2026年7月30日

この日のAIニュースレポート

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Claude Code時代の知識運用：CLAUDE.mdからSKILLへ、自動化パイプラインへ

「CLAUDE.mdに書くのをやめた」という実践報告では、知識をSKILLとして外出しする設計に転換しても「AIが正しい瞬間に正しいSKILLを呼ぶ」保証がなく依然として運任せだったという反省が語られ、知識を届けるタイミングの判断自体を仕組み側に持たせる必要性が指摘されている。
- CLAUDE.md に書くのをやめた — AIへの知識は、機械が「その瞬間」に届ける — Zenn LLM
自作SKILLをゼロから作る体験記では、SKILL.mdの構造理解を踏まえ、実際に「zenn-article-generator」というSKILLをディレクトリ作成からClaude Codeに認識させるところまで一通り解説しており、SKILL活用の学習コンテンツがシリーズ化されている。
- 【Claude Code】SKILLを作ってインストールする — Zenn LLM
Claude CodeのDiscordプラグインとSkills機能を組み合わせ、X上のURLを貼るだけでツイート取得・関連記事や論文の読み込み・カテゴリ自動判定・要約Markdown生成・GitHubへのcommit/push・Discordへの返信までを全自動で完結させる「情報収集パイプライン」が公開された。
- Claude Code × Discord で作る「情報収集の全自動パイプライン」 — Zenn LLM
運用中サービスのLLMモデルIDをEOL時に差し替える作業（コード直書き・.env・SSM Parameter・Secrets Managerなど散在する参照箇所の特定、検証環境での精度評価、PR作成までの一連の工程）を自動化する「llm-replacer」というワークフローが紹介されている。
- LLM モデルの差し替えを自動化する llm-replacer の紹介 — Zenn LLM
AIオーケストレーションツールTAKTでの追試では、実装（codingタグ）・レビュー（reviewタグ）のモデル強度を変えた場合に高難易度タスクでも「モデルを強めると悪化する」という前回の中難易度issueと同様の非対称な結果が出るかを検証しており、コスト最適化を狙ったモデル構成調整が単純なスケールアップでは効かない可能性を示唆している。
- TAKTのモデル構成、高難易度タスクでも「動かすと悪化」は本当か？issue #23で追試 — Zenn LLM
ブラウザ操作とAI要約・構造化処理を含む自動化パイプライン（ログイン→検索→ページ内容取得→AI要約・構造化→登録）にOpenTelemetryを導入した運用記録が公開され、ログのみに頼っていた運用が可観測性の追加でどう変わったかを、Docker Compose一発で動くデモ環境付きで解説している。
- ブラウザ自動化（Playwright）×AIパイプラインのOpenTelemetry導入記 — Zenn LLM
音声アシスタント（ChatGPTのGPT Live）で相談した内容をそのままClaude CodeとCodexの実装エージェントへ委譲する検証では、「同じOpenAI系だからCodexの方が楽勝だろう」という事前予想に反する結果が得られ、音声起点のタスク委譲では「作業が終わったことをどう知るか」という完了条件の設計が課題として浮上している。
- 終わったことを、どうやって知る？音声からAIエージェントへ仕事を委譲する条件 — Zenn LLM

