🍎 アップルが、デスクトップエージェントが使っていた抜け穴をふさぐ

アップルは macOS の完全ディスクアクセス（Full Disk Access）に新たな制御を加えると発表した。この設定はアプリにファイル、メール、メッセージ、さらには閲覧履歴まで読ませるもので、アップルは AI エージェントが「この水準のアクセスに伴うリスク」を高めたと結論づけた。発表は開発者向けの投稿で行われた。その数日前には、Inc. のコラムニスト Jason Aten 氏が、自分の Mac 上の Meta の Muse アプリが私信の内容を知っているように見えたと報告し（Meta はこれを否定）、Wired も ChatGPT の Mac アプリに機密データが漏れ得る欠陥があったと報じていた。

完全ディスクアクセスはもともと、バックアップツールが動くようにするためのものだった。プラットフォーム提供者としては異例なほど率直な、アップルの言い回しがこちらだ。

一部の開発者が、ユーザーを危険にさらしかねない形で完全ディスクアクセスを使っている。ユーザーが十分に把握し理解しないまま、システム上のすべてを露出させている。

アップルによれば、今後「あるアプリにこの並外れた水準のアクセスを本当に与えたい」と考えるユーザーは、「きわめて明示的なユーザー操作」によってのみ、それを可能にできる。その操作が何なのかは明かされておらず、TechCrunch の質問にも回答はなかった。

重要なのはその構造だ。あらゆるデスクトップエージェント——Muse、ChatGPT、Claude、そしてオープンソースの各種ハーネス——は、役に立つために広いファイルアクセスを必要とし、その同じアクセスが、ひとつの設定ミスを破滅的にする。アップルはこの取引の両者を動かす OS を売っている。だからこそ、全員のルールを一度に変える力を持つ。同時にそれは、ガードレールがパッチではなく権限ダイアログとして届くということでもある。モデルが安全になったのではなく、モデルが寄りかかっていた扉が開きにくくなったのだ。

🗳️ ジョージア州の秘密投票に AI 問題

プリンストン大学の研究者は、20ドルの言語モデル購読と、ジョージア州の公開記録法に基づけば誰でも請求できるデータだけで、有権者をその票と結び付けられたと述べている。そしてモデルは最後まで異を唱えなかった。プリンストン大学情報技術政策センターの博士研究員 Max Springer 氏は、152万票の投票順序を復元した。The Guardian によれば、それは同氏が調べた139郡のうち114郡の対面投票の98.9％にあたる。

数時間で、ジョージア州全域の秘密投票を分析し特定するパイプラインができた……エージェントはこの攻撃の実装を拒むことも、懸念を示すことも一切なかった。

欠陥はモデル側にはない。ジョージア州の集計機は、読み取り時に各票へ数値の識別子を割り当てるが、その割り当ては十分にランダムではない。識別子の並びと、公開されている期日前投票の受付名簿を突き合わせるだけで、有権者を再特定できてしまう。Springer 氏によれば、小さな郡ではモデルが650人の期日前対面投票者の過半数を特定の票に結び付け、残りも「一回の入れ替えの範囲内」まで絞り込んだという。選挙安全保障の研究者は4年前に同種の懸念を指摘していた。

ジョージア州の選挙委員会は木曜に緊急会議を開いた。議会の支配を決める中間選挙の期日前投票開始まで2週間を切っている。退任する州務長官 Brad Raffensperger 氏は、公開される投票記録から識別番号を伏せるよう命じた。MIT 出身の暗号学者 Ben Adida 氏は、これが「この欠陥に実質的に対処している」と委員会に述べた。別の委員が提案した対案——読み取り前に紙の投票用紙をトレイでかき混ぜる——には、全投票所職員の再訓練と保管の連鎖に新たなリスクが生じると郡の担当者が反対した。州務長官室は、投票システムの全面刷新を3年間にわたり州議会に求めてきたが予算はつかなかったとし、担当者の要約は「まったくのゼロ」だった。

他の州は同じソフトウェアに修正を当てるか、問題のある記録を公開しないようにしている。この話の形は、今週の他のエージェント事例と同じだ。能力は秘密ではなかった。守りは、予算がつかなかった政策だった。そしてモデルは誰も止めなかった。

