-
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: 2025年1月
NExtLong: Toward Effective Long-Context Training without Long Documents
要約 拡張コンテキスト ウィンドウを備えた大規模言語モデル (LLM) は大幅に … 続きを読む
LLMs as Repositories of Factual Knowledge: Limitations and Solutions
要約 LLM の知識源は、さまざまなタイムスタンプでさまざまなメディア タイプ … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
LLMs as Repositories of Factual Knowledge: Limitations and Solutions はコメントを受け付けていません
Regularization, Semi-supervision, and Supervision for a Plausible Attention-Based Explanation
要約 アテンション メカニズムは、自然言語処理のための機械学習における最近の進歩 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
Regularization, Semi-supervision, and Supervision for a Plausible Attention-Based Explanation はコメントを受け付けていません
Not all tokens are created equal: Perplexity Attention Weighted Networks for AI generated text detection
要約 大規模言語モデル (LLM) の急速な進歩により、一貫性があり文脈に関連し … 続きを読む
Generating Diverse Q&A Benchmarks for RAG Evaluation with DataMorgana
要約 特にドメイン固有のコンテキストでの検索拡張生成 (RAG) システムを評価 … 続きを読む
Generation of Standardized E-Learning Contents from Digital Medical Collections
要約 この論文では、既存のオンライン医学コレクションで利用可能な膨大な量の医学知 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
Generation of Standardized E-Learning Contents from Digital Medical Collections はコメントを受け付けていません
CHAIR — Classifier of Hallucination as Improver
要約 この研究では、すべてのトークンの各層からの内部ログを分析することによって幻 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
CHAIR — Classifier of Hallucination as Improver はコメントを受け付けていません
Adaptive Retrieval Without Self-Knowledge? Bringing Uncertainty Back Home
要約 検索拡張生成 (RAG) は、質問応答 (QA) の正確性を向上させ、大規 … 続きを読む
ACEBench: Who Wins the Match Point in Tool Learning?
要約 大規模言語モデル (LLM) は、特に複雑な問題を効果的に解決するさまざま … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
ACEBench: Who Wins the Match Point in Tool Learning? はコメントを受け付けていません
WisdomBot: Tuning Large Language Models with Artificial Intelligence Knowledge
要約 大規模言語モデル (LLM) は、自然言語処理 (NLP) の強力なツール … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
WisdomBot: Tuning Large Language Models with Artificial Intelligence Knowledge はコメントを受け付けていません