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。
#AIタグ
【夜の分析】10月8日17時時点｜USDJPY・XAUUSD・BTC：サポレジ✕宇宙天気✕FMSシグナル解析
・【夜の分析】10月8日17時時点｜USDJPY・XAUUSD・BTC：サポレジ✕宇宙天気✕FMSシグナル解析
・本文の要約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
Are you ready for everything to look like TikTok?
・Are you ready for everything to look like TikTok?
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
Qiita - 人気の記事
なぜ最新のIoT家電は2.4GHzが主流なのか？Wi-Fi周波数の選定理由と技術的背景
・なぜ最新のIoT家電は2.4GHzが主流なのか？Wi-Fi周波数の選定理由と技術的背景
・本文の要約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
Geometry-Aware Diffusion Approximate Posterior Sampling for Sparse-View and Limited-Angle CT
・Geometry-Aware Diffusion Approximate Posterior Sampling for Sparse-View and Limited-Angle CT
・本文の要約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
MaRK: Markov-adapted Recurrent Kernels for Dynamic Operator Conditioning in State Space Models
・MaRK: Markov-adapted Recurrent Kernels for Dynamic Operator Conditioning in State Space 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
The Cost of Long Memory: State, Context, and Stability Complexity in Sequence Models
・The Cost of Long Memory: State, Context, and Stability Complexity in Sequence 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
Transferability and operational reliability of a Prithvi crop classification foundation model under phenological and geographic shift across three continents
・Transferability and operational reliability of a Prithvi crop classification foundation model under phenological and geographic shift across three continents
・本文の要約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
U-Space: Uncovering When and Why Uncertainty Arises in Language Models
・U-Space: Uncovering When and Why Uncertainty Arises 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。
LLMタグが付けられた新着記事 - Qiita
Strata on ゲーミングPCの現実 ― 「動く」と「使える」の壁
・Strata on ゲーミングPCの現実 ― 「動く」と「使える」の壁
・本文の要約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] Claude Haiku 5.5 — better than GPT-6 Luna at the same pricing
・[AINews] Claude Haiku 5.5 — better than GPT-6 Luna at the same pricing
・本文の要約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で攻撃」が現実味を増す中で 「GLM-5.3」が示したオープンウエートモデルの危うさ
・「AIで攻撃」が現実味を増す中で 「GLM-5.3」が示したオープンウエートモデルの危うさ
・本文の要約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
「ChatGPT for Teens」は「容認できないリスク」と米非営利団体が警告 OpenAIは利用状況と新機能を発表
・「ChatGPT for Teens」は「容認できないリスク」と米非営利団体が警告 OpenAIは利用状況と新機能を発表
・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。
Zennの「大規模言語モデル」のフィード
「ELYZA-Thinking-1.0-llm-jp-4」シリーズの学習方法と評価結果
・「ELYZA-Thinking-1.0-llm-jp-4」シリーズの学習方法と評価結果
・本文の要約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
【360回の測定】Gemma 4 E4Bの出力速度が最大2.19倍に。主要GPUカーネルは速くないのに、なぜ？MTPを試す2つの方法
・【360回の測定】Gemma 4 E4Bの出力速度が最大2.19倍に。主要GPUカーネルは速くないのに、なぜ？MTPを試す2つの方法
・本文の要約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
【DOWAホールディングス企業研究】ES・面接対策・聞かれることは？インターン｜技術面接・研究深掘り・最終面接＋想定質問100問 内定直結
・【DOWAホールディングス企業研究】ES・面接対策・聞かれることは？インターン｜技術面接・研究深掘り・最終面接＋想定質問100問 内定直結
・本文の要約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
【godot-llm-gamebench】Claude Haiku 5.5はEffortによってどのように性能が変わるのか
・【godot-llm-gamebench】Claude Haiku 5.5はEffortによってどのように性能が変わるのか
・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。
Zennの「機械学習」のフィード
【scikit-learn入門 #2】データの準備 ─ train_test_splitと標準化（StandardScaler）
・【scikit-learn入門 #2】データの準備 ─ train_test_splitと標準化（StandardScaler）
・本文の要約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
【Strata】Unsloth IQ4_XSの公式ガイドの導入方法を確認！必要RAMと既存環境への追加方法
・【Strata】Unsloth IQ4_XSの公式ガイドの導入方法を確認！必要RAMと既存環境への追加方法
・本文の要約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+】『Claude Haiku 5.5』『GPT-6とIntelligent UIの一般向け提供』『Playground』『EmbeddingGemma 2』『Ruach Studio』『GesturePortal』『T3-Video』『Gluon』『MosaicDiff』『refmodBuilder』『Anima Kawai Inpaint ControlNet-LLLite』『ComfyUI-PixRestore』『ComfyUI-ZipDepth』他いろいろ
・【生成AIニュース+】『Claude Haiku 5.5』『GPT-6とIntelligent UIの一般向け提供』『Playground』『EmbeddingGemma 2』『Ruach Studio』『GesturePortal』『T3-Video』『Gluon』『MosaicDiff』『refmodBuilder』『Anima Kawai Inpaint ControlNet-LLLite』『ComfyUI-PixRestore』『ComfyUI-ZipDepth』他いろいろ
・本文の要約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
【第17回】口調をブレさせるな。Hermes Agentの話し方は実は変えられる
・【第17回】口調をブレさせるな。Hermes Agentの話し方は実は変えられる
・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。
機械学習タグが付けられた新着記事 - Qiita
【文献メモ】DeepNet: 残差接続を定数倍し初期値を縮小して 1000 層の Post-LN Transformer を学習する (IEEE TPAMI 2024)
・【文献メモ】DeepNet: 残差接続を定数倍し初期値を縮小して 1000 層の Post-LN Transformer を学習する (IEEE TPAMI 2024)
・本文の要約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
【忘れないAIを作る #9】AIに「どの記憶を見るか」を選ばせてみた
・【忘れないAIを作る #9】AIに「どの記憶を見るか」を選ばせてみた
・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。
#LLMタグ
【連載A 付録】Grok BotでCodexとClaudeを使う方法
・【連載A 付録】Grok BotでCodexとClaudeを使う方法
・本文の要約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
【連載小説】ソリューションズ ―兼務：Project X.E.R.― 0.登場人物・用語
・【連載小説】ソリューションズ ―兼務：Project X.E.R.― 0.登場人物・用語
・本文の要約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。「AIのパッケージ推奨の27.75%が幻覚」と報告された日、自分のパイプラインの依存のうち実在しなかったものの数
・0。「AIのパッケージ推奨の27.75%が幻覚」と報告された日、自分のパイプラインの依存のうち実在しなかったものの数
・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。
WIRED
38 Best Last-Minute Prime Day Deals You Can Still Shop Today (2026)
・38 Best Last-Minute Prime Day Deals You Can Still Shop Today (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。
#LLMタグ
48GBのMacで105GBのLLMを動かす。Flash-Nextの連続作業時間を74%短縮した検証記録
・48GBのMacで105GBのLLMを動かす。Flash-Nextの連続作業時間を74%短縮した検証記録
・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。
AI News & Artificial Intelligence | TechCrunch
5 days to TechCrunch Disrupt 2026: Don’t pay more at the door for your pass
・5 days to TechCrunch Disrupt 2026: Don’t pay more at the door for your pass
・本文の要約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 Cheap Phones (2026), Tested and Reviewed
・7 Best Cheap Phones (2026), Tested and Reviewed
・本文の要約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
75 great October Prime Day deals are still happening
・75 great October Prime Day deals are still happening
・本文の要約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 Bayesian Mirror Architecture for Emergent Consciousness: Circular Hierarchies, Self-Manifolds, and Hybrid Event-Self Binding
・A Bayesian Mirror Architecture for Emergent Consciousness: Circular Hierarchies, Self-Manifolds, and Hybrid Event-Self Binding
・本文の要約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 Closed-Loop Non-Asymptotic Convergence Analysis of PPO with Learned Critics and Clipping
・A Closed-Loop Non-Asymptotic Convergence Analysis of PPO with Learned Critics and Clipping
・本文の要約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 Cognitive-Aware QML-CRL Framework for Detecting Affinity and Romance-Investment Fraud
・A Cognitive-Aware QML-CRL Framework for Detecting Affinity and Romance-Investment Fraud
・本文の要約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 Drosophila Whole-Connectome Network Can Learn Human-Designed Cognitive Tasks
・A Drosophila Whole-Connectome Network Can Learn Human-Designed Cognitive 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 Framework for the Systematic Review of ML Assets in AI Registries
・A Framework for the Systematic Review of ML Assets in AI Registries
・本文の要約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 Geometry-Based Capacity Theory for Finite-Feature Associative Memory
・A Geometry-Based Capacity Theory for Finite-Feature Associative 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
A Good Self-Teacher Meets the Student Where They Are: Joint On-Policy Learning and Teaching
・A Good Self-Teacher Meets the Student Where They Are: Joint On-Policy Learning and Teaching
・本文の要約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 method for multimodal analysis of TAIGA experiment data using essential features
・A method for multimodal analysis of TAIGA experiment data using essential features
・本文の要約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 Proof-of-Concept Study of Weakly Supervised Labeling of Fine-Grained EEG Components for Artifact Attenuation
・A Proof-of-Concept Study of Weakly Supervised Labeling of Fine-Grained EEG Components for Artifact Attenuation
・本文の要約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 Scientist Working on the ‘IceCube’ Neutrino Detector Explains the Nobel Prize–Winning Technology
・A Scientist Working on the ‘IceCube’ Neutrino Detector Explains the Nobel Prize–Winning Technology
・本文の要約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 Self-Pruning Transformer: Extreme KV-Cache Compression with Universal Attention
・A Self-Pruning Transformer: Extreme KV-Cache Compression with Universal 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
A Unified Information-Theoretic Approach to Constrained Multi-Fidelity Multi-Objective Bayesian Optimization
・A Unified Information-Theoretic Approach to Constrained Multi-Fidelity Multi-Objective Bayesian 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
A Vehicle-Integrated Approach to Digital Twin Deployment for Bridges Through Drive-By Sensing
・A Vehicle-Integrated Approach to Digital Twin Deployment for Bridges Through Drive-By Sensing
・本文の要約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 Floating-Point Satisfiability Solving via Gradient Normalization
・Accelerating Floating-Point Satisfiability Solving via Gradient Normalization
・本文の要約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-Aware Weight Tensorization: A Calibration-Time Preconditioner for Tensor-Network LLM Compression
・Activation-Aware Weight Tensorization: A Calibration-Time Preconditioner for Tensor-Network LLM Compression
