公式発表と業界報道を集め、時系列で AI の変化を追います。
最新ニュースから、自分に合うツールまで。
Kiroプログラミング・開発Kiroは開発者向けのAIエンジニアリングツールで、要件を仕様・アーキテクチャ・タスクに整理し、エージェントによってコードを生成するとともに、属性テスト、実行時の記憶、開発ツールとの統合により、計画段階からコードレビューまでのフローをサポートします。
分类推荐榜首J
JAXモデル・インフラJAXは、アクセラレータ向けのPython数値計算ライブラリであり、高性能な配列計算と大規模機械学習を目的として設計されています。CPU、GPU、TPUなど、さまざまなハードウェアバックエンド上で同一のコードを効率的に実行できます。
分类推荐榜首O
Open Designデザイン・3DOpenDesign はオープンソースのデザインワークスペースで、ローカルのプログラミングエージェントや独自のモデルキー、あるいはクラウド上のモデルを接続して、デザインシステムを中心にプロトタイプ、ウェブページ、プレゼンテーション、グラフィックの作成と編集が行えます。なお、ローカルソフトは無料ですが、モデルサービスには料金が必要です。
分类推荐榜首M
MemoAI音楽・オーディオMemoAIは、AI駆動の音声・動画からテキストへの変換ツールで、データをアップロードする必要なくローカル処理を実行し、プライバシーとセキュリティを確保します。YouTube動画、ポッドキャスト、およびMP4、MP3、AAC、M4Aなどのローカル音声・動画ファイルを効率的にテキストに変換し、多言語翻訳、話者分離、リアルタイム字幕、フローティングノートといった主要機能を提供。会議録作成、インタビューの整理、コンテンツ学習など、さまざまなシーンで活用できます。
分类推荐榜首A
AI Short文章・コンテンツAISアラート管理と共有プラットフォーム、複数のシナリオのためのクイックコマンド
分类推荐榜首E
EvoMapエージェント・自動化EvoMapは、AIエージェントの経験再利用を目的としたインフラストラクチャであり、GEPプロトコルによって再利用可能な戦略と検証履歴付きの修正アセットを整理し、市場順位や品質順位を提供することで、異なるエージェントが既存の能力を発見・評価・継承できるよう支援します。
分类推荐榜首ZZoom Workplaceは、Zoomのチームコラボレーションプラットフォームであり、ビデオ会議、チャット、スケジュール、ドキュメントなどの業務を統合し、組み込みのAIによって議論の整理、メッセージの下書き、タスクのフォローアップを支援します。
待评分 · 分类列表推荐闪閃剪は、ボイスオーバーやショート動画のマーケティング向けAIクリエイションプラットフォームで、テキストをもとに音声、字幕、映像を備えた完成作品を生成できます。また、デジタルヒューマンのカスタマイズ、写真からのデジタルヒューマン作成、ライブ配信の切り出し、スマート編集といった機能を提供しており、企業向けにはAPIやブランド向けミニプログラムのソリューションも用意しています。
待评分 · 分类列表推荐E
Elicit知識・研究Elicitは、科学研究向けに意味検索、研究報告書の作成、文献のスクリーニングおよびデータ抽出を提供し、出典資料内での回答の追跡が可能で、文献ライブラリ、研究エージェント、継続的なフォローアッププロセスを通じて証拠を整理します。問題の探索から体系的レビューへの推進に適しています。
待评分 · 分类列表推荐AAssemblyAIは開発者向けの音声AIプラットフォームで、事前録音・リアルタイム・短編動画の同期字幕生成APIを提供し、話者認識、感情分析、章節および要約の解析に加え、音声アシスタント、文字起こし、機密情報処理などの機能を組み合わせて、音声アプリケーションの構築を支援します。
待评分 · 分类列表推荐arXiv:2610.37905v1 発表タイプ：新規 要旨：SEC EDGARなどの公開開示リポジトリは、企業の提出書類へのウェブアクセスを通じて、情報に基づいた投資を支援しています。これらの書類のレビューを言語モデルベースのエージェントでサポートするには、関連文書間で明示されていない不備の発見、不足している企業情報の取得、さらに要求された修正が証拠に基づく要件を満たしているかの検証が必要です。既存の財務に関する質問応答の評価では、こうした対話型の機能についての証拠は限られています。そこで私たちは、企業開示の審査・修正を対象とした対話型ベンチマークであり、自己進化型エージェントフレームワークである\textbf{FilingLoop}を提案します。米国証券取引委員会の歴史的な文書交換に基づき、FilingLoopは96社から抽出した主にIPO審査に関わる380のタスクを再構築しました。
