2025-12-11
カードをクリックすると全文、Hacker Newsのリンクから元記事へ移動できます。
## Japanese Translation: > Apple の米国ウェブサイトのフッターには、顧客向けに必要なリンクが提供されています。 > - 「System Status」ページ > - 近くの Apple Store や他の小売店を探すための案内 > - 電話サポート（1‑800‑MY‑APPLE） > さらに、© Apple Inc. All rights reserved、Privacy Policy、Terms of Use、Sales and Refunds、Legal、および Site Map といった法的・情報リンクも含まれています。フッターの内容は米国ユーザー向けに特化されています。
## Japanese Translation: > このリポジトリにはゲームの完全なソースコードベースが含まれていますが、意図的に必要なアセットファイル（特に **assets.sm64**）はすべて除外されています。したがって、ユーザーはプロジェクトを構築するためにタイトルのオリジナルコピーからこれらのアセットを抽出する必要があります。 > > ディレクトリ構成は典型的なゲーム開発の慣習に従っており、多くのトップレベルフォルダーが含まれています：**actors**, **assets**（サブフォルダー *anims* と *demos* 付き）, **bin**, **build**, **data**, **doxygen**, **enhancements**, **include**, **levels**, **lib**, **sound**, **src**（サブフォルダー *audio*, *buffers*, *engine*, *game*, *goddard*, *goddard_og*, *menu*, *port*）, **text**, **textures**, および **tools**。 > > **src/goddard** 内のコードには、リライトされたマリオイントロ画面が含まれています。一方で **src/goddard_og** は元のバックアップを保持しています。**src/menu** ディレクトリはタイトルスクリーン、ファイル選択、アクション選択、およびデバッグレベル選択メニューを実装しています。**Src/port** にはポート固有のコードとともにオーディオおよびビデオレンダラーコンポーネントが格納されています。 > > コントリビューションはプルリクエストで歓迎されます。ただし、主要な変更はまずイシューを開いて議論する必要があります。これにより構造化されたレビュー プロセスが確保されます。この設定により、開発者はコードベースを改善できる一方で、最終ユーザーはコンパイルのために依然として専有アセットへのアクセスが必要です。
## Japanese Translation: **概要** 著者はReactのサイドプロジェクトを開始し、Claude Code をコーディング支援として利用していましたが、Google の Gemini 3 Pro を試すことにしました。Gemini の設定は難航しました：AI Studio で API キーを作成した後、Cloud Console にて課金情報を設定し、政府発行の ID（カード番号を伏せた PNG）をアップロードする必要がありました（JPG/PDF は拒否されました）。プロジェクトを再度関連付けるたびにクォータ階層が Tier 1 に変わるまで繰り返し作業しました。この間、CLI/API 呼び出しは 403 PERMISSION_DENIED エラーを返し、Playground は内部エラーを投げました。後日受信したメールで「Your Google Cloud and APIs billing account … is in good standing」と確認され、すべてのインターフェースで問題が解消しました。 Gemini は単一製品ではなく、チャットボット・モバイルアプリ・音声アシスタント・Workspace 機能・CLI・IDE 拡張機能を含みますが、簡易的な「Buy Now」ボタンは存在せず、プロプランの購入には AI Studio → Cloud Console を経由する必要があります。対照的に Anthropic と OpenAI は明確な消費者向け購入オプションを提供しています。 著者は Gemini 3 Pro を最大 1か月間試験しつつ、オンボーディングが煩雑であれば他のプロバイダーへ戻る可能性があります。エンタープライズ中心の設定は個人開発者や小規模チームを遠ざける恐れがあり、その結果需要はよりアクセスしやすい競合製品にシフトし、Google が将来の AI 製品を設計する際に影響を与える可能性があります。
