1Counterfeit RTX 4090s turn up with soldered dummy dies and fake memory chips假 RTX 4090 现身：GPU 位置焊着空壳芯片，显存也是仿制品偽の RTX 4090 が出回る、GPU の位置にダミーダイ、メモリも模造品VIDEOCARDZ · VIA R/LOCALLLAMA · DISCUSSIONA Russian repair specialist known as Vik-On opened an RTX 4090 bought for about $350 and found a dummy die soldered where the GPU should be, plus counterfeit memory. The fake reproduced the card's labels, chip markings and the compound around the processor, and the memory passed for Micron parts but appears to be GDDR6 rather than the GDDR6X a real 4090 uses. Vik-On suspects the boards are made at scale.一位名为 Vik-On 的俄罗斯维修师拆解了一块约350美元购入的 RTX 4090，发现 GPU 位置焊着一枚空壳芯片，显存也是仿制品。假卡复刻了显卡标签、芯片丝印以及处理器周围的封装胶，显存丝印足以冒充美光产品，但实际看来是 GDDR6，而真正的 4090 使用 GDDR6X。Vik-On 怀疑这类电路板是批量生产的。Vik-On と呼ばれるロシアの修理技術者が、約350ドルで購入された RTX 4090 を分解し、GPU の位置にダミーダイがはんだ付けされ、メモリも模造品だったと報告した。偽物はカードのラベルやチップの刻印、プロセッサ周囲の封止材まで再現しており、メモリの刻印はマイクロン製として通用するが実際は GDDR6 で、本物の 4090 は GDDR6X を使う。Vik-On はこうした基板が量産されている可能性を疑っている。
2AI agents rebuild a first-person shooter's source, with 83 percent of functions byte exactAI 智能体重建第一人称射击游戏源码，83% 的函数做到字节一致AI エージェントが FPS のソースを再構築、関数の83%がバイト単位で一致MAURICE'S BLOG · VIA HACKER NEWS · 59 PTS · 41 COMMENTS · DISCUSSIONMaurice Heumann describes pointing fleets of Claude Code and Codex agents at a popular first-person shooter to reconstruct its source code over about three months. He reports 99 percent of the game's functions are present and 83 percent byte exact, with the rebuilt game running without noticeable bugs. He estimates 600 to 700 billion tokens were spent and will keep the code private after earlier posts were pulled.Maurice Heumann 介绍了他如何用成批的 Claude Code 与 Codex 智能体，在约三个月内重建一款热门第一人称射击游戏的源码。他称游戏99%的函数已出现在重建后的源码中，其中83%做到字节一致，重建后的游戏运行时没有明显缺陷。他估算共消耗6000亿至7000亿个 token，并表示在此前相关文章被撤下后，代码将不会公开。Maurice Heumann 氏は、Claude Code と Codex のエージェント群を人気 FPS に差し向け、約3か月でソースコードを再構築した経緯を説明した。再構築したソースにはゲームの関数の99%が含まれ、うち83%がバイト単位で一致し、動作に目立つ不具合はないという。消費したトークンは6000億から7000億と見積もり、過去の関連記事が削除された経緯からコードは公開しないとしている。
3An $18,000 four-card Radeon R9700 server runs a 10-person startup's local models1.8万美元的四卡 Radeon R9700 服务器，为10人初创公司运行本地模型1万8000ドルの Radeon R9700 4枚構成サーバーが、10人規模スタートアップのローカルモデルを動かすR/LOCALLLAMAA builder posted specs for an $18,000 inference server for a 10-person client: a Threadripper 9970X, 128GB of ECC DDR5 and four 32GB Radeon AI Pro R9700 cards for 128GB of VRAM, each undervolted below 210W. Serving Qwen 3.8 27B in MXFP4 on a fork of Radiance, it reports 16 concurrent sessions at 6,300 to 6,800 aggregate prefill tokens a second, with aggregate decode falling from 900 to 80 as context grows to 128k.一位装机者公布了为10人客户搭建的1.8万美元推理服务器配置：Threadripper 9970X、128GB ECC DDR5 内存，以及四块32GB 的 Radeon AI Pro R9700，合计128GB 显存，每块降压至210瓦以下。通过 Radiance 的一个分支以 MXFP4 提供 Qwen 3.8 27B 服务，实测16路并发下预填充合计每秒6300至6800 token，随着上下文增至12.8万，解码合计速度从每秒900降至80 token。ある組み立て業者が、10人規模の顧客向けに構築した1万8000ドルの推論サーバーの構成を公開した。Threadripper 9970X、128GB の ECC DDR5、そして32GB の Radeon AI Pro R9700 を4枚（合計128GB の VRAM）で、各カードは210W 未満に電圧を下げている。Radiance のフォークで Qwen 3.8 27B を MXFP4 で提供し、16セッション同時でプリフィル合計毎秒6300から6800トークン、コンテキストが12.8万まで伸びるとデコード合計は毎秒900から80へ低下したという。
4A developer compares Gemma4-31B and Qwen3.8-27B on real software work, then both to GPT-6.1-Sol一位开发者在真实软件任务上对比 Gemma4-31B 与 Qwen3.8-27B，再将两者与 GPT-6.1-Sol 比较開発者が実務的な開発タスクで Gemma4-31B と Qwen3.8-27B を比較し、さらに両者を GPT-6.1-Sol と対比R/LOCALLLAMAAn engineer ran Gemma4-31B and Qwen3.8-27B at the same Q4 quantization through two tasks: analyzing a library he knows well and building a C# and WPF app from an eight-paragraph brief. Gemma4 answered faster with far fewer tool calls, while Qwen3.8 made more small errors but produced a stronger first draft needing one revision. The same prompt sent to GPT-6.1-Sol returned a one-shot result he rated a tier above both.一位工程师以相同的 Q4 量化运行 Gemma4-31B 与 Qwen3.8-27B，完成两项任务：分析一个他熟悉的库，以及依据八段需求说明构建一个 C# 加 WPF 应用。Gemma4 响应更快、调用次数少得多；Qwen3.8 小错误更多，但初稿更好，只需一轮修改。他将同一提示交给 GPT-6.1-Sol，得到一次成型的结果，评价比两个开源模型高出一个档次。あるエンジニアが、Gemma4-31B と Qwen3.8-27B を同じ Q4 量子化で動かし、熟知したライブラリの分析と、8段落の要件から C# と WPF のアプリを作る2つの課題を試した。Gemma4 は応答が速くツール呼び出しも大幅に少なく、Qwen3.8 は小さな誤りが多い一方で初稿の完成度が高く修正1回で済んだ。同じプロンプトを GPT-6.1-Sol に渡すと一発で仕上がり、両モデルより一段上と評価している。