・本文の要約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
AdaPS-LiNGAM: Adaptive Predecessor Selection for Linear Non-Gaussian Acyclic Models under Small-Sample Settings
・AdaPS-LiNGAM: Adaptive Predecessor Selection for Linear Non-Gaussian Acyclic Models under Small-Sample Settings
・本文の要約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 RL for Port-Scan Evasion: Attacker Feature Visibility in Edge-Deployed IDS
・Adversarial RL for Port-Scan Evasion: Attacker Feature Visibility in Edge-Deployed IDS
・本文の要約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
Agentic RAG Evaluation: Budget Allocation Across Questions, Trajectories, and Reads
・Agentic RAG Evaluation: Budget Allocation Across Questions, Trajectories, and Reads
・本文の要約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が「ここだけ直して」を守らない。GPT-6時代に私が変えたのは、指示の出し方より仕事の仕組みだった
・AIが「ここだけ直して」を守らない。GPT-6時代に私が変えたのは、指示の出し方より仕事の仕組みだった
・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。
#LLMタグ
AIがハッカーを解き放つ日――日本企業のシステムは、この激変に耐えられるのか
・AIがハッカーを解き放つ日――日本企業のシステムは、この激変に耐えられるのか
・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
AIにこれ売れる？広告の改善点は何？と聞くのはナンセンスと悟った話。〜AI×マーケティングの現場感〜
・AIにこれ売れる？広告の改善点は何？と聞くのはナンセンスと悟った話。〜AI×マーケティングの現場感〜
・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。
#AIタグ
AI英会話のリスニングはAIの声で鍛えられるのか。合成音声と人の声が分かれる3つの点を公式の技術資料で確かめる
・AI英会話のリスニングはAIの声で鍛えられるのか。合成音声と人の声が分かれる3つの点を公式の技術資料で確かめる
・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。
Zennの「大規模言語モデル」のフィード
AI関数のコスト最適化 — トークン課金を膨らませない設計
・AI関数のコスト最適化 — トークン課金を膨らませない設計
・本文の要約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
AI向けの目次に「ここからしか行けないページ」を置いたら、46日間誰も辿り着けなかった
・AI向けの目次に「ここからしか行けないページ」を置いたら、46日間誰も辿り着けなかった
・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。
#AIタグ
AI社員を17人から54体に増やした2か月半、noteの購入は0件だった
・AI社員を17人から54体に増やした2か月半、noteの購入は0件だった
・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。
#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 9.独立した星系中国
・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 9.独立した星系中国
・本文の要約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
Algorithmic Scratchpads and Curriculum Staging for Arithmetic Reasoning in Tiny Transformers
・Algorithmic Scratchpads and Curriculum Staging for Arithmetic Reasoning in Tiny 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
Align Before You Combine: Reference Space Calibration for Supervision Without Ground Truth
・Align Before You Combine: Reference Space Calibration for Supervision Without Ground Truth
・本文の要約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
Amazon Alexa Tablet 12 Pro, Alexa Tablet 11, Alexa Tablet 8: Specs, Features, Price
・Amazon Alexa Tablet 12 Pro, Alexa Tablet 11, Alexa Tablet 8: Specs, Features, Price
・本文の要約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
Amazon is phasing out Fire Tablets because they weren’t ‘giving customers what they were asking for’
・Amazon is phasing out Fire Tablets because they weren’t ‘giving customers what they were asking for’
・本文の要約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 Accuracy--Information Tradeoff for Loss-Difference Conditional Mutual Information
・An Accuracy--Information Tradeoff for Loss-Difference Conditional Mutual Information
・本文の要約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 Empirical Study of Agent Skills' Downstream Utility
・An Empirical Study of Agent Skills' Downstream Utility
・本文の要約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 extended deep energy method for thermo-mechanical crack propagation
・An extended deep energy method for thermo-mechanical crack propagation
・本文の要約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 Informational Curse of Horizon in Goal-Conditioned Policy Learning
・An Informational Curse of Horizon in Goal-Conditioned Policy 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。
The Verge
Anthropic bans ‘abusive or cruel behavior’ toward Claude
・Anthropic bans ‘abusive or cruel behavior’ toward Claude
・本文の要約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
Apple announces surprise ‘Welcome home’ launch event
・Apple announces surprise ‘Welcome home’ launch 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。
MarkTechPost
Architect Launches Liquid Inference, a Real-Time Auction for LLM Inference
・Architect Launches Liquid Inference, a Real-Time Auction for LLM 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
Are Parameter-Efficient Fine-tuning Methods Really Different?
・Are Parameter-Efficient Fine-tuning Methods Really Different?
・本文の要約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
Are We Really Benchmarking Forecasting Models? The Impact of Preprocessing on Time Series Performance
・Are We Really Benchmarking Forecasting Models? The Impact of Preprocessing on Time Series Performance
・本文の要約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
AutoAdapt: Automatic Domain Discovery Enables Low-Cost Extensibility
・AutoAdapt: Automatic Domain Discovery Enables Low-Cost Extensibility
・本文の要約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
Autonomous Droplet Navigation via Model-Based Reinforcement Learning: Zero-Shot Transfer and Emergent Dynamics
・Autonomous Droplet Navigation via Model-Based Reinforcement Learning: Zero-Shot Transfer and Emergent 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
Average-Reward Reinforcement Learning for Multichain MDPs: A Hierarchical Decomposition Approach
・Average-Reward Reinforcement Learning for Multichain MDPs: A Hierarchical Decomposition 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
BeatFlow-ECG: Rectified Flow for ECG Reconstruction from Indirect Wearable Signals
・BeatFlow-ECG: Rectified Flow for ECG Reconstruction from Indirect Wearable 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
Benign Overfitting under Heterogeneous Input Fusion
・Benign Overfitting under Heterogeneous Input 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
Best Reusable Water Bottles of 2026, Tested by WIRED
・Best Reusable Water Bottles of 2026, Tested by WIRED
・本文の要約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 Baseline Severity: Temporal and Disease-Specific Predictors of Depression Outcomes Following Mindfulness Interventions
・Beyond Baseline Severity: Temporal and Disease-Specific Predictors of Depression Outcomes Following Mindfulness Interventions
・本文の要約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 Explanation: Debugging Medical Imaging Models via Concept Intervention
・Beyond Explanation: Debugging Medical Imaging Models via Concept Intervention
・本文の要約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 Policy Support: Interaction Constrained Offline Reinforcement Learning for Autonomous Driving
・Beyond Policy Support: Interaction Constrained Offline Reinforcement Learning for Autonomous Driving
・本文の要約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 Reward Suppression: Near-Optimal Offline Attacks on Warm-Start Bandits with Bounded Rewards
・Beyond Reward Suppression: Near-Optimal Offline Attacks on Warm-Start Bandits with Bounded Rewards
・本文の要約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 Risk Prediction: Evidence Grounding and Psychosocial Factor Verification for Explainable Suicide Risk Assessment
・Beyond Risk Prediction: Evidence Grounding and Psychosocial Factor Verification for Explainable Suicide Risk Assessment
・本文の要約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 the Sycophancy Score: How Task, Model, and Pressure Shape LLM Yielding
・Beyond the Sycophancy Score: How Task, Model, and Pressure Shape LLM Yielding
・本文の要約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
Boosting and the Expressive Power of Simple Weak Learners via the $\gamma$-VC Dimension
・Boosting and the Expressive Power of Simple Weak Learners via the $\gamma$-VC Dimension
・本文の要約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
BoT-GRPO: Efficient Process-Reward RL for Reasoning via Bag-of-Token Aggregation
・BoT-GRPO: Efficient Process-Reward RL for Reasoning via Bag-of-Token Aggregation
・本文の要約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
Bounded Autonomy and Verifiable Safety for Agentic AI Enabled Automation
・Bounded Autonomy and Verifiable Safety for Agentic AI Enabled Automation
・本文の要約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
Breaking Adversarial Transferability in Fine-Tuned Speech Recognition
・Breaking Adversarial Transferability in Fine-Tuned Speech Recognition
・本文の要約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
CADFather: Autonomous CAD Reconstruction through Coordinated Tool Use
・CADFather: Autonomous CAD Reconstruction through Coordinated Tool Use
・本文の要約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
CAFE+FNO: Fourier Kernel Generation via Multiplicative Feature Composition
・CAFE+FNO: Fourier Kernel Generation via Multiplicative Feature Composition
・本文の要約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
Cal AI’s 19-year-old founder just raised $10M for his new AI startup
・Cal AI’s 19-year-old founder just raised $10M for his new AI startup
・本文の要約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
CARE: Certifying Acceleration for Vision-Language-Action Inference
・CARE: Certifying Acceleration for Vision-Language-Action 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
Careful Judge: Safe and Efficient Human-AI Collaborative Decision Making
・Careful Judge: Safe and Efficient Human-AI Collaborative 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。
cs.LG updates on arXiv.org
CERO: Where and When to Allocate Rollouts for RL Post-Training
・CERO: Where and When to Allocate Rollouts for RL 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
