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AIモデル
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- Xiaohongshu、初のマルチモーダル大規模モデルdots.vlm1をオープンソース化、SOTAに迫る性能を発揮！...
- マイクロソフトらが新パラダイム「モデルチェーン」を提案、Transformerと同等の性能で拡張性と柔軟性が向上...
- 連続思考マシンが登場！Transformer「八子のひとり」のスタートアップが発表、AIが「ワンステップ」で即断することをなくす...
- コスト1/8でClaude 3.7に匹敵、「欧州のOpenAI」Mistral AIがマルチモーダル新モデルを発表...
- DeepSeekが大幅進化！新モデルは数学の定理証明に特化し、複数の高難易度ベンチマークを大幅に更新。...
大規模言語モデル
- GPTは保守的になっているのか？スタンフォード大学ManningチームがVerbalizedSamplingを提案、モデルに「もう少し考える」ように促す...
- 初のマルチラウンドLLMルーター「Router-R1」が登場、大規模モデルに「思考–ルーティング–集約」を学習させる...
- 事前知識と事後検証を組み合わせたLLMは、推論・予測における現実の「逸脱」に対応できるか？...
- NeurIPS'25！AutoPrune：プラグアンドプレイ可能な適応型大規模モデル剪定フレームワーク...
- プリンストン大学陳丹琦グループの新作：RLHFでは不十分、RLVRには限界？RLMTが第三の道を切り開く...
- ByteDance、LLM強化学習における「エントロピー」の呪いを打破し、モデルの確実な成長を可能に！...
- 考えれば考えるほど間違える：CoTの「深く熟考する」ことがLLMの幻覚を促進する触媒に！...
- ファインチューニングなしでLLM推論精度が99%に爆増！軽量推論フレームワーク「DeepConf」を試す｜Meta最新...
- なぜ大規模言語モデルはハルシネーションを起こすのか？OpenAIの最新研究がついに解明...
- Metaが「Deep Think with Confidence」を発表：ほぼ何も変更せずに推論の精度と効率を向上...
- 数学ランキングを席巻するLLM、会話の仕方を忘れる？CMUらがSFTとRLの驚くべき違いを明らかに！...
- ハードコア分析大規模言語モデル：DeepSeek-V3からKimiK2まで、主流LLMアーキテクチャを一本で理解する...
- Attentionが集中しない？中国人民大学と清華大学が「LeaF」を共同提案：妨害トークンを剪定し、モデルの能動的な焦点化を促す...
- モデルは本当に「コードの自己修正」ができるのか？北航がリポジトリレベルの理解生成ベンチマークを発表し、LLM理解評価パラダイムを刷新...
- 人間によるアノテーションを超えて：MetaがCoT-Self-Instructを発表 – 「推論的自己進化」でLLMトレーニングを再構築する方法...
- 大規模モデルのトレーニング時間、一体どこに費やされているのか？徹底解説...
- Qwen3が廃止した混合推論モードを振り返る...
- Qwenが深夜に更新：RTX 3090で動作可能、3BパラメータでGPT-4oに匹敵...
- 言語モデルはなぜ解答と確信度を直接出力できないのか？...
- Kimi K2の主要な訓練技術：QK-Clip！...
- DeepSeek V3を圧倒！アリババが新版Qwen-3をオープンソース化、ベンチマークで断トツのトップに...
- 大規模モデルに新たな弱点！古い記憶を忘れず、新しい記憶を区別できない、精度が急落 | ICML'25...
- AI進化のタイムラインが明らかに！LLMは7ヶ月ごとに能力が倍増、2030年には職場が消滅する？...
- アンドリュー・ン氏、LLMの「後学習」無料コースを公開：SFT、DPO、RLの3つの主要なチューニング手法を網羅...
- 「待つ」を減らし、問題解決を増やす：NoWaitが大規模モデルの推論パスを再構築...
- ACL 2025 | 大規模モデルの「誤報伝播」？DRAGの二段階「マルチエージェント討論」が幻覚の重層化問題を解決...
- NVIDIA（ProRL）｜RLはLLMの推論上限を本当に引き上げられるのか？...
- 「量こそ力」は機能不全？ModelSwitchがサンプリングのブラックホールから脱却し、大規模言語モデルの推論パラダイムを刷新...
- o3-proが「倉庫番」をクリア、懐かしのレトロゲームが大規模モデルの新たなベンチマークに...
- 汚いほど安全？ ハーバード大学チームの最新研究：10%の毒性訓練で大規模モデルは無敵に...
- SFTもRLも不要、サンプルレベルの推論最適化ツール「SLOT」が登場、精度が楽々+10%向上...
