# Wiki Foundation Modelがリンク付きMarkdownウィキからエージェント記憶を検索

WFMはLLMウィキをグラフに変換し、クエリに条件付けたメッセージパッシングで検索する。各ページの本文とページ間のリンクが、ともに結果を形作る。チームによると、GPU間の学習プロトコルは学習速度が10.5倍で、エージェント記憶とマルチホップ推論を扱う5つのベンチマークで高い結果を報告している。

Language: ja
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HTML: https://didcodexreset.com/ja/news/2d685489d202403aa8a5f14a.html

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出典：elvis · 2026/9/23 11:17:21 公開

Wiki Foundation Model（WFM）は、長期記憶がリンクされたMarkdownファイルのフォルダであるエージェント向けだ。LLMウィキをグラフに変換し、クエリに条件付けたメッセージパッシングで検索するため、各ページの密なテキストとページ間のリンクがともに結果を形作る。

チームはまた、学習速度が10.5倍だと述べるGPU間の学習プロトコルを構築し、エージェント記憶とマルチホップ推論を扱う5つのベンチマークで高い結果を報告している。この研究は[WFM論文](https://arxiv.org/abs/2609.18182)で説明されており、academy.dair.aiは[論文のチャットページ](https://academy.dair.ai/papers/wfm-wiki-foundation-model-for-complex-agentic-reasoning-2609.18182)を公開している。

Tags: WFM, エージェント記憶, LLMウィキ, 研究

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