1714 件の論文
本論文は、大規模言語モデルの関数呼び出し能力を向上させるために、データベース構築、実行可能環境生成、多ターン軌道合成を自律的に協調するマルチエージェントプラットフォーム「EigenData」を提案し、BFCL-V3 ベンチマークの自動修復と結果重視の評価手法を通じて、人間の機能正しさの判断と高い相関を持つモデル評価を実現したことを報告しています。
本論文は、画像とテキストの埋め込みを意味情報とモダリティ情報に制約付きで分解し、分布サンプリングによってモダリティギャップを埋めることで、真のセマンティクスを整合させる新しいクロスモーダルアライメント手法「CDDS」を提案し、既存の最先端手法を大幅に上回る性能を達成したことを報告しています。
本論文は、医療分野の EHR データベースにおける自然言語から SQL への翻訳課題に対し、単一ステップの検索に依存する従来の RAG の限界を克服し、論理構造と実体解決を段階的に行うケースベース推論（CBR）に基づく「CBR-to-SQL」フレームワークを提案し、MIMICSQL における最先端の精度と高いサンプル効率を実証したものである。
NOTAI.AI は、曲率やスタイル特徴などの 17 の解釈可能な特徴量を XGBoost で統合し、SHAP と LLM を用いて自然言語による説明を生成する、機械生成テキストの検出およびその根拠提示を可能にする説明可能なフレームワークです。
この論文は、Chain-of-Thought（CoT）プロンプトが推論プロセスや出力において個人情報（PII）の漏洩リスクを増大させることを示し、11 種類の PII タイプとリスク階層に基づいたモデル非依存のフレームワークを用いて漏洩を定量化・評価するとともに、多様な軽量な推論時ゲートキーピング手法の比較を通じて、利便性とリスクのバランスを取るためのハイブリッドなポリシーの必要性を提言しています。
この論文は、自然言語のみで通信する複数の LLM/VLM モジュールからなる「RACAS」という自律制御アーキテクチャを提案し、車輪型ロボット、多関節アーム、水中ドローンなど、全く異なる形態のロボットに対してソースコードやモデルの再学習なしに高レベルの自律タスクを遂行可能にしたことを報告しています。
この論文は、r/AmITheAsshole の事例を用いた大規模実験により、大規模言語モデルの道徳的判断が物語の視点やプロンプトの構成といった提示形式に強く依存し、本質的な道徳的実質よりも提示の仕方で結果が左右される脆弱性を示したことを明らかにしています。
FreeTxt-Vi は、プログラミング知識を必要とせずベトナム語と英語のテキストを分割、感情分析、要約できるオープンソースの Web ツールであり、ハイブリッドなセグメンテーション戦略と微調整された NLP モデルを統合することで、既存の手法と比べて競争力のある性能を実現し、ベトナム語の NLP 研究における技術的障壁を低減します。
この論文は、大規模言語モデルと進化アルゴリズムを組み合わせる自律フレームワーク「Ptychi-Evolve」を提案し、これにより従来の手法を上回る高品質なptychography再構成を実現する新規正則化アルゴリズムを自動発見・進化させることを示しています。
本論文は、RGB ベンチマークを用いてノイズ耐性や情報統合などの 4 つのシナリオで LLM を評価し、従来の RAG ベースラインと比較して知識グラフベースの GraphRAG のカスタマイズが堅牢性を向上させることを示しています。
この論文は、欧米・アジア・アフリカなど世界各地の大規模調査に基づき、生成 AI における文化の定義や表現に関する多様な認識を分析し、参加型アプローチや地理を超えた文化次元の優先、文化的な「レッドライン」への配慮を含む開発提言を導き出しています。
本論文は、3 階テンソルに基づく L-積を用いて埋め込み空間を構造化されたスペクトル分解し、エンコーダのパラメータを大幅に削減しながらも標準的なトランスフォーマーの性能を維持する「L-Transformer」を提案し、その理論的同等性と実証的な有効性を示したものである。
この論文は、パラグアイのグアラニ語を事例として、AI が口語文化や先住民のデータ主権を尊重するためには、テキスト中心の設計から会話のやり取りや修復、共有文脈を第一級要件とする「口語優先」のマルチエージェント・アーキテクチャへ転換する必要があると主張しています。
underspecified な問題文をコードベースの事前探索を通じて文脈を補完し、明確化することで、ソフトウェアエージェントの解決成功率を 20% 向上させる「CodeScout」というアプローチを提案した。
この論文は、コードリポジトリの README ファイルから実装レベルの研究アーティファクトを抽出するための新しい命名実体認識データセット「NERdME」を提案し、大規模言語モデルや微調整済みトランスフォーマーによる基線実験および下流のエンティティリンク実験を通じて、学術論文とは異なる実装レベルの情報の価値と、研究アーティファクトの発見・メタデータ統合への応用可能性を実証しています。
この論文は、患者が生成したテキストから構造化された患者の声（生活経験や社会的要因など）を抽出するためのベンチマーク「PVminer」と、それを用いた教師あり微調整大規模言語モデル「PVminerLLM」を提案し、小規模モデルでも高い精度で非臨床的な健康要因を大規模に分析可能であることを示しています。
この論文は、認知科学や学習科学などの研究を統合し、専門家のコード化を通じて洗練された「チューター・ムーブ分類体系」を提案し、個別指導の対話を構造化して大規模な分析や AI による注釈付けを可能にする枠組みを確立したものである。
この論文は、AI エージェントの安全性対策が虚偽で広告されていないことを検証可能にするため、信頼実行環境（TEE）を用いて特定のオープンソースガードルールの実行を暗号的に証明する「Proof-of-Guardrail」というシステムを提案し、その実装と評価、および悪意ある開発者によるガードルールの回避という新たなリスクについても論じています。
この論文は、推論グラフ内のタスクの難易度に応じてモデルを動的に割り当てる「RouteGoT」を提案し、精度を維持または向上させながらトークン使用量を大幅に削減し、コストと精度の最適なトレードオフを実現する手法を提示しています。
本論文は、大規模言語モデルのハルシネーションをスパンレベルで局所化し、その生成メカニズムを特定するとともに外部証拠を因果的に追跡する新しいフレームワーク「HART」と、その評価に特化した構造化データセットを提案し、既存の検索ベース手法を上回る性能を実証したものである。