コンテンツへスキップ
- 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 [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 [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 [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 [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.」
- Community Moderation and the New Epistemology of Fact Checking on Social Media [124.3]
ソーシャルメディアプラットフォームは伝統的に、誤解を招くコンテンツを識別しフラグを立てるために、独立した事実チェック組織に依存してきた。 X(元Twitter)とMetaは、クラウドソースのファクトチェックの独自のバージョンを立ち上げて、コミュニティ主導のコンテンツモデレーションに移行した。 主要なプラットフォーム間での誤情報検出の現在のアプローチについて検討し,コミュニティ主導型モデレーションの新たな役割を探求し,大規模クラウドチェックの約束と課題の両方を批判的に評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 26 May 2025 14:50:18 GMT)
- コミュニティで現実に行われているファクトチェック（および類似のチェック）に関する調査・評価
- From Automation to Autonomy: A Survey on Large Language Models in Scientific Discovery [43.3]
大規模言語モデル(LLM)は科学的発見のパラダイムシフトを触媒している。 この調査は、この急成長する分野を体系的に分析し、科学におけるLLMの役割の変化とエスカレーション能力に重点を置いている。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 19 May 2025 15:41:32 GMT)
- LLMを用いた科学的発見やそのサポートに関するサーベイ。「In scientific dis- covery, this convergence of advanced LLM capa- bilities and agentic functionalities is catalyzing a significant paradigm shift. This shift is poised not only to accelerate the research lifecycle but also to fundamentally alter the collaborative dynamics be- tween human researchers and artificial intelligence in the pursuit of knowledge.」と強力なLLMの登場により現実的になりつつある分野。
- リポジトリはGitHub – HKUST-KnowComp/Awesome-LLM-Scientific-Discovery: From Automation to Autonomy: A Survey on Large Language Models in Scientific Discovery
- When AI Co-Scientists Fail: SPOT-a Benchmark for Automated Verification of Scientific Research [20.0]
大規模言語モデル(LLM)は、AIコサイシストと呼ばれる自動科学的発見のビジョンを加速させた。 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、しばしばAIコサイシストと呼ばれる自動科学的発見のビジョンを加速させた。
論文 参考訳（メタデータ） (Sat, 17 May 2025 05:45:16 GMT)
- 別方向から失敗例の分析も面白い。amphora/SPOT-MetaData · Datasets at Hugging Face