2026/04/11 22:01

サーラス・ラボスがオープンAIと合流します。

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要約▶

Japanese Translation:

Cirrus Labs は、2026 年に OpenAI の人類およびエージェント工学の進展という使命に完全に統合することを目的として、根本的に戦略を転換しました。同社は 2017 年に独立した自立経営のスタートアップとして設立され、9 年間にわたり従来の有料 SaaS モデルで運営されていましたが、AI エージェントのツール要求に対応するため、オープンソースへの貢献へと方針転換を行いました。この変化の中核となるのは、ベル研究所に触発された同社のオープンソース系譜を維持しつつ、ライセンス料無料でより許容的な条件のもと、全ソースアベイラブルツール（Tart、Vetu および Orchard）の再ライセンス化です。これにより、エージェントワークフローを探求する開発者への参入障壁が低減されます。一方、Cirrus Runners の新規登録は直ちに停止されましたが、既存の顧客については契約期間中引き続きサポートが続きます。さらに、非契約顧客に対する有料サポートを終了するため、コアとなる Cirrus CI サービスは 2026 年 6 月 1 日にシャットダウンされます。Tart および Vetu などの重要な資産は引き続き無料で利用可能です。

本文

私は 2017 年、ベル・ラブズの精神を継承するよう、シラス・ラabs を設立いたしました。私には、面白くかつ挑戦的な工学的課題に取り組み、その過程でビジネスを創出できることを願うという想いがありました。当時は、クラウドコンピューティングの時代におけるエンジニアの皆様の効率性と生産性を高めようとするため、新たな種類のツールや環境を構築することに使命を感じておりました。この志は社名にも表れております。「シラス（cirrus）」とは、大気圏内で最も高い雲の一つである巻積雲に触発され命名されました。

また、私たちは外部からの資金調達を行わない方針で歩んできました。これにより、私たちは常に患者であり続け、直面する課題に深く寄り添い、そして開発した製品に対して多大な注ぎ込みを続けることができました。

過去 9 年間を通じて、シラス・ラボは継続的インテグレーション、ビルドツール、仮想化といった分野において革新的な成果を挙げてまいりました。2018 年には、Linux、Windows、macOS をすべて対応し、かつお客様ご自身によるクラウド環境の持込も可能とする世界初の SaaS 型 CI/CD システムを導入いたしました。そして 2022 年には、Apple Silicon 向けに最も人気を博す仮想化ソリューションとなる「Tart」を開発するとともに、その間にも多数の有効なツールを作り上げてまいりました。

2026 年現在、エージェント活用型のエンジニアリングが主流となる時代は、もう避けられない現実です。これはまさに 2017 年にクラウドコンピューティングの到来が予感された当時の状況と同様であり、エージェントもまた、効率性と生産性を発揮するために新たな種類のツールと環境を必要としています。

その中で、私たちが OpenAI と提携する機会が訪れた際、それは躊躇うべきものではなかったのです。本日、私が誇りに思いお知らせできることは、シラス・ラボとしての事業を OpenAI の「エージェントインフラストラクチャチーム」の一員として正式に展開し始めることを発表させていただくことです。

OpenAI への参加は、シラス・ラボで開始いたしましたミッションの延長線上にあります。それは、人間のエンジニアと、エージェント型のエンジニアの双方にとって、より効果的な働きを可能にする新たな種類のツールや環境の構築へと発展していくべきです。同時に、次世代の工学的ワークフローが定義される最前線に近い場所でのイノベーションにも取り組む貴重な機会となります。

今後のお客様向け製品の方向性は以下の通りです。

近日中に、Tart、Vetu、Orchard を含め、すべてのソースコード公開型ツール（source-available tools）をより許容性の高いライセンスに移管いたします。また、これらツールの利用に関するライセンス料も一切請求いたしません。
新しいお客様に対してはシラス・ランナー（Cirrus Runners）の契約受託を開始することはございませんが、既存のお客様につきましては、ご契約期間まで継続してサービス提供をさせていただきます。
シラス CI（Cirrus CI）は 2026 年 6 月 1 日（月曜日）をもって正式に稼働を終了いたします。

私ども製品のをご利用いただき、コードをご寄稿いただいたり、バグご報告いただいたり、私たちの信頼を寄せていただくかた、あるいはご支援を賜りましたかたのみなさんへ：心より感謝申し上げます。シラス・ラボを築き上げていくことは、私が生涯において得られた特権の一部でした。

