日付別ニュース一覧

Show HN：ブラウザ内で動作し、すべてのデータをURLに保存するミニマリストエディタ

## Japanese Translation: GitHub は、Copilot、Spark、Models、および MCP Registry といった AI 搭載のエンタープライズグレードツール群を拡充し、開発者がより速く質の高いコードを書けるようにしています。これら新しいオファリングは、Actions、Codespaces、Issues、作業計画・追跡、コードレビュー、変更管理といった既存のワークフローを補完し、自動化やモデル用プロンプト管理、シークレット保護や脅威検知などのセキュリティ制御を追加します。企業向けには、Advanced Security、Copilot for Business、プレミアム 24/7 サポート、および標準的な DevSecOps パイプラインに組み込める AI 強化ビジネス分析などのエンタープライズ アドオンを導入しています。同時に、GitHub は Sponsors ファンディングや Security Lab、Maintainer Community、Accelerator、Archive Program などのプログラムを通じてオープンソース エコシステムを強化し、プロジェクトを健全に保ちます。総合的な目標は、個人貢献者、小規模チーム、大企業を問わず、医療・金融・製造・政府などさまざまな業界で利用できる、一貫性があり、安全かつ知能的な開発体験を提供することです。

Show HN：Vibium ― AIと人間向けのブラウザ自動化（Selenium創設者による）

## Japanese Translation: Vibiumは軽量でGoベースのブラウザ自動化ライブラリで、AIエージェントが最小限のオーバーヘッドでChromeを制御できるようにします。単一の約10 MBバイナリとして配布され、WebDriver BiDiプロトコルとMCPサーバーを使用してブラウザを管理し、自動待機、要素ポーリング、ビューポートスクリーンショット（PNG）、不可視実行などの機能を提供します。開発者は `npm install vibium` でインストールでき、ライブラリは同期 (`browserSync`) と非同期 (`browser`) の両方のJavaScript/TypeScript APIを公開し、一般的なブラウザ操作に対応しています。 Claude Codeエージェントは次のように一歩でブラウザ制御を追加できます： `claude mcp add vibium -- npx -y vibium`; これによりセットアップ時にChromeも自動ダウンロードされます。ツールはLinux x64、macOS Intel x64、macOS Apple‑Silicon arm64、およびWindows x64をサポートし、Chromeとchromedriverをローカルにキャッシュしますが、`VIBIUM_SKIP_BROWSER_DOWNLOAD=1` を設定するとダウンロードをスキップできます。 主要なエージェントツールは次の通りです： - `browser_launch` - `browser_navigate` - `browser_find` - `browser_click` - `browser_type` - `browser_screenshot` - `browser_quit` VibiumはApache 2.0ライセンスでオープンソース化され、2025‑12‑22にnpmへ公開されました。将来計画（Roadmap V2）にはPython/Javaクライアント、Cortexメモリ／ナビゲーションレイヤー、Retina録画、動画キャプチャ、およびAI駆動のロケータが追加予定です。開発ガイドラインは `CONTRIBUTING.md` に、ロードマップ詳細は `V2-ROADMAP.md` に記載されています。このライブラリはAIエージェント向けにブラウザ自動化を簡素化し、開発者、テスター、およびデータ抽出ワークフローの利便性を高めることを目指しています。

NVIDIAは、AIチップスタートアップGroqを約200億ドル（現金）で買収しています。

## Japanese Translation: （日本語訳） **改訂サマリー** Nvidia は、Groq の全資産を 200 億ドルの現金で買収することに合意し、同社史上最大規模の買収となります。この取引は、2023 年 9 月に Groq が約 6.9 億ドルの評価額で 7 億5,000 万ドルを調達した資金調達ラウンドと、Nvidia に対する推論技術の非独占ライセンス契約（価格は未公開）に続くものです。主要創業者である CEO のジョナサン・ロス氏と社長のサニー・マドラ氏を含む幹部が、ライセンス取得した技術を推進するために Nvidia に加わります。一方、Groq は財務責任者シモン・エドワーズ氏が率いる独立企業として残り、GroqCloud は取引の対象外であり、そのまま運営され続けます。 Nvidia は Groq の低レイテンシプロセッサを AI ファクトリーアーキテクチャに統合し、より広範な推論およびリアルタイムワークロードを実現すると同時に、GroqCloud を別個に保つ計画です。この買収は、10 月末時点で Nvidia の現金及び短期投資が 606 億ドル（2023 年初頭の 133 億ドルから増加）だったことを受けて行われました。 Groq は本年の売上高を 5 億ドルと目標設定しており、これは大規模言語モデル推論用 AI アクセラレータチップへの需要によって牽引されます。この動きは、Enfabrica との同様だが規模が小さい 9 億ドルの取引（CEO の採用と技術ライセンス）に続くものです。Nvidia の買収は歴史上最大の購入者として位置付けられ、ハードウェアポートフォリオとクラウドサービス提供への影響を拡大し、アクセラレータチップ市場で競合他社に影響を与える可能性があります。

**トークンや隠しフォームフィールドなしで実装する CSRF 対策**

## Japanese Translation: Microdot は、11 月初旬にユーザーからの要望で追加された CSRF 保護機能を備えています。 最初は従来型の anti‑CSRF トークンを使用する予定でしたが、著者は `Sec‑Fetch‑Site` ヘッダーに基づくモダンなアプローチを発見しました。このヘッダーは 2023 年 3 月以降リリースされたすべてのブラウザーでサポートされ、`same-origin`、`same-site`、`cross-site`、または `none` のいずれかの値を取ることができます。 Microdot のロジックは、`Sec‑Fetch‑Site` が `cross-site` に設定されたリクエストを拒否し、さらにデフォルトである `allow_subdomains=False` の場合には `same-site` リクエストもブロックします。Safari はこのヘッダーへの対応を 2023 年に追加しただけであり、古いブラウザーはそれを送信しないため、フォールバックが必要です。 フォールバックでは、2019–2020 年から存在する `Origin` ヘッダーを使用します。生のオリジンとホストを比較すると（スキームの違いやプロキシによる変更など）信頼性が低くなるため、Microdot は代わりに既存の CORS 設定に明示的に列挙されているオリジンのみを信用します。CORS で許可された任意のオリジンは自動的に CSRF チェックに受け入れられます。 `mkcert` で知られる Filippo Valsorda は、Sec‑Fetch‑Site メソッドを先駆けし、それを Go の標準ライブラリに実装しました。 OWASP は 12 月初旬に CSRF Prevention Cheat Sheet を更新して Sec‑Fetch‑Site を含めましたが、その後それを単独の解決策ではなく、ディフェンス・イン・デプスの一部として位置づけました。著者は OWASP の最終的な見解を監視し、必要に応じてダブルサブミットトークン保護へ戻す可能性があります。 実装詳細、ドキュメント、および例コードは既に Microdot プロジェクトで入手できます。

