月別アーカイブ: 2024年1月

LabelBench: A Comprehensive Framework for Benchmarking Adaptive Label-Efficient Learning

要約 ラベル付きデータは最新の機械学習アプリケーションにとって重要ですが、ラベル … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.LG | LabelBench: A Comprehensive Framework for Benchmarking Adaptive Label-Efficient Learning はコメントを受け付けていません

milliFlow: Scene Flow Estimation on mmWave Radar Point Cloud for Human Motion Sensing

要約 ユビキタス コンピューティングの時代が近づき、人間の動作センシングは、意思 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.LG | milliFlow: Scene Flow Estimation on mmWave Radar Point Cloud for Human Motion Sensing はコメントを受け付けていません

Synthetic Data Generation Framework, Dataset, and Efficient Deep Model for Pedestrian Intention Prediction

要約 自動運転には歩行者の意図予測が重要です。 特に、歩行者が自車両の前を横断し … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.LG | Synthetic Data Generation Framework, Dataset, and Efficient Deep Model for Pedestrian Intention Prediction はコメントを受け付けていません

Seeing the roads through the trees: A benchmark for modeling spatial dependencies with aerial imagery

要約 複雑な高解像度の衛星または航空画像のシーンを完全に理解するには、多くの場合 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, cs.LG | Seeing the roads through the trees: A benchmark for modeling spatial dependencies with aerial imagery はコメントを受け付けていません

Patchscopes: A Unifying Framework for Inspecting Hidden Representations of Language Models

要約 大規模言語モデル (LLM) の隠れた表現にエンコードされた情報を検査する … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | Patchscopes: A Unifying Framework for Inspecting Hidden Representations of Language Models はコメントを受け付けていません

A tree-based varying coefficient model

要約 この論文では、Delong らの巡回勾配ブースティング マシン (CGBM … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | A tree-based varying coefficient model はコメントを受け付けていません

Universal Vulnerabilities in Large Language Models: In-context Learning Backdoor Attacks

要約 事前トレーニングと微調整の間のギャップを埋めるパラダイムであるインコンテキ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | Universal Vulnerabilities in Large Language Models: In-context Learning Backdoor Attacks はコメントを受け付けていません

Secrets of RLHF in Large Language Models Part II: Reward Modeling

要約 ヒューマン フィードバックからの強化学習 (RLHF) は、言語モデルを人 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI | Secrets of RLHF in Large Language Models Part II: Reward Modeling はコメントを受け付けていません

RoSA: Accurate Parameter-Efficient Fine-Tuning via Robust Adaptation

要約 私たちは、大規模言語モデル (LLM) のコンテキストで限られた計算量とメ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | RoSA: Accurate Parameter-Efficient Fine-Tuning via Robust Adaptation はコメントを受け付けていません

Surgical-DINO: Adapter Learning of Foundation Models for Depth Estimation in Endoscopic Surgery

要約 目的: ロボット手術における深さの推定は、3D 再構成、手術ナビゲーション … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CV | Surgical-DINO: Adapter Learning of Foundation Models for Depth Estimation in Endoscopic Surgery はコメントを受け付けていません