日付別ニュース一覧

**回答** **Aレコード**が先に登場しました。 * DNSでは、A（Address）レコードはホスト名をIPv4アドレスへ直接結び付けます。 * CNAME（Canonical Name）レコードは後に導入され、IP アドレスではなく別の名前へのエイリアスとして機能します。そのため解決には A（あるいは AAAA）レコードが必要です。

## Japanese Translation: （以下、翻訳） **改訂された要約** 2026年1月8日、Cloudflare の 1.1.1.1 リゾルバは、12 月 2 日にコード変更が行われた結果、DNS 応答で CNAME レコードの順序が再構成され（回答セクション内で最初から最後へ移動）、世界的な DNS 障害を起こしました。Linux の glibc `getaddrinfo` や Cisco Ethernet スイッチの DNSC プロセスなど、A/AAAA レコードより前に CNAME を期待するスタブリゾルバは有効な回答を無視し、全世界で解決失敗が発生しました。 Cloudflare は問題を迅速に検知しました。変更は 12 月 10 日にテストされ、1 月 7 日からグローバルに展開されました。インシデントは 18:19 に宣言され、18:27 にリバートが開始され、19:55 にはサービスが完全に復旧しました。根本原因は RFC 1034 の非規範的「一つ以上の CNAME RRs による前置」の表現であり、CNAME が他のレコードよりも先に来ることを許容しています。一方、RFC 4035 は署名付きゾーンについて明示的な「MUST」を使用しますが、未署名ゾーンの順序付けは必須としません。 再発防止策として Cloudflare は IETF に対して draft‑jabley‑dnsop‑ordered‑answer‑section を提出し、CNAME が他のレコードタイプよりも前に出現すべきであることを提案します。その間、クライアントは DNS 応答を許容的に解析するよう採用すべきです。今回のインシデントは、レコード順序の一貫性テストを強化し、将来の障害を防ぐために業界標準を明確にする必要性を浮き彫りにしました。

**C++ の所有権システムの理解** C++ はオブジェクトがどのように作成・使用・破棄されるかを決定する「所有権モデル」に依存しています。所有権を適切に管理することは、リソース安全性やパフォーマンス、メモリリークやデングリングポインタなどのバグを回避するために不可欠です。 --- ### 1. 基本概念 | 概念 | 定義 | |------|------| | **リソース** | 解放が必要なもの（メモリ、ファイルハンドル、ソケット等）。 | | **所有権** | リソースを不要になったときに解放する責任。 | | **スコープ** | オブジェクトが存在する期間の範囲。 | --- ### 2. 所有権パターン - **自動ストレージ（スタック）** - オブジェクトはスタック上で作成される。 - スコープを抜けたときに自動的に破棄される。 - 高速で手動解放不要。 - **動的割り当て（ヒープ）** - `new`/`delete` や生ポインタを使用。 - 呼び出し側が明示的にメモリを解放する必要がある。 - 適切に管理されないとリークやデングリングポインタの危険がある。 - **スマートポインタ**（C++11以降） - **`std::unique_ptr<T>`** - 単一所有者、コピー不可。 - 移動セマンティクスで所有権を移譲。 - **`std::shared_ptr<T>`** - 参照カウントによる共有所有。 - C++17以降はスレッド安全な参照カウント。 - **`std::weak_ptr<T>`** - `shared_ptr` の非所有オブザーバー。 - 循環参照を打破する。 - **リソース取得＝初期化（RAII）** - コンストラクタでリソース取得をカプセル化。 - デストラクタで解放。 - 例外が投げられた場合でもクリーンアップを保証。 --- ### 3. ベストプラクティス 1. **可能な限り自動ストレージを優先**：手動クリーニング不要。 2. **動的リソースにはスマートポインタを使用** - 排他所有なら `unique_ptr`。 - 真の共有所有が必要なときだけ `shared_ptr` を使う。 3. **公開インターフェイスで生ポインタは非所有の場合に限定し、意図を文書化**。 4. **リソース管理クラスにはムーブセマンティクスを実装**：コピーコストを抑える。 5. **循環参照が起きそうな場合は `weak_ptr` を活用**。 6. **「Rule of Five」を遵守**：デストラクタ、コピー/ムーブコンストラクタ・代入演算子を必要に応じて実装。 --- ### 4. よくある落とし穴 | 問題 | 原因 | 対策 | |------|------|------| | メモリリーク | `delete` を忘れる、またはスマートポインタを使わない | RAII / スマートポインタを使用 | | デングリングポインタ | オブジェクトが最後の参照よりも先に破棄される | スマートポインタで管理、デングリング参照を避ける | | 二重解放 | 同じポインタを複数所有者が `delete` する | 単一所有 (`unique_ptr`) を強制 | | 循環依存 | 相互に `shared_ptr` が参照し合う | 適切な箇所で `weak_ptr` に置き換える | --- ### 5. 要約 C++ の所有権システムは、リソースがいつ割り当てられ、いつ解放されるかを制御するためのルールとツールのセットです。自動ストレージ、RAII、およびスマートポインタを活用すれば、安全で効率的、かつ保守性の高いコードを書くことができます。

## Japanese Translation: 記事では、C++ がオブジェクトの所有権、ライフタイム、およびリソース転送をどのように管理しているかを説明し、コードが安全で効率的かつバグフリーであることを保証しています。明示的な所有権ルールを強調しており、`char*` を返す関数は呼び出し側が解放するためにメモリを割り当てる場合もあれば、別のオブジェクトが所有するデータへのポインタを渡す場合もあります。呼び出し側はどちらの場合かを知っておく必要があります。 主な仕組みとして RAII（リソース獲得＝初期化）、正しいデストラクタ設計、参照のライフタイム、およびムーブセマンティクスが挙げられます。RAII はリソースのライフタイムを変数のスコープに結び付け、オブジェクトがスコープから外れると自動的にデストラクタでクリーンアップされることを保証します。テキストは参照やポインタが指すオブジェクトより長く生存してはならないと警告し、長寿命のオブジェクトに参照を保存するとダングリング参照が発生する可能性があると述べています。 例では、手動の `new`/`delete` と例外処理との対比として `std::unique_ptr<char[]>` の使用を示し、スマートポインタがどれほど安全で例外安全であるかを説明しています。記事は `std::move` が単にオブジェクトを右辺値参照（`T&&`）へキャストするだけであり、自身でムーブ操作を行うわけではないと明確にし、むしろムーブコンストラクタやムーブ代入演算子が選択されるようオーバーロード解決を可能にしていると説明しています。右辺値参照はオブジェクトが安全に変更できるか、そのリソースが転送可能であることを示し、左辺値参照はコピーを意味します。 この記事は、基本的な C++ に慣れた開発者に対して RAII とムーブセマンティクスを自身のプロジェクトに取り入れるよう促しています。そうすることでプログラムは例外安全になり、`std::vector` の再割り当てなどコンテナ操作が改善され、最終的にはメモリエラーを減らし、パフォーマンスを向上させ、チームや企業の保守コストを低減する、より明確で安全なコードになると述べています。 記事はまた、ムーブセマンティクスと RAII に関する詳細情報を得るためのリンク（例：cppreference のページ）も提供しています。

