論文の概要: LLM App Store Analysis: A Vision and Roadmap

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12737v1
• Date: Fri, 19 Apr 2024 09:30:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-22 15:36:14.875518
• Title: LLM App Store Analysis: A Vision and Roadmap
• Title（参考訳）: LLM App Storeの分析 - ビジョンとロードマップ
• Authors: Yanjie Zhao, Xinyi Hou, Shenao Wang, Haoyu Wang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)アプリストアは、研究者、開発者、ユーザ、アプリストアマネージャにとって新たな機会と課題を生み出している。 本稿では,データマイニング,セキュリティリスクの識別,開発支援などの重要な側面に着目し,LCMアプリストアの前方分析を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.1875389249043415
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid growth and popularity of large language model (LLM) app stores have created new opportunities and challenges for researchers, developers, users, and app store managers. As the LLM app ecosystem continues to evolve, it is crucial to understand the current landscape and identify potential areas for future research and development. This paper presents a forward-looking analysis of LLM app stores, focusing on key aspects such as data mining, security risk identification, development assistance, etc. By examining these aspects, we aim to provide a vision for future research directions and highlight the importance of collaboration among stakeholders to address the challenges and opportunities within the LLM app ecosystem. The insights and recommendations provided in this paper serve as a foundation for driving innovation, ensuring responsible development, and creating a thriving, user-centric LLM app landscape.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)アプリストアの急速な成長と人気は、研究者、開発者、ユーザ、アプリストアマネージャにとって新たな機会と課題を生み出している。 LLMアプリのエコシステムは進化を続けており、現在の状況を理解し、将来の研究開発の潜在的な領域を特定することが不可欠である。 本稿では,データマイニング,セキュリティリスクの識別,開発支援などの重要な側面に着目し,LCMアプリストアの前方分析を行う。 これらの側面を調べることで、将来の研究方向性のビジョンを提供し、LCMアプリエコシステムにおける課題や機会に対処するステークホルダー間のコラボレーションの重要性を強調することを目指している。 この論文で提供される洞察とレコメンデーションは、イノベーションを推進し、責任ある開発を確実にし、繁栄し、ユーザ中心のLDMアプリランドスケープを構築するための基盤となる。

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