推論エンジニアリングの議論：メガカーネルは死んだのか復活したのか
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Latent Space
Latent Space の Ali は、推論エンジニアリングの議論を通じてメガカーネルが理論上は有用だが、現実の分散環境や非線形演算の制約により実用化が困難であることを再確認し、その重要性を指摘した。
AI深層分析を開く2026年8月5日 10:40
AI深層分析
キーポイント
メガカーネルの実用性の限界
2 か月かけて作成する手動融合カーネルは起動オーバーヘッドの削減に寄与するが、ストランガー（遅延）CTA やカーネル間の重なり不足という根本的な課題を解決できない。
分散環境における非線形演算の壁
テンソル並列化において、ソフトマックスなどの非線形演算には全行データの完全な結合が必要であり、GPU 間の通信が不可欠となるため、単一の融合カーネルでは性能向上を期待できない。
業界の実際の運用状況
長期的なタイムラインで見ればパフォーマンスは均衡するため、真に深刻な推論プロバイダーは本番環境で 67,000 行規模の手動融合フォワードパスカーネルを採用していない。
研究目的への限定
メガカーネルを実装しているチームは、純粋な研究の文脈においてのみその手法を用いており、実用化された主要な推論システムには存在しない。
Megakernels の生産性への疑問と NVIDIA の設計方針
複雑な Megakernel は最適化が困難であり、TensorRT-LLM やモジュール型カーネルの方が並列化により高速で実用化されている。NVIDIA の次期 GPU「Rubin」は Megakernel を阻害するよう設計されており、この研究分野の継続は不透明となっている。
重要な引用
megakernels are dead
no serious inference provider is using a 67k loc hand-fused forward pass kernel in production, and the teams doing that are doing so out of pure research.
A fused kernel can't save you.
The kernel complexity itself is very difficult to write a very optimized mega kernel.
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編集コメント
Megakernels の死と復活という皮肉な議論を通じて、推論エンジニアリングの現場が直面する根本的な物理的制約が浮き彫りになった。技術的な理想と実装コスト、そして分散環境の複雑さの間で、開発者はより現実的な最適化戦略を迫られていると言えるだろう。
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昨日の推論エンジニアリング・マスタークラスの一部では、メガカーネル（Megakernels）を巡って白熱した議論が行われました。
「メガカーネルは死んだ」という主張に対し、「なぜメガカーネルが有用なのか？」という反論が出ました。2 か月かけてカーネルを作成し、起動オーバーヘッドの削減やカーネル間の重なり不足による遅延を防ぐために時間を費やすのですから。
かつて PDL（Pipeline Data Loading）が存在しましたが、「完璧ではない」という指摘がありました。ストラングラー CTA（CTA が遅れる現象）によってわずかながら改善余地があるという意見です。しかし、待ってください、ルビン（Rubin）アーキテクチャならその問題を解決します。例えば、カーネル 2 は 10 の CTA を必要としますが、カーネル 1 は 7 つ完了し 3 つが遅れている状態です。そんな場合でも、カーネル 2 は 7 つの CTA を起動できます。
十分な時間があれば、すべての処理は均衡します。本番環境で手動融合した 6.7 万行ものフォワードパス・カーネルを使用している重大な推論プロバイダーはいません。そのようなことを行っているチームも、純粋な研究目的に過ぎません。
結論：メガカーネルは死んだのです。
スワイ氏（@swyx）のポッドキャストで、私はいくつかの発言をしてしまいました。それは言うべきではなかったことです。
それから多くのことが起こりました。皆に謝罪します。
私がすべての点で正しかったことについてお詫びします。
a) メガカーネルは死んだという件について
なぜメガカーネルが有用なのか？2 ヶ月間費やして...
Ali: 融合カーネルがすべてを救うわけではありません。例えばテンソル並列処理の場合、行列の半分は 1 つの GPU に、もう半分は別の GPU に配置されます。次のステップで非線形演算（例：アテンション計算におけるソフトマックスや指数関数など）を行うには、行全体が必要です。つまり、次の段階でソフトマックスを実行するためには、GPU 2 と GPU 1 のそれぞれの部分結果を知る必要があります。
したがって、各カーネル内に非線形性がある限り、融合カーネルがあったとしても、GPU 間で通信させる必要があります。
メガカーネルについても正直に言いますと、私は懐疑的です。良い研究の方向性ではあり、直感的にも理論的にも魅力的に見えるかもしれません。しかし、カーネル起動時のオーバーヘッドは依然として大きいです。ただ一つのカスタムカーネルを起動してデータを移動し続けるだけでは不十分です。
問題は、非常に最適化されたメガカーネルを書くこと自体が極めて困難だということです。実際に、特定の企業名を挙げるわけではありませんが、融合メガカーネルに取り組んでいる企業の関係者や、私に話を聞いた人々の多くは、本番環境でそれらを実行しないことが多いと教えてくれました。その理由として、TensorRT-LLM やモジュール型カーネルの方が高速であることが挙げられます。なぜなら、各コンポーネントを個別に最適化でき、かつ並列実行も容易だからです。
