-
最近の投稿
- High-Dimensional Independence Testing via Maximum and Average Distance Correlations
- Online Adaptation of Terrain-Aware Dynamics for Planning in Unstructured Environments
- ‘Don’t Do That!’: Guiding Embodied Systems through Large Language Model-based Constraint Generation
- SGN-CIRL: Scene Graph-based Navigation with Curriculum, Imitation, and Reinforcement Learning
- Olfactory Inertial Odometry: Sensor Calibration and Drift Compensation
-
最近のコメント
表示できるコメントはありません。 cs.AI (39257) cs.CL (29715) cs.CV (44646) cs.HC (2989) cs.LG (44172) cs.RO (23444) cs.SY (3577) eess.IV (5131) eess.SY (3569) stat.ML (5744)
月別アーカイブ: 2024年12月
Efficiently Serving LLM Reasoning Programs with Certaindex
要約 大規模言語モデル (LLM) の急速な進化により、数学的問題解決、コード生 … 続きを読む
Plug-and-Play Training Framework for Preference Optimization
要約 最近、DPO などのプリファレンス最適化手法により、対話や質問応答を含む幅 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
Plug-and-Play Training Framework for Preference Optimization はコメントを受け付けていません
A Comprehensive Survey of Large Language Models and Multimodal Large Language Models in Medicine
要約 ChatGPT と GPT-4 のリリース以来、大規模言語モデル (LLM … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
A Comprehensive Survey of Large Language Models and Multimodal Large Language Models in Medicine はコメントを受け付けていません
MapQaTor: A System for Efficient Annotation of Map Query Datasets
要約 Google マップ、Apple マップ、オープンストリート マップなどの … 続きを読む
CodeIP: A Grammar-Guided Multi-Bit Watermark for Large Language Models of Code
要約 大規模言語モデル (LLM) は、コード生成において目覚ましい進歩を遂げま … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
CodeIP: A Grammar-Guided Multi-Bit Watermark for Large Language Models of Code はコメントを受け付けていません
GePBench: Evaluating Fundamental Geometric Perception for Multimodal Large Language Models
要約 マルチモーダル大規模言語モデル (MLLM) は、視覚的理解と言語的理解を … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
GePBench: Evaluating Fundamental Geometric Perception for Multimodal Large Language Models はコメントを受け付けていません
Efficient Multi-Task Inferencing with a Shared Backbone and Lightweight Task-Specific Adapters for Automatic Scoring
要約 教育における人工知能 (AI) の統合には、パフォーマンス、適応性、コスト … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
Efficient Multi-Task Inferencing with a Shared Backbone and Lightweight Task-Specific Adapters for Automatic Scoring はコメントを受け付けていません
LLM Distillation for Efficient Few-Shot Multiple Choice Question Answering
要約 多肢選択質問応答 (MCQA) は、医療、法律、教育など、多くの実世界のア … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
LLM Distillation for Efficient Few-Shot Multiple Choice Question Answering はコメントを受け付けていません
Training Software Engineering Agents and Verifiers with SWE-Gym
要約 実世界のソフトウェア エンジニアリング (SWE) エージェントをトレーニ … 続きを読む