MetaのAIディレクターであるロヒト・パテル氏が、Microsoft OfficeおよびGoogle Workspaceに就任するために退社しました
ロヒト・パテル氏は、AI評価と強化学習に8年間従事した後、Metaを退職するとのことです。TechCrunchが独占入手した情報によれば、彼のスタートアップ企業Ndocは、Microsoft Officeスイートに対抗することを目指しています。
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PRISM：暗黙的な確率的変調による大規模言語モデルのサンプリング多様性の促進
arXiv:2610.32101v1 発表タイプ：新規 要旨：大規模言語モデル（LLM）は、出力分布が既知の意味的なモードに集中する「モード崩壊」を示す。多様性が失われると、繰り返しサンプリングは発見ではなく意味的な反復となり、稀ではあるがより強力な解が表面化しにくくなるため、自己進化や継続的学習の維持が困難になる。ほとんどの対策は推論時のみに介入し、サンプルを調整するだけで、多様性をモデルの能力として組み込むことはできない。そこで私たちは、訓練時に多様性をモデル内部に内蔵するフレームワークであるPRISMを提案する。PRISMは、(i) 各プロンプトに対し、多様でありながら正解でもある複数の教師モデルによる解答を対応付けるサブモジュラー型キュレーションと、(ii) 特殊トークンの摂動を実行可能な形に変換する確率的埋め込み変調を組み合わせている。
arXiv cs.LG
Build specialized multimodal models with LFM3
Build specialized multimodal models with LFM3
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Hugging Face 公式ブログ
Can we trust LLMs to judge whether a research idea is novel?
Can we trust LLMs to judge whether a research idea is novel?
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Hugging Face 公式ブログ
AdaptTok-Indic: Script-Aware Adaptive Tokenization for Indic Languages
arXiv:2610.33017v1 Announce Type: new Abstract: Multilingual tokenizers trained on English-dominated corpora often over-segment Indic languages, resulting in longer token sequences and increased tokenization disparity across scripts. We present AdaptTok-Indic, an Indic-specialized extension of adaptive tokenization that combines Unicode-normalized preprocessing with explicit Indic conjunct handling, script-aware routing, and learned byte-level boundary prediction jointly trained with a small Transformer language model. Evaluated on Bengali and Hindi, with additional evaluation on Gujarati, Tamil, and Telugu, AdaptTok-Indic achieves lower token fertility than SentencePiece BPE, an Indic-oriented tokenizer baseline, and an independently implemented MAGNET-style baseline. Across five recorded
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arXiv cs.CL
アンソロピックのIPOは、終末論の入門書でもある
Anthropicは、「ループを閉じること」こそがAIの成功への最善の道であり、同時に人類に対する「存在論的」な脅威を招く要因だと考えている。
WIRED AI
CFBrainAug：解釈可能なfMRIベースの自閉症診断のためのモジュール性による反事実的脳ネットワーク拡張
arXiv:2610.32184v1 発表タイプ：新規 要旨：安静時機能的磁気共鳴画像法（rs-fMRI）に基づく脳ネットワークに対する機械学習は、自閉症スペクトラム障害（ASD）の診断において有望であるが、既存の手法は限られた学習データに対して過剰適合しやすく、事後的な統計的帰属解析では臨床的な解釈可能性が限定的である。本研究では、ラベルを変更した脳ネットワークを学習することで、データ拡張と反事実的説明を統合する反事実的脳ネットワーク学習フレームワークであるCFBrainAugを提案する。従来のラベル保持型拡張とは異なり、CFBrainAugはまずラベルとは逆だがトポロジー的に類似した候補を抽出し、その後、モジュール数制約の下でそれを精緻化する。事実的および反事実的ネットワークを併せて学習することで、学習
arXiv cs.LG
賢くささやく：ASRのファインチューニングにおけるスマートなサブセット選択
arXiv:2610.32997v1 公開タイプ：新規 要旨：OpenAIのWhisperなどの自動音声認識（ASR）モデルは、音声認識の精度を大幅に向上させていますが、特に大量のトランスクリプション済み音声データが利用可能な場合でも、ファインチューニングには高いコストがかかります。そのため、多くの実務者がこれらのモデルを新たな言語や領域に適応させるのは困難です。本研究では、ASRのファインチューニングに用いるためのより小規模な学習データセットを選択する、埋め込みベースのサブセット選択手法を提案します。Whisperの事前学習済みエンコーダを用いて、各音声サンプルを固定次元の埋め込み空間へ写像し、貪欲なk-センター法を適用して、多様で代表性のある学習データのサブセットを選定します。本手法をヘブライ語およびデンマーク語に対して評価した結果、k-センター選択はしばしば
arXiv cs.CL
シスコ・パートナーサミット：AI時代のチャネルを定義する5つの洞察
30年にわたる歴史の大部分において、シスコ・パートナー・サミットは、パートナーがシスコシステムズ社の技術をどのように販売するかに焦点を当ててきました。今年のバンクーバーでのイベントは、これまでとは異なるテーマ——すなわち、取引そのものがもはや主役でなくなった世界において、パートナーがいかにして収益を上げるか——に注目していました。シスコは、同社の株価が[…]という好調な状況下で、このイベントに臨みました。記事「シスコ・パートナー・サミット：AI時代のチャネルを規定する5つの洞察」は、最初にSiliconANGLEに掲載されました。
SiliconANGLE AI
Nace AI、AIエージェント向け検索用Drexをリリース：BrowseComp-Plusで92.05％、12.6回の検索呼び出し
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。
マークテックポスト