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この論文は、連続血糖モニタリング（CGM: continuous glucose monitoring）データを使った短期の血糖予測で、事前学習された“時系列の基盤モデル”（foundation models）がどれだけ役に立つかと、食事に関する複数モダリティの情報が予測を改善す
研究の主題は、行動を選ぶ前に「これからℓステップ分、どの状態に行くか」を観察できる強化学習（RL）です。こうした先読み情報は性能を大きく改善できますが、計画問題（最良の行動を決める問題）が計算上どれだけ難しいかは不明な点が残っていました。本論文は二つの問いに答えます。第一に、割引
この論文は「極限での言語生成」と呼ばれる問題を扱います。簡単に言うと、未知の無限集合（言語）について、正例だけを順に全部示されるような提示（つまり最終的に全ての要素が現れる列）に対して、常にその言語に属するまだ見ていない要素を返せるかどうかを問う仕事です。著者らは、このタスクがい
この論文は、同じ呼び出しを同じモデル名に送れば結果は明日も同じだという前提を検証しました。研究者たちは、言語モデルを「判定者（ジャッジ）」として使う評価やデータ選別が増える中で、この前提が測定器としての信頼性を支えていると指摘し、実際に同じ条件で再現性があるかどうかを事前に決めた
この論文は、言語モデルが出す確率的な予測が内部で矛盾していないか（「確率的一貫性」、英語でcoherence）を調べます。研究者は古典的な定理（ド・フィネッティの定理）を用いて、モデルが提示した確率を賭けの価格とみなしたときに、常に利益を得られる賭け方（ダッチブック）が存在するか
この論文は、プログラミングコンテストで高得点を出すために言語モデルを「特化」させる手法を示します。著者らは、大量の問題集と追加の学習工程を組み合わせることで、モデルの問題解決力を大きく向上させました。国際情報オリンピック（IOI）の問題セットを用いた評価で、モデルが金メダル相当の
この論文は、機械学習で少ないクラスのデータを補う「生成的データ増強」が下流の分類器に与える影響を理論的に明らかにしようとするものです。研究者らは、合成データを訓練データに混ぜる過程を「分布の混合」として定式化し、そのときの分類リスク（誤り率の期待値）が、増強の強さと実データと生成
この論文は、ロボットが「触れること」の結果を予測して扱えるようにする基盤モデル、Facet-0を紹介します。実世界の組み立て作業はサブミリ（1ミリの1000分の1）単位の空間精度と、部品と接触したときの柔軟な振る舞いが必要です。研究者たちは、行動がどのような力やトルク（wrenc
この論文は、画像や動画を単なる入力や出力ではなく、推論そのものの「媒体」として扱う研究を進めるための実験基盤、VBVR‑Proを導入します。VBVR‑Proは閉ループのテストベッドで、視覚生成を使った推論を学習可能にし、評価可能にし、最適化や制御がしやすい形にした点が特徴です。
この論文は、行列を掛け合わせるときに必要な計算量を表す指数ω（オメガ）の上限をわずかに下げた報告です。研究者たちは最新の最適化手法と、AlphaEvolveと呼ばれる機械学習の手法を組み合わせて、従来の上限2.371339を改良し、ω〈2.371177という新しい上限を得ました。