知識から行動へ：材料科学・化学分野における2025年大規模言語モデル（LLM）ハッカソンの成果
材料科学・化学分野のLLMハッカソンで、科学研究に特化した多様なLLMアプリケーションが開発されました。
AI&Tech、もう追いかけなくていい。
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LLM
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安全性ファインチューニングのための自己採掘型難易度
言語モデルの安全性ファインチューニングにおいて、モデル自身の有害な応答を基に難易度を評価し、最も難…
MAGE：シャドウメモリでLLMエージェントを長期的な脅威から保護
LLMエージェントを長期的な悪意ある脅威から守る防御フレームワーク「MAGE」が発表されました。
S^2tory: 映画脚本要約のためのストーリー・スパイン蒸留
映画脚本の非線形な物語構造に対応し、核となるプロットを抽出して要約するAIフレームワーク「S^2tory」が…
DGPO：きめ細やかな信用割り当てのための分布誘導型方策最適化
強化学習において、大規模言語モデルの複雑な推論タスクへのアラインメントを改善する新しいフレームワー…
LLM-ADAM：積層造形における印刷前異常検知のための汎用LLMエージェントフレームワーク
LLM-ADAMは、積層造形（3Dプリンティング）の印刷前Gコードから異常を検知するLLMフレームワークです。
思考の軌跡に対するRAGが推論タスクを改善
RAG（検索拡張生成）のコーパスとして思考の軌跡を用いることで、数学やコード生成などの推論タスクの性能…
構造的マルチモーダル表現の実現へ：Mixture-of-Expertsによる専門化、選択、スパース化
マルチモーダル学習において、S3フレームワークが入力信号を意味的エキスパートに分解し、タスクに応じて…
マルチモーダル大規模言語モデルは病的な動きを理解できるか？てんかん発作の症状に関するパイロット研究
マルチモーダルLLMがてんかん発作の動画から病的な動きを認識する能力を評価する研究が行われました。
SkCC: クロスフレームワークLLMエージェント向けポータブルかつセキュアなスキルコンパイル
LLMエージェントのスキルを異なるフレームワーク間で効率的かつ安全に利用するためのコンパイルフレームワ…
大規模言語モデルを用いた強化学習インターフェースの発見
LLMと進化的フレームワークを組み合わせ、強化学習の環境インターフェースを自動生成する技術が開発されま…
観察から世界を理論化する学習
AIが非テキストデータから世界の仕組みを説明する「理論」を構築する新しい学習パラダイムが提案されまし…