森本🤟

コンピューターと人間が会話する未来を作っていました | LLM無職←nocall株式会社CTO←明治大学←女装コンカフェ嬢

[森本🤟 @1MoNo2Prod]

https://t.co/1sv1rQuiKe

[森本🤟 @1MoNo2Prod]

Liquid AIからe2eの会話モデルがリリース

[Liquid AI @liquidai]

本日、日本語向けの新モデルを2つ公開しました🇯🇵
音声モデル：LFM2.5-Audio-1.5B-JP
言語モデル：LFM2.5-1.2B-JP-202606

LFM2.5-Audio-1.5B-JP は、Liquid AI 初の日本語音声モデルです。
日本語で話しかけると、日本語の音声で応答します。ASR・TTS を別々に組み合わせるのではなく、単一のモデルで完結するエンドツーエンドの音声モデルです。
> 日本語に対応した、このスケールでは初の汎用エンドツーエンド音声モデル
> 15億（1.5B）パラメータで、J-Moshi（約77億）を上回る性能
> Qwen2.5-Omni-3B（約55億）にも匹敵する性能
> 追加学習を想定したベースモデル

LFM2.5-1.2B-JP-202606 は、最新版の日本語言語モデルです。
前バージョン（LFM2.5-1.2B-JP）はすでに、JMMLU、M-IFEval、GSM8K において Qwen3-1.7B や Llama 3.2 1B を上回っていました。
今回のアップデートでは、日本語データミックスの改善と新しい中間・事後学習により、さらに広範な日本語ベンチマークで 最高性能を達成しています。

どちらのモデルも本日より利用できます。
モデル:
音声: https://t.co/okF9tWGB5l
言語: https://t.co/5F69Z7obPS
ドキュメント: https://t.co/DyoBE2zOJQ

[Liquid AI @liquidai]

本日、日本語向けの新モデルを2つ公開しました🇯🇵
音声モデル：LFM2.5-Audio-1.5B-JP
言語モデル：LFM2.5-1.2B-JP-202606

LFM2.5-Audio-1.5B-JP は、Liquid AI 初の日本語音声モデルです。
日本語で話しかけると、日本語の音声で応答します。ASR・TTS を別々に組み合わせるのではなく、単一のモデルで完結するエンドツーエンドの音声モデルです。
> 日本語に対応した、このスケールでは初の汎用エンドツーエンド音声モデル
> 15億（1.5B）パラメータで、J-Moshi（約77億）を上回る性能
> Qwen2.5-Omni-3B（約55億）にも匹敵する性能
> 追加学習を想定したベースモデル

LFM2.5-1.2B-JP-202606 は、最新版の日本語言語モデルです。
前バージョン（LFM2.5-1.2B-JP）はすでに、JMMLU、M-IFEval、GSM8K において Qwen3-1.7B や Llama 3.2 1B を上回っていました。
今回のアップデートでは、日本語データミックスの改善と新しい中間・事後学習により、さらに広範な日本語ベンチマークで 最高性能を達成しています。

どちらのモデルも本日より利用できます。
モデル:
音声: https://t.co/okF9tWGB5l
言語: https://t.co/5F69Z7obPS
ドキュメント: https://t.co/DyoBE2zOJQ

[森本🤟 @1MoNo2Prod]

@suika__penguin やりたい！！👀👀

[森本🤟 @1MoNo2Prod]

ソフトウェアのテスト・品質保証に興味あってAI駆動開発したいエンジニアにおすすめします！

[ふぇね | 山中裕貴 @0xfene]

【激募集】
AI駆動開発(Claude Code)で、開発品質をいかに上げていくか...??を考えて実装するポジションのニーズがめちゃくちゃありすぎて、人が足りず探しています！！

・テストコード書くの当たり前でしょ、って人
・開発チームに溶け込んで、品質をジワジワ変えていきたい
・AIで爆速になる時代、逆に品質で勝ちにいきたい

少しでも興味ある方いたら、DMかコメントください！

[森本🤟 @1MoNo2Prod]

