[en] Added Add GPT-5.5 model support for OpenAI Codex subscription users. Fixed Remove hardcoded "What’s New" fallback items in webview; only remote-configured welcome banners are shown. Changed Improve cl
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AI要約 本論文は、エージェント間のコミュニケーションを通じて数学的推論が創発するかを評価する新しいテストを提案する。単独での問題解決ではなく、二者の協調による数学的概念の伝達能力に焦点を当てている。
EN This paper proposes a new test for evaluating emergent mathematical reasoning in agent-to-agent communication, focusing on cooperative transmission of mathematical concepts between two parties rather than solo problem-solving.
og AI要約 医用画像処理ワークフローを適応的かつ再現可能にするため、アーティファクトベースのエージェントフレームワークを提案する論文。エージェントが処理過程の成果物を介して連携し、柔軟なパイプライン構築と再現性確保を両立する仕組みを示す。
EN This paper proposes an artifact-based agent framework for medical image processing, where agents coordinate through shared artifacts to enable adaptive workflow construction while ensuring reproducibility of the processing pipelines.
og AI要約 MolClawは、創薬における分子の評価・スクリーニング・最適化を自律的に行うエージェントで、階層的なスキル構造を採用している。複雑な分子設計タスクを分解し、ツールを組み合わせて実行することで、効率的な薬剤候補探索を実現する。
EN MolClaw is an autonomous agent with hierarchical skills designed for drug molecule evaluation, screening, and optimization. It decomposes complex molecular design tasks and orchestrates specialized tools to enable efficient drug candidate discovery.
og AI要約 本論文は、社会科学論文を読み込み実装コードを自動生成して結果を再現するエージェント型LLMシステムを提案する。複数の公開論文で検証し、再現性検証や研究自動化への有効性を示した。
EN This paper introduces an agentic LLM system that reads social-science papers and autonomously writes code to reproduce their results, demonstrating effectiveness across multiple published studies for replication and research automation.
og AI要約 本論文は、AIを活用した研究の信頼性と再現性を担保するための新しい出版認証フレームワークを提案する。従来の査読プロセスを補完し、AI使用の透明性や検証可能性を確保する仕組みを示している。
EN This paper proposes a certification framework for AI-enabled research publications, aiming to complement traditional peer review by ensuring transparency, reproducibility, and verifiability of AI usage in scholarly work.
EN arXiv:2604.22080v1 Announce Type: new Abstract: LLM-based agents are rapidly being adopted for scientific data analysis, automating tasks once limited by human time and expertise. This capability is o
EN arXiv:2604.22085v1 Announce Type: new Abstract: The transition from stateless language model inference to persistent, multi session autonomous agents has revealed memory to be a primary architectural
EN arXiv:2604.22119v1 Announce Type: new Abstract: As reasoning capacity and deployment scope grow in tandem, large language models (LLMs) gain the capacity to engage in behaviors that serve their own ob
EN arXiv:2604.22273v1 Announce Type: new Abstract: Iterative self-correction is widely used in agentic LLM systems, but when repeated refinement helps versus hurts remains unclear. We frame self-correcti
EN arXiv:2604.22411v1 Announce Type: new Abstract: Even when decoding with temperature $T=0$, large language models (LLMs) can produce divergent outputs for identical inputs. Recent work by Thinking Mach
