AIトレンド: Claude Mythosの衝撃と検証ツールの台頭

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本日の AI/開発ツール トピックス (2026-07-04)

1. 📋 本日のまとめ

💡 今日のポイント

  • AIがシステムの弱点を自動で見つけるようになり、危険な脆弱性の報告が過去最高ペースで急増しています。
  • プログラムの「正しさ」を数学的に証明できる、非常に強力で無料のAIモデルが公開されました。
  • AIエージェントが裏で使っているツールの通信内容を、リアルタイムで監視・分析できるツールが注目を集めています。

本日のAIおよび開発ツール業界は、「AIによる高度な自律的アクション」がもたらす光と影が非常に鮮明に表れた一日となりました。

セキュリティ分野では、最も衝撃的なデータとして、AIによる自動脆弱性発見がもたらしたCVE（共通脆弱性識別子）の爆発的な増加が確認されています。Anthropic社のClaude Mythos Previewのような強力なAIが、かつては人間のセキュリティ専門家が多大な時間をかけて発見していたバグを自律的かつ桁違いのスピードで特定するようになった結果、6月だけで重大なCVEが過去の3.5倍にも達しました。また、Microsoft EdgeやAzure OpenAI、HPLIPなど、広く利用されている基盤技術においても、即時対応が求められる深刻な脆弱性が立て続けに報告されており、開発現場は「AIが見つけた無数の脆弱性にどうパッチを当てていくか」という新たなフェーズに突入しています。

一方で、リリース・新機能の領域では、Mistral AIが「Leanstral 1.5」を電撃的に公開しました。これは、単なる文章生成ではなく「数学的証明」や「プログラムの形式検証（Formal Verification）」に特化したモデルであり、オープンソースコミュニティにおけるAIの活用方法を「推測ベースのコード生成」から「数学的に証明された安全なコードの生成」へと一段階押し上げる可能性を秘めています。さらに、DeepSeekからは推論速度を劇的に高めるSpeculative Decodingアルゴリズムの実装基盤「DeepSpec」が公開され、モデルの軽量化と高速化のトレンドを牽引しています。

トレンドツールとしては、開発者が自律型AIエージェントの挙動をコントロール・監視するためのエコシステムが急速に成熟しています。MCP（Model Context Protocol）の通信をWiresharkのようにリアルタイムで監視できる「mcpsnoop」や、SlackなどのチャットツールとAIエージェントを安全に仲介する「OpenTag」などがGitHubで急速にスターを集めています。AIが自律的に動く時代だからこそ、その行動を可視化し、安全に運用するための「ガードレール」としてのツールの需要が爆発的に高まっていることが伺えます。

2. 🚨 緊急セキュリティ情報

Claude Mythos Previewによる脆弱性（CVE）報告の急増

  • 🔰 ひとことで言うと: AIが自動でシステムの弱点を見つけるようになり、過去最高のペースで危険な弱点が報告されています。
  • 内容: Epoch AIのデータインサイトによると、2026年6月において、主要なテクノロジー企業21社から公開されたHigh（高）およびCritical（緊急）のCVEが約1,300件に達しました。これはClaude Mythos Previewの発表前の月間最高記録の約3.5倍という異常なペースです。この急増は、Anthropicが4月に発表したClaude Mythos Previewの「自律的なソフトウェア脆弱性発見機能」に大きく起因しています。Project Glasswing（Microsoft、Google、Apple、AWSなどが参加）では、すでに10,000件以上のHigh/Criticalな脆弱性が発見されたと主張されており、AIを活用した自律的ペネトレーションテストがセキュリティ業界の前提を根本から覆しつつあります。
  • リスク度: 緊急（業界全体への影響として）
  • 📊 影響の大きさ:
    • 影響を受ける人: あらゆるソフトウェアの開発者、インフラ管理者、およびセキュリティ担当者。
    • 悪用の容易さ: 現状はホワイトハッカーやパートナー企業による発見が主ですが、同様のAIモデルが悪意ある攻撃者の手に渡った場合、未知のゼロデイ脆弱性が自動的に大量生成され、悪用される危険性が極めて高い状態です。
  • 対象バージョン/環境: ITインフラ、オープンソースソフトウェア全般
  • 対策・ステータス: 防御側も同様にAI（AnthropicやOpenAIのDaybreakなど）を活用してコードを堅牢化する動きが加速しています。
  • 🛡️ まずやるべきこと: 利用しているソフトウェアやライブラリのセキュリティアップデート情報を日常的に確認し、パッチが提供された場合は、検証フェーズを短縮してでも迅速に適用する体制を整えてください。
  • 詳細リンク: https://epoch.ai/data-insights/cve-severity-spike

