- Efficient Tool Use with Chain-of-Abstraction Reasoning [65.2]
大規模言語モデル(LLM)は、現実世界の知識に対する推論の基礎となる必要がある。 マルチステップ推論問題におけるツールの実行には,微調整LLMエージェントの課題が残されている。 マルチステップ推論におけるツールの活用方法として, LLM の新しい手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 21:53:30 GMT) - 変数を変数としてそのまま使えるような抽象化したChainを扱えるようLLMをfine tuning、そのモデルを使って実処理を別ツールとして切り出す手法の提案。
- 面白いし性能上がってそうだが評価するの難しそうな印象。
日: 2024年2月9日
YOLO-World
- YOLO-World: Real-Time Open-Vocabulary Object Detection [87.1]
オープン語彙検出機能でYOLOを強化する革新的なアプローチであるYOLO-Worldを紹介する。 提案手法は,ゼロショット方式で広範囲の物体を高効率で検出する。 YOLO-WorldはV100上で52.0 FPSの35.4 APを達成した。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 30 Jan 2024 18:59:38 GMT) - ゼロショット能力があるYOLO。YOLOらしく（？）動作速度が速い
- リポジトリはAILab-CVC/YOLO-World: Real-Time Open-Vocabulary Object Detection (github.com)