開発者ツール

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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 推論・効率化
    Watermark Basins: Black-Box Detection of Distilled LLMs
    ファインチューニング
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 安全性・評価
    Decision Models as Judges for Hallucination Detection
    GPT
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  • IEEE Spectrum (AI section) · EN 開発者ツール
    I Used AI to Fake a Scientific Paper. Here’s What Happened
    AIで偽の科学論文を作成、学術出版を覆うAI量産コンテンツの問題を検証
    機械学習
    筆者がAIを使って偽の科学論文を作成した体験を報告する記事。学術出版ではAI生成の低品質コンテンツが急増し、2025年には掲載論文の57%にLLMの影響が検出され、Nature Communicationsの査読の12%超が完全にAI生成だったとされる。
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 開発者ツール
    Coverage Under Contradiction: A Benchmark for Negation-Aware Retrieval
    Meta ニューラルネットワーク 検索拡張生成 (RAG)
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 推論・効率化
    What Survives Distillation? A Mechanistic Interpretability Study of GPT-2 and DistilGPT-2
    GPT
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN インフラ・ハードウェア
    Mechanistic Failure Modes of Weight Pruning in Transformer Language Models
    GPT 機械学習 Transformer
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN インフラ・ハードウェア
    Prospector: learning a compact graph traversal policy for scientific reasoning
    ソフトウェア工学
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 新モデル・リリース
    Text Generation in Low-Resource Languages Using Human-Curated Vocabularies
    検索拡張生成 (RAG) 強化学習 音声処理
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 学習・ファインチューニング
    Hierarchical Low-Rank Reparameterization for Parameter-Efficient
    ファインチューニング Llama 検索拡張生成 (RAG)
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 学習・ファインチューニング
    Guided-RLVR: Guided Exploration in Reinforcement Learning with Verifiable Rewards
    検索拡張生成 (RAG) 強化学習
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN マルチモーダル
    Zooming without Zooming v2: From Seeing Details to Connecting Evidence for Generalizable Multimodal Perception
    AI エージェント ニューラルネットワーク 強化学習 ソフトウェア工学
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 開発者ツール
    SpectRAG: Weighted Chunk Graphs for Token-Budgeted Context Selection in Multi-Hop Retrieval-Augmented Generation
    埋め込み (Embeddings) ニューラルネットワーク 検索拡張生成 (RAG) ソフトウェア工学
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 新モデル・リリース
    The State and Fate of Multilingual, Contextual Evaluation in the NLP World
    ニューラルネットワーク 自然言語処理 (NLP) 検索拡張生成 (RAG) 強化学習
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 開発者ツール
    Self-Keyed In-Parameter Memorization for External Memory-Free Dialogue Recall in Frozen Language Models
    検索拡張生成 (RAG) ソフトウェア工学
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 推論・効率化
    JevRec: Linguistic Encoding with Jev-like Decision Modeling for LLM-based Generative Recommendation
    深層学習 推論 (Inference)
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN マルチモーダル
    DocXEval: A Systematic Evaluation of Explainability in Multimodal Document Understanding
    Meta Transformer
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 開発者ツール
    TrawMem: Reframing Agent Memory as Task-Oriented Role-Adaptive Workspaces
    AI エージェント DeepSeek 検索拡張生成 (RAG) ソフトウェア工学
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  • Anthropic News · EN 開発者ツール
    Expanding our partnership with GSA to bring Claude to all levels of government
    Anthropic、GSAとの提携拡大で政府向けClaudeを40%割引
    Claude 検索拡張生成 (RAG)
    AnthropicはGSAとの新協定で、Claude Enterprise・Claude for Government・APIを政府機関向けに40%割引で提供すると発表した。全製品に適用され、州・地方・部族政府にも拡大。導入支援プログラムも開始し、政府の節約額は約10億ドルと見込む。
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  • Simon Willison's Weblog · EN 新モデル・リリース
    GPT-6.1 Terra
    OpenAI、視覚推論とコンピュータ操作に強い高速モデルGPT-6.1 Terraを発表
    Anthropic GPT ニューラルネットワーク OpenAI
    OpenAIが高速で効率的なモデルGPT-6.1 Terraを発表。詳細な視覚推論と精密なコンピュータ操作、より自然な文章力を備え、GPT-5.6 Terraから大きく進化した。Simon Willisonは、AnthropicのSonnetに近い中間的な位置づけで、反復的な自動操作作業に向くと指摘している。
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  • OpenAI Blog · EN 開発者ツール
    Greptile takes bug detection beyond code review with GPT-6 Astra
    GreptileがGPT-6 Astraで不具合検出を強化、Codexで手戻りも削減
    GPT
    OpenAIが、コードレビュー支援のGreptileによる活用事例を紹介した。GreptileはGPT-6 Astraでユーザーのワークフローを実際にテストし、Daybreakでセキュリティを強化、Codexで手戻りを減らしているという。コードレビューにとどまらない不具合検出の取り組みを扱う内容だ。
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  • ITmedia AI+ · JA 業界導入・応用
    京都府庁、職員7000人の事務効率化で「Copilotだけに頼らない」と決めた理由
    京都府庁、職員7000人の効率化でCopilotだけに頼らない道を選択
    人口減少による将来の人手不足を見据え、京都府庁は職員約7000人の業務効率化に取り組んでいる。生成AIに着目したが、対話型AIを全庁導入しただけでは現場の負担は解消しきれなかった。そのため同庁はCopilotだけに頼らない方針を決めた。
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  • ITmedia AI+ · JA エージェント・ツール使用
    伊藤忠インタラクティブが「Claude」活用研修 「AIを使う」から「業務を任せる」へ
    伊藤忠インタラクティブがClaude活用のAIエージェント実装研修を開始
    AI エージェント Claude
    伊藤忠インタラクティブは、ClaudeやClaude Codeを使った法人向け「AIエージェント実装研修」の提供を開始する。一般的な生成AIの使い方ではなく、提案書作成や調査レポートなど受講者自身の業務を題材にAIエージェントを構築し、業務の自動化を目指す内容。「AIを使う」段階から「業務を任せる」段階への移行を促す研修として位置づけられている。
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 新モデル・リリース
    Patient-specific rubric-based evaluation of large language models across longitudinal cancer care
    ニューラルネットワーク
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 学習・ファインチューニング
    Preserve to Expand: Source-Aware Adaptation and Model Merging for Multilingual LLM-Based ASR
    ファインチューニング ニューラルネットワーク 音声処理
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  • arXiv cs.LG (Machine Learning) · EN 新モデル・リリース
    Work Agents: Systems, Capabilities, and Optimization
    AI エージェント ニューラルネットワーク
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  • arXiv cs.LG (Machine Learning) · EN 推論・効率化
    Information-Theoretic Secure Aggregation With Heterogeneous Client Quantization
    量子化
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 開発者ツール
    Reva: Real-Time Vulnerability Detection through Contextual Probing of Large Language Models
    AI エージェント 深層学習 検索拡張生成 (RAG) 強化学習
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  • arXiv cs.LG (Machine Learning) · EN インフラ・ハードウェア
    Does VGGT Know What It Does Not Know?
    ニューラルネットワーク
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 推論・効率化
    Learning When to Commit: Schedule Distillation for Fast Diffusion Language Models
    深層学習 強化学習
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 開発者ツール
    Game theory of academic effort and hiring in the age of AI
    強化学習
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