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2026年3月18日

AGI への進捗を測定するフレームワークを導入し、関連する評価を構築するための Kaggle ハッカソンを開始

Google DeepMind

2026年3月23日

はじめに Preferred Networksの加藤です。AIプロダクト・ソリューションチーム所属で、AutoMLチームも兼務しています。PFNでは Preferred AI という生成AIを活用したプロダクト群を開発し […] 投稿 Optunaベースの内製フレームワーク × Work Suite: ユーザフィードバック駆動型プロンプト最適化を用いた新機能について は Preferr…

Preferred Networks

2026年5月8日

4次元オブジェクトの潜在表現を学習するフレームワークを紹介。オブジェクトのジオメトリと外観を忠実に捉える記述性、下流のタスク効率を支援する圧縮性を備える。

Apple Machine Learning Research

2026年5月11日

画像キャプション生成はコンピュータビジョンの最も基本的なタスクの一つです。その開放性の性質により、マルチモーダル大規模言語モデル（MLLM）の時代に多大な関心を集めています。

Apple Machine Learning Research

2026年5月13日

エージェンティックAIはユーザーが仕事をこなす方法を変えています。OpenClawの成功に続き、コミュニティは新しいオープンソースエージェンティックフレームワークを採用しています。最新のHermes Agentは140,000を超えるダウンロードを達成しました。

NVIDIA Blog

2026年5月27日

マイクロソフトは、シングルコードでiOS、Android、Windows、macOSに対応するUIフレームワーク「.NET MAUI」のiOSとAndroidにおけるランタイムが、今秋リリース予定の.NET 11でCoreCLRに移行するこ...

Publickey

2026年5月28日

OpenAIのフロンティア・ガバナンス・フレームワークと、AI安全保障、セキュリティ、リスク慣行がEUおよびカリフォルニア州の新興規制とどのように整合しているかを探る。

OpenAI

2026年5月29日

フーリエニューラルオペレータ(FNO)と物理情報付きの変種(PINO)に特に重点を置いて、ニューラルオペレータを使用した3相ブラックオイル貯留層ダイナミクスの逐次サロゲートモデリング用の包括的な数学および計算フレームワークを開発する。アプリケーションの焦点はノルネシステムである。

arXiv cs.LG

2026年5月29日

大規模言語モデル（LLM）は計算社会分析のプロキシとしてますます利用されていますが、人間のコミュニティの「厚い記述」を忠実に表現する能力は依然として重大な課題です。現在の評価では、社会的アイデンティティを静的なラベルに縮小することが多いです。

arXiv cs.CL

2026年5月29日

ターゲットを絞った介入を通じてシステムをある状態から別の状態へ駆動することは科学の基本的な課題ですが、ほとんどの予測モデルは限定的なメカニズムの洞察と意思決定のための原則的フレームワークを提供していません。ここでは状態遷移のための因果的最適アクション（COAST）を提示します。

arXiv cs.LG

2026年5月29日

生成プロセスの固有幾何学を活用することで、拡散モデルを制御するためのフレームワークであるSpectral Guidanceを導入する。データがノイズによって段階的に破損するにつれて、制御に対して有用な情報を保つ特徴は少数のみとなり、それらを特異関数として特徴付ける。

arXiv cs.LG

2026年5月29日

プラトン表現仮説（PRH）を信号、バイアス、ノイズの3分岐統計フレームワークを通じて調査します。信号に関しては、プラトンアライメントは、表現に線形でエンコードされるオブジェクトと属性間の普遍的関係から生じることを提案します。

arXiv cs.LG

2026年5月29日

大規模言語モデルにおけるテスト時の幻覚削減のための確率的フレームワークであるCAROL（Chain-based Adaptive Reconfiguration Over Lattices）を導入します。トークンレベルの不確実性に依存するのではなく、CAROLは生成された結果間の一貫性に基づいて意味的不確実性測度を定義します。

arXiv cs.CL

2026年5月29日

不完全情報の多人数ゲームは、エージェントが隠された情報、スパースな報酬、および非定常の対手の下で行動できるかどうかをテストします。4人プレイの不完全情報カードゲームであるビッグ2でこれらの課題を研究し、制御された比較を可能にする自己対戦RLフレームワークを開発しました。

arXiv cs.LG

2026年5月29日

マルチモーダルAIシステムへのジェイルブレイク攻撃は未だ十分に研究されていません。テキストの不安全な生成よりも深刻な結果をもたらす可能性のある不安全な画像生成が存在する一方で、現在の防御策は比較的成熟していません。本研究ではPAST2HARMという、拒否トレーニングをバイパスする効果的な適応型ジェイルブレイクフレームワークを紹介します。

arXiv cs.CL

2026年5月29日

AI駆動データセンターと大規模エネルギー貯蔵システムの急速な成長により、電力システムの運用はリアルタイム測定データと自動意思決定への依存性を増している。しかし、多くの既存の検出方法は測定値の統計的またはデータ駆動型の分析に依存している。

