Improved techniques for fine-tuning flow models via adjoint matching: a deterministic control pipeline
フローモデルのファインチューニングを最適制御問題として捉え、人間選好に合わせる新手法が提案されまし…
AI&Tech、もう追いかけなくていい。
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LLM
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NeuroAgent: LLM Agents for Multimodal Neuroimaging Analysis and Research
LLMエージェント「NeuroAgent」が、複雑な脳画像解析の自動化を実現しました。
SkillOS: Learning Skill Curation for Self-Evolving Agents
SkillOSは、LLMエージェントが過去の経験からスキルを学習し、自己進化する新しいフレームワークです。
MASPO: Joint Prompt Optimization for LLM-based Multi-Agent Systems
LLMベースのマルチエージェントシステム向けに、プロンプトを自動で共同最適化する新フレームワーク「MASP…
Can RL Teach Long-Horizon Reasoning to LLMs? Expressiveness Is Key
RLがLLMの長期的推論を教える際の課題を、新しい論理推論フレームワークで研究しました。
AI Co-Mathematician: Accelerating Mathematicians with Agentic AI
AIコ・マセマティシャンは、数学者の研究を支援する対話型AIワークベンチです。
A Note on TurboQuant and the Earlier DRIVE/EDEN Line of Work
TurboQuantと先行研究であるDRIVE/EDENの量子化手法の関係性が明らかにされました。
Are Flat Minima an Illusion?
ニューラルネットワークの汎化性能と関連するとされる「平坦な最小値」が、実際には錯覚である可能性が示…
A Review of Large Language Models for Stock Price Forecasting from a Hedge-Fund Perspective
LLMを株価予測に活用する研究の現状と課題をヘッジファンドの視点からレビューしました。
Physics-Informed Neural Networks with Learnable Loss Balancing and Transfer Learning
物理情報ニューラルネットワーク（PINN）が学習可能な損失バランスと転移学習で性能向上しました。
Horizon-Constrained Rashomon Sets for Chaotic Forecasting
カオス予測におけるモデルの多様性が予測期間と共にどう変化するかを分析する新理論が発表されました。
Sparse Prefix Caching for Hybrid and Recurrent LLM Serving
LLM推論のレイテンシを削減する「Sparse Prefix Caching」という新しいキャッシュ手法が提案されました。