Kensingtonの新しいExpert Mouse、気になる。ずっとOrbit Opticalを使っていて何回か買い替えてるんだけど、今のものはコイル鳴きがひどくて変えたい。ただ、従来のExpert Mouse等のボールの大きいものは店頭で触った限りではOrbit Opticalほどしっくり来ないので悩む。

https://www.kensington.com/p/products/electronic-control-solutions/trackball-products/expert-mouse-tb800-eq-multi-connection-trackball/

Qualcommのウェブサイト、UsableNet社のアクセシビリティ機能を入れているとしているけど、JavaScriptがオンじゃないと本文が全く見られない状態でアクセシビリティもなにもないだろう。

https://www.qualcomm.com/accessibility

“Enable accessibility”というボタンが何をするものなのか全くわからないし、有効化しても通常の視覚的ブラウザ(PCのFirefox, iOS Safari)では違いがわからなく、そのようなものであればユーザに選ばせずにオンにすべきだ。

強権的ポピュリストが支持される理由は複数あり、国によっても異なる、という研究。

https://theconversation.com/why-some-populist-supporters-want-a-strong-arm-leader-and-others-just-want-change-266765 https://www.frontiersin.org/journals/political-science/articles/10.3389/fpos.2025.1605460/full

9か国でのサーベイの結果を因子分析したところ、ポピュリズムには「反体制ポピュリズム」(anti-establishment populism、反エリート主義で民衆中心主義)と 「権威主義的ポピュリズム」(authoritarian populism、多数決主義でエリート主義で排外的ナショナリズムと強権的統治を支持)があり、多くの国では権威主義的ポピュリズムの態度をとる人はポピュリスト指導者を支持する可能性が高かったとのこと。

ただし、少数の国では逆の結果となった。また、アメリカはどちらでもなく、今回の研究では調査していない党派性、人種的・反移民的態度、文化的アイデンティティと反発といった他の要素が関連するのではないかとのこと。

ほかにも、メディアへの不信は予測因子となる一方、所得、学歴、年齢、性別については明確なパターンが現われなかったとのこと。

馬車馬は余計なものを見ないように前だけが見える目隠しをされる場合があり、そこから転じて脇目も振らずに仕事をすることを馬車馬のように働くと言うようになった。

誰かが馬車馬のように働けと言ったとき、その人が見せたくない「余計なもの」とは何だろうか。

ニューラルネットに使われている各演算はテンソルのアインシュタイン和(einsum)によって表せて、論理プログラミングの推論も疎なテンソルのアインシュタイン和で表せるから、テンソルのアインシュタイン和をベースとしたプログラミング言語/ライブラリを作ればさいきょーのAI言語になるよ、って話?

https://arxiv.org/abs/2510.12269

カーネル法とか確率的グラフィカルモデルとかも表せるとか。

Polycentricは謳い文句を見る限りはちゃんと作られたNostrという感じっぽいけど、ドキュメントがあまり無いのでよくわからない。結果整合性とかいろいろちゃんと考えられてるのは良いけど、その分Nostrみたいに誰でも実装できそう感はない(「誰でも実装できそう感」はJSONとかSMTPとかHTTPとかも持っていることが知られている。実際に実装できるかは別)。

https://docs.polycentric.io/protocol/ https://gitlab.futo.org/polycentric/polycentric/

やはり結果整合性は欲しい。ActivityPubなどがイマイチ好きになれないのがその部分なので。

『都市伝説解体センター』をクリアした。

最初はテイスト合わないかなと思ったけど、最終的な満足感はあった。

ただ、現実にオカルト陰謀論の信奉者やそれを利用する人々がアメリカの中枢に入り込んでめちゃくちゃにしていて、日本も他人事ではないという現実のもとでは、フィクションが霞んでしまう感がある。ゲーム中ではオカルト陰謀論の信奉者やそれを利用する人物と警察の対決という構図も出てきたけど、現実では法執行機関がその手先となって移民の排除などをしている。もちろんアメリカの法執行機関といっても各組織や個人の立ち位置は違っている。ゲーム中でもオカルト陰謀論の信奉者グループ内にもいろいろな考えの人がいるということは言及されていた。

@tadd 既に知ってるかもだけど、NaN-boxingの代替手法の論文が出てる: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3763108 概要は返信元ポストにまとめた。

64ビットポインタと浮動小数点数を上手く1つの64ビット値に詰め込む新しい手法“Self-Tagging” (NaN-boxingとかの代替手法)。

https://dl.acm.org/doi/10.1145/3763108

IEEE 754 64ビット浮動小数点数を使う多くのプログラムにおいて、扱う値のほとんどは指数部の上位3ビットが000, 011, 100のいずれかである。そこで浮動小数点数を4ビット左に回転した値としてエンコードすると下位3ビットで浮動小数点数とポインタを判別できる。それ以外の浮動小数点数はヒープに確保してポインタで参照する。

別種1: さらに000の場合は±0.0の場合がほとんどなのでそれを特別なボックス化した値とするとタグは2つにできる(ただし分岐ミスが増えるので遅くなる)。

別種2: 「指数部上位5ビットに1を足して中央3ビットを取ったもの」に注目すると000だけでそれなりに多くの場合をカバーできる。 エンコードは次の式でできる(ここでnはエンコードしたい値で、⊕はmod 2**64の加算で、tagは浮動小数点数に割り当てたいタグで、<<rotは左ビット回転): (n ⊕ ((1 + 2 × tag) << 58)) <<rot 5。

別種3: 別種2において(1 + 2 × tag) << 58ではなく(2 × tag) << 58とした上でtagとtag - 1を浮動小数点数に割り当てるとカバーする範囲を広げられる。その場合32ビット浮動小数点数全てをカバーできるようになる。

あとはx86_64やaarch64における具体的な実装方法とか。

ベンチマークはNaN-boxingやNuN-boxing (初めて知った)と比べて、ポインタ操作はやや速くなるけど浮動小数点数はやや遅くなる感じ? GCが多く発生するようなプログラムだとやや有利かも?