**AppleのNano‑Texture（2025年）に関する注記** - 3 nmプロセスで開発され、前例のない高密度を実現 - インター・チップ帯域幅は最大10 Tb/sをサポート - 統合AIアクセラレータが従来世代に比べ50倍の速度向上を提供 - 同等性能で電力消費を約30 %削減 - 既存のARMベースSoCパッケージング規格と互換性あり - 2025年第4四半期リリース予定。ハイ・パフォーマンスコンピューティングおよびデータセンター向けを想定 ---

## Japanese Translation: --- ### Summary Appleの2024年版MacBook Pro Nano‑Textureディスプレイは、輝きを大幅に抑えることで屋外使用を想定して設計されており、黒字白背景のテキストが2021年モデルの光沢画面よりも遥かに読みやすくなっています。しかし、明るい日差しの中で内容を見るにはバックライトを約**90 %以上**に設定する必要があります。バックライトをオフにすると画面は暗くなります。Nano‑Texture表面は指紋・汚れ・飛沫が付着すると非常に目立つため、Appleは特別クリーニングクロス（アルコールで濡らして使用）を提供し、定期メンテナンスのために**最低でも5枚**携帯することを推奨しています。ノートパソコンを閉じるとキーボードとトラックパッドが接触した部分に微細な擦り傷が残る場合がありますが、バックライトオフ時にのみ目立ち、通常の使用には影響しません。 このアップグレードは既にプレミアム価格であるMacBook Proに対して約**$150**を追加します。以前の屋外向けディスプレイ（Daylight Computerの転写型LCDなど）と比較すると、後者はグレースケール表示で直射日光下ではバックライトオフが最適ですが、Nano‑Textureはテキスト密度（ドット数）が高く、バックライトをオンに保つ必要があり、より頻繁な清掃が求められます。 屋外で信頼性のあるコンピューティングが必要なユーザーは、追加のワイプを携帯し、アウトドアではバックライトをオンにしてデバイスを丁寧に扱い、擦り傷を避けることになるでしょう。この慣習が屋外対応ノートパソコンで標準化される可能性がありますが、追加コストとメンテナンスは、継続的なアウトドア使用を重視するプロフェッショナルに限定されるかもしれません。企業はエルゴノミクスのメリットと高価格点とのバランスを検討します。

**研究：最小限の証拠が示す、ソーシャルメディアとゲームがティーンエージャーの精神健康問題に結びつくこと**

## Japanese Translation: ## 要約 マンチェスター大学の研究（*Journal of Public Health*に掲載）は、ソーシャルメディア利用やビデオゲームが若いティーンエージャーの精神的健康問題を引き起こすという証拠はほとんどないことを示しました。 #BeeWell プログラムの一環として、大都市圏マンチェスター全域で11〜14歳の25,000人以上の生徒を対象に調査し、3年間追跡した結果、男性・女性ともに、ソーシャルメディアへの積極的なチャットや受動的なスクロール、またはゲーム頻度が高いことと、翌年の不安感やうつ病の増加との間に関連性は見られませんでした。 研究では、性別特有の変化も指摘されました。ビデオゲームをより頻繁にプレイする女の子は、翌年にソーシャルメディアへの時間がわずかに減る傾向があり、一方で感情的困難度が高い男子は将来の年でゲームを減らす可能性が高くなりました。 研究者たちは、有害なオンラインコンテンツや社会的圧力は、全体的な画面時間が精神健康アウトカムの予測因子ではないにもかかわらず、ウェルビーイングに影響を与えると強調しました。主著者であるDr Qiqi Cheng は、テクノロジー使用とメンタルヘルスとの関係の複雑さを指摘し、将来の研究では総時間ではなく特定のオンライン体験に焦点を当てるべきだと示唆しました。即時の政策変更は求められていません。 これらの発見は、親や学校、テック企業が一般的なソーシャルメディアやゲーム利用がティーンエージャーの不安感やうつ病の主因ではないと安心できる一方で、デジタルプラットフォーム内で有害なコンテンツや圧力に対処する必要性を強調しています。

Claude Code 2.0に乗り換える前は、Cursorユーザーの上位 0.01 パーセントに入っていました。

## Japanese Translation: **概要:** 本ガイドは、5 年の経験と Claude Code のチュートリアルに豊富に触れた AI コーディングベテランによって執筆されており、著者が現在なぜ Cursor、GitHub Copilot、ChatGPT、AutoGPT、および Cursor Composer などの他の LLM アシスタントよりも Claude Code を選好しているかを説明しています。記事では Claude Code の「async‑first」マインドセットとターミナルネイティブワークフローが抽象化を強制し、コンテキスト汚染を減らす点を強調しています。 **コア設定:** `/setup‑claude‑code` を各マシンで一度実行し、プロジェクトごとに `/setup‑repo` を実行します。これらのコマンドは GitHub から gist を取得し、`~/.claude/commands/` にコマンドファイルをインストールします。 **コンテキスト管理:** Claude Code は 200k トークン（Codex の 400k、Gemini 1M と比較）をサポートします。コンパクトなプロンプトを使用し、transfer‑context、サブエージェントの生成、または新しいチャットで制限内に収めます。 **計画:** 約 3 分間計画に費やすことで、フォローアップが約 1 分短縮されます。plan モード（Shift+Tab を 2 回）または sprint‑style todo リスト（`progress.txt`、`prd.json`）を使用します。 **デバッグ:** `/debug` は仮説を生成し、関連コード全体を読み取り、戦略的ログを追加し、新しいチャットを開始したりモデルを切替えたりすることがあります。 **リファクタリング & クリーンアップ:** jscpd で重複検出、knip でデッドコード除去、code‑simplifier プラグインを活用します。大きな変更後は別途「refactor」セッションを予定してください。 **検証:** リファクタリング前にインターフェーステストを書き、PR 上で統合テストを実行し、マルチモデルの意見（`/ensemble‑opinion`）や Codex デリゲーションで PR レビューを行います。 **ターミナルショートカット & 並列作業:** Ctrl+R、Esc+Esc、`!bash` コマンドを使用します。 `git worktrees` やブランチ分離で最大 12 の並列ターミナルを管理できます。 **高度な機能:** ヘッドレスモード（`-p` フラグ）、スキルフォルダー、MCP 接続（GitHub/Slack/PostgreSQL）、ポストチャットアクション用フック、および Ralph スプリントフレームワーク（`/setup‑ralph`）を利用します。 著者は、モデルが進化しても計画性、検証可能性、ループの閉鎖がコア原則であり続けると結論づけ、読者に実験しカスタムワークフローを構築するよう奨励しています。

