カテゴリー： 機械学習

• 自己進化型エージェントに関する最新の優れた体系的サーベイ
• あなたのエージェントは全く学習していない、ただノートをめくっているだけだ
• DeepSeekが一夜で削除した新論文、一体何が書かれていたのか
• Qwen-Scope：大規模言語モデルの「本音」を見抜く
• GPTの父がAIを1930年にタイムスリップさせる：コードを一行も見たことがないのにPythonを「発明」！
• ChatGPTの数学進化の道！OpenAI研究員が語る：数も数えられなかったChatGPTがエルデシュ問題に新解法を提示するまで。数学はモデル進歩の重要なベンチマーク。AI自動化研究員の展望。
• Skills駆動推論の新パラダイム、清華大＆北京大学：トークン59%削減、精度はむしろ向上
• 言葉なき思考：抽象的思考連鎖による効率的な潜在推論
• エージェンティック・ワールドモデリング：基盤、能力、法則、そしてその先へ
• DeepSeek-V4 プレビュー版：100 万トークン時代の幕開け
• ループ型 Transformer のスケーリング則
• メモリキャッシング：メモリ容量が増大する RNN
• NUS・復旦大学・清華大学：大規模言語モデルの潜在空間に関する初の体系的レビュー
• 東南大学・耿新チーム：モデルはできないのではなく、能力が「押し出された」だけである丨CVPR2026
• Autogenesis：自己進化型エージェントプロトコル
• 世界で最も悪名高いフォーラムが発見した、AI にとって最も重要な「思考」能力
• Google と Microsoft の最新論文 2 本を共有：エージェントのための「Harness（枠組み）」の自動進化
• FrontierSWE
• Anthropic の Mythos による発見を公開モデルで再現 - Vidoc Security Lab
• Qwen3.6-35B-A3B: エージェント型コーディング能力を備えたスパース MoE モデルがオープンソース化
• 自動アライメント研究者：大規模言語モデルを活用したスケーラブルな監視の実現に向けて
• スター数が急増！MSAがオープンソース化！
• Meta が Neural Computers に賭ける：次世代のコンピュータとは、モデルそのものなのか？
• 大規模モデルが「その場で」パラメータを変更可能に！ByteDance Seed＆北京大学の新論文：テスト時推論で層追加や再学習不要
• 「重みの凍結」はAI進歩の敵！DeepMind研究者が語る自己改善の鍵、専門家モデルの役割とは