2026年11月13日 夜のAIニュースまとめ

中国主要ラボのBlackwell学習痕跡が判明、OpenAIはサイバー防御ツールを発表

DeepSeekやMoonshotなど中国主要4ラボの最新モデルが、Blackwellで学習された痕跡を初期重みとシードの照合で示す検証が公開されました。

NVIDIAではHuang氏退任後のAI投資減速が見込まれ、OpenAIは自動パッチ適用とレッドチーミングのDaybreakツール群を発表しています。

国産Full-duplex音声対話モデルの公開や、関西Kaggler会での解法共有も話題です。ここからは個々の話題を順に掘り下げていきます。

目次

1. 中国主要4ラボがBlackwellで学習した痕跡、初期重みとシード照合で判明
2. NVIDIA、Huang氏退任でAI投資減速の見通し
3. 関西Kaggler会でポケカコンペ運営と強化学習解法を共有
4. Kaggricultureの強化学習、批評家の予熱で自己対戦の壁を突破
5. RSNAコンペ解法、装置ごとのラベル基準ずれを補正
6. Kaggleコミュニティコンペ、クローン・Rescore・賞金設定に対応
7. OpenAIがDaybreak Defense FactoryとRed Teamを発表
8. OpenAI、社内のpersistent agents運用法を解説
9. 国産Full-duplex音声対話モデルが相次ぎオープンウェイト公開
10. Octen Pulse公開、10msで応答するOSS検索エンジン
11. vLLM、Vera Rubin NVL72でGB300比58倍のスループット
12. Fable 5.2、コードの所有者を明記すると自発的にリファクタ
13. Sakana AI、ゼロから事前学習するSakana Sawaraの狙いを解説

中国主要4ラボがBlackwellで学習した痕跡、初期重みとシード照合で判明

• will depue氏が、DeepSeek・Moonshot・MiniMax・Ant Groupの最新モデルがBlackwellで学習された証拠を公開しました
• チップとシードから初期重みを再生成し公開モデルと照合すると、正しいチップの場合だけ一致する手法でDeepSeek-V4-Flashも検証しています
• 周知の事実との反応が多い一方、初期重みにシードの痕跡が残る点や、Huaweiへの移行の難しさが議論されています

will depue: (翻訳) 重大な結果を共有します。中国のトップ4 AIラボ（DeepSeek、Moonshot、MiniMax、Ant Group）が、中国への輸出が禁止されているNVIDIAの最先端Blackwellチップで最新モデルを構築したという決定的なフォレンジック証拠を見つけました。突飛に聞こえるでしょうが、

will depue: (翻訳) つまり、公開モデルについてチップとシードを選び、初期重みがどうなっていたかを生成して実際の重みと比較できます。正しいチップなら一致し、違うチップなら一致しません。これはDeepSeek-V4-Flashでその探索を行ったものです。各プロセッサで

パウロ: 事前トレーニングは設定パラメータもめちゃくちゃ多い 例えば学習率だけでも学習ステップごとに微妙に変え続けている 学習結果がGPU固有のシードの面影を残すんだったら、NvidiaのGPUからHuaweiに移行するのはめちゃくちゃ怖いだろうね 初期の重みも今は引き継ぐ部分があると言われてますしね

パウロ: と言うか最先端のラボもシードの定数は変えないのね というかPyTorch からだと変えること出来ないのか

NVIDIA、Huang氏退任でAI投資減速の見通し【続報】

• NVIDIAのJensen Huang CEO辞任に関する続報です
• The Informationによると、暫定CEOのKress氏は過去にHuang氏主導の案件に反対したこともあり、同じ投資ペースは見込まれていません
• スタートアップへの数十億ドル規模の出資や信用保証に影響が及び、民間AI企業への資金流入が細る可能性が指摘されています
• Alice Huang氏設立の中国企業が調達した密輸チップが上海のDCで使われたとBloombergが報じ、トランプ大統領はTim Cook氏を後任に推しています

