cs.AI」カテゴリーアーカイブ

Synthetic ECG Generation for Data Augmentation and Transfer Learning in Arrhythmia Classification

要約 深層学習モデルには、その中に隠れたパターンを見つけるために十分な量のデータ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | Synthetic ECG Generation for Data Augmentation and Transfer Learning in Arrhythmia Classification はコメントを受け付けていません

Draft Model Knows When to Stop: A Self-Verification Length Policy for Speculative Decoding

要約 投機的デコーディング (SD) は、大規模な言語モデルの推論速度を高速化す … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | Draft Model Knows When to Stop: A Self-Verification Length Policy for Speculative Decoding はコメントを受け付けていません

SoK: Watermarking for AI-Generated Content

要約 生成 AI (GenAI) 技術の出力の品質が向上するにつれて、人間が作成 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CR, cs.LG | SoK: Watermarking for AI-Generated Content はコメントを受け付けていません

Synatra: Turning Indirect Knowledge into Direct Demonstrations for Digital Agents at Scale

要約 LLM は、デジタル環境と対話し、特定の目的 (オンライン会議の手配など) … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI | Synatra: Turning Indirect Knowledge into Direct Demonstrations for Digital Agents at Scale はコメントを受け付けていません

Agent Skill Acquisition for Large Language Models via CycleQD

要約 大規模な言語モデルをトレーニングして特定のスキルを習得することは、依然とし … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.NE | Agent Skill Acquisition for Large Language Models via CycleQD はコメントを受け付けていません

Isometry pursuit

要約 アイソメトリ追跡は、幅の広い行列の正規直交列部分行列を識別するための凸アル … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.IR, cs.LG, stat.ME, stat.ML | Isometry pursuit はコメントを受け付けていません

Unveiling the optimization process of Physics Informed Neural Networks: How accurate and competitive can PINNs be?

要約 この研究では、物理学に基づいたニューラル ネットワークの潜在的な精度の限界 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.comp-ph | Unveiling the optimization process of Physics Informed Neural Networks: How accurate and competitive can PINNs be? はコメントを受け付けていません

Calibrated Adaptive Teacher for Domain Adaptive Intelligent Fault Diagnosis

要約 深層学習に基づくインテリジェント障害診断 (IFD) は、効果的で柔軟なソ … 続きを読む

カテゴリー: 62H30, 68T07, cs.AI, cs.LG, eess.SP, I.2.6, stat.ML | Calibrated Adaptive Teacher for Domain Adaptive Intelligent Fault Diagnosis はコメントを受け付けていません

LLM-ABBA: Understand time series via symbolic approximation

要約 時系列に対する大規模言語モデル (LLM) の成功は、以前の研究で実証され … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | LLM-ABBA: Understand time series via symbolic approximation はコメントを受け付けていません

Generalization v.s. Memorization: Tracing Language Models’ Capabilities Back to Pretraining Data

要約 大規模言語モデル (LLM) の優れた機能は、これらのモデルが本当に目に見 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | Generalization v.s. Memorization: Tracing Language Models’ Capabilities Back to Pretraining Data はコメントを受け付けていません