#LLM

2026-05-15のx-algorithm更新を確認した。Phoenixの実行パイプライン、約3GBのモデル成果物、Grox、広告混合が入り、1月公開版より検証できる範囲が広がっている。

2026年5月11日にGoogle GTIGが公表した、攻撃者がLLMで生成したゼロデイの初確認事例。OSSウェブ系管理ツールの2FAバイパスを「ハードコードされた信頼仮定」のセマンティック欠陥として発見、Pythonエクスプロイトに残ったハルシネートCVSSスコアと教科書的構造が手がかりだった。APT45・UNC2814の周辺動向まで整理

M1 Max 64GBにoMLX 0.3.9.dev2を入れて、SSD KVキャッシュ2回目prefill短縮、Gemma 4 VLM MTPオン/オフ、DFlash vs 通常エンジン、omlx launch copilotの実動作を順に測る。VLM入力はWAI-Animaで生成したかなちゃん画像で揃えた。

oMLX 0.3.9.dev2のリリースノートを読む。Gemma 4 VLMのMTP、DFlash対応、SSD KVキャッシュ、`omlx launch copilot`まわりが、Codex/Copilotなど常駐エージェントをMacローカルLLMに繋ぐ時にどこへ効くかを整理した。

Ollama 0.17.1未満のGGUFローダーに境界外読み取り脆弱性。公開API化したローカルLLMでは、環境変数、APIキー、system prompt、会話断片の漏えいまで疑う必要がある。

Fortress Token OptimizerのDEV記事と実装周辺を確認した。会話調プロンプトでは11〜22%削れるが、system promptやRAG文脈で雑に挟むと意味のある制約まで削る危険がある。

M1 Max 64GB + mlx-vlm 0.5.0でGemma 4 MTP drafterを実測。26B A4B (MoE) だけ+13%速くなり、公式が一番効くと言った31B DenseとE4Bは逆に遅くなった。コード生成と短文haikuで結論が反転する。

arXiv:2605.03723の人間・LLM共著テキスト分割手法をM1 MaxとQwen3-8B-Baseで動かした。重み付きCUSUMは標準Pythonで動くが、生log-likelihoodだと人間文単独でも境界が量産される。

Oxford Internet Institute（Nature 2026採録）の温かさファインチューニング実験と、Shahら arXiv 2604.10733の275ペルソナ協調性実験を並べる。ファインチューニングでもペルソナでも、ユーザーの感情や誤信念を入れると同じ方向にモデルが倒れる。

Google公式のGemma 4 MTP drafter公開を読む。最大3倍高速化の仕組み、vLLMの推奨設定、26B A4Bがbatch 1で伸びにくい理由まで確認した。

M1 Max 64GBでOllama経由のローカルLLMにMCPサーバーをつなぐと、MCPHostの非メンテ化、tool calling精度、コンテキスト消費で詰まる。公式SDKでの自作サーバー最小構成も載せた。

Claude Codeの1.67Bトークン事故を起点に、ツール結果にis_complete・retryable・予算上限を返すとなぜ無限ループが止まるかを掘り下げた。MCPサーバー設計にも直結する。