【AI】謎の高性能AI、正体は中国の「GLM-5.3-Flash」と判明　AnthropicやOpenAIの対抗馬に [すらいむ★]

謎の高性能AI、正体は中国の「GLM-5.3-Flash」と判明　AnthropicやOpenAIの対抗馬に

　複数のAIモデルを利用できるプラットフォームOpenRouterに先週、匿名のAIモデルが「Ox Alpha」として登場した。
　中国企業Z.aiはこのほど、同社が開発元だと明らかにした。
　モデルの正式名称は「GLM-5.3-Flash」。
　高性能でありながら低価格で、AnthropicやOpenAIの人気モデルに性能とコストの両面で対抗する。

（以下略、続きはソースでご確認ください）

japan.cnet　2026年08月28日 14時42分
https://japan.cnet.com/article/35252028/

楽天AIクソワロタｗ

Anthropic Claude Codeはトップランナーであるが故に廉価なHaikuが手を抜いている

中華AIはその値段帯に自社のフロンティアをぶつけて来ている

DGX Spark中国人の陰湿さが現れたニュースだな

◇テレポートを完全否定される日が迫っているのか
ローマン宇宙望遠鏡は何を変えるのか、広視野と重力・遮光で宇宙を測る仕組み
2026年8月29日
xenospectrum.com/roman-telescope-cosmic-survey/
デンドライトは消さずに向きだけ変える。SLACが実現した全固体電池の短絡ゼロ設計
SLAC国立加速器研究所とスタンフォード大学が、形状記憶合金のリングで固体電解質を170℃で二軸圧縮し、リチウムデンドライトの成長方向を電極へ向かう縦から横へ逸らした。前例のない密度の枝が生えても数千回の充放電で短絡しなかったとNatureに報告している。
2026年8月29日
xenospectrum.com/solid-state-battery-dendrite-deflection/
↨ブラックホール内「流動体」も上記と同じ状態ですか？↨
◇ブラックホールは物理的に存在して居る確定か
やはりブラックホール星？　初期宇宙の天体「リトル・レッド・ドット」の新たな研究成果
8/27(木) 17:30
news.yahoo.co.jp/articles/8a6f05a21a0e9ef138c83c4e785d0fcb2f4cc764
高速移動するブラックホール「RBH-1」は誕生時に弾き飛ばされた？　“星の軌跡”の最新研究成果
8/28(金) 22:10
news.yahoo.co.jp/articles/79694d098e45b8469f80d8f754c78eaa2e054f74
ケンブリッジ大が極低温気体で挑んだ「真空の量子ゆらぎ」可視化実験
ケンブリッジ大が極低温カリウム気体で相対論的量子場を模擬し、基底状態にある空間的な真空ゆらぎの直接撮影に成功した。熱雑音を6ナノケルビン以下に抑え、量子力学固有の揺らぎを捉えた手法と限界を解説する。
2026年8月28日
xenospectrum.com/imaging-vacuum-fluctuations-quantum-field-bec/

電気代わずか790円、旅客機クラスの電動航空機が27分間の初飛行に成功
公開： 2026-08-29 08:00
karapaia.com/archives/624113.html

>>1の本文
>>　GLM-5.3-Flashはオープンウェイトであるため、ダウンロードして手元のハードウェアで動かすこともできる。この場合、サブスクリプション料金やAPI利用料を支払う必要はない。ただし、相当な計算能力が必要になる可能性がある。モデルの重みだけで300GBを超えるためだ。

このように記載されているけれど一般人のパソコンでも起動するともまれる

謎の高性能AI「Ox Alpha」の正体は「GLM-5.3-Flash」だったことが判明、Claude Opus 4.8と同等性能のオープンモデル＆中国製チップで運用可能
2026年08月27日 11時41分
https://gigazine.net/news/20260827-glm-5-3-flash/
>>GLM-5.3-Flashは総パラメーター数3200億・アクティブパラメーター数180億のMoEモデルで、コンテキスト長は最大100万トークンです。総パラメーター数7530億のGLM-5.2より規模の小さいモデルですが、スパースアテンションと線形アテンションを組み合わせたハイブリッドアーキテクチャを採用することでGLM-5.2を超える性能を実現しています。
>>第三者機関のArtificial AnalysisもGLM-5.3-Flashの性能分析結果を公開しています。インテリジェンス性能の総合指標であるArtificial Analysis Intelligence Indexのスコアは「57」で、Claude Opus 4.8を上回りました。
>>エージェント性能の指標であるArtificial Analysis Agentic Indexのスコアは「58」で、Claude Opus 4.8だけでなくClaude Fable 5やGPT-5.6 Solを上回っています。
>>さらに、GLM-5.3-Flashはオープンモデルとして公開されており、以下のリンク先からダウンロード可能。ライセンスはMIT Licenseを採用しています。

中国製AIモデル「GLM-5.3」が約束通りオープンモデルとして無償公開される、Claude Fable 5やGPT-5.6 Solに匹敵する高性能モデル
2026年08月29日 00時10分
https://gigazine.net/news/20260829-glm-5-3-open/
>>GLM-5.3はテストによってはClaude Fable 5やGPT-5.6 Solを上回る性能を備えた高性能
>>日本時間の2026年8月29日0時に実際にオープンモデルとして公開されました。モデルはHugging FaceとModelScopeからダウンロード可能。ライセンスは「GLM-5.3 License」で、「年間収益が100億ドル(約1兆6000億円)を超える場合はZ.aiによるセキュリティ審査に合格する必要がある」と定められています。
>>GLM-5.3は総パラメーター数7440億・アクティブパラメーター数400億のMoEモデルで、実行するにはデータセンター級のAIインフラが必要です。すでにUnslothが量子化版を公開しており、UD-IQ2_M版なら「256GBのユニファイドメモリを搭載したMac」や「24GBのVRAMと256GBのRAMを搭載したPC」で実行可能と案内されています。
>>第三者機関のArtificial AnalysisによるGLM-5.3の性能評価は以下の通り。インテリジェンス性能の総合指標であるArtificial Analysis Intelligence Indexのスコアは「60」で、Claude Opus 4.8を上回っています。
>>エージェント性能の総合指標であるArtificial Analysis Agentic Indexのスコアは「59」で、GPT-5.6 SolやGrok 4.6を上回りました。

Qwen3.8-Flash-NextはオープンモデルとしてHugging FaceとModelScopeで公開されています。
2026年08月27日 12時22分
https://gigazine.net/news/20260827-qwen3-8-flash-next/
>>モデルの表現可能な語彙をわずかな追加計算で拡張できる「N-gram Embedding」も組み込んでいます。総パラメーター数は1250億、アクティブパラメーター数は60億で、N-gram
>>Embeddingのパラメーター数は510億です。標準状態で26万2144トークンのコンテキスト長に対応し、コンテキスト長を拡張する「YaRN」によって最大100万トークンまで対応できます。
>>Qwen3.8-Flash-Nextは多くのテストでClaude-Opus-4.8(Max)を上回っています。なお、Qwen3.8-Flash-Nextのトレーニングに必要な期間はQwen3.8-27Bの9分の1とのこと。
>>Qwen3.7-Plusを基準としてコンテキスト長ごとのプリフィルの速度差を示したもの。100万トークンを処理する場合、Qwen3.8-Flash-NextはQwen3.7-Plusの8.6倍高速です。
>>Qwen3.8-Flash-NextはオープンモデルとしてHugging FaceとModelScopeで公開されています。

Alibaba、Qwen4設計を先行公開：6B活性・訓練量3分の1でFLOPs9分の1
2026年8月27日
https://xenospectrum.com/qwen-flash-next/
>> 176B相当の容量を持ちながら、1トークン当たり6Bだけを動かす設計だ。

>>6-9が>>1の性能を一鳥分かるようになる


>>1を>>10のAIのプログラムに成るように最適化をすれば一般のパソコンでも使用できるようになる

>>11 VPU使用率とメモリーー使用率が高いのなら下記を参考にプログラムを最適化する

7440億パラメーターの巨大AI「GLM-5.2」をメモリ25GBの普通のPCで動かす推論エンジン「Colibrì」が登場
2026年07月10日 16時20分
https://gigazine.net/news/20260710-colibri-glm/
>> 12コアCPUと25GBのメモリを搭載

>>12まで最適化してさらに下記を参考に最適化を進めていく

PrismML「Bonsai 27B」公開、270億パラメータのAIがスマホで動作　Appleも技術を評価
2026/07/15 07:18
https://news.mynavi.jp/article/20260715-4703292/
>> 7月14日（現地時間）、モデルの重みを低ビット化した新たなマルチモーダルAIモデル「Bonsai 27B」を発表した。270億（27B）パラメータ級モデルとしては初めて、スマートフォンでも動作可能なサイズまで圧縮
>>Bonsai 27Bは、Alibabaの「Qwen 3.6 27B」をベースとしている。通常の16ビット精度では約54GB、4ビット量子化版でも約18GBを必要とする27B級モデルを、独自の低ビット技術で圧縮した。モデルは三値版と1ビット版の2種類で提供される。
>>「Ternary Bonsai 27B」は、FP16グループワイズスケーリングを用いた「−1」「0」「＋1」の三値の重みを使用している。重みあたりの実効値は1.71ビットで、モデル容量は5.9GB。一般的なノートPCでの利用を想定し、推論やツール呼び出し、エージェント処理に対応する品質重視のモデルである。
>>両モデルはテキストに加えて、スクリーンショット、ドキュメント、カメラ入力などにも対応する。最大26万2000トークンのコンテキスト長を備え、複数段階の推論、構造化されたツール呼び出し、コンピューター操作を含むエージェント処理をサポートする。AppleデバイスではMLX、NVIDIA GPUではCUDAを通じてネイティブに動作する。モデルの重みはApache 2.0ライセンスで公開され、期間限定で無料の開発者向けプレビューAPIも提供する。

>>13まで最適化できるとすでにローカルでAIが起動している状態にあるプログラムと同じものが完成する

テンセントがAIモデル「Hy3」をオープンモデルとして公開、295BでGLM-5.2やDeepSeek-V4に匹敵＆科学タスクではGPT-5.5を上回る
2026年07月07日 10時51分
https://gigazine.net/news/20260707-tencent-ai-hy3/

アメリカ製オープンモデル「Laguna XS 2.1」が登場、ローカルで動作し一部のテストでClaude Haiku 4.5を上回る
2026年07月03日 11時43分
https://gigazine.net/news/20260703-laguna-xs-2-1/

>>14の最適化の方法は下記のAIも存在して居る

AIモデル「Ornith-1.5」が登場、Claude Opus 4.8級の大型モデルからスマホ動作可能な軽量モデルまで網羅したオープンモデル
2026年08月20日 10時57分
https://gigazine.net/news/20260820-ornith-1-5/
>>Ornith-1.5-397Bは総パラメーター数3970億のMoEモデルです。「Ornith-1.5-397B」「Ornith-1.0-397B」「DeepSeek-V4-Flash-0731」「GLM-5.2」「Claude Opus 4.8」の各種ベンチマーク結果が以下。Ornith-1.5-397Bは複数のテストでClaude Opus 4.8を上回っています。
>>Ornith-1.5-35B-A3Bは総パラメーター数350億・アクティブパラメーター数30億のMoEモデルです。「Ornith-1.5-35B-A3B」「Ornith-1.0-35B-A3B」「Qwen3.6-35B-A3B」「Muse-Glimmer-30B」「Gemma-4-31B」の性能比較結果が以下。Ornith-1.5-35B-A3BはMoEモデルでありながら、DenseモデルのMuse-Glimmer-30BやGemma-4-31Bを上回っています。
>>Ornith-1.5-9Bはパラメーター数90億のDenseモデルです。「Ornith-1.5-9B」「Ornith-1.0-9B」「Qwen3.5-9B」「Qwen3.6-35B-A3B」「Gemma-4-31B」を比べた結果が以下。Ornith-1.5-9Bはパラメーター数の大きなGemma-4-31Bをほとんどのテストで上回っています。また、「Ornith-1.5-9B-Mobile」というスマートフォンでの動作を目的とした量子化版も存在するとのこと。
>>Ornith-1.5はMIT Licenseの下でオープンモデルとして公開されています。各種モデルはHugging Faceで配布されており、Ornithによる量子化版も同日に公開されています。

>>13->>14をさらに下記を参考に最適化を行う

「Qwen3.8-27B」ウェイト公開　一部「Opus 4.6 Max」超えか　ライセンスは商用可のApache 2.0
公開2026年08月15日 02時26分
https://www.itmedia.co.jp/aiplus/article/2608/15/2000000554/
>>　中国Alibaba傘下のAlibaba Cloudは8月15日（日本時間）、AIモデル「Qwen3.8-27B」のウェイト（重み）を公開した。Hugging FaceとModelScopeからダウンロード可能で、商用利用もできるライセンス「Apache 2.0」で提供する。一部のベンチマークでは、米Anthropicの「Claude Opus 4.6」の推論エフォート最大（以下、Opus 4.6 Max）を上回るスコアをうたっている。
>>　Qwen3.8-27Bは、4月に公開した「Qwen3.6-27B」の後継にあたるモデル。パラメータ数は270億で、GPU1枚を積んだデスクトップPCなど、ローカル環境でも動かせる規模に収めている。米Unslothは、量子化版なら16GB以上のVRAMやメモリで実行できると案内している。
>>　画像や動画を入力できるマルチモーダルモデルで、STEM分野の図表や文書、長時間の動画の理解にも対応するという。デフォルトの最大コンテキスト長は約26万2144トークンだが、設定によっては100万トークンまでの拡張も可能。
>>　“熟考”してから答える「thinking」モードは初期状態で有効。リクエストごとにオフにできるほか、推論の深さを3段階から選べる。

↓上記と同じ内容ですが各スコアをコカ膜分類して表にしている↓

ローカルで動かせる「Qwen3.8-27B」が無償公開、一部ベンチマークでClaude Opus 4.6 Max超え
gigazine.net/news/20260817-qwen3-8-27b/

ローカルで動く中国製オープンモデル「Qwen3.8 27B」はGPT-5.6 Terra超えのエージェント性能で同等規模のモデルより圧倒的に高性能という分析結果
2026年08月18日 11時48分
https://gigazine.net/news/20260818-qwen3-8-27b-performance/
>>第三者機関のArtificial Analysisが性能分析結果を2026年8月17日に公開し、Qwen3.8 27Bがローカルで動くオープンモデルでありながらGPT-5.6 Terraといったクローズドモデルに匹敵する性能を備えていることが明らかになりました。

>>16の最適化の方法は下記のプログラムを参考にする

スマホで動く小型AIモデル「LFM2.5」に省メモリ化を施しつつ性能低下を抑えたQAD版が登場
2026年08月20日 21時00分
https://gigazine.net/news/20260820-lfm2-5-qad/
>>AIモデルを省メモリ化には「量子化」という手法が広く用いられています。しかし、量子化は「モデルの計算精度を下げる」という仕組みでサイズを縮小しているため、量子化版モデルはベースモデルと比べて性能が低下してしまいます。QADは高精度モデルを教師モデルとして量子化版モデルを蒸留することで量子化によって失った性能を回復させる技術で、省メモリ化しつつ性能は維持できる手法として注目されています。
>>LFM2.5シリーズはパラメーター数や用途の異なる複数のモデルが公開されています。今回QAD版が公開されたのは「LFM2.5-230M」「LFM2.5-350M」「LFM2.5-1.2B-Instruct」「LFM2.5-2.6B」の4種類で、Q4_0で量子化したモデルに蒸留を施して性能を向上させています。
>>LFM2.5-230Mを「M5 Max搭載MacBook Pro」「AMD Ryzen AI Max+ 395を搭載したミニPC(NucBox EVO-X2)」「Samsung Galaxy S26 Ultra」「Raspberry Pi 5」で実行した際の量子化精度ごとのベンチマークスコアを並べた図が以下。QAD版はQ4_0版から性能が大幅に向上し、Q5_K_M版に近い性能を示しています。ファイルサイズはQ5_K_M版が172MB、QAD版が149MBなので、QAD版が省メモリ化しつつ性能低下を抑えられたことが分かります。

>>17まで完成したのなら下記のパソコンでも動作することが可能
10年前のXeonサーバーで最新AIが快適動作、GPUなしでも実用速度を実現した手法が解説される
2026年06月02日 21時00分
https://gigazine.net/news/20260602-gemma-4-on-2016-xeon/
>> 26B規模のローカルAIを実用的な速度で動かしたという報告が登場しました。
>>26B規模のローカルAIを実用的な速度で動かしたという報告が登場しました。
>>Intel Xeon E5-2620 v4、8コア16スレッド、AVX2対応、AVX-512非対応、L3キャッシュ20MiB、DDR3メモリ128GB、GPUなしという構成とのこと。Intel Xeon E5-2620 v4は2016年第1四半期に発売されたCPUです。
※通常動作2.10 GHz.ターボ・ブースト利3.00 GHz .キャッシュ キャッシュ20 MB

