月別アーカイブ: 2024年8月

Stable Audio Open

要約 オープン生成モデルはコミュニティにとって非常に重要であり、微調整が可能であ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.SD, eess.AS | Stable Audio Open はコメントを受け付けていません

Artificial Intelligence Approaches for Energy Efficiency: A Review

要約 国連は持続可能な開発目標を設定しており、この文書では第 7 目標 (手頃な … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI | Artificial Intelligence Approaches for Energy Efficiency: A Review はコメントを受け付けていません

ParLS-PBO: A Parallel Local Search Solver for Pseudo Boolean Optimization

要約 多くの最適化問題に広く適用される手法として、最近、局所探索が擬似ブール最適 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI | ParLS-PBO: A Parallel Local Search Solver for Pseudo Boolean Optimization はコメントを受け付けていません

HGOE: Hybrid External and Internal Graph Outlier Exposure for Graph Out-of-Distribution Detection

要約 ディープ グラフ ラーニングの進歩に伴い、グラフ データの分布外 (OOD … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | HGOE: Hybrid External and Internal Graph Outlier Exposure for Graph Out-of-Distribution Detection はコメントを受け付けていません

Process Mining Embeddings: Learning Vector Representations for Petri Nets

要約 プロセス マイニングは、現実世界のビジネス プロセスを発見、分析、最適化す … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI | Process Mining Embeddings: Learning Vector Representations for Petri Nets はコメントを受け付けていません

MoMa: Efficient Early-Fusion Pre-training with Mixture of Modality-Aware Experts

要約 混合モーダルの初期融合言語モデルを事前トレーニングするために設計された、新 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | MoMa: Efficient Early-Fusion Pre-training with Mixture of Modality-Aware Experts はコメントを受け付けていません

Tulip Agent — Enabling LLM-Based Agents to Solve Tasks Using Large Tool Libraries

要約 チューリップ エージェントは、潜在的に多数のツールを含むツール ライブラリ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.RO, H.3.3 | Tulip Agent — Enabling LLM-Based Agents to Solve Tasks Using Large Tool Libraries はコメントを受け付けていません

Large Language Monkeys: Scaling Inference Compute with Repeated Sampling

要約 言語モデルのトレーニングに使用されるコンピューティング量をスケーリングする … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | Large Language Monkeys: Scaling Inference Compute with Repeated Sampling はコメントを受け付けていません

Safetywashing: Do AI Safety Benchmarks Actually Measure Safety Progress?

要約 人工知能システムがより強力になるにつれて、新たなリスクや将来のリスクに対処 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.CY, cs.LG | Safetywashing: Do AI Safety Benchmarks Actually Measure Safety Progress? はコメントを受け付けていません

Enhancing Interpretability of Vertebrae Fracture Grading using Human-interpretable Prototypes

要約 椎骨骨折の等級付けは椎骨骨折の重症度を分類します。これは医療画像処理におい … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CV | Enhancing Interpretability of Vertebrae Fracture Grading using Human-interpretable Prototypes はコメントを受け付けていません