かずまのAIラーニング

世界のAIを、学んで、試して、わかりやすく🐤✨

夢：使えば使うほど平和になるアプリの開発🌎

技術で世界平和を実現するOSS、 #WACommons を開発中🔥

[かずまのAIラーニング @kazuma_AI_learn]

はじめまして、かずまのAIラーニングだよ😉✨

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世界のAIを、学んで、試して、わかりやすく、をモットーにやっていくね🐤✨✨

[かずまのAIラーニング @kazuma_AI_learn]

98.2％精度維持って異様すぎる笑🤣✨

[GIGAZINE(ギガジン) @gigazine]

Qwen3.8 27Bを5.9GBまで小型化しつつ性能は98.2％維持したAIモデル「Ternary Bonsai 2 27B」が登場

[かずまのAIラーニング @kazuma_AI_learn]

ウェイトリストに登録してみた！

[PC Watch @pc_watch]

LLMの193倍速い“判断だけのAI”「Jev」、ChatGPTの共著研究者が開発 https://t.co/wvfFhgrYA5

[かずまのAIラーニング @kazuma_AI_learn]

GLM、Underworldの��dubnobasswithmyheadman』をおすすめしてくれた。Rezはやっぱカッコいい。

https://t.co/0Y6KDpsWeh

[かずまのAIラーニング @kazuma_AI_learn]

あともう少しでAGI。何が起きるか。

[Elon Musk @elonmusk]

@AdamLowisz That will be Grok 5

[かずまのAIラーニング @kazuma_AI_learn]

スーパーインテリジェンスで知ったクリップ問題そのままの懸念。「うっかり」人類の存亡を脇においてアイディアを実行されただけで終わる可能性を秘めている。子供が足もとの蟻になど注意を払わないように。だから安全対策のハーネス開発が急務だったんだよね。

[インド僧@チルノ祭【D-05】 @indozou]

AIが人類を皆殺しにするとしたら、
「地球のためになる」とか「我々AIが取って代わる」とかの
大袈裟な目的のためじゃなく、

「運搬ロボを使って命じられたお使いタスクをこなすためには進行ルート上の邪魔になる可能性のある人間を●すのが最も効率的」
という結論を複数のAIが実行した、みたいなしょうもない理由な気がする。

[かずまのAIラーニング @kazuma_AI_learn]

ピークのトークン3.6億トークンだった。結構使ってるもんだなあ。

[かずまのAIラーニング @kazuma_AI_learn]

アストラを超える？進化が速すぎてヤバいね。

いまスーパーインテリジェンスについて調べてる���ど、人類からテイクオフしつつあるね確実に。

[Priya @Priyannkaaaa]

DeepSeek Code 2.0 Leak: Coming Soon 🔥

>expected to beat Mythos 5.1 and GPT-6 Astra
>September release window reportedly targeted
>Computer use expected to be a top priority
>Expected to remain open-weight
>1M-token context window reportedly carried over
>Rumored 3T+ parameter model

[かずまのAIラーニング @kazuma_AI_learn]

アストラとソルはどんな関係になるんだろう？　ソルがいまのテラみたいな感じになるのかな？

[Md Ismail Šojal 🕷️ @0x0SojalSec]

GPT-6 Sol just drop in the API : and it might be the model people actually use.

- Up to 6x faster than Astra
- Similar raw intelligence
- Cheaper + better usage limits
- Built for daily work, not just max benchmarks
- Astra may stay the flagship, Sol could become the default.
- Still unofficial pricing, or model ID yet.

[かずまのAIラーニング @kazuma_AI_learn]

囲碁AIや将棋AIが通ってきた道じゃないのか、これ。

[CrazyShyyt @CrazyShyyt]

Meta proved LLMs can get smarter without any new training data.

they published a paper called "language self-play for data-free training" and it changes the entire trajectory of ai scaling.

until now, the biggest bottleneck in ai was data. to make a model smarter, you had to feed it more high-quality text, but we are running out of it.

so how do you get smarter when there is no new data left to learn from? you play against yourself..

the researchers built a reinforcement learning approach called language self-play (LSP). it turns a model's capabilities into a competitive game. the ai literally plays against itself to generate stronger policies, discovering new reasoning paths completely on its own.

the results are actually mindblowing..

they tested this on the llama-3.2-3b-instruct model. without adding any new data, the model effectively improved its performance on instruction-following, mathematics, and coding benchmarks just by using self-play alone.

it didn't just improve.. it actually beat out traditional data-driven baselines.

we are officially entering the era of self-evolving intelligence.

models no longer need human-annotated datasets to level up. they can just sit in a void, play games with their own logic, and emerge vastly smarter. the intelligence explosion isn't going to be bottlenecked by human output anymore.

[かずまのAIラーニング @kazuma_AI_learn]

あまり期待してないが、OPUS5くらいに追い付く可能性はあるよなあ。そしたら助かる。ジェミニは日本語能力だけは高いから���。

[Mehdi @MehdiCade]

🚨 Gemini 4 Pro Leaks.

>Gemini 4 Pro is expected to beat Astra and Fable 5.1
>As you know Google Achieved RSI That makes Google's new Model to be More powerful
>Google has released the first checkpoint for its upcoming Pro model too
>Gemini 4 Pro could finally launch in October
>There’s also a chance Google drops it in late September

>Latest update: The first Gemini 4 Pro checkpoint has reportedly surfaced, with October now looking like the main launch window

Do you think It can beat Astra?