CHASE: Channel-Aligned Structure Exploitation for Geometry-Aware Model Engineering
・CHASE: Channel-Aligned Structure Exploitation for Geometry-Aware Model Engineering
・本文の要約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
ChatGPTの中で動かす。スマホで体験できるAI関連シミュレーション50選
・ChatGPTの中で動かす。スマホで体験できるAI関連シミュレーション50選
・本文の要約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
ChatGPT快適ノートPCベスト8｜8GB・16GB・32GBの境界線
・ChatGPT快適ノートPCベスト8｜8GB・16GB・32GBの境界線
・本文の要約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
Child ASR Adaptation with Adult Retention: An Empirical Study
・Child ASR Adaptation with Adult Retention: An Empirical 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。
AI News & Artificial Intelligence | TechCrunch
China’s Manus raises over $500M in first funding round since split with Meta
・China’s Manus raises over $500M in first funding round since split with Meta
・本文の要約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
CircuitGate: Logic-Consistent Circuit-Level Functional Modeling for And-Inverter Graphs
・CircuitGate: Logic-Consistent Circuit-Level Functional Modeling for And-Inverter 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。
Zennの「大規模言語モデル」のフィード
Claude Code の自動圧縮は何トークンで起きたか — 実測3回と、それに備えてやっていること
・Claude Code の自動圧縮は何トークンで起きたか — 実測3回と、それに備えてやっていること
・本文の要約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
Claude Haiku 5.5が驚異のポテンシャル！アプリ生成はもう秒速の世界に到達
・Claude Haiku 5.5が驚異のポテンシャル！アプリ生成はもう秒速の世界に到達
・本文の要約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
Claude Haiku 5.5が出た：推論強度5段階を日本語で1,960回試した
・Claude Haiku 5.5が出た：推論強度5段階を日本語で1,960回試した
・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。
#LLMタグ
Claude Haiku 5.5で変わるAIの使い分け——「価格10分の1」を仕事の費用で読み直す
・Claude Haiku 5.5で変わるAIの使い分け——「価格10分の1」を仕事の費用で読み直す
・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。
cs.LG updates on arXiv.org
Closed-Form Noise Calibration Against Membership Inference for Random-Allocation DP-SGD
・Closed-Form Noise Calibration Against Membership Inference for Random-Allocation DP-SGD
・本文の要約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
CM-DPO: Constraint-Margin Direct Preference Optimization for LLM Planning
・CM-DPO: Constraint-Margin Direct Preference Optimization for LLM Planning
・本文の要約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
Coding-Agent Benchmarks Should Match Their Users' Task Flows
・Coding-Agent Benchmarks Should Match Their Users' Task 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。
cs.LG updates on arXiv.org
CoDR: Training-Free Confidence-Drift Remasking for Diffusion Language Models
・CoDR: Training-Free Confidence-Drift Remasking 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
Collaborative Reasoning Distillation via Cross-Feedback and Coherent Curation
・Collaborative Reasoning Distillation via Cross-Feedback and Coherent Curation
・本文の要約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
Composing What Each Teacher Learned: Multi-Teacher On-Policy Distillation through Teacher-Relative Shifts
・Composing What Each Teacher Learned: Multi-Teacher On-Policy Distillation through Teacher-Relative Shifts
・本文の要約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 Accuracy Profiles: Diagnosing LLM Judges across Deployment Conditions
・Conditional Accuracy Profiles: Diagnosing LLM Judges across Deployment Conditions
・本文の要約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
Consistent Distribution Matching for Data-Free Diffusion Distillation
・Consistent Distribution Matching for Data-Free Diffusion 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
Context-aware Attention-based Gaussian Mixture Models for Vehicular Trajectory Prediction
・Context-aware Attention-based Gaussian Mixture Models for Vehicular Trajectory 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
Continual Graph Multi-Agent Reinforcement Learning
・Continual Graph 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
Continual Learning without Continual Training
・Continual Learning without Continual 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
Convex-Concave Reinforcement Learning
・Convex-Concave 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
COPC: Coupled Off-Policy Correction for Asynchronous LLM Reinforcement Learning
・COPC: Coupled Off-Policy Correction for Asynchronous LLM 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
Covariate-dependent Joint Modeling of Multivariate Ordinal Preferences and Its Connections with Comparison Models
・Covariate-dependent Joint Modeling of Multivariate Ordinal Preferences and Its Connections with Comparison 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
Cross-Domain Pretraining for Steady-State Neural CFD Surrogates
・Cross-Domain Pretraining for Steady-State Neural CFD Surrogates
・本文の要約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
CurveTQ: Rotation-Free Trellis Quantization of LLM Weights via Curvature-Weighted Search
・CurveTQ: Rotation-Free Trellis Quantization of LLM Weights via Curvature-Weighted Search
・本文の要約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
Databricks Feature Viewsと僕の妄想
・Databricks Feature Viewsと僕の妄想
・本文の要約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
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
Decoupled Optimization for Teacher-Student Semi-Supervised Learning via a Pioneer Student
・Decoupled Optimization for Teacher-Student Semi-Supervised Learning via a Pioneer Student
・本文の要約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 Exploration from Optimization in RLVR
・Decoupling Exploration from Optimization in RLVR
・本文の要約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
Deep Learning-Based Tri-Hybrid Multi-User MIMO Precoding: The Blessing of EM-Reconfigurable Antennas
・Deep Learning-Based Tri-Hybrid Multi-User MIMO Precoding: The Blessing of EM-Reconfigurable Antennas
・本文の要約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
DenoFlow: Flow Matching for SSVEP Denoising under Real Physiological Artifacts
・DenoFlow: Flow Matching for SSVEP Denoising under Real Physiological Artifacts
・本文の要約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
Denoising Blocks, Not Tokens: Efficient Compressed Continuous Diffusion with Branching Token Realization
・Denoising Blocks, Not Tokens: Efficient Compressed Continuous Diffusion with Branching Token Realization
・本文の要約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
Differential Refresh Policies for Models Trained on Lagging Data Snapshots: From a Single-Age Equivalence Limit to an Optimal Per-Segment Allocation
・Differential Refresh Policies for Models Trained on Lagging Data Snapshots: From a Single-Age Equivalence Limit to an Optimal Per-Segment Allocation
・本文の要約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
Directed Temporal Representations for Offline Visual Control
・Directed Temporal Representations for Offline Visual 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
Directional Evidence Guided Search-Space Reduction for Exact DAG Learning
・Directional Evidence Guided Search-Space Reduction for Exact DAG 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
Distilling Graph Geometry: Knowledge Gap from GNNs to MLPs
・Distilling Graph Geometry: Knowledge Gap from GNNs to MLPs
・本文の要約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
Domain-informed Adaptive Sampling for Generalizable PINNs in Metal Additive Manufacturing via Conditional Flow Matching
・Domain-informed Adaptive Sampling for Generalizable PINNs in Metal Additive Manufacturing via Conditional 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
DSReg: Provably Recovering Individual World Latents without Reconstruction
・DSReg: Provably Recovering Individual World Latents without 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
DSTNet: Dynamic Spectral Trajectory Network for Causal Multi-Horizon Financial Forecasting
・DSTNet: Dynamic Spectral Trajectory Network for Causal Multi-Horizon Financial 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
Dual-QK: Sharp Queries and Flat Keys for Prunable 2-bit KV Caches
・Dual-QK: Sharp Queries and Flat Keys for Prunable 2-bit KV Caches
・本文の要約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
EC-EarthFlow: Probabilistic emulation of daily transient global climate model simulations with flow matching
・EC-EarthFlow: Probabilistic emulation of daily transient global climate model simulations with 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。
機械学習タグが付けられた新着記事 - Qiita
EC2 ではなく AWS Lambda MicroVMs 上の code-server で Strands Decider ハンズオンを完走した話
・EC2 ではなく AWS Lambda MicroVMs 上の code-server で Strands Decider ハンズオンを完走した話
・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
Edge Accuracy Is Not Enough: Why Dynamics-Learned Structure Fails to Transfer to Inverse Problems
・Edge Accuracy Is Not Enough: Why Dynamics-Learned Structure Fails to Transfer to Inverse 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
EDiS: Edge Disjoint Subgraph Sparsification Framework for Graph Neural Networks
・EDiS: Edge Disjoint Subgraph Sparsification Framework for Graph 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
Efficient Best-of-N policy evaluation for inference-time alignment
・Efficient Best-of-N policy evaluation for inference-time 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
Efficient Patch-Based Anomaly Detection Fused with Diffusion Driven Generative Modeling for Semiconductor Wafer Bin Map Open Set Anomaly Detection
・Efficient Patch-Based Anomaly Detection Fused with Diffusion Driven Generative Modeling for Semiconductor Wafer Bin Map Open Set Anomaly Detection
・本文の要約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 Provably Private Classification with a Tabular Foundation Model
