「cs.CL」カテゴリーアーカイブ

How Well Do Large Reasoning Models Translate? A Comprehensive Evaluation for Multi-Domain Machine Translation

投稿日: 2025年5月27日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLMS）は、汎用機の翻訳で強力なパフォーマンスを実証 … 続きを読む →

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Embracing Imperfection: Simulating Students with Diverse Cognitive Levels Using LLM-based Agents

投稿日: 2025年5月27日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLM）は教育に革命をもたらし、LLMベースのエージェ … 続きを読む →

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Mixture of LoRA Experts for Low-Resourced Multi-Accent Automatic Speech Recognition

投稿日: 2025年5月27日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、特に低リソースの多氷河設定で、非ネイティブの発話に対する自動音声 … 続きを読む →

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WebCoT: Enhancing Web Agent Reasoning by Reconstructing Chain-of-Thought in Reflection, Branching, and Rollback

投稿日: 2025年5月27日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLMS）を搭載したWebエージェントは、次世代AIの … 続きを読む →

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Does Rationale Quality Matter? Enhancing Mental Disorder Detection via Selective Reasoning Distillation

投稿日: 2025年5月27日 作成者: jarxiv

要約 ソーシャルメディアからのメンタルヘルスの問題の検出とこれらの結果の解釈は、 … 続きを読む →

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On the class of coding optimality of human languages and the origins of Zipf’s law

投稿日: 2025年5月27日 作成者: jarxiv

要約 ここでは、コーディングシステム用の新しいクラスの最適性を紹介します。 その … 続きを読む →

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TTPA: Token-level Tool-use Preference Alignment Training Framework with Fine-grained Evaluation

投稿日: 2025年5月27日 作成者: jarxiv

要約 既存のツール学習方法は通常、監視された微調整に依存しており、多くの場合、内 … 続きを読む →

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Training LLM-Based Agents with Synthetic Self-Reflected Trajectories and Partial Masking

投稿日: 2025年5月27日 作成者: jarxiv

要約 環境を知覚し、目標を達成するための行動をとる自律エージェントは、大規模な言 … 続きを読む →

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Uncertainty-Aware Attention Heads: Efficient Unsupervised Uncertainty Quantification for LLMs

投稿日: 2025年5月27日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLM）は印象的な流encyさを示しますが、多くの場合 … 続きを読む →

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REARANK: Reasoning Re-ranking Agent via Reinforcement Learning

投稿日: 2025年5月27日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLM）ベースのListWise Reasoning … 続きを読む →

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