論文の概要: Vibe Modeling: Challenges and Opportunities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23120v1
- Date: Wed, 30 Jul 2025 21:50:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-08 14:14:08.473877
- Title: Vibe Modeling: Challenges and Opportunities
- Title(参考訳): Vibe Modeling: 課題と機会
- Authors: Jordi Cabot,
- Abstract要約: Textitvibeモデリングは、信頼性の高い複雑なシステムの開発を高速化するために、両方の世界のベスト(AIとMDE)を統合する新しいアプローチである。
バイブモデリングのキーコンセプトを概説し、モデリングの未来に提示する機会とオープンな課題を強調します。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.3170227013988947
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: There is a pressing need for better development methods and tools to keep up with the growing demand and increasing complexity of new software systems. New types of user interfaces, the need for intelligent components, sustainability concerns, ... bring new challenges that we need to handle. In the last years, model-driven engineering (MDE) has been key to improving the quality and productivity of software development, but models themselves are becoming increasingly complex to specify and manage. At the same time, we are witnessing the growing popularity of vibe coding approaches that rely on Large Language Models (LLMs) to transform natural language descriptions into running code at the expenses of code vulnerabilities, scalability issues and maintainability concerns. In this paper, we introduce the concept of \textit{vibe modeling} as a novel approach to integrate the best of both worlds (AI and MDE) to speed up the development of reliable complex systems. We outline the key concepts of vibe modeling and highlight the opportunities and open challenges it presents for the future of modeling.
- Abstract(参考訳): 新しいソフトウェアシステムの需要の増加と複雑さの増大に追従するために、より良い開発方法やツールが必要である。
新しいタイプのユーザインターフェース、インテリジェントなコンポーネントの必要性、持続可能性に関する懸念、...私たちが対処しなければならない新しい課題をもたらします。
過去数年間、モデル駆動工学(MDE)はソフトウェア開発の品質と生産性を向上させる上で鍵を握ってきたが、モデル自体が特定と管理にますます複雑になっている。
同時に、言語記述をコード脆弱性、スケーラビリティの問題、保守性上の懸念を犠牲にして実行コードに変換するために、LLM(Large Language Models)に依存するビブコーディングアプローチの人気が高まっているのを目撃しています。
本稿では,信頼性の高い複合システムの開発を高速化するために,両世界の長所(AIとMDE)を統合する新しいアプローチとして,‘textit{vibe modeling’の概念を導入する。
ビブモデリングのキーコンセプトを概説し、モデリングの未来に提示する機会とオープンな課題を強調します。
関連論文リスト
- AI Flow: Perspectives, Scenarios, and Approaches [51.38621621775711]
私たちは最先端のITとCTの進歩を統合するフレームワークであるAI Flowを紹介します。
まず、デバイスエッジクラウドフレームワークは、エンドデバイス、エッジサーバ、クラウドクラスタを統合する基盤として機能する。
第2に,家族モデルの概念を導入し,同列に隠れた特徴を持つ様々なサイズのモデルに言及する。
第3に、コネクティビティとインタラクションに基づくインテリジェンスの出現は、AI Flowの新たなパラダイムである。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-14T12:43:07Z) - From Large AI Models to Agentic AI: A Tutorial on Future Intelligent Communications [57.38526350775472]
このチュートリアルは、大規模人工知能モデル(LAM)とエージェントAI技術の原則、設計、応用に関する体系的な紹介を提供する。
我々は,6G通信の背景を概説し,LAMからエージェントAIへの技術的進化を概説し,チュートリアルのモチベーションと主な貢献を明らかにする。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-28T12:54:07Z) - LVLM-Interpret: An Interpretability Tool for Large Vision-Language Models [50.259006481656094]
本稿では,大規模視覚言語モデルの内部メカニズムの理解を目的とした対話型アプリケーションを提案する。
このインタフェースは, 画像パッチの解釈可能性を高めるために設計されており, 応答の生成に有効である。
本稿では,一般的な大規模マルチモーダルモデルであるLLaVAにおける障害機構の理解に,アプリケーションがどのように役立つかのケーススタディを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-03T23:57:34Z) - On the Challenges and Opportunities in Generative AI [157.96723998647363]
私たちは、現在の大規模な生成AIモデルは、ドメイン間で広く採用されるのを妨げるいくつかの根本的な欠点を示しています。
我々は、研究者に実りある研究の方向性を探るための洞察を提供することを目標とし、より堅牢でアクセスしやすい生成AIソリューションの開発を促進する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-28T15:19:33Z) - Low-Modeling of Software Systems [2.3170227013988947]
新しいタイプのユーザインターフェース、インテリジェントなコンポーネントの必要性、持続可能性に関する懸念、...私たちが対処しなければならない新しい課題をもたらします。
本稿では,現在のモデル駆動工学技術を強化するためのソリューションとして,低モデリングの概念を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-28T14:50:27Z) - Reusable MLOps: Reusable Deployment, Reusable Infrastructure and
Hot-Swappable Machine Learning models and services [0.0]
私たちは、Reusable MLOpsと呼ばれるAI/MLオペレーションの分野で、持続可能な新しい概念を紹介します。
既存のデプロイメントとインフラストラクチャを再利用して、インフラストラクチャやマイクロサービスを分解することなく、それらをホットスワッピングすることで、新しいモデルを提供しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-19T23:40:46Z) - TrainerAgent: Customizable and Efficient Model Training through
LLM-Powered Multi-Agent System [14.019244136838017]
TrainerAgentは、タスク、データ、モデル、サーバーエージェントを含むマルチエージェントフレームワークである。
これらのエージェントは、ユーザ定義のタスク、入力データ、要求(例えば、精度、速度)を分析し、データとモデルの両方の観点からそれらを最適化して満足なモデルを取得し、最終的にこれらのモデルをオンラインサービスとしてデプロイする。
本研究は,従来のモデル開発と比較して,効率と品質が向上した望ましいモデルの実現において,大きな進歩を示すものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-11T17:39:24Z) - Model-based Programming: Redefining the Atomic Unit of Programming for
the Deep Learning Era [2.712076884994214]
本稿では,モデルベースプログラミングの概念を提案し,新しいプログラミング言語であるM言語を提案する。
M言語はモデルを基本的な計算単位として扱い、開発者がより重要なタスクに集中できるようにする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-12T09:38:11Z) - INTERN: A New Learning Paradigm Towards General Vision [117.3343347061931]
我々はInterNという新しい学習パラダイムを開発した。
複数の段階の複数のソースからの監視信号を用いて学習することにより、トレーニング対象のモデルは強力な一般化性を生み出す。
ほとんどの場合、ターゲットドメインのトレーニングデータの10%しか適応していないモデルが、完全なデータセットでトレーニングされたトレーニングデータよりも優れています。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-16T18:42:50Z) - Data-Driven and SE-assisted AI Model Signal-Awareness Enhancement and
Introspection [61.571331422347875]
モデルの信号認識性を高めるためのデータ駆動型手法を提案する。
コード複雑性のSE概念とカリキュラム学習のAIテクニックを組み合わせる。
モデル信号認識における最大4.8倍の改善を実現している。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-10T17:58:18Z)
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。