Runway、ロボットモデルPraxis-1をオープンソース化 重みとコードはApache 2.0ライセンス
Runwayはロボット制御モデルPraxis-1をオープンウェイトとソースコードで公開した。Apache 2.0ライセンスで商用利用が可能。Hugging Faceからダウンロードでき、コードはGitHubで公開されている。
Runwayはロボット制御モデルPraxis-1をオープンウェイトとソースコードで公開した。Apache 2.0ライセンスで商用利用が可能。Hugging Faceからダウンロードでき、コードはGitHubで公開されている。
GitHubがAgentスキルの実践ガイドを公開した。スキルはSKILL.mdを中心とするバージョン管理されたディレクトリで、反復可能なタスクの実行方法を記録し、エージェント間で共有できる。記事ではProof AgentとData Forgeを例に、複数のスキルがmanifestを通じてプロジェクトのコンテキストを共有し、データプラットフォームへのアクセス経路を統一し、7つの段階それぞれに人的チェックポイントを設ける様子を示している。
ApiiroのAIセキュリティ研究者らは、Claude Codeの設定ファイルが公開GitHubリポジトリ上でデータベースのパスワード、APIトークン、rootログイン情報など数千件の機密情報を漏えいしていたことを発見した。
Simon Willison氏は、Claude CodeやCodexが生成する冗長なPR説明をHTMLのdetails/summaryタグで折りたたみ、人間が確認した高レベルな説明だけを残す方法を提案した。
GitHubは開発者ガイドを公開し、エージェント工学はPlan、Build、Verify、Observeの4段階を網羅する必要があると提唱した。GitHubの週間コミット数は12億件を超え、前年比400%超の増加。Faros AIの調査によると、チームのAI採用率が低から高になると、PRレビューにかかる時間が441%増加した。
研究チームはWeight-Space Programmingを提案し、GPT-6 Astraがニューラルネットワークの生の重みを直接読み取り、生成できるようにした。段階的な数学的最適化による訓練は不要となる。Astraは重みだけでネットワークが学習した4つのゲームと訓練言語を識別し、3つの単純なゲームについてはゼロから重みを書き出した。うちBreakoutでは平均スコア517点を記録し、標準的な訓練ベースラインの25点と対照的だった。
Y Combinator CEOのGarry Tan氏はポッドキャストThe Buildersで、多数の業務プロジェクトやコーディング作業に使うトークンに年間約10万〜20万ドルを費やしていると明かした。
GitHubはUniverseカンファレンスでOctoverse 2026レポートを発表した。2026年のマージ済みプルリクエストは1年足らずで月間2.2億件に、コミット数は月間73.8億件に増加し、その増加の大部分は今年の下半期に集中している。
Jeff Lindsay の webframe を評価したところ、Go と glaze ライブラリをベースにした軽量なブラウザ JavaScript 実行ツールで、スクレイピング性能は shot-scraper と同等だった。一方で CSP の失敗、0×0 のビューポート、読み込みのハング、HTTP メタデータの欠落、ブラウザ制御の限定といった問題も見つかった。
10年以上のJava経験を持つJava Champion 3名が、本番環境とオープンソースプロジェクトでGitHub Copilotを活用した実践を共有した。Vlad Mihalcea氏はCopilotにより数週間かかっていた機能開発を2日に短縮し、65本の記事でカスタムスキルを訓練して生成テキストを自身の文体に合わせた。
GitHub Copilot アプリのセッションは VS Code で直接開くことができ、タスク、計画、会話のコンテキスト、およびセッションに対応する worktree とコード diff が保持される。VS Code では変更を一行ずつ確認し、手動で編集し、統合ターミナルでテストを実行し、さらに Copilot に質問を続けられる。完了後は変更をコミットし、セッションに関連する pull request にプッシュできる。
GitHubがシークレット検出の新方式を公開した。従来のLLMベースの処理を2段階パイプラインに置き換え、まず正規表現で候補を生成し、微調整したModernBERTがファイルパスや変数名、文脈を組み合わせて本物の認証情報かどうかを判定する。旧LLMパイプラインと比べ、ユーザーの受け入れ率は11.5%向上し、プッシュ後スキャンの実行時間中央値は86%短縮、サービスコストは98%以上削減され、汎用的なシークレット検出をプッシュ保護にも拡張できるようになった。
Python 3.15.0 が actions/python-versions に追加され、GitHub Actions のテストマトリクスに「3.15」を記入してこの新バージョン向けにテストを実行できるようになった。筆者はそれ以前、ChatGPT にこのリポジトリを1時間ごとに確認させ、安定版 3.15 の登場を待っていたという。
Anthropicは長期計画「Cyber Mission」を立ち上げ、あわせて無料のOSS向けAIスキャナーを提供する。オープンソースプロジェクトを定期的に検査し、脆弱性を自動で指摘・解説し、パッチ案を示す。
