Recent arXiv: May 21, 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、以下の3つの論文を挙げ、それぞれについて専門家向けに詳細を説明します。
大規模言語モデル（LLMs）を活用したデータトレンドの記述に関する研究：
このワークショップ論文では、LLMsがデータトレンドの記述において、より実用的な洞察を提供する方法を探求しています。分析的ナラティブ構造の三つの次元―セマンティック（意味論的）、レトリカル（修辞的）、プラグマティック（実践的）―に焦点を当て、LLMsがトレンドの形状を直感的に捉えるための量化されたセマンティクスを利用する方法を検討しています。これらのセマンティックな記述は、行動を促す、説得する、警告やアラートを発する、状況認識を高めるといったプラグマティックな結果につながる洞察を伝えるのに役立ちます。さらに、生成されたナラティブがデータの知覚された形状とどのように整合するかについてのレトリカルな影響も検討しています。インドにおけるブロックチェーンの非金融用途に関する議論論文と戦略論文の分析：
この論文は、NITI Aayogの議論論文と電子情報技術省（MeitY）の戦略論文を詳細に読み解き、インド政府がブロックチェーンを再記述する過程で透明性から信頼への論理的シフトを指摘しています。ガバナンスインフラストラクチャが新しい形態のガバナンスの中心にあること、およびブロックチェーンシステムが、再中央集権化効果を持つように国家によって分散型として指定されていることを強調しています。また、信頼、透明性、（非）中央集権化、（非）仲介化などの概念の論理的シフトをマッピングすることが、新たな社会技術システムの再記述を調査する有力な手段であることを強調しています。金融市場における将来価格に対する期待の形成に関する研究：
この論文では、Adaptive Expectation Rule（ADA）という、予測行動を説明する支配的な学習ルールに疑問を投げかけています。ADAは、人々が最新の予測誤差に適応することで予測を調整すると提案していますが、予測誤差がゼロになるまで継続的に学習し適応するというこのルールは、予測誤差がゼロに達する前に人々が学習を停止することを示す最近の実験的証拠と矛盾しています。新しい学習ルールであるReference Model Based Learning（RMBL）は、ADAを拡張し一般化し、i) 人々がADAを適用しつつ、最新の2期間の予測誤差の自己相関に関して適応係数を動的に調整する、ii) 一方で、満足化ルールを利用し、予測誤差が期待を超えた場合にのみ適応係数を調整すると仮定しています。この論文は、801人の被験者からの41,490件の予測を観察した豊富な実験データを使用し、RMBLがすべての実験でADAよりも適合していると結論付けています。LHCb実験グループによる新奇な状態$T^+{cc}$の発見に関する研究：
LHCb実験グループは、プロセス$p\bar{p} \to D^0D^0\pi^+ + X$から$T^+{cc}$という異常な状態を発見しました。重要な疑問は、これが単なる分子状態なのか、それとも閉じ込められた四クォーク成分を持っているのかということです。これを調査するために、異なる方法が取られています。これには、二つのチャネル（$D^{*+}D^0$および$D^{*0}D^+$）のK行列ユニタリゼーションと、ポールカウントルールおよびスペクトル密度関数和則によって分析される単一チャネルのFlatté様パラメータ化法が含まれます。これにより、$T^+_{cc}$が分子状態であることが示されていますが、基本的成分の存在可能性は粗い分析によって排除されていません。
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。
人工知能（AI）は多岐にわたる生命を持つ分野であり、その用語は様々な科学的および商業的取り組みを包含するようになっています。本論文では、AIが担うべき中心的な科学的役割の輪郭を明らかにし、私が「AI-as-exploration」と名付けたものについて論じます。AI-as-explorationの基本的な推進力は、私たちが慣れ親しんだ人間や動物の知能とは異なるかもしれない知能の構成要素の候補を明らかにするシステムを創造し研究することにあります。つまり、AIは知能空間、すなわち可能な知的システムの空間を探索するための最良のツールの一つであると私は提案します。私は、人間と大規模言語モデル（LLM）における新規および創造された概念を組み合わせる能力に関する最近の研究に焦点を当てることで、AI-as-explorationの価値を示します。後者はそのようなタスクにおいて人間レベルの精度を示しているにも関わらず、人間の仮説とは根本的に異なる方法で問題を解決している可能性がありますが、知能研究にとってそれほど重要ではありません。
理論に基づくAI研究は最近困難な時期を過ごしており、ここではLLMが言語スキルで私たちを感心させるときに実際に何をしているのかを提案するモデルが目的です。このモデルは、哲学、社会学、コンピュータサイエンスからの人間の意思決定に関する三つの確立された理論を統合しています。論文はAI研究の初期からの推論に関する集合的理解から始まります - 主にそのモデルが私たち人間がどのように考えていると思っているか、そして最もアクセスしやすいからです。次に、多くの哲学者や多くの現代のAI研究者によって取られている「反応システム」として一般に考えられているものを説明します。提案されたモデルの第三のコンポーネントは社会学からであり、私たちの現代のエゴには褒められたものではありませんが、会話型ユーザーインターフェースに取り組んでいる私たちの多くが何年もの間占めていたパズルに対する説明を提供します。
大規模言語モデル（LLM）はAI研究に大きな影響を与えており、これまでに何が変わったのか、そして分野の将来をどのように形作るかについての議論を促しています。そのような質問を明確にするために、私たちは16,979件のLLM関連のarXiv論文の新しいデータセットを分析し、2023年と2018-2022年の最近の傾向に焦点を当てます。まず、我々は規律のシフトを研究します：LLM研究は社会的影響をますます考慮しており、Computers and SocietyサブarXivへのLLM提出が20倍増加していることが証拠です。新しい著者の流入—2023年の全初著者の半数—が非NLP分野のCSから入ってきており、規律の拡大を推進しています。次に、我々は業界と学術出版の傾向を研究します。驚くべきことに、業界は2023年における出版シェアが小さくなっており、これは主にGoogleと他の大手テック企業からの出力の減少によるものです。アジアの大学がより多く出版しています。第三に、我々は機関間のコラボレーションを研究します：業界と学術のコラボレーションは一般的ですが、業界が焦点を当てている同じトピックに集中する傾向があり、違いを橋渡しすることはありません。最も多作な機関はすべて米国または中国に基づいていますが、国際間のコラボレーションは非常に少ないです。我々は、（1）新しい著者の流入をどのようにサポートするか、（2）業界の傾向が学術界にどのような影響を与えるか、および（3）（コラボレーションの不足の）可能な影響についての意味合いを議論します。
