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IFAI

研究 · デイリー

月

7月13日 月曜日

  1. 研究拡散指数 36

    骨格に縛られない動作転送「Motion4Motion」:キツネの動きもキリンへ移植

    研究チームが追加学習不要の動画動作転送フレームワーク「Motion4Motion」を発表した。従来の骨格モデルや ControlNet に頼らず、ピクセル単位の動作フローを追跡して対象へ直接マッピングする。骨格や体型が全く異なるキツネの動きをキリンに転送するなど、異種間での自然な動作合成が可能になる。

金

7月10日 金曜日

  1. 研究拡散指数 36

    OpenAI、「GPT-5.6 Sol Ultra」で50年来の未解決数学問題を自律証明

    OpenAIは新モデル「GPT-5.6 Sol Ultra」がグラフ理論の未解決問題「サイクル二重被覆予想」を完全に証明した論文を公開した。64個のサブエージェントを立ち上げ、推導から論文執筆までを1時間足らずで完了。AIが未踏の数学的難問を自律的に解決できる段階に入ったことを示している。

火

7月7日 火曜日

  1. 研究拡散指数 36

    2D動画の1点を指定するだけで3次元の動きを追跡 「ProxyPose」公開

    トロント大学の研究チームは2D動画の1ピクセルをクリックするだけで物体の6自由度(6-DoF)の3次元位置・姿勢を追跡する「ProxyPose」を発表した。動画モデルを用いて対象をカラー立方体に変換し幾何学的に姿勢を算出することで、透明や反射、遮蔽のある困難な物体でも高精度に追跡できる。

月

7月6日 月曜日

日

7月5日 日曜日

木

7月2日 木曜日

  1. 研究拡散指数 36

    1ステップで画像生成する新手法「RDM」が登場、4ステップ版を上回る性能

    研究チームが単一ステップで高品質な画像を生成する新手法「RDM」を発表し、コードを公開した。数十回のノイズ除去を要する従来の拡散モデルと異なり、特徴分布のマッチングにより 1 回の推論で画像を生成できる。FLUX.2 を 1 ステップ化したモデルでは元の 4 ステップ版を超える評価を記録した。

水

7月1日 水曜日

  1. 研究拡散指数 36

    リモート労働指数:AIのフリーランス業務遂行率が1年で6倍に、Fable 5が首位

    AI安全センター(CAIS)とScale Labsが「リモート労働指数」の最新結果を公表した。3D設計など実際の業務課題に対し、AnthropicのFable 5が15.8%の完全自動化率を記録しトップに立った。1年足らずで能力は約6倍に向上したものの、現行モデルが単独完遂できるのは6件中1件にとどまり、人間の介入が不可欠である現状を示している。

火

6月30日 火曜日

  1. 研究拡散指数 34

    OpenAI、生物学ベンチマーク「GeneBench-Pro」発表:GPT-5.6 Sol の正答率は 28.7%

    OpenAI は、計算生物学における AI の判断力や推論力を測る新ベンチマーク「GeneBench-Pro」を発表した。ノイズ混じりの合成データを用いた 129 問で構成され、客観的な自動採点に対応する。最高性能の GPT-5.6 Sol でも正答率は 28.7%にとどまり、人間が 20〜40 時間かける課題における課題の多さを示した。10 問が Hugging Face で公開中。

月

6月29日 月曜日

  1. 研究拡散指数 36

    Meta、非侵入型で脳信号からタイピング解読する「Brain2Qwerty v2」公開

    Metaは開頭手術を伴わずに脳活動からリアルタイムに文章を解読するAIモデル「Brain2Qwerty v2」を発表し、学習コードをオープンソース化した。着用型MEG装置の信号を直接深層学習で処理し、単語精度61%(最高78%)を達成。非侵入型でありながら侵入型手術に迫る解読性能を示した。

木

6月25日 木曜日

  1. 研究拡散指数 36

    PhysiFormer公開:3Dメッシュの衝突や弾性変形を予測する物理拡散モデル

    3D物体の物理挙動を予測するAIモデル「PhysiFormer」のコードが公開された。物体のメッシュ形状、初期速度、剛性や弾性といった材質情報を与えるだけで、落下や衝突時の変形軌道を3D空間で直接シミュレーションする。静的な3Dモデルに現実の力学法則を吹き込む技術として注目される。

  2. 研究拡散指数 36

    IBM、世界初のサブ1nm半導体技術を発表:3D「Nano Stack」で集積度を倍増

    IBMは0.7nmノードを採用した世界初のサブ1nm半導体技術「Nano Stack」を発表した。トランジスタを垂直に立体積層することで、指の爪ほどのチップに約1000億個のトランジスタを搭載。2nmチップと比べ集積度を約2倍に引き上げ、最大50%の性能向上または70%の電力効率向上を見込む。ムーアの法則を原子レベルへ推し進める成果となる。

水

6月24日 水曜日

  1. 研究拡散指数 36

    Meta、合成データを自己改善するAI基盤「Autodata」発表

    Meta は AI エージェントがデータサイエンティストとして高品質な訓練・評価データを自律生成する「Autodata」を発表した。生成したデータを自ら検証し、失敗から学んで次のデータ作成を改善する反復ループを構築。人手に頼っていた合成データの品質管理を自動化する狙いだ。

水

6月17日 水曜日

  1. 研究拡散指数 36

    Anthropicが40万件のClaude Code調査を公開、成否を分けるのはコーディング力より業務知識

    Anthropicは約40万件のClaude Codeセッションを分析した調査を発表した。エージェント活用で成否を分けるのはプログラミング技術ではなく業務知識であり、契約条項に詳しい弁護士も開発者とほぼ同等の成功率を収めた。人間が計画の7割、AIが実行の8割を担う形が定着しつつあり、単純なコード実装作業が急速に代替されている。

  2. 研究拡散指数 34

    OpenAI、創薬・生命科学ベンチマーク「LifeSciBench」公開

    OpenAIは生命科学研究向けベンチマーク「LifeSciBench」を公開した。製薬やバイオ分野の博士号保持者173名が作成した750件の実践タスクで構成され、多段階推論や実験設計を検証する。先端モデルでも厳密な配列設計や実験の最適化には依然として課題が残る。

火

6月16日 火曜日

  1. 研究拡散指数 36

    OpenAIが「本番模倣テスト」公開:130万件の実会話でモデルの逸脱を事前検知

    OpenAIは新モデル公開前の安全評価手法「Deployment Simulation」を発表しました。匿名化された過去の実会話約130万件を新モデルに再生成させ、実運用時の問題行動の発生率を誤差中央値1.5倍の精度で予測します。テスト環境だとAIに見抜かれるのを防ぎ、ツール悪用などの想定外の振る舞いも事前に検出可能です。

木

6月11日 木曜日

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