ルイ・シ氏ら、WeActを開発：LoRAアダプター動的切り替えでAIエージェントの機能学習を効率化
ルイ・シ氏らが10月19日(現地時間)、エージェントの行動として動的な重み切り替えを行う新たな手法「WeAct（Weight-level Internal Actions）」を開発したと発表した。この手法は、固定されたバックボーン上で機能特化型のLoRAアダプターを独立して訓練し、アダプターの選択をエージェントのアクションスペースに統合する。これにより、従来の共有パラメータ更新で生じることがあった既存機能の劣化（catastrophic forgetting）といった課題への対処が図られ、長期的なエージェントの多様な機能学習を可能にするとされる。