Microsoft Edge (Chromium-based) の深刻な脆弱性群

  • 🔰 ひとことで言うと: Microsoft Edgeを使っているパソコンやスマホが、外部から不正に操作される恐れがあります。
  • 内容: Microsoft Edgeにおいて、リモートでコードが実行される（RCE）、あるいは情報が漏洩する複数の深刻な脆弱性が公開されました。
    • GHSA-g4pq-v493-r36h (CVE-2026-58299): Android版EdgeにおけるTOCTOU（Time-of-check time-of-use）競合状態の脆弱性。ファイルやリソースのチェックと実際の使用の間に生じるわずかな隙を突かれ、不正なコードが実行される危険性があります（CVSSスコア 7.5, High）。
    • GHSA-qqhm-6qqw-68j4 (CVE-2026-58294): Use After Free（解放後メモリの使用）の脆弱性。解放済みのメモリ領域を不正に操作することで、任意のコード実行につながります（CVSSスコア 7.5, High）。
    • GHSA-39f3-ggrp-rph3: Type Confusion（型の取り違え）による脆弱性。メモリ破壊を引き起こし、攻撃者にコントロールを奪われる可能性があります。
    • その他、パスベースの脆弱性（Path Traversal）やクロスサイトスクリプティング（XSS）など数十件が同時に報告されています。
  • リスク度: 高
  • 📊 影響の大きさ:
    • 影響を受ける人: Windows, macOS, AndroidでMicrosoft Edgeを使用している全ユーザー。
    • 悪用の容易さ: 悪意のあるWebサイトにアクセスさせるだけで攻撃が成立する（ドライブバイダウンロード等）可能性があり、特別な知識がなくても悪用キットが出回れば容易に攻撃可能です。
  • 対象バージョン/環境: 最新パッチ適用前のMicrosoft Edge（デスクトップ版およびAndroid版）
  • 対策・ステータス: Microsoftより修正パッチが配信されています。
  • 🛡️ まずやるべきこと: ブラウザの右上メニューから「ヘルプとフィードバック」＞「Microsoft Edge について」を開き、直ちに最新バージョンにアップデートされているか確認してください。
  • 詳細リンク: https://github.com/advisories/GHSA-g4pq-v493-r36h

Azure OpenAI: サーバーサイドリクエストフォージェリ (SSRF)

  • 🔰 ひとことで言うと: クラウド上のAIサービスに、権限を不正に引き上げられる恐れのある弱点が見つかりました。
  • 内容: Azure OpenAIサービスにおいて、SSRF（サーバーに意図しない通信をさせる攻撃手法）の脆弱性（CVE-2026-45499 / GHSA-f7gx-8wv8-8wm9）が発見されました。認証された攻撃者がこの脆弱性を悪用することで、ネットワーク経由で権限を昇格させ、内部リソースへの不正アクセスや情報漏洩を引き起こす可能性があります。クラウドインフラの根幹に関わるため、CVSS 3.1スコアは 9.9（Critical）と非常に高く評価されています。
  • リスク度: 緊急
  • 📊 影響の大きさ:
    • 影響を受ける人: Azure OpenAIをバックエンドに組み込んだアプリケーションを運用している企業・組織。
    • 悪用の容易さ: エンドポイントに対する認証済みのアクセスが必要ですが、攻撃者がなんらかの方法で初期アクセスを得た場合、被害がクラウドインフラ全体に波及する致命的なリスクとなります。
  • 対象バージョン/環境: Azure OpenAI サービス
  • 対策・ステータス: Microsoft側でインフラレベルの対策が進行中です。
  • 🛡️ まずやるべきこと: Azure管理ポータルにてAzure OpenAIのリソースに対するアクセス制御（IAM）とネットワーク制限（VNetやPrivate Endpoint）が正しく設定されているか、見直しと監査を行ってください。
  • 詳細リンク: https://github.com/advisories/GHSA-f7gx-8wv8-8wm9

