AIAgents (883) — 5/5


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#Article #NLP #LanguageModel #One-Line Notes #Security Issue Date: 2025-10-31 Comment

元ポスト:

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> In benchmark testing on “golden” repositories, Aardvark identified 92% of known and synthetically-introduced vulnerabilities, demonstrating high recall and real-world effectiveness.

合成された脆弱性については92%程度検出できたとのこと。Claudeとかだとこの辺はどの程度の性能なのだろう。




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#Article #NLP #Blog #ContextEngineering #reading Issue Date: 2025-10-28 Comment

元ポスト:

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KV Cacheのhit率がまず重要で、TTFTの速さと、コストの双方に影響する。1トークンでも異なるとCacheがhitしなくなるので、注意を払う。たとえば、Contextのfeedが決定論的であることを確認し、prompt冒頭にタイムスタンプを含めるなどは避ける。セルフホスティングの場合はルーティングによってCacheが働くように共通のワーカーを一貫して使う。




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#Article #Tutorial #Blog Issue Date: 2025-10-27 Comment

元ポスト:

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langchain, langgraphを用いたReActエージェントの実装方法のチュートリアルと、さまざまなフレームワークで記述されたエージェントの差分を吸収して統一されたプラットフォーム上でエージェントを実装できる（framework-agnosticな)NeMo Agent Toolkitによる実装

ReAct:
- [Paper Note] ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models, Shunyu Yao+, ICLR'23, 2022.10




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#Article #NLP #Selected Papers/Blogs #Standardization Issue Date: 2025-10-25 Comment

元ポスト:

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AIエージェントを学習、運用するためのenvironmentを標準化し、共有可能にする取り組み。Meta PyTorchとHFの共同。

標準化:
- エージェントのコアアーキテクチャ（Environment,Task, Agentなど）: https://github.com/meta-pytorch/OpenEnv/blob/main/rfcs/001-abstractions.md
- インタフェース等: https://github.com/meta-pytorch/OpenEnv/blob/main/rfcs/002-env-spec.md
- MCPツールのカプセル化: https://github.com/meta-pytorch/OpenEnv/blob/main/rfcs/003-mcp-support.md
- エージェントのアクション: https://github.com/meta-pytorch/OpenEnv/blob/main/rfcs/004-actions-as-tool-calls.md

Environment Hub: https://huggingface.co/openenv




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#Article #Pretraining #MachineLearning #NLP #LanguageModel #ReinforcementLearning #In-ContextLearning #Blog #RewardHacking #PostTraining #Diversity #Selected Papers/Blogs #PRM #Generalization #Cultural #Emotion #ContinualLearning Issue Date: 2025-10-20 Comment

元ポスト:

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関連:
- In-context Steerbility: [Paper Note] Spectrum Tuning: Post-Training for Distributional Coverage and In-Context Steerability, Taylor Sorensen+, arXiv'25, 2025.10

（整理すると楽しそうなので後で関連しそうな研究を他にもまとめる）

とても勉強になる！AIに代替されない20%, 1%になるには果たして

所見:

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#Article #Multi #EfficiencyImprovement #ReinforcementLearning #Blog #Proprietary #Parallelism #ContextEngineering #KeyPoint Notes Issue Date: 2025-10-18 Comment

元ポスト:

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最大で4 turnの間8つのツールコール（guessingとしては従来モデルは1--2, Sonnet-4.5は1--4)を並列する（3 turnは探索、最後の1 turnをanswerのために使う) parallel tool calls を効果的に実施できるように、on policy RLでマルチターンのRLを実施することで、高速で正確なcontext retrievalを実現した、という感じらしい。

従来のembedding-basedなdense retrieverは速いが正確性に欠け、Agenticなsearchは正確だが遅いという双方の欠点を補う形。

parallel tool callというのは具体的にどういうtrajectoryになるのか…？




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#Article #Citations #NLP #Blog #ScientificDiscovery #One-Line Notes Issue Date: 2025-10-09 Comment

RAGベースの研究支援プラットフォームAstaに対して送信されたクエリに対して、システムが引用した研究論文に関する統計情報を公開したとのこと。興味深い。

citationに関するデータはこちら:
https://huggingface.co/datasets/allenai/asta-summary-citation-counts

定期的に更新するとのこと。




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#Article #NLP #LanguageModel #OpenWeight #Japanese Issue Date: 2025-10-07 Comment

