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Discovery of Spatter Constitutive Models in Additive Manufacturing Using Machine Learning
要約 アディティブ・マニュファクチャリング（AM）は急速に発展している技術であり … 続きを読む
From Challenges and Pitfalls to Recommendations and Opportunities: Implementing Federated Learning in Healthcare
要約 統合学習は、データのプライバシーと安全性が損なわれないようにしながら、複数 … 続きを読む
The Causal-Effect Score in Data Management
要約 因果効果（Causal Effect：CE）は、観測された結果に対する変数 … 続きを読む
Satori: Reinforcement Learning with Chain-of-Action-Thought Enhances LLM Reasoning via Autoregressive Search
要約 大規模言語モデル(LLM)は、様々な領域で顕著な推論能力を示してきた。最近 … 続きを読む
Adaptive Exploration for Multi-Reward Multi-Policy Evaluation
要約 本研究では、オンライン多報酬多政策割引設定における政策評価問題を研究する。 … 続きを読む
Why human-AI relationships need socioaffective alignment
要約 人間は、我々の目標に沿い、我々のコントロール下にある安全なAIシステムを設 … 続きを読む
Trajectory Flow Matching with Applications to Clinical Time Series Modeling
要約 確率的で不規則にサンプリングされた時系列のモデリングは、特に医学をはじめと … 続きを読む
Multi-Agent Design: Optimizing Agents with Better Prompts and Topologies
要約 大規模な言語モデルは、相互に作用し協調する複数のエージェントとして採用され … 続きを読む
Flow Q-Learning
要約 本研究では、データ中の任意に複雑な行動分布をモデル化するために、表現力豊か … 続きを読む
Addressing Label Shift in Distributed Learning via Entropy Regularization
要約 我々は、マルチノード分散学習における真のリスクを最小化するという課題に取り … 続きを読む