日: 2024年4月3日

LLM Agent Operating System

  • AIOS: LLM Agent Operating System [40.9]
    AIOSは、大規模言語モデル(LLM)ベースのインテリジェントエージェントのためのオペレーティングシステムである。 具体的には、AIOSはリソース割り当てを最適化し、エージェント間のコンテキストスイッチを容易にし、エージェントの同時実行を可能にし、エージェントのためのツールサービスを提供し、エージェントのアクセス制御を維持するように設計されている。 我々は、そのようなオペレーティングシステムのアーキテクチャを説明し、AIOSの基本設計と実装を提供する。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Tue, 26 Mar 2024 02:35:07 GMT)
  • LLM AgentのためのOS、LLM as OS (llmao), Agents as Apps: Envisioning AIOS, Agents and the AIOS-Agent Ecosystem – arXiv最新論文の紹介 (devneko.jp)と同じチームによる論文。面白いアプローチではあるが、今後ありうる進化に追随していけるのか（抽象化が十分なのか）は気になるところ。
  • リポジトリはagiresearch/AIOS: AIOS: LLM Agent Operating System (github.com)

Threats, Attacks, and Defenses in Machine Unlearning: A Survey

  • Threats, Attacks, and Defenses in Machine Unlearning: A Survey [15.1]
    マシン・アンラーニング(MU)はAIの安全性を向上させる可能性に対して大きな注目を集めている。 この調査は、機械学習における脅威、攻撃、防衛に関する広範な研究のギャップを埋めようとしている。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 20 Mar 2024 15:40:18 GMT)
  • Machine unlearning領域の攻撃や防御のサーベイ