Project Glasswing：モデルがバグを見つけすぎたとき
Anthropicは数千のゼロデイを発見するモデルを構築し、提供先を12のパートナーに限定しました。Project Glasswingがエージェント支援セキュリティに何を意味するのかを、Opus 4.7とCyber Verification Programの動向から読み解きます。
AI & Technology執筆
デザイン、開発、AIインフラ、製品構築についての考え。
エージェントが脆弱性を発見したとき
Anthropicの研究者がClaude Codeと10行のbashスクリプトを使い、23年前のLinuxカーネル脆弱性を発見。さらに22件のFirefox CVEが続きました。
AI & TechnologyClaude Codeソースコードリーク——11の発見
Claude Codeソースリークから判明した11の発見——auto mode、bashセキュリティ、プロンプトキャッシュ、マルチエージェント協調の実際の動作。
AI & Technologyフックはすべて傷跡である——コードに刻まれた84のエージェント障害
Claude Code が公開する26種類のライフサイクルイベントのうち15種類を、84個のフックが捕捉しています。その一つひとつが、実際に起きた本番障害——消し飛んだキャッシュ、外部に渡った認証情報、実行されていないテスト——に由来します。
AI & Technologyフォークボムに救われた
LiteLLMを攻撃した人物は、実装をひとつ間違えました。47,000件のインストールが46分で発覚したのは、その間違いだけが理由でした。
AI & Technologyエビデンスゲート
「〜だと思います」や「〜のはずです」はエビデンスではありません。すべての完了報告にはファイルパス、テスト出力、または具体的なコードが必要です。AIがもっともらしい出力を生成する時代における、証明の規律について。
AI & Technology品質だけが唯一の変数である
時間、コスト、リソース、労力は制約ではありません。問いは「何が効率的か」ではなく「何が正しいか」です。AIエージェントと共に構築するための哲学。
AI & Technologyエージェントが賢くなったのではない――プロジェクトが変わったのだ
モデルはセッション1とセッション500の間で同じです。変わったのはプロジェクトです。これがAI生産性の議論全体を再構築します。
AI & Technology17,000のシグナル
私のVaultにはarXiv、Semantic Scholar、HN、NVD、その他9つのソースから収集した17,900件のシグナルがあります。大半はノイズです。そのノイズが、シグナルとは何かを教えてくれました。
AI & Technologyハンドオフドキュメント：セッションをまたぐエージェントメモリ
診断は4日間で3回の修正を経て、14秒から108ミリ秒へのページ読み込み短縮を導きました。ハンドオフは、エージェントが持ち得ないコンテキストを運びます。
AI & Technology深夜の稼働
深夜0時から午前6時の間に、Googlebotは21,000ページ、Bingbotは10,000ページをクロールし、包括的チェックが15,000ページを処理します。サイトは午後3時よりも午前3時の方が活発です。
AI & Technology寝る前に実行すること
毎晩、15,000ページをチェックし、TTFBを計測し、キャッシュを検証し、サイトマップをクロールする。おやすみ前のルーティンにこそ、運用規律が宿ります。
AI & Technology外部記事
技術記事： Introl
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大規模言語モデルをローカルで実行するための包括的なハードウェア推奨事項とコスト分析。
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さまざまなAIワークロード向けにNVIDIA最新データセンターアクセラレータを比較するGPU選択ガイド。
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GoogleのTensor Processing UnitのTPUv1からTPUv5までの進化に関する詳細な技術解説。
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コンテナ化環境におけるGPUクラスターのリソース共有戦略。
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Rayフレームワークを使用した分散AI計算の構築と管理のガイド。
DeepSeek V3 Open Source AI Cost Advantage
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将来のデータセンター電力要件とNVIDIAの次世代GPUロードマップ。
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次世代AIインフラストラクチャに電力を供給する小型モジュラー炉ソリューション。
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