経済に関する記事で、新しい国ランキング指標であるベビーマネー指数（BMI）が紹介されています。この指数は、一人当たり国民総所得に出生率の二乗を掛け合わせたものです。従来の人間開発指数（HDI）とは異なり、BMIは人口増加が経済に及ぼす長期的な影響に重点を置いています。記事では、高所得と高い出生率の両立が難しいこと、多くの産油国やタックスヘイブンが上位にランクインしていること、低出生率のため一部の先進国が下位にランクインしていることが指摘されています。アメリカは、高いBMI値により、人口4000万人以上の国の中で最高の成績を収めています。
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この記事では、「楽観的なコンピューティング」という概念を探求しています。それは盲目的な楽観主義ではなく、いくつかの強力なアイデアの融合です。「起動してすぐに実行」（「boot to kill」）、ローカルファーストの原則、ユーザーエンパワーメントです。著者は、依存関係の制限、ワークフローの簡素化、「すぐに動作する」シームレスなエクスペリエンスの創出、ユーザーへのより多くの制御の付与によって、より信頼性が高く、安全で、長持ちするソフトウェアを作成できると主張しています。この哲学は、個々のユーザーとエンタープライズソフトウェア開発の両方に適用され、最終的にはユーザーのプライバシーとデータ所有権を尊重するデジタル世界を目指しています。
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この記事では、オープンソースファームウェアの必要性を探っています。著者は、ハードウェアを制御するソフトウェアであるファームウェアは、フリーソフトウェアの原則に従うべきだと主張しています。これは、自由そのものだけでなく、ユーザーの実用的な利益にも直接関係しています。非フリーファームウェアは、ハードウェアの機能を制限したり、セキュリティの脆弱性を隠したり、ユーザーがセキュリティの問題を解決することを妨げたりする可能性があります。この記事では、2つの観点を分析しています。1つは、オープンソースファームウェアを望ましいものとするが、必ずしも必要ではないとする観点、もう1つは、システムソフトウェア全体がオープンソースであるべきだと主張する観点です。著者は前者に傾いており、オペレーティングシステムカーネルの自由を優先することがより重要だと考えていますが、同時にオープンソースファームウェアの利点を強調し、戦略的な手段を通じてそれを促進する方法について議論しています。
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ウィキペディアでの数学編集に関する論文が、学術出版における匿名性に関する議論を引き起こしました。著者の1人がウィキペディアの匿名アカウント「XOR'easter」を使用していましたが、アメリカ数学会（AMS）は、著者の実名を知らないことを理由に論文の掲載を拒否しました。これは、インターネットの匿名性と従来の学術出版モデルとの間の対立、そして学術界における匿名出版の受け入れ度に関する問題を浮き彫りにしています。著者らは、ウィキペディアの匿名性ポリシーは編集者を保護するためのものであり、学術界は匿名出版の意味を再考する必要があると主張しています。
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新しい研究によると、学問的成功は富と社会的地位の継承を反映していることが明らかになりました。24万5千組以上のメンターとメンティーの関係のデータを分析した結果、ある分野内の引用の分布が不平等であるほど、メンティーの引用ランキングがメンターのランキングを反映する可能性が高くなることがわかりました。これは、学問的成功が、社会移動性を支配する構造的な力と同様の力によって形作られていることを示唆しており、トップメンターの優位性によって、自己強化的な成功のサイクルが生み出される可能性があります。トップメンターシップの利点を認めつつ、この研究は引用指標のみに頼ることへの警告を発し、より大きな学問的公平性と機会均等を訴えています。
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この記事は、AIスケーリング則の進化を探求し、それがプリトレーニングを超えたものであると主張しています。OpenAIのo1モデルは、推論モデルの有用性と可能性を示し、スケーリングのための新たな、未開拓の次元を開拓しました。この記事では、合成データ、近接方策最適化（PPO）、強化学習などの手法がモデル性能の向上にどのように役立つかを詳しく説明しています。AnthropicのClaude 3.5 OpusとOpenAIのOrionは失敗ではなく、スケーリング戦略の変更であったことを明確にしています。著者らは、スケーリングはデータとパラメーターの増加だけにとどまらず、推論時間計算、より困難な評価、トレーニングと推論アーキテクチャの革新を含むことを強調しています。
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大規模言語モデル（LLM）は人間の行動をシミュレートする上で大きな可能性を秘めていますが、その意思決定プロセスは透明性に欠けています。本論文では、Shapley値に基づいた新しいアプローチを提案し、LLMの行動を解釈し、プロンプトの各構成要素がモデル出力に与える影響を定量化します。2つのアプリケーションを通して、LLMの意思決定は「トークンノイズ」の影響を受けやすく、情報量の少ないトークンにモデルが不釣り合いに反応することが明らかになりました。これは、人間の行動シミュレーションにおけるLLMからの知見の堅牢性と汎化可能性に関する懸念を引き起こし、研究で使用する場合には、慎重なプロンプトエンジニアリングと、その限界のより微妙な理解が必要であることを強調しています。
