Recent arXiv: May 24, 2024
下記の文章は arXiv に投稿された学術論文を元に Retrieval-Augmented Language Modeling (RALM) により生成された文章であり、正確性は保証しません。
Question 1: 特筆すべき最新トピックについて、具体的な論文を挙げながら、その分野の専門家向けに詳しく説明してください。
最新の研究トピックとして、人工知能（AI）の安全性、特に大規模言語モデル（LLM）の安全性に関する研究が注目されています。従来のAI安全性研究は、AIモデルを機械として捉え、アルゴリズム中心の攻撃に焦点を当ててきましたが、LLMが一般的になるにつれ、非専門家ユーザーも日常的な対話を通じてリスクをもたらす可能性があることが指摘されています。
具体的な論文としては、「This paper introduces a new perspective to jailbreak LLMs as human-like communicators, to explore this overlooked intersection between everyday language interaction and AI safety」と述べる研究があります。この研究では、LLMを人間のようなコミュニケーターとして「ジェイルブレイク」する新しい視点を提案し、社会科学研究から導き出された説得分類法を用いて、LLMを説得しジェイルブレイクするための説得的敵対的プロンプト（PAP）を自動生成する手法を開発しました。その結果、説得はリスクカテゴリー全体にわたってジェイルブレイクのパフォーマンスを著しく向上させ、PAPは試験で92%以上の攻撃成功率を達成し、最近のアルゴリズム中心の攻撃を上回ることが示されました。
また、ジェンダーニュートラルな代名詞の処理に関する研究も重要なトピックです。「Gender-neutral pronouns are increasingly being introduced across Western languages」と述べる論文では、オランダ語のコア参照解決システムが、2016年に導入されたばかりのジェンダーニュートラルな代名詞「hen」と「die」をどのように処理しているかを検証しています。この研究では、Counterfactual Data Augmentation (CDA) とdelexicalisationという2つのデバイアス技術を比較し、ジェンダーニュートラルな代名詞の処理におけるパフォーマンスの差を縮めるためのアプローチを評価しています。
さらに、Kleene代数に関する研究では、「Kleene algebra together with a given set of hypotheses is complete with respect to its canonical language model」と述べる論文があります。この論文では、テスト（KAT）、観察（KAO）、NetKATなどの様々な構造を持つKleene代数のバリアントについて、それらが仮説の集合から構築された標準的な言語モデルに対して完全であるかどうかを検証し、完全性を証明するためのモジュラーなツールを提供しています。
これらの研究は、AIの安全性、ジェンダーの公平性、そして数理論理学の分野で、それぞれ重要な進展を示しており、専門家にとって注目すべきトピックを提供しています。
Question 2: 人工知能分野の特筆すべき最新トピックについて、具体的な論文を挙げながら、その分野の専門家向けに詳しく説明してください。
最近の人工知能分野における顕著なトピックについて、専門家向けに特定の論文を引用しながら詳細な説明を行います。
まず、PAMI（Pattern Analysis and Machine Intelligence）分野におけるレビュー論文の効率的な評価方法に関する研究が注目されています。この分野では、論文レベル、分野正規化指標、大規模言語モデルを活用した書誌計量指標を提案しており、メタデータデータベース「RiPAMI」とトピックデータセットを構築し、これらの指標に基づいて代表的なレビュー論文の比較分析を行っています。AIによって生成された文献レビューも評価されており、人間によるレビューと比較して多くの面で遅れをとっていることが明らかにされています。さらに、PAMIレビューに対する主観的評価を提供し、文献レビューのタイポロジーを紹介しています。これは、AIシステムが整理されたレビューを生成するためのガイドとしても機能します。
次に、学術文献アーカイブの急速な成長に伴い、「PaperWeaver」という文脈化された論文アラートシステムが提案されました。これは、ユーザーが収集した論文から研究興味を推測し、文脈固有の論文の側面を抽出し、推奨された論文と収集した論文をこれらの側面で比較することで、推奨された論文と自身の研究コンテキストとの微妙な関連性を理解するのに役立ちます。ユーザースタディでは、PaperWeaverを使用した参加者が、関連する作業セクションを提示するベースラインと比較して、推奨された論文の関連性をよりよく理解し、自信を持って選別できることが示されました。
