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技術ニュース - 2025-12-25 ​

📰 今日のトップ3 ​

1. ★ 論理削除という技術的負債、それでも僕たちは使い続ける ​

  • URL: https://syu-m-5151.hatenablog.com/entry/2025/12/24/110101
  • カテゴリ: データベース設計
  • ブックマーク数: 97
  • 要点: データベース設計における論理削除（Soft Delete）の実装パターンと技術的トレードオフについての議論。データマネジメント思想と密接に関連するテーマ
  • 関連性: データベース設計とデータモデリングの学習中のあなたに高関連。イミュータブルデータとイベントソーシングの考え方とも繋がる重要なトピック

2. ★ Nvidia buying AI chip startup Groq for about $20B in cash ​

3. ★ NVIDIAチップの100倍の速度向上を実現する「全光チップLightGen」 ​

  • URL: https://gigazine.net/news/20251224-ai-chip-lightgen/
  • カテゴリ: ハードウェア / AI
  • ブックマーク数: 24
  • 要点: 中国の研究者が光学的AIチップ技術を実証。従来のNVIDIAチップと比較して大幅な速度と効率の向上を主張
  • 関連性: パフォーマンス最適化とアーキテクチャ設計の新しいアプローチ。コンピューティングの基盤技術の進化を理解する上で重要

🔖 その他の注目記事 ​

Hacker News ​

When Compilers Surprise You ​

  • URL: https://xania.org/202512/24-cunning-clang
  • カテゴリ: コンパイラ / システムプログラミング
  • ポイント: 176
  • 要点: Clangコンパイラの予期しない最適化動作についての技術的分析

Show HN: Vibium – Browser automation for AI and humans, by Selenium's creator ​

  • URL: https://github.com/VibiumDev/vibium
  • カテゴリ: ブラウザオートメーション / ツール
  • ポイント: 147
  • 要点: Seleniumの開発者による新しいブラウザ自動化ツール。AIと人間の両方に対応

Show HN: Minimalist editor that lives in browser, stores everything in the URL ​

  • URL: https://github.com/antonmedv/textarea
  • カテゴリ: Web開発 / ツール
  • ポイント: 127
  • 要点: ブラウザ上で動作し、全てのデータをURL内に保存するミニマリストエディタ

Fabrice Bellard: Biography (2009) [pdf] ​

My 2026 Open Social Web Predictions ​

A faster path to container images in Bazel ​

Spaced Repetition for Efficient Learning ​

Qntm's Power Tower Toy ​

  • URL: https://qntm.org/files/knuth/knuth.html
  • カテゴリ: 数学 / インタラクティブツール
  • ポイント: 23
  • 要点: クヌースの矢印表記を使った巨大数のインタラクティブツール

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AI活用100本ノック（DeNA） ​

【特集】 AI巡るメモリ争奪戦――2026年はPC、スマホに"冬"が到来 ​

ChatGPT派だった私が、Google Workspace版Geminiに「降参」した理由 ​

ビジュアル正規表現エディタ ​

  • URL: https://hi-king.github.io/visual_regexp_web/
  • カテゴリ: ツール / 開発支援
  • ブックマーク数: 188
  • 要点: ブロックインターフェースを通じた正規表現の視覚的構築を可能にするWebアプリケーション

これからメールサーバをつくるならStalwart ​

アップルが警告、Macでの「Chrome使用をやめよ」 ​

ブルーレイはなぜ、DVDより先に「オワコン化」したのか ​

「とほほのWWW入門」にMarkdownの解説が追加 ​

💡 今日のトレンド ​

1. AIチップ競争の激化 ​

NvidiaのGroq買収と中国の全光チップ技術の発表が重なり、AI推論・学習のためのハードウェア競争が一段と激化。パフォーマンス最適化の未来はハードウェアとソフトウェアの緊密な統合に向かっている。

2. データベース設計の古典的テーマ ​

論理削除についての議論は、データモデリングの永続的な課題を示している。イミュータブルデータとイベントソーシングの概念との対比で理解すると、より深い洞察が得られる。

3. AI生産性ツールの成熟 ​

DeNAのAI活用100本ノックやGoogle Workspace Geminiの評価など、AIツールがプロトタイプから実用段階に移行していることを示す記事が目立つ。統合性とワークフローへの適合が重要な差別化要因になっている。

4. 開発者ツールのイノベーション ​

ビジュアル正規表現エディタやブラウザ自動化ツールなど、開発者体験を向上させるツールの進化が続いている。複雑さを抽象化しつつ、パワーユーザーのニーズにも応えるデザインが求められている。

5. コンパイラ最適化の複雑さ ​

「When Compilers Surprise You」は、現代のコンパイラがいかに高度な最適化を行うか、そしてそれが開発者にとって予期しない動作を引き起こす可能性を示している。システムプログラミングの理解にはコンパイラの動作原理の理解が不可欠。

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