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Summarize the top 30 most popular arXiv papers on Reddit, Hacker News and Hugging Face in the last 30 days.
Source: https://github.com/susumuota/arxiv-reddit-summary
Maintained by @ota.bsky.social
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2510.23564
実世界のタスクは、さまざまな粒度での意思決定を必要とするが、人間は、プランニングが基本的に高レベルの行動として理解される統一された認知表現を活用することで、これを得意としている。しかし、現在のラージ・ランゲージ・モデル（LLM）ベースのエージェントには、意思決定の粒度を超えて流動的に動作...
実世界のタスクは、さまざまな粒度での意思決定を必要とするが、人間は、プランニングが基本的に高レベルの行動として理解される統一された認知表現を活用することで、これを得意としている。しかし、現在のラージ・ランゲージ・モデル（LLM）ベースのエージェントには、意思決定の粒度を超えて流動的に動作...
November 17, 2025 at 12:06 AM
2510.23564
実世界のタスクは、さまざまな粒度での意思決定を必要とするが、人間は、プランニングが基本的に高レベルの行動として理解される統一された認知表現を活用することで、これを得意としている。しかし、現在のラージ・ランゲージ・モデル（LLM）ベースのエージェントには、意思決定の粒度を超えて流動的に動作...
実世界のタスクは、さまざまな粒度での意思決定を必要とするが、人間は、プランニングが基本的に高レベルの行動として理解される統一された認知表現を活用することで、これを得意としている。しかし、現在のラージ・ランゲージ・モデル（LLM）ベースのエージェントには、意思決定の粒度を超えて流動的に動作...
(1/1) 119 Likes, 1 Comments, 28 Oct 2025, Hugging Face
Paper page - ReCode: Unify Plan and Action for Universal Granularity Control
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huggingface.co
November 17, 2025 at 12:06 AM
(1/1) 119 Likes, 1 Comments, 28 Oct 2025, Hugging Face
2511.02208
既存の研究は、主にタスクの成功に焦点を当てているが、我々は、効果的な実世界のエージェントは、生産性（タスクの完了）、積極性（本質的な質問をする）、およびパーソナライゼーション（多様なユーザーの好みに適応する）の3つの側面を最適化する必要があると主張している。LLMベースのユーザ・シミュレー...
既存の研究は、主にタスクの成功に焦点を当てているが、我々は、効果的な実世界のエージェントは、生産性（タスクの完了）、積極性（本質的な質問をする）、およびパーソナライゼーション（多様なユーザーの好みに適応する）の3つの側面を最適化する必要があると主張している。LLMベースのユーザ・シミュレー...
November 17, 2025 at 12:06 AM
2511.02208
既存の研究は、主にタスクの成功に焦点を当てているが、我々は、効果的な実世界のエージェントは、生産性（タスクの完了）、積極性（本質的な質問をする）、およびパーソナライゼーション（多様なユーザーの好みに適応する）の3つの側面を最適化する必要があると主張している。LLMベースのユーザ・シミュレー...
既存の研究は、主にタスクの成功に焦点を当てているが、我々は、効果的な実世界のエージェントは、生産性（タスクの完了）、積極性（本質的な質問をする）、およびパーソナライゼーション（多様なユーザーの好みに適応する）の3つの側面を最適化する必要があると主張している。LLMベースのユーザ・シミュレー...
(1/1) 117 Likes, 17 Comments, 07 Nov 2025, Reddit
From the BhindiAI community on Reddit: Carnegie Mellon just dropped one of the most important AI agent papers of the year.
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redd.it
November 17, 2025 at 12:06 AM
(1/1) 117 Likes, 17 Comments, 07 Nov 2025, Reddit
2511.03276
厳密に制御された事前学習設定の下で、我々はクロスオーバーを観察した：ユニークなデータが限られている場合、拡散言語モデル（DLM）は、より多くのエポック数を学習することで、一貫して自己回帰（AR）モデルを上回る。クロスオーバーは、データが多いほど、あるいは質が高いほど遅くなり、モデルが大きい...
厳密に制御された事前学習設定の下で、我々はクロスオーバーを観察した：ユニークなデータが限られている場合、拡散言語モデル（DLM）は、より多くのエポック数を学習することで、一貫して自己回帰（AR）モデルを上回る。クロスオーバーは、データが多いほど、あるいは質が高いほど遅くなり、モデルが大きい...
November 17, 2025 at 12:06 AM
2511.03276
厳密に制御された事前学習設定の下で、我々はクロスオーバーを観察した：ユニークなデータが限られている場合、拡散言語モデル（DLM）は、より多くのエポック数を学習することで、一貫して自己回帰（AR）モデルを上回る。クロスオーバーは、データが多いほど、あるいは質が高いほど遅くなり、モデルが大きい...
