コンテンツへスキップ
- A Comprehensive Survey on Data Augmentation [55.4]
データ拡張(Data augmentation)は、既存のデータサンプルを操作することによって高品質な人工データを生成する技術である。 既存の文献調査では、特定のモダリティデータにのみ焦点が当てられている。 本稿では,異なる共通データモダリティのためのデータ拡張技術を含む,より啓蒙的な分類法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 15 May 2024 11:58:08 GMT)
- データ拡張のサーベイ。生成AIを用いた手法も含まれる。
- NeRF in Robotics: A Survey [95.1]
近年の神経暗黙表現の出現は、コンピュータビジョンとロボティクス分野に急進的な革新をもたらした。 NeRFは、単純化された数学的モデル、コンパクトな環境記憶、連続的なシーン表現などの大きな表現上の利点から、この傾向を引き起こしている。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 02 May 2024 14:38:18 GMT)
- Neural Radiance Fields のロボット分野への応用に関するサーベイ
- 「NeRF offers a reliable choice for many sub-tasks in robotics, such as scene understanding, reconstruction, dynamic perception, scene editing, object modelling, navigation, and manipulation guidance.」とのこと。
- A Survey on Diffusion Models for Time Series and Spatio-Temporal Data [92.1]
時系列データの研究は、時間とともにトレンドや異常を理解するために不可欠であり、様々な分野にわたる予測的な洞察を可能にする。 近年,拡散モデルが時系列やS時間データマイニングに広く応用されている。 時系列およびS時間データにおける拡散モデルの利用について概説し、それらをモデルカテゴリ、タスクタイプ、データモダリティ、実用的なアプリケーションドメインで分類する。 本調査は,医療,レコメンデーション,気候,エネルギー,オーディオ,交通など,さまざまな分野の応用を幅広くカバーしている。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 29 Apr 2024 17:19:40 GMT)
- Diffusionモデルの時系列データへの応用に関するサーベイ。「They are called after the mathematical process of diffusion, which is commonly used to describe phenomena such as particle movement in a gas or liquid.」との記載を見ると確かに歴史的にはこの応用の方がしっくりくるのか。。
- リポジトリ GitHub – yyysjz1997/Awesome-TimeSeries-SpatioTemporal-Diffusion-Model: A list of current Diffusion Model for Time Series and SpatioTemporal Data with awesome resources (paper, application, review, survey, etc.).、も参考になる。
- Is Sora a World Simulator? A Comprehensive Survey on General World Models and Beyond [101.2]
一般世界モデルは、人工知能(AGI)の実現への決定的な道のりを表現している 本調査では,世界モデルの最新動向を包括的に調査する。 我々は,世界モデルの課題と限界について検討し,今後の方向性について考察する。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 06 May 2024 14:37:07 GMT)
- SoraがWorld simulatorとして機能しうるかは賛否が分かれているが、より広く（自動運転や自律エージェントなど）World simulatorになりうる生成系AIのサーベイ。「we expect world models to possess the ability of counterfactual reasoning, whereby outcomes are inferred through rational imagining.」はその通りで現時点ではまだ困難という印象を受けたが、実現できる未来はすぐだったりするのだろうか。
- リポジトリも参考になる GitHub – GigaAI-research/General-World-Models-Survey
- Beyond Chain-of-Thought: A Survey of Chain-of-X Paradigms for LLMs [39.2]
CoT(Chain-of-Thought)は、大規模言語モデル(LLM)の印象的な推論能力を引き出す、広く採用されているプロンプト手法である。 CoTのシーケンシャルな思考構造に触発されて、様々な領域やLLMを含むタスクにまたがる様々な課題に対処するために、多くのChain-of-X(CoX)手法が開発されている。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 24 Apr 2024 06:12:00 GMT)
- Chain of Xのサーベイ、提案されている手法が色々あって面白い。
- Multilingual Large Language Model: A Survey of Resources, Taxonomy and Frontiers [81.5]
本稿では,MLLM(Multilingual Large Language Model)文学における最近の進歩と新たなトレンドを要約する一貫した視点を提示する。 私たちの研究がコミュニティに迅速なアクセスを提供し、MLLMにおける画期的な研究を促進することを願っています。
論文 参考訳（メタデータ） (Sun, 07 Apr 2024 11:52:44 GMT)
- マルチリンガルLLMに対するサーベイ。アプローチも結果も様々でありがたいサーベイであり、かつ論文リストがプロジェクトサイトに整理して一覧化されているのもありがたい。
- プロジェクトサイトはMLLM (multilingual-llm.net)
- Blessing or curse? A survey on the Impact of Generative AI on Fake News [45.0]
現在、高品質で個別にターゲットとするフェイクニュースのマス作成を自動化することが可能である。 この調査は、2024年のフェイクニュースの検出と作成のためのジェネレーティブAIの研究と実用化に関する総合的な調査を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 03 Apr 2024 19:14:45 GMT)
- フェイクニュース作成と検出の両面から生成AIの影響を調査したサーベイ
- The Frontier of Data Erasure: Machine Unlearning for Large Language Models [56.3]
大規模言語モデル(LLM)はAIの進歩の基礎となっている。 LLMは機密情報、偏見情報、著作権情報を記憶し、広めることによってリスクを生じさせる。 機械学習は、これらの懸念を軽減するための最先端のソリューションとして現れます。
論文 参考訳（メタデータ） (Sat, 23 Mar 2024 09:26:15 GMT)
- Machine unlearningのサーベイ、LLMの大きなリスクの一つであり研究が盛ん