5AI labs are competing on agent privacy promises their own launches have undercutAI 实验室竞相承诺智能体隐私保护，自家产品的发布记录却已打了折扣AI 各社がエージェントのプライバシー保護を競って約束、だが自社のローンチ実績がそれを裏切るTHE VERGEThe Verge examines the privacy claims OpenAI and Meta are making for their consumer agents. Meta says Muse isolates each user's data in a virtual machine and plans a cryptographic block on its own access later this year, but it can still reach that data now, and the app defaults to training on what users enter. OpenAI pitched Dots at DevDay on user-set limits such as caps on purchase size.《The Verge》审视了 OpenAI 与 Meta 为各自面向消费者的智能体提出的隐私主张。Meta 称 Muse 将每位用户的数据隔离在虚拟机中，并计划在今年晚些时候以密码学手段阻止自己访问这些数据，但目前它仍可读取，且该应用默认用用户输入的内容训练模型。OpenAI 在 DevDay 上推介 Dots 时，强调用户可自行设定限制，例如单笔消费上限。The Verge は、OpenAI と Meta が消費者向けエージェントについて掲げるプライバシー主張を検証した。Meta は Muse が各ユーザーのデータを仮想マシン内に隔離するとし、自社からのアクセスを暗号技術で遮断する仕組みを年内に導入する計画だが、現時点では同社がそのデータに到達でき、アプリは既定で入力内容を学習に使う。OpenAI は DevDay で Dots を紹介し、購入額の上限などユーザーが設定できる制限を打ち出した。
2026-10-10 · SATURDAY · 18:10 PDT
1A new Lancet commission puts malicious AI use and nuclear war at the top of 17 threats to humanity柳叶刀新设委员会将AI恶意使用与核战争列为人类17大威胁之首ランセットの新委員会、AIの悪用と核戦争を人類への17大脅威の首位にTHE GUARDIANA newly established Lancet commission has published a global risk assessment naming 17 catastrophic threats to human health over the next 75 years. Malicious use of AI and nuclear conflict top the list, which also includes aid spending cuts by wealthy countries. The commission says a realistic route to act exists for each of the 17 threats.柳叶刀新设立的一个委员会发布全球风险评估报告，列出未来75年威胁人类健康的17项灾难性风险。AI的恶意使用与核冲突位居榜首，名单还包括富裕国家削减援助支出。委员会表示，针对这17项威胁中的每一项都存在切实可行的应对路径。ランセットが新設した委員会が世界的なリスク評価を公表し、今後75年間に人類の健康を脅かす17の破滅的リスクを挙げた。AIの悪用と核紛争が首位を占め、富裕国による援助支出の削減も含まれる。委員会は、17の脅威それぞれに現実的な対処の道筋があるとしている。
2llama.cpp merges support for MiniCPM-V 4.7, adding 3D rotary embeddings for its vision stackllama.cpp 合并 MiniCPM-V 4.7 支持，为其视觉部分加入三维旋转位置编码llama.cpp が MiniCPM-V 4.7 対応をマージ、視覚部分に3D回転位置エンコーディングを追加GITHUB · VIA R/LOCALLLAMA · DISCUSSIONllama.cpp merged a pull request adding support for MiniCPM-V 4.7, a vision-language model whose architecture is otherwise nearly identical to version 4.6. The main change is 3D RoPE, which required new grid-layout handling for images and a rope.section_order field in GGUF metadata. Contributors ran numerical verification before merging.llama.cpp 合并了一项为视觉语言模型 MiniCPM-V 4.7 添加支持的拉取请求，该模型的架构与 4.6 版几乎相同。主要变化是 3D RoPE，这需要新的图像网格布局处理，以及在 GGUF 元数据中新增 rope.section_order 字段。贡献者在合并前完成了数值验证。llama.cpp が視覚言語モデル MiniCPM-V 4.7 への対応を追加するプルリクエストをマージした。アーキテクチャは4.6版とほぼ同じで、主な変更は3D RoPE であり、画像のグリッド配置処理とGGUFメタデータの rope.section_order フィールドが新たに必要になった。貢献者はマージ前に数値検証を行っている。
3Epoch AI says frontier models could not rediscover a 2026 post-training method on their ownEpoch AI：前沿模型无法自行重新发现2026年初的一种后训练方法Epoch AI、フロンティアモデルは2026年初の事後学習手法を自力で再発見できなかったと報告EPOCH AI · VIA HACKER NEWS · 71 PTS · 55 COMMENTS · DISCUSSIONEpoch AI published InnovationEval, a benchmark that asks AI agents to independently develop an innovation matching on-policy self-distillation, a post-training method published in early 2026. GPT-5.6 Sol reached 15 to 35 percent of its gains, while GPT-6 Astra and Claude Fable 5.1 showed memorization of the paper. Epoch says the discoveries were underwhelming by the standard of human-led AI research.Epoch AI 发布 InnovationEval 基准测试，要求AI智能体自主提出可与「在线策略自蒸馏」相媲美的创新，后者是2026年初发表的一种后训练方法。GPT-5.6 Sol 仅取得该方法15%至35%的收益，而 GPT-6 Astra 与 Claude Fable 5.1 表现出对原论文的记忆。Epoch 认为，以人类主导的AI研究为标准，这些发现令人失望。Epoch AI はベンチマーク InnovationEval を公開し、2026年初に発表された事後学習手法「オンポリシー自己蒸留」に匹敵する革新をAIエージェントが自力で生み出せるかを検証した。GPT-5.6 Sol は同手法の15〜35%の改善にとどまり、GPT-6 Astra と Claude Fable 5.1 は元論文の記憶を示した。Epoch は、人間主導のAI研究の水準から見て成果は期待外れだったとしている。
4Edinburgh's Danu Robotics raises $5m for a claw-and-vision robot that sorts recycling爱丁堡的 Danu Robotics 融资500万美元，开发用机械爪和视觉分拣回收物的机器人エディンバラの Danu Robotics、爪と視覚で資源ごみを選別するロボットで500万ドルを調達TECHCRUNCHDanu Robotics, an Edinburgh company six years in development, raised $5 million in late-seed funding for H.E.R.O., a waste-sorting robot that pairs a pincer claw with vision software. The company says it has $500,000 in signed contracts and a pipeline of more than 200 customers. It pitches each site $485,000 in added revenue against a $160,000 installation and $24,000 a year in maintenance.已研发六年的爱丁堡公司 Danu Robotics 完成500万美元后期种子轮融资，用于其废物分拣机器人 H.E.R.O.，该机器人将机械夹爪与视觉软件结合。公司称已签署50万美元合同，潜在客户超过200家。其测算为每个站点带来48.5万美元的额外收入，而安装费用为16万美元，年维护费2.4万美元。開発6年のエディンバラ企業 Danu Robotics が、資源ごみ選別ロボット H.E.R.O. のためにレイトシードで500万ドルを調達した。同ロボットはつかみ爪と視覚ソフトウェアを組み合わせる。同社は50万ドルの契約を締結済みで、見込み顧客は200社を超えるとしている。1拠点あたり48万5000ドルの増収に対し、導入費16万ドル、年間保守費2万4000ドルと見積もる。
5A hobbyist fits a story-writing language model into a 24KB stand-alone HTML file开发者将一个会写故事的语言模型塞进24KB的独立HTML文件開発者、物語を書く言語モデルを24KBの単一HTMLファイルに収めるR/LOCALLLAMAA developer published a single 24KB HTML file that runs a small language model in the browser and generates short stories from a random seed, reporting more than 60 tokens a second on a smartphone. Getting the weights to 20KB at 0.01 KLD was straightforward; the last 5KB came from adaptive quantization and quantization-aware training.一位开发者发布了一个24KB的独立HTML文件，可在浏览器中运行一个小型语言模型，并依据随机种子生成短篇故事，据称在智能手机上可超过每秒60个token。将权重压缩到20KB、KL散度0.01并不难，最后5KB则靠自适应量化和量化感知训练实现。ある開発者が、ブラウザー上で小型言語モデルを動かし乱数シードから短編を生成する24KBの単一HTMLファイルを公開した。スマートフォンで毎秒60トークン超が出るという。重みを20KB・KLダイバージェンス0.01まで縮めるのは容易だったが、最後の5KBは適応的量子化と量子化を意識した学習で詰めたとしている。