厳密に制御された事前学習設定の下で、我々はクロスオーバーを観察した：ユニークなデータが限られている場合、拡散言語モデル（DLM）は、より多くのエポック数を学習することで、一貫して自己回帰（AR）モデルを上回る。クロスオーバーは、データが多いほど、あるいは質が高いほど遅くなり、モデルが大きい...
(2/2) 3 Likes, 0 Comments, 07 Nov 2025, Hacker News
Diffusion Language Models Are Super Data Learners | Hacker News
news.ycombinator.com
November 17, 2025 at 12:06 AM
(2/2) 3 Likes, 0 Comments, 07 Nov 2025, Hacker News
(1/2) 113 Likes, 15 Comments, 06 Nov 2025, Hugging Face
Paper page - Diffusion Language Models are Super Data Learners
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huggingface.co
November 17, 2025 at 12:06 AM
(1/2) 113 Likes, 15 Comments, 06 Nov 2025, Hugging Face
2511.08892
3Dオープンワールドのチャレンジングな環境の中で、何時間にも及ぶ複雑なミッションをリアルタイムでこなすジェネラリスト・エージェントを開発するための、初のオープンレシピ「Lumine」を紹介する。ルミネは、視覚言語モデルによって、知覚、推論、行動をエンド・ツー・エンドで統合する、人間のようなイン...
3Dオープンワールドのチャレンジングな環境の中で、何時間にも及ぶ複雑なミッションをリアルタイムでこなすジェネラリスト・エージェントを開発するための、初のオープンレシピ「Lumine」を紹介する。ルミネは、視覚言語モデルによって、知覚、推論、行動をエンド・ツー・エンドで統合する、人間のようなイン...
November 16, 2025 at 12:08 AM
2511.08892
3Dオープンワールドのチャレンジングな環境の中で、何時間にも及ぶ複雑なミッションをリアルタイムでこなすジェネラリスト・エージェントを開発するための、初のオープンレシピ「Lumine」を紹介する。ルミネは、視覚言語モデルによって、知覚、推論、行動をエンド・ツー・エンドで統合する、人間のようなイン...
3Dオープンワールドのチャレンジングな環境の中で、何時間にも及ぶ複雑なミッションをリアルタイムでこなすジェネラリスト・エージェントを開発するための、初のオープンレシピ「Lumine」を紹介する。ルミネは、視覚言語モデルによって、知覚、推論、行動をエンド・ツー・エンドで統合する、人間のようなイン...
(1/1) 138 Likes, 10 Comments, 13 Nov 2025, Hugging Face
Paper page - Lumine: An Open Recipe for Building Generalist Agents in 3D Open Worlds
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huggingface.co
November 16, 2025 at 12:08 AM
(1/1) 138 Likes, 10 Comments, 13 Nov 2025, Hugging Face
2511.09030
LLMは、推論、洞察、ツールの使用において目覚ましいブレークスルーを達成したが、これらの能力を、人間、組織、社会が日常的に実行する規模の拡張プロセスに連鎖させることは、まだ手の届かないところにある。例えば、「ハノイの塔」ベンチマーク・ドメインでの最近の実験では、せいぜい数百ステップでプロ...
LLMは、推論、洞察、ツールの使用において目覚ましいブレークスルーを達成したが、これらの能力を、人間、組織、社会が日常的に実行する規模の拡張プロセスに連鎖させることは、まだ手の届かないところにある。例えば、「ハノイの塔」ベンチマーク・ドメインでの最近の実験では、せいぜい数百ステップでプロ...
November 15, 2025 at 12:07 AM
2511.09030
LLMは、推論、洞察、ツールの使用において目覚ましいブレークスルーを達成したが、これらの能力を、人間、組織、社会が日常的に実行する規模の拡張プロセスに連鎖させることは、まだ手の届かないところにある。例えば、「ハノイの塔」ベンチマーク・ドメインでの最近の実験では、せいぜい数百ステップでプロ...
LLMは、推論、洞察、ツールの使用において目覚ましいブレークスルーを達成したが、これらの能力を、人間、組織、社会が日常的に実行する規模の拡張プロセスに連鎖させることは、まだ手の届かないところにある。例えば、「ハノイの塔」ベンチマーク・ドメインでの最近の実験では、せいぜい数百ステップでプロ...
(3/3) 6 Likes, 1 Comments, 14 Nov 2025, Hugging Face
Paper page - Solving a Million-Step LLM Task with Zero Errors
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huggingface.co
November 15, 2025 at 12:07 AM
(3/3) 6 Likes, 1 Comments, 14 Nov 2025, Hugging Face
(2/3) 46 Likes, 11 Comments, 13 Nov 2025, Reddit
From the accelerate community on Reddit: Cognizant Introduces MAKER: Achieving Million-Step, Zero-Error LLM Reasoning | "A new approach shows how breaking reasoning across millions of AI agents can ac...
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redd.it
November 15, 2025 at 12:07 AM
(2/3) 46 Likes, 11 Comments, 13 Nov 2025, Reddit