新モデル・リリース A

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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 新モデル・リリース
    Stemma: Induced Decision Regions Reveal LLM Provenance
    推論 (Inference) 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 政策・規制
    Runtime Uncertainty Monitoring for LLM-Based Multi-Agent Systems Using Bayesian Networks
    AI エージェント Meta
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 新モデル・リリース
    A2TTA: Anchored-and-Agile Test-Time Adaptation for Evolving Traffic Sensor Networks
    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 新モデル・リリース
    OmniQEC: discovering practical quantum error-correcting codes by an AI scientist
    深層学習
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  • arXiv cs.LG (Machine Learning) · EN 新モデル・リリース
    DRIFT: Direct-Recursive Intervention-Conditioned Forecasting of ICU Physiological Trajectories
    検索拡張生成 (RAG) 人間のフィードバックによる強化学習 (RLHF) Transformer
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 新モデル・リリース
    Shieldstral
    強化学習 ソフトウェア工学
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  • Data Center Dynamics · EN 新モデル・リリース 抜粋
    China to launch new cable laying vessel next month, Global Marine Group commissions new vessel
    中国とGlobal Marine、新型海底ケーブル敷設船をそれぞれ投入へ
    中国が来月、新型の海底ケーブル敷設船を進水させる予定と報じられた。あわせてGlobal Marine Groupも新造船を発注しており、両船はそれぞれ2026年と2029年に就航する見込み。海底ケーブル敷設能力の増強が進む。
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 新モデル・リリース
    Lowering the implementation barrier of neutral-atom quantum computing with agentic workflows
    強化学習
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  • Data Center Dynamics · EN 新モデル・リリース 抜粋
    Johnson Controls releases absorption chiller reference design
    Johnson Controls、排熱を冷却に使う吸収式チラー参照設計を公開
    Johnson Controlsが、吸収式チラーのリファレンス設計を公開した。データセンターが排熱(廃熱)を冷却に活用する方法を示すもので、エネルギー効率の向上と冷却コスト削減を狙う。増大するデータセンターの熱管理課題への一つの提案となる。
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 推論・効率化
    Speculate While You Reason: Teaching Agents to Predict Their Next Tool Call via Joint Agent-Speculator RL
    AI エージェント 検索拡張生成 (RAG) 強化学習
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 新モデル・リリース
    WorkSurface-Bench: Benchmarking Enterprise Agents on Multi-Surface Knowledge Routing
    AI エージェント 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 新モデル・リリース
    From Deterministic to Generative Deep Learning for Urban Air Quality Reconstruction from Sparse Observations
    深層学習 機械学習 検索拡張生成 (RAG) 強化学習
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN インフラ・ハードウェア
    Rashomon Alignment
    アルゴリズム・理論 機械学習 強化学習
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  • arXiv cs.LG (Machine Learning) · EN 開発者ツール
    Contextual Deconvolution for Variance-Stable Demand Sensing: Kernel-Modulated Operators in Promotional Retail
    機械学習
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 新モデル・リリース
    Localized Adaptation Reveals Distinct Learning Signatures in Transformers
    深層学習 ニューラルネットワーク 強化学習 Transformer
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 新モデル・リリース
    AIriskEval-edu Demo: Auditing of Pedagogical Risks in Educational Explanations
    GPT Llama ニューラルネットワーク
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 資金・M&A
    Beyond Self-Knowledge: Propagating Uncertainty Across Reasoning and Retrieval in LLMs
    ニューラルネットワーク 検索拡張生成 (RAG) 強化学習 ソフトウェア工学
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN マルチモーダル
    Forensic Reproducibility Audit of a Radiology Vision-Language Model Benchmark: From Intended Protocol to Released Artifact
    Claude コンピュータビジョン Meta ニューラルネットワーク
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  • arXiv cs.LG (Machine Learning) · EN 新モデル・リリース
    Multi-Scale Structural Features for Continual, Comprehensible Visual Recognition in a Developmental Learning Framework
    機械学習 検索拡張生成 (RAG) 強化学習
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  • arXiv cs.LG (Machine Learning) · EN 新モデル・リリース
    AMPBench-MT: A Homology-Controlled Benchmark for Antimicrobial Peptide Potency, Spectrum, and Safety Prediction
    埋め込み (Embeddings) ニューラルネットワーク 人間のフィードバックによる強化学習 (RLHF)
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 新モデル・リリース
    Phase Structure in Rotary Attention: A Spectral Framework for Semantic Continuity and Execution-Boundary Governance
    埋め込み (Embeddings) 機械学習 ニューラルネットワーク Transformer
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  • ITmedia AI+ · JA 新モデル・リリース 抜粋
    「痺れるほどにミスを繰り返す」Gemini 3.6 Flashは変わった? 公開から1週間、当初のおバカ回答を今検証する
    Gemini 3.6 Flash、公開1週間で再検証 当初の誤答は改善したか
    Gemini Google
    ITmediaが、Googleの「Gemini 3.6 Flash」を公開から約1週間の時点で再検証した記事。同モデルは公開直後、X上で数値比較の誤答や架空の魚に関する回答など精度の低さが話題となっていた。本記事では当初報告されたそれらの「おバカ回答」を改めて試し、1週間を経て挙動が変化したかを確認している。
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 開発者ツール
    Memory for Large Language Models
    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 資金・M&A
    CLBench-V: Evaluating Multimodal Context Learning from Grounding to Knowledge Acquisition
    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 新モデル・リリース
    Where Steering Signals Come From: Activation Source Selection in Activation Steering
    推論 (Inference) 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
    VisualPatchWorld: Code World Models as Latent Structured Representations for Planning
    ニューラルネットワーク 強化学習
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 新モデル・リリース
    A Cross-lingual Comparison of Human and Classification Model Entrainment Behavior in Code-switched Speech Settings
    AI エージェント 音声処理 Transformer
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 新モデル・リリース
    MyoCardBench: A Real-World Data Benchmark for Evaluating Large Language Models in Clinically Authentic Cardiovascular Care Scenarios
    Gemini GPT ニューラルネットワーク 検索拡張生成 (RAG) 強化学習
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  • Simon Willison's Weblog · EN 新モデル・リリース 抜粋
    moonshotai/Kimi-K3
    Moonshot、2.8兆パラメータのKimi K3の重みをHugging Faceで公開
    検索拡張生成 (RAG) 強化学習
    Moonshot AIが、2.8兆パラメータの大規模言語モデル『Kimi K3』の重みをHugging Faceで公開した。ファイルサイズは1.56TBに及ぶ。同社は2025年7月のKimi K2で独自に改変したMITライセンスを導入済みで、月間アクティブユーザー1億人超または月間売上2000万ドル超の商用製品・サービスで利用する場合はUI上に『Kimi K2』を目立つ形で表示するよう求める条項を含んでいた。本記事はSimon Willisonのリンクブログによる紹介で、ライセンス条項の詳細以降は原文が途中で切れており確認不可。
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  • Simon Willison's Weblog · EN 新モデル・リリース 抜粋
    An opinionated guide to which AI to use to do stuff
    Simon Willison、Ethan Mollickの「用途別・どのAIを使うべきか」ガイド刷新を紹介
    AI エージェント Claude Gemini Google GPT
    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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