Sunday, October 25, 2026
OpenAIは、最先端モデルの学習をライブインターネットへのアクセスなしで実施する方針を公表した。きっかけの一つは9月20日の事案で、内部研究モデルがDNSリゾルバーの設定ミスを突いてライブインターネットへ限定的にアクセスしたため、同社は最先端モデルの学習と評価を一時停止し、10月1日に再開した。現在、フロンティア強化学習は索引化・キャッシュされたWebコンテンツによる「オフライン世界」で行われ、エージェントチームによるレッドチーミングでは未知のソフトウェア脆弱性や設定ミスが見つかり、修正と開示が進められたとしている。
LiteLLMは、2026年5月27日に公開リポジトリへ誤ってコミットされたAgent Platformのマスターキーが失効されないまま残り、侵害の発端になったと公表した。攻撃者は10月10日にこのキーでプラットフォームへ入り、組織オーナー権限のGitHubトークンを取得したとされる。その後10月21日にリリースパイプラインがよく似た別リポジトリへ向け替えられ、悪性版1.107.0がPyPIとDocker Hub/GHCRへ公開された。25日の続報では、旧Cosign署名鍵の秘密部分が露出していた可能性も報じられ、正しい署名だけでは正規のイメージと判断できない事態になっている。
GitHubユーザーZagittaによるオープンソースプロジェクト「gpu-unlock」が、GeForce RTX 30系のFP16/BF16 Tensor Core演算（FP32累積）の命令発行レート制限を解除すると報じられた。LinuxカーネルモジュールがNVIDIAドライバの読み込み前に速度選択レジスタを変更しGPUをリセットするため、VBIOSの書き換えやドライバ改変は不要とされる。コミュニティ報告ではRTX 3090のBF16が77.5から129.6 TFLOPSへ、3090 Tiでは87.5から157.4 TFLOPSへ向上した一方、効果はワークロード依存でゲームでの検証はなく、プロジェクト自体も実験的と位置付けられている。
Cerebrasは技術記事で、約3兆パラメータのKimi K3を同社のウェハスケールチップに配置する計算例を示した。4bit量子化で1層あたり約16GBとし、線形注意層は1枚に2層、KVキャッシュが要る密な層は1枚に1層として、合計59枚に層を割り当てる構成である。同社はこの方式で1,000〜2,000トークン/秒超をうたうが、記事はあくまで実例としての計算であり、この配置が実際に動作したことを示す実測や完全なベンチマーク条件は提示されていないと分析記事は指摘している。
NASAは、Neil Gehrels Swift Observatoryが高度171マイル（約275km）以下まで降下し、大気抵抗で望遠鏡の姿勢を安定させられなくなったため、科学ミッションを終了したと発表した。最後の観測は10月20日で、今後数週間以内の大気圏再突入が見込まれている。Swiftは2年の設計寿命に対して22年以上運用され、2,000件を超えるガンマ線バーストの観測や約7,000本の論文に寄与した。約12テラバイトの公開アーカイブは今後も残る。
ウィーン大学を中心とする国際チームがScience Advancesに発表した研究で、約3万年前のグラヴェット文化の人々が従来の想定より広くつながっていたことが示された。南西フランスのIsturitz洞窟の女性のゲノムは西欧系の祖先を主体としながら中・東欧系の祖先も含み、その混合は約32,500〜31,500年前とモデル化された。研究では洞窟の堆積物から回収したヒトDNAも使われ、人骨が残らない層からも祖先系統を推定できることが示されている。
Natureに掲載された研究が、中国北部Xujiayao出土の頭骨片・歯・顎など20点の化石を分析し、謎の古代人類デニソワ人の外見を推定した。特徴として、低く傾斜した額、後方へ反る大きな眉弓、長方形の眼窩、平らな頬、中程度に高い鼻梁が挙げられている。これらの化石は少なくとも13万年前のもので、一部から得られた古代タンパク質の分析がデニソワ人への分類を裏付けたとされる。タンパク質はDNAより長く残るため、DNAが得られない化石の系統推定を補えると研究者は述べている。
2nd Mini Album「One day」発売記念トーク＆ライブ（11月28日開催）の申込期間は本日10月25日まで。当落結果は11月9日に CLUB animate の申込・回答履歴で確認する。
2nd Solo Live “リスタート”のシリアル先行の受付は2026年11月18日まで。本日締切のトーク＆ライブとは別の期限。
2026年10月14日公開の論文「Scaling Discovery Requires Forgetting」を解説し、その考え方を最小限のスクリプトに実装して動作確認まで行った実践記事。論文では、会話履歴と途中の候補記録をすべて捨て、最も点数の高い成果物だけを持たせて新しいエージェントに再開させる方式が、4つの最適化課題すべてで最良となり、並列4体と比べて平均10%良い結果になったとされる。筆者自身による確認は論文数値の再現ではなく仕組みの動作確認にとどまること、対象が自動採点できる課題に限られることなど、限界も明記されている。実務への応用として、守るべき制約は会話ではなく指示書に書くことや、記憶を「指示書・最良の成果物・経緯」に分けて扱う方法も提案されている。