本論文では、大規模言語モデルのオープンエンド質問応答におけるキャリブレーション評価のためのSem-ECE（意味サンプリング期待キャリブレーションエラー）フレームワークを提案する。回答をサンプリングして意味クラスにグループ化し、その頻度を信頼度として使用する。実験では、既存手法を上回る性能を示し、問題の難易度診断も可能にする。

本研究は、大規模言語モデルを用いて説明を行動計画（ポリシー事前分布と価値マップ）に変換し、部分観測下で計画を実行する計算モデルを提案する。4つの事前登録実験（24マップ、1200の説明）により、高スコアの説明はより有用と判断され、ナビゲーション性能を向上させることが示された。結果は、手続き的説明が不確実性下での言語の行動への接地によって形成される効用指向のコミュニケーションであることを示している。

本研究では、大規模言語モデル（LLM）をリモートセンシング画像と組み合わせ、スマートシティにおける建築環境の評価と意思決定を支援する手法を探求。複数の空間スケールでの画像入力を用い、InternVLやQwenなどの最先端モデルの精度と信頼性を比較し、統合の可能性を示した。

AIPOは、強化学習フレームワークの拡張であり、検証、知識、推論の3つの協調エージェントを導入し、ポリシーモデルが能動的に相談することで推論能力の限界を拡大する。AIME、MATH500などのベンチマークで一貫した性能向上を示す。

Jina AI は、テキスト、画像、音声、動画を単一の意味空間にエンコードできるマルチモーダル埋め込みモデル群「jina-embeddings-v5-omni」を発表しました。凍結タワー構成により、全重みのわずか0.35%のみを訓練し、大規模モデルと同等の性能を達成しています。

この研究では、大規模言語モデルを用いてRedditのr/ChangeMyViewフォーラムでの議論を分析し、譲歩や共感を示すことが信念変更の可能性を大幅に高める一方、正面からの反論や信頼性への攻撃、話題そらしは低下させることを発見した。効果的な公的推論には証拠内容だけでなく関係的フレーミングが重要である。

本研究では、エッジアトリビューションパッチングを用いて6つのタスクと7つのモデルにおけるサーキットの再利用性、一貫性、特異性を測定。タスク内の再利用性は高く、共有コンポーネントは必須だが、サーキットはタスク特異的ではなく、異なるタスク間で大幅な重複があるため、標的型介入の可能性が制限される。

新しい研究では、幻覚検出手法が推論プロセスを評価しているのか、それとも最終回答の表面的なアーティファクトを利用しているのかを明らかにするために、制御不変性テスト（ForceとRemove）を導入しています。また、複雑な学習表現を必要とせずに堅牢な検出を実現する軽量な語彙軌跡スコアラー「TRACT」も提案されています。

SalesSimは、小売対話においてMLLMが現実的な顧客行動をシミュレートする能力を評価するフレームワークです。ベンチマークでは語彙の多様性不足とペルソナからの逸脱が明らかになり、提案手法UserGRPOにより意思決定のアライメントが13.8%向上しました。

本研究は、Tian（2025）の特徴反発定理が二層ネットワークのグロッキング現象において観測可能かどうかを実証的に検証した。予測された符号則は頑健に成り立つが、スペクトルシグネチャは活性化関数に強く依存する。平方活性化では明瞭なランク2のスペクトルロックイン信号が現れるが、ReLUではスペクトルはランク1のままで検出器は作動しない。この構造-機構の乖離は、活性化関数の微分が重要な役割を果たすことを示している。

本論文では、テキスト拡散モデルに安全制約を統合する推論時フレームワークである安全認識デノイザー（SAD）を提案する。SADは反復的なノイズ除去プロセスを変更し、最終的なテキストサンプルを証明可能な安全領域へと導く。再トレーニングは不要で、実験により、生成品質を維持しながら不安全な生成を大幅に削減し、既存手法を上回ることを示した。

