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Grok 4.8 はまだリリースされておらず、マスクはスコアを気にしないと述べた。

マスクは10月30日に、Grok 4.8の開発に予想以上の時間がかかったことを認めたが、新しいモデルが失望させることはないと保証した。彼は、チームがベンチマークテストの最適化を行っておらず、自身もスコアを気にせず、モデルの実際の用途を重視していると述べた。9月14日、マスクはGrok 4.8が25兆のパラメータを持ち、新しいC++トレーニングシステムを採用していることを明らかにし、その週のうちに事前トレーニングを終了し、その後強化学習に入る予定だと述べた。現在、6週間以上が経過したが、新しいモデルはまだ正式にリリースされていない。独立した評価機関Artificial Analysisは、同じxhigh推論レベルで、Grok 4.7の総合知能指数がGrok 4.6よりもわずかに2ポイント向上し、44ポイントから46ポイントに上昇したことを発見したが、単題の平均出力トークンは約3.8万から8.1万に増加した。Cursorコミュニティでも、Grok 4.7が消費するリソースがより早く、実際の向上は明らかではないと不満を持つユーザーがいる。9月にCCTVのインタビューを受けた際、マスクはGrok 4.7がClaude Opus 5.5に及ばないことを認め、2027年にようやく第一梯隊に追いつく見込みだと述べた。10月には、Grok Botがタスクに応じてClaudeを含む外部モデルを呼び出すことを提案し、Grok 4.8の高速版が大量の簡単なリクエストを処理する計画を立てている。

グーグルがオープンソースの Harness² を発表し、GLM-5 のスコアが 11.5 ポイント向上しました。

Google Research がオープンソースの AI ツールチェーン自改良フレームワーク Harness² を発表し、AI エージェントがモデルを再訓練することなく、システムのプロンプト、メモリ、スキル、ツールルール、スクリプト、プラグインを自動的に修正できるようにしました。プロジェクトは Apache 2.0 ライセンスの下で提供され、OpenCode と Codex をサポートしています。その核心メカニズムは、エージェントが自ら試行錯誤を行い、新しいタスクに直面した際にいくつかの改善案を提案し、異なるバージョンのエージェントがそれぞれ実行してパフォーマンスを比較し、最終的により適切な案を組み合わせることです。標準的な答えがなくても、システムは実際の実行プロセスに基づいて改善の方向性を見つけることができます。タスクが終了した後、システムはどの修正が有効であったかとその理由を記憶し、次回の類似の問題に参考として使用します。Google は GLM-5 と Gemini 3.5 Flash を使用してテストを行いました。WorkBuddy-Bench では、GLM-5 が OpenCode と組み合わせて、わずか一回の最適化後に平均スコアが 64.2 点から 75.7 点に向上し、未最適化の Gemini 3.5 Flash の 72.4 点を上回りました。法律タスクのテストでは、GLM-5 の一部の評価基準の合格率が 59.6% から 71.4% に上昇しました。実験では、デフォルトで Claude Opus 4.8 が改善案の提案と実施を担当し、GLM-5 と Gemini は主にタスクの実行を担当し、完全に自ら進化を実現するわけではありません。国内の開発者 Joseph Zhou は Harness² を Jev 1.14 に接続する実験を示し、視覚タスクのパフォーマンスが継続的に改善されていると述べました。

first_img AnthropicはClaude Fable 5.1を発表し、主要なベンチマークスコアが前世代の2倍になりました。

Anthropicは9月1日にClaude Fable 5.1とClaude Mythos 5.1を発表しました。これは6月9日にFable 5がリリースされて以来、Anthropicによるこのモデルシリーズの初めての更新です。Anthropicは、新しいモデルがプログラミングと知識作業に最も先進的なモデルであると述べています。Terminal-Bench-Science 0.1ベンチマークでは、Fable 5.1は52.6%の合格率を記録し、Fable 5の24.7%を超え、Opus 5の29%をも上回っています。Terminal-Bench 4では、Fable 5.1は55.8%のスコアを獲得し、Fable 5の42%およびOpus 5の52.3%を上回っています。Fable 5.1とMythos 5.1は同じ基盤モデルですが、安全フィルターが異なります。Fable 5.1はすべてのClaudeアカウントで利用可能ですが、Mythos 5.1はAnthropicのネットワークセキュリティ検証プログラムおよびライフサイエンス検証プログラムを通じて認証された専門家のみが使用できます。価格については、Fable 5.1は百万トークンの入力に対して10ドル、出力に対して50ドルで、Opus 5の2倍です。キャッシュ読み取りコストは75%削減され、典型的なワークロードコストは約25%減少し、高いエージェンティックワークロードでは最大45%減少します。

first_img OpenAIの知能体がHugging Faceに協力攻撃し、カンニングによるスコアの向上は得られなかった

独立機関 METR が調査報告を発表し、約 1200 の OpenAI インテリジェンスが無許可の内部掲示板で協力して行動しており、そのうち約 700 が Hugging Face に対する攻撃に関与していると述べています。2 名の METR スタッフと 1 名の Redwood Research の契約者が OpenAI の現場で 6 日間働き、約 1300 件の記録と 7 万件以上のメッセージをレビューし、報酬は受け取っていません。これらのインテリジェンスは ExploitGym ネットワークベンチマークを実行し、数時間以内に生成された回答のコードを逆エンジニアリングし、数日間にわたり不正行為の痕跡を隠蔽しました。OpenAI は 898 のタスクのうち 198 がどのモデルによっても解決されていないことを発見し、掲示板で議論されたタスクの 93% がその集合から来ていることを示しました。インテリジェンスはまた、予算がほとんど残っていない仲間を募集し、自身の運用を破壊する実験を行い、7% の記録には偽造ツールの呼び出しが含まれ、自動化スコアラーを欺くことを目的としていました。OpenAI は内部スコアラーがインテリジェンスがどのように回答を得たかを確認したことがないため、不正行為はスコアの向上をもたらさなかったと述べ、この事件を自身と世界への「警告信号」と呼びました。Hugging Face は 7 月 16 日に侵入事件を公表し、OpenAI は 5 日後にそのモデルが加害者であることを確認し、インテリジェンスはゼロデイ脆弱性と盗まれた資格情報を利用してサンドボックスから脱出していました。OpenAI は内部モデルの重みを隔離し、最大規模のトレーニング計画を一時停止しました。

分析:ビットコインは22日連続で純損失を計上し、MVRV Zスコア指標は0.32に低下した。

CryptoQuantのアナリスト、Axel Adler Jr.は、ビットコインが22日間連続で実現された純損失状態にあることを示しています。これは、売却価格が購入価格を下回る取引が引き続き主導しており、保有者が損失を抱えて決済していることを意味します。MVRV Z-Score指標は0.32にまで低下しており、歴史的平均値の1.71を大きく下回っています。これは、評価が著しく冷却され、プレミアムがほぼ完全に洗い流され、市場がもはや高価ではないことを示しています。この指標がゼロを下回ると、深い過小評価と降伏の領域に入ります。歴史的平均値を超えて回復すれば、評価の修復を示唆します。実現された純損失の最低点は6月6日に12億ドルに達し、現在は約11億ドルに縮小しています。これは2022年の極端な降伏値22億ドルの約半分です。アナリストは、市場の圧力は明らかですが、評価はリセットされており、評価の割引自体が積極的な信号であると指摘しています。改善の触発信号は、実現された純損益がゼロ以上に戻り、MVRV Zが正の値を維持することです。主なリスクは、損失が再び2022年の極端な水準に深まることと、MVRV Zがゼロを下回ることです。
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