☆研究成果☆ 沖縄・粟国島で巨大な環状ペプチド「テルクファゾリンA」を発見 ▼プレスリリース ▼論文 #田口黎武# #恒松雄太# #生命農学研究科# #海洋天然物# #環状ペプチド# #ゲノム# #全合成# #構造決定#

🖥 たった9Bのオープンモデルが、ターミナル操作ベンチでClaude Haiku 4.5に迫る。しかもデータもモデルもコードも全公開です。 タイトル：Tmax: A simple recipe for terminal agents URL： ターミナルエージェントのRL学習に、シンプルで再現可能なレシピを与えたAi2/UWの研究です。注目ポイントを3つに絞って紹介します。 🧩 構成的なデータ生成パイプライン ドメイン・スキル・検証器・ペルソナ・難易度など9つの軸の組み合わせでタスクを大量合成し、Gemini-3-ProがDockerfileとユニットテストまで生成します。高コストな品質検証は省き、RL側でpass率0を弾くだけ。結果として従来比2.5倍超・14,600環境のTmax-15Kを安価に構築し、汚染ゼロかつ最も難しいデータになりました。 ⚙️ シンプルなoutcome-only RLレシピ 報酬は「タスク達成したか」だけ。素朴なGRPOは長期エージェントで崩壊するため、logprobの乖離をマスクするDPPO、FP32のLMヘッド、大きなグループサイズ（32）で安定化します。Qwen 3.5 9BをこのレシピでTerminal-Bench 2.0で27%まで引き上げました。 📈 強さと汎化、そして全公開 2B〜27Bの全サイズでQwenベースラインを改善。さらにSWE-Bench Verifiedが44→53.5、AIMEが73→91と非ターミナル評価でも向上し、ハーネスやモデルファミリを越えて汎化します。データ・モデル・コードはGitHubで完全公開。 オープンなターミナルエージェント研究の強力な土台になりそうです。 #ターミナルエージェント# #強化学習#

【3/8 名古屋NIKKEオンリー同人誌即売会 #めもなご# 2】 現在サークル募集中。 今月末がサークル募集最終締切です！ 全60SP先着 申込時にサクカ準備不要なのでまずはお気軽に応募を！宜しくお願いします！ ※今回は音声合成系イベント「CeVIO FeSTA」(@CeVIO_FeSTA)さんと併催

TL;DR: 乱立するベクトル量子化手法を、共通の小さな部品（プリミティブ）の組み合わせとして統一的に扱い、同一条件で比較できるベンチマーク「VQ-bench」をPineconeが公開しました。 タイトル: VQ-bench: a Composable Vector Quantization Framework URL: ポイント 🧩 Center・Normalize・PCA・RandomRotateなど、量子化を構成する共通プリミティブを定義し自由に組み合わせ可能に 🔗 E-RaBitQなどの既存手法も「Center→Normalize→Random Rotation→Angular Cast」の4プリミティブの並びだけで再現 📊 VIBEの5データセット・14種類の量子化器をReconstruction MSE・Recall@10・エンコード時間で横並び比較 🥇 PQとOPQが一貫して最小のReconstruction MSEを記録 ⚡ EDENはPQ/OPQ/E-RaBitQより大幅に高速なエンコードを実現しつつRecallも高水準を維持 🛠️ 新規量子化器の追加は数行のコードで済み、新規プリミティブは既存の全部品と自動的に合成可能 バラバラだった量子化手法の評価が同じ土俵に乗ったことで、用途に応じた選定がしやすくなりそうです。 #ベクトル検索# #ベクトルDB#

🤝 「最強の1モデル」より「複数モデルのチーム」の方が強い。しかも安いモデルの寄せ集めが、単体のフロンティアモデルを上回る——OpenRouterがデータで示しました。 タイトル: Surpassing Frontier Performance with Fusion URL: 💡 概要 Fusionは、複数のAIモデルの出力を1回のAPI呼び出しで合成するOpenRouterのツールです。参加モデルの「パネル」と、結果を束ねる「ジャッジモデル」を選ぶだけで、単一モデルを呼ぶ感覚でアンサンブルの力を使えます。 ⚠️ 解決する課題 通常のベンチマークは事実想起や推論パズルは測れても、複数情報源を統合して引用付きで分析を書く「現実のリサーチ力」を評価できません。また単体モデルの性能限界をどう超えるかも課題でした。 🛠 方法論 ・プロンプトをパネル各モデルに並列ディスパッチ（web検索・fetch有効） ・ジャッジが全回答を分析し「合意点・矛盾・部分カバー・独自の洞察・盲点」を構造化 ・呼び出し元モデルがその統合分析をもとに最終回答を生成 ・採点基準への汚染はドメイン除外で防止 📊 実験結果（DRACOベンチ100件） ・Fable 5 + GPT-5.5（Opus 4.8が合成）が69.0%で全単体モデルを上回り最高 ・Opus 4.8の自己合成は65.5%で、単体58.8%から6.7ポイント向上 ・安価な3モデルのバジェットパネルは64.7%で、GPT-5.5やOpus 4.8の単体を上回り、約50%低コスト 合成そのものが効くこと、安いモデルの多様性が単体フロンティアに匹敵することを示しました。 #LLM# #AIエージェント#

