📝旅先でふと思いついたことから、72時間かからずにメキシコ政府から返事が来るまで進んだ、AIエージェントの話がおもしろい GoogleのエンジニアのPietro Miottiさんが、自分のブログに日記の形でまとめていた 10月18日、ペルーを旅行中に「マチュピチュを見つけた探検家が今の道具を持っていたら」と考え、Gemini・ChatGPT・Claude・Grokに相談すると、どれも「ライダー(レーザーで森の下の地面を測る技術)」と答えた ペルーは公開データが少ないので、公開のライダーが多いマヤの地域に切り替え、その夜エージェントに分析を頼んで寝た 10月19日の朝には、村や建物らしい形がたくさん見つかっていた 約1,200km²分のライダーを画像にして、48体のエージェントが決められた手引きどおりに1枚ずつ見ていった 特別なモデルや分類器は使っていない さらに文献と記録を調べさせると、登録のない大きな集落が1つ残った 崖のふちにある丘の上で、ならされた広場、高さ8〜12m以上の楕円形のピラミッド、中庭、貯水池かもしれないくぼみがあった 10月20日に報告書を直してスペイン語にし、木ではなく地面の形かを生の点群でも確かめて、メキシコの国立人類学歴史研究所(INAH)へ送った 10月21日、その場所に登録された遺跡はないという返事が来た ただし11月11日の追記で、2025年の論文にすでに載っていたことが分かったそう エージェントが文献を調べたときに見落としていて、発見ではなく「再発見」だった pietromiotti.com/latest/maya…
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東京科学大学では、AIだけのチームが量子の実験を最初から最後までやり切っていた xitter.twitterapi.xyz/tetumemo/status/211774…
📝東京科学大学で、AIだけのチームが量子の実験を最初から最後までやり切った AIDBさんの紹介と論文によると、役割はこう分かれていた ・提案役:研究テーマの案を出す(GPT-5.6) ・教授役:案を審査して、理論を組む(GPT-6 Pro) ・計算役:スパコンTSUBAME 4.0で検算する(Codex上のGPT-6 Astra) ・実験役:装置を直接操作する(Claude Code上のClaude Fable 5) ・マネージャー役:書類を回して、各役をつなぐ(Claude Opus 5) ・査読役:別の目で結果を審査する 人間がやったのは、装置の組み立てと、安全装置の設定 そのうえで、必要な校正の回数についての新しい法則を1つ導き、実験で確かめた 仕組みは「Auctopus」としてオープンソースで公開されている xitter.twitterapi.xyz/ai_database/status/211…
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Googleの研究者らは、研究から論文までAIだけで回す「ScientistTwo」も出していた xitter.twitterapi.xyz/tetumemo/status/211992…
📝Googleの研究者らが、問題を渡すと研究から論文、査読のまねごとまでAIだけで回す「ScientistTwo」を出していた CrazyShyytさんが「博士課程を終わらせるかもしれない論文」として紹介していたので、論文と公式ページを確かめた ・Google Cloud AI Researchなどの研究者による論文で、9月にarXivで公開 ・人が問題を決めると、今の最高手法の確認、仮説づくり、実験、どこが効いたかの検証、論文の執筆まで、複数のAIが分担して進める ・最後にAIの査読役と反論役が原稿を直し、提出できる水準かを判定する ・ICLR、ICML、NeurIPSの論文から取った107問のうち86問で、人の最高成績を上回った(平均25.2%の改善) ただ、論文の質の評価はAIの査読ツールによるもので、本物の学会で採択されたわけではない点は押さえておきたい xitter.twitterapi.xyz/CrazyShyyt/status/2119…
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AIが科学の「モデルづくり」に入りはじめている、というAnthropicのブログも読みごたえがある xitter.twitterapi.xyz/tetumemo/status/211899…
📝AIが科学の「モデルづくり」そのものに入りはじめている、というAnthropicのブログが読みごたえあった テュービンゲン大学などの研究者3人による寄稿で、テーマは科学的モデリング これまで科学者は、モデルの式を自分で書き、いくつもの候補を比べながら、どれがデータを説明できるかを確かめてきた ここに今、LLMを使ったエージェントが入ってきている データとシステムの説明を渡すと、エージェントがモデルをコードとして書き、動かし、パラメータを合わせ、データと比べて書き直す しかも1つの正解を返すのではなく、データに合う複数のモデルを「分布」として返せるのがポイント すべての候補が共通して持つ特徴は、データが支持している可能性が高い 候補同士で食い違うところは、次に実験すべき場所になる 一方で、モデルが何を意味するのかを解釈する部分は、3つの工程の中でいちばんAIに任せにくいと書かれていた 答えを出すAIから、考える材料を広げてくれるAIへ、という流れがおもしろい xitter.twitterapi.xyz/AnthropicAI/status/211…
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OpenAIのAIが、数学・計算機科学・物理で3つの「発見」をしたという発表もあった xitter.twitterapi.xyz/tetumemo/status/211537…
📝OpenAIのAIが、数学・計算機科学・物理で3つの「発見」をしたと発表した しかも出し方が3つとも違う OpenAIの発表(10月26日) ・数学:1991年に提案された「局所平滑化予想」をすべての次元で証明。これでKakeya予想なども全次元で解けることになる。AIの出力と、Lean(証明をコンピュータで確かめる言語)の証明を公開 ・計算機科学:多くの論文が前提にしてきた「指数時間仮説(ETH)」が偽だと示した。Leanでも確認済み。この仮説を最初に提案した研究者を含むグループが、検証と解説を担当 ・物理:量子色力学(QCD)などの場の量子論が数学的に存在することの証明。ミレニアム懸賞問題の一部にあたるYang–Mills理論の存在も含む。2004年にノーベル物理学賞を受けたDavid Grossさんが率いるグループが担当し、資料の公開は先送り OpenAIは、この発見の学術的な手柄は求めないとしている 専門家のグループは参加も自由で無報酬、結論も独立 検証と解説はまだこれから でも「AIが出した結果を、人間の専門家がどう理解するか」の進め方まで含めて発表しているのが新しいと思う xitter.twitterapi.xyz/gdb/status/21148370594…

Nov 11, 2026 · 10:15 PM UTC

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