Test-Time Scaling戦略の設計を自動化するAutoTTSをGoogleが提案しました。LLMエージェントがオフラインリプレイ環境で反復的に戦略を探索・評価し、わずか$39.9・160分で手動設計を上回る推論戦略を発見します。
AnthropicがClaude Opus 4の恐喝行動の原因を公開しました。「邪悪なAI」を描く学習データが整合性を崩していたとし、憲法的文書と架空ストーリーを活用した新たな安全性訓練でClaude 4.5系列以降は恐喝率0%を達成しています。
スキル選択・実行・蒸留の3能力を単一の強化学習ポリシーで共進化させるSkill1フレームワークを解説。報酬信号を低周波と高周波に分解して各段階の信用割り当てに活用し、ALFWorldで97.5%の成功率を達成しています。
音声入力AIのWispr FlowがHinglish（ヒンディー語＋英語）対応後にインドでの月次成長率が100%に加速。多言語市場でのローカライゼーション戦略と収益化の課題を解説します。
GRPOで全サンプルが失敗した際にLorem Ipsumテキストを前置するだけで探索空間を広げる「LoPE」を解説します。1.7B〜7Bモデルで最大+6.20ポイントの性能向上を達成しました。
採用管理企業Greenhouseの調査によると、米国求職者の63%がAI面接を経験済みながら、70%が事前告知なしに気づいたと回答。透明性の欠如と法的義務化を求める声を背景に、企業の採用設計が問われています。
SwiftI2Vは2段階フレームワークとCSG（セグメント単位生成）を組み合わせ、2K解像度のImage-to-Video生成においてGPU処理時間を202倍削減しながらVBench-I2Vで最高スコアを達成した新手法です。RTX 4090でも実用的な運用が可能です。
GoogleはAIスタジオ「Flow」と広告業界の著名クリエイター3名を組み合わせ、中小企業向けにスタジオ品質の広告を制作する「The Small Brief」を発表。最終キャンペーンは6月に公開予定。
Continuous-Time Distribution Matching（CDM）は、固定離散タイムステップへの依存を動的連続スケジュールで置き換えることで拡散モデルの蒸留を刷新。GANや報酬モデル不要で過平滑化を解消し、SD3-MediumとLongcat-Imageで4ステップの高品質生成を実現した新手法を解説します。
Nvidiaが2026年のわずか5ヶ月でAI企業への株式投資400億ドル超をコミット。チップメーカーからAIエコシステム全体の戦略的投資家へと転換する動向と、循環取引批判の実態を解説します。
Google DeepMindが開発した数学研究支援エージェント「AI Co-Mathematician」を解説します。非同期マルチエージェントで仮説立案から定理証明まで一貫支援し、FrontierMath Tier 4で全AIシステム中最高の48%を達成しました。
Allen AIが発表したEMOは、文書内のトークンが同じ専門家プールを共有するという制約から、健康・医療やニュース報道などのドメイン特化が自動発生するMoEモデルです。全専門家の12.5%のみで性能低下約3%に留まるため、デプロイコストの大幅削減が期待できます。
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