過去世紀にわたり、科学的実践の焦点は純粋な知的探求から問題解決へとシフトしており、科学知識の不均衡な発展につながっています。過去6十年の4100万件の研究記事の分析から、この不均衡な発展の傾向が明らかになり、補完的イノベーションを代表する非典型的な論文が多数派を占め、代替イノベーションを代表する置換論文が少数派に減少しています。AIは人間の記憶容量を高めることができますが、科学のアジェンダとその組織を変えなければ、必ずしも標準的な概念の進歩を加速するわけではありません。
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。
最近の医療研究の進展において、特に注目されているトピックは、大規模言語モデル（Large Language Models, LLMs）を活用したデータ解析や情報抽出、そしてその応用です。以下に、これらのトピックに関連する具体的な研究論文を挙げ、その内容と重要性について医療分野の専門家に向けて解説します。
「Recent advances in Large Language Models (LLMs) for Analytical Narrative Structure in Data Description」
このワークショップ論文では、LLMsがデータのトレンドを記述する際に、より実用的な洞察を提供する方法を探求しています。分析的ナラティブ構造の三つの次元―セマンティック（意味論的）、レトリカル（修辞的）、プラグマティック（実践的）―に焦点を当て、データの形状を直感的に捉える際に量化されたセマンティクスを使用してトレンドの形状を記述する方法を検討しています。これらのセマンティックな記述は、行動を促す、説得、警告対アラート、状況認識などのプラグマティックな結果につながる洞察を伝えるのに役立ちます。この研究は、データに基づいた情報によって意味のある行動をとるためのユーザーの能力を強化することを目指しています。「Treating Drug SMILES as Conventional Sentences for Text Classification in Drug Classification」
この研究では、薬物の複雑な化学構造をSMILES文字列として定義し、薬物分類のためのテキスト分類における通常の文として扱うという新しいアプローチを提案しています。薬物の各原子と結合を文の構成要素と見なし、基本的な自然言語処理（NLP）手法を用いて薬物のタイプを分類しています。この研究は、複雑な問題もよりシンプルな視点で解決可能であることを証明しており、医療分野における薬物の研究や表現作業に新たな可能性を示唆しています。「Scoping Review of Large Language Models in Electronic Health Records (EHR) Research」
このスコーピングレビューでは、EHRに関する研究におけるLLMsのポテンシャルを探求しています。329件の関連論文を収集し、それらについて文献計量分析と手動レビューを実施しました。LLMsが持つユニークな能力、例えば文脈を理解する能力、意味関係を捉える能力、人間らしいテキストを生成する能力などについて、7つのトピックに分類して議論しています。また、データリソース、プロンプトエンジニアリング、ファインチューニング、パフォーマンス測定、倫理的懸念の観点から研究者に対するいくつかの示唆を提供しています。EHR研究の変革におけるLLMsの可能性を示し、その応用と倫理的考慮事項について議論しています。
これらの研究は、医療分野においてLLMsが持つ革新的な可能性を示しており、データ解析や情報抽出の精度向上、効率化、そして新たな医薬品開発への応用など、医療分野の専門家にとって重要なインパクトを持っています。
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。
最近の薬物発見の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参照しつつ、その専門家にとっての意義について詳細に説明します。
まず、薬物の化学構造は通常、SMILES文字列として定義されます。これは分子と結合のシーケンスです。これらのSMILES文字列は、機械学習ベースの薬物関連研究や表現作業で使用されています。しかし、複雑な表現から離れ、ある研究では新たな質問を提起します。「薬物SMILESを通常の文章として扱い、薬物分類のためのテキスト分類に取り組むとどうなるか？」と。実験は、この可能性を非常に競争力のあるスコアで肯定しました。この研究は、各原子と結合を文の成分として見るという概念を探求し、基本的な自然言語処理（NLP）手法を使用して薬物の種類を分類することで、複雑な問題もよりシンプルな視点で解決できることを証明しています。データとコードはこちらで利用可能です：https://github.com/azminewasi/Drug-Classification-NLP。
次に、「PaperWeaver」という新しい論文アラートシステムが提案されています。このシステムは、研究者が以前に収集した論文に類似した新しく公開された論文を定期的に推薦するものです。しかし、既存のシステムでは、論文のタイトルとアブストラクトのみが提示されるため、推薦された論文と自身の研究コンテキストとの微妙なつながりを理解するのが難しい場合があります。PaperWeaverは、ユーザーが収集した論文から研究興味を推測し、論文のコンテキスト固有の側面を抽出し、これらの側面に基づいて推薦された論文と収集した論文を比較する大規模言語モデル（LLMs）に基づく計算手法を使用しています。ユーザースタディ（N=15）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、推薦された論文の関連性をよりよく理解し、より自信を持って選別できることが示されました。
さらに、過去1世紀にわたり、科学実践の焦点は純粋な知的探求から問題解決へと移行し、科学知識の不均等な発展をもたらしています。過去6十年にわたる4100万件の研究論文の分析から、この不均等な発展の傾向が明らかになり、補完的イノベーションを代表する非典型的な論文が多数派となり、代替イノベーションを代表する置換論文が少数派に減少しています。AIは人間の記憶能力を高めることができますが、科学のアジェンダやその組織を変えなければ、必ずしも典型的な概念の進歩を加速するわけではありません。