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2019年、イベント・ホライズンテレスコープによって、M87銀河の中心にある超巨大ブラックホールの最初の画像が撮影されました。今回、UCLAの研究者を含む国際研究チームが、このブラックホールからテラ電子ボルトのガンマ線フレアを観測しました。その規模はブラックホールの事象の地平線よりも数千万倍も大きく、10年以上観測されていなかったこの激しいフレアは、ブラックホール近傍での粒子の加速メカニズムに関する重要な手がかりを提供し、宇宙線の起源解明に役立つ可能性があります。UCLAは、この観測に不可欠なVERITAS望遠鏡の建設とデータ分析に大きく貢献しました。
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HTMX v2.0.4 のリリースノートには、多数のバグ修正と改善点が詳細に記載されています。このリリースは、安定性と互換性の向上に重点を置いており、ネストされたシャドウDOMの問題の修正、フォームにおける`hx-boost`動作の改善、Web ComponentsとシャドウDOMのより良いサポート、パフォーマンスと信頼性を向上させるための拡張機能の更新などが含まれています。`htmx.ajax`関数の調整と`hx-trigger`イベント処理の最適化も行われています。
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Luonは、Oberon系の言語に似た構文を持ち、Luaの概念を取り入れた新しい静的型付きプログラミング言語で、LuaJIT VMをターゲットとしています。基本的にLuaの静的型付きバージョンであり、外部プロシージャ宣言を通じて既存のLuaおよびCライブラリの再利用を可能にします。LuonはLuaのエラー処理とコード構造の欠点を解決し、手続き型、ジェネリック、オブジェクト指向プログラミングをサポートするコンパイラと統合IDEを提供します。プロジェクトには広範な例とテストケースが含まれており、開発中です。
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新しい研究によると、マンモスなどの大型動物は古代アメリカ人の主要な食料源だったことが明らかになりました。安定同位体分析を用いて、モンタナ州で発見された1万3000年前のクロビス文化の幼児の遺体から、その母親の食生活をモデル化しました。その結果、母親の食生活の約40％はマンモスで、ヘラジカやバイソンなどの他の大型動物がその残りを占めていました。小型哺乳類はごくわずかな割合しか占めていませんでした。このことは、クロビス文化の人々が大型動物の狩猟に特化していたという仮説を裏付けるものであり、彼らが短期間で北アメリカと南アメリカに広がったことを説明します。この研究は、研究者たちが先住民コミュニティとその遺産を尊重し、協力したことも強調しています。
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UnitedHealthcareを代表すると主張する団体が、同社のCEOを射殺したとされるLuigi Mangioneのオンライン上の画像への多数のDMCA削除要請を出したことで、物議を醸している。これらの要請は、ニュース性の高い出来事に関連するアート作品、パロディーグッズ、その他のコンテンツを対象としている。法律専門家は、対象となる素材は、フェアユースまたは芸術表現によって広く保護されているため、これはDMCAの乱用だと主張している。この事件は、著作権法が、表現の自由と芸術創造を抑制するために容易に悪用される可能性を浮き彫りにしている。
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Evan Kingは、わずか3年で新卒からMetaのStaff Engineerに昇進した自身のキャリアパスを共有しています。彼の成功の6つの重要な原則は次のとおりです。成長のための時間を確保するために速度と効率を優先する；上級エンジニアのように戦略的に考えるために視点を広げる；不確実性を歓迎し、自由にアイデアを共有する；技術的な複雑さよりも問題解決に焦点を当てる；良好な意志と強い人間関係を築く；そして、前向きな姿勢を維持することです。幸運とタイミングの役割を認めつつ、Evanは、コアコンピテンシーに焦点を当て、効率によって生み出された追加の帯域幅を戦略的に使用することで、時間の経過とともに累積する持続可能な習慣を育むことの重要性を強調しています。
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現代の忙しい生活の中で、孤独感は増えています。この記事では、著者がドイツで孤独と戦う伝統的な方法、シュタムティッシュを発見した体験について語っています。シュタムティッシュとは、志を同じくする人々が定期的にバーやレストランに集まり、お酒を飲みながらおしゃべりをする集まりです。シュタムティッシュは友情を深め、気楽な社交の場を提供し、現代の孤独に対する解決策となります。著者は自身のコーヒー・クラブと比較しながら、定期的な集会の利点を強調し、人間関係の重要性を訴えています。
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Kandoは、Windows、macOS、Linuxで使用可能なオープンソースで無料の効率化ツールです。ジェスチャー認識を使用して、ツールやアクションをミリ秒単位で選択できます。深くネストされたメニューでも簡単にクリックできます。Kandoは画面全体をクリック可能なターゲットにします。小さなボタンを正確に狙う必要はありません！最新リリースには素晴らしい新しいアイコンが搭載されています。デザインプロセスの詳細はKo-fiでご覧いただけます。今すぐお試しください！
