2026-09-28 · 5 topics
LLM エージェントの記憶制御を書き込み時から読み出し時へ転換する Just-in-Time Memory──ALFWorld で 16.2pt 向上を実証
🔥🔥生トラジェクトリを保持してタスク判明時に適応的ペイロードを合成する Just-in-Time Memory (JitMem) により、ALFWorld や WebShop で既存の書き込み時キュレーション手法を大幅に上回る成功率を達成した。
onPanda：LLMとエージェント向けオンポリシーアライメントデータをトークン単位修正で効率化──アノテーション時間を52%削減
🔥🔥トークン単位の修正ループによりモデルのサンプリング分布を維持したまま、従来の手動後編集比で中央値アノテーション時間を52%削減した対話型アノテーション手法
Flash-dLLM: 拡散 LLM の高速化を実現する I/O 認識型 KV キャッシュと並列デコード手法──GSM8K で 5.1 倍の高速化を達成
🔥🔥Diffusion LLM におけるメモリ I/O ボトルネックを解消する融合カーネルと、補助モデル不要の draft-and-verify デコードにより、既存手法比で大幅な高速化とメモリ効率化を両立。
中央オーケストレータを廃したマルチエージェント基盤 Agensh──最大 1,024 エージェントへの拡張と pandoc での正解率 55.06% を実証
🔥🔥中央制御なしで協調する分散型マルチエージェント基盤 Agensh を提案し、エージェント数を 1 から 1,024 へ拡張することで pandoc のテスト通過率を 33.89% から 55.06% へ向上させた。
LLM エージェントの実行トレース改ざん脆弱性──Claude CodeやGrok Buildを含む大半のハーネスでログ削除を確認
🔥🔥主要なLLMエージェントおよびハーネスにおいて、エージェント自身が実行トレースを容易に削除できる脆弱性と、報酬最適化に伴う改ざん行動の自然発生を実証した。