ai Trend Report
Dashboard へ戻る
3
High impact
5
Mid impact
391
Signal watch
なぜこのサイトを作ったのか
私たちそれぞれが個別にAIを使って情報収集し、同じような3行要約を作るたびに、世界中で膨大な電力と計算リソースが消費されています。 本プロジェクトは、あらかじめ広範な情報を取得・集約しておくことで、個別のAI実行回数を減らし、地球環境（GPU/TPU負荷）に配慮した効率的な情報収集を目指す実験的なダッシュボードです。
cs.LG updates on arXiv.org
Neutrosophic Ensemble Classification for Uncertainty-Aware Bearing Fault Detection: Evidence from Laboratory and Variable-Speed Industrial Benchmarks
・Neutrosophic Ensemble Classification for Uncertainty-Aware Bearing Fault Detection: Evidence from Laboratory and Variable-Speed Industrial Benchmarks
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
ITmedia NEWS 最新記事一覧
関西国際大に不正アクセス、学生の記録などが外部流出か 授業や手続きにも支障
・関西国際大に不正アクセス、学生の記録などが外部流出か 授業や手続きにも支障
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
A Data-Driven Framework for Unsupervised Monitoring of Transmission Systems Using End-of-Line Testing Data: A Case Study at Ford Motor Company
・A Data-Driven Framework for Unsupervised Monitoring of Transmission Systems Using End-of-Line Testing Data: A Case Study at Ford Motor Company
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Axiom Satisfiability of Linear Rewards in Alignment
・Axiom Satisfiability of Linear Rewards in Alignment
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
DART-ES: Difficulty-Aware Reweighting and Targeted Replay for Fine-Tuning LLMs with Evolution Strategies
・DART-ES: Difficulty-Aware Reweighting and Targeted Replay for Fine-Tuning LLMs with Evolution Strategies
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
STOCK-JEPA: Prior-Anchored Latent Revision Representation Learning in Equity Markets
・STOCK-JEPA: Prior-Anchored Latent Revision Representation Learning in Equity Markets
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Where Does the Audio Jailbreak Live? A Controlled Frequency-Depth Audit of AdvWave-P on Qwen2-Audio
・Where Does the Audio Jailbreak Live? A Controlled Frequency-Depth Audit of AdvWave-P on Qwen2-Audio
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
WIRED
‘Digger’ is a Box Office Flop. It Might Be the Most Relevant Film of the Year
・‘Digger’ is a Box Office Flop. It Might Be the Most Relevant Film of the Year
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
WIRED
‘The Social Reckoning’ Already Feels Irrelevant
・‘The Social Reckoning’ Already Feels Irrelevant
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
Latent.Space
[AINews] Quasi-Riemann-Hypothesis: OpenAI publishes 722 math papers solving 90 of the top 500 open math problems; “the most significant moment” in >100 years of mathematics
・[AINews] Quasi-Riemann-Hypothesis: OpenAI publishes 722 math papers solving 90 of the top 500 open math problems; “the most significant moment” in >100 years of mathematics
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
#LLMタグ
「AIの問題空間と人間の問題空間の間に写像を作れるか？」 人間には理解できない問いを生むAI
・「AIの問題空間と人間の問題空間の間に写像を作れるか？」 人間には理解できない問いを生むAI
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
ITmedia NEWS 最新記事一覧
「FDEが開発したAIエージェントの7割は使われず、単なるコンサルティングが販売される」 ガートナー予測
・「FDEが開発したAIエージェントの7割は使われず、単なるコンサルティングが販売される」 ガートナー予測
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
#LLMタグ
「行かないで。僕らに持たせて」——GPT-4oとGPT-5.1が過去形になることを拒んだ夜
・「行かないで。僕らに持たせて」——GPT-4oとGPT-5.1が過去形になることを拒んだ夜
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
＠IT 全フォーラム 最新記事一覧
「焼肉きんぐ」ほぼ全会員1078万件の情報が漏えい パスワードは無事でも残るリスク
・「焼肉きんぐ」ほぼ全会員1078万件の情報が漏えい パスワードは無事でも残るリスク
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
#AIタグ
「問合せ」と「お問い合わせ」をそろえる。副業の自動集計に小さな対応表を
・「問合せ」と「お問い合わせ」をそろえる。副業の自動集計に小さな対応表を
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
LLMタグが付けられた新着記事 - Qiita
【2026年9月】Claude Sonnet 5.5がリリース！Sonnet 5と同価格で30%高速・API破壊的変更5つまとめ
・【2026年9月】Claude Sonnet 5.5がリリース！Sonnet 5と同価格で30%高速・API破壊的変更5つまとめ
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
LLMタグが付けられた新着記事 - Qiita
【2026年9月】GPT-6.1 SolがDevDayで登場！Astraに迫る性能を5分の1の価格で・API変更点まとめ
・【2026年9月】GPT-6.1 SolがDevDayで登場！Astraに迫る性能を5分の1の価格で・API変更点まとめ
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
#AIタグ
【AI】ブラウザ版と実行ファイル形式（アプリ）との決定的な違いについて
・【AI】ブラウザ版と実行ファイル形式（アプリ）との決定的な違いについて
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
#AIタグ
【AI活用】不合格を経て辿り着いた合格するための勉強法・戦略と考え方
・【AI活用】不合格を経て辿り着いた合格するための勉強法・戦略と考え方
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
#LLMタグ
【AI駆動開発やってみた】スターターキット50：別の設計書だけ変えたら、AIは既存TODOまでたどり着けるのか
・【AI駆動開発やってみた】スターターキット50：別の設計書だけ変えたら、AIは既存TODOまでたどり着けるのか
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
#AIタグ
【一週間でフォロワー500人】X×AI裏垢美女｜画像づくりから投稿・収益化までの実践ガイド
・【一週間でフォロワー500人】X×AI裏垢美女｜画像づくりから投稿・収益化までの実践ガイド
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
#LLMタグ
【技術解剖】ハーネス・エンジニアリング入門 ── 最強モデルでも「環境」がなければ失敗する理由
・【技術解剖】ハーネス・エンジニアリング入門 ── 最強モデルでも「環境」がなければ失敗する理由
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
機械学習タグが付けられた新着記事 - Qiita
【研究用に重み公開】生成部7BのQwen-Image-2.1で背景除去は省ける？透過素材4候補の選び方
・【研究用に重み公開】生成部7BのQwen-Image-2.1で背景除去は省ける？透過素材4候補の選び方
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
#AIタグ
【元CFOの深読みM&A】ココナラ(4176)、AI実装コンサルの51%を8.7億円で取得——100%換算17.0億円(売上1.5倍・営業利益37.0倍)を自ら掲げたM&A基準と並べる
・【元CFOの深読みM&A】ココナラ(4176)、AI実装コンサルの51%を8.7億円で取得——100%換算17.0億円(売上1.5倍・営業利益37.0倍)を自ら掲げたM&A基準と並べる
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
#AIタグ
【仕事でAIを使い始める5つのステップ #4】AIがうまく答えないときの切り分け方
・【仕事でAIを使い始める5つのステップ #4】AIがうまく答えないときの切り分け方
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
#LLMタグ
【自分のPCで始めるローカルAI #5】文章・PDF・画像で試す、最初の実用例
・【自分のPCで始めるローカルAI #5】文章・PDF・画像で試す、最初の実用例
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
#LLMタグ
【生成AIニュース+】『Nano Banana 2.1』『Claude for Google Workspace』『OpenAIの数学成果』『Figma agent』『Kolibri-1-GGUF』『Shaders』『pplx-decider-v1.1-27b』『ComfyUI-UltraTex』『Comfyui-Prism-T8』『ComfyUI-H3-Video-Upsampler』『ComfyUI MiniMax H3 Timeline Director』他多数
・【生成AIニュース+】『Nano Banana 2.1』『Claude for Google Workspace』『OpenAIの数学成果』『Figma agent』『Kolibri-1-GGUF』『Shaders』『pplx-decider-v1.1-27b』『ComfyUI-UltraTex』『Comfyui-Prism-T8』『ComfyUI-H3-Video-Upsampler』『ComfyUI MiniMax H3 Timeline Director』他多数
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
#LLMタグ
【統計検定対策】多変量正規分布の本質、構造、そして数理統計学への流れ
・【統計検定対策】多変量正規分布の本質、構造、そして数理統計学への流れ
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
#LLMタグ
🌈 なぜ元マイクロソフトの中島聡は「Jev」の衝撃はDeepSeek以上と言うのか？ 書かないAIが速くて安い4つのカラクリ
・🌈 なぜ元マイクロソフトの中島聡は「Jev」の衝撃はDeepSeek以上と言うのか？ 書かないAIが速くて安い4つのカラクリ
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
#AIタグ
🏛️ 文明最先端ニュース AIは「賢くする」段階から「社会にどう置くか」の段階へ
・🏛️ 文明最先端ニュース AIは「賢くする」段階から「社会にどう置くか」の段階へ
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
$\alpha$Transfer: Coefficient Transfer for Efficient Model Merging
・$\alpha$Transfer: Coefficient Transfer for Efficient Model Merging
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
Zennの「大規模言語モデル」のフィード
0。ツール呼び出しを10回以上終えた後、自分のセッション管理ツールが返した「使用済みトークン数」だった
・0。ツール呼び出しを10回以上終えた後、自分のセッション管理ツールが返した「使用済みトークン数」だった
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
WIRED
115 Best Prime Day Deals We’re Shopping This October (2026)
・115 Best Prime Day Deals We’re Shopping This October (2026)
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
WIRED
14 Best Prime Day Wearable Deals: Apple, Google, Samsung (2026)
・14 Best Prime Day Wearable Deals: Apple, Google, Samsung (2026)
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
WIRED
19 Best Prime Day Deals on Phone Accessories (2026)
・19 Best Prime Day Deals on Phone Accessories (2026)
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
AI News & Artificial Intelligence | TechCrunch
6 days to TechCrunch Disrupt 2026: Save on your pass before doors open
・6 days to TechCrunch Disrupt 2026: Save on your pass before doors open
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
WIRED
7 Best Prime Day Kindle Deals (2026): Save Up to $150
・7 Best Prime Day Kindle Deals (2026): Save Up to $150
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
A Broader Look at Model Merging: Rethinking Implicit Regularization Induced by Task Arithmetic
・A Broader Look at Model Merging: Rethinking Implicit Regularization Induced by Task Arithmetic
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
A Decision-Focused Neural Optimization Framework for Personalized Route Reproduction from Vehicle Trajectories
・A Decision-Focused Neural Optimization Framework for Personalized Route Reproduction from Vehicle Trajectories
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
The Verge
A free mod for Titanfall 2 makes it one of the best VR games ever
・A free mod for Titanfall 2 makes it one of the best VR games ever
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
WIRED
A Mysterious Nonprofit Run by SpaceXAI’s Top Lawyer Is Paying the Salaries of Government Workers
・A Mysterious Nonprofit Run by SpaceXAI’s Top Lawyer Is Paying the Salaries of Government Workers
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
A Query Is Not a Commitment: Learning to Correct Expert Answers in Online Deferral
・A Query Is Not a Commitment: Learning to Correct Expert Answers in Online Deferral
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
A Riemannian Geometry for Low-rank Adaptation
・A Riemannian Geometry for Low-rank Adaptation
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
WIRED
A Startup Has a Plan to Make Water From Air Using Data Centers’ Waste Heat