arXiv cs.LG

2026年5月29日

形式的予測（CP）とその拡張である形式的リスク制御（CRC）は、機械学習における不確実性を形式的保証を通じて定量化するための確立されたフレームワークである。しかし、最近のAIの革新は教師なし生成モデルによってもたらされている。

arXiv cs.LG

2026年5月29日

本研究は、高等教育実践者72名を対象とした横断的調査の結果を報告しています。設計思考を統合したDOTフレームワークに基づき、教育と学習におけるAI統合に関連する信念、行動、および機関的条件を検証したものです。

arXiv cs.AI

2026年5月29日

大規模言語モデル(LLM)は流暢な対話を生成できますが、先行研究は状況的な根拠付け、動的戦略制御、および動機面接(MI)の臨床基準に合致した評価が不足しています。我々はStoryMIを導入しました。これは制御可能なMI対話生成のための複数LLMエージェントフレームワークです。

arXiv cs.CL

2026年5月29日

有限要素解析(FEA)は現代工学設計の根幹をなします。しかし、そのワークフローは本質的に複雑であり、領域知識に大きく依存しています。最近のLLMのFEA統合の試みにもかかわらず、既存のアプローチは複数の側面の処理における制限に直面しています。

arXiv cs.AI

2026年5月30日

あらゆる火災リスクに対応する総合防災メーカーの株式会社初田製作所（本社：大阪府枚方市、代表取締役社長：初田 和弘）は、新たな消火ソリューションとしてデータセンター向け「窒素消火設備」を2026年6月より...

PR TIMES

2026年5月30日

産科DIC（播種性血管内凝固）の病態理解に新たな概念枠組みが提唱されました。従来は凝固・線溶の不均衡が中心とされてきましたが、岐阜大学の研究グループは妊娠・分娩による血管内皮機能の破綻を主軸とする「血管内皮中心フレームワーク」を論文化しました。この転換により、診断・治療戦略が変わる可能性があり、従来の対処療法から血管内皮機能の回復・保護を目指した個別的治療へのシフトが期待されています。

PR TIMES

2026年5月30日

AIデータセンター構築の急速な展開により、DigitalBridgeなどインフラ企業から数兆ドルの投資と長期的な賭けが行われています。

Bloomberg

2026年5月31日

同社の目標は、追加で最大5ギガワットのデータセンター容量を開発・運用することです。

TechCrunch

2026年6月1日

環境活動家として知られるエリン・ブロックビッチが、データセンター産業における情報開示の強化を求める活動を開始した。AI技術の急速な発展に伴い、世界中でデータセンターの建設が加速しているが、その環境への影響や地域社会に対する影響について、詳細な情報が十分に公開されていないと指摘している。 ブロックビッチは、データセンターが消費する膨大な電力量や水資源の使用実態、さらには地域住民への健康や経済的な影響に関する透明性の向上を主張。企業や行政機関に対し、より詳細なデータの公開と情報開示の仕組みづくりを求めている。 この活動は、デジタル化の進展と環境保全のバランスをどのように取るべきかという課題を改めて社会に問いかけるものとなっている。 （TechCrunch AI）

TechCrunch AI

2026年6月1日

環境活動家のエリン・ブロコビッチは、急速に拡大するデータセンター業界の透明性の欠如に警告を発しています。データセンターは膨大な電力と水資源を消費することから、環境への影響について詳細な情報開示が不足している現状を問題視しており、企業の説明責任強化を求めています。業界の秘密主義的な姿勢が環境汚染や地域への悪影響につながる可能性があるとして、規制強化の必要性を指摘しています。

TechCrunch AI

2026年6月1日

マッキンゼーのグローバル・マネージング・パートナーは、AIデータセンターの拡大と実装を左右する真の要因には、電力、放熱、ネットワーク、コンピューティング能力という4つの主要なインフラ要素があり、それぞれ懸念があると警告している。

Business Insider Japan

2026年6月1日

財務省が発表した法人企業統計調査で、ことし1月から3月までの国内企業の経常利益は32兆6271億円と、前の年の同じ時期から14.6％増え、この時期としては過去最高となりました。このうち製造業は、情報通信機械でAI・データセンター向けにメモリーやコンデンサーなどの需要が増加したことなどから、前の年の同じ時期より42.9％増えました。

NHK ビジネス

2026年6月1日

大規模言語モデルの出力が事実に基づき、認識論的に調整され、方法論的に再現可能であるかを評価することは、責任あるAIの導入の前提条件です。しかしLLMの監査は非技術者には依然としてアクセス困難であり、既存ツールはプログラミングの専門知識を必要とします。

arXiv cs.AI

2026年6月1日

arXiv:2605.31021v1 現在の生成型AIのアライメント手法は、人間の判断の多様性を集計された統計的基準に縮約する単一的なベンチマーク枠組みに依存しており、文化的、人口統計学的、文脈的な評価のばらつきが見落とされている。本論文では、これらの違いを考慮したペルソナベースの評価フレームワークを提案する。

arXiv cs.AI