【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/

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 |

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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/