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: 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：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：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：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：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：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：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 & CraftApple 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 & 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 & TechnologyiOS 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。
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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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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。
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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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DeepSeekのMulti-Head Compressionアーキテクチャ革新の技術分析。