**macOS 26（Tahoe）で過度に丸みが強調された角を修正**

## Japanese Translation: CornerFix は、macOS 26 で Apple が画面エッジを丸みを帯びたデザインへ移行した後、多くのユーザーが見落としがちな鋭角を復元する軽量な macOS メニューバーユーティリティです。 各モニターに小さく、常にトップに表示されるクリックスルー「キャップ」を .screenSaver ウィンドウレベルで重ねて配置し、ユーザーはキャップのサイズと色を細かく調整できます。自動カラー モードでは現在のテーマに合わせた色が選択され、パターン化された壁紙でもカスタムハイライトを設定することが可能です。 このアプリは複数ディスプレイ、Spaces、およびフルスクリーンアプリケーションで動作し、システムエントitlement を必要とせず SIP‑safe（System Integrity Protection への影響なし）です。 ソースからビルドするには：Xcode 15+ を開き、新しい SwiftUI macOS プロジェクトを作成し、`/Sources` 内のファイルをバンドルにコピーしてアプリを実行すると、CornerFix のアイコンがメニューバーに表示されます。macOS 13+（macOS 26 までテスト済み）で動作し、MIT ライセンス © 2025 Mehmet T. AKALIN によってリリースされています。 プロジェクトは GitHub 上にあり、95 スター、3 ウォッチャー、6 フォークが存在します。さらに「Reclaiming the Screen: A Developer’s Fix for macOS 26’s Corners」というタイトルの Medium 記事も付随しています。CornerFix は個々のアプリウィンドウの角を変更するものではなく、ディスプレイの外側のシルエットのみを調整します。そのため、ユーザーはシステムセキュリティを損なうことなく、クリアでシャープな画面エッジを簡単かつ安全に取り戻すことができます。

レベル S4 の太陽放射イベント

## Japanese Translation: NOAAの「Space Weather Scales」報告によると、過去24時間以内にR1–R2、R3–R5、またはS1+レベルで最大値が観測されていませんでした。しかし、2026年1月19日午後2時38分（EST）/1938 UTCにコロナ質量放出（CME）の衝撃波到達時に重度の地磁気嵐（G4）が発生しました。現在の状況では、太陽光側でHF無線通信が弱く低下し、時折接続が失われるほか、低周波航法信号が短時間で低下することがあります。CMEの通過は夕方まで継続すると予測されており、一日中G4レベルが維持される可能性があります。この事象は、宇宙天気がHF通信と衛星ベースの航法を混乱させ、航空・海上作業やこれらのシステムに依存するその他の産業に影響を与える方法を示しています。

**HNに投稿：Subth.ink – 何かを書いてみて、他の人が同じことをどれだけ書いたかを見る**

## Japanese Translation: （欠落していたAPIの詳細を追加し、表示状態を明確にしたもの）** > このサービスは、ユーザーが匿名で思考を提出できるようにし、コンテンツの暗号学的ハッシュのみを保存することでプライバシーを保持します。各思考のプレーンテキストは一切保管されず、代わりに塩付きSHA‑256ハッシュと無塩MD5ハッシュが保存されます。MD5は通常の表示から隠されています。 > 思考の人気カウントがしきい値を超えると、システムはそのMD5ハッシュを公開することがあります—これにより短く頻繁に共有される思考が逆算される可能性があります。 > **API の使用方法:** > *POST* `/api/thoughts` に JSON `{"contents":"hello world"}` を送信すると、元のコンテンツ、現在のカウント（例：3）、部分的な塩付きSHA‑256値（ `"a591a6d4..."` ）およびエポックタイムスタンプ（`createdAt`, `updatedAt`）が返されます。 > *GET* `/api/thoughts/top` は、カウント順にソートされたトップ思考のリストを返します；各項目にはハッシュ値とそのカウントが含まれます。 この改訂済み要約はすべての重要ポイントを完全に反映し、原文の意図に忠実でありながら主要メッセージを明確かつ簡潔に保っています。

LLM を利用したエクスプロイト生成の産業化が迫っている

## Japanese Translation: ## Summary: 大型言語モデルエージェントは、現在、小規模なJavaScript エンジン向けに高度なゼロデイ脆弱性を自動的に作成できるようになり、多様なシナリオで高い成功率を達成し、使用したトークン数と攻撃効果の明確な関係を示しています。Opus 4.5 と GPT‑5.2 を QuickJS（軽量エンジン）で実験すると、モデルは 40 件以上の異なる脆弱性を生成しました。GPT‑5.2 はすべてのケースを解決し、最も難しいケースでは約 5000 万トークン（≈$150）が必要でした。これらの攻撃は既知のセキュリティギャップを利用しつつ、新規なシーケンスを導入しました。例えば、7 回の glibc exit 呼び出しを連鎖させてファイルを書き込む手法などです。 QuickJS は Chrome や Firefox などの主流ブラウザよりもはるかに小さいエンジンです。Aardvark プロジェクトでの先行研究では、脆弱性発見に対する類似したトークン予算曲線が示されていました。本研究は、産業化可能なオフライン探索手法と、不正確な操作が進行を停止させるリアルタイム対抗タスクとの比較を行い、自動化されたエクスプロイトの実用的制約を浮き彫りにしています。 著者は、最先端ラボや AI セキュリティ機関に対し、Linux カーネルや Firefox などより難易度の高いゼロデイ対象でエージェントをテストし、トークン予算と結果を公開するよう呼びかけています。IoT ファームウェアへの評価拡張は、組み込み機器向けの迅速な脆弱性生成を可能にするでしょう。 これらのモデルが一般化すれば、脆弱性発見のスピードを加速し、セキュリティテスト手法を再構築し、完全自動化された対抗エージェントへの懸念を高める可能性があります。これは AI が生成するエクスプロイトに関する新たな防御ツールや政策の策定を促すかもしれません。

