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説明MEV：長回し動画生成のためのマルチイベント動画データセット
要約本論文は、長回し動画生成を目的としたマルチイベント動画データセットMEVを提案する。被写体が互いに重ならない一連の異なる出来事を行う実写動画で、正確な時間境界と細かな手順アノテーションを備える。注釈パイプラインは動画を時間的に定められた出来事に分割し、全体レベルと出来事レベルの構造化キャプションを生成する。時間的に定位した出来事条件付けによるファインチューニングの実験では、出来事の遷移と内容の一貫性が改善したと報告されている。
説明エージェント型スマートコントラクト生成において意図がどこで失われるかを測る
要約本論文は、AIエージェントが自然言語の説明からスマートコントラクトを書く際に、生成されたコードが依頼された動作を本当に実現しているかを調べます。AI生成コントラクトと元のコントラクトに同じトランザクションを流して実行結果を比較する評価方法を用い、AI審査や標準的な解析ツールが明白な誤りを見逃すことを示しています。さらに、生成前にクライアントへ質問し、独立に書かれた実行可能な答えと照合する手法を提案し、事後のレビューや修正より事前の質問が効果的であると報告しています。
注目点生成前に質問し、独立に書いた実行可能な答え集で検証する智能契約合成の仕組みを提案；600課題・複数モデルでの結果を報告し、ツールと結果の公開を述べる。