学習・ファインチューニング
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Fine-Tuning NVIDIA Nemotron to Know Local Rules, Not Just Local LanguagesNVIDIA Nemotronを現地の言語と規則に合わせて微調整する取り組みAIの利用が世界各地の言語や文化に広がる中、汎用の言語モデルだけでなく地域固有の規則にも対応させるため、NVIDIAのNemotronモデルをファインチューニングする取り組みを紹介する記事。言語対応にとどまらず、各地域のルールを理解させることを主題としている。
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Displacement Moments and Path-Terminal Separation in Brownian Interpolant Sampling
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LinMix: Data Mixing as Linear Domain Attribution
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Same Verdict, Different Readers: Personalizing Fact-Checking Explanations from Relative Preferences
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Agent-Conditioned Routing: Diverse Reasoning Paths Within One Frozen Model
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Uncovering Why LLMs Fail: From Internal Mechanisms to Adversarial Reasoning Trajectories
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TRIDENT-Seq: Profile-Matched Prefix-Future Contrast for Label-Efficient Payment Risk Modeling
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Sakana API Platform、エンタープライズ向けにアーリーアクセスプログラムを開始Sakana AI、企業向けSakana API Platformのアーリーアクセスを開始Sakana AIは企業向けの「Sakana API Platform」を発表し、アーリーアクセスプログラムの受付を開始した。同社のLLMをAPI経由で、組織・ワークスペース単位のメンバーや利用量の管理機能とともに使える。OpenAI互換APIのため、既存アプリは接続先の変更だけで利用可能。まずSakana FuguとFugu Ultraを提供し、NamazuとFugu Maxは順次提供予定。
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Aligning Large Language Models for Safety in African Languages: A Case Study of Hausa
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Text Generation in Low-Resource Languages Using Human-Curated Vocabularies
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Hierarchical Low-Rank Reparameterization for Parameter-Efficient
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EnergyCal: Taming Loss Spikes in Muon-Family Optimizers for Sparse MoE Training
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Exploring the Limits of the Delta Learning Hypothesis: Single-Pair Generator Biases in Direct Preference Optimization
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Guided-RLVR: Guided Exploration in Reinforcement Learning with Verifiable Rewards
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V-LUMEN: Visual Lookup Memory for Embedding Scaling in Vision-Language Models
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Developing a Speech Language Model for Basque
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Auto-Research Arena: Benchmarking and Advancing Auto-Research in Language Modeling
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Preserve to Expand: Source-Aware Adaptation and Model Merging for Multilingual LLM-Based ASR
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Pretraining Knows What, Simulation Teaches How: Compositional Generalization in a Sim-Trained Robot Agent
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SEMA-Auto: Sighted and Efficient Multi-Turn Attack with Autonomy
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TrySee: Modular Perception-Enhanced VLM Grounding for Closed-Loop Robot Task Planning in Specialized Domains
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AWSとGoogle Cloudが「PyTorch」のAWS Trainium、Google Cloud TPU対応版をオープンソースで公開。NVIDIAからの移行に挑むAWSとGoogle CloudがPyTorchの自社AIチップ対応版をOSS公開10月20日・21日に米カリフォルニア州で開かれたPyTorch Conference 2026で、AWSとGoogle Cloudが相次いで、PyTorchの自社AIプロセッサ向け対応版をオープンソースとして発表した。AWSはTrainium、Google CloudはTPUに対応し、NVIDIAからの移行を狙う動きとされる。
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Adapt for Planning, Not just Prediction: Optimistic Test-Time World Model Adaptation
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VaLoP: Value Gradient Lookahead and Pullback for Reward-Guided Diffusion
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Evolve on Graph: Self-Evolving Knowledge Graph Reasoning without Question Annotations
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Multi-Fidelity Training Reshapes Uncertainty Decomposition in Atomistic Models
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Beyond Modeling Order: Dual-Path Spatiotemporal Representation Learning for Cross-Subject EEG Emotion Recognition
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GPDPO: Learning from Reward Conflicts via Group Pareto-Dominance Policy Optimization