MODELS / 01
Ai2が科学レポート生成モデル「AstaBrief 8B」をオープンウェイト公開 — 引用付きレポートを約3.5倍高速に
Ai2が2026年10月2日に科学レポート生成モデルAstaBrief 8Bをオープンウェイト公開。Qwen3-8B起点のSFT+DPO学習、SQABench-CS2・DeepScholarBenchでの評価、51.1秒 vs 178.5秒の速度比較、Hugging Faceでの公開内容を一次情報に基づき整理する。
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RAG
「RAG」に関するAIニュースと解説記事の一覧です。
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PRODUCTS / 03
Mistral、Agentic Searchを公開 — 5つのツールで複雑な文書を横断的に検証、FinanceBenchで3倍の正確性
Mistral AIは2026年8月20日、複雑な文書をAIが多段階に探索・検証する検索レイヤー「Agentic Search」を公開した。既存インデックス上にsearch/open/navigate/read/grepの5ツールを提供し、Mistral Search ToolkitとStudio/VibeのLibrariesで利用可能。FinanceBench（SEC提出書類368件・約53,900ページ）で正確性26.7%→86%（約3倍）、OfficeQA Proで6.3%→51.9%（+45.6pt）、p90レイテンシ最大39.6%削減、トークン最大33%削減を報告。Mistral Medium 3.5とZ.ai GLM-5.2で検証し、モデル非依存性を示したとする。オンプレ／クラウドの分離境界を越えずに機密文書にも対応。
RESEARCH / 04
IBM Research：エージェントメモリは「機能」ではなく「用量」— モデル能力に応じた投与量の較正が精度とコストを左右（ALTK-Evolve）
IBM Researchは2026年8月18日、Hugging Faceブログでエージェントメモリの「適正用量」を検証する研究を公開した。過去の実行軌跡から行動ガイドラインを蒸留し推論時に注入する「ALTK-Evolve」を、30B級の小型モデルからフロンティアのプロプライエタリモデルまで8モデルを対象にAppWorld（585タスク）で評価。強力なモデルは全ガイドラインを注入するのが最適（DeepSeek-V3.2はタスク達成率+9.5pp）、弱いモデルはコンパクトなコア＋タスク別検索が最適（gpt-oss-120bは+16.1ppを+5%トークンで達成）、飽和モデルは改善なし（GLM-5）という3パターンを報告。費用面では、選択型検索が精度とコストの両面で最良になり得ることを示した。内容はIBM Researchの一次情報（Hugging Faceブログ）に基づく。