政策・規制 C
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Differentially Private Nonparametric Modal Learning with Applications to Regression and Clustering
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Advancing responsible AI across EuropeOpenAI、欧州で責任あるAIガバナンスへの取り組みを紹介OpenAIは、安全性・セキュリティ・透明性・来歴（provenance）に関する自社の実践が、欧州における責任あるAIガバナンスをどう支えるかを解説した。規制対応と信頼構築に向けた方針を示している。
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Beyond Component Testing: Validating Agentic AI Systems
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Versatile On-device Adaptation at the Edge by Unifying Few-shot, Zero-shot, Continual, and In-context Learning
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Analysing User Reviews to Identify User Concerns Around Permissions in AI Apps
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CAGE: Certified Authorization under Typed-Return Uncertainty for Tool-Using Agents
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GoldenRetriever: Non-Interactive Homomorphic Encrypted Retrieval for Privacy-Preserving RAG
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TextCloak: Thwarting Unauthorized LLM Exploitation via RL-Driven Unlearnable Text
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Correlation between prosody and pragmatics: A case study of the discourse marker hālā `now' in Persian
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Encryption-Compatible Clustered Federated Learning via Distributed Expectation-Maximization over Metadata
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Secure Aggregation for Privacy-Preserving Federated Learning on Clinical EEG Data
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'VPNs are lawful technical tools,' says EU Court in landmark copyright rulingEU司法裁、「VPNは適法な技術的手段」と著作権訴訟で判断EUの裁判所が著作権をめぐる画期的な判決で、「VPNは適法な技術的ツールである」との判断を示した。VPNの利用自体を著作権侵害と同一視しない立場を明確にし、プライバシー技術の法的位置づけに影響を与える可能性がある。
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An Instrument to Evaluate Governance Proposals: AI Policy Analysis at Scale
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Beyond Binary Rewards: A Comparative Study of Reward Design for Reinforcement Unlearning
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TriShield: Zero-Utility-Loss Defense Against Privacy Backdoors in Federated Language Model Fine-Tuning via Orthogonal Gradient Projection and Optimizer State Entanglement
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Beyond Feeling Better: Capability-Sustaining Emotional Dialogue as a Longitudinal Research Paradigm
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Scores Are Not Decisions: Cost-Aware Stopping for Tool Acquisition in LLM Agents
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Setoka: A Benchmark for Hierarchical User Understanding in Personalized Agents over Heterogeneous Data
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MPEcho: A Melody and Phoneme-Aware Generative Framework for Controllable Cover Song Generation
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OpenAIやAnthropicなどの従業員、米政府に「AI開発のペース調整を」と提言OpenAI・Google等の従業員1000人超、米政府にAI開発ペース調整を提言OpenAIやGoogleなどの従業員1000人以上が、AI開発のペース調整に向けた国際的支援を米政府に求める公開書簡を発表した。AI自律化の急速な加速に伴う制御不能リスクを指摘し、開発速度を調整するために必要なツールの開発を訴える。企業主導でオープンモデル規制の回避を求める動きとは対照的な提起となった。
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Runtime Uncertainty Monitoring for LLM-Based Multi-Agent Systems Using Bayesian Networks
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SpeechLLM Meets Federated Learning for End-to-End ASR: English and Italian Case Studies
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BettiSplit: Topology-Guided Privacy-Aware Split Learning Against Feature Inversion and Gradient Leakage