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2026-07-25 · 5 topics

MoEのルーティングはハフマン符号か──Chain-of-ThoughtにおけるFrequency-Diversity Lawの発見

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MoEルーティングが情報理論的なハフマン符号として機能することを解明し、冗長性を排除するSubset Difference Pruningを提案した。

臨床記録からの皮膚免疫関連有害事象検出──LLM支援でF1スコア0.88を達成しレビュー時間を半減

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RAGを用いたマルチエージェントLLMフレームワークにより、手動レビュー比でF1スコアを0.11向上させ、評価者間一致度を0.82まで高めた。

材料科学文献分析向けエージェント AlphaAgent──スキル契約による推論精度向上

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検索と生成をスキル単位で分離・契約化し、材料科学分野の専門的な推論において既存RAG比でメカニズム解説と信頼性認識を大幅に改善した。

RAGのSplit-Knowledge攻撃を検知するグラフ理論手法TopoGuard──既存比21倍の検知率を実証

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retrieved文書間の意味的類似性をグラフ構造として解析することで、個別に無害な文書を組み合わせた攻撃を低レイテンシで検知する。

韓国語指示チューニング用データセット GLAN-QnA-KR を公開──30 万件超の重複なしデータを生成

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Phi-3.5-MoE-instruct を用いて 1,084 分野のシードレス分類に基づき生成された、韓国語で最大規模の検証可能な指示チューニング用データセット。