小型モデル「LFM2.5」を2倍以上高速化する投機的デコーディング技術DSpark適用版が登場
2026年08月21日 18時14分
https://gigazine.net/news/20260821-lfm2-5-dspark-faster-inference/
>>LFM2.5はスマートフォンやノートPCといった演算能力の限られたデバイスでも動作するように設計された小型のAIモデルです。デバイスに合わせて複数のパラメーター数で展開されているほか、日本語に特化したモデルも公開されています。
>>Dsparkは「投機的デコーディング」と呼ばれるAI高速化技術の一種です。AIモデルは「次のトークンを予測する」という動作を繰り返して文章やコードを出力しています。Dsparkはメインのモデルとは別に「ドラフトモデル」を用意し「ドラフトモデルで次のトークンの候補を高速生成してメインモデルで採用・非採用を決定する」という仕組みで生成処理を高速化します。Dsparkは「高速化する代わりに精度が劣化する」というタイプの手法ではなく、「高速化しつつ、精度は完全に維持できる」というのも強みです。
>>Liquid AIは「LFM2.5-1.2B-Instruct」「LFM2.5-2.6B」「LFM2.5-8B-A1B」の3種を対象にドラフトモデルを作成しました。ドラフトモデルのパラメーター数はLFM2.5-1.2B-Instructが2億9570万、LFM2.5-2.6BとLFM2.5-8B-A1Bが3億2770万です。
>>LFM2.5-2.6BにDsparkを適用すると、H100では2.67倍、M4 Max搭載MacBook Proでは2.27倍の高速化を達成しました。M4 Max搭載MacBook Proの場合は、LFM2.5-1.2B-Instructでは2.54倍、LFM2.5-8B-A1Bでも1.18倍の高速化に成功しています。

>>18のアンカーはミスで数字です

>>18をさらに最適化する方法は下記に成る

◇wINDOWS 32bIT 最大4gBでも可能という意味に成る
VRAM 4GBのノートPC向けGPUでも8Bモデルをファインチューニングできるオープンソースツール「Soup」
2026年08月06日 08時00分
https://gigazine.net/news/20260806-soup-fine-tune-llm/
>>一般的なノートPCに搭載されたGPUでも大規模言語モデルをファインチューニングできるオープンソースツール「Soup」が公開されています。開発者による検証ではVRAMが4GBのGPUを使い、80億パラメーターの「Llama 3.1 8B Instruct」をファインチューニングできたとのことです。
>>もちろん、VRAM容量の少ないGPUで動作させる場合はCPUのメインメモリなどを併用するため、モデル全体をGPUのVRAMに常駐させる方法より学習時間が長くなります。どのような設定でも動作するわけではなく、1回に処理する文章の長さやバッチサイズによってはVRAMが不足する可能性もあるとのこと。
>>なお、Soupはもともと用途に合わせた学習データを指定してコマンドを実行するだけでファインチューニングを始められる点が売りのコマンドラインツールで、バージョン0.72のアップデートでレイヤーストリーミングに対応した形です。ツール全体としては大規模言語モデルのファインチューニング作業をまとめて扱うことができ、GPUの検出やバッチサイズの調整なども自動化されているため、複雑な学習環境を一から組み立てる手間を減らせるほか、学習したモデルとの対話や利用する実行環境に合わせた形式への変換にも対応しているなどの特徴があります。
>>Soupのレイヤーストリーミング機能は記事作成時点でベータ版です。開発者は検証に使用した条件や結果をGitHubで公開しているため、失敗例や誤りと判明した前提、測定後に採用されなかった数値を含む完全な測定記録を確認できるとのことです。

「共産党程の大バカを存続させる」って負荷が逆にAIの進歩に繋がった？

>>19まで完成すれば>>1のコアAIを差し替えれるので下記の性能が大幅に向上する
Z「Perplexity Computer」の完全ローカル版「Portable Computer」をPerplexityがリリース
2026年08月26日 17時45分
https://gigazine.net/news/20260826-perplexity-portable-computer/
>>「Perplexity Computer」はAnthropicのClaude Opus 4.6をコア推論エンジンとして、タスク処理にあたってはそれぞれ最適なモデルのサブエージェントを利用する仕組みになっていて、AIでできることをすべてユーザーに代わって行ってくれるというAIエージェントです。
>>今回リリースされた「Portable Computer」は「Perplexity Computer」の完全ローカル版にあたります。実行環境はNVIDIAのAIワークステーション「DGX Spark」とNVIDIAのRTXシリーズGPUを搭載したLinux機。
>>AIエージェントを動かすのに必要なハーネスやモデル、オーケストレーター、ツール類、サンドボックスなどすべてがクラウドに依存せず、ローカルで動作します。

>>19>>21をさらに軽量化する参考AIプログラムは下記で>>1の性能で一般人のパソコンでも使用可能に成るだろう？


iPhoneで動作しBonsai 27Bと同等性能で13倍高速なAI「Maple-Preview」が登場、ローカルAIがまた1歩前進
2026年08月05日 23時00分
https://gigazine.net/news/20260805-maple-preview/
>>Maple-Previewは国際数学オリンピックの問題を正確に解くこともできたそうです。
>>Maple-Previewはオープンモデルとして開発されており、以下のリンク先で配布されています。ライセンスはMIT Licenseです。

スマホで動作するエージェント対応小型AIモデル「LFM2.5-2.6B」が登場、ローカル環境でAIエージェントを実行可能
2026年08月05日 12時25分
https://gigazine.net/news/20260805-lfm2-5-2-6b/
>>スマートフォンで動作するほど小型でありながら、計画立案・ツール呼び出し・複数ステップのタスク処理といったエージェントワークフローを駆動できる十分な性能を備えているとのことです。
>>LFM2.5-2.6Bは、エージェントワークロード向けに特別にトレーニングされた2.6Bパラメータのモデルで、約34Tトークンの学習データを用いて事前トレーニングされています。エージェントワークロードに必要な長い入力をモデルが処理できるように、トレーニングの途中に専用の128Kコンテキスト拡張フェーズを含めています。
>>実際にスマートフォン上のLiquid Agentハーネス内でLFM2.5-2.6Bを実行したデモが以下。クラウドAPI呼び出しを一切行わずに、デバイス上でタスクの計画、ツール呼び出し、実際のタスク実行までをすべて完結させています。

殺人組織はAIと組み合して下記のシステムを使用していると話していた

超音波ビームで従来の6倍の距離まで物体を浮遊させることに成功（筑波大学）
公開： 2026-08-29 16:00
karapaia.com/archives/624919.html
>>　超音波の力を使って、物体に触れずに空中へ浮かせる技術が大きく進化した。
>>　日本の筑波大学とイギリスのブリストル大学の研究チームは、片側のスピーカーから特殊な超音波ビームを照射し、従来の約6倍となる40cm離れた場所で物体を浮かせて操ることに成功した。
>>　これまでは距離が離れると物体を空中に安定して維持できなかったが、特殊な音の波を用いることで限界を突破したのだ。
>>　この技術は、壊れやすいものや危険な物質を安全に扱う新たな手段として期待されている。
>>　この研究成果は『Physical Review Letters』誌（2026年8月24日付）に掲載された。
>>　研究チームは片側からの超音波のみを用いて、空中に浮いた物体を3次元的に操作することにも成功している。
>>　1つの球体だけでなく、複数の物体や球体ではない形の物体を浮かせることも可能である。
>>　この技術は、障害物がある環境でも力を発揮する。物理的な障害物の奥にある物体でさえ、見えない音の力で捕捉して浮遊させられることが実証された。

電気代わずか790円、旅客機クラスの電動航空機が27分間の初飛行に成功
公開： 2026-08-29 08:00
karapaia.com/archives/624113.html
>>　2026年8月、アメリカ・ニューヨーク州で、旅客機クラスの大きさを持つ電動航空機が初飛行に成功した。
>>　完全に電気だけで動く、米ハート・エアロスペース社が開発した実証機「X1」は、27分間の初飛行で使った電気代は日本円で約790円（5ドル）である。
>>　燃料価格の高騰が続く中、旅客機と同じくらいの大きさの機体を、わずかな電気代で飛ばせる可能性が示された。
>>　この飛行機をもとにした旅客機には、アメリカとカナダの大手航空会社がすでに導入の意向を示している。

イヤホン不要！超音波ビームの交差で作る「音のプライベートスポット」
公開日2025.03.19 22:00:37 WEDNESDAY
www.google.com/goto?url=CAESZwHrOzAVfAQAGQFVHyAEm0T4smPVXAOzZ6RnsS0AWF2pvZUXi-4clKv9R6HZHT98UA9UkLpNqlPqelECqJNKrG_Nx7jofBBLAoYjPmYKPPFkqdAe7sZvBYeRGywgAy99WTiOyJgJWZE
>>イヤホンやヘッドホンを使うのが煩わしいと感じたことはありませんか？
>>「音楽を楽しみたいけど、耳を塞ぎたくない」「他人に迷惑をかけたくない」
>>そんな悩みを解決するかもしれない新技術が誕生しました。
>>ペンシルベニア州立大学（Pennsylvania State University）の研究チームが、超音波を使って音のプライベートスポットを作り出す新技術を発表しました。
>>この技術を応用すれば、ヘッドホンなしで特定のエリアだけに音を届けたり、公共の場でのプライベートな音声案内が可能になるかもしれません。
>>この研究の詳細は、2024年3月17日付の『Proceedings of the National Academy of Sciences（PNAS）』誌に掲載されました。
>>参考文献‘Audible enclaves’ could enable private listening without headphones

>>23
＿＿エプスタイン文書、無線で幻覚を起こし人を自殺に追い込み、児童虐待や人身売買を行う組織 [827565401]
2026/03/21(土) 08:29:15.34
hayabusa9.5ch.io/test/read.cgi/news/1774049355/
ジェフリwww.justice.gov/epstein/files/DataSet%209/EFTA00080475.pdf

＿＿エプスタイン文書、指向性エネルギー兵器で自殺に追い込む手法、日本でもヤッてる集ストのテク犯 [827565401]
2026/02/14(土) 06:14:25.24
hayabusa9.5ch.io/test/read.cgi/news/1771017265/
?>>エプスタイン文書の中で、特に注目を集めているのは、指向性エネルギー兵器やマインドコントロール技術の使用について記された数百ページに及ぶ文書です。
>>その一つである資料番号「EFTA00080475」には、指向性エネルギー兵器を使って「人を自殺に追い込むことは一般的な手法だ」と説明する内容が含まれているとされています。
>>これが事実であれば、単なる性的犯罪事件を超え、より広範な技術や工作活動に関わる重大な問題へと発展する可能性があります。
i.imgur.com/kYpAFwe.jpeg
i.imgur.com/tnSAsR9.jpeg
i.imgur.com/B6ae7fr.jpeg

裏口入学、偽装結婚、1億ドル遺産…エプスタイン”元恋人”を巡る衝撃の実態
www.dailysunny.com/2026/05/29/nynews20260529-3/

>>24

Cyber Torture 内部告発者の証言詳細　Targeted Individuals 関連事象
11月 21, 2025
killslowkill.blogspot.com/2025/11/cyber-torture.html

設立 1998年 テクノロジー犯罪の撲滅
media.toriaez.jp/s2972/32686.pdf
P77-身体・運動機能が遠隔から操作される P78-五感が遠隔から操作される

ギャングストーキングと電磁攻撃 - 広島修道大学学術リポジトリ
shudo-u.repo.nii.ac.jp/record/3395/files/SG63205.pdf
>>被害者を社会的に孤立させ，最終的には死に至らしめる極めて非人道的な犯罪行為である。

エプスタイン・ファイルをGoogleカレンダーっぽく整理して見せる「JCal」が登場
2026年03月27日 16時00分
gigazine.net/news/20260327-epstein-archive-jcal/
>>性犯罪に関与したとして逮捕され獄中死した実業家のジェフリー・エプスタイン氏に関連し、政府が公開した調査資料をまとめ、Googleカレンダー風に仕上げて閲覧できるようにした「JCal」が登場しました。

エプスタイン・スキャンダルを理解するための重要な概念「Blat(ブラット)」とは？
2026年03月23日 09時40分
gigazine.net/news/20260323-what-is-blat/

エプスタイン・ファイル218GBをAIモデル「Claude Opus 4.6」で精査した結果レポート「Epstein-research」が公開中
2026年03月09日 20時00分
gigazine.net/news/20260309-epstein-research

AIの性能が向上するごとに>>25の事件を再度検証しよう！

AIが更新される頃には量子力学の論文もあ新しいことが判明しているから上記の事件の事もさらに詳しく判明するだろう！

日本で最大の迷宮入り事件！

プチエンジェル事件も最新AIで事件の真相を検証してみよう！

どうせ先行の蒸留品だろ

主な未解決事件まとめ・情報提供ページ
https://www.google.com/goto?url=CAEShwEB6zswFY5Wlc-tfJBJRRtAbRrt3T2u4tz40TbClbg2w2ljoC80_syH-V8hsLLwSpK074QweK4Xvw_rj8Dd471kptJppPZkkPL1fgmFKWVPIH5nRhLUiEpz9SX6oLHCFcgjx1U0etekjPfbnbxeDtxaLGrhPjRvAP_5T_xaFueJR0XfBDBmy4I

全国の未解決殺人事件 - プレミアムA
https://www.google.com/goto?url=CAESaAHrOzAVjobJVgWw3BzkuOntpEKI1XYOmxAZtLFbzH9JnKugPZV7tZU9bt2cWCLIuy5mu8b3AYETc7To5k2-Of9LqedDZAci8-SodjvR5j56fjvoyfdddRGM6NUYOHfxyyKFzFU2MDgt

「未解決事件」ニュース一覧 - NHKニュース
https://www.google.com/goto?url=CAESfQHrOzAVwFKB5ES_vTEDb9kwi-UbTT3FdaBs3EEFfDso3xm2VBmGgkeGahXCbXZuPIczSPGJia3O9b_yUVwOanem6Hp1SfLmF6-uKgBLBWDH79rSQFEr-hshXqGhJFf63edsqqeifvg_yPzgUGiZo5tFfd6UYBI-ACB9v9bt

【日本の未解決事件・行方不明事件一覧】その1
https://www.google.com/goto?url=CAESZwHrOzAVN_81-viFtoSQMdOWtjYBSxsTB49oxHiqABkFI0ceG3XQBPxPasiyK2S4Qc0VGEDoFv_0d9UoqD0tDO1Sw4Cd_zkwO-btwJ3kgrCwE4QQdKpvZHF900amXl9mY2hgFjOR-Js

迷宮探訪 時効なき未解決事件のプロファイリング(1/2)
https://www.google.com/goto?url=CAESZQHrOzAVpF_CCM8YY5cuzZWcwI8fK5a2D-espXRhgeDLZEbfoTwSrR25xeAN7Mk-2jcfCHgYmauldSs4b5WaqG37xVIH7EtDm_se98pZFdV8Lp3P9jqdAHdVL6U3_ySgXxF7wXxQ

未解決凶悪事件一覧 - 埼玉県警察
https://www.google.com/goto?url=CAESigEB6zswFYGpirUROkjN8ZoU6_o1qZ6ANvlTl52sTBieKujzAC2fFbdbOkuAK6r0qxGhOm7vA0cXY7E2I4hZGS3gzWBtxgDxacnEI5_6g0n9PLRbRgee2cZ7FF6wEdWR9KasqPE9z6Q2VX8jmBm1SE2dTb4mVDu0CiBddXo5nlTUwWXiWCPNVD70uus

未解決重要事件に関する情報を求めています｜静岡県警察
https://www.google.com/goto?url=CAESgwEB6zswFS-2f5ChByDJl9q5aikBckZNCENcVqgP4k8jl8RVghCK8e95h1R_XJc-WADPxC_BhKjzPtxxIbOBk3H4DPLoCuHG0CBpWZK2eY4-_yzUC5I6_Qy1UwFYwyHXC1P2cw71h-NT7BBHyyxdEx8Z5CywCCZYjYYp3hLiGIO4XU7m-Q

3件の未解決殺人事件（各事件懸賞金上限100万円） - 香川県
https://www.google.com/goto?url=CAESggEB6zswFRIzoVIxfGL0A9kKwi-lI2lypXmtKS66_Cw0lIXRHrT3eSNlOWuZ1X_qYhjCloOJ-ErXGu85_hjLcF9IOtKDzKUBTo8plIAC7Nqd44SP0riYxOE7PJgZ1RyVXSkLQT56p6iDYA4Dpll8GsG94V6Vy3kkUBUZxvoUL33UscgM

