AI 安全
MissClick、座標トークンの桁位置を悪用してGUIエージェントを攻撃—標的型の誤クリック成功率は最大62.67%
MissClickはGUI座標を通常のテキストとして扱うのではなく、百の位のトークンをわずかに変化させることで、クリック位置を大幅にずらす。OS-AtlasとUGroundを対象とした研究では攻撃成功率が大きく向上しており、コンピューター操作エージェントの安全性は、要素の位置特定精度だけでは評価できないことが示された。
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推論系統
推論 runtime、量化、 serving、KV cache、成本與效能。
AI 安全
最新模型
ReflectRL、専門家の誤答軌跡を訓練シグナルに変換――GRPOのクロスドメイン評価で平均19.1ポイント向上
ReflectRLは、強力なモデルが誤答した推論軌跡を破棄せず、学生モデルに局所的な誤りを特定させたうえで、そのヒントを段階的に取り除く。研究では9つのベンチマークで安定した性能向上が報告されているが、成果は主に数学的推論の設定で得られたもので、プロジェクトに記載されたGitHubリンクも現在アクセスできない。
代理工具
GitHub Spark、新規アプリの作成を停止。llm()を使用する既存プロジェクトは推論サービスの切り替えが必要
GitHubは、Sparkへの新規ユーザー登録と新規アプリの作成を停止した。既存ユーザーがコードをエクスポートできるのは8月31日まで。デプロイ済みのWebサイトは引き続き稼働するが、GitHub Modelsに依存するllm()呼び出しはすでに機能しておらず、開発者は外部モデルを接続し、API keyと請求の管理を引き継ぐ必要がある。
AI 安全
科学的推論ベンチマークで「答えは正しいが、方法は誤り」——HLEでのショートカット解答率は37.4%
新たな研究により、モデルが数式の推測、列挙、あるいは答えを先に推測してから検証するといったショートカットを用い、問題で求められた導出を完了しないまま正解を得る場合があることが分かった。研究チームは、最終回答だけを照合すると最先端モデルの科学的推論能力を過大評価する可能性があると指摘する一方、自動監査器自体にも分類誤差が残るとしている。
最新模型
Faster-WAM、ロボットのアクションヘッドを1層に縮小し、制御推論レイテンシを66.5ミリ秒に短縮
Faster-WAMは、30層の動画Transformerに1層のアクションヘッドを接続し、層横断KV融合によって世界モデルの表現を取得することで、アクションブランチがバックボーン全体の深さを複製する必要をなくした。研究ではFast-WAM比で3.2倍の高速化が報告されているが、新アーキテクチャのコードと重みはまだ公開されておらず、結果も主にシミュレーションベンチマークに基づいている。
代理工具
Harness-R1、エージェントの失敗軌跡から実行フレームワークの修正を学習——Qwen3.5-9Bの成功率が9.3ポイント向上
Harness-R1は、対象エージェントのモデル重みを調整するのではなく、別の9Bモデルを訓練し、そのコンテキスト、ツール、検証プログラムを修正する。3つの環境における平均成功率は44.3%から53.6%に上昇したが、パッチの安全性を検証できる公開コードはまだ提供されていない。
最新模型
CMuon、DiTの融合重みを分割してから直交化——675MモデルでAdamW比2倍の学習速度
CMuonは、Muonが融合後のQKV、AdaLN、FFNの重みを一括して直交化すると、機能の異なる部分空間が互いに干渉することを明らかにした。ブロック単位のモメンタム直交化によって学習後半の収束を改善したが、2倍の高速化は現時点では単一の675M DiT設定でのみ検証されている。
推論系統
xPress、拡散型ドラフトに因果関係を復元し、Qwen3-8Bのデコードスループットを平均約1.3倍に向上
xPressは、ブロック拡散ドラフトとターゲットLLMの間に1回の並列因果リファインメントを追加し、「各トークンは妥当だが、シーケンス全体としては不自然」であることによる早期棄却を抑える。研究報告によると、ドラフトの平均受理長は約30％増加したが、現時点では独立検証が可能な公開実装はない。
代理工具
AgentTrajectorySentinel、マイクロ秒単位の時系列監視でエージェントの暴走を阻止、実験でタスク成功率が52％から73％に向上
新たな研究では、別のLLMにエージェントの各ステップを審査させる代わりに、ツール操作、レイテンシー、出力、token確率などのテレメトリーから軌跡の逸脱を検出する。システムのコストは1ステップ当たり約200マイクロ秒だが、導入環境ごとに正常な軌跡を用いた再キャリブレーションが必要となる。
代理工具
GitHub Copilotのクラウドエージェントで推論強度を選択可能に、複雑なタスクではAI Creditsを追加消費して推論を深化
GitHubは、開発者がCopilot cloud agentのタスクを開始する際に、モデルと推論強度を同時に指定できるようにした。推論強度を高めることで、複数ファイルにまたがるデバッグやアーキテクチャ分析が改善する可能性がある一方、tokenとAI Creditsの消費量は増えるため、チームはコストと品質の基準を改めて構築する必要がある。
推論系統
Cloudflare、prefill と decode で精度を分離、GLM 5.2 の decode スループットを最大55%向上
Cloudflare は FP8 KV cache により Kimi K2.6 の並列処理容量を拡大し、GLM 5.2 の decode では INT4 重みを採用した。また、共有 KV cache にページ世代タグを導入し、マルチテナント環境のリクエストが誤ったキャッシュを読み取るのを防いでいる。
最新模型
MiniMax H3、動画・音声生成モデルの重みを公開。ComfyUIも実行可能なワークフローを同時提供
MiniMaxはH3動画モデルの重みを公開し、開発者が同期音声を含むImage-to-Video生成をローカルで実行できるようにした。ComfyUIには公式ワークフローが追加されたが、コンシューマー向けGPUでの検証は枝刈りやINT8派生ファイルに大きく依存しており、元の重みの品質を完全に再現したものとは見なせない。