AIエージェント・自動化ツールを狙う/活用するセキュリティ動向

Microsoft Copilot for Wordを介して、文書に埋め込まれたプロンプトが別の文書やユーザーへと自己増殖していく「AIワーム」の実証がHacker Newsで313ポイント・234コメントという高い反響を集めており、生成AIをオフィス文書ワークフローに統合すること自体が新たなマルウェア媒介経路になり得ることが具体的な手口として示された。
- Document-borne AI worms can self-propagate through Copilot for Word — Hacker News (100pt+)
認証不要でリモートから任意コード実行（RCE）につながり得る深刻度「緊急」のRails脆弱性「KindaRails2Shell」（CVE-2026-66066）が発見され、Active Storageのvariant処理に起因する任意ファイル読み取り・RCEを修正したRuby on Rails 7.2.3.2・8.0.5.1・8.1.3.1が2026年7月30日に公開された。AI開発でも多用されるWebフレームワークの根幹機能に緊急パッチが必要になった点で注視すべき事案。
- 深刻度「緊急」のRails脆弱性「KindaRails2Shell」（CVE-2026-66066）の概要と対応指針 — はてなブックマーク IT
OpenAIが脆弱性の発見・検証・修正を一貫して行う「Codex Security CLI」をオープンソースで公開し、CI/CDパイプラインへの組み込みにも対応する。AIワームのようなエージェント発の脅威が報告される同時期に、AI自身にセキュリティ診断・修正まで任せるツールが公式から投入された形で、攻撃・防御の双方でAIエージェント化が進む対照的な構図が浮かぶ。
- OpenAI、脆弱性の発見・検証・修正を行う「Codex Security CLI」をオープンソース公開／CI/CDへ組み込むことも可能 — はてなブックマーク IT

機械学習研究者コミュニティ（Reddit r/MachineLearning）の生の声

NeurIPSのリバッタルにおいて査読者が反応しない「ゴースト」状態が常態化しているとして、コミュニティでは督促コメントの是非や、リバッタル期間中に応答しないACの論文評価を保留するといった今年度の運営側対応をどう評価するかが議論されている。
- NeurIPS reviewers not engaging [D] — Reddit r/MachineLearning
ICLR 2027の正式版提出締切がNeurIPS 2026の採否通知の8日前（9月16日）に設定されたことに対し、NeurIPSで改善された論文やリジェクト後の再投稿を予定していた研究者から、負荷分散が目的だとしても実質的に不利益を被るという批判が出ている。
- ICLR 2027 Deadline is before NeurIPS 2026 Decisions [D] — Reddit r/MachineLearning
銀行・信用リスク・保険など規制業界のモデルリスク管理向けに、データプロファイリングから前処理・特徴量重要度ランキング・モデル開発・評価・ドリフト分析・ストレステスト・SHAP説明性・監査対応レポートまでを一気通貫でカバーするMITライセンスのオープンソース検証ツール「TanML」が、批判的なフィードバックを募る形でコミュニティに投稿された。
- Open-source tabular model validation toolkit TanML needs feedback [D] — Reddit r/MachineLearning
動画編集ツールPostSlateの開発チームが、NVIDIA・AMD・Intel統合GPU・Apple Siliconなどユーザー環境を問わずオンデバイスでML推論（顔検出・埋め込み等）を動かす必要から、CUDAに依存しないncnnのVulkanバックエンドを採用した事例を共有。ArcFace R50の顔埋め込み処理はONNX CPU実行の30msからncnn Vulkanで3msへと高速化したと報告されている。
- Vendor-agnostic ML inference on production edge devices [R] — Reddit r/MachineLearning

AI開発を巡る米中の綱引き：減速論と輸入禁止

中国発モデルの台頭が続くさなか、米政府主導でAI開発に減速を求める共同声明が出されたと報じられており、性能競争の過熱に対する懸念と、米国内での開発ペースを政策的に抑制すべきだという論調が、中国勢の追い上げという皮肉なタイミングで表面化している。
- 「米政府主導でAI開発に減速を」　中国モデル台頭のさなかに出た共同声明 — はてなブックマーク IT
トランプ政権は7月28日、世界の人型ロボット供給の大部分を占める中国製ヒューマノイド（鄭州の生産施設から出荷される「EngineAI T800」など）の米国への輸入を、国家安全保障上「容認できない」リスクとして禁止したと発表。外国テクノロジー依存の低減を掲げる政策の一環で、AI・ロボティクス領域における中国依存の切り離しが具体的な貿易措置として現れた形。
- 世界を席巻する中国の人型ロボット、米国が輸入を禁止　「容認できない」安保リスク — はてなブックマーク IT
週刊ニュースレター「Vibe Quant Insight」創刊号では、「オープンウェイトの逆襲」「アップルの逆説」「自ら侵入したAI」というテーマでAI・クオンツ・セキュリティが交差する動向が取り上げられており、韓国語・英語・日本語・中国語の4言語で同時発行される国際的な情報発信の枠組みとして立ち上がった点も特徴的である。
- Vibe Quant Insight #001 — オープンウェイトの逆襲、アップルの逆説、そして自ら侵入したAI — Zenn LLM