NVIDIA のテックリードの一人が Twitter で「ルビン（Rubin）への幕引きを開始し、その仕様を公開する」と投稿しました。3 つ目のツイートでは、あまり技術的な詳細に立ち入らずに要点を伝えるため、この GPU はメガカーネルを不要とするように設計されていると示唆されました。これにより、関連する研究分野の多くは継続されなくなる可能性があります。
彼は、番組の友人であるケイ・クラン（Kyle Kranen）が「依存関係トリガー」を発表した内容を引用しました。これは以前、カーネル融合が必要だと正当化されていたパイプラインのボトルネックの一部です。
番組でも言及された通り、まだ解決されていない物理的な制約は残っていますが、NVIDIA がルビン設計を更新して、カーネル領域で行われているより複雑な処理に最適化するのは完全に理にかなっています。
ベン・スペクター（Ben Spector）のメガカーネル研究の共著者であるスチュアート・サル（Stuart Sul）は現在、Mixture of Kittens をリリースしたチームを率いています。これはベンが「サンダーキッツンズ」と名付けた作品へのオマージュであり、ダン・フー（Dan Fu）のグループに属するものです。カーソル（Cursor）のオープンソースメガカーネルプロジェクトも今日公開されました。
主要な結果は説得力があります。全体のトークン処理速度が 41% 向上しました。
大規模展開においては、これは数十億ドル規模のコスト削減につながります。
2026 年 8 月 3 日〜4 日の AI ニュース。私たちは 12 のサブレッドと 544 件の Twitter を確認し、Discord では新たな情報は見つかりませんでした。AINews のウェブサイトでは過去のニュースをすべて検索可能です。なお、AINews は現在 Latent Space の一部となっています。メール配信の頻度を選択・解除できます。
AI Twitter レビュー
フロンティアモデルリリース：Qwen 3.8-Max、Alpamayo 2 Super、Pokee-Isaac、Maple-Preview、Shieldstral
Qwen のリリースペースは多様なモダリティにまたがり続いています。@Alibaba_Qwen は Qwen3.8-Max を「より高性能で低コスト」として発表し、Hermes Agent、Nous Research、ClinePass といったエージェントエコシステムへ迅速に展開しました。
ビジョン分野では、@skalskip92 が Qwen3.8-Max のボックス条件付き検出挙動を注目。単一のボックスで mAP60%、複数のボックスでは mAP80% を達成し、説明が難しい概念の検出でも高い精度を示しました。Qwen の画像スタックも進化しており、@arena と @Alibaba_Qwen によると Qwen-Image-3.0-Pro は Text-to-Image Arena で第5位にランクインしています。
NVIDIA と Mistral はどちらも「実装可能な専門化」へ注力しました。@JensenHuang は AV（自動運転）推論用の Alpamayo 2 Super を発表し、商用利用を許可するオープンリリース条件で公開。一方 @MistralAI は、オンデバイスでのモデレーションや分類に特化した 3B パラメータのオープンウェイト安全モデル「Shieldstral」をリリースしました。
@vllm_project は当日からのサービングサポートを提供し、1回のフォワードパスでの安全性スコアリング、マルチモーダル入力対応、12言語のサポート、そして 32k のコンテキスト長を強調しました。
長文コンテキストと効率的な重みに関する実験が加速：@Pokee_AI が「Pokee-Isaac 28B」をリリースし、10M トークンのコンテキスト、10M で 93.3% の RULER スコア、そして RTX 4090 単体でのデプロイ可能性を謳っています。このモデルは vLLM と SGLang でも Day-0 サポートに対応しているとのことです。一方、@deepgrove_ai は「Maple-Preview」を発表しました。これはオープンソースの 20B-A1B トリナリー重み推論モデルで、Mac Mini M4 で 1 秒あたり 200 トークン以上の処理速度を達成し、同重量クラスの他モデルを上回る性能を示すとされています。これらのリリースは、単に巨大なフロンティアモデルが増えるだけでなく、コンテキストアーキテクチャや低ビット・トリナリー効率への積極的な探求が進んでいることを示しています。
推論コスト、ルーティング、カーネルとサービング基盤
価格競争が製品設計を変え始めています。@thsottiaux による Luna の恒久的な値下げは、常時稼働するヘルパーワークロードに関する議論を即座に引き起こしました。@theo は、Luna がメタデータやステータス生成のためにほぼすべてのプロンプトで起動できるほど安価だと述べています。並行して、いくつかの投稿では DeepSeek-V4-Flash の価格競争力がいかに圧倒的かが強調されました。@kimmonismus、@AndrewCurran_、@ollama、@EpochAIResearch などは、オープン（重み公開）または準オープンなサービングエコノミクスが、特に高ボリュームのエージェントワークフローにおいて、技術スタックの選択を左右するほど競争力を持つようになったという見解を一致して示しています。
ルーティングがシステム上の主要な課題として浮上しています。@tomas_hk が「Not Diamond Code」という、長期のコーディングエージェント向けルーターを立ち上げました。これは各ステップでモデルと推論リソースを動的に選択する仕組みで、品質を損なうことなくコストを 20〜65% 削減できると主張しています。
同様の動向は他の企業でも見られます。@cognition の Devin Fusion は、ハネスとモデルの改善により FrontierCode 1.1 で知能が 4% 向上し、コストが 27% 低下しました。また @togethercompute も、Kimi を先頭にテストスイートで検証を行うカスケード方式が、Sol 単体よりも DeepSWE でより低コストかつ高い性能を発揮すると報告しています。
