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AnthropicらLLMの暗号化推論トレースから推論を盗む手法が公開

研究者らが、AnthropicやOpenAIなどの専用大規模言語モデル（LLM）API から返される暗号化された思考連鎖ブロックを再生・解析することで、より強力なモデルの隠れた推論プロセスを平文で復元する手法を実証した。

大規模視覚言語モデルに基づく検索が細かな識別手がかりを見逃す課題に対し、ハードネガティブを活用した検索中心の思考連鎖（CoT）手法を提案し、失敗事例から学習することで精度向上を図る研究を発表。

TLDR AI は、Kimi K3 が Claude Opus 4.8 よりも 12 倍以上の推論トークンを使用し、AI エージェントのように思考連鎖内で反復する独自の手法で高性能を発揮していることを分析した。

Apple Machine Learning は、強化学習で微調整した視覚言語モデルが、誤ったキャプションや思考連鎖の痕跡といった単純なテキスト摂動に対して脆弱であることを示し、視覚的根拠の弱さやハルシネーションの問題を明らかにしました。