月別アーカイブ: 2025年4月

Studying the Interplay Between the Actor and Critic Representations in Reinforcement Learning

要約 高次元観測の流れから関連情報を抽出することは、深い強化学習エージェントにと … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | Studying the Interplay Between the Actor and Critic Representations in Reinforcement Learning はコメントを受け付けていません

Output Constraints as Attack Surface: Exploiting Structured Generation to Bypass LLM Safety Mechanisms

要約 コンテンツの警告:このホワイトペーパーには、読者にとって不快なLLMSによ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CR | Output Constraints as Attack Surface: Exploiting Structured Generation to Bypass LLM Safety Mechanisms はコメントを受け付けていません

Agent-Based Simulations of Online Political Discussions: A Case Study on Elections in Germany

要約 ソーシャルメディアプラットフォームでのユーザーエンゲージメントは、歴史的な … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CY | Agent-Based Simulations of Online Political Discussions: A Case Study on Elections in Germany はコメントを受け付けていません

All You Need is Sally-Anne: ToM in AI Strongly Supported After Surpassing Tests for 3-Year-Olds

要約 心の理論(トム)は人間の認知の特徴であり、個人が他人の信念と意図について推 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI | All You Need is Sally-Anne: ToM in AI Strongly Supported After Surpassing Tests for 3-Year-Olds はコメントを受け付けていません

PAARS: Persona Aligned Agentic Retail Shoppers

要約 eコマースでは、コストと遅い可能性のある意思決定のために行動データが収集さ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.MA | PAARS: Persona Aligned Agentic Retail Shoppers はコメントを受け付けていません

What, How, Where, and How Well? A Survey on Test-Time Scaling in Large Language Models

要約 「テスト時間コンピューティング」とも呼ばれるテスト時間スケーリング(TTS … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | What, How, Where, and How Well? A Survey on Test-Time Scaling in Large Language Models はコメントを受け付けていません

Spatio-temporal Prediction of Fine-Grained Origin-Destination Matrices with Applications in Ridesharing

要約 ネットワークベースの旅行者の要求の正確な空間的予測は、ライドシェアリングプ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, stat.ML | Spatio-temporal Prediction of Fine-Grained Origin-Destination Matrices with Applications in Ridesharing はコメントを受け付けていません

Inductive Moment Matching

要約 拡散モデルとフローマッチングは、高品質のサンプルを生成しますが、推論では遅 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, stat.ML | Inductive Moment Matching はコメントを受け付けていません

CASTLE: Benchmarking Dataset for Static Code Analyzers and LLMs towards CWE Detection

要約 特に重要なソフトウェアコンポーネントでは、ソースコードの脆弱性を特定するこ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CR, cs.SE | CASTLE: Benchmarking Dataset for Static Code Analyzers and LLMs towards CWE Detection はコメントを受け付けていません

New Statistical Framework for Extreme Error Probability in High-Stakes Domains for Reliable Machine Learning

要約 機械学習はハイステークスドメインでは不可欠ですが、従来の検証方法は、極端な … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, stat.ME, stat.ML | New Statistical Framework for Extreme Error Probability in High-Stakes Domains for Reliable Machine Learning はコメントを受け付けていません