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ColdFusion 2025 Update 9以前と2023 Update 20以前が対象。CISA KEV追加、CVSS 10.0、RDS FILEIO経由のパストラバーサルからRCEに至るため、Update 10/21適用と侵害痕跡確認を同じ作業で扱う。

顔の造形は同一のまま化粧だけをオンオフする切り替えをキャラLoRAに焼き込めるか、Anima-Base+RunPodで3回学習して検証。無記述で焼き込んだ属性をタグで引き算する設計はcfg1.0で原理的に効かず、存在タグの足し算に転換して両方向の切り替えを達成(採用ep140)。RunPodのpod速度ガチャ対策も。

リリース当日のTypeScript 7をM4 Mac mini 16GBで実測。型がシンプルな大規模コードのlobe-chatは7.3倍、型推論が重いdrizzle-ormとEffectは4〜5倍で、--checkers 8はメモリを圧迫して逆に遅くなる。Vue製ComfyUI_frontendで動かない理由も確認した

AnthropicのJ-lens実装をQwen3-4B-Instruct-2507用に自作（4090で51分・約1ドル）し、単一層SFT文体校正器の差し込みモデルを層ごとに読む。出力は入力そのままなのに、内部はベースと大きく違っていた。

RL限定だった単一層訓練の層局在（arXiv 2607.01232）をSFTで追試する。Qwen3-4Bの深さ25/50/75%を1層ずつフルランク学習し、同一データで再学習したLoRAベースラインと比較。eval_lossには論文と同じ中間層の局在が出たが、書き換えを実際に流すと数字と別の顔になった。

クモの概念をアリに書き換えると回答が8本足から6本足に変わる。モデル内部から発話前の概念を読み出すJ-lensの仕組みと、テスト中だけ行儀よくする演技の検出、Qwenでの追試まで論文の実験を追う。

RLの利得は深さ40〜60%の中間層に集中し、最良の1層だけ訓練すると全パラメータ訓練を上回ることもある。Qwen3系で層番号と数値まで出ている論文（arXiv 2607.01232）を読んだ。

Xで見かけた「ノード改造でピクセル位置パーフェクト編集」の主張をM1 Max + ComfyUIで測定した。ずれの原因はTextEncodeQwenImageEditPlusの内部リスケールで、ReferenceLatentを足せばカスタムノードなしで再現できる。表情・衣装・ポーズ差分の量産テストと等身維持の計測、2.3MPや非16倍数寸法の境界条件まで。

エンコーダ検出器が拾えなかった意味判定側の4割をQwen3-4Bに渡す。自ブログの修正ペア799件で書き換えまで学習させ、量子化して手元の8GB GPUと16GB Macで動かすまでの記録。

Geminiが検索を拒否したり応答が止まったりする原因とされる指示文の正体を、リーク済みシステムプロンプトと突き合わせて確認。テキスト注入とツール未提供の2ケースの見分け方と対処も

Flow MatchingベースのローカルTTS「Irodori-TTS」をWindows + RTX 3050 Ti Laptop（VRAM 4GB）で実行。通常のTTS生成とボイスクローンの音声サンプル、所要時間、MP3のお手本でFFmpegのDLLエラーが出る問題の回避策をまとめた。

ブログの文体チェックが取りこぼすAI文体を小型エンコーダに学習させる前段。Claude Codeの会話履歴からEditツールの修正前後1,560ペア、WordPress時代の日記600文、公開済み記事622本の一括スキャンで学習データを集めた記録。