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- Rethinking Memory in AI: Taxonomy, Operations, Topics, and Future Directions [55.2]
メモリは、大規模言語モデル(LLM)ベースのエージェントを支える、AIシステムの基本コンポーネントである。 コンソリデーション、更新、インデックス付け、フォッティング、検索、圧縮の6つの基本的なメモリ操作を紹介します。 この調査は、AIのメモリに関する研究、ベンチマークデータセット、ツールに関する構造化された動的視点を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 01 May 2025 17:31:33 GMT)
- LLM、エージェントにとって重要なメモリのサーベイ。
- 「In this survey, we first categorize memory representations into parametric, contextual structured, and contextual unstructured and then introduce six fundamental memory operations: Consolidation, Updating, Indexing, Forgetting, Retrieval, and Compression.」という軸設定。
- Humanizing LLMs: A Survey of Psychological Measurements with Tools, Datasets, and Human-Agent Applications [25.4]
大規模言語モデル(LLM)は、人間中心のタスクでますます使われるようになっている。 彼らの心理的特徴を評価することは、彼らの社会的影響を理解し、信頼できるAIアライメントを確保するために不可欠である。 本研究は,LLMのより解釈しやすく,堅牢で,一般化可能な心理的アセスメントフレームワークを開発するための今後の方向性を提案することを目的とする。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 30 Apr 2025 06:09:40 GMT)
- 「(1) assessment tools; (2) LLM-specific datasets; (3) evaluation metrics (consistency and stability); (4) empirical findings; (5) personality simulation methods; and (6) LLM-based behavior simulation.」を軸としたレビュー。
- A Survey of AI Agent Protocols [35.4]
大きな言語モデル(LLM)エージェントが外部ツールやデータソースと通信する標準的な方法はありません。 この標準化されたプロトコルの欠如は、エージェントが協力したり、効果的にスケールするのを難しくする。 LLMエージェントの統一通信プロトコルは、これを変更できる。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Apr 2025 14:07:26 GMT)
- 「In this paper, we provide a systematic overview of existing communication protocols for LLM agents.」とAgent間の通信プロトコルのサーベイ。
- 様々なモチベーションで設計も様々。
- A Comprehensive Survey in LLM(-Agent) Full Stack Safety: Data, Training and Deployment [291.0]
本稿では, LLM のトレーニング, 展開, 商業化のプロセス全体を通して, 安全問題を体系的に検討する “フルスタック” の安全性の概念を紹介する。 我々の研究は800以上の論文を網羅的にレビューし、包括的カバレッジとセキュリティ問題の体系的な組織化を確保しています。 本研究は,データ生成の安全性,アライメント技術,モデル編集,LLMベースのエージェントシステムなど,有望な研究方向を特定する。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Apr 2025 05:02:49 GMT)
- 安全性に関する包括的な調査
- リポジトリにも期待大 bingreeky/full-stack-llm-safety · GitHub
- From Human Memory to AI Memory: A Survey on Memory Mechanisms in the Era of LLMs [34.4]
メモリは情報をエンコードし、保存し、検索するプロセスである。 大規模言語モデル(LLM)の時代において、メモリとは、AIシステムが過去のインタラクションからの情報を保持し、リコールし、使用し、将来の応答とインタラクションを改善する能力である。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 22 Apr 2025 15:05:04 GMT)
- 取り扱いが難しいLLMの記憶に関するサーベイ。
- 様々な手法が提案されているものの解決すべき課題が多い。Open Problems and Future Directionsがとても参考になる。
- On The Landscape of Spoken Language Models: A Comprehensive Survey [144.1]
音声言語モデル(SLM)は、普遍的な音声処理システムとして機能する。 この領域での作業は非常に多様であり、様々な用語と評価設定がある。
論文 参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Apr 2025 13:40:53 GMT)
- 「In the last few years, the field of natural language processing (NLP) has evolved from (1) training many task-specific models from scratch, to (2) combining pre-trained multi-purpose contextual representation models (such as BERT (Devlin et al , 2019)) with a small number of task-specific parameters, to (3) training generative universal, large language models (LLMs (Brown et al , 2020; OpenAI et al , 2024)1) that perform arbitrary text tasks given natural language instructions (prompts) and can generalize to unseen domains and tasks (Wei et al , 2022a; Liu et al , 2023), and finally to (4) dialogue / chatbot systems that function as assistants and perform tasks while directly interacting with the user.」、「The field of speech processing has been undergoing a similar evolution, although with some lag, and has mainly focussed on stages (1) and (2).」から始まるspoken language models (SLMs) のサーベイ。
- Knowledge Distillation and Dataset Distillation of Large Language Models: Emerging Trends, Challenges, and Future Directions [35.8]
LLM(Large Language Models)の指数関数的成長は、絶え間なく拡大する計算およびデータ要求を満たすための効率的な戦略の必要性を強調し続けている。 本調査は、知識蒸留(KD)とデータセット蒸留(DD)の2つの相補的パラダイムを包括的に分析する。
論文 参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Apr 2025 23:50:23 GMT)
- 蒸留に関するサーベイ
- 「Crucially, the success of KD in LLMs hinges on DD techniques, which enable the creation of compact, informationrich synthetic datasets that encapsulate the diverse and complex knowledge of the teacher LLMs.」とKnowledge distillationとDataset distillationを対としてサーベイするものは珍しいかもしれない
- Foundation Models for Environmental Science: A Survey of Emerging Frontiers [27.8]
本調査は,環境科学における基礎的応用の概要を概観する。 これは、フォワード予測、データ生成、データ同化、ダウンスケーリング、逆モデリング、モデルエンハンブル、ドメイン間の意思決定など、一般的な環境ユースケースにおける進歩を強調している。 我々は、重要な環境問題に対処する上での発見を促進するために、機械学習の進歩を加速する学際的なコラボレーションを促進することを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Apr 2025 20:56:38 GMT)
- 「This survey presents a comprehensive overview of foundation model applications in environmental science, highlighting advancements in common environmental use cases including forward prediction, data generation, data assimilation, downscaling, inverse modeling, model ensembling, and decision-making across domains.」というサーベイ。
- Tree-based Models for Vertical Federated Learning: A Survey [71.8]
ツリーベースのモデルは、その有効性、堅牢性、解釈可能性により、幅広い現実世界のアプリケーションで大きな成功を収めている。 木質モデルの違いと進歩を実証的に観察するための一連の実験を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 03 Apr 2025 05:16:09 GMT)
- Vertical Federated Learning （VFL refers to the setting where parties’ data samples are overlapped but their feature spaces are different and complementary）かつツリーベースな研究に関するサーベイ
- 実用上は大事なパート