GitHub Repo

GitHub 熱門專案、開源工具、框架、runtime 與重要 release。

代理工具

TrueForgeがエージェント実行フレームワークをオープンソース化、14件の企業向けタスクでマネージドサービスより30~75%低コストと主張

TrueFoundryは、エージェントループ、MCPツール、オンデマンドサンドボックス、サブエージェント、承認フローを組み合わせたセルフホスト可能な実行フレームワーク「TrueForge」をMIT Licenseで公開した。公式のEnterprise-Benchでは、同一モデルで約30%、GLM-5.2への切り替えで約75%のコスト削減を報告しているが、比較対象は14件のタスクに限られる。

代理工具

Slack Code、コーディングエージェントを共有チャンネルに導入――diff表示、ライブプレビュー、人による承認に対応

SalesforceはSlack Codeを発表した。チームは会話からプロジェクト専用のCode Channelを直接作成し、エージェントが生成したコードを共同で監視、修正、承認できる。初期段階ではClaude、Devin、GitHub Copilot、ChatGPT、Vercel agentsと連携するが、セキュリティ分離、権限の粒度、APIの詳細はまだ完全には公開されていない。

代理工具

AFANet、6.5万の学習可能パラメータでマルチエージェント障害を診断、ドメイン内推論を199秒から1.16秒に短縮

AFANetはエージェント間の対話を、時間的な接続と同一エージェント内の接続を持つグラフに変換し、2層のGCNで障害エージェントとエラー種別を判定する。AEGIS-Benchでは複数のLLMベースラインを上回ったが、データセットをまたぐエージェント—エラーのペアリングF1は依然として低い。

推論系統

Liquid AI、LFM2.5にDSparkドラフトモデルを追加—H100 1基でデコードを最大3.18倍高速化

Liquid AIは、約3億パラメータのDSparkドラフトモデル3種を公開した。LFM2.5は投機的デコーディングにより、複数の候補tokenを一度に検証できる。batch size 1のgreedy decodingテストでは最大3.18倍の高速化を達成したが、SGLangサポートは依然としてオープン中のPRであり、デプロイの成熟度は今後の検証が必要だ。

代理工具

SkillForge、プロジェクトのテストから合成障害を事前生成し、2つのコーディングエージェントでSWE-bench Verifiedを5ポイント超改善

SkillForgeは実際の課題チケットが発生する前に、テストでカバーされた実行パスから検証可能な障害を生成し、その修復軌跡をプロジェクト固有のスキルへ蒸留する。Mini-SWE-Agentと組み合わせることで、DeepSeek-V3.2とGPT-5-miniのSWE-bench VerifiedにおけるPass@1は、それぞれ72.2%と60.6%に上昇した。

最新模型

Open-MOPD、マルチティーチャー蒸留のtoken予算を再配分し、能力統合率を35.6%から83.4%へ向上

Open-MOPDは、マルチティーチャー型オンライン方策蒸留の主なボトルネックが教師間の勾配競合ではなく、ドメインごとに割り当てられる有効なtoken更新量の著しい不均衡にあることを突き止めた。tokenシェアの均衡化、ギャップ指向の割り当て、学生報酬の再計算を組み合わせ、単一の3Bモデルで利用可能な能力向上分の83.4%を回収した。

科學機器學習

Monroe、8,100万分子でグラフモデルを事前学習し、凍結ベクトルとTabPFNの組み合わせでタスク別ファインチューニングを上回る

Monroeは、疎グラフ注意機構、立体化学エッジ、1,152種類の事前学習目標を組み合わせ、凍結した分子ベクトルに対してTabPFNでインコンテキスト予測を行う。Polarisの全28タスクで統計的に最良のグループに入ったが、「勝率100%」には最良手法との有意差がない引き分けも含まれる。

代理工具

SPADE、同一のLLMに実行可能な訓練環境を記述させ、30Bモデルの8評価平均を5.3ポイント向上

SPADEは、プロンプトの前後におけるリターン差を用いて環境設計者を訓練し、エージェントの能力に応じてカリキュラムを自動的に難化させる。Qwen3-30B-A3Bはツール使用評価で最大13.9ポイント向上したが、環境検証器が仕様を満たさないタスクや解のないタスクを受理する可能性は残る。

硬體

VSPG、バックプロパゲーションなしで離散行動actorを更新し、SustainGymの2評価でDNNベースラインを上回る

VSPGは各行動を単位ハイパーベクトルとして格納し、softmax policy gradientを、アドバンテージで重み付けしたベクトルの重ね合わせと正規化に変換するため、actorの自動微分やオプティマイザ状態を必要としない。2種類の気候条件における建物制御でより高いリターンを達成し、ビットエラーにも高い耐性を示したが、性能は固定エンコーダに大きく依存する。

代理工具

FM-Bench、エージェントにクラブを20年間運営させるも、15モデルすべてが拒否されたオファーから市場価格を推定できず

FM-Benchは、26種類のツールと約340~400の意思決定ポイントを通じて、エージェントが遅延報酬、隠された情報、競合相手の反応に対処できるかを検証した。15モデルはいずれも20シーズンを完遂したが、順位が安定したのは後半に入ってからで、自律的なメモリ管理にも「追加するだけで削除しない」「繰り返し上書きする」という2つの失敗パターンが見られた。

最新模型

循環推論で複数ツールの組み合わせを改善、1B LlamaのBFCL平均スコアが21.4から32.9に上昇

同じTransformer層を再利用し、各tokenを生成する前に隠れ状態を反復更新する手法を研究。同一のデータとLoRA設定で循環モデルと通常モデルを比較したところ、改善は並列呼び出しと呼び出し間の依存関係に集中した。一方、単一のAPI呼び出しが中心のAPI-Bankでは、一貫した優位性は見られなかった。