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- Large Language Models in Cybersecurity: Applications, Vulnerabilities, and Defense Techniques [11.2]
大規模言語モデル(LLM)は、脅威検出、脆弱性評価、インシデント応答に対するインテリジェントで適応的で自動化されたアプローチを可能にすることで、サイバーセキュリティを変革している。 高度な言語理解とコンテキスト推論によって、LLMは、IoTやブロックチェーン、ハードウェアセキュリティといったドメイン間の課題に対処する従来の手法を超越している。
論文 参考訳（メタデータ） (Fri, 18 Jul 2025 03:41:18 GMT)
- 「This survey provides a comprehensive overview of LLM applications in cybersecurity, focusing on two core areas: (1) the integration of LLMs into key cybersecurity domains, and (2) the vulnerabilities of LLMs themselves, along with mitigation strategies」というLLMとセキュリティに関するサーベイ。
- A Survey of Large Language Models in Discipline-specific Research: Challenges, Methods and Opportunities [33.7]
大規模言語モデル (LLM) は、多くの学際的な研究でその変容の可能性を示している。 本稿では,学際研究におけるLSMの適用について概観する。
論文 参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Jul 2025 09:11:18 GMT)
- 「From the perspective of their applicability, this paper explores how LLMs are contributing to various disciplines including mathematics, physics, chemistry, biology, and the humanities and social sciences, demonstrating their role in discipline-specific tasks. The prevailing challenges are critically examined and the promising research directions are highlighted alongside the recent advances in LLMs.」というサーベイ。
- A Survey on MLLM-based Visually Rich Document Understanding: Methods, Challenges, and Emerging Trends [11.4]
Visually-Rich Document Understanding (VRDU)は、複雑なビジュアル、テキスト、レイアウト情報を含む文書を自動的に処理する必要があるため、重要な分野として登場した。 この調査はMLLMベースのVRDUの最近の進歩をレビューし、3つのコアコンポーネントを強調した。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 14 Jul 2025 02:10:31 GMT)
- 図やレイアウトの取り扱いを含むDocument Understandingのサーベイ
- The Landscape of Memorization in LLMs: Mechanisms, Measurement, and Mitigation [97.1]
大規模言語モデル(LLM)は、幅広いタスクにわたって顕著な能力を示してきたが、トレーニングデータの記憶も示している。 本稿では,最近の研究成果を整理し,記憶の景観,その影響要因,その検出・緩和方法について考察する。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 08 Jul 2025 01:30:46 GMT)
- 「This investigation explores memorization mechanisms in LLMs, examining contributing factors, detection methodologies, measurement approaches, and mitigation techniques.」というサーベイ
- AI4Research: A Survey of Artificial Intelligence for Scientific Research [55.5]
我々はAI for Research(AI4Research)に関する総合的な調査を行う。 まず、AI4Researchの5つの主要なタスクを分類する系統分類を導入する。 主要な研究ギャップを特定し、将来有望な方向性を明らかにする。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Jul 2025 17:19:20 GMT)
- ResearchへのAI適用に関するサーベイ。下記を主要タスクとしている。
- (1) AI for Scientific Comprehension
- (2) AI for Academic Surveys
- (3) AI for Scientific Discovery
- (4) AI for Academic Writing
- (5) AI for Academic Reviewing
- プロジェクトサイトはAI4Research: A Survey of Artificial Intelligence for Scientific Research
- A Survey of AI for Materials Science: Foundation Models, LLM Agents, Datasets, and Tools [15.9]
ファンデーションモデル(FM)は、科学的発見のためにスケーラブルで汎用的でマルチモーダルなAIシステムを実現する。 この調査は、この成長分野をサポートする基盤モデル、エージェントシステム、データセット、計算ツールの包括的概要を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Jun 2025 18:10:30 GMT)
- Large Language Models in Argument Mining: A Survey [15.0]
Argument Mining (AM) はテキストから議論的構造を抽出することに焦点を当てている。 LLM(Large Language Models)の出現は、AMを大きく変化させ、高度な文脈内学習を可能にした。 本研究は, LLM駆動型AMの最近の進歩を体系的に合成する。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 19 Jun 2025 15:12:58 GMT)
- LLMを活用したArgument Mining のサーベイ
- Discrete Diffusion in Large Language and Multimodal Models: A Survey [56.3]
離散拡散言語モデル(dLLM)と離散拡散多モード言語モデル(dMLLM)の体系的調査を提供する。 自己回帰(AR)モデルとは異なり、dLLMとdMLLMはマルチトークンの並列デコードパラダイムを採用している。 我々は、dLLMとdMLLMの歴史的発展を辿り、基礎となる数学的枠組みを定式化し、代表モデルを分類する。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Jun 2025 17:59:08 GMT)
- Discrete Diffusion Language Models (dLLMs) とDiscrete Diffusion Multimodal Language Modelsのサーベイ
- 全盛のAutoregressiveモデルとの関係・差異が興味深い。