リアルタイム環境下でのLLMエージェント性能向上、新評価と学習法
寧馨・パン (Ningxin Pan) 氏らの研究チームは、10月14日(現地時間)、論文「The World Won't Wait: Evaluating and Teaching Agents Under a Live Clock」を発表した。同論文は、継続的に変化するリアルタイム環境で、大規模言語モデル (LLM) エージェントが推論やツール利用に時間を要する課題に対し、その評価手法と改善策を提案。評価ベンチマーク「リアルタイムベンチ (RealtimeBench)」と、二つの時間スケールを用いる学習手法「Two-Timescale Offline Recursive Self-Improvement (TORSI)」を導入した。