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鋼鉄の2倍、アルミニウムの3倍の強度を持つ「耐火ハイエントロピー合金」を新手法で作製した研究に関する記事です。材料科学分野における革新であり、今後の金属製造技術に影響を与える可能性が示唆されています。AI技術は研究プロセスに活用されている可能性があります。
センサー入力から直接制御信号までを単一のニューラルネットワークで学習する「エンドツーエンド」学習の概念を解説。従来のモジュラーアプローチとの比較や、熟練者の身体的反応との類似性を示す。
強化学習における「Sparse Reward問題」（報酬がまばらにしか与えられない問題）と、その解決策としての自己教師あり学習の可能性について解説。現実世界での学習における報酬設計の難しさに触れる。
Evo 2のようなゲノム基盤モデルの表現から、線形プローブを用いて抗菌薬耐性（AMR）を高い精度で検出できることを実証。
線形ICAにおいて、不確定なネゲントロピー最大化の代わりに、輸送最適化に基づくWasserstein距離の二乗を用いて非ガウス性を測定する手法を提案。
OpenAI研究員のMiles Wang氏が、AI創薬スタートアップ設立のため2億ドル調達を目指す。Lightspeedがリード。Chai Discoveryも同様の動きを見せている。AIによる新薬開発分野への注目度が高い。
「The Memory Heist」は、人間が記憶をどのように形成し、操作するかについての研究論文です。AI技術とは直接関係ありませんが、人間の認知プロセスを理解することは、将来のAI開発における記憶メカニズムの設計に間接的な示唆を与える可能性があります。ただし、現時点でのAI技術への直接的な影響は限定的と評価されます。
Zhipuの創設者が、オープンソースAIを支持する姿勢を表明したという記事です。グローバルなセキュリティ論議が激化する中で、オープンソースAIの推進がどのように影響するか、またその安全性についての議論が深まることが予想されます。
2026年、ノーベル賞受賞者を含む10名の科学者が米英から中国へ移籍した。研究開発費の削減や中国の大学による積極的なスカウトが背景にある。移籍者には、AI研究者や半導体専門家も含まれており、国際的な人材移動の動向が注目される。
1800年代のテキスト（160GB）をデータセットとして、ゼロからLLMをトレーニングするという研究プロジェクトについて述べています。歴史的テキストを用いたLLM構築の可能性を探る試みです。
書籍『AIエンジニアリング』の輪読会メモ。AIシステムの評価方法論に焦点を当て、評価の分類（厳密/主観的）やAI自身に評価させる手法について解説。LLM出力の確率性ゆえの評価の難しさと、信頼できる評価の仕組みの必要性を説く。
グラフデノイジングにおけるアテンション機構の理論的理解を深める研究。線形アテンションがデノイジング目的に対して最適でない可能性を示唆し、グラフ学習におけるアテンションの役割を再考する。
深層ニューラルネットワークの損失関数が非凸である問題に対し、低損失経路からの高速アンサンブル学習を提案する論文の解説。線形補間における損失上昇の課題と、その解決策について論じる。
アメリカの「Great American AI Act」とEUの「AI Act」の規制アプローチの違いを比較。AIの倫理的・法的側面における国際的な動向を理解する上で重要な情報です。
本研究では、大規模言語モデル（LLM）のスケールアップが社会的シミュレーションの精度向上に寄与するかを検証した。Gemma、Llama、OLMo、Phi、Qwen、Yiを含む35のベースLLMを評価した結果、Yi 1.5 34Bが65%の精度を達成したが、対数スケールでの性能向上の速度は遅く、計算資源の限界が示唆された。
AI開発における「○○エンジニアリング」の進化史を解説。Prompt Engineeringから始まり、Context Engineering、Agentic Engineering、Harness Engineeringへと発展してきたパラダイムシフトを概観。2022年から2026年にかけて生まれた5つの主要な開発規律を紹介。
SAIR IGP24への参加記録。AIと計算機代数を用いて次数24の逆ガロア問題に取り組む過程で、ランダム探索から構造的探索への戦略変更を行った経緯を詳述。具体的な数理問題に対するAIの応用と、実験を通じた研究方針の進化を示している。
Fableというプロジェクトにおける敵対的レビューに関する内容です。AIの安全性や堅牢性に関する研究、特に敵対的攻撃に対するモデルの挙動分析に関連する可能性があります。
AIによって生成されたフィクションに見られる独特な特徴や奇妙さについて調査する記事です。AIが創造的な分野でどのような影響を与えているのか、その興味深い側面を探求しています。
非生物材料からゼロで人工細胞「SpudCell」を開発し、成長・複製に成功した研究。生命科学や合成生物学におけるAIの応用可能性を示唆する進歩です。
EDPBのガイドライン1/2026は、GDPRにおける科学研究のルールを再定義し、AIに関する変更点も含む。特に、AI開発におけるデータ利用とプライバシー保護のバランスに焦点を当て、広範な同意や医療データの取り扱いについて新たな指針を示している。
分散学習ではなく「一つのデータセット」を構築すべきという提案。LLMの学習方法に関する新しいアプローチを提唱しており、大規模言語モデルの効率的な開発に関する議論を促す。
小規模モデルにおける手続き的スキル転移のテスト結果に関するアップデート。モデルの学習能力や汎化性能に関する研究で、今後のAIモデル開発に示唆を与える可能性がある。
AI時代における人間向けプログラミング言語の必要性について考察。フィジカルAIの文脈から「環境をロボットに近づける」発想をソフトウェアの世界に適用する可能性を探り、プログラミング言語の存在意義を問い直す。
ニューラルソルバーは、PDEパラメータから解への高速な近似マッピングを提供するが、学習分布外への外挿や制約違反の修正に課題がある。本研究では、誤差を考慮したニューラルソルバーを提案し、物理的な正しさを確保しつつ計算コストと不安定性を改善する。
ボルツマン生成器（BGs）は、統計物理学における分子サンプリングの課題を解決する。しかし、既存のBGsは正規化フローに依存し、表現力に限界がある。本論文では、より表現力の高い新しいオート回帰型ボルツマン生成器を提案する。
社内輪読会として「PEエンジニアリング（パフォーマンスエンジニアリング）」について3か月間開催したレポート。AIシステムの処理速度、レイテンシ、メモリ効率などの数値改善を目的とし、計測、プロファイリング、最適化などの手法について議論した内容を共有している。
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人工知能学会（JSAI）の活動内容と、企業が備えるべきAIリテラシーについて解説。AI研究の発展、倫理・安全性への提言、産学連携の重要性を強調。
米中間のAI開発競争は激化しており、両国の研究者は「チェルノブイリのような事故」につながる可能性を懸念している。中国のトップAI専門家との会談から、両国ともにAIの急速な発展に危機感を抱いていることが示唆された。
ニューラル演算子のための実数スペクトル基底と複素数スペクトル基底を比較。実数値PDE解に適したHartley Neural Operator (HNO)を導入し、複素数FFTの冗長性を排除。
凸型リプシッツ目的関数に対する確率的サブ勾配法の最終イテレートについて、固定ステップサイズ$η=Θ(1/ ext{√} n)$の場合、$1/ ext{√} n$のオーダーの最適化誤差を証明。既存の限界の$( ext{log } n)$因子を削除。