日次レポート

本日のAIトピック（2026-03-14 06:00 → 2026-03-15 06:00 JST）

• 見出し: LLMの脱獄攻撃のスケーリング法則を体系化
• 要点(2–4行):
  • モデル規模と攻撃成功率の関係を大規模に分析
  • 多項式から指数的遷移などのスケーリング挙動を報告
  • 防御設計や評価指標への含意を提示
• 影響領域: 研究/安全性

• 一次ソースURL（代表のみ箇条書き）

  • arxiv.org/abs/2603.11149
  • arxiv.org/abs/2603.11331

• 見出し: ヘビーテール主成分分析

• 要点(2–4行):
  • ヘビーテール分布下での頑健PCA手法を提案
  • 外れ値と厚尾ノイズに対する理論保証を提供
  • 合成と実データで再構成と検出性能を検証
• 影響領域: 研究

• 一次ソースURL（代表のみ箇条書き）

  • arxiv.org/abs/2603.11308

• 見出し: 継続学習のための表現微調整

• 要点(2–4行):
  • 破滅的忘却を抑える表現層の選択的微調整法を提案
  • リハーサルや正則化と併用可能な設計
  • 複数ベンチで既存法を上回る適応と保持を達成
• 影響領域: 研究

• 一次ソースURL（代表のみ箇条書き）

  • arxiv.org/abs/2603.11201

• 見出し: エントロピー保持型強化学習

• 要点(2–4行):
  • 方策のエントロピーを明示的に維持するRL手法を提示
  • 探索と収束安定性のバランスを改善
  • 連続制御などへの適用を想定
• 影響領域: 研究

• 一次ソースURL（代表のみ箇条書き）

  • arxiv.org/abs/2603.11682

• 見出し: 参照誘導型機械アンラーニング

• 要点(2–4行):
  • 参照データを用いて削除対象情報の影響を打ち消す
  • 性能維持と忘却保証のバランスを最適化
  • 分類と生成で既存アンラーニングを改善
• 影響領域: 研究/安全性

• 一次ソースURL（代表のみ箇条書き）

  • arxiv.org/abs/2603.11210

• 見出し: フィトリス研究をAIで高度化

• 要点(2–4行):
  • 植物珪酸体の分析に機械学習と画像解析を適用
  • 分類や同定の自動化により研究効率を向上
  • 考古学や古環境復元での活用を促進
• 影響領域: 研究/応用事例

• 一次ソースURL（代表のみ箇条書き）

  • arxiv.org/abs/2603.11476

• 見出し: 勾配降下で学習する決定木モデル

• 要点(2–4行):
  • ツリーモデルを微分可能にし勾配法で統一的に最適化
  • 木の分割とパラメータをエンドツーエンド学習
  • 既存ブースティングやランダムフォレストと比較検証
• 影響領域: 研究

• 一次ソースURL（代表のみ箇条書き）

  • arxiv.org/abs/2603.11117

• 見出し: 手続的公正を群反事実説明で実現

• 要点(2–4行):
  • 集団レベルの反事実を用いて意思決定過程の公正性を評価
  • 個別説明に依存しないプロセス監査手法を提案
  • 合成と実データで不公平性検出を実証
• 影響領域: 研究/安全性

• 一次ソースURL（代表のみ箇条書き）

  • arxiv.org/abs/2603.11140

• 見出し: 文脈と時系列特徴の緩和的効率取得

• 要点(2–4行):
  • コストを意識した動的特徴取得ポリシーを学習
  • 精度と取得コストのトレードオフを最適化
  • 医療やIoTの時系列で有効性を検証
• 影響領域: 研究/応用事例

• 一次ソースURL（代表のみ箇条書き）

  • arxiv.org/abs/2603.11370

• 見出し: 予測多重性を較正で低減する手法を提案

• 要点(2–4行):
  • 分類器の予測多重性に対するキャリブレーションの効果を分析
  • モデル選択の曖昧さと公正性の課題を緩和
  • 運用時の一貫した意思決定を支援
• 影響領域: 研究