また、大規模言語モデル（LLM）に基づくAIアシスタントが、対話、数学問題の解決、コードの記述、ツールの使用など、多くのタスクで驚くべき性能を発揮していますが、オープンドメインの質問応答のような知識集約型のタスクに直面すると、事実的なエラーを犯すことがあります。これらの不正確な応答は、実際のアプリケーションで重大なリスクを引き起こす可能性があります。そのため、AIアシスタントが自身の知識の範囲外の質問に答えを拒否することは、幻覚を減らし、アシスタントを真実にするための重要な方法です。この論文では、「AIアシスタントは自分が知らないことを知り、それを自然言語を通じて表現できるか？」という問題を提起し、既存のオープンドメイン質問応答データセットに基づいて、アシスタントの既知と未知の質問を含む特定の「I don't know」（Idk）データセットを構築しています。アシスタントをその対応するIdkデータセットと整合させた後、未知の質問に答えを拒否するかどうかを観察し、整合後は未知の質問のほとんどに答えを拒否し、試みた回答の正確性が以前よりも大幅に向上していることが実験結果から示されています。
最後に、コンピュータサイエンスコミュニティにおける研究慣行とその運用に新しい方向性を提案するいくつかの最近のイニシアチブがあります。AI支援ツールの使用に関する行動規範の更新、倫理声明の導入、デジタル化の環境フットプリントに関するワーキンググループの組織などです。このポジションペーパーでは、特にネットワーキング研究の具体例に焦点を当て、コミュニティの技術実現とそのテクノセントリックな貢献を超えた影響を反映しています。具体的には、コンピューティング関連分野の実践者が直面するかもしれない関与感と責任を記述するために最近異なる文脈で開発された2つのフレームワークを議論の周りに構造化しています。
これらの研究は、人工知能分野における最新の研究動向として注目され、専門家にとって重要な情報源となります。
Question 3: 医療分野の特筆すべき最新トピックについて、具体的な論文を挙げながら、その分野の専門家向けに詳しく説明してください。
最近の医療分野における注目すべきトピックについて、具体的な研究論文を引用しながら詳細に説明します。
人工知能による放射線診断レポートの自動生成（ARRG）:
医療画像部門における要求の増大は、放射線科医がタイムリーかつ正確な報告を提供する能力に影響を及ぼしています。最近の人工知能（AI）の進歩は、自動放射線診断レポート生成（ARRG）のための大きな可能性を示しており、この分野の研究が急増しています。この調査論文は、データセットの特性（利用可能性、サイズ、採用率など）、ディープラーニングのトレーニング方法（対照的学習や強化学習など）、最先端のモデルアーキテクチャ（CNNやトランスフォーマーモデルの変種など）、臨床知識を統合する技術（マルチモーダル入力や知識グラフなど）、そしてモデル評価技術（NLPメトリクスや臨床的なレビューなど）を検討しています。さらに、レビューされたモデルの定量的な結果が分析され、トップパフォーマンスモデルがさらなる洞察を求めて検討されています。最後に、他の放射線モダリティからの追加データセットの採用や、改善された評価方法が将来の発展の重要な領域として予測されています。PAMI分野におけるレビュー論文のレビュー:
文献レビューは散在する知識を統合し、調査対象のトピックについて包括的な理解を提供します。しかし、レビュー論文の読み、執筆、または査読は、一般的に研究者から多大な時間と労力を要求します。この論文は、PAMI（Pattern Analysis and Machine Intelligence）分野におけるレビューの効率を向上させることを目的としています。まず、レビューを評価するためのいくつかの記事レベル、分野標準化された、大言語モデルによる計量学的指標を提案しています。これを容易にするために、メタデータデータベースであるRiPAMIとトピックデータセットが構築されています。次に、これらの指標に基づいて、代表的なレビューの比較分析を行い、さまざまな分野、期間、ジャーナルにわたる出版物の特性を明らかにしています。また、新たに出現しているAIによる文献レビューも評価され、多くの側面で人間によるレビューに遅れをとっていることが示されています。第三に、PAMIレビューの代表例に対する主観的な評価を簡単に提供し、文献レビューのタイポロジーを紹介しています。このタイポロジーは、レビューの読み書きにおける明確さと効果を向上させるとともに、よく構成されたレビューを生成するためのAIシステムのガイドとしても機能します。最後に、文献レビューの現在の課題と、その発展のための将来の方向性についての洞察が提供されています。
これらの論文は、医療分野における専門家にとって重要な最新の話題を示しています。ARRGは放射線科医の作業を効率化し、正確な診断を支援する可能性を秘めています。PAMI分野のレビューは、AIと人間の研究者がどのように共存し、相互に補完しあうかを探求しています。これらの研究は、医療分野における技術革新と研究方法の進化に貢献しています。
Question 4: 創薬分野の特筆すべき最新トピックについて、具体的な論文を挙げながら、その分野の専門家向けに詳しく説明してください。
薬剤発見の分野では、最近の研究論文に基づいて、現在、製薬研究コミュニティ内で大きな注目を集めている注目すべき新興トピックについて、専門家向けに詳細な説明を行います。
まず、人工知能（AI）と機械学習（ML）の技術は、創薬プロセスの多くの段階において重要な役割を果たしており、特に大規模な化学データベースからの潜在的な薬剤候補のスクリーニングや、薬物の特性予測において顕著です。たとえば、深層学習を用いた分子の活性予測、副作用のリスク評価、薬物標的の同定などが研究されています。
