-
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
Fake News Detection: Comparative Evaluation of BERT-like Models and Large Language Models with Generative AI-Annotated Data
要約 フェイクニュースは、現代社会における世論と社会の安定に重大な脅威をもたらし … 続きを読む
MR-Ben: A Meta-Reasoning Benchmark for Evaluating System-2 Thinking in LLMs
要約 大規模言語モデル (LLM) は、主にステップバイステップの思考連鎖推論プ … 続きを読む
Large Language Models-guided Dynamic Adaptation for Temporal Knowledge Graph Reasoning
要約 時間知識グラフ推論 (TKGR) は、時間情報を利用して時間知識グラフ ( … 続きを読む
Efficient Solutions For An Intriguing Failure of LLMs: Long Context Window Does Not Mean LLMs Can Analyze Long Sequences Flawlessly
要約 大規模言語モデル (LLM) は、単一のフォワード パスで数百万のトークン … 続きを読む
MLE-bench: Evaluating Machine Learning Agents on Machine Learning Engineering
要約 AI エージェントが機械学習エンジニアリングでどの程度優れたパフォーマンス … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
MLE-bench: Evaluating Machine Learning Agents on Machine Learning Engineering はコメントを受け付けていません
Low-Resource Machine Translation through the Lens of Personalized Federated Learning
要約 異種データを含む自然言語タスクに適用できる、パーソナライズされたフェデレー … 続きを読む
A Thorough Investigation into the Application of Deep CNN for Enhancing Natural Language Processing Capabilities
要約 自然言語処理 (NLP) は、機械翻訳や感情分析などの分野で広く使用されて … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
A Thorough Investigation into the Application of Deep CNN for Enhancing Natural Language Processing Capabilities はコメントを受け付けていません
Recent Advances in Named Entity Recognition: A Comprehensive Survey and Comparative Study
要約 固有表現認識は、現実世界のオブジェクトに名前を付けるテキスト内の部分文字列 … 続きを読む
BabyHGRN: Exploring RNNs for Sample-Efficient Training of Language Models
要約 この論文では、低リソース言語モデリング シナリオにおけるトランスフォーマー … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
BabyHGRN: Exploring RNNs for Sample-Efficient Training of Language Models はコメントを受け付けていません
Improving Factuality in Large Language Models via Decoding-Time Hallucinatory and Truthful Comparators
要約 大規模言語モデル (LLM) は、その優れた機能にもかかわらず、検証可能な … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
Improving Factuality in Large Language Models via Decoding-Time Hallucinatory and Truthful Comparators はコメントを受け付けていません