68T01」カテゴリーアーカイブ

mlscorecheck: Testing the consistency of reported performance scores and experiments in machine learning

要約 報告された実験結果の検証を通じて人工知能の再現性の危機に対処することは、困 … 続きを読む

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MindGames: Targeting Theory of Mind in Large Language Models with Dynamic Epistemic Modal Logic

要約 心の理論 (ToM) は知能の重要な要素ですが、その評価は依然として激しい … 続きを読む

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On existence, uniqueness and scalability of adversarial robustness measures for AI classifiers

要約 (局所的に)一意可逆な分類器、一般化線形モデル(GLM)、エントロピックA … 続きを読む

カテゴリー: 68Q32, 68T01, 68T99, 86A22, 92C50, cs.AI, cs.LG, stat.ML | On existence, uniqueness and scalability of adversarial robustness measures for AI classifiers はコメントを受け付けていません

ChatGPT v Bard v Bing v Claude 2 v Aria v human-expert. How good are AI chatbots at scientific writing?

要約 歴史的にライティングの習熟に重点が置かれてきたのは、生成 AI、特に科学的 … 続きを読む

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mGPT: Few-Shot Learners Go Multilingual

要約 最近の研究では、自己回帰言語モデルがゼロショットおよび少数ショット学習パラ … 続きを読む

カテゴリー: 68-04, 68-06, 68T01, 68T50, cs.AI, cs.CL, I.2 | mGPT: Few-Shot Learners Go Multilingual はコメントを受け付けていません

Large Language Models

要約 人工知能は目覚ましい進歩を遂げており、その最良の例の 1 つは、OpenA … 続きを読む

カテゴリー: 68T01, cs.CL, hep-th, I.2.7, math.HO, physics.comp-ph | Large Language Models はコメントを受け付けていません

ChatGPT v Bard v Bing v Claude 2 v Aria v human-expert. How good are AI chatbots at scientific writing? (ver. 23Q3)

要約 歴史的に、熟練した文章を書くことは人類の進歩に不可欠であると考えられており … 続きを読む

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Leveraging Diversity in Online Interactions

要約 この文書では、人々が日常の問題のサポートを見つけるためにオンラインでつなが … 続きを読む

カテゴリー: 68T01, cs.AI, H.0 | Leveraging Diversity in Online Interactions はコメントを受け付けていません

AI Foundation Models for Weather and Climate: Applications, Design, and Implementation

要約 機械学習と深層学習の手法は、大気の混沌とし​​た挙動を理解し、天気予報を推 … 続きを読む

カテゴリー: 68T01, 68T07, 86A08, cs.AI, cs.LG, I.2.0, physics.ao-ph | AI Foundation Models for Weather and Climate: Applications, Design, and Implementation はコメントを受け付けていません

AI Foundation Models for Weather and Climate: Applications, Design, and Implementation

要約 機械学習と深層学習の手法は、大気の混沌とし​​た挙動を理解し、天気予報を推 … 続きを読む

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