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- From Human Memory to AI Memory: A Survey on Memory Mechanisms in the Era of LLMs [34.4]
メモリは情報をエンコードし、保存し、検索するプロセスである。 大規模言語モデル(LLM)の時代において、メモリとは、AIシステムが過去のインタラクションからの情報を保持し、リコールし、使用し、将来の応答とインタラクションを改善する能力である。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Apr 2025 15:05:04 GMT)
- 取り扱いが難しいLLMの記憶に関するサーベイ。
- 様々な手法が提案されているものの解決すべき課題が多い。Open Problems and Future Directionsがとても参考になる。
- Learning Adaptive Parallel Reasoning with Language Models [70.2]
本稿では,適応並列推論(Adaptive Parallel Reasoning, APR)を提案する。 APRは、spawn()とjoin()操作を使用して適応的なマルチスレッド推論を可能にすることで、既存の推論メソッドを一般化する。 鍵となる革新は、親と子の両方の推論スレッドを最適化して、事前に定義された推論構造を必要とせずにタスクの成功率を高める、エンドツーエンドの強化学習戦略である。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Apr 2025 22:29:02 GMT)
- 「We presented Adaptive Parallel Reasoning, which enables language models to adaptively distribute computation across serial and parallel reasoning paths using a parent-child threading mechanism.」と自然言語処理というよりも探索に近いなーと思わなくもない手法の提案。有効なのは確かだと思う。
- リポジトリはGitHub – Parallel-Reasoning/APR: Code for Paper: Learning Adaptive Parallel Reasoning with Language Models
- On The Landscape of Spoken Language Models: A Comprehensive Survey [144.1]
音声言語モデル(SLM)は、普遍的な音声処理システムとして機能する。 この領域での作業は非常に多様であり、様々な用語と評価設定がある。
論文 参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Apr 2025 13:40:53 GMT)
- 「In the last few years, the field of natural language processing (NLP) has evolved from (1) training many task-specific models from scratch, to (2) combining pre-trained multi-purpose contextual representation models (such as BERT (Devlin et al , 2019)) with a small number of task-specific parameters, to (3) training generative universal, large language models (LLMs (Brown et al , 2020; OpenAI et al , 2024)1) that perform arbitrary text tasks given natural language instructions (prompts) and can generalize to unseen domains and tasks (Wei et al , 2022a; Liu et al , 2023), and finally to (4) dialogue / chatbot systems that function as assistants and perform tasks while directly interacting with the user.」、「The field of speech processing has been undergoing a similar evolution, although with some lag, and has mainly focussed on stages (1) and (2).」から始まるspoken language models (SLMs) のサーベイ。