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- TACO: Learning Multi-modal Action Models with Synthetic Chains-of-Thought-and-Action [103.6]
複雑・多段階・多モードタスクの性能向上を目的とした多モード大規模アクションモデルであるTACOを提案する。 推論中、TACOはチェーン・オブ・シント・アンド・アクション(CoTA)を生成し、OCR、深さ推定、電卓などの外部ツールを呼び出すことで中間ステップを実行する。 このデータセットにより、TACOは複雑な推論とアクションパスを学習し、直接回答だけでチューニングデータに基づいてトレーニングされた既存のモデルを上回ることができる。
論文 参考訳（メタデータ） (Sat, 07 Dec 2024 00:42:04 GMT)
- 「Our TACO model is able to output a Chain-of Thought-and-Action (CoTA) and answer challenging questions based on the thoughts and action outputs」というモデルの提案。マルチモーダルなAction付きのモデル。GPT-4oなどを使って構築した合成データを活用とのこと。
- プロジェクトサイトはTACO
- From Intention To Implementation: Automating Biomedical Research via LLMs [32.0]
本稿では,バイオメディカル研究プロセス全体を合理化するために設計された,初のエンドツーエンド自動システムであるBioResearcherを紹介する。 複雑なタスクを論理的に関連するサブタスクに分解することで、BioResearcherは多分野要求と論理複雑性の課題を効果的に解決する。 BioResearcherは8つの未測定研究目標に対して平均実行成功率63.07%を達成している。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Dec 2024 16:35:05 GMT)
- 「BioResearcher employs a modular multi-agent architecture, integrating specialized agents for search, literature processing, experimental design, and programming.」とのこと。
- 解釈が難しい数値とはいえ、達成率はかなり高い印象。。。
- WithdrarXiv: A Large-Scale Dataset for Retraction Study [33.8]
本稿では,arXivから抽出した論文の大規模データセットであるWithdrarXivを紹介する。 我々は、致命的な誤りから政策違反まで10の異なるカテゴリーを識別し、削除理由の包括的分類を開発する。 重み付き平均F1スコアは0.96である。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 04 Dec 2024 23:36:23 GMT)
- 撤回された論文を集めた珍しいデータセット
- リポジトリはhttps://github.com/darpa-scify/withdrarxiv