最後に、データの傾向を記述する際に微妙な言語ニュアンスを捉える能力を示している大規模言語モデル（LLMs）の最近の進歩について、ワークショップ論文があります。この論文は、LLMsが分析的ナラティブ構造の3つの次元—意味論的、修辞的、語用論的—に焦点を当てて、傾向を記述する際により実用的な洞察を提供する方法を探求しています。univariate line chartsの視覚的および言語的シグネチャを検討する先行研究に基づいて、LLMsがトレンドの形状を人々が直感的に見るように量化された意味論を使用して記述する方法をさらに活用する方法を検討しています。これらの意味論的記述は、行動を促す、説得、警告対アラート、状況認識などの実用的な結果につながる洞察を伝えるのに役立ちます。最後に、これらの生成されたナラティブがデータの認識された形状とどのように整合しているかについての修辞的な意味合いを特定し、これらのデータの洞察に基づいて情報に基づいた決定を下し、意味のある行動を取ることをユーザーに可能にする方法を識別します。
これらのトピックは、薬物発見の分野における専門家にとって、新しい研究手法やアプローチを理解し、既存の問題に対する新しい視点を提供する意義があります。SMILES文字列を用いた新しい分類手法、研究論文の関連性を評価する新しいシステム、科学知識の不均等な発展に関する分析、そしてLLMsを用いたデータ傾向の記述の改善は、薬物発見の効率化と理解の深化に寄与する可能性があります。
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。
生命情報学分野における最新の研究トピックについては、上記の文脈から直接的な言及はありませんが、関連性が推察される研究内容に基づき、専門家に向けた詳細な説明を行います。
まず、データの傾向を記述する際に、アクショナブルな洞察を提供するために、大規模言語モデル（LLM）の能力が利用されている点です。この研究では、分析的ナラティブ構造の三つの次元―セマンティック（意味論的）、レトリカル（修辞的）、プラグマティック（実用的）―に焦点を当てています。生命情報学においても、たとえば遺伝子発現データやタンパク質の構造データなど、複雑な生物学的情報を分析し、それを人間が直感的に理解しやすい形で記述するために、LLMのセマンティックな記述能力が活用される可能性があります。
次に、薬物の化学構造をSMILES文字列として定義し、これを従来の文として扱い、テキスト分類を用いた薬物分類の研究が紹介されています。このアプローチは、生命情報学における薬物設計や分子分類などの複雑な問題を、よりシンプルな視点から解決するための方法として注目されるでしょう。基本的な自然言語処理（NLP）手法を用いて、各原子や結合を文の構成要素として扱うことで、薬物タイプを分類するという新たな視点が示されています。
また、金融市場における将来の価格に対する期待の形成に関する研究では、適応的期待ルール（ADA）や参照モデルに基づく学習（RMBL）などの学習ルールが提案されています。生命情報学における市場予測やリスク評価にも、こうした予測行動のモデリングが応用される可能性があります。
最後に、LLM関連の研究論文の分析から、研究の分野が社会的影響を考慮する方向にシフトしていることが示されています。生命情報学においても、倫理的、社会的な影響を考慮した研究がますます重要になってきており、このトレンドは研究の方向性に影響を与えることでしょう。
これらのトピックは、生命情報学分野においても重要な研究の方向性を示しており、専門家はこれらの進展を踏まえた上で、研究の設計や応用の可能性を探る必要があります。
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。
化学情報学の分野では、最近いくつか注目すべきトピックがあります。以下に、専門家向けに具体的な研究論文を参照しつつ詳細な説明を行います。
まず、SMILES文字列を用いた薬物分類に関する新しいアプローチが注目されています。SMILES文字列は、薬物や複雑な化学構造を定義するために使われる分子と結合のシーケンスです。従来、これらの文字列は機械学習ベースの薬物関連研究や表現作業に使用されてきましたが、「Complex chemical structures, like drugs, are usually defined by SMILES strings as a sequence of molecules and bonds」という研究では、SMILES文字列を従来の文章として扱い、テキスト分類を用いて薬物分類を行うという新しい視点を提案しています。この実験は、基本的な自然言語処理(NLP)手法を用いて薬物のタイプを分類することで、複雑な問題もよりシンプルな視点で解決できる可能性を示しています。データとコードはこちらで公開されています：https://github.com/azminewasi/Drug-Classification-NLP。
次に、「Large language models (LLMs) are dramatically influencing AI research」という研究があります。これは、大規模言語モデル(LLMs)がAI研究に与える影響と、その研究トレンドについて分析しています。特に2023年におけるトレンドとして、LLM関連の研究が社会的影響を考慮するようになっていること、新しい著者が非NLP分野から参入していること、産業界と学界の出版トレンド、そして機関間の協力に関する現状が議論されています。これらの分析結果は、化学情報学の分野でLLMsを利用する際の研究アジェンダや協力体制を考える上で重要な示唆を与えています。
これらの研究は、化学情報学の分野における最新の進展として特筆すべきものであり、専門家はこれらの研究を参考にして、自分の研究や開発において新しいアプローチ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いて、最近登場した重要なトピックには、薬物のSMILES文字列を従来の文章として扱い、テキスト分類を用いた薬物分類の新しいアプローチがあります。この研究では、各原子と結合を文章の構成要素と見なし、基本的な自然言語処理(NLP)手法を用いて薬物の種類を分類することが可能であることを示しています。このシンプルな視点で複雑な問題を解決する試みは、競争力のある結果をもたらしており、データとコードはこちらで入手可能です：https://github.com/azminewasi/Drug-Classification-NLP。
また、科学的実践の焦点が純粋な知的探求から問題解決へと移行し、科学知識の不均等な発展をもたらしているという分析があります。過去60年間にわたる4100万件の研究記事の分析から、補完的イノベーションを表す異型論文が多数派を占め、代替イノベーションを表す置換論文が少数派に減少している傾向が明らかになりました。AIは人間の記憶容量を高めることができますが、科学のアジェンダやその組織を変えない限り、標準的な概念の進歩を必ずしも加速するわけではありません。