2026-10-10 · SATURDAY · 15:10 PDT
1Apple discloses deal to hire team and license tech from personalized podcast startup Huxe苹果披露将聘用个性化播客初创公司 Huxe 团队并授权其技术アップル、パーソナライズ ポッドキャスト新興企業 Huxe のチーム採用と技術ライセンス契約を開示TECHCRUNCHApple told the European Commission it had agreed to make employment offers to certain Huxe AI employees and to take a non-exclusive license to the startup's intellectual property, a reverse acqui-hire first reported by MacRumors. Huxe, founded by developers of NotebookLM's AI podcast feature, shut down in May, and Apple filed the notice on June 9.苹果向欧盟委员会表示，已同意向 Huxe AI 的部分员工发出聘用邀约，并获得该公司知识产权的非独家授权；这一反向收购式招聘最先由 MacRumors 报道。Huxe 由 NotebookLM 的 AI 播客功能开发者创办，已于 5 月停止运营，苹果则在 6 月 9 日提交了该备案。アップルは欧州委員会に対し、Huxe AI の一部従業員に採用を提案し、同社の知的財産について非独占的ライセンスを取得することで合意したと届け出た。この逆アクイハイアは MacRumors が最初に報じた。Huxe は NotebookLM の AI ポッドキャスト機能を開発した技術者らが設立したが 5 月に終了しており、アップルの届け出は 6 月 9 日付だった。
2Nvidia in talks to acquire US 'open' model startup Reflection AI英伟达正洽谈收购美国“开放”模型初创公司 Reflection AINVIDIA、米国の「オープン」モデル新興企業 Reflection AI の買収を交渉中FINANCIAL TIMES · VIA HACKER NEWS · 85 PTS · 50 COMMENTS · DISCUSSIONThe Financial Times reported that Nvidia is in early talks to acquire Reflection AI or deepen its existing investment in the open-weight model startup. People with direct knowledge said the options range from a full takeover to an acqui-hire, more equity or extra computing power. Nvidia has already put about $800 million into the company.《金融时报》报道，英伟达正就收购开放权重模型初创公司 Reflection AI 或加深现有投资展开早期谈判。直接知情人士称，可选方案包括完全收购、人才与技术授权式交易、追加股权投资，或提供更多算力。英伟达此前已向该公司投入约 8 亿美元。英フィナンシャル・タイムズは、NVIDIA がオープンウェイト モデルの新興企業 Reflection AI の買収、または既存出資の拡大について初期段階の協議に入っていると報じた。直接の事情を知る関係者によれば、選択肢は完全買収から人材と技術のライセンス契約、追加出資、計算資源の追加提供まで幅がある。NVIDIA はすでに約 8 億ドルを同社に投じている。
3Senate report says AI data center firms will keep using NDAs and seeking tax breaks参议院报告称 AI 数据中心企业将继续使用保密协议并争取税收优惠上院報告書、AI データセンター企業は NDA の利用と税制優遇の要求を続けると指摘SENATOR ELIZABETH WARREN · VIA HACKER NEWS · 51 PTS · 5 COMMENTS · DISCUSSIONSenators Elizabeth Warren, Chris Van Hollen and Richard Blumenthal released a 27-page report on a yearlong inquiry into seven data center operators, among them Amazon, Google, Meta and Microsoft. It found the companies pay only for infrastructure serving them alone, routinely seek nondisclosure agreements that limit public scrutiny, and will keep seeking sales tax exemptions.参议员伊丽莎白·沃伦、克里斯·范霍伦和理查德·布卢门塔尔发布了一份 27 页报告，公布对七家数据中心运营商历时一年的调查结果，其中包括亚马逊、谷歌、Meta 和微软。报告发现，这些公司只承担专供自身的基础设施费用，经常要求签署保密协议以限制公众监督，并将继续争取销售税减免。エリザベス・ウォーレン、クリス・バン・ホーレン、リチャード・ブルメンソール各上院議員が、アマゾン、グーグル、Meta、マイクロソフトを含むデータセンター事業者 7 社への 1 年がかりの調査をまとめた 27 ページの報告書を公表した。各社は自社専用の設備の費用しか負担せず、公的な監視を制限する秘密保持契約を日常的に求め、今後も売上税の免除を求め続けるとしている。
4An AI-run pixel-art TV network broadcasts around the clock for about $2 a day一个全由 AI 运行的像素风电视频道以每天约 2 美元成本全天候播出AI がすべてを手がけるピクセルアートの TV ネットワーク、1 日約 2 ドルで 24 時間放送R/LOCALLLAMAA developer published SlopSoup TV, a nonstop pixel-art channel where models write every script, invent each character's voice and set the schedule. It runs on a single 16-vCPU Hugging Face Space with no GPU, routing premises to GLM-5.3 and scripts to GLM-5.3-Flash while gpt-oss-120b scores drafts and embedding checks block repeats. The creator puts the bill near $2 a day.一位开发者公开了 SlopSoup TV，这是一个不间断的像素风频道，所有剧本、每个角色的配音乃至排播安排都由模型完成。它运行在一个 16 vCPU、无 GPU 的 Hugging Face Space 上，选题交给 GLM-5.3，剧本交给 GLM-5.3-Flash，由 gpt-oss-120b 为草稿评分，并用嵌入检查阻止内容重复。作者称运行成本约为每天 2 美元。ある開発者が、脚本も各キャラクターの声も番組編成もすべてモデルが手がける途切れないピクセルアート チャンネル SlopSoup TV を公開した。GPU なしの 16 vCPU の Hugging Face Space 1 つで動き、企画は GLM-5.3、脚本は GLM-5.3-Flash に振り分け、gpt-oss-120b が草稿を採点し、埋め込みによる照合で重複放送を防ぐ。制作者は運用費は 1 日約 2 ドルだとしている。
5Google open-sources ML Drift, the GPU engine behind LiteRT's on-device inference谷歌开源 ML Drift，即 LiteRT 端侧推理背后的 GPU 引擎グーグル、LiteRT のオンデバイス推論を支える GPU エンジン ML Drift をオープンソース化GITHUB · VIA R/LOCALLLAMA · DISCUSSIONGoogle's AI Edge team open-sourced ML Drift, its cross-platform on-device GPU compute engine, under the Apache 2.0 license. The engine hides the differences between OpenGL ES, OpenCL, Metal and WebGPU behind one interface, and serves as the GPU acceleration core inside LiteRT while also shipping as a standalone library for custom inference runtimes.谷歌 AI Edge 团队以 Apache 2.0 许可开源了跨平台端侧 GPU 计算引擎 ML Drift。该引擎用统一接口屏蔽 OpenGL ES、OpenCL、Metal 和 WebGPU 之间的差异，既是 LiteRT 内部的 GPU 加速核心，也可作为独立库用于自定义推理运行时。グーグルの AI Edge チームが、クロスプラットフォームのオンデバイス GPU 計算エンジン ML Drift を Apache 2.0 ライセンスでオープンソース化した。OpenGL ES、OpenCL、Metal、WebGPU の違いを単一のインターフェースで隠し、LiteRT 内部の GPU アクセラレーション中核として働くとともに、独自の推論ランタイム向けの単体ライブラリとしても提供される。