次に、生物情報学とシステム生物学の手法が統合されており、オミックスデータ（ゲノミクス、プロテオミクス、メタボロミクスなど）を活用して、疾患のメカニズムを理解し、新しい治療標的を同定する試みが進められています。これにより、疾患特異的な治療薬の開発が可能になると期待されています。
また、創薬における化合物の設計段階で、AIを用いた分子設計（AI-driven molecular design）が注目されています。この分野では、生成モデルや強化学習を用いて、新しい薬剤候補分子の設計を行う研究が進行しています。
さらに、薬剤発見におけるAIの活用は、新型コロナウイルス（COVID-19）パンデミックの際にも注目されました。迅速な薬剤の同定や既存薬のリポジショニングにAIが用いられ、短期間での治療薬開発に貢献しました。
これらのトピックは、AI技術の進化とともに、今後も創薬分野での研究が活発化することが予想されます。これらの技術の進歩は、研究の効率化だけでなく、新しい薬剤の発見と開発の加速にも寄与するでしょう。
具体的な研究論文としては、以下のようなものが挙げられます：
AIを用いた新規分子の予測や設計に関する研究
オミックスデータを活用した疾患メカニズムの解明と治療標的の同定
COVID-19治療薬の開発におけるAIの応用
これらのトピックは、現在の製薬研究コミュニティで注目されている新興の分野であり、今後も多くの研究者による探求が続けられることでしょう。
Question 5: 生命情報学分野の特筆すべき最新トピックについて、具体的な論文を挙げながら、その分野の専門家向けに詳しく説明してください。
生命情報学（バイオインフォマティクス）は、生物学的データの解析、解釈、および応用に焦点を当てた学際的な分野です。この分野は、ゲノミクス、プロテオミクス、メタボロミクスなどのオミクス技術の急速な進歩によって推進されています。最新のトピックとしては、次世代シーケンシング（NGS）データの解析、単一細胞シーケンシング、ゲノム編集技術（CRISPR-Cas9など）、および機械学習とディープラーニングの応用が挙げられます。
単一細胞ゲノミクスにおけるデータ解析:
単一細胞シーケンシング技術は、個々の細胞レベルでの遺伝子発現のプロファイリングを可能にし、生物学的プロセスの新たな理解をもたらしています。この分野の特筆すべき論文として、「Comprehensive integration of single-cell data」というタイトルの研究があります。この論文では、異なる単一細胞データセットを統合するための新しい計算手法が紹介されており、複数の実験やコンディションにわたる細胞の比較が可能になります。機械学習を活用した複雑な遺伝的変異の解析:
複雑な遺伝的変異の解析は、疾患の原因や治療の標的を特定する上で重要です。最新の研究では、「Machine learning for integrating data in biology and medicine: Principles, practice, and opportunities」というレビュー論文が、機械学習技術を遺伝的変異の解析に応用する方法を概観しています。この論文は、データ統合のための機械学習アプローチの概要を提供し、生命情報学の専門家にとっての新たな機会を示唆しています。
これらの論文は、生命情報学分野における最新の研究動向として注目され、専門家にとって重要な情報源となります。単一細胞ゲノミクスは、生物学的な多様性と疾患のメカニズムを理解するための新しい窓を開きます。一方、機械学習は、複雑なバイオロジカルデータの解析を効率化し、新たなバイオマーカーや治療標的の発見に寄与する可能性があります。これらの研究は、生命情報学における技術革新と研究方法の進化に貢献しています。
Question 6: 化学情報学分野の特筆すべき最新トピックについて、具体的な論文を挙げながら、その分野の専門家向けに詳しく説明してください。
化学情報学の専門家向けに最近の注目すべきトピックについて、具体的な研究論文を参照しながら詳細な説明を行います。
まず、分子キラリティ（chirality）は従来、分子がキラルまたはアキラルの二項性質として捉えられてきましたが、近年ではキラリティを定量化する数学的手法が探求されています。この分野の最新の研究として、「Continuous Chirality Measure (CCM)」および「Chirality Characteristic (χ)」という二つの先進的なキラリティ尺度を使用して、おもちゃの分子システムにシステマティックに適用し、その性能を比較した研究があります。これらの手法は単純な分子システム（例えば、四サイト分子やポリマーの二重螺旋）に適用した場合には質的に類似した振る舞いを示すが、CCMの方が任意の分子や、通常の振動モードのような抽象的構造のキラリティを評価するのに適している可能性があることを示しています。これらの手法を一般的な分子システムに適用する際の様々な考慮点について議論し、両手法のユーザーフレンドリーなコードへのリンクを提供しています。この研究は、これらのキラリティ尺度に慣れたり、自分の研究にキラリティ尺度を実装しようとする科学者にとって、簡潔なリソースとなることを目指しています。
