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2025年12月8日

本記事は、PFNのインターンシップを経て現在はアルバイトとして勤務されている上田蒼一朗さんによる寄稿です。 はじめに Preferred Networks（以下PFN）ではKubernetesを用いた機械学習基盤の開発・ […] 投稿 Kubernetesスケジューラのベンチマークテスト は Preferred Networks Tech Blog に最初に表示されました。

Preferred Networks

2026年2月20日

Preferred Networksでは大規模言語モデル (LLM) PLaMoの開発を継続して行っています。 LLMを開発するにあたってその能力を評価するベンチマークは非常に重要です。英語においては様々なベンチマークが […] 投稿 日本語の自然さを測る評価手法の検証 は Preferred Networks Tech Blog に最初に表示されました。

Preferred Networks

2026年2月25日

はじめに Preferred Networksでは、大規模言語モデル「PLaMo」の開発を行っています。 PLaMoは開発サイクルにて様々なベンチマークによりその能力を評価していますが、今回はコード生成ベンチマークにてモ […] 投稿 コード生成ベンチマークのためのサンドボックス環境の開発 は Preferred Networks Tech Blog に最初に表示されました。

Preferred Networks

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15日

DatabricksがOfficeQA Proベンチマークで最先端の成績を達成したGPT-5.5をエンタープライズエージェントワークフローに活用しています。

OpenAI

2026年5月18日

Preferred Networks では、大規模言語モデル PLaMo の開発を継続して行っています。 LLM を開発するうえで、モデルの能力を適切に測定するベンチマークは重要です。英語ではさまざまなベンチマークが日々 […] 投稿 pretrained model向けのベンチマークの構築 は Preferred Networks Tech Blog に最初に表示されました。

Preferred Networks

2026年5月27日

エージェンシャルAIへのシフトは、AIファクトリーの新しいCPU要件を生み出します：高速コア、膨大なメモリ帯域幅、およびすべてのコアがアクティブな場合でも高いパフォーマンスを維持する能力です。初期ベンチマークでは...

NVIDIA Blog

2026年5月29日

Googleが開催した2026年の開発者向けカンファレンス「Google I/O 2026」では、AI技術に関する複数の重要な発表が行われた。 発表の中心となったのは、新しいAIモデルの登場だ。マルチモーダル対応の「Gemini Omni」や軽量版の「Gemini 3.5 Flash」など、様々な用途に対応したモデルが紹介された。これらは処理速度や効率性の向上を実現する設計となっており、開発者向けのツールとしての実用性が強化されている。 同カンファレンスでは、これら新モデルの他にも複数のAI関連機能やサービスが公開された。発表の総数は12項目にのぼり、Googleの人工知能分野における技術開発の進展ぶりが示された形だ。 これらの発表により、開発者やユーザーが利用可能なAI技術の選択肢が増え、より多くの応用分野での活用が期待される。業界全体におけるAI統合の加速につながると見られている。 （出典：Google AI Blog）

Google AI Blog

2026年5月29日

エージェント評価は、急速に変化するオンラインシグナルと安定したオフラインベースラインを組み合わせることで最も強力になります。エージェントが時間とともに本当に改善されているかどうかを理解するには、固定ベンチマークが必要です。

AWS Machine Learning Blog

2026年5月29日

推論モデルはシングルターンベンチマークで評価されているが、ユーザーが正解に異議を唱えるマルチターン対話環境に配備されている。継続的な敵対的圧力下では、これまで文書化されていない障害モードが見つかった：思考の連鎖は最初のターンから最後まで事実上正確であるが、回答は変わる。

arXiv cs.AI

2026年5月29日

言語モデルが事実知識へのデフォルトインターフェースになりつつあるが、出力の生成よりも検証の方がより確実に機能することが多い。この生成・検証ギャップ（GV-gap）は最近の自己改善と推論の多くの進展の根底にあるが、その具体的な事実知識に関するダイナミクスについては検討されていない。

arXiv cs.CL

2026年5月29日

これはペアリングなしパイロット監査を伴う計画方法に関する注記である。古典的なペアリング二項サンプルサイズ計算（Miettinen, 1968）を量子化ベンチマークに適応させ、ペアリングされた最小検出可能効果（MDE）の保守的な下限を提供している。

arXiv cs.LG

2026年5月29日

arXiv:2605.27374v1 マルチモーダル大言語モデル（MLLM）と拡散モデル（DM）の最近の進歩により、AI生成コンテンツの新しい可能性が開かれた。しかし、パーソナライズされたカバー画像生成は、デジタルプラットフォームでのユーザーエンゲージメント向上における重要な役割にもかかわらず、ほとんど未開拓である。

arXiv cs.CL

2026年5月29日

実世界の意思決定を支援するAIツールは、推奨事項を知らせ解釈可能にするシミュレーションモデルを構築できる必要があります。モデリング実務の側面を自動化できるツールは、人間の専門知識を補完する必要があり、置き換えるべきではありません。BEAMS Initiativeは、開発を指導することを目的としています。

arXiv cs.AI

2026年5月29日

金融意思決定環境におけるLLMエージェントの行動整合性と表現ダイナミクスを研究します。リスクレポート、実行シミュレーション、メモリ、再生可能なトラジェクトリを備えた監査可能な取引エージェントテストベッドであるTradeArenaを使用して、理論的根拠、ポジション、その他の要因がどのように変化するかを分析します。

arXiv cs.LG

2026年5月29日

多言語LLMは、指示、ソースコンテンツ、および必要な応答言語が一致しない場合にますます使用されています。既存のベンチマークは多言語命令追従評価を拡張していますが、完全にクロスされた設計内でこれら3つの役割を分離することはめったにありません。MTM-Benchを導入します。

arXiv cs.CL

2026年5月29日

数学推論ベンチマークはLLMの評価に不可欠だが、多くは静的で公開評価やトレーニングパイプラインを通じて繰り返し露出しており、真の推論と暗記を区別することが困難である。一方、新しい数学問題の手動構築は...