• 一次ソースURL（代表のみ箇条書き）

  • arxiv.org/abs/2603.11750

• 見出し: ボロノイ分割を用いた幾何認識確率回路

• 要点(2–4行):
  • データ幾何を反映する確率回路の構築法を提案
  • ボロノイ分割で分割統治的な分布表現を実現
  • 推論と学習の効率化を狙う設計を報告
• 影響領域: 研究

• 一次ソースURL（代表のみ箇条書き）

  • arxiv.org/abs/2603.11946

• 見出し: 非更新到着過程の学習型重ね合わせ演算子

• 要点(2–4行):
  • 待ち行列ネットワークの非更新到着を学習で合成
  • 解析的困難を回避しつつ統計特性を保持
  • シミュレーションで予測精度と汎用性を評価
• 影響領域: 研究/応用事例

• 一次ソースURL（代表のみ箇条書き）

  • arxiv.org/abs/2603.11118

• 見出し: タンパク質配列の高次モジュール注意機構

• 要点(2–4行):
  • ペアと三体相互作用を統合する注意層を提案
  • 構造的制約を反映した表現学習を実現
  • 下流予測で精度向上を報告
• 影響領域: 研究/応用事例

• 一次ソースURL（代表のみ箇条書き）

  • arxiv.org/abs/2603.11133

• 見出し: 統計条件付きフェデレーテッドラーニング

• 要点(2–4行):
  • 各クライアントの局所統計に条件付けて集約を最適化
  • 非IIDやスケール差に頑健な個別化を実現
  • 標準FLベンチで精度と収束を改善
• 影響領域: 研究/安全性

• 一次ソースURL（代表のみ箇条書き）

  • arxiv.org/abs/2603.11307

• 見出し: 多言語金融不正検知 バングラ英語の実証

• 要点(2–4行):
  • 機械学習とトランスフォーマで多言語詐欺検知を構築
  • バングラと英語のデータ統合で検出精度を向上
  • 実運用を想定した評価で頑健性を報告
• 影響領域: 研究/応用事例

• 一次ソースURL（代表のみ箇条書き）

  • arxiv.org/abs/2603.11358

• 見出し: 高齢者の日常活動における気分の監視と予測

• 要点(2–4行):
  • センサデータから高齢者の気分状態を連続推定
  • 早期介入を支援する予測モデルを構築
  • 現場データでの実運用可能性を評価
• 影響領域: 研究/応用事例

• 一次ソースURL（代表のみ箇条書き）

  • arxiv.org/abs/2603.11230

• 見出し: 微分可能な熱力学相平衡計算の機械学習統合

• 要点(2–4行):
  • 相平衡ソルバを微分可能化しMLに組込み可能に
  • 材料設計や工程最適化で勾配利用を実現
  • ベンチで精度と計算効率を検証
• 影響領域: 研究/応用事例

• 一次ソースURL（代表のみ箇条書き）

  • arxiv.org/abs/2603.11249

• 見出し: 対称群の無監督発見による因子分離表現学習

• 要点(2–4行):
  • データの潜在対称性を自動発見して表現を分離
  • 監督なしで制御可能な因子を抽出
  • 生成とロバスト認識への応用を想定
• 影響領域: 研究

• 一次ソースURL（代表のみ箇条書き）

  • arxiv.org/abs/2603.11790

• 見出し: 枯渇高原を超える量子畳み込みアーキテクチャ

• 要点(2–4行):
  • 画像分類向けスケーラブルQCNNを設計
  • バレンプラトー問題を回避する回路と訓練戦略を解析
  • 古典ベースラインに対する優位性を小規模量子で示す
• 影響領域: 研究/ハードウェア

• 一次ソースURL（代表のみ箇条書き）

  • arxiv.org/abs/2603.11131

• 見出し: スコア誤差に対するランジュバン力学の頑健性

• 要点(2–4行):
  • 近似スコアでも拡散サンプリングが安定な条件を解析
  • 誤差のバイアスと分散が収束に与える影響を評価
  • 実験で理論の妥当性を確認
• 影響領域: 研究
• 一次ソースURL（代表のみ箇条書き）
  • arxiv.org/abs/2603.11319