投稿者「jarxiv」のアーカイブ

Resource Heterogeneity-Aware and Utilization-Enhanced Scheduling for Deep Learning Clusters

要約 GPUやTPUなどのアクセラレータを備えた強力なクラスターをトレーニングす … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.DC, cs.LG, I.2.11 | Resource Heterogeneity-Aware and Utilization-Enhanced Scheduling for Deep Learning Clusters はコメントを受け付けていません

Exploring the Innovation Opportunities for Pre-trained Models

要約 イノベーターは、サービスが顧客のニーズを正常に満たしている場所を理解し、こ … 続きを読む

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Long-Form Information Alignment Evaluation Beyond Atomic Facts

要約 情報の調整評価者は、さまざまなNLG評価タスクと信頼できるLLMの展開に不 … 続きを読む

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BARE: Leveraging Base Language Models for Few-Shot Synthetic Data Generation

要約 モデルトレーニングにおける高品質のデータの需要が高まるにつれて、研究者と開 … 続きを読む

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Effectively Controlling Reasoning Models through Thinking Intervention

要約 推論強化された大手言語モデル(LLMS)は、最終回答を生成する前に中間推論 … 続きを読む

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VerifyBench: Benchmarking Reference-based Reward Systems for Large Language Models

要約 Openai O1やDeepseek-R1などの大規模な推論モデルは、推論 … 続きを読む

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An In-Depth Investigation of Data Collection in LLM App Ecosystems

要約 LLMアプリ(ツール)エコシステムは急速に進化して、広範なユーザーデータ収 … 続きを読む

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Lifelong Knowledge Editing requires Better Regularization

要約 知識の編集は、大規模な言語モデルの事実性を改善する有望な方法ですが、最近の … 続きを読む

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Neural Conditional Transport Maps

要約 確率分布間で条件付き最適輸送(OT)マップを学習するための神経フレームワー … 続きを読む

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HV-BEV: Decoupling Horizontal and Vertical Feature Sampling for Multi-View 3D Object Detection

要約 ビジョンベースのマルチビュー環境認識システムの適用は、自律運転技術、特にB … 続きを読む

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