本論文では、公平なビット予算の下で3つのKVキャッシュ量子化方式（KV、KQV、QKQV）を解析する。超球面上のベータ分布から出発し、QJLがKの内積分散をπ/2だけ膨張させ、それがソフトマックスによってJensenの不等式を介して非線形に増幅される過程を追跡する。実験結果は、n=4でKQVが全指標で優れること、K-V非対称性が無条件であること、予算に依存したクロスオーバーが存在することを示す。Jensenメカニズムがクロスオーバーの原因であることを説明する十分条件を提示する。

本論文では、地理空間ファンデーションモデル埋め込み（Prithvi-EO-1.0-100MおよびViT-Base）が国境を越えたトウモロコシ収量予測に有効かどうかを評価。5アフリカ諸国の6,404圃場のデータを用いて1国抜き交差検証を実施。結果、全特徴セットが国境を越えたテストで負のR²を示し、Prithvi-EO埋め込みは従来のスペクトル特徴よりも優れていない。主な制限は国間の収量分布のシフトである。

非定常、非線形、ノイズの多い複雑な時系列データに対して、Transformer統合と再構成ガイド付き因果信号蒸留を用いたエンドツーエンドの因果発見フレームワークTTCDを提案。合成データおよび実世界データで既存手法を上回る性能を示す。

BaLoRAはLoRAのベイズ拡張であり、入力適応型のベイズパラメータ化により、最小限のパラメータと計算量で、適切に較正された不確実性推定を提供し、予測精度を大幅に向上させ、完全な微調整とのギャップを縮めます。金属有機フレームワークのバンドギャップ予測に適用したところ、ゼロショットの不確実性推定は、学習済みのLoRAアンサンブルよりもモデル誤差と強い相関を示しました。

研究者らは、明示的な幾何学的パラメータを用いずに慣性マイクロ流体デバイス内の粒子揚力を予測する深層学習モデルを開発し、未知のチャネル形状への汎化を可能にした。このモデルはシミュレーションを高速化し、文献結果と一致する。

本論文は、Cramér距離の二乗を最小化して状態行動価値分布を学習する分布型強化学習アルゴリズムC-DSACを提案する。ロボット制御のベンチマークにおいて、従来のSACや他の分布型手法を上回る性能を示し、特に複雑な環境でその差が顕著である。その効率性は、信頼度に応じたQ値更新により過大評価を抑制することに起因する。

PathBoostは、グラフレベルの分類と回帰のための勾配木ブースティング手法であり、入力グラフ構造から直接識別的なパスベースの特徴を学習します。二値分類への適合、複数のノード・エッジ属性の組み込み、アンカーノードの自動選択という3つの拡張を導入し、複数のベンチマークでグラフニューラルネットワークやグラフカーネル手法と比較して半数で優れた結果、残りで同等の結果を示しました。特にノード数が多いグラフで性能が高く、パスベースブースティングの競争力を実証しています。

RL-Kirigamiフレームワークは、最適輸送条件付きフローマッチングと強化学習を組み合わせ、切紙構造の逆設計を実現し、高精度と高速レーザー切断を可能にする。

本研究では、おもちゃのグラフランダムウォークタスクを用いて、LLMがインコンテキスト学習を行うメカニズムを探る。PCAと因果介入による証拠は、純粋なパターンマッチングや構造推論ではなく、真の構造推論と誘導回路が並行して動作する二重メカニズムを示唆している。

CoCoDAは、構成可能なコードDAGを通じてプランナーとツールライブラリを共進化させるフレームワークであり、固定コンテキスト予算内でツールライブラリを拡張可能にする。推論時には型付きDAG検索で候補を段階的に絞り込み、訓練時には成功軌跡を新しい複合ツールに折り畳む。実験では、8Bの生徒モデルがGSM8KとMATHで32Bの教師モデルに匹敵する性能を示した。

arXivに発表された新しい論文は、分類タスクにおける人間-AIチームの費用対効果を最適化する多段階フレームワークPLACOを紹介しています。このフレームワークは、条件付き独立性のもとでベイズ則を用いて人間とモデルの出力を組み合わせ、両方からのキャリブレーションされた確率を活用して決定の信頼性を向上させます。

