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食肉植物は進化の歴史を通じて少なくとも10回は動物を捕まえる能力を進化させてきた。

食肉植物が大きくならない理由として、栄養が少ない場所に住んでいるために小型の獲物に依存していることが挙げられる。

*Roridula* やその化石を含む複数の植物は、葉に粘着性の突起を持ち、昆虫を捕え栄養を得る仕組みを持っている。

SEALは大規模言語モデルの自己適応を可能にするフレームワークである。

モデル自身が生成するファインチューニングデータと更新指令により、持続的なウエイト更新を行う。

強化学習ループを用いて、効果的な自己編集を生産するようにモデルを訓練する。

AppleはWWDC 2025で新しいインターフェースデザイン「Liquid Glass」を発表しました。

このデザインは、視覚的な刷新を超えて、次世代の人間とコンピュータのインタラクションに向けた戦略的な再位置づけを示しています。

スケロモルフィックデザインからフラットデザイン、そして現在のLiquid Glassへの変化は、常に技術のインタラクションの変化を先導してきました。

SIMD命令を用いた文字列検索アルゴリズムの提案

SIMD命令により、複数バイト比較が効率化

Karp-RabinアルゴリズムのSIMD対応改善版の紹介

Google CloudのAPI管理システムにおける誤ったクオータ更新が原因で、複数のGoogle CloudおよびGoogle Workspaceサービスに503エラーが発生した。

問題はグローバルに影響し、最も影響を受けたus-central1リージョンの回復が他のリージョンに比べ遅れた。

今後の対策として、サービスコントロールのアーキテクチャをモジュール化し、機能テストやエラーハンドリングの強化、通信インフラの改善を進めるとしている。

論理プログラミングはオブジェクト指向プログラミングや関数型プログラミングほど知られていないが、特定の問題に対して有効である。

論理プログラミングでは関数ではなく関係を使ってプログラムを記述する。

Prologは最もよく知られている論理プログラミング言語で、関係や事実を使ってプログラミングを行う。

Lispはプログラムを書く際の芸術的な表現手段であり、Javaなどの言語とは異なり、アイデアの創造と表現に適している。

美しいプログラムを作成するためには、自由な思考の流れとそれに応じた修正が必要である。

プログラミングは形式的な工程ではなく、むしろ創造的な試行錯誤が必要である。

無限の抵抗格子問題の解法では、隣接するノード間の有効抵抗がR/2となることが一般的な解とされている。

無限大での電流の振る舞いに関する暗黙の仮定が必要であり、解の根拠は数学的な対称性や対称な電流の重ね合わせに基づいている。

問題は理想的な環境で解かれており、実際の物理法則とは一致しない可能性がある。

Q学習は現時点ではスケーラブルではないとされている。

現行のQ学習アルゴリズムは、100ステップ以上の長期的な問題に対してはスケーラブルではない。

バイアスの蓄積がQ学習における重大な問題となっている。

本書はコンピュータビジョンの基礎を、画像処理と機械学習の観点から解説しています。

著者らは、初心者だけでなく経験豊かな実務家にも価値を提供することを目指しています。

内容は複数のパートに分かれており、それぞれコンピュータビジョンの成り立ちやツール、手法などのテーマに分けられています。