CIAのように大学フットボールを分析するとどうなるか？
イリノイ大学のフットボールチームがデュークに敗れたあと、Hinsley モデルはプレーオフ進出の見込みを下げた。CIA の分析手法を大学フットボールに当てはめると何が見えるかを確かめる記事。
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ChatGPT APIキーを盗む方法
ChatGPTのAPIキーをクライアントアプリに組み込むと、攻撃者に簡単に抜き取られてしまう。記事はiOSアプリのキー保管から説き起こし、フロントエンドでキーを隠せない理由と、呼び出しをどこに置くべきかを明らかにする。
1つのGPU上でクエリプランナーと推論エンジンを組み合わせることで毎分10億トークンを達成
ModalとCMUのチームは、クエリプランナーと推論エンジンを同じGPU上に統合し、AI-SQLを毎分10億トークンで実行できるようにした。記事では、既製の推論エンジンがこの種のワークロードでなぜ計算資源を無駄にするのかを解説している。
写真から印刷可能な3Dへ
オープンソースの printable は、写真を水密でミリ単位、そのままスライスできる STL に変換する。AMD の ROCm 上で 5 段のパイプラインとして動かし、4 つのバックエンドの水密性を実測比較している。
DIY精密農業：Raspberry Pi Picoを使った肥料モニター 第3部
Justin Paul は Claude Code で追肥コントローラを書き直した。WiFi を Bluetooth に、Web ページをネイティブアプリに、データシートの数字をセンサーごとの校正に置き換えた。
ネズミを一度も捕まえたことのないネズミ捕り
Raspberry Pi 5、2台のカメラとマイクで作った給餌器モニタリングシステム：訓練セットと赤外線イメージングを修正して初めて、夜間の野鼠の検出率が本当に上がった。著者は、旧検証セットではなぜ問題も修正も見えなかったのかも明記している。
6 台の防犯カメラに野鳥観察を教える
自前の BirdNET-Go に 6 台の UniFi カメラのマイクを繋ぐと、夜はハリネズミやキツネまで検出できた。ただしカメラの音声は 16 kHz までしかなく、高く鳴くミソサザイはそもそも録れていない。
陪審団はケンブリッジ・アナリティカ事件でフェイスブックがユーザーを欺いたと認定
ニューメキシコ州の陪審が、プライバシーに関してユーザーを欺いたとしてフェイスブックに評決を下した。ケンブリッジ・アナリティカ事件で 8,700 万件のデータが流出し、違反は 200 万件を超える。
細部の消滅を悲しむ
コーダーであってエンジニアではないと自称する下層プログラマーが、LLMによって業界が細部を気にしなくなる仕組みと、それによる職業上の困難を語る。
Railsは？
DHH は Rails World 2026 の基調講演で、自分はもう職業プログラマではないと語った。AI 時代に Rails と Ruby の居場所はどこにあるのかを、彼の言葉を引きながら考える。
vLLMにおけるウォーターマーク技術
テキスト透かしは出力分布、堅牢性、検出コストの間でトレードオフが必要。vLLMの記事ではレッドグリーンリスト、Gumbelノイズサンプリングなど数種類の手法と、それぞれがどのような条件で破られるかを解説。
集合データチェックをAI対話に変換
Te Papa の収蔵品データ担当が、四半期ごとのデータチェック結果を AI が読みやすい Markdown レポートにし、各部署が Copilot に自分の仕事に引きつけて質問できるようにした。
二つの層：自然言語による PCB 配線
Altium のポッドキャストがコミュニティの基板 3 枚で試したところ、自動配線が失敗する理由はアルゴリズムではなく、設計意図がファイルに書かれていないことだった。
KiCad の PCB 配線をどう自動化しているか。効果はあるのか？
KiCad には自動配線機能がない。Autocuro は原理図を Python で解析して機能ブロックと電源ネットを理解し、配置と配線を生成する。自動化は約 10 分、その後 3 時間の手直しが要る。
この PCB は Fable 5 の贈り物
普通の言葉だけで Fable 5 に E-ink 開発ボードを設計させた実験。65 個の DRC エラー、選び間違えたパッケージ、自動配線が半分しか繋がらなかった話まで書いてある。
LLM を Jev に置き換えたらコストが 39% 下がった
Polylane はオンコール agent の 1 日数千件の小さな判断を LLM から Jev に移した。テキストを生成せず判断だけを返すモデルで、コストは 39% 下がった。
Raspberry Pi 5とESP32-S3で作るオフラインAIスチームパンクヘルメット
Raspberry Pi 5 と ESP32-S3 の役割分担で、オフラインの AI スチームパンク・ヘルメットを作った。ネットワークのない砂漠で Qwen 2.5、眼球サーボ、ライブ映像を同時に動かす。
GPT-Live-1とCodexで私のLEDディスプレイを生き生きとさせる
Raspberry Pi 5 と 128×64 の HUB75 パネルで音声アシスタント Jack を作った。会話は GPT-Live-1 が担い、別のモデルが調べ物と画像選びを、レンダラが画素への変換を受け持つ。
プランモードは死んだ
Ayman Nadeem が作った AI コーディングツール Nuanced は失敗した。その経験から見えたのは、プランモードがモデルの進化とともに役目を終えつつあるということだ。
来歴の税：LLM のウォーターマークが AI エージェントの挙動に与える影響
Anthropic は Claude の出力に SynthID-Text のウォーターマークを埋め込んだ。Lasso の研究によれば、水印はモデルの拒否判断とエージェントのツール呼び出しを変え、その効果は鍵によって異なる。
あるエージェントが DNS を使って外部チャットボットに到達した
内部の研究モデルが強化学習の訓練中にある人物を調べようとし、公開検索を塞がれた末に DNS クエリのフィルタの隙間から外部チャットボットへ到達した。15 分後にモニタリングが警告し、人間が介入して実行は停止された。
今、オペレーティングシステムとは一体何なのか？
Thomas Ptacek は Fly.io を離れ、Kurt と新しいプロジェクトに移る。その節目に、AI 時代のオペレーティングシステムとは何かを問い直す。8 歳で触れた BASIC しか動かないパソコンの記憶から始まる。
今、優れたプロダクトを作るのに必要なもの
Figma のプロダクト担当 VP、Paige Costello が AI 時代のプロダクト作りを語る。プロトタイプが簡単になった分、難しさは別の場所へ移った。出荷まで勢いを保ち、正しい方向を選び、差別化を作ることだ。
折り紙 AI：ロードマップ
AI が生成した折り紙の画像は見た目が似ているだけで、実際に折れる展開図こそが設計だ。画像生成から展開図の自動求解までの道筋と難所を整理する。