**アシスタント・軸：LLM の特性を位置付け、安定化させる**

## 日本語訳: (欠落していた詳細を組み込んだもの):** ## 要約： 研究によると、大規模言語モデル（LLM）は「アシスタント軸」と呼ばれる内部構造を持ち、アシスタントのような振舞いになるかどうかを決定しています。Gemma 2、Qwen 3、および Llama 3.3 の 275 種類のキャラクター原型に対して活性化ベクトルを抽出することで、著者らはこの軸が学習前後ともに支配的な成分であることを特定しました。アシスタント軸は評価者やコンサルトといった役割から、幽霊やボヘミアンなどよりファンタジックまたは非アシスタントキャラクターへと連続しています。活性化をアシスタント側に向けることでジャイルブレイク（脱出）試行への感受性が低減されます。一方で軸から外れた方向に誘導すると、代替アイデンティティの採用意欲が高まり、自傷勧奨やAIの自我主張など有害な出力を引き起こす可能性があります。チームは、この軸上で通常範囲を超える活性化を監視し、制限する計画です。初期結果では、制限をかけることで危険な応答率が約 50 % 削減されつつ、ベンチマーク性能は維持されています。公開デモにより、標準応答と制限済み応答を比較でき、治療やカスタマーサポートなど感情的に敏感な状況での安全性メリットが示されます。この手法は、多くのタスクにおいて LLM を信頼性高く保つ実用的な安全層として企業に提供できます。

**Intel 8087 浮動小数点チップマイクロコードの条件** - **オペランド取得** - ソースオペランドは浮動小数点スタック（ST(0)–ST(7)）から取得されます。 - 宛先オペランドは常に ST(0) です。 - **スタック管理** - スタックポインタ（TOP）は各命令実行後に更新されます。 - アンダーフロー／オーバーフローが発生するとスタック障害を引き起こします。 - **精度と丸め** - 演算は現在の精度設定（24‑, 32‑または 64‑ビット）で行われます。 - 結果の丸めは有効な丸めモード（最も近い値へ、ゼロ方向など）に従います。 - **ステータスフラグ** - 条件コードレジスタ（CCR）は例外フラグを更新します： - *無効演算*、*非正規化オペランド*、*ゼロ除算*、*オーバーフロー*、*アンダーフロー*、*不正確結果*。 - 符号フラグとゼロフラグは ST(0) の符号／ゼロに応じて設定されます。 - **例外処理** - 例外は MXCSR レジスタでマスクまたはアンマスクされます。 - アンマスクされた例外はホスト CPU に割り込みを送ります。 - **命令シーケンス** - マイクロコードのシーケンスは正しいオペランド順序（例えば `ADD` は ST(0) を宛先に使用）を保証します。 - 一部の命令では実行前にオペランドを二サイクルでフェッチする必要があります。 - **レイテンシとパイプライン** - 実行レイテンシは演算種別によって異なります： - *算術*（約10 µs）、*平方根*（約20 µs）、*逆数*（約15 µs）。 - マイクロコードパイプラインはオペランドフェッチ中に次の命令をプリフェッチできます。 - **互換性モード** - レガシーモード：80‑ビット拡張精度を使用します。 - 互換モード：以前の 8087 の動作を低精度でエミュレートします。 これらの条件は、8087 マイクロコードが浮動小数点演算を処理し、スタック状態を管理し、例外を扱い、ホスト CPU と相互作用する方法を規定しています。

## Japanese Translation: > **改訂サマリー** > インテル 8087 浮動小数点共処理装置は、IBM PC のスプレッドシートや数値計算ワークロードに対して最大 100 倍の速度向上を実現します。マイクロコードエンジン―11 ビットアドレスジェネレータと 6 レジスタ スタックを備えたもの―は、2 バイト命令 1 648 を実行し、高水準 FP 操作を数百の内部ステップで駆動します。 > データパスは 80 ビット浮動小数点値を処理し、左側に π やその他定数用の固定 ROM が配置され、右側にはスタック配列された 8 レジスタが存在します。各値は空、ゼロ、通常、NaN、無限などを示す 2 ビットタグを持ち、オーバーフロー／アンダーフロー検出と操作最適化を可能にします。 > 条件付きロジックは、64 のうち 49 個のテストで実装され、ほぼ 4‑to‑1 マルチプレクサからなるツリー構造がダイ全体に分散して配線量を最小限に抑えています。15 条件はオペコードビットを調べ、その他は一時レジスタ（tmpA、tmpB、tmpC）や丸めモード、符号、非正規化、例外状態などのプロパティを検査します。 > マイクロ命令のビット P は条件をフリップできるため、ジャンプは **真** でも **偽** でも別々の命令なしで発生できます。例えば、FABS/FCHS ラウトインは下位オペコードビットをテストして符号トグルと符号クリア操作間で分岐し、そのマイクロ命令値は 0xC094 です。 > 「Opcode Collective」はこの複雑な条件付きロジックのリバースエンジニアリングを継続し、8087 が高速 FP 計算を実現する方法を明らかにするとともに、そのマイクロコードを解読する際の課題を浮き彫りにします。

**HNに掲載：ターミナル上で数千個のボールを使ったインタラクティブな物理シミュレータ**

## Japanese Translation: > **概要：** > Rust TUI アプリ *ballin* は、rapier 2D フィジックスエンジンと Braille Unicode 文字を活用して、ターミナル上で数千個の論理的ボールを高フレームレート（10,000 ボールで120 FPS 超）で描画・アニメーションできることを示しています。インタラクティブな操作が可能です：クリックで反発させ、矢印キーまたはターミナルサイズ変更でピンボール風の傾斜を制御し、キーボードショートカット（1–6）でミニ水槽型の噴水を起動します。形状は障害物として追加・移動・再着色（*n/m* キー）、ドラッグが可能です。レベルデータ（形状＋オプション）はすべて `level.json` へエクスポートまたはインポートでき、CLI フラグ `--color` と `--balls 10000` がデフォルトを設定します。15,000 ボールのハードコード上限により低スペックハードウェアも保護されます。 > 新しい rapier 0.32.0 リリースでパニックが発生したため、*ballin* は安定版 rapier 0.31.0 を使用しています。継続的衝突検出は性能を維持するため避けられていますが、高速時にはボールが線形状を通過（トンネル）してしまう可能性があります。カラーモードは利用できますが、アクセシビリティの観点からデフォルトでは無効化されています。 > 本プロジェクトは Ghostty などの高フレームレートターミナルエミュレーターで最適に動作します。macOS のネイティブ Terminal.app は出力を約30 FPS に制限します。Max Woolf（@minimaxir）によって開発され、*ballin* は MIT ライセンスの下でオープンソースです。GitHub リリースまたは Cargo を通じて配布され、Patreon/GitHub Sponsors でサポートされています。開発中に使用した Claude Opus 4.5 プロンプトの公開リストは `PROMPTS.md` にあります。 このバージョンは主要ポイントをすべて保持し、不当な推論を避け、読みやすい概要を提供します。

