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テーマごとの動きと判断に必要な背景をまとめる。

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  1. LLM KST

    QwenGyre arXiv v1:2.4T学習を59時間短縮、Colocate比16時間の差

    QwenGyreはエージェント実行と強化学習の間で、作業の進み具合に応じてGPUを再配分する。2.4TモデルのNL2RepoBench・48ステップ実験では、Asyncより59.13時間(43.9%)、Colocateより16.05時間(17.5%)早く終了した。よく引用される1.85倍は別の122B・TerminalBench実験の値で、論文には実装コードのリンクも反復実行時のばらつきもない。