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2025年10月31日

AI技術開発を手掛ける株式会社Preferred Networksは、その革新的な取り組みで注目を集めています。同社は、深層学習などの最先端技術を駆使し、製造業や医療、バイオテクノロジーといった多岐にわたる分野での課題解決を目指しています。独自のアルゴリズム開発や、現実世界の問題解決に特化したAIソリューションの提供を通じて、産業界のデジタルトランスフォーメーションを力強く推進しています。特に、ロボット制御や素材科学、ライフサイエンス分野におけるAIの応用研究開発に注力しており、これまでにない技術的ブレークスルーを生み出すことが期待されています。国内外のパートナー企業との連携も深め、グローバルな視点での技術開発と社会実装を進めている点も特徴です。 Preferred Networks

Preferred Networks

2026年5月6日

AlphaEvolveのGeminiを搭載したアルゴリズムがビジネス、インフラ、科学分野全体で影響力を駆動する方法を探る。

Google DeepMind

2026年5月12日

パラメータゴルフは1,000名以上の参加者と2,000件以上の投稿を集め、厳格な制約条件下でAI支援機械学習研究、コーディングエージェント、量子化、革新的なモデル設計を探索した。

OpenAI

2026年5月13日

親が自分たちのアプリ全体で十代の若者の体験を管理・監督しやすくなるようにしています。

Meta AI

2026年5月28日

複数のAI研究機関が再帰的自己改善(RSI)という技術開発に力を注いでいる。RSIはAIシステムが自らのコードやアルゴリズムを継続的に改良する仕組みだが、その定義や実現方法が業界内で統一されていない課題が浮き彫りになった。 研究機関間で目標設定の基準が異なるため、同じRSIという言葉を使いながらも、実質的に異なるアプローチが進められている状況だ。加えて、実装の難しさも指摘されており、理論的な可能性と実現の間に大きなギャップが存在する。 この状況は、より広い汎用人工知能(AGI)の定義が曖昧であることと類似しており、研究業界全体で共通の理解や基準作りの必要性が高まっている。RSIが今後の重要な技術になり得る一方で、概念整理と現実的な評価指標の構築が急務となっている。 (引用元：TechCrunch)

TechCrunch

2026年5月29日

オーディオと全モダリティ大規模言語モデルは印象的なクロスモーダル推論能力を示すが、これらのモデルに標準的な強化学習後処理アルゴリズムを適用すると、GRPO のような方法がすべてのトークンに均一なポリシー勾配を適用する構造的脆弱性が露呈する。

arXiv cs.CL

2026年5月29日

推測的デコーディングは、ドラフト・検証パラダイムを通じて大規模言語モデルの推論を加速させますが、語彙サイズの拡大に伴い出力投影層がボトルネックになります。既存の静的プルーニング方法は有効にこのオーバーヘッドを削減しますが、受け入れ率の大幅な低下という課題があります。

arXiv cs.CL

2026年5月29日

パラメータ化理論で導入されたパラメータ活性化アライメント測度であるログアライメント比（LAR）を研究します。これを行列の正規化された2乗特異値のウェイトスペクトル p と正規化された2乗射影値のアクティベーションスペクトル q との重複として再構成します。

arXiv cs.LG

2026年5月29日

認知圏論トランスフォーマー(CCT)は3億600万パラメータのアーキテクチャで、事前学習されたGPT-2 Smallバックボーンを圏論から導出された認知的に根拠のあるコンポーネント、および認知科学からのいくつかのインスピレーションで拡張しています。マッチドステップ・プロトコル下(215,000最適化ステップ)で...

arXiv cs.AI

2026年5月29日

大規模言語モデルは強力な推論能力を実現しているが、膨大なパラメータ数と高い推論コストが課題である。本研究では、コンパクト言語モデルにおける適応的推論深度の異なるアプローチを探索し、CosmicFish-HRMを提案している

arXiv cs.LG

2026年5月29日

フェデレーション強化学習は、生のトラジェクトリを交換することなく、分散エージェントが協力してポリシーまたは価値推定を改善することを可能にします。ただし、FedAvgスタイルのパラメータ平均化は関数空間で一貫性がなく、クライアントが異なるエンコーダを使用したり、同じ非線形ネットワークを使用する場合でも問題が生じます。

