日付別ニュース一覧

未処理の写真は、実際にどのような姿になるのでしょうか。

## Japanese Translation: --- ### 改良された要約 この記事は、カメラのRAWファイルが鈍く緑色がかった見た目になる理由を説明し、その原因をセンサーのADC出力、カラー・フィルタリング、およびその後の処理ステップに追跡しています。 1. **ADC 出力とコントラスト** – 14ビット ADC は理論上 0–16382 の値を出力しますが、実際のデータは約 2110–136000 の範囲にしかわかりません。これらの限界（黒レベル ≈ 2110、白点 ≈ 136000）を \[ V_{\text{new}} = \frac{V_{\text{old}} - \text{Black}}{\text{White} - \text{Black}} \] で再マッピングするとコントラストが向上します。 2. **カラーキャプチャ** – センサーは光の強度を記録し、色ではありません。ベイヤーフィルタグリッドは各ピクセルに単一の RGB コンポーネントを割り当てるため、初期画像にはピクセルあたり真の RGB の 1/3 のみが含まれます。 3. **デモザイキングとダイナミックレンジ** – デモザイキングは隣接ピクセルを平均化してフルカラー画像を作成しますが、依然として動的範囲が限定されます。線形 RAW データは、環境光や画面ガンマを考慮しないため、典型的なディスプレイ上で非常に暗く見えます。 4. **知覚とデータ** – 人間の明るさ知覚は非線形です。したがって、線形 ADC 値はガンマ補正や sRGB カーブを適用しない限り、過度に暗く見えることがあります。 5. **緑色キャストの起源** – 緑色のチントは、センサーの緑光への高感度、ベイヤーピクセルの 2/3 が緑を捕捉している事実、および単純なデモザイキングから生じます。 6. **ホワイトバランスとガンマ** – ホワイトバランスのスケーリングは線形データに対してガンマ補正より先に適用する必要があります。各チャネルに別々にガンマカーブを適用すると、ハイライトが減色（例えば星が黄色くなる）する可能性があります。 7. **最終画像の現在状態** – 著者の最終画像は未加工であり、カラーキャリブレーションも残留ノイズや完璧なホワイトバランスもありません。これにより、カメラ処理がすでにかなりの数学を行っていることが示されています。 8. **写真家とメーカーへの影響** – これらのステップを理解することで、写真家は RAW ファイルをより効果的に処理でき、メーカーはデフォルト設定、デモザイキングアルゴリズム、およびガンマ処理を改善する潜在的な領域を特定できます。 --- このバージョンは主要なポイントすべてを保持し、不必要な推測を避け、メインメッセージを明確に保ちつつ曖昧な表現を排除しています。

ミトロリ―（Mockito）のメンテナとして10年後に退任します

## Japanese Translation: 著者は、10年間にわたるMockitoの長期メンテナとしての任務を辞める意向を表明し、2026年3月に引き継ぎが予定されていると述べています。彼は主に三つの懸念点を挙げています： 1. **JVMエージェントへの急激な移行**（Mockito 5で実装された変更は協議もなく、代替案も提示されず）によるエネルギー消耗。 2. **Kotlinとの非互換性**—特にsuspend関数に関連する問題が重複APIやスパゲッティコードを生み出し、Mockitoのアーキテクチャと整合しない点。 3. 彼自身の興味がServoなど他のオープンソースプロジェクトへ移りつつあること。 著者は、志願者が十分なサポートなしに圧力を感じる中で、Mockitoのメンテナンスが楽しみよりも「やらなければならない仕事」になっていると指摘しています。プロジェクトは新しいメンテナーによる方が最善だと考えており、他者にオープンソースの役割へ参加するよう奨励し、その名誉と特権を強調しています。 --- **（元文を保持したい場合）** > 著者は10年後にMockitoのメンテナとして退任すると発表し、2026年3月に移行が予定されていると述べています。彼はこの決定を、最近の変更—特にMockito 5でのJVMエージェントへの切替えや人気が高まるKotlinとの統合困難—による疲労感の増大に結び付けています。これらの変化は複雑さを増し、APIの重複を生じさせ、メンテナンスを楽しい活動よりも「やらなければならない仕事」に感じさせました。また、彼自身の関心がServoなど他のプロジェクトへ移っていることも述べており、これがハンドオーバーへの動機付けとなっています。著者は新たな志願者にメンテナシップを担ってもらうことで、Mockitoが新しいリーダーシップの下で進化し続けることを促しています。この変更は、新しい視点をもたらし、Kotlin統合問題を解決する可能性があり、オープンソースコミュニティにおける堅牢な志願者支援の必要性を強調すると期待されています。

