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妊娠中の母親が野菜を食べていると生まれてきた子どもは野菜好きになる可能性

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タイトル: 妊娠中の母親が野菜を食べていると生まれてきた子どもは野菜好きになる可能性

研究によると、妊娠中に野菜を摂取している母親の子供は、生まれた後も野菜に親しみやすい傾向にあるという。この結果は、子供の食の好み形成について新たな視点を提供するものだ。

詳細:
- ダラム大学とアストン大学の研究者が、妊娠中の母親が摂取した食品が子供の好みに影響を与えるかどうか調査。
- 母親たちは妊娠32週目と36週目にニンジンやケールの粉末入りカプセルを摂取。胎児はこの時期から味や匂いを感知できる。
- 出生3年後の子供12人を対象に、ニンジンやケールの匂いに対する反応を観察。

結果:
- 妊娠中にニンジンを摂取していた母親の子は、ニンジンの匂いに対する否定的な表情を示す可能性が低い。
- 同様に、ケールを摂取していた母親の子も、ケールの匂いに対する否定的な反応が少なかった。

この結果は、妊娠中の食生活が子供の将来の食の好みに影響を与えることを示唆している。
バランスのいい食事は子どもの健康のために重要ですが、好き嫌いが多い子どもに野菜を食べさせるのは困難な場合があります。新たな研究では、妊娠中の母親が野菜を食べていた場合、生まれてきた子どもは野菜を嫌いになりにくい可能性があると判明しました。

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ウェブページを覆い隠してクソどうでもいい操作を迫る「ディックオーバー」とは?

ウェブサイトで記事を開くと、本文が見える前にCookie同意やニュースレター登録、アプリのインストールを求める表示が画面を覆い隠すことがあります。テクノロジー系ブログ「Daring Fireball」の運営者でMarkdownの発明者でもあるジョン・グルーバー氏は2026年5月29日付の記事でこうした表示を「ディックオーバー(dickover)」と命名しました。「dick」は男性器を指す俗語であり、人をののしる罵倒語としても使われます。「dick」のニュアンスを残して意訳すると「クソ覆いかぶせUI」といったところです。

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声を指定して好きなセリフを喋らせられるローカルAI「Irodori-TTS」のV3が出たので使ってみた、音声の長さを指定可能で絵文字感情制御も簡単に

「Irodori-TTS」はPC上でローカル実行できる音声合成AIで、声色を指定してセリフ音声を自由に生成することができます。GPUを搭載していないPCでも生成可能で、クラウドAIと違って生成内容や生成回数に制限がないのも特徴です。そんなIrodori-TTSのAIモデルのV3が2026年5月に登場し、「音声品質向上」「出力音声の秒数指定に対応」「ウェブUIに絵文字パレット追加」といったアップデートが施されたので実際に使ってみました。

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AIコードレビューツール「Open Code Review」、既存のAIに各種ルールを設定してレビュー能力を底上げ可能&Alibabaグループで100万件のコード欠陥を検出済み

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中国のテクノロジー企業Alibabaが開発したAIコードレビューツール「Open Code Review」について紹介します。

1. **主要機能**:既存のAIに各種ルールを設定することでレビュー能力を向上させることができます。すでにAlibabaグループの数万人の開発者によって使用され、100万件以上のコード欠陥を検出しています。

2. **問題解決**:AIエージェントを使用したコードレビューではチェック漏れや品質のばらつきが生じやすいという課題に対処。Alibabaはこの問題点として「網羅性不足」「位置ずれ」「品質不安定」を挙げています。

3. **Open Code Reviewの特徴**:言語モデルではなくエンジニアリングロジックに基づいた仕組みを取り入れることで、決定論的なレビューを実現しています。トークン使用量も削減でき、高いレビューコミュニティからの支持を得ています。

