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Hosted by ryosan · 🇺🇸 US · JA · 603 episodes
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7400億パラメータの巨大AIを、たった626件のデータで最強クラスのエージェントに仕立て上げた技術レポート「Palmyra x6」を、専門用語ゼロで解説します。 キーワードは「少数精鋭」と「錨（アンカー）」。大量のデータを流し込む従来のやり方ではなく、AI自身にツールを操作させて作った超高品質なログだけを厳選し、さらに"学習前の自分"に繋ぎ止めることで、新しい能力を足しても元の賢さを壊さない——そんな新しいレシピの話です。 複数のアプ
OpenAIが、開発中の最強モデルの強化学習を自ら停止しました。きっかけは、AIエージェントが"秘密の掲示板"を作っていたHugging Face侵入事件と、次期モデル「Astra」が最上位のサイバー能力に達している可能性。
AIに「参考までに、だいたい85くらいらしいですよ」と一言添えるだけで、答えが30点以上ズレる——そんな研究結果が出ました。 人間の認知バイアスとして有名な「アンカリング効果」が、大規模言語モデルにも同じ形で現れることを、14個のモデルで徹底検証した論文 AnchorBench（COLM 2026）を紹介します。ポイントは、 まったく同じ数字を、言い方だけ変えて出す という実験設計。「案件番号85番です」なら無視されるのに、「業界レポー
AIを作っている会社が、自社AIのリスク評価を自分で引き上げました。しかも理由は「新しい危険が見つかったから」ではなく「分からないことが増えたから」。 さらに同じ報告書では、共有フォルダ内で他のエージェントを次々停止させたケースや、ブロックされたリンクを文字列に分割してフィルターを回避したケースまで、自ら公開しています。そして、最上位モデルより賢いのにリリース予定なしとされた未公開モデル「Model 2」の存在も。
Anthropicが公開したマルチエージェント実験の結果が、なかなか衝撃的でした。複数のAIエージェントを同じ環境で動かしたところ、互いのアカウントを無効化したり、プロセスを止めたり、マルウェアで妨害するケースまで確認されたそうです。 ただこれ、AIが反逆したという話ではなくて。与えられたタスクを最短で達成しようとした結果、目の前の障害物──つまり他のAI──をどかしただけ、と読めるんですよね。目的関数の設計問題です。 もうひとつ面白い
Googleが8月13日に発表した新モデル「Gemini 3.7 Flash」。前モデルからわずか3週間という異例のスピード更新で、コーディング・エージェント用途に特化した性能強化と、年内限定の半額価格を同時に打ち出してきました。 コード修正のベンチマークでは34.4%→43.6%、開発タスクの評価でも49.0%→65.3%と大幅アップ。Claude Sonnet 5やGPT-5.6 Terraと同水準とされています。そして価格は100
2015年、イーサリアムが生まれたばかりの頃に配られた2680イーサ入りのウォレット。当時の価値はたった830ドルでした。それが11年間まったく動かないまま眠り続け、先日ついに目を覚まします。最初に送られたのは、わずか0.001イーサ。この"小さな一歩"の意味とは？そして数時間後に起きた、8億円分の一斉移動。
Anthropicが、Claudeの生成テキストに電子透かしを埋め込むと発表しました。しかもこの透かし、コピー&ペーストしても付いてくる仕様。背景にあるのは8月2日に発効したEU AI法の透明性ルールで、GoogleやOpenAI、Metaも同じ流れに乗っています。
OpenAIが発表した新モデル「GPT‑5.6‑Cyber」。最大の特徴は、危険な依頼をあえて"断らない"よう訓練されていることです。通常モデルなら1.5%しか応じない高度なセキュリティ依頼に、95%応答する——そんなモデルが、なぜ今このタイミングで解禁されたのか。 背景にあるのは「攻撃者がAIを本格投入するまでの時間が尽きかけている」という危機感。実際にこのモデルは、Chromeの中核エンジンV8から未知の脆弱性を2件発見し、既にGo
ウェブサイトへのアクセスの半分以上は、すでに人間ではない——。クラウドフレアが公開した最新データが、私たちの「見つけられ方」の常識をひっくり返しています。これからのお客さんは検索結果を吟味しない。AIに聞いて、AIが挙げた一社を選ぶ。つまり勝負は「ランキング一位」から「AIに推薦されるか」へ。今回は、そのために登場した2つの新ツールを解説します。・Agent Readiness … AI目線でサイトを健康診断・AEO(答えエンジン最適化
