投稿者「jarxiv」のアーカイブ

Physics-Constrained Flow Matching: Sampling Generative Models with Hard Constraints

要約 深い生成モデルは最近、部分微分方程式(PDE)によって支配された物理システ … 続きを読む

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Biased by Design: Leveraging AI Inherent Biases to Enhance Critical Thinking of News Readers

要約 このペーパーでは、大規模な言語モデル(LLMS)を使用したプロパガンダ検出 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.HC | Biased by Design: Leveraging AI Inherent Biases to Enhance Critical Thinking of News Readers はコメントを受け付けていません

CatNet: Controlling the False Discovery Rate in LSTM with SHAP Feature Importance and Gaussian Mirrors

要約 誤検出率(FDR)を効果的に制御し、LSTMで重要な機能を選択するアルゴリ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, q-fin.ST, stat.ML | CatNet: Controlling the False Discovery Rate in LSTM with SHAP Feature Importance and Gaussian Mirrors はコメントを受け付けていません

What do professional software developers need to know to succeed in an age of Artificial Intelligence?

要約 生成的AIは、ソフトウェア開発者の生産性の向上の初期の証拠を示していますが … 続きを読む

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MACS: Multi-Agent Reinforcement Learning for Optimization of Crystal Structures

要約 原子構造のジオメトリ最適化は、計算化学および材料の設計において一般的かつ重 … 続きを読む

カテゴリー: 68T05, cs.AI, cs.LG, I.2.11 | MACS: Multi-Agent Reinforcement Learning for Optimization of Crystal Structures はコメントを受け付けていません

Random-key genetic algorithms: Principles and applications

要約 ランダムキー遺伝的アルゴリズムは、離散的かつグローバルな最適化のための進化 … 続きを読む

カテゴリー: 90-02, 90B40, 90C27, cs.AI, cs.NE, G.1.6, math.OC | Random-key genetic algorithms: Principles and applications はコメントを受け付けていません

TracLLM: A Generic Framework for Attributing Long Context LLMs

要約 長いコンテキストの大規模な言語モデル(LLM)は、RAG、エージェント、広 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CR, cs.LG | TracLLM: A Generic Framework for Attributing Long Context LLMs はコメントを受け付けていません

Does Thinking More always Help? Understanding Test-Time Scaling in Reasoning Models

要約 推論モデルのテスト時間スケーリングの最近の傾向(例:Openai O1、D … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | Does Thinking More always Help? Understanding Test-Time Scaling in Reasoning Models はコメントを受け付けていません

Thinking Beyond Visibility: A Near-Optimal Policy Framework for Locally Interdependent Multi-Agent MDPs

要約 分散化された部分的に観察可能なマルコフ決定プロセス(DEC-POMDP)は … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.MA, math.OC | Thinking Beyond Visibility: A Near-Optimal Policy Framework for Locally Interdependent Multi-Agent MDPs はコメントを受け付けていません

OWMM-Agent: Open World Mobile Manipulation With Multi-modal Agentic Data Synthesis

要約 ナビゲーション、操作、およびビジョンモデルの急速な進歩により、多くの特殊な … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.RO, I.2.10 | OWMM-Agent: Open World Mobile Manipulation With Multi-modal Agentic Data Synthesis はコメントを受け付けていません