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NVIDIAの研究者、AIエージェントのエラー回復を訓練するPivotOPDを発表

NVIDIAの研究チームは、AIエージェントがタスク初期のエラーを防ぎ、問題発生時に自ら回復できるように訓練する手法「PivotOPD」を開発した。この手法では教師モデルを用いてエージェントにより適切な行動を示し、その後のステップで正しい軌道に戻るよう誘導する。

Jaguar Type 01がNVIDIA HyperionとHalosを採用

NVIDIAによると、Jaguar Type 01は同社のHyperionコンピューターおよびセンサープラットフォームを採用し、車両が捉えたセンサー情報をもとにリアルタイムで意思決定を行うほか、安全システムHalosを備えている。同ソフトウェアは公道走行前に数万時間・15万回のテストを通過しており、OTAによる無線アップデートに対応する。

NVIDIAが論文発表、エージェントハーネスとモデルを共進化させるフレームワーク「VERA」

NVIDIAの研究論文は、ベンチマークの実行軌跡をルーブリック評価付きの9,000以上の再起動可能なサンドボックスへと変換し、モデルの重みと並行してエージェントハーネスを共進化させるシステム「VERA」を発表した。同チームは環境コーパスをオープンソース化し、27BエージェントがAutoCoWorkBenchで71.6スコアを記録してClaude Opus 4.8を上回ったと報告している。

CoreWeaveが強化学習向けにモデル重みをリアルタイム更新する「RL Rollouts」を発表

CoreWeaveは、強化学習中に進行中のリクエストを中断することなく、稼働中の推論デプロイに新しいモデルの重みを直接ロードするインフラ機能「RL Rollouts」を発表した。NVIDIAとYou.comはこの機能を利用し、Web検索向けにNemotron 3.5 Lightningの事後学習を行った。

NVIDIAのMid-Harness、TerminalBench-LiteのPass@1を50.0%から68.0%に引き上げ

端末エージェントのテスト時計算に関するNVIDIAの論文は、GPT-5.6 Solの検証器がサンプリングした8件のshellコマンドから選ぶことで、TerminalBench-LiteのPass@1が50.0%から68.0%に上がると述べている。検証器が弱いと、サンプルを増やしてもほとんど効果がない。

ClawHub、エージェントスキルのアップロードに2つのオープンソーススキャナーと判定ハーネスを実行

Patrick Erichsen氏によると、ClawHubはすべてのアップロードで2つのオープンソースセキュリティスキャナーを実行し、両方の結果に対して判定ハーネスを実行する。同氏は、チームがClawScanでTencent HunyuanとNVIDIA AIと協力したと述べ、このローンチによりClawHubがエージェントスキルを探してインストールするための最も安全な場所になったと信じている。