本文へ移動
assaynotes
EN日本語中文

#データ・学習

今日 1 件

10月1日

木曜日今日1 件

  1. Microsoft Research、機械学習で電力網の宇宙天気リスクを予測　米国の66,935変電所を対象に

    Microsoft Researchは、L1での太陽風観測、AE指数とDst指数の予報、各地の地質の電気伝導率データを使うエンドツーエンドの機械学習パイプラインを開発した。米国本土の66,935変電所について、30〜60分先の局地的な宇宙天気リスクを推定する。

9月22日

火曜日

9月21日

月曜日

  1. Microsoft、逆合成モデル RetroChimera を公開、Nature に掲載

    Microsoft は Nature で逆合成予測フレームワーク RetroChimera を発表し、実装とウェイトを公開した。Transformer の R-SMILES 2 と GNN ベースの NeuralLoc を組み合わせ、学習型アンサンブルで両者の予測を再順位付けする。盲検試験では化学者がその一段階反応予測を好んだ。

9月16日

水曜日

9月11日

金曜日

9月8日

火曜日

9月4日

金曜日

  1. Google Research、集団をまたぐポリジェニックリスクスコアの転移学習を研究

    Google Research は UK Biobank の欧州系集団と Biobank Japan の約20万人の日本人データで、八つの臨床指標について PRS の集団間転移を評価した。対象集団が15,000人以上では、その集団専用モデルが欧州データとの混合訓練を上回る。一方、遺伝的相関が強い形質では、対象が25,000～40,000人超になるまで欧州データの利点が続く。

  2. GoogleとHHMI Janeliaら、雄ショウジョウバエの完全な脳コネクトームを公開

    Google ResearchはHHMI Janelia、ケンブリッジ大学などと協力し、Cellに論文を発表して、雄ショウジョウバエの脳と中枢神経系の完全なコネクトームを公開した。166,000超のニューロンと1.25億のシナプス結合を含み、ニューロン数ではこれまでで最大の脳地図である。

9月2日

水曜日

8月28日

金曜日

  1. Google Earth AI、地理空間モデリング全工程を自動化するPPEを導入

    Google ResearchはGoogle Earth AIに実験的研究機能Planetary Prediction Engine（PPE）を導入した。自然言語の質問に基づき、地理空間データの発見、特徴量設計、モデル学習と評価を自律的に進め、報告を生成する。数週間の手作業を要したデータ処理を数分に縮める。

8月27日

木曜日

8月25日

火曜日

8月24日

月曜日

  1. Import AI 470：機械に権利は不要、SPADE の訓練環境生成、Hawkeye の GPU カーネル

    METR の研究では、AI の科学的発見への影響は一様でない。2026年の脆弱性報告は2025年より大幅に速く、数学はわずかな加速にとどまり、AI 研究自体のアルゴリズム進歩には有意な加速がない。複数大学のチームは LLM が実行可能な訓練環境の生成と解法を交互に行う SPADE を提案した。Qwen3-30B-A3B のゲーム環境平均点は58.3で、基準より8.1上がった。

8月22日

土曜日

  1. Google、ウェアラブルデータから候補を選ぶBiomarker Discovery Frameworkを公開

    Googleは、人の監督の下で候補バイオマーカーの優先付けを反復研究として進める複数エージェントのBiomarker Discovery Frameworkを公開した。3コホートの計9279観測から、精神的健康の候補41件と代謝の候補25件を自動発見した。睡眠時間の変動とPHQ-8重症度の関係（ρ = 0.252）などを含む。

8月21日

金曜日

8月17日

月曜日

8月12日

水曜日

  1. Google Research、大型モデルの事実の難点は記憶より想起と報告

    Google ResearchはWikipedia事実2150件のWikiProfileで13モデルを評価した。Gemini-3-ProとGPT-5は95～98%を記憶していたが26～34%を直接想起できず、思考ありでも11～12%失敗した。最先端モデルの誤りは知識不足よりアクセス不足によるとし、難点が知識獲得から活用へ移ると指摘する。

