QueerGen: 文補完タスクにおけるLLMのジェンダー・セクシュアリティに関する社会規範の反映
TL;DRQueerGen: 文補完タスクにおけるLLMのジェンダー・セクシュアリティに関する社会規範の反映 arXiv 要約 背景。 技術要点 インパクト。 限界 次の一手 --- 論文情報 - URL: http://arxiv.org/abs/2601.20731v1。
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RedSage: サイバーセキュリティに特化した汎用LLM
TL;DRRedSageは、プライバシーリスクを回避しつつ多様なセキュリティ業務を支援するために開発された、オープンソースのサイバーセキュリティ特化型LLMである。118億トークンの専門データによる事前学習と、エージェントベースのパイプラインで生成された26.6万件の指示データによる調整を経て、既存モデルを上回る性能を実現した。
公共部門の要件を満たさないAIエージェントのベンチマーク
TL;DR大規模言語モデル（LLM）ベースのエージェントを公共部門に導入するには、厳しい法的・手続き的要件を満たす保証が必要です。本研究では、行政学の文献に基づきベンチマークに必要な4つの基準を定義し、1,300以上の論文を分析しました。その結果、すべての基準を満たすベンチマークは一つも存在しないことが明らかになりました。
マルチエージェントメカニズム設計による査読プロセスの再構築
TL;DRソフトウェア工学研究における査読システムの崩壊危機に対し、計算論的解決策を提唱するポジションペーパー。研究コミュニティを確率的マルチエージェントシステムとしてモデル化し、マルチエージェント強化学習（MARL）を用いて、投稿クレジット経済や最適化された査読者割り当て等のインセンティブ適合プロトコルを設計する新たな研究課題を提示する。
イグボ語の発音記号復元に対するコーパスベースのアプローチ
TL;DRイボ語（Igbo）のような低資源言語における自然言語処理（NLP）の課題、特にダイアクリティカルマーク（発音区別符号）の欠落による曖昧性解消に取り組みました。標準的なn-gramモデル、分類モデル、埋め込みモデルの3つの主要なアプローチを提案し、イボ語のダイアクリティカルマーク復元のためのデータセット生成フレームワークを構築しました。
一対比較を超えて：知的財産法における機械生成物の識別性のための分布検定
TL;DR特許の新規性や著作権の独創性など、法的判断の核心にある「既存作品群との明確な区別」を、従来のペア比較ではなく、分布ベースで統計的に検定する新手法を提案。意味埋め込みとMMDを用いたこの検定は、AIの生成プロセスが単なるデータの「丸暗記」ではなく、意味的に人間らしいが統計的に区別可能な「補間」を行っていることを示唆する。
人工知能と知的財産権：比較多国間政策分析
TL;DRAIの急速な統合に伴い、知的財産権（IPR）への影響評価が不可欠となっている。本研究は、AI特有の規定を欠くインドの法制度の欠陥を指摘し、米国・英国・EUと比較分析を行う。AI生成物の著作権や特許、営業秘密保護の課題を明らかにし、法的分類の調和と明確化を提言するものである。
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