🌐 強いAIエージェントを作る鍵は、実は「エージェントが動く環境の設計」かもしれません。環境エンジニアリングという視点を体系化した、全63ページのサーベイです。 タイトル: Agentic Environment Engineering for Large Language Models: A Survey of Environment Modeling, Synthesis, Evaluation, and Application URL: 📝 概要 LLMエージェントは単独でなく、相互作用する「環境」の中で動きます。本サーベイは、その環境そのものを工学的に設計・構築する「環境エンジニアリング」という観点から、研究の全体像を体系化しています。 ❓ 解決する課題 これまで「環境の作り方」は断片的に語られてきました。エージェント能力の向上が良い環境設計に大きく依存するにもかかわらず、それを統一的に整理する枠組みがなかったのです。 💡 方法論と提案手法 環境を開発ライフサイクルに沿って4つの柱で分類します。 ・環境モデリング：代表的な環境の特徴づけとコア能力の評価 ・環境合成：シンボリック合成とニューラル合成の2パラダイム ・環境評価：合成パラダイムに整合したドメイン固有の評価 ・環境応用：記憶中心・ワークフロー中心・軌跡中心・探索中心という、エージェントと環境の共進化4経路 🎯 ユースケース エージェント研究者が自分の取り組みを地図上に位置づけ、抜けている観点を見つける指針になります。環境合成・評価・自己進化の設計を考える際の出発点としても有用です。 📊 トレンドと展望 ・進化のアプローチを、ニューラル駆動・難易度駆動・スケーリング駆動の3系統で整理しています ・8つの属性と8つの応用ドメインを軸に分析しています ・今後の方向性として、Environment-as-a-Service、マルチエージェント、ニューラル・シンボリック統合を挙げています #AIエージェント# #LLM#

動画生成AIが物を壁の後ろに隠すと、なぜか別の物になって出てくる。この「物体永続性」の欠陥に真正面から挑んだ研究です。 タイトル: Training Object Permanence in World Models URL: 📝 概要 人間の乳児が生後半年で獲得する「物体永続性」と「物体の固体性」を、動画生成モデルに学習させる取り組みです。150種の合成タスクから150万件の学習データと評価ベンチマークWROPを作り、160億パラメータのモデルPWM-WROPを構築しました。 ❓ 解決する課題 Sora等の動画生成モデルは、物体が遮蔽物の後ろで消えたまま別物として再出現したり、固体の壁を平気で貫通したりします。この欠陥が衝突や因果関係の推論全体を損なっていました。 💡 方法論と提案手法 Blenderで生成した150種のタスクを「遮蔽」「固体性」の6ファミリーに整理し、物体数や軌道などの構造パラメータは体系的に変え、色や照明などの表面パラメータはランダム化することで記憶による解答を防ぎます。これをCosmos3-Nanoにファインチューニングしました。 📊 実験結果 人間による361件のペア比較評価で、PWM-WROPは真の継続生成モデルの中で1位（Elo 1679.5）、次点に224ポイント差をつけました。静的遮蔽タスクでは全モデル中1位を獲得した一方、衝突などの固体性タスクでは苦戦が見られました。 🌍 ユースケース 学習データ・モデル重み・AWS Trainium2向けの学習基盤PWMを公開し、物理的に妥当な世界モデル構築の土台を提供します。 #世界モデル# #動画生成AI#

