- 📄 論文解説: Dynamic Model Routing and Cascading for Efficient LLM Inference
- 📄 論文解説: ToolPRM — Function Callingのためのプロセス報酬モデルによる推論時スケーリング
- 📄 論文解説: VIGIL — ツールストリームインジェクションからLLMエージェントを防御するVerify-Before-Commitプロトコル
- 📄 論文解説: XGrammar-2 — エージェントLLMのための動的構造化生成エンジン
- 📄 論文解説: JSONSchemaBench — 構造化出力のための制約付きデコーディングベンチマーク
✍️ 参考図書まとめ
機械学習エンジニア(MLE)とデータサイエンティスト(DS)向けの本を紹介。ちなみにAmazon評価信者!!!それぞれの本を恐れ多くも、MLEとDSにオススメ度を5段階評価を表しいます。書籍自体の良し悪しを評価しているのでは決してありません。 機械学習 基礎 ★★☆☆☆: 多変量解析入門――線形から非線形へ * 教科書的に最高な本。学生ならおススメしたい。働いてからは辞書にな...