要点だけまとめると、**DiffusionGemma GGUFは普通のGGUFモデルとして扱うと詰まる**、というのが最大のポイントです。 **先に知るべきこと** DiffusionGemmaは通常のautoregressive LLMではなく、`diffusion-gemma` architectureのGGUFです。なので、普通の`llama-cli`、`llama-server`、LM Studio、Ollama、Unsloth Studioの通常推論経路では、モデルファイル自体が正しくても実行できないことがあります。 典型的なエラーはこれです。 ```text unknown model architecture: 'diffusion-gemma' llama.cpp does not support this GGUF's model architecture ('diffusion-gemma') ``` この場合、モデルが壊れているのではなく、runner側が未対応です。 **必要なrunner** 現状はDiffusionGemma対応入りの`llama.cpp` PR/ブランチを使い、通常の`llama-cli`ではなく、専用の: ```text llama-diffusion-cli ``` をビルドして使うのが本筋です。 **CUDAビルドの罠** GPUで使うならCUDAビルドが必要です。ただし古いCUDA Toolkitだと、最近のMSVCでビルドに失敗します。 典型例: ```text error STL1002: Unexpected compiler version, expected CUDA 12.4 or newer. ``` これはCUDAが古いという意味です。CUDA 12.4以上を使うのが安全です。 **低VRAMでの現実** 8GB VRAM級ではモデル全体は載りません。全部GPUに載せようとするより、部分オフロードが現実的です。 実用ラインはだいたい: ```text -ngl 8 --diffusion-kv-cache on --diffusion-eb on ``` `-ngl auto`や`-ngl all`は一見便利ですが、低VRAM環境ではVRAM/RAMを攻めすぎて不安定になりがちです。手動で`-ngl`を固定した方が安全です。 **KV cacheはON** `--diffusion-kv-cache on`はかなり効きます。 OFFだと毎stepの負荷が重くなりやすいです。まずONで試すべきです。 **KV cache量子化は万能ではない** 通常LLM感覚で、 ```text -ctk q8_0 -ctv q8_0 -ctk q4_0 ``` などを入れたくなりますが、DiffusionGemmaでは必ず速くなるとは限りません。特にV cache量子化はFlash Attention絡みで失敗・低速化する可能性があります。まずはデフォルトKV型でよいです。 **`-n`の意味が普通と違う** DiffusionGemmaでは`-n`は普通の「最大生成token数」として体感しにくいです。 内部では固定長canvasをブロック単位でdenoiseします。 今回のモデルでは: ```text canvas_length = 256 -n 1 -> 1ブロック -n 512 -> 2ブロック -n 1024 -> 4ブロック ``` 短い回答なら`-n 1`で十分。 献立や計画のような長めの回答は`-n 512`が必要です。 **step数と品質** `--diffusion-eb-max-steps`が実用上かなり重要です。 ```text 16 steps: 速いが崩れやすい 32 steps: 遅いがだいぶ読める ``` `--diffusion-steps`だけ下げても、EB modeでは`--diffusion-eb-max-steps`側が効いている場合があります。両方揃えるのが分かりやすいです。 ```text --diffusion-eb-max-steps 32 --diffusion-steps 32 ``` **visual modeが面白い** DiffusionGemmaを試す価値は、普通のtoken streamingではなく、canvasがstepごとに更新されるところです。 ```text --diffusion-visual --diffusion-visual-progress --diffusion-visual-interval 1 ``` を付けると、途中で文が崩れたり整ったりする過程が見えます。 **日本語プロンプトの罠** Windowsでは日本語を`-p`で直接渡すと文字化けすることがあります。 UTF-8のプロンプトファイルを作って: ```text -f prompt.txt ``` で渡すのが安全です。 **thinking/channel問題** モデルやテンプレート次第で、出力にこういうものが混ざります。 ```text <|channel>thought ... <channel|> ``` これはチャットテンプレート/モデル形式/runner未成熟の問題です。 可能ならテンプレートに`enable_thinking=false`を渡す、または表示側で`<channel|>`以降だけ抜くと扱いやすくなります。 ただし、観察目的なら全部見えていた方が面白いです。 **反復検出の罠** runner側が反復を見つけて出力を切ることがあります。 ```text しししし 多多多多 ******** ``` みたいな崩れを止める目的ですが、DiffusionGemmaではこれが暴発して、`-n 512`で2ブロック生成するはずが1ブロックで止まることがあります。 理想は: ```text EOG tokenなら終了 反復は表示上trimしてもよい でも反復だけで次ブロック生成を止めない ``` です。 **おすすめ初期設定** まず試すならこれです。 ```powershell llama-diffusion-cli ` -m model.gguf ` -f prompt.txt ` -dev CUDA0 ` -ngl 8 ` -n 512 ` --fit off ` --diffusion-eb on ` --diffusion-kv-cache on ` --diffusion-eb-max-steps 32 ` --diffusion-steps 32 ` --diffusion-visual ` --diffusion-visual-progress ` --diffusion-visual-interval 1 ``` 短文なら: ```text -n 1 --diffusion-eb-max-steps 16 ``` 長めなら: ```text -n 512 --diffusion-eb-max-steps 32 ``` **最終評価** 低VRAM環境では、DiffusionGemmaはまだ普通のLLMより実用的とは言いにくいです。 ただし、5 canvas-token/s相当くらいは出ることがあり、visual mode込みの「面白枠」「研究枠」「将来比較用」としてはかなり価値があります。 一発でやるなら、最初からこう考えるのが近道です。 ```text 普通のGGUF runnerではなく専用diffusion runnerが必要 CUDA 12.4以上でビルド -nglは手動固定 KV cacheはON -nはcanvasブロック数 品質はEB stepsで調整 日本語はUTF-8ファイル visual modeで観察 反復停止は信用しすぎない ```

