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- A Systematic Literature Review of Code Hallucinations in LLMs: Characterization, Mitigation Methods, Challenges, and Future Directions for Reliable AI [54.3]
大規模言語モデルがソフトウェアエンジニアリングタスクに統合されるにつれ、コードの幻覚の理解と緩和が不可欠になる。 コード指向LLMにおける幻覚現象を4つの重要な観点から体系的に検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (Sun, 02 Nov 2025 02:58:41 GMT)
- 「(1) NLP surveys that summarize hallucination research in natural language generation, and (2) software engineering papers that directly investigate hallucinations in code.」を中心としたサーベイ。
- Adapting Web Agents with Synthetic Supervision [80.9]
Webエージェントは、環境固有のタスクやデモが不足しているため、新しいWebサイトへの適応に苦慮している。 最近の研究は、この課題に対処するために合成データ生成を探求している。 完全合成監視フレームワークであるSynthAgentを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (Sat, 08 Nov 2025 18:45:33 GMT)
- WEBエージェントを新たなサイトへ対応させるための合成データを活用するアプローチ。「(1) Task Synthesis with Categorized Exploration, which synthesizes diverse, environment specific tasks through categorized exploration. (2) Task Refinement during Trajectory Collection, which collects trajectories while refining task descriptions based on new observations to mitigate potential hallucinations. (3) Trajectory Refinement, which further improves collected trajectories using global context to edit noisy actions. (4) Agent Fine-tuning, which adapts the web agent to new environments under fully synthetic supervision.」という4ステップ構成。
- リポジトリはGitHub – aiming-lab/SynthAgent