「cs.AI」カテゴリーアーカイブ

Communication- and Computation-Efficient Distributed Submodular Optimization in Robot Mesh Networks

投稿日: 2025年2月3日 作成者: jarxiv

要約 ロボットメッシュネットワークで分散サブモジュラー最適化のための通信および計 … 続きを読む →

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Decoding-based Regression

投稿日: 2025年2月3日 作成者: jarxiv

要約 言語モデルは最近、数値予測がデコードされた文字列として表される回帰タスクを … 続きを読む →

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SAeUron: Interpretable Concept Unlearning in Diffusion Models with Sparse Autoencoders

投稿日: 2025年2月3日 作成者: jarxiv

要約 拡散モデルは、強力ですが、不注意に有害または望ましくないコンテンツを生成し … 続きを読む →

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s1: Simple test-time scaling

投稿日: 2025年2月3日 作成者: jarxiv

要約 テスト時間スケーリングは、パフォーマンスを向上させるために追加のテスト時間 … 続きを読む →

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SOAP: Improving and Stabilizing Shampoo using Adam

投稿日: 2025年2月3日 作成者: jarxiv

要約 深い学習最適化タスクにおいて、Adamをめぐる高次前処理方法であるSham … 続きを読む →

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Do LLMs Strategically Reveal, Conceal, and Infer Information? A Theoretical and Empirical Analysis in The Chameleon Game

投稿日: 2025年2月3日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデルベース（LLMベース）エージェントは、非協力的なパーティ … 続きを読む →

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Scalable-Softmax Is Superior for Attention

投稿日: 2025年2月3日 作成者: jarxiv

要約 ソフトマックス関数によるベクトル出力の最大要素は、入力ベクトルサイズが大き … 続きを読む →

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Vintix: Action Model via In-Context Reinforcement Learning

投稿日: 2025年2月3日 作成者: jarxiv

要約 コンテキスト内の強化学習（ICRL）は、文脈的に大きな言語モデルをどのよう … 続きを読む →

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LLMs Are In-Context Bandit Reinforcement Learners

投稿日: 2025年2月3日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLMS）は、モデルコンテキストに注釈付き例を追加する … 続きを読む →

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Redefining Machine Unlearning: A Conformal Prediction-Motivated Approach

投稿日: 2025年2月3日 作成者: jarxiv

要約 Machine Ulderingは、訓練されたモデルから指定されたデータを … 続きを読む →

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