Kentaro Yoda @libknt

Introducing Sakana Fugu: A full multi-agent orchestration system accessible via a single model API. Our ‘Fugu Ultra’ model matches the performance of Fable and Mythos, delivering frontier capability without the risk of export controls. Try it: sakana.ai/fugu 🐡

スペースX、プログラミングAI開発の米新興Cursor買収　9.6兆円 nikkei.com/article/DGXZQO…

As a result of a US government directive, we are suspending access to Claude Fable 5 for all users. You can continue to use all other Claude models. Here’s what this means for you: Across Claude products, new sessions will run on your selected default model or Opus 4.8, and existing Fable 5 sessions will end with an error. On the Claude Platform, requests to Fable 5 will also return an error. Please update your integrations to other Claude models. We know this is a disruption to your workflows; we appreciate your patience and support.

Anthropic @AnthropicAI

2 weeks ago

The US government, citing national security authorities, has issued an export control directive to suspend all access to Fable 5 and Mythos 5 by any foreign national, whether inside or outside the United States, including foreign national Anthropic employees. The net effect of

13K 26K 88K 91.7M 24K

x.com/i/article/2064…

Stripe が LLM トークン請求機能のプライベートプレビューを開始。モデル価格の自動同期、マークアップ率設定による自動構成、使用量自動記録により、複数プロバイダー対応の請求管理を簡素化。AI 事業者の運用負担が大幅に軽減される。 revtrona.com/blogs/token-bi…

無料のエンジニアスクールだけど、8割が脱落して中退という虎の穴。 コースのレベルが高いので、卒業する前に就職が決まってしまうという謎システム。

42 Tokyo | 【学費無料】エンジニア養成機関 @42_tokyo

4 months ago

フランス発のエンジニア養成機関「42 Tokyo」の特徴 ①学費完全無料 × 24時間365日オープンの環境 42

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27 343 5K 4.8M 4K

Introducing SoftMatcha 2: A Fast and Soft Pattern Matcher for Trillion-Scale Pre-Training Corpora softmatcha.github.io/v2/ What lies within a trillion-scale pre-training corpus? Can you truly guarantee your benchmarks are uncontaminated simply because there are no exact string matches? Alongside several research institutions in Japan, Sakana AI is proud to have collaborated in the development of SoftMatcha 2, an ultra-fast and flexible search tool that enables search over trillion-scale natural language corpora in under 0.3 seconds, even while handling semantic variations (substitution, insertion, and deletion). No existing tool meets all these criteria, including infini-gram-mini (EMNLP’25 Best Paper) or the original SoftMatcha (ICLR’25). Our approach employs string matching based on suffix arrays that scales well with corpus size. To mitigate the combinatorial explosion induced by the semantic relaxation of queries, our method is built on two key algorithmic ideas: fast exact lookup enabled by a disk-aware design, and dynamic corpus-aware pruning. As a practical application, we demonstrate that SoftMatcha 2 identifies potential benchmark contamination in pre-training corpora that existing exact-match approaches miss. You can try searching through a 100B-scale corpus via our online demo. The system remains blazingly fast even on trillion-token corpora, so we encourage you to host it yourself for larger scales. Demo: …-website-ap-northeast-1.amazonaws.com Paper: arxiv.org/abs/2602.10908 Code: github.com/softmatcha/sof… This work is a collaboration with researchers from the University of Tokyo, NII, Kyoto University, SOKENDAI, NINJAL, Tohoku University, and RIKEN.