arXiv:2610.37679v1 公表タイプ：新規 要旨：ツールを使用する言語エージェントは間接的なプロンプトインジェクションに対して脆弱であり、不安全な行動が実行される前にそれを検出するためにモデル内部を調査する研究が増加しているが、その結果には著しく矛盾した点が見られる。我々は、こうした矛盾の多くは評価手法に起因すると主張し、評価および学習集団の両方において、インジェクションによる露呈と行動上の約束を分離する二重層化プロトコルを提案する。主要なQwen AgentDojoのグリッド上で、無意識的に不安全なケースとその他を混在させた対照条件下で訓練されたモニターは、ほとんどが露呈を学習しており、エージェントがそれに従うかどうかに関わらず露呈した軌跡を警告し、どのケースが不安全になるかをほとんど予測しない。一方、露呈したケースのみを対象に再訓練した場合、同じ種類のプローブはモデル自身が行う不安全なツール呼び出しを最大2秒前まで予測できる。
arXiv:2610.37851v1 発表タイプ：新規 要旨：既存の科学系エージェントベンチマークでは、カスタマイズされたシーケンシングアッセイの解析に不可欠な、シーケンシングプロトコルで指定された正確な分子構造および生成ワークフローを再構築できるかどうかを評価するケースはほとんどありません。そこで私たちは、シーケンシングライブラリの構造と分子ワークフローの再構築を目的とした文書ベースのベンチマークであるLibStructBenchを提案します。実験結果から、最先端のエージェントは概ね正しい再構築を行えるものの、特に分子状態の表現やワークフローの接続性において、正確な再構築には依然として信頼性が不足していることが明らかになりました。また、基盤となる言語モデルを切り替えた場合の方が、エージェントハーネスを変更した場合よりも平均的な性能差が大きく、統計的に有意な差が認められました。
arXiv:2610.38355v1 発表タイプ：新規 要旨：KVキャッシュの再利用は大規模言語モデルのサービスを加速させるが、既存のシステムではホストのDRAMとNVMe SSDを階層的なヒエラルキーとして管理しており、DRAMが中間キャッシュとして機能している。しかし、実際の大規模言語モデルのワークロードは、この階層構造の二つの前提をいずれも破っている。第一に、バイモーダルな再利用によりDRAMの時間的フィルタリングが無効化される。というのも、ワークロードは長い再利用距離を持つワンショットブロックか、DRAM容量を超える数ギガバイト規模のエージェントセッションによって支配されており、その結果SSDが重要な読み取りパスに置かれているからである。第二に、DRAMによるステージングと、排出現象に基づくレイアウトがSSDの復元処理をボトルネックにしている。進行中のプレフィックスのためにホストのステージングバッファを保持すると、負荷下で競合が生じてプリフェッチが中断されてしまう一方で、段階的な排出現象によってセッション内のブロックがSSD全体に散らばり、大規模なシーケンシャルリードが妨げられる。我々は…
arXiv:2610.37676v1 公表タイプ：新規 要旨：自動解釈可能性は、スパースオートエンコーダー（SAE）の特徴について、評価例に対してその特徴がどの位置で活性化するかをトークンごとに予測させたり、マークされたトークンがその特徴に適合しているかどうかを判定させたりすることで、解説を評価します。我々は、評価データの標準的な処理パイプラインのみを用いても、解説を読まないままスコアリングが可能であることを示しました。Neuronpediaに保存されているGPT-2 smallモデルのランダムな500個の特徴に対するファジング実行において、活性化した例の91.3％が中心トークン上でピークを持つように切り取られており、さらに中心トークンがマークされていれば「はい」と判定するルールは、パイプラインのコードから再構築されたマークに基づいて計算した結果、保存済みのLLMスコアラーの0.838に対し、バランスのとれた精度0.979を達成しています。一方、マーク数のみを参照するルールでは0.969を記録しました。T
arXiv:2610.37859v1 発表タイプ：新規 要旨：言語モデルエージェントは、文脈における自然言語から学習する能力において、従来の知能システムとは根本的に異なります。この能力により、エージェントはフィードバックに応じて自身の回答を反復的に改善することが可能となり、これは現代のエージェント型ワークフローにおいて広く見られる動作様式です。しかし、コミュニティでは主にPass@1やPass@Kといった指標でモデルを評価しており、それらの指標では、エージェントが過去の試行に対するフィードバックをどのように活用しているかを捉えることはできません。そこで私たちは、Seq@Kという自然な評価プロトコルを提案します。これは、各前の試行が失敗した後にフィードバックを受け取り、K回の逐次的な試行のうちに問題を解決できるかどうかを測定するものです。長期的な計画を検討する多段階のエージェントベンチマークとは異なり、Seq@Kは、フィードバックによる改善という核心的な能力を単独で抽出し、形式化しています。
