ハーネスを自動最適化する手法は増えていますが、どのシナリオで学習するかは最初に固定されたまま。この「カリキュラム」自体を動かす発想が登場です。 タイトル: ActiveSaddler: Automated Curriculum Learning for Agent Harness Optimization URL: 📝 概要 エージェントハーネスの自動最適化において、学習に使うシナリオの選択自体を「自動カリキュラム学習問題」として定式化し、最適化の進行とともに動的に適応させる手法ActiveSaddlerを提案しています。 ❗ 解決する課題 固定されたシナリオ順では、未解決の弱点を早々に見捨てたり、すでに修復済みの課題へロールアウトを浪費したりしてしまいます。既知の弱点を再訪する価値と新たな失敗を探索する価値のバランスも最適化中に変化しますが、静的なスケジュールでは対応できません。 🛠️ 方法論・提案手法 カリキュラム選択を「動的にインスタンス化されるアームを持つ非定常バンディット」としてモデル化。個々のシナリオではなく「失敗パターン」をアームとし、LLMベースの優先順位付け器が深刻度・修正可能性・波及範囲・副作用リスクの4要因から学習ポテンシャルを毎イテレーション再計算。既知の弱点を活用するか未見のシナリオを探索するかを、残存する実行可能な弱点の有無に応じて適応的に判断します。 📊 実験結果 GAIA2でPass@1が59.8%（固定ランダム順比+4.4ポイント）、Terminal-Bench 2.0で80.0%（+7.5ポイント）を達成。コスト効率も優れ、GAIA2では298ドルで他手法が1,360ドルかけて届く精度に到達しました。 #エージェント最適化# #カリキュラム学習#

運用中のAIエージェントのやり取りそのものが、モデルを賢くする教師データになるという論文です。 NeoHorse-1: Towards Recursive Self-Improvement via Agentic Post-Training with Routing Harness 🧩 概要 リクエストの難易度に応じて処理を振り分ける「ルーティング・ハーネス」の運用ログを、追加の合成データなしにそのまま学習データへ変換し、モデルを再帰的に改善する仕組みを提案しています。 ❓ 解決する課題 再帰的自己改善には「自分の能力を観測し学習に還元する仕組み」が必要ですが、多くの手法は別途データパイプラインを必要としていました。日々の運用ログにその材料が眠っている点に着目しています。 ⚙️ 方法論 実行トラジェクトリをユーザーターン単位で構造化し、6軸の意味評価と構造検証で品質管理。ルーティングスコアを難易度の目安として3段階カリキュラム学習とオンポリシー蒸留に活用し、評価結果をもとに苦手分野へ次の学習データを重点配分します。 📊 実験結果 10種のエージェント・コーディング・指示追従ベンチマークで、4Bモデルはマクロ平均58.94→64.87、9Bモデルは65.60→69.04まで向上。公開合成データ比でもマクロ平均+6.26ptという結果でした。 #AIエージェント# #自己改善#

スマホで撮った1本の動画から、自由に見回せる「動く3D人物」を作れる——専用スタジオも複数カメラも不要です。 タイトル: 4DAnyone: Create Anyone in 4D from a Casual Monocular Video URL: キャリブレーションなしの単眼動画から、多視点一貫動画を生成して4D Gaussian Splattingへ変換する枠組みです。注目ポイントは3つ。 📦 注目ポイント1: 参照文脈を O(N)→O(1) に圧縮（RCP） 4D再構成には数十視点が必要ですが、生成済み視点を条件に足すほど文脈が肥大化してガイダンスが弱まります。Reference Context Packingは、参照を固定長・混合解像度に圧縮し、視点が増えても計算量を一定に保ちます。 🔄 注目ポイント2: ノイズに応じて視点グループを回す（TCR） 独立にデノイズする視点グループは情報交換できず構造がずれます。Target Context Routingは高ノイズ時にグループを巡回シフトして全体構造を伝播し、低ノイズ時はグループを固定して詳細を安定化。切替は t/T=0.2 が最適でした。 🎮 注目ポイント3: ゲームエンジン製データで実世界へ汎化 自社エンジンの38k本多視点動画（318名・24カメラ）に実写・単眼データを組み合わせ、3段階カリキュラムで学習。結果、生成一貫性でPSNR 24.33を達成し既存手法を明確に上回りました。 スマホ動画から約40分でフォトリアルな4Dアバター。自由視点表現が一般ユーザーの手元に近づきます。 #4DReconstruction# #GaussianSplatting#

「情報」教育、次期学習指導要領の実施を待たずに導入検討　選挙介入などに危機感 「SNSなどで広まる偽情報による選挙介入や認知戦が活発になる中で情報教育の重要性は増しており、他の教科に先駆けてカリキュラムを変更」→文科省から首相への当てつけ？

