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Transformers Can Represent $n$-gram Language Models
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On Efficiently Representing Regular Languages as RNNs
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On the Expressibility of the Reconstructional Color Refinement
要約 有名なウラム再構成予想に関連する最も基本的な事実の 1 つは、グラフの接続 … 続きを読む
Automatic Channel Pruning for Multi-Head Attention
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CausalQuest: Collecting Natural Causal Questions for AI Agents
要約 人間には因果関係を探ろうとする生来の本能があります。 好奇心や特定の目標に … 続きを読む
Models That Prove Their Own Correctness
要約 関心のある特定の入力に対する学習済みモデルの正確性をどのように信頼できるで … 続きを読む
Chain of Thought Empowers Transformers to Solve Inherently Serial Problems
要約 一連の中間ステップ、別名思考連鎖 (CoT) を生成するようにモデルに指示 … 続きを読む
Noise-tolerant learnability of shallow quantum circuits from statistics and the cost of quantum pseudorandomness
要約 この研究では、近い将来の未知の量子回路の学習可能性を研究します。 私たちは … 続きを読む