日: 2025年9月9日

Loong: Synthesize Long Chain-of-Thoughts at Scale through Verifiers

  • Loong: Synthesize Long Chain-of-Thoughts at Scale through Verifiers [103.4]
    スケーラブルな合成データ生成と検証のためのオープンソースのフレームワークであるLoong Projectを紹介します。 LoongBenchは、12のドメインにまたがる8,729の人為的なサンプルを含む、キュレートされたシードデータセットである。 LoongEnvはモジュラー合成データ生成環境であり、新しい質問応答コードのトリプルを生成する複数のプロンプト戦略をサポートする。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 03 Sep 2025 06:42:40 GMT)
  • 「Our contributions are fourfold: (1) LOONGBENCH, a seed dataset of 8,729 examples across 12 reasoning- intensive domains with executable code and verified answers; (2) LOONGENV, a flexible environment enabling diverse synthetic data generation strategies; (3) comprehensive benchmarking of open-source and proprietary models to assess domain generalization; and (4) in-depth analysis of generated data quality in terms of correctness, diversity, and complexity. Together, these components form a cohesive framework for studying alignment at scale.」と、合成データに関するフレームワークの提案。合成データ活用は高性能モデルを構築するにあたり基本的なアプローチとなっており、この手のフレームワークはありがたい。
  • リポジトリはGitHub – camel-ai/loong: 🐉 Loong: Synthesize Long CoTs at Scale through Verifiers.

Strefer: Empowering Video LLMs with Space-Time Referring and Reasoning via Synthetic Instruction Data

  • Strefer: Empowering Video LLMs with Space-Time Referring and Reasoning via Synthetic Instruction Data [100.5]
    Streferはビデオ大モデルに参照と推論機能を持たせるために設計された合成データ生成フレームワークである。 Streferは、時間的に密度が高くきめ細かなビデオメタデータを擬似アノテーションするデータエンジンを使用して、多様な命令生成データを生成する。 我々のアプローチは、ビデオLLMが空間的および時間的参照を解釈する能力を高め、現実のAIコンパニオンに不可欠な、より汎用的で時空間対応の推論を育む。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 03 Sep 2025 17:33:20 GMT)
  • 「Our approach begins with a modular framework that orchestrates multiple agents—including pretrained Large Language Models (LLMs), Video LLMs, and Pixel-Level Multimodal Vision Foundation Models (e g , RexSeek [20], GroundingDINO [32] and SAM2 [44])—to pseudo-annotate video metadata with temporally dense and object-centric space-time information. This metadata captures detailed spatial and temporal structures, such as subjects, objects, their locations as masklets (segmentation masks tracked over time), and action timelines. Building on this structured metadata, we leverage in-context learning and well-defined task schemas to guide LLMs in generating high-utility instruction data for tuning Video LLMs.」と凝った構成による動画に対する合成データフレームワークの提案。
  • プロジェクトサイトはStrefer: Data Engine for Video LLMs