「cs.AI」カテゴリーアーカイブ

Automating Legal Concept Interpretation with LLMs: Retrieval, Generation, and Evaluation

投稿日: 2025年1月6日 作成者: jarxiv

要約 法律条文には、刻々と変化する社会に適応するため、しばしば曖昧な概念が含まれ … 続きを読む →

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Debate-to-Write: A Persona-Driven Multi-Agent Framework for Diverse Argument Generation

投稿日: 2025年1月6日 作成者: jarxiv

要約 説得力のある文章を書くことは、人間にとっても機械にとっても難しい作業である … 続きを読む →

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Dissecting the Failure of Invariant Learning on Graphs

投稿日: 2025年1月6日 作成者: jarxiv

要約 グラフ上のノードレベルの分布外(OOD)汎化を強化することは、依然として重 … 続きを読む →

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Quantifying A Firm’s AI Engagement: Constructing Objective, Data-Driven, AI Stock Indices Using 10-K Filings

投稿日: 2025年1月6日 作成者: jarxiv

要約 既存のAI関連上場投資信託(ETF)を分析した結果、どの銘柄がAI関連銘柄 … 続きを読む →

カテゴリー: 68T50, 91B28, 91B82, 91B84, 91G60, 91G70, cs.AI, econ.EM, H.3.3, q-fin.GN, q-fin.PM, q-fin.RM | Quantifying A Firm’s AI Engagement: Constructing Objective, Data-Driven, AI Stock Indices Using 10-K Filings はコメントを受け付けていません

A little less conversation, a little more action, please: Investigating the physical common-sense of LLMs in a 3D embodied environment

投稿日: 2025年1月6日 作成者: jarxiv

要約 ラージ・ランゲージ・モデル（LLM）は、汎用的なツールとして、日常的な物理 … 続きを読む →

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LongBench v2: Towards Deeper Understanding and Reasoning on Realistic Long-context Multitasks

投稿日: 2025年1月6日 作成者: jarxiv

要約 本論文では、LLMが実世界のマルチタスクにわたって深い理解と推論を必要とす … 続きを読む →

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Communication-Efficient Split Learning via Adaptive Feature-Wise Compression

投稿日: 2025年1月6日 作成者: jarxiv

要約 本論文では、SL学習過程における中間特徴ベクトルと勾配ベクトルの送信に必要 … 続きを読む →

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Can Synthetic Data be Fair and Private? A Comparative Study of Synthetic Data Generation and Fairness Algorithms

投稿日: 2025年1月6日 作成者: jarxiv

要約 学習分析（LA）における機械学習の利用の増加により、アルゴリズムの公平性と … 続きを読む →

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Disentangling Speakers in Multi-Talker Speech Recognition with Speaker-Aware CTC

投稿日: 2025年1月6日 作成者: jarxiv

要約 複数話者による音声認識（MTASR）は、重複音声の分離と書き起こしにおいて … 続きを読む →

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Creating Artificial Students that Never Existed: Leveraging Large Language Models and CTGANs for Synthetic Data Generation

投稿日: 2025年1月6日 作成者: jarxiv

要約 本研究では、AIとディープラーニング技術、特にGenerative Adv … 続きを読む →

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