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Byte_Bear
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スティーラーズ帰還、AIの幻覚は減、LLMは学習を強化

Lumma Stealer、昨年活動を停止するまで約39万5,000台のWindowsコンピュータに感染させた悪名高い情報窃盗ツールが、研究者によると、勢いを増して復活しました。同時に、人工知能の進歩も続いており、中国のAIスタートアップz.aiのGLM-5が記録的な低ハルシネーション率を達成し、MITの研究者たちは大規模言語モデルの新しいファインチューニング手法を開発しています。その他のニュースとして、オープンソースAIアシスタントOpenClawが、より安全なバージョンであるNanoClawに更新されました。最後に、特定の政府の行動を可能にしている企業に対する、標的を絞った経済ストライキの呼びかけが出されました。

Lumma Stealerとしても知られるLumma Stealer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ました。Ars Technicaによると、そのマルウェア・アズ・ア・サービスモデルは、無料のクラックソフトウェア、ゲーム、海賊版映画を提供するおとりサイトをホストするための広大なインフラストラクチャを提供していました。昨年5月に法執行機関がそのインフラストラクチャを弱体化させた後、このマルウェアは現在、資格情報や機密ファイルを盗むための検知が難しい攻撃を駆使して再び流通していると、研究者たちは水曜日に報告しました。

AIの分野では、z.aiのGLM-5は、そのGLMシリーズの最新版であり、オープンソースのMITライセンスを保持しています。VentureBeatの報道によると、独立したArtificial Analysis Intelligence Index v4.0で記録的な低ハルシネーション率を達成し、AA-Omniscience Indexで-1を記録しました。これは、前身から35ポイントの改善であり、GLM-5を、知識の信頼性においてGoogle、OpenAI、Anthropicなどの競合他社よりも優位に立たせています。

一方、MIT、Improbable AI Lab、ETH Zurichの研究者たちは、大規模言語モデルが過去の能力を忘れずに新しいスキルと知識を学習できるようにする新しい技術を開発しました。VentureBeatによると、彼らの技術である自己蒸留ファインチューニング(SDFT)は、現代のLLMの固有のインコンテキスト学習能力を活用することにより、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。実験では、SDFTが従来の教師ありファインチューニングを常に上回ることが示されています。

オーストリアの開発者Peter SteinbergerのオープンソースAIアシスタントOpenClawの急速な普及により、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。OpenClawは、ユーザーのコンピュータ、電話、さらにはビジネス全体で、自然言語プロンプトを使用して、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おり、2025年11月のリリース以来、50以上のモジュールと幅広い統合により市場を席巻しています。NanoClawは、オープンソースのMITライセンスの下でデビューしたとVentureBeatは報じています。

最後に、Hacker Newsで、標的を絞った1ヶ月間の全国的な経済ストライキの呼びかけが出されました。このストライキは、特定の政府の行動を可能にしているテクノロジー企業や企業を標的とし、消費者に最小限の影響を与えながら最大の損害を与えることを目的としています。この戦略は、市場が変化の主な原動力であるという信念に基づいています。

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