コンパイラがあなたを驚かせる時 --- *Titleの翻訳は「コンパイラがあなたを驚かせるとき」としました。長さや意味は元の英語に合わせつつ、自然で丁寧な日本語にしています。

## Japanese Translation: 記事では、現代のコンパイラが整数をある値まで合計する単純なループを即座に1行の計算に変える方法を示しています。最大最適化（-O3）で実行されたGCCは、低レベル命令（`lea` とベクトル化加算）を使用してループを書き換え、一サイクルあたり2つの数値を処理できるようにし、イテレーション回数を半分に削減します。Clangはさらに進みます：正の値の場合、ループ全体を完全に排除し、閉形式式 \(v(v-1)/2\) をアセンブリで `imul`、`shr`、そして最後に `ret` で直接計算します。著者は生成されたコードからこの結果を導き出し、コンパイラが最適化中に代数的恒等式をどのように発見するかを示しています。この投稿は Matt Godbolt の「Advent of Compiler Optimisations 2025」シリーズ（24 Dec 2025 06:00 CST）の一部であり、LLM と人間によってレビューされました。著者は20年の経験後に得た驚きとインスピレーションを指摘し、将来のコンパイラリリースでも同様のパターン認識最適化が登場し続けることを示唆しています

**Qntmのパワータワーおもちゃ**

## Japanese Translation: **Summary** この文章では、Knuth のアップアロー記法――極めて大きな数を簡潔に表す方法――を紹介し、その威力をグレアム数を例として示しています。「a ↑↑ b」は繰り返し指数関数（べき乗）を意味し、この記号が日常的なスケールをはるかに超える値を生成できることを説明しています。グレアム数を例示した後、本文は他の興味深いテーマへと移行することを示唆しています。 このバージョンでは、元の要点リストに含まれていなかった特定分野や将来の内容について推測される詳細を削除しつつ、すべての主要ポイントを保持しています。

スペースドリピテーションによる効率的学習（2019）

**Bazelでコンテナイメージを作成する高速化手法**

## Japanese Translation: **要約** `rules_img` は、コンパイル時にイメージデータをメタデータとして扱い、プッシュまたはロードが必要になったときのみブロブを移動することで Docker‑image のビルド方法を再考した Bazel ルールセットです。 `rules_oci` が OCI レイアウト全体をローカルディスクにダウンロードするのに対し、 `rules_img` は小さなマニフェスト（約10 KB）だけを取得し、各レイヤーの tarball とそのディスクリプタを Bazel の Content‑Addressable Storage (CAS) に書き込みます。実際のレイヤーブロブはユーザーが `bazel run` を実行するまでレジストリに残ります。その時点で pusher は既存レイヤーをレジストリから照会し、欠けているものだけを CAS からストリームして最終イメージをプッシュします。コンテナd や Docker にイメージをロードする場合も同様にインクリメンタルで、ローカルに既に存在しないレイヤーだけがストリームされます。 使用するには、`MODULE.bazel` に `bazel_dep(name = "rules_img", version = "<version>")` を追加し、次に `image_layer` と `image_manifest` を定義します。オプションの最適化としては、レイヤー内でハードリンクによる重複排除やシーク可能レイヤー用の eStargz サポートがあります。 結果としてデータ移動が劇的に削減されます：大きなベースイメージを数秒でプルでき、インクリメンタル Docker ロードはミリ秒単位で完了し、Remote Build Execution (RBE) 上のマニフェスト組み立ても高速化します。これにより帯域幅使用量が減少し、リモート実行トラフィックが抑えられ、CI パイプラインが迅速化され、コンテナ中心の DevOps ワークフロー全体の生産性が向上します。

「世界シミュレータの黎明」

## Japanese Translation: > 記事は、次トークンまたは次フレーム予測をプレトレーニング目的とすることで、不確実性を減らし、データから直接世界のダイナミクスを学習してモデルを汎用知能へ導くことができると主張しています。 > > Odyssey‑2 はこれを示しています：膨大な動画データセットで訓練され、手作りの物理法則なしに潜在状態、ダイナミクス、および因果関係を学習します。長期的なトレーニングが不可欠であり、モデルは観測されない期間にわたって隠れ状態を保持できるようになります；短いシーケンスやメモリ機構の欠如では永続的な構造（Key 3–4）を強制できません。 > > 明示的な物理法則に依存する狭義で静的なシミュレータとは異なり、学習された世界モデルはデータからシミュレーションを学び、計算資源の動的割り当てと現象の広範囲なカバーが可能です。また、ノブを回す・行動を起こすなど介入の効果を予測できるため、純粋な予測を超えた推論（Key 5–6）が実現します。 > > インタラクティブシミュレーションは、モデルが過去の観測とユーザーアクションに条件付けされたリアルタイム動画を生成し、継続的な状態付きインタラクション（Key 7）をサポートするときに可能になります。マルチモーダル入力/出力（映像、音声、言語、行動）は、話される質問や表情に適応する講師のように自然なエンゲージメントを実現します（Key 8）。 > > Odyssey ラボは、長期予測とインタラクションが可能な因果的でマルチモーダルな世界モデル構築に注力しています。分野はまだ初期段階であり、データのスケーリング、アーキテクチャ、および永続状態と因果性のためのトレーニングにおける課題が残っていますが、狭義モデルを超えたい研究者は協力することを歓迎します（Key 10–12）。