EN arXiv:2604.22428v1 Announce Type: new Abstract: Predicting individual cognitive decline in Alzheimer's disease (AD) is difficult due to the heterogeneity of disease progression. Reliable clinical tool
EN arXiv:2604.22436v1 Announce Type: new Abstract: The rapid growth of AI agent ecosystems is transforming how complex tasks are delegated and executed, creating a new challenge of identifying suitable a
EN arXiv:2604.22446v1 Announce Type: new Abstract: Individual agent capabilities have advanced rapidly through modular skills and tool integrations, yet multi-agent systems remain constrained by fixed te
EN arXiv:2604.22452v1 Announce Type: new Abstract: Collective intelligence refers to the ability of a group to achieve outcomes beyond what any individual member can accomplish alone. As large language m
EN arXiv:2604.22455v1 Announce Type: new Abstract: A core component of any AI-Augmented Business Process Management System (ABPMS) is the process frame, which gives the system process-awareness and defin
AI要約 Sakana AIが発表し、ICLR 2026に採択された論文「String Seed of Thought: Prompting LLMs for Distribution-Faithful and Diverse Generation」
AI要約 はじめに こんにちは、uchiです。株式会社ビズリーチのAI Product Studio（以下、APS）でエンジニアをしています。APSは2026年2月に新設された組織で、「AIでプロダクト創出を常態化する」をミッションに、現在はAIを前
AI要約 はじめに AI エージェントが期待通りに動かないとき、問題はモデルではなく ハーネス にあることが多いです。 ハーネスエンジニアリングは、AI エージェント全体のインフラストラクチャ ── ガイド、ツール、メモリ、エラーハンドリング ──
AI要約 AIソフトウェア設計の本質的な難しさ ― 目的達成プロセスの無限性と設計パターンの未確立 ― 1. はじめに AIを活用したソフトウェアを設計するとき、開発者が直面する根本的な問題がある。それはある目的を達成するためのプロセス（手順・ツール
AI要約 はじめに 過去記事① では DGX Spark で Gemma 4 と Qwen 3.5 をベンチマークし、前回記事 では Qwen 3.6 への世代交代を検証しました。Qwen 3.6 では Thinking モードの品質劣化が解消され、
AI要約 はじめに badlogic/pi-mono を見たとき、最初は「AI コーディングエージェントがまた1つ増えた」と思いました。 リポジトリを追うと印象が変わります。pi-mono の強みは、Claude Code や Codex CLI の
AI要約 Cursorを使い始めてから、もう「AIなしで開発してた頃どうやって生きてたんだろ」状態になっている。コード補完もリファクタも、もはや当たり前すぎて逆に感謝も忘れてきた。 で、そうなると欲が出てくる。 「ブラウザ側もAIに任せられんの？」
EN As growth slows, Truecaller is leaning on subscriptions, business services, and new features to sustain momentum beyond India.
AI要約 こんにちは、普段から短い動画を趣味で作っている者です。スマホで撮った日常のクリップに少し手を加えるだけで、印象がかなり変わることに気づき、最近AIを使ったエフェクトをいくつか試してみました。特にAir Element EffectとFire
AI要約 前回の「5社の解釈を並べてみた」では、ハーネスエンジニアリングの定義がプレイヤーによってバラバラだという話をしました。 ありがたいことに、あの記事にたくさんの反応をいただきました。正直118 Likeは自分でも驚きましたが、人間は予想外の成
AI要約 松尾研究所シニアデータサイエンティストの太田です。普段はLLMの事後学習に関するプロジェクトに携わっています。 現在松尾研究所では各種業務をメンバーに代わって自律的に代行するパーソナルエージェントの社内開発に取り組んでいます。この記事ではそ
AI要約 AIが書いた記事の捏造をどう防ぐか: 虚偽フィルターの設計思想と運用 AI技術の進化に伴い、AIが生成したコンテンツはますます一般的なものになっています。しかし、その一方で、AIが書いた記事の信憑性や真実性に対する懸念も高まっています。特に
AI要約 LLMアプリケーション、特にRAG（Retrieval-Augmented Generation）や自律型エージェント（Autonomous Agents）の設計において、非常に多くの開発チームが陥る罠があります。 それは、「ベクトルデータ
AI要約 ! この記事は CodeSensei というAI学習SaaSの開発・運用を通じて学んだ、いちばん大きい反省の記録です。 未経験から独学2ヶ月でSaaSをローンチした記録は 母艦記事 にあります。 はじめに 2026年4月15日に CodeS
AI要約 はじめに DatabricksのMosaic AIプラットフォームは、AIエージェントの開発・評価・デプロイ・モニタリングを統合的に管理するフレームワークを提供しています。 本記事では、公式ドキュメントやブログ記事を基に、エージェントのライ