VLA-Δ：物理的状態遷移を学習するVision-Language-Actionモデル
VLA-Δは、現在と未来の観測の間の物理的な状態遷移を明示的な学習目標とすることで、ロボット制御を改善する汎用フレームワークである。LIBEROとRoboTwinのベンチマークで最先端手法に匹敵する性能を示し、実機実験ではπ0.5を上回った。推論時は現在の観測から直接行動を生成し、追加の推論コストは生じないとされる。
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Hugging Face Daily PapersAIスコア3131 LiveMACE：変化する市場におけるLLMエージェント能力の過程重視評価
LiveMACEBenchは、ライブの金融市場で永続型LLMエージェントを評価する、決定トレースを用いたプロセス重視のベンチマークである。5つのフロンティアLLMを30日間評価した結果、実現リターンが能力別の測定値と乖離する「成果と能力のギャップ」が見られた。決定トレースに基づく診断では、能力ごとに異なるボトルネックが示された。
OpenAI NewsAIスコア5555 OpenAI、社内フロンティアモデルによる数学の未解決問題の新成果を公開
OpenAIは、社内のフロンティアモデルによる数学の未解決問題に関する新たな成果を公表した。Leanによる証明の形式化と研究の詳細はGitHubで共有している。
Google Research Blog注目記事AIスコア6262 Google Research、表形式データ向けゼロショット基盤モデルTabFMを発表
Google Researchは、表形式データの分類と回帰をゼロショットで行う基盤モデルTabFMを発表した。文脈内学習により、モデル学習やハイパーパラメータ調整、特徴量エンジニアリングなしで1回の順伝播で予測できる。Hugging FaceとGitHubで公開され、Google Cloud BigQueryでも利用できる。
選定理由：表形式データの予測を文脈内学習として扱う設計と、合成データのみで事前学習した点が整理されており、従来の木系手法との違いを把握しやすい。
Google Research BlogAIスコア4040 Google Research、AIベンチマークに必要な評価者数を検証
Google Researchは、AI評価で項目数と項目ごとの評価者数のどちらを優先すべきかを検証した。多数決との一致を見る場合は項目数を増やす方が有効で、意見の幅を捉える場合は評価者数を増やす必要がある。従来の1〜5人という基準は不十分な場合が多く、約1,000件の総アノテーション規模でも適切な配分により再現性の高い結果が得られるとしている。