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総パラメータ2.8TのMoEで100万トークンコンテキスト。発表時点で重みは未公開、7月27日までにModified MITで公開予告。KDA・AttnResなどのアーキテクチャ、ベンチマーク、API価格、推論トークン肥大の論点まで発表内容を整理した。

新しい事実を覚えさせると暗記は0.998まで届くのに、その事実を中継に使う2段推論は0.078。隠れ状態を中間層に移すだけで0.793まで戻る。Knowing–Using Gapの原因を層のズレとして示した論文（arXiv 2607.08393）を読んだ。

3キャラ合体LoRAに化粧オンオフ持ちの4人目(くらら)を追加、518枚(配分複製896)・rank256・約21.5時間で合体学習しep100を採用。AI生成マルチ素材の頭身インフレ実測と対策、エポック進行で起きるキャラ意匠の低率漏れと採用範囲の決め方、複数人ではmakeoffが効かない理由、プロンプト全指定で4人立ち・密着とも一発率6/6まで。

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。

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。

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。

3キャラ合体LoRA(trio_v2)で、同じ日本語指示10シーンを3つのLLMに英語プロンプト化させ、同一シード60枚をM1 MaxのローカルComfyUIで生成して照合した。Qwen-DiT系だから変換もQwenが有利という仮説の検証と、人数ロック付きブリーフで直る崩れ・どう書いても直らない崩れの切り分け。

Un-0に触発された学習なしのtoy generator。QwenにプロンプトをJSON化させ、M1 MaxのNumPyだけで2D蔵本モデルを時間発展させて抽象画像を出す。写実は無理でも構図・色・動きはプロンプトで実際に変わった。実装と出力例、詰まった所まで。