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01 ·エージェント·★ 会員·論文·15分で読めます 論文解説: 良いエージェント学習データとは何か — ACE（正確さ・複雑さ・多様性）という見方 What Makes Good Agentic Data? An ACE Lens on Data Generation for LLM Agents エージェント用の学習データを (環境, タスク, 対話, 検証器) の4点セットとして捉え直し、生成を「正確さで通し、複雑さで置き、多様さで広げる」制約付き分布設計として整理したサーベイ論文の解説。 02 ·LLM — 大規模言語モデル·★ 会員·論文·13分で読めます 論文解説: Agentic Artifact Creation — 「生成」と「納品物を組み立てる」はどう違うのか Agentic Artifact Creation: Systems, Evaluation, Principles, and Opportunities 259件の文献を「納品される成果物」という一点から整理したサーベイ。状態・編集・検証という3つの役でエージェント的創出を定義し、6ファミリー・評価の3対象・4原則・6つの未解決問題まで、前提知識ゼロから読み解きます。 03 ·論文解説·無料·20分で読めます 代理指標では、もう守れない — 自動運転 2026年8月新着8本を束ねて読む 2026年8月下旬の自動運転系arXiv新着8本を横断して読む。安全を期待値で測るのをやめる動き、自車の履歴の外側に観測経路を足す動き、そして無理に束ねられない独立した2本を、関係が見える形で整理する。 04 ·エージェント·★ 会員·論文·11分で読めます 論文解説: 共進化するエージェント系 — 人間の設計を超えた自己進化への三段階 Co-Evolution in Agentic Systems: Toward Self-Directed Evolution Beyond Human Design 「デプロイ後も賢くなり続けるエージェント」はなぜ頭打ちになるのか。相手・環境・進化の仕組みそのものを順に動かしていく三段階の分類を、サーベイ論文の本文から1から解説する。定義の式、各段階の代表手法、評価と安全の未解決点まで。