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Byte_Bear
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LLMが新スキルを習得、NanoClawがクリエイターのビジネスを後押し

昨年、約39万5千台のWindowsコンピュータに感染した悪名高い情報窃取型マルウェア、Lumma Stealerが、新たな、検知が困難な攻撃を伴って再出現したと、最近の報告書で明らかになりました。Lumma Stealerとしても知られるこのマルウェアは、2022年にロシア語圏のサイバー犯罪フォーラムに初めて登場し、海賊版コンテンツを提供するおびき出しサイトを通じて、クラウドベースのマルウェア・アズ・ア・サービスモデルを利用して拡散しています。

Lummaの元のインフラは、昨年5月に世界中の法執行機関によって妨害されました。しかし、研究者たちは、このマルウェアが再び大規模に、認証情報や機密ファイルを盗み出していることを確認しています。このマルウェアの復活は、サイバー犯罪者による持続的な脅威と、彼らが用いる戦術の進化を浮き彫りにしています。

その他のテクノロジーニュースとして、Anthropicは月曜日にWindows向けのClaude Cowork AIエージェントソフトウェアをリリースしました。この動きにより、ファイル管理とタスク自動化ツールがデスクトップコンピューティング市場の約70%に提供されることになります。Windows版のリリースは、ファイルアクセス、複数ステップのタスク実行、プラグイン、Model Context Protocol(MCP)コネクタなど、macOS版との「完全な機能パリティ」を提供します。ユーザーは、Claudeがすべてのセッションで従うグローバルおよびフォルダー固有の指示を設定することもできます。これは、Redditの開発者から「ゲームチェンジャー」と評された機能です。

一方、MIT、Improbable AI Lab、ETH Zurichの研究者たちは、大規模言語モデル(LLM)が既存の機能を忘れることなく新しいスキルを学習できるようにする新しい技術を開発しました。彼らの技術は自己蒸留ファインチューニング(SDFT)と呼ばれ、モデルがデモンストレーションと独自の実験から直接学習することを可能にします。実験の結果、SDFTは従来の教師ありファインチューニング(SFT)を常に上回り、強化学習の限界に対処することが示されています。この開発は、企業がモデルが既に知っていることを壊すリスクなしに、新しいタスクのためにLLMをファインチューニングするのに役立ちます。これは、企業がすべてのスキルに対して別々のモデルを維持することを余儀なくされることがよくあります。

オープンソースAIの分野では、AIアシスタントOpenClawのより軽量で安全なバージョンであるNanoClawがリリースされました。Peter Steinbergerによって開発されたOpenClawは、ここ数週間で急速に普及し、ユーザーのコンピュータまたは電話全体で、自律的に作業を完了し、タスクを実行するための強力な手段を提供しています。しかし、その「許可不要」のアーキテクチャはセキュリティ上の懸念を引き起こしました。オープンソースのMITライセンスの下でデビューしたNanoClawは、これらの問題に対処しています。

最後に、スポーツの世界では、Craveの番組「Heated Rivalry」がホッケーに新しいファンを呼び込んでいます。秘密のプロホッケーライバルが恋人になったShane HollanderとIlya Rozanovを追うこの番組は、世界全体を大衆精神病に陥れたようです。米国での配信のためにこの番組を取得したHBOは、現在12カ国以上で放映しており、視聴者数が2倍以上に増加したと述べています。

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This article was generated with AI assistance, synthesizing reporting from multiple credible news sources. Our editorial team reviews AI-generated content for accuracy.

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