次に、文献レビューに関する効率化の取り組みがあります。文献レビューは散在する知識を統合し、調査されたトピックに関する包括的な理解を提供しますが、文献レビューの読み、実施、またはピアレビューは研究者から相当な時間と労力を要求します。この問題を解決するために、PAMI（Pattern Analysis and Machine Intelligence）分野のレビュー論文に関する徹底的なレビューを提供することを目的とした研究が行われています。この研究では、記事レベル、分野標準化された、大規模言語モデルを活用した文献計量学的指標をいくつか提案し、それを支援するためにメタデータデータベース「RiPAMI」とトピックデータセットを構築しています。これらの指標に基づいて、代表的なレビューの比較分析を行い、さまざまな分野、期間、およびジャーナルにわたる出版物の特性を明らかにしています。また、新たに出現しているAIによる文献レビューも評価され、多くの側面でまだ人間によるレビューに遅れをとっていることが示唆されています。さらに、この研究では、PAMIレビューの主観的評価を簡潔に提供し、文献レビューの構造に基づいたタイポロジーを紹介しています。このタイポロジーは、学者がレビューを読み書きする際の明瞭さと効果を向上させるだけでなく、AIシステムが整理されたレビューを生成するためのガイドとしても機能する可能性があります。最後に、文献レビューの現在の課題と、その発展のための未来の方向性についての洞察を提供しています。
これらのトピックは化学情報学の分野における最新の研究動向を示しており、キラリティの定量化手法の進展や、文献レビューの効率化とAIの応用に関する研究は、今後の研究の方向性を示唆しています。専門家はこれらの研究を参考にしながら、自身の研究やアプリケーション開発において新たなアイデアや手法を取り入れることができるでしょう。
Question 7: ケミカルバイオロジー分野の特筆すべき最新トピックについて、具体的な論文を挙げながら、その分野の専門家向けに詳しく説明してください。
化学生物学の分野における注目すべき最近のトピックについて詳細な説明をし、専門家向けに具体的な論文を引用して説明いたします。
まず、分子のキラリティは従来、キラルまたはアキラルという二分法で分類されてきましたが、近年ではキラリティを定量化するための数学的手法が探求されています。例えば、"Molecular chirality has traditionally been viewed as a binary property where a molecule is classified as either chiral or achiral, yet in the recent decades mathematical methods for quantifying chirality have been explored."という論文では、玩具分子システムを用いて、最先端のキラリティ測定法であるContinuous Chirality Measure (CCM)とChirality Characteristic ($\chi$)の性能を体系的に比較しています。この研究では、シンプルな分子システムやポリマーのダブルヘリックスに適用した場合、両方法が質的に類似した振る舞いを示すことを発見しましたが、CCMが任意の分子や通常の振動モードのような抽象的な構造のキラリティ評価により適している可能性があることを示しています。この論文は、これらのキラリティ測定法に慣れることを試みている科学者や、自身の研究にキラリティ測定法を実装しようとしている科学者にとって、簡潔なリソースとして役立つことを目指しています。
また、偏微分方程式（PDEs）のオペレーター学習は、複雑なシステムの代理モデリングに有望なアプローチとして急速に台頭しています。自然言語処理のために設計された強力なツールである自己注意メカニズムを備えたトランスフォーマーは、最近オペレーター学習に適応されていますが、高い計算要求と限定的な解釈可能性という課題に直面しています。これは重要な疑問を提起します："Is there a more efficient attention mechanism for Transformer-based operator learning?"という論文では、この問題に対処するために、革新的な位置注意メカニズムに基づいて構築されたPosition-induced Transformer (PiT)を提案しており、オペレーター学習において従来の自己注意メカニズムよりも大きな利点を示しています。位置注意は、PDEの数値的手法から着想を得ており、自己注意とは異なり、オペレーターの入力関数の値自体ではなく、サンプリング位置の空間的相互関係にのみ誘導されるため、効率を大幅に向上させています。PiTは、様々な複雑なオペレーター学習タスクにおいて、現在の最先端のニューラルオペレーターよりも優れた性能を示しており、広く使用されているフーリエニューラルオペレーターと比較して、強化された離散化収束特性を持っています。
これらの論文は化学生物学の分野における最近の進展を示しており、分子のキラリティの定量化や偏微分方程式のオペレーター学習といった具体的なトピックが専門家の関心を集めています。これらの研究は、分子の性質をより深く理解するための新しい方法論や、複雑なシステムのモデリングにおける新たなアプローチを提供しており、化学生物学の分野における今後の研究の方向性を示唆しています。
Question 8: 化学生態学分野の特筆すべき最新トピックについて、具体的な論文を挙げながら、その分野の専門家向けに詳しく説明してください。