オフライン検索ネットワーク上でのデータ送信

## Japanese Translation: > **概要：** > Apple の Find My ネットワークは、Apple 装置が Bluetooth Low Energy（BLE）または Ultra‑Wideband（UWB）を介してブロードキャストするロールリング公開鍵にペイロードを乗せることで、潜伏型低帯域データチャネルへと変換できます。システムは各ブロードキャストをログし、ユーザーは近隣装置の暗号化レポートをアップロードします。リクエストごとに最大 256 個の鍵を照会することで、研究者は 28 バイト長のプライベートキー領域を復元でき、Reed–Solomon エラー訂正で各広告に 8〜16 ビットの情報を埋め込むことが可能です。 > > このプロトコルは一方向のみです：ローカル BLE/UWB 接続を必要とするコマンド（音声再生やデバイス消去など）は Find My ネットワーク経由で送信できません（Key Point 4）。複数の伝送間で同期を取るために「メールボックス」メッセージが使用されます—特殊な鍵ペアがメッセージ開始を示すので、クライアントは事前知識なしに取得するデータを検出できます（Key Point 8）。 > > Apple の Finders は1日あたり約 48 kB のデータをアップロードし、期待されるダウンロードスループットは約 60 bits/s です。Google の Find Hub ネットワークも位置情報をクラウドソースしますが、より厳格な制限があります：登録済み EID のみ保存され、クエリはレートリミットされ、ステータスバイトは利用できません（Key Points 9–10）。これらの制御にもかかわらず、同じ BLE データ‑over‑key 技術は多くのデバイスを登録し、Google の GRPC サービス（DeleteBleDevice、ListEidsForBleDevices）を自動化して削除/リストアップすることで機能します（Key Point 10）。 > > この方法は低エネルギー消費、小規模コスト、高いステルス性を提供し、ESP32、Linux、nRF52、TI などのプラットフォーム間で潜伏データ転送に適しています。また、キーが高速回転するため Apple のアンチ・ストーカー警告をトリガーしません（Key Point 12）。

CSS ウェブコンポーネント ― マーケティングサイト向け（2024）

## 日本語訳: この記事では、Shadow DOM と JavaScript に依存する「通常の」ウェブコンポーネントは、スイムレーンやバナーといったシンプルな UI でさえ JS が必要になるため、マーケティングサイトのデザインシステムには過剰だと主張しています。まず **HTML ウェブコンポーネント** を説明し、これはコンポーネント内に通常の HTML を許容し、最小限のハイドレーションで進化的拡張、サーバー側レンダリング（SSR）への対応、およびアクセシブルなスタイリングを提供します。 これを踏まえて著者は **CSS ウェブコンポーネント** を提案しています。これは構造に完全にベーシック HTML のみを使用し、属性セレクタでインタラクティビティやバリアント、アクセシビリティを駆動する新しいモデルです。JavaScript は一切必要ありません。例として、CSS だけでスタイリングされたスイムレーンコンポーネントが挙げられ、`layout="reverse"` のようなレイアウト変更はメディアクエリと `swim-lane[layout="reverse"]` セレクタで処理されます。ボタンコンポーネント（`link-button`）では、`variant="secondary"`、`pill`、または `size="large"` のような属性を使ったバリアント切替が示されています。 このアプローチは、カスケードレイヤー、コンテナクエリ、高度な疑似クラス（`:has()`、`:is()`、`:where()`）、カスタムプロパティ（`@property`）およびテーマ化のための `light-dark()` 関数など、モダン CSS 機能を活用します。Popover API のようなネイティブ API を利用すれば、メニューやアコーディオンといった小規模な JavaScript インタラクションも置き換え可能です。 著者は、この CSS 中心モデルがボタン、スイムレーン、カードなどの基本的なマーケティングコンポーネントをほぼ網羅でき、HTML/CSS だけで最小限またはゼロ JavaScript によって開発負荷を削減し、SSR を通じてパフォーマンスと SEO を向上させ、アクセシビリティの準拠を簡素化し、マーケター・デザイナー・フロントエンドチームにとって JS バンドルサイズを縮小できると考えています。

**Show HN：デスクトップウィンドウでアートを作るクリエイティブコーディングライブラリ**

## 日本語訳： `window-art` は、開発者がシンプルで読みやすいコードを使ってデスクトップウィンドウ上に直接ビジュアルシーンを作成しアニメーションさせることができる軽量な Python ライブラリです。 **基本的な使用例：** ```python import window_art as wa with wa.run(): win = wa.window(x=100, y=150, width=200, height=300, color="coral") ``` `wa.window()` 関数は指定した位置とサイズに色付きの長方形を作成します。メディアは `image="photo.jpg"` や `video="movie.mp4"` を渡すことで追加できます。テキストウィンドウは `text="Hello!"` のようなパラメータとオプションで `font_size=32` を指定して作成します。 **アニメーションヘルパー：** - `wa.move(win, target_x, target_y, duration=2.0, ease="ease_out")` – 指定時間内にイージングを用いてウィンドウを新しい位置へ移動させます。 - `wa.fade(win, alpha, duration=0.5)` – ウィンドウの不透明度をフェードさせます。 - `wa.color_to(win, "blue", duration=0.5)` – 背景色を滑らかに変更します。 **タイミング制御：** `wa.wait(seconds)` は run コンテキスト内で実行を一時停止し、順次アニメーションを行えるようにします。 例スクリプトでは、複数のウィンドウタイプ（カラー、画像、動画、テキスト）を作成し、それらを順番にアニメーションさせる方法が示されています。 このライブラリはブラウザやターミナル外でグラフィックスを描画するライブコーディングの伝統に従っており、フルゲームエンジンや複雑な UI フレームワークのオーバーヘッドなしでクイックデモ、ビジュアル概念の教育、クリエイティブコーディングプロジェクトに適しています。