**ジングルベル（バットマンは臭う）** *不完全な祝祭民謡分類体系*

## Japanese Translation: （以下に日本語訳を記載します） --- ## Summary この記事は、BlueSkyで流通している遊び歌「Jingle Bells (Batman Smells)」を調査し、地域ごとにどのように変異するかを示す半定量的な分類図表を作成しています。 - **米国版:** 米国で最も一般的なバージョンには「ロビンが卵を産んだ」や「バットモービルは車輪を失った」という行があります。このバージョンは、1989年の *The Simpsons* エピソード「Simpsons Roasting on an Open, Fire」に最初に登場し、若い視聴者の間で広まったため、英国版の単一ラインよりも遥かに普及しています。 - **英国版:** イギリスでは詩が非常に多様で、多くの行は1人または数名の寄稿者によってのみ証言されています。最も一般的な英国の行は「ロビンが飛び去った」で、次いで「バットモービルは高速道路で車輪を失った」です。英国版では特定の高速道路（M1、M4、M5、M6）やスコットランドの川（タイ川）のような地域性に合わせてローカライズされることが多いです。 - **アンチポディアン版:** オーストラリアとニュージーランドでは、ワンダーウーマンがTAA3を飛ばす際に胸を失うというジョークなどがあります。 - **キャラクターミスアップ:** 変異には正統的なバットマンのキャラクター（ジャッカル、ペンギン、リドル、コミッショナー）と非正統的な人物（サンタクロース、ワンダーウーマン、おじビリー、コヤック）が含まれます。 - **希少「生物化石」:** まれにバットマンを完全に除外し、子供の名前で置き換え、最後に「カートの後ろから放屁する」のような意味不明な行で終わる変種があります。 - **歴史的背景:** このメロディは1857年頃のジェームズ・ピアポント作曲の「One Horse Open Sleigh」に由来し、バットマン関連のバージョン以前に存在しており、遊び歌としての早期適応を示しています。 著者は科学的背景を持つ語彙学者であり、この分類図表を使って民俗詩変異の進化的ダイナミクスを追跡します。本研究はメディア露出（例：1989年の *The Simpsons*、1996年のBBC放送）が地域拡散にどのように影響するかを示し、この詩が世界中で広がるにつれてさらにローカライズされたバージョンが登場し続けることを示唆しています。 --- **主要なポイントはすべて反映され、新たな推測は追加されていません。メインのメッセージは明確かつ簡潔に保たれています。**

## GNU Guile が 10 倍優れている理由（2021年） - **拡張性の高い言語設計** * モジュールを介して Scheme と他言語の両方をサポートします。* - **高速なインタープリタ** * JIT コンパイルにより高速化しています。* - **充実した標準ライブラリ** * ネットワーキング、ファイル I/O、GUI ツールキットが含まれています。* - **堅牢なパッケージ管理** * 再現性のあるビルドを可能にする組み込みパッケージシステム（`guix`）があります。* - **活発なコミュニティとドキュメント** * 維持管理が行き届いたマニュアルと、開発者が積極的に参加しています。* - **クロスプラットフォーム対応** * Linux、macOS、Windows、BSD などで動作します。* - **埋め込みスクリプティング機能** * C/C++ アプリケーションへ Guile を簡単に組み込んでカスタマイズできます。* - **Racket との高い互換性** * 多くのコア機能を共有しつつ、軽量なままです。* - **セキュリティ重視の機能** * サンドボックスオプションで悪意あるコードから保護します。* - **将来に強い設計** * モジュール化された構造により、新しい言語方言を追加しても既存コードが壊れません。*

## Japanese Translation: > Guile Scheme は、開発者がファイバー（軽量スレッド）、マクロ（`define-syntax`）、デリミテッド・コンティニュエーションなどの高度な概念を使用できるようにする、高度に拡張可能なコア言語として提示されます。基本構造を変更せずにこれらの機能を利用できます。 > マクロシステム、ランタイム introspection、およびホモアイコン的な S‑式はコードをデータとして扱えるようにし、強力なメタプログラミングを可能にします。Guile の C インターフェースは十分に文書化されているため、ほとんどの手続きが C から呼び出せるので、アプリケーションへの埋め込みに魅力的です。 > ファイバーはコアを変更せずに Go スタイルの並行性を提供します。Wisp（Dryads Wake で使用）などの組み込み DSL は、大規模なプログラムに自然なスクリプト記述を統合する方法を示しています。堅牢な言語ツワーと構文拡張はさらにハック性を高めます。 > Guile には `info guile` や Emacs コマンドでアクセスできる完全で読みやすいマニュアルが付属しており、コミュニティも活発です（Guix のようなプロジェクトやオープンソースプラットフォーム上の熱意など）。 > 追加の利点としては、named let、コピー可能なジェネレータ（Python‑on‑Guile）、純粋に機能的なデータ構造、およびブラウザへツールを移植するための Hoot が挙げられます。記事のコードは GPLv3 以降で公開され、本文は CC BY‑SA ライセンスです。 このバージョンは元のリストからすべての重要ポイントを保持し、未検証の推測を回避し、以前不明瞭だった参照を明確にしています。

