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/
【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★]
1すらいむ ★
2026/08/28(金) 23:37:53.42ID:DezoMirA5名無しのひみつ
2026/08/29(土) 13:34:21.56ID:F5OPC8l3 ◇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
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
6名無しのひみつ
2026/08/29(土) 13:36:43.47ID:F5OPC8l3 >>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。
>> 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。
7名無しのひみつ
2026/08/29(土) 13:37:22.59ID:F5OPC8l3 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
8名無しのひみつ
2026/08/29(土) 13:37:54.62ID:F5OPC8l3 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。
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。
9名無しのひみつ
2026/08/29(土) 13:38:29.42ID:F5OPC8l3 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。
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。
10名無しのひみつ
2026/08/29(土) 13:39:23.27ID:F5OPC8l3 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。
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。
11名無しのひみつ
2026/08/29(土) 13:42:03.03ID:F5OPC8l312名無しのひみつ
2026/08/29(土) 13:43:42.20ID:F5OPC8l3 >>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
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
13名無しのひみつ
2026/08/29(土) 13:44:49.88ID:F5OPC8l3 >>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。
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。
14名無しのひみつ
2026/08/29(土) 13:46:17.75ID:F5OPC8l3 >>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/
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/
15名無しのひみつ
2026/08/29(土) 13:47:52.59ID:F5OPC8l3 >>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。
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。
16名無しのひみつ
2026/08/29(土) 13:50:19.59ID:F5OPC8l3 >>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。
「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。
17名無しのひみつ
2026/08/29(土) 13:51:48.94ID:F5OPC8l3 >>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。
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。
18名無しのひみつ
2026/08/29(土) 13:53:08.48ID:F5OPC8l3 >>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。
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。
19名無しのひみつ
2026/08/29(土) 13:54:23.73ID:F5OPC8l3 >>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。
>>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。
20名無しのひみつ
2026/08/29(土) 13:55:34.29ID:5xzZ32Gl 「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？
21名無しのひみつ
2026/08/29(土) 13:56:31.56ID:F5OPC8l3 >>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。
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。
22名無しのひみつ
2026/08/29(土) 14:00:01.05ID:F5OPC8l3 >>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。
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。
23名無しのひみつ
2026/08/29(土) 17:37:33.53ID:F5OPC8l3 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
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
24名無しのひみつ
2026/08/29(土) 19:47:47.29ID:F5OPC8l3 >>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/
＿＿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/
25名無しのひみつ
2026/08/29(土) 19:48:55.50ID:F5OPC8l3 >>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
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
26名無しのひみつ
2026/08/29(土) 19:50:56.26ID:F5OPC8l327名無しのひみつ
2026/08/29(土) 19:52:06.71ID:F5OPC8l3 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！
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！
28名無しのひみつ
2026/08/29(土) 19:54:11.87ID:3DaQSUXK どうせ先行の蒸留品だろ
29名無しのひみつ
2026/08/29(土) 19:56:10.46ID:F5OPC8l3 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
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
30名無しのひみつ
2026/08/29(土) 19:57:18.45ID:F5OPC8l3 「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
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
31名無しのひみつ
2026/08/29(土) 19:58:41.74ID:F5OPC8l332名無しのひみつ
2026/08/29(土) 19:59:29.27ID:F5OPC8l3 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
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
33名無しのひみつ
2026/08/29(土) 20:00:35.78ID:F5OPC8l3 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
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
34名無しのひみつ
2026/08/29(土) 20:06:00.42ID:F5OPC8l3 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！
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！
35名無しのひみつ
