日付別ニュース一覧

**トリニティ・ラージ** オープンな400 B スパースMoEモデル

## Japanese Translation: ``` (combining all key points with clarity):** --- ### Trinity‑Large: A Fast, Open, State‑of‑the‑Art Sparse MoE Language Model Trinity‑Large は、1 つのトークンで約 13 B パラメータ（256 エキスパート、1.56 % ルーティング分率）しか活性化しない 400 B パラメータを持つ sparse mixture‑of‑experts モデルです。10 T、4 T、3 T の三段階で **17 T** のキュレーション済みトークンを使用して訓練されました。プログラミング・STEM・推論・多言語コンテンツをカバーする合成データが用いられ、Momentum‑based エキスパートロードバランシング、1 シーケンスあたりのバランスロス、z‑loss 正則化で LM‑head ロジットを抑制し、効率的な注意機構（HSDP）と 8‑expert 並列処理が採用されました。 **リリースされたバリアント** | バリアント | 説明 | |---------|-------------| | **Trinity‑Large‑Preview** | 軽くポストトレーニングし、チャット対応。創造的執筆・物語作成・ロールプレイ・リアルタイム音声支援・エージェントタスク（OpenCode, Cline, Kilo Code）で優れた性能を発揮します。まだ推論モデルではありません。 | | **Trinity‑Large‑Base** | 完全な 17 T 事前訓練チェックポイント。ベンチマークと研究資源として使用されます。 | | **TrueBase** | 初期の 10 T チェックポイントで、指示データや LR アニーリングが含まれていません。大規模な高品質事前訓練効果を研究するのに最適です。 | 全体の作業―6か月間にわたる4つのモデル―は約 **2,000 万ドル** の費用で、**2048 台の Nvidia B300 GPU** を使用し、**33 日間** にわたって訓練されました。 **性能** - 数学・コーディング・科学的推論・原知識ベンチマークにおいて同等またはそれ以上の性能を示します。 - 推論速度は、同じハードウェア上で比較可能な重みクラスモデルより約 2–3 倍速です。 - ベンチマーク比較（Preview vs. Llama 4 Maverick）： - MMLU: 87.2 vs. 85.5 - MMLU‑Pro: 75.2 vs. 80.5 - GPQA‑Diamond: 63.3 vs. 69.8 - AIME 2025: 24.0 vs. 19.3 **技術的詳細** - ネイティブコンテキスト長：**512k トークン**。Preview API はインフラ調整中に 128k と 8‑bit 量子化で動作します。 - モデルと API は Hugging Face、OpenRouter、および Arcee.ai を通じて公開されており、Kilo Code、Cline、OpenCode 用の統合がすぐに利用可能です。 **コミュニティへの関与** チームは Trinity‑Large が最先端レベルでありながら所有権と実際の使用を念頭に置いて設計されていることを強調し、ユーザーに失敗例を報告してもらうことでオープンモデルが継続的に改善できるよう奨励しています。 ```

「有名な研究者が、赤ちゃんの中毒事件を隠したのでしょうか？」

エアフォイル（2024）

**Mousefood – マイクロコントローラ向け組み込みターミナルUIを構築** - マイクロコントローラ上で直接リッチかつインタラクティブなターミナルインターフェースを作成できる軽量フレームワーク - 最小限のメモリ占有で、ボタン・スライダー・フォームなどテキストベースのウィジェットに対応 - 一般的なRTOSやベアメタル環境と連携でき、重要な処理をブロックせずリアルタイムにUIを更新可能です

## Japanese Translation: > **改善された概要** > mousefood は、Ratatui ターミナル UI ライブラリ向けの軽量で no‑std バックエンドを提供し、ESP32、STM32、RP2040/2350 などのマイクロコントローラや同様のボード上でリッチテキストインターフェースを描画できるようにします。`EmbeddedBackend` は `embedded-graphics-unicodefonts` を使用してデフォルトフォントサポート（小さなバイナリ用には無効化可能）を行い、`EmbeddedBackendConfig` によりボールド／イタリック修飾子をサポートし、色テーマのマッピング (`ColorTheme::ansi()` や `tokyo_night()`) を許可します。オプション機能として e‑ink ディスプレイドライバが公開されており、`epd-weact` は `driver.full_update` を呼び出すフラッシュコールバックを必要とし、`epd-waveshare` は `epd.update_and_display_frame` を使用します。`embedded-graphics-simulator` クレートによりシミュレーターが利用可能で、`cargo run --example simulator` で実行できます。サンプルコードでは、モックディスプレイ (`MockDisplay<Rgb888>`) の初期化、`EmbeddedBackend` の作成、および Ratatui の `Frame` を介したウィジェット描画を示しています。パフォーマンス指針としては、フォント使用時に高フレームレートを実現するために `opt-level = 3` でコンパイルすることが推奨され、フラッシュ制約のあるデバイスではバイナリサイズ増加に注意します。mousefood は Apache 2.0 / MIT の二重ライセンスで提供され、docs.rs に完全なドキュメントがあり、コミュニティからの貢献を歓迎しています。Tuitar、Mnyaoo32、Phone‑OS などのプロジェクトが採用しており、実際の組み込み UI に対する実用性を示しています。

