youtube版(スライド付き) 関連リンク How GPT-5 helped immunologist Derya Unutmaz solve a 3-year-old mystery 免疫学の世界的権威であるデリヤ・ウヌトマズ教授が、OpenAIの最新AI「GPT-5 Pro」を活用し、自身の研究室で3年間未解決だった免疫細胞の謎を解明したという画期的なニュースです。 1. 3年来の謎：T細胞とグルコースの複雑な関係 2022年、教授は「グルコース（糖）がT細胞（ウイルスや癌と戦う免疫細胞）の専門化にどう影響するか」という実験を行いました。通常、エネルギー源であるグルコースが不足すると細胞の活動は抑制されます。しかし、「低グルコース環境」と、糖の利用を阻害する「デオキシグルコース」を投与した環境では、T細胞の変化に大きな違いが生じました。特に後者では、炎症反応に関わる特定の細胞（Th17）が異常に増殖したのです。この現象は単純なエネルギー不足では説明がつかず、長年研究室の棚上げ課題となっていました。 2. GPT-5 Proによる「アハ体験」とデータの再発見 2025年末、教授は当時の実験データをGPT-5 Proに読み込ませ、分析を依頼しました。するとAIは、「デオキシグルコースがIL-2というタンパク質の生成を阻害している」という洞察を提示しました。IL-2は通常、T細胞が炎症性のTh17細胞に変化するのを防ぐ「ブレーキ」の役割を果たします。つまり、AIは専門家も見落としていた細胞内のメカニズムを特定したのです。教授は「自分の専門領域のすぐ外側にあった正解を、AIが完璧に結びつけた」と述べています。 3. 未発表データの予測と「シミュレーター」としての価値さらに驚くべきは、GPT-5 Proの予測精度です。教授がまだ発表していない「リンパ腫を攻撃するT細胞」の実験データをシミュレーションさせたところ、AIはインターネット上の知識ではなく論理的な理解に基づき、実験結果を正確に予測しました。これにより、AIが単なる検索ツールではなく、科学的プロセスを深く理解する「共同研究者」へと進化したことが証明されました。 4. エンジニアへの示唆：AIとの協調による「科学の加速」この事例は、AIが膨大な論文のレビューを効率化し、仮説の絞り込みを支援することで、研究期間を数年から数週間へと大幅に短縮できる可能性を示しています。新人エンジニアの皆さんに特に注目してほしいのは、「ドメイン知識（専門知識）」の重要性です。AIが優れた洞察を出しても、その重要性や妥当性を判断し、価値を定義するのは依然として人間（専門家）の役割です。AIという強力な「右腕」を得ることで、人間のエンジニアや研究者は、より本質的でクリエイティブな課題に集中できるようになります。 AIを「仕事を奪う存在」ではなく、「自分の脳を拡張し、数年かかっていた課題を数日で解決するパートナー」として捉える。そんな新しいエンジニアリングの形を予感させる、非常にポジティブなニュースです。引用元: https://openai.com/index/gpt-5-immunology-mystery GLM-5.2 - How to Run Locally Unsloth Documentation GLM-5.2は、Z.aiが開発した744B（7440億）という巨大なパラメータ数を持つ、世界最高峰（SOTA）のオープンソースLLMです。本ドキュメントは、この巨大なモデルを「Unsloth」という高速化ライブラリの技術を用いて、ローカル環境で動作させるためのガイドとなっています。 1. GLM-5.2の概要と圧倒的な性能 GLM-5.2は、GPT-5.5やClaude 4.8 Opusといった最新の商用AIに匹敵する性能を、オープンなモデルとして実現しています。スペック: 総パラメータ数744B、実行時に動くアクティブパラメータは40B（MoE方式）、コンテキストウィンドウは100万トークン（1M）という驚異的な長さを誇ります。得意分野: 長文のコーディング、論理推論、自律的なエージェントタスクにおいて、現在存在するオープンモデルの中で「最強」と評されています。 2. ローカル実行を可能にする「動的量子化」本来、744Bものモデルを動かすにはテラバイト級のメモリが必要ですが、Unslothの「Dynamic GGUF」という量子化技術がこれを解決します。 1-bit / 2-bit量子化: モデルの重みを極限まで削り、2-bit量子化ではファイルサイズを84%削減しながら、精度低下をわずか約18%に留めています。精度の裏付け: KLD（KLダイバージェンス）という統計的指標を用いて、量子化後も元のモデルの振る舞いを高度に維持していることが証明されています。 3. ハードウェア要件（実行の制約）巨大モデルゆえに、動作にはハイエンドな環境が求められます。