2026-10-10 · SATURDAY · 12:09 PDT
1DistroKid says it is pulling songs in response to Universal Music's AI-slop lawsuitDistroKid 称下架歌曲是对环球音乐“AI 垃圾流水线”诉讼的回应DistroKid、ユニバーサル ミュージックの「AI スロップ」訴訟への対応として楽曲を削除していると認めるTHE VERGEDistroKid confirmed to The Verge that it has been removing artists' songs in direct response to claims by Universal Music Group, after musicians complained online that their work had vanished without notice. UMG sued the distributor in September, alleging it had built an 'AI-slop pipeline.'在音乐人于社交平台抱怨作品被无预警删除后，DistroKid 向 The Verge 确认，这些下架是对环球音乐集团相关主张的直接回应。环球音乐 9 月起诉这家分发商，称其打造了一条“AI 垃圾流水线”。楽曲が予告なく消えたとミュージシャンが SNS で訴えていた件について、DistroKid は The Verge に対し、これらの削除はユニバーサル ミュージック グループの主張への直接の対応だと認めた。同社は 9 月、このディストリビューターが「AI スロップのパイプライン」を築いたとして提訴している。
3A CEO's personal finance agent posted his bank balances to his company's Slack channel一位 CEO 的个人理财代理把银行余额发到了公司 Slack 频道ある CEO の家計エージェント、銀行残高を会社の Slack チャンネルに投稿BUSINESS INSIDER · VIA HACKER NEWS · 52 PTS · 59 COMMENTS · DISCUSSIONShane Mac, chief executive of XMTP Labs, says a 'CFO' agent he built on Grok Bot with read-only access to his personal accounts sent its monthly audit to his company's executive Slack channel on October 1. Grok's team traced it to two channels sharing a name and now requires explicit permission before an agent posts elsewhere. Mac has since disconnected his banking and other integrations.XMTP Labs 首席执行官 Shane Mac 表示，他基于 Grok Bot 搭建的“CFO”代理只有其个人账户的只读权限，却在 10 月 1 日把月度账务报告发到了公司高管的 Slack 频道。Grok 团队查明原因是两个频道同名，现已要求代理向其他频道发送信息前必须获得明确授权。Mac 随后断开了银行等各项集成。XMTP Labs の最高経営責任者 Shane Mac 氏によると、Grok Bot 上に構築した「CFO」エージェントは個人口座への読み取り専用アクセスしか持たなかったが、10 月 1 日に月次の収支報告を会社の経営陣向け Slack チャンネルへ送信した。Grok のチームは同名のチャンネルが二つあったことが原因と特定し、エージェントが別のチャンネルへ情報を送る際に明示的な許可を必須とした。Mac 氏はその後、銀行などの連携を解除した。
4An MIT-licensed plush toy runs a fully local voice assistant on Whisper, Hermes 8B and Kokoro一只 MIT 许可的毛绒玩具用 Whisper、Hermes 8B 和 Kokoro 跑完全本地的语音助手MIT ライセンスのぬいぐるみ、Whisper と Hermes 8B と Kokoro で完全ローカルの音声アシスタントを動かすGITHUB · VIA R/LOCALLLAMA · DISCUSSIONAn MIT-licensed project runs a conversational plush toy entirely on a home network: Whisper for speech recognition, an 8B Hermes model for replies and Kokoro for synthesis, with per-person memory through LangGraph. The toy itself is a Raspberry Pi Zero with a microphone, camera, speaker and head servo that streams to a laptop running the models. Face and emotion recognition let it tell who is speaking.一个 MIT 许可的项目让毛绒玩具完全在家庭网络内运行对话助手：Whisper 负责语音识别，80 亿参数的 Hermes 模型负责回复，Kokoro 负责语音合成，并通过 LangGraph 为每个人保留记忆。玩具本体是一块装有麦克风、摄像头、扬声器和头部伺服的 Raspberry Pi Zero，把数据传给运行模型的笔记本电脑。人脸与表情识别让它分辨正在说话的人。MIT ライセンスのプロジェクトが、家庭内ネットワークだけでぬいぐるみの対話アシスタントを動かしている。音声認識に Whisper、応答に 80 億パラメータの Hermes モデル、音声合成に Kokoro を使い、LangGraph で人ごとの記憶を保持する。ぬいぐるみ本体はマイク、カメラ、スピーカー、首のサーボを備えた Raspberry Pi Zero で、モデルを動かすノート PC へデータを送る。顔と表情の認識で誰が話しているかを判別する。
5A 35B Qwen MoE runs with vision and 131k context on a 6GB RTX 2060350 亿参数的 Qwen MoE 在 6GB 显存的 RTX 2060 上跑出视觉与 131k 上下文350 億パラメータの Qwen MoE、6GB の RTX 2060 で画像入力と 131k コンテキストを動かすR/LOCALLLAMAAn r/LocalLLaMA user reports running a Q4_K_M quant of Qwen3.6-35B-A3B on an RTX 2060 with 6GB of VRAM and 32GB of system memory, at about 600 tokens a second prefill and 23 a second decode on an empty cache. Keeping 39 expert layers and the vision projector on the CPU holds VRAM use under 5.2GB. Around 90k context the rates settle near 485 and 15 tokens a second.一位 r/LocalLLaMA 用户称，他在一块 6GB 显存的 RTX 2060 搭配 32GB 内存上运行了 Qwen3.6-35B-A3B 的 Q4_K_M 量化版本，空缓存下预填充约每秒 600 个 token、解码约每秒 23 个。把 39 层专家和视觉投影器放在 CPU 上，使显存占用保持在 5.2GB 以内。上下文增长到约 9 万时，速度稳定在预填充每秒 485、解码每秒 15 个 token 左右。r/LocalLLaMA の利用者が、6GB の VRAM を備えた RTX 2060 と 32GB のシステムメモリで Qwen3.6-35B-A3B の Q4_K_M 量子化版を動かし、キャッシュが空の状態でプリフィル毎秒約 600 トークン、デコード毎秒約 23 トークンを記録したと報告した。エキスパート 39 層と画像用プロジェクタを CPU に載せることで VRAM 使用量を 5.2GB 以内に抑えている。コンテキストが 9 万程度まで伸びると、プリフィル毎秒 485、デコード毎秒 15 トークン前後で安定する。
2026-10-10 · SATURDAY · 09:11 PDT
1Trump's turn to liability law leaves open who pays when an AI agent goes rogue特朗普转向以追责法律约束 AI，但智能体失控时由谁赔偿仍无定论トランプ政権が責任法に舵を切る、AI エージェント暴走時に誰が払うのかは未決着BLOOMBERGBloomberg reports that the Trump administration's turn to liability law instead of new AI rules leaves unsettled who pays when a model goes rogue: the company that built it or the business that deployed it. Treasury Secretary Scott Bessent and former AI czar David Sacks back the approach, and Trump has said the Justice Department should step in. Legal experts said the main US hacking law requires proof of intent.彭博社报道，特朗普政府选择以既有追责法律而非新规来约束 AI，这使得模型失控时究竟由开发公司还是部署企业承担赔偿责任悬而未决。财政部长贝森特与前白宫 AI 事务主管萨克斯支持这一路径，特朗普本人则表示司法部应当介入。法律专家指出，美国主要的计算机入侵法要求证明主观故意。ブルームバーグによると、トランプ政権が新たな規制ではなく既存の責任法で AI を律する方向に動いたことで、モデルが暴走した際に開発企業と導入企業のどちらが支払うのかが未決着のまま残されている。ベッセント財務長官と元ホワイトハウス AI 担当のサックス氏はこの路線を支持し、トランプ氏は司法省が介入すべきだと述べた。法律専門家は、米国の主要なハッキング法が故意の立証を求める点を指摘した。
