cs.AI」カテゴリーアーカイブ

RAG-Gym: Optimizing Reasoning and Search Agents with Process Supervision

要約 検索された生成(RAG)は、知識集約型のタスクの大きな可能性を示しています … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | RAG-Gym: Optimizing Reasoning and Search Agents with Process Supervision はコメントを受け付けていません

Autellix: An Efficient Serving Engine for LLM Agents as General Programs

要約 大規模な言語モデル(LLM)アプリケーションは、単純なチャットボットを超え … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.DC, cs.LG | Autellix: An Efficient Serving Engine for LLM Agents as General Programs はコメントを受け付けていません

An Overall Real-Time Mechanism for Classification and Quality Evaluation of Rice

要約 米は世界で最も広く栽培されている作物の1つであり、多くの品種に発展していま … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CV | An Overall Real-Time Mechanism for Classification and Quality Evaluation of Rice はコメントを受け付けていません

DiffGuard: Text-Based Safety Checker for Diffusion Models

要約 拡散モデルの最近の進歩により、テキストからの画像の生成が可能になり、Dal … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CV | DiffGuard: Text-Based Safety Checker for Diffusion Models はコメントを受け付けていません

PoGDiff: Product-of-Gaussians Diffusion Models for Imbalanced Text-to-Image Generation

要約 拡散モデルは、近年大きな進歩を遂げています。 ただし、不均衡なデータセット … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.LG, stat.ML | PoGDiff: Product-of-Gaussians Diffusion Models for Imbalanced Text-to-Image Generation はコメントを受け付けていません

MEX: Memory-efficient Approach to Referring Multi-Object Tracking

要約 参照マルチオブジェクト追跡(RMOT)は、コンピュータービジョンと自然言語 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CV | MEX: Memory-efficient Approach to Referring Multi-Object Tracking はコメントを受け付けていません

MetaSSC: Enhancing 3D Semantic Scene Completion for Autonomous Driving through Meta-Learning and Long-sequence Modeling

要約 セマンティックシーンの完了(SSC)は、自律運転システムで包括的な認識を達 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CV | MetaSSC: Enhancing 3D Semantic Scene Completion for Autonomous Driving through Meta-Learning and Long-sequence Modeling はコメントを受け付けていません

Symmetrical Visual Contrastive Optimization: Aligning Vision-Language Models with Minimal Contrastive Images

要約 最近の研究では、大きなビジョン言語モデル(VLM)が画像コンテンツを無視し … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.CV, cs.LG | Symmetrical Visual Contrastive Optimization: Aligning Vision-Language Models with Minimal Contrastive Images はコメントを受け付けていません

Continually Learning Structured Visual Representations via Network Refinement with Rerelation

要約 現在の機械学習のパラダイムは、問題の構造を直接学習するのではなく、アウトカ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.LG | Continually Learning Structured Visual Representations via Network Refinement with Rerelation はコメントを受け付けていません

Carefully Blending Adversarial Training, Purification, and Aggregation Improves Adversarial Robustness

要約 この作業では、イメージ分類のための新しい敵対的な防御メカニズム &#821 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CR, cs.CV, cs.LG | Carefully Blending Adversarial Training, Purification, and Aggregation Improves Adversarial Robustness はコメントを受け付けていません