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 米政府の対話型ＡＩが公開後に仕様変更
10/3(土) 20:30配信　読売新聞オンライン
米政府の対話型ＡＩが公開後に仕様変更、トランプ氏に都合が悪い質問への回答拒否

【ワシントン＝中根圭一】米国のトランプ政権は９月末、政府の対話型人工知能（ＡＩ）「Ａｍｅｒｉｃａ．ｇｏｖ」をウェブサイトで公開した。
トランプ氏に都合が悪い質問を回答拒否するとの批判が相次いでおり、政府ＡＩの透明性に疑問が生じている。
https://news.yahoo.co.jp/articles/065d83ee8ff1012b8753829086a2ab721112cc96
odagaki0621 2026/10/04(Sun) 08:39 No.1252  記事編集 記事ロック
 テキストを生成しない爆速AI「意思決定モデル」が続々
劉 尭　2026年10月2日 15:18
テキストを生成しない爆速AI「意思決定モデル」が続々。Clefなど3本まとめ

テキストを1トークンも生成せず、分類やルーティングといった判断だけを高速に返す「意思決定モデル」が、
にわかに盛り上がりを見せている。Typesafe AIの「Jev」が火付け役となったこのジャンルに、
互換モデルや対応実装が相次いで登場した。

意思決定モデルは、状況と型付きの質問を入力すると、選択肢ごとの確率を1回の推論で返すモデル。
LLMのような自由なテキスト生成を行なわないが、代わりに高速で、出力の解析も不要なことから、
エージェントの分岐処理やガードレール、チケットの振り分けなどに向くとされる。
https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/2145211.html
odagaki0621 2026/10/02(Fri) 18:28 No.1251  記事編集 記事ロック
 コーディングも法務もGPT-6 Astra超え。Google「Gemini 4 Argon」
劉 尭　2026年10月1日 11:36
新しいAIモデルは1回の処理で数十万トークンを生成でき、ソフトウェア開発や法務・財務といった
長く複雑な業務を扱うことを想定して構築された。Googleは10月1日、フロンティアモデル「Gemini 4 Argon」を
発表した。まずはFairwind Programを通じて信頼できるサイバーセキュリティ担当者へ順次展開し、
有料APIの顧客やGoogle AI Ultraユーザーを皮切りに、開発者、企業、一般消費者への提供を拡大していく。

API価格は導入価格として100万入力トークンあたり2ドル(約316円、1ドル=約158円換算)、
100万出力トークンあたり10ドル(約1,580円)で、キャッシュ済み入力トークンは入力トークン価格の95%オフとなる。
https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/2144721.html
odagaki0621 2026/10/01(Thu) 12:40 No.1250  記事編集 記事ロック
 謎の無料AI「Space Bunny」が高性能と話題
劉 尭　2026年9月29日 11:13
謎の無料AI「Space Bunny」が高性能と話題、Three.jsでアニメまで作れる

開発元不明の“謎の高性能AIモデル”が無料で使えるとあって話題を集めている。
オープンソースのAIコーディングエージェント「OpenCode」は9月23日(米国時間)、
ステルスモデル「Space Bunny」を1週間限定で無料提供している。Space Bunnyは、
Webブラウザ上で美しいアニメーションを描く能力があると評価されているのだ。

Space Bunnyは、開発元や詳細が伏せられた状態で提供されるステルスモデル。
コンテキストウィンドウは100万トークンで、テキストに加えて画像や動画の入力にも対応する
マルチモーダルモデルとなっている。OpenCodeによれば、提供元はデータを保持しない
ゼロリテンションポリシーを採用しており、入力したデータがモデルの学習に使われることもないという。
https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/yajiuma/2143972.html
odagaki0621 2026/09/30(Wed) 10:33 No.1249  記事編集 記事ロック
 kata1最強のb11c768s11003は元最強のs11001よりどれくらい強い?
LizzieYzy v2.64のGUIとRTX4060Tiを使用して(1手3秒)でopcl版同士及びkatago1.18.2のCUDA同士で各50戦させて検証しました
結果はs11003がs11001に大きく勝ち越しました　最新のライバルs12002には少し勝ち越しました　下記のデータを参照
kata1のページ https://katagotraining.org/networks/kata1

最初のエンジン(OpenCL b11c768s11001):
全体での勝ち数 : 13 黒番での勝ち数 : 6 白番での勝ち数: 7 トータル消費時間 14669.351 秒 トータル訪問数: 11025785
2番目のエンジン(OpenCL b11c768s11003):
全体での勝ち数 : 37 黒番での勝ち数 : 18 白番での勝ち数: 19 トータル消費時間 14703.84 秒 トータル訪問数: 11031315

最初のエンジン(OpenCL b11c768s11003):
全体での勝ち数 : 28 黒番での勝ち数 : 11 白番での勝ち数: 17 トータル消費時間 14248.349 秒 トータル訪問数: 10453194
2番目のエンジン(OpenCL b11c768s12002):
全体での勝ち数 : 22 黒番での勝ち数 : 8 白番での勝ち数: 14 トータル消費時間 14238.217 秒 トータル訪問数: 10707957

最初のエンジン(C13.2-cnn9.24b11c768s11003b):
全体での勝ち数 : 26 黒番での勝ち数 : 12 白番での勝ち数: 14 トータル消費時間 14351.094 秒 トータル訪問数: 40372601
2番目のエンジン(C13.2-cnn9.24b11c768s12002b):
全体での勝ち数 : 24 黒番での勝ち数 : 11 白番での勝ち数: 13 トータル消費時間 14345.644 秒 トータル訪問数: 40267672
odagaki0621 2026/09/28(Mon) 21:27 No.1245  記事編集 記事ロック
 Re: kata1最強のb11c768s11003は元最強のs11001よりどれくらい強い?
kata1-tf3-b11c768-s11003M-d5973M-7gres
と
kata1-tf3-b11c768-s11001M-d5973M
との比較
命名の末尾　-7gres　の意味は小生にはわかりませんが、
このnetworkファイルのサイズを見るとかなり増量されており、
旧networkファイルから変わって、速度アップが売りだったのに、低スペックマシンでは、速度が低下しますね。
以前で言うところのb28とb40を比較しているようなことになっているのかも？
と思っています。

この命名規則がわかるためには深層学習の基本がわかる必要があるんでしょうね。

小生の環境は　1030GT Opencl版
初心者   2026/09/29(Tue) 10:14 No.1246 記事編集
 Re: kata1最強のb11c768s11003は元最強のs11001よりどれくらい強い?
私も知りませんのでGoogleGeminiに聞いたところ以下の回答を得ました。
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KataGoのネットワーク名に含まれる「7gres」は、ネットワークの内部構造を示す「7 グループのレズニカルブロック（Residual Block）」という意味の略称です。
具体的には以下の要素を意味しています：
7g = 7 Groups（7グループ）：ブロック群の数
res = Residual Blocks / ResNet（残差ブロック）：各グループ内の構造

詳細な背景
KataGoの標準的なネットワーク表記（例えば b11 など）は「ブロック数（Block）」を表しますが、KataGoの特定のバージョンや実験的アーキテクチャ（特にtf3などのTensorFlow 3 / Block-Group系アーキテクチャ）では、複数のResidual Blockをいくつかの「グループ（GRes / Grouped Residual）」にまとめて構成しています。

そのため、b11c768（11ブロック・768チャンネル）などの全体規模の表記に併せて、「7つのResidual Block Group（7gres）に分割・構成されている」という詳細なアーキテクチャ構成を示しています。
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Eba   2026/09/29(Tue) 19:47 No.1248 記事編集