2025/2/17-2/22 AI論文で気になったもの

2025年2月23日

この記事では2/17-2/22に見つけた論文の中で、気になったものを紹介していきます。

上記期間に私が気になったものなので、上記期間に出た論文以外も含んでいますので、ご注意ください。

DeepSeek R1の影響分析（原題：Brief analysis of DeepSeek R1 and its implications for Generative AI）

論文リンクはこちらです。

DeepSeekは衝撃でしたよね。強化学習を主とした学習方法もキャッチ―だし、なによりオープンソースというのが破壊的でした。生成AIを扱う人ならだれもが気になるトピックだったと思います。この論文ではDeepSeekの技術的な特徴とその後の業界の動きをまとめてくれています。2/7に出た論文なのでそれまでのトピックですが、open aiのdeep researchのリリースなどの主要な動きも書かれており、キャッチアップに役立ちました。

キャッチアップといえばこちらの動画もおすすめです。

YOLOv12：注意機構採用によるリアルタイム物体検出モデルの進化（原題：YOLOv12: Attention-Centric Real-Time Object Detectors）

論文リンクはこちらです。

ついでに早速日本語で解説している日本語サイトがあったので張っておきます。これまでのYOLOアーキテクチャも紹介されていてありがたい限りです。

今回のYOLOv12はアテンション機構を取り入れつつ、独自のネットワークを取り入れることで、CNNベース並みの推論速度を維持しつつ精度を向上させたとのことです。トピックは大きく3つで、Area Attention モジュール、Residual Efficient Layer Aggregation Networks (R-ELAN)、アーキテクチャの改善（FlashAttention の導入、位置エンコーディングの削除、MLP 比率の調整、畳み込み演算子の活用）です。

個人的には最近DETRが強いイメージをもっていましたが、負けてないぞ、ということですかね。軽くて精度いいのはとても良いのですが、個人的にはYOLOはライセンスが厳しいのがきになりどころです。

Google：マルチエージェントAIシステム「AI共同研究者（AI co-scientist）」を発表

最後は論文じゃないのですが、googleからAIエージェントの個人的ド本命みたいなサービスが発表されていたので紹介します。Googleの記事はこちらです。

gemini 2.0を使ったシステムで、マルチエージェントシステムを採用し、システム内で仮説を戦わせて仮説を磨きこんでいくとのことです。。以下はNotebookLMに読んでもらったシステムの流れです。たぶんこういう流れはどんどん共通化されていくんだろうなと思います。

研究目標の設定：まず、科学者が自然言語で研究目標を指定します。
研究計画の構成：スーパーバイザーエージェントが、割り当てられた目標を研究計画構成に解析します。
エージェントの割り当てとリソース配分：スーパーバイザーエージェントは、専門エージェントをワーカーキューに割り当て、リソースを割り当てます。
専門エージェントによる仮説生成、評価、洗練：専門化されたエージェント（生成、反映、ランキング、進化、近接、メタレビュー）が、科学的方法を反映して連携し、仮説を反復的に生成、評価、洗練します。これらのエージェントは、自動フィードバックを使用し、自己改善サイクルを通じて、ますます高品質で斬新なアウトプットを生み出します。
自己改善：システムのエージェント的な性質は、仮説や提案を洗練するためのフィードバックにツールを使用するなど、再帰的な自己批判を促進します。システムの自己改善は、ランキングトーナメントから得られたElo自動評価メトリックに依存しています。
科学者とのインタラクション：科学者は、独自の探索的なシードアイデアを直接提供したり、自然言語で生成された出力に関するフィードバックを提供したりするなど、さまざまな方法でシステムと対話できます。
ツール利用：AIコ・サイエンティストは、ウェブ検索や特殊なAIモデルなどのツールを使用して、生成された仮説の根拠と品質を向上させます。
計算量スケーリング：AIコ・サイエンティストは、テスト時の計算量スケーリングを活用して、出力を反復的に推論、進化、改善します。重要な推論ステップには、新しい仮説を生成するための自己プレイベースの科学的議論、仮説を比較するためのランキングトーナメント、品質を改善するための「進化」プロセスが含まれます。
反復的な改善：システムは、指定された研究目標に向けて科学的推論を反復的に改善します。