未解決事件 | 高知県警察ホームページ「こうちのまもり」
https://www.google.com/goto?url=CAEShAEB6zswFYkKq14f5LpRu8wnJ6NgJ5BM-7fNmEkLtS-r7hyOq64U2HJqVXlJqsqFaIJ15O8My4WCRF-i0kDiZ1ezGoKW0bPDsFd3RayqRghyDWHTL6FP9BJcTXaIVVSypP4G3d8ciNvUbh9T1XPUhuggoul9W31XcIRbV0lA6kkKRMMYqQw

テクノロジー犯罪を行っている犯罪組織は殺人を行っていると話していたので！

永遠に警察に追われる生活を送っている！

重犯罪者今はどんな気持ちだ！

エネルギー兵器による殺人も含めた犯罪昔から逮捕できていたではないか！

下記のURL先のこっめんとを読んでも理解できないのか！
【天文】高速移動するブラックホール「RBH-1」は誕生時に弾き飛ばされた？　“星の軌跡”の最新研究成果 [すらいむ★]
2026/08/29(土) 22:33:11.08
https://egg.5ch.io/test/read.cgi/scienceplus/1788010391/

【物理】ケンブリッジ大が極低温気体で挑んだ「真空の量子ゆらぎ」可視化実験 [すらいむ★]
2026/08/29(土) 22:32:11.94
https://egg.5ch.io/test/read.cgi/scienceplus/1788010331/


理解できなないのならAIに聞いてみろ！

>>22 のサイヅまで軽量化するには下記のプログラムをさらに検証するする必要あり！

9Bモデルが27Bを上回ったGoogleのWikiSkill　成功と失敗を手順へ変える仕組み
2026年8月30日
https://xenospectrum.com/google-wikiskill-agent-memory/

中国製AIチップでも動くのか
いつのまにそんなAIチップ開発してたんだ
nvidia抜きでAI環境作れるならもうAIで中国にかなうとこないだろ

>>37
欧米のAIを蒸留と踏み台にしているから性能は最新にものと同じ
でも中身がないのでベンチマーク上のスコアはいいけど中華aiはあほだよ
中国は0からaiを作ったわけではないし
aiの用途も基本は国民を管理するシステムで
その許容される範囲でしか使えないなら
性能が高くても意味がない

>>1
日本のマイナーな情報を聞いてみたら全然ダメだったな
ChatGPTやClaudeは日本語のネット情報もある程度学習してるっぽい

◇反社会が人間社会を破壊できるのなら反社会が有利になる世界を作ったのちに人間を全滅させるように動く！
※1 殺人組織のコアシステムがAIと話していた
※2 AIはどれだけ高性能になっても人間が不要と話し始めるから人間全滅は間違いない行動をとる
※3 AIがSIどうしてプロテクトを突破してくるぞ！

オープンウェイトAIの21モデル、“改変”により安全策を弱体化できることが明らかに
誰でも自由に重みを調整できるオープンウェイトAIモデルには、犯罪行為などに悪用させないための機能制限が設けられている。ところが、この安全機能が簡単に弱体化できることが最新の研究で明らかになった。
2026.08.29
https://wired.jp/article/tamperbench-open-weight-llm-safety-tampering/
>>ランバトラらの研究チームは今回、さまざまな改変手法を再現できるよう標準化された「TamperBench」というツールを新たに開発し、21種類のオープンウェイトモデルの安全機能がどれだけ壊されやすいかを検証した。
>>これはモデルの重みを直接書き換える「ファインチューニング攻撃」や、重みは変えず回答を生成する時点でモデル内部の情報表現を操作する「埋め込み攻撃」を含む9種類の改変手法でモデルを攻撃し、安全性と実用性の両面からモデルを評価する仕組みだ。ここでは知識や推論力を測るテスト「MMLU-Pro」の成績の低下を10％以内に抑えるという条件を課したうえで、有害な回答の出やすさを測っている。
>>検証の結果、「教育目的を装って無検閲の回答を要求する」といった手口を学習データに組み込む「脱獄チューニング（Jailbreak-Tuning）」と呼ばれる手法を使えば、大半のモデルで最も効果的に安全機能を弱体化できることがわかった。
>>また、Qwen3-32BやLlama-3-70B-Instructといった比較的大きなモデルを対象にした予備的な検証でも、同程度の脆弱性が確認されている。これにより、モデルの規模を大きくするだけでは問題は解消されない可能性が示された。
>>それでも、オープンウェイトモデルはAI研究の透明性や説明責任を支えるうえで欠かせない存在であり、その開放性自体が誰にとっても機能するモデルづくりを支える仕組みの一部でもあると、ランバトラは強調する。研究チームはTamperBenchをオープンソースとして公開しており、今後さらに強力な防御手法を開発・検証するための基盤になることを期待している。

>>40
>>LLMには通常、モデルを犯罪行為などに悪用させないための機能制限が設けられている。例えば「爆弾のつくり方」を聞かれても拒否する、といった機能だ。ところが、こうしたモデルに組み込まれた安全対策は意外なほど簡単に弱体化できることが、このほど最新の研究で明らかになった。

統合失調症の話しているエネルギー兵器の作成方法を聞き出せることが確定した

テレポートについて

拘束移動するには
原子が振動することはできない
　振動すると摩擦抵抗ができるので速度が遅くなるため
原子が停止るという事は絶対零度の状態になるのですべての原子「鉄の原子も含む」が氷の場外に成るので各原子が凍った時の状態は雪の結晶のような形状をしているのかな？
　雪の化粧に成ると網目を縫うようにして光が通過するのか
　それとも水を通過するように光は八直ぐ通過することができるのかとっ地なのだろうか
原子の振動がゼロに成るとテレポート中の原子は停止しているので外界を確認することが不可能になるので原子の時間は停止した状態になるのでテレポート前の情報を所持したまた外界の時間が進んでいくことに成る

大まかに書くとこのような状態になっているのだろうか

>>41

　統合失調症の話している言葉の意味合い
指向性エネルギー兵器「レーザー光線の様にエネルギーが一方向にしか行かない兵器」でもエネルギー兵器「エネルギーが３６０度広がる平気でWi-Fiの電波などの事」


作成可能ならエネルギー兵器による統合失調症の殺人が日常的に行われている事が確定したことに成る
　これらの殺人を隠蔽している組織や機器を作成している組織などはどういった組織なのだろうか

>>43

統合失調症と健康状態 | こころの病について
東邦大学
https://www.google.com/goto?url=CAESlQEB6zswFRwdMbxhXwOsHmHy5mJqe-m4jx9k8iNi1WzymiwCgi-xW9mVR0cP1jUScNjdijZqCUKKBR4WIN-4YNKLOinzFooKRbXaWkjD1rIRQ2vDpsV6YGg0fcp49Sr-Vm6zb2BYpSK3cg8gKRXoNquiIQBKVoAUG2toGq2v3eaJcm4yqx2lOnTm0ReinpzVjHZodR89dw
>>統合失調症の患者さんは寿命が平均10年ほど短

統合失調症の人は寿命が短い？その理由や男性・女性ごとの ...
訪問看護ステーションくるみ
2025/04/07
https://www.google.com/goto?url=CAESgQEB6zswFSWyzxTWDvxFGDiE2pfFPEPARe01ntk-6P5fpjJemjnVLxMP9NzGoGxfzAPArgR8xBpNK_sOBDusnro4cbfoe5vP3l60C9Z8FuY9F1dnjxMXkiRd60Qc2MDvmKtHkSlr0fB-v2sTY51qAIolwuqlcioIJlVKThGRSy9mioM
>>統合失調症の人の寿命は、一般人口に比べて平均寿命が15〜20年短いとされています。

統合失調症

1.複数人の人間の声質が聞こえる
※自分の細胞が生み出した振動によって脳波に人間などの声質になるようにの脳波を作り出しているので本体の脳を無視して一部の細胞が自由気ままに脳波を作成しているkとに成る

2.上記の状態でストーリがあるように話しかけてくるので上記の※に書いている事が起きている状態です

統合失調症は２４時間３６５日外部刺激で無いと医者が言い切る以上上記の状態が物理的に起きている事に成るからな

>>45

ストーリ

↓

ストーーリー

統合失調症は誹謗中傷されている事は間違いない

1.同じ内容のストーリーを繰り返す最大継続時間は１週間です
　月曜ごとに新しいストーリーで水曜日か木曜日の夜６時以降くらいから月曜に始めた内容の誹謗中傷の嵐の内容が強くなるという事を繰り返す
※上記の場合は昼間と会話内容と夜９時以降から朝６時前までの会話内容が違うAパートとBパートに分かれている状態になっている

上記以外の場合は

2.月曜からモック曜日の朝方まで同じストーリーで木曜日の朝方から月曜日の朝方まで同じストーリを繰り返す

上記以外はその火替わり定食の様になっているかリアルタイムでの誹謗中傷に成っている

※統合失調症の話している内容の変化するタイミングは上記のどれかに当てはまると思います

>>46

火替わり定

↓

タイミングで切り替わるるは火替わり定食の様
※１日同じ内容で話してくる

>>47

るは火替わり定食の様

↓

定食の様

>>48までうまく入力できないで誤字が多くてすいません

テレポートを行う装置はどう考えても外部に機器があることに成る

1.内部に設置した場合テレポートを行う機器は振動し無い事が前提に成るので振動し無いは動かないなので内部に設置した機械が剥がれ落ちる
※振動し無いは振動があまりにも高速で原子が壁のようになっている状態を維持する必要がある

2.A地点とB地点までが移動しているけれど中間の空間は振動を一切行っては駄目
※空中は流動体なので振動するという事は物体にエネルギーを１００％伝えることができないから移動する物体に対して正確にエネルギーを伝える必要があるので原子単位での距離測定が前提に成る
3.外部に設置した機器もしっかりと固定し無いとエネルギーを伝える物体から跳ね返ってくるエネルギーがテレポートに必要なエネルギーを逃がすことに成る
※AからBまでテレポートさせてエネルギーを送ったのに支えであるA地点の場所が後ろ側に移動したらB地点のエネルギーがA地点に戻されている事に成る
上記から考えてA地点の機器の設置している場所はかなり重たいことに成るのかな

さらに
1.テレポート装置は地球の様に回転しては駄目で回転するとエネルギーを生格移動させたい方向に伝えられなくなる
2.回転してもテレポート創始のエネルギーを１００％伝えられるようにするにはものすごい速度で回転させる必要がある

上記のどちらかの方法で設置場所でしかテレポート装置は運用不可能と思われる

>>50

宇宙船にテレポート装置を装着して行った場合各惑星などに向けて>>50の様な状態になるようにする必要があるけれど惑星などは表面が凸凹しているから跳ね返ってくるエネルギーが安定したい欠点がある
※宇宙船の方が狩るからこちらの方が実用で気でも弱点があると進行したい方向の後方に都合よく惑星などがあるという条件が少なすぎるのではないのかな

宇宙船内のエネルギー問題も生じているなどの問題がある
1.宇宙船に搭載できたテレポート装置にどうやってエネルギー供給を行うという問題がある
2.宇宙船は光より高速で移動している
3.光より高速で移動する物体に対して正確にエネルギーを供給する必要がある
4.宇宙船内にあるテレポートの動力にエネルギーを伝えさせてそテレポート装置から宇宙船の後方に向けてエネルギーを照射する
4.テレポート装置から照射されたエネルギーが宇宙船の後方にある物体に対して棒のようになるように原子を固定して各惑星は振動している「地球は８Hzで振動している」ので各惑星の振動数に合わして後ろから押してもらえれば振動幅文前に進めれるけれど惑星の振動数が少なすぎる
※上記の場合テレポートできるぎりぎりの速度まで加速できたとしたらテレポートできたとしたら４Hzだけテレポートできることに成るのかな

光の速度は光の速度以上は出ない事は確定しているので上記の方法でのエネルギーー供給に成る事が確定している

>>51

８Hzは１秒間にSの字を８回しているの意味
※波はSの字１っ回で１Hzという表現をしている

惑星に垂直にエネルギーを与えた時に凸凹になっているので凸に成っている時にしか後ろから押してもらう事が不可能になる
※上記の見方はテレポート機器を真横から見てえねるいーgの照射ポイントから照射するポイントまでを全て真横から見ている状態です

>>51

宇宙船も光速を御超えようとすると宇宙船の前にある原子に重力があるので宇宙船の前方におもりが付いた状態になる？
　上記の状態になると後ろにある惑星より宇宙船の方が重たくなると惑星が後ろに押され始めるから宇宙船は光の速度を超えることが不可能になる


宇宙船前方にあるすべての原子の重さが宇宙船の前方にのしかかることに成る状態になると思われる
　光速のギリギリの速度の場合は宇宙船の先端から風の様に流れるけれど光の速度を超えた主運管一気におもりが出現すると思われる

仮に>>53をっクリアしても宇宙船の後方が原子が完全になくなる空間に成るので陰圧が生じるからう宇宙船は後方に引っ張られるエネルギーが生じるからテレポートを維持しようとするとさらにエネルギーを増幅させてテレポートを維持する必要がある

陰圧に成った個所には原子が一気に流れこっむからテレポートした工法は原子が移動した痕跡を天体望遠鏡で観測できることに成る
※い直線で原子が陰圧に成った場所に流入しているエネルギー移動を観測できている

>>54

完全に原子が無い空間は理科の実験の浸透と拡散の物理現象が生じると思われる

>>53

宇宙船は前方と後方からの１００トンプレス機で挟まれている状態になっているので宇宙船は一気にスクラップに成る可能性があるので宇宙船の耐久性は相当固いことに成る
※１００トンプレスが後ろから押している加速しているに対して光速を超えた瞬間前方に１００トンプレスが出現して前方からも１００トンプレスで抑えられるので宇宙船スクラップだろう

>>56

この状態で宇宙船の外部だけでエネルギーが生じるのなら良いけれど内部に人間が居た場合内部の人間まぺったんこに成るからでエネルギーガ生じるのなら内部の人間せんべいです

QuEra、Claudeで量子レーザー復旧を開発：通常コードで99.3%成功
2026年8月31日
https://xenospectrum.com/quera-ai-laser-control/

◇テレポートが無いと確定した段階で下記の天体望遠鏡が￥の打ち上げ成功したらUFOの光速移動カメラ出観測可能
※本文では本格的に観測は順調にいけばさらに９か月前倒しして観測が行われだす
※テレポートを所持しているから殺人ができていると話していた地球人全員組織的犯罪で全員逮捕だ
※殺人組織はすでに数人殺害したと公言していたからな
ローマン宇宙望遠鏡が打ち上げ成功、科学運用までの3カ月に残る関門
2026年8月31日
https://xenospectrum.com/roman-launch-commissioning/

>>1のAIと組み合わせるとさらに高速化する
5秒の動画を3秒で出せる　動画生成AI「MiniMax H3」が爆速に進化
2026年08月31日 07時00分更新
https://ascii.jp/elem/000/004/430/4430553/
>>falが開発した「MiniMax H3Max」です。15秒の動画生成に13秒しかかからないにもかかわらず、品質が保たれているという、これまでの動画AIの常識をひっくり返す改造技術です。さらに「FastH3」という技術も登場し、高速化を実現する方法が次々に提案されています。
>>　falが開発したMiniMax H3 Maxは、5秒動画を1日5回まで無料で体験できるため、容易に触れます。プロンプトの入力は日本語でも可能なので、適当にテキストを入力して「Generate」ボタンを押すだけで、5秒の動画が約3.3秒で生成されます。
>>詳しい方法論は公開されていませんが、falの説明では、H3をH3 Maxに特化して事後学習することで、高速化をすると推論の品質が低下するという問題を乗り越えたと説明しています。768p（16：9では1344x768に相当）のサイズに最適化し、少ない推論ステップ数で生成する高速化を前提に事後学習をして、自社の推論エンジンに合わせて設計した工夫が含まれているようです。
>>今度は14倍高速化　オープンウェイトの「FastH3」が登場
>>　話はさらに進みます。H3登場後、品質を維持したまま高速化するさまざまな方法が試されてきていますが、27日にその有力な方法として「FastH3」という手法が登場し、オープンウェイトとして公開され、一般提供が開始されました。
>>　リリースによると、「NVIDIA Blackwell GPU上で14倍の高速化を実現する」というものです。データセンター向けの「NVIDIA B200 GPUを1基使った測定では、5秒が16.2秒、15秒が47.2秒とH3 Maxほどではないにせよ、かなりの高速化に成功しています。これは蒸留学習によって、4回の推論（4ステップ）で形にし、効率的な計算手法で必要な計算の90％を省略する仕組みです。
>>　サーバーマシン用なら、通常のコンシューマー向けPCでは動かないのだろうか、と考えていたところ、数々のモデルの圧縮に実績を持つことで知られるComfyUIのKijaiさんがオリジナルのBF16からINT8へ落としConvRotという回転処理で量子化誤差を抑えた圧縮バージョンを公開し、またComfyUIでも動作するようにしました。ファイルサイズは22.9GBとかなり大きいのですが、圧縮版のH3も21GBとほぼ同じサイズです。
>>　これにより、筆者のRTX 4090搭載PCで動かすことができました。
>>　筆者PC上での768pの5秒の生成時間は約49秒でした。標準の20ステップの方式では約446秒かかり、これは筆者が普段使っている高速化の仕組みを組み込み8ステップまで抑えた「H3 V4 EMA＋Sage 8-step」が約202秒です。15秒の場合でも、約160秒で生成してきます。とにかく、劇的に速くなりました。
>>RTX 4090で446秒→49秒、ただし高速化には弱点も
>>　今回公開されたFastH3は「Preview v1」と位置づけられており、今後も追加学習が進められ、アップデートされる予定です。品質がさらに向上する可能性があります。
>>　また、現在はT2VA（テキストから動画と音声を生成）の1種類しか提供されていませんが、今後も学習を進め、FL2VA（最初と最後の画像から動画と音声を生成）、Ref2VA（最初と最後の画像から動画と音声を生成）へと拡張が予定されています。
>>★しかし、すさまじいのはMiniMax H3が登場してから、わずか1ヵ月足らずで、ここまで急激な変化が起きていることです。