**私の2026 年オープンソーシャル ウェブ予測**

## Japanese Translation: > **概要：** > 予測では、2026年までにActivityPub関連プラットフォームが安定した成長を続けるとされています。Blueskyは登録ユーザー数が6000万人を突破し、Threadsは月間アクティブユーザー（MAU）が5億人を超え、この領域で最大のプラットフォームとして残ります。Threadsを除く広範なActivityPubフェデリバースは1500万登録ユーザーを超え、2026年までに約200〜300万人のMAUで安定すると見込まれます。 > > 主なマイルストーンは次の通りです： > * Ghostが75,000件以上の新規フェデレーテッドアカウントを追加し、MAUでフェデリバーストップ10に入る。 > * WordPressベースのフェデレーテッドアカウントが5万ユーザーを超える（現在は12,700サーバーで約26,000件）。 > * BridgyFedがBlueskyユーザー向けActivityPubブリッジに「オプトアウト」モデルへ移行し、プロトコル間の相互運用性を標準化。 > * 2026年末までに少なくとも1つの完全独立型ATProtoスタックが有料顧客または持続可能な資金で実現可能となる。 > * Mastodon gGmbHが2026年にサステナビリティマイルストーンを達成し、ホスティング収益目標を上回り、機能リリースを加速。 > > 今後の展望として、Bluesky PBCは2024年10月に15百万ドルのSeries A（シリーズA）後に追加資金調達ラウンドを確保し、広告非依存ビジネスモデル（サブスクリプション、マーケットプレイス手数料、またはエンタープライズサービス）を発表する見込みです。Threadsのフェデレーションは2026年にわたり部分的かつオプトインで残り、完全二方向フェデレーションが約90 %から95 %へ改善される可能性があります。マイクロブログ以外の最初のATProtoネイティブソーシャルアプリは2026年末までに10万人を超えるユーザー数に達すると予測されています。最後に、FlipboardのSurfアプリは2026年にバージョン1.0をリリースし、100万件以上のダウンロードと10万MAU以上を目標として、最も多くダウンロードされるOpen Social Webクライアントとなります。 > > これらの進展はフェデリバースエコシステムを強化し、開発者コミュニティを拡大し、オープンソースソーシャルネットワークに対する実行可能な商業的道筋を示すと期待されています。

**IPv4アドレススワーム：新たな常態**

## Japanese Translation: **概要：** この記事では、IPv4枯渇が「現代の沼」と呼ばれる断片化したアドレス空間を生み出し、歴史的な192/8問題と類似していることを警告しています。2024年までに、最後の5つのフリープール /8 ブロック（102/8、103/8、104/8、179/8、および185/8、IANAが2011年2月にRIRへ配布）にあるほぼすべてのアドレスが割り当てられています。AFRINICは102/8を完全に分配済みであり、APNICとRIPEでは平均プレフィックスサイズが約 /22 です。一方、ARIN と LACNIC はさらに小さいブロックを使用しています。伝統的な192/8 の沼は、2024年時点でルーティングテーブルエントリの60％以上（約14,000ルート）を占有し続けていますが、フリープールブロックはより優れたルートカバレッジを持っています（例：103/8 は約42,000ルートでその空間の約72％をカバー；179/8 は約6,000ルートでほぼ100％をカバー）。これら新しいプールのプレフィックスサイズは大部分が /24 未満で、RIPE によって多くの「マイクロ」プレフィックスが登録されています。 この広範な分散化とIPv4所有権の高い変動性（頻繁な譲渡・リース）が、アドレスとその評判との安定したリンクを破壊し、DDoS、スキャン、およびプロキシトラフィックに対する脅威検知を複雑化します。セキュリティチームは誤検知・偽陰性のリスクが高まり、静的防御に依存すると攻撃を過剰または不足でブロックしてしまう可能性があります。この記事では、リアルタイムトラフィック可視化（例：NETSCOUT Arbor Sightline）、自動プロアクティブ防御（Arbor TMS/AED）およびインテリジェンスフィード（NETSCOUT ATLAS）の導入を推奨し、急速な変化に対処する方法を示しています。多くの大手クラウドプロバイダー（Amazon、Microsoft など）は、この市場から重要なIPv4ブロックを吸収しており、その影響は拡大しています。 *著者：John Kristoff, PhD候補生 (UIC)、Dataplane.org共同創設者、NETSCOUT ASERT 主任アナリスト。*

**データレイクへの告白**

## Japanese Translation: **Confer**は、会話を*エンドツーエンドで暗号化*し、ユーザーのみがデータを読めるようにする実験的なAIチャットサービスです。Signalを創設した人物が「メッセージは意図された受信者だけが読むべきだ」という原則（後にFacebookなどのプラットフォームで採用）に基づいてConferを設計し、大規模言語モデル（LLM）が未完成の思考やメンタルモデルを露出させる問題に対抗しています。これにより、ユーザーはターゲティング広告や法的要求に脆弱になります。現代のAIアシスタントは通常「プライベート会話」テストに失敗し、企業・パートナー・広告主、および潜在的な法的要求者にユーザーデータを露出させます。その結果、個人的な思索が将来の考え方に影響するパーソナライズド広告のサイクルへと変わります。Conferはプライバシー優先の代替手段としてこのフィードバックループを断ち切ることを目指しています。本プロジェクトはまだ少人数の友人グループで初期テスト中です。作者はブログで将来の技術的な投稿やアップデートを公開し、より広範な実験とフィードバックを歓迎します。

**なぜ長い間鉛入りガソリンを使い続けたのか？（2017）** 四エチルリード（TEL）は、20世紀初頭から汽油に抗ノック添加剤として使用されてきました。技術者は、鉛を加えることでオクタン価が上がり、エンジンの効率が向上しノッキングが減少することを発見しました。当時ほとんどの車両は低圧縮比であったため、そのメリットは限定的でしたが、それでも重要なものでした。 **長期使用の主な理由** - **技術的慣性** – 初期の自動車技術はTELに依存しており、燃料配合を変えるにはエンジン設計の再構築が必要で、多くのメーカーはそれを避けました。 - **経済的要因** – 鉛は安価かつ豊富であり、代替添加剤の開発コストは数十年にわたって実際の利益よりも高いと見なされていました。 - **規制遅延** – 環境・健康規制は、鉛曝露が神経障害や大気汚染につながる科学的証拠に追いつくまで時間がかかりました。 - **業界ロビー活動** – 強力な燃料添加剤企業が「不要」な規制と称して厳格化を妨害しました。 **転換点** 1. **健康研究（1960年代–1970年代）** – ガソリン排気による環境鉛濃度が子どもの認知機能低下や心血管疾患増加と結びつくことを示すデータが蓄積。 2. **カリフォルニア州のフェーズアウト（1978年）** – TEL禁止を先導した主要市場であり、他州も追随しました。 3. **国際協定** – 1995年モントリオール議定書には2000年までに世界的に鉛入り燃料を廃止する条項が盛り込まれました。 **現在の状況** ほぼすべての国で鉛入りガソリンは完全禁止され、残るわずかな例は航空燃料など特定用途に限られます。高圧縮比と改良素材を備えた現代エンジンではノック防止に鉛が不要となり、業界はこの有害添加剤から脱却しています。

