t @Web_TochiTech

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OneBiz（スモビジ研究）by Levela @OneBiz_Levela

7 days ago

久保建英も同じこと言ってた。どこで戦うかで能力も年収も変わる。

五代 @godai_ceo

a week ago

x.com/i/article/2061…

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SECURITY ADVISORY — TanStack npm packages A supply-chain compromise affecting 42 @tanstack/* packages (84 versions total) was published to npm earlier today at approximately 19:20 and 19:26 UTC. Two malicious versions per package. Status: ACTIVE — packages are deprecated, npm security engaged, publish path being shut down. Severity: HIGH — payload exfiltrates AWS, GCP, Kubernetes, and Vault credentials, GitHub tokens, .npmrc contents, and SSH keys. If you installed any @tanstack/* package between 19:20 and 19:30 UTC today, treat the host as potentially compromised: • Rotate cloud, GitHub, and SSH credentials immediately • Audit cloud audit logs for the last several hours • Pin to a prior known-good version and reinstall from a clean lockfile Detection — the malicious manifest contains: "optionalDependencies": { "@tanstack/setup": "github:tanstack/router#79ac49ee..." } Any version with this entry is compromised. The payload is delivered via a git-resolved optionalDependency whose prepare script runs router_init.js (~2.3 MB, smuggled into each tarball at the package root). Unpublish is blocked by npm policy for most affected packages due to existing third-party dependents. All 84 versions are being deprecated with a SECURITY warning, and npm security has been engaged to pull tarballs at the registry level. Full technical breakdown, complete package and version list, and rolling status updates: github.com/TanStack/route… Credit to the security researcher for responsible disclosure.

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yuhi @yuhi_junior

a month ago

はてなブログに投稿しました RubyKaigi 2026にてRuby YARV ChallengeというタイトルでLT登壇しました - yuhiのブログ yuhi-junior.hatenablog.com/entry/2026/05/… #はてなブログ #RubyKaigi_2026

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『エンジニアtype』編集部 @Etype_mag

2 months ago

x.com/i/article/2038…

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AIDB @ai_database

3 months ago

LLMに「あなたは○○です」と役を与えてからデータ分析させると、同じデータ・同じ仮説を与えたとしても正反対の結論を導いてしまうことがあると改めて実験で明らかに。データ分析タスクにおいてペルソナ設定を与える際にはこうしたことが起きることを前提にした方がよさそうです。人間でも昔から知られていた問題でした。「仮説を支持する」か「支持しない」かという二値の判定でさえ、ペルソナの指定次第でひっくり返ります。なぜこんなことが起きるかというと、データ分析には前処理、変数の作り方、モデルの選択、誤差の計算方法など無数の「妥当な選択肢」があり、その組み合わせ次第で結論が変わるためです。 AWSとカーネギーメロン大学の研究者たちによる報告です。