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本論文は、リーマン最適化を用いた最小二部マッチング問題への新しいアプローチを提案しています。著者は、組合せ最適化問題を二重確率行列の多様体上の制約のない最適化問題に変換し、リーマン勾配降下法を用いて解きます。実験結果は、この方法が効率的に最適解を見つけ、良好な収束性を示すことを示しています。この研究は、組合せ数学、微分幾何学、コンピュータサイエンスを巧みに組み合わせ、このような問題解決のための新たな視点を与えています。
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FastVideoは、大規模なビデオ拡散モデルの推論とトレーニングを高速化するために設計されたオープンソースフレームワークです。FastMochiやFastHunyuanなどのモデルをサポートし、推論速度を最大8倍に向上させます。このフレームワークは知識蒸留技術を活用し、PCMベースのビデオDiTモデルの蒸留、ファインチューニング、推論をサポートしています。さらに、FastVideoは、FSDP、シーケンスパラレル処理、選択的アクティベーションチェックポイントによるスケーラブルなトレーニング機能を備えており、メモリ効率の良いファインチューニングを可能にします。
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OpenAuthは、普遍的で、標準ベースのオープンソース認証プロバイダーです。スタンドアロンサービスとしてデプロイすることも、既存のアプリケーションに埋め込むこともでき、フレームワークに依存せず、Node.js、Bun、AWS Lambda、またはCloudflare Workers上で動作します。OAuth 2.0仕様に準拠しており、カスタマイズ可能なテーマ付きUIを提供します。ライブラリであるほとんどのオープンソース認証ソリューションとは異なり、OpenAuthは、インフラストラクチャでの簡単な自己ホスティング用に設計された中央集権型サーバーです。ユーザー管理は意図的に省略されており、代わりにカスタムユーザー検索/作成ロジック用のコールバックを提供します。データストレージは最小限（更新トークンなど）で、シンプルなKVストア（Cloudflare KV、DynamoDB）を使用します。事前に構築されたUIが利用可能ですが、簡単にカスタマイズまたは完全に置き換えることができます。SSTチームによって作成されたOpenAuthは、アプリケーションの認証を簡素化します。
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macOS 15.2アップデートにおいて、システム複製機能に深刻なバグが発生し、「リソースビジー」エラーによりデータバックアップが失敗するようになりました。特にPrebootまたはRecoveryパーティションのコピー時に発生します。開発者のDave Nanianによると、この問題はApple独自のコードに起因し、簡単な解決策はありません。ユーザーはサードパーティ製のバックアップソリューションに頼り、「バックアップ - 全ファイル」方式でスマートアップデートを使用して、クリーンインストール後のデータ復元を行う必要があります。この問題は、特に年末年始の時期であるため、ユーザーに大きな不満を与えています。
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この記事では、グラフニューラルネットワーク（GNN）の分かりやすい入門を提供します。ソーシャルネットワーク、分子構造、テキストなど、現実世界のアプリケーションにおけるグラフデータとその説明から始まります。その後、メッセージパッシング、プーリング操作、様々な種類のグラフデータなど、GNNの中核となるコンポーネントについて詳しく解説します。最新のGNNモデルを段階的に構築することで、各コンポーネントの役割と設計の背後にある動機を明確にします。最後に、インタラクティブなGNNプレイグラウンドを提供し、読者がGNNモデルの構築と予測のプロセスを実際に体験し、理解を深めることができます。
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インターネットアドレス枯渇問題への対策として開発されたIPv6は、パラドックスな状況にあります。一方では、その展開は着実に拡大し、より多くのユーザーとデバイスを接続しています。しかし、もう一方では、IPv4ソリューションの継続的な優位性に影を潜め、停滞しているように見えます。この記事では、NAT、IPv4アドレス転送、ベンダーやアプリケーション開発者のIPv6対応の不一致など、IPv6導入における複雑さを探ります。また、IPv6普及に向けた各国政府の様々な戦略や、インセンティブ、ベンダーの責任、能力構築イニシアチブによる導入促進策を分析します。そして最終的に、イノベーションのためのオープンなプラットフォームとしてのインターネット維持におけるIPv6の重要性を強調しています。
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Rustの人気は、コンパイル時にメモリと並行性のエラーを排除できることに由来しますが、その`unsafe`コードブロックはこれらのチェックを回避する可能性があります。この記事では、CまたはC++ライブラリから呼び出されるコードを含む、安全ではないRustコードを検証するためのツールを探ります。実行時エラー検出ツールであるサニタイザと、未定義の動作を決定的に検出するインタープリターであるMiriを紹介します。サニタイザは、範囲外のメモリへのアクセス、データ競合などを検出し、Miriはコードスニペットを使用してより正確なエラーレポートを提供します。ただし、Miriは現在、C/C++からFFIを介して呼び出されるコードをサポートしていないため、そのような場合はC/C++コンパイラのサニタイザを使用する必要があります。これらのツールは、`unsafe`コードを処理する場合やC/C++ライブラリと対話する場合でも、Rustコードの安全性和信頼性を向上させます。