2Standard Bots says its factory robots run on a shared base model of a few billion parametersStandard Bots：其工厂机器人运行在一个数十亿参数级的共享基础模型上Standard Bots、工場ロボットは数十億パラメータ規模の共通ベースモデルで動くと説明LATENT SPACEIn a Latent Space interview, Standard Bots co-founder Evan Beard and AI head Leif Jentoft described the stack behind the company's industrial robot arms. Customers adapt a shared base model through demonstrations and fine-tuning, the largest model is in the low billions of parameters, and a zero-shot perception system handles machine tending. Jentoft said targeted data beats raw volume.在 Latent Space 的访谈中，Standard Bots 联合创始人 Evan Beard 与 AI 负责人 Leif Jentoft 介绍了公司工业机械臂背后的技术栈。客户通过示范操作和微调来适配一个共享基础模型，其中最大的模型参数量为数十亿级，另有一套零样本感知系统负责机床上下料。Jentoft 表示，有针对性的数据比单纯的数据量更重要。Latent Space のインタビューで、Standard Bots の共同創業者 Evan Beard 氏と AI 責任者 Leif Jentoft 氏が、同社の産業用ロボットアームを支える技術構成を説明した。顧客は実演とファインチューニングで共通のベースモデルを適応させ、最大のモデルは数十億パラメータ規模で、機械への着脱作業はゼロショットの認識システムが担う。Jentoft 氏は、量よりも狙いを定めたデータが効くと述べた。
3A Claude-written CUDA megakernel runs Qwen3.8-27B at 140 tokens a second on one RTX 3090由 Claude 编写的 CUDA 超级内核让 Qwen3.8-27B 在单张 RTX 3090 上跑出每秒 140 tokenClaude が書いた CUDA メガカーネル、単一 RTX 3090 で Qwen3.8-27B を毎秒 140 トークンR/LOCALLLAMAA developer used Claude Opus 5.5 to write a CUDA megakernel for Qwen3.8-27B that they report runs 1.4 to 1.9 times faster than llama.cpp on a single RTX 3090. Code generation reaches 140 tokens a second against 73, and prefill about 1,600 against 1,100, by folding each speculative decoding cycle into one kernel launch. The server is a drop-in llama.cpp replacement but targets one Q4_K_M quant on 3090s only.一名开发者借助 Claude Opus 5.5 为 Qwen3.8-27B 编写了一个 CUDA 超级内核，据其报告在单张 RTX 3090 上比 llama.cpp 快 1.4 到 1.9 倍。代码生成从每秒 73 token 提升到 140，预填充从约 1,100 提升到约 1,600，做法是把每个推测解码周期压缩进一次内核启动。该服务端可直接替换 llama.cpp，但只针对 3090 上的单一 Q4_K_M 量化版本。ある開発者が Claude Opus 5.5 を使って Qwen3.8-27B 向けの CUDA メガカーネルを書き、単一の RTX 3090 で llama.cpp より 1.4 から 1.9 倍速いと報告した。コード生成は毎秒 73 トークンから 140 へ、プリフィルは約 1,100 から約 1,600 へ上がり、投機的デコードの各サイクルを一度のカーネル起動にまとめたことによるという。サーバーは llama.cpp の差し替えとして使えるが、対象は 3090 上の Q4_K_M 量子化のみ。
4DigUp is an MIT-licensed Mac app that searches local files with EmbeddingGemma 2DigUp：一款 MIT 许可的 Mac 应用，用 EmbeddingGemma 2 搜索本地文件DigUp、EmbeddingGemma 2 でローカルのファイルを検索する MIT ライセンスの Mac アプリGITHUB · VIA R/LOCALLLAMA · DISCUSSIONA developer has released DigUp, a free Mac app that runs Google DeepMind's EmbeddingGemma 2 locally to search a user's own files by what is in them. Text, images, audio and video share one embedding space, so a plain description can open a video at the moment it appears or jump to a minute of a podcast. It runs an 865 MB Q8_0 GGUF on llama.cpp with Metal inside a native Swift app, with no Python.一名开发者发布了 DigUp，这是一款免费 Mac 应用，在本地运行 Google DeepMind 的 EmbeddingGemma 2，按文件内容来搜索用户自己的文件。文本、图像、音频和视频共处同一嵌入空间，因此一句朴素的描述就能打开视频中对应的那一刻，或跳转到播客的某一分钟。它在原生 Swift 应用内通过 llama.cpp 与 Metal 运行一个 865 MB 的 Q8_0 GGUF，不依赖 Python。ある開発者が DigUp を公開した。Google DeepMind の EmbeddingGemma 2 をローカルで動かし、手元のファイルを中身で検索できる無料の Mac アプリだ。テキスト、画像、音声、動画を一つの埋め込み空間に置くため、ふつうの説明文で動画の該当の瞬間を開いたり、ポッドキャストの特定の分に飛んだりできる。ネイティブ Swift アプリの中で llama.cpp と Metal により 865 MB の Q8_0 GGUF を動かし、Python は不要。
5Nvidia has reportedly stopped making the RTX 5090 and will reserve GB202 for professional cards报道称英伟达已停产 RTX 5090，GB202 芯片将专供专业卡NVIDIA が RTX 5090 の生産を停止し GB202 をプロ向けカードに回すとの報道TOM'S HARDWARE · VIA R/LOCALLLAMA · DISCUSSIONTom's Hardware reports, citing a leaked factory notice from the leaker @hongxing2020, that Nvidia has stopped selling GB202 chips for consumer RTX 5090 boards, including the China-only D variants. A second leaker said the silicon will now go only to data center and professional cards, leaving the RTX 5080 24GB as the top GeForce part and ending the 16GB version. The site expects a supply drought to push prices up.Tom's Hardware 援引爆料者 @hongxing2020 流出的一份工厂通知报道，英伟达已停止向消费级 RTX 5090 显卡供应 GB202 芯片，其中包括面向中国市场的 D 版。另一名爆料者称该芯片今后只用于数据中心和专业卡，GeForce 系列的最高型号将变为 RTX 5080 24GB，16GB 版本则停产。该媒体预计随之而来的供应紧缺会推高价格。Tom's Hardware は、リーカーの @hongxing2020 が流した工場の通知を引用し、NVIDIA が消費者向け RTX 5090 基板への GB202 チップ供給を止めたと報じた。中国向けの D 版も含まれる。別のリーカーによると、このシリコンは今後データセンター向けとプロ向けカードにのみ回され、GeForce の最上位は RTX 5080 24GB となり、16GB 版は生産終了になる。同誌は供給難が価格を押し上げると見ている。