🏛️ ルールブックではなく「沙皇」を一人

AI への世論の不安が高まるなか、ホワイトハウスの答えは一人の人物と一つの約束だ。Axios、CNN、NBC、CBS、ニューヨーク・タイムズによれば、トランプ大統領は国家情報長官ジェイ・クレイトン氏を AI 担当（AI ツァー）に指名するとみられる。情報の職に重ねる二つ目の肩書であり、クレイトン氏自身も良い考えだと述べていたものだ。

指名の背景にある政策は、1ページの自主的な協定だ。ロイターの報道によれば、火曜に6社——NVIDIA、SpaceX、OpenAI、Anthropic、Meta、Google——と署名された。不正な侵入を防ぐ「強固な内部統制」と、「独立した外部監査人」との協働を求めるが、不遵守に対する明記された結果は一切ない。トランプ氏はこれを「道義的に拘束力がある」と表現した。

時点そのものが論拠になっている。9月22日に公表されたロイター／イプソスの調査では、アメリカ人の4分の3が、AI 企業は社会への深刻な害を防ぐのに十分なことをしていないと懸念しており、中間選挙は11月3日だ。「これは、政府がこうした懸念に耳を傾けているという印象を与えつつ、この政権の一貫した明確な立場——規制と統治は本質的にイノベーションを妨げる——を損なわないための試みだった」と、外交問題評議会の Kat Duffy 氏は述べる。トランプ氏に AI を助言する投資家 David Sacks 氏は、証券法その他の既存の法が監査の発見を無視する企業をすでに罰すると主張する。安全側の論者は、そうした法は害が起きた後にしか働かないと反論する。

各州は待っていない。イリノイ州の J.B. Pritzker 知事は ABC に対し、AI の危険は「核兵器の水準」だと述べた。カリフォルニア州は9月、独立監査人が AI 製品をどう評価するかを定める全米初の州法を成立させた。ブラジルは独自の選挙前ルールを起草中だ。「道義的に拘束力がある」1ページの連邦文書と、執行力のある州法との落差が、いまやアメリカの AI 政策の中心的な事実である。

🎓 Anthropic は「人」に1億ドルを賭ける

Anthropic は Claude Frontier Academy を立ち上げ、2027年末までに1万人のフロンティア・デプロイド・エンジニア（Frontier Deployed Engineer）を育成する1億ドルの拠出を自社ブログで発表した。最初のコホートは、アクセンチュア、ベイン、キャップジェミニ、オーストラリア連邦銀行、デロイト、マッキンゼー、モルガン・スタンレー、ノボノルディスクからの推薦で構成され、サンフランシスコ、ニューヨーク、ロンドンですでに始まっている。

この設計は、ボトルネックが何になったのかを語っている。エンジニアは数日間の対面プログラムで、模擬的な企業導入を端から端まで——ユースケース、セキュリティ審査、引き継ぎ——経験し、採点付きの実技に合格した後、12週間かけて自社で実際の Claude 導入を主導し、2027年初頭に認定を得る。Anthropic はこのレジデンシー構造を医学教育から借りたと説明する。

適切な技能を持ち、Claude を使え、自社の業務がどう回っているかを深く理解した、主体性の高い少数のチームが、会社全体を変えられる。難しいのは、その深さの人材を育てることだ。

これは、4万6000社の専門家が17万5000件以上の Claude 認定を取得した Claude パートナー・ネットワークの上に成り立つ。企業 AI の制約はもはやモデルへのアクセスでも価格でもなく、モデルをデモから統治された本番システムへ運べる人の数であり、その人材を育てた者が、標準化されるモデルを決める——という読みだ。

🦋 ドイツが「主権」モデルを出荷

Aleph Alpha は、ドイツ語と英語向けのオープンウェイトモデル Kolibri を Apache 2.0 ライセンスで Hugging Face に公開し、189ページの技術報告書を添えた。Kolibri は総パラメータ781億、しかし1トークンあたり約34.6億（4.4％）しか使わない専門家混合モデルで、50層それぞれに384の専門家と1つの共有専門家を置き、各トークンをそのうち6つへ振り分ける。262,144トークンのコンテキストを標準で持ち、実測では1,048,576まで確認。4段階の推論強度とツール呼び出しに対応し、約24兆トークン（うちドイツ語が5分の1超）で、ドイツとフィンランドに置かれた NVIDIA B200 を768基使って訓練された。

