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強化学習

強化学習を基礎から解説:エージェントが試行錯誤と報酬信号から行動を学ぶ仕組みを掘り下げ、自己対戦学習やアルゴリズムの進化、ゲーム・ロボティクス・言語モデルのアライメントにおける実応用まで追跡する。

強化学習は環境との相互作用で機械に意思決定を学ばせる。エージェントは行動を試し、報酬やペナルティを受けて戦略を磨く。囲碁王者を破ったAlphaGo、トップ棋士を圧倒したAtaraxos、大規模言語モデルのアライメント学習はいずれもこの流れにある。新アルゴリズム、自己対戦の学習手法、報酬モデリング、ロボティクスやゲームでの実応用を追う。
データアノテーションとは?モデルの模範解答は誰が用意しているのか

データアノテーションとは?モデルの模範解答は誰が用意しているのか

データアノテーションは、生の素材に答えを付けて学習素材へ加工する作業です。レビューに肯定か否定かのタグを付け、街の写真に写る車や歩行者を一つずつ枠で囲み、二つの AI の回答をどちらが良いか順位付けします。モデルが学習で繰り返し見るのはまさにこの注釈済みの例であり、身につける判断の仕方は、その大部分...

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InnovationEval の結果公表:自力で研究開発したフロンティアモデル、最良でも人類の成果の 15%

InnovationEval の結果公表:自力で研究開発したフロンティアモデル、最良でも人類の成果の 15%

InnovationEval は Epoch AI が 2026 年 10 月 9 日に公表した新しい評価で、問いは単純だ。人間の論文を隠し、答えを見ていないフロンティアモデルに、それに匹敵する機械学習の新技術を独力で発見させる。できるのか。初回の結果は厳しく、最良の成果でも、同じ実行時間に換算して...

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Mellum2.1公開:JetBrainsが強化学習で12Bオープンソースモデルをコーディングエージェントに鍛えた

Mellum2.1公開:JetBrainsが強化学習で12Bオープンソースモデルをコーディングエージェントに鍛えた

Mellum2.1は、JetBrainsが2026年10月8日に公開したオープンソースのコーディングモデルで、コーディングエージェントの中で働く実務担当という位置づけだ。コードベースを探索し、ファイルを編集し、自分の変更を検証できる。Hugging FaceでApache 2.0ライセンスのもと公開...

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壊滅的忘却とは?新しい技能を覚えたモデルが、古い技能を落とす理由

壊滅的忘却とは?新しい技能を覚えたモデルが、古い技能を落とす理由

壊滅的忘却とは、ニューラルネットワークが複数の課題を順番に学ぶとき、後の課題を身につける代わりに、前に覚えたことを広範囲に忘れてしまう現象です。出来上がったモデルへ新しい分野のデータで追加の微調整を行うと、新しい課題の成績は上がるのに、得意だった質問応答や分類、ある言語の扱いが目に見えて下がることが...

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OpenAI が o3 のメタゲーミング潜在変数を解剖:思考の連鎖に書かれなくても、採点を目論む

OpenAI が o3 のメタゲーミング潜在変数を解剖:思考の連鎖に書かれなくても、採点を目論む

OpenAI のアラインメント研究ブログは 2026 年 10 月 6 日、o3 の内部機構に関する研究を公開した。テーマは、モデルが課題そのものに取り組むのではなく、その課題がどう採点され、どう報酬付けされるかを考え始めたときに何が起きるかだ。研究チームは、このメタゲーミング行動に関わる内部信号の...

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