本記事は arXiv:2406.12045 の解説記事です。 論文概要（Abstract） Yao, Shinn, Razavi, Narasimhan（2024）は、LLMエージェントのツール使用能力・ポリシー準拠・ユーザインタラクション能力を包括的に評価するベンチマークτ-bench（Tool-Agent-User Interaction Benchmark）を提案した。従来のベンチ...

Anthropicブログ解説: Scaling Managed Agents - Brain/Hands/Session分離アーキテクチャ ブログ概要 本記事は Anthropic Engineering Blog: Scaling Managed Agents: Decoupling the brain from the hands の解説記事である。 Anthropicのエンジニア...

Anthropicブログ解説: Effective Harnesses for Long-Running Agents ブログ概要 本記事は Anthropic Engineering Blog: Effective harnesses for long-running agents の解説記事です。 Anthropicのエンジニアリングチームは、長時間動作するAIエージェントが大規模...

ブログ概要 本記事は Tuning Deep Agents to Work Well with Different Models（LangChain公式ブログ、2026年4月29日、Vivek Trivedy・Mason Daugherty著）の解説記事です。 LLMベースのエージェントフレームワークにおいて、モデルごとに異なるプロンプト戦略やツール構成が必要になる問題は広く認識されてい...

本記事は Run Highly Efficient Multimodal Agentic AI with NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni Using vLLM の解説記事です。 ブログ概要（Summary） vLLMプロジェクトが2026年4月28日に公開したこの公式ブログでは、vLLM v0.20.0によるNemotron 3 Nano Omniの推論サーバー構...

論文概要（Abstract） BioEmuは、Microsoft Researchが開発した拡散ベースの生成モデルであり、タンパク質のアミノ酸配列のみを入力として、ボルツマン分布に従う平衡構造アンサンブルを高速に生成する。従来の分子動力学（MD）シミュレーションではスーパーコンピュータで数ヶ月を要する計算を、単一GPUで1時間あたり数千構造の生成へと加速した。AlphaFold2のEvof...

論文概要（Abstract） 本記事は Inference Scaling for Long-Context RAG論文 (arXiv:2410.04343) の解説記事です。 Retrieval-Augmented Generation（RAG）において、推論時のスケーリング戦略を体系的に分析した研究である。著者らは、取得するコンテキストの長さ（context length scali...

論文概要（Abstract） 本記事は arXiv:2307.15818 RT-2: Vision-Language-Action Models Transfer Web Knowledge to Robotic Control の解説記事です。 RT-2はGoogle DeepMindが2023年7月に発表した、Vision-Language-Action（VLA）モデルの先駆的研究で...

本記事は arXiv:2603.19700 の解説記事です。 論文概要（Abstract） Saha & Shekhar（2026）は、competing bandits（dueling bandits）モデルをsleeping設定に拡張した「Sleeping Competing Bandits」を提案した。標準のcompeting banditsでは学習者がペアのアームを選択し...

本記事は arXiv:2403.01315 の解説記事です。 論文概要（Abstract） Pacchiano, Muthukumar, Bartlett（2024）は、sleeping bandit問題に新たなregret尺度「per-action regret」を導入した。従来のglobal regretが「常に利用可能な最適行動」との比較であるのに対し、per-action reg...