Self-Adapting Language Models [44.5] 大規模言語モデル(LLM)は強力だが静的であり、新しいタスクや知識、例に対応して重みを適応するメカニズムが欠如している。 我々は,自己適応型LSM(Self-Adapting LLMs, SEAL)を導入する。 知識の定式化と数ショットの一般化の実験により、SEALは自己指向適応が可能な言語モデルに向けた有望なステップであることが示された。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Jun 2025 17:48:13 GMT)
「We propose Self-Adapting LLMs (SEAL), a framework that enables language models to improve themselves by generating their own synthetic data and optimization parameters (“self-edits”) in re- sponse to new data. The model is trained to produce these self-edits directly through token generation with the data provided in the model’s context. Self-edit generation is learned via reinforcement learning (RL) where the model is rewarded for generating self-edits (SE) that, when applied, improve the model’s performance at the target task.」という自己適合、自己進化、自己改善のアプローチ。SQuADやARC-AGI benchmark（のサブセット）を用いて効果を検証している。
Self-Adapting Improvement Loops for Robotic Learning [30.8] 専門家によるデモンストレーションで訓練されたビデオ生成モデルは、ロボットタスクを解くためのパフォーマンスの高いテキスト条件付きビジュアルプランナーとして利用されてきた。 本研究では,自己生成トラジェクトリ上で,ドメイン内ビデオモデルを反復的に更新する自己改善ループ(SAIL)を提案する。 従来のドメイン内ビデオモデルトレーニングでは,新規タスクの繰り返しに対して,パフォーマンスが継続的に向上することが確認できた。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 07 Jun 2025 04:34:37 GMT)
「we highlight that adaptation with large-scale pretrained text-conditioned video models is critical for facilitating self-improvement, by contributing text-conditioned generalization capabilities and motion priors.」とこちらは動画生成モデルを活用するアプローチ。