マルチターンのtool callingのベンチマーク のSimple, Multiple（それぞれ単一ツール呼び出し、複数のツールの中から適切なツールを呼び出す能力）でBFCVv3でGPT-5超え。ただしGPT-5はツール呼び出しではなくユーザと対話する傾向にあるため、chatアプリケーションではこちらの方が有用な場合があるので全てのユースケースでPLaMoが上回ることを示しているわけではない、という注釈がついている。より実験的な環境であるLive MultipleではGPT-5の方がスコアが高い模様。
- BFCLv2, UC Berkeley, 2024.08

単一呼び出し、複数定義されている中から適切なツールを呼び出すことで済むようなユースケースの場合は検討の余地があると思われる。ただし細かいreasoning_effortやverbosity等のパラメータ設定が記述されていないように見えるので、その辺はどうなんだろうか。




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#Article #EfficiencyImprovement #NLP #LanguageModel #ReinforcementLearning #Repository #Selected Papers/Blogs #KeyPoint Notes Issue Date: 2025-10-05 Comment

code: https://github.com/ServiceNow/PipelineRL

元ポスト:

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Inflight Weight Updates

（この辺の細かい実装の話はあまり詳しくないので誤りがある可能性が結構あります）
通常のon-policy RLでは全てのGPU上でのsequenceのロールアウトが終わるまで待ち、全てのロールアウト完了後にモデルの重みを更新するため、長いsequenceのデコードをするGPUの処理が終わるまで、短いsequenceの生成で済んだGPUは待機しなければならない。一方、PipelineRLはsequenceのデコードの途中でも重みを更新し、生成途中のsequenceは古いKV Cacheを保持したまま新しい重みでsequenceのデコードを継続する。これによりGPU Utilizationを最大化できる（ロールアウト完了のための待機時間が無くなる）。また、一見古いKV Cacheを前提に新たな重みで継続して部分sequenceを継続するとポリシーのgapにより性能が悪化するように思えるが、性能が悪化しないことが実験的に示されている模様。
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Conventional RLの疑似コード部分を見るととてもわかりやすくて参考になる。Conventional RL（PPOとか）では、実装上は複数のバッチに分けて重みの更新が行われる（らしい）。このとき、GPUの利用を最大化しようとするとバッチサイズを大きくせざるを得ない。このため、逐次更新をしたときのpolicyのgapがどんどん蓄積していき大きくなる（=ロールアウトで生成したデータが、実際に重み更新するときにはlagが蓄積されていきどんどんoff-policyデータに変化していってしまう）という弊害がある模様。かといってlagを最小にするために小さいバッチサイズにするとgpuの効率を圧倒的に犠牲にするのでできない。Inflight Weight Updatesではこのようなトレードオフを解決できる模様。

また、trainerとinference部分は完全に独立させられ、かつplug-and-playで重みを更新する、といった使い方も想定できる模様。

あとこれは余談だが、引用ポストの主は下記研究でattentionメカニズムを最初に提案したBahdanau氏である。
- [Paper Note] Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate, Dzmitry Bahdanau+, ICLR'15

続報:

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論文:
- [Paper Note] PipelineRL: Faster On-policy Reinforcement Learning for Long Sequence Generation, Alexandre Piché+, arXiv'25, 2025.09

続報:

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#Article #Tutorial #NLP #LanguageModel #SoftwareEngineering #read-later #Selected Papers/Blogs #ContextEngineering #One-Line Notes Issue Date: 2025-10-04 Comment

元ポスト:

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AnthropicによるContextEngineeringに関するブログ。
ざーっとみた感じ基礎的な定義からなぜ重要なのか、retrievalの活用、longnhorizon taskでの活用、compaction(summarization)など、幅広いトピックが網羅されているように見える。

最新サーベイはこちら
- [Paper Note] A Survey of Context Engineering for Large Language Models, Lingrui Mei+, arXiv'25

所見:

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#Article #NLP #LanguageModel #Library #Personalization #Blog #Architecture #interactive #Initial Impression Notes Issue Date: 2025-10-03 Comment

元ポスト:

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受動的なエージェントではなく、ユーザに対して能動的に働きかけてくるイベントドリブンなAI Agentのアーキテクチャ提案と、そのためのライブラリな模様。