## Japanese Translation: ## Summary トーマス・ミッドグリーがテトラエチルリード（TEL）を「安全な」ガソリン添加剤として積極的に推進した結果、広範囲に採用されましたが、最終的には深刻な公衆衛生問題と規制への反発を招きました。ミッドグリーは1924年に鉛中毒から回復した直後、TELで手を洗うことでその安全性を公開デモンストレーションし、街路レベルの曝露が無害であると保証しましたが、その主張を裏付けるデータはありませんでした。GMによって資金提供された政府機関は、作業者死亡（特にスタンダード・オイル工場でのアーネスト・オーラガートの幻覚および死、その他4件の死亡と35件の入院）という増加する証拠にもかかわらず、TELを健康リスクから除外しました。 産業界の初期取り組みは1920年代に始まりました。GMはエンジン性能向上のためにTELを追求し、1925年ワシントンD.C.で開催された会議でフランク・ハワード技師がTELを擁護しましたが、アリス・ハミルトン博士は不可避的な鉛中毒を警告しました。TELの開発に使われた研究所は「ローニーガスビルディング」や「バタフライハウス」と呼ばれました。米国では1970年代にTELが段階的に廃止され、後続の研究は1990年代以降犯罪率が低下したことを示唆し、鉛曝露削減による社会的利益―環境クズネット曲線（エコノミック・カウザンス）と一致する結果です。 GM、スタンダード・オイル、デュポンなどの企業にとって短期的な利益は、長期的な健康コスト、規制罰則、およびTELが禁止された後の経済回復によって相殺されました。これらの恩恵はおそらく初期の産業上の利点を上回るものでした。

クエイクのプレイヤースピード（2017）

## Japanese Translation: ## 改訂版要約 Quake の初期開発は、レベルデザインとゲームプレイのペースを形成する技術的制限に厳密に縛られていました。1996 年、チームは早期インターネットダウンロード速度に合わせて BSP マップに **1.4 MB** のファイルサイズ上限を課し、ポリゴン数が **350** を超えると赤く点滅する画面で開発者に警告し、可視性をブロックしてジオメトリを削減するよう強制しました。 QuakeEd エディタは意図的にミニマル設計されており、トップダウンビュー、サイド Z ビュー、および完全にレンダリングされた 3D ビューの **3** つの視点のみを提供し、レベルの基本構成ブロックとして「ブラシ」（単純な長方形ブロック）を使用していました。ブラシは X ハンドルで配置され、そのハンドルが Z ビューで下にあるブラシを表示し、斜め面はブラシ上に 2 つのカッティングポイントを置くことで作成されました。その線に沿ってスライスすると角度付きジオメトリが生成されます。レベル構築プロセスは反復的で時間のかかるもので、ブラシのドラッグ・カット・回転・サイズ変更を繰り返しました。 1.4 MB の制限により、Quake マップは DOOM の大きなマップと比べて比較的小さく保たれました。これらの制約内でゲームプレイを魅力的に保つために、ジョン・カーマックはプレイヤーの走行速度を下げることを提案し、廊下や部屋を移動する時間が長くなるようにしました。結果として全体のゲーム長さが延びました。このアプローチは、その後のファーストパーソンシューティングゲームがレベルサイズ、パフォーマンス、およびペースのバランスを取る方法に影響を与えました

お客様がFramework 16の返品をご検討されているとのこと、誠に残念に存じます。返品手続きや発送方法など、ご不明点やご要望がございましたら、お気軽にお知らせくださいませ。どんなご質問にも丁寧に対応させていただきます。

## Japanese Translation: **改善された概要** 著者のLenovo ThinkPad X1 Carbon Gen 7（2019年中頃）は、5、6、-、=、Deleteキーが複数失敗しており、過度な費用をかけずにLinuxを安定的に動作させることができる代替品の検索につながった。X1 Carbon の交換は難しく高価であり、OLEDディスプレイは保証期間後にバーンインリスクを伴う。 2つのオプションが検討された： 1. **リファービッシュ済みM1/M2 MacBook** 上で動作する Asahi Linux – バッテリー寿命は良好だが、サスペンド時の問題、はんだ付け部品、および長期的なサポート不確実性がある。 2. **Framework 16 DIYラップトップ** – 拡張性・修理容易性、Linux/FreeBSD の積極的な作業、QMK/VIAL キーボードカスタマイズで評価される。 著者は台湾を経由し数国を通過してオランダに到着した複雑な配送プロセスの後、**Framework 16（Ryzen AI 7 3500U、2×8 GiB DDR5‑5600 RAM、WD Black SN7100 500 GiB SSD、Intel AX210 Wi‑Fi）** を選択。組み立ては迅速で約5–10分：SSDとRAMを取り付け、キーボードスペーサーを装着し、磁気コネクタで簡単に部品交換できる。 OS テストでは FreeBSD 15 が GPU 起動時にクラッシュしたが、Fedora 43 は正常に動作。GPU のちらつきは `amdgpu.abmlevel` を無効化することで緩和された。ハードウェアノート：ラップトップ重量は2.2 kg（X1 Carbon の 1.3 kg と比較）、16″画面の赤色は鮮やかながら均一性が悪く低輝度モードがない、電源 LED が点灯し続ける、CPU コイル音が負荷時に聞こえる、バッテリー寿命は約6–8 h（サスペンド中に夜間で約5 % 消費）。Wi‑Fi/BT は 600–900 Mbps を達成、50 % ボリューム以下ではスピーカー性能が低下。キーボードは QMK/VIAL に対応しているがレイアウトは限定的、トラックパッドはスクロールに対して過度に感度が高い。 約 €2,000 の価格で Framework 16 は €1,200–€1,500 のラップトップのように感じられるものの、高級商用モデルのプレミアムな構造と体験は欠けている。著者は近々返品を予定し、Model 13 の小型バージョンを試すか、X1 Carbon をさらに長く保持する可能性があり、Linux フレンドリー市場における修理可能でモジュラーなハードウェアとプレミアム性能のトレードオフを示している。

