自分の認知と学習を静かに磨くデジタルノート
速く流れていく情報から少し離れ、自分の頭でじっくり考えられる文章だけを集めています。
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2026/7/28
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エンジニアリング支援の大規模展開に向けたマルチエージェントシステムの設計：Grabのケーススタディ プラットフォーム組織におけるエンジニアリング支援の危機 Grabの中央データチームは、数千人の内部ユーザーに対応するデータウェアハウスプラットフォームを運用していました。そこで発生する支援リクエストの量は、手作業での対応が持続不可能なレベルに達していました。リクエストの内容は多様で、クエリ最適化、パイプライン障害診断、スキーマ設計相談、パフォーマンストラブル...
品質か量か？マルチエージェントシステムにおけるガウス過程を用いた誤差情報に基づく選択的オンライン学習：拡張版 コンセンサスよりも協調：分散システムにおいて選択的学習が重要な理由 主張： 効果的な分散学習には、エージェントが包括的にではなく選択的に協調することが必要である。隣接するすべてのモデルを無差別に集約すると、予測精度が低下し、対応するパフォーマンス向上なしに計算リソースの消費が増加する。 根拠と前提： マルチエージェントシステムは従来...
どのAIが最も上手に嘘をつくか?ジョン・ナッシュが設計したゲーム理論の古典 AIシステムにおけるナッシュの欺瞞ゲームの理解 ジョン・ナッシュの「So Long, Sucker」ゲーム—1950年に発表され、シルビア・ナサールの伝記に記録された4人プレイヤーの逐次ゲーム—は、個々の利得最大化を追求する合理的エージェントが、複数ラウンドの相互作用において欺瞞的戦略を採用する形式的メカニズムを実証している(Nash, 1950; Nasar, 1998)。このゲー...