あなたのエージェントには信頼できない入力が二つある
AIエージェントには信頼できない入力が二つあります。モデルが書くコードと、モデルが読むツール出力です。前者にはいま本物のWASMサンドボックスがありますが、後者のMCPツールポイズニングにはありません。
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。
エンジニアリング哲学：マーガレット・ハミルトン
マーガレット・ハミルトンは「ソフトウェア工学」という言葉を生み、1202アラームを乗り越えたApolloの飛行コードを書きました。防御的設計、エラー回復、そして二度目のチャンスはないという現実。
Engineering & Craftエンジニアリング哲学：ワーナー・ヴォゲルス
Amazonの CTO ワーナー・ヴォゲルスは、ある一つの前提の上にクラウドを築きました。あらゆるものは常に壊れる、というものです。故障を前提に設計し、影響範囲を最小化し、その間も可用性を保ち続けるのです。
Engineering & CraftApple Silicon上のMLX——Appleのモデルではなく、自前のモデルが必要になったとき
Foundation Modelsが提供するのは、Appleが封をしたオンデバイスのLLMです。MLXなら自前のモデル——量子化されたオープンウェイトモデルやLoRAファインチューン——をApple Silicon上で動かせます。
AI & Technologyエンジニアリング哲学：ジェフリー・ヒントン、流行より信念
ジェフリー・ヒントンは、学界が脳型ニューラルネットワークを嘲笑していた2度のAIの冬を通じて、それに賭け続けました。流行より信念を、形式論より直観を。
Engineering & Craftエンジニアリング哲学：デミス・ハサビス、知能を解けばすべてが解ける
デミス・ハサビスは知能を第一原理から構築した――ゲームを実証の場とし、神経科学を着想源として――そしてそれをタンパク質の折りたたみ問題に向け、ノーベル賞を勝ち取った。
Engineering & Craftエンジニアリング哲学：Kyunghyun Cho
Kyunghyun Choは、制御構造そのものをモデル自身に学習させました――GRUのゲート付きメモリ、attentionにおけるソフトな対応付け――そして、それを誠実で再現可能なサイエンスと結びつけたのです。
Engineering & CraftiOS 26のウィジェット面：1つのApp Intentが、いくつもの場所で動く
iOS 26のウィジェット、コントロールセンターのコントロール、そしてLive Activity——これらはすべてApp Intentの表示面です。1つのintentが、ボタンも、コントロールも、Live Activityのアクションも動かします。
AI & Technologyエンジニアリング哲学：ジム・ケラー、トランジスタはタダである
ジム・ケラーは、AMDの復活、iPhone、TeslaのAutopilotなどを支えるチップを設計してきた——シリコンを惜しみなく注いでボトルネックを取り除き、第一原理から発想し直すことによって。
Engineering & Craftエンジニアリング哲学：Mark Shuttleworth
Mark Shuttleworthは、ただ一つの理念の上にUbuntuを築きました——「人間のためのLinux、すべての人のための自由なソフトウェア」。その根にあるのはubuntu、すなわち「他者への思いやり」であり、決まった時計に合わせて世に送り出されてきました。
Engineering & Craftエンジニアリング哲学：Salvatore Sanfilippo（antirez）
Salvatore Sanfilippoは、たった一つの原則を軸にRedisを築き上げました――「やることを減らす」。頭の中にすっぽり収まるほど小さく、シングルスレッドで、インメモリのストア。しかも人間が読むためのCで書かれています。
Engineering & Craftエンジニアリング哲学：ラジ・レディと、最も貧しい10億人のためのテクノロジー
ラジ・レディは「話しかけられる機械」を切り拓いた――音声認識、そしてブラックボードモデル。そして最も高度なAIを、世界で最も豊かな人々ではなく、最も貧しい人々へと向けた。
Engineering & Craft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。
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。
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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。
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
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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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