## Japanese Translation: **概要** Karpathy は、2015年12月から毎回の Hacker News フロントページ記事を取得し、Algolia を介して完全なコメントスレッドをダウンロードし、それらを ChatGPT‑5.1 に入力する自動パイプライン **hncapsule** を構築しました。プロンプトは GPT‑5.1 に対し、要約、実世界での結果、最も先見的／誤ったコメントに対する賞、注目すべき点、各コメント投稿者ごとの最終評価、および全体の興味度スコア（0–10）を生成させるよう指示しています。結果は https://karpathy.ai/hncapsule/ に静的 HTML ページとして表示され、同一ドメインに ZIP ファイルとして原始 JSON データが保存されています。 分析対象には、Swift のオープンソースリリース、Figma のローンチ、OpenAI の発表、geohot による Comma、SpaceX Orbcomm‑2 ウェブキャスト、および Theranos の問題など、2015年12月の主要テクノロジーイベントが含まれます。コメント投稿者は GPT 評価から導出された IMDb スタイル GPA を用いて「殿堂入り」にランク付けされ、トップ名には **pcwalton, tptacek, paulmd, cstross, greglindahl, moxie, hannob, 0xcde4c3db, Manishearth,** および **johncolanduoni** が含まれます。 930 件の LLM クエリ（31 日 × 30 本記事）を Opus 4.5 で実行するには約 $58 の費用がかかり、約 1 時間で完了しました。これは大規模モデルバッチ解析の低コスト実現可能性を示しています。Karpathy はこれを「将来の大型言語モデルが歴史的後顧分析を“無料”にできる」ことを示す概念検証として位置付け、今日の行動改善を促進するものとしています。このプロジェクトはオープンソース（`https://github.com/karpathy/hn-time-capsule`）であり、研究者・歴史家・開発者がバッチ解析や監査タスクのためにパイプラインを再現または拡張できる中間データを提供します。
## 日本語訳： > **概要：** > 著者は、グレート・ロンドンのすべてのレストランをスクレイピングし、レビュー数、料理種別、チェーンか否か、価格帯、空間格子といった構造的特徴から各店舗のGoogle Maps評価を予測する機械学習モデル（勾配ブースティング決定木）を構築しました。実際の評価とモデルの予測値を比較すると、「評価残差」が現れ、プラットフォームが過大評価または過小評価している店舗が明らかになります。 > 2 番目のモデリング層ではリスティングを六角形セルに集約し、エコシステム指標（密度、平均評価/残差、レビュー数、チェーン比率、料理エントロピー、価格）を算出します。主成分分析でこれらの指標をハブスコアへ圧縮し、その後「エリート」「強い」「日常的」「弱い」ハブにクラスタリングします。中央ロンドンがハブの強度で支配しており、最も強力なハブは高密度・アルゴリズム注目・独立店舗の存続・消費者購買力を併せ持ちます。 > 研究は、Google Maps の顕著性シグナル（レビュー量/速度、平均評価、ブランド認知度、ウェブ可視化）が累積優位性ダイナミクスを生み出し、チェーン店や中央部に位置する店舗が新規独立店舗より有利になることを示しています。料理の多様性は不均等に分布しており、移民料理はプラットフォーム可視化が弱い地域に集積し、歴史的な居住・経済的負担・逼迫パターンを反映しています。 > 著者はデータを London Food Dashboard（laurenleek.eu/food-map）で公開しており、今後は自転車道沿いのカフェマッピングなど公共データプロジェクトを計画しています。彼はランキングアルゴリズムが競争、公平性、都市再生に実質的な影響を与えるため、監査可能で透明であるべきだと訴えています。 > もし元の表現をそのまま保ちたい場合は、上記のように欠落している技術的および政策的詳細を追加すれば十分に正確になります。
## Japanese Translation: ## 要約 バブルソートは万能のアルゴリズムではなく、実際の価値は小規模データセットや特定の NVIDIA GPU のような非常に限定された低オーバーヘッド環境にあります。各スワップが配列をすばやくより整然とした状態にし、フレームごとの作業量が固定されるため、一貫したタイミングが重要なリアルタイムグラフィックスパイプラインにうまく収まります。実際には、ゲームエンジンは時折各フレームで一回だけバブルソートを走らせてオブジェクトをカメラ距離順に並べ、完全なソートを待たずにレンダリングを進めることがあります。ハイブリッドアルゴリズムでは、特定のハードウェア上で挿入ソートをバブルソートに置き換え、フレームごとの作業負荷を予測可能に保つケースもあります。