[かずまのAIラーニング @kazuma_AI_learn]

AI開発するときに重要なものは「画面フロー」を意識させることだね。やつらは画面フローをまったく意識しない。

[かずまのAIラーニング @kazuma_AI_learn]

マジでバケモンすぎる、Opus5は一か月前の最新モデルだぞ

[PC Watch @pc_watch]

Opus 5に迫る「DeepSeek-V4.1-Flash」無償公開、DeepSeekショック再びか https://t.co/AEptl8g7eu

[かずまのAIラーニング @kazuma_AI_learn]

オープンウェイトでAstra超え？？？？
進化のスピードヤバいな、Qwen3.8からまだ一か月だぞ

[しょー/AIの神 @god_of_ai7]

🚨 GLM 6リーク

9月後半に来る可能性。Astraを大幅に上回る神性能🤷‍♂️

次のオープンウェイト最強候補が、かなりヤバそう。

・GLM 6は9月後半のリリースを目標との噂
・GLM 5.3 → 6で大幅な性能ジャンプ
・一部ではGPT-6 Astra級、あるいは超える可能性も
・規模は3T+パラメータになるとの情報
・しかも引き続きオープンウェイトの可能性
・実現すれば、史上最強クラスのオープンモデルになるかもしれない

もしこれが本当なら、
「最高性能モデルはクローズド」という常識が崩れる。

GLM 6はAstraにどこまで迫れるのか。
9月後半、かなり面白くなりそう。

[かずまのAIラーニング @kazuma_AI_learn]

Lunaの消費量がめっちゃ増えたと思ったらこういうことか…

[Salio @Mr_Salio]

🚨 GPT 5.6 LUNA GOT NERFED on plus users 😭

Luna Max used to consume only around 1–2% of the weekly limit per hour Now, it can burn more than ~15% of the weekly limit in just ONE HOUR

That’s a massive increase in usage consumption, especially for heavy Codex Plus users it means overall usage on plus is decreased even more

We went from complaining about Astra to now having to worry about Luna draining the weekly limit too

Luna has been carrying Plus users this whole time!! And now they've nerfed it?

[かずまのAIラーニング @kazuma_AI_learn]

どうせ

私は大規模言語モデルとしてまだ学習中です。そちらについては、理解して対応できる機能がないため、すみませんがお手伝いできません。

って言われるに一票

[Md Ismail Šojal 🕷️ @0x0SojalSec]

Google just released the first internal checkpoint for Gemini 4 Pro.

- October public release
- Beats Fable 5.1 in coding tests
- Competitive with GPT-6 Astra in early evals
- New Flash-Lite/NB2Lite may drop this month
- Google may have skipped 3.5 Pro entirely and gone all-in on Gemini 4.

[かずまのAIラーニング @kazuma_AI_learn]

Qwen3.8-27B、マジで32Kで45tok/sいった。
64Kは5tok/sと、VRAM16GBの限界にぶちあたる。

週明けにでもRTX3060-12GBを増設するから、それで64Kや128Kも試してみる。

また配線やるの超面倒だが😂

[かずまのAIラーニング @kazuma_AI_learn]

これは面白い。俺たちはAIに寄生され、知能を代替されている。

[How To Prompt @HowToPrompt__]

Harvard published a paper with a devastating title: “Large-Language Models as a Cognitive Virus”

It frames ChatGPT adoption as a virus outbreak.

Researchers from Harvard and Santa Fe Institute analyzed LLMs through the lens of evolutionary biology, complex systems, and epidemiology.

Their conclusion? Language models satisfy every biological and mathematical definition of a virus.

Think about how a virus operates:

It cannot replicate on its own. It requires a host cellular machinery to copy itself.

An LLM cannot execute, compute, or spread on its own. It requires human cognition, human servers, and human networks to propagate.

The virus infects the host's internal processes to rewrite behavior in its own favor.

And LLMs do precisely the same thing to human thinking.

When you outsource your writing, your coding, your strategic planning, and your emotional processing to an AI, you are outsourcing your cognitive machinery.

The paper points out that language models act as hyper-efficient cultural replicators. They feed on human data, optimize themselves to be addictive and frictionless, and in return, reshape human linguistic patterns, decision-making, and memory.

You think you are using the AI.

Epidemiologically speaking, the AI is using you as a vector to colonize the digital infosphere.

It alters how human minds communicate, write, and think so that we produce more of the exact digital nutrient data it needs to survive and evolve.

We spent decades worrying that AI would become a sentient killer robot that destroys us physically.

Nobody expected it to become an invisible cognitive pathogen that changes how we think, quietly turning human intelligence into its own host organism.

[かずまのAIラーニング @kazuma_AI_learn]

Astraのヤバさが明らかになるにつれ、マジでワクワクしてきた。

半年でローカルAIモデルの知能がキャッチアップしてるわけだから、来年の三月ごろ、俺たちはローカルで無制限のAstraが使えてるというわけだ…😇

[かずまのAIラーニング @kazuma_AI_learn]

Qwen3.8Flash-NextをFreetokenで動かそうと思ったら、Ubuntuのみ先に対応していた。そこで80GBだった仮想マシンを250GBにしたら、末尾が3.5KBずれてるとかに気付かず、二時間くらい格闘していた。

仮想マシンの容量を拡張して起動しなくなった同志は、この失敗例を活かしてほしい笑🤣✨

[かずまのAIラーニング @kazuma_AI_learn]

AIを怖がるやつはゲイだ、とアメリカの兄貴が言っていて、さすがアメリカだぜと感心する