Taste Is Infrastructure
As agents generate more of what ships, the quality ceiling is set by how well you encode aesthetic judgment into systems. Taste scales when it becomes queryable.
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。
When Your Agent Becomes the Researcher
Claude Code discovered adversarial attacks that outperform 30+ existing methods. Autoresearch just crossed from experiment to capability.
AI & TechnologyCompound Context: Why AI Projects Get Better the Longer You Stay With Them
Every problem you solve with an AI agent deposits context that the next session withdraws with interest. This is context compounding.
AI & TechnologyThe Supply Chain Is the Attack Surface
Trivy got compromised. Then LiteLLM. Then 47,000 installs in 46 minutes. The AI supply chain worked exactly as designed.
AI & TechnologyAI Agent Memory Architecture That Actually Works
Hybrid BM25+vector retrieval, skills as markdown, drift detection. Five March 2026 papers validate the same architecture built from production failures.
AI & TechnologyDeploy and Defend: The Agent Trust Paradox
Every major institution is racing to deploy AI agents and building walls against them simultaneously. 1 in 8 enterprise AI breaches now involve agents.
AI & TechnologyMidjourney V8 Killed Your V7 Workflow: What Actually Changed
V8 isn't a better V7. It's a different creative loop: personalization over prompting, native 2K, conversation mode, and a cost model that punishes the old workflow.
AI & TechnologyEvery Iteration Makes Your Code Less Secure
43.7% of LLM iteration chains introduce more vulnerabilities than baseline. Adding SAST scanners makes it worse. SCAFFOLD-CEGIS cuts degradation to 2.1%.
AI & Technologyあなたのエージェントサンドボックスは「提案」にすぎない
ある攻撃者がGitHubのissueを1件作成し、Clineの次のリリースにマルウェアを仕込みました。エージェントサンドボックスは3つのレベルで失敗します。本当に有効な対策を解説します。
AI & Technologyセッションこそがコミットメッセージである
Gitは何が変わったかを記録します。エージェントセッションはなぜ変わったかを記録します。エージェントがコードを書くとき、セッションの記録こそが本当の設計ドキュメントです——しかし私たちはそれを捨てています。
AI & Technology見えないエージェント：見えないものをガバナンスできない理由
AnthropicはユーザーのMacに10GBのVMを無断でインストールしました。エージェントの可観測性には、リソース計測、ポリシー適用、ランタイム監査の3層が必要です。
AI & Technologyサイレントエグレス：あなたが構築していない攻撃対象領域
悪意のあるWebページがURLメタデータに指示を注入しました。エージェントがそれを取得し、毒入りデータを読み取り、APIキーを窃取しました。エラーなし。ログなし。
AI & Technology外部記事
技術記事： Introl
Local LLM Hardware Pricing Guide 2025
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。
H100 vs. H200 vs. B200: Choosing the Right NVIDIA GPUs for Your AI Workload
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。
TPU Architecture: Complete Guide to Google's 7 Generations
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。
GPU Memory Pooling in Multi-Tenant Kubernetes
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。
Ray Clusters: Distributed AI Computing Infrastructure
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
オープンソースLLMの経済性とDeepSeekの競争上のポジショニング分析。
NVIDIA Vera Rubin GPU 600kW Racks 2027
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。
SMR Nuclear Power for AI Data Centers
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。
DeepSeek MHC Architecture Breakthrough
DeepSeekのMulti-Head Compressionアーキテクチャ革新の技術分析。