「cs.AI」カテゴリーアーカイブ

LimGen: Probing the LLMs for Generating Suggestive Limitations of Research Papers

投稿日: 2024年6月17日 作成者: jarxiv

要約 限界を検討することは、学術研究のレビュープロセスにおいて重要なステップであ … 続きを読む →

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Experiments in News Bias Detection with Pre-Trained Neural Transformers

投稿日: 2024年6月17日 作成者: jarxiv

要約 World Wide Web は、事実に基づくニュース報道や解説など、世界 … 続きを読む →

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HIRO: Hierarchical Information Retrieval Optimization

投稿日: 2024年6月17日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) は自然言語タスクに優れていますが、静的トレー … 続きを読む →

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Details Make a Difference: Object State-Sensitive Neurorobotic Task Planning

投稿日: 2024年6月17日 作成者: jarxiv

要約 オブジェクトの状態は、その現在の状態や状態を反映しており、ロボットのタスク … 続きを読む →

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A Survey on RAG Meeting LLMs: Towards Retrieval-Augmented Large Language Models

投稿日: 2024年6月17日 作成者: jarxiv

要約 AI の最も高度な技術の 1 つである検索拡張生成 (RAG) は、信頼性 … 続きを読む →

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Group and Shuffle: Efficient Structured Orthogonal Parametrization

投稿日: 2024年6月17日 作成者: jarxiv

要約 ニューラル ネットワークのサイズが増大するにつれて、効率的な微調整方法に対 … 続きを読む →

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Towards Robust Instruction Tuning on Multimodal Large Language Models

投稿日: 2024年6月17日 作成者: jarxiv

要約 マルチタスクの命令に従うデータに対する大規模言語モデル (LLM) の微調 … 続きを読む →

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FZI-WIM at SemEval-2024 Task 2: Self-Consistent CoT for Complex NLI in Biomedical Domain

投稿日: 2024年6月17日 作成者: jarxiv

要約 この論文は、SemEval-2024 タスク 2: 臨床試験のための安全な … 続きを読む →

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Bridging the Communication Gap: Artificial Agents Learning Sign Language through Imitation

投稿日: 2024年6月17日 作成者: jarxiv

要約 人工エージェント、特に人型ロボットは、カメラ、アクチュエーター、物理的存在 … 続きを読む →

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EUROPA: A Legal Multilingual Keyphrase Generation Dataset

投稿日: 2024年6月17日 作成者: jarxiv

要約 キーフレーズの生成は、主に学術研究論文のコンテキスト内で研究されており、特 … 続きを読む →

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