Android のデスクトップインタフェースにリークが発生しています。

## Japanese Translation: > Google の最新リークでは、Android デスクトップインターフェースが既に Chrome OS デバイス上で動作していることが示されており、完全な Android デスクトップモードへの重要な一歩を意味します。この発表は Chromium Issue Tracker のエントリから得られたもので、ビルド番号 145.0.7587.4（アップグレード前）と 146.0.7634.0（後）、および HP Elite Dragonfly 13.5 Chromebook（「Brya(Redrix)」）が参照されています。後者は 2021 年製の第12世代 Intel Core AlderLake‑U プロセッサを搭載しています。これらのログは Android ビルド ZL1A.260119.001.A1 を指し、Android 16（ALOS）として特定され、現在 Chrome OS の QPR3 Beta 2 デスクトップ体験に統合されています。 > 新しいインターフェースは大画面 Android Chrome を模倣していますが、従来のデスクトップ要素も追加しています。例えば、現在のデスクトップ Chrome と同一のタスクバーと、デスクトップ上でのみ表示される Extensions ボタンがあります。また、スプリットスクリーンマルチタスクをサポートし、Chrome OS に似たウィンドウコントロール（最小化/フルスクリーン/閉じる）や、時刻（秒）、日付、バッテリーアイコン（Android 16 M3E）、Wi‑Fi、通知ベル、「EN」、Gemini アイコン、画面録画ピルを備えたステータスバーがあります。マウスカーソルもわずかな尾の変更が施されています。 > ベータ版が成功すれば、安定リリースとして Android デスクトップモードが登場し、Chromebook ハードウェア上でのアプリ互換性が拡大する可能性があります。この進展は HP のようなデバイスメーカーにソフトウェアスタックを適応させる動機となり、ユーザーがモバイル‑デスクトップエコシステムと対話する方法にも影響を与えるでしょう。

エリクサーから派生したジョブ処理フレームワーク「Oban」が、Python 版として登場しました。

## Japanese Translation: ``` ## Summary Oban‑py は PostgreSQL のみで動作するジョブキューで、無料の OSS エディションと追加機能付き有料 Pro エディションがあります。 全ての調整は一つのデータベース内で完結します：LISTEN/NOTIFY が `oban_jobs` に新しい行が挿入されるとワーカーを起動し、`oban_leaders` の TTL カラム付き INSERT … ON CONFLICT で単一リーダーを選出し、SELECT … FOR UPDATE SKIP LOCKED により複数のワーカーが安全にジョブを取得できます。 OSS 版ではワーカーは単一の asyncio イベントループ内で動作し、個々のジョブを一度に認証します。Pro 版では真の並列処理を実現するプロセスプールディスパッチャ、複数ジョブを同時に挿入または認証するバルク SQL 文、高度なハートビートで停止したプロデューサーを検知、ワークフローオーケストレーション、一意ジョブ検出、および設定可能なタイムアウト後に `executing` 状態のジョブを `available` に戻す「Lifeline」救済プロセスが追加されます。 両エディションとも、最大試行回数まで指数関数的バックオフ再試行ロジック（≈15 + 2^attempt s + jitter）をサポートし、それ以降はジョブを破棄します。 リーダー専用 Pruner は設定された `max_age` より古い終了済みジョブを削除します。 OSS は趣味プロジェクトや初期評価に適しており、Pro はより高スループット・並列性と堅牢な障害処理が必要な場合に推奨されます。 ```

**Show HN:** 「あなたのLLMツールが送信している内容を確認できるMitMプロキシ」

## Japanese Translation: **Sherlock** は、アプリケーションとLLMプロバイダーのAPIの間に位置する軽量で透明性の高いHTTPSプロキシです。*mitmproxy* を使ってポート 8080 上のトラフィックをインターセプトすると、ターミナルベースの「燃料計」ダッシュボードが表示され、各プロンプトについてリアルタイムでプロバイダー（例：Anthropic Claude）、モデル名、トークン数、およびタイムスタンプを確認できます。すべてのリクエストとレスポンスは自動的に `~/.sherlock/prompts/` ディレクトリ内に Markdown（人間が読みやすい形式）および JSON（生APIボディ）ファイルとして保存され、開発者はコスト追跡やデバッグのための明確な監査証跡を得られます。 **インストールと初回実行** リポジトリをクローンします (`git clone https://github.com/jmuncor/sherlock.git`) そして pip で編集モードでインストールします (`pip install -e .`)。最初に起動すると、Sherlock は自らの mitmproxy CA 証明書を生成し、システムの信頼ストア（macOS/Ubuntu の手順が提供されています）へ追加するよう促されます。また、インターセプトされたプロンプトを保存する場所も選択できます。 **使い方** よく使われるコマンドは `sherlock claude`（Claude Code 用）、`sherlock run <cmd>`（任意のコマンドをプロキシ）および `sherlock run --node <cmd>`（Node.js アプリ用）です。ヘルパーコマンドとして `check-certs`、`install-certs`、`env` があり、証明書と環境変数（`HTTP_PROXY`、`HTTPS_PROXY`、`NODE_EXTRA_CA_CERTS`）を管理します。オプションフラグには `--port`、`--limit`、`--persist`、および `--skip-cert-check` があり、追加設定が可能です。 **プロバイダーサポート** 現在は Anthropic の Claude に対応しています；今後のリリースで OpenAI と Google Gemini を追加予定です。新しいプロバイダーを追加するには、`sherlock/config.py` にホストを追加し、`sherlock/parser.py` でパーサーを作成し、`parse_request()` を更新します。 **貢献とライセンス** MIT ライセンスの下での貢献は歓迎されます。ワークフローは fork → branch → commit → push → pull request で進められ、開発は仮想環境（`pip install -e .`）内で行われます。また、プロバイダーサポートを拡張するための明確なガイドラインも提供されています。 トークン使用量とプロンプト履歴を公開することで、Sherlock はチームが AI コストをより厳密に管理し、LLM駆動サービスをデバッグし、全体的な信頼性を向上させるのに役立ちます。

