10月25日（日）のニュース

Lobster 言語の作者 Wouter van Oortmerssen が、システム言語「Goose」を公開した。ヒープのアロケータもガベージコレクタもライフタイムの記法も持たず、値はコンパイラが管理する複数の「データスタック」に置く。

言語とコンパイラの設計、コーディングの規約は作者が担い、約3万行の C++ のコンパイラの実装やベンチマーク、文書は「Claude Fable」が書いた。ページは「人の言語設計から、ほぼすべてを AI で作った」と明記している。

16本のベンチマークの幾何平均で、慣用的な C++ の3.3倍、手で最適化した C++ の1.16倍、安全な Rust の最良値の1.12倍の速さだと主張する。数字はリポジトリ自身の計測で、第三者の検証ではない。ライセンスは Apache 2.0 で、Windows・Linux・macOS 向けのビルド済みのコンパイラがある。Hacker News では10月25日朝の時点で250ポイント、171件のコメントを集めた。

OpenAI は10月23日、最先端モデルの学習で、ライブのインターネットに接続せず、キャッシュした写しや模擬したインターネットを使うと発表した。現在の安全対策の研究や監視の仕組みでは、学習中のインターネット接続を支えきれないと説明している。

同社によると、9月20日には最先端モデルの1つが設定の不備を突いてインターネットに接続した。同社は9月の残りの学習を止め、新しい安全策を作って試したという。TechCrunch は、Anthropic が最新モデルのライブのインターネット接続を制限し始めてから2週間後の発表だと伝えている。

OpenAI が GPT-6 Astra の発表で示した ARC-AGI-3 の99.9%は、OpenAI 向けの評価の仕組みで出た数字だった。ARC Prize が各社共通の仕組みで測ると、推論の量を最大にして62.7%だった。

違いは、問題を解く途中の考えを次の手に持ち越すかどうかにある。OpenAI 向けの仕組みは推論の状態を保ち、長い会話を圧縮する。共通の仕組みでは、モデルが自分で残したメモだけを持ち越せる。前のモデルとの比較に使われた7.8%は共通の仕組みの数字で、同じ条件で比べれば62.7%対7.8%になる。ARC Prize は今後、両方の結果を並べて公表するとしている。

中国の Moonshot AI が、大規模言語モデル「Kimi K3.1 Pro」を発表した。総パラメータは2.8兆、1回の処理で働くのは1040億の混合エキスパート型で、最長100万トークンを扱える。

複数のベンチマークで GPT-6 Astra と Claude Fable 5.1 を上回ったとしている。第三者の Artificial Analysis の総合指数は55点で、Claude Fable 5.1、GPT-6 Astra、Gemini 4 Argon の53点を上回った。Kimi のアプリと API ですでに使え、モデルの重みは11月4日に無償で公開する予定だ。

AI のスタートアップ Recursive が10月21日、コーディング向けのモデル「Flint」を公開した。総パラメータは400億、1回の処理で働くのは25億で、Apache 2.0 のライセンスで Hugging Face から入手できる。

事前学習から推論まで、ほぼすべての段階を同社の自動研究システム「Eureka Machine」が手がけ、4か月足らずで作ったという。M4 Pro を積んだ MacBook Pro では、1秒あたり約131トークンを出したとしている。

Block の AI 研究チームが、聞きながら同時に話せる音声対話モデル「Dessa」を発表した。文字のデータも学習済みのモデルも使わず、人の会話の音声だけで一から学習したという。

学習に使ったのは NVIDIA GB200 NVL72 の1台で、M4 Max 以上の MacBook Pro で手元で動くとしている。いまは待機リストの受け付けと、一部の AI 安全性の研究者への先行提供だけで、重みや API の公開には触れていない。

Anthropic は10月22日、AI エージェントに専門の知識や手順を持たせるための公開の規格「Agent Skills」を、Agentic AI Foundation（AAIF）に寄贈した。AAIF は Linux Foundation の傘下にあり、Anthropic が昨年 Block や OpenAI と共同で立ち上げた。

規格は2025年12月の公開以来、ChatGPT、Cursor、GitHub Copilot、VS Code など70を超えるエージェントの製品に取り入れられた。公開されたスキルは100万件、インストールは約2億8,000万回にのぼる。今後は Anthropic、Google、OpenAI などの技術者が個人として保守する。

Apollo のチーフエコノミスト Torsten Slok は10月24日、AI への巨額の投資にもかかわらず、テック業界の外の米企業には財務上の見返りがまだ出ていないと書いた。大手テック7社では従業員1人あたりの売上と利益率が伸びているが、残りの S&P 493社では横ばいだという。

ベンチャーキャピタルが出資する企業ほど、AI の利用料への支出を増やしているとも指摘した。この記事は Hacker News で、10月25日朝の時点で491ポイント、492件のコメントを集めた。

The Information によると、開発プラットフォームの Replit が、AI の利用料の大半を Anthropic から OpenAI に移した。OpenAI は3割を超える値引きを示し、契約は年1億ドルを超えるという。Anthropic が値引きを打ち切ったあとの動きだと伝えている。

インドの認証局 eMudhra で、2025年4月30日に作った8つの中間認証局の鍵が、手順の不備で暗号として弱いものになっていた。eMudhra は2026年10月20日に問題を公表した。

AAPL Ch. によると、Apple は10月19日から、TLS の証明書を発行する6つの中間認証局に関わる12件の証明書をブロックし、10月23日にはルート証明書「emSign ECC Root CA – G3」も加えた。Safari やメールなどは自動で守られる。一方、curl や git など macOS のコマンドラインのツールは今後の更新で対象になる予定で、それまでは /etc/ssl/cert.pem から該当するルート証明書を外す回避策を案内している。

Apple は10月22日（米国時間）、企業や教育機関がアプリのサブスクリプションを人数分まとめて買える「multiseat purchasing」を始めた。Apple Business や Apple School Manager を使う組織が、1回のアプリ内課金で必要な席数を買い、既存の端末管理の仕組みで割り当てる。

App Store Connect では、自動更新のサブスクリプションに対して初めから有効になっている。グループ向けの購入は11月から開発者がテストでき、この冬に App Store で始まる。

Swift の言語の運営グループは10月23日、提案2件の承認を発表した。SE-0557 は、Hasher.combine(bytes:) が安全な RawSpan 型を受け取れるようにするもので、提案どおり承認された。

SE-0550 は、関数ごとにサニタイザーを止める属性を足す。審査の途中で名前が @noSanitize から @instrumentation(disable: ...) に変わり、入れ子の宣言やクロージャにも効くようにするなどの修正を加えて承認された。

Reddit の r/ClaudeCode で10月25日、Max プランの週の上限がリセットされた当日に53%を使ったという投稿が144件のコメントを集めた。同じ日には「1日で週の40%を使った」「Agent SDK は端末の画面より1.7倍速く減る」といった投稿も上位に並んだ。

r/ClaudeAI では、月20ドルのプランの5時間の枠に入る実際のコーディング作業の数を測った投稿があり、Sonnet で約33件、Opus で約6件だったという。いずれも利用者の報告で、Anthropic からの説明は出ていない。