「cs.AI」カテゴリーアーカイブ

CoSQA+: Pioneering the Multi-Choice Code Search Benchmark with Test-Driven Agents

投稿日: 2025年2月20日 作成者: jarxiv

要約 セマンティックコード検索、特定の自然言語クエリに一致するコードの取得は、ソ … 続きを読む →

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Multilingual Non-Factoid Question Answering with Answer Paragraph Selection

投稿日: 2025年2月20日 作成者: jarxiv

要約 ほとんどの既存の質問回答データセット（QUAD）は、主に高リソース言語のフ … 続きを読む →

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DataSciBench: An LLM Agent Benchmark for Data Science

投稿日: 2025年2月20日 作成者: jarxiv

要約 このホワイトペーパーでは、データサイエンスの大規模な言語モデル（LLM）機 … 続きを読む →

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Partially Observable Gaussian Process Network and Doubly Stochastic Variational Inference

投稿日: 2025年2月20日 作成者: jarxiv

要約 ガウスプロセス（GP）の次元の呪いを減らすために、それらは、低次元の結合さ … 続きを読む →

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Lost in Sequence: Do Large Language Models Understand Sequential Recommendation?

投稿日: 2025年2月20日 作成者: jarxiv

要約 最近、大規模な言語モデル（LLMS）は、高度なテキスト理解能力とコンテキス … 続きを読む →

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How Do LLMs Perform Two-Hop Reasoning in Context?

投稿日: 2025年2月20日 作成者: jarxiv

要約 「ソクラテスは人間です。 すべての人間は致命的です。 したがって、ソクラテ … 続きを読む →

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Learning from Committee: Reasoning Distillation from a Mixture of Teachers with Peer-Review

投稿日: 2025年2月20日 作成者: jarxiv

要約 推論能力は通常、数千億のパラメーターを備えた大規模な言語モデル（LLMS） … 続きを読む →

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AdaptiveStep: Automatically Dividing Reasoning Step through Model Confidence

投稿日: 2025年2月20日 作成者: jarxiv

要約 トレーニングプロセス報酬モデル（PRMS）の現在のアプローチでは、事前定義 … 続きを読む →

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Why Safeguarded Ships Run Aground? Aligned Large Language Models’ Safety Mechanisms Tend to Be Anchored in The Template Region

投稿日: 2025年2月20日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLMS）の安全性の配置は脆弱なままです。なぜなら、そ … 続きを読む →

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Neurosymbolic artificial intelligence via large language models and coherence-driven inference

投稿日: 2025年2月20日 作成者: jarxiv

要約 アルゴリズムを考案して、コヒーレンス駆動型の推論をサポートするグラフを客観 … 続きを読む →

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