51K-Snafty.ai- AIとテストステロン💪

Gen AI SNAFTYinc. 🧖⚾️🏋🏽‍♂️🧑‍💻👁‍🗨💫 🙂

[fal @fal]

We just open-sourced 3DREAL !

A new render-to-real IC-LoRA for LTX-2.3 from fal: turn any 3D / CG / game render into high 3d render, photorealistic, film-quality video, keeping your exact composition and camera move using the first frame.

[51K-Snafty.ai- AIとテストステロン💪 @ryuta6131]

😇

[SOU⚡️投資ニュース / 米国株・日本株・仮想通貨・AI @SOU_BTC]

【悲報】OpenAIの新モデルの名前が、馬鹿みたいに不吉な名前で全仮想通貨民が震える

・GPT-5.6 Sol：次世代の最先端（フロンティア）モデル
・GPT-5.6 Terra：日常業務向けのバランス重視モデル
・GPT-5.6 Luna：大量処理向けの高速・低コストモデル

[51K-Snafty.ai- AIとテストステロン💪 @ryuta6131]

@79yuuki 私も出ます！！

[〓ソフバン @SoftBank90]

ソフトバンクG孫正義氏、東電出資に意欲「日本でAIデータ拠点」 - 日本経済新聞 https://t.co/EVL54W7CVR

[J @xjuntaro]

Sakana Fugu について、海外のテック掲示板 HackerNews で「OpenRouter の Fusion を有料にしただけだろ」と批判されてますね。

ここで Sakana Fugu と OpenRouter の Fusion の違いを調べてみました↓

✅️Fugu も Fusion も、「Fable を超えた」と発表
✅️Fugu も Fusion も、複数モデルのオーケストレーションAI

✅️違いは一言でいうと、Fugu は「前処理」、Fusion は「後処理」
✅️Fugu は入口に司令塔特化モデルを置いて、タスクを分解。後ろにいる GPT、Claude、Gemini、Deepseek の中でそれぞれのタスクが得意そうな LLM を選び、それらを「賢く組み合わせる」形。
✅️Fusion は、後ろにいる GPT、Claude、Gemini 全てに並列でタスクを依頼し、出力を統合する。要は、「全員に聞く → 裁判官がまとめる」形。

つまり、両社とも複数モデルのオーケストレーションAIとしての成功例だけど、
入口にオーケストレーションを置くか、出口にオーケストレーションを置くか、の違い。

両社比較すると、個人的には Fugu の方が賢いオーケストレーションをしていると思いました。

[イシナベ｜G.ishinabe @ishinabegen]

結局これ日本版OpenRouter Fusionで、正直残念だった。
Sakanaの独自性は司令塔を7Bで強化学習した部分だけ。
これなら自前のほうが圧倒的につよい。

界隈の人はみんなやってると思いますが、これを機に自分の設計を書いてみます。
自前でマルチエージェントを作って肝だと思ったのは
・委譲モデル選定
・メインセッションの聖域化
の２つ。

まず委譲モデル選定では「系統距離」「逓減の見極め」あとは各モデルの発想を縛らないことが重要でした。

・系統距離。
OpenAI派生を3つ並べても盲点は同じ。
金融工学・学術NLP・コード特化・HPC、設計DNAが被らないモデルを選ばないと並列の意味がない。

・逓減の見極め
モデル数を増やせば精度は上がるが逓減する。
5→9は劇的改善、9→11は微増。闇雲に足してもコンテキストが死ぬだけ。
ただこの微増が侮れなくて、アイデアの種類が微増なら捨て置けるが、コードレビューで他の全モデルが見逃したバグを1体だけが見つけるケースがある。その1体を切れない。

・各モデルの発想を縛らない
呼び出しプロンプトでモデルの挙動を縛らない。
せっかく別DNAのモデルを呼び出してもフォーマットや観点を固定されては多様性が潰される。
自由に考えさせて、想定外の角度から殴ってもらうのが目的。

[51K-Snafty.ai- AIとテストステロン💪 @ryuta6131]

DJが作曲家になれる時代さ

[Sakana AI @SakanaAILabs]

Introducing Sakana Fugu: A full multi-agent orchestration system accessible via a single model API.