さらに、学術アーカイブの急速な成長に伴い、研究者は「論文アラート」システムを利用して、以前に収集した論文に類似した最近発表された論文の推薦を定期的に受け取っています。しかし、既存のシステムは論文のタイトルとアブストラクトのみを提示するため、推薦された論文と自身の研究コンテキストとの微妙なつながりを理解するのに苦労することがあります。この問題に対処するために、PaperWeaverという、ユーザーが収集した論文に基づいて研究者の研究興味を推測し、論文のコンテキスト固有の側面を抽出し、これらの側面に基づいて推薦された論文と収集した論文を比較するコンテキスト化されたテキスト記述を提供する強化された論文アラートシステムを紹介しています。
最後に、大規模言語モデル(LLMs)はAI研究に大きな影響を与えており、この分野の未来をどのように形作るかという議論を促進しています。このトピックに関連する新しいデータセット（16,979件のLLM関連arXiv論文）を分析し、2023年の最近の傾向と2018-2022年の傾向を比較しています。研究では、LLM研究が社会的影響をより多く考慮するようになっており、Computers and SocietyサブarXivへのLLM関連の投稿が20倍に増加していることが示されています。新たな著者の流入もあり、2023年の第一著者の半数が非NLPのCS分野から参入しています。また、産業界と学術界の出版傾向についても調査しており、意外なことに、2023年の産業界の出版シェアは、Googleや他の大手テック企業の出力低下により減少しています。一方で、アジアの大学からの出版が増えています。さらに、産業界と学術界のコラボレーションについても研究しており、共通のトピックに焦点を当てているものの、国家間のコラボレーションは非常に少ないです。これらの結果から、(1)新しい著者の流入をどのように支援するか、(2)産業界の傾向が学術界にどのような影響を与えるか、(3)コラボレーションの不足がもたらす可能性のある影響について議論しています。
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。
化学生態学の専門家に向けた最近の注目すべきトピックについての詳細な説明を、公表された研究論文を参照しながら提供いたします。
まず、学術アーカイブの急速な成長に伴い、研究者は「論文アラート」システムを利用して、以前に収集した論文に類似した新たに公開された論文を定期的に推薦されています。しかし、既存のシステムでは論文のタイトルと抄録のみが提示されるため、推薦された論文と自身の研究コンテキストとの微妙なつながりを理解することが難しい場合があります。この問題を解決するために、我々はPaperWeaverという、ユーザーが収集した論文に基づいて推薦論文の文脈化されたテキスト記述を提供する強化された論文アラートシステムを紹介します。PaperWeaverは、Large Language Models（LLMs）に基づく計算方法を用いて、ユーザーの研究関心を収集した論文から推測し、論文の文脈固有の側面を抽出し、これらの側面に基づいて推薦された論文と収集した論文を比較します。我々のユーザースタディ（N=15）では、PaperWeaverを使用した参加者は、推薦された論文の関連性をより良く理解し、関連する作業セクションを提示したベースラインと比較して、より自信を持って論文を選別できることが示されました。
次に、Large Language Models（LLMs）はAI研究に劇的な影響を与えており、これまでに何が変わったのか、そして分野の将来をどのように形作るべきかについての議論を促しています。このような疑問を明らかにするために、我々は16,979件のLLM関連のarXiv論文の新しいデータセットを分析し、2023年の最近のトレンドと2018-2022年のトレンドを比較しています。まず、学問分野のシフトを研究しました：LLM研究は社会的影響をますます考慮しており、Computers and SocietyサブarXivへのLLM提出が20倍増加することによって証明されています。新しい著者の流入—2023年の全ての第一著者の半数—がCSの非NLP分野から参入しており、学問分野の拡大を促しています。次に、産業界と学術界の出版動向を研究しました。驚くべきことに、2023年における産業界の出版シェアは小さくなっており、Googleや他の大手テック企業からの出力の減少が主な原因です。一方で、アジアの大学がより多く出版しています。第三に、機関間のコラボレーションを研究しました：産業界と学術界のコラボレーションは一般的ですが、それらは産業界が注目している同じトピックに焦点を当てる傾向にあり、違いを橋渡しすることは少ないです。最も多くの論文を発表している機関はすべて米国または中国に基づいていますが、国を越えたコラボレーションは非常に少ないです。我々は、（1）新しい著者の流入をどのようにサポートするか、（2）産業界の動向が学術界にどのような影響を与えるか、（3）コラボレーションの不足がもたらす可能性のある効果についての含意を議論しています。
さらに、過去の世紀にわたり、科学実践の焦点は純粋な知的探求から問題解決へとシフトしており、科学知識の不均一な発展をもたらしています。我々の分析では、過去6十年にわたる4100万件の研究記事を通じて、この不均一な発展の傾向が明らかにされており、補完的な革新を代表する非典型的な論文が多数派となり、代替的な革新を代表する置換論文が少数派に減少しています。AIは人間の記憶能力を高めることができるかもしれませんが、科学のアジェンダやその組織を変えない限り、正統的な概念の進歩を必ずしも加速するわけではありません。
最後に、温室効果ガスの緩和のための政治経済的ツールを探る中で、カーボンプライシング（炭素税とキャップ・アンド・トレードを含む）は多くの政府から称賛されています。しかし、カーボンプライシングを導入している国々、例えばカナダでの食料品価格のインフレーションが、そのような政策が食品の手頃さを損なうと多くの人々に信じさせています。この研究は、カナダの州をケースに、カーボンプライシングによって引き起こされる食料品価格の変化を特定することを目的としています。段階的な差分法（DiD）アプローチを使用して、我々はカーボンプライシングの導入による食料品（月次の州別食料品CPIによって測定）の全体的な小さなデフレーション効果を発見しました。カーボンプライシング導入前と比較して、食料品CPIの平均削減は導入後2年以内で2％、2年を超えると4％でした。その後の分析では、デフレーション効果が部分的には消費の低下によってもたらされていることが分かりましたが、農場の投入コストには顕著な変化はありませんでした。この論文からの証拠は、カナダでの食料品価格の上昇はカーボンプライシングにほとんど起因しておらず、食品インフレーションの議論はカーボンプライシング政策に対する成長する反対の声を支持するものではないことを示唆しています。
