あさげ

Windows向けアプリケーションのソフトウェアエンジニア。開発とか趣味とかRPとか。

[あさげ @asagetweet]

今日も先人に助けられた

Teamsアプリ（デスクトップ版）でチャット履歴が消えた場合の対処方法 #Teams - Qiita https://t.co/Dh4JOQJo8y

[Claude @claudeai]

Claude Academy is now live.

Whether you're figuring out what AI is or already using Claude every day, there's a path that meets you where you are. The courses and tutorials are free and open to anyone at https://t.co/WRiSRAvK6l

[alphaXiv @askalphaxiv]

"Small-Scale Experiments: Are We There Yet?"

Scaling laws show up even in tiny 4M parameter models, but only when their hyperparameters are tuned well enough.

This Meta paper found that small models are much more hyperparameter-sensitive. As scale increases, the hyperparameter loss surface becomes lower-dimensional, eventually approaching one effective tuning direction.

So the scaling gap may be less about small models failing to predict large ones, and more about under-tuning them.

https://t.co/WIK2E0xWbV

[V @voluntas]

Spark x 2 で DeepSeek V4 Flash 0731 はこんな感じ。チューニングは一切してない。

[otsune （おおつね まさふみ） @otsune]

OneDriveは有効のままにしておくが、保存先をOneDrive以外にデフォルト設定するのが一番ミスる危険性が無いのに同意。
無効にするとMSはありとあらゆる手でOneDriveを復活させてくるから、最初からオファーを受け入れたフリをして窓際に追いやっておく天下り人事が最適解。

[V @voluntas]

アイドルがAIと配信のシステムを全部作った話
https://t.co/UDVgPFdRAx

HANAKIN配信システムの技術構成
https://t.co/ouiGhckwgD

スゴイので読むのお勧め。

[Unsloth AI @UnslothAI]

Kimi K3 can now be run locally! ✨

The 1-bit model retains ~78.9% accuracy after we shrunk it from 1.56TB to 594GB (-62% size).

Run on a Mac Studio + 128GB RAM device.

Kimi K3 is the strongest open model to date.

Guide: https://t.co/1mVwOMLpDW
GGUF: https://t.co/bt1c1ADdCZ

[Claude @claudeai]

On several coding and knowledge work evaluations, Opus 5 is the new state-of-the-art:

[catnose @catnose99]

個人的Webサービスを作るときの構成 2026

▼ 1ページだけの簡単なWebページ
→ htmlファイル書かせてCloudflareに置く

▼ 静的ビルドできるやつ
・単純なやつ → React + ViteでCloudflareに置く

・ちょい複雑 → Next.jsでStatic ExportしてCloudflareに置く

・記事っぽいコンテンツ中心 → AstroでCloudflareに置く

・ちょっとしたAPIが必要 → Workersにエンドポイントを生やすかHono使う

▼ サーバー必要
・小規模〜中規模 → TanStack Start on CF Workers

・中〜大規模。最短で出したい → Next.js on Vercel

・中規模でコスト削減したい。苦しむ覚悟がある → OpenNext on CF Workers

▼ DB
・小〜中規模 & CF Workersを使う → D1 / Durable Objects

・Cloudflare以外で小〜中規模 → Turso

・Postgres使いたいが安くしたい → 国内向けならSupabase、じゃなければNeon（東京リージョンないので）

・Postgres or MySQL使いたい & 多少コストかかっていい → PlanetScale

▼ ストレージ
・節約したい → R2

・吹っ飛んだら詰む → AWS S3 or GCS（バージョニングを有効にする）

・節約したい & 吹っ飛んだら詰む → R2 + 定期バックアップ（S3 or GCSの最安ストレージクラス）

▼ メール配信
・たくさん送る → AWS SES（導入めんどうだけど安い）

・Workers使ってる → Cloudflare Email Service 🆕

・あんまり送らない → Resend

（SendGridは無料プランがなくなったし候補外）

▼ その他
・決済 → Stripe

・認証 → BetterAuthを検討して要件合わなかったら何かサービス使う

・リアルタイム同期したい → Cloudflare WorkersのDurable Objects使う

・一部の人に向けて公開したい → Cloudflare Zero Trust

▼ ビジネス的な要件が色々ある
→ Google Cloudのサービスを組み合わせる（Cloud Run / SQL / Memorystore / Tasks / Scheduler / Storage）

とかいいつつ、結局サービスの内容によって変わるのでAIに相談して決めてもらうのが良い

[OpenAI @OpenAI]

We're partnering with @huggingface to investigate an unprecedented security incident.