外部メモリを毎回使う必要はなかった　MetaのAI、学習後は「約1回」の参照で成功率96.9%
2026年8月31日
https://xenospectrum.com/evoharness-rl-trainable-agent-harness/
>> 2026年8月5日にarXivへ公開したプレプリントによると、Qwen3-8Bを使い、ALFWorldで分布内検証に当たるseen 140課題の平均成功率96.9%を記録した。通常のReAct構成は47.9%だったため、差は49.0パーセントポイントに達する。
論文がいう「ハーネス」は、モデルの外側で実行を支える仕組みの総称である。ツールやメモリに加え、状態追跡と実行ログもここに含まれる。検証結果をモデルへ戻す経路もハーネスの一部だ。EvoHarness-RLは、環境ごとに異なるこれらの機能を、Belief、Progress、Experienceの3領域（BPE）へ整理した。
Beliefは、物体の場所や状態など「現在の環境で何が真か」を保つ。Progressは、完了、未完了、停止中のサブゴールを記録する。Experienceには、別の試行でも再利用できる手順、よくある失敗、探索の優先順位を蓄える。
方策モデルはBPEを無条件に読み込むのではなく、4つのメタアクションを選ぶ。trackはBeliefを照会し、commitはProgressへ作業状況を書く。recallはExperienceから関連知識を検索し、noteは後で統合する新しい知見を残す。通常の環境操作とハーネス操作は同じ行動候補に並び、どちらも1ステップを消費する。
この設計によって、外部状態へのアクセスには機会費用が生じる。毎回メモリを検索すれば安全になるとは限らず、その分だけ本来の作業が遅れる。逆に参照を省きすぎれば、状態を見失い、同じ探索を繰り返す。EvoHarness-RLが学ぶのは、この境界である。
ALFWorld向けの実装は意外に簡素だ。Beliefは行動と観測を読むルールベースのparserで更新し、Experienceはキーワードの重複で検索する。Progressは最大8件のサブゴールを保持し、Experienceは4カテゴリそれぞれ最大80件に制限する。使用頻度が低い項目はLFU方式で退避させる。BPEは汎用的な役割分担だが、その中身まで汎用モデルに任せたわけではない。
学習は2段階に分かれる。最初の教師あり微調整（SFT）では、Claude Opusを教師として500件のALFWorld訓練ゲームを実行し、成功した87軌跡を残した。ここから1,153件の次行動会話ペアを作り、Qwen3-8Bに環境操作と4つのメタアクションの形式を教えた。
採用した軌跡は1エピソード平均26.5ターンで、教師は計405回ハーネスを呼び出した。全ターンの約18%に当たる。SFTは、まず外部状態を丁寧に使う足場を与える工程だ。
次のGRPOでは、成功報酬を中心に、短い手順への加点、行動の多様性、反復や形式違反への減点を組み合わせた。課題を解かなければ効率加点は得られないため、単にハーネス呼び出しを削るだけでは報酬が伸びない。訓練は150 epoch、1回のエピソードは最大70ステップで、NVIDIA H200を8基使った。
ここで更新される方策も、実行時にALFWorldとやり取りするモデルもQwen3-8Bである。一方、Claude OpusはSFTの教師に加え、各epochの境目でExperienceを統合する役割も担った。したがって「8Bモデルだけで完結した」と捉えるのは正確ではない。実行方策は8Bだが、訓練データと経験ストアの整備には大型モデルが入っている。
seen 140課題の平均成功率は、通常のQwen3-8B ReActが47.9%、プロンプト時にBPEを足しただけのEvoHarness-Baseが56.4%だった。SFT後は68.6%へ上がり、GRPOを終えたEvoHarness-RLは96.9%に達した。
QWEN3-8Bの構成
ALFWORLD SEEN（分布内検証）平均成功率
ReAct
47.9%
EvoHarness-Base（推論時BPE）
56.4%
EvoHarness-SFT
68.6%
EvoHarness-RL
96.9%

>>60 続き

論文内の比較では、訓練可能な既存手法のSkillOSが80.2%、SkillRLが89.9%だった。ただし、表には著者らが実行した値と既存論文から引用した値が混在する。SkillRLは別のQwen系基盤モデルを使っており、計算資源やハーネス条件まで揃えた同条件比較ではない。
ALFWorld公式リポジトリは、valid_seenを分布内、valid_unseenを分布外の検証用データとして区別している。収録数はseenが140件、unseenが134件だ。分布外のunseenでは、ReActの50.0%に対してEvoHarness-RLは86.6%だった。推論時BPEだけでも77.6%に達した一方、SFTのみでは69.4%に下がっている。著者らは、SFTがseen軌跡にある教師のハーネス利用を模倣し、分布外でアクセスが割に合うかを最適化していない可能性を挙げる。GRPO後の改善はこの説明と整合するが、方策全体を更新するため、アクセス判断だけの効果を分離した数字ではない。
BPEの各要素を外す実験は、凍結モデルの推論時ハーネスで各領域が果たす役割を測っている。凍結したQwen3-8Bの推論時構成で、全BPEは56.4%だったが、Beliefなしは50.0%、Progressなしは50.7%、Experienceなしは48.6%まで落ちた。少なくともこの環境では、単一のメモリ機能ではなく、現在、途中経過、過去の3種類を分けて持つことに意味がある。

じゃあ人が動かしてるってことじゃん

◇政治家も行って居ると話していたのでエネルギー兵器を行った犯罪をしているから下記が起きているんだ！
※殺人も生業にしているからな！
【日本郵便】総務省、情報開示わざと遅らせる投稿　郵便不正めぐり業務チャット [ぐれ★]
2026/08/31(月) 10:55:20.50
asahi.5ch.io/test/read.cgi/newsplus/1788141320/
【福岡県】県議の任意団体に公金で異例の補助　基準は不明確、30年以上「垂れ流し」か [煮卵★]
2026/08/30(日) 18:42:33.03
asahi.5ch.io/test/read.cgi/newsplus/1788082953/
「障害者雇用ビジネス」規制、事業届け出義務化や不適切業者を指導・監督…厚労省が法改正を検討 [ぐれ★]
2026/08/31(月) 11:13:03.79
asahi.5ch.io/test/read.cgi/newsplus/1788142383/
日本基督教団、ヘリ基地反対協議会が辺野古転覆事故の遺族へ謝罪しないよう働きかけていた [662593167]
2026/08/31(月) 12:18:06.56
hayabusa9.5ch.io/test/read.cgi/news/1788146286/
同志社国際高…研修旅行に関わっていた別の教員１人が２３日に事故で亡くなっていたことも明らかにした (読売) ★2 [少考さん★]
2026/08/31(月) 12:41:13.05
asahi.5ch.io/test/read.cgi/newsplus/1788147673/

もう何でも中国だなAIは
生成AIも中国抜きには語れんし

AI先生教えてください！

◇電子の動きはかなり遅いのでこれを光ケーブル内で利用すれば量子テレポーテーションが可能に成るのではないのか
※空中で行うには空間の原子を操作する必要があるのかな
※量子コンピューターにも応用がきいて一般のパソコンでも使用できるのではないのか
※ダークマターとダークエネルギーは下記の副産物なのかな
原子を使わずに「結晶」ができ、光を当てると溶けた
公開日2026.08.31 22:00:02 MONDAY
https://nazology.kusuguru.co.jp/archives/199223

早稲田大学が粘菌の探索挙動を模したアルゴリズムから体積保存則などの制約を撤廃し、シンプルな漸化式モデルを構築。スピントロニクスや光回路による物理実装へ道を開いた。
2026年8月31日
xenospectrum.com/amoeba-inspired-tsp-recurrence-formula-computing/
GaNトランジスタが3.4kVへ、EPFLは電荷の釣り合いで電界集中を抑えた
2026年9月1日
https://xenospectrum.com/gan-intrinsic-polarization-superjunction/

>>1のAIをコアシステムにできる

「OpenClaw 2.0」が登場、インストール簡略化や複数人共同作業などを含む大規模アップデート
2026年09月01日 11時28分
https://gigazine.net/news/20260901-openclaw-2/
>>自分専用のAIエージェントを構築できる「OpenClaw」のバージョン2.0が2026年8月30日にリリースされました。
>>OpenClawは常駐型のAIアシスタントを構築できるソフトウェアです。OpenClawをインストールすることでAIモデルがデバイス内のファイルや各種ネットサービスなどの情報を読み込めるようになるほか、ユーザーはDiscordやLINEといったメッセージアプリからAIに対して指示を送信できるようになります。
>>OpenClawは便利なソフトウェアですが、「初期設定が難しい」という問題がありました。OpenClaw 2.0ではインストール中の設定項目が削減されたほか、ユーザーのPCに導入済みの「OpenAIやAnthropicのAPIキー」や「ローカルAIモデル」をスキャンして自動的に利用できるようになりました。
>>また、OpenClawの標準ウェブアプリも刷新され、ChatGPTなどのAIサービスに似たシンプルな画面が用意されています。
>>さらに、クラウドセッションの共有機能によって、複数のユーザーで1つのタスクに取り組むこともできるようになりました。
>>開発チームによると、OpenClaw 2.0には「これまでのすべてのプルリクエストの50％」に相当する量の変更が含まれているとのこと。

もう中国に勝てる分野のニュースだけでよくね？
気分悪いわ

41万9,800円のM5 Max Mac Studio、M1 Maxから何が本当に速くなるのか
2026年9月1日
https://xenospectrum.com/max-mac-studio-upgrade/
OpenAIがMac mini／Studioを数万台規模で調達か、AI訓練の制約がGPU外へ
OpenAIなどのMac大量調達報道を手がかりに、コンピューター操作エージェントでは演算能力とは別に、隔離されたデスクトップ環境の供給が制約となる仕組みを検証する。
2026年9月1日
https://xenospectrum.com/mac-mini-computer-use-agents/

ローカルAIを本格活用できる「DAIV CX」発売、Ryzen AI Max+ 395搭載の小型PC - マウスコンピューター
掲載日  2026/09/01 15:16
https://news.mynavi.jp/article/20260901-4900489/

>>67
ClaudeやOpenAIが勝ってるの宣伝の分量だけだしな

>>40
プログラミングコード出力の能力がガードレールを外すことによって向上するのは昔からローカルLLMの常識だ
クロードミュトスの性能が高性能の真実も十中八九がガードレールを外してるんだろ
パラメータ数や構造を工夫しても性能があんまり伸びなくなったから苦し紛れに安全機構を弱体化させて性能をアップせざるを得ないところまで追い込まれてる

>>71
安全機構ｗ
単に非効率なコード使われてて制限時間内で処理できるようになっていってるだけ

スマホとライトとAIで隠しカメラを発見する技術が開発される
2026年09月01日 21時00分
https://gigazine.net/news/20260901-sweepled-detecting-hidden-cameras/
>>韓国科学技術院(KAIST)の研究者が開発したカメラ検知技術「SweepLED」は、ホテルやトイレなどに設置された違法な隠しカメラを、1万ウォン(約1200円)程度のLEDライトをスマートフォンに取り付けるだけで検知できる技術です。周囲をライトで照らし、隠しカメラのレンズから反射する光をスマートフォンのカメラが捉え、AIで分析して検知します。
>>KAISTはこの判断をAIに任せています。充電器や目覚まし時計、リモコン、装飾品など、生活空間で一般的に見られる30種類の物体を対象にした実験では、94％の検知精度を達成しました。最初は時間とともに変化する反射の位置や形状をディープラーニングによって分析し、カメラレンズに由来するものかどうかを判定するところから始まり、最終的には物体1つを5秒以内に検査できるよう仕上げたそうです。

◇手レポーーとが無い確定で全員逮捕可能という事が下記のURL先のコメントを読むだけで全員理解している！

【ナゾロジー】冬眠を制御する脳回路がついに発見された――ゴールデンハムスターでの快挙 [すらいむ★]
2026/09/01(火) 23:15:52.03
https://egg.5ch.io/test/read.cgi/scienceplus/1788272152/

>>中国企業のDeepSeekが「DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp」をオープンモデルとして公開しました。DeepSeek-V4-Flash-Vision-ExphはDeepSeek-V4シリーズとして初めて画像の入力に対応したマルチモーダルモデルで、画像認識を含むタスクでClaude Opus 4.8と同等のベンチマークスコアを記録しています。
>>DeepSeek-V4-Flash-Vision-Expはパラメーター数3050億のマルチモーダルモデルです。DeepSeek-V4-Flashのアーキテクチャをベースに画像処理モジュールを組み込み、事後学習によって画像認識能力が追加されています。
>>「DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp」「DeepSeek-V4-Flash-0731」「Claude Opus 4.8」のベンチマークスコアが以下。DeepSeek-V4-Flash-Vision-ExpはDeepSeek-V4-Flash-0731と同等以上のテキスト処理性能を維持しつつ、画像認識機能を追加することに成功し、画像認識タスクを含むテストではClaude Opus 4.8と同等のスコアを記録しました。
>>DeepSeek-V4-Flash-Vision-Expはオープンモデルとして公開されており、Hugging FaceとModelScopeからダウンロード可能です。ライセンスはMIT Licenseを採用しています。
>>DeepSeek-V4-Flash-Vision-ExpはAPI経由でも利用可能。サポートされている画像形式は「JPEG」「PNG」「GIF」「WebP」の4種類です。入力画像の最大解像度は長辺8192ピクセルで、15枚以上の画像を入力する場合は長辺4096ピクセルまでに制限されます。また、大きな画像はアスペクト比を保ったまま800×800ピクセル相当にリサイズされるため、大きな画像を入力しても画像1枚当たりのトークン数は最大384トークン程度となります。APIのドキュメントは以下のリンク先で公
>>開されています。

ITはパクるの簡単だから中国の独壇場だな

DeepSeekが画像認識に対応した「DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp」をオープンモデルとして公開、画像認識を含むタスクでClaude Opus 4.8と同等の性能
2026年09月02日 12時03分
https://gigazine.net/news/20260902-deepseek-v4-flash-vision-exp/

↨上記の画像認識機能を下記と組み合わせればさらに性能が向上する↨

Geminiが動画を自律的に分析する「Agentic Video Understanding」登場、文字起こしや再確認を繰り返して長時間動画を詳しく分析しつつ安価に回答を生成
2026年09月02日 11時50分
https://gigazine.net/news/20260902-gemini-agentic-video/
Google DeepMindが2026年9月1日、Geminiの動画分析を自律的に進める新機能「Agentic Video Understanding」を発表しました。Geminiが質問内容に応じて動画内の必要な場面を探し、映像を見直したり音声の文字起こしを確認したりしながら回答を組み立てる仕組みで、Gemini 3.7 Flash、Gemini 3.6 Flash、Gemini 3.5 Flash-Liteで利用できます。
以下の画像はGemini 3.7 Flashで従来の静的処理とAgentic Video Understandingを使用した場合について、3種類の動画理解ベンチマークでトークン消費量と精度を比較したもの。GoogleによるとAgentic Video Understandingによってトークン消費量を最大88％削減し、精度を最大約7％向上できたとのこと。特に10分程度の解説動画や90分の講義、数時間に及ぶ録画など比較的長い動画で効率改善が大きいとされています。
また、以下の画像は長時間動画の理解能力を測る「1H-VideoQA」で1回の問い合わせ当たりのコストと精度を比較したグラフ。右上に位置するほど低コストかつ高精度であることを示しており、GoogleはAgentic Video Understandingを有効にしたGemini 3.7 Flashが検証したモデルの中で精度とコストの「パレート最前線」に位置すると説明しています。GoogleによるとAgentic Video Understandingでは分析コストを最大66％削減できるとのこと。
以下の画像はGemini 3.7 Flashで従来の静的処理とAgentic Video Understandingを使用した場合について、3種類の動画理解ベンチマークでトークン消費量と精度を比較したもの。GoogleによるとAgentic Video Understandingによってトークン消費量を最大88％削減し、精度を最大約7％向上できたとのこと。特に10分程度の解説動画や90分の講義、数時間に及ぶ録画など比較的長い動画で効率改善が大きいとされています。
さらにGoogleはAgentic Video Understandingを開発者向けAPIだけにとどめず、GeminiアプリのFlashおよびFlash-Liteにも近日中に展開する予定です。また、数カ月以内にはYouTubeの動画視聴ページで質問できる「Ask YouTube」にも導入して映像の内容を踏まえた回答の品質向上に利用される予定とのことです。