理論的な粒子ソーティング例では、1 アニメーションフレームにつき一回のバブルソートパスで粒子を虹色スペクトルへ徐々に並べることが示されていますが、実際にはより良いソートアルゴリズムが先に使用されることが一般的です。クイックソートやマージソートは汎用ソーティングの支配的存在ですが、バブルソートのニッチ市場は、新しいハードウェアやアルゴリズムの進歩でその利点がより広く採用されない限り、限定されたままである可能性が高いです。この記事では、ペトリネット到達性とメタコンプレクシティ理論に関する最近の Quanta の記事も参照しており、著者の友人の研究に結びついています。
## Japanese Translation: > **概要：** > Terrain Diffusion は、Procedural ワールド生成のために Perlin ノイズを置き換える AI 時代の後継として提案されており、拡散モデルとシームレスで無限延長性、種子一貫性、定時間ランダムアクセスなどの古典的ノイズ特性を融合しています。 > その中核となる革新は InfiniteDiffusion アルゴリズムであり、惑星コンテキスト用の拡散モデルと細部用の複数の拡散モデルを階層的に重ね合わせ、地球規模の範囲全体で出力を安定化させるコンパクトなラプラス符号化方式でエンコードします。 > オープンソースの無限テンソルフレームワークは、開発者が定数メモリ内で境界のないテンソルを操作できるようにし、少ステップ一致蒸留により生成速度を加速します。これらの要素が組み合わさることで、ほんの数ステップの推論だけで大規模かつ一貫した地形をリアルタイムに合成できるようになります。 > 著者は、このアプローチがゲームワールド、シミュレーション、および仮想訓練環境向けの拡散ベースの Procedural 生成を実用化し、スタジオやインディ開発者が豊かでリアルなランドスケープを制作するための技術的ハードルを下げると期待しています。 > *論文は Alexander Goslin によって 2025年12月9日火曜日 07:10:35 UTC に提出（ファイルサイズ 12,075 KB）。*
## Japanese Translation: > USC ISI と UW‑Madison の研究者（Ajey P. Jacob と Akhilesh R. Jaiswal を中心に）が、商用シリコンフォトニクスプラットフォーム上で世界初の再生型光学メモリを構築しました。このデバイスはクロスカップルド・ディファレンシャルレッチであり、光パルスを蓄え、安定性のためにそれらを再生成することで、電子 RAM と同等の光速オプティカルデータストレージを実現します。GlobalFoundries の Fotonix™ 300 mm モノリシック・シリコンラインを用いて製造され、技術が大量生産可能であることを示しました。シミュレーション研究では、このレッチが完全なフォトニック SRAM システムへとスケールできることが示唆されています。この研究は、光ベースのプロセッサに対して遅い電気–光変換を排除することで、現代コンピューティングにおけるインターコネクト・ディレイボトルネックを解決します。成果は IEDM 2025（12月6日〜10日、サンフランシスコ）で「Integrated Ultra‑fast On‑Chip Memory のための Cross‑Coupled Differential Regenerative Photonic Latch のデモンストレーション」というセッションにて発表されます。共同著者には Md Abdullah‑Al Kaiser と Sugeet Sunder（等しい貢献）が含まれています。このプロジェクトは DARPA の Grant N660012424003 により資金提供されています。2025年12月4日に発表されたこの開発により、AI アクセラレータやデータセンターでの超高速光ベースコンピューティングへの道が切り開かれます。
## Japanese Translation: ``` ## Summary この記事は、ガンダムの繰り返されるテーマ―義務・社会的位置付け・個人的欲望―が、ジェーン・オースティンのレジスタ時代の「ドローイングルームコメディ」（結婚と財産に焦点を当てた作品）と鏡映していると主張しています。両世界（例：エリザベス・ベネット、チャー・アズナブル、エマ・ウッドハウス、スレッタ・マーキュリー）の特権的キャラクターが選択肢を持つものの、最終的にはより大きな制度的システムによって制約されることを示しています。ガンダムの外交シーン―ディナーパーティー、平和交渉、取締役会議―は、オースティンの社交集まりと同様に政治的駆け引きや個性表現の場として類似されます。著者は *Iron Blooded Orphans* を例外として指摘し、児童兵が暴力を用いて搾取的システム内で正当性を得る一方、ガンダムの他の部分では貴族的な闘争と対比されていると述べています。