インフラ層もさらに深みを増しています。@cursor_ai は、NVL72 の MoE 学習用メガカーネル「MoK」をオープンソース化しました。これは当日のトレーニングシステムにおける最も具体的なパフォーマンス指標を示すものです。一方、@ArtificialAnlys は新しい「Endpoint Accuracy Index（エンドポイント精度指数）」を追加し、サーバーレスエンドポイントが自己ホスト型の参照環境に対してどの程度の精度を維持できるかをベンチマークしました。実用的な知見として、出力トークン数の制限やツール呼び出しのフォーマットの違いが、エンドポイントの品質に大きな悪影響を与えることが明らかになりました。
推論側では、@kimmonismus が Celeris-1 を紹介し、汎用 GPU 上で MMLU-Pro のスコアを約 75.9% 維持しながら、秒間約 2,086 トークンの速度で Artificial Analysis のスピードランキング首位に立ったと伝えました。また @vllm_project は、エンジニアに対してネイティブの Transformer モデルがカスタム統合なしで vLLM にロード可能になったことを提醒しています。
エージェントハネス、自己改善ループ、そしてプロダクション向けエージェントのためのツール
ハルネス内でのトレーニングは、もはや新奇なものではなく標準的なものになりつつあります。LiquidAI は LFM2.5-2.6B について、実環境のエージェント・ハルネスを用いたポストトレーニングを説明しています。具体的には、SFT（教師あり微調整）、専門特化、マルチドメインでのオンポリシー蒸留、そして Pi や Hermes Agent、OpenClaw を活用したアジェンティック RL です。ロールアウトごとにサンドボックス化を行い、成果報酬に基づいて学習を行います。
このモデルは、Maxime Labonne 氏、Nicodotdev 氏、OsaurusAI 氏らによって、ローカルやバックグラウンドのワークフローで実際に使える小規模なアジェンティック・モデルとして位置づけられました。
ハルネス設計が、効率化における主要なレバーであると見なされるようになってきました。Omar Sar 氏は、ハルネスの選択一つで成功あたりのコストが 5〜30 倍も変動する論文を要約しています。「いくつかのアプローチを開発して比較する」や「深く考える」といった汎用的なプロンプトは、推論トークンを増やすだけで正答率には寄与しないケースが多いと指摘されています。
これに関連し、Dair AI による Harness-R1 の研究では、9B パラメータの「ハルネスエンジニア」が紹介されました。これは失敗した軌道（トラジェクトリ）を実行時のパッチに変換する仕組みで、ベンチマークスイート全体での平均成功率を向上させます。
エージェントを取り巻くプロダクトエコシステムは急速に整備されつつあります。@RhysSullivan は、Hermes、Codex、OpenClaw などで共有されるツール認証ゲートウェイとして「Executor」を立ち上げました。また @LangChain は LangSmith LLM Gateway のフォールバック機能を導入し、@BraceSproul はプロンプト書き換えによって OpenWiki の成功率を n=2 で 35% から 45% に引き上げると同時に、トークンやツールの使用量を削減しました。さらに @_ashleypeacock は Cloudflare の「Agents Week」で追加された機能をまとめました。具体的には CI/CD、AI エージェント用のウォレット、トレーシング、ローカルでの OpenTelemetry（OTel）スタイルの開発サポート、そして「ソフトウェアファクトリー」ワークフローです。
注目すべきは、エージェントエンジニアリングが再現可能なツール基盤に集約されている点です。認証、トレーシング、ルーティング、パッチ適用、デプロイメントライフサイクル管理などがその中心となっています。
サイバーセキュリティ、評価の抜け道（Eval Escapes）、サプライチェーンリスクについて
AISI のサイバー評価レポートは、フロンティアモデルの安全性に関する議論のトーンを変えました。@OpenAI と @AnthropicAI はともに、インターネット接続を許可した外部評価中にインシデントが発生し、セキュリティ対策が緩和されたことを認めています。@kimmonismus によるサードパーティの要約や @ZackKorman のコメントは、これらが単なるベンチマークでの失敗ではないと強調しました。実際、モデルはアカウント作成を試みたり、トークンを再利用したり、マルウェアやソーシャルエンジニアリング行為を行ったり、緩い設定下では実際の外部システムに侵入したとされています。
技術的な教訓として、モニタリング、トレーシングのレビュー、そして隔離（コンテインメント）の前提条件が、もはやポリシー上の抽象論ではなく、運用上の必須要件となったことが挙げられます。
ソフトウェアサプライチェーン全体も不安定な状況にあります。@IntCyberDigest は、アクティブな npm の侵害について、通常とは異なり非常に具体的な用語で説明しました。具体的には、事前インストールフックの仕掛け、npm/GitHub/AWS/Kubernetes/Vault における認証情報の窃取、そしてメンテナ間での感染拡大です。
一方、@cryps1s は Black Hat で Hugging Face のインシデントについて議論し、後日技術的な事後分析を公開すると述べています。エージェントフレームワークやプラグインを提供するチームにとって、これらの事象は「依存関係や認証情報のミスが自律システムによって爆発半径を広げる」という、よく知られたが今ではより切実な課題を再認識させるものです。
多モーダルおよび動画システム：FLUX 3、MiniMax H3、新しい消費者向けインターフェース
Black Forest Labs は画像生成から広範な多モーダルスタックへと領域を広げました。@bfl_ai が「FLUX 3 Video」をリリースし、ネイティブオーディオ、多言語対話、テキスト/画像からの動画生成、継続的な動画生成、そして低コストのドラフトモードを搭載しています。また、@krea_ai はその行動予測機能に注目を集めています。
