本記事は CAT: GPU-Accelerated Homomorphic Encryption for Non-Experts (arXiv:2503.22227) の解説記事です。 論文概要（Abstract） 準同型暗号（FHE）はデータを暗号化したまま計算可能にする技術だが、実装の複雑さと計算コストが普及の障壁となっている。本論文の著者らは、CKKSスキームのGPU実装をユーザー...

本記事は Sundial: A Family of Highly Capable Time Series Foundation Models (arXiv:2502.00816) の解説記事です。 論文概要（Abstract） Sundialは、清華大学THUML（Tsinghua Machine Learning）グループが開発した時系列ファウンデーションモデル（TSFM）ファ...

本記事は FLoRA: Low-Rank Adapters Are Secretly Gradient Compressors の解説記事です。 論文概要（Abstract） FLoRAは、LoRA（Low-Rank Adaptation）アダプタが実質的に勾配の低ランク近似（勾配圧縮器）として機能することを数学的に証明し、この知見を連合学習に応用した研究である。著者らは、従来のFedA...

本記事は TopoX: A Suite of Python Packages for Machine Learning on Topological Domains の解説記事です。 論文概要（Abstract） TopoXは、グラフを拡張したトポロジカルドメイン（超グラフ、単体複体、胞体複体、パス複体、組合せ複体）上で機械学習を行うためのPythonパッケージ群である。Hajij et...

本記事は Securing Agentic AI: How Semantic Prompt Injections Bypass AI Guardrails (NVIDIA Technical Blog) の解説記事です。 ブログ概要（Summary） NVIDIA AI Red Teamの研究者Daniel Teixeiraは、従来のテキストベース防御を迂回する新カテゴリのマルチモーダル...

本記事は Hybrid LLM: Cost-Efficient and Quality-Aware Query Routing (arXiv:2404.04080) の解説記事です。 論文概要（Abstract） Hybrid LLMは、ローカルに配置した小型LLM（例：Vicuna-7B）とクラウドの大型LLM API（例：GPT-4）の間でクエリを動的にルーティングするフレームワーク...

本記事は LlamaFirewall: An Open Source Guardrail System for Building Secure AI Agents (Meta AI Research) の解説記事です。 ブログ概要（Summary） LlamaFirewallは、Metaが開発・公開したAIエージェント向けのオープンソースセキュリティフレームワークである。3つのコアガード...

本記事は AI Gateway Benchmark: Kong AI Gateway, Portkey, and LiteLLM（Kong Inc.公式ブログ） の解説記事です。 ブログ概要（Summary） Kong社が2025年に公開した本ベンチマークは、AWS EKSクラスタ上でKong Gateway 3.10、Portkey OSS 1.9.19、LiteLLM 1.63.7の...

本記事は FrugalGPT: How to Use Large Language Models While Reducing Cost and Improving Performance (arXiv:2310.03744) の解説記事です。 論文概要（Abstract） FrugalGPTは、LLM APIの利用コストを大幅に削減しながら精度を維持・向上させるフレームワークである。著...

本記事は Attention Tracker: Detecting Prompt Injection Attacks in LLMs (NAACL 2025 Findings) の解説記事です。 論文概要（Abstract） プロンプトインジェクション攻撃に対し、著者ら（Hung et al.）はLLMの内部注意パターンを解析することで訓練不要（training-free）の検出手法を提...