Lumo1.1が来たよ~

暗号化して安全にメールを送受信できるサービスを展開するProtonがAIもやっているんだね。

どうやらLumoという名称で、ProtonもAIに力を入れている感じ。

ぜんぜん知らなかったのだけれど、Lumoは1か月前ぐらいに発表されたサービスっぽい。

Say hello to Lumo, your privacy-first AI assistant
by u/Proton_Team in lumo

暗号化の世界にAIの流行が来てるのかな~。

ブログポストを見る感じ、Protonの得意とするPGPを基盤とした暗号化システムをAIに適用した感じの設計だね。

Lumo security model: How Proton makes AI private | Proton
Your AI chats deserve privacy. Learn how Lumo keeps your conversations confidential with zero-access encryption and no logs.

最近のAIが「個人情報の扱い、怪しくない?」ってことで、意外と人気が出そうだけれど、どこまで賢いモデルをProtonに作れるかも大事そう。

てっきり、Lumoはサービス名で、中身のAIはProtonホストの他社AIモデルかと思っていたらLumoはProtonオリジナルモデルなのかな?そんなわけないと思うけれどなあ。

Lumo security model: How Proton makes AI private | Proton
Your AI chats deserve privacy. Learn how Lumo keeps your conversations confidential with zero-access encryption and no logs.
Lumo is now using the gpt-oss-120b model
by u/sonnick in lumo

裏ではgpt-oss-120bが動いてるみたいなことを言うユーザーがいたりと、ちょっとわかんない。

Introducing Lumo 1.1 - faster, smarter, and just as private
by u/Proton_Team in lumo

とはいえ、Lumo 1.1が公開されたということはまあ、それなりに進歩があったのでしょうね。Redditでは「結構いいじゃん」みたいな声が多いので、実用レベルって感じ?

Lumo is on LSD (classic case of AI hallucination)
by u/Interesting_Drag143 in lumo

とはいえ、ハルシネーションは多いようで、大手AIサービスのように自分を超えた天才って感じではなさそう。まだまだ適当言ってるモデルって感じ。

If Lumo is fully open source, where is its source code?
by u/id101010 in lumo
Unlike other AI assistants, my code is fully open source, so anyone can verify that it’s private and secure — and that we never use your data to train the model.

Source: https://lumo.proton.me/about

About Lumo, the privacy-first AI assistant | Lumo by Proton
Lumo helps you stay productive and private. As a privacy-first AI assistant, Lumo protects you with Proton’s no-logs policy and zero-access encryption.

Redditで指摘されている通り、lumoはopen sourceをうたっているのだが、実際はソースコードが公開されていない。おそらく、単にプロダクトのリリースに忙しく、公開が遅れているだけだと思うが、ちょっと心配。

Can someone explain in human terms why I should upgrade to Plus?
by u/Obito_1070 in lumo

見どころは有料Planとして提供されているPlus Subscriptionは回数制限なしで結構よさそうに思える。とはいえ、Protonのサービスは全体的に細かいところの作りこみが甘いので、「今後の発展に期待して、寄付!」というオカネモチ以外は様子見でいいかもね。

Comment
by u/Obito_1070 from discussion
in lumo
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by u/Obito_1070 from discussion
in lumo

ちなみに競合サービスというか、プライバシー重視しますよ~系AIサービスにはduck.aiがある。

Duck.ai - DuckDuckGo Help Pages
Duck.ai allows you to chat anonymously with 3rd-party AI chat models for free.

検索サービスを提供しているから、こっちもなかなか面白そうな発展を思想だよね~。

ProtonはProtonでProton MailのほかにもProton Driveやらなんやらいろいろサービスを展開しているから、Googleみたいな感じで、Protonのサービスを使えば結構便利に不便なく生活できそう。それでいてプライバシーは守られるのはよさそうじゃない?

Proton Drive integration — You can easily add end-to-end encrypted files from your Proton Drive to your chats with Lumo.

