「cs.AI」カテゴリーアーカイブ

Importance Sampling-Guided Meta-Training for Intelligent Agents in Highly Interactive Environments

投稿日: 2024年10月29日 作成者: jarxiv

要約 高度にインタラクティブな環境をナビゲートするためにインテリジェント エージ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.RO | Importance Sampling-Guided Meta-Training for Intelligent Agents in Highly Interactive Environments はコメントを受け付けていません

AI Olympics challenge with Evolutionary Soft Actor Critic

投稿日: 2024年10月29日 作成者: jarxiv

要約 次のレポートでは、IROS 2024 で開催される AI オリンピック競技 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.NE, cs.RO | AI Olympics challenge with Evolutionary Soft Actor Critic はコメントを受け付けていません

Learning Smooth Humanoid Locomotion through Lipschitz-Constrained Policies

投稿日: 2024年10月29日 作成者: jarxiv

要約 強化学習とシミュレーションからリアルへの変換を組み合わせることで、脚式ロボ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.RO | Learning Smooth Humanoid Locomotion through Lipschitz-Constrained Policies はコメントを受け付けていません

Investigating the Role of Instruction Variety and Task Difficulty in Robotic Manipulation Tasks

投稿日: 2024年10月29日 作成者: jarxiv

要約 分布外データに対するパフォーマンスのみに基づいてマルチモーダル モデルの汎 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.RO | Investigating the Role of Instruction Variety and Task Difficulty in Robotic Manipulation Tasks はコメントを受け付けていません

RIME: Robust Preference-based Reinforcement Learning with Noisy Preferences

投稿日: 2024年10月29日 作成者: jarxiv

要約 好みに基づく強化学習 (PbRL) は、人間の好みを報酬シグナルとして利用 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.RO | RIME: Robust Preference-based Reinforcement Learning with Noisy Preferences はコメントを受け付けていません

LLMs Know More Than They Show: On the Intrinsic Representation of LLM Hallucinations

投稿日: 2024年10月29日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) は、事実の不正確さ、偏見、推論の失敗などのエ … 続きを読む →

カテゴリー: 68T50, cs.AI, cs.CL, I.2.7 | LLMs Know More Than They Show: On the Intrinsic Representation of LLM Hallucinations はコメントを受け付けていません

DeTeCtive: Detecting AI-generated Text via Multi-Level Contrastive Learning

投稿日: 2024年10月29日 作成者: jarxiv

要約 AI によって生成されたテキストを検出するための現在の技術は、主に手動によ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | DeTeCtive: Detecting AI-generated Text via Multi-Level Contrastive Learning はコメントを受け付けていません

FACT: Examining the Effectiveness of Iterative Context Rewriting for Multi-fact Retrieval

投稿日: 2024年10月29日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) は、拡張コンテキストから単一のファクトを取得 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | FACT: Examining the Effectiveness of Iterative Context Rewriting for Multi-fact Retrieval はコメントを受け付けていません

Speaking Your Language: Spatial Relationships in Interpretable Emergent Communication

投稿日: 2024年10月29日 作成者: jarxiv

要約 効果的なコミュニケーションには、観察の特定の部分を他の部分と比較して言及す … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.MA | Speaking Your Language: Spatial Relationships in Interpretable Emergent Communication はコメントを受け付けていません

CTINEXUS: Leveraging Optimized LLM In-Context Learning for Constructing Cybersecurity Knowledge Graphs Under Data Scarcity

投稿日: 2024年10月29日 作成者: jarxiv

要約 セキュリティ記事やニュースなどのサイバー脅威インテリジェンス (CTI) … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CR, cs.LG | CTINEXUS: Leveraging Optimized LLM In-Context Learning for Constructing Cybersecurity Knowledge Graphs Under Data Scarcity はコメントを受け付けていません