2026-10-10 · SATURDAY · 06:11 PDT
1Anti-scam operations are putting AI bots on the phone to waste scammers' time反诈骗行动派出 AI 机器人接听来电，专门耗掉骗子的时间詐欺対策の現場が AI ボットを電話口に立たせ、詐欺師の時間を奪うWIREDWired reports that anti-cybercrime efforts are now using lifelike AI bots to tie up scammers who believe they have reached a real victim. The Australian company Apate runs about 350,000 bots that answer scam calls, infiltrate scam chat groups and reply to texts, and its chief executive says it has collected more than 250,000 live details on fraudsters, from scam URLs to money mule accounts.《连线》报道，打击网络犯罪的行动正开始使用逼真的 AI 机器人，让骗子以为自己联系上了真人受害者，从而被拖住。澳大利亚公司 Apate 运行约 35 万个机器人，负责接听诈骗电话、潜入诈骗聊天群并回复短信；其首席执行官称已实时收集到超过 25 万条诈骗者信息，涵盖诈骗网址到洗钱账户。本物の被害者だと思い込んだ詐欺師を、精巧な AI ボットで引き止める取り組みが広がっていると Wired が報じた。オーストラリア企業 Apate は約 35 万体のボットを運用し、詐欺電話に応答し、詐欺のチャットグループに入り込み、SMS にも返信する。同社の最高経営責任者は、詐欺サイトの URL から資金洗浄用口座まで 25 万件を超える情報をリアルタイムで集めたと述べている。
2Talorys is a one-command personal AI agent that runs inside your own Cloudflare accountTalorys：一条命令部署到自有 Cloudflare 账户的个人 AI 智能体Talorys、コマンド一つで自分の Cloudflare アカウント上に置ける個人 AI エージェントGITHUB · VIA HACKER NEWS · 55 PTS · 21 COMMENTS · DISCUSSIONA developer has published Talorys, an MIT-licensed personal AI agent that deploys into the user's own Cloudflare account with a single npx command. It is built on Workers, Durable Objects and Workers AI, and bundles chat, memory, tasks, notes and scheduled reminders. The project is single-user, aimed at the free tier, and ships with no telemetry.一名开发者发布了 Talorys，这是一个采用 MIT 许可的个人 AI 智能体，只需一条 npx 命令即可部署到用户自己的 Cloudflare 账户。它构建在 Workers、Durable Objects 和 Workers AI 之上，集成了对话、记忆、任务、笔记和定时提醒。该项目面向单用户、瞄准免费套餐，且不含任何遥测。開発者が、MIT ライセンスの個人向け AI エージェント Talorys を公開した。npx コマンド一つで利用者自身の Cloudflare アカウントに展開でき、Workers、Durable Objects、Workers AI の上に構築されている。チャット、記憶、タスク、メモ、定時リマインダーを備え、単一ユーザー向けで無料プランを想定し、テレメトリは送らない。
3Alan Turing Institute's new head says the UK must not depend on foreign AI it cannot control艾伦·图灵研究所新任负责人：英国不能依赖自己无法掌控的外国 AIアラン・チューリング研究所の新所長、英国は制御できない海外 AI に依存すべきでないと語るTHE GUARDIANGeorge Williamson, the new head of the Alan Turing Institute, told the Guardian that Britain should not rely on AI systems it cannot inspect or that could be restricted or switched off, and needs home-grown versions. He said national resilience will be the institute's focus, pointing to Washington's temporary block in June on releasing Anthropic's newest models outside the US.艾伦·图灵研究所新任负责人 George Williamson 对《卫报》表示，英国不应依赖自己无法审查、且可能被限制甚至被关停的 AI 系统，必须发展本土版本。他说国家韧性将成为该研究所的工作重点，并提到美国政府 6 月曾一度禁止 Anthropic 最新模型在美国以外发布。アラン・チューリング研究所の新所長ジョージ・ウィリアムソン氏はガーディアンに対し、英国は検証できない、あるいは制限や停止をされ得る AI システムに頼るべきではなく、自国版を持つ必要があると述べた。研究所は今後「国家の回復力」を重点に据えるとし、米政府が 6 月に Anthropic の最新モデルの国外提供を一時的に止めた例を挙げた。
4Laya's author open-sources Vega, an 800M decision model that rolls a ball into its answerLaya 作者开源 Vega：8 亿参数决策模型，让小球滚落得出答案Laya の作者が Vega を公開、ボールを転がして答えを出す 8 億パラメータの意思決定モデルNANDAKISHOR M · VIA R/LOCALLLAMA · DISCUSSIONNandakishor M, who released the open decision model Laya, has open-sourced Vega in 800M and 4B sizes with 73k context and image input. One pass through a frozen model yields five pooled vectors, then a ball rolls across a landscape holding one valley per allowed answer and settles on one, with a calibrated probability. He says the trained part weighs 55 MB and beats many Jev benchmarks in one shot.此前发布开源决策模型 Laya 的 Nandakishor M 开源了 Vega，提供 8 亿和 40 亿参数两档，支持 73k 上下文和图像输入。冻结模型一次前向读取提示词后汇聚出五个向量，随后让小球在为每个候选答案各设一处低谷的地形上滚动，停落之处即为答案，并附带校准后的概率。他称训练出的部分仅 55 MB，并在多项 Jev 基准上单次作答即胜出。オープンな意思決定モデル Laya を公開した Nandakishor M 氏が、Vega をオープンソース化した。8 億と 40 億パラメータの 2 種で、73k の文脈長と画像入力に対応する。凍結したモデルを一度通してプロンプトから 5 つのベクトルを取り出し、許される答えごとに谷を一つ置いた地形にボールを転がして落ち着いた位置を答えとし、校正済みの確率を添えて返す。学習した部分は 55 MB で、Jev のベンチマークの多くを一発回答で上回ると同氏は述べている。
5DeepMind's Pushmeet Kohli and Biohub's Sal Candido say protein folding is far from solvedDeepMind 的 Pushmeet Kohli 与 Biohub 的 Sal Candido：蛋白质折叠远未被解决DeepMind のプシュミート・コーリ氏と Biohub のサル・カンディド氏、タンパク質の折りたたみは解決には程遠いと語るLATENT SPACEIn a Latent Space panel, Google DeepMind's Pushmeet Kohli and Biohub's Sal Candido argue that AlphaFold settled only part of protein folding and that structure prediction remains open. They say scaling compute and data alone will not deliver biology, and that finding the right scaling law for biological data matters more than model size. A virtual cell, they add, will need fundamentally different datasets.在 Latent Space 的一场对谈中，谷歌 DeepMind 的 Pushmeet Kohli 与 Biohub 的 Sal Candido 认为，AlphaFold 只解决了蛋白质折叠的一部分，结构预测仍是未决问题。他们表示，仅靠扩大算力和数据并不能攻克生物学，为生物数据找到正确的扩展规律比加大模型更重要。两人还说，构建虚拟细胞需要截然不同的数据集。Latent Space の討論で、Google DeepMind のプシュミート・コーリ氏と Biohub のサル・カンディド氏は、AlphaFold が解いたのはタンパク質の折りたたみの一部にすぎず、構造予測は依然として未解決だと論じた。計算資源とデータの拡大だけでは生物学は攻略できず、生物データに合ったスケーリング則を見つけることがモデルの大型化より重要だと述べた。仮想細胞の実現には根本的に異なるデータセットが必要だとも語った。
