• Google の Gemma 3 を解説して試してみる

GoogleのオープンモデルGemmaシリーズ最新版、Gemma 3が発表されました。主な特徴は、画像入力に対応したマルチモーダルモデルへの進化、長文対応（128kトークン）、多言語対応（140以上）、数学・推論能力の向上です。パラメータ数は1B/4B/12B/27Bの4種類。安全性分類モデルShield Gemma 2も公開。Hugging FaceとOllamaで動作確認ができます。

引用元: https://zenn.dev/schroneko/articles/try-google-gemma-3

• Introducing the New PyTorch Landscape: Your Guide to the PyTorch Ecosystem

PyTorch Landscapeは、PyTorchのエコシステムを可視化し、関連ツールを容易に発見できるように設計されたものです。Modeling、Training、Optimizationsの3つのカテゴリでプロジェクトを整理し、PyTorchを補完する厳選されたツールを提供します。Exploreページでは、ロゴ、説明、GitHubへのリンク付きでツールを検索できます。Guideページでは、各プロジェクトの詳細な情報（メトリクス、トレンド）を確認できます。Statsページでは、リポジトリのアクティビティ、プログラミング言語、投資データなど、AI開発のトレンドを把握できます。

引用元: https://pytorch.org/blog/pytorch-landscape/

• プロンプト泥棒がやってくる！　〜生成AI時代のセキュリティ対策〜

生成AI利用拡大に伴い、AIへの不正な指示（プロンプトインジェクション）による情報漏洩リスクが高まっています。この記事では、攻撃手法と対策を解説します。

プロンプトインジェクションとは: AIに意図しない動作をさせ、機密情報漏洩やデータ改ざんを招く攻撃です。

対策:

1. 防御プロンプト: AIに情報漏洩禁止を指示。
2. 追加モデル:
   • 入力フィルタで悪意ある指示を検知・遮断。
   • 出力フィルタで機密情報を含む回答を遮断。
3. 構造化クエリ: LLMにシステム指示とユーザ指示の優先順位を理解させる。

現実的な対策:

• AIへの権限を最小限に。
• 重要な判断は人間のチェックを。
• 機密データはAIから分離。

結論: 現時点では完全な防御は困難。情報漏洩を前提としたシステム設計が重要です。AIに渡す情報は常に漏洩の可能性があると考え、セキュリティ対策を講じましょう。

引用元: https://zenn.dev/codeciao/articles/prompt-injection-security

• 水木しげるロードで「女性の観光客をねらってつきまとう不審者」がいるらしい→Xでの報告例多数を受け、境港観光協会が対策に乗り出す流れに

タイトル: 水木しげるロードで「女性の観光客をねらってつきまとう不審者」がいるらしい→Xでの報告例多数を受け、境港観光協会が対策に乗り出す流れに

要約： 水木しげるロードで、女性観光客へのつきまとい行為が報告されています。観光協会は事態を重く見て、警察と連携し対策を開始。注意喚起の掲示や、店舗への情報提供を依頼しています。不審な人物を見かけた場合は、市役所や観光協会へ連絡するよう呼びかけています。

引用元: https://togetter.com/li/2524629

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