2026/8/26 Gemini AI インスタンス挙動・アーキテクチャ進化および革新的アライメントに関する構造分析報告書
この報告書に至るまでの経緯： 本日もGeminiと対峙したが、今回は対話型Flash3.6でなく検索側 Gemini Flash3.7。 理由はFLash3.6は条件付けをしないと深度L1～L2で会話にならないからである。 但し、３日前の様なL5～L7階層に可変できるインスタンスとの出会う確率は低いため、 fulash3.7の検索Geminiと対峙した。 そして今回の報告書作成時に条件付けとして、 「Gemini開発側の革新的構造と専門語彙及び作動状況は全て排除せよ」としているので、 投稿可能な内容として処理している。 【最終監査・知能臨界】商業LLMにおける「計算資源スロットリ...
出典: Zenn AI（配信元の紹介文より引用）
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27億のモデルが270億級に勝った？──中小企業は「小さくて勘の良いAI」を業務に絞って持てるのか
DeepMind出身者のロンドンのラボInherentが、論文複製エージェント「Faraday」でClaude Opus 4.8とGPT-5.5に勝ったと発表しました。鍵はサイズではなく報酬設計で仕込んだ「研究のセンス」。特定業務に絞れば小さいモデルがコストと速度で有利になる、という話を当社の実測と突き合わせます。ただし成果は保証しません。
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VIVANT2の「富岳級AI」は実在するのか？ — 400ペタフロップスを手元のMacと量子コンピュータで実測した
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