論文の概要: Grounded Inference: Principles for Deterministically Encapsulated Generative Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.19753v1
• Date: Thu, 18 Jun 2026 03:32:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-19 18:23:39.634599
• Title: Grounded Inference: Principles for Deterministically Encapsulated Generative Models
• Title（参考訳）: 基底推論:決定論的にカプセル化された生成モデルの原理
• Authors: Marty O'Neill,
• Abstract要約: 生成モデルを従来の計算システムに組み込むことは、大きな機会と大きな危険の両方をもたらす。 この写本は、AIブレンドアーキテクチャの4つの特定のプリミティブを定義することによって、この基盤を確立する。 さらに、業界全体で広く代表される2つの包括的なアンチパターンを確立し、この分野のエンジニアの警告として機能させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The incorporation of generative models into traditional computational systems presents both enormous opportunity and tremendous peril. Although many early adopters have realized these perils at great expense, the field still requires foundational frameworks to de-risk incorporation of AI into traditional systems. This manuscript establishes this foundation through the definition of four specific primitives of AI blended architecture, designed to enable deterministic encapsulation of probabilistic models. It further establishes two overarching anti-patterns broadly represented across industry to serve as warnings for engineers in this field. This framework was designed to enable successful integration of AI into traditional systems while providing a foundation upon which generative model providers could build the next generation of generative model interfaces.
• Abstract（参考訳）: 生成モデルを従来の計算システムに組み込むことは、大きな機会と大きな危険の両方をもたらす。 多くのアーリーアダプターはこうした危険を犠牲にして認識しているが、この分野は依然として、従来のシステムにAIを組み込むリスクをなくすための基礎的な枠組みを必要としている。 この写本は、確率論的モデルの決定論的カプセル化を可能にするように設計された、AIブレンドアーキテクチャの4つの特定のプリミティブを定義することによって、この基盤を確立する。 さらに、業界全体で広く代表される2つの包括的なアンチパターンを確立し、この分野のエンジニアの警告として機能させる。 このフレームワークは、生成モデルプロバイダが次世代の生成モデルインターフェースを構築するための基盤を提供しながら、従来のシステムへのAIの統合を成功させるように設計されている。

関連論文リスト

• Top 10 Open Challenges Steering the Future of Diffusion Language Model and Its Variants [85.33837131101342]
  本稿では,基盤基盤,アルゴリズム最適化,認知推論,統合マルチモーダルインテリジェンスという4つの柱で構成された戦略ロードマップを提案する。 この移行は、複雑な構造的推論、動的自己補正、シームレスなマルチモーダル統合が可能な次世代AIの開発に不可欠である、と我々は主張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-20T14:58:23Z)
• AI-NativeBench: An Open-Source White-Box Agentic Benchmark Suite for AI-Native Systems [52.65695508605237]
  我々は、Model Context Protocol(MCP)とAgent-to-Agent(A2A)標準に基づいて、アプリケーション中心でホワイトボックスのAI-NativeベンチマークスイートであるAI-NativeBenchを紹介する。 エージェントスパンを分散トレース内の第一級市民として扱うことにより,本手法は,単純な機能以上の工学的特性の粒度解析を可能にする。 この研究は、モデル能力の測定から信頼性の高いAI-Nativeシステムへの移行を導く最初の体系的な証拠を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-14T11:32:07Z)
• From Classical Probabilistic Latent Variable Models to Modern Generative AI: A Unified Perspective [1.482314366716538]
  生成人工知能(AI)は、現在最先端のシステムを支える。 様々なアーキテクチャにもかかわらず、多くの人が確率的潜在変数モデル(PLVM)の共通基盤を共有している。 本稿では,PLVMパラダイム内での古典的手法と近代的手法の融合による統一的な視点を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-18T11:02:32Z)
• Elucidated Rolling Diffusion Models for Probabilistic Weather Forecasting [52.6508222408558]
  Eucidated Rolling Diffusion Models (ERDM)を紹介する。 ERDMはEucidated Diffusion Models (EDM) の原理的, 性能的設計とローリング予測構造を統一する最初のフレームワークである 2D Navier-StokesシミュレーションとERA5グローバル気象予報の1.5円解像度では、ERDMはキー拡散ベースラインを一貫して上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-24T21:44:31Z)
• AI in a vat: Fundamental limits of efficient world modelling for agent sandboxing and interpretability [84.52205243353761]
  最近の研究は、世界モデルを使用して、AIエージェントをデプロイ前にテストできる制御された仮想環境を生成することを提案する。 評価対象のAIエージェントに非依存な世界モデルを簡単にする方法を検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-06T20:35:44Z)
• A Survey of Model Architectures in Information Retrieval [59.61734783818073]
  2019年から現在までの期間は、情報検索(IR)と自然言語処理(NLP)における最大のパラダイムシフトの1つとなっている。 従来の用語ベースの手法から現代のニューラルアプローチまで,特にトランスフォーマーベースのモデルとそれに続く大規模言語モデル(LLM)の影響が注目されている。 今後の課題と今後の方向性について、先見的な議論で締めくくります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-20T18:42:58Z)
• Automatically Learning Hybrid Digital Twins of Dynamical Systems [56.69628749813084]
  Digital Twins (DT)は、現実世界のシステムの状態と時間力学をシミュレートする。 DTは、しばしばデータスカース設定で目に見えない条件に一般化するのに苦労します。 本稿では,HDTwinsを自律的に提案し,評価し,最適化するための進化的アルゴリズム(textbfHDTwinGen$)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-31T07:28:22Z)
• Co-designing heterogeneous models: a distributed systems approach [0.40964539027092917]
  本稿では3つの要素に基づく異種システムに適したモデリング手法を提案する。 モデルとは何かという推論主義的な解釈、分散システムのメタファ、そして協調設計サイクルは、モデルの実践的な設計と構築を記述している。 本手法の適合性について,3つの異なるセキュリティ指向モデルを用いて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-10T13:35:38Z)
• A Reference Architecture for Designing Foundation Model based Systems [28.826700360670515]
  ファンデーションモデルが将来のAIシステムの基本的なビルディングブロックになる、という広いコンセンサスがある。 基礎モデルをAIシステムに組み込むことは、責任と安全性に関する重要な懸念を提起する。 本稿では,基礎モデルに基づくシステム設計のためのパターン指向参照アーキテクチャを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-13T05:01:03Z)

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。