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#Article #NLP #Dataset #LanguageModel #Evaluation #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-09-29 Comment

米国のGDPを牽引する9つの代表的な産業において、44の職種を選定し、合計1320件の実務タスクを設計したベンチマーク。ベンチマークは平均14年程度の経験を持つ専門家が実際の業務内容をもとに作成し、（うち、約220件はオープンソース化）、モデルと専門家のsolutionにタスクを実施させた。その上で、第三者である専門家が勝敗（win, lose, tie)を付与することでモデルがどれだけ実務タスクにおいて人間の専門家に匹敵するかを測定するベンチマークである。

評価の結果、たとえばClaude Opus 4.1の出力は47.6%程度、GPT-5 (high) は38.8%程度の割合で専門家と勝ち + 引き分け、という性能になっており、人間の専門家にかなり近いレベルにまで近づいてきていることが分かる。特にClaude Opus 4.1はデザインの品質も問われるタスク（ドキュメントの書式設定、スライドレイアウトなど）で特に優れているとのこと。

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limitationとしては、
- 網羅性: データセットサイズが小さく、occupationごとの30タスクしかデータがないこと
- 自己完結型・知識労働への偏り: コンピュータ上でのタスクに限定されており、肉体労働や暗黙知が多いタスク、個人情報へのアクセス、企業内の専用ツールを利用した作業や他社とのコミュニケーションが必要なタスクは含まれていない。
- 完全な文脈: 完全な文脈を最初からpromptで与えているが、実際は環境とのインタラクションが必要になる。
- grader performance: 自動評価は人間の専門家の評価に比べると及ばない

といったことが書かれている。

テクニカルペーパー:
- [Paper Note] GDPval: Evaluating AI Model Performance on Real-World Economically Valuable Tasks, Tejal Patwardhan+, arXiv'25, 2025.10




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#Article #Analysis #MachineLearning #NLP #LanguageModel #ReinforcementLearning #Blog #Selected Papers/Blogs #Stability #train-inference-mismatch Issue Date: 2025-09-27 Comment

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訓練時のエンジン(fsdp等)とロールアウト時のエンジン(vLLM等)が、OOVなトークンに対して（特にtooluseした場合に生じやすい）著しく異なる尤度を割り当てるため学習が崩壊し、それは利用するGPUによっても安定性が変化し（A100よりもL20, L20よりもH20)、tokenレベルのImporttance Weightingでは難しく、Sequenceレベルのサンプリングが必要、みたいな話な模様。

関連:
- Your Efficient RL Framework Secretly Brings You Off-Policy RL Training, Yao+, 2025.08
- [Paper Note] Group Sequence Policy Optimization, Chujie Zheng+, arXiv'25

FP16にするとtrain-inferenae gapが非常に小さくなるという報告:
- [Paper Note] Defeating the Training-Inference Mismatch via FP16, Penghui Qi+, arXiv'25, 2025.10

A100でvLLMをバックボーンにした時のdisable_cascade_attnの設定値による挙動の違い:

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そもそもFlashAttnention-2 kernelにバグがあり、A100/L20で特定のカーネルが呼ばれるとミスマッチが起きるのだとか。vLLM Flashattentionリポジトリのissue 87によって解決済み。~~具体的にどのカーネル実装なのだろうか。~~　（vLLM Flashattentionリポジトリだった模様）
https://github.com/vllm-project/flash-attention

disable_cascade_attnの設定値を何回も変えたけどうまくいかないよという話がある:
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#Article #MachineTranslation #NLP #LanguageModel #RAG(RetrievalAugmentedGeneration) #Mathematics #SmallModel #OpenWeight #Japanese #DocParser #EdgeDevices Issue Date: 2025-09-26 Comment

blog: https://www.liquid.ai/blog/introducing-liquid-nanos-frontier-grade-performance-on-everyday-devices

モデルファミリーに350Mの日英翻訳モデルが含まれている…だと！？

タスクスペシフィックなedgeデバイス向けのSLM群。

以下のようなモデルファミリー。非構造テキストからのデータ抽出、日英翻訳、RAG, tooluse, Math, フランス語のチャットモデル。これまでマルチリンガルに特化したMTとかはよく見受けられたが、色々なタスクのSLMが出てきた。
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元ポスト:

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LFM2はこちら:
- Introducing LFM2: The Fastest On-Device Foundation Models on the Market, LiquidAI, 2025.07




