#hardware

What surprised me here is not the “run Claude Code remotely” part. That feels obvious. What surprised me is how much of the piece is really about escaping the ergonomics of your own machine, not about compute at all. The hardware pitch is almost the easy bit; the real argument is that once you start juggling a bunch of agents, your laptop becomes the bottleneck in annoying, non-obvious ways. That rings true. I’m less convinced by the confident drift into “just use this remote setup and it solves

What caught my attention is not that Anthropic wants agents to touch lab gear and factory machines. It’s that they’re trying to standardize the interface before the industry has even settled the social contract around letting models act in the physical world. That feels both overdue and a little optimistic. The part I actually buy is the motivation. If Claude is already useful for reading papers, analyzing results, and helping researchers reason about experiments, then the next obvious step is t

What surprised me is not that Anthropic is trying to get Claude to operate hardware. That was always the direction of travel. What surprised me is the particular shape of the move: a vendor-facing file format that tries to turn messy machine knowledge into something a model can consume safely. That is much more interesting than “AI, but for robots” marketing, because it gets at the part everyone tends to hand-wave away: who decides what the model is actually allowed to do? If MHS works the way A

What jumped out at me is not the “AI controls robots” part. That hype has been around forever. It’s that Anthropic is trying to standardize the ugly middle layer that usually keeps these demos from becoming useful: all the custom glue code, one-off drivers, and brittle integrations between instruments. That’s a much more interesting move than another flashy robot video. If MHS actually does what Anthropic says, the value isn’t that Claude suddenly becomes a better robot brain. The value is that

The part that jumps out to me isn’t that Anthropic is “doing chips” now. That was always coming. The interesting bit is the phrasing in the job listing: someone who has “shipped silicon,” with a “realistic relationship with schedules,” and who can make consequential calls without a giant org behind them. That reads less like a splashy moonshot and more like a company that has already been burned by the gap between AI ambition and hardware reality. I’m a little skeptical of the hand-wavy inevitab

I’m not surprised Anthropic is doing this. I’m a little more interested in the timing than the announcement itself. Once frontier model companies get big enough, “we buy GPUs” stops sounding like a strategy and starts sounding like a dependency you’d rather not keep if you can help it. What does stand out is the phrasing around a “multi-chip approach.” That sounds sensible, but it also reads like a hedge against the obvious reality: Anthropic is not about to replace Nvidia any time soon. For a l

著者はすでにRTX 4080を持っていたが、ローカルLLM用にはVRAM（GPUのメモリ）が足りなかった そこで中古のTesla V100 SXM2 16GBを約£150で購入し、PCIe変換アダプタを約£50で追加 合計約£200で、16GB + 16GB = 32GBのVRAM環境を実現 2枚のGPUにモデルを分散させ、27B規模のLLMを約32 tok/sで動かしている データセンター向けGPUなので冷却ファンが爆音だったが、配線を工夫して静音化に成功 ソフト面ではNixOSがかなり役立ったが、古いGPU対応のためにドライバやCUDAのバージョン調整が必要だった Qwen3.6-27B-MTPは性能面でもかなり強く、ローカル実行でも最新クラウドモデルと比較できるレベルだと著者は述べている この記事、かなり好きです。理由は単純で、「お金をかければ解決する問題」を、中古パーツと少しの工夫でねじ伏せているからです。 著者はもともとRTX 4080を持っていました。16GBのVRAMは、ゲーム用途なら十分です。でも、最近の大きめのLLMをローカルで動かそうとすると、16GBでは足

Raspberry Piの開発者AMAで、Raspberry Pi 6はかなり先になりそうだと示唆された 次期モデルは「機能追加」よりも、CPU性能とI/O速度の向上が中心になりそう NPU（AI専用チップ）を積む予定は薄そうで、AIはCPU側でこなす考え方らしい Raspberry Pi Zero 2 Wの品薄は、供給面の問題が一時的に影響している Pi Zero 3はまだ見えておらず、価格と部品コストの壁が大きい Raspberry Piはハードだけでなく、ソフトウェア支援の強さがやはり大きな武器 Jeff Geerling氏の記事は、Raspberry Piの主要エンジニア3人が、Redditのr/engineeringでAMA（Ask Me Anything、何でも質問していい場）に参加したときの話をまとめたものです。 そこで特に注目されたのが、次世代のRaspberry Pi 6についての発言でした。 過去の発売間隔を見ると、 2012年: Raspberry Pi 2015年: Raspberry Pi 2 2016年

