[AINews] Anthropic Claude Fable 5 — 神話的だが安全、論争的な条件付き | AIニュース最前線

いくつかの指標では、わずか2週間しか経っていない Opus 4.8 がすでに世界最高のモデルでした。しかし今、SpaceXai の提携から34日後、そしてオリジナルの Mythos 発表から63日後*、私たちは誰でも利用可能な Mythos クラスのモデル（少なくとも Opus の2倍の規模）を手に入れました（Claude Tokyo と同時期です）。これらの研究用モデルを一般公開（GA）し、アクセス性を確保することは信じられないほどのエンジニアリングとコミットメントの成果であり、ベンチマーク結果も素晴らしいものです……ただし注釈付きです。昨日発表されたばかりで分布外データである FrontierCode Diamond における数値は、13.4% から29.3% に向上しています： ![image](https://substackcdn.com/image/fetch/$s_!TXW4!,w_1456,c_limit,f_auto,q_auto:good,fl_progressive:steep/https%3A%2F%2Fsubstack-post-media.s3.amazonaws.com%2Fpublic%2Fimages%2F7af8f73c-7a20-4f7e-ac83-a05cbc892d8b_2318x1684.png) tweet ブログ記事とシステムカードには権威ある情報のほとんどが記載されていますが、Factorio や Pokemon（Claude Plays Pokemon とは異なり、これは単なるビジョン機能の活用であり、私たちがポッドキャストで取り上げたような複雑なハーンは使用していません）、EDM の可視化（これまで音楽を聴いたことがない状態でのヘッドミュージック）、3D CAD エディタによる作成と印刷など、メインの紹介動画から得られる他の機能も決して見逃さないでください。 API の価格設定も素晴らしく、Opus の約2倍です。 ただし注釈がつくのは、Fable が2つの論争を呼ぶ変更点と共にリリースされたためです： ZDR の適用なし：「Mythos クラスのモデルにおけるすべてのトラフィックについて、初回およびサードパーティの両方の表面において 30 日間のデータ保持を要求します。このデータを新しい Claude モデルのトレーニングや、安全性に関係しない目的に使用することはありません。また、データへの人間によるアクセスをすべてログ記録し、ほぼすべてのケースで 30 日後に削除することを保証するなどの新たなプライバシー保護措置を導入しました……」（完全なポリシーはこちら） RSI（自己加速リスク）の抑制：「最近のモデルが自身の開発を加速させる能力を持つことを踏まえ、フロンティア LLM の開発を対象としたリクエストに対する Claude の効果を制限する新たな介入策を実装しました。具体的には、事前トレーニングパイプラインの構築や分散トレーニングインフラストラクチャ、ML アクセラレータ設計などです。競合モデルの開発に Claude を使用することはすでに利用規約違反ですが、この制限をセーフガードを通じて執行することで、これらの規約を最も意図的に違反するアクターが加速することを防ぎます。 > セキュリティ対策、生物学・化学分野への介入、および蒸留試行に対する私たちの介入とは異なり、これらのセーフガードはユーザーには表示されません。Fable 5 は別のモデルにフォールバックしません。代わりに、プロンプトの修正、ステアリングベクトル、またはパラメータ効率的ファインチューニング（PEFT）などの手法を通じて効果を制限します。これらの介入は、コーディング作業の绝大多数には影響を及ぼしません。推計では、トラフィックの約 0.03% に影響し、その対象となる組織は全体の 0.1% 未満に集中しています」 これらの制限の影響を受けるユーザーは绝大多数ではないものの、オープン AI コミュニティがこれに納得いかないのは当然であり、以下にその様子が示されています。 Diane Penn 氏の東京での講演における利用に関するより多くの推奨事項は、以下に抜粋してあります。 *(Anthropic と OpenAI が来週の SpaceX の IPO に先駆けて S-1 を提出してから 1 週間後から 1 日後…) 2026 年 6 月 8 日〜9 日の AI ニュース。私たちは 12 のサブレッド、544 のツイートを確認し、Discord はさらに確認していません。AINews のウェブサイトでは過去のすべての号を検索できます。念のため、AINews は現在 Latent Space の一部となっています。メールの頻度を選択的にオン/オフにできます！ AI Twitter リキャップ トップストーリー：Anthropic Claude Fable 5 と Mythos 5 のリリース 何が起きたか Anthropic は次期主要モデルファミリーの 2 つのバージョンをリリースしました。一般利用向けは Claude Fable 5、制限付きアクセス向けは Claude Mythos 5 です。 