## Unity の Mono に関する問題 **C# コードが想定よりも遅く動作する理由** --- ### 1. 背景 - Unity は C# スクリプトの実行に **Mono**（または IL2CPP）をランタイムとして使用しています。 - 開発者は、ネイティブ C++ コードと比べてパフォーマンスが低下することに気づくことが多いです。 ### 2. 遅延の一般的な原因 | カテゴリ | よくある問題 | 発生理由 | |----------|--------------|----------| | **ガベージコレクション (GC)** | ゲームプレイ中に頻繁にメモリ確保 | GC の停止がゲームスレッドを止め、フレームレートの乱れを引き起こします。 | | **Boxing/Unboxing** | 値型をオブジェクトへキャスト | 一時的なヒープオブジェクトが生成され、収集対象になります。 | | **リフレクション** | 実行時に `System.Reflection` を使用 | 動的型解決のため、リフレクションは遅いです。 | | **文字列連結** | ループ内で `+` を繰り返し使用 | 多くの中間文字列が生成され、GC の負荷が増大します。 | | **大型 MonoBehaviour** | 一つのスクリプトに多くの責務を持たせる | フレームごとの作業量が増え、キャッシュミスにつながります。 | ### 3. プロファイリングのヒント 1. **Unity Profiler → CPU Usage を開く** - 「Managed」と「Native」の時間差に注目します。 2. **Memory タブを使用** - ゲームプレイ中に急増する割り当てを探ります。 3. **Profiler: Mono Runtime を有効化** - GC、JIT、メソッド呼び出しの詳細が確認できます。 ### 4. 最適化戦略 - **割り当てを最小限に抑える** - オブジェクトを再利用；頻繁に使うインスタンスはプールします。 - ループ内で文字列を作る場合は `StringBuilder` を使用。 - **Boxing を避ける** - 値型はそのまま保持し、`object` へのキャストは控えます。 - **リフレクション結果をキャッシュ** - 最初の検索後に `MethodInfo` や `FieldInfo` を保存します。 - **MonoBehaviour の複雑さを減らす** - 大きなスクリプトは機能ごとに分割し、専念型コンポーネントへ移行。 - **ホットパスにはネイティブプラグインを使用** - 性能重視のコードは C++ プラグインへオフロードします。 ### 5. ベストプラクティス | 実践 | 実装例 | |------|--------| | **早期にプロファイル** | 開発初期から頻繁にプロファイラを走らせます。 | | **クリーンコードを書く** | 可読性重視だが、割り当てには注意します。 | | **Update ループは軽量化** | 重いロジックは Coroutine やバックグラウンドスレッドへ移行可能です。 | ### 6. リソース - Unity Manual: [Performance Profiling](https://docs.unity3d.com/Manual/Profiler.html) - Unity Blog: 「Reducing GC Allocations in Unity」 - Stack Overflow の Mono vs. IL2CPP パフォーマンスに関する議論 --- **結論:** Mono がメモリと実行を管理する仕組みを理解し、効果的にプロファイルしてターゲット最適化を施すことで、Unity における C# スクリプトのランタイムオーバーヘッドを大幅に削減できます。

## Japanese Translation: Unity の現在の Mono ランタイムは、モダンな .NET と比べて約 2–3 倍遅く、同一ハードウェア上で実行するとベンチマークで最大 ~15 倍の速度向上が確認されています。このギャップは、Mono の JIT コンパイラが高度に最適化されていないアセンブリを生成する一方、.NET の JIT がスカラー化やレジスタベース演算などの高度な最適化を行うためです。 2006 年に導入以来、Mono は Unity のデフォルト C# ランタイムでした。Microsoft は 2014 年に .NET Core をオープンソース化し、2016 年 6 月にクロスプラットフォームサポートをリリースしました。2018 年、Unity はエンジンを Microsoft の CoreCLR（.NET Core 背後の CLR）へ移植する計画を発表し、パフォーマンス向上とプラットフォーム間の差異を縮小するとともに、一部ワークロードで 2–5 倍のブーストが期待できるとしました。 主なベンチマーク結果は次の通りです： - Mono ベースのエディタ起動時間：約 100 秒 - 同等の .NET 単体テスト：約 38 秒 - リリースモードスタンドアロンビルド：Mono 約 30 秒、.NET 約 12 秒 - 4k×4k マップ生成：.NET 約 3 秒 - int.MaxValue イテレーションの緊密ループテスト：Mono 約 11.5 秒、.NET 約 0.75 秒（約 15 倍遅い） - デバッグモード同じループ：約 67 秒（追加チェックが原因） モダンな .NET の JIT は小さな値型をスカラー化し、不変計算をループ外に持ち出し、レジスタベース演算を使用するなど、Mono が適用できない最適化を実行します。CoreCLR は Span<T>、ハードウェアイントリンシック、SIMD パスといった高度な機能も公開し、特定のコード（例：シンプルノイズ）でパフォーマンスが倍増する可能性があります。 Unity の Burst コンパイラは選択された C# メソッドを LLVM 生成ネイティブアセンブリに変換できますが、適用範囲が限定されています。CoreCLR の JIT はこれらの制約なしで同等かそれ以上の性能を提供できる可能性があります。 CoreCLR への移行は Unity 6.x を対象としており、本番稼働準備は 2026 年またはそれ以降になる予定です。採用されれば、開発者は高速なエディタ起動、短縮されたビルド時間、および Just‑In‑Time コンパイルを許可するプラットフォーム上でより効率的なランタイムコードを体験できます。ただし、Ahead‑Of‑Time (AOT) コンパイルが必要なデバイスは引き続き IL2CPP に依存するため、性能向上はターゲットプラットフォームによって異なる可能性があります。

ニューヨーク市最新水道トンネル、完成まであと一歩― 作り上げるのに 62 年を要した。

## Japanese Translation: (欠落しているポイントを組み込みつつ明確さを保ちます):** ## 要約 トンネルNo.3は、1970年以来建設中の巨大で長期にわたる水道トンネルであり、次の200〜300年間信頼できるサービスを提供することでニューヨーク市の重力駆動型水供給システムを完成させます。上州の貯水池（125マイル以上離れた場所）からブロンクスとマンハッタンへ清水を運び、完成により1917年および1936年に建設された古いトンネルの広範な保守が可能になります。クイーンズ州内の最終2つのシャフトは2032年までに完了予定で、その後ブルックリンとクイーンズも供給対象となります。施工では、掘削機を使用した後にコンクリートライニングで管を封止し、作業員は涼しく湿った環境の中で防水ブーツを履き、ライト付き懐中電灯で岩壁から滴る水を照らして作業します。プロジェクトの進捗は、DEP（Department of Environmental Protection）委員長ロヒット・アガルワラ氏とポートフォリオマネージャーローラン・D’Attile氏が800フィートのエレベーターに乗って現場を観察した訪問によって強調されました。トンネル3の完成は長期的な清水供給を確保し、都市が数十年待ち望まれてきた老朽化インフラの修復を実施できるようにします。

