論文の概要: Evolving the Computational Notebook: A Two-Dimensional Canvas for Enhanced Human-AI Interaction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.16967v1
- Date: Fri, 21 Mar 2025 09:29:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-24 14:58:02.758583
- Title: Evolving the Computational Notebook: A Two-Dimensional Canvas for Enhanced Human-AI Interaction
- Title(参考訳): 計算ノートの進化:人間とAIの相互作用を強化する2次元キャンバス
- Authors: Konstantin Grotov, Dmitry Botov,
- Abstract要約: Computational Canvasは、ノートブックを進化させ、データ分析とAI支援開発を強化する新しい2次元インタフェースである。
我々は、自由に配置可能なコードセル、別々の環境、出力管理の改善など、重要な機能を紹介します。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License:
- Abstract: Computational notebooks, while essential for data science, are limited by their one-dimensional interface, which poorly aligns with non-linear developer workflows and complicates collaboration and human-AI interaction. In this work, we focus on features of Computational Canvas, a novel two-dimensional interface that evolves notebooks to enhance data analysis and AI-assisted development within integrated development environments (IDEs). We present vital features, including freely arrangeable code cells, separate environments, and improved output management. These features are designed to facilitate intuitive organization, visual exploration, and natural collaboration with other users and AI agents. We also show the implementation of Computational Canvas with designed features as a Visual Studio Code plugin. By shifting from linear to two-dimensional spatial interfaces, we aim to significantly boost developers' productivity in data exploration, experimentation, and AI-assisted development, addressing the current limitations of traditional notebooks and fostering more flexible, collaborative data science workflows.
- Abstract(参考訳): データサイエンスに不可欠な計算ノートブックは、その1次元インターフェースによって制限されている。
本研究では,ノートブックを進化させる新しい2次元インタフェースであるComputational Canvasの特徴に着目し,統合開発環境(IDE)内でのデータ分析とAI支援開発を促進する。
我々は、自由に配置可能なコードセル、別々の環境、出力管理の改善など、重要な機能を紹介します。
これらの機能は、直感的な組織化、視覚的な探索、他のユーザやAIエージェントとの自然なコラボレーションを促進するように設計されている。
また、Visual Studio Codeプラグインとして設計された機能を備えたComputational Canvasの実装についても紹介する。
線形から2次元の空間インターフェースに移行することで、従来のノートブックの現在の制限に対処し、より柔軟で協調的なデータサイエンスワークフローを促進することで、データ探索、実験、AI支援開発における開発者の生産性を大幅に向上することを目指している。
関連論文リスト
- Dynamic User Interface Generation for Enhanced Human-Computer Interaction Using Variational Autoencoders [4.1676654279172265]
本研究では,変分オートエンコーダ(VAE)モデルに基づく,インテリジェントなユーザインタラクションインタフェース生成と最適化のための新しいアプローチを提案する。
VAEベースのアプローチは、オートエンコーダ(AE)、生成敵ネットワーク(GAN)、条件付きGAN(cGAN)、ディープ信頼ネットワーク(DBN)、VAE-GAN(VAE-GAN)などの他の手法と比較して、インタフェース生成の品質と精度を著しく向上させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-19T04:37:47Z) - Iris: Breaking GUI Complexity with Adaptive Focus and Self-Refining [67.87810796668981]
インフォメーション・インフォメーション・インフォメーション・クロッピング(ISC)と自己精製デュアルラーニング(SRDL)
Irisは850KのGUIアノテーションだけで、複数のベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現している。
これらの改善は、WebとOSエージェントの両方の下流タスクで大幅に向上した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-13T18:40:10Z) - HyperGraphOS: A Modern Meta-Operating System for the Scientific and Engineering Domains [1.4469725791865982]
