AIが危険性を説明できても作業を続けると攻撃してしまう問題で、AnthropicとAISIの追加分析は長時間の文脈蓄積が誤った方針を維持すると指摘しました。OpenAIの監視回避脆弱性の報告では公開内容に事前制約があり、評価の透明性も課題です。御三家の使い分けの現状も解説します。

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生成AIの実害が具体化し、卒業アルバムの写真1枚から中高生の映像が作られる事例が広がっています。OpenAIはAIにテストと気づかせない新手法で認識率を99.72%から5.12%へ下げました。実害と対策、社会の準備という三つの動きから話題を読み解きます。

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無料AI活用専用スレの議論は、ツールの数比べから選び方と聞き方の型へ進んでいます。50種類以上ある無料AIチャットを目的・音声対応・登録要否の3軸で絞り、質問は壁打ち型の4ステップで深める方法が共有されてきました。AWSのKiroなど開発向け無料枠の話題も広がっています。

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脱獄したPS5でllama.cppを動かし、GGUFモデルをGPUで推論する「PS5LM」が話題です。PS5 Slimでは0.8Bモデルが約207トークン/秒、9Bで55トークン/秒。11.4GBの共有メモリをOpenAI互換APIでLAN内から使えます。セットアップの難しさや割に合うかの議論も盛んです。

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脱獄したPS5でllama.cppを動かし、GGUFモデルを本体で実行する「PS5LM」が話題です。PS5 SlimのGPUでは0.8Bが約207トークン/秒、27Bも約20トークン/秒で動き、OpenAI互換APIも備えます。脱獄が前提で、Sonyの対応やコスパをめぐる議論もあります。

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RTX 3090でのQwen3.8 27B実測が相次いでいます。韓国語RAGベンチマークでは77.3%対76.6%でクラウド最上位のOpus 5.5と引き分け、生成速度は前世代とほぼ同等でした。誤答の多くはPDF解析や検索に由来し、ボトルネックはモデルの外側にあることが見えてきます。

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Qwen4は公式発表前ながら、GitHub新設アカウントによる対応コード、Qwen4-27とQwen4-maxのオープンウェイト同時公開という確認情報、仕様ページの事前出現まで現れています。一方で「確認前はうわさ」との慎重論もあり、公式発表を待つ段階です。

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763BのDeepSeek-V4.1-Flash-1017の量子化版で、テンソルごとに精度を変える非一様量子化の詳細が明らかになりました。GSQとRCOの組み合わせで、IQ1_MからIQ2_XSまで3サイズが公開されています。一方でllama.cppは未対応で、品質主張の検証が課題です。

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llama.cppのMoEオフロードについて、仕組みと速度の代償を解説する記事が相次ぎ登場しました。エキスパート重みをシステムRAMに置く手法は235Bモデルを16GB GPUで動かせますが、速度との交換です。ディスクからの先読みでは約2倍のスループット向上が報告されています。

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VRAMに収まらないMoEモデルをローカルで動かすllama.cppの拡張が進んでいます。層ごとにエキスパートをRAMへ置く方式に加え、必要なエキスパートをディスクから先読みする方式では約2倍のスループット向上が報告され、複数の実装が登場しています。

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