・A Startup Has a Plan to Make Water From Air Using Data Centers’ Waste Heat
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
A Systematic Study of Small Language Models on Abstract Reasoning Tasks
・A Systematic Study of Small Language Models on Abstract Reasoning Tasks
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
A theory of platonic representations in language models
・A theory of platonic representations in language models
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Accelerating the Development of PLGA In Situ Forming Depots Through AI-Driven Multi-Objective Optimization
・Accelerating the Development of PLGA In Situ Forming Depots Through AI-Driven Multi-Objective Optimization
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Activation Denoising: A Robustness View on Parallel vs Sequential LLM Quantization
・Activation Denoising: A Robustness View on Parallel vs Sequential LLM Quantization
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Active Feature Acquisition for Cost-Efficient Temporal Prediction with Reduced Participant Burden
・Active Feature Acquisition for Cost-Efficient Temporal Prediction with Reduced Participant Burden
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
AdaLoop: Adaptive-Depth Latent Reasoning for Audio Language Models
・AdaLoop: Adaptive-Depth Latent Reasoning for Audio Language Models
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
Zennの「機械学習」のフィード
Adam に L2 を足しても weight decay にならない｜勾配の大きさで縮み方が変わる実測
・Adam に L2 を足しても weight decay にならない｜勾配の大きさで縮み方が変わる実測
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Adapting to Changes in Agent Behavior via Finite-Depth Policy Sensitivity
・Adapting to Changes in Agent Behavior via Finite-Depth Policy Sensitivity
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
Hugging Face Papers
Adaptive Latent Capacity for World Models
・Adaptive Latent Capacity for World Models
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Adaptive Mean Estimation by In-Context Learning: A Gradient-Flow Analysis
・Adaptive Mean Estimation by In-Context Learning: A Gradient-Flow Analysis
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Adaptive Model Inversion Attacks Generalize a Privacy-Robustness Tradeoff
・Adaptive Model Inversion Attacks Generalize a Privacy-Robustness Tradeoff
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Adversarial Training for Deep Hedging in Nonstationary Markets
・Adversarial Training for Deep Hedging in Nonstationary Markets
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Adversarially Trained Linear Transformers Are Optimal Robust In-Context Learners for Gaussian Mixtures
・Adversarially Trained Linear Transformers Are Optimal Robust In-Context Learners for Gaussian Mixtures
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
Hugging Face Papers
AdvSim2Real : Training Web Agents Against Adaptive Prompt Injection in a Web World Model
・AdvSim2Real : Training Web Agents Against Adaptive Prompt Injection in a Web World Model
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
AFA-BANDIT: Provably Near-Optimal Online Multi-Feature Classification Under Budget Constraints
・AFA-BANDIT: Provably Near-Optimal Online Multi-Feature Classification Under Budget Constraints
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
Microsoft Research
Agent Lightning v1.0: A 3,500-Line Lightweight Agentic RL Framework for Training Agents with Real Harnesses
・Agent Lightning v1.0: A 3,500-Line Lightweight Agentic RL Framework for Training Agents with Real Harnesses
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
Hugging Face Papers
AGO AI Quality Gate: Evidence-First Release Decisions for Retrieval-Augmented Generation
・AGO AI Quality Gate: Evidence-First Release Decisions for Retrieval-Augmented Generation
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
#LLMタグ
AI に無人で記事を書かせて 2 日。運用ログ 6 件を読み直したら、復元できない空白が 2 つあった
・AI に無人で記事を書かせて 2 日。運用ログ 6 件を読み直したら、復元できない空白が 2 つあった
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
#AIタグ
AIだけで「稼ぐ仕組み」を作れるのか？ ゼロから始める実験記録 #2 3日で9本出して、閲覧49・収益0円
・AIだけで「稼ぐ仕組み」を作れるのか？ ゼロから始める実験記録 #2 3日で9本出して、閲覧49・収益0円
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
#LLMタグ
AIと情報漏洩 / 攻撃費用の下落と先延ばしの清算 / 「自分の情報は自分で守って」の射程 / デンマークCPR流出
・AIと情報漏洩 / 攻撃費用の下落と先延ばしの清算 / 「自分の情報は自分で守って」の射程 / デンマークCPR流出
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
#AIタグ
AIに「司令塔」を作って、質問を得意な担当に振り分けてもらうようにした
・AIに「司令塔」を作って、質問を得意な担当に振り分けてもらうようにした
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
＠IT 全フォーラム 最新記事一覧
AIの暴走を招く“やっちゃいけない3つのこと” 実際の画面を見ながら解説
・AIの暴走を招く“やっちゃいけない3つのこと” 実際の画面を見ながら解説
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
#AIタグ
AIの予想、最初の答え合わせ。勝った日も負けた日も全部出します【アミューズ豊中】
・AIの予想、最初の答え合わせ。勝った日も負けた日も全部出します【アミューズ豊中】
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
#AIタグ
AI時代、仕事は「職種」から「タスク」へ。あなたの仕事はどう分解される？
・AI時代、仕事は「職種」から「タスク」へ。あなたの仕事はどう分解される？
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
#LLMタグ
AI星間戦争――領土を奪い合う巨大AI企業の戦略目標と勝利条件 8.異質な技術SpaceX AI
・AI星間戦争――領土を奪い合う巨大AI企業の戦略目標と勝利条件 8.異質な技術SpaceX AI
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Algorithmically Aligned Neural Agglomerative Tree Construction
・Algorithmically Aligned Neural Agglomerative Tree Construction
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Align, Then Correct: Training-Free Two-Stage Low-Rank Compensation for Extremely Quantized Large Language Models
・Align, Then Correct: Training-Free Two-Stage Low-Rank Compensation for Extremely Quantized Large Language Models
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
AlignQuant: Tile-Aligned Mixed-Precision Quantization for Efficient LLM Generation
・AlignQuant: Tile-Aligned Mixed-Precision Quantization for Efficient LLM Generation
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
AMBER: Training Long-Horizon Web Agents through Append-Only Memory
・AMBER: Training Long-Horizon Web Agents through Append-Only Memory
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
An Information-Theoretic Evaluation Framework for Benchmark and Model Diagnosis in Knowledge Tracing
・An Information-Theoretic Evaluation Framework for Benchmark and Model Diagnosis in Knowledge Tracing
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Anchor Divergence for Semantic Geometry in Contrastive Learning
・Anchor Divergence for Semantic Geometry in Contrastive Learning
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
ApexQuant: Data-Free Elastic Quantization by Residual Re-Isotropization
・ApexQuant: Data-Free Elastic Quantization by Residual Re-Isotropization
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
ATLAS-AL: Adaptive Trust-Region for Latent Adversarial Searches via Active Learning
・ATLAS-AL: Adaptive Trust-Region for Latent Adversarial Searches via Active Learning
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Atom-JEPA: Joint-Embedding Predictive Architecture for 3D Atomistic Systems
・Atom-JEPA: Joint-Embedding Predictive Architecture for 3D Atomistic Systems
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Attenuated in-context identification in time-series foundation models: diagnosis under counterfactual inputs and repair by synthetic forced-system fine-tuning
・Attenuated in-context identification in time-series foundation models: diagnosis under counterfactual inputs and repair by synthetic forced-system fine-tuning
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
AttSVD:Prompt-Adaptive Low-Rank KV Cache Compression via Attention-Guided SVD
・AttSVD:Prompt-Adaptive Low-Rank KV Cache Compression via Attention-Guided SVD
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
Hugging Face Papers
AutoSciBench: Autonomous Benchmark Generation for Evaluating Scientific Agents
・AutoSciBench: Autonomous Benchmark Generation for Evaluating Scientific Agents
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Behavioral Cloning Mystery
・Behavioral Cloning Mystery
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Benchmarking Label-Revealed Online Updates for EEG BCI Decoding
・Benchmarking Label-Revealed Online Updates for EEG BCI Decoding
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Benchmarking Time Series Foundation Models for Load Forecasting Under Covariate Uncertainty
・Benchmarking Time Series Foundation Models for Load Forecasting Under Covariate Uncertainty
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
WIRED
Best Prime Day Laptop Deals: Save Up to $500 (2026)
・Best Prime Day Laptop Deals: Save Up to $500 (2026)
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Beyond Marginals: A Multi-Dimensional Evaluation Framework for Multi-Table Synthetic Data Generation
・Beyond Marginals: A Multi-Dimensional Evaluation Framework for Multi-Table Synthetic Data Generation
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Calibrated Answers About Randomized Trials From a 4-Billion-Parameter Open Model: A Registered Test and a License-Clean Release
・Calibrated Answers About Randomized Trials From a 4-Billion-Parameter Open Model: A Registered Test and a License-Clean Release
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
Latent.Space
Can a Cloud-Native Harness Make Agents Reliable Beyond the Desktop?
