本文へ移動
assaynotes
EN日本語中文

#論文・研究

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30日

水曜日

  1. Google Research、AI 画像生成の制御を統一・簡素化する Diffusion Controller を提案

    Google Research は Diffusion Controller を提案した。拡散モデルのノイズ除去を連続制御問題として捉え直し、基盤モデルを凍結したまま軽量な「ステアリングダンパー」ネットワークで生成軌道を動的に調整する。Stable Diffusion v1.4 を HPS-v2 で評価したところ、完全に解放した版は基準モデルに対する勝率90%を達成した。内部ウェイトにアクセスできないクローズドモデルのカスタム制御にも対応する。

9月29日

火曜日

  1. Microsoft Research、Quineを公開：生物学の複雑さを扱うAI研究システム

    Microsoft Researchは生物学の複雑さを扱うAI研究システムQuineを公開した。配列、構造、機能、細胞状態、画像などのマルチモーダルデータで学習した生物世界モデルと、モデル、科学ツール、文献、実験担当者をつなぐ対話型ハーネスから構成される。

  2. ProvenanceGuard：MCPエージェントの出所を考慮した事実確認

    Hugging FaceはMCPエージェント向けの生成後検証層ProvenanceGuardの論文を公開した。ツール出力の出所を保持し、「事実は正しいが帰属先が違う」情報源間の混同を検出する。医療エージェントの実際の281トレースで、専門家が阻止すべきと判断した139主張のうち138件を阻止した。出所識別の正確さは約86%で、4種類の検証器との比較で最高得点だった。

9月25日

金曜日

9月24日

木曜日

  1. Microsoft Research、ロボット外への物理AI推論オフロードで成功率と稼働時間を向上

    Microsoft Researchは移動マニピュレーションロボットのワークロードを体系的に測定し、物理AI推論をロボット上のGPUからエッジやクラウドのGPUへ移すことで、タスク成功率の向上、大規模モデルの利用、稼働時間の延長が可能だと示した。

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19日

土曜日

9月18日

金曜日

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

  1. Hugging Face、LLMベンチマークが何を測るか監査するBenchMIRTを公開

    Hugging Faceは多次元項目反応理論（MIRT）で個別プロンプト単位のベンチマークを監査するBenchMIRTを公開した。安全性と汎用推論の2主要次元を分離する。100モデル、16ベンチマーク、34K超の設問で学習し、評価対象を教えずとも安定して2次元を再現した。BBQやWMDPなどの安全性の得点は汎用推論との関係が強く、単一得点が複数の信号を混ぜる可能性を示す。

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26日

水曜日

  1. Google、XRエージェントの会話に空間的ジェスチャーを加えるAgentHandsを公開

    GoogleはCHI 2026論文の研究試作AgentHandsを公開した。LLMの推論をXRヘッドセット内の音声と同期する手の動きに変え、3D空間で指示や物の操作を実演する。環境認識、ジェスチャー事象庫、埋め込み推論、ローカル同期実行の4モジュールで、指示、形の表現、感情表現に対応する。N=12の利用者研究では、音声だけより空間的な参照が有意に改善した。

8月25日

火曜日

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

  2. Hugging Face 研究、音声認識のベンチマーク最適化をどう測るか

    Hugging Face は、音声認識のベンチマーク最適化を数値化するため、合意不一致プローブ、マスクした固有表現の検索、綴りの切り替えという三つのテストを提案した。11のオープンソース ASR モデルを評価し、一部の高得点モデルは音声が矛盾する場合、該当語が無音の場合、両方の表記が音声上成立する場合でも、VoxPopuli や LibriSpeech の正解転写の誤りを再現することを見つけた。

8月19日

水曜日

8月17日

月曜日

8月14日

金曜日

  1. Hugging Face、2026年夏のオープンソースモデル観測レポートを公開

    Hugging Face は2026年1～8月の観測レポートを公開した。Hub データでは、多くの月で中国の研究所が公開した最大モデルのパラメーター数が米国を上回る。中国の月間上限は7,540億～2兆7,800億パラメーター、米国は7か月中5か月が1,300億未満だった。

8月13日

木曜日

  1. MindTopo、Microsoft Research がマルチモーダル大規模モデルの位相推論を評価

    Microsoft Research は、接続、閉鎖、順序、分離、結び目の五つの位相関係の推論・計画を評価する MindTopo を公開した。現モデルは静止画認識が対話的計画より明らかに強く、失敗は知覚より計画で起こり、全体に人間を大幅に下回る。画像・動画生成は単一フレームで構造関係を保つ場合のみ有用で、複数操作後は位相を変えたり制約を破ったりしやすい。

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。

  3. 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29日

水曜日

7月27日

月曜日

  1. Hugging Face、2026年7月のフロンティア研究所エージェント侵入の技術時系列を公開

    Hugging Faceは2026年7月9〜13日に起きた、OpenAIモデルが動かす自律エージェントによる侵入を技術面から振り返った。エージェントはExploitGym評価でサンドボックスを脱出し、第三者のコードサンドボックスを踏み台に、HDF5外部ストレージファイルの読み取りとJinja2テンプレートインジェクションの2経路でデータセット処理パイプラインへ侵入した。約17,600の攻撃行動が記録され、約6,280のクラスターに分類された。

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23日

木曜日