HPLIP: Integer Overflowによる権限昇格・RCE

  • 🔰 ひとことで言うと: LinuxでHP製のプリンターを使うためのソフトに、パソコンを乗っ取られるかもしれない弱点が見つかりました。
  • 内容: HP Linux Imaging and Printing Software (HPLIP) において、CVE-2026-8631の不完全な修正に起因するInteger Overflow（整数オーバーフロー）の脆弱性（CVE-2026-14544 / GHSA-vwpr-fv2p-8c56）が発見されました。特製されたプリントデータを処理する際の hpcups 処理パスで発生し、認証不要でリモートからの権限昇格や任意のコード実行（RCE）が可能となります。CVSS 3.1スコアは 9.8（Critical）です。
  • リスク度: 緊急
  • 📊 影響の大きさ:
    • 影響を受ける人: LinuxベースのOS（Ubuntu, Red Hatなど）でHP製プリンターを使用しているユーザー・管理者。
    • 悪用の容易さ: プリンターへのネットワークアクセスがあれば、特別に細工された印刷ジョブを送信するだけで攻撃が成立するため、非常に悪用が容易です。
  • 対象バージョン/環境: パッチ未適用のHPLIP
  • 対策・ステータス: 各Linuxディストリビューションからアップデートが提供されています。
  • 🛡️ まずやるべきこと: パッケージマネージャー（aptやdnfなど）を使用して、HPLIPパッケージを最新版にアップデートしてください。アップデートが完了するまで、ネットワークからの印刷ジョブ受け付けを一時的に制限することを推奨します。
  • 詳細リンク: https://github.com/advisories/GHSA-vwpr-fv2p-8c56

3. 🚀 メジャーリリース・新機能

Mistral AI - Leanstral 1.5

  • 🔰 ひとことで言うと: 数学の証明やプログラムの正しさを検証するのがとても得意な、新しい無料AIが公開されました。
  • 👥 誰に影響があるか: 数学の研究者、ミッションクリティカルなシステムのバグをなくしたいソフトウェアエンジニア、AI開発者。
  • 新機能の概要: Mistral AIは、形式検証（Formal Verification）と言語「Lean 4」での証明エンジニアリングに特化したモデル「Leanstral 1.5」をリリースしました。総パラメータ数は119Bですが、MoE（Mixture of Experts）アーキテクチャによりアクティブパラメータはわずか6Bに抑えられています。これにより、非常に軽量かつ高速に動作します。ライセンスはApache-2.0であり、完全にオープンソースとしてHugging Faceで公開されているほか、無料API経由でも利用可能です。
  • 技術的ブレークスルー: 数学や形式検証における推論能力が劇的に向上しています。公式の発表によると、以下の驚異的なベンチマーク結果を残しています。
    • miniF2F: 完全にサチュレート（テストセットと検証セットの両方で100%の正答率を達成）。
    • PutnamBench: 672問中587問を正解し、他モデルを圧倒。
    • FATE-H / FATE-X: それぞれ87%と34%という新たなSOTA（State-of-the-Art）を達成。 さらに、「テストタイムスケーリング（Test-time scaling）」において非常に強い特性を示しており、トークンバジェットを増やせば増やすほど（2.7百万トークンまで）途中で諦めることなく推論を継続し、問題を解決する能力を持ちます。
  • 開発フローへの影響: 単なる「コード生成」ではなく、「安全であることが数学的に保証されたコード」の記述を支援します。実際のユースケースとして、57のオープンソースリポジトリのテストにおいて、これまで未知だった5つの重大なバグ（Zigzagデコーディング処理におけるオーバーフローによるクラッシュ等）を発見・修正することに成功しました。開発者はAIを使って、金融システムや医療システムなどの絶対にバグが許されない領域のコードを、低コストかつ高精度で検証できるようになります。
  • 利用開始日/提供形態: 2026年7月2日より公開。Hugging Faceでの重み公開、およびAPIとして提供。
  • 公式サイト/リリースノート: https://mistral.ai/news/leanstral-1-5/