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2026/04/12 1:47

小規模モデルも、Mythos が特定した脆弱性を見出すことができた。

## Japanese Translation: 最新の研究における最も重要な示唆は、高度なサイバーセキュリティ防御がもはや巨大で独佔的な AI モデルにのみ依存しなくなったという点です。代わりに、現実世界のセキュリティアプリケーションにおいて、生のモデル知能よりも優れたシステムオーケストレーションおよび検証レイヤーの方がはるかに重要であることが判明しました。この結論は、Anthropic の Mythos をさまざまな「フロンティア」モデルと比較した AISLE コンソーシアムによる独立したテストによってさらに裏付けられました。驚くべきことに、約 36 億〜51 億個のアクティブパラメータを持つ小型のオープンウェイトモデルが、複雑なエクスプロイトチェーンを成功裡に回復し、特定のエクスプロイト不可能なコードの同定や基礎的なセキュリティ推論といった特定のタスクにおいてより大きなモデルを上回るパフォーマンスを示しました。例えば、51 億パラメータを持つモデルは、27 年前の OpenBSD のバグに関する完全なチェーンを完全に同定した一方、一部の大型モデルでは単純な論理トレースに失敗したり、修正済みコードで誤検出を生じたりしました。これらの発見は、業界が生のモデル能力を追求することから転じて、検証を扱えかつ信頼を維持できる安価なオープンモデルを広く展開する信頼できるシステムを構築する方向へ移行できるようであることを示しています。これにより、企業はエリート知能への独占的なアクセスを必要とせずとも、コスト効率の高いオープンモデルを普及させることが可能になります。

2026/04/12 5:58

アップルシリコンと仮想マシン：VM の台数制限（2）を超える方法（2023 年）

## Japanese Translation: 主要なポイントは、Apple Silicon Mac が macOS Ventura ソフトウェア契約条項に組み込まれた閉源的な XNU カーネルによって実施される正式な 2 VM の制限を回避できることです。これは、カスタム開発用カーネルをインストールすることで可能となり、特定のブート引数（`hypervisor=` および `hv_apple_isa_vm_quota`）を使用することにより、最大 255 つの同時仮想マシンを動作させることが可能です。成功するには、Mac をシャットダウンし、リカバリモードで起動し、システム完全性保護（SIP）を無効にし、`kmutil` を使用してカスタムカーネルコレクションを作成および設定する必要があります。検証は `sysctl kern.osbuildconfig` を使用し、NVRAM のブート引数をチェックすることで実施できます。しかし、このカスタマイズには重大なトレードオフが伴います。ユーザーは簡素化された OS アップデートを失い、後で変更を取り戻すために `bputil` によるポリシーリセットの手動管理が必要となります。著者は M2 Pro MacBook Pro で macOS VM を 9 つ実行し、副作用として熱発生とファンの作動が確認したことでこの方法を成功裏にテストしました。大規模な開発環境では技術的に実装可能ではありますが、プロセスには高度な専門知識が必要です。特に recoveryOS テルミナルを通じてブートポリシーを扱う技能が必要で、コアセキュリティプロトコルを損なうことなくシステム安定性を維持する必要があります。

2026/04/12 5:08

保存エネルギーゼロにおいて 447 TB/cm² を達成し、フルオログラファイン上のアトミックスケールのメモリを実現しました。

## Japanese Translation: **改善された要約:** 2026年4月11日公開（バージョン v53）の本研究は、単層フッ化グラファイト（CF）を用いたトランジスタ後メモリ architectures を提案することで、「メモリーウォール」と NANDフラッシュ供給危機に対処する。本技術は、sp³混成炭素スカーフレットに対するフッ素原子のコバルント配向のバイステーブル性を二値の自由度として活用している。高レベル計算手法（DLPNO-CCSD(T)）により、C-F反転障壁が約 4.8 eV と確認され、300 K における熱・トンネリングに基づくビット反転速度はそれぞれ～10⁻⁶⁵ s⁻¹および～10⁻⁷⁶ s⁻¹であり、ゼロ連続電力消費下での非揮発性データ保持を可能とする。このアプローチは、現在の技術を上回る 5 つの桁（走査プローブプロトタイプで 447 TB/cm²）に及ぶ面密度を実現し、ニアフィールドミッドインフレッツアレイを用いて体積ナノテープアーキテクチャへ拡張した場合には 0.4–9 ZB/cm³の容量に達し、集計されたスループットは 25 PB/s と予測される。これは AI を駆動したストレージ需要に対する革命的な解決策を提供する。 ※注記：改善された要約は、安定性速度および特定のアーキテクチャ階層に関する欠落していた定量的データを統合しつつ、原文に記述されていた高レベルの影響を維持している。