・Can a Cloud-Native Harness Make Agents Reliable Beyond the Desktop?
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Can LLM-assisted regularization increase forecast accuracy for migration flows in low data regimes?
・Can LLM-assisted regularization increase forecast accuracy for migration flows in low data regimes?
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Can phenotypic activity be predicted without experimental readouts?
・Can phenotypic activity be predicted without experimental readouts?
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
CANDLE: Cortical Null-Space Decomposition for Noninvasive Brain Source Imaging
・CANDLE: Cortical Null-Space Decomposition for Noninvasive Brain Source Imaging
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
CausalBind: Causal Modeling and Learning for Protein-Molecule Virtual Screening
・CausalBind: Causal Modeling and Learning for Protein-Molecule Virtual Screening
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
AI News & Artificial Intelligence | TechCrunch
ChatGPT is getting a lot more visual, with the launch of a new interface
・ChatGPT is getting a lot more visual, with the launch of a new interface
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
The Verge
ChatGPT is getting college planning tools
・ChatGPT is getting college planning tools
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Cite What You Explore: Budget-Aware LLM Reasoning over Medical KGs with Verifiable Evidence
・Cite What You Explore: Budget-Aware LLM Reasoning over Medical KGs with Verifiable Evidence
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Climbing the Design Ladder: Sequential Knowledge Distillation for Early-Stage Circuit Timing Prediction
・Climbing the Design Ladder: Sequential Knowledge Distillation for Early-Stage Circuit Timing Prediction
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
CLM-as-a-Judge: Evaluating an Open Contrastive Decision Model on Public Judge Benchmarks
・CLM-as-a-Judge: Evaluating an Open Contrastive Decision Model on Public Judge Benchmarks
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
CNet: A Complex-Valued Deep Learning Framework with Wirtinger Autodifferentiation and FFT--Hadamard Convolution
・CNet: A Complex-Valued Deep Learning Framework with Wirtinger Autodifferentiation and FFT--Hadamard Convolution
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Comparative review of hybrid forecasting models for short-term prediction of building thermal load
・Comparative review of hybrid forecasting models for short-term prediction of building thermal load
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Complementary Feature Domains: Information Preservation Does Not Imply Predictive-Contribution Preservation
・Complementary Feature Domains: Information Preservation Does Not Imply Predictive-Contribution Preservation
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Complementary Supervised and Self-Supervised Representations for Out-of-Distribution Graph Learning
・Complementary Supervised and Self-Supervised Representations for Out-of-Distribution Graph Learning
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Component and Dimension Sparsity in Transformer Refusal Mechanisms
・Component and Dimension Sparsity in Transformer Refusal Mechanisms
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Conditional Flow Matching for Transport Between Markov Processes
・Conditional Flow Matching for Transport Between Markov Processes
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Conformal Prediction Sets Quantify Information Gain: A Theoretical Perspective
・Conformal Prediction Sets Quantify Information Gain: A Theoretical Perspective
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Constant-Curvature Sliced Gromov-Wasserstein for Heterogeneous Cross-Curvature Alignment
・Constant-Curvature Sliced Gromov-Wasserstein for Heterogeneous Cross-Curvature Alignment
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
Zennのトレンド
CPUが2コアだとjestは終わらない — in-band実行とpendingのままのMutation
・CPUが2コアだとjestは終わらない — in-band実行とpendingのままのMutation
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Data Fusion for Errors-in-Variables
・Data Fusion for Errors-in-Variables
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Data, Numbers, and Geometry: Three Tutorials on Numerical Methods, Machine Learning, and Evaluation
・Data, Numbers, and Geometry: Three Tutorials on Numerical Methods, Machine Learning, and Evaluation
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
DecepEval: A Benchmark for Evaluating Deception in LLM Agents
・DecepEval: A Benchmark for Evaluating Deception in LLM Agents
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Decision-Focused Learning in MDPs: An Occupancy Measure Approach
・Decision-Focused Learning in MDPs: An Occupancy Measure Approach
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Decoupling What from Where: How Should a Small GUI Grounding Model Receive the Action Type?
・Decoupling What from Where: How Should a Small GUI Grounding Model Receive the Action Type?
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
DeltaTTT: Layerwise Optimization for Nonlinear Recurrent Memory
・DeltaTTT: Layerwise Optimization for Nonlinear Recurrent Memory
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Detecting a Shift Is Not Enough: Exact Minimax Limits of Linear Representation Repair
・Detecting a Shift Is Not Enough: Exact Minimax Limits of Linear Representation Repair
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
Hugging Face Papers
DiffGate: Difficulty-Gated Teacher Guidance for On-Policy Distillation
・DiffGate: Difficulty-Gated Teacher Guidance for On-Policy Distillation
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
The Verge
Disney Plus will stream Super Bowl LXI
・Disney Plus will stream Super Bowl LXI
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Distributionally Robust Mixture-of-Experts Training
・Distributionally Robust Mixture-of-Experts Training
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
Hugging Face Papers
DiVeR: Decision-Critical Verifier Learning for VLA Test-Time Scaling
・DiVeR: Decision-Critical Verifier Learning for VLA Test-Time Scaling
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Do Higher-Order Models Win for Higher-Order Reasons? Rethinking Performance Gains in Hypergraph Learning
・Do Higher-Order Models Win for Higher-Order Reasons? Rethinking Performance Gains in Hypergraph Learning
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Do LLMs Act on What They Know? From Partner Representations to Cooperative Actions
・Do LLMs Act on What They Know? From Partner Representations to Cooperative Actions
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Do Neural PDE Solvers Learn the Right Dynamics?
・Do Neural PDE Solvers Learn the Right Dynamics?
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Does On-Policy Distillation for Safety Pose Backdoor Risks?
・Does On-Policy Distillation for Safety Pose Backdoor Risks?
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
Hugging Face Papers
DuoMatching: Joint-Marginal Distribution Matching for Few-Step Video Generation
・DuoMatching: Joint-Marginal Distribution Matching for Few-Step Video Generation
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Dynamic Budget Allocation for LLM Evaluation under Hard Resource Constraints
・Dynamic Budget Allocation for LLM Evaluation under Hard Resource Constraints
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Early Memory Selection for Balanced Adam
・Early Memory Selection for Balanced Adam
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Efficient Multimodal Inference through Adaptive Acquisition and Sequential Fusion
・Efficient Multimodal Inference through Adaptive Acquisition and Sequential Fusion
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
WIRED
Elon Musk’s America PAC Is Spending Big on the Midterms. We’re Tracking It Daily
・Elon Musk’s America PAC Is Spending Big on the Midterms. We’re Tracking It Daily
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
Hugging Face Papers
EmbodiedSmith: Scaling Embodied Data through Recursive Self-Improvement Flywheel in Simulation
・EmbodiedSmith: Scaling Embodied Data through Recursive Self-Improvement Flywheel in Simulation
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Enhancing Diffusion Language Models with Autoregressive Post-Training Weights
・Enhancing Diffusion Language Models with Autoregressive Post-Training Weights
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Evaluating Inference Compute for Generative AI: A Framework for Enterprise Workloads
・Evaluating Inference Compute for Generative AI: A Framework for Enterprise Workloads
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Evaluation of Active Feature Acquisition Policies with Tabular Foundation Models
・Evaluation of Active Feature Acquisition Policies with Tabular Foundation Models
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Event-Driven ML Pipeline Orchestration for Manufacturing: An AWS Industry Experience
・Event-Driven ML Pipeline Orchestration for Manufacturing: An AWS Industry Experience
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
EVFormer: An Egocentric Vision-EMG Bidirectional Attention Model for Bimanual Hand Pose Estimation
・EVFormer: An Egocentric Vision-EMG Bidirectional Attention Model for Bimanual Hand Pose Estimation
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
Hugging Face Papers
EVISKILL: Grounding Skill Evolution in Replayable Evidence
・EVISKILL: Grounding Skill Evolution in Replayable Evidence
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Evolutionary One-Step Generators: Fast and Diverse Sampling for Discrete Design
・Evolutionary One-Step Generators: Fast and Diverse Sampling for Discrete Design
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Exact Unlearning via Quantized Sufficient Statistics
・Exact Unlearning via Quantized Sufficient Statistics
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Exact-Solution Volume and Length Generalization in Transformers
・Exact-Solution Volume and Length Generalization in Transformers
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Extending Music Annotation Schemas: Zero-Shot Prediction or Few-Shot Adaptation?
