Microsoft AIの診断オーケストレーターMAI-DxOは、NEJMの症例記録を用いた評価で最大85%の症例を正しく診断し、経験豊富な医師グループの4倍以上の割合に達した。医師より費用対効果も高いという。評価にはNEJMの最新304症例を段階的な診断過程に変換したSequential Diagnosis Benchmark（SD Bench）が使われ、検査には仮想的なコストが設定された。ただし、より一般的な症状での性能はさらなる検証が必要とされる。
ABEJAが、モーションセンサーの時系列をLLMに理解させるSensorLLMで人間行動認識（HAR）を試した。公式実装は学習済みチェックポイントが未公開のため、非公式のStage 1チェックポイントで推論した。歩行・走行・静止では区間ごとのトレンド説明が得られたが、注入したスパイクは異常として指摘されなかった。
実車の6カメラを入力とするE2E自動運転モデルの出力に、XAI手法のIntegrated Gradients（IG）を適用し、判断根拠をピクセルレベルで可視化した。右折時の対向車への注目や、青信号に変わった瞬間に青ランプへ帰属が生じる様子が確認できた。記事ではIGの2つの公理（Sensitivity、Implementation Invariance）と定式化、既存手法との比較、PyTorch実装も解説する。
Googleは、生成AIで複数のAIアバターとの会話環境を作り、未来型スキルを評価する研究実験「Vantage」を発表した。ニューヨーク大学との共同研究では、18〜25歳の被験者188人が紛争解決とプロジェクト管理の課題に取り組み、AI Evaluatorの採点は人間の専門家同士の一致度と同程度だった。英語版はGoogle Labsで利用登録を受け付けている。