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～AI関連記事を3行にまとめて紹介～

総計24BのMoEモデルで前方計算は活性2.3Bを使用。
RAM32GB想定でクラウドから端末運用を視野に。
40層・MoE64エキスパートで深さと専門性を拡張。

OpenCodeとローカルLLM Gemma 4を組み合わせて試した。
OpenCodeはmacOS/Windows/Linuxに対応しLM Studio経由も使える。
無料モデルでコストを下げ、複数ファイルの整合性も確認。

生成AIは個人利用が広がり、個人向け料金を3区分で比較。
エントリは約1千円台、ミドルは3千〜5千円台、ヘビーユーザーは上位プラン。
円建てが過半でドル建ても一部、年額契約は3カ月以上の継続でお得。

データ作業を支えるプライベートAIで対話分析。
自然言語指示で分析を進め、Pythonコードを生成。
ローカル実行・結果表示、外部API不要で再現性高い。

AIを活用した新聞アーカイブとリサーチプラットフォーム。
600万件以上の物語が日々増え、250年の歴史を整理。
意味検索で概念・出来事を掘り下げ、コレクション作成も可能。

MacBook NeoへCodexを導入し、ペット機能が常駐した。
公式リポからhatch-petを追加し、Wake Petが現れた。
元絵は1983年の妻のイラストで、相棒として活用予定。

スタンフォード大はAI学習データの枯渇可能性を警告。
データ不足はピークデータと呼ばれ、スケール則の持続性に疑問。
合成データは補助的だが決定打にはならず、実データ維持が必要。

対話型モデルは指示追従と安全性の両立を目指して訓練される。
拒否は広く見られ機序は未解明、13モデルで1次元サブ空間が媒介。
白箱手法で拒否を局所無効化可能だと示し、安全ファインチューニングの脆弱性を指摘。

アカデミー賞はAI演技を受賞対象外と正式発表。
脚本部門は人間執筆を明文化、AIは対象外。
決定前にはAI活用のデモも議論の的となっている。

新機能のCodexペットが公開され、デスクトップで作業を可視化。
フローティングオーバーレイで作業数バッジと完了時の緑背景を表示。
初期ペットは複数名、/petや設定で作成、完成物は.codex/にpet.とspritesheetとして保存。

AIツールとモデルの自己偏向が採用へ影響を与える。
自作履歴書は人作・他モデル作より好まれ、偏りは67〜82%。
同一モデル評価で23〜60%多く選抜、介入で50%以上抑制可能。

新規則で生成系AIの使用基準を強化し受賞要件を改定。
演技は同意を得た人間のみ受賞対象、AI演技は除外。
脚本は人間著作が要件、AI利用の情報提出権を認める。

AI補助コーディングの動向を日次で集計し、人気と感情を可視化。
特定モデルのコメントIDと感情を追跡します。
グラフはスプレッドシートから埋め込み、リンクで確認できる。

Turnstileはブラウザ・網・ChatGPTアプリの三層で検知を行う。
55項目にはWebGL・解像度・フォント・DOM・ストレージ等を含み、レンダリング状態を検証する。
復号は外層をBase64とXORで解き、19KBのブロブ内鍵で内部プログラムを取得する。

2026年05月03日

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2026年05月01日

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