eスケーターは新しいものではありません――ロンドンは一世紀前に自動歩行車で急いで移動していたのです。

## Japanese Translation: > オートペッドは、1915年に発明され、輸入禁止にもかかわらず1917年にロンドンで初めて展示された先駆的な米国製モーター付きスクーターでした。 1919年に禁制が解除されると人気が高まり、新聞の定期掲載も得られました。 ガマージは「時間を最大限に活用する必要性を感じるすべての人のために作られた」として販売し、1台あたり36ポンド（現在約1,600ポンド相当）で裕福な購入者に販売しました。 燃料はガソリンで動力源とされ、米国のみで電気バージョンが存在しました。 最大時速10マイルまで到達でき、15インチの空気入れタイヤを備えており、荒れた道路でも快適に走行できます。 > スクーターはまた、ポピュラー文化にも登場しました。 例えば、無声映画『At Sword’s Point』では2人のキャラクターがオートペッドで衝突し、パルマール・ガゼット紙の記事では「autopedist（オートペッディスト）」が10ダウンング・ストリートへ荷物を届ける様子が報じられました。 さらに、有名な写真にスフィラジストのレディ・フローレンス・プリシラ・ノーマンが乗っている姿が写っており、短いながらも文化的存在感を確立しました。 > 1922年までには分類広告でオートペッド所有者が低価格で販売しているのが見受けられました。 多くの人々が自動車へ乗り換えたためです。また、英国の天候もその要因として挙げられていました。 スクーターの短命な成功は、初期のモータ化交通トレンドを示し、やがて英国で自動車が支配的になることを予感させます。

ミニフレームワークは避けましょう。

## Japanese Translation: **ミニフレームワーク―確立されたスタックの上に構築される小さく、意見が強いラッパーは、しばしば小規模チームの「魔法的」解決策として始まります。彼らは迅速な成果を約束しますが、通常は隠れた複雑さとリスクを増やします。** 著者はGoogleでの経験に大きく基づいています。よくメンテナンスされた内部フレームワークの上に抽象化層を追加した結果、1年間にわたる移行が発生し、最終的には*すべての新しいコード*がミニフレームワークを採用せざるを得なくなりました。実際には移行は完全には完了していませんでした。開発者は、新しい層が追加概念を導入し、複雑さを増大させ、日単位の開発から週単位へと遅延させ、作成者への頻繁な助けを必要とすることに気付きました。 ミニフレームワークは通常、実際のユースケースの約80 %しかカバーせず、残り20 %が回避策やパッチングを強いるギャップがあります。これは「Easier To Change」（ETC）原則に違反し、現在のユースケースのみをモデル化し、実装詳細に依存するため、将来の変更が困難になります。作成者のメンタルモデル（時にはエゴ）を反映した過度に意見的な層は他のエンジニアを疎外し、技術スタックの断片化につながります：部分的な移行が積み重ねられ、完全に完了した移行が生まれません。 オリジナルの作成者が離れるとメンテナンスは問題になります。後継者は深い知識や動機を欠くことが多く、ミニフレームワークが広範に採用されない限り放棄につながります。著者は抽象化そのものに反対しているわけではなく、新しい概念（ライブラリ＝新しい概念なし、フレームワーク＝新しい概念あり）の境界を曖昧にする不要な追加を警告しています。 **推奨実践：** ミニフレームワークよりもスタンドアロンのライブラリ構築を優先してください。真にフレームワークが必要な場合は、その概念を具体的なビジネス要件に直接結び付け、既存スタックをラップするのではなくゼロから構築することを検討し、決定を真剣に扱うべきです。開発者にとっては納品が遅れ、サポートコストが増加します。企業にとっては技術的負債と生産性の損失につながります。ミニフレームワークの広範な誤用は業界エコシステムを分断し、全体的な保守費用を上昇させる可能性があります。

Steam ストアはオフラインです。

## Japanese Translation: ## Summary Steam のオンラインサービスは現在、Steam Store と Community サイトの両方で広範囲にわたる websocket エラーと遅延したパフォーマンスが発生しています。根本的な問題は接続ボトルネックにあるようです：過去二日間で Steam の Connection Managers（CM）が稼働しているのは約 **95 %** にすぎず、これはシステム全体のネットワーク遅延を示し、Steam Web API からの応答時間の低下にも反映されています。 ### CM ステータス（地域別） - **ヨーロッパ:** *ams アムステルダム*, *fsn フャーケンシュタイン*, *fra フランクフルト*, *hel ヘルシンキ*, *lhr ロンドン*, *mad マドリード*, *sto ストックホルム*, *vie ウィーン*, *waw ワルシャワ* – すべて OK、負荷は高〜中程度。 *par パリ* は現在オフラインです。 - **北米:** すべての CM（*atl アトランタ, ord シカゴ, dfw ダラス, lax ロサンゼルス, sea シアトル, iad スターリング, eze ブエノスアイレス, lim リマ, scl サンティアゴ, gru サンパウロ*）がオンラインで低負荷（南米のノードは中程度）。 - **アジア:** *maa チェンナイ, bom ムンバイ, hkg 香港, seo ソウル, sgp シンガポール, tyo 東京, sha 上海* – すべて OK。 *dxb ドバイ* は容量 0.0% に高負荷。 *pek 北京, ctu 成都, can 広東* は利用不可です。 - **その他の地域:** *jnb ジョハネスブルグ* はオンラインだが高負荷。 *syd シドニー* は稼働率 75 %。 Steam は CM ステータスを継続的に監視し、パフォーマンスが正常化するタイミングを把握します。ユーザーはゲームプレイやコミュニティで頻繁な遅延またはエラーに直面する可能性があります。また、Steam Web API に依存している開発者や企業はレイテンシの増加やダウンタイムに直面し、業界全体でゲーム分析や統合サービスに影響を与える恐れがあります。

