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Apple Machine Learning は、仕様情報から AI エージェントの評価用テストシナリオを自動合成する手法「Agent Seer」を発表した。
Apple Machine Learning は、医療や科学など不確実性が伴う複雑な領域での意思決定において、大規模言語モデル（LLM）がベイズ更新から乖離する内部的不整合を定量化する新手法を導入したと報告している。
Apple Machine Learning は、幾何情報と物理ベースレンダリング（PBR）素材を統合した新しい 3D 表現「Luce」を提案し、高忠実度画像から 3D アセットを生成する手法を示した。
Apple Machine Learning は、推論予算制限下での効率化に向け、拡大プロセスを組み込んだ統合剪定パイプライン「IDEA Prune」を提案した。
教師モデル生成軌跡に基づく監督微調整で失敗事例から学習信号を得られない課題に対し、困難なシナリオを抽出してデータ品質を向上させる手法「PROOF-Gen」を提案した。