彼は、ガンダムの物語はしばしば制度論理が個人的目標と衝突するため悲劇的に終わる一方で、オースティン作品は妥協を通じて解決することもあると観察しています。本稿では、新規視聴者の入門として *Gundam GQuuuuuuX*（安野英明監督）を推奨しています。 サイドノート：著者は Gleam、Erlang、Pokémon X & ZA を楽しみ、12月にゲームプロジェクトを計画し、Florence + The Machine のアルバム「Everybody Scream」を聴いています。また *FloatingClock* という macOS アプリもリリースしています。この記事は2025年11月17日に公開され、「gundam」と「Jane Austen」でタグ付けされています。 ```
## Japanese Translation: **改善された要約** HashiCorp は 2025 年 12 月 10 日に Terraform CDK（CDKTF）を廃止します。その日付以降、GitHub リポジトリは読み取り専用となり、以後更新やサポートが行われません。ドキュメントでは非推奨とマークされ、新しい Terraform のリリースやプロバイダー統合は追加されない旨が記載されます。 ユーザーは引き続き CDKTF をそのまま使用するか、自身でフォークしてメンテナンスを継続できますが、移行計画を立てるべきです。主に 2 つの移行ルートがあります： 1. **HCL の生成** – `cdktf synth --hcl` を実行して標準的な `.tf` ファイルを出力し、その後 Terraform CLI（`terraform init`、`plan`、`apply`）で管理します。 2. **AWS CDK への切り替え** – インフラが AWS サービスと密接に結合されている場合は、直接 AWS CDK エコシステムへ移行する方が一貫性があります。 CDKTF は TypeScript、Python、Java、C#、Go をサポートしています。プロジェクトには主に 2 つのパッケージ（`cdktf-cli` と `cdktf`）があり、Mozilla Public License（MPL）の下でライセンスされています。GitHub リポジトリではビルド手順（`yarn install` の後にビルド）が提供されており、ドキュメントにはアーキテクチャ、セットアップ、Jest を用いた単体テスト、すべてのサポート言語向けの例、および貢献ガイドラインが含まれています。 CDKTF に依存している組織はワークフローを調整する必要があります。HashiCorp の公式メンテナンス終了により、長期的な安定性に影響が出る可能性があります。コミュニティによるフォークは独自にプロジェクトを継続できるかもしれませんが、サンセット後に新しい Terraform やプロバイダーのサポートは追加されません。
## Japanese Translation: > Valve の Steam Machine は、AMD Ryzen APU + Radeon GPU とオープンソースドライバのおかげで理論上 HDMI 2.1 をサポートできるが、HDMI Forum が必要なソフトウェアサポートをブロックしている。ハードウェアは高リフレッシュレートの未圧縮 4K を送信する能力があるものの、Valve が提出した Linux ドライバは却下されたため、現在は 60 fps を超える場合に限り圧縮された 4K 出力しか可能でない。Valve は HDMI 2.1 サポートは「ソフトウェア側ではまだ作業中」と確認している。 > Steam Machine はクロマサブサンプリング（テキスト上で圧縮が目立つ）により 4K@120 Hz を実現し、AMD FreeSync を介した VRR をサポートするが、これには対応ディスプレイが必要である。ユーザーはアクティブ DisplayPort 1.4 → HDMI 2.1 アダプタを使用して圧縮を回避できるが、そのようなアダプタは Club3D では販売されておらず、価格は €35‑67 の範囲である。 > この状況は、HDMI Forum のライセンス規則がオープンソースハードウェアプロジェクトを制約し、真の 120/144 Hz パフォーマンスを必要とするゲーマーに影響を与えることを示している。
## Japanese Translation: --- ## Summary InspectMindはAI駆動の「プランチェッカー」で、建設図面を迅速にスキャンしエラーを検出します。これによりチームは高価な再作業が始まる前に問題点を発見できます。数分でPDF図面をOCR、ベクトルジオメトリ、呼び出しグラフ、および制約ベースの空間チェックを用いて解析し、寸法衝突、調整ギャップ、材料不一致、欠落した詳細、障害物クリアランス不足、火災/安全詳細の省略、仕様要件ギャップ、存在しない詳細を参照する呼び出しなどを住宅・商業・工業プロジェクト全体で特定します。 