月別アーカイブ: 2025年2月

LaTIM: Measuring Latent Token-to-Token Interactions in Mamba Models

要約 MAMBAなどの状態空間モデル(SSM)は、長いコンテキストシーケンスモデ … 続きを読む

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ProjectTest: A Project-level LLM Unit Test Generation Benchmark and Impact of Error Fixing Mechanisms

要約 ユニットテストの生成は、LLMSの有望で重要なユースケースになっています。 … 続きを読む

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Machine-generated text detection prevents language model collapse

要約 大規模な言語モデル(LLM)がますます普及するにつれて、生成された出力がW … 続きを読む

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Adapting Large Language Models for Character-based Augmentative and Alternative Communication

要約 拡張および代替コミュニケーション(AAC)のユーザーは、文字言語モデルを使 … 続きを読む

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Privacy Ripple Effects from Adding or Removing Personal Information in Language Model Training

要約 個人を特定できる情報(PII)の繊細な性質により、その所有者は、その包含を … 続きを読む

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PIP-KAG: Mitigating Knowledge Conflicts in Knowledge-Augmented Generation via Parametric Pruning

要約 知識総生成(KAG)は、外部の知識を統合することにより、大規模な言語モデル … 続きを読む

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Zweistein: A Dynamic Programming Evaluation Function for Einstein Würfelt Nicht!

要約 このペーパーでは、アインシュタインw \ ‘urfelt ni … 続きを読む

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Flow of Reasoning:Training LLMs for Divergent Problem Solving with Minimal Examples

要約 特定の問題に対する多様なソリューションを生成する能力は、人間の創造性の特徴 … 続きを読む

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PP-MARL: Efficient Privacy-Preserving Multi-Agent Reinforcement Learning for Cooperative Intelligence in Communications

要約 Cooperative Intelligence(CI)は、複数のデバイス … 続きを読む

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DistRL: An Asynchronous Distributed Reinforcement Learning Framework for On-Device Control Agents

要約 特にモバイルデバイスでのデバイス制御エージェントは、ユーザーの要求を満たす … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.DC, cs.LG, cs.SY, eess.SY | DistRL: An Asynchronous Distributed Reinforcement Learning Framework for On-Device Control Agents はコメントを受け付けていません