**タイトル:** Apple、iOS アプリでパトレオンクリエイター全体に最大30％の手数料を導入予定 --- - Apple は iOS アプリを利用するすべてのパトレオンクリエイターに対し、最大 **30 %** の手数料を課す方針です。 - この変更は、プラットフォーム経由で行われるサブスクリプション決済から得られる収益分配に影響します。 - パトレオンの利用者およびクリエイターは、Apple が正式に発表した際に新しいポリシーを確認するよう推奨されています。

## Japanese Translation: > **概要：** > Appleは、iPhone/iPad での Patreon 作成者がレガシー課金から App Store のアプリ内購入システムに切り替える期限を、2025年11月から **2026年11月1日** に延期しました。新ルールでは、Patreonへの支払いはデジタル商品として扱われ、**30 %の手数料**が課せられますが、サブスクリプション期間が一年を超えると**15 %に減額**されます。作成者は iOS 専用価格を上げるか、料金を吸収してクロスプラットフォームの価格設定を維持することができます。また、Apple の手数料を回避したい場合は、iPhone/iPad 上で Patreon のウェブサイト経由で支払うことも可能です。現在、レガシー課金を利用している作成者は約 **4 %** に留まっており、多くの人がすでに移行済みです。Patreon はこの方針変更に失望感を示しています。 > 課金変更に加えて、Appleは数件の新ハードウェアとソフトウェアアイテムを発表しました： > - より長い追跡範囲と大音量スピーカーを備えた第2世代 AirTag。 > - Apple Watch 用の *Black Unity Connection Braided Solo Loop* ウォッチバンド。 > - iPhone 5s および 6 向けに拡張された iOS 12.5.8 サポート。 > - **Apple Creator Studio** の開始（サブスクリプション：$12.99/月または $129/年）。このサービスには Final Cut Pro、Logic Pro、Pixelmator Pro、Motion、Compressor、MainStage が「インテリジェント」機能とともにバンドルされています。 > Apple は 2026 年に 20 件以上の新製品を発表予定であり、iPhone、iPad、Mac、Apple Watch、スマートホームハブ、その他噂されているリリースなどが含まれます。また、エコシステム内で作成者向けの機能強化を継続的に展開する計画です。

**コンピュータ歴史博物館、コレクションのデジタルポータルを開設**

## Japanese Translation: **要約：** コンピュータ歴史博物館（CHM）は、*2026年1月21日*に無料のウェブベースポータル「OpenCHM」を開始しました。これにより、世界中の誰もがデジタル化された計算機アーティファクトコレクションへ即座にアクセスできます。このプロジェクトは、Gordon & Betty Moore Foundation とその他の寄付者による資金提供を受け、CHM の数年間にわたるデジタリゼーションイニシアチブの一環として実施されました。OpenCHM は KeepThinking との協力で彼らの Qi コレクション管理システムを使用して構築されました。 ポータルは、文書・画像・ソフトウェア・オブジェクト・口述歴史に対するスマートフィルタ付きの高度な検索ツールを提供します。キュレーターが選んだピックとストーリーでビジョナリープレーヤーや画期的なイノベーションがハイライトされ、ディスカバリーウォールでは珍しいアイコニックアーティファクトが紹介されます。ユーザーは「マイアルバム」を作成してカスタムコレクションを保存・共有できます。開発者ポータルには API、サンプルコード、および外部開発者向けの登録情報が用意されています。 社長兼 CEO の Marc Etkind は、このプロジェクトは発見を促し、好奇心を刺激し、新しい聴衆にコレクションを解放することを目的としていると述べました。一方、Gordon & Betty Moore Foundation の Janet Coffey は、その思慮深いデザインと他組織がオープンにコレクションを共有する動機付けになる可能性を称賛しました。 OpenCHM はプロジェクトの進行に伴い、デジタル化された歴史資料を追加し続け、検索可能なアーカイブを拡大するとともに、研究者・教育者・趣味人・ソフトウェア開発者がこれらのリソースを新しいアプリケーションで利用または埋め込むことを奨励します。 *この改訂版要約は元の一覧からすべての主要ポイントを取り入れ、推測を最小限に抑え、OpenCHM の明確かつ分かりやすい概要を提示しています。*

**五つのレベル：スパイシーなオートコンプリートからダークファクトリーへ**

## 日本語訳: この記事は、ソフトウェア開発コストが急速に低下しており、チームが人間の時間を安価なAI時間と入れ替えていることを主張し、自動車運転レベルをモデルにした5段階の自動化スペクトルを通じて進行していると述べています。 1. **レベル 0 – 手作業でのコーディング**：開発者は自らコードを書き、時折AIから提案を受ける。すべてのロジックは人間が書く。 2. **レベル 1 – 「AIインターン」**：単体テストやdocstringの作成など個別タスクをAIに委託し、作業を加速させるが開発者の役割は変わらない。 3. **レベル 2 – AIネイティブ開発**：コーダーが同僚としてAIと協力。生産性は向上するがコードは依然として人間によって作成される。 4. **レベル 3 – シニア開発者の監督**：開発者はマネージャーとなり、大量のAI生成コードをレビュー、負荷感が増大する。 5. **レベル 4 – プロダクト/PMフォーカス**：役割が仕様書作成とスケジュール計画へ移行。AIがコーディングを担当し、新たな職務プロファイル（例：「PM3」）が生まれる。 6. **レベル 5 – ブラックボックス生成**：ソフトウェアは高水準の仕様書からコードを完全にAIで生成。人間は不要または歓迎されないようになり、ファナックのダークファクトリーに見られる。 現在、多くの企業はChatGPTを正規表現作成など単純タスクのみで利用しており、速い入力以外の価値はほとんど提供しない。5人未満の小規模チームはすでにレベル 5で運用されており、この傾向がソフトウェア産業の労働市場を再構築することを示している―生産性を高めつつ従来の開発者役割を縮小し、プロダクトマネジメント機能を強化する。

