「cs.AI」カテゴリーアーカイブ

Uncertainty Quantification for LLM-Based Survey Simulations

投稿日: 2025年5月19日 作成者: jarxiv

要約 調査の質問に対する人間の反応をシミュレートし、信頼できる洞察を得るために不 … 続きを読む →

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Head-Tail-Aware KL Divergence in Knowledge Distillation for Spiking Neural Networks

投稿日: 2025年5月19日 作成者: jarxiv

要約 スパイクニューラルネットワーク（SNN）は、エネルギー効率が高く生物学的に … 続きを読む →

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Wavelet Analysis of Noninvasive EEG Signals Discriminates Complex and Natural Grasp Types

投稿日: 2025年5月19日 作成者: jarxiv

要約 この研究の目的は、特に運動障害のある患者向けの、器用な神経形質発達および脳 … 続きを読む →

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Focus on the Likely: Test-time Instance-based Uncertainty Removal

投稿日: 2025年5月19日 作成者: jarxiv

要約 私たちは尋ねます：モデルの予測を改善する可能性が高いと予測されるクラスに焦 … 続きを読む →

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EIAD: Explainable Industrial Anomaly Detection Via Multi-Modal Large Language Models

投稿日: 2025年5月19日 作成者: jarxiv

要約 産業用アノマリー検出（IAD）は、製造中に製品の品質を確保するために重要で … 続きを読む →

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A Stability Principle for Learning under Non-Stationarity

投稿日: 2025年5月19日 作成者: jarxiv

要約 非定常環境での統計学習のための汎用性の高いフレームワークを開発します。 各 … 続きを読む →

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Out-of-distribution generalisation is hard: evidence from ARC-like tasks

投稿日: 2025年5月19日 作成者: jarxiv

要約 分散排出（OOD）一般化は、人間と動物の知性の特徴と見なされます。 構成を … 続きを読む →

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Phare: A Safety Probe for Large Language Models

投稿日: 2025年5月19日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLMS）の安全性を確保することは責任ある展開に重要で … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.CR, cs.CY | Phare: A Safety Probe for Large Language Models はコメントを受け付けていません

Leveraging Graph Retrieval-Augmented Generation to Support Learners’ Understanding of Knowledge Concepts in MOOCs

投稿日: 2025年5月19日 作成者: jarxiv

要約 大規模なオープンオンラインコース（MOOC）には、学習者とインストラクター … 続きを読む →

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Zero-Shot Statistical Tests for LLM-Generated Text Detection using Finite Sample Concentration Inequalities

投稿日: 2025年5月19日 作成者: jarxiv

要約 コンテンツの出所を検証することは、多くの組織、たとえば教育機関、ソーシャル … 続きを読む →

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