The Information: (翻訳) NVIDIAの暫定CEOでCFOのColette Kress氏は、Jensen Huang氏が推進した案件に反対することもあり、彼のペースには及ばないと見られています。投資の縮小は、民間AI企業への資金流入を鈍らせる可能性があります

Takami Sato: マジでバブル弾けんじゃねぇかコレLiquid: (翻訳) 速報：Jensen Huang氏の辞任を受け、NVIDIAは積極的なAI投資戦略を減速させる見込みで、数十億ドル規模のスタートアップへの出資や信用保証が危うくなるとThe Informationが報じています

Bloomberg: (翻訳) Alice Huang氏が設立した中国企業が密輸されたNVIDIAチップを入手し、Megaspeedと関係のある上海のデータセンターで使用されていました

Bloomberg: (翻訳) トランプ大統領は、Jensen Huang氏の退任後、AppleのTim Cook氏がNVIDIAのCEOを引き継ぐことを提案しました。大統領はHuang氏を「レジェンド」と呼んでいます

関西Kaggler会でポケカコンペ運営と強化学習解法を共有

• 関西Kaggler会で、ポケカコンペの運営者と上位入賞者がそれぞれ登壇して発表しました
• 参加約6800人の約半数がKaggle初参加で、上位解法は公開エピソードでBehavioral Cloningした後に強化学習しています
• 盤面と合法手を埋め込んだ12MのTransformerで合法手をQueryにcross-attentionし、AI独自の新手は未観測とされました

ろん |「マテリアルズ・インフォマティクス 実践ハンドブック」（森北出版）: ６番目は@kurupical さん。ポケカコンペを題材に開催日のフレックス退社エピソードからはじまりポケカ愛あふれる解説と、強化学習で対戦AIを学習するソリューション解説(盤面や合法手をいい感じに埋め込んだ12mのTransformerを採用)など、非常に参考になりました。ありがとうございました🙌

ころんびあ: 状態エンコーダーのトークンと合法手エンコーダーのトークンで合法手の方をQueryとしたcross-attentionする #関西Kaggler会

ML_Bear: ポケカコンペ参加した6800人ぐらいのうち、半分くらい(？)が初めてのKaggleだったらしい。ポケモンすごい😇 #関西Kaggler会

ML_Bear: ポケカでのAIならではの新しい手が生み出されたのは観測していない、ただ、熟練者がよくやる定石とかは学んでるような感じがしている。とのこと。 #関西Kaggler会

Kaggricultureの強化学習、批評家の予熱で自己対戦の壁を突破

• Kaggricultureコンペを題材に、強化学習の難しさと環境変化への対応策をまとめた発表が行われました
• ゼロからの自己対戦は効かず、批評家を先に育てる予熱や自作の非同期学習基盤・エンジンで学習を回しました
• 上位陣が互いの棋譜から学びメタが速く回るため、LB上の分布を学習に反映させることが鍵だと受け止められています

ろん |「マテリアルズ・インフォマティクス 実践ハンドブック」（森北出版）: ７番目は @masspeakss さん。Kaggricultureコンペを題材に、RLの学習が難しい・環境がすぐ移り変わる状況への対応策をお話いただきました。強化学習の工夫や人とAgentの協働による戦術分析など、非常に参考になりました。ありがとうございました🙌 #関西kaggler会

ろん |「マテリアルズ・インフォマティクス 実践ハンドブック」（森北出版）: Kaggricultureでは、ゼロからの自己対戦は効かなかった👀 #関西kaggler会

ろん |「マテリアルズ・インフォマティクス 実践ハンドブック」（森北出版）: 選手が打つ→批評家が予想→手の良し悪しを測る→選手を更新する、の流れで工夫をしないとうまく駆動しなかった #関西kaggler会

eikichi: くるぴーさんも言ってたけどシミュレーションコンペはLBにいる人たちの分布を把握して学習に反映させるのが一つポイントか このコンペはLBフィットでいいんだもんな #関西Kaggler会

