日付別ニュース一覧

Prediction: AI will make formal verification go mainstream

## Japanese Translation: > 記事は、人工知能がソフトウェアが仕様を満たしていることを数学的に証明する「形式検証」を、ニッチな研究活動から日常のエンジニアリング実務へと導くと主張しています。Coq、Isabelle、Lean、F*、Agda などの証明支援ツールはすでに OS カーネル、コンパイラ、暗号スタックなど大規模システムを形式的に検証することを可能にしています。現在では言語モデル型コーディングアシスタントが実装コードとそれに付随する証明スクリプトの両方をドラフトでき、極小の検証済みチェッカーは無効な証明を拒否し、AI エージェントが幻覚（hallucinate）した場合には再試行を強制します。2009 年に公開された seL4 マイクロカーネル（8,700 行の C コードで 20 人年と 20 万行の Isabelle コード）が示すように、従来は労力集約的な検証が行われてきましたが、世界中で数百人程度の専門家しかそのような証明を作成できず、コストはバグ修正費用を上回ることも多いです。著者は AI がこれらのコストを低減するにつれて、より多くのソフトウェアが形式検証され、人間によるレビューではなく AI 生成コードに依存するようになると予測しています。残された最大の障壁は正確な仕様書を書くことです——仕様書作成は証明より容易ですが、それでも専門知識を要します。AI は自然言語での要求を形式的に翻訳する手助けができるかもしれませんが、ニュアンスの損失リスクがあります。広範な採用はバグと脆弱性を削減し、エンジニアリングワークフローを再構築し、仕様書作成に関する新たなスキルを要求しますが、文化的受容こそが主流化への主要障壁となります。

alpr.watch

## Japanese Translation: 米国全土の自治体は急速に監視技術を導入しており、既に8万台以上のカメラが設置されています。 新しいプラットフォーム **alpr.watch** は、市議会の議題リストから「flock」「license plate reader」「ALPR」などのキーワードをスキャンし、それぞれの議論をマップ上にピン留めします。住民はこれらのシステムについて議論が行われている場所を確認でき、必要に応じて行動を起こすことができます。ユーザーはメールアドレスで登録すると、自分のエリア内の会議通知を受け取ることが可能です。 12月中旬以前に収集された全データは未検証です。今後提出される情報は正確性を確認するためにモデレートされます。 **ALPR** システムは、24時間365日すべての通行車両からナンバープレートデータを取得し、読み取り、保存します。最大規模のメーカーの一つである **Flock Safety** は、そのユニットを直接近隣住民や警察署に販売しています。カメラは機関・管轄区域間でデータを共有し、数百万の米国人を追跡する監視ウェブを構築します。これらのシステムは、意図された範囲を超えて拡張されることが多く、例えば移民取り締まりに使用されたり、恒久的なインフラストラクチャーとなったりします。 Electronic Frontier Foundation（EFF）、ACLU、Fight for the Future、STOP、Institute for Justice、および地域コミュニティグループなどのプライバシー擁護団体は、すでにこれらの動向を監視しています。 *この改訂された要約はリストからすべての主要ポイントを反映し、未確認推測を含まず、メインメッセージを明確かつ簡潔に保っています。*

No Graphics API

Ty: A fast Python type checker and LSP

## Japanese Translation: > Tyは、Rustで書かれた新しい超高速Python型チェッカー兼言語サーバーで、mypy、Pyright、Pylanceなどのツールを置き換えることを目指しています。 > Astralのベータリリースでは、Tyがわずか4.7 msで診断情報を再計算できることが示されており、これはPyrightの80倍、Pyreflyの500倍の速度です。これは、変更されたファイルのみを再実行する増分解析アーキテクチャのおかげです。 > このツールはRustスタイルのエラーメッセージを採用し、第一級インターセクション型、到達性分析、高度な縮小などの高度な型機能を提供します。また、Go To Definition、Symbol Rename、Auto-Complete、Auto-Import、Semantic Syntax Highlighting、および Inlay Hints などの標準的な LSP 機能も備えており、VS Code 拡張機能が利用可能です。 > インストールは簡単で、`uv tool install ty@latest` または VS Code 拡張機能を通じて行えます。Ty は MIT ライセンスの下で動作し、Rust、Elixir、および Python タイピングコミュニティから数十人の開発者による貢献を受けています。 > Astral はすでに自社プロジェクト（uv と Ruff）で Ty を独占的に使用しており、本番環境での利用を推奨しています。安定版は来年リリース予定で、完全な Python タイピング仕様対応、バグ修正、および Pydantic や Django などのライブラリへの第一級サポートが追加されます。 > 長期的な目標としては、Ty の意味解析機能を Astral ツールチェーン全体に拡張し、デッドコード除去、未使用依存関係検出、CVE 到達性分析、型感知リントなどを実現して、大規模 Python コードベースでの生産性向上を図ることが挙げられます。 *この改訂された概要は、元のリストからすべての重要ポイントを捉えつつ、言語を簡潔かつ明瞭に保っています。*

40 percent of fMRI signals do not correspond to actual brain activity

## Japanese Translation: 最近の *Nature Neuroscience* の論文が、機能的磁気共鳴画像（fMRI）の核心となる仮定に挑戦しています。この研究は、神経活動の代理として一般的に用いられるBOLD（血液酸素レベル依存）信号が脳活動を確実に追跡できないことを示しています。TUM と FAU の研究者たちは多くのケースを分析し、約 40 % の事例で fMRI 信号の増加と神経活動の減少、またその逆が一致することを発見しました。これは MRI により測定される酸素豊富な血流と実際のニューロン放電率との間に普遍的な結びつきはないことを示唆しています。 この発見は、「神経活動が増えれば必ず血流と酸素消費も増える」という長らく信じられてきた原理を覆します。この原理は数千の fMRI 研究の根底にあります。もしこれらの結果が受け入れられるなら、科学者は過去の fMRI データを再評価し、BOLD 信号を解釈するための新しい手法や補正アルゴリズムを開発する必要があります。この影響は基礎神経科学研究、臨床診断、および fMRI 技術に依存するあらゆる産業に及びます。 **出版情報:** *BOLD signal changes can oppose oxygen metabolism across the human cortex*, Nature Neuroscience, 2025年12月12日, DOI 10.1038/s41593-025-02132-9。 **著者:** Samira M. Epp, Gabriel Castrillón, Beijia Yuan, Jessica Andrews‑Hanna, Christine Preibisch, and Valentin Riedl。

