言語・LLM LLMの考えすぎを抑え効率性20%向上する手法
LLMの考えすぎ問題がモデルの効率と精度に与える影響を分析し、Reasoning Preference Optimizationで緩和。提案手法により数学テストの精度と効率が約10%-20%向上。o1やQwQ-32Bなどを用い、数学的問題や一般知識に基づくテストを実施。
論文解説
言語・LLM 
言語・LLM 埋め込み技術で強化されたロシア語LLMの新成果
ロシア語特化大規模言語モデルの改良法「学習型埋め込み伝播」を提案。埋め込み空間の整合性向上で未学習領域でも高性能を実現。複数ロシア語ベンチマークで優れた結果を確認。
画像 【Edicho】画像編集で特定要素を編集しても一貫性を保つ
画像編集で一貫性を保つ新手法Edichoの提案対応づけと生成ステップによる自然な編集結果の実現デザインやエンタメ業界での応用可能性と実務的価値論文：Edicho: Consistent Image Editing in the Wild本記...
論文解説 高速な音声生成TangoFlox！Flox変換とCLAPランク付け最適化
この論文では、高速・効率的な音声生成技術「TangoFlox」を開発。オープンデータセットを活用して柔軟性と音質を向上。流れ変換技術とCLAPランク付け最適化を採用し、高品質な音声生成を実現。
言語・LLM LLM高速化へ新手法Dynasorで効率と精度向上
この論文では、LLMの推論効率を高めるために「Certainties」という概念を導入し、それに基づくリソース配分手法「Dynasor」を提案しています。Dynasorは計算効率と応答精度の両方を向上させることに成功しています。
動画 3Dオブジェクトからリアルタイム4Dシーンの生成
3Dオブジェクトを動きのある4Dオブジェクトに変換する新手法を提案しました。この手法は動きを抽出し、4Dシーンをリアルタイムで生成する最適なプロセスを活用。視覚的な品質と動的な表現のバランスが優れており、その優位性を実証しました。
マルチモーダル 医療画像解析マルチモーダルLLMとデータセットMed-MAT
医療画像解析に役立つマルチモーダルLLMの活用が進展中。大規模ラベル付きデータセット「Med-MAT」を構築し、プロンプトエンジニアリングとTransformerモデルで精度向上を実現。医療現場でのAI活用がさらに広がる可能性。
マルチモーダル 視覚タスクのゼロショット学習を刷新する「Explanatory Instructions」
視覚タスクにゼロショット能力を持たせる「Explanatory Instructions」アプローチを提案。指示付き説明で複数タスクに対応、視覚データの汎用性を向上。これにより効率的な機械学習モデルの開発が期待される。
マルチモーダル 【UniAR】人間の視線の動きや興味を理解するマルチモーダルモデル – Googleの研究
この論文では、人間の視覚的な注意や好みを予測する統合モデル「UniAR」を提案しています。従来は個別のモデルで対応していた「視線の動き」「重要な部分の予測」「審美性の評価」などを1つのモデルで実現し、様々な種類の画像（自然画像、Webページ...
言語・LLM LLMは痛みや快楽の強度に応じて行動を変える？Googleの研究より
この論文では、LLMが快感と苦痛の状態を理解し、それらを基に意思決定できるかを検証しています。実験では、ポイント獲得と苦痛・快感のトレードオフを評価し、一部のLLMが人間のような合理的な判断を示すことが分かりました。