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2026年5月27日

AgentWatchの機能を実際の導入を通じて実証します。ソリューションがCloudWatchメトリクスを要約しながら、15分ごとにインフラストラクチャチェックを実行する方法を紹介します。

AWS Machine Learning Blog

2026年5月29日

LLMエージェントはマルチターンツール使用と環境相互作用を通じてますます動作していますが、安全リスクは最終結果に表面化する前の中間ステップから生じることが多いです。したがって、リアクティブ監査は不十分です。事後診断はリスクを指摘する機会を逃すことが頻繁にあります。

arXiv cs.CL

2026年6月2日

生成AIによって加速された敵対的な合成コンテンツの蔓延により、従来の反応的検出方法は効果がなくなっています。この調査は、新興の偽りのない物語のプロアクティブな検出への範例シフトを実証する新興研究を統合しています。

arXiv cs.LG

2026年6月19日

最近の論文では、対話型大規模言語モデル（LLM）エージェントには、古典的な偶然的/認識的（aleatoric/epistemic）不確実性フレームワークが不十分であり、プロアクティブな明確化要求や共有メンタルモデル構築といった新たなエージェント機能を引き出すための、仕様不備を認識し、分解可能で、伝達可能な不確実性表現が必要だと主張しています。実用的なデプロイメントの制約（ブラックボックスAPI、対話レイテンシ予算、ラベル付き軌跡の欠如）は、ログ確率ベース、マルチサンプリング、トレーニングベースの方法を排除し、デプロイメント時にこれらのシグナルを提示するための最も実行可能な手法としてプロンプトベースの推定を残します。我々は、タスク仕様が曖昧な場合にエージェントが明確化を求めることを可能にする、アクションの信頼度と要求の不確実性（u）を分離する、シンプルなプロンプトベースの分解でこの要求に応えます。

arXiv cs.AI