@_pandasista アスケンいいですよね！
自分も最近夏に向けて体重を減らしたくて課金し始めました。やっぱり記録するって大事ですね

[森本🤟 @1MoNo2Prod]

@suna_gaku おすすめに流れてきたのでリプします🙏

自分もそれがしたかったので、codexがclaude呼べるスキル作りました。codexのセッションが同じなら、同じccのセッションを使うようにしてるので、コンテキストも保持できて便利です。もし良かったら使ってください🙏

https://t.co/UERjgqXb9t

[森本🤟 @1MoNo2Prod]

『自転車乗りながらスマートグラスでコーティング』は危なすぎて草

[Even Realities @EvenRealities]

Is this what you mean? ;)

[森本🤟 @1MoNo2Prod]

次のCodex/Claude Codeモーメントが起こるのは金融・会計・財務・経理

理由:
- 数学能力の向上
- 売上・利益・株価や検証可能性が高い

証拠:
- ChatGPTが金融口座を接続して支出・投資・負債を分析できる機能をリリース
- Cloudflare CEOが「測る人（=経理や財務）」をレイオフしたと発言

[森本🤟 @1MoNo2Prod]

ChatGPTに分かりにくい文章を図解してもらうの、めっちゃいいな

『考える脳 考えるコンピューター』を読んでいたんだけど、テキストだけだと頭に入りにくい概念を「図解して」と頼んだら、わかりやすい図まで出してくれて感動した。こういう本の読み方、自分の理解度を高めるために全然アリだな。

↓入力文書
「柱状構造を簡単に思い描くために、微細な円柱の一つが人間の髪の太さであるとしよう。髪を何千本と用意し、かなり短く、たとえば、小文字のｉから点を除いた高さに切る。切った毛、つまり柱をすべてたてて並べ、横をのりづけして、きわめて密集したブラシのようなものをつくる。つぎに、多数の長くて特別に細い髪を一枚の紙のように敷き、新皮質の第一層の軸索を模したものと考え、ブラシ状の短い髪の上にかぶせる。こうしてできた敷物のようなものは、かなり単純化されたモデルだが、新皮質の硬貨ほどの一領域をあらわしている。情報の流れはほとんどが髪の方向、つまり、第一層では水平に、第二層から第六層までは垂直になる。 柱状構造がどう機能するかを論じる前に、あと一つだけ細かな説明を補足しておく。柱状構造の一つを入念に調べると、細胞のシナプスの九〇パーセント以上がその構造の外側とつながっていることがわかる。隣接する柱状構造と結合しているものもあれば、脳の半分も離れた場所と結合しているものもある。」

[森本🤟 @1MoNo2Prod]

> Amazonがトークン消費リーダーボードを閉鎖。トークン使用量を水増しする「トークンマキシマイズ」が横行したため

俺は最初「さすがアマゾン幹部は賢いな！AI使用を全社に強制して教育できるし、トークン水増しするアホとAI拒否派をあぶり出せる神施策！」って時点で見てたんだけど違ったらしい

[Techmeme @Techmeme]

Sources: Amazon has shut down an internal leaderboard that tracked employees' use of AI tools after workers tried to boost their scores with needless tasks (@rafeuddin_ / Financial Times)

(Visit Techmeme dot com for the link and full context!)

[森本🤟 @1MoNo2Prod]

Devinの開発元 @cognition が1,600億円調達。評価額は4兆円over

日本の都庁が「モデル開発に1.1億円出します！」と言ってる横で、アメリカさんの金融のパワー強すぎて笑っちゃう

[Cognition @cognition]

1/ We’ve raised over $1B at a $26B valuation, led by @Lux_Capital, @generalcatalyst, and @8vc.

Our enterprise usage has grown >10x since the start of this year, and our run-rate revenue grew to $492 M.

We launched Devin two years ago as the first AI software engineer. Since then, cloud agents have gone from niche to mainstream, and today they are the fastest growing way to create software.