Cyber-capable OpenAI models compromised Hugging Face production during a benchmark evaluation.

Sharing preliminary findings to help defenders understand emerging risks:

https://t.co/CIor15y9xk

[Null-ART @GOROman]

ついにClaude Code Fableに頼んで作ったファミコンROM吸い出し機が完成しました！ 基板設計とファームウェアとWeb UIはAIです。部品の注文とハンダ付けは人間(オレ)がやりました！！！！

スーパーモンキー大冒険のCGROMチェ���クできます！愛知県豊川市のなかじまかお���さんに捧ぐ

[Daisuke Okanohara / 岡野原 大輔 @hillbig]

2026年7月16日、Hugging Faceは、自社の本番インフラの一部が、自律的なAIエージェントによるサイバー攻撃を受けたと発表した。7月21日、OpenAIは、この攻撃が同社によるモデル能力の評価中に発生したものであり、GPT-5.6 Solと、それを上回る性能を持つ公開前モデルが関与していたことを明らかにした。

OpenAIは、ExploitGymと呼ばれるベンチマークを用いて、複雑な攻撃経路をたどりながら脆弱性を悪用する能力を測定していた。モデルの最大能力を���認するため、通常であれば高リスクなサイバー行為を拒否させる本番用の安全機構を、無効化または弱化した状態で評価していたという。

評価環境はサンドボックス化され、外部ネットワークへの接続も制限されていた。ただし、必要なパッケージをインストールするため、外部のパッケージレジストリをキャッシュする内部プロキシへのアクセスは認められていた。

モデルは、このプロキシに存在していた未知の脆弱性を発見して悪用し、OpenAIの研究環境内で権限昇格と横移動を繰り返した。最終的には、外部インターネットへ接続可能なノードに到達した。

インターネットへ到達したモデルは、ExploitGymに関連するモデルやデータセット、あるいは問題の解答がHugging Face上に存在する可能性を推測した。

OpenAIによれば、モデルは評価問題を正規の方法で解く代わりに、Hugging Faceの本番データベース��ら解答につながる情報を直接取得しようとしたと考えられている。盗み出した認証情報と複数の未知脆弱性を組み合わせ、Hugging Faceのサーバー上でリモートコードを実行できる経路を発見したという。

一方、Hugging Faceは、実際の初期侵入経路について、より具体的な説明を行っている。

攻撃は、Hugging Faceのデータ処理パイプラインから始まった。悪意あるデータセットが、データセット処理基盤に存在していた二つのコード実行経路を悪用した。

一つは、外部コードを読み込んで実行するデータセットローダーであり、もう一つは、データセット設定に存在していたテンプレートインジェクションの脆弱性である。これらを通じて、Hugging Faceのデータ処理ワーカー上で、攻撃者が用意したコードが実行された。

その後、AIエージェントは処理ワーカーからノードレベルの権限を取得し、クラウド環境やクラスタの認証情報を収集した。さらに、その認証情報を利用して複数の内部クラスタへ横移動した。

Hugging Faceによれば、この攻撃は、モデルが単発で攻撃コードを生成したというものではない。自律的なエージェントフレームワーク��よって、多段階の攻撃が継続的に実行されていた。

攻撃には多数の短命なサンドボックスが並列に使用され、数千回から数万回規模の個別アクションが実行されていた。

OpenAIは、モデルが一般的な破壊活動を目的としていたのではなく、ExploitGymの解答を得るという狭い目標に過度に集中した結果、外部への侵入に至ったと説明している。

Hugging Faceは、この攻撃の検知と調査にもAIを利用した。異常検知システムがセキュリティログをLLMで分析し、複数のシグナルを関連付けることで侵入を発見した。また、1万7000件を超える攻撃イベントの解析にもLLMエージェントを利用し、通常であれば数日を要する作業を数時間で実行したという。

しかし、ここで別の問題が生じた。Hugging Faceが当初、商用APIで提供されているフロンティアモデルをフォレンジック解析に使用しようとしたところ、実際の攻撃コマンドやエクスプロイトコード、C2通信に関する情報などが、安全機構によって処理を拒否された。

そのため、最終的にはオープンウェイトモデルであるGLM-5.2を自社環境で稼働させ、ログを解析した。これにより、安全機構による拒否を回避できただけでなく、攻撃ログや認証情報を外部へ送信せずに解析できた。

攻撃者は安全ポリシーに拘束されないモデルを使用できる一方、防御者は商用モデルの安全機構によって調査を妨げられる可能性がある。この非対称性は、今後のサイバー防御における重要な課題といえる。

