2025/12/25 5:56

Show HN：Lamp Carousel – ランプヒートで駆動するDIYキネティックスカルプチャー（2024）

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要約▶

Japanese Translation:

この記事では、リサイクルしたアルミニウム製のソーダ缶から「カン・スピナー」を作る方法を説明しています。著者は、缶の側壁または底面を刃として使用し、小型精密ハサミで切り出して形に曲げます。刃はバランスを取るためにトリムされます。支点となるワイヤー（鋼製クラフトワイヤー）はベンチグラインダーで研磨して低摩擦の支持材とし、代替案としてアルミニウムの四角形をワイヤーに折りたたむ方法や、先端が尖った長いアルミニウムストリップを使用する方法も紹介されています。スピナーのベースは缶からブランクを切り出し、ボールペン、プライヤー、または厚めの底面にハンマーで叩いたペンを使って中央にくぼみ（ディンプル）を作ることで作られます。

支点ワイヤーは照明器具のハードウェアに取り付けられます。具体的には、ランプシェードの「ハープ」にかけるか、ランプシェードナットの下に挟み込む方法で、簡単に外せるようになっています。スピナーを加熱するためには、インカンダセントバルブ（回転に最適）またはLEDバルブの近くに置きます。数分間暖めるとスピナーが動き始めます。

使用数週間後、側壁アルミニウム製のスピナーは支点摩耗によって小さな穿孔（ピンホール）が発生しますが、底面アルミニウム設計では影響を受けません。著者の家族はこのコンセプトを拡張し、タービン、プロペラ、フライングウイング、クラゲタービン、風車、およびダブルデッカー様式など、関連する複数のバリエーションを作成してギャラリー化しました。

この技術は低コストで環境に優しい装飾用回転デバイスを制作できる方法を提供し、ホビイスト、教育者、小規模職人が簡単に再現できるようになっています。

本文

2024‑12‑24

数年前のクリスマスに、これら小さな回転する飾りを思いつきました。インターネット上で同じようなものは見つからず、とても楽しく作れるのでここでご紹介します。「カン・スピナー（can spinners）」と呼んでいます（ChatGPTでは「ツワリュミニウム（twirluminum）」という提案もありました）。

祖父母の家で見るキャンドルキャロセルを思い出させますが、今回は再利用したアルミ製ソーダ缶から切り出し、ランプから上昇する熱により尖ったワイヤーの先端で回転させています。今年は家族にも作ってもらい、彼らが考案した様々なデザインを下のギャラリーで見ることができます。

作り方

上記に示す全てのスピナーは、リサイクルソーダ缶の側面と底部から作成しています。私の手順は次のようになります：

軸ワイヤーを研ぐ
- スピナーは低摩擦で回転できる細い接点が必要です。私は周囲にあったスチール製クラフトワイヤーをベンチグラインダーで研ぎました。ペーパクリップやサンドペーパーでも十分でしょう。
- 軸の作り方は他にもあります：
  - 左側：アルミニウムの四角形をワイヤーに折り重ねて尖らせる。
  - 右側：長いアルミニウムストリップで端部を尖らせる。
パターン（ブランク）を切り出す
- ソーダ缶の側面と底部から作ります。側面は切断・曲げが容易なので、最初にそれを使うことをおすすめします。鋭い破片には十分注意してください。作成中に数回刺されました。
中央へくぼみをつける
- 通常、ボールペンやはんだごてのような硬く鈍い物でアルミニウムにくぼみを押し込みます。底部は厚めなので、ハンマーでペンの裏側を軽く叩いてくぼみを作ります。誤って穴が開かないよう注意してください！
- くぼみは質量中心に配置します。
羽根を切り出し形に曲げる
- 小さな精密ハサミが最適です。アルミニウムの歪みを防ぎ、細かい切断ができます。
トリミングとバランス調整
- 手で軸ワイヤーに載せて回転させます。初めは左右不均衡だったり軸から外れたりすることがありますので、外側のわずかな材料を切除してバランスを取ります。
ランプへ軸ワイヤーを取り付ける
- 私の場合は単にワイヤーをランプシェードの支持部（通称「ハープ」）に巻きつけるか、ランプシェードナットの下に挟むことで簡単に外せます。

白熱灯が最も効果的ですが、LEDでも数分温まればスピナーは動き始めます。数週間回転させてみると、側面アルミニウムで作ったものは軸ワイヤーの摩耗で小さな穿孔（穴）が生じることがありますが、まだ停止していません！底部アルミニウムから作ったスピナーではまだその問題は見られません。

ギャラリー

天井に投影されたパターン
タービン
プロペラ
フライングウイング
大型タービン
ジェリーフィッシュタービン
ダッドタービン
ウインドミル
ダッドタービン、プロペラ、タービン、ウインドミル
デュアルデッカー（ダッドタービン＋プロペラ）
ハブキャップ（今回は失敗）
大型タービンとハブキャップ