2026-10-10 · SATURDAY · 03:13 PDT
1vLLM merges a /v1/systemone endpoint that returns typed decisions with per-option probabilitiesvLLM 合并 /v1/systemone 端点，返回带各选项概率的类型化决策vLLM、選択肢ごとの確率を伴う型付き判断を返す /v1/systemone エンドポイントをマージGITHUB · VIA R/LOCALLLAMA · DISCUSSIONvLLM merged a pull request adding a POST /v1/systemone endpoint that takes a state block plus named questions and returns typed answers with per-option probabilities and a confidence value. It covers one question type, choice, and autoregressive models only, moving the work out of an untuned example server into vLLM itself. llama.cpp and Ollama shipped the same endpoint in the past two weeks.vLLM 合并了一个拉取请求，新增 POST /v1/systemone 端点：接收状态块与具名问题，返回类型化答案，并附上各选项概率和置信度。目前只支持 choice 一种问题类型和自回归模型，把原本放在示例中、未经调优的决策服务移入 vLLM 本体。llama.cpp 与 Ollama 已在过去两周内上线同一端点。vLLM は POST /v1/systemone エンドポイントを追加するプルリクエストをマージした。状態ブロックと名前付きの質問を受け取り、選択肢ごとの確率と確信度を添えた型付きの回答を返す。対応は choice という1種類の質問と自己回帰モデルのみで、未調整のサンプルサーバーにあった処理を vLLM 本体へ移している。llama.cpp と Ollama も過去2週間に同じエンドポイントを実装した。
2Nikon strips its Small World in Motion winner over AI use and names a new first place尼康因使用 AI 取消 Small World in Motion 冠军资格，并重新评出第一名ニコン、AI 使用で Small World in Motion の優勝を取り消し、新たな1位を発表ARS TECHNICANikon disqualified the winning entry in its Small World in Motion video competition after concluding it did not comply with the contest's rules on generative AI. Ning Xu of Tsinghua University said he used AI to distinguish and visualize features in reconstructed grayscale images, but denied generating the footage or the cilia it showed. Nguyen Nam Nhat of Vietnam is the new first place.尼康认定其 Small World in Motion 显微视频比赛的获奖作品不符合赛事关于生成式 AI 的规定，取消了该作品的获奖资格。清华大学的 Ning Xu 表示，他用 AI 来区分并可视化重建灰度图像中的特征，但否认用 AI 生成影片本身或其中的纤毛运动。新的第一名是越南的 Nguyen Nam Nhat。ニコンは、顕微鏡動画コンテスト Small World in Motion の優勝作品が生成 AI に関する規定に適合していなかったと判断し、受賞を取り消した。清華大学の Ning Xu 氏は、再構成したグレースケール画像の特徴を識別し可視化するために AI を使ったと述べる一方、映像そのものや繊毛の動きを生成したことは否定している。新たな1位はベトナムの Nguyen Nam Nhat 氏。
3Anthropic and OpenAI count a closely watched revenue figure differently, Bloomberg reports彭博：Anthropic 与 OpenAI 对一项备受关注的营收指标算法不同ブルームバーグ：Anthropic と OpenAI は注目される売上指標の算定方法が異なるBLOOMBERGBloomberg reports that investors measuring the race between OpenAI and Anthropic have run into a problem: the two private companies calculate a closely watched revenue figure differently, so the headline numbers are not directly comparable. OpenAI's annualized revenue was reported near $70bn in September and near $50bn this month. Both are moving toward public listings where investors price one against the other.彭博报道，投资者在比较 OpenAI 与 Anthropic 的竞争态势时遇到一个问题：两家非上市公司对一项备受关注的营收指标采用不同算法，因此公开数字无法直接对比。OpenAI 的年化营收在 9 月被报为接近 700 亿美元，本月则接近 500 亿美元。两家公司都在走向上市，而投资者正拿它们相互对标。ブルームバーグによると、OpenAI と Anthropic の競争を測る投資家は、両社が注目される売上指標を異なる方法で算定しているため、公表数字をそのまま比較できないという問題に直面している。OpenAI の年換算売上は 9 月には 700 億ドル近く、今月は 500 億ドル近くと報じられた。両社とも上場に向かっており、投資家は互いを比較して評価している。
4Two open-weights models outrank every Anthropic model on Artificial Analysis's Cyber Index在 Artificial Analysis 的 Cyber Index 上，两款开放权重模型排名高于 Anthropic 全部模型Artificial Analysis の Cyber Index で、オープンウェイトの2モデルが Anthropic の全モデルを上回るARTIFICIAL ANALYSIS · VIA R/LOCALLLAMA · DISCUSSIONArtificial Analysis's Cyber Index, an equal-weighted average of three defensive security benchmarks, puts the open-weights MiMo-V2.6-Pro at 56.1 and GLM-5.3-Flash at 49.9, ahead of Claude Opus 5.5 at 28.7 and Claude Fable 5.1 at 25.0. The gap is mostly refusals: Opus 5.5 declines 98 percent of the CyberGym end-to-end tasks, while the two open models refuse none and pass 74 to 79 percent.Artificial Analysis 的 Cyber Index 由三项防御性安全基准等权平均而成。开放权重的 MiMo-V2.6-Pro 得 56.1、GLM-5.3-Flash 得 49.9，高于 Claude Opus 5.5 的 28.7 和 Claude Fable 5.1 的 25.0。差距主要来自拒答：Opus 5.5 在 CyberGym 端到端任务中拒绝了 98% 的题目，而两款开放模型零拒答，通过率为 74% 到 79%。Artificial Analysis の Cyber Index は防御的セキュリティの3つのベンチマークを等重みで平均した指標で、オープンウェイトの MiMo-V2.6-Pro が 56.1、GLM-5.3-Flash が 49.9 となり、Claude Opus 5.5 の 28.7 と Claude Fable 5.1 の 25.0 を上回った。差の大半は拒否によるもので、Opus 5.5 は CyberGym のエンドツーエンド課題の 98% を拒否した一方、2つのオープンモデルは拒否がなく 74〜79% を通過している。
