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ALTK-Evolve:モデルの重み更新を必要とせず、学習型メモリのみでτ²-benchのカスタマーサポートベンチマークにおいてトップに立つ

IBM研究所はALTK-Evolve手法を提案し、GPT-4.1を用いて自らのタスク履歴から構造化された行動ガイドライン(認証や返金確認など)を自動的に抽出し、純粋なプロンプト工学の手法でReActエージェントシステムに組み込むことで、モデルの重みを更新せず、人手によるラベル付けにも依存せずに、カスタマーサポートタスクの精度と信頼性を大幅に向上させました。同手法の小売分野における評価結果はPass⁴スコア67.5%で、τ²-bench 2026年10月12日版のランキング首位となり、最先端のモデルおよび微調整済みシステムをすべて上回りました。

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