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first_img Googleは、Willowチップが魔法状態のエラーを約40倍低下させると述べました。

Google Quantum AI チームは Science に論文を発表し、魔法状態培養(magic state cultivation)と呼ばれる技術が Willow プロセッサー上でエラーを約 40 倍低減し、論理的忠実度が 99.99% の T 状態を生成することを発表しました。魔法状態は有用な量子プログラムを実行するために必要な一時的なリソースであり、使用するたびに消費されます。Google が引用した推定によれば、魔法状態を生成するコストは量子コンピュータ全体の容量の最大 95% を占める可能性があり、実際の計算に使えるスペースは非常に限られています。以前の標準的なアプローチは、物理学者の Sergei Bravyi と Alexei Kitaev が 2004 年に提案した魔法状態蒸留であり、大量の量子ビットファクトリーが必要でした。Google の研究者は 2024 年により安価な培養ルートを提案し、その動作はフィルターに似ています:粗い魔法状態をチップの小さな領域に注入し、一連のチェックを実行して、欠陥が検出されたすべての試行を排除し、合格者を徐々に拡大します。実験では、約 8% の試行がすべてのチェックを通過し、クリーンな状態を保持するためには 90% 以上の試行を廃棄する必要があります。培養技術は Gidney が 2025 年に RSA-2048 暗号が 100 万個未満のノイズ量子ビットによって破られると推定した支えの一つであり、2019 年の 2000 万の推定から 20 倍の減少です。今回の実験では Willow の 105 個の量子ビットのうち最大 54 個を使用し、論文は RSA-2048 キーを分解するためには約 10 億分の 1 のエラーレートの魔法状態が必要であり、今回の成果よりもクリーンさが約 100 万倍必要であると指摘しています。

first_img Google DeepMind 初の監査:AIは自身の研究開発を加速せず、75%のコードがAIによって作成されました

Google DeepMindはGemini 4 Argonの安全報告書で、機械学習の研究開発自動化に関する初の全体的な実証評価を発表しました。その結論は、AIは自身の研究開発を加速していないというもので、AIはこの研究所のエンジニアが提供したコードの大部分を作成しています。評価に参加した研究者のHaydn BelfieldはX上で、現在、顕著なエンドツーエンドのML R&D加速は存在せず、したがってAI駆動のML R&Dのリスクは現在低いと述べています。チームは内部指数GCI v1を構築し、123のAIモデルの92のベンチマークでのスコアを単一の数値に統合しました。最前線のGemini能力は、約毎月0.1 GCIポイントの安定した速度で向上しており、Gemini 1.5 Proは2024年末に0.5ポイントに近づき、Gemini 3.8 Flashは2026年9月にわずかに2.9ポイントを超え、Argonは約3.3ポイントでトレンドラインを上回っていますが、Belfieldはこれが計算能力と組織の投入の増加に起因していると述べており、AI駆動の加速ではないとしています。DeepMindが生成するコードの75%以上はAIによって作成されており、完全に委託されたコードのマージリクエストの割合は4月から9月の間に7.5%から11.9%に増加しましたが、約88%のリクエストは依然として複数回の手動ガイドまたは手動作成を必要としています。12人の経験豊富な研究者への調査では、自動化は明確で検証可能な実行タスクにおいて最も高く、オープンサイエンスの構想、新しい実験デザイン、診断トレーニングの不安定性などの段階では最も低いことが示されています。

first_img 暗号メディア Cointelegraph が売却を模索、Google の制裁によりトラフィックが 80% 減少

情報筋によると、暗号メディア会社 Cointelegraph は売却を検討しているが、求めている売却額は明らかにされていない。この件はプライベートなため、匿名を希望する人物が伝えた。長期にわたる低迷と横ばいの暗号価格は、ユーザーの注意を暗号ニュースから逸らし、複数のデジタル資産ニュース機関に悪影響を及ぼしている。Cointelegraph のトラフィックは Google によって深刻な影響を受けている。2025年10月に Google から人工的なペナルティを受けた後、この暗号ニュースサイトの自然流量は約80%減少し、Google の検索結果から消えてしまった。2025年6月には、同サイトがフロントエンドの脆弱性攻撃を受けたこともあった。Similarweb のデータによると、同サイトは2024年12月に1200万回以上の月間訪問を記録したが、9月1日までの月間訪問はわずか70万回を超える程度だった。Cointelegraph は2013年に設立され、その LinkedIn ページによると従業員は200人以上いる。2022年7月には、同社の MENA 事業が Luna Media Corporation に買収され、グローバルおよび地域の拡張を支援した。Cointelegraph はコメントのリクエストに直ちに応じなかった。

