論文概要（Abstract） 本記事は SkillReducer: Optimizing LLM Agent Skills for Token Efficiency の解説記事です。 LLMエージェントにおいて、スキル（ツール定義・プロンプト内命令）はコンテキストウィンドウの大部分を消費するにもかかわらず、その構造的な非効率性はこれまで体系的に分析されてこなかった。著者らは55,315の...

論文概要（Abstract） 本記事は Dynamic Tool Dependency Retrieval for Lightweight Function Calling の解説記事です。 LLMベースのFunction Callingエージェントにおいて、利用可能なツール数が増大すると、プロンプト長の肥大化とツール選択精度の低下が課題となる。著者らは、クエリだけでなく進行中のツール呼...

本記事は Dynamic Model Routing and Cascading for Efficient LLM Inference: A Survey (arXiv:2603.04445) の解説記事です。 論文概要（Abstract） 複数のLLMが利用可能な推論環境において、クエリ特性に応じて最適なモデルを動的に選択する「モデルルーティング」の研究を包括的にサーベイした論文です...

論文概要（Abstract） 本記事は Tool Attention Is All You Need の解説記事です。 Tool Attentionは、MCPシステムが毎ターンすべてのツールスキーマをコンテキストに再注入する「Tools Tax」（10k-60kトークン）を排除するミドルウェア機構である。Intent-Schema Overlap（ISO）スコアによる動的ゲーティングと二...

本記事は TSCG: Deterministic Tool-Schema Compilation for Agentic LLM Deployments の解説記事です。 論文概要（Abstract） TSCG（Tool-Schema Compilation for Generation）は、JSON SchemaベースのLLMツール定義をトークン効率の高い構造化テキストに変換する決定論...

本記事は Contextual Document Embeddings の解説記事です。 論文概要（Abstract） 標準的なdocument embeddingはBi-Encoderにより各文書を独立にベクトル化するため、コーパス内での文書間の関係性が表現に反映されない。著者らはこの問題を「文書が暗黙的にout-of-contextである」と定式化し、2つの相補的手法を提案している。...

本記事は Set-Encoder: Permutation-Invariant Inter-Passage Attention for Listwise Passage Re-Ranking with Cross-Encoders の解説記事です。 論文概要（Abstract） Set-Encoderは、Cross-Encoderによるリランキングにおいて、複数文書間の相互参照（inte...

本記事は Knowledge-Aware Query Expansion with Large Language Models for Textual and Relational Retrieval の解説記事です。 論文概要（Abstract） LLMを用いたクエリ拡張は検索精度の向上に有効であるが、既存手法はテキスト類似度の向上にのみ着目し、文書間の構造的関係を無視している。著者ら...

本記事は Gemini Embedding: Generalizable Embeddings from Gemini の解説記事です。 論文概要（Abstract） Gemini Embeddingは、GoogleのGemini LLMを基盤として構築された汎用テキストEmbeddingモデルである。著者らは、Geminiの多言語・コード理解能力を活用し、検索・分類・クラスタリング・類...

本記事は ICLR 2025 採択論文 ToolACE (arXiv:2409.00920) の解説記事です。 論文概要（Abstract） ToolACEは、LLMのfunction calling能力を向上させるための高品質トレーニングデータを自動合成するパイプラインである。26,507の多様なAPIを含むリポジトリを構築し、Self-evolution合成プロセスでAPIプールを拡...