arXiv cs.LG

2026年5月29日

コンテキスト蒸留は文脈情報をモデルパラメータに圧縮するが、既存の方法は複数の蒸留された潜在メモリをオラクル以外の設定でどのように保存、検索、安全に活性化するかについて無視することが多い。本研究ではコンテキスト蒸留を潜在メモリ管理問題として定式化する。

arXiv cs.LG

2026年5月29日

人間の協調は、戦略的行動を通じて他者の信念に影響を与える能力に依存している。マルチエージェント強化学習では、対戦相手形成がこの影響を複製しようとしているが、既存の方法は通常、対戦相手のパラメータ、ポリシー、または価値空間内で動作している。

arXiv cs.AI

2026年5月29日

ソフトプロンプトチューニングはLLMを特定のタスクに適応させるためのパラメータ効率的な方法ですが、解釈可能性の欠如に悩んでいます。ソフトプロンプトの解釈に関する最近の研究に基づいて、専用のソフトプロンプトから自然言語翻訳モデルへのトレーニング方法を探索します。

arXiv cs.CL

2026年5月29日

AIを活用したクチコミ管理ツール「クチコミ先生」が6業種に導入されることになりました。従来は経営者の手作業に頼っていたクチコミ管理がAIで自動化され、Googleマップなどのローカル検索対策が効率化されます。一方で、AI生成のクチコミが顧客の本当の声なのか判別しにくくなる点や、複数店舗で同じアルゴリズムを使用することで個性的なクチコミが埋もれるリスクなども指摘されています。この流れはローカルビジネスの競争構造に大きな影響を与える兆しを示しています。

PR TIMES

2026年5月29日

「スクリーンから離れて実在する音楽文化や、異なるディアスポラ文化を並べて体験し、『次に来るもの』を聴くことができる」とのコメントが寄せられており、アルゴリズムによる文化の平準化に対抗する機会として注目されている。

The Hollywood Reporter

2026年5月29日

料理メディア「Nadia」の総レシピ数が18万件を突破した。同時にコーポレートサイトをリニューアルし、機能面での強化を図っている。 レシピメディア業界は従来「掲載数の多さ」を競争軸としてきたが、現在は検索精度やアルゴリズムの質がユーザー満足度を左右するようになった。 ユーザーの検索が「複数条件の組み合わせ」へと細分化・専門化する中で、今後はB2B向けの接点構築なども含めた事業領域の再定義が重要になると指摘されている。

PR TIMES

2026年5月29日

日本コロムビアの「RE:Chording」プロジェクトが、美空ひばりの誕生日に名曲「花笠道中」のアコースティックカバー映像を公開した。 既存の昭和歌謡をアコースティックアレンジで再解釈することで、デジタルプラットフォーム上での検索や推奨アルゴリズムへの再登録を促す効果を狙っている。 過去の音楽資産を現代に接続させ、新たな価値を創出する取り組みとして注目されている。

PR TIMES

2026年5月29日

AI技術が科学研究を支援する「AI for Science」時代において、アルゴリズムと実際の実験を結びつけるプロセスの複雑性が課題となっている。従来の研究は人間の試行錯誤に依存し、時間と再現性の問題を抱えていた。QueeenBは、AI生成の研究構想を実験室の自動装置に落とし込む支援を行う「AI for Science ラボ自動化相談プログラム」を開始した。

PR TIMES

2026年5月30日

分散学習システムにおける通信効率化に関する新しい理論研究が発表された。機械学習の分散処理では、複数のコンピュータ間で勾配情報を交換する際の通信コストが大きな課題となっていた。 情報圧縮により通信量を削減する手法は既に活用されているが、圧縮に伴う精度低下の問題が存在していた。誤差フィードバック機構はこの課題に対する有効な解決法として注目されている。 この研究では、標準的な誤差フィードバック法とEF21という2つの主要なアルゴリズムについて、数学的に厳密な収束性の分析を実施した。最適なステップサイズの決定方法と、各アルゴリズムに適したリアプノフ関数の構築により、より正確な理論保証が得られたという。 この成果は、今後の大規模分散学習システムの効率化と性能向上に貢献する可能性がある。 （arXiv cs.LG）