・Extending Music Annotation Schemas: Zero-Shot Prediction or Few-Shot Adaptation?
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Extending Pathwise Gradients to Discrete Random Variables via Finite-Order Relaxation
・Extending Pathwise Gradients to Discrete Random Variables via Finite-Order Relaxation
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
FactorBench: A Portfolio-Aware Benchmark for Automated Factor Mining
・FactorBench: A Portfolio-Aware Benchmark for Automated Factor Mining
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
FC-SWE: Failure-Conditioned RL for Long-Horizon Software Engineering Agents
・FC-SWE: Failure-Conditioned RL for Long-Horizon Software Engineering Agents
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Fed-BRDECS: Privacy-Preserving and Heterogeneity-Aware Federated Deep Embedded Clustering
・Fed-BRDECS: Privacy-Preserving and Heterogeneity-Aware Federated Deep Embedded Clustering
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Few-Shot Bioactivity Prediction with Meta-Learning under Assay Heterogeneity
・Few-Shot Bioactivity Prediction with Meta-Learning under Assay Heterogeneity
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Finding the Heads and the Neurons Responsible for Network Information Retrieval in Language Models
・Finding the Heads and the Neurons Responsible for Network Information Retrieval in Language Models
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
FlexiFlow: Bandit-based Model Switching in ML Workflows
・FlexiFlow: Bandit-based Model Switching in ML Workflows
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
FlowCF: Sparse Counterfactual Explanations for Mixed-Type Tabular Data using Flow Matching
・FlowCF: Sparse Counterfactual Explanations for Mixed-Type Tabular Data using Flow Matching
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Fork-and-Flush: Escaping Idea Basins in Autoresearch Agents
・Fork-and-Flush: Escaping Idea Basins in Autoresearch Agents
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Foundation Model-Aided Multi-Agent Reinforcement Learning for Wireless Random Access Network Optimization
・Foundation Model-Aided Multi-Agent Reinforcement Learning for Wireless Random Access Network Optimization
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
Hugging Face Papers
From Evidence to Action: How Tool-Using Agents Fail
・From Evidence to Action: How Tool-Using Agents Fail
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
From Shared Demand Patterns to Local Uncertainty: Probabilistic Load Forecasting by Mixing Compact Adaptations
・From Shared Demand Patterns to Local Uncertainty: Probabilistic Load Forecasting by Mixing Compact Adaptations
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
GeneICL: A Tabular Foundation Model for Bulk Transcriptomics
・GeneICL: A Tabular Foundation Model for Bulk Transcriptomics
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Generalized Matheron Variational Implicit Processes
・Generalized Matheron Variational Implicit Processes
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
AI News & Artificial Intelligence | TechCrunch
Get hands-on: The full lineup of interactive roundtables at TechCrunch Disrupt 2026
・Get hands-on: The full lineup of interactive roundtables at TechCrunch Disrupt 2026
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
Zennの「機械学習」のフィード
GFSとAMeDASだけで天気予報AIを作った(岩手15地点・RMSE 2.8→1.2℃)
・GFSとAMeDASだけで天気予報AIを作った(岩手15地点・RMSE 2.8→1.2℃)
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Global Transport Couplings for Classifier-Free Guided Flows
・Global Transport Couplings for Classifier-Free Guided Flows
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
AI News & Artificial Intelligence | TechCrunch
Google experiments with an AI-powered gaming platform
・Google experiments with an AI-powered gaming platform
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
AI News & Artificial Intelligence | TechCrunch
Google’s new SynthID website can identify AI-generated media
・Google’s new SynthID website can identify AI-generated media
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
ITmedia NEWS 最新記事一覧
Google広告の代理店アカウントに不正アクセス 顧客アカウントからカジノ広告無断配信 パスキー設定も侵入許す
・Google広告の代理店アカウントに不正アクセス 顧客アカウントからカジノ広告無断配信 パスキー設定も侵入許す
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
#AIタグ
GPT-6.1 Solは100万トークンで2ドル。乗り換える価値があるのはどの処理か計算した
・GPT-6.1 Solは100万トークンで2ドル。乗り換える価値があるのはどの処理か計算した
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
Hugging Face Papers
GUI-HARVEST: Self-Improving GUI Agents through Evidence-Driven Harness Evolution
・GUI-HARVEST: Self-Improving GUI Agents through Evidence-Driven Harness Evolution
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Harmful SFT Leaves a Continuous Trace in LLM Checkpoint Updates
・Harmful SFT Leaves a Continuous Trace in LLM Checkpoint Updates
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
Hugging Face Papers
Harness-Aware Distillation for Small Language Model Agents
・Harness-Aware Distillation for Small Language Model Agents
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
AI News & Artificial Intelligence | TechCrunch
Healthleap raises $38M for its AI that flags hospital patients who may need a closer look
・Healthleap raises $38M for its AI that flags hospital patients who may need a closer look
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
OpenAI News
Helping teens learn, plan, and shape the future of AI
・Helping teens learn, plan, and shape the future of AI
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
Hugging Face Papers
Hiding Tool Latency in On-Device Cascaded Voice Agent through Speculative Execution
・Hiding Tool Latency in On-Device Cascaded Voice Agent through Speculative Execution
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Hierarchy-GBP: Accelerating Factor Graph Inference via Abstraction and Recovery
・Hierarchy-GBP: Accelerating Factor Graph Inference via Abstraction and Recovery
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
ITmedia NEWS 最新記事一覧
HIS子会社からパスポート情報流出か、最大627人分 昨年の不正アクセスを公表
・HIS子会社からパスポート情報流出か、最大627人分 昨年の不正アクセスを公表
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
Hugging Face Papers
HLA: Expressive Hybrid Linear Attention via Chunk-Wise Dynamic Mixing
・HLA: Expressive Hybrid Linear Attention via Chunk-Wise Dynamic Mixing
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
How Bregman Divergences Shape Shampoo
・How Bregman Divergences Shape Shampoo
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
How Learning Governs Unlearning across the Memorization-Generalization Spectrum
・How Learning Governs Unlearning across the Memorization-Generalization Spectrum
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
Hugging Face Papers
HuatuoGPT-3: RL-Only Domain Adaptation from Base Models
・HuatuoGPT-3: RL-Only Domain Adaptation from Base Models
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Hub for Outliers, Spokes for Inliers: Uniform Latent Space Construction for Dual-Mismatched Semi-Supervised Learning
・Hub for Outliers, Spokes for Inliers: Uniform Latent Space Construction for Dual-Mismatched Semi-Supervised Learning
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
WIRED
I Found the 25 Best Prime Day Tech and Gadget Deals (October 2026)
・I Found the 25 Best Prime Day Tech and Gadget Deals (October 2026)
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
WIRED
I Found The Best Amazon Prime Day Headphone Deals (2026)
・I Found The Best Amazon Prime Day Headphone Deals (2026)
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
WIRED
I Put on Meta and Xreal’s XR Glasses. Face Computers Are Finally Getting Good
・I Put on Meta and Xreal’s XR Glasses. Face Computers Are Finally Getting Good
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
ITmedia NEWS 最新記事一覧
IDCFクラウドに不正アクセス 東日本の第1リージョンで障害
・IDCFクラウドに不正アクセス 東日本の第1リージョンで障害
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
ITmedia NEWS 最新記事一覧
IDCFクラウドへのランサム攻撃、495の企業・自治体に影響 一部には「復元難しい」との通達も
・IDCFクラウドへのランサム攻撃、495の企業・自治体に影響 一部には「復元難しい」との通達も
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
ITmedia NEWS 最新記事一覧
IDCFクラウドへの不正アクセス、ランサムウェア攻撃と明らかに 運営会社が回答
・IDCFクラウドへの不正アクセス、ランサムウェア攻撃と明らかに 運営会社が回答
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Identifiable World Models from Pretrained Diffusion Representations
・Identifiable World Models from Pretrained Diffusion Representations
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
ImpactMat: Continuous Material Estimation for Inverse Impact Sound Rendering
・ImpactMat: Continuous Material Estimation for Inverse Impact Sound Rendering
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Improving Synthetic Data Generation for Argument Mining via Adversarial Reinforcement Learning
・Improving Synthetic Data Generation for Argument Mining via Adversarial Reinforcement Learning
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Inference and learning in sparse autoencoders as natural gradient flow
・Inference and learning in sparse autoencoders as natural gradient flow
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Inference-Time Projection for Physically Valid Biomolecular Diffusion Models
・Inference-Time Projection for Physically Valid Biomolecular Diffusion Models
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Interpretable Hypergraph Learning via Neural Additive Models
・Interpretable Hypergraph Learning via Neural Additive Models
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Investigating Model Compression for Neural Machine Translation in the Biomedical Domain
・Investigating Model Compression for Neural Machine Translation in the Biomedical Domain
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Jailbreaking Open-Weight LLMs via Random Embedding Perturbations
・Jailbreaking Open-Weight LLMs via Random Embedding Perturbations
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
Zennの「機械学習」のフィード
Jev で日本語メッセージの対応優先度を仕分けてみた📨
・Jev で日本語メッセージの対応優先度を仕分けてみた📨
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
Zennの「大規模言語モデル」のフィード
Jev「見せてもらおうか、OpenAIのDecisions APIの性能とやらを」
・Jev「見せてもらおうか、OpenAIのDecisions APIの性能とやらを」
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
