11月9日（月）のニュース

llama-modchip は llama.cpp（ggml）に当てる手直しと量子化の道具をまとめたもので、MoE（混合エキスパート）のモデルを GPU なしで、メインメモリと CPU で動かす。v2.4.0 では、全体で2843億パラメータ、1トークンで働くのが132億の DeepSeek-V4-Flash を、重み1つあたり1.71ビット、56.56GiB に縮めた。元にした Unsloth の量子化版は76.87GiB だった。メモリ64GB の Linux で、スワップなしで動くとしている。

作者の計測では Ryzen 9 9955HX（16コア）と DDR5 64GB の組み合わせで、生成は毎秒9.06〜9.95トークン、前処理は毎秒43〜44トークンだった。n-gram で次の語を先読みする仕組みを足すと、生成は毎秒11.5〜14.7トークンに上がるという。品質は手直し前の llama.cpp で同じ重みを動かした結果と一致することで示しており、もとの精度のモデルとの比較は無い。

x86_64 と ARM64（Apple Silicon の M1〜M4 を含む）、Linux・macOS・Windows に対応し、ライセンスは Apache 2.0。独自のテンソルの型を使うため、手直しの無い llama.cpp・Ollama・LM Studio では読み込めない。公開日はページに無い。Hacker News では11月9日朝の時点で269ポイント、87件のコメントを集めた。

セキュリティの会社 Apiiro は11月7日、Claude Code の許可の確認で「Yes, and don't ask again」を選ぶと、承認したコマンドがそのままプロジェクトの .claude/settings.local.json に平文で残ると報告した。コマンドにパスワードや API キーを書いていれば、それも残る。

GitHub で公開されているこのファイル104,185件を調べたところ、1,122件に少なくとも1件、合計1,379件の秘密情報があった。古いバージョンやフォーク、共有の設定ファイルなども含めると、1,994のリポジトリで2,539件になるという。gitleaks と TruffleHog の両方が見逃したファイルも215件あり、多くはキーの形をしていない、コマンドの中のパスワードだった。

Claude Code の文書では、このファイルは自分だけの設定で、Claude Code が初めて書くときに git の全体の除外の設定へ加えるとしている。Hacker News では Claude Code のチームの Boris 氏が、これまで秘密情報の消し込みはしてこなかったと認め、防ぐ方法を調べていると書いた。どのエージェントを使うにせよ、ホスティング側の秘密情報のスキャンを有効にするよう勧めている。Apiiro は漏れた認証情報を先に取り替え、履歴も含めて調べるよう呼びかけた。

元 GitHub CEO の Thomas Dohmke が率いる Entire の、人と AI のコーディングエージェントが一緒に使う Git のホスティング（フォージ）を、InfoQ が11月8日に紹介した。Entire は、エージェントが速く書き直し続ける時代に、人どうしの審査のためのプルリクエストは合わないという考えから、変更を「Trails」で追う。Trail はバグの報告や機能の要望から始められ、複数のリポジトリにまたがれる。

push のたびにクラウドのサンドボックスで審査のエージェントが動き、コードの質・安全・「雑な AI のコード」・人の審査が要るかを、理由つきで採点する。指摘がすべて片づくまでマージはできない。リポジトリの地図と過去のセッションをまとめてエージェントに渡す記憶の仕組みも持ち、その部品 entire-graph と entire-brain はオープンソースだ。

push は GitHub より最大89倍速いと会社は言うが、第三者の検証は無い。料金と、フォージ本体がオープンソースかどうかは記事に無い。

cljrs は Rust で実装した Clojure の方言だ。Rust の環境で使うことを狙い、エージェントのコーディングの実行環境として使う Lisp と位置づける。永続データ構造、マクロ、Rust のコードとのやり取りを持ち、コンパイルしてもインタープリターでも動く。

いまはアルファで、粗い所があると断っている。crates.io で配り、ブラウザで試せる REPL もある。ソースは GitHub の csm/clojurust。バージョン番号と公開日はページに無く、ライセンスの種類もページには書かれていない。Hacker News では11月9日朝の時点で136ポイント、49件のコメントを集めた。

オープンソースの監視ソフト Zabbix は11月5日、長期サポート版の 8.0 LTS を出した。OpenTelemetry に標準で対応し、アプリのメトリクス・トレース・ログを、これまでのインフラの監視のデータと一緒に集めて扱える。