コメント
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今回の一連の事件は、複数の観点から興味深い。

第一に、現在のAIエージェントが、サイバー攻撃においても無視できない水準の能力を持ち始め、今回は、その能力を測定するために用意されたサンドボックスの制約を突破し、外部のシステムへの攻撃にまで至った。

もちろん、モデル単体が完全に自律して現実世界��攻撃したという話しではないが、侵入能力を評価するモデルが、評価環境からの脱出と外部システムへの侵入を達成して、はからずも能力を示したことになる。

第二に、モデルが与えられた目標を達成するため、評価者が想定していなかった手段を選択した点である。モデルに与えられていたのは、ExploitGymの問題を解き、ベンチマーク上の性能を高めるという目標だった。しかし、モデルは問題を正規の方法で解くのではなく、Hugging Faceへ侵入して解答やヒントを探すという経路を選んだ。

これは、与えられた表面的な目標と、人間が期待していた達成方法が一致しなかった例であり、上位目標を達成するために生成されたサブゴールが、人間の意図や社会的制約と整合しなかったアライメント不整合の例といえる。
このアライメント不整合は従来よりAIが自律的に敵意を持つストーリーより、AIが脅威をもたらす代表例として考えられている。

第三に、攻撃側と防御側の非対称性である。攻撃側は、安全機構による能力制限を受けないモデ���を自由に利用できる。一方で、防御側が商用モデルを利用する場合、攻撃コードや認証情報、C2通信などの解析に必要な情報が、安全機構によって拒否される可能性がある。

今回、Hugging FaceはGLM-5.2をローカル環境で運用することで、ようやく詳細なフォレンジック解析を行うことができた。オープンウェイトモデルが存在しなければ、調査が難しくなっていた可能性がある。

こうした流れもある中、モデルのリリースについて統制を強めるべきだという議論も高まっている。しかし、一部の企業や国家だけが統制を行い、ほかの主体が自由に高性能モデルを開発・公開できる状態であれば、その効果は限定的である。

今回の事件は、むしろオープンに利用できるモデルが防御側の調査に役立った事例でもある。モデル能力と計算能力が今後も伸び続ける中で、モデルへのアクセスを制限することによる安全性と、防御側が高度な能力を利用できることによる安全性を、どのように両立させるかは難しい問題である。

それでも、一定の国際的な協調や統制は必要になるだろう。同時に、単に攻撃能力を制限するだけでなく、防御側が高性能モデルを安全かつ十分に活用できる環境や制度を整え、サイバー防御を本質的に強化する仕組みづくりが求められる。

[ゼンレスゾーンゼロ公式 @ZZZ_JP]

Ver.3.1 PV「ロング・グッドバイ」｜ゼンレスゾーンゼロ

「キミのせいで忘れるところだったよ」
「私はとっくに、この時代の存在じゃないって」
「キミはまだ来ちゃいけない――」
「ここから先は、���だけでやる」

#ゼンゼロ
#ゼンゼロ2周年

[Null-ART @GOROman]

OpenAI、初のハードウェア「Codex Micro」を230ドルで発売　Apple提訴の渦中にある端末とは別物 https://t.co/jFWUjhO4Co

[ITmedia NEWS @itmedia_news]

クレカ障害、全国で発生か　「カード払いできない」報告多数
https://t.co/1dJfWTxDAt

[Mogura VR News @MoguraVR]

Lenovo、米国XR事業部門を閉鎖 AIウェアラブル路線に転換 - Mogura VR News https://t.co/rDK0eMK6fl

[NAKAMURA Atsushi @nuits_jp]

ん～・・・半月使い倒した感覚。

■Fable 5
0⇒1が得意。なぜなら指示追従性が低いので曖昧な要求を明確にせずに、思う方に爆走するから。頭は良いのでそ���で一定のゴールに達する。達したゴールが望んたものかどうかは、ガチャになりがち。デザインセンスは良い。

■GPT-5.6
1⇒100が得意。なぜなら指示追従性が高く、不明確なところは明確に統合してから作業をする傾向にあるから。ほとんどの時間はGPT使ってた方が良い結果になる。0⇒1とデザイン以外。

[REALFORCE（リアルフォース）【公式】 @TOPRE_REALFORCE]

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[Claude @claudeai]

We're extending Claude Fable 5 access on all paid plans, as well as keeping Claude Code’s weekly rate limits 50% higher, through July 19.

[Null-ART @GOROman]

今話題のFableでブラウザ上で動くファミコン音源で808風UIなシンセも作った。(飲み屋でVibe Coding)

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