-
最近の投稿
- FEAST: A Flexible Mealtime-Assistance System Towards In-the-Wild Personalization
- Time-Optimized Safe Navigation in Unstructured Environments through Learning Based Depth Completion
- Advances in Compliance Detection: Novel Models Using Vision-Based Tactile Sensors
- Mass-Adaptive Admittance Control for Robotic Manipulators
- DreamGen: Unlocking Generalization in Robot Learning through Video World Models
-
最近のコメント
表示できるコメントはありません。 cs.AI (39879) cs.CL (30187) cs.CV (45175) cs.HC (3051) cs.LG (44808) cs.RO (23879) cs.SY (3632) eess.IV (5170) eess.SY (3624) stat.ML (5830)
投稿者「jarxiv」のアーカイブ
VLDBench Evaluating Multimodal Disinformation with Regulatory Alignment
要約 AIツールが合成コンテンツを簡単に生成し、広めることができるため、操作され … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
VLDBench Evaluating Multimodal Disinformation with Regulatory Alignment はコメントを受け付けていません
How much do language models memorize?
要約 データポイントについてモデルがどれだけ「知っている」かを推定するための新し … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
How much do language models memorize? はコメントを受け付けていません
Multilinguality Does not Make Sense: Investigating Factors Behind Zero-Shot Transfer in Sense-Aware Tasks
要約 クロスリンガル転送により、モデルはトレーニング中に見えない言語のタスクを実 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
Multilinguality Does not Make Sense: Investigating Factors Behind Zero-Shot Transfer in Sense-Aware Tasks はコメントを受け付けていません
Chameleon: A Flexible Data-mixing Framework for Language Model Pretraining and Finetuning
要約 トレーニングデータの混合物は、大規模な言語モデルの一般化パフォーマンスに大 … 続きを読む
Boosting Multimodal Reasoning with Automated Structured Thinking
要約 マルチモーダルの大手言語モデルは、多様なドメイン全体に優れていますが、複雑 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
Boosting Multimodal Reasoning with Automated Structured Thinking はコメントを受け付けていません
MetaFaith: Faithful Natural Language Uncertainty Expression in LLMs
要約 LLMSの信頼性における重要な要素は信頼性の高い不確実性コミュニケーション … 続きを読む
Beyond Multiple Choice: Evaluating Steering Vectors for Adaptive Free-Form Summarization
要約 ステアリングベクターは、推論時間に言語モデルのアクティベーションに学習バイ … 続きを読む
AlphaOne: Reasoning Models Thinking Slow and Fast at Test Time
要約 このペーパーでは、テスト時に大きな推論モデル(LRMS)の推論の進捗状況を … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
AlphaOne: Reasoning Models Thinking Slow and Fast at Test Time はコメントを受け付けていません
LEMMA: Learning from Errors for MatheMatical Advancement in LLMs
要約 大規模な言語モデル(LLM)は、数学的問題を解決する際に顕著な推論能力を示 … 続きを読む
Controllable Context Sensitivity and the Knob Behind It
要約 予測を行うとき、言語モデルは、そのコンテキストと事前の知識にどれだけ依存し … 続きを読む