学習・ファインチューニング

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  • arXiv cs.LG (Machine Learning) · EN インフラ・ハードウェア
    Closed Gates Leak: Decomposing Adjacent-Layer Cancellation in Gated Language Models
    機械学習 ニューラルネットワーク 検索拡張生成 (RAG) Transformer
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  • arXiv cs.LG (Machine Learning) · EN 新モデル・リリース
    When Does Closed-Loop Curriculum Adaptation Help GRPO? An Analysis on Countdown
    深層学習 ファインチューニング 機械学習 強化学習
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 学習・ファインチューニング
    Author-Informed Stance Detection: A Dataset and Findings
    ファインチューニング 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 学習・ファインチューニング
    How Architecture, Typology, and Adaptation Strategies Shape ASR for Low-Resource African Languages: A Controlled Empirical Study
    ファインチューニング 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
    Beyond Passing Tests: A Systematic Review and Controlled Re-evaluation of Techniques for Improving the Quality of LLM-Generated Code
    ファインチューニング 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
    Interventional Training Reduces Causal Bypass in In-Context Introspection
    ファインチューニング 強化学習
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 新モデル・リリース
    Latent Decision Flow Rewards for Clinical Guideline Reasoning
    ファインチューニング 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 学習・ファインチューニング
    Explore Where It Matters: Targeted Exploration for Efficient Rover Adaptation
    強化学習
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  • Publickey · JA 新モデル・リリース
    オラクル、社員が業務アプリをAIで自動作成、Oracle Cloud上で共有できる「Oracle App Composer」発表。Oracle AI World 2026
    オラクル、AIで業務アプリを自動生成できる「Oracle App Composer」を発表
    機械学習 強化学習
    オラクルは米ラスベガスで開催中の年次イベント「Oracle AI World 2026」で、社員が業務アプリをAIで自動生成し、Oracle Cloudにデプロイして利用できる「Oracle App Composer」を発表した。生成したアプリはOracle Cloud上で共有できる。なお詳細な仕様は本文未取得のため記載していない。
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 推論・効率化
    Curriculum-Based Deep Reinforcement Learning for Robust Autonomous Rocket Landing under Atmospheric Uncertainty
    検索拡張生成 (RAG) 強化学習
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 推論・効率化
    Co-Evolving Policy and Rubric via Capability Awareness for Open-Ended Generation
    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
    Persona Learning from Feedback for Personalized AI Assistants
    ファインチューニング
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 学習・ファインチューニング
    PT$^3$: Prototype-Guided Self-Supervised Pretraining for Generalizable mmWave Human Point Cloud Representation
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 新モデル・リリース
    From Leniency to Suspicion: How an Open Post-Training Recipe Changes Whom LLM Fact-Checkers Believe
    ファインチューニング Meta Mistral
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 推論・効率化
    DES-JEPA: Learning a Shared Vocabulary for High-Dimensional Discrete Event Sequences
    埋め込み (Embeddings) ファインチューニング 推論 (Inference) 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
    Predict the Reward, Not the World: World Reward Models for ML Agents
    AI エージェント 機械学習 ニューラルネットワーク 強化学習
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  • ITmedia AI+ · JA 新モデル・リリース
    Discord、公開サーバの会話をGoogle検索などの対象に プライバシーへの懸念も
    Discordが公開サーバの会話をWeb検索対象に、日本は初期設定オンでプライバシー懸念も
    Google
    Discordは一部の公開サーバーの会話をGoogleなどのWeb検索の対象にすると発表した。11月中旬からAI要約を公開し、12月中旬には投稿本文も検索可能になる。日本では初期設定でオンとなるため、除外するには設定変更が必要。プライバシーやAI学習への利用を巡る懸念も広がっている。
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 新モデル・リリース
    Heads of Security: Learned Attention Gates Improve Prompt Injection Robustness
    ファインチューニング GPT Llama 強化学習 音声処理
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 新モデル・リリース
    Can LLMs Uncover Hidden Physical Laws through Free Exploration?
    AI エージェント GPT 強化学習
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  • arXiv cs.LG (Machine Learning) · EN 学習・ファインチューニング
    MuonGS: Pretraining LLMs with Relaxed Weight-Norm Control
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 学習・ファインチューニング
    What Improves During Pretraining? Tracking Knowledge Acquisition with Point-in-Time Models
    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
    GAS-PFN: Graph-Aware Spatiotemporal Prior-Data Fitted Networks for Zero-Shot Traffic Forecasting
    推論 (Inference) 検索拡張生成 (RAG) Transformer
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 学習・ファインチューニング
    REGER: Modeling inter-item Relations with Semantic IDs for Generative Recommendation
    埋め込み (Embeddings) 機械学習
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 新モデル・リリース
    When, Where, and What to Correct: Human-Guided Adaptive Residual Correction for Robot Policies
    検索拡張生成 (RAG) 強化学習
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  • Publickey · JA インフラ・ハードウェア
    Oracle CloudがGoogle TPU導入を発表、2027年に提供を開始。Oracle AI World 2026
    Oracle CloudがGoogle TPUを導入、2027年からサービス提供開始
    Google 機械学習 強化学習
    オラクルはGoogleが開発するAI専用チップ「Google TPU」をOracle Cloud Infrastructureに導入し、2027年からGoogle TPUのサービスを提供開始すると発表した。発表はOracle AI World 2026の場で行われた。
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  • arXiv cs.LG (Machine Learning) · EN 学習・ファインチューニング
    A note on data-efficient finetuning of vision foundation models
    ファインチューニング 機械学習 強化学習
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 学習・ファインチューニング
    Teach reality, not ethics: a drop-in continued-pretraining corpus installs coupled human-biosphere-AI welfare dispositions across model families
    AI エージェント Llama 機械学習
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 安全性・評価
    Follow the Gradient: Tracing Safety Degradation Back to Training Data
    深層学習 埋め込み (Embeddings) ファインチューニング Llama Transformer
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN マルチモーダル
    PerceptRL: Making Visual Perception Rewardable in MLLMs from Answers to Interactions
    機械学習 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
    What Carries Forward? Pretraining Disclosure Across Language Model Releases
    Llama 強化学習
    元記事を読む (arXiv cs.CL (Computation and Language)) ↗