「cs.CL」カテゴリーアーカイブ

Retro-Search: Exploring Untaken Paths for Deeper and Efficient Reasoning

投稿日: 2025年4月16日 作成者: jarxiv

要約 大規模な推論モデルは、長く、精巧な推論軌跡を介して顕著な推論能力を示します … 続きを読む →

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Nemotron-H: A Family of Accurate and Efficient Hybrid Mamba-Transformer Models

投稿日: 2025年4月16日 作成者: jarxiv

要約 推論時間スケーリングが強化された推論機能に重要になるため、推測するのが効率 … 続きを読む →

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Towards Predictive Communication with Brain-Computer Interfaces integrating Large Language Models

投稿日: 2025年4月16日 作成者: jarxiv

要約 この視点記事は、最先端の予測言語モデルとBCIの統合に向けて、最先端と将来 … 続きを読む →

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Nondeterministic Polynomial-time Problem Challenge: An Ever-Scaling Reasoning Benchmark for LLMs

投稿日: 2025年4月16日 作成者: jarxiv

要約 推論は、大規模な言語モデル（LLMS）の基本的な能力です。 LLMSの急速 … 続きを読む →

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SafeChat: A Framework for Building Trustworthy Collaborative Assistants and a Case Study of its Usefulness

投稿日: 2025年4月16日 作成者: jarxiv

要約 共同アシスタント、またはチャットボットは、タスクの完了のために自然な相互作 … 続きを読む →

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Towards Automated Safety Requirements Derivation Using Agent-based RAG

投稿日: 2025年4月16日 作成者: jarxiv

要約 自動運転車のユースケースでの安全要件の自動導出を研究し、エージェントベース … 続きを読む →

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From Misleading Queries to Accurate Answers: A Three-Stage Fine-Tuning Method for LLMs

投稿日: 2025年4月16日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLMS）は、自然言語処理（NLP）で優れたパフォーマ … 続きを読む →

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The Obvious Invisible Threat: LLM-Powered GUI Agents’ Vulnerability to Fine-Print Injections

投稿日: 2025年4月16日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLM）駆動GUIエージェントは、高レベルの指示に従っ … 続きを読む →

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Automated Python Translation

投稿日: 2025年4月16日 作成者: jarxiv

要約 Pythonは、業界と教育で最も一般的に使用されるプログラミング言語の1つ … 続きを読む →

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Lateral Phishing With Large Language Models: A Large Organization Comparative Study

投稿日: 2025年4月16日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLMS）の出現により、高度にターゲットを絞った、パー … 続きを読む →

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