MetaがFacebookまたはInstagramのビジネスアカウントに関連付けられたサイトをクローリング/AI学習可とするように規約変更発表
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ニュースサイト等からrobots.txtを無視して情報収集が可能になると反発が起こる
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trainの表現を削除するも「develop any ‘business product’」に利用可との表現が残る
Googleが検索結果のトップにAIによる概要を表示するようになった結果、2026年7月のゼロクリック率が68.1%に達したという話題
実は少し前に調査結果をプレスリリースして22サイトに転載して頂いたのですがGoogle検索経由のサイト流入は見事にゼロ
有用な情報発信をしても潜在顧客接点に繋がらない時代
Gemini 4 ArgonをAPIで試してみたのですがCodex(GPT-6.1 Sol)経由で利用+ケチって思考levelをlow指定にしたためか、内製ベンチでは3.8 Flashとほぼ同等スコアになってしまいました。最先端のAIでも他社のAI向けにプロンプト書くのは下手っぴ説。久々に、えーいお前に任せられん私が書く!となりました
Google検索一強時代は確実に終わりを迎えつつありますが、検索と広告収益が支えたWebのエコシステムを置き換えるAI Agent時代のビジネスモデルは未だに見えてこず。ByteDanceなどTickTokのクローラ―対策は異常に厳しいのになんで来んのかな?と定期的にブロックしたくなる誘惑に耐えています。
AIエージェント時代に逆行して「人間の労力」を評価する事を明記したGoogle検索のランキング システム
まぁ、正直、後半部分「生成 AI を使用して大量のテキストを生成したりすることは、・・・独自の労力を注いだことにはなりません。」を自社のAI概要に100回読ませろという気持ちはなくはないです
Anthropicの実験によれば、(自社は今まで公開した事はない)小型のAIモデルが、あと数ヶ月で市販のIoTデバイス上で自己複製できるほどの能力を持つようになる可能性があるという
根拠の1つはGemma4-26B-A4Bを15台の安価なノーブランドAndroid TVボックスに分散させて0.39トークン/秒で動かせた事
「AIエージェントは面倒な作業を自動化する未来!」と「ボットやAIゴミ多すぎ!」は相反するが同時に成立。「AIの使い手」と「AIの受け手」という観点で整理可能。受け手はAI出力の受け入れコストを負い、時に自身の立場を脅かされる。受け手の視点を持たないとAIが社会に波及する速度を過大評価する
AIが世の中を大きく変えていくのは間違いないが、世の中の仕組み(ビジネスモデル)は人間(顧客)が変わらないのでそんなにすぐには変わらない。馬車→蒸気機関レベルの価値の創出はまだ見えない。馬車の改良や延命に注力するのではなく蒸気機関が来ても無駄にならない事が何かを深く考える必要がある
色々なメディアにも引用されてる「AIを使うと人間の思考力や粘り強さが落ちる」論文
①最初から自力で解いた人
②AI支援可で途中から不可にされた人
②はAI支援が消えたら正答率もスキップ率も悪化
ただし私がオンラインワーカーの立場で「正解数で報酬が変わらない」ならタイパ悪化で同じ行動かも
I'll be presenting our poster "AI Assistance Reduces Persistence and Hurts Independent Performance" at @COLM_conf - Feel free to come say hi!
📅 Thu, Oct 8
11:00 – 1:00 pm
Franciscan B #82
障害なのか、chatGPTのチャットの「最新の項目」が2024年の過去スレになっており最近の作業が確認できずに困っていたのですがchatGPTに過去スレを検索して貰った結果、過去スレは同様に見えないようですが作業結果はある程度復元して貰えそうです。
OpenAIの数学未解決問題の発表に暗号関連が妙に少ないとイーサリアムの研究者が指摘
私の理解
量子コンピュータが来たら暗号ヤバい!って話に新アルゴリズムをAIが見つけたら激ヤバ!が追加
未到来新アルゴリズム対策用の新新アルゴリズムなんてないから複数暗号ハイブリッド方式や複合対策が現実的
He also adds this, to which I agree:
'Also noteworthy is the striking under-representation of cryptographic breakthroughs among the 722 mathematical results OpenAI published. I've witnessed first-hand the US government censoring academic quantum cryptanalysis results. Backroom interventionism is my base case.'
Things are probably further along than it seems. This is true in many areas right now. There are also persistent rumors that the OpenAI math release yesterday was only the first batch of three.
Gemini Embedding 2
テキスト、 画像、 オーディオ、 ビデオ & PDF を共有埋め込み空間にマッピング可能という事で、評判良さそうです。
次元数を768、512、256、128のどれを使うか選択 + GGUF量子化版で何ビット版を使うかの選択、で性能とモデルサイズを柔軟に設計できるのも強みです
Introducing EmbeddingGemma 2! 🚀
Our lightweight, multimodal embedding model maps text, code, images, video, and audio into a single, unified embedding space. Optimized for on-device use cases, it features:
- 740M parameter form factor with modular encoders
- Flexible dimension sizes (768dim-128dim) via Matryoshka Representation Learning (MRL)
- 8K context window (4x larger than text-only EmbeddingGemma)
- A commercially permissive Apache 2.0 license
モデルの推論内容がAPIの仕様上暗号化してクライアントに送られていたが安価モデルで復号化できていた件の続報
署名付き暗号にしたり「思考をメモ帳ツールの引数に与えろ」と指示する攻撃(Scratchpad reasoning attacks)対策にガードレール強化が行われたが、Azure等では対策がまにあってないとの指摘
AI開発って、デモ作成は簡単ですが製品化のハードルって実は上がってません?
AIを使って新サービスを作る→以前より超簡単
新サービスを知って貰う/使ってもらう→以前より激ムズ
競争激化、ボット軍団による偽トレンド、ボット規制に巻き込まれて誤BAN、従来より一段高いセキュリティ対策等々
データが溢れるのでDBのデータディレクトリをSSDから外付けDBに移したのですが、従来早朝に終わっていたバッチが20時になっても終わりません。ちょっとでも障害で起きるとchatGPTやClaudeに文句言ってしまいますが、この速度+容量の実現はSSDもメモリも相当な富豪設計で、逆にいうと買い占めてる予感
ポーランドの野球チームの代表選手として決勝出場しながら1人で、nanogptスピードラン(GPT-2 124Mの学習速度向上コンペ)で一気に67.6秒→39.9秒に縮めた人がいたと聞いて、野球の部分は何かの比喩かと思っていたら本当だった件
価値の低い計算(Flop)をスキップするFlop-awareアプローチだそうです
It's official : We trained NanoGPT in 39.9 seconds.
By percentage reduction in training time, this is a greater improvement than the previous 45 world records combined.
The merged Github PR: github.com/KellerJordan/modd…
Here's how we do it : hyperstition.cc/training-nan…
Credit @DevenPzak who did this alone while simultaneously playing baseball for the polish national squad, taking them to the European Finals.

