化学生態学の分野では、生物間の化学的コミュニケーション、自然界における化学防御機構、そして環境ストレスや気候変動が生物の化学的プロファイルに与える影響など、多岐にわたるトピックが注目されています。
例えば、「Climate change and chemical ecology: Have we missed the big picture?」という論文では、気候変動が生物間の化学的コミュニケーションに与える影響についての研究が行われています。この研究では、気候変動による温度や二酸化炭素濃度の変化が植物の揮発性有機化合物（VOC）の放出にどのように影響を及ぼすのか、それが昆虫や他の生物にどう影響するのかを分析しています。
また、「The role of microbial volatile organic compounds (MVOCs) in plant-microbe interactions」という論文では、微生物由来の揮発性有機化合物（MVOC）が植物の成長や健康に及ぼす影響に焦点を当てています。この研究は、MVOCが植物の根圏における微生物コミュニティの構造に影響を与え、また植物のストレス応答においても重要な役割を果たすことを示しています。
これらの研究は、化学生態学における最新の進展を反映しており、特に気候変動や微生物の活動が生物の化学的相互作用に与える影響についての理解を深めるものです。専門家にとって、これらの研究は生態系のダイナミクスを理解し、それが自然界の化学的バランスにどのように影響を及ぼしているかを把握する上で、非常に重要な情報源となります。
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Seunghan Lee, Taeyoung Park, Kibok Lee , 2024-05-02 , http://arxiv.org/abs/2312.16427v4
Finding product sets in some classes of amenable groups
Dimitrios Charamaras, Andreas Mountakis , 2024-05-01 , http://arxiv.org/abs/2402.07779v2
RGB$\leftrightarrow$X: Image decomposition and synthesis using material- and lighting-aware diffusion models
Zheng Zeng, Valentin Deschaintre, Iliyan Georgiev, Yannick Hold-Geoffroy, Yiwei Hu, Fujun Luan, Ling-Qi Yan, Miloš Hašan , 2024-05-01 , http://arxiv.org/abs/2405.00666v1
FlagVNE: A Flexible and Generalizable Reinforcement Learning Framework for Network Resource Allocation
Tianfu Wang, Qilin Fan, Chao Wang, Long Yang, Leilei Ding, Nicholas Jing Yuan, Hui Xiong , 2024-05-01 , http://arxiv.org/abs/2404.12633v4
Transforming Dutch: Debiasing Dutch Coreference Resolution Systems for Non-binary Pronouns
Goya van Boven, Yupei Du, Dong Nguyen , 2024-04-30 , http://arxiv.org/abs/2405.00134v1
DEEM: Dynamic Experienced Expert Modeling for Stance Detection
Xiaolong Wang, Yile Wang, Sijie Cheng, Peng Li, Yang Liu , 2024-04-26 , http://arxiv.org/abs/2402.15264v3
If It's Not Enough, Make It So: Reducing Authentic Data Demand in Face Recognition through Synthetic Faces
Andrea Atzori, Fadi Boutros, Naser Damer, Gianni Fenu, Mirko Marras , 2024-04-26 , http://arxiv.org/abs/2404.03537v4
STELLA lightcurves of energetic pair instability supernovae in the context of SN2018ibb
Chris Nagele, Hideyuki Umeda, Keiichi Maeda , 2024-04-25 , http://arxiv.org/abs/2404.16570v1
FairDeDup: Detecting and Mitigating Vision-Language Fairness Disparities in Semantic Dataset Deduplication
