美國城市如何負責任地採購 AI：實務、挑戰與需求
儘管美國各城市已開始採用 AI 技術，但他們在負責任 AI 採購方面的準備程度差異很大，面臨著諸多挑戰，包括缺乏對 AI 使用的全面了解、資源有限以及與供應商互動的困難。
米国における責任あるAIのための公共調達：都市部の取り組み、課題、ニーズの理解
米国では、都市が責任あるAI調達を実施する上で、組織的な課題、AIベンダーとの力関係、AIリスク評価に関する知識不足など、多くの課題に直面している。
Public Sector AI Procurement: Challenges and Needs of US City Employees in Responsible AI Adoption
While US city governments are increasingly procuring AI solutions, they face significant challenges in ensuring responsible AI practices, including a lack of visibility into AI usage, limited resources, and difficulties navigating vendor relationships.
基於基礎模型的圖形用戶介面代理：全面綜述
大型語言模型 (LLM) 和多模態大型語言模型 (MLLM) 的最新進展，推動了能夠執行複雜任務的智慧代理的發展，這些代理可以透過模擬人類與圖形用戶介面 (GUI) 的互動（如點擊和輸入）來自主執行用戶指令。
GUI 에이전트와 초거대 모델: 데이터, 프레임워크, 애플리케이션, 과제 및 미래 방향에 대한 심층 분석
초거대 언어 모델(LLM) 및 멀티모달 LLM(MLLM)의 발전으로 GUI 에이전트 분야가 빠르게 진화하고 있으며, 이는 인간과 같은 방식으로 GUI와 상호 작용하여 복잡한 작업을 수행할 수 있는 지능형 에이전트 개발을 가능하게 합니다.
基盤モデルを用いたGUIエージェント：包括的な調査
近年の大規模言語モデル（LLM）とマルチモーダル大規模言語モデル（MLLM）の進歩により、GUIエージェントはユーザー命令を自律的に実行できるようになり、GUIエージェントの研究分野は急速に発展している。
臨床醫生的聲音：醫療保健中可解釋性人工智慧的基本考量
雖然臨床醫生對人工智慧 (AI) 基於人工智慧的決策支援系統 (DST) 持樂觀態度，認為其具有提高醫療效率和客觀性的潛力，但他們也強調在實施過程中必須謹慎行事，特別是在信任建立、與患者保持關係以及 AI 素養方面。
의료 분야 XAI를 위한 필수 고려 사항: 임상의의 시각
본 논문은 의료 분야에 XAI를 성공적으로 구현하기 위해서는 임상의의 요구사항, 특히 설명 방법에 대한 선호도, 신뢰 구축의 중요성, 윤리적 문제에 대한 고려 등을 이해하는 것이 중요하다고 주장합니다.
医療現場における説明可能なAI：臨床医の声から浮かび上がる根本的な検討事項
医療現場へのAI導入を成功させるには、臨床医の意見を取り入れた、ワークフローにシームレスに統合できる説明可能なAIツールを開発する必要がある。
Clinicians' Perspectives on Explainable AI (XAI) Integration in Healthcare Workflows
While clinicians acknowledge the potential of XAI in healthcare, successful integration hinges on addressing concerns regarding trust, transparency, education, and the impact on clinician-patient relationships.
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