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いかなるTokenも取りこぼさない：MilesフレームワークのTITO原則の徹底解析

智能体強化学習（Agentic RL）におけるトレーニングと推論の不一致を解消するコア設計原則「Token-In-Token-Out（TITO）」を解説し、MilesフレームワークにおけるTITO実装の仕組みを詳述する。