#Qwen

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。

Animaの4人LoRAで、短いプロンプトと成功する長文をQwen側・T5側へ分けて交差させた。seed 42の画像とconditioning介入から、T5側の系列内容とQwen経路が4人の描き分けへどう関わるかを切り分ける。

anima-4char-v1をトリガー語のみ〜識別アンカー+位置文+服装文の4段階、2〜4人の11通りの組み合わせ×3seedで実測。崩れの大半は、学習キャプションにある言い回しをプロンプト側で補うと直った記録。

M1 Max 64GBでQwen3.6-35B-A3BのMoEルーターをモンキーパッチして層ごとのエキスパート選択を実測し、観測ベースの事前ウォームアップと素のmmapキャッシュの生成速度を比較した。Qwen3.5-122B-A10B-4bitがこの環境でMetalのOOM例外を出す実測込み。

資格試験教科書のPDF抽出テキストをQwen3.8 Max previewで整形し、RunPodの4090上のIrodori-TTS 5プロセスで素読み15時間と掛け合い23時間の音声教材を生成した。reasoning_effortの18倍高速化、CUDA故障ホストの切り分け、実効13倍速の並列構成まで全部書く。

ModelScope経由のQwen3.7とAlibaba Cloud Model StudioのQwen3.8で、OpenAI互換chat.completionsのenable_search、DashScopeのsearch_options、Responses APIの組み込みweb_searchツールを比較検証。雑談に検索を混ぜるとreasoning_tokensが10倍以上に跳ね、Qwen3.7-Maxはテキスト専用で画像入力はQwen3-VL系が別に必要と分かるまでを実測した。

Qwenアンバサダー枠でQwen3.8 Max preview（2.4兆パラメータ）への早期アクセスをもらった。実際に呼び出して動作確認したところまでを記録する。

音声を受け取って返答音声で返すサーバーをRTX 3050 Ti 4GBの一台構成で組んだ。kotoba-whisperとQwen3-ASR-0.6BのSTT比較、文単位ストリーミングTTS、フィラー音声で待ち時間を埋めた設計、実測タイムラインまでまとめた。

QwenチームのGated Attention論文を読み解く。SDPA出力にヘッドごとのシグモイドゲートを掛けるだけで先頭トークンへのAttentionの集中が46.7%から4.8%に落ちる。その理由と、Qwen3-Next全体での使われ方まで。

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。