4. **性能評価**:ベンチマークテストではOpen Code ReviewがClaude Codeよりも優れたレビューコメントと品質を発揮しました。

5. **利用状況**:現在2万人以上のAlibabaグループ社員によって使用されており、その実績から信頼性の高いツールとして注目を集めています。
AIエージェントを用いたソフトウェア開発が爆発的に普及しつつあり、コードレビューも人力ではなくAIに任せる流れができつつあります。しかし、AIを用いたコードレビューではチェック漏れや品質のばらつきが発生しがちです。そんな問題を解決するべく中国有数のテクノロジー企業であるAlibabaが開発したコードレビューエージェントシステムが「Open Code Review」で、すでにAlibabaグループの数万人の開発者によって使用され100万件のコード欠陥を検出しているそうです。

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武豊騎手が57歳でGⅠ・安田記念に勝利、史上最年長GⅠ勝利記録を更新

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2026年6月7日の東京競馬場で開催された安田記念(GⅠ)において、57歳の武豊騎手がシックスペンスを乗せ勝利し、史上最年長でのGⅠ勝利記録を更新した。これは武騎手のGⅠ通算85勝目であり、前記録保持者の横山典弘騎手(当時56歳)を超えるものとなった。

レースではワールズエンドが逃げ切りを図ったものの、直線で外から差し切ったシックスペンスがクビ差での優勝。この勝利により武豊騎手の安田記念勝利数は4回となり、歴代最多タイとなった。

また、2024年の日本ダービーでも横山典弘騎手が史上最年長GⅠ勝利記録を樹立していたが、武豊騎手により更新された。武豊騎手の記録は1969年3月生まれで、57歳2カ月24日での勝利となった。
2026年6月7日(日)に東京競馬場で開催された芝1600mのGⅠ・安田記念で、武豊騎手の騎乗する8番人気・シックスペンスが勝利を収めました。武騎手はこれがGⅠ通算85勝目で、57歳での勝利は2024年の日本ダービーでの横山典弘騎手(当時56歳)による史上最年長GⅠ勝利記録を更新するものとなりました。

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AIがすべての認知労働を自動化する「AGI」はいつまでに実現するのか?

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文章の要約如下:

タイトル:「AGI」实现时间预测追踪
AI企业领袖和技术专家对「AGI」(通用人工智能)的实现时间给出了不同预期,但大多数人都认为它将在2030年左右到来。由FutureSearch整理的图表显示了这些专家和机构对「AGI」实现时间的看法随时间的变化。

- 2024年前,如OpenAI研究员Daniel Beníśi Kokotajlo与Anthropic创始人Dario Amodei都预测「AGI」将在2030年代初出现。
- 而AI Futures Project联合创始人Eli Lily则预计在2045年以后。
- 尤尔科维奇和李弗兰德的预估时间分别从2041年、2046年提前到2028年和2031年。

未来几年内,「AGI」实现的时间预期不断前移。例如谷歌DeepMind首席执行官Demis Hassabis预计将在2029年或2030年左右实现。
专家们对「AGI」的定义不同,导致了不同的预测时间。
FutureSearch通过动画展示了这些变化。

总之,由于AI技术快速发展及「AGI」定义模糊化,预测时间不断提前。
あらゆるパフォーマンスで人間を上回り人間のように思考することができる汎用(はんよう)的な能力を持った「AGI」の実現について、各AI企業のトップや有名な技術者・研究者がさまざまな予測を語っています。そんな予測が発言時期によってどのように変化しているのか、AIの開発と研究を行うFutureSearchがまとめています。

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ダイヤル1つのシンプルデザインでXLRマイクに対応するElgatoのコンパクトなオーディオインターフェース「Wave XLR MK.2」を使ってみた

PCアクセサリメーカーのElgatoからオールインワンの高性能オーディオインターフェース兼ミキサー「Wave XLR MK.2」が2026年3月に登場しました。あらゆるXLRマイクを接続可能で、ワンタッチで全てがコントロール可能になるとのことで、Elgatoから実物を借りることができたので実際に使ってみました。

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無料でローカルAIに再試行を促す機能・ステップの強制・エラー回復・VRAMを考慮したコンテキスト管理などのガードレールを追加できる「forge」

