LLMエージェントの発見能力、忘却が鍵 — arXivで研究発表
arXiv (アーカイヴ)は2026年10月14日(現地時間)、大規模言語モデル (LLM) エージェントを用いた自動研究における発見能力のスケーリングに関する研究論文「Scaling Discovery Requires Forgetting」を公開した。同論文は、LLMエージェントが過去の履歴を蓄積することで探索が停滞するという課題に対し、定期的に探索状態を破棄し、現在の最良候補から再開する「忘却」戦略が有効であることを示している。この手法により、並列エージェントと比較して最大15%、単一エージェントと比較して最大39%の性能向上が確認された。