11月 04 2026 0 小規模モデルのゼロ精度を活かす「ヒント付きスケーリング則」で下流精度を予測 投稿者: 亜美と智也のAI論文解説 編集部 下流ベンチマーク精度は、小モデルがゼロ点付近だと通常のスケーリング則で外挿しにくい。原論文は正解の一部開示などでベンチマークを易しくする「ヒント」を導入し、ヒント量Hとモデル規模Cの共同則L(C,H)を小モデルで当てはめ、H=0を評価して大モデル精度を予測する。
11月 04 2026 0 異なる規模のLLM間でKVキャッシュを変換しコンテキスト計算を再利用するACCT 投稿者: 亜美と智也のAI論文解説 編集部 ACCTは同一モデルファミリー内の異なる規模のLLM間で、ソースモデルが作ったKVキャッシュをクエリに関連する疎なターゲットKVへ変換し、ターゲットにコンテキストを再エンコードさせず推論させる手法です。
11月 03 2026 0 オープン重みのロボット操作エージェントを統一ハーネスで競争可能に 投稿者: 亜美と智也のAI論文解説 編集部 本論文は、ロボット操作エージェント（RUA）研究をオープン重みモデルでも進められるよう、統一ハーネス「uni-robot-agent」を提案する。
11月 03 2026 0 プロンプト注入に強いLLMへ：SecPOと敵対的訓練で防御強化 投稿者: 亜美と智也のAI論文解説 編集部 Meta-SecAlignのDPOは無防御モデルに近づけるKL正則化のため、適応的なプロンプト注入に弱い。SecPOは参照を「注入除去時と同じ出力」の理想オラクルに置換し、さらに強い注入で敵対的訓練する。論文は適応攻撃の成功率を大幅に下げつつ、良性タスクの性能を維持したと報告している。
11月 03 2026 0 LLMアンサンブルと匿名査読で関係抽出を軽量化するReX-GG 投稿者: 亜美と智也のAI論文解説 編集部 ReX-GGは、複数LLMにJSON形式で関係抽出させ、匿名ピアランキングで最良出力を選び、埋め込みでノード表記ゆれを統合してHTML関係グラフ化する軽量パイプラインです。英語科学記事の4関係を対象に、人手正解との比較で平均知覚精度0.778を報告しています。
11月 03 2026 0 人型ロボットの接触を明示指令で制御する学習手法CONTACTMIMIC 投稿者: 亜美と智也のAI論文解説 編集部 CONTACTMIMICは、キーポイント軌道だけでなく部位ごとの二値接触ラベルを入力し、接触一致・距離報酬と軌道拡張で、接触の有無を切り替えられる人型ロボット政策を学習する。
11月 03 2026 0 動画生成モデルの未来活用を測るTRでロボット動作の構成的汎化を改善 投稿者: 亜美と智也のAI論文解説 編集部 動画生成モデルをロボット動作学習に使うと、学習内では強くても見慣れない物体・容器・操作の組合せで汎化しにくい「video-action generalization gap」が生じる。
11月 03 2026 0 RAGの不要な検索を減らす信頼度ベースのエージェント検索学習 投稿者: 亜美と智也のAI論文解説 編集部 本論文は、LLMが各中間状態で「今の情報で進めるか検索するか」を、最終正解だけでなく局所結論の信頼度で監督するGRPO向けプロセス報酬を提案する。検索なしは現状信頼度、検索ありは検索前後の信頼度変化をスコア化し、7つのQAベンチマークで精度と検索効率のトレードオフ改善を報告している。
11月 03 2026 0 決定モデルの推論を高速化するFlide：木構造を分離し厳密に分岐 投稿者: 亜美と智也のAI論文解説 編集部 Flideは、決定モデルへの問い合わせを「共有状態＋複数質問」の木として扱い、GPU上では1本のフラットなトークン列として実行する推論エンジンです。
11月 03 2026 0 接触を伴うロボット作業向けにVLAへ可変剛性を追加するCompVLA 投稿者: 亜美と智也のAI論文解説 編集部 CompVLAは、RGB画像と言語からロボットの動きに加えて方向別の剛性と仮想変位を予測し、接触時に柔らかく動きつつ必要な力を出せるようにするVLAです。予測値は幾何インピーダンス制御で実行され、接触の多い3タスクで既存VLAより平均成功率が高いと報告されています。