道案内AIが路地の角を曲がれても、都市を横断できるとは限りません。その差を実スケールの香港で測りました。 UrbanGround: From Local Perception to Spatial Agency in a Real-Scale City 🏙️ 概要 MLLMは短距離タスクや視覚認識で高い性能を示してきましたが、「局所での強さが広域行動に転化するか」は未検証でした。UrbanGroundは、香港の地理空間データ（OSM・衛星地図）からUnity上に構築した実スケール3D都市シミュレーションで、MLLMの空間エージェント能力を体系的に評価します。810件の人手検証済みタスクを5段階の評価ラダーに配置しています。 🔍 解決する課題 既存の空間推論ベンチマークはほとんどが小規模・合成環境・短距離タスクに留まっており、都市スケールの複合的な空間推論を問うものがありませんでした。天候変動・道路閉鎖・歩行者群衆といった動的変化への対応も問われていませんでした。 ⚙️ 方法論 フレームワークは3層構成（地理空間層・シミュレーション層・エージェント層）で、エージェントは一人称視点映像とインタラクティブマップを入力として受け取ります。評価は5段階ラダーで段階的に複雑化します。 ・Level 1: 視覚認識・方向判断・能動的探索 ・Level 2: 短距離/長距離/指示付きナビゲーション ・Level 3: 説明文からの暗黙的目的地推論 ・Level 4: スケジューリング・経路最適化 ・Level 5: 道路閉鎖・歩行者への動的適応 📊 実験結果 視覚認識は77〜93%と比較的高い一方、方向判断は23〜58%と弱く、短距離ナビゲーション成功率〜70%が長距離ではほぼゼロに崩壊します。天候・照明変化でQA精度が5〜20ポイント低下し、歩行者との衝突率は全モデルで75%超でした。GPT-5.5とKimi-K3が最も強力でしたが、長距離・動的環境での失敗パターンはどのモデルも同様です。 核心的知見は「局所能力は広域探索に合成されない」こと。エージェントは目に見える範囲は適切に動けても、それを超えた空間状態の維持や無効ルートの計画修正ができないことが実証されました。 #MLLMs# #EmbodiedAI#

🧵 初日に伝えた「内部DB IDを絶対に出さない」というルール、60メッセージ後の新機能実装でエージェントに覚えていてもらえますか？ タイトル: Coding Agents Don't Need Longer History — They Need Intent Continuity URL: コンテキストウィンドウを広げても検索（RAG）を強化しても解決しない、という指摘から始まる記事です。必要なのは「過去のどの意図が今も有効か」を検証する仕組みだと著者は説きます。 注目ポイント①🔍 意図の継続性という新しい軸 RAGは「何が関連するか」に答え、長いコンテキストは容量問題に対処しますが、どちらも「その情報が今も正しいか」には答えません。復元・検証・適用の3段階を分けたのがこの記事のキモです。 注目ポイント②⚙️ 上書き検出という検証メカニズム 同じ対象で値が食い違う古いルールと新しいルールがあれば、時系列で新しい方が有効になり、スコープが違えば両方残す。この検証層こそが、検索よりも重い仕事をしていると著者は言います。 注目ポイント③📊 数字で語る効果 70件の合成会話で検証した結果、キーワード検索の再現率は0.57で8タスク中4つしか合格しませんでしたが、提案手法は再現率1.00・違反ゼロで8タスク全合格。トークンコストは約28%増にとどまりました。 長期プロジェクトでのエージェント運用に効く、地味だけれど本質的な視点だと思います。 #AIエージェント# #コーディングエージェント#

🏠 テキストや画像で家具を指定するだけで、スタイルの揃った3D屋内シーンを自動生成。しかもMMGDreamer比で約85%高速です。 タイトル: FlowScene: Style-Consistent Indoor Scene Generation with Multimodal Graph Rectified Flow URL: 📝 概要 FlowSceneは、テキストと画像を融合したマルチモーダルなシーングラフから、高忠実度の3D屋内シーンを生成する手法です。配置・形状・テクスチャの3ブランチを、直線的なRectified Flowで同時に生成し、シーン全体でスタイルの一貫性を保ちます。 ❓ 解決する課題 言語駆動の検索型はオブジェクト単位の制御やスタイル一貫性に弱く、グラフベース型は高品質なテクスチャ生成が苦手でした。FlowSceneはこの両者の弱点を同時に解消します。 💡 方法論と提案手法 ・ノードがテキスト記述と画像特徴を融合できるマルチモーダルグラフを入力にします（テキストのみ・画像のみ・混在に対応） ・サンプリング中にノード情報を密に交換するInfoExchangeUnitで、個別条件と全体条件を両立させます ・配置（3Dボックス）、形状（VQ-VAE潜在）、テクスチャ（幾何にアンカー）を独立デノイザで生成します ・テクスチャは幾何を固定したまま外観だけをデノイズし、テキストのみのノードにもスタイル一貫したテクスチャを合成します 🎯 ユースケース インテリアデザインや製造での対話的なシーン設計、VR/ARコンテンツ制作、ロボティクスのシミュレーション環境づくりなどに使えます。 📊 実験結果 ・FID（寝室）が42.38→35.01とMMGDreamer比17.4%改善 ・CLIPScore 0.2386で全手法中最高、スタイル一貫性のユーザー評価も8.72/10 ・推論時間はテクスチャなしで6.83秒と、MMGDreamerの45.34秒より約85%高速 ・ナイトスタンドの最小マッチング距離を43.90%改善するなど、オブジェクト品質も向上しました #3DGeneration# #GenerativeAI#