RSNAコンペ解法、装置ごとのラベル基準ずれを補正

• RSNAコンペの解法発表で、医療画像タスクではラベルの正しさが重要だと強調されました
• 装置ごとにレポートの判断基準がずれていたため予測から補正し、YOLOでROIを切り出しました
• LLMでのラベル付与ではskillsで専門家を模倣し、このコンペではClaude系よりGPT系が強かったとされます

ろん |「マテリアルズ・インフォマティクス 実践ハンドブック」（森北出版）: ７番目は IIDAさん。RSNAコンペを題材に、ドメイン特化のAIアプローチはラベルの正しさの重要性の再認識ができました。見立てが分かれやすくレポートの判断基準が装置ごとにずれてしまう・ラベル有データの少なさなどは実務でもあるあるなため、非常に参考になりました。ありがとうございました🙌

ろん |「マテリアルズ・インフォマティクス 実践ハンドブック」（森北出版）: 見立てが分かれやすく、レポートの判断基準が装置ごとにずれていた→そのずれを予測から取り除くための補正が有効 #関西kaggler会

ろん |「マテリアルズ・インフォマティクス 実践ハンドブック」（森北出版）: LLMでのラベル付与も工夫が重要（skillsで専門家の挙動を模倣） #関西kaggler会

ろん |「マテリアルズ・インフォマティクス 実践ハンドブック」（森北出版）: 今回のコンペだとClaude系よりもGPT系の方が強かったというのは、ドメインごとの性能の差がLLMにあることの裏付けな気がしました #関西kaggler会

Kaggleコミュニティコンペ、クローン・Rescore・賞金設定に対応

• 50件以上のコンペをホストしてきた経験から、Kaggleコミュニティコンペ機能のアップデートが紹介されました
• コンペのクローンと再利用、ホストによるRescore/Invalidate、賞金の設定ができるようになったとされます
• LLM as a Judgeで定型文によりスコアを稼ぐ参加者が続出した事例など、評価指標ハック対策の重要性も共有されました

ろん |「マテリアルズ・インフォマティクス 実践ハンドブック」（森北出版）: 3番目は@nejumi_dqxさん。50件以上のコンペをホストされたご経験から、Kaggleのコミュニティコンペ機能のアップデートについてお話いただきました。コンペのクローンと再利用・HostによるRescore/Invalidate・Custom

ML_Bear: コミュニティコンペで賞金出せるようになったらしい。以前はNVIDIAがGPU渡してそれは現金じゃないだろって理屈でやってたらしい笑。 #関西Kaggler会 https://t.co/2m31XlAzen

ろん |「マテリアルズ・インフォマティクス 実践ハンドブック」（森北出版）: LLM as a Judgeを用いた評価の難しさ（定型文でロマンティックさのスコアを稼ぐ参加者が続出→評価指標のハックの対応が必要） #関西Kaggler会

OpenAIがDaybreak Defense FactoryとRed Teamを発表【続報】

• OpenAIのサイバー関連ライブ配信と未公開の内部モデルに関する続報です
• 配信では、自動パッチ適用ツールDaybreak Defense Factoryと自動レッドチーミングツールDaybreak Red Teamが発表されました
• 内部サイバーモデルはExploitGymで77.0%を記録し、Anthropic Mythos 5.2の39.2%のほぼ2倍とされています
• 配信の録画も公開されており、脆弱性の修正と攻撃検証の自動化に向けた製品の詳細を確認できます

Greg Brockman: (翻訳) 2つの新しいサイバー製品を発表します：Daybreak Defense FactoryとDaybreak Red Team。どちらもフロンティアのサイバー能力を活用しやすくし、新しい方法で企業の防御を支援しますOpenAI: (翻訳) OpenAIを守ってきた教訓を顧客向けの実用的なツールにしています。木曜日のライブ基調講演Cyber at the Frontierで最新のサイバー関連発表を行います。フロンティアモデルとともに重要な脆弱性を特定・解決してきました

