「cs.AI」カテゴリーアーカイブ

Artificial Intelligence in the Autonomous Navigation of Endovascular Interventions: A Systematic Review

投稿日: 2024年5月7日 作成者: jarxiv

要約 目的：血管内治療における器具の自律的ナビゲーションは，手術時間を短縮し，手 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.RO | Artificial Intelligence in the Autonomous Navigation of Endovascular Interventions: A Systematic Review はコメントを受け付けていません

DiffClone: Enhanced Behaviour Cloning in Robotics with Diffusion-Driven Policy Learning

投稿日: 2024年5月7日 作成者: jarxiv

要約 ロボットの学習タスクは、非常に計算負荷が高く、ハードウェア固有のものである … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.RO | DiffClone: Enhanced Behaviour Cloning in Robotics with Diffusion-Driven Policy Learning はコメントを受け付けていません

Reverse Forward Curriculum Learning for Extreme Sample and Demonstration Efficiency in Reinforcement Learning

投稿日: 2024年5月7日 作成者: jarxiv

要約 強化学習(RL)は、環境との相互作用を通じて方針を学習する有望なフレームワ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.RO | Reverse Forward Curriculum Learning for Extreme Sample and Demonstration Efficiency in Reinforcement Learning はコメントを受け付けていません

Retrieval-Augmented Generation with Knowledge Graphs for Customer Service Question Answering

投稿日: 2024年5月7日 作成者: jarxiv

要約 顧客サービスのテクニカルサポートにおいて、関連する過去の課題を迅速かつ正確 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.IR, cs.LG, I.2 | Retrieval-Augmented Generation with Knowledge Graphs for Customer Service Question Answering はコメントを受け付けていません

Are aligned neural networks adversarially aligned?

投稿日: 2024年5月7日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデルは現在、その作成者の目標、すなわち『役に立ち、かつ無害』 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.CR, cs.LG | Are aligned neural networks adversarially aligned? はコメントを受け付けていません

Anchored Answers: Unravelling Positional Bias in GPT-2’s Multiple-Choice Questions

投稿日: 2024年5月7日 作成者: jarxiv

要約 GPT-4やLLaMAのような大規模言語モデル(LLM)は、多肢選択問題( … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | Anchored Answers: Unravelling Positional Bias in GPT-2’s Multiple-Choice Questions はコメントを受け付けていません

Vietnamese AI Generated Text Detection

投稿日: 2024年5月7日 作成者: jarxiv

要約 近年、大規模言語モデル（Large Language Models: LL … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | Vietnamese AI Generated Text Detection はコメントを受け付けていません

Make Prompt-based Black-Box Tuning Colorful: Boosting Model Generalization from Three Orthogonal Perspectives

投稿日: 2024年5月7日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル（LLM）は、様々な自然言語処理（NLP）タスクにおいて、 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | Make Prompt-based Black-Box Tuning Colorful: Boosting Model Generalization from Three Orthogonal Perspectives はコメントを受け付けていません

RA-DIT: Retrieval-Augmented Dual Instruction Tuning

投稿日: 2024年5月7日 作成者: jarxiv

要約 検索補強型言語モデル（RALM）は、外部のデータストアからロングテールかつ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | RA-DIT: Retrieval-Augmented Dual Instruction Tuning はコメントを受け付けていません

How do Language Models Bind Entities in Context?

投稿日: 2024年5月7日 作成者: jarxiv

要約 コンテキスト内の情報を正しく利用するためには、言語モデル（LM）はエンティ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | How do Language Models Bind Entities in Context? はコメントを受け付けていません