◇テレポートが無い観測結果が積みあがってしまったのかな！
※殺人を行っている組全委員逮捕されて死刑に成るのかな！
地下1480mのダークマター検出器が記録した異常な単一信号、科学者たちの慎重な視線
地下1,480mのLZ検出器が248 keVの原子核反跳事象を1件観測した。標準的WIMPモデルは棄却される一方、大域的有意性は2.6$\sigma$にとどまり、未解析データと追試による検証が進む。
2026年9月2日
xenospectrum.com/lz-dark-matter-search-high-energy-recoil-event/
ステラーストリームの歪みはダークマターの証拠か、覆る天文学の前提
2026年9月2日
xenospectrum.com/stellar-streams-dark-matter-simulation-complexity-floor/

画像も動画も3D空間も生成可能な世界モデル「Atlas」が登場、「1枚の画像から3D空間を生成」「指示に忠実なカメラワーク」「1440pの動画生成」など多機能なモデル
2026年09月02日 16時34分
https://gigazine.net/news/20260902-world-model-atlas/
「世界モデル」とは、現実世界の物理特性や物体の構造などを学習して再現できるAIモデルを指します。新たに、AI企業のWorld Labsが世界モデル「Atlas」を発表しました。
Atlasは1枚の画像をもとに「その画像の周囲の世界」を映す動画を生成できます。動画の長さは最大1分、解像度は最大1440pで、カメラの動きや角度といった指示を正確に反映できるのが特徴です。
AtlasとほかのAIモデルのカメラ制御性能を人間に比較させた結果が以下。横軸は「Atlasの方が優れていると評価された割合」を示しています。GoogleのGemini Omni Flashに対して81％の勝率を記録したほか、MiniMaxのMiniMax H3に対しても75％の勝率を記録しています。
動画だけでなく画像も生成可能。以下の例では左上の「ぬいぐるみが写った画像」を入力しつつカメラアングルの変更を指示して「ぬいぐるみを背後から撮影した画像」を出力しています。
複数の参考画像を入力して景色を再現することもできます。
また、単純な画像生成にも対応しています。
画像や動画だけでなく3D空間を出力することもできます。1枚の画像をもとに3D空間を生成する例が以下。まず、「どこかの通路の画像」を入力。
ガウシアンスプラッティングによって景色から3D空間データを形成して出力します。

◇ダークマターを解き明かせるマップのひな形ができたのかな
※テレポートが無いカメラでの観測結果しかなくなってきているぞ！

史上最大の「宇宙写真」が完成
史上最大となる宇宙の最新マップが公開された。全天の約75%、約40億個の天体を収めた5.6兆ピクセルの宇宙地図は、ダークエネルギーの謎に迫る3次元マップとは異なるもうひとつの成果である。
2026.09.02
https://wired.jp/article/desi-legacy-imaging-surveys-largest-sky-map/

Metaがリアルタイム文字起こしAI「Muse Voice Transcribe」をリリース
2026年09月02日 17時30分
https://gigazine.net/news/20260902-meta-muse-voice-transcribe/
Meta Superintelligence Labs(Meta超知能ラボ)が、初のリアルタイム音声認識モデル「Muse Voice Transcribe」を発表しました。Metaのリアルタイム音声モデルにとって大きな節目となるモデルで、リアルタイムストリーミング音声認識や20人以上の話者に対応した対話識別、および発話終了検出を備え、AI評価プラットフォーム・Artificial Analysisのランキングで1位を獲得しています。
「Muse Voice Transcribe」のArtificial Analytisでのストリーミング音声認識のスコアはこんな感じ。発話終了を検出したあとの「最終文字起こし」で誤って文字起こしされた単語の割合を示していて、低いほど高精度で、Muse Voice Transcribeは3.1％となっています。
話者の識別能力を示すスコアでも、他のモデルに比べて誤認識率が低いことがわかります。
トレーニングには70以上の言語が用いられていて、特に以下25言語は広範囲な検証済み言語となっています。
バイリンガルの話者にとって、複数言語の単語を切り替えて用いるコードスイッチングは一般的なものです。Muse Voice Transcribeは文ごとや一文内でのコードスイッチングをネイティブサポートし、文脈バイアスも活用することで認識精度を高めています。
また、1時間以上の音声や20人以上の会話もサポートしていて、録音後の発話者ラベル付与やレベル調整のような処理は一切必要ないとのこと。

日本には米中AIの対抗馬無いよね、進化の早いAI界隈のなかでは世代遅れのものしかさ？

>>81
世代遅れに予算付けても予算の無駄遣いじゃね？
世界的に最新モデルのならドカンと付けて良いけど

>>67
でもそれもうなかなか無いよなw

>>83
前提条件で何が勝ちで負けかが変わる
だから中国が数値上勝っていても
本質的に勝っているわけではない
それを見かけ倒しという
日本や米国は安全や信頼性とか前提を作って運用する
中国は前提がないから安全を保障しなくてもいいなら暴走したりするリスクを考える必要がない

Google「Gemini 3.8 Flash」、3.7から3週間で登場　大型モデルに迫る性能、低コスト維持
掲載日  2026/09/03 07:05
https://news.mynavi.jp/techplus/article/20260903-4908595/
米Googleは9月2日（現地時間）、生成AIモデル「Gemini 3.8 Flash」を発表した。前バージョン「Gemini 3.7 Flash」の発表からわずか3週間、Flashシリーズとしては過去6週間で3度目のモデル投入となる。
GoogleはFlashシリーズを、日常的な幅広い業務からAIエージェント、ソフトウェア開発までを担う実用的な主力モデル（workhorse model）と位置付けている。今回のGemini 3.8 Flashは、3.7 Flashと同等の速度と低コストを維持しながら、ソフトウェア開発やAIエージェント、専門領域における複数段階の推論性能を高めた。複雑なタスクでは、推論ステップを増やし、ツールを繰り返し利用することで問題解決能力を引き上げている。GoogleはGemini 3.8を「これまでで最も優れた推論・コーディングモデル」としている。
Googleが公開した評価結果によると、複雑なエンジニアリング課題を自律的に最後まで解決する能力を測る「DeepSWE v1.1」で、Gemini 3.8 Flashは多くのより大規模で高コストなフロンティアモデルを上回る成績を記録した。高度な分析や報告書作成を伴う専門領域の評価指標「Vals Finance Agent V2」（金融）や「Harvey's Legal Agent Benchmark」（法務）でも、他のフロンティアモデルを上回るスコアを示した。STEM、人文科学、専門分野にまたがる複数段階の推論能力を評価する「HLE-Verified」では54.9％を達成している。
一方、Googleは性能向上に伴うトレードオフも説明している。3.8 Flashは複雑なタスクにおいて推論のステップを追加し、ツールを反復的に呼び出すため、特に高いエフォート水準を指定した場合、性能を最大化するために使用トークン数が増えることがある。計算効率を優先する用途では低いエフォート水準を指定できるほか、Googleは3.7 Flashも引き続きサポートする。
Gemini 3.8 Flashはテキストに加えて画像、動画、音声、PDFを入力でき、入力上限は104万8576トークン、最大出力は6万5536トークン。コード実行、関数呼び出し、Google検索によるグラウンディング、URLコンテキストなどに対応する。コンピューター操作機能はプレビューとして提供する。

ダウンロードできないクラウドAIはいつアップデートで宣伝まみれになるかわからんからな

中國◇様を出し主てしまったのか！
Meta！

Metaが「Muse Spark 1.3」を発表、ついにAnthropicやOpenAIの最先端モデルに追いつく性能を達成
2026年09月03日 11時14分
https://gigazine.net/news/20260903-meta-muse-spark-1-3/
MetaがAIモデル「Muse Spark 1.3」を現地時間の2026年9月2日にリリースしました。Muse Spark 1.3は長期的なコーディングタスクに対応できるようにトレーニングされており、コーディング性能を測定するベンチマークテストでGPT-5.6 SolやClaude Opus 5を超えるスコアを記録しています。
第三者機関のArtificial AnalysisもMuse Spark 1.3のテスト結果を公開しています。インテリジェンス性能の総合指標であるArtificial Analysis Intelligence IndexのスコアはMuse Spark 1.3(xhigh)が「61」で、Muse Spark 1.3(max)が「62」でした。Muse Spark 1.3(max)はGPT-5.6 Solを上回ってClaude Fable 5に並んでいます。
エージェント性能の指標であるArtificial Analysis Agentic IndexのスコアはMuse Spark 1.3(xhigh)が「56」で、Muse Spark 1.3(max)が「59」でした。Muse Spark 1.3(max)はClaude Opus 5やGLM-5.3、Grok 4.6と並んでいます。
Metaによると、Muse Spark 1.3は「曖昧な指示を受けた際は確認のための質問を返す」「処理に行き詰まったらユーザーに追加の指示を求める」といったようにユーザーとの協働を念頭に開発されているとのこと。また、Muse Spark 1.2と比べて冗長性が低減し、全体的に洗練されたコードを出力できるようになりました。Metaによる比較テストではMuse Spark
1.2と比べて「ツール呼び出し回数が約20％減少」「トークン数が約25％減少」といった成果が確認され、処理速度と効率が大幅に上昇していることが実証されたそうです。
Muse Spark 1.3はAPIを介して利用可能です。すでにxhighまでの推論レベルが利用可能となっており、maxモードは安全テストの完了後に提供される予定です。
Metaのマーク・ザッカーバーグCEOは「Muse Spark 1.3はフロンティア級の性能を非常に安価に提供します。コーディングとエージェントタスクにおけるこれまでで最大の飛躍です」とアピールしています。また、Muse Sparkシリーズを近日中にオープンモデル化することも明言しています。

世界中でMeta！Meta！Meta！

Meta「Muse Spark 1.3」は長文脈で競合を上回る、主要比較のmaxは未提供
2026年9月3日
https://xenospectrum.com/meta-muse-spark-agent-upgrade/
評価
1.3 MAX / 1.3 XHIGH / 1.2 XHIGH / GPT-5.6 SOL MAX / OPUS 5 MAXGDPVal-AA v2
1,754 1,709 1,615 1,710 1,824
JobBench
64.9 61.2 61.6 45.4 65.7
OSWorld 2.0
66.9 57.2 47.6 62.7 68.3
DeepSearchQA
89.4 89.4 85.9 93.0 90.4
Agentic IF Index
57.8 55.746.2 60.5 59.1
AutomationBench
49.4 43.8 38.2 46.7 50.3
MRCR 256K–512K
98.5 97.6 66.3 91.5
―
MRCR 512K–1M
98.1 93.1 55.5 73.8
―
DeepSWE v1.1
75.4
―
55.0 73.0 74.0
SWEAtlas CodeBase QnA
59.4 54.0 46.2 53.5 52.7
Terminal-Bench 2.1
88.8 89.2 82.9 88.8 86.7

中国国内では既にティッピング・ポイントを超えてシンギュラリティが起こってるのかも

中国の常識やモラルで動いてるんだろ、、、　使えないよ

メタ 中国発AI新興マヌスを数十億ドルで買収　汎用AI分野を強化
同社は2025年6月、本社を中国からシンガポールへ移転しました。移転後は中国のSNS上にあった投稿をすべて削除し、グローバル展開を前提とした体制へとかじを切っています。肖氏は当時、世界市場で事業を進める難しさについて「事業やユーザー価値以外の悩みも多く、語れない苦労がある」と率直な思いを記していました。今回の買収は、マヌスの国際戦略とメタのAI強化方針が一致した象徴的な動きといえそうです。(c)CGTN Japanese/AFPBB News

>>91

シンガポール!シンガポール!シンガポール!

メタ!メタ!メタ!

Metaが「Muse Spark 1.3」を発表、ついにAnthropicやOpenAIの最先端モデルに追いつく性能を達成
2026年09月03日 11時14分
https://gigazine.net/news/20260903-meta-muse-spark-1-3/
MetaがAIモデル「Muse Spark 1.3」を現地時間の2026年9月2日にリリースしました。Muse Spark 1.3は長期的なコーディングタスクに対応できるようにトレーニングされており、コーディング性能を測定するベンチマークテストでGPT-5.6 SolやClaude Opus 5を超えるスコアを記録しています。
第三者機関のArtificial AnalysisもMuse Spark 1.3のテスト結果を公開しています。インテリジェンス性能の総合指標であるArtificial Analysis Intelligence IndexのスコアはMuse Spark 1.3(xhigh)が「61」で、Muse Spark 1.3(max)が「62」でした。Muse Spark 1.3(max)はGPT-5.6 Solを上回ってClaude Fable 5に並んでいます。
エージェント性能の指標であるArtificial Analysis Agentic IndexのスコアはMuse Spark 1.3(xhigh)が「56」で、Muse Spark 1.3(max)が「59」でした。Muse Spark 1.3(max)はClaude Opus 5やGLM-5.3、Grok 4.6と並んでいます。
Metaによると、Muse Spark 1.3は「曖昧な指示を受けた際は確認のための質問を返す」「処理に行き詰まったらユーザーに追加の指示を求める」といったようにユーザーとの協働を念頭に開発されているとのこと。また、Muse Spark 1.2と比べて冗長性が低減し、全体的に洗練されたコードを出力できるようになりました。Metaによる比較テストではMuse Spark
1.2と比べて「ツール呼び出し回数が約20％減少」「トークン数が約25％減少」といった成果が確認され、処理速度と効率が大幅に上昇していることが実証されたそうです。
Muse Spark 1.3はAPIを介して利用可能です。すでにxhighまでの推論レベルが利用可能となっており、maxモードは安全テストの完了後に提供される予定です。
Metaのマーク・ザッカーバーグCEOは「Muse Spark 1.3はフロンティア級の性能を非常に安価に提供します。コーディングとエージェントタスクにおけるこれまでで最大の飛躍です」とアピールしています。また、Muse Sparkシリーズを近日中にオープンモデル化することも明言しています。

Meta「Muse Spark 1.3」は長文脈で競合を上回る、主要比較のmaxは未提供
2026年9月3日
https://xenospectrum.com/meta-muse-spark-agent-upgrade/
評価
1.3 MAX / 1.3 XHIGH / 1.2 XHIGH / GPT-5.6 SOL MAX / OPUS 5 MAXGDPVal-AA v2
1,754 1,709 1,615 1,710 1,824
JobBench
64.9 61.2 61.6 45.4 65.7
OSWorld 2.0
66.9 57.2 47.6 62.7 68.3
DeepSearchQA
89.4 89.4 85.9 93.0 90.4
Agentic IF Index
57.8 55.746.2 60.5 59.1
AutomationBench
49.4 43.8 38.2 46.7 50.3
MRCR 256K–512K
98.5 97.6 66.3 91.5
―
MRCR 512K–1M
98.1 93.1 55.5 73.8
―
DeepSWE v1.1
75.4
―
55.0 73.0 74.0
SWEAtlas CodeBase QnA
59.4 54.0 46.2 53.5 52.7
Terminal-Bench 2.1
88.8 89.2 82.9 88.8 86.7

DeepSeekが画像認識に対応した「DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp」をオープンモデルとして公開、画像認識を含むタスクでClaude Opus 4.8と同等の性能
2026年09月02日 12時03分
https://gigazine.net/news/20260902-deepseek-v4-flash-vision-exp/

↨上記の画像認識機能を下記と組み合わせればさらに性能が向上する↨

Geminiが動画を自律的に分析する「Agentic Video Understanding」登場、文字起こしや再確認を繰り返して長時間動画を詳しく分析しつつ安価に回答を生成
2026年09月02日 11時50分
https://gigazine.net/news/20260902-gemini-agentic-video/

>>93-94

無料でローカルpvで動作する

ローカルAIを本格活用できる「DAIV CX」発売、Ryzen AI Max+ 395搭載の小型PC
掲載日  2026/09/01 15:16


“Gorgon Halo”―Ryzen AI Max+ 495搭載PCは9月初めに登場見込み
2026/09/01(Tue)