**ジェリーフィン LLM / AI 開発ポリシー**

## Japanese Translation: ** > Jellyfin の貢献ガイドラインは、プルリクエストにおける大規模言語モデル（LLM）の出力の使用を厳格に制限しています。 > > * **LLM テキストの逐語的コピーは禁止** – LLM から直接コピーしたテキストは、イシュー、コメント、PR 本文、およびフォーラム投稿で禁止されています。 > * **翻訳の場合は明示的なラベル付けが必要** – LLM が翻訳を支援した場合、その作業には必ずその旨をラベル付けし、できるだけ元の言語で公開してください。 > * **LLM 生成コードはクリーンアップと説明が必須** – 貢献者はすべての変更点をレビュー・クリーンアップ・説明する責任があります。「ピュア・バイブコーディング」は許可されません。 > * **簡潔で焦点の絞られた PR が推奨** – 各 PR は単一の機能またはバグ修正を含むべきです。関連性のない変更は拒否対象になります。大規模な PR は小さなコミットに分割すべきで、レビュアーはスクワッシュできますが、作業がレビュー可能であることを保つ必要があります。 > * **コード品質ルール** – 過剰なコメント、スパゲッティコード、空行、エディタ生成のメタファイル（.claude 設定など）は許可されません。 > * **テスト要件** – すべての変更はコンパイル・実行が正しく行われ、機能テストでカバーされる必要があります。テスト不足は拒否理由になります。 > * **理解しやすい貢献** – 貢献者は自分の変更を十分に理解しており、レビュー時に LLM テキストに頼らず議論できなければなりません。 > * **LLM 生成プロジェクトのラベル付け** – プロジェクトが主に LLM によって生成された場合、その旨をコミュニティ内で共有する際に明確にラベル付けしなければなりません。 > * **ライセンスと帰属の遵守** – すべての作業はライセンスを尊重し、貢献者への完全なクレジットを行い、コード盗用や Git 履歴の改ざんを避ける必要があります。違反は拒否またはバンの対象となります。 > * **モデレーションの焦点** – レビュアーは明確なルール違反にのみ対応し、LLM 使用自体を標的にはしません。 > * **最終判断** – PR が複雑さ・サイズ・不明瞭さにより合理的にレビューできない場合、拒否され、より焦点の絞られた提出物へ分割する必要があります。 この改訂版要約は、元リストからすべての重要ポイントを明示的に扱いながら、明確性を保ち不要な推測を避けるよう設計されています。

ヘレニズム時代の戦争―戦闘前に用いられた象と酒の役割

**Show HN：The HN Arcade** （「Show HN：HN アーケード」）

## Japanese Translation: 元の要約はコアなアイデアを捉えており、裏付けのない主張を導入せずに有用な文脈を追加しています。したがって、改訂は必要ありません。 --- **オリジナル要約の繰り返し:** 「HN Arcade」は、ゲームをキュレーションして表示するウェブディレクトリであり、特に Hacker News コミュニティを対象としています。タイトルを簡単にナビゲートできるリストにまとめることで、ユーザーはテックニュースや議論に既に関与しているプラットフォーム内で、新しいゲームやニッチなゲームを直接発見できます。説明では「ゲームのディレクトリ」という役割を強調し、各タイトルが人気の「Show HN」機能—Hacker News の新しいソフトウェアプロジェクトとクリエイティブ作品を紹介するセクション—にリンクしていることを示しています。この統合により、開発者は革新を重視するオーディエンスへゲームを披露でき、読者はサイトを離れることなくプレイ可能なコンテンツへ迅速にアクセスできます。イニシアチブは「Show HN」を通じて新しいツールやアイデアを定期的に促進する広範な Hacker News エコシステムにフィットしています。テキストは将来の拡張については概説していませんが、現在の設定はゲームクリエイター（露出機会提供）とユーザー（テック志向環境内でのゲームオプション拡大）の両方にメリットをもたらしています。

**「sfo-jfk」を適切な写真に変える方法** 1. **適切な画像を選ぶ** - サンフランシスコ国際空港（SFO）またはジョン F ケネディ国際空港（JFK）の高解像度写真を探します。 - 両方を表示したい場合は、分割画面レイアウトを検討してください。 2. **文脈に合ったテキストを追加** - HelveticaやArialなどのクリーンなフォントを使用します。 - 「sfo-jfk」を中心または角に配置し、重要なディテールを遮らないようにします。 3. **視覚効果を施す** - 画像が際立つよう明るさとコントラストを調整します。 - テキストの読みやすさを高めるため、薄い影や輪郭を追加します。 4. **適切な形式でエクスポート** - ウェブ用は72 dpiでJPEGまたはPNGに保存し、印刷用は300 dpiに設定します。 - オンライン共有の場合はファイルサイズを2 MB以下に抑えます。 5. **オプション：地図オーバーレイを入れる** - ２つの空港を結ぶ薄い線を追加し、ルートを視覚化します。 - 各端に「SFO」と「JFK」をラベル付けします。 これらの手順に従うことで、単なる文字列「sfo-jfk」をプレゼンテーションやソーシャルメディアに適した魅力的でプロフェッショナルな写真へと変換できます。