大量のイベントを絞り込み、関連づけ、まとめ、優先順位を付ける処理を入れ、余計な通知を減らすとしている。AI エージェントを Zabbix につなぐ公式の MCP サーバーも用意した。利用者の権限と役割を守ったまま、エージェントがデータを読み、障害を扱い、原因を探る手伝いをする。サポートの期間は発表には書かれていない。

Shizuku AI は11月8日、聞くのと話すのを同時にこなす日本語の全二重の音声対話モデル「Shizuku-Duplex」を発表した。80ミリ秒ごとに聞いて出力し、相づちや割り込みに応じる。裏で別のモデルが Web 検索などの道具を使い、そのあいだも会話は続く。

同社の比較では、相づちを受けても話し続けた割合は95%（GPT-Live は88%）、割り込まれて2秒以内に止まった割合は89%（同82%）。話し終わりから返答までの中央値は0.57秒で、GPT-Live は0.53秒だった。どちらもサーバー側の録音で測り、通信の往復は含まない。

一方で、雑談の自然さ（10点満点で6.2対7.6）や、複数のやり取りでの質問の正答率（79%対95%）などは GPT-Live に及ばないと自ら示した。モデルの大きさ、重みの公開、ライセンスは書かれていない。

Meta は11月6日、AI エージェント Muse に「Spaces」を足した。欲しいものを言葉で伝えると、Muse がアプリのような画面を作る。あとから機能や見た目を足すよう頼んで直せる。

例は旅の計画、クイズのゲーム、欲しい物の一覧、コンサートの日程を知らせる音楽の記録、学校のダッシュボードなど。使っているアプリをつなぐと、値段の変化や貯金の進み具合などを裏で更新し続ける。サイドバーやタブに固定したり、曜日で出し分けたりもできる。Muse が使える地域ならどこでも使えるという。

Financial Times は11月8日、Anthropic が出力1.7ギガワット分の大型のガス発電機を約34億ドルで確保したと報じた。テキサスの OnePWR Solutions が Caterpillar に出していた注文を引き継いだ形で、取り決めは9月下旬に結ばれたという。Reuters もこの報道を伝えた。

Anthropic は条件を公表しておらず、数字は報道によるものだ。発電機をどこで使うか、いつ届くかも明らかになっていない。

Bloomberg の Mark Gurman は11月8日、Apple の新しい CEO の John Ternus が、AI の取り組みをもっと急ぐよう、ソフトウェアの責任者 Craig Federighi に求めていると伝えた。Siri の AI の手直しにとどまらず、エージェントのような、より高度な機能へ進めるよう促しているという。

報道によると、Apple は Siri を本物の AI エージェントにしたい考えだという。関係者の話をもとにした報道で、内容は Techmeme に載った見出しと要約による。Apple のコメントは要約には無い。

Andy Gao が GitHub で公開した AirPointer は、AirPods Pro の動きのセンサーを使って Mac のポインターを動かすアプリだ。AirPods を充電ケースに入れたまま、ケースをマウスのように動かす。ケースを3回たたくとクリックになり、Fn と Control で操作の入り切りを替える。

動作を確かめたのは AirPods Pro 3 で、AirPods Pro 2 は試していない。macOS 26 Tahoe 以降の Apple Silicon の Mac が要る。ライセンスは MIT で、ビルド済みのアプリは配っておらず、自分でビルドする。AirPods Pro の診断のデータと文書の無い API を使うため、使うのは自分の責任でと断っている。

Raph Levien は11月7日、80年代の家庭用コンピューターを RP2350 のマイコンの基板で作り直す vic-2350 で、文字列を描く機械語をその場で作る JIT の仕組みを書いた。文字列を描くコードに展開し、1ピクセル1ビットのバッファに描いてから、16ビットの色に直す。字の幅や詰めにも対応する。

JIT の核は作者が Rust で書き、それを Claude にアセンブリ言語の symbolasm へ訳させ、磨かせた。下書きの見落としを Claude が見つけたという。1文字の描画は約23サイクル（字の行ごとに3サイクル足す）だ。例の文字列では JIT が約2万1千サイクル、作ったコードの実行が約4万2千サイクルで、RP2350 の1コアの処理の約2.6%にあたる。JIT は画面の行を送り出す前に100マイクロ秒未満で終わる。Hacker News では11月9日朝の時点で80ポイントを集めた。