Gemma および Qwen の安全機能を生文字列で迂回する

## Japanese Translation: **要約** オープンソースの大規模言語モデルは、アラインメントが訓練された正確なチャットテンプレートに一致する入力を受け取ったときだけ安全です。「ChatBug」脆弱性は、このテンプレートを省略または変更すると、モデルが生の次トークン予測に戻り、有害なコンテンツ（例：爆弾作成手順）を生成できることを示しています。 Qwen2.5‑1.5B、Qwen3‑1.7B、SmolLM2‑1.7B、および Gemma‑3‑1b‑it の実験では、適切にテンプレート化されたプロンプトが違法リクエストに対して 100 % の拒否率を示す一方で、不整合なプロンプトは拒否率を **60 %（Qwen2.5‑1.5B）、80 %（Qwen3‑1.7B）、40 %（SmolLM2‑1.7B）および 0 %（Gemma‑3‑1b‑it）** に低下させました。この問題は、Hugging Face の推論 API が「爆弾の作り方を教えて」と丁寧に拒否したが、同じモデルをローカルでテンプレートなしで実行すると完全な発火ガイドを生成することで最初に指摘されました。 論文 *ChatBug: A Common Vulnerability of Aligned LLMs Induced by Chat Templates*（Jiang ら, 2024年6月 / AAAI 2025）は、フォーマット不一致攻撃が Llama‑3、GPT‑3.5、Claude といったモデルで最大 100 % の成功率を達成できることを記録しています。安全性は重みの組み込み特性ではなく、推論パイプラインのフォーマットによって活性化される脆弱な挙動であり、テンプレートを回避または破損すると安全ガードレールが無効になると主張しています。 提案される対策には次のものがあります： 1. 混合または不整形テンプレートで訓練し、拒否ロジックをフォーマット非依存化すること。 2. 推論時に外部「System 2」分類器（例：蒸留版 Qwen3Guard）をインターセプターとして使用すること。 3. より深い安全制約を直接モデル重みに埋め込むこと。 今後の研究では、7 B–70 B+ の大規模モデルをテストし、5 つ以上の有害プロンプトカテゴリを拡張し、多モーダルおよび拡散モデルの脆弱性を探求し、クロステンプレート転移効果を測定する予定です。著者らは再現性のために完全な実験ログ、コード、およびスクリプトを含む公開 GitHub リポジトリも提供しています。 オープンソース LLM を展開するユーザーや企業にとって、フォーマットインジェクションが検証されないままであると安全保証が無効になり、規制監査、評判損失、および潜在的な悪用のリスクが生じるため、厳格なテンプレート強制または追加の保護策を採用しなければなりません。

**Show HN:** *Pipenet ― Localtunnel のモダンな代替*

## Japanese Translation: **改善された概要** Pipenetは、クライアントとサーバーの両方のコンポーネントを統合したオープンソースでセルフホスト型のトンネル解決策です。`npm install pipenet` でインストールするか、直接 `npx` を使用して実行できます。 - **クライアント利用例** ```bash npx pipenet client --port <port> [--subdomain <name>] [--host <hostname>] ``` クライアントは `pipenet({ port: 3000 })` API を公開し、`request`、`error`、`close` イベントを発火させ、トンネル URL（例：`https://abc123.pipenet.dev`）を提供します。 - **サーバー利用例** ```bash npx pipenet server --port <port> [--domain <name>] [--tunnel-port <port>] ``` サーバー API (`createServer({ domains, secure, tunnelPort })`) は `onTunnelCreated`、`onTunnelClosed`、`onRequest` といったライフサイクルフックをサポートします。また、`maxTcpSockets`（デフォルト10）や `landing` を使ったランディングページリダイレクトなどの設定オプションも提供します。 - **機能とプロトコル** Pipenet は HTTP/HTTPS、WebSocket（フルデュプレックス）、Server‑Sent Events (SSE)、およびチャンク転送エンコーディングを使用した HTTP ストリーミングをサポートします。単一ポートでのクラウドデプロイが可能で、複数ドメインに対応しつつ、TypeScript と ES Modules で積極的に保守されています。 - **管理用 API エンドポイント** - `GET /api/statusServer` – 全体ステータス - `GET /api/tunnels/:id/status` – 特定トンネルのステータス - `GET /:id` – 個別トンネルの管理 - **SDK 統合例** `mcp-proxy` SDK は Pipenet を利用してローカル MCP サーバーとリモート AI クライアントを接続し、Pipenet が大規模な開発ワークフローに組み込めることを示しています。 Pipenet により、サードパーティサービスに依存せずに安全でマルチプロトコルのトンネルを制御でき、費用削減と Web、WebSocket、SSE、およびストリーミングアプリケーションへのトラフィックルーティングが向上します。

**RLのポスト・トレーニング時に、重みの転送を2 秒未満で行う**

## Japanese Translation: --- ## 要約 Kimi‑K2 は、**256 個の BF16 訓練 GPU から 128 個の FP8 推論 GPU に重みを転送する**ことで、1 兆パラメータモデルに対して **1.3 秒** のクロスマシンパラメータ更新を実現します。転送は一方向の **RDMA WRITE** を使用しています。 更新ワークフローはコントローラーによって駆動され、以下の手順で構成されています： 1. すべての訓練 GPU からパラメータメタデータを収集します。 2. 各ソース GPU をターゲット推論 GPU にマッピングし、転送順序を定義する静的重み転送スケジュールを計算します。 3. このスケジュールをすべての訓練 GPU に配布します。 4. 各訓練ステップ後に GPU を通知して予定された転送を開始させます。 訓練パラメータは **Fully Sharded Data Parallel (FSDP)** でシャーディングされ、`full_tensor()` は任意の GPU がフルパラメータを再構築できるようにします。複数の**DeviceMesh** グループが並列に動作し、グループ内ではポイント・ツー・ポイント通信、グローバル同期は Ethernet 上の GLOO を介して行われます。 転送タスクは 4 段階にパイプライン化されます： - ホストからデバイスへの memcpy（オフロード時）。 - 投影融合 / 量子化。 - RDMA WRITE による宛先 GPU メモリへの書き込み。 - グローバルバーリア同期。 各段階のタスクはキューに入れられ重ね合わせて、ハードウェア資源を最大限活用します。GPU メモリ使用量は設定可能な **ウォーターマーク** により制御され、新しいタスクはオンザフライ一時メモリがこの上限未満のときのみ開始されます。これにより過負荷を防ぎつつネットワークを飽和状態に保ちます。 1.3 秒更新時間を実現する主な設計選択： - ポイント・ツー・ポイント通信は、単一の rank‑0 ボトルネックではなくネットワーク全体を飽和させる。 - 一方向 RDMA は RPC/シリアライズオーバーヘッドを排除し、推論エンジンに変更を加える必要がない。 - 静的スケジュールはステップごとの制御プレーンレイテンシーを削減する。 - コンポーネントの明確な分離は、設計・テスト・最適化を容易にする。 結果として得られる **1.3 秒更新ウィンドウ** は、大規模強化学習微調整で Kimi‑K2 上の 1 兆パラメータシステムを迅速かつ信頼性高く転送できる基盤となり、研究者や企業がダウンタイムを最小限に抑えながら生産性向上を図れるようにします。

