「cs.CL」カテゴリーアーカイブ

Large Language Model Enhanced Knowledge Representation Learning: A Survey

投稿日: 2025年4月9日 作成者: jarxiv

要約 知識表現学習（KRL）は、知識グラフ（KG）から象徴的な知識のアプリケーシ … 続きを読む →

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QGen Studio: An Adaptive Question-Answer Generation, Training and Evaluation Platform

投稿日: 2025年4月9日 作成者: jarxiv

要約 QGEN Studio：Adaptive Andwer Generatio … 続きを読む →

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Scaling Video-Language Models to 10K Frames via Hierarchical Differential Distillation

投稿日: 2025年4月9日 作成者: jarxiv

要約 長型のビデオ処理は、拡張された時間シーケンスを処理するための高い計算コスト … 続きを読む →

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Navigating the Rabbit Hole: Emergent Biases in LLM-Generated Attack Narratives Targeting Mental Health Groups

投稿日: 2025年4月9日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLM）は、特定のグループに対する不均衡なバイアスを示 … 続きを読む →

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KnowCoder-X: Boosting Multilingual Information Extraction via Code

投稿日: 2025年4月9日 作成者: jarxiv

要約 経験的証拠は、LLMが自発的な横断的整合性​​を示すことを示しています。 … 続きを読む →

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SkillFlow: Efficient Skill and Code Transfer Through Communication in Adapting AI Agents

投稿日: 2025年4月9日 作成者: jarxiv

要約 AIエージェントは、事前定義されたプログラミングに基づいて特定のタスクを実 … 続きを読む →

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TxGemma: Efficient and Agentic LLMs for Therapeutics

投稿日: 2025年4月9日 作成者: jarxiv

要約 治療的発達は、高度な失敗率にしばしば悩まされるコストと高リスクの努力です。 … 続きを読む →

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Recitation over Reasoning: How Cutting-Edge Language Models Can Fail on Elementary School-Level Reasoning Problems?

投稿日: 2025年4月9日 作成者: jarxiv

要約 近年のLLMベンチマークの難易度の小学校レベルからフロンティアへの急速なエ … 続きを読む →

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From 128K to 4M: Efficient Training of Ultra-Long Context Large Language Models

投稿日: 2025年4月9日 作成者: jarxiv

要約 ドキュメントとビデオの理解、コンテキスト学習、推論時間スケーリングなど、幅 … 続きを読む →

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AUTALIC: A Dataset for Anti-AUTistic Ableist Language In Context

投稿日: 2025年4月9日 作成者: jarxiv

要約 自閉症と有能主義の理解が増え続けているにつれて、自閉症の人々に対する有能な … 続きを読む →

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