オムニモーダルGUIエージェントの誤り累積「Sequential Distraction」を定義し、凍結モデルに軽量アダプタを足すFocusGUIがExact Matchを約3倍にした研究を解説します。
OpenAIがGoogle CloudのModel GardenでGPT-6 Astraなど3モデルとCodex接続を提供開始。請求が既存のGoogle Cloud契約に統合される仕組みと、調達面への影響を解説します。
ループ型LLMの第k反復をk手後の状態に揃えるPARを解説。Qwen2.5-0.5Bを32手で訓練し512手（16倍）で95.5%、RLT 55.7%を大きく上回った手法と限界を紹介します。
Alibaba Qwenチームと香港科技大学がAIに365日間ネットショップを経営させるベンチマーク「E-Commerce Bench」を発表。GPT-5.6 Solが資産14.3倍で首位となった18モデルの比較結果を解説します。
脳活動予測に初めてLoRAを本格導入したBrainLoRAを解説。6100万パラメータの学習で104Bモデルを適応させ、特徴抽出コストを350分の1に削減してAlgonauts 2025首位を達成した手法を紹介します。
Hugging FaceがTransformersとDiffusersのTorchTPU対応を公開。device_map="tpu"など数行でTPU実行でき、MoEデコードは最大21.5倍高速です。実測値と制約を解説します。
Stanford大学らが発表したHalcyonは、言語事前学習なしでゼロから学習したearly-fusion自己回帰T2Iモデルです。計算量275分の1で既存手法を上回った手法と対照実験の結果を解説します。
ワシントン大学がChatGPT AtlasやClaude for ChromeなどAIブラウザ7種を実測し、4種で同一オリジンポリシーの回避経路を確認。実証された攻撃手口と業務利用時の注意点を解説します。
RAGの精度が上がらない原因を検索側から整理し、チャンキング設計、BM25とベクトルを融合するハイブリッド検索、セマンティックリランキングまで、Microsoft公式仕様の具体的な数値をもとに改善策を解説します。
小型LLMのパラメータの大半を占める埋め込み層を、PCA符号から作る16MBの凍結テーブルに置き換えた研究を解説します。学習パラメータは1/2.6、三値版は46MBでCPU 615〜740 tok/sを達成しました。
Goodfireの研究者Nick Cammarataが2.6万語の投稿で、ニューラルネットの重ね合わせ解釈は誤読だったと主張。V字検出器の実例と、DeepMindらの反論を整理して解説します。
長期タスクのAIエージェントの文脈を再利用可能なタスクオブジェクトとして保持する手法CarryOnを解説。OSWorld 2.0で部分スコア+5.8ポイント、トークン51.9%削減を同時に達成した仕組みを紹介します。
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