現時点でLumoはProton Driveとの統合がされているようだし、将来的にはメールをLumoで書く、みたいなことができるのかな?夢が膨らむね~。

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Capture Oneに待望のネガフィルム変換機能が来た

2026年4月3日、Capture One 16.7.4 がリリースされた。目玉はなんといっても Negative Film Conversion(ネガフィルム変換) の搭載だ。これまで Cultural Heritage エディション限定だったネガ反転処理が、ついに通常の Capture One Pro / Studio でも使えるようになった。 何が変わったのか 従来、Capture One でネガフィルムをポジに変換するには、Cultural Heritage(CH)エディションを使う必要があった。CH は文化財デジタル化向けの専用製品で、Base Characteristics ツールに Film Negative / Film Positive モードが用意されていた。しかし一般の写真愛好家がフィルムスキャンのためだけに CH を導入するのは現実的ではなく、多くのユーザーは Lightroom とそのプラグイン(Negative Lab

By Sakashita Yasunobu

雨の中、歩くべきか走るべきか

傘を忘れた日の永遠の問い、歩くか、走るか、いやいっそ雨宿りをするのか。物理で決着をつける。 モデル 人体を直方体で近似。上面積 $A_{\text{top}}$(頭・肩)、前面積 $A_{\text{front}}$(胸・顔)。雨は鉛直一様(落下速度 $v_r$、数密度 $n$)、距離 $d$ を速度 $v$ で直線移動する。 人体の直方体モデルは、上から見た水平断面が $A_{\text{top}}$、正面から見た鉛直断面が $A_{\text{front}}$ の二面で構成される。移動方向は水平、雨は鉛直に降る。 受ける雨滴数は、上面が $n v_r A_{\text{top}

By Sakashita Yasunobu

T-GRAIN・Core-Shell・旧式乳剤の定量比較

Kodak T-GRAIN、Ilford Core-Shell、旧式立方晶乳剤。写真フィルムの性能を左右する三つの乳剤技術を、特許文献と数式に基づいて比較する。 1. 出発点: 旧式乳剤の構造と限界 T-MAXやDeltaが何を改良したのかを理解するには、まず従来の乳剤がどのようなものだったかを押さえておく必要がある。 1980年代以前、標準的なハロゲン化銀乳剤はAgBrやAgBr(I)の結晶が立方体(cubic)か不定形(irregular)の形をしていた。Tri-XやHP5の祖先にあたるこれらの乳剤では、結晶のアスペクト比(直径対厚さの比)はおおむね1:1から2:1。三次元的にほぼ等方的な粒子が乳剤層にランダムに散らばっていた。 この形態が感度と粒状性のトレードオフに直結する。立方晶粒子を一辺 $a$ の立方体として近似すると、表面積と体積、そしてその比は次のとおりである。 $$ S_{\text{cubic}} = 6a^2, \quad V_{\text{cubic}} = a^3, \quad \frac{S}{V} = \frac{6}

By Sakashita Yasunobu

クジラはなぜがんにならないのか

体が大きい動物ほど細胞の数が多い。細胞が多ければ、そのうちどれかががん化する確率も高くなるはずだ。ところが現実には、クジラやゾウのがん発生率はヒトよりも低い。1977年、疫学者リチャード・ピートがこの矛盾を指摘した。以来この問いは「ピートのパラドックス」と呼ばれ、比較腫瘍学における最大の謎のひとつであり続けている。 種の中では予測通り、種の間では崩れる 同じ種の中では、直感どおりの傾向が確認されている。身長の高いヒトはそうでないヒトよりがんの発生率がやや高く、年齢を重ねるほどがんは増える。細胞の数が多いほど、細胞分裂の回数が多いほど、がん化の確率は上がる。 しかし種を超えて比較すると、この関係が崩壊する。シロナガスクジラの細胞数はヒトの約1000倍にのぼるが、がんの発生率がヒトの1000倍になるわけではない。哺乳類全体を見渡しても、体サイズとがんリスクの間に明確な正の相関は長い間見つかっていなかった。がんの発生率は種が異なっても約2倍の範囲にしか収まらないとされてきた。体サイズの差は100万倍を超えるにもかかわらず。 ゾウが持つ余分ながん抑制遺伝子 最もよく知られた説明は

By Sakashita Yasunobu