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#拡散モデル

AI・機械学習
2026年8月26日 07:56
Isometric visualization of a multi-agent 3D world generation system showing interconnected nodes coordinating to build layered terrain, structures, and environmental elements with network connections between agents

WorldClaw エージェンティック3Dオープンワールド生成のスケーリング

WorldClawは単一の生成モデルから、3Dワールド作成に特化した複数エージェント・システムへの転換を示しています。単一パスの推論で完全に一貫したワールドを生成するのではなく、このシステムは異なるサブタスクに対応する専門化されたエージェントを配置します。地形形成、アセット配置、環境の一貫性、空間的コヒーレンスがそれぞれのエージェントの役割です。

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AI・機械学習
2026年4月28日 09:55
Abstract visualization of three mathematical concepts—transformer attention, diffusion maps, and magnetic Laplacians—converging into a single unified geometric structure represented by a glowing manifold with flowing gradients and interconnected patterns

ディフュージョンとアテンションの接続

トランスフォーマー、ディフュージョンマップ、磁気ラプラシアンは、従来、異なる数学的対象として、独立した理論的基礎を持つものとして扱われてきました。しかし最近の理論的研究——特に最適輸送と幾何学的深層学習の領域で——これらが共通の基礎構造から生じることを示唆しています。その構造とは、ソフトマックス前のクエリ・キースコアから構成されたマルコフ幾何学です。この接続には実践的な意味があります。

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AI・機械学習
2026年1月26日 04:02
Split visualization comparing autoregressive and diffusion language model architectures, showing sequential token generation on the left versus iterative refinement process on the right, with security vulnerability indicators in the center

拡散LLMに対するGCG攻撃

拡散言語モデル(LLaDA)に対するGCG攻撃の有効性を分析。自己回帰モデルとは異なる脆弱性表面を持つ拡散LLMのセキュリティ評価と、勾配ベース最適化による敵対的プロンプト生成手法を解説。

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