cs.IR」カテゴリーアーカイブ

Beyond Matryoshka: Revisiting Sparse Coding for Adaptive Representation

要約 多くの大規模システムは、検索、検索、生成モデリングなどのタスクを容易にする … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.IR, cs.LG | Beyond Matryoshka: Revisiting Sparse Coding for Adaptive Representation はコメントを受け付けていません

MCiteBench: A Benchmark for Multimodal Citation Text Generation in MLLMs

要約 マルチモーダル大手言語モデル(MLLM)は、多様なモダリティの統合に進んで … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.IR | MCiteBench: A Benchmark for Multimodal Citation Text Generation in MLLMs はコメントを受け付けていません

OkraLong: A Flexible Retrieval-Augmented Framework for Long-Text Query Processing

要約 大規模な言語モデル(LLMS)は、エンタープライズドキュメント分析や財務報 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.IR | OkraLong: A Flexible Retrieval-Augmented Framework for Long-Text Query Processing はコメントを受け付けていません

MAPS: Motivation-Aware Personalized Search via LLM-Driven Consultation Alignment

要約 パーソナライズされた製品検索は、ユーザーの好みと検索意図に合ったアイテムを … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.IR | MAPS: Motivation-Aware Personalized Search via LLM-Driven Consultation Alignment はコメントを受け付けていません

Are some books better than others?

要約 学者、賞委員会、および素人は、書かれた作品のメリットについて頻繁に議論しま … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.DL, cs.IR | Are some books better than others? はコメントを受け付けていません

MAPS: Motivation-Aware Personalized Search via LLM-Driven Consultation Alignment

要約 パーソナライズされた製品検索は、ユーザーの好みと検索意図に合ったアイテムを … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.IR | MAPS: Motivation-Aware Personalized Search via LLM-Driven Consultation Alignment はコメントを受け付けていません

A Comparative Evaluation of Quantification Methods

要約 定量化は、目に見えないデータ上のクラスラベルの分布を推定する問題を表します … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.IR, cs.LG | A Comparative Evaluation of Quantification Methods はコメントを受け付けていません

A Comprehensive Survey on Composed Image Retrieval

要約 Composed Image Retrieval(CIR)は、ユーザーが参 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.IR, cs.MM | A Comprehensive Survey on Composed Image Retrieval はコメントを受け付けていません

Optimize Incompatible Parameters through Compatibility-aware Knowledge Integration

要約 ディープニューラルネットワークは、レコメンデーションシステムや自然言語処理 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.IR, cs.LG | Optimize Incompatible Parameters through Compatibility-aware Knowledge Integration はコメントを受け付けていません

Evaluating Intelligence via Trial and Error

要約 知能は、限られた回数の試行錯誤の中で解決策を見出す種にとって重要な特性であ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.CV, cs.IR | Evaluating Intelligence via Trial and Error はコメントを受け付けていません