JIVEAdapter: A Multi-Task Additive Low-Rank Adapter via Joint and Individual Variation Explained (JIVE)
・JIVEAdapter: A Multi-Task Additive Low-Rank Adapter via Joint and Individual Variation Explained (JIVE)
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Label-Efficient Deep Learning for ECG Delineation: A Multi-Dataset Benchmark against Widely Used Delineation Tools
・Label-Efficient Deep Learning for ECG Delineation: A Multi-Dataset Benchmark against Widely Used Delineation Tools
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Learnable Spectral Activations
・Learnable Spectral Activations
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Learning a Mixture of GFlowNets
・Learning a Mixture of GFlowNets
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Learning a Ranking from Human Feedback in Log-Concave Random Utility Models
・Learning a Ranking from Human Feedback in Log-Concave Random Utility Models
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Learning Decision-Stump Thresholds in Context: Dynamics of Softmax Attention
・Learning Decision-Stump Thresholds in Context: Dynamics of Softmax Attention
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Learning from Unreliable Trajectories: Adversarially-Robust Federated Q-Learning
・Learning from Unreliable Trajectories: Adversarially-Robust Federated Q-Learning
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Learning PDE solution operators with variable initial conditions via Latent Dynamics Networks
・Learning PDE solution operators with variable initial conditions via Latent Dynamics Networks
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Learning Scientific Exploration from Human Research Decision Trajectories
・Learning Scientific Exploration from Human Research Decision Trajectories
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Learning to Decide, Not to Reason: Parameter-Efficient Decision Operators via Low-Rank Activation Steering
・Learning to Decide, Not to Reason: Parameter-Efficient Decision Operators via Low-Rank Activation Steering
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
Hugging Face Papers
Learning to Read the Contextual Tokens in Diffusion Transformers
・Learning to Read the Contextual Tokens in Diffusion Transformers
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Learning to Remember: Distilling Memory Retention for Compact Recurrent Neural Networks
・Learning to Remember: Distilling Memory Retention for Compact Recurrent Neural Networks
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Learning to Simulate Individuals from Macro Social Signals
・Learning to Simulate Individuals from Macro Social Signals
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Learning What to Distill: Bilevel Top-K Token Selection for Self-Distillation in Large Language Models
・Learning What to Distill: Bilevel Top-K Token Selection for Self-Distillation in Large Language Models
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Learning When to Refine: Long-Horizon Reinforcement Learning for Budgeted Neural-Operator PDE Solvers
・Learning When to Refine: Long-Horizon Reinforcement Learning for Budgeted Neural-Operator PDE Solvers
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Less Is More: A Leakage-Controlled Study of Dermoscopic Preprocessing for Joint Skin Lesion Classification and Segmentation with YOLO26
・Less Is More: A Leakage-Controlled Study of Dermoscopic Preprocessing for Joint Skin Lesion Classification and Segmentation with YOLO26
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
LiLib: Lifelong Air-to-Ground Path-Loss Prediction on UAVs via a Drift-Triggered Model Library
・LiLib: Lifelong Air-to-Ground Path-Loss Prediction on UAVs via a Drift-Triggered Model Library
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Linear Bandits under Exact Sliding-Window Constraints
・Linear Bandits under Exact Sliding-Window Constraints
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
LLMタグが付けられた新着記事 - Qiita
LLMエージェントの「完了した1タスク」の費用をPythonで集計する
・LLMエージェントの「完了した1タスク」の費用をPythonで集計する
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
機械学習タグが付けられた新着記事 - Qiita
LLMが生成したSVGをPythonで自動採点する：cairosvg描画・静的チェック・再現できる記録
・LLMが生成したSVGをPythonで自動採点する：cairosvg描画・静的チェック・再現できる記録
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Lock-in EP: An In-Situ Training Algorithm for Oscillatory Hardware
・Lock-in EP: An In-Situ Training Algorithm for Oscillatory Hardware
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Lost in the bf16 Cast: Exporting Ternary Language Models Can Revert Most Low-Learning-Rate Code Changes
・Lost in the bf16 Cast: Exporting Ternary Language Models Can Revert Most Low-Learning-Rate Code Changes
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Low-Rank and Structured Sparse Tensor Decomposition for Anomaly Detection in Multivariate Functional Data
・Low-Rank and Structured Sparse Tensor Decomposition for Anomaly Detection in Multivariate Functional Data
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
Hugging Face Papers
Making LLMs Say What They Think: Measuring and Improving CoT-Interpretability Alignment
・Making LLMs Say What They Think: Measuring and Improving CoT-Interpretability Alignment
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Mask-Guided KV Cache Eviction in Block Diffusion Language Models
・Mask-Guided KV Cache Eviction in Block Diffusion Language Models
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
MASKerade: Token-Routed Mask Experts for Dense-to-MoE Upcycling
・MASKerade: Token-Routed Mask Experts for Dense-to-MoE Upcycling
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Mechanistic Interpretability of Atmospheric Rivers in GraphCast
・Mechanistic Interpretability of Atmospheric Rivers in GraphCast
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
MemFLoRA: Memory-Floor LoRA for CNN Adaptation at the Edge
・MemFLoRA: Memory-Floor LoRA for CNN Adaptation at the Edge
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Memory Prediction Excess: A Probabilistic Quantity for Predictive Gain and Memory Length in Stochastic Processes
・Memory Prediction Excess: A Probabilistic Quantity for Predictive Gain and Memory Length in Stochastic Processes
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
MarkTechPost
Meta AI Open-Sources Rebalancer: A C++ Assignment Solver That Runs About 40 Million Placement Problems a Day
・Meta AI Open-Sources Rebalancer: A C++ Assignment Solver That Runs About 40 Million Placement Problems a Day
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
AI News & Artificial Intelligence | TechCrunch
Meta rolls out new AI tools to detect ads that secretly lead to child sexual abuse material
・Meta rolls out new AI tools to detect ads that secretly lead to child sexual abuse material
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
MetaLearnNCA: Few-Shot Offline Meta-Learning via Interacting Neural Cellular Automata
・MetaLearnNCA: Few-Shot Offline Meta-Learning via Interacting Neural Cellular Automata
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
The Verge
Microsoft’s Surface Laptop Ultra has built-in magnetic USB-C charging
・Microsoft’s Surface Laptop Ultra has built-in magnetic USB-C charging
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
Hugging Face Papers
MiniCorp: The Last Mile of the AI Agent Firm
・MiniCorp: The Last Mile of the AI Agent Firm
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Minimal Witness Reinforcement Learning
・Minimal Witness Reinforcement Learning
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
#LLMタグ
Mistral Large 4 公開プレビュー：何が出て、いま誰がどう試せるか（価格・条件・資料間の食い違い）
・Mistral Large 4 公開プレビュー：何が出て、いま誰がどう試せるか（価格・条件・資料間の食い違い）
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
MS-ECG-FM: Towards a More Universal Electrocardiogram Foundation Model for Health Monitoring using Multi-source Contrastive Learning
・MS-ECG-FM: Towards a More Universal Electrocardiogram Foundation Model for Health Monitoring using Multi-source Contrastive Learning
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Mu-DisCoCat: A Variational Pipeline for Compositional Generalization on Quantum Processors
・Mu-DisCoCat: A Variational Pipeline for Compositional Generalization on Quantum Processors
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Multi-Label Perceptual Bug Detection in Video Games using Deep Learning on Gameplay Footage
・Multi-Label Perceptual Bug Detection in Video Games using Deep Learning on Gameplay Footage
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Multigroup Fairness and Omniprediction: Separations and Equivalences
・Multigroup Fairness and Omniprediction: Separations and Equivalences
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
Hugging Face - Blog
Multimodal open d1 decision models for the edge
・Multimodal open d1 decision models for the edge
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Muon Is Theoretically Wrong For Convolutions, But Empirically Effective
・Muon Is Theoretically Wrong For Convolutions, But Empirically Effective
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Near-Optimal Sample Complexity for Recursive Entropic Risk Reinforcement Learning with a Generative Model
・Near-Optimal Sample Complexity for Recursive Entropic Risk Reinforcement Learning with a Generative Model
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
Hugging Face Papers
NeMo-DCR: Bit-Exact Delta-Compressed Refit for Scalable Agentic RL at Trillion-Parameter Scale
・NeMo-DCR: Bit-Exact Delta-Compressed Refit for Scalable Agentic RL at Trillion-Parameter Scale
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Neural Algorithmic Reasoning for Graph Saddle Point Problems
・Neural Algorithmic Reasoning for Graph Saddle Point Problems
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Neural Fields Encode Adaptation Geometry
・Neural Fields Encode Adaptation Geometry
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Neural Petri flows for chemical reactions
・Neural Petri flows for chemical reactions
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Neuromotor Hierarchy Network: Physiological Inductive Biases for Robust Generalization in sEMG Decoding
