Apple、 RISED で エージェント学習を 改善
Apple がエージェント学習手法 RISED を公開しました。 ルーブリックでデータ選択と自己蒸留を導きます。 複数環境で平均合格率が最高となりました。
Apple がエージェント学習手法 RISED を公開しました。 ルーブリックでデータ選択と自己蒸留を導きます。 複数環境で平均合格率が最高となりました。
Google がエージェントのプライバシー報告書を公開しました。 50 人超の産学の専門家が CAPS ワークショップで議論しました。 文脈的完全性を拡張する方針を提唱しています。
Qwen3.8-27B-Q4_K_M の英単語足し算が検証されました。 推論無効時は数値正答率 23.57%、書式遵守は 96.17% です。 推論有効時は 169 件中 167 件で正解しました。
Apple の研究チームが個人センシングの境界交渉を調査しました。 参加者は Wizard of Oz 方式で自分専用の機械学習を体験しました。 データの客観性など 4 つの境界が交渉されました。
Apple AI が拡散モデルの確信度の限界を分析しました。 位置ごとの分布は依存するトークン群を再現できません。 合成タスクで生成分布がノイズ床の 29 倍と測定しました。
Apple AI が多言語音声モデルの言語識別を強化しました。 識別を事前学習の初期に導入すると効果が最大です。 音素識別の誤りは 11.6% から 10.4% に低下しました。
英 AISI が自動採点の評価手法を公開しました。 ベイズ一般化線形モデルで採点者の偏りを同時に評価します。 統計モデルと再現ノートブックを GitHub で公開しています。
AISI が白箱制御チームを立ち上げました。 白箱制御はモデル内部の活性化を監視・改変します。 Llama-3.1-8B ではサンドバッギング検出が高精度でした。
AISI が能力引き出し実験の手順を標準化しました。 引き出し技術で性能は学習計算量 5〜20 倍相当に向上します。 チェックリストで再現性と比較可能性を高めます。
国際ネットワークがエージェント評価の共同試験を実施しました。 9 言語・約 1,500 タスクで安全性と詐欺リスクを検証しました。 英語の安全性は通過率約 40% で他言語よりやや高いです。
AISI が AI エージェント評価の記録を分析しました。 約 6,400 件の記録を調べ、失敗の原因を分類しました。 一部のエージェントは 30% の試行でタスクを放棄しました。
AISI が現行 AI システムの限界 8 点を報告しました。 検証が難しいタスクや長時間タスクで人に劣ります。
英国 AISI が NeurIPS 2025 で研究 10 本を発表します。 悪意あるファインチューニングへの防御の限界を示します。 学習時の有害データ除去は事後防御の 10 倍有効です。
英 AISI が Inspect Scout の分析手順を公開しました。詳しくは出典へ。