「cs.AI」カテゴリーアーカイブ

Hierarchical Autoscaling for Large Language Model Serving with Chiron

投稿日: 2025年1月15日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) の提供は、クラウド プロバイダーにとってます … 続きを読む →

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Hybrid Action Based Reinforcement Learning for Multi-Objective Compatible Autonomous Driving

投稿日: 2025年1月15日 作成者: jarxiv

要約 強化学習（RL）は、自動運転の意思決定と制御の問題を解決する上で優れたパフ … 続きを読む →

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Guiding the classification of hepatocellular carcinoma on 3D CT-scans using deep and handcrafted radiological features

投稿日: 2025年1月15日 作成者: jarxiv

要約 肝細胞がんは、世界中で最も蔓延している原発性肝がんです (肝腫瘍の $\s … 続きを読む →

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Consistency of Responses and Continuations Generated by Large Language Models on Social Media

投稿日: 2025年1月15日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) はテキスト生成において顕著な機能を示していま … 続きを読む →

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Data-driven inventory management for new products: A warm-start and adjusted Dyna-$Q$ approach

投稿日: 2025年1月15日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、過去の需要情報がまったくない、または限られている新発売製品の … 続きを読む →

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Set-based Neural Network Encoding Without Weight Tying

投稿日: 2025年1月15日 作成者: jarxiv

要約 我々は、set-to-set関数とset-to-vector関数を利用して … 続きを読む →

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In-situ graph reasoning and knowledge expansion using Graph-PReFLexOR

投稿日: 2025年1月15日 作成者: jarxiv

要約 自動化された科学的発見の追求により、記号論理から現代の AI への進歩が促 … 続きを読む →

カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.mtrl-sci, cs.AI, cs.CL | In-situ graph reasoning and knowledge expansion using Graph-PReFLexOR はコメントを受け付けていません

An Empirical Wall-Pressure Spectrum Model for Aeroacoustic Predictions Based on Symbolic Regression

投稿日: 2025年1月15日 作成者: jarxiv

要約 翼の後縁ノイズを予測する高速ターンアラウンド手法は、いくつかのアプリケーシ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.flu-dyn | An Empirical Wall-Pressure Spectrum Model for Aeroacoustic Predictions Based on Symbolic Regression はコメントを受け付けていません

Are LLMs Good Literature Review Writers? Evaluating the Literature Review Writing Ability of Large Language Models

投稿日: 2025年1月15日 作成者: jarxiv

要約 文献レビューは、文献の収集、整理、要約という複雑なプロセスを伴う学術論文の … 続きを読む →

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EEG-ReMinD: Enhancing Neurodegenerative EEG Decoding through Self-Supervised State Reconstruction-Primed Riemannian Dynamics

投稿日: 2025年1月15日 作成者: jarxiv

要約 EEG デコード アルゴリズムの開発は、データの希薄性、被験者のばらつき、 … 続きを読む →

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