first_img GoogleはPlaygroundを発表し、テキストの説明を入力するだけでプレイ可能なゲームを生成します。

Googleは10月7日にウェブプラットフォームPlaygroundを発表しました。ユーザーは自然言語でゲームのアイデアを説明することで、コードを書くことなくプレイ可能で共有可能なゲームバージョンを得ることができます。ユーザーは対話を通じて物理効果、ルール、キャラクター、またはシーンを調整し、作品をリンクで共有することもできます。このツールは現在、アメリカの18歳以上のユーザーに開放されており、作成権限はユーザーのGoogle AIサブスクリプションレベルに応じて階層化されています。Playground内のゲームは、スマートフォンやノートパソコンのブラウザで実行できます。クリエイターは作品をプライベートに設定することも、コミュニティギャラリーに公開することもできます。すべてのゲームは安全審査を通過する必要があり、一部のカテゴリではランキングやマルチプレイヤーモードがサポートされています。Googleはこれを「初期の実験」と呼び、その発表では価格が明らかにされず、このツールがどのAIモデルによって駆動されているかも説明されていません。アップグレードパスはUnity Sparkを指しており、GoogleはPlaygroundがこのツールにすぐに接続されると述べており、専門的なメカニズムと高忠実度の3Dを必要とするクリエイターのニーズに応えることを目指しています。GoogleとUnityは共同声明の中で、Sparkが今年後半にリリースされ、クローズドテストが間もなく開始されると述べています。以前、DeepMindは2024年にGenieモデルを発表し、今年1月にGoogleはアメリカのAI UltraサブスクリプションユーザーにGenie 3に基づくProject Genieを開放しました。

first_img GoogleはNano Banana 2.1画像モデルを発表し、開発者の呼び出し価格は前の世代の約半分です。

Googleは10月6日に最新の画像生成と編集モデルNano Banana 2.1を発表し、Geminiアプリ、Google検索のAIモード、Google Ads、Google AI Studio、Flow、Stitchなどの開発者ツールに導入しました。このモデルは、テキストの説明から画像を生成することができ、既存の写真を編集することも可能です。Googleは今回のアップグレードが3つの側面に集中していると述べています:視覚デザイン、マスクベースの編集(特定の領域をマークした後、その領域のみが変化する)および主体の一貫性、つまり人物や物体が何度も編集された後でも元の特徴を保持することです。文生図全体の好みテストにおいて、Nano Banana 2.1は1050 ELOポイントを獲得し、Nano Banana 2の990ポイントおよびNano Banana Proの935ポイントを上回りました。このモデルは最大で14枚の参照画像を同時に処理し、4つのキャラクターと10の物体を追跡し、最高4K、アスペクト比は最大8:1を出力します。開発者は生成前の思考時間を設定することができ、Google検索およびGoogle画像検索に基づいて事実確認を行うことができます。Google開発者APIを呼び出す際、標準1K画像の価格は0.0336ドルで、Nano Banana 2の0.067ドルの半分です;4K画像は0.0756ドルで、前世代は0.151ドル、バッチタスクではさらに50%割引が適用されます。上記の性能データはGoogle自身のテストに基づいています。