## Japanese Translation: Stardrift の AI 旅行プランニングアプリは、フリーフォームのユーザークエリ（例： “sfo-jfk”）を LLM パーシング、データベース検索、および人間によるキュレーションを組み合わせて、立ち上げ済みの目的地画像に変換します。各クエリから Haiku モデルが生成するカスタム `Place` 型は、名前とタイプ（“region”・“city”・“country”）で定義されます。ランキングされた各場所について、システムは内部 API を通じて Unsplash のトップ 5 写真を取得します。Unsplash のレートリミットにより、1 時間あたり約 20 場所しか処理できないため、最初の 500 エントリーを埋めるには約 3 日かかります。 クエリされた場所が欠落している場合（例： “Deadvlei”）、Google Maps が座標を提供し、最も近い保存済み場所が代わりに使用されます。システムは「Mongolia」のような実際に存在しない場所をフラグ付けし、著者による手動でのバックフィルを促します。マップビューではカバレッジギャップが表示され、アフリカや南米など代表性の低い地域が明らかになり、多くの都市は網羅されているものの、より広域の地域は少ないという制限が浮き彫りになります。 この手法は LLM の理解力、従来のソフトウェアエンジニアリング、および人間によるキュレーションを融合し、汎用 AI アートではなく高品質な画像を提供します。将来的には地理的カバレッジの拡大、自動取得とキュレーションされた “golden hour” 写真とのバランス調整、およびライセンス懸念への対処が計画されています。その結果、旅行者はより優れたビジュアルを得られ、ハイブリッドモデルが将来の旅行アプリやコンテンツライセンシング戦略に影響を与える可能性が示されます。

**Bf‑Tree：メモリサイズ超過範囲インデックスのための、読み書き最適化された現代型並行処理構造**

## Japanese Translation: Bf‑Tree は Microsoft Research によって Rust で書かれた新しい並列範囲インデックスです。オープンソースの Cargo クレートとして利用可能（`bf-tree = "0.1.0"`）で、メモリ容量を超えるワークロードにも対応します。このプロジェクトには研究論文と設計ドキュメントが含まれ、Microsoft の Open Source Code of Conduct に従い、標準的な `CONTRIBUTING.md` と `SECURITY.md` が用意されています。 **主な特徴** • 例として `"key"` → `"value"` を挿入し、バッファに読み込み、`LeafReadResult::Found(5)` をアサートする使用方法。 • クロスプラットフォーム開発（Linux, Windows, macOS）で、Linux が最も厳密にテストされたプラットフォームです；Rust ツールチェーンが必要です。 • コード品質は CI 実行前のフォーマッティングとリントを強制する pre‑commit フックによって保証されます。 • `shuttle`（`cargo test --features "shuttle" …`）を用いた決定的な並列テストと操作シーケンスのファズテスト。 • ベンチマークスクリプトが利用可能：インメモリベンチマーク、NUMA およびハングページを含む高度な指標。 • 商標・ブランドガイドラインが適用されます；問い合わせは bftree@microsoft.com までお願いします。

Microsoft によって、私は Linux に切り替えざるを得ませんでした。

## Japanese Translation: --- ## Summary 著者は、1998年にAthlon XP 1900+、GeForce 440 MX、および256 MB RAMを搭載したPCで Windows を忠実に使用してきましたが、20年間の利用後にようやく Windows から離れました。Microsoft の Windows 10/11 の更新は侵入的になり、全画面広告、同意なしの再起動、および許可なく自動インストールされる 24H2 更新などが問題となりました。24H2 をインストールした後、Chrome が「シーザー」またはロックアップし、ロールバックも失敗し、再インストールでも解決できませんでした。Insider ビルドに切り替えると一時的にクラッシュが修正されましたが、新たな問題として NVIDIA‑Microsoft ドライバの不整合（Multiplane Overlay パイプライン）により、ビデオ再生中に Chrome が約30秒間フリーズしました。Microsoft と NVIDIA は互いを非難し、ユーザーは「困った状態」に置き去りにされました。 その他の Windows の問題としては、ランダムなバグ、不必要なアップデート、Copilot/OneDrive 広告、普遍的な Copilot ボタン、サードパーティツール（例：Rufus）なしでローカルアカウントを作成できないこと、および実用的な修正策が欠如している点があります。 著者は Linux を試しました。具体的には AMD Ryzen 9 5800X3D と RTX 5080 を搭載したマシンで CachyOS を使用しました。最初の問題はスリープモードが壊れ、ウェイク後にモニタ検出が行われないことでした。CachyOS では mkinitcpio にモジュールを追加し initramfs を再構築することで NVIDIA ドライバの問題を解決し、PipeWire を使用して音声レイテンシを Windows より低く抑えました。2026 年時点で Linux の強みとしては、ハードウェアアクセラレーション付きネイティブブラウザ、WSL や Docker のオーバーヘッドなしで動作する開発ツール、Bitwig Studio や Ardour などの DAW、Proton/Wine を介した Windows と同等レベルのゲームパフォーマンス、および DaVinci Resolve、Kdenlive などのネイティブビデオ編集が挙げられます。残る制限としては Winboat 経由での Adobe Suite（性能低下）、Valorant や League of Legends などのアンチチートゲームサポートの不足、および Windows/Mac に比べて依然として劣る 3D モデリングソフトウェアがあります。 著者は Microsoft が React Native / JavaScript ベースの「ネイティブ」アプリへシフトしていることを批判し、RAM 使用量が増加しユーザー満足度が低下していると指摘しています。結論として、著者は完全に Linux に移行した理由を Microsoft のバグ多発で広告詰めの OS と述べ、読者にも同様の転換を検討するよう促しています。 --- **Main message:** 書き手は継続的な更新バグと侵入的な広告により Windows を放棄し、Linux の方が信頼性が高いことを発見しました。彼は他者にも同じ移行を勧めています。

