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AI & Enterprise
KAIST、実行可能解を導く強化学習「RL-SPH」を開発
KAISTは、外部の最適化プログラムに依存せず、現実の制約条件を満たす計画を導く強化学習技術「RL-SPH」を開発した。物流や生産計画などの整数線形計画で、全ベンチマークにおいて実行可能解を見つけたという。
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KAIST、LLMの脆弱性を突く攻撃タイプを7倍多く発見する検証技術
KAISTは、LLMの安全性を検証するレッドチーム用フレームワーク「Stable-GFlowNet」を開発した。実験では既存手法の約7倍に当たる134種類の攻撃タイプを見つけ、高い攻撃成功率も維持した。
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KAIST、LLMの安全性を損なわないファインチューニング技術を開発
KAISTは、LLMのファインチューニングで安全性が低下する課題に対し、「Buffer-and-Reinforce」学習フレームワークを開発した。性能を維持しつつ、危険な応答率を約8%に抑えたという。
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Team Naver、ICML 2026でAI研究成果を公開
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Dinotisia、KVキャッシュ圧縮技術「STAR-KV」の論文・ソースコード公開
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SK shieldus、AI研究論文がICML 2026（International Conference on Machine Learning）に採択
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Enhance、3国際会議で論文3本採択
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SK Telecom、ICLR 2026で「真の嗜好」推定の推薦AIの論文
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SK Telecom、推薦AIの研究成果をAAAI 2026で口頭発表