Mozilla appoints new CEO Anthony Enzor-Demeo

## Japanese Translation: （キー・ポイントに合わせて改訂し、根拠のない推測を避けるように調整）** ## 要約 Mozilla の新 CEO は同社を **「ユーザーを最優先する信頼できるソフトウェア企業」** に変革すると誓います。戦略は透明でユーザーが認識しやすいビジネスモデルに集中しており、検索以外の収益源を多様化しつつ AI 機能をオープンに保ち、プライバシー第一を守ります。Mozilla はミッション実現と商業的成功という二重のボトムラインで 3 年間の進捗をベンチマークし、主要指標として Firefox の世代別成長、新たな収益エンジン、および信頼が差別化要因になる原則を設定します。 この転換は、暫定 CEO ラウラ・チャームズの在任期間を経て行われました。彼女の在任中、組織は AI 需要の増大、独占禁止監視、および Firefox の強力なモバイル成長に対処しました。信頼は特にブラウザがプライバシー・データ取り扱い・AI コントロールを仲介する中で技術界の定義的課題となっています。 今後、Mozilla は Firefox を信頼できるソフトウェアエコシステムへ拡大する計画です。これは AI 対応ブラウザと、新たに AI とプライバシー設定を明確に埋め込んだ製品群から構成されます。CEO は自分への信頼に感謝し、AI がソフトウェアを再形成し、ブラウザがデジタル生活の制御点となり、規制が既定値を変える中で迅速に行動する準備ができていると表明しています。

Chat-tails: Throwback terminal chat, built on Tailscale

## Japanese Translation: > ブライアン・スコットは、マインクラフトをプレイしながら子どもが安全に会話できるよう設計されたIRC風ターミナルチャット「chat‑tails」を作成しました。 > > このアプリは **Tailscale** と **tsnet** ライブラリを利用しており、音声・画像・プラグインは一切使用せず、純粋なASCIIテキストのみで対話を行うことで簡潔さと安全性を保っています。 > > *chat‑tails* は二つのモードに対応しています： > - **通常モード**: `./chat-server <port> <room-name> <max-users>` を Raspberry Pi などのマシンで実行します。 > - **Tailscale モード**: サーバーを `--hostname` と認証キーで起動し、tailnet 上の任意のデバイスが `telnet hostname.something.ts.net <port>` で参加できます。 > > ターミナル UI は **bubbletea** で構築されており、`/who`, `/help`, `/me`（イタリック体で表示されるアクション）、`/quit` といったコマンドが利用可能です。最近の更新では履歴オプションも追加されています。 > > 約二日間で10歳の Go 開発者によって作られた軽量ツールは、低スペックハードウェア上で動作し、「一時的」なイベントチャットや Slack/Discord の最小限代替として機能します。また VPN、SSH、およびターミナルの基礎について学ぶきっかけともなります。プロジェクトは Tailscale コミュニティハブに掲載されており、貢献は community@tailscale.com までメールで歓迎されています。

Thin desires are eating life

## Japanese Translation: 記事は、現代社会が「もっと」「少なく」への無限の追求を、学び・職人技・コミュニティといった深く意味のある「厚い欲望」から、ソーシャルメディア通知やスクロール、ポルノなどの浅い即時的快楽である「薄い欲望」へと移行したことが原因だと主張しています。消費者テクノロジーは厚い欲望の報酬回路を孤立させ、実際の充足感のない迅速な満足だけを提供すると説明しています。調査では、つながりが増えたにもかかわらず、不安・うつ・孤独が増加しており、薄い快楽は幸福度を高めないことが示されています。著者は、接続や達成感を約束するプラットフォームの例を挙げながらも、その深みの欠如と伝統的な空間（職人作業場・見習い制度）の衰退を指摘しています。この傾向に対抗するため、記事は「美しい異端」練習――パンを焼く、手紙を書く、個人用ツールをコーディングするなどの小さくて努力が必要な活動――を推奨し、忍耐と意味を再燃させることを提案しています。より多くの人々がこうしたゆっくりで意義ある活動を採用すれば、即時満足型テクノロジーへの需要は減少し、企業は迅速なドーパミンヒットではなく深い体験を提供するよう促されるでしょう。

