相当ヤバそうなフィッシングが流行ってるっぽい。 認証情報を入力する画面がsite .google .comなのでパスワードマネージャもすり抜けるっぽい。 単純にドメインみて「ヨシ！」ってすると死ぬので、これはいろんな人に共有しておいた方が良さそう

情報漏洩のニュースを見て「怖い」で終わっている人へ。 一度確認しておきたい設定をまとめた。 全部一気にやらなくていい。まず②のメールから。設定するときに見返せるよう保存しておくと便利です。 ① 自分のメアドが漏れていないか調べる 「Have I Been Pwned」で、自分のメールアドレスを検索。収録された流出データに含まれるか確認できる。 見るのは「どこから・何が漏れたか」。パスワードも漏れていたら、そのサービスと使い回し先を変更する。 ※未検出でも、漏洩していない保証にはならない。 ② メールを最優先で守る メールは、他のサービスのパスワード再設定にも使われる。ここを取られると、被害が広がりやすい。 ・他と違う、長いパスワードにする ・2段階認証を設定する ・復旧用の電話番号とメールが今も使えるか確認する ③ 「パスキー」を設定する 指紋・顔・端末のロック解除などでログインする方式。パスワード入力より、偽サイトに認証情報をだまし取られにくい。 Googleなら、アカウント設定内の「パスキー」から。 共有PCには作らず、自分専用の端末で設定する。 ④ 昔つないだアプリの権限を外す アプリを消しても、アカウントへのアクセス権まで消えたとは限らない。 Googleアカウントの「サードパーティとの接続」で、使っていないサービスのアクセス権を解除する。 ※相手が既に保存したデータの削除は別。不要なサービスは退会やデータ削除も確認。 ⑤ スマホをなくした後のログイン手段を用意する 2段階認証を設定していても、そのスマホを失ったら自分まで入れなくなることがある。 Googleなら「2段階認証」→「バックアップコード」。 発行したコードは、スマホとは別の安全な場所へ。紙なら施錠できる場所に保管し、誰にも渡さない。 ⑥ iPhoneの「盗難デバイスの保護」を確認する 設定→Face ID／Touch IDとパスコード→盗難デバイスの保護。 パスコードを知られても、重要な操作に生体認証や待機時間を要求できる。 追加の保護を適用する設定を「常に」にすると、自宅などでも対象になる。盗まれる前に設定しておく。 ⑦ 写真の位置情報を確認する 位置情報つきの写真をiPhoneから送るなら、 写真→共有→オプション→位置情報をオフ。 ただし、これで消えるのは撮影場所のデータ。背景の表札、伝票、窓の外は消えない。画像そのものも確認する。 ⑧ 自分の住所や電話番号が検索に出たら削除を申請する Googleの「検索から個人情報を削除する」から申請できる。掲載ページのURLを控えておく。 審査があるので、必ず消えるわけではない。 また、検索結果から消えても元のページは残る。掲載元への削除依頼は別に必要。 ⑨ Gmailを乗っ取られたら、転送設定も確認する パスワード変更だけで終わらせない。 PC版Gmailの設定で「自動転送」と「フィルタ」を確認。 知らないアドレスへの転送や、警告メールを勝手に削除する設定が残っていないかを見る。 ⑩ 家族からの「急いで送金して」に確認手順を決める AIで声をまねる詐欺もある。聞き慣れた声だけで本人と判断しない。 一度切って、以前から知っている本人の番号へかけ直す。相手がその場で教えた番号にはかけない。 この手順を家族で先に決めておく。 登録先からの漏洩は、自分の注意だけでは防ぎきれない。 だから、漏れた後に被害が広がらない設定と、自分が戻れる手段を用意しておく。

LTで流した残差ストリームの動きを3次元に近似したものです！ 紫は有害なプロンプト群を拒否するベースモデルの残差です。緑は同じプロンプトでも拒否してないAblitratedモデルの挙動。 こうしてみると、両方似たような動きしてるけど場所が違うのが面白いんですよね。多分紫は拒否が起こる次元に落ちてるんだと思います。 #地元のLLM #残差ストリームは正直だねぇ

