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【お知らせ】 5/29(金)21:00から「ubiqueラジオ#12」です！# M3春・ワンマンライブを振り返っていきます！ そしてEDには弾き語りライブも！🎤🎸 📍 URLはこちら

おはようございます！☀️ 本日は #M3春2026# です！💿 新譜2nd EP『imagine』をはじめ 各種グッズも取り揃えております！ 第二展示場2階 シ-34ab「ubique」 にてお待ちしています！ 🔻お品書きはこちら🔻

ッスッゴイライブ-春- ありがとうございました🌟‼️ 🫧セットリスト🫧 M1. この雫は、海を越える。 M2. 純情コントラスト M3. 羽根の数だけ泣いていい M4. 夏色の輝きに罪はない 1st EP「Lucent」楽曲配信🎧 公式YouTube🎥 🩵坂口渚沙　 @s_snowgirl_n 💜凪乃瑚々奈　 @cocona_LarmeR 🤍七海花菜　 @nanaumi_hana 🧡牧野りりさ　 @LarmeR_ririsa 💛みのり　 @minori_LarmeR #LarmeR# #ラルメール# #Sizuk# #雫アイドル# #坂口渚沙# #凪乃瑚々奈# #七海花菜# #牧野りりさ# #みのり#

「楽演祭EXTRA - #春のアイドル祭り2025# -」Day 2 ありがとうございました‼️ 来週はいよいよ定期公演＆第2回らるまつり!! 日程📅3月30日(日) 会場🎪SUPERNOVA KAWASAKI 🫧セットリスト🫧 M1. Love Live LarmeR! M2. ワッチャッチャ！お祭りサマー！！ M3. 純情コントラスト M4. 虹色セブンデイズ M5. この雫は、海を越える。 M6. Dear Future Light MVやライブ映像は公式YouTubeにて公開中‼️👀 是非ご覧ください💁‍♂️ 🩵坂口渚沙　 @s_snowgirl_n 💜凪乃瑚々奈　 @cocona_LarmeR 🤍七海花菜　 @nanaumi_hana 🧡牧野りりさ　 @LarmeR_ririsa 💚水川心愛　 @kokoa_larmer 💛みのり　 @minori_LarmeR #LarmeR# #ラルメール# #Sizuk# #雫アイドル# #坂口渚沙# #凪乃瑚々奈# #七海花菜# #牧野りりさ# #水川心愛# #みのり#

「楽演祭EXTRA -春のアイドル祭り2025-」Day 1 ありがとうございました‼️ 明日も出演させていただきます🌟 📍会場：ところざわサクラタウン 🎤LIVE：17:50-18:20 🗣️トークライブ：18:35-18:50 🛒物販：19:00-20:00 🫧セットリスト🫧 M1. Dear Future Light M2. ギュッってしちゃおう！ M3. Love Live LarmeR! M4. Violet Coral M5. Crazy night Silver moon M6. この雫は、海を越える。 MVやライブ映像は公式YouTubeにて公開中‼️👀 是非ご覧ください💁‍♂️ 🩵坂口渚沙　 @s_snowgirl_n 💜凪乃瑚々奈　 @cocona_LarmeR 🤍七海花菜　 @nanaumi_hana 🧡牧野りりさ　 @LarmeR_ririsa 💚水川心愛　 @kokoa_larmer 💛みのり　 @minori_LarmeR #LarmeR# #ラルメール# #Sizuk# #雫アイドル# #坂口渚沙# #凪乃瑚々奈# #七海花菜# #牧野りりさ# #水川心愛# #みのり#

【🍵御礼☀️】 村上新茶バスツアー、#村上茶# の魅力を感じる1日はいかがでしたか😊 #NGT48# ミニコンサート 📝セットリスト M1 春はどこから来るのか？ M2 シャーベットピンク M3 蒸発した水分 M4 みどりと森の運動公園 M5 Maxとき315号 M6 ナニカガイル 朝早くからありがとうございました⭐️

模型刚出生那会儿，用的哪块显卡，居然能查出来？🔍 11 月 12 日，前 OpenAI 研究员 Will DePue 的团队发了份报告：6 个中国开源模型的权重里，藏着英伟达 Blackwell 芯片的指纹。 原理说人话就是：模型出生前先撒一把随机初始值，撒在哪块卡上，落点就不一样。训练时没碰过的词，初始值还留在权重里，一对就对上了。 点名的有 DeepSeek-V4-Flash，证据 1385 个标准差，报告称"结论性"；还有 V4-Pro、Kimi K3、K3.1-Pro、MiniMax-M3、蚂蚁 Ling-3.1-flash。 六万亿种组合里瞎猜只能到 8 个标准差，这六个全都远远甩开。 但报告自己划了线：只能证明"一开始用的是这批卡"，证明不了卡在哪、怎么来的、算不算违规。查证脚本公开，笔记本几秒就能跑一遍。 说白了，以前查芯片走私靠报关单、靠线人，现在靠下载权重、跑个脚本——查案的工具先变了🤯 以后每个开源模型发布，是不是都得先过一遍"验卡"？你跑不跑这个脚本？

I have a major result to share. I’ve found conclusive forensic evidence that the top 4 Chinese AI labs—DeepSeek, Moonshot, MiniMax and Ant Group—have built their newest models on NVIDIA’s most advanced Blackwell chips, which are barred from export to China. This sounds insane, but I discovered that almost every AI model carries a hidden signature of the GPU that trained it. When a model is first set up, the starting values of its weights are laid out in a pattern that depends on the exact GPU. Each combination of GPU and seed number produces a unique pattern—a sort of fingerprint of the hardware used to create the model. Traces of that pattern survive training into the published model. Again, this evidence isn’t based on any insider information or leaking. It’s based on a forensic analysis of the model weights released by the companies themselves. I searched more than six trillion combinations of chip layout and seed number and matched them to open-weights models. In doing so, I found conclusive evidence that six Chinese AI models—including DeepSeek-V4-Pro, Kimi K3, and MiniMax-M3—were initialized on NVIDIA Blackwell systems. Four of the models match Grace Blackwell, the GB200 and GB300 parts in NVIDIA’s flagship liquid-cooled rack-scale systems. I then verified these results on real hardware. Running unmodified PyTorch with the seeds I’d recovered, a Blackwell B300 reproduced DeepSeek-V4-Flash’s untouched starting weights bit for bit, and a rented GB200 reproduced Kimi K3’s to a correlation of 0.999995. A Hopper H100 reproduced none of DeepSeek-V4-Flash’s, and changing the seed by one broke the match. (DeepSeek’s seed is 953049583 by the way.) The method also was verified to match 24 known open-weights models to the hardware that developers said they used. It is exceedingly unlikely that these results are a coincidence. Across six trillion combinations, the best accidental match should reach only about 8 sigma (i.e., eight standard deviations above what random chance would produce). The real matches range from 49 to 1,385 sigma, and even the weakest single test hits 20. These were data-center-scale training runs. With some analysis of release schedules and model details, I estimate that the largest, Kimi K3 and DeepSeek-V4-Pro, used 2,000 to 3,000 Blackwell GPUs each. Clusters of this size cost on the order of $150 to $200 million each to buy, and across these labs alone would add up to more than half a billion dollars of export-controlled GPUs, not counting experimental compute or otherwise. It’s quite likely that we see multi-billion dollar expenditure on export-controlled GPUs. I am highly confident in this result, and it has been independently verified by senior researchers at OpenAI and Anthropic. You can read the full report at There is much more I’ve identified about these models through other forms of checkpoint forensics like this, and will have more to share soon.