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arXiv:2610.37859v1 発表タイプ：新規 要旨：言語モデルエージェントは、文脈における自然言語から学習する能力において、従来の知能システムとは根本的に異なります。この能力により、エージェントはフィードバックに応じて自身の回答を反復的に改善することが可能となり、これは現代のエージェント型ワークフローにおいて広く見られる動作様式です。しかし、コミュニティでは主にPass@1やPass@Kといった指標でモデルを評価しており、それらの指標では、エージェントが過去の試行に対するフィードバックをどのように活用しているかを捉えることはできません。そこで私たちは、Seq@Kという自然な評価プロトコルを提案します。これは、各前の試行が失敗した後にフィードバックを受け取り、K回の逐次的な試行のうちに問題を解決できるかどうかを測定するものです。長期的な計画を検討する多段階のエージェントベンチマークとは異なり、Seq@Kは、フィードバックによる改善という核心的な能力を単独で抽出し、形式化しています。
Mirendilは、1,000万トークンのコンテキストウィンドウでゼロから事前学習された初のモデルであるFern 0.1をリリースしました。同モデルはエージェント型AIの研究開発を対象としており、1,000万トークン規模でのRULERシングルニードルテストでは100%のスコアを獲得していますが、エージェント型コーディングにおいては最先端モデルには及ばない結果となっています。この記事「Mirendil、1,000万トークンのコンテキストを持つ初のモデルFern 0.1を公開」は、MarkTechPostに最初に掲載されました。
Baiduは、MITライセンスの3B規模のOCRモデルであるUnlimited OCR 2をリリースし、1回のリクエストで数百ページに及ぶ文書を解析できます。同モデルのSR-SWAアテンションにより、各ステップのデコーディングコストはほぼ一定に保たれ、MarathonDocBenchでは77.1点を獲得しています。この記事「Baidu、数百ページの文書解析向けUnlimited OCR 2をオープンソース化」は、MarkTechPostに最初に掲載されました。
arXiv:2610.35564v1 発表タイプ：新規 要旨：サーバレスコンピューティングプラットフォームは、高度にバーストし予測不可能なワークロードに対応しつつ、サービス品質（QoS）を維持しなければなりません。QoS要件やサービスレベルアグリーメント（SLA）を満たしながらワークロードの変動に対処するため、これらのプラットフォームはリソースの自動スケーリングに依存しています。商用の関数即時実行（FaaS）プラットフォームでは、アクティブな関数インスタンスの数や利用可能な処理能力を動的に調整するために、さまざまな自動スケーリング戦略が採用されています。本研究では、代表的な3つの自動スケーリング戦略——リクエストごとのスケーリング（SPR）、同時実行度ベースのスケーリング（CLS）、メトリクスベースのスケーリング（MBS）——をモデル化し、比較しました。独自のプラットフォーム固有の実装に依存しない体系的な評価を可能にするため、我々は…
