本記事は arXiv:2604.18133 の解説記事です。 論文概要（Abstract） Wang et al.（2026）は、マルチエージェントシステム（MAS）を古典的パラダイムからLLM（大規模言語モデル）駆動のパラダイムまで包括的にサーベイした論文である。古典的MASの閉ループ協調フレームワーク（知覚・通信・意思決定・制御の4次元）と、LLMベースMASの5コアモジュール（役割...

本記事は Externalization in LLM Agents (arXiv:2604.08224) の解説記事です。 論文概要（Abstract） Zhou et al.（2026）は、LLMエージェントの能力拡張を外部化（Externalization）という統一的概念で整理したサーベイ論文を発表した。著者らは150本以上の先行研究を横断的にレビューし、外部化をMemory（記...

本記事は FlashAttention-4: Algorithm and Kernel Pipelining Co-Design for Asymmetric Hardware Scaling (arXiv:2603.05451) の解説記事です。 論文概要（Abstract） FlashAttention-4は、NVIDIA Blackwell世代GPU（B200/GB200）...

論文概要（Abstract） 本記事は Recursive Language Models (arXiv:2512.24601) の解説記事です。 Recursive Language Models（RLM）は、LLMのコンテキストウィンドウを超える入力をプログラム的に分解・再帰処理する推論フレームワークである。著者らは、入力をREPL（Read-Eval-Print Loop）環境の変...

本記事は arXiv:2504.10139 の解説記事です。 論文概要（Abstract） CustomerServiceBenchは、カスタマーサービス対話におけるLLMの能力を包括的に評価するベンチマークである。著者らは、実際のカスタマーサービスログから構築した1,000件以上のマルチターン対話セッションに対して、タスク完了（TC）・応答品質（RQ）・ツール使用正確性（TUA）・ポリ...

論文概要（Abstract） 本記事は SafeMLRM: Demystifying Safety in Multi-modal Large Reasoning Models (arXiv:2504.08813) の解説記事です。 この論文は、マルチモーダル大規模推論モデル（MLRM: Multi-modal Large Reasoning Model）の安全性を初めて体系的に分析した研...

論文概要 本記事は PyramidKV: Dynamic KV Cache Compression based on Pyramidal Information Funneling の解説記事です。 この記事は Zenn記事: Neural Garbage Collection―LLMが自ら忘却を学ぶKVキャッシュ管理 の深掘りです。 PyramidKVは、Transformerモデルの...

論文概要 本記事は SnapKV: LLM Knows What You are Looking for Before Generation の解説記事です。 この記事は Zenn記事: Neural Garbage Collection―LLMが自ら忘却を学ぶKVキャッシュ管理 の深掘りです。 SnapKVは、LLMの推論時に肥大化するKVキャッシュをファインチューニングなしで圧縮する...

論文概要 本記事は Efficient Streaming Language Models with Attention Sinks (Xiao et al., ICLR 2024) の解説記事です。 この記事は Zenn記事: Neural Garbage Collection―LLMが自ら忘却を学ぶKVキャッシュ管理 の深掘りです。 LLMをストリーミング用途にデプロイする際、KVキ...

論文概要 本記事は H2O: Heavy-Hitter Oracle for Efficient Generative Inference of Large Language Models の解説記事です。 この記事は Zenn記事: Neural Garbage Collection―LLMが自ら忘却を学ぶKVキャッシュ管理 の深掘りです。 H2Oは、LLMの自己回帰デコード時に生じる...