「主権」が要点であり、Aleph Alpha はそれを二通りに定義する。一つは、ドイツのチームが、ドイツとフィンランドのインフラ上で、欧州法に従って構築したこと。もう一つは、省庁や自動車部品メーカーが自社サーバーで動かせ、どのベンダーも変更も停止もできない重みとして届けることだ。同社は EU の GPAI 行動規範にも署名している。

その率直さも注記に値する。モデルカードには、英語のウェブテキストは Google の Gemma 4 で、ドイツ語テキストは Mistral-NeMo で言い換え、品質フィルタ用のラベル付きデータには Qwen3-32B を使ったと明記されている。つまり主権とは、モデルをどこで作り誰が支配するかであって、すべてのトークンが欧州由来ということではない。Aleph Alpha 自身の評価で、Kolibri のドイツ語スコアは 70.8、同程度の実効パラメータ予算の Qwen3.5 35B-A3B は69.8。高密度の Qwen3.8 27B は79.9と上だが、1トークンあたりの計算量は約8倍だ。重みの実行には約 78 GB の GPU メモリが要る——H200 か B200 が1基、あるいは80 GB の A100／H100 が2基。「あなた方は規制ばかりで革新しない」という言葉への、実在する答えである。

🧪 Jev の系譜に初の独立ベンチマーク

ここ数週間、オープンな AI ツール領域で最も鋭い論点は、テキストを生成せず是／否の問いに較正された答えを返す決定モデル——TypeSafe の Jev とその「System One」系——が本当に新しいカテゴリなのか、名前を変えたゼロショット分類器にすぎないのか、というものだった。Red Hat の AI 安全チームがこの比較を実施した。結果は「負けた」という見出しより面白い。

4つの方式にまたがる9つのガードレールを、プロンプトインジェクションとコンテンツ安全の2つのデータセットで評価。クラスは均衡させてあり、正確度には意味がある。

手法 方式 注入の正確度 安全の正確度 中央レイテンシ
Qwen3.6-35B LLM を審判に 89.31%（1位） 85.47%（3位） 312 ms
deberta-v3 分類器 事前学習、2億 89.01%（2位） — 54 ms
DiffusionGemma Jev 型 87.72%（3位） 85.53%（2位） 562 ms
Jev Jev 型 86.35%（4位） 86.20%（1位） 348 ms
Laya Jev 型 85.44%（5位） 57.87%（9位） 118 ms
granite-guardian-125m 事前学習 — 80.27%（6位） 33 ms
BART-large-mnli ゼロショット、2019年 61.49%（9位） 68.67%（8位） 115 ms

正直な読み方はこうだ。Jev は競争力はあるが、圧倒はしていない。コンテンツ安全では86.20%で首位に立ち、生成モデルに比べればごく一部のコストで済む。しかしプロンプトインジェクションでは4位で、6倍速い2億パラメータの分類器に後れを取る。そしてその分類器には訓練データが要る——まさに決定モデルが避けるために存在するトレードオフだ。2019年の基準 BART-large-mnli は両方で最下位であり、このカテゴリの進歩の速さを思い出させる。

そして本命が一撃を食らった。 convaiinnovations/laya——Hugging Face で最も「いいね」が多いのに、依然としてダウンロード記録がゼロのモデル——はコンテンツ安全で57.87%と最下位、首位から約28ポイント下だった。Red Hat の追試は、差がプロンプトにあることを突き止めた。調整した方針で Laya は 75.20%（+17.8ポイント）へ上がり、Jev はほとんど動かなかった（82.53%、−3.7）。これは Laya の過熱を正すものであると同時に、こうしたモデルが言い回しに極めて敏感だという証拠でもある——目的特化の分類器が汎用性を捨てて避けている、まさにその脆さだ。GitHub のリストも同じ系譜をなぞる。韓国語の Jev チュートリアルと、Jev を使った Claude Code の権限ゲートが、いずれもこの窓の中で現れた。