・Efficient Provably Private Classification with a Tabular Foundation 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
Eigenvalues of the Hessian in Deep Learning: The Origin of Symmetry and Its Breaking
・Eigenvalues of the Hessian in Deep Learning: The Origin of Symmetry and Its Breaking
・本文の要約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
EmbeddingGemma 2の検索評価：量子化の数値誤差と正解資料の順位を分ける
・EmbeddingGemma 2の検索評価：量子化の数値誤差と正解資料の順位を分ける
・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
EntroPrefill: Renyi-Guided Context Pruning with Conditional Stability Guarantees for Retrieval-Augmented Generation
・EntroPrefill: Renyi-Guided Context Pruning with Conditional Stability Guarantees 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。
cs.LG updates on arXiv.org
Evaluating Sequence Assembly Strategies for Differentially Private Synthetic Time-Series Forecasting
・Evaluating Sequence Assembly Strategies for Differentially Private Synthetic 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
Evaluating Trajectory Features for Routing Final-Layer Attention
・Evaluating Trajectory Features for Routing Final-Layer 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
EvoSignal: LLM-Guided Evolutionary Design of Modular Traffic Signal Control Programs
・EvoSignal: LLM-Guided Evolutionary Design of Modular Traffic Signal Control Programs
・本文の要約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 Dynamics and Finite-Sample Trajectory Recovery of Linear Recursive Feature Machines
・Exact Dynamics and Finite-Sample Trajectory Recovery of Linear Recursive Feature Machines
・本文の要約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
Executing Causal Structure Learning with Linear-Attention Transformers
・Executing Causal Structure Learning with Linear-Attention 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
Expected Sample Complexity in Multi-Armed Bandits
・Expected Sample Complexity in Multi-Armed 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
Fault-tolerant foundation models
・Fault-tolerant 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
FedRSPO+: A Heterogeneity-aware Algorithm for Decision-focused Federated Learning
・FedRSPO+: A Heterogeneity-aware Algorithm for Decision-focused 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
Few Bits, One Law: Toward W2A4KV2
・Few Bits, One Law: Toward W2A4KV2
・本文の要約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 Learning for Personalised Automated Pain Assessment
・Few-Shot Learning for Personalised Automated Pain Assessment
・本文の要約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
Finite-Sample Approximation of Hessian-Guided Perturbed Wasserstein Gradient Flows
・Finite-Sample Approximation of Hessian-Guided Perturbed Wasserstein Gradient 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。
cs.LG updates on arXiv.org
FinVector-Market-4B: A Controlled Study of LoRA Adaptation for Structured Financial Tasks
・FinVector-Market-4B: A Controlled Study of LoRA Adaptation for Structured Financial 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
FLoRa: Flight-Assisted Data Collection from Duty Cycling LoRa Nodes under Energy Constraints
・FLoRa: Flight-Assisted Data Collection from Duty Cycling LoRa Nodes under Energy 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
Fluctuations of Nonlinear Observables in Mean Field Neural Network Training
・Fluctuations of Nonlinear Observables in Mean Field Neural Network 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
For Those Who Believe in Faithfulness: Optimizing the Area Under Insertion and Deletion Curves for Ranking Relative Feature Importance
・For Those Who Believe in Faithfulness: Optimizing the Area Under Insertion and Deletion Curves for Ranking Relative Feature Importance
・本文の要約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
Force without transmission: a depth-induced rank collapse that no loss on the representation reopens
・Force without transmission: a depth-induced rank collapse that no loss on the representation reopens
・本文の要約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
FreeEvolve: Learning to Evolve Beyond Fixed Loops
・FreeEvolve: Learning to Evolve Beyond Fixed Loops
・本文の要約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 Pareto to Preference: Personalized Test-Time Scaling via Amortized Agentic Policy Discovery
・From Pareto to Preference: Personalized Test-Time Scaling via Amortized Agentic Policy 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
From Prompts to Trees: Effective LLM-Guided Tree Generation for Few-Shot Tabular Classification
・From Prompts to Trees: Effective LLM-Guided Tree Generation for Few-Shot Tabular Classification
・本文の要約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 Retrieval to Customer Context: Evaluating Frontier-Model Systems for Voice-of-Customer Analysis
・From Retrieval to Customer Context: Evaluating Frontier-Model Systems for Voice-of-Customer 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
From Uncertainty to Action: Learning to Steer LLM Agents
・From Uncertainty to Action: Learning to Steer 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
Fully Interpretable Minimal Transformers: From Geometry to Algorithm
・Fully Interpretable Minimal Transformers: From Geometry to Algorithm
・本文の要約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
Gains and Collapse in On-Policy Distillation:A Reinforcement Learning Perspective
・Gains and Collapse in On-Policy Distillation:A Reinforcement Learning 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
Gauss-Newton Accuracy and Indefinite Hessians: Uniform Coexistence in Low-Cost Sets
・Gauss-Newton Accuracy and Indefinite Hessians: Uniform Coexistence in Low-Cost Sets
・本文の要約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
GeoPrior-Mamba: Structured Process Priors with Mamba for Fine-Resolution XCO2 Reconstruction
・GeoPrior-Mamba: Structured Process Priors with Mamba for Fine-Resolution XCO2 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
Global Exponential Convergence of Two-Layer Linear Network Training
・Global Exponential Convergence of Two-Layer Linear Network 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。
AI News & Artificial Intelligence | TechCrunch
Goodfire says its new ‘inside-out’ monitors catch rogue AI agents at a fraction of the cost
・Goodfire says its new ‘inside-out’ monitors catch rogue AI agents at a fraction of the cost
・本文の要約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 releases a new local-first Granola competitor
・Google releases a new local-first Granola competitor
・本文の要約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、AI生成物の判定ツールを一般公開 OpenAIやNVIDIA製サービスも対象に
・Google、AI生成物の判定ツールを一般公開 OpenAIやNVIDIA製サービスも対象に
・本文の要約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
Google’s AI note-taking app transcribes your meetings completely offline
・Google’s AI note-taking app transcribes your meetings completely offline
・本文の要約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 Astraが217年間未解読だったナポレオン時代の暗号書簡を解読。AIは歴史の謎をどう解いたのか
・GPT-6 Astraが217年間未解読だったナポレオン時代の暗号書簡を解読。AIは歴史の謎をどう解いたのか
・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。
#LLMタグ
GPT-7 Bel：シンギュラリティの始まり 〜L関数幾何学の補強〜
・GPT-7 Bel：シンギュラリティの始まり 〜L関数幾何学の補強〜
・本文の要約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
GRACE: Generation-aware latent compression for efficient video generation
・GRACE: Generation-aware latent compression for efficient 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
GraphOPD: Graph-Augmented On-Policy Distillation for LLM Agents
・GraphOPD: Graph-Augmented On-Policy Distillation for 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。
The Verge
GTA VI will have in-game podcasts and at least six radio stations
・GTA VI will have in-game podcasts and at least six radio stations
・本文の要約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
Haiku 5.5の7試験を、自分のLLM評価へ落とし込む
・Haiku 5.5の7試験を、自分のLLM評価へ落とし込む
・本文の要約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
Haikuは行間を読まない 26項目のカスタム指示と朝の挨拶
・Haikuは行間を読まない 26項目のカスタム指示と朝の挨拶
・本文の要約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
HAN-Mamba: Hierarchical Selective State Space Networks for Multi-Scale Financial Volatility Forecasting
・HAN-Mamba: Hierarchical Selective State Space Networks for Multi-Scale Financial Volatility 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
HCPN-GCN: Scaling Hierarchical Prototype Networks with Cone Geometry for Continual Graph Learning
・HCPN-GCN: Scaling Hierarchical Prototype Networks with Cone Geometry for Continual 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
HE-OFT: Privacy-Preserving One-Shot Federated Fine-Tuning under Homomorphic Encryption
・HE-OFT: Privacy-Preserving One-Shot Federated Fine-Tuning under Homomorphic Encryption
・本文の要約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
Hear from Ambrosia Energy and Bloom Energy execs on where the AI infrastructure boom is creating opportunity at TechCrunch Disrupt 2026
・Hear from Ambrosia Energy and Bloom Energy execs on where the AI infrastructure boom is creating opportunity 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。
LLMタグが付けられた新着記事 - Qiita
Hermes Agentのマルチエージェント実行を整理する ― delegate_task / Kanban / Kanban Swarm / goal の使い分け
・Hermes Agentのマルチエージェント実行を整理する ― delegate_task / Kanban / Kanban Swarm / goal の使い分け
・本文の要約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
Homogenization in Multi-Agent Systems
・Homogenization in Multi-Agent 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
How Do Transformers Learn to Represent Symmetries?
