月別アーカイブ: 2024年4月

Reinforcement Learning Problem Solving with Large Language Models

投稿日: 2024年4月30日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) には世界の広範な知識がカプセル化されており、 … 続きを読む →

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Towards Quantitative Evaluation of Explainable AI Methods for Deepfake Detection

投稿日: 2024年4月30日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、ディープフェイク検出器の決定に関する説明方法のパフォーマンス … 続きを読む →

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Universal Jailbreak Backdoors from Poisoned Human Feedback

投稿日: 2024年4月30日 作成者: jarxiv

要約 ヒューマン フィードバックからの強化学習 (RLHF) は、大規模な言語モ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.CR, cs.LG | Universal Jailbreak Backdoors from Poisoned Human Feedback はコメントを受け付けていません

Revealing the Parametric Knowledge of Language Models: A Unified Framework for Attribution Methods

投稿日: 2024年4月30日 作成者: jarxiv

要約 言語モデル (LM) は、トレーニング プロセスからパラメトリックな知識を … 続きを読む →

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An Incremental MaxSAT-based Model to Learn Interpretable and Balanced Classification Rules

投稿日: 2024年4月30日 作成者: jarxiv

要約 機械学習の分野の進歩により、正確な予測によって広範囲の問題に効果的に対処す … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.LO, I.2.4 | An Incremental MaxSAT-based Model to Learn Interpretable and Balanced Classification Rules はコメントを受け付けていません

Graph Convolutional Networks and Graph Attention Networks for Approximating Arguments Acceptability — Technical Report

投稿日: 2024年4月30日 作成者: jarxiv

要約 抽象的な議論に対して効率的な計算アプローチを提供するために、さまざまなアプ … 続きを読む →

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Solving Quantified Modal Logic Problems by Translation to Classical Logics

投稿日: 2024年4月30日 作成者: jarxiv

要約 この記事では、一次様相論理問題の QMLTP ライブラリから取得した問題に … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LO, F.4.1 | Solving Quantified Modal Logic Problems by Translation to Classical Logics はコメントを受け付けていません

Advances and Open Challenges in Federated Learning with Foundation Models

投稿日: 2024年4月30日 作成者: jarxiv

要約 Foundation Models (FM) と Federated Le … 続きを読む →

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Evolving Scientific Discovery by Unifying Data and Background Knowledge with AI Hilbert

投稿日: 2024年4月30日 作成者: jarxiv

要約 自然現象を控えめに説明し、既存の背景理論と一致する科学的公式を発見すること … 続きを読む →

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PRISM: Leveraging Prototype Patient Representations with Feature-Missing-Aware Calibration for EHR Data Sparsity Mitigation

投稿日: 2024年4月30日 作成者: jarxiv

要約 電子医療記録 (EHR) データは情報が豊富ではあるものの、多くの場合、情 … 続きを読む →

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