コンテンツへスキップ
- Top Ten Challenges Towards Agentic Neural Graph Databases [56.9]
Neo4jやTigerGraphのようなグラフデータベース(GDB)は相互接続されたデータを扱うのが得意だが、高度な推論機能が欠けている。 本稿では,NGDBを3つのコア機能で拡張するエージェント型ニューラルネットワークデータベース(Agentic NGDB)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 04:06:50 GMT)
- Agentic Neural Graph Databases 実現のための課題整理
- Wizard of Shopping: Target-Oriented E-commerce Dialogue Generation with Decision Tree Branching [39.5]
会話型商品検索(CPS)の目的は、インテリジェントなチャットベースのショッピングアシスタントを開発することである。 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を利用して,現実的で自然な会話を生成する新しい手法TRACERを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Feb 2025 00:27:13 GMT)
- 「We leverage decision tree to explore the vast product search space, and construct a dialogue plan that minimizes the number of search steps required to retrieve a relevant product.」という会話生成手法の提案
- 直接生成せずに木構造を介すというアプローチはCondor: Enhance LLM Alignment with Knowledge-Driven Data Synthesis and Refinement – arXiv最新論文の紹介に近いのだろうか。
- RealCritic: Towards Effectiveness-Driven Evaluation of Language Model Critiques [59.9]
我々は,Large Language Models (LLMs) の批判能力を評価するために設計された新しいベンチマークを導入する。 通常、オープンループ方式で機能する既存のベンチマークとは異なり、我々のアプローチでは、批判から生成された修正の質を評価するクローズドループ手法を採用している。
論文 参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Jan 2025 13:48:10 GMT)
- LLMの批判能力を評価するためのベンチマークの提案、「We investigate three distinct scenarios: self-critique, crosscritique, and iterative critique. Our findings reveal that in nearly all cases, the o1-mini model demonstrates the most impressive performance.」とのこと。
- リポジトリはGitHub – tangzhy/RealCritic