Google DeepMindが形式検証エージェントAlphaProof Codeを発表。Gemini Carbon製エージェントがLeanで600万行超の証明を生成し、Signalプロトコルの実装を4週間で検証した内容を解説します。
原理の異なる触覚センサーを単一の表現空間に統合する触覚基盤モデルLingBot-Touchを解説します。約4,983時間の事前学習データと、π0.5の成功率が48.06%から69.87%へ伸びた実験結果を紹介します。
Metaが最小モデルMuse Emberを発表しました。Muse Spark 1.3に迫るスコア36を維持しつつ1タスクのコストを約17分の1に抑えた性能、価格、提供方法を解説します。
LLM-jp-4.1、PLaMo 2.0、Swallowなど主要な国産LLMを学習アプローチとライセンスから比較し、用途別の選び方を解説します。
エージェントがBlenderのコードを書いて3Dシーンを作り、下書き動画で動画生成を導くVideo-Coderを解説します。二重報酬の強化学習でVBench-2.0を約24ポイント改善しました。
AmazonがMoEモデルの専門家を削除する二次手法HOPEを公開。専門家ペアの協調を行列化し二次計画で選ぶ仕組みと、50%削減でSWE-Bench Pro 42.3を記録した検証結果を解説します。
1タスク約32枚の参照画像と20以上の制約から1枚の整合画像を作らせる長文脈マルチリファレンス画像生成の新ベンチマークLongBananaを解説。4,670項目の採点設計とエージェント手法の成果を紹介します。
Sony AI らが画像生成AI14モデルのIP保護機構を1809件のプロンプトで検証。拒否率はオープンウェイトの0%からAmazon約50%まで開き、全モデルが10%以上で既存IPを再現した結果を解説します。
ベンチマークの一部だけでスコアを推定する圧縮手法の誤差分布が長い裾を持つことを理論的に示し、高誤差リスクを50.2%削減するBestRandを解説します。70ベンチマークでの検証結果も紹介します。
Ai2が2026年11月6日に公開したロボット学習基盤ToyBlocksを解説します。8.5万件の長期デモ、単一GPUで24倍速のデータ生成、実機Franka FR3で81.1%という転移結果の中身を整理しました。
Tencentの統合画像生成モデルWeLM-Imageを解説。理解と生成でパラメータを分けるMoT骨格に疎なMoEを組み合わせ、総計31.7Bのうち生成時は約5.4Bのみを活性化。Turbo版は1024pxを4.98秒で生成します。
OpenAIがAIデータセンターの立地基準「National Community Compact」を発表。公職者とのNDA廃止、水と電力の使用量公開、系統コストの自社負担など具体的な約束の中身を解説します。
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