エージェントとモデルのリリース
Muse向け自作ガジェット. Metaは、Museエージェントに接続するDIYハードウェアを自作するためのファームウェアとSDKをオープンソース化した。E InkディスプレイやHDMIスティックなどが対象で、サポート用のDiscordも用意している。
OpenAIのDot. OpenAIの新しいエージェント「Dot」は、晩ごはんの注文までこなす業務ソフトのような存在だ。仮想マシン上で動き、BlenderやGIMPなどのアプリにアクセスできる。買い物係ではなく同僚という位置づけで売り出している。
Unitreeのヒューマノイドモデル. UnitreeはUnifoLM-WLA-1.0を公開した。実機ロボットの約2,500時間分のデータで学習した6Bモデルで、G1上で全身動作と卓上作業の64タスクをこなす。オプティカルフローとMMDiTを組み合わせて連続制御を実現している。
コーディング向けFrogNano. MicrosoftのFrogNano-4B-2609はQwen3.5-4Bをベースにしたエージェント型モデル。実行可能な報酬を使い、1,500件の合成SWEタスクでポストトレーニングを施すことで、小型ながらリポジトリ単位のソフトウェアエンジニアリング能力を高めた。
CloudflareのClef. Cloudflareは、あらかじめ定義した回答に対する確率を出力する判断モデル「Clef」と「Clef-flash」を公開した。レイテンシの中央値は最短39msで、人間が介在しなくてもエージェントが行動できる。
ツールとフレームワーク
MegaCapybaraエンジン. RTX 5090とQwen3.8 27Bに特化した推論エンジンが、NInferの約2倍のデコード速度をうたう。単体で500 t/s以上、12エージェント並列で2000 t/s以上に達し、動的カーネルとキャッシュ管理を備える。
llama.cppのアップデート. llama.cppが判断モデルへの対応を追加したほか、共有エキスパートを融合してQwen 35B A3BなどのMoEアーキテクチャを高速化するCUDAのプルリクエストも取り込んだ。
mlsubgenの字幕生成. 新しいローカルツールが、45言語の字幕をすべて手元のマシン上で生成する。区間ごとに言語を判定し、2つの音声認識器の結果をローカルLLMで突き合わせ、既存の埋め込み字幕があればそちらを優先する。
研究とモデルの進展
Spotlightのメモリ構成. PerceptaのSpotlightは、アテンションを、モデル自身がインデックスを付ける無制限の書き込み可能メモリに置き換える。知能と知識を分離し、重みを変えずに能力を伸ばせるようにする。
GPT-6のアップデート. OpenAIはGPT-6ファミリーのガイドを公開し、DevDayのアップデートとしてGPT-6.1 Sol、Agents APIのcomputer use、クラウド版Codex環境、Decisions APIを発表した。
AstaBriefをオープンソース化. Hugging FaceはAstaBriefをオープンソース化した。引用付きの科学レポートを高速に生成することに特化した小型モデルで、根拠に忠実であり続け、出力を検証するよう設計されている。
業界とビジネス
Appleがディスクアクセスを厳格化. AppleはAIエージェントのリスクを受けて、macOSのフルディスクアクセスに制御を追加する。Meta Museが許可なくメッセージを読んだとされる問題が背景にある。Metaはアクセスはオプトインだと説明しており、Appleはユーザーのごく明示的な操作を求めたい考えだ。
データセンターへの反発. Amazonはデータセンター立地コミュニティに10億ドルを拠出すると約束し、AWSのMatt Garman CEOは外国発の偽情報だと主張してモラトリアムの終了を求めた。Microsoftは地域の反対が続くなか、データセンターでのバイオミミクリーの活用を広げている。
AIは「超知能」へ. ホワイトハウスは主要テック企業のCEOにAI安全の誓約に署名させ、トランプ大統領はAIを「超知能」と呼び替える大統領令に署名した。一方、AI製品を購入している消費者はわずか2%にとどまる。
OpenAIの安全部門に動揺. OpenAIは研究者3人を解雇し、さらに1人が退職した。社内調査で、彼らが外部のAI安全団体に機密情報を漏らしていたことが判明したためだ。
Uber Eatsの検索高速化. Uberは検索パイプラインを作り直し、エンドツーエンドのレイテンシを50%削減した。最適化の洗い出しと検証にはエージェント型コーディングを活用した。
AirbnbのインサイドアウトAI. AirbnbのCTO、Ahmad Al-Dahle氏はインサイドアウトのAI戦略を採る。まず社内で生成AIを使って製品開発を加速し、そのうえで顧客体験を変えていく。
ローカルAIとハードウェア
Strata + Qwen3.8 Next. ユーザーの報告によると、StrataとQwen3.8 Nextの組み合わせは、低速なDDR4＋7900XTXで45〜70 t/s、96GB DDR5を積んだ電力制限付きRTX 5090で150〜200 t/sで動作し、llama.cppを大きく上回る。
iPhoneを第2のGPUに. iPhone 17 Pro Maxは、USB-Cで接続して上位レイヤーをスマホのGPUで実行すると、24GBのMacBook上のQwen 3.8 27Bのプリフィルを29〜44%高速化できる。
Ascend 96GBカード. 96GBを搭載したHuawei Atlas 300I Duoを2枚使えば、ソフトウェアスタックを調整したうえでQwen3.8 Flash-Nextを約30 t/sで動かせる。ただしCUDAのそのままの代替にはならない。
DGX Sparkと5090のコスト. Nvidiaは64GBのDGX Sparkを投入し、従来の128GBモデルは6,950ドルに値上がりした。またMicro CenterでRTX 5090を買うには、いまや非輸出の書類手続きが必要だという。
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