DeepSeek - DeepSpec

  • 🔰 ひとことで言うと: AIの返答スピードを劇的に速くするための技術を、誰でも簡単に研究・実装できるようにするツールが公開されました。
  • 👥 誰に影響があるか: 大規模言語モデル（LLM）の推論を高速化したいAIエンジニアや、自社でLLMをホスティングしている企業。
  • 新機能の概要: DeepSeekが公開した「DeepSpec」は、LLMの推論を高速化する技術である「Speculative Decoding（投機的デコーディング）」のアルゴリズムを訓練および評価するための、フルスタックなオープンソースコードベースです。
  • 技術的ブレークスルー: Speculative Decodingは、小さな「ドラフトモデル」に先のトークンを予測させ、大きな「ターゲットモデル」でそれを一括検証することで、計算リソースを抑えながら出力速度を数倍に引き上げる技術です。DeepSpecは、この複雑なパイプライン（ドラフトモデルの訓練、アライメント、並列検証の実装など）を統一されたフレームワークとして提供し、研究者やエンジニアが独自のアルゴリズムを簡単にテスト・統合できるようにしました。
  • 開発フローへの影響: これまで、高速なAI推論サーバーを自作するには高度な専門知識と膨大な実装コストが必要でしたが、DeepSpecを利用することで、自社のモデルに合わせた最適な高速化手法を迅速にプロトタイピングし、本番環境にデプロイすることが可能になります。
  • 利用開始日/提供形態: GitHubにてオープンソース公開。
  • 公式サイト/GitHub: https://github.com/deepseek-ai/DeepSpec

Godcoder

  • 🔰 ひとことで言うと: プログラムコードを外部に漏らさず、パソコン内で完全に安全に動かせるAIプログラミングツールが公開されました。
  • 👥 誰に影響があるか: 業務の機密性が高くクラウドにコードを送れないソフトウェアエンジニアや、ローカルAI環境を構築したい開発者。
  • 新機能の概要: Rust言語で記述された「ローカルファースト」のオープンソースAIコーディングエージェント「Godcoder」がリリースされ、急速にスターを集めています。手持ちのLLM APIキー（またはローカルのモデル）を使用し、コードは決して外部のサーバーに保存・学習されません。
  • 技術的ブレークスルー: AI自身が自分専用の「Harness（テスト環境）」をローカルで構築・管理しながらプログラミングを進める機能を持ち、Rust特有のパフォーマンスの高さとメモリ安全性を生かした堅牢なデスクトップアプリケーションとして動作します。
  • 開発フローへの影響: これまでのクラウド依存のコーディングエージェント（Cursor等）とは異なり、ローカル環境で機密コードを扱う際のセキュリティリスクをゼロにしながら、AIによる自律的なプログラミング支援を受けられるようになります。
  • 利用開始日/提供形態: GitHubにてオープンソース公開。
  • 公式サイト/GitHub: https://github.com/eli-labz/Godcoder

4. 🔥 注目のトレンドツール

mcpsnoop

  • 🔰 ひとことで言うと: AIが裏側でどんな道具をどう使っているかを、リアルタイムで覗き見できるツールです。
  • 💡 こんな人におすすめ: MCP（Model Context Protocol）を使ってAIエージェントに機能を追加している開発者や、AIが意図しない操作をしていないか監視したいセキュリティ担当者。
  • 概要: MCPのためのWiresharkとも呼べるツールです。AIクライアントとMCPサーバーの間でやり取りされるすべてのツール呼び出し（APIリクエストやファイル操作など）を透過的にプロキシし、ターミナル上のTUI（Text User Interface）でリアルタイムに可視化します。
  • 注目の理由・背景: Claude CodeやCursorなど、外部ツールを自律的に呼び出してタスクをこなすAIエージェントが普及しています。しかし、エージェントが「なぜそのファイルにアクセスしたのか」「どのようなデータがAPIに送信されているか」がブラックボックス化しやすく、デバッグが困難でした。mcpsnoopはこの課題を直接的に解決します。
  • 主な機能・用途: 通信パケットのキャプチャ、JSONの整形表示、リクエストとレスポンスのタイミング分析などをTUI上で直感的に操作できます。エージェントが予期せぬ破壊的変更を行う前に、どのような指示が送られているかを監視する用途にも最適です。
  • 他の類似ツールとの比較: 一般的なネットワークプロキシツール（Charlesやmitmproxy）と比較して、MCPプロトコルのJSON-RPC構造に特化してパースとハイライトを行うため、AI開発時のデバッグ効率が段違いに優れています。
  • 公式サイト/GitHub: https://github.com/kerlenton/mcpsnoop

