論文「EngramEdit」が発表され、大規模言語モデル（LLM）において知識をデカップリング（分離）して更新する新しい手法が提案されました。この技術により、モデル全体を再学習させることなく特定の情報を効率的に更新することが可能になります。
Qwen3.8-27Bモデルにおいて、R9700で159 tok/s、Strix Haloで64 tok/sという高い処理速度を記録しました。また、Radeon Pro V620を搭載したカスタム環境では、Qwen3.8-Flash-Nextを高速に動作させることに成功しています。
解雇されたOpenAIの安全研究員たちが、不適切な行為に関する主張を否定し、公に反論を行いました。彼らは今回の解雇が企業のAI安全文化に悪影響を及ぼし、萎縮効果を生む可能性があると警告しています。
Simon Willison氏が「ttok 1.0」を公開しました。これは将来のGPT-5やGPT-6といったモデルに対応するため、従来のGPT-4用トークナイザーから適切なものへ更新する必要があるという研究に基づいています。
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