日: 2025年8月18日

AI in Agriculture: A Survey of Deep Learning Techniques for Crops, Fisheries and Livestock / AgroBench: Vision-Language Model Benchmark in Agriculture

  • AI in Agriculture: A Survey of Deep Learning Techniques for Crops, Fisheries and Livestock [78.0]
    作物、漁業、家畜が世界の食料生産のバックボーンを形成し、成長を続ける世界の人口を養うのに不可欠である。 これらの問題に対処するには、効率的で正確でスケーラブルな技術ソリューションが必要であり、人工知能(AI)の重要性を強調している。 本調査では,従来の機械学習アプローチ,高度なディープラーニング技術,最新のビジョン言語基礎モデルなど,200以上の研究成果を体系的かつ徹底的にレビューする。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Tue, 29 Jul 2025 17:59:48 GMT)
  • 農業分野におけるAI活用のサーベイ
  • AgroBench: Vision-Language Model Benchmark in Agriculture [25.5]
    AgroBenchは、視覚言語モデル(VLM)を7つの農業トピックにわたって評価するためのベンチマークである。 私たちのAgroBenchは、203の作物カテゴリと682の病気カテゴリを含む最先端のカテゴリをカバーし、VLM能力を徹底的に評価しています。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Mon, 28 Jul 2025 04:58:29 GMT)
  • こちらは農業分野のベンチマーク
  • リポジトリはAgroBehch

GLM-4.5: Agentic, Reasoning, and Coding (ARC) Foundation Models

  • GLM-4.5: Agentic, Reasoning, and Coding (ARC) Foundation Models [194.6]
    GLM-4.5はオープンソースのMixture-of-Experts(MoE)大言語モデルであり,総パラメータは355B,アクティベートパラメータは32Bである。 23Tトークンのマルチステージトレーニングと、エキスパートモデルのイテレーションと強化学習による総合的なポストトレーニングを通じて、GLM-4.5はエージェント、推論、コーディングタスクにわたって強力なパフォーマンスを実現している。 GLM-4.5(355Bパラメータ)とGLM-4.5-Air(106Bパラメータ)をそれぞれリリースし、推論とエージェントAIシステムの研究を進めた。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Fri, 08 Aug 2025 17:21:06 GMT)
  • GLM-4.5（GLM-4.5, Step-3, Falcon-H1, HunyuanWorld – arXiv最新論文の紹介）の論文。性能の割にパラメータ（特にアクティブパラメータ）が少ない。詳細に比較しないと何とも言えないところではあるが、GPT-OSSとの比較が気になるところ。
  • リポジトリはGitHub – zai-org/GLM-4.5: GLM-4.5: An open-source large language model designed for intelligent agents by Z.ai