・How Do Transformers Learn to Represent Symmetries?
・本文の要約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 Fragile Is On-Device Language Model Safety? Localizing Safety-Critical Parameters for Sparse Fault Analysis
・How Fragile Is On-Device Language Model Safety? Localizing Safety-Critical Parameters for Sparse Fault 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。
WIRED
How Massive Is Elon Musk’s Trillion-Dollar Fortune? Spend It Yourself
・How Massive Is Elon Musk’s Trillion-Dollar Fortune? Spend It Yourself
・本文の要約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
How Oracle turns days of work into minutes with ChatGPT and Codex
・How Oracle turns days of work into minutes with ChatGPT and Codex
・本文の要約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 to train your model organism
・How to train your model organism
・本文の要約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
HULK: Learning Whole-Body Forceful Loco-Manipulation for Humanoids
・HULK: Learning Whole-Body Forceful Loco-Manipulation for Humanoids
・本文の要約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
HydroSphere: A Framework for Governed, Self-Healing Wastewater Infrastructure
・HydroSphere: A Framework for Governed, Self-Healing Wastewater Infrastructure
・本文の要約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
Identifiability of a dissipative knowledge-dynamics model: exact recovery under designed excitation, degeneration on observational data
・Identifiability of a dissipative knowledge-dynamics model: exact recovery under designed excitation, degeneration on observational 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
Input-Blind Controls Produce Substantial Oracle Headroom for Layer Programs in Multiple-Choice Evaluation
・Input-Blind Controls Produce Substantial Oracle Headroom for Layer Programs in Multiple-Choice 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。
Hugging Face Papers
Inverting Multi-Vector Visual Document Indices
・Inverting Multi-Vector Visual Document Indices
・本文の要約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
JetBrains Releases Mellum2.1: A 12B MoE Open Model for Coding Agents
・JetBrains Releases Mellum2.1: A 12B MoE Open Model for Coding 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
Just for FUNS: LLM-Guided Spatio-Temporal Graph Node Generation for Forecasting Unobserved Node States
・Just for FUNS: LLM-Guided Spatio-Temporal Graph Node Generation for Forecasting Unobserved Node States
・本文の要約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
Kernel Autoresearch for Open-Ended Model Discovery
・Kernel Autoresearch for Open-Ended Model 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
KGATE : a Knowledge Graph Embedding Training Environment
・KGATE : a Knowledge Graph Embedding Training Environment
・本文の要約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
Koopman Observers for Diffusion Acceleration: Correcting Feature Forecasts with Shallow Measurements
・Koopman Observers for Diffusion Acceleration: Correcting Feature Forecasts with Shallow Measurements
・本文の要約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
Kuration SDK: Addressing the Virtual2Real Gap via Data Curation
・Kuration SDK: Addressing the Virtual2Real Gap via Data Curation
・本文の要約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
KVFetch: Temporal Prefetching for the Missing Half of KV Cache Compression
・KVFetch: Temporal Prefetching for the Missing Half of KV Cache Compression
・本文の要約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
LASER: Latent Space Adjoint Matching for Support-Constrained Entropy-Regularized Offline RL
・LASER: Latent Space Adjoint Matching for Support-Constrained Entropy-Regularized Offline RL
・本文の要約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
LayerRoPE: Dynamic Depth-wise Magnitude & Angular Superposition
・LayerRoPE: Dynamic Depth-wise Magnitude & Angular Superposition
・本文の要約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
Layerwise Error Attribution for Fast and Robust Mixed-Precision Post-Training Quantization
・Layerwise Error Attribution for Fast and Robust Mixed-Precision Post-Training 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
Leaner Transformers Can Easily Learn to Cluster
・Leaner Transformers Can Easily Learn to Cluster
・本文の要約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
Learned Monotone Recurrent Features in Governed Credit Scoring: The Price of the Frame and the Necessity of Macro Conditioning
・Learned Monotone Recurrent Features in Governed Credit Scoring: The Price of the Frame and the Necessity of Macro Conditioning
・本文の要約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 Cross-Model Activation Alignments with Explicit Many-to-Many Layer Maps
・Learning Cross-Model Activation Alignments with Explicit Many-to-Many Layer Maps
・本文の要約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 Traffic Flow Dynamics with Stochastic Physics-Informed Neural Cellular Automata
・Learning Traffic Flow Dynamics with Stochastic Physics-Informed 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。
cs.LG updates on arXiv.org
Learning Transition Kernels of Jump-Diffusion Processes with Conditional Diffusion Models
・Learning Transition Kernels of Jump-Diffusion Processes with Conditional 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
LeCuration: A Tiny World Model as a Data Curation Multi-Tool
・LeCuration: A Tiny World Model as a Data Curation Multi-Tool
・本文の要約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
Life Is Asymmetric. The Scientists Who Figured Out Why Won the 2026 Nobel Prize in Chemistry
・Life Is Asymmetric. The Scientists Who Figured Out Why Won the 2026 Nobel Prize in Chemistry
・本文の要約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
Lightweight and Versatile Learned Optimization by Recombination of Gradient History
・Lightweight and Versatile Learned Optimization by Recombination of Gradient History
・本文の要約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
LLMの分類を判断モデルへ移す前に：OpenAI Decisions API・Jev・Strands Deciderの選び方と閾値の決め方
・LLMの分類を判断モデルへ移す前に：OpenAI Decisions API・Jev・Strands Deciderの選び方と閾値の決め方
・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。
cs.LG updates on arXiv.org
Logarithmic Regret via Passive Change Detection in Piecewise-Stationary Self-Tuning Regulation
・Logarithmic Regret via Passive Change Detection in Piecewise-Stationary Self-Tuning Regulation
・本文の要約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
Long-WAM: Scaling the Context of World-Action Models
・Long-WAM: Scaling the Context of World-Action 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
Lower Bounds for Parallel Diffusion Sampling
・Lower Bounds for Parallel Diffusion 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
LRCC: Generalizing Low-Rank Compression with Conditional Computation
・LRCC: Generalizing Low-Rank Compression with Conditional Computation
・本文の要約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
Lythri-4B-A2B Phase 4 インジェクション前編レポート
・Lythri-4B-A2B Phase 4 インジェクション前編レポート
・本文の要約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
Lythri-4B-A2B 総合ベンチマークレポート（全52問）
・Lythri-4B-A2B 総合ベンチマークレポート（全52問）
・本文の要約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
m-Set Adversarial Bandits with Winner Feedback
・m-Set Adversarial Bandits with Winner Feedback
・本文の要約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
Matching of signal, noise and hardware timescales for filtering and forecasting of correlated noise signals
・Matching of signal, noise and hardware timescales for filtering and forecasting of correlated noise 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。
Hugging Face Papers
Mechanics of Long-Context Hybrid Models Part 1.1: From Hybrid Attention to Hybrid Position
・Mechanics of Long-Context Hybrid Models Part 1.1: From Hybrid Attention to Hybrid Position
・本文の要約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
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。
cs.LG updates on arXiv.org
MORA: Modeling Observed Changes for Drift-Robust Time-Series Anomaly Detection
・MORA: Modeling Observed Changes for Drift-Robust Time-Series Anomaly Detection
・本文の要約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
MorphCL: Morphological Contrastive Learning for Inertial-based Human Activity Recognition
・MorphCL: Morphological Contrastive Learning for Inertial-based Human Activity Recognition
・本文の要約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
MovieSTAGE: Scene, Transition, and Global Encoding for Movie-fMRI ADHD Classification
・MovieSTAGE: Scene, Transition, and Global Encoding for Movie-fMRI ADHD Classification
・本文の要約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-Agent Coordination via Support-Preserving Distillation
・Multi-Agent Coordination via Support-Preserving 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
Multi-Label Topic Assignment via LLM Distillation: A Comparative Analysis of Generative vs. Discriminative Student Models
・Multi-Label Topic Assignment via LLM Distillation: A Comparative Analysis of Generative vs. Discriminative Student 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
Multimodal LLMs Can Learn to Read Brain Signals: A Vision--Language Model for Unified Multi-Task EEG Decoding
・Multimodal LLMs Can Learn to Read Brain Signals: A Vision--Language Model for Unified Multi-Task EEG 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
MUNITE: Unified Multimodal Latent Inference for Any-to-Any Multimodal Generation
・MUNITE: Unified Multimodal Latent Inference for Any-to-Any Multimodal 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。
Hugging Face Papers
NAMVIS: Next-Scale Autoregressive Multi-View Image Synthesis
・NAMVIS: Next-Scale Autoregressive Multi-View Image Synthesis
・本文の要約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
nanoMuse: An Open-Source Personal Agent for Every Device You Own
・nanoMuse: An Open-Source Personal Agent for Every Device You Own
・本文の要約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
Natura’s $99 smart ring puts AI agents on your finger
・Natura’s $99 smart ring puts AI agents on your finger
・本文の要約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
Neighborhood Smoothing for Calibration
・Neighborhood Smoothing for Calibration
・本文の要約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
NeuralBES: A Differentiable, Control-Aware Emulator for Scalable Building Energy Modeling
・NeuralBES: A Differentiable, Control-Aware Emulator for Scalable Building Energy 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
