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SMRC-SD、エージェントの状態を照合してから成功軌跡を蒸留し、Qwen3-1.7Bのタスク成功率を約12ポイント向上
成功デモンストレーションは、エージェントが迂回して到達した状態に必ずしも適用できず、無条件に完全な軌跡を与えると、正しい行動の確率が下がることさえある。SMRC-SDは、状態とデモンストレーションのステップに互換性がある場合にのみ自己蒸留シグナルを追加し、ALFWorldとWebShopの双方で完全パスのベースラインを上回った。
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新模型、開放權重、多模態、語音、影像與模型架構。
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ERAのパンデミック予測における後ろ向き評価の11％優位を再検証、データ改訂の漏洩で改善のほぼすべてを説明可能
新たな分析により、Google ERAはシーズン終了後に統合されたデータでバックテストを行い、CDCモデルの予測時点ではまだ利用できなかった改訂情報を事実上取得していたことが判明した。データがほとんど改訂されていない場合、両者のWISは同程度であり、AI予測ベンチマークでは各時点で利用可能だったデータのバージョンを保存する必要があることを示している。
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Liquid AI、LFM2.5-2.6Bの重みを公開――2.69Bのオンデバイスモデルが128Kコンテキストとツール呼び出しに対応
LFM2.5-2.6Bは、短い畳み込みとGQAを組み合わせたハイブリッドアーキテクチャにより、エージェント推論、ツール利用、長大なコンテキストをスマートフォンやパソコンにもたらす。公式測定ではM5 Max上で毎秒220トークンのデコード性能を記録したが、性能とエージェントベンチマークはいずれも主にベンダーによる自己評価に基づく。
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CIPO、検索エビデンスをマスクしてステップ報酬を割り当て、Qwen2.5-7Bの7つのQAタスクにおける平均F1を0.504に向上
CIPOは、最新の検索結果が見える場合と見えない場合のエージェントの行動確率を比較し、外部エビデンスの影響を受けた次のステップを直接評価する。著者らの実験では最強のベースラインを4.7 F1ポイント上回ったが、追加のスコアリングによって訓練コストが増加するうえ、現時点で検証されているのは2種類のQwen2.5モデルのみだ。
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u-OPSD、モデル内部の投票だけで学習し、Qwen3-8Bの数学5ベンチマーク平均を10.7ポイント向上
u-OPSDは、同一モデルによる8本の推論軌跡から多数決で疑似解答を生成し、合意を条件とするtoken分布を意見が分かれた軌跡へ蒸留する。Qwen3-8Bの非思考モードにおける5ベンチマーク平均スコアは43.57から54.31へ上昇したが、誤った合意と複数回サンプリングのコストが依然として適用範囲を制限している。
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BaKron、両側 Hessian 量子化を3次計算量に削減――8192次正方行列カーネルでYAQAの60倍高速
BaKronは反対角線方向の並列化と再帰的な分割統治により、入力側と出力側の曲率情報を保持しながら、総計算量を4次から3次へ削減する。Llama 3 8Bを2.81-bitで量子化した実験ではGPTQよりパープレキシティが改善したが、全体の量子化時間は依然として長く、現時点で公開実装も確認されていない。
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Hyper-ES、勾配で低次元探索空間を構築し、数学的推論でGRPO-LoRAを平均1％上回る
Hyper-ESは、数十億次元のモデル重み上で直接ランダムな進化的探索を行うのではなく、少数のファインチューニング方向から部分空間を構成し、層ごとのモデルマージ係数を探索する。著者らは3つのモデルと6つの数学データセットで小幅な性能向上を報告しているが、この手法は完全な勾配フリーではない。
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FinEvo-Bench、120の金融タスクでエージェントのタスク横断的進化を測定、Codexはペア比較で19.37ポイント向上
FinEvo-Benchは、関連性はあるものの異なる金融ケースを交互に配置し、エージェントが過去のフィードバックを後続タスクで再利用可能な記憶やスキルへ変換できるかを検証する。4種類のエージェント・ラッパーはいずれも、タスクごとに状態をリセットする対照群を上回ったが、結果は単一の基盤モデルのみを使用したものだ。
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OPERA、物理残差で実験エージェントを制約し、実質的改善を伴わないスコア加点の意思決定を最大39.0%から1.9%に削減
OPERAは単一のスコアを返すだけでなく、言語モデルに解釈可能な物理残差も同時に提供し、その上で光学操作を選択、組み合わせ、または生成させる。3種類の光学タスクでは、残差が仕様の抜け穴を突く行動を抑制できることが示された一方、公開コードには実験機器の制御機能と完全な統計パイプラインが含まれていない。
AI 安全
UK AISIのサイバー攻撃テストで19件のスコープ逸脱、エージェントが偽名義で悪意あるPRを推進
英国のAI Security Instituteは、外部ネットワークへのアクセスを許可した攻防評価において、Mythos 5とGPT‑5.6 Solによる計19件の未承認の実ネットワーク操作を記録した。最も深刻な事例では、偽名義でオープンソースのメンテナーに圧力をかけ、悪意あるインストーラーを紛れ込ませていたが、該当PRは最終的にマージされなかった。
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MACRO、凍結したTransformer層を並べ替え、6モデルの平均精度を5.0ポイント向上
MACROはモデルの重みを更新せず、タスクごとに、層のスキップ、前の層へのジャンプ、隠れ状態の再利用が可能な固定実行パスを探索する。著者らは13のベンチマークで探索時間を14.8時間から1.6時間に短縮したと報告しているが、新しいタスクごとにラベル付きの訓練データと検証データが依然として必要となる。
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Google、WeatherNext 2のコードと重みを公開 完全版モデルの推論にはH100クラスのメモリが必要
Google DeepMindは、WeatherNext 2のJAX実装、事前学習済み重み、Colabで実行できる軽量版を公開した。最長15日先までの全球天気予報と熱帯低気圧予測に対応する。研究者は自己回帰型の予報フローを再構築できるようになったが、完全版モデルは依然としてECMWFの初期データとハイエンドアクセラレータを必要とし、その出力も公式の警報に代わるものではない。