Qwen has been the biggest and strongest enabler of Local AI for consumers. As i speak to more and more local AI users with less than 12GB VRAM, the situation feels pretty sad. I'm specifically talking people with around 4 - 12 GB of VRAM or Unified memory, 3080, 3060, 4070, 4080 and similar setups. They're unfortunately being left out. No. Asking them to upgrade is not fair, esp in this economy? As someone who started local AI with only a 12GB 3060, i understand them, Qwen3.6-35B-A3B is the only reason i'm here today. From what i've seen, many users are still sticking with Qwen3.6-35b or gemma4-26b, or some other older MoEs because they simply don't have many newer options they can run well. @Alibaba_Qwen, for future please releases, please consider a - 9B model - 35B model, - or some new substiture MoE that can give more value to low vram users. Maybe this can start from Qwen4.0 🙏

今日地元の LLM ディスコで教わった、Qwen3.8 Flash Next を高速に動かすことに特化した謎の有志開発エンジン github.com/Niko1221/Strata わいの 5090 + DDR5 128GB 環境 llama.cpp で 30tok/s くらいしか出てなかったのが 使うだけでいきなり 100tok/s 出て横転 llama.cpp 側の設定チューニングとか何もやってないから完全にはフェアではないかもしれんけど しかし 100tok/s 出たらもう体感としてはオンラインモデルの応答くらいの速さで表示されてるようには見えるからなぁ flash next 専用でオフライン開発環境を固めちゃうのもアリな気がしてきたな、、

ここ1、2ヶ月 claudeからcodexに完全移行したんだけど 俺の使い方だと直接codex使うよりclaude opus5.5を通して使った方がいいみたい codex (ponytail導入済みなのにスーパー過実装、トークン暴食おばけ) 俺には扱いきれないや🙃

macのリモートコントロールでGPT6使えないな。。。 なぜだ。。。？ windowsは表示されるんだが。。

17:13ほど リセットきました！ありがとう！！ なんかAstra Maxのトークン持ち結構いい気がする アプデでさらに良くなるんかな🤔

Hi Astra users. A reset and a quick update on quality issues that have been posted around. Working with some of you, we have found and fixed the following issues: - Some skills written for previous models were triggering too often or preventing the model from checking its work. - An opt-in context management experiment that could cause early stops or replies to older messages. We've disabled it. Our rough estimate is that 4-5k users were affected by this experiment. - We've also removed some badly configured engines that resulted in a measured quality degradation for a long tail of traffic flowing through them. We’ve also made some more minor improvements and things should feel significantly better across the board. More consistent follow-through, better tracking of your latest message, and better checks on the work as it’s going through the motions. The examples posted and all the users who worked directly with us were incredibly useful in helping fix things quickly. Always grateful for this incredible community. And of course, a reset is also landing by midnight today.

We’re sharing a solution to the Navier-Stokes Millennium Prize Problem, one of the deepest problems at the frontier of mathematics. The proof was produced by a group of agents, using an OpenAI next-generation model significantly more capable than GPT-6 Astra. The problem concerns whether the description of smooth three-dimensional fluid motion modeled by the Navier-Stokes equations can break down. It has remained unresolved for roughly 90 years.

おおおお！！！便利！ ちゃんと取得できる！！！！ おもったよりもちゃんと使える！！！

チューリングの自動運転、いよいよ東京都心でも安定した走行ができるようになってきました。 これは銀座ですが、右折で対向車の切れるタイミングを見計らったり、路地で歩行者を待ったりすることが自然にできるようになりました End-to-Endならではの進化を感じています

好一个 Tibo， Astra 全量上线了，例行的 Codex 重置却消失不见了，他闭嘴不提了 😂 昨天提前给大家送一次重置，大家还觉得 OpenAI 这次真良心。 现在回头一看，好家伙…… 本来就是例行重置，只是提前拿出来当福利送了而已，Tibo 是真会玩营销😂 重置次数没多，用户好感倒是拉满了。 Tibo 这波神仙操作，我服！！