cs.AI」カテゴリーアーカイブ

VTutor: An Open-Source SDK for Generative AI-Powered Animated Pedagogical Agents with Multi-Media Output

要約 大規模な言語モデル(LLMS)の急速な進化は、ヒューマンコンピューターの相 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.HC, cs.SE | VTutor: An Open-Source SDK for Generative AI-Powered Animated Pedagogical Agents with Multi-Media Output はコメントを受け付けていません

Ancient Greek Technology: An Immersive Learning Use Case Described Using a Co-Intelligent Custom ChatGPT Assistant

要約 没入型の学習ケースの説明の一貫性を達成することは不可欠ですが、研究の焦点、 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.HC, I.2.1 | Ancient Greek Technology: An Immersive Learning Use Case Described Using a Co-Intelligent Custom ChatGPT Assistant はコメントを受け付けていません

MA4DIV: Multi-Agent Reinforcement Learning for Search Result Diversification

要約 検索結果の多様化(SRD)は、ランキングリストのドキュメントが幅広いサブト … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.IR | MA4DIV: Multi-Agent Reinforcement Learning for Search Result Diversification はコメントを受け付けていません

Unintentional Unalignment: Likelihood Displacement in Direct Preference Optimization

要約 直接選好最適化(DPO)とそのバリアントは、言語モデルを人間の好みに合わせ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG, stat.ML | Unintentional Unalignment: Likelihood Displacement in Direct Preference Optimization はコメントを受け付けていません

Relational decomposition for program synthesis

要約 プログラム統合へのリレーショナルアプローチを紹介します。 重要なアイデアは … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | Relational decomposition for program synthesis はコメントを受け付けていません

Llasa: Scaling Train-Time and Inference-Time Compute for Llama-based Speech Synthesis

要約 特にGPTシリーズとO1モデルで、テキストベースの大手言語モデル(LLMS … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.MM, cs.SD, eess.AS | Llasa: Scaling Train-Time and Inference-Time Compute for Llama-based Speech Synthesis はコメントを受け付けていません

Synthetic Datasets for Machine Learning on Spatio-Temporal Graphs using PDEs

要約 多くの物理的プロセスは、部分微分方程式(PDE)によって表現できます。 こ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | Synthetic Datasets for Machine Learning on Spatio-Temporal Graphs using PDEs はコメントを受け付けていません

GraphGPT: Generative Pre-trained Graph Eulerian Transformer

要約 グラフのオイラートランス(GET)に基づいたグラフ学習のための新しい自己監 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | GraphGPT: Generative Pre-trained Graph Eulerian Transformer はコメントを受け付けていません

Unpicking Data at the Seams: Understanding Disentanglement in VAEs

要約 解体、またはデータの統計的に独立した要因を特定することは、制御されたデータ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, stat.ML | Unpicking Data at the Seams: Understanding Disentanglement in VAEs はコメントを受け付けていません

UltraIF: Advancing Instruction Following from the Wild

要約 指導に従うことにより、最新の大手言語モデル(LLMS)が役立つアシスタント … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | UltraIF: Advancing Instruction Following from the Wild はコメントを受け付けていません