論文の概要: Constructing Weakly Terminating Interface Protocols
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.15675v1
- Date: Fri, 13 Mar 2026 18:11:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-18 17:42:06.872132
- Title: Constructing Weakly Terminating Interface Protocols
- Title(参考訳): 弱終端インタフェースプロトコルの構築
- Abstract要約: 本稿では, 構造上, 界面組成が弱くなることを保証し, 既存の結果を一般化する。
本稿では,異なる利用状況をモデル化したクライアントのクラスを,部分的ミラーリング関係を用いて導出する方法を示す。
我々は、弱終端インタフェースの設計において、モデラーをガイドするオープンソースツールに結果の埋め込みについて論じる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Interfaces play a central role in determining compatible component compositions by prescribing permissible interactions between a service provider (server) and its consumers (clients). The high degree of concurrency in asynchronous communicating systems increases the risk of unintentionally introducing deadlocks and livelocks. The weak termination property serves as a basic sanity check to avoid such problems. It assures that in each reachable state, the system has the option to eventually terminate. This paper generalizes existing results that, by construction, guarantee weakly terminating interface compositions. Our generalizations make the theory applicable more broadly in practice. Starting with an interface specification of a server satisfying certain properties, we show how a class of clients modeling different usage contexts can be derived using a partial mirroring relation. Furthermore, we discuss an embedding of our results in an open-source tool to guide modelers in designing weakly terminating interfaces.
- Abstract(参考訳): インターフェースは、サービスプロバイダ(サーバ)とコンシューマ(クライアント)の間の許容可能なインタラクションを規定することで、互換性のあるコンポーネント構成を決定する上で中心的な役割を果たす。
非同期通信システムにおける高レベルの並行処理は、デッドロックやライブロックを意図せずに導入するリスクを増大させる。
弱い終了特性は、このような問題を避けるための基本的な正当性チェックとして機能する。
各到達可能な状態において、システムは最終的に終了するオプションを持っていることを保証します。
本稿では, 構造上, 界面組成が弱くなることを保証し, 既存の結果を一般化する。
我々の一般化により、理論は実際より広く適用できる。
特定の特性を満たすサーバのインタフェース仕様から始めると、異なる使用コンテキストをモデル化するクライアントのクラスが、部分ミラーリング関係を用いてどのように導出できるかを示す。
さらに、弱終端インタフェースの設計において、モデラーをガイドするオープンソースツールに、我々の結果の埋め込みについて論じる。
関連論文リスト
- Solaris: Towards Interfaces That Are Generated, Not Coded [61.80943145058668]
ユーザアクションに応答して,インタラクティブなUIを直接フレーム単位で生成するインターフェースワールドモデルであるSolarisを紹介する。
Solarisはマウスの相互作用を条件付け信号として扱い、対話的な速度で結果の視覚状態を自己回帰的に合成する。
言語モデルは、ユーザ意図を解釈し、インタラクションがどのように生成された環境に影響を与えるかを指定することで、視覚世界モデルを補完する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-09-01T06:10:49Z) - Benchmarking AI Agents for Hardware Design Automation via MCP Tool Calling [1.6639892342953113]
ローカルにデプロイされた大規模言語モデルを利用したAIエージェントが、業界現実的なツールコール設定で、専門家が定義したハードウェア設計を確実に自動化できるかどうかを問う。
この設定を研究するために、組み込みシステム開発に使用されるプロプライエタリなハードウェア設計ツールの状態と依存性ロジックを再現するモデルコンテキストプロトコル(MCP)サーバを構築した。
我々は、システムプロンプト、ツール記述の詳細、コンテキストスコープ、シングルエージェント対マルチエージェントアーキテクチャを含むパイプライン選択を比較した7つのオープンソースモデルを評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-08-25T15:33:50Z) - Terminal Agents: A Survey of AI Agents in Command-Line Environments [102.48222742145474]
大規模言語モデルエージェントは、ターミナルを通してますます行動するが、既存の調査は、ソフトウェア工学、ツールの使用、コンピュータ利用の研究にまたがって端末による振る舞いを分散させている。
我々は,端末エージェントを,端末コマンドの実行,テキストフィードバック,ステートフルな環境相互作用を介し,進行を伴う動作を主とするシステムとみなす。
我々の合成は、実現された行動はモデル、インターフェース、ハーネス、ランタイム、環境によって共同で形成されていることを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-08-20T18:16:44Z) - CoStream: Composing Simple Behaviors for Generalizable Complex Manipulation [61.25264898597319]
複雑な操作能力は、単純で独立した振る舞いの合成から自然に現れることを示す。
基礎モデルと多種多様な感覚モダリティを複数の構成可能なコア動作に編成するフレームワークであるCoStreamを提案する。
我々は,日常的な操作や高精度なアセンブリにまたがる8つの実世界のタスクについて,CoStreamを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-06-24T22:25:19Z) - A Trace-Based Assurance Framework for Agentic AI Orchestration: Contracts, Testing, and Governance [0.22940141855172028]
本稿では,Large Language Models (LLM) を用いたエージェントAIシステムの保証フレームワークを提案する。
