阿部商会 営業さん来訪 機関誌の中に ビルシュタイン ＰＲＯＢＯＸ用が発売になったとありましたのでご紹介です 詳細はメーカHPにて確認ください お問い合わせお待ちしております #阿部商会# #ビルシュタインB6# #PROBOX# #相模原市# #タイヤ館城山#

AIエージェントの「記憶」機能、過去の作業履歴だけを見て学習させると、間違った知識を覚え込んでしまうことがあります。それを防ぐ賢い工夫を紹介します。 タイトル: Grounding Agent Memory: Environment-Probing Curation for Enterprise Agents URL: ❓ 従来のエージェント記憶の何が問題だったの? 💡 完了した作業履歴だけを見て記憶を作ると、1回のたまたまの観察から間違った一般化をしたり、データベースのスキーマが変わった途端に記憶が使えなくなったりしていました。 ❓ この論文はどう解決するの? 💡 記憶を保存する前に、エージェントに読み取り専用で実際の環境を「プロービング（探査）」させ、保存しようとしている知識が本当に正しいかを検証してからコミットする仕組みを提案しています。 ❓ 効果はどれくらいあるの? 💡 データベース探索タスクでは合格率が39%から73%に向上し、報酬は約2.6倍に。しかもツール呼び出し回数は47%減、コストも約50%削減できています。 ❓ 実運用でも使えそう? 💡 モデルの再学習が不要で、タスク実行時のインターフェースも変えずに導入できるため、企業で長期運用するエージェントにそのまま組み込みやすい設計になっています。 #AIエージェント# #エージェントメモリ#

動画生成モデルは「正しい映像を作れる」のか、それとも「もっともらしく見える映像を作れる」だけなのか。 これは似ているようで本質的に異なる問いです。物体を正しく配置し物理法則を守りながら複数ステップのタスクを解くこと——これを「視覚的知性（Visual Grounded Intelligence）」と呼ぶならば、現在のモデルはそれを持っているでしょうか。VGI-Benchはその問いに数字で答えます。 27タスク810インスタンスのベンチマークで9つの動画モデルを評価した結果、最強モデルのSeedance 2.0でも全体スコアは51.0%にとどまりました。物理崩壊（非現実的な変形・物体の貫通）、ルール違反（もっともらしい最終状態を出しながら制約を無視）、物体不整合（時間をまたいだ一貫性の喪失）という3つの失敗モードが繰り返し現れます。オープンソース最高のHunyuanVideoは19.1%と商用モデルを大きく下回りました。 より深刻なのは、デノイジング過程の分析が明らかにしたことです。生成中間ステップでの自己修正は全体の1%未満。「誤り→別の誤り」への遷移がデノイジング中盤で23.1%に達しており、後期デノイジングは初期に固定された仮説を磨くだけで誤りを直せていません。さらに、1M合成サンプルによるファインチューニングは計画・空間スキルを改善する一方で時間的・物理的能力を劣化させるというトレードオフも確認されました。VGI-Benchは視覚推論という軸で動画生成の限界を照らし出しています。 タイトル: VGI-Bench: Probing Visual Intelligence in Video Generation Models URL: #動画生成# #視覚推論#