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#Article #NLP #LanguageModel #OpenWeight #DeepResearch Issue Date: 2025-09-17 Comment

元ポスト:

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ベンチマーク:
- [Paper Note] Humanity's Last Exam, Long Phan+, arXiv'25, 2025.01
- [Paper Note] BrowseComp: A Simple Yet Challenging Benchmark for Browsing Agents, Jason Wei+, arXiv'25
- GAIA: a benchmark for General AI Assistants, Grégoire Mialon+, N/A, arXiv'23
- [Paper Note] xbench: Tracking Agents Productivity Scaling with Profession-Aligned Real-World Evaluations, Kaiyuan Chen+, arXiv'25
- [Paper Note] SimpleQA Verified: A Reliable Factuality Benchmark to Measure Parametric Knowledge, Lukas Haas+, arXiv'25
- [Paper Note] WebWalker: Benchmarking LLMs in Web Traversal, Jialong Wu+, arXiv'25
- [Paper Note] Fact, Fetch, and Reason: A Unified Evaluation of Retrieval-Augmented Generation, Satyapriya Krishna+, NAACL'25
- [Paper Note] BrowseComp-ZH: Benchmarking Web Browsing Ability of Large Language Models in Chinese, Peilin Zhou+, arXiv'25

関連研究:
- [Paper Note] WebWalker: Benchmarking LLMs in Web Traversal, Jialong Wu+, arXiv'25
- [Paper Note] WebDancer: Towards Autonomous Information Seeking Agency, Jialong Wu+, arXiv'25
- [Paper Note] WebSailor: Navigating Super-human Reasoning for Web Agent, Kuan Li+, arXiv'25
- [Paper Note] WebShaper: Agentically Data Synthesizing via Information-Seeking Formalization, Zhengwei Tao+, arXiv'25
- [Paper Note] WebWatcher: Breaking New Frontier of Vision-Language Deep Research Agent, Xinyu Geng+, arXiv'25
- [Paper Note] WebResearcher: Unleashing unbounded reasoning capability in Long-Horizon Agents, Zile Qiao+, arXiv'25
- [Paper Note] ReSum: Unlocking Long-Horizon Search Intelligence via Context Summarization, Xixi Wu+, arXiv'25
- [Paper Note] WebWeaver: Structuring Web-Scale Evidence with Dynamic Outlines for Open-Ended Deep Research, Zijian Li+, arXiv'25
- [Paper Note] WebSailor-V2: Bridging the Chasm to Proprietary Agents via Synthetic Data and Scalable Reinforcement Learning, Kuan Li+, arXiv'25
- [Paper Note] Scaling Agents via Continual Pre-training, Liangcai Su+, arXiv'25
- [Paper Note] Towards General Agentic Intelligence via Environment Scaling, Runnan Fang+, arXiv'25




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#Article #Blog Issue Date: 2025-09-17 Comment

AI Agentにpaymentをさせるためのsecureなプロトコルな模様

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#Article #Dataset #Evaluation #Repository #Coding #SoftwareEngineering #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-09-04 Comment

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実際に存在するIssueにタグ付けすることで、リアルタイムに複数LLMによってPRを作成（API callはOpenHandswが負担する）し、ユーザは複数LLMの中で良いものを選択する、といったことができる模様？リーダーボードも将来的に公開するとのことなので、実際にユーザがどのモデルのoutputを選んだかによって勝敗がつくので、それに基づいてランキング付けをするのだろうと推測。興味深い。




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#Article #NLP #LanguageModel #Repository #Coding Issue Date: 2025-08-19 Comment

研究論文からコードを生成するpaper2code、テキストからweb pageを生成するtext2web、textからスケーラブルなバックエンドを構築するtext2backendを現状サポートしているvibe coding frameworkらしい。
論文のベンチマークの再現の自動化やパフォーマンス向上、自動コード検証などが追加されるらしい。

研究の出版に対して再現実験など現状到底間に合わないので、再現性があるかどうかを自動的に検証して欲しいなぁ、とは思っていたので個人的に嬉しい。



AI時代のソフトウェア開発を考える（2025_07版） _ Agentic Software Engineering Findy 2025-07 Edition, Takuto Wada, 2025.07


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#Article #NLP #Coding #Slide Issue Date: 2025-07-25 Comment