**回転している間に：** *スピンロックでよく起こる問題をお聞きください*

## 日本語訳： > **改訂要約** > > 記事では、C++で手作業で実装したスピンロックがエラーを起こしやすく、パフォーマンスに負担がかかる理由について説明しています。単純な `int32_t` フラグは複数のスレッドが同時にロックを取得できてしまい、これを `std::atomic<int>` に置き換え、 `exchange(1)` を使用すると競合は解消されますが、依然としてバイスイート（busy‑waiting）が発生し、電力消費・温度上昇・キャッシュ整合性トラフィックを引き起こします。 > > スピンループ内に `_mm_pause()`（または同等の命令）を挿入するとメモリ要求が抑制され、再試行ごとにパス数を倍増させる指数的バックオフはさらに競合を減らします。ただし最適なパス数はマイクロアーキテクチャによって異なるため、 `PAUSE` のレイテンシは古い Intel/AMD チップで約10サイクルから Skylake では約140サイクルに及びます。したがってバックオフカウントは固定数のパスではなく CPU サイクル単位で表現すべきです。 > > 適切なメモリ順序（ロック取得時には `acquire`、解放時には `release`）を使用すると、不必要な完全シーケンシャル整合性バリアが除去されます。カスタムスピンロックはまた、優先度逆転・ライブロック・偽共有（ロック変数が他のデータと同じキャッシュラインを共有する場合）や `std::atomic_wait` の実装差異に悩まされることがあります。 > > 現代の C++ 標準では `std::atomic_wait` が提供されていますが、コンパイラサポートは異なります（MSVC は OS プリミティブを直接呼び出し、libc++ は従来バックオフと yield を使用）。これらの複雑さから、記事ではほとんどの場合においてカスタムスピンロックを書くよりも、OS が提供する同期プリミティブ（ミューテックス、futex、Windows の `WaitOnAddress` など）を利用した方が望ましいと結論付けています。 > この改訂要約はリストのすべての重要ポイントを取り込みつつ、明瞭さを保ち、未検証の推測を避けるようにしています。

**Show HN：ユーザースクリプト用カーソル**

## Japanese Translation: **Browser Code** は、Claude が仮想ファイルシステム（VFS）上のファイルとして Web ページを閲覧・編集できるブラウザ拡張機能です。 各サイトは `/domain/path/` の下に表示され、 `page.html`、 `console.log`、 `screenshot.png`、 `plan.md` などのファイルが含まれます。また、ディレクトリ `scripts/` と `styles/` はユーザーが記述したコードを保持します。 `./scripts/*.js` にあるスクリプトは Chrome（または Firefox）の **userScripts API** を通じて永続化され、 `/products/[id]` や `/users/[userId]/posts/[postId]` のような動的ルートを含む URL で自動的に実行されます。拡張機能は `window.__routeParams` を注入してこれらのパラメータを公開します。 アーキテクチャは次の三部構成です：背景サービスワーカー（Claude API クライアント、スクリプト登録、会話履歴、VFS の調整）、VFS を実装し DOM ↔ HTML をシリアライズし、メインワールドでスクリプトを実行しコンソール出力を傍受するコンテントスクリプト、およびチャット UI、ファイルブラウジング、計画／実行コントロールを提供するサイドバー React パネル。 **Plan Mode** では Claude が `plan.md` に提案変更を書き込み、ユーザーの承認後に **Execute Mode** に切り替わります。このモードでファイル編集、DOM の変異、およびスクリプト実行が可能です。VFS ファイルはバージョン番号を持ち、最後に読み込んだ以降 DOM が変更されている場合は編集が失敗します（楽観的同時実行）。 ローカルファイル同期もサポートされています：Chrome は File System Access API を介して双方向同期を提供し、Firefox は Downloads API によるエクスポートのみの同期と最新勝利（newest‑wins）衝突解決を提供します。 利用可能なエージェントツールには `Read`、`Edit`、`Write`、`Glob`、`Grep`、`Bash`、`Ls`、`Screenshot`、`Todo` があります。 インストールは Chrome で開発者モードを有効にする（または Firefox で一時アドオン）し、「User scripts」権限を付与して CSP をバイパスします。ビルドは `bun install` で行い、開発コマンド (`bun run dev` / `bun run dev:firefox`) を実行し、リリース用にビルド/zip してください。 このバージョンは主要ポイントをすべて捉え、元のテキストに存在しない推測情報を除外し、明確で簡潔な概要を提示しています。