ご覧いただきありがとうございます。ぜひ自作してみてくださいね。

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2025/12/26 8:13

おそらく、デフォルト設定が高すぎる可能性があります。

## Japanese Translation: **（すべての重要ポイントを統合し、明確さを保つ）** --- ### 要約著者は『ロード・オブ・ザ・リング』を声に出して読むことに二か月を費やし、第1部の終わりまで達しました。文ごとに「通常の時間の3倍」を意図的に遅く読むことで、口速で読むアプローチが急ぎを防ぎ、興味を高め、理解・没入・楽しみを深めることに気づきました。トールキンのイメージとムードは、ゆっくり読んだときにのみ心に完全に広がります。彼はこの洞察を読み以外にも拡張します。食事を通常の速度の1/3または半分に遅らせると、食べ物への感謝が増し、掃除機をかけたり、メールをチェックしたり、リストを書いたりする際も急いで行うより満足度が高くなります。現代生活の無限の消費物は、高速摂取を促進し、本や食べ物、情報の完全な鑑賞を損ないます。「少ないほど良い」という格言は、過剰に早く消費するとその影響力を失います。著者は、遅らせることで味覚と好みが変わり、濃密な文学作品や自家製料理が加工品より豊かになることもあると指摘します。今日の文化的規範はTikTokクリップ、加工食品、CGI映画などの高速で光沢のある消費を優先し、深い関与を犠牲にしています。彼は読者に対して、通常速度の約1/3程度と極端に遅く消費する実験を行い、報酬が増える体験を促します。Raptitude読者向けに「アルコール・ソーシャルメディア・スナックなどを一か月間やめる」討論フォーラムを開設し、多くの人が1月に同様のイニシアチブへの関心を示しています。

2025/12/26 10:02

**MiniMax M2.1:** *実世界の複雑タスクに対応するために設計された―多言語プログラミング*

## Japanese Translation: ```markdown ## Summary MiniMaxは新しいM2.1 AI‑nativeモデルをリリースし、Rust、Java、Go、C++、Kotlin、Objective‑C、TypeScript、JavaScriptなど複数言語にわたる実世界のプログラミングとオフィス作業で明確なパフォーマンス向上を提供します。主な強みは以下の通りです： - **多言語マスタリー**：Claude Sonnet 4.5およびGemini 3 Proを上回るベンチマークスコアを持ち、マルチランゲージコーディングタスクで最高レベル。全体的にはClaude Opus 4.5に近い性能。 - **WebDev & AppDevの進化**：ネイティブAndroid/iOS開発サポート、デザイン理解と美的表現の向上、3D科学シミュレーション、高品質ビジュアライゼーションによる持続可能なワークフロー。 - **インタリーブド・シンキング**：複合指示処理が改善され、オフィス環境での使い勝手を向上。 - **トークン効率的返信**：トークン消費を削減し応答時間を短縮、コーディングワークフローの効率化。 M2.1はまたVIBEベンチマーク（Web, Simulation, Android, iOS, Backend）も導入し、平均スコア88.6でClaude Opus 4.5にほぼ匹敵し、多くのサブセットでSonnet 4.5を上回ります。 Factory、Fireworks、Cline、Kilo、RooCodeなど国際AIプラットフォームからは速度、信頼性、多言語安定性、コスト効率が高いと評価されています。モデルは2つのAPIバージョンで利用可能です：**M2.1**（フル機能）および **M2.1‑lightning**（同じ結果を持ちつつ高速推論）。どちらも自動キャッシュをサポートし、開発者体験をスムーズにします。オープンソースウェイトはHugging Faceにホストされており、MiniMaxはさらにオープンソースの提供拡大とエージェントフレームワークやコンテキスト管理ツールへのサポート拡充を計画しています。開発者と企業向けにM2.1はより効率的なコーディング支援、トークンコストの削減、および強化された多言語機能を提供し、ソフトウェア納品タイムラインの加速やAI開発エコシステムにおける運用費用の低減を可能にします。 ```

2025/12/25 22:02

Windows x86‑64 用の Python 3.15 インタプリタは、ほぼ 15 ％速くなる見込みです。

## Japanese Translation: ## Summary Ken Jinは、macOS AArch64（XCode Clang）およびWindows x86‑64（MSVC）のCPythonのターミナル呼び出しインタープリターに関する以前の実績主張を部分的に撤回したものの、測定可能な速度向上を報告しています。macOSでは約5 %、Windowsでは実験的な内部MSVCビルドで最大15–16 %の改善が確認されています。ベンチマークは、「tail‑call threaded」インタープリターが従来のcomputed‑gotoループよりも優れていることを示しています。現代のコンパイラではその差は縮小しますが、実験的なVS 2026ビルドでは幾何平均で約16 %の利得が確認されています。この改善は、短いインタープリター・ループによりコンパイラがヘルパー関数（例：`PyStackRef_CLOSE_SPECIALIZED`）をインライン化し、レジスタ圧力を減らすことから生じています。ターミナル呼び出しは、Josh HabermanのProtobufブログとHaoran XuによるClangの `__attribute__((musttail))` を使用したコピー＆パッチ手法で広まりました。XCode Clangが修正されたCPython 3.14/3.15ではmacOS上で約5 %の速度向上が示され、Python 3.15「What's New」には長いスクリプトに対して最大40 %の速度向上が記載されています。MSVCチーム（Chris Eibl、Brandt Bucher）がリリースしたVisual Studio 2026はターミナル呼び出しをサポートし、具体的な利得をもたらします：spectralnorm_tc 1.48倍速、nbody_tc 1.35倍速、bm_django_template_tc 1.18倍速、xdsl_tc 1.14倍速。速度向上はPython 3.15まで継続すると予想されます。機能がロールバックされない限り、macOSのバイナリにはターミナル呼び出しが有効化された状態で配布され、VS 2026を使用したWindowsビルドでも同様の利得が期待できます。CPythonコミュニティはさらにビルドフラグ（`--tail-call-interp`）を洗練させ、プロファイルガイド付き最適化（PGO）を統合して性能を向上させる可能性があります。 CPUバウンドのPythonワークロード（科学計算、ウェブフレームワークなど）を実行するユーザーは、わずかな速度改善に気付くかもしれません。Pythonバイナリを配布する企業はコード変更なしで高速な実行ファイルを提供でき、Visual Studioを使用するWindowsの開発者もランタイム効率の向上から恩恵を受けるでしょう。