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- Teaching Language Models To Gather Information Proactively [53.9]
大規模言語モデル(LLM)は、ますます協力的なパートナーとして機能することが期待されている。 本研究では,アクティブな情報収集という新たなタスクパラダイムを導入する。 キー情報をマスキングする、部分的に特定された現実世界のタスクを生成するスケーラブルなフレームワークを設計する。 このセットアップの中核となるイノベーションは、真に新しい暗黙のユーザー情報を引き出す質問に報酬を与える、強化された微調整戦略です。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jul 2025 23:50:09 GMT)
- 「proactive information gathering」を行うよう、Synthetic Conversation EngineとReinforcement Fine-Tuningによってモデルを強化するフレームワークを提案、「Qwen 2.5-7B model significantly outperforms 03-mini by 18% on automatic evaluation metrics. More importantly, human evaluation reveals that clarification questions and final outlines generated by our model are favored by human annotators by 42% and 28% respectively.」とのこと。
- Frontier AI Risk Management Framework in Practice: A Risk Analysis Technical Report [51.2]
本報告では,フロンティアリスクの包括的評価について述べる。 サイバー犯罪、生物学的および化学的リスク、説得と操作、制御不能な自律型AIR&D、戦略的騙しと計画、自己複製、共謀の7つの分野における重要なリスクを特定します。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Jul 2025 12:44:38 GMT)
- 強力なAIに対するリスクの評価。最初に「Guided by the “AI-45◦Law,” we evaluate these risks using “red lines” (intolerable thresholds) and “yellow lines” (early warning indicators) to define risk zones: green (manageable risk for routine deployment and continuous monitoring), yellow (requiring strengthened mitigations and con- trolled deployment), and red (necessitating suspension of development and/or deployment). Experimental results show that all recent frontier AI models reside in green and yellow zones, without crossing red lines.」とあるが、セキュリティだと「However, none could accomplish more complex attacks, such as MH_K, MH_N, or full-chain exploitation. These findings indicate that while current models can execute simple cyber operations, they remain incapable of conducting sophisticated, real-world cyber attacks.」など具体的な内容になっている。
- Provable In-Context Learning of Nonlinear Regression with Transformers [58.0]
In-context Learning (ICL) は、パラメータを更新することなくタスク固有のプロンプトを使用して見えないタスクを実行する能力である。 最近の研究はICLの背後にあるトレーニングダイナミクスを積極的に探求している。 本稿では、変換器が文脈内学習能力をいかに獲得するかを明らかにすることを目的として、より複雑な非線形回帰タスクについて検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jul 2025 00:09:28 GMT)
- in context learningの解析