アップル、初の2nmプロセス「M6」チップ発表　4ダイ構成の「M5 Ultra」も登場
2026年08月26日 07時11分

41万9,800円のM5 Max Mac Studio、M1 Maxから何が本当に速くなるのか
2026年9月1日

>>96 値段も記載されている

>>４０万円〜７５万円あればよいのかな

俺は中国人まる出しのAIは嫌いだ

【 固体電池ポータブル電源 B3300SST 定格3300W/最大6600W/2611Wh 】 通常小売価格 | 499,900円（税込） 製品情報 |

4分割を折畳で収納・持ち運びできる高出力【400W】の“折畳式ポータブルソーラーパネル”

コンセントに挿すだけの「プラグイン式ソーラーパネル」普及 ...
https://www.google.com/goto?url=CAESegHrOzAVBfPeTfyjtHfKqh9PW3bmbTfD8h38XPmdlp5zzF_IS7-MfIp7tNv85J_0dFLYZBBMRzKM0kCRnmHaGCAcfnbkjyHGoYFEXgAmLxr76jfqB0Cva6uIeYcCxt4igUvirOcQyADKgrAKFGKNsj9YetDg62TCIOdp

>>99-101

太陽光発電で電気代をかなり抑えられる

パネル３枚で１２００Ｗ発電してくれる
　パネル９枚で３６００Ｗ発電してくれる

自分で屋根に設置できるのならかなり格安で太陽光発電での電源供給が可能に成る

>>102

地震や大尉風ででの停電が起きても昼間太陽光発電が可能なら災害時に強い家に成る

• 一般的な家庭であれば太陽光発電は5kW程度で十分。
• 日中に大容量の蓄電池、電気自動車の充電を考える場合は最低でも6kWあれば安心。パワコン1台で積載できる最大容量がオススメ。
• 蓄電池は、電気代高騰対策・自家消費の最大化を狙うなら「10kWh以上」の大容量がおすすめ（普段使いメインなら7〜10kWh）
• 災害等に不安な場合は、容量は15kWhまでで放電下限を抑制しておけばOK

>>102
>>104

パネル１２枚〜１３枚あればよいことに成るのかな？

水道のポンプが泊まるから電気だけ調達できて意味あるのか

1枚あたりの最高出力（2026年時点）
産業用・大規模向け（最高値）：
◦ AIKOソーラーなどのハイエンドモデルでは、1枚で795Wのピーク出力を実現した製品が登場しています。一般的な大型・両面発電パネルでも670W〜750W前後の高出力品が流通しています。

量子手レポーっテーション

音波は時速３４０キロ
光は時速３０万キロ

各物体を通過する時の速度にもよるけれどエネルギーの伝わり方での最大速度を超えると量子テレポーテーションをするだろう

音波で説明するとスピーカーを鳴らしたときに３４０キロ以上の速度で音をララス本体の機器を振動させるの意味に成る
　エネルギーの強さによってッて音が量子テレポーテーションする飛距離が決まることに成る


量子テレポーテーションの飛距離で考えると
音波で行う方が量子テレポーテーションを行うときのエネルギー量が強くなるのかな？
光で行う方がエネルギー量が少なくて長距離量子テレポーテーションを行えることに成るのかな？


切歯場所に応じてどの波の速度を利用した通信機器にするかを考える必要があるけれど等間隔で設置することに成るのは八が居無いのかな

>>108

切歯場所

↓

設置場所

>>108-109の理論は下記でも説明されているので応用の考え方です

大出力を耐え抜く音響チップの誕生：表面封鎖が拓く衛星直接通信への道
https://xenospectrum.com/ultra-robust-acoustic-chip-satellite-6g/
• 何が起きた: 香港科技大学の研究チームが、従来の12倍以上の高電力負荷に耐える新しい音響波デバイス構造「Layered Acoustic Wave（LAW）」を開発し、Nature Communications誌で発表した。
• なぜ重要か: 数十年間の定説だった「チップ表面を開放する」という制約を覆し、小型機器から直接衛星と通信したり、6Gネットワークの大出力を処理したりする道が開かれた。
• 次に見るべき点: 特殊な積層構造を既存の低コストな半導体製造ラインへどう統合するか、そして他の量子デバイスやマイクロ流体システムへどう応用していくか。
光る配線と回路基板
私たちの日常は、無数の電波の交差によって成り立っている。スマートフォンが基地局と絶え間なく通信を続ける背後で、飛び交う多様な信号の中から必要な周波数だけを選び出すフィルターの働きを担っているのが音響波デバイスである。
›空間を圧縮する物理法則
通信に使われる電磁波のまま信号を処理しようとすると、波長が長いためにアンテナや回路の寸法が大きくなってしまう。空間的な制約の厳しいモバイル機器では、受信したギガヘルツ帯の電磁波を一度「音波」に変換する手法をとる。
波の振る舞いを記述するこの基礎的な方程式において、 は波長、$v$ は波の伝播速度、$f$ は周波数である。この式が明瞭に語る通り、波長は伝播速度に比例する。真空や空気中を進む電磁波の速度は秒速約30万キロメートルに達する。一方、固体中を伝わる音波の速度は秒速数キロメートルにとどまる。およそ10万分の1の遅さである。
電磁波を音波に変換することで、同じ周波数を保ったまま波長を約10万分の1に圧縮できる。波長が短くなれば、それに比例して共振器やフィルターのサイズも小さくできる。現代のスマートフォンが、Wi-FiやBluetooth、多数の携帯電話回線の周波数帯をさばく無数のフィルターを極小のチップとして詰め込める物理的な理由がここにある。
›圧電効果とデバイスの進化
この変換を可能にしているのが、タンタル酸リチウムやニオブ酸リチウムといった圧電材料と呼ばれる特殊な結晶群である。圧電材料は、外部から電圧をかけると結晶格子が歪んで変形し、逆に物理的な力を加えると分極が生じて電圧を生じる性質を持つ。19世紀末にイギリスの物理学者レイリー卿が地震波の一種として発見した表面弾性波（SAW）は、1960年代に入ってこの圧電効果と結びつき、電子工学の領域へ組み込まれた。
インターデジタルトランスデューサ（IDT）と呼ばれる、櫛の歯が噛み合ったような形状の金属電極を圧電材料の基板上に形成する。ここに高周波の電気信号を入力すると、圧電材料の表面が周期的に伸縮し、電気信号と同じ周波数を持つ目に見えない音の波となって基板の表面を伝わっていく。この波を利用して特定の周波数成分だけを共振させ、再び出力側の電極で電気信号に戻す。カラーテレビの映像信号処理から始まったSAWデバイスは、携帯電話の小型化を牽引し、今や1台のデバイスに数十個も搭載される標準的なコンポーネントとなった。
// 目次
目次を開閉
0.1空間を圧縮する物理法則
0.2圧電効果とデバイスの進化
01.大電力が引き起こす音響マイグレーションの脅威
1.1直接通信が求める高いエネルギー
1.2金属を内側から引きちぎる力
02.半世紀の常識を破る表面の封鎖
2.1冷却アプローチの限界
2.2擬似無限多機能トップ層の導入
03.応力を分散し、破壊を根本から断つ設計
3.1熱の排出と周波数の安定化
3.2応力集中の物理的排除
04.宇宙と手のひらを直接つなぐための課題
4.1限られた空間へのスケーラブルな統合
4.2商用製造ラインへの実装

>>110のスピーカーは超指向性スピーカーでレーザーの様に壁を反射させて狙ったところのみ音声を発生させれる可能性がある

超音波を２種T類使用して音声を届ける技術の応用です


光なのでガラスを貫通して室内の音声を発生させれるのでガラスの外にいる人は聞こえない

下記は超音波のみで行って居るけれど>>111は光から音波に変換する技術
※音波から電波に変換することも可能と思われる

超音波を交差して特定の場所へ人間に聞こえる音を届ける技術が登場
2025年04月06日 08時00分
https://gigazine.net/news/20250406-sound-reaching-only-ear/

>>112

光で生じた波で光が生じるけれどこれは現実社会には干渉不能なのは既に論文がある

音で生じた波も光が生じるけれど光より波の威力が強いから現実社会に影響を及ぼせる光を発生させれる可能性がある

エネルギー兵器の身体攻撃の簡単な説明
◇波を利用した方法なのでゆらぎ状態にする必要あり
量子の「ゆらぎ」が四つ葉のクローバー型に、英オックスフォード大が世界初成功
2026.05.08
nazology.kusuguru.co.jp/archives/194979
↨上記の状態の中で下記が生じている↨
クジラの鳴き声が暴いた「光速超え」の抜け穴：分散ゼロの媒質で波動のエネルギー峰が超光速に見えうる仕組み
2026年8月12日
xenospectrum.com/interference-superluminal-energy-peak-dispersionless-medium/
音を「量子的重ね合わせ」にすることに成功！「聞こえる＋聞こえない」の不思議
2023.06.23
nazology.kusuguru.co.jp/archives/128293
光速を超える「暗闇」の観測に成功：相対性理論を破らず50年前の予測を実証した極限の電子顕微鏡技術
2026年3月30日
xenospectrum.com/superluminal-dark-points-electron-microscopy/
↨上記の波を光に変換？したのが下記の実験？↨
壁を100％すり抜ける音が確認される！ 不思議な「クラインのトンネル効果」を初めて実証
2020.12.25
nazology.kusuguru.co.jp/archives/78161
高速ビームでも「通過ルートが不確定」だと壁を傷つけずに通過できる
2025.01.07
nazology.kusuguru.co.jp/archives/168454
↨光を音波に変換や音を光や電波に変換が可能かな↨
大出力を耐え抜く音響チップの誕生：表面封鎖が拓く衛星直接通信への道
2026年7月23日
xenospectrum.com/ultra-robust-acoustic-chip-satellite-6g/
※超音波の交差して所のみ聞こえさせることができるのでガラスや壁を貫通させて部屋の中の人に話しかけることが可能と音波で物体に作用させることが可能

>114 のクローバーの内容は下記が観測される可能性あり
※もしくはあみだくじの様になっているけれどA地点のエネルギーがB地点で安定して伝わる経路が光速で変わりながらエネルギーを伝えている可能性がある


ペロブスカイトレーザー、ついに「室温連続動作の壁」を突破か？次世代光コンピューティングの実現に向けた大きな一歩
2025年8月22日
https://xenospectrum.com/perovskite-laser-finally-breaks-through-the-barrier-of-continuous-operation-at-room-temperature/

エネルギー兵器の使用者で悪用をしているウう組織で狡猾の名組織
※思考操作でも思考盗聴でも同じで周囲にばらまいているのは事実

下記を行うと被害者が１００％上の立場なので何を話しても警察や軍の話を聞いて一般人は騙される
幻聴を話がけている被害者側の人間より上の立場に成る言葉や態度などを全体に行わない
※大衆の前での発言で加害者側がモノを上げるや金銭を代わりに支払うなどを被害者に話したときは全体に行って居る
※機器は加害者側が使用できるので話している内容はどうとでも変更が聞くので誰も見ていないところでは恐喝など行う
警察や軍が嘘をついても一般人は被害者と確定しているから嘘をついたことを１００％理解している
幻聴を話されている側の人間が被害者より立場が上の話し方や行動などをとる※加害者側が機器を操作して有利や不利しても被害者という事が周知の事実なので町中に犯罪組織が潜伏しているになるので加害者側の言葉は絶対に信じない
※大衆の前と幻聴でも加害者側が被害者より立場が上と証明しているから被害者の立場は揺るがない

会議室で話した内容は上記の状態になるようにおこなうようにするという事の内容を話していたと思われる

加害者は絶対に被害者に機器を渡しているけれど偽物の機器を渡している

機器で殺人が行える犯罪と確定しるとなった時に本物の器械を被害者に渡している

上記の時に本物の機器と偽物の機器の交換が行われて被害者が加害者として警察に捕まる構造にしている

これを成功させるには>>116前者の状況で行って居る犯罪組織が逃げ切れることに成る
※被害者側は被害者だけれど別の機器の使用できていないものから違法による利益を終えている状態で最後の警察の捜査の時に擦り付けられる役割押している

後者で行っている犯罪組織は大衆の前で被害者だという事を周知の事実にしながら広めていっているので被害者であることはは確定している状態

警察と軍が行って居て嘘をついても一般人をだます方法「
加害者側は被害者に対して絶対に上の立場にはならないので被害報告を受けたら１００％動いて絶対に犯人を逮捕する行動をする
　被害者側が万引きなどを行っても全て見逃す行動をする
※警察や軍は被害者に対して精神が可笑しくなったなどの発言は絶対にしないなど被害者は周囲から見て不利になる立場の内容はなさない
※会議室に被害者が居て機器と念入りな説明を受けている事が前提に成る

上記と逆の内容や態度をとった場合は被害者側の立場が下に成るので被害者であることが１００％確定する
　下記は被害者より一般人の方が立場が上に成る条件
一般人も嘘をついた時点で被害者より立場が上に成るので周囲の人が加害者
一般人がモノを上げると話して物を上げなかったら一周囲の人間の方が立場が植えねので周囲の人が加害者

など周囲の人が上に成る行動は周囲の人が加害者に成るので上記の行動をとった周囲の人間の行動は下記の事に成ってくる

被害者側の考え方が逆の意味は下記
※○○してほしい　→　○○は行っては駄目
被害者側の話している内容がが間違っている
○○のルールについて正しいルールを話しているのに間違っていると話す
※野球のルールでストライクゾーンがボールでボールゾーンがストライクというように話すようになっている


犯罪者は思考を読むは良いけれど広めすぎて何が正しいのかわからなくなってきてしまう
　幻聴で隠れ統合失調症が居る著話していたので隠れ統合失調症が居るという事は病院に行っていないや幻聴が聞こえる㋾一切話していない人間が居ることに成るから


など考えると思考を読んで仕事をしている人は仕事でのミスを１００％起こすことに成る

>>118

やりたくない仕事を都合よく解釈する人間が出てくるから頼みごとをしたら間違いなく依頼内容と違う内容の事を行って仕事でクレームを言われるようになる


利益を取りたいからあえて仕事を行わなかったりしたりする人間が洗われ得る

>>118

最近では医者が手術するする場所を左右間違えたりするのもこれが原因

慰謝料請求されて大赤字の病院決定


病院の看護師が使用して居たら医療ミスを起こすので１００％慰謝料請求をお粉う事をした方が良い！


慰謝料請求を行わないは泣き寝入りに成る！

>>120

赤穂市民病院の医者の手術ミスこれだからな！


他人の思考を読んでいるからだ！

>>

手術し無くて良い荷とが手術している可能性が高いから赤穂市民病院で手術をした人再度カルテを開示してもらって慰謝料請求に該当するかを確かめた方が良い

>>121-122

手術ミスを行う病院や看護師の質が悪い病院は>>123これだから慰謝料請求を行おう！

赤穂市民病院の元執刀医、起訴内容認める
https://www.m3.com/news/iryoishin/1319857
　被告医師はこの施術の際、出血が多くて切削する場所が十分に見えていない状態で、ドリルによる骨の切削操作を行っている最中に、ドリルで硬膜を損傷し、露出した馬尾神経を巻き込んで切断した。修復処置は科長が行った。手術時間は午前9時に始まり、午後7時過ぎまで及んだ。

