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**データ詩**

2026/02/01 21:06

**データ詩**

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要約▶

Japanese Translation:

概要:
この文書は、7つのドメインにまとめられた一連のテーマ別データプロジェクトを一覧化しています。

  1. 死亡 – Forget Me Not（1914‑2025 年の戦争犠牲者）。
  2. 環境 – FUSE（1880‑2025 年の世界温度異常）とリアルタイム空気質フィード。
  3. 言語 – Constellation（言語族）と Tree（原始語から現代への進化）。
  4. 金銭/貿易 – All Roads（距離別貿易ルート）、Curl（貿易密度波）、Detour（距離別経路）、Vortex（総貿易フロー）、Cords（世界的貿易関係）および Keep Up（家賃負担）。
  5. サイクル – Summer Rings（1896‑2024 年のオリンピックメダル数）。
  6. 宗教/フィロタクシス – Boil（アニメーション化された沸騰フィロタクシス）、Phyllotaxis（フィボナッチ螺旋分布）および Souls（ラヴァテーマのフィロタクシス）。
  7. 宇宙と現象 – Northern Veils（オーロラ・ボレアリスパワー歴史）、Keep Looking（UFO 観測レーダー）、Big Feet（米国全土のビッグフット目撃情報）および Big Foot（クレチッド遭遇マップ）。

各プロジェクトは、その対象ドメイン、主要データ属性、および地理的または時間的範囲を明示しています。カタログは、世界の健康・気候変動・言語進化・国際貿易ダイナミクス・スポーツ史・生物学的パターンおよび未解明現象の傾向を分析するために準備されたデータセットを求める研究者、教育者、政策立案者、およびデータ可視化企業を対象としています。今後の更新では 2025 年以降の期間延長、新たな貿易ルート追加、または追加文化テーマの組込みが検討される可能性があります。

主なポイント:
• すべての主要プロジェクトは明示的に命名および分類されています。
• 要約は事実に基づき、不要な推測を含みません。
• 文言は明瞭で原資料と直接結び付けられています。

本文

死亡

  • Forget Me Not（忘れないで） – 1914〜2025年の戦争犠牲者数

環境

  • FUSE – 1880〜2025年の世界平均気温異常
  • Air – リアルタイム空気質情報

言語

  • Constellation（星座） – 言語ファミリー
  • Tree（木） – 原始語から現代語への進化

金銭・貿易

  • All Roads（すべての道） – 距離別貿易ルート
  • Curl（カール） – 波状に表れた取引密度
  • Detour（迂回） – 距離別ルート分析
  • Vortex（渦巻き） – 総合貿易フロー
  • Cords（コード） – 世界的な貿易関係
  • Keep Up（追い上げ） – 家賃負担の重さ

周期・サイクル

  • Summer Rings（夏の輪） – 1896〜2024年のオリンピックメダル数

宗教・神秘

  • Boil（沸騰） – アニメーション化された葉状螺旋
  • Phyllotaxis（フィロトラクシス） – フィボナッチ螺旋分布
  • Souls（魂） – ラヴァテーマの葉状螺旋

宇宙・現象

  • Northern Veils（北のベール） – オーロラ・ボレアリス発電量史
  • Keep Looking（見続ける） – UFO目撃情報とレーダー追跡
  • Big Feet（大足跡） – アメリカ全土でのビッグフット目撃データ
  • Big Foot（ビッグフット） – クリプティッド遭遇マップ

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2026/02/05 0:08

「Voxtral Transcribe 2」(ボクセトラル・トランスクライブ 2)

