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Wait, We Don’t Need to ‘Wait’! Removing Thinking Tokens Improves Reasoning Efficiency
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RATTENTION: Towards the Minimal Sliding Window Size in Local-Global Attention Models
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Approximating Language Model Training Data from Weights
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How much do language models memorize?
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要約 大規模な言語モデル（LLMS）は、通常、テキストツーチック（TTS）システ … 続きを読む
Gender Inclusivity Fairness Index (GIFI): A Multilevel Framework for Evaluating Gender Diversity in Large Language Models
要約 大規模な言語モデル（LLMS）におけるジェンダー公平性の包括的な評価を提示 … 続きを読む
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SciVer: Evaluating Foundation Models for Multimodal Scientific Claim Verification
要約 Sciverを紹介します。Sciverは、マルチモーダルの科学的コンテキス … 続きを読む
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DiscoSG: Towards Discourse-Level Text Scene Graph Parsing through Iterative Graph Refinement
要約 Vision-Language Models（VLMS）は、談話レベルのマ … 続きを読む
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Lean Workbook: A large-scale Lean problem set formalized from natural language math problems
要約 大規模な言語モデルは、特に数学的な問題を解決する際に、さまざまな自然言語処 … 続きを読む
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