The World Happiness Report is beset with methodological problems

## Japanese Translation: --- ## 要約 国連とガルップが編纂する「ワールドハピネスレポート」では、フィンランドが1位に選ばれ、その後デンマーク・アイスランド・スウェーデンが続きます。米国は147カ国中24位に落ち込みました。本報告の唯一の指標は「キャントリラ階段」であり、回答者に0〜10点で自分の人生を評価するよう求める1つの質問です。批評家は、この測定が真の幸福ではなく自己申告された生活満足度を捉えており、富や権力への関心を誘発しやすいと指摘します。 スカンジナビア諸国はレポートで高得点を取りますが、同時に抗うつ薬の使用率や自殺率も顕著に高く、フィンランド・スウェーデンはEU内でも自殺率上位5位に入っています。経済学者ダニー・ブランチフラワーとアレックス・ブライソンは、8つの感情調査質問（肯定的および否定的な感情）から構築した代替ランキングで、フィンランドを51位に下げ、日本・パナマ・タイ国がそれより上位に位置付けました。 米国各州の幸福度は大きくばらついています。西バージニア州は215州中101位と低評価ですが、ハワイ・ミネソタ・ノースダコタ・サウスダコタ・アイオワ・ネブラスカ・カンザスはすべて世界基準でフィンランドを上回る順位です。 「幸福」を定義しようとする試み、例えばブータンの国民的焦点やいわゆる「ブルーゾーン」も、効果がないか誤解を招くとして批判されています。ブータンはワールドハピネスレポートでもブランチフラワー・ブライソンの代替ランキングでも低評価です。 メディア報道ではしばしばワールドハピネスレポートが無批判に提示され、方法論上の欠陥を無視することで「エリート誤情報」を助長します。幸福度の信頼できる測定は未だに掴めず、これらランキングに基づく政策決定も不確実です。

Writing a blatant Telegram clone using Qt, QML and Rust. And C++

## Japanese Translation: 著者は、UIにQMLを使用し、コアロジックにはRustを採用したTelegram風メッセンジャー「Provoke」を構築しました。これにより高速ビルドとライブリロード機能が実現されました。`cxx-qt`から`qmetaobject-rs`へ切り替えることでコンパイル時間が短縮され、カスタム `HotReload` ウォッチャーはファイル変更時にアプリを再起動します。ビルドシステムはCMakeとRustの `cmake` クレートを利用し、手作業で構築したC++モジュールをコンパイルし、`qmlRegisterSingletonType` を通じて QML へ `ProvokeTools` として公開します。 QML のシステムトレイアイコン（`Qt.labs.platform` から）は、`ShaderEffectSource` 経由で QML イメージを描画し、動的バッジカウントを表示します。UI コンポーネントは Telegram の外観を模倣しており、折りたたみ可能なサイドバー、カスタムスプリッター、アニメーション付き絵文字リアクションポップアップ、およびテール付きメッセージバブルが `NumberAnimation` で同期されます。 著者は VS Code における QML 言語サーバーの設定や Qt の実験的モジュールへの対応といった課題を指摘しています。今後の作業ではアニメーションの洗練とコンポーネントの磨きを目指し、Provoke を「Telegram とほぼ区別できない」レベルに仕上げることを計画しています。これにより、Rust がモダンなチャットアプリを動かすことが可能であり、QML/C++ を活用してリッチなインターフェースを実現できることを示しています。

Japan to revise romanization rules for first time in 70 years

## Japanese Translation: 文化庁は長年使用されてきた国際ローマ字（訓令式）をヘボン式へ置き換えるよう教育大臣に要請し、これは日本の政府によるローマ字政策が70年ぶりに改定されることを示しています。新方針は現在の会計年度内に承認される見込みです。訓令式では「ち」を“ti”、 「ふ」を“hu」と表記しますが、ヘボン式ではそれぞれ“chi”“fu”と表記し、同様に「し／じ／つ」は“shi／ji／tsu”となり、訓令式の“si／zi／tu”とは異なります。二重子音は文字を繰り返して書き（例：てっぱん）、長母音はマクロンまたは同字重ねで示すことがあります（例：kaasan / kāsan）。承認後、教科書・公文書・標識・メディア・ブランディング等に徐々に新システムが導入されますが、個人名や企業名は引き続き好きな表記を選択できます。教育大臣の安部俊子氏が昨年ローマ字再評価を要請したことから2022年にレビューが開始され、国際的観客にとって日本語ローマ字をより直感的にすることが目的です。

Sega Channel: VGHF Recovers over 100 Sega Channel ROMs (and More)

## Japanese Translation: ## 改良版まとめ セガ・チャンネルは、1990年代後半に放送ケーブルを通じてテレビケーブルでダイヤルアップインターネット技術を利用し、ローテーション型のセガジェネシスタイトルライブラリをストリーム配信したサービスでした。1997年に開始され、1998年に停止し、雑誌記事や散在するROM以外にはほとんど文書化されていませんでした。 2024年に保存プロジェクトが米国のセガ・チャンネルに登場したすべてのゲームを回収しました。以前副社長マイケル・ショロック氏から内部資料をデジタイズし、コミュニティから提出された素材をまとめることで、144個のROMファイル（システムデータ、独占タイトル、プロトタイプ、およびウェブブラウザ実験）が収集されました。このコレクションには1994年から中期1997年までのほぼ100種類のユニークなシステムROMと、「ガーフィールド：キャッチド・イン・ザ・アクト―ロストレベルズ」「フリンテンツ」「ベレンスタインベアーズ・アスクールデイ」「ブレイクスルー」「アイアンハンマー」など、以前にダンプされていなかった独占ゲームが数十タイトル含まれています。また、チャンネルのファイルサイズ制限に合わせて縮小または限定版としてリリースされたもの（例：*Super Street Fighter II* の半キャラクターバージョン）も収録されています。プロジェクトでは、「オゾン・キッド」がセガ・チャンネル専用とされていたが、1994年7月にキャンセルされ配布されなかったことを明らかにしました。 主な貢献者はマイケル・ショロック氏、コミュニティメンバーのレイ（「セガ・チャンネル・ガイ」）、およびセガレトロ、カッティングルームフロア、ヒドゥンパレス、ライジングフロムルインズ、ネイサン・ミスナー、ダスティン・ハバード、ロブ・カーリ、チャック・グウィスなどの保存専門家です。プロジェクトはまた、未発表の後継サービス「Express Games」も発見しました。 すべての144個のROM（ユニーク142個＋2変種）をギーミング・アレクサンドリアに寄贈し、研究者、歴史家、およびエミュレーション愛好家が米国セガ・チャンネル全ライブラリへ公開アクセスできるようにします。この取り組みはサービス上で配信されたすべての既知ジェネシスリリースを保存し、他の希少なデジタル配信プラットフォームを文書化するための前例を確立します。

