ファインチューニング– tag –
-
SidetradeがCFO向けにエージェントAIフレームワーク「SAFE」を発表、機密データの安全な管理を実現
Sidetrade フランス 概要 Sidetradeは、CFO向けの主権的エージェントAIフレームワーク「SAFE（Sidetrade Agentic Framework for Enterprise）」を導入しました。SAFEは、財務部門が機密顧客データを安全に管理し、Order-to-Cash（受注から現金化まで）ワー... -
大規模言語モデルが化学合成プロトコルを自動生成、材料製造の「ラボから工場へ」のギャップを橋渡し
MDPI スイス 概要 本レビューは、材料の特性予測を超え、製造可能性の課題に取り組むAI駆動型の合成・製造戦略に焦点を当てています。大規模言語モデル（LLM）が化学を言語翻訳タスクとして捉え、合成手順を直接生成する可能性を議論しています。LLMが創造... -
MACE基盤モデルをファインチューニングし、420種Al-MOFの水吸着をDFT精度で予測する転移可能MLPを開発
ACS Publications アメリカ 概要 本論文は、MOF（金属有機構造体）における水吸着の挙動を高い精度で予測するため、MACE基盤モデルをファインチューニングした転移可能な機械学習ポテンシャル（MLP）の開発に成功しました。420種類に及ぶAl-MOFの広範なデ... -
MACEとSevenNet、材料特化型MLIP構築におけるデータ効率を評価：2,000AIMD構成データでab initio精度を達成
arXiv 国際 概要 材料特化型機械学習原子間ポテンシャル（MLIP）をユニバーサルMLIPからファインチューニングする際、第一原理計算（AIMD）データの必要量が定量化されました。研究結果では、2,000のAIMD構成データがあればab initio精度を達成できる堅牢... -
River AI、個人向けAIスタック開発でNVIDIA・AMDなどから$11億を調達
Menlo Times アメリカ 概要 個人向けAIの新しいスタックを開発するスタートアップRiver AIは、General CatalystとAMP PBCが主導し、NVIDIAとAMD Venturesが戦略的投資を行う形で、シードとSeries Aラウンドで合計11億ドルを調達しました。この資金は、ユー... -
2026年7月、Llama 3などオープンソースLLMがプロプライエタリモデルに匹敵する性能を示し、カスタマイズ性と柔軟性で注目集める
LLM Stats 不明 概要 2026年7月、オープンソースの大規模言語モデル（LLM）が目覚ましい進歩を遂げ、Llama 3、Mistral、Qwen、DeepSeekなどのモデルが多くのベンチマークでプロプライエタリな代替モデルに匹敵する性能を示しています。これらのオープンソ... -
普遍的機械学習原子間ポテンシャル（uMLIPs）のファインチューニング戦略、「反復ファインチューニング」が安定・高精度モデルを生成
PubMed 概要 普遍的機械学習原子間ポテンシャル（uMLIPs）のファインチューニング戦略に関する研究で、「反復ファインチューニング」がドメイン外タスクにおいて安定した分子動力学シミュレーションと高精度なモデルを生成することが示されました。uMLIPs... -
ユニバーサルMLIPのバイアスと反復的ファインチューニングがMDシミュレーションの精度を向上
(情報元不明、論文要旨の可能性) 不明 概要 ユニバーサル機械学習分子間ポテンシャル（uMLIP）は周期表全体への適用可能性で注目されるものの、ドメイン外タスクで高い予測精度を得るにはファインチューニングが必要です。本研究では、uMLIPのバイアスが分... -
Meta FAIRとスタンフォード大学の研究者がUMAモデルのファインチューニングによりWS2の酸素プラズマ相互作用を高精度シミュレーション
arXiv アメリカ 概要 Meta FAIRとスタンフォード大学の研究者は、ユニバーサル機械学習原子間ポテンシャル（MLIP）であるUMAモデルをWS2の酸素プラズマ相互作用に特化してファインチューニングすることに成功しました。この研究は、プラズマ-表面相互作用... -
アクティブラーニングがMACE-MP-0基盤MLFFのファインチューニングを最適化し、少ないデータで完全データ精度を達成
