cs.AI」カテゴリーアーカイブ

Hybrid Action Based Reinforcement Learning for Multi-Objective Compatible Autonomous Driving

要約 強化学習(RL)は、自律運転の意思決定と制御の問題を解決する上で優れたパフ … 続きを読む

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Robust Offline Imitation Learning Through State-level Trajectory Stitching

要約 模倣学習(IL)は、専門家のデモンストレーションを通じてロボットが視覚運動 … 続きを読む

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SafeCast: Risk-Responsive Motion Forecasting for Autonomous Vehicles

要約 正確なモーション予測は、自律運転(AD)システムの安全性と信頼性に不可欠で … 続きを読む

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Do LLMs ‘know’ internally when they follow instructions?

要約 これらのモデルは、ユーザーが提供する制約とガイドラインを厳密に順守する必要 … 続きを読む

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Output Scouting: Auditing Large Language Models for Catastrophic Responses

要約 大規模な言語モデル(LLM)の使用が個人に大きな害をもたらした最近の有名な … 続きを読む

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Do LLMs estimate uncertainty well in instruction-following?

要約 大規模な言語モデル(LLM)は、ユーザーの指示に正確に従うことができれば、 … 続きを読む

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Niyama : Breaking the Silos of LLM Inference Serving

要約 大規模な言語モデル(LLMS)の広範な採用により、非常に異なる遅延要件を備 … 続きを読む

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Learning Multi-Robot Coordination through Locality-Based Factorized Multi-Agent Actor-Critic Algorithm

要約 この作業では、\ textbf {loc} ality based \ t … 続きを読む

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A Framework for Cryptographic Verifiability of End-to-End AI Pipelines

要約 複数の産業部門にわたる人工知能の統合の増加は、その開発と展開の透明性、信頼 … 続きを読む

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Quantum Neural Network Restatement of Markov Jump Process

要約 探索的データ分析における多くの課題にもかかわらず、人工ニューラルネットワー … 続きを読む

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