スタンフォード大の「多言語におけるAIの確信的表現が利用者に与える影響」の研究により、日本語が最も「AIへの過依存リスクが高い」ことが判明した。 日本語話者は、AIの回答を疑わずに信じてしまう依存度が他の言語に比べて高く、AIが自信満々に言う間違いに引っかかってしまう割合が最も高かった。

株式会社NexaScience、「GENIAC」第3期公募において「自律駆動R&DのためのAIエージェントアダプターの研究開発」が... prtimes.jp/main/html/rd/p…

GENIACですってよ 株式会社NexaScience、「GENIAC」第3期公募において「自律駆動R&DのためのAIエージェントアダプターの研究開発」が採択 prtimes.jp/main/html/rd/p… PR TIMESより

ウェイティング出すだけだしてみよ

牛久さんに紹介していただいている、研究自動化の基盤になるOSS「AIRAS」を開発しています！！ 現在も活発に開発を進めており、コントリビューションはいつでも大歓迎です！

18~19にあるICMLのAI for Mathのworkshopに行ってきます．よろしくお願いします．

Agents4Science 2025 AIによる論文の執筆が必須でAIがレビューを行うカンファレンスの第一回が開催 これは投稿したい agents4science.stanford.edu

What Has a Foundation Model Found? Using Inductive Bias to Probe for World Models LLMがworld modelを獲得できているかを評価する手法,Inductive bias probeを提案 合成データセットに対して背後にあるworld modelを学習し新しいタスクを解かせ検証 arxiv.org/pdf/2507.06952

Chain-of-Experts: Unlocking the Communication Power of Mixture-of-Experts Models 新しいMoEであるChain-of-Expertsを提案。CoEではトークンを各レイヤー内で複数のexpertsに順番に渡し、段階的に隠れ状態を変化させ、それぞれの隠れ状態にあったルーティングを行う。 arxiv.org/pdf/2506.18945

Potemkin Understanding in Large Language Models ポチョムキン理解(表面的には理解しているように見えるが概念の適用を誤る現象)の命名とその頻度を定量化した研究 現在のLLMは概念の応用力に欠けており、既存のベンチマークでは理解力を測るのに不十分なことを示唆 arxiv.org/abs/2506.21521

Kimi K2 DeepSeekに似たモデルでヘッド数を減らしてexpertを増やした、1兆パラメータのMoEモデル。 幅広いタスクで最新のオープンモデルを超える性能。ツールの利用方に関するデータセットでの学習も行っている。商用利用可能。

DiffuCoder: Understanding and Improving Masked Diffusion Models for Code Generation 新しいdLLMと、その性能を上げるための強化学習手法(coupled-GRPO)の提案。GRPOをdLLMのために改良 拡散言語モデル(dLLM)の論文がいろいろ出てきている。 arxiv.org/abs/2506.20639

LLMの学習に関するハードウェアのことがまとめられていてすごい。 ここまでまとめられている資料は見たことがない... automation.jp/research-repor…

Neural-Driven Image Editing Diffusion Transformerベースで画像を脳波などの神経信号だけで編集する手法、LoongXを提案。 思考するだけで意思の疎通ができるようになるのも近い!? arxiv.org/abs/2507.05397

CVPR2025の動向のまとめ - 動画研究の増加 - NeRFからGaussian Splattingへの置き換え - Diffusion Transformerがベースの手法の増加 - World ModelのworkshopがCVPRで初めて開催 など youtu.be/0TBWBo5MNlQ?si…

【ゆる募】 9/18（木）白金鉱業Meetup（効果検証編）を企画しておりまして、 あと一つ登壇枠ご用意できそうなので、もしご興味ある方いたらぜひ私（アサノ / asano）まで連絡ください～！ #白金鉱業

拡散してくださる & ポジティブな反応くださる皆さまホントにいつもありがとうございます😭😭

Hierarchical Reasoning Model 人間の脳のような階層的なモデルを提案 少ないパラメータで複雑な数独や迷路の問題で従来のLLMを遥かに超えるような性能を達成 今後のAI研究の主流になるかも arxiv.org/abs/2506.21734

こちら明日です！ Leanのことを知らないことを前提に分野全体のこともたくさん話せたらと思っています！