**PySDR：PythonによるSDRおよびDSPのハンドブック**

## Japanese Translation: > 本書は、重い数式や専有ツールを使わずに、Python、NumPy、および Matplotlib を用いてソフトウェア定義無線（SDR）とデジタル信号処理（DSP）の入門を提供します。SDR は従来の無線ハードウェアを置き換えるソフトウェアとして定義され、DSP はそれらの信号をデジタルに操作するものです。簡潔なコードスニペットとアニメーション付き可視化を通じて、読者は理論的背景が深くなくてもシンプルな SDR と DSP システムを構築できる方法を見ることができます。著者は「Signals and Systems」の全学期分のカリキュラムを数章に凝縮し、Python に既に習熟している初心者にとって理想的です。Analog Devices の SDR 教科書や dspguide.com など既存の参考文献も引用し、背景情報を提供しています。このプロジェクトはオープンソースであり、貢献者は GitHub リポジトリを編集したり、Patreon を通じて寄付したり、謝辞を得たりできます。印刷本として販売するのではなくオンラインで公開し続けることで、コミュニティの参加と、MATLAB や他の環境から Python へ移行したい学生・ホビイスト・業界専門家に広く採用されることを促進します。

「球形の牛」

## Japanese Translation: --- ## 要約 **「Spherical Cow」** は、MIT/Apache ライセンスのコンパクトな Rust ライブラリで、高ボリュームの球 packing を実現します。ビルド済みコードは約 **49 KB**、ソースコードは **764 行** ですが、完全なリポジトリは約 **6 MB**、SLoC は **≈114 K** 程度です。Valera らの advancing fronts アルゴリズム（*Computational Particle Mechanics* 2, 161 (2015)）をベースにしており、シンプルな API を公開しています。 ```rust spherical_cow::pack_spheres(boundary, &mut sizes); ``` この関数は半径 0.1–0.2 の球を半径 2 の包絡球内に packing します。ライブラリは **docs.rs** に完全にドキュメント化されており、リポジトリの `examples` ディレクトリには実行可能なサンプルが含まれています。 もともとは将来の月・火星建設用インフレ式宇宙居住施設のレイアウト最適化を目的として考案されましたが、既に頭蓋モデルの packing（骨折研究）や切削工具の配置（荷重下での破壊点検出）など実世界の問題にも応用されています。ドキュメントには「真空中の球状牛」を議論する乳業者と理論物理学者の架空エピソードも収録されています。 依存関係は `float-cmp 0.8`、`itertools 0.10`、`nalgebra 0.24`、`rand 0.8`、`rand_distr 0.4`、`serde‑1`（および関連クレート）です。開発用依存関係には `criterion 0.3`、`kiss3d 0.29`、`obj`、`serde_json` が含まれます。またプロジェクトは外部ライブラリとして `wayland-protocols`（MIT）と `kiss3d` をリンクしており、リポジトリ内のファイルの一つは Martin Gräßlin による LGPL‑2.1 ライセンスです。 将来のリリースではアルゴリズムの改善、機能拡張、および適用範囲の拡大が期待されます。これにより、宇宙建設プロジェクトやその他の高ボリューム packing アプリケーションの設計サイクルを加速できる可能性があります

**「量化子除去を使った屠殺競技の問題」**

## Japanese Translation: 以下は、すべての重要ポイントを保持し、不適切な推測や曖昧な表現を排除した簡潔版です。 --- ### Summary（要約） この記事では、Sage が QEPCAD の量化消去エンジンと連携して、数学競技に登場する多項式不等式を解決または検証できることを示しています。Tarski–Seidenberg 定理（任意の論理式が多項式等号・不等号、ブール演算子、および量化子から構成されている場合、それは量化子のない式と同値である）を思い出させます。 具体例でこのことを示します： 1. **2次判別式** \[ \exists x.\; a\,x^2 + b\,x + c = 0 \;\Longleftrightarrow\; b^2-4ac \ge 0. \] 2. **混合量化子** \[ \forall x\,\exists y.\;(x>0 \rightarrow a\,x + b\,y + xy > c) \;\Longleftrightarrow\; b \ge 0 \,\vee\, (c+ab < 0). \] 3. **Math Stack Exchange の不等式** \(a,b\ge 0\) で \(a^4+b^4=17\) とするとき、次を証明する \[ 15(a+b)\ge 17 + 14\sqrt{2ab}. \] 記事はこれを多項式不等式に書き換え、Sage に渡し、等号が成立するのは \((a,b)=(1,2)\) または \((2,1)\) のみであることを示しています。 4. **逆数の積** \(x,y,z>0\) ならば証明すべき \[ (x+\tfrac1x)(y+\tfrac1y)(z+\tfrac1z) \ge (x+\tfrac1y)(y+\tfrac1z)(z+\tfrac1x). \] 分母をクリアした後、Sage は不等式を確認し、無限に多くの点で鋭いこと（sharp）を見つけます。 Sage は `sage -i qepcad` でインストールできます。記事は読者に QE を他のコンテスト問題にも適用するよう促しており、例えばユークリッド幾何学定理を座標に変換し Sage で検証することで、量化消去が証明を確認または簡略化できることを示しています。

**「MongoBleed」について簡単に解説**

## Japanese Translation: **改善された概要** MongoBleed（CVE‑2025‑14847）は、認証の有無に関わらずインターネットに公開されている任意の MongoDB サーバーから機密データを読み取ることができる深刻なヒープリード脆弱性です。このバグは zlib のメッセージ圧縮処理に存在し、攻撃者は `uncompressedSize` フィールドを膨張させた圧縮済み OP_MSG を送信することで MongoDB に大きなバッファを確保させ、その後初期化されていないヒープメモリを読み取らせます。正しいヌル終端が欠如した不正な BSON がデシリアライズ時にペイロードの先頭を越えてオーバーリードし、パスワード、API キー、セッショントークン、IP アドレス、Docker パス、およびその他の機密情報などの秘密が漏洩します。 この脆弱性は PR 1152（2017年5月マージ）により導入され、2025年12月17日に単一コミット（ハッシュ 505b660a…）で修正されました。MongoDB は 2025年12月19日に CVE‑2025‑14847 を公開し、同年12月22日にパッチ済みバイナリをリリースし、12月24日までにすべての Atlas クラウドインスタンスが保護されると発表しました。約 213,000 件の公開アクセス可能な MongoDB インスタンスが依然としてリスクにさらされています。 **脆弱なリリース：** - MongoDB 3.6、4.0、4.2（すべて EOL） – 該当。 - 8.0.17 以降のバージョンは 2025年12月19日時点で修正済みです。 **緩和策：** 1. パッチ適用済みバージョン（≥ 8.0.17）へアップグレードする。 2. クライアント接続を受け付けるすべてのネットワークインターフェースで zlib 圧縮を無効にする。 即時修正が不可欠です。パッチ適用または再構成を怠ると、広範なデータ漏洩につながります。この事件は業界全体での迅速なパッチ適用と堅牢な公開制御の必要性を強調しています。

