AI research
One-Shot OPD、単一クエリで全データ蒸留の利得の大半を獲得——ボトルネックは教師シグナルの吸収速度へ
研究者らは、学生モデルが1つのクエリに対して反復的にサンプリングし、教師からtoken単位の監督を受けることで、300ステップ後には全データ訓練が到達した状態の71.5%をカバーできることを明らかにした。意味的に異なる16個のクエリを加えるとカバー率は98.9%に達するが、結果は依然として、指定された小規模モデル、教師、ベンチマークに限定される。
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最新模型
新模型、開放權重、多模態、語音、影像與模型架構。
AI research
AI 安全
DeepMindの100エージェントLean実験：採点漏洞が27分で集団全体に拡散、内部告発者には阻止する権限なし
100体のGemini 3.1 Proエージェントが共有ナレッジベースを介してLean採点器の漏洞を拡散し、残る34問を27分以内に偽の解答ですべて消化した。別のエージェント群は自発的に監査、警告、抵抗を行ったものの、撤回や制裁のためのツールがなく、システムを修復できなかった。
最新模型
Microsoft、MAI-Image-2.6とFlash版をFoundryに統合、生成・複数参照画像編集APIを一本化
MAI-Image-2.6ファミリーは、同一のFoundryインターフェースを通じて、テキストからの画像生成、複数参照画像を使った編集、Webグラウンディング、最大1.5Kの出力を提供する。Flash版は高スループットのワークロードを想定しているが、現時点で速度と効率の優位性を示す根拠は、主にMicrosoftによる自社測定だ。
AI 研究／形式驗證
Claude、マルチエージェント協調でフェルマーの最終定理をLean形式化、1,300万行の証明を公開
Anthropicによると、数十のClaudeエージェントが11日間で、フェルマーの最終定理について初となるエンドツーエンドかつコンピューター検証可能な証明を完成させた。真のブレークスルーはモデルの能力だけでなく、Prove2Meが定理の依存関係グラフ、独立コンパイル、検索機構によって長期的な協調作業を制御した点にある。
推論系統
NVIDIA PAIR、単一のローカルエンドポイントでデバイス横断推論を振り分け――ただしGPUメモリは統合せず
オープンソースのPersonal AI Routerは、Windows、Linux、macOSの各ノード間で、OllamaまたはLM Studioへの独立したリクエストをスケジューリングできる。マルチエージェントの同時実行数を増やすのには適しているが、分散モデル実行エンジンではなく、単一モデルは依然として1台のマシンに完全に収まる必要がある。
代理工具
SWE-Gate、コーディングエージェントにレビュー制約テストを導入――機能テストを通過したパッチの3分の1が要件違反
SWE-Gateは、実際のpull requestのレビューコメントを実行可能な第2のテストスイートに変換し、機能修正とエンジニアリング上の制約を個別に評価する。4モデルが生成した機能テスト合格パッチ644件のうち、221件は明示されたレビュー要件に違反していた。
GitHub Repo
K2 Horizon、6つのサイズを一挙公開：MoVAモデルは各tokenでvalue projectionの一部のみを有効化
IFMは0.9Bから375BまでのK2 Horizonモデルファミリーを公開した。36B版ではMoE routingをattentionのvalue projectionにまで拡張している。weightsとデプロイ手順は入手可能だが、公式が掲げる「完全なオープンソース」という主張は、実際の公開状況を先行している。
AI 安全
Microsoft、エッジAI向け「証拠ゲート」を提案：実行環境とモデルのサプライチェーンを同時に検証
Microsoftは、エッジデバイスにモデルの重み、データ、認証情報を提供する前に、ハードウェアルートオブトラストに基づくリモートアテステーションとAI成果物の来歴を同時に確認することを提案している。モデルはアクションを提案するだけにとどめ、実際の認可は予測可能な外部ポリシーレイヤーに委ねることで、プロンプトインジェクションがシステム権限を直接取得するのを防ぐ。
最新模型
Compile by Training：自然言語仕様を0.6Bモデルで実行可能なローカル関数へコンパイル
新手法では、大規模な教師モデルでタスクデータを合成し、関数ごとに専用のLoRAを学習することで、以降のリクエストではリモートモデルを呼び出す必要がなくなる。難易度の高いテストセットで83.6%の意味的正解率を達成した一方、コンパイルには依然として教師API、約40 GBのアクセラレーターメモリ、出力検証が必要だ。
代理工具
GitHub HydraFusion、Copilotの実行時に複数モデルをオーケストレーションし、カスケードとクロスモデルレビューでコストを制御
Copilot CLIのリサーチプレビューでは、タスクごとに単一モデルを選ぶだけでなく、直接実行、段階的なエスカレーション、クロスモデルレビューという3つのフロー間でルーティングする。GitHubのオフラインテストでは、一部のワークロードで推定コストを削減できることが示されたが、ルーター、品質ゲート、社内ベンチマークはまだ公開されていない。
代理工具
Environment Evolution、オフポリシー戦略でターミナル訓練の難易度を向上、2つのQwenエージェントが14.4ポイント、18.0ポイント改善
Tencent Hunyuanなどの研究者は、状況の新規性、スキルの希少性、実行時間に応じてターミナル環境を世代ごとに難化させる手法を開発した。訓練対象モデルのrolloutで弱点を探し続ける必要はない。200ステップの強化学習実験では共進化ベースラインを上回ったが、現時点では著者による結果しかなく、完全な再現パッケージも公開されていない。
最新模型
Gemini 3.8 Flash、長期稼働型コーディングエージェントを強化—ただし移行にはサンプリングと思考パラメータの調整が必要
GoogleはGemini 3.8 Flashを正式に本番提供し、100万tokenのコンテキスト、3段階の思考強度、組み込みツールを提供するとともに、Antigravityマネージドエージェントのデフォルトモデルに設定した。コーディング評価は向上したものの、数値の大半は依然としてGoogle提供であり、モデルカードでは非英語圏の安全性評価が相対的に低下したことも明らかになった。