Design Philosophy: Renzo Piano, Piece by Piece
Renzo Piano calls architecture 'a socially dangerous art' because nobody can look away from a bad building. His answer: the workshop, lightness, and building piece by piece.
Design & Culture執筆
デザイン、開発、AIインフラ、製品構築についての考え。
Core ML vs MLX vs Foundation Models: Choosing Apple's On-Device AI Stack
Apple ships four ways to run models on-device. A decision framework with measured numbers: Foundation Models, Core ML, MLX, and iOS 27's Core AI.
Apple & iOSThe Robots Are Taking Exams in My Search Console
First-party GSC data: 91% of 3.8M impressions fail a human-query filter. Exam questions, pasted errors, and agent sweeps are rewriting what Search Console means.
AI & Technologyいま読者はアシスタントになった
エッジログの一次データ。AIアシスタントによるページ取得は人間の訪問のおよそ66倍。しかもその大半は学習用クロールではなく、ユーザーの質問に応じたリアルタイム取得です。
AI & TechnologyThe Shader Gallery That Lied: Debugging 216 WebGL Presets
A user said the shader playground looked broken. Pixel-readback testing found 30 dead presets, 11 that never compiled, and the fallback that hid it all.
Engineering & Craftコンテキストのコンパクションは学習目標になりつつある
コンテキストのコンパクションは、オペレーターが世話を焼く推論時のパッチから、モデルが最適化する学習時の目標へと移りつつあります。CompactionRLがその兆候です。
AI & Technologyエージェントスタックが抱える1998年問題
2026年半ばに相次いだエージェントツールのCVEは、単なる不運ではありません。1998年当時のセキュリティ成熟度のまま出荷されているAIエージェントのエコシステムが示す、構造的な兆候なのです。
AI & Technologyエージェントはコンパイルしたがっている
エージェントのスタックでは、判断と実行が分離されつつあります。モデルは意図を、再生可能なワークフロースクリプトやDAGへとコンパイルし、決定論的なランタイムがそれを実行するのです。
AI & Technologyチェックが仕様になる
テストに合わせて作り込むコーディングエージェント——オラクルのスコアはほぼ満点、しかし出荷されたライブラリは死んでいる。チェックが取りこぼしたものは、もはや仕事ではなくなる。
AI & Technologyデザイン哲学：マッシモ・ヴィネッリ — デザインはひとつである
ニューヨークの地下鉄を45度の直線とベージュの水面で描き、生涯を4書体だけで通したマッシモ・ヴィネッリ。あらゆるスケールに、ただひとつの規律を。
Design & CultureMacPaintをブラウザで再現する——1984年のソースコードこそが仕様書
MacPaint 1.3をブラウザ上に再構築し、公開されたBill AtkinsonのPascalソースとすべてのツールの動作を照合しました。忠実なソフトウェア再現には何が必要かを綴ります。
Engineering & Craftデザイン哲学：深澤直人 — Without Thought
深澤直人はCDプレーヤーを壁に掛け、換気扇の引き紐を与えました。説明書も学習曲線も不要——行為に溶けていくデザインです。
Design & Culture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。