- SFT+RL二段階学習でLLMの自己教師あり学習を突破！人民大学DeepCriticがAI批評の自律進化を実現...
- LLMがどのように推論し自己反省するかを初解説！ノースウェスタン大学とGoogleの新フレームワーク：ベイズ適応型強化学習を導入し、数学的推論能力を大幅に向上...
- Qwenチームが長文コンテキスト推論モデルQwenLong-L1を発表、o3-miniを凌駕...
- 長い推論≠高精度！「即答」と「深考」の適応的切り替え：トークン削減と精度向上の二重の利益の哲学...
- 彼女はいかにして「システム2」を大規模言語モデルにもたらしたか | マイクロソフトリサーチアジアの張麗氏との対話...
- AIが賢くなるほど言うことを聞かなくなる！新研究：最強の推論モデルの指示遵守率はわずか50%...
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- ゼロから完全に構築、わずか8元と9時間でTiny LLMをトレーニング！推論、MoEなどを含む完全チュートリアル...
- ICML 2025 | トレーニング不要、大規模モデルの好み即時アラインメント...
- 大規模言語モデルの推論能力はどこまで強いのか？ある研究がLLMの限界と可能性を明らかにする...
- 推論のブレークスルー：SoftCoT++はいかにLLMに「複数の道を考える」ことを可能にするか？...
- Qwenのブレークスルー：「並列計算」で「パラメータの積み重ね」を代替、新手法でメモリ22倍削減、遅延6倍削減...
- ZeroSearch：「Alibaba Technology」ブラウザ不要、大規模言語モデルが自己報酬学習...
- モデルに自己議論を強制、再帰的思考版CoTが人気急上昇！ネチズン：「これってほとんどの推論モデルの手法じゃない？」...
- たった1つのデータで、大規模言語モデルの数学的推論能力を大幅に向上させられるのか？...
- 北京大学、清華大学、UvA、CMUなどが共同発表：大規模モデルの論理的推論能力に関する最新サーベイ...
- NVIDIA Llama Nemotronシリーズ：主要技術解説...
- LLMエージェントのパフォーマンスが低い理由：Google DeepMindの研究が3つの失敗モードを明らかに、RLファインチューニングで緩和可能...
- ZTEワイヤレス研究所「大規模モデル深潜」チーム、LLM適応型質問難易度蒸留法を発表、小規模モデルの推論能力を大幅に向上...
- ZTEの研究：LLM適応型問題難易度グレーディング蒸留により、小規模モデルも「長連鎖思考」能力を獲得...
- 新刊「Reasoning From Scratch」第1章公開：Sebastian Raschka氏が語るLLMの推論、パターンマッチング、基本学習...
人工知能
- Metaが発見：RAGシステムの遅延は無駄な作業が多すぎることが原因...
- AIは本当に癌を克服しようとしているのか？Googleが2日間で2つのブレークスルーを発表...
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- OpenAI共同創設者が明かす「苦悩と葛藤」：我々は計算資源が極度に不足する世界に向かっている！社内のGPU割り当てはテトリス、Sora 2は弱体化されたオリジナルモデルだ...
- 再帰的推論HRMモデルがさらなる進化！TRMの2層ネットワーク（7Mモデル）がLLMを凌駕！...
- たった今、GPT-5が「ゲーデルテスト」に初合格！三大数学予想を解明...
- 中国チームが「スパイク大規模モデル」を訓練、推論速度が100倍に向上...
- 初のコードワールドモデルがAI界を席巻、エージェントに「真の推論」を可能に、Metaがオープンソース化...
- DeepSeek、GPT-5が試みる思考速度切り替えに、よりスマートなマルチモーダル版が登場...
- スタンフォード大学の最新研究：最強LLMでさえ最先端コードに苦戦！Gemini 2.5 Proの成功率は40%未満...
- MicrosoftがrStar2-Agentを発表：「より賢く考える」ことは、単に「より長く考える」よりもはるかに効果的で効率的である...
- MCPツールスタッキングは大きな落とし穴！開発者の大物が語る：コマンドラインの「脆さ」がAIを壊滅させた！コード実行環境に一本化すべき：7回の呼び出しが1回に！ネットユーザー：ブラックボックスツールはとっくに捨てるべきだった！...
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- 開発者はChatGPTに「無理やり」新機能開発をさせられる！AIが架空機能を捏造し、多数のユーザーが流入、結果的に開発せざるを得なくなる...
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- 清華大学などがAbsolute Zero自己対戦型大規模モデルを提案、データなし学習で多数のタスクで最高性能を達成...
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