cs.AI」カテゴリーアーカイブ

Empowering Embodied Visual Tracking with Visual Foundation Models and Offline RL

要約 身体的視覚追跡​​とは、エージェントの自己中心的な視覚を使用して、動的 3 … 続きを読む

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A Multi-Level Corroborative Approach for Verification and Validation of Autonomous Robotic Swarms

要約 群れ内の新たな行動をモデル化して特徴付けることは、「保証」の点で重大な課題 … 続きを読む

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LLM experiments with simulation: Large Language Model Multi-Agent System for Simulation Model Parametrization in Digital Twins

要約 この論文では、デジタル ツインにおけるシミュレーション モデルのパラメータ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.ET, cs.MA, cs.RO, cs.SY, eess.SY | LLM experiments with simulation: Large Language Model Multi-Agent System for Simulation Model Parametrization in Digital Twins はコメントを受け付けていません

Learning Non-Vacuous Generalization Bounds from Optimization

要約 ディープ ラーニング コミュニティにおける基本的な課題の 1 つは、ディー … 続きを読む

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How to Shrink Confidence Sets for Many Equivalent Discrete Distributions?

要約 学習者が共通のアルファベット $\mathcal X$ 上に定義された未知 … 続きを読む

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From Black Boxes to Conversations: Incorporating XAI in a Conversational Agent

要約 Explainable AI (XAI) の目標は、人間に説明するために、 … 続きを読む

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EAG: Extract and Generate Multi-way Aligned Corpus for Complete Multi-lingual Neural Machine Translation

要約 完全な多言語ニューラル機械翻訳 (C-MNMT) は、多方向に整列されたコ … 続きを読む

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Compensate Quantization Errors+: Quantized Models Are Inquisitive Learners

要約 大規模言語モデル (LLM) は、優れたパフォーマンスと堅牢な演繹機能を備 … 続きを読む

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Key-Point-Driven Mathematical Reasoning Distillation of Large Language Model

要約 大規模言語モデル (LLM) は、膨大なパラメータ数と膨大なデータセットで … 続きを読む

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Targeted Latent Adversarial Training Improves Robustness to Persistent Harmful Behaviors in LLMs

要約 大規模言語モデル (LLM) は、明示的に微調整されていないように望ましく … 続きを読む

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