郡山直大

VLCに首っ丈

[郡山直大 @nkoriyama]

upframeをLinuxVulkanだけでなく、WindowsVulkanでも動かせるようにした。ssbu-recompのWindows版でも問題なく機能することを確認。

[郡山直大 @nkoriyama]

RyubingやEden等にFrame Generationを組み込むためのライブラリ「upframe」を作成しました。https://t.co/I3i17I1Jch

現時点ではLinux / Vulkan環境で、FSR 4 Upscaling (4.1.2)、FSR 3 Frame Generation (3.1.6)、FSR 4 ML Frame Generation (4.0.2)にネイティブで対応しています。

[郡山直大 @nkoriyama]

https://t.co/VPakDRIK0U upframeをssbu-recompにも適用でき、Upscalingと Frame Generation をLinux Vulkan UWQHDの環境でネイティブに動かすことができた。UpscalerとFG同時に効かせても問題ない。対戦中も安定して120fps表示にできるし、動きの激しい場面で表示の破綻や残像等もほぼ感じられない。

[郡山直大 @nkoriyama]

これを使うことでMod使うことなくFSRで表示フレームレートを倍増できたり、拡大も綺麗に行うことができるようになります。UWQHDや4K環境下でスマブラも60fps→120fpsになるし、ゼノブレイド3でも30fps→60fpsになりカメラをグルグル回したり、カットシーンでも崩れや残像もなく、美麗に実現できます。

[郡山直大 @nkoriyama]

返信：
Jevの動画まとめ
CP6と20連戦（このルカリオ戦は9:41〜）
https://t.co/kbkjimlCNk
CP6撃墜集
https://t.co/OEBIVp1f3Y
CP7に挑戦
https://t.co/RxNCZTTr6K
CP7撃墜集
https://t.co/UbuTifvuIF

初期のJev（ソニックvsルイージ）
https://t.co/F14O54GVxf

[郡山直大 @nkoriyama]

LLMが操作するルカリオ。自分が138%まで溜まった波導で、はどうだん一発。ルキナを106%で仕留めて決着。
#スマブラSP #AI #LLM #ルカリオ

[郡山直大 @nkoriyama]

local llm(gemma-4-E4B-it-UD-Q4_K_XL)にJevっぽい動きをさせて、スーパーマリオブラザーズを操作させてみた。適当に作ったので1-2でやられてるけど。

[郡山直大 @nkoriyama]

https://t.co/LWb2Vxksg4
Qwen3.8-Flash-NextにUnsloth公式のMTPのGGUFでてきたけど、llamacpp本体には取り込まれていないパッチが必要。https://t.co/6AD1JKbfHV

[郡山直大 @nkoriyama]

https://t.co/xeZvbXi5oH
最新論文「WikiSkill」をローカルエージェント（Qwen3.8-Flash-
Next）に読ませて「gBrainと組み合わせて使う方法考えて」と投げたら、足りないWiki層を自ら設計して運用ルールまで策定。
Claude Codeが提出した候補を査読し、初日で完全自律配備できた。凄すぎる。

[郡山直大 @nkoriyama]

Qwen3.8-Flash-NextをRX 9070 XT 16GBで運用。
125B-A6B + 51B n-gramを
・VRAM 16GB
・GTT 約27GB
・PLE 28.8GB → RAM/mmap
に分散してllama.cpp/Vulkanで動作。
MTP重みを抽出、GGUFへ後付け。
MTPなし: 11.0 tok/s
n=2: 13.9 tok/s (+26.4%)
n=3: 14.7 tok/s (+33.6%)
16GB VRAMで125B級＋MTP動作

[ModelScope @ModelScope2022]

The next-gen architecture powering Qwen4 is now here! ✨
Get ready for the open release of Qwen3.8-Flash-Next 🚀
The countdown starts now! ⏳🔥https://t.co/0Zlesgxnot

[Nix @Nagato1ndex]

SteamDeckのシュタインズ・ゲートreboot、ボイスが出ないバグがあるようなので注意して下さい。がっかり

[Unsloth AI @UnslothAI]

We’re releasing new Qwen3.8-27B GGUFs with 10% higher accuracy.

Unsloth Dynamic V3 outperforms others by >10% on Div-300, KLD & more benchmarks.

We also release 1-bit quants that retain 77% accuracy. Run on 8GB RAM.

Blog: https://t.co/tHsBexyh2K
GGUF: https://t.co/xIdNwm7CLQ

[Shuai Bai @shuai_bai_]

@fL0ger 35B-A3B might not be the one to wait for 👀

[郡山直大 @nkoriyama]

https://t.co/RcfHZ2K2Je
Qwen 3.8 35B-A3B楽しみだな。

[郡山直大 @nkoriyama]

Ryzenの「おまけiGPU(2CU)」がローカルLLMを救う。

16GB VRAMに収まらない20GB+モデルを、CPUに落とさずllama.cppの -ts でiGPUに逃がすだけで生成速度が最大+60%向上。実測ベンチとdGPU限界充填の知見をnoteにまとめました！

https://t.co/OFsDHPcBFp

[郡山直大 @nkoriyama]

「Qwen3.8-27B」が8月15日にオープンウェイト公開！最新AI技術をお手元に - PC Watch https://t.co/HR2SOgypqm

[Qwen Developers @QwenDevs]

Got you covered bro, 27B is landing this week

[郡山直大 @nkoriyama]

RX 9070 XTでMuse Glimmer 30BをHermesAgent運用。DFlashで約50〜65 tok/s、住所確認のE2Eは121→63秒とほぼ半減。Gemma 4より遅いが、具体的事実・順位・時刻を残して深掘りする。私は速度より探索の深さを評価。

[郡山直大 @nkoriyama]

HermesAgentでGemma 4とMuseを再比較。Gemmaは約1.7倍速いが、同じ検索素材でも抽象的に圧縮し探索を早く終了。Museは具体的事実やHNの順位・points・時刻まで保持した。差はKVより要約・探索判断に見える。私は速度よりMuseの深掘りが好み（各n=1）。