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TL;DR: コンテキストで得た性能向上を、コンテキストなしでもモデルの重みに残す「Memory Consolidation」手法Cortexの提案です。50回の連続編集でも、利得の88.9%を回復し、元の性能を99.8%維持しました。 タイトル: Cortex: Consolidating Context into Parametric Memory URL: ポイント ・🧠 脳の「海馬→新皮質」の記憶固定化に着想を得て、知識編集・スキル学習・振る舞い制御・知識抑制を1つの問題として統一 ・🔮 モデル自身が「このコンテキストは将来どう使われるか」を想定したクエリを生成し、それを学習ターゲットにする ・🧩 更新はFFNだけ。既存重みへの低ランク更新(Synaptic)か、新しいチャネルの追加(Structural)で、学習後は重みにマージ可能 ・👩‍🏫 コンテキストを見る凍結教師の出力と隠れ状態を、見ない生徒に蒸留 ・📊 4B〜120BのdenseとMoEで検証。バッチ編集のCRは80〜91%（既存の最強手法は36〜46%） ・🤖 ALFWorldでは固定化後のモデルがコンテキストを直接与えた場合を上回る例も ・⚠️ 知識抑制では近傍知識への副作用が残るのが課題 💡 RAGやプロンプトに頼らず「経験を重みに畳み込む」実用的な道筋だと感じます。 #LLM# #継続学習#

当社は、自動車のビッグデータ活用に向けた通信・コンピューティング基盤の推進を目的とするグローバル団体「AECC (Automotive Edge Computing Consortium)」に加入しました。 次世代モビリティの実現に貢献してまいります。 ※本件はAECCによる発表です ⇓詳細はこちら⇓

便利だけど知られていないClaude APIの機能 🔌 Claude Codeやコンソールだけじゃなく、APIからもスキルを使いたいと思ったことありませんか？ Skills in the API（API内のスキル）は、Messages API経由でAgent Skillsを利用する方法です。自前のアプリケーションにスキルの力を組み込んで、APIベースのエージェントを強化できます。 📌 タイトル：Skills in the API（API内のスキル） 🔗 URL： 🧩 概要 Agent Skillsは元々Claude CodeやConsoleで使われる機能ですが、Skills in the APIを使うとMessages APIから直接スキルを呼び出せます。スキルに定義されたワークフロー・ツール・知識をAPI経由のエージェントに適用でき、コンソールで作り込んだスキルをそのままプロダクションAPIに展開できます。 🛠 使い方 Messages APIリクエストの`container.skills`にスキルを指定して利用します（各要素は`type`が`anthropic`か`custom`、`skill_id`、任意の`version`。1リクエストあたり最大20スキル）。あわせてコード実行ツール（`code_execution_20250825`）を`tools`に含める必要があり、これでそのスキルに従ったエージェント動作がAPIレスポンスとして返されます。コンソールでプロトタイピングしたスキルを、コード変更なしに本番APIで使えるのがポイントです。 🏗 本番システムへの組み込み方 ・プロダクションエージェント：コンソールで開発・テストしたスキルをそのままAPIに展開。プロトタイプから本番への移行がスムーズに。 ・マイクロサービス統合：各マイクロサービスが必要なスキルをAPI経由で呼び出す構成に。スキルの共有と再利用が容易。 ・動的スキル選択：ユーザーのリクエスト内容に応じて異なるスキルを動的に呼び出すルーターを構築。 ・A/Bテスト：スキルのバージョン違いをAPI経由で切り替えて、品質の比較評価を自動化。 💡 ユースケース 🚀 コンソールからAPIへのスキル展開 🔗 マイクロサービスでのスキル再利用 🔀 動的なスキル選択ルーティング 🧪 スキルのA/Bテスト ⚠️ 注意点 APIでスキルを使う場合も、スキル定義の品質が結果の品質を決めます。コンソールで十分にテストしてからAPI展開することをおすすめします。また、スキルの更新がAPIの動作に即反映される場合があるため、バージョン管理に注意してください。 ✨ コンソールで作ったスキルがAPIでそのまま動く。プロトタイプから本番への最短パスを活用しましょう。 #Claude# #LLM#