arXiv cs.CL

2026年5月29日

実世界の信号は振動や高周波変動を含むマルチモーダルパターンと多スケール動力学を示すため、高品質な時系列データの生成は困難です。Flow Matching（FM）は拡散モデルの効率的な代替手段を提供しますが、実装では課題があります。

arXiv cs.LG

2026年5月29日

MathCheck（ICLR 2025）のパラフレーズ品質監査により、129グループ中4つのセマンティック的に不正確なパラフレーズ（3.1%）が検出されました。これらを削除するとGPT-4oはランク2からランク4に低下し、Claude HaikuとDeepSeek V3がそれを上回ります。これらのランク変動は単一モデル評価では見えません。

arXiv cs.LG

2026年5月29日

マルチモーダル学習は、より速く収束するモーダルが最適化を支配する一方で、他のモーダルが訓練不足に陥るモーダルインバランスの問題に悩まされることがあります。既存のアプローチは、通常、弱いモーダルを強化するか、最適化勾配を調整することでこの問題を軽減しますが、そのような戦略には制限があります。

arXiv cs.LG

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

arXiv:2605.29218v1 文書の発表。言語モデルをブラウジングおよびツール使用機能と組み合わせたWebエージェントは、オープンなWebアシスタントとしての可能性を示していますが、スケーラブルなプロセスレベルの監督の不足により進展が制限されています。既存のベンチマークは主に手動で構築されており、粗い開始ゴール注釈のみを提供しています。

arXiv cs.AI

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

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29日

arXiv:2605.29225v1 文書の発表。自己進化型エージェントは過去の失敗を反省することで時間とともに改善されますが、既存の評価には2つの制限があります。タスクスコアのみを測定して反省の質は不明であり、エージェント自身のエピソード実行に依存して特定の失敗パターンに対応するメカニズムがありません。本論文では新しいアプローチを提示しています。

arXiv cs.AI

2026年5月30日

ゴールドマン・サックスが新たな日本株投資商品「GS Plus 日本株式（TOPIXアルファ）」を発表した。この商品は、TOPIXの構成銘柄から割安性や成長性などの指標で優良企業を厳選し、指数を上回るリターンを目指すもの。日本株が長期停滞する中、機関投資家のニーズが従来のベンチマーク運用からアルファ追求型へシフトしており、データ科学や機械学習を活用した新しい運用戦略が業界で広がっている。

PR TIMES

2026年5月30日

Googleは開発者向けカンファレンス「I/O 2026」で発表した最新AI モデル「Gemini Omni」と「Gemini 3.5」の機能を示すデモンストレーション動画9本を公開した。 公開された動画では、両モデルの実際の動作と性能が具体的に紹介されている。Gemini Omniは音声、画像、テキストなど複数の形式のデータを統合的に処理する能力を持つマルチモーダルモデルで、より自然で正確な応答生成が可能とされている。一方、Gemini 3.5は前世代からの性能向上が示されており、様々なタスクにおける処理精度の改善が確認できるという。 これらのデモ動画は、開発者やAI技術に関心を持つユーザーに対して、Googleの最新AI技術の実用的な活用方法を理解する機会を提供している。今後、これらのモデルは様々なアプリケーション開発に活用されることが期待される。 （Google AI Blog）

Google AI Blog

2026年5月30日

センサーデータの解析に新たな手法が登場した。学習論文プラットフォームのarXivで公開された研究によると、Transformerアーキテクチャを活用した「CHARM」というモデルが開発され、多変量時系列データの処理において高い性能を示している。 このモデルの特徴は、センサーなどから得られる複雑なデータに対して、テキスト情報を組み合わせるマルチモーダル学習を採用している点である。具体的には、各センサーチャネルに対して自然言語による説明を付与することで、データの意味をより深く理解できる仕組みになっている。 実験結果では、異常検知・データ分類・将来値予測といった複数のタスクで優れた成果を上げたという。特筆すべきは、ノイズの多い実環境のセンサーデータに対しても堅牢性を保ち、同時にモデルの判断根拠が解釈しやすいという利点を兼ね備えている点である。さらに簡潔な学習手法でも強い性能を発揮でき、実用性が高いことが示唆されている。 この技術は、製造業や医療分野などセンサーデータが重要な産業への応用が期待される。

arXiv cs.LG

2026年6月1日

文意検索用の文埋め込みモデルは主に英語コーパスで開発・評価されている。他言語、特にICD-10-CM/CIE-10コード検索での臨床検索に適用すると、リコールが劣化する傾向がみられるが、これは集約的ベンチマークでしばしば見過ごされている。

arXiv cs.CL

2026年6月1日

arXiv:2605.30486v1 センサーグラフ上の時空間予測は通常、すべてのノードに均一に適用される単一のバックボーン構造で対処されるが、グラフ領域は異なるダイナミクスを示す可能性がある。道路セグメントは機能的分類、構造、交通行動が異なることから、ノード単位の専門家の活用が推奨される。

arXiv cs.LG