実行は、明示的なステップとトレースコントラクトを備えたメッセージ・アクション・トレース(MAT)として実装される。
このフレームワークは、有界摂動に対する予算付き反例探索として定式化されたストレステストを含む。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-18T10:23:48Z) - SpecSteer: Synergizing Local Context and Global Reasoning for Efficient Personalized Generation [79.75755802397312]
SpecSteerは非対称な協調推論フレームワークで、デバイス上のプライベートコンテキストとクラウドスケールの推論を相乗化する。
実験により、SpecSteerは推論のギャップを埋め、パーソナライズされた生成性能を向上することを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-17T07:51:29Z) - Learning to Collaborate via Structures: Cluster-Guided Item Alignment for Federated Recommendation [20.406834399432544]
フェデレートされたレコメンデーションは、機密性の高いユーザインタラクションデータをローカルに保ちながら、分散クライアント間のコラボレーティブモデルトレーニングを促進する。
我々は、アップロードされた埋め込みをコンパクトなクラスタラベルに変換するフレームワークであるCluster-Guided FedRecフレームワーク(CGFedRec)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-25T14:39:47Z) - AgentSkiller: Scaling Generalist Agent Intelligence through Semantically Integrated Cross-Domain Data Synthesis [30.512393568258105]
大規模言語モデルエージェントは、ツールを介して現実世界の問題を解決する可能性を実証するが、汎用的な知性は、質の低い長期データによってボトルネックとなる。
本稿では,現実的なセマンティックなドメイン間でのマルチターンインタラクションデータを合成する,完全に自動化されたフレームワークであるAgentSkillerを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-10T03:21:42Z) - What Do Agents Learn from Trajectory-SFT: Semantics or Interfaces? [32.72487312750579]
最小限の書き直し環境インタフェースによるインタフェース依存の診断のためのプロトコルレベルの評価拡張であるPIPEを提案する。
AgentBenchとAgentGymの16の環境と、さまざまなオープンソースおよびAPIベースのエージェントから、PIPEは、trajectory-SFTがインターフェイスショートカットを大幅に増幅することを明らかにした。
さらに、トレーニング時間インタフェースの嗜好を定量化する対等なエイリアスに基づく計量であるInterface Reliance(IR)を導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-02T04:02:03Z) - Orchestral AI: A Framework for Agent Orchestration [45.946776875141666]
Orchestralは軽量なPythonフレームワークで、主要なプロバイダ間でLLMエージェントを構築するための統一型安全なインターフェースを提供する。
プロバイダ間でシームレスに動作し、手作業によるフォーマット変換を排除し、フレームワークが引き起こす複雑さを低減します。
リッチなツールコール、コンテキストのコンパクト化、サンドボックス、ユーザ承認、サブエージェント、メモリ管理、MPP統合など、より大きなフレームワークで見られる高度なエージェント機能をサポートする。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-05T22:02:11Z) - Towards Federated Clustering: A Client-wise Private Graph Aggregation Framework [57.04850867402913]
フェデレーションクラスタリングは、分散化されたラベルのないデータからパターンを抽出する課題に対処する。
本研究では,プライバシ保護のための知識共有媒体として,局所構造グラフを革新的に活用する新しいアルゴリズムSPP-FGCを提案する。
我々のフレームワークは最先端のパフォーマンスを実現し、認証可能なプライバシー保証を維持しつつ、フェデレーションベースラインよりも最大10%(NMI)のクラスタリング精度を向上させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-11-14T03:05:22Z) - Generative Interfaces for Language Models [70.25765232527762]
ユーザインタフェース(UI)を積極的に生成することにより,大規模言語モデル(LLM)がユーザクエリに応答するパラダイムを提案する。
本フレームワークは,ユーザクエリをタスク固有のUIに変換するために,構造化インターフェース固有の表現と反復的洗練を活用している。
その結果、生成的インタフェースは人間の嗜好を最大72%改善し、会話的インタフェースよりも一貫して優れていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-26T17:43:20Z) - Agent-Environment Alignment via Automated Interface Generation [10.469261669159367]
大言語モデル(LLM)エージェントは、対話的な意思決定タスクにおいて印象的な推論能力を示している。
エージェントの内部の期待と、発行されたアクションの影響と、環境における実際の状態遷移との間には、しばしばミスマッチが発生します。
我々は,環境の静的情報とエージェントに返されるステップワイズ観測の両方を強化するインタフェースであるtextbfALIGNを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-27T11:44:50Z) - Decoupled Subgraph Federated Learning [57.588938805581044]
複数のクライアントに分散したグラフ構造化データに対するフェデレーション学習の課題に対処する。
我々は、このシナリオのための新しいフレームワーク、FedStructを紹介します。
半教師付きノード分類のための6つのデータセットを用いて実験結果を用いてFedStructの有効性を検証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-29T13:47:23Z) - RICE: Refining Instance Masks in Cluttered Environments with Graph
Neural Networks [53.15260967235835]
本稿では,インスタンスマスクのグラフベース表現を利用して,そのような手法の出力を改良する新しいフレームワークを提案する。
我々は、セグメンテーションにスマートな摂動をサンプリングできるディープネットワークと、オブジェクト間の関係をエンコード可能なグラフニューラルネットワークを訓練し、セグメンテーションを評価する。
本稿では,本手法によって生成された不確実性推定を用いてマニピュレータを誘導し,乱れたシーンを効率的に理解するアプリケーションについて紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-29T20:29:29Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。