論文の概要: Growing One's AI Tools: A Paradigm of Practice-Grown Tools
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2611.06132v1
- Date: Wed, 04 Nov 2026 08:15:31 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-11-06 03:25:58.023971
- Title: Growing One's AI Tools: A Paradigm of Practice-Grown Tools
- Title(参考訳): AIツールの成長 - 実践学習ツールのパラダイム
- Abstract要約: 本稿は、コンピュータ支援の専門的解釈ツールの成長について報告する。
62のコミットと6つのバージョンを通じて、実際のカンファレンス作業がどのようにツールを駆動したかをトレースする。
それは、使用から成長へのシフトによって定義されるプラクティスと成長するツールのパラダイムを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.9696505968699205
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Professionals have long used software built for them by others. This article reports the growth of a professional computer-assisted interpreting (CAI) tool built by its own user, a conference interpreter without programming training. Drawing on an eight-week version-controlled record with telemetry from 133 logged sessions and over 20,000 recognized utterances, the article traces how real conference work drove the tool through 62 commits and six versions. The record shows capabilities deployed on the day their need appeared and one strategy change that cut median end-to-end delay by over a third within one afternoon. The article then proposes the paradigm of practice-grown tools, defined by the shift from using to growing, the co-evolution of tool and practice through breakdown and repair, bounded local computation, and an assessment corollary, and it formulates three propositions toward tool-inclusive assessment of practitioners, from tool-making literacy to a compute-standardized format for certifying what they and their tools achieve together.
- Abstract(参考訳): プロフェッショナルは長い間、他の人のために構築されたソフトウェアを使ってきた。
本稿では,プログラムトレーニングを伴わないカンファレンスインタプリタである,独自のユーザによるコンピュータ支援解釈(CAI)ツールの成長について報告する。
133のログされたセッションと2万以上の認識された発話からテレメトリを備えた8週間のバージョン管理記録を描画し、実際のカンファレンス作業が62のコミットと6つのバージョンを通じてどのようにツールを駆動したかを追跡した。
記録には、ニーズが現れた日にデプロイされた機能と、1日の午後に3分の1以上のエンド・ツー・エンドの遅延を減らした戦略変更が示されている。
この記事では、ツールの使用から成長へのシフト、ツールとプラクティスの進化、分解と修復、限定されたローカル計算、アセスメント・コースを通じて定義されたプラクティスとプラクティスのパラダイムを提案し、ツール作成のリテラシーから、ツールとツールが一緒に達成したことを認定するための計算標準化フォーマットに至るまで、実践者によるツール非包括的評価への3つの提案を定式化します。
関連論文リスト
- ProgAgent: Learning Tool Orchestration through Programmatic Training [29.641803167053638]
Programmatic Tool Calling (PTC) は実行可能なコードを通じてツールを呼び出し、中間結果をコンテキストに付加するのではなく、実行時変数に格納する。
ProgAgentは、長距離タスクを合成するためのパイプライン、軽量PSCランタイム、および2段階のトレーニングレシピからなる完全なPTCトレーニングスタックである。
ProgAgentは、4つのベンチマークで比較された同等サイズのベースラインよりも高いパスレートを得る。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-10-10T09:57:26Z) - Agentic Tool Use in Large Language Models [33.63702247846896]
本稿では,本論文をプラグアンドプレイ,教師付きツール学習,報酬駆動型ツールポリシー学習の3つのパラダイムに分類する。
この断片化に対処し、エージェントツールの使用に関するより構造化された進化的なビューを提供することを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-01T12:46:51Z) - AdaReasoner: Dynamic Tool Orchestration for Iterative Visual Reasoning [66.24374176797075]
textbfAdaReasonerは、ツール固有の、あるいは明示的な教師付き行動ではなく、一般的な推論スキルとしてツールの使用を学ぶマルチモーダルモデルのファミリーである。
AdaReasonerは、(i)スケーラブルなデータキュレーションパイプラインによって、長期にわたる多段階のツールインタラクションにモデルを公開し、(ii)ツール-GRPO、(ii)ツールの選択とシークエンシングをエンドツーエンドの成功に基づいて優先順位付けする強化学習アルゴリズム、(iii)ツールの使用を動的に規制する適応学習メカニズムによって実現されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-26T16:04:43Z) - MindWatcher: Toward Smarter Multimodal Tool-Integrated Reasoning [55.221850286246]
我々は、インターリーブド思考とマルチモーダル・チェーン・オブ・シークレット(CoT)推論を備えたツール統合推論エージェントであるMindWatcherを紹介する。
MindWatcherは、さまざまなツールの呼び出しと使用の調整を自律的に行うことができる。
車、動物、植物を含む8つのカテゴリをカバーする、大規模で高品質な局所画像検索データベースは、堅牢な物体認識モデルを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-29T12:16:12Z) - OSWorld-MCP: Benchmarking MCP Tool Invocation In Computer-Use Agents [49.34040731113563]
我々は,コンピュータ利用エージェントのツール実行,GUI操作,意思決定能力を評価するための,最初の総合的かつ公正なベンチマークであるOSWorld-MCPを提案する。
厳密な手作業による検証は158の高品質なツールをもたらし、それぞれが正しい機能、実用性、汎用性を検証します。
OSWorld-MCPはマルチモーダルエージェントの理解を深め、複雑なツール支援環境でのパフォーマンスを評価するための新しい標準を設定している。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-28T15:56:36Z) - Replacing thinking with tool usage enables reasoning in small language models [2.357055571094446]
近年の進歩は、推論時間とトレーニング時間における計算のスケールアップに基づく、新しい機械学習パラダイムを確立している。
本稿では,これらのトークンをステートフルツールを用いたマルチターンインタラクショントレースとしてフォーマットすることを提案する。
各ターンで、ツールの新しい状態がモデルのコンテキストに追加され、そのジョブはカスタムDSLを介してツールを制御するのに必要なトークンを生成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-07-07T14:49:18Z) - Acting Less is Reasoning More! Teaching Model to Act Efficiently [87.28134636548705]
ツール統合推論は、タスクを解決するために外部ツールを呼び出す機能によって、大きな言語モデルを拡張します。
現在のアプローチは、外部ツールの使用効率や必要性を考慮せずに、最終的な正確性のためにのみ最適化されている。
最小限のツールコールで正確な回答をモデルに提示するフレームワークを提案する。
このアプローチでは,ツールコールを最大68.3%削減し,ツールの生産性を最大215.4%向上すると同時に,同等の回答精度を維持している。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-21T05:40:05Z) - ReTool: Reinforcement Learning for Strategic Tool Use in LLMs [27.07998056454784]
ReToolは、ツール統合学習によるロングフォーム推論を強化する。
モデルは400のトレーニングステップで67%の精度を達成する。
注目すべきは、ReTool-32Bが72.5%の精度で設定できることだ。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-15T18:10:22Z) - LLM Agents Making Agent Tools [2.5529148902034637]
ツールの使用は、大規模言語モデル(LLM)を、複雑なマルチステップタスクを実行できる強力なエージェントに変えた。
しかし、これらのツールは人間の開発者によって事前に実装されなければならない。
論文をコードで自律的にLLM互換のツールに変換するエージェントフレームワークであるToolMakerを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-17T11:44:11Z) - TOOLVERIFIER: Generalization to New Tools via Self-Verification [69.85190990517184]
本稿では,ツール選択中にコントラスト質問を自己問合せすることで,近接候補を識別する自己検証手法を提案する。
ToolBenchベンチマークによる4つのタスクの実験では、17の見えないツールで構成されており、数ショットのベースラインよりも平均22%改善されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-21T22:41:38Z)
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。