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- A Survey of Transformer Enabled Time Series Synthesis [38.9]
生成AIは画像と言語領域で多くの注目を集めている。 本稿では,変換器,生成AI,時系列データの交点におけるこのギャップを明らかにする。 レビューされた研究はアプローチの多様さを示しており、ドメインがもたらす問題に対する決定的な回答にはまだ収束していない。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Jun 2024 13:52:42 GMT)
- Transformerと時系列データに関するサーベイ
- TNNでtransformer neural network はあまり見ない略し方
- Memorization in deep learning: A survey [26.7]
近年の研究では、Deep Neural Networks(DNN)が一般的なパターンを学習するのではなく、例から特定の詳細を記憶する傾向にある興味深い現象が明らかになった。 これにより、DNNにおける一般化の性質と、セキュリティ侵害に対する感受性に関する批判的な疑問が提起される。 一般化とセキュリティ/プライバシドメインに基づく記憶定義を整理するための体系的枠組みを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Jun 2024 09:17:40 GMT)
- DNNにおける記憶（、知識）についてのサーベイ
- 著作権の観点で一般化しているのか丸暗記しているのか、実用の観点では個別の記憶を持たせられるのか編集出来るのかなど、様々な観点で重要な性質であり、まとまったサーベイはありがたい。
- Towards Bidirectional Human-AI Alignment: A Systematic Review for Clarifications, Framework, and Future Directions [101.7]
近年のAIの進歩は、AIシステムを意図された目標、倫理的原則、個人とグループの価値に向けて導くことの重要性を強調している。 人間のAIアライメントの明確な定義とスコープの欠如は、このアライメントを達成するための研究領域間の共同作業を妨げる、大きな障害となる。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Jun 2024 16:03:25 GMT)
- AI アライメントに関するサーベイで400以上の文献を調査した包括的なもの。Overall Author List and Contributions からの幅広い分野の方が調査に参加している。
- 個人的には「Challenge 3: Safeguarding Co-adaptation」の「As advanced AI systems become increasingly complex, they present greater challenges for human interpretation and control. To address this, it is crucial to empower humans to detect and interpret AI misconduct on instrumental actions towards accomplishing its final goals.」が興味深かった。未来的ではあるが、本当に制御できるのか若干疑問。
- A Survey on Medical Large Language Models: Technology, Application, Trustworthiness, and Future Directions [31.0]
大規模言語モデル(LLM)は、人間レベルの言語の生成と理解に優れた能力があることから、大きな注目を集めている。 LLMは医療分野において革新的で強力なアドジャンクとして出現し、伝統的なプラクティスを変革し、医療サービス強化の新しい時代を告げている。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Jun 2024 03:15:13 GMT)
- 医療分野へのLLM応用のサーベイ
- 医療はNLPの応用先として有力な分野。この分野での状況はLLMの応用全般がどうなっていくか考えるうえでも興味深い。
- The Prompt Report: A Systematic Survey of Prompting Techniques [42.6]
本稿では, プロンプトの分類を組立て, 利用分析を行うことにより, プロンプトの構造的理解を確立した。 本稿では,33の語彙の包括的語彙,58のテキストのみのプロンプト技術,40のモダリティのテクニックを提示する。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Jun 2024 18:10:11 GMT)
- プロンプトテクニックのサーベイ
- 本当に色々あるという感想。そして本サーベイに入っていないものもいっぱいある…。
- Transformer in Touch: A Survey [29.6]
自然言語処理の分野で最初に大きな成功を収めたTransformerモデルは、最近、触覚認識の応用に大きな可能性を示している。 本稿では,触覚技術におけるトランスフォーマーの適用と開発について概観する。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 13:26:27 GMT)
- 触覚の領域にもTransformerが応用されつつあるようで、そのサーベイ
- いろいろなところで使われていて本当にすごい
- A Survey on Multi-modal Machine Translation: Tasks, Methods and Challenges [35.9]
マルチモーダル機械翻訳は学術と産業の両方に大きな関心を集めている。 テキストと視覚の両方を入力として取り、視覚的コンテキストを活用して、ソーステキストの曖昧さに対処する。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 21 May 2024 10:34:47 GMT)
- マルチモーダルな機械翻訳に関するサーベイ。研究が続いてきた分野ではあるがMLLMの影響を大きく受けそうな雰囲気（サーベイにも言及はある）