NeuralZip: Reusable Setup for Fast Lossless Compression
・NeuralZip: Reusable Setup for Fast Lossless Compression
・本文の要約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
New York accuses TikTok of serving users ‘placebo’ safety features
・New York accuses TikTok of serving users ‘placebo’ safety features
・本文の要約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
Node-level Graph Neural Architecture Search Framework
・Node-level Graph Neural Architecture Search Framework
・本文の要約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
Noise Your Prompt: Noising Conditioning Tokens in Continuous Diffusion Language Models
・Noise Your Prompt: Noising Conditioning Tokens in Continuous 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
Noise, Denoise, Correct: MCMC Posterior Sampling with Diffusion Priors in Three Steps
・Noise, Denoise, Correct: MCMC Posterior Sampling with Diffusion Priors in Three Steps
・本文の要約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
NVIDIA PivotOPD Teaches Multi-Turn AI Agents to Recover From Pivotal Mistakes
・NVIDIA PivotOPD Teaches Multi-Turn AI Agents to Recover From Pivotal Mistakes
・本文の要約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
On KL-Regularized Policy Optimization
・On KL-Regularized Policy 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
On KL-Regularized Policy Optimization
・On KL-Regularized Policy 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
On the Computational Complexity of Hidden Markov Model Identification
・On the Computational Complexity of Hidden Markov Model Identification
・本文の要約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
Online Resource Allocation with an Endogenous Markov State: Fewer LP Solves Earn More
・Online Resource Allocation with an Endogenous Markov State: Fewer LP Solves Earn 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。
#LLMタグ
OpenAIの「Decisions API」は、文章を書かない。確率・選択・スコアだけを返すAPIの用語をほどき、使い道と「確率は信じていいのか」という論点を読む
・OpenAIの「Decisions API」は、文章を書かない。確率・選択・スコアだけを返すAPIの用語をほどき、使い道と「確率は信じていいのか」という論点を読む
・本文の要約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
OpenAIの安全性担当者が退社｜「試行錯誤」では足りないと警鐘
・OpenAIの安全性担当者が退社｜「試行錯誤」では足りないと警鐘
・本文の要約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
OpenAIはミレニアム懸賞問題の一つ、ナビエ・ストークス問題をどう解いたのか――約1万のAIエージェントによる数学研究
・OpenAIはミレニアム懸賞問題の一つ、ナビエ・ストークス問題をどう解いたのか――約1万のAIエージェントによる数学研究
・本文の要約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
Opus 5.5 にプロンプト1つで「シムシティ」を作らせたら、遊べる街ができた
・Opus 5.5 にプロンプト1つで「シムシティ」を作らせたら、遊べる街ができた
・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。
cs.LG updates on arXiv.org
Oracle-Efficient and Parameter-Free Agnostic Smoothed Online Learning
・Oracle-Efficient and Parameter-Free Agnostic Smoothed Online 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
ORACLE: Optimizer-Relative Alignment for Constrained LEarning
・ORACLE: Optimizer-Relative Alignment for Constrained 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
OrBIT: Structure-Guided Embedding Compression
・OrBIT: Structure-Guided Embedding Compression
・本文の要約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
ORDERS: An Empirical Study of Norm-Rank Aggregation for Personalized Federated Learning
・ORDERS: An Empirical Study of Norm-Rank Aggregation for Personalized 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
OrthoGen: A Generative Orthogonal Learner for Time-Varying Treatments
・OrthoGen: A Generative Orthogonal Learner for Time-Varying Treatments
・本文の要約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
Oscillatory Neural Dynamics over Sheaves
・Oscillatory Neural Dynamics over Sheaves
・本文の要約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
PairAudit: Guiding Human Review with Graph Tokens under Distribution Shift
・PairAudit: Guiding Human Review with Graph Tokens under Distribution Shift
・本文の要約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
PatchBench: Measuring Collateral Damage in Activation Patching
・PatchBench: Measuring Collateral Damage in Activation Patching
・本文の要約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
Patient, Place, Prior (P$^3$): What Counts as Personalization in Medical World Models?
・Patient, Place, Prior (P$^3$): What Counts as Personalization in Medical 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。
MarkTechPost
Perplexity AI Releases pplx-embed-v2-late: A 0.6B Edge Model and a 9B Model Scoring 92.4% on MADQA
・Perplexity AI Releases pplx-embed-v2-late: A 0.6B Edge Model and a 9B Model Scoring 92.4% on MADQA
・本文の要約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
PhysEvo: Astra Can Act, Let It
・PhysEvo: Astra Can Act, Let It
・本文の要約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
Physics-Aligned Electronic Ground-State Learning Improves Generalization
・Physics-Aligned Electronic Ground-State Learning Improves Generalization
・本文の要約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
Physics-Informed Neural Plasticity: PDE Solvers That Reshape Themselves
・Physics-Informed Neural Plasticity: PDE Solvers That Reshape Themselves
・本文の要約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
Pollo AI turns creative ideas into campaigns with OpenAI
・Pollo AI turns creative ideas into campaigns with OpenAI
・本文の要約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
PoreML: A Data-Driven Framework for Learning Multiphase Flow in Porous Media
・PoreML: A Data-Driven Framework for Learning Multiphase Flow in Porous 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。
cs.LG updates on arXiv.org
Pre-training of Bayesian Optimization Algorithm through Bayesian Optimization
・Pre-training of Bayesian Optimization Algorithm through Bayesian 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
Pretraining Shapes Spectral Structure: Architecture- and Strategy-Conditional Prediction of OOD Robustness in Foundation Models
・Pretraining Shapes Spectral Structure: Architecture- and Strategy-Conditional Prediction of OOD Robustness in 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
ProtocolMatch: Protocol-Dependent Model Selection for Scientific Dynamics Forecasting
・ProtocolMatch: Protocol-Dependent Model Selection for Scientific Dynamics 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
Q-Learning with Scalar Adjoint Matching
・Q-Learning with Scalar Adjoint 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
Q-PACE: Dynamic Precision Allocation for Quantization-Aware Training
・Q-PACE: Dynamic Precision Allocation for Quantization-Aware 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
Quad-State Safety Evaluation of Open-Weight Large Language Models on Non-Canonical Inputs
・Quad-State Safety Evaluation of Open-Weight Large Language Models on Non-Canonical Inputs
・本文の要約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
Quadratic Weak-to-Strong Generalization in Random Feature Networks via Random Matrix Theory
・Quadratic Weak-to-Strong Generalization in Random Feature Networks via Random Matrix Theory
・本文の要約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
Quantize by Drift: Label-Free Mixed-Precision Post-Training Quantization for Text Embedders
・Quantize by Drift: Label-Free Mixed-Precision Post-Training Quantization for Text Embedders
・本文の要約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
Questioning the Questions: Sustaining Self-Evolution in Reasoning Models
・Questioning the Questions: Sustaining Self-Evolution in Reasoning 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。
#LLMタグ
RAG・CAG・KAGの違いを歴史から解説｜RAGはもう古い？
・RAG・CAG・KAGの違いを歴史から解説｜RAGはもう古い？
・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。
NVIDIA Blog
Rally Up: ‘Gears of War: E-Day’ Launches on GeForce NOW
・Rally Up: ‘Gears of War: E-Day’ Launches on GeForce NOW
・本文の要約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
Recurrent Looped Transformer
・Recurrent Looped Transformer
・本文の要約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
Recursive Game Creator: An Agentic Product-Level Experience-Oriented Game Harness
・Recursive Game Creator: An Agentic Product-Level Experience-Oriented Game Harness
・本文の要約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
REFIT: Recognize, Fix, and Test Wearable Sensor Placement Shifts without Labels
・REFIT: Recognize, Fix, and Test Wearable Sensor Placement Shifts without 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
Removing Information Content Does Not Certify Tamper Resistance in Open-Weight Models
・Removing Information Content Does Not Certify Tamper Resistance in Open-Weight 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。
Hugging Face Papers
ReSAIL: Mitigating Collapse in Iterative Agent Self-Distillation
・ReSAIL: Mitigating Collapse in Iterative Agent 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
ResidualQuant: KV Cache Quantization for Looped Transformers with 2-Bit Residuals
・ResidualQuant: KV Cache Quantization for Looped Transformers with 2-Bit Residuals
・本文の要約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 Explainable AI through Model-Independent Concept Dictionaries
・Revisiting Explainable AI through Model-Independent Concept Dictionaries
・本文の要約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
RobotWorld: Benchmarking Multimodal Agents for Robot Use Across Diverse Tasks and Embodiments
・RobotWorld: Benchmarking Multimodal Agents for Robot Use Across Diverse Tasks and Embodiments
・本文の要約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 Decentralized Fairness Auditing
・Robust Decentralized Fairness Auditing
・本文の要約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
RollVerify: Bridging Efficiency and Accuracy in Long-Tail Rollout Reinforcement Learning
・RollVerify: Bridging Efficiency and Accuracy in Long-Tail Rollout 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
Route-Verify-Vote: Procedure-Conditioned Self-Consistency for Mixed-Domain Reasoning
・Route-Verify-Vote: Procedure-Conditioned Self-Consistency for Mixed-Domain Reasoning
・本文の要約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
RSIGym: A Flexible Environment for Recursive Self-Improvement
・RSIGym: A Flexible Environment for Recursive Self-Improvement
・本文の要約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
RunningTab: Direct Workspace Interaction with Environment-Side Tabs
・RunningTab: Direct Workspace Interaction with Environment-Side Tabs
・本文の要約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
Safe on Average, Unsafe in the Tail: When Is the Episodic-Cost Tail Controllable?