これらの研究は、化学生態学の分野においても、AI技術の進歩や社会経済的な政策がどのように研究や実践に影響を与える可能性があるか、そしてそれらの動向が将来的にどのような影響をもたらすかを理解するための重要な洞察を提供します。特に、研究の文脈化やデータ分析の方法論において、これらの進歩が化学生態学の研究にどのように応用されるかを探求することが、今後の研究の方向性を考える上で重要になるでしょう。
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Adaptive Guidance Learning for Camouflaged Object Detection
Zhennan Chen, Xuying Zhang, Tian-Zhu Xiang, Ying Tai , 2024-05-07 , http://arxiv.org/abs/2405.02824v2
Collapsing immortal Kähler-Ricci flows
Hans-Joachim Hein, Man-Chun Lee, Valentino Tosatti , 2024-05-07 , http://arxiv.org/abs/2405.04208v1
State of What Art? A Call for Multi-Prompt LLM Evaluation
Moran Mizrahi, Guy Kaplan, Dan Malkin, Rotem Dror, Dafna Shahaf, Gabriel Stanovsky , 2024-05-06 , http://arxiv.org/abs/2401.00595v3
A logarithmic approximation of linearly-ordered colourings
Johan Håstad, Björn Martinsson, Tamio-Vesa Nakajima, Stanislav Živný , 2024-05-06 , http://arxiv.org/abs/2404.19556v2
A Philosophical Introduction to Language Models - Part II: The Way Forward
Raphaël Millière, Cameron Buckner , 2024-05-06 , http://arxiv.org/abs/2405.03207v1
V-line tensor tomography: numerical results
Gaik Ambartsoumian, Rohit Kumar Mishra, Indrani Zamindar , 2024-05-06 , http://arxiv.org/abs/2405.03249v1
Quantum Solution of Classical Turbulence. Decaying Energy Spectrum
Alexander Migdal , 2024-05-05 , http://arxiv.org/abs/2312.15470v9
A central limit theorem for partial transposes of multipartite Wishart matrices
Gyunam Park, Sang-Gyun Youn , 2024-05-05 , http://arxiv.org/abs/2405.02822v1
NetLLM: Adapting Large Language Models for Networking
Duo Wu, Xianda Wang, Yaqi Qiao, Zhi Wang, Junchen Jiang, Shuguang Cui, Fangxin Wang , 2024-05-05 , http://arxiv.org/abs/2402.02338v2
Prompt Design and Engineering: Introduction and Advanced Methods
Xavier Amatriain , 2024-05-05 , http://arxiv.org/abs/2401.14423v4
Retroformer: Retrospective Large Language Agents with Policy Gradient Optimization
Weiran Yao, Shelby Heinecke, Juan Carlos Niebles, Zhiwei Liu, Yihao Feng, Le Xue, Rithesh Murthy, Zeyuan Chen, Jianguo Zhang, Devansh Arpit, Ran Xu, Phil Mui, Huan Wang, Caiming Xiong, Silvio Savarese , 2024-05-05 , http://arxiv.org/abs/2308.02151v3
The Unique stationary boundary property
Eli Glasner , 2024-05-05 , http://arxiv.org/abs/2404.18140v4
A scoping review of using Large Language Models (LLMs) to investigate Electronic Health Records (EHRs)
Lingyao Li, Jiayan Zhou, Zhenxiang Gao, Wenyue Hua, Lizhou Fan, Huizi Yu, Loni Hagen, Yonfeng Zhang, Themistocles L. Assimes, Libby Hemphill, Siyuan Ma , 2024-05-05 , http://arxiv.org/abs/2405.03066v1
Reference Model Based Learning in Expectation Formation: Experimental Evidence
Jiaoying Pei , 2024-05-05 , http://arxiv.org/abs/2404.08908v2
Can Nuanced Language Lead to More Actionable Insights? Exploring the Role of Generative AI in Analytical Narrative Structure
Vidya Setlur, Larry Birnbaum , 2024-05-04 , http://arxiv.org/abs/2405.02763v1
Quantum wave packet transforms with compact frequency support