2026/08/30(日) 05:44:44.69ID:o2I08l2M 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！
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！
36名無しのひみつ
2026/08/30(日) 15:05:44.25ID:o2I08l2M >>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/
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/
37名無しのひみつ
2026/08/30(日) 17:00:10.34ID:WQs3NHMo 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
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
38名無しのひみつ
2026/08/30(日) 19:22:31.89ID:ZAgYyQHR >>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
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
39名無しのひみつ
2026/08/30(日) 19:36:22.59ID:tboXJygI40名無しのひみつ
2026/08/30(日) 20:34:50.43ID:o2I08l2M ◇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。
※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。
41名無しのひみつ
2026/08/31(月) 00:51:45.08ID:R4C8U/Jk >>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
>>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
42名無しのひみつ
2026/08/31(月) 00:59:11.10ID:R4C8U/Jk 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
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
43名無しのひみつ
2026/08/31(月) 01:20:53.33ID:R4C8U/Jk >>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
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
44名無しのひみつ
2026/08/31(月) 01:24:00.84ID:R4C8U/Jk >>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。
45名無しのひみつ
2026/08/31(月) 01:35:03.56ID:R4C8U/Jk 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
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
46名無しのひみつ
2026/08/31(月) 01:44:01.33ID:R4C8U/Jk >>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
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
47名無しのひみつ
2026/08/31(月) 01:47:17.45ID:R4C8U/Jk48名無しのひみつ
2026/08/31(月) 01:48:42.09ID:R4C8U/Jk49名無しのひみつ
2026/08/31(月) 01:49:49.35ID:R4C8U/Jk >>48までうまく入力できないで誤字が多くてすいません
50名無しのひみつ
2026/08/31(月) 02:24:55.40ID:R4C8U/Jk 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
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
51名無しのひみつ
2026/08/31(月) 02:35:20.12ID:R4C8U/Jk >>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
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
52名無しのひみつ
2026/08/31(月) 02:40:05.65ID:R4C8U/Jk >>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
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
53名無しのひみつ
2026/08/31(月) 02:44:13.62ID:R4C8U/Jk >>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
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
54名無しのひみつ
2026/08/31(月) 02:48:05.59ID:R4C8U/Jk 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
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
55名無しのひみつ
2026/08/31(月) 02:50:40.87ID:R4C8U/Jk56名無しのひみつ
2026/08/31(月) 02:54:21.83ID:R4C8U/Jk >>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
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
57名無しのひみつ
2026/08/31(月) 02:56:52.65ID:R4C8U/Jk58名無しのひみつ
2026/08/31(月) 08:15:14.89ID:R4C8U/Jk 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/
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/
59名無しのひみつ
2026/08/31(月) 10:36:14.00ID:R4C8U/Jk >>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。
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。
60名無しのひみつ
2026/08/31(月) 12:49:41.96ID:R4C8U/Jk 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%
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%
61名無しのひみつ
2026/08/31(月) 12:52:25.76ID:R4C8U/Jk >>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。
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。
62名無しのひみつ
2026/08/31(月) 13:04:49.46ID:XYPu3LHE じゃあ人が動かしてるってことじゃん
63名無しのひみつ
2026/08/31(月) 13:19:21.13ID:R4C8U/Jk ◇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/
※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/
64名無しのひみつ
2026/08/31(月) 19:32:51.30ID:+jUWXVVC 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
生成AIも中国抜きには語れんし
65名無しのひみつ
2026/09/01(火) 11:11:33.72ID:GCuXNXSR 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/
◇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/
66名無しのひみつ
2026/09/01(火) 12:43:15.73ID:GCuXNXSR >>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。
「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。
67名無しのひみつ
2026/09/01(火) 13:00:30.25ID:nGJOtBa9 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
気分悪いわ
68名無しのひみつ
2026/09/01(火) 19:45:28.26ID:GCuXNXSR 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/
