この記事では、Googleが提案した「テストタイム拡散」に関する論文の実装を紹介しています。この実装は、24GBのGPUで動作するように調整されており、MMU-RAGコンペティションに提出された深層研究エージェント「TTD-RAG」のフレームワークを基にしています。システムは、初期ドラフトを情報で補完しながら段階的に改良するプロセスを通じて、複雑な推論タスクをこなす設計となっています。主な機能には、情報を効果的に整理しつつ質の高いレポート生成を行うための「検索とデノイジング」のプロセスが含まれており、全体の流れを管理するしくみが整っています。コンペティションの規則に従った高パフォーマンスの提供も行われており、競技に適合した評価が可能です。