Our ‘Fugu Ultra’ model matches the performance of Fable and Mythos, delivering frontier capability without the risk of export controls.

Try it: https://t.co/hhO6qTawgb 🐡

[51K-Snafty.ai- AIとテストステロン💪 @ryuta6131]

@tegnike GLMがメインかな

[平川 凌 @g7z5e]

月間売上1億円超、“推しAI”アプリ「Zeta」がオタク女子わしづかみ　ただし危うさも
https://t.co/UcOe8gDvqi

韓国のScatterLab
2024年5月にリリース、26年5月には国内ユーザー数が200万人に

App Apeによる2026年4月度の調査では、日本国内エンタメアプリ（iOS+Android）総使用時間で1位

[ビジネスグロースラボ @bizlab09]

『創業3年9ヶ月で東証グロース上場』
『時価総額、一時4,000億円』
『日本最年少ビリオネア』

これを成し遂げたM&A総研HD・佐上峻作CEOの仕事術が、
シンプルだけど、すごい。

❶ 逆算思考で、ゴール設計から始める
実際、佐上さんは上場日を
2年前に決めた目標日付から、1日のズレもなく達成した。
⇒ ゴールの日付を、最初に動かないものとして固定する。

❷ ゴールは固定、ロジックはチューニングする
最初に立てた仮説は、必ずうまくいかない部分がある。
ただし、変えてはいけないものがある。
⇒ 数字は固定、道筋は柔軟に変える。

❸ 走りながら、KPIを修正し続ける
事業計画も、最初にゴールを決めて、実際にやってみる。
「ここの数字はうまくいかないな」と分かったら、すぐ計画をローリング。
KPIや中間目標を、走りながら修正していく。
⇒ 動きながら計画を直す人が、伸びる。

年商数十億規模に伸ばすために、

・ゴールの日付を、最初に固定する
・数字は変えず、道筋はローリングする
・計画通りより、走りながら直す力を磨く

時価総額数千億企業を作った男の仕事術は、
逆算で固定し、走りながら直すの繰り返しだった。

[Unsloth AI @UnslothAI]

GLM-5.2 can now be run locally!🔥

The 2-bit model retains ~82% accuracy after we shrunk it from 1.51TB to 238GB (-84% size).

Run on a 256GB Mac or RAM/VRAM setups.

GLM-5.2 is the strongest open model to date.

Guide: https://t.co/bI7FeeKHDd
GGUF: https://t.co/BMkxswdj5N

[Satoshi Nakajima @MulmoCast @snakajima]

「GPUの販売ビジネス」で急速に売り上げを伸ばし、株価も高騰しているイオレという会社について調べていたところ、色々と凄いことが分かったので、メルマガの記事として執筆中。GPUを購入しているのは、AIと全く縁のない日本の中小企業。補助金と税制を巧みに利用したスキーム。

[Mia @MiaAI_lab]

I've published Qwable 3.6 27b to HF

Qwable = Qwen + Fable.

Based on Qwen 27B with Fable-style reasoning and assistant traces.

Grab it now and test it yourself.

https://t.co/hZ9Dw2O9jK

[Unreal Engine @UnrealEngine]

Unreal Engine 5.8 ships today with experimental MCP server support:

Your sources, your pipeline and your workflow—simply configure the MCP plugin and connect to any agent. Get familiar with the MCP server and the PCG Primitive Plugin today and see what teams can build together: https://t.co/cDITLWWv2F

[Anastasios Nikolas Angelopoulos @ml_angelopoulos]

Just to be clear, if you remove Fable which is unavaialble, GLM-5.2 (Max) is the #1 model in the world for frontend coding.

