- How Far Are We From AGI [15.7]
人工知能(AI)の進化は、人間社会に大きな影響を与え、複数の分野において大きな進歩をもたらした。 しかし、AIに対する増大する要求は、AIの現在の提供の限界を強調し、人工知能(AGI)への動きを触媒している。 AGIは、人間の知能に匹敵する効率と有効性で、さまざまな現実世界のタスクを実行する能力で特徴付けられ、AI進化における最重要マイルストーンを反映している。 本稿では,AGIに近接する重要な課題と,その実現に必要な戦略について,広範な調査,議論,オリジナル視点を通じて考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (Thu, 16 May 2024 17:59:02 GMT) - AGIまでの道のりへの広範なサーベイ、調査対象の論文がGitHub – ulab-uiuc/AGI-surveyに整理されておりそれぞれの構成要素の現状を振り返るうえでも参考になる。
日: 2024年5月21日
A Survey of Time Series Foundation Models: Generalizing Time Series Representation with Large Language Mode
- A Survey of Time Series Foundation Models: Generalizing Time Series Representation with Large Language Mode [33.2]
伝統的な時系列モデルはタスク固有であり、特異な機能と限定的な一般化能力を備えている。 大規模な言語基盤モデルは、クロスタスク転送性、ゼロショット/フェーショット学習、意思決定説明性といった、目覚ましい機能を公開した。 本調査は,関連研究の総合的な調査を行うための3E分析フレームワークを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (Fri, 03 May 2024 03:12:55 GMT) - 時系列分析の基盤モデルのサーベイ。LLMから派生させているモデルも多い。
- Why Tabular Foundation Models Should Be a Research Priority – arXiv最新論文の紹介 (devneko.jp)でも思ったが汎用的知識がどのくらいあるのか気になるところ。
- 論文等がGitHub – start2020/Awesome-TimeSeries-LLM-FM: The collection of resources about LLM for Time series tasksにまとまっている