Tibo: (翻訳) 本日、自動パッチ適用と自動レッドチーミングにわたる、開発中のサイバーセキュリティ向け新ツールを発表しました。録画はこちら

Haider.: (翻訳) OpenAIの内部サイバーモデルはExploitGymで77.0%を記録し、Mythos 5.2の39.2%のほぼ2倍。これはGPT-6.5 Cyberモデルに違いない。ExploitGymの飽和に近づいている

OpenAI、社内のpersistent agents運用法を解説

• OpenAIのチームが、社内で常駐型のpersistent agentsをどう運用しているかを解説する記事を公開しました
• OpenclawやDotsのようなAgentはSaaSより請負人に近く、人の介入なしにバックグラウンドで動くため企業ITの課題になるとしています
• SemiAnalysisのDylan Patel氏は自社AI支出の45%がpersistent agentsだと述べており、次の利用拡大の鍵として注目されています

Peter Steinberger: (翻訳) 私のチームが、OpenAI社内でpersistent agentsをどう運用しているかについて書きましたKevin S Lin: (翻訳) OpenclawやDotsのようなpersistent agentsの導入は企業ITにとって大きな課題です。Agentは従来のSaaSより請負人に近く、人の介入なしにバックグラウンドで能動的に行動でき、仕事全体をこなすことができます

Dylan Patel: (翻訳) Persistent AgentsはAI利用の次のブレイクスルーです。当社のAI支出の45%は現在persistent agentsです。残念ながらAnthropicのClaude Tagsはひどく、OpenAIのSlack Agentはさらに悪い。主に多数のモデルを使うPerplexity Computerを使っています

国産Full-duplex音声対話モデルが相次ぎオープンウェイト公開

• 日本語に対応したFull-duplex音声対話モデルが相次いでオープンウェイトで公開されました
• 一つは日英を含む4,000万時間の多言語データで事前学習した4Bモデル、もう一つは音声を同時に入出力する構造のHaruです
• GENIACで作られた国産モデルとして注目され、日本語特有の間や相槌まで自然に制御できているとの評価が出ています

higurashi: 【人間のように、自然に笑い、相槌を打つ「人間らしいAI」】 4BのFull-duplex音声対話モデルを4,000万時間の日本語、英語を含む多言語データで事前学習し、オープンウェイトで公開しました！ 弊社のオープンモデルを用いて、開発者の方々と一緒に未来を切り開ければと思います https://t.co/vt6BfHgX2Y

Kenn Ejima: すんごい自然に電話してる感じ 日本語特有の間とか相槌とかも制御できてそうminaminao: 今年ずっと開発してきた、人間らしく話せることにこだわった対話モデル「Haru」をオープンウェイトで公開しました！！！ いわゆる"full-duplex"ですが、我々のモデルは『リアルタイムに音声を同時に入出力する』構造で、full-duplexな対話モデルの中でも一段と人間らしく話せます。 https://t.co/eD26nxAziT

Octen Pulse公開、10msで応答するOSS検索エンジン

• OctenAIが、オープンソースの低レイテンシ検索エンジンOcten Pulseを公開しました
• サーバー側の中央値レイテンシは約10msとされ、個人開発者は月$20で無制限に検索でき、画像検索にも対応します
• Agentが1タスクで数十回検索する時代には検索速度が重要になるとして、Agentスタックへの導入を勧める声が出ています

elvis: (翻訳) Agentが1タスクあたり数十回の呼び出しをするようになると、検索速度がはるかに重要になります。Octen Pulseに期待しています。非常に低いレイテンシに調整されたオープンソースの検索エンジンです。Agentスタックで試す価値がありますKuan Zou: (翻訳) 10ms。月$20で無制限。マルチモーダル対応。本日OctenAIが発表：1. Octen Pulse：1トークン並みの速度のオープンソース検索 2. 無制限検索：月$20、API呼び出しを数える必要なし 3. マルチモーダル検索：テキストと画像

