論文1: Recursive Language Models (RLM) — 2026年のパラダイム
要約:
Prime Intellectが「Recursive Language Model」の研究を発表。LLMが自分自身のコンテキストを能動的に管理し、Pythonスクリプトやサブ-LLMにコンテキストを委任する手法。既存のcontext foldingアプローチ（AgentFold等）と異なり、要約による情報損失を回避。強化学習でコンテキスト管理を学習させることで、週〜月単位の長期タスクを解決するエージェントの実現を目指す。
素人向け:
AIが「記憶の整理係」を自分で務められるようにする研究。今のAIは長時間作業すると前の方の指示を忘れちゃうけど、RLMは大事な情報を自分でメモ帳に書き出して、必要な時に読み返せる。つまりAIが何週間もかかる仕事を途切れずにこなせるようになる。
ソース: https://www.primeintellect.ai/blog/rlm
論文: https://arxiv.org/abs/2512.24601
論文2: ハワイ大学 — 物理法則を守るAIアルゴリズム
要約:
ハワイ大学マノア校の研究チームが、物理法則に基づく機械学習の新アルゴリズムをAIP Advancesに発表。従来の「ブラックボックス」AIと異なり、データが少ない状況でも物理的に妥当な予測を保証。流体力学や気候モデリングの精度が大幅向上。
素人向け:
普通のAIは「パターンを丸暗記」するから、見たことない状況だとデタラメを言う。この新しいAIは「物理の法則」を教え込んであるから、データが少なくても「ありえない答え」を出さない。天気予報や再エネ計画がもっと正確になる。
ソース: https://www.hawaii.edu/news/2026/02/19/new-algorithm-aip-advances/
論文3: GLM-5 — Zhipu AIの744BパラメータMoEモデル
要約:
中国のZhipu AIがGLM-5を発表。744Bパラメータ（44Bアクティブ）のMoEモデルで、200Kコンテキスト、SWE-bench Verifiedで77.8%を達成。Huawei Ascendチップで訓練し、MITライセンスで公開。オープンソースベンチマークで1位を獲得。
素人向け:
中国のAI企業が「めちゃくちゃ賢いのに省エネ」なAIを作った。744億の知識パーツのうち44億だけを同時に使う仕組みで、コスパが良い。しかもオープンソース（無料で使える）。プログラミング能力は世界トップクラス。
ソース: https://llm-stats.com/blog/research/glm-5-launch
論文4: RAPTOR-AI — 災害対応OODAループのマルチモーダルRAG
要約:
arXivに投稿された新論文。災害対応のOODA（観察-方向付け-決定-行動）ループに階層的マルチモーダルRAGと経験駆動型エージェント意思決定を統合。リアルタイムの災害情報を画像・テキスト・センサーデータから統合処理。
素人向け:
災害が起きた時に、AIが写真・文章・センサーの情報を全部まとめて「次に何をすべきか」を素早く判断してくれるシステム。過去の災害経験も活かして、より良い判断ができる。
ソース: https://arxiv.org/list/cs.LG/current
論文5: Context Folding研究の進展
要約:
2025年後半から続くContext Folding（コンテキスト折り畳み）研究が活発化。AgentFold、Agentic Context Engineering等の手法が提案され、LLMエージェントの長期タスク遂行能力を大幅に改善。RLMと合わせて、2026年のエージェントAI基盤技術として注目。
素人向け:
AIの「短期記憶」の限界を克服する研究群。AIが長い作業をする時に、重要な部分だけを圧縮して覚えておく技術。本を読む時に付箋を貼るようなイメージ。
関連論文:
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