なぜ「木」だけは「松の木」や「梅の木」といった言い方があるのか。「松」と「松の木」のような区別を他の生物ではしないのはなぜなのか。
竹は集まっているので特定の竹という感じがしないから? 草やきのこも? 動物は?
精選版日本国語大辞典は「ナルシズム」は「ナルシシズム」へのリダイレクトとしている。
「ナルシスト」“narcist”はオランダ語由来ではないかという意見もネットにあるけど、出典は見当らない。精選版日本国語大辞典の「ナルシスト」では「英 narcist」としている。
Wiktionary英語版では英語の“narcist”は“narcissist”の古い同義語としている。オランダ語の“narcist”は英語やドイツ語からではないかとしている。
精選版日本国語大辞典には「ナルシスト〖narcist〗」の項はあるのに「ナルシシスト」はない。
大辞林 4.0は「ナルシスト」は「ナルシシスト」へのリダイレクトとしている。
三省堂国語辞典 第7版もリダイレクトだが、見出しは「ナルシスト〔narcist〕」表記。
明鏡国語辞典 第2版は「ナルシスト [narcissist]」の項はあるが「ナルシシスト」はない。本文で説明の後に「ナルシシスト」という別表記を出している。
ランダムハウス英和大辞典 第2版は“narcist”は“narcissism”の派生語として“narcissist”と共に説明無しで載せている。
コリンズ英語辞典 第13版では“narcist”は“a narcissist”とだけ説明している。
日本語シソーラス類語検索辞典 第2版は「ナルシシスト」と「ナルシスト」の両方が載っている。
新英和大辞典は「ナルシ(シ)スト」表記となっている。
オックスフォード現代英英辞典 第9版、ジーニアス英和辞典 第4版、ジーニアス和英辞典 第2版、ウィズダム英和辞典 第2版、ウィズダム和英辞典は“narcist”や「ナルシスト」はなし。
メモ: MySQLは8.0からLATERAL派生テーブルが使えるけど、MariaDBは使えない。
https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/lateral-derived-tables.html
手で書いたコードのレビューをCodex CLI (codex-mini-latest)とClaude Code (claude-opus-4)に頼んだんだけど、Codexは既存コードも見た上でそれなりに有用なコメントをくれたけど、Claudeは間違ったコメントをしていて、diffしか見てない気がする。
設定が古いままでOpus 4.1じゃなくて4になっていたのはある。
関連コードも見るように指示したらもう少し有用なコメントがあるかもしれないけど、まあいいや、コミットしちゃおう。
https://www.climate.gov/news-features/blogs/enso
エルゴノミックマウスの研究を2つ紹介する記事。
https://dl.acm.org/doi/10.1145/3759241
・研究1: 板を格子状に組み合わせて、変形できるマウスを作成した。変形させることで先頭に付けたセンサを動かす。手首を動かさなくてよくなるが、効率は下がる。変形させるのは楽しい。大きくて壊れやすい。ボタンやスクロールホイールを置けない。
・研究2: ショベルカーのような関節を持つ構造にした。腕がねじれない(垂直マウスと同様)。小さくできる。手の大きさに少しでも合っていないと使いやすさが大きく変わる。最初は曲がる素材とか使っていろいろ試行錯誤した。
https://slate.com/technology/2025/09/blood-research-artificial-blood-defense-department-erythromer.html
アメリカの古い広告特集にあった反戦広告。
「次の戦争が来ればこの子やその母親は『戦死』します」とか「次の戦争では非戦闘員などというものはありません」というのをガザのことを考えながら読みつつ、広告作りが上手だなーとか思ってたら、これが第二次世界大戦前の広告であることを思い出してなんとも言えない気持ちになった。結局止められなかったし、今も止められていない。
Googleによる公式声明: https://blog.google/products/workspace/gmail-security-protections/
簡潔に報道を否定するもので、特にリンク先を見る必要はない。
2025年は世界的な平均気温は2024年や2023年と比べればやや低めだったけど、日本は大分暑かったらしい。
https://www.jma.go.jp/jma/press/2509/01a/summer_temp_20250901.html
9月も10月も暑いとか勘弁して欲しい。
ベクトルへの埋め込みを使った検索システムの理論的な限界と、実験と、現実的な例についての論文(DeepMindのインターンシップの成果らしい)。
https://arxiv.org/abs/2508.21038
理論的な限界について: n個のドキュメントとm個のクエリが与えられたとする。このとき、クエリを行としてドキュメントを列とした行列を考えて、各要素はドキュメントがクエリにマッチすべきであれば1, そうでなければ-1とする。どのようなドキュメントとクエリの組み合わせに対してもこの行列の通りに検索できるシステムをベクトル検索で作る場合、ベクトルの次元はこの行列のランク-1以上である必要がある。一方、この行列のランクだけあれば十分である。
実験1: テスト用のランダムな行列に対して、それを再現する埋め込みベクトルを各ドキュメントとクエリに割り当てるようなモデルをAdam最適化器で求め、再現に成功する次元数の最低値を求めた。するとドキュメント数に対して3次式で近似できるような値となった(クエリ数はドキュメント数の2乗というかnC2で増やしてるので3乗となる)。4096次元だと2億5千万ドキュメントが上限となる。
実験2: では、そのようなランダムな行列は現実的なのかという問題がある(AI関連の問題は見掛け上の次元は高くて解けなそうに見えても、実質的な次元は非常に低いので解けるというような場合がよくある)。その答えとして、次のようなドキュメントとクエリを考える。n人の人がいたとして、ドキュメントは各人が好きなものが書かれているとする。一方、クエリは「○○が好きな人はだれですか」というものである。ドキュメントとクエリの内容を調整することで任意の行列が現れる。実際、埋め込みが難しいであろう行列を用意してそれに対するドキュメントとクエリを作成して、既存の埋め込みモデルをテストしたところ、総ドキュメント数50万, 各クエリにマッチすべきドキュメント数2という条件で再現率は非常に低い結果となった(一方、キーワードによる単純な検索システムは当然高い値が出る)。
物流倉庫における自動化と作業員の負傷の関係に関する研究の紹介記事。
https://techxplore.com/news/2025-08-warehouse-automation-hasnt-workers-safer.html
Amazonで自動化を導入した倉庫はそうでない倉庫と比べて重症事故を40 %減らせた一方で、作業員は2〜3倍の成果を求められるようになり、軽症の負傷は77 %増加した、とのこと。特にプライムデーなどで顕著らしい。作業の質も重労働から軽度であるもののペースが速い繰り返し作業になり、燃え尽きやゾーンアウト状態になることもあるとしている。