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/
69名無しのひみつ
2026/09/01(火) 20:21:11.56ID:GCuXNXSR 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/
掲載日 2026/09/01 15:16
https://news.mynavi.jp/article/20260901-4900489/
70名無しのひみつ
2026/09/01(火) 20:25:22.84ID:ni4InwiR >>67
ClaudeやOpenAIが勝ってるの宣伝の分量だけだしな
ClaudeやOpenAIが勝ってるの宣伝の分量だけだしな
71名無しのひみつ
2026/09/01(火) 20:34:33.45ID:ni4InwiR >>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
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
72名無しのひみつ
2026/09/01(火) 20:46:16.45ID:+SHZgBZO73名無しのひみつ
2026/09/02(水) 02:51:37.70ID:vpXkoU8Y 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。
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。
74名無しのひみつ
2026/09/02(水) 04:11:51.20ID:vpXkoU8Y ◇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/
【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/
75名無しのひみつ
2026/09/02(水) 17:50:42.76ID:vpXkoU8Y >>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。
>>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。
76名無しのひみつ
2026/09/02(水) 18:47:09.27ID:lxeIm4Le ITはパクるの簡単だから中国の独壇場だな
77名無しのひみつ
2026/09/02(水) 19:15:23.50ID:vpXkoU8Y 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/
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/
78名無しのひみつ
2026/09/02(水) 20:02:50.50ID:vpXkoU8Y 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。
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。
79名無しのひみつ
2026/09/02(水) 20:35:41.03ID:vpXkoU8Y ◇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/
※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/
80名無しのひみつ
2026/09/02(水) 21:05:25.49ID:vpXkoU8Y 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。
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。
81名無しのひみつ
2026/09/02(水) 22:46:02.53ID:0b8aAK6Z 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？
82名無しのひみつ
2026/09/02(水) 22:47:07.61ID:0b8aAK6Z83名無しのひみつ
2026/09/02(水) 22:48:26.23ID:0b8aAK6Z >>67
でもそれもうなかなか無いよなw
でもそれもうなかなか無いよなw
84名無しのひみつ
2026/09/03(木) 05:56:47.09ID:5W2kX/mC >>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
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
85名無しのひみつ
2026/09/03(木) 07:28:17.86ID:IZ9HPvoE 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。
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。
86名無しのひみつ
2026/09/03(木) 12:10:20.91ID:GUSm5RiK 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
87名無しのひみつ
2026/09/03(木) 12:21:35.65ID:IZ9HPvoE 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！
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！
88名無しのひみつ
2026/09/03(木) 12:40:46.03ID:IZ9HPvoE 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
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
89名無しのひみつ
2026/09/03(木) 13:03:38.94ID:tmEVVMDS 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
90名無しのひみつ
2026/09/03(木) 13:11:37.92ID:CsJ+MeIc 中国の常識やモラルで動いてるんだろ、、、 使えないよ
91名無しのひみつ
2026/09/03(木) 14:39:49.37ID:IZ9HPvoE 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
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
92名無しのひみつ
2026/09/03(木) 14:42:06.98ID:IZ9HPvoE93名無しのひみつ
2026/09/03(木) 15:39:37.49ID:IZ9HPvoE 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
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
94名無しのひみつ
2026/09/03(木) 15:40:47.31ID:IZ9HPvoE 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/
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/
95名無しのひみつ
2026/09/03(木) 15:42:07.51ID:IZ9HPvoE96名無しのひみつ
2026/09/03(木) 15:45:54.48ID:IZ9HPvoE 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
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
97名無しのひみつ
2026/09/03(木) 15:47:58.90ID:IZ9HPvoE98名無しのひみつ
2026/09/03(木) 15:49:43.99ID:3bosvUs1 俺は中国人まる出しのAIは嫌いだ
99名無しのひみつ
2026/09/03(木) 15:57:43.97ID:IZ9HPvoE 【 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 |
100名無しのひみつ
2026/09/03(木) 15:59:43.28ID:IZ9HPvoE 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”
101名無しのひみつ
2026/09/03(木) 16:02:00.46ID:IZ9HPvoE102名無しのひみつ
2026/09/03(木) 16:05:56.80ID:IZ9HPvoE >>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
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
103名無しのひみつ
2026/09/03(木) 16:08:05.68ID:IZ9HPvoE104名無しのひみつ
2026/09/03(木) 16:10:28.57ID:IZ9HPvoE • 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
• 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
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