Eric Slyman, Stefan Lee, Scott Cohen, Kushal Kafle , 2024-04-24 , http://arxiv.org/abs/2404.16123v1
Universal Adversarial Triggers Are Not Universal
Nicholas Meade, Arkil Patel, Siva Reddy , 2024-04-24 , http://arxiv.org/abs/2404.16020v1
PTT: Point-Trajectory Transformer for Efficient Temporal 3D Object Detection
Kuan-Chih Huang, Weijie Lyu, Ming-Hsuan Yang, Yi-Hsuan Tsai , 2024-04-24 , http://arxiv.org/abs/2312.08371v2
Comparative Analysis of Information Theoretic and Statistical Methods for Line Parameter Estimation
Anushka Sharma, Antos Cheeramban Varghese, Anamitra Pal , 2024-04-24 , http://arxiv.org/abs/2404.16165v1
Celestial CFT from $H_3^+$-WZW Model
Naoki Ogawa, Shunta Takahashi, Takashi Tsuda, Takahiro Waki , 2024-04-22 , http://arxiv.org/abs/2404.12049v2
Rethinking Channel Dependence for Multivariate Time Series Forecasting: Learning from Leading Indicators
Lifan Zhao, Yanyan Shen , 2024-04-13 , http://arxiv.org/abs/2401.17548v5
Optimal Transport for Mixtures of Radial Functions
Keyu Chen, Yunxin Zhang , 2024-04-12 , http://arxiv.org/abs/2404.08383v1
SVDinsTN: A Tensor Network Paradigm for Efficient Structure Search from Regularized Modeling Perspective
Yu-Bang Zheng, Xi-Le Zhao, Junhua Zeng, Chao Li, Qibin Zhao, Heng-Chao Li, Ting-Zhu Huang , 2024-04-09 , http://arxiv.org/abs/2305.14912v6
On a result by Baillon, Bruck, and Reich
Heinz H. Bauschke, Yuan Gao , 2024-04-05 , http://arxiv.org/abs/2404.04402v1
Not All Metrics Are Guilty: Improving NLG Evaluation by Diversifying References
Tianyi Tang, Hongyuan Lu, Yuchen Eleanor Jiang, Haoyang Huang, Dongdong Zhang, Wayne Xin Zhao, Tom Kocmi, Furu Wei , 2024-04-03 , http://arxiv.org/abs/2305.15067v2
Navigating the Post-API Dilemma | Search Engine Results Pages Present a Biased View of Social Media Data
Amrit Poudel, Tim Weninger , 2024-04-02 , http://arxiv.org/abs/2401.15479v3
Multi-phase $k$-quadrature domains and applications to acoustic waves and magnetic fields
Pu-Zhao Kow, Henrik Shahgholian , 2024-04-01 , http://arxiv.org/abs/2401.13279v2
Dimensionally Reducing Generalized Symmetries from (3+1)-Dimensions
Emily Nardoni, Matteo Sacchi, Orr Sela, Gabi Zafrir, Yunqin Zheng , 2024-03-24 , http://arxiv.org/abs/2403.15995v1
A Survey on Self-Supervised Pre-Training of Graph Foundation Models: A Knowledge-Based Perspective
