最新模型
Compile by Training：自然言語仕様を0.6Bモデルで実行可能なローカル関数へコンパイル
新手法では、大規模な教師モデルでタスクデータを合成し、関数ごとに専用のLoRAを学習することで、以降のリクエストではリモートモデルを呼び出す必要がなくなる。難易度の高いテストセットで83.6%の意味的正解率を達成した一方、コンパイルには依然として教師API、約40 GBのアクセラレーターメモリ、出力検証が必要だ。
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AI 安全
CISA、LiteLLMのMCP認証バイパスを既知の悪用済み脆弱性に追加――無効なキーが有効なセッションへ降格される不具合
CVE-2026-59822により、特定のOAuth2 passthrough経路で偽造Bearer tokenがLiteLLMの認証を回避し、設定済みのMCPツールを列挙・呼び出せる可能性がある。脆弱性はすでにバージョン1.84.0で修正されているが、CISAがKEVに追加したことで、公開エンドポイントの棚卸しと上流認証情報のローテーションが急務となった。
代理工具
GitHub HydraFusion、Copilotの実行時に複数モデルをオーケストレーションし、カスケードとクロスモデルレビューでコストを制御
Copilot CLIのリサーチプレビューでは、タスクごとに単一モデルを選ぶだけでなく、直接実行、段階的なエスカレーション、クロスモデルレビューという3つのフロー間でルーティングする。GitHubのオフラインテストでは、一部のワークロードで推定コストを削減できることが示されたが、ルーター、品質ゲート、社内ベンチマークはまだ公開されていない。
代理工具
Environment Evolution、オフポリシー戦略でターミナル訓練の難易度を向上、2つのQwenエージェントが14.4ポイント、18.0ポイント改善
Tencent Hunyuanなどの研究者は、状況の新規性、スキルの希少性、実行時間に応じてターミナル環境を世代ごとに難化させる手法を開発した。訓練対象モデルのrolloutで弱点を探し続ける必要はない。200ステップの強化学習実験では共進化ベースラインを上回ったが、現時点では著者による結果しかなく、完全な再現パッケージも公開されていない。
AI 安全
Goose 1.49、エージェントのツール呼び出しフックに障害時ブロックモードを追加し、ライフサイクル全体の監査IDを整備
AAIF傘下のオープンソースAIエージェント「Goose 1.49」では、`PreToolUse`ポリシーの実行に異常が発生した場合、ツール呼び出しを拒否できるようになり、セキュリティチェックの失敗後も操作が続行される事態を防げる。新バージョンでは安定した`tool_call_id`と結果イベントも追加されたが、デフォルトは引き続きfail-openであり、管理者が設定を明示的に変更する必要がある。
最新模型
Gemini 3.8 Flash、長期稼働型コーディングエージェントを強化—ただし移行にはサンプリングと思考パラメータの調整が必要
GoogleはGemini 3.8 Flashを正式に本番提供し、100万tokenのコンテキスト、3段階の思考強度、組み込みツールを提供するとともに、Antigravityマネージドエージェントのデフォルトモデルに設定した。コーディング評価は向上したものの、数値の大半は依然としてGoogle提供であり、モデルカードでは非英語圏の安全性評価が相対的に低下したことも明らかになった。
AI 安全
Cloudflare、コードの脆弱性をリアルタイムトラフィックと照合し、マルチエージェントのワークフローでパッチとWAFルールを生成
Cloudflareの早期プレビューサービスは、ソースコード解析の結果を実際のルーティング、トラフィック、WAFの状態、攻撃イベントと組み合わせ、GPT-5.6 Cyberで脆弱性と修正案を検証する。モデルが環境を直接変更することはないが、データは推論のためOpenAIに送信される。また、公式には誤検知率や修正成功率がまだ公表されていない。
AI 基礎設施
AWS、HyperPod InstantStartをオープンソース化――人間の操作とAIエージェントを同一の管理APIで駆動
HyperPod InstantStartは、EKS、GPUキャパシティ、トレーニング、推論、ストレージの操作を、再試行可能なステートフルワークフローとしてオーケストレーションし、MCPツールを介してエージェントに実行させる。エージェントがAWS CLIを直接操作することはないが、デプロイ担当者は引き続きIAM、Kubernetes、ネットワーク、サービス横断のコスト管理を自ら担う必要がある。
電腦視覺
Scal3R、多参照フレームへの姿勢クエリで長時間動画の3D再構成ドリフトを補正、追加学習パラメータは約1%のみ
Scal3RはCUT3RまたはSTream3Rのバックボーンを凍結したまま、軽量なクエリトークンを使って複数の過去キーフレームに対する相対姿勢を推定し、オンライン姿勢グラフ最適化に渡す。著者らはKITTIにおいて、平均ATEが最も強力なオンライン競合手法を60%以上下回ったと報告している。ただし、結果はSim(3)アライメント後の値であり、実スケールが保持されていると直接解釈することはできない。
最新模型
VibeVoice-ASR-Streaming、逐次認識と話者帰属を統合し、1.5B・7Bの重みをオープンソース化
Microsoft Researchのストリーミング音声モデルは、音声チャンク、短い先読み、既存のトランスクリプトを交互に処理し、「誰が何を話したか」を直接出力する。公開版は10言語とカスタムホットワードに対応する一方、話者帰属の期待遅延は依然として2秒で、長時間の重複音声では性能が低下する。
推論系統
Declarative Attention、モデル自身がKV cacheの読み取り範囲を指定――長文コンテキストのデコードで参照トークンを3割超削減
KAISTとGoogle DeepMindは、既存モデルが推論テキスト内でグローバル、フォーカス、ローカルの各注意モードを切り替えられるDeclarative Attentionを提案した。著者らは2つのモデルでattended tokensを31.1%～52.0%削減したが、速度向上は依然として主にモデルによる推計であり、精度もわずかに低下した。
代理工具
Agno 3.0.6、通知とストリーム再開を断念する代わりにMCPサービスのステートレスな水平スケーリングを実現
Agno 3.0.6はステートレスMCPトランスポートを追加し、session affinityを設定しなくても、どのレプリカでもリクエストを引き継げるようにした。同時にプロトコルバージョンネゴシエーションとServer Cardも導入したが、既存デプロイとの互換性を維持するため、従来のセッション方式が引き続きデフォルトとなる。