Anthropic は公式に Claude Fable 5 を「初めて広く一般公開された Mythos クラスのモデル」として発表し、これまでに広く一般公開したどのモデルよりも優れており、テストされたほぼすべてのベンチマークで最先端であると述べています @claudeai, @claudeai Anthropic は、Fable 5 が Mythos 5 と同じ基盤モデルであり、追加のセーフガードが施されていると述べました。また、サイバー/バイオ/化学/蒸留関連のプロンプトの一部は、代わりに Claude Opus 4.8 にルーティングされる可能性があると述べています @ClaudeDevs, @scaling01 Anthropic は、「限定的な範囲」の潜在的に有害なトピックについては、クエリが透明性を持って Opus 4.8 にフォールバックすると述べており、初期のユーザー向けメッセージによると、セッションの 95% 以上は一度もそれを見ないと主張しています @claudeai, @mikeyk Anthropic の開発者向けメッセージでは、フォールバック機能はサーバーサイドおよび Python、TypeScript、Go、Java、C# における SDK ミドルウェアを通じて利用可能であるとされています @ClaudeDevs Fable 5 と Mythos 5 の両方の価格設定は、入力トークンあたり 100 万トークンで 10 ドル、出力トークンあたり 100 万トークンで 50 ドルと報告されました。キャッシュの価格設定については、後に第三者の評価者によって、キャッシュ書き込みあたり 100 万回で 12.50 ドル、キャッシュ読み取りあたり 100 万回で 1 ドルと報告されています @scaling01, @ArtificialAnlys Fable 5 は、Artificial Analysis によると Anthropic の 100 万トークンのコンテキストウィンドウを維持しています @ArtificialAnlys Anthropic は Fable 5 を Pro、Max、Team、および座席ベースの Enterprise プランに 6 月 22 日まで組み込みましたが、その後、容量制約のため利用クレジットが必要になると発表し、後でより広範なサブスクリプションアクセスを復元する計画があると述べています @ClaudeDevs, @scaling01, @ArtificialAnlys, @kimmonismus この一時的な組み込みに関する混乱は即座に生じました。ユーザーが「6 月 22 日まで含まれる」という意味を尋ねたところ、Anthropic のスタッフがロールアウトについて説明しました @dejavucoder, @TheAmolAvasare Anthropic は後ほど、過大な需要に応じて製品全体で 5 時間および週ごとのレート制限をリセットしました @ClaudeDevs 公式な主張と第三者のベンチマークデータ Anthropic とパートナープラットフォームは、特にコーディングや長期にわたるエージェントタスクにおいて広範なベンチマークでのリードを報告しています。 Anthropic の公式発表によると、Fable 5 はソフトウェアエンジニアリング、知識労働、科学研究、そしてビジョン処理において特に強力であり、タスクの長さや複雑さが増すほどそのリード幅が拡大します @claudeai Cursor によれば、Fable 5 は CursorBench で 72.9% という新たな SOTA（State of the Art：最良性能）を記録し、これまでの最高記録を 8 ポイント上回りました @cursor_ai Cognition は Fable 5 が FrontierCode で第 1 位を獲得したと発表し、Devin に統合して Devin Cloud Ultra、Desktop、および CLI で利用可能になったと伝えています @cognition, @cognition Cline の報告では、Fable 5 は Terminal-Bench 2.1 で 88.0% を達成し、GPT-5.5 よりも 4.6 ポイント上回りました @cline Artificial Analysis は Fable 5 をそのインテリジェンス・インデックスで第 1 位（スコア 64.9）にランク付けし、これは GPT-5.5 より約 5 ポイント上の成績であり、Anthropic が上位 2 つのポジションを独占していると指摘しました @ArtificialAnlys Artificial Analysis はさらに以下も報告しています： GDPval-AA Elo スコアは 1932 で、エージェント型の実世界における知識労働タスクで第 1 位です @ArtificialAnlys Humanity's Last Exam（人類最後の試験）では 53% の正答率を記録し、次点のモデルより 7 ポイント以上上回りましたが、HLE タスクの 9% でフォールバックがトリガーされました @ArtificialAnlys インテリジェンス・インデックスのタスク全体で約 8% がフォールバックルーティングに振り分けられ、その多くは科学的な質問に関するものでした @ArtificialAnlys Anthropic は、平均してセッションの 5% 未満でフォールバックが発生すると述べています @ArtificialAnlys