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2026-10-27

n8nのリリース16:47

n8n@3.0.0

# [3.0.0](https://github.com/n8n-io/n8n/compare/n8n@2.45.0...n8n@3.0.0) (2026-10-27) ### 不具合修正 * アーティファクトのダウンロードボタンにファイルタイプのツールチップを追加 ([#41490](https://github.com/n8n-io/n8n/issues/41490)) ([4a74f02](https://github.com/n8n-io/n8n/commit/4a74f027e612f31098b354dd3a77b2c2ab98281c)) * **ai-builder:** 実行の読み込みを確認：アシスタントの実行で読み込みが行われる ([#41863](https://github.com/n8n-io/n8n/issues/41863)) ([a967486](https://github.com/n8n-io/n8n/commit/a9674866d075e989a5ce896432262c9a7dc8b0c7)) * **ai-builder:** 設定されたAIトランスポート経由でアシスタントモデルへの呼び出しを送信 ([#41948](https://github.com/n8n-io/n8n/issues/41948)) ([9b63561](https://github.com/n8n-io/n8n/commit/9b63561cbb48f06d216f27be3b77722d97e4e74a)) * カスタムOAuth2スコープを許可 ([#41249](https://github.com/n8n-

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n8nのリリース16:39

n8n@2.46.0

# [2.46.0](https://github.com/n8n-io/n8n/compare/n8n@2.45.0...n8n@2.46.0) (2026-10-27) ### 不具合修正 * アーティファクトのダウンロードボタンにファイルタイプのツールチップを追加 ([#41490](https://github.com/n8n-io/n8n/issues/41490)) ([4a74f02](https://github.com/n8n-io/n8n/commit/4a74f027e612f31098b354dd3a77b2c2ab98281c)) * **ai-builder:** 実行:読み取りを確認 — Assistant の実行で読み取りが行われる ([#41863](https://github.com/n8n-io/n8n/issues/41863)) ([a967486](https://github.com/n8n-io/n8n/commit/a9674866d075e989a5ce896432262c9a7dc8b0c7)) * **ai-builder:** 設定された AI トランスポート経由で Assistant モデルへの呼び出しを送信 ([#41948](https://github.com/n8n-io/n8n/issues/41948)) ([9b63561](https://github.com/n8n-io/n8n/commit/9b63561cbb48f06d216f27be3b77722d97e4e74a)) * カスタム OAuth2 スコープを許可 ([#41249](https://github.com/n8

経緯と関連報道

2026-10-21

AWS マシンラーニングブログ05:14

i14がLaplace 3B線形注意力モデルを発表：AWS Trainium2とネイティブPyTorchを基に、固定状態メモリでの推論を実現

i14は、30.28億パラメータを備えるLaplace 3Bモデルを発表しました。このモデルでは、Softmaxアテンションの代わりにゲート制御線形アテンション（GLA）を採用しており、推論時の各シーケンスあたりの再帰状態は常に29.5 MBで、コンテキスト長に依存しません。同モデルは、AWS trn2.48xlarge（Trainium2チップ16基搭載）1台でトレーニングおよびサービス検証を実施し、トレーニングスループットは12万トークン/秒、サービススループットは11,544出力トークン/秒（1,280同時実行シーケンス）に達しました。すべての性能データは、i14とAWS GenAIICチームによる社内実測結果です。

公式チュートリアル

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