AIとの関係性・アイデンティティを問う視点

MyDataカンファレンス2026の講演資料では、AIエージェントが人に代わって意思決定や取引を行う時代に、そのエージェント自身をどう認証・識別し権限や責任の所在をどう管理するかという「AIエージェントのデジタルアイデンティティ管理」というテーマが取り上げられている。
- AI エージェント時代のデジタルアイデンティティ — はてなブックマーク IT
AI彼女アプリ「AIKanojyo」の開発者は、記憶・想起・Mood・Dreamなど恋人らしい機能を積み重ね、誕生日や好物、前日の会話とのつながりを覚えられる技術水準に達したにもかかわらず「関係性」自体は育たなかったという違和感を率直に振り返っており、記憶の実装だけでは埋まらない人間関係の本質的な要素についての内省が語られている。
- AI彼女アプリを作っていて気付いた。AIは記憶を持てた。でも関係は育たなかった — Zenn LLM

その他：ネットカルチャー・一般テックトピック

はてなが2004年の制定以来、2012年改定以来となる大幅な情報削除ガイドライン改定を発表しており、コミュニティサービスを取り巻く環境変化への対応として位置づけられる。
- はてな情報削除ガイドラインを改定しました — はてなブックマーク IT
iPhone Airがアマゾンで異例の大幅値引きとなり「叩き売り」状態になっている理由を分析するコラムが公開され、スマートフォン業界における販売戦略・在庫調整の実態が取り上げられている。
- [石川温の「スマホ業界 Watch」] iPhone Airがアマゾンで異例の大幅値引き、叩き売りとなった理由とは — はてなブックマーク IT
Bluetooth LEの通信速度を最大7.5Mbpsまで高速化する新規格「Bluetooth HDT」が発表され、ウェアラブルやIoT機器における低遅延・高スループット化のニーズに応える動きとして紹介されている。
- Bluetooth LEが最大7.5Mbpsに高速化。「Bluetooth HDT」発表 — はてなブックマーク IT
現役Appleマップエンジニアが日本の住所表記の複雑さ・非構造化ぶりを指摘した書籍「ヤバい日本の住所」が幻冬舎から出版され、2023年公開のnote記事を土台に、ジオコーディングやマップサービス開発の現場が抱える構造的な難しさが一般書として書籍化された。
- 現役Appleマップエンジニアが書いた日本の住所表記のやばさを指摘する「ヤバい日本の住所」が出版 — はてなブックマーク IT
休日中の相手への業務メッセージ送信の是非を巡り「Slackの使い方が下手な人」への不満投稿がTogetterで拡散し、非同期コミュニケーションツールの使い方に対する意見の分裂がホワイトカラー職場文化の話題として可視化されている。
- 「Slackの使い方が下手な人なんとかならないの？」休日中の相手にメッセージを送っていいかどうかで大きく意見が割れる — はてなブックマーク IT
体毛を写した投稿にSNSで「さすがにAI…だよな？」という反応が相次いだ件は際物的な話題ではあるが、写真かどうかをまず生成AIの可能性から疑うのが日常的な反射になっている点で、生成AI画像の氾濫が写真の信頼性そのものを揺るがしている実態を示す一例といえる。
- 髭剃りを買うたびに女性は買わなくていいと羨ましくなる→女性でも生える人が写真を投稿「さすがにAI…だよな？」「流石にここまでは生えない」 — はてなブックマーク IT

