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- Entropy2Vec: Crosslingual Language Modeling Entropy as End-to-End Learnable Language Representations [33.5]
単言語モデルのエントロピーを利用して言語間表現を導出するフレームワークであるEntropy2Vecを紹介する。 一つの言語で言語モデルを訓練することにより、その予測のエントロピーは他の言語と構造的類似性を反映していると仮定する。 このアプローチは、異なる時間枠に適応し、欠落した値のない、密集した非スパースな言語埋め込みをもたらす。
論文 参考訳（メタデータ） (Fri, 05 Sep 2025 12:40:31 GMT)
- 「TROPY2VEC, a framework that derives language representations based on the entropy of monolingual language models (LMs). Entropy, a measure of uncertainty in information theory, reflects the predictability of a language’s structure.」という面白いアプローチ。
- 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。