2026年6月1日

arXiv:2605.30479v1 ラベル空間が無制限の可能性がある普遍的推移的オンライン分類の問題を考察する。この設定はオンライン学習を考慮し、インスタンスの列（ラベルなし）が学習者に事前に既知である。概念クラスが学習可能とは学習アルゴリズムが存在することを意味する。

arXiv cs.LG

2026年6月1日

品質多様性アルゴリズムとして知られるMAP-Elitesをファーストパーソンシューター（FPS）ゲームのレベル設計に応用することを検討。All-BlackおよびGrid-Graphの2つの既知のマップ表現と、改善された2つの新規表現（Point-LineおよびSpatial-Layout）を紹介。

arXiv cs.AI

2026年6月1日

arXiv:2605.30482v1 機械学習は数学的発見にますます利用されているが、数学では出力は予測そのものではなく、独立して検証可能な明示的な構築であることが求められる。本研究では組合せ論における古典的な全単射であるディック経路上のゼータ写像を通じてこの設定を研究する。

arXiv cs.LG

2026年6月1日

arXiv:2605.30621v1 発表型：新規 要旨：LLMエージェントは、プロンプト、スキル、メモリ、ツールを含む編集可能な外部ハーネスの周辺に構築されたシステムとしてますますデプロイされており、これらはモデルパラメータを変更することなくタスク実行を形作る。ハーネス自己進化は実行証拠からこれらのハーネスを更新することによってそのようなエージェントを適応させる。しかし...

arXiv cs.AI

2026年6月1日

推論モデルのポストトレーニングは通常、検証可能な報酬からの教師あり微調整と強化学習を組み合わせ、最も一般的にはGRPOで行われている。しかしこのアルゴリズムは報酬の疎さ、限定的な探索、モード崩壊に悩まされている。自己蒸留に関する最近の研究に基づき、改善されたアプローチを提案する。

arXiv cs.AI

2026年6月1日

arXiv:2605.30452v1 多くの機械学習の問題には複数の固有のトレードオフが含まれており、勾配ベースの多目的最適化（MOO）アルゴリズムで最もよく対処されます。既存の手法はさまざまな動機で提案されており、ケースバイケースで分析され、成分勾配の集約方法がアルゴリズム的に異なります。

arXiv cs.LG

2026年6月1日

arXiv:2605.30374v1 歩行中の股関節筋力と関節モーメントの推定は通常、筋骨格シミュレーションに依存しており、有用であるが時間がかかり臨床設定への適用が難しい。本研究は下肢からのこれらの股関節動力学パラメータを直接予測するための深層学習フレームワークを開発した。

arXiv cs.LG

2026年6月1日

本論文は、自動識別システム（AIS）データセットの異常検出のための新しい体系的フレームワークを導入する。これらの異常には、速度、位置ジャンプ、時間差、旋回角に関連した異常な船舶行動が含まれる。Isolation Forestなどの教師なし学習アルゴリズムが利用されている。

arXiv cs.LG

2026年6月2日

AWS環境でLLM（大規模言語モデル）を運用する際の課題に対応する新たな技術アプローチが注目を集めている。GPUインスタンスへのモデル読み込みに要する時間短縮が、これまでの実運用における課題だった。 AWSが提案する解決策は、GPUDirect、Amazon FSx for Lustre、TurboQuantの3つの技術を組み合わせるもの。これらを活用することで、モデルをGPUメモリへ転送する速度を大幅に高速化できる。結果として、より大規模なパラメータ数を持つモデルの推論準備時間が短縮され、LLMが処理可能なテキスト長を示すコンテキストウィンドウの拡大も実現可能となる。 この技術統合により、複雑な推論タスクや長文処理が必要なユースケースでの対応能力が向上する見通しだ。クラウド環境でのAI推論効率化に向けた実装例として、今後の導入が期待されている。 （引用元：AWS Machine Learning Blog）

2026年6月2日

arXiv:2606.00045v1発表タイプ：新規 抄録：古典的な連続空間ニューラルネットワークは、モジュロ演算や非可換代数などの厳密な数学的対称性にロックインするのに本質的に苦労している。これらの離散的な論理規則を近似するために、しばしば膨大なパラメータスケーリングに頼り、その後でも確率的不安定性をもたらす。

arXiv cs.AI