月別アーカイブ: 2025年2月

QuantMoE-Bench: Examining Post-Training Quantization for Mixture-of-Experts

投稿日: 2025年2月26日 作成者: jarxiv

要約 混合物（MOE）は、大規模な言語モデルの学習能力を拡大する有望な方法です。 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | QuantMoE-Bench: Examining Post-Training Quantization for Mixture-of-Experts はコメントを受け付けていません

ToMCAT: Theory-of-Mind for Cooperative Agents in Teams via Multiagent Diffusion Policies

投稿日: 2025年2月26日 作成者: jarxiv

要約 このペーパーでは、Tomcat（チームの協同エージェントの理論の理論）を紹 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.MA | ToMCAT: Theory-of-Mind for Cooperative Agents in Teams via Multiagent Diffusion Policies はコメントを受け付けていません

MAPoRL: Multi-Agent Post-Co-Training for Collaborative Large Language Models with Reinforcement Learning

投稿日: 2025年2月26日 作成者: jarxiv

要約 複数の大規模な言語モデル（LLM）を活用して、共同のマルチエージェントワー … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI | MAPoRL: Multi-Agent Post-Co-Training for Collaborative Large Language Models with Reinforcement Learning はコメントを受け付けていません

Disambiguate First Parse Later: Generating Interpretations for Ambiguity Resolution in Semantic Parsing

投稿日: 2025年2月26日 作成者: jarxiv

要約 あいまいさと特別な除外の処理は、特にテキストからSQLのセマンティック解析 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | Disambiguate First Parse Later: Generating Interpretations for Ambiguity Resolution in Semantic Parsing はコメントを受け付けていません

Windowed MAPF with Completeness Guarantees

投稿日: 2025年2月26日 作成者: jarxiv

要約 従来のマルチエージェントパスファインディング（MAPF）メソッドは、衝突が … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.MA, cs.RO | Windowed MAPF with Completeness Guarantees はコメントを受け付けていません

SWE-RL: Advancing LLM Reasoning via Reinforcement Learning on Open Software Evolution

投稿日: 2025年2月26日 作成者: jarxiv

要約 最近のDeepSeek-R1リリースは、大規模な言語モデル（LLMS）の一 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.SE | SWE-RL: Advancing LLM Reasoning via Reinforcement Learning on Open Software Evolution はコメントを受け付けていません

FRIDA to the Rescue! Analyzing Synthetic Data Effectiveness in Object-Based Common Sense Reasoning for Disaster Response

投稿日: 2025年2月26日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLM）には、実質的な常識推論の可能性があります。 た … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | FRIDA to the Rescue! Analyzing Synthetic Data Effectiveness in Object-Based Common Sense Reasoning for Disaster Response はコメントを受け付けていません

Scalable Equilibrium Sampling with Sequential Boltzmann Generators

投稿日: 2025年2月26日 作成者: jarxiv

要約 熱力学的平衡における分子状態のスケーラブルなサンプリングは、統計物理学にお … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | Scalable Equilibrium Sampling with Sequential Boltzmann Generators はコメントを受け付けていません

SpargeAttn: Accurate Sparse Attention Accelerating Any Model Inference

投稿日: 2025年2月26日 作成者: jarxiv

要約 大規模なモデルには、二次時間の複雑さがあるため、効率的な注意実装が不可欠で … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.LG, cs.PF | SpargeAttn: Accurate Sparse Attention Accelerating Any Model Inference はコメントを受け付けていません

LightFC-X: Lightweight Convolutional Tracker for RGB-X Tracking

投稿日: 2025年2月26日 作成者: jarxiv

要約 マルチモーダルトラッキングの大きな進歩にもかかわらず、これらのトラッカーは … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CV | LightFC-X: Lightweight Convolutional Tracker for RGB-X Tracking はコメントを受け付けていません