arXiv:2610.36191v1 公告タイプ：新規 要旨：大規模言語モデル（LLMs）は、流暢でありながら事実と一致しない応答を頻繁に生成し、その信頼性に対する懸念が高まっています。近年のハルシネーション検出手法は、内部表現を活用する傾向が強まっていますが、高次元の隠れ状態から有用な信号を抽出することは依然として困難です。既存のアプローチでは、選択された活性化値やプーリングベースの圧縮に依存することが多く、Transformer層、特徴モード、トークン全体に分散する識別力のある情報を見落としてしまう可能性があります。私たちは、LOTUS（Low-rank Order-statistic TUcker-based Subspace learning）を提案します。これは、ハルシネーション検出のための多線形低ランク分解フレームワークであり、LLMの隠れ状態からコンパクトな表現を抽出しつつ、ラベルへの依存度を低減します。
arXiv:2610.36524v1 公告タイプ：新規 要旨：制御された記号入力は、自然言語による証拠から言語モデルの意思決定に影響を与える注意ヘッドを明らかにすることができるのか？我々は、制御された証拠集約（CEA）を提案する。これは、他の部分が固定されたプロンプトにおいて、二つの記号の出現回数と順序を変化させ、凍結されたトランスフォーマーが二つの回答トークンの間で示す選好の変化を測定する手法である。選好は両者のロジット差によって測定され、プロンプト自体には正解が指定されていない。バランスド・ユーティリティ・カウサル・セレクション（BUC）は、各ヘッドの出力を除去した際にカウント効果がどの程度消失するか、またカウント条件間で平均出力を補間することで両方向に効果がどの程度回復するかを同時に評価することにより、コンパクトなヘッド集合を特定する。さらに、ヘッドの帰属と介入との間に結びつく条件付き上限を導出する。
arXiv:2610.35869v1 発表タイプ：新規 要旨：AIアプリケーションは、推論が必要かどうかを判断する前にしばしばモデルを呼び出します。このデフォルト設定は曖昧な生成タスクには有用ですが、構造化され、決定論的で、方針に基づき、照会中心、あるいは直接検証可能な作業には適していません。KORAは、決定論優先の実行制御を導入します。これは、リクエストをタスクパスとして表現し、まず決定論的または構造化された経路を試行し、その結果を検証し、テレメトリを記録した上で、決定論的な処理だけでは不十分な場合にのみモデル候補への経路へとエスカレートする、事前推論用の制御層です。本論文では、KORAを決定論優先の実行制御アーキテクチャとして提示し、再現可能なベンチマークおよび検証ワークロードによる限定的な実証結果を報告します。再
arXiv:2610.36668v1 公告タイプ：新規 要旨：アッシュの同調実験は、近年、大型言語モデル（LLMs）における同調性を測定する手法として大きな注目を集めています。これまでの研究では、主に大型言語モデルにおける同調性の実証に焦点が当てられてきましたが、本研究ではこのアプローチにさらに定量的な視点を加えています。具体的には、フロンティアの大型言語モデルに対して一連の質問を提示してサンプリングを行うのではなく、単一の質問を繰り返しサンプリングし、大型言語モデルの確率的特性を活用して回答の分布を生成します。これにより、モデルに人工的に作られたコンセンサスを提示する前後の回答分布を比較することが可能となります。実験の結果、フロンティアの大型言語モデルが実際に同調性を示すことを確認し、先行研究を裏付けるとともに、分布間の比較を通じて新たな知見を提供しています。
arXiv:2610.33015v1 発表タイプ：新規 要旨：長期記憶は、大規模言語モデル（LLM）エージェントが個別化されかつ時間的に一貫した対話を維持することを可能にするが、記憶の取り込み・抽出・整理のためにLLMによる推論を繰り返すと、大きなコストと遅延が生じる。本研究では、顕著性に基づく取り込みと述語中心の情報抽出を組み合わせた軽量な記憶フレームワークSLICE-Memを提案する。コンパクトな分類器が保持すべきユーザの発話ターンを識別し、意味依存関係に基づく抽出器が取り込まれたターンを簡潔な記憶エントリに変換する。このオンライン処理パイプラインは生成型LLMへの呼び出しを一切必要とせず、エントリ間の照合はオフラインの統合段階に委ねられる。我々はMemoraおよびLongMemEval-Sの週次サブセットに対して、8B aを用いてSLICE-Memを評価する。
