月別アーカイブ: 2025年1月

Large Language Models for cross-language code clone detection

要約 現代のソフトウェア開発に複数のプログラミング言語が関与していることにより、 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.SE | Large Language Models for cross-language code clone detection はコメントを受け付けていません

Adversarial Vulnerabilities in Large Language Models for Time Series Forecasting

要約 大規模な言語モデル(LLM)は最近、時系列予測の分野で重要な可能性を実証し … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.CR, cs.LG | Adversarial Vulnerabilities in Large Language Models for Time Series Forecasting はコメントを受け付けていません

Decictor: Towards Evaluating the Robustness of Decision-Making in Autonomous Driving Systems

要約 自律運転システム(ADS)テストは、広告開発において重要であり、現在の主な … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.NE, cs.RO, cs.SE | Decictor: Towards Evaluating the Robustness of Decision-Making in Autonomous Driving Systems はコメントを受け付けていません

COS(M+O)S: Curiosity and RL-Enhanced MCTS for Exploring Story Space via Language Models

要約 COS(M+O)Sは、可能なストーリー拡張の広大な空間を体系的に調査するオ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | COS(M+O)S: Curiosity and RL-Enhanced MCTS for Exploring Story Space via Language Models はコメントを受け付けていません

Preferences Evolve And So Should Your Bandits: Bandits with Evolving States for Online Platforms

要約 私たちは、盗賊のフィードバックを使用して学習するためのモデルを提案しますが … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.GT, cs.LG | Preferences Evolve And So Should Your Bandits: Bandits with Evolving States for Online Platforms はコメントを受け付けていません

Histoires Morales: A French Dataset for Assessing Moral Alignment

要約 言語モデルを人間の価値観で調整することは、特に日常生活により統合されるよう … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | Histoires Morales: A French Dataset for Assessing Moral Alignment はコメントを受け付けていません

Abstract Operations Research Modeling Using Natural Language Inputs

要約 オペレーションリサーチ(または)は数学モデルを使用して意思決定を強化します … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.HC | Abstract Operations Research Modeling Using Natural Language Inputs はコメントを受け付けていません

FactCG: Enhancing Fact Checkers with Graph-Based Multi-Hop Data

要約 大規模な言語モデル(LLM)の幻覚を検出するための根拠のある事実性分類モデ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | FactCG: Enhancing Fact Checkers with Graph-Based Multi-Hop Data はコメントを受け付けていません

AxBench: Steering LLMs? Even Simple Baselines Outperform Sparse Autoencoders

要約 言語モデルの出力の細かいステアリングは、安全性と信頼性に不可欠です。 これ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG, I.2.7 | AxBench: Steering LLMs? Even Simple Baselines Outperform Sparse Autoencoders はコメントを受け付けていません

Three-Dimensional Diffusion-Weighted Multi-Slab MRI With Slice Profile Compensation Using Deep Energy Model

要約 3次元(3D)マルチスラブ獲得は、最高の信号対雑音比(SNR)効率を達成す … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, eess.IV, physics.med-ph | Three-Dimensional Diffusion-Weighted Multi-Slab MRI With Slice Profile Compensation Using Deep Energy Model はコメントを受け付けていません