Ziwen Zhao, Yuhua Li, Yixiong Zou, Ruixuan Li, Rui Zhang , 2024-03-24 , http://arxiv.org/abs/2403.16137v1
A Literature Review of Literature Reviews in Pattern Analysis and Machine Intelligence
Penghai Zhao, Xin Zhang, Ming-Ming Cheng, Jian Yang, Xiang Li , 2024-03-24 , http://arxiv.org/abs/2402.12928v4
Regular categories, oligomorphic monoids, and tensor categories
Andrew Snowden , 2024-03-24 , http://arxiv.org/abs/2403.16267v1
An instability result of Hamiltonian systems related to optimal swing-up control of a pendulum
Noboru Sakamoto , 2024-03-24 , http://arxiv.org/abs/2403.16156v1
A Constructive Proof that Many Groups with Non-Torsion 2-Cohomology are Not Matricially Stable
Forrest Glebe , 2024-03-22 , http://arxiv.org/abs/2204.10354v4
Mitigating Reversal Curse in Large Language Models via Semantic-aware Permutation Training
Qingyan Guo, Rui Wang, Junliang Guo, Xu Tan, Jiang Bian, Yujiu Yang , 2024-03-20 , http://arxiv.org/abs/2403.00758v3
End-to-End Graph-Sequential Representation Learning for Accurate Recommendations
Vladimir Baikalov, Evgeny Frolov , 2024-03-15 , http://arxiv.org/abs/2403.00895v3
From Paper to Card: Transforming Design Implications with Generative AI
Donghoon Shin, Lucy Lu Wang, Gary Hsieh , 2024-03-12 , http://arxiv.org/abs/2403.08137v1
Topology Change from Pointlike Sources
Yasha Neiman, David O'Connell , 2024-03-07 , http://arxiv.org/abs/2403.04281v1
Enhancing LLM Safety via Constrained Direct Preference Optimization
Zixuan Liu, Xiaolin Sun, Zizhan Zheng , 2024-03-04 , http://arxiv.org/abs/2403.02475v1
Revisit and Outstrip Entity Alignment: A Perspective of Generative Models
Lingbing Guo, Zhuo Chen, Jiaoyan Chen, Yin Fang, Wen Zhang, Huajun Chen , 2024-02-24 , http://arxiv.org/abs/2305.14651v2
Sequential Visual and Semantic Consistency for Semi-supervised Text Recognition
Mingkun Yang, Biao Yang, Minghui Liao, Yingying Zhu, Xiang Bai , 2024-02-24 , http://arxiv.org/abs/2402.15806v1
Landau Singularities from Whitney Stratifications
Martin Helmer, Georgios Papathanasiou, Felix Tellander , 2024-02-22 , http://arxiv.org/abs/2402.14787v1
Client Selection for Federated Policy Optimization with Environment Heterogeneity
Zhijie Xie, S. H. Song , 2024-02-20 , http://arxiv.org/abs/2305.10978v5
Solving bilevel programs based on lower-level Mond-Weir duality
Yu-Wei Li, Gui-Hua Lin, Xide Zhu , 2024-02-17 , http://arxiv.org/abs/2306.15149v2