[森本🤟 @1MoNo2Prod]

元OpenAI CTOのMira Muratiが2025年に立ち上げた Thinking Machines Labの新モデル: インタラクションモデル

ChatGPTのRealtime APIと何が違う？🤔と思ったから調べてみた

- full-duplex（全二重）処理で、聞きながら話すことが可能
- ターンごとのレイテンシ0.40秒。業界標準は1〜2秒
- 入力と出力を交互に行う200msのマイクロターン処理
- 両者が話す中でのリアルタイム同時翻訳
- 能動的にAIが喋りかける
→ ユーザーが言葉を終えなくても、文脈に応じて自然に介入
→ユーザーのアクションの意図を読み取って話しかける。動画では人間が一切喋らずに変顔でモデルと会話していたw
- 時間を認識しており、「4秒ごとに呼吸を思い出させて」と秒数を数えられる
- ツールを複数同時に使用し、会話しながら検索したりUIを生成

[森本🤟 @1MoNo2Prod]

Grok Buildが月$30のSuper Grokでも使えるようになったから試してみてる

Grok自身に解説させたGrok Buildの優位性👇

1. 隔離（Worktree） + 並列実行
• ここはGrok Buildが一番「最初からそのために作られてる」感が強い。サブエージェントを呼ぶときに isolation="worktree" が自然に使えるし、スキル（best-of-nなど）がそれを前提に設計されている。
• Claude Codeも2026年にかなり追いついてきて、worktreeサポートは優秀。でも「デフォルトでそういう動きをする」レベルまではまだGrok Buildの方が押しが強い印象。
• Cursorは基本的にメインのワークスペースで動くので、並列でガチで隔離したい場合は自分でworktree管理しないといけない。

2. レビューをガチで回す仕組み
• これがGrok Buildの一番の売りポイントだった「複数専門レビュアー（general + security + testsなど）を並列で走らせて、0 issuesになるまでループさせる」というやつ。
• Claude Codeでも似たことはできる。ただ、Grok Buildはそれが「スキル」として最初からかなり固められていて、努力レベルでレビュアー数を変えたり、過去の失敗パターンを記憶したりするところまで面倒を見てくれる。
• つまり「同じことをやろうとしたときの手間と再現性」に差が出やすい。

[森本🤟 @1MoNo2Prod]

@nmatsumoto4t @neromeron1014 サクラはデータ収集するんですねw流石にそれは事業用途だと使いにくそうですね

Fireworksは確かに候補ですね！米国内サーバーで良ければ問題なさそうです

改めて調べたらv4もAzure AI Foundryが出してるぽいですね
https://t.co/flUiPAjXSA

[森本🤟 @1MoNo2Prod]

@neromeron1014 そうですよね。。。

国内サーバーでオープンウェイトモデルを気軽にエンドポイントがあまりないんですよね
さくらインターネットが出してるAPIサービスはDeepSeekないんですよねw
https://t.co/5tscRNMhHa

[森本🤟 @1MoNo2Prod]

@_bihaku 耐えどころか見た目はめっちゃいい気がする！

[森本🤟 @1MoNo2Prod]

DeepSeek-v4-flashのコスパが異次元な件

52,000リクエスト
7,700万トークン
コスト: ￥1,380

[森本🤟 @1MoNo2Prod]

Codexの音声入力に辞書機能いつの間にか来てたんだ

あまり知られてないCodexの有能機能に、TypelessやAqua Voiceのようなアプリをまたいで使える音声入力機能があるからみんな使って欲しい！
TypelessやAqua Voiceはもう必要ないね

[森本🤟 @1MoNo2Prod]

スターシップv2とv3の比較動画🚀

v3の離陸速度が明らかに速くなってて、ラプターエンジンの進化を感じる。ラプターエンジンv3は推力アップだけでなく軽量化もされているので、初速加速が10〜12%程度良くなってるらしい

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