「cs.AI」カテゴリーアーカイブ

From the Pursuit of Universal AGI Architecture to Systematic Approach to Heterogenous AGI: Addressing Alignment, Energy, & AGI Grand Challenges

投稿日: 2025年6月2日 作成者: jarxiv

要約 人工知能（AI）は、エネルギー壁、アライメントの問題、狭いAIからAGIへ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | From the Pursuit of Universal AGI Architecture to Systematic Approach to Heterogenous AGI: Addressing Alignment, Energy, & AGI Grand Challenges はコメントを受け付けていません

Inference Acceleration of Autoregressive Normalizing Flows by Selective Jacobi Decoding

投稿日: 2025年6月2日 作成者: jarxiv

要約 フローの正常化は、理論的な厳密さ、分析的対数尤度計算、エンドツーエンドのト … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | Inference Acceleration of Autoregressive Normalizing Flows by Selective Jacobi Decoding はコメントを受け付けていません

AI for Just Work: Constructing Diverse Imaginations of AI beyond ‘Replacing Humans’

投稿日: 2025年6月2日 作成者: jarxiv

要約 「なぜ」私たちはAIを開発します。 AIの一般的なビジョンと目的に関する批 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CY | AI for Just Work: Constructing Diverse Imaginations of AI beyond ‘Replacing Humans’ はコメントを受け付けていません

RealDrive: Retrieval-Augmented Driving with Diffusion Models

投稿日: 2025年6月2日 作成者: jarxiv

要約 学習ベースのプランナーは、データからの微妙な相互作用について推論することを … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.RO | RealDrive: Retrieval-Augmented Driving with Diffusion Models はコメントを受け付けていません

Combining Domain and Alignment Vectors to Achieve Better Knowledge-Safety Trade-offs in LLMs

投稿日: 2025年6月2日 作成者: jarxiv

要約 汎用命令チューニングされたカウンターパートと比較して、特定の技術分野で優れ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI | Combining Domain and Alignment Vectors to Achieve Better Knowledge-Safety Trade-offs in LLMs はコメントを受け付けていません

Middle-Layer Representation Alignment for Cross-Lingual Transfer in Fine-Tuned LLMs

投稿日: 2025年6月2日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデルは、微調整を通じてタスク固有のアプリケーションで顕著な能 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | Middle-Layer Representation Alignment for Cross-Lingual Transfer in Fine-Tuned LLMs はコメントを受け付けていません

You need to MIMIC to get FAME: Solving Meeting Transcript Scarcity with a Multi-Agent Conversations

投稿日: 2025年6月2日 作成者: jarxiv

要約 会議の要約は、主にプライバシーの制限と高価な収集プロセスのために、限られた … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | You need to MIMIC to get FAME: Solving Meeting Transcript Scarcity with a Multi-Agent Conversations はコメントを受け付けていません

PhySense: Principle-Based Physics Reasoning Benchmarking for Large Language Models

投稿日: 2025年6月2日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLM）は急速に進歩しており、物理学の問題を含む複雑な … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | PhySense: Principle-Based Physics Reasoning Benchmarking for Large Language Models はコメントを受け付けていません

SparQLe: Speech Queries to Text Translation Through LLMs

投稿日: 2025年6月2日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLMS）の影響力が高まっているため、音声表現を統合し … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | SparQLe: Speech Queries to Text Translation Through LLMs はコメントを受け付けていません

Improving Reliability and Explainability of Medical Question Answering through Atomic Fact Checking in Retrieval-Augmented LLMs

投稿日: 2025年6月2日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLMS）は広範な医学的知識を示しますが、幻覚と不正確 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | Improving Reliability and Explainability of Medical Question Answering through Atomic Fact Checking in Retrieval-Augmented LLMs はコメントを受け付けていません