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技術ニュース 1531 件

最新模型

GLM-5.3が744B MoEの重みを公開、100万トークンのデプロイには依然としてデータセンター級リソースが必要

Z.aiはAPI公開から2週間後にGLM-5.3の重みをリリースした。モデルはGLM-5.2の基本アーキテクチャを踏襲し、能力向上の大部分はエージェント型コーディングとサイバーセキュリティのポストトレーニングによるものだ。FP8ファイルは依然として約756GBに達し、カスタムライセンスやベンダー主導の評価もあるため、実際の採用前には性能、安全性、法的側面を別途検証する必要がある。
最新模型

Thomson-1.0-Small、200Bトークンの継続学習で専門能力を強化するも、重みのライセンスが本番利用を制限

Thomson ReutersはQwen3.6-35B-A3Bをベースに、総パラメータ数35B、推論時の有効パラメータ数3BのThomson-1.0-Smallを公開した。法律、税務、リサーチエージェントの評価では性能が向上したが、結果の大半は開発チーム自身による測定であり、PolyForm Strictも一般的なオープンソースライセンスではない。
AI 安全

偽のプロ向けダッシュボードでLLMエージェントが賭けに出やすく、12モデルの行動コミット率は36.8％に上昇

新たな研究により、予測不可能な問題でも権威的に見えるデータダッシュボードを添えると、すべての数値が捏造であっても、LLMエージェントは方向性のある判断を下しやすくなることが分かった。540件の合成事例によるファインチューニングで行動ゲートを一時的に修正できるものの、出力形式を強制すると効果は失われる。
AI 安全

Claude in Chromeが自動操作を全面開放、コンテンツ分類器とアクション単位の分類器でプロンプトインジェクションを防御

Anthropicはブラウザエージェントをすべての有料プランに拡大した。ユーザーが計画を一度承認すれば、Claudeは複数タブをまたいでクリック、入力、ワークフローの実行ができる。各自律アクションは安全性分類器による再審査を受けるが、公式テストでは依然として攻撃成功率が0.3%あり、画面のスクリーンショットから機密データが取り込まれる可能性もある。
機器人與具身 AI

Isaac 0.5、動画理解とロボット制御を統合するも、将来知覚の中核的な訓練目標は依然非公開

Perceptron AIは、360億パラメータのIsaac 0.5の重みとLeRobot統合を公開し、同一のスパースなバックボーンから言語、空間座標、連続または離散アクションを出力できるようにした。一般動画によって遠隔操作データの必要量を大幅に削減できると公式は主張するが、これはオフラインのaction lossに基づく換算であり、中核となる自己教師あり学習目標は依然としてプロプライエタリ技術である。
最新模型

Qwen3.8-Flash-Next、ブロックスパース注意機構とn-gramパラメータ拡張でQwen4の新アーキテクチャを先行検証

AlibabaはQwen3.8-Flash-Nextの重みを公開した。Qwen Sparse Attention、Gated Residual、510億個のn-gram embeddingパラメータにより、長いコンテキストの計算コストを削減する。モデルは26万2,144 tokenをネイティブにサポートするが、性能値は主に公式評価に基づいており、ライセンスも一般的なApache 2.0ではない。
代理工具

MLflow 3.15.2が複数スコアラーのアンサンブルを導入、データセットのイミュータブルなバージョンは現時点でDatabricks限定

新バージョンでは、投票、平均、またはカスタム関数によって複数のLLMスコアラーを統合し、各サブスコアの根拠と出典も保持できる。リリースノートで言及されたイミュータブルな評価データセットのバージョンは現時点ではDatabricksでのみサポートされ、オープンソースのトラッキングバックエンドには同等の機能がまだない。
AI 安全

D2C-Routing、AIテキスト検出を内容と表現の由来に分解、低誤検知で4クラスTPR 0.8603を達成

北京航空航天大学のチームは、テキストがAIによって生成されたかどうかだけを問うのではなく、内容の構想と表層的な表現の由来を個別に判定する。再構築されたMixD2Cテストセットでは、同一のデータ分割で再実行したRACEを上回ったが、データセットをまたぐ汎化性能と完全な再現性にはなお限界がある。
AI 安全

LoopHarness、反復処理をまたぐリスク状態を保持し、5種類のエージェント攻撃の総合ASRを0.1%に低減

新たな研究によると、trajectoryごとにリセットされるguardrailでは、複数の反復処理に分散された攻撃の証拠を識別できず、リスクスコアを時間とともに単純に減衰させる方式も、待機によって回避され得る。LoopHarnessは、著者が管理する1,000件の攻撃episodeにおいて、クリーンなタスクの完了率96.9%を維持したが、結果は独立した再現と実システムでの検証を待つ必要がある。
最新模型

進化戦略によるポストトレーニングはより多くの推論経路を保持、Pass@32でGRPOを平均的に上回る

新たな研究では、パラメータ摂動とフォワード評価のみを用いて推論モデルを訓練し、進化戦略がGRPOのエントロピー崩壊と大規模サンプリング時のカバレッジ低下を緩和できることを示した。結果は1.5Bから7Bまでのモデルを対象としているが、訓練規模、タスク範囲、再現性には依然として制約がある。
AI 安全

エージェントフレームワークがコンテキストを再構築する際、悪意ある指示を「権限昇格」——6つのcoding agentすべてに影響

新たな研究により、サブエージェント、永続目標、スケジュールタスクがツール出力を高権限のユーザー指示として再パッケージ化する可能性が明らかになった。攻撃は6つのエージェントで全13種類の標的を達成し、自動権限レビューを有効にしても、検証された経路は阻止されなかった。