OpenAIが3つの重要な科学的発見と、学術関係者との新たな協働方法を発表
長年にわたる数学の未解決問題の解法を含む数百件の原稿を一斉に公開してからわずか1か月も経たないうちに、OpenAIは数学、計算機科学、物理学におけるさらに3つの「重要な」発見を発表しました。今回異なっている点は、結果を指導するため、OpenAIが「羊飼い」と表現する外部の専門家を起用したことです[…]
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Import AI 478：アライメントのための数学、ProgramBench、およびMirendilがRSIの意味を示す
機械にとって「夜」とは何でしょうか？
IBMはGranite時系列統合予測モデルを発表しました。4つのモデルをゼロチューニングで組み合わせ、堅牢なデフォルトの予測ソリューションを提供します。
IBM Researchは、オープンソースのGranite Timeseries Ensemble（v1）を公開し、PatchTST-FM-r1/r2、FlowState、Tiny Time Mixersの4種類の事前学習アーキテクチャを統合して、ゼロ・ファインチューニングによる確率的アンサンブル予測をサポートしています。デフォルトでは等重みの確率的アンサンブル（Probabilistic Ensemble）を採用しており、四分位範囲に基づく適応的重み付け（IQR Ensemble）も提供されています。GIFT-Evalベンチマーク（2026年10月20日時点のスナップショット）において、点予測誤差（MASE=0.683）は最良の単一モデルをわずかに上回り、全体的なロバスト性が顕著に向上しています。
100 GRPOステップのよりよい構造された出力のための350Mモデルを微調整して下さい
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