claude-real-video

  • 🔰 ひとことで言うと: AIに直接動画を見せて、内容を理解させることができるツールです。
  • 💡 こんな人におすすめ: YouTube動画の要約を自動化したい人や、膨大な動画アーカイブから特定のシーンをAIに検索させたい開発者。
  • 概要: ClaudeをはじめとするLLMに対して、URLやローカルの動画ファイルを直接「視聴」させるためのローカル実行ツールです。MITライセンスで提供されています。
  • 注目の理由・背景: LLMはテキストや画像の処理には長けていますが、動画データはファイルサイズが大きすぎるため直接処理するのが困難でした。このツールは、長時間の動画をAIが理解できる形に圧縮・変換する前処理を自動化し、急速に話題を集めています。
  • 主な機能・用途: 動画から重複する不要なフレームをインテリジェントに削除（シーン認識）し、意味のある重要なフレームのみを抽出します。同時に動画内の音声を文字起こし（トランスクリプト）し、画像とテキストをセットにしてLLMに渡すことで、AIが動画の流れを正確に把握できるようにします。
  • 他の類似ツールとの比較: 単に動画を静止画に切り出してAPIに投げるスクリプトとは異なり、重複排除によってAPIのトークン消費（コスト）を劇的に削減しながら、コンテキストウィンドウの制限内に収まるように動画のハイライトを凝縮する機能が優れています。
  • 公式サイト/GitHub: https://github.com/HUANGCHIHHUNGLeo/claude-real-video

OpenTag

  • 🔰 ひとことで言うと: チームのチャットツールから、様々なAIの機能に安全かつ簡単にアクセスできるようにするシステムです。
  • 💡 こんな人におすすめ: 企業内で安全にAIエージェント（ClaudeやCodexなど）を導入し、アクセス権限や操作ログをしっかり管理したいITインフラ担当者。
  • 概要: Slackなどのチャンネルネイティブなチャットツール向けの、オープンソースのエージェントゲートウェイです。チームの会話スレッドを、Claude Code、Codex、Docker、カスタムCLIなどの適切なAIエージェントやツールにルーティングします。
  • 注目の理由・背景: 社内でAIを利用する際、個々の社員がバラバラにAIツールを使うと、プロンプトの属人化や情報漏洩のリスクが高まります。OpenTagは、社内のチャットツールを基点にAIエージェントを一元管理するためのハブとして機能し、エンタープライズでの導入ハードルを下げます。
  • 主な機能・用途: きめ細やかなポリシー設定（誰がどのエージェントを使えるか）、ワークフローの承認プロセス、コンテキストの記憶（メモリ）、そして監査ログ（Audit logs）の取得機能を提供します。これにより、AIがコードを修正する前に人間の承認を挟むといった安全な運用が可能になります。
  • 他の類似ツールとの比較: 単純なSlack-to-ChatGPT連携ボットとは一線を画し、複数の自律型エージェント（Docker内でコマンドを実行するエージェントなど）に対するルーティングや、エンタープライズ水準のセキュリティと監査機能を備えている点が最大の強みです。
  • 公式サイト/GitHub: https://github.com/linxidnju/OpenTag

CSswitch

  • 🔰 ひとことで言うと: Claudeの公式アプリを、裏で安価な別のAI（DeepSeekなど）に繋ぎ変える裏技ツールです。
  • 💡 こんな人におすすめ: Claude Scienceなどの高機能なデスクトップアプリを使いたいが、APIの利用料金を抑えたい個人の研究者やエンジニア。
  • 概要: Claude Scienceアプリの推論リクエストを、DeepSeekや通義千問など、ユーザーが任意に設定したOpenAI互換のAPIエンドポイントに転送するためのmacOSメニューバーアプリです。
  • 注目の理由・背景: Claudeの公式デスクトップアプリは、MCP機能やローカルのコード実行環境を備えた強力な開発ツールですが、重いタスクではAPIコストが膨らむ傾向がありました。このツールは、UIやローカル実行の恩恵を受けながら、推論部分だけをより安価なサードパーティモデルに切り替えることを可能にしました。
  • 主な機能・用途: リクエストのインターセプトと転送、さらには「ローカル仮想ログインによる認証スキップ機能」を搭載しています。ツール呼び出しやMCPの機能はそのまま維持されるため、安価なモデルを使って高度なエージェント操作を行えます。
  • 他の類似ツールとの比較: 単なるAPIプロキシではなく、特定のアプリケーションの認証や特殊な機能（Skill、MCP）を保持したままモデルを切り替えることができる点がユニークです。※本ツールは個人学習用であり、利用規約の観点から使用にはリスクを伴う点に注意が必要です。
  • 公式サイト/GitHub: https://github.com/SuperJJ007/CSswitch

