The Agent Architect · 2026-W36
The Agent Architect #36: Uncertainty Quantification
最新号を音声で聴く · 8 min
今週のパターン
Uncertainty Quantification
- 概要:
- モデル由来の不確実性と、削減できないノイズを切り分け、点推定に加えて予測範囲と信頼水準を提示する。
- 使いどころ:
- 予測の信頼性をユーザーが知る必要がある重大な意思決定や、下流システムが信頼度に応じて挙動を変える必要がある場面。
- 注意点:
- キャリブレーションが甘い区間はユーザーに誤った安心感を与える。ホールドアウトデータでの検証は不可欠だが、省略されがち。
今週のエージェントAI
- Experiment with Qwen3.8-Flash-Next on NVIDIA GB300 NVL72 for Agentic CodingNVIDIA Developer
Alibaba released Qwen3.8-Flash-Next model weights, a multimodal mixture-of-experts model with 125B main parameters.
- Experiment with Qwen3.8-Flash-Next 176B Model on NVIDIA GB300 NVL72 for Agentic CodingNVIDIA Developer
Alibaba released Qwen3.8-Flash-Next model weights, a 176B parameter multimodal mixture-of-experts model for developer evaluation.
- When Does Bigger Help? A Controlled Study of LLM Scale for Ontology LearningarXiv cs.AI
Controlled evaluation of 13 LLMs across Qwen and GPT variants shows varying effects of model scale on ontology learning performance.
- A Model with No Head and Many ThoughtsarXiv cs.AI
Method replaces vocabulary projection with lightweight projector to enable reasoning in embedding space.
- AI Agent Latency 101: How do I speed up my AI agent?LangChain
Strategies to reduce AI agent latency include optimizing LLM calls, enabling parallelism, and improving user experience.
The Agent Architect
1つのパターン、1つのトレードオフ、1つの本番障害事例。エージェントシステムを構築する人のための短い週刊ブリーフィング。
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