手元のPCでAIの判断を処理するモデルと、スマートフォンの入力予測を学ぶ基盤に更新がありました。情報確認・記事公開日は2026年10月3日です。以下の発表・資料公開日とは区別しています。
Strands Decider 2B、文章を作らず選択肢を判断
Strandsチームは10月1日、小型の「Strands Decider 2B」を公開しました。任意の文章を生成するのではなく、与えられた選択肢を選ぶ、Yes／Noを判断する、数値で採点するといった処理に特化しています。コードと学習用データ・スクリプトを公開し、重みも配布しています。Strandsの10月1日付発表
公式リポジトリではパラメーター数を19億と説明し、CPU、GPU、Apple SiliconのMacでの実行を案内しています。発表で示した遅延の中央値はRTX 3090で約115ミリ秒、小さなタスクを処理するM3 MacBookで約153ミリ秒です。ただしRTX 3090のグラフはv18の測定で、公開モデルはv19。タスクが大きくなるほど時間が延びるため、手元の環境で同じ速度が出るとは限りません。公式リポジトリ／測定条件
AIエージェントのツール選択や処理の振り分けを、ローカルの小型モデルへ分担させたい開発者にとって試せる選択肢です。一方、文章を生成できないため、チャット、コード作成、文書要約には向きません。公式の連携例も、判断モデルはローカルで動かしつつ、文章を扱うLLMにはAmazon Bedrockを使います。例全体がオフラインで完結するわけではありません。
Google、Gboardの日本語入力予測に新しい学習基盤
Google Researchは10月2日、信頼できる実行環境（TEE）を使う新しい連合学習システムを解説しました。Gboardでは英語・日本語の次単語予測モデルに導入済みとしています。これは同日付の技術解説であり、Gboard全利用者へのアプリ更新日を示す発表ではありません。Google Researchの10月2日付解説
端末は学習データを暗号化して送り、許可されたプログラムだけがサーバーのTEE内で復号・処理します。処理を許可するポリシーは公開の透明性ログに記録され、運用者には匿名化した指標や、差分プライバシーを適用したモデルの重みを見せる設計です。端末内で学習のすべてを済ませる仕組みとは異なります。設計を説明した研究論文
入力予測を使う読者に関係するのは、予測精度の改善に加え、学習データの処理内容を外部から検証できる仕組みです。Googleは従来1〜2か月かかることがあった学習を高速化できると説明していますが、新方式の一律の所要時間は示していません。TEEの現世代の制約やサイドチャネルへの対策も研究課題として挙げており、「情報漏えいの可能性が完全になくなった」とは受け取れません。
実在製品の写真や実際の操作画面、正確な構成図ではありません。
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