Google、推論を使う合成データ生成 Simula を提案
Google は推論優先の合成データ基盤 Simula を提案した。データセット構築を機構設計問題として捉え直し、全体の多様化、局所の多様化、複雑化、二つの批評役による品質確認の四段階で、種データなしにゼロから作成する。
#論文・研究
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今日 2 件4月16日
Google Research、合成ニューロンのAI生成で脳地図を加速
Google ResearchはPointInfinity点群フローマッチングで合成ニューロン形態を作るMoGen（Neuronal Morphology Generation）を提案した。PATHFINDER再構築モデルの学習データを補い、検証用のマウス軸索で誤り率を4.4%減らした。主に誤った結合の減少による。
4月14日
Google、生成 AI で将来の技能を評価する Vantage を公開
Google は、高校生・大学生の問題解決や協働を生成 AI の模擬対話で評価する研究実験 Vantage を公開した。Google Labs で英語の登録を受け付ける。Executive LLM が会話を動的に進め、AI Evaluator が評価表で採点する。NYU との米国18～25歳188人の研究では、AI と専門家の採点一致度は専門家同士に近かった。
4月9日
Google Research、利用者シミュレーターの現実との差を測るConvApparelを公開
Google Researchは衣料品購入の4000以上の人・機械の複数ターン会話、約15000ターンのConvApparelを公開した。LLM利用者シミュレーターと人の現実感の差を測る。
Google、学術エージェントPaperVizAgentとScholarPeerを公開
Googleは論文の図を作るPaperVizAgentと自動査読のScholarPeerを公開した。PaperVizAgentは検索、計画、スタイル、可視化、審査の5エージェントで協働する。100点評価で60.2を得てGPT-Image-1.5、Nano-Banana-Pro、Paper2Anyを上回り、人の基準50.0を超えた唯一の枠組みだった。
4月3日
Google Research、LLMの行動傾向と人の共通認識の一致を評価
Google ResearchはIRI、ERQなどの心理質問票を改変した状況判断テスト（SJT）で、実際のユーザー・助手の場面の行動傾向が人の共通認識に合うか評価する枠組みを提案した。
4月1日
Google Research、AI 評価の注釈者は何人必要か
Google Research は『Forest vs Tree: The (N, K) Trade-off in Reproducible ML Evaluation』で評価項目数と項目ごとの注釈者数を比較した。一般的な1人、3人、5人では足りないことが多く、人の意見の違いを反映するには10人超が必要な場合が多い。
3月31日
Google 白書、暗号資産の暗号を破る量子計算資源の見積もりが大幅減
Google Quantum AI は白書で、将来の量子コンピューターが暗号資産を守る楕円曲線暗号を破るために必要な量子ビットとゲートの数は、従来の見積もりより少ないとした。
3月25日
Google、ベクトル圧縮 TurboQuant を公開、KV キャッシュを3 bit に圧縮
Google Research は TurboQuant を公開した。訓練や微調整なしで、モデル精度を損なわず KV キャッシュを3 bitに量子化できる。QJL と PolarQuant の二手法も提案した。
Google Research、自己教師学習で都市を理解するS2Vecを公開
S2VecはS2 Geometryによる区画とラスタライズで建物・道路を多層画像へ変え、マスク付き自己符号化（MAE）で汎用埋め込みを学ぶ。米国人口密度や所得中央値など、未見地域のゼロショット社会経済予測でSATCLIP、GEOCLIPを上回るが、樹木被覆や標高では改善が必要だ。
3月18日
GoogleとNHSの研究、AI乳がん検診で人の読影量を46%削減
Google Researchと複数のNHS機関によるAIMS研究は、Nature Cancerに2件の姉妹研究を発表し、NHS乳がん検診の手順におけるAI検出システムの性能を評価した。
3月17日
Google、PNASで高温超伝導を使うLLM世界モデル評価を発表
GoogleとCornellはGPT-4o、Perplexity、Claude 3.5、Gemini Advanced Pro 1.5、NotebookLM、独自RAGに高温超伝導の専門問題67問を解かせた。12人の国際専門家がバランス、網羅性、簡潔性、証拠、画像の関連性、定性的意見の6指標で盲検評価した。研究はPNASに掲載された。
3月13日
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12日
Google、Geminiでニュースを洪水データに変えるGroundsourceを公開
Google ResearchはGeminiで世界のニュースから過去の災害の構造化データを抽出するGroundsourceを公開した。最初のオープンデータは都市の鉄砲水260万件を収め、150か国以上、2000年から現在までを対象とする。
GoogleとBIDMC、実際の診療で対話型診断AIの実現性を研究
Google ResearchとBeth Israel Deaconess Medical Centerは、単一施設で前向きの実現可能性研究を実施した。外来のプライマリケア受診前にAMIEが患者とテキストで問診し、医師が動画でリアルタイムに監督した。
1月10日
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。
11月1日
TD学習を使わない強化学習：分割統治でオフポリシーRLを拡張
Berkeley AI ResearchはTD学習に依存しない分割統治のオフポリシー強化学習を提案した。Bellman再帰の回数を線形から対数へ減らし、長い期間のタスクへ拡張する。
9月1日
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。