論文解説: LLMベースのコード生成エージェント完全サーベイ 論文概要 本サーベイ論文は、LLM（大規模言語モデル）を活用したコード生成エージェントの包括的な分析を提供します。従来のコード生成手法との3つの重要な違い（自律性、適用範囲、エンジニアリング重視）を明確にし、2022年から2025年6月までの100本の高品質論文を体系的にレビューしています。 論文情報: arXiv I...

NVIDIA研究解説: エージェントAIシステムのコード実行セキュリティ ブログ概要 NVIDIA AI Red Teamによる公式テックブログ “How Code Execution Drives Key Risks in Agentic AI Systems” (2025年) は、AIエージェントが動的に生成したコードを実行する際の 根本的なセキュリティリスク を詳述しています。本記...

概要 HyPA-RAG（Hybrid Parameter-Adaptive RAG）は、AI法律・政策ドメインに特化したRAGシステムです。arXiv論文2409.09046およびNAACL 2025 Industry Trackで発表され、ハイブリッド検索（BM25 + Dense + Knowledge Graph）とクエリ複雑度に応じたパラメータ適応により、法律文書検索の精度と文脈適...

カンファレンス論文解説: AvaTaR - LLMエージェントのツール使用最適化 論文概要 AvaTaR: Optimizing LLM Agents for Tool Usage via Contrastive Reasoning (NeurIPS 2024) は、Stanford University と Amazon によるLLMエージェントのツール使用能力を 対比推論 で最適化す...

論文解説: Infini-attention - 無限長コンテキストを実現する圧縮メモリ機構 論文概要 Leave No Context Behind: Efficient Infinite Context Transformers with Infini-attention (arXiv:2404.07143, 2024年4月) は、Google DeepMindによる 無限長コンテキ...

概要 FAISS（Facebook AI Similarity Search）は、Meta AI FAIR（Facebook AI Research）が開発した高効率ベクトル類似検索ライブラリです。arXiv論文2401.08281で詳細が公開され、1.5兆ベクトル（144次元）のインデックス作成や10億規模のGPU高速検索を実現しています。 本記事では、FAISSの中核技術であるHNS...

Anthropic研究解説: プロンプトインジェクション防御の最前線 ブログ概要 Anthropicの公式研究ブログ “Mitigating the risk of prompt injections in browser use” (2025年) は、ブラウザ操作エージェントに対する プロンプトインジェクション攻撃 の防御手法を詳述しています。本記事は、Claude Opus 4.5で...

概要 Google Researchが提案するSpeculative RAGは、従来のRAG（Retrieval-Augmented Generation）システムの推論遅延と精度の両方を大幅に改善する新しいアーキテクチャです。本手法は、小規模な専門特化モデル（Specialist Drafter）と大規模な汎用モデル（Generalist Verifier）を組み合わせたドラフト・検証パ...

1. 論文概要 Ahmed E. Hassan（Queen’s University）、Gustavo A. Oliva（Amazon）らによる本論文（arXiv:2410.06107, 2024年10月公開）は、大規模言語モデル（LLM）時代の新しいソフトウェア工学パラダイム「SE 3.0」を提唱しています。 SE 3.0の定義: Intent-centric（意図中心）、conver...

論文概要 タイトル: Retrieval-Augmented Generation: A Comprehensive Survey of Architectures, Enhancements, and Robustness Frontiers 公開日: 2025年6月（arXiv:2506.00054） 本論文は、RAGシステムの設計空間を体系的に分類し、アーキテクチャパターン、強化...