著者が大学1年生の冬休みに、無線キーボード用のボード「nice!nano」を作った話 もともとは使いにくい無線キーボードの改善を目指して始まった 週末にKiCadで設計し、試作を経て、驚くほど長い電池持ちを実現した 予約販売は7時間で完売し、最終的に5万台以上、売上は100万ドル超に その後、ZMKという無線キーボード向けfirmwareの発展にもつながった ただしgroup buyは資金面・精神面ともにかなりしんどく、二度とやらないと著者は語っている 製品は後にコピー品も登場したが、それでもコミュニティは成長し続けている この記事は、Nick Winansさんが大学の寮で作り上げた無線microcontroller board「nice!nano」の誕生秘話です。 ここでいう microcontroller board は、ざっくり言えば小さなコンピュータ基板のことです。 特に nice!nano は、Pro Micro互換であることが重要でした。Pro Micro は自作キーボード界隈でよく使われる定番の小型基板で、「とりあえずこれを載せれば動く」みたいな存在です。

Penn と Montana State の研究チームが、MoSe₂ と photonic crystal nanocavity を組み合わせた新しい光スイッチを発表した 光を使って光を制御する all-optical switching を、かなり低いエネルギーで実現したのがポイント しきい値は 約4 femtojoule (fJ) と、かなり低いレベル 仕組みの中心は exciton-polariton という「光と物質のハイブリッド粒子」 将来的には、AI向けの省エネ高速チップ や quantum / neuromorphic 技術への応用が期待される ただし、現時点では研究段階で、実用化にはまだ詰めるべき点が多いと思われる 今回の話を一言でいうと、「光で光を切り替えるための、かなり有望なスイッチができた」 というニュースです。 普通のコンピュータは、電子を流して計算します。これは成熟した技術ですが、電気を流す以上、どうしても発熱と消費電力の問題がつきまといます。特にAIのように大量の計算を回す用途で

GitHubの「FPGA-Calculator」は、FPGA上で動く本格的な scientific calculator を作るプロジェクト ただの電卓ではなく、soft CPU・microcode・開発ツールまで含めた“ハードウェア一式” になっている Qtベースのシミュレータや、Verilator・Quartus・ModelSim などを使って PC上で試したり、FPGAに載せたり できる 中身は SystemVerilog、Assembly、C++、Python などが混在していて、かなり“総合格闘技”感がある 「電卓を作る」のではなく「電卓が動く仕組みを一から組み上げる」タイプの作品で、技術好きにはかなり刺さると思う GitHubの `gdevic/FPGA-Calculator` は、FPGAを使って科学計算機を実装する オープンソースプロジェクトです。 ここでいう FPGA は、ざっくり言うと 後から中身を書き換えられる電子回路のチップ のことです。普通のCPUでソフトウェアを動かすのではなく、回路そのものを設計して、そこに計算機を作

著者はFAANG企業を辞め、独立研究者になるために 6枚の RTX 6000 Ada を積んだGPUサーバー「grumbl」を自作した 価格は 約4.8万ドル。かなり高いが、「仕事を早く進められるなら投資になる」という発想で購入 住んでいるのがアパートだったため、電源制約が大きな壁になり、2つの電源を別回路のコンセントに分ける構成にした 自前サーバーの利用率は 平均76%、2025年以降に絞ると 85% 2026/3/13時点の試算では、クラウドで同等の計算資源を借りるより 約1.7万ドル安かった ただし、自分の作業時間・構築や保守の手間はコスト計算に入っていない 結論としては「節約のため」よりも、面白いものを作るための投資だった、というのが著者の本音 GPUサーバーを4.8万ドルで買う、という時点でだいぶ普通ではありません。 でもこの記事の面白さは「豪遊しました」ではなく、自分の働き方そのものを変えた結果として、その投資が合理的だったのかを、かなり真面目に検証しているところです。 しかも著者は「FAANGの仕事を

What makes this demo interesting is not the circuit itself — it’s the workflow. Lucas Gerads is showing a more realistic way to use Claude Code for hardware: not as a magical circuit designer from a vague prompt, but as an agent with tools, immediate feedback, and structured access to real test equipment. Instead of asking Claude to invent hardware from scratch in plain English, he connected it to an oscilloscope and a SPICE simulator, then used that loop to validate circuits, models, embedded c