エンジニアリング哲学：Adi Shamir
Adi ShamirはRSAの「S」であり、稀代の暗号解読者でもあります。安全なシステムを築くために、自ら破る術も学ぶ。守るために攻める——清らかな数論を、そのまま仕組みへと変えていく人物です。
Engineering & Craft執筆
デザイン、開発、AIインフラ、製品構築についての考え。
Apple Foundation Models：オンデバイスLLMフレームワーク徹底解説
AppleのFoundation Modelsフレームワーク。LanguageModelSession、@Generableによるガイド付き生成、ツール呼び出し、利用可否の判定、そしてオンデバイスモデルを離れるべき境界線までを解説します。
AI & TechnologyAppleの Translation フレームワーク——無料、オンデバイス、見た目以上に鋭い
Appleの Translation フレームワーク。translationPresentation と TranslationSession による無料のオンデバイス翻訳と、デモが省略するオフラインダウンロードの落とし穴を解説します。
AI & TechnologySwift 6.2の並行処理を実践で使う：MainActorをデフォルトにして、意図的に抜け出す
Swift 6.2は並行処理を逆転させます。モジュールのデフォルトをMainActorにし（SE-0466）、nonisolated asyncを呼び出し元で実行し（SE-0461）、@concurrentで抜け出します。
AI & Technologyエンジニアリング哲学：フェイフェイ・リー、データこそが土台である
フェイフェイ・リーはImageNetを築き、AIに「目」を与えた。欠けていたのは賢いモデルではなく大規模なデータであり、AIは人間中心であり続けねばならない――その賭けの物語。
Engineering & Craftエンジニアリング哲学：Yann LeCun、世界をオープンに学習させる
Yann LeCunは畳み込みによって深層視覚を築き、その後、真の知能は世界を教師なしで学習し、それをオープンに公開することから生まれる——より大きなLLMではなく——という賭けに出ました。
Engineering & Craftエンジニアリング哲学：岩田聡
岩田聡は、一度もゲーマーであることをやめないまま任天堂の社長になったプログラマーだった——プレイヤーの喜びに奉仕するための、技術の極み。
Engineering & Craftエンジニアリング哲学：Sophie Wilson
Sophie Wilsonは、今や地球上のほぼすべての電話に搭載されているARM命令セットを、ごく少人数のチームと、低消費電力をほとんど偶然の産物にしてしまうほど徹底したRISCの効率性で設計しました。
Engineering & Craftエンジニアリング哲学：Roberto Ierusalimschy
Roberto Ierusalimschyは、ただひとつの原則——ポリシーではなくメカニズム——を軸にLuaを設計しました。小さく、速く、組み込み可能な言語は、規則ではなくレバーをあなたに手渡します。
Engineering & Craftエンジニアリング哲学：ヨアンナ・ルトコウスカ
ヨアンナ・ルトコウスカは「ほどよい疑い深さ」の上にQubes OSを築きました。ソフトウェアからバグを完全になくすことはできない――だからこそ侵害を前提とし、インフラを信用せず、被害の及ぶ範囲を切り離す、という発想です。
Engineering & Craftエンジニアリング哲学: Radia Perlman
Radia PerlmanはSpanning Tree Protocolを発明し、自己修復するネットワークを築きました。ループのない、自律的に安定する、ノードが嘘をついても正しく動き続けるネットワークです。堅牢性を第一原理に据えた人物。
Engineering & Craftエンジニアリング哲学：バーバラ・リスコフ、契約こそが型である
バーバラ・リスコフはデータ抽象をプログラミングの基本要素へと押し上げました。型とはそれが守る契約であり、サブタイプはスーパータイプが交わすあらゆる約束を必ず果たさなければなりません。
Engineering & Craft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。