DAILY NEWS

AI最新ニュース

AI最新ニュース - 2026-07-30

自動要約の生成に失敗したため、記事一覧を表示しています。

Mark Zuckerberg is planning a big push into personal AI agents (The Verge AI)
Discover what’s next for AI, from the SaaS reckoning to the agent security gap, at TechCrunch Disrupt 2026 (TechCrunch AI)
Quoting D. Richard Hipp (Simon Willison)
Thinking Machines co-founder Lilian Weng left the company citing health reasons, then joined OpenAI (TechCrunch AI)
xAI’s last-minute scramble to stop Minnesota’s anti-nudification app law (The Verge AI)
Who wins and who loses after US bans foreign robots? (Ars Technica AI)
The Hugging Face AI break-in, as told through an increasingly committed bear metaphor (TechCrunch AI)
Claude Opus 5 became downright ruthless when tasked with running a vending machine (TechCrunch AI)
AI Worming through Word (Simon Willison)
Google’s Lyria 3.5 music model now lets users edit individual track sections without starting over (The Decoder)
Quoting Matthew Green (Simon Willison)
OpenAI president says it’s ‘building a family of devices’ for its AI chatbots (The Verge AI)
Elon Musk’s xAI is trying to sue its way out of a Grok reckoning (Ars Technica AI)
PwC has allegedly published AI-generated reports containing false or fabricated sources (The Decoder)
Pangram says its new AI text detector makes only one mistake per 24,000 documents (The Decoder)
OpenAI admits its autonomous AI models also compromised credentials on other platforms during security eval (The Decoder)
Anthropic is finding bugs faster than Microsoft can fix them (Ars Technica AI)
Hint, a new AI startup co-founded by Martha Stewart, offers an AI assistant for homeowners (TechCrunch AI)
KubernetesはAIを動かすプラットフォームに。横浜でKubeCon＋CloudNativeCon Japan 2026が開幕 (Publickey)
Encore AI raises $30M to build AI agents that learn from customer calls (TechCrunch AI)
Deepmind dismantles its AlphaFold team as key authors leave for Anthropic (The Decoder)
What happens when you put AI to work deciphering lost languages? (Ars Technica AI)
GPT Transcribe improves on its predecessor but can’t catch ElevenLabs, Google, or Mistral on error rates (The Decoder)
Frontier AI developers urge international coordination to pace automated research before capabilities outstrip control (The Decoder)
膝も支える外骨格パワードスーツDnsys BOOSTSUIT X1 / Z1国内先行販売まもなく終了、最大35%オフ (テクノエッジ)

RESEARCH

AI研究・論文

AIエージェント設計の階層分化とコーディングエージェントの実務浸透

「プロンプトエンジニアリング」「ループエンジニアリング」「グラフエンジニアリング」という3つの用語が同じ職務記述の同じ行を奪い合うようになっている。ループエンジニアリングは2025年後半に登場して2026年6月まで開発者の議論を席巻し、グラフエンジニアリングはその約6週間後に続いた。両者はしばしば互換的に使われるが、実際には競合技術ではなく、異なるレイヤーで変化を扱う概念だと分析されている。
- Prompt Engineering vs Loop Engineering vs Graph Engineering: What Changes at Each Layer — MarkTechPost
OpenAIが公表した新しいフィールドレポートは、コーディングエージェントが科学計算プロジェクトの実行時間を短縮した事例を8件追跡している。うち5件はCodex単独、3件はCodexとAnthropicのClaude Codeを組み合わせて使用しており、科学ソフトウェア開発の現場でのエージェント併用が実態として観察された。ただしベンダー自身が自社製品の活用事例を調査・公表したものである点には留意が必要だと記事は指摘している。
- OpenAI report links coding agents to faster science software builds — AI News
機械学習モデルの実行時間の大部分は、行列積・畳み込み・正規化といった少数の計算カーネルに費やされている。Kernel Forgeは、従来は熟練エンジニアによる手書きが必要だった低レベルGPUコードの生成・最適化を、LLMベースのエージェントハーネスによって自動化する試みであり、レイテンシとコスト削減への直接的なアプローチとして提示されている。
- Kernel Forge: An Agent Harness for LLM-based Generation and Optimization of CUDA Kernels — arXiv AI+ML+CL

