-
最近の投稿
- Deploying Ten Thousand Robots: Scalable Imitation Learning for Lifelong Multi-Agent Path Finding
- Learning State Conditioned Linear Mappings for Low-Dimensional Control of Robotic Manipulators
- TALE-teller: Tendon-Actuated Linked Element Robotic Testbed for Investigating Tail Functions
- MEReQ: Max-Ent Residual-Q Inverse RL for Sample-Efficient Alignment from Intervention
- Denoising Diffusion Planner: Learning Complex Paths from Low-Quality Demonstrations
-
最近のコメント
表示できるコメントはありません。 cs.AI (28808) cs.CL (21775) cs.CR (2248) cs.CV (35383) cs.LG (33590) cs.RO (16670) cs.SY (2564) eess.IV (4318) eess.SY (2558) stat.ML (4504)
月別アーカイブ: 2024年6月
Linear Transformers with Learnable Kernel Functions are Better In-Context Models
要約 言語モデル (LM) の二次二次アーキテクチャのフロンティアを前進させるこ … 続きを読む
MCTS: A Multi-Reference Chinese Text Simplification Dataset
要約 テキストの簡略化は、書き換え変換を適用することでテキストを理解しやすくする … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
MCTS: A Multi-Reference Chinese Text Simplification Dataset はコメントを受け付けていません
Interpretability Illusions in the Generalization of Simplified Models
要約 深層学習システムを研究する一般的な方法は、単純化されたモデル表現を使用する … 続きを読む
Uncertainty Estimation on Sequential Labeling via Uncertainty Transmission
要約 逐次ラベル付けは、固有表現認識 (NER) など、シーケンス内の各トークン … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
Uncertainty Estimation on Sequential Labeling via Uncertainty Transmission はコメントを受け付けていません
LLM-based Rewriting of Inappropriate Argumentation using Reinforcement Learning from Machine Feedback
要約 オンラインでの議論が礼儀正しく生産的であることを保証することは、ソーシャル … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
LLM-based Rewriting of Inappropriate Argumentation using Reinforcement Learning from Machine Feedback はコメントを受け付けていません
Entity Matching using Large Language Models
要約 エンティティ マッチングは、2 つのエンティティの説明が同じ現実世界のエン … 続きを読む
FollowBench: A Multi-level Fine-grained Constraints Following Benchmark for Large Language Models
要約 指示に従う能力は、大規模言語モデル (LLM) が現実世界のさまざまなアプ … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
FollowBench: A Multi-level Fine-grained Constraints Following Benchmark for Large Language Models はコメントを受け付けていません
Learning to Edit: Aligning LLMs with Knowledge Editing
要約 他の入力全体のパフォーマンスに悪影響を与えることなく、大規模言語モデル ( … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
Learning to Edit: Aligning LLMs with Knowledge Editing はコメントを受け付けていません
Demonstrating Mutual Reinforcement Effect through Information Flow
要約 相互強化効果 (MRE) は、テキスト分類タスクにおける単語レベルの分類と … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
Demonstrating Mutual Reinforcement Effect through Information Flow はコメントを受け付けていません
CR-UTP: Certified Robustness against Universal Text Perturbations on Large Language Models
要約 言語モデルによって行われるすべての予測の安定性を確保することが不可欠です。 … 続きを読む