推論系統
DriveCache、予定車両軌跡に基づきノイズ除去キャッシュを配分し、Wan2.2 A14Bで高い忠実度を維持しながら1.97倍に高速化
DriveCacheは、生成前に既知の車両の並進と回転を利用し、さまざまな運転シーンに応じて拡散モデルの特徴量再利用をスケジューリングする。Wan2.2 A14Bでは、SeaCacheとほぼ同等の高速化を達成しつつ、PSNRが1.276 dB高かったが、コードはまだ公開されていない。
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推論系統
AI safety research
Model Hypnosis、無関係なテキスト手がかりの重ね合わせで推論モデルの二択回答確率を大幅に反転
新たな研究では、加法的な対数オッズモデルを用いて、言い換え、誤字、動物名、JSONフィールドがもたらす微弱なバイアスを測定し、同じ方向に作用する手がかりを組み合わせてプロンプトを作成した。最適化されたプロンプトの一部はモデル間で転移したが、現時点の実験は人為的に設計された二者択一問題に集中している。
AI coding agents
マルチエージェントチーム、個別メッセージを共有ファイルに置き換え、8エージェント構成で出力tokenを約42％削減
UCLの研究チームは、エージェント、ファイル、メッセージ、読み書きイベントを時間ネットワークとしてモデル化し、1,902件の統制されたプログラミングタスクを分析した。その結果、協調トポロジーは主にタスク構造によって決まり、プロンプト内でコーディネーターを指定するだけでは、実際のハブは形成されないことが示された。
評測與可靠性
エージェントが事前に監査と修復を完了すると、次回検証時の偽陽性率が最大11.5ポイント低下
新たな研究によると、検証対象の内容がまったく同一でも、過去の監査・修復経験がコンテキストに残っていると、複数のオープンモデルで誤検出が減少する。信号検出分析では弁別力の同時向上は確認されず、エージェント・パイプラインがモデルの判断精度を高めるだけでなく、検証の判定閾値を変化させていることが示唆された。
代理基礎設施
Quipu、エージェントによる知識グラフへの書き込みを「検証後にコミット」へ転換、拒否記録もバージョンをまたいでリプレイ可能に
Quipuは、データ、信頼ラベル、ルール、裁定をまとめて二重時間軸の対象とし、エージェントの書き込みをコミットする前に候補状態を検査する。作者による欠陥注入テストでは、ゲートなしの場合に6件すべてが残存したのに対し、残存数はゼロになった。ただし、証拠は依然として主にシステム作者が設計した単発の決定論的評価に基づく。
AI 代理安全
CompoSkill、個別スキャンを通過したエージェントスキルも連携後には最大8割のリスクチェーンを形成し得ると報告
CompoSkillは、スキルの安全性を単一パッケージの判定ではなく、スキルをまたぐデータフローと副作用の経路問題として捉え直した。1,140件のテストでは、ホワイトボックス攻撃とブラックボックス攻撃によるリスクチェーン形成率がそれぞれ最大83.3％と80.6％に達したが、これは実環境での侵入成功率を意味するものではない。
代理訓練與基礎設施
ClawGym II、エージェントフレームワークの境界で軌跡を取得し、ブラックボックスの Claude Code も強化学習に参加可能に
ClawGym II はエージェントフレームワークの内部を変更せず、モデルサービス境界で呼び出しをインターセプトし、prefix tree を用いて複数ターンの軌跡を復元する。訓練後の Qwen3-30A3B は、OpenClaw と Claude Code で ClawGym-Bench を実行した際の Pass@1 が、それぞれ9.98ポイント、14.81ポイント向上した。
AI 安全與評測
コンプライアンス検出器、ルールを与えても主に文脈を読み、交差ルールテストではほぼランダムに
新たな研究により、複数のguard modelとactivation probeは、ルールを削除、シャッフル、置換しても判定精度がほとんど変わらないことが分かった。テキスト上のショートカットを排除するために設計された交差テストでは、高速な検出器の成績はランダムに近く、ルールと文脈を組み合わせる能力が明確に回復したのは、段階的推論モデルだけだった。
代理系統研究
1万超のエージェント社会にコンセンサス・分極化・無関心の3相、Isingモデルで意見の進化を予測
Stanfordの研究チームが1万件を超える言語モデル・エージェント社会をシミュレーションし、複数ラウンドのコミュニケーションによって弱い意見が徐々にコンセンサスまたは分極化へ向かうことを明らかにした。研究では拡張Isingモデルを用い、未観測の通信グラフにおける個々の軌跡を予測したが、政治的設問では右寄りへのシフトも生じ、協調が必ずしもモデルのバイアスを解消しないことが示された。
AI 安全
JailbreakSkill、脱獄戦略を進化可能なスキルとしてカプセル化し、HarmBenchのASRをさらに13.4ポイント向上
JailbreakSkillは、プロンプトの書き換え、失敗分析、スキル進化を統一インターフェースでカプセル化し、レッドチーム・エージェントが未成功の攻撃軌跡から新たな手順を生成できるようにする。第2段階により、AdvBenchとHarmBenchにおけるモデル横断の平均攻撃成功率は、それぞれさらに17.5ポイントと13.4ポイント上昇したが、評価はGPT-4oによる判定に依存している。
推論系統
ParaTempo、時間的信頼度で推論ブランチを非同期に刈り込み、Qwen3.5のレイテンシを21.8%削減
ParaTempoは各推論パスの暫定回答分布を定期的にプローブし、その結果に基づいて刈り込み、早期終了、分岐を個別に実行する。Qwen3.5-35B-A3Bでは、4つのベンチマークにおける平均精度が固定16パスのself-consistencyを1.1ポイント下回った一方、レイテンシと生成token数をそれぞれ21.8%と30.3%削減した。
開發者平台
Claude旧版Workbenchが廃止、3つの実験的prompt APIも同時にエラーを返すように
Anthropicは8月17日、旧版Workbenchへのアクセスを終了した。保存済みのprompts、バージョン、変数、evalsは新版インターフェースへ引き継げない。新版はサーバー側に履歴を保持しないMessages APIの試験環境となり、promptの生成、改善、テンプレート化を行う実験的エンドポイントも同時に廃止された。