検証可能な報酬からの強化学習（RLVR）で全トークンに報酬を均等配分する問題を解消した新手法DelTAを解説します。数学ベンチマーク7種でQwen3シリーズが平均3点超の改善を達成しています。
全米50以上の病院を展開するAdventHealthが、OpenAIのChatGPT for Healthcareを全院展開しました。診療記録作成などの管理業務を削減し、医師・看護師が患者ケアに充てる時間を確保する取り組みを解説します。
4Bの軽量オーケストレータが強化学習で専門モデルを動的に選択する「Maestro」が10ベンチマーク平均70.1%を達成し、GPT-5（69.3%）やGemini-2.5-Proを上回りました。再訓練なしで未学習モデルへも汎化する拡張性が際立ちます。
ヒューマノイドロボット企業Figure.AIの創業者Brett Adcock氏が設立したHarkが、シリーズAで7億ドルを調達。評価額60億ドルという異例の規模で、Nvidia・AMD・ARK Investなど著名投資家が参加した。
RLVR訓練の重みパラメータがほぼランク1の軌跡を描くという発見に基づき、わずか15%の学習ステップを観測するだけでフル訓練と同等以上の性能を引き出すRELEX手法を解説します。
マルチモーダルAIの技術的仕組みを、CLIPのコントラスト学習、ViTのパッチ分割、クロスアテンション機構から解説します。Gemini 3.1やGPT-5.5など2026年最新モデルの融合戦略も紹介します。
Anthropicがロンドンで開催した「Code with Claude」で、参加企業の開発者の約半数がClaudeが単独作成したPRをリリースしたと回答。新機能dreamingの仕組みと、AI開発をめぐる現状と懸念を解説します。
階層型再帰モデル（HRM）を採用した新事前学習フレームワーク「HRM-Text」が提案されました。1Bモデルを約1,500ドルで学習し、MMLU 60.7%・GSM8K 84.5%を達成。2〜7Bクラスと同等の性能を最大432倍少ない計算量で実現します。
Nvidiaのフアン氏が2026年5月20日の決算説明会で、AIエージェント専用CPU「Vera」が2000億ドルの新市場を創出すると発表した。今年だけで200億ドルの販売実績があり、主要クラウド事業者全社がパートナーに参画している。
KVキャッシュ量子化の根本課題「Token Norm Imbalance（TNI）」を定義・解決する軽量フレームワーク「OScaR」を解説。INT2量子化でBF16比3倍高速・5.3倍省メモリを実現し、KIVI等の既存手法を精度で上回ります。
OpenAIの推論特化型AIモデルが、離散幾何学の「単位距離問題」に関する80年間未解決の予想を反例の発見により否定しました。AIが人間の数学的直観を超える発見主体となり得る新たな事例を紹介します。
動画AIモデルが映像から音を推測する「音のClever Hans効果」を診断するThudフレームワークを解説。Shift・Mute・Swapの3種の介入で欠陥を体系的に暴き、わずか1万サンプルで28ポイントの性能向上を達成した最新研究です。
MolmoAct2とは？GPT-5・Gemini Roboticsを超えたオープンVLAモデルを解説
SANA-WMとは？単一GPUで720p・60秒動画を生成するNVIDIAの効率的世界モデル
HY-World 2.0とは？テキスト・画像・動画から3D世界を生成するマルチモーダルワールドモデル
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