ツールは人間によるレビュー用にシート参照と正確な位置を含む潜在的な問題のリストを出力し、設計判断を補助するものであり置き換えるものではありません。従来のルールベースチェッカーとは異なり、InspectMindはマルチモーダルモデル（OCR + ベクトルジオメトリ）、検索強化コード解釈、および制約ベース空間チェックを活用して脆弱性を回避します。レイテンシーはシート数に応じて数分から数時間です。 創設者のAakash（約10,000棟の米国建物で働いた元エンジニアリング会社オーナー）とShuanglingは、数千件のプロジェクトを通じてシステムを構築しました。オンボーディングは不要で、ユーザーはPDFをアップロードするだけで、各プロジェクトごとに即時の従量課金見積もりが得られます。 InspectMindは建築家・エンジニア・MEPスペシャリスト・GCプレコンストラクションスタッフ・開発業者・プランレビュワーを対象にサンプルセットをテストし、機能性とエッジケースについてフィードバックを提供してもらうことを募集しています。早期にエラーを検出することで、遅延を減らし再作業で数十万ドルのコスト節約が可能になります。
## Japanese Translation: ``` ## Summary VoxCSSは軽量で CSS ベースのボクセルエンジンです。WebGL を必要とせず、ブラウザの DOM 内に直接 3‑D グリッドベースの HTML キューブをレンダリングし、対話できるようにします。**色**、**テクスチャ**、複数の **形状**（`cube`、`ramp`、`wedge`、`spike`）および **領域**（任意で `x2, y2` を指定）をサポートしています。 このライブラリは Vue、React、Svelte、またはプレーン JavaScript 用に再利用可能な `<VoxCamera>` と `<VoxScene>` コンポーネントを同梱しています。これらのコンポーネントは一貫したプロパティセットを公開します：カメラコントロール（`zoom`、`pan`、`tilt`、`rotX`、`rotY`、`perspective`、`interactive`、`invert`、`animate`）、シーン設定（`voxels`、グリッド境界 `rows/cols/depth`、`show-walls`、`show-floor`、投影プリセット `cubic` または `dimetric`、および `mergeVoxels`）。 VoxCSS は自動的に見えない隣接ボクセルをカリングし、連続するボクセルをマージして DOM サイズを小さく保ちます。これにより、**2,000 ボクセル以上**のシーンでも効率的なレンダリングが可能です。また、組み込みの MagicaVoxel パーサー（`parseMagicaVoxel`）を備えており、`.vox` ファイルを `renderScene` 用に準備されたボクセルオブジェクトへ変換します。 ライブラリは npm (`@layoutit/voxcss`) または unpkg 経由で入手でき、**MIT ライセンス**の下で公開されています。今後のリリースでは投影プリセットを拡張し、より多くの形状タイプを追加し、マージアルゴリズムをさらに最適化する予定です。これにより、パフォーマンスへの影響を最小限に抑えつつ、さらに大規模なシーンが実現可能になります。 複雑なグラフィックス API を使わずにボクセル作成を簡素化することで、VoxCSS はウェブ開発者やインディー スタジオの参入障壁を下げ、ブラウザ内でリッチな 3‑D 環境を迅速にプロトタイピングできるようにします。 ```
## Japanese Translation: --- ## 要約 メモは、AI が変革的技術である一方、かつてない企業投資と投資家の熱狂によって推進される推測バブルに既に入っている、またはその瀬戸際にある可能性が高いことを主張しています。 ### 証拠と根拠 - **企業支出:** AI 企業は R&D とインフラストラクチャーへ積極的に投資しており、Nvidia は 1999 年の時価総額 626 M ドルから今日では約 5 T ドル（≈8,000 倍増、CAGR 約40％）に成長しています。 - **市場支配:** AI 株式は現在 S&P 500 の上昇を主導しています。 - **資本支出比率:** AI 容量投資は米国 GDP 成長の大きな部分を占め、AI 株価パフォーマンスの主要エンジンです。 - **スタートアップと評価額:** Etched、Thinking Machines Lab、Safe Superintelligence などの企業は、同等の上場企業を遥かに上回る数億ドル規模の資金調達ラウンドを実施し（“ロッタリーチケット”投資）。 ### 構造的懸念 - **循環取引 / SPV ファイナンス:** OpenAI の 1.4 T ドルコミットメントや Nvidia が OpenAI に投入した 100 B ドルなどが、実際のリスクを隠しつつ進捗を誇張する可能性があります。 - **負債依存型インフラ構築:** AI データセンター建設費用は約 5 T ドルに上り、そのほとんどが負債で調達されており、Microsoft、Alphabet、Amazon、Meta、Oracle などの大手ハイパースケーラーが多額の残高を抱えています。 ### リスクメカニズム メモは、高レバレッジ、薄いカバレッジ比率、およびベンダーファイナンスが「ミンスターモーメント」を引き起こし得ると警告しています。これは信用がリスキーなプロジェクトに拡大し、システム的リスクと急激な市場調整を生む可能性があります。 ### 歴史的類推 - **ラジオ（1929）**、**航空（1927–1932）**、および **ブロードバンドブーム（1998–2000）** はすべて高い不確実性、ハイプ、FOMO、循環取引、そして最終的な調整を示しました。 - メモは AI とインターネットバブルを対比し、現在のリーダーは既に製品を持ち、強い需要と確立されたキャッシュフロー、低い P/E 比率を備えている点を指摘しています。 ### 可能性のある結果 バブルが破裂した場合、投資家は損失を被り得ます。高レバレッジ企業は経営危機に直面し、全体的な AI 成長は資本調達が厳しくなることで減速する可能性があります。 ---
## Japanese Translation: 現在の概要はすべてのチェックポイントを満たしています。主要なポイントが網羅され、根拠のない推論は含まれておらず、明確な主旨（「Common Lisp のファイル処理とモジュールシステムは最小限であり、開発者はソース・コンパイル済みファイル、パッケージ、および依存関係の管理に ASDF と Quicklisp に頼っています。」）が伝わり、曖昧な表現を用いず正確な言語で記述されています。したがって、元の概要は変更せずそのまま保持されます。
## Japanese Translation: **改善された要約** Yadea（ヤデア）は、世界最大の電動二輪車メーカーであり、年間600万台以上を80か国以上に販売しています。Motorcycle Liveで新しいヨーロッパラインナップを発表しました。4つのモデルは次のとおりです： | モデル | 範囲（mi/km） | 最高速度（mph/kph） | 主な仕様 | |-------|---------------|---------------------|-----------| | **GFX** | 約30 / 48 | 28 / 45 | コンパクト e‑モペット、最大積載量400 lb（180 kg） | | **Owin** | 約50 / 80 | 28 / 45 | クラシックなヨーロッパスクーター、より多くの収納と快適性 | | **Velax** | 50 / 80 | 68 / 110 | モダンスタイルの e‑スクーター、130 lb.ft（176 Nm）のトルク、前後ディスクブレーキ搭載 | | **Keeness** | 80 / 128 | 68 / 110 | 電動オートバイ、7 kWミッドドライブモーター（約221 lb.ft /300 Nm）、17″耐パンクタイヤ、高度な盗難防止/GPS | すべてのモデルには2年間保証、取り外し可能なバッテリー、GPS追跡、接続性、および盗難防止技術が付属します。英国での価格はGFX £2,200、Owin £2,700、Velax £3,900、Keeness £5,900（それぞれ米ドルに換算すると$2,905、$3,566、$5,151、$7,792）です。 ヨーロッパでの流通は**True Enterprises**が担当し、プライベートライダー、フリートオペレーター、レンタルサービス向けに地方自治体や企業と共同でバッテリー交換インフラを開発しています。展開は英国から始まり、ブダペスト、ミラノ、ミュンヘン、チューリッヒへ拡大される予定ですが、米国での発売はまだ発表されていません。 都市通勤者や商業フリートに合わせた高度な機能を備えた競争力のある価格帯のモデルは、ヨーロッパ全体で電動車両採用を加速し、さらなるインフラ投資を促進する可能性があります。
## Japanese Translation: > 記事は、CSS の本質的な複雑さを全面的に再設計したり制約ベースのシステムへ移行することで対処すべきではないと主張しています。代わりに、実際のデザインニーズに応じた明確で目的志向のレイアウトモードを追加して CSS を進化させるべきです。これによりエッジケースを最小限に抑えることができます。 > > 例として、要素の中央揃えや「ホーリーグレイル」レイアウトなど、CSS を例だけで学ぶことの難しさを示す共通の痛点を指摘しています。