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- Can LLM Annotations Replace User Clicks for Learning to Rank? [112.2]
大規模な教師付きデータは最新のランキングモデルのトレーニングには不可欠だが、高品質な人的アノテーションの取得にはコストがかかる。 クリックデータは低コストの代替手段として広く使われており、近年の大規模言語モデル(LLM)の発展に伴い、LLMベースの関連アノテーションも有望なアノテーションとして登場した。 公開データセットであるTianGong-STと、産業データセットであるBaidu-Clickの両方の実験は、クリック管理モデルが高周波クエリでより良いパフォーマンスを示すことを示している。 データスケジューリングと周波数対応多目的学習という2つのトレーニング戦略を検討し、両方の監視信号を統合する。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 10 Nov 2025 02:26:14 GMT)
- 「We find that models trained on click data can capture semantic matching and document-level signals, with performance advantages in high-frequency queries. Models trained on LLM annotations exhibit a stronger ability to capture semantic matching, with performance advantages in medium- and low-frequency queries, and are better at distinguishing between relevant and irrelevant content compared to those trained on clicks」とのこと。
- リポジトリはGitHub – Trustworthy-Information-Access/LLMAnn_Click
- A Step Toward World Models: A Survey on Robotic Manipulation [58.7]
本稿では,ロボット操作の手法のレビューを通じて,世界モデルのコア機能を示すアプローチについて考察する。 我々は、認識、予測、制御にまたがる役割を分析し、主要な課題と解決策を特定し、現実世界のモデルが持つべきコアコンポーネント、能力、機能を抽出する。
論文 参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 00:57:24 GMT)
- 「In this survey, rather than directly imposing a fixed definition and limiting our scope to methods explicitly labeled as world models, we examine approaches that exhibit the core capabilities of world models through a review of methods in robotic manipulation. We analyze their roles across perception, prediction, and control, identify key challenges and solutions, and distill the core components, capabilities, and functions that a real world model should possess.」とのこと。
- Real-IAD Variety: Pushing Industrial Anomaly Detection Dataset to a Modern Era [110.8]
Real-IAD Varietyは、160の異なる対象カテゴリにわたる198,960の高解像度画像からなる、最大かつ最も多様なIADベンチマークである。 その多様性は、28の産業、24の素材タイプ、22のカラーバリエーションを包括的にカバーすることで保証されている。 この重要な分野のイノベーションを促進するために、Real-IAD Varietyが公開される。
論文 参考訳（メタデータ） (Sat, 01 Nov 2025 12:58:02 GMT)
- Industrial anomaly detectionのための大規模データセット。
- プロジェクトサイトはhttps://realiad4ad.github.io/Real-IAD-Variety