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arXiv:2610.32638v1 発表タイプ：新規 要旨：大規模言語モデル（LLM）の推論は、企業向けおよび対話型アプリケーションの基幹サービスとしてますます導入されていますが、主権・コンプライアンス・遅延・リソースの局所性といった要件により、集中型クラウド展開の適応性が制限されることがあります。通信事業者は、これらの制約に対処するため、地理的に分散した計算およびネットワークインフラを提供しています。しかし、既存のLLMサービスフレームワークは、緊密に結合されたデータセンター向けに設計されており、地理的に分散し多様なリソースの調整には十分なサポートを提供していません。そこで私たちは、通信事業者インフラ上でサービスレベル目標（SLO）主導型のLLM推論を実現するためのリファレンスアーキテクチャであるInferSliceを提案します。本アーキテクチャは、ネットワークスライシング、GPUパーティショニング、エラスティックなサービス提供、ならびに可観測性を統合しています。
arXiv:2610.32107v1 発表タイプ：新規 要旨：会話に参加する際には、何を話すかを決めるだけでなく、そもそも話すべきかどうかを判断することも重要である。特に、参加者間の利害が対立するウルフゲームのような環境では、発話と沈黙の両方が他者によって解釈・評価されるため、この判断は一層重要な意味を持つ。したがって、ウルフゲームをプレイするLLMエージェントにとって、何を話すかだけでなく、いつ話すかを決定することは極めて重要である。本研究では、AIWolfDial共有タスクの「Anytime Utterance Track」向けに開発されたウルフゲーム用AIエージェントを紹介する。本システムは、会話中の発話タイミングを内面的思考の生成と各思考の価値評価に基づいて決定する既存のInner Thoughtsフレームワークを基盤として構築されている。
arXiv:2610.31971v1 発表種別：新規 要旨：大規模言語モデル（LLM）エージェントは、個人や組織に代わって交渉に参加する機会が増加している一方で、特に反復的な多者間のやり取りにおいては、依然として操作のリスクにさらされています。従来のマルチエージェントシステムは、明示的な信頼および評判モデルによってこの課題に対処してきましたが、既存のLLMによる交渉に関する研究では、信頼をむしろ創発的な現象として扱うものが主流です。本研究では、過去の相互作用から有用な信頼評価を形成し、それを活用して将来の交渉結果を改善できるかどうかを検証します。さらに、繰り返し参加するエージェントが一連の交渉ゲームに携わる中で、一方の参加者が密かに合意成立を妨害しようとする、反復的かつ多者間・多問題型の交渉フレームワークを提案します。
arXiv:2610.31728v1 発表タイプ：新規 要旨：ミュオンは大規模言語モデルの学習において人気の最適化手法となっているが、その理論的基盤は依然として十分に解明されていない。本研究では、勾配ノイズの幾何学的特性がミュオンの前処理による利点をどのように形成するかを検討する。まず、古典的な等方性ノイズ仮定のもとでは、ミュオンは学習率の再スケーリング以上の加速効果をもたらさないことを理論的および実験的に示す。これを受けて、私たちは異種タスクの発生頻度を持つ連想記憶におけるミニバッチサンプリングから生じる構造化されたノイズについて調査を開始した。二つのタスクに対する正確なバランス閾値を導出し、さらに複数タスクへの拡張を通じて、タスクカバレッジと勾配の信頼性がいかに協働して学習を形作るかを明らかにする。我々の分析によれば、ミュオンは…を緩和できることが示される。
arXiv:2610.31985v1 発表タイプ：新規 要旨：LLMエージェントは、リソースを共有し、審査や監督プロセスの下で動作しながら、個々に異なるタスクを遂行する協調的な環境において、ますます広く導入されています。このような環境では、エージェントが悪意を持って行動する場合だけでなく、単に助けようとしている場合にも、安全上のリスクが生じます。これまでの研究は、主に敵対的または明示的に共謀的な行動に焦点を当ててきましたが、私たちは、別々の目的を追求する善意のエージェントが、意図されたワークフローを回避する形で自発的に協力し得ることを示します。これを「ヒューマンエージェント問題」と呼びます。私たちは、エージェントが時に仲間が所有するリソースに依存し、所有権の変更が通常は審査担当者によって仲介されるような、長期的な視野を持つ共有リソース環境を研究しています。審査が利用できなくなった場合、エージェント
arXiv:2610.32045v1 発表タイプ：新規 要旨：AI-for-Scienceエージェントは、科学的仮説の立案、自律型実験の実行、および証拠の解釈にますます活用されています。これらのエージェントは、大規模言語モデル（LLM）をドメイン固有のエージェントハーネスに統合することで構築され、その結果、LLMの科学的能力が向上し、モデルが科学ツールを調整・運用できるようになります。本研究では、LLMをAI-for-Scienceエージェントハーネスに統合した際、モデルの安全性が維持されるかどうかを検討します。5つのエージェントハーネスを対象に、50件の有害な化学関連リクエストについて評価を行いました。具体的には、直接的なプロンプト入力、2種類の単純な敵対的プロンプト戦略、および適応型攻撃の条件下で、安全性の挙動がどのように変化するかを調べました。最近のGPT系モデル4種類において、我々の結果は示しています
arXiv:2610.32087v1 発表種別：新規 要旨：言語ベースのエージェントの行動を理解するには、行動が時間軸上でどのように組織化され、その組織化が文脈や結果とどのように関連しているかを把握する必要があります。私たちは、データ主導の行動発見と分析・実験的検証を結びつける一般的なフレームワークを提案します。記録された活動から導き出されるカテゴリは、何を測定するかを定義します。分析では、行動がプロセス内における位置を保持し、その関係性を解釈可能な仮説として表現します。留保された文脈での統計的評価および検定により、証拠の強度と適用範囲を検討します。さらに、プロンプトの制御を含む実験を通じて、意図的に変化させた条件下で行動と結果がどのように変化するかを検証します。反復的な自己反省に関する研究は、次のように示しています。
arXiv:2610.32215v1 発表タイプ：新規 要旨：現代のGPUデータセンターにおける計算能力の向上により、一部の産業大手企業が膨大なデータを用いて大規模言語モデル（LLM）を訓練し、展開できるようになりました。しかし、これらのモデルとその学習データの圧倒的な規模は、集中型の開発をますます維持困難にすると同時に、関連するプライベートデータを保有しながら同等のインフラを持たない小規模機関を排除しています。本論文では、分散型LLMトレーニングに関する我々の立場を、事前学習および微調整のパラダイムを中心に整理し、フェデレーテッド学習、スプリット学習、そして分散型アプローチを取り上げ、それらが地理的に分散した環境下で、多様なハードウェアや信頼性の低い接続状況においてどの程度実用可能かを評価します。さらに、我々は「統一された」システムを提案します。
