VLMエージェントの嘘、勝敗を分けるのは非言語の手がかり
論文「Lies We Can See」は、視覚言語モデル(VLM)エージェントが社会的な欺瞞ゲームで言語的・非言語的手段を用いて他者を欺く行動を調べた研究です。「戦略的欺瞞はAIのアライメントと安全性における中心的な懸念事項として浮上し…
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Qwen3.8-Next、学習コストを大幅圧縮しつつ前任モデルに匹敵
Qwen3.8-Nextは総パラメータ125B、トークンあたり活性パラメータ6Bという構成の新アーキテクチャです。トークン混合ではGated DeltaNetと全注意層を組み合わせたハイブリッド層設計(4層ごとに全注意層を配置)を採用し…