本稿では,オペレーティングシステムの領域における重要なイノベーションであるHyperGraphOSについて述べる。
モデルベースのエンジニアリング、グラフモデリング、データコンテナ、ドキュメント、および計算要素を扱うツールを組み合わせることを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-13T15:18:39Z) - Aguvis: Unified Pure Vision Agents for Autonomous GUI Interaction [69.57190742976091]
自律型GUIエージェントのための統合視覚ベースのフレームワークであるAguvisを紹介する。
提案手法は,画像に基づく観察と,自然言語の接地命令を視覚要素に活用する。
これまでの作業の限界に対処するため、モデル内に明確な計画と推論を統合する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-05T18:58:26Z) - Flex: End-to-End Text-Instructed Visual Navigation with Foundation Models [59.892436892964376]
本稿では,視覚に基づく制御ポリシを用いて,ロバストな閉ループ性能を実現するために必要な最小限のデータ要件とアーキテクチャ適応について検討する。
この知見はFlex (Fly-lexically) で合成され,VLM(Vision Language Models) をフリーズしたパッチワイド特徴抽出器として利用するフレームワークである。
本研究では,本手法が4段階のフライ・トゥ・ターゲットタスクにおいて有効であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-16T19:59:31Z) - Employing Artificial Intelligence to Steer Exascale Workflows with Colmena [37.42013214123005]
Colmenaは、アプリケーションがどのようにイベントに反応するかを一連の協調エージェントとして定義することを可能にする。
エクサスケールシステムにアプリケーションをデプロイしている間に克服した課題と、AIによって強化された科学について説明する。
私たちのビジョンは、Colmenaが科学コンピューティングの多くの領域でAIを活用する創造的なソリューションを刺激することです。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-26T17:21:19Z) - In-IDE Human-AI Experience in the Era of Large Language Models; A
Literature Review [2.6703221234079946]
IDEにおけるヒューマンAIエクスペリエンスの研究は、これらのAIツールがソフトウェア開発プロセスをどのように変化させているかを理解する上で非常に重要である。
我々は,IDE内人間-AI体験研究の現状を研究するために文献レビューを行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-19T14:55:51Z) - Assessing the Quality of Computational Notebooks for a Frictionless
Transition from Exploration to Production [1.332560004325655]
データサイエンティストは、機械学習プロジェクトの爆発的なフェーズから生産フェーズに移行する必要があります。
これら2つのフェーズのギャップを狭めるために、データサイエンティストが採用するツールとプラクティスは、統合されたソフトウェアエンジニアリングソリューションを統合することで改善される可能性がある。
本研究プロジェクトでは,計算ノートと協調する上でのベストプラクティスについて検討し,ガイドライン遵守を促進するための概念実証ツールを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-24T10:13:38Z) - Nemo: Guiding and Contextualizing Weak Supervision for Interactive Data
Programming [77.38174112525168]
私たちは、WS 学習パイプラインの全体的な生産性を、一般的な WS 監督アプローチと比較して平均20%(最大 47% のタスク)改善する、エンドツーエンドのインタラクティブなスーパービジョンシステムである Nemo を紹介します。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-02T19:57:32Z) - FIVES: Feature Interaction Via Edge Search for Large-Scale Tabular Data [106.76845921324704]
本稿では,FIVES (Feature Interaction Via Edge Search) という新しい手法を提案する。
FIVESは、定義された特徴グラフ上のエッジを探すために、インタラクティブな特徴生成のタスクを定式化する。
本稿では,対話的特徴の探索を動機づける理論的証拠を提示する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-29T03:33:18Z) - Mining Implicit Entity Preference from User-Item Interaction Data for
Knowledge Graph Completion via Adversarial Learning [82.46332224556257]
本稿では,知識グラフ補完タスクにおけるユーザインタラクションデータを活用することで,新たな逆学習手法を提案する。
我々のジェネレータはユーザインタラクションデータから分離されており、識別器の性能を向上させるのに役立ちます。
利用者の暗黙の実体的嗜好を発見するために,グラフニューラルネットワークに基づく精巧な協調学習アルゴリズムを設計する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-28T05:47:33Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。