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[Paper Note] Tracing Agentic Failure from the Flow of Success, Samuel Yeh+, arXiv'26, 2026.07
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#EfficiencyImprovement #Unsupervised #NLP #LanguageModel #AIAgents #NeurIPS #Author Thread-Post Issue Date: 2026-10-25 GPT Summary- LLMエージェントの失敗軌跡から、タスク失敗を引き起こしたエラーステップを特定する教師なし失敗帰属を提案。成功軌跡のみを用いて、ニューラル制御微分方程式により潜在空間の動的パターンを学習。失敗軌跡では、学習した成功ダイナミクスからの逸脱を異常スコアとして評価し、エラーステップを検出。OATは成功軌跡100件のみで学習でき、プロンプトベース手法より200～5000倍高速で、同一分布内外の双方でF1スコアをそれぞれ20%および7%向上。 Comment
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