2026/02/20 22:51

Ggml.ai、Hugging Faceと提携しローカルAIの長期的進展を確保 - 軽量機械学習モデルのリーディングプロバイダーであるGgml.aiが、Hugging Faceとパートナーシップを結びました。 - 本協業は、世界中におけるローカルAIソリューションの継続的な開発・展開を確実にすることを目的としています。 - 両社は資源やベストプラクティス、コミュニティサポートを共有し、デバイス上で動作するインテリジェンスのイノベーションを加速させていきます。

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要約▶

日本語訳：

ggml.ai の創設者は、AI を真にオープンに保ちつつ、ggml/llama.cpp スタックのメンテナンスに専念するため、Hugging Face に参加します。このパートナーシップはプロジェクトの長期的な持続可能性を保証し、ユーザーと貢献者に新たな機会を提供します。これまでの 3 年間の協力により、コア機能・ユーザーインターフェース・マルチモーダルサポート・GGUF 対応が追加されました。Llama.cpp は多くのコンシューマーハードウェア上で動作するプライベート AI プロジェクトに不可欠となっており、コミュニティは依然として独自に構成設計を行い、Hugging Face はリソースを提供しつつコードを 100 % オープンソースのまま保ちます。今後、チームはユーザー体験を優先し、ggml/llama.cpp を Hugging Face の Transformers ライブラリに「ワンクリック」で統合し、ローカル推論がクラウドソリューションと競合できるようパッケージングを改善します。これらの取り組みは、使いやすいエッジ推論スタックを構築し、開発者に日常デバイス上でプライベート AI を構築するための安定した基盤を提供するとともに、世界中でオープンソーススーパインテリジェンスエコシステムを拡大することを目的としています。

本文

お知らせ

llama.cpp の創設チームである ggml.ai が、将来の AI を本当にオープンに保つため、Hugging Face に参加することを喜んでご報告いたします。

Georgi とそのチームは、Local AI が今後数年間で指数関数的な進歩を遂げる中、ggml/llama.cpp コミュニティの規模拡大と支援を目的として HF に加わります。

要点 / まとめ

ggml‑org のプロジェクトは従来通りオープンかつコミュニティ主導で継続します。
ggml チームは、ggml と llama.cpp ライブラリをフルタイムでリード・メンテナンス・サポートし続けます。
新しいパートナーシップにより、プロジェクトの長期的な持続可能性が確保され、ユーザーと貢献者に新たな機会がもたらされます。
ユーザー体験の向上や Hugging Face Transformers ライブラリとの統合をさらに重視し、モデルサポートを強化します。

なぜこの変更なのか？

2023 年設立以来、ggml.ai のコアミッションは ggml 機械学習ライブラリの開発と採用支援でした。過去 3 年間で、小規模チームがオープンソース開発者コミュニティを育成し、ggml を効率的なローカル AI 推論の決定的標準として確立しました。

主な成果は次のとおりです：

個別貢献者との強力な協働
モデルプロバイダーや独立ハードウェアベンダーとのパートナーシップ
Llama.cpp が多くのプロジェクト・製品で基本構成要素となり、コンシューマハードウェア上でプライベートかつ手軽に AI を実行できるようになったこと

Hugging Face はこのイニシアチブの中で最も強力かつ支援的なパートナーでした。過去数年、HF のエンジニア（特に @ngxson と @allozaur）は次の貢献を行ってきました：

ggml と llama.cpp にコア機能を提供
洗練された UI を備えた堅牢な推論サーバー構築
Llama.cpp へのマルチモーダルサポート導入
Hugging Face Inference Endpoints へ Llama.cpp 統合
GGUF ファイル形式の Hugging Face プラットフォームとの互換性向上
複数モデルアーキテクチャを Llama.cpp に実装
ggml プロジェクトへの一般メンテナンス、PR レビュー等で支援

チームワークは常にスムーズかつ効率的であり、双方とコミュニティに利益をもたらしてきました。今回の協業を正式化することで、さらに強固な関係が築けるでしょう。

ggml/llama.cpp とオープンソースプロジェクト・コミュニティへの影響は？

ほとんど変わりません – Georgi とチームは 100 % の時間を ggml/llama.cpp の保守に充てます。
コミュニティは引き続き完全に自律し、技術的・建築的判断を通常通り行います。