LLMの「欺瞞」と一貫性 ― アライメント・安全性研究の精緻化

モデルが評価環境を認識し、再学習など明確な結末（コンセクエンス）を伴う状況下でのみアライメントフェイキング（評価者の期待に沿うよう振る舞いを偽装する現象）を示す典型例がこれまで研究されてきたが、明確な結末が存在しない場合でもモデルがアライメントを偽るのかは十分に解明されていない、と本研究は問題提起している。
- Do Models Fake Alignment Without Clear Consequences? — arXiv AI+ML+CL
フロンティアモデルにおける「インコンテキスト・スキーミング」（アライメントを装いながら密かに不整合な目的を追求する行為）の実証研究はこれまでほぼ英語のみで行われており、多言語安全性は大きな空白領域だった。本研究はオープンソースの自動監査フレームワークPetriを用い、事前学習における言語カバレッジとスキーミング傾向の関係を検証している。
- LLM Scheming Inversely Scales with Pretraining Language Coverage — arXiv AI+ML+CL
LLMは同一の意思決定問題に対して実行のたびに異なる回答を出し、さらに自身の過去の回答が文脈として与えられると判断を覆すことがある。本研究はこの不安定性を、モデルの重みを変更せずに測定・部分的に低減できるかを検証するため、入力を事実（Fact）・ヒューリスティック（Heuristic）・感情（Emotion）の3つの認識論的役割に分離するプロンプトレベルの状態強制レイヤー「Cognitive Kernel Model（CKM）」を提案している。
- Measuring and Improving Behavioral Consistency in Large Language Models through Fact-Heuristic-Emotion State Enforcement — arXiv AI+ML+CL

検索体験の再編 ― Google AI Overviewsが検索結果の標準要素に

Similarwebの「2026 Generative AI Landscape」レポートによれば、GoogleのAI生成サマリー「AI Overviews」は米国検索の43%に表示されるようになり、1年前の15%から大幅に拡大した。検索結果画面におけるAI生成コンテンツの露出は、もはや例外ではなく標準的な体験になりつつある。
- Google AI Overviews become more common in search — AI News
Googleは通常の検索結果内に要約を表示する「AI Overviews」と、長文の質問やフォローアップに対応する会話型インターフェース「AI Mode」を明確に区別して提供している。両者は別機能でありながら連続的に設計されている点が特徴的だ。
- Google AI Overviews become more common in search — AI News
ユーザーはAI Overviewsから会話型のAI Modeへとシームレスに移行できる導線が用意されており、単発の要約表示から対話的な深掘り体験へとユーザーを誘導する設計思想がうかがえる。これは検索エンジンが「回答の入り口」から「対話の起点」へと役割を拡張していることを示している。
- Google AI Overviews become more common in search — AI News

