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ディスカウント取引が崩れるにつれて、AIトークンの販売はますます難しくなる

モデルクレジットがフェスティバルのプロモーションやキャリアスタイルのパッケージに登場しています。不透明なマークアップで成り立っていた小規模な再販業者は、品質への疑念や規制強化、そして資金力のある競合企業との競争に直面しています。一方、安定した中間業者は、秘密裏な値下げではなく、ルーティング、信頼性、統合に対して料金を請求するでしょう。

ティメディア
研究の進展

EVOLVE: Uncertainty-Aware Multivariate Time Series Anomaly Prediction with Adaptive Prototype Memories

arXiv:2610.32189v1 Announce Type: new Abstract: Unsupervised multivariate time series anomaly prediction (AP) aims to estimate future anomaly risks from current observations, providing early-warning signals for proactive intervention and maintenance in complex systems. Existing unsupervised AP methods follow a perturbation-based paradigm, where predefined or random perturbations are injected into historical windows to simulate abnormal future evolution. However, these methods share perturbations across different variables and contexts, and learn deterministic history-to-future evolution. In reality, anomaly evolution is variable- and context-dependent: the same perturbation may be amplified into abnormal future dynamics in one variable or context, while being absorbed as normal fluctuation

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arXiv cs.LG
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産業インテリジェンス：製造業の次の成長機会

各メーカーにはそれぞれ独自の産業用インテリジェンスがあります。その一部は文書化されており、もう一部は熟練作業者の経験知に依存しています。例えば、段取り替え後にラインを再稼働しようとする熟練オペレーターを想像してみてください。機械の設定も重要ですが、特定の材料がどのように挙動するか、前シフトで何が起きたか、そして一見些細に見える…

MITテクノロジーレビュー・AI
研究の進展

状態空間符号化による線形時間コンテキスト圧縮

arXiv:2610.33006v1 発表タイプ：新規 要旨：Transformerベースの大型言語モデル（LLMs）は、コンテキストサイズが増加するにつれて計算負荷とメモリ消費が大幅に増大するため、推論前にコンテキストをより短い表現に圧縮する手法が求められています。既存のソフトプロンプト圧縮手法は、通常、対象モデルと同じTransformerバックボーンを用いており、圧縮表現の生成には大きなレイテンシオーバーヘッドが生じます。このため、これらの手法は、コンテキストを一度圧縮して多数のクエリで再利用するオフライン環境に限定されています。私たちは、Mamba状態空間モデル（SSM）に基づくプラグアンドプレイ型のオンラインコンテキスト圧縮器「Boa Compressor」を提案します。これは任意長のコンテキストを単一の線形時間のパスで符号化し、その結果得られた表現を基に…

arXiv cs.CL
モデル更新

LLMエージェントの一貫性を確保するための再帰的意味論的発散

arXiv:2610.33012v1 発表タイプ：新規 要旨：ツール利用を備えた大規模言語モデル（LLM）エージェントは、同一の状態から独立した実行を行った際、異なるツールを呼び出したり、矛盾する出力を生成したり、互いに異なる戦略を採用したりと、一貫性のない挙動を示します。この変動性は時間の経過とともに累積し、デプロイメントの信頼性を損ないます。既存の評価指標は主に完了ベースのスコアによってタスクの正しさを測定しており、実行間におけるエージェントの振る舞いの一致性を捉えられていません。一方で、エージェントの振る舞いは、確率分布を用いたトークンレベルでの分析や、意味クラスタリングによる単一応答レベルでの分析が行われていますが、いずれも軌跡上の将来のターンにわたって不一致がどのように伝播していくかを捉えることはできません。そこで私たちは、Recursive Semantic Divergence（RSD）という手法を提案します。これは未使用の…

arXiv cs.CL
モデル更新

統合地上・非地上6Gネットワークにおける意図駆動型サービスオーケストレーションのための知識主導型LLM

arXiv:2610.33007v1 発表タイプ：新規 要旨：統合された地上系および非地上系（TN/NTN）6Gネットワークにおける自然言語によるサービスインテントは、不完全であったり曖昧だったり、一貫性を欠いていたりするため、信頼性の高いネットワーク向けオーケストレーションを実現するには、制約のないLLMによる生成が困難です。本論文では、文法に基づく制約付き意味解析と知識グラフ（KG）駆動型の明確化ループを組み合わせた、知識主導型LLMフレームワークを提案し、代表的な4つのサービスクラスにわたって検証済みでオーケストレーションに適したサービスプロファイルを生成します。200サンプルからなるインテントデータセットにおいて、このフレームワークは89％の分類精度と95％のポリシー妥当性を達成し、リクエストあたり平均0.66回の明確化ターンを実現しました。純粋なLLMベースラインと比較すると、提案するフレームワークはポリシーの妥当性を向上させ、共…

arXiv cs.CL
モデル更新

Position, Role or Label? A Controlled Study of Instruction Conflicts in LLM Agents

arXiv:2610.33201v1 Announce Type: new Abstract: LLM agents take instructions from the operator, repository configuration, user, tool results and saved memory, which often conflict. Instruction-hierarchy benchmarks ask whether the higher-ranked source wins, but a source sets position, role and label at once. First, we build WhoWins, 1,080 code-scored scenarios in five task types, each with up to five mutually exclusive instructions, and seven controlled experiments that vary only how instructions are delivered. Second, we study 14 open-weight models (0.6B to 122B, thinking off and on) over 1,887,356 scored replies, checking main findings on held-out scenarios. Inside one message the first of two conflicting lines wins 72.42 to 94.66%, and across messages it keeps 22.95 to 62.65%. A policy s

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arXiv cs.CL
研究の進展

多様体上のフローマッチングにおける互換性のある尤度

arXiv:2610.31981v1 発表タイプ：新規 要旨：最も単純な非ユークリッド多様体である1次元平坦トーラスにおいて、データ分布からサンプルを押し離す速度場によって、リーマン幾何学的フローマッチングの最近提案された拡張手法が全局的に最適化される分布を示す。我々は、この失敗モードを「互換性」と呼ぶ性質に起因すると指摘する。尤度に基づくフローマッチング目的関数が互換的であるとは、その母集団最小化解がデータと結合によって誘導される周辺速度場を再現する場合をいう。我々は互換性に関する一般条件を提示し、それを既存の手法に適用した上で、互換性のもとで消滅する残差成分の観点から最悪ケースの誤差を評価する。さらに、既存の互換性を満たす目的関数は、コンパクト多様体上では実現不可能な速度に密度を付与してしまうことを指摘する。

arXiv cs.LG