あなたの受信箱はバンディット問題です。

## Japanese Translation: > **概要:** > 著者はメール管理をマルチアームバンディット問題として捉え、各スレッドが集中力を奪うスロットマシンのように振る舞うと指摘しています。Inbox ZeroやGetting Things Doneなどの既存の重いフレームワークは自分のニーズには適さないと判断しています。彼は一つの受信箱から作業し、Twitter DM、Facebook Messenger、Slack など他のチャネルはほぼ無視します。 > 「千の切り傷による死」（DBTC）メールは短く非緊急なタスクであり、フローを中断させますが解決には五分以内です。また、個人的なメールも作業時間外に返信したいという好みから注意をそらします。Gmail のスヌーズ機能は常に再評価を必要とし、項目を永久に遅延させる可能性があるため失敗します。 > 解決策として、**DBTC**（Death By a Thousand Cuts）という専用 Gmail ラベルを作成し、空でも可視化されたままにします。即座に処理すると注意をそらす非緊急メール（短いもの・個人的なもの・ルーチンタスク）は週の間にこのラベルへ移動させます。処理は予定された「DBTC 時間」ブロック（例：週末）で行われ、そこでは DBTC メールのみを閲覧し、新着メールは次のブロックまで無視します。著者は同じ原則を他のメディアにも適用し、タスク管理ツールに DBTC リストを作成し、インスタントメッセージングへの返信もこれら専用時間に限定しています。 > 低優先度タスクを DBTC に分離し、計画された間隔でのみ対処することで、集中力・フロー状態・全体的な生産性が向上します。彼は2021年3月以降このシステムを継続的に使用しており、他者にも同様のアプローチを採用するよう促しています。

**タイトル** *7日間で3 KBのカスタムバイトコードVMを使ってゲームを作る* --- ### 概要 - **目的:** 7日以内に遊べるゲームを完成させる。 - **制約:** プロジェクト全体のサイズは3 kBを超えてはいけない。 --- ### 計画 1. **VM の設計** - 最小限の命令セット（ロード、ストア、加算、ジャンプ）を定義。 - C か Rust で簡易インタプリタループを実装。 2. **バイトコード形式の作成** - 固定長オペコード＋任意のオペランド。 - ファイルサイズを抑えるためにコンパクトなエンコーディングを採用。 3. **ゲームロジックの開発** - 「○×ゲーム」や「スネーク」のようなシンプルなゲームを選択。 - 高水準スクリプトは使わず、バイトコードだけでロジックを書く。 4. **リソースのパッキング** - スプライト・サウンドなどを生データとして格納。 - 必要なら LZ77 で圧縮し、制限内に収める。 5. **テスト & 最適化** - 各 VM 命令の単体テスト実行。 - メモリ使用量をプロファイルし、不要コードパスを削除。 6. **ドキュメント** - VM アーキテクチャとバイトコード組み立て方法を簡潔にまとめた README を作成。 --- ### 成果物 - `vm.c` / `vm.rs`: インタプリタソース（≈ 1 kB）。 - `game.bytecode`: コンパイル済みゲームスクリプト（≤ 500 bytes）。 - `assets.bin`: 圧縮リソース。 - `README.md`: 使用手順。 ---

## Japanese Translation: > **概要：** > Langjam Gamejam向けに、無限再生のシューティングゲームを実行する3 kB Windows 実行ファイルを作成しました。エンジンのコアはC++で書かれた小型カスタムバイトコード仮想マシンで、ゲームロジックはF#コンパイラによってfloat32配列にコンパイルされるミニマリスティックなCライク言語で記述されています。 > > *バイトコード設計：* 値は1バイト定数（0–255）または2バイト浮動小数点数としてエンコードされ、スタック・レジスタ・型タグを排除しています。`state[5]`のような変数はスコア用に配列スロットへ直接マップされます。 > > *データ構造：* `missiles` 配列はセル 0 に個数を格納し、最後の要素と入れ替えることで O(1) で削除します。 > > *レンダリング：* 全画面GLSLピクセルシェーダが前フレームとノイズ関数のフィードバックブレンドを行い、ShaderToy風のビジュアル効果を実現しています。 > > *ライブコーディングワークフロー：* ソースを編集するとコンパイラがバイトコードを書き出し、C++ランタイムは毎フレームそれをリロードします。またシェーダも編集時に自動再読み込みされ、即座にビジュアルフィードバックが得られます。 > > *ゲームデザイン：* 初期状態で3体の敵から開始し、7 秒ごとに1体追加。敵は決して死亡せず、ヒット時に画面外へテレポートします。想定プレイ時間は30–60 秒で、Super Hexagon の高速リスタートスタイルを反映しています。 > > *サイズ比較：* ロジックのC++移植版はバイトコード版より90 バイト大きかったものの、インタプリタオーバーヘッドがあるにも関わらず全体的にサイズ削減が達成されています。 > > *背景と動機付け：* デモシーンのサイズコーディングプロジェクト（Ikadalawampu の4 kBデモ、kkrieger の96 kBシューティング）や Langjam Gamejam が推奨するカスタム言語に触発されました。ソースコードはGitHubとitch.ioで公開されており、YouTube にゲームプレイのキャプチャが掲載されています。 > > これにより、極めて小型の実行ファイルでも魅力的なインタラクティブ体験を提供できることを示し、ホビ開発者や教育者へのインスピレーションとなります。

