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📄 論文解説: A-RAG — Agentic Retrieval-Augmented Generation

論文概要(Abstract) 本記事は A-RAG論文 (arXiv:2602.03442) の解説記事です。 A-RAGは、従来のpassive RAG(単発検索+生成)の限界を超え、LLMエージェントが検索戦略を動的に計画・実行・評価するフレームワークである。クエリ分解、マルチラウンド検索、自己評価ループを統合し、階層的検索インターフェース(keyword_search / sema...

📄 論文解説: Improved Regret Bounds for Bayesian Optimization with Transfer Learning

論文概要(Abstract) 本記事は Improved Regret Bounds for Bayesian Optimization with Transfer Learning (arXiv:2506.01393) の解説記事です。 この論文は、転移学習を用いたベイズ最適化(BO)アルゴリズムに対して、情報理論的な道具立てを活用した新たな累積リグレットバウンドを導出しています。著者...

📄 論文解説: π0 ─ Vision-Language-Action Flow Modelによる汎用ロボット制御

論文概要(Abstract) 本記事は arXiv:2410.24164 π₀: A Vision-Language-Action Flow Model for General Robot Control の解説記事です。 π0はPhysical Intelligence社が2024年10月に発表した汎用ロボット制御のための基盤モデルである。事前学習済みのVision-Language ...

📄 論文解説: AISAR — AlphaFold2とNMRの統合による隠れたタンパク質構造状態の解明

論文概要(Abstract) 本記事は https://arxiv.org/abs/2402.10085 の解説記事です。 AlphaFold-NMR(AISAR: AI SAmpling with NMR Recall selection)は、AlphaFold2のニューラルネットワークドロップアウトを利用した構造サンプリングと、NMR実験データに基づくベイズスコアリングを統合し、タン...

✍️ ProjectDiscovery事例解説: プロンプトキャッシュ最適化でLLMコスト59%削減を達成した実装戦略

ブログ概要(Summary) 本記事は ProjectDiscovery Blog: How We Cut LLM Costs by 59% With Prompt Caching の解説記事です。 ProjectDiscoveryはセキュリティ自動化プラットフォームを提供する企業であり、AIエージェント基盤「Neo」においてClaude Opus 4.5を用いた大規模なマルチステップエ...

✍️ AWS公式ブログ解説: Amazon Bedrock Agentsカスタムオーケストレーターの設計と実装

ブログ概要(Summary) 本記事は Getting started with Amazon Bedrock Agents custom orchestrator の解説記事です。Amazon Bedrock Agentsのカスタムオーケストレーション機能は、デフォルトのReAct(Reason and Action)戦略に代えて、Lambda関数によるユーザー定義のオーケストレーション...

✍️ Anthropic公式ガイド解説: 効果的なAIエージェント設計の7パターン

本記事は Anthropic: Building Effective AI Agents の解説記事です。 ブログ概要(Summary) Anthropicが2024年12月に公開した「Building Effective AI Agents」は、LLMを活用したエージェントシステムの設計パターンを体系的に整理したガイドラインである。ブログでは「ワークフロー」と「エージェント」を明確に区...