投稿者「jarxiv」のアーカイブ

Disentangling Exploration of Large Language Models by Optimal Exploitation

投稿日: 2025年2月4日 作成者: jarxiv

要約 探索は、自己改善やオープンエンドな問題解決に欠かせないスキルである。しかし … 続きを読む →

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Learning Transactions Representations for Information Management in Banks: Mastering Local, Global, and External Knowledge

投稿日: 2025年2月4日 作成者: jarxiv

要約 今日の世界では、銀行は人工知能を使って多様な業務プロセスを最適化し、顧客体 … 続きを読む →

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Scaling Up Membership Inference: When and How Attacks Succeed on Large Language Models

投稿日: 2025年2月4日 作成者: jarxiv

要約 メンバシップ推論攻撃(MIA)は、与えられたデータサンプルがモデルの学習セ … 続きを読む →

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Large Language Models are Advanced Anonymizers

投稿日: 2025年2月4日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル（LLM）に関する最近のプライバシー研究では、LLMがオン … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.CR, I.2.7 | Large Language Models are Advanced Anonymizers はコメントを受け付けていません

Trust-Oriented Adaptive Guardrails for Large Language Models

投稿日: 2025年2月4日 作成者: jarxiv

要約 ガードレールは、大規模言語モデル（LLM）が有害または有害な反応を緩和する … 続きを読む →

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DeTrigger: A Gradient-Centric Approach to Backdoor Attack Mitigation in Federated Learning

投稿日: 2025年2月4日 作成者: jarxiv

要約 Federated Learning（FL）は、ローカルデータのプライバシ … 続きを読む →

カテゴリー: 68T07, cs.AI, cs.CR, cs.LG, I.2.11 | DeTrigger: A Gradient-Centric Approach to Backdoor Attack Mitigation in Federated Learning はコメントを受け付けていません

DeciMamba: Exploring the Length Extrapolation Potential of Mamba

投稿日: 2025年2月4日 作成者: jarxiv

要約 長距離シーケンス処理は、入力の長さが2次関数的に複雑になるため、Trans … 続きを読む →

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Toward Conditional Distribution Calibration in Survival Prediction

投稿日: 2025年2月4日 作成者: jarxiv

要約 生存予測では、打ち切りデータセットから時間-イベント分布を推定することがよ … 続きを読む →

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kNN Retrieval for Simple and Effective Zero-Shot Multi-speaker Text-to-Speech

投稿日: 2025年2月4日 作成者: jarxiv

要約 最近のゼロショット多話者音声合成（TTS）モデルは目覚ましい成果を上げてい … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.SD, eess.AS | kNN Retrieval for Simple and Effective Zero-Shot Multi-speaker Text-to-Speech はコメントを受け付けていません

Whom do Explanations Serve? A Systematic Literature Survey of User Characteristics in Explainable Recommender Systems Evaluation

投稿日: 2025年2月4日 作成者: jarxiv

要約 推薦システムに説明を加えることは、ユーザーの信頼やシステムの透明性を高める … 続きを読む →

カテゴリー: A.1, cs.AI, cs.HC, cs.IR | Whom do Explanations Serve? A Systematic Literature Survey of User Characteristics in Explainable Recommender Systems Evaluation はコメントを受け付けていません