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KDnuggets は、次世代のエージェントに組み込まれている小型言語モデル（SLM）の具体的な5つの活用例について紹介し、最先端モデルが必要かどうかを判断するための研究やツール、数値データを提供している。
NVIDIA Research は、ハードウェア設計をリポジトリレベルのコード進化として扱う「HORIZON」というハンズフリーエージェントフレームワークを発表した。このチームは、登録転送レベル（RTL）の実装において、自己完結型のループで孤立した Git ワークツリーを進化させ、実行可能な受入ゲートを通過した場合のみコミットを行う仕組みを構築し、評価されたすべての RTL ベンチマークスイートで 100% の達成率を記録した。
NVIDIA Research は、視覚言語モデルの弱点である物体の位置や関係性の判断を改善するトレーニング不要フレームワーク「SpatialClaw」を発表した。同チームは、知能エージェントが知覚ツールを呼び出す際の行動インターフェースこそがボトルネックであると指摘し、コードをそのインターフェースとして扱う解決策を提案している。