モデル間でエージェントを引き継ぐとき、実行済みの作業を捨てない仕組み CFRC
複数のAIモデルの間でエージェントの制御を渡す際、すでに確定した選択や実行済みの副作用を守りながら残りだけを継続する枠組みがarXivで提案されました。推論コストは2〜3割程度に収まったと報告されています。
Category
Research
論文、実験結果、技術的な発見
3 articles
ニューラルネットの内部表現は「記号構造」で近似できる — arXivに新論文
連続値のベクトルで動くニューラルネットが、なぜ論理や言語のような記号的な領域で機能するのか。その内部表現を数式で置き換えても挙動がほぼ変わらない、とする研究がarXivに公開された。
誤りは消えず「別の形」になる — マルチエージェントLLMの誤り伝播を4状態モデルで測った論文
複数のLLMエージェントを直列につなぐ構成で、初段の幻覚が計算結果や文章へ姿を変え、検出困難になっていく過程を数値化した研究がarXivに投稿された。