投稿者「jarxiv」のアーカイブ

Revealing Political Bias in LLMs through Structured Multi-Agent Debate

要約 大規模な言語モデル(LLM)は、社会的行動をシミュレートするためにますます … 続きを読む

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Bel Esprit: Multi-Agent Framework for Building AI Model Pipelines

要約 人工知能の需要(AI)が複雑な現実世界のタスクに対処するために成長するにつ … 続きを読む

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V-Max: A Reinforcement Learning Framework for Autonomous Driving

要約 学習ベースの意思決定には、一般化可能な自律運転(AD)ポリシーを可能にする … 続きを読む

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TrustGLM: Evaluating the Robustness of GraphLLMs Against Prompt, Text, and Structure Attacks

要約 大規模な言語モデル(LLMS)の成功に触発されて、従来のグラフ学習方法から … 続きを読む

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Agent Semantics, Semantic Spacetime, and Graphical Reasoning

要約 指示された知識表現とプロセスモデリングへの使用に関して、セマンティック時空 … 続きを読む

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MoESD: Unveil Speculative Decoding’s Potential for Accelerating Sparse MoE

要約 大規模な言語モデル(LLM)は、多くのアプリケーションで顕著な成功を収めて … 続きを読む

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Regression-adjusted Monte Carlo Estimators for Shapley Values and Probabilistic Values

要約 ゲーム理論に起源があるため、Shapleyの値、Banzhaf値、半価値な … 続きを読む

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Training RL Agents for Multi-Objective Network Defense Tasks

要約 狭い能力よりも幅広い能力を達成するトレーニングエージェントを強調するオープ … 続きを読む

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The Automated but Risky Game: Modeling Agent-to-Agent Negotiations and Transactions in Consumer Markets

要約 AIエージェントは、製品検索、交渉、トランザクションの実行などのタスクを支 … 続きを読む

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Safer or Luckier? LLMs as Safety Evaluators Are Not Robust to Artifacts

要約 大規模な言語モデル(LLM)は、生成されたコンテンツの安全性を評価するため … 続きを読む

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