← 国内ニュースに戻る CAT：自己確信度で推論長を適応制御・ACL2026採択・最大+5.6pp精度向上・36%トークン削減 中級 Zenn LLM 2026-07-03T03:26:53 約1分 編集メモ: 推論の自己確信度に基づきトークン量を動的制御する技術は、LLMの推論精度維持とコスト・速度の最適化を両立する次世代の効率化手法として注目される。 あわせて読む 推論を捨てた230MのLFM2.5、スマホCPUで毎秒213トークン出す 6日前 GPT-5.6のSol・Terra・Luna、強さより出力トークンの少なさで効く 6日前 AIにはコードではなくデータを渡せ——71%トークン削減の実測と通用しない6つの条件 4日前 Claude Codeのトークン、95%は cache read — セッション肥大化をフックで検知し /compact を提案させる 6日前 なぜ、ChatGPTは、5.2⇒5.4がシリーズ最大の進化に見えるのか？ 2026年07月01日 Apple AirPods Pro 3が13％オフ。ノイキャン搭載モデルが34,800円 4時間前 ← 前のニュースゲームエンジン「Godot」AI生成コードを原則禁止へ レビュアー疲弊「機械と話したくない」 次のニュース →OpenAIがアメリカ政府に株式の5％譲渡を計画中との報道、アメリカ政府はGPT-5.6の一般公開を規制中 元記事を読む → 𝕏 B! LINE 🔗 コピー
