“リーガルAIスタートアップのIvoは、法的レビューを400以上のタスクに分解することで幻覚を抑制することを目指しており、5,500万ドルのシリーズBラウンドを調達したと、ある情報筋が3億5,500万ドルの評価額で述べている。”
“報告によると、「水素イオン」は「低幻覚、高エビデンス」を優先し、すべての回答は権威ある参考文献からのもので、ワンクリックで追跡できることをサポートしています。”
“空を飛ぶ鳥の群れを想像してみてください。リーダーはいません。中央の命令もありません。各鳥は近隣の鳥に合わせ、方向を合わせ、速度を調整し、純粋に局所的な連携を通じて一貫性を維持します。その結果、局所的な一貫性からグローバルな秩序が生まれます。”
“データプライバシーとハルシネーションに関する懸念は、医療業界の自動化への取り組みを鈍化させていません。”
“この記事では、GeminiのようなAIモデルが、検証可能な情報の提供をどのように処理するかという興味深い側面を探求します。”
“私は、以下のような証拠を優先したパイプラインを構築しました。コンテンツは厳選されたKBからのみ生成されます。検索はチャンクレベルで再ランキングが行われます。すべての重要な文には、クリック可能な引用があります→クリックするとソースが開きます。”
“Baichuan-M3は…単に結論を生成するのではなく、重要な情報を積極的に収集し、医学的推論パスを構築し、推論プロセス中に幻覚を継続的に抑制するように訓練されています。”
“RAGは、「外部の知識（文書）を検索し、その情報をLLMに渡して回答を生成する仕組み」です。”
“プロンプトには具体的な引用句は提供されていませんが、この記事からの重要なポイントは、チャットボットが誤った情報や誤解を招く情報を生成しているかどうかを認識する方法に焦点を当てるでしょう。”
“オリジナルモデルよりも安定性とオーディオ品質を大幅に向上させるために設計しました。...これらのオーディオアーチファクトを減らすために、Sopranoをさらにトレーニングしました。”
“最初にClaude Maxの加入者に提供されるこの研究プレビューは、Anthropicのチャットボットが複雑なタスクを処理できるようにします。”
“AIの進化は凄まじく、ITのデリバリー現場では「成果物作成」と「進捗・リスク管理」を支える裏方として急速に浸透していくと思われます。”
“辞書は本来、人間が意味を一時的に固定するための道具にすぎません。しかしその形式がもたらす「客観的で中立的」という錯覚こそが、最大...”
“"AIは難関試験に受かるのに、なぜ平気で嘘をつくのか？"”
“”
“本稿では、その設計思想を 思想・数式・コード・最小検証モデル のレベルまで落とし込み、第三者（特にエンジニア）が再現・検証・反証できる形で固定することを目的とします。”
“「君の言う通りだよ！」「それは素晴らしいアイデアですね！」”
“それは幻覚を起こし、二重になり、信じられないほど聞こえる明白な間違った答えを与え、私の意見ではヤギであり、コーディング以外のタスクのための私の個人的なアシスタントであるgpt 5.2 thinking（拡張）に悪い名前を与えます。”
“"NineCube Informationの中核製品であるbit-Agentは、企業のプライベートナレッジベースの埋め込みとプロセス固定化メカニズムをサポートしています。前者は、ビジネスルールや製品マニュアルなどのプライベートドメイン知識をインポートして、自動化された意思決定をガイドすることを可能にし、後者は、検証済みのタスク実行ロジックを固定化して、大規模モデルの幻覚によってもたらされる不確実性を軽減することができます。"”
“この調査は、LLMのハルシネーションがソフトウェア開発プロセスでの使用にどのように影響するかについての洞察を収集することを目的としています。”
“"米国はベネズエラに侵攻しておらず、ニコラス・マドゥロは捕らえられていません。"”
“一部のAIチャットボットは、最新ニュースを驚くほど上手に処理できます。そうでないものも明らかにあります。”
“ユーザーは質問しています：「Claudeは長い会話でも同じことをするのでしょうか？実際にコンテキストをより良く保持するのでしょうか、それとも後で失敗するのでしょうか？無料版とPro版で実際に何か違いに気づきましたか？...また、Proプランの制限はどのようになっていますか？」”
“主な問題は、2つの矛盾するドキュメントが全く同じ信頼性スコアを持っていた場合、モデルがしばしば「勝者」を幻覚したり、判決を下すためだけに数学をでっち上げたりすることでした。”
“「ここ数日、深刻な問題を抱えています... 独自の内部知識にアクセスしたり、チャットにアップロードされたファイルに自律的にアクセスしたりすることができません... ひどい幻覚を起こし、ファイルを見る代わりに、Google Workspaceに接続します（WTF）。」”
“HaluNetは、コンテキストの有無にかかわらず、強力な検出性能と良好な計算効率を提供し、LLMベースのQAシステムにおけるリアルタイムのハルシネーション検出の可能性を強調しています。”
