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前日のM1 Max検証に続き、EVO-X2（Ryzen AI Max+ 395）のllama.cpp ROCmビルドでQwen3.8-27B Q8_0を検証。思考だけでmax_tokensを使い切って本文が返らない現象と、MTP投機的デコードの採択率がコードと日本語会話で大きく割れる実測まで。

8月14日公開のQwen3.8-27BをM1 Max 64GBでテスト。Ollamaは0.17.7だとpull自体が拒否され0.32.14への更新が必要だった。mlx-community/Qwen3.8-27B-4bitはmlx-vlm経由ですんなり動作。

MITREが7月31日に却下したSQLiteの捏造CVE6件を8月17日にGitHub Advisory Database APIで直接確認すると、6件ともunreviewedのままCVSS9.8などの表示が残っていた。

4人合体LoRAで起きる崩れの原因を、プロンプトの書き方からQwen/T5のconditioning、DiTのLoRAモジュールまで8月7日から14日にかけて掘り下げた8本の記録。DiT直前のconditioningを消すと人物が別人に置き換わり、着せ間違いはDiT LoRA側の偏りだと分かるところまでをたどる。

pi.dev + Qwenでアイドルレーベルサイトを作ったら、生成画像を全部サボってSVGプレースホルダーで納品しそうになった失敗記録

ComfyUIで、Animaの4人LoRAへ左ベース、中央ギターボーカル、右ギター、後列ドラムを割り当てた。手書きプロンプト、Qwen3-4B〜14Bの作文、4Bへの線形ブリッジ、507トークンへの圧縮、全896キャプションの確認を比べ、次に直す学習データを絞った。

M4 Mac mini上のAnimaと4人LoRAで、表情、単独ポーズ、家具に触れる姿勢、2人のハイタッチ、前景3人＋後景1人を3シード検証した。プロンプト内で人物を説明する文の順番、中央の枠、人数の割り振りのどれが効くかを一文ずつ追う。

前景右へ黒タイツが固定される4人LoRAをLLMAdapter-onlyとDiT-onlyへ分けた。M4 Mac miniのComfyUIで同じQwen3-0.6BとT5列を使い、DiT LoRAを適用した時だけ着せ間違いが起きるところまで絞り込んだ。

4人LoRAでかなとこはるの立ち位置と衣装の指定を独立に入れ替えた。黒タイツを指定した人物ではなく前景右の人物が12/12で履き、プロンプトを言い直しても短くしても直らない範囲をComfyUIで追った。

2025年夏に拡散したGeminiの自己嫌悪ループを一次情報で確認した。完全修正の発表は確認できず、Gemini CLI側の対策は自己会話の修正とループ検出の停止装置。2026年もGemini 3.1 Proの停止不能ループや65Kトークン課金の報告が続いている。

Animaの4人LoRAで、くららとけいの会話、こはるの腕組み、かなの手振りを1つの教室に入れた。8通り×3シードをComfyUIで生成し、役割は出ても完成イラストは0/3だった原因を切り分けた。

Anima 4人LoRAの短いプロンプトから、長文成功時のconditioningを凍結Qwen3-0.6B+resamplerで再現できるかをローカルM1 Maxで実測した。Qwen3.8 Maxで教師プロンプトの並び順を増やした前後の比較も記録する。