【Valorant、学校の授業に採用】 ・フィリピンの中学校でValorantが教材に ・対象は高1相当となる10年生のカリキュラム ・ゲームを通してチームワークや戦略性を学ぶ ・エージェントごとの役割やチーム構成について学習 ・コミュニケーションや意思疎通の重要性も教育 ・大会における公平性やスポーツマンシップも指導 ・大会やイベント管理などeスポーツの知識も学習 ・時間管理や役割分担といったスキルを習得 ・フィリピン教育省の「デジタルウェルネス」と「eスポーツ教育」の一環として導入 ・海外ではゲームを単なる娯楽ではなく教育ツールとして活用する動きが広がっている 「宿題でValorantがプレイ出来る時代」が本当にやってきたと話題に📚🔥

【拡散希望】 中学受験において、 「小4・小5の段階で親が深く入り込みすぎる構造」 これこそが、小6で伸び悩む最大の要因です。 これは刺激的に聞こえると思いますが、 現場で何百人と見てきたデータと経験が、すべてこの一点に収束しています。 多くの家庭では、 テストの上下に一喜一憂し、 苦手発見→原因分析→計画修正→生活管理まで、 “本来は子ども自身が経験すべきプロセス” を親がすべて肩代わりしてしまう。 もちろん、親として助けたい気持ちは自然です。 しかしこの時期に介入しすぎると、子どもは気づかないうちに次のような状態に陥ります。 ・「間違えた理由」を自力で言語化できない ・計画が狂ったときに “どう立て直すか” を考える経験がない ・生活リズムもタスク管理も、親の声がけ前提になる ・与えられた課題を “こなす” ことが目的化してしまう これらが積み重なると、 子どもは自分の思考プロセスに責任を持てなくなり、 「親が整えてくれる世界」に慣れきってしまいます。 そして迎える小6。 抽象度が跳ね上がり、 処理する総量も増え、 自分で逆算する力と判断力が問われるにもかかわらず、 その経験が育っていない子は、どうしても一気に伸び悩む。 これは能力不足ではありません。 “親が深く入り込みすぎた構造が、後半戦で破綻する” ただ、それだけです。 では、小4・小5で本当に必要なことは何なのか。 結論として、この3つの「構造づくり」がすべてです。 ・子どもが自分で考え、言語化し、判断する “余白” ・親が深く介入しすぎない “学習プロセスの骨格” ・苦手分析・計画調整・生活習慣の整備を外部から支える “第三者視点” これらを早い段階で整えたご家庭は、 小6の夏以降、目に見えて伸び方が変わります。 逆に、この構造がつくれていないと、どれだけ量を積んでも結果が揺らぎ続けます。 そして正直にいえば—— 今の受験環境で、これらすべてを親だけで管理するのはほぼ不可能です。 共働き、複雑化するカリキュラム、塾の進度の早さを考えれば当然です。 だからこそ、外部に任せるべき領域と、家庭が担うべき領域を分ける必要がある。 たとえば、 東大伴走では 計画管理・苦手分析・生活リズムの整備を外部視点で日常的にまわす仕組みを採用しているため、 家庭は親が過度に入り込まなくても、自然と子ども主体の受験構造を保てるようになります。 小4・小5は、表面的な点数では差がつきにくい。 しかし伸びるか伸びないかは、この時期に容赦なく決まります。 親が背負いすぎる受験は続きません。 子どもが自分で考えられる構造さえ作れれば、 小6の伸び方は本当に変わります。

【AIエンジニアリング実践｜カリキュラム刷新＆受講生募集開始】 AIコーディングを前提とした開発を出発点に、要件定義からデータ・ログ設計、プロトタイプ構築、デプロイ、評価、改善、エージェント化までを扱う「AIエンジニアリング実践」。全7回だったカリキュラムを一から再設計し、全13回へと刷新しました。 全回演習・ハンズオン形式で、1つのAIアプリケーションをRAGによるプロトタイプ構築からクラウドへのデプロイ、LLM-as-a-Judgeによる評価設計、MLOpsによる継続的改善まで一気通貫で実装します。 ▼今期の新規拡充テーマ ・評価の深掘り（評価指標・LLM-as-a-Judge・回帰テスト） ・レイテンシとコストの最適化 ・セキュリティとプライバシー（ガバナンス・リスク・コンプライアンス） ・AIエージェントとワークフロー設計 ▼講座情報 ・全13回｜毎週月曜 19:00〜20:45（第11回のみ火曜） ・完全オンライン（Zoom）・受講料無料 ・対象：学生（大学院生〜中学生）※学位取得可能な学校法人に在籍中、または入学予定であることの証明が必要 ・開講：10/19(月) ▼スケジュール ・ID登録締切：10/3(土) 10:00 ・申込締切：10/5(月) 10:00 ・選考結果：10/13(火)19:00までに全応募者へご連絡 ▼お申し込み

中高一貫校の人にカリキュラムについて話を聞くと中3の二学期から高校範囲を初めて高校の授業では過去問演習＆解説をやるって聞きました。 中受によって中高一貫に行くメリットこのカリキュラムだと思ってます。

中学はなんか普通なカリキュラムじゃい学校だったので、中2の技術で2ストのエンジンを組み立て(しかも班ごとに！)・混合燃料を入れて動かす授業が合って、この授業が一番おもしろかった