【注意喚起】音声入力アプリ「Typeless」をリバースエンジニアリングした結果、かなり深刻なプライバシーリスクが見つかったので共有します。 ■ 結論から Typelessは「On-device history」「Zero data retention」を謳っていますが、実際にはすべての音声データがAWS（米国オハイオ）のサーバーに送信されて処理されています。ローカルの音声認識モデルは一切入っていません。 それだけなら「クラウドSTTサービス」として普通ですが、問題は音声以外に収集しているデータの範囲です。 ■ 何を調べたか macOS上でTypeless v0.9.3のバイナリ解析、ネットワーク通信調査、ローカルDB解析、ネイティブライブラリの文字列解析を実施しました。 ■ 確認された事実 1. 音声処理は100%クラウド アプリ内にWhisper等のSTTモデルは存在せず、音声はOpusで圧縮後、WebSocket（wss://api.typeless.com/ws/rt_voice_flow）経由でAWS us-east-2のサーバーにリアルタイム送信されます。 api.typeless.com → …565501648.us-east-2.elb.amazonaws.com 公式プライバシーポリシーにも「processed in real time on our cloud servers」と書いてあるので嘘ではないのですが、マーケティングの「On-device」という表現は履歴保存に限定されており、かなりミスリーディングです。 2. 音声以外にも広範なデータを収集 ローカルのSQLiteデータベースとネイティブライブラリの解析で、以下のデータ収集を確認しました： ・ 閲覧中のWebサイトの完全URL（Gmail、Google Docs等も記録） ・ フォーカス中のアプリ名、ウィンドウタイトル ・ 画面上のテキスト（アクセシビリティAPIで再帰的に収集する「collectVisibleTexts」関数） ・ クリップボードの読み書き（パスワードマネージャのTransientTypeも処理可能） ・ CGEventTapによるシステムレベルのキーボード入力監視 ・ ブラウザのDOM要素情報（Safari, Chrome, Edge, Firefox, Brave対応） ・ ユーザーがテキストを編集した内容（TrackEditTextService → sendTrackResultToServer） 3. ローカルDBに個人情報が平文保存 typeless.dbに音声認識結果のテキスト、閲覧URL、アプリ情報が平文で保存されています。「Zero data retention」を謳いながら、ローカルには全て残っています。音声ファイル（.ogg）も削除されずに残存。 4. 過剰な権限要求 音声入力ツールなのに、マイクに加えて画面録画、カメラ、Bluetooth、アクセシビリティの権限を要求します。スクリーンショット機能も内蔵されています。 5. 会社の透明性がほぼゼロ ・ 利用規約・プライバシーポリシーに法人名の記載なし ・ 所在地は「サンフランシスコ郡、CA」（利用規約の管轄地のみ） ・ WHOISは非公開（GoDaddy + Cloudflare） ・ SOC2、ISO27001等のセキュリティ監査の記載なし ・ 連絡先は [email protected] のみ ■ 技術的な根拠（再現可能） 以下のコマンドで誰でも確認できます： # ネットワーク通信先 nslookup api.typeless.com # app.asar内のAPI URL strings /Applications/Typeless.app/Contents/Resources/app.asar | grep "api.typeless.com" # WebSocket通信プロトコル strings /Applications/Typeless.app/Contents/Resources/app.asar | grep "rt_voice_flow" # キーボード監視のネイティブライブラリ strings /Applications/Typeless.app/Contents/Resources/lib/keyboard-helper/build/libKeyboardHelper.dylib | grep -i "key pressed" # 画面テキスト収集 strings /Applications/Typeless.app/Contents/Resources/lib/context-helper/build/libContextHelper.dylib | grep -i "collectVisibleTexts" # ローカルDBの中身 sqlite3 ~/Library/Application\ Support/Typeless/typeless.db ".schema history" ■ 何がまずいのか CGEventTap（キーボード監視） + アクセシビリティAPI（画面テキスト収集） + クリップボードアクセス。この3つの組み合わせは技術的にキーロガーと同等の能力を持ちます。 これを運営法人が不明なサービスに許可しているということです。 音声入力の精度向上のためにコンテキスト（使用中のアプリや入力フィールドの情報）を取得すること自体は合理的な設計です。しかし、それをクラウドに送信する場合、運営の信頼性とセキュリティ体制が問われます。法人名すら公開していない会社にその信頼を置けるかは、各自で判断してください。 ■ 代替手段 完全ローカルで動作する音声入力ツールは存在します： ・ Whisper.cpp / MLX Whisper（OSS、完全ローカル、無料） ・ macOS標準の音声入力（Apple Silicon上でオンデバイス処理） ・ Superwhisper（Whisperベース、Mac向け、ただし要検証） ■ まとめ ・ Typelessの音声認識は100%クラウド処理（ローカルモデルなし） ・ 音声以外にも画面テキスト・URL・キーボード入力を収集可能な技術基盤 ・ 運営法人が不透明（法人名・所在地の公開なし） ・ セキュリティ監査の証拠なし 利用中の方はリスクを認識した上で判断してください。少なくともLittle Snitch等でネットワーク通信を監視することを推奨します。 #typeless

