cs.AI」カテゴリーアーカイブ

BNEM: A Boltzmann Sampler Based on Bootstrapped Noised Energy Matching

要約 ボルツマン分布から独立した同一分布(IID)サンプルを生成できる効率的なサ … 続きを読む

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Scoring Verifiers: Evaluating Synthetic Verification in Code and Reasoning

要約 コード検証は最近、コーディングのための大規模な推論モデルをトレーニングする … 続きを読む

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Semi-supervised Fine-tuning for Large Language Models

要約 監視された微調整(SFT)は、大規模な言語モデル(LLMS)を特定のドメイ … 続きを読む

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Bias Similarity Across Large Language Models

要約 機械学習モデル、特に大規模な言語モデルのバイアスは、これらのシステムが重要 … 続きを読む

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Reasoning-Augmented Conversation for Multi-Turn Jailbreak Attacks on Large Language Models

要約 複数ターンのジェイルブレイク攻撃は、反復的な対話で大規模な言語モデル(LL … 続きを読む

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FedCC: Robust Federated Learning against Model Poisoning Attacks

要約 Federated Learningは、プライバシーの懸念に対処するために … 続きを読む

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Proving Olympiad Inequalities by Synergizing LLMs and Symbolic Reasoning

要約 大規模な言語モデル(LLMS)は、証明システム内で証明ステップ(\ tex … 続きを読む

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Quantifying Memorization and Retriever Performance in Retrieval-Augmented Vision-Language Models

要約 大規模な言語モデル(LLMS)は、質問応答(QA)で顕著な能力を示していま … 続きを読む

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Mitigating Popularity Bias in Collaborative Filtering through Fair Sampling

要約 推奨システムは、多くの場合、人気バイアスに悩まされます。このバイアスでは、 … 続きを読む

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Enhancing Cross-Domain Recommendations with Memory-Optimized LLM-Based User Agents

要約 大規模な言語モデル(LLM)ベースのユーザーエージェントは、ユーザーインタ … 続きを読む

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