-
最近の投稿
- FEAST: A Flexible Mealtime-Assistance System Towards In-the-Wild Personalization
- Time-Optimized Safe Navigation in Unstructured Environments through Learning Based Depth Completion
- Advances in Compliance Detection: Novel Models Using Vision-Based Tactile Sensors
- Mass-Adaptive Admittance Control for Robotic Manipulators
- DreamGen: Unlocking Generalization in Robot Learning through Video World Models
-
最近のコメント
表示できるコメントはありません。 cs.AI (39879) cs.CL (30187) cs.CV (45175) cs.HC (3051) cs.LG (44808) cs.RO (23879) cs.SY (3632) eess.IV (5170) eess.SY (3624) stat.ML (5830)
月別アーカイブ: 2024年4月
A Dataset for Physical and Abstract Plausibility and Sources of Human Disagreement
要約 私たちは、英語での出来事の物理的および抽象的な妥当性を示す新しいデータセッ … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
A Dataset for Physical and Abstract Plausibility and Sources of Human Disagreement はコメントを受け付けていません
Teaching Llama a New Language Through Cross-Lingual Knowledge Transfer
要約 この論文では、特にエストニア語に焦点を当てて、事前トレーニングされた大規模 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
Teaching Llama a New Language Through Cross-Lingual Knowledge Transfer はコメントを受け付けていません
VoicePilot: Harnessing LLMs as Speech Interfaces for Physically Assistive Robots
要約 身体支援ロボットは、運動障害やその他の障害を持ち、日常生活の活動を完了でき … 続きを読む
Assessing the quality of information extraction
要約 大規模言語モデルの進歩により、非構造化および半構造化データ ソースからの情 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
Assessing the quality of information extraction はコメントを受け付けていません
Improving Factual Accuracy of Neural Table-to-Text Output by Addressing Input Problems in ToTTo
要約 ニューラルの表からテキストへのモデルは幻覚を起こす傾向があり、事実上の誤り … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
Improving Factual Accuracy of Neural Table-to-Text Output by Addressing Input Problems in ToTTo はコメントを受け付けていません
BEAR: A Unified Framework for Evaluating Relational Knowledge in Causal and Masked Language Models
要約 知識探索では、言語モデル (LM) が事前トレーニング中にリレーショナル知 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
BEAR: A Unified Framework for Evaluating Relational Knowledge in Causal and Masked Language Models はコメントを受け付けていません
Dwell in the Beginning: How Language Models Embed Long Documents for Dense Retrieval
要約 この研究では、特に Web ドキュメント検索のコンテキストにおいて、テキス … 続きを読む
AnnoLLM: Making Large Language Models to Be Better Crowdsourced Annotators
要約 多くの自然言語処理 (NLP) タスクは、ラベル付きデータに依存して、高い … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
AnnoLLM: Making Large Language Models to Be Better Crowdsourced Annotators はコメントを受け付けていません
Do Sentence Transformers Learn Quasi-Geospatial Concepts from General Text?
要約 文トランスフォーマーは、セマンティック検索を実行するために設計された言語モ … 続きを読む
LatticeGen: A Cooperative Framework which Hides Generated Text in a Lattice for Privacy-Aware Generation on Cloud
要約 クラウド上の大規模言語モデル (LLM) によるプロンプト生成という現在の … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
LatticeGen: A Cooperative Framework which Hides Generated Text in a Lattice for Privacy-Aware Generation on Cloud はコメントを受け付けていません