Hermes Agentの構築が趣味です。地元民デビューしました(RTX5060Ti+RAM64GBでStrata)。
東海
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ワイの本業はエンタープライズAIなんだけど、Museに限らず、そのトレンドは常にIT→ビジネスへ、コンシューマ→エンタープライズへと流れてくるので、プライベートでは積極的にコンシューマ向けの色んなものをガツガツ使っていくようにしてる。
往々にして、SNSにはエンタープライズAIのことを知らない人ばっかだし、逆に本業ではコンシューマの最新のAI事情を知らない人が多すぎる。
大体両方知ってる人が無双しながら疲弊してる。
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Today we're bringing specialized models trained using Muse Wonder to @Muse and Meta AI, giving users access to some of Muse Wonder's frontier capabilities for complex tasks at work and in everyday life.
These specialized models include Muse Wonder's Active Memory and Active Focus, helping them stay aligned with your goals as tasks unfold:
→ Active Memory helps recognize when earlier information matters and distinguish what's still relevant from what's become stale
→ Active Focus helps recover from setbacks or find alternatives when constraints change
In Muse, the improved models show a 2.4x reduction in forgetting information critical to your goals and a 67% improvement in getting unstuck as constraints evolve. That means less repeating yourself and fewer dead ends when plans change.
In Meta AI, these improvements help it break complex problems into steps, ask sharper follow-up questions and adapt when you change direction.
Read more on our research blog: go.meta.me/4kCPcHW
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AI is reshaping innovation and creativity. But who owns the results, who benefits, and what remains uniquely human?
Have your say: is the intellectual property system ready for the AI era? 🤔
Vote below:
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54%No
24%Just want to see results
37 votes • 2 days のがみ retweeted
【オンライン参加専用】第70回 東北大学知財セミナー（2026年12月2日(水)）
「生成AIを活用した情報収集と特許分析」
peatix.com/event/5246094
講師の方がっ！
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PCIe 5.0(x16)×7本のAIワークステーションマザーボード、GIGABYTE「WRX90 AI TOP」発売
➡️ 最大256Gbpsで外付けGPUを接続できるMCIO 8iコネクタ×2も搭載
gdm.or.jp/pressrelease/2026/…
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てか、Q8初めて試したけど
わいの環境で60tok/s出るんかいw
全然アリだな
自作ベンチ strata-jbench のご紹介🪛
github.com/jun76/strata-jben…
とりあえず RTX5090/DDR5 128GB/Ubuntu、ハーネスなしのベースラインで Qwen FN 系 18 モデル分回してみた結果
jun76.github.io/strata-jbenc…
よく試してる「マイクラ風3D箱庭ゲーム作って」のプロンプト、いい加減再現性のある形で管理したいなと思って始めました😂
jbench には Tier3 のタスクとして混ぜてあります
ただ、現状は「いろんな観点で tok/s を取ってみました集」という感じなので、精度（正答率）の評価をどうしようかなぁというところ
以下、最初の気づきメモ📝
（誰か詳しい方…🥹）
■ Tier1（各モデルの素の速さ観点）
👉 大きさのわりに速い NVFP4
・128 GB の NVFP4（197 tok/s）は、111 GB の unsloth UD-Q4_K_XL（145 tok/s）より速く出ている
・5090（Blackwell）が FP4 を直接計算できる効果？
👉 同じモデルでも、何を書かせるかで decode が倍ほど変わる（18モデルの中央値）
・和文 176 → 英文 187 → code 251 → JSON 279 → 入力の書き写し 343 tok/s
・MTP の採用率は 0.55 → 0.53 → 0.76 → 0.88 → 1.00
予測しやすい文章ほど drafter が当たって速く？
🤔 json, コードは DFlash2、和文は MTP が速い？
・DFlash2 のように後ろの位置まで一気に当てる方式は、次のトークンの選択肢の多い和文の方が不利？
・モデル本体と一緒に学習された MTP に比べ、後付の DFlash2 学習時には和文のサンプルが少なかった？
■ Tier4（コンテキスト長の確保コストと長文処理観点）
👉 prefill も decode も、256K を超えると大分遅く
また何か気になるところ見つけたら拾っていきます！
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【メディア出演】
CEO押谷（ @masamune013 ）が
加島弁理士（ @kashima510 ）とナビゲーターを務める
YouTube「知財実務オンライン」が
11/5(木)18:30から配信されます🎦✨️
リアルタイム配信ですので、
チャット欄からゲストに質問することもできます！