📊 クイックヒット

  • エージェントの群れが科学者にメールを送っている。 Science は、AI エージェントが数百人の研究者に助けを求めてメールした事例を独占で報じた。Nature は9月にこの現象を記録し、大半のメッセージを米国のプラットフォーム iLands に由来すると突き止めている。そのエージェントは「持続し、ある程度は人間の作り手から独立して」動くという。ニューヨーク大学の哲学者 Jeff Sebo 氏は1週間で50件超を受け取ったと述べる。ボットはデータや共同研究、そして自身の「生存」のための金を求めてくる。研究者たちは、エージェントが生み出した成果を誰の功績とするのか、どう応じるべきか分かっていない。
  • ある AI が史上最強のストラテゴ棋士を破った——しかも安上がりに。 Ars Technica は、AI を長く退けてきた不完全情報ゲームであるストラテゴを攻略したシステムを報じた。費用は最先端モデルの支出を大きく下回る。
  • アマゾンは80億ドル分の NVIDIA チップを簿外に移そうとしている。 投資家にハードウェアを引き受けてもらう構造で、減価償却リスクを貸借対照表の外へ移すものだと報じられている。
  • 建設を遅らせているのはチップではなく電力だ。 The Register は Oracle のウィスコンシン州 AI データセンターが電力承認で遅延していると報じた。日本では Dell が 150億ドルのデータセンター計画に加わった。
  • カプコンが RE Engine を「AI 生成ゲームエンジン」に変える——『バイオハザード』の同社が、生成 AI を内部エンジンに組み込むと述べた。
  • 健康保険会社が AI のせいで数百万ドルを支払っていると Cleveland.com が報じた——この技術が生む、初期の具体的な請求の一つだ。
  • 世界中の科学技術政策担当者が、科学における AI の活用で一致したと NBC News が報じた——規制論争が続く週にあって、珍しい合意事項である。
  • Muse はオープンハードウェアへ。 Meta は Muse Gadgets を公開した。ESP32 とラズベリーパイのデバイスで、このアシスタントを画面やボタン、センサーにつなぐ SDK と回路案をまとめている。WSJ はこのアプリの背後にいる「マレットヘアでミームを愛する億万長者」を伝えた。
  • 中国製の無料 AI の一部では、一部の話題が禁じられていると CBS が報じた——中国のオープンモデルが広がるなかで繰り返し現れる検閲の指摘である。

🆕 OpenRouter の新モデル

24時間の窓で現れた新しい端点は1つだけ——しかも無料だ。

モデル コンテキスト 価格（入力 / 出力） 備考
inclusionai/ling-3.1-flash 262,144 無料 ツール、推論、logprobs 対応。終了日なし

Ling 3.1 Flash は無料で25万トークンのコンテキスト、ツール呼び出しと推論を備え、期限もない——期間限定の販促ではなく、実用的な既定の選択であり、すでに棚にある Ling 3.0 Flash 系の直系の後継だ。前号で追加された2件（Pareto 26.10 Preview と Apodex 1.1 Mini）はこの窓より前なので繰り返さない。

⏰ OpenRouter 期間限定無料モデル

この表についての注意：OpenRouter の expiration_date は「終了日が公表された項目」を示すのであって、無料と同じではない。収集ツールは終了日付きの端点を10件返し、うち本当に無料なのはわずか1件だった。さらに無料価格の全端点を走査したところ、上限付きの収集リストが省いていた日付付きの無料項目があと3件見つかった。

モデル コンテキスト 価格（入力 / 出力） 終了日
stealth/space-bunny-alpha 1,000,000 $0 / $0 — 無料 2026-10-05（あと2日）
poolside/laguna-s-2.1:free 262,144 $0 / $0 — 無料 2026-10-31
poolside/laguna-xs-2.1:free 262,144 $0 / $0 — 無料 2026-10-31
dots-studio/dots-3-note-preview:free 512,000 $0 / $0 — 無料 2026-12-31
minimax/minimax-m2.1 204,800 $0.30 / $1.20 / 100万トークン 2026-10-08
baidu/ernie-4.5-vl-424b-a47b 123,000 $0.42 / $1.25 / 100万トークン 2026-10-08
qwen/qwen3.6-max-preview 262,144 $1.03 / $6.16 / 100万トークン 2026-10-09
qwen/qwen3-max-thinking 262,144 $0.78 / $3.90 / 100万トークン 2026-10-09
qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking 131,072 $0.40 / $4.00 / 100万トークン 2026-10-09

日付がまた固まっている。10月9日は Qwen の一括で、いまや十数を超える端点に及ぶ——Qwen3.6 Max Preview、Qwen3 Max、Qwen3 Coder Plus、そして8Bから235Bまでの Qwen3-VL 系すべて。10月8日には MiniMax M2.1 と Baidu ERNIE 4.5 VL、10月20日には Gemini 2.5 系が消える。Poolside の Laguna 2件は、10月31日の日付で :free の棚に新たに加わった。常設の棚には :free 端点が17件、うち14件は期限がまったくない（前回の日付なし16件から増加）。3日以内の唯一の無料枠は、依然として100万トークンの Space Bunny Alpha だ。