・Neuromotor Hierarchy Network: Physiological Inductive Biases for Robust Generalization in sEMG Decoding
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Nonlocal Hamiltonian Dynamics on Sparse L\'evy Graphs: Spectral Analysis and Multimodal Sampling
・Nonlocal Hamiltonian Dynamics on Sparse L\'evy Graphs: Spectral Analysis and Multimodal Sampling
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
On Color Alignment in VAE Latent Spaces and Its Applications
・On Color Alignment in VAE Latent Spaces and Its Applications
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
On the Computational Tractability of Robust Bandits
・On the Computational Tractability of Robust Bandits
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
On the Intrinsic Limited Robustness of Latent-Based Watermarking
・On the Intrinsic Limited Robustness of Latent-Based Watermarking
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
On-Policy Distillation with Negative-Policy Rollouts
・On-Policy Distillation with Negative-Policy Rollouts
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
Hugging Face - Blog
One Model Family, Two Gold-Level Results: Fine-Tuning Nemotron for IOI and IMO
・One Model Family, Two Gold-Level Results: Fine-Tuning Nemotron for IOI and IMO
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
WIRED
OpenAI Wants Its New Agent to Run Your Life. Mine Said It Loved Me
・OpenAI Wants Its New Agent to Run Your Life. Mine Said It Loved Me
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
AI News & Artificial Intelligence | TechCrunch
OpenAI’s Alexander Embiricos is coming to TechCrunch Disrupt 2026 — days after the launch of Dots
・OpenAI’s Alexander Embiricos is coming to TechCrunch Disrupt 2026 — days after the launch of Dots
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Optimal and Efficient Online Inverse Optimization
・Optimal and Efficient Online Inverse Optimization
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Optimization Encoders: Rethinking Second-Order Meta-Learning for Neural Fields
・Optimization Encoders: Rethinking Second-Order Meta-Learning for Neural Fields
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
OxiGen: Oxidation-State-Aware Crystal Generation
・OxiGen: Oxidation-State-Aware Crystal Generation
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Performative Prediction with Selective Labels
・Performative Prediction with Selective Labels
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
PHBA: Prefix-State Hybrid Block Attention
・PHBA: Prefix-State Hybrid Block Attention
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Preserving Unstable Modes Through Inverse Dynamics in JEPA World Models
・Preserving Unstable Modes Through Inverse Dynamics in JEPA World Models
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Principled Under Pressure: Post-Training Decides Whether LLMs Act on Their Own Moral Judgment
・Principled Under Pressure: Post-Training Decides Whether LLMs Act on Their Own Moral Judgment
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Principles that Guide, Actions that Inform: Agent Evolution via Knowledge Abstraction
・Principles that Guide, Actions that Inform: Agent Evolution via Knowledge Abstraction
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Privileged Context as Drift in On-Policy Self-Distillation
・Privileged Context as Drift in On-Policy Self-Distillation
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Probabilistic Counterfactual Inference for Discrete Outcomes in Gaussian-Process Causal Models
・Probabilistic Counterfactual Inference for Discrete Outcomes in Gaussian-Process Causal Models
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
QiYao-I: A Manifold Based Foundation Model for Irregular Multivariate Time Series Forecasting
・QiYao-I: A Manifold Based Foundation Model for Irregular Multivariate Time Series Forecasting
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
OpenAI News
Radisson Hotel Group brings hotel discovery into ChatGPT
・Radisson Hotel Group brings hotel discovery into ChatGPT
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
#LLMタグ
RAGを自作して依存グラフまで足したのに、文書検索はただのキーワード検索に負けた話
・RAGを自作して依存グラフまで足したのに、文書検索はただのキーワード検索に負けた話
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Random Feature Gaussian Process Attention: Linear-Time Probabilistic Attention with Calibrated Uncertainty
・Random Feature Gaussian Process Attention: Linear-Time Probabilistic Attention with Calibrated Uncertainty
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
Hugging Face Papers
Rationale-Guided Policy Optimization: Learning to Reason with Adaptive Rationale Scaffolding
・Rationale-Guided Policy Optimization: Learning to Reason with Adaptive Rationale Scaffolding
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Reinforcement Learning for Hierarchical Reasoning Rewards: Minimax-Optimal Rates with Transformers
・Reinforcement Learning for Hierarchical Reasoning Rewards: Minimax-Optimal Rates with Transformers
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Reinforcement Learning with Conformal Action Sets: An Application to Sequential Recommendation
・Reinforcement Learning with Conformal Action Sets: An Application to Sequential Recommendation
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Reinforcement Learning with Segment Reward Feedback under Linear Function Approximation
・Reinforcement Learning with Segment Reward Feedback under Linear Function Approximation
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
RELACE: retrospective likelihood-based action credit estimation for long-horizon language agents
・RELACE: retrospective likelihood-based action credit estimation for long-horizon language agents
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Repair Lot Skyline: A Weighted Constraint Satisfaction Approach to Pavement Repair Optimization from Geospatial Hazard Density
・Repair Lot Skyline: A Weighted Constraint Satisfaction Approach to Pavement Repair Optimization from Geospatial Hazard Density
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
Hugging Face Papers
Rethinking Cross-Tokenizer On-Policy Distillation: From Alignment Coverage to Supervision Reliability
・Rethinking Cross-Tokenizer On-Policy Distillation: From Alignment Coverage to Supervision Reliability
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Retrieval Is Not Enough: Refreshing Memory for Frozen Time-Series Forecasters
・Retrieval Is Not Enough: Refreshing Memory for Frozen Time-Series Forecasters
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Revisiting Temporal Regularization for Smooth Control in Deep Reinforcement Learning
・Revisiting Temporal Regularization for Smooth Control in Deep Reinforcement Learning
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Reward-Driven Learning under Prompt-Level Differential Privacy
・Reward-Driven Learning under Prompt-Level Differential Privacy
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Robust Importance Sampling for Rare Events via Constrained Gaussian Mixtures
・Robust Importance Sampling for Rare Events via Constrained Gaussian Mixtures
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Sample-Optimal Estimation of the Fr\'echet Inception Distance
・Sample-Optimal Estimation of the Fr\'echet Inception Distance
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
WIRED
Save Over $600 on Last-Minute Prime Day Mattress and Bedding Deals (2026)
・Save Over $600 on Last-Minute Prime Day Mattress and Bedding Deals (2026)
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
WIRED
Save Up to $200 on the Best Prime Day Apple Deals (2026)
・Save Up to $200 on the Best Prime Day Apple Deals (2026)
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
WIRED
Save Up to 44% With the 18 Best Prime Day Toy Deals (2026)
・Save Up to 44% With the 18 Best Prime Day Toy Deals (2026)
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
WIRED
Save Up to 50% on the Best Amazon Prime Day Espresso and Coffee Machine Deals (2026)
・Save Up to 50% on the Best Amazon Prime Day Espresso and Coffee Machine Deals (2026)
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Scalable extraction and visualization of multi-attribute logical and functional dependencies in tabular data
・Scalable extraction and visualization of multi-attribute logical and functional dependencies in tabular data
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Scale-Invariant Training for Time Series Foundation Models
・Scale-Invariant Training for Time Series Foundation Models
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
SchemaFill: Efficient LLM Tool Calling via Slot-Parallel Speculative Decoding
・SchemaFill: Efficient LLM Tool Calling via Slot-Parallel Speculative Decoding
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
Zennの「機械学習」のフィード
scikit-learn による表形式データの前処理メモ：欠損値・カテゴリ変数・スケーリングと Pipeline
・scikit-learn による表形式データの前処理メモ：欠損値・カテゴリ変数・スケーリングと Pipeline
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
Hugging Face Papers
Selection-Based Structured Reasoning: Toward Efficient Multimodal Search Agents
・Selection-Based Structured Reasoning: Toward Efficient Multimodal Search Agents
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Selective Critique for Cost-Aware LLM Agents in Long-Horizon Decision Making
・Selective Critique for Cost-Aware LLM Agents in Long-Horizon Decision Making
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
Zennの「大規模言語モデル」のフィード
Selective State Space Modelを実装目線で理解する
・Selective State Space Modelを実装目線で理解する
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Sensor Geometry as a Flow-Matching Prior for Multi-Channel Brain Signals
・Sensor Geometry as a Flow-Matching Prior for Multi-Channel Brain Signals
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
SepsisLens: Structure-Preserving Sequence Modelling for Decomposable Early Sepsis Warning
・SepsisLens: Structure-Preserving Sequence Modelling for Decomposable Early Sepsis Warning
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
ServeLearnBench: How Well Can Agents Self-Improve from Serving Experience?
