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Google Researchは、diffusion modelが訓練データをそのまま写さず新しいサンプルを作る理由をscore smoothingで説明した。ICLR 2026論文とコードが公開され、memorization論争に検証可能な軸が加わった。

AnthropicはカナダのAI研究に1,000万CADを投じる。Amii、Mila、Vectorに加え医療機関や大学も含まれ、Claudeの研究利用が安全性、医療、公共分野へ広がる。

timestampを確認できたr/MachineLearning投稿の中で、MIRAは高速なマルチプレイヤー環境をworld model研究に使う点が目立った。

HNで注目されたのはリストの有名さだけでなく、初学者が実際に論文を読み進めるための設計だった。

ロボットやエージェントの計画で、固定されたworld modelが分布変化に弱い問題を狙う研究だ。AdaJEPAはMPCの再計画ごとに1回のgradient stepと直近5遷移のbufferでモデルを更新する。

Microsoft ResearchはMemoraを、保存内容と検索方法を分離するagent memory systemとして紹介した。研究blogではLoCoMoとLongMemEvalでMem0、RAG、full-context inferenceを上回り、context tokenを最大98%減らすとしている。

ServiceNowのMosaicLeaksは、deep researchエージェントが外部検索の途中で内部情報を漏らすリスクを測る。性能だけを上げる訓練では漏えい率が34.0%から51.7%に悪化し、PA-DRでは9.9%まで下がった。

Google Researchは、皮膚症状を調べるAIを病名候補だけで測らず、利用者が次の行動を選べるかまで見た研究を示した。JAMA Dermatologyの2,345人調査と混合研究を合わせ、医療AI評価の焦点が利用者理解へ移っている。

Google DeepMindのシエラレオネ実験では、問題への取り組み方を尋ねるGeminiクエリが68%から90%へ増えた。8週間、12校、1,763人を対象にしたRCTで、教育AIの評価軸が行動変化へ移っている。

OpenAIは汎用推論モデルがエルデシュの平面単位距離問題の予想上限を反証する構成を発見したと発表しました。数学者が証明を検証しましたが、ML研究者は手法の透明性に疑問を提起しています。

Hugging FaceのエンジニアがMetaによる買収後に放置されたPapersWithCodeを復活させるプロジェクトを開始し、paperswithcode.coとして新サイトを立ち上げた。AIエージェントを活用した論文解析と自動リーダーボード生成が特徴だ。

ペンシルバニア大学の研究チームがエキシトン・ポラリトンを用いた光学信号スイッチングを実証。1演算あたり約4フェムトジュールという超低消費エネルギーで、全光AI推論への道を開く成果として注目される。