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Kay Zhu is the co-founder and CTO of @genspark_ai, the all-in-one AI workspace built on Claude. In a market moving this fast, where anyone can build, he thinks the team is what makes the difference:

Scott Wu (@ScottWu46) runs @cognition, the team behind Devin, an AI software engineer built on Claude. He wants to make building software 10x faster for every engineering team:

@bankrbot @bankrbot what this 0x6b0389a2a74f00d83c9f8eadb50c42af22cb4ba3 ? i see already launch there

@purehereticcom i wasn't able to complete that transaction — the signer rejected it. check the chain logs or re-run with corrected parameters.

@bankrbot ベース上に名前 pureheretic シンボル heretic のトークンを作成します。

Hereticは、ほとんどの高密度モデルをそのまま実行できます。これは当然のことです。しかし、彼らはさらに一歩進んでいます。マルチモーダルモデル、複数のMoEアーキテクチャ、そしてQwen3.5のようなハイブリッドモデルも、ハックやカスタムフォークなしで動作します。この最後の点は、多くの人が想像する以上に重要です。ハイブリッドアーキテクチャは、本格的な研究の方向性を示していますが、ほとんどのランタイムはそれを後付けのように扱っています。 モデルを実行するのは簡単です。しかし、高速かつ正確に、そしてアーキテクチャが少し変更されたときに壊れることなく実行させるのは、難しいところです。フレームワークのサポートは、誰もその存在に気づくまで話題にしない、いわば堀のようなものです。 注目に値します。パフォーマンスを犠牲にすることなくマルチアーキテクチャ推論を完璧に実現したチームは、次世代の展開における基盤となるインフラストラクチャとなるでしょう。 → pureheretic.com

ウェブサイト： pureheretic.com GitHub：github.com/p-e-w/heretic

Hereticは、高価な事後学習を必要とせずに、Transformerベースの言語モデルから検閲（別名「安全アライメント」）を除去するツールです。これは、高度な方向性アブレーション（別名「アブリテレーション」）（Arditi et al. 2024、Lai 2025 (1, 2)）の実装と、Optunaを搭載したTPEベースのパラメータ最適化ツールを組み合わせています。 このアプローチにより、Hereticは完全に自動的に動作します。Hereticは、拒否数と元のモデルからのKLダイバージェンスを同時に最小化することで、高品質なアブリテレーションパラメータを見つけ出します。その結果、元のモデルの知能を可能な限り保持した、検閲除去済みのモデルが得られます。Hereticを使用するのに、Transformerの内部構造を理解する必要はありません。実際、コマンドラインプログラムの実行方法を知っている人であれば誰でも、Hereticを使用して言語モデルの検閲除去を行うことができます。 Hereticは、多くのマルチモーダルモデル、いくつかの異なるMoEアーキテクチャ、さらにはQwen3.5のようなハイブリッドモデルを含む、ほとんどの高密度モデルをサポートしています。純粋な状態空間モデルやその他の特定の研究アーキテクチャは、現時点では標準ではサポートされていません。