🐡 もう「どのLLMが最強か」を一つに絞って悩む時代は、終わるのかもしれません。 タイトル: Sakana Fugu Technical Report URL: Sakana AI の Fugu は、複数のフロンティア LLM を部下として束ね、タスクに応じて最適な布陣を自動で組む「指揮官（オーケストレータ）モデル」です。注目ポイントを3つに絞って紹介します。 🧭 学習された司令塔 Fugu は事前学習済みバックボーンに軽量な選択ヘッドを載せ、隠れ状態から最適なワーカーモデルをロジットで直接選びます。自己回帰生成を挟まないため、単一のフロンティアモデルを呼ぶのと同等の低遅延を保てるのが巧みです。 🕸️ ワークフローを動的に自作（Fugu-Ultra） 上位版はタスクを自然言語のワークフローとして書き下し、サブタスク分割・担当割り当て・通信戦略まで設計します。最大5ステップで討論型・逐次連鎖・木構造といった多エージェント協調を、問題ごとに組み立てます。 📊 単体モデルを超える成績 SWE-Bench Pro で 73.7 点（Claude Opus 4.8 の 69.2 を上回る）、GPQA-Diamond 95.5、LiveCodeBench 93.2 など主要ベンチで公開モデル最高水準。エージェント型コーディングでは「世代交代級」の 5〜6% の相対改善を達成しました。 巨大化ではなく賢い"指揮"で最先端へ。新しいスケーリング軸を示した一本です。 #SakanaAI# #LLM#

🖥 たった9Bのオープンモデルが、ターミナル操作ベンチでClaude Haiku 4.5に迫る。しかもデータもモデルもコードも全公開です。 タイトル：Tmax: A simple recipe for terminal agents URL： ターミナルエージェントのRL学習に、シンプルで再現可能なレシピを与えたAi2/UWの研究です。注目ポイントを3つに絞って紹介します。 🧩 構成的なデータ生成パイプライン ドメイン・スキル・検証器・ペルソナ・難易度など9つの軸の組み合わせでタスクを大量合成し、Gemini-3-ProがDockerfileとユニットテストまで生成します。高コストな品質検証は省き、RL側でpass率0を弾くだけ。結果として従来比2.5倍超・14,600環境のTmax-15Kを安価に構築し、汚染ゼロかつ最も難しいデータになりました。 ⚙️ シンプルなoutcome-only RLレシピ 報酬は「タスク達成したか」だけ。素朴なGRPOは長期エージェントで崩壊するため、logprobの乖離をマスクするDPPO、FP32のLMヘッド、大きなグループサイズ（32）で安定化します。Qwen 3.5 9BをこのレシピでTerminal-Bench 2.0で27%まで引き上げました。 📈 強さと汎化、そして全公開 2B〜27Bの全サイズでQwenベースラインを改善。さらにSWE-Bench Verifiedが44→53.5、AIMEが73→91と非ターミナル評価でも向上し、ハーネスやモデルファミリを越えて汎化します。データ・モデル・コードはGitHubで完全公開。 オープンなターミナルエージェント研究の強力な土台になりそうです。 #ターミナルエージェント# #強化学習#