日: 2024年5月28日

YOLOv10: Real-Time End-to-End Object Detection 

  • YOLOv10: Real-Time End-to-End Object Detection [68.3]
    リアルタイムオブジェクト検出の分野では,YOLOが主流のパラダイムとして浮上している。 非最大抑圧(NMS)による処理後ハマーによるYOLOのエンドツーエンドデプロイメントへの依存。 YOLOの総合的効率-精度駆動型モデル設計戦略を紹介する。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 23 May 2024 11:44:29 GMT)
  • YOLO v10、性能が高く低レイテンシ。
  • リポジトリはGitHub – THU-MIG/yolov10: YOLOv10: Real-Time End-to-End Object Detection

Agent Planning with World Knowledge Model

  • Agent Planning with World Knowledge Model [88.5]
    エージェント計画を容易にするためにパラメトリック世界知識モデル(WKM)を導入する。 我々はWKMを開発し、グローバルな計画と動的状態の知識を導くために、事前のタスク知識を提供する。 我々は、我々のWKMが視覚障害者の試行錯誤と幻覚的行動の問題を効果的に緩和できることを示すために分析を行った。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 23 May 2024 06:03:19 GMT)
  • World Knowledge Modelが計画に有効とのこと。それ自体は納得的でWKMを得るために「Specifically, we first steer the agent model to synthesize task knowledge from the comparison between expert and sampled trajectories. Then we prompt it to summarize state knowledge for each planning step from expert trajectories and combine the previous and next actions to build a state knowledge base. Lastly, we integrate the generated knowledge into expert trajectories and train a WKM.」という手順をとる。この手の設計が重要になっている。
  • リポジトリはhttps://github.com/zjunlp/WKMとのことだが、現時点では４０４

Risks and Opportunities of Open-Source Generative AI 

  • Risks and Opportunities of Open-Source Generative AI [64.7]
    Generative AI(Gen AI)の応用は、科学や医学、教育など、さまざまな分野に革命をもたらすことが期待されている。 こうした地震の変化の可能性は、この技術の潜在的なリスクについて活発に議論を巻き起こし、より厳格な規制を要求した。 この規制は、オープンソースの生成AIの誕生する分野を危険にさらす可能性がある。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Tue, 14 May 2024 13:37:36 GMT)
  • 活発に開発されているオープンな生成AIについてリスクと意義をまとめた論文、全体としては「We argue that, overall, the benefits of open-source Gen AI outweigh its risks.」
  • やや長いがよく整理されている論文。