサイドビューア、およびスクリーンショットを 6 区域に分割するスクリプトを構築しました。 4. **結果:** Claude の調整は目標から 5–10 px 内に留まりましたが、正しい軌道半径（約 350–400 px）には決して収束しませんでした。内部レイアウトが生成されると、その後のフィードバックは元のスクリーンショットではなく、この誤ったモデルに基づいて行われました。 5. **トークナイズ仮説:** 著者は Claude が 16×16 パッチで画像をトークナイズしているため、細かい視覚的粒度が欠如し、セマンティック理解はあるもののピクセル精度が低いと考えました。 6. **ズームインテスト:** 200 % に拡大したスクリーンショットを提供して、大きなパッチで解像度が向上するか確認しましたが、Claude は依然として比例スケーリング指示に従いませんでした。 **結論** このタスクは未解決のままです。実験は Claude の空間推論限界をベンチマークとし、ピクセル単位で正確な画像再構築におけるモデルの現在の制約を示しています。

2025/12/07 23:37

Dollar-stores overcharge cash-strapped customers while promising low prices

## Japanese Translation: ドルジェネラルとファミリードラーは、棚に貼られたタグの価格よりも高い価格で顧客を頻繁に請求し、低所得層の買い物客に不釣り合いな過剰課金が広く発生しています。州検査と独立調査では、一部店舗でエラー率が88％に達するケースや、両チェーン全体で価格設定失敗が一貫して報告されています。主な例としては、ノースカロライナ州ウィンザーのファミリードラーで23％のスキャンアイテムが過剰請求（同店の4回連続失敗）、オハイオ州ハミルトンのドルジェネラルで76％のエラー率（2022年10月）、ニュージャージー州バウンドブルックのファミリードラーで68％の不一致（2023年2月）があります。2022年1月以降、ドルジェネラルは4,300件以上、ファミリードラーは2,100件以上の価格失敗事例を記録しています。アリゾナ州（60万ドル）、コロラド州（40万ドル）、ニュージャージー州・バーモント州・ウィスコンシン州・オハイオ州（最大100万ドル）など複数の州がチェーンと訴訟を和解し、連邦および州の司法長官は追加訴訟を提起しています。株主訴訟では、経営陣がシステム的問題を認識していたと主張されています。ニュージャージー州の連邦裁判所は、モバイルアプリ利用に関連する仲裁条項を理由にドルジェネラルに対する集団訴訟を停止し、消費者の救済手段を制限しました。規制当局は現在の1検査あたり5,000ドル上限を超えるより厳格な執行や高い罰則を課すことができ、さらに州が調査を進めるにつれて追加の和解が生じる可能性があります。影響としては顧客信頼の低下、チェーンへの潜在的財務損失、評判へのダメージ、およびドルストア業界全体での価格設定と人員管理の強化への動きが挙げられます。

2025/12/07 21:23

Google Titans architecture, helping AI have long-term memory

## Japanese Translation: > **概要：** > Titans は、深層ニューラルネットワークを長期記憶モジュールとして採用し、高速線形再帰ダイナミクスとトランスフォーマー風の精度を融合させた新しいアーキテクチャです。MIRAS 理論枠組みに基づき、メモリ構造・注意バイアス・保持ゲート・メモリアルゴリズムという4つの設計選択肢を定義し、非ユークリッド的目的を推進します。Titans は、新情報に対してメモリを選択的に更新するためのサプライズ指標（現在のメモリ状態と新しい入力との勾配）を導入し、モーメンタムと適応型忘却ゲートも併用します。YAAD、MONETA、MEMORA などの MIRAS バリアントは、外れ値への頑健性、より厳格なペナルティ、および安定性向上を提供します。C4、WikiText、HellaSwag、PIQA、ゲノムタスク、BABILong ベンチマークでの評価において、Titans とそのバリアントは Transformer++、Mamba‑2、Gated DeltaNet などのリーディングモデルを上回り、パラメータ数が少なくても最先端の結果を達成しています。消去実験では、より深いメモリモジュールが困惑度を低減し、長いシーケンスでスケールアップすることが確認されています。このアーキテクチャは高速線形推論と並列化可能なトレーニングをサポートしつつ、200万語以上のコンテキストウィンドウに拡張できます。重要なのは、MIRAS がオンライン最適化、結合記憶、およびアーキテクチャ設計を統一し、モデルがデータストリームとして継続的に学習するリアルタイム適応を可能にしている点です。総じて、Titans と MIRAS は、高精度を犠牲にせずに非常に長いシーケンスを扱う効率的で表現力豊かな長文脈 AI への重要な一歩を示しています。 *(元の言い回しがほぼすべての主要ポイントを捉えている場合は、BABILong と明示的な MIRAS 設計選択肢のみが欠けています。)*