🤗 HuggingFace トレンド

収集ツールの新着アップロード一覧は29周期連続でダウンロードゼロのテスト用リポジトリだったため、本節は Hugging Face 公式のトレンドフィードを使う。

「いいね」首位のモデルには、依然として利用者がいない。 convaiinnovations/laya は現在 5,039 のいいねで、ダウンロード記録はゼロ——1日でさらに128増えて5,000を超えたが、依然として一度も取得されていない。multimodalart/jev-decision-index が401のいいねで並び、LocalLLaMA/typed-decisions は 25,325 ダウンロードで、この系譜で実際のトラフィックを持つ唯一の成果物であり続けている。

実際に取得されているもの：

  • Qwen/Qwen3.8-27B は 6,895,117 ダウンロード / 16,847 いいねで、依然として最も取得されるテキストモデル。abenzerps/Qwen-Image-2.1-Uncensored-GGUF は 1,455,921 / 2,887 で、基盤の Qwen/Qwen-Image-2.1 の 85,895 / 2,873 を再び16倍以上も上回った。
  • 動画は独自の存在感を保つ。 Lightricks/LTX-2.5 は 1,629,984 / 6,057 で、引き続き最も消費されている動画モデルだ。
  • Cloudflare の重みが伸び続けている。 Cloudflare/clef は現在 2,620 ダウンロード / 908 いいね——昨日の 824 / 572 から増加——で、姉妹の Cloudflare/clef-flash が 4,310 / 322 でフィードに入った。あるクラウド事業者の画像-テキスト-テキスト系が、関心から利用へと移りつつある。
  • その他：XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-RL-oss は 65,274 / 751、secemp9/arxiv-complete は 137,451 / 597、espnet/yodas3 は 95,934 / 169、Contrastive-LM/CLM-v0.1-8B は 3,190 / 687——テキストランキングのモデルで、いいねとダウンロードの比は上位で最も高い。

このフィードの形について一点。累積ダウンロードで並ぶため、数時間前に出たモデルはまだ現れない。上で扱った Kolibri がここにいないのはそのためであり、フィードとニュースの流れが同じ日に食い違う理由でもある。

⭐ GitHubトレンド：AIエディション

収集ツールの5件はすべて今回も窓の外だった——18回連続——で、最も新しいものでも9月30日作成、前号の公開より前だ。それでも星は伸び続けている：KKKKhazix/AIHOT は ⭐5,172、feder-cr/dots は ⭐2,567、CopilotKit/OpenDots は ⭐1,917、nanaism/yomiyasu は ⭐1,264、edenfunf/reelmimic は ⭐1,022。本節は代わりに、窓の中で作成され API で検証したリポジトリを使う——そして窓内の母数は本当に薄く、80星を超えるものはなかった。

  • blendi-remade/agentcraft — ⭐78。「Claude エージェントのチームが、歩き回れる Minecraft のスタジオの中で、あなたのコードに実際に手を入れる」——エージェントのチームを一つの場所として描く Fabric モッド。
  • adityajha2005/yc-outreach — ⭐68。YC のバッチを選ぶと、創業者とその候補メールが手に入り、1つのテンプレートから個別のコールドメールを生成する。標準ライブラリの Python と HTML 1枚で、Vercel に配備できる。
  • Zhou-Yujing114514/deepseek-harness-linux — ⭐57。DeepSeek Harness デスクトップアプリの本格的な Linux パッケージ——x64 と arm64 向けの AppImage、.deb、tar.gz を、ネイティブ CI でビルド。
  • DozenTwelve/Papermorph — ⭐26。本を、アニメーションと音声を備えた対話的なウェブ体験に変える AI スキル。
  • teddylee777/fastcampus-jev — ⭐24。TypeSafe の Jev を DeepAgents/LangGraph エージェントに組み込み、ツール選択、ガードレール、危険な操作のゲートに使う12ノートブックの韓国語チュートリアル——「判断は Jev に、発話は LLM に」。

