月別アーカイブ: 2023年7月

LLQL: Logistic Likelihood Q-Learning for Reinforcement Learning

要約 現在、強化学習(RL)に関する研究は、オンライン RL とオフライン RL … 続きを読む

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Decentralized Data Governance as Part of a Data Mesh Platform: Concepts and Approaches

要約 データ メッシュは、分散分析データ管理への社会技術的アプローチです。 この … 続きを読む

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Causal Dependence Plots

要約 人工知能や機械学習モデルを説明することがますます重要になっています。 この … 続きを読む

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Causal Discovery with Language Models as Imperfect Experts

要約 システムの根底にある因果関係を理解することは、正確な意思決定の基本的な前提 … 続きを読む

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Learning Models of Adversarial Agent Behavior under Partial Observability

要約 対戦相手のモデリングと追跡の必要性は、プロ スポーツ、ビデオ ゲームのデザ … 続きを読む

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FOCUS: Object-Centric World Models for Robotics Manipulation

要約 オブジェクトとオブジェクトとの可能な相互作用の観点から世界を理解することは … 続きを読む

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Distilling Step-by-Step! Outperforming Larger Language Models with Less Training Data and Smaller Model Sizes

要約 大規模言語モデル (LLM) はメモリ効率が悪く、実際のアプリケーションで … 続きを読む

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An Exploratory Literature Study on Sharing and Energy Use of Language Models for Source Code

要約 ソース コードでトレーニングされた大規模な言語モデルは、コードの推奨やプロ … 続きを読む

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Natural Language Deduction with Incomplete Information

要約 自然言語の「証明」、つまり一連の前提に基づいて答えを導き出す一連の演繹的推 … 続きを読む

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Reasoning or Reciting? Exploring the Capabilities and Limitations of Language Models Through Counterfactual Tasks

要約 幅広いタスクにわたる最近の言語モデルの優れたパフォーマンスは、言語モデルが … 続きを読む

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