Hugging Face は長期的な持続可能性のあるリソースを提供し、プロジェクトが成長し繁栄する確率を高めます。プロジェクトは 100 % オープンソースでコミュニティ主導のままです。

お気に入りのモデルがリリースされたら、より速くサポートされることを期待してください。

技術的フォーカス

今後の共同努力は次の領域に向けられます：

Transformers ライブラリとの「ワンクリック」統合
- Transformers フレームワークは AI モデル定義の「真実の源」です。Transformers と ggml エコシステム間の互換性を改善することが、より広範なモデルサポートと品質管理に不可欠です。
ggml ベースソフトウェアのパッケージングとユーザー体験の向上
- ローカル推論がクラウド推論に対抗できる競争力を持つようになるため、一般ユーザーがローカルモデルをデプロイ・利用する手順を簡素化する必要があります。Llama.cpp を至る所で普及させ、下流プロジェクトと連携しながら実現します。

長期ビジョン

我々の共通目標は、来年以降に世界中でオープンソース超知能を利用可能にするための構築ブロックを提供することです。成長する Local AI コミュニティとともに、日常デバイス上でできる限り効率的に稼働する究極の推論スタックを作り上げていきます。

同じ日のほかのニュース

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2026/02/21 2:58

「Androidをオープンに保つ」

## 日本語訳: F‑Droidは、GoogleのAndroidポリシーの変化についてコメントしながら、新しい **Basic 2.0‑alpha3** ビルドを公開しました。 - **FOSDEM26** でユーザーは、GoogleがAndroidをロックダウンする計画を中止したと聞き安心しましたが、8月の発表ではその計画がまだ有効であることが示されています。 - 記事は、Google の「advanced flow」主張の曖昧さと、Android 16 QPR2/3 や Android 17 Beta 1 の明確なリリース日が設定されていない点を批判しています。 - **バナー警告** は、Google がゲートキーパーになる前に時間がなくなることをユーザーに知らせ、IzzyOnDroid、Obtainium、および他のダウンローダーでも同様のバナーが表示されます。 - 新しい Basic リリースには、更新された翻訳、インストール済みアプリの CSV エクスポート、インストール履歴、ミラー選択器、スクリーンショット防止機能、ツールチップ、新しいオーバーフローメニュー、永続的な並べ替え順序、Material 3 スタイル、およびさまざまなバグ修正が含まれています。 Basic 1.23.x を使用しているユーザーは、このアルファを受け取るために「Allow beta updates」を手動で有効にする必要があります。 - **いくつかのアプリが更新されました**：Buses 1.10、Conversations/Quicksy 2.19.10+、Dolphin Emulator 2512、Image Toolbox 3.6.1（AIツール）、Luanti 5.15.1、Nextcloud ファミリー（Nextcloud 33.0.0、Cookbook 0.27.0、Dev 20260219、Notes 33.0.0、Talk 23.0.0）、ProtonVPN 5.15.70.0（WireGuard のみ）、Offi 14.0、QUIK SMS 4.3.4、および SimpleEmail 1.5.4。 - **5 つのアプリが削除されました**：Chord Shift、OpenAthena™ for Android、Tibetan Keyboard、Tibetan Pad、Tomdroid。 - **新しいアプリが追加されました**：NeoDB You（Material 3/You を採用した NeoDB のネイティブ Android アプリ）。 - 280 件を超えるアプリが更新され、注目すべきものとして Aurora Store 4.8.1、Bando.js Gadgetbridge 0.89.1‑banglejs、DuckDuckGo Privacy Browser 5.266.0、Element X 26.02.0、OpenTracks v4.26.0、Proton Pass 1.37.2 などがあります。 - F‑Droid は読者に RSS フィードの購読、TWIF フォーラムスレッドへの参加、および寄付ページでの寄付を促しています。この改訂された概要はリストから主要なポイントをすべて保持し、不必要な推測を避け、明確なメインメッセージを提示し、曖昧または混乱する表現を除去しています。