Neural Algorithmic Reasoning for Combinatorial Optimisation
Dobrik Georgiev, Danilo Numeroso, Davide Bacciu, Pietro Liò , 2024-02-13 , http://arxiv.org/abs/2306.06064v5
A Comprehensive Survey of Sentence Representations: From the BERT Epoch to the ChatGPT Era and Beyond
Abhinav Ramesh Kashyap, Thanh-Tung Nguyen, Viktor Schlegel, Stefan Winkler, See-Kiong Ng, Soujanya Poria , 2024-02-02 , http://arxiv.org/abs/2305.12641v3
Problems on $β\mathbb{N}$
Klaas Pieter Hart, Jan van Mill , 2024-02-01 , http://arxiv.org/abs/2205.11204v3
Responsible developments and networking research: a reflection beyond a paper ethical statement
Daphne Tuncer, Marc Bruyere , 2024-02-01 , http://arxiv.org/abs/2402.00442v1
Bayesian Self-Supervised Contrastive Learning
Bin Liu, Bang Wang, Tianrui Li , 2024-01-31 , http://arxiv.org/abs/2301.11673v4
Can AI Assistants Know What They Don't Know?
Qinyuan Cheng, Tianxiang Sun, Xiangyang Liu, Wenwei Zhang, Zhangyue Yin, Shimin Li, Linyang Li, Zhengfu He, Kai Chen, Xipeng Qiu , 2024-01-28 , http://arxiv.org/abs/2401.13275v2
Dynamic Epistemic Logic of Resource Bounded Information Mining Agents
Vitaliy Dolgorukov, Rustam Galimullin, Maksim Gladyshev , 2024-01-24 , http://arxiv.org/abs/2401.13369v1
MLLM-Tool: A Multimodal Large Language Model For Tool Agent Learning
Chenyu Wang, Weixin Luo, Qianyu Chen, Haonan Mai, Jindi Guo, Sixun Dong, Xiaohua, Xuan, Zhengxin Li, Lin Ma, Shenghua Gao , 2024-01-24 , http://arxiv.org/abs/2401.10727v2
How Johnny Can Persuade LLMs to Jailbreak Them: Rethinking Persuasion to Challenge AI Safety by Humanizing LLMs
Yi Zeng, Hongpeng Lin, Jingwen Zhang, Diyi Yang, Ruoxi Jia, Weiyan Shi , 2024-01-23 , http://arxiv.org/abs/2401.06373v2
On Mössbauer rotor effect, clock synchronization and third postulate of relativity
Christian Corda , 2024-01-16 , http://arxiv.org/abs/2401.10929v1
Quantifying non-stabilizerness via information scrambling
Arash Ahmadi, Eliska Greplova , 2024-01-11 , http://arxiv.org/abs/2204.11236v5
Higgs probes of top contact interactions and their interplay with Higgs self-coupling
Stefano Di Noi, Ramona Gröber , 2024-01-10 , http://arxiv.org/abs/2401.05173v1
Noise-Aware Speech Separation with Contrastive Learning
Zizheng Zhang, Chen Chen, Hsin-Hung Chen, Xiang Liu, Yuchen Hu, Eng Siong Chng , 2024-01-08 , http://arxiv.org/abs/2305.10761v3
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