Promptの説明
図1：全体モデルアーキテクチャ図 プロンプト： 「人工知能の学術論文向けの科学的なアーキテクチャ図を生成してください。トップジャーナルに似たスタイルで、シンプルかつモダンに。メインカラーはインディゴ、ティール、スレートグレーです。 レイアウト：水平方向のフローチャート、情報の流れは左から右へ。 左側の入力：2つの並行した入力ストリーム：「グローバルな履歴情報」（左側のキューブの積み重ね）と「ローカルな履歴情報」（右側のキューブの積み重ね）。中央のパスの上には「スナップショットシーケンス」のネットワークアイコンが接続されています。 中央のコア：上側のパスは「マルチホップ集約モジュール」で、内部にはハイパーグラフ構造（中央のノードが複数のノードに接続されている）が描かれています。下側のパスは「ローカルな周期性を考慮した進化モジュール」で、円形の矢印アイコンがあります。両方のモジュールは両側から入力を受け取ります。 右側の出力：2つのモジュールの出力は、右側の「対照学習モジュール」に収束します。このモジュールは2つの楕円形「エンティティ予測損失」と「対照学習損失」を出力します。上部には、このモジュールを指す「予測ターゲット」ボックスがあります。 スタイル：実線の矢印を使用してください。上側のパスはライトブルー、下側のパスはライトグリーンです。すべてのモジュールは長方形で、テキストは整列させてください。」 図2：セマンティック初期化と動的ハイパーグラフ構築 プロンプト： 「2列（AとB）の概念マップを作成してください。 A列（セマンティック初期化）：左側のテキスト「（主語エンティティ、関係、目的語エンティティ）」が「BERT」ボックスに入り、出力特徴ベクトルが「線形射影層」を通過して「セマンティックに強化された初期埋め込み」（ノードとエッジのセット）を生成します。 B列（動的ハイパーグラフ構築）：タイムライン（t-2、t-1、t_query）を描画します。各タイムスタンプで、左側の標準グラフが右側のハイパーグラフになります。ノードのセットが色付きのブロックハイパーエッジ（「履歴的事実」とラベル付け）で接続されています。「セマンティックに強化された初期埋め込み」からノードへの矢印が伸びており、時刻t_queryの「クエリエンティティ」が強調表示されています。 スタイル：ミニマリストのフラットデザイン。」 図3：ローカルパス - 時空間ハイパーグラフ畳み込み プロンプト： 「「ローカルパスにおける時空間ハイパーグラフ畳み込み」というタイトルの詳細な模式図をデザインしてください。 メインモジュール：「ローカルクエリビューハイパーグラフ畳み込み」の長方形。 内部：2つの並行した垂直ストリームに分割： 1. 左側のストリーム（空間次元）：小さなハイパーグラフを描画し、「マルチヘッドアテンション」アイコン（積み重ねられた正方形）がそれを指し、「構造集約」とラベル付けされています。 2. 右側のストリーム（時間次元）：時計アイコンと波形を描画し、「強化された時間エンコーダ」ボックスがそれを指し、「指数関数的減衰による時間集約」とラベル付けされています。 2つのストリームの出力は、「動的融合モジュール」（+記号の付いた円）に収束し、次に「ゲート付き融合モジュール」（ゲートアイコン付き、および入力「元のクエリ埋め込み」）を通過し、「ローカル時間埋め込み」ベクトルを出力します。 スタイル：ブループリントスタイル、左側のストリームはライトブルー、右側のストリームはライトオレンジ。」 図4：グローバルパス - マルチホップサンプリングと推論 プロンプト： 「複数ステップの図を生成してください。 レイアウト：中央のノード「t_queryにおけるクエリエンティティ」」
![あなたはトップレベルの学術会議（CVPR/ICRA）向けのプロの科学イラストレーターです。具体化された知能システムの「エピソード記憶書き込みプロセス」を示す、明確で高解像度の「データ処理パイプライン図」を作成してください。
レイアウトと流れ：左から右への直線的な水平レイアウトを採用し、矢印で接続された5つの主要な段階で構成します。
1. 段階1：生データ取得
アイコン：コードまたはテキスト行を含むターミナルウィンドウまたはログファイルのアイコン。
ラベル：Habitat-Lab Raw Logs
説明：シミュレーターからの生のインタラクションデータ出力を表します。
2. 段階2：データクリーニング
アイコン：漏斗または歯車のアイコン。
ラベル：Data Cleaning & Parsing
