日: 2026年1月29日

Toward Efficient Agents: Memory, Tool learning, and Planning

Large-Scale Multidimensional Knowledge Profiling of Scientific Literature 

  • Large-Scale Multidimensional Knowledge Profiling of Scientific Literature [46.2]
    2020年から2025年の間に、22の主要なカンファレンスから10万以上の論文をまとめてまとめました。 分析では,安全性の向上,マルチモーダル推論,エージェント指向研究など,いくつかの顕著な変化に注目した。 これらの発見は、AI研究の進化に関するエビデンスベースの見解を提供し、より広範なトレンドを理解し、新たな方向性を特定するためのリソースを提供する。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 21 Jan 2026 16:47:05 GMT)
  • 論文の大規模分析、基本的にはスタンダードなプロセスのように見えるがLLMを効果的に使っている点に注目。「Tsinghua University emphasizes directions such as knowledge distillation, graph neural networks, adversarial training, domain adaptation, and model generalization, while Carnegie Mellon University demonstrates strong performance in areas like robotic grasping and manipulation strategies and causal discovery.」といったfindingsは面白い。
  • リポジトリはGitHub – xzc-zju/Profiling_Scientific_Literature