月別アーカイブ: 2024年1月

Automated Distractor and Feedback Generation for Math Multiple-choice Questions via In-context Learning

投稿日: 2024年1月12日 作成者: jarxiv

要約 多肢選択問題 (MCQ) は、管理、採点が簡単で、信頼できる評価形式である … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL | Automated Distractor and Feedback Generation for Math Multiple-choice Questions via In-context Learning はコメントを受け付けていません

Towards Goal-Oriented Agents for Evolving Problems Observed via Conversation

投稿日: 2024年1月12日 作成者: jarxiv

要約 この研究の目的は、チャットボットが直接観察できない問題についてユーザーと会 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | Towards Goal-Oriented Agents for Evolving Problems Observed via Conversation はコメントを受け付けていません

Revisiting Silhouette: From Micro to Macro Aggregation

投稿日: 2024年1月12日 作成者: jarxiv

要約 シルエット係数は、データ ポイントごとのスコアを生成し、クラスタリング割り … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | Revisiting Silhouette: From Micro to Macro Aggregation はコメントを受け付けていません

Decoding AI’s Nudge: A Unified Framework to Predict Human Behavior in AI-assisted Decision Making

投稿日: 2024年1月12日 作成者: jarxiv

要約 AI ベースの意思決定支援の急速な発展に伴い、さまざまな形の AI 支援が … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.HC | Decoding AI’s Nudge: A Unified Framework to Predict Human Behavior in AI-assisted Decision Making はコメントを受け付けていません

Pushing the Pareto front of band gap and permittivity: ML-guided search for dielectric materials

投稿日: 2024年1月12日 作成者: jarxiv

要約 高誘電率の材料は外部電場下で容易に分極するため、多くの現代の電子デバイスで … 続きを読む →

カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.AI, cs.LG, physics.chem-ph | Pushing the Pareto front of band gap and permittivity: ML-guided search for dielectric materials はコメントを受け付けていません

Inferring Intentions to Speak Using Accelerometer Data In-the-Wild

投稿日: 2024年1月12日 作成者: jarxiv

要約 人間には、他の人が何か言いたいことがあるとき、それを認識する優れた自然な直 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.HC, cs.LG, I.2.6 | Inferring Intentions to Speak Using Accelerometer Data In-the-Wild はコメントを受け付けていません

DebugBench: Evaluating Debugging Capability of Large Language Models

投稿日: 2024年1月12日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) は、優れたコーディング能力を実証しています。 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.SE | DebugBench: Evaluating Debugging Capability of Large Language Models はコメントを受け付けていません

Long-term Safe Reinforcement Learning with Binary Feedback

投稿日: 2024年1月12日 作成者: jarxiv

要約 安全性は、実際の問題に強化学習 (RL) を適用するために不可欠な要件です … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.RO | Long-term Safe Reinforcement Learning with Binary Feedback はコメントを受け付けていません

Scale-Dropout: Estimating Uncertainty in Deep Neural Networks Using Stochastic Scale

投稿日: 2024年1月12日 作成者: jarxiv

要約 ニューラル ネットワーク (NN) における不確実性の推定は、特に安全性が … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.ET, cs.LG | Scale-Dropout: Estimating Uncertainty in Deep Neural Networks Using Stochastic Scale はコメントを受け付けていません

Scalable Hierarchical Over-the-Air Federated Learning

投稿日: 2024年1月12日 作成者: jarxiv

要約 ワイヤレス ネットワーク上で階層型フェデレーション ラーニングを実装する場 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.IT, cs.LG, math.IT | Scalable Hierarchical Over-the-Air Federated Learning はコメントを受け付けていません