経験駆動型検索戦略オーケストレーションのためのエージェント指向プラグイン型Experience-RAGスキル
RAGシステムにおいて、タスクに応じて最適な検索戦略を自動選択するエージェント指向のスキルが開発されま…
LLM
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SymptomAI：日常の症状評価のための対話型AIエージェント
Fitbitアプリで展開された対話型AI「SymptomAI」が、日常の症状評価において医師よりも高い診断精度を示し…
OpenSeeker-v2：情報豊富で高難度な軌跡で検索エージェントの限界を押し広げる
OpenSeeker-v2が、少ないデータとシンプルな手法で最先端の検索エージェント性能を達成しました。
同じ声、異なる研究室：最先端LLMのパーソナリティ均質化について
最先端のLLMが、異なる開発元にもかかわらず、パーソナリティが均質化していることが大規模実験で判明しま…
受動的なフィードからガイド付き発見へ：曖昧な意図を持つコンテンツ探索のためのAI主導型インタラクション
AIがユーザーの曖昧な意図を汲み取り、能動的にコンテンツ探索を支援する新しいレコメンデーションシステ…
ソフトマックスアテンションの不変量について
ソフトマックスアテンションの「エネルギー場」が、モデルや入力によらず不変な特性を持つことが発見され…
体系的な検証エラーがRLVRに与える影響の評価：遅延、停滞、崩壊
LLMの推論能力向上に用いられるRLVRにおいて、検証器の体系的なエラーが学習に与える影響が研究されました…
推論誘導型グラウンディング：マルチモーダル大規模言語モデルによるビデオ異常検知の向上
マルチモーダル大規模言語モデル（VLM）を活用し、ビデオ異常検知（VAD）において異常の分類、空間特定、…
EvoJail：大規模言語モデル向け進化的多様性脱獄プロンプト生成
LLMの安全性を評価するため、進化的アルゴリズムを用いて多様な脱獄プロンプトを自動生成するフレームワー…
スパイクニューラルネットワークの汎化限界に関するラデマッハ複雑度による研究
スパイクニューラルネットワーク（SNN）の、未知データに対する汎化性能の理論的限界が解明されました。
Proteo-R1：新規タンパク質設計のための推論基盤モデル
Proteo-R1は、推論と生成を分離することで、新規タンパク質設計の精度と解釈性を向上させました。
コード生成における強化学習の合格率報酬の探求
コード生成LLMの強化学習において、合格率報酬が最終的な性能向上に繋がりにくいことが判明しました。