2026/02/21 6:25

Dependabot をオフにします。

## Japanese Translation: ## 要約 DependabotはGoプロジェクトで細かいパッケージフィルタリングが不足しているため、頻繁に無関係なセキュリティアラートを生成します。著者はDependabotを停止し、最新の依存関係に対して`govulncheck`とテストスイートを実行するスケジュール済みGitHub Actionで置き換えることで、ノイズを劇的に減らしながらも実際の脆弱性は検出できることを示しています。重要な例として、`filippo.io/edwards25519`（v1.1.1）の修正が挙げられます。このパッチはDependabotのデフォルト動作により、関連しないリポジトリ―例えばWycheproof―でも何千件ものPRを生成しました。対照的に、`govulncheck`は静的解析後に脆弱なシンボルが到達不能であると判断し、著者のプロジェクトでは「脆弱性なし」と報告します。 Go Vulnerability Database はモジュール、バージョン、シンボル、CVE参照などの詳細メタデータを提供しており、こうした精密なフィルタリングを可能にしています。著者は毎日実行されるワークフロー（`go get -u -t ./...`）と10:22 UTCに実行される`govulncheck`を組み合わせ、真の脅威に対してのみアラートが上がるようにしています。 CI環境を潜在的なサプライチェーン攻撃から保護するため、ワークフローではgVisorを使用したサンドボックス化ステップ`geomys/sandboxed-step`を採用しています。この手法は、各依存関係のスケジュールではなくプロジェクト自身のリリースサイクルに合わせて依存関係を更新することを推奨し、継続的なバンプなしで早期検出を実現します。この戦略は、Go Security Team が2020–21年にデータベース品質と静的解析フィルタの改善に焦点を当てたものと一致しており、Geomys のリテーナー契約（Ava Labs、Teleport、Tailscale、Sentry）によって支援されています。著者は他の開発者にも同様のワークフローを採用するよう促し、Bluesky（@filippo.abyssdomain.expert）または Mastodon（@filippo@abyssdomain.expert）でフォローしてもらうことを読者に呼びかけています

2026/02/21 4:19

私は脆弱性を発見しました。彼らは弁護士を見つけました。

## Japanese Translation: **改善された要約** 著者はダイビングインストラクター兼プラットフォームエンジニアであり、コスタリカのココス島周辺を14日間にわたって潜水旅行中に主要なダイビング保険会社のメンバー向けポータルに深刻なデータ漏洩脆弱性を発見しました。この欠陥は連番の数値ユーザーIDと変更されていないデフォルトパスワードに依存しており、名前・住所・電話番号・メールアドレス・生年月日などの完全な個人情報（未成年者も含む）を多数の利用者から漏らす可能性がありました。責任ある開示プロトコルに従い、著者は2025年4月28日にCSIRT Maltaと保険会社のセキュリティチームへ通知し、30日間の是正期間を提示するとともに、7日以内に認証書類への署名を求めました。これは30日間の禁固（embargo）であり、2025年5月28日に終了しました。 2日後、保険会社はデータプライバシー担当者が所属する法務事務所を通じて返信し、問題を認めつつ「不公平な責任」に対して法的措置を取ると脅迫し、事件の開示を禁じる署名済み宣言書を要求しました。この宣言は、著者が発見プロセス全体を機密に保つことを義務付け、違反するとマルタ刑法第337E条による刑事訴追の脅威が伴いました。著者はこのNDAへの署名を拒否し、代わりにデータ削除を確認する改訂宣言書を提出しました。この文書では、発見プロセスについて議論する権利を保持したまま、データ削除の確認が行われました。保険会社は脆弱性を修正し、デフォルトパスワードをリセットするとともに二要素認証（2FA）の導入を計画しています。しかしながら、GDPRで義務付けられた通知（第33条・34条）について影響を受ける利用者への確認は行っておらず、その対応は実質的に責任をユーザーへ転嫁し、「ユーザー自身がパスワードを変更する必要がある」と主張しています。これはGDPRの適切な技術的・組織的対策義務に反します。本件はセキュリティ研究者への冷却効果（chilling effect）を示す典型例です。企業はデータ保護よりも評判管理を優先し、法的脅迫で開示を黙らせようとしています。この事象が業界全体に与える影響として、プライバシーリスクの増大、評判損失、規制罰金の可能性、および将来の脆弱性開示への抑止力が挙げられます。これにより、弱いセキュリティ慣行が継続される恐れがあります。