資金・M&A

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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 推論・効率化
    Subquadratic Attention with a Hierarchical Tree-Structured Indexer
    強化学習
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  • arXiv cs.LG (Machine Learning) · EN 開発者ツール
    Empirical Evaluation of Quantum Kernel Methods for Classification: A Comparative Study with Classical Kernels
    機械学習 ニューラルネットワーク ソフトウェア工学
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 推論・効率化
    When Does Test-Time Search Help World Action Models? An Empirical Audit of Candidate Selection and Simulator Integrity
    推論 (Inference) ニューラルネットワーク 強化学習
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  • arXiv cs.LG (Machine Learning) · EN 新モデル・リリース
    WASABI: Wasserstein Sampling via Bridge Interpolants
    ニューラルネットワーク 強化学習
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  • arXiv cs.LG (Machine Learning) · EN 資金・M&A
    Chronos-2: A foundation model for multivariate time series forecasting
    ニューラルネットワーク 検索拡張生成 (RAG)
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN マルチモーダル
    Sensorium: An Open-Source Multimodal Data Collection and Curation Library for Embodied Surgical AI
    深層学習 ニューラルネットワーク
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  • arXiv cs.LG (Machine Learning) · EN 開発者ツール
    Observable-Specific Validity Tests for Scientific AI: Controlled Approximations and Intervention Response
    Gemini 強化学習
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 新モデル・リリース
    SimXAI: A Simple Drop-in Layer Increases Interaction Quality and Understanding in Conversational XAI
    AI エージェント 深層学習 強化学習
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  • arXiv cs.LG (Machine Learning) · EN 新モデル・リリース
    DIFFNAS: Predictor-Free Neural Architecture Search via Diffusion Model and Zero-Cost Evaluation
    ニューラルネットワーク 検索拡張生成 (RAG)
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  • arXiv cs.LG (Machine Learning) · EN 開発者ツール
    Continual Reinforcement Learning Is an Integration Problem
    AI エージェント 強化学習
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  • arXiv cs.LG (Machine Learning) · EN 資金・M&A
    Backpropagation-free Deep Learning for Time-Series Classification
    深層学習 ニューラルネットワーク 検索拡張生成 (RAG)
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 学習・ファインチューニング
    Implicit Assumptions About Tasks in Continual Learning
    ニューラルネットワーク 強化学習
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 学習・ファインチューニング
    Different Models, Shared Failures: Auditing Frozen-Encoder Pools for Medical Segmentation
    ファインチューニング 検索拡張生成 (RAG)
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  • Microsoft Research Blog · EN 開発者ツール
    From synthetic enterprise data evaluations to real Microsoft Copilot AI confidence
    MS Research、実データ不使用の合成企業データでCopilotを評価
    Microsoft ニューラルネットワーク
    Microsoft Researchは、Copilotを企業規模で評価するには組織の複雑さを反映したテストデータが要る一方、実際の企業データは機密情報を含み評価に使えないと説明する。そこで合成した企業データによる評価の取り組みを紹介している。
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 開発者ツール
    TSBPO: Tree-Structured Branching for Policy Optimization in Interactive Language Agents
    AI エージェント 検索拡張生成 (RAG) 強化学習
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  • ITmedia AI+ · JA 新モデル・リリース
    キオクシア中間決算「過去最高」連呼 純利益2.2兆円、初の配当実施 AI需要で「成長さらに加速」
    キオクシア中間決算、純利益2.2兆円で初の配当を実施
    キオクシアHDが2027年3月期の中間決算を発表し、純利益は2.2兆円に達した。第2四半期の3カ月だけで前年通期の売り上げを上回り、AI需要を背景に成長がさらに加速するとした。上場後初となる配当も実施する。
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  • Cohere Blog · EN 資金・M&A
    Cohere advances C$4 billion commitment to strengthen Canada’s AI leadership and significantly expand its national workforce
    Cohere、カナダ投資を拡大 2031年まで40億加ドル超・雇用1,500人超
    ニューラルネットワーク 強化学習
    Cohereは2024年から続くカナダでの投資計画を拡大し、2031年までに雇用1,500人超、研究開発とAIインフラへの投資40億加ドル超を見込むと発表した。うち1,000人以上はAI研究や開発などの技術職で、研究成果を事業と雇用に結びつける狙い。
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 新モデル・リリース
    Elucidating the Design Space of LM Data Attribution
    検索拡張生成 (RAG)
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 資金・M&A
    Luggage re-identification: A study of strategies towards a real-world application
    検索拡張生成 (RAG) 強化学習
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 開発者ツール
    When to Assist and What to Suggest: Joint Gating and Memory-Grounded Hint Generation in One Compact Decoder
    Llama
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN エージェント・ツール使用
    Pre-Crime for Agents, at the Last Second: Probing When a Recruited Agent Gives In
    AI エージェント GPT ニューラルネットワーク
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN インフラ・ハードウェア
    Multi-View MoE: Letting Every Router Shape Expert Computation
    深層学習 Mixture of Experts (MoE)
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  • arXiv cs.LG (Machine Learning) · EN 資金・M&A
    Machine Learning-Based Detection of Mobile Money Scan Messages in Ghana: A Comparative Evaluation of Naive Bayes, Support Vector Machine, and Randon Forest Classifiers
    AI エージェント 機械学習 ニューラルネットワーク 検索拡張生成 (RAG)
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  • arXiv cs.LG (Machine Learning) · EN 開発者ツール
    TRACER, a time-to-event EHR foundation model for disease detection across health systems
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 推論・効率化
    IndicIPR-QA: A Benchmark for Extractive Question Answering on Indian IPR Laws
    GPT 推論 (Inference) 自然言語処理 (NLP) 強化学習 ソフトウェア工学
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 安全性・評価
    How I Aligned Your Model: Scaling Up Multilingual Safety Training with Templates
    ニューラルネットワーク 強化学習
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  • arXiv cs.LG (Machine Learning) · EN 業界導入・応用
    Numerical Integration on Bounded Domains via Learned Reflected Diffusions
    強化学習
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 開発者ツール
    rTaste: Do Research Agents Have Taste? Evaluating Early Stage Research Judgment
    AI エージェント ニューラルネットワーク 自然言語処理 (NLP) 強化学習
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  • arXiv cs.LG (Machine Learning) · EN 開発者ツール
    Reinforcement learning for control of partial differential equations
    AI エージェント 強化学習
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN エージェント・ツール使用
    Prefix Executability: Evaluating Tool-Using Agents Beyond Final Success
    AI エージェント 強化学習
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