LLMマルチエージェントシステムの安全性をフェデレーテッドグラフ学習で向上
arXiv cs.CRは2026年9月3日(現地時間)付けで、大規模言語モデル (LLM) ベースのマルチエージェントシステム (MAS) におけるプライバシー保護型の安全性確保に関する研究論文を発表した。同研究では、組織をまたいだプライベートなデータ共有が困難な状況に対応するため、グラフフェデレーテッドラーニングに基づく「FGLGuard」を提案している。この手法は、各オペレーターが自身のデータでモデルを学習し、モデル更新のみを共有することで、データプールなしに安全性を向上させる。