- **メカニクスに焦点を当てる**（例：タイルマッチング、物理パズル）し、具体的な解法は避ける - **全体の進行状況**（レベル数や難易度曲線）を説明し、重要な展開は伏せる - 「批判的思考」や「パターン認識」のような**一般的用語**を使い、正確な手順名は出さない - ゲームのスタイルを示す**視覚・音響ヒント**（色彩、サウンドエフェクトなど）に言及し、結果には触れない - プレイヤーが自由に実験できる**創造的余地**を強調し、唯一正解の道筋ではなく多様なアプローチを示す - 具体的なパズルを言及する際は抽象化し：「プレイヤーは物体を特定の方法で整列させる必要がある」などと表現する。

## Japanese Translation: --- ## Summary この記事は、「情報」やパズルゲームでプレイヤーをサポートする際には共感のもと、スパイラル（伏線）を明かさずに行うべきだと主張しています。これらのタイトルの楽しみは、自分自身で事実を発見する過程にあるからです。トム・フランシスは「情報ゲーム」を、進行が知識の解明に依存するゲームとして定義しており、答えを事前に知っていると体験そのものが台無しになると述べています。 従来のウォークスルーやAI概要、さらには一部検索エンジンの結果も、しばしば直接的なスパイラルや不正確さを含み、この挑戦を損ねます。代わりに、直接答えを与えるのではなく誘導質問を投げかけるガイドは、プレイヤーが関与し続けながらも助けを受け取れるようにします。著者自身も「盲目で遊ぶ」ことを好み、短絡より学習曲線を重視しています。 この記事では **Outer Wilds** をケーススタディとして用いています。同ゲームのSteam説明文は主要なプロットポイント（例：時間ループする太陽系、ダーク・ブランブル、月面にある宇宙人遺跡、砂に埋もれた地下都市）を漏らしています。**Blue Prince**、**The Crimson Diamond**、**Strange Jigsaws** などのコミュニティプロジェクトは、成功したスパイラルフリーサポートの例として挙げられています。Reddit フォーラムは、完全な解決策よりもヒントを共有する文化を示し、他者の体験への共感が反映されています。 将来的には、協調的なパズル解決が拡大し、より豊かな「あはっ」瞬間を生み出すと予測しています。これによりゲーム開発者はコミュニティフレンドリーでスパイラルセンシティブなサポートモデルを採用するよう促され、プレイヤー・スタジオ・業界全体がより深い没入感と保持率の向上という形で恩恵を受けるでしょう。

Linux ネイティブ VST プラグイン ディレクトリ

## Japanese Translation: **概要：** この文章は本質的に内容がないことを述べています。事実、数値、または議論が欠如していることを認め、文脈や背景情報の不在も指摘しています。その結果、将来の発展やユーザー、企業、あるいは業界全体への潜在的な影響についての予測はありません。

**カイロス：誰もが使えるAIインターンシップ**

## Japanese Translation: **概要** Kairosは、人間のユーザーを模倣して多くのアプリやウェブサイトでタスクを自動化する個人用AIインターンです。バックグラウンドで静かに実行され、トリガーをスケジュールしたりイベントに反応したりし、自身専用のブラウザを使用してアカウントにログイン、ボタンをクリック、フォームを入力、データを取得、新しいジョブを1つの画面ウォークスルーから学習します。このツールはすでにGmail、Notion、Google Sheets、Calendarなど20以上のネイティブサービスと連携しており、競合調査、コンテンツ再利用（ブログ記事からソーシャルトレードへ、ポッドキャストから記事へ）、キャンペーン報告、および提案書や要約文書のような洗練されたドキュメント生成といった高度な機能を提供します。 料金は階層構造で設定されており、無料プラン（$0/月）では基本的なメッセージング、限定されたスケジュールタスク、主要アプリ統合、および優先サポートが利用できます。Plusプラン（$37/月）は月あたりのタスク数を増やし、メッセージング制限を拡大し、すべてのネイティブ統合へのアクセスと強化された優先サポートを追加します。ChatGPTなどのチャットベースモデルとは異なり、Kairosは実際にアプリにログインして操作を行い、単なる対話だけではありません。 反復作業を確実に処理することで、Kairosはチームがより高付加価値の活動に集中できるようにし、成果物の一貫性を向上させ、マーケティング、営業、人事、およびその他のビジネス機能に対して鋭い競争洞察を提供します。

3Dプリントされた数学的ランプシェード（照明カバー）

## Japanese Translation: --- ### Summary 著者は、半透明PLAを使用してLidl LEDストリップ用の3Dプリントディフューザーを作成し、OnShapeデザインファイルを共有しました。ディフューザーの形状は、次式で定義されるスイーピング2‑Dプロファイルから導出されました。 \[ r = \cos(5\theta) + 0.2\cos(9\theta)+0.05\cos(200\theta)+4 \] この式は、大きく穏やかな波形に小さな揺れのあるリッジを生成します。著者は、このDesmosグラフをSVGにエクスポートし、InkscapeでDXFへ変換した後、そのDXFをOnShapeにインポートしてロフトモデリングを行いました。しかし、OnShapeのロフトツールは1 047点プロファイルで失敗し、スムーズなドームを生成せずにフリーズしました。 これを解決するために、著者はPythonスクリプト（ChatGPTの指導による）を書き、2‑Dプロファイルを縮小して単一の先端点に収束させました。これにより、印刷可能なSTLファイル（約70 + MB）が生成されました。完成したディフューザーは半透明PLAでプリントされています。また、著者はJupyterノートブックをMarimoアプリへ変換し、Pythonのインストールなしでブラウザベースの断面とプロファイルの可視化を提供しています。 ---

