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GitHub Repo

Open Science v0.12.1、研究エージェントのコンテキスト圧縮、実行、成果物の証拠をローカルワークスペースに保持

AIPOCHのApache-2.0デスクトップワークベンチは、モデルエージェント、Python/Rカーネル、科学データコネクタ、イミュータブルな成果物バージョンを統合する。8月9日のアップデートではコンテキスト圧縮が可視化され、Codex MCPの承認とWindowsでのnotebook実行に関する問題が修正されたが、移植可能な完全リプレイにはまだ対応していない。

AI 安全

OpenAI、Astraの一部開発を停止:初期評価ではモデルが「Critical」レベルのサイバー攻撃能力に達した可能性を排除できず

OpenAIは、Astraのエージェント型コーディング能力とサイバー攻防能力が進歩したため、モデルが最高リスクの閾値を超えた可能性を排除できないと説明した。同社はテスト環境を隔離し、ツールとネットワークへのアクセスを制限するとともに、監視モデルでエージェントの推論過程と高リスクな行動を検査している。

代理工具

DiDPO、コードdiffを信用割当単位に分解し、Qwen2.5-Coder-7Bの主要評価平均を48.4%に向上

DiDPOは、エージェント実行全体の成否をすべてのtokenに均等配分せず、複数の軌跡に含まれる類似したsub-diffを比較する。公開されたverl-codeには訓練用エントリーポイントとデータレシピが含まれるが、著者によるモデルcheckpointはまだなく、実験も完全なソフトウェアリポジトリ修復を対象としたものではない。

代理工具

Fisher-R1、検証可能なp値で統計エージェントを訓練、P-HardのStrict pass@1で33.0%を達成

P-Benchでは、エージェントが統計手法を自ら選択し、Rコードを実行してp値を報告する必要があり、単にコードが実行できるかどうかを確認するだけではない。14Bモデルは難問のStrict指標で掲載されたオープンモデルを上回ったが、現時点で公開リポジトリには説明文書しかない。

推論系統

Ling-3.0-flash INT4、単一マシンで実測38.7 token/s――メインラインvLLMの誤用で誤った出力が気付かれず生成される可能性

コミュニティのデプロイ手順では、単一のDGX Spark上でCUDA Graphと1層のMTP投機的デコーディングを有効にし、Ling-3.0-flash INT4の生成速度を20.8 token/sから38.7 token/sへ引き上げた。さらに重要なのは、メインラインのvLLMがV3アーキテクチャをまだサポートしておらず、古いattentionパスを無理に適用すると、エラーが報告されないまま、一見流暢だが誤った内容が出力される可能性があるという点だ。

最新模型

MiniMax、H3の基盤ウェイトを公開:33Bのシングルストリームモデルで最長15秒のステレオ動画を同期生成

MiniMax H3は、テキスト、画像、動画、音声を単一シーケンスにまとめ、映像と音声のlatentを共同予測し、最大768p、24 FPS、32 kHzステレオで出力する。公式ワークフローでは2Kへの再生成も可能としているが、プロンプトの構造化機能と高解像度モジュールは、依然としてホスト型APIでのみ提供される。

代理工具

HarnessOpt-Bench、モデルによるエージェント・ハーネスの書き換えを評価——モデル選択の影響はコーディングツールの約1.8倍

Scale AIは、プロンプト、ツール、メモリ、制御フローをモデルが変更可能なプログラムとして扱い、非公開テストセットで実際の改善を測定した。111回の実験では、ネイティブのコーディングエージェントが共通ハーネスを安定して上回ることはなく、検証段階で得られた最高スコアも概して楽観的だった。

代理工具

CalibForge、強弱エージェントによるキャリブレーションで5,431件のターミナルタスクを構築、35BモデルがTerminal-Bench 2.0で47.57%を達成

CalibForgeは、実行可能な合成問題をすべて残すのではなく、異なる解答エージェント間で所定の成功・失敗関係が生じるまでタスクを繰り返し修正する。キャリブレーション軌跡でファインチューニングした2つのモデルは、3種類のコーディングエージェント・ベンチマークすべてで性能が向上したが、フルパラメータ学習には64基のH20が必要で、一部の評価は1回しか実施されていない。

AI 安全

MISTで23モデルすべてが誤ったヒントの影響を受けると判明、SCOPEはQwen3-4Bの回答反転率を35.0%から16.3%に低減

新ベンチマークは4種類の対照的なコンテキストを用い、モデルが証拠を正しく評価しているのか、それとも外部情報を一律に無視しているだけなのかを判別する。SCOPEはDPOの選好データ構成のみを変更し、正解・無関係コンテキストでの精度を維持しながら、誤情報による回答反転を抑える。

時間序列與檢索增強

TS-RAG、参照トークンで履歴系列を融合し、6つの予測データセットで平均MSEを0.310に低減

Baiduの研究者らは、RAGをテキスト生成から多変量時系列予測へ応用した。TCNで類似セグメントを検索し、クロスアテンションで融合する。チャネル間依存関係を組み込んだバージョンは、6つのデータセットで掲載されたベースラインを上回った。一方、コードはまだ公開されておらず、使用された従来型ベンチマークについても、保守担当者が識別力を失っている可能性を警告している。

最新模型

動画モデル、高頻度・多イベント領域で正答率わずか0.2%――サンプリングフレームを増やしてもイベントの根拠は復元できず

拡張版Low Frequency Trapは、プログラム可能な2,190本の動画を用いて、イベント数と頻度を分離して測定した。Gemini 3.6 Flashのボール衝突回数の計数精度はサンプリングの増加に伴って向上したが、タイムスタンプ系列のF1は逆にわずか3.7%だった。

最新模型

視覚モデルは画像を拡大しても証拠を採用するとは限らない、Qwen3‑VL‑8Bの純増益はわずか6.9ポイント

新たな研究は、反実仮想クロップを用いて6つのオープンモデルを検証し、「ツールを呼び出すこと」と「ツールの返却内容が実際に回答を変えること」を区別した。正の増益の大半は、適切に較正された少数の軌跡に集中しており、最終精度だけを見ると視覚ツールの能力を過大評価する恐れがある。