Google DeepMind、 Gemini for Science を 発表
Google DeepMind が Gemini for Science を発表しました。詳しくは出典へ。
Google DeepMind が Gemini for Science を発表しました。詳しくは出典へ。
Calico が Co-Scientist を老化研究に活用しています。 統合ストレス応答の調節に関する新仮説を生成しました。 実験で新たな知見が得られ、結果を論文にまとめる予定です。
Google DeepMind の Co-Scientist が ALS 研究を支援しました。 Raman の神経組織モデルと Flynn の RNA 解析を組み合わせます。 新たな RNA ベースの ALS 治療標的の探索を進めます。
Stockmark が OmniDocBench-JASyn を公開しました。 日本語文書画像に特化した構造化ベンチマークです。 7B モデルで Overall スコアが 64.66 から 88.31 に向上しました。
Google Research がオープン科学の取り組みを公開しました。 250,000 人超の研究者や開発者が利用しています。 DeepVariant などが 250 万人分のゲノム解析を可能にしました。
ELYZA が執行役員 4 名を任命しました。 経営企画や研究開発など 4 部門を管掌します。 新体制で事業拡大と新規領域への挑戦を加速します。
GRASP は学習した世界モデル向けの勾配ベースプランナーです。 軌道を仮想状態に持ち上げ、時間方向の最適化を並列化します。 状態に確率性を加え、行動への勾配を整形します。
Google がユーザー模擬データを公開しました。 会話は 4,000 件超、ターン数は約 15,000 です。 「Good」と「Bad」の 2 種のエージェントで反応を収集しました。
Google Research が LLM の行動傾向を評価する枠組みを公開しました。詳しくは出典へ。
Google が評価者数の設計を分析しました。 項目あたり 10 人超で信頼性が向上します。 約 1,000 件の注釈で再現性を確保できます。
Google Research が S2Vec を公開しました。 都市環境の埋め込みを自己教師あり学習で生成します。 社会経済予測で画像ベース手法と同等の性能です。
Google が高温超伝導の専門家問題で LLM を評価しました。 NotebookLM と独自 RAG が上位 2 つに入りました。 6 つの LLM に専門家が 67 問を出題し採点しました。
SPEX が LLM の重要な相互作用を特定します。 ProxySPEX は約 10 倍少ないアブレーションで同等の性能です。 SPEX は数千特徴の入力でも忠実度を維持します。
ABEJA が Agentic RL の取り組みと知見を公開しました。 SFT と強化学習でエージェント能力を強化しています。 検索ツールに OpenSearch を採用しています。
ABEJA がロングコンテキスト評価のベンチマークを公開しました。 GENIAC3 期の基盤モデル開発で使用したベンチマークを含みます。 MRCR は日本語版も作成し、公開しました。
Stockmark が NLP2026 で発表する論文を公開しました。 シーズとニーズを知識グラフで結ぶ手法を提案します。 専門家評価付きの製品アイデアデータセットも公開します。
Berkeley が画像システムの情報量評価手法を発表しました。 相互情報量で解像度やノイズをまとめて評価します。 色写真や電波天文など 4 領域で有効性を確認しました。
DeepSeek-R1 は DeepSeek-V3-Base をベースにしています。 少数の CoT データでファインチューニングします。 強化学習には GRPO とルールベース報酬を使います。
ABEJA が Strands と AgentCore で分析基盤を構築しました。 自然言語の質問を SQL に変換し Athena で実行します。 本番 DB には接続せず S3 上のデータを参照します。
Berkeley の研究が TD 学習なしの RL を解説しました。 分割統治で Bellman 再帰を対数的に削減します。 ゴール条件付き RL で複雑なタスクに適用できます。
word2vec の学習過程を説明する理論を証明しました。 学習は埋め込みのランクを段階的に増やす離散的な手順です。 最終的な埋め込みは PCA で与えられます。
METR が科学コミュニケーションの考え方を解説しました。 開発者生産性の研究では AI 利用時に開発者が遅くなりました。 見出しでは「AI が遅くする」と「期待のずれ」を重視しました。
Mistral が Pixtral-12B を衛星画像で調整しました。 LoRA でモデル全体を再学習せず効率的に適応できます。 AID の分類で基本モデルを上回る精度を達成しました。
レイアウト解析は物体検出をベースに要素を検出します。 PubLayNet は約 36 万枚の文書画像を持つデータセットです。