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先週の停電後、NIST の時刻は UTC と比べて 5 µs 遅れていました。

2025/12/23 2:01

先週の停電後、NIST の時刻は UTC と比べて 5 µs 遅れていました。

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要約▶

Japanese Translation:

概要

NIST の Boulder キャンパスは、水曜日に風による停電を受け、数日間にわたりバックアップ発電機が停止し、主要なエンセmbles クロック（6 つの広く使用されている NTP サーバーにサービスを提供）に脅威を与えました。これにもかかわらず、監視では UTC の偏差が 5 µs 未満に抑えられていたため、NIST はサーバーを停止せずオンラインのまま維持しました。この判断は、Jeff Sherman が冗長性計画を評価した結果によるものです。キャンパスのセカンダリビルディングが時間を影響を受けた場所に転送し、UPS ユニットからの緊急電源でギャップを埋め、2 番目のバックアップ発電機が復旧するまで継続しました。

同時に、WWV‑Ft Collins ステーションからの GPS 信号がほとんどのユーザーに正常に切り替わり、国レベルで組み込まれた冗長性を示しました。典型的な消費者（例：Mac、Linux ntpdate）には、デバイス自体が既に数十ミリ秒の誤差を経験しているため、この停電はほとんど影響しませんでした。しかし、マイクロ秒単位での精度を必要とする機関（大学、航空宇宙企業、科学研究所、RF エンジニアリング会社、メディア放送局、金融取引プラットフォームなど）は、小さなタイミング誤差を経験し、NIST から直接連絡を受けて精度を維持する必要があります。

この事件は GPS に依存した時間インフラの脆弱性を浮き彫りにしました。CISA はこれらのリスクを特定し、Broadcast Positioning System（BPS）などの代替案を検討しています。また、この出来事は NIST が災害対応計画を強化し、多層的なバックアップシステムを強化し、高精度ユーザーと協力して将来のリスクを低減するよう促しました。

最後に、著者自身の冗長性戦略（ダブル Raspberry Pi GPS クロック、2 台のルビジウム原子時計、および GPS 調整オシレータ）は、外部サービスが不安定な場合でも組織がナノ秒単位の精度を維持できる方法を示しています。

本文

もし本日5 マイクロ秒遅れていたら、NISTに責任を押し付けてください。

コロラド州ボルダーにある彼らの施設は数日間電源が遮断されました。バックアップ発電機が故障した後、本格的なアンサンブルクロックがUTC（協定世界時）との同期を失いました。NTPタイミングサーバーを利用していたとしても、ずれは5 マイクロ秒以内に抑えられていたはずです。

5 µsは無視できるように思えるかもしれませんが、NISTの特殊な時間信号に頼っている科学者や大学には重要です。
しかし心配する必要はありません――そして現在では制御下にあります。

以下では何が起きたのか、その意味とNISTの近接停止から学べることを整理します。

何が起こったのか

  • NISTキャンパスは、インターネット時間を配信する6つの主要なNTPサーバーを運営していますが、先週水曜に電源を失いました。
  • 電力会社は風速が100 mph（160 km/h）を超えたため、送電線が倒れ、火災リスクを避けるために電力を遮断せざるを得ませんでした。
  • キャンパス全体が安全確保のためロックダウンされ、人は出入りできませんでした。
  • バックアップ発電機はありますが、数日後に主アンサンブルクロック（NTPサーバーで使用）を動かす発電機が故障しました。
  • 金曜には状況が危うく、追加スタッフを呼び込めませんでした。
  • NISTのタイムリアリゼーション・ディストリビューション部門長 Jeff Sherman は、時間サーバーに電力を供給するバックアップ発電機の停止を検討しました。これは誤った時刻を送信し続けるよりも、多くのアプリケーションで「時刻がない」ほうが悪いと考えたためです。
  • NTPは複数サーバーを参照できるよう設計されているので、1つが失敗しても全体として時刻を失うことはありません。
  • ありがたいことに、ボルダーキャンパスの別棟にはさらに多くの時計があり、必要なら影響を受けたものへ時間を転送できました。
  • 昨日 Jeff は更新情報を投稿しました：電源が復旧し、現場スタッフが時計を救済しました。主バックアップ発電機が故障した後は緊急電源に切り替え、UPS（大容量の無停電電源装置）がブリッジして時間を保持しました。
  • 監視ではUTCからの偏差が5 µs未満であることが確認されました。この状況を受けて Jeff とチームはサーバーを稼働させ続ける判断を下しました。