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この記事は、AIインタラクションの未来を探求し、大規模言語モデル（LLM）を「コンピュータアプリケーション」として扱うという新しいパラダイムを提案しています。著者は、現在の擬人化されたアプローチは非効率的で、LLMの可能性を制限していると主張しています。効率性と発見可能性を向上させ、ユーザーに従来のアプリケーションのような直接操作を可能にするために、LLMはテキスト会話だけでなくグラフィカルインターフェースを生成するべきだと提案しています。この「モデルをコンピュータとして扱う」パラダイムは、人間とコンピュータのインタラクションを変革し、ユーザーのニーズに合わせて動的にインターフェースを生成するなど、斬新な体験をもたらし、オペレーティングシステムに取って代わる可能性さえあります。この記事では、既存の技術プロトタイプを紹介し、将来の発展について展望しています。
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この記事では、40歳以上の創業者の経験を探り、若い世代の起業家と比べて、成功の定義がどのように変化しているかを明らかにしています。家族の責任の増加と人生観の長期的視点から、彼らは仕事と生活のバランスを優先し、より安定した予測可能な収入を求めます。蓄積された知恵により、パターン認識の迅速化、より実用的な意思決定、買収や大企業への参加といった代替手段の検討が可能になります。これは野心の欠如ではなく、異なる道筋に必要な時間、エネルギー、私生活のコストをより明確に理解し、蓄積されたスキルと経験をより効果的に活用していることを示しています。
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このプロジェクトは、Proxmox VEバージョン7.0から8.2を使用して、あらゆるコンピューターにmacOSをインストールするための簡素化された方法を提供します。単一のスクリプトがセットアッププロセスを自動化し、ユーザーはHigh SierraからSonomaまでのmacOSバージョンをProxmox仮想マシンで簡単に実行できます。クラウド環境でのインストールもサポートされており、ビデオチュートリアルも利用可能です。
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Raspberry Pi愛好家がRaspberry Pi 500にM.2スロットを追加することに成功しました！Pi 500にはヘッダーがありますが、スロット自体は存在せず、物議を醸しています。モッダーは4つの小さなコンデンサを半田付けし、ベンチ電源を使用して底面のパッドに電力を供給することで、NVMe SSDなどのPCIeデバイスを使用できるようにしました。この改造には優れたSMDはんだ付けスキルが必要であり、Pi 500の設計上の選択について議論が巻き起こっています。将来の高価格版のために機能を温存しているという憶測もあります。
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ヨーク大学の3週間のスマートフォン禁止実験では、生徒の睡眠と気分が大幅に改善されたことが示されました。生徒は平均20分早く眠りにつき、毎晩1時間長く眠ることができ、抑うつ感と不安感がそれぞれ17％と18％減少しました。認知能力の向上はわずかでしたが、研究者たちは、長期的な禁止措置により大きな恩恵が得られる可能性があると示唆しており、若者のスマートフォン使用に関する政策決定に影響を与えています。
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TwitterとMediumの創設者であるEv Williams氏が、オフラインでの人間関係構築に焦点を当てた新しいソーシャルアプリ「Mozi」を発表しました。コンテンツ重視のソーシャルメディアとは異なり、Moziはユーザーの現実生活における人間関係の構築と維持を支援することに重点を置いています。ユーザーの連絡先リストと連携することで、ユーザーとその知人が同じ場所（都市やイベント）にいる日時を表示し、オフラインでの交流を促進します。Moziはプライバシーを重視し、公開プロフィールやフォロワー数はなく、真のソーシャルコネクションを促進するプライベートなプラットフォームを目指しています。
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この記事では、生成AIモデル、特にChatGPTが、著作権で保護された素材のフェアユースに該当するかどうかを検証します。著者は、米国著作権法第107条で規定されている4つの要素、つまり使用の目的と性質、著作権で保護された作品の性質、使用された部分の量と重要性、市場への影響を分析します。ChatGPTのケーススタディを通じて、著者はChatGPTによるトレーニングデータの使用は、著作権侵害を構成する可能性が高いと主張します。ChatGPTの商業的な性質と、トレーニングデータを変換できないこと、そしてオリジナル作品市場への損害は、フェアユースの原則に反しています。
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