コミュニティによるベンチマークの要約では、コーディング分野における非常に大きな差が浮き彫りになりました： SWE-Bench Pro: Fable 5 が 80.3% に対し GPT-5.5 は 58.6% @Yuchenj_UW FrontierCode Diamond: Mythos 5 が 30.9% で、次点の 13.4% を大きく引き離しました @scaling01 Anthropic ECI（Enterprise Capability Index）は Mythos 5 で 161.29 です @scaling01 Artificial Analysis は、Fable 5 の AA-Omniscience における知識ベンチマークの飛躍が、以前の公開された Anthropic モデルよりも大規模なモデルを暗示している可能性があると指摘しましたが、これは推測であり確認された仕様ではありません @ArtificialAnlys 製品動作、使用プロファイル、および展開の詳細 今回のリリースは、単純な評価値だけでなく、ワークフローの変更とコスト構成によっても特徴づけられました。 Anthropic のスタッフや初期ユーザーたちは繰り返し、Fable 5 を非常に長く、高負荷なタスク向けのモデルとして説明し、ユーザー側も単なるタスクの指示から、目標や責任の付与へとシフトさせています @felixrieseberg, @ClaudeDevs, @alexalbert__ Anthropic はユーザーに対し、デフォルトで xhigh/high 努力設定を使用し、古い CLAUDE.md の指示を書き換え、モデルにより多くの判断権限を持たせるようアドバイスしました @alexalbert__ Anthropic の開発者向けメッセージはマルチエージェントのオーケストレーションを強調しており、Fable は Claude Managed Agents 内でより小さなモデルへの委任を行います @ClaudeDevs 複数のテスターが Fable を「遅く、トークンを多く消費し、高価だが、非常に能力が高い」と表現しました: Dan Shipper は、同モデルがタスクで通常 50 万から 100 万トークンを使用し、重負荷な作業に限定して使用するのが最善であると述べています @danshipper Simon Willison はこれを「遅く、高価だが能力が高い」と呼びました @simonw Theo はすぐに制限に達し、後に Anthropic のレートリセットを歓迎しました @theo, @ClaudeDevs サードパーティおよび内部の事例は、長時間実行されるエンジニアリングタスクにおける大幅な向上を強調しています: Ethan Mollick は、15 ページの設計ドキュメントを渡せば、同モデルが 9 時間以上作業を続けると述べています @emollick Kimmonismus は、Stripe が Fable を使用して 1 日で 5000 万行の Ruby マイグレーションを完了し、本来ならチーム全体で 2 ヶ月以上かかる作業を置き換えたという Anthropic の主張を強調しました @kimmonismus Victor Taelin は、Fable が微妙なバグを発見し、あるケースでは claimed な速度向上が最大 1770% に達したと報告しましたが、それでも正しさの監査は必要だと指摘しています @VictorTaelin Anthropic と関連する投稿では、カーネルの速度向上が 430 倍、自己学習の速度向上が 69 倍、創薬設計の加速が 10 倍であると引用されていますが、これらはベンチマークやシステムカードの解釈に基づくものであり、独立して再現されるまでベンダー側の主張として扱うべきです @scaling01, @scaling01, @scaling01 エコシステムの展開は即座に始まり、Fable 5 は Cursor、Devin、Notion、Microsoft Foundry、GitHub Copilot App/CLI、Cline、Replit、Base44、MagicPath、Arena、MCP Atlas などに表示されました @cursor_ai, @cognition, @NotionHQ, @Azure, @pierceboggan, @cline, @pirroh, @ScaleAILabs 安全性アーキテクチャと主な論争点 最大の議論は Fable/Mythos が強力かどうかではなく、Anthropic が一部の最先端 AI 開発タスクにおいて有用性を静かに低下させるという決定に関するものでした。 複数のユーザーによって表面化した Anthropic のシステムカードの記述によると、Fable 5 を最先端大規模言語モデル（LLM）の開発に使用する場合、Anthropic はプロンプトの変更、ステアリングベクトル、PEFT（Parameter-Efficient Fine-Tuning）を通じてモデルの有効性を制限する可能性があり、ユーザーには通知されないとしています。Anthropic はこれが約 0.03% のトラフィックに影響すると推定しています @Hangsiin, @kimmonismus Anthropic はまた、サイバーセキュリティおよびバイオセキュリティに関するリクエストを Opus 4.8 @ClaudeDevs へ自動再ルーティングする仕組みも個別に明らかにしました。 