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01 ·学習手法・アライメント·★ 会員·論文·12分で読めます 論文解説 PAWBench — 動画生成は「起こりうる未来の確率」まで当てられるのか PAWBench: How Far Are We from Probabilistically Aligned World Modeling? 動画生成モデルを世界モデルと呼ぶなら、もっともらしい1本ではなく、同じ初期状態から繰り返し生成したときの分布が正しくなければならない。PAWBench はその確率的整合を50シナリオ・11モデルで測り、どのモデルも要件を揃えられないことを示した論文です。 02 ·蒸留と圧縮·★ 会員·論文·12分で読めます 蒸留モデルの評価 — 「教師に近い」は良い指標か The False Promise of Imitating Proprietary LLMs 蒸留した生徒モデルを「教師との一致率」で採点すると、教師の誤りを忠実に写した生徒ほど高得点になります。一致率が数学的に何を保証して何を保証しないのか、分布の外で何が崩れるのか、合成データ経由のベンチマーク汚染をどう検査するのか — 蒸留モデルの評価設計を前提知識ゼロから組み立てます。 03 ·確率・統計·★ 会員·論文·11分で読めます ベイズの定理をAIで使う — 事前分布・事後分布・不確実性 On Calibration of Modern Neural Networks たった1行のベイズの定理が、AIの現場では「確率の校正」「能動学習」「ベイズ最適化」という3つの実務ツールに化ける。検査の陽性から始めて、事前分布・事後分布・不確実性を前提知識ゼロで解説する。