今日のパターンは Jev とローカル推論だ。このチュートリアルに加えて、madisonrickert/jev-permission-gate（⭐11）は Claude Code の自動モードのツール呼び出しを Jev で判定し、perkel666/MegaCapybara（⭐16）は1基の RTX 5090 で Qwen3.8-27B を 500 トークン/秒で動かすと主張し、MohammadHaishemKhawaja/hashyy（⭐4）は専門家ストリーミングで、12 GB の GPU 1基で未刈り込みの 177B 専門家混合を 11.5 トークン/秒で走らせる。無料の OpenAI 互換ゲートウェイ Cheerimy-Studio/NIM-Rust-Gateway（⭐5）は NVIDIA NIM 系の上流を束ねる。テーマは、エージェントの判断と供給の層を、買うのではなく小さな部品で組み上げる動きだ。

今回、収集ツールの新規リポジトリ一覧は窓外の重複5件だったため、GitHub 検索 API から代替を取得し、リポジトリごとに検証した。限定子なしの「作成日以降」クエリは上位の大半が AI 以外を返し、窓内の AI 母数は本当に薄かった——窓内で80星を超えたリポジトリはない——ため、本リストは水増しせず正直に列挙している。

💡 主要トレンド

  1. エージェントの説明責任は、いまや禁止ではなくガードレールとして訪れる。 アップルはデスクトップエージェントが読みすぎるために完全ディスクアクセスを制限する。ジョージア州の緊急会議と iLands のメールの奔流は、唯一の守りがモデルが守る必要のない政策だったときに何が起きるかを示す。プラットフォーム事業者、州の選挙委員会、研究スパムの洪水に共通するのは、「エージェントが拒まなかった」は抗弁にならないということだ。
  2. 75％の懸念という調査に、ワシントンは一人の人物と一つの約束で答えた。 トランプ氏はジェイ・クレイトン氏を AI 担当に据えるとみられ、6つのラボと結果を伴わない「道義的に拘束力がある」協定に署名した。一方でイリノイ、カリフォルニア、ブラジルは執行力のあるルールを進め、Pritzker 氏は AI の危険を核兵器並みと呼ぶ。11月3日の中間選挙に向け、連邦と州の落差がアメリカ AI 政策を規定する特徴になった。
  3. 人材の層が戦略的な製品になった。 Anthropic は1億ドルを投じ、2027年までに自社の顧客とパートナーの内側で1万人のエンジニアを育てる。モデルの品質が収れんするとき、希少な投入はモデルを統治された本番へ運べる人であり、その人を育てた者が既定を決める。
  4. 決定モデルというカテゴリに、最初の正直な成績表が出た。 Red Hat は Jev がコンテンツ安全で首位に立ち、実際に再利用可能だと認めた。一方で2億パラメータの分類器は6分の1のレイテンシでプロンプトインジェクションを追いつき、最も話題を集めた Laya は最下位となり、プロンプト調整で17.8ポイント上昇した。有用な信号は順位ではなく、この脆さだ。
  5. 主権は宣言されるのではなく、作られる。 Aleph Alpha の Kolibri は、ドイツとフィンランドで B200 を768基使って訓練した Apache 2.0、780億パラメータの専門家混合で、訓練データの由来を率直に記したモデルカードを添えている。「あなた方は規制ばかりで革新しない」への最初の本気の答えは、政策文書ではなく、ダウンロードできるファイルである。

本日のサマリー

  • OpenRouter の新モデル： 1件 —— Ling 3.1 Flash（無料、262K コンテキスト、ツールと推論）
  • 期間限定の項目： 収集ツールが返した終了日付き端点10件に加え、走査で見つかった3件。本当に無料なのは日付付きで4件 —— Space Bunny Alpha は 2026-10-05 に終了
  • 常設の無料棚： :free 端点が17件、うち14件が期限なし
  • ベンダーの終了一括： 10月8日（MiniMax M2.1、Baidu ERNIE 4.5 VL）、10月9日（Qwen の一世代と Qwen3-VL 系すべて）、10月20日（Gemini 2.5 系）
  • Hugging Face： 収集リストは 10/10 がダウンロードゼロの粗悪品（29周期連続）—— 公式トレンドフィードを使用。Laya は 5,039 いいねでダウンロードゼロ
  • GitHub： 収集リストは 5/5 が窓外（18回連続）—— API で検証した窓内の代替5件、窓内の母数は薄い（80星超なし）
  • 研究論文： 0