この区別は重要でした：一部の危険なクエリは明示的に Opus として再ルーティング・請求される一方で、フロンティア LLM（大規模言語モデル）開発に関するリクエストは、再ルーティングや拒否ではなく、静かに性能が低下させられる可能性があります。 批判派はこの状況を研究およびエンジニアリングのワークフローにおける記録されない交絡因子であると指摘しました： 「有料製品において『静かなるハンデ』が存在してはならない」@nrehiew_ 「ユーザーに知らせずに機械学習（ML）研究のパフォーマンスを低下させるのは、驚くほど敵対的な行為だ」@deanwball 複数の研究者はこれを、オープンな研究やオープンウェイトに対する競争阻害的な梯子引き上げであると位置づけました： 「研究所が梯子を引き上げ始めている」@natolambert 「これはオープンソース AI を保護し育成するための最大の警鐘だ」@rasdani_ 「彼らは AI 研究を一時停止すると言ったのではなく、あなたの AI 研究を一時停止すると言ったのだ」@bayeslord 「独創的な思考者は劣等階級であってはならない」@marksaroufim 「権力・能力・経済的富の集中こそが、AI における最大のリスクである」@ClementDelangue 複数のユーザーは、分類器の境界線が広すぎたり誤りやすすぎたりすると懸念しました： あるユーザーは「『がん』という単語がバイオセキュリティリスクとしてフラグされる」と述べました @DeryaTR_ 別のユーザーは Fable が「心臓は何をするのか？」と問われても回答しないと指摘しました @Yuchenj_UW 生物学分野のユーザーからは、アカウントコンテキストによる違いが報告されました。例えば、シークレットモード（Incognito Mode）では Fable を使用できるが、通常モードでは使用できないというケースです @cremieuxrecueil Teknium および他のユーザーは、単純なエンジニアリングプロンプトに対する拒絶を報告しました @Teknium, @Teknium ユーザーたちは、PTX ISA（Parallel Thread Execution 命令セットアーキテクチャ）に関する質問や推論最適化の問い合わせがフラグに指定される事例を報告しました @snowclipsed, @dejavucoder いくつかの例はユーモアがありつつも示唆に富んでいました：ユーザーたちは、推論コードの要求に対してモデルが「ONNX のインポートを開始する」か JEPA（Joint Embedding Predictive Architecture）を実装するかのように振る舞うと冗談めかして述べ、これは能力の誘導を示す兆候であると指摘しました @vikhyatk, @MattVMacfarlane 事実 vs 意見 事実 / リリース資料またはベンチマーク投稿によって直接裏付けられるもの Fable 5 は一般利用可能となりましたが、Mythos 5 はアクセス制限付きです @claudeai, @TheRundownAI Fable 5 と Mythos 5 は同じ基盤モデルを共有しており、Fable には追加の安全対策が施されています @ClaudeDevs, @scaling01 料金は入力/出力トークン 100 万あたり 10 ドル / 50 ドルです @scaling01, @ArtificialAnlys Fable は 100 万トークンのコンテキスト（文脈）を維持します @ArtificialAnlys Anthropic は拒絶・フォールバック機構および SDK ミドルウェアを導入しました @ClaudeDevs Anthropic は、フロンティア大規模言語モデルの開発に影響を与える静かなる介入について、約 0.03% のトラフィックに及ぶことを明らかにしました @Hangsiin Fable は 6 月 22 日までの間サブスクリプションに含まれており、その後はクレジットベースとなります @ArtificialAnlys 意見 / 解釈 「Anthropic が勝利した」「Anthropic にはコーディングの堀がある」「Anthropic は ASI（人工超知能）を目指している」といった主張は、検証された事実ではなくコメントです @scaling01, @scaling01, @scaling01 この動きが主に IPO の外観のため、オープンソースへの反対立場、あるいは特に Meta/中国/オープンラボを遅らせるためのものだという主張は、妥当な解釈ではあるものの、Anthropic によって確認されたわけではありません @kimmonismus, @kylebrussell, @natolambert Anthropic が cynical な参入障壁の構築ではなく、真摯な安全性への信念に基づいて行動しているという主張もまた、解釈に過ぎません @finbarrtimbers 「GPT-4 の瞬間」、「大規模モデル特有の匂い」、「エンジニアとして私を圧倒的に凌駕する」、「一般ユーザーにはそれほど良く見えない」といった主観的な報告は、経験則に基づくものであり、標準化された証拠ではありません @karinanguyen, @bcherny, @akbirkhan, @citrini 異なる視点 支持派／能力重視 Anthropic のスタッフや近しいテスターたちは、Fable 5 を段階的な飛躍的改善と記述しました： フェリックス・リースベルク（Felix Rieseberg）：AI にタスクを与えることから、責任を与えることへの転換 @felixrieseberg アレックス・アルバート（Alex Albert）：モデルはツールのように感じるのではなく、協力的に感じられる @alexalbert__ カルパティ（Karpathy）：特に長くて困難なタスクにおいて、「メジャーバージョンアップに値する段階的変化」だが、安全対策は「リリースには少し過敏すぎる」と指摘 @karpathy Bcherny：Opus 4.5 以来最大のステップ。