10月 27 2026 0 GPT-6 Astraの接触操作を3段階で測るSim–Realベンチマーク 投稿者: 亜美と智也のAI論文解説 編集部 PhysLadderは、接触を伴う家庭内操作16タスクを「接触選択・位置合わせ」「力調整」「接触の再構成＋力調整」の3段階に分け、物理・視覚を対応させたSimと実環境でGPT-6 Astraをゼロショット評価したベンチマーク。
10月 27 2026 0 通信事業者の広域網でSLO駆動LLM推論を支えるInferSlice設計 投稿者: 亜美と智也のAI論文解説 編集部 InferSliceは、通信事業者の地理分散GPUとネットワークを共有基盤にし、アプリのSLOに応じてLLM推論の配置・構成・スライスを選ぶ参照アーキテクチャです。JOINER WAN上では、SLO階層ごとに遅延・スループット特性が分かれ、重みストリーミングがスケールアウト時間を短縮しました。
10月 27 2026 0 生成推薦の候補探索を軽量デコーダへ分離し推論を高速化するDeco 投稿者: 亜美と智也のAI論文解説 編集部 Decoは、SIDベース生成推薦で「履歴の理解」と「SIDの綴り」を分離する手法です。重いバックボーンが履歴を一度読んで次アイテム概念を作り、トライ制約付きビーム探索を軽量デコーダに任せます。
10月 27 2026 0 softmaxと交差エントロピーの数値バグを直し学習の不安定化を防ぐ 投稿者: 亜美と智也のAI論文解説 編集部 標準のsoftmax/log-softmax/交差エントロピーには2つの数値バグがある。提案実装は最大値やターゲットを和から除外し、蒸留時はq-pをログ空間で直接計算する。これによりSlingshotを消し、重み減衰ありのgrokkingを速め、重み減衰なしの精度崩壊と蒸留時のドリフトを防ぐ。
10月 26 2026 0 LLMのSVD圧縮を改善する層別誤差モデル探索とKFAC-SVD 投稿者: 亜美と智也のAI論文解説 編集部 SVDによるLLMの低ランク圧縮には、層ごとのランク配分と分解品質という2つの課題がある。本論文は、層別誤差モデルを整数線形計画（ILP）で解くLEMSと、トークン単位統計でフィッシャー近似のランク崩壊を抑えるKFAC-SVDを提案する。
10月 26 2026 0 マルチエージェント構成を比較再現するOpenDracoとSWE-bench評価 投稿者: 亜美と智也のAI論文解説 編集部 OpenDracoは、LLMマルチエージェントのエージェント定義・プロンプト・ツール・モデル・通信トポロジをバージョン付きJSONで表し、LangGraph実行からSWE-bench評価・結果比較までを一つの流れにするOSS基盤です。
10月 26 2026 0 医療画像VLMの計測精度を高める連続値予測と拡散のハイブリッド手法 投稿者: 亜美と智也のAI論文解説 編集部 医療用VLMでは距離や径などの連続値をトークン列として出すため、数値の近さや座標との整合が保ちにくい。HAD-VLMは自己回帰のテキスト生成と拡散による連続5値（始点・終点座標と長さ）予測を同一バックボーンに統合し、座標-長さ整合とアンサンブル後処理で計測を補正する。
10月 26 2026 0 LLMエージェント間の潜在通信を改善するJ-COMM：幾何合意と二経路メッセージ 投稿者: 亜美と智也のAI論文解説 編集部 J-COMMは、LLMエージェント間でテキストではなく潜在表現を渡す通信フレームワークです。送信側はGEARで候補トークン埋め込みを埋め込み空間の幾何的合意により再重み付けし、消費した分布（H）と中間状態のヤコビアン読み出し（J）を受信側へ送ります。
10月 26 2026 0 LLM強化学習のBF16不安定化を抑える選択的丸め位置合わせ 投稿者: 亜美と智也のAI論文解説 編集部 推論と学習で別実装を使うBF16のLLM強化学習では、同じ重みでも中間値の丸め位置が違うと学習が不安定化する。学習側のRoPE・SwiGLU・残差RMSNormだけを推論側の丸め位置に合わせると、検討したQwen系4モデルで既定BF16の崩壊を防ぎ、RoPEのみでも安定した。
10月 26 2026 0 追加学習なしで投影マッピングの外観編集をシーン応答マップで導くSREdit 投稿者: 亜美と智也のAI論文解説 編集部 SREditは、投影マッピング向けの外観編集で、再構成シーンから作る「シーン応答マップ」を使って画像編集器の初期サンプリングを制御します。物体との位置ずれを保ちながら、投影光が効きやすい領域は大きく、効きにくい領域は控えめに編集し、その後の投影補償は従来どおり別工程で行います。