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【LLMO論文解説】AIでの見え方は時間で薄れるのか：確信度の減衰の数式と専門AIへの引き継ぎ案｜実験なしの理論提案（プレプリント2026）

【LLMO論文解説】検索AIへの攻撃を「繰り返す囚人のジレンマ」で理論化｜防御を強めても攻撃が減らない条件（ICML 2026ワークショップ）

【LLMO論文解説】GEOが生む3つのリスクと、AIサービス・規制側・研究者への提案｜業者への要求は間接的（ICML 2026 立場論文）

【LLMO論文解説】AIの要約は検索エンジンの得になるのか、作り手の意欲から理論で試算｜引用と支払いの設計（NeurIPS 2026と記載）

【LLMO論文解説】調べものAIは根拠のつながりで推薦を変えるか「EcoGEO」｜1ページとの推薦率差は最大31.3ポイント（プレプリント）

【LLMO論文解説】誤情報を載せたGEOを既製の安全フィルターは止められるか｜専用検出器は相対47.6%減（EMNLP 2026採択と記載）

【LLMO論文解説】汚染された根拠が混ざるとAIの事実確認はどこまで崩れるか「GPE」｜638件・4方式で比較（プレプリント）

【LLMO論文解説】商品説明に紛れた順位操作を見抜けるか｜既知の手口は大半を検出、新しい手口5種類は見抜けず（SCI-Defense・プレプリント）

【LLMO論文解説】検索結果に紛れた攻撃文書を「文書同士の似かた」で外す防御GRADA｜2つのデータで攻撃成功率を1割未満に（EMNLP 2025）

【LLMO論文解説】調べものAIは汚染された根拠を見抜けるか「HAE-GEO」｜裏づけを装うほど見抜きにくい・10モデル（プレプリント）