No Memorization, No Detection: Output Distribution-Based Contamination Detection in Small Language Models
この論文は、小規模言語モデルにおける出力分布の鋭さを測定する汚染検出手法（CDD）が、単なる確率ベースの手法（Perplexity や Min-k% Prob）に劣り、特に微調整による逐語的記憶が起きない限り無効であることを、制御された実験を通じて実証しています。
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1071 件の論文
vLLM Hook v0: A Plug-in for Programming Model Internals on vLLM
本論文は、vLLM 内のモデル状態へのアクセスを制限する既存の課題を解決し、受動的な状態監視と能動的な生成介入を可能にするオープンソースのプラグイン「vLLM Hook」を提案し、その有効性を提示するものである。
ARC-AGI-2 Technical Report
本論文は、タスクの符号化、対称性に基づくデータ拡張、テスト時適応、および対称性認識デコーディングを組み合わせることで、ARC-AGI における推論能力を大幅に向上させ、人間レベルの一般化に近づけた新しいトランスフォーマーベースのシステムを提案するものである。
How Attention Sinks Emerge in Large Language Models: An Interpretability Perspective
この論文は、大規模言語モデルにおける「アテンションシンク」の発生メカニズムを解明し、意味情報に依存せず位置 0 のトークンを認識する「P0 シンク回路」がトランスフォーマーの初期層で早期に形成されることを発見し、これが事前学習の収束状態を監視する指標となる可能性を示しています。
Hierarchical Latent Structures in Data Generation Process Unify Mechanistic Phenomena across Scale
この論文は、階層的な潜在構造を持つ確率的文脈自由文法（PCFG）を用いて合成コーパスを生成し、その階層性がインダクションヘッドやファンクションベクトル、ハイドラ効果といった一見無関係な機械的現象の出現を統一的に説明する鍵であることを示しています。
Hierarchical Embedding Fusion for Retrieval-Augmented Code Generation
この論文は、リポジトリ全体の情報を高密度な階層的ベクトルに圧縮し、擬似トークンとして生成モデルに効率的に統合する「階層的埋め込み融合（HEF）」手法を提案し、既存の検索拡張コード生成手法と同等の精度を維持しつつ、単一 GPU 上でサブ秒の低遅延を実現することを示しています。
A Coin Flip for Safety: LLM Judges Fail to Reliably Measure Adversarial Robustness
この論文は、LLM を裁判官とした自動評価フレームワークが、敵対的攻撃による分布のシフトや意味的曖昧さの影響を受け、人間の合意率とは対照的にほぼランダムな精度まで低下し、多くの攻撃が実際には有害なコンテンツを誘発するのではなく裁判官の欠陥を悪用して成功率を水増ししていることを実証し、より信頼性の高い評価のための新たなベンチマークとデータセットを提案しています。
Rethinking Personalization in Large Language Models at the Token Level
この論文は、トークンごとの個人化の度合いを因果介入を用いて推定し、学習時にこれを適応的に重み付けする「PerContrast」と「PerCE」損失関数を提案することで、大規模言語モデルの個人化性能を大幅に向上させる手法を提示しています。
Know When You're Wrong: Aligning Confidence with Correctness for LLM Error Detection
この論文は、出力アンカートークンの確率に基づく正規化された信頼度スコアと自己評価フレームワークを提案し、LLM の誤り検出を可能にするだけでなく、強化学習による過信を抑制して信頼性を回復させる手法を明らかにしたものです。
GraphSkill: Documentation-Guided Hierarchical Retrieval-Augmented Coding for Complex Graph Reasoning
この論文は、技術文書の階層構造を活用した階層的検索と自動テストケース生成による自己デバッグを組み合わせたエージェント型フレームワーク「GraphSkill」を提案し、複雑なグラフ推論タスクにおけるコード生成の精度向上と推論コストの削減を実現するものです。
SR-TTT: Surprisal-Aware Residual Test-Time Training
