論文の概要: LIMI: Less is More for Agency

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.17567v1
• Date: Mon, 22 Sep 2025 10:59:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-23 18:58:16.323412
• Title: LIMI: Less is More for Agency
• Title（参考訳）: LIMI: エージェンシーにとってより少ない
• Authors: Yang Xiao, Mohan Jiang, Jie Sun, Keyu Li, Jifan Lin, Yumin Zhuang, Ji Zeng, Shijie Xia, Qishuo Hua, Xuefeng Li, Xiaojie Cai, Tongyu Wang, Yue Zhang, Liming Liu, Xia Wu, Jinlong Hou, Yuan Cheng, Wenjie Li, Xiang Wang, Dequan Wang, Pengfei Liu,
• Abstract要約: LIMI(Less Is More for Intelligent Agency)は、機関が根本的に異なる開発原則に従うことを示す。 高度なエージェント・インテリジェンスは、最小でも戦略的にキュレートされた自律行動のデモンストレーションから生まれる可能性がある。 マシンの自律性はデータの豊富さではなく、高品質なエージェント実証の戦略的キュレーションから生まれる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.63355240818081
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We define Agency as the emergent capacity of AI systems to function as autonomous agents actively discovering problems, formulating hypotheses, and executing solutions through self-directed engagement with environments and tools. This fundamental capability marks the dawn of the Age of AI Agency, driven by a critical industry shift: the urgent need for AI systems that don't just think, but work. While current AI excels at reasoning and generating responses, industries demand autonomous agents that can execute tasks, operate tools, and drive real-world outcomes. As agentic intelligence becomes the defining characteristic separating cognitive systems from productive workers, efficiently cultivating machine autonomy becomes paramount. Current approaches assume that more data yields better agency, following traditional scaling laws from language modeling. We fundamentally challenge this paradigm. LIMI (Less Is More for Intelligent Agency) demonstrates that agency follows radically different development principles. Through strategic focus on collaborative software development and scientific research workflows, we show that sophisticated agentic intelligence can emerge from minimal but strategically curated demonstrations of autonomous behavior. Using only 78 carefully designed training samples, LIMI achieves 73.5% on comprehensive agency benchmarks, dramatically outperforming state-of-the-art models: Kimi-K2-Instruct (24.1%), DeepSeek-V3.1 (11.9%), Qwen3-235B-A22B-Instruct (27.5%), and GLM-4.5 (45.1%). Most strikingly, LIMI demonstrates 53.7% improvement over models trained on 10,000 samples-achieving superior agentic intelligence with 128 times fewer samples. Our findings establish the Agency Efficiency Principle: machine autonomy emerges not from data abundance but from strategic curation of high-quality agentic demonstrations.
• Abstract（参考訳）: 私たちは、AIシステムの創発的な能力として、自律的なエージェントとして機能し、問題を発見し、仮説を定式化し、環境やツールとのセルフエンゲージメントを通じてソリューションを実行します。 この基本的な能力は、AIエージェンシー時代の幕開けを告げるものであり、重要な業界シフトによって引き起こされた。 現在のAIは推論と応答の生成に優れていますが、業界はタスクを実行し、ツールを操作し、現実の成果を推進できる自律的なエージェントを必要としています。 エージェント・インテリジェンス(エージェント・インテリジェンス)が、生産的労働者から認知システムを分離する特徴的な特徴となると、機械の自律性を効果的に育成することが最重要となる。 現在のアプローチでは、言語モデリングの伝統的なスケーリング法に従って、より多くのデータがより良いエージェンシーをもたらすと仮定している。 私たちはこのパラダイムに根本的に挑戦します。 LIMI(Less Is More for Intelligent Agency)は、機関が根本的に異なる開発原則に従うことを示す。 協調ソフトウェア開発と科学研究のワークフローに戦略的な焦点をあてることで、高度なエージェントインテリジェンスが、最小でも戦略的にキュレートされた自律行動のデモから生まれることを示す。 慎重に設計されたトレーニングサンプルは78点のみであり、総合的な機関のベンチマークでは73.5%を達成し、Kim-K2-Instruct (24.1%)、DeepSeek-V3.1 (11.9%)、Qwen3-235B-A22B-Instruct (27.5%)、GLM-4.5 (45.1%) といった最先端のモデルに劇的に勝っている。 最も驚くべきことに、LIMIは1万のサンプルで訓練されたモデルよりも53.7%改善しており、128倍のサンプルで優れたエージェントインテリジェンスを実現している。 マシンの自律性はデータの豊富さではなく、高品質なエージェント実証の戦略的キュレーションから生まれる。

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