2025年12月4日 – arXiv最新論文の紹介

Latent Collaboration in Multi-Agent Systems [140.5]
マルチエージェントシステム(MAS)は、独立した単一モデル推論から協調的なシステムレベルのインテリジェンスへと拡張される。 LLMエージェント間の純粋な遅延協調を可能にするエンドツーエンドのトレーニングフリーフレームワークであるLatentMASを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Nov 2025 18:56:57 GMT)
「we introduce LatentMAS, an end-to-end collaborative framework that operates entirely within the continuous latent space. Our core design integrates both internal latent thoughts generation and cross-agent latent working memory transfer.」というフレームワーク、表現力的にも計算コスト的に有利だろうというのは納得感がある。
リポジトリはGitHub – Gen-Verse/LatentMAS: Latent Collaboration in Multi-Agent Systems (LatentMAS)

What Does It Take to Be a Good AI Research Agent? Studying the Role of Ideation Diversity [40.3]
エージェントのパフォーマンスにおいて,アイデアの多様性が果たす役割について検討する。異なるモデルとエージェントの足場は、様々なアイデアの多様性をもたらす。高いパフォーマンスのエージェントは、アイデアの多様性を増す傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Nov 2025 16:32:18 GMT)
「This work started from the hypothesis that ideation diversity is a key bottleneck in AI research agents’ performance. We have confirmed this hypothesis by conducting a large-scale analysis on AI research agents’ trajectories and performing a controlled experiment.」とのこと。
科学へのAI適用に関する研究が急速に進んでいる状況で、このような検証はとても興味深い。