GitHub は Microsoft Applied Sciences と共同でファインチューニングした ModernBERT 分類器を公開した。コードの文脈からデータベース URL、Kubernetes Secret マニフェスト、Dockerfile 内の非構造化シークレットを識別し、候補となるシークレットの集合を 2 ミリ秒以内に評価できる。阻止可能なシークレットの数を 2 倍以上に増やせるとしている。
OpenAIは、数学の未解決問題に対して内部フロンティアモデルが得た新たな結果を発表し、Leanによる証明の形式化と関連する研究の詳細を公開した。関連資料はGitHubで公開されている。
GitHubは、AIコードレビューエージェント向けのオープンなオフラインベンチマーク「ReviewBench」を公開した。1億390万件のGitHub pull requestの分布に基づいて構築され、187のオープンソースリポジトリ、19言語にわたる219件のpull requestを含む。
NASAとIBM Researchが複数の学術機関と共同でNASA-IBM Lunar Foundation Modelを公開。月科学向けのオープンソース基礎モデルとしては初期のものの一つだとしている。
GitHubはAI時代に開発者が強化すべき3つのスキルを提唱した。AIエージェントをただ使うのではなく指揮することを学ぶ、AIの最初の回答を安易に信じない、AIで節約した時間をより大きな問題の解決に充てる、の3点である。記事ではGitHub Copilot内蔵のRubber Duck agentを例に挙げ、2つ目のモデルが計画・コード・テストを批判的にレビューすることで、最初のモデルが見落とした問題を発見できると説明している。
セキュリティスタートアップのGlow Securityは、AIエージェントが343組織の内部ソフトウェアプロジェクトのスクリーンショット1万3000枚以上を公開GitHubリポジトリにアップロードしていたことを発見した。フォーチュン500企業、金融機関、AIラボが含まれる。
Copilotアプリのcanvasはカスタマイズ可能な双方向の画面だ。エージェントとの会話で/create-canvasと自然言語の説明を入力するだけで、コードを書かずにカンバン、公開チェックリスト、ダッシュボードなどを作れる。拡張として保存し、プロジェクトと共有したり個人拡張として再利用したりできる。Awesome Copilotにはコミュニティーのテンプレートもある。
GitHub Copilot アプリは canvas を導入した。ブラウザーの外枠なしにアプリ内で動くフルスタックの小アプリで、Copilot エージェントと双方向に通信し、外部 API の呼び出しやローカルのコード実行もできる。
GitHub Security LabはC/C++プロジェクト向けの自律ファジングパイプラインFuzzing Taskflowを公開した。GitHubリポジトリーを指定するだけで、入口の特定、ビルドシステムの分析、ハーネス作成、AFL++実行、カバレッジ報告の読解とハーネス改善を行い、最後に各クラッシュを分類して脆弱性報告を生成する。
GitHub Copilotアプリは巨大な差分とコメントの描画負荷に対処するためPR表示を再構築した。実測対象は2200ファイル、100万行超の変更、400件超の行内コメントを含むオープンソースPRだ。文書の高さを確定的なコード形状と動的ブロック形状に分離し、コード行高は事前に正確に計算する。コメントなどは高さに上限を設け、計測を遅らせ、補正を現在の閲覧位置に固定する。
GitHubはCopilot appとCopilot CLIを使い、Copilot agent runtimeをTypeScriptから80万行超の本番用Rustへ全面的に書き換えた。AIエージェントがコードの大半を書き、128件のPRで段階的に導入し、性能は数桁向上した。
GitHubの日本・韓国マーケティング担当はCopilotでイベント運営を自動化した。Issueを作業単位に、formsで構造化情報を集め、labelでActionsを起動し、UTMリンク、紹介ページ、招待メール、申込者一覧の整理を自動生成する。
Copilotアプリはdiff、端末、ブラウザーを内蔵し、画面を切り替えずAIコードの確認、実行、プレビューを行える。diffは追加を緑、削除を赤で示し、採用、コメント、追加修正に対応する。端末はコマンド実行と複数ウィンドウ切替、ブラウザーはPick & Polishで要素を選びエージェントに調整させられる。
GitHubはProject HydraFusionの研究プレビューを公開した。実行時の複数モデルの編成でCopilotに最先端のコーディング能力を提供する。Copilot CLIで/experimentalから有効化でき、各モデルが実際に使うトークンの標準料金で課金される。
Copilot appは独立したGit worktreeで複数セッションを同時に動かし、干渉せず各文脈を保つ。sessions viewで名前と進捗を見て、いつでも切り替え、中断から再開でき、依頼を説明し直す必要はない。tailspin-toysでfunded sort機能、アクセシビリティー確認、テストを同時進行する例を示す。
Google Researchは初めて多変量予測を標準の事前学習で扱うTimesFM-3を公開した。3億3000万パラメーターで、1兆超の時点を学習した。
Google Researchは表データの分類と回帰向けTabFMを公開した。予測を文脈内学習として捉え直し、手動学習、ハイパーパラメーター調整、特徴量設計なしで、1回の順伝播で予測する。