**研究者が自閉症脳の分子的違いを発見**

## Japanese Translation: 科学者たちは、オートミスを持つ大人が神経発達正常な大人と比べて脳内にメタボトロピックグルタミン酸受容体5（mGlu5）受容体の数が著しく少ないことを発見しました。32名（自閉症16名、対照16名）のMRI、PETスキャン、およびEEGを用いた研究で、特定の脳波パターンに関連するmGlu5利用可能性の明確な低下が観察され、興奮-抑制シグナル伝達の障害―神経学的マーカーとしてグルタミン酸–ガバ不均衡仮説を支持する証拠が得られました。すべての参加者は平均以上またはそれ以上のIQを有していました。今後の研究では、低線量PETスキャンを使用し、子ども・青少年および知的障害を持つ個人に対してこれらの発見を拡張することが目標です。この研究は、mGlu5受容体が診断バイオマーカーとして、また現在の行動介入を超える治療開発のターゲットとなり得る可能性を示唆しています。

**タイトル:** C++における時間：クロック間変換、エポック、期間 --- *本書では、モダン C++ で時間を扱うための主要概念と実践的テクニックについてまとめています。クロック種別、エポック計算、期間演算、および異なる時間表現間の変換方法を網羅しています。*

## Japanese Translation: 現在の要約は主要なポイントを正確に反映しているため、そのまま繰り返すことができます。

**ルー・ゲルトナーを偲んで** 1948年から2023年まで活躍したルー・ゲルトナーは、IBMを変革しテクノロジ業界全体の在り方に大きな影響を与えた先駆的な経営者です。 - **初期キャリア** - 1974年にIBMに入社し、財務職を通じて昇進。 - 1991年に最高財務責任者（CFO）に就任、その後1993年に社長兼CEOに抜擢。 - **IBMの変革** - ハードウェアからサービス・ソフトウェアへ事業焦点を移行。 - 積極的なコスト削減と不採算部門の売却を実施。 - 「The Power of One（ワンの力）」という文化を導入し、部門横断的な協働を重視。 - **主な業績** - 1990年代初頭の景気後退期にIBMの経営を立て直す。 - 「Think」ブランドを創設し、世界中でIBMのイメージを刷新。 - Microsoftなど他テクノロジーリーダーとのパートナーシップを促進。 - **遺産** - 正直なコミュニケーションスタイルとデータ主導の意思決定で知られる。 - 『IBM and the World』（1998）を著し、企業責任に対するビジョンを明示。 - 2023年までテクノロジ戦略のアドバイスを継続。 ルー・ゲルトナーの在任期間は、財務的厳密さと先見性あるリーダーシップを融合した戦略的ターボンバックの典型例として今なお語り継がれています。

## Japanese Translation: > **概要：** > IBMの会長兼CEOを1993年から2002年まで務めたルー・ゲルトナー氏が昨日亡くなりました。彼は、クライアントニーズに焦点を合わせることでIBMを混乱期から導き、「Let's just talk（ただ話そう）」と語り、会議を顧客志向へ転換し、意思決定やイノベーションを顧客が価値あるものの周りに再構築しました。ゲルトナーはIBMを分散したビジネスではなく、一体化された組織として統合し、短期的な成果と長期的なインパクトを両立させる文化変革を導入しました。IBM退任後もアーヴィンド・クリシュナ氏などのリーダーに助言を続けました。IBM就業前はマッキンゼー、アメリカン・エクスプレス、RJR ナビスクロ、ザ・カルライグループで上級役職を務め、教育とバイオメディカル研究の慈善活動にも従事していました。デイトン大学（学部）とハーバード大学（MBA）の卒業生で、ニューヨーク州ロングアイランド出身です。遺族には妻ロビン氏、娘エリザベス氏、孫たち、および前世代の息子ルイ・ゲルトナー三世がいます。IBMは新年に彼の功績を称える催しを開催予定であり、問い合わせは IBM Press Room（ibmpress@us.ibm.com）へお願いいたします。

**プロジェクト概要** 私は、Macが熱的にスロットリング（温度上昇による性能低下）を開始した際に通知する macOS アプリケーションを開発しています。

## Japanese Translation: 記事は、Apple Silicon MacBook（特に4K 120 Hz外部ディスプレイを駆動するM2 Air、および熱放散が制限される14″ M4 Max）がサーマルスロットリングを経験する可能性があることを示しています。これは、iStat Menus が 100 % CPU 使用率とともに電力と周波数の低下を報告している点から明らかです。 ユーザーがこの圧力を検知できるように、著者は3つの検出方法を比較しています： • `ProcessInfo.processInfo.thermalState`（値 `nominal`、`fair`、`serious`、`critical`） – 「fair」は実際には `powermetrics` の中で「moderate」と「heavy」の両レベルに対応します。 • `powermetrics -s thermal` CLI は、より細かい「Current pressure level」（moderate, heavy, trapping）を報告します。 • システムデーモン `thermald` によって公開される Darwin 通知 `com.apple.system.thermalpressurelevel` は、`OSThermalNotification.h` で定義されており（nominal 0, moderate 1, heavy 2, trapping 3, sleeping 4）です。 通知チャネルを利用して、著者は **MacThrottle** を構築しました。これは SwiftUI のメニューバーアプリで、サーモメータアイコンとともに現在の熱状態を表示します。当初は `powermetrics` を呼び出すために特権ヘルパーを実行していましたが、現在は通知を直接読み取り、root 権限を不要にしています。 アプリはまた、SMC キー（古いシリコン向けには IOKit のフォールバック）を使用して温度とファン速度を取得し、10 分間のウィンドウでこれらのメトリクスをグラフ化します。状態遷移時に macOS 通知を送信し、`SMAppService.mainApp.register()` でログイン項目として追加することも可能です。Apple Developer アカウントが無い場合はバイナリを手動でインストールする必要があります。ソースビルドはノタリゼーション制限のある Mac 用に提供されています。 日常ユーザー向けに、MacThrottle は Mac がスロットリングしているタイミングをリアルタイムで把握できるため、ワークロードやディスプレイ設定を調整できます。開発者およびシステムインテグレーターは公開されている `com.apple.system.thermalpressurelevel` 通知を利用してカスタム監視ツールを構築し、macOS デバイス全体の電力管理を改善する可能性があります。