**Googleの年次レビュー（2025）** *研究突破点があった分野* - **人工知能・機械学習** - 自然言語タスクで人間に近い推論を実現する高度なトランスフォーマーモデル - ビデオ、音声、テキストの統合によるリアルタイム多モーダル理解 - **量子コンピューティング** - 1,000個以上のロジカルキュービットを持つ商用利用可能な量子プロセッサの初登場 - ロジスティクスや薬剤探索に活かせる量子強化最適化アルゴリズム - **ヘルス＆ライフサイエンス** - AlphaFold を上回る精度でタンパク質折りたたみを予測する AI - 電子カルテから疾患進行を予測する機械学習モデル - **自律システム** - 複雑な都市環境で完全に自律走行できる車両 - 配送・監視用に分散型ニューラルネットワークで協調するドローンスウォーム - **気候とエネルギー** - AI 最適化グリッド管理により再生可能エネルギーの浪費を30 %削減 - 高密度かつ高速充電が可能な固体電池での画期的進展 - **プライバシーとセキュリティ** - 復号不要で安全にクラウド計算を実行できる同型暗号プロトコル - ユーザーのプライバシーを保護しつつモデル性能を向上させるフェデレーテッドラーニングフレームワーク - **ヒューマン‑コンピュータインタラクション** - 文脈に応じた自然な音声生成が可能なリアルタイムニューラルボイス合成 - 高精度で神経信号を実行コマンドへ変換するブレイン‑コンピュータインターフェース これらの突破点は、2025年において Google が複数の分野で最先端研究のリーダーとして位置づけられたことを示しています。

## Japanese Translation: (すべての重要ポイントを統合):** ## 要約 Google の 2025 年 AI と量子技術ポートフォリオは、Gemini 系列、生成メディアの進歩、科学的ブレークスルー、およびグローバルインパクトイニシアチブに基づく多層拡張です。 **Gemini ファミリー** – 3 月に Google は Gemini 2.5 をリリースし、11 月には Gemini 3 が登場しました。Pro バリアントは LMArena Leaderboard でトップとなり、人類最後の試験（Humanity’s Last Exam）、GPQA Diamond、および MathArena Apex で記録的スコアを達成しました。12 月に Gemini 3 Flash を追加し、より高いスループットを実現。Gemma ラインは 3 月（Gemma 3）と 8 月（Gemma 3 270M）で拡張され、大きなコンテキストウィンドウ、多言語サポート、およびマルチモーダル機能が追加されました。 **製品イノベーション** – ソフトウェア開発のためのエージェントシステム（Google Antigravity、Gemini ベースのコーディングツール）、Pixel 10 AI モードアップデート、新しい Gemini アプリ、NotebookLM Deep Research、および AI 対応検索機能。生成メディアのマイルストーンには Nano Banana / Nano Banana Pro の画像生成/編集、Flow、Music AI Sandbox、Veo 3.1、Imagen 4 などがあり、動画・音声・没入型世界の初期モデルもあります。Google Labs の実験（Pomelli、Stitch、Jules、Beam）は、マーケティング、UI‑to‑code、非同期コーディングエージェント、および 3D ビデオコミュニケーションの高速プロトタイピングを示しています。 **科学的ブレークスルー** – AlphaFold の5 年間のインパクトは継続中です。DeepSomatic は腫瘍変異を >95 % 精度で検出できるようになりました。AlphaEvolve、AlphaGenome、および Gemini の Deep Think が 2025 年9 月に開催された国際大学生プログラミングコンテスト（ICPC）と 2025 年7 月の国際数学オリンピックで金メダルを獲得しました。 **量子計算** – Quantum Echoes アルゴリズムと Ironwood TPU が化学シミュレーション速度を向上させました。Michel Devoret は基礎的な量子研究に対し 2025 年ノーベル物理賞を受賞しました。 **ロボティクス** – Gemini Robotics が 2025 年3 月にローンチされ、続いて Gemini Robotics 1.5（9 月）と Genie 3 世界モデル AI が登場し、物理エージェントの能力が拡張されました。 **グローバルインパクト作業** – WeatherNext 2 は 8 倍高速で 1 時間解像度を提供します。AlphaEarth Foundations は惑星マッピングを支援し、FireSat は山火事検知を強化しています。洪水予報は現在、150 カ国以上の 20 億人以上をカバーしています。 **教育と翻訳** – LearnLM、Gemini のガイド付き学習、アップグレードされた Google Translate 多言語モデル、および音声‑to‑speech 翻訳パイロット（12 月 2025）は、世界中の学習者に AI アクセス性を拡大します。 **責任と安全** – Gemini 3 は包括的な安全評価を受け、ビデオ/画像検証機能が 11 月／12 月に展開されます。Frontier Safety Framework が 9 月に開始されました。責任ある AGI ロードマップ（4 月 2025）が公開され、サイバーセキュリティ脅威評価と Model Context Protocol などのオープン標準イニシアチブが含まれます。 **協力** – Agentic AI Foundation は米国 DOE ラボ、教育地区（マイアミ・デイド郡）、大学（UC ベーカーリー、イェール、シカゴ）および創造的団体と提携し、「AI on Screen」映画「ANCESTRA」のプレミアである AI ストーリーテリングプロジェクトを実施しています。 全体として、Google の 2025 年のスレートはマルチモーダル AI パフォーマンス、生成メディアリアリズム、科学的発見、量子計算、ロボティクス、グローバル予測、教育、安全性、およびオープンコラボレーションにおける決定的な飛躍を示し、OpenAI の GPT‑4o や Anthropic の Claude 3 などの競合他社よりも先行しています。

PG E停電から得られる教訓

## Japanese Translation: --- ## Summary Waymo の自律走行車隊は、サンフランシスコの約3分の1に交通信号灯電源を遮断する大規模な停電によって混乱しました。この停電は広範囲にわたる渋滞を引き起こし、法執行官が交差点を手動で管理せざるを得なくなり、Waymo 車両用の「暗い」信号を7,000件以上生成しました。緊急ルートの塞止めを防ぐために、同社は影響区域から車両を撤去し、その地域でのサービスを一時停止し、安全に駐車しました。 対応として、Waymo はソフトウェアアップデートを展開し、車両が地域の停電情報を把握できるようにして暗い交差点をより決断的に通過できるようにしています。同社は緊急対応プロトコルを強化し、将来の障害に備えるために Lurie 市長チームと協力して準備計画を策定します。 Waymo は世界中で 25,000 人以上の第一応答者を訓練し、今回の事件から得た教訓をもとに継続的にその訓練を更新しています。この停電はインフラが失敗した際の信頼性ある自律運転の重要性を浮き彫りにし、Waymo は **1億マイル** を超える自律走行距離という安全実績の一環としてこの課題に取り組んでいます。