月別アーカイブ: 2024年1月

Fairness under Covariate Shift: Improving Fairness-Accuracy tradeoff with few Unlabeled Test Samples

投稿日: 2024年1月9日 作成者: jarxiv

要約 テスト データの共変量シフトは、モデルの精度と公平性の両方のパフォーマンス … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | Fairness under Covariate Shift: Improving Fairness-Accuracy tradeoff with few Unlabeled Test Samples はコメントを受け付けていません

LLM Powered Sim-to-real Transfer for Traffic Signal Control

投稿日: 2024年1月9日 作成者: jarxiv

要約 効率的な輸送を提供し、渋滞の無駄を軽減することを目的として、交通信号制御 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, H.4.0 | LLM Powered Sim-to-real Transfer for Traffic Signal Control 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9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

LEXTREME: A Multi-Lingual and Multi-Task Benchmark for the Legal Domain

投稿日: 2024年1月9日 作成者: jarxiv

要約 最近、変圧器アーキテクチャに関する驚異的な進歩により、法律 NLP 分野は … 続きを読む →

カテゴリー: 68T50, cs.AI, cs.CL, cs.LG, I.2 | LEXTREME: A Multi-Lingual and Multi-Task Benchmark for the Legal Domain はコメントを受け付けていません

TeleChat Technical Report

投稿日: 2024年1月9日 作成者: jarxiv

要約 この技術レポートでは、30 億、70 億、120 億のパラメータを持つ大規 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, I.2.7 | TeleChat Technical Report はコメントを受け付けていません

Compression, Generalization and Learning

投稿日: 2024年1月9日 作成者: jarxiv

要約 圧縮関数は、その情報内容を保持しながら、観測セットを縮小サイズのサブセット … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | Compression, Generalization and Learning はコメントを受け付けていません

Higher-Order DeepTrails: Unified Approach to *Trails

投稿日: 2024年1月9日 作成者: jarxiv

要約 人間の行動を分析、理解、説明することは、Web ブラウジングや交通ナビゲー … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | Higher-Order DeepTrails: Unified Approach to *Trails はコメントを受け付けていません

Boldly Going Where No Benchmark Has Gone Before: Exposing Bias and Shortcomings in Code Generation Evaluation

投稿日: 2024年1月9日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) を使用した人間の記述からのコード生成の人気が … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | Boldly Going Where No Benchmark Has Gone Before: Exposing Bias and Shortcomings in Code Generation Evaluation はコメントを受け付けていません

The Compute Divide in Machine Learning: A Threat to Academic Contribution and Scrutiny?

投稿日: 2024年1月9日 作成者: jarxiv

要約 産業用と学術用の AI 研究室がコンピューティング リソースを使用する範囲 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CY | The Compute Divide in Machine Learning: A Threat to Academic Contribution and Scrutiny? はコメントを受け付けていません

Inverse Reinforcement Learning with Sub-optimal Experts

投稿日: 2024年1月9日 作成者: jarxiv

要約 逆強化学習 (IRL) 技術は、根底にある未知のタスクにおいて最適に動作す … 続きを読む →

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