“この記事は、「迎合」や「幻覚」は単なるルール違反ではなく、モデルの潜在空間を歪め、System Instructions（指示）すら迂回してしまう「意味的共鳴現象」であると強調しています。 Phase 1 は、これを計算プロセスに対する「物理的制約」として整合性を実装することで対抗することを目指しています。”
“この論文は、低レベルの特徴条件付け、具体的にはDINOv2の特徴を持つFM上に構築されたSISRネットワークを導入しており、これをFeature-to-Image Diffusion（F2IDiff）Foundation Model（FM）と呼んでいます。”
“BLVSPsは多くのソフトウェア開発タスクにGenAIを使用し、生産性やアクセシビリティの向上といった利点をもたらしました。しかし、GenAIの使用には、視覚のある同僚よりも幻覚の影響を受けやすいなど、大きなコストも伴いました。”
“本論文は、Qwen2.5-VL-7Bベースラインと比較して、反事実動画におけるモデルの幻覚を24.0％相対的に改善したことを示しています。”
“PGMPフレームワークは、未知の解剖構造において最先端の方法よりも優れており、効率性と診断の信頼性において新しいベンチマークを設定しています。”
“CoHalLoは、Top-1精度0.4253、Top-3精度0.6149、Top-5精度0.7356、Top-10精度0.8333、IFA 5.73、Recall@1％Effort 0.052721、Effort@20％Recall 0.155269を達成し、ベースラインメソッドを上回っています。”
“MedKGIは、最先端の精度を維持しながら、対話効率を平均30％向上させます。”
“CogRecは、Soarをその中核的な記号推論エンジンとして活用し、LLMを知識の初期化に利用して、そのワーキングメモリにプロダクションルールを投入します。”
“複合信頼性スコア（CRS）は、安定したモデルランキングを提供し、単一の指標では見過ごされる隠れた故障モードを明らかにし、最も信頼できるシステムは精度、ロバスト性、およびキャリブレーションされた不確実性のバランスをとっていることを強調しています。”
“反事実的なハードネガティブマイニングを活用したAHAフレームワークは、モデルが厳密な音響証拠と、言語的にもっともらしい虚構を区別することを強制する高品質な選好データセットを構築します。”
“最高のプロンプトベースのLLMジェネレーターは、大幅な改善（>7％）で最先端（SOTA）のパフォーマンスを達成しましたが、それでも人間の専門家のパフォーマンスを下回っています。”
“提案されたアプローチは、標準的な自己検出方法およびSelfCheckGPTと比較して、最大16％の精度向上と20％のF1スコアを達成しています。”
“CoFi-Decは、エンティティレベルとセマンティックレベルの両方の幻覚を大幅に削減し、既存のデコーディング戦略を上回っています。”
“Low-Rank Adaptation (LoRA)を使用してファインチューニングされたMedGemma-4b-itモデルは、未調整のGPT-4の69.58％と比較して、平均テスト精度80.37％を達成し、優れた診断能力を示しました。”
“本論文は、マルチモーダル基盤モデルに基づくエージェント型認知アーキテクチャの構築、フロントエンドRTLコード生成とインテリジェント検証、アルゴリズム革新とツールオーケストレーションを特徴とするバックエンド物理設計など、これらのパラダイムをデジタルチップ設計フロー全体に適用することを詳述しています。”
“設計を推進する真の制約：2026年春までに、大規模な機関は、大規模に修復するのではなく、アクセスできないコンテンツをアーカイブまたは削除する準備をしています。”
“Gemini 3は、Gemini AppまたはブラウザのAISで使用すると、それほど優れていません。ほとんどの場合、かなり量子化されており、長時間推論せず、幻覚も多くなります。”
“「この議論はもっと裏付けが必要だ」とか「Xに関する情報源を探せ」といった修正のためのインラインコメントをドキュメントに追加すると、多くの場合、私が求めているポイントを見逃します。確かにテキストは追加されますが、必ずしも適切なテキストではありません。”
“本論文は、新しい代理損失を導入し、既存の未解決の問題を解決する、強力な非漸近的、仮説セット固有の一貫性保証を証明しています。”
“もし他に何か存在せず、本当にLLMだけなら、自信を持って間違った、より高速なGoogle検索で、心配しないでくださいと言われても、世界がどれほど改善できるのかわかりません。”
“既存のLLMが「答えてはいけない状態でも答えてしまう」問題を、構造的に「不能（Fa...”
“LLMは厳密にテキストプロセッサとして見るべきです。”
“本論文は、安全で、解釈可能で、エネルギー効率が高く、人間らしいAIを実現するために、基盤モデルは、複数の抽象度レベルで行動を、構成的生成アーキテクチャとエピソード記憶と統合すべきだと提案しています。”
“この研究は、メタデータベースのアプローチにより、ベースラインと比較して最大+7.14％の精度向上と83.12％の精度を達成できることを示しています。”