月別アーカイブ: 2024年6月

A Question-centric Multi-experts Contrastive Learning Framework for Improving the Accuracy and Interpretability of Deep Sequential Knowledge Tracing Models

要約 知識追跡 (KT) は、過去の学習プロセスを分析することで生徒の将来の成績 … 続きを読む

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Low-Rank Quantization-Aware Training for LLMs

要約 大規模言語モデル (LLM) は遍在していますが、計算量とメモリの需要が増 … 続きを読む

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Fair Streaming Feature Selection

要約 ストリーミング特徴選択技術は、継続的に更新される情報から最も関連性の高い属 … 続きを読む

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FVEL: Interactive Formal Verification Environment with Large Language Models via Theorem Proving

要約 形式検証 (FV) は、進化する大規模言語モデル (LLM) による現在の … 続きを読む

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SynDARin: Synthesising Datasets for Automated Reasoning in Low-Resource Languages

要約 質問応答 (QA) データセットは、大規模言語モデル (LLM) 機能の開 … 続きを読む

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Robust $Q$-learning Algorithm for Markov Decision Processes under Wasserstein Uncertainty

要約 我々は、分布的に堅牢なマルコフ決定問題を解決するために調整された新しい $ … 続きを読む

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Control when confidence is costly

要約 私たちは、推論の計算コストを考慮したバージョンの確率的制御を開発します。 … 続きを読む

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Physics-aware Machine Learning Revolutionizes Scientific Paradigm for Machine Learning and Process-based Hydrology

要約 正確な水文理解と水循環予測は、特に人為的気候変動の動的な影響下で、水資源の … 続きを読む

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Graph Representation Learning Strategies for Omics Data: A Case Study on Parkinson’s Disease

要約 オミクスデータ分析は複雑な疾患を研究するために不可欠ですが、その高次元性と … 続きを読む

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The Importance of Directional Feedback for LLM-based Optimizers

要約 私たちは、自然言語と数値フィードバックを使用してテキスト空間での最大化問題 … 続きを読む

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