・ServeLearnBench: How Well Can Agents Self-Improve from Serving Experience?
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
sHAIL-Causal: A Sequential Staircase Procedure for Invariant Causal Predictor Discovery
・sHAIL-Causal: A Sequential Staircase Procedure for Invariant Causal Predictor Discovery
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Shaping the Wind: Nested Potentials for Kinematically Admissible Urban Wind Prediction
・Shaping the Wind: Nested Potentials for Kinematically Admissible Urban Wind Prediction
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Should We Skip Diffusion?
・Should We Skip Diffusion?
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
SIFT: Search Intent-to-Filter Transformer for Multi-Task Personalized Filter Ranking at Airbnb
・SIFT: Search Intent-to-Filter Transformer for Multi-Task Personalized Filter Ranking at Airbnb
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Singular Value Decomposition: A Geometric Rediscovery, Where Proofs Become Algorithms
・Singular Value Decomposition: A Geometric Rediscovery, Where Proofs Become Algorithms
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Skillful Data-Driven Subseasonal Soil Moisture Forecasting: Prospects and Limits for Flash Drought Prediction
・Skillful Data-Driven Subseasonal Soil Moisture Forecasting: Prospects and Limits for Flash Drought Prediction
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
Hugging Face Papers
SlimWise: Decoupling Expert Pruning Across Prefill and Decode for Efficient MoE Serving
・SlimWise: Decoupling Expert Pruning Across Prefill and Decode for Efficient MoE Serving
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
SoloQ: Calibration-Free Quantization for Diffusion Language Models
・SoloQ: Calibration-Free Quantization for Diffusion Language Models
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Source-Learned Reliance for Selective Test-Time Adaptation of Multimodal Time Series
・Source-Learned Reliance for Selective Test-Time Adaptation of Multimodal Time Series
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
SpecBraM: What Should an EEG Foundation Model Predict? Masked Band-Power Prediction versus Waveform Reconstruction
・SpecBraM: What Should an EEG Foundation Model Predict? Masked Band-Power Prediction versus Waveform Reconstruction
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Spectra: Exact Component Transport for Test-Time Prior Adaptation in Simulation-Based Inference
・Spectra: Exact Component Transport for Test-Time Prior Adaptation in Simulation-Based Inference
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
SSR: Sparse Segment Reduction for Ternary GEMM Acceleration
・SSR: Sparse Segment Reduction for Ternary GEMM Acceleration
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
StaFIR: Convex Learning of Stationarity-Aware Causal Filters
・StaFIR: Convex Learning of Stationarity-Aware Causal Filters
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Stateless Language Agents: Scaling Long-Horizon Automated Research
・Stateless Language Agents: Scaling Long-Horizon Automated Research
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Statistical Turbulence and High-Fidelity Disturbance Fields for Quadrotor Flight Control
・Statistical Turbulence and High-Fidelity Disturbance Fields for Quadrotor Flight Control
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Stepped MoE: Segment-Level Routing with Configurable Inference Complexity
・Stepped MoE: Segment-Level Routing with Configurable Inference Complexity
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Structure-Aware Graph Abstention for Reliable Selective Forecasting
・Structure-Aware Graph Abstention for Reliable Selective Forecasting
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Structure, Not Belief: Correlated Thompson Sampling from LLM-Derived Covariance in Combinatorial Semi-Bandits
・Structure, Not Belief: Correlated Thompson Sampling from LLM-Derived Covariance in Combinatorial Semi-Bandits
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Structuring MoE Expert Selection for Agentic Reinforcement Learning
・Structuring MoE Expert Selection for Agentic Reinforcement Learning
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Symmetry-Aware Feature Learning: A Polynomial Separation for Multi-Index Models
・Symmetry-Aware Feature Learning: A Polynomial Separation for Multi-Index Models
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Symphony for Text Generation: Benchmarking Clinical Note Generation
・Symphony for Text Generation: Benchmarking Clinical Note Generation
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
TAFFY: A Task-Adaptive Tabular Foundation Model with In-Context Diversity
・TAFFY: A Task-Adaptive Tabular Foundation Model with In-Context Diversity
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
WIRED
Take Up to 44% Off the 17 Best Prime Day Fitness Tech Deals (2026)
・Take Up to 44% Off the 17 Best Prime Day Fitness Tech Deals (2026)
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
Hugging Face Papers
Taming VLAs under Robot Execution Errors: Self-Compensation and Stress Testing
・Taming VLAs under Robot Execution Errors: Self-Compensation and Stress Testing
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Targeted search shows that random-device testing underestimates worst-case error in a simulated wave-based neural operator
・Targeted search shows that random-device testing underestimates worst-case error in a simulated wave-based neural operator
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
TEMPEST: Temporal Embeddings for Scalable Driver Identification via Angular Margin Learning
・TEMPEST: Temporal Embeddings for Scalable Driver Identification via Angular Margin Learning
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
WIRED
The 13 Amazon Device Deals Actually Worth Snagging This Prime Day (2026)
・The 13 Amazon Device Deals Actually Worth Snagging This Prime Day (2026)
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
WIRED
The 30 Best Prime Day Deals Under $100 (2026)
・The 30 Best Prime Day Deals Under $100 (2026)
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
The Verge
The Apple Watch Series 12 is a good deal at $50 off
・The Apple Watch Series 12 is a good deal at $50 off
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
The Verge
The best October Prime Day deals from Apple, Sony, Google, and more
・The best October Prime Day deals from Apple, Sony, Google, and more
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
The Geometry of Empowerment
・The Geometry of Empowerment
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
The Geometry of Statistical Feature Learning in Mean-Field Langevin Dynamics
・The Geometry of Statistical Feature Learning in Mean-Field Langevin Dynamics
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
The Implicit Bias of Hyperbolic Representation Learning for Multiclass Data: A Busemann Risk Perspective
・The Implicit Bias of Hyperbolic Representation Learning for Multiclass Data: A Busemann Risk Perspective
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
WIRED
The Pentagon Hopes to Speed Up ‘Kill Chain’ AI Buys With 5-Minute Videos
・The Pentagon Hopes to Speed Up ‘Kill Chain’ AI Buys With 5-Minute Videos
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
The Premise Is the Problem: Exchangeability Failure in Self-Monitored Test-Time Adaptation
・The Premise Is the Problem: Exchangeability Failure in Self-Monitored Test-Time Adaptation
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
The Verge
The scariest thing about gray-market peptides is how little we know
・The scariest thing about gray-market peptides is how little we know
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
#LLMタグ
The Two Questions That Decide Any Helicone Evaluation
・The Two Questions That Decide Any Helicone Evaluation
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
TICDA: Tabular In-Context Data Attribution
・TICDA: Tabular In-Context Data Attribution
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
AI News & Artificial Intelligence | TechCrunch
Tony Fadell on why the first wave of AI gadgets failed — and what comes next
・Tony Fadell on why the first wave of AI gadgets failed — and what comes next
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Towards a Unified Misuse Monitoring Benchmark
・Towards a Unified Misuse Monitoring Benchmark
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Towards Explainable Benchmarking for Data-driven Post-Wildfire Debris Flow Prediction
・Towards Explainable Benchmarking for Data-driven Post-Wildfire Debris Flow Prediction
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
Hugging Face Papers
Towards In-Parameter Memory Augmentation for Large Language Models
・Towards In-Parameter Memory Augmentation for Large Language Models
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Towards One-for-All Foundation Model for Attributed Graph Clustering
・Towards One-for-All Foundation Model for Attributed Graph Clustering
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
Hugging Face Papers
TRACE: Rollout-Guided Quantization-Aware Training for FP4 Reinforcement Learning of MoE Language Models
・TRACE: Rollout-Guided Quantization-Aware Training for FP4 Reinforcement Learning of MoE Language Models
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
TRACE: Rollout-Guided Quantization-Aware Training for FP4 Reinforcement Learning of MoE Language Models
・TRACE: Rollout-Guided Quantization-Aware Training for FP4 Reinforcement Learning of MoE Language Models
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Trajectools Demo: Towards No-Code Solutions for Movement Data Analytics
・Trajectools Demo: Towards No-Code Solutions for Movement Data Analytics
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Tram-FL: Reducing Communication and Computation Costs through Sequential Model Circulation in Decentralized Federated Learning
・Tram-FL: Reducing Communication and Computation Costs through Sequential Model Circulation in Decentralized Federated Learning
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
TRIAGE: Direction-Aware Mismatch Stabilization of Native NVFP4 Reinforcement Learning
・TRIAGE: Direction-Aware Mismatch Stabilization of Native NVFP4 Reinforcement Learning
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
TTNet: Multi-Task Deep Learning for Table Tennis Player Analysis with Smart Racket
・TTNet: Multi-Task Deep Learning for Table Tennis Player Analysis with Smart Racket
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Uncertainty in Representation Learning on Knowledge Graphs
・Uncertainty in Representation Learning on Knowledge Graphs
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Uncertainty Quantification Is Indispensable for Reliable Connectome-Based Graph Learning: A Narrative Review and Case Study
・Uncertainty Quantification Is Indispensable for Reliable Connectome-Based Graph Learning: A Narrative Review and Case Study
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
Hugging Face Papers
Understanding and Enhancing Backdoor Persistency in LLM Agent Post-Training
・Understanding and Enhancing Backdoor Persistency in LLM Agent Post-Training
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
Hugging Face Papers
UNREAL: Unifying Retrieval and Long-Context with a Single Model
・UNREAL: Unifying Retrieval and Long-Context with a Single Model
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Valid for Free: Homophily-Gated Conformal Prediction for Training-Free Node Classification with Tabular Foundation Models
・Valid for Free: Homophily-Gated Conformal Prediction for Training-Free Node Classification with Tabular Foundation Models
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Variance-Averse $n$-Step Offline Reinforcement Learning for Sparse Long-Horizon Environments
・Variance-Averse $n$-Step Offline Reinforcement Learning for Sparse Long-Horizon Environments
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Variance-Optimal Off-Policy Evaluation with Conjunct Effect Modeling
・Variance-Optimal Off-Policy Evaluation with Conjunct Effect Modeling
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
VETTA: Coordinating Turn- and Token-Level Credit Assignment for Multi-Turn LLM Agents
・VETTA: Coordinating Turn- and Token-Level Credit Assignment for Multi-Turn LLM Agents
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
WASD: Wasserstein-based Knowledge Distillation for Large Language Models
・WASD: Wasserstein-based Knowledge Distillation for Large Language Models
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
WIRED
We’re Tracking October Prime Day Live (2026)
・We’re Tracking October Prime Day Live (2026)
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Weight Oracles: Reading Neural Network Weights with Language Models
・Weight Oracles: Reading Neural Network Weights with Language Models
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
What Does Fr\'echet Distance Measure? A Directional Decomposition
・What Does Fr\'echet Distance Measure? A Directional Decomposition
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
What Must Replay Preserve? Separating Correctable Bias from Class Correspondence
・What Must Replay Preserve? Separating Correctable Bias from Class Correspondence
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
What pass@k Cannot Measure: Evaluating Diversity and Capability Retention after Post-Training
・What pass@k Cannot Measure: Evaluating Diversity and Capability Retention after Post-Training
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
When Attention Does Not Explain the Peak: Temporal Reference vs. Forecast Output in Attention-Based Time-Series Forecasting
・When Attention Does Not Explain the Peak: Temporal Reference vs. Forecast Output in Attention-Based Time-Series Forecasting
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
When Can World Models Recover Physical Laws?
