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- Beyond Brainstorming: What Drives High-Quality Scientific Ideas? Lessons from Multi-Agent Collaboration [59.4]
本稿では,構造化マルチエージェントの議論が独創的思考を超えうるかどうかを考察する。 研究提案を作成するための協調型マルチエージェントフレームワークを提案する。 エージェントベースのスコアリングと,新規性,戦略的ビジョン,統合深度といった領域にわたるヒューマンレビューを備えた包括的プロトコルを採用している。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Aug 2025 15:59:18 GMT)
- 「This work challenges the dominant paradigm of solitary AI- driven ideation and provides strong empirical evidence that collaborative multi-agent systems generate higher-quality scientific proposals. Through systematic simulation and evaluation, we identify three actionable principles for building more effective ideation systems: (1) Structured, leader- guided discussions enhance coherence and strategic focus; (2) Cognitive diversity from interdisciplinary or mixed- seniority teams drives originality; (3) Expertise is essential, as collaboration amplifies existing knowledge but cannot replace it.」と非常に面白い結果ではあるのだが、専門性のコントロールがこの手のプロンプトで本当にできているんだろうか（または他の部分もいろいろ変わってるんじゃないか）という疑問はある。
- プロジェクトサイトはResearch Proposal Evaluator、リポジトリはNuoJohnChen/Idea2Proposal
- Genie Envisioner: A Unified World Foundation Platform for Robotic Manipulation [65.3]
我々は,ロボット操作のための統一世界基盤プラットフォームであるGenie Envisioner(GE)を紹介する。 GEは、ポリシー学習、評価、シミュレーションを単一のビデオ生成フレームワークに統合する。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 07 Aug 2025 17:59:44 GMT)
- 「we introduce Genie Envisioner (GE), a unified platform that collapses robot sensing, policy learning, and evaluation into a single closed-loop video generative world model」とビデオ生成をコアとしたフレームワークの提案。この手の学習には身体性が必要という指摘もあるがビデオ生成を主体として解決しうる問題なのかはとても興味がある。
- リポジトリはGenie Envisioner
- Self-Questioning Language Models [51.8]
本稿では,提案者がトピックを与えられ,解答者に対する質問を生成する非対称なセルフプレイフレームワークを提案する。 提案者と解答者はともに強化学習を通じて訓練される。 3桁の乗算、OMEGAベンチマークの代数問題、Codeforcesのプログラミング問題である。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 05 Aug 2025 17:51:33 GMT)
- 「Our method leverages the intrinsic capabilities of large language models by casting them in dual roles of proposer and solver within an asymmetric self-play setup. By rewarding the generation of problems that are neither too easy nor too difficult, and by reinforcing answers via internal agreement or external verification, we demonstrate that models can meaningfully improve their reasoning skills through interaction with self-generated content alone.」というフレームワークの提案。R-Zero: Self-Evolving Reasoning LLM from Zero Data – arXiv最新論文の紹介にも近いなーと思う。
- プロジェクトサイトはSelf-Questioning Language Models