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- 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。
- Personalized Generation In Large Model Era: A Survey [90.8]
大規模モデルの時代には、コンテンツ生成は徐々にパーソナライズドジェネレーション(PGen)へとシフトしている。 本報告では,PGen に関する総合的な調査を行い,この急速に成長する分野における既存研究について考察する。 複数のモダリティにまたがるPGen研究をブリッジすることで、この調査は知識共有と学際的コラボレーションを促進する貴重な情報源となる。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Mar 2025 13:34:19 GMT)
- Personalized Generation (PGen)のサーベイ、様々なモダリティを対象にしている。
- 最後の表を見ると様々な研究が数多くあることが分かる。。
- A Survey on Post-training of Large Language Models [185.5]
大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理を根本的に変革し、会話システムから科学的探索まで、さまざまな領域で欠かせないものにしている。 これらの課題は、制限された推論能力、倫理的不確実性、最適なドメイン固有のパフォーマンスといった欠点に対処するために、先進的な訓練後言語モデル(PoLM)を必要とする。 本稿では,5つのコアパラダイムにまたがるPoLMの進化を体系的に追跡する,最初の包括的調査について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (Sat, 08 Mar 2025 05:41:42 GMT)
- Fugu-MT 論文翻訳(概要): LLM Post-Training: A Deep Dive into Reasoning Large Language Modelsとは別チームによるPost Traningのサーベイ
- 「This paper offers the first exhaustive survey of Post-training Language Models (PoLMs), systematically tracing their trajectory from ChatGPT’s alignment origins in 2018 to DeepSeek-R1’s reasoning milestone in 2025, and affirming their transformative influence on reasoning precision, domain adaptability, and ethical integrity.」とある通り、最新の情報を含むサーベイで57ページととても包括的。