タグ: Survey

Mamba in Vision: A Comprehensive Survey of Techniques and Applications

  • Mamba in Vision: A Comprehensive Survey of Techniques and Applications [3.5]
    Mambaは、コンピュータビジョンにおいて、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とビジョントランスフォーマー(ViT)が直面する課題を克服するための、新しいアプローチとして登場した。 MambaはSelective Structured State Space Modelsを活用して、線形計算の複雑さで長距離依存を効果的に捉えることで、これらの制限に対処する。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Fri, 04 Oct 2024 02:58:49 GMT)
  • 画像におけるMamba活用のサーベイ
  • リポジトリはGitHub – maklachur/Mamba-in-Computer-Vision: Mamba in Vision: A Comprehensive Survey of Techniques and Applications

Underwater Object Detection in the Era of Artificial Intelligence: Current, Challenge, and Future 

  • Underwater Object Detection in the Era of Artificial Intelligence: Current, Challenge, and Future [119.9]
    水中物体検出(UOD)は、水中の画像やビデオ中の物体を識別し、ローカライズすることを目的としている。 近年、人工知能(AI)に基づく手法、特に深層学習法は、UODにおいて有望な性能を示している。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Tue, 08 Oct 2024 00:25:33 GMT)
  • 水中の物体認識に関するサーベイ。
  • リポジトリはGitHub – LongChenCV/UODReview

A Survey on In-context Learning 

  • A Survey on In-context Learning [77.8]
    In-context Learning (ICL) は自然言語処理(NLP)の新しいパラダイムとして登場した。 まず、ICLの形式的定義を示し、関連する研究との相関を明らかにする。 次に、トレーニング戦略、迅速なデザイン戦略、関連する分析を含む高度なテクニックを組織化し、議論する。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Fri, 27 Sep 2024 02:55:06 GMT)
  • In-context learningのサーベイ

A Survey on the Honesty of Large Language Models 

  • A Survey on the Honesty of Large Language Models [115.8]
    正直とは、大きな言語モデル(LLM)を人間の価値と整合させる基本的な原則である。 将来性はあるものの、現在のLLMは依然として重大な不正直な行動を示す。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Fri, 27 Sep 2024 14:34:54 GMT)
  • 「Honesty is a fundamental principle for aligning large language models (LLMs) with human values, requiring these models to recognize what they know and don’t know and be able to faithfully express their knowledge.」から始まるサーベイ。
  • リポジトリはGitHub – SihengLi99/LLM-Honesty-Survey

The Imperative of Conversation Analysis in the Era of LLMs: A Survey of Tasks, Techniques, and Trends 

  • The Imperative of Conversation Analysis in the Era of LLMs: A Survey of Tasks, Techniques, and Trends [65.0]
    会話分析(CA)は、会話データから重要な情報を発見し分析する。 本稿では,CAタスクの徹底的なレビューとシステム化を行い,既存の業務を要約する。 会話シーンの再構築,奥行きの属性分析,ターゲットトレーニングの実行,会話の生成から,CAの4つの重要なステップを導出した。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Sat, 21 Sep 2024 16:52:43 GMT)
  • 「Conversation analysis aims to identify critical information from human-human, humanmachine, machine-machine, and multi-party conversations, derive the underlying causes, and develop the solutions to drive relevant improvements for more effective goal achievement continuously, such as elevating customer experience, reducing complaint rate.」という定義の会話分析に関するサーベイ。
  • 様々なタスクがあり、このような軸での分析も面白い。

One missing piece in Vision and Language: A Survey on Comics Understanding

A Survey of Foundation Models for Music Understanding 

  • A Survey of Foundation Models for Music Understanding [60.8]
    この研究は、AI技術と音楽理解の交差に関する初期のレビューの1つである。 音楽理解能力に関して,近年の大規模音楽基盤モデルについて検討,分析,検証を行った。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Sun, 15 Sep 2024 03:34:14 GMT)
  • 「This work, to our best knowledge, is one of the early reviews of the intersection of AI techniques and music understanding.」とのこと。非常に包括的なサーベイ。

Deep Graph Anomaly Detection: A Survey and New Perspectives 

Trustworthiness in Retrieval-Augmented Generation Systems: A Survey 

  • Trustworthiness in Retrieval-Augmented Generation Systems: A Survey [59.3]
    Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、大規模言語モデル(LLM)の開発において、急速に重要なパラダイムへと成長してきた。 本稿では,RAGシステムの信頼性を,事実性,堅牢性,公正性,透明性,説明責任,プライバシの6つの面で評価する統一的な枠組みを提案する。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Mon, 16 Sep 2024 09:06:44 GMT)
  • 信頼できるAIに関するサーベイはよくあるがRAGを対象としたものは珍しいように思う。
  • リポジトリはGitHub – smallporridge/TrustworthyRAG

Agents in Software Engineering: Survey, Landscape, and Vision