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最新のAIトレンドを把握するための、日々更新される最先端AI研究論文
自律的な数学研究への道
LLMやAgent、tokenなどの技術の進展により、数学研究の自動化は現実のものとなりつつある。特に、大規模な言語モデル（LLM）は、数学的証明の探索、定理の発見、問題解決の戦略設計において、人間の研究者と協働する能力を備えている。これらのモデルは、数学的な記号や論理構造を理解し、複雑な推論を実行することで、新たな数学的知見を生成する可能性を秘めている。さらに、Agentアーキテクチャを用いることで、複数のLLMが協調して数学的課題に取り組むことが可能となり、長期的な研究プロセスの自律的進行が期待される。このように、LLMとAgentの統合は、数学研究の自動化を推進し、新たな発見の速度と範囲を飛躍的に拡大する可能性を示している。
数学
LLM
Tony Feng, Trieu H. Trinh, Garrett Bingham, et al.
長文脈推論のためのゲート付き再帰的メモリ：いつ記憶し、いつ停止するか
LLM
インテリジェントな質問応答
Leheng Sheng, Yongtao Zhang, Wenchang Ma, et al.
ASA：ツールコール領域適応のためのアクティベーション制御
インテリジェントな質問応答
LLM
Youjin Wang, Run Zhou, Rong Fu, et al.
PhyCritic：物理AI向けマルチモーダル・クリティックモデル
マルチモーダル
視覚質問応答
Tianyi Xiong, Shihao Wang, Guilin Liu, et al.
GENIUS：生成型流動知能評価スイート
マルチモーダル
Any-to-Any
Ruichuan An, Sihan Yang, Ziyu Guo, et al.
ステップ3.5 Flash：11Bのアクティブパラメータを用いたフロントエンドレベルのインテリジェンスの開放
エージェント
モデル学習
Ailin Huang, Ang Li, Aobo Kong, et al.
World-VLA-Loop：動画ワールドモデルとVLAポリシーのクローズドループ学習
拡散モデル
動画生成
Xiaokang Liu, Zechen Bai, Hai Ci, et al.
自律的数学研究へ向かって
数学
検索拡張生成
Tony Feng, Trieu H. Trinh, Garrett Bingham, et al.
エージェント・ワールドモデル：エージェンティック強化学習のための無限合成環境
エージェント
LLM
Zhaoyang Wang, Canwen Xu, Boyi Liu, et al.
P1-VL：物理学オリンピックにおける視覚認識と科学的推論を橋渡しする
マルチモーダル
マルチモーダル表現
Yun Luo, Futing Wang, Qianjia Cheng, et al.
マインドセットのチェーン：適応的認知モードを用いた推論
エージェント
Reasoning
Tianyi Jiang, Arctanx An, Hengyi Feng, et al.
UI-Venus-1.5 技術報告
エージェント
LLM
Veuns-Team, Changlong Gao, Zhangxuan Gu, et al.
Code2World：レンダラブルなコード生成を用いたGUIワールドモデル
コード生成
マルチモーダル
Yuhao Zheng, Li'an Zhong, Yi Wang, et al.
OPUS：大規模言語モデルの事前学習において、各反復毎に効率的かつ原則的なデータ選択へ向けて
LLM
Transformer
Shaobo Wang, Xuan Ouyang, Tianyi Xu, et al.
BagelVLA：視覚・言語・行動の交互生成による長期予測操作の向上
エージェント
Any-to-Any
Yucheng Hu, Jianke Zhang, Yuanfei Luo, et al.
THINGS-data：人間の脳および行動における物体表現を調査するための多モーダル大規模データセット群
マルチモーダル表現
データセット
Martin N Hebart Oliver Contier, Lina Teichmann, Adam H Rockter, et al.
IsoDDEを用いた新規バイオ分子相互作用の正確な予測
ディープラーニング
サイエンスのためのAI
Isomorphic Labs Team
SkillRL：再帰的スキル拡張強化学習を用いたエージェントの進化
強化学習
エージェント
Peng Xia, Jianwen Chen, Hanyang Wang, et al.
LLaDA2.1：トークン編集によるテキスト拡散の高速化
拡散モデル
LLM
Tiwei Bie, Maosong Cao, Xiang Cao, et al.
FlowベースのGRPOにおけるステップワイズおよび長期的サンプリング効果のモデリングによるスパース報酬の軽減
拡散モデル
画像生成
Yunze Tong, Mushui Liu, Canyu Zhao, et al.
再帰的深度VLA：潜在反復推論を用いた視覚言語行動モデルのテスト時計算スケーリングの陰的実現
マルチモーダル
LLM
Yalcin Tur, Jalal Naghiyev, Haoquan Fang, et al.
QuantAlphaAlpha：LLM駆動型アルファマイニングのための進化的フレームワーク
金融
LLM
Jun Han, Shuo Zhang, Wei Li, et al.
モダリティギャップ駆動型部分空間アライメント訓練パラダイム：マルチモーダル大規模言語モデル向け
マルチモーダル
マルチモーダル表現
Xiaomin Yu, Yi Xin, Wenjie Zhang, et al.
MOVA：スケーラブルかつ同期的な動画・音声生成へ向けて
動画生成
マルチモーダル
SII-OpenMOSS Team, Donghua Yu, Mingshu Chen, et al.
MemoryLLM：即插即用の解釈可能な順方向メモリを備えたトランスフォーマー
Transformer
LLM
Ajay Jaiswal, Lauren Hannah, Han-Byul Kim, et al.
DreamDojo：大規模なヒューマンビデオから得た汎用ロボットワールドモデル
マルチモーダル
ビデオ理解
Shenyuan Gao, William Liang, Kaiyuan Zheng, et al.
F-GRPO：明白なことを学ばせすぎず、まれなことを忘れさせないために
強化学習
LLM
Daniil Plyusov, Alexey Gorbatovski, Boris Shaposhnikov, et al.
MSign：安定ランク回復による大規模言語モデルの学習不安定を防止する最適化手法
モデル学習
LLM
Lianhai Ren, Yucheng Ding, Xiao Liu, et al.
AudioSAE：スパース自己符号化器を用いた音声処理モデルの理解に向けて
音声および音声処理
ディープラーニング
Georgii Aparin, Tasnima Sadekova, Alexey Rukhovich, et al.
大規模言語モデルの強化学習ファインチューニングにおけるエントロピー動態について
強化学習
LLM
Shumin Wang, Yuexiang Xie, Wenhao Zhang, et al.
オデッセイアリーナ：ロングホライズン、アクティブかつ誘導的インタラクションにおける大規模言語モデルのベンチマーク
エージェント
LLM
Fangzhi Xu, Hang Yan, Qiushi Sun, et al.
Baichuan-M3：信頼性のある医療意思決定のための臨床質問モデリング
LLM
医学
Baichuan-M3 Team, Chengfeng Dou, Fan Yang, et al.