開発者ツール B
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Emergent Latent-State Computation under Stochastic Volatility
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Memory for Large Language Models
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Inspect India Evals: An Open Benchmarking Framework for Evaluating Large Language Models in the Indian Linguistic and Cultural Context
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Data Quality Profiling at Scale with Progressive Sampling: A Benchmark for Data-Centric AI Pipelines
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Cardiologent: Multi-Agent Clinical Decision Support for Patient-Level Arrhythmia Assessment, Urgency, and Management
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Temporal-Distance JEPA: Plan-Aware Representation Learning for Latent World Model Predictive Control
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Every Time I Hire a Linguist, Inference Costs Go Down: On Linguistic Rules as Effective Prompt Compressors
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Toward a systematic method for identifying language areas
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CoSA: Accelerating Long-Context Inference via Proxy-Kernel Co-Designed Sparse Attention
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VisualPatchWorld: Code World Models as Latent Structured Representations for Planning
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Interpretable Column Annotation with LLM-Symbolized Decision Process Materialization
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Memory Efficient Audio Synthesis with Decoupled Temporal Depth Diffusion TransformersApple、端末内音声合成の省メモリ手法を発表、AMXでSiri音声を生成Appleが、端末内で完結する省メモリな音声合成アーキテクチャを論文で公開した。リアルタイムに表情豊かで設定可能な音声を生成する「Siri Expressive Voices」を支える技術で、on-device基盤モデル「AFM 3 Core Advanced」が出力する意味的オーディオトークンを、Apple Matrix Coprocessor（AMX）の限られた演算・メモリ内で高音質音声へ変換するdetokenizerを提案。残差ベクトル量子化（RVQ）表現とストリーミング構成を用いる。ストリーミング以降の3要素設計の詳細はexcerpt途中切れで確認不可。
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An opinionated guide to which AI to use to do stuffSimon Willison、Ethan Mollickの「用途別・どのAIを使うべきか」ガイド刷新を紹介Simon Willisonが、Ethan Mollickの「用途別にどのAIを使うべきか」ガイドの1年間の変遷を紹介。かつてはChatGPT・Claude・Geminiのチャット中心だったが、現在はAIが長時間の人間の作業を代行するエージェント型システムが主題になったとする。Geminiはリストから外れ、ChatGPTのWork/Codex、ClaudeのCowork/Codeといったモードが解説される。※原文の抜粋は末尾が途中で切れており、以降の詳細は本文未取得のため確認不可。
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Towards Robust Reinforcement Learning for Small-Scale Language Model Agents
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Addressable Recall Compaction for Long Context-Window Control in AI Agents
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CogArena: A Multimethod Evaluation of Cognitive Ability Structure in Large Language Models
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Our position on open-weights modelsAnthropic、オープンウェイトモデル禁止に否定的な立場を表明Anthropic CEO の Dario Amodei がブログで、オープンウェイトモデル（特に中国発）を巡る議論への立場を表明した。米当局が中国製オープンウェイトモデルの利用禁止を検討中との報道、多くのテック企業が擁護書簡に署名、Anthropic が事業保護目的で禁止を望むとの批判が背景にある。Amodei はこうした禁止を有用な措置とは見なさないと明言した。本文は途中までの取得のため、詳細は確認できない。
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ClinFusion: A Vision-Centric Multimodal LLM System for Holistic Medical Understanding
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Certified Parallel-in-Time Sinkhorn for Dynamic Entropic Optimal Transport
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Learning Distributions from Multiple Data Providers
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KANEx: Translating Kolmogorov-Arnold Networks' Interpretability to Medical Explainability
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Global Convergence of DGM and PINN Algorithms for Solving Nonlinear PDEs
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The Physics of Multi-Turn Long-Horizon Planning: From Pre-training to Post-training via Single- and Multi-Teacher On-Policy Agentic Distillation
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DataOrchestra: Learning to Orchestrate Per-Example Curation of Pretraining Data
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Why AI-Driven Cognitive Systems Are Redefining Radar and Electronic WarfareAI/MLでレーダー・電子戦を認知型に、可変モード脅威に適応IEEE Spectrum系の解説。周波数やホッピングを動的に変えるモードアジャイル脅威が、脅威データベース依存の静的なレーダー/電子戦システムを無力化する現状を概説する。ANN・DNN・ファジー論理などのAI/ML手法により、リアルタイムに適応する認知型レーダー/EWアーキテクチャの利点を論じる。※ウェビナー告知ベースの概説で、具体的な実装や性能数値は本文未取得のため確認できない。
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ERUnderstand: Evaluating Vision-Language Models on Structured ER Diagrams
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Denial of Deadline: Network-Driven Accuracy Collapse in Distributed Inference Pipelines
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Beyond Scale and Generation: Understanding Language Model-based Entity Matching
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Stacking the Deck: Tunable Trainability in Stacked LCUs
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Co-Learning for Missing Arbitrary Modalities in Multi-modal Classification