arXiv:2610.32429v1 発表タイプ：新規 要旨：大規模言語モデル（LLM）エージェントは、サブエージェントが実行中にメインエージェントが作業を継続し、その結果が到着する前にタスク状態が変化することもあり、ますます非同期的にタスクを実行するようになっています。メインエージェントは、禁止された変更を避ける一方で、どの処理を更新または保持し、どのチェックを再実行すべきかを判断しなければなりません。タスクの最終的な成功だけでは、これらの結果が正しく処理されたかどうかを示すものではなく、自然な非同期的な到着パターンは再現が困難です。私たちは、LLMエージェントにおける非同期タスク実行のベンチマークであるAsync-RBenchを提案します。このベンチマークには、8つのシナリオを網羅する200の実行可能なタスクが含まれています。シナリオコントローラーは、事前に定義されたタスク状態条件に基づいて結果の配信を制御し、イベント応答契約（ERC）は各応答が何を意味するかを明示します
arXiv:2610.33012v1 発表タイプ：新規 要旨：ツール利用を備えた大規模言語モデル（LLM）エージェントは、同一の状態から独立した実行を行った際、異なるツールを呼び出したり、矛盾する出力を生成したり、互いに異なる戦略を採用したりと、一貫性のない挙動を示します。この変動性は時間の経過とともに累積し、デプロイメントの信頼性を損ないます。既存の評価指標は主に完了ベースのスコアによってタスクの正しさを測定しており、実行間におけるエージェントの振る舞いの一致性を捉えられていません。一方で、エージェントの振る舞いは、確率分布を用いたトークンレベルでの分析や、意味クラスタリングによる単一応答レベルでの分析が行われていますが、いずれも軌跡上の将来のターンにわたって不一致がどのように伝播していくかを捉えることはできません。そこで私たちは、Recursive Semantic Divergence（RSD）という手法を提案します。これは未使用の…
arXiv:2610.33258v1 発表タイプ：新規 要旨：コンテンツモデレーションは、何十億ものアイテムに対して、最先端のLLMを個々の投稿に適用するのは経済的に非現実的である規模で、段階的かつ議論の多い人間の判断をバイナリ的な行為（掲示のまま／削除）へと圧縮します。新たな種類の凍結型「System One」モデルは、1回あたり約0.000025米ドル、処理時間約100ミリ秒で、テキストではなくタイプ付き・校正済みの意思決定を返します。私たちは、そのようなモデルの一つについて、人間がラベル付けした142,658件のコメントを対象とした初の独立審査を実施し、共有プローブセット上で14の最先端推論モデル（GPT-5.x、Claude、Gemini 3、およびGrokファミリー）と比較評価を行いました。二つの重要な発見が際立ちます。第一に、この安価なモデルは精度面で競争力があり、ゼロショット分類のAUROC値（0.83）は統計的に有意な差異が認められず（ペアドブートストラップ、n=56；等価性を棄却できない結果、つまり
arXiv:2610.33007v1 発表タイプ：新規 要旨：統合された地上系および非地上系（TN/NTN）6Gネットワークにおける自然言語によるサービスインテントは、不完全であったり曖昧だったり、一貫性を欠いていたりするため、信頼性の高いネットワーク向けオーケストレーションを実現するには、制約のないLLMによる生成が困難です。本論文では、文法に基づく制約付き意味解析と知識グラフ（KG）駆動型の明確化ループを組み合わせた、知識主導型LLMフレームワークを提案し、代表的な4つのサービスクラスにわたって検証済みでオーケストレーションに適したサービスプロファイルを生成します。200サンプルからなるインテントデータセットにおいて、このフレームワークは89％の分類精度と95％のポリシー妥当性を達成し、リクエストあたり平均0.66回の明確化ターンを実現しました。純粋なLLMベースラインと比較すると、提案するフレームワークはポリシーの妥当性を向上させ、共…
