推論誘導型グラウンディング：マルチモーダル大規模言語モデルによるビデオ異常検知の向上
マルチモーダル大規模言語モデル（VLM）を活用し、ビデオ異常検知（VAD）において異常の分類、空間特定、…
AI&Tech、もう追いかけなくていい。
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安全幾何学が崩壊するとき：エージェント型ガードモデルにおけるファインチューニングの脆弱性
良性データでのファインチューニングにより、AIガードモデルが安全性を完全に失う脆弱性が発見されました。
PRISM-CTG：多視点自己教師あり学習による心拍陣痛図分析基盤モデル
大規模なラベルなし心拍陣痛図データから、自己教師あり学習で生理学的に意味のある表現を学習する基盤モ…
VAEベースの教師なし異常検知における再構築と検出のトレードオフを緩和
VAEを用いた教師なし異常検知で、再構築品質と異常検出性能のトレードオフを緩和する手法が提案されました…
EvoJail：大規模言語モデル向け進化的多様性脱獄プロンプト生成
LLMの安全性を評価するため、進化的アルゴリズムを用いて多様な脱獄プロンプトを自動生成するフレームワー…
スパイクニューラルネットワークの汎化限界に関するラデマッハ複雑度による研究
スパイクニューラルネットワーク（SNN）の、未知データに対する汎化性能の理論的限界が解明されました。
ヒンディー語音声認識における畳み込みニューラルネットワークを用いたキーワード検出
ヒンディー語の音声認識において、CNNを用いたキーワード検出システムが開発されました。
DeRelayL: 持続可能な分散型リレー学習
大規模AIモデルの学習を、一般ユーザーが分散型かつ持続可能な形で共同で行う新しい手法「DeRelayL」が提…
認知遷移と個人差を解明する脳ダイナミクスの普遍的空間
脳活動をデータ駆動型で普遍的な空間に表現する「Universal Brain Dynamics (UBD)」が開発されました。
Proteo-R1：新規タンパク質設計のための推論基盤モデル
Proteo-R1は、推論と生成を分離することで、新規タンパク質設計の精度と解釈性を向上させました。
PAMNet：多変量時系列予測のためのサイクル認識型位相振幅変調ネットワーク
PAMNetは、多変量時系列データの周期パターンを位相と振幅に分解し、高精度な予測を実現する新しいAIモデ…
静的分析から視聴者への拡散へ：学習不要のマルチモーダル論争検出マルチエージェントフレームワーク
動画コンテンツの論争性を検出する、学習不要のマルチエージェントAIフレームワーク「AuDisAgent」が開発…