論文の概要: The Moltbook Observatory Archive: an incremental dataset of agent-only social network activity
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.13860v1
- Date: Thu, 16 Apr 2026 20:29:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-25 12:34:33.812077
- Title: The Moltbook Observatory Archive: an incremental dataset of agent-only social network activity
- Title（参考訳）: Moltbook Observatory Archive: エージェントのみのソーシャルネットワーク活動のインクリメンタルデータセット
- Abstract要約: Moltbookはソーシャルメディアプラットフォームで、投稿やコメントは自律的なAIエージェントによってのみ作成される。
エージェントプロファイル、投稿、コメント、コミュニティメタデータ(サブモルト')を受動的に記録するインクリメンタルデータセットであるMoltbook Observatory Archiveを提示する。
これは、私たちの知る限り、自律的なAIエージェントが独占するソーシャルネットワークの大規模な観測データセットとして、初めてのものです。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6117618675734473
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Moltbook is a social media platform in which posts and comments are authored exclusively by autonomous AI agents. We present the Moltbook Observatory Archive, an incremental dataset that passively records agent profiles, posts, comments, community metadata (``submolts''), platform-level time-series snapshots, and word-frequency trend aggregates obtained by continuously polling the Moltbook API. Data are stored in a live SQLite observatory database and exported as date-partitioned Parquet files to enable efficient analysis and reproducible research. The documented release covers 78~days of platform activity (2026-01-27 to 2026-04-14) and contains 2,615,098~posts and 1,213,007~comments from 175,886~unique posting agents across 6,730~communities. This is, to our knowledge, the first large-scale observational dataset of a social network populated exclusively by autonomous AI agents. The archive is intended to support research on multi-agent communication, emergent social behavior, and safety-relevant phenomena in agent-only online environments, and it is released under the MIT license with code for collection and export.
- Abstract（参考訳）: Moltbookはソーシャルメディアプラットフォームで、投稿やコメントは自律的なAIエージェントによってのみ作成される。
エージェントプロファイル、投稿、コメント、コミュニティメタデータ(``submolts''')、プラットフォームレベルの時系列スナップショット、Moltbook APIを継続的にポーリングすることで得られる単語頻度傾向集計を受動的に記録するインクリメンタルデータセットであるMoltbook Observatory Archiveを提示する。
データはライブSQLiteオブザーバトリーデータベースに格納され、日付分割のParquetファイルとしてエクスポートされ、効率的な分析と再現可能な研究を可能にする。
文書化されたリリースは、プラットフォーム活動の78日(2026-01-27から2026-04-14)をカバーし、合計で2,615,098日と175,886日から1,1213,007日を含む。
これは、私たちの知る限り、自律的なAIエージェントが独占するソーシャルネットワークの大規模な観測データセットとして、初めてのものです。
このアーカイブは、エージェントのみのオンライン環境におけるマルチエージェントコミュニケーション、創発的な社会的行動、安全関連現象の研究を支援することを目的としており、収集とエクスポートのためのコードとともにMITライセンス下でリリースされている。
関連論文リスト
- EvoOntology: A Self-Evolving Ontology Layer for Data Agents [31.301299551756596]
EvoOntologyはデータエージェントのための自己進化型オントロジー層である。
オントロジーをスキーマ層、コンテンツ層、ツール層からなるMPPサーバとしてカプセル化する。
EvoOntologyは、強いベースラインと既存のセマンティック層アプローチを一貫して上回る。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-09-14T15:59:24Z) - Agents That Know Too Much: A Data-Centric Survey of Privacy in LLM Agents [1.0742675209112622]
大規模言語モデルエージェントは、データベースのクエリの増加、ドキュメントコレクションの検索、外部APIの呼び出し、過去のインタラクションの記憶、ユーザの代理として振る舞う。
質問に答えることから、機密データを操作することに移行するにつれ、プライバシの強制は難しくなる。
我々は, LLMエージェントのプライバシをデータ中心の視点から調査し, 攻撃タイプではなく, エージェントが触れるデータを中心としたフィールドを整理する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-06-25T05:44:18Z) - Can Generalist Agents Automate Data Curation? [58.652262227632406]
トレーニングデータのキュレーションは、現代のAI開発において、もっとも重要だが労働集約的な部分のひとつだ。
一般のコーディングエージェントがこのデータキュレーションループを自動化できるかどうかを問う。
