見出し・要約・本文から、情報のつながりを探します。
arXiv:2610.32002v1 公開タイプ：新規 要旨：マイクロドラマの急激な普及により、高品質な脚本制作への需要が高まっています。大規模言語モデルを用いた長編マイクロドラマの脚本生成には、多様なプロット展開と長期にわたる物語の一貫性の両方が求められます。我々の観察から、生成が進むにつれて候補となる続きはますます少数の物語手法に偏っていく一方で、従来の検索手法ではトロープの再利用が助長され、将来のプロットにとって不可欠な歴史的情報が見落とされる傾向があることが明らかになりました。これらの課題に対処するため、我々はDraMazeを提案します。これは、トロープ記憶に基づく進化的木探索と変異を通じて多様な因果経路を探索するマルチエージェント型パイプラインです。さらに、過去の記憶を整理・保持・参照するために、後方依存関係物語木を構築します。
arXiv:2610.31916v1 Announce Type: new Abstract: A durable agent can resume a consequential action while its authority changes and the action's external outcome remains uncertain. We study execution-time reliability of tool-using AI agents, isolating recovery decisions from language-model behavior. Checkpoint state, permission to dispatch, evidence of an external effect and permission to reconcile are distinct obligations. We present a finite conformance study that checks these obligations through histories scored against a provider effect ledger hidden from the recovering application. A prospectively frozen campaign executes 336 histories on native LangGraph and Temporal hosts, crossing 14 schedules, three provider contracts and four matched application policies. All 168 paired host cells
翻訳待ち・原文を表示中 · en
arXiv:2610.32060v1 Announce Type: new Abstract: Multi-agent LLM systems aim to improve reasoning through debate, evidence sharing, and mutual correction, but interaction can also introduce failures that final accuracy alone cannot explain. Agents may converge too early, ignore dissent, suppress correct minority answers, or preserve a wrong framing across rounds. We present a corpus-grounded taxonomy of communication failures, built from 3,211 failed multi-round trajectories across medical QA, coding, finance, multi-hop reasoning, ethics, and embodied text tasks. Using this taxonomy, we analyze failure distributions across datasets and system designs, round-level error dynamics, recovery hardness, majority transitions, minority-signal suppression, and self-reported confidence. We find that
翻訳待ち・原文を表示中 · en