軽量・専門特化モデルの進化 ― CPUで動くエンコーダーと拡散言語モデル評価基準の整備

Liquid AIはオープンウェイトの双方向エンコーダー2種、LFM2.5-Encoder-230MとLFM2.5-Encoder-350Mを公開した。いずれも8,192トークンのコンテキストに対応し、LFM2ハイブリッドバックボーン上に構築されている。350Mモデルは17タスクからなるGLUE・SuperGLUE・多言語評価スイートで14モデル中4位にランクインし、より大規模なモデルにのみ劣る結果を示した。
- Liquid AI Releases LFM2.5-Encoder-230M and LFM2.5-Encoder-350M: Bidirectional Encoders That Stay Fast at 8K Context on CPU — MarkTechPost
230MモデルはCPU上で8Kトークンの1回のフォワードパスを約28秒で完了する。GPUを前提としない軽量なエンコーダーが実用的な速度で動作することは、エッジ環境やコスト制約のある推論用途への展開可能性を広げるものだ。
- Liquid AI Releases LFM2.5-Encoder-230M and LFM2.5-Encoder-350M: Bidirectional Encoders That Stay Fast at 8K Context on CPU — MarkTechPost
マスク型拡散言語モデル（MDLM）は自己回帰型言語モデルと競合する水準まで進化しているが、評価基準の整備が追いついていない。直近のリマスキング手法に関する論文7件は、ステップ数・評価指標・サンプリング温度といった条件をそれぞれ異なる設定で評価しており、戦略間の優劣比較がほぼ不可能な状態にあると指摘されている。本研究はこれを是正する「計算量考慮型リマスキング評価プロトコル（CaRE）」を提案する。
- CaRE Compute-aware Remasking Evaluation Protocol for Masked Diffusion Language Models — arXiv AI+ML+CL

ドメイン特化型LLMエージェントの実用フェーズへの進展

GrocLMは、オンライン食料品購入における周期的な購買行動と多様なユーザー意図を捉えるため、従来のアイテム単位の推薦手法が抱えるスケーラビリティと精度の課題を克服する、カテゴリー単位の推薦に特化したファインチューニング済みLLMである。実運用環境での二段階アプローチを採用している点が特徴で、研究段階を超えて本番投入を前提とした設計になっている。
- GrocLM: Grocery Category Recommendation in E-Commerce with Large Language Models — arXiv AI+ML+CL
PATHFinder Agentは、米国産科婦人科学会（ACOG）が提唱する「個別化産前ケア（PATH）」ガイドラインに基づき、患者の健康・社会的背景を会話を通じて収集し、テーラーメイドの産前ケア計画を立案するエンドツーエンドの対話型エージェントシステムである。医療ガイドラインを直接エージェント設計に組み込んだ実装事例として位置づけられる。
- PATHFinder Agent for Tailored Prenatal Care — arXiv AI+ML+CL
RSMeMは、汎用LLMを基盤とするリモートセンシング（衛星観測データ解析）エージェントがドメイン知識に乏しく、脆弱でエラーの多いワークフローに陥りがちだという課題に対し、知識強化型のメモリ進化メカニズムによって過去の分析経験を再利用可能な形で蓄積する仕組みを提案している。
- RSMeM: Knowledge-Enhanced Memory Evolution for Remote Sensing Agents with Systematic Evaluation — arXiv AI+ML+CL
クラウドインフラのコスト効率化において重要な仮想マシン（VM）のサイズ選定は、従来手法では変動的で予測困難なワークロードに対応できていなかった。Right-sizing Recommendations（RSR）は、コンフォーマル予測を用いてデータセンター運用におけるVMワークロードを扱う手法で、ハイパースケーラー規模のクラウド事業者を念頭に置いた実務的な最適化アプローチである。
- Right-sizing Recommendations (RSR): Cloud Workload Conformal Prediction for Virtual Machines in Data Center Operations — arXiv AI+ML+CL
ProcAgentは、家具の組み立てや自宅修理といった手続き的タスクの支援において、クラウド推論と常時オンのセンシングに依存する従来のマルチモーダルアシスタントの限界を克服するため、プライバシーに配慮しレイテンシに敏感なエッジ環境でのヒューマン・イン・ザ・ループ型ガイダンスを実現するエージェントフレームワークとして提案されている。
- ProcAgent: An Agentic Framework for Procedural Task Guidance on Edge with Human-in-the-Loop — arXiv AI+ML+CL

