cs.IR」カテゴリーアーカイブ

Global-Liar: Factuality of LLMs over Time and Geographic Regions

要約 情報検索における AI 主導のソリューション、特に GPT シリーズのよう … 続きを読む

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FedPDD: A Privacy-preserving Double Distillation Framework for Cross-silo Federated Recommendation

要約 クロスプラットフォーム レコメンデーションは、異なるプラットフォームから異 … 続きを読む

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Ambiguity-Aware In-Context Learning with Large Language Models

要約 インコンテキスト学習 (ICL)、つまり LLM にタスク固有のデモンスト … 続きを読む

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SSLRec: A Self-Supervised Learning Framework for Recommendation

要約 自己教師あり学習 (SSL) は、レコメンダー システムのまばらでノイズの … 続きを読む

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Embracing Language Inclusivity and Diversity in CLIP through Continual Language Learning

要約 近年、視覚言語事前訓練モデル (VL-PTM) はマルチモーダルな研究を進 … 続きを読む

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Identifiability Matters: Revealing the Hidden Recoverable Condition in Unbiased Learning to Rank

要約 Unbiased Learning to Rank (ULTR) は、ユー … 続きを読む

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The Power of Noise: Redefining Retrieval for RAG Systems

要約 検索拡張生成 (RAG) システムは、従来の大規模言語モデル (LLM) … 続きを読む

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Can Perturbations Help Reduce Investment Risks? Risk-Aware Stock Recommendation via Split Variational Adversarial Training

要約 株式市場で投資を成功させるには、利益とリスクのバランスが適切であることが必 … 続きを読む

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Learning to Retrieve In-Context Examples for Large Language Models

要約 大規模言語モデル (LLM) は、コンテキスト内で学習する能力を実証してお … 続きを読む

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The Power of Noise: Redefining Retrieval for RAG Systems

要約 検索拡張生成 (RAG) システムは、従来の大規模言語モデル (LLM) … 続きを読む

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