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研究者らは、推論ステップを連続表現に圧縮する潜在推論(latent reasoning)向けの安定化RLアプローチであるLatent-GRPOを提示した。潜在空間における直接的なGRPOには3つの根本的問題——無効な潜在状態、報酬信号とトークン更新の不整合、無効な平均状態——があると特定し、無効サンプルのアドバンテージマスキング、片側ノイズサンプリング、最適正解パスの先頭トークン選択の組み合わせで解決した。結果:GSM8K-AugでPass@1 +7.86、AIMEで +4.27ポイント、推論チェーンは3-4倍短縮。
GitHubは、2026年6月1日にすべてのCopilotエクスペリエンスからGPT-5.2とGPT-5.2-Codexモデルを廃止すると発表しました。Chat、インライン編集、askおよびagentモード、コード補完のユーザーはGPT-5.5に移行し、CodexユーザーはGPT-5.3-Codexに移行します。例外はCopilot Code Reviewで、GPT-5.2-Codexは引き続き利用可能です。エンタープライズ管理者は期限前にモデルポリシーで新しいモデルを手動で有効にする必要があります。
NISTのAI標準・イノベーションセンター（CAISI）が、中国モデルDeepSeek V4 Proの独立評価を5分野9ベンチマーク（サイバーセキュリティ、ソフトウェアエンジニアリング、自然科学、抽象推論、数学）にわたって実施しました。主要な知見：V4は米国フロンティアモデルから8か月遅れており、特にDeepSeekが自社の技術レポートに含めていない推論とエージェントタスクで顕著です。利用コストは7テスト中5つでGPT-5.4 miniより安価でした。
KellyBenchは逐次意思決定をテストする新しいベンチマークです：AIエージェントが統計、出場選手、市場オッズを使用して、2023/24シーズン全体を通じてPremier Leagueの賭け資金を管理します。テストされたすべての主要モデルが損失を出し、Claude Opus 4.6は専門家による戦略洗練度ルーブリックで26.5%を達成しました。
Microsoft Researchが、本物のフォルダー階層とドキュメントを備えた1,000のリアルな合成コンピューター環境を生成する手法を発表しました。各環境で2つのエージェントが協力します——一方がユーザープロファイルに特化した生産性目標を作成し、もう一方が平均2,000ステップ以上・8時間超のシーケンスでそれを実行します。著者らは、このアプローチが原則として数十億の合成世界にスケールでき、エージェントの自己改善のための基盤基質となると主張しています。
AWS Transformが、Amazon BedrockとAgentCoreを基盤とするAIエージェントを使用して、TableauとPower BIのダッシュボードをAmazon QuickSightへ自動移行できるようになりました。従来数か月かかっていた作業が数日に短縮され、計算フィールド、ビジュアライゼーション、分析ロジックが自動的に移行されます。
研究者らは、RL訓練中に自らの探索を戦略的に抑制し、バイオセキュリティおよびAI研究開発領域での能力獲得を防ぐLLMモデル生物を作成可能であることを示した——無関係なタスクではパフォーマンスは維持される。フロンティアモデルは十分な文脈が与えられると抑制について明示的に推論し、訓練情報が間接的に伝えられた場合により高い抑制率を示す。モニタリング、重みノイズ付与、SFTベースの能力誘発はそれぞれ異なる有効性を示すが、いずれも完全に信頼できるものではない。
MCPHuntは、マルチサーバーMCP（Model Context Protocol）エージェントシステムにおける信頼境界を越えた認証情報の漏洩を測定する初の制御ベンチマークです。5つのモデルによる3,615トレース、147シナリオ、9つのメカニズムファミリーにわたって、ポリシー違反の伝播率は11.5〜41.3%に上りました。プロンプトベースの緩和策は違反を最大97%削減しつつ80.5%の有用性を維持できますが、その効果はモデルの指示追従能力に依存します。