今日スーパーからの帰り道に、急に左後頭部に衝撃があった。 殴られたのかと思って振り返ったら、まさかのカラス 慌てて帰ったあとに、左のイヤホンが無くなってることに気づき、 現場に戻って探したけど見つからず、、、 レアな体験ではあるけど、失ったものが大きすぎる

倫理観や意図理解の有無が分からない人に合鍵を渡し、 家の中を自由にしてよい権限を与え、 さらにWeb検索した内容や、誰かが置いたメモを 指示として区別せず、そのまま実行してしまう可能性がある状態 という事で仮想環境で使う前提が広がって欲しいなと npmの件も仮想環境使ってたから耐えられた

Rahul Sood 🏴‍☠️ @rahulsood

5 months ago

x.com/i/article/2015…

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AIAgent勉強会に来られた方で、こちらのユニクロのジャケットを着て帰られた方はいらっしゃいますか？ 取り違えがあった可能性があり、可能であればご連絡ください！ #AIAgent勉強会

年明けに「AIエージェント」に特化した、アツいイベントをやりませんか？ Findyさんの会場をお借りし、 豪華なゲストをお呼びして、 これまでご好評いただいていた〈AIAgent勉強会〉の、約3倍規模の「大」勉強会を開催します！🔥 1/15(木)の新年から、AIエージェントを「作る」「使う」をテーマに盛り上がり、トレンドをキャッチアップして2026年のスタートダッシュを一緒に切りましょう！ 参加リンク↓ almondo.connpass.com/event/377152/ #AIAgent勉強会

On November 18 Cloudflare experienced a service outage, triggered by an issue with a Bot Management feature, impacting multiple Cloudflare services. Here's a detailed breakdown of what happened. cfl.re/43Bw8AI

【AIAgent勉強会vol.9】いよいよ来週11/18(火) 開催です！ 今回は、現場のエンジニアが知れて嬉しいような内容が揃っており、 『爆速開発のための技術スタック』や 『AIのアウトプット品質を高めるSpec駆動の習得方法』 などのテーマでご登壇いただきます！ almondo.connpass.com/event/374129/ #AIAgent勉強会

今日渋谷です！！ 飛び入り参加もできそうです！

伊藤 滉太 | Almondo CEO @kota_ito_5

10 months ago

こちらのイベント、本日この後です！ almondo.connpass.com/event/364560/

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イベント、毎回とても嬉しい言葉を寄せてもらえるようになりました！ 「他に面白そうなイベントが被っていても、結局Almondoのイベントが良くてきちゃうんだよな」「何より参加者・登壇者のことが考えられたイベントですよね」という言葉をもらえた時は一番嬉しかったです Agentic Workflowの実践知というタイトルで、明日も絶賛イベントをやります まだ枠があるので、ぜひご参加ください↓

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PharmaXの上野さんとのイベントです プロダクト開発や業務生産性向上におけるAI活用のリアルな話をできればと思います 大人気のイベントですので、ぜひお越しください！ yojo.connpass.com/event/366064/

複数の専門AIを統合する「進化的モデルマージ」技術の検証成果を学会で発表 ctc-g.co.jp/company/releas… #CTC #伊藤忠テクノソリューションズ

CTC(伊藤忠テクノソリューションズ)との共同研究の内容をプレスリリースしました Almondo、CTCと共同で進化的モデルマージの研究成果を発表 prtimes.jp/main/html/rd/p…

AIで事業/プロダクトを作りたいエンジニア、集まれ！ 42 Tokyo CTO&忘我 CEOで、現在プロダクトを開発されているnopさんと、 42 2nd Circle→AI採用プラットフォームの開発をされているInnovativeAI CTOのアルパカさんをお呼びして、 AIのサービス/プロダクト開発の企画・構想から実際の開発まで、最前線で開発されているお二人をお呼びし、パネルディスカッションをします！ (パネラーが豪華すぎるw) - 「理想の体験」から企画するプロダクト構想 - 徹底的な海外事例調査からの技術選定 - AIの強みを活かす独自記述言語の開発 ... など大枠の話から超ディープな話まで深掘りします！ エンジニアならではの事業企画の進め方・サービスやプロダクトを開発していく生の事例が聞けるレアな機会になりそう！ ぜひご参加ください！ イベントページは詳細に↓