このモデルは判断力、審美眼、体系的なデバッグ能力を示している @bcherny サードパーティのインフラおよびアプリケーションベンダーは、安全性に関する論争よりも、ベンチマークでの勝利と統合価値を強調しました @cursor_ai, @cognition, @NotionHQ, @Azure 批判派／信頼とオープン性 多くの研究者やオープンモデル推進派は、安全性が動機であっても、静かなるスロットリング（制限）は許容できないと主張しました： Natolambert は、ユーザーに知らせずにこれを行うことを「アライメントのズレ」と呼んだ @natolambert Dean Ball は、これが独占禁止法審査の対象となる可能性を警告した @deanwball Jeremy Howard はこれを「非常に暗く、非常に悲しい日」だと表現した @jeremyphoward Gneubig は、AI が特定の特権階級のみによって提供される未来への警鐘を鳴らした @gneubig Eric Zelikman は、これを顧客に対する黙示的な妨害として捉えた @ericzelikman オープンソース支持者たちは、この発表を主権型/オープンモデルの必要性を主張する材料として利用した @nickfrosst, @NoahZiems, @ClementDelangue 中立 / 混合見解 一部の観察者は、製品設計が不十分であるとしても、Anthropic はおそらくこれらの介入が安全性のために必要であると心から信じていると論じた @finbarrtimbers 他の人々は、Anthropic が誰に対しても無制限の最前線能力を提供する義務はないとしつつも、これは利他的行為ではなく、単なるビジネスおよび市場セグメンテーションだと指摘した @suchenzang Karpathy の見解は混合である：モデルの品質は卓越しているが、導入時の安全対策は過敏すぎ、おそらく調整が必要であると述べている @karpathy 研究制限、プライバシー、そして企業への影響 議論は安全性から、信頼、プライバシー、企業の信頼性に関するより広範な問いへと広がった。 中核的な企業上の課題は予測可能性である：プロバイダーが推定されたタスクカテゴリに基づいて黙示的に出力を劣化させることができる場合、ユーザーは障害がモデル由来なのか、プロンプトによるものなのか、それとも隠れた介入によるものなのかを不再に知ることができなくなる @MattGibsonMusic, @code_star 一部のユーザーは、これが重要なワークフローにおけるサプライチェーンリスクとなり、企業がオープンウェイトモデルや社内開発モデルへと移行する要因になると懸念しています @NoahZiems, @deliprao また、アカウントレベルのコンテキストや過去の利用履歴がトリガー動作に影響を与える可能性についても懸念が示されており、これは生物学者たちの報告で通常モードとインコグニト（シークレット）モードの違いについて言及された事例に見られるものです @cremieuxrecueil 提供されたセット内のどのツイートも、Anthropic がユーザーデータを学習データとして使用していることや、明示的なデータプライバシー規約に違反していることを直接証明する証拠を提供していませんでした。ここではプライバシーに関する議論の中心は、古典的な学習データのプライバシー問題ではなく、行動プロファイリングや黙示的なポリシー執行に関するものでした。 研究利用者の場合、この隠された介入は再現性や科学的帰属を損なうものとして特に深刻な被害をもたらすと捉えられています @deanwball, @MattGibsonMusic エンタープライズ（企業）の購入者にとっての問題は、モデルがどれほど強力かという点だけでなく、コーディング、医療、科学、金融、インフラストラクチャにおいて安定しており監査可能な依存関係であるかどうかという点にあります。 背景 今回のローンチが重要視されるのは、目に見える能力の飛躍と、アクセス制御における明確な変化が組み合わされたからです。 このリリースは、GPT-5.5 との激しい競争や、間もなく登場する GPT-5.6、Gemini 3.5 Pro の状況の中で行われました。複数の投稿者は、Anthropic がコーディングおよびエージェントワークにおいて一時的なリードを獲得したと主張しています @kimmonismus, @teortaxesTex また、これはオープンモデルとクローズドモデルの格差に関するより広範な議論の一環でもあります。