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arXiv:2610.37679v1 公表タイプ：新規 要旨：ツールを使用する言語エージェントは間接的なプロンプトインジェクションに対して脆弱であり、不安全な行動が実行される前にそれを検出するためにモデル内部を調査する研究が増加しているが、その結果には著しく矛盾した点が見られる。我々は、こうした矛盾の多くは評価手法に起因すると主張し、評価および学習集団の両方において、インジェクションによる露呈と行動上の約束を分離する二重層化プロトコルを提案する。主要なQwen AgentDojoのグリッド上で、無意識的に不安全なケースとその他を混在させた対照条件下で訓練されたモニターは、ほとんどが露呈を学習しており、エージェントがそれに従うかどうかに関わらず露呈した軌跡を警告し、どのケースが不安全になるかをほとんど予測しない。一方、露呈したケースのみを対象に再訓練した場合、同じ種類のプローブはモデル自身が行う不安全なツール呼び出しを最大2秒前まで予測できる。
arXiv:2610.37676v1 公表タイプ：新規 要旨：自動解釈可能性は、スパースオートエンコーダー（SAE）の特徴について、評価例に対してその特徴がどの位置で活性化するかをトークンごとに予測させたり、マークされたトークンがその特徴に適合しているかどうかを判定させたりすることで、解説を評価します。我々は、評価データの標準的な処理パイプラインのみを用いても、解説を読まないままスコアリングが可能であることを示しました。Neuronpediaに保存されているGPT-2 smallモデルのランダムな500個の特徴に対するファジング実行において、活性化した例の91.3％が中心トークン上でピークを持つように切り取られており、さらに中心トークンがマークされていれば「はい」と判定するルールは、パイプラインのコードから再構築されたマークに基づいて計算した結果、保存済みのLLMスコアラーの0.838に対し、バランスのとれた精度0.979を達成しています。一方、マーク数のみを参照するルールでは0.969を記録しました。T
Baiduは、MITライセンスの3B規模のOCRモデルであるUnlimited OCR 2をリリースし、1回のリクエストで数百ページに及ぶ文書を解析できます。同モデルのSR-SWAアテンションにより、各ステップのデコーディングコストはほぼ一定に保たれ、MarathonDocBenchでは77.1点を獲得しています。この記事「Baidu、数百ページの文書解析向けUnlimited OCR 2をオープンソース化」は、MarkTechPostに最初に掲載されました。
arXiv:2610.33014v1 発表タイプ：新規 要旨：交渉支援システムは、相手の反応を正確に予測しなくても良好な取引を成立させることができる。そこで、社会的世界モデルに対する評価がその予測を直接検証しているのかという疑問を提起する。1999年から2026年にかけて発表された113件の研究を調査したところ、9件の主要な評価では、システムまたは実験者が選択した行動に対する実際の人の反応が測定されていた。そのうち、明示的な反応予測と実際の反応を比較しているのはわずか2件であり、しかもそれらの予測手法は行動選択時に利用可能な情報を用いており、評価対象の反応は適合過程から除外されていた上、介入手法もランダム化されていた。さらに、言語モデルに関する25件の研究について全文を個別に確認した結果、これらの条件を満たす実験は見当たらなかった。他の評価は、現状推論やタスク成功、あるいは予測機能の評価を行っているにすぎない。
Data Cultureは、AI分析の導入における精度を0％から94.7％に向上させた3段階の評価フレームワークを構築しました。
Nace AIは、Drex for Searchをリリースし、同社のDrex意思決定モデルをAIエージェント向けのドキュメント検索に導入しました。Naceによると、BrowseComp-Plusでは12.6回の検索呼び出しで92.05%のスコアを達成しており、OfficeQA Proではエージェントの操作回数がさらに減少しています。この記事「Nace AI、AIエージェント向けDrex for Searchをリリース：BrowseComp-Plusで12.6回の検索呼び出しで92.05%」は、MarkTechPostに最初に掲載されました。
arXiv:2610.32114v1 公表タイプ：新規 要旨：AIアライメントの進展を加速する一つの手法は、アライメント研究そのものの一部を自動化することである。そのためには、研究提案における欠陥の特定や、提案された実験が意図した主張を支持するかどうかの評価といった、監督が困難な研究課題に対しても信頼性高く機能するシステムが必要となる。この能力を評価するため、我々はTampered MLを導入する。これは、公開されている機械学習論文から再構成された実験提案と、目的とした方法論的欠陥を導入した最小限に編集された対照案からなる、1,858組の項目ペアからなるベンチマークである。モデルは、提示順序に関わらず、より方法論的に妥当な提案を識別しなければならない。層化抽出サンプルに基づく人間による検証研究では、全体の86%が…
2026年10月26日、arXivは論文arXiv:2610.31838v1を公開し、Sense-Aligned Grounding Evaluation（SAGE）——統一された10候補画像選択基準——を提案するとともに、名詞・動詞・実体中心の多モーダルなグラウンディング評価を実施するための、学習非依存型のGloss-Augmented Reasoning（GAR）フレームワークも併せて提示した。
注目する理由：本研究は、VWSD、VerSe、WikiDiverseの3種類のタスクを用語中心のグラウンドトゥルース評価プロトコルに統一し、混同行動による難負例の導入とコンテキスト交換による診断メカニズムを提案しました。さらに、定義の強化と制約による推論の誘導が協調して作用することでHits@1指標を大幅に向上させること（65.90→71.22）を実証し、マルチモーダルな意味対応の評価においてより細粒度で解釈可能な新たなパラダイムを提供しています。
arXiv:2610.30355v1 発表タイプ：新規 要旨：幻影引用は、科学的主張の背後にある証拠を追跡し、その信憑性を検証することを困難にします。これらの引用を検出するのは、書誌情報が不完全であったり、ソースの種類や出版物のバージョンによって異なるため、非常に難しいです。妥当な一致だけでは、その引用が正当化されるわけでも、その背後にあるソースが特定できるわけでもありません。私たちは、ソースの復元可能性について注釈付きで構築された、実世界の幻影引用423件からなるベンチマークであるCiteResolveを提案します。さらに、ソースごとに検索とフィールドレベルの検証を適応させ、引用の妥当性および固有のソースが復元可能かどうかを個別に判定する、ソース意識型グラウンディングフレームワークであるCiteAnchorを提案します。既存の検出ベンチマークにおいて、CiteAnchorはGPT-5.6を用いてF1スコア0.841を達成しました。