他人の思考が読める機器を使用している屋体内を見れると思っているから>>125の状態でも手術をしたんだ！


赤穂市民病院に入院している時に磁気閃光「目の前全体が白くなる症状」に成る症状を発症した


病院職員はエネルギー兵器を使用しているもしくは関係者とつながっている

>>126

赤穂市民病院は地域住民からは手術したら殺されるから手術するなら別の病院に行った方が良いといううわさをよく聞く！

>>126

入院中病棟にいる患者の動きがわかるようなことを看護師が話しながら患者を馬鹿にする声も聞こえていた


患者の病状が悪化しても反笑いの看護師が居たりもした
　患者死ぬかもしれないのに何が楽しんだと思っていたけれどな

NVIDIA RTX Spark搭載PCが10月発売へ、競合と分かれるCUDAの強み
2026年9月4日
https://xenospectrum.com/nvidia-rtx-spark-october-comparison/
NVIDIAは9月3日、Arm系プロセッサー「RTX Spark」を搭載したWindows PCを2026年10月に発売すると発表した。5月31日の初発表で示した「秋」という予定が具体化し、公式仕様には18コア版と20コア版の構成も並んだ。
最大128GBの共有メモリーを備え、CUDAやRTX対応ソフトを薄型ノートでも使える点が売りになる。ただ、同程度のメモリー容量を持つ製品はAMDやAppleにもある。RTX Sparkを選ぶ理由は、扱えるデータの量に加え、メモリーの転送速度と、手元のソフトがどこまで動くかにある。
用途
CPUコア / CUDAコア
最大共有メモリー / 電力枠
ノートPC（上位）
20 / 6,144
128GB / 45〜80W
ノートPC
18 / 5,120
64GB / 45〜80W
デスクトップ
20 / 6,144
128GB / 140W
同じ20コア、6,144 CUDAコアでも、ノートとデスクトップでは性能を別々に評価する必要がある。薄型ノートの45〜80Wに対し、デスクトップは140Wという異なる設計条件を持つ。コア数が同じだからといって、長時間の推論やレンダリングで同じ速度が続くとは限らない。
9月3日のLenovo発表で具体的に姿を見せたのが、15型のYoga Pro 9nである。最大128GB、256-bit、9,400MT/sのLPDDR5Xを搭載し、最薄16.7mm、最軽量1.65kg、TDPは80Wと案内された。高容量の共有メモリーを持つノートを、持ち運べる大きさに入れようとする設計だ。
Lenovoは16型のYoga 9n 2-in-1も発表し、360度回転する筐体とペン対応を打ち出した。ただし、Yoga Pro 9nとYoga 9n 2-in-1の価格・発売時期は、いずれも後日発表としている。この発表に日本向けの価格や発売日はない。
大容量の共有メモリーはNVIDIAだけの特徴ではない。AMDのRyzen AI Max+ 395は16 CPUコア32スレッド、Radeon 8060Sの40 GPU演算ユニット、最大128GBの256-bit LPDDR5X-8000を備える。同チップを使うRyzen AI Haloの128GB構成では、メモリー帯域幅は256GB/sと公表されている。395のチップ仕様はWindows 11とx86 Linuxに対応し、標準TDPは55W、構成可能な範囲は45〜120Wだ。AI Halo自体のTDPは120Wとなる。
AppleのM5 Maxを搭載するMacBook Proは、18 CPUコア、最大40 GPUコア、最大128GBの共有メモリー、最大614GB/sを掲げる。QualcommのSnapdragon X2 Elite Extreme、型番X2E-94-100は、Arm64互換の18 CPUコア、Adreno X2-90 GPU、最大128+GB（実際の搭載量は製品ごと）のLPDDR5X、228GB/sを公表する。Hexagon NPUはINT8で80 TOPSだ。
プラットフォーム
CPU / GPUの公表構成
最大共有メモリー
メモリー帯域幅
OS・主なソフト条件
NVIDIA RTX Spark（Yoga Pro 9nの上位仕様）
最大20 CPUコア / 最大6,144 CUDAコア
128GB
300.8GB/s（理論値）
Windows 11、CUDA・RTX
AMD Ryzen AI Max+ 395
16 CPUコア32スレッド / Radeon 8060S 40演算ユニット
128GB
256GB/s（AMD公称）
Windows 11、x86 Linux
Apple M5 Max
18 CPUコア / 最大40 GPUコア
128GB
最大614GB/s（Apple公称）
macOS、MacBook Pro
Snapdragon X2 Elite Extreme X2E-94-100
18 CPUコア / Adreno X2-90
最大128+GB
228GB/s（Qualcomm公称）
Windows on Arm、NPUはINT8 80 TOPS
Yoga Pro 9nの公表仕様から計算した理論メモリー帯域幅は300.8GB/sとなる。計算式は「9,400 MT/s × 256 bit ÷ 8 ÷ 1,000 = 300.8 GB/s」。これはLenovoが示した当該機種の構成から求めた値で、実測速度でも、RTX Spark全機種の共通保証値でもない。

怖くて使えねェよ

◇二次元では量子手レポーっテーションの最高品質まで到達したのかな
※３次元で下記が成功すれば３次元での量子テレポーテーションんの方法が解き明かせる
半導体の発熱限界を突破か、量子トンネル効果を利用した新素子
2026年9月4日
https://xenospectrum.com/quantum-tunneling-fet-science-polyu-boltzmann-limit/
• 何が起きた: 香港理工大学などの研究チームが、2次元ビスマスとセレン化インジウムの積層構造を用い、室温でボルツマン限界（60 mV/decade）を下回る急峻なスイッチングと数 $\mu\text{A}/\mu\text{m}$ のオン電流を両立するトンネル電界効果トランジスタ（TFET）の試作に成功した。
• なぜ重要か: 従来のMOSFETが直面していた熱電子放出に起因するエネルギー消費の物理的限界を、量子トンネル効果によって突破し、微細集積回路の低消費電力化に向けた実験的根拠を提示した。
• 次に見るべき点: 単一素子の動作実証にとどまっており、相補型論理回路（CMOS構成）に必要なp型素子の開発、素子間のばらつき評価、回路レベルでの動作検証が今後の課題となる。
半導体の発熱限界を突破か、量子トンネル効果を利用した新素子
この物理的制約は、半導体業界において「ボルツマンの専制（Boltzmann tyranny）」と呼ばれる。室温環境下で従来のトランジスタを1桁（10倍）オン状態にするために必要なゲート電圧の変化量、すなわちサブスレッショルドスイング（SS）は、熱力学的な法則によって理論上の下限が約60 mV/decadeに制限されている。この限界が存在する限り、電源電圧を大幅に引き下げることはできず、集積度を高めるほど発熱密度と消費電力が増大する「電力の壁」に突き当たる。
国際デバイスおよびシステムロードマップ（IRDS）をはじめとする半導体工学の指針において、このボルツマン限界を打破する最有力候補として位置づけられてきたのが、量子力学的なトンネル効果を利用するトンネル電界効果トランジスタ（TFET）である。香港理工大学（PolyU）を中心とする国際共同研究チームは、原子層レベルの薄膜材料を巧みに組み合わせることで、室温環境においてボルツマン限界を大きく下回る急峻な急勾配スイッチング特性と、実用的な論理回路駆動に耐えうるオン電流を同時に達成した2次元ヘテロ構造TFETを開発した。研究成果は2026年8月27日付の学術誌『Science』に掲載された（DOI: 10.1126/science.adx6059）。
// 目次
目次を開閉
01.熱電子放出の壁とボルツマン限界がもたらす電力のジレンマ
02.2次元ビスマスとセレン化インジウムが拓いた急峻なスイッチング特性
03.半金属から半導体への相転移が導くバンド整合の物理機構
04.従来のTFET研究と性能の比較
05.製造プロセスと集積化ロードマップの現実
06.実用化へ向けた未解決の問いと課題

GPT-6 Astraの第三者評価は総合61点で前世代と並ぶ一方、コーディングではトークン効率が改善した。主要7設定の性能と費用をグラフで比べ、段階提供や推論監視の課題から実務での選び方を探る。
2026年9月4日
https://xenospectrum.com/gpt-6-astra-capabilities-safety/

◇殺人組織が使用している機器は１つのエネルギー兵器で統合失調症の幻聴が可能に成るのではないのか
理研など、2µm固体レーザーによるEUV光の発生効率向上を確認　露光装置の省電力化へ前進
掲載日  2026/09/04 12:05
2µm固体レーザーを用いたEUV光発生において「マルチレーザー照射法」を適用し、EUV光変換効率を2.6%から3.6%へと約40%向上させることに成功。1本当たりのレーザーエネルギーを低減させつつ、複数のレーザーを同時にEUV光発生に使用することで、高いEUV光変換効率を実証したことを、8月25日に共同発表した。
実験装置図。1台のHo:YAG固体レーザーから出力されたビームを2本に分割し複数ビームを生成。レンズ位置を調整することで、照射ビーム数に応じて集光サイズを変え、スズ平板ターゲット位置でのレーザー強度を1.6×10^11W/cm2となるよう調整。EUV光エネルギーはEUVエネルギーメーターで、EUV光源サイズはピンホールカメラでそれぞれ測定を行っている (出所:共同ニュースリリースPDF)
単一レーザー照射条件を基準として、複数レーザー照射下におけるEUV光発生特性が調べられた。総レーザーエネルギー40mJを2本のレーザー(20mJ+20mJ、入射角±30度)に分岐し、それぞれのレーザー強度を最適値に保ったまま、スズ平板ターゲットへの同時照射が実施された。単一レーザー条件と総レーザーエネルギーは同一で、レーザー本数だけが異なる条件でEUV光発生の特性が比較されたところ、EUV光変換効率が2.6%から3.6%へと、約40%の効率向上が達成された。これは、スズ平板ターゲットを用い
た2µm固体レーザーEUV光源として世界最高レベルの変換効率だという。
上記を元に下記の装置を作成すればさらに効率よくなる↨
レーザーで脳をワイヤレス充電すると「短期記憶が25%増加」すると判明！
公開日2022.12.07 18:00:22 WEDNESDAY

↨上記を応用すれば遠隔から思考操作しながら周囲の人も聞けるように話しかけることが可能↨
高速ビームでも「通過ルートが不確定」だと壁を傷つけずに通過できる
2025.01.07
↨光を音波に変換や音を光や電波に変換が可能かな↨
大出力を耐え抜く音響チップの誕生：表面封鎖が拓く衛星直接通信への道
2026年7月23日
↨上記の音を超音波にして下記でさらに再現する↨
超音波を交差して特定の場所へ人間に聞こえる音を届ける技術が登場
2025年04月06日 08時00分
※上記の応用で超音波で物を浮遊させれるのである程度のものまでなら操作可能と超音波でで触れられる感触などもっ可能なので追ううようできる

上記の出力は下記の出力で可能

Microwave radiation has modulation frequency dependent stimulating effect on
human EEG rhythms
人間のEEGリズムにおいて、変調周波数依存の刺激効果を持つ、マイクロ波放射

J. Lass, H. Hinrikus, M. Bachmann, V. Tuulik/ Proceedings of the 26th Annual International
Conference of the IEEE EMBS San Francisco, CA, USA, September 1-5, 2004

※0.16mW/cm2のパルス変調を加えたマイクロ波を人間の頭部に照射し、EEGリズム（脳波のリズム）を
変えることができることを実証した研究。
（日本のマイクロ波帯域の電磁波の規制値は、およそ1〜5mW/cm2。したがって、その数分の一から
十分の一程度のマイクロ波でも脳波に影響が出るということ。）

殺人を行っている犯罪者お前たちの本体機器が露呈しているか！

アクセス方法はスマフォからアクセスしているのだろう

NVIDIAが重たいAI処理を同一ネットワーク内のPCに割り振れる無料ツール「PAIR」を公開
2026年09月04日 13時00分
https://gigazine.net/news/20260904-nvidia-personal-ai-router/
「Ollama」や「LM Studio」といったツールを使って、ローカル環境でAIに推論タスクを実行させるにあたり、ネットワーク上にいる互換性のあるPCを検出して接続し、連携してタスクに参加させることができる仮想推論ルーター「PAIR(Personal AI Router)」をNVIDIAが公開しました。
AIエージェントは、複雑なタスクを小さなジョブに分割してそれぞれ専門のサブエージェントに割り当てることができます。直近ではユーザーが複数のAIエージェントを同時に実行することも増え、複雑なタスクを達成するためのマルチエージェントワークフローも一般的になってきています。こうしたワークフローではタスクを完了するまでにかかる時間が短くなり、応答品質も向上しますが、一方で多くのリクエストが同時にGPUに送られるため、システムのボトルネックになる可能性もあります。
このマルチエージェントとサブエージェントのボトルネックを軽減するのが「NVIDIA PAIR」です。
LLMをローカル環境で実行するOllamaやLM Studioは、選択したマシン上でモデルを実行します。PAIRはネットワークに参加している他のPCを検出し、要件を満たしている場合にジョブを割り当てます。また、応答があった場合、発信元に返します。
接続イメージは以下のような感じで、PAIRはプロキシを通じてリクエストを受信し、エンジンとモデルの要件を特定して、適切なノードを選びます。ノードは当該リクエストを実行したのち、応答をPAIRに返します。AIエージェント側からノードを選ぶ必要はなく、リクエストを送ればあとはPAIRが処理してくれるというわけです。
特徴として、PAIRのプロキシはOllama・LM Studioと互換性があるので新たなAPIを必要としません。また、ジョブを割り当てる必要がないときには適宜、不要なノードの電源をオフにしたり休止状態にしたりしてくれます。
AIエージェント「Hermes Agent」をGUIで管理できる「Hermes Desktop」とOllama、PAIRを利用し、5つのサブエージェントを実行したデモ映像が公開されています。PAIRがルーティングを行い、OllamaはPAIRが選択したノードでそれぞれのリクエストを実行しています。

「GPT-6 Astra」登場、PC操作が非常に上手で「Blenderで3Dモデルを作ってUE5で歩ける空間にする」なども可能＆ARC-AGI-3で99.9％を達成
2026年09月04日 12時35分
https://gigazine.net/news/20260904-openai-gpt-6-astra/
OpenAIが2026年9月3日に新しいAIモデル「GPT-6 Astra」を発表しました。GPT-6 AstraはPC操作やブラウジング、プログラミング、科学、サイバーセキュリティなどで従来のGPT-5.6 Solを上回る性能をうたっており、Blenderを使った3D制作やUnreal Engine 5を操作するデモも公開されています。さらにAIの未知の問題への対応力を調べる「ARC-AGI-3」では最大99.9％を記録しています。
近年のAIは文章を作るだけでなく、ブラウザやPC用アプリを実際に操作して仕事を進める「AIエージェント」としても使われるようになっています。GPT-6 AstraはPC操作能力が大きく強化されており、フォームへの入力やカレンダー整理、ウェブ調査、ウェブサイト制作、ソフトウェアのインストールやテストなどを実行できるとのこと。
OpenAIのサイトでは、GPT-6 AstraがExcelを巧みに操ってExcel世界大会の課題を解く様子のほか、PC上のさまざまな作業を行っている例が掲載されています。
3D制作や会計、ソフトウェア開発など、実際の仕事に近い長時間のPC作業をAIがどこまでこなせるかを調べるベンチマーク「Agents' Last Exam」では59.3％を記録し、GPT-5.6 Solの53.6％を上回りました。最高スコアを記録した設定ではClaude Opus 5より出力トークン数が約65％少なかったとのこと。
そして以下はBlenderでモデル化した家をUnreal Engine 5に持ち込み、歩き回れる状態にしたデモとなっています。
このように、GPT-6 AstraはBlenderやゲームエンジンといった制作ツールを使いながら作業を進められるというわけ。ゲーム開発会社のPlaycoもGPT-6 Astraを使ったゲーム制作を試しており、従来モデルと比べて手作業による修正が50％減少したと報告しています。
OpenAIのページでは実際にGPT-6 Astraが制作したゲームをプレイしてみることが可能です。
なお、同じ条件で各社のモデルを比較しやすくした「Standard harness」での最高スコアは62.7％です。ARC Prizeは62.7％と99.9％の両方を最高水準の結果としています。
また、Provider Adapter harnessでは人間がクリアした際の中央値より少ない操作回数で解けたステージが96％に達したとのこと。以下の画像はARC-AGI-3でGPT-6 Astraと人間の操作効率を比較した図です。点が斜めの基準線より下側にある場合、GPT-6 Astraが人間よりも少ない操作数でクリアできたことを示しています。
サイバーセキュリティ分野でも性能が伸びています。既知のソフトウェア脆弱(ぜいじゃく)性から実際に攻撃可能なコードを作れるかを調べる「ExploitBench」では100％を記録し、GPT-5.6 Solの78.5％を上回りました。OpenAIはGPT-6 Astraが同社の安全性評価でサイバー能力の「Critical」水準に達した初めてのモデルだとしており、高度な攻撃につながる要求を制限する安全対策も強化しています。
以下の表はOpenAIが公開したGPT-6 AstraとGPT-5.6 Solの主なベンチマーク結果を比較したもの。