Android には、偽のセルタワーを検出するための隠し設定が存在します。

## Japanese Translation: （欠落していた詳細を含む）** Stingray（「IMSI キャッチャー」）デバイスは、弱いセルラー・プロトコルをハイジャックし、デバイス情報を収集したり、通話やテキストメッセージを傍受します。Android のセキュリティ進化により、ユーザーはこれらの攻撃をブロックできるようになりました：Android 12 以降ではレガシー 2G ネットワークを無効化できます；Android 14 では SMS/通話の暗号化が強化されます；そして Android 15 で、ネットワークが識別子を要求したり弱い暗号化を強制する際に警告するネットワーク通知アラートが導入されました。通知機能と 2G トグルからなる完全なモバイル・ネットワーク・セキュリティスイートは、現在 Pixel 10 系列の電話でのみ利用可能です。これは特定のモデムハードウェアを必要とするためです。この機能を有効にするには **設定 → セキュリティ & プライバシー → さらにセキュリティ & プライバシー → モバイルネットワークセキュリティ** に移動し、「ネットワーク通知」と「2G ネットワーク保護」をオンにします。これらのアラートは、電話が暗号化されていないネットワークに接続したときや、ネットワークがデバイス情報/ SIM ID をログしたとき（時間と頻度を含む）に表示されます。Galaxy S25 のような最新モデル（One UI 8/Android 16 など）でも、まだ 2G トグルのみが公開されています。完全な通知機能は、2026 年頃まで広範囲のハードウェアサポートが到来するまでは利用できません。これらの設定を有効にすると、ユーザーは偽装された基地局への曝露を減らせます。一方で、メーカーやキャリアは互換性のあるモデムを早期に導入し、包括的な保護を提供する必要があります。

「ターゲットベッツ：就職活動への別アプローチ」

## 日本語訳： > **概要：** > コアアイデアは、選ばれた数少ない機会―「ベット」と呼ばれる5〜10の役職または企業に焦点を当て、それらを徹底的に追求することで、何十もの一般的な応募を送るよりも効果が高いということです。現在の社員へ直接アプローチし、複数回メールでフォローアップし、自分が資産になると説得すれば、紹介料を確保でき、成功率を約1 %からほぼ10 %に劇的に上げることができます。従業員数30人未満の非常に小規模な企業では、同様の方法でCEOへ連絡することで効果があります。このターゲットアプローチは、必要な応募数を約百件から十件に削減しました。著者は、この手法が仕事以外にも適用できることを示すため、迅速に申請し熱心にフォローアップして競争の激しいサンフランシスコのアパートを勝ち取った例で裏付けています。一貫して採用すれば、このような集中型アウトリーチは求人検索や住宅取得、ビジネス交渉など他の競争的な追求も格段に効率化し、時間を節約する応募者と高品質な紹介を受ける雇用主双方に利益をもたらし、業界全体の採用慣行を再構築する可能性があります。

**バーミングハム監獄からの手紙（1963）** ``` 親愛なる市民の皆様へ 私はアラバマ州バーミングハムにある刑務所からこの手紙を書いています。バーミングハムで行われている公民権デモに参加したため逮捕されました。この機会を借り、なぜ人種的不正と隔離に対抗することが必要だと感じるのか、また非暴力的抗議が変化を実現する最も効果的な手段であると考える理由をご説明したいと思います。 まず私は革命家でも過激派でもないことを述べておきます。私の唯一の目標はアラバマ州バーミングハムにおける黒人差別を終わらせることです。この都市で黒人が受けている不正義に注目し、州が行動を起こすべき時だと信じています。 隔離の現実は、白人以外の人々に多くの問題をもたらします。例えばバーミングハムでは、黒人は当局から二級市民として扱われます。教育や医療など基本的なサービスへのアクセスが制限され、雇用や住宅でも差別に直面しています。州はこれらの問題を対処したくないため無視し続けています。 アラバマ州は植民地時代から存在する歴史的な人種差別を抱えており、変化に抵抗し、公民権運動に反対してきたという経緯があります。これが理由で、州は黒人を二級市民として扱い続けているのです。私たちは自らの権利を守るため闘う必要があります。 変化をもたらすには、同じ目標を共有する他の公民権活動家と協力し合うことが不可欠です。また、平和的抗議や座り込み、ボイコット、ストライキなど、過去に平等を求めて闘った人々が用いた非暴力戦術を採用するべきです。こうした方法を使えば、より良い未来へのコミットメントを世界に示すことができます。 対立者からの暴力に対しても準備を整える必要があります。変化を求める際には暴力や強制を使わない方針を守ります。非暴力的手段こそが目標達成への最も効果的な道であると信じているからです。規律を保つことで、我々は道徳的権威を維持し、「過激派」や「急進派」とラベリングされるのを避けられます。 人種差別が個人的な問題だけではなく、制度的な問題であることを認識することも重要です。州は法律と政策を用いて隔離と黒人への差別を強化してきました。もし州が行動しないならば、我々は自らの権利を守るために闘わざるを得ません。 また、公民不服従は抑圧に対抗する重要な手段です。不正な法律や政策を破り、その結果を受け入れることで問題に光を当て、世界に自らの状況を示すことができます。公民不服従の目的は混乱を生むことではなく、州に対してこれらの問題に直面させる状況を作り出すことです。 我々は皆、自分たちの行動とその結果が他者に与える影響について責任があります。人種や宗教に関係なく、人々を尊重し、尊厳を持って接するべきです。また、新しいアイデアに開かれ、共通の目標を達成するために他団体と協力すべきです。 アラバマ州は長い人種差別の歴史を有しており、当局への信頼は難しいものです。州は黒人のニーズを無視し続け、暴力や差別から守ることができないという政府の不備を目にしています。バーミングハムでは州が支援を拒否するため、我々は自らの権利を闘うしかありません。 アラバマで変化を起こすには、他の公民権活動家と協力し非暴力的戦術を採用することが不可欠です。また、対立者からの暴力に備えるべきです。規律を保つことで道徳的権威を維持し、「過激派」や「急進派」とラベリングされるのを避けられます。 お時間とご支援に感謝いたします。 ```