・Safe on Average, Unsafe in the Tail: When Is the Episodic-Cost Tail Controllable?
・本文の要約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
Same Text, Different Prediction: Serving-Context Nondeterminism in Text Classifiers
・Same Text, Different Prediction: Serving-Context Nondeterminism in Text Classifiers
・本文の要約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
Sampling SU(N) gauge theory on a 2D lattice from independent plaquettes via holonomies and corner reweighting
・Sampling SU(N) gauge theory on a 2D lattice from independent plaquettes via holonomies and corner reweighting
・本文の要約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
SBI証券、Google・Appleパスキー乗っ取り被害「確認されていない」 注意喚起は他社事案
・SBI証券、Google・Appleパスキー乗っ取り被害「確認されていない」 注意喚起は他社事案
・本文の要約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
Self-attention summary networks for subsurface velocity-model building from common-image gathers
・Self-attention summary networks for subsurface velocity-model building from common-image gathers
・本文の要約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
Self-Consuming Generative Models with Co-Evolving Human Preferences
・Self-Consuming Generative Models with Co-Evolving Human Preferences
・本文の要約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
SemanticFold: Latent Sequence Compression SeparatesLanguage Modeling, Decodability, and Reasoning
・SemanticFold: Latent Sequence Compression SeparatesLanguage Modeling, Decodability, and Reasoning
・本文の要約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
Semifactual Credit-Augmented Policy Optimization
・Semifactual Credit-Augmented Policy 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
Seq-Flow: Efficient Probabilistic Forecasting with Self-Rollout Error Control
・Seq-Flow: Efficient Probabilistic Forecasting with Self-Rollout Error 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
Sequential Pretraining Favors Large Models
・Sequential Pretraining Favors Large 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。
Hugging Face Papers
SGF+: Decoupling Gradient Flows for Autoregressive Video Generation
・SGF+: Decoupling Gradient Flows for Autoregressive 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
Shared Gaussianization: What Gaussian Regularizers Certify About Contrastive Learning, and What They Miss
・Shared Gaussianization: What Gaussian Regularizers Certify About Contrastive Learning, and What They Miss
・本文の要約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
Shared Geometry As A Rosetta Stone: Cross-Modal Alignment Without Paired Data
・Shared Geometry As A Rosetta Stone: Cross-Modal Alignment Without Paired 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
Shared Low-rank Basis Factorization for Data-free Mixture-of-Experts Compression
・Shared Low-rank Basis Factorization for Data-free Mixture-of-Experts Compression
・本文の要約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
Shared-Roadmap Generation and Evaluator for Multi-Agent Path Planning Using Heterogeneous Graph Neural Network
・Shared-Roadmap Generation and Evaluator for Multi-Agent Path Planning Using Heterogeneous Graph Neural Network
・本文の要約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
Slow Beats Fast at the Kesten-Stigum Threshold: Minimax, Fisher-Information and Belief-Propagation Characterizations of the Information-Computation Gap in Sparse Stochastic Block Models
・Slow Beats Fast at the Kesten-Stigum Threshold: Minimax, Fisher-Information and Belief-Propagation Characterizations of the Information-Computation Gap in Sparse Stochastic Block 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
SNR-Gated LSTM-Conditioned Diffusion Model for MIMO Channel Estimation
・SNR-Gated LSTM-Conditioned Diffusion Model for MIMO Channel 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。
cs.LG updates on arXiv.org
SoftSEEPS improves ML-based precipitation forecasting
・SoftSEEPS improves ML-based precipitation 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
Sparse Planning in Visual World Models via Cost Gradients
・Sparse Planning in Visual World Models via Cost Gradients
・本文の要約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
Spatial Induction Heads: In-Context Learning of Multidimensional Cellular Automata
・Spatial Induction Heads: In-Context Learning of Multidimensional 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。
cs.LG updates on arXiv.org
SPIN: Shadow Predictive Indexer for Sparse Attention
・SPIN: Shadow Predictive Indexer for Sparse 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
Stability and Diversity of Networked Self-Consuming Generative Ecosystems
・Stability and Diversity of Networked Self-Consuming Generative Ecosystems
・本文の要約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
Stationary Bias and Extrapolation in Nonlinear Two-Timescale Stochastic Approximation
・Stationary Bias and Extrapolation in Nonlinear Two-Timescale Stochastic 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。
Hugging Face Papers
STEPQuant: When and Where Errors Matter in Delta-Rule Recurrent State Quantization
・STEPQuant: When and Where Errors Matter in Delta-Rule Recurrent State 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
Stream-Based Active Learning with Cooperative Neural Networks for Data-Efficient Partial Inverse Design: An Automotive Glass Run Channel Case Study
・Stream-Based Active Learning with Cooperative Neural Networks for Data-Efficient Partial Inverse Design: An Automotive Glass Run Channel 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
SWE-Game: Can Coding Agents Build the Games We Want?
・SWE-Game: Can Coding Agents Build the Games We Want?
・本文の要約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-Informed Causal Partial Identification
・Symmetry-Informed Causal Partial Identification
・本文の要約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
Synthesis Superintelligence: from Semiconductors to Superconductors — Periodic Labs’ Liam Fedus and Ekin Dogus Cubuk
・Synthesis Superintelligence: from Semiconductors to Superconductors — Periodic Labs’ Liam Fedus and Ekin Dogus Cubuk
・本文の要約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
Talking with Language Models
・Talking 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
TAP: Efficient Long-Horizon Agent Pruning via Trajectory-Anchored Recovery
・TAP: Efficient Long-Horizon Agent Pruning via Trajectory-Anchored 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。
cs.LG updates on arXiv.org
Task-Oriented Key-Layer KV Communication for Efficient Latent Multi-Agent Collaboration
・Task-Oriented Key-Layer KV Communication for Efficient Latent Multi-Agent Collaboration
・本文の要約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
Task-Sufficient Contraction: Source Selection for Machine Information Interfaces
・Task-Sufficient Contraction: Source Selection for Machine Information Interfaces
・本文の要約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
Temporal Predictive Multiplicity: Equally Accurate Time Series Models Yield Different Forecast Trajectories
・Temporal Predictive Multiplicity: Equally Accurate Time Series Models Yield Different Forecast 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
Temporally Interpretable Differentiable Decision Trees
・Temporally Interpretable Differentiable Decision Trees
・本文の要約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
Tetris3D: 3D Scene Generation With Objects That Fit Together
・Tetris3D: 3D Scene Generation With Objects That Fit Together
・本文の要約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 Best Optimizer Depends on Batch Size
・The Best Optimizer Depends on Batch Size
・本文の要約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 Deceptive Bandit Problem: Exploratory Coupling and the Fragility of Multi-Agent Learning
・The Deceptive Bandit Problem: Exploratory Coupling and the Fragility of Multi-Agent 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
The Dichotomy Between Pattern Recognition and Step-by-Step Reasoning
・The Dichotomy Between Pattern Recognition and Step-by-Step Reasoning
・本文の要約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 Identifiability and Observability of Deep Normalized Attention
・The Identifiability and Observability of Deep Normalized 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
The Impact of Likelihood Tempering on the Limiting Predictive Moments of Variational Bayesian Linear Neural Networks
・The Impact of Likelihood Tempering on the Limiting Predictive Moments of Variational Bayesian Linear 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。
WIRED
The Man Behind a West Bank Telegram Channel Trying to Keep Palestinian Drivers Safe
・The Man Behind a West Bank Telegram Channel Trying to Keep Palestinian Drivers Safe
・本文の要約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 New Alexa Tablets Feel Like a Blueprint for an Amazon Phone
・The New Alexa Tablets Feel Like a Blueprint for an Amazon Phone
・本文の要約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 Retro Song Bird plays just the music from your favorite Game Boy cartridges
・The Retro Song Bird plays just the music from your favorite Game Boy cartridges
・本文の要約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 Symbol of the Surrogate: Measuring Numerical Provenance in Neural PDE Solvers
・The Symbol of the Surrogate: Measuring Numerical Provenance in Neural 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
The Winner's Curse in LLM Self-Improvement Loops: Selection Noise, Lock-in, and Acceptance Rules