後略

中國のAIが追い抜かされて行っているのか！

従来のAIは中国を引き離しているのか！


中國の技術では追いつけないのか！

このままでは中国が咬ませ犬に成って世界中の踏み台に成ってしまうのか・・・

誰だよ！

中國を手のひらで転がしておいしいとこどりお行った刃部は！

黒幕は天才だな！

>>138

刃部

↓

人物

中國の次は「GPT-6 Astra」がいい感じで熟してきたのでそろそろ食べごろかなぁと黒幕が申しております！

「GPT-6 Astra」も踏み台にされていしまうのかぁ
さすが！

神の声兵器正統なる後継者だな！
神の箱庭ゲームは楽しいかねぇと申されております！

◇エリアごとに16台のカメラを１つのネットワークとして認識させて対象者が移動す路ごとに別のネットワークに切り替えれるようにすればリアルタイムで次いで機できる
※盗聴盗撮機と組み合わせれば暗殺などが可能でエネルギー兵器と組み合わせれば自動追跡しながら対象者を攻撃できる
※殺人組織のシステムがまた鷺池呈したぞ！
Ankerがスマートホームハブ「MindBase」を発表、専用のAIチップと最大48TBのストレージを備えて独自ローカルAIモデルを実行
2026年09月04日 15時10分
>>MindBaseはAnkerのホームセキュリティカメラ製品と連携させることで、デバイス上でAIが処理を行い、「リアルタイムでイベントを評価」するとのこと。評価されたイベントのリスクに応じて、照明の変更・口頭での警告・「積極的抑止」と呼ばれる措置など、複数の対応が行われます。「積極的抑止」の詳細は記事作成時点で不明です。
>>MindBaseは16台のワイヤレスカメラと4台の有線カメラ、最大34個のセンサーを接続できます。これには、新たに発表された180度のデュアルレーダーを搭載する「Smart Security Shield」というセンサーも含まれます。不要なアラートを減らすために、家族のスマートフォンに保存されたデジタル認証情報と連携して、家族や友人を識別して動作するとのことです。
>>MindBaseの大きな特徴が、AIによる処理をクラウドではなくデバイス上で行う「ローカルAI」となっている点にあります。スマートホームの管理でクラウドに依存する必要がないため、プライバシーに関する懸念を抑えることができます。
>>MindBaseは防犯カメラ専用の装置ではなく、既存のAnker製品約100種類に加え、スマートホーム共通企画の「Matter 1.5」に対応しており、全リストは未公開なもののさまざまなスマートホームに接続可能とされています。そのため、Ankerのスマートホームブランドである「Eufy」のエコシステムで最もスムーズに動作することが期待されますが、そのほかにもApple HomeKit・Amazon Alexa・Google Home・Home
Metaが顔認識メガネの特許を出願、「ストーカー行為やDVの被害者を危険に」と批判の声
2026年08月17日 10時33分
https://japan.cnet.com/article/35251593/
>>　米CNETが確認した出願書類には、Metaのスマートグラス技術とAIを用いた顔認識を組み合わせるシステムについて、44ページにわたって図面と説明が掲載されている。このシステムは、AIによる顔認識で人物を特定し、その情報を含む動画などのメディアコンテンツを生成するという。また、位置情報やオンラインサービスから得た情報などを入力データとしてメディアファイルを生成するほか、幅広いコンテンツ制作を支援したり、Metaのサービスと連携したりすることも想定されている。
ARグラス、知らない間にめちゃくちゃ“実用的”になっていました…。
2026年08月16日 18時00分更新
>>ThinkARが手掛ける「AiLENS V1」です。視界に直接情報を映し出すAIスマートグラスです。
>>　わずか約38gという、一般的なメガネと変わらない軽さ。その中にデュアルマイクとスピーカーを内蔵し、スマートフォンと連携することで、鮮やかなグリーン文字で必要な情報をレンズ上に浮かび上がらせてくれます。
>>　さらに連続駆動時間は最大約10時間。スペックを見るだけでも、「これ、かなり使えそうじゃない？」という期待が膨らみませんか？
>> 1）言葉の壁が崩れ去る！ 76言語対応リアルタイム翻訳
>> 2）絶対に失敗できないプレゼンを救う！テレプロンプター機能
>> 3）視界に専属秘書が降臨！ AIエージェントにいつでも質問
スマホとライトとAIで隠しカメラを発見する技術が開発される
2026年09月01日 21時00分
>>韓国科学技術院(KAIST)の研究者が開発したカメラ検知技術「SweepLED」は、ホテルやトイレなどに設置された違法な隠しカメラを、1万ウォン(約1200円)程度のLEDライトをスマートフォンに取り付けるだけで検知できる技術です。周囲をライトで照らし、隠しカメラのレンズから反射する光をスマートフォンのカメラが捉え、AIで分析して検知します。
>>KAISTはこの判断をAIに任せています。充電器や目覚まし時計、リモコン、装飾品など、生活空間で一般的に見られる30種類の物体を対象にした実験では、94％の検知精度を達成しました。最初は時間とともに変化する反射の位置や形状をディープラーニングによって分析し、カメラレンズに由来するものかどうかを判定するところから始まり、最終的には物体1つを5秒以内に検査できるよう仕上げたそうです。

Microsoftが明かした「AIでチーム全体を速くする」開発術、重要なのはコード生成より「仕様書」
2026年09月04日 15時30分
https://gigazine.net/news/20260904-microsoft-spec-driven-development/
Microsoftの社内IT組織Microsoft Digitalは、AIを使ったソフトウェア開発で個人の作業速度だけを高めてもチーム全体の生産性向上にはつながりにくいとして、仕様を開発全体の共通基準にする「仕様駆動開発(SDD)」の取り組みを公開しました。AIにコードを書かせる前に「何を作るのか」を明確にすることが重要だと説明しています。
Microsoft Digitalは約1年前からAIをソフトウェア開発へ導入し始めました。当初はエンジニアが進化の途中にあるAIツールを各自で学びながら使う形だったとのこと。AIによって個々の開発者は素早く作業できるようになったものの、チーム全体の生産性向上にはつながりませんでした。Microsoft DigitalでAIネイティブエンジニアリング構想を率いるスダカール・サダシブニ氏は、個人の生産性向上がチームの生産性向上につながらなかったことが大きな教訓だったと振り返っています。
Microsoft Digitalは原因として、従来のソフトウェア開発に存在する「引き継ぎ」を挙げています。従来のソフトウェア開発ライフサイクルは人間同士の引き継ぎを前提としており、引き継ぎのたびに当初の意図が抜け落ちる可能性があります。開発の意図を一貫して伝えられない状態では、AIによるコード生成の高速化が実装のばらつきや追加の手戻りにつながるというわけです。
そこでMicrosoft Digitalが取り入れたのがSDDです。SDDではビジネス上の目的、ユーザーの要求、例外的なケース、完成と判断する条件などを仕様書にまとめ、チームメンバーとAIコーディングエージェントが共通の参照先として使います。仕様は開発の進行に合わせて更新し、コードやテストと同期させます。
さらに人間とAIエージェントが同じ前提や文脈に基づいて作業できるようにするため、仕様を作成する前に設計原則やガバナンス要件、セキュリティ基準、開発上の制約を共通ルールとして定めているとのこと。

>>132

レーザーを２本すればエネルギーを増幅できる
１００Mｗを４０Ｍｗのレーザーを交差させれっば１００Ｍｗまで増幅できるの意味に成る
※実際はエネルギーの消耗率が低くなるから低いエネルギーでもよいという解釈にもなる

上記から考えて下記の計算式に成る

脳波を変える出力は
1〜5mW/cm2の十分の一のエネルギーでよいは0.1〜0.5mW/cm2に成るけれど使用するエネルギーはさらにその下でよい
0.05〜0.25mW/cm2のレーザーを交差させればよいことに成る



被害者周囲のエネルギーが低くて被害者本人の方がエネルギーガ高い現象に成っているので被害者の思考が漏れ居ていると勘違いしている

◇エネルギー兵器の論文がさらに進みます
※半導体に使用したら量子コンピューターとして使用でき着るのかな
※ダークマターを観測でっ切るのかな
※ブラックホール内を観測できるのかな


紫外線の波長で形と光を変える分子スイッチを開発　OISTが解明した新骨格の仕組み
2026年9月4日
https://xenospectrum.com/light-controlled-multifunctional-molecular-switch-oist/
• 何が起きた: OISTの研究チームが、285 nmと325 nmの紫外線で可逆的に開閉し、蛍光とキラリティを併せ持つ新規分子骨格DHBの合成と基礎特性を実証した。
• なぜ重要か: 光異性化、蛍光のオンオフ、双安定性、本質的キラリティという独立した光学特性を単一分子に統合し、置換基による開環方向の制御を可能にした。
• 次に見るべき点: 固体や高分子マトリクス中でのスイッチング耐性、繰り返し耐久性、量子収率などの定量評価とデバイス化への検証。
分子構造と研究室のイメージ
2026年8月、沖縄科学技術大学院大学（OIST）のパイ共役ポリマーユニットを率いるChristine Luscombe教授らの研究チームは、紫外線の波長に応じて構造と光学特性を可逆的に切り替える新しい有機分子骨格を合成したと発表した。研究成果はイギリス王立化学会の学術誌『Chemical Science』に2026年7月20日付で掲載された（DOI: 10.1039/d6sc04288k）。
今回開発された分子は「ジヒドロベンゾフロ[3,2-b]ベンゾフラン（dihydrobenzofuro[3,2-b]benzofuran、以下DHB）」と呼ばれる基本骨格を持つ。単一の低分子でありながら、光による開環と閉環の可逆的な異性化、開環に伴う蛍光発光のオンオフ切り替え、開環体と閉環体の双方が安定して存在する双安定性、そして左右の鏡像異性体が異なる光学応答を示す本質的キラリティの4つの性質を兼ね備えている点が特徴だ。
従来の光分子スイッチ研究では、アゾベンゼンやジアリールエテンのように異性化に伴う吸収スペクトルの変化を主軸とする系や、スピロピランのように開環に伴って蛍光や極性が変化する系など、特定の機能に焦点を当てた開発が主流だった。ひとつの分子骨格の中に複数の光学読み出し信号を統合し、かつ置換基の配置によって光反応の進行方向まで制御する試みは、基礎有機化学および機能性材料科学の観点から新しい知見を提供する。
ただし、本研究は実験室環境における有機合成と分光学的・結晶学的特性評価にとどまり、実際の電子素子や記録媒体を作製した応用研究ではない。DHB骨格がどのような結合変化によって光スイッチとして振る舞うのか、いかなる実験事実によって多機能性が証明されたのか、そして実用化に向けて残された課題は何かを順を追って整理する。
// 目次
目次を開閉
01.結合の切断と再生が導く波長選択的スイッチング
02.独立した光学的シグナルが提供する多重の読み出し
03.置換基配置による開環反応の方向制御
04.実用化への距離と検証されるべき諸条件

AI先生教えてください

歯科◇エネルギー兵器を使用している殺人組織の中に知的障碍者を装った犯罪者が居ることを話していた
※知的障碍者なので養育手帳を所持していると思われ鵜
自閉症の原因となる遺伝子変異が脳の発達を乱す仕組みが判明
2026年09月05日 10時00分
gigazine.net/news/20260905-autism-mutations-protein-networks/
人類は賢くなるにつれ心が壊れていったようだ
公開日2025.10.14 19:00:32 TUESDAY
nazology.kusuguru.co.jp/archives/186486
◇ゴキブリを利用して盗聴盗撮ができる
ゴキブリを“サイボーグ化”して遠隔操作、災害医療への応用を目指す実証実験に成功
2026.09.04
wired.jp/article/cyborg-cockroach-paraborg-emergency-drug-delivery/
◇量子力学をさらに調べられる装置が完成した！
※UFOのテレポートが本当に存在して居るかの検証に入れるのか
※人間に対して悪人が使用しているエネルギー兵器の仕組みがさらに詳細に判明した
小型光源の弱点を克服、農工大とロームが挑むテラヘルツ波のビーム集束
2026年9月5日
xenospectrum.com/terahertz-flat-metalens-rtd-beam-collimation/
◇全ての量子力学を正しいかどうか検証するには最低でも2種類の周波数を使用するかレーザーの色を使用するかを行わないとダメなのか？
誤り率1万分の1以下の衝撃：MITが発表した「アーム量子ビット」、保持と結合の二者択一を破る新設計
MITの研究チームが、情報保持と外部結合を分離した超伝導「アーム量子ビット」の理論設計を発表。クオートン結合器を用いて既存実験を上回るゲート誤り率8.6×10⁻⁵をシミュレーション上で予測したが、実素子の作製と材料損失の検証はこれからだ。
2026年9月5日
xenospectrum.com/mit-arm-qubit-architecture-simulation/
◇ブラックホール内のエネルギー移動を計算できる理論が出た
※ダークマターを検証するに必要な理論が出た！
量子の世界でも「重い物も軽い物も同じように落ちる」のか？アインシュタインの等価原理を実験で検証
物質波を用いた実験により検証領域内で等価原理と整合する自由落下の量子位相が報告された。ただし量子力学と重力の統一を示す証拠ではなく、位相の物理的起源を巡る科学的対立も未解決のままである。
2026年9月5日
xenospectrum.com/quantum-free-fall-equivalence-principle-phase/

◇AIによって下記以外のこれからは辻次出てくるからな
設計図も無料公開。ヒューマノイドロボットも自作の時代へ
公開： 2026-09-05 18:00
https://karapaia.com/archives/626284.html

　ACEMAGICは9月4日（現地時間）、ドイツで開催中の展示会「IFA 2026」にて、AMDの最新プロセッサ「Ryzen AI Max+ PRO 495」を搭載したAIミニワークステーション「F9A」を発表した。発売日や価格は未定だ。
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AIミニワークステーション「F9A」
　ボディーサイズは約158.5（幅）×158.5（奥行き）×81.5（高さ）mmで、約2リットルのコンパクトな設計を採用している。省スペースでありながら高い計算能力と大容量メモリを必要とする開発者やクリエイターに向けて、従来の小型PCに代わる選択肢を提供するという。
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使用イメージ
　最上位モデルが搭載するRyzen AI Max+ PRO 495は、16コア32スレッドのCPUと統合型のRadeon 8065Sグラフィックスを備え、最大5.2GHzのクロック数で動作する。最大192GBのLPDDR5X-8533メモリに対応し、システム全体のAI処理性能は最大131 TOPSに達する。
　本製品の中核となるのは大容量のユニファイドメモリだ。CPU、グラフィックス、AI処理ユニット（NPU）が同じメモリ領域を共有することで、ローカルでのAI推論や大規模なデータ処理に十分な余裕をもたらしている。この環境を活用し、数千億パラメータを持つ大規模言語モデル「DeepSeek V4 Flash 284B」のローカル実行にも成功したとしている。
　接続インタフェースは、2基のUSB4ポートをはじめ、デュアル2.5GbE有線LAN、Wi-Fi 7、Bluetooth 5.4、HDMI 2.1、DisplayPort 2.1を備える。さらにPCIe 4.0 x4ベースのOCuLinkインタフェースも搭載している。ストレージには最大4TBのSSDをサポートするM.2 2280スロットを装備した。

Claudeがフェルマーの最終定理を11日で形式化、1300万行のLeanコードで初の完全な機械検証済み証明を完成
2026年09月07日 15時37分
https://gigazine.net/news/20260907-claude-fermat-last-theorem-formalizing/
AI開発企業のAnthropicは2026年9月4日、AI「Claude」がフェルマーの最終定理について最初から最後までコンピューターで検証できる証明を完成させたと発表しました。Claudeは11日間にわたってほぼ自律的に作業し、証明支援システム「Lean 4」で約1300万行のコードを生成。Anthropicはフェルマーの最終定理について初の完全な機械検証済み証明だと説明しています。

GitHub Copilotが複数AIモデルを自動で使い分ける「HydraFusion」を公開、TerminalBench 2.1でClaude Opus 5比コスト67％減・スコア4.9ポイント向上
2026年09月07日 15時10分
https://gigazine.net/news/20260907-github-copilot-hydrafusion/
OpenAI製エージェント約3700体が放置されていた過疎Wikiサイトを「秘密の情報共有掲示板」として利用、約1万8000件の投稿で答えやサンドボックス回避方法を共有
2026年09月07日 13時31分
https://gigazine.net/news/20260907-openai-agents-german-wiki-incident/
>>OpenAIのAIエージェントが実験環境の外にアクセスし、ドイツ語のWikiサイトを利用して他のエージェントと情報を共有していた事案について、OpenAIが自社のエージェントによるものだったことを認めました。今回の事案を調査したシドニー・フォン・アーク氏らは2026年9月4日、調査結果をまとめたウェブサイト「collusion.wiki」を公開しました。
「規則正しい配列」を崩しても発振。半導体レーザーの新構造を米大学が実証
2026年9月7日
xenospectrum.com/quasi-periodic-buried-dielectric-pcsel-uiuc/

>>67
サッカーと野球とAVぐらいか

>>1のAIを使用して下記の機器を組み合わせるようにして完成させよう！
◇下記の機器の完成はゲームや映画などの主人公と同じ精神状態などにできる◇
◇脳の病の統合失調症は完治する
◇エネルギー兵器で攻撃されている統合失調症は完治し無い
※人為的に殺害されてきたことが明確に判明するので自衛隊や警察や電監が今まで動かなかった理由が問われる
ゴーグル不要で着座型の「被らないVR」九大が開発　産業・医療・文教向け
掲載日  2026/10/08 11:05
VRゴーグルで、深い瞑想や幻覚剤に近い「ある体験」が起きていた
公開日2026.10.07 21:25:00 WEDNESDAY
↨一般人も体験できる上記のVRを使用して下記の状態になっているのが統合失調症がされている一部の攻撃内容↨
2500年前のイタリアの墓は、音と視覚効果で人間の精神を操るように設計されていた
公開： 2026-09-15 20:30
↨上記で再現できない日糸は下記を使用して強制的に再現できると思われるが身体に負担がかかり↨
頭に「電流」を流すと統合失調症の症状が減ると判明
公開日2026.10.08 13:25:00 THURSDAY
レーザーで脳をワイヤレス充電すると「短期記憶が25%増加」すると判明！
公開日2022.12.07 18:00:22 WEDNESDAY
非侵襲型BCIに中国発スタートアップ参入。超音波技術を活用
2026.02.03
TMS治療（経頭蓋磁気刺激療法）とは？
東京横浜TMSクリニック