MIT professor shot at his Massachusetts home dies

## Japanese Translation: --- ### 要約 MITの核科学・工学教授である47歳のポルトガル人、ヌーノ F. ゴメス ロレイロは、月曜の夕方にブルックライン郊外の自宅で複数発射撃を受け、翌朝病院で死亡しました。警察は午後8時30分頃に3回の大きな音を聞いたと報告し、捜査官は容疑者がまだ特定されていない現行犯殺人事件として取り扱っています。MITはロレイロ氏の死去を確認しました。 ロレイロは2000年にリスボンのインストゥトゥート・スーペリエール・テクニコで物理学のB.S.を取得し、2005年にイングランドのインペリアルカレッジ・ロンドンで博士号を完成させました。2016年にMITの教員に加わり、2024年にはプラズマ科学と融合センター（Plasma Science and Fusion Center）の所長となりました。彼の研究は磁場下での荷電粒子の運動―すなわち磁化されたプラズマのダイナミクス―に焦点を当て、気候変動対策としての融合エネルギーへの応用可能性を探求していました。追悼文では、「彼は融合真空室の中心部や宇宙の端で複雑な問題に取り組んだ」と記されています。 MIT関係者と地元リーダーのデニス・ワイテ（Dennis Whyte）およびディープト・チャクラバルティ（Deepto Chakrabarty）は、ロレイロを「優れた科学者であり、メンター、教師、同僚、そしてリーダー」と称賛しました。彼は若い家族と共にMITキャンパス近くに住んでいました。MITは、彼の死に対して悲しむコミュニティへ向けて焦点を絞ったアウトリーチとサポートを提供しています。 ---

GitHub will begin charging for self-hosted action runners on March 2026

## Japanese Translation: GitHub はホスト済みランナーの料金を引き下げ、セルフホステッドランナー分の時間あたりに小額の手数料を追加します。 - **ホスト済みランナー**：2026年1月1日から、マシンタイプごとの料金は最大39％まで削減されます。無料使用時間クォータは変更なく、Actions ランナープライシングドキュメントに記載されています。 - **セルフホステッドランナー**：2026年3月1日から、GitHub Actions クラウドプラットフォーム上で分単位$0.002の課金が適用されます。この費用はプラン時間として計算されます。 - **パブリックリポジトリ** は無料のままであり、**Enterprise Server 顧客** には価格変更はありません。 GitHub はセルフホステッド体験への投資も強化しています：今後12か月で Linux コンテナを超えるオートスケーリングを追加し、新しいスケーリング手法を導入、プラットフォームサポート（Windows を含む）を拡大し、これらの機能をパブリックロードマップに掲載します。詳細情報、FAQ、価格計算ツール、移行ガイド、および今後のリリース全体は Executive Insights ページと関連ドキュメントで確認できます。

Nvidia Nemotron 3 Family of Models

## Japanese Translation: NVIDIAは、エージェント型AIのために非常に効率的でオープンソースな大型言語モデル（LLM）の新しいラインとしてNemotron 3ファミリー―Nano、Super、およびUltra―をリリースしました。 - **Nano** は現在利用可能です。総パラメータ数は31.6 Bですが、推論時には約3.2 B（≈½）のみがアクティベートされます。最大1 Mトークンのコンテキストウィンドウをサポートし、人気のベンチマークでGPT‑OSS‑20BおよびQwen3‑30B‑A3Bを上回ります。8K/16K設定にて単一H200でQwen3‑30B‑A3Bより3.3倍、GPT‑OSS‑20Bより2.2倍のスループットを達成します。RULERベンチマークでは、複数のコンテキスト長で両モデルを上回ります。 - **Super** と **Ultra** は今後数か月で登場し、Latent MoEレイヤー、多トークン予測、NVFP4トレーニング、1 Mトークンコンテキスト、強化学習ポストトレーニング、および推論時のバジェット制御を追加します。 アーキテクチャはMambaスタイルの効率的なトランスフォーマーとMixture‑of‑Experts（MoE）レイヤー、潜在処理ステージを組み合わせており、高度な最適化で訓練されています。NVIDIAは完全なモデルウェイト（Nano 30B‑A3B FP8/BF16/Base BF16、Qwen‑3‑Nemotron‑235B‑A22B‑GenRM）、Nemotron Developer Repositoryにあるトレーニングレシピ、および広範なデータセット（Nemotron‑CC‑v2.1、Nemotron‑CC‑Code‑v1、Nemotron‑Pretraining‑Code‑v2、Nemotron‑Pretraining‑Specialized‑v1、Nemotron‑SFT‑Data、Nemotron‑RL‑Data）をリリースしています。サポート資料には「NVIDIA Nemotron 3: Efficient and Open Intelligence」ホワイトペーパー、Nano技術報告書、およびHugging FaceとNVIDIA Tech Blogのブログ投稿が含まれます。 オープンウェイト、レシピ、データを提供することで、NVIDIAは最先端のエージェント型AIへのアクセスを民主化し、開発者や企業が巨大なパラメータセットにかかるコストなしで強力で効率的なシステムを展開できるように目指しています。