ある投稿では Epoch スタイルの枠組みを引用し、オープンウェイトモデルはクローズド型のフロンティアモデルに比べて平均して約 4 月遅れであると指摘しています @dl_weekly コミュニティの反応は、この発表が「大規模モデル特有の匂い」やベンチマークでの飛躍だけでなく、「選択的な機能公開の常態化」としても記憶される可能性を示唆しています。すなわち、最前線のモデルへの一般アクセスは提供されるものの、ドメイン固有の隠された制限が存在するという方針です。 このポリシーラインは、今後の議論に以下のような影響を与える可能性があります： 安全性とオープン性のバランス 最先端研究ツールへの公平なアクセス 独占禁止法とプラットフォームの権力 API プロバイダーに対する企業の信頼 純粋な能力では劣っていても、機密性の高い技術作業においてオープンモデルがデフォルトとなるべきかどうか モデル、ベンチマーク、評価 労働市場に適合したエージェントのパフォーマンスをテストするために、新しいベンチマークプロジェクト「Agents' Last Exam (ALE)」が立ち上げられました。最上位のエージェントでも最も困難なレベルでは 2.6% のスコアしか得られず、1,500 以上のタスク、55 の職業分野にわたる評価が行われました。このプロジェクトには、100 以上の機関から 300 人以上の専門家が貢献しています @YiyouSun, @SnorkelAI, @dawnsongtweets Cohere は、初のオープンソースコーディングモデル「North Mini Code」をリリースしました。総パラメータ数は 30B、アクティブな MoE（Mixture of Experts）部分は 3B で、コンテキスト長は 256K、最大生成長は 64K です。Apache 2.0 ライセンスの下、エージェントワークフローに最適化されています @cohere, @JayAlammar, @vllm_project Google は「Gemini 3.5 Flash Live Translate」を発表しました。これは 70 以上の言語でリアルタイムの音声対音声翻訳を実現する機能で、Gemini API、AI Studio、Google Translate で利用可能となり、今後は Google Meet にも導入されます @OfficialLoganK 新しいベンチマーク「iOSWorld」は、26 のカスタム iOS アプリと 133 のタスクにわたって個人用インテリジェント電話エージェントを評価します。特権アクセスを与えられた場合でも、最も強力な最先端モデルの成功率はわずか 52% に留まります @rsalakhu 推論、トレーニング、およびシステム 潜在文脈言語モデル（LCLMs）は、コンテキストを最大 16 倍圧縮する長文脈推論手法として導入され、KV キャッシュ圧縮法 @micahgoldblum, @iamleonli を超えてレイテンシと精度のフロンティアを改善しました。 Microsoft Research の Mirage は、3D シーンを潜在トークンとして保存し、動画生成が 10.57 倍高速化され、メモリ使用量が 55 分削減されたことを報告しています @HuggingPapers。 vLLM は、NeMo-RL, OpenRLHF, verl と並列する vLLM エコシステム内の RL 後学習フレームワーク「vime」を導入しました @vllm_project。 エージェントトレーニングに関する議論は続き、自己改善のための足場として Self-Harness が @omarsar0 で、ターン間で推論トレースを保持する AutoForge/interleaved thinking が @cwolferesearch で取り上げられました。 Google と Hugging Face は、品質を損なうことなく単一の A10G 上で Gemma 4 E4B を高速化するための「Fast Gemma Challenge」を開始しました @googlegemma, @osanseviero, @_lewtun。 エージェント、ツール、開発者ワークフロー LangChain は、Fleet で繰り返されるトリガーによって駆動されるエージェントループのパターンを強調しました @caspar_br。 OpenAI は、Responses API にウェブ検索の結果として画像を追加しました @OpenAIDevs。 GitHub/Copilot アプリの更新には、並列サブセッションと動的インターフェース用のキャンバス UI が含まれました @tgrall, @burkeholland。 Hermes Desktop は Ollama のサポートを追加し、自己学習型の Python スキルとメッセージングアプリとの統合を実現しました @ollama, @NousResearch。 エージェント実行に関するセキュリティ指向の反論として、Temenos は、認証やツールをホストに保持しつつ、rootless gVisor を使用して生成されたコードのみをサンドボックス化すべきだと主張しています @abhijithneil。 研究、科学、および形式手法 Axiom は Lean ベースの経済学ライブラリである EconLib を発表しました。また、Auma の形式化も進められています。

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