・The Winner's Curse in LLM Self-Improvement Loops: Selection Noise, Lock-in, and Acceptance Rules
・本文の要約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
Thinking in Depth: Retrospective Inference for Tabular Foundation Models
・Thinking in Depth: Retrospective Inference for 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
Towards AI-Generated Music Plagiarism Detection as a Version Identification Problem
・Towards AI-Generated Music Plagiarism Detection as a Version Identification Problem
・本文の要約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 Financial World Modeling
・Towards Financial World 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
TR-PTQ: High-Accuracy Integer-Only Transformer Post Training Quantization via Taylor Region Reformulation
・TR-PTQ: High-Accuracy Integer-Only Transformer Post Training Quantization via Taylor Region Reformulation
・本文の要約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
Training Parallel Speculative Draft Models by Directly Minimizing Expected Decoding Rounds
・Training Parallel Speculative Draft Models by Directly Minimizing Expected Decoding Rounds
・本文の要約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
Tristan Harris’ Tech Nonprofit Is Laying Off Most Staff and Going ‘Founder-Led’
・Tristan Harris’ Tech Nonprofit Is Laying Off Most Staff and Going ‘Founder-Led’
・本文の要約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
Trump administration says Microsoft ‘abused’ worker visa program and is cutting off access
・Trump administration says Microsoft ‘abused’ worker visa program and is cutting off access
・本文の要約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
Trust-Region Optimization for Smooth Potential-Interaction Energies in Wasserstein Space
・Trust-Region Optimization for Smooth Potential-Interaction Energies in Wasserstein Space
・本文の要約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
Tucker Bottleneck Attention for Multi-Dimensional Sequence Modeling
・Tucker Bottleneck Attention for Multi-Dimensional Sequence 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
Twist Flow for Inverse Problems
・Twist Flow for Inverse 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
Two-Level Softmax Sampling Done Right: Correcting Bias from Size Imbalance and Dispersion
・Two-Level Softmax Sampling Done Right: Correcting Bias from Size Imbalance and Dispersion
・本文の要約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
UltraText Bench: A Comprehensive Bilingual Benchmark for Evaluating Visual Text Rendering in Image Generation
・UltraText Bench: A Comprehensive Bilingual Benchmark for Evaluating Visual Text Rendering in Image 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
UniCSI Towards a Universal Wi-Fi CSI Encoder for Ubiquitous Human Sensing
・UniCSI Towards a Universal Wi-Fi CSI Encoder for Ubiquitous Human Sensing
・本文の要約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
UniWAM: Unified World-Action Model
・UniWAM: Unified World-Action 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
Unrolled Flow Models for Reasoning
・Unrolled Flow Models for Reasoning
・本文の要約を生成できなかったため、記事を直接確認してください。
MIT News - Artificial intelligence
Using AI to mitigate the growing environmental threat of data centers
・Using AI to mitigate the growing environmental threat of data centers
・本文の要約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
VepAgent: Bridging Causal-Transition via Tool-Augmented Reinforcement Learning for Video Event Prediction
・VepAgent: Bridging Causal-Transition via Tool-Augmented Reinforcement Learning for Video Event 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
VIEScore2: Unified Image Evaluation with Spatially Grounded Explanations
・VIEScore2: Unified Image Evaluation with Spatially Grounded Explanations
・本文の要約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 a Reporting Convention Hides: A Matched-Budget Audit of Quantum Natural Gradient with an Exactly Computed Metric
・What a Reporting Convention Hides: A Matched-Budget Audit of Quantum Natural Gradient with an Exactly Computed Metric
・本文の要約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 Can a Gaussian Process Design Test
・What Can a Gaussian Process Design Test
・本文の要約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 a network's training history predict its future learning better than its current state? Evidence from a response probe and a forecasting screen
・When does a network's training history predict its future learning better than its current state? Evidence from a response probe and a forecasting screen
・本文の要約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 Rank Rises as LLMs Degrade
・When Rank Rises as LLMs Degrade
・本文の要約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 Should an In-Context Learner Expand Its Hypothesis Space?
・When Should an In-Context Learner Expand Its Hypothesis Space?
・本文の要約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 Rollout Taught It That? BehaviorTrace and the Limits of Training-Data Attribution in Online RL
・Which Rollout Taught It That? BehaviorTrace and the Limits of Training-Data Attribution in Online RL
・本文の要約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
Why Forget-Only Unlearning Needs Memorization
・Why Forget-Only Unlearning Needs Memorization
・本文の要約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
WIRED’s Midterms Races to Watch
・WIRED’s Midterms Races to Watch
・本文の要約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
Work While They Sleep: Exploiting Evaluation Latency for Fully Bayesian Optimization
・Work While They Sleep: Exploiting Evaluation Latency for Fully Bayesian 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
Workhorse: Learning Robust Whole-Body Humanoid Loco-Manipulation from Human Data
・Workhorse: Learning Robust Whole-Body Humanoid Loco-Manipulation from Human 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
WorldSonus: Bringing Sound to Worlds
・WorldSonus: Bringing Sound to Worlds
・本文の要約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
WxFM-XL: Adapting Univariate Foundation Models to Multi-Station Weather Forecasting
・WxFM-XL: Adapting Univariate Foundation Models to Multi-Station Weather 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
YANchor-4B: Effective Long-Horizon Reasoning in O(N) Time with O(1) Memory
・YANchor-4B: Effective Long-Horizon Reasoning in O(N) Time with O(1) 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。
#LLMタグ
ZIKUU Distillery – 蒸留したモデルをエクスポートする
・ZIKUU Distillery – 蒸留したモデルをエクスポートする
・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。
LLMタグが付けられた新着記事 - Qiita
アプリケーション開発者が2026年にフォローしておくべきAI技術
・アプリケーション開発者が2026年にフォローしておくべきAI技術
・本文の要約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
インフラエンジニア・SREが2026年にフォローしておくべきAI技術
・インフラエンジニア・SREが2026年にフォローしておくべきAI技術
・本文の要約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
オライリー学習プラットフォーム6月の新刊だった『ゼロから作るDeep Learning ❻―LLM編』
・オライリー学習プラットフォーム6月の新刊だった『ゼロから作るDeep Learning ❻―LLM編』
・本文の要約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
タイムズ不正アクセス被害 裏で動いていた“20年前のシステム”とは？
・タイムズ不正アクセス被害 裏で動いていた“20年前のシステム”とは？
・本文の要約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
ブラウザで動画の深度推定を実装する：WebGPU・Depth Anything V2・タイムライン連携
・ブラウザで動画の深度推定を実装する：WebGPU・Depth Anything V2・タイムライン連携
・本文の要約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
ライバル社に不正アクセス、顧客名簿入手し営業活動 容疑の光回線代理店従業員を逮捕
・ライバル社に不正アクセス、顧客名簿入手し営業活動 容疑の光回線代理店従業員を逮捕
・本文の要約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
わからないものは「No」：System One（判断モデル）をローカルで動かして気づいた、確率の聞き方
・わからないものは「No」：System One（判断モデル）をローカルで動かして気づいた、確率の聞き方
・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。
Zennの「大規模言語モデル」のフィード
開発未経験から Claude Code で Web アプリを公開した。現役エンジニア・PM に聞きたい 4 つのこと
・開発未経験から Claude Code で Web アプリを公開した。現役エンジニア・PM に聞きたい 4 つのこと
・本文の要約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
気になるリールを、AIに相談できる文章へ。Workへの相談から生まれた『IN BOXメモ帳｜動画文字起こし』
・気になるリールを、AIに相談できる文章へ。Workへの相談から生まれた『IN BOXメモ帳｜動画文字起こし』
・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。
Qiita - 人気の記事
言葉すら知らずに「Vibe Coding」していた話。コーディング未経験の私がGAS×Geminiで「キッティング判定・報告書作成工数」を97%削減したプロセス
・言葉すら知らずに「Vibe Coding」していた話。コーディング未経験の私がGAS×Geminiで「キッティング判定・報告書作成工数」を97%削減したプロセス
・本文の要約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
個人情報に加えて「口座情報」も漏えいの恐れ――広島・修道学園のサーバに不正アクセス
・個人情報に加えて「口座情報」も漏えいの恐れ――広島・修道学園のサーバに不正アクセス
・本文の要約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
止まらない不正アクセス、背景にAIの“超高速攻撃”か 識者「使われていない方が不自然」
・止まらない不正アクセス、背景にAIの“超高速攻撃”か 識者「使われていない方が不自然」
・本文の要約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
人間が高級品になる 〜セルフサービスの100年後、「いてくれてありがとう」にお金を払う時代が来るかもしれない
・人間が高級品になる 〜セルフサービスの100年後、「いてくれてありがとう」にお金を払う時代が来るかもしれない
・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。
#LLMタグ
数MBのファイルが「AIの脳みそ」だった ～ yolov8n.pt を開いて分かった、ローカルLLMの足元の話
・数MBのファイルが「AIの脳みそ」だった ～ yolov8n.pt を開いて分かった、ローカルLLMの足元の話
・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。
Zennの「大規模言語モデル」のフィード
日本語の文章のタグ付けを Clef-flash・Decisions API・Jev・EmbeddingGemma 2 で比べた
・日本語の文章のタグ付けを Clef-flash・Decisions API・Jev・EmbeddingGemma 2 で比べた
・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
立ち話が“宝の山”に 8人の声を聞き分けられたAI文字起こし「Klang」の実力
・立ち話が“宝の山”に 8人の声を聞き分けられたAI文字起こし「Klang」の実力
・本文の要約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
録画しない防犯カメラは、何を残すのか。映像は消えても、判定は残る
・録画しない防犯カメラは、何を残すのか。映像は消えても、判定は残る
・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。
Zennの「機械学習」のフィード
論文で読み違える英単語22選：significant は「重要な」ではない
・論文で読み違える英単語22選：significant は「重要な」ではない
・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。