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ALTK-Evolve

「ALTK-Evolve」に関するAIニュースと解説記事の一覧です。

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RESEARCH / 04

IBM、エージェントの「たまに失敗」を半減させる consistency guidelines を公開 — 平均成功率は維持したまま Pass⁵ を53%→69%に

IBM Researchがエージェントの一貫性ギャップ(Mean@kとPass^kの差)を診断・改善するALTK-Evolveの拡張「consistency guidelines」を公開。AppWorld test_normalでPass⁵が53.0%→69.0%、ギャップが24.4pp→12.0ppに縮小したと報告。一次情報に基づき手法と数値を整理する。

RESEARCH / 04

IBM Research:エージェントメモリは「機能」ではなく「用量」— モデル能力に応じた投与量の較正が精度とコストを左右(ALTK-Evolve)

IBM Researchは2026年8月18日、Hugging Faceブログでエージェントメモリの「適正用量」を検証する研究を公開した。過去の実行軌跡から行動ガイドラインを蒸留し推論時に注入する「ALTK-Evolve」を、30B級の小型モデルからフロンティアのプロプライエタリモデルまで8モデルを対象にAppWorld(585タスク)で評価。強力なモデルは全ガイドラインを注入するのが最適(DeepSeek-V3.2はタスク達成率+9.5pp)、弱いモデルはコンパクトなコア+タスク別検索が最適(gpt-oss-120bは+16.1ppを+5%トークンで達成)、飽和モデルは改善なし(GLM-5)という3パターンを報告。費用面では、選択型検索が精度とコストの両面で最良になり得ることを示した。内容はIBM Researchの一次情報(Hugging Faceブログ)に基づく。