  2. Microsoft Research、臨床向け放射線VLM CARE-Xを公開、補助監督・報酬学習・ツール測定を統合

    Microsoft Researchは胸部X線の統合視覚言語研究モデルCARE-Xを公開した。報告生成と構造化予測を同時に行い、複数タスクの強化学習（DAPO）で臨床的正しさに報酬を与える。生成と二重推論の2モードで、病変の有無と否定、位置、多ラベル分類、カテーテルやチューブの位置異常、29の解剖領域の特定などに対応する。

8月10日

月曜日

7月31日

金曜日

7月26日

日曜日

  1. Berkeley AI Research、信念状態の教師付けで長い対話を効率化する ABBEL

    Berkeley AI Research は ABBEL を提案した。LLM の要約を自然言語の「信念状態」として分離し教師付けし、自己符号化器に着想を得た再構成型の信念評価を補助 RL 課題にする。CollabBench では ABBEL-rec-BG が全コンテキストモデルとの性能差を約50%縮め、訓練ステップを100から50に減らし、最大トークン長も全コンテキスト設定より短かった。

7月16日

木曜日

7月9日

木曜日

  1. Google、ウェアラブル健康データの汎用基盤モデルSensorFMを公開

    Google ResearchとGoogle DeepMindは、ラベルなしのウェアラブルデータから直接学習する大型センサー基盤モデルSensorFMを提案した。500万人の同意済み参加者による1兆分超のマルチモーダル信号で事前学習し、100か国以上、20機種以上のFitbitとPixel Watchを対象とする。

6月30日

火曜日

6月17日

水曜日

  1. Google Earth AI、英国農地の細かな生態特性を描くベクトルデータを公開

    Google ResearchはFarmscapes 2020の高解像度ラスターマップを、生け垣、石垣、低木林の扱いやすい一覧に変えたベクトルデータを公開した。英国の13万平方キロメートル超を対象とする。世界の衛星画像3億枚超で事前学習したRSF Vision-Transformerを約247平方キロメートルの注釈で微調整し、Polsby–Popperコンパクト性スコアで森林、木の集まり、生け垣を区別する。線状特性の閾値は0.5未満だ。

6月8日

月曜日

5月20日

水曜日

5月18日

月曜日

5月16日

土曜日

4月22日

水曜日

4月16日

木曜日

4月1日

水曜日

3月25日

水曜日

3月13日

金曜日

  1. Berkeley AI Research、LLM の重要な相互作用を大規模に特定する SPEX と ProxySPEX

    Berkeley AI Research は、特徴、データ、モデル部品への寄与分析で LLM 出力を左右する相互作用を大規模に特定する SPEX と ProxySPEX を提案した。SPEX は疎性と低次数を使い探索を疎な復元問題へ変え、ProxySPEX は階層構造も使い、約10分の1のアブレーションで SPEX と同等性能を得る。

3月7日

土曜日

1月10日

土曜日

  1. Berkeley、情報駆動の画像システム設計で4分野の性能を予測

    Berkeley AI Researchは相互情報量で画像システムを評価・最適化する枠組みを提案した。雑音付き測定と雑音モデルだけで情報量を測る。NeurIPS 2025でカラー写真、電波天文、レンズなし撮像、顕微鏡の復号器性能を予測した。設計は最先端の全工程学習に匹敵し、メモリーと計算量が少なく、課題別の復号器設計を要しない。

9月1日

月曜日

  1. word2vec は何を学ぶか、Berkeley が定量予測できる学習理論

    Berkeley の AI 研究チームは word2vec の学習過程を定量予測する初の理論を提案した。現実の訓練条件で非加重最小二乗の行列分解に帰着でき、勾配流の閉形式解があり、最終表現は目標行列 M* の PCA に等しい。小さな初期値では直交線形部分空間を離散段階ごとに学び、埋め込みのランクを上げ損失を減らす。その特徴は M* の上位固有ベクトルで、コーパス統計とハイパーパラメーターから事前計算できる。