-
最近の投稿
- FEAST: A Flexible Mealtime-Assistance System Towards In-the-Wild Personalization
- Time-Optimized Safe Navigation in Unstructured Environments through Learning Based Depth Completion
- Advances in Compliance Detection: Novel Models Using Vision-Based Tactile Sensors
- Mass-Adaptive Admittance Control for Robotic Manipulators
- DreamGen: Unlocking Generalization in Robot Learning through Video World Models
-
最近のコメント
表示できるコメントはありません。 cs.AI (39879) cs.CL (30187) cs.CV (45175) cs.HC (3051) cs.LG (44808) cs.RO (23879) cs.SY (3632) eess.IV (5170) eess.SY (3624) stat.ML (5830)
「cs.CL」カテゴリーアーカイブ
Learning to Reason under Off-Policy Guidance
要約 大規模な推論モデル（LRMS）の最近の進歩は、マルチステップ推論や自己反省 … 続きを読む
Speaker Fuzzy Fingerprints: Benchmarking Text-Based Identification in Multiparty Dialogues
要約 音声録音を使用したスピーカーの識別は、一意のアコースティック機能を活用しま … 続きを読む
Evaluating LLMs on Chinese Topic Constructions: A Research Proposal Inspired by Tian et al. (2024)
要約 このペーパーでは、島の制約に対する感受性に焦点を当てた中国のトピック構造に … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
Evaluating LLMs on Chinese Topic Constructions: A Research Proposal Inspired by Tian et al. (2024) はコメントを受け付けていません
Efficient Pretraining Length Scaling
要約 大規模な言語モデルの最近の進歩は、トレーニング後の長さのスケーリングの有効 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
Efficient Pretraining Length Scaling はコメントを受け付けていません
MoWE-Audio: Multitask AudioLLMs with Mixture of Weak Encoders
要約 大規模な言語モデル（LLMS）の急速な進歩は、自然言語処理能力を大幅に強化 … 続きを読む
Context-Parametric Inversion: Why Instruction Finetuning Can Worsen Context Reliance
要約 大規模な言語モデルを使用する場合の標準的な練習は、ユーザーがモデルを処理す … 続きを読む
Stay Hungry, Stay Foolish: On the Extended Reading Articles Generation with LLMs
要約 教育資料を作成するプロセスは、教育者にとって時間がかかり、厳しいものです。 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
Stay Hungry, Stay Foolish: On the Extended Reading Articles Generation with LLMs はコメントを受け付けていません
LLMs as Data Annotators: How Close Are We to Human Performance
要約 NLPでは、微調整LLMはさまざまなアプリケーションに効果的ですが、高品質 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
LLMs as Data Annotators: How Close Are We to Human Performance はコメントを受け付けていません
DistilQwen2.5: Industrial Practices of Training Distilled Open Lightweight Language Models
要約 大規模な言語モデル（LLM）の計算効率を高め、展開コストを削減することは、 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
DistilQwen2.5: Industrial Practices of Training Distilled Open Lightweight Language Models はコメントを受け付けていません
RainbowPlus: Enhancing Adversarial Prompt Generation via Evolutionary Quality-Diversity Search
要約 大規模な言語モデル（LLM）は顕著な能力を示しますが、安全でないまたは偏っ … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
RainbowPlus: Enhancing Adversarial Prompt Generation via Evolutionary Quality-Diversity Search はコメントを受け付けていません