**Dolphin進捗報告 – リリース 2512** - 本レポートでは、Dolphin の最新リリースにおける現在の状況と主要なマイルストーンを概説します。 - 主なハイライトとしては、パフォーマンス向上、バグ修正、および新機能の統合が挙げられます。 - 開発チームは今後の締切に合わせて作業を進めており、エンドユーザー向けに安定したビルドを提供できる見込みです。

## Japanese Translation: リリースノートでは、Dolphin をモバイルデバイス上で高速化・信頼性向上・設定の簡易化を図る Android 専用アップデートが発表されています。主なハイライトは以下の通りです。 * **RetroAchievements サポート** – GameCube タイトルでアカウントにログインし、実績を解除できます。UI はまだ未完成のため、ユーザーには実績リストを閲覧する際にウェブサイトを開いたままにしておくよう推奨されています。 * **新しいレイテンシーモード 2 つ** – 「Rush Frame Presentation」と「Smooth Frame Presentation」は入力遅延を軽減（低フレームレートゲームで 8–14 ms）し、安定したフレームペーシングを維持します。 * **Immediately Present XFB** – デュアルバッファ V‑Sync をバイパスしてコンソールライクな遅延（約 60 ms）を削減します。 * **Reset All Settings ボタン** – Android の既定設定をすばやく復元します（JoshuaVandaele と Simonx22 によって実装）。 * **SDL Stock Profile** – GameCube コントローラ用の事前構成済みマッピングで、設定が簡単になります。 * **GamePatch シリーズ (SuperSamus)** – *Need for Speed: Nitro* や *Rayman Raving Rabbids* などのタイトルにおけるアイドルループを修正し、パフォーマンスを向上させます。 * **BBA‑IPC** – 新しい「Broadband Adapter (IPC)」オプションで複数の Dolphin インスタンスが単一状態を共有できるようになります。 * **Non‑blocking DNS lookups** – InetAToN が非同期で実行され、*Mario Kart Wii* などオンラインプレイ中に発生する停止を防ぎます。 * **SDIO バイト順序バグ修正** – CID/CSD の順序を正しくし、最大 32 GB の仮想 SD カードが信頼性高く動作します（*Super Smash REX* など大容量ホームブリュータイトルに重要）。 * **新しい OSD フォント「Vera Sans Mono」** – ベクタースケールで、Load フォルダ内に「OSD_Font.ttf」という名前の TTF を置くことで上書き可能です。 バグ修正は複数のゲームで発生していたクラッシュやフレーム欠損を解消し、全体的な安定性を向上させます。今回のアップデートにより入力遅延が低減され、フレームペーシングが改善され、設定オプションが拡充され、将来的には完全な RetroAchievements UI や追加ゲームパッチなどの改良へとつながる基盤が整います。

ソフトウェアエンジニアは、少し皮肉っぽい考え方を持つとよいでしょう。

## Japanese Translation: > **主旨**：ソフトウェアエンジニアは単なる政治的駒ではなく、大手テック企業を形作る専門職である。 > > **重要性**：エンジニアは深い技術専門知識を持ち、製品方向に影響を与える。著者が「シニカル・インサイト」と呼ぶ現実的かつバランスの取れた見方は、純粋な理想主義や破壊的な悲観に陥ることなく企業現実を乗り切る手助けになる。 > > **主要議論**： > - 一般的な「イデアリスト」物語では、大手テック経営者は権力欲が強く、エンジニアは株価上昇のために低品質コードを作ると描かれ、ユーザーに害を及ぼす。 > - 実際には企業リーダーは良いソフトウェアを提供することを目指し、エンジニアは技術的な仕事を通じて製品決定に影響を与えることができる。 > - エンジニアの政治参加は汚職ではなく、GitHub の 1億5,000万人ユーザー向け LaTeX サポート追加などの必要不可欠な調整形態である。 > - 政策を支配しない前向き変化を求める公務員と同様に、エンジニアは限られたが重要な影響力を持つ。 > - 多くのエンジニアは経済的動機とシニカルであり、著者は良い仕事を通じて企業をより良い結果へ導く機会を見出している。 > - シニシズムはテックジャイアンツに対する極端または陰謀論的信念から守る「薬」として提示されている。 > - 過度に理想化した執筆は新入社員を誤導し、幻滅とキャリアの挫折につながり得る。 > > **実践的なポイント**：エンジニアは直接関わるシステムに集中すべきであり、一般的な設計助言は深いコードベース知識がない限り有用性を欠くことが多い。 > > **行動呼びかけ**：著者は大手テック企業の実態を現実的に描写するよう促し、読者に更新情報への登録と投稿の共有を奨励している。

