cs.AI」カテゴリーアーカイブ

MILE: Model-based Intervention Learning

要約 模倣学習手法は、ロボット工学などの実際の制御シナリオで非常に効果的であるこ … 続きを読む

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FuzzRisk: Online Collision Risk Estimation for Autonomous Vehicles based on Depth-Aware Object Detection via Fuzzy Inference

要約 このペーパーでは、オブジェクト検出パフォーマンスに基づいて、自律車両(AV … 続きを読む

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Direct Value Optimization: Improving Chain-of-Thought Reasoning in LLMs with Refined Values

要約 複雑な推論タスクで大規模な言語モデルを強化するための革新的な強化学習フレー … 続きを読む

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Theory on Mixture-of-Experts in Continual Learning

要約 継続的な学習(CL)は、時間の経過とともに到着する新しいタスクに適応する能 … 続きを読む

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Joint MoE Scaling Laws: Mixture of Experts Can Be Memory Efficient

要約 専門家(MOE)のアーキテクチャの混合は、大規模な機械学習モデルの研究と現 … 続きを読む

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VITAL: A New Dataset for Benchmarking Pluralistic Alignment in Healthcare

要約 アライメント技術は、大規模な言語モデル(LLM)が人間の価値と一致する出力 … 続きを読む

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Poster: SpiderSim: Multi-Agent Driven Theoretical Cybersecurity Simulation for Industrial Digitalization

要約 迅速な産業デジタル化により、効果的な検証方法が必要な複雑なサイバーセキュリ … 続きを読む

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Helix-mRNA: A Hybrid Foundation Model For Full Sequence mRNA Therapeutics

要約 mRNAベースのワクチンは、製薬業界で大きな焦点となっています。 mRNA … 続きを読む

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LESA: Learnable LLM Layer Scaling-Up

要約 大規模な言語モデル(LLMS)をゼロからトレーニングするには、膨大な計算リ … 続きを読む

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Addressing the regulatory gap: moving towards an EU AI audit ecosystem beyond the AI Act by including civil society

要約 欧州議会は、プラットフォームと人工知能(AI)製品を規制するために、デジタ … 続きを読む

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