2025年9月18日 – arXiv最新論文の紹介

SafeProtein: Red-Teaming Framework and Benchmark for Protein Foundation Models [48.3]
本稿では,タンパク質基盤モデル用に設計された最初のレッドチームフレームワークであるSafeProteinを紹介する。 SafeProteinはマルチモーダルプロンプトエンジニアリングを組み合わせ、ビームサーチを生成して、レッドチーム方式を体系的に設計する。また、手動で構築したレッドチームベンチマークデータセットと包括的な評価プロトコルを含むSafeProtein-Benchをキュレートした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Sep 2025 17:13:56 GMT)
「• SafeProtein: the first systematic red-teaming approach for protein foundation models, combining multimodal prompt engineering with heuristic beam search, achieving up to a 70% jailbreak success rate against the latest ESM3 model.」というフレームワークと、関連するベンチマークの紹介。
リポジトリはGitHub – jigang-fan/SafeProtein: Official Repository for SafeProtein and SafeProtein-Bench

SFR-DeepResearch: Towards Effective Reinforcement Learning for Autonomously Reasoning Single Agents [93.3]
本稿では,ディープリサーチのためのネイティブ自律単エージェントモデルの開発に焦点をあてる。我々の最良の変種であるSFR-DR-20Bは、HumanityのLast Examベンチマークで28.7%に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 02:07:09 GMT)
「we propose a compact synthetic-data reinforcement learning recipe that adapts reasoningoptimized LLMs into native Autonomous Single-Agent systems for Deep Research. Applied to open-source backbones, our best variant attains 28.7% on Humanity’s Last Exam.」と合成データを活用したDeep Researchエージェント構築フレームワークの提案。