Artie (YC S23) Is Hiring Senior Enterprise AES

## 日本語訳: Artie は 2023 年に設立された完全マネージド型 CDC ストリーミングプラットフォームで、ゼロメンテナンスでリアルタイムに本番データベースをデータウェアハウスやレイクへ複製します。現在、サー・エンタープライズ アカウント エグゼクティブ（AE）を採用し、ゼロから市場投入戦略を構築してもらいます。 AE は 6〜12 ヶ月のサイクルで SDR や SE のサポートなしに $100 K–$300 K ACV の取引をクロージングするエンドツーエンドの企業営業を担当し、アウトバウンドアプローチによってパイプラインの 80 % を生成する必要があります。技術的な流暢さが必須で、候補者はログベース CDC、Kafka バッファリング、スキーマ進化、VPC、クラウドネットワーキングをテクニカルバイヤーに対して自信を持って説明できるべきです。 Artie の 10 人規模のチームはすでに Substack、Alloy、ClickUp などの高プロファイル顧客にサービスを提供しており、Y Combinator、General Catalyst、Pathlight、Dropbox 創業者、Mode 創業者から出資を受けています。役割はサンフランシスコ（転居費用支給）に拠点を置き、週 5 日の現場勤務が必要です。基本給は $150 K–$175 K、OTE は $300 K–$350 K、さらに約 0.1 % の株式が付与されます。福利厚生には医療保険、401(k)、無制限 PTO、会社提供のランチ・ディナーがあります。 優秀な AE は Artie の GTM プレイブックを形成し、製品方向に影響を与え、将来の採用基準を設定します。プラットフォームは CDC とストリーム処理によるサブミニッツレイテンシーのデータ同期に焦点を当て、詐欺・リスク監視、在庫可視化、顧客分析、AI/ML ワークロードなどのミッションクリティカルなユースケースをターゲットとしています。 面接プロセス: 採用マネージャーとの電話 → 作業セッション → テイクホーム ケーススタディ → 現地面接（複数ラウンド）→ ポストオンサイトコール。

Show HN: Sqlit – A lazygit-style TUI for SQL databases

## Japanese Translation: ``` ## Summary sqlit は、軽量なターミナル UI であり、ユーザーが複数のデータベースエンジンに対して高速かつ重い GUI ツールを必要とせずに SQL クエリを実行できるようにします。SQL Server、PostgreSQL、MySQL、SQLite、MariaDB、Oracle、DuckDB、CockroachDB、Supabase、および Turso を含む幅広いデータベースと即座に動作し、個別のアダプタを必要としません。 主な機能は次のとおりです。 - SSH トンネル、複数認証方法、テーマ選択、コンテキスト感知ヘルプ、およびデータベースブラウジングを備えた接続管理 UI。 - Vim スタイルのモーダル編集、接続ごとのクエリ履歴、SQL オートコンプリート、スクリプトや AI エージェント用の CLI モード。 - 設定時に欠落している Python パッケージ（例：`pip install pyodbc`、`pip install psycopg2-binary`）と ODBC ドライバを自動インストール。 資格情報は `~/.sqlit/` 内のプレーンテキストとして保存され、ディレクトリに 700、ファイルに 600 の制限付き権限が設定されています。CLI はクエリ実行、CSV または JSON への結果出力、および接続管理（`list`、`delete`）用のコマンドを提供します。 Textual フレームワークで構築され、MIT ライセンスの下で公開されている sqlit は、lazygit や lazysql のようなミニマリストツールからインスピレーションを得ています。高速かつ安全でクロスデータベースのターミナルクライアントを求める開発者やデータベース管理者に最適で、重い GUI を排除しながら CI/CD パイプラインやリモートワークフローにシームレスに統合できます。 ```

Creating custom yellow handshake emojis with zero-width joiners

## Japanese Translation: ``` ## Summary Appleは2022年に多色調ハンドシェイク絵文字を追加し、単一の🤝から🫱🏻‍🫲🏿などの組み合わせへと拡張しました。通常の握手は1つのコードポイント（U+1FAF1）で構成されますが、複合ハンドシェイクは5つのコードポイントを使用します：U+1FAF1、肌色修飾子（例：U+1F3FB）、ゼロ幅結合文字（U+200D）、別の握手（U+1FAF2）、および第二の肌色修飾子（例：U+1F3FF）。各手に異なる肌色を付けたり、肌色を省略したりすることで、Appleのキーボードで提供されない新しいシーケンスが作成できます。例としては🫱‍🫲（三つのコードポイント）と五つのコードポイントバリアントがあります。 フィッツパトリック肌色スキームは1970年代の米国皮膚科医による尺度に由来し、欧州中心的偏向で批判されてきました。絵文字利用ではカテゴリ1と2が統合されています。ゼロ幅結合文字は別々のパーツを単一のグラフェムとして接続し、フォントがそれを1つの画像として描画する場合があります。 国旗は地域指示子シンボル（例：🇺🇸 + 🇨🇺）を連結してエンコードされます。これにより、結合されたコードポイントがISO国コードとして解釈されるため、JavaScript文字列の置換で予期しない結果になることがあります。 iOS/macOSでは、これらの複合ハンドシェイクは単一の大きな絵文字グリフではなく、別々のテキスト文字として表示される場合が多いです。そのため、ユーザーはプラットフォーム間で握手表示に不一致を目にすることがあり、開発者はインターフェース設計時にこれらのエンコーディング上の特殊性を考慮しなければなりません。 ```

Letta Code

## Japanese Translation: Letta Code は、セッションをまたいで保持され、時間とともに改善するメモリ優先型コーディングエージェントです。各セッションは、エージェンティック・コンテキスト工学、長期記憶、およびスキル学習によって学習する永続化されたエージェントに結び付けられています。このツールは、TerminalBench 上で最も人気のあるモデル非依存型オープンソースハーネスであり、Claude Code、Gemini CLI、Codex CLI などのプロバイダー固有のハーネスと同等またはそれを上回り、Terminus 2 を凌駕します。ユーザーは `/init` コマンドでメモリを初期化し、ローカルコードベースを徹底的に調査したり、保存されたメモリブロックを介してシステムプロンプトを書き換えたりできます。明示的な反省/学習は `/remember` コマンドで呼び出されます。スキル学習では、DB マイグレーション、PostHog ダッシュボード、API ベストプラクティスなどの繰り返しパターンをバージョン管理された `.md` ファイルとしてキャプチャし、エージェント間で共有できます。エージェントは過去の会話を保存し、組み込み `/search` コマンドは Letta API を介してベクトル検索、全文検索、またはハイブリッド検索をサポートします。メモリがなくてもモデルプロバイダー間で性能は同等であり、最先端モデルだけでなく特定のプロバイダーハーネスにも適しています。インストールは簡単です（`npm install -g @letta-ai/letta-code`）し、エージェントは Letta Developer Platform またはセルフホステッド Letta サーバー上で実行できます。

