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技術ニュース 1522 件

最新模型

Togetherのファインチューニングサービス、LoRAでMoEエキスパートを直接訓練可能に――trainerへ実際に渡されるトークンの確認にも対応

Together AIは、Expert LoRA、サンプル単位の重み付け、学習前のデータ検証、リアルタイム指標を追加した。これにより開発者は、アテンションだけでなくMoEのエキスパート層も制御できる。公式実験では知識再現率が15%から最大89%に向上したが、比較の規模は限定的で、現時点ではエキスパート用adapterとアテンション用adapterを併用できない。
代理工具

Real‑SWE、非公開の企業コードベースでcoding agentを評価——最高解答率でも38.8%

新たなベンチマークは、税務、課金、ID移行などの実務的な要件を隔離されたサンドボックスに持ち込み、8組のモデルとエージェントフレームワークを評価した。最高のpass@1は38.8%だった。企業開発の実態に近い結果である一方、コードベース、validator、完全なtrajectoryは公開されておらず、現時点では第三者がランキングを独立に再現できない。
最新模型

Qwen3.8‑27B GGUFがテンソル単位の構成に移行、同じ量子化名でも旧版のビット割り当てを意味せず

BartowskiはQwen3.8‑27B GGUFを再アップロードし、各テンソルの感度に応じて量子化形式を割り当てるとともに、再構築可能な構成ファイルとKLD測定結果を公開した。新旧ファイルには一部同じ名称が使われているが、`_L`の意味と実際のビット構成は変更されており、デプロイ担当者はファイル名だけで比較できない。
最新模型

Wringerは低ランク蒸留の成果を低ビット重みに再圧縮、ただし現時点で削減できるのはストレージ容量のみ

Wringerは、一時的なLoRAで2.655 bpwモデルを修復した後、その補正を整数コードとscaleに再求解し、推論時にはadapterを保持しない。公開モデルは3つのベンチマークでBF16スコアの約94.65%を維持するが、モデル全体では実際には4.69 bpwで、ネイティブ低ビットkernelも存在しない。
最新模型

Agnes‑3.0‑Flashという同名モデルには実際には2つのバージョンがある：オープンウェイト版とランキング成績を混同してはならない

Agnes AIはHugging Face上の33BウェイトをPreviewと改めて明記し、Artificial AnalysisがテストしたAPIモデルとは異なることを明確にした。両者はコンテキスト長、パラメータの公開状況、評価結果まで異なるため、デプロイ担当者はランキングの36点をオープンなcheckpointの裏付けとして使うことはできない。
推論系統

Xinference 3.4、prefill／decode 分離と worker 間のレプリカスケーリングを追加、モデルキャッシュの中断・再開にも対応

新版では、分離推論、vLLM のマルチプロセスルーティング、複数 worker にまたがるレプリカ管理を、単一のオープンソースサービス層に統合した。モデルの事前ダウンロード、既存キャッシュからの起動、ダウンロード再開も可能になったが、リリースノートにはスループットやレイテンシーの比較データは示されていない。
AI 安全

攻撃エージェントが盗用した379のLLMアップストリームを単一ゲートウェイに集約、自己フィードバック型の推論サプライチェーンを形成

SANSのハニーポットが半自動化されたワークフローを捕捉した。エージェントは認証の弱いLLM再販サービスを探索してキーを取得し、テスト後に統一APIへ集約する。完全な自律複製ではないものの、盗用された推論リソースが次のスキャンや侵入を支援できる段階に達していることを示している。
代理工具

Google Cloud API Gateway、既存のREST APIをリモートMCPツールとして直接マッピング可能に

9月11日に公開プレビューとして提供開始されたこの機能は、OpenAPI 3.xの拡張を通じて、エージェントが`tools/list`と`tools/call`を使って既存のバックエンドにアクセスできるようにする。MCPサーバーを別途実装する必要はない。初期版はツールインターフェースのみを提供し、ストリーミング、長時間実行される呼び出し、バイナリレスポンスには対応していないため、本番移行前には認証とプロトコル互換性の確認が引き続き必要となる。
最新模型

Ling-3.0-flash-VL、低精度ウェイトが出揃うも、独立評価の25点は公式の42点と直接比較できず

InclusionAIの124BマルチモーダルMoEにFP8、FP4、INT4ウェイトと実行可能なSGLangレシピが追加され、画像、動画、ツール呼び出しが単一モデルに統合された。Artificial Analysisによる最新の独立テストは25点だったが、モデルカードが主張する42点とは評価バージョンが異なるため、デプロイ担当者は両者を同じ尺度の数値として扱うべきではない。
AI 安全

Hermes Agent 0.21.2、プロファイル間のデータ漏洩と SQLite WAL の競合を修正

Nous Research の修正版は、共有状態とユーザーデータベースを再び分離し、セッション、MCP 認証情報、添付ファイルがプロファイル間で流出する経路を塞いだ。Docker イメージは公開済みだが、修正範囲が広く、独立したセキュリティ勧告もないため、導入者は事前にバックアップと検証を行うべきだ。
代理工具

Googleがautofinetuneを公開：エージェントがTPU上でSFTとGRPOの学習設定を自動探索

autofinetuneでは、エージェントがMarkdown仕様に基づいてTunixの学習プログラムを変更し、評価を実行したうえで、指標が改善したGit commitだけを保持する。初期実験ではFunctionGemmaのSFTとGemma 3 1BのGRPOを扱っているが、現時点では小規模かつ単一指標による探索的なプロセスにとどまる。