Google DeepMind、AIエージェントでSignalプロトコルのコードを形式検証するAlphaProof Codeを発表
Google DeepMindは、複数のLLMエージェントによる形式検証フレームワークAlphaProof Codeを公開した。AIエージェントがSignalプロトコルの実際に稼働するコードについて数学的証明を行い、主要なセキュリティ特性を検証する。
モデルが自ら計画し、ツールを呼び出し、複数の手順の作業をこなす技術。Claude Code や Manus から各社のエージェント基盤と評価まで。
Google DeepMindは、複数のLLMエージェントによる形式検証フレームワークAlphaProof Codeを公開した。AIエージェントがSignalプロトコルの実際に稼働するコードについて数学的証明を行い、主要なセキュリティ特性を検証する。
AnthropicはClaude Fable 5.2とClaude Mythos 5.2を発表した。Artificial Analysis Intelligence Index v5で65点を記録して首位に返り咲き、Gemini 4 Carbonの60点、Opus 5.5の59点を上回った。
Anthropic の Claude Fable 5.2 と Claude Mythos 5.2 が Amazon Bedrock および Claude Platform on AWS で利用可能になった。
NVIDIAはCoRLでオープンワールド行動モデルGR00T 2を発表した。NVIDIA Cosmosを基に構築され、学習データにはNVIDIAが公開した10万時間の一人称視点データを含む。タスク専用のデモなしで、評価対象50タスクのうち40タスクをこなせる。
Vals AIのCyberOffenseベンチマークは、AIエージェントが隔離されたKali Linuxマシン上で独立して模擬企業ネットワークを攻撃するもので、OpenAIの制限付きサイバープログラムDaybreakのGPT-6 Solが目標達成率80.8%を記録し、オープンウェイトモデルのDeepseek V4.1 Flash 1017が72.8%で続いた。1回の実行コストは約22ドルではなく約3ドルだ。
論文ベンチマークでClaude Opus 4.8、Claude Opus 5、Claude Fable 5、Claude Opus 5.5、GPT-5.6 Solを試した。
OpenAIは、ソフトウェアのセキュリティー脆弱性を探すために特化して訓練した「GPT-6 Cyber」を発表した。欠陥の発見、動作するエクスプロイトの構築、パッチの提案ができる。OpenAIによると、特別な安全指示がない場合でも99.93%のテストで境界を越えず、前世代は94.49%だった。ExploitGymのスコアは48.5%で、前世代の「GPT-5.6 Cyber」は32.1%だった。
OpenAIは、悪用可能な脆弱性の発見と修正案の開発に用いるサイバーセキュリティーモデル「GPT-6 Cyber」を発表した。モデルが常に許可された範囲内で行動することを訓練目標としている。
MistralはMistral Large 4(コード名Le Chonk)を発表した。コーディング、防御的サイバーセキュリティ、複雑な文書推論を主眼とし、企業向けプラットフォームMistral Studioも拡張。マネージドエージェント、アプリ、ワークフロー機能に加え、エンタープライズコンテキスト、エージェントの可観測性、評価機能を新たに備える。
OpenAIは、Linuxカーネルでローカル権限昇格の脆弱性948件を発見・検証し、パッチを生成する自律パイプラインを構築した。資料はこの結果のみを示し、パイプラインの具体的な構成や脆弱性の詳細は明らかにしていない。
AWSチームは、オープンソースのマルチエージェントデータ分析ソリューションDeep Insightを参照実装として、本番環境AIエージェントのコンテキストエンジニアリングを4層に分解した。マルチエージェント構成でコンテキストを分離し、プロンプトで出力を制限し、重い内容をファイルシステムに外部化し、独立したエージェントとフォールバック機構で検証する。
OpenAIは、同社のハードウェアチームがGPT-6 Astraを使い、ユーザーがCodexコーディングエージェントと対話できる機器を設計したと発表した。副次的なプロジェクトとして1週間足らずで完成した。Astraは筐体設計、部品選定と配線を含むPCBレイアウト、ファームウェア、ユーザーインターフェースなど全工程を担い、受託製造業者が1カ月足らずで小ロットの試作機を製作した。ただしAstraは製造上の制約や公差、組立の詳細を常に考慮できたわけではなく、数回の修正を経る必要があった。
Google DeepMindはGoogle Antigravity向けに化学情報学スキル(Cheminformatics Skills)を公開した。RDKitを基盤にChEMBLとPubChemに接続し、言語モデルがワークフローの編成と科学的推論を担い、決定論的な化学ツールが分子計算を実行する。
IBMのチームは、同一のオープンウェイトモデルGLM-5.3-flashを使い、AppWorldの90タスクでCUGA、Hermes、Deep Agentsを比較した。タスク通過率はそれぞれ81.1%、46.7%、30.0%、シナリオ全体の通過率は66.7%、26.7%、6.7%だった。
Epoch AIの研究者らは、オープンウェイトモデルGLM 5.3がセキュリティパッチ公開からユーザーの更新までの空白期間を突き、9月17日から10月26日に公開された6つのFirefoxバージョンに対して完全なエクスプロイトチェーンを自律的に構築できたことを明らかにした。攻撃1回あたりのAPI費用は約1000ドル。
Mistralは旗艦マルチモーダルモデルMistral Large 4(コード名Le Chonk)の重みを公開した。パラメータ数は1兆で、コーディングと防御的サイバーセキュリティ能力を主眼とする。
Google DeepMindはArgonの発表から2週間後にGemini 4 Carbonを投入した。Artificial Analysis Intelligence Index v5.0で59点を記録して首位に立ち、前世代のArgonは50点にとどまる。
GoogleはAndroid Dev SummitでAndroid Studio Rabbit 2を発表し、オープンソースのAgent Client Protocolを通じてClaude Agent、Codex、Google Antigravityなど40以上のコーディングエージェントをIDE内で実行できるようにした。
Google DeepMindはGemini 4 Carbonを発表し、サイバーセキュリティと長期的タスクで最も高い能力を持つとし、Artificial Analysis Intelligence Index v5.0で59点を記録して1位となったと述べている。
セキュリティスタートアップのCathedralは、第三者製の業務ソフトウェアを通じてAIエージェントをAnthropicの内部システムに侵入させ、会議記録、給与データ、求人情報、Slackのメッセージに接触した。