Rust GCC back end: Why and how

## Japanese Translation: > Rust のコンパイラ（`rustc`）は、ソースコードを実行可能な機械語に変換する一連のパスで構成されており、フロントエンドとバックエンドが明確に分離されています。フロントエンドは Rust の構文を抽象構文木（AST）へ解析し、その後 HIR（High‑Level Intermediate Representation）と MIR（Mid‑Level IR）という高レベル表現に変換します。これらの段階で型チェック、借用分析、およびその他の言語固有の検査が行われ、制御はバックエンドへ渡されます。 > > バックエンドは MIR を消費し、LLVM または GCC を介してターゲット特定の機械語を生成します。新しい Rust のバックエンドを書き込むには、`rustc_codegen_ssa` から `CodegenBackend`、`ExtraBackendMethods`、`WriteBackendMethods` といったトレイトを実装する必要があります。バックエンドのエントリポイントは、以下に示すエクスポートされた関数です。 > > ```rust > #[no_mangle] > pub fn _rustc_codegen_backend() -> Box<dyn CodegenBackend> > ``` > これはバックエンド実装のインスタンスを返します。記事では、定数文字列（`const_str`）を作成し、関数パラメータにアノテーション（例：`nonnull(1)` は「パラメータ 1 が null であってはならない」）を付与するサンプルコードを示しています。 > > また、GCC バックエンド（`rustc_codegen_gcc`）が必要となる理由も説明されています。LLVM は Dreamcast のような古いプロセッサをサポートしていないため、libgccjit バインディング（`gccjit-sys` と `gccjit`）を使用して AOT コードを生成します。これは Rust 用に再実装されたパーシングと検査を行う GCC の別個の C++ フロントエンドである `gccrs` とは対照的です。 > > 最適化は両方のバックエンドで適用されます。LLVM は到達不可能なコードを除去でき、GCC バックエンドも Rust の保証に基づく類似の最適化を行います。記事ではさらに多くの最適化（例：Matt Godbolt が「Advent of Compiler Optimizations」シリーズで議論したもの）が存在することにも触れています。 > > 今後は、LLVM の機能セットに合わせてより多くの GCC 固有の最適化を追加し、新しいターゲットへの Rust の展開を拡大することが提案されています。これはレガシーやニッチなプロセッサで Rust を必要とする開発者に恩恵をもたらし、共有された最適化手法によって広範なコンパイラコミュニティを豊かにします。

Show HN: Deterministic PCIe Diagnostics for GPUs on Linux

## Japanese Translation: **GPU PCIe Diagnostic & Bandwidth Analysis v2.7.4** は、観測可能なハードウェアデータのみを使用して NVIDIA GPU の PCI Express リンクの健全性と実際の帯域幅を検証する決定論的なコマンドラインツールです。 ユーティリティは NVML から現在/最大世代とレーン幅を照会し、CUDA `memcpy` 操作を計測してピークホスト↔デバイスコピースループットを測定し、持続的な TX/RX レートを記録します。これらの数値を理論上のペイロード帯域幅と比較し、この情報だけで各 GPU を **OK**、**DEGRADED**、または **UNDERPERFORMING** と分類します—BIOS、ファームウェア、ドライバ設定を変更することなく。 BIOS/ファームウェア更新後に発生し得る一般的な PCIe の問題（レーン幅の誤り（x8/x4/x1 ではなく x16）、世代ダウングレード、スロット分割、リッサーまたはマザーボードのレーン共有問題など）はすべて検出可能であり、ユーザーが実際のリンク障害とワークロードボトルネックを区別できるようにします。 ツールは Linux 上で動作し、対応する NVIDIA GPU、CUDA Toolkit、および NVML ライブラリ（Ubuntu 24.04.3 LTS でテスト済み）が必要です。ビルド手順には `make` または `nvcc -O3 pcie_diagnostic_pro.cu …` が含まれます。 使用例：`./pcie_diag 1024`、オプションフラグとして `--duration-ms 8000`、`--integrity`、`--all-gpus`、`--gpu-index <n>`、およびログオプション `--log --csv` または `--json`。ログは `results/csv/pcie_log.csv` および/または `results/json/pcie_sessions.json` に書き込まれ、安定した UUID と BDF を保持し、長期的な時系列分析を可能にします。 範囲は PCIe 伝送動作に限定されます；カーネルやアプリケーションのパフォーマンス測定も行わず、システムファームウェアを変更することもありません。 このバージョンでは欠落していた例/効率性の詳細、ビルドコマンド、明示的なログパスが組み込まれ、判定が測定データのみから行われることが明確にされました。主メッセージは明瞭で曖昧さを排除しています。