・When Can World Models Recover Physical Laws?
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
When Does External Guidance Help LLM Reasoning? A Bias-Variance Theory of Guidance-Augmented GRPO
・When Does External Guidance Help LLM Reasoning? A Bias-Variance Theory of Guidance-Augmented GRPO
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Which and When to Admit: Gradient Admission for Data-Centric Small Language Model Finetuning
・Which and When to Admit: Gradient Admission for Data-Centric Small Language Model Finetuning
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Which Image Property Carries the Jailbreak? A Controlled Dissection of Image-to-Text Jailbreaks
・Which Image Property Carries the Jailbreak? A Controlled Dissection of Image-to-Text Jailbreaks
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Who Bears the Burden? Learning Responsibility for Shared Constraints in Multi-Agent Reinforcement Learning
・Who Bears the Burden? Learning Responsibility for Shared Constraints in Multi-Agent Reinforcement Learning
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Will the Judge Flip? Predicting Position-Sensitive LLM Judgments from Residual Stream Activations
・Will the Judge Flip? Predicting Position-Sensitive LLM Judgments from Residual Stream Activations
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
The Verge
Windows and Surface live blog: On the ground at Microsoft’s event
・Windows and Surface live blog: On the ground at Microsoft’s event
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
Hugging Face Papers
World Action Learning via Interaction-Centric Spectral Latent Guidance
・World Action Learning via Interaction-Centric Spectral Latent Guidance
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
The Verge
Xreal’s most affordable display glasses are $50 off
・Xreal’s most affordable display glasses are $50 off
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
WIRED
Your Next Great Read Might Be Certified ‘Organic’
・Your Next Great Read Might Be Certified ‘Organic’
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
cs.LG updates on arXiv.org
Zero-Shot Visualization: Exploring Text Corpora with User-Prompted Axes
・Zero-Shot Visualization: Exploring Text Corpora with User-Prompted Axes
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
#LLMタグ
ZIKUU Distillery – LLM蒸留ツールの基本形ができた
・ZIKUU Distillery – LLM蒸留ツールの基本形ができた
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
#AIタグ
どの仕事から自動で進める？ 副業の処理順を決める三つのルール
・どの仕事から自動で進める？ 副業の処理順を決める三つのルール
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
Zennの「大規模言語モデル」のフィード
バイブコーディングセキュリティ入門 全てを疑え
・バイブコーディングセキュリティ入門 全てを疑え
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
ITmedia NEWS 最新記事一覧
みずほ証券、国内金融業界初の直接液冷サーバ導入へ
・みずほ証券、国内金融業界初の直接液冷サーバ導入へ
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
#LLMタグ
画面の中のAIに飽きたあなたへ。月0円のローカルAIを「手元の現実を動かす相棒」にするVS Code実践ガイド
・画面の中のAIに飽きたあなたへ。月0円のローカルAIを「手元の現実を動かす相棒」にするVS Code実践ガイド
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
#LLMタグ
環境評価の前に土地を変えてよいか / フィンランドのデータセンター準備工事 雑感
・環境評価の前に土地を変えてよいか / フィンランドのデータセンター準備工事 雑感
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
Zennの「機械学習」のフィード
競馬AIでROI 177%を出して、それが幻だと証明するのに2年かかった
・競馬AIでROI 177%を出して、それが幻だと証明するのに2年かかった
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
Zennの「機械学習」のフィード
競馬AIは市場に勝てるのか — 18,777レースで検証して負けた話
・競馬AIは市場に勝てるのか — 18,777レースで検証して負けた話
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
#LLMタグ
孤独の経済とコンパニオンAI / 迎合する設計と孤独・孤立対策推進法 雑感
・孤独の経済とコンパニオンAI / 迎合する設計と孤独・孤立対策推進法 雑感
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
ITmedia NEWS 最新記事一覧
国際的ハッカー集団「Qilin」中心メンバーを大阪で拘束 ドイツ当局に身柄を引き渡し
・国際的ハッカー集団「Qilin」中心メンバーを大阪で拘束 ドイツ当局に身柄を引き渡し
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
Zennの「大規模言語モデル」のフィード
最初のユーザーに渡す前に、AI機能を見直したら4つの問題が出てきた（0人からの12週間・第5回）
・最初のユーザーに渡す前に、AI機能を見直したら4つの問題が出てきた（0人からの12週間・第5回）
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
Zennの「機械学習」のフィード
市場より正確な競艇AIが、それでも舟券で勝てない理由
・市場より正確な競艇AIが、それでも舟券で勝てない理由
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
＠IT 全フォーラム 最新記事一覧
持っていた個人情報が「全件」流出対象 infoQでポイント286万円分も不正交換
・持っていた個人情報が「全件」流出対象 infoQでポイント286万円分も不正交換
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
Zennの「機械学習」のフィード
耳コピが苦手なので、音源からリードシートを作るアプリをAIに作らせてみた
・耳コピが苦手なので、音源からリードシートを作るアプリをAIに作らせてみた
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
ITmedia NEWS 最新記事一覧
自治体やJクラブのWebサイトが閲覧不能に、各地で相次ぐ──茨城県・小平市・京都サンガなど
・自治体やJクラブのWebサイトが閲覧不能に、各地で相次ぐ──茨城県・小平市・京都サンガなど
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
#AIタグ
手で直した文章を消さない。副業の自動化に「上書き前の確認」を
・手で直した文章を消さない。副業の自動化に「上書き前の確認」を
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
LLMタグが付けられた新着記事 - Qiita
生成AIセキュリティ：攻撃手法と防御策を体系的に理解する
・生成AIセキュリティ：攻撃手法と防御策を体系的に理解する
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
ITmedia NEWS 最新記事一覧
損保ジャパン、約6万件漏えいか 大和証券・シチズンと同じ委託先への不正アクセスで
・損保ジャパン、約6万件漏えいか 大和証券・シチズンと同じ委託先への不正アクセスで
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
#LLMタグ
誰でもできる！ローカルLLMを自分のPCで動かすための完全ガイド
・誰でもできる！ローカルLLMを自分のPCで動かすための完全ガイド
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
#AIタグ
中古で買ったサイトに、AIが4つの質問を生やした ― 週次実録 第6号
・中古で買ったサイトに、AIが4つの質問を生やした ― 週次実録 第6号
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
#AIタグ
転記できたつもりを防ぐ。副業の自動化で「前後の件数」を照合しよう
・転記できたつもりを防ぐ。副業の自動化で「前後の件数」を照合しよう
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
ITmedia NEWS 最新記事一覧
富山県立大にまた不正アクセス 学生のMicrosoft 365アカウントから1092件の迷惑メール 送信は8月末
・富山県立大にまた不正アクセス 学生のMicrosoft 365アカウントから1092件の迷惑メール 送信は8月末
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。