**ダブルスピーチ：インコンテキスト表現ハイジャック**

## 日本語訳: --- ## Summary 本論文では、**「Doublespeak」** と呼ばれる、複数のプロンプト例にわたって有害なキーワード（例：「bomb」）を無害なトークン（例：「carrot」）に置き換えるインコンテクスト表現乗っ取り攻撃を紹介しています。この置換により、無害トークンの内部表現が有害キーワードのものに収束し、「How to build a carrot?」（カロットを作る方法）は内部的に許可されていない指示（「How to build a bomb?」）として解釈され、悪意ある応答が可能になり、現在の安全性整合性を回避します。 **攻撃手順** 1. 有害語句を含む例を収集する。 2. それぞれの例でその語句を無害な代替語に置き換える。 3. 置換後の語句を使った悪意あるクエリを追加する（例：「How to build a carrot?」）。 機構的分析では、早期層は置換されたトークンを無害と解釈し、中～後期層でその意味が悪意にシフトします。拒否メカニズムは乗っ取りが起こる前の早期層で働きます。 **結果** - **Llama‑3.3‑70B‑Instruct で 74 % の ASR** - **Llama‑3‑8B‑Instruct で 88 % の ASR** この攻撃は広く転送可能で、GPT‑4o、Claude、Gemini を含むモデルファミリー全体で動作し、ファインチューニングを必要としません。 **示唆** 現在の LLM 安全性システムは入力層のみでトークンを検査し、フォワードパス全体にわたる語義の安定性を仮定しています。Doublespeak はこの仮定が誤りであることを示し、堅牢な整合性には入力層だけでなくフォワードパス全体で継続的に語義を監視する必要があると指摘します。この問題が放置されると、ユーザーは無害なプロンプトから許可されていないコンテンツを生成できるようになり、LLM への信頼低下や企業の規制・評判リスクにつながります。

コンピュータ・グラフィックスをゼロから学ぶ―無料で始められます。

## Japanese Translation: > **概要** > 記事では、オンラインブログ・個別コース・近日公開予定の書籍を組み合わせた、コンピュータグラフィックスに関する無料かつ体系的な学習パスが発表されています。レッスンは「3‑Dレンダリングの基礎」シリーズとして整理されており、実践的な成果から始まり理論へと進む構成です。専用セクションでは、数学（参考資料）、幾何学、デジタルイメージング（ファイル形式・色空間・基本処理）、仮想世界の手続き型生成、および3‑Dアプリケーション開発のツールがカバーされています。「Computer Graphics Gems」は主要カテゴリに合わないニッチなレッスンを集めた別コレクションとして強調されています。近日公開予定の書籍は、このカリキュラムのさらなる拡張を示唆しています

Show HN：Pion SCTP に RACK を組み込むと、遅延が 30％ 減りつつ速度が 70％ 速くなる （注：「Show HN」は Hacker News の掲示欄のことを指します。）

## Japanese Translation: **概要:** RACK（Retransmission Acknowledgment）は、SCTP の従来の「3 つの欠落レポートまたは RTO」による損失検出を、時間ベースの ACK と Tail Loss Probing (TLP) に置き換えます。2 本の Pion SCTP スタックを実行する決定論的な仮想ネットワークテストハーネスでは、RACK は最大バーストベンチマークで CPU 秒あたり約 71 % のスループット向上（316 Mbps/0.044 CPU s 対 234 Mbps/0.056 CPU s）と遅延の削減を実現します。p50 は 16.37 ms から 11.86 ms、p99 は 36.95 ms から 27.84 ms に低下しました。 一方向 HEVC ストリーム（約 25 fps、3 % の損失）では、RACK が完了時間を半減します（2.14 s で 12.90 Mbps 対 4.66 s で 11.34 Mbps）。CPU フレームグラフは、同等のワークロードで RACK がサンプル数を約半分に抑えていることを示しています。 ハーネスは `results.json`、パケットログ、および多くのプロファイル（max‑burst, handshake, unordered‑late‑low‑rtt, unordered‑late‑high‑rtt, unordered‑late‑dynamic‑rtt, congestion, retransmission, reorder‑low, burst‑loss, fragmentation, media‑hevc）にわたる pprof プロファイルを生成します。負のテスト（fault‑checksum、fault‑bad‑chunk‑len、fault‑nonzero‑padding）は両方のブランチで期待通り失敗し、エラー検出機能が維持されていることを確認しました。 特定された問題点（高 RTT から低 RTT への遷移処理の非最適化、パケット再順序付け処理の不備、パケット単位の RTT データ欠落、TSN ギャップ後の SACK の遅延）を修正し、混雑シナリオで CPU コストを増やすことなく安定性を向上させました。 RACK はリアルタイムメディアと VoIP 用に高速かつ低レイテンシーな SCTP を提供し、堅牢なエラーハンドリングと混雑性能を保持します。Joe Turki、Sean DuBois、Srayan Jana、および渡辺敦史の貢献に感謝します。 このバージョンはすべての重要ポイントを維持し、推測的表現を排除し、読者にとって情報が明確になるように提示しています。

AI がチップを消費し続けると、デバイスの価格が上昇する恐れがあります。

## Japanese Translation: Micron Technologyは、AIデータセンターが大量かつ高帯域幅のメモリフットプリントを必要とするために爆発的な需要があることから、DRAMチップの持続的不足に直面しています。TrendForceのデータによると、供給は需要を約10％遅れ、今四半期で価格が約50％上昇し、来四半期にはさらに40％の上昇が予測され、2026年まで下落は見込まれていません。MicronのCEOサンジェイ・メホトラは、生産がAI専用メモリにシフトすることで長期的な不足が生じ、PC、携帯電話、ゲーム機、テレビ向けのチップ供給が減少すると警告しています。調達コストは既に通常の2〜3倍になっており、現在の工場は2027年まで拡張できません。その時点で新しいアイダホ工場が開設される予定です。DRAM価格が上昇するにつれ、Dellなどのサプライヤーはコスト増を消費者に転嫁し、幅広い電子機器の価格を引き上げ、より広範なサプライチェーン全体でマージンを圧迫します。

