粒子からエージェントへ：空間シミュレーションにおける認知的摩擦の指標としてのハルシネーション
TL;DR従来の建築シミュレーションは要素を物理的な「粒子」として扱ってきましたが、本研究では大規模マルチモーダルモデルを用いた「エージェンティック環境シミュレーション」を提案します。AIのハルシネーションを診断ツールとして利用し、空間内の意味的な曖昧さ（ファントム・アフォーダンス）を検出する枠組みを提示しています。
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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。
産業化された欺瞞：LLMによる誤情報がデジタルエコシステムに与える付随的影響
TL;DR本研究は、生成AIと誤情報に関する2024年の調査以降の脅威の変化を報告し、文献レビューから実践的な対策へと焦点を移行させています。AI生成ニュースに対する人間の認識を評価する「JudgeGPT」と、研究用の刺激生成エンジン「RogueGPT」を開発し、実験パイプラインを構築しました。
TraceRouter: 大規模基盤モデルのための経路レベル介入による堅牢な安全性
TL;DR大規模基盤モデル（LFM）の敵対的な操作に対する脆弱性を克服するため、有害な意味論の伝播回路を追跡・切断する「TraceRouter」が提案された。従来の局所的な介入とは異なり、注意の分岐分析、スパースオートエンコーダ、因果経路のマッピングを組み合わせることで、有害な情報の流れを物理的に遮断しつつ、一般的な有用性を維持することに成功している。
テスト時計算量の市場メカニズム：LLMサービスの社会的非効率性とオークションによる解決策
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信頼できる知的教育：進歩、課題、そして未来への体系的展望
TL;DR本論文は、未成年者や個人データを含む教育現場の敏感さを踏まえ、知的教育における「信頼性」を体系的に整理した調査報告である。学習者の能力評価や推薦などの5つのタスクと、安全性や公平性などの5つの信頼性視点を交差させ、既存研究の手法を分類・要約している。
道徳的怒りは注目だけでなく積極的な関与も引き出す：YouTubeにおける日米のマルチモーダルな道徳感情分析
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