MentraOSは、Even Realities G1やMentra Mach 1などのスマートグラスに対応したオープンソースのアプリ開発プラットフォームです。開発者はTypeScript SDKを使用してアプリを迅速に作成し、Mentra Storeを通じて配布できます。MentraOSはペアリング、接続、データストリーミング、クロス互換性などを処理するため、開発者は革新的なアプリの作成に集中できます。このプラットフォームは完全にオープンソース（MITライセンス）であり、活気のあるコミュニティを誇ります。
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この記事では、C++におけるよくある落とし穴、&記号の欠落によって参照渡しではなく値渡しをしてしまうミスを取り上げます。そして、Rustのデフォルトのムーブセマンティクスと借用チェッカーが、この微妙だがパフォーマンスに重大な影響を与えるエラーを防ぐ方法を示しています。`vec::retain`などの例を用いて、Rustのコンパイラがコンパイル時にこのようなミスを事前に検出し、コードの信頼性を高める仕組みを説明しています。C++も同様のメカニズムを提供していますが、Rustのデフォルト設定はよりシンプルで効果的で、開発者の認知的負荷を軽減します。また、慣用的なRustコードと非慣用的なRustコードの比較も行い、非従来的なアプローチでもRustではこれらのエラーを起こしにくいことを示しています。
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このコードスニペットは、glm-4.5 大規模言語モデルからレスポンスを取得するために、Z.AI オープン プラットフォーム API に cURL POST リクエストを送信する方法を示しています。リクエストには、ユーザーとアシスタントの役割を持つ会話と、Z.AI オープン プラットフォームの説明が含まれています。この例は、API を呼び出してモデルから生成されたテキストを取得する方法を示しており、Z.AI オープン プラットフォームの機能と使用方法を理解する上で重要です。
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ロサンゼルスの高速道路におけるガードレール盗難が急増しており、公共の安全を脅かしている。過去2年間で、修理費用は6万2000ドルを超えた。窃盗犯は、アルミニウム価格の高騰とスクラップヤードでの容易な転売を理由に、アルミニウム製のガードレールを標的にしている。ボルトを溶接して盗難を阻止しようとしたCaltransの試みは失敗に終わり、現在、ガラス繊維複合材の使用を検討している。ガードレール以外にも、銅線やケーブルの盗難も深刻な問題となっており、電力や交通などの重要なインフラに支障をきたしている。AI監視システムが一部地域に導入され、不審な活動を検知し予測することで、金属窃盗対策の新たな手段を提供している。
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ますます厳しくなる夏の熱波に対抗するため、パリはセーヌ川の水を利用した革新的な冷却システムを積極的に開発しています。このシステムは熱交換器を通じて建物の熱を川の水に移動させ、真夏でも川の水温が高くても高い冷却効率を維持し、冬には従来の空調の15倍もの効率を発揮します。しかし、夏季気温の上昇に伴い、このシステムは新たな課題に直面しています。環境保護を前提とした冷却能力の更なる向上は、パリが取り組むべき重要な課題となっています。
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AI企業Anthropicは、著作権で保護された書籍をAIモデル「Claude」のトレーニングに使用したとして、作家らから提起された集団訴訟で、15億ドルの和解金を支払うことで合意しました。これは、公に報告された著作権回収額としては過去最大です。裁判官は以前、Anthropicによる書籍の使用は「極めて変革的」であり、フェアユースに当たるという判決を出していましたが、この和解は、Library Genesisなどのサイトから入手した数百万冊の海賊版書籍の取得に焦点を当てています。この和解により、著作権侵害で責任を問われる可能性のある裁判が回避されました。この画期的な事件は、AIトレーニングデータを取り巻く法的紛争の継続性を浮き彫りにし、将来のAI企業にとって前例となります。
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多国籍研究プロジェクトであるエクスペディション501は、北大西洋海底の下に巨大な淡水帯水層を発見しました。これは、ニューヨーク市を800年間供給できるだけの水量を持つ可能性があります。1976年の偶然の発見に基づき、この探検隊は、その起源と利用可能性を分析するために、数万リットルの水サンプルを採取しました。この発見は、深刻化する世界的な水危機に対する潜在的な解決策を提供しますが、所有権、持続可能な採取、海洋生態系への影響など、いくつかの課題も提起しています。さらなる研究により、水の年代と飲用への適合性が決定されます。
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知覚可能だが物理的には実現不可能な幾何学的構成物である不可能図形の表現は、コンピュータグラフィックスにおける課題でした。切断や曲げなどの既存の手法は幾何学を破壊し、下流の処理を妨げてきました。本論文では、離散外微積分に基づく新しいメッシュ表現であるメッシャーを提案します。3D頂点位置の代わりに、メッシャーは2Dスクリーン空間位置とエッジごとの深度差を格納することで、エッシャー風の不可能図形の表現を可能にします。これにより、平滑化、熱拡散、測地線距離クエリなどの標準的な幾何処理操作、および可能な形状を不可能な形状に変形する逆レンダリングが可能になります。メッシャーは、人間の視覚的知覚の理解とコンピュータグラフィックス能力の拡大に新たな道を提供します。
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コロンビア大学は、中絶、人種差別、イスラエル・パレスチナ紛争など、デリケートな話題について学生間のより生産的な議論を促進することを目的としたAIディベートプログラム「Sway」をテストしています。カーネギーメロン大学の研究者によって開発されたこのツールは、30以上の大学で3000人以上の学生によって使用されてきました。しかし、この取り組みはコロンビア大学内で論争を引き起こしており、根本的な問題に対処できていない、政治的および歴史的文脈を曖昧にしている、さらには学生の意見を検閲するために使用される可能性があるといった批判が出ています。データプライバシーと教育におけるAIの応用に関する懸念も表明されています。
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Unreal Engineの起動時間が遅い？開発者が調査した結果、エンジンはなんと38000個ものツールチップを作成しており、大量のリソースと時間を消費していることが判明しました。これらのツールチップのほとんどは実際には表示されません。簡単なコード変更により、ツールチップの作成が必要になるまで遅延させることで、起動速度が大幅に向上し、ランタイムパフォーマンスへの影響はありません。この最適化により、デバッグビルドでの起動時間が2～5秒短縮され、メモリ使用量も削減されました。
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この記事は3部構成のシリーズの2番目で、AIに関する専門知識が限られている技術的な読者向けに、大規模言語モデル（LLM）の仕組みを分かりやすく説明しています。Sebastian Raschkaの著書「Build a Large Language Model (from Scratch)」に基づいたシリーズの第19部を基に、LLMにおけるベクトル、行列、高次元空間（ボキャブラリー空間と埋め込み空間）の使用方法を説明します。著者は、LLMの推論を理解するには高校レベルの数学知識だけで十分であり、トレーニングにはより高度な数学が必要であると主張しています。この記事では、ベクトルが高次元空間でどのように意味を表すか、そして行列乗算がこれらの空間間でどのように射影を行うかを詳細に説明し、ニューラルネットワークにおける線形層と関連付けています。
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