cs.CL」カテゴリーアーカイブ

PREMISE: Scalable and Strategic Prompt Optimization for Efficient Mathematical Reasoning in Large Models

要約 Claude 3.7 SonnetやOpenai O1などの大規模な推論モ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | PREMISE: Scalable and Strategic Prompt Optimization for Efficient Mathematical Reasoning in Large Models はコメントを受け付けていません

Beyond True or False: Retrieval-Augmented Hierarchical Analysis of Nuanced Claims

要約 個人または団体によってなされた主張はしばしば微妙であり、科学的および政治的 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.IR | Beyond True or False: Retrieval-Augmented Hierarchical Analysis of Nuanced Claims はコメントを受け付けていません

TaxoAdapt: Aligning LLM-Based Multidimensional Taxonomy Construction to Evolving Research Corpora

要約 科学分野の急速な進化は、科学文献の組織化と取得における課題をもたらします。 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.IR | TaxoAdapt: Aligning LLM-Based Multidimensional Taxonomy Construction to Evolving Research Corpora はコメントを受け付けていません

Neural at ArchEHR-QA 2025: Agentic Prompt Optimization for Evidence-Grounded Clinical Question Answering

要約 電子ヘルス記録(EHR)を介した自動化された質問応答(QA)は、臨床医と患 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.LG | Neural at ArchEHR-QA 2025: Agentic Prompt Optimization for Evidence-Grounded Clinical Question Answering はコメントを受け付けていません

Persistent Topological Features in Large Language Models

要約 大規模な言語モデルの意思決定プロセスを理解することは、広範なアプリケーショ … 続きを読む

カテゴリー: cs.CG, cs.CL, cs.LG | Persistent Topological Features in Large Language Models はコメントを受け付けていません

Great Models Think Alike and this Undermines AI Oversight

要約 言語モデル(LM)機能が進歩するにつれて、それらを大規模に評価および監督す … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | Great Models Think Alike and this Undermines AI Oversight はコメントを受け付けていません

One Tokenizer To Rule Them All: Emergent Language Plasticity via Multilingual Tokenizers

要約 多くの言語の大規模な大規模な言語モデル(LLMS)を一度に事前に削除するこ … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL | One Tokenizer To Rule Them All: Emergent Language Plasticity via Multilingual Tokenizers はコメントを受け付けていません

Chain-of-Code Collapse: Reasoning Failures in LLMs via Adversarial Prompting in Code Generation

要約 大規模な言語モデル(LLMS)は、コード生成、数学的問題解決、アルゴリズム … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.CR | Chain-of-Code Collapse: Reasoning Failures in LLMs via Adversarial Prompting in Code Generation はコメントを受け付けていません

Different Questions, Different Models: Fine-Grained Evaluation of Uncertainty and Calibration in Clinical QA with LLMs

要約 正確で校正された不確実性の推定値は、臨床的意思決定サポートなどのハイステー … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL | Different Questions, Different Models: Fine-Grained Evaluation of Uncertainty and Calibration in Clinical QA with LLMs はコメントを受け付けていません

Improving Named Entity Transcription with Contextual LLM-based Revision

要約 モデリングの最近の進歩と監視されたトレーニングデータの量の増加により、自動 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | Improving Named Entity Transcription with Contextual LLM-based Revision はコメントを受け付けていません