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- Advances and Challenges in Foundation Agents: From Brain-Inspired Intelligence to Evolutionary, Collaborative, and Safe Systems [133.5]
大規模言語モデル(LLM)の出現は、人工知能の変革的シフトを触媒している。 これらのエージェントがAI研究と実践的応用をますます推進するにつれて、その設計、評価、継続的な改善は複雑で多面的な課題を呈している。 この調査は、モジュール化された脳にインスパイアされたアーキテクチャ内でインテリジェントエージェントをフレーミングする、包括的な概要を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 31 Mar 2025 18:00:29 GMT)
- 「This survey provides a comprehensive overview, framing intelligent agents within a modular, brain-inspired architecture that integrates principles from cognitive science, neuroscience, and computational research.」という非常に包括的なサーベイ。
- リポジトリはGitHub – FoundationAgents/awesome-foundation-agents: About Awesome things towards foundation agents. Papers / Repos / Blogs / …
- Towards Trustworthy GUI Agents: A Survey [64.6]
本調査では,GUIエージェントの信頼性を5つの重要な次元で検証する。 敵攻撃に対する脆弱性、シーケンシャルな意思決定における障害モードのカスケードなど、大きな課題を特定します。 GUIエージェントが普及するにつれて、堅牢な安全基準と責任ある開発プラクティスを確立することが不可欠である。
論文 参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Mar 2025 13:26:00 GMT)
- GUIエージェントの信頼性に関するサーベイ。整理軸は「Security」、「Reliability」、「Explainability」、「Ethical Alignment」、「Evaluation methodologies」
- Survey on Evaluation of LLM-based Agents [28.9]
LLMベースのエージェントの出現は、AIのパラダイムシフトを表している。 本稿では,これらのエージェントに対する評価手法に関する総合的な調査を初めて実施する。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Mar 2025 17:59:23 GMT)
- 「We systematically analyze evaluation benchmarks and frameworks across four critical dimensions: (1) fundamental agent capabilities, including planning, tool use, self-reflection, and memory; (2) applicationspecific benchmarks for web, software engineering, scientific, and conversational agents; (3) benchmarks for generalist agents; and (4) frameworks for evaluating agents.」とエージェントの評価に関するサーベイ
- A Survey on Trustworthy LLM Agents: Threats and Countermeasures [67.2]
大規模言語モデル(LLM)とマルチエージェントシステム(MAS)はLLMエコシステムの機能を大幅に拡張した。 本稿では,エージェントの信頼性に関する総合的研究であるTrustAgentフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Mar 2025 08:42:05 GMT)
- LLM based Agentを intrinsic (brain, memory, and tool) とextrinsic (user, agent, and environment)な側面から見た信頼性のサーベイ
- リポジトリはGitHub – Ymm-cll/TrustAgent
- Towards Reasoning Era: A Survey of Long Chain-of-Thought for Reasoning Large Language Models [11.3]
ロングチェーン・オブ・ソート(Long CoT)特性は推論能力を高め、複雑な問題の解決を可能にする。 まず、Long CoTとShort CoTを区別し、現在の推論パラダイムを分類する新しい分類法を導入する。 次に,Long CoTの出現やオーバー思考,テストタイムスケーリングなど,これらの特徴について考察する。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Mar 2025 17:35:03 GMT)
- LRMでキーとなっているLong Chain of thoughtのサーベイ。「We first distinguish Long CoT from Short CoT and introduce a novel taxonomy to categorize current reasoning paradigms.」と（通常の）Short CoTと Long CoTを分けている。
- リポジトリはTowards Reasoning Era: A Survey of Long Chain-of-Thought
- Biomedical Foundation Model: A Survey [84.3]
ファンデーションモデルは、広範なラベルなしデータセットから学習する大規模な事前訓練モデルである。 これらのモデルは、質問応答や視覚的理解といった様々な応用に適応することができる。 本研究は,生物医学分野における基礎モデルの可能性を探るものである。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Mar 2025 22:42:00 GMT)
- 生物学、医学分野の基盤モデルのサーベイ、主な対象は「computational biology, drug development, clinical informatics, medical imaging, and public health」
- Simulating the Real World: A Unified Survey of Multimodal Generative Models [48.4]
実世界のシミュレーションにおいて,データ次元の進行を調査する多モード生成モデルについて統一的な調査を行う。 我々の知る限りでは、これは単一のフレームワーク内で2D、ビデオ、3D、および4D生成の研究を体系的に統一する最初の試みである。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 06 Mar 2025 17:31:43 GMT)
- 生成AIが実世界をシミュレーションにつながるかは議論が分かれるが、「In this survey, we present a unified survey for multimodal generative models that investigate the progression of data dimensionality in real-world simulation.」というサーベイ。
- 様々な研究は進むもののハードルはかなり高い印象。