AI-Human Co-Improvement
[Paper Note] AdaBoost Does Not Always Cycle: A Computer-Assisted Counterexample, Erik Y. Wang, arXiv'26, 2026.04
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#MachineLearning #Proofs Issue Date: 2026-04-11 GPT Summary- 全探索型 AdaBoostが有限のサイクルに収束するかという問題に対し、計算機支援で反例を構成。ブロック積ガジェットを用い、周期2の軌道を共有する因子が無理数的な支配的固有値を持つことで、最終的な周期性を排除。主張は有理数算術で証明され、GPT-5.4 ProとClaude Opus 4.6との共同開発によるもの。 Comment
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[Paper Note] OmniScientist: Toward a Co-evolving Ecosystem of Human and AI Scientists, Chenyang Shao+, arXiv'25, 2025.11
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#NLP #AIAgents #ScientificDiscovery #read-later Issue Date: 2026-01-03 GPT Summary- OmniScientistは、AI科学者が科学研究の社会的・協力的側面を考慮できるように設計されたフレームワークである。これにより、データ基盤や文献レビュー、実験自動化、科学的執筆、査読を含むエンドツーエンドの自動化が実現される。OmniScientistは、引用ネットワークや協力研究プロトコル、オープン評価プラットフォームを通じて人間の科学システムをシミュレートし、持続可能なイノベーションエコシステムを育成する。 Comment
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全自動ではなくうまくhuman-in-the-loopするのは良い方向性に思える。2025年中に全部自動で良い感じに処理します系のエージェントがだいぶ使いづらいことが見えてきたので（ように感じる）ので、今年はこういう研究が増えそうな予感だが、果たして。
関連:
- [Paper Note] AI & Human Co-Improvement for Safer Co-Superintelligence, Jason Weston+, arXiv'25, 2025.12
[Paper Note] AI & Human Co-Improvement for Safer Co-Superintelligence, Jason Weston+, arXiv'25, 2025.12
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#NLP #SelfImprovement Issue Date: 2025-12-05 GPT Summary- 自己改善を追求するAIの目標は魅力的だが危険も伴い、実現には時間がかかる可能性がある。本研究では、人間の研究者とAIが協力して共生型超知能を実現する共進化の最大化を提案する。AIが人間と共に研究を進めることで、AI研究を加速し、双方にとって安全な超知能を提供することを目指す。人間の研究改善をループに組み込むことで、より迅速かつ安全な達成が可能になると考える。 Comment
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arXivにアップロードされた模様:
Vibe physics: The AI grad student, Anthropic, 2026.03
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#Article #NLP #LanguageModel #AIAgents #Blog #ScientificDiscovery #Physics #Human-in-the-Loop Issue Date: 2026-03-25 Comment
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