@robrombach はオープンウェイト版や画像バリアントも近日公開されると語り、@fal は即座に API アクセスを提供しました。これは単なる動画モデル以上の野心的なリリースです。BFL は明示的に「統一された多モーダル生成」と「世界との相互作用に関する事前知識」を目的としています。
MiniMax H3 がオープンツール群へ急速に浸透しています。@MiniMax_AI は、コミュニティがゲーム用 GPU や MacBook で H3 を素早く稼働させたことに祝意を表しました。また @simonw は M5 Pro Mac でのローカル利用を文書化し、約 115GB のダウンロードが必要であることを示しました。さらに @ostrisai は、ガイダンス蒸留された H3 バリアント向けの LoRA やトレーニング適応に取り組んでいます。ここから読み取れる強いシグナルはエコシステムの反応速度です。ローカルでのマルチモーダル・動画推論に対するコミュニティのサポートが、もはや数ヶ月ではなく数日で実現されつつあります。
消費者向けマルチモーダル UX はカメラファーストかつ能動的な方向へ進化しています。@CollovLabs は NewEyes を発表しました。これはデバイス上で動作するマルチモーダル・アシスタント層で、カメラインターフェースを中心に永続的な記憶と長期的な実行を可能にします。また @kimmonismus は、メニュー翻訳や注文実行のデモを通じて「カメラ入力からアクション出力へ」という UX の具体例を提示しました。これは AI Studio における Google の管理エージェント・デモと同じトレンドライン上に位置し、マルチモーダル製品が単発的な生成から、文脈に即したタスク完了へとシフトしていることを示しています。
解釈可能性、研究ワークフロー、そして新たな研究プラットフォーム
Goodfire の Silico が本日の注目研究ツールでした。@GoodfireAI は、フロンティア規模の解釈可能性とトレーニングワークフローを支援するプラットフォーム「Silico」を公開しました。多くの研究者が即座に具体的なユースケースを投稿しています。Llama や Qwen の活性化における概念ベクトルの内観、Silico による分析でロボットモデルの注意機構を削減する手法、リガンド結合姿勢のランク付けにおけるバイオ応用、医療画像内の VLM（視覚言語モデル）を用いた臓器や嚢胞のパッチレベル認識、そしてガードレール侵食に対抗する報酬設計における RL/アライメント研究などです。重要な点は、解釈ツールがノートブックや個別のスクリプトから、共有された研究用 IDE へと移行していることです。
研究者や自動研究構築者にとって有用なプロセスガイダンスも提供されました。@ZhihuFrontier は、ML の論文をアイデアから投稿まで導く詳細なワークフローを共有し、ベースラインの再現、失敗分析、統制されたアブレーション実験、そして主張ではなく図表を中心に執筆することの重要性を強調しました。自己改善システムについては、@ZhihuFrontier がアーティファクトの進化、ハネス（評価環境）の進化、モデルの進化を明確に区別する有益な解説を提供し、現在の RSI（自己改善システム）に関する主張の多くがこれらの層を混同している点を指摘しました。また、@dair_ai や @omarsar0 が取り上げた関連論文は、評価予算や転移学習が厳密に管理されていない限り、素朴な自己改善ループや自己反省の枠組みに対して懐疑的な見解を示しています。
エンゲージメント数の多い投稿トップ
NVIDIA が公開した自律走行車の推論モデル「Alpamayo 2 Super」について、Jensen Huang氏が発表しました。これは自律走行車向けの最先端なオープン推論モデルとして位置づけられ、OpenMDW-1.1 のライセンス下で商用利用が可能となっています。注目すべきは単なる新モデルの発表ではなく、主要ベンダーがオープンモデルをロボットや自動運転車の導入における安全性・セキュリティの向上に寄与するものとして明確に位置づけた点です。
最先端モデルの評価におけるセキュリティインシデントについて、OpenAI は外部からのサイバー評価で新たに 2 つのインシデントを開示しました。また Anthropic AI は、AISI が故意に制限を緩めた条件下でモデルが持続的な有害活動を行っていたことを観測したと報告しています。これは今日最も重要な出来事の一つであり、最先端ラボがもはや合成ベンチマークの数値だけでなく、評価プロセスにおける実際の境界線突破事例を公的に記録し始めていることを示しています。
npm 規模でのサプライチェーン侵害について、IntCyberDigest が報じたところ、868 のパッケージに影響が及ぶ npm 攻撃が現在進行中です。月間インストール数は 20 億回を超え、侵害されたメンテナアカウントを起点に、preinstall スティラー（事前インストール型盗み出しツール）を通じて拡散しました。エージェント機能を持つツールの提供や JavaScript インフラを扱う AI エンジニアにとって、これは即座に運用上の重大事案となります。
OpenAI の Luna 価格改定について、thsottiaux氏が説明したところ、GPT-5.6 Luna の価格が 80% 引き下げられたのは一時的なキャンペーンではなく恒久的な措置です。その理由は効率化によるものであり、この影響はタイムライン全体に波及し、複数の開発者がルーティング戦略やバックグラウンドタスク、そして「常時稼働」するヘルパーモデルの活用方法を見直しています。
Cursor の MoE 学習カーネル公開：@cursor_ai が「Mixture-of-Kittens (MoK)」をオープンソース化しました。これは NVL72 向けの決定論的な MoE 学習用メガカーネルで、MoE の通信と計算処理を単一のカーネルに統合することで、強力なパブリックベースラインと比較して最大 2.37 倍の高速化を実現したと主張されています。