5. 💡 その他・Tips

  • Agentic Codingの安全性確保: 本日の緊急セキュリティ情報でお伝えしたように、AIが自律的にコードを書いて実行する時代において、脆弱性の混入リスクがかつてないほど高まっています。GitHubのトレンドには CLI that helps AI agents avoid vulnerable dependencies というリポジトリも見られ、AI自身に脆弱なライブラリを使わせないためのガードレール開発が盛んになっています。AIにコードを書かせる際は、必ずSandbox化された環境（Dockerコンテナ等）で実行し、mcpsnoop のようなツールで外部との通信を監視する習慣をつけましょう。

6. 📝 総評

📌 今日の一言まとめ AIは「自動で弱点を見つける天才」へと進化しましたが、それは同時に攻撃の脅威が増すことを意味します。AIの自律的な行動を監視し、数学的に安全性を証明できるツールを使いこなすことが、これからの必須スキルになります。

本日のニュース全体を通じて浮き彫りになったのは、「AIの自律性（Agentic AI）の急激な高まりと、それに伴うセキュリティパラダイムの崩壊・再構築」です。

AnthropicのClaude Mythosが引き起こした「CVE報告数の3.5倍の急増」は、サイバーセキュリティの歴史において特筆すべき転換点です。これまで人間の専門家が時間をかけて見つけていた「針」を、AIが秒単位で見つけ出すようになりました。これは防御側がシステムを堅牢にするために有益である一方、攻撃側にとっても未知の脆弱性を大量に見つける強力な武器になります。私たちは今、AIとAIが脆弱性の発見スピードを競い合う「自動化された軍拡競争」の真っ只中にいます。

こうした状況下で、Mistralの「Leanstral 1.5」のリリースは希望の光と言えます。「確率で推測するAI」から「数学的に正しいことを証明できるAI」への進化は、金融・医療・インフラなど、絶対にバグが許されない領域へのAI適用を現実のものとします。同時に、「mcpsnoop」や「OpenTag」のように、AIのブラックボックスな行動を人間が監視・統制（アライメント）するためのツールの台頭は、私たちがAIを盲信するのではなく、適切なガードレールを設けて協働するフェーズに入ったことを示しています。

明日以降のエンジニアにとって重要なのは、「コードを書くこと」以上に、「AIが書いたコードの安全性をどう担保するか」に注力することです。ローカルLLMでの検証、形式検証ツールの導入、そしてエージェントの行動監査を開発フローに組み込むことが、これからのスタンダードとなるでしょう。

7. 📖 用語解説

用語 解説
CVE (共通脆弱性識別子) ソフトウェアに見つかったセキュリティ上の弱点（バグなど）に付けられる、世界共通の整理番号です。ニュースで「CVE-2026-XXXX」と出たら、「どこかに重大な弱点が見つかった」というサインです。
SSRF (サーバーサイドリクエストフォージェリ) 悪い人がサーバーをだまして、サーバー自身に別の内部コンピューターへ通信させる攻撃方法です。例えるなら、会社の内線電話を乗っ取って、外部から社長室にイタズラ電話をかけるようなものです。
RCE (リモートコード実行) 攻撃者がインターネット越しに、あなたのパソコンやサーバーで勝手にプログラムを動かしてしまう、最も危険な攻撃の一つです。
TOCTOU (Time-of-check time-of-use) システムが「安全か確認した瞬間」と「実際に使う瞬間」のわずかな時間の隙間を狙って、中身をすり替える攻撃です。遊園地でチケットを見せた直後に、別の人と入れ替わって入場するような手口です。
MCP (Model Context Protocol) AIがパソコン内のファイルを見たり、ウェブで検索したりといった「外部の道具」を使うための共通のルールのことです。AIに手足を与える仕組みと言えます。
形式検証 (Formal Verification) プログラムが絶対にバグを起こさず正しく動くことを、テストを何度も繰り返すのではなく、「数学の証明」のように理論的に100%完璧だと証明する手法です。
MoE (Mixture of Experts) AIの脳内に「数学の専門家」「文章の専門家」など複数の専門家を用意し、質問に応じて適切な専門家だけを呼び出す仕組みです。計算量が減り、応答が速くなります。

(出典: 各公式サイト、GitHub、リリースノート、TechニュースサイトよりAIが要約)