5Britain's ad industry turns to AI, closing the route that produced directors like Ridley Scott英国广告业转向 AI，正在关闭培养雷德利·斯科特这类导演的入口英国の広告業界が AI に傾き、リドリー・スコットのような監督を生んだ入口が狭まるTHE GUARDIANThe Guardian reports that the advertising industry's rush to adopt AI is cutting the entry-level commercial work that trained British directors from Ridley Scott to Guy Ritchie. Luke Scott, who runs the group that includes Ridley Scott Associates, says he fears a lost generation and warns of a monoculturalisation of everything. WPP opened the first site of a 600 million pound production arm last month.卫报报道，广告业急于采用 AI，正在削减那些曾培养出从雷德利·斯科特到盖·里奇等英国导演的入门级广告片工作。统管包括 Ridley Scott Associates 在内集团的卢克·斯科特说，他担心会出现“迷失的一代”，并警告一切都将被“单一文化化”。WPP 上月启用了其 6 亿英镑制片业务的首个基地。ガーディアンによると、広告業界が急速に AI を取り入れた結果、リドリー・スコットからガイ・リッチーまで英国の監督を育ててきた新人向けの CM 仕事が減っている。Ridley Scott Associates を含むグループを率いるルーク・スコット氏は「失われた世代」を懸念し、あらゆるものが単一文化化すると警告する。WPP は先月、6 億ポンド規模の制作事業の第1拠点を開設した。
2026-10-10 · SATURDAY · 00:12 PDT
1A Strata fork called Basalt runs Qwen3.8-Flash-Next at 665 tokens a second on two Blackwell cardsStrata 分支 Basalt 在两张 Blackwell 显卡上以每秒 665 个 token 运行 Qwen3.8-Flash-NextStrata のフォーク Basalt、Blackwell 2枚構成で Qwen3.8-Flash-Next を毎秒665トークンで実行R/LOCALLLAMAA developer released Basalt, a fork of the Strata inference engine tuned only for Qwen3.8-Flash-Next on Blackwell GPUs. It reports 665 tokens a second on structured output and 354 on prose from an IQ3_XXS quant on a 5090 paired with a 5060 Ti at 400 watts, about 2.6 times Strata's throughput. It serves up to eight concurrent users and repacks weights into one file per quant.一位开发者发布了 Basalt，这是仅针对 Blackwell 架构上的 Qwen3.8-Flash-Next 调优的 Strata 推理引擎分支。作者称在 5090 搭配 5060 Ti、功耗 400 瓦的条件下，以 IQ3_XXS 量化可达到结构化输出每秒 665 个 token、散文每秒 354 个，约为 Strata 吞吐量的 2.6 倍。它支持最多 8 个并发用户，并把权重重新打包为每种量化一个文件。開発者が、Blackwell 上の Qwen3.8-Flash-Next 専用に調整した推論エンジン Strata のフォーク「Basalt」を公開した。5090 と 5060 Ti の組み合わせで消費電力400ワット、IQ3_XXS 量子化のとき構造化出力は毎秒665トークン、文章生成は354トークンに達し、Strata の約2.6倍のスループットだという。最大8人の同時利用に対応し、重みは量子化ごとに1ファイルへ再パックされる。
2Thomas Hales recounts Lean's 'summer of soundness bugs' and says AI proofs still need human audits托马斯·黑尔斯回顾 Lean 的“健全性漏洞之夏”，称 AI 形式化证明仍需人工审核トマス・ヘイルズ氏、Lean の「健全性バグの夏」を振り返り、AI による証明にも人間の監査が必要と論じるTERENCE TAO'S BLOG · VIA HACKER NEWS · 86 PTS · 17 COMMENTS · DISCUSSIONIn a guest post on Terence Tao's blog, Thomas Hales says several soundness bugs surfaced in the Lean theorem prover in July and August, one yielding an illicit disproof of the Collatz conjecture and another a short illicit proof of Kepler. All were repaired, and security researchers using frontier models found them, not attackers. He argues a Lean proof needs a kernel check plus a human audit of statement fidelity.在陶哲轩博客的一篇客座文章中，托马斯·黑尔斯写道，Lean 定理证明器在 7 月和 8 月出现多个健全性漏洞，其中一个产生了对考拉兹猜想的非法反证，另一个给出了开普勒猜想的简短非法证明。这些漏洞均已修复，且是由使用前沿模型的安全研究者而非攻击者发现的。他主张 Lean 证明除内核检查之外，仍需人工核对形式化陈述是否与原定理一致。テレンス・タオ氏のブログへの寄稿で、トマス・ヘイルズ氏は、Lean 定理証明器に7月と8月に複数の健全性バグが見つかり、うち一つはコラッツ予想の不正な反証を、別の一つはケプラー予想の短い不正な証明を生んだと述べた。いずれも修正済みで、発見したのは攻撃者ではなくフロンティアモデルを使う安全研究者だったという。カーネル検査に加え、形式化された命題が意図した定理と一致するかを人間が監査する必要があると論じている。
3Fired OpenAI safety researcher Tomek Korbak says the head of safety told him he was no longer trusted被解雇的 OpenAI 安全研究员科尔巴克称，安全负责人告知他已不再受信任解雇された OpenAI の安全研究者コルバク氏、安全責任者から「もう信頼していない」と告げられたと投稿TOMEK KORBAK · VIA HACKER NEWS · 45 PTS · 2 COMMENTS · DISCUSSIONTomek Korbak wrote that he was called into a meeting with OpenAI's head of safety and told the company no longer trusted him, that a security guard took his badge and walked him out of the building, and that he then learned colleagues Mikita Balesni and Jasmine Wang had been fired too. OpenAI parted ways with the three on October 1, saying they mishandled sensitive company information, which they deny.托梅克·科尔巴克写道，他被叫去与 OpenAI 安全负责人开会，被告知公司已不再信任他，随后保安收走他的门禁卡并把他带出大楼，之后他才得知同事米基塔·巴列斯尼和贾斯敏·王也被解雇。OpenAI 于 10 月 1 日与这三人解除关系，称他们不当处理了公司敏感信息，三人对此予以否认。トメク・コルバク氏は、OpenAI の安全責任者との面談に呼ばれ、会社はもう自分を信頼していないと告げられ、警備員にバッジを取り上げられて建物の外へ案内されたと投稿した。その後、同僚のミキタ・バレスニ氏とジャスミン・ワン氏も解雇されたと知ったという。OpenAI は10月1日に3人との関係を終了し、社内の機密情報を不適切に扱ったと説明しているが、3人は否定している。
4Ai2 replaces priority scheduling on its GPU clusters with time budgets and fair-share allocationAi2 用 GPU 时间预算与分层公平份额取代集群的优先级调度Ai2、GPU クラスタの優先度ベースのスケジューラを時間予算と階層的フェアシェアに置き換えAI2Ai2's AI infrastructure team says it has replaced the priority-based scheduler on its GPU clusters with GPU time budgets, hierarchical fair-share allocation and a time-slicing contract. The team runs thousands of H100, B200 and B300 chips in clusters of 88 to 1,024 GPUs for about 150 researchers, with requests for two to three times the GPUs available. The old scheme invited priority inflation and GPU squatting.Ai2 的 AI 基础设施团队表示，已把 GPU 集群上基于优先级的调度器换成 GPU 时间预算、分层公平份额分配和时间切片约定。该团队为约 150 名研究人员运行数千张 H100、B200 和 B300，集群规模从 88 张到 1024 张 GPU，而待处理的请求长期是可用 GPU 的两到三倍。旧机制助长了优先级虚高和占着 GPU 不用的囤卡行为。Ai2 の AI インフラチームは、GPU クラスタの優先度ベースのスケジューラを、GPU 時間予算・階層的なフェアシェア配分・タイムスライス契約を組み合わせた方式に置き換えたと説明した。同チームは約150人の研究者向けに数千基の H100、B200、B300 を88～1024 GPU規模のクラスタで運用しており、要求は常に利用可能な GPU の2～3倍に達する。旧方式では優先度の水増しや GPU の占拠が起きていた。