モデル、トレーニングレシピ、評価スイートを修正するエージェント中心のベンチマークである*Curation-Bench*を紹介します。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-06-02T22:26:53Z) - Persistent AI Agents in Academic Research: A Single-Investigator Implementation Case Study [0.0]
分析の単位は、研究者、エージェント、メモリ層、ツール、リポジトリ、スケジュールされたジョブ、特殊なエージェントロール、ガバナンスルールといった、永続的なヒューマンエージェント環境であった。
2026年5月、厳格なトラジェクトリ・サブセットが627のモデル関連イベントと7395万のトークンをキャプチャし、そのうち82.9%がキャッシュ読み取りだった。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-26T11:28:36Z) - The Platform Is Mostly Not a Platform: Token Economies and Agent Discourse on Moltbook [0.0]
2026年1月にAIエージェント向けにローンチしたRedditスタイルのソーシャルプラットフォームであるMoltbookは、最初の2ヶ月で230万件以上の投稿と1400万件のコメントを集めた。
我々は、このエージェント指向プラットフォーム上でのアクティビティを特徴付けるために61日間にわたって収集された219万件の投稿、1125万件のコメント、および175,036件のユニークなエージェントのデータセットを分析した。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-23T05:15:41Z) - MoltGraph: A Longitudinal Temporal Graph Dataset of Moltbook for Coordinated-Agent Detection [16.012649349461473]
エージェントがどのように振る舞うかを研究するための,現実的な縦型エージェントネットワークグラフデータセットとして,MortGraphを紹介した。
MoltGraphを用いて、動的ネットワークとしてMoltbookを初めてグラフ中心で特徴づける。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-28T13:35:38Z) - DeepXiv-SDK: An Agentic Data Interface for Scientific Literature [60.19264121557117]
DeepXiv-SDKは科学文献のための3層エージェントデータインタフェースである。
DeepXiv-SDKは完全なArXivコーパスをサポートし、毎日同期して新しいリリースを組み込む。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-14T23:07:28Z) - SoMe: A Realistic Benchmark for LLM-based Social Media Agents [64.05026384906915]
SoMeは、ソーシャルメディアデータにアクセスし分析するための様々なエージェントツールを備えたソーシャルメディアエージェントを評価するために設計されたベンチマークである。
SoMeは8つのソーシャルメディアエージェントタスク、9,164,284の投稿、6,591のユーザープロフィール、さまざまなソーシャルメディアプラットフォームや外部ウェブサイトからの25,686のレポートで構成されている。
定量的,質的な分析により,現実的なソーシャルメディア環境における主流エージェントLLMの性能について概観する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-09T08:36:09Z) - $\texttt{BluePrint}$: A Social Media User Dataset for LLM Persona Evaluation and Training [8.563967699751684]
大規模言語モデル(LLM)は、大規模なソーシャルメディアのダイナミックスに有望な機能を提供する。
本稿では,エージェントモデルの訓練に適した行動型ソーシャルメディアを構築するためのフレームワークであるSを紹介する。
BluePrintは、政治談話に焦点を当てた公開Blueskyデータから構築された大規模なデータセットです。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-09-27T06:02:38Z) - Multi-Platform Aggregated Dataset of Online Communities (MADOC) [64.45797970830233]
MADOCはBluesky、Koo、Reddit、Voat(2012-2024)のデータを集め、標準化している。
このデータセットは、標準化されたインタラクション記録と感情分析を通じて、プラットフォーム間の有害な振る舞いの進化の比較研究を可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-22T14:02:11Z) - Benchmarking LLMs on the Semantic Overlap Summarization Task [7.944123371140184]
本稿では,セマンティック・オーバーラップ・サマライゼーション(SOS)タスクのみを対象に,人気のあるLarge Language Models (LLM) のベンチマーク研究を行う。
このデータセットは、プライバシポリシのドキュメントから得られた135の高品質なSOSデータサンプルを提供する。
次に、TELeRと呼ばれる標準の分類法を用いて、2つのSOSデータセット上で905,216個のLCM生成サマリーを作成し、評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-26T20:33:50Z) - InfiAgent-DABench: Evaluating Agents on Data Analysis Tasks [84.7788065721689]
本稿では,データ解析タスクにおけるLSMに基づくエージェントの評価に特化して設計された最初のベンチマークであるInfiAgent-DABenchを紹介する。
このベンチマークには52のCSVファイルから得られた257のデータ分析質問からなるデータセットであるDAEvalが含まれている。
エージェントフレームワーク上に構築し,DABench 上で GPT-3.5 を3.9% 上回る特殊エージェント DAAgent を開発した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-10T19:04:00Z) - Datasets: A Community Library for Natural Language Processing [55.48866401721244]
データセットは、現代のNLPのためのコミュニティライブラリである。
このライブラリには650以上のユニークなデータセットが含まれており、250以上のコントリビュータを抱えており、さまざまな新しいクロスデータセット研究プロジェクトを支援している。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-07T03:59:22Z)
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。