カテゴリー： 大規模言語モデル

• LLMを会社のように働かせる：マイクロソフトが「思考並行」をプロトコル化、精度向上と重要経路遅延28%低減
• 強化学習＋大規模モデルの記憶：Mem-α、エージェントが「記憶する方法」を初めて学ぶ
• AIの母、李飛飛氏の論文がシリコンバレーを揺るがす！大規模言語モデルの方向性は間違っており、空間知能こそがAGIへの唯一の道
• Metaの最新エージェント学習論文2編が興味深い！
• イノキュレーション・プロンプティング：大規模言語モデルを訓練時に「悪用」させることで、テスト時のアライメントを向上させる
• Claudeの脳に言葉を注入したところ、『自己正当化』を開始！Anthropicの最新研究がAIの内省能力を示唆
• GPTは保守的になっているのか？スタンフォード大学ManningチームがVerbalizedSamplingを提案、モデルに「もう少し考える」ように促す
• Metaが発見：RAGシステムの遅延は無駄な作業が多すぎることが原因
• 失敗するほど学習が速くなる！軌跡リライティング技術により、エージェントは失敗から完璧な経験を創造する！
• 手動アノテーションを不要に！華人チームがマルチモーダル大規模モデルの自己進化アルゴリズムを提案
• 初のマルチラウンドLLMルーター「Router-R1」が登場、大規模モデルに「思考–ルーティング–集約」を学習させる
• ファインチューニングを放棄：スタンフォードがAgentic Context Engineering（ACE）を共同発表、モデル性能を10%向上させ、トークンコストを83%削減
• Googleが明かす：マルチエージェント推論こそがスケーリングの未来である。
• MambaアーキテクチャがトップカンファレンスICLR 2026に採択。AIの頭脳であるTransformerの王座は安泰か？
• 再帰的推論HRMモデルがさらなる進化！TRMの2層ネットワーク（7Mモデル）がLLMを凌駕！
• GoogleがCUA戦場に参入、Gemini 2.5 Computer Useを発表：AIがブラウザを直接操作可能に
• 極めて重要：ドキュメントインテリジェンスにおけるLLM：概説、進展、および将来のトレンド
• 事前知識と事後検証を組み合わせたLLMは、推論・予測における現実の「逸脱」に対応できるか？
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