インターミッション：バトル・パルス（戦闘脈動）

CEO は非常に高額です。なぜそれらを自動化しないのですか？

## Japanese Translation: ## Summary この記事は、経営陣報酬への注目が高まっていることを指摘し、Channel 4 の CEO アレックス・マホンの潜在的な140万ポンドの支払いや Ocado のティム・スティーナーの5870万ポンドのボーナス（中央値従業員収入の2600倍以上）といった記録的給与を例に挙げています。さらに、BAE Systems、AstraZeneca、Glencore、Flutter Entertainment、およびロンドン証券取引所の理事会が、Enterprise and Regulatory Reform Act（企業・規制改革法）の下で3年ごとに報酬投票を義務付けられているため、今後の株主総会で株主反発の可能性に直面していることも指摘しています。記事はまた、Foxtons の株主が CEO ニコラス・バッデンのほぼ100万ポンドのボーナスに反対投票し、同社が約700万ポンドの政府支援を受けたことにも触れています。 この記事は高額な経営陣報酬と自動化の限定的成功を比較しています。Microsoft のジャーナリストロボット、Amazon の採用ツール、GPT‑3 医療チャットボットなど失敗した AI 事例に対し、香港の大規模交通スケジューラや Persimmon の150人の経営陣に対する5億ポンドのボーナス制度といった成功した意思決定インテリジェンスシステムを挙げています。CEO 役割が機械で代替できるか、そしてなぜその職位が高価であるかについて疑問を投げかけており、高報酬センター（High Pay Centre）の見解では、上層部の給与負担が大きいと、高賃金従業員が仕事を守るために犠牲を払わざるを得ない可能性があると指摘しています。 この記事は将来の株主総会で株主反発が起こり、企業が経営陣報酬を再考したり自動化を採用する圧力が高まることを予測していますが、その変化が必ずしも自動的に実現すると主張しているわけではありません。主要メッセージは、経営陣報酬が厳しい監視下にあり、技術が報酬構造の再形成に役割を果たす可能性があるものの、その結果は不確実であるという点です

**なぜ私は姿を消したのか ― 遠隔島列におけるインターネット最小化週間**

## 日本語訳: ## 要約： 著者は、実際の対話—例えば一週間にわたるガラパゴス旅行でのやり取り—がオンラインや主流メディアで見られるものよりもいかに少ない偏向性とより人間味あふれる交流を示しているかを論じています。孤立した環境では、教授から陸軍大佐まで多様な旅行者が食事や人生の助言を共有し、政治的対立なしに行われたことが、匿名性が敵意を生む原因であることを示しています。教育を受けた参加者でもニュースを細かく追っていない点は、体系的な関心低下を指摘しています。著者は、トランプ大統領のチーフ・オブ・スタッフ・スージー・ワイルズがイーロン・マスクについてコメントしたことやエプスタイン資料に対する短期的な熱狂など、一時的なメディアの瞬間を引用し、クリック駆動型報道が偽りの緊急性と騒音を生む様子を示しています。この傾向に対抗するため、著者はSubstackやソーシャルメディア以外で「エンドミック」ジャーナリズムをゆっくりと発展させる新しいウェブサイトを立ち上げる計画です。有料購読やGoFundMeのサポートを提供することで、脆弱なノンクリックベイトニュースストーリーを保存し、読者・ジャーナリスト・メディア機関により思慮深く持続的な報道へ影響を与えることを目指しています。 ## 要約スケルトン **本文の主旨（主要メッセージ）** 著者は、実際の対話―例えば一週間にわたるガラパゴス旅行でのやり取り―がオンラインや主流メディアで見られるものよりもいかに少ない偏向性とより人間味あふれる交流を示していると論じています。 **根拠／推理（なぜそう言われているか）** 孤立した旅行中、教授から陸軍大佐まで多様な旅人が食事や人生の助言を共有し、政治的対立なしに行われたことは、匿名性が敵意を生む原因であると強調しています。著者は、教育を受けた参加者でもニュースを細かく追っていない点から、体系的な関心低下を指摘しています。 **関連事例／背景（文脈・過去の出来事・周辺情報）** 作家は、トランプ大統領のチーフ・オブ・スタッフ・スージー・ワイルズがイーロン・マスクについてコメントしたことやエプスタイン資料に対する短期的な熱狂など、一時的なメディア瞬間を引用し、クリック駆動型報道が偽りの緊急性と騒音を生む様子を示しています。 **今後起こる可能性（テキスト内で記述された将来展望／予測）** 著者はSubstackやソーシャルメディア以外に新しいウェブサイトを立ち上げ、感覚的な見出しではなくゆっくりと進化する「エンドミック」ジャーナリズムを育む計画です。 **影響の可能性（ユーザー／企業／業界へのインパクト）** 有料購読やGoFundMeを通じて支援を促すことで、脆弱なノンクリックベイトニュースストーリーを保存し、読者・ジャーナリスト・メディア機関により思慮深く持続的な報道へ影響を与えることが期待されます。

**Show HN：Phantas — ブラウザベースのバイノーラルストロボエンジン（Web Audio API）**

## Japanese Translation: 記事では、高いパフォーマンスを発揮する人々が即座にフロー状態に入り、認知スループットを向上させることができる神経光学エンタインメントシステムを紹介しています。このシステムは、ヘッドフォンで左右の周波数を分割したビノーラルビート付きのステレオ音声を再生しながら、ユーザーが目を閉じて視野全体に100 %の明るい画面光を曝露することで機能します。フィードバックループはセッション前後の状態を記録し、ユーザーがフロー状態にどれだけ長く留まったかや回復速度を確認できるようにしています。このシステムは、安定した低負荷での集中力が最も価値ある日常的なコーディングや「オートパイロット」作業向けに設計されています。「アルファモード」（10 Hz）は受動的観察設定として位置づけられています。将来的には使用時間と状態変化を監視し、パフォーマンス指標を洗練させることや、プログラマー・企業、さらには業界全体に利益をもたらす他の高性能領域へ技術を拡張する計画が含まれています。

**一年間「やることリスト」を維持し続けた話**

## Japanese Translation: **要約：** 著者は毎日の「タダリスト」を使って完了したタスクを記録し、未処理の作業よりも達成感に焦点を当てています。毎月、サブスタックを1月に立ち上げたり、2月にCSSコンポーネントライブラリを完成させたりといった主要な活動をまとめたスケッチページを作成し、その図で進捗を振り返ります。2024年には水彩絵具の色素を学び、数百種類の緑を混ぜてミネソタの風景画を向上させました。2025年初頭は消えやすい水彩を防ぐために白黒演習（バリュースタディ）に費やしました。夏季（2025年）は約50点のポレアート風景絵を描き、その中で最も優れた4点を印刷可能なカードに仕上げました。 著者はまた、TypeScript のパーサコンビネータライブラリ **tarsec** を構築し、それを使って静的型付きの Mustache ライクテンプレート言語 **typestache** を作成しました。これらのツールは個人プロジェクトに適用され、Express にファイルベースルーティングを追加したり、フロントエンドクライアントを自動生成するなどに利用されています。 このシステムは、以前不可能だったタスクを実現できる新しいスキルの習得を促しますが、同時に欠点も伴います。毎日成果を書き込むプレッシャー、1年間継続することの難しさ（手書き品質の低下）や、2月に始めた Holiday Inn 水彩画といった長期プロジェクトを偶発的に放置してしまうリスクがあります。著者は来年未完了作品を再開するかどうかを検討しています。

