フル再計算のレイテンシが文脈長とともに最大17.6倍に膨らむのに対し、KVEraserはわずか24%の増加のみで同等精度を実現する局所消去手法です。ICML 2026 Workshop Oral採択。
NVIDIAが公開したMoE×Mambaハイブリッドの大規模言語モデル「Nemotron 3 Ultra」を解説。550億パラメータながら推論スループットが最大6倍に向上した仕組みを詳しく紹介します。
LLMエージェントの長期記憶を「検索」から「能動的な再構成」へ転換するMRAgentを解説します。Cue-Tag-ContentグラフとLLMによる多段階推論で、LoCoMoで23.3%、LongMemEvalで約32.8%の精度改善とトークン削減を同時に達成しました。
ICML 2026採択。軽量な予測ネットワークがLLMの各レイヤーをスキップ・反復する「Program-of-Layers（PoLar）」を動的生成し、訓練不要で数学推論の精度と計算効率を同時に改善する手法を解説します。
わずか 1.5M〜34.5M のパラメータを持つ軽量 OCR システム PP-OCRv6 が Qwen3-VL-235B や GPT-5.5 を検出・認識の両面で上回りました。MetaFormer 設計と構造的再パラメータ化による技術的な仕組みを解説します。
動的に変化する環境でLLMエージェントを評価するベンチマークEvoArenaと、記憶の更新履歴をパッチ形式で管理するEvoMemを解説します。最先端エージェントでも平均正解率39.6%という厳しい現実と改善策を紹介。
自己回帰型拡散モデルで生じる長尺動画の品質ドリフトを、追加学習なしで抑える「TetherCache」を解説します。GRABとTAMEの2機構により、240秒生成での品質ドリフトスコアを7.84から1.33に大幅削減しました。
MoVerse は1枚の写真から360°パノラマ生成・3D空間再構成を経て、RTX 4090で8 FPSのリアルタイム動画を出力する新手法です。VR/ARやゲーム、ロボティクスへの応用が期待されます。
単一のDiTモデルで画像と深度マップを同時生成する「Modality Forcing」を解説。疎な実世界深度データで学習し、従来手法比AbsRelエラーを57%削減した仕組みと成果を紹介します。
既存の画像生成モデル（FLUX等）を改変せずに活用し、テキストと画像を交互生成する能力を付与するマルチエージェントフレームワーク「InterleaveThinker」を解説。WISEスコアが0.47から0.73へ大幅に改善しました。
MiniMaxが開発した数学証明AI「MaxProof」の仕組みを解説。証明生成・検証・修復を統合したM3モデルが、IMO 2025で35/42問、USAMO 2026で36/42問を解き、いずれも金メダル基準を超えました。
MiniMax社のスパースAttention手法「MSA」を解説。1Mトークン時の注意計算量を28.4倍削減し、H800 GPUでプリフィル14.2倍・デコード7.6倍を達成しながら標準GQAと同等の精度を維持します。
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