OpenVLHarnessはマルチモーダルメモリとツール活用でMLLMの性能を向上させる
読む理由 このフレームワークは、モデルを外部証拠に grounding することで内部推論のみの限界を解決し、トークンコストを抑えながら大幅な性能向上を実現します。
OpenVLHarnessは、永続メモリと異種ツール統合により、マルチモーダルモデルのスコアを最大12.6ポイント向上させます。
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MidTool: 中間学習を通じてエージェント機能を強化する
読む理由 本研究は、堅牢なエージェントツール使用のために専用中間学習が不可欠であることを示し、LLMに対してポストトレーニング手法のみを頼るよりも優れた代替案を提供します。
MidToolは、Webデータと合成API監督を組み合わせる中間学習パイプラインにより、Qwen3モデルの汎用ツール使用能力を大幅に向上させます。