日: 2025年6月11日

XToM: Exploring the Multilingual Theory of Mind for Large Language Models 

  • XToM: Exploring the Multilingual Theory of Mind for Large Language Models [58.0]
    LLMにおける既存の心の理論の評価は英語に限られている。 XToMは5言語にまたがってToMを評価する,厳格に検証された多言語ベンチマークである。 以上の結果から,LLMが言語的文脈にまたがって人間的なメンタライゼーションを再現する能力に限界があることが判明した。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Tue, 03 Jun 2025 05:23:25 GMT)
  • 多言語でのLLM比較、「LLMs are equipped with multilingual understanding ability but fail in multi- lingual ToM reasoning tasks.」と結論。深い部分での言語間差異は残っているよう（とはいえ、一昔前に比べて差異は縮小しているようにも見える）
  • リポジトリはGitHub – HKUST-KnowComp/XToM: Data and Code for paper “X-ToM: Exploring the Multilingual Theory of Mind for Large Language Models”

A Survey of LLM × DATA

  • A Survey of LLM $\times$ DATA [72.0]
    大規模言語モデル(LLM)とデータ管理(Data4LLM)の統合は、両方のドメインを急速に再定義しています。 一方、Data data4LLMは、事前トレーニング、後トレーニング、検索強化生成、エージェント生成などの段階に必要なデータの高品質、多様性、タイムラインをLLMに提供する。 一方、LLMはデータ管理のための汎用エンジンとして登場しつつある。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Sat, 24 May 2025 01:57:12 GMT)
  • データを軸としたサーベイ。
  • リポジトリとしてGitHub – weAIDB/awesome-data-llm: Official Repository of “LLM × DATA” Survey Paperがあり、数多くの論文がリンクされている。

Self-Challenging Language Model Agents

  • Self-Challenging Language Model Agents [98.6]
    本稿では,エージェントが自ら生成する高品質なタスクについて,エージェントを訓練するためのセルフチェンジフレームワークを提案する。 このフレームワークは、Llama-3.1-8B-Instructの2倍の改善を実現している。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Mon, 02 Jun 2025 14:23:33 GMT)
  • 「we present the Self-Challenging Agent (SCA) method for self-improvement of general multi-turn tool-use LLM agents. SCA can create its own tasks to challenge itself and learn from them. To do this, it utilizes the Code-as-Task (CaT) formulation which ensures high quality synthetic tasks. Through RL on these self-generated synthetic tasks, SCA can be used to train a Llama-3.1-8B model to achieve an average relative success rate improvement of 95.8% on existing test tasks across four different multi-turn tool-use environments.」とのこと。。。AGIに近づいている感のある未来を感じる報告。（「While SCA serves as a preliminary step, there remains many research questions for building an effective self-improvement flywheel for general LLM agents.」とあるとおり、実態上はまだいろいろ壁はあるのだろうが）
  • コード生成を効果的に使っているのも興味深いが、形式言語で表されるようなタスクは解ける段階というのは意外と早く来るのだろうか。。。