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01 ·エージェント·★ 会員·論文·16分で読めます 論文解説: Frontis-MA1 — 「AIを作るAI」を鍛える。MLエンジニアリングで再帰的自己改善に一歩迫るOpenMLE Frontis-MA1: Training an AI4AI Model towards Recursive Self-Improvement in Machine Learning Engineering 「解くモデル」ではなく「解を改善する操作」を実行結果で訓練し、その操作で進化探索を回す——OpenMLEスタックと35BモデルFrontis-MA1を論文本文から解説。MLE-Bench Liteでの39.39%→71.21%という伸びの内訳、探索効率の仕組み、そして論文自身が認める限界まで。 02 ·確率・統計·★ 会員·10分で読めます AIのための確率・統計 — モデルの出力は確率である 分類モデルもLLMも、返しているのは答えではなく確率分布です。分布・期待値・条件付き確率・ベイズの定理を記号から説明し、山場として「最尤推定がなぜ損失関数になるのか」を導きます。交差エントロピーもMSEも、発明されたのではなく出てきたものです。