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。
Tag
#LLM
2 articles
MoEモデルの内部信号から幻覚をトークン単位で検出する手法「InnerExpert」
LLMの幻覚検出は従来、回答や文の単位が中心でした。arXivで公開された研究は、Mixture-of-Experts構造のルーティング情報を使い、トークンごとに幻覚を見つける手法を提案しています。