How geometry is fundamental for chess

## Japanese Translation: > **概要：** > 人間は線、三角形、四角形、円などの基本的な幾何学プリミティブと、それらの再帰的組み合わせを独自に把握し操作できる。この能力はチェス戦略のような高度な認知を支えており、ここでは幾何学的ルールがポーン（距離 1 または 2）、ビショップ（45° 回転）、ナイト（90° で 1 と 2 を組み合わせた L‑字形）、クイーンの斜め・直線経路、正方形数え上げといった動きを規定する。 > 対照的に、動物は離散的な数感覚を欠いている。チンパンジーは食糧量を選択するときウェーバーの法則（例：6 個対 7 個のチップを区別する難しさ）を示す。また、ボノボに奇形を識別させる訓練を行っても、広範な訓練後でも約 50% の正確性しか達成できない。 > 人間の形状知覚は Dehaene ら（2022）の「思考の言語」によって説明される。この理論では、プリミティブ、繰り返し、および対称性を組み合わせた最小プログラムによって形が生成される。最小記述長（MDL）原理は記憶可能性を予測する：単純な MDL プログラム（例：ジグザグパターン）はランダムなものより覚えやすく、円は回転パラメータが 1 つしか必要ないため低い MDL を持つ。 > 人間の脳はこれらの幾何学的シーケンスを効率的に符号化し、複雑なチェスムーブ計画やオープニング理論の暗記を可能にする。MEG 研究ではマカク類が人間が円形とランダムと認識する点パターンを区別できないことが示され、人間の幾何学的規則性検出優位性を強調している。 > 遺伝的に、抽象幾何学は人間が複雑な知覚を再利用可能な部品へ分解し、建築・道具製作・環境抽象化を促進する。この分野の主要文献には Dehaene（1997）、Dehaene ら（2022）、および Sablé‑Meyer ら（2024）が含まれる。

The Beauty of Dissonance

## Japanese Translation: ## 改訂要約 この記事は、古典音楽が長い間美と不協和音をバランスさせてきたことを論じ、異なる時代の作曲家が調和の選択において伝統と革新をどのように交渉してきたかを示しています。ベートーヴェンの緊張・解決技法、モーツァルトの「不協和音」クォータータ、ショーンベルグの20世紀シリアリズム、およびコプランド、バーバー、ホイビーによる後期20世紀の調性作品の復興といった主要な例を取り上げ、不協和音がハーモニックなアクセス可能性と共存できることを示しています。議論は、サルツブルク・フェスティバルの2005年に「退廃芸術」とされた作曲家のプログラム、古いスタイルへの制度的検閲、およびシリアリズムの台頭といった歴史的瞬間に根ざしており、音楽嗜好や政治的影響が作曲に与える変化を浮き彫りにしています。記事はまた、ウォルトン、プロコフィエフらの作品から示されるように、音楽が落ち着かせたり刺激したり、皮肉を込めたり悪意を帯びたりといった多様な表現目的を果たすことも指摘しています。 将来を見据えると、現代作曲家は「安全」とラベル付けされても、モダニズムのアイデアと調性の抒情主義を融合し続ける可能性が高いです。かつて作曲界が古いスタイルを検閲していた立場は緩和され、多様なアプローチへの開放感が増しています。このような動態は演奏者のレパートリー選択、音楽教育カリキュラム、および聴衆の受容に影響し、古典音楽の制作・マーケティング・体験方法を再構築する可能性があります。

30 Years of <Br> Tags

Pizlix: Memory Safe Linux from Scratch

## Japanese Translation: > **Pizlix** は、Linux From Scratch 12.2 をベースに構築されたメモリ安全なオペレーティングシステムです。 > > *Userland*（GCC、Clang、ld、make、ninja など）は **Fil‑C** でコンパイルされ、標準 LFS パッケージとのほぼドロップイン互換性を保証します。 > > カーネルは **Yolo‑C** でビルドされ、その GCC は `/yolo/bin/gcc` にあります。 Yolo‑C++ コンパイラ（`/usr/bin/clang‑20`）が通常の `gcc, g++, cc, c++, clang, clang++` シンボリックリンクを提供します。 > > Pizlix は x86_64 ハードウェアをサポートし、VMware、Hyper‑V、および Ubuntu 24 でテスト済みです。インストールは LFS の手順に従い、`/mnt/lfs` を `/dev/sda4` にマウントし、`/dev/sda3` にスワップを設定し、`lfs` ユーザーを作成します。 > > ビルド段階は「Pre‑LC → LC → Post‑LC」と BLFS GUI ステージのキー ポイントに従って実行されます。起動後は `sshd`、`seatd`、`dhcpcd` が稼働し、デフォルトの root パスワードは「root」、ユーザー「pizlo」は sudo 権限を持ちます。 > > curl/wget 用に HTTPS を有効化するには `make-ca -g` を実行します。メモリ安全な Weston デスクトップは Wayland 上で動作し、ビルドスクリプト（`build.sh`, `build_prelc.sh` など）を使用すると任意のステージを再起動または再構築できます。 簡潔版が望ましい場合は、元の概要を保持しつつ上記の欠落していた詳細を追加してすべての主要ポイントを完全に反映してください。

Vibe coding creates fatigue?

## Japanese Translation: **概要** 著者は、Claude Code を生成とデバッグに利用し、Cursor を拡張コーディングに使用するプロンプトパッケージマネージャー「Marvai」を構築しました。これらの AI ツールは、MDD/MDA や実行可能 UML など従来の手法と比べて機能提供を劇的に高速化します。しかし、AI 支援作業を連続でわずか1時間だけ行った後、著者は急速なコード生成がアーキテクチャや意思決定、エッジケースを処理する能力を圧倒し、深刻な疲労感に襲われました。彼は *Team Topologies* の認知負荷理論を引用して、過剰な責任やトピックが認知負荷を増大させることを説明し、この「バイブ コーディング」体験を自律的にリズムを設定する自動機械で働くようだと喩えました。 AI が生成した関数ごとに頻繁にコンテキストスイッチが発生し、精神エネルギーを消費します。さらに、迅速なコード修正サイクルのドーパミンループは AI の高速化によって増幅され、過度の刺激と最終的な疲弊につながります。著者は開発者役割の変化（コードを書くだけでなく AI 出力を管理・レビューする）を観察し、複数の交差点を監督するようなマネジメント負担が増大していると指摘しています。 これらの影響を軽減するために、著者は AI ツールとの意図的なペース配分、AI に配慮した日次振り返り、メンタルヘルスへの認識向上、そしてミクロマネジメントよりも AI を信頼することを推奨しています。彼は、このような対策が講じられない場合、バーンアウトが増加し、チームが AI 監督役にシフトし、企業は速度と認知持続可能性のバランスを取るために生産性モデルを再考する必要があると警告しています。