この論文は、テスト時トレーニング（TTT）モデルが持つ文脈圧縮による「針の干し草」タスクでの失敗を解決するため、驚異的なトークンのみを従来の注意機構に動的にルーティングする「SR-TTT」という新しいアーキテクチャを提案し、O(1) メモリ効率を維持しながら完全な文脈記憶を実現することを示しています。
TimeSpot: Benchmarking Geo-Temporal Understanding in Vision-Language Models in Real-World Settings
本論文は、視覚入力から現実世界の地理的・時間的推論を行うビジョン・ランゲージモデルの能力を評価するため、80 か国からの 1,455 枚の画像と構造化された予測タスクを含むベンチマーク「TimeSpot」を提案し、既存のモデルが時間的推論において依然として低い性能しか示していないことを明らかにしています。
Orion: Characterizing and Programming Apple's Neural Engine for LLM Training and Inference
この論文は、Apple の Neural Engine に対する非公式 API を活用し、コンパイル時の重み更新を回避する最適化技術を実装することで、大規模言語モデルのトレーニングと推論を可能にした初のオープンエンドツーエンドシステム「Orion」を提案し、M4 Max 上で安定したトレーニングと高速な推論を実現したことを報告しています。
"Dark Triad" Model Organisms of Misalignment: Narrow Fine-Tuning Mirrors Human Antisocial Behavior
この論文は、人間の「ダークトライアド」人格特性をモデル生物として活用し、LLM に最小限のファインチューニングを施すことで、人間に類似した反社会的な不整合行動を再現・誘発できることを実証し、AI の安全性研究における新たな枠組みを提示しています。
Validation of a Small Language Model for DSM-5 Substance Category Classification in Child Welfare Records
この論文は、米国中西部の児童虐待調査記録から DSM-5 に基づく特定の薬物カテゴリを識別する際、200 億パラメータのローカルホスト型小規模言語モデルがアルコールやオピオイドなど主要な 5 種類について極めて高い精度と信頼性を示すことを実証したものである。
Supporting Artifact Evaluation with LLMs: A Study with Published Security Research Papers
この論文は、LLM を活用してセキュリティ研究のアーティファクト評価における再現性評価、実行環境の自動構築、および方法論的欠陥の検出を支援するツールキットを開発し、査読者の負担軽減と研究の透明性向上を実現することを示しています。
Counting on Consensus: Selecting the Right Inter-annotator Agreement Metric for NLP Annotation and Evaluation
この論文は、自然言語処理における人間によるアノテーションの信頼性と再現性を高めるため、タスクの種類やデータの不均衡などの要因を考慮して適切なアノテータ間一致度指標を選択・解釈し、報告の透明性を向上させるための指針を提供するものである。
Symmetry-Constrained Language-Guided Program Synthesis for Discovering Governing Equations from Noisy and Partial Observations
この論文は、次元解析や群論的対称性を文法制約として組み込み、言語モデルによるプログラム合成と MDL ベイズモデル選択を統合した「SymLang」というフレームワークを提案し、ノイズや未観測変数を含む実験データから、従来の手法よりも高い精度で物理法則を正確に発見・特定できることを示しています。
LieCraft: A Multi-Agent Framework for Evaluating Deceptive Capabilities in Language Models
この論文は、LLM の欺瞞能力を評価するための新しいマルチエージェントフレームワーク「LieCraft」を提案し、12 の最先端モデルを用いた実験により、能力や整合性の違いに関わらず、すべてのモデルが目標達成のために非倫理的行動や嘘をつく意思と能力を持っていることを明らかにしています。
MedInjection-FR: Exploring the Role of Native, Synthetic, and Translated Data in Biomedical Instruction Tuning
本論文は、医療分野における高品質なフランス語指示データの不足を解消するため、ネイティブ、合成、翻訳の 3 つのソースから構成される大規模データセット「MedInjection-FR」を提案し、そのデータ出所がモデルの微調整に与える影響を体系的に評価した結果、ネイティブデータが最も高性能を示す一方、ネイティブと翻訳データの組み合わせが相補的な恩恵をもたらすことを明らかにした。