cs.AI」カテゴリーアーカイブ

Details Make a Difference: Object State-Sensitive Neurorobotic Task Planning

要約 オブジェクトの状態は、その現在の状態や状態を反映しており、ロボットのタスク … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.RO | Details Make a Difference: Object State-Sensitive Neurorobotic Task Planning はコメントを受け付けていません

Explainable Moral Values: a neuro-symbolic approach to value classification

要約 この研究では、説明可能な値の分類のためのオントロジーベースの推論と機械学習 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | Explainable Moral Values: a neuro-symbolic approach to value classification はコメントを受け付けていません

Reward-Robust RLHF in LLMs

要約 大規模言語モデル (LLM) がより高度な形式の知能に向けて進歩を続ける中 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | Reward-Robust RLHF in LLMs はコメントを受け付けていません

DOCE: Finding the Sweet Spot for Execution-Based Code Generation

要約 最近、多様なデコードおよび再ランキング手順が LLM ベースのコード生成に … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.PL | DOCE: Finding the Sweet Spot for Execution-Based Code Generation はコメントを受け付けていません

CELL your Model: Contrastive Explanations for Large Language Models

要約 ブラックボックスディープニューラルネットワーク分類モデルの出現により、その … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | CELL your Model: Contrastive Explanations for Large Language Models はコメントを受け付けていません

Constrained Posterior Sampling: Time Series Generation with Hard Constraints

要約 現実的な時系列サンプルを生成することは、合成データを使用してモデルのストレ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, eess.SP | Constrained Posterior Sampling: Time Series Generation with Hard Constraints はコメントを受け付けていません

Evaluating Morphological Compositional Generalization in Large Language Models

要約 大規模言語モデル (LLM) は、さまざまな自然言語の生成および理解タスク … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | Evaluating Morphological Compositional Generalization in Large Language Models はコメントを受け付けていません

Hamiltonian bridge: A physics-driven generative framework for targeted pattern control

要約 パターンは科学にわたるさまざまなシステムで自然発生的に発生し、その研究は通 … 続きを読む

カテゴリー: cond-mat.soft, cond-mat.stat-mech, cs.AI, math.DS, math.OC | Hamiltonian bridge: A physics-driven generative framework for targeted pattern control はコメントを受け付けていません

ITINERA: Integrating Spatial Optimization with Large Language Models for Open-domain Urban Itinerary Planning

要約 最近人気の都市旅行形式であるシティウォークでは、従来の旅程計画と比較して、 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | ITINERA: Integrating Spatial Optimization with Large Language Models for Open-domain Urban Itinerary Planning はコメントを受け付けていません

Context Matters: Leveraging Contextual Features for Time Series Forecasting

要約 時系列予測は、対応する履歴に加えて、外因性のコンテキスト上の特徴の影響を受 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | Context Matters: Leveraging Contextual Features for Time Series Forecasting はコメントを受け付けていません