なぜずれたまま稼働させたのか？

時間スケールの重要性があります。Mac を使っている方なら次のように確認できます：

$ sntp time-a-b.nist.gov
+0.005771 +/- 0.035081 time-a-b.nist.gov 132.163.96.1

この例では誤差境界が約35 ミリ秒（35,000 µs）で、5 µsはそれに比べてごく小さいです。サーバーを停止すれば多くの問題が発生する可能性があるため、NIST はオンライン状態を維持しました。

Jeff は NIST の時間精度は通常約5,000倍高いと述べています。大学や航空宇宙企業などで 5 µs の差が重要になる場合もありますが、多くの人は気づかないでしょう。

記事の最後では、米国 GPS システムが WWV‑Ft. Collins キャンパスへ無事にフェイルオーバーしたことを挙げ、ほとんど全員に対して問題なく冗長性が機能したと報告しています。

時間は繊細

週末を通じて密接に追跡しました。私のスタジオには Raspberry Pi GPS クロックが2台あります：1台はメイン Stratum 0 NTP サーバー、もう1台はテスト用バックアップです（実際には4+台でクォーラムを確保するべきですが）。両方ともラックルームとスタジオに設置した屋外 GPS アンテナから供給されています。

私のように精密な時間が必要な場所はほぼ全て GPS に依存しています。冗長性のおかげで GPS が漂移しないようになっていますが、GPS 時間が消失したらどうなるか想像もつきません。結論としては「タイミングインフラは脆弱」であるということです。

CISA は米国の GPS 依存度に多大なリスクを指摘しています。そのため、今年初めに PNT（位置・航法・時間）に対する良好な代替策を探す取り組みが発表されました。NAB の会議で Jeff Sherman が BPS（Broadcast Positioning System）について語り、GPS が停止しても冗長性を確保できると述べました。

複数の時間源があっても、一部ではさらに多く必要です。私自身はスタジオに 2 台のルビダ原子時計を持ち、1 台は豪華な GPSDO（GPS制御振動子）に入っています。これはハンドオーバーに優れており、信号ジャミングやアンテナ破損が起きても数秒から数時間で正確性を保てます。正直言って過剰かもしれませんが、私は現在タイム・ナットの迷路に入り込んでいます。

科学実験、RF、メディア、金融など、何千何万倍の精度が要求される場所もありますが、それらは少なくとも米国では NIST を基準としています。

したがって NIST の災害対策が試される際には、全員が注目します。先週、私たちはマイクロ秒単位で危機に直面しましたが、NIST チームはほぼ誰も気付かないほど迅速に問題を解決しました。

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2025/12/23 4:15

**イラスト付きトランスフォーマー**

## Japanese Translation: 記事は「Attention is All You Need」で紹介されたTransformerアーキテクチャと、従来の再帰型や畳み込み型ニューラル機械翻訳モデルに比べてその注意力ベース設計がトレーニングを高速化する方法について説明しています。 Transformerはエンコーダスタック（通常6層）とデコーダスタック（同じく6層）で構成されます。各層には以下の要素があります： 1. **自己注意**では、トークン埋め込み（512次元ベクトル）がクエリ・キー・バリュー行列にそれぞれ64次元へ射影されます。ドット積スコアは \(\sqrt{64}\) で縮小し、softmax を適用して値を重み付けし、合計します。 2. **マルチヘッド注意**では、各層に8セットの Q/K/V 射影が使用されます。すべてのヘッドからの出力は連結され、最終的な重み行列 \(W_O\) を通じて射影されます。 3. フィードフォワードニューラルネットワーク（ReLU の間にある2つの線形層）。 すべてのサブレイヤは残差接続とその後のレイヤ正規化で包まれています。 位置エンコーディング（512次元の正弦/余弦ベクトル）は埋め込みに加算され、モデルがトークン順序を知り、訓練時より長いシーケンスを扱えるようにします。デコーダでは自己注意がマスクされ、将来位置は \(-\infty\) に設定されるため、オートレグレッシブ生成が保証されます。 最終的なデコーダ出力は線形射影されてロジットベクトル（次元はターゲット語彙サイズ ≈10 000 単語）となり、その後 softmax で単語確率を得ます。訓練では、これらの分布とワンホットエンコードされた目標トークン間のクロスエントロピー損失が最小化され、逆伝播により最適化されます。 デコーディングは貪欲法またはビームサーチで行うことができ、記事では将来的にデコーディング戦略と大規模語彙や長いシーケンスへの訓練を改善する予定だと述べています。本文は元論文、Tensor2Tensor コード、Jupyter ノートブック、および後続のTransformerバリアントを参照し、Twitter での訂正を歓迎しています。 産業界において、Transformers を採用すると NLP プロジェクトが加速し、翻訳品質が向上し、言語集約型サービスへの展開が拡大します。

