論文の概要: AI Exchange Platforms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.17839v1
• Date: Tue, 07 Oct 2025 19:19:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-26 16:57:26.499087
• Title: AI Exchange Platforms
• Title（参考訳）: AI Exchange Platforms
• Authors: Johannes Schneider, Rene Abraham,
• Abstract要約: 人工知能の組織技術フレームワークへの迅速な統合は、組織がAI駆動モデルに関わる方法を変えました。 AIモデル交換のための構造化プラットフォームの重要性は、組織的有効性と適応性において最重要になっている。 本稿では,急速に成長するAIモデル交換領域における技術,ビジネスモデル,ユーザエンゲージメントの動的相互作用を理解するための重要なリソースとして機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.143498094481099
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rapid integration of Artificial Intelligence (AI) into organizational technology frameworks has transformed how organizations engage with AI-driven models, influencing both operational performance and strategic innovation. With the advent of foundation models, the importance of structured platforms for AI model exchange has become paramount for organizational efficacy and adaptability. However, a comprehensive framework to categorize and understand these platforms remains underexplored. To address this gap, our taxonomy provides a structured approach to categorize AI exchange platforms, examining key dimensions and characteristics, as well as revealing interesting interaction patterns between public research institutions and organizations: Some platforms leverage peer review as a mechanism for quality control, and provide mechanisms for online testing, deploying, and customization of models. Our paper is beneficial to practitioners seeking to understand challenges and opportunities that arise from AI exchange platforms. For academics, the taxonomy serves as a foundation for further research into the evolution, impact, and best practices associated with AI model sharing and utilization in different contexts. Additionally, our study provides insights into the evolving role of AI in various industries, highlighting the importance of adaptability and innovation in platform design. This paper serves as a critical resource for understanding the dynamic interplay between technology, business models, and user engagement in the rapidly growing domain of AI model exchanges pointing also towards possible future evolution.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の組織技術フレームワークへの迅速な統合は、組織がAI駆動モデルと関わり、運用パフォーマンスと戦略的イノベーションの両方に影響を与える方法を変えました。 基礎モデルの出現に伴い、AIモデル交換のための構造化プラットフォームの重要性は、組織的有効性と適応性において最重要になっている。 しかし、これらのプラットフォームを分類し、理解するための包括的なフレームワークはまだ未検討である。 このギャップに対処するため、私たちの分類学は、AI交換プラットフォームを分類し、重要な次元と特徴を調べ、公共研究機関と組織の間の興味深い相互作用パターンを明らかにするための構造化されたアプローチを提供します。 我々の論文は、AI交換プラットフォームから生じる課題や機会を理解しようとする実践者にとって有益である。 学者にとって、分類学は、異なる文脈におけるAIモデルの共有と利用に関連する進化、影響、ベストプラクティスに関するさらなる研究の基盤となる。 さらに、我々は、さまざまな産業におけるAIの役割の進化に関する洞察を提供し、プラットフォーム設計における適応性とイノベーションの重要性を強調している。 本稿では,AIモデル交換の急速に成長する領域において,技術,ビジネスモデル,ユーザエンゲージメントの動的相互作用を理解する上で重要なリソースとして機能する。

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