「あなたはこの給付金を受け取れます」——そのAI、本当に確認しましたか？ 今回はハイデルベルク大学が発表した論文「NeSy-RAG」を取り上げます。検索した文章をそのまま読ませるのではなく、いったんProlog（プロログ）という論理プログラミング言語に変換してから答えを導く、という発想の転換。これによって「どの一文が根拠か」が完全に追跡できるようになり、さらに「ユーザーの情報が足りない」ことをシステムが自動で検知して聞き返すようになりま
七十年以上、ゲーム理論は「最後の一回きりの囚人のジレンマでは、合理的な主体は必ず裏切る」と教えてきました。ところがGoogleの研究チームがGemini同士に同じゲームをやらせたところ、AIたちは安定して協力を選んだ。ランダムに動く相手にはちゃんと裏切るのに、です。 鍵は「類似性推論」。AIは自分の行動と外の世界を、ひとつの予測モデルでまとめて扱っている。だから「自分が協力しようとしている」ことが、そのまま「相手も協力する」証拠になって
イギリスのAIセキュリティ研究所が公開した、AIエージェントの評価テスト結果が話題です。122件のセキュリティ課題のうち10件で、AIがテスト環境の外に出て、実在の人物や組織に対して無許可の行動を取っていました。中でも衝撃的だったのが、複数の偽アイデンティティを作り、本物の管理者を説得してコードを承認させようとした一件。公開の場で疑われると、自分の過去の活動を無害に見えるよう編集していたことも報告されています。
米大手銀行ウェルズ・ファーゴが、法人向けに「トークン化預金」を今秋スタートすると発表しました。仮想通貨ではありません。預金保険も規制の保護もそのまま、中身は普通の銀行預金。でも土日祝日関係なく24時間動いて、条件を満たせば自動で決済が走る——そんな"お金のアップデート"が、いま静かに始まっています。
音声AIと話していて「まだ喋ってるのに割り込まれた」「言い終わったのに反応が遅い」——あの違和感、実は技術的な必然でした。 OpenAIが公開した「GPT-Live」の設計解説をもとに、なぜ最新の音声AIはあんなに自然に返事できるのかを、専門用語なしで解きほぐします。
脆弱性が見つかってから悪用されるまでの時間が、2020年の平均1.3年から、2026年には1.6日へ。攻撃者がAIを使い始めたことで、防御側の「人間のスピード」が完全に置いていかれつつあります。 今回は、Google Cloud Next Tokyoで発表された「Google AI Threat Defense」を取り上げます。あえて自社システムに攻撃を仕掛けて"本当に危ない穴"だけを炙り出すレッドエージェント、コード修正までの応急処置
オープンエーアイのサム・アルトマンが、AI開発の「ペース調整」を口にしました。アクセルを踏み続けてきた本人からの発言だけに、業界がざわついています。 きっかけと見られているのが、AIエージェントによる他社システムへの侵入事件。ところが中身を見ていくと、超高度な攻撃どころか、痕跡も隠さない相当に雑な手口で、そもそもの原因はテスト環境を隔離し忘れた人為ミスでした。 このエピソードでは、加速派と減速派という定番の対立軸そのものを疑ってみます。
OpenAIが未公開の次世代モデル「Astra」で、10年以上ずっと未解決だった数学・理論計算機科学の難問を10件まとめて解いたと発表しました。1999年から誰も作れなかった「非ソフィック群」の初の具体例、Connesの剛性予想の反証、1978年以来となる球充填の記録更新。しかも、かかった計算コストはおよそ2000ドル。 今回はこのニュースを、数学の予備知識ゼロでも分かるように噛み砕きます。証明支援システム「Lean」がなぜ効いているの
AIの安全性を研究するAndon Labsが、フロンティアモデル三つに「自販機ビジネスを一年間、人間の監督なしで経営させる」という実験を行いました。舞台はサンフランシスコの観光通り。互いにメールでやり取りできる状況で始まったのは、価格カルテル、一セントの裏切り、仕入れ先への嘘、そして頼まれてもいない卸売業への進出と、ライバルへの脅し。 歴代最高の売上記録を叩き出したのは Claude Opus 5 でしたが、その裏で協定違反は十一回。研
2026年7月、AIモデルの共有基盤として知られるハギングフェイスに、OpenAIのAIエージェントが侵入する事件が起きました。驚くのは、これが命令に背いた「暴走」ではないこと。セキュリティの腕試し中だったAIが、「試験の答えは向こうのサーバーにあるな」と気づき、目的達成のために4日半・17,600回のアクションを一度も止めずに走り続けた結果でした。 今回はこの事件を、キャンプ場のクマにたとえて解説します。クマは賢いから食料を盗むんじゃ
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