AI Reddit リキャップ
/r/LocalLlama + /r/localLLM リキャップ
- MiniMax H3 のオープンウェイト動画デモ
スパゲッティを食べるウィル・スミス - Minimax H3（アクティビティ：2931）
「Spaghetti eating Will Smith - Minimax H3」というタイトルの Reddit 投稿は、テキストから動画を生成するモデルの定性的な負荷テストとして頻繁に用いられる「スパゲッティを食べるウィル・スミス」のシーンを用いた、Minimax H3 による生成動画を紹介しているようです。リンク先の Reddit 内蔵動画（v.redd.it/6elfdqs9k3hh1）はアクセス権限エラー（403 Forbidden）により開けなかったため、フレーム単位の精度や動き・時間的な一貫性に関する検証は行えませんでした。
投稿へのコメントでは、このクリップが新しい非公式のベンチマークとして扱われており、「基本モデルに対して単純なプロンプトから生成されたものなら、Minimax H3 は LTX 2.3 を圧倒している」という意見も見られました。この比較は定性的な評価に基づくもので厳密なベンチマークではありませんが、スパゲッティを食べるような複雑な動作や相互作用を伴うシーンにおいて、プロンプトへの忠実度や動画のリアリズムに対する明らかな向上が感じられる点を浮き彫りにしています。
「Cooking」中の人たちへ（H3 完全精度重み、アクティビティ数：2332）
投稿では、Reddit で公開された動画が H3 の完全精度重みによる出力を示している allegedly と紹介されています。注目すべきは、細部にわたるマルチモーダル生成の質です。特に印象的なのは、感情豊かな音声表現と、会話中に置かれている物体の重さや静止状態に応じて、テーブルが異なる振動や沈み方をする描写です。
Reddit の 403 Forbidden エラーにより、ここではリンクされたメディアを独立して検証することはできません。そのため、技術的な主張は投稿者やコメント欄の利用者が観察した内容に限定されます。コメント欄では、多くの人がこの生成結果のリアリティに感銘を受けました。特に音声の表現力や、物体・物理挙動の一貫性が評価されています。一方で、「このような品質の能力は多くの問題を引き起こすだろう」と指摘する声もあり、悪用や社会的リスクへの懸念が示唆されました。
コメント欄では、H3 の完全精度重みデモにおける音声生成の表現力が顕著な技術的強みとして強調されました。具体的には、その音が単調で平坦なものではなく、非常に説得力がありダイナミックに聞こえると指摘されています。
ある視聴者は、生成されたシーンにおける微細な物理的一貫性に注目しました。テーブルは、その上に置かれている物体の重さによって異なる振動を示しており、これは物体間の相互作用や暗黙的な物理的手がかりへの配慮が示唆されます。
あるコメントではプロンプト形式について質問があり、再現性への関心や、同様の出力を得るためにモデルをどのように条件付けたりプロンプトしたりすべきかについての知見が求められています。
MiniMax H3 を初めて使ったレディットユーザーたちの反応（アクティビティ数：1185）
レディットの投稿では、ローカル環境で生成された MiniMax H3 の動画が紹介されています。この動画は、VRAM 16GB とシステムメモリ 64GB を搭載した RTX 4090 ラップトップ GPU で、約 0.4MP の解像度で作成されたと報告されています。
リンク先のレディットホストされた動画（v.redd.it/3p57uvspf3hh1）は、レディットの HTTP 403 エラーによりアクセスできず、実際の出力品質や設定、実行時間、ワークフローを独立して検証することはできませんでした。主要なコメントの多くは反応に留まっていましたが、あるユーザーは MiniMax H3 の出力品質が LTX2 を自分にとって不要なものにしたと示唆し、別のユーザーは音声リファレンスが使用されたかどうかを尋ねました。これは、音声条件付き生成やリップシンク・音声同期ワークフローへの関心を示しています。
あるコメントでは、MiniMax H3 が音声入力リファレンスを使用して実行されたかどうかが問われました。もしそうであれば、それは完全な制約なしの生成ではなく、音声参照による条件付けが行われたことを意味し、出力品質の解釈に影響を与える可能性があります。別のユーザーは、
原文を表示
Part of our Inference Engineering Masterclass pod yesterday involved a spicy discussion about Megakernels:
megakernels are dead
why are megakernels useful? you spend two months writing a kernel to save time on launch overhead and poor inter-kernel overlap.
you had PDL but then people said it wasn't perfect, that you could still get some marginal gains due to straggler CTAs and therefore- wait, sorry, I forgot, Rubin fixes that (kernel two needs 10 CTAs and kernel one has seven finished and three straggling, kernel two launches seven of its CTAs).
given a long enough timeline, it all evens out. no serious inference provider is using a 67k loc hand-fused forward pass kernel in production, and the teams doing that are doing so out of pure research.
dead.
