「cs.AI」カテゴリーアーカイブ

R.I.P.: Better Models by Survival of the Fittest Prompts

投稿日: 2025年1月31日 作成者: jarxiv

要約 トレーニングデータ品質は、最終的なモデル品質の最も重要なドライバーの1つで … 続きを読む →

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DeltaLLM: Compress LLMs with Low-Rank Deltas between Shared Weights

投稿日: 2025年1月31日 作成者: jarxiv

要約 LLMSのメモリフットプリントを削減するための新しいトレーニング後の圧縮技 … 続きを読む →

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CodeBrain: Impute Any Brain MRI via Instance-specific Scalar-quantized Codes

投稿日: 2025年1月31日 作成者: jarxiv

要約 MRI代入は、1つ以上の利用可能なモダリティから欠落しているモダリティを合 … 続きを読む →

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MedXpertQA: Benchmarking Expert-Level Medical Reasoning and Understanding

投稿日: 2025年1月31日 作成者: jarxiv

要約 専門家レベルの医療知識と高度な推論を評価するために、非常に挑戦的で包括的な … 続きを読む →

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Dual Thinking and Logical Processing — Are Multi-modal Large Language Models Closing the Gap with Human Vision ?

投稿日: 2025年1月31日 作成者: jarxiv

要約 デュアル思考フレームワークでは、高速で直感的な処理と遅い論理処理を考慮しま … 続きを読む →

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©Plug-in Authorization for Human Content Copyright Protection in Text-to-Image Model

投稿日: 2025年1月31日 作成者: jarxiv

要約 このペーパーでは、テキストからイメージのモデルによって生成された画像の著作 … 続きを読む →

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Efficient Transformer for High Resolution Image Motion Deblurring

投稿日: 2025年1月31日 作成者: jarxiv

要約 このペーパーでは、高解像度の画像モーションの脱毛のための包括的な研究とRE … 続きを読む →

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Advancing the Understanding and Evaluation of AR-Generated Scenes: When Vision-Language Models Shine and Stumble

投稿日: 2025年1月31日 作成者: jarxiv

要約 拡張現実（AR）は、仮想コンテンツを統合することにより現実の世界を強化しま … 続きを読む →

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Return of the Encoder: Maximizing Parameter Efficiency for SLMs

投稿日: 2025年1月31日 作成者: jarxiv

要約 大規模なデコーダーのみの言語モデルの優位性は、シーケンス処理における基本的 … 続きを読む →

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CLEAR: Cue Learning using Evolution for Accurate Recognition Applied to Sustainability Data Extraction

投稿日: 2025年1月31日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLM）画像認識は、画像からデータを抽出するための強力 … 続きを読む →

カテゴリー: 68T07, 68W50, cs.AI, cs.CV, cs.NE, G.1.6 | CLEAR: Cue Learning using Evolution for Accurate Recognition Applied to Sustainability Data Extraction はコメントを受け付けていません