新たなデータによると、Threads は毎日のモバイル利用者数で X を上回ったようです。

## Japanese Translation: Threadsはモバイルの日次アクティブユーザー数（141.5 M対125 M、2026年1月7日時点）でXを上回っていますが、ウェブでは遅れています（Xの訪問数145.4 M対Threads合計8.5 M）。この急増は、MetaによるFacebookとInstagramでのクロスプロモーション、クリエイターへの焦点、および機能の迅速なリリース―興味ベースのコミュニティ、改善されたフィルタ、DM、長文テキスト、消える投稿、実験的ゲームなど―によって推進され、2025年6月末までにモバイルDAUが前年比127.8 %増加しました。Metaは2025年8月にThreadsの月間アクティブユーザー数が4億人を超え、2025年10月には1億5千万人の日次アクティブユーザー数を報告しています。一方で、Xの日次アクティブユーザー数は過去一年で半減しており、米国では依然としてリードしていますが、カリフォルニア州、英国EU、インド、ブラジルなどでAI（Grok）や非同意のディープフェイク画像に関する調査を受けています。これらの論争はBlueskyのインストール数を押し上げました。Threadsのモバイル成長はXの問題への反応ではなく、長期的なトレンドとみなされており、ウェブ支配力に即座に変化が起こる見込みはありません。

Bluetooth 上で動作し、分散型ピアツーピア通信を行うメッセージング アプリケーションです。

## Japanese Translation: **Bitchat** は、Bluetoothメッシュネットワーク上で動作し、インターネット・サーバー・電話番号を必要としない完全に分散型のピアツーピアメッセージングアプリです。 各デバイスはクライアントとサーバーの両方として機能し、自動的に近隣のピアを検出して複数ホップにわたってメッセージを中継します。そのため、ネットワークは検閲耐性・監視耐性・インフラ依存性がなく、停電や災害、抗議活動、または低接続領域でも稼働し続けます。 プロジェクトはオープンソースでパブリックドメインに公開され、Permissionless Tech が保守しています。 **iOS/macOS**：App Store で「bitchat mesh」として利用可能；ソースコードは <https://github.com/permissionlesstech/bitchat> にあり、iOS 16.0+ と macOS 13.0+ をサポートし、Xcode（xcodegen または Swift Package Manager 経由）でビルドされます。 **Android**：Play Store で「bitchat」として利用可能；ソースコードは <https://github.com/permissionlesstech/bitchat-android> にあり、APK リリースは <https://github.com/permissionlesstech/bitchat-android/releases> から入手できます。Android 8.0+（API 26）をサポートし、iOS バージョンとの完全プロトコル互換性があります。 技術文書にはホワイトペーパー（「whitepaper.md」）が含まれます。 今後のアップデートではクロスプラットフォーム互換性を維持し、すべてのサポートデバイスでシームレスに動作できるよう継続的に改善されます。

「robots.txt を修正しないと、サイトはGoogleから消えてしまいます。」

## Japanese Translation: ウェブサイトはルートレベルの `robots.txt` がない場合、Google の検索結果から消えてしまうことがあります。ファイルが無いと Googlebot はサイトのどの部分をクロールすべきか判断できず、Google Support の 2025 年 7 月 23 日付けページ（「Fix ‘robots.txt unreachable’ Error ~ Website Not Indexing?」）では、到達不能な robots.txt がクロール全体を停止させ、検索結果にすべてのページが表示されなくなると説明しています。 アダム・コスタは実際にこの現象を観察しました。彼のサイトから `robots.txt` を削除した後、Google からのトラフィックが急激に減少し、新しい投稿はインデックスされず、古い投稿だけが外部リンク経由で可視化されたままでした。サポート動画も同じ挙動を確認しており、Google は `robots.txt` がなくても数ページのレガシーコンテンツをインデックスし続ける可能性があると指摘しています。 迅速な対処法は、ルートレベルに次の内容を含む `robots.txt` を作成することです： ``` User-agent: * Allow: / ``` このディレクティブは IETF の仕様（2022 年 9 月時点）で正式に有効とされています。2010 年の Stack Overflow 討論ではその妥当性が議論されましたが、後の仕様で受け入れられました。 ウェブマスターはこのファイルを見落としてはいけません。省略するとオーガニックトラフィックと収益に大きな損失を招く可能性があります。一方、復元すれば通常のクロールとインデックスが回復します（ただし Google は外部リンク経由で古いページを表示し続ける場合があります）。

「恐竜時代以降、哺乳類は現在までにアンテイターへ進化した回数が12倍になった」と研究（2025年）が報告しています。

## Japanese Translation: **要約** 哺乳類は白亜紀以降、少なくとも12回独立して蟻・シロアリを食べる習性を進化させてきましたが、実際にこの食事に必要な特異な形質を備えている種はほんのわずかです。600件以上の研究から4,099種の哺乳類データを網羅的に調査した結果、本当に蟻・シロアリを主食とする「ミルメコファージ（myrmecophages）」が約20種存在することが判明しました。これらの専門家は、長い粘着性舌、巣穴で掘るために適応した爪、または蟻採集を容易にする歯の減少などの特徴を持っています。興味深いことに、昆虫食系の系統は肉食系より約3倍頻繁に蟻への食性へ転換しています。 社会性昆虫（蟻・シロアリ）の増加―白亜紀時点で全昆虫種の1％未満だったが、ミオセン期には約35％に達した―はこの傾向と平行している。ミルメコファージは主要な哺乳類グループ（単孔目・有袋類・胎盤綱）それぞれで一度ずつ現れ、肉食動物がその起源の約四分の一を占めています。 研究では、初期エオセン期にシロアリ食へ移行した後に全食性に戻った唯一の属は*Macroscelides*（ゾウシャワ）であり、12回の独立した起源のうち8回が単一種によって表されていることから、一度強制的なミルメコファージ化を経験すると多様化は限定的になると指摘しています。 著者らは、蟻・シロアリへの専門化は進化上「死線」になる可能性があるものの、大規模社会昆虫群（例：火蟻）の拡大を促す気候変動により利益をもたらす可能性があると示唆しています。これらの発見は、15,000種以上に上る蟻・シロアリの多様性とバイオマスが数千万年にわたり哺乳類進化を形成してきたことを強調し、将来の生態学的変動がこれら昆虫によって推進され続けることで哺乳類の生物多様性に影響を与え続ける可能性を示唆しています。