「cs.AI」カテゴリーアーカイブ

Hierarchical Autoregressive Transformers: Combining Byte- and Word-Level Processing for Robust, Adaptable Language Models

投稿日: 2025年1月22日 作成者: jarxiv

要約 トークン化は自然言語処理の基本的なステップであり、テキストを計算モデルが処 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | Hierarchical Autoregressive Transformers: Combining Byte- and Word-Level Processing for Robust, Adaptable Language Models はコメントを受け付けていません

A Systematic Study of Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for Safe and Robust Autonomous Highway Ramp Entry

投稿日: 2025年1月20日 作成者: jarxiv

要約 現在の車両は高速道路で自動運転が可能であり、大都市では無人ロボタクシーが運 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.MA, cs.RO, cs.SY, eess.SY, I.2.11 | A Systematic Study of Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for Safe and Robust Autonomous Highway Ramp Entry はコメントを受け付けていません

SLIM: Sim-to-Real Legged Instructive Manipulation via Long-Horizon Visuomotor Learning

投稿日: 2025年1月20日 作成者: jarxiv

要約 純粋にシミュレーションでの強化学習によって訓練された、長期にわたる現実世界 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.LG, cs.RO | SLIM: Sim-to-Real Legged Instructive Manipulation via Long-Horizon Visuomotor Learning はコメントを受け付けていません

Can AI-Generated Text be Reliably Detected?

投稿日: 2025年1月20日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) は、さまざまなアプリケーションで非常に優れた … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | Can AI-Generated Text be Reliably Detected? はコメントを受け付けていません

T3: A Novel Zero-shot Transfer Learning Framework Iteratively Training on an Assistant Task for a Target Task

投稿日: 2025年1月20日 作成者: jarxiv

要約 長いテキストの要約は、大量の情報を効率的に処理するために徐々に不可欠になっ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | T3: A Novel Zero-shot Transfer Learning Framework Iteratively Training on an Assistant Task for a Target Task はコメントを受け付けていません

GRASP: A Grid-Based Benchmark for Evaluating Commonsense Spatial Reasoning

投稿日: 2025年1月20日 作成者: jarxiv

要約 空間推論は、人間の認知能力の重要な機能であり、実際に多くの応用が可能ですが … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | GRASP: A Grid-Based Benchmark for Evaluating Commonsense Spatial Reasoning はコメントを受け付けていません

Assessing and Enhancing the Robustness of Large Language Models with Task Structure Variations for Logical Reasoning

投稿日: 2025年1月20日 作成者: jarxiv

要約 LLaMA、Alpaca、Vicuna、GPT-3.5、GPT-4 などの … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | Assessing and Enhancing the Robustness of Large Language Models with Task Structure Variations for Logical Reasoning はコメントを受け付けていません

Exploring Iterative Enhancement for Improving Learnersourced Multiple-Choice Question Explanations with Large Language Models

投稿日: 2025年1月20日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデルは、言語の処理と理解において優れた能力を示しますが、教育 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | Exploring Iterative Enhancement for Improving Learnersourced Multiple-Choice Question Explanations with Large Language Models はコメントを受け付けていません

LEGO-GraphRAG: Modularizing Graph-based Retrieval-Augmented Generation for Design Space Exploration

投稿日: 2025年1月20日 作成者: jarxiv

要約 GraphRAG は、(ナレッジ) グラフを大規模言語モデル (LLM) … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | LEGO-GraphRAG: Modularizing Graph-based Retrieval-Augmented Generation for Design Space Exploration はコメントを受け付けていません

RichSpace: Enriching Text-to-Video Prompt Space via Text Embedding Interpolation

投稿日: 2025年1月20日 作成者: jarxiv

要約 テキストからビデオへの生成モデルは目覚ましい進歩を遂げていますが、複雑な機 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.CV, cs.LG | RichSpace: Enriching Text-to-Video Prompt Space via Text Embedding Interpolation はコメントを受け付けていません