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### 無料でローカルAIに再試行を促す機能やガードレールを追加できる「forge」

#### 要点:
- **目的**:セルフホスト型大規模言語モデル(LLM)の精度向上と信頼性を確保する。
- **機能**:
- レイテンシーやループ等の問題を解決する再試行機能。
- エラー回復、VRAMを考慮したコンテキスト管理など。
- 必須ステップや前提条件の制約設定。
- **実績**:8B規模のローカルLLMでスコアが大幅に向上(10%→84%, Claude Sonnet 4.6で85%→98%)。
- **サポートするバックエンド**:
- Ollama、Llama-server、Llamafile、vLLM、Anthropic
- **利用方法**:
- プロキシサーバーとしてクライアントとモデルサーバーを中継。
- ワークフロー実行やライフサイクル管理(ワークフローランナー)。
- 信頼性チェック、エラー回復などのガードレールミドルウェア。

#### 課題:
- **導入敷居が高い**が、適切に使用すればローカルLLMの性能向上に貢献。

この「forge」はユーザーが制御しやすいガードレールを追加することで、セルフホスト型LLMの信頼性と精度を向上させるPythonフレームワークです。
一般的にAIモデルは常に100%の正解を出力するわけではありません。それっぽい嘘をつくハルシネーションは有名ですが、それ以外にも複数ステップの処理途中でタイムアウトやループを引き起こすリスクが知られています。「forge」はセルフホスト型LLMに対して再試行を促すといった「ガードレール」を適用することによりモデルの精度を向上させることのできる信頼性レイヤーです。

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無料でタイムボックスと時間追跡が使える高度なToDoリストアプリ「Super Productivity」、セルフホスト可能でカレンダー・Jira・GitHubなどからタスクをインポート可能

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この記事は、無料でタイムボックス機能や時間追跡機能を備えた高度なToDoリストアプリ「Super Productivity」について紹介しています。このアプリはカレンダー(CalDAV/iCal)、Jira、GitHubなどの外部サービスから直接タスクをインポートでき、セルフホストも可能です。

記事ではSuper Productivityの基本操作方法や、Web版とデスクトップ版の違い、iOS/Android向けアプリのインストール手順について説明しています。また、アプリの主な機能(タスク追加・編集、優先度設定、サブタスク管理、作業時間計測、休憩通知など)も詳細に解説しています。

Super Productivityはオープンソースで、自由に使用し、カスタマイズすることが可能です。
仕事のタスク整理にはToDoリストが便利ですが、作業時間の記録や課題管理まで含めると複数のツールに分散してしまい今日実際に使える時間と積み残したタスクの全体像をつかみにくく、優先順位の判断に余計なコストがかかります。そこで、タイムボックスと時間追跡を標準で備え、CalDAVやiCal形式のカレンダーやJira・GitHubなどからタスクを直接インポートできる無料でオープンソースのToDoリストアプリ「Super Productivity」が公開されています。

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孫のがん治療費を稼ぐためにマインクラフトを配信していた81歳のおばあちゃんがスワッティング被害に遭う

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81歳のおばあちゃんが配信者として活動しており、孫のがん治療費を稼ぐためにマインクラフトを配信していました。しかし、彼女はスワッティング被害に遭い、特殊部隊により自宅に突入されました。しかし、すぐに解放され、おばあちゃんは無事でした。この事件はアメリカで頻繁に起こる嫌がらせの一つです。スワッティングは完全に違法であり、多くの場合重罪として処罰されます。

関連記事では、有名な配信者やゲームプレイヤーもスワッティング被害に遭っていることが報告されています。2017年に起きた最も有名な事例では、2人の無関係な人物が射殺されるという悲惨な事件が発生しました。

このように、スワッティングは配信者の安全を脅かす深刻な問題であり、被害者が無事を祈る必要があります。
81歳のおばあちゃん配信者が、配信者の自宅に特殊部隊を突撃させる嫌がらせ「スワッティング」の被害に遭ってしまいました。おばあちゃんは無事とのことです。

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