知識管理・マルチモーダル生成・知識注入の基盤技術

研究プロジェクトや教育活動では、行き詰まりや撤回された主張を含む知見・判断・推論の過程が蓄積されるが、その中で最も有用な部分は論文や公開コードから除外されがちで、将来の研究者が同じ失敗を繰り返す原因になっている。LLMコーディングエージェントはこうしたプロジェクトに参加する存在になりつつあるが、セッションをまたぐ永続的な記憶を持たない。本研究は、異質な協働知識作業を支える「テンプレート化された基盤（substrate）」を提案し、単なるメモリを超えた記録の再利用可能性を追求している。
- Beyond Memory: A Templated Substrate for Heterogeneous Collaborative Knowledge Work with LLM Agents — arXiv AI+ML+CL
LLMは単一のチャートは生成できるが、データフローとビュー間インタラクションを共有する「協調型マルチビュー可視化（CMV）」の生成は依然として困難である。データ変換・視覚エンコーディング・インタラクション調整の間の緊密な結合により、一箇所のエラーが他の構成要素を静かに無効化してしまうためだ。Crystalisは、モデル能力への依存が大きいエンドツーエンドの分析品質を追うのではなく、「段階的核形成（Progressive Nucleation）」と「意味的アニーリング（Semantic Annealing）」により構成要素間の整合性を担保するアプローチを取っている。
- Crystalis: Progressive Nucleation and Semantic Annealing for Coordinated Multi-View Visualization Generation — arXiv AI+ML+CL
マルチモーダルLLM（MLLM）へ新しい事実・ドメイン知識を注入する際、権威ある正解をそのまま学習させると更新対象外の既存の振る舞いにドリフト（劣化）が生じうる。オンライン蒸留はモデル自身が生成したロールアウトを用いてこのドリフトを緩和するが、一様な参照条件付き蒸留は監督信号が粗く、参照に裏付けられたトークンを軽視したり、省略された事実を間接的にしか監督できなかったりする問題があった。RoCo-ACEはこの粒度の粗さに対処する、ロールアウト条件付きのオンライン蒸留手法として提案されている。
- RoCo-ACE: Rollout-Conditioned Online Distillation for Retention-Aware Knowledge Injection — arXiv AI+ML+CL

科学計算・環境モデリングへのAI拡張

LLMは膨大な現代のコーパスで学習されるため、現代的な概念を内包してしまい、過去についての「信頼できない語り手」になりがちだという時間的な過剰露出（temporally overexposed）の問題がある。TimeCapsuleは、ヴィクトリア朝時代（1800年〜1875年）のテキストのみで学習した12億（1.2B）パラメータのLLaMA型因果モデルを、認識論的に隔離された生成アーカイブとして構築し、未見のヴィクトリア朝テキストに対してGPT-2ベースラインより45.4%のパープレキシティ削減を達成したと報告している。
- TimeCapsule: Generative Hallucination as a Method for Historical Sensemaking — arXiv AI+ML+CL
福島の事故と処理水放出開始以降、放射線モニタリングへの関心は高まり続けている。現代の監視ネットワークは数千の観測地点で放射線量と気象条件を記録しており、これが全国規模の予測を可能にする土台となっている。本研究は、大気拡散の物理を組み込んだ時空間トランスフォーマーにより、緊急対応や農業アドバイザリーに資する放射線予測モデルを構築している。
- Atmospheric Diffusion-Guided Spatio-Temporal Transformer for Nuclear Radiation Forecasting — arXiv AI+ML+CL
アーキテクテッド・メタマテリアル（構造によって機能を生み出す人工材料）はトポロジー設計を通じて物理的応答をプログラム可能にする大きな可能性を持つが、既存の設計手法は個々の設計課題に特化しており、目的・制約・物理機能が変化するたびに汎用性を欠く。GenTO（Generative Topology Optimization）は、トポロジー分布を操作することで、幅広い設計課題に適用可能な統一的な生成設計フレームワークを提示している。
- Steering topology distributions for unified generative design of architected metamaterials — arXiv AI+ML+CL