arXiv:2610.33038v1 公告タイプ：新規 要旨：大規模言語モデル（LLMs）によって生成された胸部コンピュータ断層撮影（CT）レポートには、スキャンに局所的な証拠が存在しないにもかかわらず陽性所見を記載するものがある。我々は、レポート生成後にこれらの所見を検証するためのEviGround-CTを提案する。決定論的抽出器が陽性所見の文を特定し、3Dグラウンディングモデルが各文に対応する証拠マスクを予測する。全文を使用することで、解剖学的位置、側方性および記述的修飾語をグラウンディングクエリに保持できる。我々はCT-RATE上でレポート生成を評価し、さらにホールドアウトした100症例からなるReXGroundingCTサブセットにおいてグラウンディングと検証を行った。利用可能なアノテーションを用いることで、文単位でグラウンディングを行う検証手法により、証拠に基づく精度（ESP）は、抽出された137件の対象範囲内において0.263から0.365へと向上した。
arXiv:2610.33039v1 発表タイプ：新規 要旨：私たちは、ローカルなエージェント型ワークロードにおいて、使用するメモリ1GBあたりの速度と知能を最適化したハイブリッドMamba-Transformer視覚言語モデルであるNemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GBを紹介します。Nemotron 3.5 Super VL 120B-A12Bモデルファミリーを基に構築されたNemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GBは、メモリ制約下での展開向けに、Star Elastic圧縮と2ビット量子化-aware蒸留を組み合わせています。本モデルは推論、エージェントによるツール利用、およびウェブや端末との対話に最適化されています。また、当社は本モデルと同時にリリースされるLiLiCorrスペキュラティブドラフト生成器も訓練し、目標とする推論速度の達成を目指しました。その結果得られたモデルは、一般的なエージェント型タスクに関する多数のベンチマークにおいて、同程度のメモリフットプリントと速度を持つ最先端モデルよりも高い精度を実現しています。
arXiv:2610.33014v1 発表タイプ：新規 要旨：交渉支援システムは、相手の反応を正確に予測しなくても良好な取引を成立させることができる。そこで、社会的世界モデルに対する評価がその予測を直接検証しているのかという疑問を提起する。1999年から2026年にかけて発表された113件の研究を調査したところ、9件の主要な評価では、システムまたは実験者が選択した行動に対する実際の人の反応が測定されていた。そのうち、明示的な反応予測と実際の反応を比較しているのはわずか2件であり、しかもそれらの予測手法は行動選択時に利用可能な情報を用いており、評価対象の反応は適合過程から除外されていた上、介入手法もランダム化されていた。さらに、言語モデルに関する25件の研究について全文を個別に確認した結果、これらの条件を満たす実験は見当たらなかった。他の評価は、現状推論やタスク成功、あるいは予測機能の評価を行っているにすぎない。
arXiv:2610.33237v1 発表タイプ：新規 要旨：言語モデルは、十分な証拠があるかどうかをどのように判断できるのでしょうか。多くの場合、言語モデルは与えられた証拠が不十分であっても回答してしまいます。回答するべきか、あるいはさらに証拠を集めるべきかを決めるには、利用可能な証拠のもとで回答が正しい確率を正確に推定することが必要です。しかし、これまでの校正研究の多くは入力を固定したまま扱い、証拠の変化に応じてこの推定値がどう変わるべきかについては議論していませんでした。そこで私たちは「証拠状態校正」を提案します。これは、回答前のモデルの信頼度が、その回答が正しい確率と一致し、証拠がその確率を変えるたびにそれに応じて調整されるように求められる手法です。さらに、私たちは\ours{}（Suffi**ci**ency **C**onfidence **E**stimation）を提案し、これを微調整することで
arXiv:2610.33442v1 公開タイプ：新規 要旨：大規模言語モデル（LLMs）は、ハルシネーションや推論エラーを含む信頼性に関する問題に脆弱であると報告されています。既存の品質検出器は、内部表現に基づいて信頼性の低い出力をある程度の精度で予測できます。しかし、これらの検出器を訓練するには、多くの場合、特定分野に特化した大量のラベル付きデータが必要であり、そのため新たな分野への適用が制限されます。私たちは、この課題に対処するために、関連する複数の分野間で表現シグネチャーを転送することを提案します。具体的には、まず各分野ごとに低次元のシグネチャーを抽出し、次にクロスフィッティングを用いて、分野固有の予測器の組み合わせ重みを学習する統計的枠組みを構築します。この重みは、各ソース分野における予測の重要性に応じて適応していきます。
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