推奨環境: 2-bit量子化版（約239GB）を動かすには、256GBのユニファイドメモリを搭載したMac、あるいは「1枚の24GB GPU ＋ 256GBのシステムRAM」といった構成が必要です。ツール: GUIで簡単に操作できる「Unsloth Studio」や、エンジニアにお馴染みの「llama.cpp」での実行をサポートしています。 4. 注目すべき機能 Thinking（思考）モード: タスクの難易度に合わせて、思考しない設定から「High」「Max」まで、AIの推論の深さを調整可能です。 KVキャッシュ量子化: メモリ消費を抑えつつ、100万トークンに及ぶ超長文を読み込ませるためのテクニックが盛り込まれています。新人エンジニアへのメッセージこのドキュメントは、「量子化」や「MoE（混合専門家モデル）」といったLLMの最先端技術が、いかにして巨大なAIを手元のマシンに「押し込む」のかを学べる素晴らしい事例です。高価なクラウドAPIに頼らずとも、最高峰の知能を自分の管理下で動かせる可能性を示しており、これからのAIエンジニアにとって、量子化モデルの扱いは必須のスキルとなるでしょう。引用元: https://unsloth.ai/docs/models/glm-5.2 国産生成AI基盤モデルPLaMo 3.0 Primeを正式リリース株式会社Preferred Networks（PFN）は、日本発のフルスクラッチ開発モデル「PLaMo」の最新フラッグシップ版となる「PLaMo 3.0 Prime」を正式にリリースしました。本モデルは、先行公開されていたβ版のフィードバックを反映し、企業実務での利用を強く意識した強化が施されています。新人エンジニアの方にまず注目してほしいポイントは、タスクに合わせて「推論力重視」か「速度重視」かを選べる点です。・Reasoning（推論）モデル：複雑な指示に対し、人間のように順序立てて考え、結論を導き出します。数理・アルゴリズムの問題や、専門性の高い意思決定支援に向いています。・Non-reasoningモデル：深い推論よりも応答の速さを優先しています。議事録の要約や定型的なチャット対応など、大量の情報をスピーディーに処理するのに適しています。技術的な大きな進化として「コンテキスト長の拡張」が挙げられます。一度に処理できる情報の長さが従来の4倍となる256kトークンへと大幅に増えました。これにより、分厚い技術仕様書などの「超長文」を丸ごと読み込ませたり、AIが自ら外部ツールを呼び出して複雑なワークフローを完遂する「AIエージェント」として活用したりすることが現実的になりました。また、国産モデルならではの強みとして、日本語の処理効率（トークン効率）の高さがあります。独自のトークナイザを採用することで、高い日本語性能を維持しつつ、推論にかかるコストを抑えることに成功しています。ベンチマーク評価では、海外の有名モデル（GPT-5.4 miniやClaude Haiku 4.5など）と比較しても、日本語の指示追従やコーディングにおいて非常に優れたコストパフォーマンスを発揮することが確認されています。さらに、システム開発において重要な「安全性」と「柔軟性」も備えています。クラウドAPIだけでなく、企業の機密情報を守りやすいオンプレミス環境での提供も行われます。安全性評価においても海外モデルと同等以上の評価を得ており、ビジネスの現場で安心して実務に組み込める仕様となっています。 PLaMo 3.0 Primeは、単なるチャットAIにとどまらず、業務システムやエージェントの一部として「実働する」ことを想定した実戦向けのモデルです。日本語の微妙な文脈を理解し、的確に指示へ追従するこのモデルは、今後日本のエンジニアにとって重要な開発基盤の一つとなるでしょう。引用元: https://www.preferred.jp/ja/news/pr20260622 カーネルの深淵を覗いた男、USBハブを抜いて帰る VRChat中のCPU負荷異常を解決するため、レジストリ操作やバイナリパッチ、最新AIを駆使してカーネル階層の調査に挑むデバッグ戦記です。6時間の苦闘の末、真因はソフトウェアではなく「多段接続されたUSBハブ」の相性問題でした。DPCと割り込みの仕組みや、高度なAIを活用しても物理的な切り分けが不可欠であるという教訓は、トラブルシューティングの基礎として新人エンジニアにも非常に役立つ内容です。引用元: https://qiita.com/wetty_serial/items/3696bbae80b38bc14a74 お便り投稿フォーム（株式会社ずんだもんは架空の登場組織です）

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“What did the council decide on item 42?” — answered with the speaker and the moment.

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