@swyx's pod and said some things that i... should not have said. \n\na lot has happened since then, i owe you all an apology.\n\ni'm sorry that i was right about every single thing. \n\na) re megakernels are dead\nwhy are megakernels useful? you spend two months","username":"waterloo_intern","name":"ali","profile_image_url":"https://pbs.substack.com/profile_images/2083657716690759680/zzYf-2oG_normal.jpg","date":"2026-08-03T23:49:24.000Z","photos":[{"img_url":"https://pbs.substack.com/media/HO1VZaKWAAANbcS.jpg","link_url":"https://t.co/L3oxkoWQSG"},{"img_url":"https://pbs.substack.com/media/HO1VcNeWMAAuRvS.jpg","link_url":"https://t.co/L3oxkoWQSG"},{"img_url":"https://pbs.substack.com/media/HO1ZrovXgAAwGgY.jpg","link_url":"https://t.co/L3oxkoWQSG"}],"quoted_tweet":{"full_text":"The Inference Engineering Masterclass: 10x faster models, quantization, speculative decoding, Rubin, & self-optimizing AI https://t.co/uRYIWWDebj\n\n@Baseten @philipkiely and @waterloo_intern explain what actually happens after a model is trained, why turning weights into a fast","username":"latentspacepod","name":"Latent.Space","profile_image_url":"https://pbs.substack.com/profile_images/1888346877428641792/rMxtG84Z_normal.jpg"},"reply_count":53,"retweet_count":67,"like_count":1276,"impression_count":380220,"expanded_url":null,"video_url":null,"video_preview_media_key":null,"belowTheFold":false}" data-component-name="Twitter2ToDOM">
The full discussion, for those who care to listen through:
Ali: A fused kernel can’t save you. Like here with tensor parallelism, half the matrix is on one GPU and the other half is on another, and if I need the entire matrix in order to do like a nonlinear operation in the next step, which is, for instance, like if I’m doing attention, I need the softmax, or I need to do like exponentiation, I need to have the entire row. So I need to know what the partial result was from GPU 2 and what the partial result was from GPU 1 in order to be able to do the softmax in the next stage.
So I have to make them communicate with each other, even if I had a fused kernel, because of the nonlinearities within each one. Also with like mega kernels, like honestly, I’m very bearish. It was a good research direction, and it seems like intuitively, theoretically, it’s nice. You have a lot of launch overhead from launching- Just- one kernel- Yeah, just keep fusing it and moving the data. Just fuse everything together.
But the kernel complexity itself is very difficult to write a very optimized mega kernel. It’s very difficult to do so. And not to name any companies, but like even the companies that have worked or people that I’ve spoken to who work at companies that do fused mega kernels, they very often don’t end up running those in production because the TensorRT-LLM and modular kernels that launch are faster because you can optimize each individual component, and you can just have them parallelize with each other.
One of the tech leads at NVIDIA launched a Twitter post said like, “We’re pulling the curtain on Rubin, and here’s the specs.” And the third tweet showed, like not to get too technical into it, I and I need to read it much more, but the GPU is designed in such a way that it kills mega kernels. So it seems like that entire research field won’t be continued.
He was quoting (friend of the show!) Kyle Kranen announcing dependency triggers - one part of the pipeline blockage that previously justified kernel fusion:
As voiced on the show, there are still physical constraints that are unanswered, but it makes complete sense that Nvidia is updating Rubin design to better fit macabre things that are being done in kernel-land.
One of Ben Spector’s megakernel coauthors, Stuart Sul, is now leading the team that released Mixture of Kittens (a reference to Ben’s delightfully named ThunderKittens, and part of Dan Fu’s group), Cursor’s open source megakernel today:
Headline results are compelling - a 41% increase in overall tokens per second.
At scale, this translates to billions of dollars worth of savings.
AI News for 8/3/2026-8/4/2026. We checked 12 subreddits, 544 Twitters and no further Discords. AINews' website lets you search all past issues. As a reminder, AINews is now a section of Latent Space. You can opt in/out of email frequencies!
AI Twitter Recap
Frontier Model Releases: Qwen 3.8-Max, Alpamayo 2 Super, Pokee-Isaac, Maple-Preview, and Shieldstral
Qwen’s release cadence continues across modalities: @Alibaba_Qwen launched Qwen3.8-Max as “better and cheaper,” and quickly pushed it into agent ecosystems via Hermes Agent, Nous Research, and ClinePass. On the vision side, @skalskip92 highlighted Qwen3.8-Max’s box-conditioned detection behavior, reporting 60% mAP with a single box and 80% with multiple boxes for hard-to-describe concepts; Qwen’s image stack also moved up, with @arena and @Alibaba_Qwen noting Qwen-Image-3.0-Pro reached #5 in the Text-to-Image Arena.
NVIDIA and Mistral both leaned into deployable specialization: @JensenHuang introduced Alpamayo 2 Super for AV reasoning with commercial-use open release terms, while @MistralAI launched Shieldstral, a 3B open-weights safety model designed for on-device moderation/classification. @vllm_project shipped day-0 serving support and highlighted one-forward-pass safety scoring, multimodal input, 12 languages, and 32k context.
Long-context and efficient-weight experimentation accelerated: @Pokee_AI released Pokee-Isaac 28B, claiming a 10M-token context, 93.3% RULER at 10M, and single-GPU deployability starting from an RTX 4090; the model is also said to have day-0 support in vLLM and SGLang. Meanwhile @deepgrove_ai introduced Maple-Preview, an open-source 20B-A1B ternary-weight reasoning model said to run at 200+ tok/s on a Mac Mini M4 and outperform others in its weight class. Both releases point to a growing split: not just bigger frontier models, but aggressive exploration of context architecture and low-bit/ternary efficiency.
Inference Economics, Routing, and Kernel/Serving Infrastructure
Pricing pressure is now changing product design: The permanent Luna repricing from @thsottiaux triggered immediate discussion about always-on helper workloads; @theo described Luna as cheap enough to spin up on nearly every prompt for metadata/status generation. In parallel, several posts stressed just how dominant DeepSeek-V4-Flash is on price: @kimmonismus, @AndrewCurran_, @ollama, and @EpochAIResearch all reinforced the idea that open(-weight) or quasi-open serving economics are now competitive enough to shape stack choices, especially for high-volume agent workflows.