今回は弊所の各務・金田も出演させていただきます💫
第309回
「知財の仕事を、もっと広げよう。― 価値創造アーキテクトが描く、知財の新しい可能性 ―」
ゲスト：価値創造アーキテクトネットワーク
・弁理士 森岡智昭様（さくら国際特許法律事務所）
・弁理士 各務幸樹
・弁理士 金田有美子（ @omochi_benrishi ）
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Strata 0.2.11 is now out! 👀
- Supports new Unsloth Qwen3.8-Flash-Next quants
- Layer splitting is now allowed for all configurations
- Performance increase
- App & Terminal improvements
More at: github.com/Niko1221/Strata/r…
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Muse に Gmailも X も LINE も繋がっていて、それぞれ定期巡回してコンテキストとしてまとめてナレッジベースに整理して記録させてるから、これいよいよ Life IQ になってきたかもしれん。
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【ローカルLLMの民主化！】
Claude級のAIがお家のパソコンで動く時代になったから「 Strata 」の超・初心者向けガイドを書いたよ（約19000文字）
➡ chimolog.co/strata-guide/
チャット欄で「これして」と指示するだけで
✅レポート調査
✅動画エンコードソフト作る
✅Animaで画像生成
✅MOSSでマンガや複数枚CG生成
✅MiniMax H3で動画生成
✅RTX 4090 Unlock再現
✅アクセスログのセキュリティ監査
✅チャッピーが拒否る作業もやる
などなど、並の人間が思いつくタスクはたいてい完遂します
しかもトークン使い放題、無検閲、ガードレール皆無、サイレントナーフなし、ネット接続不要、もはや基本的人権なので一家に1台Strataが動くPCを政府支給したほうがいいレベル（補助金でも可）
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ローカルLLM用にGPUを2枚挿すPCを組むなら、マザーボードのPCIeスロットがどこにつながっているかを確認します。
私が使っているのは、ASRock X870 Taichi CreatorとRyzen 5 7600の組み合わせです。選んだ基準は、CPUから直接出ているPCIe 5.0スロットが2本あることでした。GPUを2枚挿しても、x8＋x8の帯域を確保できる構成です。
複数のGPUで大きなモデルを動かしたり、推論を分担させたりするなら、チップセット経由ではなくCPU直結のスロットが2本あるほうが安心だと考えました。
確認の手順です。
・仕様表で、各スロットがCPU直結かチップセット経由かを見る
・GPUを2枚挿した時の帯域（x8＋x8など）を見る
・カードの厚みと、スロットの間隔を見る
GPUを買う前に、マザーボード側の条件から確かめておくと選びやすくなります。
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やっぱりM5 Ultra 512GB×4台の時代がくるのでは。。。
🚨 JUST IN: Kimi K3.1 Pro weights are LIVE and it takes FOUR maxed M5 Ultra Mac Studios just to load them.
The weights are 1.56TB. Each Studio tops out at 512GB, so three give you 1.54TB and still fall short.
Why this matters?
Moonshot’s own hallucination test ranks it second, behind only GPT-6 Astra. On the hard test with tools it gets 8.3% of factual claims wrong.
The next open-weight models, GLM-5.3 and DeepSeek V4.1 Flash, get 22.6% and 23.3%.
Who’s building the cluster?
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気になるんだけど、最近のニュースの論調はAIバブル崩壊は近いような空気だしてるところなんだよね。刷り込み？
en.gamegpu.com/news/zhelezo/…
Due to ongoing memory shortages, the price of 64GB of DDR5 RAM could remain above $500 throughout 2027. This pricing environment threatens Intel Nova Lake processors, which require a new motherboard platform, whereas AMD Zen 6 chips will drop directly into existing AM5 boards. Users building a new PC from scratch may want to wait for Zen 7 in late 2028.
Even if the artificial intelligence bubble bursts immediately, consumer memory prices will likely not recover until late 2027. Analysts note that if DRAM prices crash to a quarter of current levels, major buyers will simply renegotiate their five-year supply contracts rather than paying inflated rates.
Signs of a market slowdown are already emerging across the server industry. Reports indicate that 80% of data centers sit idle half the time, server rack providers are offering 30% discounts via email, and Intel stock has fallen up to 45% over the past month due to investor fatigue over endless spending.
#AMD #Zen6 #Zen7 #Intel #NovaLake #DDR5 #PCBuilding
