- Beyond “Not Novel Enough”: Enriching Scholarly Critique with LLM-Assisted Feedback [81.0]
本稿では,3段階を通して専門家レビューアの動作をモデル化する,自動ノベルティ評価のための構造化アプローチを提案する。 本手法は,人文のノベルティレビューを大規模に分析した結果から得られたものである。 182 ICLR 2025 の提出で評価されたこの手法は、人間の推論と86.5%の一致と、新規性の結論に関する75.3%の合意を達成している。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Aug 2025 16:18:37 GMT) - 論文等の新規性を評価するフレームワークの提案、「document processing and content extraction, related work retrieval and ranking, and structured novelty assessment.」という３ステージ構成。
- リポジトリはBeyond “Not Novel Enough”: Enriching Scholarly Critique with LLM-Assisted Feedback
日: 2025年8月22日
Multimodal Referring Segmentation: A Survey
- Multimodal Referring Segmentation: A Survey [93.2]
マルチモーダル参照セグメンテーション(Multimodal reference segmentation)は、テキストやオーディオフォーマットでの参照表現に基づいて、画像、ビデオ、および3Dシーンなどのターゲットオブジェクトを視覚シーンに分割することを目的としている。 過去10年間で、畳み込みニューラルネットワーク、トランスフォーマー、および大規模言語モデルの進歩によって、マルチモーダルコミュニティにおいて大きな注目を集めてきた。
論文 参考訳（メタデータ） (Fri, 01 Aug 2025 02:14:00 GMT) - Multimodal Referring Segmentationのサーベイ
- リポジトリとしてhenghuiding/Awesome-Multimodal-Referring-Segmentation: Multimodal Referring Segmentationに論文等がまとまっている。
NextStep-1: Toward Autoregressive Image Generation with Continuous Tokens at Scale
- NextStep-1: Toward Autoregressive Image Generation with Continuous Tokens at Scale [101.6]
NextStep-1は、テキストから画像生成タスクにおける自動回帰モデルの最先端のパフォーマンスを実現する。 本手法は画像編集において高い性能を示し,統一的アプローチのパワーと汎用性を強調した。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Aug 2025 14:54:22 GMT) - StepFunによるAutoregressive Image Generation
- リポジトリはGitHub – stepfun-ai/NextStep-1、Weightも公開されているNextStep-1 – a stepfun-ai Collection