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Google AI Co-Scientist — マルチエージェントAIによる創薬研究の加速 本記事は https://research.google/blog/accelerating-scientific-breakthroughs-with-an-ai-co-scientist/ の解説記事です。 ブログ概要 Google Research / Google DeepMind...
本記事は https://arxiv.org/abs/2407.11596 の解説記事です。 論文概要（Abstract） ESM3はEvolutionaryScale社が開発した98Bパラメータのマルチモーダルタンパク質基盤モデルである。アミノ酸配列、3D構造（VQ-VAEトークン化）、機能アノテーション（Gene Ontologyおよびキーワード）の3つのモダリティを単一のマスク生成...
本記事は https://arxiv.org/abs/2406.13237 の解説記事です。 論文概要（Abstract） 本論文は、抗体-抗原ドッキング（結合構造予測）とCDR（相補性決定領域）設計（配列生成）を単一のモデルで統合的に扱うフレームワークを提案している。従来、ドッキングと配列設計は別々のパイプラインで処理されていたが、著者らはSE(3)同変トランスフォーマーと拡散モデルを...
本記事は https://arxiv.org/abs/2310.03843 の解説記事です。 論文概要（Abstract） AntiFoldは、Meta AIが開発した汎用逆折り畳み（inverse folding）モデルESM-IF1を、抗体構造データベースSAbDab（Structural Antibody Database）でfine-tuningすることにより、抗体可変領域の配列...
本記事は https://arxiv.org/abs/2209.01218 の解説記事です。 論文概要（Abstract） DiffAbは、抗原の3D構造を条件として、抗体の相補性決定領域（CDR）のアミノ酸配列と3D座標を同時に生成するSE(3)同変拡散モデルです。著者らは、カテゴリカル変数（配列）と連続変数（座標）を統一的に扱う拡散過程を提案し、RAbDベンチマークにおいて既存手法を...
ブログ概要（Summary） 本記事は Mem0 Blog: State of AI Agent Memory 2026 の解説記事である。Mem0のエンジニアリングチームが2026年4月8日に公開した本レポートは、AIエージェントメモリが「理論的課題から本番エンジニアリングの規律」へと進化したことを宣言し、10種類のメモリアーキテクチャの定量比較、13のエージェントフレームワーク統合、1...
論文概要（Abstract） 本記事は arXiv:2512.13564 Memory in the Age of AI Agents の解説記事である。Yuyang Huを筆頭著者とする47名の研究者が共同執筆した本サーベイは、基盤モデルベースのエージェントにおけるメモリシステムを包括的に検討している。著者らは「メモリは基盤モデルベースエージェントのコア機能として出現し、今後もそうあり続...
論文概要（Abstract） 本記事は arXiv:2503.16416 Survey on Evaluation of LLM-based Agents の解説記事である。Hebrew University of Jerusalem、IBM Research、Yale Universityの共同研究チームが、LLMエージェント評価手法の初の包括的サーベイを提示している。著者らは70以上の...
論文概要（Abstract） 本記事は arxiv:2603.07670 Memory for Autonomous LLM Agents: Mechanisms, Evaluation, and Emerging Frontiers の解説記事である。著者 Pengfei Du は、2022年から2026年初頭までのLLMエージェントメモリ研究を包括的にサーベイし、エージェントメモリを ...
ブログ概要（Summary） 本記事は AWS Machine Learning Blog: Build reliable AI agents with Amazon Bedrock AgentCore Evaluations の解説記事である。AgentCore Evaluationsは2026年3月31日にGA（一般提供）となったエージェント品質評価サービスであり、LLM-as-a-J...