-
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8月
The Role of Functional Muscle Networks in Improving Hand Gesture Perception for Human-Machine Interfaces
要約 正確なハンドジェスチャ認識モデルの開発は、さまざまなロボット応用にとって重 … 続きを読む
Evaluating and Enhancing LLMs Agent based on Theory of Mind in Guandan: A Multi-Player Cooperative Game under Imperfect Information
要約 大規模言語モデル (LLM) は、不完全な情報を含む単純なゲームを処理し、 … 続きを読む
Bridging Smoothness and Approximation: Theoretical Insights into Over-Smoothing in Graph Neural Networks
要約 この論文では、グラフ上で定義された関数の近似理論を検討します。 私たちの研 … 続きを読む
Be More Real: Travel Diary Generation Using LLM Agents and Individual Profiles
要約 人間のモビリティは、交通渋滞、エネルギー消費、公衆衛生などの社会問題と密接 … 続きを読む
Clustering and Mining Accented Speech for Inclusive and Fair Speech Recognition
要約 最新の自動音声認識 (ASR) システムは通常、数万時間以上の音声データに … 続きを読む
Leveraging the Power of LLMs: A Fine-Tuning Approach for High-Quality Aspect-Based Summarization
要約 デジタル情報の量は増え続けるため、ユーザーが長い文書から重要な洞察を抽出す … 続きを読む
Predicting and Understanding Human Action Decisions: Insights from Large Language Models and Cognitive Instance-Based Learning
要約 大規模言語モデル (LLM) は、言語翻訳から複雑な推論に至るまで、さまざ … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI
Predicting and Understanding Human Action Decisions: Insights from Large Language Models and Cognitive Instance-Based Learning はコメントを受け付けていません
Progressively Selective Label Enhancement for Language Model Alignment
要約 大規模言語モデルは、さまざまな言語タスクにおいて優れた機能を実証しています … 続きを読む
Backward explanations via redefinition of predicates
要約 History eXplanation based on Predicat … 続きを読む