codexに似たようなスクリプトを出力できるであろうプロンプトを作れ、と言ったら以下のようなものが出力された。詳細だけど、正直大体のことは最近のLLMなら勝手に配慮してくれる気はする。: あなたはWindows向けのPowerShell実装者です。以下仕様を厳密に満たすCLIツールを作成してください。GUIは不要です。 【目的】 複数の移行元フォルダを、指定した移行先ドライブへrobocopyで安全に移行する。 実行ログは移行先ドライブへ保存し、ターミナルには細かいファイル単位ログを出さない。 全件成功後のみ、削除前にverify結果の要約を表示して最終確認を取る。 【成果物】 1. `Run-FileMigration.ps1` 2. `Start-FileMigration.cmd`（ダブルクリックでターミナル起動→対話実行） 3. 使い方（短く） 【必須仕様】 1. 入力 - 移行元: 複数指定可（カンマ区切り or 改行区切り） 例: `D:\src, D:\image\download, D:\画像ファイル, E:\movie` - 移行先: ドライブ文字（例 `H` または `H:`） 2. バリデーション - 移行元はフルパスの既存フォルダのみ許可 - 移行元と移行先が同一ドライブならエラー停止 - ドライブ直下（例 `D:\`）を移行元としては禁止 - エラー時は即停止し、理由を明確に表示 3. 実行ロジック（各移行元ごとに順番実行） - コピー先は「移行元ドライブ以降の相対パス」を移行先ドライブに再現 例: `D:\a\b` -> `H:\a\b` - 各移行元に対して以下4フェーズを実行 - small: `/E /MAX:4194304 /DCOPY:DAT /COPY:DAT /XJ /R:1 /W:1 /MT:64` - mid: `/E /MIN:4194304 /MAX:268435456 /DCOPY:DAT /COPY:DAT /XJ /R:1 /W:1 /MT:8` - large: `/E /MIN:268435456 /DCOPY:DAT /COPY:DAT /XJ /R:1 /W:1 /MT:1 /J` - verify: `/E /DCOPY:DAT /COPY:DAT /XJ /R:1 /W:1 /MT:128` - ログは移行先ドライブ配下 `\<dest>:\logs\...` に保存（small/mid/large/verifyを分離） - ログは詳細をすべて残すこと（robocopyの詳細ログ） - ターミナルは簡易表示のみ（進行中フェーズ、成功/失敗、全体進捗）。ファイル単位の行は表示しない 4. 失敗判定 - robocopy終了コード `0～7` を成功、`8以上` を失敗として即停止 - 失敗時は以降の処理（削除確認含む）を行わない 5. 削除前確認 - 全件成功後のみ、各移行元のverifyログから「robocopy末尾サマリー（合計/コピー済み/スキップ/不一致/失敗/終了時刻）」を抽出して表示 - その後、1回だけ質問: `すべての移行元を削除しますか？ (yes/no)` - `yes` のときのみ全移行元を削除。`no`なら削除しない 6. 文字コード - 日本語環境前提。robocopyログの読み取りはShift_JIS (CP932) を優先 - スクリプト内メッセージは日本語で自然に表示 - 文字化けしない実装にする 7. UX - 実行開始時に「停止は Ctrl+C」で中断できることを明示 - 初心者向けにメッセージをわかりやすくする 【実装制約】 - 外部モジュール不使用（PowerShell標準のみ） - PowerShell 5.1/7 で動くよう配慮 - GUI実装は不要 【出力形式】 - まず `Run-FileMigration.ps1` の全コード - 次に `Start-FileMigration.cmd` の全コード - 最後に実行例を2～3行 - 曖昧な説明ではなく、実行可能な完成コードを出してください

RT @fladdict: @nullpodesu まぁ、そこだけじゃない気もしますねぇ。たとえば、放送を10秒ディレイさせてAIコンプラチェッカーいれて、致命的な配信事故とめるだけで数億円ぐらいの経済効果はありそうな予感。

RT @lulu_suzuhara: まもなくーー！！！！！ 22時よりッ！！！！！！ 【みんな…ただいまッッ…】配信致しますッ！！！！ 始まります…！！！！！ ぜひアソビニキテネッ！！！！ 🔻YouTube🔻 https://www.youtube.com/live/bTya_V54feY?si=lIMbN_NrCERzTtuY

RT @non24researcher: 「このアプリには、概日リズム障害、特に非24時間睡眠覚醒障害（N24SWD）の方に役立つ3つの計算機（と時計）が含まれています。概日リズム障害は、特に睡眠と覚醒のサイクルなど、身体機能に影響を及ぼします。」 https://t.co/s…