月別アーカイブ: 2025年5月

Keyed Chaotic Tensor Transformations for Secure And Attributable Neural Inference

要約 この作業では、重要なカオス動的変換に基づいて、安全でプライバシーを提供する … 続きを読む

カテゴリー: 37N25, 68T05, 94A60, cs.AI, cs.CR, D.4.6 | コメントする

Active Layer-Contrastive Decoding Reduces Hallucination in Large Language Model Generation

要約 最近のデコード方法は、大規模な言語モデル〜(LLMS)の事実を改善します。 … 続きを読む

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Fortune: Formula-Driven Reinforcement Learning for Symbolic Table Reasoning in Language Models

要約 テーブルは、データを整理および分析するための基本的な構造であり、インテリジ … 続きを読む

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SLiM: One-shot Quantization and Sparsity with Low-rank Approximation for LLM Weight Compression

要約 LLMの従来のモデル圧縮技術は、高いメモリ消費と遅い推論の課題に対処します … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.PF | コメントする

GSO: Challenging Software Optimization Tasks for Evaluating SWE-Agents

要約 高性能ソフトウェアの開発は、専門的な専門知識を必要とする複雑なタスクです。 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG, cs.SE | コメントする

SVRPBench: A Realistic Benchmark for Stochastic Vehicle Routing Problem

要約 不確実性の下での堅牢なルーティングは、実際の物流の中心ですが、ほとんどのベ … 続きを読む

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Unifying Perspectives: Plausible Counterfactual Explanations on Global, Group-wise, and Local Levels

要約 AIシステムの複雑さの高まりにより、説明可能なAI(XAI)を通じて透明性 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, stat.ME | コメントする

ROTATE: Regret-driven Open-ended Training for Ad Hoc Teamwork

要約 以前に見えないパートナーと協力できるAIエージェントの開発は、アドホックチ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.MA, I.2.1 | コメントする

Data-to-Dashboard: Multi-Agent LLM Framework for Insightful Visualization in Enterprise Analytics

要約 LLMSの急速な進歩により、データ分析における多様なエージェントシステムの … 続きを読む

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ReAgent: Reversible Multi-Agent Reasoning for Knowledge-Enhanced Multi-Hop QA

要約 大規模な言語モデル(LLMS)の最近の進歩により、直接的なチェーン(COT … 続きを読む

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