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XiaomiがMiMo-V2.5系列を2モデル同時公開。MiMo-V2.5-ProはSWE-bench Pro 57.2、Claw-Eval 63.8、τ3-Bench 72.9でフロンティア級、MiMo-V2.5はネイティブオムニモーダル＋1M context。現時点ではAPI専用でローカル実行は不可、オープン化は予告のみ。

NotebookLMクローンのopen-notebookはデフォルトがDocker前提＋クラウドAPI前提。SurrealDBをネイティブで入れて4プロセスをtmuxで立ち上げ、Ollamaのqwen3.6:35bとbge-m3だけでRAGを回した。自分が今朝書いたQwen3.6比較記事を食わせたら、正しい数値で答えた。

AWS Summit社内コンテスト向けにMoon Patrol風の80年代ゲームをAIで数日開発したdev.to記事。Phaser3 + TypeScript + Vite構成と、1つのプロンプトではなく3つの役割別スキルに分けた開発ワークフローが実用的だった。

AIやLLMの記事に出てくる数学記号を『解けるのではなく読めるように』整理した全5本シリーズのハブ。数式・ベクトル/行列・確率統計・微分・勾配降下と逆伝播を、どの順番で読むとラクかも添えて並べる。

勾配降下、SGD・Adam、逆伝播、勾配消失・残差接続、学習率スケジュールあたりを「何をまとめてやっているか」の視点で整理。解けるようになるのではなく、学習ログやモデルカードの数字を読めるようになることが目的。

AIやLLMの記事に出てくる微分まわりの記号を、解けるようになるためではなく読めるようになるために絞って整理。d/dx、e、連鎖律、偏微分、勾配までを「何をやっているか」の視点で読む。

AIやLLMの記事に出てくる確率・統計まわりの記号を、解けるようになるためではなく読めるようになるために絞って整理。条件付き確率、交差エントロピー、パープレキシティ、temperatureあたりまでを「何をまとめてやっているか」の視点で読む。

AIやLLMの記事に出てくるベクトルと行列を、計算できるようになるためではなく読めるようになるために絞って整理。内積と行列積は拾い、行列式や固有値は省略する。

AIやLLM、画像生成の解説で見かける数式を、解けるようになるためではなく読めるようになるために整理。重み付きの足し算、S字カーブ、確率、学習の修正だけに絞って追う。

RTX 4060 Laptop GPU（VRAM 8GB）でWAI-Anima v1を動かした。ComfyUI APIからのヘッドレス実行でtqdmのOSErrorに嵌まった顛末と、普通に起動すれば60秒で生成できた結果。

WAI-Illustriousで知られるWAI0731がAnima派生モデル WAI-Anima v1をリリース。2月のAnima記事から2ヶ月で派生モデルが急増し、LoRAツールキットやテキストエンコーダのアップグレードも登場。preview3-baseとWAI-Anima v1を実際に動かして比較した。

LLMの安全性はRLHF・Constitutional AI・システムプロンプト・入出力フィルタの多層構造で成り立っている。クラウド各社の温度差、abliteratedとuncensoredの違い、ローカルLLMのデフォルト検閲レベルを整理した。