This is a huge moment. OSS has caught up with proprietary, and China has caught up with the US, in this very important domain.

[51K-Snafty.ai- AIとテストステロン💪 @ryuta6131]

誰が勝とうがNvidiaが儲かる。

[GIGAZINE(ギガジン) @gigazine]

Claude Opus 4.7超えの中華モデル「GLM-5.2」が正式発表される、一部テストではClaude Fable 5を上回りオープンモデルとして誰でもダウンロード可能に
https://t.co/xHVT9t6Ywg

[チャエン | デジライズ CEO《重要AIニュースを毎日最速で発信⚡️》 @masahirochaen]

オープンウェイトの中国製モデル「GLM-5.2」が、AIデザイン対戦ランキング「Design Arena」で1位に。

コード部門のElo 1360で、首位だったClaude Fable 5（現在非掲載）を逆転。重み公開モデルがトップを獲るのは普通に衝撃。

・前回比で4ランクアップ／Elo +27pt
・コード生成系で最高クラスのEloスコア
・オープンウェイトで自社環境に載せられる

↓詳細

[51K-Snafty.ai- AIとテストステロン💪 @ryuta6131]

Thank you or fuck you.

[キオ君＠ＩＲ資料をアホかわいく要約します @kiokunir]

【話題】ソフトバンクGさん、毎月3億回もサイバー攻撃のフルボッコに遭った結果、ガチギレしてOpenAIと組んで最強のサイバー防衛軍を爆誕させてしまう展開へｗｗ

ソフトバンクグループ（9984）の「ソフバンとOpenAIによる法人向け特別イベント まさよし(68)のプレゼン資料」を要約すると、
・世界のサイバー犯罪被害コストは、10年間で3倍となる1700兆円（10.5兆ドル）に爆増 、「国家予算超えてて草」レベルの無理ゲー界隈
・1企業あたりの週間サイバー攻撃数も1968件に増加し、システム侵入から拡大までの「ブレイクアウトタイム」も平均29分に半減、ハッカー側のタイパ良くなりすぎてて終わってる
・自社に対する2025年度の攻撃は、偵察行為だけで月間3億件でドーン！ ぴょまえら人の心とかないんか？
・さらに不正侵入試行が月6万件、DDoS攻撃が月2,800件 、もはや毎日がサイバー戦争の最前線扱いでメシウマ
・試しにフロンティアモデルを活用して自社の700システムを診断してみたら、1万500個の脆弱性が発見される 。おま、穴だらけやないかい m9(^Д^)ﾌﾟｷﾞｬｰ

【小まとめ】
ハッカーからの凸が多すぎてキレそう、つか世界中サイバー犯罪の沼に沈みかけてる件

【つづき】
・そこで「先進的なAIを活用したサイバーセキュリティを提供へ」と銘打ち、あのOpenAIとタッグ結成キタコレ 。最強のニコイチ誕生で胸熱
・新サービス「PaaS（Patching as a Service）」を発表 。脆弱性を「診断」で見つけてから「パッチ（防御）」で塞ぐまで、一気通貫で面倒見る神対応
・ターゲットはズバリ「重要インフラ企業3,000社」 。空港の欠航や病院のデータ流出、ネットバンクの停止などを未然に防ぐガチのインフラ守護神モード

【総まとめ】
・自社が月間3億回もサイバー攻撃の的になっているという圧倒的「当事者」の経験を活かし、OpenAIと組んでAI防衛網を構築するという華麗な伏線回収
・「やられっぱなしじゃ終わらねぇぞ（ ﾟДﾟ）ゴルァ！」とばかりに、日本の重要インフラ3,000社を丸ごとガードする巨大ビジネスに変えてしまった、転んでもタダでは起きない強気ムーブ

【結論】
「自社への猛烈なサイバー攻撃ラッシュを逆手に取り、AIの力で金脈に変えながらハッカーの魔の手から救う、リアル防衛軍へと覚醒した会社」です。