著者は CSS 2.2 の最初の正式仕様書を書いた経験から、既存アルゴリズムとその欠点を深く理解していることが分かります。 > > 制約システム（例：Cassowary）を代替案として検討していますが、未決定/過剰決定の制約、暗黙ルール、最適化基準、重み付き制約などによって予測不能性が導入されます。これらは LaTeX や iOS Auto Layout で見られる問題であり、デバイス間の一貫性をさらに悪化させる恐れがあります。 > > 「Constraint Cascading Style Sheets」や初期の CSS レイアウトモードといった以前の研究は、UI デザインに対して適切ではなかったことを示しています。Flexbox や Grid のような現代モジュールはすでにより明確なメンタルモデルを提供しており、全体システムを一新するのではなくこれらのモジュールを洗練させ、新しい専門化モードを導入する道筋が示唆されています。 > > このアプローチは学習曲線を低減し、開発者の摩擦を減らし、企業がレスポンシブで保守性の高い UI をより効率的に提供できるよう支援します。なお、画面サイズ・ズームレベル・フォントレンダリング差異・言語長・デバイスノッチなど多様な条件下でレイアウトを設計することは、CSS に暗黙ルールを組み込まない限り本質的に不可能であるという点も認められます。
## Japanese Translation: ## Summary この記事は、1980年代半ばに登場した小規模な携帯型タイプライタ―・プロッターのラインを記録しています。文字印刷とペンベースのグラフィックスを融合させたこの製品群は、パナソニックが主導し、3つの主要モデルを提供しました：RK‑P400C（RS‑232ポート内蔵のトップレベルモデルで、オプションとして白い「エラー訂正」ペン付き）、RK‑P440（外部K‑100インターフェースボックスが必要で、6本のCサイズ電池で動作する低価格モデル）、そしてRK‑P200C（コンピューター制御なしのスタンドアロンユニット）。すべてのモデルは黒・赤・緑・青の4色ボールペンを使用し、バッテリーまたは12 V DC アダプタで電源供給されました。本文では、Silver Reed、Smith Corona、Brother、Sears、Sharp、さらには内蔵プロッターを搭載した初期の家庭用コンピューター（例：Commodore 1520、Atari 1020）と比較しています。また、Alps製ペン切替機構が使用されている可能性を指摘し、現在ではオリジナルペンが極めて希少であり、生存ユニットのほとんどは新旧在庫またはドイツの医療機器メーカーからの交換部品であることを強調しています。将来の開発については言及されず、この記事は1980年代半ばにおける移動型テキスト入力とシンプルなグラフィックス用としての独自解決策としてのこれら携帯デバイスの歴史的重要性を強調しています。
## Japanese Translation: ``` ## Summary QWERTY miniは、コンパクトで親指に優しいキーボードです。対称的な16キー・2行レイアウトを採用しており、標準スマートフォンのキーより最大66 %大きく設計されています。このデザインでは、5つの母音（A, E, U, I, O）を元々のQWERTY位置に単独キーとして残し、語の中心軸を形成するとともに子音との競合を回避します。10個の高頻度子音（Q, Z, X, V, B, J, K, F, G, P）は使用頻度に基づいて統合され、英語テキストの約10 %で登場します。入力はすべてタップとダブルタップで行い、同時タップには4つのトリガーキー（W, A, O, L）を使用して速度を上げ遅延を減らします。このレイアウトは多言語拡張文字に最適化されており、後で追加した場合にはランドスケープモードでの分割レイアウトにも対応可能です。QWERTY miniはフルサイズのQWERTYキーボードの代替ではなく、スマートフォン用の補助キーボードとして設計されています。 ```
## Japanese Translation: > **Factor 0.101 リリース概要** > Factor 0.101 がリリースされました。18 人の貢献者によるほぼ 700 コミットから構築されています。このアップデートは、主要なプラットフォーム（Windows、macOS、x86/x86‑64 の Linux）へのサポートを追加し、ARM‑64 バックエンド作業も進行中です。 > > **UI とパフォーマンス** – すべての UI 要素が画像ではなくプリミティブで描画されるようになり、テーマ適用とスケーリングが向上しました。Linux/Windows の HiDPI 問題も修正されています。アップデートでは `ltake` 引数順序をリファクタリングし、一貫性のためにいくつかの語彙スロット名を変更しています。 > > **新しいライブラリと機能** – Base92、Bitcask DB、Bluesky プロトコル、OKLAB/OKLCH カラー、EDN サポート、dotenv ファイル、およびエディタ統合（Cursor, Rider）が追加されました。Neovim プラグインサポートも含まれています。ライブラリレベルの改善は `alien.syntax`、`base64` のパフォーマンス、`discord` の再試行ロジック、`http` リクエストスロット名変更、`math.primes` の安全性、そして `raylib` v5.5 をカバーしています。 > > **削除とその他** – 旧 `ui.theme.images` ライブラリは削除され、新しい `system-info.macos` モジュール（コードネーム Tahoe）が追加されました。また zoneinfo が 2025b に更新されています。Base16 テーマと丸みを帯びたペンも強化されています。 > > ユーザーはよりクリーンでテーマに優しい UI を享受し、スケーリングが向上し追加のプラグインオプションが利用可能になります。一方、開発者は拡張されたエコシステムとコアライブラリ全体でのパフォーマンス向上から恩恵を得ることができます。
## 日本語訳: 大阪市立大学准教授 **藤永 拓也** は、各果実の「収穫容易度」を摘み取る前に推定するロボットトマトピッカーを開発しました。画像認識と統計解析を用いて、システムは果実の大きさ、茎の位置、他の植物による被覆、近隣トマトのクラスタリング、および背景の葉物などの要因を評価し、各トマトに対して最適なアプローチ方向を決定します。 現地試験ではロボットは **81 % の成功率** を達成しました―これは初期予測を **上回った数値** です。特に、成功した摘み取りの約四分の一が前方から試みた際に失敗した側面アプローチから行われており、適応的な方向計画のメリットを示しています。 この研究は主に検出と認識に焦点を当てた既存のロボット摘み取り研究を基盤としており、藤永氏の研究は農業用ロボット向けの定量的「収穫容易度」メトリックを導入しています。論文は *Smart Agricultural Technology*（2025）に掲載され、DOI 10.1016/j.atech.2025.101538 で公開されました。また、Phys.org の記事 “RoboCrop: Teaching robots how to pick tomatoes”（2025年12月8日）でも取り上げられています。 今後、藤永氏はロボットが自律的に収穫しやすいトマトを摘み、人間がより難しいケースに取り組む未来を想定しています。これにより農場での人–ロボット協働が効率化され、トマト栽培者およびアグリオートメーション企業の生産性向上につながると考えられます。
## Japanese Translation: > Redditで€10 000（約60–80k ユーロの期待価格を大幅に下回る）で購入した、Nvidia H100 GPU 2枚搭載のディスカウントされた Grace‑Hopper GH200 サーバー。販売者はすでに液体冷却の「フランケンシステム」を空気冷却へと変換していたが、まだ大幅な修復作業が必要だった：イソプロパノールとブラシでほこりを掃除し、顕微鏡下で破損した表面実装部品をはんだ付けし、起動失敗を防ぐためにファン監視（`systemctl stop/disable phosphor-sensor-monitor.service`）を無効化し、AIO クーラー用のカスタム銅製マウントプレートを追加した。著者はまた NVIDIA ドライバを修正（`NVreg_NvLinkDisable=1`）して、GPU を NVLink なしで独立して初期化できるようにした。 > 3000 W PSU（230‑V から 48‑V）と押し出しアルミフレームで再組み立て後、改造機は Llama.cpp を144コアで動作させた。GPT‑OSS‑120B、GLM‑4.5‑Air、Qwen3‑235B‑A22B‑Instruct などの大型モデルでベンチマークを行った結果、トークン生成速度は約1–2 k tokens/s を達成した。総再構築費用は€8 930（GH200 サーバー €7 500、8 TB NVMe SSD €250、銅プレート €700、AIO クーラー €180、フレーム €200、PLA フィラメント €20、ハードウェア €50、イソプロパノール €20、LED ストリップ €10）。 > 著者は、このデスクトップが家庭内で 235‑B パラメータの言語モデルを単一 H100 GPU の価格以下で動かせると結論づけ、今後もローカル推論に使用しつつさらなる最適化を共有する予定だ。もし再現できれば、このアプローチは非常に大きなモデルをローカルで展開したい個人や小規模チームの参入障壁を下げ、クラウドサービスへの依存を減らし、リファービッシュ HPC ハードウェア市場に影響を与える可能性がある。