投稿者「jarxiv」のアーカイブ

LLM-Driven Personalized Answer Generation and Evaluation

要約 オンライン学習は、柔軟性とアクセシビリティにより急速な成長を経験しています … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CY | LLM-Driven Personalized Answer Generation and Evaluation はコメントを受け付けていません

Efficiency Robustness of Dynamic Deep Learning Systems

要約 ディープラーニングシステム(DLSS)は、モバイルデバイスやIoTデバイス … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | Efficiency Robustness of Dynamic Deep Learning Systems はコメントを受け付けていません

Accelerating Diffusion Large Language Models with SlowFast: The Three Golden Principles

要約 拡散ベースの言語モデル(DLLM)は、並列トークンの生成を有効にし、推論潜 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | Accelerating Diffusion Large Language Models with SlowFast: The Three Golden Principles はコメントを受け付けていません

A Study on Individual Spatiotemporal Activity Generation Method Using MCP-Enhanced Chain-of-Thought Large Language Models

要約 人間の空間的行動シミュレーションは、都市計画の研究にとって重要ですが、従来 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CY | A Study on Individual Spatiotemporal Activity Generation Method Using MCP-Enhanced Chain-of-Thought Large Language Models はコメントを受け付けていません

Precise Zero-Shot Pointwise Ranking with LLMs through Post-Aggregated Global Context Information

要約 最近の進歩により、ゼロショットドキュメントランキングの大規模な言語モデル( … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.IR | Precise Zero-Shot Pointwise Ranking with LLMs through Post-Aggregated Global Context Information はコメントを受け付けていません

Sample Complexity and Representation Ability of Test-time Scaling Paradigms

要約 テスト時間スケーリングパラダイムは、複雑なタスク上の大規模な言語モデル(L … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, stat.ML | Sample Complexity and Representation Ability of Test-time Scaling Paradigms はコメントを受け付けていません

Multi-group Uncertainty Quantification for Long-form Text Generation

要約 過去の作品は、不確実性の定量化を大規模な言語モデル(LLM)出力にどのよう … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | Multi-group Uncertainty Quantification for Long-form Text Generation はコメントを受け付けていません

A multi-scale loss formulation for learning a probabilistic model with proper score optimisation

要約 確率的機械学習の天気予報モデルをトレーニングするためのマルチスケール損失定 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, physics.ao-ph | A multi-scale loss formulation for learning a probabilistic model with proper score optimisation はコメントを受け付けていません

Content ARCs: Decentralized Content Rights in the Age of Generative AI

要約 Generative AI(Genai)の台頭は、クリエイティブな右sho … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CY, cs.DL, eess.IV | Content ARCs: Decentralized Content Rights in the Age of Generative AI はコメントを受け付けていません

Data-Driven Prediction of Dynamic Interactions Between Robot Appendage and Granular Material

要約 特定の長さのスケールでの粒状地形とのロボット運動相互作用に関する基本的な洞 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.NA, cs.RO, math.NA | Data-Driven Prediction of Dynamic Interactions Between Robot Appendage and Granular Material はコメントを受け付けていません