Charly Wargnier ♨️: (翻訳) OctenAIの発表で目立つのは各要素の組み合わせ方です。Octen PulseはWebページを対象にサーバー側中央値約10msのレイテンシとされます。個人開発者は月$20で無制限にWeb検索でき、画像検索はテキストか参照画像で行えます。すべて1つのプラットフォームでKuan Zou: (翻訳) 10ms。月$20で無制限。マルチモーダル対応。本日OctenAIが発表：1. Octen Pulse：1トークン並みの速度のオープンソース検索 2. 無制限検索：月$20、API呼び出しを数える必要なし 3. マルチモーダル検索：テキストと画像

vLLM、Vera Rubin NVL72でGB300比58倍のスループット【続報】

• vLLMによるVera Rubin NVL72での推論性能検証に関する続報です
• vLLMがVera Rubin NVL72向けにDeepSeek-V4.1-Flashを最適化した結果を公表しました
• SemiAnalysis AgentXで170万tokens/s/GPU・387 tokens/s/userとなり、GB300 NVL72比58倍に達しました
• ピーク時は252万tokens/s/GPUで、SemiAnalysisもInferactとvLLMの取り組みを評価しています

vLLM: (翻訳) vLLM上でDeepSeek-V4.1-FlashをVera Rubin NVL72向けに最適化し、SemiAnalysis AgentXで1.7M tokens/s/GPU・387 tokens/s/userにおいてGB300 NVL72の58倍のスループットを達成しました。カーブ全体では、ピーク時2.52M tokens/s/GPU（GB300の2.7倍）

SemiAnalysis: (翻訳) InferactとvLLMによる、Rubin向けに最適化されたDeepSeek v4.1 Flashの素晴らしい成果です！vLLM: (翻訳) vLLM上でDeepSeek-V4.1-FlashをVera Rubin NVL72向けに最適化し、SemiAnalysis AgentXで1.7M tokens/s/GPU・387 tokens/s/userにおいてGB300 NVL72の58倍のスループットを達成しました

Fable 5.2、コードの所有者を明記すると自発的にリファクタ

• Claude Fable 5.2のPrompting Guideにある一節が話題になっています
• プロンプトにコードの所有者を明記すると挙動が変わり、自分がオーナーだと伝えると自発的にリファクタしながら作業するとされます
• 役割の与え方でモデルの振る舞いを引き出す実践的なヒントとして参考になります

ML_Bear: Fable 5.2 の Prompting Guide に面白い一節があると話題になってるらしい👀 プロンプトに「コードの所有者」を明記すると Fable の挙動が変わったとのこと。（例：「お前がオーナーのコードだぞ」と伝えると自発的にリファクタしながら作業してくれる） 面白いですね😇 https://t.co/QzdQJCS7n9 https://t.co/vTlfxSSjr5

Sakana AI、ゼロから事前学習するSakana Sawaraの狙いを解説

• Sakana AIが開発予定のLLM Sakana Sawara（仮称）について、ITmedia AI+が背景を解説する記事を公開しました
• 10月のシンポジウムで秋葉拓哉氏が発表した計画で、なぜ今ゼロから事前学習に取り組むのかが説明されています
• Sakana Namazuなどで取り組んできた事後学習からの流れが語られており、国産LLM開発の方針を知る資料になります

Sakana AI: ITmedia AI+ さまに、Sakana AIがなぜ今、大規模言語モデルの事前学習に取り組むのかを取り上げていただきました。 10月のシンポジウムで弊社Chief Scientistの秋葉拓哉が発表した「Sakana Sawara（仮称）」について、背景やねらいをお答えしました。 Sakana Namazuで取り組んできた事後学習、Sakana https://t.co/q0kDJNkLo...