cs.AI」カテゴリーアーカイブ

Smirk: An Atomically Complete Tokenizer for Molecular Foundation Models

要約 テキストベースの基礎モデルは、分子基盤モデルが分子設計と材料科学の進歩を促 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.chem-ph, q-bio.BM | Smirk: An Atomically Complete Tokenizer for Molecular Foundation Models はコメントを受け付けていません

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

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | Joint MoE Scaling Laws: Mixture of Experts Can Be Memory Efficient はコメントを受け付けていません

MELON: Indirect Prompt Injection Defense via Masked Re-execution and Tool Comparison

要約 最近の研究では、LLMエージェントは間接的な迅速なインジェクション(IPI … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CR | MELON: Indirect Prompt Injection Defense via Masked Re-execution and Tool Comparison はコメントを受け付けていません

ARTInp: CBCT-to-CT Image Inpainting and Image Translation in Radiotherapy

要約 適応放射線療法(ART)ワークフローの重要なステップは、分娩の精度を確保す … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, eess.IV | ARTInp: CBCT-to-CT Image Inpainting and Image Translation in Radiotherapy はコメントを受け付けていません

A-VL: Adaptive Attention for Large Vision-Language Models

要約 大規模なビジョン言語モデル(LVLM)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 | A-VL: Adaptive Attention for Large Vision-Language Models はコメントを受け付けていません

Wavelet-Assisted Multi-Frequency Attention Network for Pansharpening

要約 Pansharpeningは、高解像度のマルチスペクトル(LRMS)画像と … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, eess.IV | Wavelet-Assisted Multi-Frequency Attention Network for Pansharpening はコメントを受け付けていません

Cached Multi-Lora Composition for Multi-Concept Image Generation

要約 低ランクの適応(LORA)は、マルチコンセプト画像生成において、文字やスタ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CV | Cached Multi-Lora Composition for Multi-Concept Image Generation はコメントを受け付けていません

Differentiable Mobile Display Photometric Stereo

要約 ディスプレイの順調なステレオは、ディスプレイをプログラム可能な光源として使 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.GR, cs.LG | Differentiable Mobile Display Photometric Stereo はコメントを受け付けていません

Lost in Time: Clock and Calendar Understanding Challenges in Multimodal LLMs

要約 視覚表現からの時間を理解することは基本的な認知スキルですが、マルチモーダル … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.CV | Lost in Time: Clock and Calendar Understanding Challenges in Multimodal LLMs はコメントを受け付けていません

Grounding Continuous Representations in Geometry: Equivariant Neural Fields

要約 条件付きニューラルフィールド(CNF)は、各データサンプルを共有バックボー … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.LG | Grounding Continuous Representations in Geometry: Equivariant Neural Fields はコメントを受け付けていません