論文の概要: ASA: Activation Steering for Tool-Calling Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.04935v1
• Date: Wed, 04 Feb 2026 14:20:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-06 18:49:08.559676
• Title: ASA: Activation Steering for Tool-Calling Domain Adaptation
• Title（参考訳）: ASA: ツールカーリングドメイン適応のためのアクティベーションステアリング
• Authors: Youjin Wang, Run Zhou, Rong Fu, Shuaishuai Cao, Hongwei Zeng, Jiaxuan Lu, Sicheng Fan, Jiaqiao Zhao, Liangming Pan,
• Abstract要約: 我々は、中間活性化からルーティング信号を読み取る軽量で推論時間のない学習機構である textbfActivation Steering Adapter (ASA) を提案し、超軽量ルータを用いて、正確なドメインアライメントのための適応制御強度を生成する。 複数のモデルスケールとドメインにまたがって、ASAはLoRA互換の適応を実現し、オーバーヘッドは大幅に小さく、クロスモデル転送性が強い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.41214164139876
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: For real-world deployment of general-purpose LLM agents, the core challenge is often not tool use itself, but efficient domain adaptation under rapidly evolving toolsets, APIs, and protocols. Repeated LoRA or SFT across domains incurs exponentially growing training and maintenance costs, while prompt or schema methods are brittle under distribution shift and complex interfaces. We propose \textbf{Activation Steering Adapter (ASA}), a lightweight, inference-time, training-free mechanism that reads routing signals from intermediate activations and uses an ultra-light router to produce adaptive control strengths for precise domain alignment. Across multiple model scales and domains, ASA achieves LoRA-comparable adaptation with substantially lower overhead and strong cross-model transferability, making it ideally practical for robust, scalable, and efficient multi-domain tool ecosystems with frequent interface churn dynamics.
• Abstract（参考訳）: 汎用LLMエージェントの現実的なデプロイでは、ツールの使用自体ではなく、急速に進化するツールセット、API、プロトコルの下での効率的なドメイン適応が課題となる。 ドメイン間の繰り返しLoRAやSFTは、トレーニングとメンテナンスのコストを指数関数的に増加させ、プロンプトやスキーマメソッドは分散シフトや複雑なインターフェースの下で脆弱である。 本稿では、中間動作からのルーティング信号を読み取る軽量で推論時間のない機構である‘textbf{Activation Steering Adapter (ASA}) を提案し、超軽量ルータを用いて正確なドメインアライメントのための適応制御強度を生成する。 複数のモデルスケールとドメインにわたって、ASAはロードバランサと強力なクロスモデルトランスファービリティを備えたLoRA互換の適応を実現し、頻繁なインターフェースのチャーンダイナミクスを備えた堅牢でスケーラブルで効率的なマルチドメインツールエコシステムに理想的である。

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