【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！