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01 ·蒸留と圧縮·★ 会員·論文·14分で読めます エージェントを蒸留する — 長い軌跡をどう圧縮するか ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models エージェントの蒸留では、学ぶ単位が「一問一答」から「一局」に変わります。数万トークンの軌跡に対して返ってくる採点は最後の○×ひとつ。この落差をどう埋めるのか — ターン単位のクレジット割当、軌跡の濾過とオンポリシー化、ツール使用の継承を、前提知識ゼロから解きほぐし、長距離エージェントの論文群への地図にします。