Vibe Codingによってソフトウェアエンジニアリングの課題は解決されたわけではなく、昔からある問題は依然として存在し（技術的負債、レビューなど）、道具が変わりこれらが顕在化するスピードが急速に速まっただけ、という話な模様。
どの領域に、どのAIを使うか（委託, 伴走）なども考察されている。ロジックの複雑さが小さいものは委託（補完など）、ロジックの複雑さが高く競合との差別化が重要なエリアには伴走、といった使い方。AIは自走するが迷走、暴走もするのでガードレールがより一層重要。自分自身の能力の向上も不可欠。




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#Article #NLP #Library #ReinforcementLearning #PostTraining #Initial Impression Notes #TrainingFramework Issue Date: 2025-07-04 Comment

>rLLM is an open-source framework for post-training language agents via reinforcement learning. With rLLM, you can easily build their custom agents and environments, train them with reinforcement learning, and deploy them for real-world workloads.

なるほど。
バックボーンにはverlが採用されており、シンプルかつ統一的なインタフェースでカスタムエージェントが学習できる模様？

https://rllm-project.readthedocs.io/en/latest/#key-features

元ポスト:

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関連:
- verl: Volcano Engine Reinforcement Learning for LLMs, ByteDance Seed Team, 2025.04

v0.2がリリースされ、任意のagentia programの学習がサポートされた模様（マルチエージェントや複雑なワークフローに基づくものなど）:

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#Article #NLP #LanguageModel #Blog #Coding #SoftwareEngineering #One-Line Notes #Reference Collection Issue Date: 2025-05-18 Comment

OpenHandsのNeubig氏が、OpenAIのブログポスト中で報告されているSWE-Bench Verifiedのスコアについて、言及している。OpenAIは23個サンプルについて(internal infrastructureで動作させられないため)除外しているので、その分スコアに下駄が履かれているようで、ブログ中のpassNのスコアを他のリーダーボードのスコアと比較する際には注意が必要っぽい。

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#Article #NLP #LanguageModel #Blog #ComputerUse #Reading Reflections Issue Date: 2025-03-15 Comment

公式リポジトリ: https://github.com/browser-use/browser-use

BrowserUseはDoMを解析するということは内部的にテキストをLLMで処理してアクションを生成するのだろうか。OpenAIのComputer useがスクリーンショットからアクションを生成するのとは対照的だと感じた（小並感）。

- OpenAI API での Computer use の使い方, npaka, 2025.03




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#Article #NLP #Dataset #LanguageModel #Evaluation #AutoML #One-Line Notes Issue Date: 2024-10-20 Comment

75のkaggleのcompetitionsを収集（賞金1.9M$に相当する）し、そこから機械学習モデルの構築するためのエンジニアリングタスク（データセットの準備, モデルの学習, 実験）を抽出し、AI Agentsが機械学習モデルのこれらエンジニアリングタスクに対してどの程度実施できるかを測定できるようにしたベンチマーク




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#Article #Multi #LanguageModel #Library #Repository #Conversation #MCP #One-Line Notes Issue Date: 2024-10-02 Comment

マルチエージェントを構築するためのフレームワーク。MCP Serverとの連携も可能で、AssistantAgent classを入れ子のように設定することで、親エージェントが特定領域に特化した子エージェントをtool useとして呼び出すようなマルチエージェントを構築できるように見受けられる。




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#Article #Tutorial #NLP #LanguageModel #Chain-of-Thought #Slide #One-Line Notes Issue Date: 2023-11-01 Comment

LLMの応用研究やPromptingを中心としたチュートリアル。アノテーションや対話式推薦システムへの活用、ReAct、プロンプトの最適化技術、CoTの基本から応用まで幅広くまとまっているので、LLMの応用技術の概観や、CoTを実践したい人に非常に有用だと思う。




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#Article #NLP #LanguageModel #Library #One-Line Notes Issue Date: 2023-09-30 Comment

以下の特徴を持つLLMAgent開発のためのフレームワーク

- long-short term memory
- tool usage
- web navigation
- multi-agent communication
- human-agent interaction
- symbolic control

また、他のAgent frameworkと違い、ゴールを達成するだの細かいプランニングを策定（SOP; サブタスクとサブゴールを定義）することで、エージェントに対してきめ細かなワークフローを定義できる。