月別アーカイブ: 2025年2月

Poly-Autoregressive Prediction for Modeling Interactions

要約 マルチエージェント設定でエージェントの動作を予測するための簡単なフレームワ … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV | Poly-Autoregressive Prediction for Modeling Interactions はコメントを受け付けていません

Automated Capability Discovery via Model Self-Exploration

要約 基礎モデルは汎用アシスタントになり、Webスケールデータのトレーニングを通 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | Automated Capability Discovery via Model Self-Exploration はコメントを受け付けていません

SoK: A Classification for AI-driven Personalized Privacy Assistants

要約 ユーザーがプライバシー関連の意思決定を行うのを支援するために、AIテクノロ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CY | SoK: A Classification for AI-driven Personalized Privacy Assistants はコメントを受け付けていません

Next Block Prediction: Video Generation via Semi-Autoregressive Modeling

要約 Next-Token Prediction(NTP)は、自己回帰(AR)ビ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CV | Next Block Prediction: Video Generation via Semi-Autoregressive Modeling はコメントを受け付けていません

Geometry-aware RL for Manipulation of Varying Shapes and Deformable Objects

要約 さまざまなジオメトリと変形可能なオブジェクトを備えたオブジェクトを操作する … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.RO | Geometry-aware RL for Manipulation of Varying Shapes and Deformable Objects はコメントを受け付けていません

Space-Aware Instruction Tuning: Dataset and Benchmark for Guide Dog Robots Assisting the Visually Impaired

要約 盲導犬ロボットは、視覚障害のある個人のモビリティと安全性を高めるための有望 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, cs.RO | Space-Aware Instruction Tuning: Dataset and Benchmark for Guide Dog Robots Assisting the Visually Impaired はコメントを受け付けていません

MAGELLAN: Metacognitive predictions of learning progress guide autotelic LLM agents in large goal spaces

要約 オープンエンドの学習エージェントは、学習進捗(LP)を最大化するものに焦点 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI | MAGELLAN: Metacognitive predictions of learning progress guide autotelic LLM agents in large goal spaces はコメントを受け付けていません

O1 Embedder: Let Retrievers Think Before Action

要約 大規模な言語モデル(LLMS)の成長力は、人々が情報にアクセスし、利用する … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL | O1 Embedder: Let Retrievers Think Before Action はコメントを受け付けていません

GATEAU: Selecting Influential Samples for Long Context Alignment

要約 非常に長いコンテキストで命令を処理するために大きな言語モデルを調整すること … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | GATEAU: Selecting Influential Samples for Long Context Alignment はコメントを受け付けていません

Auto-Drafting Police Reports from Noisy ASR Outputs: A Trust-Centered LLM Approach

要約 法律の信頼を促進することと、役員と民間人の両方の権利を保護することとの微妙 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL | Auto-Drafting Police Reports from Noisy ASR Outputs: A Trust-Centered LLM Approach はコメントを受け付けていません