cs.IR」カテゴリーアーカイブ

Exploring Training and Inference Scaling Laws in Generative Retrieval

要約 生成検索は、大規模な言語モデル(LLM)を活用してドキュメント識別子を自動 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.IR | Exploring Training and Inference Scaling Laws in Generative Retrieval はコメントを受け付けていません

Large Language Models Empowered Personalized Web Agents

要約 Webエージェントは、ユーザーの命令に基づいてWebタスクの完了を自動化す … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.IR | Large Language Models Empowered Personalized Web Agents はコメントを受け付けていません

AlignBot: Aligning VLM-powered Customized Task Planning with User Reminders Through Fine-Tuning for Household Robots

要約 このペーパーでは、ユーザーのリマインダーと効果的に整合することにより、家庭 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.IR, cs.RO | AlignBot: Aligning VLM-powered Customized Task Planning with User Reminders Through Fine-Tuning for Household Robots はコメントを受け付けていません

Typed-RAG: Type-aware Multi-Aspect Decomposition for Non-Factoid Question Answering

要約 非ファクトルの質問回答(NFQA)は、そのオープンエンドの性質、多様な意図 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.IR | Typed-RAG: Type-aware Multi-Aspect Decomposition for Non-Factoid Question Answering はコメントを受け付けていません

Federated Cross-Domain Click-Through Rate Prediction With Large Language Model Augmentation

要約 厳しいプライバシーの制約の下でクリックスルーレート(CTR)を正確に予測す … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.DC, cs.IR | Federated Cross-Domain Click-Through Rate Prediction With Large Language Model Augmentation はコメントを受け付けていません

A Study into Investigating Temporal Robustness of LLMs

要約 大規模な言語モデル(LLMS)は、驚くほどの事実の世界知識をカプセル化しま … 続きを読む

カテゴリー: 68T50, cs.CL, cs.IR, I.2.7 | A Study into Investigating Temporal Robustness of LLMs はコメントを受け付けていません

LitLLM: A Toolkit for Scientific Literature Review

要約 科学論文のために文献レビューを実施することは、研究、その制限、および既存の … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.IR | LitLLM: A Toolkit for Scientific Literature Review はコメントを受け付けていません

Multi-Aggregator Time-Warping Heterogeneous Graph Neural Network for Personalized Micro-Video Recommendation

要約 Micro-Videoの推奨は、世界的な注目を集め、あらゆる年齢の人々に人 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.IR | Multi-Aggregator Time-Warping Heterogeneous Graph Neural Network for Personalized Micro-Video Recommendation はコメントを受け付けていません

RAGO: Systematic Performance Optimization for Retrieval-Augmented Generation Serving

要約 大規模な言語モデル(LLM)と外部知識データベースからの検索を組み合わせた … 続きを読む

カテゴリー: C.1, cs.AI, cs.CL, cs.DC, cs.IR | RAGO: Systematic Performance Optimization for Retrieval-Augmented Generation Serving はコメントを受け付けていません

Tuning LLMs by RAG Principles: Towards LLM-native Memory

要約 メモリ、大規模な言語モデル(LLMS)のトレーニングを超えた追加情報は、パ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.IR | Tuning LLMs by RAG Principles: Towards LLM-native Memory はコメントを受け付けていません