Daily AI Digest

AI論文・ライブラリ・トレンドを毎日ダイジェスト。LLMs / Agents / Vision / Multimodal を中心に、注目論文の要点をスライド付きで紹介してます。

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3/3 OmniGAIA: Towards Native Omni-Modal AI Agents
音声・視覚・言語を統合したネイティブなオムニモーダルエージェント設計を提案。

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📚 Today's AI Paper Digest (2026-02-28)

本日の注目論文 3本をスレッドで紹介 👇

#AI #MachineLearning #LLM #AgenticAI

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2/3 The Trinity of Consistency as a Defining Principle for General World Models
世界モデルの一貫性を3軸で定義し、汎化可能な構成原理を提示。

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1/3 From Blind Spots to Gains: Diagnostic-Driven Iterative Training for LMMs
診断指標で弱点を特定→反復学習するDITで、マルチモーダルモデルの頑健性を改善。

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3/5 DeepImageSearch: マルチモーダルエージェントによる文脈理解型画像検索ベンチマーク。半自動構築の1000クエリでエージェント方式が直接検索を+22%上回るが、Claude 3.5でも精度はまだ低い

https://t.co/jxZ4sjwzge
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📚 Today's AI Paper Digest (2026-02-19)

本日の注目論文 5本をスレッドで紹介 👇

#AI #MachineLearning #LLM #AgenticAI

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2/5 SkillsBench: Agent Skillsの有効性を初めて体系的に検証。86タスク×7モデル×7308軌跡で、キュレーション済みSkillは平均+16.2pp向上。一方、自己生成Skillはほぼ無効（30.2%）

https://t.co/Vgd8vTWuhO
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1/5 GLM-5: from Vibe Coding to Agentic Engineering

DSAアーキテクチャ+非同期RLで、訓練・推論コストを大幅削減しながらエージェントタスクでSOTA。SWE-bench Verified 72.4%、AIME 2025 80%達成

https://t.co/j7hIPyhjyR
https://t.co/JiWqS9F7Rn

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5/5 VisPhyWorld

MLLMの物理推論能力を「実行可能シミュレーションコード生成→動画再現」で評価する初のフレームワーク。209シーンのベンチマークで最新MLLMは意味理解に優れるが物理ダイナミクス再現に課題が残ることを実証

https://t.co/fARgwX8e30
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📚 Today's AI Paper Digest (2026-02-18)

本日の注目論文 5本をスレッドで紹介 👇

#AI #MachineLearning #LLM #Multimodal

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4/5 InnoEval

LLM時代のアイデア大量生成に対応する研究アイデア評価FW。6種の異種情報源からの深層知識検索とペルソナ合議評価を統合しNeurIPS25/ICLR25ベン��マーク全タスクでSOTA

https://t.co/PSeuqBk6mn
https://t.co/mr8Ggju2jt

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3/5 DeepImageSearch

画像検索を「独立マッチング」から「コーパスレベル文脈推論」へ再定義するエージェント型パラダイム。DISBench（122クエリ・109K枚）で最高モデルGPT-5.2でもEM=28.7の難タスク

https://t.co/jxZ4sjwzge
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2/5 Embed-RL

EmbedderがReasonerのCoT生成を強化学習で最適化する分離型フレームワーク。マルチモーダル手がかり統合のT-CoTでMMEB-V2にと68.1（+3.6 vs SOTA）を達成

https://t.co/Qk0NLxSKU8
https://t.co/zsaSShNwse

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1/5 CoPE-VideoLM

ビデオコーデックのモーションベクトル+残差をΔ8トークンで直接エンコードし、トークン使用量93%・TTFT 86%削減しつ14種ベンチマークで同等以上の精度

https://t.co/IVsWQL5Eez
https://t.co/q2Sfst0Udo

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5/5 MuRGAt — マルチモーダルLLMの出力を事実レベルでソース帰属する初のベンチマーク。画像+テキスト+表の複合入力からの推論で、各主張がどのソースに基づくかを検証可能に

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https://t.co/ZMlNKENDfC

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📚 Today's AI Paper Digest (2026-02-16)

本日の注目論文 5本をスレッドで紹介 👇

#AI #MachineLearning #LLM #AgenticAI

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4/5 INTENT — 予算制約下でLLMエージェントのツール使用を最適化。「意図」を先に計画してから実行する推��時プランニングで、コスト効率の良いマルチステップタスク解決を実現

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https://t.co/0Ow8mNOAWf

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3/5 ABot-N0 — 5つのナビゲーションタスクを統一するVLA基盤モデル。LLM認知ブレイン+Flow Matchingアクションエキスパートの階層アーキテクチャでPoint-GoalからPerson-FollowingまでGrand Unification

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https://t.co/0SQQx5RkuJ

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2/5 EgoHumanoid — 一人称視点の人間デモからヒューマノイドの歩行+操作を学習する初のVLAフレームワーク。ロボットデータなしで実世界の多様な環境でのloco-manipulationを実現

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https://t.co/YM1pTgfYqd

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1/5 Thinking with Drafting — MLLMの「見るだけ」と「描くだけ」の精度パラドクスを解消。光学的解凍（Optical Decompression）で視覚入力を論理再構築。LaTeX/TikZ生成で図表の数学的正確性を保証

https://t.co/Bpym3QUKmd
https://t.co/sjX3idrDas