「cs.AI」カテゴリーアーカイブ

On the Creativity of Large Language Models

投稿日: 2024年9月19日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) は、人工知能のいくつかの分野に革命をもたらし … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.CY | On the Creativity of Large Language Models はコメントを受け付けていません

Training Foundation Models as Data Compression: On Information, Model Weights and Copyright Law

投稿日: 2024年9月19日 作成者: jarxiv

要約 他のクラスの深層学習システムと同様に、基礎モデルのトレーニング プロセスは … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CY, cs.LG | Training Foundation Models as Data Compression: On Information, Model Weights and Copyright Law はコメントを受け付けていません

Creative Beam Search: LLM-as-a-Judge For Improving Response Generation

投稿日: 2024年9月19日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデルは、人工的な創造性を含むいくつかの分野に革命をもたらして … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.HC, cs.LG | Creative Beam Search: LLM-as-a-Judge For Improving Response Generation はコメントを受け付けていません

Additive-feature-attribution methods: a review on explainable artificial intelligence for fluid dynamics and heat transfer

投稿日: 2024年9月19日 作成者: jarxiv

要約 流体力学におけるデータ駆動型手法の使用は、乱流の複雑でマルチスケールな性質 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, physics.flu-dyn | Additive-feature-attribution methods: a review on explainable artificial intelligence for fluid dynamics and heat transfer はコメントを受け付けていません

Shapley-PC: Constraint-based Causal Structure Learning with Shapley Values

投稿日: 2024年9月19日 作成者: jarxiv

要約 因果構造学習 (CSL) は因果発見とも呼ばれ、データ内の変数間の因果関係 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, stat.ME | Shapley-PC: Constraint-based Causal Structure Learning with Shapley Values はコメントを受け付けていません

Putting Data at the Centre of Offline Multi-Agent Reinforcement Learning

投稿日: 2024年9月19日 作成者: jarxiv

要約 オフライン マルチエージェント強化学習 (MARL) は、静的データセット … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.MA | Putting Data at the Centre of Offline Multi-Agent Reinforcement Learning はコメントを受け付けていません

Representing Positional Information in Generative World Models for Object Manipulation

投稿日: 2024年9月19日 作成者: jarxiv

要約 オブジェクト操作能力は、特にロボット工学の分野で、世界と関わる具体化された … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.RO | Representing Positional Information in Generative World Models for Object Manipulation はコメントを受け付けていません

Promise and Peril of Collaborative Code Generation Models: Balancing Effectiveness and Memorization

投稿日: 2024年9月19日 作成者: jarxiv

要約 急速に進化する機械学習の分野では、さまざまな場所や組織からのデータセットを … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.SE | Promise and Peril of Collaborative Code Generation Models: Balancing Effectiveness and Memorization はコメントを受け付けていません

The Ethics of AI Value Chains

投稿日: 2024年9月19日 作成者: jarxiv

要約 AI 倫理に関心を持つ研究者、実務者、政策立案者は、さまざまな状況や活動規 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CY | The Ethics of AI Value Chains はコメントを受け付けていません

Topological Deep Learning with State-Space Models: A Mamba Approach for Simplicial Complexes

投稿日: 2024年9月19日 作成者: jarxiv

要約 メッセージ パッシング (MP) メカニズムに基づくグラフ ニューラル ネ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | Topological Deep Learning with State-Space Models: A Mamba Approach for Simplicial Complexes はコメントを受け付けていません