The massive muscle guy couldn’t hold his ground after a brutal round of fucking with me and the relentless Northeastern powertop, eventually retreating in defeat.大只肌肉0 @low_yis 被叔叔和超愛舔逼的白皮東北爺們大1 @HQYD_17 操了一輪就落荒而逃。 Full version /

情報を得るためには欠かせないニュース。 英語で書くと「ＮＥＷＳ」となるので、新しい「ＮＥＷ」が複数「Ｓ」というところから付けられたのかと思いきや、実際は東西南北（North,East,West,South）の頭文字から作られた言葉。

コーディングエージェント（コードを書いて実行しながら作業を進めるAI）にロボットを任せられるのかを、1,156タスク・47機種のロボットで測る試験「Embodied First Exam」が出た（ Berkeleyなどの共同研究だ。 エージェントは動かし方を自分で選ぶ。動作を直接送る、制御プログラムを書く、方策（状況から動作を決める学習済みモデル）を学習する、の3通りだ。 肝は、同じタスクを条件を変えて解かせること。「Privileged」はシミュレータの全状態が読め、何度でもやり直せる。「Standard」は実機に近く、見えるのはカメラなどのセンサーの値だけで、原則リセット（初期状態に戻すこと）もできない。「Realtime」では考えている間も世界が止まらない。 難しい456タスクで8つのエージェントを比べると、最強のGPT-6 Astra（Codex上）でもStandardの成功率は34%。両方の条件がある391タスクでは、Privilegedの77%に対しStandardは30%まで落ちる。 何が差を生むのか。GPT-6 AstraのStandardに機能を足す追加実験では、28%だった成功率が、物体の正確な状態を見せると45%、無制限のリセットを許すと53%、両方で68%になった。正確な情報より、やり直せることが効く。Standardでは特に精密さが要る段階で失敗が増え、8エージェントの集計では組み立て段階の失敗率がPrivilegedの34%から80%に上がる。 モデル以外の要素も大きい。GPT-6 AstraはCodexで34%、Claude Codeでは22%。ハーネス（モデルにツールや文脈管理を提供する実行環境）を替えるだけで最大12ポイント動く。上位3エージェントは解けるテストが一部ずれていて、3つ合わせるとStandardの48%を解く。1体に深く考えさせるだけでなく、違うエージェントを並べる幅の使い方にも余地がありそうだ。 注意点もある。各テストの試行は1回だけで、実力と偶然のぶれを分けられない。失敗段階の判定の大半と難問の選別には、GPT-6 Astraと同系列のモデルを使っている。結果はすべてシミュレーションで、実機は電流イライラ棒1タスクのデモにとどまる。シミュレーションの成績が実機をどこまで予測するかは未検証だ。 センサーだけで一発で決める力には、まだ伸びしろが大きい。一方で、やり直しの仕組みやハーネス、エージェントの組み合わせで埋まる部分もありそうで、小さなチームが工夫できるのはむしろそこかもしれない。

元GoogleとShape Securityの幹部らが、AIによる詐欺やディープフェイクを検知する新セキュリティ企業「Reken」を、2024年の設立から2年間の非公開開発(ステルスモード)を経て始動させた(https://finance[.]yahoo[.]com/technology/ai/articles/reken-launches-stealth-build-internet-141400682.html)。 背景にあるのは深刻な不信の広がりだ。2026年のRBC調査では「証明されない限りオンラインメッセージは詐欺だと思う」と答えた人が83%、FBIの報告では2025年のサイバー犯罪被害額が209億ドル(前年比26%増)に達し、AI関連の被害報告だけで2万2000件を超えたという。 Rekenが出したのは「Reken Private Core」という、クラウドのAIモデルを都度呼び出す仕組みではなく端末上(オンデバイス)で完結するAIセキュリティ基盤だ。通信データを外部に送らずローカルで脅威を判定するため、GPUを積んだ特別なサーバーも追加のAIトークン課金も不要で、一般的なハードウェアだけで動く。届いたメッセージの脅威判定に加え、乗っ取られたチャネルに紛れ込んだAIボットや自動化された挙動を見つけ出すセンサーも備える。このコア上で動くプロダクト群は自動で連携し「Reken Network」という信頼レイヤーを形成、参加組織同士は安全にやり取りでき、外部からの通信も自動で危険性が分析される。 第1弾プロダクト「Northstar」は、フィッシング研修そのものを不要にすることを狙った、はたらく人のためのAIアプリだ。CEOのShuman Ghosemajumder氏(元Google Trust & Safety創業者、Gmail立ち上げにも関与)は「企業は日々数百万時間分の人手と数十億ドルを、効果のないセキュリティ研修に費やしている」と指摘する。Northstarはソーシャルエンジニアリング(人の心理的な隙を突く詐欺の手口)やディープフェイク、ビジネスメール詐欺(BEC)といった、人間の目では見抜きにくい脅威を必要な瞬間に検知し、社員が自分で見抜こうとする必要をなくす。 共同創業者のRich Griffiths氏は、AIボット防御大手Shape Security(2020年にF5が10億ドルで買収)を築いた人物。GreycroftとFPV Venturesが主導する1000万ドルのシード資金を調達済みで、元GoogleのIPO(新規株式公開)を主導したGreycroftのMarcie Vu氏が取締役に就いている。