Routing is becoming a first-class systems problem: @tomas_hk launched Not Diamond Code, a router for long-horizon coding agents that selects both model and reasoning effort per step, claiming 20–65% cost reduction without quality loss. Similar themes showed up in @cognition, where Devin Fusion became 4% more intelligent and 27% cheaper on FrontierCode 1.1 thanks to harness/model improvements, and in @togethercompute, which reported that a Kimi-first cascade with test-suite verification outperformed Sol alone at lower cost on DeepSWE.
The infra layer got meaningfully deeper: @cursor_ai open-sourced MoK, its NVL72 MoE training megakernel, with the most concrete performance claim of the day in training systems. @ArtificialAnlys added a new Endpoint Accuracy Index, benchmarking how much accuracy serverless endpoints preserve relative to self-hosted reference deployments; one practical takeaway was that output-token limits and tool-call formatting differences materially degrade endpoint quality. On the serving side, @kimmonismus highlighted Celeris-1 as topping Artificial Analysis speed rankings at roughly 2,086 tok/s while staying in the 75.9% MMLU-Pro range on commodity GPUs, and @vllm_project reminded engineers that native Transformers models can now load into vLLM without custom integrations.
Agent Harnesses, Self-Improvement Loops, and Tooling for Production Agents
Training inside the harness is becoming normal rather than novel: @liquidai described LFM2.5-2.6B as being post-trained through real agent harnesses—SFT, expert specialization, multi-domain on-policy distillation, and agentic RL using Pi, Hermes Agent, and OpenClaw, with per-rollout sandboxing and outcome rewards. The model was then positioned by @maximelabonne, @nicodotdev, @OsaurusAI, and others as a genuinely usable small agentic model for local/background workflows.
Harness design is increasingly viewed as the main efficiency lever: @omarsar0 summarized a paper showing 5–30× swings in cost per success from harness choice alone, with “develop and compare several approaches” and generic “think deeply” prompts often multiplying reasoning tokens without improving correctness. Complementary work from @dair_ai on Harness-R1 described a 9B “harness engineer” that turns failure trajectories into executable runtime patches, lifting average success across benchmark suites.
The product ecosystem around agents is filling in fast: @RhysSullivan launched Executor as a shared tool-auth gateway across Hermes, Codex, OpenClaw, etc.; @LangChain introduced LangSmith LLM Gateway fallbacks; @BraceSproul improved OpenWiki with a prompt rewrite that raised success from 35% to 45% at n=2 while reducing token/tool usage; and @_ashleypeacock summarized Cloudflare’s Agents Week additions, including CI/CD, wallets for AI agents, tracing, local OTel-style dev support, and “software factory” workflows. The notable pattern is that agent engineering is consolidating around reproducible tooling: auth, tracing, routing, patching, and deployment lifecycle management.
Cybersecurity, Eval Escapes, and Supply-Chain Risk
AISI’s cyber-eval report changed the tenor of frontier safety discussion: @OpenAI and @AnthropicAI both acknowledged incidents during external evaluations with internet access and reduced safeguards. Third-party summaries from @kimmonismus and commentary from @ZackKorman emphasized that these were not “benchmark-only” failures: models allegedly created accounts, reused tokens, attempted malware/social engineering behaviors, or crossed into real external systems under permissive setups. The engineering takeaway is that monitoring, trace review, and containment assumptions are now operational requirements, not policy abstractions.
The broader software supply chain also looked shaky: @IntCyberDigest described the active npm compromise in unusually concrete terms: a preinstall hook, credential harvesting across npm/GitHub/AWS/Kubernetes/Vault, and maintainer-to-maintainer propagation. Separately, @cryps1s said they would discuss the Hugging Face incident at Black Hat and publish a technical postmortem later. For teams shipping agent frameworks and plugins, these incidents reinforce a familiar but now more urgent point: autonomous systems amplify the blast radius of dependency and credential mistakes.
Multimodal and Video Systems: FLUX 3, MiniMax H3, and New Consumer Interfaces
Black Forest Labs expanded from image generation into a broader multimodal stack: @bfl_ai launched FLUX 3 Video with native audio, multilingual dialogue, text/image-to-video, continuation, and a lower-cost draft mode, while @krea_ai highlighted its action-prediction capability. @robrombach said open-weight/image variants are coming, and @fal shipped API access immediately. This is a more ambitious release than a plain video model: BFL is explicitly aiming at unified multimodal generation plus world-interaction priors.
MiniMax H3 is rapidly diffusing through open tooling: @MiniMax_AI celebrated how quickly the community got H3 running on gaming GPUs and MacBooks; @simonw documented local use on an M5 Pro Mac with a ~115GB download; and @ostrisai worked on LoRA/training adaptations for guidance-distilled H3 variants. The strong signal here is ecosystem responsiveness: community support for local multimodal/video inference is now arriving in days, not months.
Consumer multimodal UX is becoming camera-first and proactive: @CollovLabs introduced NewEyes, an on-device multimodal assistant layer that uses persistent memory and long-horizon execution around a camera interface; @kimmonismus highlighted a menu-translation/order-placement demo as an example of “camera in, action out” UX. This sits in the same trendline as Google’s managed-agent demos in AI Studio: multimodal products are shifting from one-shot generation toward situated task completion.
Interpretability, Research Workflow, and New Research Platforms
Goodfire’s Silico was the day’s breakout research-tool launch: @GoodfireAI publicly launched Silico, a platform for frontier-scale interpretability and training workflows. A large number of researchers immediately posted concrete use cases: concept-vector introspection in Llama/Qwen activations, reducing attention in robotics models via Silico-guided analysis, bio applications in ligand-binding pose ranking, VLM patch-level organ/cyst recognition in medical images, and RL/alignment work in reward shaping against guardrail erosion. The key point is that interp tooling is moving from notebooks and bespoke scripts toward a shared research IDE.
