cs.AI」カテゴリーアーカイブ

World Models as Reference Trajectories for Rapid Motor Adaptation

要約 現実世界の環境に学習制御ポリシーを展開することは、基本的な課題をもたらしま … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.RO, cs.SY, eess.SY | World Models as Reference Trajectories for Rapid Motor Adaptation はコメントを受け付けていません

Predictive Learning in Energy-based Models with Attractor Structures

要約 予測モデルは、脳機能のメカニズムを理解する上で非常に高度です。 機械学習に … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | Predictive Learning in Energy-based Models with Attractor Structures はコメントを受け付けていません

Neural Quantum Digital Twins for Optimizing Quantum Annealing

要約 Quantum Annealersは、特定の組み合わせ最適化の問題に対処す … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.ET, quant-ph | Neural Quantum Digital Twins for Optimizing Quantum Annealing はコメントを受け付けていません

GODBench: A Benchmark for Multimodal Large Language Models in Video Comment Art

要約 ビデオコメントアートは、ユーモア、風刺、または感情的な共鳴を伝える創造的な … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | GODBench: A Benchmark for Multimodal Large Language Models in Video Comment Art はコメントを受け付けていません

Learning Heuristics for Transit Network Design and Improvement with Deep Reinforcement Learning

要約 公共交通ルートのネットワークを計画することは、挑戦的な最適化の問題です。 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.NE | Learning Heuristics for Transit Network Design and Improvement with Deep Reinforcement Learning はコメントを受け付けていません

Intermediate Languages Matter: Formal Choice Drives Neurosymbolic LLM Reasoning

要約 大規模な言語モデル(LLM)は、幅広いタスクで驚くべき結果を達成します。 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | Intermediate Languages Matter: Formal Choice Drives Neurosymbolic LLM Reasoning はコメントを受け付けていません

UniErase: Unlearning Token as a Universal Erasure Primitive for Language Models

要約 大規模な言語モデルでは、知識の競合や時代遅れの情報(たとえば、間違っている … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | UniErase: Unlearning Token as a Universal Erasure Primitive for Language Models はコメントを受け付けていません

Towards Machine-Generated Code for the Resolution of User Intentions

要約 人工知能(AI)の成長能力、特に大規模な言語モデル(LLM)は、ユーザーと … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI | Towards Machine-Generated Code for the Resolution of User Intentions はコメントを受け付けていません

A Federated Splitting Framework for LLMs: Security, Efficiency, and Adaptability

要約 プライベートデータは通常、パブリックデータよりも高品質であり、LLMを改善 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.DC | A Federated Splitting Framework for LLMs: Security, Efficiency, and Adaptability はコメントを受け付けていません

Spontaneous Giving and Calculated Greed in Language Models

要約 大規模な言語モデルは、考え方の促しや反射などの推論技術を通じて強い問題解決 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | Spontaneous Giving and Calculated Greed in Language Models はコメントを受け付けていません