cs.AI」カテゴリーアーカイブ

Multi-Objective Optimization for Sparse Deep Multi-Task Learning

要約 さまざまな深層学習シナリオでは、さまざまな矛盾する最適化基準が自然に発生し … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, math.OC | Multi-Objective Optimization for Sparse Deep Multi-Task Learning はコメントを受け付けていません

RL$^3$: Boosting Meta Reinforcement Learning via RL inside RL$^2$

要約 RL$^2$ などのメタ強化学習 (meta-RL) 手法は、特定のタスク … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | RL$^3$: Boosting Meta Reinforcement Learning via RL inside RL$^2$ はコメントを受け付けていません

SciCapenter: Supporting Caption Composition for Scientific Figures with Machine-Generated Captions and Ratings

要約 図の効果的なキャプションを作成することが重要です。 読者は、この人物のメッ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.HC | SciCapenter: Supporting Caption Composition for Scientific Figures with Machine-Generated Captions and Ratings はコメントを受け付けていません

Decode Neural signal as Speech

要約 脳のダイナミクスから言語を解読することは、特に大規模な言語モデルの急速な成 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | Decode Neural signal as Speech はコメントを受け付けていません

Cyber-Security Knowledge Graph Generation by Hierarchical Nonnegative Matrix Factorization

要約 サイバーセキュリティに関する人類の知識の多くは、増え続ける科学論文の中にカ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI | Cyber-Security Knowledge Graph Generation by Hierarchical Nonnegative Matrix Factorization はコメントを受け付けていません

Toward a Theory of Causation for Interpreting Neural Code Models

要約 コードのニューラル言語モデル、つまりニューラル コード モデル (NCM) … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.SE, stat.ME | Toward a Theory of Causation for Interpreting Neural Code Models はコメントを受け付けていません

Blinded by Generated Contexts: How Language Models Merge Generated and Retrieved Contexts for Open-Domain QA?

要約 補助情報は大規模言語モデル (LLM) を強化するための鍵となっていますが … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | Blinded by Generated Contexts: How Language Models Merge Generated and Retrieved Contexts for Open-Domain QA? はコメントを受け付けていません

Analyzing the Quality Attributes of AI Vision Models in Open Repositories Under Adversarial Attacks

要約 AI モデルは急速に進化するため、HuggingFace などのオープン … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CR | Analyzing the Quality Attributes of AI Vision Models in Open Repositories Under Adversarial Attacks はコメントを受け付けていません

D-PAD: Deep-Shallow Multi-Frequency Patterns Disentangling for Time Series Forecasting

要約 時系列予測では、複雑な時間的パターンを効果的に解きほぐすことが重要です。 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI | D-PAD: Deep-Shallow Multi-Frequency Patterns Disentangling for Time Series Forecasting はコメントを受け付けていません

Accelerating Radio Spectrum Regulation Workflows with Large Language Models (LLMs)

要約 無線スペクトルの規制は、急速な技術進歩、スペクトル需要の増大、利害が対立す … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.NI | Accelerating Radio Spectrum Regulation Workflows with Large Language Models (LLMs) はコメントを受け付けていません