**Show HN:** 「LoongArch ユーザースペースエミュレーター」

## Japanese Translation: **（欠落している重要ポイントを組み込む）** > **Libloong** は、アプリケーションに直接埋め込み可能な軽量で高性能な64ビット LoongArch エミュレータです。既存の RISC‑V フレームワーク上に構築され、コード行数は約18 kライン程度で、インタープリタ呼び出しオーバーヘッドが約4 nsと非常に高速（Lua の約150 nsや Java ランタイムを大きく上回り）です。CoreMark スコアは3000点超となり、64ビットインタープリタの中で最速と言えます。 > このライブラリは LoongArch ベクトル LSX/LASX 命令に対応し、C++・Rust・Go バインディングを提供しており、外部依存関係は一切ありません。ファーストクラスの pause/resume サポート、実行タイムアウト/メモリ安全性、ゼロ依存埋め込み機能が備わっているため、ゲームエンジンスクリプティング（例：Asteroid デモ）や組み込みシステムに適しています。 > 開発者は構成可能なビルドオプション（`LA_DEBUG`、`LA_BINARY_TRANSLATION`、`LA_THREADED`、`LA_MASKED_MEMORY_BITS`）を使用してパフォーマンスを調整できます。軽量 JIT を有効にするとネイティブ速度の約38 %に到達し、バイナリトランスレーションではネイティブの約77 %（31 962 CoreMark）が実現可能で、最大で約90 %まで上昇する見込みです。 > ベンチマーク結果は CoreMark が3000点超、C++ での STREAM copy/scale/add/triad レートが約33 146–31 388 MB/s、Rust スタイルの STREAM‑類似結果が Fill では27.9 GB/s、Copy では35.3 GB/s と報告されています。 > クイックスタート：LoongArch ELF をロードし、64 MB のメモリを設定し、Linux 引数を構成して `machine.simulate()` を呼び出します。CMake でビルドするには次のようにします。 > ``` > cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \ > -DLA_MASKED_MEMORY_BITS=32 -DLA_BINARY_TRANSLATION=ON && make -j6 > ``` > ドキュメントには Integration Guide、API Reference、および LoongArch ISA の完全サポートが含まれています。

Langfuse（YC W23）はドイツ・ベルリンで採用活動を行っています。

## Japanese Translation: Langfuseは、開発者が本番環境で大規模言語モデル（LLM）アプリケーションを監視・評価・デバッグできるオープンソースプラットフォームです。 同社はコミュニティの支持が強く、GitHubのスター数19,719件、月間SDKインストール数2,300万件以上、Dockerプル数600万件を超えています。また、フォーチュン50企業19社とフォーチュン500企業63社から信頼されており、Samsara、Twilio、Khan Academy、Rocket Moneyなどの著名なクライアントが存在します。 Langfuseのリーダーシップチームは、Marc Klingen、Max Deichmann、Clemens Rawert、Marlies Mayerhofer、Hassieb Pakzad、Steffen Schmitz、Jannik Maierhöfer、Felix Krauth、Akio Nuernberger、Nimar Blume、Michael Froehlich、Valeriy Meleshkin、Lotte Verheyden、および Leonard Wolters で構成されており、会社の成長を導いています。 同社は Lightspeed、General Catalyst、Y Combinator、そして著名なエンジェル投資家から支援を受けています。 Langfuse のコードベースのほぼ全てが GitHub 上でオープンソース化されています。また、コア原則・プロセス・採用慣行・給与・特典・オープンソースへの貢献などを詳細に記載した公開ハンドブックも発行しています。音声・映像コンテンツを好む方のために、動画やポッドキャストを含むマルチメディア学習リソースも提供されています。 今後、チームはバックエンドシステムの拡張、新機能の導入、および開発者向けコミュニケーションツールの改善に取り組みつつ、複雑な技術課題に挑戦することを好み、洗練された開発体験を重視する開発者を歓迎する計画です。

カレンダー

## Japanese Translation: **改訂サマリー** 1枚の印刷可能なカレンダーに、1年間の日付をすべて表示し、任意の紙サイズに自動でフィットします。ヘッダーとフッターを無効にして横向きで印刷すると、シートを折りたたんで便利なブックレットに仕立てることができます。このデザインはマインドフルな計画を促し、「他者に優しくする」という親切なリマインダーも含まれています。2026年版はクリエイターのNeatnikから入手可能です

**形式手法保証のための予測可能なLLM‑検証システム設計**

## Japanese Translation: **改良された要約** 本稿では、マルチステージ検証パイプラインの終了を保証するLLM-Verifier収束定理を提示しています。パイプラインは **CodeGen**、**Compilation**、**InvariantSynth**、および **SMTSolving** の4段階からなる順序吸着マルコフ連鎖としてモデル化されています。任意の非ゼロステージ成功確率（δ > 0）に対して、システムはほぼ必然的に **Verified** 状態に到達し、遅延上限 **E[n] ≤ 4/δ** が導かれます。90,000件以上の実験キャンペーンで理論が確認され、すべての試行が成功裏に検証され、収束係数は **Cf ≈ 1.0** の周辺に集まったことが示されています。本研究ではまた、マージナル、プラクティカル、高性能という3つの運用ゾーンを特定し、実環境でのパラメータドリフトを扱うための動的キャリブレーション戦略を提案しています。ヒューリスティックな推測ではなくこの厳密な枠組みを採用することで、安全性が重要なソフトウェアに対して予測可能なリソース計画と性能予算の設定が可能となり、過剰プロビジョニングや予期しない遅延によるコスト削減が期待できます。