arXiv 国際 概要 この研究は、機械学習力場（MLFF）のトレーニングにおいて、より少ないラベルデータで完全なデータ精度を達成する革新的な手法を提示しました。特に、MACE-MP-0のような基盤MLFFのファインチューニングにアクティブラーニング戦略を適用す... -
UniFFBench、6つのEGraFFアルゴリズムの汎用ML力場を実験データで厳格評価し、システム固有ファインチューニングの重要性を実証
ResearchGate 国際 概要 新たに発表された研究「UniFFBench」は、NequIP、Allegro、BOTNet、MACEなど6つの主要なEGraFFアルゴリズムにわたる汎用機械学習ポテンシャル（uMLIP）の厳格な評価を、実験測定基準に基づいて実施しました。このベンチマークは、2... -
新規Generative Solvent Design System (GSDS)がアルカリ金属バッテリー向け電解質候補をde novo設計、発見を加速
ACS Nano アメリカ 概要 ACS Nanoに発表された研究で、Generative Solvent Design System (GSDS)が充電式バッテリーの溶媒をde novo設計する能力を示しました。このシステムは、グラフベースの深層分子生成器と機械学習による特性予測器を統合し、バッテリ... -
arXiv論文、ML力場トレーニングで少ないラベル数でもフルデータ精度を達成するデータ選択戦略を実証
arXiv 国際 概要 本論文は、機械学習力場（MLFF）のトレーニングとファインチューニングにおけるデータ選択の重要性を詳細に調査し、LLPR（Least-Likely to Predict Region）のようなアクティブラーニング戦略が、より少ないラベル数でフルデータ精度を達... -
Ca-Fe-Ni三元系で100 GPa超の新規高圧相Ca6FeNiを発見、基盤モデルが結晶構造予測を革新
arXiv アメリカ 概要 arXivに公開されたプレプリント論文は、進化探索と適応型データ選択、ファインチューニングを組み合わせた自己整合的な基盤モデル支援型結晶構造予測（CSP）ワークフローの導入を報じています。この革新的な手法は、Ca-Fe-Ni三元系に... -
ArXivにLLM活用の自律型研究ループが登場、結晶グラフネットワークのバンドギャップ予測精度が向上
arXiv アメリカ 概要 arXivに公開されたプレプリント論文は、バンドギャップ予測のために専門家が設計した結晶グラフネットワークを最適化する、自律型大規模言語モデル（LLM）研究ループを導入しました。このワークフローは、進化探索と適応型データ選択... -
汎用機械学習ポテンシャルにおけるバイアスを特定、反復微調整で精度向上へ
Journal of Chemical Theory and Computation (ACS Publications) アメリカ 概要 本研究は、MACEなどの汎用機械学習ポテンシャル（uMLIP）における内在的なバイアスと、それがモデルの微調整（ファインチューニング）の質に与える影響を詳細に調査しました... -
arXivにユニバーサルMLIPの評価論文発表、反応プロセスにおける精度向上にはDFTファインチューニングが不可欠と判明
arXiv アメリカ 概要 arXivにて発表された研究は、反応イベントを含む定量的材料モデリングにおける5つの汎用機械学習原子間ポテンシャル（MLIP）を評価しました。結果として、汎用MLIPは汎用ツールになりつつあるものの、反応プロセスにおけるゼロショッ... -
スパース性促進ファインチューニング、事前学習済み等価材料基盤モデルのドメイン適応性を強化
arXiv 国際 概要 事前学習済み等価材料基盤モデル（MLIPs）をドメイン固有のアプリケーションに堅牢かつ解釈可能に適応させるための、スパース性促進ファインチューニング手法が提案されました。この手法は、モデルパラメータを選択的に更新することで、フ... -
DP-EVAフレームワーク、大規模原子モデルの事前学習済み知識を最大化しデータ効率の高いMLIPsを開発
Clean Energy | Oxford Academic 国際 概要 新しいデータ効率の良いファインチューニングフレームワーク「DP-EVA」が導入されました。これは、大規模な原子モデルの事前学習済み知識を最大限に活用し、ドメイン固有の機械学習原子間ポテンシャル（MLIPs）...
1