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AutoTTS 解説 - 人間は「環境」を設計し、LLM が「戦略」を発見するテスト時スケーリングの新パラダイム

AutoTTS 解説 - 人間は「環境」を設計し、LLM が「戦略」を発見するテスト時スケーリングの新パラダイム

arXiv:2605.08083v2「LLMs Improving LLMs: Agentic Discovery for Test-Time Scaling」で提案された AutoTTS を解説します。Test-Time Scaling (TTS) 戦略を人手で設計するのではなく、人間は「環境」を作り、LLM エージェントが戦略コード(branch / continue / probe / prune / stop の方針)を自動発見する枠組み。オフラインリプレイ環境、β パラメタリゼーション、実行トレース・フィードバックという 3 つの設計判断を中心に整理します。

Jupyter Notebook 完全ガイド 2026年版 - Notebook 7時代の使い方とJupyter AI v3まで

Jupyter Notebook 完全ガイド 2026年版 - Notebook 7時代の使い方とJupyter AI v3まで

Jupyter Notebook を2026年版で総まとめ。Notebook 7(JupyterLab ベースに刷新)の新機能、Notebook 7.5 / JupyterLab 4.5 の最新アップデート、nbconvert / papermill / Voila / Jupytext などの周辺エコシステム、Claude / Codex などを呼べる Jupyter AI v3.0 まで体系的に解説します。