新興研究所

アシシュ・ヴァスワニ Ashish Vaswani

Essential AI

注目する理由: Transformer筆頭著作者

人事異動

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論文

論文2026-10-28

複雑なタスクの実行が可能な高効率AIモデルの開発

Nemotron 3.5 Super and Lightning: Open, Efficient Mixture-of-Experts Hybrid Mamba-Transformer Models for Agentic AI

アシシュ・ヴァスワニほか499名

何を: 研究チームは、推論、長文脈の理解、自律的なタスク実行に適したオープンなAIモデルである Nemotron 3.5 Super と Lightning を開発しました。
主な結果: Super モデルは、少ない活性化パラメータを使用しながらもソフトウェアエンジニアリングの評価で 51.78% を記録して従来のモデルを凌駕し、多様な最適化を通じて高い処理性能を示しました。
意味: 本研究は、大規模モデルの効率性と性能を同時に高め、多様な環境で実用的に活用できる可能性を示しています。AI要約

推論効率・軽量化エージェント・コーディング

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論文2026-10-07

ベースAIモデルのコーディングエージェント性能を事前に予測する方法を開発

Before They Can Solve: Predicting Post-Training Coding-Agent Performance from Base Models

アシシュ・ヴァスワニほか21名

何を: ベースAIモデルの潜在能力を評価するため、事後学習されたコーディングエージェントの成功経路を活用する3つの評価画面（スクリーン）を開発しました。
主な結果: 開発された3つの評価方法すべてが、公開モデルグループの順位を実際の性能に近く予測しました。
意味: 今後のコーディングエージェントベンチマークをベースモデル評価に活用できる可能性を提示します。AI要約

エージェント・コーディング

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論文2026-10-06

通信分野特化型AIデータとモデルを公開したOTel

OTel: Open Telco AI Datasets, Benchmarks, and Models

アシシュ・ヴァスワニほか17名

何を: 研究チームは、通信分野専用のAI学習に必要なデータセット、評価基準、そしてこれらを活用して訓練されたモデルをまとめた「Open Telco (OTel)」リソースを公開しました。
主な結果: 公開されたOTelベースのモデルは、通信データの検索、文書の再ランキング、および言語モデルの精度評価において、それぞれ93.1%、0.947、87.8%の性能を記録しました。
意味: 今回の公開は、通信分野における人工知能の研究と応力を促進する再現可能な出発点を提供します。AI要約

推論効率・軽量化

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論文2026-05-27 · arXiv.org

人工知能の学習プロセスにおける暗記と汎化の移行を追跡する診断ツールの開発

A Training-Time Diagnostic for Generalization via the Log-Alignment Ratio

アシシュ・ヴァスワニほか1名

何を: パラメータと活性化を測定する「ログ整列比率（LAR）」を活用し、人工知能がデータを単に暗記しているのか、それとも実際に学習しているのかを追跡する診断法を研究しました。
主な結果: LARは、追加の検証データなしでも、人工知能の汎化能力の変化や過学習の兆候を効果的に捉えました。
意味: 別途の検証データなしに学習過程でAIの性能を診断できるため、今後の効率的なモデル学習管理技術の発展に寄与し得ます。AI要約

学習・スケーリング

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