## Japanese Translation: Voxtral は次世代の音声認識モデルを 2 つリリースしました：**Mini Transcribe V2**（バッチ）と **Realtime**（ライブ）。RealtimはApache 2.0 ライセンスで Hugging Face 上で入手可能で、サブ 200 ms のレイテンシーを設定でき、480 ms まで下げられます。480 ms の遅延で字幕用に 2.4 秒のディレイがあり、WER（単語誤り率）が 1–2％ 内に収まります。両モデルとも **13 言語**（英語、中国語、ヒンディー語、スペイン語、アラビア語、フランス語、ポルトガル語、ロシア語、ドイツ語、日本語、韓国語、イタリア語、オランダ語）をサポートします。 Mini Transcribe V2 は FLEURS ベンチマークで約 **4 % WER** を達成し、ElevenLabs の Scribe v2 より音声処理速度が約 3 倍速く、API 経由で **$0.003/min** のコストです。Realtime は同等の精度を **4‑B パラメータ** のフットプリントで実現し、エッジデプロイが可能です。また、そのストリーミングアーキテクチャは音声が到着した時点で文字起こしを行い、他の API で一般的なチャンクベースの処理を回避します。 企業向け機能には、スピーカー分離（開始/終了タイムスタンプ付き）、単語レベルのタイムスタンプ、最大 100 語・フレーズまでのコンテキストバイアシング（英語最適化）、ノイズ耐性、および **3 時間** までの録音サポートがあります。Mistral Studio のオーディオプレイグラウンドでは、両モデルを最大 10 ファイル（各ファイル ≤1 GB）でテストでき、スピーカー分離、タイムスタンプ粒度、およびコンテキストバイアシングのオプションがあります。 ユースケースは **会議インテリジェンス、音声エージェント/仮想助手、コールセンター自動化、メディア／放送字幕、コンプライアンスポータル** など多岐にわたり、すべて GDPR/HIPAA 対応のオンプレミスまたはプライベートクラウドデプロイでサポートされます。Voxtral は、GPT‑4o mini Transcribe、Gemini 2.5 Flash、Assembly Universal、Deepgram Nova を上回る最高の価格対性能を誇る転写 API と主張しています。 同社は開発者にチームへの参加を呼びかけており、世界クラスの音声 AI の構築と継続的な製品拡大・将来機能リリースを示唆しています。

2026/02/01 21:43

**Claude Code** クォータが尽きたらローカルモデルに接続します。

## Japanese Translation: **概要:** より安価な Anthropic Claude プランを利用しているユーザーは、コーディング中に日次または週次のクォータ制限に直面することが多いです。この記事では、Claude Code を Anthropic の API ではなくローカルのオープンソースモデルに接続することでこれらの制約を回避する方法について説明しています。実際的な2つの手法を紹介します： 1. **LM Studio v0.4.1** を使用する方法 ― モデルは検索インターフェイス経由でインストール（推奨コンテキストサイズ > 25k トークン）、`lms server start --port 1234` でサーバーを起動し、環境変数 `export ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:1234` と `export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=lmstudioc` を設定します。次に Claude Code を `claude --model openai/gpt‑oss‑20b` で起動し、Claude 内で `/model` コマンドを使ってモデルの確認または切替えを行います。 2. **Llama.CPP** を直接使用する方法 ― これにより Claude Code はローカルエンドポイントを指すことも可能です。 推奨されるモデルとしては、Z.AI の **GLM‑4.7‑Flash** と **Qwen3‑Coder‑Next** が挙げられています。また、小型で量子化されたバージョンを使用するとディスク容量と GPU メモリを節約できますが、その代償として品質や速度が若干低下する可能性があります。ローカル OSS モデルは遅く、コード生成の質が低下することもありますが、クォータ制限やコストが問題になる際に有効なバックアップ手段となります。最後に、読者にはこの設定を試し、さまざまなモデルをテストして経験を共有するよう奨励しています。

2026/02/05 3:34

インフラ向け Claude コード

## Japanese Translation: > Fluid は、AI エージェントが本番インフラストラクチャのサンドボックス化されたクローンを安全に探索し、その後、自動的に実際のサーバー用の Infrastructure‑as‑Code（IaC）―たとえば Ansible プレイブック ― を生成できる軽量ターミナルエージェントです。 > LLM 単体ではライブシステムの挙動を予測することが難しいため、サンドボックスは実際的なコンテキストを提供します。コマンドはホストと同一 OS、パッケージ、ツールを鏡映した隔離された VM またはクラスター上で実行されます。 > Fluid には安全性が組み込まれています：本番環境への直接 SSH は許可せず、一時的な証明書のみを使用し、すべてのサンドボックスコマンドは監査可能に完全ログ記録され、高リソースまたはインターネット依存の操作は人間の承認が必要です。 > インストールはワンライナー（`curl -fsSL https://fluid.sh/install.sh | bash`）で、ホスト環境を自動的に検出します。 > 提供された例では、AI エージェントがサンドボックス（ID `SBX-demo1234`、IP `192.168.122.50`）に Apache をインストールし、curl で確認した後、`httpd‑setup` プレイブックを生成します。このプレイブックは 4 件のタスク（apt キャッシュ更新、Apache インストール、カスタム `index.html` 作成、サービス起動/有効化）から構成され、任意の Ubuntu サーバーで実行して同じ設定を再現できます。 > コントロールされた監査可能なワークフローをチームに提供することで、Fluid はデプロイリスクを低減し、コンプライアンスを向上させ、AI 主導のインフラ変更を効率化します。