「cs.AI」カテゴリーアーカイブ

Monitoring Decomposition Attacks in LLMs with Lightweight Sequential Monitors

投稿日: 2025年6月13日 作成者: jarxiv

要約 現在のLLM安全防御は、拒否を回避する悪意のある目標が良性サブタスクに分解 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CR | Monitoring Decomposition Attacks in LLMs with Lightweight Sequential Monitors はコメントを受け付けていません

Domain2Vec: Vectorizing Datasets to Find the Optimal Data Mixture without Training

投稿日: 2025年6月13日 作成者: jarxiv

要約 〜\ textsc {domain2vec}を紹介します。これは、データセ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | Domain2Vec: Vectorizing Datasets to Find the Optimal Data Mixture without Training はコメントを受け付けていません

SWE-Factory: Your Automated Factory for Issue Resolution Training Data and Evaluation Benchmarks

投稿日: 2025年6月13日 作成者: jarxiv

要約 GitHubの問題解決タスクのために大規模なデータセットを構築することは、 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.SE | SWE-Factory: Your Automated Factory for Issue Resolution Training Data and Evaluation Benchmarks はコメントを受け付けていません

AssistanceZero: Scalably Solving Assistance Games

投稿日: 2025年6月13日 作成者: jarxiv

要約 支援ゲームは、AIアシスタントのトレーニングのための人間のフィードバック（ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | AssistanceZero: Scalably Solving Assistance Games はコメントを受け付けていません

Understanding In-Context Learning on Structured Manifolds: Bridging Attention to Kernel Methods

投稿日: 2025年6月13日 作成者: jarxiv

要約 コンテキスト学習（ICL）は自然言語と視覚の領域で顕著な成功を収めています … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, math.ST, stat.TH | Understanding In-Context Learning on Structured Manifolds: Bridging Attention to Kernel Methods はコメントを受け付けていません

ChineseHarm-Bench: A Chinese Harmful Content Detection Benchmark

投稿日: 2025年6月13日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLM）は、自動化された有害なコンテンツ検出タスクにま … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.CR, cs.IR, cs.LG | ChineseHarm-Bench: A Chinese Harmful Content Detection Benchmark はコメントを受け付けていません

SoK: Watermarking for AI-Generated Content

投稿日: 2025年6月13日 作成者: jarxiv

要約 生成AI（genai）技術の出力が品質が向上するにつれて、それらを人間が作 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CR, cs.LG | SoK: Watermarking for AI-Generated Content はコメントを受け付けていません

Farseer: A Refined Scaling Law in Large Language Models

投稿日: 2025年6月13日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLM）のトレーニングは非常に高価であり、小規模な実験 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, I.2 | Farseer: A Refined Scaling Law in Large Language Models はコメントを受け付けていません

Principled Approaches for Extending Neural Architectures to Function Spaces for Operator Learning

投稿日: 2025年6月13日 作成者: jarxiv

要約 連続時間動的システムと部分微分方程式（PDE）によって記述されているような … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.NA, math.FA, math.NA | Principled Approaches for Extending Neural Architectures to Function Spaces for Operator Learning はコメントを受け付けていません

AutoMind: Adaptive Knowledgeable Agent for Automated Data Science

投稿日: 2025年6月13日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLM）エージェントは、実際のデータサイエンスの問題に … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.HC, cs.LG, cs.MA | AutoMind: Adaptive Knowledgeable Agent for Automated Data Science はコメントを受け付けていません