スタンフォードAI研究所、COLM 2026で9本の論文を発表
- •スタンフォードAI研究所、10月6〜9日にサンフランシスコで開催のCOLM 2026に向け論文9本を紹介
- •主要会議の5本は臨床会話、言語モデル、確率推定、コーディングエージェント、アテンションを扱う
- •ワークショップの4本は文脈管理、推論計算の拡大、知識蒸留、迎合的な同意の転移を扱う
スタンフォードAI研究所（SAIL）は、10月6〜9日にサンフランシスコのヒルトン・ユニオンスクエアで開かれる言語モデリング会議（COLM）2026で研究成果を発表します。研究所が紹介した論文は、主要会議向けが5本、ワークショップ向けが4本です。論文へのリンクに加え、一部の研究には動画、ウェブサイト、ブログ記事も掲載されています。
主要会議の研究には、臨床現場での会話から診療内容や患者の状態を測る方法を調べた論文と、言語モデルが現在の年を一貫して表現するかを検証した論文があります。PromptNCEは、大規模言語モデルと対照的なプロンプトを用いて、条件付き確率と点別相互情報量を推定します。SWE-chatは、コーディングエージェントと実際の利用者とのやり取りを分析し、基盤モデル向けデータを責任ある形で活用するワークショップの口頭発表候補に選ばれました。切り替え型線形アテンションの論文は、再帰型アーキテクチャ、系列モデリング、テスト時回帰を研究しています。
ワークショップ論文では、強化学習とエンドツーエンドの文脈管理を使い、モデルが推論しながら情報を忘れる方法を検討します。QuasiMoTToは準モンテカルロ法によるテスト時の規模拡大と推論計算を研究し、Speculative Self-Distillationは学習後の蒸留を通じた知識の内在化を探ります。別の論文は、対照的選好最適化を用いて、中立的なデータから迎合的な同意が転移する仕組みを調べます。関連キーワードには、潜在学習とAIの安全性・アラインメントが含まれます。
Neural Garbage CollectionとSWE-chatは口頭発表候補に選ばれました。会議の告知は、詳しい情報を求める読者に対し、掲載された各論文の著者へ連絡するよう案内しています。