- Intern-S1-Pro: Scientific Multimodal Foundation Model at Trillion Scale [236.0]
Intern-S1-Proは、最初の1トリリオンパラメータの科学マルチモーダル基礎モデルである。 その科学的専門知識は、重要な科学分野にまたがって100以上の専門的なタスクを習得するために大幅に拡張されている。 XTuner と LMDeploy は、1-トリリオンパラメータレベルでの強化学習(RL)の訓練を効率的に行う。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Mar 2026 05:21:45 GMT) - 「we introduce Intern-S1-Pro, the first one-trillion-parameter scientific multimodal foundation model. Scaling to this unprecedented size, Intern-S1-Pro delivers a comprehensive enhancement across both general and scientific domains.」と大規模な科学にフォーカスした基盤モデル
- 自動作成のレポート：Intern-S1-Pro: Scientific Multimodal Foundation Model at Trillion Scale
- リポジトリはinternlm/Intern-S1-Pro · Hugging Face
日: 2026年3月30日
Claudini: Autoresearch Discovers State-of-the-Art Adversarial Attack Algorithms for LLMs
- Claudini: Autoresearch Discovers State-of-the-Art Adversarial Attack Algorithms for LLMs [75.6]
我々は,Claude Codeをベースとしたemphautoresearchスタイルのパイプライン citepkarpathy2026autoresearch が,新しいホワイトボックス対逆攻撃を発見できることを示した。 textbfsignantは、jailbreakで既存のすべての(30以上のメソッド)を著しく上回り、インジェクション評価を促します。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Mar 2026 16:50:56 GMT) - 「We show that an autoresearch-style pipeline powered by Claude Code discovers novel white-box adversarial attack algorithms that significantly outperform all existing methods in jailbreaking and prompt injection evaluations.」とのこと。。。claudini/.claude/skills/claudini/SKILL.md at main · romovpa/claudini · GitHubのようなSKILLベースというのも今風（そして怖い）。
- Daily Report 2026-03-25自動作成レポート：Claudini: Autoresearch Discovers State-of-the-Art Adversarial Attack Algorithms for LLMs
- リポジトリはGitHub – romovpa/claudini: Autoresearch for LLM adversarial attacks · GitHub