first_img Google Vids 無料開放 1080p AI 動画生成

Googleは9月23日に、Googleアカウントを持つユーザーがブラウザベースのビデオ編集ツールGoogle Vidsで1080pのHDビデオを無料で生成できると発表しました。入口はvids.newです。この機能はGemini Omni 1.1 Flashモデルに基づいており、テキストプロンプト、写真、音声、または既存のクリップを新しいビデオに変換できます。これまでこのような生成能力はほとんどが有料のサブスクリプションを必要としていました。Googleは同時に、以前は有料ツールでしか使用できなかった編集コントロールをいくつか追加しました:シーンの延長は、光、人物、シーンの一貫性を保ちながらクリップを延長できます;ユーザーはスクリプトやナレーションに合わせてクリップの正確な長さを設定できます;また、解像度の低い古いAIクリップを1080pにアップグレードすることができ、再生成は不要です。このツールで生成された各ビデオには、Google DeepMindのSynthIDの目に見えない水印が埋め込まれており、目には見えませんが機械で読み取ることができます。ユーザーはSynthID Detectorを使用して、クリップがAIによって生成されたかどうかを検出できます。無料の利用枠はアカウントの種類によって異なります:個人のGoogleアカウントは標準の枠を受け取り、有料のAIプランはより多くの機能をアンロックできます。Workspaceのビジネス版およびエンタープライズ版のサブスクリプションは、より大きな生成プールとチーム管理コントロールを提供します。Gemini Omniは2026年5月にGoogle AI Plus、Pro、Ultraのサブスクリプションの有料機能として登場し、無料アクセスは以前はYouTube ShortsとYouTube Createに限定されていました。

first_img GoogleはAIセキュリティプロキシPageBreakを発表し、500以上の脆弱性を発見しました。

Googleの製品安全チームは、内部AIエージェントPageBreakを公開し、第一者のWebアプリケーションのセキュリティをテストするために使用しています。このエージェントはGoogleのGeminiモデルに基づいて構築され、2025年11月にパイロットを開始し、2026年1月に正式プロジェクトに移行する予定で、目標は自律的に脆弱性発見の規模を拡大し、人的投入を減らすことです。一般的なAIスキャンツールとは異なり、PageBreakは疑わしい欠陥を発見した後、仮説を専門の検証者に渡し、リアルタイムで実行されているアプリケーションのコピーで実際に悪用を試みます。確認された場合のみ報告され、誤報率はほぼゼロです。Googleによれば、PageBreakはその第一者のWebアプリケーションで500以上のXSS脆弱性を発見しており、これらの脆弱性はログインセッションの乗っ取り、データの盗難、またはユーザーのなりすましに利用される可能性があります。Googleは、最近、AIによって生成された、見かけ上は合理的だが実際には成立しない脆弱性報告に大量に圧倒されており、真の欠陥と幻覚を見分けることが主要な課題となっていると述べています。次世代の高保障フレームワークで構築されたアプリケーションのテストにおいて、PageBreakはわずか2つの脆弱性しか発見しませんでした。次のステップとして、GoogleはPageBreakを自動修復エージェントCodeMenderと統合し、確認された脆弱性に修正案を付随させる計画です。

DeepQAがArc Campaignを発表:16時間で11のArcエコシステムアプリケーションのエージェントQAを完了、バックエンドはWORLD3とGoogle Cloud Vertex AIによって駆動される

9月16日、Circle Arcのメインネットがローンチされた日に、AIエージェントの品質保証製品DeepQAがArc Campaignを発表し、Arcテストネット上の11のエコシステムアプリケーションの公開QAを完了し、公式ウェブサイトにて全13件の報告書をまとめて公開しました。プロジェクトの立ち上げから11のアプリケーションの報告書がすべて公開されるまで、約16時間を要しました。公式ウェブサイトのリアルタイムデータによると、今回の活動では合計141のテストシナリオが実行され、そのうち117が合格し、15の問題が確認されました。Critic Agentはリアルタイムで30回の再確認を行い、141のシナリオ、436枚のスクリーンショット、約2,200回のモデル呼び出し、1,690万トークンを保持しました。対象アプリケーションには、Arc公式テストネットブラウザ、Tower Exchange、AchSwap、Machina Bridge、OmniHub、ArcFX、SettleOne、Syn DAO、thirdweb Arc Testnet、ChainGPT Pad、Karwanが含まれます。すべてのテストは、実際のブラウザでオンラインアプリケーションに対して行われ、注入されたテストウォレットはテストネット資金のみを保持し、実際の資金は一切使用していません。DeepQAのバックエンドはWORLD3とGoogle Cloud Vertex AIによって駆動されています。一組のAIエージェントが探索、計画、テスト、報告を完了し、各問題にはスクリーンショットの証拠が添付され、Critic Agentによる対抗的監査とリアルタイムの再確認を経てから公開されます。チームは、分散型QAネットワークも進行中であり、Arcエコシステムを優先的にサポートすると述べています。
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