A Survey on World Models Grounded in Acoustic Physical Information

  • A Survey on World Models Grounded in Acoustic Physical Information [13.0]
    本調査は, 音波物理情報に基づく世界モデルの新しい分野を包括的に概観する。 理論的基盤、重要な方法論の枠組み、最近の技術進歩について考察する。 この調査では、ロボット工学、自律運転、ヘルスケア、ファイナンスにおけるアコースティックワールドモデルの重要な応用について詳述している。
    論文  参考訳(メタデータ)   (Mon, 16 Jun 2025 04:59:42 GMT)
  • World modelを念頭にPhysical acousticsに注目したサーベイ。

From Web Search towards Agentic Deep Research: Incentivizing Search with Reasoning Agents

  • From Web Search towards Agentic Deep Research: Incentivizing Search with Reasoning Agents [96.7]
    推論とエージェント能力を備えた大規模言語モデル(LLM)は、エージェントディープリサーチ(Agenic Deep Research)と呼ばれる新しいパラダイムを取り入れている。 静的なWeb検索から,計画,探索,学習を行う対話型エージェントベースのシステムへの進化を辿ります。 我々はエージェントディープリサーチが既存のアプローチを著しく上回るだけでなく、将来の情報探索において支配的なパラダイムになることを実証する。
    論文  参考訳(メタデータ)   (Thu, 26 Jun 2025 17:18:00 GMT)
  • DeepResearchに関するサーベイ、論文が出るのも凄いスピードだが、サーベイが出るのも早い・・・
  • リポジトリはGitHub – DavidZWZ/Awesome-Deep-Research: [Up-to-date] Awesome Agentic Deep Research Resources

A Survey of WebAgents: Towards Next-Generation AI Agents for Web Automation with Large Foundation Models

  • A Survey of WebAgents: Towards Next-Generation AI Agents for Web Automation with Large Foundation Models [45.1]
    Webのコンテキストでは、退屈な日々のタスクを扱う人々を支援するために、AI Agents — WebAgents — を活用することで、生産性と効率が劇的に向上する。 LFMの可能性を十分に探求するために、ユーザの指示に従って日々のWebタスクを完了させるように設計されたWebAgentsに広範な研究が登場した。
    論文  参考訳(メタデータ)   (Mon, 26 May 2025 07:05:18 GMT)
  • 利用が広がるWebAgentのサーベイ

Compound AI Systems Optimization: A Survey of Methods, Challenges, and Future Directions 

  • Compound AI Systems Optimization: A Survey of Methods, Challenges, and Future Directions [17.1]
    大規模言語モデルとAIシステムの進歩は、複雑なAIの設計と最適化におけるパラダイムシフトにつながった。 本稿では,複合AIシステムの最適化における最近の進歩を,数値的手法と言語的手法の両方を包含して体系的にレビューする。 我々は、複合AIシステムの最適化の概念を形式化し、いくつかの重要な側面に沿って既存のメソッドを分類し、この急速に発展する分野におけるオープンな研究課題と今後の方向性を明らかにする。
    論文  参考訳(メタデータ)   (Mon, 09 Jun 2025 21:04:14 GMT)
  • 「This paper provides a systematic review of recent progress in optimizing compound AI systems, encompassing both numerical and language- based techniques.」と実用上重要な複合的なAIシステムに関するサーベイ
  • リポジトリはGitHub – MiuLab/AISysOpt-Survey

Vision Generalist Model: A Survey 

  • Vision Generalist Model: A Survey [87.5]
    本稿では、ビジョンジェネラリストモデルの概要を概観し、その分野におけるその特性と能力について考察する。 関連ドメインへの簡単な探索を行い、相互接続と潜在的なシナジーに光を当てます。
    論文  参考訳(メタデータ)   (Wed, 11 Jun 2025 17:23:41 GMT)

Interpretable LLMs for Credit Risk: A Systematic Review and Taxonomy 

  • Interpretable LLMs for Credit Risk: A Systematic Review and Taxonomy [0.0]
    大規模言語モデル(LLM)は、財務文書の分析を通じて信用リスクの評価を可能にする。 本稿では、信用リスク推定におけるLSMに基づくアプローチに着目した、最初の体系的レビューと分類について述べる。
    論文  参考訳(メタデータ)   (Wed, 04 Jun 2025 10:24:40 GMT)
  • LLMを使った信用リスク評価のサーベイ

Exploring Consciousness in LLMs: A Systematic Survey of Theories, Implementations, and Frontier Risks

  • Exploring Consciousness in LLMs: A Systematic Survey of Theories, Implementations, and Frontier Risks [46.9]
    意識は人間の心の最も深い特徴の1つである。 大規模言語モデル(LLM)が前例のないペースで発展するにつれ、知性と意識に関する疑問がますます重要になっている。
    論文  参考訳(メタデータ)   (Mon, 26 May 2025 10:40:52 GMT)
  • 「we systematically organize and synthesize existing research on LLM consciousness from both theoretical and empirical perspectives. Furthermore, we highlight potential frontier risks that conscious LLMs might introduce.」と意識に関するサーベイ。
  • リポジトリがあり、論文リストが参考になる GitHub – OpenCausaLab/Awesome-LLM-Consciousness

NLP for Social Good: A Survey of Challenges, Opportunities, and Responsible Deployment 

  • NLP for Social Good: A Survey of Challenges, Opportunities, and Responsible Deployment [90.1]
    自然言語処理の分野は、より意図と責任を持ったデプロイメントへのアプローチの必要性が高まっている、と私たちは考えています。 本稿では,NLPが社会的課題に対処する上で果たす役割について考察する。
    論文  参考訳(メタデータ)   (Wed, 28 May 2025 13:14:44 GMT)
  • 「We draw on insights from the United Nations Sustainable De- velopment Goals1 (UN SDGs) and the 2025 Global Economic Risks Report2 (GR) to provide a foun- dation for an interdisciplinary recontextualization of NLP, encouraging reflection on how language technologies intersect with today’s most pressing challenges.」

Unifying Multimodal Large Language Model Capabilities and Modalities via Model Merging

A Survey of LLM × DATA

  • A Survey of LLM $\times$ DATA [72.0]
    大規模言語モデル(LLM)とデータ管理(Data4LLM)の統合は、両方のドメインを急速に再定義しています。 一方、Data data4LLMは、事前トレーニング、後トレーニング、検索強化生成、エージェント生成などの段階に必要なデータの高品質、多様性、タイムラインをLLMに提供する。 一方、LLMはデータ管理のための汎用エンジンとして登場しつつある。
    論文  参考訳(メタデータ)   (Sat, 24 May 2025 01:57:12 GMT)
  • データを軸としたサーベイ。
  • リポジトリとしてGitHub – weAIDB/awesome-data-llm: Official Repository of “LLM × DATA” Survey Paperがあり、数多くの論文がリンクされている。