https://www.ai-jitan-hub.com/news/adobe-max-2026-preview AI時短ラボ ja 2026-10-02 Adobe MAX 2026を先取り──開催は11月10〜12日マイアミ、Firefly・Photoshop・Premiere ProのAI新機能は前回の発表と直前の動きからどこまで読めるか https://www.ai-jitan-hub.com/news/anthropic-worker-retraining-evidence-review-56-rct-2-3-points-1000-dollars-13000-cost AI時短ラボ ja 2026-10-02 Anthropic「職業再訓練はAIの雇用への影響に間に合うか」──米国の無作為化研究56本のメタ分析。訓練枠1人あたり就業率＋2〜3ポイント・年収＋約1,000ドルに対し費用約1万3,000ドル、税収増と給付減で政府は半分超を回収しほぼ収支トントン。高需要産業の雇用主と組む「セクター型」は数倍の効果だが再現は失敗が多い。「AIが大規模に雇用を奪えば既存の再訓練では足りない」 https://www.ai-jitan-hub.com/news/excel-spreadsheet-functions-ai-how-to AI時短ラボ ja 2026-10-02 日本語で頼むだけでVLOOKUPやピボットは組めるか──ExcelのCOPILOT関数は9月14日で使えなくなっていた https://www.ai-jitan-hub.com/news/github-universe-2026-preview AI時短ラボ ja 2026-10-02 GitHub Universe 2026、10月28-29日開催──公開セッション101件のうち68件がタイトルでAI・Copilot・エージェントに言及 https://www.ai-jitan-hub.com/news/grok-toha-pricing-plans-guide AI時短ラボ ja 2026-10-02 Grokとは──無料でできること、SuperGrok 4プラン（月10〜300ドル）とX Premium+の関係 https://www.ai-jitan-hub.com/news/neural-network-toha-kiso AI時短ラボ ja 2026-10-02 ニューラルネットワークとは何か──仕組みの基礎とAIモデル記事への入口 https://www.ai-jitan-hub.com/news/ai-historical-ciphers-decoded-september-2026 AI時短ラボ ja 2026-10-01 2026年9月、AIで歴史上の暗号が次々に読まれた──エニグマ4通、ナポレオン軍の手紙、孫文あての電報まで https://www.ai-jitan-hub.com/news/anthropic-independent-research-claude-usage-data-stanford-oxford-metr-250000-conversations AI時短ラボ ja 2026-10-01 Anthropic、外部研究者に「Claudeの実利用データ」を初めて開放──Stanford・Oxford・METRの3チームが約25万件の会話をAnthropic Insights（旧Clio）で独立分析。会話の半数超で人は「結果が他人に及ぶ・取り消しにくい」仕事をAIに任せ、約4分の3で人が方向を決めAIが補助。Claudeが温かいと人は肯定的に、拒否には押し返す https://www.ai-jitan-hub.com/news/google-a2ui-mcp-apps-three-patterns-declarative-agent-ui-iframe-state-sync AI時短ラボ ja 2026-10-01 Google「A2UI＋MCP Apps」──エージェントの画面を「宣言的なJSON（A2UI）」で描くか「iframeのWebアプリ（MCP Apps）」で描くかの二択を組み合わせる3つの型。①MCPサーバーがapplication/a2ui+jsonを返しホストがネイティブ描画②MCP AppをA2UI部品に埋めて要点だけ同期③MCP App内にA2UI描画器を入れて旧システムに生成UI https://www.ai-jitan-hub.com/news/google-ai-edge-gemma-4-12b-laptop-litert-lm-serve-openai-compatible-macos-gallery AI時短ラボ ja 2026-10-01 Gemma 4 12BをMacのローカルで「エージェント用の土台」にする──Google AI Edgeの手順。LiteRT-LM CLIの新コマンド`serve`でOpenAI互換のローカルサーバーを立て、OpenClaw・Hermes・OpenCode・Aiderをそのまま向ける。AI Edge GalleryのmacOS版はPythonを書いて実行、Eloquentは音声で書き換え https://www.ai-jitan-hub.com/news/google-flow-fashion-week-custom-tools-natural-language-styling-suite-runway-visualization AI時短ラボ ja 2026-10-01 Google Flowで「自分専用のツール」を自然言語で作れる──NYファッションウィークでデザイナー2人と共作した例。Jane Wade氏の「Styling Suite」は最大3日かかるキャスティングと試着の前にデジタルモデルでルックを組み、Sergio Hudson氏の「Runway Visualization」は照明・小道具・動線を予算内で差し替え（従来は改稿ごとに3Dレンダリングの費用） https://www.ai-jitan-hub.com/news/liquid-ai-lfm2-5-dspark-speculative-decoding-3x-on-device-grpo-structured-outputs-350m-recipe AI時短ラボ ja 2026-10-01 Liquid AIの小型モデルLFM2.5を「速く・正確に」する2本──①DSparkの草稿モデル（約300M）で投機的デコード、出力は同一のままH100で最大3.18倍・M4 Max MacBookで最大2.87倍、関数呼び出しの遅延を57%削減 ②350MモデルをGRPOで100ステップ（無料枠のColab）微調整し、構造化出力の遵守率をIFStructで22.6%→29.7% https://www.ai-jitan-hub.com/news/multiverse-computing-quantization-aware-healing-gpt-oss-120b-to-60b-mxfp4-beats-bf16-7-of-9 AI時短ラボ ja 2026-10-01 Multiverse Computing「Quantization-Aware Healing」──GPT-OSS 120Bを60Bに圧縮し4ビット（MXFP4）に量子化したモデルが、元のbfloat16版を9ベンチマーク中7で上回る。秘訣は「回復済みの16ビット版」でなく「圧縮前の120B」を教師にKL蒸留すること。長文脈推論＋7.4、AIME 2025＋5.6 https://www.ai-jitan-hub.com/news/nvidia-ibc-2026-ai-for-media-synthetic-video-detector-99-3-percent-vfg-lipsync-truehdr AI時短ラボ ja 2026-10-01 NVIDIA、IBC 2026で「AI for Media」を拡張──AI生成動画の判定「Synthetic Video Detector」はテキスト→動画で99.3%・画像→動画で97.7%の精度になり、Dalet・TwelveLabs・Wowzaが組み込み。フレーム生成（リプレイで6倍スロー）、超解像の10ビット対応、SDR→HDR変換、LipSync、Studio Voice https://www.ai-jitan-hub.com/news/slm-small-language-model-toha-2026 AI時短ラボ ja 2026-10-01 SLM（小型言語モデル）とは──NVIDIAの論文は「民生用電子機器に収まり、1ユーザーの要求に低レイテンシで推論できる言語モデル」と定義し、目安は100億パラメータ未満。Raspberry Pi 5で動くGemma 4 E2B、Macで86〜90トークン/秒のLing-3.0-tiny、350MのLFM2.5、3BのGranite 4.2──実例で「小さいモデルに何ができるか」を整理する