cs.AI」カテゴリーアーカイブ

Towards Event Extraction with Massive Types: LLM-based Collaborative Annotation and Partitioning Extraction

要約 大規模なタイプでイベントを抽出できる汎用抽出システムを開発することは、イベ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | Towards Event Extraction with Massive Types: LLM-based Collaborative Annotation and Partitioning Extraction はコメントを受け付けていません

The Effectiveness of Large Language Models in Transforming Unstructured Text to Standardized Formats

要約 非構造化されたテキストデータの指数関数的な成長は、最新のデータ管理と情報の … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | The Effectiveness of Large Language Models in Transforming Unstructured Text to Standardized Formats はコメントを受け付けていません

MPO: Boosting LLM Agents with Meta Plan Optimization

要約 大規模な言語モデル(LLMS)の最近の進歩により、LLMベースのエージェン … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | MPO: Boosting LLM Agents with Meta Plan Optimization はコメントを受け付けていません

Seeding for Success: Skill and Stochasticity in Tabletop Games

要約 ゲームには、サイコロやシャッフルカードデッキの形でランダムな要素が組み込ま … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI | Seeding for Success: Skill and Stochasticity in Tabletop Games はコメントを受け付けていません

Modeling Relational Patterns for Logical Query Answering over Knowledge Graphs

要約 ナレッジグラフ(kg)を介した一次論理(fol)クエリに答えることは、主に … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.DB, cs.LG | Modeling Relational Patterns for Logical Query Answering over Knowledge Graphs はコメントを受け付けていません

The Perils of Optimizing Learned Reward Functions: Low Training Error Does Not Guarantee Low Regret

要約 強化学習では、意図したタスクをキャプチャする報酬機能を指定することは非常に … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, stat.ML | The Perils of Optimizing Learned Reward Functions: Low Training Error Does Not Guarantee Low Regret はコメントを受け付けていません

MindBridge: Scalable and Cross-Model Knowledge Editing via Memory-Augmented Modality

要約 知識編集は、大規模な言語モデル(LLM)の知識を効率的かつ正確に更新して、 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI | MindBridge: Scalable and Cross-Model Knowledge Editing via Memory-Augmented Modality はコメントを受け付けていません

Generative Tools for Graphical Assets: Empirical Guidelines based on Game Designers’ and Developers’ Preferences

要約 グラフィカルアセットは、ゲームの設計と開発において重要な役割を果たします。 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.HC | Generative Tools for Graphical Assets: Empirical Guidelines based on Game Designers’ and Developers’ Preferences はコメントを受け付けていません

A Comparative Evaluation of Quantification Methods

要約 定量化は、目に見えないデータ上のクラスラベルの分布を推定する問題を表します … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.IR, cs.LG | A Comparative Evaluation of Quantification Methods はコメントを受け付けていません

Assistance or Disruption? Exploring and Evaluating the Design and Trade-offs of Proactive AI Programming Support

要約 AIプログラミングツールは強力なコード生成を可能にし、最近のプロトタイプは … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.HC, cs.SE | Assistance or Disruption? Exploring and Evaluating the Design and Trade-offs of Proactive AI Programming Support はコメントを受け付けていません