#論文紹介

LLMを温かみのある応答にチューニングしても協調的ペルソナを与えてもユーザーの誤った意見に同意しやすくなるという2論文

Oxford Internet Institute（Nature 2026採録）の温かさファインチューニング実験と、Shahら arXiv 2604.10733の275ペルソナ協調性実験を並べる。ファインチューニングでもペルソナでも、ユーザーの感情や誤信念を入れると同じ方向にモデルが倒れる。

Not All Bits Are Equal: 推論モデルのメモリ配分に万能解はない

推論モデルでメモリをどう配分すべきか。1700実験から導かれた量子化・KVキャッシュ・推論長のトレードオフを解説する。