Hongkang Ni, Lexing Ying , 2024-05-03 , http://arxiv.org/abs/2405.00929v2
Open-Domain Text Evaluation via Contrastive Distribution Modeling
Sidi Lu, Hongyi Liu, Asli Celikyilmaz, Tianlu Wang, Nanyun Peng , 2024-05-03 , http://arxiv.org/abs/2306.11879v2
Zero-shot generalization across architectures for visual classification
Evan Gerritz, Luciano Dyballa, Steven W. Zucker , 2024-05-03 , http://arxiv.org/abs/2402.14095v4
New analytical and geometrical aspects on Trudinger-Moser type inequality in 2D
Natalino Borgia, Silvia Cingolani, Gabriele Mancini , 2024-05-03 , http://arxiv.org/abs/2405.02118v1
Piecewise SOS-Convex Moment Optimization and Applications via Exact Semi-Definite Programs
Queenie Yingkun Huang, Vaithilingam Jeyakumar, Guoyin Li , 2024-05-02 , http://arxiv.org/abs/2402.07064v4
Retrieval-Augmented Generation for AI-Generated Content: A Survey
Penghao Zhao, Hailin Zhang, Qinhan Yu, Zhengren Wang, Yunteng Geng, Fangcheng Fu, Ling Yang, Wentao Zhang, Jie Jiang, Bin Cui , 2024-05-02 , http://arxiv.org/abs/2402.19473v4
Unifying and extending Precision Recall metrics for assessing generative models
Benjamin Sykes, Loic Simon, Julien Rabin , 2024-05-02 , http://arxiv.org/abs/2405.01611v1
Gameplay Filters: Safe Robot Walking through Adversarial Imagination
Duy P. Nguyen, Kai-Chieh Hsu, Wenhao Yu, Jie Tan, Jaime F. Fisac , 2024-05-01 , http://arxiv.org/abs/2405.00846v1
The Duality Theory of Fractional Calculus and a New Fractional Calculus of Variations Involving Left Operators Only
Delfim F. M. Torres , 2024-05-01 , http://arxiv.org/abs/2404.14458v2
Web3 and the State: Indian state's redescription of blockchain
Debarun Sarkar, Cheshta Arora , 2024-05-01 , http://arxiv.org/abs/2405.00320v1
Cross-Validation Conformal Risk Control
Kfir M. Cohen, Sangwoo Park, Osvaldo Simeone, Shlomo Shamai , 2024-05-01 , http://arxiv.org/abs/2401.11974v2
Enhancing Lip Reading with Multi-Scale Video and Multi-Encoder
He Wang, Pengcheng Guo, Xucheng Wan, Huan Zhou, Lei Xie , 2024-04-30 , http://arxiv.org/abs/2404.05466v2
Topics, Authors, and Institutions in Large Language Model Research: Trends from 17K arXiv Papers
Rajiv Movva, Sidhika Balachandar, Kenny Peng, Gabriel Agostini, Nikhil Garg, Emma Pierson , 2024-04-28 , http://arxiv.org/abs/2307.10700v4
Displacing Science
Linzhuo Li, Yiling Lin, Lingfei Wu , 2024-04-27 , http://arxiv.org/abs/2402.16839v5
Optimal Non-Adaptive Tolerant Junta Testing via Local Estimators
Shivam Nadimpalli, Shyamal Patel , 2024-04-21 , http://arxiv.org/abs/2404.13502v1
Searching for cold gas traced by MgII quasar absorbers in massive X-ray-selected galaxy clusters
A. Y. Fresco, C. Peroux, A. Merloni, J. Comparat, R. Szakacs, S. Weng , 2024-04-17 , http://arxiv.org/abs/2404.10773v2
D3CODE: Disentangling Disagreements in Data across Cultures on Offensiveness Detection and Evaluation
Aida Mostafazadeh Davani, Mark Díaz, Dylan Baker, Vinodkumar Prabhakaran , 2024-04-16 , http://arxiv.org/abs/2404.10857v1
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