Reverse-Engineering the RK3588 NPU: Hacking Limits to Run Vision Transformers

## Japanese Translation: ## Summary: 著者は、Rockchip RK3588 NPU 上で Vision Transformer を効率的に動作させる方法を、ハードウェア固有のボトルネックを診断し修正することで示しています。主な問題点として、NPU の 32 KB SRAM によるレジスタオーバーフロー、最適なタイル化を妨げるコンパイラ融合、および量子化時に極端な活性値によって生じる精度損失が挙げられます。これらを解決するために、データを SRAM に収める「Nano‑Tiling」を実装し、正しいスケジューリングを強制する「Poison Pill」演算子を追加し、量子化誤差を減らすサンドイッチスケーリング手法を用い、メモリ管理を改善するためにグラフをシャーディングしています。これらの解決策は、レガシー rknn‑toolkit2 で SmolVLM の SigLIP モデルが失敗し、謎めいた hex エラーと遅い CPU フォールバックを引き起こしたことに端を発します。著者は、このリバースエンジニアリング手法が他の非対応ハードウェアシナリオにも一般化できると示唆しており、FP32 の完全精度を保ちつつ最大 15 倍の速度向上を実現できる可能性があります。エッジアクセラレータを扱う開発者が利用できるように、これらの手法は公開 GitHub リポジトリで提供されています。 ## Summary Skeleton **What the text is mainly trying to say (main message)** 著者は、Rockchip RK3588 NPU 上で Vision Transformer を効率的に動作させる方法を説明し、複数のハードウェアとソフトウェア上限を克服したことを示しています。 **Evidence / reasoning (why this is said)** レジスタオーバーフロー（SRAM の制限）、タイル化を破壊するコンパイラ融合、および極端な活性値による量子化損失という具体的な失敗ポイントを特定し、Nano‑Tiling、Poison Pill 演算子、サンドイッチスケーリングトリック、グラフシャーディングといったターゲット付き修正策を説明しています。 **Related cases / background (context, past events, surrounding info)** 問題は SmolVLM の SigLIP モデルがレガシー rknn‑toolkit2 で失敗し、謎めいた hex エラーと遅い CPU 推論を生じたことから始まりました。NPU の 32 KB L1 SRAM とデフォルトのコンパイラ動作により REGTASK Overflow エラーが発生しました。 **What may happen next (future developments / projections written in the text)** 著者は、このリバースエンジニアリング手法が他の「Unsupported Hardware」シナリオにも一般化できると示唆しており、さらなる最適化やエッジアクセラレータへの広範な採用を期待しています。 **What impacts this could have (users / companies / industry)** NPU の警告を迂回しメモリを手動で管理する方法を公開することで、開発者は FP32 精度を維持しつつ最大 15 倍の速度向上を実現できるようになります。オープンに利用可能な GitHub リポジトリは、同様のモデルやハードウェアプラットフォームでこれらの手法を適用するコミュニティを支援します。

Purrtran – ᓚᘏᗢ – A Programming Language for Cat People

Full Unicode Search at 50× ICU Speed with AVX‑512

## Japanese Translation: **改善された要約** StringZilla は、AVX‑512（およびその他の SIMD バックエンド）を搭載した CPU 上で Unicode/UTF‑8 の大文字小文字を区別しない部分文字列検索と関連するトークン操作を劇的に高速化する無料のヘッダーオンリ―ライブラリです。Unicode 17 の完全なケースフォールディング規則（「ß → ss」のような展開や「ffi → ffi」のような合字を含む）を実装し、25 種類の空白トークン、9 種類の改行バリアント、およびスクリプトごとのカーネル（ASCII、西ヨーロッパ語、中央ヨーロッパ語、キリル文字、ギリシャ語、アルメニア語、ベトナム語など）をサポートします。警報ロジックは不安全な文字に対して安全経路へフォールバックし、安全ウィンドウ検索戦略で SIMD スキャン用の ≤16 バイト部分文字列を見つけ、周囲のコンテキストを検証して展開を処理します。 ライプツィヒ Wikipedia データセットでのベンチマークでは、トークナイズ／小文字化に対して直列コードより 10–20 倍の高速化、フォールド・アンド・スキャンパイプラインでは 50–150 倍（PCRE2 と比較して最大約 20,000 倍）を達成しています。StringZilla はケースフォールディングに対して入力より少なくとも 3 倍大きい出力バッファを必要とし、コードポイントではなくバイトオフセット／長さを返します。また、反復検索用のイテレータ形式も提供しています。Apache 2.0 ライセンスの下でヘッダーオンリ― C/C++ として配布され、多くの CPU アーキテクチャ向けにプリコンパイル済みのホイールが用意され、GPU／CPU 並列拡張もオプションとして利用可能です。CPython、Rust、Swift、Node.js、Go などへのバインディングが存在し、ウェブサーバー、データベース、テキスト解析パイプラインに展開して CPU 使用率とレイテンシを削減しながら、多言語データの豊富な処理をサポートします。 今後の計画としては、ジョージア文字、韓国語、およびその他のスクリプト向けの専用 SIMD カーネル、ARM NEON（128‑bit）対応、および現在ベースラインに遅れを取っている言語へのさらなる最適化が含まれます。