大量のデータから学習する大規模言語モデルは、人間が直接設計したアルゴリズムとは異なり、学習の過程で独自に問題解決の戦略を獲得しますが、それらの戦略は開発者にとっても不可視であり、モデルがどのように出力を生成しているのかを理解するのは困難です。Anthropicは、同社が開発した大規模言語モデル・Claudeの「思考の軌跡」を可視化するための新たな研究成果をまとめた論文を複数発表しました。 Tracing the thoughts of a large language model \ Anthropic https://www.anthropic.com/research/tracing-thoughts-language-model Circuit Tracing: Revealing Computational Graphs in Language Models https://tra
【プレスリリース】クレオール言語が広がる条件を理論的に解明 ―新しい言語はどんな時に誕生するか― | 2024年度 | 国立大学法人 総合研究大学院大学
中野 来喜 1,2 、 大槻 久 2 1 総合研究大学院大学 先端学術院 先端学術専攻 統合進化科学コース 2 総合研究大学院大学 統合進化科学研究センター 研究概要 集団に複数の言語が存在する時に、そこで最終的にどんな言語が話されるようになるのかという問題は、言語学や他分野からも注目を集めてきました。このような場合に、二つの言語が混合して新しい言語が生じ母語として定着することがあります。このようにしてできた言語をクレオール言語(1)と呼びます。 これまでの数理モデル(2)を用いた理論研究では、二つの異なる言語が出会った場合、集団内で多数派を占める側が話す言語や、社会的地位が高い側が話す言語が、最終的に集団に定着することが分かっていました。 しかし、クレオール言語がどのように社会に広まり話されるようになったかは、未だに議論が続いている問題です。集団の中で初期に生じた少数のクレオール話者が、
言語能力の起源
言語能力の起源に関する研究（Miyagawa et al., 2025）が公表されました。本論文は、おもにSNP（Single Nucleotide Polymorphism、一塩基多型）に基づく現代人のゲノム研究を参照し、現代人の各地域集団の最初の推定分岐年代（135000年前頃）から、遅くともその年代までに現生人類（Homo sapiens）系統には言語能力が備わっていた、と推測しています。ただ、現生人類の形成過程自体がかなり複雑かもしれず（Ragsdale et al., 2023）、その後の各地域集団への分岐も、複雑な混合を伴うものだった可能性は高そうなので（Fan et al., 2023）、現代人の各地域集団の最初の分岐年代を正確に推定すること自体に、かなりの難しさがあるとは思います。現代人の言語能力と共通する認知能力の少なくとも一部は、ネアンデルタール人（Homo neand
大量のデータから学習する大規模言語モデルは、人間が直接設計したアルゴリズムとは異なり、学習の過程で独自に問題解決の戦略を獲得しますが、それらの戦略は開発者にとっても不可視であり、モデルがどのように出力を生成しているのかを理解するのは困難です。Anthropicは、同社が開発した大規模言語モデル・Claudeの「思考の軌跡」を可視化するための新たな研究成果をまとめた論文を複数発表しました。 Tracing the thoughts of a large language model \ Anthropic https://www.anthropic.com/research/tracing-thoughts-language-model Circuit Tracing: Revealing Computational Graphs in Language Models https://tra
寄生蜂類は、非寄主昆虫にも産卵することがあり、これはアクシデントだと見なされてきました。しかし今回、非寄主昆虫に産卵した場合でも、それに別種の蜂が同時に産卵すると、寄生が成功しうることを発見し、この寄生様式を「海賊的寄生（pirate parasitism）」と名付けました。 寄生蜂類は、寄主となる節足動物の体に雌成虫が産卵すると、子は寄主（宿主）の体に寄生して成長し、最終的に寄主を殺して成虫になります。寄生蜂の雌成虫は、複雑な環境の中で適切な寄主を探し出して産卵しますが、しばしば寄主と同所的に生息する非寄主昆虫（寄主として利用できない昆虫）にも産卵することが知られています。この時、非寄主に産卵された子は寄主の免疫によって殺されるため、このような非寄主への産卵はアクシデントであり、非適応的な行動だとされてきました。 今回、寄生蜂の一種であるカリヤコマユバチが、非寄主であるクサシロキヨトウ幼
AI企業のAnthropicは、大規模言語モデル（LLM）の内部動作を可視化する革新的手法を開発し、AIが前もって計画を立て、言語を超えた概念空間で思考し、時に嘘をつくという驚くべき発見を発表した。この研究はAIの「ブラックボックス」問題に光を当て、「AIの生物学」という新たな科学分野の扉を開き、AIシステムの透明性と安全性向上への重要な一歩となる。 AIの内部を覗く新技術「回路トレース」が明らかにした驚きの発見 GPT-4oやClaude、Geminiといった現代のLLMは、文章作成、コーディング、研究支援など、目覚ましい能力を発揮する。しかし、その能力がどのようにして生まれるのか、特定の応答に至るまでに内部で何が起きているのかは、開発者自身にとっても依然として謎が多い。「ブラックボックス」と呼ばれるこの問題は、AIの挙動を予測・制御し、安全性を確保する上で大きな障壁となっている。 今回
新型コロナウイルス感染症（COVID-19）治療薬 エンシトレルビル フマル酸の COVID-19予防におけるFDAへのローリング・サブミッションの開始について
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寄生蜂による非寄主昆虫での寄生を成功させる「海賊的寄生」様式を発見 | 生物・環境 - TSUKUBA JOURNAL
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