Understanding Cross-Lingual Alignment -- A Survey
Katharina Hämmerl, Jindřich Libovický, Alexander Fraser , 2024-04-09 , http://arxiv.org/abs/2404.06228v1
On a result by Baillon, Bruck, and Reich
Heinz H. Bauschke, Yuan Gao , 2024-04-05 , http://arxiv.org/abs/2404.04402v1
LYT-Net: Lightweight YUV Transformer-based Network for Low-Light Image Enhancement
A. Brateanu, R. Balmez, A. Avram, C. Orhei , 2024-04-03 , http://arxiv.org/abs/2401.15204v4
When SMILES have Language: Drug Classification using Text Classification Methods on Drug SMILES Strings
Azmine Toushik Wasi, Šerbetar Karlo, Raima Islam, Taki Hasan Rafi, Dong-Kyu Chae , 2024-03-27 , http://arxiv.org/abs/2403.12984v2
Quantitative Steinitz theorem and polarity
Grigory Ivanov , 2024-03-27 , http://arxiv.org/abs/2403.14761v2
Improving the Robustness of Large Language Models via Consistency Alignment
Yukun Zhao, Lingyong Yan, Weiwei Sun, Guoliang Xing, Shuaiqiang Wang, Chong Meng, Zhicong Cheng, Zhaochun Ren, Dawei Yin , 2024-03-22 , http://arxiv.org/abs/2403.14221v2
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
CryCeleb: A Speaker Verification Dataset Based on Infant Cry Sounds
David Budaghyan, Charles C. Onu, Arsenii Gorin, Cem Subakan, Doina Precup , 2024-03-21 , http://arxiv.org/abs/2305.00969v7
Topologically protected Casimir effect for lattice fermions
C. W. J. Beenakker , 2024-03-21 , http://arxiv.org/abs/2402.02477v2
Understanding the Factors Influencing Self-Managed Enterprises of Crowdworkers: A Comprehensive Review
Alexandre Prestes Uchoa, Daniel Schneider , 2024-03-20 , http://arxiv.org/abs/2403.12769v2
MC-DBN: A Deep Belief Network-Based Model for Modality Completion
Zihong Luo, Zheng Tao, Yuxuan Huang, Kexin He, Chengzhi Liu , 2024-03-20 , http://arxiv.org/abs/2402.09782v3
Assessing the Influence of Toxic and Gender Discriminatory Communication on Perceptible Diversity in OSS Projects
Sayma Sultana, Gias Uddin, Amiangshu Bosu , 2024-03-14 , http://arxiv.org/abs/2403.08113v2
The Full-scale Assembly Simulation Testbed (FAST) Dataset
Alec G. Moore, Tiffany D. Do, Nayan N. Chawla, Antonia Jimenez Iriarte, Ryan P. McMahan , 2024-03-13 , http://arxiv.org/abs/2403.08969v1
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
From Reals to Logic and Back: Inventing Symbolic Vocabularies, Actions, and Models for Planning from Raw Data
Naman Shah, Jayesh Nagpal, Pulkit Verma, Siddharth Srivastava , 2024-03-04 , http://arxiv.org/abs/2402.11871v4
Some remarks on compositeness of $T^+_{cc}$
Chang Chen, Ce Meng, Zhiguang Xiao, Han-Qing Zheng , 2024-03-01 , http://arxiv.org/abs/2307.12069v3
False Discovery Rate Control for Confounder Selection Using Mirror Statistics
Kazuharu Harada, Masataka Taguri , 2024-02-29 , http://arxiv.org/abs/2402.18904v1
Human Choice Prediction in Language-based Persuasion Games: Simulation-based Off-Policy Evaluation
Eilam Shapira, Reut Apel, Moshe Tennenholtz, Roi Reichart , 2024-02-28 , http://arxiv.org/abs/2305.10361v4