詳細：無効なデータの削除とフォーマットを示します。
3. 段階3：構造化されたカプセル化
アイコン：「(Obs, Action, Outcome)」という単語がかすかに見えるきちんとしたドキュメント用紙。
ラベル：Prompt Structuring
詳細：クレンジングされたデータを経験トリプレットにカプセル化することを表します。
4. 段階4：ベクトルエンコーディング
アイコン：テキストが数値行列に変換される模式図（例：ドキュメントがニューラルネットワークノードを通過し、数値のグリッド[0.1, 0.8...]になる）。
ラベル：Embedding Encoding
詳細：自然言語を高次元ベクトルに変換することを表します。
5. 段階5：データベースストレージ
アイコン：ベクトルグリッドパターンを持つ円筒形のデータベースアイコン。
ラベル：ChromaDB Vector Store
詳細：プロセスの終点。
ビジュアルスタイル：
スタイル：モダンな学術的なフラット2Dベクターアートスタイル。
配色：「アカデミックブルー」をプライマリカラー、「テックグレー」をセカンダリカラーとして使用し、一貫性を維持します。矢印の色は濃く、明確にする必要があります。
フォント：明確なサンセリフフォント（Arial/Helveticaスタイル）、黒または濃い灰色を使用します。
背景：純粋な白い背景。](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fpub-8c0ddfa5c0454d40822bc9944fe6f303.r2.dev%2Fai-drawings%2FUfvBGKD0YGX5OcBXzY3IQSo5YA3phloh%2Fdd103003-88b7-4b05-ba5c-3de35b8b102d%2F236b67f0-c53d-417c-af61-1da5617bb090.png&w=3840&q=75)
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レイアウトと流れ：矢印で接続された5つの主要な段階を含む、左から右への線形水平レイアウトを使用します。
1. 第一段階：生データ取得
アイコン：コードまたはテキスト行を含むターミナルウィンドウまたはログファイルのアイコン。
ラベル：Habitat-Lab Raw Logs
説明：シミュレーターからの生のインタラクションデータ出力を表します。
2. 第二段階：データクリーニング
アイコン：漏斗または歯車のアイコン。
ラベル：Data Cleaning & Parsing
詳細：無効なデータの削除とフォーマットを示します。
3. 第三段階：構造化されたカプセル化
アイコン：（Obs, Action, Outcome）という単語がかすかに見えるきちんとしたドキュメント。
ラベル：Prompt Structuring
詳細：クレンジングされたデータを経験トリプレットにカプセル化することを表します。
4. 第四段階：ベクトルエンコーディング
アイコン：テキストが数値行列に変換される図（例：ドキュメントがニューラルネットワークノードを通過し、数値のグリッド[0.1, 0.8...]になる）。
ラベル：Embedding Encoding
詳細：自然言語を高次元ベクトルに変換することを表します。
5. 第五段階：ストレージ
アイコン：ベクトルグリッドパターンを持つ円筒形のデータベースアイコン。
ラベル：ChromaDB Vector Store
詳細：プロセスの終わり。
ビジュアルスタイル：
スタイル：モダンな学術的なフラット2Dベクタースタイル（フラットベクターアート）。
配色：「アカデミックブルー」をプライマリカラー、「テックグレー」をセカンダリカラーとして使用し、一貫性を維持します。矢印の色は濃く、明確にする必要があります。
フォント：明確なサンセリフフォント（Arial/Helveticaスタイル）、黒または濃い灰色を使用します。
背景：純粋な白い背景。](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fpub-8c0ddfa5c0454d40822bc9944fe6f303.r2.dev%2Fai-drawings%2FUfvBGKD0YGX5OcBXzY3IQSo5YA3phloh%2Fe459777b-47d2-496c-bed1-8bc917030392%2Fe3e97e66-ed0d-41cd-9ce2-25a3615dcd86.png&w=3840&q=75)