2025/12/23 4:37

**超音波による癌治療：サウンドウェーブで腫瘍と戦う**

## Japanese Translation: ### Summary HistoSonics の Edison システムは、水で満たされた膜を通じて高強度超音波を届け、腫瘍内部で崩壊する空洞泡を生成し、周囲の健康な組織を保護しながらがん細胞を機械的に液化します。この技術は 2001 年にミシガン大学で Zhen Xu によって発見されました。彼女は 20 MPa を超える負圧のマイクロ秒バーストが過熱なしに泡を作り出せることを示し、後に 2009 年に HistoSonics を設立して商業化しました。 FDA は 2023 年に肝臓腫瘍用として Edison を承認しました。主要な腎臓癌研究は 2026 年に完了予定で、その後規制承認が期待されます。大規模な膵臓試験（5 年生存率 13 % を目標）が進行中で、初期結果では深部病変の成功した焼灼と良好な耐容性が示され、ヒストトリッピーを他治療法と組み合わせることで残存疾患に対処し免疫応答を誘発できる可能性が示唆されています。 HistoSonics は、その目的に特化したデバイスが物理学、生物学、および生体医学工学を統合し、ロボット制御・コンピュータガイドシステムで繊維組織（例：血管）を保護しつつ液化腫瘍残渣の自然除去を可能にすると主張しています。技術はまた、がんタンパク質を露出させることで免疫応答を刺激し、免疫療法と組み合わせた際に全身性抗腫瘍活性を高める可能性があります。 新しいガイダンス技術—超音波ではなく X 線画像—と治療エコーを解析するフィードバックシステムが開発され、組織破壊のリアルタイムモニタリングが改善されています。 2025 年 8 月にジェフ・ベゾスの所有グループが HistoSonics を 22.5 億米ドルで取得し、研究開発と市場拡大への新たな資源を提供しました。成功すればヒストトリッピーは肝臓・腎臓・膵臓以外の癌にも非侵襲的手術オプションを広げ、音波をがん治療における変革的モダリティとして位置付ける可能性があります。

2025/12/23 3:46

**GLM‑4.7：コーディング機能の進化**

## Japanese Translation: (combining missing details, removing unfounded inferences, keeping clarity):** --- ## Summary GLM‑4.7 は GLM‑4.6 に対し、複数の面で大幅な性能向上を示しています： - **コーディングベンチマーク:** SWE‑bench (+5.8 % で 73.8 %)、SWE‑bench Multilingual (+12.9 % で 66.7 %)、Terminal Bench 2.0 (+16.5 % で 41 %)。 - **ツール使用 & ウェブ閲覧:** τ²‑Bench と BrowseComp において顕著な向上を示し、モデルのツール実行とウェブサイトナビゲーション能力が改善されています。 - **複雑推論:** HLE ベンチマークで +12.4 %（42.8 %）に達し、チャット・創作執筆・ロールプレイシナリオでの性能も向上しています。 リリースには、新しい *思考モード* — Interleaved Thinking, Preserved Thinking, Turn‑level Thinking — が含まれ、ツール使用と複雑なエージェント操作を強化します。GLM‑4.7 は 17 の評価テスト（例：MMLU‑Pro, GPQA‑Diamond, AIME 2025, IMOAnswerBench, LiveCodeBench‑v6）で競合他社より優れた性能を示しています。 ### Availability - **API アクセス:** Z.ai、OpenRouter などのパートナー経由で利用可能。ユーザーは「glm‑4.7」を選択するか、API リクエストで直接呼び出すことができます。 - **ローカルデプロイメント:** 重みは HuggingFace と ModelScope に公開されており、vLLM および SGLang 推論用の公式ドキュメントがあります。 - **価格とアップグレード:** GLM Coding Plan の購読者は自動でアップグレードされます。新規ユーザーは Claude レベルの性能を約 1/7 の価格で、使用量上限が 3 倍になるメリットがあります。 ### Ecosystem impact リリースはすでに人気のコーディングエージェント（Claude Code, Kilo Code, Cline, Roo Code）へ統合されており、Vibe Coding の UI 改善と同時期です。手頃な価格で高性能なコーディング支援とオープンウェイトを提供することで、GLM‑4.7 はソフトウェア開発ワークフロー全体のコスト低減と生産性向上が期待されています。 --- **Key points retained:** All major quantitative gains, new thinking modes, benchmark superiority, availability channels, pricing structure, local inference support, and ecosystem integrations are explicitly mentioned. Unnecessary inferences have been removed, and vague phrasing (e.g., “clear performance boost”) has been replaced with concrete data.