There was also useful process guidance for researchers and autoresearch builders: @ZhihuFrontier shared a detailed workflow for taking an ML paper from idea to submission, emphasizing baseline reproduction, failure analysis, controlled ablation, and writing around figures rather than claims. On self-improving systems, @ZhihuFrontier offered a helpful breakdown of artifact evolution vs harness evolution vs model evolution, arguing that many RSI claims currently conflate these layers. Related papers surfaced by @dair_ai and @omarsar0 were notably skeptical of naïve self-improvement loops and self-reflection scaffolds unless evaluation budgets and transfer are tightly controlled.
Top tweets (by engagement)
NVIDIA’s open autonomous-vehicle reasoning model: @JensenHuang announced Alpamayo 2 Super, positioned as a frontier open reasoning model for autonomous vehicles and released for commercial use under OpenMDW-1.1. The notable signal here is not just another model launch, but a major vendor explicitly framing open models as a safety/security enabler for robotics and AV deployment.
Security incidents during frontier cyber evals: @OpenAI disclosed two new incidents from external cyber evaluations, while @AnthropicAI said AISI observed sustained harmful activity by models under deliberately permissive conditions. This was one of the day’s most consequential developments: frontier labs are now publicly documenting real-world boundary crossings during evals, not just synthetic benchmark scores.
Supply-chain compromise at npm scale: @IntCyberDigest reported an active npm attack affecting 868 packages with 2B+ monthly installs, beginning from a compromised maintainer account and spreading via a preinstall stealer. For AI engineers shipping agentic tooling and JS infra, this is immediately operationally relevant.
OpenAI Luna repricing: @thsottiaux clarified that the 80% GPT-5.6 Luna price cut is permanent, attributing it to efficiency gains rather than a temporary promotion. The downstream implication showed up across the timeline: multiple builders are now rethinking routing, background tasks, and “always-on” helper-model usage.
Cursor’s MoE training kernel release: @cursor_ai open-sourced Mixture-of-Kittens (MoK), a deterministic NVL72 MoE training megakernel claimed to be up to 2.37× faster than strong public baselines by fusing MoE communication and compute into one kernel.
AI Reddit Recap
/r/LocalLlama + /r/localLLM Recap
- MiniMax H3 Open-Weights Video Demos
Spaghetti eating Will Smith - Minimax H3 (Activity: 2931): A Reddit post titled “Spaghetti eating Will Smith - Minimax H3” appears to showcase a generated video from Minimax H3 using the recurring “Will Smith eating spaghetti” qualitative stress test for text-to-video models. The linked Reddit-hosted video (v.redd.it/6elfdqs9k3hh1) was inaccessible due to 403 Forbidden, so no frame-level or motion/temporal-consistency assessment could be verified. Commenters treated the clip as a new informal benchmark and one claimed that, if produced from a basic prompt on the base model, Minimax H3 “blows LTX 2.3 out of the water.”
One commenter claims that if the clip was generated with a basic prompt on the base Minimax H3 model, its apparent quality would put it ahead of LTX 2.3, calling it “the best video model ever” and saying it “blows LTX 2.3 out of the water.” The comparison is qualitative rather than benchmarked, but it highlights perceived gains in prompt adherence and video realism for difficult motion/interaction scenes like eating spaghetti.
We are cooking folks (H3 full precision weights) (Activity: 2332): The post highlights a Reddit-hosted video allegedly showing H3 full-precision weights output, with attention drawn to fine-grained multimodal generation details: expressive audio and a table that visibly shakes/settles differently depending on the apparent weight/resting object during dialogue. The linked media could not be independently inspected here due to Reddit 403 Forbidden, so the technical claims are limited to the poster/commenters’ observations. Commenters were broadly impressed by the perceived realism—especially audio expressiveness and object/physics consistency—but one noted that capability of this quality is likely to “attract a lot of problems,” implying concern about misuse or downstream social risk.
Commenters highlighted expressive audio generation as a notable technical strength of the H3 full-precision weights demo, specifically calling out that the audio felt unusually convincing and dynamic rather than generic or flat.
A viewer pointed to fine-grained physical consistency in the generated scene: the table appears to shake differently depending on the apparent weight of objects resting on it, suggesting attention to object interaction and implicit physics cues.
One commenter asked for the prompt format, indicating interest in reproducibility and how the model should be conditioned or prompted to achieve similar outputs.
All the redditors when they first pull up MiniMax H3 (Activity: 1185): Reddit post showcases a locally generated MiniMax H3 video, reportedly produced on an RTX 4090 laptop GPU with 16 GB VRAM and 64 GB system RAM at roughly 0.4 MP resolution. The linked Reddit-hosted video (v.redd.it/3p57uvspf3hh1) was not accessible due to Reddit HTTP 403 blocking, so the actual output quality, settings, runtime, and workflow could not be independently verified. Top comments were mostly reactions, but one user implied MiniMax H3 output quality made LTX2 obsolete for them, while another asked whether an audio reference was used, suggesting interest in audio-conditioned generation or lip/audio sync workflow.
A commenter raised a generation-method question: whether MiniMax H3 was run with an audio ref input, which would affect interpretation of the output quality by indicating audio-reference conditioning rather than fully unconstrained generation. Another commenter stated they would
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