cs.AI」カテゴリーアーカイブ

Rethinking the Role of Prompting Strategies in LLM Test-Time Scaling: A Perspective of Probability Theory

要約 最近、大規模な言語モデル(LLM)でのスケーリングテスト時間コンピューティ … 続きを読む

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SLAC: Simulation-Pretrained Latent Action Space for Whole-Body Real-World RL

要約 有能な家庭用および産業ロボットを建設するには、モバイルマニピュレーターなど … 続きを読む

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Recover Experimental Data with Selection Bias using Counterfactual Logic

要約 特定のサンプルの体系的な包含または除外から生じる選択バイアスは、因果推論の … 続きを読む

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Horizon Reduction Makes RL Scalable

要約 この作業では、オフライン強化学習(RL)アルゴリズムのスケーラビリティを研 … 続きを読む

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Physics-Constrained Flow Matching: Sampling Generative Models with Hard Constraints

要約 深い生成モデルは最近、部分微分方程式(PDE)によって支配された物理システ … 続きを読む

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Biased by Design: Leveraging AI Inherent Biases to Enhance Critical Thinking of News Readers

要約 このペーパーでは、大規模な言語モデル(LLMS)を使用したプロパガンダ検出 … 続きを読む

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CatNet: Controlling the False Discovery Rate in LSTM with SHAP Feature Importance and Gaussian Mirrors

要約 誤検出率(FDR)を効果的に制御し、LSTMで重要な機能を選択するアルゴリ … 続きを読む

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What do professional software developers need to know to succeed in an age of Artificial Intelligence?

要約 生成的AIは、ソフトウェア開発者の生産性の向上の初期の証拠を示していますが … 続きを読む

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MACS: Multi-Agent Reinforcement Learning for Optimization of Crystal Structures

要約 原子構造のジオメトリ最適化は、計算化学および材料の設計において一般的かつ重 … 続きを読む

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Random-key genetic algorithms: Principles and applications

要約 ランダムキー遺伝的アルゴリズムは、離散的かつグローバルな最適化のための進化 … 続きを読む

カテゴリー: 90-02, 90B40, 90C27, cs.AI, cs.NE, G.1.6, math.OC | Random-key genetic algorithms: Principles and applications はコメントを受け付けていません