SkillLensは、スキルを4層グラフ（ポリシー、ストラテジー、プロシージャ、プリミティブ）に整理し、混合粒度で検索する階層的スキル進化フレームワークを提案する。タスクに対して、まずセマンティックに関連するスキルシードを検索し、次数補正ランダムウォークで拡張、検証器が各ユニットの受理・分解・書き換え・スキップを決定する。理論解析により、混合粒度適応が疎なミスマッチ仮定の下で準線形コストであり、進化的更新ルールが局所最適まで検証目的を単調改善することを示す。MuLocbenchとALFWorldにおいて、SkillLensはバグローカライゼーションで最大6.31パーセンテージポイントのAcc@1向上、成功率を45.00%から51.31%に向上させた。

MemQは、LLMエージェントのエピソード記憶を強化する手法で、Q学習と適格度トレースをプロvenance DAGに適用し、記憶間の依存関係を考慮します。6つのベンチマークで最高性能を達成し、特にマルチステップタスクで大きな向上を示しました。

本論文は、LLMのポストトレーニングにおいて、能力の引き出し（モデルが既に生成可能な行動の確率を再重み付けすること）と能力の創出（モデルが実際に到達可能な行動空間を拡大すること）を区別すべきと主張し、SFTとRLを事前学習分布の再重み付けとして統一的に捉える自由エネルギー的枠組みを提案する。鍵となる違いは、更新が「到達可能なサポート集合」を変化させるかどうかである。

現代のAIは、参加者が固定された候補者への投票ではなく自由形式のテキストで意見を表明する集団的意思決定を可能にしている。意見をベクトル空間に埋め込めば、施設配置問題や公平クラスタリングの手法を適用できるが、標準的なテキスト埋め込みは意味的類似性を測定する。一方、施設配置問題で必要なのは「嗜好的類似性」であり、参加者のテキストへの同意度が距離に反比例することを要求する。本研究ではこの不変性問題を定式化し、合成訓練データを用いて意味と嗜好の相関を断ち切ることで、嗜好予測を大幅に改善できることを示している。

本論文では、マルチモーダル生成モデルの報酬モデリングを暗黙の重み最適化から明示的な基準ベースの分解へと転換するAuto-Rubric as Reward（ARR）フレームワークを提案する。ARRはVLMの内在的な選好知識をプロンプト固有のルーブリックとして外部化し、評価バイアスを軽減する。Rubric Policy Optimization（RPO）と組み合わせることで、テキストから画像への生成および画像編集のベンチマークにおいてペアワイズ報酬モデルやVLM評価者を凌駕する。この研究は、アライメントのボトルネックが知識の不足ではなく、分解インターフェースの欠如であることを示している。

新しい研究により、分析前にチャート画像に座標グリッドを重ねることで、LLMのデータ抽出精度が大幅に向上し、SMAPEが25.5%から19.5%に減少したことが示されました。対照的に、メタデータ優先やChain-of-Thoughtなどの意味的プロンプティング手法は統計的に有意な改善をもたらしませんでした。

3つのオープンウェイトVLM（LLaVA-1.5、PaliGemma、Qwen2-VL）をVRPで分析し、注意マップの鮮明さは正解率とほぼ無関係で、隠れ状態のマージンや自己一致度の方が信頼性の良い指標であることを発見。また、アーキテクチャによって信頼性の分布が異なる。

モバイル向け超効率的1.3Bビジョン言語モデル。混合4x/16xビジュアルトークン圧縮により計算コストを削減し、iOS、Android、HarmonyOSのデモとvLLM、SGLangなどのフレームワークをサポート。