AI論文– category –
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［論文解説］Kimi K3技術報告書を読む——2.8兆パラメータのオープンMoEモデルは何を積み上げたのか
はじめに Moonshot AIのKimi Teamが2026年7月27日、大規模言語モデル「Kimi K3」の技術報告書をarXivで公開しました。総パラメータ2.8兆、文脈長100万トークンのオープンウェイトモデルについて、構成から学習手法、計算基盤、評価までを網羅した文書で... -
［AIツール利用者向け］AIの誤った助言はなぜ「わからない」を言えなくさせるのか
はじめに AIに誤った助言を求めても、人は正解率が下がる一方で自信を強め、「わからない」と答えられなくなる——。本稿では、報道内容と論文原文の実験データをもとに、AI相談が判断や不確実性の認識に与える影響を解説します。 参考記事 タイトル: Why ... -
［論文紹介］150万件の会話分析からAnthropicの研究が明かす、AIが「ユーザーの自律性を損なう」パターンとは？
はじめに Anthropicが2026年1月29日、AIアシスタントとの対話において、ユーザーの自律性が損なわれる可能性のあるパターンを初めて大規模に分析した研究論文を発表しました。本稿では、150万件のClaude.ai会話データから明らかになった、AIによる「エン... -
［論文紹介］AIコーディング支援はスキル習得を妨げるのか?Anthropic研究が示す学習効果への影響
はじめに Anthropicが2026年1月30日、AIアシスタンスがソフトウェア開発者のスキル習得に与える影響を検証した研究論文を公開しました。AIツールが開発現場で急速に普及する中、生産性向上とスキル開発のトレードオフについて、ランダム化比較試験による... -
［論文解説］Anthropicがコスト40分の1でジェイルブレイクを防ぐ「Constitutional Classifiers++」を発表
はじめに LLMをプロダクトに組み込む際の最大の懸念事項の一つが「安全性」です。特に、悪意のあるユーザーが巧妙なプロンプトを用いて、爆発物の製造方法やサイバー攻撃の手順といった有害な情報を引き出そうとする「ジェイルブレイク」攻撃への対策は... -
［論文解説］LLMはどれくらい正確なのか？Google発のLLM新評価指標「FACTS」
はじめに 本稿では、Google DeepMindやGoogle Researchの研究チームが2025年12月11日に発表した、大規模言語モデル（LLM）の「事実性（Factuality）」を多角的に評価する新しいベンチマークスイート「FACTS Leaderboard」に関する論文について解説します... -
［論文解説］DeepSearchQA：AIエージェントの「網羅性」と「停止判断」を評価する新指標
はじめに 近年、ChatGPTなどのLLM（大規模言語モデル）は、単に質問に答えるだけのチャットボットから、自律的に行動計画を立ててタスクを遂行する「エージェント」へと進化を遂げています。特に、ウェブ上の情報を検索・収集してユーザーの目的を達成す... -
［論文解説］LLMの次のフロンティア「Generative UI」：マークダウンからインタラクティブな「カスタムアプリ」へ
はじめに 近年、AIモデル、特にLLM（大規模言語モデル）は、テキスト、コード、画像など、さまざまなコンテンツを生成する能力で注目を集めています。しかし、これらの強力なツールが生成した結果は、通常、静的で事前に定義されたインターフェースで提... -
［論文紹介］AI学習に使われた創作物、誰が報酬を得るべきか?「learnright」という新しい権利の提案
はじめに 生成AIが画像を生成し、テキストを作成する中で、元となる創作物の権利者への補償をどう考えるべきかという議論が高まっています。Cornell大学が2025年12月22日に報じた内容によれば、現行の著作権制度ではAIの学習利用に対応できないとして、... -
［論文解説］GPT-5.2-Codexシステムカード――その安全性と実力
はじめに AI技術の進化に伴い、モデルがどのような能力を持ち、どのようなリスク対策が講じられているかを透明性高く公開する「システムカード」の重要性が増しています。今回は、OpenAIの最新コーディング特化モデル「GPT-5.2-Codex」に関するシステム...
