「cs.AI」カテゴリーアーカイブ

Efficient Fusion and Task Guided Embedding for End-to-end Autonomous Driving

投稿日: 2024年7月4日 作成者: jarxiv

要約 センサーフュージョンと安全リスク予測の課題に対処するために、模倣学習を活用 … 続きを読む →

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The Shortcomings of Force-from-Motion in Robot Learning

投稿日: 2024年7月4日 作成者: jarxiv

要約 ロボット操作には、正確な動作と物理的インタラクション制御が必要である。しか … 続きを読む →

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Explainable AI for Safe and Trustworthy Autonomous Driving: A Systematic Review

投稿日: 2024年7月4日 作成者: jarxiv

要約 人工知能(AI)は、従来の手法と比較して優れた性能を持つため、自律走行(A … 続きを読む →

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NLP Sampling: Combining MCMC and NLP Methods for Diverse Constrained Sampling

投稿日: 2024年7月4日 作成者: jarxiv

要約 困難な制約条件下で多様なサンプルを生成することは、多くの分野における中心的 … 続きを読む →

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LACIE: Listener-Aware Finetuning for Confidence Calibration in Large Language Models

投稿日: 2024年7月4日 作成者: jarxiv

要約 質問に答えるとき、LLMは答えだけでなく、その答えが正しいという確信の度合 … 続きを読む →

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Face4RAG: Factual Consistency Evaluation for Retrieval Augmented Generation in Chinese

投稿日: 2024年7月4日 作成者: jarxiv

要約 従来のRAG(Retrieval Augmented Generation … 続きを読む →

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Artificial Inductive Bias for Synthetic Tabular Data Generation in Data-Scarce Scenarios

投稿日: 2024年7月4日 作成者: jarxiv

要約 深層生成モデル（Deep Generative Models：DGM）を用 … 続きを読む →

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PharmaGPT: Domain-Specific Large Language Models for Bio-Pharmaceutical and Chemistry

投稿日: 2024年7月4日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル（LLM）は、複雑な素性工学の必要性を最小化することにより … 続きを読む →

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Effective Heterogeneous Federated Learning via Efficient Hypernetwork-based Weight Generation

投稿日: 2024年7月4日 作成者: jarxiv

要約 連携学習は分散したクライアントリソースを活用するが、クライアントの能力が異 … 続きを読む →

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Revisiting the Performance of Deep Learning-Based Vulnerability Detection on Realistic Datasets

投稿日: 2024年7月4日 作成者: jarxiv

要約 ソフトウェアの脆弱性が日常的なソフトウェアシステムに与える影響は大きい。脆 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CR, cs.LG, cs.SE, I.2 | Revisiting the Performance of Deep Learning-Based Vulnerability Detection on Realistic Datasets はコメントを受け付けていません