テスラの利益は2025年に46 ％減少しました。

## Japanese Translation: **概要:** テスラの自動車利益は2025年に46 %減少し30億8千万ドルとなり、数年間で最低利益レベルを記録しました。一方、自動車販売収益は11 %減少し、世界中で1.63百万台が出荷されました。この減少にもかかわらず、同社はウォール街の予想を上回る営業利益と売上高を報告し、市場外取引後に株価が上昇しました。ソーラーおよびエネルギー貯蔵収益は25 %増加し、サービス収益は18 %成長するなど、他のセグメントでの利益拡大が自動車損失を相殺しています。 同社はシリーズEラウンドでイーロン・マスク氏のAIスタートアップxAIに20億ドル投資し、株主への手紙でも「物理的AI」モデルへのシフトを示唆しました。テスラは2026年上半期にセミトラックとサイバーカブの量産を開始する予定であり、テキサス州リチウム精製所でパイロット生産を始めています。また、自律走行およびロボティクス用の新しい推論チップも開発中です。第3世代オプティマスロボットは2026年第1四半期に公開予定で、テッククランチイベントが10月13日〜15日にサンフランシスコで開催されます。 この改訂された概要にはすべての重要ポイントが含まれており、原文の意味を忠実に保ちつつ、推測や追加説明は行っていません。

キバ―（YC W23）はスタッフエンジニアを募集しています。

## Japanese Translation: --- ## 要約 Kyber は、企業が複雑な規制通知を迅速に作成・レビュー・送信できる AI ネイティブのドキュメントプラットフォームを構築しました。テンプレートの 80 % を単一システムに統合することで、ドラフト時間を 65 % 削減し、保険請求組織におけるコミュニケーションサイクルタイムを 5 倍圧縮します。 過去 18 ヶ月で Kyber は売上成長率が 30 倍以上となり、利益性を達成しました。主要な保険企業との 6 桁〜7 桁規模の複数年契約を確保し、Guidewire、Snapsheet、および PCMS と提携しています。同社は Y Combinator、Fellows Fund などトップシリコンバレー VC の支援を受けています。 Kyber はニューヨーク州ニューヨークで Staff Engineer / Tech Lead を募集しています。給与は $200 k–$260 k（株式の 0.50 %–1.50 %）で、職務には技術的所有権、スプリント計画、AI ツール導入、信頼性/セキュリティ、および採用が含まれます。望ましい資格は「10 倍エンジニア」レベルのステータスで、AI により強化されたコーディング能力、大規模データ駆動型システム経験、SOC 2、HIPAA、ISO などの企業コンプライアンス、およびエンジニアリング成果に対する責任を持つことです。 面接プロセスは創業者によるスクリーン、テイクホーム実務課題、過去プロジェクトに関する技術的ディープダイブ、システム設計・スケーリングインタビュー、活用とリーダーシップのインタビュー、および 5 つの推薦状で構成されています。福利厚生には競争力のある給与、豊富な株式パッケージ、雇用主負担の医療・歯科・視覚保険が含まれます。

**Djangoを始めるためのノート** - pipでDjangoをインストールします。 `pip install django` - 新しいプロジェクトを作成します。 `django-admin startproject mysite` - プロジェクト内にアプリを作ります。 `python manage.py startapp blog` - アプリを`settings.py`の`INSTALLED_APPS`へ追加します。 - `mysite/urls.py`でURLルーティングを設定し、アプリ側でビューを作成します。 - データベース構築のためにマイグレーションを実行します。 `python manage.py migrate` - 管理画面へのアクセス用スーパーユーザーを作成します。 `python manage.py createsuperuser` - 開発サーバーを起動します。 `python manage.py runserver` - サイトは`http://127.0.0.1:8000/`、管理画面は`http://127.0.0.1:8000/admin/`で確認できます。

## Japanese Translation: > **改訂版要約:** > 著者は最近 Django を学び始め、2020 年の Rails 経験よりも習得しやすいと感じています。Django の明示的なファイルレイアウト（`urls.py`、`models.py`、`views.py`、`admin.py`、`tests.py`）とテンプレート参照によりナビゲーションが明確です。高度にカスタマイズ可能な管理インターフェース（`ZineAdmin` クラスで示される）があり、ORM の簡潔なダブルアンダースコア結合構文は複数テーブルにわたるデータベース作業を簡素化します。自動マイグレーションは `models.py` の変更から生成され、著者は編集せずに使用し、頻繁なスキーマ調整のためにこの機能を評価しています。ドキュメントが称賛されており、Jacob Kaplan‑Moss の PyCon トークと役立つモデル紹介が引用されています。小規模サイトでは著者は SQLite を好み、`VACUUM INTO` でバックアップし、公式ガイドラインに従って本番環境を構築しています。Django のバッテリー付き機能（CSRF、CSP ヘッダー、メールバックエンド、設定モジュール）が強調されており、`settings.py` がグローバルであるため `WSGI_APPLICATOIN` などのタイプミスが時折発生します。ウェブフレームワークに不慣れながらも、著者はフォーム検証と認証を探索しており、Marco Rogers に ORM の使用を勧めてもらったことに感謝し、将来のプロジェクトで Django のパフォーマンスをテストする計画です。 > この改訂版は元の表現に近く、より広いコミュニティシフトの推測を削除し、すべての重要ポイントを保持しています。 もし元の要約そのままを残したい場合は、上記の二つの軽微な推論のみが原文からの逸脱であるとご指摘ください。