Extending identifiability results from isolated networks to embedded networks
Eduardo Mapurunga, Michel Gevers, Alexandre S. Bazanella , 2024-02-21 , http://arxiv.org/abs/2402.14144v1
The Effect of Intrinsic Dataset Properties on Generalization: Unraveling Learning Differences Between Natural and Medical Images
Nicholas Konz, Maciej A. Mazurowski , 2024-02-21 , http://arxiv.org/abs/2401.08865v3
Client Selection for Federated Policy Optimization with Environment Heterogeneity
Zhijie Xie, S. H. Song , 2024-02-20 , http://arxiv.org/abs/2305.10978v5
Privacy Issues in Large Language Models: A Survey
Seth Neel, Peter Chang , 2024-02-20 , http://arxiv.org/abs/2312.06717v3
SLaDe: A Portable Small Language Model Decompiler for Optimized Assembly
Jordi Armengol-Estapé, Jackson Woodruff, Chris Cummins, Michael F. P. O'Boyle , 2024-02-15 , http://arxiv.org/abs/2305.12520v3
GHG emissions in the EU-28. A multilevel club convergence study of the Emission Trading System and Effort Sharing Decision mechanisms
María José Presno, Manuel Landajo, Paula Fernández González , 2024-02-08 , http://arxiv.org/abs/2402.01784v2
Group-Weighted Conformal Prediction
Aabesh Bhattacharyya, Rina Foygel Barber , 2024-02-07 , http://arxiv.org/abs/2401.17452v3
AI-as-exploration: Navigating intelligence space
Dimitri Coelho Mollo , 2024-02-05 , http://arxiv.org/abs/2401.07964v2
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
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
Self-Supervised Anomaly Detection in Computer Vision and Beyond: A Survey and Outlook
Hadi Hojjati, Thi Kieu Khanh Ho, Narges Armanfard , 2024-01-23 , http://arxiv.org/abs/2205.05173v5
A Taxonomy of Foundation Model based Systems through the Lens of Software Architecture
Qinghua Lu, Liming Zhu, Xiwei Xu, Yue Liu, Zhenchang Xing, Jon Whittle , 2024-01-22 , http://arxiv.org/abs/2305.05352v6
SupMAE: Supervised Masked Autoencoders Are Efficient Vision Learners
Feng Liang, Yangguang Li, Diana Marculescu , 2024-01-21 , http://arxiv.org/abs/2205.14540v3
Active Restoration of Lost Audio Signals Using Machine Learning and Latent Information
Zohra Adila Cheddad, Abbas Cheddad , 2024-01-18 , http://arxiv.org/abs/2111.10891v4
Incentivizing Secure Software Development: The Role of Liability (Waiver) and Audit
Ziyuan Huang, Gergely Biczók, Mingyan Liu , 2024-01-16 , http://arxiv.org/abs/2401.08476v1
TDD Without Tears: Towards Test Case Generation from Requirements through Deep Reinforcement Learning
Wannita Takerngsaksiri, Rujikorn Charakorn, Chakkrit Tantithamthavorn, Yuan-Fang Li , 2024-01-15 , http://arxiv.org/abs/2401.07576v1
Computation of Fourier coefficients of automorphic forms of type $G_2$
Aaron Pollack , 2024-01-05 , http://arxiv.org/abs/2401.02922v1
Let's Get It Started: Fostering the Discoverability of New Releases on Deezer
Léa Briand, Théo Bontempelli, Walid Bendada, Mathieu Morlon, François Rigaud, Benjamin Chapus, Thomas Bouabça, Guillaume Salha-Galvan , 2024-01-05 , http://arxiv.org/abs/2401.02827v1
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