#論文

LZ実験が9月1日に天童のTeVPA 2026で報告した248 keVの原子核反跳1事象は、既知の背景で説明できる確率0.5%の大域2.6σで発見基準の5σには遠い。翌朝までにarXivへ出た解釈論文5本のうち3本が約1 TeVのヒッグシーノに集中した理由と、LZ側が検討した背景候補を論文本文から整理した。

華南師範大学のグループがScience Advancesで、単一光子の測定から141万9857経路の確率振幅を復元して、経路積分の前提になっている2つの仮説を初めて直接検証した。経路積分を扱ったことがない自分向けに、エネルギー保存則と二重スリットから「矢印の足し算」で仮説IとIIを組み立て直し、忠実度94%台とばらつき17.4%という数字の読み方まで書いた。

McCoy、Soulos、Linzen、SmolenskyのarXiv論文は、GPT-OSSの全層・全入力トークンの隠れ状態をテンソル積表現という閉じた式で作り直し、算術・論理・コード・言語の6タスクで本体の答えがほぼ変わらないことを示した。7つのLLMのピリオド位置の実験、役割を書き換える介入の成功率、足し算だけの解釈と何が違うのかを確かめた。

arXivのLarge Emotional World Modelは、動画に映る人物の感情を7クラスのラベルとして予測し、それを条件にして次の状態を予測する。要旨の45.72%や6.10%がどのベンチマークのどの比較から出た数字なのか、データセットの効果と感情機構の効果を分けて調べた。

QwenチームのGated Attention論文を読み解く。SDPA出力にヘッドごとのシグモイドゲートを掛けるだけで先頭トークンへのAttentionの集中が46.7%から4.8%に落ちる。その理由と、Qwen3-Next全体での使われ方まで。

arXiv論文「One Developer Is All You Need」を読んだ。Itaú Unibancoでベテラン1人がAI4役割を使い4人チーム18週間分の開発を9週間で完了。速くなったのはコーディングではなく工程間の待ち時間で、コードベース熟知のベテラン前提という限界も整理する。

arXiv:2604.27707の主張を、CTXやOCR-Memoryのような検索系メモリと並べて読む。RAG、vector store、scratchpadは便利な検索棚だが、経験からルールを重みに畳み込む学習とは別物だ。

arXiv:2605.03723の人間・LLM共著テキスト分割手法をM1 MaxとQwen3-8B-Baseで動かした。重み付きCUSUMは標準Pythonで動くが、生log-likelihoodだと人間文単独でも境界が量産される。

GPT-4o、Gemini 2.5 Pro、DeepSeek-V3.1を対象に、要約から全文展開するファインチューニングで著作権書籍の逐語再現が増えると報告したarXiv論文を読んだ。

arXiv:2604.26622のOCR-Memoryを読んだ。エージェントの長い実行履歴を画像化し、Set-of-Markで該当箇所だけ選ばせ、元ログから逐語テキストを戻すメモリ方式だ。

arXivに出たTRACERは、LLM分類エンドポイントの入出力ログをそのまま訓練データに転用し、parity gateで合格した領域だけ軽量な代理モデルに差し替えて推論コストを下げる仕組みだ。77クラスの意図分類で83〜100%、150クラスでは100%のトラフィックを代理モデルが吸収できることを示した一方、NLIタスクでは「配備不可」と正しく拒否した挙動が面白い。

exp(x) - ln(y) という1つの二項演算子と定数1だけで、四則演算・三角関数・対数・円周率まで表現できるという論文を読んだ。NANDゲートの連続数学版という触れ込みだが、実際どこまで使えるのか調べた。